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序論：在您撰寫大數據稅收征管時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
一、大數據基本概述
1、定義
“大數據”一詞最早出現在美國著名的未來學家阿爾文?托夫勒在1980年發表的著作《第三次浪潮》中，其在書中寫到：第三次浪潮是信息社會，大數據是第三次浪潮的華彩樂章。大數據開啟了一次重大的時代轉型。目前對“大數據”有兩種比較權威的定義：一是徐子沛在其著作《大數據》一書中對大數據的定義：“大數據是那些大小已經超過了傳統意義上的尺度，一般的軟件工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據?！倍蔷S克托?邁爾-舍恩伯格在其著作《大數據時代》中對大數據的定義：“大數據是人們獲得新認知、創造新價值的源泉，是改變市場、組織機構以及政府與公民關系的方法?！薄洞髷祿r代》指出大數據時代到來帶來的最大轉變就是人們不再注重對因果關系的探求，而是注重數據之間的相關性;不再注重“為什么”，取而代之的是“是什么”，換而言之，就是在海量、無序的數據中總結規律，發現價值。
2、大數據的特點
（1）數據容量大
數據的存儲單位依次是B、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB，數據存儲TB級別是典型計算機硬盤的容量，有些大企業的數據存儲量已經達到了EB級。世界正在向ZB級別邁進，根據國際互聯網絡數據中心對此作數的預測，到2020年全球以電子形式存儲的數據量將會達到35.2ZB，未來數據容量之大將會超乎我們的想象。
（2）數據多樣性
在大數據時代信息可以分為兩大類：一類是能夠用數據或統一結構加以表示的結構化數據，如數字、網頁瀏覽所產生的數字化數據;另一類是無法用數字或統一結構表示的非結構化數據，如圖像、聲音。稅收征管系統中不僅應包括征納信息等結構化數據，還應包含網絡、圖片等非結構化數據，使結構化數據與非結構化數據相融合，更好地為稅收征管服務。
（3）數據運行速度快
2014年11月11日（天貓“雙十一”）根據阿里巴巴方面提供的數據顯示，支付寶當天成交金額為571億元，支付交易筆數達到1.97億筆，最高峰時每分鐘支付處理交易高達79萬筆?？梢?，大數據時代數據的處理速度極快，這有利于及時地發現并解決問題，防范稅收風險。
二、大數據為稅收征管模式轉型帶來機遇
“大數據”開啟了一次重大的時代轉型，給我們的生活、工作、思維帶來了重大的轉變，同時也為我國稅收征管模式的轉型帶來了機遇。1990年我國廢除了稅收“管戶制”，在稅源分類管理的基礎上，全面推行“管事制”的征、管、查分離模式，由“分戶到人”到“分事到人”，扭轉了稅務人員“一員多責”、“一員多權”式的局面，逐步建立了基于稅務登記、納稅申報等稅收業務流程，強化了稅收征管上的專業分化和計算機技術的應用，提高了征管質效，降低了稅務執法風險，成功實現了稅收征管模式的第一次轉型。大數據時代的到來，“管事制”的稅收征管模式逐漸與現行社會、經濟的發展不相適應，這就推進了稅收征管模式的第二次轉型――由“管事制”向“管數制”轉變。新稅收征管模式應表述為：以稅收信息化為依托、以稅源監控為核心、服務與管理并重，提高納稅人申報的真實性。大數據為稅收征管模式的轉型提供了技術推動力，根據生產力決定生產關系的原理，技術的不斷升級，必將推動稅收征管模式的升級，大數據指明了稅收征管模式轉型的方向與道路。
美國在20世紀60年代就開始構建信息化管理體系，投入超過2億美元資金進行研發，并多次更新和改進，目前已建立了負責納稅人主文件、數據處理與災難備份、納稅人非文件的國家級數據處理中心。英國皇家稅務與海關總署的分析師使用高級軟件程序connect來識別風險，存儲著8億多個記錄。美國聯邦政府公布了一個新數據門戶網站Date.Gov，可以獲取各部門的原始資料。
目前我國已初步將大數據應用于稅收征管與稅收政策，1994年3月底，金稅工程辦公室組織實施了以建設50個城市為試點的增值稅計算機交叉稽核系統，即金稅一期。2001年7月1日，金稅二期四個子系統在全國全面開通，在北京等9省市已投入運行，數據采集率已達到了99.6%，建成了全國增值稅發票監控網，通過計算機管理的納稅戶超過1000萬，80%以上的稅款通過計算機征收，擁有3萬人左右的信息技術隊伍。以“一個平臺、兩級處理、三個覆蓋、四類系統”為工作總目標的金稅三期系統于2015年1月8日正式啟用。這些已有的實踐經驗反映了大數據時代對納稅征管和稅收政策制定了潛在機遇，并為稅收征管向“管數制”模式的轉變帶了機遇。
三、大數據時代現有稅收征管模式所面臨的主要問題
1、稅收征管理念與大數據思維不相符
大數據時代的到來，促進了稅收征管向“信息管稅”邁進，明確了稅收征管模式第二次轉型的革命方向，但現實中在思想觀念上卻面臨著嚴峻的考驗。一是稅務人員整體上思想落后，對大數據的理念、技術以及給我們的生活、工作帶來的影響認知有限，不清楚大數據對稅收征管及稅收政策帶來哪些重大的影響和轉變，也就無法準確地把握稅收征管模式變革的方向和未來。二是稅務部門人員對稅收征管的地位存在錯誤認知，經濟決定稅源，稅源決定稅收，在一定的經濟規模下，稅收政策制度的設定決定了能形成多大稅源;在稅源一定的情況下，稅收多少又取決于稅收征管能力、納稅人的納稅意識和社會的協助，稅務部門人員通常認為稅收收入僅取決于納稅征管能力，而忽視了納稅人的納稅意識和社會協助兩個重要的因素，這與大數據開放的觀念是相駁的。
2、征納雙方信息不對稱
隨著社會和經濟的不斷發展，納稅人的經營越來越多元化和復雜化，跨區域經營越來越多，使得稅源越來越隱蔽，加大了涉稅信息獲取的難度，導致稅務部門與納稅人之間存在著信息不對稱的問題，是導致稅收流失的根本問題。這種信息不對稱主要體現在稅務部門獲取納稅人信息的渠道單一，主要通過納稅人自行申報以及稅務部門根據工作需要所采集到的信息，無法有效地利用來自金融、工商等第三方部門的涉稅信息，導致納稅人故意隱匿銷售收入、資產等，出現避稅、逃稅的問題，因此帶來了稅收流失的風險。
3、數據質量有待提高
金稅工程積累的數據較多，但數據質量存在一些問題。一是信息采集要求不高、渠道單一，主要通過納稅人填寫稅務登記表自行申報，而納稅人通常只填寫表格的必填部分，其他大部門多是以空白形式存檔，不能獲取更多的涉稅信息。二是為了獲取更多的涉稅信息，從事稅收調查相關工作的系統部門眾多，被調查企業需要填寫來自不同系統部門的多張表格，這些表格中必然存在內容相同但填寫要求、格式不同的情況，缺少統一部門對數據指標設置原則、標準、格式進行統籌管理。三是納稅人申報的資料不全，漏填、故意隱瞞涉稅信息，稅務操作員的操作不當、錄入錯誤、審核不嚴，導致所獲取的數據差錯率高、數據不真實，大大降低了數據的應用價值。
