稅收預測方法的比較借鑒研究*

◆福州市地方稅務局課題組

稅收預測方法的比較借鑒研究*

◆福州市地方稅務局課題組

稅收預測是政府預算編制和稅收征管的重要依據。文章通過與國外稅收預測的基本目的、前期準備工作、主要方法、數據來源等進行分析比較，剖析了我國稅收預測的現狀問題，提出了提高我國稅收預測工作質量的建議。

稅收預測；預測模型；預測數據

稅收預測作為政府預算的第一環節，在政府財政管理中扮演著重要的角色。發達國家都十分重視此項工作，有比較成熟的稅收預測體系，OECD、IMF等國際組織以及國外高校和研究機構也有大量的相關研究。長期以來，我國稅務機關的稅收預測工作停留在定性的經驗判斷基礎上，缺乏系統性、規范性的稅收預測體系，而高校與科研機構的稅收預測往往使用高深、復雜的模型，現實的應用較少。借鑒國外稅收預測的先進經驗，提高我國稅收預測工作質量，有利于掌握組織收入主動權、增強前瞻性和提高政府預算編制質量及財政管理效率。

一、國外稅收預測的主要實踐

（一）國外稅收預測的主要目的和作用

1.稅收預測提供政府下一期財政預算編制的基礎，也是檢驗政府計劃預算執行情況的基礎，還是議會對政府預算分析、討論、審批或調整的依據。

2.稅收預測是制定稅收計劃和對下級業績考核的重要依據。稅收預測分析還通過與銀行、工商部門等第三方信息比對，發現異常，為確定審計選案提供重要參照，從而加強稅收管理。

3.稅收預測是分析和評價政府經濟政策效應（如稅式支出、轉移支付等）量化影響的前提。稅收預測還是開展稅收風險防控、測算稅收流失和估算稅收能力的重要內容。它為經濟預測提供參考，也是經濟預測的一部分。

4.稅收預測是政務公開的重要內容，公開透明的稅收預測信息和程序可以提高政府預算整體責任，降低稅收預測的風險和不確定性。

（二）稅收預測的前期準備工作

王敏（2010）指出科學的稅收預測有四個前提：稅收經濟關系的理論、預測方法的選擇和使用、完整準確的數據資料和相應的計算機支持。

當前國內外對稅收和經濟關系的理論分析已經十分深入，隨著近年來對外學術交流日益密切，國內對各種稅收經濟理論學習應用也日益深入。相應的計算機支持主要是指各種有預測功能的軟件，如EXCEL、EVIEWS、STATA、SPSS等，甚至更高級復雜的軟件，如SAS、MATLAB等，國內外稅務機構對此差異不大。

國內外有大量文章從不同的角度介紹稅收預測的方法，但從預測實踐上看，國內外對此有較大差異。稅收預測要建立在相應的數據基礎之上，基礎數據不完整、不準確，預測結果也無法準確。對于國內的稅務機關而言，完整準確的數據事實上成為制約稅收預測的一個瓶頸，本文主要比較分析后兩者。

當然，客觀稅收征管環境和外部經濟環境也將較大程度地影響稅收預測精度。

（三）國外稅收預測的主要方法

1.稅收預測的主要模型

綜合王敏（2010）、劉新利（2000）和IMF專家（2008）觀點，目前稅收預測方法主要有：（1）定性分析法，如判斷預測方法、專家評估（Dephi）法、稅收調查分析法等；（2）時間序列分析法；（3）宏觀經濟計量模型法，包括各種線性或非線性回歸分析法、投入產出分析法、可計算一般均衡模型（CGE）法等；（4）微觀模擬模型方法；（5）其他方法，比如系統動力學模型法、神經網絡預測方法、支持向量機預測法等。但稅收準確程度并不完全與預測模型的復雜程度成正比，復雜的方法或模型未必比簡單的方法準確。在現有的數據基礎上選擇合適的預測方法往往更重要，許多時候需要綜合運用各種方法。

