안녕하세요! Business Analyst 이민혜입니다 🙂
📍 지난 글
지난 글에서 마이데이터 기업 B사의 자산 샘플데이터를 활용해 투자자들을 투자성향별로 그룹화하고 주요 해외투자 ETF 상품을 분석했었는데요.
이번 글에서는 한국신용데이터의 소상공인 업장 데이터를 활용해
(1) 업종 · 업력별 수익구조를 분석하고
(2) 개인사업자 신용평가(CB) 고도화를 위한 인사이트를 도출해보겠습니다.
🏠 개인사업자 신용평가(CB)란?
📍 개인사업자 신용평가(CB)의 개념
본격적으로 분석에 들어가기 앞서, 개인사업자 신용평가(CB)에 대해 알아봅시다!
신용평점/등급체계는 (1) 개인; (2) 기업; (3) 개인사업자용으로 분류되는데요.
그 중, 개인사업자 신용평가는 ‘개인사업자(자영업자)’를 위한 신용평가로, 대출 승인/카드 발급/한도 및 금리 결정 등 개인사업자(자영업자)의 각종 금융거래에 활용됩니다.
📍 현 개인사업자 신용평가(CB)의 한계
현 개인사업자 신용등급체계가 가진 문제점으로 인해, 최근 모형 고도화의 필요성이 제기되고 있습니다.
기존 개인사업자 신용평가의 한계는 업장 실적이 아니라 ‘업주 개인의 신용정보’에 의존한다는 점인데요.
신용도와 대출 여부가 업장의 실적, 업주의 업장 운영 경력과 관계없이 이전 직장/소득 이력에 따라 결정되는 형태이므로 실제 상환능력과 신용평점 상의 괴리가 발생하는 문제가 생깁니다.
현 개인사업자 신용평가 요소에 사업장 부채수준과 업종/업력과 같은 사업장 특성도 포함되어 있지만, 비교적 단순한 형태로 반영되고 있습니다.
이로 인해, 업력이 짧은 자영업자들은 대출이 거절되거나 업력 7년 이상은 정부 지원대상에서 제외되는 등 업장의 신용도와 상환능력이 단순하게 평가되는 경우가 발생하고 있습니다.
이에 이번 글에서는 기존 신용등급체계 상 업력과 업종에 대한 일반적인 평가가 타당한지 데이터를 통해 검증하고 업력과 업종의 상호작용 효과(Interaction Effect) 존재 여부를 파악해 업종 별로 업력을 다르게 평가할 필요성이 있는지를 알아보겠습니다!
1️⃣ 소상공인 대출 시 ‘업력’은 유의미한 신용평가 요소일까
일반적으로 사업장 설립 후 사업을 영위한 기간을 의미하는 업력은 업장의 안정성을 판단하는 지표로 작용합니다. 따라서, 일정 기간 이상의 업력은 신용평점 우량요인입니다.
신용등급체계의 일반적인 평가가 데이터 상으로도 유효한지 검증해보겠습니다!
업장별 매출·매입·추정이익 데이터를 기반으로, 업력과 매출·매입·추정이익이 유의미한 양(+)의 상관관계를 갖는지 선형 회귀(Linear Regression)을 활용해 분석해 보았습니다.
(* 추정이익은 다음의 식을 통해 산출 : 추정이익 = 매출액- 매입액)
분석 결과 p-value ≤ 0.05 로, 신뢰도 99% 기준 업력과 매출·매입·추정이익 간 유의미한 양(+)의 관계가 존재하는 경향을 발견할 수 있었습니다.
(* 매입, 추정이익에 대해서도 동일 쿼리 수행해 유의성을 검증했습니다)
그래프를 통해 매출·매입·추정이익 각각에 대한 회귀식을 시각화 해보았는데요.
업력이 증가하면 매출, 매입 모두 유의미하게 증가하고, 매출·매입의 증가가 추정이익의 유의미한 증가로 이어지는 것을 보아, 업력이 증가할수록 수익구조가 안정화되는 경향이 존재함을 알 수 있습니다.
이로써, 일반적으로 업력이 업장의 안정성을 판단하는 유효한 기준임을 데이터를 통해 확인해 보았습니다.
