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Timestamp: 2018-09-20 22:40:03+00:00
Document Index: 21568013

Matched Legal Cases: ['art. 93', 'art. 85', 'art. 85', 'art. 93', 'art. 93', 'art. 93']

STUDIO DI SETTORE VG70U - PDF
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Bonaventura Castelli
1 ALLEGATO 14 NOTA TECNICA E METODOLOGICA STUDIO DI SETTORE VG70U SERVIZI DI PULIZIA
2 CRITERI PER L EVOLUZIONE DELLO STUDIO DI SETTORE L'applicazione dello studio di settore attribuisce ai contribuenti un ricavo potenziale. Tale ricavo viene stimato tenendo conto sia di variabili contabili sia di variabili strutturali che influenzano il risultato economico di un impresa anche con riferimento al contesto territoriale in cui la stessa opera. L'applicazione dello studio consente, inoltre, di valutare la coerenza e la normalità economica della singola impresa in relazione al settore economico di appartenenza. A tale scopo, nell ambito dello studio, vengono individuate le relazioni tra le variabili contabili e le variabili strutturali, per analizzare i possibili processi produttivi e i diversi modelli organizzativi impiegati nell espletamento dell attività. L evoluzione dello studio di settore è finalizzata a cogliere eventuali cambiamenti strutturali, modifiche dei modelli organizzativi e variazioni di mercato all interno del settore economico e presuppone un attività di analisi e ricerca economica, che viene condotta attingendo a fonti informative pubbliche e non pubbliche. Le fonti pubbliche sono rappresentate da elaborazioni di enti o società che svolgono ricerche di tipo economicostatistico (Istat, Banca d Italia, Infocamere, ecc.) e che forniscono dati e informazioni sull andamento economico dei mercati, sulla struttura e la dimensione dei principali settori economici. Oltre alle fonti di carattere pubblico, che forniscono informazioni più generali, vengono utilizzate fonti specifiche settoriali (riviste specializzate, partecipazione a seminari e convegni specialistici, pubblicazioni dei principali istituti di ricerca, indagini campionarie, ecc.); si tratta di fonti che illustrano: l andamento della domanda, la struttura dell offerta, sia in termini di tipologie di attività imprenditoriali presenti che di modelli organizzativi adottati dagli operatori, i canali distributivi utilizzati, il livello di avanzamento tecnologico presente nei processi produttivi, ecc. Un supporto più diretto e operativo proviene da una rete di tecnici costituita da istituti universitari, centri di ricerca, docenti e ricercatori, che opera anche tramite l utilizzo di panel di imprese. Di seguito vengono esposti i criteri seguiti per la costruzione dello studio di settore VG70U, evoluzione dello studio UG70U. Le attività economiche oggetto dello studio di settore VG70U sono quelle relative ai seguenti codici ATECO 2007: Pulizia generale (non specializzata) di edifici; Altre attività di pulizia specializzata di edifici e di impianti e macchinari industriali; Altre attività di pulizia nca. L evoluzione dello studio di settore è stata condotta analizzando le informazioni contenute nel modello UG70U per la comunicazione dei dati rilevanti ai fini dell applicazione degli studi di settore per il periodo d imposta 2009, trasmesso dai contribuenti quale allegato al modello UNICO I contribuenti interessati sono risultati pari a Nella prima fase di analisi posizioni sono state scartate in quanto non utilizzabili nelle successive fasi dell elaborazione dello studio di settore (casi di cessazione di attività, situazioni di non normale svolgimento dell attività, contribuenti forfetari, presenza di attività secondarie con un incidenza sui ricavi complessivi superiore al 30%, ricavi dichiarati ai fini dell applicazione degli studi di settore maggiori di euro). Sui dati contenuti nei modelli studi di settore della restante platea sono state condotte analisi statistiche per rilevare la completezza, la correttezza e la coerenza delle informazioni in essi contenute. Tali analisi hanno comportato, ai fini della definizione del campione dello studio, lo scarto di ulteriori 292 posizioni. I motivi di scarto sono stati:
3 quadro D (elementi specifici dell'attività) non compilato; quadro F (elementi contabili) non compilato; comune del quadro B (unità locali destinate all esercizio dell attività) e/o anagrafico mancante o errato; errata compilazione delle percentuali relative alla tipologia dell attività (quadro D); errata compilazione delle percentuali relative alla tipologia della clientela (quadro D); errata compilazione delle percentuali relative all area di svolgimento dell attività (quadro D); incongruenze fra i dati strutturali e i dati contabili. A seguito degli scarti effettuati, il numero dei modelli oggetto delle successive analisi è stato pari a IDENTIFICAZIONE DEI GRUPPI OMOGENEI Per suddividere le imprese in gruppi omogenei sulla base degli aspetti strutturali, è stata seguita una strategia di analisi che combina in sequenza due tecniche statistiche di tipo multivariato: un analisi fattoriale del tipo Analyse des données e nella fattispecie l Analisi in Componenti Principali; un procedimento di Cluster Analysis. L Analisi in Componenti Principali è una tecnica statistica che permette di ridurre il numero delle variabili originarie pur conservando gran parte dell informazione iniziale. A tal fine vengono identificate nuove variabili, dette componenti principali, tra loro ortogonali (linearmente indipendenti, incorrelate). Le variabili prese in esame nell Analisi in Componenti Principali sono quelle presenti in tutti i quadri del modello ad eccezione delle variabili del quadro degli elementi contabili. Tale scelta nasce dall esigenza di caratterizzare i soggetti in base ai possibili modelli organizzativi, alle diverse modalità di svolgimento dell attività, ecc.; tale caratterizzazione è possibile solo utilizzando le informazioni relative alle strutture operative, al mercato di riferimento e a tutti quegli elementi specifici che caratterizzano le diverse realtà economiche e produttive di una impresa. Nell applicazione dell Analisi in Componenti Principali è stata scelta la soluzione migliore in termini di significatività statistica ed economica. Pertanto, sono state scelte le componenti principali che riescono a spiegare la maggior parte della varianza iniziale e che consentono, sulla base del criterio dell interpretabilità, di rappresentare i diversi aspetti strutturali delle attività oggetto di studio. La tecnica statistica della Cluster Analysis, applicata ai risultati dell Analisi in Componenti Principali, permette di identificare gruppi omogenei di imprese (cluster); in tal modo è possibile raggruppare le imprese con caratteristiche strutturali ed organizzative simili 1. L utilizzo combinato delle due tecniche è preferibile rispetto a un applicazione diretta della Cluster Analysis poiché, riducendo con l Analisi in Componenti Principali il numero di variabili su cui effettuare il procedimento di classificazione, l operazione di clustering risulta meno complessa e più precisa. I gruppi omogenei individuati sono valutati anche in termini di significatività economica per verificarne l aderenza alla concreta realtà imprenditoriale. Nel procedimento di clustering adottato, quindi, l omogeneità dei gruppi deve essere interpretata non tanto in rapporto alle caratteristiche delle singole variabili, quanto in funzione delle principali interrelazioni esistenti tra le variabili esaminate che concorrono a definire il profilo dei singoli gruppi. La descrizione dei gruppi omogenei è riportata nel Sub Allegato 14.A. 1 Nella fase di Cluster Analysis, al fine di garantire la massima omogeneità dei soggetti appartenenti a ciascun gruppo, vengono classificate solo le osservazioni che presentano caratteristiche strutturali simili rispetto a quelle proprie di uno specifico gruppo omogeneo. Non vengono, invece, presi in considerazione, ai fini della classificazione, i soggetti che possiedono aspetti strutturali riferibili contemporaneamente a due o più gruppi omogenei. Ugualmente non vengono classificate le osservazioni che presentano un profilo strutturale molto dissimile rispetto all insieme dei cluster individuati.
