运用经济数学模型对商贸企业增值税的纳税评估来源：中国税网作者：日期：2010-01-07字号[ 大 中 小 ] 　　为了贯彻落实总局科学化、精细化管理要求，广东地税一直致力于智能评估和智能选案系统研发，以依托已有信息平台加快管理应用型业务的信息化和智能化，提高海量信息处理的能力和水平，实现税收数据更加全面的电子采集，税收信息更加深度的集约应用，税源管理更加精准的综合把握。尤其是，2005年下半年，在总局有关司局的直接指导下，我局利用总局纳税评估模型研究小组设计开发的一套纳税评估经济数学模型，在广东国税、佛山国税强有力的支持配合下，在佛山进行了模型评估试点，试点工作按智能化评估的业务流程和组织形式开展。　　一、评估过程　　（一）评估对象选取　　为了集中攻关，试点主要围绕管理难度较大、问题较多的商贸企业的增值税和所得税展开。具体评估对象的选取过程大致可分为以下四个步骤开展：　　1．数据准备　　我们按国民经济行业类型的中类直接从“大集中”系统和佛山国税CTAIS系统中抽取2611户企业资料。包括企业基本信息、资产负债表、利润表和税收申报数据，通过转换、清理、校核、汇总计算得到满足模型测试的数据。　　2．数据评价。　　数据评价是对申报数据进行数理逻辑和经营情况判断。经评价，共查出639户存在数据逻辑错误的纳税户，并按户归集错误形成申报评价报告。随后，由主管税收管理员开展纳税辅导和错误纠正。由于纠错费时较多，为了保证按时完成试点工作，我们仅选择了经过数据清洗处理后数据质量符合模型分析需求的1972户企业作为评估对象。　　3．启动模型库进行定性和定量分析。　　这部分的工作由计算机负责。在1972户纳税人数据导入模型库后，先由模型通过自学习辨识出符合本地情况的参数，接着系统自动逐一给出模型评估结果：偷税数额和税负差异度。　　4．确定评估对象　　在模型定量分析结果出来后，我们根据估算的偷税嫌疑数额，将1972户纳税人分为轻度、中度、重度和严重嫌疑四档，并根据估算数额大小、主管机关和备查企业数量三个条件选择下户调查备查对象，从129户被估算数额在50万元以上的企业中选取了31户疑点纳税人作为下户调查备查对象。　　（二）评估分析　　评估分析是在下户检查前对疑点纳税人的财务报表和申报情况进行评估分析，确定主要疑点方向，修正系统估算误差。在确定了备查对象后，市稽查局从各区抽调业务骨干在市局专业骨干的带领下，对备查企业的财务报表和申报表进行初步分析，撰写评估分析报告，列出报表存在的、值得调查的问题，为约谈举证和实地核查指明了方向，形成了完整的评估分析底稿。　　（三）国地税联合下户调查　　11月下旬，成立佛山市国、地税联合工作组，由国、地税根据各自管辖权限对31户商贸企业2004年度纳税情况进行调查。同时，为保证工作质量、提高工作效率、减少对纳税人正常经营活动的影响，国地税采取了联合下户调查。其中，佛山市局抽调80人成立了6个工作小组，保证了调查任务的顺利完成。　　（四）评估结果处理　　通过下户调查和立案稽查，调增业务收入或应纳税所得额的有20户，占总核查户数的65%.总调增业务收入3，600万元、所得额1276万元，查补税款合计570万元。12户问题明显的企业被立案稽查，其中，佛山X陶瓷公司在评估分析时发现存在主营业务成本偏高，隐瞒销售收入的问题，经核查该公司申报业务收入不到6亿元而其在银行的收款记录却高达27亿元；南海X燃料公司在评估分析时发现其待摊费用科目异常，经核查该公司被查出滞留票3000多万元。　　二、评估方法　　此次评估试点工作，在评估分析和下户调查环节使用的评估方法主要是借鉴和运用了总局纳税评估管理办法的方法和指标。不同的是，在确定对象环节使用了经济和数学模型估算纳税人纳税能力，并用以测算纳税人偷税嫌疑，进而按测算的偷税嫌疑数额进行评估对象的选择，使评估工作进入了较指标评估更高一层的模型评估阶段。　　经济数学模型的基本设计思路是，从企业财务会计报表中提取数据，构造一套能将企业生产经营和价值形成过程与税收政策规定有机结合的系统方法，建成纳税评估方法库，把实际纳税评估经验成果提炼设计成“疑点分析专家系统”，也就是核心评估模型库。　　主要的计量经济模型包括：　　——企业生产函数模型。根据企业实际运营资本、人力资源投入，估算企业的*5生产能力，也就是估算出税基。　　——时间序列计量模型。