소득 포트폴리오와 변동성이
가구 부실위험에 미치는 영향*

김미나**․김성환***

논문접수일：2022년 07월 05일   논문게재확정일：2022년 07월 22일

*	이 논문은 경북대학교 경제경영연구소의 지원을 받아 연구되었습니다.

**	제1저자, 경북대학교 경제경영연구소 객원연구원, E-mail: mnkim125@naver.com

***	교신저자, 경북대학교 경영학부 교수, E-mail: indianak@knu.ac.kr

		<요 약>
	본 연구에서는 1998년부터 2019년까지의 한국노동연구원의 제1차∼제22차 자료의 “한국노동패널조사” 자료 중 133,235개 가구 패널 자료를 이용하여 가구의 소득을 원천별로 반영하고, 자영업으로 인한 소득과 변동성이 가구의 부실위험에 어떠한 영향을 미치는지 고정효과 패널 모형과 고정효과 로짓 모형을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 자영업 가구이거나 자영업투자액이 높은 자영업 가구일수록 가구의 부실위험이 높아진다. 또한 근로소득 비중, 사회보험소득 비중, 부동산소득 비중, 금융소득 비중, 기타소득 비중이 높을수록 가구 부실위험이 낮아지는 것으로 나타났다. 가구소득이 가구의 부실위험이 낮추고, 소득의 변동성이 부실위험을 높이는 것으로 나타났다. 마지막으로, 가구의 주택 보유가 가구의 부실위험을 낮추는 것으로 나타났다. 최근, 전체적인 가구의 재무구조가 부실화되고, 각종 위기 요인이 악화됨에 따라 정부는 가계대출의 억제 정책을 과도하게 시행하기 전에, 가구의 부채관리 및 재무구조 개선에 관한 근본적인 방안을 마련하고, 그에 맞는 교육 또한 이루어져 실질적으로 가구의 자산 포트폴리오가 개선에 도움이 되는 정책을 수립하여야 함을 시사하고 있다.
주제어：가구 부채, 소득 포트폴리오, 소득 변동성, 가구 부실위험, 재무건전성

財務管理硏究 第三十九券 第四號(2022. 8), 153～180

Ⅰ. 서  론

소득 포트폴리오와 변동성이 가구 부실위험에 미치는 영향

財務管理硏究

2019년 막바지에 발생한 코로나19로 인하여 전 세계는 정치․경제․사회․문화 등 많은 영역에 있어서 큰 변화를 맞이하게 되었고, 이후 경제상황의 변화와 그에 대한 준비에 관심이 더해지고 있다. 재무적 관점에서 볼 때, 코로나19로 인한 팬데믹 상황이 미래 불확실성에 대한 위험으로 대두됨에 따라 포스트 코로나 시대를 대비하는 개인 또는 가구의 포트폴리오와 위험관리를 통한 가구의 재무적 안정성에 관심이 모아지고 있다.

배영목(2015)은 소득의 증가가 수반되지 않는 가구부채의 급격한 증가는 가구부채의 상환부담 증가와 함께 부실을 동반함으로써 금융위기의 가능성을 증대시킬 수 있다고 하였다. 가구의 부실위험은 한 가구의 재무관리 실패로 국한되지 않고 나아가 국가의 경제위험으로 이어질 수 있다. 박대근, 최우주(2015)는 가구부채가 클수록 경제에 대한 충격이 더욱 길고 깊은 경기후퇴를 가져올 수 있다고 하였으며, 실제로 2002년부터 2006년까지 주택가격 상승기에 가구부채가 크게 상승한 국가일수록 2008년 글로벌 금융위기와 주택가격 하락에 따라 더 큰 폭의 소비 감소를 겪었음을 발견했다고 하였다. 박은혜, 정순희(2013)는 우리나라 가구 재무구조가 빠른 속도로 악화되고 있어 급변하는 가구의 포트폴리오 구성에 대한 이해가 필요하며, 우리나라 가구부채의 경우 금융위기 이후 가구부채의 축소가 진행되는 여타 국가와 달리 지속적으로 상승하고 있다고 하였다.

한국은행의 발표에 따르면, 2000년 초 472조 원 수준에 머물던 가계부채는 금융위기 직후인 2013년, 1,000조 원을 넘어섰으며 빠른 속도로 증가세를 지속하며 연평균 73조 원씩 증가하여 2020년 기준 국내총생산(GDP: Gross Domestic Product)에 육박하는 수준인 1,727조 원을 기록하였다. 가계부채가 급격하게 증가하면서 재무 건전성과 가계의 부채상환 능력은 악화되고 있다. 또한, 지속적인 가계부채의 총량과 속도가 소득이 늘어나는 속도보다 빨라지고 있다. 신한은행이 전국 만 20세에서 64세 경제활동자 1만 명을 대상으로 분석하여 발간한 ‘2022 보통사람 금융생활 보고서’에 따르면, 지난 4년 간 부채를 보유한 가구의 평균 부채 잔액이 꾸준히 늘었으며, 지난해 월 평균 총소득은 전년보다 3% 늘어난 반면, 부채 잔액은 전년보다 16.1% 증가했다고 보고하였다.

한편, 경제협력개발기구(OECD: Organization for Economic Cooperation and Develop-ment)는 우리나라의 자영업자 비율이 2017년 기준 경제협력개발기구(OECD) 38개 회원국 가운데 5위 수준이며, 우리나라 자영업자가 전체 취업자에서 차지하는 비율이 25.4%라고 발표한 바 있다. 통계청의 경제활동인구조사에 따르면, 우리나라의 자영업자 비율은 1998년 28.2%였으며 최근 2019년에는 20.7%로 꾸준히 줄어들었지만 여전히 전체 경제 규모에 비해서 큰 비중을 차지하고 있다. 내수경제가 장기간 부진하면서 고용상황이 좋아지지 않고, 고령화가 진행됨에 따라 생계형 창업이 증가하는 것을 이유로 들 수 있을 것이다.

이에 따라 본 연구는, 가구의 소득을 원천별로 반영하고 자영업으로 인한 소득과 변동성이 가구의 부실위험에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 가구의 재무건정성을 판단하는 주요 지표 중 하나인 총부채원리금상환비율(DSR: Debt Service Ratio) 및 가계부실위험지수
(HDRI: Household Default Risk Index)를 이용하여 위험가구를 분류한 이항변수를 사용하고 각각, 고정효과 패널 분석과 고정효과 로짓 분석을 적용하였다. 한국노동연구원에서 구축한 23년간에 걸친 방대한 양의 우리나라 가구 자료를 이용하여 가구의 소득과 금융자산 및 가구의 부실위험 관계를 패널 분석한다. 마지막으로, 국가의 경기하락으로 이어질 수 있는 가구의 부실위험에 관련한 영향을 분석함으로써 국가의 전반적인 경제정책과 가구 부실 대책에 관한 시사점을 제시한다.

본 연구의 차별적인 공헌도는 다음과 같다. 가구 소득을 살펴본 다수의 이전 연구와는 차별적으로 본 연구에서는 가구의 소득 비중이 가구 부실위험에 미치는 영향에 초점을 맞추었다. 둘째, 자영업 가구와 그들의 투자규모가 가구 부실위험에 미치는 영향을 진단하였다. 셋째, 가구의 소득과 변동성이 가구 부실위험에 미치는 영향을 추가적으로 분석하고 마지막으로, 가구의 형태를 자영업과 비자영업으로 구분하여 그 차이를 살펴본다.

본 연구는 제Ⅱ장에서 관련된 선행연구를 살펴보고, 제Ⅲ장에서 연구에 필요한 가설과 변수 및 연구모형을 설정한다. 제Ⅳ장에서는 사용된 표본과 데이터 특성을 진단하고, 회귀분석을 통한 가설검정 결과를 제시한다. 마지막 제Ⅴ장에서는 본 연구의 결과를 요약하고, 연구의 주요한 시사점을 토론한다.

Ⅱ. 선행연구

권택호(2010)는 한국 가구의 가계동향조사(2006년) 자료를 이용하여 은퇴설계와 관계된 가구의 특성과 은퇴설계의 적정성을 분석하였다. 반정호(2012)는 외환위기 이후를 기점으로 자영자 가구의 소득창출력이 임금근로자 가구에 비해 약화됨으로써 소득격차가 확대 되었으며, 특히 이러한 현상은 저학력-중고령자 가구에서 두드러졌다고 하였다. 배영목, 김상미(2014)는 가구원수가 많을수록, 경상소득이 적을수록, 금융자산이 적을수록 금융부채 상환불능 가능성, 다시 말해 채무 불이행 위험이 높은 것으로 나타났다고 하였다. 그리고 상환불능 가능성은 소득, 금융자산 등 상환능력을 고려할 경우에는 30대 중반부터 30대 말까지 높아지지만 그 이후로는 감소한다고 하였다.

서상원, 오권영(2016)은 다변수 로짓모형을 활용하여 가구부채의 부실화 발생여부에 대한 확률을 모형화하였으며, 연도별 가구부채의 부실위험을 예측한 결과를 제시하였다. 엄윤성, 정호성(2022)은 주택가격이 가계부채 부도율에 음(-)의 영향을 미치고, 주택가격은 비자영업자 차주, 금융 접근성이 낮은 저신용 차주와 저소득 차주, 소득대비 대출 규모가 큰 타주의 가계부채 부도율이 유의적으로 더 하락하는 것으로 보고하였다. 홍기석, 최지원(2018)은 소득의 경우 가구별 이질성이 매우 높으므로 기존의 스트레스 테스트들은 개별적 충격을 배제하고 거시적 충격만을 다룬다는 점에서 가구의 부실위험을 제대로 평가하지 못할 가능성이 있다고 하였으며, 가구부문의 연체율은 가구의 소득생성 과정에 따라 개별적 소득 충격을 추가로 도입하는 경우에도 거시 소득 충격만을 고려한 경우에 비해 크게 달라지지 않는다고 하였다.

