中小企業稅務風險預警系統研究

羅威

【摘要】 隨著《大企業稅務風險管理指引（試行）》的發布，企業稅務風險管理得到了越來越多企業的重視。對于中小企業來說，其稅務風險的防范能力比大企業還要低，因此更有必要建立稅務風險預警系統。文章首先利用AHP分析法，通過對中小企業關鍵財務指標的分析篩選，構建了中小企業稅務風險預警指標體系，在此基礎上通過建立稅務風險預警模型，對樣本企業數據進行了分析，為中小企業管理者對潛在稅務風險進行合理評估、分析提供了參考。

【關鍵詞】 稅務風險； AHP分析法； 模型； 預警系統

一、引言

2009年5月5日，國家稅務總局發布了《大企業稅務風險管理指引（試行）》（以下簡稱《指引》），這是我國就企業稅務風險管理正式下發的第一個指導性文件，同時也標志著我國稅務機關已將企業稅務風險管理列入重點研究課題?！吨敢吩诘谌龡l明確指出：“企業應全面、系統、持續地收集內部和外部相關信息，結合實際情況，通過風險識別、風險分析、風險評價等步驟，查找企業經營活動及其業務流程中的稅務風險，分析和描述風險發生的可能性和條件，評價風險對企業實現稅務管理目標的影響程度，從而確定風險管理的優先順序和策略?！迸c大企業相比，中小企業本身在生產經營過程中由于企業內部管理控制機制的不夠完善，對于稅務風險的防范能力比大企業還要低。因此，有必要在中小企業建立稅務風險預警系統，利用預警系統在中小企業生產經營過程中預測和預控稅務風險，把稅務風險的損失控制在最低限度。建立中小企業稅務風險預警系統，以確保中小企業能及時發現風險前兆，便于中小企業管理者對潛在稅務風險進行合理評估、分析，進而更有效地防范和控制以及化解稅務風險。

二、基于AHP分析法的中小企業稅務風險預警體系的構建

我國中小企業稅務風險可以分為四類，即政策風險、市場風險、交易及行為風險、會計核算風險。其中對政策風險、市場風險的分析應屬于定性分析，很難從企業的日常經營中進行定量分析；交易及行為風險、會計核算風險則主要來源于企業自身的經營狀況及管理水平，這兩種稅務風險是可以通過企業財務報表的數據進行分析的，可以通過對部分財務指標數據的分析，發現可能存在的稅務風險，并以此為依據構建企業設置稅務風險預警系統。中小企業稅務風險預警指標體系是由一系列的指標加權組成，本文將中小企業稅務風險預警指標體系中的預警指標分為四大類，即資產管理類指標、生產銷售類指標、盈利能力類指標和短期償債能力類指標。

（一）資產管理類指標

企業的生產經營離不開資產。如果存貨周轉率與歷史相比大幅下降（變慢），或與同行業相比明顯偏低，而庫存存貨少、增值稅稅負低，則可能存在銷售收入不入賬、少入賬的行為；如果存貨周轉率與歷史相比大幅上升，或與同行業相比明顯偏高，則應考慮存貨是否賬實一致；有可能存在多結轉銷售成本，也有可能存在虛開銷售發票現象。具體指標包括：

1.銷售資產比率=平均資產總額/銷售收入。其中銷售收入為“利潤表”中的“主營業務收入”；平均資產總額為“資產負債表”里的“期初資產合計”與“期末資產合計”的平均數。

2.成本存貨比率=平均存貨/銷售成本=［（期初存貨 +期末存貨）/2］/銷售成本。其中銷售成本為“利潤表”中的“主營業務成本”；平均存貨為“資產負債表”中的“期初存貨”與“期末存貨”的平均數。

3.應收賬款率=銷售收入/平均應收賬款。其中銷售收入為“利潤表”中的“主營業務收入”；“平均應收賬款”為“資產負債表”中的“期初應收賬款”與“期末應收賬款”的平均數。

4.資產負債率=負債總額/資產總額。其中資產總額與負債總額為“資產負債表”中的“資產總計”、“負債合計”。

（二）生產銷售類指標

稅收來源于企業日常的生產經營，可以通過對收入、成本等指標進行分析，發現潛在的稅務風險。例如利用企業的利潤表，經過計算對比發現，某一年度的產品銷售成本比率大幅增加，而在正常情況下，銷售收入與成本具有一定的相關性，兩者的增長幅度應該基本相同，為什么會出現銷售成本比率的大幅增加？可能就會存在漏記銷售收入或多轉成本等問題，這些問題可能直接導致企業少交稅或遲交稅。具體指標包括：