部分美國州政府運用時間序列分析法預測稅收，比如新澤西州就用季節調整時間序列分析對預測稅收進行調整并修訂預算（IMF，2008）。當然時間序列分析技術性較強，比如季節指數平滑模型、季節調整ARIMA模型等。從計量經濟學理論角度看，它能消除時間序列變量不平穩、自相關等的內生性問題（Endogenous Problem），提高預測精度，但西方國家認為其難以被議會議員、公民大眾廣泛理解和接受，因而其一般應用在高校及研究機構和輔助預測之中。而系統動力學模型、神經網絡預測法、支持向量機預測法等則更復雜，西方政府部門運用更少。荷蘭稅務官員（2013）就指出，他們一般用普通最小二乘法(OLS)或投入產出表及其變化形式進行預測。目前西方國家稅收預測主要運用宏觀經濟計量模型和微觀模擬模型。

2.宏觀計量經濟模型與實踐

宏觀計量經濟模型是以經濟理論為基礎，通過建立聯立方程組，求解其回歸參數得到結果，并外推或參數代入模型求得預測稅收數據（王敏，2010）?，F代西方國家級層面的宏觀經濟模型均包括大量的方程和估計參數。英國稅務海關總局對消費稅、資本利得稅等稅種的預測模型，荷蘭的個人所得稅預測模型等均采用這種方法。加拿大、意大利、西班牙等國家也建立了大型宏觀計量經濟模型。其主要優點是，一旦建立起能夠描述稅收經濟運行規律的模型，就可以在總量水平上把握和反映稅收運行的動態特征，維護和運行成本較低。但是，目前對模型所依據的經濟理論基礎還存有爭論，模型本身對使用的數據質量要求也比較高。

加拿大財政部建立的宏觀經濟和財政模型是一種大型的季度宏觀經濟模型，主要目的是估計參數并用于預測。模型由453個方程組成，其中待估計方程有105個。模型主要分為經濟模塊和財政模塊，稅收預測集中在財政模塊下的財政收入模塊，包括個人所得稅、企業所得稅、貨物和勞務稅等模塊。其中個人所得稅模塊根據納稅申報表設計，由44個方程構成，企業所得稅模塊則由37個方程構成。其參數估計采用OLS估計或非線性LS估計的誤差修正模型。貨物勞務稅模塊由7個恒等方程構成，以消費支出、公共部門、住房、企業部門等四種不同稅基的估計為基礎，采取恒等式將宏觀經濟總量、凈貨物和勞務稅收入聯系起來。

意大利稅務部門建立的宏觀經濟計量模型預測項目多達500余項。模型根據稅種來選擇和確定相應的預測指標和計算方法，如營業盈余與公司所得稅對應，工薪收入與個人所得稅對應等。模型不僅考慮持續收入，也考慮一次性的政策影響和公共財政安排影響。預測模型設計采用自適應性動態概念，在整個預測過程中將所有隨時不斷生成的數據信息充分利用于模型中，稅收行為的任何變動都能及時準確地反映在模型中。同時，還根據需要對模型采取一些維護完善措施，如分析預測值與實際值的變差、檢驗和控制主要預測變量（如彈性等），持續改善模型本身存在的問題，確保得到最佳的預測結果。

西班牙國家稅務局通過稅收和GDP之間函數關系（雙對數模型）估算出彈性值，再將宏觀部門測算的未來的經濟指標代入，得到未來的稅收預測數。對各稅種進行估算時也可以采取類似的方法和步驟。他們還結合稅收申報數據、以時間為準的稅收收入數以及凈稅收收入將方程函數關系分解為經濟因素、稅收政策因素（稅制和征管）以及其他因素（如稅收所屬期收入對本期稅收收入的貢獻等）的影響，在此基礎上，根據未來可能出現的稅制或征管變化進行調整，從而得出更接近實際的稅收預測值，同時還對影響稅收收入因素做了進一步的分析測算。