4、缺乏專業信息技術人才，信息利用效率低
目前我國已經形成了3萬人左右的人才信息技術隊伍，但這遠遠達不到大數據時代的需求。能夠全面、系統地掌握大數據思維、計算機技術、稅務業務的稅務人員并不多，再加上稅務干部年齡結構老齡化，導致稅收創新點少。因此，高素質復合型人才缺乏的問題尤為突出，進而導致稅務機關面臨海量的涉稅信息卻無從下手，難以有效地整合分析利用現有的信息，對已獲取的數據分析的廣度和深度不夠，只停留在對某些數據的縱向對比分析，缺乏對稅收數據的多角度、多緯度的深層次挖掘以及與宏觀經濟、市場、社會、企業提供的財務數據的聯動分析。
四、構建與大數據時代相適應的稅收征管模式的建議
1、將大數據思維融入稅收征管體系中
“大數據”是數據、思維和技術的高度融合，將大數據思維融入稅收征管體系，是實現“信息管稅”的必然選擇。目前，各級稅務機關和干部對大數據思維運用到稅收征管中的意義認知有限，這就需在稅務系統內深入開展并普及“大數據”的知識，提升稅務系統內部各層級人員對大數據思維、戰略、技術與稅收征管關系的重視程度，培養大數據思維方式，將稅收征管模式與大數據先進的管理理念相結合，為實現稅收大數據時代奠定堅定的思想基礎。
2、構建涉稅信息共享平臺，強化涉稅信息的安全性
信息不對稱是稅收征管面對的最大難題，如果稅務機關能夠掌握納稅人的生產經營等所有的涉稅信息，就能有效地減少稅收流失的風險。這就要充分發揮政府的職能作用，搭建和完善涉稅信息共享平臺，將金融、工商等所有第三方部門納入數據平臺管理，各部門之間實現高效的數據信息共享。這樣納稅人申報納稅，稅務機關對數據共享系統中與納稅人有關的所有涉稅信息進行分析對比后核定應納稅額，并反饋給納稅人，防止漏稅、避稅，提高納稅人的稅收自覺遵從度。完善相關涉稅信息的法律，明確第三方向稅務機關提供準確涉稅信息的義務和責任，強化涉稅信息的安全性，保護納稅人的涉稅信息。
3、提高數據質量，加強數據質量管理
數據是實現“信息管稅”的基礎，是稅收征管模式變革的先行官，因此提高數據質量是任務之首。首先，要進行數據采集操作的規范設定，按照統一的標準錄入數據，規范原始數據，設置涉稅信息采集專業崗位，專門從事納稅人生產、經營等信息的采集，嚴把數據錄入關。其次，制定數據審核標準，設置數據審計子系統，對已進入稅收征管系統的數據以及數據之間的邏輯關系進行審核，出現有疑點的數據及時進行糾正、剔除等處理，提高進入系統數據的準確性。最后，將數據質量納入績效考核，實行銀行的“零容忍度”管理，對錄入等錯誤從嚴處理。對納稅人報送的稅務數據出現申報資料不全、有意隱瞞涉稅信息的情況按照相關法律法規處理。
4、培養稅收大數據人才，創新納稅服務
稅務機關應充分運用大數據思維，建立大數據人才培養體系，培養既精通稅收業務又掌握法律、統計、計算機技術的復合型人才，能夠將雜亂無章的涉稅數據變成有序、可分析的數據，探尋蘊含在數據中的稅收征管規律，及時發現涉稅疑點，實施稅收風險監控。另外，創新納稅服務，盡可能縮短辦稅流程。積極推廣手機服務，開發稅收征管手機APP，擴展24小時網上納稅，納稅人可以隨時辦理涉稅業務。同時，利用APP和稅務網為納稅人提供更多的“私人定制”服務，不斷滿足稅收征管的個性化需求，提高稅收征管水平。
關鍵詞:大數據;稅收征管;信息化
一、什么是大數據、數據運用的目的是什么呢
大數據簡單的可以理解為，數量特別大，數據類別特別大的數據集合?？梢怨┦褂谜呔筒煌枨?，運用分析不同的現象、問題，通過數據的整合比對進而得出結論。對于數據運用的目的概括起來主要能夠解決四個問題:一是反映情況。通過數據運用，可以反映一個、一組、一類或整體事物的有關情況。這類的數據應用，特點是只對數據進行簡單的整理和簡單的計算、數據加工沒有特別的目的和意圖。二是找問題。根據經驗，先預設事物可能存在某種問題，然后通過選取一定的數據和采用一定的運算方法來驗證問題是否存在。比如，我們在推算考慮某種可能是否會發生的時候，都是根據以往的經驗來設計若干指標來找出問題。三是找規律。通過兩組及以上不同時期數據的比較總結出事物發展的規律、聯系來。四是找趨勢。要觀察事物的發展趨勢，一般都要通過某項數據在各個不同時間點上的數值來反映發展或變動的趨勢。不管是利用數據來反映情況和發現問題，還是找規律和找趨勢，根本的目的都是為了加強管理，所以，數據應用工作的本質是一種管理活動。
二、稅收征管的含義
稅收征管就是對稅收政策的落實和執行所開展的各項管理工作，都是關于稅收政策在具體執行中如何落地的一些規定，包括納稅登記、發票、申報、征收、退稅、評估、稽查、違章處理、復議投訴、政策咨詢和宣傳以及稅收票證、稅收核算分析業務等等。而在2009年的時候，稅務機關對于稅收業務進行劃分以后，對于現在的稅收征管特指稅收監管工作，其主要的目的就是防止納稅人偷漏稅或者說如何準確的把偷漏稅問題給查出來。
三、對于大數據和稅收征管兩者是如何的聯系起來的，如何實現了稅收征管的優化提高
一是準確運用數據來反映問題、發現問題、找出規律、趨勢，運用數據的管理的本質可以實現信息管稅，就是利用數據來進行稅收征管。稅收征管中稅務機關可以通過比較同一行業內同時期、同規模、同環境下的企業發票開具、經營情況、申報納稅情況可以得出一般企業的生產經營規律，發展趨勢等。通過對比不同企業對于這一規律是否差異過大，偏離實際過多，進而可以根據數據分析得出企業是否存在虛開發票等問題，實現稅收征管稽查的目。例如我們企業經營中會經常提到的稅負水平、稅負率等，對于同行業，同一時期，同等規模的企業，出現了相較于其他企業的數據異常情況，稅務機關就可以很快的分析得出企業的經營是否存在問題。這樣，對于同行業同時期的稅負水平運用就較為直觀的體現了大數據運用于找規律找趨勢與稅收征管結合上的運用，實現了稅務機關的信息管稅。當不同企業，不同時期的數據信息可以互通有無、交叉比對，則對于稅務機關發現企業問題實現稅收征管則變得的更加容易。二是大數據的運用消除了稅務機關和納稅人征納雙方信息不對稱，幫助稅務機關實現稅務的應收盡收。稅收數據應用主要是圍繞如何弄清稅源這個核心來開展的，稅務機關弄清了稅源實現了對于征收方的信息掌握，實現了征納雙方信息的對稱。稅務機關作為政府的稅收職能部門，收好稅是稅務機關的天職。收好稅的最高目標是“應收盡收”，要做到“盡收”那么稅務機關必須弄清“應收”，弄清“應收”關鍵是要弄清應稅戶，應稅收入、應稅行為和應稅財產等法定稅基即稅源。稅收工作中要求納稅人辦理登記、領用發票、進行申報、渉稅審批，目的無不是為了弄清和掌握稅源;稅務機關征收稅款、開展評估、實施稽查，進行處罰和組織收入，確定收入任務、進行收入分析和預測，以及專業化管理、風險管理、大企業管理等等，無不以稅源為根據。所以，在數據應用中，不管各項工作的叫法是什么，都是從不同的角度和不同的層次來抓稅源，有的是分析宏觀稅源，有的是分析行業中觀稅源、有的是評估和核實具體戶的微觀稅源。弄清稅源，是稅收管理和稅收征管各項工作的根本，掌握稅源是稅收工作的主線，貫穿于稅收征管工作的全過程，它是稅收工作的核心基石。抓住了稅源，就抓住了稅收的根。三是稅收數據應用工作的重點主要是信息管稅和稅源專業化管理、稅收風險管理和納稅評估。重點稅源管理和大企業管理、稅務稽查和稅務審計、稅收會計和統計核算、明細查詢和綜合查詢、稅收經濟分析和收入分析預測、稅收征管狀況分析和征管質量考核、稅收政策評估和執法考核、任務管理和績效管理等方面。這些數據應用工作的名稱和叫法，有的是傳統的叫法，比如會計核算和統計核算、征管狀況分析和征管質量考核，有的是近幾年新提出來的叫法，比如稅源專業化管理、風險管理、納稅評估、大企業管理從根本上大數據的運用解決促進了稅收征管水平的提高。
