税收大数据服务国家治理的逻辑与路径.docx

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1、税收大数据服务国家治理的逻辑与路径数字经济时代的一个重要标志是数据成为经济的重要组成局部, 对数据的有效使用构成了经济高质量开展的重要内涵，乃至国家治理 的重要基础与手段。早在2021年，习近平总书记就强调了加快数字 中国建设的重要性，明确提出“要运用大数据提升国家治理现代化水 平”。在数据已经成为新型生产要素的今天，数据有着极为广泛的来 源，涵盖了从个人到机构，从日常生活到经济运行的方方面面，不同 的主体每时每刻都在以不同的方式生产和输出数据。不过，如果从服 务国家治理的角度来审视数据获取的话，由税务部门在税收征管活动 中所形成的税收大数据是其中最为重要也是最具价值的局部。税收征 管活动的本

2、质是推动征纳双方之间的信息对称，因此，及时和有效地 掌握纳税主体的涉税信息是实施有效税收征管的基础。正是在这个背 景下，在长期的信息化建设过程中，基于纳税人的税收申报、发票流 转和第三方主体等信息，我国税务部门积累了海量的涉税数据。在新 的信息技术和分析工具的支撑下，上述税收大数据集的存在为税务部 门实施精准监管奠定了基础，同时也极大赋能了政府部门的精细化管 理，对提升国家治理体系和治理能力现代化具有重要的意义。税收大数据赋能国家治理的优势反映经济动态“快”。传统的经济分析大多基于统计年鉴数据或 统计调查数据展开。这类数据的特点是：数据集整体格式较为规范, 统计指标既有分类指标又有汇总指标，数

3、据在发布前已经进行了一定 程度的加工。但这类数据从开始收集到最终发布往往经历较长时间， 以中国统计年鉴的数据为例，年度数据通常存在一年左右的滞后期, 这对于短期内的经济分析来说存在较大的局限。相比之下，税收大数 据能够实时和不间断地收集纳税主体的运营信息，例如，通过企业的 发票开具情况能够实时了解企业生产经营状况，而个人所得税的收入 信息以及扣除信息的变化那么能够实时反映个体的生活状况，这为相关 短期经济分析尤其是考察政策实施的即期效应奠定了基础。税收发票数据“准”。统计或调查类数据的一个重要特点是，数 据主要以调查对象的自主填报或者逐级的汇总报告来进行规整，显然, 个人的误报或者归类统计的错

4、误会不可防止地影响到数据的准确性。 相比之下，税收大数据，特别是其中的税收发票数据是以企业间真实 的经济交易行为为基础的，因而具有非常高的准确度。发票记录了购 销双方企业名称、交易金额、交易时间、交易商品服务种类、交易价 格等主要信息，能够准确反映经济活动发生的时间、主体、规模、流 向，尤其是可以观察产业链的分布，具有极高的经济分析价值。覆盖经济领域“全”。税收大数据的主要数据涵盖了纳税人基础 信息、税收收入信息、税收减免信息、税务发票信息、纳税申报信息、 税收管理信息、税收调查信息等。除此之外，还涉及到广泛的第三方 部门，如社保、房管、银行、民政等众多的部门信息，囊括从个人到 企业等众多的经

5、济活动主体。在个体维度，税收大数据能够构建个体 从工作性质、收入状况到家庭结构的全貌。在企业维度，税收大数据 那么覆盖了市场主体从设立到注销的全生命周期，包括行业、地区、经 济类型、规模等多个层面。而在宏观维度，基于税收大数据的分析能 够反映宏观经济从投资、消费到进出口等完整的经济活动链条。数据颗粒程度“细”。增值税的发票数据记录了极其细微的交易 行为，不仅能将数据延伸至产品层面，还能够完整表达交易的具体模 式，特别是能反映交易链条中产品的不同分布状况。如结合原材料购 进额和销售方企业登记地，能够判断原材料主要供应地；结合中间产 品购进额和销售方企业登记地，能够反映上游产业所在地；结合最终 产

