경영자 재량권과 법인세부담 간의 관련성

김우영; 임혜빈; 이병관

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김우영 (동덕여자대학교) 임혜빈 (광운대학교) 이병관 (광운대학교)

저널정보: 한국회계정보학회 회계정보연구 회계정보연구 제37권 제4호

발행연도: 2019.1

수록면: 239 - 265 (27page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

경영자는 세무와 관련된 의사결정을 할 때, 세금비용뿐만 아니라 비세금비용도 동시에 고려하여야 한다(Scholes et al. 2009). 따라서 경영자가 비세금비용을 감소시키기 위한 회계이익을 조정하는 경우, 세금비용을 유발하는 세무이익의 증가도 고려하여야 한다. 본 연구는 경영자의 이익조정이 법인세부담에 영향을 미치는 지를 다양한 법인세부담 측정치의 차이를 이용하여 검증한다. 첫 번째 주제는 경영자의 이익조정이 있다면 적용세율법인세와 법인세비용 간의 차이(TAXDIF1)는 커질 것인지를 검증하는 것이고, 두 번째 주제는 경영자의 이익조정과 당기법인세와 법인세비용 간의 차이(TAXDIF2)간의 관련성을 검증하는 것이다. 본 연구는 1989년부터 2018년까지의 재무자료와 1991년부터 2017년까지의 현금납부법인세 자료를 이용하여, TAXDIF1 및 TAXDIF2를 종속변수로 하고 이익조정 측정치(재량발생액, 실제이익조정)를 독립변수로 하여, 법인세에 영향을 미치는 변수를 통제한 후에 이익조정과 관련성을 회귀분석하였다. 연구결과에 의하면, 재량발생액과 실제이익조정은 TAXDIF1 간에는 유의한 양(+)의 관련성을 보여, 경영자의 이익조정이 클수록 적용세율법인세와 법인세비용 간의 차이가 커진다는 것을 제시하였고, 재량발생액과 실제이익조정은 TAXDIF2 간에는 유의한 관련성을 발견하지 못하였다. 이는 당기법인세와 법인세비용의 차이가 있더라도 이는 이익조정의 결과가 아닌, 전기 법인세에 대한 당기의 조정, 전기 이연법인세자산(부채)의 변동이므로 당기의 이익조정과는 무관하다는 것이다. 본 연구는 경영자의 이익조정을 적용세율법인세와 법인세비용 간의 차이로 탐지할 수 있다는 것을 보여줌으로서 재무정보의 질을 판단할 수 있는 새로운 대안을 제시하였으며, BTD의 연구가 갖고 있는 세무이익 추정의 문제를 완화하였다는 데 연구의 의의가 있다.

In making tax-related decisions, management should consider not only tax cost but also non-tax cost at the same time(Scholes et al. 2009). Therefore, when management increase the accounting income to reduce non-tax cost, an increase in tax income that results in tax cost should also be considered. This study verifies whether management's earnings management affects corporation income tax burden using the differences in various measures of corporation income tax burden. The first research topic is to show whether the difference between tax expense applied with statutory tax rate and tax expense(TAXDIF1) would increase if there was earnings management, and the second research topic is to show that earnings management are not relevant the difference between cash payment tax and tax expense(TAXDIF2). Using financial data from 1989 to 2018 and cash payment tax data from 1991 to 2017, this study used TAXDIF1 and TAXDIF2 as dependant variables, earnings management measurement(accrual based earnings management, real earnings management) as independent variables, controlled variables that affect corporate taxes, and then do regression analysis. According to the results of the research, discretionary accrual-based and real earnings managements showed a significant positive relation between TAXDIF1, suggesting that the greater the earnings management, the greater the difference between tax expense applied with statutory tax rate and tax expense, and that the discretionary accrual-based and real earnings management were not found to be significant relation between TAXDIF2. This means that even if there is a difference between cash payment tax and tax expenses, this is not the result of earnings management, but rather a change in the current period of the previous period's corporate tax and the previous period's deferred tax asset(liability) and therefore has nothing to do with the current earnings management. This study suggests that management's earnings management can be detected by the difference between tax expense applied with statutory tax rate and tax expense, suggesting a new alternative to determining the quality of financial information, and mitigating the problem of estimating tax incomes held by BTD's research.

#적용세율법인세 #당기법인세 #법인세비용 #재량발생액 #실제이익조정

참고문헌 (35)

참고문헌 신청

강내철 / 2007 / 조세동기에 의한 보수주의 회계선택이 이익분포 변형에 미치는 영향 / 세무학연구 24(3):39~66

고종권 / 2006 / 재무이익－세무이익 차이의 세부구성항목을 이용한 적자회피 이익조정 분석 / 세무학연구 23(3):65~102

고종권 / 2003 / 세금비용과 비세금비용이 재무보고이익과 세무보고이익의 차이에 미치는 영향 / 회계학연구 28(2):75~104

김영철 / 2011 / 회계이익과 세무이익의 차이와 이익의 질 / 세무학연구 28(4):87~119

박승식 / 2006 / 기업지배구조와 이익조정의 관련성에 대한 실증연구 / 회계정보연구 24(1):213~241

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

김우영

소속기관 동덕여자대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 5 이용수 18

임혜빈

소속기관 광운대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 0

이병관

소속기관 광운대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 0

최근 본 자료

전체보기

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 (35)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)