SPC 가 뭐에요? - SPC ga mwo-eyo?

SPC 가 뭐에요? - SPC ga mwo-eyo?
[일러스트=강일구]

Q 현대그룹이 현대증권 등 금융계열사들을 일괄 매각하기 위해 SPC를 설립한다는 기사를 봤습니다. SPC는 탈세 등 나쁜 목적으로 해외 조세피난처(세금이 없거나 낮은 국가)에 설립된 유령 회사인 줄로만 알고 있었는데 아닌가요? 그렇다면 SPC는 무엇인가요?

A SPC(Special Purpose Company)는 우리말로 특수목적회사, 특수목적법인 등으로 번역됩니다. 말 그대로 특수한 목적을 수행하기 위해 만들어진 회사라는 얘기죠. SPC는 여러 장점을 갖고 있습니다. 부실채권 매각, 해외 자원 개발, 영화 제작, 선박 운영 등 특정 사업에만 투자하기 때문에 SPC를 설립한 모기업의 재무 상태에 영향을 받지 않습니다. SPC가 돈을 빌릴 경우에도 이 자금은 모기업의 빚으로 잡히지 않습니다. 설립 목적이 달성되면 언제든지 쉽게 청산할 수 있다는 점도 매력입니다.

예를 들어 보겠습니다. 부동산 개발을 시도 중인 A사가 많은 비용을 혼자 조달할 수 없어 투자자를 유치하려 한다고 가정해 봅시다. 마침 이 사업에 관심을 가진 투자자가 나타납니다. 그런데 이 투자자는 걱정이 있습니다. A사의 재무구조가 나쁜 것도 마음에 걸리고 이 때문에 투자 자금을 A사가 엉뚱한 곳에 쓰는 것은 아닐까 하는 걱정입니다. 그래서 A사에 직접 투자하는 대신 부동산 개발을 목적으로 하는 SPC를 설립하게 한 후 이 SPC를 통해 투자를 하기로 결정합니다. 우리 주변에도 우면산터널이나 천안∼논산고속도로 등 SPC 방식으로 건설된 시설이 많습니다. 제작비가 많이 들어가는 대형 영화 제작에 SPC가 활용되는 경우도 있습니다.

투자 유치에 유리, 목적 끝나면 쉽게 청산

SPC 가 뭐에요? - SPC ga mwo-eyo?

현대그룹의 사례처럼 자산을 매각할 경우에도 SPC가 많이 사용됩니다. 기업은 때때로 돈이 부족해 자산을 매각해야 할 일이 있는데 아무리 좋은 알짜 회사라도 금방 팔리기는 어렵습니다. 특히 현대그룹의 경우 현대증권·현대자산운용·현대저축은행 3개 회사를 한꺼번에 매각하려 합니다. 아무래도 한 개 회사를 파는 것보다 시간이 더 많이 걸리겠죠? 이럴 경우 SPC를 이용하면 일이 빨리 진행됩니다. SPC는 매각 대상인 자산을 일단 인수하고 이 자산을 근거로 채권(유동화채권)을 발행해 신속하게 현금을 마련합니다. 이 때문에 SPC를 자산유동화회사라고 부르기도 합니다.

‘조세피난처 SPC = 탈세창구’ 단정은 잘못

해운회사들은 선박을 구입할 때 금융회사에서 투자를 받기 위해 SPC를 설립합니다. 금융회사는 보통 선박 소유권을 해운회사와 분리돼 있는 SPC에 두도록 요구합니다. 그렇게 해야 해운회사가 파산하더라도 선박이 이 해운회사의 자산으로 묶여 다른 채권자에게 처분되는 사태를 막을 수 있는 거죠.

해외 법인이나 부동산을 인수할 때도 SPC가 활용됩니다. 특히 중국에서는 외국인의 부동산 취득이나 기업 인수가 매우 까다롭습니다. 이런 규제를 피해 제3국에 설립된 SPC를 통해 중국 기업의 경영권을 확보하는 것이 최근의 투자관행입니다. 연기금이나 한국투자공사 등 기관들도 해외에 SPC를 설립해 해외에 투자하고 있습니다.

