가계의 종합적 특성을 고려한 연체위험 분석
1)김영일
2) 요약 본 연구는 가구자료를 이용하여 가계의 채무불이행 위험을 분석하고 있다. 통계청의 가계금융·복 지조사 자료를 이용하여 연체확률모형을 추정한 결과 가구 간 연체위험의 차이는 제 가구특성에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 해당 가구특성이 연체위험에 미치는 효과는 다 른 가구특성 요인에 의해서도 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 가계의 채무불이행 위험이 가 구특성의 복합적인 상호작용에 의해 설명될 수 있음을 시사한다. 한편 연체위험이 높은 가구의 특성은 빈곤가구 또는 경제적 취약계층의 특성과 상당히 유사한 것으로 나타났다. 이상의 결과 는 가계부채에 대한 효과적인 대응책을 마련하기 위해서는 금융 등의 특정 영역에 국한된 단면 적인 정책수단 보다는 복지·사회정책의 관점까지 아우르는 종합적인 정책대응체계가 필요함을 시사한다. 가구의 복합적인 특성과 연체위험 간 관련성을 분석한 본 연구는 채무자 개인 또는 특정 영역의 가구특성에 초점을 두었던 기존 연구의 지평을 넓히는 데 기여할 것으로 기대한다. 주요용어 : 가계부채, 가구특성, 연체위험1. 서론
가계부채는 한국경제의 주요 위험요인으로 언급되고 있다. 규모 및 증가속도가 OECD 국가 중에서도 높은 편에 속하며, 차입비용이 큰 제2금융권 대출의 비중이 높 은 등 질적인 측면에서도 우려가 제기되고 있다. 이러한 가계부채의 위험을 해소하기 위해 그 간 많은 대책이 시행되었으며, 최근에는 100대 국정과제의 하나로 채택되기 도 하였다. 그간의 노력에도 불구하고 가계부채의 위험에 대한 우려는 지속되고 있는 실정이다. 본 연구는 가계의 다양한 특성을 종합적으로 고려하여 부채가구의 연체위 험을 분석하고 이해하고자 한다. 본 연구는 가계의 연체위험이 가구특성별로 어떻게 다른지, 해당 가구특성별 채무 불이행 위험이 가구의 타 특성과 어떻게 상호작용 하는지 등의 물음에 답하기 위해 가구특성을 종합적으로 고려하여 연체위험을 분석하고자 한다. 이를 위해 본 연구의 실증분석은 가구수준의 금융·경제 활동을 포함하여 제 가구특성을 파악할 수 있는 가 계금융·복지조사(금융부문) 자료를 분석하였다. 본 자료는 채무불이행 요인을 분석하 기 위해 필요한 가구수준의 제 특성 정보를 비교적 상세히 포함하고 있어 채무의 상 환 가능성에 영향을 미치는 제 요인을 파악하는 데 유용하다. 본 연구는 채무불이행 위험에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 로짓이항선택모형에 기초한 연체확률모 1) 본 논문은 한국개발연구원에서 정책과제로 수행한 정책연구시리즈 2018-11, “가계채무의 지 속가능성에 대한 분석과 시사점”의 일부분을 수정·보완하여 학술논문 형태로 발전시킨 것임 을 밝힙니다.형을 추정하였다. 채무불이행 위험을 나타내는 종속변수로는 납부기일 착오를 제외한 연체경험 여부를 사용하였다. 주요 설명변수로는 인구·가구, 소득·고용, 자산·주거, 부 채·재무구조 등에 해당하는 제 가구특성 변수를 사용하였다. 본 연구의 추정 결과에 의하면 가구 간 채무불이행 위험의 차이는 부채·재무적 특 성과 소득·고용뿐 아니라 인구·사회학적, 자산·주거 관련 특성 등 다양한 가구특성 요 인과 관련됨을 확인할 수 있다. 본 연구는 이상의 제 가구특성을 설명변수로 선택하 여 가계의 연체위험을 분석하였다. 분석결과 인구·가구 특성과 관련해서는 가구주 나 이에 대해 역U자형 모습을 보였으며, 가구원 수가 많을수록, 교육수준이 낮을수록, 無 배우자 가구에서 채무불이행 위험이 큰 경향을 보였다. 소득·고용과 관련해서는 소득 이 낮을수록, 상용직 종사자가 아닌 가구일 경우 채무불이행 위험이 높았다. 자산·주 거 특성과 관련해서는 순자산이 적을수록, 아파트 이외의 주택유형에서 거주할 경우, 자가가 아닌 전·월세 형태에 입주한 경우, 거주지 면적이 작을수록 채무불이행 위험이 높았다. 부채·재무구조와 관련해서는 부채/소득 비율이 높을수록, 부채상환액/소득 비 율이 높을수록, 금융자산/부채 비율이 낮을수록, 신용대출과 비은행대출을 보유한 경 우, 분할상환대출인 경우, 다중채무자일 경우에 채무불이행 위험이 높았다. 한편 시기 별로는 최근 연도로 올수록 채무불이행 위험이 낮아졌다. 이상의 추정 결과에 의하면, 가구별 제 특성 변수에서 관찰되는 가구 간 차이는 채무불이행 위험의 가구 간 차이 를 설명하는 주요 요인임을 알 수 있다. 이는 해당 가구특성 변수가 채무불이행 위험 을 결정하는 생애상환여력, 상환해야 할 부채와 향후의 지출흐름, 재무구조적인 취약 성, 가계가 경험하는 충격의 크기와 완충기제 등과 밀접히 관련되기 때문이다. 또한 해당 가구특성이 연체위험에 미치는 효과의 크기는 가구의 타 특성에 의해서 도 영향을 받는 것으로 나타났다. 예컨대, 소득이 연체위험에 미치는 영향은 순자산, 종사상지위, 혼인상태 등의 가구의 타 특성에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 이상의 분석결과는 가계의 연체위험이 개별적인 가구특성 뿐 아니라 가구특성 간의 복합적인 상호작용에 의해 영향을 받는 것으로 이해할 수 있다. 이상의 분석결과는 가계의 연체위험을 제대로 이해하기 위해서는 몇몇 가구특성에 만 한정하기 보다는 가구의 제반 특성을 종합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 한편, 채무불이행 위험이 높은 가구의 주요 특성을 살펴보면 경제적 취약계층 또는 빈곤가구에서 관찰되는 특징을 상당수 발견할 수 있다. 이러한 결과는 부채가구의 부 실위험에 대해 효과적 대응방안을 마련하기 위해서는 금융정책의 영역뿐 아니라 빈곤 정책 또는 복지·사회정책의 영역까지 아울러 종합적인 접근이 필요함을 시사한다. 또 한, 종합적인 대응이 필요한 바, 단기간에 큰 변화를 기대하기보다는 중·장기적인 시 계에서 지속적인 대응노력이 필요할 것으로 판단된다. 가계부채에 대한 우려가 점증하면서 기존 문헌에서는 다양한 종류의 미시자료를 이용한 분석을 수행하였다. 다만, 해당 자료가 갖는 유용성에도 불구하고 비교적 특정 측면에 국한된 정보에 집중함으로써 가구특성과 채무불이행 위험 간 관련성을 폭넓게 파악하기는 어려웠던 것으로 보인다. 예컨대, 개인 신용평가사의 CB자료를 이용하거 나 주택금융공사 또는 시중은행 등 일부 여신취급기관의 주택담보대출 자료를 이용한 연구는 연체확률 예측에 유용한 분석 결과를 다수 제시하였지만, 분석에 사용된 해당
자료가 가구의 종합적 특성보다는 주로 채무자 개인의 채무 관련 정보에 국한되다 보 니 채무불이행 위험과 관련된 제 가구특성을 폭넓게 파악하는 데는 어려움이 있었다. 가계의 신용활동에 있어 채무계약의 당사자가 개인이기는 하지만, 신용활동에 대 한 의사결정에는 개인 차원으로 환원하기 어려운 개별 가구 단위의 선호와 예산제약 이 중요한 역할을 한다. 가계의 차입은 소비, 주택 구입 등의 지출에 비해 소득흐름과 활용할 수 있는 자산이 충분치 못할 경우에 이루어지는데, 여기에는 해당 가구의 선 호와 예산제약을 고려한 의사결정이 수반된다. 또한 채무 상환 여부 등의 의사결정에 있어서도 가구별로 주어진 자원제약하의 선택이 중요하게 작용한다. 이에 채무의 이 행 과정을 이해하기 위해서는 가구특성 정보를 활용한 분석이 유용할 것으로 기대된 다. 본 연구는 이상의 경제학적 관점에서 가구의 연체위험을 가구자료를 이용하여 실 증적으로 분석하였다. 본 연구와 같이 가구수준의 미시자료인 가구조사 자료를 분석한 문헌도 다수 찾을 수 있으나, 가구특성과 채무불이행 위험 간 관련성을 심도 있게 연구한 문헌은 드문 것으로 보인다. 선행연구의 실증분석에 사용된 가구자료는 다양한 가구특성 정보를 포함하고 있지만, 연체 등의 채무불이행 관련 정보는 아예 없거나 비교적 최근에 들 어서야 연체 등의 채무불이행 관련 정보를 조사하기 시작하였다. 이로 인해 가구자료 를 이용한 선행연구는 가계의 채무이행과 가구별 경제적 조건 및 제 특성요인 간의 관계를 심층적으로 분석하는데 어려움이 있었던 것으로 보인다. 본고의 구성은 다음과 같다. 제2장은 선행연구와 본 연구의 특징을 논하고 있다. 제3장은 가계의 연체위험에 대한 논의를, 제4장은 본 연구의 분석방법과 자료를 소개 한다. 제5장은 가구의 종합적인 특성과 채무불이행 위험 간 관련성을 가구자료를 이 용하여 분석한 결과와 해석을 제시하고 있다. 제6장은 본 연구의 주요 결과와 시사점 에 대한 논의로 본고를 마무리하고 있다.
