税收政策论文需要数据支撑吗？

1.什么是大数据，数据应用的目的是什么？

大数据可以简单理解为数量特别多，数据类别特别大的数据集合。可以供用户根据不同的需求分析不同的现象和问题，然后通过数据的整合和比较得出结论。总结起来，数据应用的目的主要可以解决四个问题:一、反映情况。通过数据的运用，可以反映一个人、一个群体、一个阶层或者整个事物的相关情况。这种数据应用的特点是对数据进行简单的排序和计算，数据处理没有特殊的目的和意图。二是发现问题。根据经验，假设事物可能存在一些问题，然后通过选取一定的数据，采用一定的操作方法，来验证问题的存在。比如我们在计算和考虑某件事是否可能发生时，总是根据以往的经验设计一些指标来发现问题。第三是找到规律。通过不同时期两组或多组数据的比较，总结事物发展的规律和关系。第四是发现趋势。观察事物的发展趋势，一般需要通过某一数据在不同时间点的数值来反映发展或变化趋势。无论是用数据反映情况，发现问题，还是寻找规律和趋势，根本目的都是为了加强管理。因此，数据应用的本质是一种管理活动。

二、税收征管的含义

税收征管是对税收政策的实施和执行所进行的管理工作，都是关于税收政策在具体执行中如何执行的一些规定，包括税务登记、发票、申报、征收、退税、评估、检查、违章处理、复议投诉、政策咨询和宣传、税收票证、税务会计分析业务等等。2009年税务机关对税务业务进行分业后，目前的税收征管是指税收监管，其主要目的是防止纳税人偷税或者如何准确查出偷税漏税的问题。

第三，大数据和税收征管如何联动，如何优化和完善税收征管。

一、准确用数据反映问题，发现问题，找出规律和趋势，用数据管理的本质实现信息化税收管理，即利用数据进行税收征管。在税收征管过程中，税务机关可以对同行业、同规模、同环境下的企业在同一时间的发票开具、业务经营、纳税申报等情况进行比较，得到一般企业的生产经营规律和发展趋势。通过比较不同企业是否与此规律相差太大，与实际偏离太大，根据数据分析得出企业是否存在虚开发票等问题的结论，实现税收征管稽查的目的。比如我们企业经营中经常提到的税负水平、税率等，与同行业、同时期、同规模的其他企业相比有异常数据，税务机关可以很快分析出企业经营中是否存在问题。这样，同行业同时税负水平的应用，直观地体现了大数据在发现规律和趋势与税收征管相结合方面的应用，实现了税务机关的信息化管理。当不同企业、不同时期的数据信息能够进行交换和交叉比对时，税务机关在发现企业问题时，实现税收征管将变得更加容易。第二，大数据的运用消除了税务机关与纳税人之间的信息不对称，帮助税务机关实现税收征收。税务数据的应用主要是围绕如何明确税源来进行的。税务机关明确了税源，实现了征税人的信息掌握和征税人与征税人之间的信息对称。作为政府的税收职能部门，征收税款是税务机关义不容辞的职责。税收征收的最高目标是征收所有的应收账款。为了收回所有应收账款，税务机关必须对应收账款进行澄清。明确应收款项的关键是明确应税户数，应税收入、应税行为、应税财产等法定计税依据为税源。在税务工作中，要求纳税人登记、领发票、申报、核定税款，都是为了摸清和掌握税源；税务机关征收税款，开展评估，开展检查，处罚和组织收入，确定收入任务，分析和预测收入，进行专业管理，风险管理和大企业管理，这些都是以税源为基础的。所以在数据的应用上，不管每一项工作的名称是什么，都是从不同的角度和层面去把握税源，有的是宏观税源，有的是行业内的微观税源，有的是评估核实具体户的微观税源。了解税源是税收管理和税收征管的基础，掌握税源是税收工作的主线，贯穿于税收征管的全过程，是税收工作的核心基石。抓住了税源，就抓住了税收的根本。第三，税务数据应用的重点主要是税源的信息化管理和专业化管理、税务风险管理和纳税评估。重点税源管理与大企业管理、税务稽查与税务稽查、税务会计与统计核算、明细查询与综合查询、税收经济分析与收入分析预测、税收征管状况分析与质量评估、税收政策评估与执法评估、任务管理与绩效管理。这些数据应用的名称和名称有的是传统名称，如会计与统计核算、征管状况分析、征管质量评估等，有的是近年来提出的新名称，如税源专业管理、风险管理、大企业纳税评估与管理等，从根本上促进了税收征管水平的提高。

四、税收征管和数据应用的未来发展方向

税收征管的发展方向和路径是信息化税收管理。核心是用数据管理税收，不是让数据躺在那里睡觉，而是让数据站起来说话；第二，要利用信息技术让数据站得住脚。数据是躺着的还是站着的，最终取决于信息技术的运用。没有信息技术，数据肯定站不住脚。没有好的信息技术，数据要么立起来，要么直立起来。因此，未来税收征管的关键是两用，这是提高税收管理水平的必由之路。大数据时代是一个充满机遇和挑战的时代。税收征管要更加注重创新和变革，真正让大数据发挥作用，体现价值。税务机关也要与时俱进更新观念，在信息系统建设、数据管理、人才培养、应用机制等方面做出改变。，培养自己运用大数据的能力，避免空谈“大数据”，真正让大数据发光。