大數據環境下稅收數據深度利用探索

于眾

摘 要：當前大數據已上升為國家發展戰略，與各行業的結合越發緊密。年來，稅務部門掌握的涉稅數據呈現爆炸式增長，特別是金稅三期工程將形成的納稅數據在全國范圍內大集中，如何將數量龐大且結構復雜的稅收數據進行科學的歸集、整理，利用大數據理念和數據挖掘手段，構建優質的數據分析模型，挖掘數據內部的潛在信息，為稅管領導提供全面、可靠的決策依據，成為當前稅務信息化工作的一項重要課題。以大數據時代為背景，深入分析稅收數據目前的應用現狀和存在的問題，并對未來稅收數據進一步的深度利用提出相關思路。

關鍵詞：大數據；數據挖掘；數據利用；稅收信息化

中圖分類號：F810.42 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）13-0078-02

一、深度利用稅收數據是“大集中”之后稅務信息化建設的必然要求

稅收數據是指稅務機關在稅收征管過程中記錄和保存下來的各種工作記錄和檔案資料，包括納稅行為人基礎數據、計會統計數據、電子納稅信息、調查記錄、工作底稿等各類相關文字、圖片、報表。范圍涵蓋納稅人從登記到注銷整個納稅活動生命周期內所有生產活動記錄。在稅收管理中稅收數據通常發揮基礎性作用，常見的利用方式以報表生成、搜索查詢、數據比對、稅負分析、風險監控等為主，通常借助分類、匯總等通用統計指標根據歷史數據對稅收情況進行“陳述式”展示。數據利用較多地側重于對基層業務具體征管行為的指導和監督，而對稅收與宏觀經濟關系的展現、政策效果的評價、管理決策參考等方面的作用相對不足。

近年來，稅制改革與納稅服務工作的推進對稅收數據深度分析提出了更高的要求。金稅三期規劃所倡導的在統一平臺框架下，建立總局、省局兩級數據處理中心和以省局為主、總局為輔的數據處理機制，實現涉稅電子數據在總局、省局兩級的集中存儲、集中處理和集中管理的機制意味著從國家戰略層面上稅收數據大集中將在不遠的將來變為現實。而這一規劃的重要目標之一就是通過集中管理稅收數據資源，將原先分散于各種獨立系統中的數據統一整合到一套平臺當中，為深度利用稅收數據完成重要的前期準備。可以預見的是，未來稅收數據的深度利用研究將主要圍繞以下三個目標展開：第一，圍繞稅收與經濟協調發展為目標；第二，圍繞如何加強征管效率為目標；第三，圍繞如何提升納稅服務水平為目標。稅收數據的深入分析將成為優化重構納稅服務流程、提升納稅人滿意度、降低納稅成本的重要途徑。

二、稅收數據應用現狀及問題

近些年來，國家稅務總局對稅收數據利用非常重視。各地方稅務局也在加強基礎數據管理、提升數據分析利用水平等方面開展了大量的工作并取得了局部的成果，主要包括：重點稅源動態監控應用已基本建立、稅收執法防范措施應用已初具規模、稅務稽查選案已初見成效等。但總體而言，數據的利用率和應用范圍還很局限，特別是與社會和納稅人對稅務部門的要求相比，仍然存在不小的差距，缺乏有效的數據質量控制機制和專業性數據利用支持機制。具體分析有以下幾個方面原因：

1.數據質量難以保證。數據分析得出的結論優劣，很大程度上依賴于數據本身的數量和質量。一方面，從納稅人那里返回數據采集表，由于填表人員常常忽視非關鍵項內容的填寫，造成數據缺漏現象普遍存在。另一方面，納稅人報送的財務會計報表和納稅申報表反映的稅源不真實，隱匿收入、少報、漏報、假賬的現象屢屢發生，稅務機關如果不加以區別而按照虛假稅源信息征稅必然會導致稅收遭受損失。因此，數據的數量和質量在很大程度上限制了數據利用的效果。

2.數據利用不夠充分。主要原因：一是目前信息系統數量較多，信息共享性差，信息孤島現象嚴重，跨系統數據聯合應用性不高，不能從行業、區域等角度進行橫向動態對比、分析。二是缺乏專業的數據分析和數據挖掘專業技術人員，稅務系統內部人員對于數據挖掘的理論研究不足，工具軟件的使用不夠熟練。

3.數據分析方法有限。對于大部分稅收數據分析人員來說，當前最為常見的數據分析方法還是以簡單的統計分析和票表比對為主，運用數量經濟模型進行分析預測的還是相對有限。至于運用數據挖掘等智能化的大數據分析方法進行稅收分析和預測，還基本處于理論及實踐的探索階段，鮮有成熟的、完整的、系統的分析案例。

4.數據安全隱患較大。大數據在稅收中應用的環境對數據安全的要求相應大幅提高。數據安全性的危害除了硬件設備故障的損壞、備份介質的損壞、自然災害等不可抗力危害之外，其所處的網絡化環境對安全性造成了更為嚴峻的考驗，由于納稅數據量龐大而且關聯性強，在大數據逐步走向開放的過程中，網絡黑客可以較為容易地利用挖掘工具和程序破譯諸如客戶銀行賬戶之類的重要的信息，給國家和納稅人造成損失。

