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摘要：近年来，大数据技术迅猛发展并广泛应用于各个领域。在大数据背景下，数据快速增长给地方税收风险管理带来便利的同时，也增大了数据监管和数据管理的难度。文章通过分析大数据与税收风险管理现状，发现其存在的诸多问题，提出利用大数据分析管理税收风险的有效对策。关键词：大数据；地方税收；风险管理；对策作者

李虹含（IMI研究员）、邵飞翔（广西大学商学院）、沙娅（伊犁师范大学）以下为正文内容：年12月国家税务总局成立税收大数据和风险管理局，该局的主要职责是通过建立税收云平台组织实施税收大数据和风险管理战略规划，并且管理税收数据，负责税收数据交换和共享，用来统筹开展全国性、综合性风险管理特征库和分析模型建设、验证和推广。党的十九届四中全会也将“数据”增列为生产要素，数字革命与大数据时代俨然已经到来，特别是数据对提高生产效率的乘数作用已经日益凸现并更加重要，新的生产要素的来临对于国家税收征管与风险管理体系已构成挑战，那么如何依据大数据时代的特点完成地方税收风险管理是业界和学界亟待研究的课题。

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大数据与税收风险监督管理的现状

随着时代的变迁，大数据已经渗透到人们生活的方方面面，成为当今社会的主题，许多大中型企业投入更多的资金进行大数据技术的研发，大数据技术的应用也促进了企业更好地发展。根据《中国大数据产业发展报告》披露的信息，国内大数据产业规模已经超过亿元，研发资金总投入超亿元。总而言之，大数据技术激发了大部分行业的潜能，既维护了社会的稳定，又为社会带来了巨大的经济效益。我国地方税收监管过程当中，运用大数据筛选税收风险疑点，及时给企业发出明确提醒，提高纳税人的税法遵从度，有效规避税收风险，是地税部门深化征管体制改革，落实“放管服”推出的重要举措。（一）纳税主体与税收监管数据的演化当劳动力、资本、技术等生产要素以空前的广度、强度和速度跨地区、跨国界扩张转移；不仅经济规模在扩大，经济结构、经济主体、交易方式也在改变，特别是以数据作为基本要素的税收和经济活动，大数据作用空前重要。作为经济主体的纳税人，数量、结构、经营与核算方式等方面都在发生迅速的变化，到年我国进行了税务登记的个体纳税人为多万；年为1.67亿人，增加了约1.4亿。企业集团如雨后春笋般涌现，集团业务扩张和多元化经营渐渐打破行业、国界、区域的限制，导致税源国际化的趋势愈加明显；企业会计核算和税务处理日趋电算化、专业化、团队化；税收筹划、避税手段层出不穷，纳税人的不遵从行为造成了大量的税收流失，税收监管风险不断加大。而目前税务机关征管资源有限，传统的由税收管理员“属地管户、各税统管、单兵作战”的粗放型税源管理方式已难以适应税源急剧扩大、税源状况日趋复杂的形势，不利于降低税收风险。税收风险监督管理的流程包括：风险数据管理、风险数据审计、风险特征库建设、风险特征识别、风险等级分类排序、风险分类推送，风险分级应对，风险绩效考核等环节。在利用大数据系统进行闭环设计的流程中，需要使用实际操作完成分类把关、联动运行的运转机制。（二）大数据背景下税收风险监督管理的由来随着大数据技术的逐渐深入应用，此类背景下的税收监管风险指的是在政府征税过程中，由于内部制度以及管理存在的不足，纳税者企业经营恶化、税收减少，最终导致税收收入不能满足政府部门日常支出的情况，包括数据核实、数据搜集、数据管理不当造成的税收风险。第一，纳税人放任行为。由于对法律条款的无知或是疏忽大意，纳税人未按规定履行缴税义务，导致政府部门面临税收减少的风险。第二，纳税人故意偷税漏税行为。通过伪造财务账户、记账凭证，或是进行虚假申报达到少缴甚至不缴纳税款的目的。第三，纳税人情绪行为。我国税务种类繁多，业务量较大，且部分地方税务系统有待进一步完善，纳税人进行申报时，个别工作人员服务态度较差，纳税人有可能产生反触情绪，从而削弱了缴纳税款的意愿。第四，信息不对称引发的逆向选择和道德风险。在纳税人申报过程中，政府部门是较为劣势的一方。很多企业提供的财务信息与实际情况差距过大，而政府部门不可能全部参与到各个企业日常运营中去，通常只能根据上报企业提供的信息进行甄别，掌握真实有效的信息较少。因此在这种情形下，纳税人的行为会造成税收减少，给政府部门带来税收风险。（三）国外大数据与税收风险监督管理技术超前国际上发达国家或者地区的大数据技术起步较早，后期政府投入了大量资金进行技术的研发，发展也十分迅猛，同时他们也率先领悟到，把大数据技术与地方税收风险管理相结合的方法，提高了税务部门工作效率，减少了税款流失的风险。几年前，美国某地方政府部门在打击偷税漏税犯罪活动中，引入了大数据技术对纳税人提供的信息进行分析比较，最后发现在当年的申报中，3%的退税存在违法行为。此外，大数据技术通过收集和分析历史信息，对申报人建立预测模型，防止税收风险的发生。意大利利用大数据技术将全国分为了5个地区，对多个纳税人身份进行特殊定义，这样做有利于准确有效地识别申报人提供的信息，特别是针对收支数据真实性的审核。英国通过与大数据公司合作，通过高科技手段监测国内居民电子商务贸易以及申报人的银行卡转账信息，与纳税人提供给政府部门的财务信息对比，能够最终确认申报人真实的财务状况，已达到减少税收流失的风险。针对大型企业，澳大利亚通过大数据技术得出“风险指数”，根据“风险指数”对大型公司进行排序。排名较后的公司进行申报时，税务部门着重审查其信息的真实性，这样可以提高工作效率，并且也达到了控制税收风险的作用。（四）国内大数据与税收风险监督管理发展较快国内大数据应用于税收风险管理相较于国外起步较晚，但随着科学技术不断的成熟，我国税务机关也愈发重视大数据技术在税收风险管理上的应用。年，安徽、无锡以及广东等省份逐渐开始运用大数据处理税收相关信息，并取得良好的效果。特别是在年初爆发的新冠疫情期间，大数据技术与税收管理相结合的突出优势更加得以体现。宁夏税务部门利用大数据收集的纳税人信息，在疫情期间通过平台收集需求者相关信息，匹配到相应的产品供给，帮助商家和客户精准对接，拓宽了市场，进一步帮助企业复工复产。江西赣江税务部门利用大数据技术对每日收集到的开票信息进行分析和预测，动态反映了企业经营状况，给金融部门精准做出相应的决策提供了基础。同时利用大数据技术得出的风险评估模型，采用短信或者电话的形式通知纳税人，并作好疫情期间相关政策解释说明工作。但就我国现实情况来看，目前仍有部分地方税务机关缺乏相应的大数据技术实现税收风险的管理。但在大数据时代的背景下，高科技新兴技术应用于税收风险管理将会是普遍现象。

