본 연구의 목적은 채무자의 재기 지원을 목표로 설립된 채권매입형 채무조정프로그램인 국민행복기금을 통해 채무를 완제한 채무자의 관련 정보를 활용하여 국민행복기금의 완제종결에 영향을 주는 요인들이 무엇인지를 규명하는 것이다. 연구 대상은 국민행복기금의 운영기관인 캠코가 보유한 2009년부터 2019년까지의 채무조정 데이터 중 완결성이 확보된 약 45.9만건의 약정·상환 정보이다. 연구모형은 통계적 유의성 및 실무의견에 따라 선별한 변수들의 완제가능성에 미치는 영향이 시간에 따라 달라지는지를 확인하기 위하여 제도적 변화를 중심으로 6개 기간으로 분류하였다. 2013년 5월 도입된 채무조정지수 및 구성 변수와 선별된 변수들의 완제가능성이 모형별로 차이가 있는지 확인하기 위해 통계적 유효성을 비교하였다. 연구방법은 총 166개의 변수 중 실무의견을 반영하여 22개의 독립변수를 선정하고 일반화선형모형(GLM)을 이용해 완제에 미치는 영향을 분석하고 오즈비와 한계효과로 시각화하여 설명하였다.

분석결과는 다음과 같다. 첫째, 채무조정지수인 종합채무조정지수, 상환능력지수, 연령지수, 연체기간지수와 지수를 구성하는 변수는 기간에 따라 완제에 미치는 영향이 달랐다. 종합채무조정지수는 2013년 5월부터 2018년 3월까지 완제에 부정적 영향을 미쳤으나, 2018년 4월 이후 완제에 긍정적인 영향을 미쳤으며 영향력도 두 배로 증가하였다. 반대로 상환능력지수, 연령지수, 연체기간지수의 회귀계수는 2018년 3월까지 긍정적인 영향을 주다가, 2018년 4월 이후에는 부정적인 영향을 미쳤으며 영향력은 5배 이상 증가하였다. Nagelkerke 결정계수를 기준으로 확인한 모형의 설명력은 대부분의 기간에서 1% 이하로 나타남으로써 채무조정지수가 완제에 미치는 영향은 작은 것으로 판단하였다. 채무조정지수를 구성하고 있는 변수와 별도 과정을 거쳐 선정한 독립변수들이 완제가능성에 미치는 영향력은 기간별로 분류하여 분석한 결과에서도 독립변수들의 통계적 일관성은 유지되지 않으며 제도적 변화의 취지와 완제가능성의 변화가 항상 일치하지는 않는다는 것을 밝혀내었다.
둘째, 지수 외 다른 변수들이 완제에 미치는 영향은 다음과 같다. 전체기간에서 긍정적인 영향을 주는 주요 요인은 조기상환감면율, 여성여부, 재산회수예상가 등이고, 부정적인 영향을 미친 주요 요인은 소득증빙여부, 은행수, 시효연장횟수의평균 등이었다. 총채무액이 완제에 미치는 영향은 2013년 5월부터 2016년 6월까지는 부정적이었으나 긍정적으로 변화하였다. 2009년 1월부터 2012년 3월까지 긍정적인 영향을 미친 주요 요인은 약정체결금액과 조기상환감면율이고, 부정적인 주요 요인은 1회차상환금액이다. 2012년 4월부터 2013년 4월까지 긍정적인 주요 요인은 인수채권금액의합계와 1회차상환계획금액이고, 부정적인 주요 요인은 약정체결금액과 1회차상환계획금액이다. 이중 1회차상환계획금액이 완제에 미치는 영향은 이전 기간에서의 분석결과와는 반대로 나타났다. 2013년 5월부터 2016년 6월까지 분석한 결과에서 긍정적인 영향을 미친 주요 요인은 재산회수예상가와 1회차상환계획금액이고, 부정적인 주요 요인은 소득증빙여부와 총채무액대비약정액비율로 나타났다. 이중 소득증빙여부의 영향은 채무조정지수가 새롭게 적용되면서 발생한 것으로 추정된 2016년 7월부터 2018년 3월까지 분석한 결과, 긍정적인 영향력을 미친 주요 요인은 총채무액대비약정액비율과 1회차상환계획금액이고 부정적인 주요 요인은 약정체결금액과 인수매입금액의합계로 나타났는데 총채무액대비약정액비율의 영향이 직전 기간과 반대로 나타난 것이 특징이다. 2018년 4월이후 분석에서의 긍정적 주요 요인은 총채무액대비약정액비율과 1회차상환계획금액이고, 부정적 주요 요인은 소득증빙여부와 약정체결금액이다. 선별한 독립변수의 완제가능성에 미친 영향력과 채무조정지수의 영향력을 비교하면 통계적인 적합도는 Nagelkerke 결정계수 기준으로 최소 약 60배 높고 산포도 기준으로도 2배에서 3배 높았다.

