锐思|纳税申报和税款缴纳中的“高级分析”(Advanced Analytics)(EP03)

“高级分析”主题写完两篇之后，很多朋友认为“高级分析”在税收管理领域的应用真的非常广泛，还有一些朋友非常想深入更多具体分析方法和成果。比较有代表的是沧州地税李志华处长和上海税务二分局杨结应。记得2014年，我从事风险识别分析工作时，到上海税务二分局风险分析中心去学习过，不知道当时是否有一面之缘，相信今后还有一起探讨工作的机会。开设公众号，最让我喜悦的就是能够结识到税务系统更多专家学者和志同道合的同事，你们的鼓励和支持是我每日业余时间码字的动力源！

今天跟大家讨论纳税申报和税款缴纳中的“高级分析”。熟知风险管理理论和实践的朋友一定知道，OECD将纳税遵从义务分为四类：登记、申报、缴纳和报告，整个纳税遵从风险管理的框架都是基于这四类遵从义务。纳税申报和税款缴纳是风险管理的重要内容，很多国家都把这两类作为风险管理的重点。

遵从管理的首要目标：改变纳税行为。而纳税申报和税款缴纳就是预防和减少风险发生的要害。

OECD国家为了实现管理目标，应用了预测和规范技术。预测分析技术用于识别那些可能出现违反纳税义务的纳税人；规范分析技术用于通过什么有效方式与该类纳税人沟通，实施应对策略。

1.实验设计的运用。实验设计是规范分析技术之一，基于纳税人分类，实施不同的应对策略，衡量应对成效。比如，发现异类纳税人违反申报义务开始出现增长的趋势，通过前期控制和分类应对的成本还比较低时，那就可以采用电话等形式的直接沟通。挪威国税局就是通过这种方法来减少纳税人申报海外收入的遵从风险。

2.设计预测模型和试验。在很多国家，比如，澳大利亚、加拿大、挪威、英国等，税务机关都实施风险模型和控制试验等项目，识别不遵从申报、缴纳义务的纳税人，采取适当的方式纠正错误。时而，分析的成果不仅有利于案件的优先处理，而且决定了应对方式。

英国将评估申报风险作为优先顺序，并设计了预测模型。预测哪些纳税人最可能超期申报，从而锁定目标对象实施有效应对。这些创新都是基于英国行为洞察团队的工作，他们应用了“微调理论”（Nudge Theory）——一种经济行为学和社会心理学的综合，对国家治理政策和措施进行完善。一个典型的成果是针对少数高风险的纳税人进行密集强力的沟通干预，相对于采取平均覆盖的沟通更加有效。

加拿大国税局采用数据挖掘模型应对不申报问题，他们开发了很多预测模型去评估不同申报渠道的不申报情况。在应用的第一年，其中一个模型就贡献了1.27亿加元应对成效。现在，加拿大国税局已经从纯粹的预测模型转移到相关评分指标，动态评价纳税人申报情况。还开发了一些用于增强纳税自助服务和响应特殊应对活动的预测模型。

总而言之，纳税申报和税款缴纳遵从活动提供了很多“高级分析”应用的实例，支持了端到端的工作流程。不论是通过统计模型预测，还是识别有效干预，这些都是设计“高级分析”必须考虑的要素，否则，任何干预活动的代价都十分高昂。