Aspetti regionali dell’evasione fiscale in Italia

di: Paolo Di Caro e Giuseppe Nicotra
EyesReg, Vol.4, N.5 – Settembre 2014. 

Negli ultimi anni la dimensione territoriale dell’evasione fiscale è diventata sempre più importante tra gli studiosi ed i policy-makers nazionali ed internazionali (Torgler et al. 2009; Herwartz et al., 2014), al fine di meglio comprendere un fenomeno dagli innumerevoli risvolti di politica economica. La conoscenza degli aspetti sub-nazionali dei comportamenti evasivi e la distribuzione geografica della shadow economy sembrano arricchire un campo di analisi per natura poco trasparente e difficile da misurare. In Italia, dove l’evasione fiscale registra livelli tra i più alti dei Paesi OCSE, gli aspetti regionali e locali della tax non-compliance in senso lato sono stati di recente riportati al centro dell’analisi economica (Ardizzi et al., 2013; Chiarini et al., 2013).

Sono almeno tre le ragioni che giustificano l’adozione di un approccio regionalistico in quest’ambito e il valore aggiunto che ne può derivare. Primo, regioni all’interno di una stessa nazione condividono un ambiente istituzionale ed amministrativo più omogeneo rispetto a quello osservabile tra Paesi diversi, offrendo un contesto di ricerca più affidabile e meno soggetto all’influenza di fattori esterni. Secondo, la mancata considerazione degli aspetti spaziali dell’evasione fiscale ha implicazioni sia sui risultati delle analisi, aventi un carattere parzialmente informativo, sia sulla loro interpretazione. Terzo, conoscere con precisione le dinamiche territoriali dell’evasione fiscale significa avere a disposizione un supporto concreto per la definizione di politiche di contrasto e prevenzione di tipo place-based, capaci di raggiungere obiettivi di politica economica nazionale e regionale in modo più efficace.

Evasione IRPEF e dinamica spaziale

In un recente contributo (Di Caro & Nicotra, 2014), abbiamo analizzato la dimensione territoriale dell’evasione dell’imposta sul reddito delle persone fisiche (IRPEF) nelle 20 regioni Italiane. Utilizzando un nuovo e dettagliato dataset sui controlli fiscali operati dalla Guardia di Finanza a livello territoriale nel periodo 2007-2011 – la tabella 1 riporta la sintesi dei dati usati – è stato possibile offrire un quadro completo dell’evasione IRPEF in Italia, grazie all’analisi delle relazioni tra evasione, determinanti di tipo place-specific ed interazioni spaziali tra regioni. In particolare, la nostra analisi fornisce nuove evidenze empiriche in tre direzioni.

Tabella 1. Dati reddito dichiarato & non-dichiarato a livello regionale

Nota: calcoli basati sulla media (2007-2011) delle variabili osservate; n. contribuenti e ‘reported income’ – fonte MEF, n. controlli e ‘unreported income’ – fonte GDF 

Innanzitutto, il ruolo di alcuni fattori esplicativi dell’evasione fiscale rimane rilevante dopo aver comparato i risultati ottenuti combinando tecniche econometriche tradizionali e diversi modelli di econometria spaziale. Le attività di contrasto, generalmente indicate come controlli, hanno un effetto deterrente sul livello di evasione fiscale a livello regionale: maggiori sono i controlli, più elevata è la probabilità di essere individuati come evasori, più bassa sarà la propensione ad evadere. Al contrario, e quasi a conferma del comune sentire consolidato nel nostro Paese per effetto dell’incremento della pressione fiscale durante la Grande Recessione, in presenza di elevate aliquote fiscali l’evasione aumenta in modo significativo. Inoltre, condizioni economiche negative e un mercato del lavoro in difficoltà sembrano stimolare i comportamenti evasivi a livello regionale: minori sono le risorse finanziarie ottenute dalle famiglie tramite i canali formali, ad esempio per effetto della perdita del lavoro di uno dei componenti familiari, maggiore sarà l’incentivo ad evadere per avere a disposizione risorse economiche e finanziarie integrative. In linea con i risultati ottenuti da ricerche condotte a livello interazionale (Gentry & Kahn, 2009; Goerke, 2012), anche per il caso Italiano l’effetto del capitale sociale e del livello di istruzione sull’evasione fiscale richiedono ulteriori approfondimenti, non mostrando un chiaro legame.