關鍵詞：電子商務；大數據；稅收征管
中圖分類號：D9
文獻標識碼：A
doi：10.19311/ki.16723198.2016.17.078
0引言
隨著信息技術的飛速發展，稅收管理也步入了“大數據”時代。大數據是云計算時代的產物，是“互聯網+”的核心引擎，更是解決信息不對稱問題和創新管理模式的重要手段。不少發達國家已經將大數據資源應用于稅源控制、稅款征收，并以此來實現稅收的技術創新、管理創新和服務創新。
1國內外現狀
1.1我國電子商務的發展及稅收征管情況
由表1可以看出，我國電子商務發展迅猛，稅源范圍廣、金額大，能為國家財政做出很大貢獻?？墒?，由于我國現行的《稅收征管法》對電子商務中納稅主體、納稅行為及稅收監管等規定不明確，導致電子商務交易的征稅主體在法律上未明確界定、稅源無法準確控制、征管能力執行不足等。
1.2國外電子商務稅收政策及對我國的啟示
美國對電子商務稅收制度的研究較早，經歷了漫長的討論和修正，存在很大爭議，最終從免稅走向征稅；歐盟一直以來將電子商務稅看作新的稅源，傾向于制定比較嚴格的監管措施，成為全球首個對電子商務征收增值稅的組織。經濟與合作發展組織對電子商務稅收堅持中性、高效、確定與簡便、公平與靈活性的原則，鼓勵電子商務的發展。從國際形勢來看，其他國家或組織在對電子商務征稅問題的做法上還是有區別的。在我國，電子商務在近十年的發展中，對稅收收入已產生了較大的影響，為促進市場公平，保證國家財政收入，我國應該對電子商務進行征稅。但考慮到鼓勵電子商務發展、增加國家經濟收入，以提高我國國際競爭力，我國可以對電子商務征稅采取減稅或者暫時免稅政策。
2大數據分析的特點與優勢
2.1大數據分析的概念
大數據分析是指摒棄傳統的抽樣分析方法，采用全部的數據進行分析處理的方法。由于大數據具有體量巨大、類型多樣、處理速度快、價值密度低的特點，所以它打破了傳統思維的分析方法。通過在即時更新的海量數據中提取有用的信息，使得到的結果具有實時性。在大數據時代，稅收征管也應與當前形勢緊密聯系，及時轉變傳統思維，才能提出新的創舉。
2.2大數據分析在稅收征管中的優勢
大數據思維的建立是區別于傳統稅收的關鍵，可彌補稅收征管中的信息不對稱等問題，通過為征納雙方提供有效的溝通渠道，將稅收風險降到最低。將大數據思維運用到稅收征管實踐中，既能將大數據思維進行推廣至其他領域，又能彌補我國電子商務稅收征管的空白，為我國財稅體制改革作出應有的貢獻。
3大數據在稅收征管中的應用
3.1稅源控制
稅源管理是稅收征管工作的關鍵，大數據的突出作用在于解決信息不對稱問題。同時，大數據也為實現稅源管理提供了可靠的技術支撐，進而引發了一場稅源管理的革命。
稅源控制的實質就是納稅主體的確定，現行電子商務中商家的注冊制度存在嚴重問題，不少商家未實行實名注冊，交易記錄不真實甚至隱瞞交易行為，這給稅收征管帶來了嚴重的挑戰。對此，相關管理部門應該通過立法，嚴格執行商家實名制注冊，使得電商經營活動規范化。同時，稅務機關應運用電子信息技術識別電子商務交易的真實記錄，對電商發放實現加載統一社會信用代碼的營業執照，并發放電子式身份證明作為數字身份證，實施納稅人“三證合一、一照一碼”的管理。這樣可以使得網上稅收信息公開化，打破信息不對稱等局面，通過這一措施來控制稅源，以達到確定所有納稅主體的目的。
3.2稅款征收
在稅款的征收環節，現行實體征稅制度已經不適用于電子商務的征收征管。對此，政府部門應該做出如下突破：第一，根據電子商務稅收的特殊性，在國家稅務總局成立專門的電子商務稅收管理機構負責電子商務稅收的征收和管理，各省分別成立電子商務稅收征管部門，由國家稅務總局實行對電子商務稅收征管的垂直領導，檢查和督導各地電子商務稅收征管機構完善稅收登記、稅收管理、稅收稽查等制度；第二，稅收征管部門與第三方網絡交易平臺進行合作，按照法律規定的征稅項目，在依法確定交易行為確實發生后，在消費者支付環節中，網絡交易平臺的系統自動按照相關稅目和稅率扣除應繳稅款，并自動進入相關財政賬戶；當涉及到退貨而產生退稅問題時，可以先把電子發票打印出來，將相關退貨發票做好標記，按月清算。同時，商家可以按月抵扣相P進項稅額。這樣能有效防止網絡交易過程中交易行為隱蔽、計稅困難等造成的偷稅、漏稅、逃稅行為的發生。
3.3稅收監管與稽查
在大數據的背景下，所有的電子商務交易信息都保存在交易平臺上，這就形成了一個良好的共享機制。地稅與國稅稅務信息共享，跨區稅務部門信息共享，稅務部門與其他政府部門信息共享（比如工商、住建、國土等部門），稅務部門與銀行、保險等金融機構共享。同時，稅務部門還應充分利用新聞媒體、互聯網、物聯網等第三方信息平臺來披露并挖掘隱藏信息。在稅收監管方面，首先，稅務機關可以通過互聯網+來完善稅收風險評估機制；其次，稅務機關可以從多方（電商所開電子發票與第三方支付平臺等）收集的信息來進行比對、甄別，并檢查是否存在偷稅漏稅的行為。隨著信息技術的飛速發展，數據庫的容量不斷增加，現在已經可以實現部分數據的永久保存，從而避免了交易信息的保存年限問題。由于大數據信息量大，稅務機關在進行稅收稽查時可以通過關鍵字檢索，比如稅號查詢、代碼查詢等方式進行有效數據的提取，避免了到實體店中去翻閱紙質資料的繁瑣，從而大大提高了稅務機關人員的工作效率，同時也降低了征稅成本。
4結語
在當今時代，商業模式日趨多元化，電子商務的發展極大地沖擊了傳統商業，對實體經濟的發展造成了碾壓式的打擊，使得電子商務的發展成為了當前經濟發展的趨勢。在這場人類歷史上前所未有的重大商業變革中，電子商務極大地促進了經濟的發展。但是，我們也應看到電子商務發展帶來的一系列問題。合理運用大數據分析，有利于加強完善電商的管理，解決電子商務中的稅收問題，促進電商與實體商家的公平發展，保證國家的稅收權益，使社會在公平與經濟效率之間找好平衡點。
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關鍵詞：大數據；稅收；征管體系
中圖分類號：F810.42 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）14-0133-02
一、大數據基本理論概述
