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Analisi Statistica del Reddito e delle Condizioni di Vita Capitolo 6 Reddito netto e reddito lordo: SM2

Analisi Statistica del Reddito e delle Condizioni di Vita Capitolo 6 Reddito netto e reddito lordo: SM2.

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Analisi Statistica del Reddito e delle Condizioni di Vita Capitolo 6 Reddito netto e reddito lordo: SM2

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Presentation Transcript


  1. Analisi Statistica del Reddito e delle Condizioni di Vita Capitolo 6 Reddito netto e reddito lordo: SM2

  2. Contenuto della lezione:- Regolamento comunitario EU-SILC: redditi lordi dal 2007 - Terminologia inglese/italiano - Relazione tra le forme di reddito- Procedura iterativa di convergenza- Il sistema in Italia- Validazione del modello in Italia- Microsimulazione e imputazione adottate congiuntamente* * Questo argomento costituisce un approfondimento.

  3. Regolamento Comunitario - 1 Il Regolamento EU-SILC richiede ai paesi membri di fornire dal 2007 i redditi lordi per tutte le componenti di reddito individuali e per tre variabili target di reddito familiare. Nel caso in cui i redditi lordi non siano disponibili dalle indagini o dalle fonti amministrative, per la conversione netti-lordi si possono imputare le tasse e i contributi sociali usando un modello di microsimulazione basato sul regime fiscale relativo al periodo di riferimento del reddito.

  4. Regolamento Comunitario - 2 • Prima del progetto EU-SILC, per la conversione dei redditi netti in lordi sono stati sviluppati modelli di microsimulazione ‘separati’, basati su indagini nazionali non armonizzate. Tali modelli vengono utilizzati tipicamente per analizzare la distribuzione dei redditi e della povertà e simulare l’impatto delle misure di politica economica e fiscale. E’ questo il caso, ad esempio, del Tax-Benefits Model della London School of Economics, di Euromod e dei modelli di tasse e benefici impiegati dall’Oecd.

  5. Regolamento Comunitario - 3 • Se i modelli di microsimulazione ’nazionali’ complessi, pur essendo generalmente più precisi, non risultano sufficientemente flessibili e ‘trasportabili’ ad altri paesi, quelli più semplici, che considerano soltanto gli aspetti centrali dello schema di tassazione nazionale, non garantiscono necessariamente la comparabilità internazionale.

  6. Regolamento Comunitario - 4 • Per questo motivo, già nel 2003 Eurostat aveva bandito un “call for tender” (richiesta di collaborazione”, con lo scopo di implementare un modello che permettesse ad ogni Paese Membro di effettuare la conversione da redditi rilevati “netti” o “disponibili” in redditi lordi, per rispondere alle richieste del Regolamento. • L’Università di Siena ottenne l’appalto e propose il modello chiamato Siena Micro Simulation Model – SMSM – o SM2.

  7. Il modello di microsimulazione SM2 - 1 • Il modello SM2 è stato concepito come uno strumento in grado di fornire una procedura robusta di conversione dei redditi netti e lordi delle famiglie. Il modello, costruito ed utilizzato sperimentalmente sui microdati dell’indagine ECHP[1] dell’Italia, Francia e Spagna, è caratterizzato da una struttura modulare e flessibile che consente l’utilizzo in paesi che presentano diversi sistemi di tasse e benefici, diverse tipologie dei dati di reddito disponibili (netti, lordi, alcuni netti e altri lordi) ed anche diverse strategie di raccolta dei dati (da fonte campionaria e/o amministrativa). • [1] Panel europeo sulle famiglie.

  8. Il modello di microsimulazione SM2 - 2 • Il modulo di conversione netto-lordo del modello SM2 tende ad un livello intermedio di complessità, ossia è più preciso del metodo semplice applicato con l’ECHP per stimare i redditi lordi partendo dalle componenti nette raccolte con l’indagine ma è, salvo estensioni decise dai ricercatori dei singoli paesi, meno dettagliato rispetto ad un modello altamente specializzato come Euromod.

  9. Il modello di microsimulazione SM2 - 3 • Euromod è sostanzialmente un modello costruito per rappresentare nel dettaglio e stimare gli effetti delle politiche sociali e fiscali sui redditi familiari nei paesi membri dell’Unione. Il modello consente in effetti di simulare i trasferimenti sociali, completa le informazioni raccolte mediante le indagini campionarie e utilizza come dati di input i redditi lordi piuttosto che i netti. • Lo scopo immediato del progetto EU-SILC e SM2 è, in un certo senso, più limitato, poiché considera prioritariamente la costruzione delle variabili di reddito lordo da quelli netti (o viceversa) e solo come utile ‘sotto prodotto’ l’eventuale stima di dati dettagliati sui singoli benefici e sulle singole tasse.

