가계재무종합지수(HFCI)를 활용한 가계특성별 재무상태 평가
A Study on Financial Status of Households Using the Household Financial Composite Index (HFCI)
Article information
Trans Abstract
This study evaluates the financial status of Korean households using Household Financial Composite Index (HFCI) proposed in the preceding study. We analyzed 1,566 households with four persons aged 30-59 using raw data from the Korea Labor Panel Survey in 2016. The analysis results are as follows. First, HFCI was found to be 57.0 out of 100. Growth Index as one of three subindices was 11.1, which was significantly lower with 65.0 points for Status Index and 61.1 points for the Stability Index. Second, for households with male household owners, the overall financial score was 57.0, while that with female owners was almost similar with 57.2. HFCI was similar for the owner’s age groups, but for Status Index, 58.5 for 30s, compared with 66.1 for 40s and 67.1 for 50s. The higher the education level of household owners, the better HFCI, with 53.2 high school graduates and 64.8 graduate graduates, showing a high gap of 11.6 points. HFCI for households living in owned housing was highest at 60.0, while that for rented housing was 40.7. Third, after controlling other effects, it was found that HFCI differed according to the level of education and ownership of housing living. Householder’s gender was not found as a significant factor on HFCI. Status Index The 40s and 50s was higher than those in their 30s. Fourth, households were divided into three groups based on HFCI, named as risk, average and secure groups. HFCI for the risk group was 26.8, which was lower than 78.6 for the secure group, with a Status Index of 19.3. Households in their 50s and graduate school graduates were significantly included in the list of secure groups than others.
서론
가계는 개인 또는 함께 생활하는 사람들이 소득과 소비를 함께 하는 경제 단위이다. 가계는 구성원들이 노동력을 기업에 제공함으로써 소득을 얻는가 하면, 돈이나 부동산을 빌려줌으로써 그 대가로 이자와 임대료 등을 받는 활동을 하면서 소득을 얻기도 한다. 이러한 소득 중 일부가 소비의 형태로 사용되면서 기업으로 전이되는가 하면, 소비 후 남은 돈이 저축의 형태로 금융기관에 모여짐으로써 기업 투자 자금을 제공하는 원천이 되기도 한다. 따라서 가계의 경제활동의 규모나 방식은 국가경제에 주요한 영향력을 미친다 할 수 있다.
최근 가계의 부채증가 현상에 대한 우려와 함께 가계경제상황에 대한 부정적인 평가가 이어지고 있다. 이미 사회문제화 된 저출산, 고령화에서 파생되는 문제들에 더해 조기 퇴직, 청년 실업의 증가추이 등은 가계의 경제상황을 악화시키는 요인이 될 것으로 보인다. 특히 가계 부채는 지속적으로 늘어 2018년 통계청 조사 자료에 의하면 가구당 평균 부채가 7,531만원에 이르는 것으로 나타났다. 우리나라 적자가구의 비율은 20%를 넘어섰고, 특히 최저소득층인 소득1분위 중 47.7%가 적자가구로, 상태의 악화는 현재도 진행 중인 것으로 짐작된다. 가계경제상황에 대한 내부, 외부적 상황이 부정적인 가운데 이에 대한 객관적인 평가와 이를 근거로 한 대비와 개선이 시급해 보인다.
재무설계는 기본적으로 재무상태를 파악하고 평가하는 것에서 출발한다. 재무설계란 개인이나 가계의 재무상태의 강점과 취약점을 분석하여 강점은 극대화 시키고 취약점은 개선할 수 있도록 하는 것으로, 금융과 관련된 환경과 정책들이 빠르게 변화되는 상황에서 재무설계의 필요성이 더욱 절실하다. 재무설계를 하기 위해서는 재무상태를 객관적으로 평가, 진단하는 것이 우선적이며 이를 위해서는 평가의 틀이 필수적이다. Choe 등(2003)은 한국가계모형 등을 제안하고, 준거가 되는 가계의 평균소득 등 재무지표 값의 활용방법을 제시한 바 있다. 이후 가계의 재무상태를 평가하기 위한 방법으로 재무비율을 이용한 연구들이 꾸준히 진행되어왔고, 이를 활용하여 가계재무상태를 평가할 수 있는 가이드라인을 제안한 연구들이 진행되어왔다(Yang et al, 2013; Joo et al., 2016). 하지만 가계의 전반적인 재무상태를 측정할 수 있는 지표개발 연구는 아니었으며, 재무비율의 형태로 제안되어 충족과 미충족을 판단할 수는 있었지만 가계재무상태의 절대적 값을 평가하여 가계의 재무상태 수준을 평가하는 데에는 제한적이었다. 이에 여러 가지 재무지표들을 정량화함으로써 가계의 전반적인 재무상태를 평가할 수 있는 표준화된 측정도구에 대한 필요성이 제기되었으며, Yoo와 Yang (2019)은 선행연구에서 가계재무종합지수(HFCI)를 제안한 바 있다.
본 연구의 목적은 선행연구에서 개발하였던 가계재무종합지수(HFCI)를 적용하는 과정을 단계별로 제시함으로써 개별 가계나 관련 실무자들에게 활용방법을 제시하고자 하며, 결과적으로 그 결과를 통해 가계의 재무상태를 점수화함으로써 재무상태를 평가하고자 한다. 이로써 소비자들이 본인의 재무상태를 파악하고 그에 따른 문제점을 인식하여 부족한 부분을 보완함으로써 가계재무종합지수를 높이는 구체적인 노력을 할 수 있으며, 또한 재무관리를 전문으로 하는 기업이나 전문가가 고객의 재무상태를 파악하는데 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.
선행연구 고찰
가계상태에 대한 평가는 단순히 소득이나 소비지출 또는 자산규모 등을 산출하고 규모나, 세부구성내용을 분석하는 형태로 이루어져왔다. 하지만 단순히 양적 규모의 평가만으로 하기에는 제한적이라는 지적이 있어왔다. 평면적 수치에 의한 가계의 재무상태 평가는 가계의 기본적인 측면을 파악할 수는 있지만, 가계의 안정성이나 균형성, 성장성 등과 같은 복합적인 측면을 파악하는 데는 한계가 있다고 하였다(Choe et al., 2003). 이런 지적들은 가계의 재무건전성이나 가계상태의 종합적 평가방식에 대한 후속연구들로 이어져 왔다.
