随着国家税收监管力度的不断加强，企业在财务管理中的税务合规性愈发重要。通过对某行业企业的财务报表进行分析，可以有效识别潜在的税务风险，帮助企业提前发现并规避税务风险。
本实验依托于2023年某行业部分上市公司的脱敏模拟财务年报数据，重点分析其税务风险。近年来，随着金税四期的逐步推进，税务机关对企业的财务数据进行更为细致的审查，特别是对税负率、净资产收益率、利润率等关键财务指标的异常波动。本实验通过对相关财务数据的深入分析，结合税务法规，评估企业在税务合规性方面的风险。
理解财务指标与税务风险的关系：通过分析某行业企业的财务数据，了解如何通过财务指标判断企业的税务风险。
掌握财务数据的分析方法：学习如何通过Python等工具对企业的财务报表进行清洗、分析和可视化，提取出有效的信息来评估税务风险。
识别税务风险点：通过对财务报表中税负率、净资产收益率、利润率等关键指标的分析，识别出可能的税务风险点，并提出合理的应对措施。
提高企业税务管理能力：通过本实验，帮助学生和企业管理者理解如何在企业经营中发现和规避税务风险，增强企业的税务管理能力，确保企业的财务数据符合税务法规要求。
选取某行业上市公司脱敏模拟数据进行指标分析，学生可以从https://webapi.cninfo.com.cn/#/dataBrowse 网站自行爬取其他企业的财务报表进行分析。
（1）资产负债表
import pandas as pd
import numpy as np
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
# 读取Excel文件
file_path = '资产负债表汇总.xlsx' # 假设文件名为税负指标计算.xlsx
# 设置显示格式，避免使用科学计数法
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
# 读取并展示数据
balance = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
print(balance.head())
为了全面显示数据信息，将 balance.columns 转换为列表，并打印即可看到所有列名
#查看全部列名
print(list(balance.columns))
增加年份列，以标注期初期末数据（2022年报为2023年期初数据，2023年报为2023年期末数据）
#构建年份列，构建期初、期末数据
balance['年份'] = pd.to_datetime(balance['报告年度']).dt.year
print(balance.head())
# 分别筛选出2023年和2022年的数据
balance_2023 = balance[balance['年份'] == 2023]
balance_2022 = balance[balance['年份'] == 2022]
（2）利润表
# 读取Excel文件
file_path = '利润表汇总.xlsx' # 假设文件名为税负指标计算.xlsx
# 读取并展示数据
profit = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
# 设置显示格式，避免使用科学计数法
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
print(profit.head())
#查看全部列名
print(list(profit.columns))
#构建年份列，构建期初、期末数据
profit['年份'] = pd.to_datetime(profit['报告年度']).dt.year
print(profit.head())
# 分别筛选出2023年和2022年的数据
profit_2023 = profit[profit['年份'] == 2023]
profit_2022 = profit[profit['年份'] == 2022]
（3）现金流量表
# 读取Excel文件
file_path = '现金流量表汇总.xlsx' # 假设文件名为税负指标计算.xlsx
# 读取并展示数据
cashflow = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
# 设置显示格式，避免使用科学计数法
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
print(cashflow.head())
#查看全部列名
print(list(cashflow.columns))
货币资金与营业收入的比例异常可以作为评估企业税务风险的一个重要指标。
计算货币资金增加额与含税营业收入之比: $$ \text{货币资金增加额与含税营业收入之比} = \frac{\text{货币资金增加额}}{\text{含税营业收入}} $$
（1）计算货币资金增加额 在资产负债表中提取所需的列，并进行数据计算
# 在资产负债表中提取所需的列
columns_hbzj = ['证券简称', '货币资金']
# 从2023年数据中提取所需列
hbzj_2023 = balance_2023[columns_hbzj].rename(columns={'货币资金': '货币资金_2023'})
# 从2022年数据中提取所需列
hbzj_2022 = balance_2022[columns_hbzj].rename(columns={'货币资金': '货币资金_2022'})
# 合并两个数据框
hbzjzje_data = pd.merge(hbzj_2023, hbzj_2022, on=['证券简称'], how='inner')
# 计算货币资金增加额
hbzjzje_data['货币资金增加额'] = hbzjzje_data['货币资金_2023'] - hbzjzje_data['货币资金_2022']
hbzjzje_data
