회계·세무 논문은 실증연구 비중이 높아 변수 수가 많고, 각 변수가 재무제표의 어느 항목에서 어떻게 계산되는지 정확히 밝혀야 재현 가능한 연구로 인정받습니다. 이 글은 가설-변수-지표 일치표를 엑셀로 직접 만들고 채우는 절차를, 회계·세무 전공의 실증연구 관행에 맞춰 단계별로 정리했습니다. 완성된 표 하나만 있으면 연구방법 장의 “변수의 정의” 절을 작성하는 시간이 크게 줄어듭니다. 재무회계, 관리회계, 세무회계, 감사, 회계정보시스템 어느 세부 분야든 이 절차를 그대로 적용할 수 있습니다. 설문조사 기반 연구든 재무제표 기반 실증연구든, 표의 뼈대는 동일하게 적용되니 자신의 연구 성격에 맞춰 열을 조금씩 조정하며 읽어 나가시기 바랍니다. 회계학, 세무학, 경영학(회계 전공)처럼 학과 명칭이 다르더라도 재무자료 기반 실증연구라면 이 절차를 그대로 쓸 수 있습니다.
일치표가 회계·세무 논문에서 특히 중요한 이유
회계·세무 실증연구는 종속변수(예: 이익조정 측정치, 유효세율)와 독립변수(지배구조 변수, 감사인 특성 등)를 모두 재무제표나 공시자료에서 계산해 내야 합니다. 같은 이름의 변수(예: “이익조정”)라도 연구자마다 계산 공식이 다를 수 있어, 일치표에 계산식과 자료 출처를 명시하지 않으면 심사위원이 재현성을 신뢰하기 어렵습니다. 설문조사 기반 연구(예: 예산 참여, 세무조사 위험 인식)도 마찬가지로, 척도 문항과 자료 출처를 표로 명확히 정리해야 합니다. 회계·세무 분야는 특히 같은 개념도 연구자에 따라 여러 측정 방식이 공존하는 경우가 많아(이익조정만 해도 재량적 발생액 모형이 여러 종류입니다), 어느 모형을 왜 선택했는지까지 일치표에 근거로 남겨두면 심사에서 설명하기가 훨씬 수월해집니다.
1단계. 엑셀 시트 뼈대 만들기
새 엑셀 시트를 열고 첫 행에 “가설 번호 / 변수 구분(독립·종속·통제) / 변수명 / 조작적 정의(계산식) / 자료 출처 / 측정 시점(연도) / 예상 부호”의 일곱 열을 헤더로 만듭니다. 회계·세무 논문은 통제변수가 많은 편이므로, 통제변수만 따로 모아 아래쪽에 별도 구획으로 정리하면 표가 길어져도 가독성을 유지할 수 있습니다. 예상 부호 열은 가설의 방향성(양(+)의 관계 또는 음(-)의 관계로 예상)을 미리 적어두는 열로, 결과 장에서 실제 회귀계수의 부호와 비교할 때 바로 대조할 수 있어 유용합니다.
2단계. 가설을 한 줄씩 옮기기
서론과 이론적 배경에 쓴 가설 문장을 순서대로 표의 “가설 번호” 열에 옮깁니다. “조세회피 수준이 높을수록 기업가치가 낮아질 것이다”라는 가설이라면, 이 문장에서 독립변수(조세회피 수준)와 종속변수(기업가치)를 추출해 별도 행으로 나눕니다. 가설이 여러 개라면 모든 가설을 먼저 옮긴 뒤 변수 추출 작업을 진행하는 것이, 가설마다 왔다갔다 하며 작업하는 것보다 빠릅니다.
3단계. 변수의 조작적 정의(계산식)를 채우기
회계·세무 변수는 계산식을 구체적으로 적어야 합니다. 가상 예시로, “조세회피 수준”을 종속변수로 쓴다면 조작적 정의 열에 “유효세율 = 법인세비용 ÷ 법인세비용차감전순이익(예시 계산식)”처럼 실제 계산 공식을 적습니다. “기업가치”라면 “토빈의 Q = (시가총액 + 부채의 장부가액) ÷ 총자산의 장부가액(예시 계산식)”처럼 적습니다. 이 예시의 계산식은 형태를 보여주기 위한 예시이며, 실제 논문에서는 선행연구에서 검증된 계산식을 출처와 함께 정확히 인용해야 합니다.
