본 연구는 우리나라 도시가계의 부채보유여부 및 부채부담의 관련요인을 규명하고자 하였다. 분석을 위하여 국민은행이 실시한 1990년도 가계금융이용실태조사 자료를 이용하였다. 부채보유여부의 관련요인분석을 위하여 로짓분석을 사용하였으며, 월평균가계소득에 대한 월평균부채상환액의 비율로 측정된 부채부담에 대한 관련요인의 분석을 위하여는 회귀분석을 사용하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. (1) 도시가계의 부채보유비율은 38.2%였고, 부채를 보유할 확률은 가계속득, 금융자산, 주택소유여부, 가구주 연령과 유의한 상관관계가 있었다. (2) 부채보유가구의 평균부채부담율은 33.99%였고, 부채부담은 가계소득, 금융자산, 부채원 수, 가구주 직업 및 거주지역과 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 가계의 저축운용형태에 따라 가계저축유형을 분류하며 또한 각 저축유형 의 결정요인을 규명하고자 하였다. 분석을 위하여 국민은행이 실시한 1990년도 가계금융이 용실태조사 자료를 이용하였다. 군집분석에 의해 가계저축의 유형을 분류하였으며 가계저축 유형에 대한 결정요인을 찾기 위하여 로짓분석을 사용하였다. 가계적축은 상이한 5개의 유 형으로 분류하였으며 각 유형은 그에 해당하는 가계 저축행태의 특징에 근거하여 수익추구형, 안전지향형, 지역밀착형, 인간관계중시형 및 유비무환형으로 명명하였다. 가계저축유형별 결정요인을 유형에 따라 다소 차이를 보였으나 가계소득, 가구주의 직업, 가구주의 학력이 가장 중요한 결정요인 것으로 나타났다.
통계조사에서 단위 무응답은 표본크기를 축소시켜 추정값의 효율을 떨어뜨릴 뿐만 아니라, 주요 관심변수에 대해 응답자와 무응답자간의 차이가 존재하는 경우 무응답 편향(bias)을 발생시키는 요인으로 일반적으로 가중값 조정방법을 이용하여 보정한다. 대부분의 조사에서 무응답 표본에 대한 정보를 얻는 것은 현실적으로 매우 어려우며, 무응답으로 인한 추정값의 편향 정도를 파악하는 것 또한 쉽지 않다. 통계청에서는 2010년, 2011년 가구패널조사인 가계 금융조사를 실시하였다. 2010년 1차 웨이브는 1만 가구에 대해 모두 응답한 정보를 가지고 있으며, 2011년 2차 웨이브에는 부재, 거부 등으로 인한 무응답 표본(약 10%)이 존재한다. 본 연구에서는 2차 웨이브의 무응답 표본들을 무응답 성향이 강한 표본으로 가정하고 1차 웨이브에서 무응답가구로 분류한 후 무응답 가구의 특성과 무응답 편향정도 및 무응답 조정 효과를 분석하였다.
본 연구는 1993~98년에 조사된 미시자료를 이용하여 한국 가계의 주식시장 참여패턴을 분석하고 이를 결정짓는 요인을 규명한다. 연구결과에 따르면 한국 가계의 주식시장 참여패턴은 기존 선진국에서 나타난 바와 같이 연령별로 역U자 형태를 보이고 있으며 소득이나 금융자산규모가 크고 교육수준이 높을수록 참여율이 높아지는 형태를 보이고 있다. 또한 주택보유 가계가 무주택 가계에 비해 높은 주식시장 참여율을 보이고 있으며, 이는 부분적으로 우리나라의 주택금융제도에 영향 받은 것으로 분석되었다. 한편 직종별로는 임금근로자 가계가 자영업자에 비해 높은 주식시장 참여율을 보이고 있어 우리나라의 상대적으로 높은 자영업자 비중이 가계의 주식시장 참여도를 낮추는 방향으로 작용하는 것으로 나타났다.
