一、税收风险识别的概念

明确税收风险识别的概念之前，需要先认识税收风险以及税收风险管理的概念。

(一)税收风险及税收风险管理

简单地说，税收风险是指在税收征管工作中，对提高纳税遵从度、实现“依法征收、应收尽收”目标产生负面影响的各种可能情况。税收风险主要由三个方面形成：一是经济活动的复杂性和法规、政策的规范性和普遍性之间的矛盾，造成法规或政策、特别是税收法规和政策不能对每种情况进行明确规定，致使其存在一些缺陷或漏洞，形成法规层面的风险，可称之为政策风险;二是由于税务人员的执法能力、政策理解偏差、信息缺失，或者执法人员不作为以及内外勾结违法等等情况，造成执法层面的风险，称之为执法风险;三是由于纳税人对政策认识不足、工作疏漏等情况造成无意不遵从，或纳税人利用自身信息优势等不正当方式恶意不遵从，形成纳税遵从风险。

税收风险管理则是指税务机关运用风险管理的理念和方法，合理配置资源，通过税收风险识别、风险排序、风险处理、绩效评估以及过程监控等措施，不断提高征管水平降低税收风险的过程。如图1所示，在税收风险管理工作循环中，风险识别是风险管理的起始点，也是提高风险管理针对性和效率的关键，风险识别对风险管理乃至税收征管的重要性不言而喻;而风险处理和绩效评估的经验，则是修正风险识别方法和模型、以及指标选取和参数设置的重要依据。

(二)税收风险识别

税收风险识别是在数据集中等税收信息化建设成果基础上，围绕税收风险管理目标，应用相关学科的原理和科学合理的方法、模型以及指标体系，利用税收系统内部以及其他第三方的各种涉税数据，从税收经济运行结果入手，深入研究，探索规律，寻找、发现可能存在税收风险点，帮助科学决策，指导税收征管工作的分析活动。

税收风险识别是一种数据分析过程，但并不排除人工经验。风险识别与人工经验是互相补充、互相验证、互相提高的关系。风险识别中应用的原理、方法、模型、以及指标和参数设置，均需要人工经验参与。

虽然税收风险是政策、执法和纳税遵从共同作用的结果，但税收风险识别更关注纳税遵从风险和执法风险，政策风险则在绩效评估中予以关注。

税收风险识别涉及税收征管的方方面面，内容庞杂。简单来说，可以从区域、税种、行业/产业，以及变动趋势等维度进行较宏观方面的识别(称之为税收风险宏观识别，简称宏观识别)，也可以从企业的收入、抵免以及发票使用等维度进行较微观方面的识别(称之为税收风险微观识别，简称微观识别)。一般地说，宏观识别耗费时间及人力、物力较少，可以较快、较及时发现风险，为微观识别提供线索;微观风险识别需要收集、处理大量的细节数据，指标及参数设置较复杂，一般比较耗时、力、物。所以宏观识别与微观识别应有机结合，灵活运用，互相验证，共同改进提高。

二、税收风险识别的方法

不论是宏观识别还是微观识别，其主要思路可以分为两类，一是应用各种数据和方法估算一定的经济量、经济结构和既定的税收制度决定的潜在的、最大的税收能力，与实现的税收收入数据比较，查找某地区、某税种或某行业税收征管中可能存在的风险及其变动趋势，即通过纳税能力估算(也称为税收流失估算或征收率估算)识别风险，称之为税收能力估算法;二是通过一些关键指标的纵向或横向比较，分析其异常变动及发展趋势发现某地区、某税种、某行业或某企业存在的税收风险，称之为关键指标判别法。

(一)税收能力估算法

如上文所述，税收能力估算是一种税收风险宏观识别方法，主要关注国家、地区、税种、行业、某类纳税人的潜在税收，进而分析税收流失状况、风险程度，以及变动趋势。税收能力估算的结果不仅可以应用于风险识别，还可以应用于税收预测、政策效应评估等方面。税收能力估算主要有两种方法，一是自上而下，另一个是自下而上。

1、自上而下法

即利用GDP等宏观统计数据、根据税收政策、应用税收经济学、统计学和国民经济核算等学科相关原理、模型和方法估算税收能力的方法。自上而下法估算主要有两种思路，一是寻找宏观统计数据中与税基比较接近的指标(称为代理性税基)，然后根据税收政策规定的抵免、优惠的情况调整数据，进而估算税收能力。常用的方法主要有投入产出法、增加值法和可计算一般均衡(CGE)模型法等。这些方法应用的经济指标与税收政策对应关系比较明确、紧密，也比较容易理解，主要应用某国或地区的税种或(和)行业税收能力估算，我国已经应用这投入产出法和增加值法开展增值税收入能力估算;二是根据税收与经济的关系，应用税收经济模型，利用宏观经济面板数据或时间序列数据估算税收收入能力，常用的方法主要有随机边界模型法、数据包络模型法以及税柄法等。这几种方法主要应用于国家或地区总体税收能力估算。

