基层税务系统开展数据分析与应用初探大全

第一篇：基层税务系统开展数据分析与应用初探大全

基层税务系统开展数据分析与应用初探

随着信息化建设的不断推进，综合征管软件CTAIS2.0系统的上线运行，税务系统面临的信息数据越来越多，这也迫切要求我们税务干部更新观念，采取更新、更便捷、更有效的方法，对大量的征管数据进行提取、分析、挖掘，剖析信息数据后隐藏的潜能。这一剖析过程就是当前税务系统所面临的数据分析与应用，其本旨在于帮助税务干部从海量数据中发现有价值的信息，降低征纳成本、提供差异化的纳税服务，识别纳税特征，找准管理的薄弱环节，辅助税务干部进一步堵塞税收管理漏洞，进行更加行之有效的管理和服务。本文笔者拟就基层税务机关在开展数据分析应用过程中存在的问题和改进的措施作一些肤浅的探讨，以期促进该项工作进一步深入开展。

一、对数据分析与应用的认识

数据的分析与应用是一项人机结合的综合性工作，从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势，作更深层次的数据分析，这必须依靠计算机软件平台，这也就是我们日常工作中所讲的数据分析应用软件。它的作用在于实现对现有税务系统各软件中信息量进行数据集成，再利用统计学、人工智能等技术，高度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，并对未来情况进行分析、预测，以辅助管理者、决策者评估风险、做出正确的决策。

二、目前数据分析与应用中存在的主要问题

（一）数据综合运用平台尚不能完全满足业务需求.虽然税务系统自上而下已经开发和建立了包括数据分析、模型应用、执法监督等各项目分析软件平台，但这软件分析应用软件都存在同一个问题，就是主要依靠CTAIS数据源进行分析和评价，没能完全实现对分布在各个系统中的数据信息进行联邦，实现信息的集成。换句话说也就是数据中个别的关联联系只有在各个业务系统内由人工分析才能得到，因而形成了所谓的信息孤岛，比如稽核数据、电子申报数据、其他部门与税务系统交换的数据等就未能实现在信息处理平台综合提取分析。

（二）数据信息源有待进一步拓展与完善

数据资源的齐全、完整是进行数据处理分析应用的基础。当前CTAIS中纳税人基本信息，如纳税人生产经营、资金运用状况、税款缴纳、债权债务、违法违章等各类涉税数据，未能完全收集录入，特别是纳税人财务核算信息收集不完整，一定程度上制约了数据分析的广度与深度。在与外部门开展信息交换与共享中，部分信息交换收集不及时，比如工商违法违章处理信息、招商引资信息、技术监督部分信息等税务系统没能有效掌握，这也为开展数据分析应用带来不小的阻力。数据真实性是数据分析应用的生命，然而当前一此不规范的信息处理，其中不乏部分数据采集录入违背了这一基本理论，造成数据分析结果偏差，严格影响趋势判断和管理决策，特别是在为上级部门提供政策决策时，无法提供真实的数据依据，会导制各类政策决策方向判断失去标向。比如过分追求申报率，就是造成纳税人真实纳税遵从度与现实不符；人为干扰增值税纳税人正常零申报，为后期管理和稽查带来风险等。

（三）数据分析应用人才缺乏、分析基本方法简单制约数据分析应用质量

数据分析应用关键在于人。一份有价值的分析报告，必须有来自计算机平台的初步挖掘，还需要人工根据实际管理和掌握的情况进行加工和修正，综合辨析数据背后所隐藏的有价值的信息，从而为管理提供决策依据。数据分析的基本手段就是统计、描述和趋势判断，运用的主要方法包括时间序列分析、关联性分析、分类与聚类分析。就当前税务系统数据分析人员来看，基本技能缺乏，分析手段单一，大量信息掌握不足，难以实现多数据集成，难以在一定深度上分析数据，因而造成当前分析报告内容平平，可供参考和决策的作用不大。所以人才的缺失造成了分析报告结果总体质量不高，无法达到预期效果，更别说在应用中发

挥应有的作用。比如，当前基层税务系统在开展数据分析中主要采取时间序列和列表法，通过同比与环比，简单辨析纳税人可能存在的问题，这种分析手段单一，难以实现对纳税人未来发展趋势作出较为准确的判断。又比如，在对零负申报情况进行分析时，分析人员常这样运用，“某某企业本月进项多少，销项多少，留抵多少，造成留抵的原因是本月进项增加，而销售量减少。”这种分析就难以称为数据分析，只能为工作中一个基本判定。真正的分析，应该是根据企业基本情况，发现查找纳税人留抵中更为深层的原由，比如市场变化、价格变化、运输成本变化、产品原材料构成、成本变化等，从而判定纳税人纳税是否正常。

（四）重宏观分析、轻微观分析

基层税务系统在开展数据分析与应用过程中，除有必要宏观的分析，即面上的东西外，更应注重微观层面，即点上的东西。从当前实践中来看，基层税务系统大型的数据分析报告更为集中体现的是面上的东西，比如对每个月的征管指标所进行全面分析，而形成的数据分析报告，在笔者看来就是面上的东西，这些面上的东西实际上通过计算机软件平台完全可能发现偏差和问题，这种数据分析报告应用的价值并不是很高，部分分析可以说是作的无用功，比如某指标某月达到参照的正常标准，再就当月该指标进行的分析，笔者认为这就是无用功。基层开展数据分析，最根本的作用在于查找工作薄弱点，改进措施，促进工作。所以更应该注重微观点上的东西，比如对某行业一定时期税负变化情况分析，更具体点可以开展对某户企业一定期间进行数据评估分析，查找企业存在的问题；或者针对某项工作任务开展符合该项工作范围纳税人的分析，找准工作突破口和方法；再或者对一定区域税源情况进行趋势分析和判定，这些都是微观的，但实际工作中，这方面分析应用太少太少。

（五）重数据分析，轻实际应用

数据分析的落实点就是应用，就是通过查找问题，对症下药，解决实际问题。从当前应用总体情况看，分析的多，应用的少，特别体现在应用解决实际问题的效果小，往往同一个问题反复出现，没有达到预定的效果。比如现在上级部门要求下级上报的各类分析报告较多，往往就同一个问题报告三五次，每一次都把大把的原由分析的头头是道，但一定时期过后，就是没有看到实际成效，究其原由要不就是没有找到问题解决的措施，要不就是没有把拟定的措施落到实处，真正落脚到促进工作当中，当然这不仅仅是数据应用不到位的问题，还与一个单位一个部门的执行落实力较差，后期追踪督查不到位也存在着相当大的关联。

