本文基于汽車物流企業特性構建復合式數字化稅務管理模式，以L公司為研究對象展開案例分析，通過實證檢驗評價該模式應用效果，驗證該模式能夠有效控制企業稅務風險從而起到優化稅務管理的作用。
稅務風險一直是企業經營過程中面臨的一項重要財務風險，特別是隨著金稅四期的啟動，在以往稅務信息的基礎上加入了“非稅”信息的采集，開啟了以數治稅的稅收征管新時代，對于重點監控領域的汽車物流企業來說，如何借助數字技術提升稅務管理水平、在控制稅務風險的基礎上合理高效地實現效益最大化成為企業管理者們需要關注的重要課題。
汽車物流是物流行業的重要組成部分，在汽車產業鏈中起到橋梁和紐帶的作用，因其環環相扣的工作特性，相比于其他物流行業更具技術性和專業性。為了精準控價、保持利潤、提升競爭力，大型汽車物流企業紛紛走上業財融合的道路，但在這一過程中，企業往往忽視了稅務管理的重要性。
對汽車物流企業來說，業務的復雜性不可避免地提升了涉稅風險。首先是生產經營過程中涉及稅種多，主要包括增值稅及附加稅、企業所得稅、房產稅、土地使用稅、印花稅、車船稅、車輛購置稅、契稅、代扣代繳的個人所得稅；其次是納稅環節多，包括但不限于生產環節、加工環節、銷售環節、移送環節、進出口環節；最后是納稅金額高，特別是增值稅和企業所得稅占比較重，作為勞動密集型企業增值稅進項抵扣較少且運輸加工稅率較高，同時作為重資產非高新企業在企業所得稅方面可享優惠較少，使得企業整體稅負在服務業行業中位于較高區間。
業內的大型企業主要服務于主機廠、零部件廠商等企業，按客戶要求進行定制化服務，業務變動頻繁且復雜，利用在運力保障、線路覆蓋、服務質量、智能化管理等方面的優勢，提供專業化、規模化、高性價比的一站式服務。考慮到運輸網絡范圍和服務質量水平，大型企業普遍采用跨地區設置分子公司的管理方式，但國家稅收征管體系目前實行劃省而治的模式，在稅收屬地原則下各地區稅務管理差異性較大，難以統籌。在稅務風險方面，大型企業普遍不同程度存在各項內外部風險，例如政策風險、征管風險、管理風險、組織風險、運營風險、財務風險、內控風險等，加之受汽車行業增量放緩的影響，利潤空間有所壓縮，某些企業急于擴大市場忽視稅務風險，甚至犯下了虛開發票的大案。
稅務管理一直以來都是企業數字化轉型過程中的難點。首先，根據稅收屬地化原則的要求，納稅人需要在收入來源地或經濟活動地納稅，集團型企業除了法律規定的特殊情況外，均不可合并納稅。地方稅收征管有一定自治權限，省份之間差異較大，難以做到標準化統一。其次，國家提出“以數治稅”以來，國家稅務總局頻繁升級稅收征管系統，但是仍然以各省份分系統管理，系統之間存在信息壁壘。最后，稅務專管員在稅所范圍內對轄區各公司進行稅務征收管理，包括調取信息、情況說明、稅務輔導等，且很多涉稅業務仍需現場辦理，盡管電子專票的啟用極大地方便了企業線上操作，但單純采用共享模式進行全數字化管理仍然難以實現。
針對行業業務復雜、管理分散的特點，對汽車物流企業各項稅務風險，可在現有數字化稅務管理模式的基礎上，構建數據共享、集中處理、分散溝通、統籌管理的復合式稅務管理模式。一方面，利用規模效應最大限度提升涉稅工作效率與準確度，以大數據支撐稅務籌劃、風險管理等經營決策工作，在控制稅務風險的同時提升公司價值；另一方面，強調各公司納稅主體責任義務，與專管稅務局保持溝通，避免集中管理后因業務不熟悉在涉稅信息報送過程中出現錯誤，引發不必要的稅務風險。
復合式電子化稅務管理模式主要是以數據共享為基礎，為公司經營過程中的涉稅業務提供不同程度的系統支持。
1. 對于可模板化自動處理的工作，在人工維護模板后，利用數字化工具實現系統批量操作，實現效率、精度雙提升。
2. 對于需大數據支持的人工判斷工作，提供系統數據處理，以可視化形式按需個性化呈現，為分析、決策提供支持。