4단계. 자료 출처와 측정 시점 채우기
자료 출처 열에는 전자공시시스템(DART), 상장기업 재무데이터 제공기관, 한국거래소 공시자료처럼 실제로 자료를 가져온 곳을 구체적으로 적습니다. 측정 시점 열에는 “t년”, “t-1년”처럼 상대 연도로 표기하는 것이 일반적이며, 독립변수와 종속변수의 측정 시점이 다르면(예: 전년도 지배구조가 당해년도 이익조정에 영향을 미친다는 가설) 그 시차를 명확히 표시해야 인과관계 해석의 근거가 분명해집니다. 설문조사 기반 변수라면 자료 출처 열에 척도 원저자와 문항 수, 측정 시점에는 조사 실시 연월을 적습니다.
5단계. 통제변수 구획 채우기
회계·세무 실증연구는 기업 규모, 부채비율, 성장성, 산업 더미, 연도 더미 같은 통제변수를 다수 포함하는 것이 관행입니다. 통제변수 구획에는 각 변수의 계산식과 함께 “선행연구 OOO(연도)에서 사용”처럼 어느 선행연구를 근거로 이 통제변수를 포함했는지 메모 열에 적어두면, 이론적 배경에서 통제변수 선정 근거를 서술할 때 그대로 활용할 수 있습니다. 통제변수가 10개를 넘어가는 경우도 흔한데, 이럴 때는 재무적 특성(규모, 수익성, 레버리지)과 지배구조 특성(대주주 지분율, 이사회 규모)처럼 성격별로 소그룹을 나누어 정리하면 표를 읽는 사람이 변수의 역할을 훨씬 빠르게 파악할 수 있습니다.
가상 사례: 결측치와 극단값이 섞인 변수를 표에 정리하는 법
가상의 예로, 종속변수인 “이익조정” 계산에 필요한 감가상각비 항목이 일부 기업에서 재무제표에 별도로 공시되지 않아 결측치가 발생했다고 하겠습니다. 이런 경우 일치표의 조작적 정의 열 옆에 “결측 처리” 메모 열을 추가해, 해당 변수를 계산할 수 없는 관측치는 표본에서 제외했는지, 아니면 다른 항목으로 대체 추정했는지를 명시해두는 것이 안전합니다. 예시 메모: “감가상각비 미공시 기업(전체 표본의 약 4%, 예시값)은 결측 처리하여 분석에서 제외함.” 또한 재무비율 변수는 소수의 극단값이 회귀분석 결과를 왜곡할 수 있어, 상하위 1%를 극단값으로 처리(윈저라이징)하는 경우가 많은데, 이 처리 여부와 기준(예: 상하위 1% 또는 5%)도 일치표에 함께 기록해두면 결측치·극단값 처리로 인한 표본 수 변화를 결과 장에서 정확히 설명할 수 있습니다. 이런 처리 과정을 표에 남기지 않으면, 나중에 표본 수가 처음 계획과 달라진 이유를 스스로도 다시 찾기 어려워지는 경우가 많습니다.
6단계. 예상 부호와 실제 결과 대조하기
결과 장을 쓸 때는 이 표의 “예상 부호” 열을 옆에 띄워두고, 실제 회귀분석 결과표의 부호와 하나씩 대조합니다. 예상과 일치하면 “가설이 지지되었다”, 예상과 반대이거나 유의하지 않으면 “가설이 기각되었다”처럼 표에 결과 열을 하나 더 추가해 채워 넣으면, 이 표 자체가 결과 장 서술의 뼈대가 됩니다. 실제 회계·세무 논문에서 회귀계수의 부호가 예상과 다르게 나오는 경우도 드물지 않으므로, 이런 경우 논의 장에서 왜 다른 결과가 나왔는지 선행연구와 비교하며 해석하는 절이 필요합니다. 회귀분석 결과표를 읽고 계수와 유의확률을 문장으로 옮기는 절차 자체가 익숙하지 않다면 SPSS 다중회귀분석 실전 튜토리얼에서 결과 서술 문장의 형태를 먼저 확인해 두는 것도 좋습니다.