三、今后数据分析与应用的努力方向

存在了问题，就必须解决。如何在信息飞速发展的今天，解决当前税务系统数据分析与应用中存在的矛盾和问题呢？笔者拟从以下几方面谈谈自已的看法。

(一)整合优化数据分析平台，加强数据集成数据集成、智能分析是应用平台的显著特征。建立和完善现行数据分析平台，拓展整合数据分析源，是优化现行数据平台的关键。从业务角度来看，信息集成建设实际是从管理、分析的角度对业务流程及业务数据进行梳理，将原来的税务数据，和现有征管数据，包括稽核数据以及其他各个业务系统、共享软件信息紧密结合，综合聚类进行关联分析，形成一个新的数据链条或视图，集合成一个连续信息集合，解决当前“信息孤岛”的问题，从而以便更深层次发现征管薄弱环节；从技术角度来看，信息集成建设是利用数据联邦的技术，将各自独立的数据库系统以一种逻辑集中的方式联系在一起，形成一个逻辑集中的综合数据库，依照管理、分析的需求建立各种逻辑视图和物理视图，从而综合提取有用的价值信息，比如在纳税人信用等级评定中，能综合提取国地税两家同一纳税人各类涉税信息，从而综合评价纳税人等级。只有这样一种综合数据集成分析，才能确保数据的分析与应用达到预期效果。

（二）严把数据采取录入关口，确保数据真实、准确、完整

俗话说，“巧妇难为无米之炊”，数据分析也是如此。不掌握第一手资料，不掌握大量的数据，分析无从谈起，一篇分析报告的好坏在一定程度上依赖数据的翔实与否。为此，基

层税务系统应定期开展各业务系统数据清理清查，对基本信息缺失的，应及时结予补录，特别是对企业纳税人，就应该按期采集录入企业财务信息，以方便对企业的财务信息提取和分析。系统外要全面掌握纳税人生产经营规律，生产工艺流程以及各环节投入产出的物品，建立纳税人外延信息资料库，以拓展分析的信息面。同时要建立健全各项规章制度，制定数据运维制度，维护软件、硬件和网络安全，确保数据的运行质量。制定数据操作规范，明确征管业务的操作内容、方法、程序，指导税务人员正确利用信息技术处理税收业务。建立经验交流机制，将数据运行中的好经验、好方法，收集整理、归类发布，变个体经验为群体经验。另外是明确工作职责。法制征管部门要负责把好数据采集关，确保源头数据的完整、准确，要根据实际业务需求开展业务分析；计统部门和数据分析部门要负责数据的核算、分析、监控，要熟练的掌握各类分析方法和技巧，要有能力把业务分析转化为措施挖掘；信息中心等部门负责数据的发布、处理和管理，要根据要求实现对数据的技术处理支撑。再者，要严禁为了指标而擅自制造虚、假信息数据，确保整个数据真实、合法。

（三）培养高素质分析人才队伍

数据分析只有机器是不行的，机器仅能将信息进行集成，查找关联，而人才是综合分析和运用的根本。因此培养一大批优秀的数据分析人员尤其关键，这批队伍必须既懂税收、会计业务又通计算机运用，既要掌握现有资源信息，更要收集整理企业外延综合有用信息，既要懂得利用简单同环比列表对比分析，更要掌握数据的趋势判定、定性分析以及综合统计分析学各类必要技巧。只有这样的人才才能有能力深层次挖掘数据信息背后的价值。因此，我们要增强战略眼光，将大力培养数据分析型人才作为数据分析与应用的重要措施紧抓不放，要通过自学、送培、在岗培训、函授等形式多样的教育方式，造就一批具备适应现代信息分析技术的人员。根据需求不排除可采取建立专职数据分析人员，专门从事数据分析和挖掘工作，专职为领导决策和征收措施提供要求参考的数据支撑依据。

（四）科学构建数据分析体系和模型

一是科学建立数据分析指标体系。对日常征管中进行数据分析利用的指标进行整理、分类，逐步建立一个包括税负分析、税收管理质量分析、发票管理分析、税收执法责任考核、关联企业监控分析、数据质量监控分析等方面的数据分析指标体系，规范分析行为，统一指标分析口径，提高分析效率，解决目前数据分析中常见的“分析报告成果不共享”、“分析指标口径不统一”、“已解决问题死灰复燃”等问题，以达到全面提高数据处理分析工作水平的目的。

二是科学构建数据处理分析模型。充分利用先进的数据库技术、多功能的数据展现软件、数据挖掘工具创新分析方法。引入经济学、统计学的有关数学模型，参考国内外在数据分析方面的做法，提高对数据的挖掘和综合分析能力。对各个应用系统后台数据库中的相关数据进行抽取、过滤、关联、整理和比对，构建符合征管业务特点的标准化数据处理分析模型。这些模型必须根据需求综合运用关联分析法、趋势分析法、定量和定性分析法、归纳推断法等分析方法，为数据处理分析工作提供有效的抓手。

（五）科学选定分析主题

分析主题的选取是数据分析利用的首要工作，基层税务系统除一定期间开展必要的宏观分析外，日常工作更应注重对微观实际应用对象的分析，因此分析的主题范围应该紧紧围绕征管工作。选题主要方向包括：

一是征管交叉点。税收征管是一项涉及多部门、多领域、多个应用系统的复杂工程。目前，单个部门和应用系统内部的管理比较严密，而各部门和应用系统之间的资源整合、统筹协调则相对不足，各项征管业务的交叉点往往也是管理上的薄弱点，存在不少潜在的征管漏洞。在选题时，针对这些征管交叉点，利用各项征管业务之间的内在逻辑关系，通过数据处理分析，发现管理上的潜在问题，实现征管数据的综合利用，提高整体征管效能。

二是征管隐患点。在税收征管过程中，基础性管理、行业管理、区域管理等方面往往存在一些管理隐患，如果不能及时发现，就会造成较大的征管问题。这些隐患潜藏在海量的征管数据之中，靠人工调查、经验判断往往难以及时发现。因此，在选题时要特别注重针对这些隐患点，深入挖掘疑点信息，将问题解决在萌芽状态。

三是征管边界点。在税收征管过程中，税务部门主要的信息来源是自身掌握的征管数据，而纳税人的生产经营信息则广泛分布于工商、地税、统计、技术监督等外界部门中。要通过针对征管边界点选题，突破自身资源限制，充分利用外部信息，促进征管水平的提高。四是征管革新点。随着征管改革持续推进，征管手段不断优化，征管方式不断更新。一项新的征管方式的建立，往往需要有一个逐步完善的过程，在这当中会暴露出一些征管方面的新问题。要针对征管革新点进行选题，对新征管方式的运行状况、存在问题进行分析，积极为征管改革服务。

在选主题分析的问题，应对对象主客观全面剖析，在剖析主观上面，侧重分析税务系统自身管理问题，分析管理中税收政策执行、征管措施落实是否到位；而客观方面侧重分析纳税人税法遵从度，纳税人是否存在偷漏税嫌疑，同时结合分析税务系统税法宣传开展是否到位，纳税辅导是否按规定进行执行，这样的分析才能真正全面具体。

（六）强化监督考核

最后是建立工作责任考核制度。将分析结果的工作落实与目标责任制考核相结合。并从制度上进行规范，避免出现只有分析、没有落实的现象，进一步提高数据分析应用率，促进税收征管水平的提高。将分析结果落实情况纳入目标管理考核，提高重视程度，强化管理手段，对责任部门起到强有力的监督和约束作用，为数据处理分析充分发挥作用提供必要保障。

