以数治税背景下基层税收治理问题及优化路径

2021年，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》，标志着我国开启了以数治税的税收治理模式新变革。基层税务部门是税收工作的前沿阵地，数据思维对提升基层税收治理能力提出了新的更高的要求，以现代信息技术赋能基层税收治理，推动以数治税在基层税务机关落地，对提高基层税收治理水平、高质量推进中国式现代化税务实践以及助力国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。据此，本文通过厘清以数治税背景下基层税收治理的基本逻辑，总结以数治税背景下基层税收治理面临的现实问题，并提出相应的优化路径，为拓展提升基层税务机关以数治税能力提供参考借鉴。

以数治税背景下基层税收治理的基本逻辑

基层税收治理现代化是反映税收治理现代化乃至国家治理现代化的重要窗口，以数治税作为一种新的税收治理模式，对推动基层税收治理现代化具有重要作用。加大信息化技术在基层税务执法、税收风险管理和纳税服务等领域的应用，加快基层税务部门数字化转型，不断提升基层税务部门以数治税的能力和水平，推动基层税收治理向现代化迈进，是实现税收现代化和中国式现代化的逻辑要求。

（一）以数治税是强化基层税收风险管理的内在需求

以数治税赋能税收风险管理的关键在于数据资源的有效利用。由于市县级基层税务机关直接面向地方发展实际，是收集海量税收数据、感知税收运行情况的前沿阵地，与税务总局和省级税务机关相比，税收风险管理更加实际具体，如何有效利用数据资源考验着基层税务机关税收风险管理能力。通过收集、整理、分析和应用税收大数据，建立基于大数据的税收风险管理模型，可以实现税收风险管理的信息化、智能化和自动化，帮助基层税务部门进行税收预警和风险防范，从而提高税收风险管理的实效。比如，税收大数据管理平台可以整合税务稽查、纳税评估、涉税事项审批等涉税信息数据，通过风险数据共享，强化风险识别和数据分析，形成信息采集、数据分析、风险排查、任务发布、风险应对等为一体的风险管理链条。同时，可以强化部门间信息共享与合作，加强税务、财政、人民银行、金融监管、市场监管、公安等部门以及第三方交易平台的联动，形成税收风险协同治理合力，切实提升基层税收风险管理质效。因此，深化税费数据资源开发应用，推动税收风险管理由“以人为主”模式向“数据驱动”模式转变，实现税费管理数字化、智能化转型，是强化基层税务部门税收风险管理的内在需求。例如，镇江市税务局依托江苏省税务局智慧税务平台数字化场景、镇江市税务局大数据和风控中心实体化场景，探索建立税收监管指挥中心，将税收大数据预警体系、风险模型和可视化技术有机结合起来，加速释放税收大数据技术引领效应，有效预警和防范税收大数据中可能存在的风险。

（二）以数治税是优化基层纳税服务方式的现实需要

以数治税赋能纳税服务的关键在于提高纳税服务效率，降低纳税服务成本。基层税务机关处在服务广大纳税人缴费人的第一线，其服务水平与纳税人获得感、满意度直接相关。运用税收大数据可以有效解决纳税人缴费人办税缴费过程中的堵点、难点，精准提供线上纳税缴费服务。通过“非接触式”办税缴费模式，可以简化办税流程，压缩办理时间，为纳税人提供更加便捷高效的服务，从而提升纳税服务水平。例如，潍坊市税务局聚焦以数治税，充分发挥税收大数据优势，运用“全国纳税人供应链查询”功能，积极为民营企业牵线搭桥，拓宽上游原材料供给来源，打通下游产品销售渠道，有效回应企业产业链供应链不畅等诉求；深挖12366热线数据，按月对热线电话进行穿透式分析，实现全量来电的分类分层归集，并与各类服务征管事项关联穿透，敏锐分析出纳税人缴费人在办税缴费服务过程中的共性与个性需求，精准响应纳税人缴费人诉求。

以数治税背景下基层税收治理的现实问题

虽然以数治税模式在税收治理方面已经取得了积极成效，但由于基层税务部门既是税务系统里落实各项政策的“最后一公里”，又是为广大纳税人缴费人提供各项服务的“最先一公里”，因此，基层税收治理存在一定的特殊性，以数治税背景下基层税收治理仍有提高的空间。

（一）数据思维有待启发

随着“以数治税”模式的明确，纳税征管和服务已逐步实现电子化，从新电子税务局的推广到数电票的正式使用，税务机关在“以数治税”方面实现了更进一步，但基层的数据思维仍有待进一步启发。有些工作人员对于大数据在税收中的应用价值认识不清晰；另外，大数据应用需基于庞大、准确、有效的数据集，需经过分析后融入税收征管的各个环节，以协助税务人员进行税源管理，并帮助纳税人顺利办理纳税事宜，而目前基础数据集合的构建尚不完善，基层税务机关所使用的系统种类繁多，再加上各区县局自主开发的辅助系统，这些系统难免存在功能重叠、数据分散、应用闲置的问题。数据的分散性影响了数据的获取、存储、分析和应用。

