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        基于大數(shù)據的房地產稅收數(shù)據分析*

        2016-10-14 00:47:32顧尚偉
        湖南稅務高等專科學校學報 2016年2期
        關鍵詞:貴陽市征管入庫

        □ 顧尚偉

        (貴州省貴陽市地方稅務局,貴州 貴陽 550001)

        基于大數(shù)據的房地產稅收數(shù)據分析*

        □顧尚偉

        (貴州省貴陽市地方稅務局,貴州貴陽550001)

        基于大數(shù)據的技術與方法,全樣本全時段地分析房地產行業(yè)企業(yè)的涉稅情況,盡可能地還原企業(yè)經營的真實場景,把大數(shù)據變成小數(shù)據,精準數(shù)據,從而有利于分析企業(yè)的涉稅風險問題,為稅收數(shù)據分析提供一種新的分析思維與分析方法。

        稅收分析;大數(shù)據應用;房地產行業(yè)

        隨著“大數(shù)據”、“云計算”等信息技術在貴陽的蓬勃發(fā)展,一個全新的信息時代已經來臨,其影響波及經濟社會的各個領域,給稅收征管帶來了深刻而長遠的影響。以大數(shù)據為核心的新興技術,為專業(yè)化分析稅收、預測稅收收入及控制稅收風險,發(fā)展新一代征管系統(tǒng)提供了可行有效的解決方案。

        新一代征管系統(tǒng)提供稅收風險預警、未來稅收發(fā)展趨勢預測,開展逃稅、避稅的風險分析與管理,預防和化解風險的發(fā)生,保證稅收征管活動健康正常的運行。通過分析對比企業(yè)的稅務登記記錄與類似企業(yè)的稅收數(shù)據,進而進行風險預控,將風險造成的損失降至最低程度。

        一、大數(shù)據技術應用的背景

        國家稅務總局提出建立“以專業(yè)化管理為基礎”“以信息化為支撐”的現(xiàn)代化稅收征管體系。貴陽市委市政府提出大數(shù)據產業(yè)創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略,舉全市之力發(fā)展以大數(shù)據為代表的高新技術產業(yè),構建大數(shù)據產業(yè)生態(tài)系統(tǒng),把貴陽建成立足西南、輻射全國、影響東南亞的全國大數(shù)據產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展先行區(qū)。這都為貴陽市地稅大數(shù)據稅收分析與應用提供了堅實的基礎。

        當前,納稅人的數(shù)量急劇增長,跨地區(qū)、跨行業(yè)的大型企業(yè)集團相繼涌現(xiàn)。納稅人的經營方式、經營業(yè)務不斷調整,日趨復雜,納稅人的法律意識、維權意識不斷增強,涉稅訴求逐步多樣化,服務需求個性化日趨明顯。這都給稅收征管工作理念、管理方式帶來深刻變革。

        二、大數(shù)據技術與稅收分析

        大數(shù)據是指“不用隨機分析法這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據的方法”。英國圣安德魯斯大學的Jonathan Stuan ward和Adam Barke(2013)認為:大數(shù)據是描述使用一系列技術,比如非關系型數(shù)據庫、并行編程技術和機器學習(但并不局限于此)來存儲和分析大型或復雜數(shù)據集。所有的大數(shù)據概念至少包含兩點共性:規(guī)模(數(shù)據集的量);復雜性(數(shù)據集的結構、表現(xiàn)方式和交織);技術(用來處理數(shù)量眾多或復雜的數(shù)據集的工具和技術)。

        大數(shù)據技術與云計算密不可分,在云計算的分布式存儲的基礎上,大數(shù)據技術可進行集群的海量數(shù)據計算。大數(shù)據技術具有大量、高速、多樣、規(guī)模、價值的特點。大數(shù)據技術分析結果有助于統(tǒng)籌決策。從信息處理的角度,鑒于數(shù)據清理和數(shù)據集成的困難性,以及多個數(shù)據源之間的復雜關系,計算機可以幫助分析和理解數(shù)據。此外,結合數(shù)據挖掘、數(shù)據分析方法、數(shù)據處理技術,對客觀事實進行基于量性分析,其分析結果極大提升決策的客觀性。