4 DEFINIZIONE DELLA FUNZIONE DI RICAVO Una volta suddivise le imprese in gruppi omogenei è necessario determinare, per ciascun gruppo omogeneo, la funzione matematica che meglio si adatta all andamento dei ricavi delle imprese appartenenti allo stesso gruppo. Per determinare tale funzione si è ricorso alla Regressione Lineare Multipla. La Regressione Lineare Multipla è una tecnica statistica che permette di interpolare i dati con un modello statistico-matematico che descrive l andamento della variabile dipendente in funzione di una serie di variabili indipendenti. La stima della funzione di ricavo è stata effettuata individuando la relazione tra il ricavo (variabile dipendente) e i dati contabili e strutturali delle imprese (variabili indipendenti). È opportuno rilevare che prima di definire il modello di regressione è stata effettuata un analisi sui dati delle imprese per verificare le condizioni di coerenza dei dati nell esercizio dell attività e per scartare le imprese anomale; ciò si è reso necessario al fine di evitare possibili distorsioni nella determinazione della funzione di ricavo. A tal fine sono stati selezionati, in base alla loro capacità di individuare anomalie nella relazione tra le voci esaminate, i seguenti indicatori di natura economico-contabile: Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi 2 ; Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi 3 ; Incidenza dei costi residuali di gestione sui ricavi 4 ; Valore aggiunto lordo per addetto 5. Le formule degli indicatori economico-contabili sono riportate nel Sub Allegato 14.C. Successivamente, ai fini della determinazione del campione di riferimento, sono state escluse le imprese che non rispettavano le condizioni di normalità economica 6 anche per un solo indicatore tra Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi, Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi e Incidenza dei costi residuali di gestione sui ricavi o che presentavano valori dell indicatore Valore aggiunto lordo per addetto al di fuori dell intervallo definito dalle soglie di coerenza 7. Inoltre sono state escluse anche le imprese che presentavano la somma del costo del venduto e del costo per la produzione di servizi negativa. Così definito il campione di riferimento, si è proceduto alla definizione della funzione di ricavo per ciascun gruppo omogeneo. 2 L indicatore misura la plausibilità tra il valore dei beni strumentali mobili di proprietà e il valore degli ammortamenti dei beni strumentali mobili. 3 L indicatore misura la plausibilità tra il valore dei beni strumentali mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria (in leasing) e i canoni di leasing. 4 L indicatore verifica che le voci di costo relative agli oneri diversi di gestione e alle altre componenti negative costituiscano una plausibile componente residuale di costo. 5 L indicatore misura la creazione del valore con riferimento al contributo di ciascun addetto. Il valore aggiunto lordo rappresenta infatti il valore che un azienda aggiunge, con l impiego dei fattori produttivi, al valore dei beni e dei servizi che acquisisce: consumi di materie prime e merci (acquisti più variazioni di rimanenze) e prestazioni di servizi (energia, servizi di pulizia, ecc.). Misura, quindi, la capacità dell impresa di remunerare quei fattori che contribuiscono a generare valore, ad esempio: il lavoro (sotto forma di salari, stipendi, contributi, indennità di fine rapporto), i finanziamenti di terzi (sotto forma di interessi), i finanziamenti di capitale di rischio (sotto forma di utili), ecc. 6 Vedi Analisi della Normalità Economica. Si fa presente che per l indicatore Incidenza dei costi residuali di gestione sui ricavi si fa riferimento ai ricavi dichiarati. Gli indicatori di normalità economica Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi, Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi e Incidenza dei costi residuali di gestione sui ricavi non sono stati utilizzati per la selezione del campione di riferimento per il cluster 6. 7 Vedi Analisi della coerenza. L indicatore di coerenza economica Valore aggiunto lordo per addetto non è stato utilizzato per la selezione del campione di riferimento per i cluster 6 e 7.
5 Per la determinazione della funzione di ricavo sono state utilizzate variabili contabili, variabili strutturali e variabili territoriali. La scelta delle variabili significative è stata effettuata con il metodo stepwise 8. Una volta selezionate le variabili, la determinazione della funzione di ricavo è ottenuta applicando il metodo dei minimi quadrati generalizzati, che consente di controllare l eventuale presenza di eteroschedasticità connessa alla variabilità legata ad aspetti dimensionali dell impresa. Nella definizione della funzione di ricavo si è tenuto conto delle possibili differenze di risultati economici legate al luogo di svolgimento dell attività, in modo da individuare ulteriori differenze territoriali oltre a quelle già rilevate con la Cluster Analysis. A tale scopo sono stati utilizzati i risultati dello studio sulla Territorialità del livello delle retribuzioni 9 che differenzia il territorio nazionale sulla base dei livelli retributivi per settore, provincia e classe di abitanti del comune. Nella definizione della funzione di ricavo il livello delle retribuzioni è stato rappresentato con una variabile standardizzata che varia da zero a uno ed è stata analizzata la sua interazione con la variabile Collaboratori dell'impresa familiare e coniuge dell'azienda coniugale e familiari diversi (percentuale di lavoro prestato diviso 100), Associati in partecipazione (percentuale di lavoro prestato diviso 100) e Soci (percentuale di lavoro prestato diviso 100) escluso il primo socio. Nel Sub Allegato 14.H vengono riportate le variabili ed i rispettivi coefficienti della funzione di ricavo. 8 Il metodo stepwise unisce due tecniche statistiche per la scelta del miglior modello di stima: la regressione forward ( in avanti ) e la regressione backward ( indietro ). La regressione forward prevede di partire da un modello senza variabili e di introdurre passo dopo passo la variabile più significativa, mentre la regressione backward inizia considerando nel modello tutte le variabili disponibili e rimuovendo passo per passo quelle non significative. Con il metodo stepwise, partendo da un modello di regressione senza variabili, si procede per passi successivi alternando due fasi: nella prima fase, si introduce la variabile maggiormente significativa fra quelle considerate; nella seconda, si riesamina l insieme delle variabili introdotte per verificare se è possibile eliminarne qualcuna non più significativa. Il processo continua fino a quando non è più possibile apportare alcuna modifica all insieme delle variabili, ovvero quando nessuna variabile può essere aggiunta oppure eliminata. 9 I criteri e le conclusioni dello studio sono riportati nell apposito Decreto Ministeriale.