가상 예시로 보는 완성된 일치표
“기업의 지배구조 수준이 이익조정에 미치는 영향”이라는 가상의 연구를 예로 들어 보겠습니다. 가설은 “사외이사 비율이 높을수록 재량적 발생액으로 측정한 이익조정이 낮아질 것이다”입니다. 일치표의 해당 행은 독립변수 “사외이사 비율 = 사외이사 수 ÷ 전체 이사 수(예시 계산식)”, 종속변수 “이익조정 = 수정 존스모형으로 추정한 재량적 발생액의 절대값(예시 계산식)”, 자료 출처 “DART 공시자료(예시)”, 측정 시점 “t년”, 예상 부호 “음(-)”으로 채워집니다. 통제변수 구획에는 기업 규모(총자산의 자연로그), 부채비율, 매출성장률, 산업 더미, 연도 더미가 각각 계산식과 함께 나열됩니다. 이 예시의 계산식과 수치는 형태를 보여주기 위한 것이며, 실제 논문에서는 선행연구를 직접 확인해 정확한 계산식을 인용해야 합니다.
일치표를 만들 때 자주 하는 실수
가장 흔한 실수는 통제변수의 계산식을 적지 않고 변수명만 나열하는 것입니다. “기업 규모”라고만 적으면 총자산인지 매출액인지, 로그를 취했는지 아닌지가 불명확해 심사에서 지적받습니다. 두 번째는 독립변수와 종속변수의 측정 시점을 같게 설정해 놓고 인과관계를 주장하는 경우로, 동시성(simultaneity)으로 인한 내생성 문제를 지적받기 쉽습니다. 세 번째는 산업별로 계산 방식이 다른 변수(예: 금융업과 비금융업의 재무비율)를 하나의 계산식으로 뭉뚱그리는 경우로, 표본에 여러 산업이 섞여 있다면 산업별 처리 방식을 별도로 명시해야 합니다. 네 번째는 변수를 로그 변환하거나 윈저라이징(극단값 처리)한 사실을 표에 남기지 않는 경우로, 이런 자료 처리 절차는 결과의 재현성에 직접 영향을 미치므로 일치표의 조작적 정의 열이나 별도 메모 열에 반드시 기록해야 합니다.
주제 선정 단계에서부터 일치표를 함께 준비하면 좋다
아직 논문 주제를 확정하지 못했다면, 후보 주제별로 간단한 일치표 초안을 미리 만들어보는 것도 좋은 방법입니다. 표를 채우려고 시도하는 과정에서 데이터 접근이 어려운 변수가 드러나면, 그 주제는 일찍 걸러낼 수 있습니다. 회계·세무 분야에서 자주 다뤄지는 주제 유형과 데이터 접근성은 회계·세무 논문 주제 20선에서 확인할 수 있으며, 후보 주제 두세 개를 이 글의 절차로 일치표 초안까지 만들어보면 주제를 훨씬 빠르게 좁힐 수 있습니다. 연구의 필요성을 서론에서 논증으로 풀어내는 절차가 궁금하다면 연구의 필요성(연구배경) 쓰는 법도 함께 참고할 수 있습니다.
엑셀 함수로 일치표 관리를 자동화하기
변수가 많아질수록 엑셀의 데이터 유효성 검사 기능을 활용해 “변수 구분” 열을 독립·종속·통제 세 값 중에서만 고를 수 있도록 드롭다운으로 제한해두면 오타를 줄일 수 있습니다. 조건부 서식으로 예상 부호가 “양(+)”인 행은 파란색, “음(-)”인 행은 빨간색으로 자동 표시해두면, 표가 길어져도 한눈에 방향성을 파악하기 쉽습니다. 최종적으로 결과 열까지 채운 뒤에는 예상 부호와 결과 부호가 일치하는 행만 필터링해, 가설이 몇 개나 지지되었는지 빠르게 집계할 수도 있습니다.