三、大數據環境下稅收數據未來深度利用的探討

1.樹立大數據理念，培養大數據文化。“大數據”是數據、技術和思維的高度融合。數據本身是靜止的，要深度挖掘其內在價值，不僅要依賴先進的數據處理技術，而且更需具有善于使用數據的創新思維，“大數據”是三者的統一體。思想是行動的先導，加強數據分析，首先必須解決思想觀念問題。為此，要在稅務系統深入開展普及“大數據”相關知識，引導每名稅務干部正確理解“大數據”的核心理念，培養“大數據”的思維方式，力爭在全稅務系統營造一個“用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新”的“大數據”文化氛圍，為稅收“大數據”建設奠定堅實的思想基礎。

2.構建稅收最小數據集，推動政府部門間信息共享。借鑒美國等發達國家先進做法，積極推進政府部門最小數據集建設，加快政府部門間數據共享步伐。作為稅務部門，一是嚴格涉稅信息報送管理。貫徹執行征管法有關規定，由納稅人按照統一口徑、統一時限、統一格式報送生產經營和財務管理數據，提高基礎信息質量。二是擴大與相關部門數據交換范圍。將發改、商務、建交、工商、統計、金融和國土房管等部門掌握的宏觀經濟指標與涉及企業、個人的相關信息納入數據倉庫。三是定期與經濟管理部門交換數據。加強與相關部門溝通聯系，努力提高數據交換的制度化和標準化水平，逐步實現數據的實時交換。

3.加強數據來源質量的管理，確保數據的完整性和準確性。首先，對現有的系統內數據的準確性、完整性、合法性進行篩查，對所發現的“問題”數據，按來源反饋到相關責任部門加以處理，或征詢責任部門的意見后進行技術化處理；其次，要通過宣傳強化納稅人自覺申報意識，努力糾正目前存在的納稅人納稅申報不及時、申報數據質量不高、申報行為不規范、申報內容不真實等行為；再次，規范外部數據來源，對從外部相關單位取得的稅收相關數據給予檢驗，規范取數口徑，最大程度地保證數據的真實和可靠。

4.強化數據的歸集和整理，方便數據深入利用。主要工作是對系統內、外的各類業務數據和第三方數據進行歸集并分類備案。第一，對核心業務系統中的歷史數據按行業、稅種等進行歸集、整理；第二，對各部門從第三方取得的外部數據進行歸集、整理和分類備案，包括：國稅數據、工商登記數據、統計局相關數據、銀行數據等。在國家法律規定的框架下，建議成立專門機構來確保信息共享機制長期穩定運行，統一數據交換平臺的開發和核心網絡的組建，制定跨部門間統一的規范技術和業務標準和第三方數據采集標準，提升數據的匹配成功率，最大程度地提升第三方數據對于稅務部門內部數據的補充作用。數據歸集與整理在初期需要耗費較大的時間與精力，但優質的數據管理是最終實現數據高效利用的必要前提。

5.打造專業的技術分析團隊，提升數據深度利用的水平。為更好地開展數據深度利用工作，應在稅務系統內部挑選既熟悉稅收業務又掌握數據挖掘技術和統計理論的復合型人才組建專門的數據分析團隊。采取“請進來、走出去”的方式對分析團隊成員進行有針對性的系統培訓。既要加強數據倉庫、數據挖掘、聯機分析系統等計算機方面的知識培訓，也要通過實際的風險應對、稅務檢查，加強征管實務、財務會計等方面的知識培訓；既要積極緊跟大數據的前沿研究熱點，將新理念、新技術與稅務數據的深度利用緊密結合，也要借鑒其他領域的數據分析方法，努力創新工作思路，在實踐中摸索出一套適合稅務數據利用的分析體系。

6.健全收入質量評價指標體系，提高稅收分析預測能力。一是稅收與經濟發展相關指標，主要包括宏觀稅負變動率、稅收彈性系數，以及主要行業的稅收彈性系數等。二是稅種間關聯分析的評價指標，主要包括城建稅與流轉稅的比對、契稅與房地產企業各種稅收比對、企業所得稅與營業稅及個人所得稅稅基比對等。三是反映征管與稅收關系的評價指標，包括申報率、入庫率、清欠率、企業所得稅匯算清繳比重等。在此基礎上，利用數學方法和實際經驗確定主要稅種指標的上限值和下限值，分析數據所處狀態并計算綜合預警指數，建立起反映宏觀稅收經濟運行軌跡的監測預警系統，結合經濟運行情況，開展稅負分析和稅源分析，判斷稅收與經濟的協調性。

稅收數據深度分析利用工作是一項涵蓋稅務系統各級、各部門的綜合性系統工作，稅收數據的采集、管理、分析挖掘需要專門機構負責和各級稅務機關的配合支持，指標體系和數學模型的形成需要眾多科研人員的參與，只有充分調動各方工作積極性和創造性，在系統內樹立“數據為王”的理念，將稅收數據深度分析利用工作努力推向全新的高度。

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[責任編輯 陳麗敏]