本文为节选，原文刊发于《税务研究》2024年第7期。作者：白冰（国家税务总局四川省税务局），黎成（国家税务总局四川省税务局），陈永康（国家税务总局四川省税务局）。
一、引言
随着现代信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据正迅速改变人们的生产生活方式，也深刻改变着国家和社会的治理模式。我国高度重视大数据的发展和应用，将大数据上升为国家战略之一。打造以大数据为基础的数字政府，是实现政府治理体系和治理能力现代化的必由之路，在数字政府建设进程中，政府职能也必然发生深刻变革。税收是国家财政最主要的收入形式和来源，也是国家治理的重要政策工具。税收职能是税收本身具有的满足国家需求的能力，属于税收本身的内在功能。税收服务于国家治理的总体布局，现代税收职能应置于国家治理体系和治理能力现代化的框架下进行思考，现代税收职能也会随着国家战略的发展变化而不断演进。
近年来，随着税收征管改革的进一步深化，税收数据覆盖范围不断扩大、数据量级快速增长，大数据技术也在税收征管和税务执法过程中深度运用。这些都带来税收职能的拓展演进。有学者认为，伴随大数据等现代信息技术的革新，税收将依循“传承—融合—创新—再传承—再融合—再创新”的历史逻辑，通过迭代式发展不断刷新税收职能（王伟域等，2021）。从当前研究情况看，有关税收职能的研究方向和成果主要集中在税收经济职能下的政策和制度研究，基于大数据视角对税收职能的研究较少。本文将结合税收大数据的特点和相关理论，梳理当前税收职能在相关领域的典型演进实践，探索实践背后的演进逻辑与演进策略。
二、概念内涵和相关理论要义分析
（一）税收大数据的概念内涵
税收大数据是承载税收相关信息的大数据。税收大数据是在税收征管中形成的，通过现代信息技术手段收集、整理、清分、再造，与税收直接相关的数据信息集。按数据来源，税收大数据可分为内部数据和外部数据。内部数据来源于税务部门日常运营，如纳税申报数据、发票数据等；外部数据主要来自其他公共部门和第三方数据服务商，如工商注册数据、海关进出口数据等。按数据性质，税收大数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括Excel表格、数据库数据等，非结构化数据包括文本、图片、音频、视频等。
税收大数据具有四个显著特点。一是数据覆盖面广。税收大数据覆盖税收征管、社会保险费和非税收入征收全过程的数据，包含纳税人缴费人基础信息、税费收入信息、税费减免信息、发票信息、申报信息、税务管理信息、财务信息等维度数据。二是数据实时性强。税收大数据的生成、加工和产出基本由信息系统自动完成，具有实时采集、实时更新、高频刷新、随取随用等优势，能客观记录经济活动。三是数据关联度高。税收大数据涉及众多行业领域，包含历史数据和实时数据，关联纳税人缴费人的行为模式和信用状况，能在多个维度形成连续数据序列。四是数据颗粒度细。税收大数据可以按照国标分为20个行业门类、97个行业大类、473个行业中类、1 380个行业小类进行统计，能够下钻到最细行业维度，在微观层面开展统计分析。
（二）税收职能的内涵
基于传统财政理论和福利经济学方法，税收职能聚焦在组织财政收入、税负分配、避免税收负面经济效应等方面。马斯格雷夫等（2003）把税收职能总结为组织财政收入、公平收入分配、改进市场调节、促进经济稳定和增长。这种对税收职能的划分逐步成为西方财政理论主流。在我国学术界，有“税收三职能”之说，即税收有组织财政收入、调节经济、监督反映三大职能（王美涵，1991）。
将税收职能的研究聚焦在经济领域，一定程度上缩小了税收职能范围。事实上，无论从理论还是国内外税制实践看，税收除了经济职能，还有政治、文化、社会、生态等多重职能。李建军（2016）认为，税收具有抑制社会公害、提升社会公益、调节收入分配等社会职能，也具有优化政府横向和纵向分权及治理的政治职能。谷成（2017）认为，促进政府与社会成员有效互动，培养社会成员责任意识和税收道德水平，是现代税收的重要职能。
税收与国家治理关联密切，在国家治理中发挥着基础性、支柱性、保障性作用。从治理视角看，在利益机制、行政管理机制、负责和回应机制共同作用下，税收在保障社会成员参与公共决策、提高社会成员国家意识和社会责任意识、优化公共部门绩效、改善政府对公共需求的回应性和负责程度等方面均有客观实践，具有提供公共产品、矫正外部性、推进共治等功能。本文将着重从治理角度探究税收职能的演进。