일찍이 Griffith (1985)는 기업의 상태를 평가하기 위해 사용되었던 재무비율을 개인재무상태 평가에 사용할 수 있는 토대를 마련하였다. 개인 스스로가 자신의 재무상태를 판단할 수 있도록 유동성과 관련된 7개, 지불능력과 관련된 4개, 그리고 유형자산을 이용한 5개의 재무비율 등 16개의 재무비율을 제안하였다. 이후 Prather (1990)를 시작으로 재무비율을 통한 가계재무상태를 평가하기 위한 다양한 실증분석들이 이루어져왔다(DeVaney, 1993; Bae et. al, 2005; Park & DeVaney, 2007; Garrett & JamesⅢ, 2013).
국내에서 가계재무상태평가를 위해 재무비율을 적용한 연구로는 Yang (1997)의 박사학위논문이 처음으로 미국연구들에서 사용되던 7개의 재무비율과 우리나라의 재무상태 파악을 위해 새롭게 설정한 3개의 재무비율을 이용하였다. 이후 농촌가계의 재무상태 측정을 위한 4가지 유형의 재무비율을 사용하였던 Choi와 Choe (1998)의 연구, 가족생활주기별 재정 상태를 평가하고 비교하기 위해 10개의 재무비율을 사용하였던 Kim (2000)의 연구 등이 있었다. 하지만 이런 연구들은 아직 국내의 실정에 맞는 재무비율과 준거기준이 제시되지 않은 상태에서 적용되었다는 한계가 있었고, 이러한 한계점은 Choe 등(2003)의 연구에 의해 보완되었다. 이들은 미국의 재무비율과 준거기준이 국내 실정에 맞지 않는다는 한계를 극복하기 위해 국내 상황을 고려한 가계재무비율 11가지를 선정하고 각각의 준거기준을 제시하였다. 후속 연구라 할 수 있는 2013년 연구에서는(Yang et. al., 2013) 재무비율을 크게 재무건전성과 성장성 관점, 단기적·장기적 관점, 현금흐름과 자산부채상태 관점으로 분류하고 12개의 재무비율 제시와 각각의 가이드라인을 제안하였다.
Kim (2017)은 중산층가계를 대상으로 고정비율, 부채비율, 유동성지표로 나누어 재무건전성을 살펴보았다. 고정비율은 순자산 중 실물자산의 비중으로 자산배분의 효율성을 알 수 있는 비율이라 평하였으며, 중산층 가계의 고정비율이 70% 이상으로 과도하게 높다고 하였다. 부채비율로는 순자산에 대한 부채비율과 소득대비 원리금상환액 비율을 포함하였다. 마지막으로 필요한 시기에 자산을 현금으로 바꿀 수 있는 유동성(liquidity)지표를 포함하였는데, 순자산에 대한 비금융자산의 비중을 평가하였다. 그는 기업의 재무건전성 평가에 견주어 가계의 재무건전성 관련 비율들의 특성과 시사점을 제시한 바 있다.
Kye와 Jeong (2007)은 재무건전성을 주관적 가계재무건전성과 객관적 가계재무건전성으로 나누었고, 이들이 가계의 재정만족도에 미치는 영향력을 분석하였다. 주관적 가계재무건전성을 소득적정감, 상대소득수준인지, 자원적정도인지, 상대적비교감, 생활수준비교감, 재무문제심각도 등 6문항으로 평가한 값을 합산하여 산출한 점수와 주관적 가계재무건전성이 정의 관계에 있다고 하였다. 객관적 가계재무건전성은 가계수지지표, 비상자금지표, 위험대비지표, 부채부담지표, 유동성지표 등 5개 재무비율에 대해 준거기준을 모두 만족하면 안정가계, 그렇지 않은 경우를 불안정가계로 분류하였다. 이들 연구는 재무건전성과 관련한 다양한 연구방법적 정보를 제공하였으나, 궁극적으로 재무건전성이 재정만족도에 미치는 영향력을 보는 것이 연구목적이었으므로, 가계경제상태의 평가는 안정/불안정의 이분화로 구분하였다.
Baek (2017)은 가계의 재무건전성을 재무비율로 평가하여 각 재무비율의 가이드라인을 충족하면 재무건전성이 양호하고, 미충족하면 재무건전성이 양호하지 못하다고 정의하였다. 은퇴가 임박했거나 이미 은퇴를 한 가계를 대상으로 하였고 이들의 은퇴준비, 은퇴생활에 초점을 둔 연구이므로 본 연구의 목적을 달성하기에 적합하다고 여겨지는 재무비율 5가지를 선정하였다. 즉, 현금흐름을 평가해주는 가계수지지표, 비상자금지표, 총부채상환지표와 자산상태의 건전성을 나타내주는 총부채부담지표, 금융자산비중지표로 측정하였고, 각 개별지표 별로 제시된 준거기준의 측정여부로 재무건전성을 평가하였다.
이처럼 선행연구에서는 가계재무상태나 재무건전성을 평가하기 위한 수단으로 재무비율을 주로 사용하였으며, 일부 연구들은 이 재무지표들의 규모와 재무비율을 함께 사용하여 재무상태를 평가한 바 있다. Yang (1997)의 연구에서는 재무비율 측정과 함께 산술적 저량에 기초한 재정상태변수로 금융자산, 실물자산, 총자산, 총부채, 순자산 등 5개의 변수를 포함하였다. 즉 가계를 평가함에 있어서 자산과 부채의 저량변수들의 절대액과 함께 유량과 저량변수들의 재무비율을 포함하였다. 이 연구에서는 이들 변수들에 대해 개별적으로 분석결과를 제시하였으나, 종합적인 가계재무상태의 평가라던가 평가기준을 제안하지는 않았다.
최근 연구들에서는 가계상태의 좋고 나쁨을 구분하고자 하는 시도들이 있었다. Joo 등(2016)은 소득계층별로 재무상태를 비교하고, 주요한 재무비율 가이드라인을 통해 재무건전성을 진단하였다. 재무비율을 통한 가계의 재무건전성 진단을 Financial Fitness로 명명하고, 가계가 단기적, 장기적인 금융환경 변화에 대처할 수 있는지를 판단하고자 하였고 단순히 가계의 재무상태수준이 어떠한지를 제시하는 것뿐만 아니라 Fitness 진단을 통해 재무적 건전성을 평가하였다. 즉, 각각의 재무비율을 충족, 주의, 위험수준으로 구분하여 가이드라인을 제시하였고, 가계의 특성인 소득수준, 가구주 연령, 가구주 근로형태, 가구원수, 자가보유여부에 따라 Financial Fitness를 진단하였다.
