简述审计的基本分类精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇简述审计的基本分类范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

关键词：增值税税收管理纳税评估选案税收遵从

一、OECD国家纳税评估选案系统的理论基础

纳税评估是利用信息化手段对纳税人申报资料的全面性和真实性进行审核，进而对纳税人依法纳税的程度和信誉等级做出评价、提出处理意见的综合性管理工作[1]。世界上大部分国家都已建立了类似的纳税评估体系和税收评估模型，有的国家称为评税或税务审计，纳税评估工作也已成为西方发达国家的国家税务局的核心工作。从理论上说，纳税评估是对纳税不遵从行为或纳税人诚信水平的评判、测量，从而成为连接税款征收与税务稽查的有效载体。经过对纳税人申报资料的评估分析，发现疑点，直接为税务稽查提供案源，避免稽查环节的随意性与盲目性，提高征管效率和税收管理水平。

有关纳税主体税收遵从的研究1979年起源于美国，此后英国、加拿大、西班牙等国家先后开始纳税遵从理论的研究。其理论研究成果主要为两方面：

第一，针对税收遵从与不遵从类型的研究。西方学者对纳税人依法照章纳税状况的评估和描述，通过“税收遵从”来体现，其理想状态是：按要求进行税务登记；及时进行纳税申报并按要求报告相关的涉税信息；及时足额缴纳或代扣代缴税款。而偏离理想状态的行为均可称为税收不遵从。在税收实践中，税收不遵从是更为普遍的状态，也是税务管理产生的原因。根据对纳税人行为方式的研究，税收不遵从分为无知性不遵从(愿意自觉纳税，但不能准确理解税法和法规)、故意性不遵从(不愿意自觉纳税，主观存在减少自身税负动机)[2]。一般而言，税收遵从的研究对象为故意性不遵从，国外税收审计选案系统的设计也基于此。但在实践中，特别是计算机自动化的选案系统，由于错报或漏报事实已经发生，因此很难在动机上严格区分两种性质的不遵从行为。一些国家采取合并无知性不遵从与故意性不遵从的原则作为税收审计选案的理论基础。

第二，针对税收遵从成本的研究。国外对税收遵从成本的实证研究表明[3][4]，税收遵从成本不仅数额巨大，而且负担分布不均衡：一方面，低收入者比高收入者承担更多的税收遵从成本；另一方面，小型企业的税收遵从成本负担重于大型企业。高税收遵从成本易引发纳税人的不满情绪，特别是小型企业和个体户，较高的遵从成本使他们感受到在税收上不公正的待遇，导致严重的偷税问题。这种行为具有较强的积累性，对形成自觉申报、诚信纳税的税收氛围会产生极其不利的影响[5]。因此，中小型企业[①]在很多国家代表着税收不遵从的高风险群体，成为国外税收审计选案系统进行风险评估的主要对象。

二、OECD国家几种代表性的纳税评估选案系统[6]

1、集中化/自动化方式——美国国内收入署(IRS)

美国税收审计选案系统主要以“判别函数工作量选择模型”(DiscriminateFunctionWorkloadSelectionModel)为基础，并通过DIF建立一个公平的全国性的长期评分方式，即“纳税人遵从测度程序”(TaxpayerComplianceMeasurementProgramme)，来识别最有可能具有遵从风险的个人和资产较少企业的纳税申报。

IRS服务中心遵从风险系统运作框架，如图1：⑴纳税人提交的申报表进入服务中心子处理程序；⑵进入程序的“提交分析模块”(FilingAnalysisModule)。FAM会将提交的申报表分类、打分和筛选，以便进一步分析和归类。FAM根据9个指标：被动活动损失(passiveactivityloss)、自我雇佣税、可选择最低税、投资的利息费用、双重课税抵免、生活费或赡养费、教育扣除、儿童照顾扣除和慈善捐赠，设置标准，检查企业是否违例。一旦申报情况符合企业违例标准，即违例标准被“点燃”(fired)，申报即被送入“提交事后分析模块”。⑶进入程序的“提交事后分析模块”(PostFilingAnalysisModule)。根据FAM的评分，PFAM将进入模块的申报作适当分类。⑷违例标准没有被“点燃”，申报被IRS接受归档。⑸申报表被分为勤劳所得税收抵免[②]预先退税(EITCRe-refund)、勤劳所得税收抵免事后退税(EITCPost-refund)、非勤劳所得税收抵免事后退税(Non-EITCPost-refund)三类。⑹⑺基于PFAM的分析，PFAM针对高风险或低风险申报表为工作人员分配合适的工作量。⑻具有非遵从风险的申报表进入“工作量分析模块”(WorkloadAnalysisModule)。同时被检验和调查的申报表也被反馈到WAM。WAM将根据“服务中心测试工作计划”中每个地区的经验值水平、每个案例花费的时间和纳税人回应率等因素权衡分配工作人员和相应需要调查的纳税申报。⑼在适合的情况下，存在高风险的申报表也被转入其他模块，例如针对小企业或自我雇佣的情况。⑽以WAM的分析结果为基础，纳税申报进入“服务中心检查”程序。⑾非遵从风险高的申报表检查程序终止，IRS将申请强制执行判决的诉讼。⑿在适当条件下，具有高风险的申报也可以进入选择性的处理程序，比如非强硬性警告等。⒀具有低风险的纳税申报进入选择性的处理程序。⒁所有处理结果反馈到“处理事后分析模块”(PostTreatmentAnalysisModule)。⒂PTAM的结果再提供给FAM，以便未来分类和选案使用。⒃对那些已被IRS接受并归档的申报而言，数据会由PFAM直接反馈给FAM，作为历史记录保存。

