IRS 규정 준수: 자발적 신고율 측정 및 납세자 부담금

### 규정 준수 부담 추정 및 자발적 신고율 측정 개선
* 📊 개인 납세자의 규정 준수 부담은 **연간 920억 달러**로 추정되며, 경제적 소득이 증가할수록 부담이 증가합니다.
* 규정 준수 부담은 **세전 소득 대비 소득 하위 5분위에서 가장 높습니다.**
* 📏 규정 준수 비용은 **경제 활동, 세금 준비 방법, 세금 신고의 복잡성** 등에 따라 영향을 받습니다.
* 🏛 규정 준수 비용을 줄이기 위한 개혁 옵션에는 **수익 중립적인 항목별 공제 및 대체 최저세(AMT) 폐지**가 포함됩니다.
* 📈 세금 코드를 간소화하면 **규정 준수 비용을 낮추고 납세자의 부담을 완화**하는 데 도움이 될 수 있습니다.
* 📃 자발적 신고율은 일반적으로 **분자는 IRS 세금 신고 데이터**를, **분모는 인구조사 데이터**를 사용하여 측정합니다.
* ❓ 필요한 인구 규모를 추정하는 데 차이가 있기 때문에 **자발적 신고율을 측정하기 위해 IRS 데이터만을 기반으로 하는 새로운 방법론**이 제안되었습니다.
* 📉 새로운 방법론은 분자와 분모에 일관된 데이터 소스를 사용하는 것의 중요성을 강조하면서 **자발적 신고율 추정치를 낮추는 결과**를 가져옵니다.

### 혁신적인 연구를 통한 세금 규정 준수 이해
* 📊 "조세 정책 센터의 최근 컨퍼런스에서는 **납세자 행동, 세무 행정 과제, 외부 데이터 소스 사용 등 다양한 연구 주제**를 다뤘습니다."
* 🧠 "이번 컨퍼런스에서 발표된 연구는 **납세 준수 행동과 결과**를 이해하고 세무 행정의 운영상 문제를 해결하는 데 귀중한 통찰력을 제공했습니다."
* 🔎 "여러 연구는 **미신고자 수와 의무 신고자 수**와 같은 납세 준수에 대한 중요한 차원의 추정을 발전시키는 데 중점을 두었습니다."
* 📈 "이번 컨퍼런스에서는 향후 연구를 안내하고 **납세 준수 행동과 운영을 개선하기 위한 새로운 연구 질문과 접근 방식**을 모색하는 것이 중요하다는 점이 강조되었습니다."
* 🏛 **조세정책센터, 도시연구소, 프로그램 위원회**는 컨퍼런스를 조직하고 성공적으로 개최하는 데 핵심적인 역할을 했습니다.
* 👏 "발표자, 사회자, 토론자, 청중 모두가 **발표 연구 논문에 대한 풍부한 토론과 건설적인 평가**에 기여했습니다."
* 📅 "컨퍼런스 참석자들은 **통찰력 있는 연구 발표와 토론**에 감사를 표하며 **내년 행사를 기대**합니다."

규정 준수 부담 보고서는 IRS 데이터를 분석하여 개별 납세자의 규정 준수에 대한 모델을 개발하여 세금 정책 분석의 정확성과 세부 사항을 개선하는 것을 목표로 합니다.

7th Annual IRS-TPC Joint Research Conference on Tax Administration - Part 4

Urban Institute

납세자 규정 준수 예측을 위한 비과세 데이터 사용

IRS 연구원들은 납세자의 고용세 준수에 대한 예측 모델을 개선하기 위해 신용 조사 기관 데이터를 사용하는 방법을 모색하고 있습니다.

이 연구에는 상당한 규모의 광범위한 신용 조사 기관 데이터 세트가 세금 준수에 관한 IRS 데이터와 일치합니다.

이 연구에는 변수 축소, 요인 분석, IRS 및 외부 데이터를 모두 사용한 예측 모델 구축이 포함되며, 모델의 적합도를 개선하는 것이 목표입니다.

IRS 및 신용 조사 기관 데이터의 심층 분석

IRS 데이터는 납세자의 행동을 예측하는 데 있어 0.

86의 AUC를 보이는 안정적인 모델을 보여주었습니다.

이 분석은 특히 고용세에 초점을 맞추었으며, 오버샘플링으로 인해 감지된 사례가 샘플 설계에 상당한 변화를 가져온다는 사실을 발견했습니다.

신용 조사 기관 데이터는 200개 이상의 변수와 함께 단기 및 장기 신용 점수를 제공하여 추가 탐색 및 분석의 가능성을 제공했습니다.

신용 점수를 사용한 위험 프로파일링 분석

단기 신용 점수는 탐지된 사례와 그렇지 않은 사례를 거의 구분하지 못하지만, 장기 신용 점수는 더 잘 구분할 수 있습니다.

단기 및 장기 신용 점수를 결합하면 중간 위험, 느린 회복, 높은 위험의 세 가지 중요한 버킷으로 구성된 위험 매트릭스가 생성됩니다.

추가 하위 집합 분석을 통해 복구 속도가 느린 카테고리와 고위험 카테고리는 물론 신용 점수가 낮은 신규 비즈니스가 직면한 문제를 감지할 수 있습니다.

국세청은 체납 고용세를 예측하는 데 어려움을 겪고 있을 수 있으며, 더 나은 예측을 통해 얻을 수 있는 잠재적 수익은 불분명합니다.

체납 고용세를 예측하는 데 있어 신용 점수 데이터의 효과는 불확실하며, 기초 데이터를 사용하는 것이 더 유망할 수 있습니다.

