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국가재무제표의 정확성 추세에 관한 연구: 회계오류를 중심으로 = Has the Accuracy of Government Financial Statements Improved? An Evaluation on Accounting Errors
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2016
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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169-208(40쪽)
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2
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2011년부터 작성되기 시작한 국가재무제표는 발생주의에 따라 중앙정부의 재정 상태와 운영결과를 효과적으로 보여줌으로써 국정 운영을 보조하는 중요한 역할을 일임하고 있다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 국가 재무회계정보에 대한 품질 평가는 제한적으로 이루어져 온 것이 사실이다. 이에 본 연구는 회계오류라는 가장 직관적인 지표를 이용해 국가재무제표 전반의 정확성을 평가한다. 이를 위해 순자산변동표에 명시된 ‘중대한 오류[유형 ①]’, 재정운영표 하부 계정과목에 숨어 있는 ‘중대하지 아니한 오류[유형 ②]’,실무 성격상 잠재 오류에 해당하는 ‘기타 순자산 조정[유형 ③]’ 등 세 가지 유형의 오류를 다각도로 분석하였다. 그 결과 첫째, 분석대상 기간(2011∼2014년) 중 전체 오류를 합산한 오류총액이 통계적으로 유의한 감소 추세를 보여 정확성 관점에서 바라본 국가재무제표의 품질은 외형상 개선되고 있는 것으로 나타났다. 다만, 이러한 결과는 오류총액에서 절대적으로 높은 비중을 차지하는 기타 순자산 조정[유형 ③]에 의해 주도된 것으로 해석에 유의를 요한다. 둘째, 국가재무제표의 정확성이 개선되고는 있으나, 오류의 금액적 중요성이 크고 발생 빈도가 높은 부처가 다수 발견됨에 따라 절대 규모 면에서는 여전히 개선의 여지가 많은 것으로 나타났다. 이러한 평가 결과는 향후 국가 재무회계정보의 지속적인 품질향상을 위해 i) 명확하고 일관된 오류 분류 기준(즉, 오류 회계처리기준) 마련, ii) 오류표기 방식 개선(즉, 외부 정보이용자에 대한 충분한 수준의 세부 정보 제공), iii) 기타 순자산 조정 발생의 최소화, iv) 대규모 오류가 빈번한 부처에 대한 특화된 점검 및 관리 서비스 제공 등 여러 정책적 시사점을 제공한다.
더보기Given the increasing importance of accrual-based government financial statements, this paper investigates accuracy of government reporting by utilizing accounting errors, the most intuitive and comprehensive proxy for information credibility. We conduct multilateral analyses on three types of errors: ① ‘significant errors’ which are explicitly recognized in the Statement of Changes in Net Assets, ② ‘insignificant errors’ which are hidden under sub-accounts in the Statement of Operations, and ③ changes in net assets, irrelevant with base net assets, reserves, or surplus, which practically are potential errors to be recognized in such future events as governments reorganization (hereafter ‘other net asset adjustments’). From the analytic results, we first report the amount of total errors covering all three types has shown a statistically significant downward trend from 2011 to 2014, indicating that accuracy of government financial statements has improved in appearance. However, caution is required in interpreting this outcome because the result has been driven mainly by other net asset adjustments which dominate the other two types of errors in total volume. We also find the necessity of further improvement in reporting accuracy by evidencing highly frequent material-error incidences in many central government agencies (hereafter ‘agencies’). Applying an equivalent ‘1% materiality’ criterion for the Korean financial regulatory authority to judge an accounting fraud, we show, on average, 27 agencies, 71.1% of total 38 sample agencies, have made such material errors over the sample period. Among them, 14 agencies are observed to repeat those errors every year. These results cast several important policy implications. First, clear and consistent standards are required to address inconsistent error-reporting practices across agencies; some classify less-than-1% errors as significant (fully recognized in the Statements of Changes in Net Assets), while others regard more-than-10% errors as insignificant (partially disclosed in the footnotes). Second, methods to guarantee complete disclosure of detailed information on errors should be devised. In case of other net asset adjustments, no information is given except its total amount. Insignificant errors also does not provide its entire details. Third, other net asset adjustments should be more strictly managed to further enhance information credibility due to its high portion in total error volume. Fourth, tailored guidances are necessary for agencies with highly frequent material errors because continued material errors signal possible structural problems such as lack of relevant professionals or conflicts of standards with their accounting environments. Caveats are in order. We excluded 16 agencies whose financial statements have suffered from drastic changes due to government reorganizations. So, representativeness of the sample could be challenged from the possibility of systematic difference when those agencies are included. Also, newly suggested evaluation models for aggregate samples are not free from correlated omitted variable bias. Nevertheless, such concerns are expectedly addressed with consistent results from a separate analysis on each individual agency, high explanatory power of regressions, and additional inclusion of government fixed effects. Finally, search for factors causing changes in accuracy is beyond the scope of this paper.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.99 | 0.99 | 1.25 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.35 | 1.43 | 2.629 | 0.29 |
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