이준서(2019)는 약 40만 명의 차주단위별 자료를 통해 차주들의 대출행태를 분석하고, 이를 통해 차주들의 잠재적 도산확률을 추정하였다. 그 결과, 신용등급이나 소득범위의 경우 최우량차주와 최불량차주의 대출행태가 유사함을 보였고, 총부채상환비율(DTI: Debt to Income)이 높은 차주들이 대출잔액이나 연체금액도 많았고 신용등급도 불량했다. 직업별로는 자영업자의 총부채상환비율(DTI) 대출잔액 연체금액이 가장 높았고 연령도 가장 많다고 하였다. 연체일 30일 이상 연체금액 100만 원 이상을 잠재적 도산차주로 정의하여 로짓분석한 결과, 신용등급과 총부채상환비율(DTI), 비은행권 대출비율, 그리고 연령이 차주의 도산확률을 예측하는 유의한 변수로 도출하였다.

또한, 가구의 부실위험과 밀접한 관계를 갖는 가구의 부채 및 연체에 관련한 연구는 다음과 같다. 박근주, 이기춘(2002)은 총자산과 총부채의 규모가 동일하더라도 가계재무전략 유형별로 금융자산, 실물자산, 공금융(금융기관 및 비금융기관 대출), 사금융(곗돈 상환예정금, 사채빚) 등, 각 하위영역별로 자산의 규모와 비중에서 차이가 나타났고, 부채의 수준도 공․사금융과 구매신용(월부, 외상매입금) 등의 각 영역별로 차이를 보인다고 하였다.

김우영, 김현정(2010)은 2000년부터 2007년까지의 한국노동패널자료를 이용하여 부채 결정요인을 분석하였다. 패널 프로빗 모형 및 패널 토빗 모형 추정 결과, 자영업 가구의 경우 임금 근로가구에 비해 부채규모가 유의하게 크고 교육비 부담도 부채규모에 정(+)의 영향을 미쳐 높은 자영업자 비중과 사교육비 부담이 가구부채 증가에 일조한 것으로 보았다. 부채보유 상태의 변화 요인에 대한 다항 로짓 모형 추정 결과로는 부채의 발생이 실물자산의 신규 취득과 관련되며 부채의 유지는 실물자산 보유 지속과 밀접히 관련이 있음이 확인된다고 하였다.

손종칠, 최영주(2015)는 한국노동패널자료를 이용하여 가계의 과다채무 부담이 가계소비 부진에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 금융위기 이전의 자산대비 부채보유 비율이 높았던 가구일수록 이후의 소비 위축효과가 크다고 하였으며, 가계의 과다부채가 지속적으로 우리나라 가계소비의 부진 요인으로 작용하고 있다고 하였다. 부채축소가 본격적으로 발생하지 않은 상황에서도 가계부채가 소비에 부정적인 영향을 미치는 요인으로 작용하고 있다는 점에서 자산 또는 소득 대비 가계부채가 과대해지지 않도록 관리하는 정책이 지속적으로 시행될 필요가 있다고 하였다.

박윤태, 노정현(2017)은 가계금융복지조사 결과, 소득 1․2분위에서 월세, 신용카드대출, 주거마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높고, 소득 3․4분위는 60대 이상, 가구원수, 부동산담보대출이 많을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 소득 5분위는 부채상환마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높다고 하였다. 김영갑, 최성관(2018)은 가계예금과 가계대출금리, 소비자물가지수는 가계
부채와 음(-)의 장기균형관계를 실업률, 주가지수, 주택매매가격지수와는 양(+)의 관계를 가지고 있음을 확인하였으며, 가계대출금리 하락과 주택매매가격지수의 상승은 가계부채가 증가하는데 중요한 요인이라고 하였으며, 따라서 정부가 부동산시장에 영향을 미치는 정책을 시행하는데 있어서 신중하게 접근할 필요가 있다고 하였다.

차은영, 김지민(2018)은 생활비를 많이 지출할수록, 주택가치가 높을수록, 총부채원리금
상환비율(DSR)이 높을수록, 총부채원리금상환비율과 주택가치의 곱한 값이 높을수록, 채무상환능력이 고위험일수록, 소득이 많아질수록 부채규모가 증가하는 것으로 나타났다고 하였다. 따라서, 각 가구가 처한 재무적 상황에 의해 가계부채의 용도변화가 영향을 받는다고 하였다.

배영목(2015)은 총부채원리금상환비율(DSR), 총부채상환비율(DTI), 자산 대비 부채비율
(DTA) 세 가지 지표에 의해 측정된 상환부담 위험이 고용유형별로 격차가 있으며 이 격차는 5년 동안 대체로 유지되었다고 하였다. 또한, 가구의 금융부채 차입 규모는 가구의 특성, 상환능력, 고용유형과 관련되었는데 상용근로자에 비해 자영업자는 과도한 부채, 미취업자는 과소한 부채를 가진 것으로 나타났다.

성영애(2019)는 가계금융복지조사를 이용하여 연체 현황을 살펴본 결과, 금융부채 보유가구 중 총 10%의 가구가 연체를 경험하고 있으며, 모든 연체유형에 영향을 미치는 요인은 가구소득이라고 하였다. 또한, 총부채원리금상환비율(DSR), 자산 대비 부채비율
(DTA)은 30일 미만 연체에 영향을 미쳤으나 30일 이상 연체 가능성에는 영향을 미치지 않는다고 하였으며, 이는 장기적으로는 가계의 소득과 부채 총량의 영향이 부채비율보다 더 중요한 영향을 행사하기 때문이라고 하였다.

최근, 유재인, 정호성(2021)은 한국은행 가계부채 자료와 상세 소비지출 및 소득 내역을 포함하고 있는 한국노동패널조사 자료를 일대일 성향점수 매칭방법을 이용하여 개인 패널자료를 재구축하고 이를 이용하여 개인의 소비지출과 소득충격이 채무불이행 행태에 미치는 영향을 살펴보았다. 음이항 분포 및 로짓 모형 회귀분석결과에 따르면 소득 대비 대출 잔액이 크면서 소비․지출액은 적을수록 채무불이행 계좌를 보유하고 있을 확률이 증가하였으며 특히, 자영업을 운영하고 있거나 총 소비 중 의료비 관련 지출 비중과 신용카드를 통한 대출이 증가할수록 채무불이행 확률이 상승하는 것으로 나타났다.

가구 소득에 관한 다수의 이전 연구와는 차별적으로 본 연구에서는 가구의 소득을 원천별로 반영하여 가구의 소득과 변동성이 가구의 부실위험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴본다. 또한, 우리나라의 가구 형태의 많은 비중을 차지하는 자영업가구와 비자영업 가구를 구분하여 그 차이를 분석한다.

Ⅲ. 연구 가설 및 모형

1. 연구 가설

김복순(2014)은 가계동향조사에서 파악된 자영업 가구의 소득 수준은 임금근로 가구에 비해 여전히 낮은 수준이라고 하였다. 시장의 경쟁과열로 자영업의 소득창출력이 약화되고, 그로 인해 빈곤의 위험성에 노출될 가능성이 높아져 자영업 경쟁력이 떨어진다고 하였다. 이태열(2020)의 보고에 따르면, 자영업자의 실질소득은 2012년 이후 정체되어 있으며 2015년 이후에는 감소하고 있다. 김우영, 김현정(2010)은 자영업 가구의 경우 임금근로 가구에 비해 가구부채 증가에 양(+)의 영향을 미친다고 하였다. 또한, 김재칠(2017)은 자영업 가구는 임금근로 가구에 비해 평균적으로 더 많은 부채를 쓰고 부채의 건전성도 더 나쁘다고 하였으며, 부채상환 능력 또한 상대적으로 더 떨어진다고 하였다.

임진 외 3인(2018)에 따르면 자영업 가구당 금융부채 규모와 원리금 상환부담이 근로자에 비해 매우 높은 상황이라고 하였다. 또, 소득이 낮고 불확실한 개인들이 거시경제 상황에 양호한 시기에 무리한 대출을 받아 영세 자영업에 진출할 가능성이 있으며, 이들 차주들이 부실위험 차주가 될 가능성이 상대적으로 높다고 보고한 바 있다. 이와 같은 결과에 따라, 내수부진과 같은 경제적 상황하에 소비가 위축되고 가구의 소득과 고용여건이 악화됨으로써 자영업자 가구의 재무건전성이 악화되어 부실위험이 높아질 가능성이 더 높을 것으로 예측된다. 또한, 배미경(2001)은 자영업자의 소득편차는 근로 소득차에 비해서 큰 것으로 나타났고 그에 따른 평균 소득의 차이도 자영업 가구가 더 높게 나타났다. 이는 표준편차의 차이 즉, 높은 부실위험을 반영한 것이라고 볼 수 있다. 이와 같은 선행연구의 결과에 따라서, 한국노동패널에서의 구분 방법대로 가구주의 주된 일자리에 따라 자영업 가구와 비자영업 가구로 구분하고 다음과 같이 가설을 설정한다.

가설 1: 자영업 가구는 비자영업 가구보다 가구의 부실위험이 높다.

가설 1-1: 자영업 가구는 자영업 투자액이 높을수록 가구 부실위험에 양(+)의 영향을 미친다.

신한은행이 발간한 ‘2022 보통사람 금융생활 보고서’에 따르면, 소득 증가 속도보다 부채 증가 속도가 매년 빨라지고 있다고 하였다. 배영목(2015)은 소득의 증가가 수반되지 않는 가구부채의 급격한 증가는 가구부채의 상환부담 증가와 함께 부실을 동반함으로써 금융위기의 가능성을 증대시킬 수 있다고 하였다. 가구의 부실위험을 낮추고, 재무적 안정성을 높이는 방법으로 부채를 관리하는 것뿐만 아니라 소득을 관리하는 방법도 있다. 다음으로는 원천별 소득을 근로소득, 사회보험소득, 부동산소득, 금융소득, 기타소득으로 구분하여 각각의 소득 비중이 가지는 성격에 따라 가구의 부실위험에 관하여 미치는 영향이 다를 것으로 예상한다.

