“2023全球数字经济大会”将于7月4日在北京举行。大会以“数据驱动发展，智能引领未来”为主题，将全方位展示数字经济的魅力。税收大数据是反映宏观经济运行态势的重要工具，如何充分发挥其潜能，服务税收现代化，今天本版约请几位财税专家展开讨论。

蔡昌

(资料图)

税收大数据不是涉税数据的机械化、堆砌性集中，而是对涉税数据进行数据过滤、清洗、分类等处理后，形成的具有一定结构和信息含量的有序税收数据集。“大”不仅体现在数量上，也体现在数据的多类型与多维度。

科技是翅膀，专业是方向。数字技术为税收发展插上翅膀，税收为数字技术应用指明方向。数字技术赋能税收治理现代化，其底层逻辑就是以税收大数据为驱动力、以数电发票为突破口，实现数字技术与税收活动的深度融合，推动智慧税务快速发展。

从经济视角观察，大数据是一种依赖数字技术挖掘业务过程并生成的具有决策力、高增长性和多样化的信息资产。税收大数据是在税收征管过程中，对各类涉税数据进行有效采集、整合、挖掘、分析并加以实践应用而形成的，是真实经济业务的映射。税收大数据按其来源及其在税收管理中的作用可以分为宏观经济数据、税收征管数据、第三方涉税数据、纳税人数据等。通过对涉税数据的挖掘、分析与深层应用，能够实现“以数治税”，形成数据驱动、人机协同、跨界融合的智能化税收治理新模式。

澄清对税收大数据的误读

从社会实践角度，笔者注意到，目前对税收大数据存在一些误读，有必要澄清。

有观点简单认为大数据就是把所有数据集中起来。其实，税收大数据不是涉税数据的机械化、堆砌性集中，而是对涉税数据进行数据过滤、清洗、分类等处理后，形成的具有一定结构和信息含量的有序税收数据集。税收大数据之所以称之为“大数据”，并非仅因其数量多，还在于其数据的多类型和多维度特征。税收大数据涉及经济活动的各个维度，包含在税收征纳过程中收集的来自于征税方、纳税方的各类涉税数据，也包括诸如工商、海关、国土、银行等第三方机构的涉税相关数据。税收大数据类型广泛，既包括结构化数据，也包括非结构化数据和半结构化数据。

有观点过度强调运用大数据提高管理效率。事实上，能否提高税收治理效率取决于对税收大数据的挖掘和有效使用程度。发挥税收大数据在税收治理乃至国家治理中的作用，需要深层应用区块链、云计算、人工智能等数字技术，打破信息孤岛，建立税收大数据共享机制。

税收大数据的用武之地

税收大数据有何用处，是大家普遍关心的问题。从税收与大数据融合角度分析，税收大数据主要在以下领域或应用场景发挥作用：

提升税收征管能力与效率。一方面，税收大数据能够帮助税务机关从数据关联的蛛丝马迹中发现原来被遗漏的税源，提升税源管理能力；另一方面，依托税收大数据及其算法技术，可以辅助判断税收征纳额的准确性，从而提升税收征管能力。未来的税收征管发展应指向“自动算税”，即税收征纳活动不再依赖于纳税人端的申报，而是依托智能化的自动计算。正如目前自然人可通过自然人电子税务局来办理个人所得税汇算，未来的法人纳税人也能实现自动算税、自动纳税申报和税款自动划缴入库。

发挥预警与预测作用。税收大数据通过自动采集数据和引入数据分析，依靠数字技术实现自动采集、储存和挖掘，对逃税、避税等税收欺诈行为能起到制约作用。近几年对“网红”、平台经济等新经济、新模式的税收监控与有效治理，在很大程度上应该归功于税收大数据，其内在机理是税收大数据能反映出经济活动的均衡性、合理性状况，能够对不合理的涉税行为与结果进行风险预警。税收大数据不仅能够发现税收管理中的问题，为征税方提供数据支撑与决策支持，还能预测国家及地区层面的税收发展趋势，包括宏观税负率、税源潜力、税收增长率等。未来，随着大数据的深度挖掘与广泛应用，税收大数据还能发挥出更大的预测作用，例如，税务机关利用大数据全面分析已有的税源结构及其变动趋势，就可以预测未来的征税额及其变化规律。

