코로나19가 은행의 대손회계처리에 미치는 영향

Abstract

본 연구는 2020년에 대대적으로 창궐한 코로나바이러스 감염증(이하, COVID19 또는 코로나19) 사태에 즈음하여, 국내은행이 대손충당금과 대손상각비를 다른 연도에 비하여 더 많이 설정하는지를 분석하여 이익관리 방안을 모색하고자 한다. 코로나19가 발발하면서 전세계적으로 질병에 대한 팬데믹 공포는 말할 것도 없고 이와 더불어 경제적 불황의 여파가 쉽사리 진정될 기미가 보이지 않고 있다. 제조기업 대부분은 원자재 공급이 원활하지 못하거나 중단되는 사태에 봉착하고 있으며, 수요측면에서도 소비위축 및 고객의 주문취소 등이 연쇄적으로 파급되어 매출감소, 성장성 둔화, 유동성 악화, 시장퇴출, 고용불안정 등 대대적인 경제불황의 여파가 지속되고 있는 상황이다. 2020년 3월 OECD가 발표한 경제전망 보고서에 의하면 코로나19로 인해 2020년 경제성장률이 0.5% 하락해 2.4% 하락할 것으로 예상하고 있다(신경희 2020). 이러한 상황은 자금사정이나 원자재 및 재고물량 비축에 여유가 있는 대기업보다는 중소기업에서 보다 더 심각한 위기로 치닫고 있는바, 중소기업에서의 경영기반이 흔들리게 되면 임금체불, 신규취업 및 고용유지의 불안정을 연쇄적으로 파급시킴으로 써 결국 소비위축, 불황의 장기화 등 국가경제 대란으로 이어질 위험이 커지게 된다. 이에 주요 선진국을 위시한 각국의 정부는 코로나 팬데믹으로 인한 피해를 최소화하고 복합적 위기를 극복하기 위하여, 코로나19로 피해를 입은 기업을 구제하기 위한 소비촉진 지원, 근로자 지원, 대출지원, 세금혜택 등 다양한 지원정책을 실시 하고 있다. 코로나19 구제 및 지원에 대한 정부의 시책은 거시적이고 포괄적으로 국민에게 공표되는데, 그 구체적인 실행이 금전적 지원인 경우에는 금융기관 특히 제1금융권인 은행의 업무와 불가분의 업무관련성을 가지게 된다. 정부에서 지원하는 기업과 서민지원을 위한 자금은 거의 대부분 은행창구를 통하여 이루어진다고 볼 수 있기 때문이다.|This study examined whether the loan loss provision(LLP) and loan loss allowance(LLA) were set relatively more than other years in the year of the outbreak of coronavirus infection (Corona 19, COVID), which was extensively launched in 2020, targeting domestic banks. This study was conducted from 2011 to 2020 with the big five commercial banks including KB Kookmin, Shinhan, Hana (KEB), Woori, and NH Nonghyup, Industrial Bank of Korea, Standard Chartered (SC First Bank), Korea City Bank (CITY), and six local banks. The datas was obtained through FnGuide database. This study analyzed whether the loan loss provision and the loan loss allowance were set more than other years of the study period, 2011～2020, in the bank in 2020 when government funding was released in large quantities due to the outbreak of Corona 19. This study took dummy variables in 2020 and analyzed them by causal explanatory relationship in response to the loan loss provision and the loan loss allowance. The results of the empirical analysis were presented as descriptive statistics, correlation analysis, mean difference analysis, and multiple regression analysis (linear regression analysis). The results of the empirical analysis are as follows. First, the correlation coefficient between Corona 19 outbreak year variable (COVID) and LLP, LLA showed statistically significant positive (+) correlation at 1% level, which can be interpreted as more accounting for bad debt and bad debt provisions in the 2020 year when Corona broke out in the bank. Secondly, as the result of mean difference analysis, the average of the LLP and the LLA was higher in the Corona 19 outbreak year variable (COVID) group and statistically showed a significant mean difference at 1% level. Thirdly, as the result of multiple regression analysis including control variables, LLP and LLA in the year 2020 when Corona 19 broke out was more than other years, and it showed at a statistically significant level. The fact that banks could generate operating profits without active efforts at the time of Corona 19 is an unusual phenomenon stemming from the benefits of financial loans of corporations and households of the government, and banks can have incentives for earnings management to avoid the burdens of political costs that can be raised in terms of the social pain sharing. The representative method of earnings management is to utilize the discretionary loan loss setting in the banks, and this study will contribute to the fact that bank make use of increasing the loan loss provision and loan loss allowance to reduce reporting earnings in the year of Corona's outbreak.