練曉月

(江蘇旅游職業(yè)學院,揚州 225000)

國家稅務總局在2016年印發(fā)了《關于進一步加強稅收風險管理工作的通知》,又在2017年出臺了《關于轉變稅收征管方式提高稅收征管效能的指導意見》。以上的文件都提出了稅務部門要強化稅收風險管理,優(yōu)化稅務工作的開展。在大數據的背景下,稅務部門的稅收風險管理工作必須適應這一背景,否則稅務部門將難以控制稅收風險[1]。

一、大數據背景下我國稅收風險管理的現狀

在傳統(tǒng)的稅收環(huán)境中。我國稅務部門會依稅務部門的要求開展稅收管理工作。工作人員通常在工作實踐中發(fā)現問題、分析問題、解決問題,然后逐漸完善稅收管理工作。然而到了大數據的時代,工作人員面臨著一種全新的環(huán)境:(1)風險控制的問題,稅務部門每天都要面對大量的稅務工作,應用以往的工作方法,被動地去發(fā)現稅務工作中存在的風險問題,也許會讓工作存在著很多問題。在大數據的時代,計算機成為開展工作的重要工具。計算機可以采集數據,自動完成一些稅收風險管理的工作。在大數據的時代,稅務部門需要拋開過去被動開展工作的心態(tài),而應建立一套能夠讓計算機主動開展工作的機制。(2)風險識別的問題,在大數據的時代,每天稅務部門都要面對大量與稅務有關的數據,應用人工挖掘數據的方法,不僅會耗費大量時間,還會耗費大量人力資源,從而讓管理的成本增加。在大數據的時代,計算機將替代人工作業(yè),計算機將自動分析數據,給出分析的結果。此時,稅務部門需要讓計算機高效、批量化地完成計算,開展工作。(3)數據質量的問題,大數據的時代,數據分析是建立在數據采集的基礎上,如果數據的質量難以得到控制,數據的分析就會存在偏差,過去,人們了解稅務部門的工作受到一些限制,不會對稅收風險管理提出太高的要求,而在科學技術高度發(fā)展的大數據背景中,人們要求稅務部門應用新的手段開展工作,做好質量的控制,于是稅務部門需要面臨數據質量控制的問題。從大數據背景下我國稅收風險管理的現狀可以看到,當前,科學技術的發(fā)展為稅務部門提供了先進的稅收風險管理的技術支持,但是,當前稅務部門卻沒有有效利用這些技術來優(yōu)化稅收風險管理的工作,導致稅收風險管理沒有滿足時代發(fā)展的需求[2]。

二、大數據背景下我國稅收風險管理的問題

(一)組織體系與大數據時代不適應

過去,我國的稅務部門根據職能來劃分,然后每個職能部能圍繞自己的職責來展開稅收管理工作。這便造成數據孤島的問題。比如負責增值稅發(fā)票信息的防偽稅控系統(tǒng)、負責業(yè)務征收的金稅系統(tǒng)等都有一套相關的數據。有一些數據雖然并非由稅務部門提供,但是稅務部門需要通過了解這些信息來分析稅務問題。過去,這些部門依據自己的職能建立數據庫,他們的數據的采集、質量的控制標準不一。過去,人們應用人工處理數據的方法,會在工作的過程中發(fā)現數據缺失問題、質量問題。但是,在大數據的背景下,計算機將替代人工作業(yè),計算機不能夠自動識別數據缺失、數據質量的問題。在大數據背景下,稅收風險管理系統(tǒng)必須全面地采集數據,如果發(fā)現數據缺失,則難以完成后續(xù)處理的工作。完善組織體系,統(tǒng)立一個能夠數據共享的數據庫有十分重要的意義。數據庫共享的數量與稅務職能部門提供的數據有密切的關系。當某個稅務職能部門提供的數據存在質量問題,在通過大數據計算反映出來以后,可以以數據質量為標準,讓數據提供的職能部門承擔相應的責任。

(二)評估方法與大數據時代不匹配

過去,人們主要應用人工評估涉稅數據的方法來開展稅收風險的管理工作。這帶來很多的問題,一方面,應用人工評估的方法,評估的效率極為低下。隨著社會向前發(fā)展,人們對稅收風險評估的效率提出了要求,人工評估的方法越來越不能滿足社會發(fā)展的要求。另一方面,人工評估的方法存在評估質量差異大的問題。比如有一些工作人員的工作經驗不足,他們往往不能夠依照經驗來評估涉稅的問題;有一些工作人員出于種種原因,可能會幫助一些企業(yè)隱瞞問題,導致這些企業(yè)偷稅漏稅。如果要克服這些問題,就必須建立一套稅收風險管理模型,讓計算機批量化地完成稅收風險計算,并且給出稅收風險評估的結果。應用這樣的方法,可以發(fā)揮兩種工作優(yōu)勢:一方面,計算機能夠發(fā)揮高效計算的優(yōu)勢,只要給予計算機一套計算模型,計算機就能高效完成計算,并且能給出計算的結果。另一方面,計算機的計算是基于量化數據得到的結果,稅務部門可以通過計算的結果,找出相關的問題,了解哪些數據可能存在問題,這些存在問題的數據,將成為稅務部門開展后續(xù)工作的基礎[3]。

