税收的论文参考文献（专业13篇）

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建筑论文参考文献

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税收论文的参考文献

在计划经济条件下，我国实行的是专管员管户制度，采用的是“一员进厂、各税统管”，集“征、管、查”职责于专管员一身的征管模式。

随着经济社会的发展和税收征管改革的逐步深入，我国先后经历了征、管、查“两分离”或“三分离”的探索。

19xx年，确立了“以申报纳税和优化服务为基础，以计算机网络为依托，集中征收，重点稽查”的“30字”税收征管模式。

20xx年，国家税务总局针对税收征管实际工作中存在的“淡化责任、疏于管理”问题，在“30字”模式基础上增加了“强化管理”4个字，形成了“34字”征管模式，即我国现行税收征管模式。

应当说，现行征管模式基本适应了我国改革开放后经济社会的发展需要，所取得的成效是有目共睹的。

但不可否认现行税收征管模式也存在着诸多问题和不完善之处，主要表现在以下方面。

(一)征管目标认识存在误区。

对于税收征管目标，长期以来存在两种认识上的误区：一是把取得财政收入作为税收征管的目标;二是把促进经济发展作为税收征管的目标。

;或者为了所谓扶持企业发展而越权减、免、缓征税，造成税收制度的扭曲，破坏税收法治，违背了税收的适度、公平和效率原则。

由于征管目标认识上的错误，造成重收入、轻法治。

(二)税收征管信息化滞后。

新的征管模式以计算机网络为依托，即税收征管要以信息化建设为基础，逐步实现税收征管的现代化。

但从当前情况看，税务部门在计算机开发应用上还存在一些突出问题：一是计算机的配置与征管过程全方位的应用滞后。

计算机的开发应用难以满足管事制征管工作的要求，硬件的投入与软件的开发反差较大，成为深化征管改革的瓶颈。

二是计算机的功能和作用应用效率不高。

只注重了计算机的核算功能，计算机对征收管理全过程实施监控的功能没有体现。

另外，利用计算机提供的税收数据、信息进行综合分析，为制定政策和科学决策提供参考的作用也没有发挥，技术浪费较大。

(三)税源监控乏力。

一是信息来源渠道单一。

现行税收管理中纳税人的信息来源主要建立在纳税人申报纳税所提供的信息基础上。

实行集中征收后，随着税务人员和办公地点的相对集中，一些零星分散的税源、个体工商户及边缘山区，税务机关无法掌握税源情况，出现了不少漏征漏管户。

传统的管户制、管片制取消后，没有从制度上拓展纳税人信息来源渠道。

纳税人信息包括纳税人的纳税申报、税务机关对纳税人的信息调查和第三方信息三个方面。

目前，后两方面的信息系统建设严重滞后，纳税人的相关信息分散在工商、银行、海关等部门。

而税务部门不能共享这些信息资源。

二是纳税人信息的传递、利用效率不高。

机构之间缺乏日常的信息交换、传递工作联系制度。

各部门从部门职责出发要求纳税人重复提供信息。

而许多必要的信息又难以收集。

(四)纳税服务体系建设不到位。

一是为纳税人服务的观念不到位，认为为纳税人服务就是解决税务干部的工作态度问题。

为纳税人服务往往停留在笑脸相迎、礼貌待客等礼节性服务上，重视改善办税服务大厅的硬件设施，而忽视了实质性服务的内容。

二是服务过程缺乏系统性，服务渠道不畅。

在纳税服务时间上，基本只限于8个小时工作日内，不能满足工作时间以外纳税人的服务需要。

在服务过程中，只重视对纳税人的事中服务，忽视对纳税人的事前、事后服务。

在事前，了解纳税人的生产经营情况，为纳税人提供纳税帮助方面做得不够;在事后，如何帮助纳税人建立健全纳税管理制度方面的服务指导工作做得不够。

在服务联系制度上，基本停留在面对面服务形式，没有建立多元化、多功能、社会化的税收服务体系。

二、现行税收征管模式存在问题带来的不良效应。

(一)税收遵从度低。

当前，纳税人税收遵从度总体不高。

有关资料显示，目前我国国有企业的偷税面为50%，乡镇企业为60%，外资企业为60%，个人为90%。

另外，近年来我国税收领域所发生的一系列违法犯罪案例表明，我国目前的税收不遵从不但没有得到很好的治理，而且还存在扩大的趋势。

有关资料显示，仅在20xx年由公安部国家税务总局联合部署为期6个月的“破案会战”专项整治行动中，全国就立涉税犯罪案件1.31万余起，破案近1万起，抓获犯罪嫌疑人1.22万余名。

