부채부담 수준에 따른 가계유형별 특성 및 결정요인

1. 부채의 종류와 측정

부채란 자금이 필요한 시점에 미래의 소득을 미리 앞당겨 활용할 수 있게 해주는 금융 수단으로, 자금이 부족한 상황에서 경제적 유동성을 제공하는 역할을 한다. 이를 통해 개인이나 기업은 자금이 부족한 상황에서 필요한 자금을 확보할 수 있어 경제적 어려움을 완화시킬 수 있다. 또한 부채를 활용했을 때, 투자수익 산출 과정에서 레버리지 효과를 도모할 수 있으며, 시기적절한 자금조달로 기회비용을 줄일 수도 있다. 장기적으로는 대출로 확보한 자산의 가치가 상승하여 순자산이 증가하고, 재정적으로 유동성을 높일 수 있다. 이러한 장점에도 불구하고, 변동금리 상품의 경우 상환이자 부담이 갑자기 커질 수 있고, 그에 따라 생활비 지출에 압박을 가해 가계 재정에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 특히, 금리 상승기에 가계의 상환 능력이 저하되거나 재정적 불안정성이 커질 위험이 존재하기 때문에 신중한 대출 계획이 요구된다.

부채의 종류를 보면, 우선 이자가 고정인지 변동인지에 따라 고정금리 부채와 변동금리 부채로 나눌 수 있다. 고정금리 부채는 대출 기간 동안 이자율이 일정하게 유지되는 반면, 변동금리 부채는 시장 금리의 변화에 따라 이자율이 변동하므로 상환 부담이 달라질 수 있다. 둘째, 부채에 담보 유무에 따라 담보대출과 신용대출로 구분해 볼 수 있다. 담보대출은 부동산이나 차량 등 일정한 자산을 담보로 제공하여 대출을 받는 방식으로, 담보가 제공된 만큼 대출금리나 조건이 더 유리할 수 있다. 반면, 신용대출은 담보 없이 개인의 신용도를 기반으로 자금을 빌리는 방식이므로, 금리가 다소 높을 수 있으며 대출 한도에도 제한이 있을 수 있다. 이러한 전통적인 구분 방식 외에도 Islam & Chowdhury(2024)는 부채를 소비자부채와 비소비자부채로 구분하였다. 이들은 소비자부채에 신용카드 대출, 자동차 대출, 의료비, 여행, 결혼 자금, 고가의 가전제품 구입을 위한 개인 대출, 학자금 대출 등을 포함시키고, 비소비자부채에는 주택담보대출, 사업이나 투자를 목적으로 한 대출, 기타 담보대출 등을 포함시켰다.

다음으로 최근 부채 관련 연구들을 살펴보면, 부채의 절대금액을 사용하기 보다는 재무비율을 활용한 연구(Bolton & Jeanne 2011; Greene & Sly 2024: Islam & Chowdhury 2024; Mansour et al. 2024; Park et al. 2024; Perez et al. 2024; Walsh et al. 2024)가 많았다. 재무비율이란 본래 기업의 재무 상태를 분석할 때 활용되는 지표로, 기업이 보유한 자산의 구성이나 자본 구조를 나타내는 비율이다. 부채와 관련하여 대표적인 예로 레버리지 비율이 있는데, 이는 기업이 자본 대비 얼마나 많은 부채를 활용하고 있는지를 보여준다.

최근 재무비율을 사용한 부채 연구들은 소득 대비 부채 비율을 사용한 연구(Bolton & Jeanne 2011; Islam & Chowdhury 2024; Mansour et al. 2024)와 자산 대비 부채 비율을 사용한 연구(Walsh et al. 2024)로 구분해 볼 수 있다. 이들 부채 관련 연구들은 가계를 취약성이나 스트레스로부터 보호하는 가이드라인을 제안하였는데, Bolton & Jeanne(2011)는 소득 대비 부채의 가이드라인을 30% 이하가 적정한 수준이라고 하였고, Mansour et al.(2024)는 10~15% 이하일 때 가계의 생활 안정성을 유지할 수 있다고 하여 차이를 보였다. 총자산 대비 부채 비율을 사용한 Walsh et al.(2024)는 부채가 상속과 생활 안정에 미치는 영향을 조사하여, 부채가 총 자산의 20% 이하 수준일 때 안정적인 상속과 노후 준비를 가능하게 한다고 하였다. 이상의 선행연구 고찰을 바탕으로, 본 연구에서는 부채부담 비율로 자산 대비 부채 비율을 사용하였으며, 부채부담 비율의 가이드라인에 따라 가계들을 세 집단으로 구분하였다. 가계를 구분하는 데 사용한 가이드라인은 2024년 CFP 및 AFPK 자격인증자들이 재무설계 실무에서 사용하는 부채부담비율 가이드라인에 근거한 것으로(FPSB Korea 2024), Yang et al.(2013)에서 제안된 자산 대비 부채 비율 가이드라인과도 일치한다.

