内容提要：随着实体经济与数字经济逐步融合，经济形态与交易模式发生深刻变革，现行税收征管模式面临严峻挑战。基层税务机关普遍面临有限的征管资源难以应对大量增加的征管服务需求、上下级权责不对等可能增加基层工作负担、涉税数据获取和数智技术应用有待完善、职能流程管理制度难以适应数字经济税收征管要求等问题，凸显了现行税收征管体系与数字经济发展的适配性矛盾，表明构建与新兴经济业态相适应的税收征管模式已成为必然趋势。本文立足基层税收征管实际，深入剖析数字经济发展转型对现行税收征管模式的冲击与挑战，深挖现行税收征管模式运行中的突出问题，探究球型税收治理模式的构建路径和职能配置，以期为基层税务机关应对数字经济征管难题、实现征管效能跃升提供理论与实践参考。

　　关键词：数字经济 税收征管 以数治税 球型治理 税收治理

　　伴随着数字经济的快速发展，区域地理边界、交易对象具体物质形态等日趋模糊，税务系统既有的基于总局、省局、市局、县（区）局、基层所（分局）的金字塔型科层管理的传统税收征管模式效能有所下降，基层税务机关普遍面临“人少、事多、责任大、疲于应付、管理质效不高”等多种挑战。基于基层税收征管面临的现实挑战，顺应数字经济发展要求，深入推进税收征管改革和税务组织变革，构建数字经济背景下新型税收征管模式已刻不容缓。

　　一、数字经济背景下基层税收征管面临的挑战

　　数字经济的快速发展，对传统税收征管模式带来多维度冲击（中国国际税收研究会课题组，2025）。从基层角度看，当前税收征管主要面临“量、权、技、制”四个方面的挑战。

　　（一）有限的征管资源难以应对大量增加的征管服务需求

　　这里的“量”主要体现在以下三个方面。一是随着经济总量和规模的不断扩大，市场主体数量激增（魏志凌，2024）。二是数字经济发展增加了税收征管的难度。一方面，互联网平台为大量小微企业和自然人纳税人等提供了更多市场机会，交易主体呈现零散化、微型化、自然人化趋势，且普遍存在多平台经营的情况，导致税源更加分散，税收征管难度不断增加。另一方面，数字经济发展打破地理边界与交易形态，税源跨区域流动加快，关联交易复杂化导致税收监管难度指数级上升。三是随着税收征管改革的深入推进，税务系统内外监督制约更加严格、各项税收征管考核指标更加细致、纳税服务需求更加多样，也给基层税收征管带来了较大压力。

　　（二）上下级权责不对等可能增加基层工作负担

　　我国税务系统采用“总局—省局—市局—县（区）局—所（分局）”五级垂直金字塔型科层管理架构。这种“上传下达”的组织构架和传导模式，上下之间依赖科层管理体制，权力配置逐层上收，责任逐级下放，容易出现权责不对等的矛盾，导致行政效率逐层衰减。同时，每一层级内部又按照税种分离、机构分离、职能分离的分权制约机制设置相关部门，容易造成部门间出现职能交叉，加大内部沟通协调成本。有关调查显示，基层税务所承接的工作任务近九成来源于总局、省局和市局派发。由于当前按税种细分的各项政策管理、部分风险疑点核实和内外审计、巡察巡视、专项检查、公益诉讼应对等工作任务涉及多个业务条线，基层税务所时常面临工作任务多头安排、多头推送、重复下发、工作标准不明确不完整的问题，不仅需要多次联系、重复打扰纳税人，而且需要分条线报送报告。尽管目前已实行税收风险扎口管理和慧办平台统一推送，但由于基层税收风险应对疑点粗、手续多、协同差，导致基层税收风险应对质效仍然偏低。