3.微觀模擬模型與實踐

微觀模擬模型通過選擇和設定具有代表性的多個微觀個體，模擬這些個體的行為或相互作用，加總后得到宏觀總量變動情況，進而觀察宏觀總體經濟變量以及各層次結構性的變化情況。其基本步驟為：（1）確立模型分析目標。首先需要明確模型所分析的社會經濟問題以及所分析的微觀個體對象，明確微觀個體的指標特征，建立宏觀分析指標與微觀個體特征之間的解析關系；（2）建立微觀數據庫。根據分析指標要求，獲取真實的全部微觀個體數據，或者是反映總體特征的抽樣調查數據；（3）構建模型算法。首先是數據時化（Aging），將微觀個體歷史數據更新為目標期數據，然后將政策法規的條款及實施過程模型化，用計算機編程語言進行描述。如考慮微觀個體行為反應，還需將微觀個體特征指標按照行為模式進行更新；（4）模型算法運行。根據具體的政策變化和微觀個體行為變化，調整模型運行參數指標，運行模型，得到微觀個體新的數據指標；（5）統計和分析模擬結果。根據模擬得到的新的微觀個體數據，一方面可以分析政策變化對不同微觀個體的影響，另一方面可以通過對微觀個體數據加總或統計推斷，分析不同政策實施所產生的總體效應。①這是以數據為基礎的微觀模擬模型，而非以主體為基礎的模型。

微觀模擬模型和宏觀經濟模型是相輔相成、互為補充的關系，兩者并無高低優劣之分。兩類模型都已經逐漸成為經濟學家和政府部門分析社會經濟政策的重要工具。

英國稅務海關總局使用微觀模擬模型進行預測的稅種主要有個人所得稅、公司所得稅、北海油氣稅、繼承稅、土地使用印花稅等。英國的個人所得稅模型（Personal Tax Model，PTM）用SAS語言編寫，PTM的數據基礎是英國年度的“個人收入調查”。調查包括樣本各種涉稅信息：（1）個人基礎信息，如年齡、性別、地區等；（2）收入信息，如工資、養老金、利息、紅利，以及自雇人員收益等；（3）稅前扣除信息以及投資減免和彌補以前年度虧損信息。其樣本量從1999-2000年度的15 萬條增加到2006-2007年度的57萬條。PTM模型覆蓋廣、信息完整，預測較準確，同時也是各種政策效應量化分析的基礎。

加拿大企業所得稅微觀模擬模型（Corporate Tax Model，CTM）也用SAS語言編寫，通過對納稅申報表主表和相關的應稅所得分類表進行復制，計算公司一級所欠稅款，對每一公司的擬建議稅收/政策變化進行計算并重復加總，得出全國結果，評估稅收成本或收益，按行業部門、規模和區域提供盈利者或虧損者的資料。模型允許使用歷史數據，但以現行的稅制結構為基礎進行模擬，模擬納稅年度數據獨立性較強，這為處理數據的時滯問題提供了較大的靈活性。組成模型的各個模塊對資產折舊、應稅資本利得、投資稅收等特定的稅收事項進行模擬，用主要項目中匯總的結果計算出稅收總額。模型除了進行預測之外，同樣也可進行政策效應的量化分析。

（四）國外稅收預測的數據來源

美國稅收數據來源較為詳盡，比如各類申報表中，涉及所得稅的申報表就達25種，申報項目十分詳細。各預測機構也擁有自己的數據信息庫，通過調研、向專業預測公司購買信息等多種渠道采集、更新、補充信息資料。從1996年采用電子申報以來，錄入、審查等錯誤率由17%～19%降至0.5%。

荷蘭實現了數據社會化管理和共享。荷蘭財政部與其他政府部門建立了數據聯系機制，一方面，荷蘭稅務部門可依法律規定，便捷、高效地從政府、商會等部門獲取高質量的數據，進行稅收分析預測和管理；另一方面，稅務部門獲取的數據，除內部使用外，還提供給財政部、統計局、中央規劃局等部門使用。

