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1、税收执法风险的识别,主讲人：马艳,一、税收风险识别 的识别,税收风险识别：是在数据集中等税收信息化建设成果基础上，围绕税收风险管理目标，应用相关学科的原理和科学合理的方法、模型以及指标体系，利用税收系统内部以及其他第三方的各种涉税数据，从税收经济运行结果入手，深入研究，探索规律，寻找、发现可能存在税收风险点，帮助科学决策，指导税收征管工作的分析活动。,2023/7/8,2,税收风险识别涉及税收征管的方方面面，内容庞杂。简单来说，可以从区域、税种、行业/产业，以及变动趋势等维度进行较宏观方面的识别，也可以从企业的收入、抵免以及发票使用等维度进行较微观方面的识别。一般地说，宏观识别耗费时间及人力、
2、物力较少，可以较快、较及时发现风险，为微观识别提供线索；微观风险识别需要收集、处理大量的细节数据，指标及参数设置较复杂，一般比较耗时、力、物。所以宏观识别与微观识别应有机结合，灵活运用，互相验证，共同改进提高。,2023/7/8,3,风险识别，有两个隐含的假设前提：一是政策的一致性，二是同行业的企业生产经营活动规律基本一致。在进行纵向比较分析时，应特别注意政策调整，尽量还原政策调整的影响。在进行横向比较时，如果进行较大区域的风险识别比如一个省时，个别企业的生产经营活动异常对结果影响较小，但是在一个较小的区域内比如一个县，个别大企业的经营异常则对结果的影响非常明显，也需要特别注意。,2023/7
3、/8,4,二、税收风险识别的方法,不论是宏观识别还是微观识别，其主要思路可以分为两类，一是应用各种数据和方法估算一定的经济量、经济结构和既定的税收制度决定的潜在的、最大的税收能力，与实现的税收收入数据比较，查找某地区、某税种或某行业税收征管中可能存在的风险及其变动趋势，即通过纳税能力估算（也称为税收流失估算或征收率估算）识别风险，称之为税收能力估算法；二是通过一些关键指标的纵向或横向比较，分析其异常变动及发展趋势发现某地区、某税种、某行业或某企业存在的税收风险，称之为关键指标判别法。,2023/7/8,5,（一）税收能力估算法,税收能力估算：是一种通过纳税能力估算识别风险的方法，主要关注国家、
4、地区、税种、行业、某类纳税人的潜在税收，进而分析税收流失状况、风险程度，以及变动趋势。税收能力估算的结果不仅可以应用于风险识别，还可以应用于税收预测、政策效应评估等方面。税收能力估算主要有两种方法，一是自上而下，另一个是自下而上。,2023/7/8,6,1、自上而下法,自上而下法，即利用GDP等宏观统计数据、根据税收政策、应用税收经济学、统计学和国民经济核算等学科相关原理、模型和方法估算税收能力的方法。自上而下法估算主要有两种思路;一是寻找宏观统计数据中与税基比较接近的指标（称为代理性税基），然后根据税收政策规定的抵免、优惠的情况调整数据，进而估算税收能力。常用的方法主要有投入产出法、增加值法
5、和可计算一般均衡（CGE）模型法等。主要应用某国或地区的税种或（和）行业税收能力估算，我国已经应用这投入产出法和增加值法开展增值税收入能力估算。,2023/7/8,7,1、自上而下法,二是根据税收与经济的关系，应用税收经济模型，利用宏观经济面板数据或时间序列数据估算税收收入能力。常用的方法主要有随机边界模型法、数据包络模型法以及税柄法等。这几种方法主要应用于国家或地区总体税收能力估算。,2023/7/8,8,1、自上而下法,优点：数据收集整理成本较小。操作上相对简单，时间、人力物力消耗较少。缺点：很难确定是否包括了地下经济和非法经济活动。假设条件较多，有些税收政策无法体现。无法提供比较详细的信