　　（三）涉税数据获取和数智技术应用有待完善

　　银行资金流水、物流平台信息等第三方数据是驱动数字化税收征管的“重要燃料”，“燃料”不足和短缺极大地制约了税收征管效能提升。《互联网平台企业涉税信息报送规定》的出台，有效降低了税务机关的数据获取难度，但实践中涉税数据获取仍面临一定的技术壁垒。一方面，海量第三方数据中包含大量用户隐私与商业敏感信息，第三方平台基于数据安全考量及对不同层级税务机关的权责认知差异，在信息提供配合度上呈现显著分化。另一方面，数据共享程序存在规范冲突，即税务机关获取涉税数据需同时遵循《中华人民共和国个人信息保护法》和《中华人民共和国数据安全法》的隐私保护要求，但作为税收征管基本法律的《中华人民共和国税收征收管理法》（以下简称《税收征管法》）并未就税务机关调取数据的具体程序、隐私豁免标准等作出衔接性规定，致使基层税务执法容易陷入“合法性要求与征管有效性”的价值冲突。一是第三方数据呈现碎片化特征。第三方数据标准与系统架构异构性限制了数据的运用。税务部门的信息系统、市场监管部门的企业登记系统等政务系统间的数据互通存在技术壁垒，不仅推高税收征管成本，更易引发征缴差异（黄潇 等，2025）。现行行政体制下，政府各部门业务流程设计缺乏跨部门系统性统筹（崔成章 等，2022）。二是数智技术应用水平仍有较大提升空间。目前，基层税务机关同时使用多个税务信息系统和平台，存在系统未整合、功能未更新的问题。笔者调查显示，基层税收征管耗时较长的税收业务中大部分仍采用“人工为主、系统为辅”的半自动处理方式。

　　（四）职能流程管理制度难以适应数字经济税收征管要求

　　现行税收征管制度多为与工业化时代管理要求相适应的职能流程管理，难以适应数字经济的“数据流程”发展。一是现行税收征管法律制度滞后。现行税收征管法律制度体系不能有效为数字经济税收征管提供支撑，导致税收征管出现模糊或空白地带。同时，税收征管规范性文件修订不够及时，与税收征管实践脱节的现象时有发生，特别是数字经济、自然人税收征管等领域，存在终端消费自然人税收监管、平台经济税收监管等难点堵点。税务机关推行的“数据溯源”与“智能监测”等新型税收征管措施，因缺乏明确法律授权而易陷入合规困境。二是税收征管制度滞后。现行税收征管模式下，税源管理的逻辑起点以管户（企业）、管事（票账）为基础，形成基于票账对纳税人进行管理的管理方式。这种税收征管模式难以覆盖海量涉税数据，不适应穿透式、跨税种、跨环节的数字经济税收征管要求。基层税务机关容易出现事前纳税辅导、合规引导的针对性和精准性不足，事中跟进管理、风险防控的及时性和有效性不够的问题，导致基层工作“被动式”、税源管理“碎片化”、风险处置“时滞性”。三是税收协同共治制度滞后。税务部门垂直管理与其他部门属地管理间存在固有体制性矛盾，在政策执行中集中表现为“上条下块”的基层执行困境。基层税务机关与地方政府部门、金融机构以及行业协会之间的协作关系，普遍呈现出“文件联动”的表层化特征，基层税收协同共治在实践层面仍面临不少困难。

　　为有效应对数字经济等新兴经济业态对税收征管带来的挑战，我们在借鉴何哲（2018）提出的“球型治理”理论的基础上，探索构建“球型税收治理模式”，旨在推动税收治理结构从传统的、垂直的“金字塔型”科层体系，向去中心化、网络化的“球型”协同生态转型。该模式的核心内涵在于以纳税人为中心，以依法治税、信用管税、数智强税为基本原则，构建全向连结、动态权责、协同共治的税收治理新模式，塑造响应敏捷、开放透明、合作协同的税收治理新生态。

　　实现从管理本位向权利本位的根本性变革，是数字经济时代税收征管模式变革的核心价值和逻辑起点。为此，必须以纳税人为中心，依托数智技术实现对税收治理体系主客体关系的根本性重塑。在球型税收治理模式中，“纳税人”不再是被动的管理对象，而是整个税收治理生态中主动参与、价值共创的核心节点。简言之，纳税人成为“税收生态的参与主体”。在球型生态中，税务机关、纳税人、平台企业、政府部门、第三方服务机构等所有参与者，共同构成了一个去中心化的复杂网络。在这个网络中，每一个纳税人都是一个中心节点，他们不仅是税款的缴纳者，更是税收数据的生产者、税收服务的体验者、税收政策的反馈者与税务合规的共建者。因此，所有税收治理活动都必须围绕纳税人的行为、需求和体验来展开。球型治理的本质就是为所有参与主体赋能，并明确其权责。

