Source: https://www.scribd.com/document/81232223/Estimation-de-la-fraude-fiscale-en-Belgique-ULB
Timestamp: 2018-01-17 02:07:17+00:00
Document Index: 300830738

Matched Legal Cases: ['art, 2000', 'art, 2000', 'art, 2000', 'art, 2000', 'art, 2000', 'art, 2000', 'art11']

N°10-06.RR RESEARCH REPORT
Hafsatou DIALLO Güngor KARAKAYA Danièle MEULDERS Robert PLASMAN
DULBEA lUniversité Libre de Bruxelles Avenue F.D. Roosevelt, 50 - CP-140 l B-1050 Brussels l Belgium
Hafsatou Diallo, Güngör Karakaya, Danièle Meulders, Robert Plasman (Dulbea, Université Libre de Bruxelles)
Etude réalisée à la demande de la FGTB
www.dulbea.org
Les informations relatives à l’économie souterraine, l’économie au noir et la fraude fiscale sont difficiles à obtenir car les individus engagés dans de telles activités ne désirent pas se faire connaître. Néanmoins, l’estimation de la fraude est intéressante puisqu’elle permet de se faire une idée de l’ampleur du manque à gagner au niveau des finances publiques. Au plus elle sera élevée, au plus il sera optimal de mettre en place des politiques de lutte contre la fraude fiscale (et sociale). En effet, des actions de grande envergure et efficaces permettront non seulement d’asseoir l’impôt sur une base plus large afin de réduire autant que possible sa charge sur les contribuables, mais aussi de réduire considérablement les inégalités entre les contribuables.
La littérature économique fournit des estimations très différentes quant à l’ampleur du phénomène en Belgique. Alors que les comptables nationaux estiment l’économie souterraine à 3-4% du PIB (soit 1-1,5% de pertes en recettes fiscales), certains chercheurs l’évaluent à plus de 20% du PIB (soit plus de 7% de pertes en recettes fiscales). Le présent rapport a pour objectif de présenter ces estimations et d’en faire ressortir à la fois les avantages et les inconvénients. Il contribue de la sorte au débat relatif à l’ampleur du phénomène en Belgique en fournissant une estimation de la fraude fiscale et de la perte en recettes fiscales sur base de deux approches différentes.
Bien que ce rapport soit destiné à porter exclusivement sur la fraude fiscale, nous abordons d’autres phénomènes tels que l’économie souterraine et l’économie au noir et cela pour diverses raisons. Tout d’abord, comme l’indique Pacolet et al. (2008), la fraude fiscale, l’économie souterraine ou encore l’économie au noir appartiennent à des mondes qui se croisent puisque toutes ces activités échappent par définition aux autorités fiscales. De même, ces différentes notions sont difficilement quantifiables séparément. Rares sont les méthodes de quantifications permettant d’appréhender directement la fraude fiscale sans passer par des estimations de l’économie souterraine ou de l’économie au noir.
Un des problèmes inhérents à l’évaluation de la fraude fiscale, l’économie au noir ou l’économie souterraine réside dans la confusion terminologique qui est associée à ces phénomènes. En effet, il n’existe pas de réel consensus quant à leurs définitions. Ceci se www.dulbea.org 14/05/2010
3 reflète notamment par le nombre de termes utilisés dans la littérature en vue d’appréhender un même phénomène ou du moins des phénomènes qui sont proches (économie informelle, économie parallèle, économie non observée, etc.). Ce problème de définition a notamment été souligné par Pacolet et al. (2008) et par Schneider (2005). Alors que les premiers auteurs optent pour une définition large, le second retient une définition plus étroite pour décrire ces types d’activités. Nous reviendrons sur ces différentes définitions dans la première section de ce rapport.
La seconde section décrit la manière dont les comptables nationaux incluent les activités occultes dans leurs calculs du PIB. Ces derniers ont la rude tâche de prendre en considération l’ensemble des activités productives qu’elles soient réalisées de manière formelle ou informelle. L’approche qu’ils utilisent repose essentiellement sur la confrontation d’informations de sources différentes. Nous fournirons dans cette section un aperçu des méthodes utilisées par l’Institut responsable des comptes nationaux en Belgique.
Les différentes méthodes d’évaluation généralement employées par les chercheurs pour estimer les conséquences d’un comportement par essence secret sont traitées dans la troisième section de ce travail. Notre but est d’en fournir une analyse critique afin de mieux comprendre les écarts observés dans les résultats. Ensuite, tout en gardant à l’esprit que la comparaison des résultats doit s’opérer avec prudence, nous nous poserons la question de la position de la Belgique en terme de fraude sur la scène internationale. La confrontation des résultats de ces chercheurs avec ceux des comptables nationaux ne fera que conforter ce que d’autres auteurs (tels que Pacolet et al., 2008) avaient déjà souligné, à savoir qu’il est difficile de déterminer l’ampleur du phénomène en Belgique.
Afin d’améliorer la précision des estimations, il est nécessaire de s’interroger sur les causes de la fraude fiscale. Plusieurs auteurs tels que Schneider et Enste (2000) plaident en faveur d’une meilleure compréhension du phénomène. La littérature sur les causes de la fraude fait ressortir une multitude de facteurs dont il est difficile de définir l’influence réelle et plus encore une classification. Néanmoins, certains de ces facteurs ont retenu plus particulièrement notre attention et seront traités dans la quatrième section du travail.
Dans la dernière section, nous fournirons nos propres estimations de l’ampleur de la fraude fiscale en Belgique sur base de deux approches différentes. La première de nature www.dulbea.org 14/05/2010
4 microéconomique consiste à comparer le revenu déclaré aux autorités fiscales, au revenu collecté sur base d’enquêtes. La seconde est basée sur l’écart entre le taux théorique et le taux effectif de la TVA.
La fraude fiscale est le défaut de déclaration de revenu pouvant être la conséquence de plusieurs pratiques. Soit le contribuable choisit délibérément de ne pas déclarer son revenu légal, soit il parvient à un même résultat car il exerce une activité professionnelle dans le secteur souterrain. La fraude fiscale étant difficile à mesurer directement, des estimations de l’économie souterraine sont utilisées (Bazart, 2000).
Le premier problème auquel font fasse les chercheurs qui tentent d’estimer la taille de l’économie souterraine est un problème de définition. Une définition communément utilisée dans la littérature est celle introduite par le système des comptes nationaux 19931 et publiée par l’OECD (2002). De ce point de vue, l’économie souterraine comprend toutes les activités économiques non observées qui auraient dû contribuer au calcul officiel du PIB. Il s’agit d’une définition large de l’économie souterraine à laquelle plusieurs auteurs adhèrent dont Pacolet et Baeyens (2009) Elle englobe plusieurs concepts qui sont repris de manière synthétique dans le Tableau 1.
TABLEAU 1 : l’économie non observée (ENO) dans les comptes nationaux
Souterraine Informelle
Raisons statistiques Productions non enregistrées pour cause de déficiences statistiques : entreprises non enregistrées, activités non déclarées ou sousdéclarées. Raisons économiques Activités à la fois productives et légales qui sont délibérément soustraites au regard des pouvoirs publics afin d’éviter le paiement des taxes ou de se conformer aux lois et aux règlements. Activités ayant pour but de générer un travail et un revenu mais opérant à un faible niveau de répartition et de réglementation du travail.
Production domestique pour usage propre
Les activités de production de biens et services légales exercées à titre illégal et les activités interdites par la loi.
Source : OECD (2002)
Le Système des comptes nationaux 1993 présente l’ensemble des définitions de l’économie souterraine mondialement convenues sur lesquelles se fondent les comptes nationaux.
6 Mais, il ne s’agit pas de l’unique définition de l’économie souterraine. En effet, lorsque certains auteurs parlent d’économie souterraine, ils utilisent ce terme dans un sens plus restrictif. A cet effet, nous pouvons citer la définition retenue par Schneider (2005), auteur dont les estimations de l’économie souterraine ont été reprises par Michel Maus invité le 9 juin 2008 à la Commission d’enquête parlementaire portant sur les grands dossiers de fraude fiscale (voir rapport fait au nom de la Commission d’enquête par Nollet, Terwingen et Mathot, 2009). « L’économie souterraine (ou économie au noir) inclut toutes les activités à la fois productives et légales qui sont délibérément soustraites au regard des pouvoirs publics afin :     d’éviter le paiement d’impôts, de taxe sur la valeur ajoutée ou d’autres taxes ; d’éviter le paiement de cotisation de sécurité sociale ; de ne pas avoir à respecter certaines normes légales (salaires minima, durée de travail maximale, etc.) ; de ne pas avoir à se conformer à certaines procédures administratives, par exemple compléter des questionnaires statistiques ou d’autres formulaires administratifs »
Cette dernière définition correspond au concept de production souterraine pour raisons économiques repris par l’OECD (2002) (cf. Tableau1). Sur base de ces définitions, on peut s’attendre à ce que la fraude fiscale englobe en majeure partie l’économie souterraine pour raison économique
2. L’ECONOMIE NON OBSERVEE DANS LES COMPTES NATIONAUX
Comme leurs noms l’indiquent, l’économie souterraine et la fraude fiscale ne se prêtent ni à l’investigation statistique ni à la quantification précise. Néanmoins, l’économie non observée (ou l’économie souterraine au sens large) ne signifie pas l’économie non comptabilisée, dès lors que les comptables nationaux sont amenés à estimer ce phénomène ne serait-ce que par souci de cohérence des agrégats macroéconomiques (Willard, 1989, Adair, 2009).
Avant de passer en revue le cas de la Belgique, nous décrivons brièvement la manière dont les comptables nationaux tiennent généralement compte de l’économie souterraine dans le calcul du PIB.
Au niveau européen, les comptes nationaux sont établis suivant la définition du système européen de comptabilité nationale (SEC 1995). Ce système a introduit le principe d’exhaustivité à savoir la prise en compte des activités souterraines, des pourboires, des avantages en nature, etc. (Kazemier, 2003).
Pour assurer l’exhaustivité des estimations, les comptes nationaux sont établis sur base d’une approche bottom-up. Les statisticiens partent des sources de données disponibles (généralement administratives) et ensuite, pour chaque branche d’activité ils apprécient soigneusement la qualité des chiffres et des ajustements. Si certaines indications laissent présager que certaines sources de données ne sont pas complètes, des ajustements d’exhaustivité sont effectués pour tenir compte des activités manquantes. Ces indications sont obtenues grâce à la confrontation d’un grand nombre de sources de données indépendantes de telle sorte que ce qui manque dans une source soit présente dans une autre source (Pacolet et Marchal, 2003). La prise en compte de diverses sources de données constitue un élément essentiel au processus mais ne s’avère pas toujours suffisante. Des ajustements supplémentaires doivent être réalisés en vue de prendre en considération des informations absentes dans les sources disponibles. Dans la mesure du possible, ces redressements sont basés sur des recherches académiques ou sur les résultats d’études réalisées par les instituts statistiques eux-mêmes (Konijn, 2003 et Kazemier, 2003). www.dulbea.org 14/05/2010
Bien qu’un nombre important d’instituts statistiques tente d’inclure l’économie souterraine dans leur estimation des comptes nationaux, peu d’entre eux publient ces estimations comme le montre l’inventaire des pratiques nationales publiée par les Nations Unies (UNECE, 2003). De plus, lorsque les ajustements opérés lors des estimations sont rendus publics, ils ne sont pas toujours clairs.
Un aperçu des méthodes utilisées par la Banque Nationale Belge pour tenir compte des activités souterraines dans le calcul du PIB est fourni dans la sous-section suivante. Des informations plus détaillées peuvent être trouvées dans l’article de Pacolet et Marchal (2003).
2.2. LES COMPTES NATIONAUX BELGES
Afin d’estimer le PIB de manière exhaustive, les comptables nationaux extrapolent les résultats des sondages et autres enquêtes le plus correctement possible à la population sur base de registres2 et appliquent les définitions du SEC 1995 le plus précisément possible et plus spécifiquement, ils prennent en compte l’économie souterraine dans leurs méthodes de calcul. Ces estimations sont effectuées selon le principe emplois-ressources3. Les principaux concepts utilisés à cet effet par les comptables nationaux belges sont repris dans l’encadré 14.
L’approche de la production, des revenus et des dépenses utilisée par les comptables nationaux belges implique donc un contrôle exhaustif des comptes et la cohérence du PIB, c'est-à-dire une estimation en équilibre du revenu national (Pacolet et Marchal, 2003).
2 A partir du registre des entreprises de la DGSIE est construit un répertoire dans lequel figure les entreprises non assujetties à la TVA sans personnalité juridique et sans personnel. Pour ces dernières, les agrégats sont calculés sur base d’un autre registre, à savoir la déclaration à l’impôt des personnes physiques. 3 Afin d’estimer l’importance de l’économie au noir, seule la méthode d’intégration du tableau des ressources et des emplois est utilisée par les comptables nationaux belges. Selon ce principe, l’offre de biens et services doit être égale à la
demande de biens et services.
Dans la mesure où ils ne disposent d’aucune information permettant d’effectuer des ajustements distincts pour la valeur ajoutée résultant du travail au noir, des revenus imposables insuffisamment déclarés et de la fraude à la TVA sans complicité, les comptables nationaux effectuent un ajustement global par branche d’activité et par secteur SUT (Supply and Use Table Tableau ressources et emplois).
9 Encadré 1 : Concepts
L'économie souterraine est constituée de l'économie au noir (entreprises clandestines et activités
dissimulées) et l'économie illicite.
Par entreprises clandestines, on entend la production réalisée par des unités de production non enregistrées (non enregistré = "absence d'inscription dans les registres statistiques des unités économiquement actives"). Ces entreprises ne respectent pas les prescriptions légales en ce qui concerne le paiement des cotisations sociales, etc. Par activités dissimulées, on entend la déclaration incomplète d'activités par les entreprises, dont la production et la valeur ajoutée devraient être reprises via les calculs basés sur les registres des unités de production. L'ajustement permettant d’estimer la valeur ajoutée de manière exhaustive s'appelle redressement pour fraude (et évasion) fiscale ou redressement pour travail au noir. Le redressement pour fraude fiscale se compose en partie d'un ajustement pour les revenus imposables insuffisamment déclarés et en partie d’un ajustement pour la fraude à la TVA. L'ajustement pour la fraude à la TVA concerne les fraudes à la TVA sans complicité*.
En cas de fraude à la TVA avec complicité, l'acheteur et le vendeur conviennent ensemble de ne pas facturer la TVA. Il n'y a donc pas d'opération concernant la TVA légalement applicable et le montant fraudé n’est dès lors pas repris dans le PIB. En revanche, s’il y a fraude à la TVA sans complicité, l'acheteur paie la TVA mais le vendeur ne la verse pas à l'administration.
