第6期
（总482期）
本文提要：电子税务是国家财税的支撑平台和“生命线”。随着国家税收制度改革和电子税务系统扩容升级，软件的可信性与复杂多样的偷逃骗税问题日益严峻，已成为严重威胁我国财税体系安全的两大技术挑战。西安交通大学和税友软件集团联合课题组郑庆华教授团队，在国家自然科学基金“可信软件基础研究”重大研究计划、国税总局“金税三期”工程等支持下，历经10年投入3亿元520余名研发人员，本着“在重大工程应用中探索和发现科学问题，并回归实际应用”的研究思路，创新性地研制出“可信电子税务系统软件”，创造性地将复杂网络理论应用于可信软件和税务数据分析领域，提出了“软件调用网络”概念及其建模方法，并应用于软件可信演化与行为监控；同时提出“纳税人利益关联网络”概念及其构建方法，成功用于发现偷逃骗税疑点及其证据链采集。该研究成果应用于国税总局和全国所有省级国、地税部门，有效提升了我国电子税务系统的软件可信性和数据可信性，及时识别了大量偷逃骗税行为，挽回了巨额税款，为提升国家税收征管的公平性、公正性和科学性提供了技术保障。
一、电子税务软件的可信性难题取得突破性进展
电子税务软件的可信性问题，关键是在电子税务系统快速扩容升级过程中，有效解决软件可信性测试与维护这一关键重大问题。这是保障及时、准确、公平、公正纳税环境的基础性技术支撑平台。由于历史、体制和技术等原因，我国的电子税务软件是一套多层级并存、多架构共生交互、业务逻辑复杂的大规模网络软件系统。随着我国经济的快速发展，以及营改增、个人税制改革等的推广实施，电子税务用户从过去的企业法人逐渐覆盖到所有自然人，用户从500万企业法人激增至目前的4000万企业法人和4亿自然人，系统业务类型也扩大4倍以上；在此过程中，全国各地电子税务软件年平均升级10个以上版本。例如，陕西省在2013年升级了35次。庞大的用户规模，复杂的系统结构，快速的用户增长，高频度的系统升级，导致电子税务软件的可信性面临巨大挑战，这既是软件工程学科面临的、国际公认的科学难题，也是国家各级税务部门在深化改革中面临的工程技术挑战。
郑庆华教授团队针对电子税务软件的可信性建模、度量、演化与控制、测试等核心科学问题，系统深入开展了“产学研用”工作，提出了“软件调用网络”（Calling Network，简称CN）概念和模型，以及基于CN的软件可信度量与行为监控方法，发现了CN中软件调用服从致密化幂规律、局部熵稳定规律等重要特性，在技术上突破了以往只能基于电子税务软件程序代码级的可信性评估，实现了纳税人身份、纳税行为、系统能力等的可信性综合分析与量化计算方法，研制出“电子税务可信监控”、“CN构建与软件合理性评测”等工具，应用于网络电子报税、个税管理等的软件开发、测试和维护。2012年以来，该团队负责的3大类电子税务系统累计超过1000个版本，连续4年未发生大规模报税数据错误、税款入库失败等重大事故。
二、破解了纳税数据可信性和偷逃骗税行为识别的难题
长期以来，纳税申报数据的真实性和纳税遵从度一直是困扰电子税务的难题，造成这一问题最直接原因有两点：一是我国的经济总量迅速扩大，但信息化管税控税的水平跟不上经济发展的步伐；二是随着中国经济逐步与世界经济深度融合，经济活动的多样性越来越明显，偷逃骗税行为发生的手段和方式不断变种。随着电子发票、网络报税的普及，偷逃骗税案件已从过去伪造虚开票据、非法抵扣等方式，转化成以跨区域资产转移、关联交易等为手段的新方式。根据中国税务年鉴统计，2014年全国税务机关通过开展税收风险管理，进行风险应对的纳税人485万户，发现问题纳税人333万户，挽回税款1643.56亿元，而因技术原因流失的税收远超这一数据。事实上，欧美等发达国家近年来也频频出现因跨境利益输送导致的重大税源流失案件，其税务部门面临同样挑战。例如，苹果公司长期利用海外子公司逃税高达125亿美元。
