- 2018년 공공 빅데이터 표준분석모델을 활용한 -

신안군 지방세 체납자 회수등급 분석 결과

	신 안 군
	(행정지원과)

요 약

2018년 공공 빅데이터 표준분석모델을 활용한

신안군 지방세 체납자 회수등급 분석 결과보고

2017년 행정안전부 공모사업에 참여하여 분석한 “여수시 지방세 체납자 회수등급” 모델을 신안군에 적용한 회수등급 분석 결과를 보고

□ 추진배경 및 목표

❍ 경기 침체로 인해 미납된 세금 환수에 대한 사회적·정치적 관심 증가

❍ 징수담당 인력부족 및 과도한 징수활동으로 인한 민원 증가

❍ 지방세 체납자의 회수가능성을 구분해 맞춤형 징수활동 지원

□ 분석개요

❍ 분석기간 : `18. 7. ~ 8. (2개월)

❍ 소요예산 : 비예산(행정지원과 자체분석)

❍ 협조부서 : 행정지원과 전산담당, 세무회계과 징수담당

❍ 분석 데이터

◼ 지방세 세목별 체납자 정보 29,266건(주민등록번호, 체납기준일자, 부과금액)

◼ 체납자별 개인신용정보 9종 263,747건(연체정보, 대출정보, 연소득금액, 신용등급 등)

□ 분석결과

❍ 체납 건수 및 건당 체납액 규모, 행정동별 체납 규모, 연도별 추이, 연령별 체납비중 등 시각화(그래프, 도표 등) 표출

❍ 체납자 개인별 회수가능성이 높은(1, 2등급) 그룹과 낮은(4, 5등급) 그룹을 식별

회수 가능성이 높은 그룹에게는 징수활동을 축소하여 행정력 낭비를 막고

회수 가능성이 낮은 그룹에게는 신속 · 강력한 징수활동을 추진하는 등

□ 기존의 체납자에 대한 일괄적인 징수활동에서 맞춤형 징수활동으로의 근거자료 마련

※ 2017년 분석모델을 여수시(징수과)에서 활용한 결과, 회수 등급 순으로 회수되는 것을 확인하고, 실제 효율적인 징수업무 추진에 도움이 되었음

				목 차

Ⅰ. 분석 배경 및 목표	1

Ⅱ. 분석 개요	1

Ⅲ. 분석 절차(표준분석모델 활용)	3

1. 모형 개발방법론	3

2. 신용정보 결합	3

3. 세목별 회수모형	4

Ⅳ. 신안군 체납정보 현황	6

1. 세목별 체납현황	6

2. 행정동별 체납규모	7

3. 연도별 세목별 체납 추이	8

4. 회수등급 분포도	9

Ⅴ. 결과 활용전략 및 기대효과	10

1. 활용전략	10

2. 기대효과	10

Ⅵ. 향후계획	11

Ⅰ		분석 배경 및 목표

【분석 배경】

□ 경기 침체로 인해 미납된 세금 환수에 대한 사회적·정치적 관심 증가

□ 징수담당 인력부족 및 과도한 징수활동으로 인한 민원 증가

□ 행정안전부 `17년 공공 빅데이터 표준분석모델 중 지방세 회수등급 분석 모델을 全 시군에 확산하기 위한 자체 시범분석 필요

【 목표 】

□ 지방세 체납자 중 회수 가능성이 높은 그룹과 낮은 그룹을 구분하여 맞춤형 징수활동 지원을 통해 행정업무 효율성 향상

Ⅱ		분석 개요

□ 기    간 : 2018. 7. ~ 8.

