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

技术援助报告 亚美尼亚共和国 关于根据运营审计的国有企业所得税差距估计 2024年5月 由SorenPedersen，TobiasGabelChristiansen准备 会员 亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯共和国、蒙古、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦 合作伙伴 瑞士、俄罗斯、中国、韩国、美国、亚洲开发银行、波兰 免责声明 本报告内容构成国际货币基金组织（IMF）工作人员向亚美尼亚当局（“TA接收方”）提供的专业技术建议。在接收方请求技术援助的情况下，本报告（全部或部分）及其摘要可由IMF向IMF执行董事及其工作人员、以及其他TA接收方的机构或代理机构披露，并在他们请求的情况下，向世界银行工作人员以及其他有合法利益的提供技术和援助的捐助方披露，包括CCAMTAC指导委员会成员，除非TA接收方明确反对此类披露（见 操作指南：技术援助信息传播 本报告（全部或部分）或其摘要的发布或披露给国际货币基金组织（IMF）以外的各方，包括但不限于TA接受国的机构或工具、世界银行工作人员、其他技术援助提供者和对CCAMTAC指导委员会成员 等有合法利益者，需获得TA接受方和IMF财政事务部门的明确同意。 会员 亚美尼亚阿塞拜疆乔治亚哈萨克斯坦吉尔吉斯共和国 蒙古国塔吉克斯坦土库曼斯坦乌兹别克斯坦 发展伙伴（捐赠者） 内容 缩写和首字母缩略词4 序言5执行摘要6 推荐7 I引言8 II主要发现10ACIT差距结果10B运营审计13 C机器学习模型14 III下一步骤16 A成立数据分析团队16 B测试机器学习模型16 C建议17 数据 图1前10大行业的中位数CIT差距（千AMD）11图2按营业额的中位数CIT差距（千AMD）12图3按员工数量的中位数CIT差距（千AMD）12图4按企业年龄的中位数CIT差距（千AMD） 13 表格 表1基于运营审计的CIT差额估计10表22020年、2021年和2022年的收入年度命中率，平均更正13表3网络营销与当前SRC策略的比较 15 附件 附件I补充材料19 缩写和缩略语 AMD亚美尼亚德拉姆是亚美尼亚的货币。CCAMTAC高加索、中亚和蒙古区域能力发展中心CD能力发展 CIT公司所得税 客户关系管理（Custom合er规Re风la险tio管ns理hipManagement）FAD国际货币基金组织财政事务部门国内生产总值（GrossD国om内e生st产ic总Pr值oduct，简称GDP）国际货币基金组织国际货币基金组织 IMR逆米尔斯比率 多层次营销（MultiLeve机lM器a学rke习ti模ng型） NACEPIT 《欧洲共同体经济活动统计术语》 个人所得税 源代码（SourceCode）亚美尼亚国家财政收入委员会 STXTIN 增值税 国际货币基金组织短期专家 税务识别号码增值税 序言 应亚美尼亚国家收入委员会（SRC）请求，由索伦佩德森先生（FAD）和托比亚斯加贝尔克里斯蒂安森先生（FAD短期专家）组成能力建设（CD）任务小组，于2024年3月11日至22日期间访问了亚美尼亚耶烈万。此次任务由CCAMTAC资助，目据运营审计估算公司所得税（CIT）差距，并为SRC提供机器学习模型（MLM）结果，以选择未来审计案件。 在访问叶里温之前，一个“数据需求文件夹”已被发送至SRC，且SRC已提供大部分所需数据。与SRC工作人员举行了多次富有成效工作坊和会议，以确保对SRC提供数据进行评估理解，并阐明其他技术问题。报告发现基于SRC提供数据。 国际货币基金组织团队对SRC表示衷心感谢，感谢其在合作中卓越表现、成果丰硕工作坊和会议，以及在此次任务前后出色支持。