특히, 근로소득은 개인이 근로를 제공하고 그 대가로 발생하는 소득으로, 석재은(2005)은 소득원별 구성비를 보면, 근로소득의 경우 소득계층이 높아짐에 따라 비례적으로 경상소득 중 차지하는 비중이 높아지는 것으로 나타난다고 하였다. 즉, 하위소득계층일수록 근로소득 의존도가 낮고, 상위계층일수록 근로소득 의존도가 높다고 보고하였다. 따라서, 가구의 소득 중에서 가장 큰 비중을 차지하는 근로소득은 가구의 부실위험에 음(-)의 영향을 미칠 것으로 예상한다. 반면에 사회보험소득은 사회구성원의 경제적 생활을 보장하기 위해, 생활에 위협을 가져오는 사고가 발생할 경우 보험의 원리를 응용해 생활을 보장하고자 하는 사회보장 정책의 하나로 보험료의 계산에 있어서도 위험의 정도보다는 소득에 비례하여 분담함을 원칙으로 함으로써 소득의 재분배 기능을 가진다. 부동산소득은 부동산이나 부동산에 존재하는 권리 및 선박 등의 대여로 인하여 발생한 소득으로 실물자산의 비중이 놓은 우리나라 가구의 특성상, 근로소득을 제외하고 가구의 재무건전성을 높여줄 수 있을 것으로 기대한다. 금융소득은 이자 소득이나 배당 소득과 같이 금융 거래를 통하여 획득한 수입을 뜻한다. 우리나라 가구 자산 중 금융자산의 비중은 경제협력개발기구(OECD) 국가 중에서 다소 낮은 수준으로 보고되었으나 최근 금융자산에 대한 관심과 투자가 높아짐에 따라 가구 자산 포트폴리오에 미치는 영향이 커질 것으로 기대되는 측면이 있다.

김진욱, 정의철(2010)은 가구의 생애주기에 따라 가구소득의 원천별 구성이 다르게 나타난다고 하였다. 청년층의 경우 다른 유형의 소득에 비해 근로소득의 비중이 상대적으로 높고, 중․장년층에서는 근로소득뿐 아니라 금융소득과 부동산소득이 차지하는 비중이 크며 노년층에서는 이전소득의 영향이 상대적으로 클 것이라고 하였다. 이렇듯 소득별 특성에 차이가 있고, 연령별로 주된 소득원이 상이하게 나타날 것이므로 소득원천별 소득이 가구의 부실위험에 미치는 영향에도 그 차이가 있을 것으로 예상하고, 다음과 같이 가설을 설정한다.

가설 2: 가구의 원천별 소득에 따라 가구의 부실위험에 양(+) 또는 음(-)의 영향을 미친다.

가구의 소득이 높아지면 가구의 자산이 축적되고 이는 재무적 건전성을 증대시켜 재무적 건전성을 개선시켜 가구의 부실위험이 낮아질 것을 기대한다. 그러나 임미화, 정의철(2012)은 소득이 높을수록 가구의 자산에서 위험자산이 차지하는 비율이 높다고 하였으며 최지은 외 2인(2005)은 고자산 계층 가구는 높은 투자위험 감수도를 가지고 있어 고수익-고위험의 적극적 투자 행태를 보이며 저자산 계층의 가구에 비해 금융자산 포트폴리오로부터 약 100배 이상의 높은 투자 수익률을 얻은 것으로 분석되었다. 또한, 유경원(2004)은 가구의 소득 변동성이 가구의 자산구성 결정요인에 영향을 미친다고 함에 따라 가구의 소득 변동성으로 인한 유동성 제약이 존재하고, 이는 가구의 부실위험에 양(+)의 영향을 미칠 것으로 보고, 다음과 같이 가설을 검정하고자 한다.

가설 3: 가구 소득이 높을수록 가구의 부실위험에 양(+)의 영향을 미친다.

가설 3-1: 가구의 소득 변동성은 가구의 부실위험에 양(+)의 영향을 미친다.

2. 변수정의

정부가 내놓는 가구부채 대책이나 재무설계 상의 가구 재무지표를 근거로 할 때 자산 대비 부채비율(DTA: Debt to Asset, 이하 DTA라 한다.)과 총부채원리금상환비율(DSR: Debt Service Ratio, 이하 DSR이라 한다.)은 가구의 재무건정성을 판단하는 주요한 지표 중 하나이다. 그런데 현금흐름상의 부채상환지표인 DSR과 DTA는 서로 다른 영향을 미칠 수 있다. DTA는 가구의 부채 부담이 금융위기로 비화하는 시점을 단기적으로 분석하는데 어려움이 있으며, DSR은 가구부채의 절대수준을 분석할 수 없다는 단점을 지닌다. 그러나 이러한 지표들을 종합적으로 이용하게 되면 저량의 측면에서 볼 때 가구부채의 절대수준을 분석할 수 있으며, 중장기적인 가구부채의 위험성을 평가할 수 있을 뿐 아니라 예측할 수 없는 위기 상황에 직면하였을 때 자산의 유동화를 통하여 소비 평탄화(consumption smoothing)가 가능한지 정도를 측정할 수 있다(남상호, 2015; 이종희, 2019). 최근, 가구의 부채 증가세가 확대되자 정책대응 필요성이 높아지면서 2021년 4월 29일, 금융위원회는 가계대출 심사에 대출받는 차주별 DSR을 전면 도입하고 3단계에 걸친 가구의 부채 관리방안을 발표하고 이를 단계적으로 적용하였다.

부실위험가구는 이론적으로 ‘생애주기-항상소득 가설(life cycle and permanent income hypothesis)’에 근거하여 [① 현재 보유 부채 규모가 가계의 (항상)소득 및 자산가치를 초과하여 이를 상환하지 못할 가능성이 높거나, ② 비록 부채 상환이 가능하더라도 상환 비용이 소득에 비해 과도하게 높아 지속적으로 소비가 최적 수준에 미달하는 가구]로 주로 정의된다(Betti el al., 2007). 여기서 조건 ①은 가계부채의 저량(stock) 측면에서 가계의 부채 및 자산 규모의 비교를 통해 채무불이행 가능성을 평가하는 기준이고, 조건 ②는 가계부채의 유량(flow) 측면에서 가계의 소득과 원리금상환비용을 비교하여 채무 상환 부담으로 인한 소비 여력의 위축 정도를 평가하는 기준이다(한국은행, 2015). 또한, 한국은행의 ｢금융안정보고서(2015)｣에서는, 기존의 가구의 부실위험 평가에 관한 재무건전성 판정지표
들이 하우스 푸어, 과다채무 가구, 원금일시상환 가구 등의 특이가구에 대한 식별이 어려운 한계를 보완하기 위하여 가계부실위험지수(HDRI: Household Default Risk Index)를 새롭게 제안하였다. 가계부실위험지수(HDRI)는 가구의 소득 흐름은 물론 금융 및 실물 자산까지 종합적으로 고려하여 가구부채의 부실위험을 평가하는 지표로, DSR과 DTA가 각각 40%, 100%일 때 100의 값을 갖도록 하여 100을 초과하는 가구를 위험가구로 판정하고 가구의 채무상환능력의 취약성을 평가한다. 그 산출식은 다음과 같다.

[eqn: DSR= {총부채`원리금상환액} over {총소득}]

[eqn: DTA= {총부채} over {총자산}]

[eqn: HDRI=100 TIMES [(1+(DSR-0.4))(1+(DTA-1))]]

이에 따라 본 논문에서는 DSR 및 가계부실위험지수(HDRI)가 100을 초과하면 1, 아니면 0의 값을 가지는 위험가구(HDRI_D)를 종속변수로 사용하여 가설을 검정하고자 한다.

또한, 본 논문의 가구 소득은 한국노동패널조사의 구분에 따라 근로소득, 사회보험소득, 이전소득, 부동산소득, 금융소득, 기타소득으로 구분한다.

한국노동패널조사의 이전소득의 세부항목은 ‘국민기초생활 보호 대상, 기타 정부 보조금, 사회단체 보조금(현물포함), 친척/친지 보조금, 따로 사는 부모님(배우자 부모님 포함) 도움, 따로 사는 자녀의 도움 등’이며 공적이전소득과 사적이전소득이 구분되어있지 않고 있다. 공적이전소득과 사적이전소득의 구축관계, 이전소득과 근로소득의 보완관계, 특히 공적이전
소득과 취약계층의 근로소득의 유의한 영향에 관한 선행연구가 보고되어왔다(Cox and Raines, 1985; Cox and Jimenes, 1989; Cox and Jakubson, 1995; 강병구, 2005; 변금선, 2005; 김을식, 2008; 박상현, 김태일, 2011; 이석민 외 2인, 2015; 장효진, 2015 등).

<표 1> 변수정의

이 표는 본 연구에 사용된 주요 변수에 대한 연변수 표기와 그 내용, 그리고 그 산출식을 정의한 것이다.