Dans la mesure où notre exposé porte sur l’économie souterraine et plus particulièrement sur la fraude fiscale en Belgique, seuls les redressements permettant d’obtenir des informations sur la taille de l’économie souterraine sont exposés. Plus précisément, il s’agit des ajustements d’exhaustivité sur la valeur ajoutée (optique production) et sur les rémunérations des travailleurs (partie de l’optique des revenus). Notons toutefois qu’en Belgique, on ne procède à aucune estimation distincte du PIB selon ces deux optiques. En effet, l'estimation de la valeur ajoutée et de ses composantes de revenu est effectuée simultanément. De plus, comme certains postes sont calculés de manière résiduelle (cf. l’excédent brut d’exploitation/le revenu brut mixte), le contrôle interne ne peut être considéré comme complet (Pacolet et Marchal, 2003).
Ajustements d’exhaustivité
Lors de l’établissement des comptes nationaux, les hypothèses suivantes sont avancées dans le but d’inclure l’économie au noir5 :  l’économie au noir est plus fréquente dans les secteurs d’activités où la production est livrée à des particuliers tels que la construction (principalement les travaux d’installation et de finition), l’hôtellerie et la restauration, le commerce de détail, l’entretien et la réparation de véhicules automobiles et les activités des médecins, dentistes et vétérinaires, et d’autres services aux particuliers ;   au sein des administrations publiques, du secteur financier et des ASBL non marchandes, l’économie au noir (et donc la fraude fiscale) est inexistante ; les méthodes d’estimation de la valeur ajoutée dans l’agriculture, les services de logement et les services effectués par du personnel de maison ne sont pas biaisées par la fraude (pas d’ajustements nécessaires) ;  étant donné que le calcul de la valeur ajoutée pour l'agriculture, la sylviculture et la pêche repose sur des données détaillées relatives aux quantités et aux prix provenant des statistiques agricoles, la fraude fiscale est négligeable ;  les statistiques officielles du chiffre d’affaires et des achats des grandes entreprises ne doivent pas faire l’objet d’ajustements car ils sont connus par le biais des comptes annuels ou de la TVA, ce qui suppose l’absence d’économie au noir (et donc de fraude fiscale) dans ces entreprises.
Ces hypothèses se retrouvent clairement dans les majorations complémentaires effectuées par les comptables nationaux pour tenir compte des activités réalisées au noir. Dans l’optique production et l’optique revenu (cf. Tableaux 3 et 4), les estimations réalisées pour tenir compte du travail au noir ou des salaires payés au noir, ne concernent que les sociétés non financières (S.11) et les ménages (S.14) puisque les sociétés financières, les administrations publiques et les ASBL au service des ménages ne sont par hypothèse pas concernées par la fraude. Ces ajustements sont présentés dans les deux sous sections suivantes.
Nous passons en revue les principaux ajustements d’exhaustivité, pour plus de détails nous renvoyons à la note méthodologique SEC1995 de la BNB (553 pages).
11 a) Ajustements d’exhaustivité sur la valeur ajoutée Dans l’optique production, les ajustements complémentaires réalisés afin de tenir compte de l’économie au noir sont repris dans le tableau 2.
Le relèvement pour les sociétés non financières (S.11) nous montre que l'ajustement dans l'industrie manufacturière et l'énergie est faible, étant donné que les grandes entreprises - dont la valeur ajoutée n'est pas redressée - représentent plus de 90% de la valeur ajoutée totale de S.11.
TABLEAU 3 : Relèvements pour le travail au noir par secteur et par branche d'activité (millions d'euros), 2003
Valeur ajoutée S.11 Sociétés non financières Agriculture, sylviculture et pêche Industrie manufacturière et énergie Construction Commerce et horeca Autres services S.14 Ménages Agriculture Industrie manufacturière Construction Commerce et horeca Autres services NACE 70 (loyers) NACE 95 (services domestiques) Autres S.12 Sociétés financières S.13 Administrations publiques S.15 Institutions sans but lucratif S.1 Total général Composante sujette à la fraude Composante non sujette à la fraude D.21 (Impôts sur les produits)-D.31 (subventions sur les produits) PIB Chiffres officiels 142.378,1 674,0 47.872,7 8.142,6 29.655,3 56.033,5 38.785,6 2.064,2 590,3 1.049,3 2.845,8 32.236,0 19.706,1 909,0 11.620,9 13.930,7 38.468,5 1.994,6 235.557,5 157.810,3 77.747,1 Au noir 5.870,6 0,0 253,2 1.671,6 1.783,4 2.162,4 4.258,4 15,1 139,8 1.074,3 1.344,1 1.685,1 15,8 0,0 1.669,3 0,0 0,0 0,0 10.129,0 10.098,2 30,9 Total 148.248,7 674,0 48.125,9 9.814,2 31.438,7 58.195,9 43.044,0 2.079,3 730,1 2.123,6 4.189,9 33.921,1 19.721,9 909,0 13.290,2 13.930,7 38.468,5 1.994,6 245.686,5 167.908,5 77.778,0 28.971,3 264.528,8 10.129,0 274.657,8 3,7% % noir 4,0% 0,0% 0,5% 17,0% 5,7% 3,7% 9,9% 0,7% 19,1% 50,6% 32,1% 5,0% 0,1% 0,0% 12,6% 0,0% 0,0% 0,0% 4,1% 6,0% 0,0%
Source : BNB, la méthode de calcul du produit intérieur brut selon le SEC 1995 (http://www.nbb.be/doc/dq/F_pdf_dq/METHODFR_0.pdf), p 417
12 De plus, les chiffres montrent que les relèvements (et donc l’économie au noir ou la fraude fiscale et sociale) sont plus importants dans la construction et dans le commerce et l'horeca que ce soit au niveau des sociétés non financières (S.11) ou au niveau des ménages (S.14).
Le relèvement pour le travail au noir est de 9,9% de la valeur ajoutée totale du poste S.14, soit un taux qui correspond à plus du double de celui du poste S.11. C’est d’ailleurs dans ce premier poste que se retrouvent les indépendants et les professions libérales.
Le relèvement total de la valeur ajoutée pour le travail au noir s’élève à 3,7% du PIB.
b) Ajustements d’exhaustivité sur les salaires et traitements Dans l’optique des revenus, des ajustements relatifs aux revenus des travailleurs salariés sont effectués afin de prendre en considération les avantages en nature, les pourboires et les salaires versés au noir (dans la mesure où ceux-ci ne sont pas soumis à l’imposition). La rémunération des salariés est estimée par l’utilisation combinée d’informations comptables (comptes annuels et bilan social, états comptables spécifiques pour le secteur financier, comptes des administrations publiques) et d’informations relatives aux cotisations sociales payées (fichiers ONSS et ONSSAPL). Ces ajustements d’exhaustivité sont repris dans le tableau 4. TABLEAU 4 : Ajustements d'exhaustivité sur les salaires et traitements des salariés (millions d'euros), 2003
Officiels 93.704,7 8.257 33.764,9 2.848,4 1.884,2 140.459,2 Au noir 925,8 0 0 91,6 0 1.017,4 En nature 756,7 26,8 0 5,7 0 789,2 Pourboires 289,2 0 0 42,1 0 331,3 Total 95.676,4 8.283,8 33.764,9 2.987,8 1.884,2 142.597,1
S.11 S.12 S.13 S.14 S.15 Total
Source : BNB, la méthogde de calcul du produit intérieur brut selon le SEC 1995 (http://www.nbb.be/doc/dq/F_pdf_dq/METHODFR_0.pdf), p 553.
La masse salariale a été augmentée de 2.138 millions d’euros dont 1.017 millions d’euros pour les salaires et traitements au noir (soit 0,7 % de la masse salariale), 789 millions d’euros pour les salaires en nature et 331 millions d’euros pour les pourboires. Le relèvement des www.dulbea.org 14/05/2010
13 salaires et traitements des ménages (S.14) s’élève à 92 millions d’euros, soit 3,1% de la masse salariale totale, soit encore un taux trois fois plus important que celui appliqué aux sociétés financières (1%).
Nous avons ainsi passé en revue les différents ajustements réalisés par les comptables nationaux belges pour tenir compte des activités souterraines productives. Le montant total des ajustements d’exhaustivité sur la valeur ajoutée lié à des activités au noir est de 3,7 % du PIB en 2003. Néanmoins, ces ajustements ne semblent pas être complets :    certains postes dont notamment l’excédent brut d’exploitation/le revenu brut mixte sont calculés de manière résiduelle ; les activités illégales ne sont pas prises en considération par les comptables nationaux ; la fraude à la TVA avec complicité (acheteur et vendeur qui s’entendent pour ne pas payer la TVA à l’administration de la TVA ou transactions sans facture) n’est pas reprise dans les calculs du PIB.
La sous-estimation de la taille de l’économie souterraine et donc de la fraude fiscale par les comptables nationaux belges semble être confirmée par d’autres travaux. En effet, toutes les estimations collectées lors de nos investigations et qui, contrairement à la comptabilité nationale, reposent sur des méthodes qualifiées de top-down, fournissent des estimations bien plus élevées de l’économie souterraine belge. Ces approches sont discutées dans la section suivante de ce travail.
3. L’AMPLEUR DE LA FRAUDE FISCALE EN BELGIQUE : METHODES DE
QUANTIFICATION ET ESTIMATIONS DU PHENOMENE
Malgré la nature clandestine des activités souterraines, différentes méthodes de quantification de l’économie souterraine, de l’économie au noir et de la fraude fiscale ont été développées dans la littérature.
L’objectif de cette section est de présenter une liste exhaustive des diverses méthodes qui permettent d’appréhender la fraude fiscale soit directement soit par le biais d’estimations de l’économie souterraine et d’en fournir une analyse critique. Chacune de ces méthodes présente de sérieuses faiblesses qui influenceront la fiabilité et la qualité des estimations du phénomène. Ces différentes approches seront présentées en deux parties (cf. Tableau 5) : 
les approches directes qui comprennent toutes les méthodes qui permettent d’obtenir des informations désagrégées et détaillées sur les caractéristiques et la composition des activités souterraines ;
les approches indirectes qui s’appuient sur les conséquences de la fraude fiscale et de l’économie souterraine.
TABLEAU 5 : Classification des méthodes de quantification de la fraude fiscale
Approches directes Enquêtes Contrôle fiscal ou para-fiscal Le ratio encaisses sur dépôts Monétaire Approches indirectes Non monétaire Transactions Fonction de la demande de monnaie Variable non observée Input physique Divergence entre les séries statistiques
Ensuite, nous essaierons, sur base des estimations auxquelles ces approches aboutissent, de positionner la Belgique en terme de fraude sur la scène internationale.
De nature microéconomique, les méthodes directes quantifient l’ampleur des activités souterraines à partir d’études de terrain. Elles se fondent sur des informations directement collectées auprès des particuliers (firmes, ménages, individus), soit à partir d’enquêtes (3.1.1), soit par le contrôle fiscal (3.1.2).
3.1.1 LES ENQUÊTES
Cette méthode directe de quantification de l’économie souterraine consiste en un sondage relatif aux activités économiques et comportements des individus. Plusieurs types d’enquêtes permettent d’appréhender la taille de l’économie souterraine. A cet effet, nous pouvons citer les enquêtes portant sur l’offre de travail non déclaré et l’achat de biens et services non déclaré (Adair, 2009) ainsi que les enquêtes sur les budgets des ménages.
TRAVAIL, ACHAT ET VENTE DE BIENS ET SERVICES NON DÉCLARÉS
Un échantillon représentatif de la population est sondé quant à son éventuelle participation à des activités occultes : participation dans l’achat ou la vente de biens et services non déclarés. Le questionnaire sollicite également des réponses sur le nombre d’heures de travail et sur le salaire horaire, afin de rendre possible l’estimation de l’économie souterraine en terme de PIB (Bazart, 2000). Ce type d’enquête a notamment été utilisé par Isachsen et Storm (1985) pour quantifier la taille de l’économie souterraine en Norvège. En Belgique, une enquête réalisée auprès d’un échantillon aléatoire de 1200 personnes et se rapportant au travail non déclaré a été réalisée par Ginsburgh et al. (1987) Cette étude avait pour objectif de déterminer l’étendue de la participation de la population au travail au noir. Pacolet et al. (2008) expliquent que l’analyse détaillée du travail de Ginsburgh et al. (1987) montre que le taux de participation de 26% auquel l’enquête aboutit regroupe toute une série de situations allant du travailleur au noir au travailleur à temps plein (assez rare) et à l'étudiant qui effectue quelques heures de petits boulots de temps à autre. De plus, les sondés qui reconnaissent travailler au noir le font à raison de 4 heures par semaine. Ginsburgh et al. (1987) concluent que le travail non déclaré représente environ 6% du travail régulier. Toutefois, selon Bazart (2000) la manière dont les questions sont formulées suppose que les travailleurs indépendants sont exclus de cette estimation.
16 Une enquête à grande échelle sur la fraude fiscale et sociale est en cours de réalisation en Belgique. Elle est menée en collaboration avec les instituts de recherche HIVA (KULeuven), CREPP (ULg) et TEF (ULB) et a pour objectif de décrire et de comprendre les différentes formes et causes des activités non déclarées ainsi que d’en mesurer la taille et d’en définir la structure.
Les enquêtes sur les revenus des ménages peuvent également être utilisées pour estimer la taille de l’économie souterraine. En effet, les informations sur le revenu des contribuables ainsi collectés ont l’avantage de provenir d’une source indépendante des déclarations fiscales. La comparaison des revenus obtenus à partir de ces deux sources permet d’évaluer l’ampleur de la sous-déclaration et d’estimer ainsi la fraude fiscale et les pertes en recettes qu’elle entraîne (Bazart, 2000).
Les techniques de l’enquête permettent d’obtenir des informations détaillées sur la structure de l’économie souterraine et sur les caractéristiques des entreprises et des individus engagés dans de telles activités (âge, statut, etc.). Toutefois, ces méthodes font l’objet de plusieurs critiques. Outre le fait que les estimations résultant d’extrapolations à partir d’enquêtes sont influencées par la manière dont les questions sont formulées, la précision et la véracité des réponses à un questionnaire se rapportant aux activités non déclarées dépendent fortement du bon vouloir des participants. La plupart des sondés hésitent à dévoiler leurs comportements frauduleux et les enquêtes enregistrent un taux élevé de non réponses. Ce biais dans la sélection de l’échantillon implique que les résultats de ces enquêtes ont tendance à sous-estimer la taille de l’économie souterraine et donc la fraude fiscale (Fagan, 1994 et Schneider et Enste, 2000)6.
3.1.2 LE CONTRÔLE FISCAL OU PARA-FISCAL
Le contrôle fiscal ou para-fiscal est une approche directe qui s’appuie sur des données administratives et qui est caractérisée par l’absence de volontariat des personnes interrogées. Elle consiste à comparer le revenu des contribuables obtenu à partir de contrôles réalisés par
La fiabilité et la validité des techniques de l’enquête sont largement traitées dans le travail de Mogensen et al. (1995)
17 les services d’inspections sociales et de l’administration fiscale au revenu déclaré aux autorités fiscales et para-fiscales. L’écart entre le revenu déclaré et le revenu mesuré à partir de ses contrôles permet de capturer une partie du travail au noir (et donc du revenu non déclaré)
A partir d’une extrapolation des statistiques de contrôle obtenues auprès des services d’inspections sociales belges, Pacolet et Marchal (2003) estiment le montant des pertes en recettes dû à la fraude sociale en Belgique (1995) à 1, 879 million d’euros soit 6,8% du total des cotisations sociales, dont seulement 0,8% est régularisé.
