oecd国家纳税评估选案系统评述--以我国增值税为例

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1、OECD国家纳税评估选案系统评述--以我国增值税为例财政税收>>税务研讨>>论文正文→OECD国家纳税评估选案系统评述--以我国增值税为例OECD国家纳税评估选案系统评述--以我国增值税为例作者：徐桢　　　　　　发布时间：2007-9-3-OECD国家纳税评估选案系统评述--以我国增值税为例摘要：目前我国重点实施的增值税纳税评估选案系统基本上依靠“金税工程”和“CTAIS系统”，采用人机结合方式，并未建立真正意义上的非遵从风险计算机系统的识别机制。与OECD国家实施经验的比较分析可以得出：我国应尽快丰富对纳税人税收非遵从行为的理论研究成果；引入判别分析选案模式提高选案准确率；使比对

2、标准多元化、提高更新频率；完善学习与反馈机制及绩效评估程序；在不同税种之间有效共享纳税评估所需数据信息。关键词：增值税税收管理纳税评估选案税收遵从一、OECD国家纳税评估选案系统的理论基础YibinCityCitytracktrafficplanningisYibincityregionalrangewithintracktrafficsystemofonceintegration,andcitytracktrafficalsoisYibinCityCityintegratedtracktrafficsystemintheofpart,foraccurategraspcitytra

3、cktrafficresearchofobject纳税评估是利用信息化手段对纳税人申报资料的全面性和真实性进行审核，进而对纳税人依法纳税的程度和信誉等级做出评价、提出处理意见的综合性管理工作[1]。世界上大部分国家都已建立了类似的纳税评估体系和税收评估模型，有的国家称为评税或税务审计，纳税评估工作也已成为西方发达国家的国家税务局的核心工作。从理论上说，纳税评估是对纳税不遵从行为或纳税人诚信水平的评判、测量，从而成为连接税款征收与税务稽查的有效载体。经过对纳税人申报资料的评估分析，发现疑点，直接为税务稽查提供案源，避免稽查环节的随意性与盲目性，提高征管效率和税收管理水平。有关纳税主体

4、税收遵从的研究1979年起源于美国，此后英国、加拿大、西班牙等国家先后开始纳税遵从理论的研究。其理论研究成果主要为两方面：第一，针对税收遵从与不遵从类型的研究。西方学者对纳税人依法照章纳税状况的评估和描述，通过“税收遵从”来体现，其理想状态是：按要求进行税务登记；及时进行纳税申报并按要求报告相关的涉税信息；及时足额缴纳或代扣代缴税款。而偏离理想状态的行为均可称为税收不遵从。在税收实践中，税收不遵从是更为普遍的状态，也是税务管理产生的原因。根据对纳税人行为方式的研究，税收不遵从分为无知性不遵从(愿意自觉纳税，但不能准确理解税法和法规)、故意性不遵从(不愿意自觉纳税，主观存在减少自身税

5、负动机)[2]。一般而言，税收遵从的研究对象为故意性不遵从，国外税收审计选案系统的设计也基于此。但在实践中，特别是计算机自动化的选案系统，由于错报或漏报事实已经发生，因此很难在动机上严格区分两种性质的不遵从行为。一些国家采取合并无知性不遵从与故意性不遵从的原则作为税收审计选案的理论基础。YibinCityCitytracktrafficplanningisYibincityregionalrangewithintracktrafficsystemofonceintegration,andcitytracktrafficalsoisYibinCityCityintegratedtra

6、cktrafficsystemintheofpart,foraccurategraspcitytracktrafficresearchofobject第二，针对税收遵从成本的研究。国外对税收遵从成本的实证研究表明[3][4]，税收遵从成本不仅数额巨大，而且负担分布不均衡：一方面，低收入者比高收入者承担更多的税收遵从成本；另一方面，小型企业的税收遵从成本负担重于大型企业。高税收遵从成本易引发纳税人的不满情绪，特别是小型企业和个体户，较高的遵从成本使他们感受到在税收上不公正的待遇，导致严重的偷税问题。这种行为具有较强的积累性，对形成自觉申报、诚信纳税的税收氛围会产生极其不利的影响[5]

7、。因此，中小型企业[①]在很多国家代表着税收不遵从的高风险群体，成为国外税收审计选案系统进行风险评估的主要对象。二、OECD国家几种代表性的纳税评估选案系统[6]1、集中化/自动化方式——美国国内收入署(IRS)美国税收审计选案系统主要以“判别函数工作量选择模型”(DiscriminateFunctionWorkloadSelectionModel)为基础，并通过DIF建立一个公平的全国性的长期评分方式，即“纳税人遵从测度程序”(TaxpayerComplianceM