（2）计算含税营业收入 在利润表中提取所需的列，并进行数据计算
# 提取所需的列，并显式复制数据
columns_yysr = ['证券简称', '其中：营业收入']
hsyysr_data = profit_2023[columns_yysr].copy() # 使用 .copy() 显式复制数据
# 计算含税营业收入
hsyysr_data.loc[:, '含税营业收入'] = hsyysr_data['其中：营业收入'] * 1.13
# 显示结果
hsyysr_data
（3）指标计算
hbzjzb_data = pd.merge(hbzjzje_data, hsyysr_data, on=['证券简称'], how='inner')
# 计算货币资金指标
hbzjzb_data['货币资金指标'] = hbzjzb_data['货币资金增加额'] / hbzjzb_data['含税营业收入']
# 显示结果
hbzjzb_data
（4）指标可视化展示 创建一个柱状图来展示 hbzjzb_data 中各个公司的货币资金指标，添加两条辅助线来筛查超过行业平均值±10倍的情况
# 计算货币资金指标的平均值
ave_hbzjzb = hbzjzb_data['货币资金指标'].mean()
# 计算超过行业平均值±10倍的情况
threshold_over = ave_hbzjzb * 10
threshold_below = - ave_hbzjzb * 10
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 指定中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.bar(hbzjzb_data['证券简称'], hbzjzb_data['货币资金指标'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=threshold_over, color='r', linestyle='--', label='行业平均值10倍')
plt.axhline(y=threshold_below, color='r', linestyle='--', label='行业平均值-10倍')
# 添加标题和标签
plt.title('货币资金指标分布')
plt.xlabel('公司名称')
plt.ylabel('货币资金指标')
plt.legend()
# 显示图表
plt.xticks(rotation=45) # 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.tight_layout() # 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.show()
在涉税风险评估过程中，企业的应收款项常常成为税务机关重点关注的对象。应收款项包括应收账款、预付款项和其他应收款。
应收款项余额过大且长期挂账： 如果企业的应收款项余额长期维持在较高水平且未能及时回收，这可能暗示企业存在隐匿收入、虚构交易或未能如实申报收入的风险。税务机关可能会质疑这些应收款项的真实性及其与实际业务活动的匹配性。
应收款项变动率大于同行业平均水平： 当企业的应收款项变动率显著高于同行业平均水平时，可能表明企业的收入确认政策或应收款项管理存在异常。这种异常变动率可能导致税务机关怀疑企业在进行利润调节、收入确认不及时或存在其他不规范的财务行为。
这些潜在风险可能影响企业的税务合规性，导致税务机关对企业进行更加严格的审查。因此，企业应当密切监控应收款项的变动情况，确保其与行业标准的匹配性，并及时清理长期挂账的应收款项，避免引发不必要的涉税风险。
（1）从资产负债表中抽取应收款项
# 选择需要的列
columns_yskx = ['证券简称', '应收账款', '预付款项', '其他应收款']
# 从 balance_2023 中抽取指定的列
yskx_2023 = balance_2023[columns_yskx]
# 从 balance_2022 中抽取指定的列
yskx_2022 = balance_2022[columns_yskx]
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(yskx_2023)
print("\n2022年的数据:")
print(yskx_2022)
（2）分析2023年应收账款情况
创建一个柱状图来展示 yskx_2023 中各个公司的应收账款指标，添加辅助线来筛查超过行业平均值3倍的情况
# 计算应收账款指标的平均值
ave_yszk = yskx_2023['应收账款'].mean()
# 计算超过行业平均值3倍的情况
yszk_over = ave_yszk * 3
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(yskx_2023['证券简称'], yskx_2023['应收账款'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=yszk_over, color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('2023年应收账款分布')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('应收账款')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend(loc='upper right')
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
（3）分析2023年其他应收款情况
创建一个柱状图来展示 yskx_2023 中各个公司的其他应收款指标，添加辅助线来筛查超过行业平均值3倍的情况