Kang 등(2018)은 ‘한국 가계의 재무건강 연구’에서 객관적 지표, 주관적 지표, 재무행동 등 다양한 접근으로 가계상태를 측정하였고, 이를 토대로 기초체력, 면역력, 건강지속력의 세 가지 요소를 평가하였다. 재무건강을 측정하기 위해 객관적 지표와 주관적 지표를 함께 사용하였다. 균등화중위소득 및 7개의 재무비율을 사용하여, 충족 개수를 사용하여 위험여부를 판단하였다. 선행연구에서 나타난 대부분의 준거기준을 ‘양호’의 단계로 평가하였고, ‘주의’와 ‘위험’단계로 준거기준을 별도로 마련하였다. 또한 소득수준, 보험, 노후 준비 등에 대한 주관적 인식을 ‘예’, ‘아니오’로 체크하게 하여 취약 개수를 가계 재무건강 상태를 평가하는데 사용하였다. 이에 따르면 우리나라 가계의 재무건강은 17.1%만이 건강한 것으로 나타났는데 스스로 건강하다고 인식하는 가계는 48.3%에 달해 재무건강의 실태와 인식에 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 41.5% 이상은 재무건강이 허약하거나 위급한 가계로, 43.7%는 건강하거나 양호한 가계로 평가되어 가계경제의 양극화가 심화되고 있다고 하였다. 이들 연구는 종합적으로 가계의 재무건강상태를 평가했다는 의의를 지니나, 평가를 위해서 많은 정보를 제공해야 하는 편의성에 약점이 있다고 보여진다.
본 연구에서 적용하는 가계재무종합지수는 가계의 소득, 지출 등 9개의 구성요소 정보를 이용하여 각 재무비율 준거기준의 부합 여부를 수치화하고 하나의 점수를 산출할 수 있음으로써 개별 가계의 평가 및 집단가 비교 등이 용이하다는 점에서 기존 연구와 차이가 있다.
연구방법
1. 분석자료 및 연구방법
본 연구는 한국노동패널조사 2016년의 원자료를 사용하였다. 이 자료는 도시지역 만을 포함한다는 단점이 있음에도 불구하고, 본 연구에서 필요한 월보장성보험지출액 자료를 포함하고 있다. 본 연구에서는 가구주 연령이 30∼59세이면서 4인 가구만을 연구대상으로 하였고 최종 1,566가구가 분석 대상이었다.
본 연구의 목적을 위해 다음과 같은 방법으로 분석하였다. 가계의 재무상태와 인구통계학적 특성 등 기본적인 상태에 대한 정보 제공을 위해 빈도, 평균, 표준편차 등 기술 분석을 비롯하여 교차분석과 평균차이분석, ANOVA, Duncan의 사후검증을 실시하였다. 또한 여타 변수의 영향력을 조절한 상태에서의 각 독립변수의 종속변수에 대한 영향력을 보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석의 종속변수들은 가계재무종합지수 및 3개의 세부지수이며, 분석 수행 전 독립변수 간의 상관관계에 의한 다중공선성을 확인하였다. 분석에 사용한 인구통계학적 변수로는 성별, 연령, 교육수준, 입주형태를 포함하였다. 성별은 이분변수로 한 개의 더미변수를 포함하였고 연령, 교육수준은 3집단으로 하여 각기 두 개의 더미변수를 포함, 입주형태는 세 개의 더미변수를 포함하였다. 자료 분석은 SPSS 22.0 프로그램을 이용하였다.
2. 가계재무종합지수 산출과정 및 요소변수 정의
아래 산출과정은 Yoo와 Yang(2019)의 선행연구를 요약하였다. 가계재무종합지수를 산출하기 위해서는 총 9개의 재무구성요소(financial components)에 대한 자료가 필요하다(Table 1 참조). 가계의 월소득(monthly income), 월지출(monthly expenditure), 월보장성보험료(monthly insurance), 월부채상환액(monthly debt repayment), 월저축(monthly savings), 총자산(total assets), 총부채(total debts)에 대한 정보들이 필요하며, 총자산 중 금융자산(financial assets)규모에 대한 정보, 금융자산의 일부분인 투자자산(investment assets)에 대한 정보가 필요하다. 월보장성보험료와 월부채상환액은 월지출이나 월저축에 포함하지 않았다. 일반적으로 보장성보험의 경우 자동차보험료 또한 포함하나, 한국노동패널조사에서는 자동차보험료가 차량유지비항목으로 소비지출로 구분되어 있어 본 연구에서는 보장성보험료에 포함하지 않았다. 결과적으로 ①월소득은 ②월지출, ③월보장성보험료, ④월부채상환액 및 ⑤월저축액을 합한 것과 동일하며, ⑦금융자산은 ⑥총자산의 일부이며, ⑧투자자산은 ⑦금융자산의 일부이다. 아홉개 구성요소의 조작적 정의는 Table 1과 같다.
Definition of Household Financial Components
가계재무종합지수를 구성하고 있는 10가지 재무지표는 Table 2와 같다. 가계재무종합지수 개발을 위해 선행연구들(Choe et al., 2003; Yang et al., 2013 등)에서 사용하였던 재무구성 요소나 재무비율들을 정리하여 가계재무상태를 종합적으로 평가하는 가계재무지표를 도출하였고 학계와 은행이나 보험사, 재무설계회사에 근무하는 CFP 등 실무 전문가들의 의견을 반영하여 최종 10가지 지표를 선정하였다. 현재의 현금흐름 뿐만 아니라 미래를 위한 자산 축적이나 유동성 측면에서의 건전성, 성장성을 포함하였다. 액수로 나타내는 재무상태 지표 2개와 비율로 나타내는 재무비율 지표 8개로 구분하였다. 재무상태 지표로는 월소득과 총자산을, 재무비율 지표로는 위험대비지표, 부채부담지표, 부채상환지표, 가계수지지표, 금융자산지표, 비상자금지표, 저축성향지표, 투자성향지표 등을 포함하였다. 각 지표의 가중치는 회귀계수를 이용한 가중치 부여방법을 사용하였다.
