한국금융연구원 「부실징후 기업의 재무적 특징 및 시사점」 보고서 핵심 정리

최근 몇 년간 국내 기업들의 재무 건전성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 특히 2022년부터 부실징후 기업이 증가세를 보이면서, 채권은행들의 여신 관리 부담이 가중되고 있는 상황입니다. 한국금융연구원이 발표한 「부실징후 기업의 재무적 특징 및 시사점」 보고서는 이러한 현상을 체계적으로 분석하여 중요한 시사점을 제시하고 있습니다. 이 보고서는 단순히 현재의 부실징후 기업 현황을 소개하는 데 그치지 않고, 기업의 부실화 과정이 어떻게 장기간에 걸쳐 진행되는지를 시계열 분석을 통해 밝혀냈습니다. 더 나아가 현행 신용위험평가 시스템의 한계를 지적하고, 보다 선제적인 부실기업 식별 방안의 필요성을 강조하고 있습니다. 석유화학을 비롯한 여러 산업에서 구조조정 압력이 높아지고 있는 현 시점에서, 이 연구는 우리 경제의 효율적 자원 배분과 산업 경쟁력 강화를 위한 정책적 방향을 제시하고 있어 그 의미가 더욱 큽니다.

1. 채권은행의 신용위험평가 시스템과 부실징후 기업의 정의

채권은행들이 운영하는 신용위험평가 시스템은 국내 기업 금융의 건전성을 유지하는 핵심 장치입니다. 「채권은행의 기업신용위험 상시평가 운영협약」에 따르면, 채권은행들은 여신을 제공한 기업들에 대해 매년 정기적으로 신용위험평가를 실시하고 있습니다. 이 평가 시스템의 가장 큰 특징은 신용공여액 500억원을 기준으로 대기업과 중소기업을 구분하여 평가한다는 점입니다. 평가 항목은 산업위험, 영업위험, 경영위험, 재무위험, 현금흐름 등 5개 영역을 종합적으로 고려하며, 그 결과에 따라 기업들을 A, B, C, D의 4개 등급으로 분류합니다. 여기서 C등급과 D등급에 해당하는 기업들이 바로 '부실징후 기업'으로 분류됩니다. 이들 기업은 「기업구조조정촉진법」에 따른 워크아웃이나 자율협약을 통한 경영정상화 프로그램에 참여하거나, 「채무자회생법」에 따른 회생절차를 진행하게 됩니다. B등급 기업들은 부실징후 가능성이 있는 기업으로 분류되어 신속금융지원, 프리워크아웃, 여신거래 특별약정 등의 예방적 경영개선 프로그램을 통해 관리받습니다. 이러한 체계적인 분류 시스템은 기업의 신용위험을 단계적으로 관리하여 금융시스템의 안정성을 확보하는 동시에, 회생 가능한 기업들에게는 적절한 지원을 제공하는 역할을 수행하고 있습니다.

2. 2024년 부실징후 기업 현황 및 최근 추이 분석

2024년 정기 신용위험평가 결과에 따르면, 총 230개사가 부실징후 기업으로 선정되었습니다. 이는 전년도 231개 사와 비슷한 수준이지만, 내부 구성에서는 주목할 만한 변화가 관찰됩니다. 가장 심각한 등급인 D등급 기업이 113개사에서 130개사로 17개사 증가한 반면, C등급 기업은 118개사에서 100개사로 18개사 감소했습니다. 이러한 변화는 경기회복 지연에 따른 기업들의 경영 상황 악화가 심화되고 있음을 시사합니다. 특히 D등급 기업의 증가는 단순히 부실징후가 있는 수준을 넘어서 더욱 심각한 재무적 곤경에 처한 기업들이 늘어나고 있음을 의미합니다.
최근 5년간의 추이를 살펴보면, 부실징후 기업 수는 2020년 157개사에서 시작하여 2021년 160개사로 소폭 증가한 후, 2022년 185개사로 크게 늘어났습니다. 2023년에는 231개사로 정점을 기록했으며, 2024년에는 230개사로 거의 비슷한 수준을 유지했습니다. 이는 2022년을 기점으로 부실징후 기업이 지속적으로 높은 수준을 유지하고 있음을 보여줍니다.
기업 규모별로 분석해보면, 2024년 기준 대기업 11개사, 중소기업 219개 사가 부실징후 기업으로 분류되었습니다. 특히 중소기업의 경우 전체 부실징후 기업의 95% 이상을 차지하고 있어, 중소기업의 경영 애로가 더욱 심각한 상황임을 알 수 있습니다. 다행히 부실징후 기업에 대한 은행권 신용공여 규모는 1.9조원으로 전체 은행권 신용공여의 0.07% 수준에 불과해, 국내 은행들의 건전성에 미치는 직접적인 영향은 제한적일 것으로 평가됩니다.

