基于大数据技术下税收风险管理体系研究

张军 陈锦圳

[摘 要] 大数据时代，数据成为税收治理的战略资源。运用大数据的技术，可以提升税务机关决策的科学性，助推管理的智能化和操作的精准性。针对传统纳税评估效益不高的现状，分析税收风险管理的现状和难点，提出优化税收风险管理工作流程、利用大数据技术搜集分析数据信息、构建基于大数据技术的税收风险体系模型，并用整合的新技术对案例公司进行风险评估，以实现实务中的运用。

[关键词] 大数据技术;税收风险管理体系;纳税评估

[中图分类号] F812.42[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2019）12-0139-04

Abstract： In the era of big data， data becomes the strategic resource of tax governance. The use of big data technology can improve the scientific decision-making of tax authorities， boost the intelligence of management and accuracy of operation. In view of the low efficiency of traditional tax assessment， this paper analyzes the current situation and difficulties of tax risk management， proposes to optimize the tax risk management work flow， use big data technology to collect and analyze data information， build a tax risk system model based on big data technology. Finally it uses the integrated new technology to carry out risk assessment on case companies， so as to realize the application in practice.

Key words： big data technology， tax risk management system， tax assessment

一、引言

随着物联网、互联网、云计算等技术发展成熟，中国已经进入了大数据时代。为适应国家社会新常态，国家税务总局提出大数据时代税收征管体制改革。在此背景下，大数据技术下税务风险管理体系重构显得尤为重要，它是税务机关运用风险管理理论和方法，通过风险提醒、纳税评估、反避税调查、税务稽查等风险应对手段，防控税收风险，提高纳税人的税法遵从度，提升税务机关管理水平的税收管理活动。针对传统纳税评估效益不高的现状，本文在分析税收风险管理的现状和难点之后，提出优化税收风险管理工作流程、利用大数据技术搜集数据信息、建立税收风险管理体系模型，最后用整合的新技术对案例公司进行评估，以实现实务运用与推广。大数据时代下，根据税收管理流程，对纳税评估信息进行采集并建立科学的税收风险管理体系模型，对税收风险识别、税收风险应对有着重要的理论和实践意义。

二、相关理论基础与文献综述

（一）大数据涵义、特点与税收风险管理的应用

大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。大数据具有“5个V”特点，分别是数据规模大（Volume）、数据多样性（Variety）、数据处理时效性（Velocity）、结果准确性（Veracity），深度价值（Value）。利用大数据采集、分析、建模等技术方法，税务部门将能结合不同行业领域的情况，通过大数据计算分析，实现对所有征纳对象的行为数据化，描绘出精准的纳税人“画像”。对于偷税漏税、虚开发票等违法行为能够及时预警，从而加强税收风险的管理，提高纳税遵从度与税收效率。李睿（2017）认为大数据时代的到来，有助于改变一直以来我国在国际中属于税收成本较高国家的这种状况。熊磊（2017）介绍了我国税收征管模式的变迁改革历史，大数据对我国税收征管改革任务有着极大的促进作用。其认为大数据对税务机关改革的方向应该是以税收风险为导向，借助大数据技术进行税收征管体制改革。

（二）纳税评估

纳税评估不但是税收风险管理的一种有效手段，也是税收工作的重要环节。国家税务总局2005年颁布了《纳税评估管理办法（试行）》定义：“稅务机关运用数据信息对比分析的方法，对纳税人和扣缴义务人纳税申报情况的真实性和准确性做出定性和定量的判断，并采取进一步征管措施的管理行为”。美国最早提出纳税评估概念，并称其为税收评定，根据纳税人遵从度程序计划，美国国内收入局1964年通过对纳税人申报信息的真实性做出评价，从而判别其是否存在偷、漏税和其他违反税法的情况。日本很重视纳税评估工作，在主要课征部门均专门配备了“特别调查情报官”，负责将纳税人的申报信息与税务机关掌握的信息进行综合分析和评估。澳大利亚将纳税评估视为风险评估制度，根据纳税遵从管理的“金字塔”模型，将分为不同风险等级的纳税人采取不同的税收征管方法，对高遵从、低风险的采取自我管理、自行评估策略，对低遵从、高风险的采取纳税审计和移送法办的措施。纵观我国纳税评估，经历了从涉外税收稽核评税、增值税的纳税评估、再到对纳税人所有税种的评估的发展过程。

