國稅數據調研報告
時間:2022-09-06 04:17:00
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隨著國稅系統信息化建設的不斷推進,各類稅收信息數據日漸積累膨脹,如何有效地利用好這些涉稅數據信息,開展信息數據綜合處理與分析工作,為稅收業務管理工作和領導科學決策提供有效依據,已成為了當前一個很重要的課題。
一、開展信息數據處理分析工作的可行性和必要性
數據處理分析工作,就是通過對現有的大量各類涉稅信息數據進行綜合處理、加工及分析,以挖掘提煉出有價值的綜合信息,為我們的稅收管理和決策提供參考和依據的一個過程。
經過多年的努力,我省的稅收信息化建設已經取得了顯著的成果,隨著《江蘇國稅信息管理系統》(STAIS6.0)軟件的推廣應用,金稅二期工程建設的全面完成,以寬帶網絡為依托的大市數據集中的征管模式也已建立,各類信息系統的開發和應用已遍布到稅收管理的各個領域和各個環節,我省的稅收信息化應用水平已經上了一個新臺階。伴隨著各大信息系統運行的同時,產生出了大量的涉稅信息數據,由于當前幾大系統的信息都已集中到省轄市局,這就為在全市范圍內開展數據處理分析工作提供了可能,因此,現階段開展數據處理分析工作的條件已十分成熟。同時,如果這些大量的涉稅信息數據僅僅是作為系統運行的過渡性數據,而不加以深入的分析與利用,造成了人為的浪費,就不能真正為我們的稅收管理提供更有效更高層次的信息。因此,為進一步提高稅收管理水平和科學決策水平,有必要運用現代信息技術手段,對這些涉稅信息數據進行綜合處理與分析,充分利用所挖掘提煉出真正有價值的信息數據,為我們稅收工作服務。
二、現階段信息數據處理分析工作的現狀
目前,在我們國稅機關運行的軟件系統主要有《江蘇國稅信息管理系統》(STAIS6.0)、金稅工程系統、出口退稅管理系統、四小票數據管理系統、外資所得稅管理等系統,這些軟件系統幾乎貫穿了我們整個稅收業務工作,對這些系統所采集和積累的涉稅信息數據可以歸納為以下幾類:一是登記基礎類信息:納稅人的稅務登記信息,金稅工程發行信息,一般納稅人認定信息等。二是申報征收類信息:納稅人各類申報、報稅信息、稅款征收入庫信息、欠稅信息等。三是會統類信息:稅收會計統計帳冊、報表信息等。四是發票類信息:征管系統發票領購繳銷信息、金稅工程系統增值稅專用發票發售、認證信息等;四小票(貨物運輸發票、廢舊物資收購發票、農副產品收購發票、海關代征增值稅專用繳款書)采集信息等、發票違章處罰信息等。五是稅務稽查類信息:各類稅收違法案件、查補稅款信息、金稅工程稽核協查信息等。六是退稅信息:各類免抵退出口退稅信息、其他退稅信息。
這些信息數據在國稅機關的各大信息系統運行及各類稅收業務流轉中發揮了十分重要的作用,是稅收業務的“血液”,稅務機關通過采集、處理、運用這些信息來完成各項稅收工作。根據對這些涉稅信息數據的分析和利用的不同目的和要求,可分成三個層次:一是通過信息系統軟件采集納稅人原始的、基本的涉稅信息數據,并進行簡單計算處理加以利用,以支撐整個稅收業務及各大信息軟件系統的運轉,這是數據利用中最基本的功能;二是通過信息管理系統或征管輔助軟件,對一些涉稅信息數據進行初步處理、分析和加工,產生出符合一定條件和格式的報表,以及能夠進行一些初步的數據查詢與統計,這類數據處理分析工作在一定程度上能夠滿足我們日常管理和工作的需要,屬于淺層次的利用;三是通過專用軟件或數據分析工具,對各系統數據庫中的大量涉稅數據進行系統地深層次、多角度的分析,對不同的系統之間的各類業務指標進行橫向及縱向比較,分析數據之間的相互關系及內在規律,從而提煉出真正有價值的數據,為稅收管理和領導決策提供科學依據。
當前,我們的數據處理分析利用工作,大部分屬于第一和第二層次的分析和利用,高層次的分析利用比較少,因此,在基本滿足日常管理的需要的同時,應該著力于較高層次的分析與利用。
三、開展信息數據處理分析的前期準備工作
(一)加強領導與協調。由于數據處理分析工作是一個系統工程,涉及到多個部門,涉及面廣、綜合性強,數據來源也復雜多樣,另外,目前稅收管理是按部門職能劃分權限的,單個業務部門分管的稅收數據是局部的、有限的,難以完成跨部門的、綜合性的數據處理分析,僅僅靠一兩個職能部門或技術部門是難以完成好這項工作的,它必須依靠各職能業務部門緊密配合,互相溝通和協調。因此,必須站在全局的角度,統一思想,加強對數據處理分析工作的領導,成立專門的數據處理分析工作部門,進行統一扎口管理,并且要做好業務部門之間與技術部門之間的協調配合工作。