第二篇：大数据应用实例分析

电信运营商的阳关大道

——大数据应用实例分析

09012208

黄文婷

摘要：

随着全球数据化、网络宽带化，基本的数据量越来越大，由此我们进入了大数据时代。本文探讨了大数据内涵与意义，从电信行业这一大数据应用实例进行分析，介绍了大数据在电信行业的应用、必要性及相关措施。

关键词：大数据

电信

应用

正文：

一、大数据的内涵与意义

（一）大数据的意义

大数据和云计算一样，近两年来越来越多的受到人们的关注。那么什么是大数据呢？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

（二）大数据的特性

大数据有4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”。

（三）大数据的应用意义

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

此外，大数据的潮流虽然依赖于信息通信技术的成熟，但它对整个世界的影响绝不仅限于技术层次。它借助信息技术的创新与发展，及数据的全面感知、收集、分析与共用，引导我们以全新的思维看待世界，养成决策思维行为须根据事实与数据的分析判断，舍去凭借经验和直觉的习惯作风。可预见，它将对惯于“差不多”的思维造成巨大的冲击。

很多人一提到大数据，就会不由自主想到那个关于啤酒和尿布的经典案例。事实上，随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术以及电子商务、社交媒体等应用的飞速发展，大数据已经越来越多的渗透到生活方方面面，宣告着我们已经进入了信息爆炸的大数据时代。电信运营商历经语音、短信、数据三个发展浪潮，积累了大量如文本信息、音频、视频、图片等非结构化数据，在大数据时代无异于拥有了一条发展的阳关大道。而机智的电信运营商也致力于研究如何在这条道路上比别人跑得更快以获得更多的利益。

二、大数据在电信行业的应用

（一）电信行业大数据应用的四个方向

现阶段电信运营商利用其拥有的大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，是应对新形势下的挑战、避免运营商沦为管道化的关键。从大数据的具体应用方向来看，当前应主要集中在四个方向：流量经营精细化、智能客服中心建设、基于个性化服务的客户体验提升以及对外数据服务。

1.流量经营精细化

在流量经营精细化上，大数据应用的价值主要体现在深入洞察客户、助力精准营销和指导网络优化三个方面。首先，基于客户终端信息、手机上网行为轨迹等丰富的数据，借助DPI(Deep Packet Inspection，深度数据包检测)技术等，建立客户超级细分模型，为各细分群组客户打上互联网行为标签，可以帮助运营商完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征；其次，根据用户行为偏好，推送合适的业务，并根据对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，同时也能做到在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的个性化需求，实现全程精准营销；再次，利用大数据技术实时采集处理网络信令数据、监控网络状况、识别价值小区和业务热点小区，更精准地指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。2.智能客服中心建设

作为运营商与客户接触的第一界面，客服中心(或称客户联络中心)拥有丰富的数据资源，可以称得上是客户信息的“聚宝盆”，利用好客服中心的客户接触数据对于建设智能化客服中心意义重大。利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)行为特征、访问路径、等候时长等；同时结合客户历史接触信息、基本属性等可以建立热线呼入客户的智能识别模型；基于客户智能识别模型可以在某类客户下次呼入前预先推测其呼入的需求大体是什么，IVR接入后应该走什么样的节点和处理流程。这样，就可以基于呼入客户习惯与需求的事先预测而设计按键菜单、访问路径和处理流程，合理控制人工处理量，缩短梳理时限，为客户服务中心内部流程优化提供数据支撑，有助于提升热线服务管理水平，加速热线营销渠道资源整合，有效识别客户投诉风险，助力智能客服中心的建设。

3.基于个性化服务的客户体验提升

大数据时代对于运营商为客户提供服务来说更加侧重于“小”，即更加关注每个个体“小我”的个性化需求，而融合了电商、医疗、社交等方面信息的“大”数据正是为了更深入的理解“小我”、服务好“小我”。利用大数据技术，一方面可以建立更全面、丰满的客户画像，另一方面还可以量化分解客户接触信息，识别客户特征与习惯偏好，预测客户可能在何时手机会出现故障、何时会产生换机行为等，为客户提供定制化的服务，优化产品、套餐和定价机制，实现“一户一策”的差异化、个性化服务，提升客户体验与感知。由此可见，大数据将为移动互联网时代的客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。4.对外数据服务

对外数据服务是大数据应用的高级阶段，这个阶段电信运营商不再局限于利用大数据来提升内部管理效益，而是更加注重数据资产的平台化运营。利用大数据资产优势，将数据封装成服务，提供给相关行业的企业用户，为合作伙伴提供数据分析开放能力。例如，Telefonica和Verizon已经成立专业化数据公司来运作对外数据售卖的服务。再如，如果将无线城市与物联网、电子政务等方面的信息结合起来，将能为电信运营商的数据和政府的政务数据增值，对于打造一个开放数据平台和民生服务平台有重大意义。让数据在不同行业之间流动起来，实现体外循环将能进一步释放数据的价值。当然，以简单的Data Seller模式售卖数据服务时，需要 注意保护客户隐私、打消隐私顾虑。

（二）电信行业大数据应用的效益

网络上的每笔搜索，网站上的每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都在输入数据，经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入的大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益。

三、大数据在电信行业应用的必要性与措施

电信运营商拥有大量的数据资源，如网络信息、用户终端信息、用户位置信息等，只要对电信网络有深刻的理解和技术积累，具有敏锐的行业发展嗅觉和强大的产业研发能力，基于大数据进行深度挖掘分析，将丰富的网络、用户等数据资源加工抽取后封装为服务，将数据资源在一定程度上货币化，向大客户提供增值服务，就能增加新的盈利模式。这无疑是电信运营商发展盈利的一条阳关大道。

面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。

根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。

大数据在电信行业应用措施主要有三个方面：

1）梳理并整合业务部门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据的IT体系构架的规划。大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设的建设IT系统的条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不了热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题。

2）落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会既然无从抗拒，就积极响应，以共享大数据带来的潜在效益。

3）以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑“消费化”趋势。在大数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果集中在IT职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，大数据分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。

四、结语 从电脑技术的演进来说，“大数据”是既资料探勘、云端计算之后一项革命性的趋势发展。庞大的数据资源迫使各个领域的运作造成量化的质变，目前全世界无论是学术界、企业界、产业界甚至是政府单位都在积极研究大数据分析。在这种背景下，电信行业也结合自身特征，进行相关的研究与应用，奔跑在大数据铺就的阳关大道上，成为激烈竞争中的新赢家。

参考文献：

[1]黄小刚．电信行业大数据应用的四个方向．业务与运营．2013(6)：26-28 [2]季鸿，张秀凤，柴林麟．大数据在电信行业的应用展望．通信企业管理．2014(1)：76-77 [3]卢云许．电信行业大数据应用浅析．信息工程系统．2013(12)：29-30 [4]潘海鹏．浅谈电信行业大数据的意义与应用．电子世界．2014(3)：21-23 [5]史斌，周双阳．电信行业如何应用大数据．新引擎．2013（7）：47