# 计算其他应收款指标的平均值
ave_qtysk = yskx_2023['其他应收款'].mean()
# 计算超过行业平均值3倍的情况
qtysk_over = ave_qtysk * 3
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(yskx_2023['证券简称'], yskx_2023['其他应收款'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=qtysk_over, color='r', linestyle='--',label='行业平均值3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('2023年应收账款分布')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('应收账款')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
（4）分析应收款项变动情况
# 计算 2022 年的应收款项总和
yskx_2022.loc[:, '应收款项'] = yskx_2022['应收账款'] + yskx_2022['预付款项'] + yskx_2022['其他应收款']
# 计算 2023 年的应收款项总和
yskx_2023.loc[:, '应收款项'] = yskx_2023['应收账款'] + yskx_2023['预付款项'] + yskx_2023['其他应收款']
# 合并数据
yskx_data = pd.merge(yskx_2022, yskx_2023, on='证券简称', suffixes=('_2022', '_2023'))
# 计算变动额
yskx_data['应收款项变动额'] = yskx_data['应收款项_2023'] - yskx_data['应收款项_2022']
# 显示结果
yskx_data
# 计算比率
yskx_data['应收款项变动率'] = yskx_data['应收款项变动额'] / yskx_data['应收款项_2022']
yskx_data
# 计算应收款项变动率的平均值
ave_yskxbdl = yskx_data['应收款项变动率'].mean()
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表尺寸
plt.bar(yskx_data['证券简称'], yskx_data['应收款项变动率'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_yskxbdl * 3, color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
# 设置图表标题和标签
plt.title('应收款项变动率')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('应收款项变动率')
plt.xticks(rotation=45) # 旋转横坐标标签，避免重叠
plt.legend()
# 显示图表
plt.tight_layout() # 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.show()
在涉税风险评估过程中，企业的应付款项常常成为税务机关重点关注的对象。
应付款项主要包括应付账款、预收账款和其他应付款。以下是应付款项中可能存在的风险：
应付款项余额过大且长期挂账： 如果企业的应付款项余额过大且长期挂账，税务机关可能会怀疑企业存在延迟支付、虚构交易或隐瞒收入等问题。这种情况下，企业可能在资金流动和税务合规方面存在风险，特别是在应付账款和其他应付款项长期未清算的情况下。
应付款项大幅增长： 企业应付款项的异常增长，特别是明显超出行业平均水平的增长，可能引起税务机关的关注。这种增长可能与企业的资金管理、负债结构变化有关，也可能暗示企业通过延迟支付或其他手段调整应纳税所得额。税务机关可能会进一步审查这些增长的合理性和其背后的业务实质。
应付款项的余额过大、长期挂账以及大幅增长，都是税务机关在涉税风险评估中重点审查的内容。企业应密切关注应付款项的管理，确保其反映真实的业务情况，并符合税务法规的要求，避免引发不必要的税务风险。
（1）从资产负债表中抽取应付款项
# 选择需要的列
columns_yfkx = ['证券简称', '应付账款', '预收款项', '其他应付款']
# 从 balance_2023 中抽取指定的列
yfkx_2023 = balance_2023[columns_yfkx]
# 从 balance_2022 中抽取指定的列
yfkx_2022 = balance_2022[columns_yfkx]
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(yfkx_2023)
print("\n2022年的数据:")
print(yfkx_2022)
（2）分析2023年应付账款情况
创建一个柱状图来展示 yfkx_2023 中各个公司的应付账款指标，添加辅助线来筛查超过行业平均值3倍的情况
# 计算应付账款指标的平均值
ave_yfkx = yfkx_2023['应付账款'].mean()
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(yfkx_2023['证券简称'], yfkx_2023['应付账款'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_yfkx * 3, color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('2023年应付账款分布')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('应付账款')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
