关于税收数据信息分析与应用的几点建议

《税务研究》２０１０．１０　总第３０５期

◆　郑东霞

随着税收信息化建设进程的不断推进，来自税收管理工作中的各类数据越来越多，为了对这些税收数据信息进行有效的分析，为领导决策提供可靠的依据，使这些数据及其分析有利于规范税收执法行为、有利于税收征管质量的提高，笔者提出以下几点建议：

一、建立税收数据分析制度

目前，税收数据分析与应用工作已经引起了各级税务机关的高度重视，但如何对税收数据信息进行分析和应用，尚没有一套完整的税收数据信息分析与应用制度来准确界定。为适应信息技术的快速发展，盘活有关企业税收数据，使基层税务部门税收数据分析有一整套机制，应尽快建立税收数据分析与应用制度。通过出台税收分析与应用制度，对内外部数据来源、采集方式、数据分析适用范围等提出明确要求，对日常税收数据分析工作按照不同类别和主题制定相应的具体指标、统一标准和操作流程，从制度层面上增强数据分析与应用的刚性，盘活基层税务部门的数据资源，为日常税收征管提供数据分析应用机制及科学的计算方法，充分发挥税收数据信息分析的作用，满足日常征收、管理和稽查工作的需要，便于基层税务人员在采集和应用数据方面知道应该做什么、不应该做什么，便于基层税务人员有效的规避执法风险。

二、完善综合数据分析系统

目前，ＣＴＡＩＳ已经实现了数据大集中，对征收、管理、稽查实现了全程管理，为税务部门提供了直观的数据。但该系统还存在一些“短板”，例如不能分税种、分税务所查询税收收入完成情况等，而且，该系统与出口退税系统、车购税系统等分别独立运行，系统之间存在数据不兼容现象。建议在ＣＴＡＩＳ系统基础

关于税收数据信息分析与应用的几点建议

上，进行系统整合、数据兼容和程序研发工作，建立统一的税收数据来源、查询、分析、决策平台。新平台应具备税收分析、监控预警和纳税评估等功能。以所得税为例，新平台应该便于税务部门按照不同口径自动查询分析连续三年亏损企业、扭亏为盈企业，以

及企业所得税年度申报率、零申报率、有税率、①

入

库率、盈利面、亏损面变化等情况，而不需要手工逐项计算，使一线税收征管人员从繁重的统计分析工作中解放出来。同时在预警功能中，对企业预警指标异常的给予提示，及时开展纳税评估工作，从中查找和发现企业经营和纳税存在的异常，及时进行评估辅导，有效堵塞征管工作中的漏洞。

三、建立税收数据资源共享平台

目前，外部渠道获取的税收数据信息，主要来源于地方税务局、工商、技术监督和民政等政府职能部门，通过与这些部门召开定期联席会议、电话沟通、联合发文等形式，对部分数据资源进行电子或纸质资料的交换和资源共享，但这些远远满足不了需要，外部数据的采集缺乏一个共同适用的共享平台，不能做到随用随取。建议利用网络建立数据资源共享平台，分别在两个或两个以上部门之间实现数据资源共享，根据需求互通、互换涉税数据，实现数据交换的电子化，使各类数据实现点对点“对接”，从而保证数据

资源交换的准确性和及时性，有效提高工作效率。

四、提高“信息管税”水平

目前电子通讯技术和互联网迅猛发展，但由于地理位置、经济发展水平、企业人员素质等诸多因素的影响，企业的税收数据采集方式，既有网上的，也有ＩＣ卡的，还有手工操作的，税务机关为纳税人提供的软件和硬件

①　有税率是指纳税企业户数占已申报户数的比例。

工作探索 Surveys and Thoughts

服务方式很难满足纳税人的个性化需求，这样既影响了数据采集的规范和统一，也给日常征管增加了麻烦。建议摒弃手工采集或上门办税的方式，广泛应用信息化手段，大力推行网上申报、网上认证、财税库银联网等，使纳税人利用互联网办理各项涉税事宜。这样，税务机关在互联网上可以随时调取企业数据，进

行应用和分析，为开展各项工作提供电子资料，为实现“信息管税”提供强大的数据支持。值得注意的是，推广应用网上办税等工作，需要加大宣传力度，并考虑纳税人的承受能力，国家应统一免费为广大纳税人提供软、硬件服务，从根本上为纳税人减负，杜绝在推进“信息管税”的进程中出现“硬摊派”的现象。

五、建立税收数据通报制度

税收数据分析与应用工作应该形成书面报告，并做到主题突出、问题明确、分析透彻、建议合理，能够针对税收征管薄弱环节和漏洞进行深入细致的分析，提供解决问题的方法。该报告应在一定范围内进行通报，引起各部门的重视，及时对收入完成、税源征管、纳税评估、纳税申报、欠税管理等工作中存在的问题进行总结和分析，对报告中的建议，要督促有关部门做好整改和落实，严防税收管理工作中“跑、冒、滴、漏”现象的发生。

作者单位：

北京市延庆县国家税务局（责任编辑：窦清红）

个人所得税费用扣除标准的确定，应根据整个社会经济发展环境的需要，在不同时期侧重不同的职能作用。从发达的市场经济国家的一般经验看，税制建立初期侧重于财政收入功能，税制成熟期侧重于调节收入差距功能。根据我国税制发展情况和现实需要看，确定个人所得税费用扣除标准的原则应是：既要保证普通居民必须的生计支出和消费水准，还要体现个人所得税的收入调节功能，适当扩大免税者的适用范围，减轻中等收入者的税负。为了实现这一目标，工薪所得个人所得税费用扣除标准的确定应考虑以下三个因素：

一是居民的收入水平。个人所得税费用扣除标准应与居民收入水平相配比，标准定得过高，既影响财政收入的筹集，也会影响对个人收入的调节。为与全面建设小康社会的目标相适应，本文认为，个人所得税费用扣除标准应以国家规定的小康生活收入水平为基准。从我国现实情况看，城镇居民和农村居民收入差距很大，农村居民绝大多数都不宜作为个人所得税纳税人。因此，确定个人所得税费用扣除标准时，应以城镇居民达到小康生活的收入水平作为基础和依据。

