AdSense/AdMob/Google Play 新版「中国税收居民身份证明」申请教程

大家好,我是牢鹅!最近有群友在填写美国W-8税表时,收到类似这种驳回通知,“为了确保您能够申请适用于您的免税优惠,请尽快提交当前有效并且可接受的文件类型”。这其中谷歌要你上传的文件就是《中国税收居民身份证明》,那么它究竟要如何申请呢?

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今天这篇文章就来分享《中国税收居民身份证明》线上申请流程和重点注意事项,避免大家走弯路!

什么是《中国税收居民身份证明》?

税收居民证明是纳税人在境外使用的,证明纳税人的中国税收居民身份的重要文件,可以通俗的理解为是中国居民的税收护照。税收居民证明最主要的适用场景,就是享受税收协定待遇,从而减少双重征税的风险。目前中国签署的税收协定网络,已经覆盖了114个国家和地区,所以它的含金量是非常高的。

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《中国税收居民身份证明》怎么申请?

那税收居民证明应该如何申请开具呢?其实特别方便,企业可以选择登录电子税务局网站全流程网上办理,或者选择到主管税务机关办税服务厅办理。个人可以选择登录自然人电子税务局网站全流程网上办理,或者选择到主管税务机关办税服务厅办理。如果主管税务机关能够自行判定你的税收居民身份,那么最快7个工作日就可以办结了。

第一步:登录电子税务局

打开浏览器访问电子税务局,登录方式建议使用“个人所得税App”扫码登录,这样可以避免重复填一遍个人资料信息。访问地址:

https://etax.chinatax.gov.cn/

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点击【我要办税】-【其他】-【中国税收居民身份证明开具】功能。

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然后会跳到【中国税收居民身份证明开具】页面,点击【去申请】。

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接着会弹出【办理须知】页面,点击【进入填报】,开始填写相关信息。

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第二步:填写信息

1、选择申请年度:进入《税收居民证明》申请界面,选择申请年度、对方国家(地区)。申请人可以就其构成中国税收居民的任一公历年度开具《税收居民证明》。填写完毕,点击【下一步】。

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2、确认主管税务机关:这里如果你是以职工身份参保的话,会自动匹配你的任职受雇单位以及主管税务机关;如果你灵活就业,则需要按实际法定的居住地址选择对应的主管税务机关。确认完毕,点击【下一步】。

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3、填写申请信息:如果“对《税收居民证明》样式是否有特殊要求”选择【是】,“证明领取方式”只能选择【大厅领取】。我们用于申报Google Play/AdMob/Adsese的税务场景,选择【否】即可。

“申请目的”我们选择【享受协定待遇】,接着点击【新增】,需填写对方纳税人名称和拟适用协定名称等信息。

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填写【享受协定待遇信息】,这里列举Google Play内购收入申请“中国税收居民身份证明”:

  • 对方纳税人名称:Google LLC或者Google Payments Corporation。这里可以从谷歌的付款收据看出它们使用的主体。

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  • 拟适用协定名称:选择“中华人民共和国政府和美利坚合众国政府关于互免海运、空运企业运输收入税收的协定”。

  • 拟适用协定条款:选择“独立个人劳务条款”。

  • 相关附件:可以使用“Play 管理中心服务条款”作为凭证资料,PDF文件下载链接:https://reurl.cc/8DYqbo。

  • 享受协定待遇金额:随便填,没什么实际意义。

紧接着,填写【申请人信息】,这里填写正确的税务居住信息,上传申请人身份证明文件。

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税收居民证明证明【领取方式】可选择【电子领取】或【大厅领取】。这里我们直接选择【电子领取】,在税务机关确认通过后,可在电子税务局接收到《税收居民证明》电子版。所有信息填写完成后,点击【下一步】。

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4、确认申请表信息,核对所填写的申请表内容无误,点击【提交】即可。

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第三步:查看办理进度

可以通过【我要查询】-【涉税信息查询】-【办税进度及结果信息查询】查看办理进度。

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第四步:领取证明

最后,待税务机关确认通过后,可在电子税务局首页的【我的待办】-【待签收文书】中查看电子版《中国税收居民身份证明》。

结语

好了,以上就是今天文章分享的全部内容。希望通过这篇指引能帮助大家了解并顺利申请到《中国税收居民身份证明》,确保你在Google Play/AdMob/Adsense等平台获得的收入能够依法享受应有的税收优惠。

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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