(二)提高數據質量,奠定數據分析基礎。數據質量是數據處理分析的前提和基礎,數據質量的高低會直接影響到數據處理分析工作的成效。因此,必須嚴把四道關口,切實提高數據準確度:一是把好數據采集關,加強對納稅人的財務知識、稅收業務政策的輔導與培訓,使納稅人填制報送的原始納稅資料真實、完整、準確,確保所采集的原始數據的真實性和準確性;二是把好數據審核關,對納稅人報送的數據資料進行邏輯審核,并將有關數據與機內數相核對,發現差錯及時調整;三是嚴把數據錄入關,加強對一線操作人員的崗位培訓,嚴格按操作規程熟練操作征管軟件,確保征管數據錄入準確,通過推行二維條碼掃描、網上申報等方式進行電子數據錄入,減少人工錄入誤差;四是嚴把數據檢查關,運用人工和軟件相結合的手段,對征管數據進行定期和不定期的檢查核對,及時發現錯誤數據和邏輯性差錯的數據,并進行調整和處理,最大程度上保證數據的準確性,為后一步開展數據處理分析工作打下良好的基礎。
(三)建立涉稅信息數據庫和數據倉庫。開展數據綜合處理利用工作的一個重要前提就是構建涉稅信息數據庫。由于目前在國稅機關運轉的涉稅信息數據都分布在各個獨立的系統中,各個系統相互之間缺乏有效的銜接,造成各個系統的數據不能進行綜合分析和利用。因此,必須對現有各個系統中的涉稅信息數據進行深入的挖掘和分析,對各個系統數據庫中的數據進行加工、清理、過濾和提取,將各類常用信息數據按照適用于數據挖掘、分析和展現的方式進行重新分類整合,并運用數據倉庫技術,建立綜合涉稅信息數據庫,為后一步開展數據綜合處理打下良好的基礎。
四、如何進一步開展信息數據綜合處理利用工作
開展好數據綜合處理利用工作,要以服務稅收業務管理工作為導向,以先進的信息技術手段為支撐,充分發揮現代信息技術的優勢,結合自身實際需求,采取多種形式,不斷實踐和探索,在各個稅收業務流程和環節中,廣泛地開展好數據綜合處理利用工作。
(一)堅持以應用為導向,提高信息數據處理利用效率。開展數據分析利用工作,必須堅持以應用為導向,所處理分析的數據必須為我們的稅收業務管理工作服務,為科學決策提供依據,開展數據綜合處理分析工作,就是要在大量的涉稅信息數據中加工提取最有效的,最直觀的、能夠最大程度滿足我們需要的數據。為此必須做到三個方面。一是充分了解各類業務需求,從決策層、管理層到操作層,了解各個層次對數據利用的不同需求,了解在各自的工作流程和環節中所需用到的各類數據要求,并進行相對固定,需求發生變化時必須及時進行修正;二是對各類數據應用需求進行詳細分析,對現有系統能夠提供相關查詢功能的,則可以通過現有軟件進行加工提取,對現有軟件不能提供的,則可以專門開發軟件進行處理加工。三是對各類數據進行加工預處理。對一些數據可以進行加工預處理,形成固定的格式和表單,儲存在數據庫中,下次使用時可以直接調用,提高數據利用效率。
(二)充分運用現代信息技術手段,開展信息數據處理分析工作。在做好各大系統運行工作的同時,通過開發專用的數據處理分析軟件,開展數據處理分析工作。一是做好日常數據的監控與測評分析工作,通過開發《征管數據質量監控與測評分析軟件》,加強對征管的基礎數據和日常數據的監控與分析,運用軟件對數據庫中的數據進行全面檢測和分析,對明顯不符合常規的數據和邏輯性差錯的數據及時進行提示,查出一些依靠手工無法查出的錯誤,提高了數據質量。例如通過對非正常戶、停業戶的稅款和發票清理情況的分析和監控,及時發現管理上的問題,以便采取相應的措施;二是加強各應用系統之間數據的關聯和整合,現行各個稅收業務軟件系統相對獨立,造成了各系統中的數據無法直接利用,為此,通過對各個系統的數據結構的分析,開發運用專用軟件進行相關數據的關聯分析和比對,及時發現問題,提高業務管理水平,例如我們開發了《票表稽核系統軟件》,對大征管系統中納稅人申報的專用發票數據和金稅工程系統中的納稅人報稅數據進行提取比對,可以發現納稅人是否存在少報銷售的問題。通過《“四小票”比對軟件》,對納稅人貨物運輸發票和納稅人銷售收入進行比對,可以發現是否存在虛開運費抵扣進項稅額問題等。三是運用系統軟件查詢功能,或根據業務需求開發專門的查詢軟件,通過制定統一的標準和統計口徑,設置各類數據查詢參數,運用公式對現有數據進行處理分析,定期和不定期產生各類統計報表數據,及時為領導提供詳細的科學的決策依據。例如,通過對本期銷售收入、入庫退庫情況、稅負率等數據的分析,并與上期相關數據進行比較,可以預測下期稅收收入情況。
(三)完善分析方法,提高信息數據分析深度和廣度。一方面要充分利用先進的數據分析工具,開發和利用高效的數據分析軟件,提高數據分析的效率和水平,加強各系統數據之間的整合,建立相關的數據分析模型,提高數據處理分析的科學性、正確性。另一方面數據處理分析要有針對性,要緊密結合現行稅收政策和業務,針對當前稅收工作中的重點、難點、熱點問題進行分析,提高分析的深度和廣度,加強重點企業和典型行業涉稅數據的分析,注重全面分析與個性分析相結合,同時要根據政策和業務的變化,及時調整統計分析參數口徑,做到理論結合實際,靈活分析,從微觀和宏觀兩個角度出發,分析提煉信息數據,為稅收管理和稅收決策服務。例如,可通過對各行業歷年稅收負擔率數據的分析,科學地建立行業稅負指標評析體系和行業稅負預警機制,開展同行業稅負分析和稅收能力評估。通過對重點稅源、重點行業數據的監控和分析,預測稅收收入情況。
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