二是居民的消费支出。一方面，随着经济的不断发展和物价水平的不断提高，居民的消费层次不断提升，除基本生活消费支出外，还有为满足精神需要所必须的支出。因此，个人所得税费用扣除标准不仅要能满足居民基本生存需要，还应考虑个人对精神生活的需求；另一方面，为适应建立社会主义市场经济体制的需要，近年来，我国的医疗、保险、教育、住房等制度都发生了重大变化，原来一些由国家或集体负担的项目，全部或部分改为由个人负担，扩大了居民个人的支付范围，增加了支付数量。因此，在确定个人所得税费用扣除标准时，要充分考虑个人负担的医疗、养老、住房、教育、交通、通讯和赡养等方面的支出，保证居民个人的基本生活需要。

三是对财政收入的影响。目前个人所得税已成为我国第四大税种，特别是对于地方政府来说，个人所得税在其财政收入中有着重要地位。在当前我国财政形势仍很复杂的情况下，如果个人所得税费用扣除标准定得过高，对财政收入的影响太大，国家财力难以承担，会对整个社会经济发展产生不利影响。因此，个人所得税费用扣除标准的调整应适当考虑对财政收入的影响。

作者单位：山东省青岛市地方税务局

（责任编辑：窦清红）

个人所得税费用扣除标准的探讨

◆　胡晓晖秦刚

「Summary of Viewpoints观点摘要」

《税务研究》２０１０．１０　总第３０５期

对加强税收数据分析应用的思考

关于加强税收数据分析应用工作的思考摘要：开展税收数据分析应用工作，可以为领导决策和强化征管提供科学依据。在新形势下有效地税收数据分析应用是实现税收征管“科学化、精细化”的关键所在，如何结合税收征管实际来加强税收数据分析应用工作，从而更好地为组织税收收入、加强税收征管、提高纳税服务水平服务，这是我们值得深刻思考的问题。关键词：税收信息化数据分析应用近年来，随着应用系统整合力度的加大，数据省级集中步伐的加快，为税收数据分析应用提供了良好的平台和载体。各地都在探索开展税收数据分析应用工作，为领导决策和强化征管发挥了积极的作用。不过我们应清醒地看到，当前税收数据分析应用工作中还存在一些问题，不同程度地制约了税收数据分析应用的深入开展。在新形势下有效地税收数据分析应用是实现税收征管“科学化、精细化”的关键所在，如何结合税收征管实际来加强税收数据分析应用工作，从而更好地为组织税收收入、加强税收征管、提高纳税服务水平服务，这是我们值得深刻思考的问题。一、目前税收数据分析应用工作存在的主要问题随着综合征管软件的推行、主体软件的整合和辅助软件的上线，各地都从基础性工作入手，把数据分析应用与税收管理结合起来，在一定程度上提高了征管质量和效率。但是，我们也要清醒地看到，数据分析应用工作还存在诸多问题，主要有：

（一）数据不够全面准确，征管基础不实和税源管理薄弱的问题在一些地方还不同程度地存在。征管基础和税源管理是整个税收征管的基础和核心，是反映税收征管水平的重要方面，也是实现“科学化、精细化”管理的出发点和落脚点。对于税务部门来说，纳入系统管理的纳税户数与实际管户相符，税务登记数据全面完整，申报征收数据真实准确，是确保信息数据全面准确最基本的要求，但在实践工作中要完全达到这一要求是十分困难的。同时，企业的财务数据、相关部门与税收管理密切相关的数据、宏观经济数据等也需要采集和处理，这就对数据采集工作提出更高的要求。（二）税收数据分析选题实用性不强。目前一些基层单位的税收数据分析多限于常规分析，专题分析较少，而对本区域经济税收有针对性和指导性的分析更是少之又少，不能根据一段时间内的工作重点、政策变动、税制改革等影响进行有针对性的税收数据处理分析。还没有完全建立起税收分析、纳税评估、税源监控、税务稽查“四位一体”的良性互动机制，数据信息的深度利用在指导税源管理、税务稽查和领导决策等方面的作用还有待进一步提高。（三）数据集中度有待进一步提高。由于税收信息化进程在开始阶段没有按照“一体化”要求进行建设，各类税收应用软件各自为政，没有统一的标准和接口，后来虽进行了多次整合和集中，但长期形成的分散、独立的信息资源依然存在。这些信息数据分散在各级税务机关、各个应用软件中，数据共享度较低，开展数据分析应用工作难度较大。一些基层单位从纳税人或其他部门采集的一些数据也没有统一的存储标准，造成数据资源的浪费。

税收收入预测模型计量经济学作业

税收收入预测模型选题背景：数据挖掘是涉及数据库、统计学等学科的一门相当活跃的研究领域,是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有效的以及最终可理解的模式的非平凡过程。预测是数据挖掘技术中重要的组成部分。税收收入预测一直是税务部门的一项重要工作,它决定着税收计划的制定,而税收计划的制定是经济活动的一项重要内容。针对目前税收计划的制定仍以基数加预计增长率这一方式进行的现状,要求尽快建立起一套以税收收入预测为基础的科学预测的体系,从而掌握组织收入的主动性。因此利用统计学及数据挖掘的方法科学正确的进行税收预测工作对于税务部门具有非常重要的意义。本文对数据挖掘的相关概念、过程,统计学的相关知识进行了介绍,将数据挖掘应用于税收预测中,通过对大量历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析,使用回归和滚动预测方法建立预测模型,对税收收入情况进行了预测,实现了对2005年度税收收入预测。并对各预测模型进行了实验结果的对比分析,指出滚动预测方法较回归预测方法能更好地进行税收收入分月预测,从而更好地指导税收计划的完成,为科学地建立税收计划进行了有效地探索,并为税收计划工作提供了重要的科学依据。本文的主要工作是对郑州市国税局征管系统中的征收数据进行挖掘分析,建立回归和滚动预测模型。通过对税收收入问题的研究与实现,从中探索了一些可行的方法,这为税收预测问题提出了一个新的视角。本课题的成果对于税收收入预测体系,特别是基于回归预测和滚动预测的方法具有一定的参考价值。税收收入预测是指在一定的经济理论指导下，根据经济和税收统计资料，在定性分析的基础上，运用定量方法，对未来税收收入总量和结构等发展趋势所做出的分析、判断和推测。税收收入预测对税收工作有着重要的作用，不仅可以为领导制订计划提供数理依据，同时也有助于加强组织收入工作，有助于税务工作者根据经济的变化及时调整相应的政策。 1税收预测工作为税收决策提供科学依据在税收管理中，经常要做出各种决策。要做到决策科学正确，其前提应是在对客观经济税源的调查研究基础上做出科学的预测。科学的税收预测体现了税收