三、传统税收风险管理现状与存在的缺陷

传统税收风险管理现状与存在的缺陷，主要有纳税评估流程不科学、纳税评估信息化水平低、纳税评估指标体系不健全、纳税评估效果参差不齐等几个方面，具体如下：

（一）纳税评估流程不科学

传统纳税评估任务缺乏统一的纳税评估部门负责跟进把关，容易导致以下问题：一是纳税评估任务缺乏年度科学有效计划，为了完成年度税收任务，纳税评估任务易集中在下半年堆积下发基层，基层分局缺乏足够时间和人力高效完成任务;二是不同层级下发的纳税评估任务内容差异较大，企业风险排序等级、评估效果要求都缺乏统一标准。导致基层纳税评估人员在纳税评估中主观随意性强，基层分局难以准确把握评估力度，容易出现评估过严或过松现象，评估效果参差不齐，难以有效提高企业纳税遵从、弥补税收漏洞;三是省、市两级税务局下发的不同主题的纳税评估任务经常会涵盖相同的企业，甚至市级不同业务部门下发的纳税评估任务也时有重复，不仅浪费了分局大量人力，还严重影响企业正常经营，降低纳税人满意度，引发企业投诉，与国家税务总局提出的“便民办税春风”行动背道而驰。

（二）传统纳税评估信息化水平低

全面精准的纳税人涉税数据是高质量纳税评估的保证;大数据等信息化技术，是高效纳税评估的前提。当前大部分地市税务局纳税评估信息化水平不高，信息短缺、共享差、系统内信息孤岛、智能化评估水平低、选案系统不完善，主要表现在以下方面：

第一，存在“信息孤岛”。税务系统内部多个涉及不同业务的信息系统并存，比如负责增值税发票信息的防伪税控系统、负责业务征收的金税三期管理系统、负责进出口数据审核的出口退税审核系统等，系统之间没有完全实现数据互通共享，信息孤岛比比皆是。

第二，第三方涉税数据利用不足，当前，随着大数据推广应用，各地经信局纷纷牵头开展各部门数据共享，工商、国土、住建、供电、海关等各自的数据已经可以通过市政府大数据平台实现互联互通，但是由于各个单位信息化水平不同，各单位共享的数据质量差异很大，有的甚至通过人工手动整理表格，同时政府单位大数据人才缺乏，硬件设备无法满足大数据云计算要求，无法对大数据平台的数据进行整合分析。

第三，智能化评估水平偏低，选案系统不完善。纳税评估主要依靠税务人员的工作经验，建立行业评估模型，模型指标值主要依靠总结以往经验，尚未能借助计算机自我学习完善纳税评估模型。选案系统算法较原始，靠计算机筛选出来的风险企业较为粗糙，仍然需要经过人工案头分析，才能合理划分风险企业，工作效率较低。

（三）纳税评估指标体系不健全

纳税评估指标模型主要有行业税负指标、工业企业用电量与产出比指标、企业规模与应缴税费比指标、发票异常开具指标等，这些指标模型以及模型预警值都是税务人员根据以往的评估经验摸索建立的，具有较大的主观性，税务人员稍微判断偏差，就可能导致经营正常的企业被误判为风险企业，增加了基层税务检查的工作量，或者导致违规企业成功逃避税局核查，降低了纳税评估的精准性。此外，企业财务人员在与税务机关斗智斗勇中，也在不断学习成长，企业财务人员通过各种方式获得纳税评估模型参数，便可进行财务数据造假，瞒天过海，偷税漏税却不被税务机关查到。