6、品销售额和购进方企业登记地，能够反映最终产品的主要市场等。 而个人所得税的纳税申报数据那么详细记录了个体的学历、户籍、国籍、 扣缴企业、收入额、专项扣除、专项附加扣除等最微观层级的数据， 能够具体反映宏观经济统计中所难以表达的隐含信息。税收大数据提升治理效能的表现推动税收监管精准实施。税收的有效监管是打击逃避税行为，提 升社会整体税收遵从度的重要手段。在传统的监管方式中，当面对数 量庞大的纳税主体时，在一定范围内实施抽查是税收监管的主要方式, 这一方式能够在税务部门稽查力量有限的情况下，对潜在的税收违法 行为进行一定程度的查处与威慑，其所依靠的主要是税务人员的执法 经验和常规的风险指标。显然，

7、在这一模式下，由于存在较大程度的 信息不对称，税收的监管效果尤其是准确性受到了较大的约束。特别 是在一些具备较少执法经验的经济新模式和新业态，如数字经济、直 播电商行业中，税收稽查和监管往往存在较大的盲区，税收违法行为 的发生频率和税收流失的规模也相对较高。而建立在税收大数据基础上的新型税收监管机制，那么以分类管理 为基础，大幅提升了税收风险监管的精准性和有效性。其主要逻辑是， 借助机器学习和数据挖掘等技术，在综合纳税主体各类涉税信息的基 础上进行综合画像，评判纳税人的税务风险等级，然后依据不同的风 险等级，在结合信用评价的基础上实施差异化的监管。具体来说，经 整合的涉税信息给予了用户画像技术

8、发挥作用的空间，使其可以对纳 税人的收入水平、行为方式以及消费习惯等进行精准分析，在静态的 基础数据、纳税数据、财产数据等工程中捕捉纳税人动态的经济行为， 以实现在不同的风险时期进行针对性管理的目标，并提高税务部门工 作的精准度。具体来说，在涉税事项发生前，可以通过大数据技术向中高风险 的纳税人推送相关税收政策，防范税收风险的产生。在事中，借由大 数据技术实现涉税风险事项的全过程监督，及时向纳税人发送个性化 的风险提示，防范涉税风险的进一步恶化。在事后，将纳税人的税收 风险结果与其信用评价体系相结合，并根据实际情况及时更新涉税风 险指标。总的来说，基于大数据的税收监管模式正是借由对海量数据 的

9、整合、分析与挖掘得以实现，通过对纳税人进行精准的风险识别、 排序，对涉税事项发生事前、事中和事后的递进式监管，最大限度地 降低税款流失的风险。在近期的网络直播行业查税中，税务部门正是 在税收大数据的基础上，结合直播的销售数据和实际的纳税数据，准 确地锁定了具有高度风险的纳税人，进而实施了精准的监管与处分。助力税收政策精准落地。通过财税政策来调节经济主体的行为方 式是我国宏观调控的重要思路与手段，其具体表现为各层次丰富的税 收优惠政策体系。在实践中，税收优惠政策的实施效果依赖于政策本 身的落地与执行，而后者那么取决于畅达的政策宣传和完善的纳税服务 体系。在传统的模式中，一方面，政策的出台过程缺乏

10、精准的指引， 导致符合条件的纳税主体并未能充提供受到政策的优惠。另一方面， 在政策的实施过程中，“一刀切”的服务模式增加了纳税主体享受政 策的本钱，同样降低了政策的落地程度和执行力度。而在税收大数据的助力下，税收政策的执行与落地可以更为精准。 首先，税务机关可以根据税收政策的具体条件，依托税收大数据精准 筛选出符合条件的纳税主体，然后主动实施政策推送、宣传辅导以及 后续的跟踪监测等行为，确保政策红利以最快速度、最精准度直达市 场主体。其次，税务机关可以根据纳税人性质、类型、风险偏好等方 面的特征，针对性地优化相应的涉税服务，例如可通过后台大数据分 析纳税主体所处的经营状况，在精准服务的基础上推