Definitions of Financial Indexes
각 지표에 대해 준거기준을 충족하는 경우 1, 미충족의 경우 0을 두고, 지표별로 가중치를 곱한 후 합산한 후 100을 곱하여 100점 만점으로 환산하였다(Table 3 참조). 상태지표(Sufficiency Index), 건전성지표(Stability Index), 성장성지표(Growth Index) 등 크게 3개 영역으로 분류하였고, 상태지표는 월소득, 총자산을 건전성지표는 위험대비, 부채부담, 부채상환, 가계수지, 비상자금을 성장성지표는 금융자산, 저축성향, 투자성향의 값을 가중평균하여 산출하였다. 가중값은 Table 2에 제시한 값을 사용하였다.
How to Calculate the Index
연구결과 : 가계재무종합지수(HFCI)의 적용
1. 조사대상가계의 특성
1) 조사대상가계의 인구통계학적 특성
Table 4는 조사대상가계의 인구통계학적 특성이다. 성별은 남성 가구주가 94.4%로 대다수를 차지하며, 연령은 30대가 21.3%, 40대가 43.9%, 50대가 34.7%로 40대 가구주가 가장 많았다. 교육수준은 51.3%가 대학교 졸업자였고, 고등학교 이하 졸업자는 40.0%, 대학원 이상 졸업자는 8.6%였다. 자가 주택 거주 가구가 67.2%로 가장 높은 비중을 보였고 전세 19.9%, 월세 10.7%, 기타 2.2%순이었다.
Descriptive Statistics of Sample Households
2) 조사대상가계의 재무적 특성
Table 5는 조사대상가계의 재무상태를 나타낸 것이다. 4인 가구의 평균 월소득은 502.8만원이고, 이 중 67.4%에 해당하는 338.9만원을 지출하는 것으로 분석되었다. 월소득 중위값은 450.0만원으로 월지출 중위값은 이의 69.1%에 해당되었다. 월부채상환액은 29.8만원으로 나타나 크지 않은 수치로 보여지나, 조사대상 가구 중 부채를 보유한 가계만을 대상으로 산출하면 가계의 월부채상환액은 50만원을 상회하는 것으로 나타났다.
Household Financial Components Characteristic of Sample Households (Unit.: 10,000 won)
월 저축액은 96.5만원이었고, 월보장성보험료는 38.6만원을 제외하면 순수저축액은 57.8만원이었으며, 이러한 수치는 소득대비 11.5%에 그치는 것으로 나타났다. 이들의 평균 총자산은 3억 777만원인데, 83%를 실물자산으로 보유하고 있었다. 가계의 평균 총부채액은 자산의 21.7%에 해당하는 6,688만원이었다. 총자산에서 총부채를 제외한 순자산은 2억 4,089만원으로 계산된다.
3) 조사대상가계의 재무지표별 특성
Table 6은 가계재무종합지수의 세부 지표별 특성 및 준거기준 충족율을 나타낸 것이다. 10개의 지표 중 총부채상환지표는 월소득 대비 월부채상환액이 30%이하인 준거기준을 충족하는 비율이 96.3%로 가장 높게 나타났다. 매월 상환하는 부채원리금이 소득 대비 평균 7%로 아주 양호한 상태였다. 또한 총자산에 대한 총 부채의 비율인 부채부담지표의 충족율은 78.3%였으며, 금융자산으로 몇 개월 지출을 할 수 있는지를 나타낸 비상자금지표 충족율 또한 78.3%로 높은 수치를 보였다.
Financial Subindexes Characteristics of Sample Households
반면에 총자산에서 투자자산의 비율을 나타낸 투자성향지표는 준거기준을 충족하는 비율이 2.0%로 낮게 나타났는데, 분석대상가구 중 투자자산을 보유한 가계의 비율이 4.5%에 불과한 것에 기인한다. 본 연구에서는 투자자산으로 금융투자자산만을 포함하였는데, 관련기관이나 재단 등을 통해 투자에 대한 인식 제고 노력을 하고 있음에도 불구하고, 여전히 투자행위에 소극적임을 알 수 있다.
금융자산지표와 위험대비지표는 각기 14.2%, 15.4%로 투자성향지표 다음으로 낮은 충족율을 보였다. 총자산에서 금융자산이 차지하는 비중이 40%인 것을 준거기준으로 잡았는데, 자료분석 결과에 의하면 10%미만인 가계가 34.6%에 이르며, 10%이상 20%미만인 가계가 27.9%, 20%이상 30%미만인 가계가 15.0%, 30%이상 40%미만인 가계가 8.2%인 것으로 나타났다. 총자산에서 부동산자산이 차지하는 비중이 크기 때문에 상대적으로 금융자산이 차지하는 비중이 낮고, 이러한 결과는 가계의 자산의 유동성을 떨어뜨림과 동시에 자산운용의 효율성도 떨어지는 결과를 초래할 것으로 평가할 수 있다. 위험대비지표는 보장성보험의 적정한 활용을 위해 소득의 8∼10%를 준거기준으로 잡았었다. 본 연구에서 사용한 자료에 의하면 분석대상 가구의 15.8%가 보장성보험 지출이 전혀 없었으며, 월소득 중 8%미만 지출하는 경우가 51.3%에 해당하는 것으로 나타났다. 10%를 넘는 경우는 30%에 해당하는 것으로 나타났다. 5%미만인 경우가 32.2%이며, 3% 미만인 경우는 22.4%였다.
월소득 중 월지출이 차지하는 비율이 70%이하인지 여부를 나타낸 가계수지지표 충족율은 36.9%로 비교적 낮은 수치를 보였다. 이는 63% 이상 가계가 소득대비 높은 지출을 하고 있는 것을 의미하며, 가계의 지출 관리가 필요할 것으로 사료된다. 본 연구에서는 근로자만을 대상으로 한 자료를 사용하였기에 월소득, 총자산의 평균과 중위수가 우리나라의 전체 가계의 값에 비해 높게 나타났다. 따라서 월소득과 총자산에 한해 통계청 금융복지조사의 전국 가계의 값을 활용하였다. 월소득은 310.0만원 이상, 총자산은 2억 1,638.5만원 이상이 준거기준이었으며, 따라서 준거기준 충족율은 75.6%와 54.2%로 나타났다.