Cette approche permet d’obtenir des informations pertinentes car les individus sélectionnés n’osent pas mentir par crainte de sanctions (Mirus et al., 1994). Cependant, plusieurs difficultés méthodologiques y sont associées. Premièrement, le contrôle fiscal sélectif porte généralement sur un échantillon non représentatif de la population. En effet, les individus retenus pour ces contrôles sont souvent des personnes soupçonnées de fraude. Deuxièmement, les estimations basées sur le contrôle fiscal ne reflètent qu’une fraction de l’économie souterraine, celle que les autorités sont parvenues à découvrir (Schneider et Enste, 2000).
De manière générale, le principal attrait des approches microéconomiques (enquêtes et contrôle fiscal) est de fournir des informations désagrégées sur la structure de l’économie souterraine. Leur principale faiblesse est de sous-estimer l’étendue des activités occultes. De plus, elles ne donnent qu’une estimation ponctuelle de l’économie souterraine qui ne permet pas une extrapolation en terme de tendance (Fagan, 1994, Mirus et al., 1994, Schneider et Enste, 2000 et Adair, 2009).
Malgré ces critiques, les approches directes semblent représenter les méthodes de quantification préférées par de nombreux experts dont Pacolet et al. (2008). Ces derniers affirment notamment que les méthodes administratives permettent d’obtenir les estimations de la taille de l’économie souterraine les plus crédibles.
La plupart des méthodes de quantification de l’économie souterraine employées dans la
littérature économique sont de nature indirecte. Elles appréhendent la taille et la croissance de l’économie souterraine sur base des traces qu’elles laissent. Pour ce faire, elles s’appuient sur des indicateurs macroéconomiques. Cette sous-section passe en revue ces différentes méthodologies.
3.2.1 DIVERGENCES ENTRE SÉRIES STATISTIQUES
L’idée sous-jacente à cette méthode est qu’il est possible d’appréhender la taille de l’économie souterraine en comparant des données provenant de deux mesures indépendantes d’une même variable économique (ex. revenu, TVA, etc.). Dans cette section, nous présentons successivement les trois méthodologies basées sur les divergences entre les séries statistiques les plus répandues dans la littérature économique. Les deux premières méthodes nécessitent l’utilisation des comptes nationaux et sont présentées dans la section 3.2.1.1. La troisième méthode se rapporte aux prélèvements obligatoires et plus particulièrement à la TVA (3.2.1.2).
3.2.1.1 MÉTHODES BASÉES SUR LES COMPTES NATIONAUX Deux méthodes d’estimation de l’économie souterraine nécessitant l’utilisation des comptes nationaux ont été mises en avant dans la littérature économique. La première méthode consiste à comparer le produit intérieur brut (PIB) basé sur le revenu à celui basé sur les dépenses. La seconde méthode repose sur une comparaison des comptes nationaux avec le revenu déclaré.
NATIONAUX OPTIQUE DÉPENSES VERSUS
COMPTES NATIONAUX OPTIQUE
Cette méthode repose sur l’hypothèse que les revenus non déclarés finissent par apparaître sous la forme de dépenses. De plus, les individus sont généralement moins réticents www.dulbea.org 14/05/2010
19 à faire état de leurs dépenses qu’à révéler leurs revenus. Cette différence de perception se reflète dans la comptabilité nationale où les estimations du produit intérieur (PIB) dans l’optique revenu sont plus faibles que les estimations basées sur l’optique des dépenses. En effet, le PIB optique revenu étant calculé sur base de données fiscales est sous-estimé en raison de l’économie souterraine. Par contre le PIB optique dépense étant principalement mesuré à partir d’enquêtes auprès des ménages est moins affecté. Selon McAfee (1980) la différence entre ces deux agrégats peut être attribuée à l’économie souterraine.
3.2.1.1.2 STATISTIQUE DES COMPTES NATIONAUX VERSUS STATISTIQUES DE REVENUS
Une approche semblable à celle présentée ci-dessus consiste à comparer le produit intérieur brut (optique revenu) et les revenus déclarés aux autorités fiscales, après avoir opéré les redressements nécessaires afin de les rendre comparables. Le revenu des personnes physiques repris dans les comptes nationaux comprend tous les revenus, imposables ou non aux yeux de la législation fiscale et c’est de cette différence que découle la nécessité d’opérer des ajustements. Il faut donc déduire les diverses exonérations et déductions des revenus estimés dans les comptes nationaux. L’écart entre les comptes nationaux et les revenus déclarés fournit une indication de l’ampleur des revenus non déclarés aux autorités fiscales et permet également d’évaluer la perte d’impôts qui en résulte. Cette méthode suppose donc implicitement que les données de la comptabilité nationale soient estimées indépendamment des données fiscales.
L’écart entre le revenu fiscalement déclaré et les revenus des comptes nationaux a été utilisé par Frank (1976) pour mesurer la fraude fiscale en Belgique. Il réalise cet exercice par classe de revenu, par catégorie socioprofessionnelle et par type d’impôts7. Il est important de signaler que la condition d’indépendance entre les sources de revenu n’est que partiellement respectée dans cette étude. En effet, les données de la comptabilité nationale utilisées par Frank sont d’origine fiscale mais redressées en raison de la fraude à l’aide d’enquêtes sur les
Notons que les études initiales de Frank portent sur la fraude fiscale dans les années 60 et 70 où une évaluation par catégorie socioprofessionnelle et par type d’impôts était possible (comptes nationaux très détaillés dans le temps). A l’heure actuelle, une telle estimation de la fraude fiscale est moins aisée. Un travail plus récent de Frank (fin des années 90) basé sur des hypothèses relatives à l’évolution de la fraude fiscale semble d’ailleurs confirmer la difficulté de refaire cet exercice.
20 ménages, de regroupements avec d’autres données macroéconomiques, etc. La fiabilité des évaluations de Frank dépend donc fortement de la qualité de ces ajustements.
Les estimations de Frank pour la perte d’impôts (IPP) due à la fraude fiscale et pour la perte d’impôts totale sont reprises dans le tableau 6. TABLEAU 6 : Pertes d’impôts dues à la fraude fiscale en Belgique (en %PIB)
Année 1970 1975 1997* IPP 2,8 3,3 Total 3,7 4,2 5,1-7,4
* Pour l’année 1997, Frank se base sur des scénarios d’évolution de la fraude qui lui semblent réalistes. Il suppose que le taux de fraude (en % de l’impôt dû) n’a pas pu diminuer sur la période 1975-1997 et que donc il s’est, soit maintenu, soit accru. Dans ce dernier cas, il émet l’hypothèse que le taux de fraude a accusé un accroissement annuel moyen au maximum égal à 0,26%. Ainsi, Frank estime la perte d’impôts résultant de la fraude fiscale entre 5,1% et 7,4% du PIB en 1997.
Source : Frank (1998)
Frank estime la fraude fiscale en Belgique à 3,7-7,4% du PIB sur la période 1970-1997. Ces estimations présentent des taux de fraude à l’IPP particulièrement élevés. En effet, en terme absolu l’IPP est à lui seul à l’origine d’environ 80% du total de la perte d’impôts. On constate aussi que la part de la fraude à l’IPP était en augmentation sur la période 1970-1975.
3.2.1.1.3 LIMITES DES MÉTHODES BASÉES SUR LES COMPTES NATIONAUX
Ces deux méthodes basées sur les divergences entre les séries statistiques sont sujettes à deux critiques en particulier. Premièrement, la validité des estimations repose sur l’indépendance entre les modes de collecte de l’information (Thomas, 1999). Deuxièmement, ces méthodes suggèrent implicitement que les différentes façons d’appréhender le revenu sont exemptes d’erreurs. Si ces deux conditions sont remplies, alors les divergences entre séries statistiques fournissent une bonne approximation de l’économie souterraine et donc de la fraude fiscale. Toutefois, ces hypothèses ne semblent pas être vérifiées dans la réalité et les écarts observés peuvent être à la fois le résultat d’erreurs de mesure dans les données statistiques de la comptabilité nationale et le reflet de l’économie souterraine (Schneider et Enste, 2000 et Fagan, 1994).
21 3.2.1.2 ECART ENTRE LE TAUX THÉORIQUE DE TVA ET LE TAUX EFFECTIF Cette méthode se fonde sur le principe que la première conséquence de l’économie au noir est de diminuer les rentrées fiscales (Bizeur, 1996). Ainsi, en comparant ce que rapportent les prélèvements avec ce qu’ils devraient rapporter en l’absence de fraude, l’économie au noir peut être appréhendée.
Dans le cadre d’une étude relative à l’économie informelle, l’Office de Recherches Sociales Européennes (ORSEU), et plus précisément Bizeur (1996), a mesuré la différence entre le rendement théorique de la taxe sur la valeur ajoutée (TVA) et les recettes effectives dans 5 pays de l’Union européenne (l’Allemagne, la Belgique, la France, l’Italie et le RoyaumeUni) : le rendement effectif est obtenu par le rapport entre la TVA perçue et la consommation finale telle qu’elle est évaluée en comptabilité nationale. le calcul du rendement théorique nécessite un découpage très complet des structures de consommation. Ensuite, on y applique le taux de TVA théorique correspondant. Dans le cadre du travail de Bizeur (1996), ce sont les Taux Moyens Pondérés de TVA fournis par la Commission européenne (Taux moyen de TVA pesant sur la consommation) qui ont été utilisés. Ces taux ont également fait l’objet de contrôle de la part d’Eurostat
La différence entre le taux effectif et le taux théorique de TVA divisée par le taux effectif représente la perte en pourcentage des recettes de TVA. En vertu du principe que l’ensemble de 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 c'est-à-dire en pourcentage de l’ensemble des activités productives (Bizeur, 1996 et Frank, 1998).
Les résultats de la comparaison entre le rendement théorique et effectif de la TVA obtenus par Bizeur (1996) pour l’année 1993 sont repris dans la seconde colonne du Tableau 7. Dans la troisième colonne, nous présenterons les estimations d’Eurostat (1997) et de la Cour européenne des auditeurs reprises dans le travail de Caridi et Passerini (2001). Il s’agit d’estimations obtenues à partir d’une approche similaire mais effectuées pour l’année 1995. www.dulbea.org 14/05/2010
22 TABLEAU 7 : L’économie au noir en % de l’économie marchande (1993)
Allemagne Belgique France Italie RoyaumeUni Danemark Finlande Grèce Pays-Bas Portugal Espagne Suède
1993 4,3 20,5 8,8 30,9 6,2
1995 6,5 20,6 7,4 32,9
Source : Bizeur (1996) et Caridi et Passerini (2001).
5,7 11,1 28,1 2,9 13,8 28,6 4,7
On peut constater que la Belgique, l’Italie, l’Espagne et le Portugal ont une activité économique fortement marquée par la fraude. Selon Bizeur (1996) et Frank (1998), ces estimations remettent en cause l’idée selon laquelle le poids des prélèvements sert souvent d’explication au développement de l’économie au noir. Par exemple, l’Italie dont le taux de prélèvement est plus faible que celui de la Belgique et de la France, présente un niveau d’économie au noir plus élevé. Il semble donc que la relation entre niveau de prélèvement et économie souterraine soit incertaine.
Il est important de noter que :  les taux obtenus sur base de cette méthode, ne portant que sur les activités marchandes, devraient être revus à la baisse (en fonction de la taille du secteur non marchand) lorsqu’il s’agit de mesurer la taille de l’économie au noir par rapport à l’économie globale (marchande et non marchande). Cette révision à la baisse découle du principe que les possibilités de fraude dans le secteur non marchand sont limitées (Pacolet et Marchal, 2003). En Belgique, le secteur non marchand représentant
environ un quart des activités économiques (Fondation Roi Baudouin, 2001 et Marée et Mertens, 2002), l’estimation obtenue à partir de la comparaison entre le taux théorique et effectif de TVA par Bizeur (1996) représente environ 15% de l’ensemble de la valeur ajoutée pour la Belgique.
23  cette méthode ne prend en considération que l’économie au noir intégrée c'est-à-dire celle qui se déroule au sein même des entreprises officielles. Elle exclut donc l’autoproduction et tous les services de proximité entre particuliers se déroulant en marge du secteur formel.
3.2.2 MÉTHODE MONÉTAIRE
Fondées sur l’hypothèse qu’au sein de l’économie souterraine la majorité des transactions s’effectuent en espèces plutôt que par l’intermédiaire d’institutions financières, les approches monétaires sont les plus répandues dans la littérature économique.
Trois types de méthodes d’évaluation de l’économie souterraine utilisant des indicateurs monétaires ont été développés dans la littérature. La première s’appuie sur la variation du ratio d’encaisses monétaires sur les dépôts à vue (3.2.2.1). La seconde, nommée l’approche des transactions, se fonde sur la théorie quantitative de la monnaie (3.2.2.2). Enfin, la troisième est basée sur la fonction de demande de monnaie (3.2.2.4).
3.2.2.1 LE RATIO D’ENCAISSES MONÉTAIRES SUR LES DÉPÔTS À VUE
Cette méthode, élaborée par Gutmann (1977), estime la taille de l’économie souterraine à partir de la variation du rapport entre les encaisses et les dépôts à vue et repose sur trois hypothèses qualifiées d’ « héroïques » par de nombreux auteurs (Thomas, 1999) : les transactions dans l’économie souterraine s’effectuent principalement en espèces ; la vitesse de circulation de la monnaie est la même dans l’économie souterraine que dans l’économie officielle ; il existe une période pendant laquelle l’économie souterraine aurait été nulle ou négligeable. Ainsi, le rapport entre les encaisses et les dépôts observé en cette période est pris comme référence et considéré comme constant à travers le temps pour autant qu’il n’y ait pas d’activités occultes. Toute augmentation de ce rapport est alors attribuée à une poussée de l’économie souterraine. Sur base de ces hypothèses, la valeur ajoutée de l’économie
24 souterraine est obtenue en multipliant la demande d’encaisses de l’économie souterraine par la vitesse de circulation de la monnaie.
Hormis les hypothèses irréalistes sur lesquelles se fonde cette méthode, cette approche a pour inconvénient d’associer l’évolution du rapport entre les encaisses monétaires et les dépôts à vue exclusivement au besoin d’espèces de l’économie souterraine alors qu’une variété de facteurs, tels que les innovations financières, le coût d’opportunité de la détention d’espèces, peuvent influencer l’évolution de ce ratio (Mirus et al., 1994, Fagan, 1994 et Pacolet et al. 2008).
3.2.2.2 LES TRANSACTIONS MONÉTAIRES La méthode des transactions monétaires élaborée par Feige (1979) s’appuie sur la théorie quantitative de la monnaie M x V = P x T où M est la masse monétaire, V sa vitesse de circulation et P x T la valeur des transactions (P = prix et T = nombre de transactions). Feige (1979) part des hypothèses suivantes : les transactions occultes s’effectuent en espèces ou par chèques ; La vitesse de circulation de la monnaie est identique dans l’économie souterraine et dans l’économie formelle le rapport entre le montant total des transactions et le PIB est connu pour une année pendant laquelle aucune transaction occulte n’a eu lieu. Ce rapport est supposé rester constant pour autant que l’économie souterraine soit nulle.