根据持续经营假设，上一个时期的成本和销售、合同、费用必然影响下一个时期的相应项目，从而建立时间序列模型推算本期的相应的成本、费用、销售、库存等数据。　　——交叉计量模型。根据财务数据之间的关联关系和比率关系，各期之间必然维持其基本逻辑关系，据以重新推算企业的财务报表的主要项目。　　——投入产出（货币）模型。根据企业的基本能源、原材料成本、人力成本、费用等数据，推算企业的销售、存货以及其它的财务数据和纳税申报数据。　　以上四个模型的数据处理是海量计算，需要大量先进算法支持，主要用到神经元网络如BP（Back Propagation）网络，聚类分类如ID3算法、CART算法、C4.5算法，金融工程的VAR方法等。　　简要的分析过程是：首先，通过采用神经元网络算法快速得到三个不同企业财务报表，模拟和重构企业的经营过程。接着，通过风险分析算法对企业财务数据特征进行分析，推导出一张符合特征的财务数据报表，所有数据都是估算出的期望值。从理论上是最接近企业真实情况财务数据。然后，基于这套报表按相应的计税方法计算出企业的理论应纳税数据，并将其计算结果与实际申报数据进行比较，评价纳税人的纳税遵从度，同时，按照差额绝对值和相对值大小对纳税人进行排序，将最不守法的纳税人找出来，对其采取评估约谈、下户调查或实施税务稽查等管理措施。　　三、案例点评　　本案例是按智能评估思路组织的模型评估。通过这次纳税评估模型的实地测试，我们发现：　　1.智能化评估是纳税评估业务发展的必然趋势。要搞好纳税评估工作，需要注意点和面的结合。点的评估分析流程必须靠人工分析来完成，是电脑无法取代的。至于面的分析，在单一指标分析阶段，评估人员利用手工计算方式勉强可以完成，然而，进入多项指标综合评估和模型评估阶段，评估人员利用手工计算方式是无法按时按质完成所涉的海量数据计算的，在计算机系统普遍应用的今天，这也是没必要的。　　2.申报数据评价和审核是智能评估必要的环节　　纳税人申报数据在申报、采集、保存、移库和补录的过程中容易产生“垃圾数据”，会对模型的运算结果产生严重影响。例如佛山市顺德区乐从镇X钢铁贸易有限公司2004年全年主营业务收入只有31，946，508元，但由于其10月份的利润表申报的主营业务收入本月为3，005，959.91元，主营业务成本为9，976.35元，销售毛利高达99.67%，而主营业务税金及附加却多达2，953，916.76元（纳税人在制表时填错了科目），导致模型估算其增值税偷漏税额达153，068，000元，税负差异度高达479.14%，显然是不可能的。由此可见，要评好税，先要管好数。因此，需要设计一个前置流程，评价和审核数据质量，解决数据的一致性和可用性问题。　　3.指标分析是纳税评估业务必要组成部分，是模型分析的补充　　模型分析的结果没有直接指明疑点纳税人有问题的会计科目，分析的过程也不宜用来推导疑点科目，因此，有必要利用指标分析来补充模型分析的这点不足。在讨论时，我们发现模型分析的结果可以有效纠正指标分析的偏差。模型分析确定的疑点纳税人的疑点指标基本就是问题存在的主要方向。　　4.评估评析（人机结合分析，或称案头分析）是纳税评估业务不可或缺的步骤　　要把模型或指标分析结果运用到约谈或检查工作中，就需要把计算机的分析结果和财务报表结合起来分析，确定主要的疑点方向。由于企业经营情况千差万别，依赖计算机是无法完成这一任务的，需要由熟悉业务、行业经营特征和企业经营情况的业务人员来完成。此外，计算机无论是用模型分析还是用指标分析来处理海量的数据，都会有一些系统误差。熟悉评估业务和企业情况的人员可以通过人工分析，对这些误差进行调整。　　5.纳税评估必须与税务稽查工作相衔接　　由于纳税评估的法律层次较低，合法检查手段有限，所以对于发现的大案要案必须将相关的疑点、资料一起移交稽查部门立案，同时必须完善评估检查过程的取证手段，以求提高纳税评估的效力和稽查工作的效率。　　6. 需要对纳税评估业务人员实行能级管理　　纳税评估是一个多环节的复杂业务系统，包含宏观分析、微观分析、人机结合分析与一般的账务分析（实地检查）。各环节操作人员需要的人员专业技能和水平差异很大，有些环节还需要高水平的专业人才才能完成。因此，需要建立完善的能级管理制度体系对评估人员实施分类、分级管理，内容包括建立考级、培训、考核、奖惩和薪酬等。