변수표기	변수명	변수정의 및 산출식
DSRi,t	DSR	총부채원리금상환비율, 연도 말 가구 부채상환액/총소득(만원)
HDRI_Di,t	위험가구	가계부실위험지수(HDRI)값이 100을 초과하면 1, 아니면 0
Self_Employed_Di,t	자영업 가구	자영업 가구이면 1, 아니면 0
Inc_Wages_Wgti,t	근로소득 비중	연도 말 근로소득/총소득(만원)
Inc_Soc_Insur_Wgti,t	사회보험소득 비중	연도 말 사회보험소득/총소득(만원)
Inc_Real_Est_Wgti,t	부동산소득 비중	연도 말 부동산소득/총소득(만원)
Inc_Fin_Wgti,t	금융소득 비중	연도 말 금융소득/총소득(만원)
Inc_Other_Wgti,t	기타소득 비중	연도 말 기타소득/총소득(만원)
Ln_Biz_Investi,t	자영업 투자액	연도 말 현재 총투자액(만원)에 대한 자연로그값
Ln_Avg_HInci,t	가구 소득	과거 7년간 가구 소득 평균의 자연로그값
Ln_Std_HInci,t	가구 소득 변동성	과거 7년간 평균 가구 소득 표준편차의 자연로그값
HouseOwn_Di,t	주택보유 가구	주택을 보유하고 있으면 1, 아니면 0
KOSPIi,t	연도 말 KOSPI 지수
CDi,t	연도 말 CD 금리	(91일물, %)
Regioni,t	17개 광역시도 지역더미
Ln_HDebt_Payi,t	부채상환액	연도 말 가구 부채상환액(만원)의 자연로그값
H_Single_Di,t	1인 가구원	1인 가구원 가구이면 1, 아니면 0
H_College_Di,t	대졸 학력가구	가구주가 대학교 이상 졸업이면 1, 아니면 0
H_Agei,t	가구주 나이
Ln_HAsseti,t	가구 자산	연도 말 현재 가구 총자산(만원)에 대한 자연로그값
ui	가구별 특성효과
λt	연도별 특성효과
εi,t	오차항

자영업 가구(Self_Employed_D)는 가구주가 자영업을 하는 가구이면 1, 아니면 0의 값을 가지는 더미변수이다. 자영업 투자액(Ln_Biz_Invest)은 자영업 가구가 자신의 사업체에 총투자액(만원)에 대하여 자연로그한 값이다. 거시경제 지표인 연도 말 KOSPI 지수(KOSPI)와 연도 말 CD 금리(CD)는 한국은행 경제통계시스템(ECOS)의 자료를 사용한다. 가구주의 나이(H_Age)는 본 논문이 가구의 부실위험을 분석하는 목적에 따라 재무건전성이 취약할 것으로 예상되는 20세 미만의 가구와 100세까지의 노인가구를 모두 포함하여 분석한다. <표 1>에서는 본 연구에 사용된 변수를 정의하고, 실증분석에 사용한 변수의 기호와 그에 따른 산출방법 등을 요약하여 설명하고 있다.

이전소득은 생산활동에 있어서 하등의 반대급부도 없이 지불되는 소득을 뜻하며, 근로소득과는 반대의 특성으로 근로소득과 다중공선성이 높은 것으로 나타나 이전소득은 모형에서 제외되었다. 별도로 분석한 결과값은 <표 7>와 <표 8>의 주)에서 나타낸다.

3. 실증분석 모형

1) 패널 회귀 분석모형

가구의 원천별 소득 및 변동성에 의한 가구의 부실위험을 검증하기 위하여 종속변수로 DSR을 사용한 분석모형은 아래 식 (1)과 같다. 연구 모형과 변수에 대한 표현을 통일하기 위하여 당기 연도 표시는 t로 표시하고, 가구 단위 표시는 i로 표시한다. 패널 특성상 가구별 특성을 통제하기 위하여 ui를 변수로 도입하고, 연도별 효과를 통제하기 위하여, 연도별 특성 효과변수 λt를 도입한다. 그리고 전체 추정 오차를 εi,t로 표시한다.

DSRi,t = β0 + β1Self_Employed_Di,t + β2Ln_Biz_Investi,t
+ β3Inc_Wages_Wgti,t + β4Inc_Soc_Insur_Wgti,t
+ β5Inc_Real_Est_Wgti,t + β6Inc_Fin_Wgti,t
+ β7Inc_Other_Wgti,t + β8Ln_Avg_HInci,t
+ β9Ln_Std_HInci,t + β10HouseOwn_Di,t + β11KOSPIi,t
+ β12CDi,t + β13-29[eqn: sum _{1} ^{17}]Regioni,t + β30Ln_HDebt_Payi,t
+ β31H_Single_Di,t + β32H_College_Di,t + β33H_Agei,t
+ β34Ln_HAsseti,t + ui + λt + εi,t	(1)

2) 패널 로짓 분석모형

종속변수가 (0, 1)의 값을 갖는 이항변수일 경우에는 종속변수와 설명변수와의 관계를 분석하기 위한 방법으로, 비선형모형인 로짓 모형을 사용한다. 본 연구에서는 가계부실
위험지수(HDRI)가 100을 초과하는 경우를 부실가구(HDRI_D)로 정의하고 1을 부여하고, 아니면 0을 부여하였다. 이에 따른 부실가구 위험은 다음과 같이 고정효과 로짓 모형을 이용하여 추정한다.

[eqn: ln LEFT [ {P(`HDR`I`` _{-} D``=1)} over {1-P(`HDRI` _{-} D``=1 _{it} )} RIGHT ] _{i,t}]= β0 + β1Self_Employed_Di,t + β2Ln_Biz_Investi,t
+ β3Inc_Wages_Wgti,t + β4Inc_Soc_Insur_Wgti,t
+ β5Inc_Real_Est_Wgti,t + β6Inc_Fin_Wgti,t
+ β7Inc_Other_Wgti,t + β8Ln_Avg_HInci,t
+ β9Ln_Std_HInci,t + β10HouseOwn_Di,t + β11KOSPIi,t
+ β12CDi,t + β13-29[eqn: sum _{1} ^{17}]Regioni,t + β30Ln_HDebt_Payi,t
+ β31H_Single_Di,t + β32H_College_Di,t + β33H_Agei,t
+ β34Ln_HAsseti,t + ui + λt + εi,t	(2)

Ⅳ. 실증분석

1. 표본 자료

본 연구에서는 한국노동연구원에서 1998년 6월에서 2019년 9월까지 실시한 “한국노동패널
조사”의 제1차∼제22차 자료를 사용한다. 한편, 거시지표 자료인 연평균 KOSPI 지수와 연평균 CD 금리(91일물)는 한국은행 경제통계시스템(ECOS: Economic Statistics System)의 자료를 사용한다. 노동패널은 1997년부터 5,000 가구를 대상으로 구축하였다. 시의 동 단위 4,582 가구와 시의 읍․면 단위 418 가구를 포함하여 설계되었으며, 2009년도에 패널 이탈에 의한 표본 마모와 도시 지역만을 대상으로 하는 표집에 따른 대표성의 한계를 극복하고자 전국 단위의 가구로 모집단을 확장하였다. 이에 따라 최종 표본은 12,134 가구로 되어 있다.

<표 2>의 연도별 표본 구성에서 나타낸 것과 같이, 최종분석은 133,294 연-가구 중에서 금융소득비중이 0보다 적은 값을 갖는 3개 가구와, 총부채 대비 원리금상환비율이 200% 이상인 56개 가구를 제외한 133,235개의 가구 표본을 사용하였으며, 당초 표본 대비 사용 표본의 비율은 전체의 99.96%이다.

<표 2> 연도별 표본 구성: 가구주의 자영업 여부

이 표는 원시표본 대비 연도별 사용표본의 분포를 가구 주의 자영업 여부에 따라 구분하여 나타낸 것이다. 연도별로 원시표본 대비 사용표본의 비율과 사용표본 중에서 자영업 비율을 나타내고 있다.

연도별	원시표본			사용표본			비율
	가구수 (A)	자영업 가구	비자영업 가구	가구수 (B)	자영업 가구(C)	비자영업 가구	표본 (B/A)	자영업 가구(C/B)
1998	4,990	1,402	3,588	4,982	1,400	3,582	99.84%	28.10%
1999	4,474	1,286	3,188	4,471	1,283	3,188	99.93%	28.70%
2000	4,233	1,181	3,052	4,231	1,181	3,050	99.95%	27.91%
2001	4,221	1,125	3,096	4,219	1,124	3,095	99.95%	26.64%
2002	4,258	1,143	3,115	4,252	1,140	3,112	99.86%	26.81%
2003	4,548	1,135	3,413	4,543	1,134	3,409	99.89%	24.96%
2004	4,684	1,186	3,498	4,678	1,183	3,495	99.87%	25.29%
2005	4,763	1,242	3,521	4,761	1,241	3,520	99.96%	26.07%
2006	4,923	1,199	3,724	4,921	1,199	3,722	99.96%	24.36%
2007	4,986	1,206	3,780	4,981	1,203	3,778	99.90%	24.15%
2008	5,041	1,199	3,842	5,040	1,199	3,841	99.98%	23.79%
2009	6,513	1,580	4,933	6,511	1,579	4,932	99.97%	24.25%
2010	6,467	1,533	4,934	6,464	1,532	4,932	99.95%	23.70%
2011	6,455	1,486	4,969	6,450	1,484	4,966	99.92%	23.01%
2012	6,543	1,514	5,029	6,542	1,513	5,029	99.98%	23.13%
2013	6,554	1,483	5,071	6,553	1,482	5,071	99.98%	22.62%
2014	6,476	1,434	5,042	6,475	1,434	5,041	99.98%	22.15%
2015	6,664	1,447	5,217	6,663	1,447	5,216	99.98%	21.72%
2016	6,804	1,441	5,363	6,804	1,441	5,363	100.00%	21.18%
2017	6,881	1,424	5,457	6,881	1,424	5,457	100.00%	20.69%
2018	11,577	2,372	9,205	11,575	2,372	9,203	99.98%	20.49%
2019	11,239	2,242	8,997	11,238	2,242	8,996	99.99%	19.95%
합계	133,294	31,260	102,034	133,235	31,237	101,998	99.96%	23.45%

2. 기초통계량

다음의 <표 3>은 주요 변수들의 기초통계량을 나타낸다. 관측수는 133,235개이다. 종속변수인 DSR(DSR)의 평균은 0.6%이고, 위험가구(HDRI_D)의 평균은 0.054이다. 설명변수인 자영업 가구(Self_Employed_D)의 평균은 0.234이고 자연로그로 계산된 자영업 투자액(Ln_Biz_Invest)의 평균은 0.179이다. 소득 비중 변수를 살펴보면, 근로소득 비중
(Inc_Wages_Wgt)의 평균은 73.7%, 사회보험소득 비중(Inc_Soc_Insur_Wgt)의 평균은 4.9%이며, 부동산소득 비중(Inc_Real_Est_Wgt)의 평균은 2.9%, 금융소득 비중(Inc_Fin_
Wgt)의 평균은 2.0%, 기타소득 비중(Inc_Other_Wgt)의 평균은 1.2%이다.

