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납세자의 정서가 정부의 조세정책 결정에 미치는 영향 = The Effect of Taxpayer Sentiment on Government Tax Policy Decisions
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2022
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229-264(36쪽)
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In this paper, the effect of taxpayer tax resistance on the tax policy-making process was analyzed. Specifically, in order to measure the tax sentiment for tax policy, a tax sentiment dictionary was established using a textmining technique and a tax sentiment index was developed. A total of 12 tax policies with a significant level of Naver comment were selected and used as tax resistance episodes among the tax law amendments, the Ministry of Public Administration and Security, and emotional scores were established by collecting comments on credit card income deduction reduction policies in 2019. In order to calculate the tax sentiment index, Naver’s comments for each policy were text-minimized in units of words, and then the tax policy ontology established was signed. In this paper, logistic regression analysis was conducted as an example to confirm the correlation between the government's tax policy decision and tax sentiment. As a result of the analysis, it was found that the negative emotions of taxpayers are likely to withdraw government policies. Specifically, if the tax sentiment index is lowered by one unit, the likelihood of the government withdrawing the policy increases by about 1.5%, and when the tax sentiment index –69.87 is set as a threshold, the classification accuracy of the model is observed to increase to 75%.
더보기본 논문에서는 납세자의 조세저항이 조세정책 결정 과정에 주는 영향을 분석하였다. 구체적으로 조세정책에 대한 조세감정을 측정하기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 조세 감성사전을 구축하고 조세감정지수를 개발하였다. 기획재정부 세법개정안, 행정안전부 세법 개정안, 지방세제개편안 중 유의미한 수준의 네이버 댓글 수준을 가진 조세정책을 총 12건 선정하여 조세저항 에피소드로 사용하였으며, 조세 감성사전을 제작하기 위해 2019년 신용 카드 소득공제 축소정책 관련 댓글을 수집하고 형태소를 분석하여 추출한 감정단어에 감성 점수를 부여하는 방식으로 조세정책 온톨로지를 구축하였다. 조세감정지수를 산출하기 위해 각 정책에 대한 네이버 댓글을 어절 단위로 텍스트마이닝한 이후 구축한 조세정책 온톨로 지를 조인하였다. 본 논문에서는 정부의 조세정책 결정과 조세감정의 상관관계를 확인하기 위한 예시로 로지스틱 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 납세자의 부정적 정서는 정부 정 책을 철회시킬 가능성이 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 조세감정 지수가 1단위 낮아지 면 정부가 정책을 철회할 가능성은 약 1.5% 증가하는 것으로 분석되었고 조세감정지수 -69.87을 임계치로 설정할 때 모델의 분류 정확도는 75%로 가장 커지는 것으로 관측되었다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.35 | 0.35 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.29 | 0.27 | 0.474 | 0.39 |
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