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개인파산·개인회생의 결정요인 분석 : 지역 패널자료를 이용한 실증분석

  • 김유성 (서강대학교 경제대학원)

초록(요약문)

본 연구는 2015년 1월부터 2025년 12월까지 개인파산·개인회생（개인도산） 신청 건수에 영향을 미치는 거시경제 요인을 분석했다. 이를 위해 사법정보공개포털에 공표된 월별 개인도산 신청 건수와 국가데이터처 등의 고용지표, 경기지표, 자산가격 지표, 가계대출 증가율, 금융시장 변수를 결합해 지역별 월별 패널자료를 구축했다. 코로나19를 기준으로 분석 시기도 구분했다. 분석 결과, 코로나19 이전에는 개인파산과 개인회생의 결정요인이 비교적 뚜렷하게 발견됐다. 코로나19 이전 개인파산 모형에서는 임시직 비율과 서비스업생산지수 증가율이 양（+）의 관계를 보였다. 특히 임시직 비율은 개인파산 추이를 예상할 수 있는 변수로 일관성을 보였다. 이는 고용의 질 악화가 시차를 두고 파산의 증가로 이어질 수 있다는 점을 보여준다. 개인회생은 실업률, 광공업생산지수 증가율, 주택가격 상승률, 비은행권 가계대출 증가율 등에 유의하게 반응했다. 실업률은 개인회생 신청과 양（+）의 관계를 보였고, 광공업생산지수 증가율, 주택가격 상승률, 비은행권 가계대출 증가율은 음（-）의 관계를 보였다. 이는 코로나19 이전 개인회생이 고용 악화, 고용 불안정성, 지역 생산활동 둔화, 자산가격 여건, 신용공급 변화와 밀접하게 연결되어 있었음을 의미한다. 코로나19 이후에는 이러한 관계가 변화했다. 개인회생 모형에서는 코로나19 이전에 유의했던 대부분의 변수가 통계적 유의성을 잃었다. 이는 팬데믹 시기 정책금융, 대출 만기연장, 상환유예, 저금리 기조 등이 작동하면서 기존 경제지표의 악화가 개인회생 신청으로 곧바로 이어지지 않았을 가능성을 시사한다. 반면 개인파산 모형에서는 코로나19 이후에도 임시직 비율, 주택가격 상승률 등이 유의성을 유지했다. 특히 은행권 가계대출 증가율은 음（-）의 관계를 보여, 은행권 신용공급이 둔화될수록 개인파산 신청이 증가할 가능성을 시사했다. 이처럼 본 연구는 코로나19를 기점으로 개인도산의 결정구조가 변화했음을 확인했다. 코로나19 이전에는 개인파산과 개인회생이 각각 고용, 경기, 자산가격, 신용공급 변수와 비교적 예측 가능한 관계를 보였지만, 코로나19 이후에는 정책 개입과 금융환경 변화로 인해 기존 관계가 약화되거나 재편됐다. 이는 향후 개인도산 정책을 설계할 때 신청 건수 변화뿐 아니라 경기 충격, 금융 여건, 정부 지원정책의 효과와 시차를 함께 고려해야 함을 보여준다.

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목차

제 1 장 서론 1
제 1 절 연구 배경 및 목적 1
제 2 절 연구의 범위와 방법 3
제 2 장 이론적 배경 및 선행 연구 4
제 1 절 개인도산에 대한 제도적 개요 4
제 2 절 개인도산 선택에 대한 선행연구 검토 7
제 3 절 연구의 차별성과 분석틀 11
제 3 장 분석방법11
제 1 절 분석자료와 변수 설명 11
설명변수 12
종속변수 13
제 2 절 기초통계량 15
제 3 절 모형설정 18
개인파산 모형 18
개인회생 모형 19
제 4 절 모형 선택 및 진단 20
하우스만 검정 결과 20
이동평균과 시차설정 21
다중공선성 검토 22
단위근 검정 23
제 4 장 분석23
제 1 절 대표모형 분석 결과 24
개인파산 설명변수 25
개인회생 설명변수 26
대표모형 종합 정리 27
제 2 절 개인파산 코로나 전과 후 시차 계수 비교 28
제 3 절 개인회생 코로나 전과 후 시차 계수 비교 35
제 4 절 전국 공통 금융변수의 영향 분석 41
개인파산의 전국 공통 금융변수 41
개인회생의 전국 공통 금융변수 43
제 5 절 결과 해석 46
개인파산 46
개인회생 47
제 5 장 결론48
제 1 절 주요 결과 요약 48
제 2 절 정책적 시사점 49
제 3 절 연구의 한계 51
참고문헌 53
부록 55

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