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Gennaio 2018 Gli effetti sono noti -perdita di introiti per lo Stato, di efficienza economica e di giustiziasociale per il Paese – ma i numeri lo sono meno. L’evasione fiscale è, per suastessa natura, un fenomeno difficile da misurare: per provare a calcolarla glistudiosi si affidano perciò, oltre che a poco veritiere dichiarazioni deiredditi, ai più affidabili micro-dati provenienti dalle indagini campionarie.
Qui, però, devono fare i conti con un altro tipo di evasione, stavolta diinformazioni. È il cosiddetto under reporting: i soggetti intervistati mentonosui propri redditi anche nelle rilevazioni, sottostimandoli nel timore che sipossano stabilire collegamenti con quanto hanno dichiarato al fisco. Quali sonole categorie di contribuenti più propense all’under reporting? E quantaevasione fiscale si nasconde dietro alle loro omissioni?
Il dipartimento di Economiadell’Università Ca’ Foscari di Venezia ha integrato i due principali approccidi stima dell’evasione - il discrepancymethod e il consumption-based method– con risultati sorprendenti: sui redditi da lavoro autonomo e impresa, unintervistato su 4 non dice la verità, e addirittura il 44% mente sugli affitti.
Il punto dipartenza
La ricerca indaga l’underreporting, cioè la tendenza adichiarare un reddito inferiore al reale nelle indagini campionarie, tra gliintervistati per la IT-SILC, la parte italiana della European Survey of Incomeand Living Conditions.
Analisi
Le precedenti stime dell'evasione fiscale ottenute in Italiacon il discrepancy method e basate sumicro-dati hanno spesso riportato tassi di evasione più bassi rispetto allestime ottenute con analisi macroeconomiche. La correzione per tenere contodell'under reporting del reddito ha consentito di allineare meglio le stimealle analisi macroeconomiche: il tasso complessivo di evasione per l'Irpef(stimato come rapporto tra redditi evasi e redditi lordi dichiarati) è quasidoppio rispetto a precedenti stime, passando da circa il 7,5% a circa il 14,4%della base imponibile potenziale. L'analisi econometrica ha confermato che l'under reporting riguarda soprattutto i contribuenti soggetti adautotassazione. Per i redditi da lavoro autonomo e impresa il tasso stimato di under reporting (dato dal rapporto tra redditi non indicati nelleindagini campionarie e redditi spendibili veri) è infatti del 23%, per salireintorno al 44% per i redditi da locazione. Grazie al nuovo approccio integrato,la stima del tasso di evasione totale sale a circa il 37% per i redditi dalavoro autonomo e impresa. L’evasione sulle rendite è intorno al 65%.
Non sono invece stati individuati significativi tassi di under reporting tra i lavoratoridipendenti, che comunque hanno fatto registrare un tasso di evasione - stimatosulla base del solo discrepancy method - pari a circa il 3,5%. Lecorrezioni per l’under reporting alzano le stime del valore assoluto deiredditi complessivi evasi a 124,5 miliardi di euro (simulazione B) e a 132,1miliardi (simulazione C).
La ricerca supporta l’ipotesi che la propensione degliindividui a sottostimare il proprio reddito nelle rilevazioni sia coerente –sia pure in misura minore – con la loro inclinazione a occultare gli introitialle autorità fiscali.
La tabella 1 mostra le perdite di gettito (tax gaps) dovuteall’evasione fiscale. La perdita di gettito ammonta a 16,5 miliardi di euronella simulazione A, a 37,5 miliardi nella simulazione B e a 36,8 miliardinella simulazione C. La parte maggiore del tax gap è causata dall’evasione dalavoro autonomo e da impresa, che in entrambe le simulazioni B e C, checorreggono l’under reporting, è vicina ai 21 miliardi di euro. La perdita digettito dovuta all’evasione sugli affitti è invece un po’ più alta nellasimulazione C che nella B (14,7 miliardi contro 12,6) e decisamente più bassanella simulazione A, che non corregge l’under reporting (circa 3,3 miliardi). Itax gaps stimati per il lavoro autonomo nelle simulazioni B e C sono coerenticon quelli presentati – per lo stesso anno e per la stessa tipologia di reddito- nel rapporto ufficiale Mef 2016. In particolare, la perdita di gettito per illavoro autonomo è stimata nel rapporto, con un approccio macroeconomico, pari a20,1 miliardi di euro.
Conclusioni
L'under reporting dei redditi nelle indagini campionariecattura solo una parte dell'evasione fiscale. Lo studio ha evidenziato chel’under reporting interessa principalmente i redditi da lavoro autonomo e lerendite da capitale e da affitto. Non è stato riscontrato under reporting suiredditi da lavoro dipendente. Attraverso il discrepancy method è stataindividuata una relazione sostanziale tra l’evasione fiscale e l’underreporting. In particolare, correggendo i micro-dati sui redditi dell'indaginecampionaria EU-SILC per l'under reporting, il discrepancy method ha consentitouna più precisa quantificazione dell'evasione fiscale ed ha reso possibilestimarne gli effetti redistributivi, con simulazioni distinte per profili medie individuali. Crediti Lo studio è stato realizzato d
Il dossier Stima l’evasione della principale impostaitaliana, l’Irpef, e ne analizza l’effetto sulla distribuzione del redditodelle persone fisiche. Si basa su un’innovazione metodologica, che integra duemetodi di stima precedentemente usati in modo separato, il discrepancy method e il consumption-basedmethod. Utilizza i micro-dati ricavabili dalla banca dati IT-SILCdisponibile dall’Istat e il modello di microsimulazione fiscale Betamod sviluppatopresso il Dipartimento di Economia dell’Università Ca’ Foscari.
Osservazioni
La ricerca ha confermato la complessità del fenomenodell’evasione fiscale e la necessità di sviluppare approcci conoscitivi basatisu una pluralità di metodi di stima e confronto, oltre che su banche dati diqualità che integrino i dati amministrativi con informazioni da indaginicampionarie. Il dossier Stima l’evasione della principale imposta italiana,l’Irpef, e ne analizza l’effetto sulla distribuzione del reddito delle personefisiche. Si basa su un’innovazione metodologica, che integra due metodi distima precedentemente usati in modo separato, il discrepancy method e ilconsumption-based method. Utilizza i micro-dati ricavabili dalla banca dati IT-SILCdisponibile dall’Istat e il modello di microsimulazione fiscale Betamod sviluppatopresso il Dipartimento di Economia dell’Università Ca’ Foscari.
Crediti
Lo studio è stato realizzato da Andrea AlbareaMichele Bernasconi Anna Marenzi Dino RizzI Università Ca’ Foscari di VeneziaFocus a cura di Uvi - Ufficio Valutazione Impatto Senato della Repubblicauvi@senato.it Quest'opera è distribuita con Licenza Creative Commons
l'articolo è la sintesi dello studio promosso e pubblicato dal Senato delle Repubblica. Il testo integrale è scaricabile qui.