第三篇：税务系统数据质量管理的研究与实践

税务系统数据质量管理的研究与实践

内容提要：数据质量管理是加强税收征管、实现信息管税的重要手段。本文介绍了数据质量的概念和属性，研究了异常数据的类型和产生的原因。通过分析税务系统数据质量管理工作中存在的主要问题，结合我局实际，提出了加强数据质量管理的方法和策略。最后介绍了山东省国税局加强数据质量管理的工作实践和具体做法，对税务系统加强数据质量管理实现信息管税具有很强的借鉴意义。

关键词：数据质量数据应用异常数据数据管理

数据是税务信息化管理和辅助决策分析的基础，是推进税务系统信息化建设不断发展的重要保障。经过多年的发展，税务信息化目前已基本形成数据省级大集中、网络覆盖各级税务机关、应用系统涵盖主要税收管理业务的格局。随着应用系统数据量的急剧增加、新应用系统的不断出现、应用之间的整合以及数据仓库、联机分析等数据应用新技术的引入，数据质量问题变得日益突出。税收业务数据一方面是事务处理过程的反映，另一方面更是领导决策的基础和依据，数据质量的好坏将直接影响税务信息系统运行的质量和效率，并成为影响决策支持的重要因素。

一、数据质量的概念和属性

在不同时期，数据质量有不同的概念和标准。20世纪80年代以前，数据质量的标准基本上是以提高数据准确性为出发点。随着数据质量含义的不断延伸，准确性不再是衡量数据质量的唯一标准。目前业界对数据质量有多种定义，一种观点认为数据质量是数据适合使用或满足特定用户期望的程度，而另一种观点认为数据质量主要是指一个信息系统在多大程度上实现了正确性（Correctness）、一致性（Consistency）、完整性（Completeness）和最小性（Minimality）。

数据作为信息化应用的主体，它具有多重属性，其基本质量特性包括准确性、完整性、及时性、有效性等四个方面。对数据质量进行较好地控制，必须认识数据的基本质量特性，多方面采取措施，杜绝数据质量问题出现，使数据监控工作能够真正达到控制数据质量的目的。

（一）数据准确性

准确性是指数据的测量值与真实值的一致程度。在数据监控和质量控制的过程中，准确性越好的数据，误差越小。影响数据准确性的因素很多，数据误差在数据采集、审核、录入、传输和处理等各个环节都可能产生。我们需要从各个方面分析影响数据准确性的因素，同时有效控制不同类型数据的合理变化范围，将数据误差控制在尽可能理想的范围内，以保证数据准确性。

（二）数据完整性

数据完整性是指数据库中的数据正确无误并且相关数据具有一致性。数据是否完整关系到数据能否真实的反映现实世界。数据完整性分为域完整性、实体完整性、引用完整性和用户定义完整性。域完整性是指关系表中任一列数据必须具有正确的数据类型、格式以及有效的数据范围，如性别列的值只能是男或女；实体完整性要求在表中不能存在完全相同的记录，而且每条记录都要具有一个非空且不重复的键值；引用完整性是指作用于有关联的两个或两个以上的表，通过使用主键和外键或主键和唯一键之间的关系，使表中的键值在所有表中保持一致；用户定义完整性是应用领域需要遵守的约束条件，允许用户定义不属于其他任何完整性分类的特定业务规则。

（三）数据及时性

在税务部门日常数据的管理中，往往要求更快、更准地收集到所需的数据，把这些要求应用到数据上，那就是要求数据具有及时性。一个好的应用系统在使用数据时不仅要求数据的准确性还必须考虑数据的及时性，税收管理信息化的一个主要目的是提高工作效率，把大量复杂、繁重的计算、统计、分类工作交由计算机处理并迅速得出准确结果。如果数据不及时，那么应用系统的处理结果可能就违背了程序设计和使用者的初衷。因此根据数据应用需求及时采集数据是保证数据及时性的重要环节。

（四）数据有效性

对于一条及时采集获得，准确、完整的数据，还需要考虑数据的有效性问题。一堆无效的数据无异于废

品或垃圾，是不产生价值的，因此在使用数据时，要考虑它是否有效。例如，假如我们采集了某户小规模纳税人去年全年的申报税额和代开发票预缴税额数据，最后发现预缴税额大于申报税额，那么这户企业的申报税额数据还是否有效呢？这是显而易见的。

二、数据质量问题的分类

信息系统中可能存在的数据质量问题有很多种，其表现形式主要有以下几种类型：

（一）重复数据

重复数据是指在一个数据源中有指向同一个实体的重复信息，或在多个数据源中有同一个实体的重复信息。

（二）不完整数据

由于录入错误等原因，字段值或记录未被录入数据库，造成信息系统数据源中应有的字段或记录缺失。

（三）不正确数据

由于录入错误、未及时更新或不正确的计算等，导致数据源中数据过时，或者一些数据与现实实体中字段的值不相符。

（四）无法理解的数据

无法理解的数据值指由于某些原因，导致数据源中的一些数据难以解释或无法解释，如伪值、多用途域、古怪的格式、密码数据等。

（五）不一致数据

数据不一致包括多种问题，如由不同数据源形成的数据很容易发生不一致；同一数据源的数据也会因位置、单位以及时间不同产生不一致。

三、数据质量管理的研究方法与提高策略

（一）研究现状与方法

90年代中期美国麻省理工学院开展了全面数据质量管理（TDQM-Total Data Quality Management）研究，通过借鉴物理产品质量管理体系的成功经验，提出了基于信息生产系统的数据质量管理体系。该体系的主要方法包括质量定义、度量、分析和改进四个步骤。

1、质量定义：定义质量要求，反映数据提供者、生产者和管理者对数据产品不同角度的质量要求。

2、度量：根据数据产品及其质量定义，确定数据质量指标体系，跟踪数据的量度，监控数据质量。

3、分析：分析数据质量问题产生的原因。

4、改进：根据分析结果，采取措施消除产生数据质量问题的根源。如采用数据清理、转换等技术方法改进重码、数据不一致等问题，或者制定策略改进数据的生产过程和管理方法。

目前数据质量的研究主要围绕两个方面展开：一是数据质量的评估和监控；二是从技术的角度如何保证和提高数据质量。

数据清洗是检测并消除数据中错误和不一致的主要技术手段，它包括以下几个方面：（1）重复对象检测；

（2）缺失数据处理；（3）异常数据检测；（4）逻辑错误检测；（5）不一致数据处理。

（二）提高策略

提高数据质量的策略有多种，从数据的生命周期来看，数据质量的提高策略可以从两个角度来分析：一是从事前预防和事中控制角度，即在数据生命周期的任何一个阶段，都有严格的数据规划和约束来防止异常数据的产生；二是从事后诊断的角度，即由于数据的演化或集成，会有异常数据不断出现，需要用特定的算法检测出现的异常数据。从数据质量管理所需要的知识来看，数据质量的提高策略可分成两类：一类提高策略不依赖特定业务规则，是应用独立的，如数据拼写错误、数据分布异常、某些缺失值处理等，这类问题的解决不依赖于特定的业务规则，可以从数据本身中寻找特征来解决；另一类解决方法与特定业务规则相关，是应用依赖的，相关领域的业务知识是消除数据逻辑错误的必要条件。由于数据质量问题涉及方面较多，成功的数据质量提高方案必然是综合应用上述各种策略。