2. 부채부담에 영향을 미치는 요인

Fischer(1930)의 기간간 선택 이론에 따르면 가계는 현재 소득 뿐 아니라 미래 소득을 고려해 소비를 결정하며, 선호하는 소비 시점에 따라 부채와 저축 행동이 결정된다. 이에 따르면 가계부채는 미래의 소득을 현재로 앞당겨 사용함으로써 현재 소비를 중요시하는 행위이다(Kim 2018). 생애주기가설(Modigliani & Brumberg 1954)에서는 소비자가 전 생애기간동안 효용극대화를 추구하며, 이에 소득 활동이 없는 청년기는 부채를 통해 소비하고, 소득이 증가하는 중ㆍ장년기는 부채를 상환하고 소득이 줄어드는 노년기를 대비해 저축한다고 설명한다. 즉 생애주기가설은 생애주기가 부채와 저축 행동을 결정하는 주요한 소비자 특성이라고 설명한다.

자본주의 사회에서 부채를 통한 자금조달(leverage)과 상환(delverage)은 일상적인 일이며(Minsky 2008), 필요한 자산을 형성하거나 투자의 용도로 부채가 활용될 수 있다(Lee 2023). 그런데 개인 소비자는 완전 합리적이지 않으며 경기호황이 지속되면 자산가치 상승, 소비자들의 위험가치 과소평가 등으로 레버리지가 크게 확대될 수 있다(Roubini & Mihm 2010).

가계부채의 결정요인에 관한 연구에서는 거시적 관점에서 주택가격과 같은 부동산(Jeong & Jeong 2013; Park & Choi 2015) 및 금리정책(Chong 2006), 미시적 관점에서 생활비 지출, 주택가치, 총부채원리금상환비율(DSR), 주거비용, 가구주의 경제적 지위 변화 등이 부채의 결정요인으로 분석되었다(Kim & Jang 2016; Cha & Kim 2018). 최근 수년간 한국의 가계부채증가가 이어지고 있는데 대해 Yoo et al.(2021), Jeong & Park(2023)은 저금리 정책으로 고소득가구가 적극적으로 부채를 확대해 자산투자에 나선 것으로 분석하였으며, Kim & Oh(2020)은 부동산 보유가구의 총부채가 부동산 비보유가구의 3배가 넘는다고 분석하며 한국 가계의 부채구조가 부동산에 편중되어 있다고 지적하였다.

부채부담에 대한 연구들은 절대적 부채 규모보다 소득이나 자산에서 부채가 차지하는 비율에 초점을 둔다, 선행연구들은 과도한 부채 부담이 부채상환의 어려움, 연체, 경제적 부담, 소비지출 저하로 이어지고 있음을 실증적으로 보여주고 있다(Lee ＆ Huh 2006; Park 2016).

