2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、14每周電腦報200642414中國第六屆稅收電子化論壇近幾年來,稅收信息化的所作所為基本上是朝著一個方向前進的,那就是數(shù)據(jù)集中、系統(tǒng)整合。整合是數(shù)據(jù)集中基礎上的整合,既包括數(shù)據(jù)整合,也包括業(yè)務整合和技術體系的整合。然而,無論整合的具體形式如何,其最終目的是凸顯稅收數(shù)據(jù)在現(xiàn)代稅收管理和服務上的核心作用。我們可以預料,在全國范圍內大規(guī)模的稅收數(shù)據(jù)逐步集中之后,不同于以往的稅收數(shù)據(jù)的深度利用問題便會浮上水面。那么,什么是稅收數(shù)據(jù)的深度利用呢

2、?稅收數(shù)據(jù)深度利用的方向和重點在哪里呢?為了實現(xiàn)稅收數(shù)據(jù)的深度利用,我們又需要特別關注什么呢?實踐要求我們必須予以解答。理論、規(guī)劃和實踐的共同指向理論告訴我們,在一個國家信息化發(fā)展歷程中總有一個系統(tǒng)內集成階段,當前中國信息化水平較高的部門和行業(yè)恰恰就處在系統(tǒng)內集成階段,稅務部門的信息化發(fā)展也處在這個階段。這個階段的核心工作就是現(xiàn)有資源的整合,尤其是數(shù)據(jù)資源的整合。金稅三期規(guī)劃提出了著名的1234方案。其中,2的含義是指:在“一個平臺”的

3、支撐下,建立總局、省局兩級數(shù)據(jù)處理中心和以省局為主、總局為輔的數(shù)據(jù)處理機制,逐步實現(xiàn)涉稅電子數(shù)據(jù)在總局、省局兩級的集中存儲、集中處理和集中管理。這明確無誤地表達了總局對數(shù)據(jù)集中的未來構想。隨著金稅三期規(guī)劃獲得國家正式批復立項,我們認為,1234方案也將逐步付諸實踐。事實上,作為金稅三期的切入點和重要組成部分的省級信息資源整合工程從2004年開始已經(jīng)先行一步。其重點是做好綜合征管系統(tǒng)、增值稅征管系統(tǒng)和出口退稅管理系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)整合,業(yè)內稱之

4、為“大插座”工程。2005年國稅系統(tǒng)已有17個省市實現(xiàn)了省級數(shù)據(jù)集中。因此,無論是信息化發(fā)展階段理論的詮釋,還是金稅三期的規(guī)劃安排,亦或是當前已在實施的省級信息資源整合工程,都傳達出一個強烈信號:稅收數(shù)據(jù),更廣義地說是涉稅數(shù)據(jù),準備集中、正在集中、已經(jīng)部分集中、將來勢必全面集中,無可逆轉。如果事實果然如此,如果稅收數(shù)據(jù)像潮水一般源源不絕地涌向省局和總局之后,我們也許會發(fā)現(xiàn),問題回到了原點,我們?yōu)槭裁匆蠹校看蠹惺悄康膯??我們打算對?/p>

5、集中之后的稅收數(shù)據(jù)做些什么呢?我們是否有做深度利用的充分的精神準備、知識準備和制度準備呢?對此,必須未雨綢繆。稅收數(shù)據(jù)的一般利用與深度利用長期以來,稅收工作中的數(shù)據(jù)利用,常見的形式有:報表瀏覽、簡單查詢、復雜查詢、稅源分析、稅負分析、收入預測、過程監(jiān)控等等,總的來看,其一般應用特征是基于匯總、分類、簡單計算基礎之上的原始稅收數(shù)據(jù)的展現(xiàn)和對稅收現(xiàn)象的一般描述。大集中之前,鑒于數(shù)據(jù)分散于各自獨立的系統(tǒng)之中,要想實現(xiàn)普遍的、全面的、實時的、可