关于税收数据信息分析与应用的几点建议(精)

88 305期 ◆郑东霞随着税收信息化建设进程的不断推进,来自税收管理工作中的各类数据越来越多,为了对这些税收数据信息进行有效的分析, 为领导决策提供可靠的依据, 使这些数据及其分析有利于规范税收执法行为、有利于税收征管质量的提高,笔者提出以下几点建议: 一、建立税收数据分析制度目前, 税收数据分析与应用工作已经引起了各级税务机关的高度重视, 但如何对税收数据信息进行分析和应用, 尚没有一套完整的税收数据信息分析与应用制度来准确界定。为适应信息技术的快速发展, 盘活有关企业税收数据, 使基层税务部门税收数据分析有一整套机制,应尽快建立税收数据分析与应用制度。通过出台税收分析与应用制度, 对内外部数据来源、采集方式、数据分析适用范围等提出明确要求, 对日常税收数据分析工作按照不同类别和主题制定相应的具体指标、统一标准和操作流程, 从制度层面上增强数据分析与应用的刚性, 盘活基层税务部门的数据资源, 为日常税收征管提供数据分析应用机制及科学的计算方法,充分发挥税收数据信息分析的作用, 满足日常征收、管理和稽查工作的需要, 便于基层税务人员在采集和应用数据方面知道应该做什么、不应该做什么,便于基层税务人员有效的规避执法风险。二、完善综合数据分析系统目前, CTAIS已经实现了数据大集中, 对征收、管理、稽查实现了全程管理, 为税务部门提供了直观的数据。但该系统还存在一些“短板” ,例如不能分税种、分税务所查询税收收入完成情况等, 而且, 该系统与出口退税系统、车购税系统等分别独立运行, 系统之间存在数据不兼容现象。建议在 CTAIS 系统基础

关于税收数据信息分析与应用的几点建议上, 进行系统整合、数据兼容和程序研发工作, 建立统一的税收数据来源、查询、分析、决策平台。新平台应具备税收分析、监控预警和纳税评估等功能。以所得税为例, 新平台应该便于税务部门按照不同口径自动查询分析连续三年亏损企业、扭亏为盈企业, 以及企业所得税年度申报率、零申报率、有税率、① 入库率、盈利面、亏损面变化等情况, 而不需要手工逐项计算, 使一线税收征管人员从繁重的统计分析工作中解放出来。同时在预警功能中, 对企业预警指标异常的给予提示, 及时开展纳税评估工作, 从中查找和发现企业经营和纳税存在的异常,及时进行评估辅导,有效堵塞征管工作中的漏洞。三、建立税收数据资源共享平台目前, 外部渠道获取的税收数据信息, 主要来源于地方税务局、工商、技术监督和民政等政府职能部门,通过与这些部门召开定期联席会议、电话沟通、联合发文等形式, 对部分数据资源进行电子或纸质资料的交换和资源共享, 但这些远远满足不了需要, 外部数据的采集缺乏一个共同适用的共享平台, 不能做到随用随取。建议利用网络建立数据资源共享平台, 分别在两个或两个以上部门之间实现数据资源共享, 根据需求互通、互换涉税数据, 实现数据交换的电子化,使各类数据实现点对点“对接” ,从而保证数据资源交换的准确性和及时性,有效提高工作效率。四、提高“信息管税”水平目前电子通讯技术和互联网迅猛发展, 但由于地理位置、经济发展水平、企业人员素质等诸多因素的影响, 企业的税收数据采集方式, 既有网上的, 也有IC卡的, 还有手工操作的, 税务机关为纳税人提供的软件和硬件

