黄朝土 谢 耀 肖文倩
【内容摘要】在大数据时代,信息共享变得尤为重要。本课题通过阐述论证当前我国应用税收大数据的意义,并用SPSS进行实证分析,检验金税三期的实践效果,同时借鉴美国IRS、澳大利亚ATO、法国立法与新西兰纳税人权利保护等国际经验;阿里全域数据资产、京东大数据研究院等国内经典范例。从而提出:立法明确涉税共享信息的程序有效性以及第三方法律责任;建立顶层涉税数据仓库与信息中心;注重税收大数据应用中的纳税人权利保护等三个方向的政策建议。
【关键词】信息共享 税收大数据 SPSS分析 国际借鉴
一、引言
习近平总书记在主持十九届中央政治局第二次集体学习讲话中指出,“要运用大数据提升国家治理现代化水平,推进政府管理和社会治理创新”。国家税务总局王军局长也曾强调大数据在税收领域中应用的重要性,“大数据时代谁能掌握好数据、谁能利用好数据,谁就能提高洞察力、占领制高点。”由此可见,加快大数据在税收领域的应用已成为时代发展的倒逼趋势,也是税务机关抢占先机的治理手段。
二、文献综述
(一)国外相关研究
国外较早进行大数据信息共享方面的研究,James M.TIEN(2013)指出,在合理的时间内获取、访问、分析和或应用大规模数据收集或仓库,有效解决信息不足问题,大数据方法已经在一定程度上缓解了很多生产难题,帮助解决人类重大挑战,获取突破性技术,支持大规模定制的第三次工业革命。Eva Heidhues (2008)在《The Role of Accounting Information in Decision-Making Processes in a German Dairy Cooperative》一文中指出:企业会计信息共享已经在国际商务往来的决策中占据重要位置,相应而来的是OECD各国税务机关的税收大数据信息共享跟进。Miguel Baptista Nunes(2017)在《Understanding Big Data for Industrial Innovation and Design:The Missing Information Systems Perspective》论文中提出:当前大数据运用的重要阻碍在于信息系统缺失、数据交互存在各种原因产生的壁垒。
美国率先于20世纪50年代末将计算机技术引入税收管理中,大大提升税收行政效率。20世纪80年代,美国学者Richard L.Nolan建立“诺兰模型”即企业信息建设阶段划分理论,将企业信息建设划分为六个阶段:初始、扩展、控制、统一、数据管理、成熟阶段。Victor Meyer-Sheenboge及Kennisi kukeye(2008)发布“大数据”理论,此后各国学者开始探索如何将大数据应用于税收领域,从而为推进各国的税务机构建设发展提供了有力支持,以美国为例的各大发达国家将信息数据技术应用到防伪税控系统中,获得卓越的成效。Nagy K. Hanna(2009)认为各国政府在税收领域挖掘信息提供者,把 ICT 技术和税务信息化建设相结合。
(二)国内相关研究
相比国外对大数据于税收应用中的研究,国内相关研究起步较晚,但近年来涌现许多相关研究,同样也取得一定的成果。
在理论研究方面,魏国宏(2004)指出,税收信息化属于社会信息化过程的其中一个部分,是先进信息技术于税收应用领域的一次实现。贾浩波(2014)提出如要大数据手段更好地为税收领域服务,必须充分发挥法律法规的约束作用,实现各单位部门协同合作的法治化、制度化。牟可光(2014)指出,促进政府信息公开,信息管税全面化、加强税收数据分析可通过大数据手段实现。李浩梅(2019)指出,为纳税人提供便捷高效的服务,可运用大数据建设税企直连平台,用智能服务实现“一网通办”。
大数据在税收领域具体应用方面,林芹(2019)提出,当前大数据在税收征管中应用于建立纳税评估体系、线上办税服务、金税三期工程,构建增值税防伪税控系统,提高纳税管理服务和效率,成为共享的税务管理平台。李浩梅(2019)认为应构建全方位的实时数据库,收集多维度、各方面的数据信息,才能为经济、税收风险以及纳税服务给予数据的支持。房旭(2014)认为,税务机关对于涉税信息的利用必须以权限进行规范以防滥用。盛阳(2019)指出,增强大数据手段于税务领域的应用,培养税务会计专业人才,以提高税务企业工作效率和质量。
综上可知,当前我国针对大数据于税收的应用的相关研究还比较薄弱,如何在信息共享角度促进大数据在税收领域的应用,成为亟待解决的问题。在此背景下,课题组将基于信息共享的角度对税收大数据应用做出思考与探讨,并尝试提出一些大数据在税收领域深入应用的政策建议。
三、概念阐述与理论基础
(一)大数据
一般来说,大数据既不是纯数据,也不是一种或几种IT技术,而是数据、技术和思维的结合。大数据的本质内涵通常表述为:一是数据信息是大数据的基础;二是信息技术是大数据的载体;三是管理思维是大数据的灵魂。
