esempio dello studio di settore TG94_U
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esempio dello studio di settore TG94_U
Studi di settore: l’applicazione al settore della produzione televisiva e cinematografica Cosa sono gli studi di settore? • Gli studi di settore sono uno strumento utilizzato dall’Agenzia delle Entrate per individuare chi presumibilmente evade di più all’interno dei diversi settori economici. • In estrema sintesi, a ciascun contribuente che esercita un’attività economica su scala medio-piccola (fatturato dichiarato inferiore a 5,1 milioni di euro) viene chiesto di dichiarare: i) il proprio ricavo (output); ii) una serie di informazioni riguardanti gli input utilizzati per produrre l’output. • Sulla base di ii), per ciascun contribuente viene calcolato un ricavo considerato plausibile (normale): se il ricavo dichiarato è inferiore a quello plausibile il contribuente viene considerato incongruo e può essere quindi sottoposto ad una procedura particolare di accertamento. Cosa sono gli studi di settore? • Nel calcolare il ricavo plausibile, oltre agli input dichiarati dal contribuente, lo studio tiene conto della redditività normale degli input nel settore di appartenenza del contribuente. • Questa redditività normale è calcolata tenendo presente i valori dichiarati da un insieme di soggetti economici che operano nello stesso settore del contribuente e che vengono considerate (a priori) coerenti (c.d. campione di riferimento, ma non è un campione in senso statistico). • Poiché presuppongono un confronto con una redditività normale gli Sds sono spesso visti non solo come uno strumento di accertamento, ma anche come un modo per introdurre forme di tassazione basate sul reddito normale anziché su quello effettivo. Gli obiettivi degli Sds • Il primo obiettivo degli Sds è quello di generare una graduale riduzione dell’evasione fiscale: in ogni settore economico si tende a spingere i contribuenti ad adeguarsi ai comportamenti degli altri operatori economici che si ritiene evadano di meno (ovvero che evadano in misura “normale”). • In questo modo si possono ridurre le distorsioni alla concorrenza generate dall’evasione fiscale (secondo obiettivo): se due operatori evadono in misura diversa nello stesso settore, quello che evade di più fa concorrenza sleale. • Questa emersione graduale dovrebbe consentire di ridurre i costi amministrativi per il contenzioso e di consentire all’A.F di concentrarsi sui controlli dei grandi evasori ovvero di chi non si allinea agli sds (terzo obiettivo). Elaborazione e applicazione di uno studio di settore • Ciascuno studio viene elaborato seguendo queste fasi: 1) definizione del settore e formazione dei cluster; 2) analisi della coerenza e definizione del campione di riferimento; 3) definizione della funzione di ricavo Ogni Sds viene poi approvato da un comitato degli esperti in cui sono rappresentate le categorie produttive (metodo del consenso). Dopo l’elaborazione, lo studio viene applicato da ciascun contribuente soggetto agli studi di settore utilizzando un software apposito (Ge.ri.co) seguendo queste fasi; a) immissione dei dati necessari per la determinazione del cluster di appartenenza; b) applicazione della funzione di ricavo appropriata e calcolo del ricavo “da congruità”; c) calcolo del ricavo “da (a)normalità” d) definizione del ricavo puntuale e del ricavo minimo. Normalmente uno studio viene elaborato utilizzando i dati che si riferiscono a non più di 3 periodi di imposta (=anni) precedenti a quelli di applicazione. Quindi per il periodo d’imposta 2011 verranno applicati studi di settore elaborati nel triennio 2008-2010. Definizione del settore e formazione del cluster • I contribuenti sono inizialmente identificati sulla base della codificazione ISTAT a cinque cifre: un settore corrisponde ad uno o più codici Istat. • In base ai dati che hanno comunicato in passato (in genere, 3 anni prima rispetto al periodo di applicazione dello studio) i contribuenti di uno stesso settore vengono suddivisi in cluster. • I cluster vengono ottenuti principalmente (ma non solo) utilizzando