  10. Il modello di microsimulazione SM2 - 4 La procedura di conversione netti-lordi utilizzata in Euromod non è, inoltre, sufficientemente flessibile rispetto all’eterogeneità dei dati presenti in EU-SILC ed il modello SM2 risponde all’esigenza di disporre di uno strumento di conversione netti-lordi adattabile tanto ai diversi sistemi fiscali europei quanto alle diverse modalità di raccolta dei dati di input nei diversi paesi.

  11. Terminologia inglese/italiano - 1 • GG Reddito al lordo della tassazione e dei contributi sociali dei lavoratori e dei datori di lavoro • G Reddito al lordo della tassazione e dei contributi sociali dei lavoratori • H Reddito al lordo della tassazione • Y Reddito imponibile • N Reddito netto • Deduction Deduzione • Tax due Imposta lorda • Tax credit Detrazione d’imposta • Tax paid Imposta netta

  12. Terminologia inglese/italiano - 2

  13. Relazione tra le forme di reddito - 1

  14. Le relazioni tra forme di reddito - 2 Il reddito lordo di un individuo o di una famiglia è uguale al reddito ricevuto prima di qualsiasi ritenuta alla fonte delle tasse e dei contributi sociali. Il modello distingue tra il reddito lordo GG che include anche i contributi sociali dei datori di lavoro (SS) e il reddito lordo G che include solo i contributi sociali dei lavoratori (SI). I contributi sociali gravano sui redditi da lavoro e comprendono i contributi dei datori di lavoro e dei lavoratori dipendenti e degli autonomi.

  15. Le relazioni tra forme di reddito - 3 In SM2, il reddito lordo tassabile (H) è uguale al reddito lordo meno i contributi sociali. Gli oneri deducibili si riferiscono a quella parte di reddito esente dalla tassazione, sono relativi a specifiche componenti di reddito e corrispondono ad una riduzione del reddito lordo tassabile. Il reddito imponibile (Y) è ricavato dal reddito lordo tassabile meno le deduzioni. L’imposta lorda è calcolata inizialmente come funzione del reddito imponibile.

  16. La struttura del modello SM2 - 1 Partendo dai dati di reddito individuali e familiare, il modello è in grado di stimare, in base al sistema fiscale nazionale, tutte le informazioni per componente di reddito e di disaggregare gli importi lordi in tasse, contributi sociali e in reddito netto e reddito disponibile. Caratteristica rilevante del modello è la presenza di un set di routines principali standardizzate, che rappresentano il cuore del modello e la struttura comune utilizzabile da tutti i diversi sistemi fiscali, in grado di gestire diversi tipi di dati di input e diversi sistemi di tassazione nazionale.

  17. La struttura del modello SM2 - 2 Il modello comprende routines specifiche contenenti i parametri della normativa fiscale nazionale, in grado di convertire i dati di input in forma standardizzata. Queste routines nazionali sono richiamate dal modulo centrale a cui forniscono i dati di input; il modello mantiene distinte la struttura centrale, comune ai diversi sistemi fiscali nazionali, e le routines specifiche per i diversi contesti paesi.

  18. La struttura del modello SM2 - 3 SM2 può convertire in redditi lordi i dati campionari raccolti al netto delle imposte e dei contributi sociali, ma può anche fornire i redditi netti a partire dai dati lordi (campionari o amministrativi). Il modello può stimare separatamente sia le imposte anticipate (cioè trattenute alla fonte) sulle singole componenti di reddito, sia il saldo finale a credito o a debito.

  19. La struttura del modello SM2 - 4 Per la costruzione delle variabili obiettivo nette e lorde di EU-SILC sono necessarie almeno cinque tipi di variabili: ossia variabili raccolte mediante l’indagine, variabili intermedie, variabili imputate, variabili del modello e variabili target. Poiché nel file di input non vi possono essere valori missing, è necessario imputare i valori mancanti usando le variabili ausiliarie o esogene. Le informazioni di reddito necessarie al modello SM2 sono, quindi, in qualche modo raccolte, compilate o imputate. Il modello converte tali informazioni nello standard richiesto da EU-SILC, sulla base di uno specifico schema di tassazione nazionale.

  20. La struttura del modello SM2 - 5 Il reddito familiare in EU-SILC scaturisce dalla somma dei redditi individuali dei componenti della famiglia. La normativa fiscale per le diverse fonti di reddito può fare riferimento a differenti unità di analisi, come gli individui o la famiglia e può differire in base alle caratteristiche del percettore (alcuni possono essere esenti da tassazione e altri no, alcuni possono beneficiare di detrazioni e altri no). Il reddito percepito può, inoltre, essere tassato alla fonte, ricevuto lordo o tassato in sede di dichiarazione dei redditi.

  21. La struttura del modello SM2 - 6 Il programma di calcolo della tassazione e dei trasferimenti sociali di un modello di microsimulazione replica sostanzialmente le caratteristiche rilevanti di un sistema fiscale nazionale, sulla base di alcune assunzioni che semplificano necessariamente la complessità della realtà osservata.