2. 가계재무상태 평가
1) 인구통계학적 특성에 따른 가계의 재무구성요소
Table 7은 인구통계학적 특성에 따른 재무구성요소에 대한 평균값을 나타낸 것이다. 성별에 있어서는 월지출만 유의한 차이를 보였다. 남성가구주 가계가 341.1만원을 지출하는 반면, 여성가구주 가계는 301.9만원을 지출하였다. 연령이 높을수록 소득, 지출, 총자산, 저축 등도 높게 나타났다. 자산의 경우 사후검증 결과를 토대로 살펴보면 3,40대는 유의미한 차이를 보이지는 않았고, 50대는 이들과 유의미한 수준으로 많은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 자산의 많은 부분을 차지하는 실물자산의 규모에 기인하는데, 50대의 실물자산의 규모가 3,40대보다 유의미하게 큰 것으로 분석되었다. 금융자산은 30대가 4,000만원대, 40대가 5,000만원대, 50대가 6,000만대로 차이를 보였다. 연령대에 따른 투자자산의 규모는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 월부채상환액은 30대가 34.1만원인 반면 50대는 25.1만원으로 젊은 층의 부채상환부담이 큰 것으로 나타났다.
Means of Financial Elements by Demographic Characteristics (Unit: 10,000won)
가구주의 교육수준이 높아짐에 따라 월평균부채상환액을 제외한 모든 가계재무상태 특성 변수에서 유의미한 차이를 보였고, 특히 대학원졸 가구주의 가계의 재무상태가 타집단에 비해 높았다. 월저축의 경우 고졸 이하 가계가 84.5만원을 저축하는데 대학원 졸업자는 148.6만원을 저축하여 큰 차이를 보였고, 고졸 이하 가계에 비해 대학원졸 가계가 금융자산은 2.5배 이상, 실물자산은 1.9배 이상 많았다. 특히 가구주가 대학원졸인 경우 투자자산의 규모도 월등히 많은 것으로 나타났는데, 고졸 이하 가계가 평균 42.4만원에 불과한 반면, 대학원졸 가계는 964.4만원이었다. 이러한 차이는 저학력자들이 투자자산 운용의 어려움을 가지고 있을 가능성이 있고 결국 안정적 자금운용에 의존함으로써 다양한 자산운용과 수익확대의 기회를 낮출 여지가 있다. 투자 상품을 취급하는 금융기관이나 금융교육을 실시하는 기관의 경우 투자교육방식이나 수준의 다양성에 관심을 가질 필요가 있다.
입주형태별로 보면, 자가 형태의 가계 총자산은 3억 7,843.3만원, 실물자산은 3억 2,079.9만원이었지만 기타 형태 가계의 총자산은 4,623.5만원, 실물자산은 1,089.7만원으로 큰 차이가 나타났다. 하지만 총부채는 자가 거주자와 기타 거주자가 비슷하였고 월세 형태의 가계가 3,041.8만원으로 가장 적었다.
2) 인구통계학적 특성에 따른 가계재무지표
Table 8은 인구통계학적 특성에 따른 가계재무지표 값을 살펴 본 것이다. 월소득과 총자산에서는 가구주 성별을 제외하고 연령, 교육수준, 입주형태에 따라 유의한 차이를 보였는데, 대학원 졸 가계의 경우 총자산이 4억 6,900.7만원으로, 고졸 이하 가계 2억 3,258.9만원, 대졸 가계 3억 3,932.7만원과 큰 격차를 보였다. 입주형태가 기타인 가계는 자가에 비해 총자산에서 큰 차이를 보였는데 이는 가계의 실물자산 비중이 크다는 것을 나타내는 결과이다.
Means of Subindexes by Demographic Characteristics
위험대비, 부채부담, 부채상환, 가계수지, 비상자금지표는 가계의 현재 건전성을 나타내는 지표로 부채상환지표가 연령에 따라 그리고 비상자금지표가 교육수준에 따라 다소 차이가 있었을 뿐, 입주형태를 제외하고 다른 인구통계학적 특성에 따른 차이는 없었다. 이는 가계재무 건전성의 수준은 인구통계학적 요인보다는 가계의 가치나 성향 등 개별적 요인이 영향을 많이 미칠 것임을 시사한다. 연령이 높을수록 부채상환비율이 감소하고 교육수준이 높을수록 비상자금을 많이 보유하는 것으로 나타났다. 비상자금지표는 입주형태별로 다소 차이를 보였는데 자가, 전세인 경우 14.80와 14.87였으나, 월세인 경우는 6.54로 월세가계의 비상상황에서의 부족한 금전적 여력을 시사하였다. 하지만 소득대비 금융자산을 나타내는 비상자금지표의 준거기준이 4배 이상임을 감안할 때 평균수치는 이를 상회함을 알 수 있다.
미래 성장성을 나타내는 지표인 금융자산, 저축성향지표에서도 입주형태에서만 유의한 차이를 보였는데 특히 입주형태가 기타인 가계의 금융자산지표값이 높게 나타났다. 이로써 이 집단은 실물자산이 거의 없고 과도한 부채를 지니고 있음을 알 수 있다. 투자성향지표는 교육수준에 따라 큰 차이를 보여, 대학원 졸 가계는 0.012를 나타내어 대졸 가계 0.004에 비해 3배에 이르나, 여전히 준거기준인 0.05에는 훨씬 못 미치는 것으로 나타났다.
3) 인구통계학적 특성에 따른 가계재무지표별 준거기준 충족율
Table 9는 인구통계학적 특성에 따른 가계재무지표별 준거 기준 충족율을 나타낸 것이다. 모든 지표에서 가구주 성별에 따른 유의한 차이를 보이지 않았다. 가구주의 연령이 높아질수록 총소득지표(income subindex), 부채부담지표(debt burden subindex), 가계수지지표(expenditure propensity subindex)의 충족율이 높아지는 것으로 나타났다. 총소득, 총자산, 비상자금지표(emergency fund subindex)에서 교육수준이 높을수록 충족율이 높아졌다. 입주형태에서는 월세나 기타 형태의 가계들이 총 소득과 총자산에서 미충족율이 두드러지게 높게 나타났는데 특히 월세나 기타 가계의 총자산 미충족율은 94% 이상이었다. 금융자산지표(asset liquidity subindex)는 월세거주 가계는 44.6%, 기타 가계는 87.1%로 월등히 높게 나타났다. 즉, 입주형태가 월세나 기타인 가계들은 실물자산이 적어 총자산은 준거기준에 못 미치는 가계가 많지만 자가나 전세 형태의 가계들에 비해 금융자산은 많다는 것을 보여준다. 전체적으로 위험대비지표와 성장성지표인 금융자산, 저축성향(savings propensity subindex), 투자성향지표(investment propensity subindex)는 각 특성별로 미충족율이 80% 이상으로 준거기준에 한참 못 미치는 결과를 보였다.