其中，立案数、破案数分别是20xx年立、破案总数的1.7倍和1.6倍。

(二)纳税人满意度不高。

范服务、纳税咨询、办税公开、办税时间、法律救济以及纳税人的需求与建议等。

调查方式采取面访、电话访问和异地暗访三种形式进行。

据悉，本次全国纳税人满意度调查综合得分在90分以上的城市只有两个。

(三)征税成本不降反升。

管理机构职能设置重复，人力资源配置不合理，必然导致人力、财力、物力资源的巨大浪费与耗损，造成征收成本的虚高。

据权威部门数据显示，在19xx年我国实行分税制改革以前，征税成本占税收收人的比重约为3.12%，19xx年这一比重上升至4.73%，此后进一步达到5%～8%。

(四)税款流失严重。

偷逃税是税收流失的最主要方式。

据有关部门推算，我国每年税收流失都在3000亿元以上，约占应纳税款的30%以上，且有逐年增加的趋势，致使国家税收利益蒙受巨大损失。

三、税收征管转型的基本思路。

(一)以专业化管理为基础。

专业化管理是新税收征管模式的基本内容。

推进专业化管理，就是要对管理对象进行科学分类，对管理职责进行合理分工，对管理资源进行优化配置，提高税收征管的集约化水平。

按照专业化管理的要求，积极推行分类分级管理。

理分工，并相应设置专业化的机构，配备专业化管理人员。

对规模大、跨区域经营的纳税人，可适当提升管理层级，开展专业化团队式的分析、评估和稽查。

对中小企业可按行业进行管理。

对个体工商户可实施委托代征的社会化管理。

对个人纳税人要加强源泉控管。

此外，还需切实加强国际税收管理体系建设，抓好反避税工作，不断提高跨境税源管理水平。

(二)以重点税源管理为着力点。

重点税源是新的税收征管模式所强调的主体对象。

重点税源企业往往是某一地区或行业中的经营大户，其纳税额在税收收人中占有举足轻重的地位，是直接影响税收收人的主要因素。

同时，通过对重点税源企业数据的分析，可以推断地方经济发展态势，解释税收增长原因，探寻税收增长点，为税收征管决策提供依据。

因此，加强重点税源的有效管理和监控一直是税务机关追求的目标。

通过落实重点税源风险管理制度，对重点税源户管理引人风险管理机制。

着重抓税源流失风险大的问题和环节，实现管理效益的最大化。

通过完善重点税源管理体系、调整管理职能权限、理清各层级事权职责，逐步形成“横向到边、纵向到底”全面覆盖的税源监控网络。

通过完善重点税源管理办法，做好重点税源户的信息管理、日常评估管理和收人分析管理等工作，定期组织开展重点税源分析，充分挖掘重点税源潜力，提高征管质量。

(三)以信息化为支撑。

信息化建设是新的税收征管模式的技术基础。

充分发挥信息化的技术保障作用，用信息技术手段取代传统手工方式，最大程度实现税收征管业务的网上运行。

充分发挥信息化的信息支持作用，大力推行信息管税，依法对纳税人涉税信息进行采集、分析、利用，特别是要努力获取第三方信息，解决征纳双方信息不对称问题。

充分发挥信息化的引擎作用，利用技术手段改造、创新税收征管业务，对税收征管业务进行前瞻性的研究和设计，实现业务与技术的有机融合。

(四)优化服务。

纳税服务作为税收征管新模式的内在要求，贯穿于整个税收征管活动始终。

纳税服务质量，直接关系到税收征管质效。

规范办税服务厅建设，制定全国统一的服务标准，如明确限时服务项目及限时标准、规定预约服务对象及范围等，实行全国统一布局、统一格调、统一配置。

增强纳税服务功能，完善服务管理制度，从工作内容、服务环境、行政程序等方面为纳税人减负，实现由被动服务向主动服务转变。

充分发挥社会机构在纳税服务中的作用，逐步构建和完善税务机关执法服务、税务中介机构有偿代理服务、社会化组织援助服务相结合的多元化、社会化纳税服务体系。

(五)加强评估。

纳税评估是新的税收征管模式的核心环节，也是应对风险的重要方法。

明确纳税评估工作的主要任务、工作职责、组织机构、业务程序、执法权限、操作标准和工作纪律等方面的内容，使纳税评估工作有法可依、有章可循。

规范纳税评估业务流程，通过各个评估环节的相互分离制约，有效监控纳税评估的全过程，确保评估工作规范、有序进行。

改进纳税评估方法，逐步健全评估模型，细化指标体系，深人研究相关税种之间的联系，有效排查风险点。

总结部分地区经验，适当上收纳税评估的管理层级，开展专业化团队式评估，探索试行主辅评制度，提升评估质量。

税收论文的参考文献

随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].

2大数据可视化分析。

2.1文本可视化。

作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。

