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Come reagiscono i contribuenti ad un aumento della probabilità di essere controllati? Seminario SSEF, Milano, 27 settembre 2012 Alessandro Santoro Università

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Presentazione sul tema: "Come reagiscono i contribuenti ad un aumento della probabilità di essere controllati? Seminario SSEF, Milano, 27 settembre 2012 Alessandro Santoro Università"— Transcript della presentazione:

1 Come reagiscono i contribuenti ad un aumento della probabilità di essere controllati? Seminario SSEF, Milano, 27 settembre 2012 Alessandro Santoro Università di Milano-Bicocca 1

2 Sintesi 1.Probabilità dei controlli ed evasione nei modelli economici 2.I problemi della verifica empirica e la letteratura precedente 3.Unapplicazione agli studi di settore 2

3 Probabilità di un controllo ed evasione nei modelli economici 3

4 Probabilità dei controlli ed evasione nei modelli tradizionali Nei modelli tradizionali (Allingham e Sandmo) il contribuente massimizza il reddito netto atteso (post-imposte) e quindi dovrebbe evadere di meno allaumentare della probabilità di un controllo. In particolare, dato un certo livello della sanzione, è possibile dimostrare che: se il contribuente è perfettamente neutrale al rischio, esiste un livello critico di probabilità sotto al quale il contribuente deciderà di evadere tutto il suo reddito; se il contribuente è avverso al rischio, può decidere di evadere parte del suo reddito quando la probabilità è bassa, ma positiva; in entrambi i casi, laumento della probabilità dovrebbe determinare una riduzione dellevasione. 4

5 Probabilità dei controlli ed evasione nei modelli tradizionali atteso Tuttavia, in entrambi i casi, una maggiore probabilità di controllo può essere sostituita (secondo i modelli tradizionali) da una maggiore sanzione, perché lunica variabile rilevante è il valore atteso della sanzione. Laumento della sanzione risulterebbe più conveniente per lamministrazione fiscale perché meno costoso (Becker, 1968). Tuttavia, lincremento della sanzione oltre certi limiti viola il principio di proporzionalità. Dai modelli tradizionali emerge quindi un ruolo primario per la probabilità dei controlli come strumento di deterrenza. 5

6 Probabilità dei controlli ed evasione nei modelli tradizionali Le osservazioni critiche che si possono fare riguardo a questa impostazione sono le seguenti: a rigore, il contribuente dovrebbe essere informato circa le probabilità di pagare effettivamente una sanzione, che è normalmente (ben) inferiore alla probabilità di essere controllato; ma normalmente non sono note al contribuente medio né la probabilità di essere controllato né (tantomeno) la probabilità di pagare effettivamente una sanzione (ruolo del commercialista non considerato nel modello tradizionale); il contribuente non decide nel modo individualistico e meccanico previsto dal modello tradizionale… 6

7 Probabilità dei controlli ed evasione nei modelli comportamentali Modelli nei quali il comportamento viene spiegato tenendo conto di variabili di natura psicologica e sociologica. In particolare distinguiamo: i modelli comportamentali a base individuale, in cui la decisione circa se e quanto evadere dipende anche da: punti di riferimento soggettivi (reference points); sovrapercezione della probabilità di essere controllati (rank dependent utility theory); parametri di etica individuale; i modelli comportamentali a base collettiva o di gruppo basati su interazioni con: altri contribuenti; altri attori del sistema fiscale (Agenzie fiscali e intermediari). 7

8 Probabilità dei controlli ed evasione nei modelli comportamentali Poiché il comportamento è più complesso, il ruolo della probabilità in questi modelli è meno evidente. Tuttavia, in alcuni casi le variabili comportamentali amplificano leffetto della probabilità del controllo: se il punto di riferimento è una condizione di non evasione o se levasione è moralmente costosa; se i taxpayers comunicano gli esiti dellattività di controllo (social multipliers). La relazione tra autorità di controllo e contribuenti enfatizza la funzione del pre-commitment. Il ruolo dei consulenti fiscali non è chiaro. 8

9 I problemi di verifica empirica 9

10 Fatti stilizzati Se osserviamo i dati internazionali, non appare evidente che levasione sia spiegata dai diversi livelli della probabilità di controllo. In effetti, nella maggior parte dei paesi avanzati la probabilità si aggira intorno all1- 2% e non varia in misura sufficiente. In Italia, paese ad alta evasione, la probabilità di un accertamento non è particolarmente bassa. 10

11 Approcci econometrici La verifica empirica attraverso lanalisi statistica dei dati è complicata dal fatto che non è possibile isolare leffetto dellaumento della probabilità di un controllo rispetto alle altre variabili. Ad esempio, se da un anno allaltro aumenta il numero dei controlli svolti ed aumenta il gettito non è detto che ci sia una relazione causale perché: I.è possibile che i soggetti controllati siano pre- selezionati in base a determinati indici di pericolosità; II.da un anno allaltro possono mutare le condizioni congiunturali (ad esempio: reddito vero); III.alcune variabili che influenzano il comportamento non sono note o non sono misurabili. 11