부채부담의 결정요인에 대해, Kim(2017)은 34세 이하 청년을 대상으로 ‘총부채/금융자산 비율 <10’을 ‘객관적 부채상환가능성’으로 정의하고 금융적, 인구사회적, 심리적 영향요인을 분석하였다. 분석결과 월소득(+), 총자산(+), 직업안정성(정규직+), 교육수준(+), 금융기능(+)이 부채상환가능성에 유의한 영향을 주는 요인으로 나타났다. Li & Jeong(2018)는 45세 이상 중고령자를 대상으로 부채상환적정비율의 추정하였는데, 부동산 관련 부채를 보유중인 중고령자 가계에서 적정부채비율은 총소득 대비 잉여자금비율, 부채소득비율, 총자산, 가계의 담보력을 대변하는 유형성비율, 주택매매가격지수와 실질담보대출금리 등이 주요한 영향요인으로 나타났다. Park(2018)는 가처분소득 대비 소비지출과 원리금상환액을 반영한 지출부담비율과 자산 대비 부채 비율을 반영한 부채비율을 결합하여 가계부채 상환불능위험도를 추정하였는데, 연령, 소득분위, 주택점유형태, 거주지역 등에 따라 가계부채상환불능 위험도에 차이가 있었다. Cho(2024)는 DSR(총부채원리금상환비율)을 기준으로 부실위험가구의 결정요인을 분석하였는데, 만나이, 가구원수, 로그가처분소득, 은행대출비율이 부실위험가구에 음(-)의 영향을 미치는 변수였으며, 교육수준, 가구주 종사상 지위(자영업), 로그총자산, 로그신용대출, DTA LTV, 보동산담보대출은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이같은 객관적 부채부담 외에도 주관적 부채부담을 다룬 연구들도 있는데 주로 부채상환의 어려움, 재정적 어려움, 과도한 차용에 등에 대한 소비자의 주관적 인식을 측정한다(관련 연구). Chae & Sung(2000)는 주관적 부채부담을 측정하고 결정요인을 분석하고자 하였는데, 금융기관 대출, 일반사채 등 부채형태에 따라 주관적 부채부담을 느끼는 정도가 다르게 나타났으며, 저소득가구, 소득이 감소한 가구, 금융자산이 적은 가구, 자가를 소유하고 있지 않은 가구에서 주관적 부채부담이 높게 나타났다. 가구주의 특성으로 가구주의 연령이 35~55세이고, 학력이 낮을수록, 직업이 일정치 않을수록 주관적 부채부담이 높게 나타나는 것으로 분석되었다. You & Park(2014)의 연구에서는 부채이용수, 부채형태별 이용여부, 혼인상태, 주택소유여부 등의 요인이 주관적 부채부담 위험군에 속할 가능성을 높이는 것으로 나타났다. Oh & Hyun(2009)는 금융부채에 대한 체감도 분석을 통해 가구주의 연령, 소득, 학력 및 주택소유 여부가 심리적 부채부담에 미치는 영향 요인으로 나타났다.

이에 본 연구는 선행연구 결과들에 근거하여, 부채부담 비율에 따라 구분된 가계유형의 결정요인으로 재무관리행동 요인, 경제적 요인, 인구사회적 요인 등을 포함하였다. 재무관리행동 요인으로는 부채 및 이자에 대한 지식수준, 위험감수성향을 포함하였고, 경제적 요인으로는 소득, 지출, 부채, 부동산자산, 금융자산, 총자산, 가계수지비율, 비상예비자금비율, 주택유무를 포함하였다.

1. 연구문제와 분석방법

FPSB Korea(2024)에서 제시한 가이드라인에 근거하여 가계유형을 구분하고, 연구목적을 달성하기 위해 다음과 같이 연구문제를 설정하였다.

[연구문제 1] 부채부담 비율에 따른 가계 유형별 재무관리행동 및 경제적, 인구사회적 특성의 차이는 어떠한가?

[연구문제 2] 부채부담 비율에 따른 가계 유형의 결정요인은 무엇인가?

앞에서 제시한 연구문제를 해결하기 위하여 SPSS WIN 29 프로그램을 사용하였다. 연구문제 1을 위하여 부채부담 비율에 따른 가계유형별 재무관리행동 및 경제적, 인구사회적 특성의 차이를 살펴보기 위해 평균, 표준편차, 빈도, 카이제곱 검정, ANOVA, 사후검정(Scheffe)을 하였다. 다음으로 연구문제 2에서 제시된 부채부담 비율에 따른 가계유형에 속할 가능성에 영향을 주는 요인을 파악하기 위해 다항 로지스틱 분석을 사용하였다.

2. 분석자료 및 측정도구

2) 측정도구

소비자의 부채부담을 측정하고 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 선행연구로부터 도출된 변수들을 토대로 재무관리행동적 특성, 경제적 특성, 인구사회적 특성으로 구분하고 세부항목들을 분류하였다. 구체적인 변수의 정의 및 측정 방법은 Table 1과 같다.

Table 1.

Measurement of the variables

종속변수로 사용되는 부채부담비율은 총자산대비 총부채 비율을 계산하여 (1)부채가 전혀 없는 집단, (2)부채부담 40% 이하 집단, (3)부채부담 40% 초과집단으로 구분하였다.