（3）计算应付款项
# 从 balance_2023 中抽取指定的列
yfkx_2023 = balance_2023[columns_yfkx].copy()
# 处理缺失值，例如用0填充
yfkx_2023.fillna(0, inplace=True)
# 计算 2023 年的应付款项总和
yfkx_2023.loc[:, '应付款项'] = yfkx_2023['应付账款'] + yfkx_2023['预收款项'] + yfkx_2023['其他应付款']
# 从 balance_2022 中抽取指定的列
yfkx_2022 = balance_2022[columns_yfkx].copy()
# 处理缺失值，例如用0填充
yfkx_2022.fillna(0, inplace=True)
# 计算 2022 年的应付款项总和
yfkx_2022.loc[:, '应付款项'] = yfkx_2022['应付账款'] + yfkx_2022['预收款项'] + yfkx_2022['其他应付款']
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(yfkx_2023)
print("\n2022年的数据:")
print(yfkx_2022)
# 选择需要的列
columns_m_yfkx = ['证券简称', '应付账款', '应付款项']
# 从 yfkx_2023 中抽取指定的列
yfkx_2023_selected = yfkx_2023[columns_m_yfkx].copy()
# 重命名列
yfkx_2023_selected.rename(columns={'应付账款': '应付账款_2023', '应付款项': '应付款项_2023'}, inplace=True)
# 从 yfkx_2022 中抽取指定的列
yfkx_2022_selected = yfkx_2022[columns_m_yfkx].copy()
# 重命名列
yfkx_2022_selected.rename(columns={'应付账款': '应付账款_2022', '应付款项': '应付款项_2022'}, inplace=True)
# 合并内容
merged_yfkx = yfkx_2022_selected.merge(yfkx_2023_selected, on='证券简称', how='outer')
# 查看合并后的 DataFrame
print(merged_yfkx)
（4）计算变动额
# 计算应付款项变动额
merged_yfkx['应付款项变动额'] = merged_yfkx['应付款项_2023'] - merged_yfkx['应付款项_2022']
# 计算应付账款变动额
merged_yfkx['应付账款变动额'] = merged_yfkx['应付账款_2023'] - merged_yfkx['应付账款_2022']
print(merged_yfkx)
（5）计算变动率
# 计算应付款项变动率
merged_yfkx['应付款项变动率'] = merged_yfkx['应付款项变动额'] / np.where(merged_yfkx['应付款项_2022'] != 0, merged_yfkx['应付款项_2022'], np.nan)
# 计算应付账款变动率
merged_yfkx['应付账款变动率'] = merged_yfkx['应付账款变动额'] / np.where(merged_yfkx['应付账款_2022'] != 0, merged_yfkx['应付账款_2022'], np.nan)
print(merged_yfkx)
（6）可视化展示 应付账款变动率
# 计算应付账款变动率指标的平均值
ave_yfzkbdl = merged_yfkx['应付账款变动率'].mean()
# 计算应付款项变动率指标的平均值
ave_yfkxbdl = merged_yfkx['应付款项变动率'].mean()
绘制应付账款变动率涉税风险分析图
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(merged_yfkx['证券简称'], merged_yfkx['应付账款变动率'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_yfzkbdl * 3, color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('应付账款变动率涉税风险分析')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('应付账款变动率')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
plt.legend()
# 显示图表
plt.show()
绘制应付款项变动率涉税风险分析图
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(merged_yfkx['证券简称'], merged_yfkx['应付款项变动率'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_yfzkbdl * 3, color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('应付款项变动率涉税风险分析')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('应付款项变动率')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
