基于稅收預(yù)測(cè)的中央稅收審計(jì)選案

張玲　皮鑫

【摘 要】 文章以浙江省中央稅收收入中月度增值稅稅收預(yù)測(cè)為出發(fā)點(diǎn)，探究回測(cè)稅收與實(shí)際稅收之間的差異關(guān)系，試圖找出偏離度異常值為中央稅收審計(jì)服務(wù)。研究所用的協(xié)整理論證明了三個(gè)稅源變量與增值稅之間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系，由長(zhǎng)期均衡關(guān)系建立起來(lái)的預(yù)測(cè)模型而確定的回測(cè)值與實(shí)際值之間的偏離度異常值能夠?yàn)橹醒攵愂諏徲?jì)初步選案所用。研究結(jié)論有助于在已有的中國(guó)稅收征管信息系統(tǒng)（CTAIS）條件下科學(xué)進(jìn)行中央稅收審計(jì)選案，對(duì)當(dāng)前稅收審計(jì)選案具有一定的參考意義，同時(shí)進(jìn)一步豐富稅收審計(jì)文獻(xiàn)。

【關(guān)鍵詞】 稅收預(yù)測(cè)； 稅收審計(jì)； 中央稅收

中圖分類號(hào)：F239 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-5937（2014）13-0082-05

一、前言

中央稅收是中央財(cái)政收入的主要來(lái)源，2012年中央財(cái)政收入56 132.32億元，其中稅收收入占比90.62%，海關(guān)代征收入占比1.1%，其他中央財(cái)政收入占比8.28%。由此可以看出中央稅收穩(wěn)定對(duì)于保證財(cái)政收入的穩(wěn)定安全具有非常重大的意義，而對(duì)于規(guī)模如此龐大的中央稅收收入實(shí)施強(qiáng)有力的審計(jì)監(jiān)督是保證財(cái)政收入穩(wěn)定增長(zhǎng)的有效途徑。根據(jù)2012年稅收數(shù)據(jù)分析得到：在中央稅收中，增值稅、企業(yè)所得稅、消費(fèi)稅占中央總稅收的比重高達(dá)79.69%左右，而僅增值稅這一項(xiàng)就占比38.66%，企業(yè)所得稅占中央稅收比重約為25.65%，消費(fèi)稅占中央稅收的比重約15.38%①。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，審計(jì)對(duì)象有41個(gè)直屬海關(guān)、36個(gè)省級(jí)國(guó)稅部門，相比之下審計(jì)資源甚少，審計(jì)技術(shù)設(shè)備比較落后，經(jīng)驗(yàn)分散。相比總量龐大的中央稅收來(lái)說(shuō)，在有限的審計(jì)資源條件下準(zhǔn)確把握審計(jì)重點(diǎn)顯得尤為重要。選準(zhǔn)審計(jì)（調(diào)查）對(duì)象，及時(shí)發(fā)現(xiàn)稅務(wù)部門在稅收征管中存在的深層次問(wèn)題，能夠?yàn)榇龠M(jìn)依法治稅、完善內(nèi)控制度、防止稅收流失、促進(jìn)廉政建設(shè)方面發(fā)揮積極的作用，從而實(shí)現(xiàn)在提高審計(jì)效率的同時(shí)保護(hù)納稅人權(quán)利的雙重目的。

