税收风险识别的数据及技术是怎样的？

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，建立相关的数据库。

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。
税收调查数据不仅仅可以用来分析税源及风险状况，还可以应用于分析政策变动对微观经济体的影响，也是构建税收微观模拟模型的重要数据源;税务审计案例数据既是风险识别、税收能力估算的宝贵知识资源，也是风险识别指标和参数设置的重要依据;金税工程和发票销售使用数据对判别增值税风险、增值税能力估算的重要性不言而喻。

(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。

四、税收风险识别的机构职责

根据现在的机构设置和人员状况，由税收分析部门承担应用指标判别法进行宏观识别工作，税政或其他部门承担应用指标判别法进行微观识别工作，与税务稽查和纳税评估选案工作结合在一起，尚且合理。但是，如果要应用收入能力估算、税收经济模型等方法提高风险识别的水平，则此种职责分工的缺陷已然显现。

首先，风险识别是一个系统工程，要综合应用到经济学、税收学、会计学、统计学、计量经济学、国民经济核算、税收经济模型、税收政策、信息技术、数据仓库和数据挖掘等多方面的知识，是需要一个知识团队互相合作才能较好完成的工作;

其次，从数据的收集整理计算、指标选取、参数设置、模型构建、算法实现，到指标、参数和模型修正，风险处理经验收集整理，这个过程中的每个环节是互相联系、紧密结合、无法分割的，在目前的分工情况下很容易形成新的数据孤岛、信息孤岛、知识孤岛;

第三，根据“国家税务总局-国际货币基金组织税收收入能力研讨会”外方专家介绍和查阅的资料看，税收风险管理比较成功的国家一般都设置的专门机构或团队，如美国、英国、瑞典等，其中比较著名的是美国的纳税人遵从估算项目(tcmp ，the taxpayer compliance measurement program )和国民调查项目(nrp，national research program);

最后，在税务干部年龄结构老化、企业形态日益多样化、社会信息化大背景下，加强涉税数据深度分析利用(不仅仅风险识别)是提高税收征管能力、执法水平的必由之路。
可以说涉税数据分析税收工作的眼睛，相当于导弹的制导机制。所以，设置机构或团队专业从事税收风险识别工作有其必要性与合理性。