稅收數據深度利用

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　　稅收數據深度利用是在數據集中和系統整合的基礎上，利用相關學科的原理、方法和模型，針對大量涉稅數據，包括稅務系統內部數據，也包括其他政府部門、企業、居民等外部數據，進行深入研究，發現事物的內在規律性，用於幫助稅務部門做出明智決策，改進工作，提高效率的分析活動。

　　無論從哪一個角度看，稅收數據無外乎產生於稅收管理部門通過稅收制度和徵管手段去規範和調節國家與納稅人之間的稅收經濟關係的活動當中。因此，稅收數據的深度利用基本上可以定位在三個主要的方向上：圍繞稅收與經濟協調發展而進行的數據分析；圍繞加強徵管而進行的數據分析；圍繞納稅服務而進行的數據分析。稅收數據深度利用的關鍵在於——模型的應用，就稅收數據深度利用的模型而言，大致可以分為兩類：一是以科學化管理、定量化管理、精細化管理為內在思想的管理工具和手段所形成的模型；二是以研究稅收經濟關係協調發展為目的的稅收經濟模型。簡單說來，稅收數據深度利用的模型包括管理模型和經濟模型。

　　而從當前現實基礎和未來發展趨勢看，最有可能成為應用重點的是下述幾方面：

　　(一)稅收經濟發展研究

　　也就是刻畫稅收經濟關係研究，從巨集觀經濟、微觀經濟的發展與運行中評價財政稅收政策對全國經濟和區域經濟發展的影響，探索存在的問題，並從財稅工作角度為國家和地方在新形勢下的發展提出政策建議，對提高國家整體競爭力與區域競爭力，全面落實科學發展觀，構建社會主義和諧社會具有重要的現實意義。所以，面向全國或面向區域的稅收經濟發展研究將成為稅收數據深度利用的重點場合。數據大集中正好為此類研究創造了有利條件。

　　(二)稅收政策分析

　　新一輪稅制改革中有許多迫切需要解決的重大問題，這些重大問題除了必要的理論分析之外，更關鍵的是要進行結合實際的數量分析。而在數量分析中，很多經濟變數的關係是人們很難用直覺和經驗來把握的，必須通過數量分析模型來尋找答案。因此，大集中之後，稅收政策分析將成為稅收數據以及更廣泛的社會經濟數據深度利用的又一重點場合。

　　(三)稅收監控體系

　　稅收監控體系包括兩方面的內容：一是稅務機關對現實稅源的日常徵管工作，其直接結果表現為稅收收入的入庫；二是稅務機關對稅源變化情況及發展趨勢的分析預測。

　　(四)納稅服務評價

　　客觀公正的納稅服務評價是提高稅務機關管理服務水平的重要手段。稅收數據的深度利用的重點還有業績評價指標體系等等。

　　當前在數據利用過程中，一些新情況、新問題的不斷出現，造成了數據利用的水平普遍還不太高，各地的數據利用的方向也不盡相同。主要表現在：

　　一是相關的工作制度還不夠健全，相關的工作流程還不夠規範。成熟的數據利用，應該有一套健全的工作制度和規範的工作流程，明確各級用戶、業務部門和信息部門的工作職責，規範各環節的工作內容和層級之間的關係。而在當前的工作中，由於數據利用還處於摸索階段，相關的工作制度和工作流程都不夠明確，職責交叉的現象屢有發生，不僅影響了工作效率，同時也會造成責任不明、職責不清。

　　二是數據利用的遠景規劃不夠明確，實施步驟不夠細緻。就全國而言，數據利用作為稅務信息化建設的重要組成部分，既要立足於稅務系統信息化的現狀，又要在金稅三期的總體規划下，分階段、有步驟地開展。既要有明確的建設目標，又要有分階段的建設要求。在當前階段，由於各地的信息化建設水平的差異，數據利用的重點也都有所不同。在整合各應用系統數據、滿足日常徵管需要等數據利用的基礎方面，各地都進行了大量的工作，取得了一些成果，但同時，由於這些工作內容大致相同，也造成了各地在數據增值利用基礎方面的重覆勞動。

