近年来，风险管理在税收征管实践中的应用方兴未艾。但如何探寻风险发生的规律以及从机制和模式上建立切合实际而又富有成效的风险管理体系，达到引导纳税遵从、防控税款流失、提升征管效能的目的，值得深入研究。本文结合江苏省淮安市国家税务局近年来税收风险管理的实践，谈谈想法和做法。

　　一、分析探索风险发生规律，建立风险特征库

　　风险识别是风险管理的起点。风险的发生具有一定的规律性，而这种规律通常又不是显性的。为此在风险识别的过程中，要加强风险发生规律的探索和揭示，在收集和辨别风险因素的基础上，归纳提取出反映规律性的风险特征，并通过风险特征库的建立为风险评定奠定基础。

　　（一）从不同角度寻找风险区域和风险因素

　　税收风险的发生离不开税收法律法规的执行、税收征管的实践。为此，可以从政策分析、税收分析、案例分析、经验分析四个层面寻找税收风险发生规律和风险源。从政策角度来看，税收法律、法规、规章、政策等各种规定，在实际执行过程中所形成的对纳税人的控制难点极可能引发风险。从税收角度来看，利用各种经济和税收入库信息，研究税收的增长和缺口，以及税收的增长和缺口与行业、区域、纳税人类型等方面的关系，可以分析出可能存在税收流失的重点区域。从案例角度来看，根据大量的税收管理案例和税务稽查案例，运用数理统计的方法，可以分析风险在不同行业、不同经营方式、不同经济性质、不同核算形式等纳税人中的分布情况。从经验角度来看，根据日常管理中掌握的纳税人情况和积累的管理经验，可以分析纳税人的风险状况。

　　（二）围绕风险建立信息收集分类框架

　　为了提高信息采集和分析应用的效率与质量，建立一个分类合理、贴近需求、实用可靠的信息分类框架是必要途径。为此，要对纳税人报送信息、税务机关采集信息和第三方提供信息进行梳理，明确信息的来源、类型、应用层次、主要用途、质量管理等，建立信息分类框架，适应风险管理信息需求。同时，通过数据采集、数据质量管理、数据归集等机制，保障分类框架下的信息具有完整性、层次性、可比性，为税收风险分析扫描和深度拓展打下良好基础。

　　要通过数据采集机制的建立，提高针对性并拓宽信息获取渠道，特别是第三方信息的获取。如向行业主管部门收集行业发展信息，向统计部门收集经济指标信息，向海关、经贸、金融等部门收集跨国性的涉税信息等。数据质量管理机制主要是通过数据纠错、动态维护、“日清月结”等措施，保障信息收集的准确性。数据归集机制主要是通过按类分户、按户分类等归集方法的应用，以便于加强信息比对和验证，提高数据的有效性。

　　（三）运用一定的风险分析方法归纳提取风险特征

　　对围绕风险收集的各类信息，可通过推理统计等基本方法和完整性、逻辑性、波动性、配比性、类比性、基准性等专门方法，来分析税款流失的规模、频率与纳税入主体及其行为方式之间的关系，研究不同行业、不同类型、不同规模企业的税收风险分布规律，归纳出与税款流失具有因果联系的风险特征。如波动性分析主要是分析各种财务税收指标与历史数据比较的纵向变化情况、发展趋势，通过不同时期的数据变化分析来判断当期数据的合理性。配比性分析主要是分析纳税人涉税指标及其变化，与相关指标及变化情况是否配比。类比性分析主要是通过行业数据模型、典型案例，来分析同行业、同类型纳税人是否存在类似问题。

　　（四）以风险特征指标为重点构建风险特征库

　　基于风险信息储存、认知、分析、运用等方面的考虑，需在寻找识别风险特征的基础上，构建包括风险特征、风险特征指标和风险特征指标值等方面组成的风险特征库。风险特征是指引发风险的表面征象。风险特征指标是对风险特征的指标性描述。指标值则是反映风险指标与基准参数的偏离幅度，是反映风险异常程度的一个基准值。

　　风险特征指标是风险特征库的核心内容。根据风险特征的表现形式，可以从静态与动态角度将其分为主体特征指标与主体行为特征指标。主体特征指标主要是反映与纳税人资质、投资主体以及人员素质等静态方面的风险特征。主体行为特征指标主要是反映与纳税人申报纳税、发票使用、生产销售、投资活动等相关的动态方面的风险特征。为强化指标的关联分析，根据不同指标的属性和作用，可按照简洁、直接参与税款的计算、数据源可靠等原则确定一些重要的、敏感的指标作为主指标。在此基础上研究、寻找与主指标具有互补或相斥作用的辅助指标，形成由一主多辅构成的若干个指标组，建立相对完整的指标组体系。

　　二、完善风险评定模型，提高风险评定的准确性

　　风险评定是风险管理的重要环节。基于构建的风险特征库，可以特征指标为标尺，以风险评定模型为依托，实现对风险的排序、赋值和分等划级，为风险应对提供导向。

　　（一）建立和完善风险评定模型

　　风险是损失发生的可能性，一般可以从风险发生损失的强度和概率两个维度来衡量。但在具体量化的过程中，由于税务部门没有可资借鉴的风险评定模型，还需要在实践中进行探索和归纳。

　　淮安市国家税务局从税收风险强度（M）和税收风险概率（P）两个维度对税收风险进行量化，并将实践中总结出的参数体系融入其中，形成独特的、切合实际的税收风险评定扩展模型，使风险的描述更能接近实际情况。税收风险强度是指后果的严重性。由于规模对风险所带来的损失具有放大效应，因此可以通过规模系数来衡量风险度，系数取值可以考虑月均税金、月均销售、月均资产等情况。税收风险概率是指税收风险发生的可能性。这种可能性可以运用各种指标、参数进行分析得出。融入模型的参数体系，包括风险特征系数、置信系数等。风险特征系数是从静态或动态角度量化风险情形。置信系数是根据企业的不同信誉状况，通过一定的系数对风险度进行适度调整。如上市公司、大型国企等内控机制比较完善，其存在风险的可能性比中小企业小，置信程度较高。模型的计算，可通过风险的排序、赋值，并按照积分的高低衡量纳税人的风险大小，确定纳税人的风险等级。

　　（二）实行人机结合的风险评定方法

　　在风险评定中，要依托信息化对纳税企业的信息进行扫描、排序，实现信息处理的常态化、高效化。同时，对一些比较复杂，计算机难以识别和处理的风险信息则需要人工分析加以斧正，即建立指标分析和经验分析相结合的评定机制，使评定结果更加科学准确。如风险评定中的赋值环节，在对主指标进行风险扫描和赋值的基础上，对辅指标进行综合性的人工分析和判断，确定对主指标增强或减弱的程度，最终形成纳税人的风险积分值。

　　（三）建立上下联动的评定机制

　　基于基层部门在风险评定中的人员素质局限，以及评定标准不统一带来的管理力度差异性等问题，市局层面要发挥信息多、样本大、视野宽的优势，抽调既有理论基础，又有实践经验，并具备较高计算机应用技能的业务骨干组成风险分析评定专业力量，对全市风险评定进行总体把握和深度分析。同时，为发挥基层对具体情况比较了解的优势，应要求基层一线工作人员根据实际工作中掌握的“活信息”，及时提供风险因子，参与风险评定，通过上下互动，使具体的征管经验在更高层次上应用，在更大范围内传播。从而以市局为主导，以县（区）局、基层分局和一线工作人员相补充，建立多层次、互补型的风险评定格局，实现定性与定量的结合，静态状况和动态趋势的结合，保障评定的准确性和有效性。