1.稅金負擔比率=銷售收入/營業稅金及附加。其中營業稅金及附加、銷售收入為“利潤表”中的“營業稅金及附加”與“營業收入”。

2.銷售成本率=銷售成本/銷售收入。其中銷售成本、銷售收入為“利潤表”中的“營業成本”與“營業收入”。

3.銷售期間費用率=期間費用/銷售收入。其中銷售收入為“利潤表”中的“營業收入”；期間費用為“利潤表”中的“銷售費用”、“管理費用”與“財務費用”的合計。

4.銷售其他支出率=營業外支出/銷售收入。其中營業外支出、銷售收入為“利潤表”中的“營業外支出”與“營業收入”。

（三）盈利能力類指標

盈利能力是企業獲取利潤的能力。利潤是投資者取得的投資收益，債權人收取本息的資金來源，同樣也是企業應納稅額的基礎，如果企業的盈利能力明顯降低，可能是由于企業自身經營不佳造成，同時也有可能存在收入、收益少計，沒有按規定時間計入或費用、成本多列支，沒有在當期列支等問題，這些問題就有可能引發企業的稅務風險。通過對企業盈利能力的分析，還可以進一步對銷售收入、產品成本、期間費用、營業外支出等情況進行涉稅分析。具體指標包括：

1.營業業務利潤率=營業利潤/營業收入；營業利潤=營業收入-營業成本-營業稅金及附加。其中營業收入、營業成本及營業稅金及附加為“利潤表”中“營業收入”、“營業成本”及“營業稅金及附加”。

2.資產利潤比率=平均資產總額/凈利潤。其中凈利潤為“利潤表”中的“凈利潤”；“平均資產總額”數據來自“資產負債表”中的“期初資產合計”與“期末資產合計”的平均數。

3.凈資產利潤比率=平均凈資產/凈利潤。其中凈利潤為“利潤表”中的“凈利潤”；平均凈資產為“資產負債表”的“期初所有者權益（凈資產）合計”與“期末所有者權益（凈資產）合計”的平均數。

（四）短期償債能力類指標

償債能力是企業對到期債務清償的能力和現金保證程度。企業在生產經營過程中很可能產生各種債務，此時企業必須能夠按時償還本金和利息，否則就會使企業陷入困境甚至危及企業生存。企業應納稅額，同樣也可視為企業對外負債的一部分，是企業享受政府提供公共服務所必須支付的報酬。這種特殊的負債比一般的債務更具強制性，在規定的期限內如無法償還，企業除了要支付滯納金及罰款外，還可能因此受到稅務機關的行政處罰。企業的對外賬務可以按時間的長短分為短期債務和長期債務，應納稅額應該歸為短期債務，因為大部分稅額的計算繳納周期不超過1年。而這種短期償債能力的大小，就取決于企業流動資產和流動負債的多少和質量狀況。具體指標包括：

1.流動資產負債比率=流動負債/流動資產。其中，流動資產、流動負債為資產負債表中“流動資產、流動負債”期初、期末合計數。

2.速動比率=（流動資產-存貨）/流動負債。其中流動資產、流動負債為資產負債表中“流動資產、流動負債”期初、期末合計數?！按尕洝睘橘Y產負債表中“存貨”期初、期末數。

在確定了指標體系后，就可以采用層次分析法(The Analytic Hierarchy Process，即AHP)來確定各指標權重。層次分析法（The analytic hierarchy process）簡稱AHP，在20世紀70年代中期由美國運籌學家托馬斯·塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。它是一種定性和定量相結合的、系統化、層次化的分析方法。通過計算可以得到各個指標在預警系統中所占的比例。構造檢驗成對比較矩陣

A=?琢11 ?琢12 … ?琢1n?琢21 ?琢22 … ?琢2n ··· · ··· · ··· ·?琢n1 ?琢n2 … ?琢nn，通過計算得到該判斷矩陣的最大特征根Lmax，隨后求出CI及RI進行檢驗，最后求出特征向量再確定個指標權重。

按照上述步驟，可以求得各指標所占權重如表1。

三、數據標準化處理

在構建了中小企業稅務風險預警指標體系之后，還需要運用一定的方法和模型對中小企業稅務風險水平進行多指標綜合評價，在給出企業各個時點的總體風險水平的基礎上，利用計量經濟學方法來構造中小企業稅務風險預警模型。

稅務風險預警系統模型是在利用統計數理和分析的基礎上建立起來的，它的建立主要是為了對企業當期的稅務風險水平作出風險預警。上文中，先利用層次分析法來構建了中小企業稅務風險的預警指標體系。接下來將在此基礎上，通過對企業及所在行業具體指標的比較分析，構建稅務風險預警模型。

