≪국세통계연보≫ 자료로 근로소득 분포를 얼마나 잘 추정할 수 있을까?: 2013~2016년 국세청 근로소득 천분위자료와의 비교 (How well can we estimate the distribution of wage and salary income from the Statistical Yearbook of National Tax?: Comparison with 2013-2016 National Tax Service’s thousand percentile data on wage an)

서지정보

· 발행기관 : 비판사회학회
· 수록지 정보 : 경제와 사회 / 126호 / 379 ~ 406페이지
· 저자명 : 이건민

초록

본고는 ≪국세통계연보≫에서 표 형태로 제공하는 연말정산 신고대상자의 근로소득 자료를 활용해 일반화된 파레토 곡선 보간법[Generalized Pareto Curves(GPC) Interpolation]으로 추정한 근로소득 분포와 심상정 의원이 공개한 2013~2016년 국세 청 근로소득 천분위자료를 비교한다. 두 자료는 모두 ‘연말정산 신고대상자’를 대상으 로 하며 ‘과세대상 근로소득’을 보고한다는 점에서 모집단이 정확히 일치한다. 해당 기 간에서, ≪국세통계연보≫는 과세대상자(결정세액이 있는 자)의 경우에는 15개의 소득 구간으로, 과세미달자(결정세액이 없는 자)의 경우에는 11개의 소득구간으로 구분해 각각 인원과 금액 정보를 제공하고 있는데, GPC 보간법을 활용할 경우 이렇게 제한된 정보만으로도 실제 근로소득 분포를 상당히 정확히 추정할 수 있음을 확인했다. 4개년 도에 걸쳐서 하위 50%, 중간 40%, 상위 10%, 상위 1%의 소득점유율을 ±0.1%p 초 과해 추정한 경우는 단 한 번도 없었다. 지니계수는 0.001 또는 0.002 정도 과소추정 한 것으로 나타났는데, 그 차이는 미미한 수준이었다. 하지만 0.1% 단위로 구분해 상 위 1% 내 계층에서의 추정분포와 천분위자료의 소득점유율을 비교해 본 결과, 추정분 포가 상위 1% 내 계층의 소득점유율을 0.01~0.04%p 정도 과소추정한다는 사실이 발견되었다. 근로소득 분포의 추정과 분포 간 비교를 통해, 일반화된 파레토 곡선 보간법 의 우수성을 확인함과 동시에 최상위소득층을 대상으로 한 더 많은 소득 범주로 제시된 통계자료의 필요성을 환기했다는 것, 더 나아가 산발적이 아니라 정기적인 국세청 천분 위자료의 일반 공개 필요성을 제기했다는 것이 이 논문의 주요한 기여이다.

영어초록

This paper compares the estimated distribution of taxable wage and salary income, using the year-end settlement of taxable wage and salary income tabulation data presented by the Statistical Yearbook of National Tax, and Generalized Pareto Curves(GPC) interpolation, with 2013~2016 National Tax Service’s thousand percentile data on taxable wage and salary income released by the politician Sang-Jung Sim. Both data have the same population and income source. Although the Statistical Yearbook of National Tax provides the very limited information on the whole distribution throughout these years, we can estimate the actual income distribution fairly accurately by using the GPC interpolation method. There has never been an estimate of more than ±0.1%p differences in the share of the bottom 50%, middle 40%, top 10% and top 1% over four years. The Gini coefficient is underestimated by 0.001 or 0.002, but the difference is negligible. However, when comparing the estimated distribution and the thousand percentile distribution in the top 1% group divided by 0.1%, it is found that the estimated distribution underestimates the income share of the top 1% bracket divided by 0.1% by about 0.01~0.04%p. The main contribu- tion of this paper is to identify the excellence of the GPC interpolation, to call for the need for statistical data presented in more income categories for the top income bracket, and to raise the need for regular and public disclosure of NTS’s thousand percentile data.

참고자료

· 없음