Ce ratio historique est alors pris comme étalon et permet d’estimer ce qu’aurait valu le PIB si toutes les transactions pouvaient apparaître dans les statistiques officielles. La différence entre PIB ainsi obtenu et le PIB officiel représente le PIB souterrain.
La méthode des transactions monétaires a l’inconvénient de nécessiter un nombre considérable d’informations afin d’estimer convenablement le taux de rotation de la monnaie. De plus, tout comme l’approche du ratio encaisses/dépôts, elle repose sur l’hypothèse irréaliste que la vitesse de circulation de la monnaie est la même dans l’économie souterraine www.dulbea.org 14/05/2010
25 et dans l’économie officielle. Par ailleurs, les estimations obtenues à partir de cette méthode sont sensibles au choix arbitraire de l’année de référence. Bien que cette méthode soit théoriquement attractive, les impératifs nécessaires pour obtenir des résultats fiables sont difficiles à remplir et peuvent mener à des résultats douteux (Giles, 1999 et Schneider, 2005).
3.2.2.3 LA FONCTION DE DEMANDE DE MONNAIE Tanzi (1980) développe une approche économétrique pour estimer l’ampleur de l’économie souterraine. Si la majorité des transactions souterraines s’effectuent en espèces et si les agents impliqués dans de telles activités visent à échapper aux impôts, il est possible d’identifier une relation significative et positive entre la détention d’espèces et la pression fiscale
Afin d’isoler l’excès de demande d’espèces associé aux activités souterraines, une équation de détention d’espèces est estimée à l’aide d’un modèle économétrique. La variable dépendante, le ratio espèces/dépôts, est fonction du taux moyen de taxation (cause de l’économie souterraine), de la part des salaires dans le revenu national, du taux d’intérêt sur les dépôts (coût d’opportunité de la détention de monnaie) et du revenu per capita.
Pour la période étudiée, l’équation ainsi caractérisée est estimée selon différents schémas fiscaux et permet de simuler la détention d’encaisses associée à un niveau de taxation initialement faible. En supposant que la vitesse de circulation de la monnaie est la même dans l’économie formelle et informelle et en comparant la détention d’encaisses estimée avec les données officielles, il est possible de calculer l’économie souterraine induite par la fiscalité.
Dans son étude relative à la fraude fiscale, Bazart (2000) donne un aperçu des estimations de la taille de l’économie souterraine obtenues à l’aide des méthodes monétaires. Il en ressort que l’approche de la demande de monnaie a été utilisée à deux reprises par Geeroms et Mont (1987) pour évaluer l’importance des activités occultes en Belgique. Les estimations obtenues se réfèrent aux années 1980 et 1985 et sont respectivement de l’ordre de 15-18% du PIB et 17-18% du PIB.
Contrairement aux études monétaires précédentes qui excluent toute autre influence que l’expansion du secteur souterrain sur la détention de monnaie, l’approche développée par www.dulbea.org 14/05/2010
26 Tanzi (1980) permet de tenir compte de l’influence d’autres facteurs sur la demande de liquidité. Néanmoins, cette méthode a fait l’objet de plusieurs objections. Tout d’abord, la plupart des études réalisées sur base de cette méthode considèrent la pression fiscale comme l’unique cause de l’économie souterraine alors qu’une variété d’autres facteurs tels que le poids des régulations et l’incivisme fiscal peuvent affecter l’étendue de l’économie souterraine. Ensuite, cette méthode s’appuie sur l’hypothèse irréaliste que la vitesse de circulation est identique dans le secteur formel et le secteur informel et considère que les transactions occultes s’effectuent principalement en espèces. En dernier lieu, la fonction de demande de monnaie repose sur la présomption d’une relation stable entre l’offre de monnaie et les variables explicatives citées ci-dessus et suppose que la forme de cette relation est connue (Schneider, 2005).
3.2.3 L’APPROCHE DES FACTEURS DE PRODUCTION
Cette approche s’appuie sur l’existence d’une relation étroite entre un facteur, pour lequel les statistiques de consommation comme de production globales sont considérées fiables, et le PIB. Cette relation peut alors être utilisée pour mesurer la taille de l’économie souterraine.
La littérature économique retient généralement la consommation d’électricité comme le meilleur indicateur matériel de l’activité économique globale (souterraine + officielle) (Kaufmann et Kaliberda, 1996 et Lacko 2000). Dans la mesure où l’on considère une relation stable entre la consommation d’électricité et le PIB et que le PIB mesuré par les autorités compétentes ne capture que la partie officielle de l’économie8, l’écart entre la croissance du PIB estimé et la croissance de la consommation d’électricité peut être imputé à la croissance de l’économie souterraine. Suite aux résultats de travaux empiriques, Kaufman et Kaliberdra (1996) appliquent cette méthode en considérant une élasticité de 1 entre la consommation d’électricité et le PIB.
Cette méthode a été largement critiquée par Schneider et Enste (2000). Premièrement, toutes les activités occultes ne nécessitent pas une consommation importante d’électricité et certaines de ces activités utilisent d’autres sources d’énergie telles que le gaz et le pétrole. De
Une partie de l’économie souterraine est prise en compte dans les Comptes nationaux belges (cf. section 2).
27 plus l’existence d’une relation stable entre la consommation d’électricité et l’output dans certaines industries n’est pas toujours observée. Par exemple, l’output de l’agriculture dépend fortement des conditions climatiques. Deuxièmement, le progrès technique rend l’utilisation de l’électricité plus efficace, ce qui affecte à la fois l’économie officielle et l’économie souterraine (Schneider et Enste, 2000).
Schneider (2000) décrit cette méthode telle qu’améliorée par Lacko (2000). Cette dernière estime l’importance de l’économie souterraine dans les pays de l’OCDE à 15% du PIB (voir tableau 89). Pour la Belgique, la taille de l’économie souterraine est de l9, 8 % du PIB. Après l’Irlande, la Grèce et l’Espagne, il s’agit du pays européen où la taille de l’économie souterraine est la plus élevée.
TABLEAU 8 : Estimation de l’économie souterraine sur base de la méthode de la consommation d’électricité (1990)
Belgique Danemark Allemagne Grèce Finlande France Irlande Italie Pays-Bas Norvège Espagne Suède Suisse Royaume-Uni
Source : Lacko (2000)
19.8 16.9 14.6 21.8 13.3 12.3 20.6 19.6 13.4 9.3 22.9 11 10.2 13.1
3.2.4 LA MÉTHODE DE LA VARIABLE NON OBSERVÉE (MIMIC ET DYMIMIC)
3.2.4.1 LA METHODE MIMIC Les approches de quantification de l’économie souterraine étudiées jusqu’à présent ne s’appuient sur aucun fondement théorique. Ce reproche a notamment été formulé par Thomas (1999). Seule l’approche de la demande de monnaie tente de relier l’ampleur de l’économie
Dans ce tableau nous ne présentons que les estimations relatives aux pays qui nous intéressent.
28 souterraine à l’un de ces déterminants. Néanmoins cette approche considère la pression fiscale comme l’unique cause de l’économie souterraine (Frey et Weck,1984). Une méthode économétrique relative aux variables non observées a été utilisée en vue de contourner ces problèmes. Cette approche repose sur l’idée que l’économie informelle peut être considérée comme une variable latente non observée qui est influencée par plusieurs causes et qui affecte plusieurs variables macroéconomiques. Ces variables macroéconomiques peuvent être interprétées comme des indicateurs de l’économie souterraine. C’est pour cette raison que cette méthode est connue sous le nom de MIMIC pour Multiple Indicators and Multiple Causes. Une telle analyse permet d’estimer la taille relative de la variable non observée. Des estimations obtenues pour deux pays sur base de l’approche monétaire sont alors utilisée comme point de repère pour quantifier la taille de l’économie souterraine en terme absolu.
TABLEU 9 : Causes et Indicateurs de l’économie souterraine selon Frey et Weck (1984)
Fardeau fiscal réel Fardeau fiscal perçu Chômage Charge des réglementations Attitude face à la taxation Revenu par tête d’habitant
Source : Frey et Weck (1984)
Taux de participation de la population masculine
Frey et Weck (1984) supposent que la taille de l’économie souterraine peut être expliquée par la pression fiscale, le taux de chômage, le poids de la réglementation, l’attitude face au paiement des taxes et le revenu disponible par tête. Le changement dans la taille de l’économie souterraine se reflète par le taux de participation des hommes dans la force de travail, le nombre d’heures de travail hebdomadaire et la croissance du PIB (cf. Tableau 9).
Les chiffres inclus dans le tableau 10 présentent uniquement les estimations de Frey et Weck (1984) se rapportant aux pays européens. Il en ressort que pour l’année 1978, la Belgique est le pays européen où la taille de l’économie souterraine est la plus importante.
10: Estimations sur base de la méthode de la variable latente (1978) en %du PIB
12.1 11.8 8.6 7.6 9.4 7.2 11.4 9.6 9.2 6.5 13.2 4.3 8
Belgique Danemark Allemagne Finlande France Irlande Italie Pays-Bas Norvège Espagne Suède Suisse Royaume-Uni
Bien que cette approche présente l’avantage d’intégrer plusieurs causes et plusieurs indicateurs, cette méthode peut être remise en cause. Tout d’abord, on peut s’interroger sur la fiabilité de la classification des variables (causes ou indicateurs). Par exemple, le nombre d’heures de travail hebdomadaire peut tout aussi bien être considéré comme une cause que comme un indicateur (Kazemier, 2003). De plus, l’hypothèse de l’existence d’une corrélation positive entre la taille de l’économie souterraine et la pression fiscale, le chômage et le poids des réglementations n’a pu être solidement vérifiée (Pacolet et al., 2008). Selon Pacolet et al. (2008), seule la relation entre l’économie souterraine et l’incivisme fiscal paraît plausible. Toutefois dans ce dernier cas, la difficulté est de mesurer cette variable on ne peut plus subjective. Un second reproche, largement formulé dans la littérature, se rapporte à l’instabilité des coefficients estimés. Ces derniers sont sensibles à la taille de l’échantillon et aux spécifications du modèle, notamment au poids à affecter à chaque déterminant dans l’analyse (Schneider, 2005). Par exemple, le retrait de la Finlande qui représente moins de 1% de la population totale et du PIB total de l’OCDE rend les coefficients de la plupart des pays de l’OCDE non significatifs (Kazemier, 2003). Tout comme Helberger et Knepel (1988), Pacolet et al. (2008) estiment qu’il n’y a aucune certitude que les résultats de Frey et Weck (1984) capturent réellement l’économie souterraine. La variable latente estimée pourrait tout aussi bien être interprétée comme le développement de l’Etat providence.
3.2.4.2 LA METHODE DYMIMIC
L’approche DYMIMIC (Dynamic Multiple Indicators and Multiple Causes) est une approche améliorée de la méthode MIMIC. Elle rassemble plusieurs sources de données qui couvrent une large partie de l’économie non observée. De plus, cette méthode permet d’une part de classer les différents pays au regard de l’importance de l’économie souterraine (dimension comparative) et d’autre part de rendre compte de son évolution (dimension dynamique). Néanmoins, la méthode DYMIMIC est sujette aux mêmes critiques que la méthode MIMIC (Adair, 2009). Dans le prolongement de travaux antérieurs10, Schneider applique cette version améliorée de la méthode MIMIC à 21 pays de l’OCDE dont la Belgique (cf. Tableau 11). Plus précisément, la méthode DYMIMIC, qui permet d’obtenir une série temporelle d’indices, est combinée à une équation de demande de monnaie afin de calibrer la taille et l’évolution de l’économie souterraine. Le modèle de Schneider est composé de huit variables causales, à savoir la part des prélèvements directs et indirects, la part des contributions à la sécurité sociale, le poids des régulations, la qualité des institutions publiques, la moralité fiscale, le taux de chômage et le PIB par habitant. Ce modèle se fonde également sur quatre indicateurs dont le nombre d’heures de travail hebdomadaire qui, comme signalé plus haut, ne peut être considéré comme totalement exogène (Adair, 2009).
Les estimations obtenues par Schneider révèlent deux évolutions distinctes de la taille de l’économie souterraine sur la période 1989-2007 (cf. Tableau 11). La première évolution caractérisée par une augmentation des activités souterraines dans l’ensemble des pays de l’OCDE, s’étend sur la première moitié de la période étudiée (1989/1998). En une décennie, la taille moyenne de l’économie souterraine est passée de 12,7% à 16,8% dans les pays de l’OCDE et de 13,7% à 18,2% dans les pays européens. Pour l’ensemble des pays européens à l’exception de l’Allemagne et de l’Autriche, le pic est atteint en 1997-1998. La seconde évolution est plutôt marquée par une diminution de la taille de l’économie souterraine sur la période 1999-2007. En effet, à partir de 1998, l’économie souterraine diminue de manière continue dans l’ensemble des pays européens (à l’exception de
Voir Giles (1999) et Giles et Tedds (2002).
31 l’Allemagne et de l’Autriche où cette diminution a commencé respectivement en 2003 et 2004) passant de 18,2% à 15,2%.
Au cours de l’ensemble de la période 1989-2007, le classement des pays est resté relativement stable. Les pays du Sud ont la plus importante économie souterraine (entre 19 et 26% du PIB), suivis par la Belgique qui affiche des taux supérieurs à 18% du PIB sur l’ensemble de la période. Les taux les plus faibles reviennent à la France, aux Pays-Bas, au Royaume-Uni, à l’Autriche et à l’Irlande. L’Allemagne affiche également un taux inférieur à la moyenne des pays européens.
Les résultats de Schneider repris par Maus en Commission d’enquête parlementaire (9 juin 2008) ont également pris place dans la presse (cf. Le Soir : « La fraude fiscale coûte 30 milliards par an», 31 janvier 2008). Se basant sur les estimations de Schneider pour l’année 2003, Maus avance un chiffre de 30 milliards d’euros (soit 11,2% du PIB) de pertes en recettes dues à la fraude fiscale et sociale en Belgique. Ce chiffre est obtenu en appliquant un taux de taxation moyen de 50% au 60 milliards d’économie souterraine belge estimés par Schneider en 2003.
