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。

联系税务管理的实际，税收数据质量还具有其特殊性。它是指在税务管理活动中采集的与税收征收管理相关的各种数据的标准量度，是信息化条件下展示税收成果的重要数据源。

目前，在税收综合征管软件中税收数据质量主要内容是，纳税人登记信息数据质量，即对涉及纳税人税务登记各项内容的数据质量，直接体现纳税人的概况，该类数据只有真假问题，而无数据质量高低的量度；纳税人税务鉴定信息数据质量，即对纳税人登记信息联系税法规定，对纳税人涉及税种、税目、纳税期限、纳税方式、税收优惠、发票管理、资格认定等各方面的鉴定和确认，该类数据质量关系纳税人是否按税法要求纳税和管理；纳税人动态信息数据质量，主要涉及纳税人在日常税收管理中的各税种申报数据、财务报表数据、发票使用情况数据、税务行政处理及税务处理数据及涉及纳税人的外部动态数据，该类数据质量需要通过日常管理、评估、检查、稽查等程序进行确认；税务内部人员操作权限设置数据质量，即在税收综合征管软件中对税务执法操作人员的身份、操作权限等方面的按职务和执法程序要求鉴定设置的数据质量。

1.2 税收数据质量的重要意义

税收数据质量对于实现税收征管的科学化和精细化有着重要的意义，这主要表现在三个方面：

数据质量是税收信息系统平稳运行的保证

以省、市级为中心的税收数据集中处理模式，提高了数据的集中、共享程度，这是以数据质量为基础的。如果数据不准确，采集的原始数据是垃圾数据，集中、共享后所能发挥的作用远远小于其所造成的危害。CTAIS将税务登记、发票管理、待批文书、申报征收、稽查管理等环节融为一体，各环节衔接紧密，无论其中哪一个环节数据出了问题，都会对其他环节造成影响。

数据质量是税收执法质量和税收征管质量的体现

数据质量是执法过程和质量的有效反映。只有严格规范执法，才会有高质量的数据。通过数据质量监控可以及时发现和分析税收执法中存在的问题，对于规范税收执法行为，推进依法治税具有积极的促进作用。

数据质量是税收征管结果的具体体现。通过对数据质量评估，我们可以及时发现征管工作中的薄弱环节，有针对性地制定措施，完善管理，夯实征管基础，提高征管质量。

数据质量是税收数据分析的基础

进行数据分析必须要有高质量的数据作为保障，真实、完整、准确的数据可以客观的反映税收工作现状，特别是有深度的数据分析能够揭示税收工作的规律和趋势，为领导决策提供有价值的参考。而基于错误的原始数据的数据分析不可能得出正确的分析结果，甚至会误导分析结果，影响我们的判断，造成南辕北辙。

1.3 税收数据质量管理原则

税收数据质量的管理，应把握好以下几点原则。

应用TQM原则，全面质量管理(Total Quality Management，TQM)的核心在于一是以充分满足顾客需求为最终目标；二是由事后检查变为事前预防、事中控制，防检结合，全程控制；三是全员参与。应用到税收数据质量管理即要：做好采集关，搞好录入关，把好审核关，用好校验关，过好整改关。

信息技术保证原则，信息技术的保证为数据质量提供强力支撑，友好的用户界面减少录入差错，应用强大的软件工具减少冗余数据和消除数据杂音，创建数据词典和数据仓库以减少数据检索和数据维护工作量。

制度管理原则，在税务系统上下建立起完善的数据负责制度，并与部门个人的绩效和奖惩挂钩，在一定条件下可以成立专门的组织和机构负责数据质量管理工作。

流程控制原则，制定税收综合征管软件操作的工作流程系统，按照法律权限规定、税收执法要求、税务管理内部控制需要进行设计，以保证在税务系统操作流程过程中进行控制数据质量。

第二节数据质量的校验

数据产生的全过程中，对数据质量的要求也是全过程的，其中，数据质量校验是核心，唯有有效的数据质量校验方能提高数据的应用效率。由于税务部门数据来源和管理的需要，数据质量校验是一个多种方法并用的综合性工作。

人工审核校验。该种方法主要是应用于税务数据采集、录入、整改阶段，适用对象就是纳税人个性化的信息，如企业名称、地址、

电话、银行账号等基础数据，此类数据无法通过关联分析得出真假，只有通过人工审核校验得出质量结果。通过人工审核校验能保证数据质量在第一时间的准确，这需要录入人员、审核人员高度的责任心和敬业精神方能达到。

业务指标判断。主要是应用税法规定的数据内在规律以及纳税人提供数据间的关联关系，在不同数据源间运用业务指标进行判断数据质量。如纳税人登记的从业人数可与所得税申报中的工资列支、保险支出等进行指标判断，税种鉴定的有效期可与纳税人登记日期、税种开征日期进行关联比较，税款开具日期、上解日期、入库日期的逻辑校验等。在这方面我省合肥市、淮南市、宿州市等均建有数据质量查询平台，将业务指标固化，由计算机产生疑点数据质量问题。

外部数据交互。税务部门内部数据单一，必须充分运用外部数据关联分析来强化税收征管，提高税务管理本身的数据质量。如与工商、地税、技术监督、统计、银行、社保基金管理、医保中心、车辆管理等部门交换数据来验证纳税人登记等税务管理信息的准确。

检查数据反馈。税务检查是税务管理的重要手段，有日常巡查、涉税事项调查、税务稽查等多种形式，这些检查会产生大量的第一手真实数据，不仅有纳税人基础信息数据，还有其动态变化数据，将这些数据与既有系统内数据进行校验，提高数据质量。同时通过检查发现的税务管理中的漏洞，为我们征管程序设计、操作人员权限设置、执法人员规范的数据质量提供有益补充。