　　（二）三项原则：依法治税、信用管税、数智强税的数字治理内核

　　球型税收治理模式的构建，应树立以法治为统领的依法治税、以征信为基础的信用管税和以技术为支撑的数智强税三项原则。

　　1.依法治税，构筑适应数字经济时代的法治基础。一是要加快制定税收基本法，为税收征管提供统领性法律，明确税收法定原则、征纳双方权利义务、税收共治框架等根本性问题，以解决《税收征管法》与其他法律竞合冲突造成征管层面上的困境。二是要完善税收制度设计。结合新兴经济业态市场主体的交易特点、交易模式、交易性质，科学界定纳税人、课税对象和税率等税制要素，提升税收制度和数字经济的适配性。三是要完善税收征管法律制度。明确电子发票、区块链凭证、电子合同等数字化凭证的法律效力，规范数字化凭证的格式标准、生成流程与存储要求，健全数字化凭证的查验机制；引入税收事先裁定制度，明确裁定适用范围，规范裁定程序；关注新兴商业模式的税收特征，尽快制定相应的税收征管指引。四是要健全跨区域税收利益分配规则。针对平台企业跨区域经营特点，按业务发生地、用户贡献度等因素重新划分地方税收分成比例，解决税收与税源背离导致的税收收入分配不合理问题。五是要强化相关配套法规文件支持，在《互联网平台企业涉税信息报送规定》《中华人民共和国发票管理办法》等基础上，持续完善税收规范性文件，增强税收法律制度对税收征管的支撑。

　　2.信用管税，构筑适应数字经济时代的信用网络。一是健全制度框架，加快推进自然人纳税信用评价体系构建。建立覆盖自然人的全链条信用评价机制，研究制定针对自然人的信用评分模型与数据标准，整合自然人涉税申报、收入来源、跨境交易等多维信息，形成与企业信用体系相衔接、与央行征信数据相补充的综合信用架构。二是强化纳税信用应用，促进税收征管资源依托纳税信用等级实现精准配置。确立“信用+ 风险”为核心的税收监管理念，形成“守信者一路绿灯，失信者步步难行”的治理闭环。三是突出社会协同，将纳税信用全面嵌入社会信用生态。推动纳税信用信息与银行账户流水、不动产登记信息等实现互联核验，增强数据整合与交叉验证能力。拓展纳税信用应用场景，在企业招投标、政府补贴、金融服务、人才引进、积分落户等领域深化纳税信用的评价权重和应用机制。探索将严重涉税失信行为纳入社会保险等公共福利待遇的合规评估框架，强化跨部门联合惩戒，构建信用管理的社会治理格局。

　　3.数智强税，构筑适应数字经济时代的技术支撑。一是健全基于大数据的智能风险识别与预警模型。充分利用税收数据构建风险指标体系，运用机器学习算法训练风险模型，实现风险自动分级（王丽娜，2021）。定期更新模型算法与指标权重，结合税收违法案例优化模型性能。二是推广人工智能在税务稽查与纳税服务中的应用。在税务稽查领域，可探索通过自然语言处理技术解析数字企业合同、财务报表等非结构化数据，识别逃税线索；运用深度学习算法分析企业交易模式，对比同行业数据发现异常交易。在纳税服务领域，可推广智能客服机器人，开发智能申报辅助工具，自动预填纳税人基础信息与交易数据，减少手工填报错误（王伟域，2024）。三是推广机器人流程自动化处理重复性涉税事务。在纳税申报环节，可开发机器人流程自动化（RPA）工具自动抓取企业财务软件数据，生成纳税申报表并校验逻辑关系；在税款征收环节，运用RPA 自动处理税款划缴、滞纳金计算、退税审核等流程，减少人工干预；在数据统计环节，通过RPA 定期生成数字经济税收分析报告；在发票管理环节，利用RPA自动核验电子发票真伪、归集发票数据。