四、税务系统数据质量存在的问题和原因分析

（一）存在的问题

税收基础数据质量不高，一方面表现为数据不全面，部分相关信息未能纳入系统管理，削弱了信息系统的作用；另一方面是数据不准确，纳税人提供的信息有误、税务人员操作错误或系统程序问题引起的数据错误、以及数据采集标准不统一都会导致异常数据的产生，进而影响到在此基础上的一系列应用的准确度。税务系统当前数据质量管理工作中主要存在以下问题：

1、数据准确性不高，异常数据多。

主要体现在：征收品目与行业税种不匹配，缴款方式鉴定错误，定额户无税种，登记信息不完整，预算科目错误，税种删除频繁，上解入库误填滞后，延期申报预缴税款不足，期末欠税余额增减异常，文书审批时间异常等。

2、异常数据监控不及时。

一些单位对数据质量不重视，平时不检测不监控，问题出现后当月不解决，等到通报考核时才开始清理，导致一些只能当月修改的数据前台无法修改，形成异常数据。如临时一般纳税人到期问题，未能及时进行转正处理，造成临时一般纳税人又变成小规模纳税人；定额户到期，变成查实户，还得重新定额；资格认定不及时，社会福利企业按年认定不及时；操作人员业务环节不熟练，文书审批不及时，造成数据重复录入等。

3、数据入口把关不严，数据完整性不够。

通过监控发现，每月都存在着大量的基础信息未录入或录入不全错误。例如税务登记中未录入街道乡镇、主管税务人员、电话号码等，一般纳税人申报未录入财务报表等，纳税人主营、兼营信息录入不全等。通常这些异常数据占全部异常数据的一半以上，都属于稍加注意即可避免的错误。

4、操作人员业务不熟练

由于操作人员对业务流程不熟悉，对政策把握不准确，特别是不能及时掌握税收新政策、新规定在业务软件中的处理流程，出现了一些文书类、核定类的错误。

（二）异常数据的类型

根据异常数据的来源，税务系统的异常数据可以分为以下四类：

1、业务操作类异常数据

业务操作类异常数据是由于软件操作错误、数据采集录入不完整造成的，它反映了信息系统的数据完整性水平，同时也反映了一个单位业务人员的整体操作水平。

2、历史数据类异常数据

历史数据类异常数据是由于系统切换、升级、历史数据迁移等原因造成，它反映了信息系统的历史数据可用性水平。

3、数据维护类异常数据

指在信息系统运维工作中对日常问题处理时，修改数据方法不正确、不规范等原因造成，反映了信息系统的运维能力水平，特别是对一个系统的数据结构、数据流程、业务能力掌握的水平。

4、外部接口类异常数据

由于外部程序调用接口异常、程序控制不严格、系统配置错误、源数据错误等原因造成，反映了外围软件的建设水平。

（三）异常数据产生原因

1、认识存在误区

有些人员认为一个软件系统会解决所有的问题，通过数据分析可以查找所有的管理漏洞，通过数据分析可以发现所有的薄弱环节。对系统的严密性和数据分析应用的期望值过高，导致出现问题后不能正确认识，甚至把一些人为操作的因素也归结为系统问题。

2、缺乏科学、规范、完整的数据质量标准

有些情况下对录入数据的格式或来源没有统一明确的要求，缺少统一、规范的审核程序和标准，在录入后就成为问题数据，或在数据加工、利用过程中形成异常数据。

3、数据采集手段相对单一，不能全面采集纳税人数据

当前税务部门主要依靠纳税人自行申报来实施管理，信息来源面窄，获取信息的手段落后，致使数据质量受到影响。数据采集不全的问题比较突出，多侧重于对纳税人静态信息的收集，而对动态数据的采集不够全面，不能真实掌握纳税人的实际经营状况。

4、数据信息共享程度差

一方面表现为系统内部各软件间数据定义没有统一标准，数据关联性差，信息资源无法得到充分利用；另一方面，由于受社会条件的制约，国税、地税、工商、银行等部门之间信息化建设程度各不相同，部门之间数据交换协调难度大，不能有效利用社会信息资源。

5、缺乏系统的数据质量管理机制

如前台操作人员查询不便、修改不便，导致数据纠错机制运转不畅；没有统一规范的数据质量标准，导致对数据审核、监督和考核机制缺失；当前的考核体系更多的强调了责任追究和事后问责，对承担工作量大、差错少的成绩优异者缺乏奖励措施，缺乏按“差错率”进行考核的措施，导致多做业务多出错的不良后果。

6、人员操作水平制约数据质量的提升

一方面，有些操作人员信息化基础薄弱，操作的熟练程度、准确程度有所欠缺；也有个别人员工作责任心不强，对待一些简单重复性的工作缺少工作耐心，致使错误数据经常出现。另一方面，纳税人对网上申报等系统的掌握程度不一，诚信纳税的意识不同，也很大程度上影响到了原始数据的真实性和准确性。

7、技能培训不足

任何一个软件系统无论其信息化程度多高，最终还是需要人来操作、运用。有些单位近年来只注重信息系统的硬件建设和软件开发应用，而对操作人员的技能培训关注不够，针对性的知识更新培训不足，造成基层人员的知识结构、操作技能与我们的信息化水平和工作要求脱节，不能适应工作要求。

五、山东国税系统在数据质量管理方面的实践与经验

数据质量问题可归纳为管理因素和技术因素。建立健全科学、规范的数据质量管理机制，从组织、制度、技术等层面保障对数据的有效监控，是破解数据质量难题的关键。针对目前我省数据质量管理工作中存在的问题，结合工作实际，提出以下解决思路。

（一）建立统一规范的数据质量运行机制。

我省各级国税机关把数据质量作为信息化建设的一项全局性、长期性的重要基础性工作来抓，不断完善管理制度，创新工作机制。省局制定下发了《山东省国家税务局数据质量管理办法》，明确了各级各部门在数据质量管理中的主要职责，各级信息中心牵头，具体数据质量指标落实分解到各业务主管部门负责，从数据采集、数据录入、数据审核、数据提报、数据修改等方面进行了全面规范，进一步明确了数据采集、录入、审核、提报、修改等数据质量管理的具体工作流程，保证了数据管理工作的持续稳定开展。