<표 3> 기초통계량 분석

주) 변수명은 다음과 같다. DSR: DSR, 총부채원리금상환비율, HDRI_D: 위험가구, Self_Employed_D: 자영업 가구, Ln_Biz_Invest: 자영업 투자액, Inc_Wages_Wgt: 근로소득 비중, Inc_Soc_Insur_Wgt: 사회보험소득 비중, Inc_Real_Est_Wgt,, Inc_Real_Est_Wgt, 부동산소득 비중, Inc_Fin_Wgt: 금융소득 비중, Inc_Other_Wgt: 기타소득 비중, Ln_Avg_HInc: 가구 소득, Ln_Std_HInc: 가구 소득 변동성, HouseOwn_D: 주택보유 가구, KOSPI: 연도 말 KOSPI 지수, CD: 연도 말 CD 금리(%), Ln_HDebt_Pay: 부채상환액, H_Single_D: 1인 가구원, H_College_D: 대졸 학력가구, H_Age: 가구주 나이, Ln_HAsset: 가구자산

변수명	평균	중위수	표준편차	최소	최대
DSR	0.006	0.000	0.033	0.000	1.986
HDRI_D	0.054	0.000	0.225	0.000	1.000
Self_Employed_D	0.234	0.000	0.424	0.000	1.000
Ln_Biz_Invest	0.179	0.000	1.192	0.000	13.042
Inc_Wages_Wgt	0.737	0.966	0.381	0.000	1.000
Inc_Soc_Insur_Wgt	0.049	0.000	0.156	0.000	1.000
Inc_Real_Est_Wgt	0.029	0.000	0.127	0.000	1.000
Inc_Fin_Wgt	0.020	0.000	0.113	0.000	1.000
Inc_Other_Wgt	0.012	0.000	0.074	0.000	1.000
Ln_Avg_HInc	7.800	7.896	0.833	2.485	11.243
Ln_Std_HInc	6.736	6.800	0.967	0.693	11.200
HouseOwn_D	0.581	1.000	0.493	0.000	1.000
KOSPI	1640.3	1915.6	576.6	504.6	2467.5
CD	3.391	2.860	1.792	1.520	7.700
Ln_HDebt_Pay	1.148	0.000	1.697	0.000	9.215
H_Single_D	0.196	0.000	0.397	0.000	1.000
H_College_D	0.215	0.000	0.411	0.000	1.000
H_Age	52.84	52.00	15.46	15.00	100.00
Ln_HAsset	5.201	6.686	3.777	0.000	14.234

또한, 자연로그로 계산된 가구 소득(Ln_Avg_HInc)의 평균은 7.800이며 중위수는 7.896
이고, 자연로그로 계산된 소득 변동성(Ln_Std_HInc)의 평균은 6.736이며 중위수는 6.736, 주택보유 가구(HouseOwn_D)의 평균은 0.581이며, 중위수는 1.000이다. 거시 지표인 연도 말 KOSPI 지수(KOSPI)의 평균은 약 1640.3포인트이고 연도 말 CD 금리(CD)의 평균은 약 3.39%이다. 자연로그로 계산된 부채상환액(Ln_HDebt_Pay)의 평균은 1.149이며 1인 가구원(H_Single_D)의 평균은 0.196, 대졸 학력가구(H_College_D)의 평균은 0.215, 가구주 나이(H_Age)의 평균은 52.84, 자연로그로 계산된 가구자산(Ln_HAsset)의 평균은 5.201이다.

<표 4>는 종속변수인 DSR(DSR)과 위험가구(HDRI_D)의 연도별 기초통계량을 나타낸다. DSR(DSR)의 평균은 1998년도에 1.3%로 가장 높은 값을 갖는데 점차적으로 줄어들어 2013년 이후로는 약 0.4%의 값을 나타낸다. 반면, 위험가구(HDRI_D)의 평균은 1998년도에 가장 낮은 값인 0.011이며 1999년도에 가장 높은 값인 0.085였다가 점차적으로 줄어들어 2017년도 이후 약 0.050이다.

<표 4> 주요변수의 연도별 기초통계량 분석

연도	관측수	DSR(DSR)				위험가구(HDRI_D)
		평균	표준편차	최소	최대	평균	표준편차	최소	최대
1998	4,982	0.013	0.069	0.000	1.667	0.011	0.104	0.000	1.000
1999	4,471	0.010	0.051	0.000	1.667	0.085	0.279	0.000	1.000
2000	4,231	0.009	0.045	0.000	1.875	0.072	0.259	0.000	1.000
2001	4,219	0.010	0.053	0.000	1.754	0.077	0.266	0.000	1.000
2002	4,252	0.008	0.052	0.000	1.923	0.072	0.259	0.000	1.000
2003	4,543	0.007	0.028	0.000	1.176	0.064	0.244	0.000	1.000
2004	4,678	0.008	0.045	0.000	1.435	0.066	0.249	0.000	1.000
2005	4,761	0.006	0.022	0.000	0.667	0.059	0.236	0.000	1.000
2006	4,921	0.006	0.025	0.000	1.061	0.065	0.246	0.000	1.000
2007	4,981	0.006	0.035	0.000	1.440	0.058	0.234	0.000	1.000
2008	5,040	0.005	0.026	0.000	1.143	0.051	0.219	0.000	1.000
2009	6,511	0.007	0.041	0.000	1.500	0.047	0.211	0.000	1.000
2010	6,464	0.005	0.032	0.000	1.143	0.047	0.211	0.000	1.000
2011	6,450	0.005	0.026	0.000	1.185	0.048	0.214	0.000	1.000
2012	6,542	0.005	0.022	0.000	1.000	0.044	0.206	0.000	1.000
2013	6,553	0.004	0.013	0.000	0.384	0.053	0.224	0.000	1.000
2014	6,475	0.004	0.018	0.000	0.915	0.052	0.222	0.000	1.000
2015	6,663	0.004	0.019	0.000	1.000	0.048	0.215	0.000	1.000
2016	6,804	0.004	0.016	0.000	0.686	0.052	0.222	0.000	1.000
2017	6,881	0.004	0.013	0.000	0.500	0.050	0.217	0.000	1.000
2018	11,575	0.004	0.030	0.000	1.986	0.052	0.221	0.000	1.000
2019	11,238	0.004	0.026	0.000	1.799	0.050	0.219	0.000	1.000

3. 상관관계 분석

다음의 <표 5>에서는 변수들 간의 상관관계를 피어슨 상관계수로 나타낸다. 종속변수인 DSR(DSR)은 위험가구(HDRI_D), 자영업 가구(Self_Employed_D), 자영업 투자액(Ln_Biz_
Invest), 근로소득 비중(Inc_Wages_Wgt), 부동산소득 비중(Inc_Real_Est_Wgt), 기타소득 비중(Inc_Other_Wgt), 소득 변동성(Ln_Std_HInc), 주택보유 가구(HouseOwn_D), 연도 말 CD 금리(CD), 부채상환액(Ln_HDebt_Pay)과 통계적으로 유의한 양(+)의 관계를 가진다. 사회보험소득 비중(Inc_Soc_Insur_Wgt), 가구 소득(Ln_Avg_HInc), 연도 말 KOSPI 지수
(KOSPI), 1인 가구원(H_Single_D), 가구주 나이(H_Age), 가구자산(Ln_HAsset)과는 통계적으로 유의한 음(-)의 관계를 가진다. 한편, 부동산소득 비중(Inc_Real_Est_Wgt), 금융소득 비중(Inc_Fin_Wgt), 대졸 학력가구(H_College_D)은 그 관계가 유의하지 않았다.

위험가구(HDRI_D)는 자영업 가구(Self_Employed_D), 자영업 투자액(Ln_Biz_Invest), 근로소득 비중(Inc_Wages_Wgt), 가구 소득(Ln_Avg_HInc), 가구 소득 변동성(Ln_Std_
HInc), 연도 말 CD 금리(CD), 부채상환액(Ln_HDebt_Pay), 대졸 학력가구(H_College_D), 가구자산(Ln_HAsset)과 통계적으로 유의한 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 한편, 사회보험소득 비중(Inc_Soc_Insur_Wgt), 부동산소득 비중(Inc_Real_Est_Wgt), 금융소득 비중(Inc_Fin_Wgt), 기타소득 비중(Inc_Other_Wgt), 주택보유 가구(HouseOwn_D), 연도 말 KOSPI 지수(KOSPI), 1인 가구원(H_Single_D), 가구주 나이(H_Age)와는 통계적으로 유의한 음(-)의 관계가 있다.

4. 자영업 가구의 특성 분석

<표 6> 가구주의 자영업 여부에 따른 그룹 간 평균 차이검정

주) 변수명은 다음과 같다. DSR: DSR, HDRI_D: 위험가구, Self_Employed_D: 자영업 가구, Ln_Biz_Invest: 자영업 투자액, Inc_Wages_Wgt: 근로소득 비중, Inc_Soc_Insur_Wgt: 사회보험소득 비중, Inc_Real_Est_Wgt, 부동산소득 비중, Inc_Fin_Wgt: 금융소득 비중, Inc_Other_Wgt: 기타소득 비중, Ln_Avg_HInc: 가구 소득, Ln_Std_HInc: 가구 소득 변동성, HouseOwn_D: 주택보유 가구, KOSPI: 연도 말 KOSPI 지수, CD: 연도 말 CD 금리, Region: 17개 광역시도 지역더미, Ln_HDebt_Pay: 부채상환액, H_Single_D: 1인 가구원, H_College_D: 대졸 학력가구, H_Age: 가구주 나이, Ln_HAsset: 가구자산. ***은 1% 이하 수준(양쪽)에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

항 목 명	자영업 가구(A)	비자영업 가구(B)	차이(A-B)		t값
DSR	0.009	0.005	0.004	***	18.13
HDRI_D	0.071	0.049	0.023	***	15.68
Ln_Biz_Invest	0.767	0.000	0.767	***	100.00
Inc_Wages_Wgt	0.860	0.699	0.160	***	66.25
Inc_Soc_Insur_Wgt	0.029	0.055	-0.026	***	-25.69
Inc_Real_Est_Wgt	0.024	0.031	-0.007	***	-8.63
Inc_Fin_Wgt	0.012	0.022	-0.009	***	-12.89
Inc_Other_Wgt	0.010	0.013	-0.003	***	-6.29
Ln_Avg_HInc	7.972	7.747	0.225	***	39.09
Ln_Std_HInc	6.935	6.673	0.262	***	36.57
HouseOwn_D	0.673	0.553	0.120	***	37.78
KOSPI	1,585.85	1,656.94	-71.09	***	-19.09
CD	3.567	3.338	0.229	***	19.79
Ln_HDebt_Pay	1.566	1.022	0.544	***	50.02
H_Single_D	0.109	0.222	-0.113	***	-44.40
H_College_D	0.163	0.230	-0.067	***	-25.39
H_Age	53.237	52.721	0.516	***	5.16
Ln_HAsset	5.968	4.965	1.003	***	41.32

<표 6>은 가구주의 자영업 여부에 따른 그룹 간 평균 차이검정 결과를 나타낸다. 종속변수인 DSR(DSR)의 평균은 자영업 가구가 비자영업 가구보다 0.004 크고, 위험가구(HDRI_D)의 평균은 자영업 가구가 비자영업 가구보다 0.023 크다. 자영업 가구의 부실위험이 더 높다는 것을 알 수 있다.

