税务文书送达方式有变化,企业切勿遗漏
来源:亿企赢17win 作者:Dufetax

 自2020年4月1日起,部分税务文书开始实行电子送达方式,相比较以往纸质文书送达方式,该方式既减轻了税务机关送达或者纳税人到税务机关领取纸质税务文书的繁琐流程,也便于纳税人对相关文书的保管。

  今天,我们就通过几个常见问题跟大家一起来聊聊税务文书电子送达这些事儿~

  问题1.什么是税务文书电子送达?

  电子送达,是指税务机关通过电子税务局等特定系统向纳税人、扣缴义务人(简称“受送达人”)送达电子版式税务文书。

  问题2.电子送达税务文书与直接送达的纸质税务文书是否具有同等效力?

  电子送达与其他送达方式具有同等法律效力。受送达人可以据此办理涉税事宜,行使权利、履行义务。

  例如,税务机关通过电子税务局送达电子版式税务文书后,受送达人可根据该文书办理涉税事宜,税务机关要受到该文书的约束;如果受送达人对文书内容不服的,可以以此依法申请税务行政复议或者提起行政诉讼。

  问题3.受送达人如何办理电子送达方式?

  受送达人同意采用电子送达的,需要签订《税务文书电子送达确认书》,该确认书包括电子送达的文书范围、效力、渠道和其他需要明确的事项,具体内容如下图所示:
 对于《税务文书电子送达确认书》受送达人可以选取以下两种方式之一签订:

  方式1.签订电子版

  受送达人可以登录特定系统直接签订电子版《税务文书电子送达确认书》;

  方式2.签订纸质版

  受达人可以到税务机关办税服务厅签订纸质版《税务文书电子送达确认书》,由税务机关及时录入相关系统。

  问题4.与纸质税务文书送达方式相比较,电子送达方式税务文书送达日期如何确定?

  税务机关采用电子送达方式送达税务文书的,以电子版式税务文书到达特定系统受送达人端的日期为送达日期,特定系统自动记录送达情况。

  问题5.受送达人如何查询电子版式税务文书?

  税务机关向受送达人送达电子版式税务文书后,通过电话、短信等方式发送提醒信息,需要注意的是,提醒服务不影响电子文书送达的效力。

  受送达人要及时登录特定系统查阅电子版式税务文书。电子税务局纳税人端设置“消息中心”,自动接收、存储税务机关推送的电子版式税务文书,纳税人可点击进行详细查看。

  问题6.受送达人选取电子送达方式后,如果需要纸质税务文书怎么办?

  受送达人需要纸质税务文书的,可以通过特定系统自行打印,也可以到税务机关办税服务厅打印。

  问题7.目前,哪些税务文书暂不能适用电子送达方式?

  税务处理决定书、税务行政处罚决定书(不含简易程序处罚)、税收保全措施决定书、税收强制执行决定书、阻止出境决定书以及税务稽查、税务行政复议过程中使用的税务文书等暂不适用电子送达方式。

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先简单的明确两个基本概念:均数和标准差。举个实际例子:平均收缩压138±7 mm Hg。这里的“138”就是均数;“7”就是标准差。均数代表一组数据的平均值;标准差代表一组数据的离散程度;换句话说,标准差越大,一组数据越参差不齐。统计学上对一组数据都以“均数±标准差”表示。
均数±标准差的计算有一个极其复杂繁琐的公式。我们也并不需要去记住这个公式。现在市面上五花八门的统计学软件,都带有计算“均数±标准差”的功能。我们只需要输入一串原始数据,软件就会自动计算出均数和标准差。我们只需要记住:标准差越小,代表这组数据越整齐;标准差越大,代表这组数据越参差不齐。
当面对大量的数据,该如何开展数据统计分析?选择什么样的方法?我们需要将变量资料与分析方法关联、对应起来。流程如下:

一、 两组或多组计量资料的比较
1.两组资料:
1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料
(1)若方差齐性,则作成组t检验
(2)若方差不齐,则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验
2)小样本偏态分布资料,则用成组的Wilcoxon秩和检验
2.多组资料:
1)若大样本资料或服从正态分布,并且方差齐性,则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐,则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用成组的Wilcoxon秩和检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

二、 分类资料的统计分析
1.单样本资料与总体比较
1)二分类资料:
(1)小样本时:用二项分布进行确切概率法检验;
(2)大样本时:用U检验。
2)多分类资料:用Pearson c2检验(又称拟合优度检验)。
2. 四格表资料
1)n>40并且所以理论数大于5,则用Pearson c2
2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5,则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验
3)n£40或存在理论数<1,则用Fisher’s 检验
3. 2×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验
2)列变量为效应指标并且为二分类,列变量为有序多分类变量,则用趋势c2检验
3)行变量和列变量均为无序分类变量
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%,则用Pearson c2
(2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验
4. R×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验
2)列变量为效应指标,并且为无序多分类变量,行变量为有序多分类变量,作none zero correlation analysis的CMH c2
3)列变量和行变量均为有序多分类变量,可以作Spearman相关分析
4)列变量和行变量均为无序多分类变量,
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%,则用Pearson c2
(2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验

三、 Poisson分布资料
1.单样本资料与总体比较:
1)观察值较小时:用确切概率法进行检验。
2)观察值较大时:用正态近似的U检验。
2.两个样本比较:用正态近似的U检验。 配对设计或随机区组设计

四、 两组或多组计量资料的比较
1.两组资料:
1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料,作配对t检验
2)小样本并且差值呈偏态分布资料,则用Wilcoxon的符号配对秩检验
2.多组资料:
1)若大样本资料或残差服从正态分布,并且方差齐性,则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。
2)如果小样本时,差值呈偏态分布资料或方差不齐,则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用Wilcoxon的符号配对秩检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

五、 分类资料的统计分析
1.四格表资料
1)b+c>40,则用McNemar配对 c2检验或配对边际c2检验
2)b+c£40,则用二项分布确切概率法检验
2.C×C表资料:
1)配对比较:用McNemar配对 c2检验或配对边际c2检验
2)一致性问题(Agreement):用Kap检验

六、 两个变量之间的关联性分析
1.两个变量均为连续型变量
1)小样本并且两个变量服从双正态分布,则用Pearson相关系数做统计分析
2)大样本或两个变量不服从双正态分布,则用Spearman相关系数进行统计分析
2.两个变量均为有序分类变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析
3.一个变量为有序分类变量,另一个变量为连续型变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析

七、 回归分析
1.直线回归:如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量的线性回归,称为简单回归),否则应作适当的变换,使其满足上述条件。
2.多重线性回归:应变量(Y)为连续型变量(即计量资料),自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
3.二分类的Logistic回归:应变量为二分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)非配对的情况:用非条件Logistic回归
(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
2)配对的情况:用条件Logistic回归
(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
4.有序多分类有序的Logistic回归:应变量为有序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
5.无序多分类有序的Logistic回归:应变量为无序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

八、 生存分析资料:要求资料记录结局和结局发生的时间(如;死亡和死亡发生的时间)
1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线
2.大样本时,可以寿命表方法估计
3.单因素可以用Log-rank比较两条或多条生存曲线
4.多个因素时,可以作多重的Cox回归
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
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