□ 소요예산 : 비예산(행정지원과 자체분석)

□ 분석자료

수집자료	보유 기관	수집 데이터	추출기간	수집건수
총 합계				727,689
지방세	신안군	❏ 지방세 체납정보 (등록면허세, 자동차세, 재산세, 주민세, 지방소득세, 취득세 6개 세목)	2001 ～ 2017	29,266
신용정보	나이스 평가정보(주)	❏ 체납자 개인신용정보		263,747

□ 분석일정

회수등급 추출	☞	분석결과 시각화	☞	결과활용
(7. 30~31.)		(~ 8. 10)		(8월 이후)

□ 기관별 주요역할

기 관 명	기능 및 역할
중앙부처 (행정안전부 공공데이터정책과)	❏ 표준분석모델 사용승인 및 매뉴얼/CD 제공
주관기관 (전라남도 스마트정보담당관실)	❏ 분석용 PC 등 인프라 확보, 참여기관 선정 ❏ 자료 전처리(preprocessing) 및 직접 분석 수행 ❏ 최종 등급 산출, 자료 회신
협업기관 (신안군 행정지원과, 세무회계과)	❏ 과제 수행을 위한 원천데이터 추출 ❏ 신용정보 조회 및 데이터 결합, 개인정보 삭제 ❏ 정책 활용 및 결과보고 등
구축 사업자 (`17년도 모델개발업체)	❏ 분석사업 추진 간 애로사항 자문 등

Ⅲ		분석 절차(표준분석모델 활용)

1		모형 개발방법론

□ 행정안전부 표준분석모델(지방세)에서 여수시의 납부패턴*을 분석해 정립한 세목별 회수모형 및 매뉴얼에 따름      ※ 2017년 구축

* 납부패턴: 지방세 체납자의 시기별(30일, 60일, 90일, 120일, 180일) 납부이력을 세목별로 분석

□ 체납자 정보 결합되는 190종의 신용정보 변수 중 납부패턴에 영향을 주는(상관도가 높은) 변수를 각 모형별로 결정

2		신용정보 결합

□ 시군 지방세 징수부서는 체납자에 대한 개인 신용정보를 조회할 수 있음

□ 현 시점 체납자에 대한 정보를 추출해 신용정보 보유회사에 제공

* 체납자 정보(2) : 주민등록번호, 체납기준일자(최초납기일자)

* 개인신용정보(12) : 연체건수, 최장연체일수, 해제일자로부터 경과일수, CA한도소진율, 한도소진율, 대출금액, 대출기관수, 개설일자로부터 경과일수, 신용도 판단정보 공공정보 건수, 신용도 판단정보 공공정보 등록금액, 추정 연소득금액

□ 개인정보를 제외하고 고유 Key값을 넣어 데이터 분석 실시

《 신용정보 수집근거 》

§ 신용정보법 제32조(개인신용정보의 제공·활용에 대한 동의) ①~⑤ 생략

⑥ 신용정보회사 등이 개인 신용정보를 제공하는 경우로서 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 제1항부터 제5항까지를 적용하지 아니한다.     ~ (중략) ~

7. 조세에 관한 법률에 따른 질문·검사 또는 조사를 위하여 관할 관서의 장이 서면으로 요구하거나 조세에 관한 법률에 따라 제출의무가 있는 과세자료의 제공을 요구함에 따라 제공하는 경우

3		세목별 회수모형

□ 지방세 모형 A

- 자동차세, 재산세 회수율에 영향을 주는 요인 10개(외부 9, 내부 1)

구 분	변 수 명
외부(신용)	❏ 연체 건수(1년 내 유지)(해제포함)
외부(신용)	❏ 최근 연체해제일자로부터 경과일 수
외부(신용)	❏ 6개월 내(15일) 이용 신용카드 총 유효한도 소진율(활성카드)(해지포함)
외부(신용)	❏ 총 대출금액(KFB 계좌 단위)(미해지)
외부(신용)	❏ 주택담보 대출기관 수(KFB 계좌 단위)(미해지)
외부(신용)	❏ 최초 신용카드 개설일자로부터 경과일 수(KFB)(미해지)
외부(신용)	❏ 신용도 판단정보 공공정보 총 등록금액(KFB)(해지포함)
외부(신용)	❏ KCB 추정 연소득정보
외부(신용)	❏ 신용등급
내부	❏ 부과금액