설명변수를 살펴보면, 자영업투자액(Ln_Biz_Invest), 근로소득 비중(Inc_Wages_Wgt)과 가구 소득(Ln_Avg_HInc), 가구 소득 변동성(Ln_Std_HInc)은 자영업 가구가 비자영업 가구보다 더 크고 그 차이가 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의하였다. 반면에 사회보험소득 비중(Inc_Soc_Insur_Wgt), 부동산소득 비중(Inc_Real_Est_Wgt), 금융소득 비중(Inc_Fin_
Wgt), 기타소득 비중(Inc_Other_Wgt)은 자영업 가구가 비자영업 가구보다 더 작고 그 차이가 1% 이하 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 자영업 가구의 근로소득이 비자영업 가구보다 높으나 근로소득 이외의 소득의 비중은 더 낮았다.

한편, 주택보유 가구(HouseOwn_D), 연도 말 CD 금리(CD), 부채상환액(Ln_HDebt_Pay), 가구주 나이(H_Age), 가구자산(Ln_HAsset)은 자영업 가구가 비자영업 가구보다 더 크고 그 차이가 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의하였으며, 연도 말 KOSPI 지수(KOSPI), 1인 가구원(H_Single_D), 대졸 학력가구(H_College_D)는 자영업 가구가 비자영업 가구보다 더 작고 그 차이가 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의하였다.

Ⅴ. 회귀분석

1. 가구의 원천별 소득 및 변동성이 가구 부실위험에 미치는 영향

본 절에서는 가구의 소득 비중과 수준 및 변동성이 가구 부실위험에 미치는 영향을 분석하기 위하여 일반 회귀분석모형(OLS: ordinary least square model), 확률효과 패널 모형(REM: random effects panel mode)과 고정효과 패널 모형(FEM: fixed effects panel model)으로 각각 분석하고, 각 분석 모형의 타당성을 알아보기 위하여 라그랑지 승수(LM: Lagrange Multiplier) 검정과 하우스만(Hausman) 검정을 시행한 결과, 유의한 결과를 보여 최종적으로 고정효과 패널 모형(FEM)의 결과를 선택하여 나타낸다. 1% 이하 수준에서 유의한 F검정 결과에 따라 모형이 적합하다고 할 수 있다. 식 (1)에 대한 결과를 <표 7>에서 나타낸다. 다른 중요한 변수의 영향을 살펴보기 위하여 두 번째, 세 번째 모형에서는 가구주의 자영업 여부에 따른 영향을 추가로 분석한다. 전체 가구모형의 Between R2값은 0.140이고 자영업 가구 모형은 0.118, 비자영업 가구 모형은 0.141이다. 분산팽창계수(VIF: variance inflation factor) 값은 전체 가구모형이 1.01 내지 4.36, 자영업 가구는 1.01 내지 3.86, 비자영업 가구는 1.01 내지 4.45의 범위로 비교적 낮은 수준에 있으므로 다중공선성 문제는 우려할 만한 수준이 아니다.

<표 7> 가구의 원천별 소득 및 변동성이 가구 부실위험에 미치는 영향

주) 변수명은 다음과 같다. [종속변수]DSR: DSR, 총부채원리금상환비율, Self_Employed_D: 자영업 가구, Ln_Biz_Invest: 자영업 투자액, Inc_Wages_Wgt: 근로소득 비중, Inc_Soc_Insur_Wgt: 사회보험소득 비중, Inc_Real_Est_Wgt, 부동산소득 비중, Inc_Fin_Wgt: 금융소득 비중, Inc_Other_Wgt: 기타소득 비중, Ln_Avg_HInc: 가구 소득, Ln_Std_HInc: 가구 소득 변동성, HouseOwn_D: 주택보유 가구, KOSPI: 연도 말 KOSPI 지수, CD: 연도 말 CD 금리, Region: 17개 광역시도 지역더미, Ln_HDebt_Pay: 부채상환액, H_Single_D: 1인 가구원, H_College_D: 대졸 학력가구, H_Age: 가구주 나이, Ln_HAsset: 가구자산. *, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 이하 수준(양쪽)에서 통계적으로 유의함을 나타낸다. 별도로 추가분석한 이전소득 비중(Inc_Trans_Wgt)의 고정효과 패널분석 결과값은 다음과 같다. 전체 가구모형의 계수값(t값)은 0.006(4.30), 자영업 가구모형에서는 0.018(4.41), 비자영업 가구모형에서는 0.005(3.49)이며 그 결과가 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의하였다.

		전체 가구				자영업 가구				비자영업 가구
		계수		t값		계수		t값		계수		t값
Self_Employed_D		0.001	**	2.16
Ln_Biz_Invest		0.0003	***	3.20		0.0003	***	1.99
Inc_Wages_Wgt		-0.008	***	-13.83		-0.017	***	-7.97		-0.007	***	-11.90
Inc_Soc_Insur_Wgt		-0.005	***	-4.16		-0.011	**	-2.38		-0.004	***	-3.34
Inc_Real_Est_Wgt		-0.008	***	-7.38		-0.012	***	-3.76		-0.009	***	-7.71
Inc_Fin_Wgt		-0.004	***	-3.86		-0.007	**	-1.98		-0.004	***	-4.21
Inc_Other_Wgt		-0.006	***	-4.30		-0.018	***	-4.41		-0.005	***	-3.49
Ln_Avg_HInc		-0.004	***	-10.04		-0.008	***	-7.23		-0.002	***	-5.91
Ln_Std_HInc		0.0001	***	4.44		0.001	*	1.93		0.001	***	3.02
HouseOwn_D		-0.001	**	-2.01		-0.002	**	-2.36		0.00002		0.05
KOSPI		-0.000001	***	-3.66		-0.000002	*	-1.69		-0.000001	**	-2.28
CD		0.00002		0.12		0.0003		1.00		0.0001		-0.65
Region		더미 변수 포함				더미 변수 포함				더미 변수 포함
Ln_HDebt_Pay		0.006	***	90.13		0.007	***	46.69		0.006	***	73.12
H_Single_D		0.001	***	2.42		0.003	*	1.81		0.001		1.14
H_College_D		0.005	***	3.09		0.006		1.06		0.005	***	3.10
H_Age		-0.00002		-0.36		0.0003	*	1.78		-0.0001	**	-2.39
Ln_HAsset		-0.0001	**	-2.19		-0.0002	***	-3.15		-0.00003		-0.70
Constant		0.013	***	9.34		0.024	***	5.81		0.029	***	7.76
관측수 (가구수)		99,176 (9,829)				23,568 (3,215)				75,608 (8,770)
R2	Within	0.090			0.105				0.081
	Between	0.140			0.118				0.141
	Overall	0.104			0.116				0.083
F 검정		267.15 ***			74.73 ***				189.05 ***
LM 검정		404.18 ***			170.18 ***				300.39 ***
Hausman 검정		199.42 ***			44.01 ***				276.20 ***
VIF 검정		1.01∼4.36			1.01∼3.86				1.01∼4.45

전체 모형의 분석 결과, 자영업 가구(Self_Employed_D)와 자영업 투자액(Ln_Biz_Invest)은 종속변수인 DSR(DSR)에 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 자영업 가구이고, 자영업에 투자한 규모가 클수록 가구의 부실위험이 높아진다는 것으로, 앞서의 배미경(2001), 김복순(2014), 배영목(2015), 김재칠(2017), 임진 외 3인(2018), 이태열(2020)과 동일한 결과이다.

소득 관련 변수들의 분석 결과, 근로소득 비중(Inc_Wages_Wgt), 사회보험소득 비중
(Inc_Soc_Insur_Wgt), 부동산소득 비중(Inc_Real_Est_Wgt), 금융소득 비중(Inc_Fin_Wgt), 기타소득 비중(Inc_Other_Wgt), 가구 소득(Ln_Avg_HInc)은 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소득별 특성에 차이가 있고, 김진욱, 정의철(2010)의 연구와 같이 연령별로 주된 소득원이 상이하게 나타날 것이므로 소득원천별 소득이 가구의 부실위험에 미치는 영향에도 그 차이가 있을 것으로 예상하였으나 대체적으로 동일한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 소득별 비중이 높을수록 가구 부실위험은 낮아졌다.

한편, 가구 소득 변동성(Ln_Std_HInc)은 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택보유 가구(HouseOwn_D)는 가구의 부실위험에 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미치는 결과를 보여 가구의 소득 변동성이 높을수록 부실위험이 높아지며, 주택을 보유한 가구의 부실위험이 낮은 것으로 나타났다. 실물자산의 비중이 높은 우리나라 가구 자산의 특성이 주택을 보유한 가구의 재무적 안정성을 높이고, 이 때문에 가구의 부실위험이 줄어들 수 있을 것으로 예측할 수 있다.

