Анализ социальных сетей в налоговом надзоре


Автор:

picture-1

Давеча ознакомился со 109 признаками неблагонадежности компании в глазах налогового инспектора и в голову пришла идея применить анализ социальных сетей к проблеме выявления неблагонадежных компаний.

С анализом социальных сетей я познакомился, прочитав книгу “Невидимая сила социальных связей” Роба Кросса и Эндрю Паркера пару лет назад. Анализ социальных сетей – это специализация сетевого анализа,  изучающая производительность и устойчивость социальных связей. Проблема недостатка информационных связей и фрагментированности сети особенно актуальна для распределенных команд, поэтому я решил применить его к одному из своих проектов: о результатах смотрите доклад с конференции SECR 2007.

В этом посте я предложу идею о применении анализа социальных сетей к налоговому надзору.

Для начала давайте определимся о составляющих нашей сети:

  • Узлами сети будут являться юридические лица-налогоплательщики.
  • Связи представляют собой взаимоотношения (операции купли/продажи товаров и услуг и движения средств) между налогоплательщиками. Например, если Компания А продает что-либо компании Б, то между ними рисуем связь.
  • В качестве свойств связей для целей этого поста я возьму объем операций (в денежном эквиваленте)

Вспомним, что в анализе социальных сетей выделяют 3 типа часто встречающихся актеров (узлов):

  1. Связные – узлы, у которых больше всего связей;
  2. Брокеры - узлы, которые объединяют различные кластеры узлов (компании мы объединим в кластеры по  видами деятельности согласно ОКВЭД);
  3. Пограничники - узлы, у которых мало связей, большинство из которых являются входящими связями.

Как вы думаете, если у компании много связей, причем связи преимущественно между узлами разных кластеров (то есть, компания-брокер), то что можно предположить о характере деятельности такой компании? Могу ли я предположить, что компания выполняет слишком много нехарактерных операций, что может свидетельствовать о том, что компания предоставляет услуги по обналичиванию денег?

А как насчет связных – компаний, у которых больше всего связей? Что будет с бизнес-климатом в кластере (отрасли), если мы затеем налоговую проверку такой компании и приостановим операции? Как это скажется на “производительности сети”?

Не придумал наглядного примера для пограничников – может у Вас есть идеи?

Замечу, что я рассмотрел лишь 2 свойства компаний: объем операций и вид деятельности. В реальности, можно взять другие свойства компании (например, юридический адрес) и применить достижения сетевого анализа для решения проблем налогового надзора (выявлять места массовой регистрации). По-моему, это тянет на неплохую дипломную работу :)

Буду рад узнать о других “нестандартных” областях применения анализа социальных сетей – приводите примеры в комментариях к этому посту!


Отзывы

Оставьте отзыв первым!

Оставить отзыв

WordPress Themes