Building a Tax Predictive Model Based on the Cloud Neural Network

Tax is very important to the whole country, so a scientific tax predictive model is needed. This paper introduces the theory of the cloud model. On this basis, it presents a cloud neural network, and analyzes the main factors which influence the tax revenue. Then if proposes a tax predictive model based on the cloud neural network. The model combines the strongpoints of the cloud model and the neural network. The experiment and simulation results show the effectiveness of the algorithm in this paper.

生产网络视角下的碳税制度

本文从生产网络视角,探究对能源消费部门征收碳税如何通过生产网络联动影响各部门生产投入、产出及碳排放。由于生产网络的存在,征收碳税不仅会通过减少征税部门产出降低经济体总碳排放,还会通过生产网络上下游关联引发间接影响。因此,基于部门在生产网络中所处位置有针对性地征收碳税才能实现最大的减排效果。本文构建生产网络视角下的碳税模型,结合2020年中国投入产出表与估算的42部门、153部门碳排放数据,模拟分析征收小额碳税对征税部门劳动投入、产量、碳排放以及经济体总碳排放的影响。结果表明,对各部门征收碳税引发的减排效果与部门直接排放量的排序并非一一对应;对42部门中“石油、炼焦产品和核燃料加工品”“电力、热力的生产和供应”“金属冶炼和压延加工品”征税带来的减碳效果最明显,尤其是“石油、炼焦产品和核燃料加工品”部门,其碳税减排效应和碳减排效率均位于42部门中的首位,因此在制定碳税政策时可予以重点考虑。

网络主播个税征管问题——以薇娅税案为例

通过分析我国网络直播个税征管现状发现,这一新型行业虽然带来了可观的经济利益,但也出现了严重的税收管理问题。不仅损害了国家税收利益,也破坏了公平的市场竞争环境。滋生这些问题的原因在于网络主播收入组成复杂、税款代扣义务主体不明确、征税手段落后、相关税法存在模糊地带及处罚力度不足等因素。基于此,本文提出一些改进措施。首先,我国应采取明确税款代扣义务主体,确保责任落实到位。其次,完善税收申报系统,建设第三方涉税信息共享体系。最后,加大税收违法行为的处罚力度,形成强大的法律震慑力,以促进网络直播行业规范化发展。

乡村振兴视野下网络直播带货农产品的规范发展

近年来,网络直播带货成为“线上引流+实体消费”的数字经济新模式,受到广大消费者的青睐。在国家政策的倾斜和“乡村振兴”战略背景下,网络直播带货农产品已成为一种新业态销售方式。这种创新的销售方式已成为拓宽农产品销售渠道、实现农民创收增收的重要途径。然而,由于直播电商具有远程、虚拟、不见面交易等特点,农产品网络直播在快速发展的同时,也出现了一些问题,如主播虚假夸大宣传、销售质量不合格产品、偷税漏税等行业乱象逐步显现,在一定程度上侵害了消费者的合法权益,挫伤了农户积极性,也影响了农产品直播电商行业的健康发展。为此,在总结网络直播带货农产品现状的基础上,分析了当前存在的法律困境,并提出了相关的法律建议,以便完善监管体系,保障网络直播带货农产品可持续发展。

神经网络组合模型在我国税收征管中的应用现状与问题

随着人工智能技术的迅猛发展,神经网络组合模型在税收征管领域的应用日益广泛,为税务管理提供了革新性的解决方案。文章介绍了神经网络的基本原理及其在税收征管中的具体应用情况,深入分析了神经网络组合模型在我国税收征管中的应用现状,并探讨了在实际应用过程中遇到的关键问题和挑战。针对这些问题,文章提出了一系列综合性的优化策略和解决方案,旨在为我国税收征管领域的技术发展和管理创新提供理论支持。

碳税政策下可持续双渠道闭环供应链网络优化设计

考虑到销售商具有渠道公平感知,因此引入利润公平分配理念,设计了碳税政策下的可持续双渠道闭环供应链网络模型。以经济成本最小、碳排放量最小、社会效益最大为优化目标,建立了结合双渠道特点的多目标混合整数规划模型,通过三角模糊数对模型不确定参数进行处理。运用NSGA-II算法对模型进行求解,得到单渠道、双渠道、考虑利润公平分配双渠道三种情形下的选址结果与流量分配。针对碳税价格、销售商的议价能力作灵敏度分析,从政府和企业层面给出相应的管理启示。

