Vertex报告：美国在财政不确定性中看到2025年销售税率和规则变化的创纪录增长

2025年的数据显示，新颁布的税种数量将达到10年来的最高水平，同时各州平均销售税率也将三年来首次上调，原因是各地区正在调整策略以应对预算缺口。

宾夕法尼亚州普鲁士国王镇，2026年2月3日（GLOBE NEWSWIRE）——全球领先的间接税解决方案提供商Vertex公司（纳斯达克股票代码：VERX）（简称“Vertex”或“公司”）今日发布了《2025年美国销售税率及规则年终报告》。该报告追踪了2025年美国12,414个税务管辖区的销售和使用税率及规则变更情况，结果显示，这将是十多年来最活跃、最复杂的一年。

报告显示，2025年共实施了681项销售税率调整和新增税率，是近年来年度最高纪录之一。值得注意的是，当年新增了335个市、县和区级征税管辖区，创下十多年来的最高纪录，这主要是由于地方政府致力于稳定财政状况并寻找新的收入来源。

Vertex高级税务官克里斯·霍尔表示：“2025年销售和使用税变化的速度和规模是近年来前所未有的。新增征税管辖区的激增，加上日益复杂的数字商务模式，正在打造一个快速变化的合规环境。企业需要更高的透明度、自动化程度和灵活性才能应对这一趋势，我们预计这些压力将持续到2026年。”

2025 年终报告的主要发现
2025年的数据显示，随着各地区调整以适应不断变化的经济形势，全国范围内的销售税和使用税活动持续增长。年中数据显示， 与2024年相比，这些活动显著增加，进一步印证了这一趋势。其他主要发现包括：

• 新增征税城市数量翻倍： 2025 年新增 108 个征税城市，是 2024 年新增 51 个城市的两倍多。
• 地区税收激增：新增 219 项地区税收（2017 年以来最高），通常是为了帮助资助当地基础设施建设。
• 州税率上涨：经过三年的下降，州平均销售税率上涨至 5.5592%。此外，城市层面的销售税率上涨次数与下降次数之比为 4.7:1。
  
  

影响2026年间接税格局的趋势
2026年，许多州将面临严峻的财政收入挑战，包括加利福尼亚州和纽约州等主要商业中心。Vertex 指出了一些将影响税收和合规性的新兴趋势：

• 联邦拨款模式转变：联邦财政收入分成减少，而未获拨款的联邦强制性支出增加，迫使各州更加依赖财政自主。这种“财政联邦制”加速了地方寻求稳定收入来源的进程，导致许多地区更加依赖间接税来弥补预算缺口。
• 人工智能的影响：快速的数字化进程，包括通过人工智能助手进行的在线购物，正在重塑应税交易的模式，使消费者无需离开人工智能聊天窗口即可完成购买。各组织机构正在利用人工智能来提高效率和准确性，这使得对可信赖的税务技术的需求更加迫切，以确保系统协调一致并符合相关法规。此外，各州也越来越倾向于利用人工智能来加强审计执法，提高整体合规性和税收征管效率。
• 创新性增收策略：为应对严重的财政收入短缺，政策制定者不再局限于提高销售税、房产税和所得税，而是寻求扩大税收覆盖面。这一转变包括率先对数字广告征收新税（例如马里兰州），以及重新评估此前免税的商业和个人服务，将其纳入销售税征收范围（例如华盛顿州）。
  
  

对跨国公司的全球影响
虽然该报告侧重于美国，但增值税 (VAT) 和电子发票等领域对跨境企业仍然至关重要。随着世界各地的税务机关不断推进合规框架的现代化，国际企业面临着日益复杂的环境，这要求它们具备更高的透明度和灵活性。

• 电子发票合规：随着越来越多的国家实施实时报告要求以弥补税收漏洞，跨国公司在电子发票方面面临着成败攸关的一年。这些不断变化的规定反映了全球范围内向数字化合规系统转变的趋势，而这要求企业以更快的速度、更结构化的方式交换数据。
  
  
• 全球贸易紧张局势：潜在的报复性关税以及海外不断变化的数字服务税 (DST) 政策可能会影响在欧洲和其他地区运营的美国公司。这些不断变化的动态给开展跨境交易和履行合规义务的企业带来了更多不确定性。
  
  

这些全球性发展趋势共同凸显了跨国公司面临的越来越大的压力，它们需要适应全球范围内快速变化的税收要求和监管预期。

在全球形势不断变化的背景下，Vertex 为企业提供大规模管理间接税所需的技术和自动化解决方案，助力跨国企业在适应不断涌现的监管要求时，始终保持合规。 点击此处下载完整的 2025 年终报告；访问vertexinc.com了解更多关于 Vertex 的信息。

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Vertex, Inc. 是全球领先的间接税解决方案提供商。公司的使命是提供最值得信赖的税务技术，助力全球企业自信地进行交易、合规经营并实现业务增长。Vertex 提供可针对特定行业量身定制的解决方案，涵盖主要的间接税类别，包括销售税和消费税、增值税和工资税。Vertex 总部位于北美，并在南美和欧洲设有办事处，致力于帮助全球领先品牌简化持续合规的复杂性。

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