6 APPLICAZIONE DELLO STUDIO DI SETTORE In fase di applicazione dello studio di settore sono previste le seguenti fasi: Analisi Discriminante; Analisi della Coerenza; Analisi della Normalità Economica; Analisi della Congruità. ANALISI DISCRIMINANTE Una volta suddivise le imprese in gruppi omogenei è necessario determinare una regola di classificazione in grado di definire l appartenenza di ciascuna impresa ai gruppi omogenei individuati nella fase di Cluster Analysis; la descrizione dei gruppi omogenei è riportata nel Sub Allegato 14.A. Al riguardo, è stata utilizzata l analisi discriminante lineare di Fisher. Si tratta di una tecnica statistica multivariata utile per identificare quelle variabili che meglio discriminano i gruppi omogenei 10. Nell analisi discriminante lineare, per ogni gruppo omogeneo viene calcolata una funzione di classificazione come combinazione lineare delle variabili discriminanti 11. Sulla base dei punteggi discriminanti, ottenuti utilizzando tale funzione, viene determinata la probabilità di appartenenza ai gruppi omogenei 12. In tal modo è possibile associare ogni singola impresa ad uno o più gruppi omogenei definendo le relative probabilità di appartenenza. Nel Sub Allegato 14.B vengono riportate le variabili risultate significative nell analisi con i rispettivi pesi discriminanti individuati per ogni gruppo omogeneo. ANALISI DELLA COERENZA L analisi della coerenza permette di valutare l impresa sulla base di specifici indicatori economico-aziendali, calcolati come rapporto tra determinate variabili contabili e/o strutturali contenute nel modello per la comunicazione dei dati rilevanti ai fini dell applicazione degli studi di settore. Gli indicatori sono stati selezionati in base alla loro capacità di misurare l efficienza, la produttività e la redditività nello svolgimento dell attività economica. Con l analisi della coerenza, per ciascun soggetto, si valuta il posizionamento del valore di ogni singolo indicatore rispetto ad un intervallo, individuato come economicamente coerente sulla base dei valori soglia ammissibili. Gli indicatori utilizzati nell analisi della coerenza sono i seguenti: 10 Le variabili discriminanti vengono selezionate con il metodo stepwise partendo da quelle utilizzate nell Analisi in Componenti Principali. 11 La funzione di classificazione è definita nel seguente modo: w i = a i0 + a i1 vardis 1 + a i2 vardis a im vardis m dove: w i è il punteggio discriminante relativo al gruppo omogeneo i; a i0 è l intercetta; a ij sono i pesi discriminanti scelti in modo da rendere massima la separazione tra i gruppi; vardis j è la j-esima variabile discriminante. 12 La probabilità di appartenenza al gruppo omogeneo i è calcolata nel seguente modo: dove n è il numero complessivo di gruppi omogenei. Prob i { w Max[ w,w,...,w e i 1 2 n ]} = { wk Max[ w1,w 2,..., wn ]} e n k = 1
7 Valore aggiunto lordo per addetto 13 ; Ricavo medio orario 14. Le formule degli indicatori utilizzati sono riportate nel Sub Allegato 14.C. Ai fini della individuazione dei valori soglia che definiscono l intervallo di coerenza economica, per ciascuno degli indicatori utilizzati sono state esaminate preliminarmente le relative distribuzioni ventiliche 15 differenziate per gruppo omogeneo e sulla base della territorialità generale 16 a livello comunale. I valori delle soglie dei diversi indicatori sono stati individuati scegliendo quelli che possono ritenersi economicamente plausibili con riferimento alle pratiche osservabili nel settore, nel cluster specifico e nell area territoriale di appartenenza. Le distribuzioni ventiliche degli indicatori di coerenza economica vengono riportate nel Sub Allegato 14.D. I valori soglia di coerenza ammissibili sono riportati nel Sub Allegato 14.E. Il soggetto risulta coerente per l indicatore Valore aggiunto lordo per addetto se il valore dell indicatore si posiziona all interno dell intervallo individuato come economicamente coerente. Nel caso in cui il Numero di mesi di attività nel corso del periodo d imposta risulti pari a zero il soggetto viene definito coerente. Il soggetto risulta coerente per l indicatore Ricavo medio orario se l indicatore è calcolabile e se il suo valore si posiziona all interno dell intervallo individuato come economicamente coerente. In applicazione, per ogni singolo soggetto, i valori soglia di ciascun indicatore di coerenza economica sono ottenuti come media, ponderata con le relative probabilità di appartenenza, dei valori di riferimento individuati per gruppo omogeneo. Tali valori soglia vengono ponderati anche sulla base della percentuale di appartenenza alle diverse aree territoriali. ANALISI DELLA NORMALITÀ ECONOMICA L analisi della normalità economica è mirata ad individuare la correttezza dei dati dichiarati. A tal fine, per ogni singolo soggetto vengono calcolati indicatori economico-contabili da confrontare con i valori di riferimento che individuano le condizioni di normalità economica in relazione al gruppo omogeneo di appartenenza. Gli indicatori di normalità economica sono stati, pertanto, selezionati in base alla loro capacità di individuare anomalie nella relazione tra le voci contabili esaminate. Gli indicatori di normalità economica individuati sono i seguenti: Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi 17 ; Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi 18 ; Incidenza dei costi residuali di gestione sui ricavi L indicatore misura la creazione del valore con riferimento al contributo di ciascun addetto. Il valore aggiunto lordo rappresenta infatti il valore che un azienda aggiunge, con l impiego dei fattori produttivi, al valore dei beni e dei servizi che acquisisce: consumi di materie prime e merci (acquisti più variazioni di rimanenze) e prestazioni di servizi (energia, servizi di pulizia, ecc.). Misura, quindi, la capacità dell impresa di remunerare quei fattori che contribuiscono a generare valore, ad esempio: il lavoro (sotto forma di salari, stipendi, contributi, indennità di fine rapporto), i finanziamenti di terzi (sotto forma di interessi), i finanziamenti di capitale di rischio (sotto forma di utili), ecc. 14 L indicatore fornisce una misura dei ricavi prodotti nell arco temporale di un ora. 15 Nella terminologia statistica, si definisce ventilica l insieme dei valori che suddividono le osservazioni, ordinate per valori crescenti dell indicatore, in 20 gruppi di uguale numerosità. Il primo ventile è il valore al di sotto del quale si posiziona il primo 5% delle osservazioni; il secondo ventile è il valore al di sotto del quale si posiziona il primo 10% delle osservazioni, e così via. 16 I criteri e le conclusioni dello studio sono riportati nell apposito Decreto Ministeriale. 17 L indicatore misura la plausibilità tra il valore dei beni strumentali mobili di proprietà e il valore degli ammortamenti dei beni strumentali mobili. 18 L indicatore misura la plausibilità tra il valore dei beni strumentali mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria (in leasing) e i canoni di leasing. 19 L indicatore verifica che le voci di costo relative agli oneri diversi di gestione e alle altre componenti negative costituiscano una plausibile componente residuale di costo.