6、跟蹤的、精確的、模擬計算的、復雜模型的綜合數(shù)據(jù)利用,相當不易,“巧媳婦難為無米之炊”,相信有過稅收數(shù)據(jù)分析經(jīng)歷的同志會有深刻體會。只有當信息化推進到大集中階段,稅收數(shù)據(jù)被有效地集中起來,而相應的IT技術與分析工具也相當豐富,在深度和廣度上超過以往的稅收數(shù)據(jù)利用才會出現(xiàn)。譬如,在海量數(shù)據(jù)的基礎上,運用經(jīng)濟學、管理學、統(tǒng)計學的理論、方法和模型,基于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術,實現(xiàn)面向稅收制度的制定、修改和完善的稅收數(shù)據(jù)的利用;面向國家

7、或地區(qū)稅收收入預測和納稅能力估算的稅收數(shù)據(jù)的利用;面向稅收法律、法規(guī)執(zhí)行情況評估的稅收數(shù)據(jù)的利用;面向為納稅人服務和納稅信用等級評定的稅收數(shù)據(jù)的利用,等等,這些稅收數(shù)據(jù)的利用在數(shù)據(jù)大集中之前想達到一個很高的水平、很量化的結果是不太容易的。深度利用稅收數(shù)據(jù)——大集中之后稅務信息化的必然命題□中國人民大學譚榮華中國稅務學會蔡金榮張曉鵬zhang.xiaopeng@.cn15每周電腦報200642415中國第六屆稅收電子化論壇我們認為,所謂稅

8、收數(shù)據(jù)的深度利用是相對而言的,是一個比較籠統(tǒng)的說法。作為學術探討,不妨下這樣一個定義:在數(shù)據(jù)集中和系統(tǒng)整合的基礎上,利用相關學科的原理、方法和模型,針對大量涉稅數(shù)據(jù),包括稅務系統(tǒng)內部數(shù)據(jù),也包括其他政府部門、企業(yè)、居民等外部數(shù)據(jù),進行深入研究,發(fā)現(xiàn)事務的內在規(guī)律性,用于幫助稅務部門做出明智決策,改進工作,提高效率的分析活動。這樣的活動就是稅收數(shù)據(jù)的深度利用。換句話說,數(shù)據(jù)的豐富度、模型的應用水準、信息技術與系統(tǒng)的利用、以及應用研究的深度

9、與廣度都要比大集中之前有一種上臺階的變化。稅收數(shù)據(jù)的深度利用大多涉及稅收工作的方向性、全局性、戰(zhàn)略性和前沿性的重大問題,能夠在宏觀、微觀兩個方面有助于輔助決策,因而能否在大集中之后對稅收數(shù)據(jù)進行有效地深度利用就成為稅收信息化深化發(fā)展的必然命題。稅收數(shù)據(jù)深度利用的重點無論從哪一個角度看,稅收數(shù)據(jù)無外乎產(chǎn)生于稅收管理部門通過稅收制度和征管手段去規(guī)范和調節(jié)國家與納稅人之間的稅收經(jīng)濟關系的活動當中。因此,稅收數(shù)據(jù)的深度利用基本上可以定位在圍繞稅

10、收與經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展而進行的數(shù)據(jù)分析、圍繞加強征管而進行的數(shù)據(jù)分析、圍繞納稅服務而進行的數(shù)據(jù)分析這三個主要方向上,而最有可能成為應用重點的是下述幾方面:稅收經(jīng)濟發(fā)展研究:從宏觀經(jīng)濟、微觀經(jīng)濟的發(fā)展與運行中評價財政稅收政策對全國經(jīng)濟和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響,探索存在的問題,并從財稅工作角度為國家和地方在新形勢下的發(fā)展提出政策建議,對提高國家整體競爭力與區(qū)域競爭力,全面落實科學發(fā)展觀,構建社會主義和諧社會具有重要的現(xiàn)實意義。所以,面向全國或面向區(qū)域

