大數據稅收管理的成熟度模型及其啟示*

王 敏 方 鑄（云南財經大學財政與公共管理學院 云南 昆明 650221）

大數據稅收管理的成熟度模型及其啟示*

王 敏 方 鑄（云南財經大學財政與公共管理學院 云南 昆明 650221）

一、引言

黨的十八屆五中全會公報提出要實施“國家大數據戰略”，大數據戰略正式成為國家戰略。對于政府部門的大數據建設，國發[2015]50號文明確提出要在2018年底前建成國家政府數據統一開放平臺。國家稅務總局積極推動“互聯網+稅收大數據應用”戰略，并以此作為提升稅收治理能力，實現稅收現代化的重要基礎。在此背景下，我國各級稅務部門和科研單位就稅收大數據的建設和應用進行了廣泛探討、研究和初步實踐。但是，綜合現有文獻研究和部分實踐的考察，發現在大數據稅收應用過程中存在兩方面較為突出的問題：

第一，對大數據應用和稅收信息化之間的關系認識有一定偏差。

對于大數據和信息化的關系，譚榮華、焦瑞進（2014）認為“大集中與大數據是信息化發展的兩個階段”，將現有信息化建設和未來大數據稅收應用作為一個相互聯系的過程，并明確了兩個階段各自擁有的主要工作。但是，現在一方面存在將大數據泛化，將稅收數據分析類同大數據的現象。比較典型的是在介紹將美、英等前大數據時代的一些稅收稽查、審計等應用作為國外大數據稅收應用的經驗，以及將稅收內部數據綜合分析等同大數據分析等問題；另一方面是在認識大數據整體架構、大數據平臺和大數據方法三個層面和當前信息化的關系上存在偏差，未能有效區分作為統領大數據建設全局的“大數據整體架構”，大數據基礎的海量異構多來源的“大數據源”或“大數據平臺”，以及機器學習、數據挖掘等“大數據方法”等在信息化不同階段的不同定位。

第二，缺少對大數據稅收管理應用及其發展路徑進行評價和指導的研究。

雖然階段劃分有一定差異，但是以諾蘭模型等為代表的信息化發展階段已經取得較為廣泛的共識，我國稅收信息化在理論上和實踐中的階段劃分也大致相同，形成了以成熟度模型為代表的劃分不同階段的標準和評價辦法體系。但是，就大數據而言，大數據概念提出至今不到20年①一般認為是SGI首席科學家John R. Masey于1998年首次提出大數據概念。，在國內流行并成為研究熱點不到5年②根據CNKI按照大數據關鍵詞搜索的結果，2012年以前只有6篇，2012年49篇，2016年增長到6481篇。，國內尚缺少對大數據稅務管理應用及其發展路徑評價和指導的理論模型，更沒有進行具體評價的實踐辦法和相應標準。

這兩個問題是相互關聯的，對大數據不同發展階段的認識不足是難于準確定位大數據和信息化之間關系的重要原因。國外近期對此有了較為系統的研究，特別是OECD在《Technologies for Better Tax Administration》研究報告中提出了大數據稅收管理成熟度模型。本文針對這些研究進行較為系統的介紹，并就如何借鑒和推動我國大數據稅收管理工作提出了相關政策建議。

二、OECD大數據稅收管理成熟度模型的主要內容

最早的成熟度模型是軟件成熟度模型CMM③1987年由CMU/SEI的W.S.Humphrey等人提出了軟件成熟度模型CMM。，據此可評價軟件開發組織的軟件過程能力，也可供軟件開發組織本身自我檢查，發現需要改進的弱項，從而不斷提高其軟件過程能力。隨著CMM的成功應用，一些新的“成熟度模型”不斷被引入軟件和信息系統開發領域，比如：CMMI、ISO SPA、PSP等。參考與CMM同樣的評價和指導改進的理念，近年來，國內外就大數據、大數據政務和大數據稅收管理都提出了相應的成熟度模型。在稅收領域，最具代表性的就是2016年OECD提出的大數據稅收管理成熟度模型。

