세수추계를 위한 국세통계 기초자료 유용성의 검토: 양도소득세를 중심으로 = A Review of the Usefulness of National Tax Statistics Micro Data for Tax Revenue Forecast: Focused on Capital Gains Tax

국문 초록 (Abstract)

최근에 나타나고 있는 세수추계 오차의 문제, 즉 국세수입 예측력 하락은 여러 이해관계자들이 우려하고 있는 문제이다. 현행 세수추계는 대체적으로 거시자료에 기반한 세수예측이어서 GDP 등 거시변수에 토대를 둔 모형이 활용되고 있는데, 납세자 수준에서 영향을 줄 수 있는 세제 변화(e.g. 공제 한도, 세율 변경 등)를 반영할 수 없는 측면이 있다.
이에 따라 미시자료에 의거한 세수추계의 필요성이 제기되고 왔고, 해외에서도 미시변수를 반영한 세수추계 모형을 구축하고 있으며 미시데이터의 공개도 이뤄지고 있다. 우리나라 국세청(국세통계센터)에서도 2018년부터 납세자 수준의 미시자료 형태인 기초자료를 제공하고 있는바, 본 연구는 국세통계 기초자료를 이용하여 양도소득세의 추정을 시도하였고, 세수추계 목적으로 해당 자료의 유용성을 평가하였다. 양도소득세는 법인세와 더불어 세수오차율이 높고, 변동성이 높은 세목으로 적정한 추계의 필요성이 갈수록 높아지는 세목이다.
국세통계 기초자료 상의 양도소득세 데이터 구조에 대한 검토 및 해외 사례와의 비교, 해당 자료를 실제 활용하여 양도소득세 세수 추계를 시도한 결과, 현재의 국세통계 기초자료 상태에서는 자료 제약 등의 문제로 양도소득세 추계의 유용성은 낮은 것으로 보이며, 실제 세수 차이에 대한 보정을 위해 높은 가중치를 적용해야 하는 것으로 나타났다.
현재의 국세통계 기초자료가 거시변수를 활용한 세수추계의 보완 목적으로 활용되기에 부족한 면은 분명 존재하며, 특히 국세통계센터 기초자료 공개 기준의 불분명성, 표본 추출 방법의 유용성 문제, 국세데이터 간의 연계성, 기초자료 제공범위 문제 등은 개선될 필요가 있다.
본 연구는 현재의 거시자료로 수행되는 세수추계 방법을 보완하기 위해 국세통계센터가 제공하는 기초자료를 이용하여 상대적으로 오차율이 크다고 평가되는 양도소득세의 추정을 시도하였고, 그 과정에서 세수추계 목적상 국세통계센터 기초자료의 문제점과 개선방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The recent issues with tax revenue estimation errors, in particular the declining predictive power of national tax revenue forecasts, give rise to various concerns for stakeholders. Currently, tax revenue estimates are predominantly based on macroeconomic data, implying that the models are grounded in macro variables like GDP. This approach often fails to account for tax policy changes at the taxpayer level (e.g., changes in deductions, tax rates) that can directly impact revenue figures.
The necessity for tax revenue estimates based on microdata has been increasingly recognized, and models incorporating micro variables are being developed with the publication of microdata in the developed countries. In South Korea, the National Tax Service (NTS Datalab) has been providing taxpayer－level microdata since 2018. This study utilizes these micro data to estimate capital gains tax, which has one of the highest rates of revenue estimation errors and volatility along with corporate tax, underscoring the need for precise estimates. However, the utility of current micro data for estimating capital gains tax appears is limited due to data constraints which results in the requirement of application of high weights for accurate revenue adjustment.
The current state of micro data from the NTS Datalab clearly lacks the depth required to supplement macro－variable－based revenue estimates. Issues such as unclear public standard for provision of micro data, the effectiveness of sampling method, linkage between tax types, scope of data provided, accessibility to the NTS Datalab, and legal challenges in accessing to micro data are required to be addressed.
This study underscores the importance of enhancing macro－data－based revenue estimation methods by utilizing micro data provided by the NTS Datalab, particularly aiming to refine the estimates of capital gains tax, known for its significant error rate. The research highlights the problems and suggests improvements for the micro data to be provided by the NTS Datalab for tax revenue forecast.