□ 목차

서론

- 불안정한 상황

- 제도적 구조

A. 칠레의 제도적 절차

B. 예산 절차 및 세수 예측

- 추정 방법론

A. 시계열

B. 실효세율

C. 미시 시뮬레이션

- 차이 분석

A. 거시 변수 예측 오차

B. 특이적 오차

□ 주요 내용

(제도적 구조) 칠레의 세수 예측은 예산국(Dipres)이 담당하며, 균형 재정 규칙에 따른 구조적 수지 조정에 필수적인 요소로 작용. 이러한 예측의 정확성은 세수 예측과 경기 순환적 조정 방법론에 기반하여 공공지출 수준이 결정되기 때문에 예산 과정에 핵심적 역할을 담당. 

(예측 편차) 경제적 충격이 없는 상황에서 칠레의 세수 예측과 실제 세수 간에는 큰 차이가 없었으나, 코로나19 위기 동안 상당한 차이가 발생했으며, 이러한 차이는 2021년 이후에도 지속. 이는 2019년 말 팬데믹의 경제적·세수적 영향을 예측하기 어려웠던 점을 고려하면 이해할 수 있으나, 이러한 불일치가 지속될 경우 예산 과정의 신뢰성을 저해할 우려 존재.

(국제 비교) 2020년 위기 이후 세수 예측에서 상당한 차이를 보이는 것은 칠레만의 현상이 아니며, 견고한 공공 및 재정 기관을 갖춘 다른 선진국들도 세수 예측에 어려움을 겪고 있음. 예를 들어, 2024년 프랑스의 세수 예측 차이는 GDP의 1.4%, 한국은 1.2%로 칠레의 1.2%와 유사한 수준을 기록.

(오차 요인) 이러한 차이의 원인으로는 거시 변수에 대한 가정(예측과 실제 값의 차이), 경제 구조적 변화(프랑스의 경우 공공 투자 증가, 수출 증가, 인플레이션으로 인한 부가가치세 면제 식품 소비 증가 등), 그리고 2020년 이후 세제 변화(칠레의 경우 50건 이상)가 있으며, 이러한 변화의 세수 영향은 그 수와 시간적 측면(일부는 빠르게 역전되고 때로는 6개월만 유효하거나, 가속 감가상각과 같이 여러 기간에 걸쳐 간접적 영향을 미침) 때문에 예측하기 어려움.

(거시 변수 영향) 칠레의 세수 예측 오차 중 상당 부분은 거시 경제 가정에서 비롯됨. 이는 Marcel 등(2012), Cerda 등(2019), Dipres(2019) 및 CFA(2024)의 이전 연구 결과와 일치. 그러나 특이적 오차도 간과해서는 안 되며, 위기와 원자재 가격의 변동성으로 인해 이를 최소화할 필요가 있음.

(개선 방안) 세수 예측 모델의 개선을 위해 조세 기반을 더 잘 대표하는 대리 변수를 사용하고(간접세의 경우 내수 대신 민간소비 활용), 시계열 외에 미시 시뮬레이션과 같은 대안적 모델을 개발하여 결과를 비교하며, 단순도와 투명성을 제고할 필요가 있음. 또한 문서화와 체계화 과정을 개선하여 제도적 기억을 유지하고 방법론의 일관성과 연속성을 용이하게 하는 것이 중요.

(특이적 오차 감소) 단기적으로는 미시 데이터 활용을 시작하고 중기적으로는 미시 시뮬레이션 모델을 개발하는 방식으로 특이적 오차를 줄이고, 월별 세수 예측에 시계열 모델에서 얻은 탄력성을 고려하여 실효세율을 월별로 조정하며, UTM(월별 과세 단위)으로 표시된 세금은 소비자물가지수가 아닌 해당 지표로 예측하는 방안을 권고.

(정책 영향 평가) 정책 및 행정적 변화의 영향을 신중하고 비판적으로 추정해야 하며, 납세자의 반응과 각 세금 유형의 탄력성을 고려할 필요가 있음. 특히 사치품에 대한 세금의 탄력성은 보통 매우 높고, 행정적 변화는 덜 준수하는 납세자와 납부에 더 저항하는 납세자를 대상으로 하는 경우가 많아 예상만큼 수익을 내지 못하는 경우가 많음.