  22. Procedura iterativa di convergenza- 1 Conversione redditi lordi-nettiNel caso in cui siano disponibili i redditi lordi per calcolare i redditi netti si può utilizzare l’aliquota di tassazione utilizzando una iterazione semplice per ogni componente di reddito

  23. Procedura iterativa di convergenza- 2 Il procedimento inverso dai netti ai lordi è, invece, più complesso, in quanto implica un doppio loop iterativo. Il primo loop interno applica un valore definito del parametro “aliquota di tassazione” (R) ad ogni componente di reddito e per tutti gli individui della stessa unità fiscale. Il secondo loop iterativo ottiene un valore convergente del parametro R, comune a tutte le componenti di reddito.

  24. Peculiarità di SM2 - 1 Caratteristica peculiare di SM2 è la possibilità di specificare in modo opportuno le deduzioni e le detrazioni in modo da utilizzare la stessa procedura per le diverse componenti di reddito e per i diversi schemi di tassazione.

  25. Peculiarità di SM2 - 2 Nel caso in cui una componente di reddito è esente da tassazione è sufficiente specificare che per la componente esente la deduzione è pari al reddito lordo tassabile, ciò consente di non considerare il contributo di questa componente nel totale del reddito sottoposto a tassazione e di non dover separare tale componente dagli altri redditi.

  26. Peculiarità di SM2 - 3 Allo stesso modo se una componente di reddito è tassata con un’aliquota costante, si specifica che la deduzione è pari al reddito lordo tassabile e la deduzione è considerata come una quantità negativa. In tal modo l’imponibile finale è automaticamente incrementato dell’ammontare appropriato.

  27. Il sistema in Italia - 1 La qualità attesa dei risultati delle microsimulazioni e la loro comparabilità a livello internazionale dipendono dal livello di dettaglio con cui è inserita la normativa fiscale nel modello e soprattutto dalla qualità dei dati di input.I dati rilevati dalla nuova indagine EU-SILC rappresentano di per sé un’importante cambiamento rispetto ad ECHP, evidente soprattutto nella fase di costruzione del file di input del modello e delle variabili ausiliarie.

  28. Il sistema in Italia - 2 Il contributo fornito da EU-SILC è particolarmente significativo per il calcolo dei contributi sociali dei lavoratori parasubordinati rilevati dall’indagine, invece che in base alla stima degli stessi rispetto alla popolazione di lavoratori dipendenti derivata da fonti esterne ed utilizzata in SM2. Anche il calcolo dei contributi sociali dei lavoratori dipendenti e autonomi beneficia della disponibilità di maggiori informazioni di EU-SILC relative alla posizione lavorativa, al settore di appartenenza del lavoratore, al calendario retrospettivo della condizione professionale (numero di mesi) e al numero di addetti dell’unità locale dell’impresa.

  29. Il sistema in Italia - 3 In EU-SILC, inoltre, è disponibile l’informazione sui contributi volontari versati a forme pensionistiche complementari, necessari al calcolo delle deduzioni Irpef e, a differenza di ECHP, la nuova indagine rileva distintamente i giorni di malattia dei lavoratori dipendenti e le pensioni di invalidità con evidenti vantaggi per la stima dei trasferimenti sociali. L’indagine EU-SILC fornisce anche i dati relativi all’imposta comunale sugli immobili (Ici), completando le informazioni necessarie alle routines del modello per il calcolo delle deduzioni e detrazioni d’imposta.

  30. Il sistema in Italia - 4 L’utilizzo congiunto dei dati campionari e amministrativi per la costruzione delle variabili di reddito dell’indagine EU-SILC ha consentito, inoltre, di introdurre in SM2- EU-SILC -Italia alcune importanti innovazioni metodologiche.I miglioramenti attesi nella stima dei redditi lordi delle variabili obiettivo individuali e familiari di EU-SILC dipendono quindi dal cambiamento della base dati EU-SILC rispetto ad ECHP e soprattutto dalle innovazioni di processo dovute alle procedure di record linkage con i dati amministrativi.

  31. Validazione del modello in Italia - 1

  32. Validazione del modello in Italia - 2

  33. Imputazione e microsimulazione Betti G., Verma V., Natilli M., Ballini F. (2003), Statistical imputation in conjunction with micro-simulation of income data. Working Paper n. 55 della serie "Dinamiche e persistenze nel mercato del lavoro italiano ed effetti di politiche (basi di dati, misura, analisi)", Dipartimento di Scienze Statistiche, Università di Padova, Settembre 2003. http://valutazione2003.stat.unipd.it/pdf/wp/WP_55.pdfSuccessivamente pubblicato in:Betti G., Verma V., Ballini F., Natilli M., Galgani, S. (2003), Statistical Imputation in Conjunction with Micro-Simulation of Income Data, Rivista Italiana di Economia, Demografia e Statistica, 58(3), pp. 35-43.

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