（二）建立全面完善的异常数据检测机制。

通过信息化课题研究等方式，不断完善数据审计规则，进一步拓展数据监控范围，丰富检测指标体系，形成了103项异常数据检测指标，涵盖综合征管系统、车购税征管系统、防伪税控系统、出口退税审核系统等四个核心应用系统。同时将指标体系开发到在数据综合分析利用平台中，形成数据质量管理子系统，每天自动与各业务系统进行数据同步，定时完成各项检测指标数据的运算，前台操作人员每天可查询新产生的各项异常数据，及时进行整改，保证了数据的准确完整。结合总局综合征管系统健康检查数据质量检查工作，不断补充检测指标，形成更加完善的数据质量异常数据指标检测体系。如综合征管系统“资格认定文书时间交叉”指标，检测同一资格认定类文书有效期起止存在多条且日期交叉情况，2011年1-9月份全省该指标共发现异常数据179条，今年同期下降到26条，同比下降85.5%.（三）建立基于过程管理的数据监控机制。

在数据质量管理过程中做到预防为主，通过源头控管、事中控制等措施保证数据质量，减少了异常数据发生。在加强纳税人端网上办税录入环节数据审核和规则校验的同时，开发了税务端嵌入式数据检测工具，部署在综合征管系统等前台工作站，操作人员录入相关数据时实时进行校验和提醒，把好数据入库质量关；利用腾讯通RTX开发应用工作实时提醒系统，从数据综合分析利用平台异常数据质量模块提取发现异常数

据进行提醒，每天自动推送到主办人员电脑桌面，提醒其及时进行整改，把好数据事中控制关。数据质量管理工作已由简单的数据检测、维护、修改上升为常态化日常工作，全省总结形成了《数据质量监控指标说明手册》等多个规范性文档，有力地指导了数据质量工作的有序开展。

（四）建立严格完善的数据质量考核机制。

将基础数据正确率作为考核指标纳入了全省重点工作目标管理考核，并每年进行调整完善，各市、县局根据工作实际进一步细化考核内容，实现了数据差错率与部门负责人挂钩、错误数据与岗位操作人员挂钩的双项考核机制，全面落实考核标准。省局每季度下发一次《全省数据质量分析报告》，定期通报考核结果，已累计下发数据质量分析报告20期，督导基层累计修改异常数据36140笔，全省电子数据质量明显提高。截至2012年上半年，全省综合征管系统等四个核心应用系统103项异常数据检测指标仅发现异常数据499笔，较上年同期下降84%，全省考核指标基础数据平均正确率首次达到99.999%以上，部分市局基本接近零过错，高质量的数据为信息管税夯实了基础。

（五）建立全面的数据质量工作交流机制

一是转发部分单位的先进经验。省局通过正式公文先后多次转发市、县局数据质量管理工作经验和措施，加强了基层单位数据质量管理工作交流，使得部分市县局先进的数据管理经验在全省推广、借鉴，取长补短，以点带面，促进了全省数据质量的全面提升。二是加强省、市、县（区）三级数据质量管理部门的沟通。通过基层调研、开座谈会等方式，针对全省数据质量管理薄弱点进行深入探讨研究，查找原因，有针对性制定防范措施，促进全省数据质量的持续提高。三是加强对关键指标的监控督导，有效避免错误数据的产生。基层局定期组织各部门召开数据分析工作例会，及时研究遇到的数据质量与数据管理问题，做到数据质量问题早发现、早反馈、早处理。四是组织开展全省数据质量管理工作培训。针对总局关于数据质量管理工作要求，结合全省数据质量管理指标体系，组织了全省范围内的数据质量管理工作培训，重点讲解了数据质量管理办法、数据指标口径、异常数据检测机制、异常数据产生原因以及如何及时预防、消除异常数据的方法等知识，进一步提高了各级数据质量管理人员的业务和技术水平，促进了全省数据质量管理工作的持续开展。

六、结束语

2012年7月宋兰副局长在全国税务系统深化税收征管改革工作会议上的讲话中指出要建立“以风险管理为导向，以专业化管理为基础，以重点税源管理为着力点，以信息化为支撑的现代化税收征管体系”，就必须要“加强数据管理，充分利用各种信息，不断提高信息管税水平”、“狠抓数据质量，确保信息真实准确”。数据是信息管税的关键。从实际情况看，涉税信息的采集与利用一直是我国税收工作的“软肋“，信息数量少、质量低、利用差，最为重要的是税务部门与纳税人之间存在严重的信息不对称，对纳税人所知晓、掌握的情况严重缺乏，这是我们信息化运用多年而利用层次一直受限的主要屏障。在新的形势下，加强数据管理，提高征管数据质量，对进一步规范税务信息化建设，深入推进“信息管税”工作开展，以信息化带动税收工作的科学化、精细化、专业化具有重要意义。

第四篇：《大数据：技术与应用》学习心得

4月1日上午，“新时代学习大讲堂”第二期时代前沿知识专题讲座贵阳举行。中国科学院院士，北京理工大学党委常委、副校长，贵州省大数据产业发展研究院院长梅宏围绕大数据技术与应用作专题报告。

本次讲座上，梅宏院长从“大数据是什么”、“如何应对大数据”、“如何应用大数据”、“大数据现状和思考”等多个方面，全方位、多角度、立体式地解读了大数据的技术与应用，语言生动、内容详实，既传达了党中央的精神，又谈了自身学习体会，既解读了大数据发展的规律，又提出了学习领会的意见建议，为贵州省各级领导干部、国家机关、公职人员学习互联网知识，熟练掌握大数据知识指出了路径、传授了方法。

通过学习，我们知道信息时代的到来，感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。

今天，信息是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据是描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。

在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。

李再勇副省长在主持讲座时指出，此次专题讲座既是一次培训辅导，也是一次了解大数据、弄懂大数据、运用大数据的好机会，大家要认真学习、深刻领悟，将大数据知识运用到实际工作中。并要求，广大党员干部一是要精准把握总书记关于大数据发展系列重要讲话精神的核心要义，要利用大数据在商用、政用、民用等多方面“聚通用”协同发展；二是要以大数据发展重构经济体系，努力实现贵州经济高质量发展，要以供给侧改革为主线，以大数据发展加快对传统产业结构和产业体系的重构、重组，实现质量、效率、动力三大变革；三是要以大数据发展提升治理体系、治理能力，不断推进政府管理和社会治理模式的创新，要在数据重构中找到适合人类社会管理的规律。四要以大数据发展促进民生发展，不断提升公共服务均等化、普惠化、便捷化，要通过大数据进一步推动共享发展，共享发展的平台和路径以及技术，加快共同富裕的步伐。

第五篇：浅谈如何加强税务系统基层党建工作

对加强税务部门基层党建工作的思考

党的基层组织是党的全部工作和战斗力的基础。联系地税工作实际，坚持“四个一”的治税思想，认真落实“有效执行”，不断创新基层党建工作，是贯彻落实党的十六届四中全会精神，不断提高依法行政水平的重要内容之一。本文根据基层党建工作实际，联系基层单位抓党建工作的具体情况和相关做法，分析了当前基层党建工作的时代特点，提出了创新基层党建工作的新思路，既“五抓一坚持”，供大家参考。]

