解决精细化的纳税评估与粗放性的CTAIS系统数据矛盾的构想

解决精细化的纳税评估与粗放性的CTAIS系统数据矛盾的构想一、更加准确地理解、认识纳税评估国家税务总局在《纳税评估管理办法（试行）》中是这样描述的：“纳税评估是指税务机关运用数据信息对比分析的方法，对纳税人和扣缴义务人……纳税申报……情况的真实性和准确性作出定性和定量的判断，并采取进一步征管措施的管理行为。”(按：笔者认为表述得不够完整。应当将“……对比分析的方法……”改为“……对比与直接计算的分析方法……”)。显然，纳税评估被界定为征收管理行为(不是另外一种税收执法行为)；而实施这种管理行为的主要方法就是分析。同时，以往我们也一直在强调，征收管理应当“精细化”。那么，怎样才能真正实现“精细化”呢？笔者以为，前面这段话已经给出了答案：那就是“纳税评估”。当然，我国的纳税评估也应当同欧美等国一样，实现的主要依据或依托就是计算机系统存储的纳税人申报的纳税数据，以及嵌于计算机系统内的、由其自动进行分析、判断的分析模型。二、CTAIS系统数据粗放性的现实表现多年来我们已经感受到，CTAIS系统的数据对精细化纳税评估的支持力度是软弱乏力的，这是因为，它自身的粗放性制约了精细化纳税评估的规范化进行(按：笔者在这里首次提出了“精细化纳税评估”的概念)，从而使目前的纳税评估整体上呈现的是粗放性。(一)无宏观数据与微观数据互补的层次性现行CTAIS系统提供的申报数据是纳税人总账核算的会计数据，如主营业务收入、主营业务成本、管理费用、营业费用、应交增值税等等这些最终主宰纳税指标的数据。事实上，这种数据体系反映的纳税情况只适合经营品种单一的商贸类企业，因为这类企业申报的纳税数据不存在宏观(总账)数据与微观(明细账)数据之分，纳税指标反映的就是这类企业申报的纳税数据本身的指标特征。不过，现在大多数企业都是多品种、多项目地经营，如果纳税申报数据只有单一的宏观(总账)数据，而没有微观(明细账)数据，那么，我们在进行案头分析时，对疑点的确认就缺乏客观性，因为宏观(总账)数据的表象性往往掩盖了微观(明细账)数据的真实性和准确性。例如，汽车经销企业中“4S”店(以下简称“4S”店)的经营项目起码包括两方面：整车销售和售后维修。实际情况表明，“4S”店的两个经营项目同时支撑着企业的整体销售水平，并且随着市场竞争的白热化，售后维修的销售份额占企业整体销售水平的比重在逐年递增，同时，售后维修的营业利润业已成为“4S”店获利的主要经营项目。可是，在对CTAIS系统存储的“4S”店的申报数据进行案头分析时，往往就掩盖了整车或售后维修业务各自真实的纳税情况。又如，存货类数据在CTAIS系统的资产负债表中只体现了“期初存货”和“期末存货”，假如案头分析的是制造类企业，这时的“期初存货”和“期末存货”中就同时包含了原材料和产成品，也可能还包含了半成品、低值易耗品和包装物等存货。一般正确的做法是，在对其已申报的主营业务收入的真实性、准确性进行分析时，分析的主要对象通常是产成品，而CTAIS系统没有存储产成品数据，显然，这时对主营业务收入的案头分析便陷入了分析的盲区，使分析人员无所适从。再如，很多酒类经销企业都同时经销着粮食白酒和葡萄酒等产品，并且两类酒的毛利水平差别很大，这时，如果仅对宏观(总账)数据进行案头分析，那么，很大程度上就会扭曲这两种酒类产品各自真实的纳税情况。因此，现行CTAIS系统的申报数据缺乏精细化纳税评估必须的层次性，它带来的直接不良后果就是，有时无从分析，有时分析结果缺乏客观性。(二)无不同行业数据的标识性其实，规范化的案头分析应当由嵌于计算机系统内的定性分析模型与定量分析模型自动进行分析、判断，并将分析结果显示在计算机终端，以提示分析人员接下来的评估方向。另外，定性分析的内容之一就是与同行业的相同数据指标进行对比，可是，现行CTAIS系统的申报数据无论何种行业，仅从数据表面看，没有行业的标识性，使评估人员的案头分析无法快速地实现遴选同行业数据指标的必要操作过程，从而大大降低了分析效率，而且很多情况下，也降低了分析结果的客观性和准确性。