2、集中与分散相结合的风险识别方式——英国国家税务局(UKInlandRevenue,UI)

UI的风险识别处理是一个集中化与分散化相结合的过程，由两个层面展开。首先，从中央层面：局部选择完全审计[③]案例的比例在中央的指导下进行，余下的部分则为地方性选案。而且所有地方性选案由中央自动化风险评估系统予以支持，地方税务机构时可以使用全国性统一的风险标准和参数系统了解纳税人的概况。数据挖掘和聚类分析方法的应用，可以识别带有高风险特征的纳税申报表，其结果有利于明确需要实施完全审计的中央选案比例，以及协助地方RIAT进行地方性选案。其次，从地方层面：每个地方税务机构中都包括一个风险智能和分析小组(RIAT)，其主要作用是对本地区所有纳税申报表实施风险评估，并识别哪些个案需要被审计，而审计的实施则由地方税务机构的其他小组完成。表1为2003--2004年UI完全审计大体的构成情况：

表1：英国税务局2003—2004年完全审计选案情况

选案方式中央/地方选案完全审计的比例

随机审计中央选案10%

中央指导针对存在高风险的交易部门或问题由中央负责，进行局部选案35%

地方性选案地方有选择审计55%

3、国内增值税风险分析——奥地利联邦财政部(AustrianFederalMinistryofFinance)

奥地利的增值税风险分析系统是多量纲的选案系统，以客观的风险因素、基础数据的频繁更新、持久的风险评估处理程序为基础，只适合于中小或较大的业务量企业的风险评估。目前使用的客观风险因素指标有35个。例如提交申报表和支付税款有无规律性、申报表中的数据、填报数字与无规律性周期之间的比较、由于重大变化产生的风险、案例的历史和当前的状况以及其流动性问题、增值税申请退税的信息等。风险评分根据每个风险因素指标或其风险属性水平，分配到每个实际案例，并通过发生特定事件情况下更新风险分值的方式，针对特定纳税人不断地积累分值。风险分值在某一特定时点的总和可以体现案例的实际风险。例如以下特定事件：是否提交申报表、是否履行支付税款的义务、是否有税务审计结论、是否有年度评估的结果等。但是由于“积累风险评分”系统一般不能体现新企业存在的任何高风险，税务机构需要对特殊风险进行分类，人工选案也成为一种重要的辅助手段。

4、增值税退税中的风险评估——英国税务与海关总署(UKCustoms＆Excise)

英国增值税制度允许在独立的纳税申报中，对购买的进项税额超过销项税额的差额部分予以退税，从而引发不足额缴纳税款的潜在风险。增值税退税中的风险评估依赖于“退税前可信性程序”，其任务是在退税前从众多退税申报中筛选出存在最高风险的申报表，核实是否应予退税。“可信性程序”具体分析步骤为：

首先，风险因素(变量)的识别阶段。包括交易分类、应纳税流转额的规模、应付税款净额、提交申报的平均延迟天数、申报表的类型(漏报或正在接受评估)，以及债务历史等。这些风险变量一般不被加权。因为在申报表中，有些变量的信息可能缺失，所以各变量的权重没有区别。但从风险角度考虑，一些变量又显得尤为重要，例如是否有漏报的情况等。

第二，风险状况的评估阶段。对一个申报企业来说，如果一个或几个风险变量发生的频率值较高，说明存在税款流失的高风险，其风险分值就会比较高。通过统计分析可以得到每个企业一个或多个风险变量发生频率值的命中率、每个企业多个风险变量发生频率值的平均命中率，以及一旦风险发生每个命中率可能流失的税款金额。风险分值就是，所有命中率中的最大值与每个命中率可能流失税款金额的平均值的乘积。根据风险分值，纳税企业被排序为没有经过审计、低风险、中度风险、高风险、异常风险五个组，来决定审计人员的数量，以及向各地区税务机构分配不同风险水平的申报表。