본 연구의 함의점과 정책적 시사점은 다음과 같다. 채무조정지수를 구성하는 연령, 연체개월, 월소득 변수보다 약정체결금액, 총채무액대비약정금액, 소득증빙여부 등 새로운 변수들이 오히려 완제가능성에 더 큰 영향을 주며, 완제에 영향을 주는 요인들은 채무감면 제도의 변화나 채무자 특성에 따라 영향력의 방향이나 크기가 시변하는 특성을 보인다는 것을 밝혔다. 이 연구의 정책적인 시사점은 첫째, 완제율에 영향을 미치는 요인을 반영하여 채무자의 실질적인 완제율이 높아질 수 있도록 채무조정체계의 전반적인 개편을 적극적으로 검토할 필요가 있다는 점이다. 둘째, 채무감면 체계는 지속적인 모니터링을 통해 주기적으로 개편하는 것이 완제가능성 제고를 통한 채무자의 재기지원이라는 정책목표 달성에 필요하다는 것을 실증분석을 통해 알 수 있었다.
본 연구는 국민행복기금 정보만을 대상으로 한 점에서 한계를 가지며, 향후 채권?채무자 특성별 맞춤형 재기지원을 위해 캠코 자체 채무조정 등 다른 매입형 프로그램에 대한 연구로 확대할 필요성이 있다. 채무자의 취업유무 등 질적 정보를 추가하거나, 상환 연체나 기한이익상실 등 실패 종결에 대한 연구는 후속연구를 통해 보완하고자 한다.

This dissertation aims to identify which factors affect the improvement of complete debt repayment of delinquent debtors by using information of those who have paid off their financial obligation completely with the support of the National Happiness Fund(NHF). The NHF, one of the most representative debt restructuring programs in Korea, was established with the purpose of recovering the credit status of delinquent debtors by purchasing private unsecured long-term debts and providing debt rescheduling services. For this purpose, only the ‘cleaned’ contract and repayment information of about 459,000 debts out of all the data from January 2009 to December 2019(i.e, the full period of the NHF) at KAMCO, a service provider of the NHF, will be used. ‘Cleaned’ data refers to information without outliers or missing values.
Six sub-models will be analyzed, by dividing the full period into 6 sub-periods according to the changes in the program policy, in order to explore whether the effect each variable has on the possibility of complete debt repayment changes over time; hereafter, ‘debt repayment’ means paying off an individual’s debt completely. Candidate variables(i.e, factors) that likely affect debt repayment have been selected according to statistical significance and opinions from the working-level. Statistical significance levels of the six sub-models were compared in order to examine whether the Debt Restructuring Index(DRI) introduced in May 2013 and a set of its constituent variables yield different results for complete debt repayment. If the DRI was designed well enough to reflect an individual capability of paying off their debt completely, one would expect that these two results estimated from the DRI and its constituents are almost analogous to each other. Specifically, 22 independent variables were selected among 166 variables in total and its effect on debt repayment was analyzed by the Generalized Linear Model(GLM). The results will be illustrated by odds ratio and marginal effect for better understanding.
