数据处理方法在纳税评估中的应用

数据处理方法在纳税评估中的应用教研一部税收教研室潘雷驰简单的自我介绍曾经在安徽地税基层局工作12年。上海财经大学经济学博士，研究方向是财政学税收方向。曾经在国家级权威刊物《管理世界》上发表论文一篇，在国家级核心刊物《税务研究》、《财经研究》、《财经问题研究》、《财经理论与实践》、《当代经济科学》、《中央财经大学学报》等刊物上发表论文九篇。具有中国注册会计师资格。一．纳税评估的背景和路径（一）我国在近几年内需要保持税收收入的稳定增长。

当前我国面临的主要矛盾要求我们必须在一段时间内保持税收的持续稳定增长。（二）随着我国经济体制的变革，经济个体的利益动机的变化，税收征管方式需要相应改变。改革开放以来，我国经济体制的变革大致可以划分成三阶段，1984年以前以计划经济为主的阶段，1984－1992年实行有计划的商品经济，摸索走市场经济道路阶段，1992年以后坚定不移地走市场经济道路阶段。

1、作为理性的经济个体，为实现自身利益的最大化，他根本就没有向外界提供自身真实经营信息的动机。

2、我们必须在纳税人财务核算信息之外，获得更多相关信息，运用比较先进的信息处理手段完成对纳税人经营状况的评价。

3、税收征管的信息化、税源监控、税收分析、纳税评估等工作，在这一背景下应运而生。（三）纳税评估的发展历程。美国早在1963年就设立了TCMP（纳税遵从测量项目），并由专门纳税评估机构执行（ExaminationBranchoftheIRS）。我国1999年在青岛试点纳税评估工作，2005年3月公布了《纳税评估管理办法（试行）》。目前，大部分成熟市场经济国家都建立了纳税评估体系和税收评估模型。我国税务机关纳税评估工作状况。（四）纳税评估的定义。

纳税评估的实质就是，在尽可能避免对纳税人开展税务检查的前提下，利用已经掌握的纳税人全部信息，找出纳税人在纳税过程中存在的所有逻辑悖论。（五）纳税评估实现的路径。指标选择同业税负预警完成评估样本比对建立模型细分异常纳税行为寻找对应评估指标累积指标模块，建立评估软件替代图一（六）在纳税评估中可以应用的数据处理方法。

凡是能够实现对样本纳税行为描述和比对的数据处理方法，在纳税评估过程中都可以使用。

数据处理方法主要应用在第一阶段，具体为：对统计量的描述，包括计算均值、标准差和变异系数，实现预警分析；绘制散点图找出样本中的异常点；绘制折线图寻找变量之间的相关性；通过相关性分析和弹性分析，寻找影响变量变化的主要相关因素；通过回归分析，建立变量和影响因素之间的评估模型，通过评估模型理论值和实际值差异的比较，确定异常纳税行为。二．常用统计概念和方法的解释（一）总体、个体、变量和变量值

1、总体。研究对象的全体称为总体。

2、个体。组成个体的元素，称为个体。

3、变量。表示个体特征的量，我们称为变量。

4、变量值。这些特征的具体描述称为变量值或数据。（二）抽样调查和样本

1、抽样调查。我们可以在总体中选择部分个体进行调查，从局部数据来了解总体的情况。这一过程成为抽样。

2、样本。由部分个体组成的集合，称之为样本。（三）描述性统计量。1、均值。设样本特定指标数值为：则：=2、标准差。3、变异系数。（四）综合指数。

当单一统计指标不能全面反映样本性质的时候，可以使用指数。具体的指数值意义不大，通常指数用于不同样本群的比较或者同一样本不同时间的比较。综合指数具体包括：两样本多指标指数，如税源质量指数；多样本多指标指数，如企业欠税指数；多样本单指标指数，如地区征管力度指数。这里仅以税源质量指数为例介绍两样本多指标指数编制方法。两样本多指标指数编制方法。选定反映样本特征的多个指标，求出指标本期值与前期值的比，即求出增长率，对每个指标的增长率分配权重，有指数＝指标增长率×权重。例如：跨期税源质量指数的编制，第一步，求出纳税人的经济总量、计税收入率、经营利润率、销售增值率和盈亏比五项指标值，第二步，求出五项指标增长率，第三步，对每一个指标增长率赋予20％的权重，最后，再求和即得到税源质量综合指数。（五）统计制图：散点图和折线图