In aggiunta, le evidenze empiriche da noi ottenute suggeriscono la presenza di relazioni territoriali negative (e significative) – in termini di dipendenza spaziale – quando si considera il diverso livello di evasione fiscale in regioni collegate geograficamente. In altro modo, sembrerebbe esistere una relazione inversa tra l’evasione fiscale nella generica regione i e quella nella regione limitrofa j. Una possibile giustificazione può derivare dalla diversa distribuzione delle attività di contrasto a livello territoriale. Gli individui possono decidere di migrare dalla loro regione di origine ad un’altra, quando in quest’ultima la probabilità di detection è minore. Tale migrazione, una volta assunte dimensioni significative, può contribuire a ridurre la probabilità di detection nella regione di destinazione per effetto del (nuovo) numero maggiore di soggetti da controllare, mentre la stessa può aumentare in quella di origine dato il ridotto numero di soggetti da sottoporre a controlli. Un altro meccanismo in grado di motivare la presenza di effetti spaziali può essere l’asimmetria territoriale derivante dal diverso carico fiscale a livello locale: la linea di separazione tra evadere/non evadere può differire a livello geografico a seconda del grado di imposizione fiscale presente in un determinato luogo. Tuttavia, ulteriori approfondimenti a livello sub-regionale, provinciale e comunale, sono richiesti al fine di rafforzare i risultati ottenuti a livello regionale.

 Tabella 2. Elasticità regionali in presenza di evasione fiscale

Nota: Le elasticità sono definite in termini di valore atteso della variabile dipendente. Tutti i risultati sono statisticamente significativi al 95%.

Fonte: Di Caro & Nicotra (2014).

La tabella 2 riporta l’elasticità di due misure dell’evasione fiscale a livello regionale (EVAS_1 = reddito non dichiarato/reddito dichiarato; EVAS_2 = reddito non dichiarato/ PIL regionale) rispetto ad una variazione marginale dell’addizionale regionale IRPEF, per il periodo 2007-2011. L’aliquota dell’addizionale regionale IRPEF può essere considerata come una flat tax e nel periodo di riferimento ha registrato un valore medio pari a 1.22%. Ad esempio, un incremento di un punto percentuale dell’addizionale regionale IRPEF in Sicilia può incrementare l’evasione fiscale di circa 0.84% (1%) nel caso in cui consideriamo la misura EVAS_1 (EVAS_2). La stessa decisione in Toscana implica un incremento dell’evasione pari a 0.65% (0.80%) rispettivamente. Nonostante sarebbe auspicabile la disponibilità di micro dati per stimare con maggiore precisione l’elasticità dell’evasione fiscale rispetto ad una variazione del carico fiscale individuale – così da poter fornire ulteriori spiegazioni su risposte marginali elevate (> 1%) come quelle registrate in Valle d’Aosta e Liguria – è interessante osservare come risposte regionali differenti richiedono un’attenta valutazione territoriale da parte dei policymakers nazionali e regionali quando si progettano variazioni delle aliquote e degli schemi di imposizione.

Implicazioni in termini di policy

Ad oggi, l’analisi spaziale dell’evasione fiscale è in fieri sia da un punto di vista teorico che sotto il profilo empirico. Continuare in questa direzione significa ricercare una migliore comprensione del fenomeno in questione e fornire supporto empirico più affidabile per i decisori pubblici. In presenza di significative asimmetrie regionali ed effetti spaziali, politiche di contrasto e prevenzione di tipo place-based possono risultare più efficaci rispetto ad interventi spatially-blind. Conoscere le diverse dinamiche territoriali dei comportamenti evasivi e le differenze in termini di contesto di riferimento, in altre parole, può avere risvolti positivi per tutta la nazione in un’ottica di lungo periodo.

Paolo Di Caro, Università di Catania & CAMF – University of York  

Giuseppe Nicotra, Università di Catania

Riferimenti Bibliografici

Ardizzi, G., Petraglia C., Piacenza M., Turati G. (2013), Measuring the underground economy with the currency demand approach: a reinterpretation of the methodology, with an application to Italy, Review of Income and Wealth, DOI: 10.1111/roiw.12019.

Charini, B., Marzano E., Schneider F. (2013), Tax rates and tax evasion: an empirical analysis of the long-run aspects in Italy, European Journal of Law and Economics, 35:273-293.

Di Caro, P., Nicotra G. (2014), Knowing the unknown across regions: spatial tax evasion in Italy, paper available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2446803.

Gentry, W.M., Kahn M.E. (2009), Understanding spatial variation in tax sheltering: The role of demographics, ideology, and taxes, International Regional Science Review, 32, 3: 400-423.

Goerke, L. (2012), Human capital formation and tax evasion, Bulletin of Economic Research, 65, 1: 91-105.

Herwartz, H., Tafenau E., Schneider F. (2013), One share fits all? Regional variations in the extent of the shadow economy in Europe, Regional Studies, (ahead-of-print), 1-13.

Torgler, B., Schneider F., Schaltegger C.A. (2009), Local autonomy, tax morale, and the shadow economy, Public Choice, 144, 1‐2: 293‐321.