가계특성을 반영한 가계부채 결정요인 분석에 관한 연구

Abstract

본 연구는 한국노동패널조사(KLIPS: Korea Labor and Income Panel Study)를 이용하여 가계부채의 결정요인을 분석하였다. 2차~10차년도 (1999년~2007년) KLIPS에서 조사된 부채, 자산, 소득 및 가계특성 변수를 대상으로 가계부채를 결정하는 요인에는 어떠한 것들이 있는지 특히, 부동산자산과 금융자산은 부채에 어떤 영향을 미치는지를 중점적으로 분석하였다. 분석 방법으로는 종속변수에 따라 세 가지 모형을 사용하였는데 종속변수 가 부채규모인 경우 OLS와 Panel Tobit 모형을, 종속변수가 부채보유여부인 경우 Panel Probit 모형을 사용하여 실증 분석하였다. 또한 표본자료의 일관성을 유지하기 위해 분석에 사용한 데이터의 표본은 1차~10차년도(1998년 ~2007년) 조사에서 개인 및 가구 설문에 모두 응답한 가구주로 제한하였으며, 분가하거나 신규 진입한 가구는 제외하고 근로소득이 측정 가능하며 0 이상인 가구로 총 1,285 가구를 대상으로 실증분석을 실시하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 모든 분석에 있어 부동산자산은 부채에 정(+)의 효과를, 금융자산은 부(-)의 효과를 보이는 것으로 나타났다. 또한 거주주택 외 부동산자산을 소유할수록, 자가 주택에 거주할수록 부채규모 및 부채보유확률에 정(+)의 효과를 보여 부동산자산이 부채를 증가시키는 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 그리고 부동산자산 및 금융자산 이외에도 가계특성을 나타내는 변수인 가구주의 연령, 교육수준, 가구원수, 종사상의 지위가 가계부채를 결정짓는 주요 요인으로 나타났다.;This research analyzed determinants of household debt by using Korea Labor and Income Panel Study(KLIPS). We mainly focused on analyzing what decides household debt, especially how real estate assets and financial assets influence debt, based on variables of household characteristics such as debt, asset, income, etc. surveyed in KLIPS from 1999 to 2007. Three types of models including OLS, Panel Tobit and Panel Probit, were used as analyzing econometric methods according to type of dependent variable. In order to maintain the consistency of sample data, data samples used in analysis were limited to individuals and households that responded to all KLIPS surveys from 1998 to 2007. Given this, we conducted empirical analysis on 1,285 households after excluding households that moved out or newly entered and selected households whose earned income can be measured and is above zero. The result of this analysis can be summarized as follows. It is commonly found that real estate assets have positive effect, whereas financial assets have negative effect on debt. Moreover, it is confirmed that real estate asset is the main cause of increase in debt since it is shown that having real estate asset other than residence and living in own home have positive effect on debt. It is also found that demographic characteristics of the head of the household such as age, highest educational qualification, number of household members as well as labor market status were main factors that decide household debt.