亚美尼亚共和国：基于运营审计的企业所得税差距估算技术援助报告

核心观点与关键数据

公司所得税（CIT）差距估计：基于运营审计数据，亚美尼亚2020年至2022年的CIT差距平均为35.2%，占潜在CIT负债的35.2%，或GDP的1.4%。排除对收入无即时影响的审计调整后，差距为26.4%，或GDP的0.9%。绝对值方面，CIT差距为939亿AMD，排除审计调整后为620亿AMD。

年度趋势：2020年CIT差距为38.8%，2021年为35.2%，2022年为32.8%。年度审计数量有限，因此年度估计不确定性较高。

行业差异：高加索、中亚和蒙古区域能力发展中心（CCAMTAC）平均CIT差距在具有“域外”活动的部门最高，其次是采矿行业。住宿行业CIT差距最低。

企业规模影响：中位数CIT差距随营业额增加而上升，在营业额超过十亿AMD的公司中最高。员工数量与CIT差距无明显相关性。

运营审计效果：2020年至2022年的“命中率”分别为44.3%、44.2%和32.6%。平均每项审计的纠正次数从2020年到2021年有所上升。

机器学习模型（MLM）：MLM预测对风险最高的前10%的企业进行审计，其收入可能比现有风险模型高出三倍。MLM与现有策略相比，平均CIT更正率更高，但命中率略低。

研究结论与建议

CIT差距估计方法：使用Heckman样本选择模型校正样本选择偏差，确保CIT差距估计的准确性。

MLM模型应用：建议对2023年收入年度的CIT回报进行MLM测试，以评估其有效性。建议对50%的案例采用MLM方法选取，并与现有策略比较，以决定2024年度审计选择。

下一步行动：

• 成立数据分析团队：建议SRC任命2-3名数据分析师，负责CIT差距估算和MLM维护。
• 测试MLM模型：对2023年收入年度的CIT回报进行MLM测试，并与现有策略比较。
• 深入审视高风险领域：分析采矿行业等高风险领域的非合规原因，制定合规改进计划。
• 数据更新与准备：确保2023年CIT申报数据及时更新，以便MLM模型应用。

国际合作：国际货币基金组织（IMF）可协助SRC进一步发展MLM模型，并提供培训和指导。