（三）相关理论要义
公共治理理论是现代治理理论丛林的分支。20世纪70年代以来，传统政府与市场的二元范式逐步失效，治理理论随之兴起。公共治理是治理理论下公共行政的新发展，强调社会各方的广泛参与，以实现公共利益最大化。公共治理理论主张在多个利益相关方之间建立横向网络，通过信息共享、资源整合、协同行动来解决公共问题。同时，公共治理理论认为治理是一个动态学习、动态更新的过程，治理各方根据治理实践，总结反思经验，不断改进治理方式。公共治理理论有助于正确认识税收改革和发展中的新实践、新变化，能为税收职能演进带来启示。
大数据时代越来越看重数据的有效转化，信息链理论把这样的转化归纳为从事实到数据到信息到知识再到情报及智能的有序链条。公共部门也存在一条电子政务信息链。电子政务信息链以公共部门输入的各种信息和需求为起点，以延伸至公共部门处理信息并创造出让公众满意的服务为终点，包括内部各部门间的信息交流链，以及与外界公众的信息互动链。信息链理论为公共部门提供了由原始数据到智能行为可依循的路径，也为跨部门的信息互通共享提供了理论支持。
大数据技术对税收的驱动，本质是组织对新型技术的整合和采纳行为，技术—组织—环境（Technology-Organization-Environment，TOE）框架理论正是基于这类技术应用情境的分析框架，适用于组织对技术应用行为的解释。TOE框架理论由三个部分组成，分别是技术部分、组织部分和环境部分。技术部分关注软件、硬件、材料技术和工具；组织部分关注角色、职责、团队协作等；环境部分关注社会、文化、市场等。本文采用TOE框架理论对大数据驱动下税收职能的演进策略进行分析。
三、大数据驱动下税收职能的演进实践
（一）政府治理实践：从“辅助决策”到“支撑决策”，税收大数据在政府决策中的作用日益凸显
科学决策是较之经验决策更加高级的决策形式，政府决策者可依托公共政策系统，界定问题、确定目标、设计方案并作出决策。公共政策系统各子系统之间有序关联，其中决策子系统高度依赖信息子系统，信息子系统具有收集、整理、分析和贮存各类数据等功能（陈振明，2004）。税收大数据因涵盖面广、实时性强、关联度高、颗粒度细等属性，越来越受到政府决策者重视，是信息子系统的重要数据来源，也是政府掌握经济动态、开展宏观调控、编制财政预算、作出经济决策的重要参考数据。
近年来，得益于税收大数据在税收经济分析领域的应用实践，税务部门在辅助政府科学决策中发挥的作用日益凸显。从机构设置看，县级以上税务局均设有税收大数据和风险管理局，作为各级税务局派出机构，统筹税收大数据应用和税收风险管理工作；各级税务局都设有税收经济分析职能部门，作为各级税务局内设机构，专司大数据分析和服务决策工作。从工作规范看，各级税务机关提取区域、行业、产业税收数据、增值税开票数据，开展分级分类分析，生成“天气预报式”经济分析报告，为各级党委政府提供决策参考，已经形成制度性安排。从终端产品看，多地税务机关深挖税收大数据价值，探索推进税收大数据产品化，丰富了各类税收经济分析产品，推动税收职能从“辅助决策”向“支撑决策”转变。比如，国家税务总局四川省税务局联合国网四川省电力公司在全国首创的“经济景气度税电指数”，覆盖四川省全量纳税登记户及所有用电企业，能够从微观、中观、宏观多维度预判企业、行业、区域经济走势（国家税务总局四川省税务局课题组，2023）。“经济景气度税电指数”与四川省GDP高度拟合，相关系数达到0.986（1为完全吻合），被四川省政府作为同地区生产总值、规模以上工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额等并列的重要经济指标，按月由统计部门发布，按季纳入经济形势发布会。此外，浙江、山东、江西等地也同步推出“税电指数”，湖北等地创新推出“经济高质量发展税收指数”，都成为当地党委和政府研究经济工作的重要数据参考。
（二）府际治理实践：从“以数治税”到“以数共治”，税收大数据助力构建府际精诚共治格局
府际关系是政府间的关系网络，包括中央与地方关系，地方政府间的纵向和横向关系，以及政府内部各部门间的关系。数据是流动的生产要素，税收大数据在与其他部门交换共享过程中，不仅数据本身会产生价值，通过数据流动也能在部门间建立实质连接，有助于构建合作型组织结构，形成部门与部门间的精诚共治网络。