稅收審計(jì)是對(duì)稅收款征收業(yè)務(wù)和記錄資料進(jìn)行的審計(jì)，具體包括對(duì)稅收征收和管理機(jī)關(guān)的相關(guān)稅收征收管理活動(dòng)和納稅單位稅款計(jì)算和繳納的正確性、合法性、合規(guī)性進(jìn)行審計(jì)。從理論上來(lái)說(shuō)，稅收審計(jì)是財(cái)政審計(jì)的重要組成部分，原因在于國(guó)家財(cái)政分配就是通過(guò)稅收途徑達(dá)到，因其獨(dú)立性和特殊性，它是由專門的機(jī)構(gòu)——國(guó)家稅務(wù)機(jī)關(guān)負(fù)責(zé)征收管理。因此其審計(jì)的內(nèi)容和方法又有別于財(cái)政部門的審計(jì)。從實(shí)務(wù)方面來(lái)說(shuō)，大致分為選案環(huán)節(jié)、分析檢查環(huán)節(jié)、審計(jì)執(zhí)行環(huán)節(jié)，選案的過(guò)程也就是風(fēng)險(xiǎn)辨別和評(píng)估的過(guò)程，選案環(huán)節(jié)作為第一步也是最為關(guān)鍵和重要的一步，與審計(jì)效率密切相關(guān)。近年，稅收審計(jì)研究工作集中在實(shí)踐水平，現(xiàn)有的理論也大多從實(shí)踐中抽象提煉而成。例如王孝軍（2005），鄭新舉（2002），門韶娟、李正辰（2003）對(duì)于如何開展稅收審計(jì)進(jìn)行了探索性的研究，文章對(duì)于如何進(jìn)行稅收審計(jì)的要點(diǎn)進(jìn)行了闡述，原則性的條條框框規(guī)定較多，可操作性相對(duì)較差。理論應(yīng)用于實(shí)踐，對(duì)于如何選案，如何挑選審計(jì)重點(diǎn)還需要更深層次的詮釋。細(xì)致到工作層面依然需要審計(jì)實(shí)施人員的主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)依賴，因此具有較大的主觀性和隨機(jī)性。

關(guān)于稅務(wù)審計(jì)選案的研究，國(guó)外比較前沿的是經(jīng)濟(jì)合作發(fā)展組織（Organization for Economic Co-operation and Development，簡(jiǎn)稱OECD）的研究成果。由于OECD的稅務(wù)審計(jì)研究基本是基于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)國(guó)家情況進(jìn)行的，其社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、法律、行政和文化不盡相同，所以其研究成果不能夠全盤照搬，只能部分借鑒其思路。

國(guó)際上稅務(wù)審計(jì)選案有兩種重要的方法——隨機(jī)選案和基于風(fēng)險(xiǎn)選案。隨機(jī)選案是指能夠保證所有稅務(wù)報(bào)表有相同被審計(jì)概率的隨機(jī)選擇過(guò)程。其不利點(diǎn)包括：1.容易產(chǎn)生較大成本，例如機(jī)會(huì)成本、資源成本。2.被審計(jì)對(duì)象不認(rèn)可，隨機(jī)審計(jì)選案可能多次針對(duì)同一個(gè)對(duì)象，因此較高頻率的隨機(jī)審計(jì)可能造成過(guò)度干擾。3.審計(jì)實(shí)施人員不接受，審計(jì)實(shí)施人員可能不認(rèn)同甚至抵觸隨機(jī)審計(jì)，從而造成審計(jì)效率低下。基于風(fēng)險(xiǎn)選案主要是運(yùn)用遵從風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，選擇風(fēng)險(xiǎn)較高且潛在稅額較大的審計(jì)對(duì)象進(jìn)行審計(jì)的過(guò)程，主要是為了較好地分配審計(jì)資源，盡可能地提高效率。比較先進(jìn)的是美國(guó)的集中型自動(dòng)選案系統(tǒng)——判別函數(shù)系統(tǒng)（Discriminate Function System），該系統(tǒng)充分利用了基于風(fēng)險(xiǎn)選案的思想，大大提高了選案的效率。

二、文獻(xiàn)評(píng)述與研究思路

馬慶國(guó)、王衛(wèi)紅等（2002），吳璇、陳穎等（2007）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)稅務(wù)稽查選案的方法進(jìn)行了研究；李亙（2007）探究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用；蔣麗華、覃征等（2006）利用粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的稅務(wù)稽查選案模型；夏輝、李仁發(fā)（2009）采用基于支持向量機(jī)與自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的稽查選案方法；林肖麗（2009），王艷杰、李清等（2012）利用Logistic回歸模型對(duì)企業(yè)的誠(chéng)實(shí)納稅與非誠(chéng)實(shí)納稅與企業(yè)眾多財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。唐登山（2011）研究了聚類分析和Logistic回歸分析相結(jié)合在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用。上述文獻(xiàn)所用到的選案方法基本上沒(méi)有脫離統(tǒng)計(jì)學(xué)原理以及統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)；此外，上述研究重點(diǎn)在于微觀層面的稅務(wù)稽查工作中的選案，對(duì)于宏觀層面的稅務(wù)審計(jì)選案研究還有待進(jìn)一步深入。