3. 對于事務性工作，以歷史檔案為參考，以數據信息為基礎，以參考模板為借鑒，避免以往口口相傳的經驗繼承方式造成的誤差和信息傳遞過程中導致的信息失真，降低操作的專業化程度。
針對企業經營過程中的涉稅工作，設計出如下復合式數字化稅務管理具體方案。
企業經營過程中涉及到的涉稅信息報送工作一般分為兩類，一類是稅務局以線上系統方式定期調集數據信息，包括納稅申報表、重點稅源直報系統等；一類是稅務專管員臨時調取企業信息。對于第一類工作，采用標準化通用模板的方式集中操作，針對汽車物流企業跨地區經營且下屬企業規模各異的情況，需充分考慮差異化及數據口徑統一問題。對于第二類工作，由于汽車物流企業地區間、下屬企業間業務差異較大，主要是以數據共享的方式提供信息支持和進行數據抽取，另外對專業化領域問題提供專家咨詢，輔助各單位溝通處理。
此類工作具有較強專業性，目前國家推進“以數治稅”過程中已將大部分操作上線，增值稅專票的數字化也在全國推廣，但仍有部分工作需前往辦稅大廳或主管稅所現場辦理，特別是接待稅務局稽核檢查工作只能是當地企業自行負責。針對現有稅收管理模式，涉稅業務辦理工作需要分類實施，對于線上業務，特別是操作繁瑣耗時且易于標準化、批量化處理的工作，盡可能利用系統批量操作；對于偶發性線上業務和線下業務，可由集中操作進行，也可基于企業納稅主體責任需要汽車物流企業各下屬企業根據本單位情況自行發起，在充分利用系統支持的情況下，各方溝通配合處理。
對于汽車物流企業稅務管理，內業工作各不相同，但基本包括制度建設、流程搭建、稅務風險分析評估、稅務籌劃、業務涉稅指導、檔案管理等。這些工作在實施數字化管理后，利用大數據處理分析彌補了以往人工操作的不足，不僅提升了運算能力，還可將歷史數據、行業數據進行交叉對比，通過數據共享，對既往信息、下屬各單位信息一目了然，解決了因汽車物流企業管理分散而造成的溝通困難問題。
L公司從主機廠運輸科發展壯大而來，Y集團根據戰略布局將原內部各物流公司整合至L公司旗下統籌管理，目前是為Y集團各主機公司提供物流服務的全資子公司，業務遍布全國，處于汽車物流行業領先地位。L公司以“技術驅動物流、創新發展物流”為發展戰略，每年投入大量研發經費用于改良業務技術、搭建業務系統，實現業務數據全電子化，但對財務管理特別是稅務管理重視不足，僅有支持賬務處理、報表編制、內部對賬功能的ERP系統，稅金計算、納稅申報表填制等工作完全依賴稅務會計手工操作，在缺乏系統支持的情況下，稅務風險管控效果欠佳。為響應國家政策要求，Y集團在2020年提出全面數字化建設戰略，在財務方面牽頭搭建財務共享平臺，L公司針對自身薄弱點，對財務系統嵌入程度進行摸排，設定財務控制部為主責部門，推進財務數字化項目，詳細評估稅務管理數字化轉型可行性，最終確定依托于財務共享平臺搭建數據中臺系統，利用財務共享服務中心與業務財務相結合的方式，在全公司范圍應用復合式數字化稅務管理模式。
L公司由于體量大、分散性強，且作為重點監管的物流企業，近年來主管稅務局對其的關注程度逐漸提高。在以往缺乏統籌管理、缺少大數據系統支持的模式下，難以發現隱藏于多維度的信息數據中的稅務風險，稅收監管模式的變更也使得事后救火的補救措施日漸失效。在設計數據中臺時，為方便管理，將稅務管理這一依賴信息傳遞及時性和準確性的工作單獨以模塊設置。
在涉稅信息報送方面，L公司作為國企，線上報送包括電子稅務局納稅申報表、重點稅源直報系統、千戶集團數據系統、全國稅收調查系統，此類工作由財務共享服務中心稅務負責，通用表單模板、臺賬由稅務主管初始開發并維護共性變更，稅務會計負責批量生成，并對各分子公司個別差異進行調整，由RPA機器人依既定程序填列系統。對于主管稅務局臨時調取信息，由各分子公司專員具體溝通提報，所需信息在系統中抽取，涉及到稅務專業問題由稅務主管提供解釋。