在涉税风险评估过程中，企业的存货常常成为税务机关重点关注的对象。
存货管理涉及到企业的存货增减变动幅度和期末存货与实收资本的比例，这些指标可能隐藏着潜在的涉税风险。以下是存货管理中可能存在的风险：
存货增减变动幅度过大：
如果企业的存货增减幅度过大，税务机关可能会怀疑企业的存货管理存在异常。存货的急剧增加可能表明企业囤积货物未及时销售，从而引发对实际销售收入和利润真实性的质疑。反之，存货的急剧减少可能意味着企业通过低价处理存货或其他非正常途径清理库存，这可能导致企业的应纳税所得额减少，从而引发税务机关的进一步审查。
期末存货与实收资本比例过高：
如果企业的期末存货与实收资本比例过高，税务机关可能会关注企业的资本结构是否合理。过高的比例可能反映出企业存货管理不善或存在过度囤积存货的情况，这可能导致企业利用存货虚增利润或隐瞒收入，影响税负的合理性。此外，比例过高还可能表明企业的资本结构不合理，过度依赖存货融资，进而引发税务机关对企业融资来源及其与存货关联性的进一步审查。
存货的增减变动幅度过大以及期末存货与实收资本比例过高，都是税务机关在涉税风险评估中重点审查的内容。企业应密切关注存货管理，确保存货的变动幅度和期末存货与实收资本比例反映真实的业务情况，并符合税务法规的要求，以避免引发不必要的税务风险。
（1）从资产负债表中抽取相应指标
# 选择需要的列
columns_ch = ['证券简称', '存货', '实收资本（或股本）']
# 从 balance_2023 中抽取指定的列
ch_2023 = balance_2023[columns_ch]
# 从 balance_2022 中抽取指定的列
ch_2022 = balance_2022[columns_ch]
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(ch_2023)
print("\n2022年的数据:")
print(ch_2022)
（2）合并内容
# 重命名列
ch_2023 = ch_2023.copy()
ch_2023.rename(columns={'存货': '存货_2023', '实收资本（或股本）': '实收资本_2023'}, inplace=True)
# 重命名列
ch_2022 = ch_2022.copy()
ch_2022.rename(columns={'存货': '存货_2022', '实收资本（或股本）': '实收资本_2022'}, inplace=True)
# 合并内容
merged_ch= pd.merge(ch_2022, ch_2023, on='证券简称', how='outer')
print(merged_ch)
(3) 存货增减变动幅度计算
存货增减变动幅度用于衡量企业在不同期间内存货水平的变化情况，计算公式如下：
$$ 存货增减变动幅度 = \frac{\text{期末存货} - \text{期初存货}}{\text{期初存货}} \times 100\% $$
变动过大：如果存货增减变动幅度过大，可能表明企业存在经营波动或不合理的存货管理。
例如，存货急剧增加可能意味着企业在囤积货物未及时销售，可能引发税务机关对其实际销售收入和利润的质疑。
存货调整：较大幅度的存货减少可能反映出企业通过低价处理存货或其他非正常途径清理库存，税务机关可能会关注存货减少的合理性，防止企业通过此方式减少应纳税所得额。
潜在虚增：如果存货增减变动幅度与企业销售收入、生产规模或市场需求不符，可能存在虚增存货的嫌疑，需进行进一步的税务核查。
# 创建一个新的列来存储变动幅度
merged_ch['存货变动幅度'] = (merged_ch['存货_2023'] - merged_ch['存货_2022']) / merged_ch['存货_2022']
# 显示更新后的 DataFrame
print(merged_ch)
（4）存货增减变动幅度风险点可视化
# 计算存货变动幅度指标的平均值
ave_ch = merged_ch['存货变动幅度'].mean()
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(merged_ch['证券简称'], merged_ch['存货变动幅度'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_ch * 3, color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
plt.axhline(y=-ave_ch * 3, color='r', linestyle='--', label='行业平均值-3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('存货变动幅度涉税风险分析')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('存货变动幅度')
plt.legend()
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
（5）期末存货与实收资本比例
期末存货与实收资本比例用于衡量企业存货与其资本结构的合理性，计算公式如下：
比例过高：期末存货与实收资本的比例如果过高，可能意味着企业存在过度囤积存货的现象，可能引发税务机关的关注，怀疑企业是否存在利用存货虚增利润或隐瞒收入的行为。
资本结构不合理：较高的比例还可能反映出企业的资本结构不合理，可能依赖过多的存货融资。
税务机关可能会进一步审查企业的融资来源及其与存货的关联性，以确定是否存在通过不合理手段降低税负的行为。
周转风险：如果企业的存货周转率较低且存货与实收资本的比例较高，可能被视为经营管理不善，税务机关可能会关注这种情况下的存货减值处理及其对企业税负的影响。
# 创建一个新的列来存储变动幅度
merged_ch['期末存货指标'] = merged_ch['存货_2023'] / merged_ch['实收资本_2023']