在稅收預(yù)測(cè)方面，吳之江（1984）基于歷史稅收簡(jiǎn)單地利用增長(zhǎng)率來(lái)預(yù)測(cè)稅收以制定稅收計(jì)劃，但其精確度不高且受主觀因素影響大；王野峰（1989）利用了最小二乘法來(lái)預(yù)測(cè)稅收，其原理也是探尋稅收的歷史規(guī)律從而推測(cè)趨勢(shì)；1991年由關(guān)振民教授主編的《中國(guó)稅務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)》分門別類地總結(jié)出各個(gè)稅收統(tǒng)計(jì)的基本指標(biāo)體系，得出其變化發(fā)展的規(guī)律；鄧成■、夏大松（1994）開始使用多重線性組合預(yù)測(cè)模型來(lái)探究社會(huì)商品零售額與營(yíng)業(yè)稅之間的關(guān)系，其預(yù)測(cè)精度相比之前的趨勢(shì)預(yù)測(cè)有了很大的提高；董承章（1998）探究了對(duì)稅收影響最大的幾個(gè)稅源指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)稅收的影響最大，其次是滯后兩年的固定資產(chǎn)投資額，位居第三的國(guó)民生產(chǎn)總值，影響較小的是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；王乃靜、李國(guó)鋒（2002），張紹秋（2006），王來(lái)封、阮曙芬（2007）在協(xié)整理論的基礎(chǔ)上建立了誤差修正模型，該模型不單考慮了稅源指標(biāo)的影響，更多的是考慮了時(shí)間序列的平穩(wěn)性，提高了稅收預(yù)測(cè)的精度；張夢(mèng)瑤、崔晉川（2008）采用移動(dòng)自回歸平均模型對(duì)月度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，豐富了稅收預(yù)測(cè)的模型方法。稅收預(yù)測(cè)模型大多在統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的基礎(chǔ)之上探究各個(gè)稅源指標(biāo)與稅收之間的關(guān)系，其預(yù)測(cè)精度相比趨勢(shì)預(yù)測(cè)有了很大的提高，且有穩(wěn)固的理論依據(jù)，可操作性強(qiáng)。

綜上所述，目前的稅收預(yù)測(cè)大多著眼于下一年度的財(cái)政工作計(jì)劃，所以多數(shù)進(jìn)行的是年度稅收預(yù)測(cè)，極少數(shù)進(jìn)行了月度的稅收預(yù)測(cè)分析，針對(duì)中央稅收的研究更是少之又少。隨著稅收預(yù)測(cè)模型的發(fā)展與豐富，其預(yù)測(cè)精度越來(lái)越高，因此較高精度的稅收預(yù)測(cè)模型為其與稅收審計(jì)工作的結(jié)合提供了契機(jī)。稅收預(yù)測(cè)的目標(biāo)可以從傳統(tǒng)的推測(cè)稅收趨勢(shì)轉(zhuǎn)移至服務(wù)稅收審計(jì)，同時(shí)也可適度地解決稅收審計(jì)選案的主觀判斷問(wèn)題。

本研究正是針對(duì)上述內(nèi)容具體展開，以協(xié)整分析為理論基礎(chǔ)，以浙江省中央稅收主要稅種的月度數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，兼顧模型的合理性和統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，目標(biāo)集中在為調(diào)整稅收審計(jì)范圍、稅收審計(jì)選案服務(wù)。因2012年增值稅單項(xiàng)稅種在中央稅收中占比約40%，相比其他稅種，具有很強(qiáng)的代表性，所以本文研究的重點(diǎn)在與中央稅收中的增值稅。

三、研究設(shè)計(jì)與樣本選擇

（一）研究設(shè)計(jì)

