大数据时代下的税收思维

大数据时代下的税收思维

摘要：过去，由于受到技术、思维等多方面等的限制，人类在采集和使用数据时为了节约时间，增加准确性，更多采用了随机采样法，这个时代被称为“小数据时代”。小数据时代的特点是：样本随机性、数据精确、因果关系论、结果群体化。在大数据时代，数据收集、存储和分析工具极大提升，这使得“样本=总体”的全数据模式得以实现，数据处理的总体特点变为：要全体不要抽样，要效率不要精确，要相关不要因果。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。大数据时代中的税收管理也应当顺应时势变化，及时转变思维，提出创新举措。

关键词：税收大数据思维

大数据，一个既熟悉又陌生的词汇，每天我们不断通过各种渠道听到这个词，但并不知道其实大数据时代早已来到我们身边。

2014年11月11日，阿里巴巴旗下的天猫商城共实现571亿元人民币的销售额，创造了一项新的吉尼斯纪录。而以阿里巴巴为代表的电商新营销模式的极大成功背后，大数据的运用可以说立下了汗马功劳。据阿里巴巴在2014年3月披露的一项数据显示，阿里巴巴数据中心已经攒下超过100PB（1PB=1024TB）经处理的数据，这一数据量相当于1亿部高清电影，580亿本藏书。如何让这些数据产生价值？”双十一”就是最好的试金石。今年的天猫”双十一”，活动页面、商品排序都是阿里巴巴公司经过算法得出，哪些商品能进入”双十一”会场、出现在哪些用户的页面和页面的什么位置，都有数据算法在背后作支撑。大数据的算法可以使流量实现个性化，从而使不同的人看到的”双十一”页面都不一样，也使得商品推荐更加精准。对于商家而言，大数据分析能够预测下一阶段的消费热点并提出销售建议。例如今年一家食品公司在七月份收到阿里巴巴的建议，在”双十一”进口食品预售中，Rio推出的定制版Hello Kitty鸡尾酒将热卖。为什么用Hello Kitty而不是蜡笔小新？背后的依据就是大数据。与其说大数据带来的是技术上的变革，不如说大数据给我们带来了有关数据挖掘、处理、使用上的思维变革。

税收数据是经济运行的晴雨表之一，它直接反映了经济运行状况，不但对政府决策和预算有价值，而且对社会、公众生活、生产、投资决策都有着不可估量的作用。在大数据科技浪潮的背景下，如何将大数据思维引入税收过程中，对于开展新一轮财税改革具有不言而喻的重要意义。

一．税收数据范围从税源的“样本数据”到税源的“全体数据”

大数据与三个重大的思维转变有关。第一个就是利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分。即分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。以前由于受技术、硬件的制约，数据收集和分析能力非常有限，人们不得不采用样本分析等方式从最少的数据当中挖掘出尽量多的信息。而在数字化时代，数据处理技术发生了翻天覆地的变化，短时间内分析成千上万的数据成为可能，数据收集的原则也由原来的“收集部分”转变为“收集尽可能多”，因为尽可能多的数据便于人们正确地考察细节和分析微观层面从而提高分析和决策的准确性。大数据的魅力正在于任何一个不经意的数据都有可能转化为资源财富。

在我国，随着经济全球化和社会主义市场经济的深入发展，税源状况发生重大变化，纳税人数量迅猛增长、企业规模日益庞大、经济业务类型日趋复杂、税务职能不断转变、减政放权之路日趋深入，这些庞大的数据因素都使得税收管理面临着前所未有的严峻挑战。与税

收的深刻变化不相适应的是，许多税务管理者仍然认为“征税就是税务机关的事”，这种封闭的理念极大地束缚了税务机关寻求外部协作的努力，而且与大数据的开放理念格格不入。同时，涉及企业调查或与企业调查相关的部门众多，大的范围就包括发改委、统计、工信委、财政、税收、金融等，这些部门都会根据自身需求设计表格，被调查企业每年需要重复填报来自不同部门或同一部门内容格式不一的统计报表，不但增加了企业的工作量，也严重耗费了政府部门的大量人力、物力、财力。而且随着物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑的迅猛发展，数据量已经达到PB级甚至更高，税收征管数据分析的方法和思维也必须随之进行变革。

综观我国税收现状，目前制约大数据应用的关键在于相关制度还亟待完善，信息获取渠道还急需畅通。因此，我国税收管理应抓住税收征管法修订的契机，以法律形式实现政府机构的数据公开，逐渐打破政府部门的碎片化管理现状，建立电子政务数据交换平台，实现工商、国税、质检、社保等多个部门的涉税数据共享，从而有效解决信息不对称问题，将数据真正变为资源，防止纳税人随意地隐蔽信息，减少税款流失。

二．税收数据采集从“小数据”转为“大数据”，要允许不精确

大数据的第二个思维转变即不再追求精确性，而比较宽容地接受数据的纷繁复杂。随着数据量的大幅增加，必然会造成结果的不准确，当人们掌握了大量的数据之后，个别数据的精确性要求就会降低，因为即使个别数据没那么精确也可以大致判断出事物的发展趋势。掌握的数据越全面，越可以降低某个数据点对整个分析的影响。

对传统的样本分析数据而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量。因为收集信息的有限意味着细微的错误会被放大，甚至有可能影响整个结果的准确性。所以，以前的税务人员会对个别商家提供的材料抱着不可信的态度进行实地调查。然而这种方法在现今的发达地区已经变得不可取，那里的税务人员平均每人需面对成百甚至上千的管户，确保精确已经变得越来越难以实现。

随着大数据时代的到来，掌握更多的数据变成可能，这时放宽容错的标准，牺牲一定程度的精确性，从而掌握更多的数据，可以使我们看到很多被传统数据分析方法所忽略的细节。如果税收数据库得以建立，针对下户实地调查的问题，税务机关就可以利用计算机自动将“税收大数据”与“纳税申报数据”进行比对验证，以检验纳税人当期申报的真实性和准确性，从而解决征纳之间信息不对称的根本问题，也可以节省实地调查所需的人力物力。

三．税收数据分析要从“因果关系”逐渐转换为“相关关系”

大数据的第三个思维转变就是知道“是什么”即可，而不必深究“为什么”。大数据充分利用了事物之间的相关关系，通过识别有用的关联物来帮助人们分析现象、捕捉现在、预测未来，而不再局限于追寻“为什么”。

如文中开始提到的，Rio推出的定制版Hello Kitty鸡尾酒将热卖。但为什么用Hello Kitty而不是蜡笔小新。很多人会纠结于这个问题，然后去寻找原因。为什么要找原因，是为了下一次再卖Rio鸡尾酒时能根据上一次经验推出热卖款，但原因真那么好找么？即使找到了下次是否真的适用？其实只要知道Hello Kitty = 热卖就够了,不必要非得知道现象背后的原因。

放在税收里，面对企业越来越复杂的经济业务，数量有限的税务工作人员无法投入太多的精力去详细了解每一家企业的生产流程，而应该通过对获取的海量数据开展分析，探寻、发现、理解信息内容及信息与信息之间的关系。比如，在对纳税人、对税源的评估过程中，假如我们掌握了足够多的数据，就可以对纳税人或者税源长期的登记信息、历史交易记录、海关进出口信息、水电缴费以及银行借贷记录等多种信息与特征测试的数据汇总，来进行信用评级，从而使纳税评估更为准确。至于寻找评估结果的原因就显得没那么重要了。

四．大数据帮助税务机关实现管理的转型升级