大數據是經濟社會資訊化的産物。大數據意味著一場社會革命，人們的行為足跡將轉換為海量的數據。

　　在資訊時代，經濟價值的實現從傳統的基於物的生産、流動轉變為基於資訊的生産、流動。從生産資訊到消費資訊，社會生産方式、消費方式、思維方式乃至社會形態隨之變化，基於大數據的國家治理自然也發生實質性改變。政府能夠佔有巨量數據，在數據收集、融合與共用上具有優勢。政府治理應該適時轉變觀念，適應潮流，將大數據作為制度與管理的基礎設施去建構和佈局。具體到稅收治理，資訊管稅已然成為現代稅收徵管的新常態，相伴相生的既有大量納稅申報數據的産生，又有數據分析技術在稅收治理上的廣泛應用。圍繞著數據，稅收治理的理念和方式已經作出諸多調整，但直面大數據時代，對稅收治理的展望還應更富有想像力和創造力。

　　大數據能夠降低稅收治理中的不確定性

　　不確定性是人類社會面臨的永恒問題，資訊不對稱強化了不確定性風險。在工業化社會，資訊不對稱問題難以逾越，但資訊技術和網路化卻為降低某些方面的資訊不對稱和不確定性提供了可能。

　　稅收治理中的資訊不對稱源自涉稅資訊的不完整、不及時、不真實，導致稅收治理風險。從數據的完整性看，稅務部門取得的納稅人資訊來源渠道單一。現行稅收徵管工作的前置程式是納稅申報，納稅人所申報的數據自然也就成為主要涉稅資訊。一個完備的稅務資訊數據庫至少應包括三個來源：歷史涉稅數據、現時納稅數據以及作為協助之用的第三方數據。目前我們正處於數據庫建設初期，部分地方的稅務機關正將較近時期內的部分歷史資訊從紙質數據整理儲存為電子數據，現時納稅申報電子數據各地都能較好地存檔，至於第三方輔助數據正在引起有關部門的高度重視，例如，2014年10月1日開始實施的《納稅信用評價指標和評價方式》中就納入了外部資訊評價。總體看，離稅務數據的完整性仍舊相去甚遠；從數據的及時性看，納稅申報時間本身就滯後於納稅義務發生時間，且納稅人自主申報納稅所呈遞的是靜態財務資料，稅務機關缺乏對納稅人動態財務變化的監控。從數據的真實性看，由於從第三方採集的數據資訊不足，對納稅申報數據的真偽也就失去了判斷依據。稅收資訊化水準低，徵納雙方資訊不對稱，導致稅收徵管方式粗放，稅收治理能力不強。

　　大數據帶來的資訊網路化，使稅務機關的數據終端最終能夠實現與企業、其他政府部門、金融機構聯網，大大拓展了數據的可得性與即時性。對過去和現在的涉稅數據進行分析，能夠增強預見性；對組織內部和外部數據整合，可發現事物之間更多的相關性；對海量數據的挖掘，能夠提高管理決策的科學性。大數據時代稅收治理的核心是涉稅資訊的採集、分析能力，以前臺為主的稅收徵管模式也將轉向以後臺為主，聚焦于稅源資訊、納稅人行為管理，稅收治理中的不確定性由此可大大降低。

　　大數據有利於促進稅收公平

　　稅收公平是稅收治理的一個重要目標。徵稅是否公平，取決於稅制設計和稅收徵管。在學界的研究中，多注重稅制設計要體現公平徵稅，而對稅收徵管能否實現公平徵稅，多被忽視，常常是假設稅收徵管可以自動實現制度設計要求。事實上，作為執行環節的稅收徵管往往難以保證稅制設計時的美好願景，稅收公平原則在現實中往往變得扭曲而背離我們的目標。而大數據為稅收徵管與稅收制度之間的耦合提供了可能。

　　稅收徵管的公平原則體現為應收盡收，以盡可能減少偷逃稅的可能性。現代社會，“應收”基本上由稅收實體法所界定，也就是我們通常所説的稅收收入制度來決定。而“盡收”的基本制度保證是稅收程式法，即取決於稅收徵管法及其有效執行。如果由於徵管能力而導致沒有“盡收”，就意味著法律面前沒有做到人人平等，稅收公平原則未被遵循。這是稅收治理中最大的操作性風險。在大數據時代，這種風險可大大降低。據麥肯錫全球研究所預測，如果把大數據運用到公共領域，歐洲政府每年可以減少1000億歐元的開支，同時可以有效避免偷稅漏稅行為。