关于税收数据信息分析与应用的几点建议

88 《税务研究》２０１０．１０　总第３０５期 ◆　郑东霞随着税收信息化建设进程的不断推进，来自税收管理工作中的各类数据越来越多，为了对这些税收数据信息进行有效的分析，为领导决策提供可靠的依据，使这些数据及其分析有利于规范税收执法行为、有利于税收征管质量的提高，笔者提出以下几点建议：一、建立税收数据分析制度目前，税收数据分析与应用工作已经引起了各级税务机关的高度重视，但如何对税收数据信息进行分析和应用，尚没有一套完整的税收数据信息分析与应用制度来准确界定。为适应信息技术的快速发展，盘活有关企业税收数据，使基层税务部门税收数据分析有一整套机制，应尽快建立税收数据分析与应用制度。通过出台税收分析与应用制度，对内外部数据来源、采集方式、数据分析适用范围等提出明确要求，对日常税收数据分析工作按照不同类别和主题制定相应的具体指标、统一标准和操作流程，从制度层面上增强数据分析与应用的刚性，盘活基层税务部门的数据资源，为日常税收征管提供数据分析应用机制及科学的计算方法，充分发挥税收数据信息分析的作用，满足日常征收、管理和稽查工作的需要，便于基层税务人员在采集和应用数据方面知道应该做什么、不应该做什么，便于基层税务人员有效的规避执法风险。二、完善综合数据分析系统目前，ＣＴＡＩＳ已经实现了数据大集中，对征收、管理、稽查实现了全程管理，为税务部门提供了直观的数据。但该系统还存在一些“短板”，例如不能分税种、分税务所查询税收收入完成情况等，而且，该系统与出口退税系统、车购税系统等分别独立运行，系统之间存在数据不兼容现象。建议在ＣＴＡＩＳ系统基础关于税收数据信息分析与应用的几点建议上，进行系统整合、数据兼容和程序研发工作，建立统一的税收数据来源、查询、分析、决策平台。新平台应具备税收分析、监控预警和纳税评估等功能。以所得税为例，新平台应该便于税务部门按照不同口径自动查询分析连续三年亏损企业、扭亏为盈企业，以及企业所得税年度申报率、零申报率、有税率、① 入库率、盈利面、亏损面变化等情况，而不需要手工逐项计算，使一线税收征管人员从繁重的统计分析工作中解放出来。同时在预警功能中，对企业预警指标异常的给予提示，及时开展纳税评估工作，从中查找和发现企业经营和纳税存在的异常，及时进行评估辅导，有效堵塞征管工作中的漏洞。三、建立税收数据资源共享平台目前，外部渠道获取的税收数据信息，主要来源于地方税务局、工商、技术监督和民政等政府职能部门，通过与这些部门召开定期联席会议、电话沟通、联合发文等形式，对部分数据资源进行电子或纸质资料的交换和资源共享，但这些远远满足不了需要，外部数据的采集缺乏一个共同适用的共享平台，不能做到随用随取。建议利用网络建立数据资源共享平台，分别在两个或两个以上部门之间实现数据资源共享，根据需求互通、互换涉税数据，实现数据交换的电子化，使各类数据实现点对点“对接”，从而保证数据资源交换的准确性和及时性，有效提高工作效率。四、提高“信息管税”水平目前电子通讯技术和互联网迅猛发展，但由于地理位置、经济发展水平、企业人员素质等诸多因素的影响，企业的税收数据采集方式，既有网上的，也有ＩＣ卡的，还有手工操作的，税务机关为纳税人提供的软件和硬件 ①　有税率是指纳税企业户数占已申报户数的比例。工作探索 Surveys and Thoughts

第五部分税收数据分析应用

第五部分税收数据分析应用第六章税收数据质量管理数据是现代管理的灵魂,是进行科学管理、分析、决策的基础。随着税收管理科学化、精细化、信息化的不断深入,税收征管、纳税评估、税收分析等各项工作对数据质量提出了新要求。数据质量不仅是税收执法质量和税收征管质量的具体体现, 还成为保障税收数据分析的基础, 数据质量管理工作不到位必然影响税收工作的质量, 而由于数据的不真实、不准确、不完整、不一致所带来的数据质量问题也成为制约数据分析应用的瓶颈。第一节数据质量的概念和特点 1.1 数据质量的概念狭义来说, 数据是进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。而本章要讨论的是在税收征管信息系统中定义的各种类型数据, 除了可用于计算的数值型数据外, 也包含以字符表示的文本和非结构化的图像数据。以纳税人登记资料为例, 涉及到的基本情况包括名称、地址、注册资本、营业执照电子扫描件等,其中注册资本是数值型数据,而名称、地址就是字符型数据,营业执照电子扫描件就是图像数据。数据本身并不存在真假、质量高低的问题, 而将其置于一定的关联关系和生存环境, 赋予一定的条件和意思表达, 则就要求数据能准确展示对事物的数字维度。所以说,数据质量是基于事物事实,能准确表示事物的数字语言,对其数字真实性、完整性、自洽性的量度。真实性即真实反映事物本来面目, 完整性是说数据是充分的, 任何有关操作的数据都没有被遗漏, 自洽性即数据并不是孤立存在的, 数据之间往往存在着各种各样的约束,这种约束描述了数据的关联关系, 数据必须能够满足这种数据之间的关联关系, 而不能够相互矛盾。数据的真实性、完备性、自洽性是数据本身应具有的属性,称为数据的绝对质量,是保证数据质量的基础。

(完整版)大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。一、大数据成就了一个变革的时代大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。二、大数据时代促动了现代治税理念我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。（一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。（二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

一个“快捷高效”的税收数据分析系统的设计与实现

一个“快捷高效”的税收数据分析系统的设计与实现摘要：为满足不同层次税务干部快捷高效取得信息的需求，本文提出采用中间事实表预加工的方式分析税收征管软件数据，设计了系统分析主题，给出了数据预处理的类型，设计了数据模型，并进一步实现了整个系统。该系统采用层级报表管理形式，提高了工作效率，加强了税收征管。随着税收征管软件的深入应用，税务系统的各项业务都离不开信息系统的支撑，依赖程度越来越强，对信息系统的要求也越来越高，不仅满足于系统强大的功能，而且对系统运行效率、操作简便性和分析能力提出了更高要求。为此，我们设计和实现了一个税收数据分析系统以满足这些需求。一、开发原理传统的OLTP系统提供的查询统计均采用在线执行方式，加上系统终端数量多，容易造成系统资源在工作时间过度被集中占用，对前台运行效率影响较大，严重时会出现死机现象。采用生产库和查询库分开的方式可以解决部分问题，但离管理快捷高效的需要尚有距离，需要有一个数据仓库来集中快速处理和分析信息。税收数据分析系统的开发原理是：以税收征管软件数据为基

础，采用中间事实表预加工方式，占用系统空闲资源，利用夜间时间定时加工，提高查询效率；采用层级报表管理形式，实现省局-市局-县局-科室-组-片区-具体纳税人的“层层钻取查询”功能，促进基层单位深化应用税收征管软件的各项功能，进一步提高征管质量和效率；实现部分数据的省局集中，为上级税务机关监控下级税务机关业务数据提供有效工具。二、系统设计（一）系统分析主题系统分析主题包括：决策层信息、税收分析、税源管理、登记管理、发票管理、申报征收、文书管理、规费管理、稽查管理、单户综合信息管理10类31项。 1．决策层信息。专门订制产生决策层领导关注的重要决策信息，方便决策层领导及时掌握重要决策信息。 2．税收分析。一是集约提供各个层级收入进度、收入结构查询，方便各管理层级及时掌握收入总体情况；二是从各个角度和层级分析税收增减影响因素，提高分析能力。 3．税源管理。主动推送案头分析所需管理信息，包括日常税源管理事项、纳税评估、下户核查等完成情况，促进落实责任和主动加强管理。 4．登记管理。为登记日常管理提供管理信息，同时为征管考核、税收分析、监控等提供基础数据支持。

