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六市税务局成立新能源供应链联盟,税收大数据助力企业精准对接 如何网站关键词的排名

发布时间:2026-02-02 19:20
发布者:网络
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近日,内蒙古包头市的税务局成立了助力新能源企业打通上下游供应链的联盟。江苏镇江的税务局也成立了这样的联盟。安徽铜陵的税务局同样成立了该联盟。山东淄博的税务局成立了助力新能源企业的联盟。福建宁德的税务局成立了相关联盟。四川乐山的税务局也成立了此类联盟。这些联盟将运用税收大数据,帮助新能源企业实现精准且快速的供需对接。同时,这些联盟还将围绕新能源产业链开展跨区域的税收经济分析,为产业发展提供“把脉”和献策。近年来,这样的税收大数据应用在各地持续拓展和升级。它成为了给企业排忧解难的得力助手,能够为政策找到合适的对象,还能为经济出谋划策。

牵线搭桥通堵点

四川省乐山市五通桥区的飞龙机电设备厂今年取得了月产值近百万元的“开门红”。一年前,这个小微企业遭遇了供货短缺且市场缩减的艰难时期。当地税务干部获悉企业经营困难后,借助税务部门“全国纳税人供应链查询”功能,协助企业自主地与上下游企业做到精准匹配,实现互通有无。在税收大数据的作用下,飞龙机电设备厂获得了与当地一家优质供货商的稳定合作。同时,还收到了主动找*的 200 多万元订购合同,从而顺利走出了低谷。

2025 年,当突如其来的新冠疫情降临之际,国家税务总局提出了“数据服务大局要加力”这一要求。税务部门将税收大数据的优势充分发挥了出来,为那些产业链供应链出现不畅状况的企业进行了牵线搭桥的工作。

税收大数据是如何给企业牵线的呢?国家税务总局四川省税务局纳税服务处的干部刘沫杉,她一线经验丰富。她告诉记者,他们通过税收大数据进行分析,并且主动去了解企业的经营困难。在统计企业需求的过程中,会具体到诸如产品型号、供货商区域偏好等细节信息,这样就能更好地进行匹配。各地税务部门会根据实际情况,合理地选择线上或线下的对接形式。无论是哪种对接形式,都是在充分尊重纳税人意愿的基础上,并且征得上下游纳税人同意之后,促使双方能够自行且自愿地按照市场化原则,实现有效的购销。

税收大数据并非仅仅是积少成多。它需要经历一个专业且系统的收集处理过程,这样才能真正体现其价值。以增值税发票为例,其需要经过数据录入、集中以及处理这三个环节。在录入环节中,开票人借助税控设备来录入和生成发票信息,同时系统会运用一些自动化的人工智能进行识别和辅助,以保障数据的质量。在集中这个环节,纳税人的每一张发票的信息都会在实时的状态下传输到企业所在的那个省级税务机关。而在处理环节,需要把发票数据同其他涉税数据进行全面的整合,进行关联,并且进行加工。

今年,国家税务总局会利用税收大数据的作用,持续使用“全国纳税人供应链查询”这一功能,主动为企业进行牵线搭桥,将助力企业复工复产当作“便民办税春风行动”的一项关键任务。在各地,都纷纷拿出了切实有效的办法,通过运用税收大数据来“补链助企”,并且取得了良好的成效。四川税务部门在今年的前 2 个月,帮助了 28 户企业。这些企业实现了 30 个产销项目的精准对接,合计金额接近 5000 万元。

近年来,深化税收方面的大数据共享应用这件事,已经成为了税收征管改革当中的一项重要任务。中办和国办在 2025 年印发了《关于进一步深化税收征管改革的意见》。该意见明确提出,到 2025 年要建成税务部门与有关部门的常态化、制度化数据共享协调机制,并且依法保障涉税涉费的必要信息能够获取;还要健全涉税涉费信息对外提供的机制,打造出规模大、类型多、价值高、颗粒度细的税收大数据,从而高效地发挥数据要素的驱动作用。

北京国家会计学院学术委员会主任、教授李旭红身为财税专家,对税收大数据的应用潜力十分看好。她向记者表示:企业存在生产行为就会有销售活动,而有销售活动就需要开具增值税发票。增值税在我国属于第一大税种,其涵盖了国民经济的各个领域。增值税发票上的“进项”信息和“销项”信息等经过梳理和测算,从微观层面能够非常实时且精准地反映出企业的经营状况;从中观层面能够深入且立体地展示出产业链的运行特点;从宏观层面能够全面且系统地呈现出经济的发展态势。税收大数据的有效应用是推动税收现代化以及优化税收营商环境的一个重要手段。

提升企业获得感

记者从国家税务总局获悉,2025 年税务部门借助大数据构建了全国统一的宣传辅导标签体系。通过此体系,精准推送了 44 批次的优惠政策以及办理政策的提示提醒,累计惠及 4.75 亿户次。从而实现了从“人找政策”到“政策找人”的转变。推动留抵退税款应退尽退,要建立符合条件的纳税人清册,提前把退税底数摸清楚,逐户帮助纳税人计算清楚退税金额,借助电子税务局自动预填 85%以上的申请数据,这样企业退税资金从申请到入账的平均用时比去年同期压缩了 40%。