8 Le formule degli indicatori utilizzati sono riportate nel Sub Allegato 14.C. Ai fini della individuazione dei valori di riferimento per gli indicatori di normalità economica sono state esaminate preliminarmente le relative distribuzioni ventiliche, differenziate per gruppo omogeneo. I valori delle soglie dei diversi indicatori sono stati individuati scegliendo quelli che possono ritenersi economicamente plausibili con riferimento alle pratiche osservabili nel settore e nel cluster specifico. Le distribuzioni ventiliche degli indicatori di normalità economica vengono riportate nel Sub Allegato 14.F. I valori soglia di normalità economica sono riportati nel Sub Allegato 14.G. In applicazione, per ogni singolo soggetto, i valori soglia di ciascun indicatore di normalità economica sono ottenuti come media, ponderata con le relative probabilità di appartenenza, dei valori di riferimento individuati per gruppo omogeneo. Ciascuno di questi indicatori, nell ordine di seguito riportato, può determinare maggiori ricavi che si sommano al ricavo puntuale e al ricavo minimo stimati con l analisi della congruità successivamente descritta. INCIDENZA DEGLI AMMORTAMENTI PER BENI STRUMENTALI MOBILI RISPETTO AL VALORE DEGLI STESSI Per ogni contribuente, si determina il valore massimo ammissibile per la variabile Ammortamenti per beni mobili strumentali moltiplicando la soglia massima di normalità economica dell indicatore, divisa 100, per il Valore dei beni strumentali mobili in proprietà 20. Nel caso in cui il valore dichiarato degli Ammortamenti per beni mobili strumentali si posizioni al di sopra di detto valore massimo ammissibile, con Numero di mesi di attività nel corso del periodo d imposta diverso da zero, la parte degli ammortamenti eccedente tale valore costituisce parametro di riferimento per la determinazione dei maggiori ricavi da normalità economica, calcolati moltiplicando tale parte eccedente per il relativo coefficiente (pari a 7,4787). Tale coefficiente è stato calcolato sulla base dei dati dichiarati dai soggetti che hanno contemporaneamente valorizzato la variabile Valore dei beni strumentali mobili in proprietà e la variabile Ammortamenti per beni mobili strumentali. In particolare, il coefficiente è stato individuato come rapporto tra la somma dei ricavi puntuali, calcolati applicando a tali soggetti le funzioni di ricavo con l utilizzo della sola variabile Valore dei beni strumentali mobili in proprietà, e la somma degli Ammortamenti per beni mobili strumentali. INCIDENZA DEI COSTI PER BENI MOBILI ACQUISITI IN DIPENDENZA DI CONTRATTI DI LOCAZIONE FINANZIARIA RISPETTO AL VALORE DEGLI STESSI Per ogni contribuente, si determina il valore massimo ammissibile per la variabile Canoni per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria moltiplicando la soglia massima di normalità economica dell indicatore, divisa 100, per il Valore dei beni strumentali mobili relativo a beni acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria 20. Nel caso in cui il valore dichiarato dei Canoni per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria si posizioni al di sopra di detto valore massimo ammissibile, con Numero di mesi di attività nel corso del periodo d imposta diverso da zero, la parte dei canoni eccedente tale valore costituisce parametro di riferimento per la determinazione dei maggiori ricavi da normalità economica, calcolati moltiplicando tale parte eccedente per il relativo coefficiente (pari a 2,0083). Tale coefficiente è stato calcolato sulla base dei dati dichiarati dai soggetti che hanno contemporaneamente valorizzato la variabile Valore dei beni strumentali mobili relativo a beni acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria e la variabile Canoni per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria. In particolare, il coefficiente è stato individuato come rapporto tra la somma dei ricavi puntuali, calcolati applicando a tali soggetti le funzioni di ricavo con l utilizzo della sola variabile Valore dei beni strumentali mobili relativo a beni acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria, e la somma dei Canoni per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria. 20 La variabile viene rapportata al numero di mesi di svolgimento dell attività ( Numero di mesi di attività nel corso del periodo d imposta diviso 12).
9 INCIDENZA DEI COSTI RESIDUALI DI GESTIONE SUI RICAVI Per ogni contribuente, si determina il valore massimo ammissibile per la variabile Costi residuali di gestione moltiplicando la soglia massima di normalità economica dell indicatore, divisa 100, per i Ricavi da congruità e da normalità 21. Nel caso in cui il valore dichiarato dei Costi residuali di gestione si posizioni al di sopra di detto valore massimo ammissibile, la parte di costi eccedente tale valore costituisce parametro di riferimento per la determinazione dei maggiori ricavi da normalità economica, calcolati moltiplicando tale parte eccedente per il relativo coefficiente. Tale coefficiente è stato individuato, distintamente per gruppo omogeneo (cluster), come rapporto tra la somma dei ricavi puntuali, calcolati applicando a tutti i soggetti del cluster la specifica funzione di ricavo con l utilizzo delle sole variabili contabili di costo, e la somma delle stesse variabili contabili di costo (vedi tabella 1). Tabella 1 Coefficienti di determinazione dei maggiori ricavi da applicarsi ai costi residuali di gestione Cluster Coefficiente 1 1, , , , , , , , , , ,1671 In applicazione, per ogni contribuente il coefficiente di determinazione dei maggiori ricavi è ottenuto come media, ponderata con le relative probabilità di appartenenza, dei coefficienti individuati per ogni gruppo omogeneo. ANALISI DELLA CONGRUITÀ Per ciascun contribuente viene calcolato, per ogni gruppo omogeneo, il ricavo puntuale di cluster come somma dei prodotti fra le variabili individuate ai fini della definizione della funzione di ricavo ed i relativi coefficienti. Per tener conto della variabilità legata alla stima del ricavo puntuale del singolo contribuente viene calcolato, per ogni gruppo omogeneo, l intervallo di confidenza al livello del 99,99% 22. Il limite inferiore di tale intervallo di confidenza costituisce il ricavo minimo di cluster. 21 Ricavi da congruità e da normalità = Ricavo puntuale da analisi della congruità + Maggiore ricavo da normalità economica relativo all indicatore Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi + Maggiore ricavo da normalità economica relativo all indicatore Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi.