因此，如何从税务大数据中挖掘出隐蔽、多样、复杂的纳税人利益关联网络，发现利益社团，定位偷逃骗税疑点，采集并生成可供稽查的数据证据，是破解纳税申报数据可信性难题的关键所在。郑庆华教授团队发明了表征纳税人之间直接控制、间接控制、控股、董事互锁、资金往来、货物交易等利益关联关系的“纳税人利益关联网络”（简称TPIN）及其生成算法，能够从跨省、多源、异构的数以亿计的涉税记录中，挖掘出纳税人之间潜在、隐蔽、多样的利益关系。提出了基于TPIN的纳税风险特征建模与计算方法，能够智能发现偷逃骗税风险、疑点并生成证据。例如，建立了代账风险模型，可分析财务核算和申报真实性，破解“长亏不倒”、微利快速发展企业的纳税遵从度问题；建立了利润转移风险模型，分析企业享受税收优惠政策的真实性，破解“政策洼地”企业套取税收优惠问题。研究成果已应用于“金税三期”工程决策支持系统，从2012年至2016年10月，已在国税总局和全国所有省级国、地税部门部署应用，为我国4000万企业纳税人和4亿自然人纳税人提供服务。已建立了江西、广东等省市800万节点规模的TPIN，新构建出“黄金票”（不法分子虚开黄金交易过程中未索要的“增值税专用发票”实现偷逃骗税）、“两头在外”（利用工商税务登记、财务核算和交纳税收在当地，货物交易购销和核算在异地提供的虚开发票机会实现偷逃骗税）等146种纳税风险特征模型，显著提升了税务部门风险防控能力。2016年1月至9月，协助江西省国税局分析涉税信息178万多条，风险识别命中率达96.1%，到户核查次数减少40%；2016年上半年，协助上海市税务机关进行股权转让税收风险防范，发现疑似问题企业1887家，经审计后确认问题企业1642户，为国家挽回税收损失17.86亿元。
上述两项研究成果相辅相成，互为支撑，有效解决了电子税务软件可信性和数据可信性问题。科研成果在国际顶级期刊和学术会议上发表论文45篇，获得美国发明专利1项、中国发明专利22项。获得2013年中国电子学会科技进步一等奖、2015年教育部科技进步一等奖、2016年第十八届中国专利优秀奖，获得本领域2016年顶级会议——国际电气和电子工程师协会软件可靠性工程国际大会（IEEE ISSRE）最佳论文奖（全球仅两篇，国内唯一获奖论文）。
三、聚焦关键科学问题，积极开展基于税务大数据纳税人信用体系建设
国家电子税务的总体发展方向是，为“增强税法遵从度和纳税人满意度，确保税收职能作用有效发挥，促进经济健康发展和社会公平正义”提供技术支撑，坚持“降低征税成本、杜绝税源流失、服务企业发展、优化财税政策”的总体目标。为此，郑庆华教授团队下一步将重点研究基于税务大数据分析的纳税人信用体系构建问题。重点攻克以下两个难题：
一是纳税人信用评价和预测。利用税务大数据，深化纳税人利益关联网络的内涵，进一步探索纳税人之间的信用关联关系、信用传递模型，改变现有的事后信用评价为信用趋势预测，构建信用缺失风险防范与预警机制。
二是社会经济活动和税收政策效应之间的量化关联分析。基于税务大数据平台，构建以发票数据链为核心的社会经济活动量化关系和税收政策效应分析模型。一方面，为企业经营决策、行业发展规划提供精准数据服务。例如，各行业的投资回报率、供求平衡系数等，特定产业链中各环节的利润分配率等；另一方面，为国家财税部门提供税收政策效应分析和预测服务，例如：生产制造环节的营销比、收益率、投资分布等，流通交易环节的存销比、流转周期等。
上述两个难题如能解决，将更好地为“建成与国家治理体系和治理能力现代化相匹配的现代税收征管体制”提供大数据分析与决策支持服务，为全面建成小康社会、全面实现依法治税做出更大贡献。