11、的稅收經(jīng)濟發(fā)展研究將成為稅收數(shù)據(jù)深度利用的重點場合,數(shù)據(jù)大集中正好為此類研究創(chuàng)造了有利條件。中國人民大學金融與財稅電子化研究所連續(xù)四年與深圳市人民政府、財政局、國稅局、地稅局合作,每年出一份“深圳市財稅經(jīng)濟發(fā)展報告”,從深圳市財稅經(jīng)濟運行概況、稅收經(jīng)濟總量分析、稅收經(jīng)濟結構分析、財政收支概況、財政支出與經(jīng)濟社會發(fā)展、財稅經(jīng)濟政策變化對深圳的影響、財稅經(jīng)濟發(fā)展趨勢及對策等方面做了有豐富數(shù)據(jù)和模型應用的研究,對實踐具有一定參考價值。據(jù)不完全

12、了解,國內上海、廣東、大連、山東等稅務系統(tǒng)也開始了這方面的嘗試,取得了很好的成效。稅收政策分析:輪稅制改革中有許多迫切需要解決的重大問題,這些重大問題除了必要的理論分析之外,更關鍵的是要進行結合實際的數(shù)量分析。而在數(shù)量分析中,很多經(jīng)濟變量的關系是人們很難用直覺和經(jīng)驗來把握的,必須通過數(shù)量分析模型來尋找答案。例如,由于始終缺乏增值稅轉型后稅收收入的變化和經(jīng)濟增長變化的準確估計,這已經(jīng)成為有關部門滯后該項稅改政策的重要原因之一。因此,大集中

13、之后,稅收政策分析將成為稅收數(shù)據(jù)以及更廣泛的社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)深度利用的又一重點場合。中國人民大學金融與財稅電子化研究所,以及相關合作單位已聯(lián)手研究“稅收政策分析模型支持系統(tǒng)的實現(xiàn)及其在稅制改革中的應用研究”課題。它的研究內容主要有:依據(jù)稅收特性制定稅制表示方法,建立稅收政策分析模型描述語言;開發(fā)稅收政策分析模型支持系統(tǒng)和封裝于這一系統(tǒng)內的稅收宏觀經(jīng)濟計量模型和稅收可計算一般均衡模型;以中國新一輪稅制改革的重大問題為對象,在某些方面做出數(shù)量分

14、析和對策研究。不難看出,這一課題研究成敗的關鍵還在于數(shù)據(jù)的獲取和模型的應用。稅收監(jiān)控體系:稅收監(jiān)控體系包括兩方面的內容:一是稅務機關對現(xiàn)實稅源的日常征管工作,其直接結果表現(xiàn)為稅收收入的入庫;二是稅務機關對稅源變化情況及發(fā)展趨勢的分析預測?;诖罅慷愂諗?shù)據(jù)和方法、模型庫的稅收監(jiān)控管理系統(tǒng)應具有如下功能:能偵測出應該納稅但未申報納稅的納稅人;能對納稅人的情況特征進行描述,并按照不同的標準進行層次劃分;能夠鎖定偷逃稅的申報人;能對應收稅款做出

15、預測模型,從而做出優(yōu)先級順序和最優(yōu)化處理;能夠輔助決策,科學制定稅收計劃,促進資源最佳利用。納稅服務評價:客觀公正的納稅服務評價是提高稅務機關管理服務水平的重要手段。將第三方評價法、層次分析法、多層模糊綜合評價模型三種評價技術有機結合,在稅務機關納稅服務評價中進行系統(tǒng)應用,能夠取得更加科學公正的評價結果。在這一過程中利用了大量的涉稅數(shù)據(jù),并有效運用了數(shù)學方法和模型,例如,建立反映評估因素集與評語集之間關系的模糊關系矩陣,利用數(shù)學方法確定

