5명 중 1명은 못 갚는다... 통계 작성 이래 ‘역대 최고’ 기록했다는 이 수치

2026-04-13 17:41

지난해 20% 육박하면서 역대 최고치 기록

대학을 졸업하고 학자금 대출을 갚지 못한 비율이 지난해 20%에 육박해 역대 최고에 달한 것으로 집계됐다. 일자리에서 밀려나 상환을 유예한 청년들도 계속 늘어나고 있다.

서울 마포구 서울서부고용복지플러스센터에서 구직자들이 구직 상담을 위해 대기하고 있다.  / 뉴스1
서울 마포구 서울서부고용복지플러스센터에서 구직자들이 구직 상담을 위해 대기하고 있다. / 뉴스1

13일 국세청 국세통계포털에 따르면 지난해 귀속 '취업 후 상환 학자금대출'(ICL)의 미상환비율(이하 누적 기준)은 금액 기준 19.4%, 인원 기준 18.0%로 각각 분석됐다. 이는 2012년 통계 작성 이래 가장 높은 수준으로, 갚아야 할 청년 5명 중 1명꼴로 상환을 제대로 못 하고 있는 셈이다.

ICL 상환 대상자는 연간 소득금액이 기준소득(2024년 귀속 기준은 1752만 원)을 넘는 경우다. 기준소득 초과분의 20∼25%를 갚아야 한다. 지난해에는 31만9648명이 상환 대상이었는데, 26만2068명만 상환하고 5만7580명은 체납했다.

금액 기준으로는 4198억 원이 의무 상환 대상이었는데, 3385억 원만 상환됐고 813억 원은 미상환 상태다. 체납액이 800억 원을 넘긴 것은 통계 작성 이래 처음이다. 인원 기준 미상환 비율은 2016년 7.4%에서 계속해서 늘어 2019년(12.1%) 10%대를 돌파했고, 지난해 18.0%를 나타냈다. 금액 기준도 2016년 7.3%에서 한 차례도 줄지 않은 채 지난해 19.4%를 기록했다.

지난해 1인당 평균 체납액 또한 141만 원으로 역대 최대치를 기록했다. 빚을 내 대학을 졸업한 뒤 취업을 해 수입을 올렸더라도, 빚을 제대로 갚지 못하는 청년 비율이 계속 늘어난다는 뜻이다.

아울러 취업하지 못하거나 일자리에서 밀려 상환 자체를 유예하는 청년들도 빠르게 늘고 있다.

더불어민주당 정일영 의원실이 국세청으로부터 받은 자료에 따르면 2024년 기준 상환유예 금액은 242억 원으로 2020년(110억 원) 대비 약 2.2배로 늘어난 수준이었다. 인원 기준으로는 7962명에서 1만4527명으로 역시 크게 늘었다.

이 중에서도 '실업·폐업·육아휴직 등의 사유로 상환을 유예한 경우가 급증했다. 2020년 6871명이던 관련 유예자는 2024년 1만2158명으로 늘었다. 유예 금액도 97억 원에서 200억 원으로 103억 원 증가했다. 2024년 기준으로 체납과 상환 유예를 합하면 6만8768명, 약 982억 원에 이른다.

이에 국세청은 유예 대상자인지 모르고 연체 가산금을 무는 사례를 막고자 상환 유예 신청을 적극 독려하고 있다.

서울센터에서 직원들이 대출 안내문을 붙이고 있다. / 뉴스1
서울센터에서 직원들이 대출 안내문을 붙이고 있다. / 뉴스1

이러한 가운데, 청년층 실업률은 점차 악화하는 실정이다. 국가데이터처의 지난 2월 고용동향을 보면 청년층(15∼29세) 취업자는 1년 전보다 14만6000명 감소했다. 청년층 실업률은 7.7%로 2021년 2월의 10.1% 이후 가장 높다.

국회예산정책처는 지난해 “청년층의 고용 불안, 생활비 지출 상승 등 상환 여건이 악화하면서 의무상환대상자의 미상환비율이 지속적인 증가세를 보이고 있다”고 분석했다.

그러면서 “상환 유예자까지 증가하는 것은 청년층의 상환 여력이 악화됐을 가능성을 시사한다”며 “정부는 상환기준소득 상향, 상환율 인하 등 저소득 청년층의 상환 부담을 완화할 수 있는 방안을 검토할 필요가 있다”고 했다.

한편 AI 노출도가 높은 직종을 중심으로 청년 고용에는 부정적 영향이 나타나고 있다는 분석이 나왔다.

노세리 한국노동연구원 박사는 지난 6일 고용노동부가 서울 영등포구 콘래드 호텔에서 개최한 ‘APEC 미래 일자리 포럼’에서 “한국 기업의 대다수는 AI가 업무의 최대 10%만 대체하고 있다고 응답했다”며 “경제협력개발기구(OECD) 기준으로 봤을 때 고용에 미치는 부정적 영향은 아직 뚜렷하지 않다”고 밝혔다.

다만 그는 “생성형 AI 도입이 본격화된 2023년 이후 AI 노출 위험이 높은 직종을 중심으로 청년 고용 증가세가 둔화되는 흐름이 관찰된다”며 “기술 격차에 따른 고용 불평등이 우려된다”고 지적했다.

노 박사는 정책 대응 방향으로 근로자의 AI 역량을 높이기 위한 △평생 학습 체계 구축 △기술 도입 과정에서의 사회적 대화 강화 △책임 있는 AI 거버넌스 확립 등을 제시했다.

home 이서희 기자 sh0302@wikitree.co.kr