关于构建数据化税收征管模式的思考Word文档格式.docx
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税收业务层主要负责内外部及第三方信息数据的收集、整理、分析，形成历史的、现有的、强大数据信息资源库，通过设定数学模型和预警指标，进行全方位、多角度的比对和分析，定期发布数据信息指令，供各方查询、核对和自我纠错，指导基层单位有针对性地加强监控管理；
行政管理层主要明确省、市、县三级税务部门数据化税收管理的工作职责，指导制定工作方案、技术方案，从工作目标、工作措施、工作要求等方面进行总体规划和部署，为数据化税收征管的正常运行提供组织机构保障；
信息技术层主要负责数据运行维护、完善运行维护机制，改进运行维护手段，强化运行维护管理责任，确保信息系统高效、平稳运行和功能的充分发挥。
借助这个平台，降低信息化建设成本，提升系统的运行效率，保障数据质量和安全，增强管理监控的实时性和严密性，提高纳税服务质量，便于联网共享，并为领导层决策分析创造条件。
2、实施三级管理。
就是建立完善省、市、县局三级科学严密的层级管理控制流程，以保证数据化税收征管的顺利运行。
（层级管理控制流程具体运行模式见图一）
省局决策层：
除兼部分管理、操作职能外，主要负责开展宏观税收分析，研究全国和全省经济税收情况，收集社会相关信息，提出完善政策、加强管理的措施；
发布行业和重点企业的税负率、利润率、平均物耗等预警指标，为基层开展纳税评估和加强管理提供依据；
针对全省征管现状和存在的共性问题，广泛开展调研，深挖根源，以点带面，促进分析的深化；
为基层开展分析提供数据、方法和手段上的支持。
市局管理层：
除兼部分决策、操作职能外，主要负责收集辖区内宏观经济指标及纳税人信息，向上层做好数据的传递、报送；
加强对企业财务指标增减变动情况、同行业税负水平、纳税人生产经营状况等问题的专项分析；
对上级通报下发的疑点问题进行综合排查，提供税源管理部门开展纳税评估；
对重点企业和重点行业进行抽样剖析，及时发现税收管理中存在的问题，建立完善相应管理措施，强化税源管理。
县局操作层：
除兼部分管理、决策职能外，主要负责把好数据入口关，保证各项数据准确可靠；
及时准确了解掌握辖区内的税源变化、停歇业变动、纳税人税负指标、发票领用信息等情况；
负责上级疑点数据指标调查核实和稽查反馈问题整改；
建立完善征管数据日常把关审核等制度措施。
任务监控比对分析应用分析应用
下达指令下达指令下达指令
数据调查反馈
图一：
层级管理控制流程
3、规范六个环节，就是规范数据采集、数据分析、纳税评估、税源监控、稽查处理、成果运用六个环节的工作。
（征管数据操作流程见图二）
规范数据采集：
数据采集是数据化税收征管模式的入口。
由税收管理员负责对纳税人内外信息进行及时、全面、准确的收集、输入、调整。
内部信息主要以完善“一户式”制度为重点，一方面规范纳税人税务登记、停歇业、纳税申报、税负水平、发票领用、财务报表等相关数据信息采集，另一方面规范税务人员实地调查的企业生产经营规模、生产经营情况、税源构成及其税源的变化情况等信息的采集；
外部信息主要收集包括GDP、工业增加值、商业社会消费品零售额、各类行业生产销售、政府职能部门及下游行业等有关指标。
规范数据分析：
数据分析是数据化税收征管模式的核心。
它既包括税收总量增减的分析，也包括税收与相关经济指标的分析，尤其是对与流转税、所得税税基关系密切的GDP、弹性系数、物价指数、销售收入、利润水平、固定资产投资额、出口贸易量等经济指标的分析。
