Workshop FEG, CAPP e CRIDIRE
Metodi quantitativi per l'analisi delle condizioni di vita:
nuove concettualizzazioni, stime statistiche e procedure operative
Evasione ed errori di misura
nelle indagini sul reddito e nei dati fiscali
Massimo Baldini, Paolo Bosi, Michele Lalla
Capp
Facoltà di Economia “M.Biagi”
Modena, 30 gennaio 2009
OBIETTIVI
• Chi sono gli evasori?
• Quali sono le determinanti dell’evasione
dell’imposta sul reddito?
METODI DI ANALISI PIÙ COMUNI
(1) Confronto tra redditi fiscali e redditi tassabili
dedotti dalla contabilità nazionale,
(2) Confronto tra valori medi (per categorie) dei
redditi fiscali e i corrispondenti valori medi
desunti da redditi rilevati in indagini
campionarie.
Analisi su dati micro
Marenzi (1996)
Confronto tra valori medi da Indagine sui bilanci delle famiglie
(SHIW) 1991 della Banca d’Italia e valori medi del Ministero
delle Finanze
Quattro tipi di contribuenti:
Dipendenti, autonomi, pensionati, imprese individuali o associati Irpef.
Si considera il reddito Irpef prevalente.
RISULTATI
(1) Propensione a evadere maggiore per gli autonomi
(2) Evadono anche i pensionati ricchi
(3) Evasione più elevata nei decili inferiori distribuzione reddito
(4) Professionisti evadono molto nei primi due decili
(5) Evasione costante per autonomi e imprese rispetto al reddito.
Fiorio e D’Amuri (2005):
Confronto tra valori medi di SHIW 2000 e di un campione casuale
(250000 contribuenti) elaborato dal Secit.
Due gruppi: dipendenti e autonomi
RISULTATI
Evasione più elevata per gli autonomi
Per livello di reddito è più elevata nei primi due decili
Evasione negativa per il decile più alto dei dipendenti (errori di
misura?)
Marino e Zizza (2008):
Confronto tra valori medi SHIW 2004 e dichiarazioni fiscali dello
stesso anno (Secit)
RISULTATI
Si conferma una maggiore evasione degli autonomi
Evadono di più i contribuenti maschi e quelli giovani
ASSUNTO:
REDDITO RILEVATO piú VERO di REDDITO FISCALE,
ma non è scontato per i molti fattori di errore:
(1) Errori di COPERTURA
(2) Errori di NON-RISPOSTA
(3) Errori di MISURA
Tra gli ERRORI DI MISURA si distingue:
(a) ERRORI DI STRUMENTI,
(b) ERRORI DI TECNICHE,
(c) ERRORI DELL’INTERVISTATORE,
(d) ERRORI DELL’INTERVISTATO.
Processo cognitivo rilevazione reddito
(1) Comprensione della domanda
(2) Recupero informazione memoria
(3) Verifica corrisponda tra i due dati
(4) Comunicazione a intervistatore
MOTIVAZIONE PER ELUDERE
(a) IGNORANZA sui dati reali
(b) RILUTTANZA a fornire dati sensibili
(c) PAURA di un possibile controllo fiscale
L’esito dell’intervista può dipendere da una serie di fattori
(età, titolo di studio, professione, è cosí via) che non possono
essere individuati nei lavori precedenti.
NEL PRESENTE LAVORO, invece, si è eseguito un
ABBINAMENTO (matching) ESATTO
tra microdati di ICESMO 2002 (Indagine sulle Condizioni
Economiche e Sociali delle famiglie modenesi)
e DATI FISCALI relativi agli stessi individui messi a
disposizione dall’Archivio dell’Amministrazione comunale nel
rispetto della privacy.
Primo tentativo in Italia di studiare l’evasione confrontando
dati fiscali e dichiarazioni rese a una indagine campionaria da
parte delle stesse persone.
L’indagine sulle condizioni economiche e sociali delle
famiglie della Provincia di Modena
• Condotta nel 2002 sull’intero territorio provinciale
• Campione stratificato a due stadi
• Solo gli individui residenti nel comune di Modena sono
stati accoppiati alle corrispondenti dichiarazioni fiscali
• L’indagine campionaria ha raccolto informazioni sui redditi
netti percepiti da ciascun individuo, sia da lavoro sia da
trasferimento negli ultimi 12 mesi dall’intervista
• I redditi netti sono stati convertiti in redditi al lordo dell’irpef
Esiti abbinamento con dati fiscali
\\\\\\\
SI
FI
\\\\\\\
FIM
FIM
SI Manc
n/ %
Med.