2. 선행연구와 본 연구의 특징
선행연구에서는 개인 또는 가계의 채무불이행 위험을 이해하기 위해 다양한 미시 자료를 활용한 실증분석을 수행하였다. 다만, 해당 자료가 포함하고 있는 정보의 범위 와 특징으로 인해 가구의 제 특성과 채무불이행 위험 간 관련성을 충분히 파악하기는 어려웠던 것으로 보인다. 또한 특정 측면의 채무자 특성에 초점을 둔 나머지 종합적 인 가구특성을 충분히 고려하지 못했던 것으로 보인다. 자료의 유형에 따라 선행연구 를 구분하면 CB자료, 대출자료 등과 같이 채권기관이 보유한 정보, 채무조정기관이 보유한 정보, 가구자료를 이용한 연구 등으로 구분할 수 있다. CB자료를 이용한 연구는 신용정보 집중기관과 신용평가사를 중심으로 개인 신용 정보 자료가 축적되면서 개인대출의 연체위험 분석이 한정된 범위에서나마 가능하게 되었다. 함준호, 김정인, 이영숙(2010), 김영일, 변동준(2012), 이동걸, 전성인, 정재욱, 변동준(2014), Kim, Kim, and Yoo(2016), 정호성(2017) 등은 일부 개인 속성 정보와 채무 및 대출기관 관련 정보를 중심으로 개인대출의 연체위험을 설명하기 위한 연체확률모형을 추정하였다. 예컨대, 이상의 연구는 신용등급, 부채비율, 부채상환비율, 대 출업권(은행, 카드, 캐피털, 저축은행, 상호금융 등) 구분, 대출상품(담보, 신용 등) 구 분, 사업자대출 여부, 다중채무 정도 등과 같이 대체로 채무와 직접적으로 연관된 정 보를 중심으로 연체위험을 추정하고, 이를 활용하여 재무적 건전성을 평가하기 위한 스트레스 테스트 등을 수행하였다. 특정 금융기관에서 취급한 개인 대출상품에 대한 정보를 이용하여 개별 채무자의 연체위험을 추정하고 평가한 연구도 찾을 수 있다. 관련하여 특정 금융기관의 주택담 보대출상품 자료를 이용한 연구, 정책금융상품 자료를 이용한 연구 등이 있다. 최성 일, 박연우(2015), 허석균(2012), 박연우, 방두완(2011) 등은 주택금융공사, 시중은행 등 일부 여신취급기관의 주택담보대출상품 자료를 활용하여 해당 대출상품의 연체위험 또는 부실화 위험을 분석하였다. 한편, 오윤해(2013) 등은 미소금융, 햇살론 등의 서민 대상 정책금융상품 취급기관의 자료를 이용하여 해당 정책금융상품의 연체행태를 분 석하기도 하였다. 이상의 연구는 대출 취급 시 해당 여신취급기관이 파악한 차주에 대한 일부 정보와 대출상품에 대한 정보를 토대로 해당 대출상품의 연체위험을 분석 하였다. 한편, 본 연구는 특정 대출상품이나 채무자 개인이 아닌 가구를 대상으로 해 당 차입가구의 자산·부채 및 소득·고용 정보를 포함한 제반 가구특성을 고려하여 가 구단위의 채무불이행 위험을 이해하고자 하였다. 그 밖에도 법원의 파산신청 관련 정보를 이용하여 개인파산의 결정요인을 분석한 연구로 유경원(2006) 등이 있다. 또한 사적 구제제도에 해당하는 개인워크아웃 관련 자료를 이용하여 부도위험 또는 채무상환의 성공 가능성 등을 분석한 박정수, 남주하 (2017), 오윤해(2014) 등의 연구가 있다. 이상의 연구는 채무조정을 필요로 하는 과다 채무자를 대상으로 그 특징 및 채무상환의 가능성을 분석하였으며, 채무조정 기관에 서 보유한 정보에 한정된 변수만을 분석에 활용하였다. 본 연구와 같이 가구자료를 이용하여 가구의 신용위험 또는 재무적 건전성을 분 석·평가한 연구도 찾을 수 있다. 그러나 이들 중 다수가 연체 정보를 이용하여 채무불 이행 위험을 직접적으로 분석하지는 못하였다. 예컨대 박연우, 허석균(2018), 박윤태, 노정현(2017), 허석균 외(2016), 김영일, 유주희(2013), 김현정(2010), Karasulu(2008) 등 의 연구가 노동패널 또는 가계금융조사 등의 가구미시자료를 이용하여 차입가구의 부 실위험을 분석하였지만, 연체정보를 이용하기 보다는 자산(또는 소득) 대비 부채비율 또는 소득 대비 부채상환액 비율 등의 재무적 정보를 활용하여 한계가구 또는 취약가 구를 식별하는 방식으로 가구수준의 재무적 위험을 간접적으로 평가하고자 하였다. 이상의 과거 연구 중 다수는 당시까지만 하더라도 연체정보를 적극 활용하는 것이 어 려웠는데, 이는 비교적 최근에야 연체 관련 조사를 실시하였으며 실증분석에 활용할 만큼 충분한 자료가 축적되지 않았기 때문일 수 있다. 한편, 최근에는 가계금융조사 등의 일부 가구조사 자료에서도 채무불이행 관련 정 보를 본격적으로 파악하기 시작함으로써 가구 단위의 채무불이행 위험을 파악할 수 있는 자료 여건이 조성되기 시작하였다. 예컨대, 박인수, 박창수(2018)은 일부 가구특 성 변수와 연체위험 간 관련성을 2016년 가계금융조사를 이용하여 분석하였다. 홍기 석, 최지원(2018)도 2016년 가계금융조사를 이용하여 차입가구의 건전성을 분석하였는
데, 부채비율 등의 재무적 여건과 30일 이상의 연체위험 간 관련성을 추정하였다. 이 상의 연구는 1개 연도의 가구조사 자료만을 이용하였기에 표본에 포함된 연체 가구의 수가 많지는 않은 것으로 보인다. 또한 소득, 대출, 주거 등과 관련한 일부 제한적인 가구특성 변수에 기대어 연체위험을 설명하고자 하였는데, 이를 통해 가구의 다양한 이질적 특성을 충분히 파악하는 데는 어려움이 있다. 한편, 본 연구의 실증분석은 2012~17년도까지의 가계금융복지조사(금융부문)를 이용하였으며, 가구의 다양한 이질 적 특성을 고려하여 가구의 연체(납부기일 착오 제외) 행태를 분석하고 이해하고자 하였다. 이를 위해 가구의 개별적인 특성 뿐 아니라 가구의 이질적 특성 간 상호작용 까지 고려하여 채무불이행 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 가계부채 위험에 대한 우려가 부쩍 커진 최근에는 다양한 기관에서 보유한 조사· 행정 자료와 신용정보를 상호 연계하여 가계부채의 위험을 분석하기 위한 시도도 이 루어지고 있다. 예컨대 김영일, 진경희(2018)은 개인 및 가구에 대한 조사·행정 자료와 신용정보를 상호 연계하여 구축한 가계부채 통합DB를 최초로 활용하여 채무불이행 위험과 가구특성 간 관련성을 분석하였다. 다만, 분석에 필요한 가구단위 정보의 정확 성을 제고할 수 있는 장점에도 불구하고, 아직까지는 자료 구축의 초기 단계이다 보 니 포괄 기간이 짧고 세부적인 자산 사항 등 가구의 다양한 특성을 충분히 포괄하지 못한 한계도 있다. 본 연구에서 분석한 가계금융조사 자료는 가구설문조사에 기초하고 있기는 하지 만, 인구·사회학적 특성과 더불어 세부적인 자산·부채 사항 등을 포함하여 가구의 이 질적 특성을 상당히 포괄적으로 다루고 있고, 채무이행의 어려움을 반영하는 다양한 정보를 활용할 수 있다는 점에서 채무불이행 위험과 가구의 제 특성 간 관련성을 이 해하는 데 큰 도움이 된다. 앞에서 언급한 기존 문헌과 견주어 볼 때, 본 연구는 가구 의 다양한 제 특성을 고려하는 한편, 가구특성 간 상호작용을 고려하는 등 가구의 특 성을 종합적으로 고려하여 가구 단위의 연체행태를 분석하고 있어 가계부채의 연체위 험을 분석한 기존 문헌을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
3. 가계의 연체위험에 대한 논의