32 TABLEAU 11 : Estimation de l'économie souterraine sur bas de la méthode DYMIMIC et de la demande de monnaie (% PIB)
Pays Australie Belgique Canada Danemark Allemagne Finlande France Grèce Royaume-Uni Irlande Italie Japon Pays-Bas Nouvelle-Zélande Norvège Autriche Portugal Suède Suisse Espagne Etats-Unis Moyenne européenne Moyenne des 21 pays de l'OCDE
Source : Schneider (2009)
1989/1990 10,1 19,3 12,8 10,8 11,8 13,4 9,0 22,6 9,6 11,0 22,8 8,8 11,9 9,2 14,8 6,9 15,9 15,8 6,7 16,1 6,7 13,7 12,7
1994/1995 13,5 21,5 14,8 17,8 13,5 18,2 14,5 28,6 12,5 15,4 26,0 10,6 13,7 11,3 18,2 8,6 22,1 19,5 7,8 22,4 8,8 17,5 16,2
1997/1998 14,0 22,5 16,2 18,3 14,9 18,9 14,9 29,0 13,0 16,2 27,3 11,1 13,5 11,9 19,6 9,0 23,1 19,9 8,1 23,1 8,9 18,2 16,8
1999/2000 14,3 22,2 16,0 18,0 16,0 18,1 15,2 28,7 12,7 15,9 27,1 11,2 13,1 12,8 19,1 9,8 22,7 19,2 8,6 22,7 8,7 18,1 16,8
2001/2002 14,1 22,0 15,8 17,9 16,3 18,0 15,0 28,5 12,5 15,7 27,0 11,1 13,0 12,6 19,0 10,6 22,5 19,1 9,4 22,5 8,7 18,1 16,7
2003 13,7 21,4 15,3 17,4 17,1 17,6 14,7 28,2 12,2 15,4 26,1 11,0 12,7 12,3 18,6 10,8 22,2 18,6 9,5 22,2 8,5 17,8 16,5
2004 13,2 20,7 15,1 17,1 16,1 17,2 14,3 28,1 12,3 15,2 25,2 10,7 12,5 12,2 18,2 11,0 21,7 18,1 9,4 21,9 8,4 17,4 16,1
2005 12,6 20,1 14,3 16,5 15,4 16,6 13,8 27,6 12,0 14,8 24,4 10,3 12,0 11,7 17,6 10,3 21,2 17,5 9,0 21,3 8,2 16,9 15,6
2006 11,4 19,2 13,2 15,4 14,9 15,3 12,4 26,2 11,1 13,4 23,2 9,4 10,9 10,4 16,1 9,7 20,1 16,2 8,5 20,2 16,5 15,8 14,5
2007 10,7 18,3 12,6 14,8 14,6 14,5 12,8 25,1 10,6 12,7 22,3 9,0 10,1 9,8 15,0 9,4 19,2 15,6 8,2 19,3 7,2 15,2 13,9
IMPORTANCE DE LA FRAUDE FISCALE EN BELGIQUE
Les estimations rapportées jusqu’à présent doivent être interprétées avec prudence,
tout particulièrement lorsqu’il s’agit de réaliser des comparaisons internationales. En effet, les nombreuses définitions qui existent sur le sujet impliquent que le champ des activités considérées dépend de la définition à laquelle adhère l’auteur. De plus, en raison de la diversité des méthodes de quantification de l’économie souterraine/fraude fiscale existantes et des limites qui y sont associées, il semble nécessaire, avant toute comparaison, de s’assurer que la méthode de calcul utilisée est la même (Bazart, 2000).
Plusieurs des estimations présentées dans la section précédente répondent à cette condition. Il s’agit des évaluations de Schneider (2009), Lacko (2000), Bizeur (1996) et Eurostat (1997) et la Cour européenne des auditeurs. Grâce à leurs estimations nous allons tenter de situer la Belgique en terme de fraude sur la scène internationale avant de passer en revue l’ensemble des estimations relatives à la Belgique.
3.3.1 COMPARAISON INTERNATIONALE
Comme nous l’avons déjà signalé, l’étude de Schneider basée sur la méthode DYMIMIC permet de réaliser une analyse comparative de la taille de l’économie souterraine. Mais, elle n’est pas la seule à permettre une telle analyse. Tout d’abord, le travail de Lacko s’appuyant sur une même technique d’évaluation à savoir la méthode de la consommation d’électricité pour 21 pays de l’OCDE facilite la réalisation de cet exercice. De même, étant donné que la TVA est un prélèvement dont le fonctionnement est harmonisé à l’intérieur de l’Union européenne, les estimations obtenues par Bizeur (1996) , Eurostat (1997) et la Cour européenne des auditeurs à partir de l’écart entre le taux théorique et le taux effectif de la TVA permettent de mener à bien des comparaisons internationales.
Bien qu’il soit difficile de comparer les estimations obtenues sur base de ces différentes méthodes, nous pouvons souligner que la position de certains pays sur la scène internationale est maintenue quelle que soit l’approche envisagée. En effet, les études de Schneider (2009), Lacko (2000), Bizeur (1996) et Eurostat (1997) et la Cour européenne des auditeurs font ressortir qu’au niveau européen, les pays du Sud et la Belgique sont les pays dont l’économie souterraine est la plus élevée. La France, les Pays-Bas, le Royaume-Uni et dans une moindre
34 mesure l’Allemagne sont quant à eux dans le bas du tableau. Dès lors, nous pouvons conclure que les études réalisées sur base des méthodes macroéconomiques situent la Belgique dans le peloton de tête des fraudeurs.
3.3.2 RÉCAPITULATIF DES ESTIMATIONS RELATIVES À LA BELGIQUE
Nous avons présenté les techniques de quantification de l’économie souterraine/fraude fiscale les plus répandues et les estimations auxquelles elles aboutissent au niveau européen. Certaines de ces estimations, ou plus particulièrement les estimations relatives à la Belgique dont nous avons pu prendre connaissance lors de nos recherches sont reprises dans le tableau 12.
Ce tableau a été construit afin de prendre en compte à la fois la méthode de calcul de chacun des auteurs, leurs estimations et l’ampleur de la fraude fiscale qui en découle. Dans ce dernier cas, les estimations ont été obtenues en appliquant d’abord le taux de taxation (fiscale et sociale) moyen de 50% aux estimations de l’économie souterraine en % du PIB. Ensuite, la part moyenne des prélèvements fiscaux dans la taxation (soit 2/3 pour le fiscal et 1/3 pour le social) a été appliquée.
Les estimations de la taille de l’économie souterraine et donc de la fraude fiscale belges sont, à l’heure actuelle, assez divergentes. Elles vont de 3-4% du PIB à plus de 20% du PIB. Ces chiffres très différents et portant sur la même année à savoir 2003 sont, comme le font remarquer Pacolet et al. (2008), tous deux rapportés par des institutions ou personnalités reconnues. Le chiffre de 3-4% obtenu à partir des comptes nationaux est repris par l’UNECE (2003). Le rapport réalisé au nom de la commission d’enquête parlementaire sur les grands dossiers de fraude fiscale par Nollet, Terwingen et Mathot (2009) et une étude de McKinsey & Company (2004) rapportent quant à eux l’estimation largement plus élevée de 21,4 % avancée par Schneider.
35 TABLEAU 12 : Estimations pour la Belgique de l’économie souterraine et de la perte en recettes due à la fraude fiscale (en pourcentage du PIB)
Economie souterraine Perte en recettes due à la fraude fiscale 15-18 (1980) 17-18 (1985) 19,8 (1990) 12,1 (1978) 19,3 (1989-90) 22,5 (1997-98) 21,4 (2003) 18,3 (2007) 15,37* (1993) 15,56* (1995) 5–6 5,7 – 6 6,60 4,03 6,43 7,50 7,33 6,10 5,12 5,19 3,7 (1970) 4,2 (1975) 5,1 - 7,4 (1997) 3-4% (1997- 2003) 1 - 1,5 (1997 - 2003)
Méthodes Demande de monnaie Demande de monnaie Consommation d'électricité MIMIC DYMIMIC DYMIMIC DYMIMIC DYMIMIC Taux théoriques vs. Taux effectifs Taux théoriques vx. Taux effectifs Comptes nationaux vs. Revenus déclarés Comptes nationaux vs. Revenus déclarés Comptes nationaux vs. Revenus déclarés L’ENO dans les comptes nationaux
Geermons et Mont (1987) Geermons et Mont (1987) Lacko (2000) Frey et Weck (1984) Schneider (2009) Schneider (2009) Schneider (2009) Schneider (2009) Bizeur (1996) Caridi et Passerini(2001) Frank (1998) Frank (1998) Frank (1998) BNB
*Pour obtenir ces estimations en pourcentage du PIB, nous avons tenu compte de l’hypothèse selon laquelle l’économie non marchande, c’est à dire ¼ de l’ensemble de l’économie, n’était pas sujette à la fraude.
La disparité entre les estimations n’est pas une caractéristique propre à la Belgique, elle se retrouve dans de nombreux autres pays. Cela a notamment suscité une controverse entre macro-économistes et comptables nationaux dans certains pays. Les études
macroéconomiques révèlent que la Belgique est parmi les pays européens où les taux de fraude sont les plus élevés (environ 15-20% du PIB). Les comptables nationaux, avec une méthode toujours plus exhaustive, ne parviennent pas à retrouver une telle étendue de la fraude dans leurs comptes (Pacolet et Marchal, 2003). Cette coexistence d’estimations très
36 différentes est en partie liée à l’utilisation de définitions ou de méthodes différentes (Pacolet, 2008 et Bazart, 2000).
Il est donc difficile de savoir à quel chiffre se fier, de déterminer s’il s’agit d’un problème important ou non et encore moins d’en connaître l’évolution. Toutefois, en l’absence de données fiables sur le sujet, il faut se contenter d’estimations approximatives. Comme le souligne Bazart (2000, p.77) « C’est très certainement en cernant de manière plus précise les déterminants du phénomène de fraude qu’il deviendra un jour possible de lever l’indétermination inhérente au phénomène et donc peut être de le mesurer plus facilement ». Dans la section suivante, nous passons en revue différents déterminants de la fraude mis en avant dans la littérature et en examinons la pertinence.
4. DÉTERMINANTS DE L’ÉCONOMIE SOUTERRAINE
Mesurer, prévenir et enrayer la fraude fiscale nécessitent une analyse approfondie de ses déterminants. Selon Pacolet et De Wispelaere (2009) la combinaison de 3 facteurs explique la taille de l’économie souterraine. Il s’agit du poids de la taxation, de la pression des contrôles et de l’incivisme fiscal. Ces 3 facteurs ont à de nombreuses reprises été cités dans la littérature comme les principales causes de l’économie souterraine (cf Schneider, 2005), et Bazart, 2000).
Cette section vise à analyser de manière chiffrée la relation entre la taille de l’économie souterraine et le poids de la taxation d’une part, et la taille de l’économie souterraine et la pression des contrôles d’autre part11.
4.1 LE POIDS DE LA TAXATION
Dans la plupart des études se rapportant à l’économie souterraine, l’une des causes les plus souvent évoquées est le poids de la taxation. De ce point de vue, le niveau de taxation affecte le choix travail déclaré- travail non déclaré des individus. Au plus l’écart entre le coût total du travail dans l’économie souterraine et le revenu net sera grand, au plus il y aura d’incitants à travailler dans l’économie souterraine. Cette différence dépend de l’importance de la taxation, à savoir la contribution à la sécurité sociale et la pression fiscale (Schneider, 2005). Autrement dit, toutes choses étant égales par ailleurs, plus la taxation sera élevée, plus le travail déclaré coûtera cher.
Sur base de cette hypothèse, on devrait s’attendre à ce que les pays où les taux moyens de taxation sont les plus élevés soient ceux où la taille de l’économie souterraine la plus importante. A ce titre, rappelons que plusieurs méthodes de quantification de l’économie souterraine reposent sur cette hypothèse.
Le tableau ci-dessous reprend les taux d’imposition des pays pour lesquels une tendance sur l’importance relative des activités occultes est ressortie lors de notre analyse.
L’incivisme fiscal ne sera pas abordé dans le cadre de cette analyse étant donnée la difficulté d’obtenir des données fiables.
TABLEAU 13 : Taux d’imposition dans certains pays de l’UE
1990 42,02 42,00 34,80 26,18 37,80 42,89 27,70 35,52 1995 43,57 42,92 37,22 28,88 40,12 41,53 32,10 34,04 2000 44,90 44,35 37,19 34,03 42,29 39,66 34,09 36,39 2005 44,75 43,91 34,79 31,40 40,85 38,50 34,74 35,76 2007 43,87 43,47 36,17 32,03 43,46 37,54 36,41 36,08
Belgique France Allemagne Grèce Italie Pays-Bas Portugal Royaume-Uni
Source : statistiques de l’OCDE (base de données disponible en ligne sur http://stat.oecd.org)
On constate que les pays où la pression fiscale est la plus élevée ne sont pas nécessairement ceux où l’économie souterraine est la plus élevée. Par exemple, les pays du Sud affichent en moyenne des taux de taxation plus faibles que la Belgique, la France et les Pays-Bas alors que ces derniers ont d’après les estimations une économie souterraine plus faible. Les cas de la France et de la Grèce sont à nos yeux les plus frappants. En effet, la Grèce dont le taux de taxation moyen est faible (entre 25 et 30% du PIB) a une économie souterraine considérable (plus de 20%) et ce quelle que soit la méthode utilisée alors que la France, avec un taux d’imposition très élevé (plus de 40%) a une économie souterraine très faible (+/- 10% selon la méthode envisagée).
L’analyse chiffrée que nous venons de réaliser nous mène donc à la conclusion qu’il n’est pas évident de retenir le poids de la taxation comme déterminant majeur de l’ampleur de l’économie souterraine dans les pays de l’UE. Tout comme Bizeur (1996) et Frank (1998) l’ont déjà fait remarquer, la relation entre le niveau de taxation et l’économie souterraine est ambiguë.
4.2 LE CONTRÔLE FISCAL
La pression des contrôles peut également affecter la décision des agents économiques de participer à l’économie informelle. Prenons le cas des entreprises : plus le pourcentage d’entreprises contrôlées sera élevé, plus les entreprises auront tendance à déclarer toutes leurs opérations. En d’autres termes, plus le risque de se faire attraper en fraudant est élevé, plus les entreprises seront réticentes quant au recours au travail au noir. www.dulbea.org 14/05/2010
Le tableau 14 reprend le pourcentage d’entreprises effectivement contrôlées dans certains pays européens. Bien que la situation de la France ne semble pas conforter l’idée selon laquelle le poids des contrôles a un impact sur l’économie souterraine, nous ne pouvons exclure cette hypothèse et cela pour plusieurs raisons. Tout d’abord, le tableau 14 fait ressortir que les pays européens ayant un important pourcentage d’entreprises contrôlées (Pays-Bas, Allemagne et Royaume-Uni) à l’exception de la France correspondent aux pays ayant le taux de fraude le plus faible. De plus, la Belgique, l’Italie et l’Espagne avec un faible taux annuel de contrôle (2 à 5 %) figurent parmi les pays dont les taux de fraude sont élevés. Le faible taux de contrôle semble donc contribuer à l’explication des taux d’économie souterraine et de fraude considérables dans ces pays.
Tableau 14 : % d’entreprises contrôlées (1999)
Royaume-Uni Pays-Bas Allemagne Espagne Belgique Italie France
Source : Brac de la Perriere (2004)
27,8 13,2 8,9 5 3,5 2 1,5
La fréquence des contrôles n’est bien entendu pas le seul déterminant de l’importance de la fraude fiscale. Dans le cas de la France, les moyens mis à la disposition de l’administration fiscale sont des éléments importants qui pourraient expliquer le faible taux de fraude dans ce pays. Par exemple, l’existence du fichier FICOBA permet à l’administration fiscale française de mieux cibler les entreprises à contrôler et ainsi d’effectuer un contrôle plus efficace. En effet, ce fichier accessible à l’administration fiscale recense les comptes de toutes natures (bancaires, postaux, d’épargnes,…) et fournit des informations sur les comptes détenus par une personne ou une société. Ainsi, on constate que malgré le faible pourcentage d’entreprises contrôlées, la France est, après les Pays-Bas et l’Allemagne, le pays dont le contrôle fiscal est le plus efficace12 (Brac de la Perriere, 2004). De plus, ce fichier est un facteur dissuasif : les contribuables (entreprises et personnes physiques) hésiteront à frauder par crainte d’être facilement détectés.