推动纳税服务的智能化发展。纳税服务智能化涉及两个层面：其一是应用机器学习、虚拟现实、时间序列自回归模型等数据分析技术，完成对纳税人精准“画像”，为实现纳税人的分级分类风险管理提供基础条件；其二是针对不同规模、不同信用等级、不同行业的纳税人，实现税收政策的分类推送、纳税服务的分类实施，对不同纳税人提供个性化的纳税服务，从而大幅提升纳税服务的质量、效率和精准性，增强纳税人的满意度和遵从度。

提升税收大数据的应用价值

明晰了税收大数据的实践价值与用武之地，重点在于如何提升税收大数据的实践应用价值。从税收大数据的目标导向和发展态势来看，提升税收大数据的应用价值应从以下方面入手：

构建有效的税收大数据治理机制。目前的关键是通过各种激励机制与管理策略提高税收大数据质量。从税收数据标准化、质量管理、安全管理、共享机制建设等方面完善税收大数据治理制度，完善数据采集、整理、清洗、挖掘等前期数据治理程序，提升税收大数据的准确性、全面性、共享性与安全性，实现税收大数据应用方法与流程的规范化、标准化。建立税收大数据共享平台，完善税收大数据保护制度。

搭建“自动算税”的税收算法体系。坚持工具理性思维模式，引入区块链、人工智能、物联网、云计算等数字技术，以及在大数据领域广泛应用的聚类分析、关联规则算法、神经网络等算法技术，以新兴技术驱动税收算法底层逻辑设计，搭建“自动算税”智能平台，推动智慧税务向纵深发展。

拓展税收大数据的实践应用领域。充分发挥税收大数据的智能分析、风险防范与辅助决策作用，拓展税务风险识别与预警、纳税信用动态“画像”、税源数字化监控、涉税案件智能化审理、智能化税务稽查等实践应用领域，探索更多智慧税务应用场景。

（作者系中央财经大学教授、博士生导师，北京大数据协会财税大数据专委会会长）

深挖税收大数据这座“金山银矿”

李旭红 周沛洋

在提高数据精确度、提升分析技术水平的同时，应强调数据的可解释性，切实发挥税收大数据优势，实现其对小到纳税人，大到经济社会运行的真实描绘。

税收大数据如同“金山银矿”，深挖税收大数据，拓展其分析应用领域，可实现数据价值向经济价值和服务价值的充分转化，扎实推进税收现代化。

税收大数据具有“全”“快”“准”“细”的特点

税收大数据大多数来源于税收征管过程，主要由纳税人基本信息与申报信息，征管系统数据，纳税人生产经营信息，税收调查数据等数据构成。

税收大数据的“大”，主要来源其“全”的特点。纳税人在生产经营过程中，如果产生纳税义务则需开具发票及办理申报纳税等。随着一张张发票、一条条申报信息中的涉税信息不断累积，税收大数据得以形成。从覆盖面看，其实现了经济活动主体和税种类型的全覆盖;从纳税人生命周期看，能够展现纳税人从设立到注销整个生产经营活动的全过程。此外，税收大数据具有“快”“准”“细”的特点，具体表现为反映经济活动快，税收数据可实现实时采集、实时更新、高频刷新;记载经济活动准，税收数据不经人工干预，自动收集并多次校验;数据颗粒度细，各项税收数据指标细化到每个维度的每个纳税人与每项交易活动。

税收大数据的这些特点，为更好发挥税收在国家治理中的基础性、支柱性、保障性作用奠定了坚实的基础。

税收大数据应用于税收工作各个方面

税务部门是税收大数据的采集者，更是税收大数据的应用者与治理者。目前，税收大数据主要用于纳税服务、风险管理、内控监督等方面。

从优化纳税服务的角度来看，如今各地税务部门应用税收大数据实现了为纳税人“画像”，通过具象化纳税人特征，帮助税务部门了解企业生产经营状况与实际需求，便于税务部门及时跟进，并根据企业所处的不同状况与面临的不同困难提供差异化服务，提升纳税服务的精准化水平。

