建立税源分级分类管理模式的实践与思考.docVIP

建立税源分级分类管理模式的实践与思考.doc

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建立税源分级分类管理模式的实践与思考  当前,随着经济社会的不断发展,经济成份日益复杂多样,国税机关的税源管理工作面临着新的挑战。面对当前纳税人生产经营复杂、征纳双方信息不对称、纳税遵从意识不强、税收风险高等情况,烟台保税港区国税局从“规模+行业”管理入手,强化分类监管,分层应对税收风险,并对建立税源分级分类管理进行了初步探索。   一、当前税源管理模式存在的主要问题   (一)一线征管力量薄弱。主要体现在管理人员数量不足,管理能力与管理要求有一定差距。从事税源管理的人员年龄普遍偏大,部分人员缺乏激情、活力和创新力,适应新形势的能力比较弱。既懂政策法规、又懂税收业务,并具有较强的计算机处理能力的复合型人才不多,特别是信息管税的意识相对较弱,加上管户多,很难深入到纳税人实际经营的全过程。以烟台保税港区国税局为例,目前在岗人员133名,其中从事一线税源管理人员51名,占总人数的38.3%,平均年龄50岁,共管辖各类纳税人8423户,人均165户。   (二)信息渠道不畅。目前,受各种因素影响,国税机关很难全面准确搜集纳税人的涉税信息,实现对纳税人的有效监控。信息主要来源于纳税人的申报资料、财务报表等,信息的真实性、完整性没有可靠的保证。同时,国税、地税、工商、海关、金融、电力等部门间信息共享程度较差,纳税人信息得不到及时有效传递,存在部门间的信息壁垒。上述问题的存在制约了纳税人信息的准确性,成为信息化管税的障碍。   (三)管理方式相对粗放。一方面,在实际工作中,税收管理员身兼多职,容易导致工作顾此失彼,定期巡查、实地查验、税源分析等制度流于形式,不能有效地落实。另一方面,客观、有效的质量评价指标有待进一步形成和完善,税源管理中应做什么、怎么做、达到什么标准没有具体的要求,导致税源管理任务不明、责任不清、方法不得当。   二、实施税源分级分类管理的具体实践   根据区局管辖范围相对狭小、税源分布相对集中等实际,以年纳税总额、年销售收入和资产总额等指标为主要划分标准,将税源分为“大中小”三种类型,以“管细大税源、管深中税源、管住小税源”为目标,对不同类型税源实施有效的专业化管理。   (一)重点税源集约化管理。针对重点税源企业具有跨国界、跨地区经营,行业跨度大,关联交易业务频繁,内部结构和财务核算体系复杂等特点,以优化纳税服务为前提,以信息采集为重点,以数据分析为着力点,确保主体税源的稳定,防范重点税源税收流失。区局成立重点税源管理科,统一管理年纳税500万以上、占全局收入80%以上的企业。   一是建立监控管理台帐。规范数据采集内容、时间、方式,逐户建立信息控管档案,重点涵盖企业的生产经营、关联交易等信息,整体掌握企业运营情况,强化对重点税源企业的税源监控和跟踪管理,关联业务及时得到监控。   二是强化数据分析应用。结合重点税源企业监控管理台帐,对涉税信息进行整合分析,从信息流、物流、资金流等方面,实行一体化监控,积极防范关联企业税收转移,准确预测税收收入,综合评价企业经营能力和纳税能力,对重点税源月度税收收入环比、同比变化及时跟进分析,了解税收变化原因,并逐户提出应对措施,为组织好税收收入提供决策依据。   三是提供个性化服务。针对大企业纳税意识较强、纳税行为较规范、服务需求高等特点,定期召开税企交流会,对涉税风险及时进行跟踪、提醒,引导企业依法履行纳税义务,防范税务违法行为,同时对企业建立与实施税务风险管理的有效性进行评价,并据以确定相应的税收服务管理措施,提供个性化税收政策指导服务。   (二)中小税源行业化管理,把握规律性,突出风险管理。针对中小企业普遍具有生产经营不稳定、财务会计核算相对不够健全、第三方信息不易获取等特点,以建立行业指标体系为基础,以分析评估为重点,实施风险管理。在区局范围内打破地域界限,根据税源结构特点和管理工作实际,以纳税人规模、行业为主体,将6614户中小税源划分为20个行业分类集中管理。   一是优化税源管理岗位。打破原有的征管机构按区域“包户到人、各事统管”的方式,合理设置岗责,优化业务流程,实行“因事设岗,分岗管事”。将调查核实业务前移办税服务厅由专门人员集中管理,使基层一线人员从繁杂的事务性工作中解脱出来,有更多的精力从事税源监控。税源管理科设置综合管理和分析评估两类专业岗位。综合管理岗主要负责税源管理的日常检查及纳税服务工作;纳税评估岗主要负责上级下发、承接预警评估系统及本单位自行发起的纳税评估任务的处理及提出相关征管建议,实现了“单兵作战”向“团队作业”的转变。   二是建立完善行业指标体系。掌握行业管理的第一手资料,围绕物耗、能耗、产销率等主要涉税经济指标,测定行业基准税负和指标体系,建立分行业、分税种等不同类型的较为科学、合理、有效的监控指标参照值,完善行业管理模板,加强数据的采集、

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