# 显示更新后的 DataFrame
print(merged_ch)
（5）期末存货与实收资本比例风险点可视化
# 计算期末存货指标的平均值
ave_qmch = merged_ch['期末存货指标'].mean()
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(merged_ch['证券简称'], merged_ch['期末存货指标'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_qmch * 3, color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('期末存货指标涉税风险分析')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('期末存货指标')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
在涉税风险评估过程中，企业的主营业务收入费用率常常成为税务机关重点关注的对象。
主营业务收入费用率主要反映企业期间费用相对于主营业务收入的比例。以下是主营业务收入费用率中可能存在的风险：
主营业务收入费用率明显高于行业平均水平： 如果企业的主营业务收入费用率明显高于全市或行业的平均水平，税务机关可能会怀疑企业存在多提、多摊相关费用，或将资本性支出一次性在当期列支的行为。这种情况下，企业可能在费用确认和资本支出列支方面存在风险，特别是在大幅超出行业平均水平的情况下。
主营业务收入费用率的大幅波动： 企业的主营业务收入费用率如果出现大幅波动，特别是显著偏离行业平均水平的波动，可能引起税务机关的关注。这种波动可能与企业的成本控制不力或财务操作有关，也可能暗示企业通过调整费用或支出结构来影响应纳税所得额。税务机关可能会进一步审查这些波动的合理性及其背后的财务处理方式。
主营业务收入费用率的显著偏高及大幅波动，都是税务机关在涉税风险评估中重点审查的内容。企业应密切关注主营业务收入费用率的变化，确保其反映真实的经营情况，并符合税务法规的要求，避免引发不必要的税务风险。
（1）从利润表中抽取相应数据
# 提取所需的列，并显式复制数据
columns_zyywsr = ['证券简称', '其中：营业收入', '销售费用', '管理费用', '财务费用']
# 从 profit_2023 中抽取指定的列
zyywsr_2023 = profit_2023[columns_zyywsr]
# 从 balance_2022 中抽取指定的列
zyywsr_2022 = profit_2022[columns_zyywsr]
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(zyywsr_2023)
print("\n2022年的数据:")
print(zyywsr_2022)
主营业务收入费用率公式： $$ \text{主营业务收入费用率} = \frac{\text{本期期间费用}}{\text{本期主营业务收入}} $$
（2）计算期间费用
期间费用一般包括销售费用、管理费用和财务费用。
# 处理缺失值，例如用0填充
zyywsr_2023.fillna(0, inplace=True)
# 计算 2023 年的期间费用
zyywsr_2023.loc[:, '期间费用'] = zyywsr_2023['销售费用'] + zyywsr_2023['管理费用'] + zyywsr_2023['财务费用']
# 处理缺失值，例如用0填充
zyywsr_2022.fillna(0, inplace=True)
# 计算 2022 年的期间费用
zyywsr_2022.loc[:, '期间费用'] = zyywsr_2022['销售费用'] + zyywsr_2022['管理费用'] + zyywsr_2022['财务费用']
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(zyywsr_2023)
print("\n2022年的数据:")
print(zyywsr_2022)
（3）计算主营业务收入费用率
# 计算 2023 年的主营业务收入费用率
zyywsr_2023.loc[:, '主营业务收入费用率'] = zyywsr_2023['期间费用'] / zyywsr_2023['其中：营业收入']
# 计算 2022 年的主营业务收入费用率
zyywsr_2022.loc[:, '主营业务收入费用率'] = zyywsr_2022['期间费用'] / zyywsr_2022['其中：营业收入']
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(zyywsr_2023)
print("\n2022年的数据:")
print(zyywsr_2022)
（4）计算当期（2023）主营业务收入费用率税务风险可视化
# 计算主营业务收入费用率的平均值
ave_zyywsr = zyywsr_2023['主营业务收入费用率'].mean()
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(zyywsr_2023['证券简称'], zyywsr_2023['主营业务收入费用率'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_zyywsr * 2 , color='r', linestyle='--', label='行业平均值2倍')
# 添加标题和标签
plt.title('主营业务收入费用率指标涉税风险分析')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('主营业务收入费用率')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