두 논문은 신용 평가 기관 데이터와 체납 간의 상관관계에 대해 상반된 결과를 제시하고 있어 추가 연구와 협업이 필요함을 시사합니다.

세제 개혁이 규정 준수 부담에 미치는 영향 추정하기

이 논문은 특히 개인 세금 신고에 따른 납세 준수 비용과 공공 데이터를 사용하여 부담 비용을 예측하기 위해 IRS 모델을 사용한 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

이 연구에 따르면 규정 준수 비용은 경제 활동과 세금 신고의 복잡성에 따라 증가하며, 최고 소득자에게 가장 큰 부담이 되는 것으로 나타났습니다.

규정 준수 비용을 낮추기 위해 제안된 개혁안 중 하나는 소득 중립적인 항목별 공제를 폐지하는 것으로, 이는 소득이 가장 낮은 그룹에 가장 큰 혜택을 줄 수 있습니다.

세금 공제 및 AMT에 대한 개혁 옵션

항목별 공제 변경, 모기지 이자 및 자선 기부 공제 유지, 주 및 지방세 공제를 줄이면서 AMT에 이의를 제기하는 등 세 가지 개혁 옵션이 고려되고 있습니다.

이러한 옵션은 소득 백분위 수에 따라 다양한 영향을 미치며, 주로 상위 1%가 제안된 변경 사항의 혜택을 받을 것으로 예상됩니다.

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이 추정에 따르면 과세에 소요되는 자원 비용은 920억 달러에 달하며, 소득 하위 5분위 계층의 부담이 가장 큰 것으로 나타났습니다.

납세자의 부담 비용을 낮추기 위해 세금 코드를 단순화하는 것이 제안되었습니다.

ECI를 통해 규정 준수 비용이 증가하고 있으며, 다음 단계는 IRS와 함께 모델을 보정하고 결과 복제를 위한 문서를 공개하는 것입니다.

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이 연구는 국세청 데이터를 기반으로 한 자발적 신고율 측정에 대한 새로운 방법론을 제시하며, 인구조사 데이터를 사용한 이전 측정 방법과의 차이를 보여줍니다.

수정된 방법은 자발적 신고율이 더 낮은 것으로 나타나 이전 방법의 정확성에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

이 연구에서는 의무 신고자 수를 정확하게 추정하는 데 어려움을 겪었고, 그 결과 자발적 신고율에서 예상치 못한 결과가 나왔습니다.

의무 신고자를 결정하는 방법에는 인구조사 데이터와 일치시키기 위한 복잡한 추론 과정과 무작위 추론이 포함되었으며, 특히 미신고자의 경우 어려움이 많았습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 지난 5년 동안 의무 신고 대상 인구 중 미신고자 비율은 안정적으로 유지되었으며, 늦게 신고하는 사람의 비율은 감소한 것으로 나타났습니다.

세금 신고 요건 및 미신고자 분석

납세자는 자영업 또는 부양 가족으로 인해 세금 신고를 해야 할 수 있으며, 기준 금액을 약간 초과하더라도 IRS 조치로 이어지지 않을 수 있습니다.

특히 독신 납세자의 경우 중년기에 세금 신고율이 눈에 띄게 감소합니다.

늦게 신고하는 납세자는 총 소득과 세금 수준이 더 높고, 환급 신고의 비중이 더 높은 경향이 있습니다.

이 연구는 신고율 측정의 정확성을 개선하는 것을 목표로 하며, IRS와 인구조사 데이터를 결합하여 미신고자를 조사할 계획입니다.

비신고자 분석을 위한 인구조사 및 IRS 데이터 결합의 과제

CPS는 미국 가구를 표본으로 하지만 기관에 있는 가구와 해외 거주 미국인은 제외하기 때문에 IRS 데이터와 인구 차이가 발생할 수 있습니다.

행정 데이터에서 미신고자의 배우자 및 부양가족을 추정하여 잠재적으로 소득을 과대 추정할 수 있다는 우려가 있습니다.

행정 데이터에서 중장년층 납세자의 자발적 신고율이 낮다는 점은 의문을 제기하며 이러한 행동을 유발하는 요인에 대한 면밀한 조사가 필요합니다.

신용 점수 규정 준수에 대한 도전

신용 조사 기관 점수의 유용성을 판단하고 규정 미준수 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

규정 준수 비용 예측을 위한 기존 모델링 프레임워크는 미신고자에 대한 조정이 필요하다는 것을 인정합니다.

서로 다른 데이터 세트의 모집단을 일치시키는 데 어려움이 있으며 대체 최저세(AMT)의 부담을 재평가해야 할 필요성이 있습니다.

인구조사 데이터 정확성 향상에 관한 토론

분모를 만들기 전에 CPS를 1040에 맞추는 것은 특히 저소득층의 경우 매우 중요합니다.

식별자를 받을 확률에 따라 CPS 가중치를 재조정하면 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 모델 구축 및 테스트를 위해서는 표본 외 테스트와 변수 선택을 사용하는 것이 중요합니다.

세금 계획의 복잡성과 납세자의 부담

세금 계획 비용은 대체 최저세(AMT)를 피하거나 주 및 지방 소득세와 판매세 중 하나를 결정하는 등 구체적인 결과와 직접적으로 연관 짓기 어려운 경우가 많습니다.

납세자가 직면하는 부담은 세금 신고서에 완전히 반영되지 않으며 정확한 관찰과 추정이 어렵습니다.

설문조사를 통해 세금 계획의 부담을 파악하려고 시도하지만, 이러한 부담을 적절한 곳에 배분하는 것은 중요한 과제입니다.