한 가지 특이한 사항은 다중채무자나 과다채무자 모두 상호저축은행이 금융기관간 영향을 주고 받는 통합 연관성이 가장 높게 나타났다는 점이다. 이는 다중채무자나 과다채무자의 경우 상호저축은행의 영향력이 크다는 의미로 신용취약 계층을 위한 모니터링 시 상호저축은행의 주목 필요성을 제기한다고 할 수 있다.
특정 금융기관이 네트워크 내에서 다른 금융기관에 영향을 미치는 용이성을 나타내는 근접중심성과 네트워크 내에서 다른 금융기관에 대한 영향력을 의미하는 고유벡터 중심성의 분석결과는 〈표 4〉에 정리되어 있다.
〈표 4〉 삽입
근접중심성은 식(7)을 통해 산출하였고 도출 결과 전체대출자나 신용 취약계층 모두 은행권이 전체 금융시스템에 대해 보다 밀접하게 연계되어 있는 것으로 조사됐다. 전체 대출자의 경우 대출액이나 연체액에서 BS와 우리, 외환은행 등이 가장 낮은 수치를 기록했으며 다중채무자의 경우 KB와 신한은행이, 과다채무자의 경우 외환과 BS은행이 다른 금융기관이 보다 쉽게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 저신용자의 경우에는 대출액이나 대출자 수에서 카드사의 근접중심성이 0.77과 0.64로 가장 낮아 과다채무자 및 다중채무자와는 다른 근접 중심성 구조를 보였다.
식(8)을 통한 계산된 고유벡터 중심성에서는 영향을 주는(out) 중요성을 측정하였고 분석결과 전체 차주와 신용 취약계층별 차주가 상이한 형태를 도출했다. 전체 대출자와 저신용자의 경우 은행권과 비은행권이 별 차이를 보이지 않은 반면 다중 채무자의 경우에는 은행권이, 과다채무자의 경우에는 비은행권의 영향력이 더 큰 것으로 조사됐다. 즉 다중채무자의 경우 대출액은 우리, 대출자 수는 신한은행의 시스템 내에서 중요성이 가장 큰 것으로 밝혀졌으나 과다채무자의 경우에는 대출액은 저축은행이 0.62, 연체액은 보험이 0.61, 대출자 수는 조합이 0.51의 가장 높은 고유벡터 중심성을 기록했다. 이는 다중채무자와는 달리 과다채무자의 경우 비은행 금융기관에 대한 의존도가 높다는 의미로 앞의 그랜저인과관계를 통한 연계도 검증결과와 일치한다고 할 수 있다.
종합적으로 볼 때 신용 취약계층 차주는 은행보다 비은행금융기관을 보다 많이 활용하는 것으로 밝혀졌다. 즉 전체 금융시스템 내에서 저신용자 다중채무자 과다채무자의 대출금액이나 연체금액, 대출자 수의 경우 비은행금융기관의 연계성이 더 높게 산출됐다. 또한 과다채무자의 대출금액의 경우 영향을 주는 기관은 주로 은행권인 반면 영향을 받는 기관은 2금융권으로서 과다채무자의 경우 은행에서 대출을 시작한 후 2금융권으로 이동한다는 추정이 증명되었다고 할 수 있다. 이와 함께 다중채무자나 과다채무자의 연체금액의 경우에도 은행권은 주로 영향을 주고 비은행권은 영향을 받는 구도가 형성되어 연체가 은행권부터 발생하는 것으로 밝혀졌다. 이 밖에 다중채무자나 과다채무자의 대출금액의 경우 상호저축은행의 금융기관간 연계성이 가장 높게 나타나 이들 신용 취약계층 대출의 부실화를 방지하기 위해서는 상호저축은행에 대한 보다 실질적인 관리감독이 필요함을 시사했다. 또한 연체금액의 경우는 보험의 금융기관간 연계성이 다른 비은행금융기관보다 높게 나타나 보험 연체금액에 대한 주의 필요성을 제기했다.