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纳税申报数据质量控制与制度完善

2014-03-20潘雷驰单建荣

税收经济研究 2014年4期
关键词:纳税人纳税申报

◆潘雷驰 ◆单建荣 ◆叶 桦

一、纳税申报数据质量控制的意义

由于我国税收征管方式的调整,按照税收风险战略规划,风险识别、分析、排序、控制和评估等要素建立了税收风险管理流程,逐步实现对税收风险的“统一识别”和“分类应对”,所有税收风险应对工作由风险监控机构在税收风险的识别、排序、推送后发起,并由其进行绩效评价。在这一过程中,风险监控部门需要使用税务部门自身数据,纳税人申报数据和涉税第三方数据,利用这些数据按照一定的计算规则,识别税收风险并做等级排序。如果分析使用的涉税数据质量较差,将直接影响税收风险识别和应对工作。

税收风险管理在市场经济国家中普遍得到应用,使税收征管资源配置效能发挥到最大。OECD(2013)组织在2013 年,对34 个成员国和18 个非成员国进行调查,发现52 个国家中,有49 个国家采用税收风险管理的方法设置税收征管程序。发达市场经济国家在应用税收风险管理方法提升征管效率的同时,特别注重获取充分的涉税信息并保证数据的质量。他们的做法是,首先,通过纳税申报表获取充分的涉税信息,例如美国各类申报表达212 种之多,申报表的目的主要是为了方便税收管理,同时也便于纳税人披露信息。其次,纳税申报表必须包括足够的信息,使税务局能够核实税款的计算过程,否则,将面临处罚和指控。在美国,填写纳税申报表时,如果省略了必要信息或者根据申报表信息填写就可以判断税款计算错误,纳税人将面临500 美元的罚金,如果持续递交不完整的申报表,可能因为故意不申报税收面临刑事指控。第三,法律赋予税务部门获取充分第三方涉税信息的权力。美国《联邦税法典》用65 个条款6.2 万字详细规定税务部门可以获取的第三方信息。《德国税收通则》、《法国税收程序法》、韩国《课税资料的提交及管理法》中都有税务部门获取第三方信息的规定。第四,在企业层面,通过执行会计准则和法定的内部控制制度,防控企业进行会计舞弊,保障会计核算数据质量。纵观发达市场经济国家,其税收风险管理程序大都建立在涉税数据质量控制和监管的基础之上。

随着市场经济的发展,我国税收征管方式也进行了调整,已逐渐与发达市场经济国家趋同。无论是实现税收风险管理的需要,还是降低纳税人负担为纳税人服务的需要,都要求税务部门深度挖掘已有涉税数据,充分利用数据中包含的信息。但是,我国现阶段,涉税数据,特别是纳税申报数据质量状况并不令人乐观,纳税申报数据质量控制的方法和制度需要逐步完善。

二、现阶段纳税申报数据质量存在的问题及发生原因

(一)现阶段纳税申报数据质量存在的问题

1.数据不完整。主要反映在数据的缺失上,一是历史报表上的缺失,比如同一企业财务报表应是连续性的,但是,发现有的企业资产负债表5 年中少了1 年或2 年的报表,12 个月的利润(损益)表,中间少了几个月的报表;二是项目内容上的缺失,比如税务登记表中有从业人员这一项目,但从业人员人数未填写;三是绝对值尾数上的缺失,比如金额单位明确提示要列至角分,企业却以元作为单位,没有保留到角分,有的甚至以千元为单位。

2.数据不统一。主要反映在数据的规则上,一是填表口径不一致,比如外贸企业出口货物销售额应填在“免税货物及劳务销售额”这一栏,较多企业填在了“免、抵、退办法出口货物销售额”这一栏了;二是项目格式上不一致,比如同一企业上报两种以上版本的同性质报表,即报执行会计准则的财务报表,又报执行会计制度的财务报表;三是勾稽关系上不一致,比如上年期末余额与本年期初余额有差异。

