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산술적 저량과 재무비율 측정을 중심으로 한 가계의 재정상태 분석

Title
산술적 저량과 재무비율 측정을 중심으로 한 가계의 재정상태 분석
Authors
양정선
Issue Date
1997
Department/Major
대학원 가정관리학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Doctor
Abstract
본 연구는 기존의 거시경제적 측면에서 분석되어지던 가계의 소득 및 지출 그리고 자산 및 부채선택 행동을 미시경제적 측면에서 분석하여 개별 가계의 특성에 따른 재정상태를 제시하고자 한다. 가계의 재정상태 분석은 절대액수를 그대로 사용하는 산술적 저량과, 단순 측정을 그대로 사용하지 않고 두 가지 혹은 그 이상의 측정치를 기초로 하여 상대적 비율을 구성하는 방법으로 측정하였다. 전자의 단순 측정방법을 통해서는 동일 분야에서의 선행 연구들과의 비교를 가능하게 하였고, 누구나 연구 결과를 쉽게 인식하여 기초자료로 사용하고 비교할 수 있도록 하였다. 동시에 재무비율에 기초한 측정방법을 통해서는 단순한 기술통계의 수준에 머물러 있는 단계에서 더 나아가 부족한 실증연구의 기초자료를 제시하고, 우리나라에 적합한 준거기준을 마련하는 토대가 되고자 하였다. 본 연구에서 분석한 자료는 1994년에 실시된 대우경제연구소의 한국가구패널조사(KHPS)이다. KHPS는 가계 및 가족구성원의 사회.경제활동을 파악하기 위한 조사로서, 제주도를 제외한 전국에서 다단계 층화 확률표본(multi-stage stratified random sampling)으로 추출한 일반가구 3,625 가구로 구성되었다. 이러한 자료 중 본 분석에서는 연구 목적을 위해 부부가계 2,808 가계를 연구 표본으로 선택하였고, 자료의 분석을 위하여 빈도, 단변량 기술통계분석, 중회귀분석, Tobit 분석, Logit 분석 등의 통계기법을 사용하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 가계가 보유하고 있는 금융자산은 평균 약 916만원이었고, 실물자산액의 경우 평균 약 5,448만원이었으며, 총자산액은 평균 약 5,999만원이었다. 부채를 보유하고 있는 가계는 전체 표본의 44.12%에 해당하는 1,239가계였고, 이들 가계의 평균 부채 보유액은 1,074만원이었으며 가계의 평균 순자산액은 5,525만원이었다. 둘째, 이들 보유 자산과 부채에 미친 변수들의 영향력을 종합하여 보면, 도시거주 가계일수록 금융자산을 제외한 나머지 보유 자산액이 지방에 비해서 유의하게 높았고, 이는 부채보유에 대해서도 마찬가지였다. 가구주 연령의 경우 부채와는 부적이고 금융자산을 제외한 여타의 자산과는 정적인 관계를 보임으로서 생활주기 초반기의 부채를 후반기로 갈수록 상환해가면서 자산을 축적시키는 것으로 나타났다. 한편 가구주가 농림수산업에 종사하는 경우 비정규직.미취업자에 비해서 자산이 적었고, 실물자산, 총부채, 순자산의 경우 부인의 취업여부가 모두 부적인 영향력을 미쳤다. 주택소유 여부에 따라 자산액은 증가하였지만, 부채액은 감소하였고, 경제적 복지감 역시 같은 성향을 보였다. 근로소득은 금융자산에만 유의한 영향을 미친 반면, 자산소득은 부채를 제외한 모든 자산액에 영향을 미쳤다. 이전 및 기타소득은 부채와 실물자산을 제외한 자산 보유액에 유의한 정적인 영향력을 보였다. 마지막으로 총가계지출은 모델의 설명력을 높이는 가장 영향력이 큰 변수로서 자산과 부채 모두에 정적인 영향력을 보였다. 셋째, 투자자금 가치의 안전성과 원금회수의 확실성을 기준으로 안전자산과 위험자산을 분류할 때, 금융자산을 보유하고 있는 2,164가계 중 위험자산을 보유하고 있는 가계는 505가계였으며, 안전자산 보유가계는 1,659가계인 것으로 나타났다. 위험자산 투자 가계는 안전자산 투자가계에 비해 상대적으로 소득과 자산이 많고, 보다 많은 정보를 접할 수 있는 계층으로서 위험자산에 따를 수 있는 재정적 손실을 어느 정도 감수할 수 있는 집단이었다. 즉, 경제적으로 어느 정도 안정된 소득계층일 경우 높은 수익을 얻기 위해서 위험을 감수하고, 다양한 자산의 항목으로 투자안을 구성하는 것으로 보여진다. 넷째, 가계의 재정상태를 나타내주는 재무비율 중 RA1(금융자산/월지출액)은 갑작스런 소득의 단절에 직면하였을 때 월별 지출을 감당할 수 있는 유동자산 보유액의 적절성을 살펴보는 변수였다. 본 연구결과에서는 전체 가계의 53.7%가 학자들이 제시하는 적정 수준의 유동자산을 보유하고 있었다. 유동자산을 사용한 부채상환 능력 RA3(금융자산/총부채)에 대해서는 전체 가계의 72.7%가 적정기준을 갖추고 있었고, 가계의 지불능력이 되는 RA5(총자산/총부채)의 경우 전체 가계의 92.8%가 지불능력을 갖추고 있는 것으로 나타났다. 실제 소득과 최저 생계비의 인식의 관계를 나타내는 RA9(주관적최저생계비/월소득)에 대해서는 전체 가계의 70.9%가 적절한 수준을 갖추고 있었다. 다섯째, 이러한 재무비율에 영향을 미친 변수들의 영향력을 살펴보면, 근로소득이 긴급상황 대처 능력에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 금융자산을 이용한 부채상환 능력의 경우 자산소득이, 지불능력에는 총가계지출의 영향력이 가장 크게 나타났다. 한편 가구주가 농림수산업에 종사하는 경우 다른 직업에 비해 재정상태가 많이 열악한 것으로 나타났다. 여섯째, 산술적 측정에 기초하여 재정상태가 양호한 집단과 그렇지 못한 집단으로 분류할 경우, 양호한 집단의 소속에 영향을 미치는 요인은 지역, 가구주 연령, 가구주 교육수준, 가구주 직업, 주택소유 여부, 경제적 복지감, 자산소득, 이전 및 기타소득, 그리고 총가계지출이었다. 한편 재무비율에 기초하여 적정수준의 재정능력을 갖추고 있는 집단을 분류할 때에는 위에서 영향을 미친 지역, 가구주 연령, 주택소유여부, 자산소득이 영향을 미치지 못한 반면, 대신 가족생활주기, 주관적 경제전망, 근로소득이 영향을 미쳤다. 따라서 연령보다는 생활주기상의 특성이나, 성향적 변수가 재무비율에 기초한 재정상태가 양호한 집단의 소속여부에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상과 같은 결과는 개인 및 가계관련 특성들이 가계의 자산 및 부채선택행동에 영향을 미쳐, 그 가계의 재정상태를 결정지을 뿐 아니라 종국적으로는 국가경제의 일면을 형성하게 됨을 제시해 주는 것이다. 그러므로 현재 가계의 재정상태를 측정, 분석하는 것은 미래 가계의 경제 행동과 복지를 예측할 수 있는 중요한 기초자료가 될 것이다. 또한 이러한 자료는 가계의 재무계획 및 상담에 대한 재무서비스 체계와 국가의 가계관련 정책, 그리고 실제 가계가 재무관리를 수행할 때 이용할 수 있는 유용한 정보와 지침을 제공해줄 것이다. ; The purpose of this study was to develop the measurement scale evaluating household s financial strength. For this purpose, income, expenditure, asset and debt amounts among Korean households were examined and factors associated with these financial status were analysed. In addition, financial ratios which consist of income, expenditure, asset and debt amounts were used to investigate financial status and factors contributed to financial ratios. Data for the study was drawn from the 1994 Korean Household Panel Study(KHPS). This is the first national data collected by the Daewoo Economic Research Institute and the sample was selected by multistage sampling procedure. The survey includes information on socio-demographic characteristics and financial factors. Among 3,625 households, the sample used for this study excluded respondents who didn t report complete answers to the dependent and independent variables used in this study. After these adjustments, the sample