지난해 일부 사회단체에서 조세피난처에 SPC를 설립한 사람들의 명단을 공개하고 탈세 혐의로 처벌해야 한다고 주장해 논란이 일었습니다. 물론 그중에는 해외로 재산을 빼돌리거나 탈세를 하기 위해 해외 SPC를 운용한 사람들도 분명히 있을 겁니다. 이재현 CJ그룹 회장의 경우도 영국령 버진아일랜드 등에 설립한 SPC를 통해 거액의 세금을 포탈했다는 혐의로 재판에 넘겨진 상태죠.

하지만 재계에서는 해외 SPC를 무조건 탈세 창구로 보는 시각에 대해 반대의 목소리를 내고 있습니다. SPC가 세금이 낮거나 없는 홍콩·싱가포르·버진아일랜드 같은 조세피난처 지역에 많이 설립되는 것은 사실입니다. 하지만 이들 지역의 SPC들이 모두 탈세 창구인 것은 아닙니다. 조세피난처에 법인을 설립하는 건 불법이 아닙니다. 세계 각국의 다국적기업과 투자자들이 세금이 없거나 세금 부담이 적은 이들 조세피난처를 활용해 투자를 하고 있습니다. 세계적인 기업인 애플과 구글도 조세피난처에 법인을 설립해 세금 부담을 줄이고 있습니다. 이재현 회장의 경우에도 재판 과정에서 “탈세를 하기 위해 해외 SPC를 만든 건 아니다”라고 반박하고 있습니다.

비용 줄이려 사무실 없이 운영 많이 해

실제 국제 거래에서 조세피난처의 낮은 세율을 활용하는 것은 기업의 경쟁력과도 연관됩니다. 해운 관련 SPC는 파나마나 마셜아일랜드, 버진아일랜드 등에 많이 설립돼 있습니다. 국제해운업계가 세금과 규제가 적은 이들 지역에 선박을 등록해 운영하는데, 우리나라 해운회사만 세율이 높고 규제가 더 많은 지역에 선박을 등록한다면 경쟁력을 잃게 되겠죠. 실제 국내 30대 그룹 중 16개 그룹이 조세피난처에 280여 개 법인을 운영 중인데 이 중 85% 정도가 대형 해운회사의 선박금융과 관련된 SPC인 것으로 조사됐습니다.

SPC의 상당수가 페이퍼컴퍼니인 것도 사실입니다. 페이퍼컴퍼니란 사무실이나 직원 없이 서류상으로만 존재하는 회사를 말합니다. 하지만 페이퍼컴퍼니가 모두 실체가 없는 유령회사인 것은 아닙니다. 비용 절감과 효율성을 위해 서류상의 회사로만 설립하는 경우도 많습니다.

예를 들어 펀드를 운영하는 회사는 회사 재산과 펀드를 분리하기 위해 독립된 SPC를 설립하는데, 이런 SPC는 직원을 두거나 사무실을 따로 마련할 필요가 없습니다. 오히려 직원과 사무실이 있으면 비용이 발생하게 되고, 투자자금이 엉뚱한 곳에 사용될 수 있다는 우려가 생깁니다. 해운회사들의 SPC들도 대부분 페이퍼컴퍼니입니다. 이들은 선박 1척을 마련할 때마다 SPC를 설립하는데 그때마다 사무실을 얻고 직원을 고용하면 비용 부담만 늘게 되겠죠.

그래서 재계에서는 SPC 설립 자체를 비판하는 건 잘못이라고 주장합니다. SPC가 정상적인 것인지, 돈을 해외로 빼돌리거나 재산 은닉을 위해 설립된 것인지 여부는 조금만 들여다보면 금방 알 수 있다는 게 이들의 주장입니다.

국세청에서도 정상적으로 해외투자 신고를 하고 지속적으로 정상적인 영업활동을 할 경우에는 문제가 없다는 입장입니다. SPC를 악용하는 세력들은 나쁘지만 그렇다고 해외 SPC를 무조건 배척하는 것도 올바른 시각은 아닌 것 같습니다. 해외 SPC들을 불법의 소지 없이 국익에 도움이 되도록 잘 활용하는 것이 합리적인 태도일 것입니다.

박진석 기자

통계적 공정 관리의 이점

통계적 공정 관리에는 다음과 같은 다양한 이점이 있습니다.