영향요인 가운데 첫 번째 재무관리행동 관련 특성은 부채 및 이자 관련 지식과 위험감수성향을 설정하였다. 금융지식이 충분하지 않을 경우 부채조달을 머뭇거리거나 과도한 부채부담에 시달릴 가능성이 있다(Park et al. 2016). Kim(2017)의 연구에서 금융지식은 청년층의 부채상환가능집단과 불가능집단을 구분하는 유의한 변수로 작용하였다. 본 연구에서는 금융 관련 일반적 인식 관련 문항 가운데 부채 및 이자와 연관된 항목 4가지를 선택하였으며, 정답을 맞힐 경우 1점씩 부여하였다. 구체적 문항은 Table 2와 같다.

Table 2.

Debt-related knowledge questions

위험감수성향은 주로 주식, 펀드 등의 투자자 연구에서 많이 이루어졌다. 부채의 경우도 불확실한 미래를 담보로, 미래의 소득을 현재로 앞당겨 쓰는 활동이므로(Kim 2017), 개인의 위험수용성향에 따라 부채 부담에 영향을 줄 것으로 판단하였다. 본 연구에서 위험감수성향은 원금 손실 감내 수준을 기준으로 선호하는 상품 유형을 선택하도록 하여 측정하였다. 안정형, 안정추구형, 위험중립형, 적극투자형, 공격투자형 순으로 점수가 높을수록 위험감수성향이 높아지는 것을 의미한다.

경제적 요인은 월소득, 월소비지출, 총부채, 부동산자산, 금융자산, 총자산, 가계수지비율, 비상예비자금비율, 총저축성향으로 구성하였다. 금융자산 현금, 수시입출금, 적금, 주식, 채권, 펀드, 저축성보험 등 각종 금융상품 및 전/월세 보증금, 빌려준 돈, 불입한 곗돈 등을 포함하는 문항이다. 부동산자산은 거주주택, 거주주택 이외 상가, 빌딩, 토지를 포함한 부동산 자산 총액을 측정하였다. 본 연구에서 사용하는 펀드투자자조사는 상기 경제적 요인 관련 문항을 연속변수가 아닌 범주형으로 측정하고 있다. 이에 각 범주의 중간값으로 대체하여 분석에 이용하였으며(e.g. 월소득 400만원∼499만원의 경우 450만원으로 환산), 회귀분석 시에는 각 변수를 로그변환하였다.

가계수지지표는 월소득 대비 월소비지출 비율을 측정하며, 비상예비자금은 월소비지출 대비 유동자산 비중으로 측정한다. 유동자산에는 보동예금, 적금, CMA를 포함하였다. 총저축성향은 총소득 대비 저축 및 투자 비중으로, 총소득은 월소득에 12개월을 곱한 금액으로 환산하고, 저축 및 투자에는 보통예금, 적금, 구조화상품, 직접투자상품, 저축성보험, 랩어카운트상품 등의 금액이 포함되었다.

인구사회적 요인은 성별(여성 참조), 혼인상태(기혼 참조), 교육수준(대졸 참조), 직업(정규직 참조), 연령대(30대 참조)로 구성하였다. 교육수준은 고졸이하/대졸/대학원 이상, 직업은 정규직/기간제ㆍ비정규직ㆍ무직/자영업, 연령대는 30대/40대/50-60대 이상으로 구분하였다. 그밖에 우리나라 소비자들의 부채 발생이 주택 구입과 연관돼 있는 경우가 많은 것을 감안하여(김선주ㆍ오정석 2020), 주택유무(있음 참조)를 설명변수로 추가하였다.

1. 조사대상자의 일반적 특성

조사대상자에 대한 일반적 특성은 Table 3과 같다. 전체 분석 대상 2,500명 가운데 남성 1,245명(49.8%), 여성 1,255명(50.2%)이었다. 연령대는 30대 34.6%, 40대 52.4%, 50-60대 12.9%로, 30-40대가 응답자의 80% 이상을 차지하고 있다. 교육수준은 대졸 73.8%, 고졸이하 15.2%, 대학원졸이상 10.9%이다. 직업은 정규직 47.7%, 기간제와 비정규직 11.6%, 자영업 7.8%, 부동산, 연금소득, 무직 등이 16.5%를 차지하였다. 혼인상태는 기혼 59.2%, 기타 40.7%, 주택 보유여부는 ‘있음’ 70.9%, ‘없음’ 29.0%를 차지하였다.

Table 3.