- 회수 가능성 등급별 설명

구 분	회수율	신용정보 조건
1등급	매우 높음	❏ 1년 내 연체경험 : 평균 0건 ❏ 최근 연체 해제일자로부터 49일 경과 ❏ 총 대출금액 : 평균 13,500만원 ❏ 연소득 : 평균 5,600만원 ❏ 평균 신용등급 : 1.6등급
2등급	높음	❏ 1년 내 연체경험 : 평균 0.1건 ❏ 최근 연체 해제일자로부터 141일 경과 ❏ 총 대출금액 : 평균 9,400만원 ❏ 연소득 : 평균 4,000만원 ❏ 평균 신용등급 : 2.7등급
3등급	보통	❏ 1년 내 연체경험 : 평균 0.5건 ❏ 최근 연체 해제일자로부터 263일 경과 ❏ 총 대출금액 : 평균 7,300만원 ❏ 연소득 : 평균 3,200만원 ❏ 평균 신용등급 : 4.6등급
4등급	낮음	❏ 1년 내 연체경험 : 평균 2.4건 ❏ 최근 연체 해제일자로부터 323일 경과 ❏ 총 대출금액 : 평균 5,700만원 ❏ 연소득 : 평균 2,800만원 ❏ 평균 신용등급 : 6.9등급
5등급	매우 낮음	❏ 1년 내 연체경험 : 평균 2.4건 ❏ 최근 연체 해제일자로부터 372일 경과 ❏ 총 대출금액 : 평균 2,500만원 ❏ 연소득 : 평균 2,500만원 ❏ 평균 신용등급 : 8.8등급

□ 지방세 모형 B

- 등록세, 주민세, 지방소득세, 취득세 회수율에 영향을 주는 요인 8개(외부 7, 내부 1)

구 분	변 수 명
외부(신용)	❏ 연체일 수
외부(신용)	❏ 한도소진율(이용신용카드)
외부(신용)	❏ 대출기관 수
외부(신용)	❏ 개설일자로부터 경과일 수
외부(신용)	❏ KFB 신용도 판단 공공정보
외부(신용)	❏ KCB 추정 연소득 정보
외부(신용)	❏ 신용등급
내부	❏ 부과금액

- 회수가능성 등급별 설명

구 분	회수율	신용정보 조건
1등급	매우 높음	❏ 최초 신용카드 개설경과 기간 : 평균 14년 ❏ 신용도 판단 공공정보 등록금액 : 평균 0원 ❏ 총 대출금액 : 평균 10,700만원 ❏ 연소득 : 평균 4,800만원 ❏ 평균 신용등급 : 2.1등급
2등급	높음	❏ 최초 신용카드 개설경과 기간 : 평균 10년 ❏ 신용도 판단 공공정보 등록금액 : 평균 200원 ❏ 총 대출금액 : 평균 9,300만원 ❏ 연소득 : 평균 3,700만원 ❏ 평균 신용등급 : 4.7등급
3등급	보통	❏ 최초 신용카드 개설경과 기간 : 평균 7년 ❏ 신용도 판단 공공정보 등록금액 : 평균 12,000원 ❏ 총 대출금액 : 평균 5,700만원 ❏ 연소득 : 평균 3,200만원 ❏ 평균 신용등급 : 5.7등급
4등급	낮음	❏ 최초 신용카드 개설경과 기간 : 평균 6년 ❏ 신용도 판단 공공정보 등록금액 : 평균 26,000원 ❏ 총 대출금액 : 평균 4,700만원 ❏ 연소득 : 평균 2,900만원 ❏ 평균 신용등급 : 6.7등급
5등급	매우 낮음	❏ 최초 신용카드 개설경과 기간 : 평균 2년 ❏ 신용도 판단 공공정보 등록금액 : 평균 40,000원 ❏ 총 대출금액 : 평균 2,000만원 ❏ 연소득 : 평균 2,300만원 ❏ 평균 신용등급 : 8.5등급

Ⅳ		신안시 체납정보 현황

총 29,266건 중 신용정보 미결합 10,787건을 제외한 18,479건으로 현황 분석

※ 주민등록번호 오류로 인한 신용정보 결합 불가 건

1		세목별 체납현황

□ 전체 기간(2001. ~ 2017)에 대하여 재산세의 체납 건수가 가장 많고, 체납 금액은 자동차세가 가장 많음

□ 단위 체납액이 낮은 주민세는 보편적으로 1~2등급이 많을 것이라는 징수부서의 예측이 있었음

□ 1건당 체납액 규모로는 지방소득세가 105만 원으로 가장 높음

2		행정동별 체납규모

□ 읍·면별 체납액이 큰 순으로는 압해읍 ⇒ 지도읍 ⇒ 비금면 ⇒ 흑산면 ⇒ 임자면 ⇒ 도초면 ⇒ 증도면 ⇒ 자은면 ⇒ 안좌면 ⇒ 하의면 ⇒ 장산면 ⇒ 암태면 ⇒ 신의면 ⇒ 팔금면 순임