大数据有四个典型特征:一是海量性。指的是非常大量的数据,主要体现在大量的数据存储和计算上指数倍的增长; 二是高速性。这意味着数据不断更新,增长速度快,流通能力强,旧的生产方式受到信息产生和获取能力的限制,是以数据资源稀缺性为基础的;而大数据时代获取信息不再昂贵,人们可以快捷、便利获取大量数据。三是多样性。传统信息分析根据因果关系建立数学模型,依赖于对结构数据运算得出结论;大数据的生产方式是对海量级的结构数据以及文字、图片、视频、网页等非结构数据分析处理,挖掘出隐含在事物内部的相关关系。四是价值性。数据挖掘追求价值和效率,并不追求精确,但更具前瞻性,通过算法的加工筛选,可以提炼出蕴藏的巨大的价值。
(二)信息共享
1.信息共享的概念
信息共享的前提是资源整合。互联网为信息的传递提供了便利,但也需要打破信息源之间各种固有的壁垒,实现真正意义上的互联共通的大数据信息共享思维。
2.涉税共享信息的来源
不同国家的信息共享程度是不一样的,由于我国税种繁多,所需的涉税数据各式各样,来源复杂,不仅来源于政府部门,还有非政府部门。因此可按税种划分共享信息来源如表1所示。
表1 涉税共享信息来源表
税种
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涉税信息来源主体
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增值税
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政府部门
|
海关、物价、交通、建筑、文化、工商、建委、市政、计委、水利、公路、专利、国土资源、科技、房产管理、航空、水运、车辆管理、公安、民政、进出口、法院等
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非政府部门
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银行、证券交易所、各类培训机构、供电公司、水务集团、行业协会、社会公众、电子商务平台、邮政、消费者等
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消费税
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政府部门
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海关、物价、财政、发改委、工商、卫生交通、铁路、进出口、公安、法院等
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非政府部门
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烟草公司、银行、保险公司、行业协会、社会公众、电子商务平台等
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个人所得税
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政府部门
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工商、民政、社保、房产管理、出入境、文化、法院等
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非政府部门
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代扣单位、媒体、工会、出版社、报社、电视台、福彩中心、体彩中心、各类主办机构、银行、保险公司、证券交易所、行业协会、社会公众等
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企业所得税
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政府部门
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海关、物价、交通、建筑、文化、工商、建委、市政、计委、水利、公路、专利、国土资源、科技、房产管理、航空、水运、车辆管理、进出口、公安、民政、法院等
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非政府部门
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银行、证券交易所、供电公司、水务集团、行业协会、社会公众、电子商务平台、邮政、关联交易方等
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数据来源:根据中国统计年鉴相关数据资料整理得到。
(三)相关理论基础
1.税收法定原则
税收法定原则是指由立法者决定全部税收问题的税法基本原则,即如果没有相应法律作前提,政府则不能征税,公民也没有纳税的义务。本课题涉及的主要是其中的第二条:税收要素法定;第三条:税收程序法定。
2.最优税制理论