  • 낭비 감소 및 보증 청구
  • 제조 단위의 생산성 극대화
  • 운영 효율성 향상
  • 수동 검사 요구 감소
  • 고객 만족도 향상
  • 비용 통제
  • 분석 및 보고 향상

통계적 공정 관리 사용 방법

모든 새로운 공정과 마찬가지로 통계적 공정 관리를 사용하는 첫 번째 단계는 제조 비즈니스가 낭비 또는 성능 문제에 직면한 부분을 평가하는 것입니다. 이는 제품 재작업, 전체 제품 범위 낭비 또는 긴 검사 시간과 관련될 수 있습니다. 회사는 먼저 이러한 문제 영역에 통계적 공정 관리 시스템을 적용함으로써 이익을 얻습니다.

통계적 공정 관리는 필요에 따라 비용, 시간 또는 생산 지연과 같은 요소와 항상 관련이 있는 것은 아닙니다. 새로운 프로세스를 구현할 때 교차 기능 팀은 해결해야 하는 디자인 또는 프로세스의 중요한 측면을 식별합니다.

이것은 인쇄 검토 또는 DFMEA(설계 실패 모드 및 효과 분석) 연습으로 알려진 연습 과정에서 수행됩니다. 이 연습의 데이터는 다음 프로세스에서 중요한 특성에 대해 수집 및 모니터링됩니다.

데이터 수집 및 기록

통계적 공정 관리 데이터는 두 가지 방법으로 수집할 수 있습니다. 첫 번째는 특정 제품의 측정값이고 두 번째는 공정 계측 판독값입니다.

데이터는 일단 기록되면 수집된 데이터 유형에 따라 여러 종류의 관리도와 함께 추적됩니다. 유용한 정보를 얻으려면 적절한 차트를 사용하는 것이 중요합니다. 데이터는 연속 변수이거나 속성 데이터입니다. 데이터 수집 및 기록은 조직이 필요로 하는 것에 따라 개별 값일 수도 있고 판독값 세트의 평균일 수도 있습니다.

개별 값에 대한 가변 데이터에는 이동 범위 차트가 사용됩니다. 데이터가 8개 이하의 하위 그룹으로 기록된 경우 X 막대 R 차트가 사용됩니다. 부분군 값이 8보다 크면 X-막대 S 관리도가 사용됩니다.

속성 데이터의 경우 AP 차트를 사용하여 부품 세트 내에 결함이 있는 부품 수를 기록합니다. AU 차트는 각 특정 부품에 얼마나 많은 결함이 있는지 기록하는 데 도움이 됩니다.

관리도: X 막대 및 R 차트라고 합니다. X 바는 변수 x의 "평균"을 나타냅니다. 범위 차트는 부분군 내 변동을 나타냅니다. 여기서 범위는 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이를 나타냅니다.

다음은 X 막대 및 R 차트를 작성하는 단계입니다.

  1. 먼저 표본 크기를 "a"로 지정합니다. 일반적인 숫자는 4 또는 5이지만 샘플은 8 미만이어야 합니다. 이 단계에서 샘플 측정의 빈도를 설정합니다.
  2. 초기 샘플 세트 수집을 시작합니다. 경험에 따르면 4개 세트에서 100개 측정이 이루어지며 결과적으로 25개의 데이터 포인트가 생성됩니다.
  3. 4개 샘플 각각의 25개 그룹마다 평균값을 계산합니다.
  4. 다음으로 4개의 측정 샘플 각각에 대해 동일한 방식으로 범위를 계산합니다. 각 집합에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이가 범위입니다.
  5. 다음 단계는 평균의 평균을 계산하는 것입니다. 이것은 X-바용이며 실선으로 표시됩니다.
  6. 다음으로 중심선으로 표시되는 "R" 값 평균을 계산합니다.
  7. 다음 단계는 X-막대 및 R 차트 모두에 대한 관리 상한 및 하한을 계산하는 것입니다.
  8. 기술자는 차트를 통해 계속해서 여러 샘플을 측정하고 값을 추가한 다음 평균을 계산합니다. 이 값은 X 막대 차트에 기록됩니다. 공정 안정성을 추적하려면 샘플 측정을 날짜 및 시간과 함께 고정된 간격으로 기록해야 합니다. 고유한 문제가 발생하면 공정을 조정하여 안정성을 유지해야 합니다.