现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].

2.2网络可视化。

在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].

2.3时空数据可视化。

时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。

移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].

2.4多维数据可视化。

多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。

最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].

3结语。

总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。

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税收论文的参考文献

提纲：一、税务筹划环境税务筹划环境的定义和内涵，目前理论界尚无定论，一般来说，是指直接或间接影响税务筹划活动的所有外部因素和内部因素的总和。

(一)税务筹划的法律环境，包括立法和执法环境(二)税务筹划的经济环境宏观上包括经济发展水平、经济体制、国际经济环境对国内经济发展的冲击以及一些具体的财政政策、税收政策等;微观上包括纳税人的经营能力、管理水平等。

(三)税务筹划的社会环境根据国外税务筹划的经验，税务筹划市场不但拥有成熟的市场群体和筹划意识，更重要的是存在发达的税务代理中介市场和行业自律组织。

二、我国税务筹划环境分析(一)法律环境分析存在以下不足：一是税法体系级次较低且税法体系较混乱，执行起来较困难。

二是基础性法律建设的不健全，不仅仅是税法体系的全面建设问题，而且会影响到税收实体法的贯彻执行，最终立法上的不健全税务筹划权成为受国家强制力保障的权利。

(二)经济环境分析宏观上，我国财政预算体制采用基数法和指令性税收计划，税收任务指标不符合实际且偏高，征税难以依法进行。

另外，税收政策的缺漏影响公平原则。

长期的制度的漏洞及空白在提供税务筹划机会的同时也能助长投机心理和不法行为的泛滥。

微观上很多企业纳税人的经营管理水平落后，自身专业素质较差，难以从宏观上系统的选择纳税筹划方案亦或是纳税筹划意识淡薄。

(三)社会环境分析部分纳税人的行为表面上看是税务筹划行为，但实质上却违反了税收法律与政策的规定，甚至是实质上的偷税、逃税行为。

国内人才短缺，特别是与国际税收接轨的专业人才极度匮乏，且会计师事务所、税务代理机构独立性不强，行业自律组织没有充分发挥作用等等，这些都给纳税筹划社会环境带来改善的空间。

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论文中参考文献

1大数据可视化分析的基本概念。

随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].

2大数据可视化分析。

2.1文本可视化。

作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。

现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].

2.2网络可视化。

在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].

2.3时空数据可视化。

时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。

移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].

2.4多维数据可视化。

多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。

最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].

3结语。

总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。

会计论文参考文献

人力资源会计是把人力资源管理理论与会计学理论相互借鉴融合，帮助企业合理预测人力资源投资效益，从而进一步提高竞争力。本文从人力资源会计的内涵着手，剖析我国人力资源会计发展的现状，并提出推动其进一步发展的建议。

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