최근 금융위기의 요인이 되고 있는 가계부채에 대하여 가계구성원이 느끼는 부담감, 즉, 가계부채에 대한 체감도에 가계구성원의 속성들(주택점유형태, 가구주 학력, 가구주 연령, 월소득, 거주지역)이 미치는 영향을 2004년도 국민은행이 조사한 실제자료를 가지고 분석하였다. 체감도를 부채에 대한 부담감이 낮음과 높음의 이항자료로 구분하여 가계구성원의 속성들을 설명변수로 갖는 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 적합도에 대한 우도비 통계량을 이용한 후진제거법을 사용하여 간단하면서도 자료를 잘 적합시키는 모형을 선택한 결과 2개의 2차 교호작용을 갖는 모형이 선택되었다. 선택된 모형에 대한 계수 추정치를 통하여 각 속성이 부채 체감도에 대하여 미치는 영향을 분석하였다. 또한 가계부채의 유무에 대하여 가계구성원의 속성들이 미치는 영향을 로지스틱 회귀모형을 통하여 유사한 방법으로 분석하였다 자가주택일수록, 월소득이 증가할수록, 가구주 학력이 낮을수록 그리고 가구주 연령이 낮아질수록 부채에 대한 체감도가 낮아짐을 알 수 있었다.
본 연구는 2011년 가계금융조사 자료를 이용하여 주택자산이 자산 감축기에 진입한 60세 이상 고령자가구의 재정수지에 미치는 영향을 순서화된 로짓모형으로 분석하였다. 인적 사회적 특성 변수들 중에 연령, 임금근로자, 고졸이상의 학력, 수익성을 선호하는 금융투자성향 등의 변수들은 가구의 재정수지에 정(+)의 효과를 미치지만 가구원수, 미은퇴가구의 은퇴준비가 부족한 경우 등은 부정적인 영향을 미쳤다. 주거특성 변수에서는 아파트와 수도권 거주가 부정적인 영향을 미치는 한편, 주택자산을 소유하는 것은 긍정적인 영향을 미쳐 주거비용이 가계수지에 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 경제적 능력과 재무특성 변수들 중에 경상소득, 금융자산의 비중은 긍정적인 영향을 미치지만, 금융부채와 소득과의 관계를 나타내는 DSR은 가구의 재정수지를 악화시키고 있는 것으로 나타났다. 총자산에서 주택자산이 차지하는 비중은 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 주택소유와 상반된 결과를 보여주고 있다. 이는 주택이 가지는 소비재와 투자재의 양면성에서 비롯되는 것으로 보인다. 주택이외 기타 부동산의 경우 총자산에서 차지하는 비중은 물론 소유자체도 가계수지에 부정적인 영향을 미치고 있다. 주택자산 소유가구와 기타부동산자산 소유가구 모두 자산대비 금융부채비율이 가계수지를 악화시키는 것으로 나타나 대출을 이용한 부동산구입은 가계를 위험에 빠뜨릴 수 있다는 것을 시사하고 있다.
본 연구는 저소득층 가계의 소득구조, 자산구조 및 지출구조의 경제구조를 분석하고, 이를 토대로 저소득층 가계의 경제적 복지를 위한 정책을 제언하고자 하였다. 이를 위해 2009년도 한국복지패널조사(KOWEPS) 자료를 토대로 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 소득구조의 경우, 저소득층 가계는 근로소득, 사업·부업소득 및 재산소득 규모가 적었고, 이전소득 규모는 컸다. 한편 저소득층 가계는 사적이전소득 규모가 적었고, 공적이전소득 규모는 컸다. 저소득층 가계는 이전소득 비중이 가장 많았고, 공적이전소득 비중이 사적이전소득 비중보다 많았으며, 공적이전소득 중 정부보조금 비중이 가장 많았다. 극빈곤층 가계는 근로소득, 금융소득 및 사적이전소득 규모가 가장 작은 반면에, 공적이전소득 규모가 가장 컸고, 빈곤층 가계는 이전소득 규모가 가장 작았다. 극빈곤층, 빈곤층 및 차상위층 가계 모두 이전소득 비중이 가장 높았다. 자산구조의 경우, 모든 자산종류에서 저소득층 가계는 그 규모가 작았지만 특히, 금융자산 및 기타자산 규모가 작았다. 자산종류별 구성비는 저소득층 가계는 총부채 비중이 가장 높았고, 주택자산 비중은 높은 반면에 부동산자산, 기타자산 및 금융자산 비중은 낮았다. 모든 자산종류에서 극빈곤층 가계가 차상위층 가계에 비해 그 규모가 작았다. 세 가계집단 모두 주택자산 비중이 가장 높았지만, 그 중 극빈곤층 가계의 비중이 가장 높았다. 지출구조의 경우, 모든 지출비목에서 저소득층 가계는 그 규모가 작았다. 저소득층 가계는 식료품 비중이 가장 컸고, 그 다음으로 기타소비 비중이었다. 대부분의 지출비목에서 차상위층 가계보다 극빈곤층 가계의 지출 규모가 작았으나, 월세 규모는 극빈곤층 가계가 빈곤층 가계나 차상위층 가계보다 컸다. 세 가계집단 모두 식료품 비중이 가장 컸고, 그 다음이 기타소비였다. 한편 식료품, 월세 및 광열수도 비중은 극빈곤층 가계가 차상위층 가계보다 높았다.