我国税费种多样、涉及领域广泛，税务部门几乎与所有的公共部门都能产生业务关联，在与这些部门交换数据、开展共治过程中，税收职能随之拓展演进。比如，国家税务总局与国家市场监督管理总局通过签订数据交换协议，开展数据共享，推进“多报统一”，在共治中提升了行政效能，并推动税收在市场服务和监管方面更好发挥职能作用。除了与市场监管等经济发展部门开展常态化合作，多地税务部门还横向寻求与更多职能部门的协作，拓宽共治维度，比如为文旅部门提供指定景区、特定区域的开票数据，帮助其靶向优化文旅策略，与环保部门签订战略合作协议，为其提供环境保护税、水资源税数据，共同推进环境治理。
税收大数据引入其他公共部门，与部门数据融合、互证、再造，还能够提升税收大数据的质量，产生衍生数据价值。四川省税务局将税收大数据引入统计体系，在四川省政府授权下，与四川省统计局联合牵头成立四川省“微观数据实验室”，打通税务、统计、电力等多部门信息，开展国民经济统计数据的共享、比对、治理，用微观经济数据辅助校验宏观经济数据。截至2023年12月，四川省“微观数据实验室”已对标国家统计标准，联合建立起覆盖全省90%以上企业、95%以上行业、100%大型头部企业的“税统共管市场主体”统计分析指标，逐步用国家统计标准，构建起一套税收经济分析体系，并定期开展数据交换归集、比对印证、分析应用，校准宏观统计数据的偏差。目前，“微观数据实验室”里产出的数据，已经多次对GDP等宏观数据反映的经济发展情况进行校准和补充。
（三）社会治理实践：从“纳税信用”到“社会信用”，税收大数据深度融入社会信用体系建设
社会信用体系的建立和完善，是我国社会主义市场经济走向成熟的重要标志之一。社会信用体系包括公共信用体系、企业信用体系和个人信用体系。税务部门掌握企业、企业法人、办税人员等原始登记数据，以及动态交易、网络行为等数据，与社会信用体系评估指标相对应，有助于社会信用体系的进一步健全与完善。从实践看，税务部门已出台《纳税信用管理办法（试行）》（国家税务总局公告2014年第40号），依托税收大数据建立起较成熟的纳税信用评价体系，逐步嵌入社会信用体系中。税务部门还运用纳税信用评价体系的数据，对守信行为进行鼓励，对税收违法失信行为进行联合惩戒，推动社会公平正义的进一步彰显。
以纳税信用评价体系为数据底座，税收职能还向着金融信贷领域融合延伸。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于推进社会信用体系建设高质量发展促进形成新发展格局的意见》提出“深化‘银税互动’机制建设”。“银税互动”是税收职能在金融信贷领域拓展的具体实践。金融机构根据税务部门提供的纳税信用等数据，评估企业信用风险，提高信贷审批的效率和准确性，同时也有助于金融机构制定更合理的信贷定价策略，降低信贷成本。国家税务总局发布的数据显示，过去五年，税务部门以企业纳税信用等相关信息作为金融机构向民营企业特别是小微企业提供贷款的重要参考，助力小微企业获得银行贷款2 246万笔，贷款金额达6.22万亿元。
（四）区域治理实践：从“智慧税务”到“智慧城市”，税收大数据服务超大城市和城市群治理
当前，税收大数据在超大城市治理中崭露头角。比如，四川省成都市政府正联合当地税务部门开展税收大数据服务城市治理试点，通过发挥税收大数据优势，构建“民生实事”“政策找人”“建圈强链”等应用场景，服务高质量发展、高效能治理和高品质生活；探索搭建“税收数据超市”，服务构建城市数据体系、建立城市运行风险发现机制，帮助提升政务服务“一网通办”、数据资源“一网通享”、社会诉求“一键回应”等公共服务水平；在产业发展、城市规划、土地管理、城市基础设施建设和运营、公共安全等方面进行全流程数据支持，在提升超大城市智慧化治理前瞻性和预见性方面提供数据参考。
同时，税收大数据也在融入城市群治理。税收大数据关联涉税经营主体的基础信息、历年生产经营数据和市场交易数据，覆盖生产—流通—分配—消费各环节，是服务全国统一大市场建设的优质数据。比如：长三角地区税务部门运用税收大数据开展产业链深度分析，形成产业链健康度和成长性分析报告，建立协调各方的“强链升链”工作机制，服务长三角一体化示范区建设；川渝两地税务部门通过共建“数据仓库”，联合开展川渝经济区与行政区适度分离的税费统计分析、涉税经营主体活跃度分析、金融业汽车业等双城经济圈产业链分析，服务构建优势互补、高质量发展的区域经济布局。