Meeting Rate to Guidance of Financial Subindexes by Demographic Characteristics
보장성보험지출정도를 평가한 위험대비지표(risk preparation subindex), 저축성향지표, 투자성향지표 등의 낮은 충족율과 이러한 값이 인구통계학적 특성과 무관함을 고려할 때, 가계의 개별적 가계운영 특성과 관계가 있는 것으로 추측된다. 즉 지표의 성격에 따라 가계의 구조적 상황으로 개선될 수 있는 부분과, 가계운영자의 가치관이나 성향 분석을 통해 심층적 접근으로 개선될 수 있는 부분이 있는 것으로 사료되며, 이는 지표의 향후 활용에서 관심을 가져야 하는 부분이라 할 수 있다.
4) 인구통계학적 특성에 따른 가계재무종합지수(HFCI)
Table 10은 가계재무지표를 상태지수(Sufficiency index), 건전성지수(Stability index), 성장성지수(Growth index)로 구분하여 인구통계학적 특성별로 100분위로 환산한 점수를 나타낸 것이다. 상태지수는 65.0점, 건전성지수는 61.1점, 성장성지수는 11.1점이었고 가계재무종합지수는 57.0점으로 나타났다. 가구주 성별에 따라 각 지수와 종합점수는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가계상태와 가구주 연령은 상관관계가 높을 것으로 예상되었으나, 30대, 40대, 50대간에 유의미한 차이를 보이지 않았고, 상태지수에서만 30대에서 58.5점, 40대 66.1점, 50대 67.1점으로, 30대와 4,50대와는 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 가계재무종합지수의 경우 30대는 55.9점이었고, 40대는 56.9점, 50대는 57.8점으로 다소 상승하는 것으로 나타나나, 통계적으로 유의미한 차이는 아니었다.
Means of Indexes by Demographic Characteristics Groups (Unit: point)
교육수준이 높을수록 각 세부지수의 점수도 높아졌는데, 특히 상태지수의 경우 고졸 이하 가계는 55.4점이었으나 대학원졸 가계는 83.0점으로 큰 차이를 보였다. 이는 고학력자가 소득도 높고 그에 따라 자산 형성도 더 용이할 것이라는 것을 나타내는 것이라 볼 수 있다. 건전성 지수 역시 가구주 교육수준과 양(+)적 관계가 있었다. 전반적으로 낮은 수치를 보인 성장성 지수의 경우 대학원 졸 가계가 13.5점으로 가장 높은 평균치를 보였으나, 고졸 이하나 대졸 가계와 통계적으로 유의미한 격차를 보인 것은 아니었다.
입주형태에 따라서는 세부지수 간 차이가 있었는데 상태지수는 자가가 75.2점, 전세가 53.5점, 월세가 29.0점으로 큰 격차를 보였다. 이는 상태지수가 부동산자산을 포함하는 총자산을 고려하고 있기 때문에 따른 결과이다. 건전성지수의 경우 자가와 전세가구는 유사한 62점대를 나타내고 있는 반면, 월세가구는 48.4점으로 낮은 수준을 보였다. 이러한 차이는 자가와 전세는 소득과 자산의 양적 차이는 있으나 가계재무 운영 면에서는 차이가 없는 반면, 월세는 그렇지 못함을 시사한다. 반면 성장성지수는 월세, 전세, 자가 순으로 정반대 결과를 나타냈다. 이는 월세나 전세가구는 자가가구에 비해 부동산자산이 적음에 따라 총자산 중 금융자산이 차지하는 비중이 높기 때문이다.
이러한 지수들을 종합한 가계재무종합지수는 교육수준, 입주형태에 유의한 차이를 보였는데 가구주의 교육수준이 높을수록 점수가 높았고 고등학교 이하 졸업자와 대학원 졸업자 가계의 점수 차이는 11.6점의 큰 폭이었다. 입주형태는 자가일 때 60.0점으로 가장 높았고 월세일 때 40.7점으로 가장 낮았다. 이는 월세 형태의 가계들이 주거비 관련 지출이 많아서 재무종합지수가 좋지 않거나 재무종합지수가 좋지 않은 가계가 경제적으로 상황이 좋지 않아 월세 형태를 유지하기 때문일 것으로 추측된다.
3. 가계재무종합지수(HFCI) 영향요인
Table 11은 가계재무세부지수 및 종합지수에 대한 인구통계학적 요인별 독립적 영향요인을 살펴보기 위한 다중회귀분석의 결과이다. 이러한 결과는 인구통계학적 요인에 따른 가계재무지수들의 격차에 대한 정보를 제공함으로써, 각 집단 간 재무상태를 향상시키기 위한 정책 또는 전략수립에 도움을 줄 뿐만 아니라, 집단별로 지수를 탄력적으로 적용하는데 이용될 수 있다. 지수별 영향요인을 살펴본 결과 인구통계학적 변수에 의한 상태지수, 건전성지수, 성장성지수의 설명력이 23.3%, 4.7%, 7.4%로 나타나, 상태지수는 상대적으로 많은 영향력을 받으나, 건전성과 성장성 지수는 가계의 기타 특성에 따라 차이가 나타남을 알 수 있었다. 베타(β)값을 고려해 볼 때, 전 지수에 대해 입주형태가 가장 주요한 영향력을 미치는 것으로 나타났다.
Multiple Regression Results on Indexes
여타변수가 조절된 후에도 연령은 상태지수에서만 유의미한 영향력을 보이는 것으로 나타났다. 가계재무종합지수를 분석한 결과를 참조할 때, 30대 가구에 비해 40대 가구는 1.127점을, 50대 가구는 2.985점을 높게 준거점을 잡아 평가할 수 있겠으나, 이 또한 크지 않은 차이로 현장에서의 적용 시 연령대의 차이에 대한 숙고는 불필요한 것으로 보인다. 다만 본 연구가 가구주의 연령(30∼59세)과 가구원 수(4인 가구)를 한정하여 우리나라 전체를 대표한다고 할 수 없으므로 이 후 좀 더 세분화된 연구가 필요할 것이다. 상태지수에서는 성별을 제외한 연령, 교육수준, 입주형태가, 건전성지수에서는 교육수준과 입주형태, 그리고 성장성지수에서는 입주형태가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 입주형태의 경우 가계재무종합지수에 큰 영향을 미치는 것으로 나타나, 향후 가계재무종합지수의 세분화 내지는 보완이 있을 시 별도의 고민이 필요한 것으로 사료된다.