浅谈税务数据分析工作中业务分析模型的应用

论文编号：5D37110001 浅谈税务数据分析工作中业务分析模型的应用白乃安内容提要：本文通过对“业务分析模型”和“税务数据分析”这两个概念的解释，阐述了在税务数据分析工作中应用业务分析模型的理由和意义，然后在此基础上详细说明了如何在税务数据分析工作中创建和应用业务分析模型，从而更好地利用税务部门积累的大量有价值信息，推进“信息管税”。关键词：税务数据分析分析主题业务分析模型一、引言税务系统信息化工作的不断发展和大量有价值信息的积累，为加强税务数据分析、推进“信息管税”提供了坚实的基础。如何才能更好地进行税务数据分析呢？总结这几年的工作经验，笔者认为采用业务分析模型进行税务数据分析可以极大的促进这项工作，下面来看一下如何在税务数据分析工作中应用业务分析模型。二、业务分析模型和税务数据分析的概念要想研究如何在税务数据分析工作中应用业务分析模型，首先要搞清楚本文所称的“业务分析模型”和“税务数据分析”分别是什么？ (一)什么是业务分析模型 1、定义模型是指客观事物的抽象表达形式，一般表现为设计图、计算机程序、计算公式或是一个无二义性的概念描述等。业务分析模型是关于如何取得分析主题的结论而建立的模型，它有四个要素：分析主

题、所属业务对象、对象属性、结论算法，其中分析主题、所属业务对象和结论算法有且只有一个，对象属性可以有一个或多个。业务分析模型结构如图1。图1：业务分析模型结构图分析主题用来说明业务分析模型能够解决什么问题，是业务分析模型的核心，其它要素都是围绕分析主题设立的。所属业务对象用来说明分析工作所面对的客体，是一个客观事物对象。结论算法用来说明业务分析模型如何解决问题，它的质量决定着整个业务分析模型的质量，是业务分析模型的关键，用公式表示是：R = F(O1,O2,……,O n)，R表示得出的分析结论，F表示结论算法，O1,到O n 表示n个对象属性，基于数据库分析的结论算法就是一个SQL语句。对象属性一般就是结论算法中出现的参数，如果某个对象属性的过滤条件不为空，则表示该对象属性会限定所分析的业务对象范围。 2、与数据模型的区别业务分析模型不同于计算机系统开发领域内的数据模型，二者的区别如图2：

论税收数据分析的五项核心要素

的影响、税源结构变动对税收收入级次的影响、工商业增值税与工商业增加值的关系、所得税与利润总额分析、劳动者报酬与个人所得税的关系、税收收入预测等等。除此之外，税源监控、征收管理、税务稽查、税收法制、人事教育等税务工作中也有诸多分析主题。二、选择对象税收数据分析是针对某项主题而展开的，主题又是现实的、具体的、有时间空间边界的，因此，在确定了分析主题之后，税收数据分析工作进一步需要解决的问题便是依据主题确定分析对象，即：选取与分析主题有关的税收数据、信息和知识，屏蔽与分析主题无关的税收数据、信息和知识。在实践中，如何从“大集中”之后的省级或国家税务总局数据处理中心的海量税收数据中实现相关数据的精准供给是有难度的。以纳税评估为例，并非纳税评估的对象越多越好，如果对所有企业普遍实施纳税评估，其结果很可能是成本大于收益。因此，科学选择纳税评估对象就很有必要。常见的选择纳税评估对象的方法有申报资料勾稽法、逻辑错误检索法、综合评分法、判别分析法、Ｔｏｂｉｔ模型估测法、神经网络预测方法等。利用适宜的方法和模型可以初步筛选出疑点纳税人，按照纳税人疑点指标总得分情况，由高至低排列，分高者存在问题的可能性大，应该优先评估。正确选择分析对象，可以减少税收数据的分析量，降低分析成本，提论税收数据分析的五项核心要素＊ ◆　谭荣华彭启蕾内容提要：税收信息化建设已不可逆转地朝着数据集中、系统整合的方向前进，当大规模的税收数据逐步集中之后，不同于以往的税收数据的深度利用便会提上日程，这是“金税工程”三期建设的一项重要任务，也是进一步开创税收现代化新局面的实践需要。为了实现税收数据的深度利用，本文认为，税收数据分析必须把握好五项核心要素，即：确定主题，选择对象，运用指标、方法与模型，构建系统与组织管理。这是既有各自内涵，又相互联系的一个统一整体。关键词：　税收信息化税收数据一、确定主题确定主题是税收数据分析的起点。按照数据分析的基本理论，确定何种分析主题是基于决策支持的需要，也是决策过程中获取相关税收数据、信息和知识的限定条件。如何确定分析主题呢？第一步，明确税收数据分析的目的，是为何种决策、政策提供支持服务；第二步，根据税收数据分析的目的提出税收数据分析的主题，进而评估分析主题的科学性与现实性；第三步，围绕分析主题确定所需税收数据、信息和知识的范围，提出对税收数据、信息和知识进行规整的要求；第四步，按照分析主题的性质确定主题分析的形式，是以定性分析为主还是以定量分析为主。由于客观上存在数据质量不高、方法工具不够完善以及知识局限等问题，即便分析过程都依据正确的规范进行，也不一定能够得到预期结果，或者所得结果不能为科学决策提供强有力的支撑，甚至所得结果与现实情况正好相反，不甚符合经验和逻辑的基本判断。倘若出现这种情况，则需要对整个分析活动进行重新思考，调整工作方案，弥补薄弱环节，直到取得成效或者放弃分析工作。一般而言，税收数据分析的主题是相当丰富的，以税收与经济关系分析为例，比较典型的分析主题就有：税收收入与ＧＤＰ总量的关系、消费总量对税收收入的影响、投资规模与税收总量的关系、产业结构对税收＊本文系作者主持的国家自然科学基金项目“税收政策分析模型支持系统及其在税制改革中的应用研究”（批准号：７０５４００１５）的阶段性成果之一。