(三)評估質量與大數據時代不相符

過去,稅務人員受到時間和經費的限制,在完成納稅評估時,或者只能夠評估少量的樣本,或者只能夠對少部分的數據進行評估。比如基層每年只能抽取幾十戶企業(yè)當作樣本來進行分析評估,稅務部門評估的準確率低,案頭分析不到位。在大數據背景下,有些工作人員還沒有建立一套科學的評估方法。工作人員需要了解兩個問題:評估的對象是什么,工作人員需要結合風險評估的結果來搜索評估的對象;評估的重點是什么,工作人員需要找到評估的重點,才能夠“有的放矢”。過去稅務部門沒有開展大數據背景下風險評估管理工作的經驗,因此他們的風險評估的質量不高。在大數據的時代,稅務部門必須提高稅收風險評估的質量,使評估質量能夠滿足時代發(fā)展的要求[4]。

三、大數據背景下我國稅收風險管理的對策

為了說明在大數據的背景下,我國稅收風險管理的對策,現應用A市的某房地產開發(fā)有限公司的稅收管理來進行分析。某房地產開發(fā)有限公司成立于2010年,注冊資金為10000000元。現說明對該公司的稅收風險控制管理。

(一)利用大數據采集涉稅數據

應用現代化的信息技術,建立跨部門的共享數據庫,令計算機數據系統(tǒng)能夠自動地、批量化地采集數據。這是利用大數據開展稅收風險控制管理的基礎。在建立數據庫時,相關部門要制訂數據指標、數據質量標準等。稅務部門需按照大數據采集來建立數據庫,數據來源為納稅人生產經營信息,稅務機關掌握的申報數據、定期報送報表信息,第三方數據信息,它包含住建、國土、規(guī)劃、財政、國稅、銀行等部門提供的數據信息。

(二)利用大數據建立風險識別模型

1.對涉稅數據進行風險評估

應用PEST的方法分析宏觀環(huán)境對公司經營、財務報表可能帶來的影響,判斷可能存在的風險點,建立風險模型,使用線性回歸統(tǒng)計的方法驗證風險模型的有效性,并計算出預警值。

應用這套方法分析宏觀環(huán)境對某房地產公司涉稅數據進行分析。自2017年,該區(qū)域第三產業(yè)房地產業(yè)已經完成投資685億元以上,它比去年同期增長13.5%;第二產業(yè)投資327億元以上,比去年同期下降0.5%。在這樣的環(huán)境下,可知房地產公司需要在2018年完成上級稅務部門和當地政府下達的年度稅收任務。2016年左右,國家放松了商品房市場限購限貸的政策,國家的政策促進了房地產業(yè)的發(fā)展。2017年,又提出收緊房地產市場限購限貸的政策,并且提出了商品房交易價格備案的制度。這一系列的制度推出,意味著大量房地產公司將面臨經營風險的問題,大量的房地產公司需要緊縮資金,才能面對經營風險難關。

結合以上大環(huán)境來分析大數據信息,應用線性回歸的分析方法,發(fā)現收入、成本、利潤、費用、資產與稅收指標呈現出正相關性,而與涉稅風險有關的指標為營業(yè)稅計稅依據與收入預收配比、發(fā)票開具金額與應納銷售不動產營業(yè)稅營業(yè)收入的差異率這兩項指標,這兩項指標可以成為房地產公司涉稅風險預警值指標[5]。

2.建立涉稅內險識別的模型

房地產業(yè)模型指標體系建立的過程,見表1。計算機可以依據該模型自動處理采集的數據,然后批量化給出風險識別的結果。

表1 房地產業(yè)模型指標體系建立

3.風險評估結果的反饋處理

得出風險評估結果以后,需應用人工的方式,對風險評估進行詳細審核。然后依風險等級不同對涉稅存在漏洞的問題進行詳細的處理。對于低風險納稅人,可以要求納稅人自查,稅務部門將給出短信提醒,風險提示函;對于中風險納稅人,可以要求稅源部門進行評估,詳細審核相應的數據,發(fā)現房地產公司未開具發(fā)票的金額、未按規(guī)定結轉開發(fā)成本等。

該次通過計算,發(fā)現該房地產公司的毛率僅為9%,遠低于該區(qū)域的同行平均水平23%,并且利潤率僅為4%,遠低于同行業(yè)的均值6.7%,結合評估的結果分析,該公司存在虛列成本或成本轉移的問題,影響了土地增值稅的清算。于是應當分析成本的列支,對與之相關的賬面數據進行清查。通過評估,該房地產公司為高風險等級納稅人,必須交由稽查局稅務部門詳細地稽查每一項稅涉數據。

四、結語

在大數據的背景下,我國的稅收風險管理存在著很多問題,這些問題可以呈現在稅收風險管理的基礎工作沒有展開,評估的方法沒有發(fā)揮大數據計算的優(yōu)勢,評價的質量沒有被有效地控制這三個方面。稅務部門要結合大數據的背景,優(yōu)化組織管理,為稅收風險管理打好基礎;建立批量化開展稅收風險管理的模式,提高管理的效率;結合智能化的分析,來高效開展稅收風險管理,這是大數據背景下稅收風險管理未來發(fā)展的方向。