공격적인 세무보고와 불투명한 재무보고의 관계

Aggressive Tax Reporting and Opacity in Financial Reporting

본 연구는 공격적인 세무보고 성향과 재무보고의 불투명성이 어떤 체계적인 관계가 있는지를 실증적으로 분석하였다. Frank et al.(2009)의 연구 이후 국외 후속연구들은 공격적인 세무보고와 공격적인 재무보고 간에 양(+)의 관계가 있다는 결과를 보고하고 있으나(Badertscher et al. 2009; Heltzeret al. 2015), 국내의 연구들은 이와 상반된 증거를 보고하였다(신용준 등 2011; 김철환 등 2012; 고종권 등 2012). 따라서 본 연구는 선행연구와 다른 다양한 측정치를 이용하여 선행연구의 결과를 재검증해 보았다. 구체적으로 본 연구는 종속변수로 세 가지 재무보고의 불투명성 측정치로 3년간 재량적 발생액(DA)의 다기간으로 측정되는 Hutton et al.(2009), 전규안과 박종일(2017) 및 본 연구에서 제안된 3년간 RM을 누적하여 측정하였다(‘OPACITY1∼OPACITY3’). 또한 본 연구는 종속변수로 당기 재량적 발생액, ROA성과조정 재량적 발생액, 실제 이익조정을 이용한 분석도 다루었다(‘DA, DAK, RM’). 공격적인 세무보고는 네 가지 측정치로 BTD, Desai and Dhamapala(2006)에서 제안된 재량적BTD, 그리고 Dyreng et al.(2008)의 방법에 따라 과거 5년간의 장기유효세율로 측정되는 Cash ETR과 GAAP ETR을 이용하였다(‘BTD, DDBTD, CETR, GETR’). 분석기간은 2003년부터 2016년까지이고, 표본은 금융업종을 제외한 12월 결산의 상장기업을 대상으로 하였다. 실증결과는 첫째, 종속변수에 영향을 주는 통제변수가 고려된 후에도 공격적인 세무보고의 성향을 나타내는 네 가지 변수(BTD, DDBTD, CETR, GETR) 모두는 재무보고의 불투명성을 나타내는 세 가지 변수(OPACITY1∼OPACITY3) 모두에 대해 유의적인 양(+)의 관계로 나타났다. 즉 공격적인 세무보고 성향이 높은 기업일수록 재무보고의 불투명성 역시 높게 나타났다. 둘째, 공격적인 세무보고의 성향을 나타내는 네 가지 변수(BTD, DDBTD, CETR, GETR) 모두는 재무보고의 불투명성을 나타내는 세 가지 변수(DA, DAK, RM) 모두에 대해 유의한 양(+)의 관계로 나타났다. 이는 공격적인 세무보고의 성향이 높은 기업일수록 당기의 재량적 발생액 및 실제 이익조정을 동시에 증가시킨다는 결과이다. 셋째, 공격적인 세무보고의 성향이 높은 구간을 Donohoe and Knechel(2014)의 연구에 따라 5분위수 중 조세회피 성향이 가장 높은 상위 1분위를 더미변수로 측정한 후 분석된 결과에서도 대체 로 앞서와 유사한 결과가 나타났다. 이상을 종합하면, 본 연구는 국내 상장기업들의 경우에도 Frank et al.(2009)의 결과와 일치하게 공격적인 세무보고의 성향이 높은 기업이 재무보고의 불투명성이 높을 뿐만 아니라, 당기의 재량적 발생액과 실제 이익조정도 동시에 높이고 있다는 평균적인 결과를 보여주었다는 데 의미가 있다. 이러한 결과는 국내 연구들에서 그동안 잘 관찰되지 않았던 새로운 발견이라는 점에서 선행연구에 추가적인 증거를 제공한다. 아울러 본 연구의 발견은 조세회피에 공격적인 조세포지션의 기업일수록 전반적으로 재무보고의 질이 더 낮다는 적신호를 제공한다는 점에서 학계뿐만 아니라, 투자자, 세무당국, 규제기관 및 정책입안자들에게도 유용한 시사점을 더불어 줄 것으로 기대된다.

We examines whether a positive relation between aggressive tax reporting and opacity in financial reporting or aggressive financial reporting. Prior research finds a positive relationship between tax reporting aggressiveness and financial reporting aggressiveness (e.g. Frank et al. 2009; Heltzer et al. 2015). In contrast, domestic research find that tax aggressiveness is negatively related to financial reporting aggressiveness (e.g., Shin et al. 2001; Kim et al. 2012; Ko et al. 2012). Thus, there are competing arguments and mixed prior evidence on whether firms that are aggressive in their tax reporting exhibit more or less financial aggressiveness. However, previous research mainly focus on a single year measure to capture potential both aggressive financial reporting and aggressive tax positions. Unlike that, this analysis reflects that we are eager to comprehensively examine our research question by gauging both aggressive tax reporting and aggressive financial reporting in alternate ways in order to help empirically settle whether firms undertaking aggressive tax positions are more aggressive in their financial reporting given the mixed prior research on this issue. In particular, our focus is on the relations between the firm’s tax aggressiveness and accounting measures of opacity in financial reporting, measured either over a multi-year period or a single year. In this study, we use three accounting based measures of opacity in financial reporting – we use are: Hutton et al. (2009), Jeon and Park (2017), and our study is suggested by new method (e.g., RM is based Roychowdhury (2006) model, we construct an overall RM proxy by summing abnormal levels of cash flow from operations, production costs, and discretionary expenditures, thus OPACITY3 is calculated as average of a three-year moving sum of overall RM proxy to capture the multi-year effect of real earnings management, which is calculated over years t-2 through t.). Following Hutton et al. (2009), we then calculate our first proxy for financial reporting opacity (hereafter OPACITY1) in year t as the three-year moving sum of the absolute value of annual discretionary accruals, which is calculated over years t-2 through t. As well, following Jeon and Park (2017), we then calculate our second proxy for financial reporting opacity (hereafter OPACITY2) in year t as the standard deviation of discretionary accruals, which is calculated over years t-2 through t. Thus, the first three proxies, OPACITY1 to OPACITY3 are grounded in accrual-based as well as real earnings management activity for opacity in financial reporting. We also use the Dechow et al. (1995) model and the Kothari et al. (2005) return on assets (ROA)-performance-controlled-discretionary accrual model to estimate the discretionary accruals (hereafter DA and DAK, respectively), as well as the Roychowdhury (2006) model to estimate the real earnings management activities (RM). We use four tax aggressive measures, specifically we gauge firms’ tax burdens with several proxies for both book-tax differences (e.g., BTD and DDBTD (i.e., discretionary BTD) developed by Desai and Dharmapala (2006) utilize the residuals from regressions, which estimate the effect of total accruals on book-tax differences.) and the long-run effective tax rates (e.g., Cash ETR and GAAP ETR developed by Dyreng et al. (2008)). Following Dyreng et al. (2008), we calculate the Cash (GAAP) ETR as the ratio of the sum of the cash tax payments (tax expense) over a five-year period to the sum of income before taxes and special items over the same five-year period. Sample firms are collected from the Korea Exchange from 2003 to 2016 using the KIS Value Library database. We consider 7,730 firm-year observations for sample firm satisfying of the criteria for the sample period. Our main results are as follows. …