（四）纳税评估效果参差不齐

由于软硬件和涉税数据欠缺，需要人工完成纳税评估，每年评估企业数量只占基层分管企业的很小部分，很多基层每年只抽取几十户企业作为评估任务完成。评估确定准确率低，案头分析不到位，实地核查效率不高，流于形式，评估效果差。纳税评估任务时间紧、任务重，对纳税评估人员整体素质要求越来越高，为了高效完成纳税评估，不仅要求懂税收政策、掌握计算机技术、会财务知识，与纳税人谈判除了证据，还需要会心理学技巧才能说服纳税人。有的基层税务机关纳税评估人员素质偏弱，难以完成上级分派的任务，最终评估效果肯定不佳。此外，税评估需要与企业人员接触谈判，对企业经营进行深入了解，是个廉政风险较高的工作，由于缺乏详细法规指南，也容易激发征纳矛盾。部分评估人员责任心不强，对评估任务互相推诿，影响工作效率和评估效果。

四、基于大数据技术的税收风险管理体系构建

根据下图所示，构建体系内容主要包括：数据采集、宏观环境分析、案头分析、风险应对、结果反馈及处理。

（一）大数据采集步骤

数据采集，根据纳税评估行业的特点，利用大数据技术手段，将与纳税评估行业相关的财务数据、纳税申报数据、第三方数据进行采集，并进行清洗整合。

（二）风险评估步骤

宏观环境分析，对纳税评估行业采用PEST分析方法进行宏观环境分析，主要分析企业内外部经营环境对企业经营、财务报表等可能带来的影响，为后续风险建模做准备。建立风险模型，使用PEST技术与方法对纳税评估行业进行宏观分析，判断可能存在的风险点，制作相应的风险模型指标，使用线性回归等统计分析方法验证风险模型的有效性并计算出预警值。

（三）风险应对步骤

案头分析，借助风险模型筛选出疑点企业，并根据疑点企业对模型预警值的偏离度，对疑点企业进行风险等级排序。对疑点企业进行案头分析，对疑点企业的财务数据与涉税第三方数据采取对比分析、相關性分析、逻辑分析等方法，筛选出异常企业。采取应对手段，根据异常企业的风险等级，对低风险企业进行质疑约谈，要求其进行自查自纠;对中高风险企业进行实地核查;实地核查后发现风险比较大、情况比较严重的企业应移交稽查局处理。

（四）结果反馈及处理

根据纳税评估结果制作纳税评估报告，并对风险模型运行数据处理结果反馈回模型，提高模型相关性分析的准确度。

五、大数据税收风险管理体系在J公司中的应用

Z市的J房地产开发有限公司，成立于2006年，注册资本10，000，000元，等级注册类型为其他有限责任公司，经营范围：房地产开发;销售：建筑材料，装饰材料。J公司属于小型房地产开发公司，仅开发了一个楼盘，2015-2017陆续取得商品房预售许可证。根据图1所示，按构建的体系主要包括了数据采集、宏观环境分析、大数据风险建模、案头分析、风险应对、结果处理及反馈.

（一）涉税数据采集

房地产公司的土地交易、房地产开发、房地产交易等环节涉及到很多政府部门如规划、住建、国土、发改、财政等，涉及税额较大的税种有城镇土地使用税、土地增值税、增值税、企业所得税等，相应需要采集的涉税数据也比较多。房地产业涉及的税种，除了由国税征收，部分由地税负责征收。为了形成对房地产业一体化全生命周期的管理，必须确保房地产涉税信息环环相扣，形成可监控的信息链条，为后续管理提供有效数据支撑。除了利用金三数据，还可借助市政府综合治税平台，采集了第三方涉税数据。国土、发改、规划、建设、房管以及价格评估部门等第三方涉税数据，通过数据共享平台、移动存储介质传输或其他方式实现采集。