最优税制理论(Theory Of Optimal Tax Systems)是由美国经济学家戴蒙德和米尔利斯于1971年提出的具有里程碑意义的税收政策理论。研究者假定的一个基础条件就是信息充分——个体的收入情况可被充分掌握,因为这些信息的细微变化都可引起税收政策工具效用的发挥。从这个意义上说,税收设计的有效度依赖于可被掌握的信息,充分应用第三方涉税信息,了解纳税人的负税能为,对于优化税制设计,实现公平与效率并举,具有深远的意义。
3.税收遵从理论
对于强制性指令,人们一般会出现遵从、创造、形式主义、隐退和反叛等五种反应,选择何种行为方式取决于行为人对于成本与收比照分析,对于纳税亦是如此。一般来说,一个国家的税收遵从度越高,证明其税制安排越合理,征纳关系越和谐,越容易实现征管效能。社会科学和经验研究证实,收入可见度是决定税收遵从度的一个重要因素。
4.新公共管理理论
新公共管理理论(New Public Management)主张基于政府与公众之间的委托代理关系。认为政府有效管理的关键不在于事事亲力亲为,而在于扮演好"掌舵人"的角色,积极主动、灵活迅速地适应外界环境的变化及对不同利益诉求作出反应。而私营部门对公众诉求有更为清晰的把握,可帮助政府执行政策,履行好"划奖"职能。随着市场经济的逐步发展,纳税人(尤其是企业为主的营利组织)占据信息优势地位,加上天然具有的机会主义倾向,往往会利用信息优势实施逃避缴纳税款、漏税、抗税等一系列税收不遵从行为。
四、信息共享角度下税收大数据应用的意义
(一)维护税收的公平与正义
税收的实质意义在于通过征税发挥其调节经济、社会的杠杆作用,实现并维护社会的公平正义。正如罗尔斯在"公平的正义"观念中指出,社会经济正义的核心问题是分配正义,对于分配中的不正义可由国家运用征税为主的再分配方式来解决。也就是说税收正义实质上是一种分配正义,那么,实现税负的实质性公平当是税制设计的应然追求。综观我国税制,虽然针对不同纳税主体设置了不同的税种、税率,预期实现税收正义,但在实际操作过程中由于信息获取的限制,税务机关无法准确了解纳税人的负税能力,因而难以实现设计初衷。以个人所得税为例,我国个人所得税实行代扣代缴为主、自行申报为辅的缴纳制度。对于工资性收入为主的群体来说,代扣代缴制度可以保证较高的税收遵从度,但高收入群体多是财产性收入,在涉税信息不共享的情况下,间接增加了纳税人逃税的“收益”,打击了“税收遵从”的积极性。因此,自助申报制度作用十分有限,违背了实质课税原则,为了实现税收公平正义,必须建立起涉税信息共享制度。
(二)贯彻税收共治理念
随着《深化国税、地税征管体制改革方案》的实施,税收征管体制改革已经顺利完成。新一轮的税制改革应该以协同共治为基本原则深入开展,构建税收共治新格局,实现税收治理社会化。受管理资源与部门权限的制约,依靠税务机关"单打独斗"己经不能满足征管的需要,也无法提供优质的纳税服务。提高税收遵从度,实现社会全体福祉最大化,要求税务机关必须创新管理理念。具体来说,要加强与工商、银行、海关、行业协会等其他第三方主体的沟通合作,建立渉税信息共享机制,实现管理效能“1+1>2”,共同推进与国家治理体系和治理能力现代化相匹配的现代税收征管体制的构建。
(三)推动高效、个性化纳税服务
税收大数据带来的是更加高效、现代化的纳税服务体系。据不完全统计,全国范围内金税三期的上线使得办税时间缩短25%左右。而且在大数据应用的背景下,可以在海量的大数据分析中精准挖掘相关信息,从而创建“纳税人习惯画像”,为纳税人提供个性化的服务、满足多层面的需求。依据大数据技术可以收集到海量的涉税共享信息,分析了解纳税人的潜在需求、推送可能相关税收优惠政策、税收法律知识,从而为纳税人提供准确的纳税管理服务。简化办税流程、智能化税收规划及申报,最终达到改善纳税人涉税体验的目的。
税务稽查效率[2]是指税务稽查效果和用于税务稽查的人力、物力、财力和时间等资源投入的比例关系。在“以纳税申报和优化服务为基础,以计算机网络为依托,集中征收,重点稽查,强化管理”的税收征管模式下,净化税收环境,促进税收征收、管理的高效,维护国家税收秩序。
金税三期的大数据特性:金税三期的上线标志着我国税收征管开始进行大数据建设的初步探索,国家税务总局官网金税三期的解读中9大亮点中的7个都包含或基于税收大数据应用。[3]相比较传统的案件转入、人工发现、动辄数月核实的征管稽查而言,金税三期的无缝大数据比对带来的可能是税收各方面效率的提升。金税三期上线后,一是国税总局、福建税务对其进行不断的升级迭代、数据库扩围,以更加符合未来税收大数据征管的要求。二是与此同时,福建省税务局2018年末的税务稽查机构人员编制与预算,对比2016年均有不同程度下降。对此下文将利用金税三期上线后税款查补数额这一数据来尝试论证随着金税三期大数据建设的不断完善,税收稽查效率也会随之提升这一假设。
1.福建省金税三期实践现状与数据提取
2016年3月1日,福建省金税三期开始上线双轨试运行;同年7月8日,福建省金税三期优化版正式上线运行,金税三期优化版上线首日,福建省税务机关成功办理业务387527笔,业务涵盖申报、征收、稽查、发票和登记认定等,自此,福建省税收征管所代表的历史阶段已由控制阶段上升到集成和大数据初步管理阶段。