987 21807
SI= Manc
n/ %
44
Totale
Med.
4061
1031
reticenti
FIM
SI
FI=M
FI
71,1% 20751
3,2%
—
—
251
—
7,6% 13436 18.1%
—
106
357
evasori
FI=M
Totale
SI
1093 20042
295
4061
1388
0
.00001
.00002
.00003
.00004
Stima delle densità del reddito rilevato (Surveyed Income=SI) e
del reddito fiscale (Fiscal Income=FI) per n=987 : anno 2002
0
20000
40000
Surveyed Income
60000
80000
Fiscal Income
100000
Come misurare l’evasione e il misreporting
Misreporting totale
Evasione stimata
St
Reddito
misurato in
indagine
Es
Evasione
stimata
=
U = Uo+Us = Ft -St +Us
Es = SI – FI =
Uo
Misreporting
oggettivo
(St -Us )-(Ft -E)= E – U
Ft
Reddito
complessivo
fiscale


Us
Misreporting
soggettivo
E
Evasione


SI
Reddito rilevato
―
FI
Reddito fiscale
dichiarato
Es
=
SI
Il reddito complessivo
corrispondente al reddito netto
dichiarato nell’indagine. Quanto
si dovrebbe dichiarare, in base
al reddito netto, se non ci fosse
-
FI
Reddito complessivo
dichiarato al fisco
evasione
Es
=
E
- U
La misura non può distinguere tra evasione
vera e misreporting
Unità di analisi
Singolo reddito (da lavoro, trasferimento, capitale)
o il reddito complessivo (ossia, il singolo contribuente)?
In questo lavoro abbiamo assunto come unità di analisi
il contribuente
identificandolo sulla base del reddito prevalente
percepito.
Quali indicatori usare
• EVASIONE ASSOLUTA o in
PERCENTUALE del reddito dell’intervista
• Nell’analisi della relazione tra evasione e
reddito: le singole componenti, il reddito
individuale, o il reddito famigliare?
• Considerare il campione completo o solo i
sottocampioni con reddito maggiore di 0?
Distribuzione di frequenza dei contribuenti per
decili di reddito dichiarato nell’indagine
decili di SI
dipendenti
indipendenti
altri
1
3.0
0.0
21.2
2
6.0
4.8
16.1
3
9.9
1.3
13.0
4
10.7
4.0
10.8
5
10.2
11.4
9.4
6
13.6
7.8
6.4
7
13.1
13.7
5.3
8
12.3
8.5
7.7
9
11.8
16.2
6.2
10
9.4
32.4
3.8
100.0
100.0
100.0
Valori medi del reddito dichiarato al fisco (FI, Fiscal Income),
del reddito dichiarato nell’indagine campionaria (SI, Survey Income),
dell’evasione relativa ed assoluta
per condizione professionale
(tutti i casi n=1082)
FI
SI
Es=SI-FI
Es%
=100(SI-FI)/SI
Lavoratore dipendente
21101
20961
-140
-0.7%
Lavoratore Autonomo
27710
38311
10601
27.7%
Pensionato e altro
15020
13259
-1761
-13.3%
Totale
19438
19957
519
2.6%
Condizione professionale
Evasione assoluta per decili di reddito totale individuale
sull’intero campione, e per condizione
25000
20000
15000
10000
5000
dipendenti
0
-5000
-10000
-15000
-20000
-25000
indipendenti
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
altri
Evasione ASSOLUTA e PERCENTUALE per decili di
reddito equivalente familiare
Intero campione (blu=1093 casi) e campione privo
dell’1% con evasione assoluta più alta e dell’1% con
evasione assoluta più bassa (giallo)
10000
20%
8000
15%
10%
6000
5%
4000
0%
2000
-5%
0
-10%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-15%
-2000
-20%
-4000
-25%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Evasione assoluta e % per decili di reddito totale individuale
Intero campione (blu) e
campione privo di osservazioni con reddito fiscale zero (marrone)
10000
20%
8000
0%
6000
-20%
4000
-40%
2000
-60%
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-80%
-2000
-100%
-4000
-6000
-120%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
.01
0
.005
Density
.015
.02
Densità stimata della differenza percentuale (Es%)
con estremi troncati (linea solida) e la curva
normale (linea tratteggiata) per n=987
-100
-50
0
Es%
50
100
Densità stimata (Epanechnikov kernel) della differenza
percentuale (Es%=y_sfp) tra il reddito rilevato (SI) e il reddito