（二）宏观环境分析

房地产业是国民经济的基础行业，体量规模大、产业链条长、税收占比高，在国民经济发展中具有举足轻重的地位。2017年度，Z市固定资产投资，第三产业房地产业完成投资685.08亿元，同比增长13.5%，第二产业工业投资327.71亿元，同比下降0.5%。可以预见到，在工业投资增长下降的趋势下，2018年为了完成上级税务部门和市政府下达的年度税收任务，加强房地产业全链条税收征管势在必行。

2015-2016年，政府放松商品房市场限购限贷政策，全国房地产市场进入火热销售阶段。2016年底至2017年，中央开始收紧对房地产市场限购限贷政策，实施商品房交易价格备案制度，如果商品房交易价格与事前备案价格相差太大，则延迟审批商品房合同备案。很多购房者交付了首付款，却因为交易价格过高，无法通过国土合同备案，合同备案通不过，银行无法发放贷款，企业无法完成商品房交付，无法确认销售收入。

（三）大数据风险建模

大数据风险建模分为两部分，首先是根据宏观环境分析结果建立房地产业模型指标体系，设置相应的模型指标;其次，使用大数据技术和统计分析方法，通过海量数据来验证模型指标并计算出指标预警值。经过线性回归分析，实验结果显示收入、成本、利润、费用、以及资产都与税收指标呈现出正相关性，即所有点可以近似回归到一条直线上。因此，房地产参考值模型可以使用线性回归的方法来计算各项指标与纳税指标的关系。此外，还对企业年度纳税的分布情况进行分析，得出了企业纳税呈正态分布的结论，参考值模型取0.95置信区间为[Y–1.96*std，Y+1.96*std]。通过该模型，税务机关可以获得房地产行业的纳税指标参考值区间，从而为企业纳税提供同行业对比源，为企业纳税评估提供依据，进而增强企业税收的准确性、客观性和科学性。最后使用该风险模型对Z市房地产企业财务报表数据进行自动筛选，找出疑点企业，J企业就属于其中一家疑点企业。

（四）案头分析

首先是疑点分析。对J公司2015-2016年纳税情况进行案头分析，从住建局共享的竣工备案信息获知，J公司从2015年就有项目进行了竣工备案，而且截至2016年12月已经备案销售了1877套。但从金税三期管理系统查询到企业申报数据，发现企业截至2016年12月申报收入依然为0，没有进行完工产品结转。税务机关评估人员怀疑J公司存在没有按规定及时结转收入，结转完工产品实际毛利率与预计毛利率差异的风险。其次是会计及税务处理。通过J公司帐套数据的分析，发现预收账款、其他应付款、开发成本、主营业务收入、主营业务成本科目核算的内容，涉及到企业收入成本结转及费用的扣除，企业对相关业务的税务处理存在风险。最后初步分析企业申报收入风险的高低。通过对比企业在住建局公布的竣工备案数据与申报数据差异，判定其未完整申报收入的风险高低。

（五）风险应对

经约谈并进行实地检查，J公司相关人员对政策理解存在误差，具体为2015年销售开发产品达到结转收入条件后在2015-2016年的企业所得税申报中没有按规定结转收入，未按规定结转完工产品实际毛利与预计毛利差异调增应纳税所得额。

（六）结果处理及反馈

经对2015年及2016年收入成本进行调整后，需补交企业所得税6，340.15万元，滞纳金536.20万元，合计共缴纳税金及滞纳金6876.35万元。模型筛选出的疑点企业成功进行纳税评估，证明了体系模型运行结果的科学性，有助于模型进一步运行筛查疑点企业。

六、结语

大数据时代，数据成为税收治理的战略资源。运用大数据的技术，以提升税务机关决策的科学性，助推管理的智能化和操作的精准性，改变传统税收风险管理对评估人员评估经验和业务水平的依赖程度，加强对异常企业的及时监控管理是一个富有实践意义的命题。因此，针对传统纳税评估效益不高的现状，优化税收风险管理工作流程，利用大数据对纳税评估信息进行采集与分析，建立科学的税收风险管理体系模型并实现实务中的运用，对税收风险识别、税收风险应对有着重要的理论和实践意义。

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[責任编辑：史朴]