민감도 분석과 강건성 검정도 표에 함께 기록하기
회계·세무 실증연구는 주 분석 외에 강건성 검정(robustness check)을 추가로 수행하는 경우가 많습니다. 예를 들어 이익조정 측정치를 다른 모형(수정 존스모형 대신 성과대응모형)으로 바꿔 재분석하거나, 표본 기간을 달리해 재검증하는 식입니다. 이런 강건성 검정을 수행했다면, 일치표에 “강건성 검정” 구획을 별도로 추가해 어떤 변수를 어떻게 바꿔 재분석했는지 기록해두면 결과 장과 부록을 쓸 때 검정 내용을 빠뜨리지 않고 정리할 수 있습니다. 심사위원은 강건성 검정의 존재 자체도 중요하게 보지만, 그 검정이 원래 분석과 어떻게 다른 가정 위에 서 있는지를 더 궁금해하는 경우가 많으므로, 표에 원래 계산식과 대체 계산식을 나란히 적어두는 것이 효과적입니다.
완성한 표를 지도교수와 공동연구자에게 공유할 때
일치표가 완성되면 구글 시트나 공유 드라이브에 올려 지도교수와 공동연구자가 동시에 열람할 수 있도록 해두는 것이 편리합니다. 특히 데이터 수집을 여러 사람이 나누어 진행하는 경우, 각자 담당한 변수의 진행 상황(자료 확보 완료, 확보 중, 대체 자료 검토 중)을 표에 별도 열로 추가해두면 프로젝트 전체의 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다. 계산식이나 변수 정의가 중간에 바뀌면 반드시 변경 이력을 표 옆 메모나 별도 시트에 남겨, 나중에 왜 그렇게 바뀌었는지 설명할 수 있도록 준비해두는 것이 좋습니다.
학술지 투고를 염두에 둔다면 미리 챙길 것
학위논문의 일부를 학술지에 투고할 계획이 있다면, 일치표를 만드는 단계에서부터 투고하려는 학술지가 최근 게재한 논문들의 변수 정의 방식을 함께 참고해두는 것이 좋습니다. 학술지마다 선호하는 변수 측정 방식이나 강건성 검정의 범위가 조금씩 다르기 때문에, 처음부터 목표 학술지의 최근 게재 논문 서너 편의 변수 정의 절을 나란히 놓고 비교해보면 자신의 일치표에서 빠뜨린 항목을 미리 발견할 수 있습니다. 이렇게 미리 점검해두면 학위논문 심사와 학술지 투고를 위한 수정 작업을 별도로 반복하지 않아도 됩니다. 실증 논문을 심사하는 학술지는 변수 계산식의 출처를 꼼꼼히 확인하는 경우가 많으므로, 초록이나 서론 단계에서부터 이 부분을 소홀히 하지 않는 것이 안전합니다.
실무 경력이 있는 연구자가 알아두면 좋은 점
회계법인이나 세무 실무 경력을 가진 대학원생이라면, 실무에서 익숙한 계정과목 명칭이나 세법 조항 명칭을 학술 논문의 관행적 표기와 혼동하지 않도록 주의해야 합니다. 예를 들어 실무에서 흔히 쓰는 약어나 사내 용어를 그대로 논문에 옮기면, 심사위원이나 독자가 정확한 의미를 파악하기 어려울 수 있습니다. 일치표를 작성할 때 변수명과 계산식을 학술 논문에서 통용되는 표준 용어로 다시 한번 점검하는 절차를 거치면, 실무 경험이 오히려 논문의 현실성과 설득력을 높이는 자산으로 활용될 수 있습니다.