福建省金税三期上线后,福建省税务系统查补税款从原来案件转入、人工分析、入户稽查的流程,基本转向利用大数据比对发现到稽查介入,税收征管成本大幅度缩减,而以月份为单位的同期稽查查补税款额稳步提升。以下课题组将通过福建省金税三期系统提取两个变量数据,一是上线后时间(月份),二是通过系统分析稽查查补的税款额。本课题取数时间界定为金三双轨运行开始的2016年3月至2018年12月共计34个月,如表2所示。
表2 金税三期上线后稽查查补税额表
数据来源:根据税务部门金税三期系统中相关数据整理得到。
2.数据整理与实证分析
在SPSS分析前,我们将表2数据整理为两个变量:一是随着金三上线时间推移的累计月份(1-24),二是对比上年同期的同比增值(根据金三同系统比对原则,确定时间为2017年3月至2018年12月共计24个数值)。然后通过计算相关系数的方式来检验二者之间是否存在相关关系。相关系数的计算公式为:
首先,我们将数据导入SPSS,首先进行散点图分析,结果如图1所示,因此可以初步判断出二者之间存在一定的正相关关系。然后进行相关分析,以明确此相关性的存在性及其程度大小。
图1 SPSS散点图
表3 相关性检验表
描述性统计量
|
|
均值
|
标准差
|
N
|
上线月份
|
12.50
|
7.071
|
24
|
同比上年增值
|
269566.9583
|
199407.37542
|
24
|
相关性
|
|
上线月份
|
同比上年增值
|
上线月份
|
Pearson 相关性
|
1
|
.854**
|
显著性(双侧)
|
|
.000
|
平方与叉积的和
|
1150.000
|
27699050.500
|
协方差
|
50.000
|
1204306.543
|
N
|
24
|
24
|
同比上年增值
|
Pearson 相关性
|
.854**
|
1
|
显著性(双侧)
|
.000
|
|
平方与叉积的和
|
27699050.500
|
9.146E11
|
协方差
|
1204306.543
|
3.976E10
|
N
|
24
|
24
|
注:**. 在 0.01 水平(双侧)上显著相关。
|
3.实证分析结论
从相关性检验可以看出,二者之间在0.01水平(双侧)上显著相关,双变量存在具有统计学意义的明显的正相关关系。实证结论表明:在福建省税务层面,以税收大数据应用为主要特性的金税三期上线之后,随着系统建设的不断完善越来越发挥出以大数据为核心的税收应用优势,对于税收稽查效率有着实质性的提升。
五、信息共享角度下税收大数据应用的国内外借鉴
(一)OECD成员国税收大数据应用借鉴
1.美国IRS信息共享数据量级大
美国IRS大数据技术是应用于美国税收事务的全世界领先技术,其数据类型与内容非常丰富、全面、大量,包括了纳税申报表、交易记录、通讯记录、文件通知等等,其设计的业务规模庞大,见表4。在此技术的基础上建立了符合大数据特征的CDW仓库,从表5可以看出,其储存量大,涉税数据丰富,IRS税务工作人员可以运用这个数据系统完成几乎任何类型的分析,对税收决策和防范风险起到了重要的支出作用。
表4 IRS业务流程概况
业务流程
|
业务规模
|
纳税申报
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接收2.34亿份纳税申报表
|
获得1.8亿条第三方信息申报
|
纳税人账户管理
|
收到2.4万亿美元税收收入
|
收到1.22亿份退税,总计金额4150亿美元
|
纳税服务
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全年IRS网络主业3.19亿次访问量
|
全年提供0.83亿次免费电话咨询
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税收执行
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向纳税人发送2.33亿封信件通知
|
执行1160亿元应收税金
|
资料来源:根据CDW系统数据得到。(CDW:Compliance Data Warehouse.IRS在Jeffery Butler提议下建立的数据仓库)。
表5 CDW数据参数
指标
|
数值
|
关键性涉税数据种类
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32种
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数据仓库总存储量
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460TB
|
磁盘存储总量
|
1.2PB
|
投资回报率
|
200:1
|
资料来源:根据IRS系统数据得到。(IRS:Internal Revenue Service ,美国国家税务局,隶属于财政部)。