□ 읍·면별 체납자 분포 및 체납금액 규모에 맞춘 징수활동 거점지역을 선별하거나 징수인력의 효율적 배분이 필요할 것으로 보임

3		연도별 세목별 체납 추이

□ (체납 건수 기준) 재산세는 체납 건수가 다른 세목에 비해 가장 많았으며 주민세, 자동차세, 재산세 체납 비중은 해마다 큰 폭으로 증가하는 추세임	※ 2017년까지 발생한 체납임

□ (체납액 기준) 자동차세와 지방소득세가 차지하는 비중이 큰 편

《 연도별 체납 건수 추이》

《 연도별 체납액 추이 》

4		회수등급 분포도

《 자동차세 회수등급 분포 》	《 재산세 회수등급 분포 》
《 등록면허세 회수등급 분포 》	《 주민세 회수등급 분포 》
《 지방소득세 회수등급 분포 》	《 취득세 회수등급 분포 》

□ 자동차세, 재산세는 1, 2, 3등급 비율이 높아 비교적 회수등급이 우수하고, 주민세, 지방소득세, 취득세, 등록면허세는 회수등급이 불량한 편임

Ⅴ		결과 활용전략 및 기대효과

1		활용전략

지금까지 징수활동 (As-Is)	맞춤형 징수활동 방안 (To-Be)
◼ 단순한 기준이나 징수업무 담당자의 경험과 직관에 의한 징수업무 추진 ◼ 고질 체납자에 대한 강력 제제 적용의 근거 부족 ◼ 체납 예방활동에 대한 근거 부족	◼ 회수등급에 따른 체계적이고 차별화된 회수전략 수행 가능 ◼ 불필요한 압류를 줄여 반발민원 감소 ◼ 고질적 · 악의적 체납자에 대한 빠른 법적조치 실시로 회수율 증대

□ 1, 2등급 대상에게는 SMS와 전화로 안내,
4, 5등급 대상에게는 직접방문 및 압류예고 조치

□ 행정동별 체납자 분포에 따라 차량영치 거점지역을 설정하고, 자발적 지방세 납부를 독려하는 홍보물 배부 및 방송 등 효율적 징수활동 수행

§ 징수활동 종류

①SMS문자안내  ②전화독려  ③방문독려  ④재산조회  ⑤압류예고  ⑥압류

2		기대효과

□ 회수 가능성이 높은 체납자에 대한 불필요한 징수활동을 줄여 압류에 수반되는 비용*을 절감

* 재산조회, 공문생산 및 인쇄, 우편물 발송을 위한 행정력 등 낭비 예방

** 전자예금 압류활동 대신 SMS를 활용해 예산절감(5,000원 ⇒ 50원, △4,950원)

*** 과도한 압류활동에 대한 반발 민원 감소 효과

□ 회수 가능성이 낮은 체납자에게는 강력한 징수활동을 신속하게 추진해 회계연도 내 체납액 회수(이월 체납액을 줄임으로써 지방교부세 산정 시 패널티를 줄일 수 있을 것)

Ⅵ		향후계획

□ 분석결과 공유 및 활용계획 수립

□ 시군별 체납자 신용정보 조회회사*에 의뢰하여 실시간으로 회수등급을 확인할 수 있도록 건의

□ 추후 분석을 희망시 빅데이터 표준모델 분석 지원

□ 향후 ｢지방세 회수 분석모델의 고도화｣ 검토

① 세외수입에 대한 분석 추가

② 결손처리되어 징수 유보중인 사람의 회수율 분석

③ 신용정보에 주거래처, 연락처, 주소 등이 있으면 징수활동에 큰 도움이 될 것