11、进个性化建设， 进而提高纳税人的遵从程度，减少可能的税收风险产生。最后，依托 税收大数据可以大幅减少税收政策落地的环节与程序，降低政策落地 的难度。例如，在纳税主体申请税收优惠政策的过程中，税收大数据 技术根据纳税人类型精准推送预扣预缴信息，降低纳税人误报率。与 此同时，可以大幅增加数据的预填充功能，减少信息的重复录入。此 外，在纳税人办理汇算过程中，税收大数据技术为其提供多样化的流 程指导，保证了更多的纳税人可以独立办税，极大地提高了办税效率。服务经济社会运行研判。现代经济社会的运行极为复杂，其社会 管理同样需要匹配高度精细化的手段与工具，而税收大数据的存在无 疑提供了有价值的决策参考体系。

12、首先，税收大数据可以辅助税收以 外的部门和系统优化决策体系，打通部门之间的信息障碍。以“银税 互动”为例，基于税收大数据的信用评价体系弥补了传统金融部门的 信息不对称问题，在缺乏有效抵押物的情况下，为更好地实现信贷资 源与企业的对接提供了良好范例，有助于解决小微企业长期面临的融 资难问题。其次，借助税收大数据可以缓解企业间的资源错配，打通企业间 的信息障碍。例如，不同企业在同一周期内对于劳动力的需求存在差 异，会同时出现局部企业员工过剩和局部企业员工紧缺的局面，而依 托于税收大数据的“智税用工配对模型”，通过分析企业的存货周转 率、销售利润率、个人所得税每月扣缴人数环比变化率以及人均产值 等指

13、标的变化，可以动态测算出企业当前及未来可能面临的用工缺口 或盈余，并通过设置维度筛选指标与模糊查询指标展示潜在企业名单, 打通用工紧张和用工盈余企业间的信息障碍，精准对接相关企业，盘 活富余人力资源，实现员工的“共享”。最后，基于税收大数据的测算可以改善局部宏观经济指标，增强 对于经济运行的判断。例如，在经济景气指数的编制方面，传统的景 气指数受制于数据种类和方法的限制，并不能很好地反映经济的真实 状况，而基于税收大数据尤其是其中的发票数据，可以更灵敏地反映 企业经营水平和产业链的整体通畅程度，以此为基础的经济景气指数 也就能具有更高的准确度。强化税收大数据建设，深化税收大数据共享应用税收大数

14、据的存在增强了税收监管的精准程度,推动了税收优惠 政策的精准落地，对于提升经济运行和社会治理也具有重大意义。但 目前，我国的税收大数据建设仍处于发力提升阶段，在诸如数据归集、 部门融通以及数据的使用和分析方面仍存在一些局限，制约了税收大 数据职能的发挥。2021年3月24日，中共中央办公厅、国务院办公 厅印发了关于进一步深化税收征管改革的意见，意见明确提出要 深化税收大数据的共享应用，强化税收大数据在推动征管效率提升和 服务经济运行研判等领域的深层次应用。显然，在未来的治理架构中, 税收大数据被赋予了重要的使命。着眼于提高税收大数据服务国家治 理的水平与效率，在未来一段时间，应该从如下四个方面

15、强化税收大 数据的建设。提高数据归集标准化程度。数据的有效获取是税收大数据形成与 发挥价值的基础。尽管税收大数据主要以非结构化的形式呈现，但在 构成分析基础的底层数据中，相对统一的结构尤其是标准化的格式仍 然是非常重要的。从形式上看，目前构成我国税收大数据的基础主要 来源于纳税申报数据、税务发票数据、征管系统其他数据以及税收调 查数据等，不同的数据来源于不同的数据平台，在指标设定、数据结 构以及数据格式等诸多维度均存在一定差异，这无疑加大了数据分析 与数据挖掘的难度。事实上，在国地税合并以前，两套征税机构之间 在征管系统以及数据软件方面均是相互独立的，对数据的维护和运用 程度长期存在差异。从构

