国税办函[2006]26号 国家税务总局办公厅关于印发《微观税收分析基本方法》的通知

　　三、微观税收分析数据处理技术

　　科学技术发展到今天，微观税收分析数据处理技术也十分丰富，可以说数理统计分析技术可以毫无保留地应用于微观税收分析工作中。综合复杂的分析可以通过建立分析模型解决，简单的分析也通过若干数据的加工处理就能说明问题。以下介绍几种常用的分析技术方法。

　　（一）差异分析

　　差异分析是指对不同样本同一指标量化程度是否一致而开展的系列分析。具体作法是测算不同样本同一指标的差异程度。差异分析的关键是建立评价差异的标准，有了标准才能说明差异的影响程度。表示差异程度可以用绝对值，也可以建立参照系用相对值。应用差异分析开展微观税收分析的典型分析案例就是同业税负分析模型。应用同业税负分析模型可以测算出各项相关指标的客观水平和样本离散状况，以此为标准比对个别检验样本的具体数值，超出差异允许界限的即为预警对象。

　　（二）逻辑关系稽核分析

　　逻辑关系稽核分析是指利用企业财务报表、纳税申报表各项数据指标之间的相互逻辑关系进行核算检查的分析。分析的基本原理是凡不满足应有逻辑计算关系的内容，即认为破坏了会计核算或税款计征关系，均应视为异常做进一步的深入分析。由于企业财务指标和纳税申报数据有上百条之多，所以与此相关的逻辑计算关系也会在此基础上更为丰富和复杂。比如企业期末未缴税金和期末留抵税额在跨期衔接上就必须满足如下计算关系：

　　期末未缴税金=期初未缴税金+本期实现税金-本期已缴税金

　　期末留抵税额=期初留抵税金+本期进项税额-本期抵扣税额

　　类似的逻辑计算关系有成百上千条，因此税收分析系统必须建立在计算机应用的基础上，在计算机中植入数据逻辑关系稽核系统，才有可能在纳税申报环节实现实时的纳税评估工作。

　　（三）趋势分析

　　税收经济形势分析少不了趋势分析。趋势分析是对纳税人特定税收指标、经济指标或税收经济关系指标一段时期走势和趋向的分析和推断。了解和掌握税收经济的发展趋势，有利于判断未来税收收入形势的好坏，使组织税收收入做到心中有数。趋势分析的两个基本要求是说明特定指标的发展方向和变化幅度，基础分析技术是时间序列分析技术，常用说明指标有变动率和平均变化速度等。

　　（四）波动分析

　　税收波动分析是描述税收事物运行变化平稳性的分析。税收事物的运行受经济变化影响、税收制度规定的约束和现有征管环境制约有其自身客观的规律。在经济运行相对平稳、税制不变的条件下，税收事物运行平稳与否，直接反映税收征管情况的影响作用。因此，开展波动分析，一定程度上可以了解和说明税收征管的表现，反映税收征管是否能按税源的发展变化规律同步开展，监督税收征管的执行情况。

　　（五）相关性分析

　　相关性分析是揭示事物之间相互影响、相互作用影响程度的分析，应用在税收经济关系分析问题上，可以说明税收经济内在关系的联系紧密与否，是揭示税收征管工作是否做到"应收尽收"的直接参考依据。相关性分析在诸多的数理统计分析方法中是比较成熟的技术，可在各种统计分析软件中直接实现。应用这一分析技术可以从正反两个方面实施：一是数据处理前先确认两者之间是否存在某种因果关系，然后用数量分析检验这种关系的存在；另一方面的应用是事前不好确定各项因素之间到底哪种因素有直接影响，通过数量分析找出影响因素。

　　（六）聚类分析

　　聚类分析（ClusterAnalysis）是数理统计的一个分支，是运用事物本身所具有的某种数据特征，遵循"物以类聚"规律进行数据处理，为事物的分类管理提供数据支持的一种分析方法。借用这种方法开展税收分析，可将具有某种税收共同特征的事物聚集在一起，使我们更清楚地认识税收征管工作的分类特征。其基本原理是根据数据指标差异的绝对距离进行分类，结合矩阵分析技术，可以进行多指标的综合特征分析，为复杂事物的分类提供了一种可行的分析方法。聚类分析的关键是找到一组关系密切的相关指标，如税收增长、税源增长、税收变化弹性和出口影响等，均可以利用这一分析技术进行综合分析和技术处理。