例如，轮胎经销企业的数据体系与“4S”店的数据体系就有着很大的差别，同样，机械制造类企业与软件开发企业的数据体系也存在着巨大的差异，然而，分析人员却无法直接从申报模块来判断分析对象的行业属性，因而无法快捷地与同行业数据指标进行必要的对比，进而导致无法做出客观的定性分析结论。因此，现行CTAIS系统的申报数据无行业数据的标识性，从而使其成为一个不成熟的数据系统。(三)无不同企业类型数据的辨识性这里的企业类型主要是指由于经营方式不同而形成的企业，例如，商贸类企业和制造类企业等等。我们知道，不同的企业类型运用的定性分析模型与定量分析模型也是不一样的，这是由于它们的数据体系不一样的缘故。制造类企业与商贸类企业相比，多了一个生产环节，因此，它的数据体系就多了生产环节的数据链，如生产成本、期初在产品、期末在产品以及完工入库产成品等数据，并且这组数据链直接影响着企业的增值税以及企业所得税的应税收入、应交增值税和应交企业所得税的申报与缴纳。显然，计算机系统存储的这两类企业的数据体系应当完全符合它们各自的特征，只有这样，不同企业类型的分析模型才能发挥应有的作用。倘若计算机存储的数据体系没有体现企业类型的特征、没有让分析人员或智能化的分析模型轻松区分的辨识性，那么，这种数据体系就无法支撑精细化纳税评估要求的高效、准确、客观的案头分析，而现行CTAIS系统恰恰就是这样一个数据系统，所以，它常常无法满足对制造类企业的案头分析。这是因为对制造类企业来说，无论是定性分析模型还是定量分析模型，都包含有生产环节的数据链。例如，定量分析模型就是：应纳增值税制造＝[(期初在产品＋生产成本－期末在产品＋期初产成品－期末产成品)÷(1－毛利率)]×销售货物适用税率－当期进项税额－期初留抵税额＋期末留抵税额(按：笔者推导)。因此，现行CTAIS系统数据由于没有企业类型的辨识性，从而使其成为了一个不科学、进行精细化纳税评估时，使用价值不高的数据系统。(四)与之配套的“预警系统”缺乏科学性、实用性和可信度实事求是地说，今年上线运行的“预警系统”是一个更加不科学的分析模型系统，主要表现在以下几方面：1.分析功能单一。既然是庞大数据库数据的分析模型，其功能就应当强大，分析结果就应当具有高度的可信度，揭示出的疑点准确率则应当在98％以上，可目前的“预警系统”在这两方面恰恰都大失水准：笔者一直以为，分析模型应当具有“双翅展飞”的功能，二者舍一不可，那就是完善的定性分析模型与定量分析模型同时嵌于系统内。然而，目前的“预警系统”基本上是以定性分析模型为主，嵌于其内的定量分析模型也只能完成对商贸类企业应交增值税的一般性分析，而对制造类企业的分析，模型本身由于没有考虑生产环节的数据链，因此，它的分析结果没有多大的参考价值。另外，即便对商贸类企业的定量分析，模型也还是忽视了CTAIS系统中的存货数据经常不能直接使用的情况，它没有意识到存货数据的构成对于分析结果的影响。例如，期初存货、期末存货以及本期购进的存货中经常包含估价入账的存货、普通发票购进的存货、非适用税率购进的存货以及盘盈的存货等等，这些数据都直接影响着定量分析的结果，因此，定量分析模型必须将这些影响因素考虑进去。2.预警值的峰值设定过于主观、片面，脱离实际。综观“预警系统”设定的预警峰值，我们不得不承认，主观、片面是该系统所有预警峰值的共同特征，因此，脱离实际也就不足为奇了。例如，该系统所有相关数据指标的配比值或弹性系数的预警峰值基本上都设定为50％，个别的为80％，主营业务收入变动率的预警峰值则设定为100％。笔者以为，这样设定是没有任何道理的。比如在进行案头分析时，如果主营业务收入的变动率不是100％，而是80％、30％、10％……，难道就不能将其列为疑点了吗？其实，主营业务收入变动率的任何变化幅度都应当将其列为疑点，哪怕是0％，也应将其列为疑点。