4. 가계재무종합지수(HFCI) 점수에 따른 집단별 특성
Table 12는 가계재무종합지수를 기준으로 ‘우수(financially secure)’, ‘보통(financially coping)’, ‘위험(financially vulnerable)’의 3집단으로 분류한 표이다. 가계재무종합지수의 평균값은 57.0이었으며, 중앙값은 55.0이었다. 이를 기준으로 15점씩 더하고 빼서 분리점을 선정하였으며, 결과적으로 0에서 40점미만을 ‘위험’집단, 40∼70미만을 ‘보통’, 70이상을 ‘우수’ 집단으로 명명하였다. 위험집단은 25.2%를 차지하며, 보통집단은 44.4%, 우수집단은 30.4%를 차지하였다. 가계재무종합지수는 위험집단의 평균이 26.8점이었고, 보통집단은 59.2점, 우수집단은 78.6점이었다. 모든 세부지수에서 우수집단의 점수가 높았고 위험집단에서 점수가 낮았는데, 위험집단의 경우 상태지수가 19.3점으로 지극히 낮은 수치를 나타냈다. 우수집단의 경우 상태지수는 90.5점에 이르나, 성장성지수는 22.1로 나타났는데, 이는 위험, 보통집단을 물론이고 우수집단도 현재상태 유지의 소극적인 재무관리를 하고 있기 때문인 것으로 보인다.
Means of Indexes by Financial Index Score Group (Unit: point)
Table 13은 가계재무종합지수에 의해 구분한 집단별 재무구성요소 준거기준 충족율과 평균을 나타낸 결과이다. 위험가계의 경우 총소득이나 총자산 등 상태지수는 물론이고, 10개의 재무구성 요소 전부에 대해 충족율이 타집단에 비해 낮았다. 총소득지표는 17.0에 불과하여, 보통과 우수집단의 92.5, 99.8에 비해 현격한 차이를 보였다. 위험집단의 경우 가계수지지표에 대한 준거기준 충족율이 2.8%에 불과한 반면 우수집단은 79.8%였고, 저축성향지표 또한 위험집단은 0.5%, 우수집단은 45.6%로 차이를 보였다. 투자성향지표에 대한 준거기준 충족율은 위험집단이 0.3%에 불과하고, 우수집단은 4.4%로 나타났다. 이러한 상황은 위험집단의 경우 현재 경제상황도 좋지 않을 뿐만 아니라 향후에도 쉽게 개선되기는 어려울 것임을 시사한다.
Means and Meeting Rate to Guidance of Financial Subindexes by Financial Index Groups (Unit: %)
인구통계학적 특성에 따라 집단별 분포를 나타낸 Table 14에서 살펴보면 여성은 남성에 비해 위험집단과 우수집단이 다소 많은 것으로 나타났으나, 통계적으로 유의미한 수준은 아니었다.
Demographic Characteristics by Financial Index Groups (Unit: %)
연령대로 보면 30대의 30.0%가 위험집단에 위치하며, 우수집단 30.3%였다. 40대는 거의 절반에 이르는 47.9%가 보통집단에 속하고, 우수집단은 27.4%가 속해 고려한 3개의 연령대 중 가장 낮은 수치를 보였다. 이는 자녀교육비, 주택구입 등 재무상황의 변화요인이 많은 연령대이기 때문으로 사료된다. 이후 50대는 23.1%가 위험집단에 속하고, 타연령대에 비해 가장 많은 34.5%가 우수집단에 속하는 것으로 나타났다. 교육수준별로 살펴보면 가구주가 고졸 이하인 가계의 거의 1/3에 이르는 31.4%가 위험집단에 속하고, 25.8%가 우수집단이었던 반면, 대학원 졸업자는 우수집단이 47.4%로 높은 분포를 보였고 위험집단은 13.3%에 불과하였다. 대학교 졸업자는 46.2%가 보통집단이었고 31.3%가 우수집단에 속하는 것으로 나타났다. 입주형태별로 보면 자가에 거주하는 가계들은 위험집단이 19.0%, 보통집단이 45.7%, 우수집단이 35.3%로, 대다수가 보통 이상의 가계재무상태를 유지하고 있는 것으로 평가된다. 반면 월세로 거주하는 가계들은 위험집단에 절반이 넘는 54.2%가 속하는 것으로 나타났다.
결론 및 제언
본 연구는 선행연구에서 제안한 가계재무종합지수(HFCI, Household Financial Composite Index)를 산출하는 과정을 제시하고, 이를 사용하여 우리나라 가계의 재무상태를 평가하는 것을 목적으로 한다. 2016년 한국노동패널조사의 원자료를 사용하여 가구주가 30∼59세인 4인 가구인 1,566가구를 분석 대상으로 하였다. 기술 분석 및 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 선행연구를 통해 개발된 가계재무종합지수는 100점 만점에 57.0점으로 다소 낮은 것으로 나타났다. 남성이 가구주인 가계의 경우 가계재무종합지수는 57.0점이고, 여성이 가구주인 가계는 57.2점으로 거의 유사하였다. 가구주 연령별로 가계재무종합지수는 유사하였으나, 세부지수 중 하나인 상태지수의 경우 30대가 58.5로, 40대 66.1, 50대 67.1에 비해 낮았다. 가구주의 교육수준이 높을수록 가계의 가계재무종합지수는 높은 것으로 나타났는데, 고등학교 이하 졸업 가계 53.2와 대학원 졸업 가계 64.8로 11.6점의 높은 차이를 보였다. 자가에 거주하는 가구의 가계재무종합지수는 60.0으로 가장 높았고 월세가구는 40.7이었다.