浅议如何开展税收数据分析利用

浅议如何开展税收数据分析利用海西州地税局发布于:2009年11月27日访问次数:4361 随着数据省级集中和系统整合后，如何盘活当前征管系统的数据信息，进一步加强数据信息资源的分析和利用，已成为目前需迫切研究的一个课题。一、税收数据分析处理工作中存在的问题（一）基础数据质量不高，影响数据分析效果。当前，由于数据质量差而带来的应用质量不高是影响税收信息化建设发展的主要问题之一。导致数据质量不高的原因主要有三个方面：一是对一些纳税人资料多头采集，造成纳税人报送信息不一致，导致税务机关无法对纳税人实施有效监管。二是企业填报的原始资料有一部分没有办法去核实，资料数据存在可信程度不高、失真或不全的情况。三是税务机关的信息数据大多采用手工输入，在输入过程中可能发生错误，数据质量得不到保证，数据分析的效果自然难以发挥。（二）数据整合利用率低，支持税收管理与决策的作用未得到充分发挥。目前，各类税收管理信息系统产生了大量的数据和信息，由于缺乏有效的分析应用，并未真正成为决策的依据。究其原因有四方面：一是信息中心应该是数据处理、发布的中心，而现在信息中心的主要工作仍停留在网络设备管理、技术支持维护等方面。二是信息中心还不是数据中心，相当一部分数据还分散在各个业务部门，信息中心存在信息不全的状况。三是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，难以综合利用。四是数据采集准确性欠缺，利用失真数据提供的决策依据参考价值不大。五是要进行深入地数据分析和数据挖掘，还需要从后台数据库提取数据，使用技术工具进行筛选、分类、处理，而这些工作只有较高层次的专业技术人员才能完成。（三）数据安全隐患增多，对安全管理防范提出更多挑战。随着税收信息化规模不断扩大

税收分析工作存在问题及改进建议

税收分析工作存在问题及改进建议税收分析作为强化税源管理中不可缺少的环节和手段，既是组织收入工作的重要内容，同时也是加强征管、监控税源变化、评估税收与经济发展是否协调的重要方式。国家税务总局谢旭人局长在全国税收工作会议上明确指出：要加强税收分析预测工作，通过税收分析及时发现税收政策执行和税收征管中存在的问题，以便及时掌握影响税收收入变化的相关因素，积极采取应对措施。但从各级税务机关对税收分析工作的理解和实践看，仍存在一定问题。一、主要存在问题（一）数字对比多，变动情况分析少，税收分析的固有作用难以发挥税收分析的综合性、复杂性是其本身固有的特点。税收分析不仅要对收入完成情况分析，也要对影响完成情况的诸多因素进行分析，凡与税收相关的因素及原因都要综合反映在其中，包括政策、市场、生产经营以及其他不可预测因素。论文百事通但在现实工作中，税收分析往往局限于计划完成情况的分析，突出表现为数字的对比多，对税收增减变动情况分析少，知其然而不知其所以然，税收分析的固有作用很难得到充分发挥。（二）缺乏部门间的协调机制，税收分析难以有效开展税收分析既是组织收入工作的重要内容，同时也是加强征管、监控税源变化、评估税收与经济发展是否协调的重要方式。因此，税收分析从客观上要求计划统计、税种管理、征收管理以及税源管理等部门要相互配合，积极协作，以确保全面、准确地揭示税收增减变化的各种原因。而在现实工作中，税收分析往往局限于税收会计统计部门，对数据变化较大的项目进行分析，由于缺乏部门之间协调配合，税收分析往往只停留在表面现象上，而影响税收完成情况的真正原因则难以分析透彻。（三）调查研究不够，税收分析的基础材料匮乏税收分析作为一种综合性分析，要求分析人员必须掌握大量的、真实的经济税源变化情况，掌握税收计会统数据及其它相关联的涉税信息，这是做好税收分析的基础。而目前各项基础材料的匮乏，造成了税收分析质量不高。一是信息不对称问题，局限了基础材料的真实性、准确性。主要表现在两个方面：一是税务系统信息数据收集还比较薄弱。如征管软件中，目前重视了对纳税人的税务登记、纳税申报表、税款入库等数据收集，而对纳税人的财务报表、经营状况、银行存款等大量数据，基本上没有采集或采集不全，有的项目即使采集，也由于缺乏相关应用软件而无法使用。二是在税收博弈中代表政府行使税权的税务机关与纳税人在拥有涉税信息方面是不对称的。这种不对称性，客观上产生了对法律、法规、规定在认识上的偏差，加之纳税人为了追求自身最大的利益，势必影响其提供的各种报表、资料的真实性、准确性、完整性，必然影响税收分析的质量。二是经济税源变化情况调查研究不够。税收分析离不开经济税源调查。但在实际工作中，税源调查往往流于形式，表现为两个不够、两多、两少，导致税务机关很难及时、准确掌握经济税源结构和纳税人税源变化情况。两个不够：即深度不够、积累不够。深度不够即对经济税源结构、调查对象发展变化情况调查深度不够；积累不够是指对国家财政、货币、产业政策调整对税收影响及征管一线涉税信息积累不够。两多：是向重点税源户调查多，向纳税人、账务人员要数据多。两少：是行业性、专题性调查少。三是税收分析方法缺乏创新，内容单一。多年来，税收分析方法始终停留在各税种的完成对比上，停留在改改数字就上报的水平，对行业分析发展态势不明确，对一些重点税源发展变化态势把握不够，对一些重要增减收因素分析不透彻，往往只