图二图三（六）相关性分析。

主要应用于描述两个变量之间联系的密切程度，它反映当控制了一个变量取值以后，另一个变量还有多大的变异程度。具体分为：直线相关、曲线相关、正相关、负相关、完全相关。一般的讨论范围限于直线相关。相关系数可以表示如下：

（七）弹性的计算。主要衡量分母每变化1％，分子变动的百分比。反映一变量变化对另一变量的影响，体现两变量之间的同步性或者是相关性，是反映两变量之间关系的前兆性指标。由两变量的增长率相比得到。

计算方法：假设企业的增值税收入为y，增值额为x。有弹性系数b：

（八）多元线性回归研究一个因变量和多个自变量之间的线性关系，称之为多元线性回归。多元线性回归应该满足高斯假定（不作解释）。（1）样本决定系数应该保持较高数值；（2）方程的统计量应该十分显著；（3）各自变量系数的相伴概率应该小于0.05。（4）当然，进一步要求，有方程应该不具有残差的异方差性、自变量的共线性和残差的自相关性。这里不再进一步讨论。三．纳税评估中的数据处理方法资料:某地同业31户纳税人是以收购农产品并进行加工的生产企业。税负预警分析和纳税评估有关指标的数据，已经采集并整理，具体数据见讲义附表一和附表二。请利用已知数据完成：1、税负预警分析，2、选择有效评估指标，3、建立评估模型，4、根据评估模型找出疑点。（一）税负的预警分析

1、同业税负预警法：同业税负是指同一行业税收负担形成过程中所表现出的税收与经济的一系列相关关系，反映行业税收经济特征。具体内容：行业税负水平、同行业个体税负水平、税负相对指标、税负离散程度、征收力度指数等。同业税负具有可比性，因为同业的工艺相近、材料以及能源消耗相近、适用的税收政策相近，使得影响税收负担的因素集中于税收征管，强化了可比性。建立税负预警机制提供了理论基础和数据支持。在计算出均值、修正的标准差、变异系数后，可以对分析对象设定预警界限。一般以变异系数取0.6为参考值。

合理取值范围为＞合理取值范围为修正的标准差＝是个体税负，是行业税负，N是个体数。

根据附表一税负率数据，可以计算出行业税负是0.0525，修正的标准差是0.00259。因此可以计算出税负预警下限是0.0494。因此，对照附表一可以看出，税负偏低的纳税人是序号为1、2、6、9的企业。

2、效能位差模型预警法：基本思想：假定纳税人的纳税能力是税源质量的函数，纳税人的税源质量越好，纳税人的纳税能力越强；纳税人的税负绝对量是纳税能力的函数，纳税人的纳税能力越强，税负绝对量也应该越高。实现方法：纳税人税源质量指数纳税人税收负担率将质量指数和负担率排序计算位差并设置预警界限图四