3.数据不准确。主要反映在数据的数值上,一是出现异常大或者异常小,比如存货期末余额为100 万元,下期期初余额抄写为1000 万元或者10 万元;二是有悖于项目逻辑关系,比如进项税额转出远大于进项税额;三是不符合有效性原则,比如增值税纳税申报表附列资料(表二)中,农产品收购一定是有季节性的,收购发票开具金额不应全年每月均衡出现。

4.数据不可比。主要反映在数据的重复上,除了各税纳税申报表,受到表间关系的制约,一般数据不重复外,其他的会计报表数据重复很多,比如资产负债表,年初填报后12 个月内全是一样的日期、一样的数据。

(二)纳税申报数据质量存在问题的原因分析

1.在现行制度中对规范纳税申报数据质量的规定不明确。按照《税收征管法》第六十四条规定,纳税人、扣缴义务人编造虚假计税依据的,由税务机关责令限期改正,并处五万元以下的罚款。纳税人上报的税务登记表、资产负债表、利润(损益)表、现金流量表、所有者权益变动表相关数据不能直接构成计税依据。所以,对除纳税申报表之外报送的申报资料数据虚假和缺失,难以依据《税收征管法》六十四条进行处罚。《国家税务总局关于印发<纳税人财务会计报表报送管理办法>的通知》(国税发〔2005〕20 号)第二十六条规定,纳税人未按照规定期限报送财务会计报表,或者报送的财务会计报表不符合规定且未在规定的期限内补正的,由主管税务机关依照《征管法》第六十二条的规定处罚;第二十七条规定,纳税人提供虚假的财务会计报表,或者拒绝提供财务会计报表的,由主管税务机关依照《征管法》第七十条的规定处罚。导致的问题,一是国税发〔2005〕20 号文件规定仅对纳税人报送的财务会计报表适用,对税务登记表等资料并不适用。二是《征管法》第六十二条是对未按照规定期限申报和报送纳税资料的处罚条款,第七十条是对逃避、拒绝或者以其他方式阻挠税务机关检查的处罚条款,使用这两个条款对纳税申报数据虚假、缺失和不完整进行处罚并不合适。

2.现行制度下,纳税人出于自身利益动机漏报、错报甚至不报相关申报资料。税务登记表、资产负债表、利润(损益)表、现金流量表、所有者权益变动表中的相关数据不能直接构成计税依据,但是,能够成为税务机关分析、识别纳税人涉税疑点的佐证材料,所以,纳税人会主观故意不报、错报和漏报这些报表数据。

3.有时纳税人并无报送虚假纳税申报资料的动机,但是财务人员业务素质低,会计核算水平差,直接造成报送纳税申报数据质量较差。

4.税务部门缺乏统一的数据标准。对每项数据的名称、定义、逻辑关系、来源、采集主体、采集频率、更新频率等要素,尚缺乏一致的标准。

5.数据质量控制机制尚未形成。首先,担心在纳税人数据报送阶段审核较严,可能造成大量纳税申报延误或者申报资料的缺报,数据进口关比较宽松,为后期数据应用留下隐患。其次,税务部门内部缺乏数据质量审核和控制的岗位或部门,对过去或现阶段数据的纠错依靠短期内集中投入大量人力完成。第三,税务部门难以获取真实、有效的第三方数据,对现有数据进行纠错和补充;第四,缺乏有效的数据质量审核和控制的工具。

三、纳税申报数据质量控制方法探索

(一)纳税申报数据判别控制系统概述

纳税申报数据判别控制系统是依据现行相关标准,结合行业特点、会计准则、税收法规、内部控制,借助财务分析和数理统计分析等方法,来识别入口数据是否可以进入数据库的一个软件系统。