從分析和預(yù)測(cè)的理想角度來(lái)說(shuō)，與增值稅相關(guān)聯(lián)的稅源指標(biāo)能夠被一一羅列，但是受指標(biāo)體系自身和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)調(diào)查手段的局限，目前遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能窮盡所有的稅源指標(biāo)用于增值稅的預(yù)測(cè)與分析。經(jīng)過(guò)前人多年的研究，比較認(rèn)同的是工業(yè)企業(yè)增加值。由于我國(guó)是生產(chǎn)型增值稅，固定資產(chǎn)所含的稅款不能抵扣，所以在工業(yè)企業(yè)增加值的基礎(chǔ)上還要加上當(dāng)年新購(gòu)置的固定資產(chǎn)金額。另外增值稅組成中有一部分是來(lái)源于商業(yè)增加值，故稅源指標(biāo)中加入社會(huì)消費(fèi)品零售總額。因此，本研究對(duì)增值稅、規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值、新增固定資產(chǎn)投資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額的2009年1月至2012年12月的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)分析稅收與稅基之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，在稅基預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，利用估計(jì)出的長(zhǎng)期均衡關(guān)系方程式來(lái)測(cè)算增值稅，對(duì)2009—2012年的增值稅進(jìn)行回測(cè)，找出異常值進(jìn)行分析，并且對(duì)未來(lái)半年的增值稅月度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（二）樣本選擇

本文選取2009—2012年為研究區(qū)間，以浙江省中央稅收為研究對(duì)象。從浙江省統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，本文獲得規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、規(guī)模以上新增固定資產(chǎn)投資額以及增值稅中歸屬中央部分的月度數(shù)值，對(duì)于個(gè)別缺省值，本文利用平均值進(jìn)行替代。其他所需數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

四、實(shí)證分析

（一）單位根檢驗(yàn)

表1為樣本數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)（ADF），結(jié)果發(fā)現(xiàn)：社會(huì)消費(fèi)品零售總額、新增固定資產(chǎn)投資額、增值稅額月度數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，水平值為單位根過(guò)程，而一階差分為平穩(wěn)過(guò)程，因此這三個(gè)序列都為一階差分平穩(wěn)過(guò)程，即I（1）過(guò)程。

（二）協(xié)整分析

對(duì)各變量之間進(jìn)行Johansen-Juselius檢驗(yàn)，從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，NONE（0個(gè)協(xié)整向量）的P值為0.0007***，0.0002***，表示規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值、消費(fèi)品零售總額、新增固定資產(chǎn)投資額、增值稅收入之間存在協(xié)整關(guān)系。

（三）模型的構(gòu)建

（四）模型回測(cè)與異常值

將規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值、消費(fèi)品零售總額、新增固定資產(chǎn)投資額2009—2012數(shù)據(jù)回帶模型，得到回測(cè)值，并進(jìn)行偏離度的測(cè)算，得出協(xié)整模型的回測(cè)平均誤差在0.844%左右。

偏離度=（回測(cè)值-實(shí)際值）/實(shí)際值

依據(jù)偏離度波動(dòng)圖可得出，設(shè)置10%為安全警戒線能夠挑選出異常值月份。同樣的，設(shè)置可容忍的更大或更小數(shù)值為安全警戒線能夠挑選出不同月份，取決于對(duì)于審計(jì)對(duì)象的錯(cuò)漏容忍度。對(duì)于那些偏離度超出警戒線的月份可著重進(jìn)行審計(jì)，同理，利用回測(cè)思路對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)各個(gè)省份的中央稅收進(jìn)行分析可以挑選出異常省份異常時(shí)間段而進(jìn)一步重點(diǎn)審計(jì)。

對(duì)于其中的偏離度異常值進(jìn)行挑選（研究假設(shè)認(rèn)為偏離度超過(guò)10%為異常值），結(jié)果見表3。

對(duì)于回測(cè)值與實(shí)際稅收之間的異常差異，研究認(rèn)為原因有三：

第一，異常值偏離平均水平太多，可能原因是稅款征收異常，問(wèn)題出現(xiàn)源頭可能在于稅務(wù)部門，可能在于企業(yè)本身，此時(shí)審計(jì)部門出于保護(hù)稅收收入正常征收的目的，應(yīng)當(dāng)對(duì)稅務(wù)部門是否違反法律行政法規(guī)的規(guī)定，擅自作出減免稅、退稅、補(bǔ)稅、多征、少征、提前征收、延緩征收或者攤派征收的決定而導(dǎo)致的稅款征收額異常的問(wèn)題進(jìn)行調(diào)查。至于企業(yè)微觀層面的問(wèn)題，可以由稅務(wù)稽查部門不定期與定期地對(duì)企業(yè)進(jìn)行稅務(wù)稽查以保證稅源安全。