procedure statistiche che raggruppano i contribuenti che hanno tra di loro caratteristiche più simili. • In ogni settore ci sono quindi tanti cluster ed è il cluster il punto di riferimento per l’elaborazione dello studio. Raccolta dei dati: esempio dello studio di settore TG94_U • Questo studio si riferisce ai seguenti settori • 59.11.00 - Attività di produzione cinematografica, di video e di programmi televisivi; • 59.12.00 - Attività di post-produzione cinematografica, di video e di programmi televisivi; • 59.13.00 - Attività di distribuzione cinematografica, di video e di programmi televisivi; • 59.20.30 - Studi di registrazione sonora; • 60.10.00 - Trasmissioni radiofoniche; • 60.20.00 - Programmazione e trasmissioni televisive. Formazione dei cluster: esempio dello studio di settore TG94_U • I cluster definiti in questo studio sono i seguenti: • • • • • • • • • • • CLUSTER 1 – PRODUZIONI CINEMATOGRAFICHE CLUSTER 2 – PRODUZIONI TELEVISIVE CLUSTER 3 – PRODUZIONI PROMO-PUBBLICITARIE CLUSTER 4 – RIPRESE VIDEO DI EVENTI AD USO PRIVATO CLUSTER 5 – DISTRIBUZIONE DI PRODOTTI CINEMATOGRAFICI E DI VIDEO CLUSTER 6 – PICCOLE EMITTENTI TELEVISIVE CLUSTER 7 – EMITTENTI TELEVISIVE DI MEDIO-GRANDI DIMENSIONI CLUSTER 8 – EMITTENTI RADIOFONICHE CLUSTER 9 – POST-PRODUZIONE CLUSTER 10 – CONTRIBUENTI CON OFFERTA DI SERVIZI DESPECIALIZZATA CLUSTER 11 – IMPRESE DI PIÙ GRANDI DIMENSIONI CON AMPIA GAMMA DI SERVIZI Analisi della coerenza e selezione del “campione di riferimento” • All’interno di ciascun cluster vengono individuati determinati indicatori di coerenza: questi indicatori sono utilizzati per individuare, all’interno di ciascun cluster, il c.d. campione di riferimento. • Il campione di riferimento comprende tutti i soggetti economici il cui comportamento è normale rispetto al settore in cui operano, ovvero presenta valori né troppo elevati né troppo ridotti degli indicatori di coerenza (distribuzioni ventiliche e taglio delle code). • L’idea è quella che nel campione non debbano essere ricompresi coloro che evadono in misura molto superiore agli altri operatori economici del settore. Analisi della coerenza: esempio dello studio di settore TG94_U • Gli indicatori di coerenza utilizzati in questo studio sono indicatori di redditività che cambiano a seconda che il soggetto sia impresa o lavoratore autonomo: valore aggiunto/n° di addetti (imprese); margine operativo lordo/n° di addetti non dipendente (imprese); resa oraria per addetto (lav. autonomo); redditività oraria del professionista (lav.autonomo). • Per esempio per il cluster 3: le imprese fanno parte del campione di riferimento solo se collocate sopra al 8° o al 10° (a seconda del territorio di esercizio dell’attività) ventile della distribuzione di entrambi gli indicatori; i lavoratori autonomi fanno parte del campione di riferimento solo se collocati sopra al 4° o 5° (a seconda del territorio di esercizio dell’attività) ventile della distribuzione di entrambi gli indicatori. Tuttavia, i isoggetti con valori troppo elevati vengono escluse dal campione perché potrebbero nascondere lavoro nero. Definizione della funzione di ricavo • La funzione di ricavo stimata è in sostanza una relazione presunta tra input (lavoro, materie prime, beni strumentali) e output (ricavi, compensi). • La funzione viene definita: utilizzando esclusivamente il campione di riferimento:; selezionando le variabili (gli inputs) che possono “spiegare” i ricavi; stimando il contributo presunto di ciascuna unità di input al livello dei ricavi (=coefficiente). Definizione della funzione di ricavo: esempio dello studio di settore TG94_U Calcolo del ricavo da congruità Ciascun contribuente calcola i propri ricavi congrui usando il software per: individuare il o i cluster di appartenenza attraverso un’analisi statistica apposita (analisi discriminante); applicare i coefficienti stimati ai valori degli input dichiarati dal contribuente stesso e trovando quindi il contributo ai ricavi presunto da ciascuno degli input; sommare il contributo di ciascun input. Fino al 2007, il contribuente doveva preoccuparsi esclusivamente del fatto che