한국 기업 세금 회피 패널 데이터베이스 KoTaP 소개

초록

**
본 논문은 2011‑2024년 기간 동안 KOSPI·KOSDAQ에 상장된 비금융 기업을 대상으로, 현금·GAAP 효율세율과 장부‑세무 차이 지표를 포함한 4가지 세금 회피 변수를 제공하는 장기 패널 데이터셋 KoTaP를 구축하였다. 데이터는 수익성, 안정성, 성장성, 시장가치·지배구조 등 20여 개 변수와 연계돼 있어 세금 회피와 기업 성과·리스크·거버넌스 간 관계를 다각적으로 분석할 수 있다.

**

상세 분석

**
KoTaP는 1,754개의 기업에 대해 12,653개의 기업‑연도 관측치를 포함하는 균형 패널을 제공한다. 샘플링 단계에서 금융업체, 12월이 아닌 회계연도 기업, 자본감손 및 영업손실 기업을 제외함으로써 재무제표의 일관성을 확보하였다. 세금 회피 측정은 현금효율세율(CETR), GAAP효율세율(GETR), 총 장부‑세무 차이(TSTA), 재량 장부‑세무 차이(TSDA) 네 가지 지표를 사용했으며, 각각 3년·5년 평균값(A_CETR3, A_GETR5 등)도 제공한다. 이는 단기 변동성과 장기 전략을 동시에 포착할 수 있게 한다.

수익성 영역에서는 ROA, ROE, 영업현금흐름(CFO)과 손실 더미(LOSS)를 포함해 회계이익과 현금흐름의 차이를 분석한다. 안정성 변수는 레버리지(LEV), 유동비율(CUR), 기업 규모(SIZE), 유형자산 비중(PPE), 기업 연령(AGE), 재고·매출채권 비중(INVREC) 등으로 구성돼 기업의 재무건전성과 운영 효율성을 평가한다. 성장성은 매출 성장률(GRW), 시장‑장부비율(MB), Tobin’s Q(TQ) 등을 통해 미래 투자 여력을 측정한다. 마지막으로 거버넌스·감사 품질은 KOSPI 상장 여부, BIG4 감사 여부, 외국인 지분(FORN), 최대주주 지분(OWN)으로 나타내어, 한국 특유의 대기업 집단(chaebol) 구조와 외국인 투자 비중을 반영한다.

데이터 전처리 과정에서는 약 25,000개의 원시 관측치 중 결측치와 이상치를 제거하고, 변수 간 스케일을 통일시켜 회귀·패널 분석뿐 아니라 머신러닝·딥러닝 모델에 바로 적용 가능하도록 설계하였다. 변수 간 상관관계 분석 결과, CETR과 GETR은 양의 상관관계를 보이며, TSTA·TSDA는 회계적 조정과 세무조정 간 차이를 명확히 구분한다. 또한, 한국 기업의 높은 외국인 지분과 높은 유동비율은 국제 문헌과 비교했을 때 독특한 구조적 특성으로, 국제 비교연구에 유용한 ‘컨텍스트 변수’ 역할을 한다.

KoTaP는 다음과 같은 연구적·실무적 활용 가능성을 제시한다. 첫째, 세금 회피와 기업 성과·리스크 간 인과관계를 패널 고정효과·시계열 차분 모델로 검증할 수 있다. 둘째, 변수들의 다중공선성을 고려한 LASSO·Ridge 등 규제 회귀와 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅 등 비선형 모델을 적용해 비선형 효과와 임계점(threshold)을 탐색한다. 셋째, SHAP·LIME 등 설명가능 AI 기법을 활용해 세금 회피가 기업 가치에 미치는 상대적 중요도를 시각화한다. 넷째, 정책 변화(예: IFRS 도입, 세제 개편) 전후의 구조적 변화를 차분‑인-차분(DiD) 분석으로 평가한다. 마지막으로, 감사 품질(BIG4)과 대주주 지배구조(OWN)의 조절효과를 탐색함으로써 기업 거버넌스와 세금 회피 전략 간 상호작용을 밝힌다.

**