“大數據”是近幾年繼“物聯網”、“云計算”之后出現的又一熱詞，廣泛運用于網絡通信、醫療衛生、農業研究、金融市場、氣象預報、交通管理、新聞報道等各個方面，譬如2014年巴西世界杯期間，我們也常聽到如“云計算”、“大數據”等詞。最早提出“大數據”這個概念的是全球知名咨詢公司麥肯錫，它在《大數據： 創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告中指出， “數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?/p>
二、目前我國稅收征管體系存在的問題
（一）稅收征管中信息不對稱
一是稅務機關內部的信息不對稱。在稅務機關內部，一方面存在橫向信息不對稱問題，如所得稅與流轉稅部門、稽查與征管部門、納稅評估部門之間就存在著信息不對稱問題；另一方面存在縱向信息不對稱問題，比如國地稅之間，同一個稅務機關各個上下級部門之間由于信息共享度不高，也存在著信息不對稱。
二是納稅人和稅務機關之間的信息不對稱。稅務機關和納稅人之間的信息不對稱問題又體現在兩個方面：一方面是稅務機關和納稅人對納稅人的涉稅信息掌握程度存在差異，往往納稅人會處于比較有利的位置；另一方面，稅務機關和納稅人對稅收政策掌握程度方面存在差異，往往稅務機關會處于比較有利的地位。
三是第三方與稅務機關之間的信息不對稱。目前并沒有相關的法律規定工商部門、銀行、海關、房地產車輛管理部門必須義務向稅務機關提供納稅人的涉稅信息，這就使得稅務機關在搜集納稅人有關注冊登記、存款、進出口、房產車輛等方面的信息困難重重，而納稅人出于自身利益的考慮往往會選擇隱瞞這些涉稅信息。第三方不提供，而納稅人又可以隱瞞，就使得這些涉稅信息難以被稅務機關完整掌控，最終導致稅務機關無法應收盡收，造成稅收流失。
（二）稅收違法現象嚴重
隨著我國經濟社會的不斷發展，企業的規模和數量逐年遞增，違法行為也在成倍增長。雖然政府一直在投入稅收執法工作，但是相關的投入仍然趕不上違法行為的增長速度，所以無論是在懲處違法行為方面，還是在提高稅法遵從度上面，都沒能達到預期的效果。這充分反映了我國稅收違法現象嚴重，稅收執法無力。
在2013年，我國各級稅務稽查部門共檢查納稅人 17. 68萬戶，入庫稽查查補收入 （含稅款、滯納金和罰款）連續第五年超過 1 000億元；共立案查處稅收違法案件 17. 59萬起，查補入庫收入 567. 7億元。國家稅務總局稽查局直接組織查處和督辦了206起重大稅收違法案件。
除了這些重大稅收違法案件，社會上還存在大量的發票違章行為，不僅擾亂經濟秩序，而且造成稅款流失。2013年，我國共查處9.1萬起制售假發票和非法開發票案件，查獲了1.3億份各類非法發票；稅務機關查處了8.9萬戶違法受票企業，查補了138億元收入。這些數據充分表明，我國稅法遵從度不容樂觀，稅收執法的力度有待進一步加強。
（三）征管資源配置不合理
我國的稅收征管資源配置嚴重不合理，人均管戶數量過多，不僅加大了稅收征管人員的工作壓力，也給稅收征管質量造成了影響。同時，根據我國稅收管理員的規定，稅收管理員總共有六大類十七項職責。以上原因使得我國“戶大管不好、戶多管不了”，征管員不管、托管的現象日益嚴重。隨著社會上創業熱潮的掀起，納稅人成立、注銷等一些事務變得更為頻繁。同時，社會生產的趨勢逐步轉向專業化，納稅人的經營方式越來越多元化，生產、管理、銷售分離，跨地區、跨國經營已不是新鮮事，電子商務、電子交易也是不斷增長，稅務機關以現有征管方式掌握企業的跨地區經營、電子商務方面的信息困難重重，征管方式與稅源變化的矛盾日益突出，現有征管方式越來越不能適應復雜多變的稅源。
三、促進大數據時代稅收征管體系建設的相關對策
（一）強化涉稅數據分析
一方面，要全面整合數據。數據分析界古老的“經驗法則”指出，數據分析工作中搜集和整理數據占整個工作量70%―80%以上，而分析本身僅占20%―30%。因此，要下大工夫加強信息資源庫建設，全面搜集整理納稅人基礎、財務、生產、稅務等各方面的數據，建立基于分布式系統基礎架構的數據存儲倉庫，運用”云計算“等先進數據處理技術。
另一方面，要對數據進行深度分析挖掘。一是用多種不同的分析方法對海量涉稅數據進行分析。一般常用的分析方法有關聯分析法、分類分析法、序列模型分析法，這幾種分析方法在稅務分析中發揮了較大作用。比如，通過關聯分析法將財務數據與物流數據進行全部核對，發現賬證不符的問題；通過分類分析法建立納稅人納稅遵從度評價系統，根據納稅人的納稅及生產經營情況對納稅人進行分類，針對不同類別的納稅人采用不同的風險應對策略；通過序列模型分析法對納稅人的歷年納稅數據進行線性回歸分析，預測出納稅人下一年度的稅收收入情況，并及時發現異常。
（二）重構稅收征管模式
一方面，形成現代性的征管理念，構建新型稅收征管關系?，F代性的征管理念，是指一種平等互信、友善溝通的新型管理關系。形成現代性的征管理念，不僅可以實現與納稅人之間的坦率溝通，而且更加注重納稅人的滿意度及稅法遵從度，提高征管效率，降低征管成本，從而構建新型的稅收征管關系。
另一方面，重視效率問題，實現權益和效率的統一。沒有高度統一的權益歸屬，就不可能存在高效率的稅收管理。構建新型的稅收征管體系必須重視效率問題，按照效率原則重新配置我國稅收征管資源，將效率放在首位，實現效率和稅收效益的高度統一。
（三）培養大數據人才
應對大數據時代挑戰，一方面要不斷提高人才素質，創新人才使用機制，發揮各類人才在稅收征管中的作用，加強數據分析的專業隊伍建設；另一方面要積極開展專業人才的培養，特別是領軍人才的培養，同時，統籌國內外培訓，引進國內外專家。不僅要培養出全面掌握數理統計知識、財會知識、數據分析知識和信息化技術的復合型人才，還要培養在各個領域造詣很高的專業化專家型人才。
參考文獻：
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（一）大數據的定義。
理論界對“大數據”概念有兩種比較權威的說法：一是旅美學者涂子沛在其所著的《大數據》一書中將其定義為：“大數據是指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟件工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據”。而英國牛津大學教授維克托?邁爾?舍恩伯格則在其《大數據時代》一書中提出“大數據是人們獲得新認知、創造新價值的源泉，是改變市場、組織機構以及政府與公民關系的方法”。大數據被譽為“21世紀的新石油”，現在全球每年產生的數據信息量年增40%，數據信息總量每兩年就可以翻一番，而且有90%的數據信息內容屬于非結構化內容（視頻、圖片等）。根據國際互聯網數據中心預測，至2020年全球以電子形式存儲的數據量將達到32ZB。
