税收征管数据质量的好坏,对税收征管工作以及后期数据的分析利用有很大的影响,为了提高税收征管数据质量,原贵州省地税局组织相关人员设计开发了一个“税收征管数据质量考核系统”,本人有幸参加了部分子系统的实现与后期子系统上线后的运维工作。该系统在使用过程中,存在数据质量评价方式过于单一、评价结果不能很好的反映各个税务机关的实际数据质量状况、不能很好的促进数据质量的提升等问题。为了解决这些问题,本文提出了一个税收征管数据质量评价模型,该模型包含一套数据质量评价指标体系(指标体系中的各个指标赋有权重)、一套指标得分的计算方法。利用该模型,先根据相关指标通过对原始税收征管数据进行扫描,得出与数据质量相关的有问题的数据,然后,再利用得分计算方法计算各个指标的具体得分,进而计算出能够评价数据质量的总得分,利用该总分对本省各个地市州的税收征管数据质量进行评价。本文首先构建了一套由数据完整性、数据时效性、数据准确性、数据纠正性等多个维度、多层级的树型结构的数据质量评价指标体系。第二,设计了一个新算法给指标体系中的各个指标计算权重。该融合算法是将AHP算法(层次分析法)的主观赋权和熵权法的客观赋权融合改进得到的。通过实验验证,该融合算法既克服了主观赋权的主观性也避免了客观赋权的数据依赖性,效果比较理想。然后,提出了一套指标得分的计算方法。最后,给出了该模型在“税收征管数据质量考核系统”的具体实现。