　　三是數據量龐大，數據質量核實、維護困難。由於全省11個省轄市的數據都集中到省局，數據量之大可想而知。這些數據以前都是分散在各市的伺服器上，由於各地管理情況不一，而且在"秦稅工程"徵管系統上線時，導入的數據信息之間的關係並非完全對應，其中有些數據質量問題有待考究，因此，非常有必要對集中的數據質量進行全面梳理。但由於數據集中到省局，市、縣局已不能從省局伺服器中提取數據進行檢測，因此，對於數據質量檢測工作可由省局定期處理，並將可能存在的問題的數據下發給基層進行維護。據統計，今年上半年省局"秦稅工程"徵管系統的日常維護量約為5000個問題左右。

　　 四是數據分析人員與數據集中的管理要求難以適應。面對集中過來如此龐多的數據，如何在最短的時間內，將這些數據有效利用起來是對我們全省稅務幹部的考驗。而目前存在的問題是高層次的數據分析人才非常欠缺，各級從事數據統計、分析的人員大多已不能完全適應數據深層應用的需要。同時，數據集中對各級信息技術人員提出了更高要求。數據的深度利用，客觀上要求從事信息技術工作的人員不但要有專業知識，同時還要精通稅收業務，但由於多年以來，信息技術人員一直處於技術服務的地位，他們一時還不能適應數據集中後軟體深層開發的要求。 五是數據利用的深度與廣度還存在不足，缺乏系統的、完備的稅收分析模型。長期以來，在稅收工作中的數據利用，往往僅局限於報表瀏覽、軟體查詢、稅源分析、稅負分析、收入預測、過程監控等等，其一般應用特征是"基於彙總、分類、簡單計算基礎之上的原始稅收數據的展現和對稅收現象的一般描述".而要開展好數據利用，則必須在原有數據利用的基礎上，建立系統的、完備的稅收分析模型，進而開展更深層次的稅收分析。尤其隨著金稅工程三期建設項目的批准實施，稅收數據實現了省級集中，進而在更大範圍內使實現集中成為了可能。在這前提下，數據利用應該在原有數據利用的基礎上，在更深層次稅收分析的前提下，還要運用經濟學、管理學、統計學的理論、方法和模型，基於數據倉庫、數據挖掘和人工智慧技術，實現在更多方向上的應用。

　　基於目前存在的問題，我們認為稅收數據的深度利用可以通過以下幾個方面進行：

　　(一)健全制度，規範流程。

　　在原有的工作模式下，信息化工作人員一直處於被動解決問題的狀態，有問題、有需求就解決，業務處理流程是應答式的；現在面對數據利用、決策支持的需求，信息人員處於主動解決問題的角度，業務流程應是問答式。應該建立更加完善的運維體系、監控體系和責任追究體系，將系統安全運行落實到每個IP地址，形成人人規範工作、自覺消除安全隱患的局面。運維體系將以現有的技術支持體係為基礎，保持完成技術問題解決的前提下，深入技術優化，進一步理順各系統之間關係，實現系統的平穩運行。藉助相應的檢測、控制軟、硬體，逐步將安全控制細化，由單位到個人，分時分段，完善系統運維預警機制。制定相應規章制度，定崗定責，實現有操作有負責，有過錯有追究。

　　(二)著力提高數據質量。

　　數據集中的一個最直接目的就是為了應用，數據的分析利用必須建立在我們獲取的數據信息是真實、準確的基礎之上。因此，數據集中以後我們不能急於求成，數據集中工作的完成只是第一步。面對集中的數以億計的數據，我們不能急於應用，我們首先需要解決數據的質量問題，要花大力氣對數據的真實性、準確性、邏輯性進行論證。如果說我們連數據的質量也不去管，就直接拿來應用，那麼結果是可想而知的。省局應儘快制定《"秦稅工程"徵管系統數據質量管理辦法》，對數據的採集、錄入、日常管理、檢查考核提出明確要求，應著重從以下幾個方面提高數據質量。

　　一是嚴把數據來源關。也就是把好納稅人提供的涉稅原始資料的審驗關，各級業務受理人員採集到"秦稅工程"徵管系統中的數據應該是最真實的數據，不摻雜任何部門、任何個人的利益和意識於其中的數據，只有這樣，才能保證對數據的分析利用是有價值的。所有進入徵管信息系統的數據必須有依據，依據的內容必須與實際情況相一致，防止出現原始資料失真現象，這也是保證數據質量的首要環節。

