利用自上而下的合规差距技术来补充合规风险管理框架。

注解与手册注解与手册 利用自上而下的合规差距技术来补充合规 风险管理框架 技术笔记和手册 使用自上而下的合规差距技术来补充合规风险管理体系 授权由Ruud De Mooij分发Elena D’Agosto, Michael Hardy, Stefano Pisani, and Anthony Siouclis © 2025 国际货币基金组织封面设计：国际货币基金组织创意解决方案 出版目录数据 国际货币基金组织图书馆 作者姓名：Pisani, Stefano, 作者。| D’Agosto, Elena, 作者。| Hardy, Michael Andrew, 作者。| Siouclis, Anthony, 作者。| 国际货币基金组织，出版者。标题：利用自上而下的合规差距技术来补充合规风险管理框架 /Stefano Pisani, Elena D’Agosto, Michael Hardy 和 Anthony Siouclis。其他标题：技术笔记和手册。描述：华盛顿特区：国际货币基金组织，2025年。| TNM 2025/03。| 2025年1月。| 包括参考文献。识别符：ISBN：9798400291555（平装）9798400291845（ePub）9798400291791（网络PDF）。主题：LCSH：税收管理和程序。| 税收征收。| 纳税人合规。分类：LCC HJ2305.P5 2025 免责声明： 本技术简报不应被视为代表国际货币基金组织（IMF）的观点。本文中表述的观点为作者个人观点，并不必然代表IMF、其执行董事会或IMF管理层的观点。 推荐引用： D’Agosto, Elena, Michael Hardy, Stefano Pisani, and Anthony Siouclis. 2025. “使用自上而下的合规差距技术来补充合规风险管理体系。” 国际货币基金组织技术简报与手册 2025/03。国际货币基金组织，华盛顿特区。 请将订单发送至：国际货币基金组织，出版物服务中心，邮政信箱92780，华盛顿特区 20090，美国，电话：(202) 623–7430 | 传真： (202) 623–7201，电子邮件: publications@IMF.org，网页: eLibrary.IMF.org bookstore.IMF.org 目录 参考文献………………………………………………………………………………………………………………………………………………缩写……………………………………………………………………………………………………………………………………………………我：I..引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .第二章CG集群支持客户关系管理………………………………………………3III. 升级风险可能性及后果评分的连贯性…… …… …… …… …… …… …… 6IV. 新兴风险的识别……………………………………………………………………………………………….8V.拆解直接和间接收益效应... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 9VI. 结论…………………………………………………………………………………………………………………………………………………附录1.调整审计结果和完工后估计的时差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17 缩写 ARCARE美国可再生能源协会（Association of Renewable Energy Industries）年度 recurring 收入CG客户关系管理（Customer Relationship Management）DCGDEAFADGCG国际货币基金组织（International Monetary Fund，简称IMF）MCPQNCG美国国家癌症研究所增量NCI经合组织TA增值税VPI审计结果基于现金基础实际收入实际收入在恒定合规性下按权责发生制收集的审计收益合规差距合规风险管理历时合规差距直接审计效应财政事务部（国际货币基金组织）总合规差距国际货币基金组织宏观经济中价格和数量的变化净合规差距不符合标准指数差异可以分解成两个不同时间段间的NCI差异进入“行为”指数，∆bNCI，和“组成”指数，∆cNCI经济合作与发展组织税务管理增值税自愿支付指标 I. 引言 本报告概述了自上而下的合规差距（CG）和合规风险管理（CRM）1技术可以联合使用，为税务机关（TAs）提供一种更强大的工具来衡量和改善纳税人的合规性。本技术简报旨在向从事客户关系管理（CRM）的专家介绍如何利用计算几何（CG）来补充CRM。计算几何的粒度提升使得其可用于以下四个方面：（1）以簇的形式支持CRM，（2）改进风险评估中可能性和后果评级的连续性，（3）识别新兴的风险领域，（4）更细致地分解直接和间接的营收影响，包括在间接影响中识别“行为成分”，以及利用直接影响的细分来确定每个细分市场最优的营收恢复。以下各节将进一步阐述这些概念。 CRM方法是一种已被TAs采用以最大程度提高对税法整体遵守程度的既定战略方法（例如，参见Betts 2022）。CRM流程已被国际机构正式化、文档化，并推荐为良好实践已许多年（例如，参见TADAT Field Guide 2015；OECD 2004）。回顾起来，如果我们不提及一些由OECD报告的CRM的早期工作，似乎有些疏忽，并且可能会削弱读者对本报告的信心。在此之前，许多TAs已经开始实施CRM中使用的单个流程，尽管不一定作为整体战略方法的一部分。 