Parmi les pays repris dans le tableau 14.
Il est utile de noter que d’autres facteurs non abordés dans le cadre de ce travail pourraient jouer un rôle dans l’explication de l’importance de l’économie souterraine d’un pays à l’autre.
5. ESTIMATION DE LA FRAUDE FISCALE EN BELGIQUE
Comme nous l’avons souligné dans les sections précédentes, les estimations de l’économie souterraine et de la fraude fiscale en Belgique sont très divergentes. Cette diversité dans les estimations implique qu’il est difficile de savoir s’il s’agit d’un problème majeur ou non. Nous tentons de contribuer à ce débat en fournissant nos propres estimations de la taille de la fraude fiscale, tout en gardant à l’esprit que les méthodes utilisées (comme toutes les autres) présentent certaines failles.
Afin de quantifier l’ampleur du phénomène, deux méthodes ont été utilisées. La première de nature microéconomique consiste à comparer les revenus obtenus à partir de l’enquête sur les budgets des ménages aux revenus déclarés aux autorités fiscales. La seconde méthode qualifiée de méthode macroéconomique se fonde sur l’écart entre le taux théorique et le taux effectif de la TVA.
5.1. MÉTHODE BASÉE SUR L’ENQUÊTE SUR LES BUDGETS DES MÉNAGES 2006 :
L’idée de base est de confronter les revenus des ménages fournis par l’enquête avec les revenus des personnes physiques déclarés à l’administration fiscale. Les notions de revenu considérées par ces deux sources indépendantes diffèrent, il est donc nécessaire d’opérer certains redressements afin de rendre les données comparables. En effet, l’enquête sur les budgets des ménages porte sur le revenu disponible des ménages, c’est-à-dire l’ensemble des revenus après soustraction des différents taxes et impôts et addition des transferts en provenance d’autres ménages et des prestations sociales. Il tient compte aussi bien des revenus soumis à l’impôt que des revenus non imposables. A l’opposé, le revenu déclaré et enrôlé à l’impôt des personnes physiques ne comprend pas les revenus exonérés d’impôts tels que les allocations familiales et les primes de naissance. De manière plus précise, il concerne uniquement le revenu total net globalement imposable, c’est-à-dire l’ensemble des revenus bruts, diminué des dépenses déductibles (rentes alimentaires, frais de garde d’enfants, libéralités, intérêts hypothécaires, déduction pour habitation propre et unique, monuments classés, travaux domestiques) et des dépenses supportées en vue de les acquérir ou de les conserver (exemples : charges professionnelles, cotisations sociales, etc.).
42 L’ensemble des revenus nets correspond à la somme des revenus nets enrôlés des catégories suivantes : les revenus des biens immobiliers ; les revenus des capitaux et biens mobiliers ; les revenus professionnels ; les revenus divers.
Il est par conséquent fondamental de réaliser des redressements destinés à rendre comparable les deux bases de données à la lumière de toutes leurs différences si l’on souhaite se faire une idée du montant approximatif que devrait représenter la fraude fiscale en Belgique.
REDRESSEMENTS SUR LES DONNÉES FISCALES :
Dans ce travail nous utilisons les statistiques de revenus déclarés et enrôlés à l’IPP provenant de « Niveau de vie - Statistique fiscale des revenus, exercice 2007 - revenus de 2006 » publiée par DGSIE - SPF Economie. C’est principalement sur ces données que nos redressements vont porter. Afin de pouvoir faire une comparaison avec le revenu disponible de l’enquête des budgets, il nous faut avant tout calculer le revenu total brut à partir du revenu total net imposable déclaré. Pour ce faire, nous devons ajouter au revenu total net imposable toutes les dépenses déductibles et les dépenses supportées en vue d’acquérir ou de conserver les rentrées d’argent. Une fois le revenu total brut obtenu, il est nécessaire de soustraire les différents taxes et impôts et d’additionner les prestations sociales. Le montant obtenu représente le total du revenu disponible des personnes physiques. Ci-après, nous décrivons plus en détail ces ajustements. 
Le revenu total net imposable (Rn) est égal à la somme des revenus nets professionnels (Rnp), immobiliers (Rni), des capitaux et mobiliers (Rnm) et divers (Rnd). Rn = Rnp + Rni + Rnm + Rnd (1)
Les impôts payés sur le revenu total net imposable (T) correspondent à la somme des précomptes professionnel (Tp), immobilier (Ti) et mobilier (Tm) et des versements anticipés (Ta).
43 T = Tp + Ta + Ti + Tm  (2)
Le revenu brut sans les cotisations sociales (Rb’) n’est rien d’autre que l’addition du revenu total net imposable (Rn), des dépenses déductibles (Dd) et des déductions, excepté les cotisations sociales, pour acquisition et conservation du revenu brut (D’). Rb’ = Rn + Dd + D’ (3)
Après avoir déduit les impôts payés sur le revenu total net imposable (T) du revenu brut (Rb’), nous obtenons le revenu disponible calculé sur base des revenus déclarés des personnes physiques (Rd*). Rd* = Rb’ – T (4)
Une fine correction est également indispensable au niveau des données de l’enquête sur les budgets des ménages. En effet, les revenus non imposables et non repris dans le calcul du revenu disponible à partir des revenus déclarés doivent être soustraits (allocations familiales, autres revenus transférés tels que indemnités reçues des assurances, charges relatives aux revenus/ajustements d’impôts, versements par la mutuelle, autres allocations). Les avantages en nature étant tantôt imposables, tantôt non imposables, il nous est impossible de soustraire correctement la partie non imposée. Leur montant total représente environ 2,8 milliards d’euro en 2006. Puisque les revenus disponibles fournis par l’enquête sur les budgets sont des moyennes par ménage, une multiplication par le nombre de ménages s’impose en fin de calcul.
EVALUATION DE LA FRAUDE FISCALE A L’IPP ET DES PERTES DE RECETTES QUI EN DECOULENT EN 2006 :
Tous les chiffres présentés dans cette section porte sur l’année la plus récente, à savoir 2006 (en terme fiscal, ce sera l’exercice d’imposition 2007 – revenu 2006).
Les statistiques relatives à Rn et T sont respectivement disponibles dans « Niveau de vie Statistique fiscale des revenus, exercice 2007 - revenus de 2006 » publiée par DGSIE - SPF Economie et le rapport annuel 2007 du SPF Finances – Impôts et recouvrement.
44 Rn = 149.492.975.886 euros ; T = 47.790.302.000 euros. Les données relatives aux dépenses déductibles et aux déductions pour acquisition et conservation du revenu brut sont accessibles à partir de « l’inventaire 2006 des exonérations, abattements et réductions qui influencent les recettes de l’Etat » annexé au budget des voies et moyens pour l’année budgétaire 2007. La dernière année connue étant l’année 2005, nous avons multiplié le montant total des dépenses déductibles et des déductions pour acquisition et conservation du revenu brut par leur taux de croissance annuel moyen entre 2001 et 2005. Dd + D’ = 4.600.000.000 euros. En remplaçant dans l’équation (3), nous obtenons : Rb’ = 149.492.975.886 + 4.600.000.000 = 154.092.975.886 euros ; Finalement, le revenu disponible calculé à partir des revenus déclarés (équation (4)) donne : Rd* = 154.092.975.886 – 47.790.302.000 = 106.302.673.886 euros. Le revenu moyen disponible par ménage (obtenu par l’enquête sur les budgets des ménages 2006), après déduction des revenus non imposables et non repris dans le calcul du revenu disponible à partir des revenus déclarés, s’élève à 33.721 euros, soit un total de 151.344.602.661 euros pour l’année 2006 (4.488.141 ménages multipliés par 33.721 euros)13. Rd = 151.344.602.661 euros. Le revenu disponible total provenant de revenus non déclarés (Rdn) représentent par conséquent la différence entre Rd* et Rd, soit : Rdn = Rd – Rd* = 151.344.602.661 – 106.302.673.886 = 45.041.928.775 euros. Il s’agit des revenus non déclarés à l’IPP.
Ne pouvant distinguer les avantages en nature imposables, nous ne les avons pas repris dans le revenu moyen disponible.
45 TABLEAU 15 : Récapitulatif de l’estimation de la fraude fiscale à l’aide de l’enquête sur le budget des ménages (en euro)
REVENU DÉCLARÉ DANS L'ENQUÊTE SUR LES
Revenu total net imposable (Rn) (149.492.975.886)
Dépenses déductibles (Dd) et Dépenses pour acquisition/conservation du revenu brut (D’) (4.600.000.000)
Revenu Brut (Rb’) (154.092.975.886)
Impôts payés sur Rn (47.790.302.000)
Revenu disponible après ajustements (151.344.602.661) Revenu disponible après ajustements (106.302.673.886)
Revenu non déclaré aux autorités fiscales (45.041.928.775) Afin d’évaluer le montant de recettes fiscales non perçues par l’Etat, nous avons appliqué le taux d’imposition marginal au revenu non déclaré : on peut supposer qu’en l’absence de fraude ce revenu serait imposé à un taux de 45%14. En appliquant ce taux de 45%, le montant des recettes fiscales non perçues du fait de la fraude par l’Etat atteint alors le montant de 20.268.867.949 €. Lors de l’interprétation de ces chiffres, il ne faut certainement pas perdre de vue que les recettes fiscales non perçues par l’Etat mesurées dans cette section correspondent à la somme des impôts non payés sur tout type de revenus (en provenance d’activités licites, mais aussi en
Sachant que le taux d’imposition marginal à l’IPP atteint rapidement 45% (à partir de 17.930 € pour les revenus 2008), voire même 50 % (à partir de 32.860 € pour les revenus 2008), on peut raisonnablement appliquer un taux de 45 % aux revenus non déclarés aux autorités fiscales. Voir Høj (2009).
46 partie illicites, de services de proximité ou locaux rendus entre particuliers)15. En outre, les contribuables résidents en Belgique mais non-assujettis à l’IPP sont également repris dans nos calculs. Ce montant constitue une estimation maximale qui devrait être affinée par l’utilisation de données plus détaillées, dont nous n’avons pas pu disposer, afin d’éliminer la part des revenus non déclarés qui ne serait pas taxés du fait de la situation des contribuables ou de leur nature. Comme nous l’avons vu dans la section 3, l’utilisation d’enquêtes dans l’évaluation de la fraude peut permettre d’obtenir des informations détaillées sur la structure de l’économie souterraine telles que l’âge, le statut civil et la catégorie socioprofessionnelle des individus les plus concernés par la fraude. Dans le cadre de ce travail, nous aurions voulu faire les évaluations par catégorie socioprofessionnelle (au moins par salarié et indépendant), mais les données fiscales disponibles ne nous ont pas permis de réaliser cet exercice. Il faut également souligner la difficulté d’accès aux données qui explique certainement le manque d’études réalisées sur la fraude fiscale et/ou sociale en Belgique. Une collaboration plus étroite des autorités compétentes chargées de récolter/centraliser les données provenant des déclarations fiscales est indispensable si l’on désire obtenir des informations plus précises quant aux types de fraudeurs. Ainsi, cette étude pourrait être complétée en estimant l’importance de la fraude fiscale selon les caractéristiques des contribuables en défaut.
5.2. MÉTHODE BASÉE SUR L’ÉCART ENTRE LE TAUX THÉORIQUE ET LE TAUX EFFECTIF
Nous avons refait les calculs de l’ORSEU (Office de Recherches Sociales Européennes) et plus précisément de Bizeur (1996) en se basant sur les mêmes sources statistiques mais à partir de données plus récentes (voir section 2.2.1.2 pour une description de la méthodologie). Pour l’année 2008, le taux théorique de TVA (taux moyens pondérés fournis par la Commission européenne) s’élève à 16,77%, tandis que le taux effectif (rapport entre la TVA perçue et la consommation finale telle qu’elle est évaluée en comptabilité nationale) est de
A l’exception des allocations familiales, autres revenus transférés tels que indemnités reçues des assurances, charges relatives aux revenus/ajustements d’impôts, versements par la mutuelle, autres allocations. L’enquête sur les budgets des ménages nous indique que le montant du revenu disponible provenant des activités illicites, des services de proximité ou locaux rendus entre particuliers s’élève à 222 euros par ménage, soit au total environ 1 milliard d’euros. Sur base de l’enquête, nous ne pouvons cependant pas distinguer les activités illicites des services de proximité ou locaux rendus entre particuliers.
47 14,12%. Le différentiel représente 2,65 points de pourcentage, soit une perte de 18,8% (=2,65/14,12) en termes de recettes de TVA.
Comme l’indique Bizeur (1996), ce taux reflèterait l’économie au noir, c’est-à-dire celle qui se déroule au sein même des entreprises officielles et qui est la forme moderne de l’économie au noir. L’économie au noir peu structurée et locale (entre particuliers notamment) ou reposant sur des activités illicites n’est donc pas prise en compte.
Sur base de données plus récentes, nous évaluons l’économie au noir à 18,8% par rapport à l’économie marchande. Comme nous l’avons déjà souligné, étant donné que les possibilités de fraude dans le secteur non marchand sont limitées (Pacolet et Marchal, 2003), nous devrions nous attendre à un taux plus faible pour l’économie au noir dans toute l’économie. En Belgique, la part du non marchand (au sens large) dans la valeur ajoutée représente environ un quart (Fondation Roi Baudouin, 2001 et Marée et Mertens, 2002). Nous en arrivons donc à une économie au noir d’environ 14% de la valeur ajoutée pour la Belgique (soit environ 48 milliards d’euros). En appliquant le taux de taxation et d’imposition moyen (50%), nous en arrivons à environ 24 milliards d’euros pour la perte en recettes due à la fraude fiscale et sociale (6,9% du PIB). Soit environ 16 milliards d’euros de perte en recettes fiscales (4,6% du PIB) et 8 milliards d’euros de perte en recettes sociales (en se basant sur la part moyenne des prélèvements sociaux dans la taxation, soit environ 2/3 pour le fiscal et 1/3 pour le social)16.
5.3. VALIDITÉ DES ESTIMATIONS
La méthode basée sur l’enquête sur les budgets des ménages (méthode microéconomique) et la méthode basée sur l’écart entre les taux théorique et effectif de la TVA (méthode macroéconomique) aboutissent à des montants élevés de fraude fiscale en Belgique. En effet, l’approche basée sur l’enquête résulte en une estimation de la perte en recettes fiscales (IPP) d’environ 20 milliards d’euros en 2006. Lors de ce calcul, les revenus provenant d’activités illicites (telles que la vente de drogues, ou d’autres produits prohibés) ont été inclus comme une rentrée d’argent sur laquelle un impôt doit être prélevé. Toutefois, il est peu vraisemblable que les interviewés aient réellement déclaré les revenus provenant
Cette ventilation a été utilisée par Høj (2009), page 7.
