가계부채DB의 이해와 활용
I. 머리말
글로벌 금융위기 이후 미국 등 상당수 선진국들이 디레버리징으로 가계부채가 감소한 것과 달리 우리나라의 경우는 가계부채가 지속적으로 증가하는 모습을 보이고 있다. 특히 가계부채가 소득수준을 상회하여 빠르게 증가하면서 거시경제 및 금융안정에 미칠 영향에 대한 관심도 증대되었다. 이에 따라, 가계부채 증가원인, 금융안정 및 민간소비, 경제성장 등 거시경제에 미치는 영향 등에 대한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 가계부채 총량(aggregates)과 같은 거시데이터를 이용한 분석이 주를 이루었다. 거시데이터를 이용한 분석은 기본적으로 가계의 동질적 특성(homogeneity)을 가정하고 대표적 가계(representative agents)를 상정한 것이다. 그러나 연령, 소득, 신용등급 등에 따라 가계의 부채 유무, 목적 및 상환능력 등은 큰 차이를 보일 수 있다. 
이러한 인식하에 그동안 가계부채 문제에 대해 미시적 분석을 시도한 연구들이 있었다. 그런데 이들 연구들은 대체로 한국노동패널, 가계금융복지조사와 같이 서베이에 바탕을 둔 패널조사자료를 활용한 것이었다(최필선·민인식 2008, 유경원 2009, 김우영·김현정 2010, 전승훈·임병인 2012, 홍기석 2013 등). 이러한 패널데이터의 경우 자산과 부채를 종합적으로 보여준다는 장점에도 불구하고 서베이 통계로서의 기본적 한계를 지니고 있다. 한국노동패널, 가계금융복지조사 모두 연간단위의 조사로 다음해 6개월 이상 경과한 후 발표되어 시의성이 떨어지며, 표본수가 크지 않은 데다, 일반적으로 서베이 조사에서 나타나는 무응답 및 표본이탈(sample attrition)로 인한 편의(bias) 문제가 발생할 수 있다(Hausman and Wise 1979). 이상호(2005)는 한국노동패널을 대상으로 표본이탈을 분석한 결과 고소득자, 실업자 등의 표본이탈 가능성이 높게 나타나고 있음을 발견하였다. 또한 서베이조사에서는 소득이나 부채에 대한 과소 응답 경향 등이 존재하는 것으로 알려져 있다.