基于词向量和卷积神经网络的税务问答系统

税务咨询问答业务量大,要求专业程度高,且近年来新出台的税收优惠政策较多,纳税人针对税务相关法律法规的咨询需求也是日益见长。现有的税务咨询方式大都是办税大厅现场咨询或电话咨询,税务工作者需要针对纳税人的问题,不断学习和查阅相关政策法规,使得税务机关面临着巨大的咨询压力。现如今虽然一些税务机关开始尝试利用互联网进行线上税务咨询,但大都是留言咨询,需要人工对问题进行解答,大量热点问题集中造成系统拥堵,且不具备即时性,不能有效解决当前问题。智能问答技术能够有效解决上述问题,基于该技术构建的税务问答系统具有效率高、实用性强等优势,对纳税人和税务工作者都提供了更多的便利。

电商平台中网络直播营销的法律规制及完善

作为数字经济新业态的典型代表,网络直播营销成为推动消费扩容的重要力量,未来发展潜力巨大,但它在推动经济快速发展的过程中也滋生了许多法律纠纷和治理难题。本文对相关问题进行了梳理,并提出了完善建议,旨在为电商时代网络直播营销行业的健康发展提供一定的参考和借鉴。

论网络主播个人所得税的法律适用

随着网络直播行业的兴起,网络主播数量急剧增加,其个人所得的税法规制问题愈加凸显。我国的个人所得税制度虽已趋于完善,但对网络主播个人所得税的法律适用尚存在不足之处。在实体法方面,存在打赏与经营所得定性模糊、“首违不罚”制度适用标准待明两大问题;在程序法方面,存在扣缴义务与扣缴义务人界定不清、核定征收存在违规核定与滥用两大问题。针对以上问题,可通过明确网络主播个人所得性质、健全主播责任追究制度、推进落实代扣代缴制度、细化核定征收适用规则四大措施进行完善。

低碳导向的铁路驮背运输方案

为促进货流“公转铁”运输,打造低碳高效的运输体系,推动我国“双碳”战略目标的实现,考虑碳税机制,将碳排放量转换为碳排放成本,构建以最小化货物运输成本、换装成本和碳排放成本之和为目标的铁路驮背运输方案数学模型。基于交通网络基本原理,将运输网络换装节点进行扩展,以科学表示铁路驮背运输换装过程,并模拟各节点间的运输路径。结合算例,运用Lingo求解模型。研究结果表明:铁路驮背运输可有效降低货物运输成本和碳排放量;科学合理制定碳税税率能促使运输企业优化铁路驮背运输方案,降低运输过程中的碳排放量,有利于交通运输行业的低碳可持续发展。研究可为政府部门制定并优化交通运输行业碳排放政策提供借鉴。

《税收征管法》修订视角下网络平台涉税信息报送义务的完善

网络平台涉税信息报送义务本质上为税法上的税收协助义务,具有补充性特点,不宜承担主动发现税收违法风险并上报的义务。从履行主体、履行客体和纳税人信息权保护三个方面对网络平台涉税信息报送义务存在的问题进行分析,其主要存在履行主体过于笼统、涉税信息重复报送、报送范围不够明确、缺少程序性约束、纳税人知情权和修改权未予以保障等问题。在履行主体方面,应建立涉税信息报送的豁免机制,实行差异性管理。在履行客体方面,应符合比例性要求,采取正面清单模式,通过建立政府部门之间信息共享机制,减少不必要的重复报送。在纳税人信息权保护方面,应建立涉税信息报送审核程序,扩充纳税人的知情权、明确纳税人的修改权并确立对涉税信息流动的全流程保护原则。

碳政策与填埋约束下拆迁与新建废弃物回收网络设计

针对拆迁与新建废弃物回收物流中的模糊性与随机性,研究不同碳排放政策下回收网络的设计。构建以系统利润最大和废弃物填埋量最小为目标的模糊随机规划模型,通过模糊数的期望区间和期望价值对模糊目标与约束进行转化,运用样本平均近似法和ε-约束法处理随机参数并将填埋量目标转化成约束。以青岛市城镇棚户区改造项目为例进行算例分析,并使用gurobi求解模型。研究发现,当允许填埋的比例较高时(rL>34%),碳交易政策下系统利润更高;当允许填埋的比例较低时(rL<34%),碳税政策下系统利润更高;当填埋约束严格时(rL=30%),碳排放政策基本不发挥碳减排作用;在混合政策下且无填埋约束时,政府对碳交易价格水平与波动进行调控可以平衡回收网络的碳排放量与废弃物填埋量。