본 연구는 가계부채의 연체위험을 가구단위에서 분석하고 있다. 이는 채무계약의 당사자인 채무자가 실제에 있어서는 가구가 아닌 개인이기는 하지만, 차입 단계부터 채무이행 또는 연체에 이르는 신용활동의 전 과정에서 가구차원의 의사결정이 중요하 게 작용하기 때문이다.3) 다시 말해, 신용활동 상의 주요 의사결정은 채무자 개인으로 환원하기 어려운 가구차원의 선호와 예산제약이 중요한 역할을 담당하기 때문이다. 예컨대, 가계의 차입은 소비와 주택 구입 등의 지출 수요에 비해 소득과 활용 가능한 자산이 충분치 못할 경우에 이루어지는데, 이러한 의사결정에는 차입가구의 선호와 3) 가계의 차입에 대한 경제학적 논의는 Bertola et al.(2006)을, 가계의 파산 선택에 대한 경제 학적 논의는 White(2006), Fay et al.(2002) 등을 참고할 수 있다.예산제약이 영향을 미치게 된다. 또한 채무의 상환과 관련한 의사결정도 가구단위에 서 활용가능한 자원의 크기가 중요하게 작용한다. 이상과 같은 이유로 채무의 발생 및 이행과정 전반을 이해하기 위해서는 개인 차원에 국한되기 보다는 가구단위의 정 보를 이용한 분석이 유용할 것으로 기대된다. 본 연구는 이상의 경제학적 관점에서 가구가 보유한 채무의 연체위험 또는 연체관련 의사결정을 가구자료를 이용해 분석하 였다. 가계의 채무불이행 가능성은, 생애소득 가설 등의 경제학적 관점에서 볼 때, 주어 진 생애가용자원 하에서 최소한의 생계유지와 채무이행을 지속하기 어려울 경우에 커 지는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 조건을 수식으로 표현하면 다음과 같다.4) 당기 및 생애 누적 예상소득 당기 자산 생애 누적 최저생계 당기 부채 여기서 ‘(당기 및 생애누적 예상소득) + (당기 자산)’이 당기 시점에서 평가한 가구 의 생애가용자원에 해당하며, (생애 누적 최저생계)는 생애에 걸쳐 누적한 채무성 지 출의 최저 수준을 당기 시점에서 평가한 금액으로 볼 수 있다. 이상의 수식은 현재 보유한 자산과 생애소득으로 향후의 지출흐름과 부채를 감당할 수 없을 때, 가계의 채무불이행 위험이 커지는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 관점에서 볼 때, 생애에 걸 친 소득 및 지출의 흐름과 축적 가능한 자산의 규모에 영향을 미치는 요인은 부채상 환여력에 영향을 미침으로써 가계의 채무불이위험에 영향을 미치게 된다. 이는 중·장 기적인 시계에서 가계의 채무지불능력에 영향을 미치는 요인에 의해 가계의 연체위험 이 증가함을 의미하는데, 이러한 유형의 채무불이행 위험은 지불불능위험(solvency risk)으로 구분할 수도 있다. 한편 보유한 자산 또는 향후 축적 가능한 자산의 규모가 부채에 비해 충분히 크다 고 하더라도 보유 자산의 낮은 유동성 또는 부채의 만기구조 등으로 인해 일시적 또 는 짧은 기간 동안 채무이행에 어려움을 겪을 수 있다. 이는 단기적으로 가계의 채무 이행에 영향을 미치는 유동성 측면의 요인에 의해 가계의 연체위험이 커질 수 있음을 의미하는데, 이러한 유형의 채무불이행 위험은 유동성위험(liquidity risk)으로 구분하 기도 한다. 예컨대, 대출의 만기 도래 시점에 보유 자산의 다수가 유동성이 낮은 형태 에 묶여있을 경우에 연체위험은 커질 수 있다. 이상의 관점에서 볼 때, 가구의 채무이행에 영향을 미치는 요인으로는 현재 및 향 후 예상되는 소득흐름, 소득 창출능력과 관련된 인적자본 또는 교육수준, 가구의 노동 공급과 관련된 가구구조(가구원 수, 혼인상태 등), 보유자산의 가치, 기대여명, 소득 또는 자산 대비 상환해야 할 부채규모, 유동성 자산의 보유 비중, 재무구조(차입비용, 부채비율, 다중채무 등)적인 취약성, 가구가 노출된 충격의 강도와 관련된 종사상 지 위, 직업 유형 및 직업이 속한 산업 종류, 해당 시기의 경기상황 등을 고려할 수 있 다. 이상의 가계 채무상환에 영향을 미치는 요인은 가구별로 처한 경제적 또는 인구· 4) 이는 생애효용을 극대화하기 위한 가구의 최적 소비 결정이 최저생계 유지를 충족시키지 못 하는 조건으로부터 유도가 가능하다.
사회학적 특성에 따라 가구 간에도 큰 차이가 있을 것으로 기대된다. 인구·가구, 소 득·고용, 자산·주거, 부채·재무구조 등의 제 특성에서 큰 차이를 보임에 따라 채무불이 행 위험도 가구 간에 큰 차이를 나타낼 수 있다. 예컨대, 가구특성에 따라 생애가용자 원의 크기, 필요 최소한의 생애 지출 규모, 자산 및 부채의 규모와 유동성, 경제적 충 격에 대한 노출과 손실흡수여력 등에서 차이를 보일 수 있다. 본 연구는 이상과 같이 가계의 채무불이행 위험이 제 가구특성의 차이에 따라 가구별로 상이할 수 있음을 고 려하여, 가계의 제 특성과 채무불이행 위험 간의 관련성을 가구 수준에서 종합적으로 분석하고자 한다.
4. 분석방법과 자료
본 실증연구는 부채가구의 채무불이행 위험이 가구별 제 특성에 따라 크게 달라질 수 있는 것으로 보고 있다. 이에 대한 검증을 위해 가구자료를 이용하여 가구별 제 특성과 부채가구의 연체위험 간 관련성을 분석하고자 한다. 이와 같이 가구별 특성과 채무불이행 위험 간 관련성에 대한 실증분석을 통해 가계의 채무불이행 위험이 어떻 게 결정되는지를 이해하고자 하였다. 앞에서 논의한 바와 같이 가계의 채무불이행 위험은 인구·사회학적 특성, 소득·고 용, 자산·주거, 부채·재무구조 등 제 측면의 가구특성과 밀접히 관련된 것으로 이해할 수 있다. 예컨대, 채무불이행 위험에 영향을 미치는 인구·사회학적 가구특성 변수로는 가구원 수, 나이, 인적자본과 관련된 교육수준, 노동공급여력과 관련된 혼인상태 등을 고려할 수 있다. 가계의 소득·고용과 관련된 가구특성 변수로는 가처분소득, 노출된 충격의 크기와 관련된 종사상 지위, 직업 유형 및 직업이 속한 산업분류 등을 고려할 수 있다. 자산·주거 관련 가구특성 변수로는 보유자산의 가치, 유동성 측면 특징과 관 련한 금융자산의 비중과 주택 유형, 지출흐름과 관련된 입주형태 등을 고려할 수 있 다. 부채·재무구조 관련 가구특성 변수로는 상환해야 할 부채규모, 부채비율, 차입비용 과 관련된 비은행권 대출 여부, 대출의 유형, 다중채무 여부 등을 고려할 수 있다. 물 론 이상의 가구특성 외에도 해당 시기의 경기여건 등에 의해 가계의 연체위험이 영향 을 받을 수 있다. 본 연구는 이상의 가구별 제 특성을 설명변수로 선택하여 가계의 연체위험을 분석하고자 한다. 본 연구는 이상의 가구특성과 채무불이행 위험 간의 관련성을 실증적으로 분석하 고자 한다. 이를 통해 가구 채무불이행 위험이 상기의 가구특성 요인에 의해 얼마나 유의한 영향을 받는지 평가하고자 한다. 채무불이행 위험을 분석하기 위한 실증분석 모형으로는 다음의 로짓이항선택모형을 이용하고자 한다.5)5) 신용위험을 평가하기 위한 모형으로 수많은 통계적 모형(linear discriminant analysis, linear regression, logit, probit, tobit, binary tree, minimum method 등)이 활용되고 있는데, 이 중 가장 일반적으로 사용되는 모형이 선형 판별법(linear discriminant analysis)과 로짓모형인 것으로 알려져 있다(Baesens et al. 2003, Desai et al. 1996, Šušteršič et al. 2009, Thomas 2000 등). 이 중 선형 판별법이 다변량 정규성(multivariate normality) 가정을 필요로 하는
