论文关键词：数据挖掘  税收管理  出口退税

　　论文摘要：数据挖掘技术为出口退税业务过程中所积累的原始数据的深层次使用提供了一种可行的手段，本文介绍了数据挖掘技术在出口退税业务中使用的目的，提出了出口退税数据挖掘的系统功能和实现方法，为税收管理提供了有力的决策支持。 

　　1 引言
　　出口货物退（免）税，信捷职称论文写作发表网，简称出口退税，其基本含义是一个国家或地区对已报送离境的出口货物，由税务机关将其在出口前的生产和流通的各环节已经缴纳的国内产品税、增值税、营业税和特别消费税等间接税税款退还给出口企业的一项税收制度。出口退税主要是通过退还出口货物的国内已纳税款来平衡国内产品的税收负担，使本国产品以不含税成本进入国际市场，与国外产品在同等条件下进行竞争，从而增强竞争能力，扩大出口创汇[1]。
　　我国从1985年开始，全面地实行了出口退税政策，并从1995年开始全面实行电子化管理，它是全国税务系统第一个全面推广应用的税收管理软件，是金关工程和金税工程的一个子系统，在强化出口退税管理，提高出口退税工作效率，防范和打击骗税上发挥了巨大的作用[2]。但是，目前的出口退税电子化管理只完成了出口退税业务的电子化操作，还未在决策的电子化方面取得较大进展。经过十多年的发展，积累了大量涉税信息，如何将这些“历史的、静态的”数据变成动态的、具有分析决策性质的信息已成为当前急需研究的课题[3]，数据挖掘技术的出现使这种应用成为现实。
　　2 出口退税数据挖掘的目的和基本方法
　　现行的出口退税电子化管理主要是通过出口企业把申报退税的信息通过出口退税申报系统录入计算机并生成申报数据，然后再经过出口退税审核系统把企业申报的出口退税凭证的电子信息与税务机关接收到的其他部门（征税机关、海关和外管）传来的凭证信息进行比对，以达到审核出口退税凭证的合法性和真实性的目的，进而根据比对审核通过的数据进行退税。可以看出，目前的出口退税电子化管理只侧重了出口退税的单证信息的计算机审核，而对于挖掘审核通过的单证信息和各部门传递来的电子信息的价值方面存在着很大的不足。
　　随着金税二期网络建设的推动，各省现已基本实现了出口退税数据的省级大集中[4]，这些数据都是各出口退税部门在日常的业务审核中积累下来的数据，十分宝贵，如何充分发挥其应有的作用，已成为人们研究的热点。
　　数据挖掘的目的就是分析出口企业的出口退税数据，挖掘这些数据与经济的内在联系，全面掌握本地区出口退税的产品结构、出口的贸易方式、出口产品的地区差异等，对于调整一个地区的产业结构、经济发展方向以及制定经济发展战略有着重要的参考价值；对于税务机关掌握出口企业的实际生产出口情况，培养税源，打击偷税漏税和防范出口骗税等方面有着重要的意义。
　　对于出口退税部门在日常的业务审核中积累下来的数据进行挖掘，主要是指在了解和掌握具体纳税人生产经营情况和财务数据的基础上，对纳税人的税收经济关系和税收缴纳状况进行客观评价和说明的分析，主要是通过对历史数据进行纵横比较分析和逻辑关系稽核来进行挖掘，以指导税收管理工作。
　　1) 横向比较分析
　　横向比较分析是指同一指标在不同个体、单位、地区之间的比较分析。横向比较分析最典型的分析例子就是同业税负分析。受市场均衡作用的影响，同一产品在生产技术工艺、原材料能源消耗方面有相近之处，适用税收政策有统一的要求，因此反映生产成本费用方面的指标有相同的规律特征。总结这种规律特征，以此检验个体数据指标的表现，找出差异较大的个体予以预警。
　　2) 纵向比较分析
　　纵向比较分析或历史数据分析是指同一个体的同一指标在不同历史时期的数据比较分析。常用的分析方法有趋势分析和变动率分析。分析的理论依据是大多情况下企业的生产经营是处于一种相对平稳的状态，不会出现突然的波动或大起大落现象。因此，如果企业生产能力没有作大的调整，一般情况下企业各个时期的数据指标彼此接近，不会出现大的差异。如果出现较大差异，应引起主管部门的注意，及时进行相关的纳税评估。
　　3) 数据逻辑关系稽核
　　受会计核算原理的约束和税收制度规定的制约，反映纳税人生产经营情况和财务状况的众多数据指标之间存在非常严谨的、相互依存的逻辑关系。这种逻辑关系决定了企业的纳税申报数据必须满足企业财务数据相关性的特定要求，检查这些数据逻辑关系是否吻合，可以鉴别企业申报数据的真实性和合理性，从而发现税收问题，堵塞征管漏洞。
　　3 出口退税数据挖掘的功能
　　数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能：