“大數據”之“大”，不僅僅在于其“容量之大”，更多意義在于人類通過對大容量數據的交換、整合、分析，可以發現新知識，創造新價值，從而帶來“大科學”、“大知識”和“大發展”。大數據時代最大的轉變就是人們放棄對因果關系的探求，取而代之注重數據之間的相關性，不需要知道“為什么”，而只需要知道“是什么”。也就是說，所謂大數據就是要在海量、無序的數據中洞察規律、發現價值。數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素，而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。世界上許多國家都已經認識到了大數據所蘊含的重要戰略意義，紛紛開始在國家層面進行戰略部署，以迎接大數據技術革命正在帶來的新機遇和新挑戰。
（二）大數據時代的特點。
大數據技術的核心是大數據存儲和處理技術、數據倉庫技術等，其戰略意義在于掌握和處理龐大的數據信息。大數據應用的核心是實時數據處理、實時決策支持，其戰略意義在于快速分析出數據的價值，讓價值發生作用，通過內嵌到業務流程中實現的數據價值的體現。
與傳統數據時代相比，大數據時代具有更為明顯的特征。一是數據體量巨大。從江西省核心征管系統數據情況來看，僅為TB級，是典型計算機硬盤的容量，而一些大企業的數據量已經達到EB量級。二是數據類型繁多。從稅務部門來看，大數據時代，不僅應包含征納信息、第三方信息等結構化信息，還應包括網絡、圖片等非結構化信息，不斷滿足稅收征管的需要。三是數據要求較低。稅務機關通過大數據平臺，對全體數據的分析，可以進行納稅人行為跟蹤、分析，進而獲取納稅人的納稅習慣、風險偏好等。因此，大數據時代數據量巨大，不完全依賴單一數據的利用價值，通過分析，既可以解決宏觀、中觀層面數據分析問題，還可以解決隨機抽樣解決不了的細節問題。四是數據處理速度很快。
二、大數據時代下，稅收征管面臨的挑戰與機遇
（一）大數據時代稅收征管面臨的挑戰。
1.難以有效整合利用海量涉稅信息。
在大數據時代，信息資源日益成為重要的生產要素、無形資產和社會財富。近年來，稅收信息化建設取得了顯著成就，但是與日新月異的科技進步相比，與蓬勃發展的信息化浪潮相比，稅務機關面對海量涉稅信息常常顯得思路不寬、辦法不多、成效不大，甚至守著金山銀山般的信息也未能充分開發利用，運用信息管理稅收的能力明顯不足。
一是稅務系統內部各種信息整合不足。各種信息分散在核心征管業務系統、兩業管理系統、個人所得稅管理系統、行政辦公系統等各種系統中，缺乏有效整合。且各省之間、國地稅之間的系統都不相同，目前已在全國部分省市試點運行的金稅三期系統，將逐步實現全國稅收數據大集中，構建覆蓋各級國地稅、所有稅種、所有工作環節的全國性信息系統。該系統將于2016年3月在我省雙軌運行，要真正發揮大數據的作用尚需時日。
二是征納雙方信息不對稱日益凸顯。20世紀，美國三位經濟學家通過論證“檸檬模型”，得出了信息不對稱理論。按照這一學說，涉稅信息是征管的基礎和出發點，稅收征管中的信息不完整和信息不對稱會導致道德風險和逆向選擇的發生，進而導致稅款流失。由于相關制度的不完善及某些私人信息存在的必然性，稅務機關不可能掌握納稅人的所有真實涉稅信息。納稅人隱瞞收入甚至進行虛假的納稅申報的情況還在一定程度上存在，而稅務機關即使知道納稅人的申報不真實，但缺乏相關的舉證資料而陷入困境。
三是海量的第三方涉稅信息利用不夠。一方面，部門與部門之間數據和信息相互分割，形成信息孤島，財政、發改委、工商、房產管理、銀監會、證監會、保監會等相關部門和單位的各類涉稅數據不能有效共享互換；另一方面，對于互聯網上各類披露信息、媒體報道等缺乏系統的搜集、整合和分析，面對公開渠道的涉稅線索反應遲鈍。
2.傳統的征管方式不適應大數據時代的變化。
現行稅收制度和傳統征管模式難以應對企業生產經營的發展變化。一方面，工業經濟時代制定的稅收法律法規難以適應如今的數字經濟時代，跨國企業稅基侵蝕和利潤轉移（BEPS）問題日益嚴重。如目前多數高科技公司的主要收入已非實體產品銷售，更多的是專利授權等無形資產銷售。國內知名的互聯網BAT三巨頭（百度、阿里巴巴、騰訊），其大量利潤并不是來自于實體商品，而是來自互聯網增值服務、知識產權特許權使用費等。這些公司的產品本身就是數字化的。與實體經濟相比，高科技公司更容易將利潤轉移到低稅率國家或地區。在美國，屬于標準普爾500指數成份股的71家高科技公司在全球范圍內繳納稅收的比例平均比非高科技公司低1/3；另一方面，現有的管理手段與現代化、電子化、數字化時代特征不相適應。當前，由于社會信息化程度不統一，信息口徑不完整，既有結構性數據，又有非結構性數據，而稅務機關較為重視結構性數據，忽視非結構性數據，增大了稅收管理的難度。比如，網絡、微信、支付寶等電商信息還游離于稅務部門征管信息之外，稅務部門發票管理還難以包含項目、品名、規格、單價等字段，納稅評估、稅務稽查還更多的是依賴納稅人的紙質賬簿，許多地方納稅評估主要依靠經驗開展、流于形式。納稅服務還停留在較淺的層次，對納稅人的宣傳、咨詢、輔導，還處于單獨的、零散的狀態。但同時，由于信息來源、信息口徑不同，設備和信息的利用率極低，對信息只錄入、忽視分析整理和利用，造成信息嚴重堆積，共享性、開放性不足，管理效率較低，無法增值，成為死信息。
（二）大數據時代稅收征管面臨的機遇。
大數據時代背景下稅收征管面臨的機遇在于：隨著整個社會大數據時代的來臨，稅務部門的信息化水平和納稅人的信息化水平越來越高，納稅人網上申報與電子化申報的覆蓋率在逐步擴大，這為稅務機關在大數據時代背景下采集與利用納稅人數據提供了基礎，也為稅務機關信息管稅與征管模式創新提供了支撐。
1.運用大數據技術形成更為豐富的涉稅情報。
如果說信息欠發達是征管信息不完整和不對稱的主要原因，那么大數據有助于稅務機關全面掌握各類涉稅信息，進行稅源監控，實現稅收征管的目標。在大數據條件下，如果存在完備的涉稅信息獲取法律保障體系，稅務機關就可以對交易雙方、涉稅第三方乃至第四方的信息進行全面掌握分析，徹底解決信息不對稱問題。黨的十八屆三中全會提出要建立全社會房產、信用等基礎數據統一平臺，推進部門信息共享，這也為稅務部門獲取第三方數據提供了有利條件。
2.大數據幫助稅務機關實現管理的轉型升級。
數據價值在于它的使用，而不是占有本身。數據的價值也并非單純源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用，其價值需要通過創新性的分析來釋放。稅務部門傳統數據模式下，由于數據處理速度慢，稅收數據分析具有滯后性和被動性，稅源監控和風險管理無法在事先和預前解決，往往事后進行懲處和補救，難以適應社會和納稅人的變化。而大數據時代，數據處理速度快，能夠較好地解決及時性問題，并且可以提前發現問題，及時向納稅人預警，防范稅收風險。稅收遵從度的高低，既與納稅人自身的稅收認知度有關，也與涉稅信息透明程度、稅收法治水平、社會氛圍等一系列問題密切相關。運用大數據構建的現代稅收征管體系應當是一個涉稅信息、數據沒有“死角”的征管體系。稅務機關可以對涉稅信息進行深度分析、對比、挖掘，從而有效提示風險、糾正偏差，使征納雙方間合作互信關系的建立成為可能。