fiscale (FI) per i primi e gli ultimi due decili
2
9
10
0
.02
.015
.01
0
.005
Density
.005
.01
.015
.02
1
-600
-400
-200
0
200 -600
-400
100*(SI - FI)/SI
Density
kdensity y_sfp
Graphs by RECODE of decsiw (10 quantiles of yc )
-200
0
200
Reddito dichiarato al fisco, reddito rilevato nell’indagine,
evasione assoluta e relativa
per livello di istruzione ed età del contribuente
Livello di istruzione
Reddito fiscale: FI
Reddito del
survey: SI
Elementare
12840
12075
-765
-6,3%
Media
15950
16181
231
1,4%
Secondaria Superiore
20791
22048
1257
5,7%
Laurea
31485
32976
1491
4,5%
Totale
19438
19957
519
2,6%
Classi di età
Reddito fiscale FI
Reddito rilevato
SI
E=S-F
Es%
<=40
18149
19860
1710
8,6%
41-50
21527
22615
1088
4,8%
51-60
20512
24998
4486 17,9%
>=61
19207
16740
-2467
-14,7%
Totale
19438
19957
519
2,6%
E=S-F
Es%
OLS – Var. dipendente: EVASIONE ASSOLUTA
Source |
SS
df
MS
-------------+-----------------------------Model | 1.0757e+11
7 1.5367e+10
Residual | 3.1865e+11 1085
293688937
-------------+-----------------------------Total | 4.2622e+11 1092
390310934
Number of obs
F( 7, 1085)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE
=
=
=
=
=
=
1093
52.32
0.0000
0.2524
0.2476
17137
-----------------------------------------------------------------------------evasione |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------uomo | -2589.481
1111.081
-2.33
0.020
-4769.593
-409.3704
<=40
|
4089.377
1605.794
2.55
0.011
938.5651
7240.19
41-50
|
3232.773
1832.568
1.76
0.078
-363.0053
6828.552
51-60
|
2689.378
1803.433
1.49
0.136
-849.2336
6227.99
indip_yc |
.5738715
.0312022
18.39
0.000
.512648
.635095
dip_yc |
.1721343
.0398443
4.32
0.000
.0939536
.250315
pens_yc |
.2768014
.0732508
3.78
0.000
.1330721
.4205306
_cons | -6533.624
1351.604
-4.83
0.000
-9185.677
-3881.571
------------------------------------------------------------------------------
Probit – Var. dipendente Y: Y=1 =>evasore
Probit estimates
Log likelihood = -714.66788
Number of obs
LR chi2(6)
Prob > chi2
Pseudo R2
=
=
=
=
1093
65.78
0.0000
0.0440
-----------------------------------------------------------------------------evasore |
Coef.
Std. Err.
z
P>|z|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------lyc_n_dip | -.0260201
.0142591
-1.82
0.068
-.0539675
.0019273
lyc_n_indip |
.0542551
.0154131
3.52
0.000
.024046
.0844641
uomo |
.0120711
.0816804
0.15
0.883
-.1480197
.1721618
<=40
|
.5475444
.1471102
3.72
0.000
.2592137
.8358751
41-50
|
.2450756
.1641319
1.49
0.135
-.076617
.5667682
51-60
|
.43114
.1414771
3.05
0.002
.15385
.70843
_cons | -.4141973
.0745007
-5.56
0.000
-.5602161
-.2681786
------------------------------------------------------------------------------
Variabile dipendente: solo evasione (Es% > 0)
n=367 | R^2=0,33
P(Tto)
B(k)
SE(B)
to(B)
-5,76
5,00
-1,15
0,25
0,56
0,46
1,21
0,23
Single
-6,05
3,41
-1,77
0,08
Libero prof.
25,97
8,58
3,03
0,00
Autonomo
21,31
7,06
3,02
0,00
Imprenditore
19,15
6,91
2,77
0,01
Altra pos.pr.
11,89
5,69
2,09
0,04
Usufr.&altro
15,50
7,52
2,06
0,04
Y-p.sub/1000
0,39
0,19
2,06
0,04
Y-aut./1000
0,28
0,05
5,89
0,00
31,66
13,04
2,43
0,02
(Eta/10)
(Eta/10)^2
Costante
CONCLUSIONI
(1) Difficile isolare il ruolo dell’errore (misreporting).
(2) L’evasione sembra presente SOLO tra INDIPENDENTI.
(3) Risultati NON del tutto COERENTI con i pochi studi
precedenti: l’evasione è sí concentrata tra gli indipendenti,
ma pare crescente rispetto al reddito.
(4) L’evasione sembra interessare
― i livelli alti di istruzione
― i contribuenti nella classe dei cinquantenni
― incerto il segno rispetto al genere.
(5) Maggiore impegno sulla raccolta dei dati.