第二，異常原因可能在于稅收政策方面的不合理。目前，各層級(jí)的稅務(wù)部門已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了稅收征管的信息化和專業(yè)化，建設(shè)了全國(guó)統(tǒng)一的稅收征收管理系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱CTAIS）。在此條件基礎(chǔ)之上，審計(jì)部門可以利用計(jì)算機(jī)平臺(tái)數(shù)據(jù)處理中心比較容易獲得全國(guó)各地區(qū)各行業(yè)增值稅實(shí)際值與回測(cè)值的異常值。即在同一時(shí)間各個(gè)地區(qū)都出現(xiàn)了異常值，審計(jì)部門則可以從政策的層面宏觀角度來(lái)查找不合理之處。

第三，可能原因在于模型所選指標(biāo)沒(méi)有面面俱到。受限于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，稅源指標(biāo)不能逐個(gè)窮盡導(dǎo)致回測(cè)值沒(méi)有精準(zhǔn)地?cái)M合實(shí)際稅收收入值。對(duì)此，可以后續(xù)通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬實(shí)時(shí)地進(jìn)行模型改進(jìn)與更新，以更好地服務(wù)于稅收審計(jì)與稅收預(yù)測(cè)。

（五）稅收預(yù)測(cè)

利用工業(yè)增加值、新增固定資產(chǎn)投資額、社會(huì)零售商品總額2009—2012年的月度數(shù)據(jù)，通過(guò)自相關(guān)—偏相關(guān)分析等，采用自回歸移動(dòng)平均方法，比較各模型的擬合優(yōu)度、SC值以及D.W值等確定自回歸滑動(dòng)平均模型（ARMA）的階數(shù)。最終得出工業(yè)增加值A(chǔ)RMA（2，2）、新增固定資產(chǎn)投資額ARMA（3，2）、社會(huì)零售商品總額ARMA（2，1）為較優(yōu)選擇階數(shù)。

計(jì)算各指標(biāo)的預(yù)測(cè)值，最終得出增值稅總預(yù)測(cè)結(jié)果，2013年1月—2013年6月預(yù)測(cè)結(jié)果見表4。

綜合以上結(jié)果與分析，對(duì)于利用稅源指標(biāo)對(duì)增值稅進(jìn)行協(xié)整分析預(yù)測(cè)，不僅僅局限于對(duì)將來(lái)的稅收趨勢(shì)的判斷，更多的可以與稅收審計(jì)進(jìn)行綜合考慮。在獲得全國(guó)各地區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的條件下，利用計(jì)算機(jī)信息集中化的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)，分別進(jìn)行增值稅測(cè)算，以最終查找偏離度異常值所在的時(shí)間及其地區(qū)。這將為審計(jì)部門初步選案提供信息數(shù)據(jù)來(lái)源參考，一定程度上解決了抽樣審計(jì)的隨意性以及審計(jì)資源的分配問(wèn)題，有助于審計(jì)部門在合理的時(shí)間內(nèi)以合理的成本、較高的效率完成審計(jì)工作。

五、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

本文在協(xié)整理論的基礎(chǔ)之上利用浙江省2009年至2012年規(guī)模以上工業(yè)增加值、新增固定資產(chǎn)投資額以及社會(huì)消費(fèi)品零售總額這三個(gè)稅源指標(biāo)預(yù)測(cè)增值稅的月度數(shù)據(jù)，模型擬合較好，回測(cè)精度較高，預(yù)測(cè)精度有待實(shí)際結(jié)果證實(shí)。本文所用的協(xié)整理論對(duì)于考察變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系是有效的，而且從某種角度也證明了這三個(gè)變量與增值稅是存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。對(duì)此，利用這種長(zhǎng)期均衡關(guān)系建立起來(lái)的預(yù)測(cè)模型從理論上來(lái)說(shuō)也是切實(shí)可行的，故用預(yù)測(cè)值確定稅收審計(jì)初步選案也有了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。基于實(shí)證結(jié)果，審計(jì)部門可以選擇性地參考此種思路，挑選出偏離度異常值為確定審計(jì)目標(biāo)服務(wù)，從而合理配置人力資源，達(dá)到高效而低成本審計(jì)的目的。從另外一種角度來(lái)說(shuō)，利用建模預(yù)測(cè)稅收服務(wù)于稅收審計(jì)選案的方法可以充分合理地利用已有的CTAIS系統(tǒng)，有利于加快信息化建設(shè)的步伐。再者，對(duì)于創(chuàng)新選案方式也有推進(jìn)作用。