四、大数据驱动下税收职能的演进逻辑
（一）基于发展战略的执行逻辑
大数据是信息化发展的新阶段，大数据驱动下的税收职能扩展，既是新兴技术所趋，也是时代发展所需。2021年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》明确提出建设“以税收大数据为驱动力的具有高集成功能、高安全性能、高应用效能的智慧税务”，并强调“加强智能化税收大数据分析，不断强化税收大数据在经济运行研判和社会管理等领域的深层次应用”。实现这些目标任务的过程，也是税收职能向更广领域扩展、更深层次演进的过程。执行逻辑是一个相对强制的逻辑，由战略决策者根据实际进行顶层设计，拟定方向路径和具体任务，以法定形式下发，沿着行政组织架构从上到下推动落实。税务部门作为国家的重要经济职能部门，执行好党中央、国务院决策部署，按照大数据发展战略推动税收职能的进一步优化，是应有之义、应尽之责。
（二）基于数据生产的动力逻辑
数据作为新的生产要素，本身就具有丰厚价值。数据生产者在数据、算力、算法的基础上，通过创造、收集、处理数据等操作，释放数据价值、产生知识理论、形成数据生产力。税务部门是税收大数据的生产者，利用好税收大数据这一“金山银库”，不仅能在执法、征管、服务等工作中释放生产力，提升部门行政效能和履职水平，而且可以通过对税收大数据的深度挖掘、分析和再造，产出新的数据产品，成为进一步推动改革的力量。同时，数据作为生产要素具有虚拟性和非竞争性，这使得数据的边际产出显现出递增、强正外部性等特性，表现在随着数据的增加，其价值和效用也会随之增加。数据的价值和效用并不会因为他人的使用而减少，反而会因为更多人的使用而增加。这一特性使得税收大数据的价值创造和利用效率呈现正相关，为税务部门这个税收大数据生产者提供了更大的主观动力。而随着数据生产者对数据的深度挖掘和使用，数据也必将在这一过程中推动职能转变。
（三）基于数据消费的需求逻辑
政府决策者、共治部门、经营主体都是税收大数据的“消费者”。对政府决策者而言，数据是科学决策的重要依据。从数据服务角度，政府的期望按照数据即服务、分析即服务、知识即服务、智能即服务的方向递增。从数据本身角度，政府需要将数据作为新型生产要素，快速融入生产、分配、流通、消费、社会服务管理等各环节，以此优化生产生活方式和社会治理方式。因此，高质量的数据和配套的数据服务是政府之需，随着政府期望的增长，税收的职能作用也将随之扩展。对共治部门而言，部门之间存在数据“破圈”的需求，又存在职能边界保护的矛盾。随着数字化进程的加快，越来越多的政府职能部门在上级部门主导或者同级压力推动下，通过合理的制度设计和技术创新，将自身数据开源，与同级部门共享数据。这种趋势对于提高部门工作效率、优化公共服务、推动经济社会发展具有积极意义。由于税收大数据涉及领域众多，也必将借此建立起与更多职能部门的数据通路和制度联系。对于经营主体而言，则是希望通过获取更多的数据，在微观上对经营情况进行分析，在宏观上把握市场趋势，从而作出更有针对性的市场决策。绝大部分企业难以获知市场数据的来源，也不具备整理和分析大量数据的技术能力。税收大数据作为具有权威性、准确性、时效性的官方数据，能够为经营主体的生产经营提供针对性指导，帮助解决发展中的问题。
五、大数据驱动下税收职能的演进策略
在税收职能演进过程中，技术、组织、环境相互影响、高度互构，共同组成演进合力。基于TOE框架理论，我们从技术、组织、环境三个维度提出税收职能的演进策略。
（一）技术策略
利用数字技术可以实现对国家治理体系的“技术赋能”，对治理方式、手段和架构进行升级，以增强政府在信息收集、数字规范制定和政策执行等方面的能力。运用大数据技术开辟全新应用场景、探索数据智慧转化，并不断夯实数据质量，将推动税收职能向更精深领域演进。
首先要创新应用场景。一方面，应基于纳税人等用户需求进行充分调研，根据需求针对性开发应用接口，创新以业务为导向的应用场景，丰富已有税收业务信息化系统；另一方面，应从数据出发，创新具有数据价值的应用场景，建立具有中枢功能的数据处理核心，以“前店后厂”模式分类搭建不同功能、不同类别的税收大数据生产加工“工厂”，打造类似“经济景气度税电指数”“经济高质量发展税收指数”等具有高价值的数据应用场景，持续拓展数据增值功能。