（一）OCED大數據稅收管理模型基本介紹

稅務管理向數字化驅動的轉變不是一蹴而就的，這個過程可以被描述為稅收管理必須經歷的一系列階段，從而實現數字成熟度的最高水平。大數據稅收管理成熟度模型要求管理者對一系列的能力包括技術、業務流程、人員、數據和稅收主體的變化特征等進行自我評估。從長遠來看，該模型可以被用于實施稅收主體調查的基礎，不僅可以建立相關管理部門參與的數字成熟度，而且還能在不同的成熟水平上確定更好的做法和模式。該模型的成熟度劃分為五個階段：初期（nascent）、形成（emerging）、采用（adoption）、優化（advanced）和最佳實踐（best practice），模型還分別從六個方面事項（組織、能力、基礎設施、治理、數據、大數據使用）對各個成熟度階段進行詳細評估。

在OECD的報告中（OECD，2014），增加納稅人使用自助服務渠道的方式是數字化服務的重要變革。在稅收主體成功和不成功自助服務的策略中，它也為特定案例的研究奠定了基礎。數據成熟度模型的核心是從技術層面而非服務層面來解決基礎的問題。

（二）OECD大數據稅收管理成熟度模型的主要階段和關鍵評估指標

稅收管理的大數據成熟度水平一般是在通過評估組織的數據管理策略下進行詳細測量的，這與數據的質量和可用性、數據集中和訪問級別、大數據的應用以及稅收主體的結構化和非結構化數據使用測量是相類似的。以下是大數據稅收管理成熟度模型所提供的評估方法和注意事項，一定程度上有助于稅收管理的高級人才形成一個客觀公正的評估。

1.初期（nascent）階段

這一階段，模型對組織、能力，基礎設施、治理、數據和大數據使用六個方面進行了評估，具體表現為：（1）組織方面，高級管理人員很少意識到數據驅動方法的優勢，IT部門控制數據的訪問且業務部門使用他們獲得和收集的數據進行分析和使用；（2）能力方面，行政管理中缺乏數據共享文化體系，IT部門的數據優先級與用戶需求存在不匹配，并且數據訪問僅僅限于IT部門的工作人員，只有少部分的管理人員使用分析軟件并從事過電子化服務的工作；（3）基礎設施方面，需要理解整體功能性的方法對發展IT基礎設施的必要性，政府往往基于對需求的回應而投資于對數據硬件和軟件的采購，其結合數據分析的能力僅限于分散的數據集以及政府管理中缺乏文化共享的數據和軟件；（4）治理方面，缺乏數據治理；（5）數據方面，數據的質量和一致性較差、容量較小，被分散和存儲在各個數據的孤島之中，不存在橫向數據的共享；（6）大數據使用方面，這一階段稅收管理主要使用結構化事務或事件類型信息，還未使用大數據。

2.形成（emerging）階段

這一時期模型對組織、能力、基礎設施、治理、數據和大數據使用等方面的評估發生了一些變化：（1）組織方面，少數高層管理人員正在游說，說明擁有數字化驅動管理的優勢， IT和業務部門討論數據的業務和選擇問題，并在學習了解數據和解決業務問題上出現了簡單的協同合作；（2）能力方面，雖然行政管理中仍然缺乏數據文化共享而需要IT花費較長的時間來回應業務部門的疑問，并有限度地使用商業可行性分析軟件進行管理，但工作人員已開始進行開發大數據、參加會議和自學等過程，同時參考其他稅收機構和私營部門的最佳實踐，政府已著手建立數據驅動的研究案例；（3）基礎設施方面，IT 仍然是核心成本，尤其在分析工具和服務交付上進行了有限投資，同時IT部門也正在發展數字基礎設施，但還不涉及業務部門；（4）治理方面，將數據治理真正實施到位；（5）數據方面，業務和IT管理人員已經開始發展數據以及具備以數據融合的整體視野來協助開發新的電子服務，并討論創建共享數據資源以確保用戶擁有相關的、一致的和及時的數據；（6）大數據使用方面，此時只使用結構化數據，但大數據意識逐漸開始，一些特設的查詢和可視化是基于描述性分析產生的，不過沒有完全用來識別形成階段的趨勢。

