Définition de la fraude fiscale

1. Estimation de la fraude fiscale en BelgiqueHafsatouDialloGüngörKarakayaDanièle MeuldersRobert PlasmanDiallo et al.(2010), L’estimation de la fraude fiscale en Belgique, WorkingPaper DULBEA, Research Report , n°10.06.RR, May , www.dulbea.beDépartementd’économieappliquée de l’UniversitéLibre de Bruxelles(DULBEA)

2. Définition de la fraude fiscale • Différentes définitions et différents concepts: confusion dans la terminologie • Economie souterraine ou travail au noir, économie informelle, économie illicite, économie parallèle, fraude fiscale, fraude sociale, évasion fiscale… • Concepts très différents qui ne sont pas toujours définis avec précision • Fraude fiscale: défaut de déclaration de revenus afin d’éviter la taxation

3. Mesure de la fraude fiscale • Par essence, phénomène très difficile à quantifier • Aucune estimation n’est exempte de biais • Toutes sont basées sur des hypothèses fortes qui ne sont pas toujours clairement énoncées

4. Données disponibles pour estimer la fraude fiscale • Existence de données • Qualité des données • Disponibilité des données

5. Méthodes de quantification de la fraude fiscale

6. Méthodes directes Enquêtes Sondage relatif aux activités économiques et aux comportements des individus: travail non déclaré, achat de biens et services non facturés, budgets… • Informations détaillées et précises • Qualité des estimations: • Taille et représentativité des échantillons • Qualité du questionnaire , …. Ginsburgh et al (1987)

7. Méthodes directes Contrôle fiscal Comparaison entre le revenu des contribuables obtenu par les services de contrôle et le revenu déclaré • Echantillon non représentatif de la population • Ne reflète qu’une fraction de l’économie souterraine

8. Méthodes indirectesMonétaire Ratio encaisses monétaires/dépôts à vue et ratio transactions/dépôts L’augmentation de ces ratios est attribuée à une poussée de l’économie souterraine. • Hypothèses irréalistes : • Les transactions dans l’économie souterraine se font en espèce uniquement, • La vitesse de circulation de la monnaie est la même dans l’économie souterraine et dans l’économie officielle • Il a existé d’une période pendant laquelle l’économie souterraine était négligeable: période de référence • L’évolution des ratios peut-être causée par d’autres facteurs

9. Méthodes indirectesMonétaire Demande de monnaie Estimation économétrique de la demande d’encaisses selon différents schémas fiscaux • Hypothèses irréalistes (transactions dans l’économie souterraine en espèce uniquement, vitesse de circulation de la monnaie similaire) • Suppose que l’unique cause de l’économie souterraine est le poids de la taxation • Suppose une relation stable et connue entre l’offre de monnaie et les variables explicatives ->étude de Geermons et Mont (1987) : 17-18%

10. Méthodes indirectesNon monétaire DYMIMIC Estimation économétrique basées sur: • Les causes de l’économie souterraine: poids de la taxation, réglementation , le chômage, attitude, revenu…. • Les effets de l’ économie souterraine: heures de travail hebdomadaires, taux d’activité masculins, croissance du PIB… • Fiabilité de la classification des variables: causes ou effets ? • Suppose l’existence d’une corrélation positive entre l’économie souterraine, le chômage et le poids de la taxation et de la réglementation • Instabilité des coefficients estimés qui sont sensibles à la taille de l’échantillon et aux spécificités du modèle ->Etude de Frey et Weck (1984) : économiesouterraine en % du PIB1: 12.1% (1978) ->Etude de Schneider (2009): 18.3%-22.5% (1989 -2007)

11. Méthodes indirectesNon monétaire Consommation d’électricité Estimation économétrique basée sur l’existence d’une relation positive entre la consommation d’électricité des ménages et l’économie souterraine • Suppose que les activités occultes nécessitent toujours une consommation importante d’électricité • Suppose que seul le secteur domestique est sujet à la fraude ->Lacko (2000): économie souterraine en % du PIB: 19.8% (1990)

12. Méthodes indirectesNon monétaire Divergences entre séries statistiques • Comparaison entre le revenu déclaré et les données correspondantes de la comptabilité nationale. • la validité des estimations repose sur l’indépendance entre les modes de collecte de l’information • Suppose que les différentes façons d’appréhender le revenu sont exemptes d’erreurs -> Frank (1998) : perte de recettes due à la fraude 3.7% - 7.4% (1970-1997)

