税收风险管理存在问题分析及建议

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1、稅收风险管理存在问题分析及建议宿迁市地稅局风险监控局张大陆以风险管理为导向的税源专业化改革已经过3年多时间的探索和实践,风险管理体制已逐步确立和巩固,风险管理理念得到了普遍认同、逐步深入人心,风险管理增收促管成效逐步显现和不断放大。但是,当前的税收风险管理仍处于初级阶段,各种问题和矛盾不断出现,深化改革过程中必须加以重视和解决。一、风险计划方面问题主要表现计划事项多、针对性弱,计划执行后忙于应对,但仍大量存在风险较高纳税人而没有应对任务。风险管理给基层的总体印象是精力大量耗费应对一些风险不大的纳税人或事

2、项上,没有“将好钢用有刀刃上”。建议开发纳税人风险点情况(包括历史风险点及应对结果)查询系统方便查阅,及时制定风险计划,改变年度风险计划制定的思路和方法,做到“三个一”,即一个不变:省局计划内容不变;一个增加:增加基层应对机构提出的事项数量和比重;一个减少:减少市局机关业务处室发起任务的数量。二'风险识别方面提高风险识别的有效性是风险管理的永恒课题。当前制约风险识别有效性的主要因素有:1•数据质量不高。数据质量是有效风险识别的基础。基础数据特别是税务机关认定的信息质量并不可靠,如纳税人所属的行业、适用的

3、会计制度、稅款征收方式等都是机关认定的信息,存在较大比例的不准确数据,直接影响了风险识别结果。建议成立数据质量清理小组,对存量信息集中清查,对增量信息按月核查。2.指标模型不精。主要表现是指标模型建设投入大、产出小。模型建设人力、财力投入较多,建设周期较长,但实际应用成效并未达预期,特别可重复使用的模型少之又少,或重复使用成本很高。建议结合省局整合风险模型、风险指标工作成果,成立项目组对市局现有指标模型进行清理,建立省、市局两级指标体系;新建模型以业务处室为主导,以规范行业管理为目标,以学习借鉴为主要方

4、法,建设实用、少而精的模型指标。3.数据利用不足。主要是未能充分利用第三方数据。表现为"三多三少”,即涉及部门多、数据项目多、数据标准多,而可用数据少、应用事项少、稅款贡献少。过多的部门、过多的采集项目占用大量的资源,在市县局由于综合治税平台不同造成数据标准不一,从而影响使用的效率,第三方数据与纳税人之间没有明确的匹配标志,导致数据不可用、不好用,在风险管理之外的其他方面如税种管理、数据管理基本没有应用,即使风险管理应用的数据也不充分、应用效果也不是很高。建议成立第三方数据利用团队,研究制定具体的利用方

5、案,在第三方数据与税务管理之间建立起业务桥梁;建设全市统一的主题数据库,凡市局能统一获取的数据不要求县区局采集,在第三方数据与风险指标之间建立起技术桥梁;鼓励各级稅务机关及人员报送第三主数据利用建议,并参照风险特征报送而给予奖励。4•识别机制不优。主要问题是目前风险点采取随时加工、选择上传的方法,大量工作属于重复劳动,造成技术资源浪费。建议在建立省、市局两级风险指标体系的基础上,采用分批加工、全部上传的方法,即除少数需要按月、按季加工的风险指标外,凡涉及企业所得稅的指标于6月一次加工完成并全部上传风险点

6、,其他指标于1月份一次性完成加工上传风险点,将更多的技术力量转向指标建设上。三、排序推送方面1•任务分配不均衡。一是在分配时间上不均衡,任务安排松紧程度不一,时松时紧;二是在分配单位上不均衡,各县局、分局之间,重点税源局与一般税源局之间任务量安排与人力资源状况很难合理负担;三是在分配人员上不均衡,对风险应对任务的难易程度没有进行区分,与应对人员业务水平没匹配,造成业务好的税务人员只应对了简单任务,而业务相对薄弱的税务人员难以胜任复杂的任务的情况出现。建议根据风险管理计划,制定分月的风险推送计划;取消任务

7、中心自动分配任务模式,采用人工分配方式;制定基层发起临时任务的实施办法,通过自主发起任务调节风险任务安排。2•人均应对户数低。1-11月份,全市人均中等风险应对任务推送户,占全省平均值的%,人均高等风险户,占全省值的%。建议风险应对任务安排应控制在不低于全省均值的合理水平,并区分重点税源局和一般税源局单独进行任务量测算。四、风险应对方面1.应对人力资源不足。一是人员结构不合理,全市中等风险人员共人,与基础管理人员比例为,其中局达到;二是很大部分风险应对人员能力素质不能满足工作需要。建议风险应对人员数量应

8、合理安排。2.应对机构设置不能满足需要。省局风险应对办法规定,中等风险风险应对划分案头评估、询问约谈、实地核查三个环节,三个环节相互分离、相互制约,建议将风险应对机构的平行设置调整为纵向设置,重新定位风险应对科职责。如,市局四分局原设立的三个风险应对科,职能是平行关系,调整后则分别承担案头评估、询问约谈、实地核查职能;在县区局,则应成立专业的中等风险应对分局。五、体制机制方面1.税源管理弱化。在税源管理部门,"无风险不应对"的错误观念盛行,

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