|
보고서에서 나타난 결과들 역시 이를 뒷받침했습니다. 소득과 소비 간 연관성도 개인보다 가구 단위에서 더 높게 나타났습니다. 가구 내에서 소득이 공유되기 때문입니다. 2인 가구와 3인 가구에서 각각 49.8%, 66.2%가 둘 이상의 가구원이 동시에 대출을 보유하고 있는 것으로 나타나는 등 대출 역시 가구 구성원들끼리 분산되는 경우가 많았습니다.
특히 가계부채 리스크를 평가하는 LTI(소득대비대출비율), LTV(담보인정비율) 등의 수치에서도 개인과 가구 간 차이가 나타났습니다. 두 수치 모두 개인과 가구의 전체 평균은 각각 1.1배, 0.15배로 동일했습니다. 하지만 부채를 보유한 개인과 가구를 구분하면 개인은 소득이 올라갈수록 LTI와 LTV가 높아졌고, 가구는 오히려 내려갔습니다. 반대로 저소득(1, 2분위)에서는 가구의 LTI와 LTV가 개인보다 높은 모습을 보였습니다.
예를 들어 연소득이 4000만원인 A씨에게 8000만원의 대출이 있다고 가정해 보겠습니다. A씨 개인만 놓고 보면 LTI는 2배입니다. 하지만 A씨의 배우자가 연소득 3000만원에 대출 3000만원이 있다고 한다면 가구 전체의 소득은 7000만원, 대출은 1억1000만원으로 LTI는 1.57배가 됩니다. 소득 수준이 평균 이상인 가구에서는 가구 단위에서 소득 기반이 커지며 개인 단위보다 LTI와 LTV 등이 낮아지는 경향을 보입니다. 하지만 저소득층 가구에서는 개인보다 높게 나타나는 사례가 많습니다.
한국은행도 이 지점을 지적합니다. 개인 단위에서 평균으로 본 데이터로는 저소득층의 가계부채 위험도가 과소평가될 가능성이 있기 때문입니다. 실제로 지난해 말 기준 전체 연체율은 1.1%로 안정적이었지만, 가구주가 연체했을 때 가구원의 연체율은 11.1%로 나타나는 등 큰 차이를 보였습니다.
전문가들 역시 가구 단위로 가계부채 리스크를 평가하는 방향성에는 대체로 공감하는 분위기입니다. 리스크관리 차원에서 효용성이 크고, 가구원 간 신용위험 전이를 사전에 차단하면서 부실 위험성을 낮출 수도 있다고 강조했습니다.
다만 취약계층의 대출 문턱이 더 높아질 수 있다는 우려도 나옵니다. 또 가구 단위 데이터를 정책이나 규제 등에 반영하는 과정에서 각 가정의 특수성을 반영할 수 있는 세부적인 가이드라인이 필요하다는 의견도 많습니다.
가계부채는 단어 그대로 '가계'의 부채입니다. 부채 리스크를 사전에 대응하기 위해서도 가구 단위의 분석이 필요한 이유입니다. 2000조를 넘어선 가계부채는 우리 경제의 뇌관이 되고 있습니다. 한은의 가계부채 평가 단위를 가구로 변경한 것 역시 보다 정밀한 리스크 관리를 하기 위해서겠죠. 하지만 이 과정에서 혹시 취약계층이 밀려나는 부작용이 발생하지는 않을지, 이에 대한 검증도 필요한 시점입니다.
