随着“放管服”改革的推进,国务院陆续出台了一系列的企业所得税优惠政策,如降低小微企业的所得税税率,企业所得税的征管方式逐步由事前、事中管理变为事后管理转变。由于企业所得税的征税对象的企业的利润,在政策环境较为宽松的背景下,个别纳税人存在或隐瞒收入或虚列成本费用等偷逃税款的主观故意行为,造成了企业所得税收入流失的风险。企业所得税作为黑龙江省的主税种之一,2018年黑龙江省企业所得税税收107亿元,占税收税总额的10.91%,低于2018年全国企业所得税占税收总额的比重25.60%,显示黑龙江省的企业所得税还有较大的征管潜力可以挖掘,因此根据黑龙江省企业的特点,构建一套企业所得税税收风险识别指标和模型在现阶段就显得尤为重要。首先,论文分析了黑龙江省税务局企业所得税收入现状和征管现状、风险识别的现状及存在的不足;其次,结合目前税务机关的工作实际,一是以黑龙江省税务局管辖的2018年度存在企业所得税涉税风险的企业为研究对象,运用多元回归分析方法分析影响企业所得税税收损失程度风险的因素主要有总资产周转率、资产负债率、成本费用利润率、营业成本率、企业所得税实际税负率等,二是根据工作经验分析影响企业所得税税收损失额度风险的因素,三是两者相结合据此构建了企业所得税税收风险识别指标体系;然后,根据构建的企业所得税税收风险识别指标体系,运用层次分析法为其赋予权重,从而建立风险识别模型。最后,选取黑龙江省K县税务局辖区的企业为例对模型进行验证分析。本文通过设置更加合理的风险指标,构建出全新的企业所得税风险分析模型,如果在企业所得税风险分析工作中运用并不断完善该模型,就能通过数据分析更加准确的发现纳税人存在的风险点。在数字化税收管理的背景下,挖掘出企业所得税报表中的数据信息,对提升企业所得税风险管理水平有积极的意义。