在领克汽车张家口工厂焊装车间，数百台机械臂在绿电驱动下精准协作，这家工厂已经实现100%绿电生产。而其所在的河北省张家口市，全市绿电消费企业达122家。

作为全国唯一的国家级可再生能源示范区，张家口市风电装机规模已突破2000万千瓦。面对蓬勃发展的风电产业，如何精准识别涉税风险、提升征管质效？2024年，国家税务总局张家口市税务局打造“风力发电行业涉税风险分析模型”，常态化开展数据扫描分析。目前，该模型已在全省应用，今年以来，全省共查补入库税款及滞纳金5841.58万元。

深入调研，锁定共性问题

“风电产业技术复杂、环节多、政策性强，想要管得好首先得了解透。”张家口市税务局第二税务分局局长高彬介绍。

为此，张家口市税务局组织行业协会、典型企业召开专题座谈会，详细了解行业发展状况、财会处理、税收风险等关键信息，并走访发展改革、自然资源、财政、能源、电力等多个单位，系统了解项目从引进、建设、投入、运营到并网的全过程情况。同时，深入项目建设现场和发电运营一线，实地了解企业经营实际、收入构成、成本结构及利润状况。通过全面摸排，税务部门掌握了全市212家风电企业情况，逐一建档立册，形成基础数据库。

在摸清行业现状的同时，张家口税务部门全面梳理风电行业涉及的税收政策，精细分类归集，形成涵盖33项政策及管理要点的风电行业税收政策汇编，并通过分析近5年来发现的重点风险事项，锁定“延期享受‘三免三减半’税收优惠政策”“共用固定资产折旧在项目间分配异常”等13项具有行业共性的核心税收风险点，汇集成《张家口市风电行业风险管理汇编》，为税收管理提供了清晰的目标。

科学建模，实现全流程覆盖

“模型建设并非一蹴而就，我们采取了‘小切口突破、全链条延伸’的策略。”高彬详细介绍了模型的构建过程。风电项目启动时就必须解决土地占用的问题，通过前期摸排，张家口市税务局发现企业普遍存在仅申报永久占地、漏报租赁土地的现象，造成耕地占用税和城镇土地使用税少缴，因此将项目用地管理作为重点突破口。

税务部门利用风电项目装机容量与占地面积的内在逻辑关系，根据出让和租赁用地两种不同情形，分别构建了涵盖耕地占用税和城镇土地使用税的风险测算模型，在3个试点县应用测试后取得显著效果。随后，该局将分析视野拓展至风电项目全生命周期，覆盖开发建设、试运行、正式运营、销售及设备维护等各阶段，分析税种也从耕地占用税、城镇土地使用税拓展到增值税、企业所得税、房产税、印花税、个人所得税等多个主要税种，最终构建形成以“10个税种指标+1个虚抵进项指标+1个外部数据分析指标”为核心的风电行业涉税风险分析模型。

为确保模型准确可靠，该局选取12户代表性风电企业分3批次进行测试，并根据反馈持续优化。经过12次测试调整后，模型的风险识别率达到87%。目前该模型已被全面应用于张家口市所有风电企业的涉税风险防控中，共发现96户风电企业存在的259个风险疑点。

全面推广，精准识别疑点

近期，张家口市税务局通过模型扫描发现，某公司同时运营多个风电项目，其中3个新项目正享受“三免三减半”企业所得税优惠，而其余老项目优惠期已结束，所有项目共同使用价值高达1.31亿元的升压站、送出线路等关键设施，但这些共用设施的折旧费用被全部计入了老项目账上，并未在新老项目之间按合理比例进行分摊。这种处理方式，使得正在享受税收优惠的新项目成本被低估，导致利润和应缴纳所得税增加，可享受的所得税减免也随之增加。

税务机关核查后，依法要求企业纠正错误，重新分摊折旧费用。最终，该公司按照要求调整了账目，并依法补缴企业所得税、滞纳金共计221万元。

“这个案例展现了风险模型如何精准识别企业利用共用资产，不合理分摊费用的问题，提升了基层应对效率。”高彬表示。

在河北省税务局的指导下，风电行业涉税风险模型已全面扫描全省498户风电企业，识别出涉税风险疑点421个，涉及风电企业171户。

张家口市税务局党委副书记、副局长李向阳表示，该局将根据扫描出的风险疑点，进一步优化风电行业涉税风险模型，持续提升模型识别精准度，并注重提升税务干部数据思维和应用能力，加强数据规则学习、分析工具应用等实战训练，让数据成为开展税务工作的好帮手。