2.澳大利亚ATO信息共享覆盖种类广
澳大利亚DM项目澳大利亚税务机关最先进的税收分析项目,也是强有力的行政执法工具,保证税务机关通过立法从外部获取数据。表6中列明,税务机关可以要求相关政府机构、银行等金融机构、雇主线上销售平台、建筑商、健康保险机构、澳大利亚交易分析中心及缔约国等等,提供他们认为必要的数据,数据所有者必须合作。大数据可以用来发现澳大利亚广泛第三方各种涉税信息,并且抓准主要信息。税务机关获取数据后,通过系统的算法及其他分析方法完善数据,精准定位偷逃税行为及其他违法行为,及时追缴流失税款,防范税收征管风险。
表6 澳大利DM项目信息共享数据范围
共享信息提供方
|
法定信息申报内容
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银行、金融机构和投资机构
|
投资收益
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雇主
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支付给雇员及合同签约方的款项
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中央及地方机动车登记机构
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出售、转让、或新登记的机动车辆信息
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中央及地方产权登记机构
|
销售不动产及其他转让不动产信息
|
政府机构
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养老金、救济金、政府往返款、应税
补助及其他政府性付款
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交易报告分析中心及缔约国
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境外收入
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线上销售平台
|
线上交易数量及价格
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共享经济服务商
|
向参与者的付款信息
|
向商业机构提供交易装置的
金融机构及专业支付管理者
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包括信用卡、借记卡在内的各种电子
支付信息
|
证券交易所和股权登记机构
|
股票交易信息
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建筑商及开发商
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开发与建筑的各种支付款项
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健康保险机构
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投保人健康保险的覆盖范围及保险费
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资料来源:根据ATO系统数据得到。( ATO:Australian Taxation Office,澳大利亚税务局,是澳大利亚政府法定机构,也是澳大利亚政府主要税收机构)。
3.法国以立法形式保障涉税信息共享
法国对于税收大数据应用的发展有很多法律法规,税务信息交流是强制性的义务,税务局在管理权上有良好的沟通,可以要求纳税人及相关企业或个人提供完整的税务信息,配合执法调查。《法国税法诉讼法典》详细阐述了需要向税务机关提供共享信息义务的明确对象、内容和实施细节。首先,法律规定了有法定义务通报共享信息的机构,不仅包括了政府部门,还有工商企业、非商业性手工者、农业从业者,及其他组织或机构。其次,是法律明确规定了共享信息内容。例如,工商企业所需通报的信息包括财务信息、账本及文件、收支字据、债务信息等,若是上市企业还应包括股权信息。股东会议出席记录等。最后,法律明确了相关信息的保存义务。法律规定第共享信息文件的保存时间为六年,特殊资料为十年,税务部门可以在规定时期内查阅相关资料。
课题组认为:包括法国在内的OECD国家,针对“涉税信息共享”立法的考量是税收法定原则在大数据时代的体现:一是为了确保共享信息源存在及其连续性,基于“税收要素法定”规定了共享信息源“第三方涉税信息共享”的税收法律责任。二是基于“税收程序法定”赋予涉税共享信息在诸如合并计算收入等程序要素中具备法定前提。通俗来说,就是以法的形式规定了第三方机构必须如实、按时提供“涉税共享信息”;以法的形式确定了“涉税共享信息”在税收各环节主定或协定的有效性。