The main results are as follows. First, the effects of the repayment ability index, age index, and overdue period index―the equally weighted average of which is the total DRI―on complete debt repayment change over different time periods. Specifically, the total DRI had a negative effect on complete debt repayment from May 2013 to March 2018, but turned positive since April 2018. Even the size of the positive effect was twice as large as the negative size in an absolute sense. The estimated coefficients of the three indices mentioned above were so positive as to increase the probability of complete debt repayment until March 2018. Since then, however, the coefficients become negative, and their sizes were over five times as large as when positive. The fact that the Nagelkerke R2 is below 1% also suggests that the DRI should have almost nothing to do with complete debt repayment. To compare the results estimated from the DRI indices themselves to those estimated from their constituent variables, similar procedures were repeated to result in an inconsistent tendency between the two research specifications. This finding implies that the policy changes in the debt restructuring programs do not always accord with changes in possibility of complete debt repayment.
Second, variables other than the indexes that influence complete debt repayment are as follows. During the full period, the positive factors that contribute to complete debt repayment primarily are early repayment reduction rates, gender and expected value of debtor’s property among others. In contrast, the negative factors are verification of income, the number of banks (i.e., creditors), and the average number of prescription extension, etc. In particular, the total amount of outstanding debt had a negative effect on complete debt repayment until June 2016 but afterwards turned positive. From January 2009 to March 2012, the contract amount of repayment and early repayment reduction rate had a positive effect on complete debt repayment, whereas the amount of first installment did oppositely. From April 2012 to April 2013, the positive factors were the total amount of underwriting receivables and the contract amount of first installment, whereas the negative factor was the contract amount of repayment. Notably, the effect of the contract amount of first installment was the opposite of previous periods. From May 2013 to June 2016, expected value of debtor’s property and the contract amount of first installment had a positive effect on complete debt repayment, whereas verification of income and the ratio of the contract amount of repayment to total outstanding debt were negative. The impact from verification of income occurred as the debt restructuring index was newly designed. The positive factors from July 2016 to March 2018 were ratio of the contract amount of repayment to total outstanding debt and the contract amount of first installment. In contrast, the negative factors were the contract amount of repayment and the total purchase amount of debts. It is worth mentioning that the impact from the ratio of the contract amount of repayment to total outstanding debt was the opposite of the previous period. After April 2018, the positive factors were the ratio of the contract amount of repayment to total outstanding debt and the contract amount of first installment, whereas the negative factors were verification of income and the contract amount of repayment. When comparing the results of using the DRI indices to those of using other independent variables, the Nagelkerke R2 estimated from the independent variables is at least sixty-times as large as that from the DRI indices, and the measure of dispersion is two to three times as large as that estimated from the DRI indices.
Key implications inferred from the empirical results are as follows. Importantly, new factors, such as the contract amount of repayment, the ratio of the contract amount of repayment to total outstanding debt, and verification of income, have a more significant effect on complete debt repayment than do the factors, such as age, delinquency period, and monthly income that are used to construct the DRI. This finding indicates that the effect of each factor on complete debt repayment varies over time. The rationale behind this is that these time-varying effects are reflective of policy changes in debt restructuring programs and the capacity of debt repayment for delinquent debtors at a specific point of time. The first policy implication is that establishing a new debt restructuring system should be proactively considered to raise the cases of complete debt repayment by reflecting new important factors discussed above. Second, the new debt restructuring system needs to be monitored and revised on a regular basis to fulfill the policy purpose of recovering credit status for delinquent debtors and increasing the possibility of paying off debt completely.
One limitation of this study is that debt restructuring information is limited to the data from the NHF. To render ‘customized’ service to a variety of individual debtors and loans, it is important to scrutinize other restructuring programs that purchase private unsecured long-term debts such as KAMCO’s own debt adjustment programs. Another idea of enhancing deep understanding of debt repayment for future work is to accommodate qualitative information (e.g, employment status of debtors) or to conduct further research on repayment overdue or events of default compared to “events of success” (i.e, complete debt repayment).