′ ′ exp ′ ′ ⋯ 상기 식에서 종속변수()는 채무불이행 여부를 나타내는 이항변수-채무불이행이면 1, 그 외는 0-를 사용한다. 본 연구는 채무불이행 여부를 나타내는 반응변수 에 대 해 납부기일 착오를 제외한 연체의 경우에 1의 값을, 그 외에는 0의 값을 갖도록 하 였다. 상기 식에서 설명변수()는 채무불이행 위험에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수를 고려할 수 있다. 본 연구는 앞에서 논의한 바와 같이 가구의 특성변수를 설명 변수로 사용하였다. 상기 모형의 추정결과는 가구별 연체확률의 차이가 어떠한 가구 특성 요인에 의해 얼마나 큰 영향을 받을지 평가하는 데 중요한 판단 근거가 될 수 있다. 한편 로짓이항선택모형은 상기 식에서 보는 바와 같이 확률( )이 설명변수()와 선형관계에 있지 않으므로 일반 선형모형의 경우처럼 추정된 계수 값을 해당 설명변 수의 종속변수에 대한 한계효과로 해석할 수 없다. 또한 해당 설명변수의 수준에 따 라서도 그 효과가 다르게 나타나므로 별도의 한계효과(marginal effect)를 계산할 필 요가 있다. 본 연구는 해당 설명변수가 변화할 때 연체확률이 얼마만큼 영향을 받을 지 측정하기 위해 확률에 대한 한계효과의 평균값을 계산한 평균한계효과(average marginal effect)를 구하였다. 본 연구의 실증분석을 위한 자료는 가구수준의 금융·경제 활동을 포함해 제 가구 특성을 파악하기 위한 목적으로 통계청에서 작성·공표하는 가계금융·복지조사(금융부 문)을 이용하였다.6) 본 자료는 가계 채무불이행 위험을 분석하는데 필요한 가구수준 의 주요 정보를 포함하고 있어 채무불이행 위험의 가구 간 차이를 설명하는데 유용하 다. 분석에 사용한 가계금융·복지조사(금융부문)은 2012~17년까지 매년 1만 표본가구 에 대해 가구구성, 소득, 지출, 자산, 부채 및 부채상환 등과 관련된 정보를 면접조사 방식으로 수집·작성하며, 2015년 조사부터는 매년 표본의 20%가 교체되는 연동패널 방식을 취하고 있다.7) 본 실증분석에서 고려한 주요 변수는 <표 4.1>과 같다. 먼저 채무불이행 위험과 관련한 종속변수로는 ‘납부기일 착오를 제외한 원리금 연체 여부’를 사용하였는데, 이 는 채무상환의 어려움으로 인해 연체한 가구를 식별하기 위한 변수이다. 가계금융조 반면, 로짓 회귀모형은 해당 가정을 필요로 하지 않는데, 이러한 차이점은 범주형 독립변수 (categorical independent variables)의 존재로 인해 다변량 정규성 가정이 위배되는 경우에 로짓 모형을 선 호하는 이유가 되고 있다(Desai et al. 1996, Šušteršič et al. 2009 등). 또한 채무자 또는 대출상품의 신용위험 을 분석한 다수의 국내외 문헌에서 로짓모형을 많이 사용하고 있다. 6) 통계청은 해당 통계의 이해를 돕기 위해 ‘조사표’, ‘가계금융·복지조사 통계정보 보고서’, 가 계금융·복지조사 지침서 등을 발간하고 있으며, 기초통계를 포함한 주요 결과를 정리하여 각 연도별로 발표하고 있다. 7) 가계금융조사는 2012~14년까지는 고정패널 방식을 취하고 있으며, 2015년 이후부터는 연동 패널 설계를 도입하였다. 해당 연동패널은 전체 가구를 5개의 그룹으로 구성하여, 매년 기존 표본 그룹 중 한 개 그룹이 탈락하고 신규표본이 추가되는 방식을 취합으로써 각 그룹에 대 해서는 5년간 조사하게 된다.
사는 납부기일을 지나친 이유를 묻고 있는데, 상기 종속변수는 원리금 상환 부담 상 승, 자금융통 차질, 소득 감소, 지출 증가 등처럼 채무상환의 실질적 어려움을 이유로 연체한 가구인지 여부를 알려 준다.8) 참고로 채무불이행의 기준은 연구자 또는 그 정 의 방식에 따라 다양한 기준을 고려할 수 있다. 예컨대, 방두완, 박세운, 박연우(2010), 박연우, 방두완(2011), 최성일, 박연우(2015) 등에 의하면 채무불이행(또는 부도)의 기 준으로 30일 이상 또는 90일 이상 연체, 자산압류 및 경매처리가 완결된 경우 등에 이르기까지 다양한 기준이 선행연구에서 사용되었다. 이 중 최성일, 박연우(2015)는 30일 이상 연체와 90일 이상 연체를 채무불이행의 기준으로 사용하였는데, 30일 이상 연체를 사용하여 부도모형을 추정한 경우는 90일 이상 연체를 사용한 경우와 변수별 로 조금씩 차이가 있기는 하나 대체로 유사한 결과 및 해석을 도출할 수 있었다.9) 이 상의 선행연구에서 30일 또는 90일 이상의 연체를 사용한 이유가 채무상환에 실질적 인 어려움을 겪는 가구인지 여부를 식별하는데 있음을 고려할 때, 본 연구에서 ‘납부 기일 착오를 제외한 원리금 연체 여부’를 종속변수로 사용하여 추정한 연체확률을 채 무불이행 위험으로 해석하는데 큰 문제는 없을 것으로 보인다.10) 채무불이행 위험에 영향을 미칠 것으로 예상되는 설명변수는 <표 4.1>에서 보는 바와 같이 인구·사회학적 특성, 소득·고용 관련 특성, 자산·주거 관련 특성, 부채·재무 구조 관련 특성 등으로 구분하여 각 항목별로 정리할 수 있다. 해당 설명변수는 앞에 서 논의한 바와 같이 생애가용자원의 규모, 향후의 지출흐름 및 부채규모, 노출된 충 격의 크기 등 채무의 상환가능성과 관련된 가구특성에 해당한다. 그 밖에 시기별로 거시경제 여건이 상이함에 따라 채무불이행 위험도 다를 수 있으므로 각 연도를 더미 변수로 고려하였다. <표 4.1> 실증분석에 사용된 주요 변수 8) 2012-17년 가계금융조사에서 납부기일을 지나친 이유를 답한 연체 가구 중 17%를 조금 넘 는 가구가 납부기일 착오를 연체 이유로 제시하였다. 이들 가구는 채무불이행 위험이 큰 가 구로 보기 어려우므로 본 연구는 이들 가구를 無연체 가구로 분류하였다. 9) 30일 이상의 연체는 기한이익을 상실하는 경우에 해당하는데, 기한이익 상실 시에는 연체이 자가 가산됨에 따라 채무의 정상화 가능성이 점차 낮아지게 된다. 한편, 90일 이상의 연체는 BIS의 BaselⅡ에서 제시하는 기준에 부합하는 것으로 보았다. 10) 가계금융조사는 연체 관련 정보 외에 채무상환의 어려움을 나타내는 정보로 원리금 상환에 따른 생계부담, 채무상환 가능성에 대한 채무자의 주관적 판단 등의 정보도 제공하고 있다. 본고에서 직접 다루지는 않았으나, 응답자의 주관이 크게 작용할 가능성이 있기는 하지만 채무불이행 위험이 큰 가구를 식별하기 위한 조건으로 이들 정보를 고려한 변수를 구축하 여 종속변수로 사용하는 방법도 가능할 것으로 보인다. 구분 주요 변수 부채상환 위험 관련 원리금 연체(납부기일 착오 제외) 인구·사회학적 특성 관련 나이, 가구원 수, 성별, 교육수준, 혼인상태, 수도권 거주 여부 소득·고용 관련 가처분소득, 가구주 종사상 지위, 가구주 직업분류,1) 가구주 직업의 산업분류2)
주: 1) 가계금융·복지조사는 가구주의 직업을 사무, 전문가, 관리, 판매, 단순노무 등 한국직업분류 코드상의 11개로 구분하여 제공하고 있음. 2) 가계금융·복지조사는 가구주 직업의 산업분류를 농업⋅임업⋅어업, 광업, 제조업, 건설업, 부동산업, 금융⋅보 험업, 숙박⋅음식점업, 교육서비스업 등 한국표준산업분류 코드상의 21개로 구분하여 제공하고 있음. 이상의 변수 중 소득, 순자산, 금융자산 등은 생애상환여력과 직접적으로 관련된 변수이며, 교육수준, 주택종류, 입주형태, 거주지 면적 등도 부채상환여력을 반영할 것 으로 기대된다. 예컨대, 교육수준은 축적된 인적자본의 양과 관련된 변수로서 소득의 창출여력에 영향을 미칠 수 있다.11) 주택 관련 특성변수에 해당하는 자가 거주, 아파 트 거주, 주거지 면적 또한 생애상환여력을 반영할 것으로 예상된다. 생애상환여력과 관련된 이상의 가구특성변수가 긍정적일수록 채무불이행 위험도 감소할 것으로 기대 된다. 상기 변수 중 가구원 수, 나이, 부채/소득 비율, 부채상환액/소득 비율, 신용대출, 비은행대출 등은 향후의 지출규모 또는 상환해야 할 부채규모와 관련된 변수로 이해 할 수 있다. 여기서 가구원 수, 나이 등의 인구·가구특성 변수는 지출규모와 밀접한 관련성이 있는 것으로 기존 문헌에서 언급되고 있다(Browning and Ejrnæs, 2009; Attanasio et al., 1999; Gourinchas and Parker, 2002). 이상의 인구·가구구조에 따른 지출수요가 커지거나 부채상환 부담이 클수록 채무불이행 위험도 증가할 것으로 예상 된다. 상기 변수 중 종사상 지위, 직업 유형 및 직업이 속한 산업 종류, 대출상환방식, 금융자산/부채 비율, 혼인상태 등의 가구특성변수는 개별 가구가 노출된 충격의 크기 또는 충격의 흡수여력과 관련이 있을 수 있다. 이 중 종사상 지위, 직업 유형, 직업이 속한 산업 종류 등의 차이는 실업상태에 빠질 위험과 소득의 변동성 등의 차이를 설 명할 수 있다. 예컨대 상용직 임금근로자의 경우에는 임시·일용직 또는 자영업 종사자 에 비해 소득변동성이 낮을 것으로 예상된다. 한편, 유동성이 높은 금융자산 보유 비 중이 클수록 충격에 대한 흡수여력이 클 것으로 기대된다(Kaplan et al., 2014). 그 밖 에도 배우자가 있는 가구에서는 급작스런 소득감소 충격에 대응해 노동공급을 늘림으 로써 충격을 일부 흡수할 여지가 있을 수 있다(Gruber and Cullen, 1996; Sullivan 2008). 11) 또한 교육 수준이 높을수록 금융이해력이 높아 신용위험 관리에 유리할 수 있고, 연체에 따른 불이익에 대한 인식도 높아 보다 적극적인 연체 회피 노력을 경주할 가능성이 있다. 자산·주거 관련 가구 순자산, 주택종류(단독주택, 아파트, 연립⋅다세대), 입주형태(자가, 전세, 有보증금 월세, 無보증금 월세, 기타), 주거용 전용면적 부채·재무구조 관련 부채/소득 비율(%), 부채상환액/소득 비율(%), 금융자산/부채 비율, 신용대출 보유 여부, 비은행대출 보유 여부, 대출상환방식, 다중채무(3곳 이상)