12 Approcci sperimentali/1 Per queste ragioni gli economisti hanno fatto sempre maggior ricorso agli esperimenti di laboratorio che consentono di cambiare una variabile alla volta. Anche in questo caso, tuttavia, i risultati non sono definitivi: cè una relazione tendenzialmente negativa, ma non lineare (in particolare i contribuenti sembrano reagire poco a cambiamenti a bassi livelli assoluti di probabilità). Anche in questo caso si pone un problema di external validity di questi risultati. 12

13 Approcci sperimentali/2 Per questa ragione negli ultimi anni si sono diffusi esperimenti di campo (field experiments) condotti in collaborazione con le Agenzie fiscali. In particolare, è stato testato limpatto dellaumento della probabilità percepita di essere controllati attraverso linvio di lettere ai contribuenti. Ad esempio in Minnesota (1995): studio su un campione di 1700 contribuenti selezionati casualmente. Questi contribuenti furono informati per lettera che le dichiarazioni che stavano per sottoporre al fisco sarebbero state "attentamente esaminate; il comportamento successivo di questi contribuenti fu confrontato con quello di un gruppo di controllo, cioè un insieme di contribuenti con caratteristiche socio-demografiche analoghe a quelle del campione dei 1700, ma che non ricevette alcuna comunicazione 13

14 Approcci sperimentali/2 (cont.) Risultati: i contribuenti a reddito basso e medio che avevano ricevuto la lettera (trattati), aumentarono il loro reddito dichiarato, rispetto all'anno precedente, in misura superiore a quanto accadde per i contribuenti a reddito basso e medio del gruppo di controllo (non trattati), ma… il contrario si verificò per i contribuenti ad alto reddito trattati, i quali variarono i propri redditi, rispetto all'anno precedente, in misura inferiore rispetto ai contribuenti ad alto reddito appartenenti al gruppo dei non trattati. 14

15 Approcci sperimentali/2 (cont.) Risultati ancora incerti per altre lettere che facevano leva su variabili di moralità fiscale (Joint the Compliant Majority). Più recentemente esperimento in Danimarca: le lettere hanno funzionato nei confronti dei contribuenti che non erano stati precedentemente controllati (effetto sorpresa?). 15

16 Unapplicazione agli studi di settore 16

17 Ragioni e obiettivi dellanalisi Gli Studi di settore sono uno strumento di incentivazione della tax compliance che: si basa su un concetto di ricavo presunto o normale; prevede, per la costruzione di questo ricavo, una collaborazione tra Agenzia, rappresentanti dei contribuenti e contribuenti stessi. Una parte dei contribuenti ha utilizzato in modo distorto questa possibilità di collaborazione, riducendo il ricavo presunto attraverso una sottodichiarazione dei dati relativi agli input. 17

18 Ragioni e obiettivi dellanalisi Lamministrazione ha risposto con diversi strumenti. Qui consideriamo in particolare le lettere inviate, a partire dal 2007, ai contribuenti che risultavano riportare dati anomali, quando confrontati con quelli riportati da contribuenti ad essi simili (dello stesso cluster/studio). Obiettivo primario dellanalisi è verificare quale impatto hanno avuto le lettere sui comportamenti dei contribuenti, e in particolare sui ricavi e sui profitti riportati. 18

19 Le Comunicazioni sulle anomalie nei dati riportati ai fini degli studi di settore Allinizio del 2009, poco prima della scadenza delle dichiarazioni fiscali per lanno 2008, circa 150 mila contribuenti (imprese e professionisti) hanno ricevuto una lettera che li informava che: 1.Alcuni input riportati per lanno 2007 erano ritenuti «anomali» dallAE. 2.Se questa anomalia fosse stata ripetuta per lanno fiscale 2008, il contribuente sarebbe certamente stato inserito in una lista di soggetti da sottoporre a controllo. 19

20 Limpatto delle lettere: analisi teorica/1 Nel tentativo di dare conto dei comportamenti osservati nella realtà, qui immaginiamo che il contribuente (impresa) applichi gli Sds utilizzando una procedura in due fasi: i)sceglie il livello di input da dichiarare, determinando così il ricavo presunto; ii)sceglie il livello di ricavi da dichiarare. NB è ipotizzabile che questa operazione venga ripetuta più volte dal contribuente, vista la disponibilità di Ge.ri.co. 20

21 Limpatto delle lettere: analisi teorica/2 Nella fase i) alcuni contribuenti, anziché dichiarare tutti i valori degli input effettivi, e quindi il livello di ricavo presunto, ne sottodichiarano alcuni in modo da ridurre al massimo la probabilità di essere controllato senza sopportare costi eccessivi. Nella fase ii) alcuni contribuenti operano in modo da minimizzare il carico fiscale atteso (che dipende sia dalle imposta da pagare sia dal rischio del controllo). 21