거시지표의 영향을 살펴보면, 연도 말 KOSPI 지수(KOSPI)는 가구의 부실위험에 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미쳤으나, 연도 말 CD 금리(CD)는 유의하지 않은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 부채상환액(Ln_HDebt_Pay), 1인 가구원(H_
Single_D), 대졸 학력가구(H_College_D), 가구자산(Ln_HAsset)은 통계적으로 유의한 결과를 보여 부채상환액이 늘어날수록, 1인 가구원이거나, 가구주가 대졸학력일수록, 가구자산이 적을수록 가구의 부실위험이 높아지는 것으로 나타났다.

자영업 가구와 비자영업 가구 모형의 분석 결과도 대체적으로 유사한 결과가 나타났다. 다만, 자영업 가구 모형의 분석결과에서 대졸 학력가구(H_College_D)는 유의하지 않은 결과를 보였으며, 가구주 나이(H_Age)는 10% 이하 수준에서 유의한 양(+)의 영향을 나타냈으며, 비자영업 가구 모형의 분석결과에서는 주택보유 가구(HouseOwn_D)와 1인 가구원(H_Single_D), 가구자산(Ln_HAsset)이 유의하지 않은 결과가 나타났고, 가구주 나이(H_Age)는 10% 이하 수준에서 유의한 음(-)의 영향을 나타내는 차이를 보였다.

따라서, 분석 결과는 다음과 같다. 자영업 가구이거나 자영업투자액이 높을수록, 가구 소득 변동성이 클수록 가구 부실위험이 높아지며, 근로소득 비중과 사회보험소득 비중, 부동산소득 비중, 금융소득 비중, 기타소득 비중 및 가구 소득이 높을수록, 그리고 주택을 보유한 가구이면 부실위험이 낮아지는 것으로 나타났다. 소득 평균이 높은 고자산 가구는 고수익-고위험의 적극적인 투자전략을 취하여 가구의 부실위험이 높아질 것으로 예측
하였으나 그렇지 않은 것으로 나타나, 소득의 절대적인 크기가 클수록 가계의 재무적 안정성을 높여 가구의 부실위험이 줄어들고, 소득의 변동성이 커질수록 가구 소득의 유동성 제약이 발생하여 가구의 부실위험이 높아질 수 있다는 것을 시사한다.

우리나라 가구의의 실물자산 비중이 훨씬 높고 부채를 많이 보유하고 있다. 또한, 우리나라 가구 중 높은 비중을 차지하는 자영업 가구의 재무 건전성이 다소 낮은 특성 등으로 인하여 금융충격에 취약한 구조를 보이는 것을 감안해 볼 때, 국내․외의 금융충격으로 인하여 가구의 재무구조가 부실화되고, 이어서 금융기관 부실화 및 국가의 경제위기로 확대될 수 있다. 김영일, 진경희(2018)의 연구에서는 채무불이행 유발요인은 가구 특성요인별로 상이한 것으로 나타났으며, 동일한 강도의 경제적 충격에 노출되었더라도 충격을 흡수할 수 있는 여력에서 차이가 난다고 하였다. 또한, 경제적 충격에 대한 노출빈도가 크거나 충격을 흡수할 수 있는 여력이 약한 가구일수록 또는 금융에 대한 이해와 판단력이 부족한 가구일수록 채무불이행 위험이 커짐을 유추할 수 있으므로 금융교육 또는 금융자문 서비스를 활성화할 필요가 있다고 하였다. 따라서 정부는 가계대출의 억제 정책을 과도하게 시행하기 전에 가구의 부채관리 및 재무구조 개선에 관한 근본적인 방안을 마련하고, 그에 맞는 교육 또한 이루어져 가구의 자산 포트폴리오가 개선되어야 한다.

2. 가구의 원천별 소득 및 변동성이 가구 부실위험 확률에 미치는 영향

본 절에서는 가구의 원천별 소득 및 변동성이 가구 부실위험 확률에 미치는 영향을 분석한다. 종속변수가 위험가구(HDRI_D)이며 이항변수이기 때문에 로짓 모형을 사용하며, 하우스만
(Hausman) 검정을 분석한 결과, 1% 유의수준에서 귀무가설이 기각되어 고정효과 로짓 모형을 채택하여 식 (2)를 분석한 결과를 <표 8>에서 나타낸다. 두 번째, 세 번째 모형에서는 가구주의 자영업 여부에 따른 영향을 추가로 분석한다.

분산팽창계수(VIF) 값이 전체 가구모형은 1.01 내지 4.36, 자영업 가구는 1.01 내지 3.86, 비자영업 가구는 1.01 내지 4.45의 범위로 비교적 낮은 수준에 있으므로 다중공선성 문제는 우려할 만한 수준이 아니다.

<표 8> 가구의 원천별 소득 및 변동성이 가구 부실위험 확률에 미치는 영향

주) 변수명은 다음과 같다. [종속변수] HDRI_D: 위험가구, Self_Employed_D: 자영업 가구, Ln_Biz_Invest: 자영업 투자액, Inc_Wages_Wgt: 근로소득 비중, Inc_Soc_Insur_Wgt: 사회보험소득 비중, Inc_Real_Est_Wgt, 부동산소득 비중, Inc_Fin_Wgt: 금융소득 비중, Inc_Other_Wgt: 기타소득 비중, Ln_Avg_HInc: 가구 소득, Ln_Std_HInc: 가구 소득 변동성, HouseOwn_D: 주택보유 가구, KOSPI: 연도 말 KOSPI 지수, CD: 연도 말 CD 금리, Region: 17개 광역시도 지역 더미변수, Ln_HDebt_Pay: 부채상환액, H_Single_D: 1인 가구원, H_College_D: 대졸 학력가구, H_Age: 가구주 나이, Ln_HAsset: 가구자산. *, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 이하 수준(양쪽)에서 통계적으로 유의함을 나타낸다. 고정효과 로짓 모형에서는 주어진 변수값이 모두 0이거나 모두 1인 패널 개체들은 제외되므로 관측수 (가구수)가 줄어들었다. 별도로 추가분석한 이전소득 비중(Inc_Trans_Wgt)의 고정효과 로짓 분석 결과값은 다음과 같다. 전체 가구모형의 계수값(z값)은 0.693(1.97)이며 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의하였고, 자영업 가구모형에서는 –0.139(-0.19)이고 그 결과가 통계적으로 유의하지 않았으며, 비자영업 가구모형에서는 0.925(2.09)이고 그 결과가 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

	전체 가구			자영업 가구				비자영업 가구
	계수		z값	계수		z값		계수		z값
Self_Employed_D	0.156	*	1.97
Ln_Biz_Invest	0.001		0.08	0.036			1.19
Inc_Wages_Wgt	-0.098		-0.64	0.989			1.04	-0.204		-1.11
Inc_Soc_Insur_Wgt	0.071		0.20	-0.512			-0.21	0.364		0.91
Inc_Real_Est_Wgt	-0.444		-1.47	0.820			0.63	-0.648	*	-1.69
Inc_Fin_Wgt	-0.314		-1.29	0.986			0.83	-0.426		-1.44
Inc_Other_Wgt	-0.693	**	-1.97	2.415			1.87	-0.925	**	-2.09
Ln_Avg_HInc	-0.462	***	-5.07	-0.0002	***		-2.81	-0.433	***	-3.58
Ln_Std_HInc	0.061		1.47	0.0002	*		2.23	0.036		0.67
HouseOwn_D	-3.536	***	-41.15	-1.094	***		-4.56	-3.974		-32.25
KOSPI	-0.0001		-0.61	0.0001			0.38	0.0001		0.54
CD	-0.005		-0.19	-0.044			-0.44	-0.025		-0.66
Region	더미 변수 포함			더미 변수 포함				더미 변수 포함
Ln_HDebt_Pay	0.661	***	44.97	0.005	***		6.33	0.713	***	37.65
H_Single_D	-0.482	***	-4.11	-0.578			-1.00	-0.781	***	-5.16
H_College_D	0.065		0.23	0.677			0.45	-0.011		-0.03
H_Age	-0.025	**	-1.98	-0.023			-0.46	-0.039	***	-2.41
Ln_HAsset	0.161		21.45	0.026	***		1.05	0.217	***	21.88
관측수 (가구수)	29,751 (2,414)			7,472 (761)				19,332 (1,800)
LR 검정	5,727.22 ***			1,278.96 ***				4,130.90 ***
Hausman 검정	160.32 ***			97.02 ***				127.89 ***
VIF 검정	1.01∼4.36			1.01∼3.86				1.01∼4.45

전체 가구모형의 분석 결과, 자영업 가구(Self_Employed)는 종속변수인 위험가구(HDRI_D)에 10% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 결과가 나타났다. 이는 자영업 가구가 부실위험 확률이 높다는 것을 나타낸다. 한편, 자영업 투자액(Ln_Biz_Invest)은 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 소득 관련 변수들을 살펴보면, 기타소득 평균(Inc_Other_Wgt)은 가구 부실위험 확률에 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을, 가구 소득(Ln_Avg_HInc)과 주택보유 가구(HouseOwn_D)는 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미치는 결과가 나타났으며 전체적으로 다소 낮은 유의성을 보였다.

또한, 부채상환액(Ln_HDebt_Pay)은 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을, 1인 가구원(H_Single_D)과 가구주 나이(H_Age)는 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나, 부채상환액이 높을수록 가구 부실위험이 높아지며, 1인 가구원이고 가구주 나이가 많을수록 가구의 부실위험은 낮아진다.

한편, 근로소득 비중, 부동산소득 비중, 기타소득 비중과 가구 소득 변동성은 가구의 부실위험 확률에 유의한 영향을 미치지 않았다. 자영업 가구 모형과 비자영업 가구 모형은 분석 결과, 대체적으로 유의성이 낮은 결과를 보였다. 특히, 자영업 가구 모형에서는 가구 소득 변동성(Ln_Std_HInc)이 가구 부실위험 확률에 1% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 갖는 것으로 나타났으며, 비자영업 가구 모형에서는 부동산소득 비중(Inc_
Real_Est_Wgt)이 10% 이하 수준에서 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미치는 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 유의성은 다소 낮은 결과이나 앞서 <표 7>의 분석 결과와도 대체적으로 일치한다.

