한국 사회의 조세부담 인식구조에 대한 연구 : 소득, 자산, 부채의 영향을 중심으로

양종민

doi:10.18207/criso.2021..132.168

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 양종민 (서울대학교)

저널정보: 비판사회학회 경제와사회 경제와사회 통권 제132호

발행연도: 2021.12

수록면: 168 - 207 (40page)

DOI: 10.18207/criso.2021..132.168

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

이 연구는 한국의 자산기반복지의 근간이라고 할 수 있는 소득, 자산, 부채가 조세부담 인식구조에 어떤 영향을 미치는지 경험적으로 증명하고자 했다. 코로나19 이후 보편적 사회보장제도 구축의 필요성이 제기되었고, 향후 복지지출 확대를 위한 증세 관련 논의가 활발하게 진행되리라고 예측되는 상황에서 이 글은 조세부담의 공정한 배분에 대해 시민들이 어떻게 인식하고 있는지 알아보기 위해 계층별 조세부담 인식구조를 유형화했다. 그리고 자산기반복지의 핵심적인 자원인 소득, 자산, 부채가 조세부담 인식구조에 어떤 영향을 미치는지 경험적으로 분석했다. 마지막으로 인식구조의 유형에 따라 복지지출 확대를 위한 증세의향에 차이가 있는지 알아보았다. 잠재집단 분석 결과 한국 사회의 조세부담 인식구조는 세 유형으로 구분할 수 있었다. ‘역진적 구조형’이 48.69%, ‘고소득층 저부담형’이 23.75%, ‘중간층 과부담형’이 27.56%를 차지하고 있다. 다음으로 각 유형에 속할 확률에 소득, 자산, 부채가 유의미한 영향을 미치는지 알아본 결과 소득이 높을수록 고소득층 저부담형에 속할 확률이 높으며, 자산가격이 높을수록 중간층 과부담형에 속할 확률은 높은 반면 역진적 구조형에 속할 확률은 낮다. 부채비율의 경우 고소득층 저부담형에 속할 확률은 낮고 중간층 과부담형에 속할 확률은 높다. 마지막으로 조세부담에 대한 인식구조 유형에 따라 복지지출을 늘리기 위한 증세에 어떤 견해를 가지고 있는지 알아본 결과 역진적 구조형에 비해 고소득층 저부담형과 중간층 과부담형 모두 증세에 대해 반대하는 태도를 보여주고 있다. 복지제공자로서 국가의 역할이 제한된 상황에서 국민은 사회적 위험에 대비하기 위해 사적자산 축적에 집중할 수밖에 없기 때문에 자산증식을 저해하는 증세에 대해 반대할 가능성이 높다. 따라서 공적복지를 통해 시민들이 삶의 안정성 향상을 체감할 기회를 점진적으로 제공할 필요가 있다. 이를 통해 복지국가의 정당성을 시민들로부터 확보해야만 향후 보편적 사회보장제도 구축을 위한 증세가 가능해질 것이다.

This study tried to empirically prove how income, assets, and debts which can be said to be the basis of Korea’s asset-based welfare, affect the tax burden perception structure. After Covid-19, the need to establish a universal social security system has been raised, and discussions on increasing tax to expand welfare spending are expected to take place in the future. In this context, this study categorizes the tax burden perception structure by class to find out how citizens perceive the fair distribution of tax burden. In addition, we investigated how income, assets, and debts, which are the core resources of asset-based welfare, affect the tax burden perception structure. Finally, we looked into whether there were any differences in the support of tax increasing depending on the type of perception structure. As a result of the latent class analysis, the tax burden perception structure of Korean society can be divided into three types, with “regressive structural type” accounting for 48.69%, “satisfaction type” with 23.75%, and “middle class overloading type” with 27.56%. Next, as a result of examining whether income, assets, and liabilities have a significant effect on the probability of belonging to each type, the higher the income, the higher the probability of belonging to the satisfaction type. The probability of belonging is low. The higher the asset price, the higher the probability of belonging to the middle-class overburden type, while the lower the probability of belonging to the regressive structural type. In the case of the debt ratio, the probability of belonging to the satisfaction type is low and the probability of belonging to the middle class overload type is high. Finally, as a result of examining what kind of views they have on tax increases to increase welfare expenditure according to the type of perception structure on tax burden, both the satisfaction type and the middle class overburden type show relatively opposing attitudes to tax increases compared to the regressive structure type.

#조세부담 인식구조 #자산기반복지 #부채비율 #증세의향 #잠재집단 분석 #the structure of tax burden perception #asset-based welfare #debt ratio #intention of increasing tax #latent class analysis

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

양종민

소속기관 서울대학교

주요연구분야 사회과학 > 사회학 > 사회학 일반 TOP 10% 사회과학 > 사회학 > 사회복지학

논문수 20 이용수 7,664

이 논문과 함께 이용한 논문

국토 · 환경 통합관리의 실현성 강화를 위한 제도적 개선방안

최정석 환경정책 2021 .12

팬데믹 위기와 총체성

서동진 뉴 래디컬 리뷰 2021 .09

발전주의는 언제 일상이 되었는가? : 도시 중산층 가정성의 확립으로 본 현대 정착의 양상과 시간성

김명수 경제와사회 2021 .09

글로벌 가치 사슬과 한국의 지역 간 격차 : 2010년대 이후를 중심으로

정준호 경제와사회 2021 .09

코로나19 팬데믹과 복지국가: 북유럽 복지국가는 왜 지원에 인색했을까?

윤홍식 사회과학연구 2021 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-331-000059609

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)