48 d’activités illicites dans l’enquête. Pour cette raison, nous estimons que, si seules les activités productives et licites avaient été retenues pour évaluer la perte d’impôts qui découle de la fraude fiscale, nos estimations devraient être légèrement revues à la baisse. Ce montant constitue une estimation maximale qui devrait être affinée par l’utilisation de données plus détaillées, dont nous n’avons pas pu disposer, afin d’éliminer la part des revenus non déclarés qui ne serait pas taxés du fait de la situation des contribuables ou de leur nature. L’approche basée sur l’écart entre les taux théorique et effectif de la TVA qui ne capture que la fraude découlant d’activités productives licites supporte ce constat puisque nous obtenons une perte en recettes fiscales d’environ 16 milliards d’euros (en 2008).
Nos évaluations soutiennent l’existence d’une perte en recettes fiscales tournant autour de 1620 milliards d’euros (soit entre 5 et 6% du PIB) en Belgique. Ces résultas sont loin des 1-1,5 % de fraude obtenue par les comptables nationaux mais sont relativement proches des estimations de nombreux chercheurs (ex : Schneider, 2009, Bizeur, 1996 et Lacko, 2000).
L’objectif du présent rapport est de fournir une estimation récente de la fraude fiscale en Belgique et d’ainsi contribuer au débat relatif à son ampleur.
La littérature se rapportant à la fraude fiscale a mis en avant plusieurs méthodes permettant de quantifier l’importance du problème. Il s’agit tout aussi bien d’approches microéconomiques que de méthodes macroéconomiques. L’analyse critique exposée dans ce rapport montre qu’aucune de ces méthodes n’est réellement exempte de biais. Etant donnée la diversité des méthodes et des champs d’activités qu’elles capturent, les estimations auxquelles elles aboutissent doivent être interprétées avec prudence. Les estimations de certains chercheurs nous ont tout de même permis de positionner la Belgique en terme de fraude sur la scène internationale. Par exemple, Lacko (2000) estime la taille de l’économie souterraine belge à 19,8 % du PIB en 1990 et Schneider (2009) à plus de 18% du PIB sur l’ensemble de la période 1989-2007. Les estimations de l’économie souterraine belge selon Eurostat (1997) et la Cour européenne des auditeurs reprises par Caridi et Passerini (2001) et celles de Bizeur (1996) s’élèvent à environ 15% du PIB respectivement en 1995 et en 1993. Bien que ces estimations ne portent pas sur la même période elles aboutissent à la même conclusion : « la Belgique est, avec les pays du Sud, le pays où l’économie souterraine est la plus élevée en Europe occidentale ». De plus, quelle que soit la méthode retenue, la perte en recettes fiscales à laquelle ces auteurs aboutissent est de l’ordre de 5-7% du PIB.
Dans ce rapport, nous fournissons également nos propres estimations de la fraude fiscale en Belgique en utilisant deux méthodes d’estimations différentes. La première méthode qualifiée de microéconomique consiste à comparer le revenu déclaré dans l’enquête sur le budget des ménages avec le revenu déclaré aux autorités fiscales. Sur base de cette approche, nous avons obtenus une perte en recettes fiscales d’environ 20 milliards d’euros, soit 6% du PIB, en 2006. Ce chiffre comprend aussi bien la fraude découlant d’activités licites que celle pouvant résulter d’activités illicites. La seconde méthode utilisée est basée sur l’écart entre le taux théorique et le taux effectif de la TVA. Cette méthode macroéconomique ne capture que la fraude provenant d’activités licites et aboutit à une perte en recettes fiscales de l’ordre de 16 milliards d’euros, soit 5% du PIB, en 2008. En conclusion, nos évaluations soutiennent l’existence d’une perte en recettes due à la fraude fiscale tournant autour de 15-20 milliards www.dulbea.org 14/05/2010
50 d’euros (soit entre 5 et 6% du PIB) en Belgique. Les chiffres ainsi obtenus sont relativement proches des estimations réalisées par d’autres auteurs et soulignent l’importance du problème en Belgique.
Cette étude suggère également que le faible niveau de pression exercée par les contrôles fiscaux sur les contribuables belges joue un rôle non négligeable dans l’explication des taux élevés de fraude fiscale en Belgique par rapport aux autres pays européens. La mise à disposition de moyens plus importants (comme c’est notamment le cas en France) permettrait à l’administration fiscale belge d’effectuer des contrôles fiscaux plus intensifs, mieux ciblés et plus dissuasifs et d’ainsi mieux prévenir et lutter contre la fraude fiscale.
Cette étude pourrait être complétée en estimant l’importance de la fraude fiscale selon les caractéristiques des contribuables en défaut. En effet, il serait intéressant de réaliser des évaluations de la fraude par catégorie socioprofessionnelle, mais les données fiscales disponibles ne nous permettent pas de réaliser cet exercice. Il faut également souligner la difficulté d’accès aux données qui explique certainement le manque d’études réalisées sur la fraude fiscale et/ou sociale en Belgique. Une collaboration plus étroite des autorités compétentes chargées de récolter/centraliser les données provenant des déclarations fiscales est indispensable si l’on désire obtenir des informations plus précises quant aux types de fraudeurs.
Adair P. (2009) « Économie non observée et emploi informel dans les pays de l'Union européenne - Une comparaison des estimations et des déterminants », Revue économique, 60 (5), pp 1117-1116.
Bazart C. (2000) « La fraude fiscale : modélisation du face-à-face Etat-Contribuables », Thèse de doctorat, Université Montpellier I, 372 pages
Bizeur J. (1996) « Le renouveau de l’économie au noir », Reflets et Perspectives de la vie économique, 35 (1), pp55-65.
BNB « La méthode de calcul du produit intérieur brut selon le SEC 1995 », Inventaire SEC1995, note méthodologique BNB, 553 pages.
Brac de la Perrière S. (2004) « Le contrôle fiscal dans l’Union européenne », étude de l’OEFE (Observatoire Européen de la Fiscalité des Entreprises), DGAEI - Département fiscal, 21 pages.
Caridi P. et P. Passerini (2001) « The underground economy, the demand for currency approach and the analysis of discrepancies: some recent european experience », Review of Income and Wealth, 47 (2), pp 239-250.
DGSIE - SPF Economie (2009) « Niveau de vie - Statistique fiscale des revenus, exercice 2007 - revenus de 2006 - partie B », septembre 2009, 206 pages.
Eurostat (1997), Document de travail du Comité PNB, Eurostat/B1/CPNB/227/1997.
Fagan G.P. (1994) « Measuring the size of Ireland black economy », Journal of the Statistical and Social Inquiry Society of Ireland, 27, pp 1-30.
Feige E. (1979) « How big is the irregular economy », Challenge, 22 (5), pp 5-13.
52 Fondation Roi Baudouin (2001) « Le secteur non marchand en Belgique », synthèse des travaux de recherche réalisés dans le cadre du projet interuniversitaire sur le secteur non marchand en Belgique, octobre 2001, 49 pages.
Frank M. (1998) « Au-delà des aspects budgétaires de la fraude et de la sous-estimation fiscale », Courier Hebdomadaire, No 1620-1621, Centre de recherche et d’information sociopolitiques, 56 pages
Frank M. (1976) « Fraude des revenus soumis l’impôt des personnes physiques et perte d’impôt qui en résulte pour le trésor - étude méthodologique », Finances Publiques, 31 (1), pp 1-30.
Frey B.S. et H. Weck-Hannemann (1984) « The hidden economy as an ‘unobserved’ variable », European Economic Review, 26 (1-2), pp 33-53. Geeroms H. et J. Mont (1987), « Evaluation de l’importance de l’économie souterraine en Belgique. Application de la méthode monétaire », in Ginsburgh V., Pestieau, P. (dir.) L’économie informelle, Economie 2000, Editions Labor, pp 131-150. Giles D.E.A et L.M. Tedds (2002) « Taxes and the Canadian underground economy », Canadian Tax Paper, No. 106, Canadian Tax Foundation, Toronto.
Giles D.E.A (1999) « Measuring the hidden economy : implications for econometric modelling », Economic Journal, 109 (456), pp 370-380.
Ginsburgh V., S. Perelman, et P. Pestieau (1987) « Le travail au noir », in Ginsburgh V., Pestieau, P. (dir.) L’économie informelle, Economie 2000, Editions Labor, pp 71-83.
Gutmann P.M. (1977) « The subterranean economy », Financial Analysts Journal, 33(6), pp 26- 28.
Helberger C. et H. Knepel (1988) « How big is the shadow economy ?: A re-analysis of the unobserved-variable approach of B.S. Frey and H. Weck-Hannemann », European Economic Review, 32 (4) , pp 965-976. www.dulbea.org 14/05/2010
Høj J. (2009) « How to reform the Belgian tax system to enhance economic growth », OECD Economics Department Working Papers, No 741, OECD Publishing.
Isachsen A.J. et S. Storm (1985) « The size and growth of the hidden economy in Norway », Review of Income and Wealth, 31(1), pp 21-38.
Kaufmann D. et A. Kaliberda (1996) « Integrating the unofficial economy into the dynamics of post socialist economies: A framework of analysis and evidence », Washington D.C., World Bank Policy Research Working paper, No 1691.
Kazemier B. (2003) « L’économie souterraine: aperçu des méthodes et des estimations », Revue belge de la sécurité sociale, troisième trimestre 2003, pp 927-949.
Konijn P. (2003) « Vérification du PNB des états membres de l’UE: inclusion de l’économie souterraine », Revue belge de la sécurité sociale, troisième trimestre 2003, pp 817-823.
Lacko M. (2000) « Hidden economy – an unknown quantity? Comparative anlaysis of hidden economies in transition coutries 1989-95 », Economics of Transition, 8(1), pp 117-149.
Marée M. et S. Mertens (2002) « Contours et statistiques du non-marchand en Belgique », Les Editions de l'Université de Liège, Liège, 2002.
McAfee K. (1980) « A glimpse of the hidden economy in the national accounts », Economic Trends, 136, pp 81-87.
McKinsey & Company (2004) « Un nouvel élan pour la prospérité économique en Belgique », Prospero, McKinsey & Company, 50 pages
Mirus R., R.S. Smith et V. Karoleff (1994) « Canada’s underground economy revisited : update and critique », Canadian Public Policy, 20 (3), pp 235-252.
54 Mogensen G.V., H.K. Kvist, E. Kormendi et S. Pedersen (1995) « The shadow economy in Denmark 1994: measurement and results », Study No 3, The Rockwool Foundation Research Unit, Copenhagen.
Nollet J., M. Terwingen et A. Mathot (2009) « Enquête parlementaire sur les grands dossiers de fraude fiscale », Chambre des représentants de Belgique, Doc 52 0034/004, 417 pages
OECD (2002) Measuring the non-observed economy - A Handbook, OECD Publications Paris, 233 pages.
Pacolet J. et K. Baeyens (2009) « Definitie van zwartwerk en methodes om zwartwerk in te schatten », in Pacolet J., Perelman S., Pestieau P., Baeyens K. et De Wispelaere F. (dir.) Travail au noir en Belgique : un indicateur concernant l’étendue et l’évolution, Edition Acco, pp 20-28.
Pacolet J. et F. De Wispelaere (2009) « Naar een observatorium ondergrondse economie - Een haalbaarheidsstudie », Edition Acco, Leuven.
Pacolet J., S. Perelman, K. Baeyens et P. Pestieau (2008) « Un indicateur de l’étendue et de l’évolution du travail au noir en Belgique », Revue belge de la Sécurité Sociale, 4ième trimestre 2008, pp 437-462.
Pacolet J. et A. Marchal (2003) « Fraude sociale et travail au noir en Belgique : quête de l’indéfinissable ? », Revue belge de la sécurité sociale, troisième trimestre 2003, pp 689-723.
Schneider F. (2009) « Size and development of the shadow economy in Germany, Austria and other OECD-countries. Some preliminary finding », Revue économique, 60 (5), pp 10791116.
Schneider F. (2005) « Shadow Economies around the world: what do we really know? », European Journal of Political Economy, 21 (3), pp 598- 642.
Schneider F. et D.H. Enste (2000) « Shadow economies: size, causes, and consequences », Journal of Economic Literature, 38 (1) , pp 77-114. www.dulbea.org 14/05/2010
SPF Finances - Impôts et recouvrement (2009) « Rapport annuel d'activités 2007, partie 2 annexe », 125 pages.
Tanzi V. (1980) «The underground economy in the United States: estimates and implication», Banca Nazionale del Lavoro, 135 (4), pp 427-453.
Thomas J. (1999) « Quantifying the black economy: ‘Measurement without Theory’ Yet Again? », Economic Journal, 109 (456), pp 381 –389. UNECE (2003) Non-obserded economy in National Accounts – Survey of national practices, United Nations Economic Commission for Europe, Genève.
Willard J.C. (1989) « L’économie souterraine dans les comptes nationaux », Economie et Statistique, n° 226, pp 35-51.
DULBEA Working Paper Series
N°.10-06.RR Hafsatou Diallo, Güngor Karakaya, Danièle Meulders and Robert Plasman « Estimation de la fraude fiscale en Belgique» May 2010. N°.10-05.RS Marcella Corsi, Carlo D’Ippoliti and Federico Lucidi « Pluralism In Economics And The Evaluation Of Economic Research In Italy » March 2010. N°.10-04.RS Marcella Corsi, Chiara Crepaldi and Manuela Samek Lodovici « facing gender inequality: A close look at the European Strategy for Social Protection and Social Inclusion and its Gender Equality Challenges after 2010 » March 2010. N°.10-03.RS Danièle Meulders and Sîle O’Dorchai « Revisiting poverty measures towards individualisation » March 2010. N°.10-02.RS Danièle Meulders and Sîle O’Dorchai « A re-evaluation of the financial consequences of separation: Individualising concepts and definitions » February 2010. N°.10-01.RS Ariane Szafarz « How Did Financial-Crisis-Based Criticisms of Market Efficiency Get It So Wrong? » January 2010.
N°.09-13.RS Marcella Corsi and Giulio Guarini « What Does Progress Mean? A Temptative Answer Following a Classical Approach » December 2009. N°.09-12.RR Kim Fredericq Evangelista, Danièle Meulders , Síle O’Dorchai , Robert
Plasman, François Rycx, Zouhair Alaoui Amine « Revenus individuels et dépendance financière des femmes et des hommes dans neuf pays européens en 2006 », August 2009. N°.09-11.RS Sîle O’Dorchai « Do women gain or lose from becoming mothers? A comparative wage analysis in 20 European countries », April 2009. N°.09-10.RS Bernhard Michel and François Rycx « Does Offshoring of Materials and Business Services Affect Employment? Economy », April 2009. N°.09-09.RR Kim Fredericq Evangelista, Danièle Meulders, Síle O’Dorchai , Robert Evidence from a Small Open
Plasman, François Rycx, Zouhair Alaoui Amine « Analyse de la répartition des revenus entre les femmes et les hommes et de la dépendance financière en Belgique sur base des données du SILC-Belge 2006 », March 2009. N°.09-08.RS Danièle Meulders and Sîle O’Dorchai « Gender and flexibility in working time in Belgium », March 2009.