4.OECD国家信息共享机制下的纳税人权利保护
大数据时代的到来,共享信息爆炸性增长,首先是给人类社会带来的便利不证自明。然而其一,基于新公共管理理论倡导的政府、市场、公众应建立起多元合作的公共治理模式,赋予纳税人、第三方机构适当的参与权与知情权是当前OECD国家的普遍做法。其二,使得人们在信息共享过程中,关于个人隐私泄密的担忧不断增长,对于涉税信息共享的顺利发展而言这也是亟待解决的问题。OECD国家的隐私保护模式主要有两个流派:欧盟的法律保护模式与美国的行业自律模式。由于我国税收体量、纳税人规模大,涉税各方面情况相对繁杂,其中以新西兰为代表的兼顾做法,更值得我们参考、借鉴。
表7 OECD部分国家纳税人隐私保护依据表
OECD国家
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主要法源、规章与准则
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特点
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英国
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《数据保护法》
《大数据与信息保护》专项文件
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重立法
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韩国
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《课税资料的提交及管理法》
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重立法
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美国
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各行业自律准则
隐私保护协议机构
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重行业自律准则
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法国
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《法国税收诉讼法典》
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重立法
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新西兰
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《隐私法》
《有害数字通信法》
隐私保护协议机构
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兼顾立法与行业自律准则
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资料来源:根据OECD相关资料整理得到。
(二)国内经典案例借鉴
京东和阿里巴巴是目前中国电商市场上的两大巨头,两家企业较早的进行集团布局和智慧管理体系的建设。二者通过共享信息建立的数据库量级与其重视程度值得我们借鉴。
1.阿里模式:阿里数据中心+ “全域数据资产”
作为天然的大数据公司,阿里公司拥有近千PB数据,每天处理的数据也相当于数千个国家图书馆的信息量总和。阿里公司拥有近乎3万亿的网络交易数据,可以说,数据已经渗透到3万亿中的每一笔交易。
由图2流程可见,阿里数据中心的运营模式是以“全域数据资产”为中心,通过数据技术为对外与对内两个数据平台提供服务,并在此过程接收反馈信息。在此流程中,处于中心位置的俨然是通过各种途径“共享信息”充实的“全域数据资产库”。
2.京东架构:JDW+“京东大数据研究院”
京东从2008年开始布局建设全集团的大数据仓库JDW。一是企业对内管理上建立大数据应用共享机制。无论是京东还是阿里其体系超越了层级繁多、部门林立的传统管理体系。二者都将数据的工作交由数据部门负责,成立专门的数据处理事业群,打造集约化的大数据平台,实现对集团的扁平化管理。一方面通过大数据平台打破不同系统、软件的壁垒,实现内部数据的共享共用,发挥数据的集团效益,降低数据管理成本。二是对外获取消费者偏好,筛选出符合用户偏好的商品并赋予不同的分值,按分值排列在用户搜索浏览的前列。在具体商品浏览界面,进行同类商品组合营销,根据精准营销下用户的行为决策对模型进行评估和改进。