通过对税收相关指标的系统、深度分析，进行即时预警提醒，查找出疑点数据和管理的薄弱环节。
规范纳税评估：
纳税评估是数据化税收征管模式的关键。
评估部门通过综合运用指标测算、行业数据模型、比对评析、约谈举证等方法，对已确定的评估对象进行机内分析和实地调查，对存在的涉税疑点问题作相应的处理。
规范税源监控：
税源监控是数据化税收征管模式的基础。
税源管理部门通过纳税评估和数据核查，对纳税人假停歇业、虚假申报、发票违章等行为，有针对性地采取管理措施，堵塞管理漏洞，加强日常监管，逐步建立税源管理的长效机制。
规范稽查处理：
稽查处理是数据化税收征管模式的纽带。
稽查部门对有偷逃税线索的纳税人，按稽查规程实施稽查，并提出稽查处理意见。
规范成果运用：
成果运用是数据化税收征管模式的目的。
通过税收分析、纳税评估、税源监控和税务稽查四个环节数据的交换和信息的传递，提出相关的整改意见和建议，建立良性互动机制，形成完整的闭合回路，促进税源管理质量的进一步提高。
图二：
征管数据操作流程
（三）数据化税收征管模式的主要特征
数据化税收征管模式较之传统税收征管模式有着明显的特质差异。
集中表现为以下六个特征：
1、信息数据集约化。
全面推行数据化税收征管模式后，征管数据全部集中存储到省局，市、县局负责区域内种类信息数据的采集、录入、上传和备份，这种征管数据的有效集约化，构建起全省统一规范的数据处理平台，有利于更好发挥税收信息系统的整体效率。
2、业务流程规范化。
数据化税收征管模式的核心内容就是数据信息的获取、传输、处理、反馈和集中。
要顺利实现这一过程，应当制定和遵循统一规范的工作标准，主要包括数据流量和质量标准、业务操作标准、信息系统开发标准、软件对接标准等，使税收征管工作流程更趋科学、规范、优质、高效。
3、管理结构扁平化。
数据化税收征管模式下，操作层是税收工作原始数据的采集和初级加工地，直接为管理和决策服务；
管理层根据要求对各类信息数据进行科学分配，在授权范围内有效实施管理；
决策层根据管理层提供的信息数据，从客观上进行决策、指导。
三者之间相互联系，相互渗透。
这种扁平化的管理构架，适应了网络化的税收管理需要，大大提高了管理效能。
4、税收管理效能化。
数据化税收征管模式建立后，税务机关可以利用海量的数据资源，通过统一的预警分析平台，便捷、准确地查找出征管工作中存在的问题，有针对性地加强税收征管。
同时征管业务流程更加优化，办税更加快捷，促进了工作效能的最大化发挥。
5、部门协作一体化。
在数据化税收征管模式下，税收分析成为一项综合性非常强的全局性工作，各部门之间的职责会更加明晰，衔接会更加紧密。
通过建立健全部门间的互动合作机制，加强各部门之间的广泛协作，形成横向联系、纵向交流、全面分析、各有侧重的工作格局。
6、纳税服务深度化。
针对以往纳税服务表象化、形式化的问题，通过推行数据化税收征管模式，一方面改进征管手段，进一步扩大网上办税，可以为纳税人提供更便捷、高效的纳税服务，另一方面利用集约统一的数据信息平台，即时发布有关税收政策，并为纳税人提供纳税咨询，延伸了服务领域。
同时，借助于定期发布的预警指标信息，为纳税人提供纳税救济，规避纳税风险，促进了纳税服务的深化和服务质量的提高。
二、构建数据化税收征管模式的可行性分析
（一）信息管税的科学理论为数据化税收征管模式构建提供了正确导向。
为适应我国现代化税收发展的需要，国家税务总局提出了建立“以申报纳税和优化服务为基础，以计算机网络为依托，集中征收，重点稽查，强化管理”的34字新的征管模式，特别提出以计算机网络为依托，勾画出了未来税收信息化建设的蓝图。
