算法驱动的税收征管现代化转型路径探索

李昕一

算法驱动的税收征管现代化转型路径探索

李昕一

（天津机电职业技术学院 管理与信息学院，中国 天津 300350）

现代化税收征管改革对于提升国家治理能力和推进国家治理体系现代化具有重要意义。从税收征管角度看，税收大数据将构成丰富的风险分析来源，运用各种风险模型进行识别，找到纳税和避税风险动因及规律，及时为纳税人推送风险提示，既保证中国信息的精准性，又减少中国现场稽查及审计给征纳双方带来的管理负担。数字经济背景下，税收征管现代化转型路径需要以算法为驱动，有效利用税收大数据，构建现代化体系的理论基础和实践路径，发挥税收大数据对经济发展的积极作用。

数字经济；税收征管；现代化；转型路径

中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要中明确提出，加快推动数字产业化、推进产业数字化转型[1]。在数字经济的发展背景下，税收征管也面临了新的机遇与挑战。2021年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅联合下发《关于进一步深化税收征管改革的意见》，要求全面推进税收征管数字化升级和智能化改造[2]。税收征管作为国家财政工作的基础和重要组成部分，关系到财政稳定和社会发展大局。在数字经济的背景下，推动税收征管现代化建设，既是实现国家治理现代化的客观要求，也是推进数字产业化和产业数字化高质量发展的必然选择。

当前，国内在税收征管方面的研究颇为丰富，既有从法律规范的角度审视税收征管法在司法过程中的适用，也有从企业行为的角度关注企业的纳税避税行为和企业利益平衡机制。但是，国内的研究也存在一定的不足之处。特别是围绕数字经济下，如何更好地利用信息技术，提高税收征管效率，促进社会公平的研究相对较少。因此，本文立足于数字经济背景，提出建立以算法驱动为核心的税收征管体系，实现从“以票管税”到“以数治税”的转变。在便捷征收中提高税收遵从度及有效征收率，在人民满意的前提下保障筹集税收的功能，实现税收征管现代化与产业发展数字化之间的良性互动。

一、算法驱动的税收征管现代化理论基础

（一）税收征管现代化对算法驱动的“5A”准则

“5A”准则，即数据和算法的资产性 (Assets)、可获得性(Availability)、准确性 (Accuracy)、可控性（Adjustability）和问责性（Accountability）。具体来说，税收征管现代化体系的构建路径是要将税收基层数据看作一项重要资产（Assets），在保证数据是可获得（Availability）的前提下，提高数据的准确性（Accuracy）和可控性（Adjustability），厘清各部门的责任（Accountability），满足经济发展对数据公开透明的要求，让底层数据更好地为税收征管服务。

（二）税收征管现代化体系框架“五个协同”

“五个协同”，即算法驱动下的政府主导与企业主体协同、线上云端与线下实体协同、执法力度与服务温度协同、标准引领与个性创新协同、风险控制与信用监管协同。具体来说，“政府主导与企业主体协同”指的是征管现代化具备一定的行政性，需要保证政府在其中的主导作用，但是这种主导也需要合理保证和鼓励企业愿意参与其中；“线上云端与线下实体协同”指的是在疫情防控的背景下，税务机关开启了很多“无接触式”办事通道，一方面便利了广大纳税人，一方面也降低了社会整体疫情防控成本，让利于广大纳税人；“执法力度与服务温度协同”指的是税收征管作为一种行政行为，在执法中要有力度，但面对纳税人的困惑，又要提供有温度的服务；“标准引领与个性创新协同”指的是现代化的征管体系需要有一个科学、合理的标准引领，但是也需要照顾到地域、企业类型、经济类型的不同，求同存异，加强灵活性和应变性；“风险控制与信用监管协同”指的是现代化的征管体系应当变事后管理，为事前、事中管理，需要对纳税人的信用和风险进行预警和识别，最大程度地降低违法违规成本。

图1 算法驱动的税收征管现代化理论基础

（三）税收征管现代化的具体假设

作为一项实用导向的研究，理论分析和数据计算都需要落实到具体的政策建议和实践路径。对此，在“5A”准则和“五个协同”的原则下，提出数字经济背景下算法驱动税收征管现代化的三个层次假设，为税务部门和数字经济型企业发展提供参考。

假设1：数字经济与税收征管现代化的双向赋能理论假设。数字经济对税收征管现代化既带来了挑战，也带来了新的发展机遇，数字经济与税收征管应该是相互促进的关系[3]。其中的关键就在于能否通过以算法驱动，实现双方的双向赋能。如果税务部门能够充分依托算法驱动，就能够在很大程度上提升税收征管现代化水平，并以此为基础，反向驱动数字经济的进一步发展。