这是因为，主营业务收入是所有纳税数据的“根数据”：税负率、毛利率、与主营业务成本变动率的配比值，以及与应交增值税变动率比值的“弹性系数”，无不取决于主营业务收入变动率的变化幅度,笔者将其称为隐形疑点，因为不管多大的变化幅度都有待于后续的约谈举证或实地核查环节进行验证。同样，如果计算出的某项配比值或弹性系数不是50％或80％，而是15％、20％、35％……，就不能将其列为疑点了吗？事实上，能不能将某项纳税指标列为疑点，不光要看定性分析的结果，更要看定量分析的结果，所以，“双定”分析的共同结果，才是某项纳税指标能否被列为疑点的根本依据。三、解决标题所述矛盾的构想(一)优化CTAIS系统数据的结构及功能应当承认，我们目前进行的纳税评估实际上都是粗放性的，因为案头分析赖以获取的数据源——CTAIS系统的数据本身是一个缺乏“三性”(层次性、标识性、辨识性)的数据源，因此，实际工作中在进行案头分析时，经常不得不向企业索取需要、而CTAIS系统又没有存储的纳税数据，如果不索取必要的纳税数据，有时案头分析便无法进行，这时只好弃而进行约谈举证或直接进行实地核查。所以，要实现事实上的精细化纳税评估，CTAIS系统数据必须满足以下要求：1.宏观(总账)数据与微观(明细账)数据并存。事实已经表明，仅以宏观(总账)数据为基础的定性分析结果往往具有片面性、表象性和欺骗性，它常常让评估人员困惑、不知所措。因此，将微观(明细账)数据纳入CTAIS系统数据体系，使其与宏观(总账)数据一道，相互补充、相互映照，在层次上形成立体的数据体系。具体做法是，两套数据分别存储于各自的数据库，但又设置接口，以便需要时任意相对应地读取。因此,需要设置“宏观数据／微观数据”操作按钮。2.纳税人的行业属性或企业类型可操作识别。具体做法是，在申报模块中，设置企业的行业属性及企业类型的提示性标志，以便进行人工案头分析时，能够快速地读取相对应的数据指标，提高分析效率，故而应当在申报表的界面设置“企业标志”操作按钮。3.人性化的数据读取模式。在申报模块的申报表中，只要选中其中的任何数据或全部数据，都能够将其导出到桌面的Excel表中，以方便评估人员记忆、保存、打印需要的数据。所以，应当在申报表的界面设置“数据导出”操作按钮。4.微观(明细账)数据自动组合读取。例如，对酒类经销企业进行案头分析时，系统后台能够根据操作者的需要，自动组合粮食类白酒、葡萄类酒的相关数据链。因此，修改后的CTAIS系统不仅只有存储、记忆的功能，还增加了识别、自动组合相关数据链的功能，从而提升了CTAIS系统读取数据的智能化水平。相应地，需要在相关界面设置“微观数据组合”操作按钮。(二)完善“预警系统”的整体功能前面已经提到，“预警系统”其实就是一个分析模型系统，它包括定性分析模型和定量分析模型两个功能不同、但又相互印证的子系统。首先，它的功能应当是“三维”的、其中存储的行业数据指标应当是动态的、实时的，就像股票市场的股指一样(当然,不必每分每秒都在变,但可以每月一次实时而变)。其次，它对纳税数据(指标)的分析、判断应当是细化的，并且应当是符合分析对象的实际、符合行业及企业类型特点的预警结果。因此，完善后的“预警系统”应当具有如下特征：1.完备的“三维”分析功能。本文所指的的“三维”是指，除定量分析功能外，定性分析模型分为两种模式：一是图表数据，即在分析表格中，列示与纵向及横向纳税数据(指标)对比后的变化百分数；二是运用K线图，来显示分析期某个纳税数据(指标)的变化趋势，从而实现对纳税数据(指标)的“三维”立体化分析。2.“双定分析模型”的表达式函数化。目前“预警系统”的“双定分析模型”表达式都是算术表达式，所以，他只能完成静态分析，而无法实现动态分析。我们从学过的数学知识中懂得，函数表达式中的“因变量”是一个变化的动态数据。例如，y＝kx＋b，这里的数据“y”就是“因变量”，而数据“x”则被称为“自变量”。我们应当明确的是，影响所有纳税指标的“根数据”其实就是主营业务收入和主营业务成本，该两个数据的变化，除了企业自身的主观因素外，主要源于销售或购进的