5. 실증분석
본 장은 상기의 논의를 토대로 가구의 특성과 채무불이행 위험 간 관련성을 실증 적으로 고찰하고자 한다. 본 연구는 이상의 가구 채무불이행 위험이 어떠한 가구특성 요인에 의해 얼마나 유의한 영향을 받는지 살펴보고자 한다. 앞에서 설명한 바와 같 이 로짓이항선택모형에 기초한 연체확률모형의 추정을 통해 채무이행의 어려움에 영 향을 미치는 주요 가구특성을 파악하고자 한다. 이를 위해 5.1절은 기초자료 분석 결 과를 소개하고 있으며, 5.2절은 가구특성에 따른 채무불이행 위험을 분석하고 있으며, 5.3절은 중층적인 가구의 특성과 연체위험 간 관련성을 분석하고 있다. 5.4절은 본 실 증분석의 결과에 대한 요약과 시사점을 간략히 정리하고 있다. 5.1 기초자료 분석 본 절은 채무불이행에 영향을 미칠 것으로 예상되는 가구특성 변수에 대해 연체 유무를 중심으로 <표 5.1>과 같이 기초자료 분석을 수행하였다. 2012~17년의 가계금 융조사에서 부채가 있는 가구를 연체가구와 無연체가구로 구분하여 각 그룹 사이에 해당 가구특성이 어떻게 차이가 나는지를 파악하고자 하였다. 분석에 있어서는 일부 변수의 극단값에 따른 영향을 제거하기 위해 비율 변수에 해당하는 부채/소득, 부채상 환액/소득, 금융자산/부채 비율의 상위 1%에 해당하는 가구는 표본에서 제외하였다. 또한 일부 주요변수에서 결측치가 있는 가구도 제외하였다. 이상의 조건을 충족하는 부채가구의 수는 23,510가구인데, 이중 3,163가구가 연체가구, 20,308가구가 無연체가구 그룹으로 구분되고 있다.12) 분석에 사용된 주요 변수는 인구·사회학적 특성 관련, 소 득·고용 관련, 자산·주거 관련, 부채·재무구조 관련 변수들이다. 인구·가구 특성과 관련한 변수로는 가구주 나이, 가구원 수, 가구주 성별(남성은 1, 여성은 0), 가구주의 교육수준(학력수준별로 0~3), 혼인상태(배우자가 있으면 1, 그 외 미혼·사별·이혼이면 0), 수도권 거주 여부(수도권 거주면 1, 그 외 0) 등을 분석하였다. 연체가구의 나이 평균은 48.3세로 無연체가구와 비교해 조금 더 높게 나타났다. 가구 원 수와 관련해서는 연체가구의 평균이 3.45로 無연체가구에 비해 조금 더 많은 것으 로 나타났다. 교육수준 변수는 중학교 이하는 0, 고등학교는 1, 대학교는 2, 대학원 이 상은 3의 값을 갖는데, 연체가구의 평균이 1.21로 無연체가구에 비해 평균 교육수준이 조금 더 낮은 것으로 나타났다. 배우자 유무를 나타내는 혼인상태 변수는 연체가구의 평균이 0.748로 無연체가구의 경우(0.834)보다 낮았는데, 이는 연체가구에서 有배우자 가구의 비율이 상대적으로 낮은 편임을 의미한다.13) 소득·고용 특성과 관련한 변수로는 소득분위(1~4분위)별 더미변수, 종사상 지위(상 용직, 임시·일용직, 자영업자, 무직·기타)별 더미변수를 분석하였다. 소득 하위 25%여 부를 나타내는 소득1분위 더미변수는 연체가구의 평균이 0.175로 無연체가구의 경우 12) 여기서 전체 부채가구에는 연체여부를 알 수 없는 가구가 39가구 포함되어 있다. 13) 여기서 0과 1의 값을 갖는 더미변수의 평균은 해당 상태를 만족하는 가구의 비율을 의미하므로, 有배우자 가구의 비율은 연체가구 그룹에서 74.8%, 無연체가구 그룹에서 83.4%에 해당한다.보다 높게 나타났다. 반면, 소득 상위 25%를 나타내는 소득4분위 더미변수는 연체가 구의 평균이 0.173으로 無연체가구의 경우보다 매우 작은 것으로 나타났다. 이는 연체 가구 그룹에서 저소득 가구의 비중이 상대적으로 많은 반면 고소득가구의 비중은 상 대적으로 적은 편임을 시사한다. 반대로 無연체가구 그룹에서는 저소득 가구의 비중 이 비교적 적고 고소득가구의 비중이 상대적으로 많은 편임을 시사한다. 종사상 지위 와 관련해서는 상용직 더미변수(상용직은 1, 그 외 0)가 연체가구 그룹의 평균이 0.359로 無연체가구의 경우(0.561)에 비해 낮게 나타났다.14) 반면 임시·일용직 더미변 수(임시·일용직은 1, 그 외 0)와 무직·기타 더미변수는 연체가구 그룹의 평균이 각각 0.236과 0.029로 無연체가구 그룹의 경우보다 높게 나타났다. 이는 연체가구 그룹에서 상용직 종사 가구주의 비중이 상대적으로 적고, 임시·일용직 또는 무직·기타에 해당하 는 종사자의 비중이 상대적으로 많은 편임을 시사한다. 반대로 無연체가구 그룹에서 는 상용직 종사자의 비중이 상대적으로 높고, 임시·일용직 또는 무직·기타에 해당하는 종사자의 비중이 상대적으로 낮은 편임을 시사한다. 자산·주거 특성과 관련한 변수로는 순자산 분위(1~4분위)별 더미변수, 주택 유형 (아파트 거주는 1, 그 외 0), 입주형태(자가 거주는 1, 그 외 0), 거주지 전용면적(84 이상은 1, 그 외 0) 등의 변수를 분석하였다. 순자산(=자산-부채) 하위 25%여부를 나 타내는 순자산1분위 더미변수는 연체가구의 평균이 0.414로 無연체가구의 경우보다 매우 큰 것으로 나타났다. 반면, 순자산 상위 25%를 나타내는 순자산4분위 더미변수 는 연체가구의 평균이 0.122로 無연체가구의 경우보다 매우 작은 것으로 나타났다. 이 는 연체가구 그룹에서 순자산 하위 가구의 비중이 상대적으로 많은 반면 순자산 상위 가구의 비중은 상대적으로 적은 편임을 시사한다. 반대로 無연체가구 그룹에서는 순 자산 하위 가구의 비중이 비교적 적고 순자산 상위 가구의 비중이 상대적으로 많은 편임을 시사한다. 주택 유형과 관련하여 아파트 거주 더미변수는 연체가구의 평균이 0.451로 無연체가구와 비교해 낮은 것으로 나타났다. 입주형태와 관련하여 자가 거주 더미변수는 연체가구의 평균이 0.51로 無연체가구의 경우보다 낮은 것으로 나타났다. 84 이상의 주거면적 더미변수는 연체가구의 평균이 0.288로 無연체가구의 경우보다 낮은 것으로 나타났다. 부채·재무구조 관련 변수로는 부채/소득 비율(%), 부채상환액/소득 비율(%), 금융 자산/부채 비율, 신용대출 보유 여부, 비은행대출 보유 여부, 채무상환방식(만기일시상 환 여부), 다중채무 여부 등의 변수를 분석하였다. 차입비율을 의미하는 부채/소득 비 율(%)은 연체가구의 평균이 267.8%로 無연체가구의 경우보다 높게 나타났다. 부채상 환액/소득 비율(%)은 연체가구의 평균이 35.36%로 無연체가구의 경우보다 높은 것으 로 나타났다. 금융자산/부채 비율과 관련해서는 연체 그룹에서 금융자산/부채 비율 변 수는 연체가구의 평균이 2.38로 無연체가구의 경우보다 낮게 나타났다. 신용대출 보유 더미변수와 비은행대출 보유 더미변수는 연체가구의 평균이 각각 0.601과 0.597로 無 연체가구의 경우보다 높은 것으로 나타났다. 만기일시상환대출 보유여부를 나타내는 14) 종사상 지위와 관련한 더미변수는 0과 1의 값을 갖기 때문에 해당 더미변수의 평균은 해당 상태를 만족하는 가구의 비율을 의미한다. 예컨대, 전체 부채가구 중에서 상용직은 53.4%, 임시·일용직은 12.5%, 자영업자는 32.5%, 무직·기타는 1.68%의 비율을 각각 차지하는 것으 로 해석할 수 있다.