Individual characteristics of the respondentsN=2500

경제적 요인의 경우 평균 월소득 536만원, 월소비지출 316만원, 금융자산 2억6천만원, 부동산자산(실물자산) 3억8천만원, 총자산 6억8천만원, 부채 5천2백만원으로 분석되었다. 2023년 통계청의 가계금융복지조사에서 우리나라 가계의 평균 총자산은 5억2,727만원, 금융자산 1억2,587만원, 실물자산 4억140만원, 부채 9,186만원, 평균소득 6,762만원으로 나타났다. 본 연구의 분석자료와 비교할 때, 총자산, 금융자산은 가계금융복지조사보다 다소 높게 나타나며, 부채와 실물자산은 낮게 나타나고 있다. 소득은 연환산할 경우 가계금융복지조사와 유사한 수준으로 나타난다. 본 연구의 분석자료는 경제적 요인 변수들이 구간변수로 측정되어 최대값이 제한적이며, 30∼40대가 상대적으로 큰 비중을 차지하고 있어, 가계금융복지조사와 직접적인 비교가 어려운 면은 있다. 다만 젊은 연령대가 많이 포진하고 있어 주택 구매를 준비하기 위해 금융자산을 축적 중인 비중이 가계금융조사보다 상대적으로 크고, 대신 실물 부동산 자산은 상대적으로 낮게 나온 것으로 해석할 수 있을 것이다. 자산 대비 부채 비율은 14%로 통계청의 2023년 가계금융조사(17.4%)보다 낮게 나타났다. 이는 본 분석자료의 자산 평균이 상대적으로 높고, 부채는 상대적으로 낮은 데에서 기이한 것으로 해석된다.

부채 및 이자 관련 지식은 0∼4점까지 분포한 가운데 평균 1.54점을 기록하여 중간에 못 미친 수준을 기록하였다. 위험감수성향은 5점 척도에서 2.10으로 안전 선호 성향에 가깝게 나타났다.

2. 조사대상자의 부채부담 관련 특성

부채부담을 기준으로 소비자를 세 집단으로 분류한 경우 세 집단의 분포 및 특성은 Table 4와 같다.

Table 4.

Consumer type by debt burden

부채부담을 기준으로 소비자를 세 집단으로 분류할 경우, 부채가 없는 집단이 48%(1,221명), 부채부담 40% 이하인 집단이 42.3%(1,058명), 부채부담이 40% 이상인 집단이 8.8%(221명)를 차지하여 대다수 소비자들이 부채가 없거나 적정 비율 아래에 있는 집단에 속한 것으로 나타났다. 2023년 가계금융조사에서 금융부채를 보유하지 않은 가구가 44.3%였는데, 본 조사에서 부채 미 보유 집단은 이보다 다소 높은 48%를 기록하고 있어 가계금융조사보다 다소 높게 나타나긴 하였으나, 그 차이가 크지 않아 대체로 유사한 수준으로 볼 수 있다.

부채부담 수준이 상이한 세 집단의 경제적, 재무행동적, 인구사회적 특성과 차이를 살펴보았으며. 분석 결과는 Table 5와 같다.

Table 5.

Characteristics by type of debt burden (ANOVA, Cross Tab Analysis)

먼저 경제적 요인을 살펴보면 월소득, 월소비지출, 총부채, 총자산, 부동산자산, 금융자산에서 집단간 유의한 차이가 나타났다. 월소득의 경우 ‘부채 40% 이하’ > ‘부채 없음’ > ‘부채 40% 초과’ 순으로 집단간 유의한 차이가 있고 월소비지출은 ‘부채 40% 이하’ 집단이 다른 두 집단보다 유의하게 높게 나타났다. 총부채는 ‘부채 40% 초과’ >‘부채 40% 이하’ > ‘부채 없음’, 총자산과 금융자산은 ‘부채 40% 이하’ >‘부채 없음’>‘부채 40% 초과’ 집단 순이었다.

재무비율의 경우 소득 대비 소비지출의 비율을 나타내는 가계수지지표는 집단간 차이가 없었다. 월소비지출 대비 유동자산 비중을 보여주는 비상예비자금은 ‘부채 없음’>‘부채 40% 이하’>‘부채 40% 초과’ 순으로 나타나고, 총소득 대비 저축 및 투자비중을 보여주는 총저축성향은 ‘부채 40% 이하’>‘부채 0’>‘부채 40% 초과’ 순으로 분석되었다.