3. 업종별 부실징후 기업 분포와 산업별 특성

2024년 부실징후 기업을 업종별로 분석한 결과, 부동산업이 30개사로 가장 많은 비중을 차지했습니다. 이는 최근 몇 년간 지속된 부동산 시장의 침체와 금리 상승이 부동산 관련 기업들의 경영에 큰 타격을 주었음을 반영합니다. 제조업 분야에서는 자동차업이 21개사로 두 번째로 많았으며, 고무·플라스틱업과 기계·장비업이 각각 18 개사씩 부실징후 기업에 포함되었습니다. 이러한 분포는 국내 제조업이 직면한 구조적 어려움을 보여주는 지표로 해석될 수 있습니다. 특히 자동차업의 경우, 전기차로의 패러다임 전환, 반도체 수급 불안정, 중국 시장에서의 경쟁 심화 등 다양한 대내외적 요인들이 복합적으로 작용한 결과로 분석됩니다. 고무·플라스틱업과 기계·장비업 역시 원자재 가격 상승, 글로벌 공급망 불안정, 중국의 제조업 경쟁력 강화 등의 영향을 받은 것으로 보입니다.
보고서에서 특별히 언급하고 있는 석유화학 산업의 경우, 중국의 대규모 설비 증설로 인한 공급 과잉과 수요 둔화가 국내 기업들의 수익성을 크게 압박하고 있습니다. 이는 단순한 경기 순환적 요인을 넘어서 구조적인 산업 재편의 필요성을 시사하고 있어, 향후 더욱 주의 깊은 모니터링이 필요한 상황입니다. 이러한 업종별 분포는 국내 경제가 직면한 다층적 도전을 보여줍니다. 부동산업의 조정, 제조업의 구조 전환, 신산업으로의 이행 등 각 산업별로 차별화된 정책적 접근이 필요함을 시사합니다.

4. 부실화 과정의 시계열 분석: 장기간에 걸친 점진적 악화

이번 연구의 가장 중요한 발견 중 하나는 기업의 부실화가 부실징후 판정 이전부터 상당히 오랜 기간에 걸쳐 점진적으로 진행된다는 점입니다. 2009년부터 2023년까지 C등급을 받은 기업들의 재무변수를 시계열적으로 분석한 결과는 매우 흥미로운 패턴을 보여줍니다. 대기업의 경우 C등급 판정을 받기 최소 10년 전부터 음(-)의 영업이익증가율을 기록하기 시작했으며, 중소기업도 최소 6년 전부터 동일한 현상이 나타났습니다. 이는 기업의 부실화가 갑작스럽게 발생하는 것이 아니라, 장기간에 걸쳐 서서히 진행되는 과정임을 명확히 보여줍니다.
특히 주목할 만한 것은 차입금의존도의 변화 패턴입니다. 자산 대비 차입금 비율을 의미하는 차입금의존도가 대기업과 중소기업 모두에서 C등급 판정 4년 전부터 급격히 증가하는 모습을 보였습니다. 이는 기업들이 영업실적 악화를 외부 차입으로 보완하려다가 결국 더 큰 재무적 부담을 떠안게 되는 악순환 구조를 보여줍니다. 높아진 차입금의존도는 필연적으로 금융비용의 증가로 이어지며, 이는 다시 기업의 수익성에 부정적인 영향을 미치는 구조적 문제를 야기합니다. 특히 금리가 상승하는 국면에서는 이러한 부담이 더욱 가중되어 기업의 회생 가능성을 더욱 어렵게 만듭니다.
이러한 분석 결과는 현재의 신용위험평가 시스템이 가진 한계를 명확히 드러냅니다. 연간 재무성과에 기초한 정태적 평가로는 이미 오랜 기간 진행되어 온 부실화 과정을 적절히 포착하기 어렵다는 것입니다.

5. 현행 신용위험평가 시스템의 한계와 문제점

현재 채권은행들이 실시하고 있는 기업 신용위험평가는 주로 해당 연도의 재무성과를 기준으로 한 정태적(static) 평가 방식을 채택하고 있습니다. 이 시스템은 수익성, 채무상환능력, 재무안정성, 현금흐름 등의 지표를 종합하여 기업의 신용도를 평가하지만, 시간의 흐름에 따른 재무지표의 동태적 변화를 충분히 반영하지 못하는 구조적 한계를 가지고 있습니다.
앞서 분석에서 확인했듯이, 기업의 부실화는 대기업의 경우 최소 10년, 중소기업의 경우 최소 6년에 걸쳐 점진적으로 진행됩니다. 그러나 현행 평가 시스템은 이러한 장기적 추세를 간과하고 단년도 성과에만 집중함으로써, 이미 상당히 진행된 부실화 과정을 뒤늦게 포착하는 문제를 보이고 있습니다.
이러한 평가 방식의 한계는 여러 가지 부작용을 낳습니다. 첫째, 부실징후 기업의 선제적 식별이 어려워 적절한 시점에 경영정상화 조치를 취하기 힘듭니다. 둘째, 이미 회생 가능성이 낮아진 상태에서 뒤늦게 구조조정에 들어가게 되어 비용과 시간이 과도하게 소요됩니다. 셋째, 한계기업들이 시장에서 적절히 퇴출되지 못하고 좀비기업화되어 경제 전체의 효율성을 저하시킵니다. 특히 현재와 같이 경제 환경이 급변하고 산업 구조조정 압력이 높아지는 상황에서는 이러한 한계가 더욱 부각됩니다. 전통적인 제조업의 경쟁력 약화, 디지털 전환의 가속화, 탄소중립 정책의 확산 등 구조적 변화에 적응하지 못하는 기업들을 조기에 식별하여 적절한 조치를 취하는 것이 무엇보다 중요한 시점입니다.