（二）集成应用需拓新局

在当前税收治理环境中，尽管已经取得了显著进步，但税务机关在数据应用和集成共享方面仍需要努力开拓新的局面。数据是税务工作的核心资源，其应用、集成和共享程度直接影响税收治理的效率和效果。

一方面，数据应用层面仍有待深化。目前，税务机关在数据处理和分析方面已经具备了较强的能力，但在数据驱动的决策制定和业务流程优化方面还有提升空间。当前，税收数据在部分基层税务机关运用不足、数据使用受限、信息碎片化、整合分析浮于表面，未能充分发挥大数据优势；数据分析仍限于查询、趋势描述和简单规则汇总，缺乏深度和有效性，且数据模型与风险分析等业务未广泛实施，风险模型覆盖面不足，指标不全，数据基础薄弱，风险指标主要依赖内部数据，缺乏与第三方数据的深入分析，导致风险应对模式单一。行业、区域及风险分析尚未深入，指标建立精准性不足，无法全面体现大数据价值。

另一方面，集成共享方面也存在不足。首先，现有系统无法全面归集和分析数据，对基层税务机关的指导性和导向性不足，影响后续工作。其次，数据系统分散，税务总局“云平台”集成度不够，前沿技术掌握不足，软硬件配置水平低，制约大数据应用。再次，税收数据平台需整合优化，金税三期、四期系统也需进行功能完善和性能提升。最后，税收治理中的数据需求不仅限于税收数据，还包括其他相关部门和行业数据。虽已建立部分信息共享平台，但数据处理、信息安全等问题阻碍了深度共享和联动分析，导致大数据优势未能充分发挥。此外，数据共享的法律保障不足，数据标准不统一，配套制度不健全，也是制约数据共享的重要因素。

（三）人才队伍需加强建设

基层税务工作人员虽能识别风险点，但缺乏深入分析数据的能力，制约了对数据的准确判断。当前，税务系统大数据和风险管理人员中，专业人才占比不高；现有培训主要集中于基础税收政策，缺乏数据分析和数据运用能力的培训；业务骨干的能力主要来源于经验，专业化不够，可复制性不强，很难在短时间内培养一大批数量可观的高素质专业人才。

（四）分析效果仍需提升

税务大数据的应用为基层税收治理带来了革命性的变化，但同时也存在了分析效果尚未达到预期的问题。

一方面，数据质量问题会影响数据分析结论的准确性。对税务部门来说，数据质量高低直接关系到税收征管的效率和准确性，以及税务服务的质量。在税务数据的整个生命周期中，从收集到传输，再到存储和处理，各个环节都可能出现数据质量问题。首先，数据收集过程是多渠道的，涵盖了纳税人自主申报、第三方信息提供以及税务部门自行采集等多种方式，这些途径在数据采集时可能因人为因素（如数据输入错误、理解偏差）而引入误差。其次，数据传输环节存在风险，由于网络故障、设备故障等原因，数据可能在传输过程中失真或丢失，进一步影响了数据的准确性和完整性。最后，数据存储和处理过程中的不规范操作，比如数据备份不及时、数据清洗不彻底等，同样会引发数据质量问题的产生。因此，确保税务数据的质量需要在整个数据生命周期中严格把控各个环节。

数据质量问题对税收征管工作具有重要的影响。一旦数据出现质量问题，税务部门在数据分析、风险评估、税款计算等关键环节就可能得到不准确的结果，这不仅会直接影响税收征管的效率和准确性，还可能导致一系列的连锁反应。此外，数据质量问题还可能增加税收风险。由于数据不准确，税务部门对纳税人的风险评估可能产生偏差，这可能导致漏税、逃税等税收风险的出现，对税收征管的稳定性和公正性构成威胁。同时，数据质量问题还会降低税务部门为纳税人提供服务的质量。如果税务部门所依赖的数据不准确，那么纳税人在咨询、查询等服务中就可能得到错误的信息或建议，这将严重影响纳税人的满意度和信任度，进而对税务部门的形象造成负面影响。

另一方面，模型的选择和可解释性对分析结论和效果具有重要影响。在基层税务部门应用大数据分析的过程中，模型的选择至关重要。然而，这一过程并非易事，因为它往往需要深厚的专业知识和丰富的实践经验来准确判断模型的适用性。此外，许多复杂的机器学习模型虽然性能优越，但在可解释性方面却存在不足，这常常给基层税务部门带来困扰和挑战。

以数治税背景下基层税收治理的优化路径

以数治税作为新时代税收治理的重要方向，为基层税收治理带来了前所未有的机遇与挑战。针对基层税收治理在数据整合、技术应用、人才队伍建设等方面存在的问题，提出优化路径，以期进一步提升基层税收治理效能，高质量推进中国式现代化税务实践，更好地服务于国家经济社会发展大局。

（一）激发基层数据思维，提升“数据素养”