三、大數據時代強化稅收風險管理的思考
大數據能夠為稅收風險管理提供詳盡的數據和技術支持，稅務機關運用大數據技術對涉稅信息進行過濾、分析、對比、甄別，避免稅款流失。此外，基于大數據應用實現風險管理智能化，通過納稅人“行為指紋”，可以對納稅人遵從行為進行預測，對納稅人遵從風險進行專業的分析識別，并提出及時的應對策略建議。因此，稅務機關要把握大數據時代的特點和機遇，推動稅收風險管理向縱深發展。
（一）將大數據理念融入稅收征管體系之中。
大數據不僅是信息技術的革新，更預示著稅收工作理念的轉變，必將對稅收征管工作產生深刻而廣泛的影響。為構建新的稅收征管體系，我們亟需樹立大數據的理念，將大數據理念貫穿于稅收征管改革和體系建設中。目前，各級稅務機關和稅務干部對大數據在稅收征管中意義的認知仍然有限，總體認識水平有待于進一步提高，需加強宣傳和引導，提升稅務機關和稅務干部對大數據戰略與相關技術的重視程度，從更深層次認知大數據。
大數據的應用能夠使稅務機關透過繁雜的征納現象甄別出深層次的稅收風險，有助于從整體上提高稅收征管質效?，F代化的稅收風險管理必須以豐富的數據情報和先進的信息技術作支撐。龐大的涉稅數據是風險管理的基礎，涉稅信息越豐富，風險識別和風險評估的準確度就越高；功能強大、安全性高、操作性強的稅收征管信息系統是便捷化、智能化稅收風險管理的重要保障。從這一角度而言，稅收風險管理就是運用先進的信息技術系統從龐大的涉稅數據庫中找出存有疑點和風險的數據進行排除和應對，以防止稅收流失，提高納稅遵從度的過程。
（二）為大數據時代的稅收征管提供制度保障。
要發揮大數據優勢還需要完善征管法與相關針對涉稅信息的法律制度，為稅務機關獲取第三方信息提供法律支撐?！吨腥A人民共和國稅收征收管理法》第六條對稅務機關獲取相關信息做了原則性規定：納稅人、扣繳義務人和其他有關單位應當按照國家有關規定如實向稅務機關提供與納稅和代扣代繳、代收代繳稅款有關的信息。但實際工作中，一些職能部門往往以保密為由，不給稅務部門及時提供第三方信息。當前必須以《稅收征管法》修訂為契機，在《稅收征管法》中對政府及社會職能部門向稅務機關提供的信息名錄進行細化，明確其范圍、內容、程序、方式、標準和時限，明確他們向稅務機關及時準確提供涉稅信息的法律義務和責任，為稅務部門獲取第三方信息提供法律保障，以便稅務機關充分地掌握納稅人生產經營情況，消除信息的不對稱，加強數據分析，強化稅收管理。
此外，為將電子商務有效納入大數據時代的稅收管理體系，還應適當補充電子商務方面的條款，明確電子商務模式中的稅制構成要素，厘清電子商務活動中征納各方的權責關系。
（三）大數據涉稅情報的實踐運用。
由于政府部門在占有數據上具有天然優勢，大數據技術受到各國政府的普遍重視和積極研究。不少發達國家已經在運用大數據，通過多渠道的數據采集和快速綜合的數據處理，增強治理社會的能力，實現技術創新、管理創新和服務創新。在美國，奧巴馬在入主白宮第一天就簽署了《透明和開放的政府》法案，之后又《大數據研究和發展計劃》，成立大數據高級指導小組，將大數據提高到國家戰略層面，投入超過2億美元資金用于研發“從海量數據信息中獲取知識所必需的工具和技能”。通過對各國政府部門大數據實踐的研究表明，大數據應用可以從5個方面提高公共管理水平：一是實現信息透明和共享，產生積極的經濟社會綜合效益；二是通過評估公共部門的績效，增強內部競爭、激勵工作表現，提升行政服務質量；三是增強公共服務針對性，提高工作效率和公眾滿意度，降低政府管理成本；四是用政務智能替代或輔助人工決策，提高行政決策效率，降低出錯成本；五是引導公共部門內外部創新，創造新的公共管理和服務價值。目前，絕大多數經濟合作與發展組織（OECD）成員國均將大數據的手段和方法引入稅收管理領域，作為其實現稅收管理現代化的有效途徑。在美國，超過80%的聯邦稅收收入通過計算機系統實現電子申報和繳納。美國國內收入局（IRS）的分析師運用數據分析系統（DAS），可以同時選取并分析數百萬甚至上億個申報數據。通過觀察數據走勢、模擬環境和優化數據模型等方式選取審計案例，以往需要幾周或幾個月時間的審計選案工作，現在只需幾小時即可確定。在英國，皇家稅務與海關總署（HMRC）的分析師使用高端軟件程序Connect來識別和顯示風險。該軟件使用23個資源系統和81種文件格式，存儲著8億多個記錄。其數據收集和分析功能能夠排除地方差異的影響，揭示出全國性的趨勢和規律，使分析師輕松進行風險識別和排序，極大提高了選案成功率和單個案件產出率。澳大利亞國家稅務局（ATO）的稅源監控平臺與銀行、保險、海關等部門可自動進行信息交換、實現交叉稽核，并自動使用風險過濾器對所有大企業進行一年兩次的篩選。一旦風險過濾器篩選出風險目標，這些潛在高風險納稅人就會進入選案程序，由高級技術專家進行分析，運用他們的專業知識來預測潛在風險發生的可能性以及產生的后果。
2013年全國稅務機關利用外部涉稅信息通過評估查補等手段增加的稅收收入為1 048.12億元。其中，利用房地產業信息獲取稅收收入356.46億元，占34.01%；利用公共管理和社會組織信息獲取稅收收入352.71億元，占33.65%；利用金融業信息獲取稅收收入96.86億元，占9.24%；利用建筑業信息獲取稅收收入52.84億元，占5.04%；利用采礦業信息獲取稅收收入51.91億元，占4.95%。
（四）構建大數據平臺，實現對各類數據的綜合管理和應用。
數據分析界古老的“拇指法則”指出，數據分析工作至少有70%～80%的工作量花在搜集和準備數據上，僅有20%～30%的工作量花在分析本身上。因此要花大力氣加強基礎信息資源庫建設，全面搜集并整合納稅人基礎信息財務核算數據、生產經營數據、納稅申報數據、稅務管理數據和第三方涉稅數據，建立基于Hadoop等分布式基礎架構的數據倉庫，發展云計算技術等高速數據處理技術。具體包括以下工作：
1.非稅務部門、非傳統渠道（主要是網絡分布數據）的數據收集、清洗。大數據時代稅收管理與政策分析的需求不僅僅限于稅務管理部門已有的信息系統獲得的征管和財務數據，而是需要整合更多來源的信息，包括其他政府部門等第三方提供的結構化數據和其他來源的數據，尤其是動態發展中的來自于信息網絡互動中的涉稅信息，以實現大數據時代所謂“數據”互聯的要求。
2.非結構化數據的結構化轉換。根據稅收政策和稅收管理的需要，按照工作中不同的數據粒度要求，對非結構化數據進行結構化轉換。
3.不同來源納稅人數據的匹配。不同來源的數據，必然存在著不匹配問題。數據匹配問題類似于經濟研究中數據的彌補和插值問題，以解釋不同來源數據的拼接，形成相對完整的數據信息全圖，并將最終形成大數據模式下的微觀納稅人稅收信息數據庫。