2️⃣ ‘업종’은 유의미한 평가 요소일까 (외식업 VS 유통업)
업종의 경우, 일반적으로 업종에 따라 사업 리스크가 다르다고 판단하며, 안정적인 매출 확보가 지속가능한 우량 업종은 신용 평점에 긍정적으로 반영됩니다.
본 분석에서는 특성 차이가 분명한 외식업과 유통업의 수익구조를 중심으로 업종 분석을 진행했습니다.
업종에 따라 업장 안정성에 차이가 존재하는지 업종과 매출·매입·추정이익 간 One-way ANOVA를 통해 분석해보았습니다.
아래는 업종 대분류를 팩터 항목(Factor)으로 반응 변수(Dependent Variable)를 총 매출액으로 지정한 쿼리입니다.
ANOVA 결과, 마찬가지로 p-value ≤ 0.05 로 신뢰도 99% 기준 업종에 따라 평균 매출·매입·추정이익의 차이가 유의하게 존재하는 경향을 발견할 수 있었습니다.
(* 매입, 추정이익에 대해서도 동일 쿼리 수행해 유의성을 검증했습니다)
외식업과 유통업의 수익구조 차이는 상당히 명확한데요. 외식업이 매출·매입 대비 안정적인 추정이익을 남기는 반면, 유통업은 매출·매입 규모 대비 남기는 평균 추정이익이 적게 나타났습니다.
또, 외식업의 추정 이익 평균이 더 높음에도 유통업 추정 이익의 표준편차가 외식업보다 크게 나타난 것을 보아, 동일 유통업 내에서도 수익률 상위 업장과 하위 업장 간 수익의 편차가 상당히 존재할 것으로 예상할 수 있습니다.
분석 결과를 종합하면, 유통업에 비해 외식업이 상대적으로 안정적인 수익구조를 지니고 있고 사업 실패 리스크가 낮아 업종 안정성이 높다고 평가할 수 있습니다. 신용 평가체계 상, 어떤 업종이 우량하다고 평가되는지는 알 수 없지만, 업종 별로 수익 구조의 안정성의 차이가 있음은 확인할 수 있었습니다.
3️⃣ 업종 · 업력별 수익구조
앞선 분석을 통해, 개인사업자 신용평가에 반영되는 요소인 업력과 업종의 유효성을 실제 매출·매입·추정이익 데이터를 통해 검증해보았습니다.
다만, 업력과 업종 간 상호작용 효과(Interaction Effect)까지 고려하지는 않았는데요.
상호작용 효과(Interaction Effect)란 한 독립변인의 효과가 다른 독립변인의 각 수준에서 서로 다르게 나타나는 것을 뜻합니다. 즉, 업력이 수익구조에 미치는 영향이 업종에 따라 다르게 나타날 수 있다는 것입니다.
업력과 업종 간 상호작용 효과의 존재 여부를 파악하기 위해, Where절에서 분석 대상을 특정 업종으로 한정하는 쿼리를 작성해 선형 회귀분석을 진행해보겠습니다. 이를 통해, 업종에 따라 업력이 매출·매입·추정이익에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지 살펴봅시다.
아래 쿼리는 외식업 데이터에 한정하여 업력과 매출 간 선형회귀분석을 진행한 쿼리인데요. 동일한 쿼리로 외식업/유통업 각각에 대해 업력과 매출·매입·추정이익 간 회귀분석을 진행하고 그 결과를 종합하여 그래프로 시각화 했습니다.
분석 결과는?
회귀분석 결과를 함께 살펴보겠습니다!
📍외식업
외식업에서는 업력과 매출·매입·추정이익 간 양(+)의 관계가 모두 유의한 것으로 나타났습니다.
업력이 증가할수록 매출은 가파르게 상승하는 반면, 매입은 완만하게 상승하면서 추정이익(매출-매입)이 유의하게 증가하는 구조입니다.
업력이 증가하면 업장 안정성이 증가한다는 업력에 대한 일반적인 평가가 외식업에서는 유효한 것을 알 수 있습니다.
