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보도자료

[보도자료] 『조세재정브리프』통권 109호 발간

작성자성과확산팀  조회수1,963 등록일2021-06-17

□ 한국조세재정연구원(원장 김재진)은 2021년 6월 17일『조세재정브리프』통권 109호를 발간하였음.


 ㅇ 조세재정브리프는 정책과제로 수행된 연구결과를 구체적 정책제안을 중심으로 작성한 한국조세재정연구원의 정책제안 보고서임.


□ 정재현 한국조세재정연구원 부연구위원은 본고에서 현재 시행 중인 조세특례제도의 효과에 대한 머신러닝 분석을 예로 들어, 정책의 효과성 평가에 머신러닝이 활용될 수 있는 사례를 제시함.


 ㅇ 빅데이터와 컴퓨팅 성능의 발달로 정책의 효과성 평가에도 머신러닝을 활용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 머신러닝은 특히 정책 시행에 따른 효과를 예측하고 누가 가장 적절한 정책 대상자인지를 다루는 ‘정책 예측의 문제’ 해결에 탁월함.


   - 정책의 인과적 효과는 일반적으로 대상자 전체의 효과를 살피는 ‘평균처치효과’로 제시되는데, 정책 대상 하위집단별로 개별 처치효과의 편차가 큰 경우에는 평균효과가 주는 정보가 제한적일 수 있어 정책의 이질적 처치효과를 분석하는 것이 매우 중요함.


□ 2019년 수행한 조세특례평가 중 비과세종합저축*에 대한 과세특례를 선정, 머신러닝을 활용한 정책효과 분석이 기존 선형회귀를 활용한 분석과 비교해 어떻게 정책 개선방안을 제시하는데 도움을 줄 수 있는지 살펴봄.


     * 비과세종합저축에 대한 과세특례는 노인·장애인·생활보호대상자 등 취약계층의 재산형성을 지원하기 위하여 도입된 제도로, 생계형 저축에 대하여 비과세하는 조세특례 제도임.


 ㅇ 비과세종합저축은 해당 금융상품의 가입을 결정하는 데 대상자별 특성이 가장 큰 영향을 끼치며, 또 어떤 특성을 공유하고 있는 집단이 가장 높은 가입률을 기록하고 가장 높은 저축효과 또는 자산형성 효과를 기록하는지를 파악하는 것이 중요함.


 ㅇ 특히 기존 보고서에서 ‘만 65세 이상 대상자 중 일부 고소득층 및 고액자산가에 비과세 혜택이 집중돼 수직적 형평성*을 저해할 가능성이 있어 보완책 마련이 필요하다’는 지적이 제기된 바, 머신러닝 방법론으로 어떤 특성을 공유하는 집단이 가장 높은 저축효과를 보이는지 면밀히 파악하면 개선방안 도출이 가능할 것임.


     * 조세의 형평성을 실현하기 위하여 수입이 더 많은 사람에게 더 높은 세금을 부과하는 일.


 ㅇ 분석 결과 고소득·고자산가 등 은퇴 후 여유자금이 있는 경우에 한해 비과세종합저축의 가입자격이 적립식 저축금액에 영향을 끼칠 수 있음이 드러났는데, 이는 취약계층의 재산형성을 위해 설계된 제도의 효과가 높은 소득·자산을 가지고 있거나 그럴 것으로 유추할 수 있는 집단(대졸 이상, 사무직 등)에서 나타날 수 있음을 암시함.


□ 새로운 조세·재정정책이 충분한 사전점검 없이 시행되면 시행착오로 인한 사회적 비용이 증가할 수 있으며, 정책 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 정책수혜자 선정이 무엇보다 중요한 바, 머신러닝 방법론은 이런 점에서 기존 분석보다 진일보한 결과를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대함.


 ㅇ 머신러닝은 이전의 선형회귀 분석으로는 파악하기 쉽지 않았던 개별 집단의 효과나 행태변화의 분석을 가능하게 해 정책입안자가 보다 통찰력 있는 제도를 설계하는 데 도움을 줄 수 있음.


□ 자세한 내용은 한국조세재정연구원 홈페이지(www.kipf.re.kr) 연구발간자료에서 열람할 수 있음.