22 Limpatto delle lettere: analisi teorica/3 E noto che le lettere hanno avuto un impatto sulle pratiche di manipolazione degli input. Ad esempio, le lettere inviate con riferimento al periodo dimposta 2007 hanno fatto sì che il 72% dei contribuenti anomali correggessero tutte le anomalie nella dichiarazione per il Tuttavia, non è chiaro (né scontato) che le lettere abbiano avuto effetto sui ricavi e sui profitti riportati. 22

23 Limpatto delle lettere: analisi teorica/4 Consideriamo il contribuente che ha deciso di rimuovere tutte le anomalie (72% dei casi) e quindi, tendenzialmente, di aumentare il valore degli input dichiarati. Leffetto sui ricavi dichiarati potrebbe essersi prodotto in quanto: laumento degli input dichiarati se non vengono aumentati anche i ricavi dichiarati tende a generare un incremento dellincongruità (o una riduzione della congruità) e quindi un aumento della probabilità di essere controllati; per ovviare a questo, il contribuente potrebbe essere portato ad aumentare anche i ricavi dichiarati. 23

24 Limpatto delle lettere: analisi teorica/5 Consideriamo il contribuente che ha deciso di non rimuovere tutte le anomalie (28% dei casi). In questo caso : se la lettera è percepita come credibile, il contribuente sta sfidando lAgenzia sugli input dichiarati ed è plausibile ritenere che non abbia alcun incentivo ad aumentare il ricavo dichiarato ; se la lettera è percepita come non credibile, il contribuente si comporta nel 2008 come nel

25 Limpatto delle lettere: analisi empirica/1 Quando si passa allanalisi empirica, va considerato che, oltre alla lettera, sul valore riportato dei ricavi e dei profitti incidono anche: il ciclo economico; le caratteristiche settoriali; le caratteristiche territoriali. Per isolare queste limpatto della lettera è quindi necessario, in linea di principio, confrontare i comportamenti di chi ha ricevuto la lettera (trattati) con chi non lha ricevuta (non trattati) a parità di caratteristiche rilevanti. 25

26 Limpatto delle lettere: analisi empirica/2 Tuttavia, in questo caso cè una difficoltà: La campagna delle lettere per gli Sds non è stata disegnata come field experiment: tutte le imprese sospettate di manipolazione hanno ricevuto la lettera. Comparare i trattati (dalla lettera) con i non trattati, anche condizionando per alcune caratteristiche individuali, non consentirebbe una stima non distorta delleffetto causale della lettera. Utilizzando metodo di matching, possiamo eliminare le osservazioni che non hanno un corrispettivo controllo e assicurarci che le osservazioni rimaste abbiano un maggiore bilanciamento tra trattati e controlli. 26

27 Limpatto delle lettere: analisi empirica/3 Per questo lavoro utilizziamo il CEM (Iacus et al. 2011, JASA) che è un metodo recentemente sviluppato che consente di scegliere il livello di imbalance massimo tra trattati e non trattati ex ante e non attraverso continui tentatiti valutati ex post. Il CEM è elimina il bisogno di procedure separate per restringere i dati al common empirical support. Il CEM è robusto agli errori di misurazione, computazionalmente veloce anche con data set ampi. 27

28 Limpatto delle lettere: analisi empirica/4 28

29 Limpatto delle lettere: analisi empirica/5 Questo lavoro usa un campione casuale di imprese trattate e di un campione casuale di controlli. Il data set contiene un ampio numero di informazioni per controllare per le caratteristiche osservabili dei contribuenti. Il data set è strutturato come panel: sono osservate le medesime imprese nellanno fiscale 2007 (anno cui si riferiscono le lettere), e negli anni 2006 e La strategia identificativa consiste nelleffettuare il matching sullanno 2006, ossia prima che si verifichino le anomalie. 29

30 Limpatto delle lettere: analisi empirica/6 Stimiamo leffetto causale medio (ATT) delle lettere sul (log) del ricavo e del profitto delle imprese trattate. LATT viene stimato dopo aver selezionato il miglior matching sulla base del miglior MSE tra 250 possibili matching. La stima di ATT viene ripetuta per 30 volte come sopra. Oltre a presentare i risultati con il CEM confrontiamo i risultati che avremmo ottenuto con il propensity score matching (PSM). 30

31 Risultati Nei grafici che seguono mostriamo la performance relativa dei matching del CEM rispetto al PSM. – Ne risulta che il CEM consegue un livello di imbalance decisamente inferiore del PSM, con minore variabilità a ridotto bias (dovuto alleliminazione di relativamente poche osservazioni, rispetto al PSM). 31

32 Risultati Lanalisi dellATT mostra che per effetto della lettera i contribuenti mediamente dichiarano: +1% di output (statisticamente significativo usando il matching CEM) +3% di profitti (statisticamente significativo usando sia PSM che CEM) Proiettando questi risultati sullintero universo dei contribuenti che hanno ricevuto la lettera si può concludere che essa ha determinato nel 2008: circa 80 milioni di profitto aggiuntivo dichiarato; circa 24 milioni di imposte aggiuntive dovute. 32


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