Ⅵ. 결  론

본 연구에서는 가구의 원천별 소득분포와 변동성이 가구의 부실위험에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 한국노동연구원에서 1998년 6월에서 2019년 9월까지 실시한 “한국노동패널
조사”의 제1차∼제22차 자료를 사용한다. 본 자료는 전국에서 추출된 가구표본과 이에 속하는 15세 이상 생산가능인구 133,294개의 가구 모집단 중, 극단적 이상치 응답자를 제외하고 133,235개의 가구를 포함하고 있으며, 가구의 소득을 원천별로 반영하고, 자영업으로 인한 소득과 변동성이 가구의 부실위험에 어떠한 영향을 미치는지 고정효과 패널 모형과 고정효과 로짓 모형을 적용하여 분석하였다.

본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 자영업 가구이거나 자영업투자액이 높은 자영업 가구일수록 가구의 부실위험이 높아진다. 우리나라의 자영업 가구는 임금 근로가구에 비해 평균적으로 더 많은 부채를 쓰고 있고, 원리금 상환부담이 근로자에 비해 매우 높은 상황으로 보고되고 있다. 이러한 특성은 외부적 금융충격이 발생하게 되면 가구의 부실화로 이어져 이같은 위험이 금융기관
으로 확대되고 국가의 경제 전반까지 악영향을 미치게 될 수 있다는 것을 배제할 수 없을 것이다.

둘째, 근로소득 비중, 사회보험소득 비중, 부동산소득 비중, 금융소득 비중, 기타소득 비중이 높을수록 가구 부실위험이 낮아지는 것으로 나타났다. 소득별 특성에 차이가 있고, 연령별로 주된 소득원이 상이하게 나타날 것이므로 소득원천별 소득이 가구의 부실위험에 미치는 영향에도 그 차이가 있을 것으로 예상하였으나 대체적으로 동일한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

셋째, 가구 소득의 절대적 크기는 가구의 재무적 안정성을 높여 가구의 부실위험이 줄어들고, 소득의 변동성이 커질수록 가구 소득의 유동성 제약이 발생하여 가구의 부실위험이 높아질 수 있다.

마지막으로, 주택을 보유하는 가구의 부실위험이 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 실물자산의 비중이 높은 우리나라 가구 자산의 특성을 고려할 때, 주택을 보유한 가구의 재무적 안정성이 높아지고, 이 때문에 가구의 부실위험 확률이 줄어들 수 있을 것으로 전망된다.

본 연구에서 부실가구로 판단하는 새로운 지표에 의하여 과거보다 부채상환 등 어려움을 보다 분명하게 파악하고, 일시적으로 채무상환의 어려움을 겪는 가구를 보다 신속하고 정확하게 파악하는 장점이 있다.

현재의 금융기관의 부실평가체제에서는 외부 경제 위험시 가구의 재무 건정성을 장기적인 관점에서 대응하지 않고, 일시적인 충격에 의하여 신용도를 낮추고 그에 따른 위험프리미엄을 높여 부실위험을 가구에 전가하는 현상을 볼 수 있다. 이러한 경우, 가구의 부실에 책무도 없지 않은 금융기관이 오히려 해당 가구들을 부실위험을 축발하거나 파탄을 초래하는 경우도 종종 접하게 된다.

정책적인 측면에서 부실가구를 장기간 방치하면 더 많은 사회적 손실을 초래할 수 있으므로, 채무상환 뿐만 아니라 최소 생계비 등은 인간다운 삶을 유지할 수 있는 사회보장 지출이나 취업 알선 등 적극적인 대응을 하고, 가구 금융 측면에서도 정부 주도의 가계안정 자금 대출이나 일시적 또는 장기적 대출상환 연기 등을 통하여 가구단위로 재무 건전성을 유지할 수 있도록 법과 제도를 정비할 필요가 있겠다.

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THE KOREAN JOURNAL OF FINANCIAL MANAGEMENT

Volume 39, Number 4, August 2022

The Effects of Households’ Income Portfolio and Variability
on Their Default Risks in Korea*

Mina Kim**․Sunghwan Kim***

		<Abstract>
	This study investigates the effects of households’ income portfolio and variability on the financial default risks of households in Korea using data mostly from the Korean Labor & Income Panel Study (KLIPS) from 1996 to 2019. We have found the following results. First, the default risk of households increases for those with self-employed businesses. Second, such risks increase for households with more amount invested in their self-employed businesses, a lower share of wage income, real estate income, financial income ratio to total household’s income, and those with lower aggregate income. With households vulnerable to global and/or local financial shocks for those households with a higher portion of their assets in the form of real assets, higher level of debt, and lower financial soundness of self-employed households, the government must be very cautious in the overall household’s debt level and household level to overcome or prevent such financial crunches.
Keywords：Household Debt, Income Portfolio, Income Variability, Default Risk, Financial Soundness

*	This research is supported by the Research Institute of Economics and Business Administration (RIEBA), Kyungpook National University.

**  First Author, Ph.D, Research Scholar, RIEBA, Kyungpook National University,
E-mail: mnkim125@naver.com

*** Corresponding Author, Professor, Corresponding Author, School of Business Administration, Kyungpook National University, E-mail: indianak@knu.ac.kr

<표 5> 변수 간 상관관계 분석

주) 변수명은 다음과 같다. (1) DSR: DSR, (2) HDRI_D: 위험가구, (3) Self_Employed_D: 자영업 가구, (4) Ln_Biz_Invest: 자영업 투자액, (5) Inc_Wages_Wgt: 근로소득 비중, (6) Inc_Soc_Insur_Wgt: 사회보험소득 비중, (7) Inc_Real_Est_Wgt, 부동산소득 비중, (8) Inc_Fin_Wgt: 금융소득 비중, (9) Inc_Other_Wgt: 기타소득 비중, (10) Ln_Avg_HInc: 가구 소득, (11) Ln_Std_HInc: 가구 소득 변동성, (12) HouseOwn_D: 주택보유 가구, (13) KOSPI: 연도 말 KOSPI 지수, (14) CD: 연도 말 CD 금리, (15) Ln_HDebt_Pay: 부채상환액, (16) H_Single_D: 1인 가구원, (17) H_College_D: 대졸 학력가구, (18) H_Age: 가구주 나이, (19) Ln_HAsset: 가구자산. *, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 이하 수준(양쪽)에서 통계적으로 유의함을 나타낸다.

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)
(1)	1.000
(2)	0.104 ***	1.000
(3)	0.050 ***	0.043 ***	1.000
(4)	0.020 ***	0.025 ***	0.272 ***	1.000
(5)	0.013 ***	0.090 ***	0.179 ***	0.040 ***	1.000
(6)	-0.020 ***	-0.050 ***	-0.070 ***	-0.022 ***	-0.422 ***	1.000
(7)	0.003	-0.028 ***	-0.024 ***	-0.010 ***	-0.306 ***	0.017 ***	1.000
(8)	0.003	-0.017 ***	-0.035 ***	-0.008 ***	-0.257 ***	-0.005 *	0.012 ***	1.000
(9)	0.007 ***	-0.006 **	-0.017 ***	0.014 ***	-0.136 ***	-0.019 ***	-0.015 ***	-0.012 ***	1.000
(10)	-0.006 *	0.033 ***	0.115 ***	0.030 ***	0.445 ***	-0.056 ***	0.021 ***	-0.030 ***	0.052 ***	1.000
(11)	0.030 ***	0.021 ***	0.115 ***	0.039 ***	0.207 ***	-0.022 ***	0.096 ***	0.024 ***	0.097 ***	0.733 ***	1.000
(12)	0.019 ***	-0.221 ***	0.103 ***	0.008 ***	-0.053 ***	0.123 ***	0.121 ***	-0.002	0.013 ***	0.167 ***	0.144 ***	1.000
(13)	-0.058 ***	-0.019 ***	-0.052 ***	0.029 ***	-0.103 ***	0.123 ***	0.010 ***	-0.052 ***	-0.022 ***	0.292 ***	0.205 ***	0.066 ***	1.000
(14)	0.059 ***	0.013 ***	0.054 ***	-0.046 ***	0.097 ***	-0.125 ***	-0.009 ***	0.054 ***	0.038 ***	-0.289 ***	-0.184 ***	-0.071 ***	-0.807 ***	1.000
(15)	0.312 ***	0.250 ***	0.136 ***	0.050 ***	0.247 ***	-0.117 ***	-0.027 ***	-0.059 ***	0.002	0.282 ***	0.202 ***	0.108 ***	0.001	0.000	1.000
(16)	-0.032 ***	-0.046 ***	-0.121 ***	-0.023 ***	-0.312 ***	0.042 ***	0.001	0.044 ***	-0.006 **	-0.410 ***	-0.297 ***	-0.207 ***	0.130 ***	-0.126 ***	-0.206 ***	1.000
(17)	0.001	0.034 ***	-0.069 ***	0.009 ***	0.125 ***	-0.017 ***	-0.017 ***	0.017 ***	0.002	0.322 ***	0.212 ***	-0.015 ***	0.057 ***	-0.056 ***	0.111 ***	-0.085 ***	1.000
(18)	-0.040 ***	-0.117 ***	0.014 ***	-0.037 ***	-0.540 ***	0.318 ***	0.176 ***	0.004	-0.012 ***	-0.340 ***	-0.178 ***	0.267 ***	0.182 ***	-0.188 ***	-0.213 ***	0.116 ***	-0.268 ***	1.000
(19)	-0.036 ***	0.046 ***	0.113 ***	0.048 ***	0.168 ***	0.022 ***	0.084 ***	0.048 ***	0.037 ***	0.461 ***	0.334 ***	0.151 ***	0.192 ***	-0.213 ***	0.042 ***	-0.154 ***	0.184 ***	-0.094 ***