13. Méthodes indirectesNon monétaire 2) Comparaison entre le taux théorique de la TVA et le taux effectif • ne portent que sur les activités marchandes • ne prend en considération que l’économie au noir intégrée (entreprises officielles) ->Bizeur (1996): 15.37% (1993) -> Caridi et Passerini (2001):15.56% (1995)

14. Economie non observée dans les comptes nationaux L'économie au noir reprise dans les comptes nationaux englobe des transactions ou activités (partiellement) dissimulées qui doivent être incluses dans le calcul du PIB, elle est calculée - en extrapolant les données administratives et les résultats des sondages et autres enquêtes sur la base d’un registre des entreprises; -en appliquant le plus précisément possible les définitions du SEC 1995 • Peu de transparence dans les estimations • Certains postes sont calculés de manière résiduelle • Définition restrictive

15. Estimations en pourcentage du PIB

16. Positionnement de la Belgique

17. Variables explicatives -Niveau de la taxation -Moralitéfiscale -Contrôle fiscal

18. Nos estimations de la fraude fiscale 2 méthodes : • Méthode basée sur l’enquête sur les budgets des ménages 2006 : on compare les revenus de l’enquête sur les budgets des ménages aux revenus déclarés au fisc. Cette méthode permet de calculer directement la fraude fiscale et les pertes en recettes qui en découlent.

19. Dépenses déductibles + dépenses pour acquisition du revenu brut Revenu total net imposable 149.492.975.886 4.600.000.000 Revenu disponible après ajustements 154.092.975.886 Revenu brut Impôts payés sur le revenu total net imposable - 47.790.302.000 Revenu disponible après ajustements 151.344.602.661 106.302.673.886 Recettes fiscales non perçues : 20,2 milliards € (6,3% du PIB) 45.041.928.775 X 45% Revenu non déclaré Taux marginal d’imposition Revenus enquête budgets des ménages Revenus déclarés au fisc

20. Difficultés liées à cette méthode • Disponibilité des données détaillées: -pour appliquer des taux de taxation qui tiendraient compte du niveau de revenu des contribuables -de mieux cerner les revenus qui ne seraient pas taxés du fait de la législation fiscale (sous estimation fiscale) -de procéder à des estimations par classes de revenu ou par groupe socio professionnel • Représentativité de l’enquête - Les ménages aux revenus les plus élevés et aux revenus les plus bas ne participent pas à l’enquête Possibilité: comparer les données détaillées des deux sources et procéder à des estimations affinées et détaillées

21. Méthode basée sur l’écart entre le taux effectif et le taux théorique de TVA : - taux effectif(TE) = rapport entre la TVA perçue et la consommation finale (comptabilité nationale) - taux théorique(TT) = rapport entre la TVA qui aurait dû être perçue en l’absence de fraude et la consommation finale Principe : (TT – TE) / TE = perte en pourcentage des recettes de TVA Puisque toute la production (officielle et souterraine) est destinée à être vendue, cette perte peut également être interprétée comme l’économie au noir en pourcentage de l’économie marchande

22. En 2008 : - TT = 16.77% (TT – TE) / TE = 18.8% - TE = 14.12% • L’économie au noir est estimée à 14% (=18.8% x 0.75) de la valeur ajoutée totale (PIB), soit 48 milliards € • (18.8% x 0.75) étant donné que la fraude est limitée dans l’économie non marchande • Hypothèses : - Taux de prélèvements moyen = 50% (OCDE statistics data) - Part des impôts dans les prélèvements : environ 2/3 (OCDE, 2009) • Résultats : prélèvements non perçus par l’Etat = 24 milliards € (6,9% du PIB) recettes fiscales non perçues = 16 milliards € (4,6% du PIB) recettes sociales non perçues = 8 milliards € (2,3% du PIB)

23. Conclusions • Aucune méthodologie d’estimation de la fraude n’est exempte de biais • Nos estimations : pertes de recettes fiscales entre 16-20 milliards d’euros, soit environ 5-6% du PIB • Problème : qualité et disponibilité des données • Nécessité d’étudier le phénomène, de mesurer son évolution