比较国际电子商务商务税收政策的主要主张 谈中国电子商务税收问题的研究对策

综合主要发达国家及国际组织对电子商务税收问题的主要政策,阐述其对中国政府管理企业的思路和方式提出新的挑战,全面论述中国应对电子商务采取的税收政策、方针,加快改革现行税制步伐,促进电子商务的发展。

耕地占用税与耕地数量变化的动态模拟及政策启示——浙江省的实证研究

研究目的:对耕地占用税与耕地数量变化进行动态模拟。研究方法:BP神经网络,演绎法。研究结果:改变耕地占用税对耕地数量变化存在互反作用,耕地数量变化与耕地占用税预算数增减同向,与耕地占用税决算数增减逆向;耕地数量变化幅度与耕地占用税预算数及决算数变化幅度正相关。研究结论:依靠耕地占用税制度安排抑制耕地数量减少需要区分政府的目的与行为,设置合理的耕地占用税预算数与决算数。

碳排放税收政策下供应链网络成员企业行为研究

针对三种碳税决策框架:分权碳税框架、集权碳税框架——固定阀值、集权碳税框架——弹性阀值,分别分析三种碳排放税收政策决策框架下供应链网络中成员企业收益的变化以及各企业间的交互行为,给出了各成员企业的均衡条件,并将其转化为变分不等式问题,建立碳排放税收政策下供应链网络成员企业博弈模型,并提出基于欧拉算法的模型求解方法。最后结合算例分析碳排放税收政策下供应链网络成员企业关于生产决策、分销决策、碳排放量的反应,研究为达到预期的环境目标,政府相关部门如何调整单位碳排放税,同时,根据成员企业相关经济指标的均衡结果,政府相关部门又如何调整碳排放的环境目标。

碳税约束的城市冷链物流配送网络设计

为了减轻即将出台的碳税政策对城市冷链物流配送活动所带来的成本压力,建立了一个考虑碳税成本,且冷库能力受限的冷链物流配送网络拓展模型。通过合理设计输入参数,设定碳税范围在0.01～0.10元/kg CO2eq(二氧化碳当量)之间变化,并基于在YALMIP工具箱中建模,借助优化套件对模型进行精确求解,得到了不同碳税率条件下,配送网络的节点和产品流向设计方案。研究结果表明:递进型的碳税率政策实施后,冷链配送企业可以通过网络微调策略,实现最大30%的碳排放缩减,而对应的总体运营成本仅仅增加了不到10%。最后得出结论:应用所提出的优化模型及精确求解方案,可以从运营优化角度,找到城市冷链配送网络的最佳设计方案,部分抵消碳税成本压力,为企业前瞻性的运营决策提供依据。

模糊神经网络在纳税信用评估中的应用研究

由于纳税评估过程中存在不精确、模糊以及冗余信息,传统评估模型多数采用经验法和比较法,缺乏科学性和公正性,评估结果正确率低。为了提高纳税信用等级评估的正确率,提出了一种采用模糊神经网络的纳税信用等级评估模型。首先利用模糊逻辑推理对纳税评估过程中的不精确、模糊的信息进行有效的处理,然后利用训练数据对神经网络模型进行训练学习,获得纳税评估指标和信用等级间的评估模型,最后通过利用测试集对模型进行验证,结果表明,模糊神经网络方法提高了纳税信用等级评估的正确率,为税收信用评估提供有效的依据。

一种基于BP神经网络的个体定税模型

阐述了BP神经网络的基本原理,通过分析影响定税的一些主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型,并以株洲市地方税务局的系数定税数据为样本,对该模型进行分析评估,进而表明BP神经网络在核定纳税户的应纳税额方面具有较好的实用性.

考虑分段累进碳税的低碳物流网络优化问题研究

建立了环境因素融入的低碳物流网络优化模型。在此基础上对碳税进行了进一步扩展,设计了按排放量确定不同税率的分段累进税率结构,分别讨论在不同碳税政策情况下带来的减排效应,并提出具有经济效益和环境效益的物流网络模型。利用LINGO对算例进行了求解,并对总物流成本与碳税和碳交易之间的关系进行了探讨。为了验证模型的可行性,进行了数值计算分析,与不分段的优化结果进行比较,研究发现考虑分段累进碳税税率的总成本和碳排放量比不分段的情况下有明显下降,具有了更好的减排效果。

基于启运港退税的航线网络优化

针对未来启运港退税政策扩围后的启运港选择问题,建立以运输成本、资金占用成本和中转成本最小为目标的混合整数规划模型,用启发式贪婪算法进行求解.实例分析表明:该模型在基于启运港退税的航线网络优化中有效,可为实际的启运港选择和集装箱运输线路选择提供理论参考.