지방세 빅데이터 분석ㆍ활용방안: 취득세를 중심으로

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발행기관 : 한국지방세연구원 수록지정보 : 위탁연구보고서 / 2018권 / 2호
저자명 : 정수연 , 박상수

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한국어 초록

□ 연구목적○ 최근 4차 산업혁명이 국내 산업전반과 학술영역전반에서 화두가 되고 있음- IT기술의 발전과 데이터축적에 기반을 둔 빅데이터 시스템은 이제 민간에 있어서는 새로운 수익창출의 근원이 되고 공공기관 및 정부에게는 공공의 이익증대와 정책효율성 제고의 수단이 되어가고 있음○ 행정안전부의 경우에는 국토교통부의 “실거래가격 DB”보다 정밀성이 더 뛰어난 “취득세 DB”를 보유하고 있고, 인구주택총조사보다 더 정확한 “재산세 과세대장DB”를 보유하고 있음○ 4차 산업혁명이 사회 전체를 변화시킬 것이라고 예견되는 시점에 행정안전부 또한 4차 산업혁명에 걸맞은 “스마트과세행정”을 추진할 필요가 있음□ 주요내용○ 자본주의 4.0이라는 용어는 시장실패와 정부실패의 대립이 부각되는 대신 시장과 정부개입의 공존을 나타냄- 자본주의 4.0이라는 용어와 더불어 이 적응적 혼합경제를 나타내는 또 다른 용어가 4차 산업혁명임○ 4차 산업혁명은 “3차 산업혁명을 기반으로 디지털, 생물학, 물리학 등의 경계가 사라지고 융합되는 기술혁명”(김형석, 2016)임- 일반적으로 사람들은 빅데이터를 방대한 양의 데이터로 인식함- 장영재(2012)에 의하면 빅데이터란 “기존의 방식으로는 저장, 관리, 분석하기 어려운 큰 규모의 데이터로서 페타(Petabyte)나 제타바이트(Zetabyte)의 크기를 가진 데이터”(장영재, 2012, p. 1)를 말함○ 이러한 빅데이터는 향후 지방세제도에도 많은 영향을 미치게 될 것이며 가장 큰 영향을 미치게 될 것은 재산세 분야임- 현재로서는 비준표 등의 회귀분석절차에서 사용되는 설명변수들이 매우 제한적이지만, 향후 부동산 분야에 활용가능한 빅데이터가 축적되고 나면 회귀분석에 사용되는 변수들이 달라질 것임○ 문제는 한국의 부동산 정보환경임- 신용카드 회사 또는 통신사의 빅데이터를 활용하여 미국처럼 스타벅스의 출입고객수를 모형결정에 사용할 수 있을지는 몰라도, 그 데이터와 연결할 수 있는 공적 자료들이 거의 전무하다는 것이 한국의 실정임○ 한국에서 부동산거래정보 특히 가격에 대한 정보는 국토교통부에서 생산되는 “실거래신고가격 데이터베이스”와 행정안전부의 “취득세 데이터베이스”에 담겨져 있음- 특히 행정안전부의 취득세 데이터베이스는 실거래신고가격과 달리 “거래취소 데이터”가 섞여 있지 않고, 데이터를 입력하는 사람이 전문성 있는 세정공무원이라는 점에서 그 데이터 정밀성이 보다 우월함○ 취득세 데이터 베이스가 향후 공간 빅 데이터와 결합될 경우에는 명실상부한 지방세 빅데이터가 생성된다고 볼 수 있음○ 민간에서는 등기부등본을 수집하는 등의 방법을 활용하여 소수 기업이나마 수익성 있는 컨텐츠들을 개발하려는 움직임이 있으며 이러한 움직임은 특히 실거래가격을 활용하는 것에서 두드러짐- 공공에서는 부동산가격정보의 완전한 공개를 꺼리고 있지만, 민간에서는 이미 다른 방법으로 컨텐츠를 구축해 나가고 있으며, 이는 부동산가격 정보가 조금 더 개방성이 강화되어 공개된다면 4차 산업혁명에 따라 더 많은 기업들이 창출될 수도 있음을 의미함○ 부동산가격 정보를 공개하고 지역기업의 컨텐츠 개발을 독려함에 있어 가장 효율적인 조직은 “지방자치단체 세정과”임- 지방자치단체 세정과는 “재산세 과세대장” 과 “취득세 데이터베이스”를 가지고 있으며 이는 지방자치단체의 빅데이터, 나아가 행정안전부의 빅데이터의 근간을 이룸○ 미국은 50개주 산하 카운티, 타운쉽, 시티별로 각각의 과세국을 가지고 있으며, 