纳税申报数据判别控制系统由限定系统、识别测量、预警标准、衡量绩效和诊断更正五个方面组成。限定系统定义特定需求;识别测量是测量数据特性和特性的变化是否影响限定系统达成目标;预警标准是固化特定分析指标的预警参数;衡量绩效是找出数据与预警标准之间的偏差信息,根据这种信息来评估数据的优劣;诊断更正是估价偏差的类型和数值并寻找产生偏差的原因,偏差较大又影响到目标时限制其进入数据库。

纳税申报数据判别控制系统的核心,是由平衡分析指标、对应分析指标、和差分析指标、积商分析指标、动静分析指标、补充分析指标等六个特定指标体系所形成,主要检查验证纳税申报数据的逻辑对应关系。

1.平衡分析指标

所谓平衡就是互相联系的项目(科目)之间,在数量或金额上保持一定合理的均衡关系。平衡分析指标主要包括收入与支出,来源与使用两个平衡的指标。

平衡关系式是用等式表示各相关项目(科目)之间平衡关系的式子。如,资产=负债+所有者权益,企业增加值=销售(营业)收入+存货变动额-材料(外购商品)成本。

平衡分析指标基本要求:要通过项目(科目)之间的联系表现出全局平衡与局部平衡之间的联系。

2.对应分析指标

对应分析是指两个或两个以上项目(科目)之间应有关系而是否联系起来的一种技术分析。对应分析指标比较多,如,预付款项与预收款项、应收账款与所属行业、预付款项和预收款项、预收账款与存货等。

对应分析指标基本要求:要能够揭示两个或两个以上项目(科目)之间的对应关系,也可以揭示同一个项目(科目)与各个类别之间的对应关系,以及不同项目(科目)之间的对应关系等。

3.和差分析指标

和差分析是数理运算中比较简单的问题,就是加减运算分析。和差分析指标由三个或三个以上项目(科目)组成,如,增值税应纳税额等于销项税额减去进项税额;增值税应纳税额等于销项税额减去进项税额减去上期留抵税额;增值税应纳税额等于销项税额减去进项税额减去上期留抵税额加进项税额转出。

和差分析指标基本要求:要能够揭示三个或三个以上项目(科目)之间的加减运算关系。

4.积商分析指标

积商分析也是数理运算中比较简单的问题,就是乘除运算分析。积商分析指标由三个项目(科目)组成,如,所得税费用等于利润总额乘以所得税适用税率。

积商分析指标基本要求:要能够验证纳税申报中一个项目是否等于其他几个项目的积或者商。

5.动静分析指标

动静分析指标是指对动态指标与静态指标进行分析的简称。动态指标是指反映在某一时期里所发生的某种变化情况,也可称时期指标,如,销售成本;静态指标指反映某一时点的指标,如,存货。

动静分析指标基本要求:是验证纳税申报中静态项目(科目)与动态项目(科目)是否具有一致性。

6.补充分析指标

补充分析指标是指有法则可依的项目与科目之间有联动关系的指标。如,税务登记表中的注册资本,资产负债表中的实收资本。

补充分析指标基本要求:是验证纳税申报中某些项目与另设项目或表式加以补充说明是否准确。

(二)纳税申报数据判别控制系统工作流程

1.当纳税人输入各项申报表,可能存在相应问题时,纳税申报数据判别控制系统就会提示无法递交,要求通过对存在的问题以及产生问题进行排查。

2.在主页面上,纳税人可以查看已经申报的问题信息,并可进行新增、修改、删除操作,如图1 所示。

图1 纳税申报数据判别控制系统主页面

(1)查询时,会显示符合条件的所有问题指向信息

(2)“修改”时,判断是否有选中,没有选中的,提示“请先选择一条信息”;有选中的,展示(弹出)已经维护的信息。

(3)“删除”时,判断是否选中,没有选中的,提示“请先选择一条信息”;选中的,提示该选中的问题指向代码+问题指向名称信息,确认后选用标志改为“不选用”。

3.“新增”或者“修改”某一项目(科目)时,展示(弹出)维护页面,如图2 所示。

(1)适用税种,提供增值税、消费税、企业所得税三个税种选项;适用资格暂时设置“仅限出口退税资格企业”。

(2)根据适用范围,实现问题指向。例如某一问题指向,适用范围为“企业所得税”,表示有“企业所得税”的纳税人如果对应指标存在异常时,存在该问题指向,无该税种的纳税人,不存在该问题指向。“仅限出口退税资格企业”,指纳税人存在出口退税资格时才提示该问题,无此资格不提示。