　　在稅務領域運用大數據過程中，面臨兩個問題：一是大數據究竟“大”到何種程度才有效。這個問題至今還沒有統一的標準。美國政府目前的做法是頒布“最小”數據集規則，每個業務部門必須保證按一定規範蒐集數據，並匯總到政府資訊部門，通過社會資訊共用系統實現大數據蒐集。在大數據領域存在一個“拇指法則”，即數據分析中至少有70%-80%的時間花在蒐集和準備數據上。二是雜亂的大數據是否能保證稅收資訊的有效性。大數據處理方式並不執著于數據的精確性，而是著眼于海量數據中的各種關聯，足以發現可能的徵稅漏洞和風險。

　　稅收公平原則還體現在儘量減少人為因素的干預。大數據所擅長的就是“讓數據説話”，在相應資訊技術的支援下，電腦能夠自動對涉稅資訊全方位處理，包括企業歷史數據分析、行業對比分析、稅源預測等，從而可減少稅收徵管部門的人力投入，降低對稅務操作人員的經驗要求。

　　大數據能夠助力稅收治理的法治化

　　稅收法定指向稅收的立法、執法、司法和守法四個環節，稅收法定原則的落實依賴於這四個環節，大數據模式為這四個環節的到位提供了條件。

　　在稅收立法環節，要根據社會經濟情況變革傳統的立法思維模式。在移動網際網路的支撐下，新型經濟形態發展迅速，打破了傳統的以“物的流動”為核心的價值實現過程，價值鏈稱網狀擴散，取而代之的是以資訊收集和反饋為基礎的人的需求與企業供給直接對接的個性化模式，經濟交易形式更加隱蔽和複雜。大數據研究的代表人物舍恩伯格説：“我們可以看到一個全球性的趨勢，就是從原來的生産製造的思維方式到把自己視作一個數據的平臺。”相應地，以物的流動及其價值變化為核心的徵管理念已不能適應經濟社會形勢的發展。大數據是一把雙刃劍，在對傳統價值建構形成強力衝擊的同時，還能帶來新的價值創造和生産力。立足於資訊和數據平臺的稅收立法，應是一個前瞻而有效的制度，稅制要素的設計能夠契合經濟社會發展趨勢，稅收徵管能夠確保以盡可能低的徵稅成本取得稅收收入。

　　稅收執法和納稅守法是一個問題的兩個方面，執法水準高了，納稅遵從度自然也會提高。這兩個環節的實現，需要通過轉變觀念，對稅收徵管進行流程再造。傳統的稅收管理流程遵循“出現問題—邏輯分析—找出原因—應對解決”的事後救火模式，大數據戰略下則崇尚“收集數據—量化分析—找出相關關係—優化方案”的事前綢繆模式，體現的是政府公共管理上的自信。大數據戰略思維與目前稅收徵管領域所推行的風險管理制度不謀而合。經濟合作與發展組織（OECD）認為，稅收風險管理是在稅收管理中對提高納稅遵從産生負面影響的各種可能性和不確定性進行管理。具體到管理實務層面，風險管理的目標是科學執法和優化納稅服務“雙管齊下”，從而提高納稅人的納稅遵從。傳統稅收徵管依託稅收管理員制度，奉行“點對面”的管理模式，單個稅收管理員為群體提供批量化服務，大數據時代下的稅源管理新模式則是“面對點”，稅務資訊網路將為納稅人提供個性化服務。無論稅收執法還是納稅服務都需要在充分掌握納稅人情況和需求的前提下開展，大數據管理模式就是將分割的、獨立的、碎片化的數據資訊加以提煉、整合，找出稅收流失的可能性和風險點，給出方案，最終提升納稅人的納稅遵從。

　　至於稅收司法，目前的掣肘是取證難，而在大數據時代這將得以解決。一方面高度的資訊化社會能“讓數據立言”。例如，納稅自助申報系統將不僅是申報終端，更是能夠將納稅申報人行為量化與數據蒐集的端口，該端口能夠記錄在一個申報頁面上停留的時間，智慧分析出涉稅人有哪些方面的疑惑，如統計網上提問的次數、提問的內容等等。另一方面，大數據時代能夠做到“憑數據採信”，依靠強大的數據蒐集、匯總、保存、管理、分析和呈現所支撐起來的稅源監控與分析系統中，存儲有大量的涉稅資訊。

　　整體來看，大數據可以提升稅收治理能力和水準，甚至可以説，是稅收治理體系和治理能力現代化的重要契機，這需要前瞻性介入，早作準備，包括理論準備和實踐準備。應當看到，工業社會的制度基礎設施已經難以適應資訊社會的要求。應將大數據視為資訊社會的法律制度和國家治理的基礎設施來構建和佈局，並提升到戰略上來籌劃實施。

　　(作者單位：財政部財政科學研究所)