稅收征管數字化轉型的國際經驗與啟示*

◆劉同洲

內容提要：數字經濟時代，基于實體經濟和屬地管理的傳統稅收征管模式面臨諸多挑戰。世界主要經濟體加速推進征管體制改革，以數字化戰略為導向積極布局，在數字化理念推廣和融合、數據權屬的法律制定、政府組織機構變革、數字科技應用等領域成績斐然。文章選取英、美、俄三國，通過梳理其征管數字化實踐歷程，發掘其改革經驗，并提出促進我國稅收征管數字化轉型的一些思考。

一、稅收征管數字化轉型的內涵

數字經濟所產生的新業態新模式衍生出一系列稅收征管問題，在納稅人收入來源多樣化、經營模式復雜化、交易主體虛擬化、交易資產跨區域流動的數字經濟趨勢下，納稅人、征稅對象、稅源分布和稅基確認需要重新界定。基于實體經濟運行與屬地原則的傳統稅收征管模式已與數字經濟不相適宜，時常產生“找不到納稅主體，理不清稅源關系”的問題，數字經濟倒逼世界各國稅務部門加速稅收征管改革。在此背景下，經濟合作與發展組織（OECD）在2020年稅收征管論壇（FTA）上正式提出《稅收征管3.0：稅收征管的數字化轉型》的理念、目標和具體措施①OECD.Tax Administration 3.0:The Digital Transformation of Tax Administration,2020.，針對稅收征管2.0的不足以及數字經濟對現有稅收征管模式沖擊，旨在構建“嵌入式”稅收征管模式。

稅收征管3.0的核心理念是稅務部門不再基于納稅申報數據，而是直接使用納稅人自有財務會計系統的數據，將稅收規則嵌入到納稅人自有財務、物流等信息系統，通過數據、模型、算法的綜合運用，實現稅收征管與納稅人商業交易行為的實時同步，進而實現涉稅數據自動提取、應納稅額自動計算、納稅申報自動預填的智慧化征管。具體目標如下：一是構建“嵌入式”稅收征管模式，實現稅收征管由“自愿遵從”向“自動遵從”轉變。在征納雙方密切合作的基礎上，稅務部門探索將稅收規則嵌入納稅人自有財務系統，通過應用程序接口（API）遠程訪問納稅人財務系統，實時了解納稅人的生產、經營、投融資等情況，推進自動化繳稅建設。這樣既降低納稅繳費的流程和時間，也降低了因不實申報而導致的稅務風險。二是拓展稅收共治格局。數字平臺將成為稅務部門在稅收征管中的“代理人”，通過充分發揮數字平臺在納稅人識別、納稅義務發生時間確認、稅款征收等方面的作用并共享結果，促進公共部門與私營部門（數字平臺）密切合作。三是構建實時智能的稅收征管機制。稅收征管與納稅人商業交易行為應達到實時同步。稅務機關在納稅人交易環節嵌入風險分析工具，對交易事項實時監控預警，從制度設計的源頭上為納稅人提供稅收合規性和確定性。此外，以人工智能技術和組合算法等信息科技為支撐，實現應納稅額自動計算、納稅申報自動預填以及為管理層科學決策提供智力支持。四是增強稅收征管透明度和可信度。納稅人可實時查詢應納稅款、已納稅款、稅款計算方式所依據的稅法規則和數據，有權對數據的來源和精準性提出質疑，授權或拒絕將其用于非稅務目的。五是構建整體政府，重塑稅務部門與其他政府部門的職能關系。重新定義稅務部門的職能，并將其與政府公共部門的職能納入整體政府框架綜合考量。促使跨部門相同人物事項均采用同一個數字身份，實現稅收征管流程與其他公共部門數據的無縫銜接。六是構建智能高效的稅務組織。通過組織變革明晰各層級各職能部門的職責邊界，形成跨區域橫向協作和扁平化管理的組織體系。同時，提高人員數字化應用水平，打造高效精干的決策層和專業精細的執行層。稅務人員應能熟練運用大數據、云計算、人工智能等高級分析和決策支持工具，及時檢測稅收征管系統中的異常、漏洞并予以優化。

