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:
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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.