　　（三）三大支柱：全向连结、动态权责、协同共治的数字治理架构

　　落实构建球形税收治理模式的一个中心三项原则，需要高效灵活的组织架构和治理结构。而球型税收治理模式就是要构建“全向连结、动态权责、协同共治”的治理结构。“全向连结”是指在球型税收治理中，纳税人、政府管理部门、社会组织机构等与税务部门之间，税务部门各层级、各部门之间，都具有可达的网络连接，呈现高度复杂完整的网状结构，以打破数据孤岛，实现数据无缝流转，进而真正实现从“以票控税”到“以数治税”的深刻变革（刘剑文，2025）。“动态权责”是指通过“数据中枢+ 动态任务”机制，构建能够对外部变化作出敏捷响应的“柔性组织”，以解决传统科层制的僵化与低效。其运行机制是：基于“全向连结”汇集的大数据，运用人工智能系统持续扫描，识别出不同类型的风险任务或服务任务，一旦任务被识别，系统便会从后台的专家库、主管税务机关、税务稽查机关等“资源池”中，动态组建一个跨领域、跨层级的“虚拟任务团队”。这个团队被临时授予处理该任务所需的全部数据权限和审批权限，任务完成后团队即解散，成员回归资源池。“协同共治”是指建立税收治理共同体，在这个共同体中，税务部门是平台搭建者和规则维护者，而纳税人、平台企业、第三方机构等每一个节点都是积极的参与者和贡献者，通过明确各方的权利、责任和义务，形成强大的治理合力，从而以更低的社会总成本，实现更高的税法遵从度和纳税人满意度。

　　（四）现实价值：从根本上破解数字经济时代税收治理难题的系统方案

　　球型税收治理模式是一种内部统一、动态柔性、外部开放、统筹协调、高效透明的新组织形态，能较好地适应数字化税收征管的要求。一是可打破数据壁垒，使得数据与知识实现全层级贯通，为海量数据集中分析处理提供基础。二是可以打破层级、部门、区域壁垒，较好地解决金字塔型科层管理中能力不适应、责任不明确、激励不清晰等问题，通过平台化一体化智能处理实现跨层级、跨部门、跨区域的实时税收协同，防止随着税务系统内部层级的增加，复杂度和效率指数级下降的情况。三是可以打破时空壁垒，有效解决指令、信息快速传递与响应的问题，让税收征管能及时适应纳税人个性化、体验式、沉浸式等需求以及税收政策的灵活变化，切实提高全社会的税法遵从度。

　　要充分发挥球型税收治理模式的功能，就必须主动完成从经验驱动向数据驱动的税收征管模式变革，形成数字化、智能化、场景化的分工协同治理格局。

　　（一）顶层架构：重构“智慧大脑”，建立球型税收治理模式的指挥系统

　　建立指挥系统的核心任务是将海量、高维、精准的涉税数据和税收规则同时接入、嵌入、固化在税收征管系统、税务执法服务系统和税收决策支持系统中，以实现数据与业务的无缝流转。一是建立标准化的涉税数据共享机制，实现纵向贯通、横向互联、内部互通。纵向贯通，即打通数据链路。基层税务机关可实时查询上级发布的风险模型、政策解读、案例库等资源，上级可动态监控基层税收数据质量和涉税任务进展。横向互联，即与财政、市场监管、海关等部门建立“数据直连通道”，依法获取企业注册、股权变更、进出口、资金交易等信息，通过标准化数据接口实现“一次接入、全流程使用”，自动与纳税申报信息进行交叉比对。内部互通，即整合税务部门内部各系统数据，实现“一次采集、多处使用”，采用区块链技术确保数据安全，设置全流程电子化管控，防止数据滥用。二是建立纳税人“全景数字税收信用画像”。整合各税务信息系统采集的涉税数据和银行、市场监管等第三方信息，将纳税人的一切涉税行为数据化、标签化，并形成一个随着时间推移和行为积累而不断更新的“税收信用画像”。三是运用深度学习算法构建“三层税收风险识别模型”。第一层为基础指标模型，自动扫描收入成本倒挂、进项销项不匹配等纳税申报数据逻辑矛盾；第二层为行业特征模型，针对电商、共享经济、金融科技等新业态，开发定制化风险指标；第三层为跨域关联模型，通过知识图谱技术，分析企业股权关系、资金流向、上下游交易网络，识别关联交易非市场化定价、“空壳公司”虚开发票等复杂涉税风险，实现“风险自识别—方案自推荐—处置自跟踪”闭环。四是建立集成三大功能模块的基层智能化办税终端。任务接收模块负责自动同步各终端推送的风险应对任务，附带详细数据画像和应对指引；智能辅助模块内置政策查询、风险点检索、相似案例比对等智能化工具，为税务人员提供决策支持；基础事务工作模块承接征管中的非核心职能，将基层税务人员从催报催缴、手工录入等低价值工作中解放出来，聚焦税收风险事项处置，释放税收征管资源。

