Trattamento preliminare dei dati

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1 Trattamento preliminare dei dati Caratteristiche generali del modello Il modello di micro simulazioni intende offrire uno strumento per l analisi degli effetti distributivi e sull offerta di lavoro delle misure fiscali e di protezione sociale e delle politiche di incentivazione del lavoro, a diretto beneficio dei Ministeri Economia e Finanze e Lavoro e Politiche Sociali. Come descritto nella convenzione, il modello intende stimare l impatto sulla distribuzione dei redditi familiari di vari possibili scenari e di singole misure di policy, tenendo conto sia degli effetti diretti dei trasferimenti e del prelievo fiscale sui redditi netti, sia di quelli indiretti determinati dalle reazioni comportamentali degli individui, con particolare riferimento alle decisioni di offerta di lavoro. Il modello si configura pertanto come modello statico con risposte comportamentali, sul quale si intendono innestare componenti dinamiche al fine di estendere il riferimento temporale al di là dell analisi degli effetti istantanei o di breve periodo. Si rimanda invece ad una fase successiva del progetto la realizzazione di una versione dinamica propriamente detta. Come per tutti i modelli che hanno tra le finalità lo studio degli aspetti distributivi risulta di particolare rilevanza la capacità della base dati utilizzata di rappresentare l intera popolazione. Il modello riprodurrà le regole fiscali e di protezione sociale in vigore nell anno 2005 che costituiranno la base per l introduzione di modifiche successive o proposte di modifica. In prima battuta il modello non considererà i comportamenti di consumo delle famiglie e il sistema di imposizione indiretta ad essi associabile. L imposizione indiretta potrà, se del caso, essere introdotta in una fase successiva. Il modello utilizzerà l indagine Banca di Italia sui bilanci delle famiglie nell anno 2002, realizzata nel 2003 (i dati relativi ai redditi 2004 presumibilmente non saranno disponibili prima di marzo 2006). L indagine Banca d Italia, oltre a fornire una base informativa attendibile sui redditi e la ricchezza delle famiglie è arricchita da un gran numero di studi inerenti la qualità dei dati, la loro validazione con fonti esterne, le metodologie per trattare gli aspetti maggiormente problematici. Tale letteratura costituirà un importante punto di riferimento nel trattamento dei dati che rappresentano la base informativa del modello di simulazione del sistema di imposte e benefici. Idealmente un modello di microsimulazione richiede di disporre di un data-set di input rappresentativo delle intera popolazione, che contenga informazioni dettagliate sui redditi lordi e sulla ricchezza degli individui e delle famiglie e che faccia riferimento alla stessa annualità cui si 1

2 riferiscono le regole di policy. Poiché l Indagine Banca d Italia rileva i redditi delle famiglie nell anno 2002 al netto delle imposte e dei contributi ed è soggetta a problemi di rappresentatività dovuti alle mancate risposte e a fenomeni di reticenza campionaria, la ricostruzione dei veri redditi percepiti, al lordo di imposte e contributi e a valori del 2005, richiede di seguire i seguenti passaggi: 1) Riponderazione delle unità campionarie al fine di correggere le distorsioni, dovute alle mancate risposte, che determinano la sottorappresentazione di alcune tipologie di percettori. 2) Correzione dei redditi netti da lavoro per tener conto del fenomeno della reticenza campionaria ed ottenere i veri redditi disponibili. 3) Stima dei tassi di evasione, eventualmente sulla base del confronto tra aggregati inerenti i redditi disponibili ricostruiti dai dati campionari Banca d Italia (utilizzando i pesi di cui al punto 1 e i redditi di cui al punto 2) e analoghi aggregati riferiti ai redditi netti risultanti all Autorità Fiscale. 4) Utilizzo dei tassi di evasione stimati per correggere i veri redditi disponibili dell indagine ed ottenere i redditi netti che risulterebbero all autorità fiscale dopo il pagamento delle imposte. 5) Ricostruzione dei redditi lordi dichiarati, sulla base delle regole fiscali codificate nel modello, applicando una procedura iterativa ai redditi ottenuti al punto precedente. La simulazione delle regole fiscali richiede preventivamente la identificazione dei nuclei fiscali all interno delle famiglie del campione. 6) Ricostruzione dei redditi lordi effettivi aggiungendo ai redditi dichiarati di cui al punto precedente l evasione stimata. 7) Rivalutazione dei redditi lordi effettivi riferiti all anno 2002 a valori Pertanto nella predisposizione del data set verranno affrontate le seguenti tematiche: 1) Mancate interviste e riporto alla popolazione 2) Reticenza nella dichiarazione dei redditi 3) Evasione fiscale 4) Rivalutazione dei dati inerenti i redditi e la ricchezza 5) Ricostruzione dei redditi lordi 6) Identificazione delle unità fiscali e definizione di capofamiglia 1) Mancate interviste e riporto alla popolazione 2