二、稅收征管數字化轉型的國際經驗

新的征管理念為稅收征管改革提供了理論支撐和道路指引，世界主要國家稅務部門在落實數字化戰略上積極布局，爭相融入征管數字化改革進程中，在數字化理念推廣和融合、數據權屬的法律制定、組織機構變革、數字科技綜合應用等領域成績斐然。本文選取英國、美國、俄羅斯三個代表性國家，通過梳理其征管數字化實踐歷程，以探求各國征管數字化轉型的改革經驗和邏輯共性。

（一）英國：基于整體政府理念的持續性改革

英國稅收征管數字化包含改革預備期和改革實施期兩個階段。改革預備期更強調理念的革新，率先提出整體政府的治理邏輯，從頂層設計上為英國跨部門協作和數據共享提供了思路指引，為征管數字化改革破除了制度性阻力。改革實施期強調數據、數字技術與業務流程的融合應用、相互賦能，提升了英國稅收征管系統的實時性、精準性和高效智能化。

1.樹立整體政府理念與架構。整體政府是一種強調部門跨界合作的政府模式，主張在不消除組織邊界的條件下，部門間通過交互協作的管理方式與技術，推進跨部門跨地區跨層級間的政府機構協同合作，實現公共利益最大化。在整體政府理念指引和制度架構的統籌下，英國政府對自身系統進行了整合優化。例如，將各部門間數百個網站統一整合到一個門戶網站內，運用大數據、云計算、人工智能等信息技術構建統一的電子政務平臺，并以平臺為支撐提供種類多樣的納稅服務，實時為納稅人答疑解惑，實現了稅款線上繳納、納稅申報表在線生成和評估、政府各部門間涉稅信息共建共享等。

2.建立納稅人稅收數字賬戶。英國政府充分運用數字技術，推行數字稅務賬戶建設，納稅人利用數字賬戶可了解自身稅務狀況并自動報稅，降低稅收不確定性；稅務部門通過數字賬戶可實時追蹤納稅人涉稅數據，滿足風險防控和納稅服務個性化需求，提升了納稅服務質量。2015年英國皇家稅務海關總署公布了稅收數字化路線圖，進一步明確稅收征管數字化轉型的前景目標是到2020年底實現稅收系統全面數字化。

3.以第三方數據核驗納稅人涉稅數據真實性。英國稅務機關積極了解稅務中介機構等第三方機構的工作方式，構建了新型第三方機構合作機制，通過采集第三方數據對納稅人申報數據予以比對核驗，保障納稅人提交數據的真實性，進而為實時自動繳稅“保駕護航”。例如，英國稅務部門通過收集包括信用卡和借記卡在內的收單商戶數據進行分析，識別不正確的記錄和納稅申報。

（二）美國：以稅收現代化戰略指引征管改革

近年來，美國聯邦稅務局（IRS）致力于提高稅收征管效能，促進納稅遵從，從頂層設計切入，開啟了新一輪稅收征管改革。2019年，IRS公布《稅收現代化行動計劃》，旨在解決由先期數字化資金投入不足而產生的基礎設施老化、征管效能弱化、用戶體驗不佳等問題。2021年，IRS又向國會提交《納稅人優先法案報告》，聚焦納稅人核心需求，提升納稅人辦稅體驗。精簡職能機構，提升稅務機關運轉效率，從而進一步推進稅收征管現代化。回顧美國稅收征管數字化轉型進程，主要措施如下：

1.優化頂層設計，出臺統籌全局的綱領性文件。美國相繼出臺的《IRS稅收現代化行動計劃》《納稅人優先法案報告》都是從頂層設計的角度，對稅收數字化轉型予以整體規劃和戰略部署，確定征管數字化建設的理念、架構、技術等核心要素。其中，前者聚焦提升納稅人服務體驗、整合稅務部門信息系統、推進業務流程精簡化和自動化、加強網絡安全，明確了稅收現代化的目標和方向；后者開啟了新一輪征管體制改革，即秉承整體驅動和體系協同的改革原則，構建精簡高效的決策運行機制，打造最佳體驗、管理集約、主動推送的納稅服務，強化數字科技的賦能作用。