　　（二）中层架构：重构“统筹中枢”，建立球型税收治理模式的协同系统

　　建立税收协同系统的核心任务是以“协同共治”为目标、以“动态权责”为内核，通过“数据中枢+ 动态任务”机制，打破政府部门、市场主体与社会组织间的壁垒，形成税收协同共治合力。税务机关可依托数字身份应用、人工智能交叉比对等，实现全域数据交互、全量即时检验、全链协同监管，构建低合规成本、高智能应用的税收征管模式。该模式具有三个特点。一是高度集成。税务机关可整合部门职能，打破税政、征管、风险等条线分割，在省、市、县（区）三级税务局设立“税收征管业务统筹中心”，履行四项职责。第一，任务统一入口，所有需要基层落实的涉税疑点提示、风控核查、监督复核类事项均由中心归集、梳理、整合，避免多头下发（国家税务总局新疆维吾尔自治区税务局调研组，2023）；第二，资源动态调配，根据任务性质与基层负荷，动态调配人力资源，实现“人岗匹配、效率最优”；第三，数据统一出口，对基层反馈的税收征管数据脱敏清洗、标签化处理，形成共享数据集，供税收风险分析、税收政策制定等场景调用；第四，质效统一监控，健全跨部门税收征管质效评价指标体系，定期开展联合评估，依托税务信息系统自动生成评估报告，推动税收征管流程优化。二是深度智能。通过人工智能和大数据比对校验，快速准确识别出税收疑点、税收风险等“异常信号”，并自动进行风险打分与推送。其中，对部分日常性疑点，可由税务信息系统自动推送给纳税人，由其进行解释和说明，并由系统自动智能判别、自动推送下一环节，形成完整的征管闭环。三是分级风控。建立健全税收风险指标模型，对来自信用体系、智慧平台、户源管理和税企直连等各个环节的数据流进行分类、研判与处置。第一，风险识别智能化。依托税务信息系统，建立涵盖经营情况、发票使用、税款缴纳等多维度的税收风险指标库和模型，根据风险指标触发情况和模型算法，将纳税人分为高风险、中风险、低风险三类。第二，风险应对差异化。对低风险纳税人，贯彻信任推定原则，减少不当打扰；对中风险纳税人，贯彻助推干预原则，实行软干预，通过提示提醒，引导其自我纠错；对高风险纳税人，贯彻精准穿透原则，实行强监管，可采取税务约谈、调取账簿、实地调查等方式进行核查。同时，将纳税信用嵌入地方社会信用体系，构建“一处失信、处处受限”社会生态，引导纳税人主动遵从。

　　（三）基层架构：重构“执行主体”，建立球型税收治理模式的落地系统

　　建立落地系统的核心任务是以纳税人体验为中心，打造快速响应、多向互动、精确执法、精细服务的专业高效的税收征管执行体系，实现征纳双方从管理关系到伙伴关系的转变。一是精准管数，实现税收动态数据获取。各级税务机关应推动涉税数据获取从税种或功能导向向数据导向转型，将税源管理从基础台账向活的“税源地图”升级。二是精细服务，打造“无感办税”服务新体验。推广智能预填预审系统、税企直连系统，优化“一键申报”模块，实现数据自动预填、逻辑自动校验、差异自动提示功能，智能匹配税收征管及政策解读，引导纳税人自主修正；打造个性化纳税服务体系，根据纳税人职业、收入类型、纳税信用等，为每个自然人生成个性化标签，通过微信、支付宝、手机短信等渠道，推送定制化服务内容，优化纳税咨询、办税指引、政策辅导等服务体验。三是精确执法，构建“数据驱动”新路径（曹锦阳，2024）。建立刚柔相济、法理相融、非强制性执法为主、强制性执法为辅的税务执法体系。在税务执法过程中，运用“数据穿透技术”，追溯企业资金流至最终收款方、核查发票流交易真实性、比对货物流运输单据与库存记录，综合利用银行、第三方平台、政务App 等多方数据进行多维度穿透分析，提高税务执法精准度。强化税务稽查结果分析，并反向输送至“优化服务”“紧盯户源”和“分级风控”环节，用于完善服务策略、调整风险模型、强化户源管理，形成数据通畅、链条完整、自我修正的税收治理闭环，推动税收征管模式与新兴经济业态适配。

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