首先，税务部门应组织系统性的培训和学习活动，不仅涵盖大数据技术的基础知识，还要深入讲解大数据在税收征管中的应用实例，以及数据驱动的决策方式。这些培训应结合具体案例，使基层人员能够直观地理解大数据在税收征管中的应用及其带来的效率和准确性提升。其次，鼓励基层人员积极参与实际的大数据应用项目。通过参与项目的实践，基层人员可以亲身体验大数据带来的变革，并在实践中不断学习和成长。同时，项目完成后，可以组织经验分享会，让参与人员分享心得和体会，从而激发更多人的兴趣和热情。此外，税务部门还应加强与高校、研究机构等外部机构的合作，引入外部专家为基层人员提供指导和支持。通过与外部机构的合作，可以引入更多的先进理念和技术，为基层人员提供更多的学习机会和资源。

（二）拓展数据应用集成，促进信息共享

针对当前税收治理环境中数据应用和集成共享方面的不足，税务部门应深化数据应用，提升数据驱动的决策制定和业务流程优化能力。通过强化数据处理和分析，提高分析的深度和有效性，并广泛实施数据模型与风险分析等业务，以全面体现大数据价值。同时，应加强数据集成共享，提高系统集成度和软硬件配置水平，整合优化税收数据平台，并完善“金税三期”“金税四期”系统的功能和性能，建立更广泛的信息共享平台，克服数据处理、信息安全等障碍，推动与第三方数据的深度共享和联动分析。同时，加强数据共享的法律保障，统一数据标准，健全配套制度，确保数据的安全、有效和合规共享。通过这些措施，基层税务部门将能够更好地利用数据资源，提升税收治理的效率和效果。

（三）加强人才队伍建设，夯实技术保障

税务部门应重点加强数据分析能力培训，以提升团队整体的数据素养。首先，制定一套系统的大数据及税收业务相结合的培训计划，确保培训内容既涵盖基础税收政策，又注重数据分析、数据运用能力的提升。其次，应积极引进和培养既精通大数据技术又熟悉税收业务的复合型人才，建立激励机制，吸引高端技术人才加入税务部门。同时，加强内部培训，尤其是数据分析方面的专业培训，确保工作人员能够掌握先进的数据分析工具和方法，提升数据处理和分析能力。此外，鼓励业务骨干分享经验，形成可复制、可推广的经验案例，加快高素质专业人才的培养步伐。

（四）强化数据安全管理，筑牢安全防线

首先，税务部门应加强数据安全意识培训，确保每位员工都了解数据保护的重要性和相关法律法规。其次，要进一步构建多层次、全方位的数据安全防护体系，加强技术研发和应用，包括但不限于加强数据加密、实施访问控制、建立安全审查机制等。税务部门应引进先进的数据安全技术，如防火墙、入侵检测系统和数据加密技术等。例如，深圳市税务局利用人工智能搭建AI风控平台，结合税务登记数据、个人征信数据、风控模型、涉税指标，利用机器学习的算法进行建模，为企业画像，根据画像结果精准识别税务风险，风险识别准确率高达90%。这种技术的应用不仅提高了数据安全性，还提升了税务管理的效率。最后，要加强数据安全监管与审计。税务部门应定期进行数据安全审计，检查数据保护措施的有效性。例如，大连市税务局在“金税三期”工程建设中，提出了税务业务未来的发展模式应该是数据与业务大集中的模式，同时意识到数据流动带来的安全新风险，因此加强了数据安全监管，确保税务数据在各系统间的互通互用、各单位间的互通互用时的安全性。

（五）改进数据质量控制，优化分析方法

对于数据质量控制的改进方面，首先，应建立严格的数据质量管理制度。税务部门应制定数据质量管理的相关制度和规范，明确数据采集、传输、存储、处理等各个环节的质量标准和要求。其次，在数据采集和处理过程中，应加强数据校验和清洗工作。税务部门应加强数据校验、数据清洗，确保数据的一致性、准确性、完整性。例如，深圳市税务局通过AI风控平台的实时数据分析，能够快速响应市场变化，及时更新税务数据，提高了税收征管的时效性。最后，应引入先进的信息化技术和工具，以提升信息化水平。如大数据分析平台、人工智能等，提高数据处理和分析的效率和准确性。

分析方法选用方面，首先，税务部门应明确自身的业务需求、数据特性以及预期目标，并基于这些因素构建一套科学且严谨的模型筛选机制。在模型选择的过程中，应充分融合专业知识和实践经验，对模型的适用性、准确性以及稳定性进行综合评估。其次，税务部门应特别关注模型的可解释性，优先选用那些既能满足业务需求，又具有较高可解释性的模型。对于复杂但性能出色的机器学习模型，税务部门可以考虑引入可视化工具、简化模型结构或结合专家意见等方法，以增强模型的可解释性，确保税务人员能够准确理解数据分析结果，从而做出更为精确和明智的决策。

基金项目：国家税务总局税务干部学院2024年青年课题“深化税收大数据应用研究——在基层税收治理方面的应用”（2024QNKT007）；国家税务总局税务干部学院2024年青年课题“减税降费政策效应评估及优化研究”（2024QNKT010）

作者单位：国家税务总局黑龙江省税务局国家税务总局税务干部学院（长沙）