假设2：税收征管现代化的因果相关性假设。在数字经济背景下，算法驱动能否提高税收征管的现代化水平，受多种因素的影响，其中既有客观的资源因素，也有主观的理念因素。对此，提出以下相关性假设：

Si=Mi×（Ai+Bi+Ci+Di）+i×（Ei+Fi）+Gi+Pi+UI

其中：Si=税收征管现代化水平,Mi=算法驱动系数；Ai=数字经济发展规模，Bi=数字经济信息规模，Ci=数字经济信息质量，Di=数字经济信息共享性；Ei=税收部门技术能力，Fi=数字经济型企业政策获悉能力，Gi=区域间的技术水平差异；Pi为政策支持体系；UI=误项差。

假设3：税务部门算法驱动的应用可能性假设。在大数据、物联网、云计算、区块链等新技术的背景下，税务部门也需要积极利用数字化技术，主动适应新技术和新变革。但是不同地区的税务部门在算法驱动，提高税收征管现代化水平方面，可能存在应用可能性的差异。对此，从三个维度提出相应的假设：东部地区比中西部地区高，城市地区比农村地区高，数字经济发达地区比数字经济落后地区高。这一应用可能性假设也能够在一定程度上揭示不同地区在税收征管现代化方面存在的差异，为政策发展提供方向。

二、算法驱动的税收征管现代化实践路径

（一）税收征管现代化实践路径目标

税收征管现代化的实践路径，需要达到以下几个目标：一是为税务部门提供可操作的政策体系，税务部门能够以算法为核心，驱动执法、服务、监管制度创新和业务变革，深入推进税务领域“放管服”改革。二是为数字型企业提供税务辅助，帮助企业更好的掌握税收征管优惠政策，助力数字经济型企业更好、更优发展；三是为数字经济发展提供动力，促进数字技术与税收征管深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业、新业态、新模式，壮大经济发展新引擎；四是依托形成可供税务部门和不同规模数字经济型企业使用的算法软件，财政优惠政策信息采集和文本画像软件，提高政策覆盖率和知悉度[4]。

（二）税收征管现代化实践路径构建

1.算法驱动税收征管现代化的管理系统

算法驱动的前提在于将区块链、大数据、云计算、机器学习等技术使用到特定的业务领域和不同的工作场景，技术使用与税收征管相匹配。对此，初步设计四个层级、两项配置的管理系统（如图2）。四个层级包括业务应用层、场景模块层、运行框架层、平台服务层，主要目的在于明确管理系统的基本要素；两项配置包括算法优化、系统内核优化，主要目的在于明确管理系统的运行逻辑。

图2 算法驱动税收征管现代化的管理系统

2. 算法驱动税收征管现代化的大数据计算

图3 算法驱动税收征管现代化的决策辅助计算程序

按照“半监督学习(SSL)”聚类法，初步设计大数据计算辅助决策的逻辑流程（如图3）。一方面将利用python语言部署TensorFlow，对信息资料进行半监督式机器学习聚类。另一方面对资料进行人工预分类，在此基础上进行批量聚类降维，明确数字经济背景下税收征管的主要问题。

3. 算法驱动税收征管现代化的指标体系

（1）纳税人画像指标

建立分布式HADOOP大数据平台，配合Spark、Storm等组件，运用大数据和人工智能算法完成数据的加工、分析和处理，为纳税人打标签、分类、实现非正常户预测，异常团伙企业发现，相似企业行为智能发现和虚开增值税发票（变票）企业识别等智能管理。

（2）纳税人分级分类指标

聚类算法使得税源分级分类管理可以理性落地。通过纳税人涉税数据清洗、整理、聚类算法训练，机器不但能很好地将指定行业纳税人按照主要特征进行分类，而且机器还能预测新的纳税人属于哪种类别。

（3）税收宏观分析与优惠政策分析指标

从这些众多描述纳税人特征的指标（项）中通过特定的方法，如降维和主成分分析（PCA）提取出那些尽可能地描述纳税人的过程指标，即特征工程（如图4）。特征工程选出了主成分和贡献率较高的少数关键指标，就可以运用大数据聚类来将纳税人进行分类，并对新给定的特征值，预测判断纳税人所属类别。尤其对建筑企业、出口退税企业、高新技术企业、简易征收项目、小型微利企业、科技型中小企业、科技企业孵化器、环境保护、节能节水项目等享受优惠政策的主体进行重点分析。