더미변수는 연체가구의 평균이 0.181로 無연체가구의 경우보다 조금 더 낮은 것으로 나타났다. 금융업권 3곳 이상으로부터의 다중채무 보유 여부를 나타내는 더미변수는 연체가구의 평균이 0.0658로 無연체가구의 경우보다 높게 나타났다. 한편 채무불이행 위험은 시기별로 상이한 거시경제 여건 등으로 인해 연도별로 차 이가 있을 수 있다. 아래 표에서는 생략하였으나 2012년부터 2017년까지의 각 연도별 더미변수에 대해 연체자 그룹과 無연체자 그룹의 평균을 비교할 수 있는데, 최근으로 올수록 연체발생빈도가 감소하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. <표 5.1> 가구특성 관련 주요 변수 요약통계: 연체가구 vs. 無연체가구 비교 주요 변수 전체 부채가구 연체 가구 無연체 가구 평균 (표준편차) 평균 (표준편차) 평균 (표준편차) 나이 48.02 48.31 47.97 (10.72) (9.877) (10.84) 가구원수 3.356 3.453 3.341 (1.219) (1.332) (1.198) 성별 (남성=1) 0.864 0.812 0.872 (0.343) (0.391) (0.334) 교육수준 1.395 1.211 1.424 (0.835) (0.794) (0.837) 혼인상태 (有배우자=1) 0.823 0.748 0.834 (0.382) (0.434) (0.372) 수도권 거주 0.373 0.363 0.374 (0.484) (0.481) (0.484) 소득 분위 소득1분위 0.0895 0.175 0.0758 (0.285) (0.380) (0.265) 소득2분위 0.250 0.358 0.233 (0.433) (0.480) (0.423) 소득3분위 0.322 0.293 0.326 (0.467) (0.455) (0.469) 소득4분위 0.339 0.173 0.365 (0.473) (0.378) (0.481) 종사상 지위 상용직 0.534 0.359 0.561 (0.499) (0.480) (0.496) 임시·일용직 0.125 0.236 0.107 (0.331) (0.425) (0.309) 자영업자 0.325 0.375 0.317 (0.468) (0.484) (0.465) 무직·기타 0.0168 0.0294 0.0148 (0.128) (0.169) (0.121) 순자산 분위 순자산1분위 0.179 0.414 0.142 (0.383) (0.493) (0.349) 순자산2분위 0.266 0.278 0.264 (0.442) (0.448) (0.441) 순자산3분위 0.297 0.186 0.315 (0.457) (0.389) (0.464)
주: 상기 수치는 각 변수의 평균값이며, 각 평균값 아래의 ( ) 안 숫자는 표준편차임. 5.2 가계 특성과 연체위험 간 관련성 분석 본 절에서는 채무불이행 위험에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 가구별 연체 유무(납부기일 착오 제외)를 종속변수로 하는 연체확률모형을 <표 5.2>와 같이 추정 하였다. 분석에 사용된 주요 설명변수는 크게 인구·가구 특성, 소득·고용 관련, 자산· 주거 관련, 부채·재무구조 관련 가구특성 변수들이다. 앞에서 설명한 방식으로 얻은 표본 내 포함된 정보를 최대한 활용하기 위해 합동 로짓 모형(pooled logistic regression)을 추정하였다. 본 연구는 연체위험이 큰 가구의 다양한 특징을 분석하기 위해 비교적 많은 수의 가구 특성변수를 설명변수로 포함하고 있으므로 가급적이면 많은 수의 연체가구를 표본 내에 포함할 필요가 있다. 또한 표본의 일부가 매년 교체 되는 연동패널이므로 각 개체의 데이터 포괄기간이 동일한 균형화된 부분 패널을 이 용할 경우에도 표본 내 포함된 부채가구와 연체가구의 수가 크게 감소하는 문제가 있 다. 이에 다음의 분석에서는 최대한 많은 수의 관측치 수를 활용하기 위해 합동 로짓 모형을 추정하고 분석하였다.15) 한편 오차항에 대해서는 이분산 또는 자기상관의 가 15) 연체확률의 추정을 위해 고정효과 로짓 모형을 고려할 수도 있지만, 이 역시 관측치의 수가 크게 감소하는 문제가 있다. 또한 합동 로짓 모형과 고정효과 로짓 모형을 비교하기 위한 하우스만 검정통계량의 p값이 8.6%정도로 계산되어 만약 높은 신뢰도를 기준으로 적용할 경우에는 고정효과가 없다는 귀무가설을 기각하지 못할 수도 있다. 순자산4분위 0.258 0.122 0.279 (0.438) (0.327) (0.449) 아파트 거주 0.575 0.451 0.595 (0.494) (0.498) (0.491) 자가 거주 0.662 0.510 0.686 (0.473) (0.500) (0.464) 거주지 전용면적 (84제곱미터 이상) 0.435 0.288 0.458 (0.496) (0.453) (0.498) 부채/소득 비율(%) 231.2 267.8 225.4 (295.2) (322.8) (290.2) 부채상환액/소득 비율(%) 31.13 35.36 30.51 (41.03) (44.04) (40.53) 금융자산/부채 비율 4.327 2.382 4.629 (15.97) (7.436) (16.90) 신용대출 보유 0.480 0.601 0.461 (0.500) (0.490) (0.499) 비은행대출 보유 0.408 0.597 0.379 (0.491) (0.491) (0.485) 만기일시상환대출 보유 0.198 0.181 0.200 (0.398) (0.385) (0.400) 다중채무 (3곳 이상) 0.0350 0.0658 0.0303 (0.184) (0.248) (0.171) 표본 수 23,510 3,163 20,308
능성을 고려하기 위해 가구 수준의 군집에 강건한 방식으로 표준오차(clustered robust standard error)를 계산하였다.16) 다음에서는 가구의 다양한 특성 변수와 연체
위험 간 관련성에 대한 추정 결과를 논의하고 있다. 5.2.1 인구·가구구조 요인과 연체위험 인구·가구구조 특성과 관련한 설명변수로는 가구주 나이, 가구원 수, 가구주 성별, 가구주의 교육수준, 혼인상태(배우자 있음, 미혼·사별·이혼), 수도권 거주 여부 등을 사용하였다. 가구주 나이는 양(+)의 효과를, 나이의 제곱은 (-)의 효과를 갖는 것으로 추정되었는데, 이는 나이가 많을수록 연체위험이 증가하다가 일정 이상의 나이-본 추 정결과에 따르면 50세에 해당-부터는 감소로 반전하는 것으로 나타났다. 가구원 수와 관련해서는 가구원 수가 많을수록 연체위험이 높게 나타났는데, 이는 가구원 수가 많 을수록 지출규모도 크고 지출을 조정하는 것도 쉽지 않기 때문으로 이해된다. 또한 생애소득의 관점에서 볼 때, 가구원 수는 현재의 지출 뿐 아니라 생애에 걸쳐 누적한 채무성 지출의 규모를 증가시켜 생애 누적 순자산에 부정적 영향을 미침으로써 채무 불이행 위험을 높이는 것으로 볼 수도 있다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 가구원 수 1명 증가에 대해 연체확률이 2.8%p 만큼 증가하는 것으로 나타났다. 성별로는 남 성이 여성보다 연체위험이 높았다. 교육수준은 대학교 이상의 학력일 경우 그 미만일 경우에 비해 연체위험이 낮아지는 것으로 나타났으나, 통계적 유의성이 높지는 않았 다. 교육수준의 통계적 유의성이 낮은 데는 추정모형에서 소득, 순자산, 재무상태 등 의 중요변수가 통제됨에 따라 그 효과가 낮게 추정된 것으로 보인다. 혼인상태는 배 우자가 있는 가구에서 미혼·사별·이혼 등의 가구와 비교하여 연체위험이 낮은 경향을 보였다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 有배우자 가구에서 미혼 또는 사별·이혼 가 구에 비해 연체확률이 2.8%p 정도 낮게 나타났다. 이는 有배우자 가구에서는 미혼·사 별·이혼 등의 가구형태와 비교할 때, 노동공급을 통해 소득충격을 흡수할 여력이 상대 적으로 크기 때문으로 이해된다. 수도권 거주 여부는 연체위험과 관련하여 양(+)의 값 을 보였으나, 통계적 유의성은 크지 않았다. 5.2.2 소득·고용 요인과 연체위험 소득·고용 특성과 관련한 설명변수로는 소득분위(1~4분위)별 더미변수, 종사상 지 위(상용직, 임시⋅일용직, 자영업자, 무직⋅기타)별 더미변수, 직업별 유형, 직업의 산 업분류 등의 변수를 사용하였다. 높은 소득분위에 속할수록 연체위험이 낮아지는 경 향을 보였다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 소득상위 25%에 해당하는 소득 4분위 가구가 1분위에 비해 8.7%p 정도 낮게 나타났다. 이는 소득수준이 낮을수록 채무불이 행 위험이 커짐을 시사한다. 종사상 지위별로는 상용직 근로자와 비교할 때, 무직, 임 시·일용직, 자영업자 등에서 연체위험이 높았으며, 특히 무직자의 연체위험이 크게 높 16) 이와 같이 구한 군집 강건 표준오차는 STATA 통계패키지의 기본설정(디폴트)에서 제공하는 최우추정법을 이용해 계산한 통상의 표준오차와 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
