大企业涉税数据较为丰富且具有很强的分析价值，是风险分析和经济分析的重要对象。深入实施数字化转型条件下的税费征管“强基工程”，需要用好大企业涉税数据，进一步做好风险分析和经济分析，健全大企业税收管理和服务新格局。 加快推进涉税信息库建设 保证经济分析…
大企业涉税数据较为丰富且具有很强的分析价值，是风险分析和经济分析的重要对象。深入实施数字化转型条件下的税费征管“强基工程”，需要用好大企业涉税数据，进一步做好风险分析和经济分析，健全大企业税收管理和服务新格局。
加快推进涉税信息库建设
保证经济分析质量的重要前提，是持续提高大企业涉税数据的质量。对大企业税收管理部门来说，必须从源头上提高大企业涉税数据的采集能力和归集能力，加快推进大企业涉税信息库建设。
构建以集团和行业为维度的信息库，需要全面多元化的基础数据源。例如，2024年，某地大企业税收管理部门依托新能源发电行业涉税信息库，捕捉该行业核心特征：多数发电企业享受电价补贴政策，实际售电价格由标杆电价与补贴电价两部分构成。根据现行规定，新能源发电企业电价补贴收入，无论在售电当期是否实际到账，均需要确认收入并履行纳税义务。同时，对未实际收到的政府补贴收入，须计入未开票收入核算，待补贴款实际到账后，再开具发票并冲减未开票收入。随后，当地大企业税收风险管理团队以“未开票收入与开票收入联动变化规律”为核心，创新研发税源监控指标，通过动态追踪上述两类收入的匹配关系，丰富了新能源发电行业涉税数据，为后续同行业经济分析提供了重要参考。
当前，大企业涉税数据采集以传统的结构化数据为载体，主要涵盖企业纳税申报信息，以及资产负债表、利润表、现金流量表（以下简称三张表）等财务报表。三张表与企业纳税申报关联密切，具体体现在对关键数据的直接复用或间接复用。例如，在资产负债表中，“递延所得税资产”“递延所得税负债”可与“纳税调整项目明细表”（A105000）的税会差异调整数据相互比对；在利润表中，“营业收入”“营业成本”“利润总额”等核心数据，是企业所得税年度纳税申报表主表（A100000）的重要数据来源；在现金流量表中，“收到的税费返还”“支付的各项税费”与企业所得税税额的计算密切相关。
但是，目前税务部门对股权转让、资产重组、关联交易等重大事项非结构化数据的采集，还存在一定范围的缺失。下一步，大企业税收管理部门可尝试拓展数据采集渠道，通过遵从协议谈签、税企直连等方式，建设“业—财—税—法”多维度信息采集数据库，进而为经济分析和风险分析提供更加全面、更加可靠的数据保障。同时，大企业税收管理部门应进一步完善大企业涉税数据定期报送制度，明确数据报送的时间节点与责任机制。例如，向大企业明确重大事项发生后一定期限内涉税数据补充报送要求，确保基础数据从“常规结构化数据”向“常规数据+重大事项数据”转变，以期实现全维度覆盖，为后续税收风险分析、经济分析提供更加全面、更加可靠的数据保障。
强化数据检测筛查
数据检测筛查，是整体性风险管理的“数据基石”，能够辅助解决“风险识别无依据”的痛点问题。比如，不同区域成员企业对异常发票的判定标准不统一，可能导致部分存在虚开风险的数据被遗漏；企业申报的营业收入与发票开具的销售额数据存在偏差，会让风险指标失去参考价值。标准化数据筛查，能让不同口径的数据实现“同频共振”，进而提高风险分析和经济分析的质量。
例如，2025年，针对房产税和城镇土地使用税的风险管理专项工作，某地税务局通过强化数据筛查与口径校验，将从多部门获取的外部数据与企业登记、税源、申报等内部税务数据进行交叉比对、口径一致校验，发现当地某企业申报房产面积远小于不动产登记面积、房产原值未包含附属设施价值等问题。通过整合分析区域内房产税和城镇土地使用税申报数据、不动产交易等数据，为下一步制定政策提供数据支撑。
当前，税收数据涵盖企业纳税申报、财务报表、发票开具等多渠道信息，但数据格式和标准不一致的问题，影响着基础数据的精准性、完整性、一致性。未来，大企业税收管理部门可尝试建立统一的数据格式，常态化清洗和纠错数据，依托大企业数据定期报送制度，建立“月度初筛+季度深度清洗”的常态化机制。一方面，月度初筛聚焦基础数据的准确性，运用校验规则，对企业报送的纳税申报表、三张表与发票数据进行异常筛查，对缺失字段、格式错误、逻辑矛盾的数据进行标记并反馈企业补正；另一方面，季度深度清洗针对复杂业务数据开展人工复核，结合企业合同、银行流水、审计报告等资料，纠正数据错误。同时，依托数据质量评价模型自动预警错误数据信息，全面识别、分析和应对大企业在经营过程中全链条、各环节可能存在的税务风险，为后续的风险分析和经济分析打好基础。
扩大分析成果场景化应用
数据应用推广，是激活专题性经济分析内生动力的“桥梁纽带”。在税收领域，经济分析要聚合贯通宏观经济形势、中观行业区域和微观企业主体，数据应用方式不再局限于简单的比较分析，而是重点关注重要区域重要行业的重要事项。
比如，某地税务局深度运用“税电指数”，建立经济晴雨表税收指标体系，分时段、分行业、分区域精准分析全市经济发展动态情况，为经济运行调度、产业发展决策等方面提供关键参考，使得税收数据切实转化为宏观调控的重要依据。这种基于创新数据应用的专题分析，让税收数据从征管工具转化为决策依据，服务当地经济发展。
专题性经济分析需要突破传统分析的局限，从单一税收视角转向经济全景视角。大企业税收管理部门可以尝试结合“税比析”决策服务系统、“税企治”大企业税收服务和管理工作平台，进一步提升案头分析及重大事项跨区域流转效率，优化完善税收经济分析指标体系。
例如，依托增值税发票的全要素数据（商品名称、规格型号、单位、数量、单价等），在系统内构建“发票数据—经济行为”模型；通过分析大型制造业企业的“设备采购发票”，可初步掌握企业固定资产投资方向，结合“研发费用加计扣除申报数据”，精准研判企业研发投入的真实性，避免企业错用政策引发税务风险；利用电力、天然气、石油、暖气、煤炭等基础能源属性和发票颗粒度细的优势，结合能源数据中的门店用电量，验证门店实际经营热度，为研判消费动能及趋势变化提供数据支撑。除此之外，大企业税收管理部门还可以构建多业务场景的比较分析，为辅助地方党政领导决策和行业协会管理提供更有价值的决策参考意见。
〔作者单位：国家税务总局税务干部学院（大连）〕
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