6. 동태적 재무분석의 필요성과 선제적 식별 방안

연구 결과가 시사하는 가장 중요한 정책적 함의는 기업 재무변수의 동태적(dynamic) 변화를 반영한 새로운 평가 시스템의 필요성입니다. 현행 시스템의 정태적 한계를 극복하기 위해서는 일정 기간에 걸친 재무지표의 변동 추이를 종합적으로 분석하는 접근법이 도입되어야 합니다. 구체적으로는 영업이익증가율, 차입금의존도, 현금흐름, 매출액증가율 등 핵심 재무지표들의 3-5년간 추세를 분석하여 부실화 조짐을 조기에 포착하는 시스템을 구축할 필요가 있습니다. 특히 영업이익증가율이 지속적으로 음(-)을 기록하거나, 차입금의존도가 급격히 증가하는 패턴을 보이는 기업들에 대해서는 보다 면밀한 모니터링과 예방적 조치가 필요합니다.
이러한 동태적 분석을 위해서는 빅데이터와 인공지능 기술의 활용도 고려해볼 수 있습니다. 기업의 재무데이터뿐만 아니라 산업 트렌드, 시장 환경, 규제 변화 등 다양한 외부 요인들을 종합적으로 분석하여 부실 위험을 예측하는 모델을 개발한다면, 더욱 정확하고 신속한 위험 식별이 가능할 것입니다.
또한 업종별, 기업 규모별 특성을 반영한 차별화된 평가 기준의 도입도 필요합니다. 부동산업, 제조업, 서비스업 등 각 업종이 직면한 고유한 리스크 요인들을 감안하여 맞춤형 조기 경보 시스템을 구축하는 것이 바람직합니다.
선제적 식별 시스템이 구축되면, 경영정상화 가능성이 있는 기업들에게는 보다 체계적이고 효과적인 지원을 제공할 수 있을 것입니다. 반대로 회생 가능성이 낮은 한계기업들에 대해서는 신속한 구조조정이나 퇴출을 통해 경제 전체의 자원 배분 효율성을 높일 수 있을 것입니다.

7. 경제 효율성 제고를 위한 정책적 시사점과 향후 과제

이번 연구가 제시하는 정책적 시사점은 단순히 금융 분야에 국한되지 않고, 국가 경제 전반의 효율성 제고라는 거시적 관점에서 해석되어야 합니다. 특히 최근 석유화학, 조선, 철강 등 주력 산업에서 구조조정과 산업 재편 압력이 높아지고 있는 상황에서, 효율적인 자원 배분을 통한 경제 체질 개선이 무엇보다 중요한 과제로 대두되고 있습니다.
선제적 부실기업 식별 시스템의 구축은 이러한 구조조정 과정을 보다 체계적이고 효율적으로 진행할 수 있는 기반을 제공할 것입니다. 회생 가능성이 있는 기업들에게는 적시에 필요한 지원을 제공하여 경영정상화를 유도하고, 한계기업들에 대해서는 신속한 퇴출을 통해 건전한 시장 생태계를 조성하는 것이 핵심입니다.
이를 위해서는 몇 가지 정책적 과제가 동반되어야 합니다.

첫째, 금융당국과 산업당국 간의 긴밀한 협력 체계 구축이 필요합니다. 기업의 부실징후를 조기에 포착하는 것만으로는 충분하지 않으며, 이를 바탕으로 한 종합적인 대응 전략이 수립되어야 합니다.
둘째, 구조조정 과정에서 발생할 수 있는 고용 충격을 완화하기 위한 사회적 안전망의 강화가 병행되어야 합니다. 산업 전환 과정에서 불가피하게 발생하는 일자리 변화에 대비하여 재교육, 전직 지원 등의 프로그램을 확충해야 합니다.
셋째, 새로운 성장 동력 발굴과 육성을 위한 정책적 지원이 필요합니다. 기존 산업의 구조조정과 동시에 디지털, 그린, 바이오 등 신산업 분야의 기업들이 성장할 수 있는 환경을 조성하여 경제의 지속가능한 발전 기반을 마련해야 합니다.
마지막으로, 이러한 모든 정책적 노력이 효과를 거두기 위해서는 지속적인 모니터링과 평가 체계의 구축이 필수적입니다. 동태적 재무분석 시스템의 도입 효과를 정기적으로 점검하고, 필요에 따라 개선방안을 마련하는 환류 체계를 구축하여 정책의 실효성을 지속적으로 제고해 나가야 할 것입니다.