从风险管理的角度来看，税务部门可基于税收大数据，构建税收风险管理体系，促进纳税遵从。如借助机器学习、数据挖掘等方法，根据纳税人的历史涉税信息对纳税人的涉税风险概率进行测算和评估，进而找到高风险纳税人进行重点监管。随着区块链技术的发展，税收大数据在税收风险管理领域的应用愈发成熟，区块链的共识机制、智能合约等技术为实现多部门对数据的“共治”，瓦解“数据孤岛”提供支持。

从内控监督的角度来看，税务部门按照制度加科技、治队又治税的思路，全面上线内控监督平台，实现了以数治税与以数治队的融合。通过将风险点和防控措施在信息化平台中的内嵌，推进内控内生化，基本对税收执法和行政管理重点环节实现全面覆盖。

从三个层面深挖税收大数据潜力

未来，在税收大数据应用与发展的过程中，应继续深入挖掘税收大数据的潜力。

微观层面应着力于优化纳税服务、提高办税效能。税收大数据应用除了优化税收营商环境、提高办税效能、降低纳税人遵从成本外，还应向“比企业还了解企业”的方向努力，积极拓展“未税先连”，通过提前将税收规则和算法嵌入纳税人经营业务系统，并自动提取数据、计算税额、预填申报，为纳税人提供“无感式”税费服务，使征纳关系由过去的“有税”才连、现在的“涉税”即连、进一步发展为“未税”先连。针对企业经营状况和涉税需求提供个性化税收政策辅导。还可考虑借力税收大数据进一步推动“税银互动”的发展，扩大“税银互动”受惠企业范围，促进纳税信用转化为融资信用，使更多中小企业的纳税信用转化为实实在在的“真金白银”，为企业经营发展注入活力。

中观层面应着力于利用增值税数据构建算法模型。可考虑通过充分调研和数据分析，构建产业链分析算法模型，形成产业链健康度和成长性分析报告，助力现代化产业体系的建设。其中增值税相关数据意义重大。增值税作为我国第一大税种，涵盖了国民经济各个领域。通过对增值税进项、销项等信息加以梳理测算，可从中观层面深入、立体地展示产业链运行特点，进而为优化稳定产业链提供依据与参考。

宏观层面应着力于编制经济景气指数等指标体系。可考虑在分别对税收大数据中相关指标进行单独分析的基础上，编制宏观经济景气指数等类似指标，实现对经济运行整体水平的测度。其中，编制宏观经济景气指数的关键在于选取合适的经济指标，以及将选取的经济指标编制成为合成指数。在该过程中，税收大数据税种齐全、数据颗粒度细、实时性强的优势可在寻找准确、灵敏的指标时得到充分的体现。在编制合成指数时，机器学习处理大量复杂数据关系、寻找关键特征、处理非结构化数据等方面的优势，与税收大数据总量大的特征相辅相成，两者相互促进，可实现对经济发展运行情况的真实反映。

在信息时代，对税收大数据的应用与发展是推动税收现代化的必然途径。但也要看到，当下，法律尚未对涉税数据的采集，以及部门间数据共享等方面进行明确规定;税收大数据的挖掘与分析技术各地尚有差距;在应用税收大数据的过程中存在着侵害隐私等风险。因此，对大数据的盲目信任是不可取的，要在数据的浪潮中保持冷静，在提高数据精确度，提高分析技术水平的同时，强调数据分析方法的可解释性，使复杂模型的分析结果能够实现简明、生动的可视化展现，助力决策判断。此外，也需对事物间的因果关系加以关注，如此方能切实发挥税收大数据优势，实现其对小到纳税人，大到经济社会运行的真实描绘。

(作者单位：北京国家会计学院财税政策与应用研究所)

构建税收经济监测体系

田志伟 汪豫 韩燕晖

应构建一套税收指标监测经济运行情况，从纷繁复杂的税收数据中找到经济中潜藏的问题。税收数据的优势在于可以具体到纳税人层面，从而回答到底是哪些纳税人引起经济波动，进而分析波动原因。