国家税务总局宁波市税务局的相关负责人向记者表示:“为使近年的各项税费优惠政策,尤其是新的组合式税费支持政策能够落地落实,我们充分运用了税收大数据。通过应用‘纳税人缴费人标签体系’,筛选并生成了享受优惠政策的企业清册名单,还建立了‘一户一档’的数据库。在分行业、分类别开展政策推送的基础上,通过精准地比对纳税人的申报数据信息,来实施精准服务,以确保企业能够应享尽享、应享快享。””

出口退税对缓解企业现金流压力有着重要作用。近些年来,税务部门充分利用税收大数据,把出口退税从“无纸化”的阶段进一步提升到了“智能化”的阶段。上海市税务部门近些年来持续对出口退税系统进行升级优化。他们与海关、商务等部门一同构建了出口信息数据池。并且完成了出口报关、进货发票、技术出口合同登记等信息的在线集成以及要素化采集。在全国范围内率先做到了货物出口和技术出口退税申报双“免填报”。这使得外贸企业办理出口退税申报的时间普遍被压缩了 30%至 50%。

以往申报时,需手工把海关的报关单信息与税务部门的发票信息进行人工匹配,这样工作量大且容易出错。上海集优机械有限公司的有关负责人介绍道,新系统能辅助企业对每一笔出口业务的关联数据进行匹配,只需核对后按下“确认”按钮,就差不多完成了申报,非常省时省力。

在河北,税务部门利用税收大数据把符合税费优惠政策享受条件的企业筛选出来,接着通过电子税务局,第一时间将税费优惠政策“点对点”地推送给纳税人缴费人,以此来保证政策能够精准且及时地送达。沧州中霖中通快递有限公司海兴营业部的会计张蕾看到电子税务局推送的优惠政策后,及时办理了 1 月份至 2 月份的增值税加计抵减业务,从而使公司收到了一个将近 2 万元的税惠“红包”。

税收大数据很聪慧,它会为不同行业打造更“合身”的税收服务。 税收大数据会根据不同行业的特点,为其量身定制更合适的税收服务。 不同行业能从聪慧的税收大数据中获得更“合身”的税收服务。 税收大数据会为各个不同的行业提供更“合身”的税收服务。 聪慧的税收大数据能为不同的行业定制出更“合身”的税收服务。国家税务总局长春汽车经济技术开发区税务局,鉴于汽车制造业产业链较长且关联度较大这一特点,运用“数据+规则+人工智能”的组合处理方式,对纳税人进行精准画像。同时,建立起一体化的“识别—分析—处理—结果”的“政策找人”流程,并将其分类、分时、分层推送给法定代表人、财务人员、办税人员,进行立体式、精细化辅导,以此确保政策红利能够直达企业。

拓展多元应用

税收大数据的充分运用需要坚实的机制保障。近年来,营改增全面实施了,国税地税合并等系列改革也顺利推进了,这使得税收大数据的全面性、规范性和精准性得到了进一步提升。同时,税务总局在 2019 年成立了税收大数据和风险管理局,其主要职责包括管理税收数据以及负责税收数据的交换和共享。省税务局成立了税收大数据和风险管理等部门,市税务局也成立了税收大数据和风险管理等部门。通过对工作进行细化分工,以及优化相关机制,不断使税收大数据的应用水平得以提升。

一些企业通过数据共享把企业纳税信用转变为融资信用。例如,宁波市税务部门与当地银行业金融机构进一步加强合作,拓展“银税互动”受惠企业的范围,推行无需抵押、纯粹依靠信用且无需接触的贷款,把企业的纳税信用转化成了实实在在的资金。

有的进行税收经济分析以服务地方发展。2025 年,“四川省经济景气度税电指数”首次被纳入全省经济形势的常态化发布当中。这为当地对经济形势的研判以及帮扶政策的制定提供了有力的支撑。据悉,今年四川将会持续深化绿色能效税电指数的研究工作,并且去探索构建市场主体活力税电指数以及创新发展税电指数,逐步构建起多维度、多元化的“税电指数群”。

有的开展跨区域合作研究以助力产业升级。近日,上海青浦、江苏吴江以及浙江嘉善这三地的税务部门一同发布了长三角一体化示范区“云链通”3.0 项目方案。借助税收大数据“信息全、数据真、响应快”的特点,搭建起产业链分析算法模型。经过充分的调研和数据分析后,形成了产业链健康度和成长性的分析报告,并建立了能够协调各方的强链升链工作机制。

税收大数据促使税务监管得以进一步提升质量和增强效率。税务部门借助税收大数据展开试点工作,对纳税人全生命周期的信用状况进行动态评估,对全环节待办业务的风险状况进行实时监控。依据信用和风险的高低程度,分门别类地实施有差异的服务与管理。既以最为严格的标准来防范逃避税行为,又竭力避免对企业正常的生产经营造成影响,从而营造出更加优质的税收营商环境。

国家税务总局税收大数据和风险管理局的一位负责人指出:近年来的税收改革实践表明,税收大数据充当了税收改革的“助推器”。它能够支撑各项税制改革顺利进行,使改革落地更加精准且有效,同时也展现了我国税收治理现代化的最新成果。将税收大数据运用好,是在高质量推进新发展阶段税收现代化过程中的重要支撑。税务部门会持续进行积极的探索,之后会进一步去挖掘税收大数据所具有的价值,从而能够更好地为经济的高质量发展提供服务。


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