3.采用（adoption）階段

進入采用階段，在各部門人員的協同努力下，取得了比較好的成效。（1）組織方面，執行團隊明確數據驅動的優點，并開始探索可能產生效益的措施，IT和業務部門協同合作解決選定的問題，聯合工作組通過行政部門來傳播數據驅動文化的優勢；（2）能力方面，雖然沒有明確的數據文化共享，但管理人員正在開發新的技術能力并對一些在職員工進行培訓。政府管理部門正研發諸如自助式商務智能（BI）技術，Hadoop和NoSQL數據庫以及更先進的分析方法等新型技術；（3）基礎設施方面，承認IT能夠促進改善合規性及納稅人的服務，同時政府已開始考慮建立一個統一的體系架構；（4）治理方面發生顯著變化，即政府采用治理計劃，建立監督數據的督導委員會，并對數據質量實施管理與控制；（5）數據方面，雖然數據治理沒有到位，但正在開發的基礎設施能夠使用戶訪問多個數據源和不同類型的數據，此外，政府對數據進行整合以保證提供給所有內部和外部用戶一致性的數據；（6）大數據使用方面，通過提供更復雜的可視化工具，主要分析和管理稅務的合規風險，并通知以客戶為中心的服務交付。通過匯集不同數據源的實驗，開始實施提供新的分析工具和數字化服務。

4.優化（advanced）階段

這一階段對各方面的評估很重要。（1）組織方面，組織需了解數據驅動的意義，首席數據辦公室的角色或職位可能已經被推出；（2）能力方面，建立卓越的數據中心以服務不同的行政管理部門，就鼓勵創新的數字化生態體系而言，工作人員始終在思考，盡量讓用戶在各種平臺上去探索不同種類新的數據服務類型；（3）基礎設施方面，數字戰略計劃是與其他商業項目協調一致地進行籌資的，數據和IT應被看作是管理方面價值的體現而非成本的產生，政府架構采用生態體系的方法，統一支持對納稅人服務的分析和提供，而暫不考慮數據技術平臺；（4）治理方面，需要向政府數據管理人員提供穩定的治理政策；（5）數據方面，數字戰略已到位，且被視為企業優先實施的戰略之一，政府將充分利用現有和新收集的數據，一旦被需要，新數據可以快速成為數字基礎設施的一部分，全部用于傳遞電子化服務的目的，數據仍然以管理數據訪問權限存儲在共享資源中；（6）大數據使用方面，該時期的大數據一方面能夠促進合規活動、業務流程和納稅人服務，另一方面被用來更好地了解納稅人的行為和需要、管理風險，改善定制服務及對變化的響應能力，同時結合結構化和非結構化的大數據集，支持部分或全部稅收管理的業務流程。

5.最佳實踐（best practice）階段

最佳實踐階段是該模型的最后一個階段，也是最為重要的一個階段。（1）組織方面，此時高管和員工認為政府的稅收文化是數據驅動的，需要進行主動的管理和經營，在IT一定程度的指導和支持下，企業用戶可以獲得靈活的數據訪問；（2）能力方面，稅收管理內部存在數據化共享文化，員工可以在輕松的環境中工作，他們有足夠的知識使用自助服務的分析工具，并有能力以敏捷軟件開發的方式實現預期目標。各級管理人員能夠以自助服務的形式探索數據，利用數據挖掘平臺并進行可視化開發。同時稅收管理中使用大數據平臺和諸如Hadoop和NoSQL數據庫等商業性的技術，使它們與傳統的基礎設施很好地結合在一起；（3）基礎設施方面，政府重點研發有效的分析工具和數字服務產品，注重在新數字文化背景下提升員工的工作能力，使統一數據平臺擴展到整個稅務管理中；（4）治理方面，爭取在政府各級組織中建立和理解數據管理的治理體系；（5）數據方面，這時期數據仍然以管理的數據訪問權限存儲在共享資源中；（6）大數據使用方面，大數據以實時或接近實時的模式對個體納稅人進行納稅評估、提供服務等。

