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全球税收征管数字化的六大场景

  世纪疫情与百年变局的叠加冲击导致各国财政收入持续承压,改变了传统的征纳模式,促使着税务部门朝向数字化深度转型。

  日前,经合组织(OECD)发布了《税收征管2022:OECD与其他发达及新兴经济体可比信息》(下称《报告》),该系列报告作为分享全球税收征管最新发展趋势与最佳治理经验的重要成果,自2004年起发布至今,已是第10版。正如《报告》所呈现的那样,世纪疫情与百年变局的叠加冲击导致各国财政收入持续承压,改变了传统的征纳模式,促使着税务部门朝向数字化深度转型。由于财政恢复性增长“颗粒尽收”的现实需要与后疫情时代数字化服务和征管举措的长期维持,数字技术的应用正全面内嵌于各国(主要指《报告》所涵盖的58个税收辖区)税收征管实践之中,并呈现出六大应用场景。

  场景一:注重运用数字身份认证快速安全地实现纳税人登记和身份识别

  一是提供网上登记服务已逐渐成为全球主流趋势。《报告》显示,调研中93%的税务部门为纳税人提供了网上登记服务,与2017年相比增加了23个百分点。其中,加拿大允许公民使用省级数字身份证书访问其服务,而瑞典税务局则通过引入人工智能和机器人流程自动化,进一步降低登记成本、缩短审批流程。

  二是跨政府部门间数据整合与共享适用正逐渐加强。通常,跨部门数据涉及人口、财产、商业、机动车等信息登记,阿根廷、意大利、荷兰等国都作出了有益实践。例如,澳大利亚推出全政府ID计划,由澳大利亚税务局负责提供MyGovID以支持面部识别验证,从而打通税务信息与政府服务客户信息,实现纳税服务的简化与财税政策的便捷享受。

  三是跨境流动的纳税人信息管理正成为新研究命题。作为已有实践,欧盟的《电子身份识别和信托服务条例(eIDAS)》与OECD的《金融账户涉税信息自动交换标准(AEOI)》及美国的《海外账户税收合规法案(FACTA)》在一定程度上解决了若干领域跨境涉税信息流动的问题。而伴随2020年OECD相继发布《数字平台示范报告规则:货物销售的国际情报交换框架和可选模块》和《税收征管3.0报告》后,不少经济体将目光转向数字平台在共享与零工经济、跨境贸易领域税收征管的角色定位,就如何深化征管部门与数字平台之间的合作、共享数字身份认证,促使平台直接向税务部门提供涉税信息展开研究。

  场景二:注重运用数据技术简化税收确定与征收程序的适用

  第一,纳税人电子申报和支付方式得以广泛使用。《报告》显示,2020年47个税收辖区的个人所得税平均电子申报率为85.6%,44个税收辖区的增值税平均电子申报率达97.8%。为鼓励更多纳税人使用电子申报,印度上线综合电子报税和集中处理中心2.0,据统计在2020~2021财年,印度通过该系统处理了超过6100万份申报,首次申报错误率大幅降至0.0025%。

  第二,预填纳税申报的信息内容和适用范围逐渐扩大。利用第三方数据信息实现预填纳税申报的技术创新主要适用于个人所得税,随着数据科学技术的进步,越来越多税收辖区实现了更多可扣除费用的(如捐款、学费和保险费)及个人税基的预先填报。同时,随着电子发票系统的升级,一些税务部门开始提供企业所得税和增值税的预填申报。

  第三,依托数字技术实现风险防控前提下税款的快速退还与抵扣。在疫情期间,由于纳税人普遍面临现金流动性问题,大多数政府都依法提供了快速退还纳税人多缴税款的支持性政策。例如,爱尔兰在2021年为劳动者和养老金领取者启动Real Time Credits计划,允许纳税人对应退税款进行实时申报。西班牙在2020财年上线个人所得税退税办理自动化程序,对纳税人的退款申请进行自动审核,使退税办理的平均时间减少了15天。

  场景三:注重运用人工智能、机器学习等先进技术提高全社会的税收遵从度

  其一,突出行为洞察方法的适用。税务部门通过运用跨心理学、神经学、行为经济学等学科的行为洞察方法研究纳税人的心理、行为及决策,从而采取更具针对性的税收征管措施。2021年,英国税务及海关总署通过分析纳税人提前和延后申报的心理与现实因素,辅以个性化的电子邮件提醒,为纳税人提交报税表提供帮助和支持,最终使提前申报率增加了7%,税收遵从度显著提高。

  其二,依托创新技术提供自助服务。《报告》显示,虚拟助理、人工智能和应用程序接口(API)使用率分别从2018年的34.5%、31.6%和79.0%增长到2020年的60.3%、47.4%和93.0%。美国、日本和巴西等大型经济体尽数设立了虚拟助理(聊天机器人),通过交互式语音对话,回答纳税人常见问题。同时,40%拥有虚拟助理的税务部门正使用人工智能来改善服务,而API已成为各国税务部门普遍使用的工具。