        稅收分析是以稅收經濟現(xiàn)象的數(shù)量方面為研究對象的認識活動。稅收分析以稅收和經濟理論為理論基礎,數(shù)理統(tǒng)計方法為分析工具,稅收與經濟現(xiàn)象和問題為分析對象,充分利用稅收經濟數(shù)據,從稅收表現(xiàn)出的客觀結果和實際數(shù)據出發(fā),客觀描述稅收及稅收經濟關系現(xiàn)狀的成因,揭示隱藏在稅收現(xiàn)象背后的客觀因素。

        深化稅收數(shù)據分析,可以幫助認識稅收數(shù)量特征、深化對稅收的理解、預測和推斷稅收收入的未來,把握稅收管理的主動權。而稅收分析指標是用于分析納稅人稅收風險的計算公式及其屬性標識,稅收分析識別模型則是識別納稅人稅收的若干指標的集合。

        稅收風險指標按與稅款的關聯(lián)度,分為稅種類、行為類和特定事項類。稅種類風險指標主要包括營業(yè)稅類、企業(yè)所得稅類、土地增值稅類、個人所得稅類、房產類、土地使用稅類、印花稅類、契稅、城建稅及附加類等;行為類風險包括發(fā)票行為類、登記類、申報類、稅款征收類和管理認定類等;特定事項類風險主要包括非貨幣性交易、債務重組、拆遷、搬遷、破產、合并、分立、土地房產轉讓等。

        根據該企業(yè)稅收貢獻率與本地同行業(yè)企業(yè)稅收貢獻率的比較,對低于同行業(yè)平均貢獻率的情況,提示預警,判斷企業(yè)是否存在多計生產成本、多結轉銷售成本、多計期間費用、擴大稅前扣除范圍或不計、少計銷售收入等問題。將計算出的稅率與企業(yè)以往年度或本地同行業(yè)水平相比,分析判斷企業(yè)是否存在以上問題。

        在稅收分析管理的過程中,稅收分析識別必須通過構建一套指標和模型來進行。一個科學的模型能夠全面、及時、準確地識別出納稅人存在的稅收問題,而構建一個高質量的模型,關鍵在于收集有效的稅收數(shù)據(特征)、設定精確的指標和建立科學的模型,讓風險監(jiān)控數(shù)據趨于企業(yè)真實情況,從而強化稅收監(jiān)管。

        在模型構建過程中,需根據指標對模型管理的重要性設置不同權重,設定關鍵指標,并可通過設置指標層級進行管理,如一級指標、二級指標、三級指標等,根據實際情況實施動態(tài)管理。

        指標體系的建設也是至關重要的,如:指標名稱、指標功能、取數(shù)口徑、指標的計算公式、重要等級、評估類型、行業(yè)、范圍、適用度、數(shù)量屬性、指標性質、稅收經濟關系、數(shù)據來源、可信度、納稅人適用范圍、比對方式、指標在模型中的權重、預警值的計算等。

        利用貴陽市地稅局2003至2013年的大量數(shù)據展開稅收的數(shù)據分析,分稅種、分地區(qū)、分行業(yè)、分企業(yè)等進行數(shù)據的篩選、分類、歸納和描述,并建立數(shù)據風險指標體系。

        對稅收數(shù)據進行宏觀分析,進行經濟與稅收的分析,了解貴陽市經濟的規(guī)模、分布、結構、質量與變化,進行跨稅種、跨部門以及重點稅源的綜合稅收數(shù)據分析,據此編制相應的稅收計劃,組織稅收收入。

        重點稅源管理部門將加強重點企業(yè)與重點稅源管理中的專業(yè)稅收數(shù)據分析,評估與稽查部門進行涉稅案件風險類型的規(guī)律性分析。剖析納稅人的組織形式、核算方式、生產經營特點、投資動向、財產變化、產品結構及交易方式,確定企業(yè)納稅人類型、稅款繳納方式、稅源變化趨勢、稅務風險類型及程度,為個性化納稅服務和加強征管提供數(shù)據支撐。