京东大数据研究院(JD Research Institute)创建于2014年,充分利用JDW数据仓库搭建相关应用。在提供内部数据服务的同时,作为京东集团前瞻性研究智库与机构,它的对外职能是:为社会各界提供前沿课题研究、数据、资讯和深度行业分析;联合校企科研院所和专家团队共建科研生态;为社会提供广泛信息资讯了解和获取平台。其平台架构如下图3所示,核心是“JDW”主数据仓库与“JRDW”实时数据仓库。
六、政策建议
(一)立法形式明确第三方涉税信息共享条款
1.立法规定第三方机构的税收法律责任
税收大数据涉及到工商、公安、国土、房管、民政等政府部门,分布在金融、证券、第三方支付、电商、互联网等跨区经营企业,地方规章管辖范围有限,法律效力明显不足,应当通过国家立法,确定相关单位和组织的向税务机关报送涉税数据的法律责任。通过税收立法保障机制使税务部门更容易与其它政府及相关部门交换、共享涉税信息数据,包括来自企业行业主管部门的信息、执照发放部门的信息、银行资金流信息等,通过稽核比对,基本上可以掌握纳税人较真实的涉税信息数据,有效解决了征纳双方信息不对称问题,即有利于监控纳税人逃避纳税的遵从风险,更重要的是为实施信息管税供了丰富的、高质量的基础涉税信息数据资源。
2.立法明确涉税共享信息的程序有效性
3.确定第三方数据信息的内容与权限
一是明确第三方数据的相关范围。在充分考虑可执行性的情况下,明确不同第三方机构其所应该报送的涉税信息范围。采取可效仿德国。法国,采取分别列举的方式,对不同的主体规定不同的提供信息责任义务。二是制定非结构性涉税数据的规范。涉税数据分布在社会各部门,需要建立政府部门数据基本标准,便利与外部门进行交互;对于互联网络数字、图片、网页、视频等非结构化数据,由总局制定税收相关数据分析规范,指导各地税务机关大数据分析、应用工作。三是完善数据管理权限。大数据具备重要的价值,因此需要建立税收大数据管理制度,对数据使用权限进行配置,保障数据的安全。
4.制定相应惩处措施
税务机关所需的共享信息来源广、数据繁杂,实效性强,为保障数据的到位,需要有完善的法制环境和先进的信息系统作为后盾,提高信息共享遵从度。在明确规定了信息提供单位的涉税信息的义务的同时,也需规定对于隐瞒不报、拖延时间、漏报少报的提供方将给予警告、罚款,并限制其在经营方面的工作开展,直到确保法律法规的落实。信息提供的质效应纳入全国的信用体系,成为征信的指标,信用记录差的个人和单位,在诸多经济活动中都会有相应的限制。
(二)建立数据仓库与信息中心
1.建立涉税共享数据仓库
数据仓库是数据库概念的升级。前文提及的国内外借鉴中,包括IRS、ATO以及国内的阿里、京东所建立的大数据应用都基于其核心“数据仓库”。数据仓库与数据库的主要区别如表8所示:
表8 数据仓库与数据库区别表
对比项目
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数据库
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数据仓库
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设计方向
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面向事务设计
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面向主题设计
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存储量级
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数据量级较小
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数据量级庞大
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冗余处理
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尽量避免
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有意引入
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数据侧重
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捕获数据
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分析数据
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资料来源:课题组根据相关资料整理得到。
