京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”下推进综合治税的思考
推进综合治税是打造征管升级版的形势所趋,纳税人数量的快速增长、税源的隐蔽性和流动性日益增强,税收征管难度加大,必须借助综合治税机制,整合第三方信息,提高征管质量和效率;推进综合治税,有助于实现各类涉税数据的互联互通、逻辑关联和比对分析,有效将税务部门的大数据优势转化为税收管理优势;第三方信息蕴含着巨大的税收潜力,通过综合治税机制,可以增加税收收入,提高收入质量,努力化解经济和政策减收因素的不利影响,保持收入的持续、协调、均衡增长。
目前,我市综合治税平台和机制初步成型。一方面,制度规范成型。我市相继出台《六安市综合治税管理办法》《六安市综合治税工作考核办法》,明确工作职责和法律责任,建立监督考核、信息共享、定期会商等机制。2013年6月,建立综合治税联席会议制度,定期召开领导组会议及联络员会议,通报情况,分析问题,解决综合治税平台运行中存在的问题,形成了一套完善的综合治税工作协调机制。另一方面,数据系统建立。投入专项资金,开发综合治税管理信息系统。系统成功实现注册信息和纳税信息等自动比对的功能,为进行涉税信息大数据处理奠定了坚实的基础。地税部门亟需的房产、土地、车船、建设项目、土地出让、转让信息、招商引资、企业和个体工商户登记、变更、注销信息等信息可以通过该系统及时获取。据此,综合治税成员单位大力强化数据分析,根据大数据运算原理,对收集到的涉税信息进行初加工,为数据利用者提供“靶向参考”。综合治税办公室对各成员单位传递的信息进行再加工,将综合治税信息平台比对的差异结果反馈至税务部门。
通过一年多坚持不懈地努力,目前我市综合治税取得明显成效。一是提高了税收征管质量。通过综合治税系统的比对,有效消除地税部门征管“盲区”和“真空”,整合信息资源,推进信息管税,提高征管质量。2013年,仅地税部门查实未依法登记或违规注销的漏征漏管户400余户,2014年1-6月,地税部门通过对工商和质监的数据比对,新纳入税务登记户226户,强大的数据比对,进一步压缩了管理盲区,规范了税收秩序。二是提升了纳税人遵从程度。实施综合治税、数据比对后,纳税人的经济活动更加透明,税收标准的执行更加严格,税收征管更加公平,消除了逃避纳税的跟风心理和侥幸心理,增强了纳税人税法遵从度,营造了公平有序的税收环境,提高了市场竞争的公平性。同时,通过数据比对发现的涉税疑问,税务部门一般采用风险提醒、纳税评估等方式,给纳税人充分的权利保障,促进了纳税人自查自纠,一定程序上消除了征纳之间的不信任感。三是促进税收收入增长。有效堵塞了税收征管漏洞,查补了大量税收,利用三税比对(增值税、营业税、消费税)数据,查补的城市维护建设税、教育附加以及地方教育附加等可直接形成地方财力,促进了税收增长,为经济社会发展提供了有力支撑。2013年,全市通过数据比对查补入库税收5629.9万元,其中地税局利用“三税”比对数据查补税收4422.9万元,利用土地出让信息查补税收181万元。今年前8个月,全市地税收入71.1亿元,其中地方税收52.5亿元,同比增收11.5亿元,增长27.9%,市直地方税收入库15亿元,提前4个月完成全年收入任务,8个月超全年计划3000万元,同比净增5个亿,增长50.9%。四是有效防范税收执法风险。涉税信息更加公开、透明,税务机关和税务人员的税收执法权受到制约,克服了税收征管中的随意性,使执法行为更加规范,执法风险得到有效控制,“人情税”、“关系税”将难以存在,这对于加强税务干部廉洁自律有着非同寻常的意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04