基于大数据背景的税收风险管理

浅析大数据时代的税收风险管理大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革，必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有：（一）涉税数据质量和更新速度有待提高税务管理各个环节，包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来，各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施，使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。（二）第三方数据采集缺乏制度保障和先进技术手段第三方数据的采集为税收风险管理的开展提供了广阔的空间，但从目前情况看，少数政府部门、社会团体、协会组织等仍以自身利益、商业秘密为由，对第三方数据交换不支持、不配合，不愿意或不提供纳税人涉税信息。第三方数据采集工作难以有效开展的主要原因是缺乏法律法规层面的制度保障。《税收征管法》及其实施细则仅规定政府各有关部门和单位应当支持、协助税务机关依法履行职责，但对具体采取的方式和程序、违反规定应如何追究和处罚等均没有具体规定。另外，第三方数据采集缺乏先进的技术手段，大多以人工搜索和拷贝网上信息为主，通过搭建信息化平台，运用科技手段实现采集自动化的程度还不高，使信息采集工作耗时较长，数据采集的精度有偏差。（三）数据接口标准有待进一步统一当前，同一主体多个代码共存现象较为普遍，影响信息比对，降低行政效率。我国现有机构代码分为原始码和衍生码两类。前者主要包括工商部门的工商注册号、机构编制部门的机关及事业单位证书号、民政部门的社会组织登记证号等。后者主要包括组织机构代码管理部门的组织机构代码、人民银行的机构信用代码、国家税务总局的纳税人识别号等。2015 年6 月份，国务院下发《法人和其他组织统一社会信用代码制度建设总体方案》，规范统一国务院部门制定政务数据的接口标准，建立覆盖全面、稳定且唯一的以组织机构代码为基础的法人和其他组织统一社会信用代码制度，为税收风险管理数据拓展利用建立了坚实的基础。尽管上述文件从源头上达到了“书同文，车同轨”的效果，但不可否认的是，自然人以身份证号或社会保障号作为唯一的识别码，在税收领域的全覆盖还应引起政府的足够重视。

大数据时代下税收管理分析

大数据时代下税收管理分析【摘要】移动互联网、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展,志着我们正步入大数据时代。大数据时代的来临,对各行各业产生了剧烈的冲击与影响。对我国税收管理改革而言，更是带来巨大机遇与挑战。本文通过分析我国税收管理的状及存在的题,在借鉴国外先进经验的基础上,为大数据时代下我国税收管理的国际化改革提出合理化建议。【关键词】大数据税收管理改革建议大数据在解决税收信息不对称、加强税收风险管理、优化税收服务等方面具有巨大的优势,定将为我国税收管理带来深刻而剧烈的影响,成为税收管理模式改革的重要组成部分。一．大数据概述（一)大数据的基本概念大数据（big data),又称为巨量数据集合,是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。全球著名管理咨询公司麦肯锡经济研究对于大数据给出这样的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面

大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。被誉为“2１世纪新石油”的大数据，凭借其自身的种种特性,必将提高税务部门和纳税人的信息化水平,网上申报与电子化申报的范围也将进一步扩大。 (二)大数据的基本特征在肯尼斯？库克耶和维克托?迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》中,系统的阐述了大数据具有5Ｖ特点：Volume（大量)、Ｖelocity(高速)、Variety(多样）、Vａｌｕe(价值）、Vｅracitｙ（真实性）： 1.大量(Volume）:数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息; 2.高速(Velocity）：指获得数据的速度; 3.多样（Vａriｅty)：妨碍了处理和有效地管理数据的过程; 4．价值(Ｖaｌue）:数据经处理后具有分析操作价值; 5．真实性(Veｒａｃitｙ）:数据的质量。二.我国税收管理现状及存在的问题自1994年分税制改革后，我国税收管理体制便一直推行“管事制”，但随着计算机的不断发展以及大数据时代中大量先进的网络信息技术的发展,我国目前所实施的收税管理制度越来越难以跟上时代发展的步伐,与时代脱节的税收管

大数据时代下税收管理分析修订版

大数据时代下税收管理分析集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]

大数据时代下税收管理分析【摘要】移动互联网、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展，志着我们正步入大数据时代。大数据时代的来临，对各行各业产生了剧烈的冲击与影响。对我国税收管理改革而言，更是带来巨大机遇与挑战。本文通过分析我国税收管理的状及存在的题，在借鉴国外先进经验的基础上，为大数据时代下我国税收管理的国际化改革提出合理化建议。【关键词】大数据税收管理改革建议大数据在解决税收信息不对称、加强税收风险管理、优化税收服务等方面具有巨大的优势，定将为我国税收管理带来深刻而剧烈的影响，成为税收管理模式改革的重要组成部分。一.大数据概述（一）大数据的基本概念大数据（bigdata），又称为巨量数据集合，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。全球着名管理咨询公司麦肯锡经济研究对于大数据给出这样的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。被誉为“21世纪新石油”的大数据，凭借其自身的种种特性，必将提高税务部门和纳税人的信息化水平，网上申报与电子化申报的范围也将进一步扩大。

（二）大数据的基本特征在肯尼斯库克耶和维克托迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》中，系统的阐述了大数据具有5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）： 1.大量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息； 2.高速（Velocity）：指获得数据的速度； 3.多样（Variety）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程； 4.价值（Value）：数据经处理后具有分析操作价值； 5.真实性（Veracity）：数据的质量。二.我国税收管理现状及存在的问题自1994年分税制改革后，我国税收管理体制便一直推行“管事制”，但随着计算机的不断发展以及大数据时代中大量先进的网络信息技术的发展，我国目前所实施的收税管理制度越来越难以跟上时代发展的步伐，与时代脱节的税收管理制度存在着诸多问题。（一）不能有效整合巨量的涉税信息大数据时代，信息资源越来越成为企业竞争、政府管理的重要无形资产和社会财富。与蓬勃发展的科技以及信息化技术的发展相比，税务机关对于当前巨量的涉税信息的处理方法方式上显得有些力不从心。主要表现在以下几个方面：一是税务系统内部各种信息的综合应用和信息匹配整合度不高。海量涉税信息的分散对于税收征管部门在综合征管系统、增值税发票管理系统、出口退税系统、行政办公系统等各种系统中

