大数据下做好地方税收征管审计工作的策略方法

■李细莲

税收审计是指对税务机关执行税收法规、税收政策、履行税收征收管理职责和纳税人履行纳税义务，按照税法进行审查，维护国家法律，保证国家财政收入的一种监督手段。包括对税种、税目、税率、征税对象、计税依据、减税免税等税收要素执行情况和征管工作的审计。随着互联网信息技术的迅猛发展，大数据时代的来临为税收征管审计提供了更广阔的数据分析环境，各类结构化、非结构化的财务统计业务数据共同为税收征管审计提供强大的数据分析支持。日前，各级审计机关应积极运用大数据技术，走出过去税收征管审计工作中的“片面化”、“单一化”、“孤岛化”审计模式，破解审计难题，充分整合税收征管资源。为了更好地开展税收征管审计工作，本文根据多年基层的财政税收征管审计工作经验及存在问题，提出如何做好地方税收征管审计工作的策略方法。

一、税收征管工作中结构化数据审计的策略方法

地方税收征管审计是同级审计部门对税收部门进行的税收情况方面的审计监督，对其税收征管的真实性、合法性及规范性进行的相关审计行为。随着我国市场经济的迅猛发展，大数据时代的到来，审计部门对税收征管需要审计的范围不断扩展，其监督体系和审计方法也应不断完善。首先，利用数据化审查采集到的税收征管数据的真实完整性，是每个审计项目实施过程的重要开篇，税务部门的会计统计报表即是进行审计核查的重要依据。当前，结构化会计统计报表数据是税收征管工作中最常使用的数据类型，通过审计核查计算机征管模块、稽查思路、经验和方法，对税收征管结构化数据进行全方位、多角度的查询和分析，在全面掌握税收征管总体情况，促进税务部门建章立制、规范税收征管工作、完善税收征管监督体系等方面发挥积极的作用。

1.分析税收征管总体情况。

利用数据化税收征管系统多维分析功能的数据库软件，对税收征管数据的完整性、税收收入结构及变化趋势进行总体分析。

审查大数据税收征管的完整性。按税种分类，计算本区域各项税收征收总额和入库数，与税收会计统计报表比对，核实税收会计统计数据的真实性和完整性。分析税收其结构及增减变化的趋势，包括对税收收入的构成和年度变化趋势进行分析，对各税种间横向变化趋势与税种自身纵向变化趋势进行分析，对各行业税收趋势进行分析，全面掌握税收增减变化情况，分析影响增减变化的原因，将差异变化较大的个别情况，作为下一步疑点筛查审核，进一步延伸审计的内容和重点。

2.审核筛选税收征管的疑点。

利用计算机大数据查询和筛选等功能，发现税收征管中存在的疑点线索。

税费未足额征收入库。从本区域税务部门采集增值税、消费税、营业税征收数据后，按照各税种的计税依据，分别计算出纳税单位应缴城建税、教育费附加、地方教育附加等，将计算得到的应征税费总额与纳税单位在地方税务机关实际缴纳的各项税费情况进行比对，得到应征未征的相关税费。

延压税款。对税票反映的税款征收数进行分税种汇总，将各税种间征收数与财政入库数据进行比对，如存在差额，则存在税务机关违规开设过渡户头延压税款的问题；同时结合宏观经济趋势和企业年报数据，对总体分析中反映的入库税收变动与企业经营状况不相一致的纳税人进行重点核查筛选，发现税务系统内各税收征管部门将税款留在于下年度，存在应征未征的问题。

在审查房地产企业缴税情况时，其开发楼盘的行政审批进度、楼盘属地及性质、项目完成情况及市场运行情况、售卖情况等信息是核查其应纳各种税额的重要方面。审计人员可查阅该企业工商税务登记的图片核实经营范围和开发资质，通过在房地产市场信息网查询某楼盘开发项目的信息，来核实其各税种计税依据、是否享受地方税收减免政策及是否应进行土地增值税清算，之后结合大数据结构化的征管数据，核实该企业税款缴纳是否及时、足额。也就是说，房地产企业营业税计税依据、土地增值税计税依据与纳税企业年报计税收入，三者数据应基本一致，如果三者不一致，则有可能是相关税款未足额征收。

二、税收征管工作中非结构化数据审计的策略方法

在税务部门的税收征管日常工作中，还有很多信息是以非结构化数据的形式存储和使用的。如某些纳税人基本资料、经营状况、办公场所情况及企业财务报表等是以图片资料的形式提交至各职能部门，某些与应纳税额相关的信息则可以在有关职能部门的公开网站上进行查询，同时搜索引擎能够在互联网范围内纳税企业（人）各种信息资料为审计工作提供帮助。在税收征管审计过程中，审计人员可以让这些以图片或网页方式存在的非结构化数据为我所用，这就是大数据环境为审计工作提供了审计外围数据获取的便利途径，为本区域税收征管审计准确分析提供强大的数据支撑。

当前，税收征管审计作为财政审计中一门相对独立的专业审计，其审计的对象和内容不同于其他专业审计，具有自身的特点。面对日新月异的大数据环境，各种新的税收征管数据源持续增长，已经并将继续对审计分析产生巨大影响，审计人员在税收征管审计工作中需要根据不同行业不同领域的各种数据格式进行分析和取舍，注重结构化与非结构化数据间的相互印证，注重审计外围数据与审计数据间的关联，才能更好的提高数字化审计水平。