10 La media ponderata con le relative probabilità di appartenenza dei ricavi puntuali di cluster, definiti per il contribuente in relazione a ciascun gruppo omogeneo, costituisce il ricavo puntuale del contribuente. La media ponderata con le relative probabilità di appartenenza dei ricavi minimi di cluster, definiti per il contribuente in relazione a ciascun gruppo omogeneo, costituisce il ricavo minimo del contribuente. Al ricavo puntuale e al ricavo minimo stimati con l analisi della congruità vengono aggiunti gli eventuali maggiori ricavi derivanti dall applicazione dell analisi della normalità economica. Nell Allegato 19 vengono riportate le modalità di neutralizzazione delle variabili per la componente relativa all attività di vendita di beni soggetti ad aggio o ricavo fisso. Nell Allegato 18 vengono riportate le modalità di applicazione del correttivo relativo agli apprendisti. Nel Sub Allegato 14.H vengono riportate le variabili ed i rispettivi coefficienti delle funzioni di ricavo. 22 Nella terminologia statistica, per intervallo di confidenza si intende un intervallo, centrato sul ricavo puntuale e delimitato da due estremi (uno inferiore e l altro superiore), che include con un livello di probabilità prefissato il valore dell effettivo ricavo del contribuente. L intervallo di confidenza viene determinato sulla base delle variabili indipendenti della funzione di ricavo dichiarate dal singolo contribuente, del livello di probabilità prefissato e della matrice di varianza e covarianza degli stimatori dei coefficienti della funzione di ricavo.
11 SUB ALLEGATI SUB ALLEGATO 14.A DESCRIZIONE DEI GRUPPI OMOGENEI I gruppi omogenei sono stati individuati sulla base dei seguenti fattori: specializzazione dell attività; dimensione; modalità di svolgimento dell attività; modalità organizzativa. La specializzazione dell attività ha consentito di individuare le imprese specializzate nei seguenti servizi: pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (cluster 1); pulizia di condomini/abitazioni (cluster 2); pulizia di stabilimenti/reparti industriali (cluster 3); pulizia di uffici/scuole/negozi/centri commerciali (cluster 9); manutenzione ordinaria di immobili (cluster 10); manutenzione di aree verdi (cluster 11). La dimensione ha permesso di distinguere le imprese di medie (cluster 5) e grandi dimensioni (cluster 6 e 7). La modalità di svolgimento dell attività ha consentito di raggruppare le imprese che operano prevalentemente per appalto pubblico (cluster 6 e 8). La modalità organizzativa ha reso possibile l individuazione di un modello di impresa che si caratterizza per la forma giuridica di cooperativa (cluster 4). Di seguito vengono descritti i cluster emersi dall analisi. Salvo segnalazione diversa, i cluster sono stati rappresentati attraverso il riferimento ai valori medi delle variabili principali. Le frequenze relative ai dipendenti, anche per il calcolo del totale di addetti, sono state normalizzate all anno in base al numero delle giornate retribuite. CLUSTER 1 - IMPRESE SPECIALIZZATE NELLA PULIZIA DI STRUTTURE OSPEDALIERE/AMBULATORI/LABORATORI NUMEROSITÀ: 155 Le imprese appartenenti al cluster sono specializzate nella pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (86% dei ricavi). La clientela è rappresentata in prevalenza da imprese/enti privati/studi professionali (59% dei ricavi). Inoltre una parte delle imprese si rivolge alla pubblica amministrazione e/o enti pubblici (70% dei ricavi nel 37% dei casi). Si tratta di società (51% di capitali e 12% di persone) e ditte individuali (37% dei casi); si rileva la presenza di 14 addetti, di cui 13 dipendenti. I locali destinati ad uso ufficio misurano 22 mq. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 6 aspirapolveri/aspira liquidi (63% dei casi), 6 monospazzole (41%), 5 battitappeto/lavamoquettes (41%), 3 lavasciuga con operatore a terra (37%) e 2 idropulitrici (31%).
12 CLUSTER 2 - IMPRESE SPECIALIZZATE NELLA PULIZIA DI CONDOMINI/ABITAZIONI NUMEROSITÀ: Le imprese appartenenti al cluster sono specializzate nella pulizia di condomini/abitazioni (78% dei ricavi). La clientela è rappresentata in prevalenza da condomini (76% dei ricavi) e da imprese/enti privati/studi professionali (14%). Si tratta prevalentemente di ditte individuali (74% dei casi); si rileva la presenza di 2 addetti. La dotazione di beni strumentali si compone di 2 aspirapolveri/aspiraliquidi (62% dei casi) e 2 monospazzole (33%). CLUSTER 3 - IMPRESE SPECIALIZZATE NELLA PULIZIA DI STABILIMENTI/REPARTI INDUSTRIALI NUMEROSITÀ: 893 Le imprese appartenenti al cluster sono specializzate nella pulizia di stabilimenti/reparti industriali (78% dei ricavi). La clientela è rappresentata in prevalenza da imprese/enti privati/studi professionali (82% dei ricavi). Si tratta di società (31% di capitali e 20% di persone) e ditte individuali (49% dei casi); si rileva la presenza di 6 addetti, di cui 5 dipendenti. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 4 aspirapolveri/aspiraliquidi (64% dei casi), 2 monospazzole (41%), 2 lavasciuga con operatore a terra (38%), 2 idropulitrici (37%) e 3 battitappeto/lavamoquettes (33%). CLUSTER 4 - IMPRESE DI PULIZIA ORGANIZZATE IN FORMA COOPERATIVA NUMEROSITÀ: 767 Le imprese appartenenti al cluster effettuano prevalentemente pulizia di uffici/negozi/scuole (39% dei ricavi) e pulizia di condomini/abitazioni (22%). Inoltre una parte delle imprese si occupa di pulizia di stabilimenti/reparti industriali (25% dei ricavi nel 24% dei casi), manutenzione ordinaria di immobili (12% nel 21%), pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (18% nel 18%), pulizia di centri commerciali (26% nel 13%), facchinaggio (26% nel 12%) e altri servizi (42% nel 50%). La clientela è rappresentata in prevalenza da imprese/enti privati/studi professionali (44% dei ricavi) e condomini (21%). Inoltre una parte delle imprese si rivolge alla pubblica amministrazione e/o enti pubblici (36% dei ricavi nel 41% dei casi) e alle imprese multiservizi o consorzi (45% nel 30%). Si tratta di cooperative con 22 addetti di cui 20 dipendenti. I locali destinati ad uso ufficio misurano 37 mq. La dotazione di beni strumentali si compone di 9 aspirapolveri/aspiraliquidi (66% dei casi), 4 monospazzole (50%), 4 lavasciuga con operatore a terra (46%), 5 battitappeto/lavamoquettes (41%) e 2 idropulitrici (39%). CLUSTER 5 - IMPRESE DI MEDIE DIMENSIONI NUMEROSITÀ: 653 Le imprese appartenenti al cluster effettuano prevalentemente pulizia di uffici/negozi/scuole (50% dei ricavi) e pulizia di condomini/abitazioni (12%). Inoltre una parte delle imprese si occupa di pulizia di stabilimenti/reparti industriali (19% dei ricavi nel 40% dei casi), pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (12% nel 21%), pulizia di centri commerciali (25% nel 17%) e altri servizi (37% nel 46%). La clientela è rappresentata in prevalenza da imprese/enti privati/studi professionali (64% dei ricavi) e condomini (12%). Inoltre una parte delle imprese si rivolge alla pubblica amministrazione e/o enti pubblici (23% dei ricavi nel 48% dei casi) e ai privati (15% nel 30%). Si tratta prevalentemente di società (65% di capitali e 21% di persone); si rileva la presenza di 22 addetti, di cui 21 dipendenti.