浅析如何做好税收分析工作

浅析如何做好税收分析工作摘要：税收分析是税收管理的眼睛，它贯穿于税收管理活动的全过程，能及时发展税收经济的新动向，准确判断税收收入形式，查找组织收入工作中存在的问题，提高税收征管水平。本文从税收分析工作的必要性入手，立足基层实际，对当前税收分析工作存在的问题进行阐述和分析，并提出相应的建议与意见。关键词：税收分析机制税收征管近年来，随着我国国民经济的持续稳定增长和经济发展方式的逐步优化，依法治税逐渐深化，对税收收入的管理要求不断提高。与此相适应，税务部门围绕组织收入、加强征管、优化税制、服务经济等税收中心任务和重点工作，依托税收信息化的数据优势，积极开展税收分析，提高税收分析效能。但也应看到，当前税收分析工作有待加强，亟需在现有工作的基础上进一步优化提高，逐步建立一套科学高效的税收分析机制。一、税收分析的内涵税收分析是运用科学的理论和方法，对一定时期内税收与经济税源、税收政策、税收征管等相关影响因素及其相互关系进行分析、评价，查找税收管理中存在的问题，进而提出完善税收政策、加强税收征管的措施建议的一项综合性管理活动。二、税收分析的重要意义国家税务总局局长王军同志曾强调指出，税收分析是一项基本功。推进这一工作，对上有利于全面真实反映情况，为领导决策提供科学依据和政策建议，更好服务经济社会发展大局；对下有利于有针对性地指导纳税服务和税收征管工作，有效推广好经验好措施，更好服务基层和纳税人；对税务总局机关有利于培养崇学之风，促进“析”以致用，为税务干部提高工作水平和领导能力搭建平台。科学的税收分析，是税源管理工作的核心，随着信息化的快速发展，如何利用信息化技术和丰富的数据资源进行税收数据深度分析，建立科学的税收分析工作机制，不断完善税收政策和征管措施，是当前税收分析必须思考的问题。三、当前税收分析存在的主要问题（一）思想意识——认识不到位、缺乏主动性

税收数据深度分析方法浅析

税收数据深度分析方法浅析税收分析贯穿于税收管理活动的全过程，对于正确预测、计划、决策、监督、考核、评价各项税收管理工作有着重要的作用。随着信息化的快速发展和海量涉税数据的集中,税收分析的内容和方法也发生着深刻的变化。如何利用信息化技术和丰富的数据资源进行税收数据深度分析，更好的为税收管理和辅助决策服务，是当前税收分析工作必须思考的问题。一、税收分析内容的拓展传统税收分析往往是基于对税收征收数据手工统计、汇总、计算基础上的原始税收数据展现和描述。由于受数据量和运算速度的限制，分析内容基本上只限于对税收收入的分析。随着信息化技术的发展和海量数据的汇集，税收分析内容有了较大的拓展空间，目前的税收分析应包括宏观经济税收分析、微观税收分析、税收收入分析等方面的内容。宏观经济税负分析描述宏观经济发展情况与税收变化之间的关系。从分析税收收入与GDP关系入手，选择各税种宏观税负及其增减率作为分析指标，从地区、行业、纳税人类型、时间等角度进行分析，主要包括税收负担分析、GDP与税收弹性分析、消费结构与税收收入结构分析、投资与税收分析、行业税收负担分析等。微观税收分析的目标在于客观说明和评价具体纳税人的税收经济关系和税收缴纳状况，主要描述纳税人的税源情况、税收缴纳情况，以及两者之间的内在联系。包括纳税人税源特征分析、纳税人税收特征分析和纳税人税收经济关系分析等。税收收入分析适用于对未来税收收入的发展和变化趋势进行预测，判断税收收入形势是否正常、税收增长与经济发展是否协调，以指导组织收入工作的顺利进行。包括税收计划完成情况分析、税款结构分析、税收收入分布分析、税收收入发展趋势分析等。二、税收数据深度分析方法税收分析方法分为一般分析和深度分析两种。一般分析是指基于汇总、分类、简单计算基础之上的原始税收数据的展现和对税收现象的一般描述，如税收报表统计分析、收入预测分析等。深度分析是指在数据高度集中的基础上，利用经济学、管理学、统计学等相关学科的原理、方法和模型，基于数据仓库、数据挖掘和人工智能技术，对大量涉税数据进行多层次、多角度、多种方式的对比、分析与挖掘。主要包括以下几种分析方法：一是横向比较分析。横向比较分析是指同一指标在不同个体、单位、地区之间的比较分析。横向比较分析最典型的分析例子就是同行业税负分析。受市场均衡作用的影响，同一产品在生产技术工艺、原材料能源消耗方面有相近之处，适用税收政策有统一的要求，因此反映生产成本费用方面的指标有相同的规律特征。根据这种规律特征，以此检验个体数据指标的表现，找出差异较大的个体予以预警。二是纵向比较分析。纵向比较分析或历史数据分析是指同一个体的同一指标在不同历史时期的数据比较分析。常用的分析方法有趋势分析和变动率分析。分析的理论前提是大多情况下企业的生产经营是处于一种相对平稳的状态，不会出现突然的波动或大起大落现象。因此，如果企业生产能力没有作大的调整，一般情况下企业各个时期的数据指标彼此接近，不会出现大的差异。如果出现较大差异，应引起注意，进一步查找变化的原因。三是趋势预测分析。趋势分析是对特定税收指标、经济指标或税收经济关系指标一段时期走势和趋向的分析和推断，了解和掌握税收经济的发展趋势，有利于判断未来税收收入形势的好坏，使组织税收收入做到心中有数。趋势分析的两个基本要求是说明特定指标的发展方向和变化幅度，基础分析技术是时间序列分析技术。四是数据逻辑关系稽核。受会计核算原理的约束和税收制度规定的制约，反映纳税人生产经营情况和财务状况的众多数据指标之间存在非常严谨的、相互依存的逻辑关系。这种逻辑关系决定了企业的纳税申报数据必须满足企业财务数据相关性的特定要求，检验这些数据