N°.09-07.RS Benoît Mahy, François Rycx and Mélanie Volral « Wage Dispersion and Firm Productivity in Different Working Environments », February 2009. N°.09-06.RS Güngör Karakaya « Long-term care: Regional disparities in Belgium », February 2009. N°.09-05.RS Güngör Karakaya « Dependency insurance in Belgium », February 2009. N°.09-04.RS Güngör Karakaya « Early cessation of activity in the labour market: impact of supply and demand factors », February 2009. N°.09-03.RS Charles Paiglin « Exploratory study on the presence of cultural and institutional growth spillovers », January 2009. N°.09-02.RS Thierry Lallemand and François Rycx « Are Young and old workers harmful for firm productivity », January 2009. N°.09-01.RS Oscar Bernal, Kim Oostelinck and Ariane Szafarz « Observing bailout expectations during a total eclipse of the sun », January 2009.
N°.08-24.RS Leila Maron, Danièle Meulders and Sîle O’Dorchai « Parental leave in Belgium », November 2008. N°.08-23.RS Philip De Caju, François Rycx and Ilan Tojerow « Rent-Sharing and the Cyclicality of Wage Differentials », November 2008. N°.08-22.RS Marie Brière, Ariane Chapelle and Ariane Szafarz « No contagion, only globalization and flight to quality», November 2008. N°.08-21.RS Leila Maron and Danièle Meulders « Les effets de la parenté sur l’emploi », November 2008. N°.08-20.RS Ilan Tojerow « Industry Wage Differential, Rent Sharing and Gender in Belgium », October 2008. N°.08-19.RS Pierre-Guillaume Méon and Ariane Szafarz « Labor market discrimination as an agency cost », October 2008. N°.08-18.RS Luigi Aldieri « Technological and geographical proximity effects on knowledge spillovers: evidence from us patent citations », September 2008. N°.08-17.RS François Rycx, Ilan Tojerow and Daphné Valsamis « Wage differentials across sectors in Europe: an east-west comparison », August 2008. N°.08-16.RS Michael Rusinek and François Rycx « Quelle est l’influence des négociations d’entreprise sur la structure des salaires ? », July 2008.
N°.08-15.RS Jean-Luc De Meulemeester « Vers une convergence des modèles ?
réflexion à la lumière des expériences européennes de réforme des systèmes d’enseignement supérieur », July 2008. N°.08-14.RS Etienne Farvaque and Gaël Lagadec « Les promesses sont-elles des dettes ? Economie Politique des promesses électorales », June 2008. N°.08-13.RS Benoît Mahy, François Rycx and Mélanie Volral « L’influence de la dispersion salariale sur la performance des grandes entreprises belges », May 2008. N°.08-12.RS Olivier Debande and Jean-Luc Demeulemeester « Quality and variety competition in higher education », May 2008. N°.08-11.RS Robert Plasman, Michael Rusinek and Ilan Tojerow « Les différences régionales de productivité se reflètent-elles dans la formation des salaires ? » April 2008. N°.08-10.RS Hassan Ayoub, Jérôme Creel and Etienne Farvaque « Détermination du niveau des prix et finances publiques : le cas du Liban 1965-2005 », March 2008. N°.08-09.RS Michael Rusinek and François Rycx « Rent-sharing under Different Bargaining Regimes: Evidence from Linked Employer-Employee Data », March 2008. N°.08-08.RR Danièle Meulders and Sîle O’Dorchai « Childcare in Belgium », March 2008. N°.08-07.RS Abdeslam Marfouk « The African Brain Drain: Scope and Determinants », March 2008. N°.08-06.RS Sîle O’Dorchai « Pay inequality in 25 European countries », March 2008. N°.08-05.RS Leila Maron and Danièle Meulders « Having a child: A penalty or bonus for mother’s and father’s employment in Europe? », February 2008. N° 08-04.RR Robert Plasman, Michael Rusinek, François Rycx, Ilan Tojerow
« Loonstructuur in België », January 2008. N° 08-03.RS Caroline Gerschlager « Foolishness and Identity: Amartya Sen and Adam Smith », January 2008. N° 08-02.RS Michele Cincera « Déterminants des oppositions de brevets: une analyse micro-économique au niveau belge », January 2008. N° 08-01.RR Robert Plasman, Michael Rusinek, François Rycx, Ilan Tojerow « La structure des salaires en Belgique », January 2008. 2007 N° 07-22.RS Axel Dreher, Pierre-Guillaume Méon and Friedrich Schneider « The devil is in the shadow Do institutions affect income and productivity or only official income and official productivity », November 2007.
N° 07-21.RS Ariane Szafarz « Hiring People-like-Yourself: A Representation of Discrimination on the Job Market », November 2007. N° 07-20.RS Amynah Gangji and Robert Plasman « Microeconomic analysis of unemployment in Belgium », October 2007. N° 07-19.RS Amynah Gangji and Robert Plasman « The Matthew effect of unemployment: how does it affect wages in Belgium », October 2007. N° 07-18.RS Pierre-Guillaume Méon, Friedrich Schneider and Laurent Weill « Does taking the shadow economy into account matter to measure aggregate efficiency», October 2007. N° 07-17.RS Henri Capron and Michele Cincera « EU Pre-competitive and Near-the-market S&T Collaborations », October 2007. N° 07-16.RS Henri Capron « Politique de cohésion et développement régional », October 2007. N° 07-15.RS Jean-Luc De Meulemeester « L’Economie de l’Education fait-elle des Progrès ? Une Perspective d’Histoire de la Pensée Economique », October 2007. N° 07-14.RS Jérôme de Henau, Leila Maron, Danièle Meulders and Sîle O’Dorchai « Travail et Maternité en Europe, Conditions de Travail et Politiques Publiques », October 2007. N° 07-13.RS Pierre-Guillaume Méon and Khalid Sekkat «Revisiting the Relationship between Governance and Foreign Direct Investment», October 2007. N° 07-12.RS Robert Plamsan, François Rycx and Ilan Tojerow « Wage Differentials in Belgium : The Role of Worker and Employer Characteristics », October 2007. N° 07-11.RS Etienne Farvaque, Norimichi Matsueda and Pierre-Guillaume Méon« How committees reduce the volatility of policy rates », July 2007. N° 07-10.RS Caroline Gerschlager «Adam Smith’s Account of Self-Deceit and Informal Institutions », May 2007. N° 07-09.RS Marie Pfiffelmann « Which optimal design for lottery linked deposit », May 2007. N° 07-08.RS Marc Lévy « Control in Pyramidal Structures », May 2007. N° 07-07.RS Olga Bourachnikova «Weighting Function in the Behavioral Portfolio Theory», May 2007. N° 07-06.RS Régis Blazy and Laurent Weill « The Impact of Legal Sanctions on Moral Hazard when Debt Contracts are Renegotiable », May 2007.
N° 07-05.RS Janine Leschke «Are unemployment insurance systems in Europe adapting to new risks arising from non-standard employment? », March 2007. N° 07-04.RS Robert Plasman, Michael Rusinek, Ilan Tojerow « La régionalisation de la négociation salariale en Belgique : vraie nécessité ou faux débat ? », March 2007. N° 07-03.RS Oscar Bernal and Jean-Yves Gnabo « Talks, financial operations or both? Generalizing central banks’ FX reaction functions », February 2007. N° 07-02.RS Sîle O’Dorchai, Robert Plasman and François Rycx « The part-time wage penalty in European countries: How large is it for men? », January 2007. N° 07-01.RS Guido Citoni « Are Bruxellois and Walloons more optimistic about their health? », January 2007. 2006 N° 06-15.RS Michel Beine, Oscar Bernal, Jean-Yves Gnabo, Christelle Lecourt
« Intervention policy of the BoJ: a unified approach » November 2006. N° 06-14.RS Robert Plasman, François Rycx, Ilan Tojerow « Industry wage differentials, unobserved ability, and rent-sharing: Evidence from matched worker-firm data, 1995-2002» N° 06-13.RS Laurent Weill, Pierre-Guillaume Méon « Does financial intermediation matter for macroeconomic efficiency? », October 2006. N° 06-12.RS Anne-France Delannay, Pierre-Guillaume Méon « The impact of European integration on the nineties’ wave of mergers and acquisitions », July 2006. N° 06-11.RS Michele Cincera, Lydia Greunz, Jean-Luc Guyot, Olivier Lohest « Capital humain et processus de création d’entreprise : le cas des primo-créateurs wallons », June 2006. N° 06-10.RS Luigi Aldieri and Michele Cincera « Geographic and technological R&D spillovers within the triad: micro evidence from us patents », May 2006. N° 06-09.RS Verena Bikar, Henri Capron, Michele Cincera « An integrated evaluation scheme of innovation systems from an institutional perspective », May 2006. N° 06-08.RR Didier Baudewyns, Benoît Bayenet, Robert Plasman, Catherine Van Den Steen, « Impact de la fiscalité et des dépenses communales sur la localisation intramétropolitaine des entreprises et des ménages: Bruxelles et sa périphérie», May 2006. N° 06-07.RS Michel Beine, Pierre-Yves Preumont, Ariane Szafarz « Sector diversification during crises: A European perspective », May 2006.
N° 06-06.RS Pierre-Guillaume Méon, Khalid Sekkat « Institutional quality and trade: which institutions? which trade? », April 2006. N° 06-05.RS Pierre-Guillaume Méon « Majority voting with stochastic preferences: The whims of a committee are smaller than the whims of its members », April 2006. N° 06-04.RR Didier Baudewyns, Amynah Gangji, Robert Plasman « Analyse exploratoire d’un programme d’allocations-loyers en Région de Bruxelles-Capitale: comparaison nternationale et évaluation budgétaire et économique selon trois scénarios », April 2006. N° 06-03.RS Oscar Bernal « Do interactions between political authorities and central banks influence FX interventions? Evidence from Japan », April 2006. N° 06-02.RS Jerôme De Henau, Danièle Meulders, and Sile O’Dorchai « The comparative effectiveness of public policies to fight motherhood-induced employment penalties and decreasing fertility in the former EU-15 », March 2006. N° 06-01.RS Robert Plasman, Michael Rusinek, and François Rycx « Wages and the Bargaining Regime under Multi-level Bargaining : Belgium, Denmark and Spain », January 2006.
2005 N° 05-20.RS Emanuele Ciriolo « Inequity aversion and trustees’ reciprocity in the trust game », May 2006. N° 05-19.RS Thierry Lallemand, Robert Plasman, and François Rycx « Women and Competition in Elimination Tournaments: Evidence from Professional Tennis Data », November 2005. N° 05-18.RS Thierry Lallemand and François Rycx « Establishment size and the dispersion of wages: evidence from European countries », September 2005. N° 05-17.RS Maria Jepsen, Sile O’Dorchai, Robert Plasman, and François Rycx « The wage penalty induced by part-time work: the case of Belgium », September 2005. N° 05-16.RS Giuseppe Diana and Pierre-Guillaume Méon « Monetary policy in the presence of asymmetric wage indexation », September 2005. N° 05-15.RS Didier Baudewyns « Structure économique et croissance locale : étude économétrique des arrondissements belges, 1991-1997 », July 2005.
N° 05-14.RS Thierry Lallemand, Robert Plasman, and François Rycx « Wage structure and firm productivity in Belgium », May 2005. N° 05-12.RS Robert Plasman and Salimata Sissoko « Comparing apples with oranges: revisiting the gender wage gap in an international perspective », April 2005. N° 05-11.RR Michele Cincera « L’importance et l’étendue des barrières légales et administratives dans le cadre de la directive ‘Bolkestein’ : Une étude comparative entre la Belgique et ses principaux partenaires commerciaux », April 2005. N° 05-10.RS Michele Cincera « The link between firms’ R&D by type of activity and source of funding and the decision to patent », April 2005. N° 05-09.RS Michel Beine and Oscar Bernal « Why do central banks intervene secretly? Preliminary evidence from the Bank of Japan », April 2005. N° 05-08.RS Pierre-Guillaume Méon and Laurent Weill « Can Mergers in Europe Help Banks Hedge Against Macroeconomic Risk ? », February 2005. N° 05-07.RS Thierry Lallemand, Robert Plasman, and François Rycx « The EstablishmentSize Wage Premium: Evidence from European Countries », February 2005. N° 05-06.RS Khalid Sekkat and Marie-Ange Veganzones-Varoudakis « Trade and Foreign Exchange Liberalization, Investment Climate and FDI in the MENA », February 2005. N° 05-05.RS Ariane Chapelle and Ariane Szafarz « Controlling Firms Through the Majority Voting Rule », February 2005. N° 05-04.RS Carlos Martinez-Mongay and Khalid Sekkat « The Tradeoff Between Efficiency and Macroeconomic Stabilization in Europe », February 2005. N° 05-03.RS Thibault Biebuyck, Ariane Chapelle et Ariane Szafarz « Les leviers de contrôle des actionnaires majoritaires», February 2005. N° 05-02.RS Pierre-Guillaume Méon « Voting and Turning Out for Monetary Integration: the Case of the French Referendum on the Maastricht Treaty », February 2005. N° 05-01.RS Brenda Gannon, Robert Plasman, Ilan Tojerow, and François Rycx « Interindustry Wage Differentials and the Gender Wage Gap : Evidence from European Countries », February 2005.
Brussels Economic Review University of Brussels DULBEA, CP140 Avenue F.D. Roosevelt, 50 B-1050 Brussels Belgium ISSN 0008-0195
Apart from its working papers series, DULBEA also publishes the Brussels Economic Review-Cahiers Economiques de Bruxelles.
Aims and scope First published in 1958, Brussels Economic Review-Cahiers Economiques de Bruxelles is one of the oldest economic reviews in Belgium. Since the beginning, it publishes quarterly the Brussels statistical series. The aim of the Brussels Economic Review is to publish unsolicited manuscripts in all areas of applied economics. Contributions that place emphasis on the policy relevance of their substantive results, propose new data sources and research methods, or evaluate existing economic theory are particularly encouraged. Theoretical contributions are also welcomed but attention should be drawn on their implications for policy recommendations and/or empirical investigation. Regularly the review publishes special issues edited by guest editors.
Authors wishing to submit a paper to be considered for publication in the Brussels Economic Review should send an e-mail to Michele Cincera: mcincera@ulb.ac.be, with their manuscript as an attachment. An anonymous refereeing process is guaranteed. Additional instructions for authors and subscription information may be found on the Brussels Economic Review’s website at the following address: http://homepages.vub.ac.be/~mcincera/BER/BER.html
Documents Similar To Estimation de la fraude fiscale en Belgique (ULB)
Belgique Finances
kt_spezial_2009_12_f
03 - Les Outils d'Analyse de l'Éco
Cours Macro-1ERE Jb
Enquête Nationale Sur Le Secteur Informel 2007. Principaux Résultats (Présentation) (Version Française)