三、大數據稅收管理成熟度模型的啟示

（一）大數據稅收應用需要與現有信息化建設有機銜接、逐步建設

從信息化發展階段的角度來看，大數據稅收管理大致對應六階段諾蘭模型的后三個階段，即從“集成階段”、“數據管理階段”到“成熟階段”。其關鍵基礎是“集成階段”的數據內部集成，基本對應于當前稅務系統的“數據大集中”。在此基礎上，才有可能進入后續階段，通過整合社會各類涉稅數據來實現“稅收大數據”。

從大數據稅收管理成熟度模型看，我國大數據稅收管理需要首先做好初期階段在組織、能力、基礎設施、大數據使用四個方面所對應的工作，才能為后續階段建設打好基礎。從國外信息化和大數據發展的實踐來看，跨越階段發展是相當困難的，甚至是難于逾越的。需要充分認識到，沒有稅務信息化的高度發展，大數據應用是難以企及的。另外，在稅務信息化的發展過程中，特別在數據集成階段需首先深入研究大數據建設的需求，制定具有前瞻性的數據平臺建設方案，以充分適應未來政府大數據集成建設、社會大數據集成建設的要求。更重要的是，在當前稅收數據分析過程中，有必要提前研究采用現有大數據方法對已有微觀稅收數據進行分析的具體方案，從現有成功經驗看，可以從分地區、分行業和分稅種的納稅評估、稅務稽查或稅收征收質量和稅收風險評價等方面著手。

（二）有必要盡快引進并研究制定我國大數據稅收管理成熟度模型，以更好評價和指導大數據稅收管理建設實踐

由于國內外管理體制和大數據應用開發體制的差異，很難直接采用國外的成熟度模型，有必要引進和研制中國版的大數據稅收管理成熟度模型①軟件成熟度模型就存在同樣需要中國化的問題，CMM有對應的中國版CSCMM。。研究并制定大數據稅收管理成熟度模型，可以從三個方面推動我國大數據稅收管理建設工作：第一，認識大數據稅收的發展階段，規范稅務系統對稅收大數據的理解，有助于統一發展思路和發展方向，統籌制定稅收大數據的發展規劃；第二，明確大數據稅收各個階段建設的主要任務，有助于統籌制定大數據稅收實施指南，各地有針對性地補齊相應短板，逐步提升大數據建設水平；第三，大數據稅收管理成熟度模型可以作為稅收大數據發展水平評價的理論模型，通過指標化、量化工作，建立大數據稅收管理評價指標體系，輔之于有效的評價方法和評價過程，進而對各地區稅務機關大數據稅收管理的基礎設施、應用能力、治理水平等進行綜合評價，激勵各地稅務機關有針對性地改進管理工作，提高大數據稅收應用水平。

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[6] 吳志剛,廖昕,朱勝,劉宇峰,蒲冬琴.政務大數據成熟度模型研究與應用[J].中國科技產業,2016,(08)：77-80.

[7] OECD.Increasing Taxpayers' Use of Self-service channels[EB/OL]. http://www.oecd.org/ctp/administration/increasing-the-use-of-selfservice-channels-by-taxpayers-9789264223288-en.htm, 2014-10-24.

責任編輯：李 業

* 本文受國家自然科學基金項目《稅收缺口測算體系與稅收政策分析拓展模型研究》（71163044）資助。