美国如何利用技术手段追查中国出口商规避关税行为 - 《华尔街日报》

正确的技术能通过识别高风险的虚假原产地货物，帮助海关集中检查资源。插图：帕特里克·桑德里美国如何阻止中国出口商规避关税？

多年来，这个问题一直困扰着美国贸易官员。他们试图打击一种名为"欺诈性转运"的行为——中国出口商先将产品运往美国关税较低的国家，在不实质性改变产品的情况下更换原产地标签，再将货物出口至美国。

这种非法行为并非新现象——上世纪90年代末当中国纺织品进口受配额限制时就已猖獗。但贸易官员表示，在当前美中贸易冲突下，此类行为再次抬头。例如今年3月，美国商务部宣布调查中国太阳能电池板制造商是否通过东南亚四国转运来非法规避关税。

转运行为难以杜绝，部分原因是根据美国海关与边境保护局(CBP)规定，产品原产地的判定标准并不明确。例如，若在加工环节达到"实质性转变"标准，中国出口商可合法申报越南为原产国。同时CBP仅对约3%的海运货物进行实物查验，因此被查获概率较低。加之欺诈性转运发生在海外，也增加了监管难度。

但困难并不意味着不可能——尤其是得益于人工智能和区块链技术的进步。

更多资金支持

近年来，我们开展了研究，探讨中国供应商为何在产品中掺假或违反环境法规，并就如何遏制这些非法活动提出了建议。我们认为其中一些想法也可能有助于遏制逃税行为。

首先，增加美国海关和边境保护局的检查和调查能力，并对非法转运行为实施更严厉的处罚，可能有助于提高被查获的可能性和后果。美国政府可以出售或拍卖没收的货物，并用所得收益来资助这种扩张的成本。

美国还必须更智能地进行检查。在2018年发表的另一项研究中，我们利用中国政府披露的2004年至2012年间418家在沪深证券交易所上市的中国上市公司涉及的1,542起环境事件数据，开发了一个预测模型和风险评分系统，以描述2013年中国制造商违反环境法规的可能性。我们使用了公司年龄、总资产、政府持股比例和过去的环境事件等公开数据，来预测哪些公司可能违反环境法规。我们发现，根据2004年至2012年的数据，在我们的模型中风险评分最高的20%公司，占2013年中国政府查实的实际违规公司的71%。

本着同样的精神，海关与边境保护局（CBP）可以利用数据分析和机器学习技术锁定特定货物进行检查。例如，只有当逃税者能够利用执法宽松的邻国快速、廉价且隐蔽地实施违规行为时，转运才具有吸引力。因此，越南和马来西亚比新加坡或日本更可能被用于逃避关税。无论原产地为何处都高度相似的商品（如木材和钢材）也应被列为可疑对象，因为这些商品的原产国信息极易伪造。基于此类因素，CBP可建立风险画像系统，将查验重点锁定在识别出的高风险货物上。

区块链技术的应用

提高国际供应链中物流、资金流和信息流的透明度也有助于打击贸易欺诈。通过传感器采集信息并结合区块链技术，可为供应链每个环节的交易创建不可篡改的数字记录。该记录可包含地理位置数据、生产流程与产品图像、交易时间戳、交易企业身份信息，以及工厂投入产出类型和数量的记录。这些数字记录不仅能在供应链成员间共享，还可提供给多国海关官员和政府调查人员。

数字化记录使得验证供应链参与实体及其行为的流程能够自动化实现。同时支持运用人工智能和机器学习工具，自动识别可疑的原产国声明或标记需要进一步彻查的进口商品。

以一个例子为例，区块链记录显示越南某工厂生产的产品主要依赖来自中国的关键部件。若该产品标注为“越南制造”，则人们有理由怀疑可能存在逃避关税的行为。通过结合生产流程图像、时间戳及覆盖端到端供应链操作的地理位置信息，美国海关与边境保护局（CBP）可验证越南境内是否发生了实质性转变，从而认定其原产国资格。

重要的是，供应链数字化与透明度能帮助制造商和供应商优化规划决策，并预警可能影响其运营的潜在危机，从而使他们受益。因此，采用这些技术的内在动力已然存在。政府也可通过发布指令或提供激励措施，鼓励企业建设数字化供应链。

诚然，准确及时地捕捉实体供应链交易信息颇具挑战。传感器和人工记录可能出现误差，代理人也可能受贿伪造记录等。但通过技术手段审查传感器读数，并在美国及海外启用可信验证机构，可有效提升供应链数据准确性。今年早些时候，美国国际开发署为越南海关官员提供了原产地判定准则培训。与此同时，验证机构有动力清除腐败员工，因其行为也将被记录在区块链上。作为额外激励，美国政府可将未来进口关税与涉嫌转运国家的合规情况挂钩。

最终，智能检查和更高的供应链透明度是打击逃税的最佳武器。

巴比特博士是乔治城大学麦克多诺商学院运营与信息管理教授。唐博士是加州大学洛杉矶分校安德森管理学院供应链管理教授。可通过[email protected]联系他们。