5、分散化的风险识别处理——法国一般税高级理事会(FrenchGeneralTaxDirectorate)

法国的风险识别处理过程不由中央管理，而是由地方性或专门的高级理事会负责，并通过3909表格完成当地税务机构对纳税人信息的采集工作，作为风险评估的基础。表格记录了地方税务机构掌握的有关纳税人的所有税收遵从信息，包括由此推定的潜在风险。

其次，OASIS和SYNFONIE风险分析软件，会对所有集中到专门的高级理事会的3909表格进行处理。首先，OASIS对3909表格中各种信息的作进一步细致分析。这些分析包括对企业增值税、公司税纳税申报表，以及自我雇佣行为的研究和比较；计算一系列资产负债表及其他财务状况报表中不同行之间的比率；对同一纳税人以前年度(三年或四年)的纳税申报表，或有同样行为、同等流转额水平的不同纳税人之间，做局部性、地区性或全国性的比较和比率计算；以及对不同申报表中要素间进行交叉稽核。其次，SYNFONIE通过给每一份申报表划分风险等级来完成风险评估过程。每一个风险按1~5给予分值划分等级，分值越高的申报表，其风险越高。一般情况下，超过20分的申报表就可作为怀疑对象。

三、我国增值税纳税评估现状的基本分析

1、增值税纳税人的税收遵从状况

从增值税分行业税负角度，2000~2004年，批发零售业实际征收收入占其增加值的比重平均为14.87%左右，工业[④]实际征收增值税收入占其增加值的比重平均仅为10.85%左右[⑤]，而且目前我国主要从事批发零售业的小规模纳税人的户数约占增值税纳税人总户数的80%~90%，对小规模纳税人按简易方法以4%和6%的征收率征收，其实际税负要超过一般纳税人17%的税率[7]。从税收遵从成本角度看，通过对纳税人及税务机构的调查，增值税纳税人填写申报表的时间相对企业所得税和个人所得税花费时间最长，折合为货币成本的金额也最大。另外，从我国近年来偷逃税的大案要案上看，基本都是增值税案[8]。

2、增值税纳税评估选案的基本方法

1998年国家税务局确定峰值分析法作为选案的基本方法，使用销售额变动率、税负率、销售毛利率、本期进项税额控制数和成本毛利率5个指标与正常峰值进行比较。正常峰值由地市级以上税务机关根据本地区不同行业的具体情况分别确定。

峰值分析法的优点是简单直观、易被使用者理解和掌握。但缺点也在于评判标准过于简单。由于峰值法的分析原理是衡量个体指标偏离行业平均值的程度，所以评估人员在实践中通常根据某一个或某几个指标出现异常值，判别申报的可靠性。如目前增值税的纳税评估一般仅限于零申报、销售变动率和税收负担率为零或很高三种情况，而其他分析指标的权重相对较小，因此误判的概率较大。另一方面，税收负担率、销售毛利率、本期进项税额控制数、税收负担差异率幅度和销售利润率是人工选案的首要考虑对象，典型的峰值选案模式很容易被企业以各种手段伪装而失去意义。

综上所述，一方面我国增值税纳税人税收遵从度较低。由于批发零售业的实际税负高于工业部门，增值税评估对象只限于一般纳税人，以及增值税的遵从成本较高，使得增值税纳税人、特别是大量从事批发零售业的小规模纳税人具有较高的非遵从风险。另一方面，我国纳税评估系统自身存在方法上的缺陷，评估指标单一，凭税务人员个人经验的选案方式仍占主导地位。不仅降低了选案准确率，也不利于控制税收管理成本。因此，迫切需要建立完善以纳税人税收遵从风险判别为基础的计算机评估系统、加强对增值税纳税人(尤其是中小企业)的日常监管。

四、国外税收审计选案系统的经验总结与对完善我国增值税纳税评估系统的启示

1、国外选案系统是以纳税人税收遵从风险测度为基础的，并应用判别分析法建立的纳税诚实申报判别模型是税务审计选案的一种比较成熟的解决方案。这得意于其在对纳税人税收遵从行为理论研究成果的积累。上述国家都将纳税人遵从风险的识别作为评税流程的第一步。一方面，可以使税务稽查工作量、税务人员根据不遵从风险的高低进行合理配置，优化有限资源，控制税务管理成本。另一方面，可以减少根据一个或几个异常值来判断纳税企业存在疑点的误差，影响选案的准确率，使稽查更加有的放矢。