i propri ricavi non fossero inferiori ai ricavi congrui. Calcolo del ricavo da congruità: esempio dello studio di settore TG94_U • Immaginiamo ad esempio che lo studio vada applicato ad un’ipotetica impresa appartenente al cluster 3 con: 2 soci; 1 dipendente il cui costo del lavoro è di 30000 euro annui; spese per acquisti di servizi (ad esempio: servizi forniti da consulenti) per 5000 euro annui valore dei beni strumentali mobili (ad esempio: attrezzature per la produzione di video, computer) di 10000. Per ottenere il ricavo da congruità applichiamo a questi valori (opportunamente corretti) i coefficienti previsti dallo studio. Calcolo del ricavo da congruità: esempio dello studio di settore TG94_U Variabile Associati in part.ne e soci Spese per acquisti di servizi Spese per lavoro dipendente Radice quadrata del valore dei beni strumentali mobili Ricavo da congruità Entità 2 Coefficiente Contributo presunto 17.602 2 x 17.602=35.204 5.000 1,58 5.000 x 1,58=7.900 30.000 1,05 30.000 x 1,05=31.500 100 190,56 100 x 190,56=19.056 =93.660 Calcolo del ricavo da congruità: esempio dello studio di settore TG94_U • Il ricavo da congruità per l’impresa sarebbe dato da Rcong=35.204+31.500+7.900+19.056=93.660 • Quindi, fino al 2007, se l’impresa dichiarava almeno 93.660 euro di ricavo era considerata in linea con gli studi di settore (nessuna probabilità di essere controllata in base agli studi di settore). • Notiamo che il valore del ricavo da congruità dipende fortemente dal cluster di appartenenza: per esempio se l’impresa fosse classificata come di produzione televisiva (cluster 2) i coefficienti degli input sarebbero tendenzialmente più grandi e il ricavo da congruità sarebbe probabilmente più elevato. Calcolo del ricavo da anormalità • Tuttavia, è ovvio che l’impresa che vuole evadere senza aumentare la probabilità di essere controllata, conoscendo in anticipo gli input e i loro coefficienti, può ridurre il ricavo congruo sottodichiarando il valore degli input stessi. • Per ovviare a questo problema è stata introdotta l’analisi della normalità. • Con l’analisi della normalità il software non accetta più qualsiasi valore di input dichiarato, ma invece calcola, per ciascun cluster, un valore minimo di input dichiarabile: se il contribuente dichiara un valore inferiore a questo minimo nei calcoli si considera comunque il valore minimo. • Alla differenza tra il valore minimo e quello dichiarato va applicato il coefficiente dell’input ottenendo il ricavo da anormalità. • Il contribuente deve dichiarare un ricavo almeno pari alla somma di quello da congruità e di quello da anormalità per essere al riparo dagli accertamenti sugli studi di settore. Calcolo del ricavo da anormalità: esempio dello studio di settore TG94_U • Riprendiamo l’esempio dell’impresa del cluster 3. Un indicatore utilizzato per l’analisi della normalità è il rapporto tra ammortamenti e beni strumentali mobili: il valore-massimo per il cluster 3 è pari al 27,9%. Quindi Ammortamenti/Beni strumentali mobili≤ 27,9% Beni strumentali mobili≥ Ammortamenti/27,9%= valore minimo beni strumentali mobili • Immaginiamo che gli ammortamenti per i valori mobili dichiarati dall’impresa siano pari a 4500. Questo significa che il valore minimo dei beni mobili da dichiarare è dato da 4500/27,9%= 16.129,03 mentre l’impresa ha dichiarato solamente 10.000 euro: è anormale • A questo punto il software calcola il maggior ricavo da anormalità prendendo la differenza tra il valore minimo e quello dichiarato e applicando il coefficiente. Calcolo del ricavo da anormalità: esempio dello studio di settore TG94_U • Nello studio TG94_U, tuttavia, il valore dei beni mobili strumentali non entra direttamente ma attraverso il calcolo della radice quadrata. • Il maggior ricavo da anormalità si calcola quindi su (16129,03)(1/2)-100=127-100=27 a questa differenza si applica il coefficiente previsto per il cluster 3: 27 x 190,56=5145 • Quindi il ricavo presunto complessivo è dato da 93.660 + 5145= 98.805 Se il contribuente dichiara un ricavo inferiore a questo ammontare può essere accertato in base agli studi di settore.