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많게는 25조 오차…비효율 재정정책 잉태한 엉터리 '세수추계'

  • 보도 : 2019.08.16 07:33
  • 수정 : 2019.08.16 07:33

지난해 세수오차율 9.5%…매년 평균 5% 이상 오차율 발생
예정처 "세수예측 오차, 재정운용 비효율성 야기" 지적
미시 시뮬레이션 등 활용한 추계 모형방안 검토 주문

세수

지난 6년(2013~2018년)동안 정부가 세수예측을 제대로 한 적은 단 한 번도 없었다. 현실적 측면에서 여러 변수가 많아 100% 정확한 예측은 사실상 불가능하지만, 과도한 오차율 발생은 분명 문제이며 변명의 여지가 있을 수 없다.

잘못된 세수예측은 정부가 계획한 세입예산에 비해 적게 들어오는 '결손 사태'를 맛보거나, 때로는 예상보다 수 십 조원이 넘는 '초과 세수' 발생으로 이어지고 있다. 모자라도 문제, 남아도 문제인 것이 세수다.  

특히 세수 추계가 들쑥날쑥 하게 되면 재정 집행에 차질이 빚어질 수밖에 없다. 계획성 있는 경기대응이 어렵다는 소리다. 부족한 세수를 메우고자 무리한 징세행정이 이루어질 수도 있다.

국세수입 예산 편성에 있어 정확도를 높이기 위한 다양한 시도를 해야 한다는 지적이 나온다. 개별납세자의 기존 신고 자료를 활용하는 미시 시뮬레이션 모형 개발 등 새로운 방안도 검토해야 한다는 것이다.

16일 국회예산정책처는 최근 발간한 '2018회계연도 결산 위원회별 분석' 보고서를 통해 "정부는 재정정책의 효과성 확보를 위해 세입예산 편성 시 추계의 정확성을 제고할 필요가 있다"고 지적했다.

보고서에 따르면 지난해 국세수입 실적은 293조6000억원으로, 추경예산(268조1000억원)과 비교해 25조4000억원(9.5%↑)이 더 걷혔다. 전년 결산(265조4000억원)보단 무려 28조2000억원(10.6%↑)이 증가한 수치다.

최근 국세수입 결산내역을 보더라도 세수 오차가 크다.

추경 예산 기준으로 2013년 8조5000억원, 2014년 10조9000억원 규모의 세입결손이 발생했고, 2015년부터 지난해까진 초과수납이 이루어진 상반된 흐름을 보이고 있다. 본예산으로 따졌을 때 이 기간 중 달랑 한 해(2015년)만 빼고 5% 이상의 오차율을 보였다.

정부는 이러한 오차율 발생의 원인으로 민간소비 및 수출·수입 증가, 부동산·주식거래 증가 등 예측하지 못한 경제지표의 변동을 꼽고 있다는 것이 보고서의 설명.

정부의 원인진단도 일리가 있지만 꽤 오랜 시간 동안 세수추계 오차 문제가 거론되어 왔다는 점을 감안하면, 개선을 위한 노력이 부족한 것 아니냐는 지적이 가능한 대목이다.

불명확한 세수추계는 재정운용의 비효율성을 야기할 수밖에 없다.

보고서는 "정부는 2017~2021년 국가재정운용계획을 통해 재정이 적극적인 역할을 수행하도록 할 계획을 밝히고 있다"며 "그러나 확장적 재정기조 하에서 세수의 과소 추계는 지출계획 수립의 제약요인으로 작용해 재정정책의 효과성에 영향을 줄 수 있다"고 밝혔다.

예컨대, 초과세수가 발생한 2016년 이후 매년 편성하는 추경을 들 수 있다.

초과세수를 미리 예측해서 본예산을 편성할 때 반영했더라면, 보다 효과적이고 계획성 있는 경기대응이 가능했다는 게 보고서의 주장.

보고서는 또 "초과세수가 발생한 2016~2018년은 매년 지방교부세·지방교육재정교부금 예산을 과소 편성·교부한 후 차년도에 추가 정산분을 재교부하고 있어, 지방재정 운용의 적시성과 예측가능성이 저하되는 측면이 있다"고 했다.

현행 세수추계 모형을 다양화할 필요가 있다는 목소리다.

현재 정부는 경상 GDP(실질 GDP+물가 변동분 반영)·경상소비 등 관련 거시경제지표를 전망한 후, 기존 자료를 통해 도출한 회귀계수를 곱해 최종 값을 내는 세수추계 모형을 활용한다. 보고서는 "이러한 귀납적 방법은 급변하는 재정환경에 대응하지 못하고 기존의 오차를 반복해 발생시킬 수 있다는 지적이 제기되어 왔다"고 했다.

이에 "정부는 중·장기적으로 추계모형의 다양화를 도모할 필요가 있다"며 "특히 과거의 거시경제지표를 활용하는 현행 회귀모형의 단점을 보완할 수 있는 새로운 추계 모형을 개발해 병행 활용하는 방안도 검토할 필요가 있다"고 제언했다.

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