英國稅收預測的數據資源主要有：一是稅務部門收集和整理以往年度的稅收數據；二是財政部提供的經濟預測數據；三是稅務部門考慮每一種稅收措施因素對稅收收入的影響；四是納稅人信息，如納稅人退稅數據等；五是由稅務部門和財政部專家給出的專家判斷。

意大利稅收預測數據來源廣泛、可信度高、時間跨度長。其數據庫非常完整，包括：納稅申報數據，國庫部、統計局、銀行、海關等相關部門及行業協會的經濟數據，通過國際普查公司、OECD等渠道掌握的外部經濟數據，以及各種稅收收入值、宏觀經濟預測和趨勢、一次性特殊因素的經濟分析等。

二、國外稅收預測工作方法對我國的啟示

（一）明確職責，規范預測方法周期

許多西方國家的稅收預測機構職責分工較為明確，以荷蘭（2013）為例：負責會計核算的機構，不負責經濟的分析，也不提出任何建議；負責稅收政策效應的部門，只負責測算各項稅收政策對稅收收入的影響，不分析對經濟的影響；荷蘭統計局，只負責統計和發布數據，不進行分析和預測；中央規劃局專門負責經濟預測和分析?！胺止ぴ郊?，效率越高”。簡明清晰的工作職能，使荷蘭從事分析與預測的人員，有較多的時間和精力從事某項工作，容易做深、做細、做透，具有較高專業化水平；又避免了重復勞動，提高了整體合力，發揮了整體效益。

許多西方國家通過規范性立法對預算編制程序和周期進行明確，對稅收預測變動調整、財政預算收入使用特別是超預算收入或完不成預算收入有明確的立法程序進行規范和審核審批，從而提高了稅收預測的法定性和權威性，以達到依法征稅、準確預測的目的。

（二）量化稅基，重視微觀模擬模型

國外普遍重視深入分析預測稅基變動對稅收收入影響。以稅收經濟理論為指導，合理界定稅基，查找相關影響因素，再收集相關數據，借助分析工具靈活運用多種預測方法，以提高稅種收入預測的準確性。對稅基的選擇和判別十分精細，模型比較全面和復雜。

國外十分重視微觀模擬模型，經過多年的發展，其構建較為深入和規范，對各種因素分析較為透徹，并根據客觀因素及時變更相關參數。西方國家財稅預測部門對各個稅種的影響因素都進行深入分析，形成由稅種預測為基礎的稅收預測體系，并為政策效應量化分析、稅制改革、政府預算等宏觀決策服務。

（三）完善數據，加強源頭數據監控

完整準確的數據是科學稅收預測的基礎。特別是建立和維護微觀模擬模型，比如英國、加拿大等國家擁有數量龐大、分類有序的來自于各類稅收征管信息系統的納稅人微觀數據，同時還針對建模工作的需要開展稅收專項調查。西方國家高度重視第三方數據的采集和利用，對各種預測過程和結果也進行評估分析，許多國家從源頭上高度重視加強稅收數據的管理和應用，做實做細稅收會計統計核算，同時嚴把數質量關，拓展信息來源，加強內外部門數據信息的共享，對各種信息資源進行整合和應用，建立稅收分析預測數據庫，打破稅收分析預測的數據瓶頸。

（四）加強協作，共同做好稅收預測

稅收預測目前在世界各國仍然是一個非常有挑戰性的課題，隨著經濟狀況和稅收制度的變化，仍在不斷產生新的問題。西方國家財稅部門普遍擁有專業的稅收預測分析人員，開展國際合作，吸取各個國家稅務部門構建稅收預測模型的經驗，了解和掌握預測方法的研究進展；同時還借助相關國內外研究機構的力量，與稅務部門一起，共同做好稅收預測模型的構建、維護和更新工作。稅收預測的協作還在于各部門間數據的共享、評估、比對和分析。許多OECD國家的稅收預測往往都是幾個部門經過多次磋商和評估才最終確定。比如2008年，英國財政部和稅務海關總局經過9次反復討論，最終才對稅收預測達成一致。