（5）分析主营业务收入费用率波动情况
# 选择需要的列
zyywsrfyl_2023 = zyywsr_2023[['证券简称', '主营业务收入费用率']]
zyywsrfyl_2022 = zyywsr_2022[['证券简称', '主营业务收入费用率']]
# 重命名列
zyywsrfyl_2023.rename(columns={'主营业务收入费用率': '主营业务收入费用率_2023'}, inplace=True)
zyywsrfyl_2022.rename(columns={'主营业务收入费用率': '主营业务收入费用率_2022'}, inplace=True)
# 合并数据
merged_zyywsrfyl = zyywsrfyl_2023.merge(zyywsrfyl_2022, on='证券简称', how='outer')
# 显示结果
print(merged_zyywsrfyl)
（6）主营业务收入费变动率
# 添加新的列计算变动率
merged_zyywsrfyl['主营业务收入费用变动率'] = (merged_zyywsrfyl['主营业务收入费用率_2023'] - merged_zyywsrfyl['主营业务收入费用率_2022']) / merged_zyywsrfyl['主营业务收入费用率_2022']
# 处理除以零的情况
merged_zyywsrfyl.loc[merged_zyywsrfyl['主营业务收入费用率_2022'] == 0, '主营业务收入费变动率'] = np.nan
# 显示结果
print(merged_zyywsrfyl)
（7）主营业务收入费用率波动情况可视化分析
# 计算主营业务收入变动率的平均值
ave_zyywsrfyl = merged_zyywsrfyl['主营业务收入费用变动率'].mean()
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(merged_zyywsrfyl['证券简称'], merged_zyywsrfyl['主营业务收入费用变动率'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_zyywsrfyl * 3 , color='r', linestyle='--', label='行业平均值3倍')
plt.axhline(y=-ave_zyywsrfyl * 3 , color='r', linestyle='--', label='行业平均值-3倍')
# 添加标题和标签
plt.title('主营业务收入费用率波动情况涉税风险分析')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('主营业务收入费用变动率')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
在涉税风险评估过程中，企业的主营业务成本率往往是税务机关关注的重点。主营业务成本率主要反映企业在获取主营业务收入时所发生的直接成本与收入的比例。
以下是主营业务成本率中可能存在的涉税风险：
主营业务成本率显著偏低或偏高：
如果企业的主营业务成本率明显低于或高于行业平均水平，税务机关可能会怀疑企业存在虚增收入或虚减成本的行为。偏低的成本率可能暗示企业存在未如实申报成本费用的情况，而偏高的成本率则可能表明企业将不属于当期的成本费用提前列支，以减少当期应纳税所得额。这些情况都可能导致税务风险，税务机关会进一步核查企业的成本确认和收入配比的合理性。
主营业务成本率 是指企业在一定时期内，主营业务成本占主营业务收入的比例，反映企业的成本控制能力和盈利能力。其计算公式为：
$$ \text{主营业务成本率} = \frac{\text{主营业务成本}}{\text{主营业务收入}} \times 100\% $$主营业务成本率与行业平均值相差过大的临界值设定
工业企业：行业平均值±20%之内为合格
商业企业：行业平均值±10%之内为合格
本案例选取的是工业企业，临界值指标为±20%
主营业务成本率通常是税务机关在涉税风险评估中重点审查的内容。企业应密切监控主营业务收入成本率的变化，确保其合理性和合规性，避免因成本率异常或不合理波动而引发税务机关的审查，最终导致潜在的税务风险。
（1）从利润表中抽取相应数据
# 提取所需的列，并显式复制数据
columns_zyywcbl = ['证券简称', '其中：营业收入', '其中：营业成本']
# 从 profit_2023 中抽取指定的列
zyywcbl_2023 = profit_2023[columns_zyywcbl]
# 显示结果
print("2023年的数据:")
print(zyywcbl_2023)
（2）计算主营业务成本率
# 计算 2023 年的主营业务成本率
zyywcbl_2023.loc[:, '主营业务成本率'] = zyywcbl_2023['其中：营业成本'] / zyywcbl_2023['其中：营业收入']
# 显示结果
print(zyywcbl_2023)
（3）筛选出当期（2023）主营业务成本率与行业平均值相差过大的企业
工业企业：行业平均值±20%之内为合格
商业企业：行业平均值±10%之内为合格
本案例选取的是工业企业，临界值指标为±20%
# 计算主营业务成本率的平均值
ave_zyywcbl = zyywcbl_2023['主营业务成本率'].mean()
# 筛选出主营业务成本率高于平均值120% 或 低于平均值80%的行
zyywcbl_odd = zyywcbl_2023[
(zyywcbl_2023['主营业务成本率'] > ave_zyywcbl * 1.2) |
(zyywcbl_2023['主营业务成本率'] < ave_zyywcbl * 0.8)
]
# 显示筛选后的 DataFrame
print(zyywcbl_odd)
（4）当期（2023）主营业务成本率税务风险可视化