《中共中央关于加强党的执政能力建设的决定》中指出，要以加强党的基层组织和党员队伍建设为基础，全面加强党的执政能力建设，充分说明了党的基层组织和党员队伍建设的重要性。从加强党的执政能力建设的高度看，加强党的基层组织和党员队伍建设不仅紧迫而且任务重大。在新的历史形势下，市局党组适时提出了“四个一”的治税思想，联系地税工作实际，要做好地税部门基层党建工作，就要坚持“四个一”的治税思想，坚持与时俱进，使基层党建工作在创新中发展，在发展中不断创新。围绕新时期的治税思想，教育广大党员增强使命感、紧迫性和责任感，带头树立并坚持科学的发展观，增强服务意识，提高服务水平，不断开拓基层党建工作的新领域。

要创新基层党建工作，首先要理解和掌握时代赋予我们的当前基层党建工作的新特点，从而做到有的放矢。

一是在指导思想上，要围绕税收中心工作抓党建，抓好党建工作从而更好地促进税收经济的发展，只有自觉增强政治观念和大局观念，才能做到有效执行。二是在自身建设上，要进一步加强党内制度建设。党内生活规范了，党的自身建设才能实现从群众性的“运动建党”到“制度建党”的转变。因此，基层党组织建设必须努力走出一条靠制度建设来解决问题的新路子，不断增强制度建设的功效，用制度管人，用制度管事，用制度统一人的思想。三是在领导方式上，要在不断创新中加强党的绝对领导。基层党组织建设要坚持与时俱进，不断研究新情况，解决新问题，以增强党建工作的改革精神和创新意识，用党的思想统一全党的行动，进一步巩固党的领导地位。四是在建党方针上，要强调和继续坚持从严治党方针。要通过党建工作责任制的建立，使党要管党、从严治党的方针得到落实，基层党组织只有严格了责任制，明确了责任人，才能增强党组织解决自身矛盾的能力。五是在党建目标上，要确立总目标和阶段性目标。党建总目标的形成，标志着党在自身建设理论和实践上的深化，而基层党组织建设既明确了长期的目标任务，又要突出当前亟待解决的突出问题，增强党组织建设的科学性和规范化。

通过对基层党建工作时代特点的分析，我们感到，要做好地税系统基层党建工作，就必须认真贯彻四中全会精神，坚持“四个一”的治税思想，从基层单位实际出发，着眼于现实问题的理论思考，着眼于新的实践和新的发展，用新的思维和视角来评价和对待当前基层党组织建设中的新情况、新问题，用改革的精神和发展的眼光，探讨和实现基层党建工作的创新，让依法征收，服务至上，开拓创新，追求卓越的宗旨体现在基层党建工作中。

一、抓思路，在思想观念上创新

工作实践使我们认识到，思想是行动的先导，观念的创新是一切创新的基础。新的历史形势下，要使地税系统的基层党建工作符合与时俱进的要求，跟上时代发展的潮流，首先要坚持在思想观念上求创新，紧跟时代发展的要求，让“税收四观”深入人心。

一是要有全新的观念、全新的思路和全新的措施，大胆尝试，不断改进，避免党建工作与税收中心工作实际相脱离。要把基层党组织建设放在国内大背景、大趋势下去考虑和审视，充分认识新世纪、新形势、新任务给基层党组织建设提出的新要求、新课题、新挑战，在认真分析研究的基础上，确定基层党组织建设的工作思路和实现目标，增强党组织的创造力、凝聚力和战斗力。

二要突出实践“三个代表”这个时代主题。基层党组织开展工作的基础是广大干部群众，要把是否符合“三个代表”的要求，作为基层党建工作的基本标准。要通过对“三个代表”重要思想的宣传和学习，使广大党员以自己的实际行动在税收征管改革与发展中实践“三个代表”，做依法行政、爱岗敬业、积极投身地税事业的模范；做开拓创新、勇于改革实践的模范；做加强精神文明建设和党风廉政建设、勤政廉洁的模范；做立党为公、执政为民、维护广大纳税人利益的模范。

三要紧紧抓住北京举办2008奥运会的机遇。紧紧围绕“税收四观”，服从和服务于加快首都经济建设的需要，服从和服务于地区经济的发展，积极开展创建“首都文明行业”活动，全心全意为纳税人服务，为实现经济跨越式发展，提供强大的组织保证和人才支持。

二、抓队伍，在工作内容上创新

——合理设置党组织工作机构，及时调整基层党组织设置，加强党务干部队伍建设。随着北京地税事业改革的不断深化，按照既符合精干、高效、协调的原则，又能适应党的组织工作的需要，合理设置工作机构。同时采取切实可行的措施，加强党务干部队伍建设。在实际工作中，主要做好以下四个方面的工作：

一是严格选拔党建人才。按照“革命化、年轻化、知识化、专业化”的要求，不能随意降低标准，要通过轮岗、交流等途径，选拔优秀党建人才，优化党务干部结构。

二是抓紧培训工作。要加强对党务干部的继续教育，开展党务、管理、科技、金融、法律知识的培训，改善知识结构，拓宽知识领域，提高党务工作者服务经济工作的能力，使基层党组织始终围绕党组意图开展各项工作。

三是健全工作制度。根据工作实际，研究并制定党务工作激励和约束机制，制定出一整套看得见、摸得着、便于考核的激励机制，做到一级抓一级，层层抓落实。

四是落实各项待遇。在评选先进、公务员奖励、奖金分配、职务晋升等方面，对党务干部要从思想上引起重视，充分调动他们的工作积极性和主动性。

——抓好党员队伍建设。坚持从严治党的方针，解决部分党员党性观念淡薄，对退休党员管理放松等问题，积极探索一条适合当前形势、贴近党员实际的党员队伍建设新路子。

一要加强教育。突出抓好坚持用科学理论武装党员，解决思想入党问题。

二要尊重和保障党员权利。要建立健全制度，发扬民主，维护党员利益，关心爱护党员，帮助其解决工作和生活中的具体困难。同时教育和监督党员履行义务。

三要抓好党员发展，认真研究党员培养、选拔、管理、考核、监督办法，形成制度认真落实。崇文地税局几年来，一方面坚持重视抓好入党积极分子的培养教育工作，发展时推行入党前党员“公示制”；另一方面全面贯彻“坚持标准、保证质量、改善结构、慎重发展”的十六字方针，严把党员入口关，确保党发展质量。

三、抓规范，在工作方法上创新

一是在领导方式上创新。为保证机关党组织作用的发挥，要建立党组织领导思想政治工作和精神文明建设方面的制度。崇文地税局几年来在抓党建工作中摸索出了一些新的思路，对今后的工作起到了启示性作用。崇文地税在党建工作中注重制度建设，制定了《北京市崇文区地方税务局机关党委关于在各党支部开展民主评议党员活动的通知》、《北京市崇文区地方税务局机关党委关于印发进一步加强党员管理教育工作的通知》、《中共北京市崇文区地方税务局机关委员会关于下发对党员进行综合考评的通知》、《中共北京市崇文区地方税务局机关委员会关于印发发展党员实行公示制的通知》等项工作制度，坚持用制度管人，用制度约束人，同时建立健全党组织自身建设方面的制度，加强自我监督，在不断促进自身建设方面得到了提高。