16、權數(shù)集,降低主觀因素的影響。決策集較全面地反映了被評價對象相對于評語集各等級的隸屬度,使考核者能更加全面地了解被考核者的多重屬性。稅收數(shù)據(jù)的深度利用的重點還有業(yè)績評價指標體系等等,十分豐富多彩。數(shù)據(jù)深度利用需關注的問題上述分析表明,稅收數(shù)據(jù)的深度利用是個長期的過程,需要多方面的內外環(huán)境的配合。我們認為,為了實現(xiàn)稅收數(shù)據(jù)的深度利用,需要關注如下這些問題:首先,對稅收數(shù)據(jù)的深度利用要形成統(tǒng)一認識,要看到大集中之后,如何用好稅收數(shù)據(jù)已是形勢所

17、迫。稅收數(shù)據(jù)的深度利用就是稅收信息化的新局面,就是稅收工作的競爭力和管理與服務水平的實質性提高。沒有數(shù)據(jù)積累,就談不上什么數(shù)據(jù)的深度利用。而數(shù)據(jù)大集中最終體現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫的建設。為此,既要積累稅務系統(tǒng)內部數(shù)據(jù),也要建立與其他政府部門、企業(yè)和居民的良好的外部信息交換系統(tǒng);既要完善歷史數(shù)據(jù),也要對集中后的數(shù)據(jù)進行必要的分析和規(guī)整,要確保集中后的數(shù)據(jù)是準確的、一致的、完整的和連續(xù)的。知識儲備極其重要。稅收數(shù)據(jù)的深度利用要用到多學科的理論、方法和模

18、型,也要用到數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機分析系統(tǒng)等計算機方面的知識,還要熟悉稅收法律法規(guī)、征管規(guī)程和財務會計,是多方面知識的綜合應用。例如,在稅收經(jīng)濟綜合應用分析的方法和模型中要熟悉稅收宏觀經(jīng)濟計量模型、稅收投入產(chǎn)出模型、稅收可計算一般均衡模型、稅收微觀模擬模型、稅收經(jīng)濟系統(tǒng)動力模型和基于數(shù)據(jù)倉庫的稅收經(jīng)濟分析方法和模型。對中國稅收能力的估測上也要熟悉RTS法、分稅種法等。知識儲備的背后就是人的落實。既然信息資源可以整合,那么人的資源又何嘗

19、不能整合,要充分借助外腦,與科研機構、大專院校合作。這是現(xiàn)階段的最優(yōu)選擇。但是在更長遠的時間內,還是要以內腦為主、外腦為輔。所以,引進人才,設置相應崗位和機構是稅務系統(tǒng)必須要考慮的問題。技術部門、業(yè)務部門、各級領導在稅收數(shù)據(jù)深度利用上要配合一致,和諧共進。而稅收數(shù)據(jù)的深度利用也要循序漸進,只能根據(jù)本省、本地區(qū)的具體情況,確立有影響的研究課題,做出成果,做出實效,做出特色,不能隨波逐流?;谪S富數(shù)據(jù)與分析工具基礎之上的稅收數(shù)據(jù)的深度利用與

20、人工總結的經(jīng)驗知識并不矛盾。它們之間是互相促進的關系,一方面數(shù)據(jù)深度利用的結果可以驗證人工經(jīng)驗的正確性、合理性;另一方面,人工經(jīng)驗可以為數(shù)據(jù)深度利用提供線索。過度迷信模型和計算工具是不可取的。但基于數(shù)據(jù)和模型的研究分析方法的確代表了國際潮流,也是不可否認的。大集中之后數(shù)據(jù)管理和分配是核心問題,必須有章可循、有法可依,否則辛辛苦苦大集中之后的數(shù)據(jù)就變成了死數(shù)據(jù),甚至成為權力再分配的導火索??傊吹节厔?,看到數(shù)據(jù)深度利用的價值,要管好數(shù)

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