경제적 요인의 측면에서 보면 ‘부채 40% 이하’ 집단이 소득, 소비지출, 금융자산, 총자산 측면에서 다른 집단에 비해 높은 수준임을 알 수 있으며, 총저축성향도 높아 레버리지(차입)를 이용한 투자로 적극적으로 자산 증식을 시행하는 집단으로 이해할 수 있다. 이는 최근 국내 가계부채 증가가 저금리 정책 기조 하에 고소득 가구의 대출을 활용한 적극적 자산투자에 기인한다는 선행연구(Yoo & Li 2021; Jeong & Park 2023) 결과와도 일맥상통하는 부분이라 할 수 있다.

재무관리행동적 측면에서 살펴보면, 부채 및 이자 관련 지식에 대한 이해도가 ‘부채 40% 이하’ 집단이 다른 두 집단에 비해 유의하게 높았다. 가계부채와 금융지식에 관한 Park et al.(2016)의 연구에서도 원리금상환비율(DSR)이 증가함에 따라 금융지식 수준이 증가하다가 일정수준을 초과하면 금융지식수준은 다시 떨어져, 본 연구결과와 유사한 양상을 보였다. 연구자들은 이에 대해 금융지식이 충분하지 않을 경우 부채 조달을 머뭇거리거나 과도한 부채부담에 시달릴 가능성이 높다며, 금융지식이 재무복지를 위한 중요한 변수라고 제언하였다. 앞절의 분석 결과에서 ‘부채 40% 이하’ 집단이 경제적 요인에 있어서도 다른 집단들보다 우수함을 함께 고려하면 이들 집단은 대출을 받을 수 있는 경제적 여력과 지식을 함께 갖추고 저금리 시대 부채를 활용해 자산을 증식한, 재무적으로 전략적인 집단으로 보인다. 한편 ‘부채 40% 초과’집단은 부채를 이용하고 있음에도 불구하고 관련 지식이 상대적으로 취약해, 부채 관리에 미숙한 것으로 보이며, 이에 대한 주의 및 교육 강화가 필요해 보인다.

위험감수성향은 ‘부채 없음’인 집단이 다른 집단에 비해 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 위험에 대한 태도가 주식, 펀드 같은 투자 뿐 아니라 대출 관련 의사결정에도 영향을 미치는 요인임을 알 수 있다.

인구사회적 요인의 경우, 연령대, 성별, 직업, 교육수준, 결혼유무, 주택보유 여부 등에서 집단간 유의한 차이가 나타났다. 연령대의 경우, ‘부채 40% 이하’ 집단에 40대가 상대적으로 많고, ‘부채 40% 초과’ 집단은 30대가 상대적으로 높게 나타났다. ‘부채 없음’ 집단은 50-60대의 비중이 상대적으로 높았다. 생애주기가설은 연령대에 근거한 생애주기가 부채와 저축을 결정하는 중요한 소비자 특성이 될 수 있음을 밝히고 있다. 40대는 생애주기상 소득과 지출 수준이 가장 높은 시기이며(Lee 2021), 생애 최초 주택구매도 40대 초반에 이루어지는 경우가 많다(Min. of Land and Transportaion 2023). 이 연령대에 높은 소득을 바탕으로 대출을 이용하여 주택 구매와 투자 등 자산증식 행동이 적극적으로 이루어지고 있음을 유추할 수 있다. 50-60대는 은퇴에 임박하거나 이미 은퇴가 이루어진 시점으로 소득 감소에 대비할 시기로 부채를 줄여나가는 것이 적합한 시기이며, 이에 ‘부채 없음’ 집단에 상대적으로 높은 비중을 차지한 것으로 보인다.

성별의 경우 ‘부채 40% 이하’ 집단은 남성의 비중이 50%를 소폭 상회하고, ‘부채 0’ 집단과 ‘부채 40%’ 이하 집단의 경우 여성의 비중이 과반수를 소폭 상회하는 것으로 근소한 차이가 있었다.

직업의 경우 ‘부채 40% 이하’ 집단에 정규직 비중이 다른 집단에 비해 상대적으로 높았다. 이는 정규직이 부채상환가능성 집단에 속할 확률이 높고(Kim 2017), 부실위험가구에 속할 확률이 낮다(Cho 2024)는 선행연구결과들과도 상통한다. ‘부채 없음’ 집단은 연금ㆍ무직의 비중이 상대적으로 높았는데, 이는 이 집단에 50-60대의 은퇴자들이 상대적으로 많은 비중을 차지하고 있기 때문으로 해석된다.