（二）討論

本文只是對(duì)中央稅收增值稅部分進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，對(duì)于占比約25%的企業(yè)所得稅和15%的消費(fèi)稅沒(méi)有涉及，進(jìn)一步還可以對(duì)行業(yè)進(jìn)行分別測(cè)算，這將有利于預(yù)測(cè)精度的提高，從另一方面來(lái)說(shuō)方便迅速查找出問(wèn)題源頭，在選案階段就能夠高效率地準(zhǔn)確聚焦問(wèn)題出現(xiàn)的時(shí)間、行業(yè)和稅種。

【參考文獻(xiàn)】

[1] OECD.Compliance Risk Management： Audit Case Selection Systems[Z].2004.

[2] 王孝軍.積極探索稅收審計(jì)的新路子[J].審計(jì)與理財(cái)，2005（5）：33-34.

[3] 鄭新舉.適應(yīng)稅收征管改革深化中央稅收審計(jì)[J].審計(jì)研究，2002（S1）：39-41.

[4] 門韶娟，李正辰.新的稅收征管模式下稅收審計(jì)的工作思路[J].審計(jì)研究，2003 （2）：52-55.

[5] 馬慶國(guó)，王衛(wèi)紅，陳健，等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2002 （8）：98-101.

[6] 吳之江.預(yù)測(cè)工商稅收常用方法[J].預(yù)測(cè)，1984 （1）：20-22.

[7] 蔣麗華，覃征，邵華，等.基于粗糙集——LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稽查選案模型研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2006（S2）： 205-207.

[8] 李亙.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù)（學(xué)術(shù)交流），2007（23）：1224-1225.

[9] 夏輝，李仁發(fā).基于SVM與SOM的稅務(wù)稽查選案模型研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2009（14）：4027-4030.

[10] 林肖麗. Logistic 回歸模型在稅務(wù)稽查選案中實(shí)例應(yīng)用[J].科技資訊，2009 （15）：243-244.

[11] 王艷杰，李清，齊鑫.基于Logistic回歸的稅務(wù)稽查選案模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2012 （35）：96-97.

[12] 唐登山.稅務(wù)稽查選案方法探析[J].稅務(wù)研究，2011（4）：61-63.

[13] 吳璇，陳穎，李敏強(qiáng).基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稅務(wù)稽查選案方法與應(yīng)用[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2007（5）：63-68.

[14] 王野峰.稅收預(yù)測(cè)初探[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，1989 （11）：24-27.

[15] 董承章.稅收影響因素分析模型與預(yù)測(cè)模型[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，1998 （11）：27-29.

[16] 張紹秋.基于協(xié)整理論的稅收預(yù)測(cè)誤差修正模型初探[J].華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006 （1）：9-14.

[17] 張夢(mèng)瑤，崔晉川.基于時(shí)間序列法的國(guó)稅月度收入預(yù)測(cè)模型研究[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2008 （11）：1383-1390.

[18] 陳健，郭菊娥，席酉民.國(guó)內(nèi)消費(fèi)稅預(yù)測(cè)[J].商業(yè)研究，2005（16）：1-4.

五、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

本文在協(xié)整理論的基礎(chǔ)之上利用浙江省2009年至2012年規(guī)模以上工業(yè)增加值、新增固定資產(chǎn)投資額以及社會(huì)消費(fèi)品零售總額這三個(gè)稅源指標(biāo)預(yù)測(cè)增值稅的月度數(shù)據(jù)，模型擬合較好，回測(cè)精度較高，預(yù)測(cè)精度有待實(shí)際結(jié)果證實(shí)。本文所用的協(xié)整理論對(duì)于考察變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系是有效的，而且從某種角度也證明了這三個(gè)變量與增值稅是存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。對(duì)此，利用這種長(zhǎng)期均衡關(guān)系建立起來(lái)的預(yù)測(cè)模型從理論上來(lái)說(shuō)也是切實(shí)可行的，故用預(yù)測(cè)值確定稅收審計(jì)初步選案也有了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。基于實(shí)證結(jié)果，審計(jì)部門可以選擇性地參考此種思路，挑選出偏離度異常值為確定審計(jì)目標(biāo)服務(wù)，從而合理配置人力資源，達(dá)到高效而低成本審計(jì)的目的。從另外一種角度來(lái)說(shuō)，利用建模預(yù)測(cè)稅收服務(wù)于稅收審計(jì)選案的方法可以充分合理地利用已有的CTAIS系統(tǒng)，有利于加快信息化建設(shè)的步伐。再者，對(duì)于創(chuàng)新選案方式也有推進(jìn)作用。

