Estimation de la fraude fiscale en Belgique Hafsatou Diallo Güngör Karakaya Danièle Meulders Robert Plasman Diallo et al.(2010), L’estimation de.

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1 Estimation de la fraude fiscale en Belgique Hafsatou Diallo Güngör Karakaya Danièle Meulders Robert Plasman Diallo et al.(2010), L’estimation de la fraude fiscale en Belgique, Working Paper DULBEA, Research Report , n°10.06.RR, May , Département d’économie appliquée de l’Université Libre de Bruxelles (DULBEA)

2 Définition de la fraude fiscale
Différentes définitions et différents concepts Economie souterraine, économie au noir, économie illicite, fraude fiscale, fraude sociale 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
Approches directes - Enquêtes - Contrôle fiscal indirectes Monétaire - Encaisses monétaires/dépôts à vue - Transactions monétaires/PIB - Lien entre la demande de monnaie le niveau de taxation Non monétaire - (Dynamic) Multiple Indicators and Multiple Causes (DY-MIMIC)  : l’économie souterraine dépend de plusieurs causes et affecte plusieurs variables macroéconomiques - Consommation d’électricité - Divergence entre les séries statistiques de sources différentes

6 Estimations en pourcentage du PIB
Auteurs Année Economie souterraine Perte en recettes fiscales Méthodes Geermons et Mont (1987) 1985 17-18 5,7 – 6 Demande de monnaie Lacko (2000) 1990 19,8 6,60 Consommation d'électricité Frey et Weck (1984) 1978 12,1 4,03 MIMIC Schneider (2009) 19,3 6,43 DYMIMIC 22,5 7,50 2003 21,4 7,33 2007 18,3 6,10 Bizeur (1996) 1993 15,37 5,12 TVA: Taux théoriques vs. Taux effectifs Caridi et Passerini (2001) 1995 15,56 5,19 TVA: Taux théoriques vx. Taux effectifs Frank (1998) 1970 3,7 Comptes nat. vs Revenus déclarés 1975 4,2 1997 5,1 - 7,4 BNB (2010) 3,7-3,9 1 - 1,5 L’Economie au noir dans les comptes nationaux

7 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.

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

9 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

10 - Taux de prélèvements moyen = 50% (OCDE statistics data)
- 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)

11 Conclusions Aucune méthodologie d’estimation de la fraude n’est exempte de biais Nos estimations : pertes de recettes fiscales entre milliards d’euros, soit environ 5-6% du PIB Problème : qualité et disponibilité des données