（五）公開透明，促進預測水平提高

從西方國家經驗看，增強預測透明度是有效降低預測誤差的有效手段。透明度通過預測信息是否對外公開及預測程序是否有非官方機構參與兩方面體現。許多國家對稅收統計數據公開較為全面，對于預測的過程和算法依據都進行公開，以接受公眾的監督和評判，進一步降低的預測風險和不確定性。美國州政府在進行收入預測時，允許民間機構參與，這些機構的成員來自各個行業，有經濟學者、商人、政府官員、學生等。預測程序與預測信息可以通過互聯網、廣播、電視等大眾媒體獲知。在短期預測中，專家可以根據具體情況及時修正預測值，而且當預測專家獨立于行政部門時，預測結果往往更準確客觀（匡小平、何靈，2006）。

三、我國現行稅收預測管理工作存在的主要問題

（一）考核管理機制不合理

我國把稅收預測準確率當做考核稅源管控能力的重要指標納入稅收質量評價和績效考評之中。與國外相比，我國稅收預測考核周期更頻繁，要求更高，但從基層實踐看，其效果并不理想。當前基層人員工作內容更加復雜，對各種考核疲于應付，部分人員不認真分析稅源情況，難以全面把握稅源變動情況，知其然而不知其所以然，沒有去深入分析稅收預測差異產生背后所蘊含的經濟稅源變動、征管水平變動、稅收政策變動等原因。部分單位還采取提前和延緩征稅的做法，更是對稅收預測目的的根本背離。部分稅務人員素質較差，也無法掌握運用現代的稅收預測理論和方法。

（二）預測的基礎數據的缺失

近年來稅務機關招收越來越多的碩士和博士，部分稅務機關的預測模型方法的復雜程度甚至超過國外同行，①國家稅務總局《稅收分析報告》2013年第5期和第25期分別刊登了相關預測文章。而兩者效果的差異很大原因就在于數據基礎?！盎A不牢，地動山搖”。目前許多稅收機關無論對宏觀經濟數據還是對微觀企業數據的掌握都遠遠不夠，缺乏對分稅種預測所需的準確稅基數據、政策效應數據和外部經濟數據。許多企業填報的稅收數據五花八門，漏洞百出，但卻難以核實，更不要說企業故意瞞報少報的情況，也難以對企業進行處罰。在這種情況下預測精度可想而知，微觀稅收模擬模型也難以建立。宏觀經濟變量的預測數據難以準確獲取，而這往往對稅收預測精度影響很大。

（三）不夠重視分稅種預測和稅基確定，政策影響量化和微觀模擬模型較為缺失

長期以來，我國對分稅種預測重視不夠，這主要與我國對各個稅種的稅基確定、政策效應量化分析的缺失有關。我國多采用宏觀經濟計量模型進行預測，但各稅種的稅基和相關經濟指標并不完全等同，而我國稅務部門卻經常將兩者差異直接列入模型的殘差項之中，造成預測不準。國內外的差異就在于對稅基的精細化處理上。我國正處于經濟改革的進程之中，各種政策變動較大，各稅種的優惠政策也較多，但我國卻缺少這方面的定量分析。對減免稅調查數據開發利用不夠深入，難以完全應用于各種稅收預測。

由于稅收經濟行為的復雜性，經濟計量模型難以準確預測部分稅種收入，這時微觀模擬模型就顯出其優越性。但國內除了一些大學或研究機構開展這方面研究以及國家稅務總局在四川樂山進行企業所得稅微觀模擬模型試點之外，國內基本上還沒有這方面大規模的應用實例。受數據、人力和經費所限，國內的上述研究效果也不是很好。同時，因缺乏微觀模擬模型，就無法和宏觀經濟模型預測結果進行互相印證，預測效果自然較差。