과세국 자체적으로 데이터 처리 전문가들로 이루어진 전산부서의 지원 하에 과세국 홈페이지를 가지고 있으며 지역의 과세관련 빅데이터를 관리하고 있음- 건물조사원을 투입하여 과세대상을 특정할수 있을 정도로 정확한 사진을 확보한 후 공간 정보와 결합하여 데이터베이스 화 하는 이러한 프로세스는 미국 과세제도가 얼마나 기초 데이터를 중요시하는지를 보여줌○ 실거래가격의 경우에는 지도위에서 검색이 가능하며 특징적인 것은 한국의 경우에는 공시가격과 실거래가격을 나란히 대조해놓지 않는데, 미국은 그것을 나란히 대조시켜놓는다는 것임- 특히 실거래가격의 경우에는 실거래 신고가격이 아니라 거래의 정상성을 파악하여 조정실거래가격을 만들어 함께 공개함- 거래의 정상성이란 “Arm’s Length Transaction”의 여부를 의미하는데, 이는 감정평가사 국가자격증을 소지한 과세감정평가사가 검토하고 수정함- 각 지방자치단체 세정과에는 이 거래의 정상성을 파악하는 매뉴얼과 시스템이 마련되어 있으며, 매도자와 매수자의 관계부터 동산이 포함된 거래, 시장에 얼마나 오랫동안 매물로 나와 있었는지의 기간과 같은 것들이 체크되고 정보로 함께 수집됨- 이러한 시스템은 지방자치단체 세정과에서 별도의 부서가 운영하고 있으며, 이러한 입증과정을 거치지 않은 실거래신고가격을 그대로 사용하는 곳은 미국에서는 전무함○ 미국은 지방자치단체 세정과에서 부동산가격 공시제도 즉 과세행정 전체 프로세스를 관장하기 때문에 모든 관련 데이터 또한 지방자치단체 세정과의 데이터베이스에 보관되어 있음- 시장가치 추정을 위해서는 미국의 법률에서 규정하는 바와 같이 감정평가 3방식을 사용해야 하고, 감정평가 3방식의 사용을 뒷받침 할 수 있는 기초데이터는 정부에서 수집하거나 또는 민간에서 정보서비스업체들이 제공함- 과세권역은 행정구역단위가 아니며 동질적 부동산들의 군집에 따라 구획됨○ 미국 과세행정에서는 취득세와 과세대장 자료를 투명하게 공개하고 있음- 그리고 행정목적으로도 이를 활용하고 있는데 주목할 만한 것은 재산세 상승의 전년 대비금년의 변화를 공간시각화로 나타내는 것임○ 지역 전체적으로 통계가 작성되고 공간시각화가 되어 있고, 각 하위 과세권역 즉 하위시장(Sub market)별로도 세부 통계작성이 가능함- 부동산의 유형 및 용도, 건물 노후정도, 조정실거래가격의 수준 등은 지역과세대상 부동산들의 현황파악과 세수추정에 필요한 자료들임○ 미국의 과세국 인력구조는 공간정보분석인력, 전산인력, 감정평가사들이 결합되어 구성되어 있음- 공간정보를 활용하여 다양한 정보를 생성하고 그것을 공급하는 미국 지방자치단체 과세국(Assessor Office)은 단순히 세금 통지 후 징수하는 기관이 아님○ 매년 발간되는 세국 성과 홍보 책자에는 과세국의 구성이 얼마나 전문성을 가지고 구성되어 있는지를 보여주는 조직도를 포함하며, 1년간의 세수입을 부동산 유형별로 종합함- 또한 부동산 재산세가 감정평가 3방식을 활용한 시장가치에 기반을 두어 작성된다는 것을 알림으로서 납세자의 정책 신뢰성을 높일 수 있도록 노력함○ 행정안전부의 재산세 과세대장은 주거용 부동산과 비주거용 부동산을 모두 포괄하는 데이터베이스이기 때문에 사실상 우리나라 부동산의 모집단 역할을 할 수 있는 자료임- 이 자료는 우리나라의 전체 과세대상 부동산의 모든 자료들을 포괄함- 빅데이터의 요소 중 그 양 3 (Volume)의 측면에 있어서는 자료의 방대함으로 볼 때 부동산관련 데이터들 중 가장 우월하며 이 자료가 공간정보 그리고 기타 다른 여타의 정보들과 결합되면서 다양성을 발휘할 수 있다는 점에서 빅데이터로서의 잠재력은 매우 큼○ 취득세 데이터베이스에는 부동산의 취득 즉 거래에 대한 구매활동이 반영되어 있음- 취득세자료는 실제 거래된 부동산의 매매가격이므로 시장수준을 판단할 수 있는 자료라고 할 수 있음- 또한 이 자료는 거래취소와 같은 불확실한 