2.強化數據分析和智能決策系統建設。IRS通過強化數據分析提升稅收風險識別能力。這主要依賴數據和技術兩個方面：一是拓展信息來源，主要是通過政府間信息共享、稅收信息交換以及第三方數據，建立基于數據驅動的稅收不遵從模型。二是綜合運用大數據、云計算、機器學習等數字技術和算法，實現納稅人群體分類分級智能化，稅收風險識別、預警、防控等業務流程自動化。IRS正在研發一款以數據驅動的風險評估產品，通過貝葉斯模型分辨具有風險的納稅人群體并確定稅務風險等級。

3.注重網絡安全和納稅人數據保護。先進的信息技術不僅是機遇也是挑戰，如何保障納稅人的數據安全成為征管數字化轉型成功與否的關鍵。實時個性化的納稅服務需要強有力的網絡風險防控系統。為此，美國在戰略規劃中開發了身份驗證功能，確保國內收入局數據、技術、網絡、系統免遭安全威脅。此外，IRS的數字化建設都與網絡安全、納稅人數據保護同步進行，且將網絡安全和數據安全的流程設計嵌入納稅服務數字化的設計之中，確保系統運行和業務流程始終擁有安全防護。同時，IRS還將數據傳輸過程中的數據嚴格加密，防止納稅人數據泄露。

4.推行適應經濟數字化的組織機構變革。當前，以數字技術為支撐的組織模式逐漸成為稅務組織機構的發展趨勢。美國稅務部門秉承“業務數據化、數據職能化、職能一體化”的邏輯，對相關組織機構進行了改革，以實現公共數據跨部門高度共享，政府間各職能部門無縫合作，大幅提高納稅服務質量。

（三）俄羅斯：嵌入式稅收征管雛形初現

俄羅斯的稅收征管數字化轉型與稅收征管3.0的“嵌入式”理念不謀而合且已事先試點多年。俄羅斯聯邦稅務局從2015年開始在大企業中試點線上稅收實時監管，通過直接訪問納稅人自由財務系統，自動化獲取納稅人涉稅交易數據（尤其是金融交易數據），自動生成報表。對納稅人而言，線上稅收實時監管既能滿足企業的個性化需求，實時給予稅務風險提示，降低稅收不確定性。對稅務局而言，線上稅收實時監管大幅提升征管效能且征管成本下降，納稅人和稅務部門實現了“雙贏”。回顧俄羅斯稅收征管數字化轉型進展，具體改革措施如下：

1.建立納稅人數字稅務賬戶。納稅人數字稅務賬戶是征管數字化轉型的前提，個人通過數字賬戶可實現涉稅信息實時自查、稅款在線繳納、繳稅異議申訴等功能，企業通過數字稅務賬戶可以向稅務部門發送個性化需求，便于稅務部門精準推送相關服務，這極大提升了征管和服務的便捷度。

2.修訂稅法典為推進征管數字化提供法律保障。俄羅斯通過修訂聯邦稅法典，給予線上稅收實時監管法律支持。根據法律規定，大企業有向稅務部門提供涉稅財務數據的義務，并且必須使用標準化的財務軟件，該軟件可自動生成納稅申報表和相關會計憑證，最終以數字化形式送達聯邦稅務局。

3.以大企業為試點推進漸進式改革。由于大企業財務制度健全且信息較公開透明，在規避稅務風險和追求稅收確定性上意愿更強。因此，俄羅斯稅務部門選取大企業作為征管改革的試點單位，將稅務部門的稅務征管系統與企業財務系統直接連接，自動生成申報表并自動計稅。在此過程中，不斷總結經驗教訓并向中小企業推而廣之，取得了較好的示范效應。

三、對我國稅收征管數字化轉型的啟示

我國的稅收征管數字化建設與征管3.0理念不謀而合，從2015年的《“互聯網+稅務”行動指南》（稅總發〔2015〕113號）到2017年的《關于轉變稅收征管方式提高稅收征管效能的指導意見》（稅總發〔2017〕45號），先期工作為征管數字化奠定了堅實基礎。2021年3月中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于進一步深化稅收征管改革的意見》，為“十四五”時期我國稅收征管數字化建設提出了新的要求和方向，更為實現稅收治理現代化提供了基礎和保障。稅務部門應把握本次國際征管變革的機遇，在深入理解OECD稅收征管3.0的核心理念、目標、架構的基礎上，結合我國國情和稅情，研究我國稅收征管數字化轉型的方向和路徑。