📍 유통업
반면, 유통업에서는 업력이 증가할수록 매입은 유의미하게 증가하지만, 매출·추정이익이 유의미하게 증가하는 것을 확인할 수 없었습니다. 오히려 업력별 평균 추정이익은 점차 감소하는 모양에 가깝습니다.
업력별 평균 매출은 장기적으로는 증가하는 것처럼 보일 수 있으나, 중간 하락폭이 심하고 변동성이 높아 유의미한 결과가 도출되지 않은 것으로 보입니다.
즉, 유통업에서는 업력이 업장의 안정성을 담보하지 않는 것입니다.
오히려 일부 창업 중-후기 업장의 무리한 매입 증가가 리스크 요인으로 작용하고 있다고 추정해볼 수 있습니다.
업력에 따른 유의미한 매입 증가를 통해, 업력이 증가할수록 마진을 높이기 위해 사업규모를 확장하려는 시도가 유의하게 존재함을 예측할 수 있는데요. 일부 무리한 사업 확장이 추정이익의 감소를 야기하면서 운영 리스크로 작용하고 있을 가능성이 있습니다.
📍 종합
이처럼, 외식업과 유통업에서 업력의 영향이 상이하게 나타나는 것으로 보아 업력과 업종 사이에는 상호작용 효과(Interaction Effect)가 존재한다고 볼 수 있습니다. 업종에 따라 업력에 대한 해석과 평가를 다르게 할 필요성이 존재하는 것입니다.
특히, 유통업에서 매출·추정이익에 대한 업력의 영향이 전체업종/외식업과 상당히 차이가 있었는데요.
유통업장은 업력이 높아도 수익구조가 불안정할 수 있다는 점을 고려할 때, 높은 업력 업장에 대해서도 기존 신용평점체계에 비해 신중한 대출 승인심사를 시행해야 할 필요가 있습니다.
따라서, 정확한 신용평가를 위해서는 유통업에 대해서는 별도의 신용평가모형을 적용할 필요가 있어 보입니다.
이처럼 전체 업종 대상 결과가 외식업의 결과와 유사하게 나온 이유는 한국신용데이터의 데이터에 외식업장이 유통업장에 비해 약 3배 많기 때문인데요. (외식업(48.4%) > 유통업(16.9%%))
실제 업종 분포 상, 유통업의 비율이 외식업보다 크다는 것(도소매업(25.7%) > 요식업(21.2%))을 고려한다면 유통업의 특성을 반영한 모형 고도화의 필요성은 더욱 커진다고 할 수 있을 것 같습니다.
이번 글에서는 한국신용데이터의 데이터를 활용해 업종· 업력이 업장의 수익구조에 미치는 주효과와 상호작용효과를 살펴보았는데요.
기존 신용평가체계가 업종과 업력에 대해 비교적 평면적으로 해석한 것과 달리, 업종· 업력 두 층위를 동시에 고려했을 때 업종 별로 업력과 업장 안정성 간 관계가 상이하게 나타난다는 것을 알 수 있었습니다.
특히, 업장 안정성이 높을 것으로 판단되는 창업 중-후기 유통업장도 무리한 매입으로 인한 리스크를 겪을 수 있으므로 신중한 대출 심사가 필요하다는 것을 파악했습니다.
다음 글에서는 일괄 대출 거절 문제를 겪는 창업 초기 업장에 집중해, 업력별 우량 업장 수를 비교하고 초기 업력 업장의 대출 심사 기준을 완화할 필요성에 대해 분석해보도록 하겠습니다 🙌
참고자료
- 손희연, “20년 삼성 다녔던 치킨집 사장님만 유리한 개인사업자 대출 개선”, ZDNET Korea, 2023.04.07, https://zdnet.co.kr/view/?no=20230406084153
- 이상헌, [창업 및 자영업 결산과 2022년 전망] 생계형 소자본 창업 성장, 일요서울, 2022.01.14, https://www.ilyoseoul.co.kr/news/articleView.html?idxno=460387
- NICE평가정보, 신용등급체계공시, https://www.niceinfo.co.kr/creditrating/cb_info_4_1.nice