在數據分析之前，通常需要先將數據標準化（normalization），利用標準化后的數據進行數據分析。數據標準化也就是統計數據的指數化。數據標準化處理主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。數據同趨化處理主要解決不同性質數據問題，對不同性質指標直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結果，須先考慮改變逆指標數據性質，使所有指標對測評方案的作用力同趨化；再加總才能得出正確結果。數據無量綱化處理主要解決數據的可比性。數據標準化的方法有很多種，本文采用的標準化處理的方法是：“最小—最大標準化”（Min-max標準化）。經過上述標準化處理，原始數據均轉換為無量綱化指標測評值，即各指標值都處于同一個數量級別上，可以進行綜合測評分析。

Min-max標準化方法是對原始數據進行線性變換。設MinA和MaxA分別為屬性A的最小值和最大值，將A的一個原始值x通過Min-max標準化映射成在區間[0，1]中的值x''，其公式為：

新數據=（原數據-極小值）/（極大值-極小值）

在對各指標進行完標準化處理之后，就可以依據各指標對最終評價結果的影響大小不同，利用層次分析模型確定各指標的權重，結合各指標的實際值，計算出樣本企業的稅務風險系數大小。

首先，利用標準化處理以后的Yi和各指標相應的權重相乘，可得出對應于各指標的風險系數。其次，通過對逐層中的各指標風險系數加和，計算出各個層次風險的風險大小Ri。

R=■Yiλi

其中：i=1，2，3…n，代表同一指標層的樣本數。

為了建立中小企業稅務風險預警模型，首先建立一個測試樣本，考慮上市公司報表數據相對真實性，同時還要兼顧公司規模大小。本文以我國中小板塊的服裝行業作為測試的樣本企業，選取該樣本企業2008年第3季度至2010年第4季度期間的相關數據進行稅務風險預警分析，由于部分樣本企業在2009年以后才上市，其公布的數據不夠詳盡，因此，本文選取了樣本中7家數據完整的企業來進行分析，構建稅務風險預警模型。

按照上文建立的中小企業稅務風險預警指標體系，首先計算出該行業G企業的稅務風險值如表2。

同時，該行業平均稅務風險指標值如表3。

由圖1可以看出，G企業稅務風險明顯高于行業平均水平，特別是在2009年第二季度以及2010年第二季度，其稅務風險值出現了明顯的提高，大幅度地超過了行業平均水平。此時，G企業要特別注意，需要通過進一步分析，發現可能存在的稅務風險。

四、中小企業稅務風險預警模型的建立

在對企業稅務風險值進行標準化處理的基礎上，可以根據行業平均值以及標準差來建立稅務風險預警模型。具體步驟是：第一步：利用行業加權平均稅務風險值（以資產為標準）計算出行業稅務風險值的標準差。第二步：計算出行業平均值與標準差的比率，并將這個比率定為企業稅務風險的基準線。第三步：確定風險系數，將樣本企業稅務風險值除以標準差，得到稅務風險系數，并將該風險系數與基準線相比較。如果高于基準線，意味著企業存在一定稅務風險；如果低于基準線，則表示企業稅務風險較小。將這個標準設定為5檔，即安全、輕度危險、中度危險、嚴重危險、極度危險；相對應地可以分為綠色區域、黃色區域、橙色區域、粉色區域及紅色區域；其臨界點分別為5%、15%、25%、35%。模型的具體指標見表4。

對于中小企業來說，稅務風險應控制在黃色區域即輕度危險范圍之內，如進入到了橙色區域即中度危險，該企業應啟動稅務風險預警，并對各項財務指標作進一步的涉稅分析。如果進入了紅色區域即極度危險，該企業可能將面臨較為嚴重的稅務問題，應對企業整個生產經營過程進行全方位的排查，及時發現稅務問題，并制定應對措施。

五、中小企業稅務風險預警模型的運用

（一）預警模型在不同企業比較中的運用

以2010年4季度為例，將中小板塊的服裝行業內7家企業的稅務風險值帶入該模型，結果見表5。

由表5可以看出，該行業中A、B、C、D四家企業稅務風險較低，處于安全區域，E、F、G三家企業與同行業相比，面臨輕度的稅務風險，特別是F企業，已經接近中度危險的橙色區域，需要引起管理層的重視。

（二）預警模型在同一企業不同時期比較中的運用

以G企業2008年1季度到2010年4季度的數據為例，通過上述模型計算結果見圖2。

根據圖2顯示，該企業在2009年第一季度、第三季度以及2010年第三季度都達到了中度稅務風險（橙色區域），此時應啟動稅務風險預警，企業管理層應有針對性地進行更進一步的稅務風險分析。●

【參考文獻】

［1］ 劉啟.企業納稅自查與調整［M］.北京：中國稅務出版社，2011：19-24.

［2］ 張微.我國商業銀行風險預警系統研究［D］.天津財經大學，2009：34-43.