（一）以國家級數字化戰略引領稅收征管改革

各國實踐經驗表明，稅收征管數字化不應是靜止、孤立的單項制度改革，而是在一國政府戰略指引下的系統性、全局性規劃。因此，應盡快出臺統籌全局的國家級數字化戰略，從數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用等方面完善數據治理，從頂層設計上全面把控征管數字化轉型的深度與節奏，明確數字化轉型的優先事項和各階段目標，并具體制定數字化戰略與稅收征管融合應用的“全景圖”和“時間表”，構建更加適宜數字經濟的稅收治理理念和稅收征管模式。

（二）以整體政府推進稅收協同共治

世界各國稅收征管數字化轉型經驗表明，構建以服務納稅人為導向的組織架構、工作流程和征管模式是稅收征管數字化轉型成功的關鍵。傳統科層制的組織結構不利于信息跨部門共享和人員的跨部門協同。數字經濟時代的組織體系變革應秉承組織扁平化、流程簡約化、職能集成化、數據集中化的原則，減少不必要的行政層級。此外，數字經濟時代的稅收治理不是僅靠稅務部門一家之力，更需要多部門參與的“協同共治”。因此，亟須通過整體政府重塑稅務部門與其他政府部門的關系，將稅務部門與其他公共部門納入一個平臺予以綜合考量，實現稅收征管流程與其他公共部門數據的無縫對接。具體而言，應充分發揮整體政府的“內、外、上、下”的立體化組織優勢。“內”是通過組織文化、信息系統加強部門內部合作；“外”是通過分權、共同預算、聯合團隊等實現跨部門合作；“上”是指通過目標分享和績效評估強化組織目標以及責任承擔；“下”是指通過共同磋商和納稅人參與構建以納稅人需求為導向的公共服務供給方式。

（三）以數字政府優化稅收征管機制

公共部門數字化轉型的關鍵在于構建能連接各個職能部門的統一、高效的數字平臺。我國也應出臺數字政府規劃并成立數字化平臺，整合分散于相關公共部門的碎片化數據，為稅收征管數字化轉型打下基礎，實現稅收業務全流程一體化辦理。具體而言，要構建“業務數據化、數據職能化、職能一體化”的智慧稅務局，推進公共數據互聯互通和跨部門無縫合作，形成世界一流的數字化軟件和硬件系統，改善納稅人在線辦稅和與營商環境；同時建立稅收數字賬戶，以鏈接納稅人財務系統、稅務局征管系統和第三方平臺，實時了解納稅人需求并定制個性化納稅服務。

（四）完善法律法規保障征管數字化順利施行

各國征管改革經驗表明，依法治稅是推進稅收改革的基本準則，立法先行是征管數字化的保障，更是“嵌入式”征管模式順利施行的前提。征管數字化轉型的底層邏輯在于數據及其挖掘利用，而納稅人數據特別是自然人數據有人格屬性，如何厘清數據歸屬權、經營權、處分權是需考量的重大問題。在無法律基礎的情況下嵌入納稅人自有財務系統的阻力較大，故亟須加速修訂稅收征管法或制定數據法，從法律上明晰數據權屬，界定稅務部門在數據采集、處理、應用方面的權力，界定第三方機構向稅務局提供數據的義務和職責，并建立相應的懲罰與追責機制。同時，需構建統一的涉稅法律體系，將數字時代對稅收征管的內在要求融入相關法律，做到稅收實體法、程序法以及數字經濟監管與服務相關規范性文件的整體協調，保持各項法律法規的銜接一致。

（五）以技術變革驅動稅收征管數字化升級和智能化改造

征管數字化升級和智能化改造有賴于數字技術“組合拳”的綜合應用，以技術變革驅動制度優化。即以數字科技賦能征管模式，對稅收執法、服務、監管予以系統優化，實現業務流程、制度規范、信息技術、數據要素、崗責體系的一體化融合升級，為推動經濟高質量發展提供支撐。具體而言，一是利用網絡爬蟲技術給數據擴源，拓展第三方涉稅數據采集渠道；二是利用區塊鏈技術的不可篡改和全程留痕，給數據“上鎖保真”；三是利用社會網絡關系、機器學習、知識圖譜等數字技術的綜合運用，對納稅人經濟行為模式和業務需求“精準畫像”，挖掘涉稅數據中所蘊含的新信息新規律，輔助管理者評估風險、科學決策和精準施策。