3、相关因素预警法：我们在对纳税人的财务指标进行分析的时候，通常会发现某些指标和纳税人的税负呈现较高程度的相关性，例如增值率与增值税负担率，企业的总体税负还可能与企业的盈利能力和偿债能力有高度的相关性和较高程度的弹性。这些现象，启示我们可以拟合税负与其的回归关系，用回归方程来判断纳税人税负的理论值，然后和实际值比对，完成税负预警工作。见图二在本例中增值率和税负率的回归关系从图二判断是线性的，在剔除12、15、23这三个显著的异常点后，拟合的回归方程是：税负率=0.158＊增值率方程的相关指标为，样本决定系数的为0.985，F统计量1893.452，并且相伴概率在0.01水平上显著，增值率的t统计量是43.514，并且相伴概率在0.01水平上显著。例如，纳税人12的实际增值率是0.4454，依据方程计算的理论税负是0.07037，实际税负值是0.04847，实际税负值比理论税负值偏低45.2％。这一方法可以对均值税负预警法进行补充。（二）评估选择指标：该类企业的原材料耗用量和产量、用电量和产量、工人工资和产量、运费和产量、包装物和产量之间具有稳定的定量关系，另外销售收入的增长率和销售毛利率也是通常使用的评估指标。结合本地情况和户管经验，我们选择主要原材料用量、运费、耗电量、工资、包装物用量等五项指标作为评估指标。其中耗电量指标值是从供电公司获得，具有很高的可信性。（三）评估指标与评估对象的相关性分析：如果我们选择的评估指标是有效的，那么在正常的纳税人中，这些指标和我们要评估的对象之间就可以建立稳定的联系，这种关系如果不存在，那么这些评估指标有效性是值得怀疑的。这里所指的正常纳税人是指税负预警分析后未列入预警对象的纳税人。这一联系的定量表现形式就是评估模型。如果在税负预警分析过程中，我们最终确定的预警对象是序号为1、12、15、23的纳税人。我们应该首先将这几户纳税人的数据剔除，然后寻找原材料用量、运费、耗电量、工资、包装物用量等五项指标与销售收入的相关性。如果具有较强的相关性，那么可以进一步建立回归关系，也就是我们要寻找的评估模型。

表一相关系数表主营业务收入原材料用量运费工资用电量包装物主营业务10.9190.5170.9830.8050.901原材料10.6210.9280.8420.935运费10.5330.5050.548工资10.8700.931用电量10.960包装物1（四）如何建立评估模型：正是有了前面的相关性分析的基础,我们才可以进行回归分析。拟合的回归方程，及其检验指标见表二：校正的序号评估模型F统计量相伴概率T统计量相伴概率1销售收入＝3749.106*原材料0.9944871.124.00069.793.0002销售收入＝36.998*运费0.923324.026.00018.001.0003销售收入＝7.870*工资0.9955542.052.00074.445.0004销售收入＝1597706*用电量0.894229.466.00015.148.0005销售收入＝170013.50*包装物0.971875.123.00029.582.000表二评估模型及其检验指标表

我们通过对评估指标的选择过程中，不但验证了评估指标是否有效，而且建立了可以用于纳税评估的相关模型。（五）理论值计算并与实际值比对：我们利用表二中给出的评估模型，可以计算预警对象的销售收入理论值。这里我们使用可信度较高的用电量，利用用电量方程来推算销售收入，然后还可以用销售收入理论值推算这四户纳税异常企业的原材料耗用量、工资、包装物和运费等指标值是否真实，判断纳税人是否具有虚增主营业务成本和销售费用等异常纳税行为。销售收入理论值和实际值见表三：表三样本值比对表序号实际值理论值1721071378447361212821221139319961513842341152900462372333257972553四．上机实训利用附表一和附表二给出的数据集，结合讲义中实际举例和EXCEL2003实现的步骤，完成：1、对统计量进行描述，2、制作散点图找出异常点，3、制作折线图判断变量之间的相关性，4、计算税源质量指数，5、相关性分析，6、弹性分析，7、多元回归分析。五．小结在背景分析部分，

我们论证了在当前的市场经济条件下，经济个体缺乏向外界公布真实经营活动信息的原因，分析了税源监控、纳税评估、税收分析、征管信息化提出的背景。接下来，我们提出了现阶段纳税评估的总体思路，并解释了常用统计概念和方法。然后我们讲解了纳税评估中经常使用的六种数据处理方法，并演示了相关数据处理软件的使用方法。参考文献：［1］LeutholdJ.H.TaxEffortinChina[DB／OL].http://.2002-05-01.［2］赵志耘，郭庆旺.我国的税收收入规模研究[J].税务研究，2002（10）：p46－52。［3］中共中央关于经济体制改革的决