변수 정의를 서론의 연구 범위와 맞춰두면 좋은 이유
일치표의 변수 정의가 확정되면, 서론에서 밝힌 연구의 범위(분석 대상 산업, 표본 기간)와 실제 변수 계산에 사용한 자료 범위가 정확히 일치하는지 다시 한번 대조해보는 것이 안전합니다. 예를 들어 서론에서 “2020~2024년 유가증권시장 상장기업”으로 범위를 한정했다면, 일치표의 측정 시점 열과 자료 출처 열도 이 범위를 벗어나지 않아야 합니다. 이 대조 작업을 일치표 완성 직후에 습관적으로 거치면, 심사 과정에서 서론과 본문의 표본 범위가 어긋난다는 지적을 미리 방지할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
변수가 10개가 넘어가면 표가 너무 길어지는데 어떻게 하나요?
본문에는 핵심 변수만 담은 요약 표를 싣고, 통제변수를 포함한 전체 상세 표는 부록으로 옮기는 방식이 널리 쓰입니다. 본문 표 아래에 “상세 계산식은 부록 O 참조”라고 표기하면 됩니다.
계산식을 선행연구와 다르게 바꿔도 되나요?
가능하지만, 왜 선행연구의 계산식을 그대로 쓰지 않고 수정했는지 근거를 방법론 장에 명확히 설명해야 합니다. 임의로 바꾸면 선행연구와의 비교가 어려워져 지적을 받을 수 있습니다.
패널 데이터를 쓸 때도 일치표가 똑같나요?
기본 구조는 같지만, 측정 시점 열에 여러 연도(t, t-1, t-2 등)를 함께 표기하고, 패널 고정효과나 확률효과 중 무엇을 썼는지 별도로 메모해두는 것이 좋습니다.
엑셀 대신 워드 표로 만들어도 되나요?
가능합니다. 다만 엑셀로 먼저 만들어두면 정렬과 필터링이 쉬워 작업 중 변수를 추가·삭제하기 편리하고, 완성 후 워드나 논문 편집 프로그램으로 옮겨 서식만 맞추면 됩니다.
서론의 연구 범위와 일치표의 표본 기간이 다르면 어떻게 되나요?
심사에서 표본 범위 불일치로 지적받기 쉬우므로, 일치표를 완성한 직후 서론의 범위 진술과 대조해 둘을 정확히 맞추는 것이 안전합니다.
결측치 때문에 표본 수가 계획보다 많이 줄어들면 어떻게 하나요?
결측 사유를 변수별로 일치표에 기록해두고, 결측 비율이 특정 산업이나 연도에 몰려 있지는 않은지 먼저 확인해야 합니다. 대체 자료원을 찾을 수 없다면 최종 표본 수와 결측 처리 기준을 방법 절에 투명하게 밝히고, 표본 감소가 결과 해석에 미칠 수 있는 한계를 논의 장에 함께 적는 것이 안전합니다.
윈저라이징 기준(상하위 1% 또는 5%)은 어떻게 정하나요?
정해진 규칙은 없지만, 같은 변수를 다룬 선행연구에서 흔히 쓰인 기준을 따르는 것이 일반적이며, 그 출처를 일치표와 방법 절에 함께 명시해야 합니다. 기준을 다르게 적용했을 때 결과가 달라지는지 확인하는 것도 강건성 검정의 한 방법으로 흔히 쓰입니다.
정리
회계·세무 논문의 가설-변수-지표 일치표는 실증연구의 재현 가능성을 보여주는 핵심 문서입니다. 엑셀 시트에 가설, 변수 구분, 계산식, 자료 출처, 측정 시점, 예상 부호를 순서대로 채워 나가면서, 통제변수의 계산식까지 빠짐없이 명시하고 서론의 연구 범위와 표본 기간을 대조하는 것이 오늘 할 수 있는 가장 확실한 점검입니다. Tesify의 AI 학술 에디터는 이 표를 문장으로 풀어 방법론 장 초안을 잡는 데 도움을 줄 수 있으며, 실제 계산식과 자료 출처는 반드시 선행연구와 원본 자료로 검증해야 합니다.
Tesify로 연구방법 장 초안 잡기를 시작하면, 완성한 일치표를 바탕으로 변수 정의 절의 문단을 빠르게 구성할 수 있습니다.