自上而下法以宏观经济统计数据为基础，其主要缺点在于：

①很难确定是否包括了地下经济和非法经济活动;

②假设条件较多，有些税收政策无法体现;

③无法提供比较详细的信息。相应的，其优点在于数据收集整理成本较小，操作上相对简单，时间、人力物力消耗较少。

2、自下而上法

所谓自下而上的方法，就是使用纳税人数据，特别是税务部门掌握的税收申报数据和税收专项调查、检查等数据，以及其他政府、专业机构收集的关于纳税人的细节数据，运用统计学相关原理(如随机抽样等)测算样本的潜在税收收入，进而推算总体税收收入能力的方法。随机抽样时可以不做任何分类直接抽样，也可以根据需要按地区、税种、行业和纳税人类型分类后再随机抽样。总之分类越细，估算结果提供的信息越多。自下而上法需要对样本数据进行相应的税务审计工作，所以税收调查、纳税评估及税务稽查案例数据非常重要。许多国外应用自下而上法估算个人所得税和企业所得税能力。

自下而上法的优点是随机抽样及细致的审计工作使估算结果更可靠，对税基的逼近表现要好于自上而下法，能够提供较详细的估算信息。缺点是对样本和抽样方法的选择是否遵从随机原则，抽样调查还有可能出现无响应或低报等情况，以及账证不健全或灰色交易的存在也会影响测算的准确程度，而且数据收集、整理、计算工作大，耗时耗力，成本比较高。

自上而下和自下而上法的优缺点都比较明显，各有利弊。国际上对这两种方法的争论仍在继续，基本形成统一认识的是：在实践中不能绝对地使用某种方法，而是将两者互补结合。

美国和瑞典等国家的税收能力估算经验表明：

①个人所得税风险高于企业所得税;

②对企业所得税来说，大企业、特别是跨国大企业的税收流失较严重，风险较高;

③对个人所得税来说，工资薪金及投资收入税收流失较少，自我雇佣收入税收风险较高;

④有第三方数据验证的收入税收风险较小;

⑤微型企业由于不申报造成税收风险的比重较大;

⑥增值税流失占总体流失的四分之一左右。

(二)关键指标判别法

关键指标判别法是指应用与税收密切相关的经济统计指标或企业经营财务指标——比如税负、弹性、收入、抵免、投入产出率、能耗率、利润率及发票领购使用等——的异常变动发现税收风险的方法。当然，与税收相关的指标较多，不同的税种、不同的行业指标各异，应根据不同情况选取关键指标。指标的异常主要通过比较分析分析(还有一些其他方法)发现，可以按照同行业/同纳税人类型、同税种根据时间轴纵向比较，也可以按照不同地区横向比较。

关键指标判别法既可以用于宏观识别，也可以用于微观识别，应用比较灵活，比如可以使用税负指标进行行业风险识别，也可以应用税负指标进行企业风险识别。

在应用关键指标判别法进行风险识别时，必须坚持一个重要的原则—即指标口径一致。比如在应用税负指标进行增值税行业比较时，分母可以是企业申报的销售收入，也可以用统计局公布的行业增加值。不论是销售收入还是增加值，都有其合理性，也有其弊端。进行纵向或横向比较时，主要关注相对关系，而不是税负的绝对值。

(三)风险识别结果的应用

不论是应用税收能力估算法，还是关键指标判别法，即使使用相同的模型或算法，选取的指标不同，分析结果也可能大相径庭，所以在识别结果的使用上要特别谨慎。例如，选取相同的指标和模型应用税收能力估算法得出甲地区某行业某时期增值税流失率为25%，乙地区同一行业、同一时期增值税流失率为27%，则基本可以认为甲地区税收风险较小。但是仍然无法确切说明甲地区的税收流失是25%、还是20%，因为指标不同计算结果可能会有一定的差异，这个时候应用税收流失指数来说明税收风险变动趋势则更合理些，如果流失指数持续不提高，则说明风险下降，征管水平在提高;反之则说明风险增加，需要采取措施加强征管。

