本文是一篇税收论文，本文不仅从理论角度进行了分析，还构建了相关的指标和变量，并引入了倾向匹配得分与双重差分相结合(PSM－DID)的实证方法，以深入研究大数据税收风险管理对民营企业税收遵从度的影响。
第1章绪论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1研究背景
税收作为公共财政收入的主要源泉，在保障和改善民生、推动经济发展、维护国家安全和国家机构正常运转等方面扮演着至关重要的角色。据国家财政部的统计数据显示，2023年税收占到了中国财政收入的83.55%，这一比例自2019年起已连续多年超过80%，充分体现了税收在中国财政体系中的重要地位。作为一个重要的经济调节工具，税收通过差异化的税率和对不同行业、不同企业的税收优惠政策，可以有效地引导和调整经济结构，促进经济发展和转型升级。同时，税收也是实现社会公平的重要手段，通过对高收入者和高利润企业的较高税率，可以实现收入的再分配，减少贫富差距，促进社会和谐稳定。表1-1展示的是2019年至2023年间我国税收的征收情况。
根据国家税务总局披露的数据：在2023年，中国的税务部门加强了对民营企业的税务稽查力度，成功查处了大量的涉嫌违法纳税人，有效地挽回了大量的税款损失。这一举措无疑显示了中国政府在维护税收法治和提升税收遵从度方面的决心。尽管取得了这样的成果，税收流失的问题依然不容忽视，尤其是在民营企业中，税收遵从度仍有待提高。
1.2国内外文献综述
1.2.1税收遵从方面的研究
Allingham和Sandmo（1972）提出的经典A-S模型，该模型探讨了纳税人在面临理性人假设、稽查率、罚款率、申报收入等因素时，如何做出纳税决策[1]。Cremer和Firouz（1993）在Allingham和Sandmo的基础上进一步作了有关于稽查概率的研究，他们认为在高稽查率下，纳税人的税收遵从度会更高[2]。Alm（1992）运用前景理论对纳税人行为的研究，认为税收稽查风险厌恶和税收遵从意识对税收遵从行为产生重要影响[3]。Sanjit Dhami和Ailal-Nowaihi（2007）在前景理论的框架下，探讨了税率与税收遵从度之间的关联性，较高的税率会降低纳税人的税收遵从度，反之亦成立[4]。Holler（2008）研究了信息框架效应对纳税人税收遵从度的影响，纳税信息传递方式的选择对纳税人的纳税行为有重要影响[5]。Luttmer（2014）研究中税法遵从环境对纳税人缴纳所得税动机的影响，税务机关对纳税环境的营造有利于提高纳税人的纳税遵从度[6]。Salleh和Mold Fuad（2017）还指出，纳税人的教育背景、道德水平也会影响税收遵从度[7]。Eragbhe和Aronmwan（2018）发现纳税人的基本特征和收入水平对其税收遵从行为有显著影响，其中纳税人的收入最能决定纳税人是否存有侥幸心里以逃避纳税义务[8]。Luigi Mitotane和Matteo Phoner（2021）的研究，发现税务审计检查在提高税收遵从度方面具有重要作用。税务审计检查可以有效识别和纠正纳税人的违规行为，促使纳税人完全遵从税收法规[9]。
第2章相关概念界定与理论基础
2.1大数据相关概念
2.1.1大数据的概念
学术界对大数据的解读可以概括为两方面：一是突破传统意义尺度的工具；二是帮助人们获取新知识、创造新价值的方法。大数据的领域远超过了简单的数据存储。它代表了一种集成了海量数据抽取、集成、管理、分析和解释的复杂技术体系，形成了一个庞大的框架结构。这个框架系统展现了大数据的真实面貌，超越了人们对它的初步理解。
在2011年的一份报告中，麦肯锡全球研究所对大数据的定义为我们提供了宝贵的见解。该报告指出，大数据是由庞大的数据集组成的，这些数据集在规模、多样性和信息获取速度方面具有显著特性。大数据的应用涵盖了从广义上的技术、工程和科学，到狭义上的技术及其应用。本文将重点关注狭义的大数据，即大数据技术及其应用，探讨其如何快速处理大量多样数据以获取有价值信息的能力。IBM公司进一步阐述了大数据的特质，提出了所谓的“5V”属性。这些属性包括数据的容量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值密度低（Value）以及真实性（Veracity）。
通常所说的“大数据”指的是整个数据全集，它包含了海量的信息和丰富的结构。与之相对的是“传统数据”，它通常是基于关联数据的一个具有代表性的小数据集，可以被视为大数据的一个子集。传统数据主要通过常规途径收集，其结构化信息相对单一，种类也不如大数据丰富。传统数据由于其规模较小，处理起来相对较为容易，但其价值密度相对较低，可能无法完全反映出大数据所蕴含的丰富信息。
2.2税收风险管理概念及流程
2.2.1税收风险的概念
