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大数据环境下税收数据深度利用探索

出处:论文网
时间:2017-08-21

大数据环境下税收数据深度利用探索

  中图分类号:F810.42 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2016)13-0078-02

  一、深度利用税收数据是“大集中”之后税务信息化建设的必然要求

  税收数据是指税务机关在税收征管过程中记录和保存下来的各种工作记录和档案资料,包括纳税行为人基础数据、计会统计数据、电子纳税信息、调查记录、工作底稿等各类相关文字、图片、报表。范围涵盖纳税人从登记到注销整个纳税活动生命周期内所有生产活动记录。在税收管理中税收数据通常发挥基础性作用,常见的利用方式以报表生成、搜索查询、数据比对、税负分析、风险监控等为主,通常借助分类、汇总等通用统计指标根据历史数据对税收情况进行“陈述式”展示。数据利用较多地侧重于对基层业务具体征管行为的指导和监督,而对税收与宏观经济关系的展现、政策效果的评价、管理决策参考等方面的作用相对不足。

  近年来,税制改革与纳税服务工作的推进对税收数据深度分析提出了更高的要求。金税三期规划所倡导的在统一平台框架下,建立总局、省局两级数据处理中心和以省局为主、总局为辅的数据处理机制,实现涉税电子数据在总局、省局两级的集中存储、集中处理和集中管理的机制意味着从国家战略层面上税收数据大集中将在不远的将来变为现实。而这一规划的重要目标之一就是通过集中管理税收数据资源,将原先分散于各种独立系统中的数据统一整合到一套平台当中,为深度利用税收数据完成重要的前期准备。可以预见的是,未来税收数据的深度利用研究将主要围绕以下三个目标展开:第一,围绕税收与经济协调发展为目标;第二,围绕如何加强征管效率为目标;第三,围绕如何提升纳税服务水平为目标。税收数据的深入分析将成为优化重构纳税服务流程、提升纳税人满意度、降低纳税成本的重要途径。

  二、税收数据应用现状及问题

  近些年来,国家税务总局对税收数据利用非常重视。各地方税务局也在加强基础数据管理、提升数据分析利用水平等方面开展了大量的工作并取得了局部的成果,主要包括:重点税源动态监控应用已基本建立、税收执法防范措施应用已初具规模、税务稽查选案已初见成效等。但总体而言,数据的利用率和应用范围还很局限,特别是与社会和纳税人对税务部门的要求相比,仍然存在不小的差距,缺乏有效的数据质量控制机制和专业性数据利用支持机制。具体分析有以下几个方面原因:

  1.数据质量难以保证。数据分析得出的结论优劣,很大程度上依赖于数据本身的数量和质量。一方面,从纳税人那里返回数据采集表,由于填表人员常常忽视非关键项内容的填写,造成数据缺漏现象普遍存在。另一方面,纳税人报送的财务会计报表和纳税申报表反映的税源不真实,隐匿收入、少报、漏报、假账的现象屡屡发生,税务机关如果不加以区别而按照虚假税源信息征税必然会导致税收遭受损失。因此,数据的数量和质量在很大程度上限制了数据利用的效果。

  2.数据利用不够充分。主要原因:一是目前信息系统数量较多,信息共享性差,信息孤岛现象严重,跨系统数据联合应用性不高,不能从行业、区域等角度进行横向动态对比、分析。二是缺乏专业的数据分析和数据挖掘专业技术人员,税务系统内部人员对于数据挖掘的理论研究不足,工具软件的使用不够熟练。

  3.数据分析方法有限。对于大部分税收数据分析人员来说,当前最为常见的数据分析方法还是以简单的统计分析和票表比对为主,运用数量经济模型进行分析预测的还是相对有限。至于运用数据挖掘等智能化的大数据分析方法进行税收分析和预测,还基本处于理论及实践的探索阶段,鲜有成熟的、完整的、系统的分析案例。

  4.数据安全隐患较大。大数据在税收中应用的环境对数据安全的要求相应大幅提高。数据安全性的危害除了硬件设备故障的损坏、备份介质的损坏、自然灾害等不可抗力危害之外,其所处的网络环境对安全性造成了更为严峻的考验,由于纳税数据量庞大而且关联性强,在大数据逐步走向开放的过程中,网络黑客可以较为容易地利用挖掘工具和程序破译诸如客户银行账户之类的重要的信息,给国家和纳税人造成损失。