13 I locali destinati a uso magazzino misurano 97 mq, quelli destinati a uso ufficio 64 mq. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 13 aspirapolveri/aspiraliquidi, 6 battitappeto/lavamoquettes, 4 monospazzole, 3 lavasciuga con operatore a terra e 1 idropulitrice. Inoltre sono presenti 2 motospazzatrici con operatore a terra (36% dei casi), 2 decespugliatori (36%), 3 lucidatrici (35%), 1 impalcatura a castello (34%) e 2 tosaerba (31%). CLUSTER 6 - IMPRESE DI GRANDI DIMENSIONI OPERANTI PREVALENTEMENTE PER APPALTO PUBBLICO NUMEROSITÀ: 60 Le imprese appartenenti al cluster effettuano prevalentemente pulizia di uffici/negozi/scuole (57% dei ricavi). Inoltre una parte delle imprese si occupa di pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (29% dei ricavi nel 33% dei casi) e altri servizi (32% nel 52%). La clientela è rappresentata in prevalenza dalla pubblica amministrazione e/o enti pubblici (76% dei ricavi) e da imprese/enti privati/studi professionali (16%). Le imprese appartenenti al cluster presentano una percentuale rilevante di ricavi derivanti da appalti pubblici (79% dei ricavi). Si tratta prevalentemente di società di capitali (85% dei casi); si rileva la presenza di 71 addetti, di cui 69 dipendenti. I locali destinati ad uffici misurano 107 mq, quelli destinati a uso magazzino 88 mq. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 16 aspirapolveri/aspiraliquidi, 10 battitappeto/lavamoquettes, 7 monospazzole, 3 lavasciuga con operatore a terra e 2 idropulitrici. Inoltre sono presenti 6 lucidatrici (50% dei casi), 5 decespugliatori (48%), 2 motospazzatrici con operatore a terra (45%), 3 tosaerba (43%), 2 impalcature a castello (37%) e 2 nebulizzatori a turbina (37%). CLUSTER 7 - IMPRESE DI GRANDI DIMENSIONI NUMEROSITÀ: 151 Le imprese appartenenti al cluster effettuano prevalentemente servizi di pulizia di uffici/negozi/scuole (51% dei ricavi), pulizia di stabilimenti/reparti industriali (13%) e pulizia di condomini/abitazioni (11%). Inoltre una parte delle imprese si occupa di pulizia di centri commerciali (24% dei ricavi nel 30% dei casi). La clientela è rappresentata in prevalenza da imprese/enti privati/studi professionali (66% dei ricavi). Inoltre una parte delle imprese si rivolge alla pubblica amministrazione e/o enti pubblici (18% dei ricavi nel 54% dei casi), ai condomini (16% nel 54%) e alle imprese multiservizi o consorzi (38% nel 33%). Si tratta prevalentemente di società di capitali (89% dei casi); si rileva la presenza di 84 addetti, di cui 81 dipendenti. I locali destinati a uso magazzino misurano 242 mq, quelli destinati a uso ufficio 171 mq. La dotazione di beni strumentali si compone prevalentemente di 33 aspirapolveri/aspiraliquidi, 19 battitappeto/lavamoquettes, 10 monospazzole, 7 lavasciuga con operatore a terra e 3 idropulitrici. Inoltre sono presenti 2 motospazzatrici con operatore a terra (52% dei casi), 2 decespugliatori (47%), 4 lavasciuga con operatore a bordo (46%), 2 motospazzatrici con operatore a bordo (44%), 2 impalcature a castello (43%), 2 tosaerba (41%) e 7 lucidatrici (40% dei casi). CLUSTER 8 - IMPRESE OPERANTI PREVALENTEMENTE PER APPALTO PUBBLICO NUMEROSITÀ: 332 Le imprese appartenenti al cluster effettuano prevalentemente pulizia di uffici/negozi/scuole (61% dei ricavi) e altri servizi (65% dei ricavi nel 39% dei casi). La clientela è rappresentata quasi esclusivamente dalla pubblica amministrazione e/o enti pubblici (95% dei ricavi). Le imprese appartenenti al cluster presentano una percentuale rilevante di ricavi derivanti da appalti pubblici (96% dei ricavi).
14 Si tratta di ditte individuali (53% dei casi) e società (34% di capitali e 13% di persone); si rileva la presenza di 7 addetti, di cui 6 dipendenti. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 5 aspirapolveri/aspiraliquidi (57% dei casi) e 3 monospazzole (30%). CLUSTER 9 - IMPRESE SPECIALIZZATE NELLA PULIZIA DI UFFICI/SCUOLE/NEGOZI/CENTRI COMMERCIALI NUMEROSITÀ: Le imprese appartenenti al cluster sono specializzate nella pulizia di uffici/scuole/negozi/centri commerciali (72% dei ricavi). Inoltre una parte delle imprese si occupa di pulizia di condomini/abitazioni (20% dei ricavi nel 59% dei casi). La clientela è rappresentata in prevalenza da imprese/enti privati/studi professionali (77% dei ricavi). Si tratta di ditte individuali (64% dei casi) e società (21% di persone e 15% di capitali); si rileva la presenza di 3 addetti. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 3 aspirapolveri/aspiraliquidi. Inoltre sono presenti 2 monospazzole (48% dei casi), 3 battitappeto/lavamoquettes (44%), 2 lavasciuga con operatore a terra (33%) e 1 idropulitrice (32%). CLUSTER 10 - IMPRESE SPECIALIZZATE NELLA MANUTENZIONE ORDINARIA DI IMMOBILI NUMEROSITÀ: 222 Le imprese appartenenti al cluster sono specializzate nella manutenzione ordinaria di immobili (83% dei ricavi). La clientela è rappresentata in prevalenza da condomini (55% dei ricavi) ed imprese/enti privati/studi professionali (30%). Si tratta di ditte individuali (67% dei casi) e società (18% di persone e 15% di capitali); si rileva la presenza di 4 addetti. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 2 aspirapolveri/aspiraliquidi. Inoltre sono presenti 2 monospazzole (43% dei casi), 3 battitappeto/lavamoquettes (36%). CLUSTER 11 - IMPRESE SPECIALIZZATE NELLA MANUTENZIONE DI AREE VERDI NUMEROSITÀ: 142 Le imprese appartenenti al cluster sono specializzate nella manutenzione di aree verdi (89% dei ricavi). La clientela è rappresentata da condomini (60% dei ricavi nel 52% dei casi), imprese/enti privati/studi professionali (50% nel 49%), pubblica amministrazione e/o enti pubblici (76% nel 40%) e privati (26% nel 33%). Si tratta di ditte individuali (56% dei casi) e società (24% di capitali e 20% di persone); si rileva la presenza di 3 addetti. La dotazione di beni strumentali si compone normalmente di 1 decespugliatore e 1 tosaerba.