consisted of 2,808 households. The dependent variables in empirical model were the amount of assets(liquid asset, real asset, total asset, total debt, net asset) and financial ratios. The independent variables were grouped into two categories ; family-related factors and financial factors. Family-related factors included age, education, and occupation of household head, region, employment status of wife, homeownership, the perception of economic well-being, and future economic expectation. Financial factors were earned income, asset income, transfer income, and total expenditure. For analysis, frequencies and univariate procedure were computed for total sample. To estimate models, Ordinary Least Squares, logistic regression, and Tobit analysis were used. The results of this study were as follows : First, the average amount of liquid asset was about 9,160,000 won, that of real asset was about 54,480,000 won. The average total asset was about 59,990,000 won. Among 2,808 households, 1,239 households(44.12%) owed. The average amount of total debt was about 10,740,000 won and that of net asset was about 55,250,000 won. Second, urban households had significantly more asset than rural households, except for liquid asset. The age of household head had significant positive relation with amount of asset, except for liquid asset, and negative relation with total debt. The assets of farmers and fishermen were relatively less than unemployed. The employment status of wife affected negatively the amount of real asset, total debt, and net asset. Homeownership had positive effect on the amount of asset and negative effect on total debt. Among financial factors, earned income had significant relation with only liquid asset. The account of all assets, except for real asset, increased with asset income and transfer income. Finally, total expenditure was the most powerful determinant in any models. Third, in terms of fixed-income security with relative certainty of the real stream of benefits it provides, we could classify financial assets by risk. Among 2,164 households, 505 households(23.3%) had risky assets. The average total amount of risky asset was about 8,351,500 won and that of safe asset was about 7,086,900 won. The households who have more probability of holdings of risky assets were, not surprisingly, having more opportunity to face informations about investment market and so wealthy that they had capacity to recover financial loss of investment in risky assets. Forth, among financial ratios, RA1 is one which clarifies financial status by revealing the number of months the household could continue to meet its expenses after a total loss of income resulting from illness, disability, or unemployment and 53.7% of total households could meet the guideline that financial planners and counselors recommend. Toward RA3, which is calculated by dividing liquid asset by total debt, 72.7% of total households could take appropriate level. RA5 is a solvency ratio which is determined by comparing total household assets to total household debts and RA9 compares the current real income of household to the perception of minimum cost of living. 92.8% of total households had solvency and 70.9% of total households had real income that exceeded the perceived minimum living cost. Fifth, when we classify households by current absolute value of assets into better financial status group and worse financial status group, region, age of household head, education of household head, occupation of household head, homeownership, the perception of economic well-being, asset income, transfer income, and total expenditure had significant effects on what type of financial status group households belong to. Whereas when we classify households by financial ratios into better financial status group and worse financial status group, education of household head, occupation of household head, family life cycle, the perception of economic well-being, future economic expectation, eared income, transfer income, and total expenditure had significant relations with what type of financial status group households belong to. These results indicates that the measurement of household s financial status is an important information to understand and predict household s economic behavior and economic well-being.
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