（二）討論

本文只是對(duì)中央稅收增值稅部分進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，對(duì)于占比約25%的企業(yè)所得稅和15%的消費(fèi)稅沒(méi)有涉及，進(jìn)一步還可以對(duì)行業(yè)進(jìn)行分別測(cè)算，這將有利于預(yù)測(cè)精度的提高，從另一方面來(lái)說(shuō)方便迅速查找出問(wèn)題源頭，在選案階段就能夠高效率地準(zhǔn)確聚焦問(wèn)題出現(xiàn)的時(shí)間、行業(yè)和稅種。

【參考文獻(xiàn)】

[1] OECD.Compliance Risk Management： Audit Case Selection Systems[Z].2004.

[2] 王孝軍.積極探索稅收審計(jì)的新路子[J].審計(jì)與理財(cái)，2005（5）：33-34.

[3] 鄭新舉.適應(yīng)稅收征管改革深化中央稅收審計(jì)[J].審計(jì)研究，2002（S1）：39-41.

[4] 門韶娟，李正辰.新的稅收征管模式下稅收審計(jì)的工作思路[J].審計(jì)研究，2003 （2）：52-55.

[5] 馬慶國(guó)，王衛(wèi)紅，陳健，等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2002 （8）：98-101.

[6] 吳之江.預(yù)測(cè)工商稅收常用方法[J].預(yù)測(cè)，1984 （1）：20-22.

[7] 蔣麗華，覃征，邵華，等.基于粗糙集——LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稽查選案模型研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2006（S2）： 205-207.

[8] 李亙.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù)（學(xué)術(shù)交流），2007（23）：1224-1225.

[9] 夏輝，李仁發(fā).基于SVM與SOM的稅務(wù)稽查選案模型研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2009（14）：4027-4030.

[10] 林肖麗. Logistic 回歸模型在稅務(wù)稽查選案中實(shí)例應(yīng)用[J].科技資訊，2009 （15）：243-244.

[11] 王艷杰，李清，齊鑫.基于Logistic回歸的稅務(wù)稽查選案模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2012 （35）：96-97.

[12] 唐登山.稅務(wù)稽查選案方法探析[J].稅務(wù)研究，2011（4）：61-63.

[13] 吳璇，陳穎，李敏強(qiáng).基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稅務(wù)稽查選案方法與應(yīng)用[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2007（5）：63-68.

[14] 王野峰.稅收預(yù)測(cè)初探[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，1989 （11）：24-27.

[15] 董承章.稅收影響因素分析模型與預(yù)測(cè)模型[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，1998 （11）：27-29.

[16] 張紹秋.基于協(xié)整理論的稅收預(yù)測(cè)誤差修正模型初探[J].華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006 （1）：9-14.

[17] 張夢(mèng)瑤，崔晉川.基于時(shí)間序列法的國(guó)稅月度收入預(yù)測(cè)模型研究[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2008 （11）：1383-1390.

[18] 陳健，郭菊娥，席酉民.國(guó)內(nèi)消費(fèi)稅預(yù)測(cè)[J].商業(yè)研究，2005（16）：1-4.

