不論是宏觀識別還是微觀識別，稅務風險識別的主要思路可以分為兩類，一是應用各種數據和方法估算一定的經濟量、經濟結構和既定的稅收制度決定的潛在的、最大的稅收能力，與實現的稅收收入數據比較，查找某地區、某稅種或某行業稅收征管中可能存在的風險及其變動趨勢，即通過納稅能力估算（也稱為稅收流失估算或征收率估算）識別風險，稱之為稅收能力估算法；二是通過一些關鍵指標的縱向或橫向比較，分析其異常變動及發展趨勢發現某地區、某稅種、某行業或某企業存在的稅收風險，稱之為關鍵指標判別法。

　　（一）稅收能力估算法

　　如上文所述，稅收能力估算是一種稅收風險宏觀識別方法，主要關注國家、地區、稅種、行業、某類納稅人的潛在稅收，進而分析稅收流失狀況、風險程度，以及變動趨勢。稅收能力估算的結果不僅可以應用于風險識別，還可以應用于稅收預測、政策效應評估等方面。稅收能力估算主要有兩種方法，一是自上而下，另一個是自下而上。

　　1、自上而下法

　　即利用GDP等宏觀統計數據、根據稅收政策、應用稅收經濟學、統計學和國民經濟核算等學科相關原理、模型和方法估算稅收能力的方法。自上而下法估算主要有兩種思路，一是尋找宏觀統計數據中與稅基比較接近的指標（稱為代理性稅基），然后根據稅收政策規定的抵免、優惠的情況調整數據，進而估算稅收能力。常用的方法主要有投入產出法、增加值法和可計算一般均衡（CGE）模型法等。這些方法應用的經濟指標與稅收政策對應關系比較明確、緊密，也比較容易理解，主要應用某國或地區的稅種或（和）行業稅收能力估算，我國已經應用這投入產出法和增加值法開展增值稅收入能力估算；二是根據稅收與經濟的關系，應用稅收經濟模型，利用宏觀經濟面板數據或時間序列數據估算稅收收入能力，常用的方法主要有隨機邊界模型法、數據包絡模型法以及稅柄法等。這幾種方法主要應用于國家或地區總體稅收能力估算。

　　自上而下法以宏觀經濟統計數據為基礎，其主要缺點在于：①很難確定是否包括了地下經濟和非法經濟活動；②假設條件較多，有些稅收政策無法體現；③無法提供比較詳細的信息。相應的，其優點在于數據收集整理成本較小，操作上相對簡單，時間、人力物力消耗較少。

　　2、自下而上法

　　所謂自下而上的方法，就是使用納稅人數據，特別是稅務部門掌握的稅收申報數據和稅收專項調查、檢查等數據，以及其他政府、專業機構收集的關于納稅人的細節數據，運用統計學相關原理（如隨機抽樣等）測算樣本的潛在稅收收入，進而推算總體稅收收入能力的方法。隨機抽樣時可以不做任何分類直接抽樣，也可以根據需要按地區、稅種、行業和納稅人類型分類后再隨機抽樣。總之分類越細，估算結果提供的信息越多。自下而上法需要對樣本數據進行相應的稅務審計工作，所以稅收調查、納稅評估及稅務稽查案例數據非常重要。許多國外應用自下而上法估算個人所得稅和企業所得稅能力。

　　自下而上法的優點是隨機抽樣及細致的審計工作使估算結果更可靠，對稅基的逼近表現要好于自上而下法，能夠提供較詳細的估算信息。缺點是對樣本和抽樣方法的選擇是否遵從隨機原則，抽樣調查還有可能出現無響應或低報等情況，以及賬證不健全或灰色交易的存在也會影響測算的準確程度，而且數據收集、整理、計算工作大，耗時耗力，成本比較高。

　　自上而下和自下而上法的優缺點都比較明顯，各有利弊。國際上對這兩種方法的爭論仍在繼續，基本形成統一認識的是：在實踐中不能絕對地使用某種方法，而是將兩者互補結合。

　　美國和瑞典等國家的稅收能力估算經驗表明：①個人所得稅風險高于企業所得稅；②對企業所得稅來說，大企業、特別是跨國大企業的稅收流失較嚴重，風險較高；③對個人所得稅來說，工資薪金及投資收入稅收流失較少，自我雇傭收入稅收風險較高；④有第三方數據驗證的收入稅收風險較小；⑤微型企業由于不申報造成稅收風險的比重較大；⑥增值稅流失占總體流失的四分之一左右。

　　（二）關鍵指標判別法

　　關鍵指標判別法是指應用與稅收密切相關的經濟統計指標或企業經營財務指標——比如稅負、彈性、收入、抵免、投入產出率、能耗率、利潤率及發票領購使用等——的異常變動發現稅收風險的方法。當然，與稅收相關的指標較多，不同的稅種、不同的行業指標各異，應根據不同情況選取關鍵指標。指標的異常主要通過比較分析分析（還有一些其他方法）發現，可以按照同行業/同納稅人類型、同稅種根據時間軸縱向比較，也可以按照不同地區橫向比較。

　　關鍵指標判別法既可以用于宏觀識別，也可以用于微觀識別，應用比較靈活，比如可以使用稅負指標進行行業風險識別，也可以應用稅負指標進行企業風險識別。

　　在應用關鍵指標判別法進行風險識別時，必須堅持一個重要的原則—即指標口徑一致。比如在應用稅負指標進行增值稅行業比較時，分母可以是企業申報的銷售收入，也可以用統計局公布的行業增加值。不論是銷售收入還是增加值，都有其合理性，也有其弊端。進行縱向或橫向比較時，主要關注相對關系，而不是稅負的絕對值。

　　（三）風險識別結果的應用

　　不論是應用稅收能力估算法，還是關鍵指標判別法，即使使用相同的模型或算法，選取的指標不同，分析結果也可能大相徑庭，所以在識別結果的使用上要特別謹慎。例如，選取相同的指標和模型應用稅收能力估算法得出甲地區某行業某時期增值稅流失率為25%，乙地區同一行業、同一時期增值稅流失率為27%，則基本可以認為甲地區稅收風險較小。但是仍然無法確切說明甲地區的稅收流失是25%、還是20%，因為指標不同計算結果可能會有一定的差異，這個時候應用稅收流失指數來說明稅收風險變動趨勢則更合理些，如果流失指數持續不提高，則說明風險下降，征管水平在提高；反之則說明風險增加，需要采取措施加強征管。

　　眾所周知，企業生產經營是有季節性波動的，而且從購進原材料、生產產品、銷售到實現稅收需要一定的時間，所以在進行較短時間，特別是微觀企業風險風險識別時，需要注意指標參數的季節調整問題。

　　風險識別有兩個隱含的假設前提，一是政策的一致性，二是同行業的企業生產經營活動規律基本一致。在進行縱向比較分析時，應特別注意政策調整，盡量還原政策調整的影響。在進行橫向比較時，如果進行較大區域的風險識別—比如一個省—時，個別企業的生產經營活動異常對結果影響較小，但是在一個較小的區域內—比如一個縣，個別大企業的經營異常則對結果的影響非常明顯，也需要特別注意。