理想中的最优税制理论是建立在信息完全对称的假设基础上的,而在现实中,个人资讯是私人信息,政府无法掌握,信息存在着不对称,建立涉税共享数据就是在正视这些问题的基础上发展的。虽然金税三期是以大数据著称,但是目前可以实时交互的信息只限于税务机关的内部数据,定时交互的共享信息源包括:工商、海关、银行等相关部门。应该说只是停留在涉税数据库的范畴,而非数据仓库。在创建大数据信息中心机构之后,应该考虑搭建国家级的涉税信息仓库,拓宽信息源、扩大信息量,才能够以此为基础,促进我国税收大数据应用往纵深发展,实现更高层级、更好体验的的智能化税收。
2.成立国税总局层面的信息中心
根据OECD网站的调查报告显示,截止2015年的34个成员国中,有21个成员国已建立、设置总部集中的大数据信息中心,平均设置数量为4.23个,平均工作人员达到1470人。其中美国、加拿大、法国、德国、英国、意大利等税收体量大、税收信息化建设较好的国家,设置部门数量与配备人员数量都相对比较多。
截止2018年底,我国国家税务总局尚未建立总部集中的信息中心。国税总局最接近的处理涉税共享信息部门是直属单位电子税务管理中心,但其下辖的9个处室都不只包含“涉税信息处理”。根据最优税制理论,信息的变化可引起税收政策工具效用的发挥,税收设计的有效度依赖于可被掌握的信息。因此进一步深化税收信息化是今后税收工作至关重要的发展方向。故此建议:一是借鉴OECD税收信息化建设较好的国家,在国税总局处室、厅局一级行政层面设置专门负责协调、接收、处理涉税数据的大数据信息中心。二是可以考虑参照阿里、京东模式,设置大数据研究院,在承担当前大数据信息中心任务的同时,研发相关技术、布局未来。
(三)涉税信息共享的纳税人权利保护
1.纳税人参与权与知情权
保障各方利益主体的参与权是程序正义的基本要求。根据税收遵从理论,一个国家的税收遵从度高低、选择何种行为方式都取决于行为人对于成本与收比照分析。为提高纳税人税收遵从度,前提是让纳税人了解参与税收的规则、计税依据、法律责任等信息,最大程度上做到涉税信息共享。在涉税信息共享的过程中,作为涉税信息的所有者及大数据税务应用结果的承受者,纳税人有权知道涉税信息共享的规则,并就其中涉及纳税人合法权利的环节提出意见。程序规则的制定方应对纳税人的合理意见予以充分考虑,完善涉税信息共享的法律程序。主要是两个方面:
(1)纳税人充分参与涉税信息共享法律程序规则的制定。共享涉税信息,其目的就是通过大数据税务应用,来更为准确地确定纳税人的涉税义务。因此,在涉税信息共享的过程中,纳税人应享有充分参与权。通过各级听证会、广泛征求意见稿等形式,参与到涉税信息共享程序规则的制定。(2)纳税人涉税共享信息知情权的界定。相较而言,以往的税务稽查与纳税申报大多数基于纳税人账册、税务机关核定或者第三方关联业务等等传统模式数据,随着税收大数据应用的逐步深化,涉税共享信息数据量必定呈现大规模增长趋势。这就使得一是各方共享的信息本身存在统计口径或是其他原因形成的偏差;二是纳税人填写纳税申报表时客观上忘记某些涉税事项、环节。因此,有必要从保障纳税人的知情权出发,在一定程度上开放纳税人对于涉及自身的第三方共享信息回溯查询,并基于此基础上做出陈述、申辩。
2.纳税人隐私保护
上文提及的税收遵从理论虽然有益于税收遵从度的提高,但是还须考虑涉及纳税人隐私的问题,确保纳税人没有现实顾虑、如实申报纳税信息的技术保证。涉税信息共享在数字化发达国家已是习以为常的事情, 发达国家信息共享开放较早, 并且在实践中取得了一定的成果。相对而言,我国在这个方面略显经验不足。尤其是如何在信息共享中加强对纳税人隐私的保护, 防止共享信息数据泄漏造成的各方经济、安全损失。共享信息泄露主要有个两个方面原因:
一是网络攻击、计算机病毒相关。国家互联网应急中心(CNCERT)对我国互联网网络安全环境开展宏观监测。数据显示,当前我国网络安全形式依然不容乐观[6]。2019年上半年,据CNVD统计电子政务类新增收录安全漏洞数量87个。2019年上半年CNVD收录的漏洞按影响对象类型分类统计如图4。
图4 2019年上半年CNVD收录安全漏洞
随着税收大数据应用的深入,参与交互共享信息的服务器、终端、网络数量都将大幅提升,有必要加强相关防泄密工作部署,争取涉税共享信息安全交互、应用。
二是人为因素。世界各国大多制定了涉税数据保护的法规条例,我国的:《全国人大关于加强网络信息保护的决定》;《中华人民共和国税收征收管理法》;《税务工作秘密管理暂行规定》等等也均有条款明确规定税务数据安全的立法保护。但是在当前涉税共享信息呈现大规模递增的背景下,税务机关或是涉税机构工作人员人为泄密案件依然时有发生,2016年3月23日,加拿大税务局(Canada Revenue Agency/CRA)就发生了一起严重的纳税人账户隐私信息泄露事件。加拿大草原省的一个税务局办公室的工作人员用软件搜索姓名和邮编,窃取了38名纳税人的详细资料,以及1264个账户的概略资料,造成严重后果。
因此,有必要借鉴新西兰大数据应用背景下的纳税人权利保护方式。既需要设立、更新保护纳税人隐私的相关法律法规以适应大数据时代发展;而且有必要看齐“习近平新时代中国特色社会主义思想”坐标,并引为准则。在税务机关内部树立为国、为民的从政理念,进一步加大相关网络安全普法、自律宣教工作。
(作者单位:国家税务总局尤溪县税务局)
【参考文献】(略)