纳税诚实申报判别模型可以简单描述为：有2个总体Y1(不逃税类企业)和Y2(逃税类企业)，其分布函数分别是F1(x)和F2(x)，均为n维分布函数，对给定一个新的纳税申报表x，判断x来自哪个总体。一般来说，维度高一些，即指标个数多一些，可以使分界线的分辨率更高一些。这样可以克服我国目前峰值法的不足，避免个别指标值异常对选案的误导。

2、国外税务审计选案比对标准多样化。上述国家都通过金融部门、或其他可以提供第三方信息的机构提交的纳税申报，来获取与企业相关的外部非数据信息，而且这种信息处于不断更新与完善中，其更新速度的频率基本为一个星期或一个月不等。其比对标准基本可以分为纵向的宏观与微观指标，横向的硬指标[⑥]与软指标。相对软指标(定量指标)而言，硬指标具有“肯定性”，这类标准一般不需要测算，可以在税收法律法规中直接获得，将纳税人情况与其进行对比，从中发现疑点，通常是实际工作中行之有效的方法。软指标是度量“可能性”的指标，通过量化的数据与标准进行比对的异常情况由税务人员根据经验进行推断，所以存在误判的概率。而宏观经济指标则有助于对整体税收形势的掌握，为选案提供指导方向。

我国目前纳税评估指标体系主要由税收负担类指标、资产管理能力类指标、企业盈利能力类指标、企业偿债能力类指标以及企业性质和信用状况类指标组成。其中定量指标占了绝大多数，而硬指标和宏观经济类指标比较缺乏。如在目前计算机选案指标体系中，可以加入税务登记情况类指标；账簿、凭证管理情况类指标；纳税申报情况类指标：税款缴纳情况类指标等。除此以外也可以增加一些更为深入的分析指标，如奥地利使用的一些客观风险因素指标：提交申报表和支付税款有无规律性、申报表中的数据、填报数字与无规律性周期之间的比较、由于重大变化产生的风险、案例的历史和当前的状况以及其流动性问题、增值税申请退税的信息等，从而使遵从风险的测度结果更为客观。

3、国外税收审计选案系统普遍设计了学习与反馈机制，并建立绩效评估程序。这种机制用来记录税务机关负责评估的案例、部分法院判例，或者对纳税人非遵从行为的处理措施，作为历史信息保存在系统内部，为未来有争议的案例的处理提供指导依据和参考。学习与反馈机制对于一个选案系统是非常重要的，尤其是对一个需要不断完善和更新的系统。虽然美国的税收制度没有实行增值税，但其针对所得税，识别纳税人遵从风险的运作框架却值得借鉴。

4、国外税收审计选案方式基本有中央集中选案，如美国。有中央集中化和地方分散化相结合的方式，如英国。也有由一份特殊的电子表格为选案线索，由地方汇集到某个部门集中选案的方式，如法国。这些方式最主要的特点是，国家层面的数据库系统可以实现中央与地方，不同地理区域间的数据共享。

我国税种划分为中央税、地方税、中央地方共享税。增值税纳税评估选案属中央税种税收管理范畴，由各地国税系统行使税收管理权。相对企业所得税和个人所得税作为中央地方共享税种，具有相对的独立性。但在纳税评估指标体系中，除了增值税特定分税种评估指标外，还会用到各税种通用的评估指标体系，如收入类、成本类、费用类及利润类评估指标。如果国、地税相互独立进行纳税评估选案工作，会造成数据信息的极大浪费。因此，建立数据信息共享的数据库是增值税纳税评估选案系统开发的基础，而且增值税风险分析与所得税风险分析的系统整合也是国际税收审计计算机选案系统的发展趋势。

参考文献：

[1]国家税务总局《关于加速税收征管信息化建设推行征管改革的试点工作方案》

[2]马国强,“正确认识与开展税务服务”[J],《涉外税务》,2005(3),5-8

[3]B.Tran-Nam,C.Evans,M.WalpoleandK.Ritchie,"TaxComplianceCosts:ResearchMethodologyandEmpiricalEvidencefromAustralia,"NationalTaxJournal,53,2,229-52.

[4]J.Slemrod,"TheSimplificationPotentialofAlternativestoIncomeTax,"TaxNote,66,1331-8

[5]雷根强,沈峰,“简述税收遵从成本”[J],《税务研究》,2002(7),42-44

[6]OECD,InformationNote:ComplianceRiskManagementAuditCaseSelectionSystems:CaseStudy,2004.10,14—45