　　二是嚴把數據錄入關。就是數據質量的事中控制工作，凡是需要錄入到"秦稅工程"徵管系統中的數據，錄入人員應當完整收集徵管信息，對收集的信息進行全面的審核，依據正確的步驟、方法、標準操作，在規定的時間內將信息錄入"秦稅工程"徵管系統。要保證錄入機內的信息完整準確，並與受理、收集、採集的紙質資料保持一致。凡相關業務的處理已經過操作確認，並且其數據已進入徵管系統的，操作人員不得擅自進行修改，禁止越權操作和非法操作。對於數據錄入過程中所出現的錯誤，如果因為流程已終審而無法進行更改的，在目前省局對該類業務的維護權沒有下放的情況下，需要及時通過信息處理平臺將問題向省局業務、技術支持中心進行提交，以減少錯誤信息的存在。

　　三是嚴把數據檢測關。各職能部門根據各自的職能分工，共同做好數據日常監控管理工作，業務部門負責提出數據日常監控的具體方法、標準和要求，明確數據信息的政策規定和邏輯關係，技術部門根據業務部門提供的數據質量監控需求，定期對各系統數據進行檢查、檢測，發佈數據信息檢查、檢測和修訂的結果，檢查落實錯誤數據的修訂更正情況。各業務部門和技術部門對操作層業務處理情況進行日常監控的同時，要對操作層出現的操作錯誤要進行原因分析，研究制訂改進方法和措施。基層稅務機關要及時安排人員對下發的結果進行核實，找出存在問題的原因，避免以後類似問題再次發生。

　　(三)建立稅務數據深度利用的模型。

　　一是建立刻畫稅收經濟關係的數據利用模型。採用代數形式的定量分析將把稅收經濟理論模型化，然後適當根據實踐情況把理論模型予以修正，並將相關數據應用到修正模型中，對模型結果進行經驗分析，從中發現經濟運行規律，為政策制定提供可靠、科學依據。這種利用的過程是階段性的，是從初級到高級的過程，是一個水平不斷提高、效果不斷改進的發展過程，當然，模型應用水平取決於稅務部門對實際經濟關係的理解程度、對稅收經濟關係的符號抽象能力。在實際操作上應從全國和區域的財稅經濟運行概況、稅收經濟總量分析、稅收經濟結構分析、財政收支概況、財政支出與經濟社會發展、財稅經濟政策變化對全國和區域的影響、財稅經濟發展趨勢及對策等方面做出一些有豐富數據和模型應用的研究，這樣可以對實踐具有一定參考價值。

　　二是歸納稅收管理實踐中的數據應用模型。在稅收管理實踐方面，模型主要起到的作用是將複雜的稅收徵納活動通過數字化的形式總結歸納，將稅收徵納的每一個過程精細化，每一個結果數據化，並且建立起投入到產出之間的對應關係，提高稅務管理應對能力的速度和準確度，最終實現在數量可控性平臺下的管理水平持續改進和不斷提高。

　　1、稅收政策分析的研究內容主要有：(1)依據稅收特性制定稅製表示方法，建立稅收政策分析模型描述語言；(2)開發稅收政策分析模型支持系統和封裝於這一系統內的稅收巨集觀經濟計量模型和稅收可計算一般均衡模型；(3)以中國新一輪稅制改革的重大問題為對象，在某些方面做出數量分析和對策研究。

　　不難看出，稅收政策分析成敗的關鍵還在於數據的獲取和模型的應用。

　　2、基於大量稅收數據和方法、模型庫的稅收監控管理系統應具有如下功能：(1)能偵測出應該納稅但未申報納稅的納稅人；(2)能對納稅人的情況特征進行描述，並按照不同的標準進行層次劃分；(3)能夠鎖定偷逃稅的申報人；(4)能對應收稅款做出預測模型，從而做出優先順序順序和最優化處理；(5)能夠輔助決策，科學制定稅收計劃，促進資源最佳利用。