둘째, 제안한 투자성향지표의 준거기준을 고려할 때 우리나라 가계는 투자행동에 소극적인 것으로 나타났다. 자산의 5% 이상을 투자자산으로 운영하는 경우는 2.0%에 불과한 것으로 나타나, 자산운영을 부동산과 안정적 금융자산의 형태로 운영하고 있다고 보여 진다. 적정수준의 투자자산 운용이 성장성 재무운영형태로 권고 되는 바 정책적인 지원 및 민간차원에서의 지속적인 교육과 홍보가 필요해 보인다. 또한 위험대비지표의 준거기준(소득의 8∼10%)에 대한 충족율이 15.4%로 상당히 낮은 수치를 보였는데, 보장성보험을 과소하게 활용하는 가구가 51.3%, 과다하게 가입하고 있는 경우가 30%인 것으로 나타났다. 보험을 과소하게 활용한다는 것은 보험을 활용한 위험관리가 부족하다는 의미이고 과다하게 가입하고 있다는 것은 보험을 활용한 위험관리는 잘 하고 있으나 소득대비 보험료 지출이 과도하여 전체적인 지출에 영향을 미칠 수 있다는 의미로 관련 교육을 통한 보험의 의미에 관한 인식 정립이 필요한 것으로 사료된다.
셋째, 여타변수의 영향력을 조절한 상태에서 각 인구통계학적 변수의 가계재무종합지수에 대한 독립적 영향력을 살펴본 결과 가구주 성별이나 연령대 보다는, 가구주의 교육수준, 거주형태에 따라 차이가 나는 것으로 나타났다. 가구주 교육수준은 소득수준이나 가계재무 운용의 효율성에 영향을 미치는 것으로 추측할 수 있다. 가계경제상황의 주요 부분을 점하고 있는 입주형태의 경우 자산과 소득, 재무비율과도 관련이 높다. 따라서 재무교육이나 재무평가의 경우 거주형태를 면밀히 고려할 필요가 있다. 동일한 가계재무종합지수를 가지고 있더라도 입주형태가 다른 가계가 있는 것은 다른 방식으로의 상담이나 교육이 필요함을 시사한다.
넷째, 가계재무종합지수를 40점미만이면 ‘위험’, 40점부터 70점미만 까지를 ‘보통’, 70점 이상을 ‘우수’등 세 집단으로 구분하여 살펴본 결과 위험집단의 가계재무종합지수는 26.8점으로 우수집단의 78.6에 비해 현저히 낮았고, 특히 총소득과 총자산의 준거기준의 충족율을 포함하는 상태지수가 19.3점에 불과한 것으로 나타났다. 50대 가계, 대학원졸 가계가 우수집단에 많이 포함되었다. 특히 상태지수에서 집단간 큰 차이를 보여, 위험집단과 우수집단의 차이가 71점의 격차를 보인 반면, 건전성지표에서는 36점 정도의 차이를 보였다. 성장성지수는 우수집단에서도 22.1점으로 낮은 점수를 보였다. 우리나라 가계의 대부분이 가계의 성장보다는 현 상태 유지에 집중하고 있는 것으로 보여지며, 향후 저축이나 투자를 통한 가계의 성장성을 높이는 것에 주의를 기울여야 할 것으로 보인다.
본 연구는 후속 연구를 통한 지속적인 보완이 필요하다고 사료되며, 구체적인 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 가계재무종합지수를 개발함에 있어서 표준화된 지수 개발을 하고자 지수에 많은 영향을 미칠 것으로 판단되는 변수인 연령과 가구원수를 통제하였다. 가구주가 30∼59세의 4인가구를 대상으로 측정하였는데 이들은 경제활동을 하는 집단들이어서 가계재무종합지수의 값이 다소 높게 나왔거나 부채부담지표나 부채상환지표의 값이 높게 나타났을 가능성이 있다. 위험대비지표 또한 연령에 따라 변동성이 큰 지표일 수 있어 이에 대한 보완도 필요하다. 향후 연구에서는 인구통계학적 요인별로 세분화된 가계재무종합지수의 산출이 필요하다.
둘째, 투자성향지표의 준거기준은 0.05를 사용하였으며, 이러한 수치는 관련 Choe 등(2003)의 연구에서 0.05∼0.1을 제안하였고, 거주주택이외의 부동산을 투자자산으로 포함한 경우 0.2를 제시하기도 하였는데, 본 가계재무종합지수는 선행연구들의 제시안의 최저치인 0.05를 사용하였다. 그럼에도 불구하고 투자자산을 보유하고 있는 가계의 수치는 현저히 낮았다. 향후 후속연구에서 투자성향지표에 대한 세밀한 검토가 필요하다.
셋째, 위험대비지표는 월소득 대비 월보장성보험료를 나타낸다. 본 연구에서는 선행연구들의 기준인 0.08∼0.1 사이를 준거기준으로 삼았고, 이때 사용한 자료의 한계로 인해 자동차보험료를 포함하지 않았다. 보장성보험료 지출이 과다하다는 지적이 있는 우리나라의 상황을 고려하여 해외관련 연구들과 달리 0.1이라는 상한값을 두는 것은 적절해 보이나, 하한값의 경우 조정의 고민이 필요해 보인다. Kang 등(2018)의 연구에서는 위험대비지표에 대해 0.001부터 0.1사이를 준거기준으로 삼기도 하였다.
본 연구는 재무비율을 활용하여 가계의 재무상태를 점수화하였다. 그동안의 연구는 가계의 소득, 지출, 부채, 저축 등의 정보를 가지고 각각의 재무비율 준거기준에 비추어 적정성의 여부를 살펴보기에는 충분하였지만 그 정보들을 종합적으로 점수화시켜 기타 다른 가계들과의 상대적인 평가를 하기에는 부족한 부분이 있었다. 실제적으로 재무상담은 상담 전의 재무상태 점검을 통해 부족한 부분을 보완하여 재무상황을 양호하게 하고 이로써 재무만족도를 높이는 데 궁극적인 목적이 있다. 그러기 위해서는 우선적으로 현재의 재무상태를 한 눈에 쉽게 파악하는게 중요할 것이다. 본 연구는 가계의 재무상태를 점수화하여 명확하고 객관적으로 평가할 수 있도록 함으로써 현재의 가계 재무상태 파악은 물론 다른 가계와의 상대적인 비교, 평가도 가능할 수 있게 하였다는 데 의의가 있다. 재무비율은 향후 사용방식과 가이드라인의 보완과 함께 가계의 재무상태를 평가하는 주요 지표로 사용될 수 있을 것으로 보이며, 지속적인 후속 연구가 필요해 보인다.
Acknowledgements
This research was funded by a 2019 research Grant from Sangmyung University.