同时，“国家有计划地用现代信息技术装备各级税务机关，加强税收征收管理信息系统的现代化建设，建立、健全税务机关与政府其他管理机关的信息共享制度”①，这为我们推进数据化税收征管模式提供了可靠的法律基础。
并且，国家税务总局近期提出的“推进信息管税，以信息化带动征管现代化”思路，指明了数字化税收征管的发展方向。
（二）覆盖全面的网络设施为数据化税收征管模式构建提供了运行平台。
近年来，国税部门的信息化建设经历了从无到有，从分散到初步集中，经过了制度的完善、流程的梳理、运维人员的组建，初步形成了以省级运维为基础，总局运维为依托的两级运维管理模式。
并且建立完善了从总局覆盖到城乡税务分局（所）的局域化税收网络，为数据化征管的应用提供了广阔的平台。
就XX国税而言，近年来，按照“两个转移”的要求，不断加大基层网络建设力度，推进信息化建设进程，为基层配备电脑1758台，安装线路81条，网速由原来的256KB提高到2M或10M，基本建立了覆盖市、县、乡三级局域网络，可以较好地保证数据化税收征管模式的需要②。
（三）功能完备的系统软件为数据化税收征管模式构建提供了技术支撑。
统一的数据库、统一的业务需求和统一的应用软件，是数据化税收征管模式的根本要求。
近年来，随着CTAIS软件、预警系统、所得税系统、金税工程、出口退税软件、稽查软件、纳税评估软件等软件的上线运行，基本贯穿了国税征管的每一个环节，国税部门的软件应用得到了有效保证。
目前，XX国税系统征管应用软件已达36个，涉及征管指标25条、纳税评估指标60条，覆盖了税收工作的各个环节，可以有效满足进一步推行信息化建设的需要③。
（四）存量丰富的内部资源为数据化税收征管模式构建提供了资源保障。
伴随着局域网络和专业软件的应用发展，由此产生的海量信息资源涵盖了纳税人的税务登记、发票使用、税种认定、资格认定、税收优惠、纳税申报、金税工程、出口退税、预算级次等方面，信息部门通过对信息的检查、检测、维护，数据管理质量大大提高，垃圾数据得到有效控制。
同时，通过对信息资源实施深层次、多角度、全方位分析，使这些数据成为开展税收分析、堵塞管理漏洞、增强执法针对性的“利器”。
XX市局经过近几年的数据采集整理，已经建立了包括全市3882户一般纳税人、57317户小规模纳税人、766户非增值税纳税人，涉及数亿条信息数据的强大数据资源库，并建立了征管数据、金税数据、出口退税数据、车购税数据、抵扣凭证管理数据等多个专项数据库。
近几年来，利用这些资源，XX市局深入开展税收分析、纳税评估、专项整治工作，增加税收10多亿元④。
大量有效的、全面的数据为数据化征管提供了资源支撑。
（五）技能较高的专业人员为数据化税收征管模式构建提供了人力条件。
近年来，国税人员在计算机培训方面也经历了从无到有、从粗到精的变化，同时通过多渠道引进计算机专业技术人才，加强对税收信息化专业技术人员的税收业务培训，大部分人员已经熟练地掌握了计算机操作技能，特别是征收、管理一线的工作人员，对各类征管软件的操作、信息数据的提取、分析、应用都达到了较高的水平，对税源发展变化状态的分析和预测能力也得到很大的提高。
目前，XX国税部门能够熟练操作微机的人员数量占到总人数的30％以上，这就为数据化征管提供了必要的人力资源。
（六）全球一体的信息技术为数据化税收征管模式构建提供了发展空间。
电子商务近年来在全球快速兴起并迅猛发展。
初步统计，目前我国有上网用户3.2亿人，网购人数约8000万人，各类电子商务网站2万多家，全国直接电子商务网上交易额约400亿元⑤。
