前陣子有一部熱播的網劇，叫《長安十二時辰》。講的是唐朝的專職反恐安全機構靖安司，在十二時辰裡，捉拿要犯，确保長安安全無虞的故事。其中，靖安司有一個硬核黑科技，叫"大案牍術"。

這是靖安司的主事徐賓獨創的一套算法，據傳它可以根據大唐的卷宗、案牍當中記錄的各種數字，準确推斷真相，預測未來。

先不論唐朝是否已經有了這麼現進的技術，我們對大案牍術的方法進行一個仔細的研究。其實，大案牍術的本質就是通過對數據的統計，用一定的算法進行分析，最後得出事情的真相。

我們将大案牍術的思想概括為三個步驟。

1. 全面的數據收集和統計。

2. 用一定的算法進行分析。

3. ​得出結論并預測未來。

其實，在财務分析當中。我們運用的也是這樣的思維和方法。比如，在企業的稅負率分析當中，我們不僅要對以往的數據進行收集、統計，還要用财務和稅務的方法進行計算分析，最後才能得出結論，看企業的稅負率是否正常。

對于唐朝的技術水平來說，收集數據應該是最難的步驟，因為信息技術還不發達。在今天，我們企業有各種現代化的财務辦公軟件，收集曆史數據已經不再是難事，隻需要以一定的方法進行取數就可以了。因此，我們用"大案牍術"思維對稅負率進行分析的核心，就集中在了"算法"上。

這個算法就是确定如何進行稅負率的計算和分析。

（1） 增值稅稅負率如何計算

一般來說，我們用本期實際繳納的增值稅與銷售收入的比值來計算增值稅的稅負。

本期增值稅的稅負率=本期實際繳納的增值稅/本期銷售收入*100%

繳納的增值稅額=銷項稅額-實際抵扣進項稅額

銷項稅額的影響因素主要有：銷售額、增值稅稅率。比如，不含稅銷售額是100萬，增值稅稅率為13%，那麼實際的銷項稅就是100*13%=13萬。

進項稅就沒有這麼簡單了。因為當期實際抵扣的進項稅，不僅受到當期進項的影響，還可能有期初的留抵，本期還可能有進項的轉出，所以要對相關因素做充分的考量。比如，當期的采購進項為50萬，增值稅稅率為13%，而因為存貨管理不善，導緻存貨黴爛變質，進項轉出10萬，那麼當期實際能夠抵扣的進項就是（50-10）*13%=5.2萬。

那麼當期實際繳納的增值稅就是13-5.2=7.8萬，稅負率就是7.8/100=7.8%。

對于小規模納稅人，因為沒有進項，因此增值稅稅負率就可以簡化為銷售額*征收率/銷售額=征收率，可以直接用征收率來表示。

（2） 稅負率如何分析。

知道了稅負率的計算，那麼就要看用什麼方法來進行稅負率的分析了。常用的分析方法有橫向和縱向的比較法。

橫向就是與其他同地區同行業的企業進行比較。對于企業來說，這樣的數據往往難以獲得。縱向比較則是與企業的曆史數據進行比較，對于同一個企業來說，這樣的數據容易獲取，而且比較的結果也有較大的參考價值。

有了一定的算法，我們就可以對"大案"進行分析了。

案例：

老李有個一般納稅人公司M, 主要經營電子産品，有時候也給客戶提供其他的服務。今年6月，老王要求财務小張做個稅務統計，看看公司納稅的情況，這一統計，就發現有了"異常"。

公司當期的主營業務收入增長了200000元，增幅達到25%，其他業務收入增長了20000元，

增幅100%，但是增值稅卻降低了3400元，增值稅稅負率從7.8%下降到了5.8%，下降幅度達到25%！

聯想到網上的預警稅負率，财務人員小張不禁出了一身冷汗。在反複計算了稅負之後，小張确認自己的方法沒有問題，那麼究竟是什麼原因導緻稅負率出現了如此重大的異常呢？

于是，财務人員小張運用"大案牍術"的思維，對公司的稅負率進行進一步的深入分析。

（1） 對更為細節的數據進行統計。

小張從ERP軟件中，導出了增值稅構成的明細項目，進行了數據的整理和統計。

統計的數據顯示，增值稅的進項構成比較複雜，因此，需要對增值稅的每項數據與以往進行對比分析，才能得出綜合的結論。

（2） 用縱向比較法對過去的每項數據進行對比分析。

通過對數據的對比，小張發現了以下事項：

①由于主營業務有所增長，因此帶來了銷項稅和進項稅的同步增長。其中，銷項稅增加了

20000*0.16%=32000元，進項稅增加了12000*16%=19200元，對增值稅的影響為12800元。

②由于其他業務有所增長，因此也帶來了銷項稅和進項稅的增長。其中，銷項稅增加了

20000*6%=1200元，進項稅增加了10000*6%=600元，對增值稅的影響為600元。

③由于2019年4月1日起，增值稅的稅率發生了變化，原來16%的增值稅稅率下降為了13%，因此對于材料采購來說，銷項稅和進項稅都受到了國家稅收優惠政策的影響。其中，銷項稅減少了1000000*（16%-13%）=30000元，進項稅減少了500000*（16%-13%）=15000元。對增值稅的影響為-15000元。

④由于當期管理改善，原來不能取得增值稅發票的項目，現在取得了3%的進項發票。因此帶來了增值稅的進項50000*3%=1500元。

⑤由于今年減稅降費的政策，也對公司采購的運輸業務産生了影響。運輸業的稅率從之前的10%降為了9%，因此影響了進項稅30000*1%=-300元，因為運輸費用比之前高，因此影響了進項為6000*10%=600元。對增值稅的總共影響為增加了進項300元。

将以上項目進行綜合，得出以下結論：

于是，通過對比分析，找到了引起增值稅下降的真正原因，主要是業務變化，管理改善，以及國家的稅收優惠政策，并無異常。

（3） 預測企業未來稅負率的走勢。

由于本期出現了稅收政策變化，管理改善等特殊事項，緻使增值稅與業務增減趨勢發生了反向變動。預計短期内增值稅稅率不會調整，因此下期的稅負應該與業務變動相關聯，與本期基本保持持平。

在财務分析當中，我們也可以用"大案牍術"的思維，即收集、統計數據，用"算法"對數據進行分析，得出結論并預測未來。在對企業稅負率的分析中，我們通過ERP軟件收集數據，通過稅負率的計算和縱向比較法，與往期的曆史數據進項比較分析，可以判斷企業的稅負率是否存在異常。掌握了基本的方法，企業可以定期地對增值稅、所得稅稅負情況進行分析，隻要數據能夠得到合理的解釋，沒有稅務風險，那麼就不用再為所謂的"預警稅負率"膽戰心驚了。

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