众所周知，企业生产经营是有季节性波动的，而且从购进原材料、生产产品、销售到实现税收需要一定的时间，所以在进行较短时间，特别是微观企业风险风险识别时，需要注意指标参数的季节调整问题。

风险识别有两个隐含的假设前提，一是政策的一致性，二是同行业的企业生产经营活动规律基本一致。在进行纵向比较分析时，应特别注意政策调整，尽量还原政策调整的影响。在进行横向比较时，如果进行较大区域的风险识别—比如一个省—时，个别企业的生产经营活动异常对结果影响较小，但是在一个较小的区域内—比如一个县，个别大企业的经营异常则对结果的影响非常明显，也需要特别注意。

三、税收风险识别的数据及技术

(一)数据

税收风险识别需要多种数据，在以数据集中为代表的税收信息化建设成果已经达到一定水平基础上，收集、整理国民经济统计等第三方数据重要性、迫切性越来越显现，国内外税收风险管理的经验证明有第三方数据验证的纳税人收入税收风险最小，社会各界、特别是各级领导越来越重视，现在的关键问题是落实收集数据工作，并清晰各种数据的统计原理和口径，建立相关的数据库。

在重视第三方数据的同时，税务部门已有的一些宝贵数据尚没有充分、有效地开发利用，是一种缺憾。目前税务部门普遍重视申报数据、企业财务数据，应用这些数据进行了多方位的分析，取得了一些成果，提高了税收风险的防范能力。但是，税收调查、税务审计案例(税务稽查、纳税评估、涉外税务审计、纳税人自查)、金税工程、发票销售使用等数据还没有引起足够重视和应用。税收调查数据不仅仅可以用来分析税源及风险状况，还可以应用于分析政策变动对微观经济体的影响，也是构建税收微观模拟模型的重要数据源;税务审计案例数据既是风险识别、税收能力估算的宝贵知识资源，也是风险识别指标和参数设置的重要依据;金税工程和发票销售使用数据对判别增值税风险、增值税能力估算的重要性不言而喻。

(二)技术

风险识别是分析税收经济运行的结果数据，发现的是已发生的风险，而税收风险情况是千变万化的，为了及时防范风险，需要识别工作具有相应的实时性和前瞻性。为了提高风险识别的实时性和前瞻性，信息技术和分析技术的应用同样重要。在风险识别中对信息技术的应用已经比较成熟，基本实现了结构化的识别工作软件化，一定程度上提高了效率。但是在技术应用方面主要还存在两个问题：

一是目前主要应用指标判别法进行风险识别，对建模、分析技术的学习、开发和应用不够;

二是目前主要根据人工经验设置指标和参数，合理性和准确性有待提高。应重视使用一些分析技术选取指标、计算参数，并根据风险处理结果进行必要的修正工作。

四、税收风险识别的机构职责

根据现在的机构设置和人员状况，由税收分析部门承担应用指标判别法进行宏观识别工作，税政或其他部门承担应用指标判别法进行微观识别工作，与税务稽查和纳税评估选案工作结合在一起，尚且合理。但是，如果要应用收入能力估算、税收经济模型等方法提高风险识别的水平，则此种职责分工的缺陷已然显现。

首先，风险识别是一个系统工程，要综合应用到经济学、税收学、会计学、统计学、计量经济学、国民经济核算、税收经济模型、税收政策、信息技术、数据仓库和数据挖掘等多方面的知识，是需要一个知识团队互相合作才能较好完成的工作;

其次，从数据的收集整理计算、指标选取、参数设置、模型构建、算法实现，到指标、参数和模型修正，风险处理经验收集整理，这个过程中的每个环节是互相联系、紧密结合、无法分割的，在目前的分工情况下很容易形成新的数据孤岛、信息孤岛、知识孤岛;

第三，根据“国家税务总局-国际货币基金组织税收收入能力研讨会”外方专家介绍和查阅的资料看，税收风险管理比较成功的国家一般都设置的专门机构或团队，如美国、英国、瑞典等，其中比较著名的是美国的纳税人遵从估算项目(TCMP，TheTaxpayerComplianceMeasrementProgram)和国民调查项目(NRP，NationalResearchProgram);

最后，在税务干部年龄结构老化、企业形态日益多样化、社会信息化大背景下，加强涉税数据深度分析利用(不仅仅风险识别)是提高税收征管能力、执法水平的必由之路。可以说涉税数据分析税收工作的眼睛，相当于导弹的制导机制。所以，设置机构或团队专业从事税收风险识别工作有其必要性与合理性