团队特别感谢开发与行政战略计划部门负责人阿森萨里基扬先生、开发与行政战略计划部门副负责人姆基特阿亚茨扬先生、收入评估与分析部门负责人马丁桑多扬先生以及首席专家格里哥尔哈科比扬先生提供卓越支持。 本报告代表提交给阿绍特H穆拉德扬副董事长及阿森萨拉坚发展与管理战略计划部门主任最终草案报告版本，提交日期为2024年3月21日。报告包括以下内容：摘要以及以下部分：（一）引言（二）主要发现；以及（三）下一步行动。 摘要 这项任务由CCAMTAC资助，基于自下而上方法，使用国家财政收入委员会（SRC）运营审计数据 ，估算了亚美尼亚企业所得税（CIT）差距。1CITGap估计为三年平均352（或264）。2关于2020年、2021年和2022年收入年度可能产生CIT负债。 对于2020年、2021年和2022年，CIT差距预计分别占潜在CIT负债388、352和328。3除审计调整（这些调整对收入没有立即影响，其中审计调整导致减少损失或损失转结）外，整体差距为264。按年份划分，分别为2020年292、2021年264和2022年246。 平均CIT差距测量为GDP14。对于2020年、2021年和2022年，CIT缺口分别为GDP13、14和15。排除对收入无即时影响审计调整后，相应数字为总体10，2020年为09，2021年为09 ，2022年为10。 在绝对值方面，总体估计CIT差距为939亿AMD，其中2020年为831亿AMD，2021年为903亿AMD，2022年为1085亿AMD。排除对收入无即时影响审计调整，总体CIT缺口为620亿AMD。对于2020年、2021年和2022年，CIT缺口分别为540亿AMD、596亿AMD和724亿AMD。 部署机器学习模型（MLM）有潜力提高亚美尼亚审计结果，并优化CIT审计资源分配。一种多层次营销（MLM）也开发出来，可用于识别新审计中高风险案例。4MLM预测，对风险最高前10企业进行审计，其收入可能比SRC现有风险模型高出三倍。当审计除前10以外纳税人时，MLM与当前SRC策略相比，平均CIT更正率也更高。 作为下一步，一致同意对SRC分析师进行培训，以在2023年CIT回报中应用MLM选择案例进行审计。也同意作为下一步，测试多层次营销（MLM）与当前选择策略效果。 此练习结果可用于SRC合规风险管理（CRM）工作。 如果MLM测试结果显示在审计结果方面更为有效，那么MLM结果应用于SRC未来CRM工作中高风险案例审计选择。这将提高未来审计效率，并有可能增加审计所收集收益。 1本分析衡量了CIT合规差距，即不包括政策差距。F关于简单性，差距和合规差距在此报告中将不可区分地使用。 2排除对收入无即时影响审计调整（由于审计前后税损失）。估计值未考虑未发现违规行为，这可能导致对所得税差异估。 3潜在企业所得税（CIT）责任定义为自行报告企业所得税加上估计企业所得税差距。 4请参阅第三段和第四段，以获取模型简短描述。 推荐 从多层次营销（MLM）中选择测试案例 由于数据 1 测试多级营销（MLM）有效性，通过选择50案件进行测试收入年份2023年采用传统基于风险模型，并使用50关于使用多层次营销法案例。 2025年4月 11 作为这一过程先决条件，用新数据更新已经交付数据。数据年份2023中采用与选择案例相同精确方式。2023年收入年度审计 五月2024 12 寻求国际货币基金组织（IMF）能力发展（CD）项目，以培训员工并协助关于2023年收入年度采用已开发多层次营销方法情况。 选五择月2024 13 评估两种风险选择方法结果，并决定哪种方法。该模型应用于选择2024财年审计。 2025年4月 14 更深入地审视高风险环境中不合规原因。行业，例如采矿业，以了解其否因故意避税、对税法知识不足或复杂立法。这将为进一步改善合规计划提供宝贵信息。 2025年4月 数据分析2 指派一个由23人组成团队参与数据分析，以便SRC可以自行运行已开发模型。 2024年6月 3 指定团队应该将大约80时间投入到数据分析并学习必要编程工具，以便能够执行CIT差距分析以及独立维护MLM。 