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图表大小
plt.bar(zyywcbl_2023['证券简称'], zyywcbl_2023['主营业务成本率'], color='b')
# 添加辅助线
plt.axhline(y=ave_zyywcbl, color='g', linestyle=':', label='行业平均值')
plt.axhline(y=ave_zyywcbl*1.2, color='r', linestyle='--', label='平均值120%')
plt.axhline(y=ave_zyywcbl*0.8, color='r', linestyle='--', label='平均值80%')
# 添加标题和标签
plt.title('主营业务成本率涉税风险分析')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('主营业务成本率')
# 旋转横坐标标签以避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend()
# 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
含税收入公式:
（1）现金流量表中抽取销售商品、提供劳务收到的现金的数据
# 提取证券简称和销售商品、提供劳务收到的现金
sdxj_data = cashflow[['证券简称', '销售商品、提供劳务收到的现金']]
sdxj_data
（2）资产负债表中抽取应收账款及应收票据的数据
# 分别筛选出2023年和2022年的数据
ysxm_2023 = balance_2023[['证券简称', '应收账款', '应收票据']].rename(columns={'应收账款': '应收账款_2023', '应收票据': '应收票据_2023'})
ysxm_2022 = balance_2022[['证券简称', '应收账款', '应收票据']].rename(columns={'应收账款': '应收账款_2022', '应收票据': '应收票据_2022'})
# 合并两个数据框
ysxm_data = pd.merge(ysxm_2023, ysxm_2022, on=['证券简称'], how='inner')
ysxm_data
（3）计算含税营业收入测算值
# 按照“证券简称”进行横向合并
merged_hssr = pd.merge(sdxj_data, ysxm_data, on='证券简称', how='outer').fillna(0)
merged_hssr
# 创建一个新的列来存储变动幅度
merged_hssr['含税收入测算值'] = merged_hssr['销售商品、提供劳务收到的现金'] + merged_hssr['应收账款_2023'] - merged_hssr['应收账款_2022'] + merged_hssr['应收票据_2023'] - merged_hssr['应收票据_2022']
# 显示更新后的 DataFrame
merged_hssr
（4）利润表抽取收入相关项目
sr_2023 = profit_2023[['证券简称', '其中：营业收入', '其它收入']].fillna(0)
sr_2023
（5）计算企业收入及税额测算值
# 创建一个新的列来存储变动幅度
sr_2023['收入'] = sr_2023['其中：营业收入'] + sr_2023['其它收入']
sr_2023['税额测算值'] = sr_2023['收入'] * 0.13
# 显示更新后的 DataFrame
sr_2023
（6）计算营业收入测算值
# 按照“证券简称”进行横向合并
bjbd_data = pd.merge(merged_hssr, sr_2023, on='证券简称', how='outer')
bjbd_data
bjbd_data['收入测算值'] = bjbd_data['含税收入测算值'] - bjbd_data['税额测算值']
bjbd_data
（7）营业收入表间比对可视化分析
# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 定义宽度和偏移量
bar_width = 0.35
index = np.arange(len(bjbd_data['证券简称']))
# 绘制第一个柱子 - 含税营业收入测算值
plt.bar(index, bjbd_data['收入测算值'], bar_width, label='收入测算值')
# 绘制第二个柱子 - 含税收入，偏移 bar_width
plt.bar(index + bar_width, bjbd_data['收入'], bar_width, label='收入')
# 添加标题和轴标签
plt.title('含税收入测算值与收入比较')
plt.xlabel('证券简称')
plt.ylabel('金额 (元)')
plt.xticks(index + bar_width / 2, bjbd_data['证券简称'], rotation=45) # 旋转x轴标签以防重叠
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.tight_layout() # 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.show()
本实验旨在通过对2023年某行业部分上市公司脱敏模拟财务年报数据的分析，评估企业在税务合规性方面的风险。随着国家税收监管政策的不断加强，特别是金税四期的实施，税务机关对企业财务数据的审查更加严格。因此，本实验聚焦于关键财务指标的变化，以识别潜在的税务风险点。
通过对该行业上市公司财务数据的全面分析，识别了潜在的税务风险，对于企业提升税务合规性、避免税务纠纷具有重要意义。