大數據時代需要對不同來源渠道的數據信息進行有效的采集、存儲、分析和應用，如果僅依靠手工導入和人工比對，勢必費時費力，而且對數據的采集、存儲、處理、分析和應用能力也存在不足，不能最大限度地發揮數據的作用。因此，需要搭建強大的信息處理平臺，對數據進行批量導入、集中存儲、自動關聯和分類應用，這樣可以實現第三方涉稅信息與稅收風險管理系統的有機融合，大大提高第三方信息的應用效率。這方面可以借鑒美國納稅人賬戶數據引擎的做法，充分運用大數據的理念和思維，在金稅三期工程中搭建一個功能強大的數據處理平臺，實現全國稅收征管數據大集中。
（五）創新數據挖掘分析方法，打造智能稅務。
對海量涉稅數據進行深度分析和挖掘，揭示數據當中隱藏的歷史規律和未來的發展趨勢，為稅收管理和決策提供參考。一般而言，常用統計分析方法分為關聯分析、序列模式分析、分類分析和聚類分析4種，這4種分析方法在稅收管理中都能發揮重要作用。例如，可通過關聯分析將財務核算系統與物流管理等生產經營系統進行群體比對，發現人為調節財務數據的問題；通過序列模式分析對納稅人歷年納稅數據進行線性回歸分析，預測下一年度的稅收收入，及時發現納稅人年度稅收收入異常情況；通過分類分析建立納稅人稅法遵從評價系統，結合納稅情況、生產經營狀況等信息對納稅人遵從度進行建模和識別，針對納稅人不同遵從狀況采取不同的風險應對策略；通過聚類分析將納稅人根據業務或者板塊設置分類型的數據參數進行數據分析，對稅收風險點進行分類管理。
關鍵詞：稅收征管智能化；稅收負擔；減稅降費；稅務智能
近年來，減稅降費成為政府工作的重點之一，2019年全國稅收收入同比增長1%，這顯示了減稅降費政策初具成效。但與此同時，這也是首次扭轉了我國常年持續的稅收超經濟增長的局面。由于減稅降費政策的目的在于結構性地減輕企業稅收負擔、激發市場主體活力，因此在這個背景下，重新討論稅收超經濟增長的原因具有現實意義。稅收從根本上決定于經濟，但現實中稅收直接決定于稅收征管模式，而我國稅收征管模式長期實行“以計劃任務為中心”的模式（馮海波，2009），即稅務機關以計劃的稅收數額為目標開展征管活動，這使得稅收受到稅收征管水平較大的影響。學術界對于宏觀政策和稅收征管模式如何影響企業稅收負擔也進行了廣泛的探討，代表的觀點認為稅收計劃的制定，會傳導征管壓力，進而影響企業稅收負擔（薛偉等，2020）?，F有研究文獻從稅收征管機制層面解釋了如何實現從宏觀到微觀的跨越，但較少文獻從稅收征管的執行層面來進行討論。本文在現有研究基礎上，界定稅收征管智能化的基本內涵，分析稅收征管智能化對企業稅收負擔的影響，為進一步推進稅收征管智能化發展提高稅收征管效率、推進減稅降費政策提供理論依據。
一、稅收征管智能化與稅務智能
稅收征管智能化往往會被等同于人工智能在稅收征管的應用來理解，但這兩者存在區別與聯系。人工智能最早被構思設計應用于商業智能，其具備數據讀取與分析、紅色報警、報表展示等功能，進而在稅收征管領域得到應用。智能是從大數據中獲取有用信息、發現模式及其變化的能力。而稅務智能是基于稅收學、經濟學、統計學等學科和理論模型，利用數據倉庫、OLAP分析、數據挖掘和人工智能等技術，對大量的涉稅數據進行推理、歸納和演繹分析，深度挖掘有效信息、總結潛在規律和經驗，從而幫助稅務部門進行稅收征收管理、制定稅收政策和決策的程序系統。稅收征管智能化則是指借助互聯網技術、人工智能等相關技術，在對大數據分析的基礎上，使得包括稅收分析、納稅服務、風險管理、稅務稽查等在內的稅收征管全流程逐步實現電子化、信息化和智能化。稅收征管智能化與稅務智能的共同之處在于依托以互聯網技術和人工智能技術為核心的計算機技術，實現稅務機關的征管效率的提升、納稅人納稅遵從度的提高。但兩者之間的差別主要在于稅收征管智能化側重于過程，而稅務智能更側重于結果。隨著稅務機關的征管水平逐步提高，最終實現稅務智能的普遍應用。
二、稅收征管智能化的發展歷程
具體來說，稅收征管智能化是分階段發展和推進的，可以劃分為初級階段、中級階段和高級階段。在稅收征管智能化的初級階段，主要任務是實現申報納稅和涉稅信息、資料、數據的無紙化和電子化，稅務機關可以全面搜集、記錄、儲存、查閱涉稅數據，為進一步的分析積累大數據。在大數據作為開展稅收征管的基礎后，稅務機關可以借助互聯網技術，針對具體實際業務設計供稅務機關和納稅人使用的操作平臺，將大量的重復性、低風險、程序化程度高的工作在平臺上完成，逐步實現辦理業務的自動化、后臺化、高效化。同時，在稅收征管智能化的中級階段，稅務機關會有意識地運用數據進行分析，比如在稅收風險管理時，稅務機關會根據實際工作經驗構建風險指標體系，以風險指標體系為主導，計算機隨機選取為輔助，開展重點稅務稽查的選案環節。進入稅收征管智能化的高級階段的前提條件是人工智能等技術已經較為成熟，專業人工智能已經普及應用。稅務智能會深度挖掘納稅人的涉稅信息背后的行為模式和偏好，針對不同納稅人提供個性化的納稅服務。另外，稅務智能會參與到稅源管理工作和決策中，利用大數據分析重點企業、重點行業和重點地區的稅收增長和經濟運行狀況，對稅收征管做出預測、規劃、判斷和輔助決策。在稅收征管智能化的高級階段，區塊鏈技術也得到充分應用，首先會實現政府機關內部的數據共享，稅務智能可以從第三方獲取數據進行分析和驗證，比如納稅人在辦理出口退稅時，稅務智能可以自動調取、比對海關部門的報關數據，再次驗證納稅人出口退稅資料的真實性，進而防止出現海關無報關記錄，而稅務機關進行退稅的情況。稅收征管智能化的三個階段按照智能化程度的高低可以進行重新劃分，初級階段的智能化程度較低，中級階段的智能化程度有所提高，高級階段的智能化程度達到較高水平。因此，稅收征管智能化又可以劃分為低智能化階段、半智能化階段和高智能化階段。
三、稅收征管智能化影響企業稅收負擔的理論分析
稅務機關稅收征管面臨主要的問題是稅務機關與納稅人之間的信息不對稱問題。稅務機關作為征稅一方，依法征稅時享有要求納稅人提交準確納稅資料的權利，而納稅人須要依法履行納稅申報的義務。但現實中，納稅人出于降低自身經營成本的考慮，往往不會將企業真實的經營狀況和利潤告知稅務機關，甚至通過多列支出、少列收入、虛假申報等方法，作出偷逃稅等違法行為。而稅務機關由于自身技術條件以及執法隊伍規模的限制，無法對眾多的納稅人逐一進行檢查，在實地檢查時，也出現了傳統稅務檢查方法落后、不能對納稅人納稅申報資料的真實性進行獨立驗證等情況。稅收征管智能化可以實現在事前對納稅人經營活動進行監管，在事中對納稅人申報資料的真實性進行驗證，在事后對納稅人的稅收負擔和風險進行評估管理，這將大大改善征納雙方的信息不對稱問題。稅收征管智能化改善征納雙方信息不對稱后，由于企業無法繼續隱瞞收入或者轉移利潤，企業實際承擔的稅收負擔將有所提高，同時稅務機關征收的稅收收入也將有所提高，且提高的幅度隨著稅收征管智能化程度的增加而增加。稅收負擔按照承擔稅負的主體和范圍的差異，可以劃分為宏觀稅收負擔和微觀稅收負擔。宏觀稅收負擔是一國（地區）稅收收入與國內（地區）生產總值的比值，而微觀稅收負擔是某個企業的稅收負擔與經營收入（或銷售收入）的比值。