2024年12月 I引言 1此任务由CCAMTAC资助，基于自下而上方法，利用运营审计数据估算CIT差距。在亚美尼亚，据法律规定，禁止进行随机审计，而随机审计理想工具，可用于从下而上方法测量公司所得税缺口。由于缺乏随机审计，国家收入委员会（SRC）要求使用运营审计来衡量公司所得税缺口。 2使用运营审计来衡量CIT差距需要对受审公司非随机选择进行考虑。在未对未随机选择案例进行校正情况下，CIT差距将高估。这种偏差称为“样本选择偏差”，由于案例非随机选择而产生 。JamesJHeckman设计方法用来校正样本选择偏差。5 3因此，使用Heckman样本选择模型估计了CIT差距。Heckman方法一种两阶段程序。在第一阶段 ，它估计一家公司选中进行审计概率。这通过使用概率单位模型来完成6并且，SRC使用25个独立风险评分来定位CIT审计。第二阶段使用公司特征（例如，CIT申报行数、行业、员工数量等）和一个考虑选择过程回归器，来模拟审计结果（即，未发现税款）。（更多详情见附件I）。 4Heckman两步估计器在估计CIT差距适用性取决于审计进行方式。如果审计仅关注企业特定部分，它们可能会遗漏未披露税款，导致低估企业所得税（CIT）差距。此外，当审计目标特定公司，例如特定行业或企业类型时，获得可靠估计变得具有挑战性。这种困难源于审计公司在之间所需增加外推 。 关于税收，对于剩余全体人口，最后，必须采取预防措施，因为即使经过最严格审计，不合规一部分也可能难以发现。这种可能性可能导致对公司所得税（CIT）差距低估。 五年CIT差距估计值连续三年获得。这些估计涵盖了2020年、2021年和2022年收入年份最新可用数据。由于每年审计数量有限，年度估计不确定性更高。 6除了CITGap估计外，一种多级营销网络（MLM）也开发出来。 d有可能开发一个多级营销（MLM）系统来选择未来审计案例，因为用于Heckman方法和开发MLM数据相同。 尽管多层次营销（MLM）看起来很有希望，但它必须在新税申报书中对2023年度收入进行测试。在据新MLM优先安排未来审计之前，应将新模型与SRC现有模型进行对比测试，以选择2023年收入年度提交CIT纳税申报表上审计。 5詹姆斯J赫克曼（1979）。《样本选择偏差作为规格错误》。《计量经济学》。第47卷第1期，第153161页 6在概率单位模型中，结果为二分性（0或1）在这种情况下，公司否经过审计。 该测试应比较据每个模型从审计中未披露税款，因为这据SRC成功主要标准。 8本次练习结果可用于SRC合规风险管理（CRM）工作中。如果多级营销测试确认了初步结果，即多级营销在审计结果方面更有效，则应利用多级营销结果在SRC未来CRM工作中选择高风险案例进行审计。这将提高未来审计效率，并有可能增加审计所收集收入。 二关键发现 A城市基础设施差距结果 9CIT缺口估计为2020、2021和2022年收入年份潜在CIT负债352，平均而言。平均CIT差距据对2020年、2021年和2022年收入年度进行运营审计估计。该结果基于SRC在三年期间进行总共4432项全面审计，覆盖了公司所有方面。结果已进行调整，以考虑运营审计非随机选择 ，解决所谓“样本选择偏差”。 10CIT缺口预计在2020年为潜在CIT负债388，2021年为352，2022年为328（表1，面板A ）。在三年内进行审计数量分别为：2020年1886次，2021年1483次，2022年865次。由于每年进行审计数量较低，因此与基于汇总数据估计平均CIT差距相比，每年结果不确定性更大。 11总体而言，20202022年间CIT差距占GDP14，2020年、2021年和2022年分别占GDP13 、14和15。结果总结在表1，A面。 表1基于operationalauditsCITGap估计 面板A：使用所有审计调整 总体上 2020 2021 2022 CITgap 939billionAMD1