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大数据与税收风险监督管理存在的问题

国外大数据的广泛应用，特别是在税务风险管理上的应用十分普遍，这得益于国外大数据技术迅猛发展，并且相关技术趋于成熟。我国也逐渐重视大数据技术在税收风险管理上的应用，税务机关也尝试着学习国外发达国家成功的经验，但是我国与国外发达国家有着本质上的差异，国内大数据技术仍处于摸索阶段，因此在实际调查研究过程中，大数据与税收风险管理还存在较多的问题。（一）税务人员配置机构不合理1、员工年龄结构出现断层判断一个部门工作效率的重要标准之一为员工年龄结构。我国部分税务部门年龄呈现老年化趋势，年龄较大的员工占总人数比例较大，随着税务数据增大，工作量也随之增加，加上出差以及下乡调研等活动，缺乏新鲜血液的补充，工作效率会出现明显下降。此外，随着大数据技术在税收风险管理上的广泛应用，老员工较多的部门接受速度较慢，接受能力较差，也在一定程度上降低了部门整体工作效率。2、缺乏专业复合型人才税收作为我国最主要的财政收入，税务机关员工的工作量也是较为繁重的，引入大数据技术最主要的目的是提高工作效率，减低税收管理风险。尽管国外大数据在税收风险管理上的应用起步较早，但是我国目前整体水平还处于初级阶段，社会上对于熟练应用大数据的高端复合人才十分缺乏，税务机关也同样如此。除去与工作有关的知识，部门员工其他知识储备大部分限于金融、财务管理以及会计等与经济相关的领域，极度缺乏计算机、法律相关复合型人才，不能够形成部门整体知识相互补充的体系。（二）大数据技术加剧了信息不对称现象信息不对称一直是困扰税务机关审查信息真实性的突出难题。纳税人远比税务机关更加了解自己企业的经营状况以及财务信息，税务机关只能通过各方面收集的信息进行甄别，但受限于员工数量以及管理技术的创新，税务机关不可能及时有效地掌握企业所有真实信息，这个环节上政府部门存在较大的劣势。在大数据还未应用于税务风险管理时，税务机关审查申报人信息还能够有较高的识别性，但是大数据广泛应用于税务系统后，由于数据的激增以及网络的隐蔽性，给偷税漏税着提供了更多的不法手段，增加了对其信息监督的难度，加剧了税务部门与申报人信息不对等现象。（三）数据收集种类不够，质量不高大数据技术在税务系统中主要作用为收集申报人海量数据，进行归类分析，最终得出较为准确的结果。但税务机关收集的数据仅限于申报人财务相关的数据，缺乏深度，数据收集种类较少，导致对一个企业的判断出现偏差。现实生活中有很多第三方信息能够反映出一个企业经营状况和财务信息，税务机关对一个企业财务研判的基础上，应当更好地利用大数据技术收集申报人第三方数据，结合各种类型的第三方信息对一个公司进行全面分析判断，这样得出的结果更加接近真实情况。除此之外，税务机关收集的数据质量有待提高。目前税务机关收集的数据主要是依靠申报人自行提供。其提供的财务数据在在规范性以及时效性上参差不同，数据来源不固定，加上申报人存在种种主观因素和客观现实条件，数据缺乏规范性，数据的时效性更难以得到保证，各种因素导致了收集的数据质量不高，能够直接反映企业财务状况的信息相对较少，增加了税务机关识别风险的难度，降低了工作效率，增大了税收管理风险。（四）员工风险意识不足人能智能快速的发展，在一定程度上降低了人类工作的强度，很多工作可以通过科学技术的应用大大减少其中的步骤。现实生活中人们常常根据信息技术收集到的数据加以分析，对于数据来源以及准确性不加以