图4 特征工程示意图：以某建筑集团为例

（4）网络数据指标

利用python语言中的requests库，以“数字经济”“税收征管”“算法驱动”等为关键词抓取政策文本、新闻报道等相关网络信息，形成具有一定规模的网络数据资料库。

（5）税务管理系统指标

通过搭建“税务架构树”（如图5），设定对照关系逻辑，消除管理口径与法人核算口径因跨税号对发票业务和核算管理的影响。建立风险信息库和税务风险指标模型，实现在线风险识别、评估、监测预警、呈现风险报告、应对措施、监督与评价等。加强税务筹划管理，将日常标准工作流程及税筹模型、行业法规固化系统中，降低风险，提升效率，帮助企业实现合理筹划。

图5 税务架构树示意图

（三）税收征管现代化实践路径效果

围绕算法驱动的税收征管现代化实施路径，能够在经济效益、社会效益和科学技术水平等方面形成“三层六维”的基本格局。

1.经济效益

助力政府财政运行，提高政府税收征管能力。通过数据驱动，提高政府在数字产业领域和产业数字领域的税收征管能力、市场治理能力，增强国家财政实力；助力数字经济发展，形成经济发展新业态。发挥国家财政的调解作用，以国家税收征管现代化为基础，反哺数字经济发展，为数字产业化和产业数字化提供财政支持。

2.社会效益

提高税收征管能力，维护数字经济发展秩序。通过数据驱动、信息赋能，强化税收征管能力的同时，强化政府市场治理能力，实现数字经济的稳定发展；推动共同富裕，促进社会发展稳定[5]。充分发挥财政税收二次调解作用，缩小数字经济时代的数字鸿沟，使广大人民群众共享数字经济发展带来的经济红利、社会红利。

3.科学技术水平

通过算法驱动，实现从“以票管税”到“以数治税”，提高政府数字分析能力。以大数据、云计算、人工智能、移动互联网等现代信息技术为基础，赋能政府信息获取、整合、深度挖掘能力；提高数字型企业政策获取能力。以移动客户端APP、小程序等为依托，实现政府税收优惠政策的整合推送，助力数字型企业的信息获取能力[6]。

三、小结与启示

当前我国经济正处于新发展阶段，从治理能力提升到国家治理体系现代化是深化改革的关键。中央全面深化改革委员会第十七次会议提出建立健全政务数据共享协调机制，全面构建政务数据共享安全制度体系，充分反映出数据治理将成为国家治理体系现代化建设的重要线索。通过促进数据安全、有序的流动，带来信息的共享，从而形成管理的协同效应，最终更好地实现预期的政策目标，达到协同共治[7]。

构建新发展阶段的国家治理体系现代化，税收将发挥着基础性、支柱性及保障性的作用。构建算法驱动的税收征管现代化体系，能够提高税收征管现代化协同共治水平。运用现代信息技术，以算法为核心，驱动税收收入筹集效度、纳税服务便利度、税务风险管控精细度以及宏观决策支持力度。其次，该体系有助于提高税收遵从度及有效征收水平。通过促进数据安全、有序的流动，带来信息的共享，从而形成管理的协同效应，在降低税负水平的前提下，保障税收筹集的功能。最后，通过算法驱动的税收征管现代化，深入推进发票电子化，降低制度性交易成本，提高税收征管环境友好水平，助力“双碳战略”。

[1]中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要[EB/OL].http:// www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm?pc,2021-03-13.

[2]中共中央办公厅国务院办公厅印发《关于进一步深化税收征管改革的意见》[EB/OL].http:// www.gov.cn/zhengce/2021-03/24/content_5595384.htm,2021-03-24.

[3]胡连强,杨霆钧,张恒,李海燕.基于数字经济的税收征管探讨[J].税务研究,2019(5):119-122.

[4]李香菊,刘硕,姚琴.数字经济背景下税收征管体系的国际经验与政策建议[J].经济体制改革, 2020(1):156-163.

[5]李艳,杨婉昕,陈斌开.税收征管､税负水平与税负公平[J].中国工业经济,2020(11):24-41.

[6]孙开,沈昱池.大数据——构建现代税收征管体系的推进器[J].税务研究,2015(1):96-99.

[7]滕祥志.论《税收征管法》的修改[J].清华法学, 2016(3):86-104.

F810.423

A

1672-1047（2022）02-0069-04

10.3969/j.issn.1672-1047.2022.02.17

2022-03-09

天津市财政局、天津会计学会重点项目“人工智能时代下高校财务数字化转型路径研究”（Q210604）。

李昕一，女，天津人，硕士，讲师，税务师。研究方向：财税体制改革，高校财务管理。

[责任编辑：涂申清]