았다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 무직·기타에서 상용직에 비해 연체확률이 8.6%p 정도 높게 나타났다. 이는 소득충격에 대한 노출의 정도와 높은 강도의 충격을 경험할 가능성이 큰 가구일수록 채무불이행 위험이 높아지기 때문으로 이해된다. 5.2.3 자산·주거 요인과 연체위험 자산·주거 특성과 관련한 설명변수로는 순자산 분위(1~4분위)별 더미변수, 주택 유 형(아파트 여부), 입주형태(자가 여부), 거주지 전용면적(84 이상 여부) 등의 변수를 사용하였다. 순자산 규모가 큰 분위에 속한 가구일수록 연체위험이 낮아지는 경향을 보였다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 순자산 상위25%에 해당하는 순자산 4분위 가구가 순자산 1분위에 비해 13.7%p 정도 낮게 나타났다. 이는 단일 가구특성 변수로 는 비교적 큰 한계효과에 해당한다. 주택유형과 관련해서는 타 주택유형에 비해 아파 트 거주자의 연체위험이 낮게 나타났으나 통계적 유의성이 높지는 않았다. 입주형태 와 관련해서는 자가에 비해 전세 또는 월세 입주자의 연체위험이 높게 나타났다. 연 체확률에 대한 평균한계효과는 자가 거주자가 전·월세 거주자에 비해 1.7%p 정도 낮 게 나타났다. 이는 월세거주자 등의 경우에는 매달 고정적인 주거비 지출이 발생함에 따라 소득충격에 대응하여 지출을 조정할 여지가 크지 않기 때문으로 이해된다. 주거 면적과 관련해서는 전용면적 84 이상에서 거주하는 가구에서 상대적으로 연체위험 이 낮게 나타났다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 거주지 전용면적이 이상일 경우 미만인 경우와 비교해 1.7%p 정도 낮게 나타났다. 이는 거주지 면적이 경 제적 여력을 일정 부분 반영하기 때문으로 이해된다. 5.2.4 부채·재무구조 요인과 연체위험 부채·재무구조 관련 설명변수로는 부채/소득 비율(%), 부채상환액/소득 비율(%), 금융자산/부채 비율, 신용대출 보유 여부, 비은행대출 보유 여부, 채무상환방식(만기일 시상환방식 여부), 다중채무 여부 등의 변수를 사용하였다. 소득 대비 차입비율과 관 련해서는 부채/소득 비율이 높은 경우에 연체위험도 높은 것으로 나타났다. 연체확률 에 대한 평균한계효과는 부채/소득 비율 1%p 증가에 대해 연체확률이 0.004%p 정도 증가하는 것으로 나타났다. 소득 대비 부채상환부담은 부채상환액/소득 비율이 높은 가구에서 연체위험이 상대적으로 높게 나타났으나 통계적 유의성은 낮았다. 금융자산 보유 규모와 관련해서는 부채 대비 금융자산 규모가 큰 가구일수록 연체위험이 감소 하는 것으로 나타났다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 금융자산/부채 비율이 1단위 증가할 때 연체확률이 0.2%p 정도 감소하는 것으로 나타났다. 이는 충격에 대한 대응 여력 면에서 유동성이 큰 양질의 자산 형태인 금융자산이 많을수록 연체위험이 낮아 지기 때문으로 이해된다. 신용대출 보유 여부와 관련해서는 신용대출 보유가구가 그 렇지 않은 가구에 비해 연체위험이 높았다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 신용대 출 보유 가구가 미보유 가구에 비해 3.4%p 정도 높게 나타났다. 비은행대출 보유 여 부와 관련해서는 비은행권 대출 보유가구가 그렇지 않은 가구에 비해 연체위험이 높 았다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 비은행대출 보유에 따라 연체확률이 4.4%p 정
도 높게 나타났다. 이는 신용대출과 같이 상대적으로 높은 차입비용을 요구하는 대출 을 이용하거나 은행권 대출에 대한 접근성이 낮은 가구의 경우에는 연체위험이 큰 편 임을 시사한다. 상환방식과 관련해서는 만기일시상환대출 보유자에 비해 원금 또는 원리금 분할상환대출 보유자의 연체위험이 높게 나타났다. 이는 대출 만기시점까지 이자만 갚는 가구에 비해 이자에 원금 일부까지 더해 주기적으로 갚아야 하는 가구에 서 미상환 위험이 상대적으로 더 클 수 있음을 시사한다. 다중채무와 관련해서는 3곳 이상 다수의 금융업권의 대출을 보유한 가구의 연체위험이 상대적으로 높게 나타났 다. 연체확률에 대한 평균한계효과는 3곳 이상의 금융업권에서 차입한 가구가 그렇지 않은 가구에 비해 2.1%p 정도 높은 것으로 나타났다. 5.2.5 기타 연체위험 요인 그 밖에 채무불이행 위험은 시기별 거시경제 여건에 의해서도 영향을 받으므로 연 도별로도 구분하여 연체위험이 시기별로 어떻게 달라지는지 고찰하였다. 2012년부터 2017년의 기간 중 최근으로 오면서 채무불이행 위험이 감소하고 있음을 확인할 수 있 었다. 2013~15년도는 2012년도에 비해 통계적 유의성 면에서 큰 차이가 없었다. 반면 2016~2017년도는 2012년도에 비해 연체위험이 크게 감소하였다. 연체확률에 대한 평 균한계효과는 2017년도가 2012년도에 비해 연체확률이 5.9%p 정도 낮게 나타났다. 이 는 해당 기간 중 취해진 수차례의 금리인하와 역대 금리수준과 비교해서도 매우 이례 적인 수준의 저금리 기조 장기화와 관련된 것으로 유추된다.17) <표 5.2> 가구 특성에 따른 연체위험 추정 결과 17) 관련하여 정호성(2017)은 2012년 이후 주택담보대출에 대한 부도확률의 지속적 하락 현상이 이러한 금리요인에 의한 영향 때문임을 보고하였다. 종속변수: 연체여부 (납부기일 착오를 제외한 연체=1, 그 외 0) 변수 구분 추정계수 평균한계효과 나이 0.104*** 0.0105*** (0.0194) (0.00195) 나이제곱 -0.00103*** -0.000104*** (0.000195) (1.96e-05) 가구원수 0.283*** 0.0285*** (0.0252) (0.00255) 성별(남성=1) 0.172* 0.0173* (0.0890) (0.00895) 교육수준(대학 이상=1) -0.0265 -0.00267 (0.0663) (0.00668) 有배우자 -0.279*** -0.0281*** (0.0827) (0.00832) 수도권거주 0.0618 0.00622 (0.0581) (0.00585)
소득분위 (소득1분위 대비) 소득2분위 -0.262*** -0.0324*** (0.0772) (0.00999) 소득3분위 -0.524*** -0.0603*** (0.0872) (0.0109) 소득4분위 -0.820*** -0.0867*** (0.105) (0.0120) 종사상 지위 (상용직 대비) 임시·일용직 0.481*** 0.0481*** (0.0774) (0.00829) 자영업자 0.502*** 0.0505*** (0.0696) (0.00724) 무직·기타 0.783*** 0.0855*** (0.178) (0.0234) 순자산분위 (순자산1분위 대비) 순자산2분위 -0.633*** -0.0824*** (0.0682) (0.00964) 순자산3분위 -1.011*** -0.119*** (0.0877) (0.0111) 순자산4분위 -1.254*** -0.137*** (0.105) (0.0117) 아파트 거주 -0.0566 -0.00569 (0.0557) (0.00560) 자가 거주 -0.173*** -0.0174*** (0.0656) (0.00659) 거주지전용면적 (84제곱미터이상) -0.170*** -0.0171*** (0.0620) (0.00625) 부채/소득비율(%) 0.000401*** 4.04e-05*** (8.26e-05) (8.30e-06) 부채상환액/소득비율(%) 3.65e-05 3.68e-06 (0.000558) (5.62e-05) 금융자산/부채비율 -0.0200*** -0.00202*** (0.00612) (0.000616) 신용대출보유 0.335*** 0.0337*** (0.0503) (0.00508) 비은행대출보유 0.440*** 0.0443*** (0.0499) (0.00504) 만기일시상환대출보유 -0.126** -0.0126** (0.0597) (0.00601) 다중채무(3곳이상) 0.211* 0.0212* (0.110) (0.0111) 연도더미 2013년 0.0738 0.00832 (0.0570) (0.00643) 2014년 -0.0495 -0.00540 (0.0615) (0.00670) 2015년 -0.102 -0.0110 (0.0652) (0.00699) 2016년 -0.416*** -0.0409*** (0.0710) (0.00686) 2017년 -0.640*** -0.0588*** (0.0780) (0.00687)