  三、大数据环境下税收数据未来深度利用的探讨

  1.树立大数据理念,培养大数据文化。“大数据”是数据、技术和思维的高度融合。数据本身是静止的,要深度挖掘其内在价值,不仅要依赖先进的数据处理技术,而且更需具有善于使用数据的创新思维,“大数据”是三者的统一体。思想是行动的先导,加强数据分析,首先必须解决思想观念问题。为此,要在税务系统深入开展普及“大数据”相关知识,引导每名税务干部正确理解“大数据”的核心理念,培养“大数据”的思维方式,力争在全税务系统营造一个“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的“大数据”文化氛围,为税收“大数据”建设奠定坚实的思想基础。

  2.构建税收最小数据集,推动政府部门间信息共享。借鉴美国等发达国家先进做法,积极推进政府部门最小数据集建设,加快政府部门间数据共享步伐。作为税务部门,一是严格涉税信息报送管理。贯彻执行征管法有关规定,由纳税人按照统一口径、统一时限、统一格式报送生产经营和财务管理数据,提高基础信息质量。二是扩大与相关部门数据交换范围。将发改、商务、建交、工商、统计、金融和国土房管等部门掌握的宏观经济指标与涉及企业、个人的相关信息纳入数据仓库。三是定期与经济管理部门交换数据。加强与相关部门沟通联系,努力提高数据交换的制度化和标准化水平,逐步实现数据的实时交换。   3.加强数据来源质量的管理,确保数据的完整性和准确性。首先,对现有的系统内数据的准确性、完整性、合法性进行筛查,对所发现的“问题”数据,按来源反馈到相关责任部门加以处理,或征询责任部门的意见后进行技术化处理;其次,要通过宣传强化纳税人自觉申报意识,努力纠正目前存在的纳税人纳税申报不及时、申报数据质量不高、申报行为不规范、申报内容不真实等行为;再次,规范外部数据来源,对从外部相关单位取得的税收相关数据给予检验,规范取数口径,最大程度地保证数据的真实和可靠。

  4.强化数据的归集和整理,方便数据深入利用。主要工作是对系统内、外的各类业务数据和第三方数据进行归集并分类备案。第一,对核心业务系统中的历史数据按行业、税种等进行归集、整理;第二,对各部门从第三方取得的外部数据进行归集、整理和分类备案,包括:国税数据、工商登记数据、统计局相关数据、银行数据等。在国家法律规定的框架下,建议成立专门机构来确保信息共享机制长期稳定运行,统一数据交换平台的开发和核心网络的组建,制定跨部门间统一的规范技术和业务标准和第三方数据采集标准,提升数据的匹配成功率,最大程度地提升第三方数据对于税务部门内部数据的补充作用。数据归集与整理在初期需要耗费较大的时间与精力,但优质的数据管理是最终实现数据高效利用的必要前提。

  5.打造专业的技术分析团队,提升数据深度利用的水平。为更好地开展数据深度利用工作,应在税务系统内部挑选既熟悉税收业务又掌握数据挖掘技术和统计理论的复合型人才组建专门的数据分析团队。采取“请进来、走出去”的方式对分析团队成员进行有针对性的系统培训。既要加强数据仓库、数据挖掘、联机分析系统等计算机方面的知识培训,也要通过实际的风险应对、税务检查,加强征管实务、财务会计等方面的知识培训;既要积极紧跟大数据的前沿研究热点,将新理念、新技术与税务数据的深度利用紧密结合,也要借鉴其他领域的数据分析方法,努力创新工作思路,在实践中摸索出一套适合税务数据利用的分析体系。

  6.健全收入质量评价指标体系,提高税收分析预测能力。一是税收与经济发展相关指标,主要包括宏观税负变动率、税收弹性系数,以及主要行业的税收弹性系数等。二是税种间关联分析的评价指标,主要包括城建税与流转税的比对、契税与房地产企业各种税收比对、企业所得税与营业税及个人所得税税基比对等。三是反映征管与税收关系的评价指标,包括申报率、入库率、清欠率、企业所得税汇算清缴比重等。在此基础上,利用数学方法和实际经验确定主要税种指标的上限值和下限值,分析数据所处状态并计算综合预警指数,建立起反映宏观税收经济运行轨迹的监测预警系统,结合经济运行情况,开展税负分析和税源分析,判断税收与经济的协调性。

  税收数据深度分析利用工作是一项涵盖税务系统各级、各部门的综合性系统工作,税收数据的采集、管理、分析挖掘需要专门机构负责和各级税务机关的配合支持,指标体系和数学模型的形成需要众多科研人员的参与,只有充分调动各方工作积极性和创造性,在系统内树立“数据为王”的理念,将税收数据深度分析利用工作努力推向全新的高度。

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