CG估计是一种衡量税收法律整体遵守程度的工具。由于CG估计是纳税人遵守程度的定量衡量，CG与CRM之间已经存在一种逻辑联系。CG估计衡量的是损失的税收收入。CG估计随时间下降可以被视为在相同时间段内应用CRM方法对收入有效性的指标，反之亦然。2这是最直接使用CG技术来补充CRM过程的例子。创建更细粒度的CG估计和以更高级的方式使用这些数据将被称作高级CG。3在此说明。 本笔记描述了如何将自上而下的CG方法与CRM结合使用。4自上而下的CG方法使用TA内部的数据，这些数据通常与来自国家账户的外部数据进行结合。为了最大限度地发挥使用高级CG与CRM相结合的优势，TA需要访问相关、及时的数据，具有适当粒度的数据，以及执行某些稳健数学变换的能力。5因为助教们持续提升获取数据的能力、使用数据的能力以及他们的分析能力，现在是时候展示客户关系管理（CRM）和高级计算机图形（CG）技术如何强大地结合在一起了。 第二部分：CG集群以支持CRM 传统的基于自上而下的估计的CG技术提供了一种衡量不合规的总体后果的方法，但提供的粒度有限。传统的CG（计算机图形学）技术，例如在估算增值税（VAT）差距方面，试图量化由于不遵守税法而损失的总收入。这个估算是通过不遵守税法而损失的总收入与应当完全遵守税法下应征收的理论总税收之间的差异。在排除政策差距的情况下，这种差异就是由于不遵守税法而损失的总收入的量化。从风险的角度来说，这是对违反规定可能性为100%的情况的量化。然而，传统的CG技术仅能识别一个总的结果，而无法揭示不遵守规定的具体表现，如果有的话。这种传统的CG是对一个税种水平，如VAT，的差距的估算，但它在其对处理潜在的不遵守风险的有用性方面存在局限性。 CRM技术旨在通过在细粒度水平上估计风险的可能性和后果，来识别合规风险。CRM技术（以及其他技术）通过尝试评估每个已识别和描述的风险的可能性和后果，来评估违反税法的不合规风险。这些技术试图至少在行业部门或市场细分层面，以及在必要时在特定纳税人层面识别风险的存在，以便进行定制化处理。然而，充分审查每个行业或市场部门并分配可能性估计的挑战是显著的。此外，审查过程可能会受到诸如确认偏差等问题的影响。如果在先前时期对某个行业的风险评估已被证明是正确的，那么可能会有更多数据可用于对行业的后续评估。因此，由于数据的可用性，它可能会被分配更高的不合规可能性。 计算CG聚类的一步两法 高级CG（计算机生成）评估技术允许通过行业、市场细分或其他任何类型的集群来获得更细致的洞察。6如果数据可用，可以在税种级别以下估计CG。计算集群的CG是一个两步过程。根据可用数据，TA可以为行业组开发集群的CG。7例如，简单的分析可能会将行业按照对CG贡献的大小从大到小进行排序。使用CRM数据进行的相同排序应将行业排序到相同的顺序。然而，由于传统的CRM方法可能没有对所有行业的详细覆盖，因此两种不同技术排序时可能会存在差异。 全面划分CG聚类中的纳税人应考虑其行业部门和其经济规模类别。需解决的风险根据生产过程的特点而异，例如是否是劳动密集型或资本密集型，以及客户类型，即家庭或企业。按行业部门和经营活动进行剖析有助于聚类这两种特征。然而，风险根据纳税人的经济规模而变化；例如，影子经济主要集中在小型实体中，而复杂的避税安排更可能发生在大型实体中。 6“集群”是指数据的任何类型细分，可能包括按行业类型、实体规模、地理位置或这些因素的组合进行细分，例如南方地区交通运输业中型企业的增值税细分。为了避免与“市场分割”概念混淆，后者通常是指按纳税人规模进行的划分，本文中“集群”一词将用于指代税收类型CG的细分。 群体可能比这更为细化，根据纳税人规模、地理位置或两者兼而有之进一步划分。例如，对于个人所得税（PIT），它也可能涉及到税务申报的具体明细条目。 在大型、复杂的企业中可见。通过应用两步骤流程，可以获取按产业部门和规模分类的信息。8 在第一步，使用一种标准化的自上而下的方法来获得按经济活动部门划分的估计消费税（CG）。例如，估计增值税（VAT）差距最常用的方法是获取国民账户统计数据，主要是供给-使用或投入-产出表。该方法将适用于国内产出的税收添加上，并从适用于中间需求和固定资本形成的总税收中减去（参见Hutton 2017）。 在第二步中，采用临时方法进行额外估算。这一步骤需要根据每个国家可获得的信息进行调整，以便将总消费（CG）按部门分解为不同规模类别。由于各国需求存在异质性，这一步骤无法标准化，因此选择定制方法。在第二步中，使用适当的估算程序，根据第一步中获得的总消费结果，推导出分解为关键集群的总消费估算。这些估算在第一步中获得的总消费结果提供的边界内进行。这一两步过程使得最终估算的不确定性程度降低，因为第一步中遵循的方法基于透明和标准化的方法。 增值税按经济活动部门确定进一步集群分解的范围。通过国际货币基金组织（IMF）的税收管理差距分析项目（RA-GAP）方法获得的按经济活动部门划分的增值税CG估计，9可能是该程序的第一步的结果。这些估计提供了每个部门潜在增值税（pVAT）的价值，即根据现行立法和全面合规的假设下可能征收的最高增值税。pVAT可以分为两个组成部分：实际支付的增值税aVAT和一个指示不正确支付增值税倾向的乘数因子= CG/aVAT。pr 在第二步中，每个行业的pVAT根据纳税人的规模类别进行细分。此过程的第二步不需要按规模类别估计pVAT水平，只需估计pr 针对每一种尺寸等级。参数的估计取决于可得的数据和信息。表1显示了：pr 示例增值税CG表，包括与aVAT和pVAT之间的关系。pr 8基于研究审计的底层方法也可以提供所需的细分粒度。研究审计计划可以确保按行业部门和经济规模类别进行分解。这种方法可以由更发达的国家应用，