（四）部分地方政府干預較大

當前許多地區政府考核還帶有很強的計劃經濟體制印記，長期以來，將稅收預測完全等同于剛性的收入任務計劃，完成任務就“一俊遮百丑”。受此影響，相應的各種違規干擾稅收正常征收的行為就屢見不鮮，造成稅收預測數據的非正常的失真，更干擾了各級地方財政預算的嚴肅性。隨著我國部分地方財政收支的逐年惡化，地方政府出于財政需要片面地強調稅收計劃任務，甚至動用職權追加計劃數的行為屢屢發生。稅收計劃往往成為政府平衡財政赤字的常用手段。西方國家收入計劃考核建立在科學客觀的稅收預測和科學嚴密的稅收征管基礎之上，沒有非正常的收入干預情況。美國稅收預測只是稅務部門征管工作中的參考，不具有硬性約束作用，工作業績評價以是否依法征收及對稅源的監控力度為主，這種考核機制確保了預測的準確性。

（五）部門配合不夠，預測過程和結果也不夠公開透明

我國稅收預測中數據缺失還表現在第三方數據的缺失，大量稅收征管所需的涉稅信息掌握在政府有關職能部門手中，但稅務部門獲取這些信息缺乏制度保障，難以開展有效的比對分析，稅收預測難以有效開展，既影響了征管效率，又浪費了政府部門公共資源。許多地區建立稅收保障辦法，從地方立法層面制定了信息交換與共享制度，但實踐中執行效果不理想。

目前，我國稅務部門比較重視從其他部門獲取第三方信息以加強征管，但對向其他部門提供信息、服務全社會管理還重視不夠。我國現行的稅收預測數據和程序還不夠公開透明，許多稅收數據仍不夠公開，預測的風險和不確定較大。許多高校和研究機構運用高深復雜的數學模型開展對稅收總量預測，但其結果缺乏對未來有效的、長期的印證，這也造成預測準確性較低。

四、加強我國稅收預測的建議

（一）在依法治稅的前提下重新明確預測與計劃的關系，改進考核機制

從根源上說，很多地區預測的差錯都有地方政府各種違規干預的影子。因此，要在依法治稅的前提下，重新確立政府計劃和稅收預測之間的關系，加快修訂《預算法》，從預算立法的高度規范稅收計劃的具體操作和調整程序，明確各個部門的分工和職責，杜絕非正常的稅收干預。從宏觀經濟整體發展出發預測政府的收入與支出規模。

稅務部門以組織收入為中心，稅收計劃只是一種管理手段，預測是一種服務工具，處理好這幾個方面的關系，應改革現行的稅收計劃考核機制。建立以收入質量的評價考核體系是一個重要解決途徑。應以納稅能力估算和收入質量評價體系考核為主線，繼續深化稅收預測。收入質量的評價體系中除征管力度指標之外，欠稅、漏征漏管戶等指標說明了稅收的“漏出”，也應是收入質量評價體系中的重要參數。要從根本上改變目前重計劃、輕質量的稅收工作現狀。

（二）加強各種涉稅數據采集管理，促進基礎預測完善

數據是稅收分析預測的基礎，也是制約分析預測的瓶頸。在未來金稅工程三期建設過程中，應當以稅收分析業務為先導，以日常稅收征管數據為基礎，以稅收專項調查數據為補充，以外部交換數據為必要組成部分，拓展和整合相關數據資源。

一是嚴格執行稅收會計制度，升級、完善稅收征管信息系統，建立起良好的數據管理糾錯機制，提高各種采集的稅收數據質量。二是參考國家統計局一套表制度，整合各種涉稅數據采集表報，減輕納稅人填報負擔,提高效率和真實性。三是擴大獲取涉稅信息的寬度。盡快修訂完善《稅收征管法》，從國家法律層面為稅務部門獲取第三方信息提供制度保障，加強各部門間的信息傳遞和交換。四是充分發揮稅務部門優勢，在提高數據質量的基礎上，主動向其他政府部門提供信息，減少重復勞動，提高信息利用效率，為經濟社會發展作出更大貢獻。