        通過各項稅收指標之間或者稅收與經濟指標的對比,借助統(tǒng)計分析工具,利用歷史數(shù)據,建立稅收分析預測模型,合理分析稅收波動因素。利用差異分析、邏輯關系分析、趨勢分析、波動分析、相關性分析、聚類分析等技術,更好地、更直觀地體現(xiàn)稅收趨勢變化,加強稅源管理。

        三、房地產行業(yè)數(shù)據分析

        房地產行業(yè)作為貴陽市經濟的主導行業(yè),在全市經濟結構中有著舉足輕重的地位。由于它與其他行業(yè)相比,具有項目開發(fā)周期長、資金流量大、涉及部門多、支出項目雜、邊開發(fā)邊銷售等特點,加上受國家宏觀調控政策影響較大,導致成本核算比較特殊,收入確定比較復雜,稅收征管難度大,有必要加大對其進行稅收上的分析與應對。本文主要著重對房地產開發(fā)與經營業(yè)務進行涉稅分析。

        運用大數(shù)據關聯(lián)所有數(shù)據的真實性。針對房地產行業(yè),通過房開企業(yè)自報的數(shù)據,第三方部門采集的數(shù)據,稅務部門核查的數(shù)據,征管信息系統(tǒng)按月或按風險識別期獲得的數(shù)據(包括管理編碼、納稅人名稱、數(shù)據項名稱、所屬期限、數(shù)據額),稅務機關按月補充采集的納稅人預收賬款信息及按年隨同企業(yè)所得稅匯算清繳附報的納稅人年度結轉收入、成本、面積等信息,以及一些其他的途徑獲取的數(shù)據信息來進行全體樣本的分析,通過提高對現(xiàn)有數(shù)據的加工實現(xiàn)數(shù)據的增值。

        通過設定數(shù)據采集口徑來進行數(shù)據的關聯(lián),納稅人申報的數(shù)據只作為一個參考數(shù)據,不作為標準,通過一次關聯(lián)可以進行佐證,但可信度也不是100%。通過數(shù)據項的內部關系,可以進行二次甚至三次的關聯(lián)。這時候的數(shù)據可信度將大大的增加。這將是系統(tǒng)的第一個風險分析點,出現(xiàn)數(shù)據偽造的位置必然是風險存在的最可能的位置,再通過案頭核查數(shù)據點來決定要不要進行實地的核查。

        設定一套房地產的特有指標體系。財務報表的各個表單數(shù)據間是由內部聯(lián)系的,這個關聯(lián)就成為檢驗稅收信息真實的重要組成部分,分析出所有的數(shù)據關聯(lián),設定出房地產行業(yè)的指標值,然后再根據報送數(shù)據來查看,根據產生的異常點來進行風險的核查以及規(guī)避。

        進行大數(shù)據的分析挖掘,并實時監(jiān)控。進行數(shù)據的縱向比較,納稅人往月往年數(shù)據做到一張二維表中,體現(xiàn)單個納稅人的納稅變化情況;再進行橫向比較,同地區(qū)同行業(yè)的企業(yè)通過計算期望和方差來查看偏離程度,也可以通過同行業(yè)納稅人點陣來查看偏離信息,進行偏離程度的預警。

        運用對比分析,因素分析,梳理統(tǒng)計分析等方法揭示存在問題。從數(shù)據的變化中發(fā)現(xiàn)各經濟類型、各稅種收入的結構,及稅收收入的增減變化趨勢,及時發(fā)現(xiàn)問題,分析原因從而達到智慧征管的目的。

        下面,以貴陽市房地產稅收數(shù)據為例進行部分的稅收分析。

        圖1 貴陽市房地產行業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、土地增值稅、企業(yè)所得稅、個人所得稅、房產稅、契稅入庫情況比較圖

        圖2 貴陽市房地產行業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、土地增值稅及企業(yè)所得稅入庫情況比較圖

        圖3 貴陽市房地產行業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、土地增值稅、企業(yè)所得稅入庫稅收每年增幅比較圖

