KCI등재
자영업가구의 채무불이행 결정요인에 관한 실증연구 = The Determinants of Self-employed Households’ Default: Empirical Analysis
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-주제어
KDC
310
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
279-292(14쪽)
KCI 피인용횟수
2
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본 연구는 자영업 가구의 채무불이행에 미치는 가구특성을 2017∼18년에 걸친 가계금융·복지조사 자료를 활용해 분석했다. 추정에는 이항종속변수 모형이 활용되었으며 전체 자료와 자영업가구에 한정한 분석도 시행하여 자영자가구와 비자영자가구 간에 종사상지위 선택의 이질성을 관찰하고자 했다. 채무불이행을 설명하기 위한 요인으로, 신용활동 특성과 함께 인구·사회학적 특성, 고용·소득·주거특성 등을 고려했다. 추정 결과, 부채/자산 비율, 신용대출 및 제2금융권 대출 등 신용활동 특성 외에 고용·소득·주거, 인구·사회학적 가구특성 등도 채무불이행 위험에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 자산 대비 부채 비율이 높을수록, 신용 및 비은행권 대출 비중이 높을수록 채무불이행 확률이 높았다. 40~50대 가구주는 청년 또는 노년 가구주보다 채무불이행 확률이 높았고 고학력자, 아파트 및 자가 소유자의 위험이 유의하게 낮았다. 종사상지위와 관련하여 소득이 안정적인 임금근로자 가구의 채무불이행 위험이 자영업가구 또는 미취업가구보다 낮았다. 자영업가구만을 대상으로 추정한 결과, 산업별로 상이한 위험확률을 보이고 있다. 또한, 전체 자료를 활용한 추정치와 대체로 유사했고, 자영업자가구의 이질성은 확인되지 않았다. 사업자 대출이 상대적으로 차입제약과 비용이 낮은 점, 그리고 자영자 대출의 이중성 등을 고려할 때 과다채무 또는 채무불이행 문제의 관리를 위해 신용활동 특성과 함께 인구·주거 및 기타 사회학적 특성을 정책조정의 고려대상으로 포함할 수 있을 것이다.
더보기This study examines the determinants of self-employed households default probability. Empirical analysis is carried out with applying a household level micro-data for the period between 2017 and 2018. With a binary dependent variable, a logistic regression is estimated to find the factors driving households default. As independent variables, the households demographic, employment, income, and housing characteristics were considered. As the results of estimations, debt-to-asset ratios, credit loans and non-bank loans have a negative impact on the probability of default. And demographic household characteristics such as employment, income, housing also show significant effects on default. Wage workers has a lower risk of default than self-employed and unemployed workers. In addition, estimates for self-employed people show different risk probabilities for different industries. In addition, the heterogeneity of self-employed households regarding the choice of occupation status has not been confirmed. Considering the recent increase in government support for SMEs, the results provide empirical evidence on the view that government agencies may need to have a policy effort that takes account of non-financial factors like socio-demographic and housing characteristics as well as only financial factors.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
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