电子商务一方面催生和推动了全球化经济发展，另一方面也给我国税收管理带来了新的课题。
在这种情况下，我国的税收管理也开始借鉴一些发达国家电子商务税收管理的做法，正在着手研究网络化税收管理问题，建立完善了一系列相关制度措施，重视加强与海关、商检、公安、外汇管理、统计、银行及企业之间及时准确的信息数据传递与交换。
而且，随着国家“政府上网工程”的实施和“全国办公业务资源网”联网，以及“一站、四库、十二金”工程的建设进展，将为推进数据化税收征管模式拓展很大的空间。
在这方面，XX市国税局积极探索网络化税收的有效办法，制定了加强网络税收管理的措施，并通过网络强化非居民纳税人管理。
所有这些，为推进数据化税收征管模式积累了经验。
三、当前影响数据化税收征管模式运行的症结
尽管近年来各级税务机关在信息化建设方面做了大量工作，积累了一定经验，但是税收信息化的发展受诸多因素的制约，在数据采集、分析、利用，以及人员技能和部门配置等方面还存在一些矛盾与问题，与构建数据化税收征管模式的要求仍有较大差距，影响了税收信息化效能的发挥。
主要有：
（一）数据采集不规范。
一是部分基础数据失真。
由于部分基层税务干部自身素质不高、责任心不强、审核把关不严，CTAIS2.0上线运行后，录入的一些基础数据逻辑关系错误，甚至形成垃圾数据。
如税务登记项目不完整、行业品目鉴定不准确等。
同时，少数纳税人受利益的驱动，采取做假帐、搞“两本账”等手段偷逃国家税款，造成税务机关采集虚假的、不完整的涉税数据。
二是一些基础数据的采集不全。
诸如企业产值、产量、销量、库存、用工情况等数据未纳入系统进行管理，也影响了信息数据采集的准确性和完整性。
三是未按制度规范要求采集数据。
如省局多期数据分析报告中指出的基层在一般纳税人、小规模企业、个体工商户管理中存在的问题，经调查落实，有相当一部分问题是由于税收管理员、大厅工作人员数据录入错误造成的，还有部分问题是我们在工作中由于没有完全按照操作规程进行操作形成的无效数据。
四是有的数据采集不及时。
纳税人的涉税信息是对其经营情况的动态反映。
部分工作人员责任意识不强，对上级要求限期报送、修改的数据指标，不能迅速采集，及时反馈，致使部分数据信息明显滞后于纳税人的实际生产经营状况，影响了信息资源的完整性和预警指令的准确性。
（二）数据利用不充分。
一是数据分析处于起步阶段，尚未形成规模。
一些数据的查询、监控和分析功能还不够全面和灵活，仅限于分类统计、静态查询的层面上，数据价值潜在效能远远没有发挥出来。
二是数据利用率不高，支持税收管理与决策的作用发挥不够。
目前，信息系统有些应用软件只满足单一业务需要，信息共享性差，不能从区域、行业等角度进行横向、横向对比、分析,难以综合利用。
三是数据分析体系尚未形成，缺少相应的数据处理分析规范。
开展分析、设置数据分析处理工作岗位、具体的工作职责和流程，这些属于数据分析体系中的内容还未得到明确和界定。
四是数据预警分析平台尚未构建，对数据的分析处理缺乏统一的数学模型、预警指令，还存在指令下达不规范、标准不统一等问题。
（三）数据资源不对称。
一是涉税数据来源渠道狭窄。
就目前来看，税务机关所掌握到纳税人的涉税信息，主要是靠纳税人提供和到其他部门收集，而收集来的数据也是有限的，这就造成了数据掌握上的不全面、不充分，直接影响了税收征管的客观性。
二是内部各系统信息数据共享度不高。
虽然目前税收征管中常用的V2.0、出口退税、金税工程系统已进行了整合，但主要业务数据还不能完全共享，执法考核和数据报告中的质量问题还交叉存在，平台不统一，数据闲置，系统信息资源集成能力、整合能力和深加工能力差等问题比较突出，影响了数据分析的纵深发展。