6、息。,2023/7/8,9,2、自下而上法,自下而上法，就是使用纳税人数据，特别是税务部门掌握的税收申报数据和税收专项调查、检查等数据，以及其他政府、专业机构收集的关于纳税人的细节数据，运用统计学相关原理（如随机抽样等）测算样本的潜在税收收入，进而推算总体税收收入能力的方法。随机抽样分类越细，估算结果提供的信息越多。自下而上法需要对样本数据进行相应的税务审计工作，所以税收调查、纳税评估及税务稽查案例数据非常重要。许多国外应用自下而上法估算个人所得税和企业所得税能力。,2023/7/8,10,2、自下而上法,优点：随机抽样及细致的审计工作使估算结果更可靠。对税基的逼近表现要优于自上而下法，能够提
7、供较详细的估算信息。缺点：抽样调查有可能出现无响应或低报等情况。账证不健全或灰色交易的存在会影响测算的准确程度。数据收集、整理、计算工作大，耗时耗力，成本比较高。,2023/7/8,11,（二）关键指标判别法,关键指标判别法：通过一些关键指标的纵向或横向比较，分析其异常变动及发展趋势发现某地区、某税种、某行业或某企业存在的税收风险。比如税负、弹性、收入、抵免、投入产出率、能耗率、利润率及发票领购使用等的异常变动发现税收风险的方法。不同的税种、行业指标各异，应根据不同情况选取关键指标。指标的异常主要通过比较分析发现，可以按照同行业/同纳税人类型、同税种根据时间轴纵向比较，也可以按照不同地区横向比
8、较。在应用关键指标时，必须坚持一个重要的原则即指标口径一致关键指标判别法既可用于宏观识别，也可用于微观识别，应用比较灵活。比如可以用税负指标进行行业风险识别，也可以用税负指标进行企业风险识别。,2023/7/8,12,（三）风险识别结果的应用,不论是应用税收能力估算法，还是关键指标判别法，即使使用相同的模型或算法，选取的指标不同，分析结果也可能大相径庭，所以在识别结果的使用上要特别谨慎。例如，选取相同的指标和模型应用税收能力估算法得出甲地区某行业某时期增值税流失率为25%，乙地区同一行业、同一时期增值税流失率为27%，则基本可以认为甲地区税收风险较小。但是仍然无法确切说明甲地区的税收流失是25
9、%、还是20%，因为指标不同计算结果可能会有一定的差异，这个时候应用税收流失指数来说明税收风险变动趋势则更合理些，如果流失指数持续不提高，则说明风险下降，征管水平在提高；反之则说明风险增加，需要采取措施加强征管。,2023/7/8,13,三、税收风险识别的数据及技术,（一）数据 税收风险识别需要多种数据，在以数据集中为代表的税收信息化建设成果已经达到一定水平基础上，收集、整理国民经济统计等第三方数据重要性、迫切性越来越显现，国内外税收风险管理的经验证明有第三方数据验证的纳税人收入税收风险最小，社会各界、特别是各级领导越来越重视，现在的关键问题是落实收集数据工作，并清晰各种数据的统计原理和口径，
10、建立相关的数据库。,2023/7/8,14,在重视第三方数据的同时，税务部门已有的一些宝贵数据尚没有充分、有效地开发利用，是一种缺憾。目前税务部门普遍重视申报数据、企业财务数据，应用这些数据进行了多方位的分析，取得了一些成果，提高了税收风险的防范能力。但是，税收调查、税务审计案例（税务稽查、纳税评估、涉外税务审计、纳税人自查）、金税工程、发票销售使用等数据还没有引起足够重视和应用。,2023/7/8,15,三、税收风险识别的数据及技术,（二）技术 风险识别是分析税收经济运行的结果数据，发现的是已发生的风险，而税收风险情况是千变万化的，为了及时防范风险，需要识别工作具有相应的实时性和前瞻性。为了提高风险识别的实时性和前瞻性，信息技术和分析技术的应用同样重要。在风险识别中对信息技术的应用已经比较成熟，基本实现了结构化的识别工作软件化，一定程度上提高了效率。但是在技术应用方面主要还存在两个问题：一是目前主要应用指标判别法进行风险识别，对建模、分析技术的学习、开发和应用不够；二是目前主要根据人工经验设置指标和参数，合理性和准确性有待提高。应重视使用一些分析技术选取指标、计算参数，并根据风险处理结果进行必要的修正工作。,2023/7/8,16,谢谢！,2023/7/8,17,