L公司需辦理的涉稅業務中，發票管理隨著數電票全面推廣實現收開票線上批量操作，某些省份的分、子公司利用已開通的稅企直聯服務系統，其余公司利用數據中臺系統抽取信息形成批量表，上傳電子稅務局系統完成勾選或開票工作。其余涉稅工作辦理，由各分、子公司專員負責，財務共享服務中心提供相應支持，對于稅務稽查等特殊重要事項，根據風險程度派員或聘請外部機構參與。
涉稅內業工作效果是一個公司稅務管理水平的集中體現，L公司針對以往管理薄弱、缺乏統籌的問題，著重應用稅務分析方式方法，搭建稅務風險指標體系，實現實時預警；鏈接稅務局政策數據庫，AI預制邏輯篩選提示相關政策；設置評價指標，隨時進行縱向歷史對比和橫向行業對比；對于各分、子公司涉稅情況，利用BI工具技術隨時呈現管理關注點，實時為經營決策提供參考。
本文從稅務風險控制角度以實證檢驗方式評價模式應用效果。企業稅務風險控制效果是評價稅務管理效果的維度之一，而企業避稅程度與稅務風險呈正相關關系，故而本文通過衡量企業的避稅程度評價稅務風險情況。本文使用扣除應計利潤影響后的會計-稅收差異（DDBTD）指標，明確企業的稅收規避程度，DDBTD由模型（1）計算得到：
其中，會計-稅收差異BTD=（稅前會計利潤-應納稅所得額）/期末資產總額，總應計利潤TACC=（凈利潤-經營活動現金流凈額）/期末總資產，μi表示公司在樣本期間內殘差的平均值，ξi,t表示t年度公司殘值與平均殘差μi的偏離度。DDBTD等于μi與ξi,t之和，表示BTD中不能被應計利潤解釋的部分，即企業采取避稅行為得到的回報部分。由于總應計利潤TACC的數值是恒定的，DDBTD值越高表明該企業的稅務風險越大。
由于L公司于2021年開始應用復合式數字化稅務管理模式，為了體現模式應用前后效果，故而本文選取樣本區間為2018～2022年期間的數據。考慮到研究對象樣本數量有限，本文以同屬汽車物流行業、資產規模相當、主營業務類型趨同的A股上市企業C公司作為對照組，對比分析同期稅務風險變動情況。初始數據來自兩公司5年財務報表，剔除了稅前利潤總額小于等于0和實際所得稅率小于0或大于1的數據后，有效數據為9條。根據模型（1）得出結果如表2-1所示，趨勢如圖2-1所示，可知2018～2020年L公司稅務風險顯著高于C公司，但在應用復合式數字化稅務管理模式當年，稅務風險大幅下降并首次低于C公司，之后繼續下降但幅度有所放緩。
為了彌補樣本少對研究結果可靠性和有效性的負面影響，擴展對照組至整個物流行業，以補強實證分析。公司列表來自同花順和東方財富中物流行業分類中的A股上市公司（ST公司除外），數據來源于銳思數據庫。基于此，初始樣本為52家企業235條數據，同樣剔除了稅前利潤總額小于等于0和實際所得稅率小于0或大于1的數據后，有效數據206條，具體分年情況如表2-2所示，描述性統計如表2-3所示：
根據模型（1）得出結果，將L公司數據與物流行業公司平均值進行比較分析，如表2-4所示，趨勢如圖2-2所示：
分析可知，L公司應用復合式數字化稅務管理模式前，企業稅務風險程度高于行業平均水平，2021年稅務風險大幅下降，顯著低于行業平均水平。
綜上所述，通過L公司與上述兩組對照組分別進行比較分析，可知復合式數字化稅務管理模式的應用，顯著降低了L公司稅務風險，不僅低于同行業企業C公司，更低于物流行業平均水平，故而得出結論：該模式在汽車物流企業稅務風險控制方面取得了明顯效果。
智慧稅務建設不僅是國家稅收體系一次飛躍性變革，也是對國內企業稅務管理的一次嚴峻考驗，以往人工控制為主的稅務管理具有高隨意性的特點，難以適應大數據交叉比對的監管模式。另外稅務政策的錯誤應用會嚴重影響公司經營成果，這就使得稅務管理的數字化轉型變得尤為迫切。復合式數字化稅務管理模式打破了稅收屬地化管理造成的集中統籌與主體責任難以兼顧的困境，可以滿足企業多元化管理需求，為汽車物流行業大型企業提供了數字化稅務管理的新思路。
滬公網安備 31011202008041號