주: 1) ( ) 안 숫자는 군집 강건 표준오차(clustered robust standard error)이며, ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 내 의 통계적 유의수준을 나타냄. 2) 추정모형에는 직업별 유형과 산업분류를 통제변수로 포함하였으나, 상기 표에는 해당 추정결과를 생략함. 5.3 가계의 복합적 특성과 연체위험: 주요 변수 간 교호작용을 중심으로 이상에서는 주요 가구특성별로 채무불이행 위험과의 관련성을 추정하고, 그 결과 를 검토하였다. 한편, 가구특성이 채무불이행 위험에 미치는 효과는 다른 가구특성 변 수의 값에 의해서도 영향을 받을 수 있다. 예컨대, 소득이 낮더라도 순자산이 충분히 클 경우에는 연체위험이 낮을 수 있으며, 소득이 많더라도 순자산이 매우 적을 경우 에는 연체위험이 아주 낮지는 않을 수 있다. 다음에서는 주요 가구특성 변수, 특히 소 득변수를 중심으로 가구의 타 특성과의 교호작용에 대해 검토하고자 한다. 특히, 소득 과 순자산(소득 × 순자산), 소득과 종사상 지위(소득 × 종사상 지위), 소득과 혼인상태 (소득 × 혼인상태) 간에 나타날 수 있는 교호작용을 살펴보고 있다. 여기서는 해당 변 수 간의 교호작용이 연체확률에 미칠 영향을 추정하였다. 추정방법은 5.2절의 회귀모 형을 기본 추정 식으로 삼되, 해당 변수 간 교호작용만을 추가로 고려하였다. 추정 결 과는 <표 5.3>에서 보는 바와 같으며, 관심이 있는 변수 간의 교호작용을 제외한 나 머지 변수에 대한 추정 결과는 생략하였다. 소득과 순자산 간 교호작용은 (소득 × 순자산)의 각 조합별로 추정한 결과가 주어 져 있다. 각 조합에 해당하는 추정계수는 (1분위 × 1분위)를 기준으로 삼아 상대적인 차이를 나타낸다. 추정결과 동일한 소득분위 내에서는 순자산이 높을수록 연체위험이 감소하는 경향을 확인할 수 있다. 동일한 순자산분위 내에서는 소득분위가 높을수록 대체로 연체위험이 감소하는 경향을 보였으나, 순자산이 많은 편에 속하는 순자산 4 분위 가구에서는 소득의 증가에도 불구하고 연체위험이 반드시 하락하는 것은 아님을 확인할 수 있다. 예컨대, 순자산 4분위 가구의 경우에는 소득 2, 3분위가 소득 1분위 보다 연체위험이 오히려 약간 높은 것으로 나타났다. 이는 순자산이 적은 가구에서는 소득이 연체위험의 감소에 중요한 역할을 하지만, 순자산이 많은 가구에서는 소득의 역할이 감소하기 때문으로 이해할 수 있다. 한편, 소득의 변화보다는 순자산의 변화가 추정계수의 크기에 미치는 영향이 큰 편임을 확인할 수 있다. 예컨대, 상위 소득 가구 일지라도 하위 순자산 분위에 속한 경우에는 순자산 상위 분위에 속한 소득 하위 가 구보다 연체위험이 높게 나타났다. 이는 소득4분위·순자산1분위에 속한 가구가 소득1 분위·순자산4분위 가구보다 연체위험이 높게 나타난 데서 유추할 수 있다. 소득과 순자산은 앞의 이론적 논의에서 살펴보았듯이 생애상환여력과 관련된 핵심 변수에 해당한다. 순자산이 채무불이행 위험에 미치는 영향이 큰 점은 순자산이 생애 상환여력을 결정하는 생애가용자원의 중요한 구성항목이기 때문일 것이다. 한편, 소득은 상위 가구일수록 매기 발생하는 소득흐름이 동 기간 중 발생하는 지출규모보다 큰 경 향을 보이므로 채무의 지불가능성을 결정하는 생애상환여력도 커지게 된다(김영일, 유주희 2013). 상수항 -5.240*** (0.626) Pseudo 0.146 -표본 수 23,346
소득과 종사상 지위 간 교호작용은 (소득 × 종사상 지위)의 각 조합별로 추정한 결 과가 주어져 있다. 각 조합에 해당하는 추정계수는 (1분위 ×상용직)을 기준으로 삼아 상대적인 차이를 나타낸다. 추정결과 동일한 소득분위 내에서는 상용직에 비해 임시· 일용직, 자영업자·무급가족 종사자, 무직·기타 군에서 상대적으로 연체위험이 높게 나 타났다. 한편 상용직을 제외한 종사상 지위 간의 상대적인 연체위험은 소득분위에 따 라 차이가 있음을 확인할 수 있다. 예컨대, 자영업·무급가족의 연체위험이 소득 2, 3, 4분위에서는 임시·일용직 보다 유사하거나 높았으나, 소득 1분위에서는 오히려 낮게 나타났다. 이는 경기상황 등에 취약한 자영업이라 하더라도 소득이 낮을 경우에는 임 시·일용직 보다 오히려 연체위험이 낮을 수 있음을 시사한다. 동일한 종사상 지위 내 에서는 대체로 소득이 높을수록 연체위험이 낮아지는 경향을 관찰할 수 있었지만, 자 영업과 무직·기타의 경우에는 소득 구간에 따라 그러한 효과가 명확히 관찰되지 않았 다. 예컨대, 자영업과 무직·기타 가구의 경우에 소득 1, 2분위 내에서의 소득 상승과 소득 3, 4분위 내에서의 소득 상승은 연체위험의 감소에 유의한 기여를 하지 못하였 다. 이상의 교호작용을 고려한 추정결과는 각 변수별로 개별적인 효과를 추정한 <표 5.2>의 결과와는 차별성에 해당한다. 한편 중위 이하 소득분위에서는 종사상 지위의 변화가 추정계수의 크기에 미치는 영향이 중위 이상 소득분위에서보다 상대적으로 크 게 나타났다. 예컨대, 소득이 낮을수록 상용직과 무급·기타 가구 간 추정계수의 차이 가 크게 나타났다. 또한 임시·일용직 또는 무직·기타 가구일지라도 상위 소득분위 가 구일 경우에는 하위 소득분위의 상용직 가구보다 연체위험이 낮게 나타났다. 소득은 생애상환여력과 관련성이 높은 변수이며, 종사상 지위는 가구가 노출된 충 격의 빈도 또는 강도와 관련성이 높아 보인다. 예컨대, 임시·일용직의 경우에는 상용 직에 비해 실업에 따른 소득감소 위험에 더 크게 노출된 것으로 볼 수 있다. 만약 종 사상 지위상의 특성으로 인해 가구가 노출된 충격의 크기가 크더라도 소득 등의 상환 여력이 클 경우에는 채무불이행 위험이 낮아질 것이다. 한편, 상환여력이 낮을 경우에는 가구별로 노출된 충격의 크기에 따라 채무불이행 위험의 가구 간 차이도 클 수 있다. 소득과 혼인상태 간 교호작용은 (소득 × 혼인상태)의 각 조합별로 추정한 결과가 주어져 있다. 각 조합에 해당하는 추정계수는 (1분위 × 미혼·사별·이혼)을 기준으로 삼 아 상대적인 차이를 나타낸다. 주어진 소득분위 내에서는 미혼·사별·이혼 등의 無배우 자 가구에 비해 有배우자 가구에서 연체위험이 낮게 나타났으며, 주어진 혼인상태 내 에서는 소득이 높을수록 연체위험이 감소하는 경향을 관찰할 수 있다. 미혼·사별·이혼 상태에 있더라도 상위 소득 가구일 경우에는 有배우자 하위 소득 가구보다 연체위험 이 낮게 나타났다. 소득은 생애상환여력과 관련성이 높은 변수이다. 한편, 혼인상태는 앞의 이론적 논 의와 자료에 대한 설명 등에서 살펴보았듯이 충격을 완충할 수 있는 보험적인 성격의 기제로 작용할 여지가 있다. 예컨대, 배우자가 있는 가구는 급작스런 소득감소 충격에 대응해 노동공급을 늘림으로써 충격을 일부 완충할 여지가 있다(Gruber and Cullen, 1996; Sullivan 2008). 본고의 이론적 논의에서 살펴본 바와 같이 주어진 생애상환여력 하에서는 충격에 대한 완충기제가 많을수록 채무불이행 위험이 낮아질 수 있다. 한편, 보험적인 기능을 담당하는 충격에 대한 완충기제가 충분치 않더라도 상환여력이 클 경우에는 채무이행의 가능성이 높을 것으로 기대된다.