二是在活动内容上创新。把政治理论的学习教育培训与税收业务知识的培训相统一。共产党员的先进性，一是表现在政治上的坚定性，二是表现在具体工作上的先进性，只有这二者统一起来，才能说是完整的先进性。要积极开展与工作、生活等相关的知识、管理、业务学习和竞赛，充分调动党员参加党的活动的积极性，把在党的活动中学习和掌握的知识，转化成管理能力和业务能力，运用到实际工作和生活中。当前尤其要抓好党的十六届四中全会精神的贯彻和落实，用四中全会精神武装头脑。

三是在工作方式上创新。一要紧紧抓住经济建设这个中心，围绕地区经济的改革与发展和税收征管中心工作，积极主动地开展党的各项组织活动。二要积极发挥党支部的战斗堡垒作用和党员的模范带头作用，加强对工会、共青团等群众组织的领导，通过做思想政治工作，培养党员和广大干部职工的敬业奉献精神，充分发挥基层党组织思想政治工作的保证作用。三要把加强对党员的教育和管理同解决实际问题结合起来，增强工作的有效性。

四、抓教育，在教育形式上创新

几年来，崇文地税局通过抓党员思想教育手段的创新，用“四个一”的治税思想统一地税广大党员干部的思想和行动，使广大党员心往一处想，劲往一处使，带头作用和模范作用更加明显，“税收四观”已深入崇文地税人之心，有效执行已成为一种自觉行动，从而显示出了思想教育工作的强大威力。

一是在开展党员教育的形式上创新。开展灵活多样、紧贴实际、富有时代精神而又卓有成效的党建活动。把群众呼声和意愿作为开展工作的第一信号，采取大家喜闻乐见、寓教于乐的教育形式，以此提高党建工作质量和水平，增强党组织的凝聚力和吸引力。

二是在开展思想政治工作的方法上创新。思想政治工作不仅仅局限于与党员干部谈心，更重要的是通过关心和解决实际困难、帮助其健康成长等具体行动调动党员干部的积极性和创造性，增强其责任感。切实通过谈心、交心等方式做好思想政治工作，力争做到“三心两意”，即：谈心要“交心”，谈心要“诚心”，谈心要“关心”，做到“真心实意”、“效果满意”。不能谈完了就完，效果如何不管，要通过充分地沟通和交流，充分发挥思想政治工作在税收各项工作中的导向作用。

三是在开展党员思想教育的手段上创新。把加强对党员的教育和严格管理结合起来，在管理上敢于突破常规，不断研究新方式、新方法，真正实现以考核促管理，以管理上水平的目的。几年来，崇文地税局通过抓党员先进性的教育、开展民主评议工作、设立党员示范岗、对党员进行综合评价、对群众不满意党员做出处理等方法的尝试，使党员的先进性更加明显，更加突出，增强工作的有效性。无论是在日常的税收工作中，还是在非常的时刻，共产党员总是走在群众的前面，充分发挥了每一名共产党员的先锋模范作用，充分发挥了基层党组织的思想政治保证作用。

五、抓效果，在活动载体上创新

一是在活动形式上创新。要把原则性与灵活性结合起来，把多样性的活动和必要性的统一活动结合起来，把小型、分散、业余为主的活动与必要的大型、集中活动结合起来。选准突破点、找准结合点，方法求活，内容求新，时间求短，效果求实，避免那种“一搞活动念材料，一念材料就睡觉”的现象发生，也就是说活动形式一定要有新意。

二是在工作手段上创新。要充分发挥党校、党员活动室和党员电化教育的作用，运用网上干部学院和我市地税系统现代化信息网络技术、现代传媒等新的传播方式和教育方式，设置局内网页，开辟活动新领域，在网上开展党员组织生活等党务工作，激发大家学习和工作的积极性，提高工作水平和工作效率。

三是在党组织活动效果的评判标准上创新。要改变过去那种以组织活动的花样、次数多少、参加人数来评判活动效果的形式，要按照“三个有利于”开展组织活动，即：把是否有利于党员群众工作积极性和工作能力的提高，是否有利于党的基层组织战斗堡垒作用的发挥，是否有利于地区经济发展和税收中心任务的完成，作为评判和检验基层党组织活动的基本标准。

六、坚持创新思路，狠抓“有效执行”

胡锦涛同志强调，在全党大力弘扬求真务实精神、大兴求真务实之风，不断提高党员干部求真务实的自觉性。地税系统就是要在“四个一”治税思想指导下，狠抓“有效执行”，使求真务实成为地税系统广大党员的自觉追求。

一是要反对形式主义。发扬扎实苦干、求真务实的工作作风，坚决反对华而不实、好大喜功、文过饰非等不良风气，少讲空话，多办实事，营造讲真话、报实情的良好氛围，自觉做到“自重、自省、自警、自励”，培养广大党员高尚的政治品格和道德品质，增强为地区经济建设和地税事业建功立业的责任心和紧迫感。要表扬敢于揭短报忧、反映实情的，批评隐情不报、掩盖矛盾的，造成工作失误的要追究责任。崇文地税局在基层党支部开展“向我看齐”的主题教育，要求党员干部无论在日常的工作和生活中、还是在接待纳税人的过程中、在税收业务上等方面，都要在全局干部中起到标兵示范作用，使全局的干部学有榜样，赶有目标；在示范党员干部的桌牌上插入“党员示范岗”的标牌，以便接受广大干部和纳税人的监督，对党员自身起到勉励作用。

二是要坚持理论联系实际。把先进理论与地税的征管改革实践紧密地联系起来，切实加强调查研究，把握改革和发展的主要环节，制定细化的工作计划和落实措施，推进地税系统征管改革工作的稳步实施。

三是要坚持批评与自我批评。在党员中经常开展批评与自我批评，开好民主生活会，搞好每年的民主评议党员活动。号召全体党员当好走在时代前列的尖兵；当好爱岗敬业的榜样；当好促进改革发展稳定的中坚；当好实践党的宗旨的模范；并将“四个当好”教育作为贯彻十六大精神的有效载体。

四是要坚持密切联系群众。基层党组织要深入科室所调查了解情况，倾听广大干部职工和纳税人的意见，把群众的呼声作为制定决策的基本依据，把群众的意见作为完善决策的重要内容，把群众的评价作为检验决策正确与否的重要标准。

时代在前进，形势在发展。创新是一个永恒的主题，只有充分认识基层党建工作在新形势下的时代特点，把握发展规律，坚持我们党的优良传统和党建工作的成功经验，不断提出党建工作创新的新思路、新途径，与时俱进，勇于创新，落实创新，才能在新的历史实践中，不断推动基层党建工作取得新的进步和发展，只有坚持“税收四观”，用“有效执行”指导创新，才能真正把创新工作落到实处，不断增强党基层组织的创造力、凝聚力和战斗力，从而带动广大党员挺立于税收征管改革的潮头，开风气之先，引时代潮流，创时代佳绩。