金税三期实施以来，税务部门积累了大量的税收数据。税收数据能够直接反映企业的经营状况，与经济发展具有高度的相关性，因此非常适合用来对经济进行分析。税收数据具备规范性、真实性、及时性、获取成本较低等优点，天然地契合于经济分析的数据需求。

丰富而庞杂的税收数据，既为税务部门进行经济分析工作奠定了基础，又带来了挑战。例如，部分税收数据可能受到税收制度改革的影响，使得税收数据短期内通常是可比的，但在更长的时间范围内可能不可比;又如，税收数据是基于税收管理的需要而收集的，并非基于经济分析的需要，难以满足经济分析的全部数据需求。再如，税收数据体量非常巨大，各省市税务部门税收分析部门的人数却非常有限。如何从纷繁复杂的税收数据中找到经济中潜藏的问题，值得思考和探索。

结合税收分析工作实际，笔者提出构建监测经济运行情况分析体系(以下简称“税收经济监测体系”)的思路。整体思路是构建一整套指标监测经济运行情况，并根据这些指标的变化来找出经济运行中存在的问题。基于税收经济监测体系，税务部门能够从上到下、从总到分、从粗到细、从面到点地对经济运行情况进行分析。

税收经济监测体系由经济总指数和各级指标构成。经济总指数由一系列能够代表地方经济不同发展方面的二级指标进行加权综合之后得出;二级指标由一系列能够代表地方经济某一发展方面的三级指标进行加权综合之后得出;三级指标是根据地方经济发展的特色选取的具体指标。经济总指数旨在反映地方经济的总体运行情况;二级指标旨在反映地方经济某一方面的运行情况;三级指标旨在反映地方经济某个具体特征的运行情况。

经济总指数既是税收经济监测体系的核心，也是税收经济监测体系的起点。通过追踪经济总指数的波动，既可以对经济总指数进行从上而下的纵向分析，也可以将经济总指数拆解进行横向分析。具体而言，纵向分析是指根据经济总指数的波动情况，找出波动异常的二级指标;然后，根据二级指标的波动情况，找出波动异常的三级指标，从而回答经济波动主要是哪个具体指标引起的。横向分析是按照行业(或产业、区域等)计算经济总指数，以监测各行业的经济运行情况，从而回答经济波动主要是哪些行业(或产业、区域等)产生的。

由于税收数据是纳税人层面的数据，不管是横向深入还是纵向深入，最终都可以具体到纳税人的层面，从而能够回答到底是哪些纳税人导致的经济波动，分析这些波动的原因。

以大连市经济高质量发展监测体系为例。大连市首先根据经济高质量发展的内涵，结合大连市经济发展的特色，将经济高质量分为创新、协调、绿色、开放、共享、特色这6个二级指标，选取契合这6个二级指标的26个税收指标作为三级指标，对指标进行一系列处理之后计算出经济高质量发展总指数。

大连市通过追踪经济高质量发展指数的趋势，监测经济高质量发展的增降情况。从经济高质量发展指数继续向下分析，能够监测创新、协调、绿色、开放、共享等各个维度的波动情况;对于波动较大的维度，继续向下，能够监测各个指标的波动情况;对于波动较大的指标，能够监测重点纳税人的波动情况。当最终识别出有哪些纳税人的生产经营对经济的影响较大时，就能够有的放矢地对其进行调研，及时掌握经济动向、防范经济风险。

今年第一季度，大连市税务局利用初步构建的税收数据监测体系，对经济发展现状开展监测，结果显示，二级指标“共享大连”明显偏低，环比降幅达7.0%。继续对相关3个三级指标进行挖掘，结果显示，民营企业就业人数占比环比下降2.9%、行业平均工资基尼系数环比下降21.6%，是拉低二级指标“共享大连”的重要因素，说明第一季度民营企业的就业情况有所下降、行业间收入差距有所拉大，值得进一步关注。

从大连市的实践来看，税收经济监测体系最大的优势在于简洁、高效、灵活，税务部门在持续追踪经济总体运行趋势的基础上，可以聚焦重点企业，了解具体问题。同时适应税务分析工作的灵活性，不但能够随时调整监测方向、转换研究重点，而且能够及时追踪经济热点议题。

(作者单位：上海财经大学公共政策与治理研究院，国家税务总局大连市税务局)