본고에서는 신용카드에 기반한 사업체 매출 패널정보를 구축하여 코로나19의 경제적 영향을 확인하는 분석의 예를 제시하고 이를 기반으로 향후 긴급재난지원을 위한 재정정책의 설계에 참고가 될 사항들을 제시하고자 한다.

본고에서 사용한 신용카드 자료는 사업체 기반으로 구축한 자료로서, 코리아크레딧 뷰로(KCB)의 사업체 정보를 기반으로 BC카드와 하나카드의 가맹점 및 사용 정보를 가공한 자료를 병합하였다. 사업체의 규모는 자영업자, 대기업/중견기업, 그 외의 중간규모 기업 사업체로 분류하였고 업종은 기본적으로 10차 표준산업분류 세분류로 분류하였으며, 지역은 전국 시·군·구 기준으로 집계하여 정리하였고, 시점은 2017~ 2020년 월별 기준으로 집계하여 구축하였다.

자료 분석 결과, 코로나19는 시점, 규모별, 지역별, 업종별로 크게 이질적인 영향을 미쳤음을 확인할 수 있었다. 또한 고정효과 패널이중차분법 분석 결과 전국민 재난지원금은 코로나19로 수혜를 얻은 업종에 대해서는 추가적인 유의한 지원 효과가 확인되었지만 주된 정책 대상인 코로나19 피해 업종에서는 충분한 지원 효과를 확인할 수 없었다.

향후 긴급위기 발생 시에는 피해의 이질성을 신용카드 정보를 포함한 실시간 정보에 기반하여 신속히 파악하는 한편 정책대상에게 충분한 지원을 효과적으로 지원할 수 있도록 재난지원 설계를 개선할 필요가 있다. 또한, 개별 사업체의 영업지표 감소는 시장 공통 피해인 코로나19의 피해와 직접 연결될 수 없다는 측면을 감안하여 향후에는 정책적 메시지를 담아 지역-업종-규모별 등급별 피해지원 방식을 고려할 필요가 있을 것이다.

This study presents an example of an analysis using credit card-based sales panel data to assess the economic impacts of COVID-19. Based on this analysis, we aim to identify considerations for designing future financial policies for emergency disaster relief. The credit card data used in this study is constructed from business-based information, merging merchant and usage data from BC Card and Hana Card with business information provided by Korea Credit Bureau (KCB). Businesses are classified by size into categories of small businesses, large/midsize companies, and other medium-sized businesses. Industries are primarily categorized using the 10th standard classification of industries, and geographical regions are aggregated based on national cities, counties, and districts. The time frame for the data collection spans from 2017 to 2020 on a monthly basis.

The analysis revealed that COVID-19 had significantly heterogeneous impacts across different time points, sizes of businesses, regions, and industries. The fixed-effects panel difference-in-differences analysis indicated that while nationwide disaster relief funds had a significant supportive effect in industries that benefited from COVID-19, sufficient support effects were not observed in the primary target industries negatively affected by the pandemic.

In the event of future emergencies, it is essential to rapidly assess the heterogeneity of damages based on real-time information that includes credit card data and to improve disaster relief designs to ensure effective support for policy targets. Furthermore, considering that the individual business performance may not be directly linked to the market-wide impacts of COVID-19, future policies should incorporate strategic messaging and consider a tiered support mechanism for damages based on region, industry, and size.