교육수준은 ‘부채 40% 이상’ 집단에 대학원 졸업 이상 비중이 상대적으로 높고 고졸이하 비중이 상대적으로 낮으며, 반면 ‘부채 40% 초과’ 집단은 대학원 졸업 이상 비중이 낮고, 고졸 이하 비중이 ‘부채 40% 이하’ 집단에 비해 높게 나타났다. 결혼상태의 경우 ‘부채 40% 이하’ 및 ‘부채 40% 초과’ 집단은 기혼 비중이 60∼70%로 높은 반면, ‘부채 0’ 집단의 경우 미혼이 과반수 이상을 차지하는 차이가 나타났다.

주택보유 여부의 경우 ‘부채 40% 이하’ 집단이 79.7%, ‘부채 없음’ 집단이 66.5%, ‘부채 40% 초과’ 집단이 52.9%로 ‘부채 40% 이하’ 집단이 주택 보유 수준이 가장 높았다. 우리나라에서 주거 관련 대출이 가계부채의 가장 큰 부분(2023년 1분기 기준 약 60%, Lee 2023)을 차지하고 있음을 감안할 때, ‘부채 40% 이하’ 집단에서도 주택 구매를 위한 대출이 상당한 비중을 차지하고 있을 수 있음을 짐작할 수 있다.

3. 부채부담 유형의 결정요인 분석

[연구문제 2]는 [연구문제 1]의 분석결과를 토대로 부채부담 유형에 영향을 주는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 ‘부채 40% 이하’ 집단을 기준으로 다항로지스틱분석을 실시하였다. 경제적 요인 변수 가운데 소득, 소비지출은 상관관계가 높아 소득만 변수로 투입하였다. 분석결과는 Table 6과 같다.

Table 6.

Factors influencing type of debt burden(mlogit)

다른 조건이 동일할 때 ‘부채 40% 이하’ 집단과 ‘부채 없음’을 구분하는 기준은 부동산자산, 가계수지지표, 비상예비자금, 위험감수성향, 연령대, 성별, 혼인여부, 직업, 주택소유여부로 분석되었다. 구체적으로 부동산 자산이 적을수록, 가계수지지표가 낮을수록, 비상예비자금이 높을수록, 위험감수성향이 낮을수록 ‘부채 40% 이하’ 집단보다 ‘부채 없음’ 집단에 속할 확률이 높았다. 또한 남성보다 여성, 40대, 50-60대보다 30대, 미혼 및 기타에 비해 기혼일수록, 정규직에 비해 연금, 무직자, 주택을 보유하지 않은 경우가 ‘부채 40% 이하’ 집단보다 ‘부채 없음’ 집단에 속할 확률이 높았다. 이는 위험수용성향과 소득수준, 연령이 상대적으로 낮은 집단이 대출 무경험 집단에 속할 가능성이 높게 나타난 Park & You(2016)의 연구결과와 일치하는 것이다.

‘부채 40% 초과’ 집단과 ‘부채 40% 이하’ 집단을 구분하는 기준은 부동산 자산, 금융자산, 총저축성향, 연령대, 성별, 혼인여부로 분석되었다. 구체적으로 부동산 자산과 금융자산이 적을수록, 총저축성향이 낮을수록 ‘부채 40% 이하’ 집단보다 ‘부채 40% 초과’ 집단에 속할 확률이 높았다. ‘부채 없음’ 집단의 경우 경제적 자원 중에서 ‘부채 40% 이하’ 집단과 부동산 자산에만 차이가 있었으나 ‘부채 40% 초과’ 집단은 부동산 자산 뿐 아니라 금융자산에도 ‘부채 40% 이하’와 차이가 있다. 또한 ‘부채 40% 초과’ 집단은 소득 대비 투자 비중을 의미하는 총저축성향에서도 ‘부채 40% 이하’ 집단과 차이가 있다. ‘부채 40% 이하’ 집단이 레버리지 효과를 투자에 이용하고 있는데 비해, ‘부채 40% 초과’ 집단의 차입이 투자 이외 지출 등 다른 용도로 사용되고 있음을 추측할 수 있다. 40대, 50-60대는 30대에 비해, 남성은 여성에 비해, 미혼/기타 집단에 비해 기혼은 ‘부채 40% 이하’ 집단에 비해 ‘부채 40% 초과’ 집단에 속할 확률이 낮았다.