對大數據時代我國稅收征管體系的探討

周群

摘 要：隨著移動互聯網、物聯網、“云計算”等的發展，全球逐漸步入到大數據時代。大數據時代帶來了可供挖掘、分析的數據和具有巨大價值的海量信息，給社會各個企業機關部門都帶來了巨大影響，包括稅務機關。大數據的應用在解決信息不對稱等問題上有著獨一無二的優勢，給我國稅收征管體系的創新與變革帶來了巨大機遇。但是，要將大數據運用到我國稅收征管體系中去，相關的配套設施必須要重點建設的。

關鍵詞：大數據；稅收；征管體系

中圖分類號：F810.42 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）14-0133-02

一、大數據基本理論概述

“大數據”是近幾年繼“物聯網”、“云計算”之后出現的又一熱詞，廣泛運用于網絡通信、醫療衛生、農業研究、金融市場、氣象預報、交通管理、新聞報道等各個方面，譬如2014年巴西世界杯期間，我們也常聽到如“云計算”、“大數據”等詞。最早提出“大數據”這個概念的是全球知名咨詢公司麥肯錫，它在《大數據： 創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告中指出， “數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

二、目前我國稅收征管體系存在的問題

（一）稅收征管中信息不對稱

一是稅務機關內部的信息不對稱。在稅務機關內部，一方面存在橫向信息不對稱問題，如所得稅與流轉稅部門、稽查與征管部門、納稅評估部門之間就存在著信息不對稱問題；另一方面存在縱向信息不對稱問題，比如國地稅之間，同一個稅務機關各個上下級部門之間由于信息共享度不高，也存在著信息不對稱。

二是納稅人和稅務機關之間的信息不對稱。稅務機關和納稅人之間的信息不對稱問題又體現在兩個方面：一方面是稅務機關和納稅人對納稅人的涉稅信息掌握程度存在差異，往往納稅人會處于比較有利的位置；另一方面，稅務機關和納稅人對稅收政策掌握程度方面存在差異，往往稅務機關會處于比較有利的地位。

三是第三方與稅務機關之間的信息不對稱。目前并沒有相關的法律規定工商部門、銀行、海關、房地產車輛管理部門必須義務向稅務機關提供納稅人的涉稅信息，這就使得稅務機關在搜集納稅人有關注冊登記、存款、進出口、房產車輛等方面的信息困難重重，而納稅人出于自身利益的考慮往往會選擇隱瞞這些涉稅信息。第三方不提供，而納稅人又可以隱瞞，就使得這些涉稅信息難以被稅務機關完整掌控，最終導致稅務機關無法應收盡收，造成稅收流失。

（二）稅收違法現象嚴重

隨著我國經濟社會的不斷發展，企業的規模和數量逐年遞增，違法行為也在成倍增長。雖然政府一直在投入稅收執法工作，但是相關的投入仍然趕不上違法行為的增長速度，所以無論是在懲處違法行為方面，還是在提高稅法遵從度上面，都沒能達到預期的效果。這充分反映了我國稅收違法現象嚴重，稅收執法無力。

在2013年，我國各級稅務稽查部門共檢查納稅人 17. 68萬戶，入庫稽查查補收入 （含稅款、滯納金和罰款）連續第五年超過 1 000億元；共立案查處稅收違法案件 17. 59萬起，查補入庫收入 567. 7億元。國家稅務總局稽查局直接組織查處和督辦了206起重大稅收違法案件。

除了這些重大稅收違法案件，社會上還存在大量的發票違章行為，不僅擾亂經濟秩序，而且造成稅款流失。2013年，我國共查處9.1萬起制售假發票和非法開發票案件，查獲了1.3億份各類非法發票；稅務機關查處了8.9萬戶違法受票企業，查補了138億元收入。這些數據充分表明，我國稅法遵從度不容樂觀，稅收執法的力度有待進一步加強。

（三）征管資源配置不合理

我國的稅收征管資源配置嚴重不合理，人均管戶數量過多，不僅加大了稅收征管人員的工作壓力，也給稅收征管質量造成了影響。同時，根據我國稅收管理員的規定，稅收管理員總共有六大類十七項職責。以上原因使得我國“戶大管不好、戶多管不了”，征管員不管、托管的現象日益嚴重。隨著社會上創業熱潮的掀起，納稅人成立、注銷等一些事務變得更為頻繁。同時，社會生產的趨勢逐步轉向專業化，納稅人的經營方式越來越多元化，生產、管理、銷售分離，跨地區、跨國經營已不是新鮮事，電子商務、電子交易也是不斷增長，稅務機關以現有征管方式掌握企業的跨地區經營、電子商務方面的信息困難重重，征管方式與稅源變化的矛盾日益突出，現有征管方式越來越不能適應復雜多變的稅源。

三、促進大數據時代稅收征管體系建設的相關對策

（一）強化涉稅數據分析

一方面，要全面整合數據。數據分析界古老的“經驗法則”指出，數據分析工作中搜集和整理數據占整個工作量70%—80%以上，而分析本身僅占20%—30%。因此，要下大工夫加強信息資源庫建設，全面搜集整理納稅人基礎、財務、生產、稅務等各方面的數據，建立基于分布式系統基礎架構的數據存儲倉庫，運用”云計算“等先進數據處理技術。

另一方面，要對數據進行深度分析挖掘。一是用多種不同的分析方法對海量涉稅數據進行分析。一般常用的分析方法有關聯分析法、分類分析法、序列模型分析法，這幾種分析方法在稅務分析中發揮了較大作用。比如，通過關聯分析法將財務數據與物流數據進行全部核對，發現賬證不符的問題；通過分類分析法建立納稅人納稅遵從度評價系統，根據納稅人的納稅及生產經營情況對納稅人進行分類，針對不同類別的納稅人采用不同的風險應對策略；通過序列模型分析法對納稅人的歷年納稅數據進行線性回歸分析，預測出納稅人下一年度的稅收收入情況，并及時發現異常。

（二）重構稅收征管模式

一方面，形成現代性的征管理念，構建新型稅收征管關系。現代性的征管理念，是指一種平等互信、友善溝通的新型管理關系。形成現代性的征管理念，不僅可以實現與納稅人之間的坦率溝通，而且更加注重納稅人的滿意度及稅法遵從度，提高征管效率，降低征管成本，從而構建新型的稅收征管關系。

另一方面，重視效率問題，實現權益和效率的統一。沒有高度統一的權益歸屬，就不可能存在高效率的稅收管理。構建新型的稅收征管體系必須重視效率問題，按照效率原則重新配置我國稅收征管資源，將效率放在首位，實現效率和稅收效益的高度統一。

（三）培養大數據人才

應對大數據時代挑戰，一方面要不斷提高人才素質，創新人才使用機制，發揮各類人才在稅收征管中的作用，加強數據分析的專業隊伍建設；另一方面要積極開展專業人才的培養，特別是領軍人才的培養，同時，統籌國內外培訓，引進國內外專家。不僅要培養出全面掌握數理統計知識、財會知識、數據分析知識和信息化技術的復合型人才，還要培養在各個領域造詣很高的專業化專家型人才。

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