其次要探索智慧转换。智慧是电子政务信息链的最终流向，智慧税务也是深化税收征管改革的最终目标。数据可视化是元数据转换为智慧的基础。通过纯粹数字进行思考并非人的本能，故应建立关键大数据的可视化，并大力探索与大数据关联度较大的云计算、区块链、人工智能等技术运用，加强智能模型在智慧转换过程的实践训练，提升税收职能与智能手段的适配程度。同时，还应关注电子政务信息链的风险控制，做好信源到结果的全链条实时预警，避免数据在流动和转换过程中失真。
最后要提升数据质量。一是提升数据采集质量。探索建立完善的数据采集系统，包括数据采集规范、数据采集工具和方法等，确保数据采集的准确性、完整性和及时性。二是提升数据清洗质量。可以引入数据挖掘、机器学习等数据清洗技术，用于去除数据中的噪声和错误。三是提升数据挖掘质量。可以采用关联规则、聚类分析、预测模型等数据挖掘技术，提高数据挖掘效果，高效发挥数据要素驱动作用。四是健全数据保护机制。应加强数据加密、访问控制、备份恢复等数据保护技术的使用，确保数据万无一失。
（二）组织策略
信息化时代，政府治理不仅需要融合数字化技术，还需考虑政府组织体制、内部组织文化等多重因素的整合与影响（邱泽奇，2017）。随着技术的发展，组织可能会进行相应调整或重组。在影响税收职能的因素中，组织结构形态、上级政府支持等都可以划分到组织因素中。为了推动税收职能进行适应性演进，组织保障必不可少。
就税务部门本身而言，应重新审视信息化时代的发展特征以及税收职能演进的具体实践，树立发展和变革思维，对组织结构进行适当调整，对职能职责进行相应完善。比如，进一步厘清大数据与风险管理、经济分析等常设部门的职责，调整完善岗责清单、重塑工作流程，从而形成更大合力。又如，在科层制组织结构不易变动的情况下，可借鉴矩阵式组织结构思维，以数据分析、专项治理等任务为导向，增设职能办公室，形成运行规范，减少信息传递层次和管理层次。再如，加强税收大数据人才培养，招聘具备专业信息技术能力的人员提供技术保障，并将数据技术、公共管理、税收业务相融合的智税人才作为培养重点，打造一支适应大数据发展的高素质专业化队伍。
税务部门作为政府的组成部分，政府对税务的关注度以及在税务部门的资源配比上，也会对税收职能的演进产生重要影响。政府的决策者，应基于税务部门在以税咨政、协同共治等方面的实践成效，给予行政资源和组织政策上的倾斜，推动税务与其他部门的信息共享、资源整合和协同行动，并通过适当形式鼓励税务等数据量级较大的部门，联合开展大数据应用实践，形成先行经验，探索解决公共问题的新路径，促成更加高效的协同共治。
（三）环境策略
环境对治理系统内部要素间的相互作用以及整个系统的运行方式和功能产生着支配作用和重要影响。要想把税收在政府治理、府际治理、社会治理和区域治理的个案实践固化演变为常规职能，需要透明的制度环境和高效的互动环境作为支撑。
税收职能演进过程中，需要不断完善配套的制度环境。在国家层面，应聚焦大数据等技术发展趋势，强化战略指导，动态完善政策法规，为大数据应用提供法律保障；应充分发挥国家数据管理部门作用，统筹数字中国、数字经济和数字社会建设，健全数据基础制度，释放数据要素潜力，加快数据转型赋能。在地方层面，应健全税收大数据分析和应用机制，依托税收大数据助推数字产业布局优化、传统产业转型升级等。在税务部门层面，应进一步深化大数据和互联网思维，加强大数据配套的新兴技术引入应用的制度保障，包括技术引入标准、程序、责任等。
未来的治理将更加趋向于数字治理。数字治理强调通过信息化、数字化等手段来处理政府管理中的复杂问题，其核心在于利用现代信息技术促进公众与政府之间的互动。税收职能要想更深刻融入国家治理之中，必须建立良好的互动环境，加强与需求侧、共治主体的互动能力。对于公众特别是纳税人等需求侧，税务部门应完善需求收集、分析、反馈机制，提升数据“画像”能力，改善税务部门对公共需求的回应性和负责程度，针对性提升公共产品和公共服务水平。对于共治主体，税务部门应健全涉税信息对外提供机制、合作机制框架协议、共治保障办法，建立以数据为纽带的长效互动机制，探索深度合作和多方合作模式，推动建立职能互补的共治范本和合作共赢的共治体系。
欢迎按以下格式引用：
白冰，黎成，陈永康.大数据驱动下税收职能的演进：实践、逻辑与策略[J].税务研究，2024（7）：51-57.