　　3、納稅服務評價和業績評價應用模型的內容主要有：將第三方評價法、層次分析法、多層模糊綜合評價模型三種評價技術有機結合，在稅務機關納稅服務評價中進行系統應用，能夠取得更加科學公正的評價結果。例如，建立反映評估因素集與評語集之間關係的模糊關係矩陣，利用數學方法確定權數集，降低主觀因素的影響。決策集較全面地反映了被評價對象相對於評語集各等級的隸屬度，使考核者能更加全面地瞭解被考核者的多重屬性。

　　三是數據組織的導向性作用。進一步結合稅收數據深度利用來看，或許模型所發揮的作用還存在著另一方面的功能，即數據集中過程當中數據組織的導向性作用，這種導向性作用的發揮是通過模型應用過程當中對各類數據提出的要求實現的，通過該作用，隨著時間的發展，數據集中的有效性與目的性不斷加強，反之，模型應用空間不斷擴展。即可以通過若幹模型(包括管理和經濟模型兩種類型)作為導向來指導數據集中的選擇。在這一方面，美國個人所得稅模型應用為我們提供了很好的啟迪。

　　(四)拓展信息中心職能，加強數據分析工作。

　　數據處理分析就是對海量數據資源和單項信息進行加工、處理、分析，挖掘有價值的綜合信息，從而為稅收管理和決策提供依據。數據處理分析是集業務、技術、數據交換為一體的綜合性工作，需要一個綜合性的部門長期來承擔這項工作。要在信息中心原工作職責不變的基礎上，抽調業務骨幹力量，在信息中心設立專門的數據處理分析崗位，各基層部門的信息中心也要相應設立同樣的崗位，形成上下聯動、分級管理、相互促進的格局。對數據的分析應用，可以從以下幾個方面入手進行。

　　一是將數據分析應用與稅收分析工作關聯。加強跨系統的數據分析，利用"秦稅工程"徵管系統中各個應用模塊之間對應關係，將數據抽取到一起直接進行關聯比對，對整合的數據進行多角度、全方位的分析，及時發現反映地區稅源發展和稅收徵管中存在的問題，為稅源分析提供準確的線索和導向，提高稅收分析的整體效能；強化全省地區巨集觀稅負、稅收彈性的增減變化趨勢分析，行業稅負的分析，通過開展地區巨集觀稅負、稅收彈性的增減變化趨勢分析，深入分析稅收收入與相關經濟指標的關係，研究地區經濟稅源發展情況以及稅收管理中存在的主要問題。要通過開展稅收管理狀況和異常點、風險點的篩選分析，探索建立分稅種、分行業、分項目稅收分析預警模型，提高稅收分析水平。

　　二是將數據分析應用與稅源監控工作關聯。稅源監控是稅源管理聯動機制銜接稅收分析、納稅評估和稅務稽查的重要環節。要依托信息化手段實現稅源監控方式的轉變，把稅源監控與數據分析應用緊密銜接起來，逐步實現主要依靠數據分析成果開展有針對性的稅源監控；要整合簡化各類調查核查等事務性工作，避免涉稅信息重覆採集和稅收管理員重覆下戶，使稅收管理員能夠集中精力加強稅源管理；要改變對異常票證、異常指標按單一項目進行核查的簡單做法，實施按戶歸集分析異常項目，根據異常項目的發生頻度和風險度大小，把核查工作和稅源監控分析結合起來。對於稅源監控中發現的疑點和問題，要及時反饋到稅收分析、納稅評估和稽查環節，促進稅收分析質量的提高，為納稅評估和稽查選案提供準確的目標和方向。

　　三是將數據分析應用與納稅評估工作關聯。充分應用數據分析的結果，不斷充實、豐富納稅評估分析指標和評估分析模型，在此基礎上，通過部門間的聯動、整合，逐步形成具有針對性、系統性和時效性，覆蓋不同稅收業務管理要求的評估分析指標體系和評估模型體系，充分發揮以評估促分析、以評估促稽查、以評估促管理的作用，全面提升納稅評估工作質量和效率。探索稅負異常變化規律，並及時將成果反饋數據分析，以改進數據分析方法，提高數據分析的水平。通過數據分析的手段，以年度評估、行業評估為重點，實施多稅種聯動、徵退稅聯動評估，結合風險點的核查開展季度、月度評估。