税收领域的风险管理是一个核心议题，它涉及到可能性、隐藏性和可持续性等风险特性。纳税人可能存在不遵从税法和征管法的情况，特别是在互联网经济环境下，纳税人的经营活动变得更加复杂，增加了税收风险的多样性和隐蔽性，使得税务机关难以及时识别和防范。此外，由于税收政策众多，优惠政策往往具有较短的适用期限，纳税人可能因理解不足或操作失误而错误地适用政策，这种风险可能会在较长的时间内持续存在，即可持续性风险。
税收风险在研究中分为狭义与广义的税收风险。广义的税收风险包括了税款入库不及时或未足额缴纳的风险，这种风险可能出现在税收征管的各个环节。狭义的税收风险则主要关注纳税人的纳税遵从情况，即纳税人未能履行其应尽的纳税义务。在日常征管和大数据分析的背景下，我们主要关注的是狭义的税收风险，即纳税不遵从风险。这种风险表现为纳税人未能按时足额缴纳税款，或者未能正确申报和缴纳税款，导致税款的流失，影响税收征管的公平性和有效性。本文也主要针对狭义的税收风险进行研究。
第3章 Y市民营企业涉税特点及税收风险管理现状 ........................ 19
3.1 Y市民营企业涉税特点 ................................ 19
3.2 Y市民营企业涉税风险特征 ............................ 20
3.3 Y市大数据税收风险管理现状 ......................... 21
第4章 实证研究设计 ................................ 25
4.1 样本选取与数据来源 ............................... 25
4.2 模型设计 ................................ 25
4.3 变量设置及度量 ............................. 27
第5章 实证结果分析 ............................ 29
5.1 描述性统计分析 ....................................... 29
5.2 倾向性得分匹配和平衡性检验 ........................... 30
5.3 实证回归结果分析 ................................ 31
第6章政策建议
6.1增强大数据税收风险管理意识
大数据技术的推广，对于税收风险管理而言，既是挑战，更是机遇。大数据时代，面对海量增长的民营企业内部数据，企业人员的税收风险管理意识决定了税务风险管理的水平。同时，企业人员还需具备使用大数据技术高效处理各环节税收风险工作的能力。
为了更好增强企业人员大数据税收风险管理意识，民营企业要从以下两方面着手：一方面，提升领导层的管理意识。民营企业的领导拥有绝对的话语权，尤其是中小企业的领导层，在提高大数据税收风险管理水平中发挥着重要的作用。主动强化领导自身大数据税收风险管理意识，才能积极推动全企业参与到大数据税收风险管理中，形成良好的工作氛围，更好提升大数据税收风险管理质量。管理者能够根据市场发展的真实需求，理解税务风险管理的本质价值，制定可行的税务风险管理目标，提供专业建议和培训，帮助员工解读和适应税务法律法规的变化，为适应大数据时代的税务风险管理奠定坚实的基础。尤其是新办企业和新晋升的管理层，尤其要提升税收管理意识，不能一位追求短期内的企业利润最大化，而忽视长久的税收风险管理。另一方面，提升员工大数据税收风险管理意识。民营企业员工应认识到大数据税收风险管理对公司经济利益的重要性，并不断提高风险意识，与不同部门和员工协调配合，运用科学的税务风险管理方法，尽可能推进大数据税收风险管理，取得更好的业绩，促进民营企业的健康发展。税收风险管理意识绝非财务部门“内部工作”，需要企业各部门各岗位的人员齐心协力，从留存好法律凭证、会计凭证开始，从资金流、物流和发票流一致做起，这些微不足道的小事都是大数据税收风险管理意识的体现。
结论
本文对Y市民营企业大数据税收风险管理的数据进行了分析：大数据税收风险管理对民营企业税收遵从度的提高具有显著的促进作用；对于不同规模民营企业的税收遵从度提升效果不同，大型企业的效果相较于中小型企业更为突出。由于作者水平的限制以及Y市行业、民营企业类型有限，研究结果可能对Y市民营企业有参考意义，希望对其他地市的民营企业也能有所裨益。然而，要了解全国民营企业的大数据税收风险管理情况，还需要更多的数据和研究来支撑。
本文不仅从理论角度进行了分析，还构建了相关的指标和变量，并引入了倾向匹配得分与双重差分相结合(PSM－DID)的实证方法，以深入研究大数据税收风险管理对民营企业税收遵从度的影响。这也是本文的创新点之一，通过数据分析更能反映问题，提出的问题更具有说服力。
大数据在社会经济发展中的重要性毋庸置疑，