五、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

本文在協(xié)整理論的基礎(chǔ)之上利用浙江省2009年至2012年規(guī)模以上工業(yè)增加值、新增固定資產(chǎn)投資額以及社會(huì)消費(fèi)品零售總額這三個(gè)稅源指標(biāo)預(yù)測(cè)增值稅的月度數(shù)據(jù)，模型擬合較好，回測(cè)精度較高，預(yù)測(cè)精度有待實(shí)際結(jié)果證實(shí)。本文所用的協(xié)整理論對(duì)于考察變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系是有效的，而且從某種角度也證明了這三個(gè)變量與增值稅是存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。對(duì)此，利用這種長(zhǎng)期均衡關(guān)系建立起來(lái)的預(yù)測(cè)模型從理論上來(lái)說(shuō)也是切實(shí)可行的，故用預(yù)測(cè)值確定稅收審計(jì)初步選案也有了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。基于實(shí)證結(jié)果，審計(jì)部門可以選擇性地參考此種思路，挑選出偏離度異常值為確定審計(jì)目標(biāo)服務(wù)，從而合理配置人力資源，達(dá)到高效而低成本審計(jì)的目的。從另外一種角度來(lái)說(shuō)，利用建模預(yù)測(cè)稅收服務(wù)于稅收審計(jì)選案的方法可以充分合理地利用已有的CTAIS系統(tǒng)，有利于加快信息化建設(shè)的步伐。再者，對(duì)于創(chuàng)新選案方式也有推進(jìn)作用。

（二）討論

本文只是對(duì)中央稅收增值稅部分進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，對(duì)于占比約25%的企業(yè)所得稅和15%的消費(fèi)稅沒(méi)有涉及，進(jìn)一步還可以對(duì)行業(yè)進(jìn)行分別測(cè)算，這將有利于預(yù)測(cè)精度的提高，從另一方面來(lái)說(shuō)方便迅速查找出問(wèn)題源頭，在選案階段就能夠高效率地準(zhǔn)確聚焦問(wèn)題出現(xiàn)的時(shí)間、行業(yè)和稅種。

【參考文獻(xiàn)】

[1] OECD.Compliance Risk Management： Audit Case Selection Systems[Z].2004.

[2] 王孝軍.積極探索稅收審計(jì)的新路子[J].審計(jì)與理財(cái)，2005（5）：33-34.

[3] 鄭新舉.適應(yīng)稅收征管改革深化中央稅收審計(jì)[J].審計(jì)研究，2002（S1）：39-41.

[4] 門韶娟，李正辰.新的稅收征管模式下稅收審計(jì)的工作思路[J].審計(jì)研究，2003 （2）：52-55.

[5] 馬慶國(guó)，王衛(wèi)紅，陳健，等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2002 （8）：98-101.

[6] 吳之江.預(yù)測(cè)工商稅收常用方法[J].預(yù)測(cè)，1984 （1）：20-22.

[7] 蔣麗華，覃征，邵華，等.基于粗糙集——LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稽查選案模型研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2006（S2）： 205-207.

[8] 李亙.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在稅務(wù)稽查選案中的應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù)（學(xué)術(shù)交流），2007（23）：1224-1225.

[9] 夏輝，李仁發(fā).基于SVM與SOM的稅務(wù)稽查選案模型研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2009（14）：4027-4030.

[10] 林肖麗. Logistic 回歸模型在稅務(wù)稽查選案中實(shí)例應(yīng)用[J].科技資訊，2009 （15）：243-244.

[11] 王艷杰，李清，齊鑫.基于Logistic回歸的稅務(wù)稽查選案模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2012 （35）：96-97.

[12] 唐登山.稅務(wù)稽查選案方法探析[J].稅務(wù)研究，2011（4）：61-63.

[13] 吳璇，陳穎，李敏強(qiáng).基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稅務(wù)稽查選案方法與應(yīng)用[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2007（5）：63-68.

[14] 王野峰.稅收預(yù)測(cè)初探[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，1989 （11）：24-27.

[15] 董承章.稅收影響因素分析模型與預(yù)測(cè)模型[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，1998 （11）：27-29.

[16] 張紹秋.基于協(xié)整理論的稅收預(yù)測(cè)誤差修正模型初探[J].華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006 （1）：9-14.

[17] 張夢(mèng)瑤，崔晉川.基于時(shí)間序列法的國(guó)稅月度收入預(yù)測(cè)模型研究[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2008 （11）：1383-1390.

[18] 陳健，郭菊娥，席酉民.國(guó)內(nèi)消費(fèi)稅預(yù)測(cè)[J].商業(yè)研究，2005（16）：1-4.