X-막대 및 R-차트는 공정을 모니터링하고 개선하는 데 사용되는 관리도의 일부 예입니다.

데이터 분석

분석하는 동안 관리도에 기록된 모든 데이터 포인트는 특별한 원인이 없는 한 관리 한계 내에 있어야 합니다. 일반적인 원인으로 인해 데이터 포인트가 관리 한계 내에 있게 되지만 특수한 원인은 이상치인 경향이 있습니다. 공정을 통계적으로 관리하는 것으로 분류하려면 차트에 이상값이 없어야 합니다. 공정이 관리 상태에 있으면 식별된 특수 원인이 없으며 모든 데이터가 관리 한계 사이에 있게 됩니다.

그러나 다음과 같은 일반적인 원인 변동의 예가 있습니다.

  • 재료 특성의 변화
  • 계절과 관련된 온도 변화 또는 습도 수준의 변화
  • 기계 또는 도구의 정기적인 마모
  • 운영자 관련 설정의 변형
  • 정기적인 측정 변동

특수 원인은 범위 제어 한계를 벗어나며 공정의 대규모 변경을 나타낼 수 있습니다. 이러한 변형에는 다음이 포함될 수 있습니다.

  • 제어장치 결함
  • 잘못된 장비 조정
  • 측정 시스템의 변화
  • 교대 진행 중
  • 기계 오작동
  • 설계 사양의 범위를 벗어나는 자원 재료 속성
  • 도구 파손
  • 운영자 미숙

통계적 공정 관리 차트로 공정을 모니터링하는 동안 모든 데이터 포인트는 관리 한계 내에 남아 있는지 확인하기 위해 지속적으로 확인됩니다. 그들은 추세의 변화나 공정의 급격한 변화에 주의를 기울일 것입니다. 특별한 원인이 확인되면 원인을 파악하기 위해 필요한 조치를 취합니다. 다음은 이를 수정하고 공정이 통계적 통제로 돌아오도록 하는 것입니다.

이러한 변동 외에도 관리 한계 내에 있고 조사해야 하는 다른 데이터 포인트 변동이 있습니다.

  • 7개 이상의 데이터 포인트가 프로세스 중심선의 한쪽으로 끝나는 사이클
  • 일반적인 데이터 범위의 변경. 이것은 여러 데이터 포인트가 서로 가깝거나 멀리 떨어져 있는 곳일 수 있습니다.
  • 7개 이상의 데이터 포인트가 있는 새로운 추세가 발생할 때 지속적으로 상승 또는 하락
  • 정상 평균보다 높거나 낮은 것이 분명한 데이터 산포의 변화

통계적 공정 관리의 단점

모든 공정과 마찬가지로 통계적 공정 관리에는 다음과 같은 몇 가지 단점이 있습니다.

시간 요구 사항

통계적 공정 관리는 조기 발견에 중점을 두지만 제조 환경에서 시스템을 구현하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 또한 차트를 모니터링하고 작성하는 공정은 시간이 많이 걸립니다. 시스템을 기존 프레임워크에 통합해야 하므로 인력 교육이 필요하며 시간이 걸립니다.

비용 고려 사항

통계적 공정 관리도 비용이 많이 드는 일이며 회사가 서비스 제공자와 계약을 체결하고 교육 자원 및 자료에 투자해야 합니다.

품질 측정

통계적 공정 관리의 문제점은 공정 프로토콜에 부적합이 있을 때 감지하지만 그 시점까지 얼마나 많은 제품에 결함이 있는지는 알 수 없다는 것입니다.

통계적 공정 관리의 미래

조직은 생산 공정을 안정화함으로써 생산성 변동의 수를 줄여 소비자와 회사 모두에게 이익을 줄 수 있습니다. 소비자는 안전하고 잘 테스트된 제품을 얻고 회사는 생산 비용과 결함 제품으로 인해 발생하는 당황을 줄임으로써 이익을 얻습니다.

머신 러닝과 인공 지능이 발전함에 따라 통계적 공정 관리 능력이 향상될 것입니다. 이는 제조업체에게 더 큰 이익을 가져다주고 경쟁 우위를 높이며 고객을 만족시킬 것입니다.