  其三,全面强化税企间协作服务。当前,税务部门不再局限于研发自己的内部应用程序,而是越来越多地与第三方开展合作,通过API将税收规则嵌入纳税人自身的财务系统或其他数据系统中,实现自动提取和报送税务数据的智慧化征管。目前已有60%的税收辖区进行了相应尝试。例如,为提升纳税人申报材料的完整性和准确性,奥地利在线税务门户网站FinanzOnline使用API为纳税人提供服务,数据可直接从会计系统传输到税务部门,企业也可请求税务部门向其发送相关信息,并在自己的系统中直接使用。

  场景四:注重运用大数据、虚拟环境等现代技术评估纳税人申报信息的准确性和完整性

  一方面,税收大数据价值得以广泛发挥。据《报告》统计,80%的税务部门在纳税合规工作中使用大数据。实践中,各国税务部门主要运用大数据来评估纳税人申报信息的准确性和完整性,如保加利亚使用机器学习来自动识别失踪的增值税交易者;格鲁吉亚运用数据处理和分析系统处理人为错误和检测增值税退税程序;澳大利亚开发了可匹配所有金融交易数据的数字工具,该系统可自动输出所匹配数据的准确度指标,自动生成异常数据报告,供调查人员和审计人员锁定可疑交易和进一步调查核实。

  另一方面,将税务审计转移至虚拟环境中。技术进步促使税务部门考虑在审计过程中与纳税人接触的新方式,包括以电子方式提交审计相关文件。OECD于2021年的统计显示,在32个税收辖区中,近90%的辖区将其部分实地审计工作转移到虚拟环境中,而76%的税务部门计划继续将异地审计工作转移到虚拟环境中。

  场景五:注重运用数据模型对逾期税收债务实现精准预防和定向追缴

  受疫情冲击,全球逾期欠缴税款的现象越发严峻。《报告》显示,目前全球财年末逾期的税收债务总额仍很大,约为2.3万亿欧元。2020年,50个税收辖区年终欠缴税款占净收入的比率为34.7%,较2019年上升了24.4个百分点;而2020年41个税收辖区平均55%的欠缴税款为可收回税款,仅较2019年上升了5.3个百分点。为做好逾期债务预防与追缴工作,各国基本遵循OECD在已有研究中相继提及的防止税收债务产生和持续增加以及实现税款追缴的三种方法:

  一是利用风险模型预测追缴的可能性。哥伦比亚税务部门借鉴其银行部门的债务预测模型,在确定八项因素在税收债务追缴中的重要性之后,使用包含不同算法的模型预测纳税人支付应纳税款的概率,据2021年2月到7月期间的初步统计,此种方法有助于追缴30亿哥伦比亚比索的税款。

  二是预测纳税人税收行为影响以便精准施策。2021年,美国国税局(IRS)运用预测模型将行为预测与税务管理数据相结合,预测纳税人通过实际支付或签订支付协议的方式解决欠缴税款的可能性,未来不遵守协议的风险以及预期的支付金额。同时,IRS还运用行为预测理论对纳税通知单进行重新设计,在通知单上印制二维码,使纳税人能够通过手机快速扫描进入IRS网站。IRS估算,重新设计的纳税通知可为IRS增加多达8亿美元的年度实付税款。

  三是依托纳税人合规风险分类最大效率追缴税款。阿根廷创建了SIPER风险预测系统,对纳税人按照不同的风险类别进行排列,并将所属类别及分类原因向纳税人进行通知。该系统能够识别“特别的不合规管理”类别,覆盖了86%的欠缴税款。这使得税务部门能够对纳税风险最高的纳税人采取集中的行政征收举措,能够在较短的时间内启动司法程序,有效提升纳税人的纳税遵从意愿。

  场景六:注重运用数字手段提升税收争议预防与争端解决的效率

  通常而言,税收争端的解决是一项资源密集型工作,为营造良好的营商环境、降低税收遵从成本,创新做好税收争议预防显得十分必要。例如,税务部门可定期依法合规发布税收裁定(包括公开裁定和私人裁定);可同高额纳税企业、高净值纳税人深度接触,提供提高确定性的服务,推动合作式合规遵从纳税;通过《国际合规保障计划》,同自愿参与该计划的跨国企业就某些活动和交易实施多边税务部门合作模式下的风险评估和纳税遵从;开展跨国联合审计,在早期阶段发现并解决各参与税务部门就纳税人跨国经营活动中存在的潜在税收分歧。同时,深入研究并妥善解决经济数字化国际税收“双支柱”改革实施进程中存在的税收争议问题已成为时下各国关注的重点。

  另一方面,技术进步提高了税务部门解决税收争端的效率。《报告》显示,58个税收辖区都赋予了纳税人对税收确定与征收程序的质疑权,近90%的辖区建立了外部机构独立审查机制。其中,约70%的辖区要求纳税人在寻求外部审查之前先申请内部审查。虽然税务部门通常不能控制司法程序的时间,但为提升争端解决速度,许多税务部门正努力通过数字技术改进争端解决程序。例如,澳大利亚推出的纠纷解决自助服务项目不仅能向纳税人提供载明争端解决需要的所有证据和信息的表格,减少不必要的程序拖延,还能向税务部门提供用于加强前期风险评估的数据,使税务部门能够着重关注风险更强、复杂程度更高的争端事项。

  (刘奇超系中央财经大学国际税务研究中心研究员,吴芳蓓系教育部中外语言交流合作中心干部,沈涛系华东政法大学国际法学院博士研究生)

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责任编辑:李桐