Ⅴ. 결론
가계부채DB는 기존 가계부채관련 데이터에 비해 다양한 장점과 활용가능성을 보여주고 있다. 가계부채DB는 금융기관을 대상으로 조사하여 집계한 총량 거시통계에 비해 개별 차주별 상세한 정보를 포함하고 있어 차주별 특성정보를 활용한 다양한 분석이 가능할 뿐 아니라 분석목적에 따라 유연한 분석이 가능하다는 장점이 있다. 뿐만 아니라 기존 서베이 패널조사에 비해서도 표본의 크기, 시의성, 빈도, 신뢰성 등에서 비교우위가 있다. 한국노동패널, 가계금융복지조사 등 기존 표본조사가 일부 제한된 표본을 대상으로 1년에 한번 6개월이상 경과한 시점에 발표되는 것과 달리, 가계부채DB는 매분기 100만명 이상에 대해 해당분기말 자료가 약 2개월 후에 DB에 수록된다. 또한 설문조사가 아닌 실제 데이터를 기반으로 작성된다.
가계부채DB는 방대한 규모의 차주 신용정보를 바탕으로 부채유형, 상환방식, 만기구조 등 부채구조 분석 뿐 아니라, 연령, 신용등급, 소득수준, 연체율 등을 활용하여 기존 거시데이터에서 가능하지 않았던 다양한 미시분석이 가능하다. 현재 한국은행이 발표하는 금융안정보고서 등에서 동 DB를 활용하여 가계부채의 차주특성별 분포, 다중채무·저신용·저소득자 등 부채 취약차주 비중, 자영업자 보유 부채 현황 등에 대한 분석이 이루어지고 있다.
가계부채DB를 통해 본 우리나라 최근 가계대출 구조 특징을 보면, 주택담보대출 비중이 상승하고 있는 가운데, 동 대출 분할상환방식 비중이 높아지고 만기가 장기화되는 등 대출구조가 개선되고 있다. 가계대출 차주 특징을 보면 경제활동이 활발한 30~50대에 의해 주도적으로 차입이 이루어지고, 고소득·고신용층을 중심으로 대출이 확대되는 모습이다. 한편, 가계대출 연체율은 하향 안정추세를 보이고 있다.