(3)“保存”时判断上述需要填写的内容是否均不为空,如有空,提示“***为空,请填写”;如均填写,则提示“保存成功”。

图2 纳税申报数据判别控制系统数据维护页面

(三)纳税申报数据判别控制系统作用

纳税申报数据判别控制系统的主要作用,是保障进入数据库的数据具有完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性和关联性。

完整性是指纳税申报数据符合数据项的定义,不缺失数据项构成要素,以及保持时间上的连续性。它是为了防止纳税申报数据丢失、缺项或不可用。

规范性是指纳税申报数据的填报按照既定标准、规范的要求进行操作。它是为了防止纳税申报数据未按统一格式填报。

一致性是指纳税申报数据在填报期间所用的填报口径和程序应当相同,不得随意变更。它是为了防止纳税申报数据的值在信息含义上冲突。

准确性是指纳税申报数据分析值或估计值与真值的接近程度。它是为了防止纳税申报数据和信息不正确,或者数据是超期的。

唯一性是指纳税申报数据一个信息只出现一次,其他地方只是引用。它是为了防止数据重复或者数据的部分属性重复。

关联性是指纳税申报数据具有相关性。它是为了防止有关联关系的数据缺失或者未建立索引。

纳税申报数据判别控制系统一方面可以实现数据的自动审核,另一方面纳税人在清晰数据审核规则后,可以改善纳税申报数据,使申报数据符合审核系统的要求,经过较长时间相互作用,可以提升数据质量,提高税收风险识别、税收分析预测的准确率,也可以降低税务干部的执法风险。

四、纳税申报数据质量控制制度的完善

纳税申报数据质量控制除需要开发相应的审核工具外,还应借鉴发达市场经济国家经验,完善相应法律、法规和制度。

(一)在《税收征管法》中明确纳税申报资料错报、漏报、虚假申报、不按期申报的罚则,通过规章或者规范性文件对纳税申报资料的系统性、完整性、准确性、及时性和有效性进行规范,明确纳税申报资料管理法律依据。

(二)在《税收征管法》中明确税务部门获取第三方信息的权力及获取信息范围,使税务部门可以利用第三方信息的同时,对纳税申报数据进行验证和纠错。

(三)税务部门应尽快建立纳税申报数据标准,明确定义数据的名称、定义、逻辑关系、来源、采集主体、采集频率、更新频率等数据的构成要素,形成统一的标准。

(四)建立健全纳税申报数据质量控制机制,包括明确数据进口关数据审核职责,设立专门岗位或部门专司数据质量审核控制工作,开发并完善数据审核工具,建立数据质量控制可持续发展机制,体现风险监控、纳税服务、税源管理等部门,以及纳税人的合理需求。

(五)提升纳税申报数据质量控制人员的素质。数据质量审核与控制工作需要具备生产经营、会计核算、税收政策、统计分析和计算机等多方面的综合知识,这一要求需要相关人员不断补充和更新自身的专业知识,在实践中不断提升自身专业素质。

[1]潘雷驰,叶 桦.美国涉税信息综合治理机制对我国税源专业化管理工作的启发[J].税收经济研究,2012,(4).

[2]管玉屏,潘永东.税收征管信息数据的质量管理[J].税务研究,2010,(12).

[3]外国税收征管法律译本组.外国税收征管法律译本[M].北京:中国税务出版社,2012.

[4]OECD.Tax Administration 2013 Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies[M]. OECD Publishing,2013.

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