三是外部信息数据交换不充分。
由于税务机关与社会其他各部门间信息化发展不同步、不平衡，导致部门间信息不能平滑对接和共享，信息孤岛问题仍然突出。
数据交换的广度和深度还远远不够。
并且外部数据的取得还存在着的缺失、断裂、甚至虚假等情况，数据质量达不到全面性、及时性、准确性、针对性的要求，不能形成运行顺畅、高效便捷、满足工作需要的有机数据链条。
（四）数据应用不适应。
一是部分税收管理员的综合技能有待提高。
市局、市区集中的人才多，基层、县局人才相对贫乏，有能力单独开展税收分析、纳税评估和税务稽查的人员少；
部分一线人员数据管理意识不强，征管软件操作不熟练，管理手段单一，缺乏分析问题、发现问题、解决问题的能力和技巧。
二是少数人员缺乏工作积极性和责任意识。
在日常的管理工作中，巡查巡管记录虚假，典型调查流于形式，税款核定搞平均主义，上级发布的各种分析的疑点数据核实、落实不到位；
不去主动的搜集纳税数据，存在着等、靠、要的现象，习惯于被动接受上级发布和纳税人提供的信息数据，对纳税人最新的经营情况、资金运动等动态数据缺乏及时、全面、准确了解，致使数据采集把关不严，虚假信息、垃圾数据大量存在，机内错误信息不能及时得到修正，不能满足利用征管软件进行数据分析的需要，人机管理脱节，不能及时发现和查处各类涉税违法犯罪行为，新增税源、帐外税源、体外循环税源没有管住管好。
三是数据化管理机构不完善。
各级税务机关由于没有独立的税收分析机构，因而也缺乏专业的税收分析队伍，税收分析在日常工作中常常是单兵作战，影响了税收分析人员素质的进一步提高。
（五）数据考核不完善。
数据质量考核评价指标存在多头管理、各自为政，互不兼容，有的考核指标甚至互相矛盾，指标设置不科学，个别指标脱离实际，考核办法制定的太细、太繁琐，既不便科学考核，也不利科学管理。
比如数据的采集、应用，要求税收管理员日常税源管理工作中应做什么，如何做，应该达到什么效果等缺乏全面认识和合理界定，对数据质量的好坏难以准确衡量，造成干多不如干少，干少不如不干的局面，致使以责任落实与追究为出发点的考核措施往往流于形式，也加重了基层的负担，造成基层疲于应付，甚至诱导基层为部分数据指标弄虚作假。
（六）数据管理不协同。
一是内部协调互动机制配合协调不够。
税收分析、税源监控、纳税评估和税务稽查还缺乏常态化、规范化的内在有机衔接，围绕涉税数据，计征、税政、征管、稽查等部门没有真正形成相互传递、相互配合的互动机制，各职能部门间业务缺乏统筹，责权划分不清晰，各自为政现象还比较突出，有些权力过程分工过细导致推诿扯皮，有些权力过程分工过粗导致缺乏监督，工作仍然存在脱节现象，导致涉税数据利用不充分、业务整合不到位，影响了税源管理质量和效率。
二是外部部门配合不到位。
税务部门与税源管理关系密切的工商、银行、地税、技术监督等部门之间的协作配合十分有限，只停留在基础报表数据的交换上，部门间协调配合作用发挥不够充分。
三是税收法制建设、税收行政执法和税收司法保障体系建设进展缓慢。
我国的相关法律法规只规定社会各部门有关的法律义务，而没有明确具体的法律责任，操作性不强，亟待规范完善。
甚至依据征管法律法规所明确的协护税权利与义务没有得到完全履行。
四、深化完善数据化税收征管模式的对策建议
构建数据化税收征管模式是一项复杂的系统工程，涉及到税收管理的各方面、各环节，必须经过深入细致的研究思考。
针对当前影响数据化税收征管模式存在的问题，按照税收信息化发展规划要求，我们认为，进一步构建数据化税收征管模式，应着力进行以下方面探讨思考。