15 SUB ALLEGATO 14.B - PESI DELLE FUNZIONI DISCRIMINANTI VARIABILI CLUSTER 1 CLUSTER 2 CLUSTER 3 CLUSTER 4 CLUSTER 5 CLUSTER 6 Intercetta -146, , , , , , Numero addetti, relativo alle imprese organizzate in forma cooperativa -0, , , , , , Numero addetti, relativo alle imprese non organizzate in forma cooperativa 0, , , , , , Totale Locali destinati ad uffici, relativo alle imprese non organizzate in forma cooperativa 0, , , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di condomini/abitazioni (percentuale sui ricavi) 0, , , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di uffici/negozi/scuole e centri commerciali (percentuale sui ricavi) 0, , , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di stabilimenti/reparti industriali (percentuale sui ricavi) 0, , , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (percentuale sui ricavi) 2, , , , , , Tipologia dell'attività: Manutenzione ordinaria di immobili (percentuale sui ricavi) 0, , , , , , Tipologia dell'attività: Manutenzione di aree verdi (percentuale sui ricavi) 0, , , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di condomini/abitazioni sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta -0, , , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di uffici/negozi/scuole e centri commerciali sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta -1, , , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di stabilimenti/reparti industriali sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta -0, , , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta 79, , , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Manutenzione ordinaria di immobili sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta 0, , , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Manutenzione di aree verdi sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta 4, , , , , , Percentuale di ricavi derivanti da appalti pubblici, relativa alla Tipologia della clientela: Pubblica amministrazione/enti pubblici 0, , , , , , Tipologia della clientela: Imprese/enti privati/studi professionali 0, , , , , , Tipologia della clientela: Condomini 0, , , , , , Impresa organizzata in forma cooperativa 19, , , , , ,
16 VARIABILI CLUSTER 7 CLUSTER 8 CLUSTER 9 CLUSTER 10 CLUSTER 11 Intercetta -120, , , , , Numero addetti, relativo alle imprese organizzate in forma cooperativa 0, , , , , Numero addetti, relativo alle imprese non organizzate in forma cooperativa 1, , , , , Totale Locali destinati ad uffici, relativo alle imprese non organizzate in forma cooperativa 0, , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di condomini/abitazioni (percentuale sui ricavi) 0, , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di uffici/negozi/scuole e centri commerciali (percentuale sui ricavi) 0, , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di stabilimenti/reparti industriali (percentuale sui ricavi) 0, , , , , Tipologia dell'attività: Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (percentuale sui ricavi) -0, , , , , Tipologia dell'attività: Manutenzione ordinaria di immobili (percentuale sui ricavi) 0, , , , , Tipologia dell'attività: Manutenzione di aree verdi (percentuale sui ricavi) 0, , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di condomini/abitazioni sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta -0, , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di uffici/negozi/scuole e centri commerciali sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta -1, , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di stabilimenti/reparti industriali sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta 1, , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta 7, , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Manutenzione ordinaria di immobili sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta -4, , , , , Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Manutenzione di aree verdi sul totale numero ore lavorate nel periodo d'imposta -0, , , , , Percentuale di ricavi derivanti da appalti pubblici, relativa alla Tipologia della clientela: Pubblica amministrazione/enti pubblici -0, , , , , Tipologia della clientela: Imprese/enti privati/studi professionali 0, , , , , Tipologia della clientela: Condomini 0, , , , , Impresa organizzata in forma cooperativa 17, , , , ,
17 Dove: Numero addetti, relativo alle imprese organizzate in forma cooperativa = Numero addetti se la variabile Cooperativa (1= utenza; 2=conferimento lavoro; 3=conferimento prodotti) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero; Numero addetti, relativo alle imprese non organizzate in forma cooperativa = Numero addetti se la variabile Cooperativa (1= utenza; 2=conferimento lavoro; 3=conferimento prodotti) è uguale a 0, altrimenti assume valore pari a zero; Totale Locali destinati ad uffici, relativo alle imprese non organizzate in forma cooperativa = somma dei Locali destinati ad uffici per tutte le unità locali destinate all esercizio dell attività se la variabile Cooperativa (1= utenza; 2=conferimento lavoro; 3=conferimento prodotti) è uguale a 0, altrimenti assume valore pari a zero; Tipologia dell'attività: Pulizia di uffici/negozi/scuole e centri commerciali (percentuale sui ricavi) = Pulizia di uffici/negozi/scuole (percentuale sui ricavi) + Pulizia di centri commerciali (percentuale sui ricavi); Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di condomini/abitazioni sul totale numero ore lavorate nel periodo d imposta = Pulizia di condomini/abitazioni (numero ore lavorate nel periodo d imposta) diviso Totale numero ore lavorate nel periodo d imposta se la variabile Pulizia di condomini /abitazioni (numero ore lavorate nel periodo d imposta) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero; Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di uffici/negozi/scuole e centri commerciali sul totale numero ore lavorate nel periodo d imposta = (Pulizia di uffici/negozi/scuole (numero ore lavorate nel periodo d imposta) + Pulizia di centri commerciali (numero ore lavorate nel periodo d imposta)) diviso Totale numero ore lavorate nel periodo d imposta se la variabile (Pulizia di uffici/negozi/scuole (numero ore lavorate nel periodo d imposta) + Pulizia di centri commerciali (numero ore lavorate nel periodo d imposta)) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero; Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di stabilimenti/reparti industriali sul totale numero ore lavorate nel periodo d imposta = Pulizia di stabilimenti/reparti industriali (numero ore lavorate nel periodo d imposta) diviso Totale numero ore lavorate nel periodo d imposta se la variabile Pulizia di stabilimenti/reparti industriali (numero ore lavorate nel periodo d imposta) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero; Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori sul totale numero ore lavorate nel periodo d imposta = Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (numero ore lavorate nel periodo d imposta) diviso Totale numero ore lavorate nel periodo d imposta se la variabile Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori (numero ore lavorate nel periodo d imposta) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero; Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Manutenzione ordinaria di immobili sul totale numero ore lavorate nel periodo d imposta = Manutenzione ordinaria di immobili (numero ore lavorate nel periodo d imposta) diviso Totale numero ore lavorate nel periodo d imposta se la variabile Manutenzione ordinaria di immobili (numero ore lavorate nel periodo d imposta) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero;
18 Incidenza del numero di ore lavorate relativo alla Manutenzione di aree verdi sul totale numero ore lavorate nel periodo d imposta = Manutenzione di aree verdi (numero ore lavorate nel periodo d imposta) diviso Totale numero ore lavorate nel periodo d imposta se la variabile Manutenzione di aree verdi (numero ore lavorate nel periodo d imposta) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero; Percentuale di ricavi derivanti da appalti pubblici, relativa alla tipologia della clientela: Pubblica amministrazione/enti pubblici = (Ricavi derivanti da appalti pubblici * Pubblica amministrazione/enti pubblici) diviso 100; Impresa organizzata in forma cooperativa = 1 se la variabile Cooperativa (1= utenza; 2=conferimento lavoro; 3=conferimento prodotti) è maggiore di 0, altrimenti assume valore pari a zero; Numero addetti: si veda la nota 26 del Sub Allegato 14.C Formule degli indicatori; Totale numero ore lavorate nel periodo d imposta = Somma del numero ore lavorate nel periodo d imposta per (Pulizia di condomini/abitazioni + Pulizia di uffici/negozi/scuole + Pulizia di centri commerciali + Pulizia di stabilimenti/reparti industriali + Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori + Pulizia di mezzi di trasporto + Disinfestazione/derattizzazione + Disinfezione/sanificazione + Manutenzione ordinaria di immobili + Manutenzione di aree verdi + Altro).