        圖4 甲房地產企業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、企業(yè)所得稅、土地增值稅入庫情況比較圖

        圖5 甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、企業(yè)所得稅、土地增值稅入庫稅收比較圖

        圖6 甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)2003-2013年營業(yè)稅入庫稅收比較圖

        圖7 甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)2003-2013年企業(yè)所得稅入庫稅收比較圖

        圖8 甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)2003-2013年土地增值稅入庫稅收比較圖

        圖9 甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)營業(yè)稅每年遞增百分比

        通過圖1說明了貴陽市房地產行業(yè)2003-2013年的總體發(fā)展趨勢及各稅種的入庫走勢;圖2說明了貴陽市房地產行業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、土地增值稅及企業(yè)所得稅入庫情況及三大稅種之間入庫坡度函數(shù);圖3說明了貴陽市房地產行業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、土地增值稅、企業(yè)所得稅入庫稅收每年增幅的比例及其關聯(lián)的匹配;圖4說明了甲房地產企業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、企業(yè)所得稅、土地增值稅入庫情況及三大稅種之間入庫坡度函數(shù);圖5關聯(lián)甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)2003-2013年營業(yè)稅、企業(yè)所得稅、土地增值稅入庫稅收數(shù)據,可以看出其中差異的大不同;圖6、圖7、圖8分別對甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)提取單個稅種進行趨勢對比與分析,找出差異過大的數(shù)值;圖9對甲企業(yè)和乙企業(yè)兩房地產企業(yè)提取單個稅種(營業(yè)稅)每年遞增百分比的對比與分析。

        圖10 甲房地產開發(fā)有限責任公司稅務登記數(shù)據

        甲房地產開發(fā)有限公司稅務數(shù)據與分析:

        甲房地產開發(fā)有限公司稅務登記數(shù)據(見下圖)

        圖11,管理編碼:520102*********

        圖12,管理編碼:520102*********

        圖13,管理編碼:520103*********

        圖14,管理編碼:520114*********

        甲房地產開發(fā)有限公司,同一家公司有六個管理編碼。對其分別進行風險指標體系的對比與分析,本文這里只列舉該公司其中一個管理編碼的風險指標分析。

        管理編碼:520102********* 第一風險指標體系分析:可能存在的問題:(1)可能存在多結轉成本費用或不計(少計)收入等問題。(2)可能存在隱匿收入或多轉成本、多攤提費用以及抽逃資本等問題。(3)可能存在未足額申報城市維護建設稅問題。(4)可能存在隱匿(混計)收入、少計應稅收入問題。(5)可能存在稅前多列支管理費用等問題。(6)可能存在的其它問題。

        經評估分析,該納稅人可能存在以下疑點:(1)從時間2012-01-01到2012-12-31段,預收賬款期末數(shù):31016187473.56,從時間2013-01-01到2013-12-31段,期末預收賬款:50658455853.9,可能存在隱匿收入或多轉成本、多攤提費用以及抽逃資本等問題。請查看指標:預收賬款變動率。(2)從時間2012-01-01到2012-12-31段,申報城市維護建設稅額:61083546.02,申報營業(yè)稅納稅: 942598826.79,從時間2013-01-01到2013-12-31段,申報城市維護建設稅額:95157267,申報營業(yè)稅納稅額:1144389528.5,可能存在未足額申報城市維護建設稅問題。請查看指標:城市維護建設稅與營業(yè)稅增長趨勢比率。(3)存在的其它疑點。建議:(1)審查納稅人利潤表“利潤總額”、“財務費用”,資產負債表“資產總計”、“所有者權益”、“存貨成本”、“累計折舊”、“固定資產原價”、“流動負債”、“長期負債”、“資本公積”、“預收賬款”、“應收賬款”、“應付賬款”、“其他應付款”、“其他應收款”、“固定資產”、“在建工程”等科目明細及相關憑證。(2)審查的其它科目。