한국은행은 금융위기 이후인 2011년 법 개정을 통해 기존의 물가안정 이외에 금융안정 책무를 추가로 부여받았는데, 그 이후 장기간에 걸쳐 가계신용이 소득 여건에 비해 빠르게 증가해 온 결과 최근의 가계부채 상황은 소비와 성장을 제약하고 부정적 경제충격발생 시 위기 발생 가능성을 높일 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 현재의 금융불균형 누증 상황이 앞으로 우리 금융·경제의 안정적 흐름을 제약하지 않도록 정부와 중앙은행이 더욱 유의해야 할 시기인 것으로 판단된다. 본 연구는 BIS가 중장기 경제안정화를 위해 거시·금융안정(macro financial stability)을 모색하고자 제안한 정책운용 체계인 통합적 물가안정목표제(IIT)의 국내 적용 가능성을 점검해 보고, 정책적 시사점을 도출해 보았다. 우선 VAR 모형을 통해 통화정책의 주택가격, 가계부채 파급효과를 살펴본 결과, 금융위기 이후 금리 인하에 따른 위험선호 경향이 뚜렷하게 증대된 것으로 나타났다. 또한 DSGE 모형을 통해 2000년 이후 2021년까지 약 20여 년간의 통화정책 운영 행태를 분석해 본 결과, 한국은행은 기준금리 결정 시 물가와 성장을 종합적으로 고려하면서, 가계신용 증가에도 일부 대응한 것으로 나타나 약한 형태의 IIT를 운영한 것으로 분석되었다. 다만, 금리평활화 계수가 매우 높게 추정되어 금리 조정에 상당히 신중했던 것으로 나타났다. 한편, 중앙은행 손실함수를 최소화하는 최적 금리준칙을 추정해 본 결과, 물가와 성장을 균형적으로 감안하면서, 경제 여건 변화에 대응하여 기준금리를 보다 적극적으로 조정하고, 소득 여건에 비해 가계부채가 빠르게 증가하는 경우에는 가계신용 상황에도 유의하는 정책이 바람직한 정책방안으로 분석되었다. 이 같은 연구결과를 고려할 때 BIS가 제안한 통합적 물가안정목표제는 중장기시계에서 우리 경제의 안정적 성장을 뒷받침할 수 있는 정책체계 대안으로 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.
This study examined the insolvency of debtors using multiple-indicator approaches and compared the outcomes across income levels with the 2016 'Household Financial and Welfare Survey'. This study used (1) the total debt to total assets ratio (DTA), (2) the total debt service ratio (DSR), and (3) the Household Default Risk Index (HDRI) recently developed by the Bank of Korea. Households in the lowest income quintile were more likely to be insolvent than any other income group. Demographics, such as age and gender of the household head, and most of the financial variables significantly increased the likelihood of insolvency based on the DTA. The number of household members and job status increased the likelihood of insolvency based on the DSR. Also, age, gender of the household head, and most of the financial variables increased the likelihood of household insolvency based on the HDRI after controlling for other demographics and financial variables.
This study examined the insolvency likelihood of young debtors from the 2018 Household Financial and Welfare Survey. This study used the Household Default Risk Index (HDRI), which considers the ratio of total debt to total assets (DTA), and a total debt service ratio (DSR) to examine the insolvency level of debtors. The descriptive analyses showed no difference in frequency of households with a high probability of insolvency between those less than 35 years of age and those over 35 years of age. However, the median HDRI value for those less than 35 years of age was higher than those over 35 years of age. The multivariate analyses indicated that educational expenses for young Korean debtors was a factor that increased their probability of insolvency, while income was the only variable that decreased their insolvency likelihood.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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