수익 예측 현대화

최근 들어 월별, 연간 국가 예산 수입에 대한 정보는 항상 경제에 대한 긍정적인 신호로 여겨져 왔습니다. 전문가들은 국가 예산 수입을 예측하는 업무에서 전통적 방법과 현대적 방법을 조화롭게 결합하고 프로세스를 수정하여 더욱 정확한 결과를 달성했다고 평가했습니다.

실제에 가까운 예측

세무총국장인 마이 쑤언 탄 씨는 수입 예측은 국가 예산 관리의 중요한 도구일 뿐만 아니라 국가 예산 관리의 질을 개선하는 핵심 요소라고 말했습니다. 정확한 수입 예측은 정부가 적절한 재정 계획을 수립하는 데 도움이 되며, 이를 통해 국가의 모든 활동에 자원을 합리적으로 배분하고 예산 적자나 자원 낭비를 피할 수 있습니다. 오히려 부정확한 예측은 예산 불균형으로 이어져 사회경제적 개발 과제와 장기적인 국가 목표의 실행에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 주정부 예산 수입 예측은 정책 발표 전, 정책 발표 중, 정책 발표 후의 영향 평가를 포함한 정책 결정 과정에도 활용됩니다. 동시에 수입 예측 도구는 수입 관리의 질을 평가하고 특정 세금에 대한 세금 격차를 파악하는 척도로도 사용됩니다.

국가 예산 수입 예측의 정확성을 높이기 위해서는 거시경제, 금융 및 통화 정책, 기타 정보와 데이터를 제공하는 기관 및 단위 간의 긴밀한 협력이 필요합니다. 이에 따라 재무부는 관련 기관 및 부서와 협력하여 기획투자부 산하 11개 기관 및 부서에서 온 25명의 위원을 포함하여 거시경제 예측 및 수입 예측에 관한 실무 그룹을 구성했습니다. 실무그룹은 국가예산수입 예측업무를 조직하고 이행하는 업무를 담당하는데, 여기에는 필요한 데이터베이스 제공 및 구축, 전문가와의 협력을 통한 거시경제 예측 및 수입 예측 모델 연구, 개발 및 운영이 포함됩니다. 목표는 현실적인 예측을 하고 데이터베이스 구축부터 수익 예측 모델의 구축, 운영, 적용까지 지침 문서를 개발하는 것입니다.라고 Mai Xuan Thanh 씨는 말했습니다.

그러나 일부 수익 항목에서는 추정치와 실제 수익의 차이가 여전히 상당히 크며, 특히 비정상적인 요인의 영향을 크게 받는 항목에서는 그렇습니다. Pham Thi Tuyet Lan 세수입 추산부장(세무총국)은 Covid-19가 발생한 이후, 특히 2021년과 2022년에 경제가 큰 변동을 겪었고, 많은 불확실한 요소가 국내외 기관의 예측을 벗어났으며, 전 세계적으로 인플레이션이 발생했고, 투자 자본 흐름이 국가 간에 크게 이동하여 추산을 수립할 때 목표 대비 경제 성장률이 완전히 바뀌었다고 공유했습니다.

주정부 예산 관리의 효율성을 촉진하기 위한 수입 예측 현대화

게다가 원유에서 발생하는 수익을 정확하게 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 왜냐하면 가격은 시장의 수요와 공급에 따라 달라질 뿐만 아니라, 특히 석유 매장량이 많은 나라의 경우 세계 정치 상황에도 큰 영향을 받기 때문입니다. 또 다른 예로, 기간 및 연도별 토지 사용료 징수 평균 성장률이 고르지 않고, 일부 지역은 불규칙하고 불안정하며 예측할 수 없는 개발을 경험하고 있으며, 산업, 물류, 경제 및 관광 개발에 유리한 지역에 집중되어 있습니다... 또한 토지 사용료 징수 추정치는 많은 수준과 부문이 예측에 참여하여 기초 수준에서 작성되었지만 아직 엄격하고 시기적절하지 않습니다... 이는 토지 관련 수익 예측의 질에 영향을 미쳤습니다. Pham Thi Tuyet Lan 여사가 말했습니다.

프로세스 간소화, 기술 적용 확대

세무총국은 실제 발생에 가까운 예측 및 예산 책정의 질을 개선하기 위해 수입 관리의 분산화와 관련된 수입원의 분산화를 촉진하고 통합을 없애는 것이 필요하다고 생각합니다. 모든 계층의 기관의 책임과 권한을 강화하고, 세무 기관이 있는 기관, 부서, 지부 간의 정보 제공, 예측 조정, 추산에 대한 책임을 제도화하는 것은 현실에 가깝게 구체화되고 개별화되어야 합니다.

또한, 데이터 수집을 자동화하기 위한 응용 소프트웨어 개발 및 완성을 통해 예산수입 예측 및 추산 프로세스를 간소화하고, 세무 분야 외부의 정보를 통합하는 소프트웨어를 적용해 분석, 예측 및 추산 업무를 수행할 필요가 있습니다. 정보 수집 및 처리에 정보기술 적용을 촉진하고, 각 단계별로 시간을 적절히 재구조화하고, 20%의 시간을 정보 수집 및 처리에, 80%의 시간을 분석, 평가, 예측에 사용되도록 하는 것은 매우 필요합니다.

전문가들은 예측의 정확도를 높이기 위해 회귀 분석, 산업 간 대차대조표, 빅데이터 분석과 같은 고급 예측 모델을 적용하여 점점 더 복잡해지는 정보량을 처리할 것을 제안합니다. 독일과 다른 유럽 국가의 경험에 따르면 이러한 도구를 사용하면 예측 정확도가 크게 향상되고 오류가 5% 미만으로 줄어듭니다. 정부는 또한 관련 단계 수를 줄이고 디지털 기술을 도입하여 예산 편성 과정을 간소화하는 것을 고려해야 합니다.

동시에, 정보 표준화와 예측 효율성 개선을 돕기 위해 중앙에서 지방 수준까지 통합하여 국가 예산 수입에 대한 데이터웨어하우스 구축을 우선시해야 합니다. 이는 투명성을 보장하고 경제 변동에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 갖추는 데 중요한 조치입니다. 무엇보다도 수입 예측을 담당하는 공무원들에 대한 전문적인 교육을 통해 인적자원을 개발하는 것이 핵심 요소입니다. 베트남은 국제 전문가와 협력 과정을 조직하고, 실무 경험을 얻기 위해 공무원을 해외로 파견하는 것을 포함하여 장기 교육 프로그램을 개발해야 합니다.

Pham Thi Tuyet Lan 여사에 따르면, 해결책이 무엇이든 국가 예산 추정은 수입원도 포함해야 하며, 긍정성을 보장하고 실제 발생에 가깝게 이루어져야 합니다. 세무, 세무관리 및 국가예산관리에 관한 법률의 규정에 따라 각 지자체의 각 세목, 세무유형, 세무분야를 정확하고 완전하게 계산해야 합니다.

출처: https://thoibaonganhang.vn/hien-dai-hoa-cong-tac-du-bao-thu-ngan-sach-159128.html