지방소비세 수입 예측 모델 개발에 관한 연구 = A Study on the Development of Forecasting Models for Local Consumption Tax Revenue

국문 초록 (Abstract)

지방재정은 지방자치단체의 공공서비스 제공 능력을 결정짓는 핵심 요소로, 재정 안정성과 자율성 확보는 자치분권 실현과 지역 균형 발전을 위해 반드시 해결해야 할 과제이다. 특히 최근 재정분권 확대 정책에 따라 지방소비세는 지방세입 중 핵심적인 세목으로 부상하고 있으며, 이에 대한 정교한 예측의 중요성이 점차 커지고 있다. 본 연구는 지방소비세의 구조적 특성과 결정 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 단기 및 중장기 예측 모형을 구축하여 지방소비세 수입의 예측 가능성과 신뢰도를 제고하고자 한다.
단기 예측에서는 진도율 추계법과 이동평균법을 활용하여 월별 누적 징수액을 기반으로 연간 예측치를 산출하였으며, 예측력 검증을 위해 RMSE와 MAPE 지표를 적용하였다. 중장기 예측에서는 감마 회귀모형 등을 활용하여 민간최종소비지출, 소비자물가지수, 기준금리 등을 주요 설명변수로 설정하고, 세율 변화의 영향을 통제하기 위해 세율 1%당 징수액 기준으로 데이터를 변환하였다. 또한 지방소비세 수입을 소비지수분, 취득세 보전분, 전환사업 보전분, 잔여 소비지수분 등으로 구분하고, 각 항목별로 예측 가능성과 전망 필요성을 검토하였다.
본 연구는 기존의 경험적 추정 방식에서 벗어나 정량적 분석에 기반한 예측모형을 제시함으로써, 지방소비세 예측의 정밀도 향상과 지방자치단체의 재정계획 수립에 기여할 수 있다. 향후 재정분권 심화와 함께 지방정부의 책임 재정 운영이 강조되는 상황에서, 본 연구는 실무적･학문적 측면 모두에서 정책적 함의를 제공한다는 점에서 의의가 크다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Local finance is a key determinant of local governments’ capacity to provide public services. Ensuring fiscal stability and autonomy is an essential task for realizing decentralized governance and balanced regional development. With recent policies aimed at expanding fiscal decentralization, the Local Consumption Tax (LCT) has emerged as a core revenue source for local governments, highlighting the growing importance of accurate and sophisticated forecasting.
This study analyzes the structural characteristics and determinants of LCT revenue and develops short- and medium-term forecasting models to enhance the predictability and reliability of revenue estimates. For short-term forecasting, cumulative monthly revenue data was used in combination with the progress rate estimation method and moving average method, and forecast accuracy was evaluated using RMSE and MAPE indicators. In the medium-term analysis, gamma regression models were applied with key explanatory variables such as private final consumption expenditure, the consumer price index, and the base interest rate. To control for tax rate changes, revenue data was adjusted to reflect collections per 1% tax rate.
In addition, LCT was classified into four components—consumption-based allocation, acquisition tax compensation, transfer project compensation, and remaining consumption- based allocation. Each component’s predictability and the necessity for projection were reviewed.
By presenting a forecasting framework grounded in quantitative analysis, this study advances beyond traditional empirical estimation methods and contributes to improved accuracy in LCT forecasting and financial planning by local governments. In the context of deepening fiscal decentralization and the increasing emphasis on responsible local fiscal management, the study offers meaningful implications for both policy and academic discussions.