정보들이 제거된 자료라서 실거래신고가격 데이터베이스보다 정밀성에 있어 더 우월함○ 매매예약은 시장을 반영한 정상적 거래라고 볼 수 없음에도 불구하고 실거래신고가격 데이터베이스에 포함되어 있으며, 그대로 공개되고 있음- 그러나 해당 사례가 “매매예약”이라는 것은 해당 계약내용을 살펴보아야 나타나고 실거래 공개자료에는 포함되지 않고 있음- 이러한 자료가 민간에 별도의 표시 없이 공개됨에 따라 2차 가공자료의 오류, 가격지수를 비롯한 여러 연구 자료들에 오류를 야기할 수 있음○ 실거래 신고 자료에는 계약일이 2017년 6월 3일이지만 등기부등본을 떼보면 등 기원인날짜는 2017년 8월 31일로 기재되어 있음- 이는 취득세 자료에도 2017년 8월 31일로 기록되어 있음을 의미함. 취득세의 취득일과 실거래 신고자료의 계약일은 일치하여야 하나 실거래신고 데이터베이스에는 이와 같이 날짜가 일치하지 않은 것이 다수 발견됨○ 실거래데이터베이스에 취소된 거래들이 다수 포함되어 있음- 다음은 실거래가격자료 데이터베이스에는 포함되어 있으나 등본을 떼보면 거래가 없는 것임○ 실거래가격 데이터베이스에는 단독다가구 주택이라고 표시되어 있으나, 해당 주택은 상가주택인 경우가 상당히 많음- 그럼에도 불구하고 실거래공개 데이터베이스에서는 “단독다가구 주택”으로만 표시하여 공개하고 있음○ 다운계약과 이상거래가 실거래공개시스템에 그대로 포함되어 공개되고 있음- 실거래는 관리되지 않고 있으며 검증되고 있지 않음- 이러한 자료로 정책을 수립하는 데에는 한계가 있으며 따라서 취득세 데이터베이스를 활용한 지방자치단체의 정책도구를 생성하는 것이 필요함○ 다음의 <표 Ⅳ-6>과 <표 Ⅳ-7>는 국토교통부 실거래가격 자료에 포함되어 있는 다운 계약서 사례임- 사례 1은 2007년에 1억 4천만 원에 거래되었는데 그로부터 10년이 지난 후인 2017년에는 1억 8백만 원에 거래되었다고 등기부등본에 기록되어 있음- 이는 비전문가가 봐도 알 수 있는 분명한 다운계약서 사례인데 문제는 이런 비정상적인 가격들이 실거래가격 데이터베이스에 포함되어 공개되고 있다는 것임□ 정책제언○ 정보로서의 빅데이터가 갖추어야 하는 기본 요건은 데이터 정밀성임- 데이터는 대량으로 축적되었다고 해서 정보가치를 가지는 것이 아님- 데이터는 검증되어야하고, 정밀성이 입증되어야 함- 즉 신뢰성 있는 데이터만이 정보력을 가지는 바, 4차 산업혁명을 대비하기 위해서는 데이터의 정밀성이 우선 확보되어야 함○ 4차 산업혁명이 화두가 되어가고 있는 현재 지방세제도 또한 지방세제도에 내재되어 있는 빅데이터 자원을 이용하여 제도를 첨단화하고 개선해 나가는 장기적 비전을 가져야 할 필요가 있음- 행정안전부 및 지방자치단체 세정과가 보유하고 있는 취득세는 데이터 정밀성에 있어 큰 정보우위와 고품질을 갖추고 있다고 볼 수 있으며 취득세는 지방자치단체 세정과에서 지방세를 위해 만들어진 것이어서 과세대장과의 연계도 수월함○ 향후 지방자치단체 세정과 자체의 홈페이지 구축을 통해 미국 과세국처럼 공시가격과 지역의 부동산정보를 투명하게 제공할 필요가 있음- 또한 과세불형평성과 부정확한 공시가격들을 공간적으로 비교하는 것도 부가적인 세정과의 업무가 될 수 있을 것임○ 행정안전부와 지방자치단체 세정과가 보유하고 있는 자료들을 활용하여 여러 부가적인 정보들을 생성해내면 세정공무원들의 업무 부담을 크게 완화시킬 것임- 정기적으로 생산되는 지역맞춤형 통계들은 의회의 요구에 대응해야하는 세정공무원들의 시간과 노력을 절감해주어 납세자에게 더 많은 서비스를 할 수 있을 것임○ 조세정책의 신뢰성은 납세자를 직접 대면하는 세정과 공무원들로부터 비롯됨- 업무 부담을 절감과 기술과 통계로 혁신을 추구하는 스마트한 이미지가 세정공무원들에게 필요한 시점임.

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