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개인 워크아웃제도의 유효성 분석

Analysis on the Effectiveness of Individual Workout Program

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주제분류경제학

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본 연구는 신용회복위원회의 개인워크아웃 프로그램 이용자들의 원시 자료를 기반으로 개인워크아웃 사업의 유효성을 점검하였다. 개인워크아웃 자료를 토대로Kaplan-Meier 생존함수를 도출한 결과 이용자의 생존율은 24회차까지 급격하게 하락하는 것으로 나타나고 있으며 그 이후는 완만한 하락 추이를 보인다. 한편 2003년이후 생존함수가 점차 위로 상승하여 전 회차에서 생존율이 개선되는 것을 볼 수 있으며 2007년 이후 진입연도 표본에서는 생존함수가 진입연도와 상관없이 상당히 안정적인 추이를 보이는 것으로 나타났다. Cox의 비례위험모형을 기초로 부도위험에 영향을 미치는 요인들을 파악하였는데 월소득대비 월상환액이 높을수록, 연령이 높을수록, 부양가족가 적을수록, 총채무액 감면율이 낮을수록, 상환기간이 길수록, 상환계획금액이 클수록 부도위험이 높은 것으로 나타났다. 진입대상자들의 개별적 특성을 통제하고 나서도 시간이 지날수록 부도위험이 낮은 군이 점차 진입한 것으로 파악되는데 이는 2000년대 초 도입된 여러 공적ㆍ사적 구제제도 운영이 점차 정착됨에따라 도덕적 해이를 촉발하고 신용불량 위험군을 양산할 것이라는 우려와는 대비되는 결과로 볼 수 있다. 기간별 부도위험 및 생존함수의 변화를 초래한 원인을 대상자들의 표면적 특성과 진입연도별 코호트 요인으로 분해하여 분석하였고 2006년 전후생존함수의 차이 중 85.9%는 진입연도 코호트 요인에 기인하는 것으로 나타났고 표면적 특성의 변화에 기인하는 부분은 14.1%에 해당되는 것으로 나타났다.

Abstract

This study evaluates the effectiveness of Individual Workout Program (IWP) using the original program user dataset provided the Credit Counseling and Recovery Service (CCRS). The estimated Kaplan-Meier survival function shows that user survival rate declines sharply until 24th month of payment and then stabilizes to a slight declining trend afterwards. The survival functions incrementally shift up for the entrants in the year 2003 and after and therefore the survival rate improves for all payment periods. The survival functions for the entrants in the year 2007 and after are stabilized. The estimation of Cox proportional hazard model indicates that risk of default rises with higher payment to monthly income plan, higher age, smaller number of dependents, lower rate of debt exemption, longer the payment schedule, and greater total scheduled payment. Even after controlling for the individual characteristics, we find that applicants with lower default risk entered the program as years have passed. This finding contrasts with the worries and expectation that provision of public and private credit recovery programs could incur moral hazard and produce numerous highly risky individuals. Of the differences in survival rates before and after the year 2006, 85.9 percent can be explained by the entrant year cohort effect, while the individual characteristics of entrants accounts for only 14.1 percent.

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