由于企業是納稅人的主體，所以宏觀稅收負擔也可以通過將微觀稅收負擔與企業在國民經濟中的占比進行加權平均得到。由于稅收征管智能化的提高將影響所有企業的微觀稅收負擔，而企業在國民經濟中的占比波動較小，因此宏觀稅收負擔也會受到稅收征管智能化的影響。由于名義稅率短期內不會變動、長期內不會大幅變動，因此稅收與經濟之間會保持一個基本固定的比例，進行同步增長。但現實中，早期稅務機關在稅收征管時，因為信息不對稱等原因導致無法征收到企業實際應該負擔的稅收，往往企業實際繳納的稅收少于實際應該負擔的稅收，這形成了早一期與晚一期之間的一個“缺口”。而這個“缺口”會因為稅收征管智能化的逐漸提高而逐步縮小，在這個逐步縮小過程中，稅收征管智能化會給稅收帶來了一個額外增長。這也就可以很好地解釋了常年來稅收超經濟增長的現象。圖2反映了我國2004~2018年稅收收入與GDP的整體變動情況。從圖1中可知，各省平均稅收收入增速常年高于各省平均GDP增速，但在2009年、2015年和2016年這三個年份稅收收入增長率低于GDP增長率。前者是由于受到2008年金融危機影響，我國實體經濟受到沖擊，大量企業營業收入與利潤下滑，稅收收入明顯減少；而后者則是在2015年《預算法》出臺后，稅務機關逐步開始放棄以稅收計劃為中心的征管模式，而是逐步加強稅收征管的智能化建設，因此當年的稅收收入有所調整，進而影響稅收收入增速。
關鍵詞：大數據；稅收“新常態”；稅務機關
一、引言
自于2014年5月在河南考察時首次以“新常態”描述新周期中的中國經濟后，“新常態”迅速成為一個深入人心的經濟關鍵詞。作為一個含義豐富、具有深意的重要表述，經濟“新常態”已在政府和社會各層面得到認同并成為共識。經濟“新常態”客觀上決定了稅收“新常態”，而稅收環境的復雜深刻變化也催生了稅收“新常態”。因此在新的歷史起點和時代背景下，科學認識和積極應對稅收“新常態”具有重要的戰略意義。而今信息技術領域最熱門的概念之一就是大數據，其在解決稅收信息不對稱、促進稅收制度建設、充分發揮稅收作用方面具有獨到的優勢，必將對我國稅收“新常態”產生深遠的影響，并成為其中重要的組成部分。
二、稅收工作的“新常態”的三個特征
界定稅收“新常態”，并不容易。狀態不論新舊，均需至少維持一段時間，才可能稱得上常態。一種狀態能保持相當一段時期，且區別于過去，才稱得上“新常態”。像經濟“新常態”一樣，稅收“新常態”尚未完全成為一種穩固的形態。筆者認為，所謂稅收“新常態”指在現代稅收治理新理念和新規則的基礎上構建的較穩固和可持續的新秩序、新態勢和新狀態。經查閱相關文獻，筆者將稅收工作轉為“新常態”的三個主要方面的變化梳理如下：
（一）稅收工作的思維慣性正從“管理納稅人”向“服務納稅人”的“新常態”轉變
稅收事務與納稅人有著密切的關系。為納稅人提供良好的專業納稅服務，是稅務部門的職責。構建良好的征納關系，更好地為納稅人服務，也將是稅收“新常態”的表現之一。事實上，傳統的稅收工作思維以納稅人有罪判定為假設前提，以管理和監督納稅人為慣性思維，習慣于用對抗性的方法來解決稅收執法中的問題，把打擊逃稅作為稅收執法工作的全部內容或主要方面?，F在，在尊重納稅人，服務納稅人，滿足納稅人合法合理需求的前提下，提高納稅人的滿意度和遵從度，將是不可逆轉的稅收工作“新常態”之一。
（二）稅收工作的行為慣性正從“任務至上”向“稅收法定”的“新常態”轉變
依法治稅不妨礙稅收收入任務的確定，稅收收入是一個可以較全面評價稅收征管效率的指標。征多少稅，與稅收潛力有關。稅收潛力可以轉化為預測的稅收收入，并進而轉化為稅收管理意義上的稅收收入任務。預測總是基于各種各樣的假設條件。一旦某個條件不具備，實際值就可能偏離預測值。因此，收入任務即使不能完成，也還需要作進一步分析，探究影響因素，而不是僅以此為依據，就問責稅務征管機構和相關個人。這種收入任務更不能成為各級政府給稅務部門施壓的指標。應收盡收，不放水，不收過頭稅，稅務機關只要依法征稅即可。
（三）稅收工作的制度慣性正從稅收管理員“各事統管”模式向稅源管理的“分級分類+專業協作”模式的“新常態”轉變
隨著納稅戶或稅源戶的大幅增長以及跨行業、跨區域企業集團的日益增多，關聯交易、虛擬市場、電子商務等新興經營模式蓬勃發展，稅收征管制度必然需要升級換代或轉型升級。以信息管稅為依托（包括縱向信息的大集中以及橫向信息的大分享），以分級分類管理為原則（如按規模、行業和區域相結合的科學劃分原則），全國各地稅務機關大量組建了稅源專業化管理團隊，重組了稅收征管流程，實現了稅務人員與企業類型的“專業對口”，大大提升了稅收征管工作的質效或績效。盡管以稅源專業化管理為導向的稅收征管改革依然在路上，但這種稅收“新常態”已然確立。
三、大數據對構建稅收“新常態”的催化作用
（一）大數據為納稅人提供更好的專業納稅服務
面臨構建良好的征納關系，更好地為納稅人服務這一稅收“新常態”，納稅服務應該讓納稅人體會到更多的便利，盡可能向納稅人說清稅款的去向。而大數據能使得涉稅數據和信息都完全透明，稅務機關憑借其掌握的涉稅信息也能進行對比、挖掘、分析，從而能掌控信息的正確性，防范風險，從而提高征納雙方的互信度。另外，大數據還能利用其豐富的網絡信息資源增進稅法知識普及并依托網絡平臺開展納稅指導和培訓，可以加強征納雙方的溝通和交流。
（二）大數據有利于稅務機關依法征稅
為了提高稅法的嚴肅性、規范性和權威性。稅收的風險管理顯得尤為重要，稅務機關利用大數據先進的技術和詳盡的數據能夠系統、充分地掌握納稅人的信息，稅務機關通過利用大數據技術甄別、過濾、對比、分析涉稅信息可以確保在納稅申報時點相關信息的準確性，并通過后續的工作如監控稅源來防止稅款的流失。并且稅務相關部門還可通過對年度相關數據的分析探究來評估和預測下一年度的征稅風險，從而提高征稅的主動性和針對性。
（三）大數據為稅源專業化管理提供支撐
“大數據”是解決信息不對稱問題重要手段，為實現稅源管理目標提供了技術支撐，進而推動了稅源管理的革命。稅務機關憑借大數據能夠從各方位獲取各種涉稅信息，開展稅源監控，完成稅收征管的使命。在大數據條件下，如果法律充分保護稅務機關獲取全面的涉稅信息，那么稅務機關就能全面分析掌握除了交易雙方之外的涉稅第三方甚至第四方的信息，從而使信息不對稱這一問題得到徹底解決。以“大數據”技術體系建立一套全口徑、多層次的涉稅數據采集平臺，全面貫徹落實健全稅收監管協調機制，加強綜合治稅，做到依法征稅、科學征管、應征不漏。
四、小結
運用和發展大數據的手段、方法和思維，定能為納稅人提供更好的專業納稅服務，確保稅務機關依法征稅，實現稅源專業化管理。實現對稅收制度的選擇、稅收政策的運用、稅務機關的行為有更多的約束，使納稅服務更有效率更加貼心，稅收在國家治理中的作用得到更充分發揮的稅收“新常態”。（作者單位：重慶理工大學）
參考文獻：
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