        管理編碼:520102********* 第二風險指標體系可能存在的問題:(1)可能存在未足額申報城市維護建設稅問題。(2)可能存在企業(yè)所得稅申報不實問題。(3)可能存在隱匿收入或多轉成本、多攤提費用以及抽逃資本等問題。(4)可能存在多結轉成本費用或不計(少計)收入等問題。(5)可能存在的其它問題。

        關聯(lián)采集該企業(yè)涉稅指標數(shù)據的信息:該企業(yè)涉稅指標數(shù)據的信息包括:發(fā)改部門八大類重點工程項目信息、企業(yè)破產信息;房產部門房產登記信息、租賃信息;房管部門商品房銷售合同備案信息、商品房預售許可證明細信息;工商部門變更登記信息;國稅部門共管戶信息;國土部門土地出讓信息、土地登記信息、土地評估機構資格認定信息、土地轉讓信息;建設部門建設工程竣工驗收備案信息、建設工程項目中標信息、建筑工程施工許可證發(fā)放信息、市政建設工程款支付信息;人民銀行企業(yè)銀行賬號信息;統(tǒng)計部門規(guī)模以上企業(yè)經濟運行情況統(tǒng)計、國民經濟和社會發(fā)展主要經濟指標信息等房地產企業(yè)涉稅指標數(shù)據。以工商部門變更登記信息為例:甲企業(yè)涉及自然人股權變更至法人,不包含溢價轉讓涉及金額3億元,未申報印花稅及個人所得稅。以采集人民銀行企業(yè)銀行賬號信息為例:甲企業(yè)共在17家銀行開設了68個帳戶。

        關聯(lián)的企業(yè)最新咨訊,歷史上的咨訊、第三方報道等所有數(shù)據對該企業(yè)進行風險的評估與判斷。

        通過對貴陽市所有行業(yè)稅收數(shù)據進行分析比對,找出稅收數(shù)據差異值過大的行業(yè),再從稅收數(shù)據差異值過大的行業(yè)中找到稅收數(shù)據差異值過大的企業(yè),把該企業(yè)與同地區(qū)、同行業(yè)、同規(guī)模等大致相同的企業(yè)進行稅收數(shù)據再次的比對和分析,進行稅種及入庫函數(shù)坡度的匹配分析,提取單個稅種進行趨勢對比與分析,提取單個稅種每年遞增百分比進行對比與分析,找出差異過大的數(shù)值。

        再提取該企業(yè)的稅務登記數(shù)據,鑒定管理編碼的匹配度,利用多種指標體系進行指標數(shù)據的比對,查找具體的稅收風險預警數(shù)值。

        最后,我們將以打造智慧征管、促進和諧稅收為引領,把信息化、數(shù)據化、智能化融入稅收征管全過程,推進征管現(xiàn)代化!

        [1]Shangwei Gu,Zhiyong Li,Manxia Liu,Ahmed Sallam,Lv Huang," Based-on SOA Security Policy for Transverse Networking System",JDCTA:International Journal of Digital Content Technology and its Applications,Vol.6,No.23,pp.517~523,2012.

        [2]王世筑,顧尚偉.大數(shù)據在稅收征管工作中的應用[N].貴州日報,2015-4-2.

        [3]肖東紅,顧尚偉.大數(shù)據條件下大企業(yè)稅收管理進入新常態(tài)[J].貴陽地稅,2015(38):27-28.

        [4]焦瑞進.稅收專業(yè)化管理及其數(shù)據應用分析[M].北京:中國稅務出版社,2013.

        [5][美]比爾·弗蘭克斯.數(shù)據分析變革-大數(shù)據時代精準決策之道(張建軍,車皓陽,劉靜如,范歡動譯)[M].北京:人民郵電出版社,2015.

        [6]盛楊燕,周濤譯.大數(shù)據時代[M].杭州:浙江人民出版社,2013.

        F810.423

        A

        1008-4614-(2016)02-0008-07

        2016-2-24

        顧尚偉(1974—),男,貴州畢節(jié)人,貴州省貴陽市地方稅務局電子工程師,軟件工程專業(yè)碩士研究生,長沙稅務干部學院2016年貴州省地稅局稅收征管科技骨干人才遞進式班學員。

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