　　四是將數據分析應用與稽查選案工作關聯。數據集中以後，稅務稽查部門可以縱覽全省數據，按照選案工作要求，及時準確地確定檢查對象。要在稅務稽查和數據分析之間建立有效銜接，形成以數據分析指導稽查選案，以稽查結果指導數據分析的良性迴圈。

　　(五)藉助現代管理方法，充分運用信息化手段。

　　當前是信息化時代，各項工作都離不開也不可能離開現代技術的支撐。因此，我們要用足、用好集中的數據，就要善於發現數據之間的規律性東西，並藉助現代化手段對這些信息進行再加工。數據集中為全省稅收科學化管理提供了有利條件，增強了風險預警和監控及化解能力。目前，省局應根據我省數據大集中的實際，儘快研究開發《稅收管理員平臺》，科學合理地分解量化稅收管理員工作任務和職責，防範和化解執法風險；儘快研究開發《監控決策信息系統》，並將集中的數據有效應用到其中，從較高層次上對稅收徵管工作進行監控；儘快研究開發《執法檢查考核系統》，根據各期執法工作重點，從後臺提取相關異常信息，自上而下地進行檢查，大大提高檢查工作的及時性和針對性；儘快研究開發《執法過錯責任追究系統》，嚴格科學考核執法績效，創造公平公的考核追究環境，促進執法水平不斷提高；等等。

　　(六)抓好人才培養，提高駕馭龐大數據資源的能力。

　　使集中後的數據實現深度利用，發揮最大效用，業務、技術上不僅要有精通各自業務的人才，還要有既精通業務又精通技術的複合形的人才，更要有能夠駕馭龐大數據資源的專門性人才。鑒於地稅部門近幾年來新招錄公務員比例相對偏少，同時受地稅系統內部人員編製及資金經費限制，再加之部分單位對稅收分析人才引進還未引起足夠重視等現狀，目前，地稅部門統計分析人才短缺這種局面還將持續一段時間。因此要想與數據集中的大局相適應，必須儘快另闢蹊徑。

　　一是引進人才，這是解決人才短缺的最直接最有效的方法。但引進人才受制於很多的因素，存在很多困難。實際工作中，可以考慮與相關高校合作，充分、有效地利用高校這一人才高地優勢，與高校建立協作機制，開展優勢互補，這應該成為今後一個發展的方向。

　　二是做好現有人才的培養。要實現數據分析人員和信息化建設的快速發展，我們還應該打造一支既懂業務、懂技術，又專於稅源分析的具有高素質、高水平的信息化隊伍。然而，目前地稅系統這方面人員構成尚有一定的差距。我們應有計劃地選送一批有發展前途的專業人員到高等院校深造，提高稅務幹部專業水平，也要充分利用現有資源，多舉辦專業技能培訓班，為各類人才提供知識更新之機。除此以外，我們還應該認識到稅務人員素質與信息化的發展不相適應的問題。應該立足地稅系統當前現狀，對現有人才進行優化配置，著力強化對現有人員的培養，既是解決當前數據分析利用問題的需要，更是今後地稅整體工作推進的需要。人員培訓應各有側重：對從事稅收分析崗位的人員，培養的重點應放在分析技能上，通過培訓能夠充分利用一切分析手段提高分析水平；對數據採集人員應重點側重於責任心、事業心的增強，提高錄入數據的準確性。同時，加強對廣大納稅人的教育引導，提高納稅人的數據報送準確性、真實性，加強對稅法的遵從度教育。這是提高數據深度利用的前提和基礎。

　　要實現真正意義上的數據的深度利用，尤其是在決策支持方面，不僅要有大量的數據利用模型和對稅收收入的分析，更要進一步實現面向稅收制度的制定、修改和完善的稅收數據的利用；實現面向國家或地區稅收收入預測和納稅能力估算的稅收數據的利用；實現面向稅收法律、法規執行情況評估的稅收數據的利用；實現面向為納稅人服務和納稅信用等級評定的稅收數據的利用等等。