（三）立足我國實際，進一步完善稅收預測方法

目前，我國在稅源預測方面正處于由傳統方法向現代方法過渡階段，因此，根據我國實際情況，在宏觀上應利用一般均衡理論與動態經濟理論，建立大型宏觀預測模型對現有稅源、潛在稅源的發展態勢進行預測，對政策變動效應進行模擬估算?；诨鶎佣悇詹块T在技術和方法相對落后的情況下，建議其采用信息量要求較少、成本較低的簡單預測模型。

隨著我國稅收信息化的發展和金稅工程三期的建設，稅務部門積累了海量的納稅人個體微觀數據。我們應充分利用這一優勢資源，再采集相關補充信息，逐步開發建立符合我國實際的微觀模擬模型，按照先易后難、注重實用的原則，從非行為性的靜態的稅收微觀模擬模型開始做起，努力爭取在個人所得稅、企業所得稅微觀模型建設上先取得突破。參考西方國家先進經驗，宏觀和微觀各個模型預測結果之間進行相互補充驗證，并建立我國的稅收政策效應模型，對我國未來經濟稅收政策調整的有效性進行評估和分析，進一步提高稅收預測模型的準確性和適用性。

（四）完善稅收預測管理制度

通過與政府部門的有效溝通，探索建立我國納稅戶的單一代碼體系，區分單位及個人，做到身份一致、數據準確和來源統一。進一步建立健全完善的數據管理機制，對涉稅數據信息的分類、分流、督辦、反饋、考核等整個過程管理鏈條進行規范，為稅收分析預測夯實基礎。建立一套科學合理、切實可行的稅源預測制度，從預測方案的制訂、預測工作的實施到工作目標的考核等各個方面做出具體規定，為提高預測的準確性提供科學化、規范化的制度保證。建立稅收預測聯席制度，通過稅務機關各部門對稅收政策、征管措施等變動對收入的影響分析，對下一階段總體稅收走勢進行綜合性分析判斷，并逐步加強與政府經濟部門的溝通協作，共同做好稅收預測工作。

（五）大力強化稅收分析預測隊伍建設

預測業務人員的素質從根本上決定了預測準確度。稅源預測需要理論與實踐相結合，需要運用經濟學、信息學、數理統計學、計量經濟學等多種學科的多種方法來處理大量的數據資料。我國必須加強稅收預測專門機構的建設，在組織上、人員編制上予以有力保障，并通過實踐和培訓提高其專業分析技能，培養和積累一批具有較好的理論基礎和一定的實際經驗的稅收預測人才隊伍。還可廣泛借助外力來彌補稅收分析預測隊伍的不足，提升分析預測水平。唯有如此，才能真正建立起我國稅收預測工作長效機制，不斷提高預測水平，全面發揮稅收預測的職能作用。

[1]劉新利.稅收分析概論[M].北京：中國稅務出版社,2000.

[2]王 敏.稅收經濟分析的方法、模型和系統實現研究[M].北京：經濟科學出版社,2010.

[3]國家稅務總局稅收科研所、國際稅務司.2007-2009年國外稅收考察報告集[M].北京：中國稅務出版社,2011.

[4]國家稅務總局稅收科研所、國際稅務司.2010-2011年國外稅收考察報告集[M].北京：經濟科學出版社,2013.

[5]匡小平,何 靈.從美國州稅收預測程序看我國稅收計劃改革取向[J].稅務研究,2006,(10).

[6]Golosov, Mikhail, John King.Tax Revenue Forecasts in IMF Supported Program[R].IMF Working Paper,2002.

[7]Annette Kyobe, Stephan Danninger.Revenue Forecasting-How is it Done? Result from a Survey of Low-Income Countries[R].IMF Working Paper, 2005.

（責任編輯：盛楨）

F812.423

A

2095-1280(2014)03-0057-07

*本文是中國國際稅收研究會2014年課題的階段性成果。

課題組成員：曾鐘滔，男，福州市地方稅務局局長；林家忠，男，福州市地方稅務局總經濟師；吳明光，男，福州市地方稅務局計劃財務處處長；邢 鋒，男，福州市地方稅務局計劃財務處干部。