（一）树立数据化税收征管全新理念。
当前，信息化建设整体态势日益呈现出更加注重应用、实效以及与经济和社会协调发展的突出特征。
对税务系统而言，信息化所带来的思维方式、管理模式、监控手段等方面的变革，对税收征管工作带来了深远的影响，紧密依托信息数据手段开展税收征管工作，已经成为税收工作的必然要求。
数据化税收征管是税收管理现代化、科学化的突破口，只有解决观念上的问题，才能实现数据化税收征管模式与先进的管理理念相结合，技术创新与管理创新相结合，推动税收整体工作全面协调发展。
因此，应树立税收征管与信息化建设“一体化”推进的观念和以数据化税收征管模式带动税收整体工作质量和水平的观念，积极推行数据化税收征管新模式，适应社会信息化大发展的根本要求。
（二）规范数据化税收征管业务流程。
围绕构建数据化税收征管模式，在优化征管业务流程时，应重点解决以下环节的问题：
一是规范信息数据采集渠道。
根据实际，可建立内部基层分局、县局、市局、省局四级数据采集网，并明确职责分工。
税收管理员负责采集纳税人的各种数据，其侧重点是税务机关不能通过登记、申报征收自动采集的数据；
基层税务机关（包括市局）负责收集和处理管理区域内的经济税源数据；
省局负责采集、分析全省经济运行的宏观经济数据，包括向社会收集和下级上报，通过集中分析，确定管理方向，提出管理措施，反馈和指导下级工作。
税务稽查部门应在检查完毕，将查处结果、发现的管理问题以及稽查建议，以工作通报或其他书面形式告知税源管理部门；
征收部门的主要责任是提高申报征收数据的准确度。
二是严格加强数据质量的管理。
按照统一标准录入有关数据，对采集的数据进行逻辑和真实性检验，把好数据进口关；
定期对数据质量情况通报和监督考核，对数据使用过程中发现的问题及时修正，最大限度的减少垃圾数据，为数据分析提供准确可靠的信息来源。
三是实行信息数据集中处理。
逐步实现综合征管应用系统、增值税管理应用系统、出口退税管理系统、稽查管理等各类征管数据的统一的存储、加工和管理，实现各类信息资源互通互联共享，实现征管工作各环节在信息化支撑条件下的相互衔接。
四是完善税收数据分析体系。
在调查研究的基础上，适应经济社会发展的要求，经过不断探索，建立完善科学有效的数据分析方法和指标分析体系。
五是强化信息数据处理应用能力。
每月征期过后，根据各类涉税信息指标，结合实地查核的情况，分行业、分户分析，参照同行业、同规模纳税企业的税负情况和上年、上月份的税收收入水平，分析查找问题。
把税收分析作为加强税收收入和税收征管工作的切入点，及时发现税收经济的新动向，充分运用分析结果来指导和促进税收征管，确保税收分析与税收征管实现良性互动，把分析结果应用到具体的管理工作之中。
当前，尤其要注意建立从税收分析、纳税评估、征收管理到税务稽查的互动机制，从分析发现问题，从评估查找原因，通过征收管理解决问题，通过税务稽查实现以查促管。
六是构建统一税收预警分析平台。
根据数据化税收征管模式的需求，开发适用的软件，自动完成数据质量分析、各类目标及专题分析，对系统间数据进行关联分析、预警分析、统计分析、群体比对等，提高数据处理分析的技术含量。
同时，在设置指标体系和进行数据分析之后，比较符合实际地确定适合重点企业经营数据峰值和警戒值，及同一指标区间的上下限数值。
通过设立预警指标，发现指标差异，既可以及时提醒纠错，又可以确立工作标准，能够收到综合运用效果。
（三）创新数据化税收征管
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