19 SUB ALLEGATO 14.C FORMULE DEGLI INDICATORI Di seguito sono riportate le formule degli indicatori economico-contabili utilizzati in costruzione e/o applicazione dello studio di settore: Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi = (Ammortamenti per beni mobili strumentali *100)/(Valore dei beni strumentali mobili in proprietà 23 ); Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi = (Canoni per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria*100)/(valore dei beni strumentali mobili relativo a beni acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria 23 ); Incidenza dei costi residuali di gestione sui ricavi = (Costi residuali di gestione*100)/(ricavi dichiarati 24 ); Ricavo medio orario = (Ricavi dichiarati)/(totale numero ore lavorate nel periodo d imposta 25 ); Valore aggiunto lordo per addetto = (Valore aggiunto lordo/1.000) /(Numero addetti 26 ). 23 La variabile viene rapportata al numero di mesi di svolgimento dell attività ( Numero di mesi di attività nel corso del periodo d imposta diviso 12). 24 In fase di applicazione dell indicatore di normalità economica vengono utilizzati i: Ricavi da congruità e da normalità = Ricavo puntuale da analisi della congruità + Maggiore ricavo da normalità economica relativo all indicatore Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi + Maggiore ricavo da normalità economica relativo all indicatore Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi. 25 La variabile è pari alla somma del numero ore lavorate nel periodo d imposta per Pulizia di condomini/abitazioni, Pulizia di uffici/negozi/scuole, Pulizia di centri commerciali, Pulizia di stabilimenti/reparti industriali, Pulizia di strutture ospedaliere/ambulatori/laboratori, Pulizia di mezzi di trasporto, Disinfestazione/derattizzazione, Disinfezione/sanificazione, Manutenzione ordinaria di immobili, Manutenzione di aree verdi e Altro. 26 Di seguito viene riportato il calcolo del numero di addetti: Numero addetti = (ditte individuali) Numero addetti = (società) Titolare + numero dipendenti + numero collaboratori coordinati e continuativi che prestano attività prevalentemente nell impresa + numero collaboratori dell impresa familiare e coniuge dell azienda coniugale + numero familiari diversi che prestano attività nell'impresa + numero associati in partecipazione Numero dipendenti + numero collaboratori coordinati e continuativi che prestano attività prevalentemente nell impresa + numero familiari diversi che prestano attività nell'impresa + numero associati in partecipazione + numero soci amministratori + numero soci non amministratori + numero amministratori non soci. Il titolare è pari a uno. Il numero dipendenti è pari al numero delle giornate retribuite diviso 312. Il numero collaboratori dell impresa familiare e coniuge dell azienda coniugale, il numero familiari diversi che prestano attività nell impresa, il numero associati in partecipazione, il numero soci amministratori e il numero soci non amministratori sono pari alla relativa percentuale di lavoro prestato diviso 100. Il numero collaboratori coordinati e continuativi che prestano attività prevalentemente nell impresa, il numero amministratori non soci e il titolare sono rapportati al numero di mesi di svolgimento dell attività ( Numero di mesi di attività nel corso del periodo d imposta diviso 12). Il numero addetti non può essere inferiore a ( Numero di mesi di attività nel corso del periodo d imposta diviso 12).
20 Dove: Aggi derivanti dalla vendita di generi soggetti ad aggio o ricavo fisso = Ricavi derivanti dalla vendita di generi soggetti ad aggio o ricavo fisso - (Esistenze iniziali relative a prodotti soggetti ad aggio o ricavo fisso - Rimanenze finali relative a prodotti soggetti ad aggio o ricavo fisso + Costi per l acquisto di prodotti soggetti ad aggio o ricavo fisso) 27 ; Costi residuali di gestione = Oneri diversi di gestione - Abbonamenti a riviste e giornali, acquisto di libri, spese per cancelleria - Spese per omaggio a clienti ed articoli promozionali + Altri componenti negativi - Utili spettanti agli associati in partecipazione con apporti di solo lavoro; Costo del venduto = Costi per l'acquisto di materie prime, sussidiarie, semilavorati e merci (esclusi quelli relativi a prodotti soggetti ad aggio o ricavo fisso) + Esistenze iniziali - Rimanenze finali; Esistenze iniziali = Esistenze iniziali relative a merci, prodotti finiti, materie prime e sussidiarie, semilavorati e ai servizi non di durata ultrannuale (escluse quelle relative a prodotti soggetti ad aggio o ricavo fisso) + Esistenze iniziali relative ad opere, forniture e servizi di durata ultrannuale di cui all'art. 93, comma 5, del TUIR; Ricavi dichiarati = Ricavi di cui alle lettere a) e b) dell art. 85, comma 1, del TUIR (esclusi aggi o ricavi fissi) + (Altri proventi considerati ricavi - Altri proventi considerati ricavi di cui alla lettera f) dell'art. 85, comma 1, del TUIR) + (Rimanenze finali relative ad opere, forniture e servizi di durata ultrannuale - Rimanenze finali relative ad opere, forniture e servizi di durata ultrannuale di cui all'art. 93, comma 5, del TUIR) - (Esistenze iniziali relative ad opere, forniture e servizi di durata ultrannuale - Esistenze iniziali relative ad opere, forniture e servizi di durata ultrannuale di cui all'art. 93, comma 5, del TUIR); Rimanenze finali = Rimanenze finali relative a merci, prodotti finiti, materie prime e sussidiarie, semilavorati e ai servizi non di durata ultrannuale (escluse quelle relative a prodotti soggetti ad aggio o ricavo fisso) + Rimanenze finali relative ad opere, forniture e servizi di durata ultrannuale di cui all'art. 93, comma 5, del TUIR; Valore aggiunto lordo = (Ricavi dichiarati + Aggi derivanti dalla vendita di generi soggetti ad aggio o ricavo fisso) - [(Costo del venduto + Costo per la produzione di servizi) 27 + Spese per acquisti di servizi - Compensi corrisposti ai soci per l attività di amministratore (società ed enti soggetti all Ires) + Altri costi per servizi + Oneri diversi di gestione + Altri componenti negativi - Utili spettanti agli associati in partecipazione con apporti di solo lavoro]; Valore dei beni strumentali mobili in proprietà = Valore dei beni strumentali - Valore relativo a beni acquisiti in dipendenza di contratti di locazione non finanziaria - Valore relativo a beni acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria. 27 Se la variabile è minore di zero, viene posta uguale a zero.