16、建完整底层数据的角度来说，未来在推动税 收大数据的建设过程中，税务部门应根据基础业务的特点，强化数据 结构与数据标准的顶层设计，统一规范数据的规格与形式。同时, 提高一线数据采集的智能化程度，最大限度减少人为误报的概率。最 后，强化对于基础数据采集的交叉稽核，提高数据的准确性。增强跨部门数据共享力度。在基础数据以外，税收大数据效能发 挥的一个重要前提是其能广泛融合第三方部门的数据。在税收征管的 一线中，税务部门常常需要调用第三方部门的数据，以完成对于特定 纳税业务的信息验证，而由此所积累的数据，往往也成为税收大数据 服务经济运行研判的重要基础。换句话说，税收大数据的威力主要体 现为跨领域的协同

17、分析，而协同分析的基础那么在于对第三方部门数据 的融合。当前，尤其是在2021年新的个人所得税法出台之后， 税务部门与人民银行、教育、卫生、医疗保障、民政等第三方部门之 间的信息共享和交互程度有了显著提高，极大地丰富了税收大数据的 内涵。但需要指出的是，目前部门间的数据共享尚未形成常态化尤其 是制度化的机制，更多是税务部门基于单项业务的数据支持请求。未 来在搭建共享协调机制、强化部门间数据共享的过程中，一方面，各 地方政府可参考“城市大脑”的模式，建立涵盖各类型部门数据的数 据交换中心，方便税务等执法部门的集成调用。另一方面，在法制层 面，适当增加第三方部门数据支持的义务性法律条款，依法保障涉

18、税 涉费必要信息获取。强化数据多样化分析能力。海量的数据需要匹配强大的分析能力, 才能充分挖掘数据背后所隐藏的信息，发挥数据的价值。否那么，数据 将仅仅是静态、冗余与低效的。当前，尽管数据的集成有了明显进步， 但局部地区基于税收大数据的分析和对税收大数据的利用程度却存 在一定的缺乏。绝大多数的税收大数据应用场景仍然局限于税收征管 领域，而对宏观经济其他领域的政策溢出较少。未来，应着力强化基 于税收大数据的多样化分析能力，拓展应用场景的边界。首先，基于 已有的数据变量，努力挖掘可供参考的分析指标，丰富已有的常态化 指标体系尤其是有助于宏观经济分析的指标，例如从发票的开具环节 来讨论地区企业在整个

19、产业链中的位置，或是基于技术合同印花税计 税金额等构建反映地区科技创新活跃程度的指标等。其次，积极引入 前沿的数据处理技术和学术研究方法，强化对于机器学习、数据挖掘 等分析工具的运用，加大聚束分析法、决策树、遗传算法等在税收政 策福利效应领域的推广力度。最后，在组织维度，成立专业化的分析 团队，强化后台的中央数据处理能力，在一定范围内统筹基于税收大 数据的分析。提升数据平安保密层级。大数据的应用给税收和国家治理带来极 大便利的同时，也对数据的平安保密提出了更高要求。相关数据覆盖 了个人财富信息、企业商业运营信息以及国家宏观经济信息，数据的 泄露会造成对纳税人权益和国家整体利益的侵害。在某种意义

20、上，只 有具备足够平安的屏障，税收大数据才能实现良性开展，充分履行其 服务于国家治理的职能。当前，我国的税收数据管理尚存在一些风险。 其中，在业务层面，数据的维护与分析涉及到税务、第三方部门以及 高校科研机构等诸多层面，数据的流转存在较大的泄露风险。而在法 律层面，目前我国公开的法律法规尚缺乏严格的隐私数据保护规定， 制度和法律层面对于数据平安的保护程度仍有欠缺。对此，一方面, 应建立和完善税收大数据云平台，在分布式储存的环境下实现多个单 位联合开展数据分析，降低流转带来的数据平安隐患，提升数据的保 密层级。另一方面，在法制维度，积极通过立法的方式强化相关数据 管理部门的数据平安保密责任，同时，对涉及国家平安、商业机密以 及个人隐私的数据，也要从法律层面对数据使用者的保密义务进行明 晰，严格防止数据泄露。