3 In riferimento alla finalità del modello di microsimulazione di consentire analisi distributive risulta di particolare importanza la capacità di rappresentare i diversi segmenti della popolazione italiana, con particolare riferimento alle diverse tipologie di percettori di reddito, compresi i beneficiari dei diversi strumenti di sostegno al reddito. Un primo fattore di distorsione nella capacità dell indagine di riprodurre l effettiva distribuzione dei redditi è rappresentato dalle mancate interviste. Come documentato nelle note metodologiche che accompagnano la rilevazione, il tasso di risposta della indagine Banca d Italia è pari al 34 per cento, con un elevata percentuale di mancate interviste dovute all'indisponibilità (60,7 %). Una indicazione sulla possibile distorsione derivante dalle mancate interviste si trae dalla relazione tra numero di contatti necessari a realizzare l intervista e caratteristiche delle famiglie. La difficoltà a ottenere l'intervista è crescente al crescere del reddito e del titolo di studio del capofamiglia; le difficoltà di contatto sono maggiori per capofamiglia con status professionale maggiormente elevato: dirigente o direttivo e imprenditore o libero professionista. Minori difficoltà si incontrano con le famiglie con un ridotto numero di componenti, con capofamiglia pensionato e di sesso femminile. Per limitare i possibili effetti negativi della mancata partecipazione, l indagine prevede la sostituzione delle famiglie che non è stato possibile intervistare con altre estratte con criteri casuali negli stessi comuni. Inoltre con riferimento al sottocampione panel, al termine della rilevazione, è stata effettuata una stratificazione a posteriori sulla base di alcune caratteristiche relative alla precedente indagine (area geografica, classi di reddito, condizione professionale del capofamiglia) che consente di riequilibrare il peso dei diversi segmenti di popolazione 1. Un ulteriore sistema di ponderazione è stato realizzato nell ambito dell Archivio storico dell indagine sui bilanci delle famiglie italiane. L archivio comprende dei coefficienti di ponderazione, ottenuti mediante tecniche di raking, che consentono l allineamento alle principali distribuzioni marginali socio demografiche dell Istat. Un terzo sistema di ponderazione, volto a ridurre le distorsioni attribuibili alle mancate interviste, può essere costruito moltiplicando i pesi originali per l inverso della probabilità di non partecipare all intervista. Seguendo D Alessio e Faiella (2002), utilizzando l informazione inerente 1 Per evitare che tale riponderazione comporti un alterazione della struttura del campione, essa viene condotta imponendo al campione finale l'allineamento alle caratteristiche della popolazione per quanto riguarda il sesso, la classe di età, l'area geografica e la dimensione del comune di residenza. 3

4 i tentativi di contatto precedenti la realizzazione dell intervista, si può stimare una equazione che rappresenta la probabilità di non partecipazione alla prima visita ed utilizzarla come proxy della probabilità di non partecipazione totale all intervista. Questo metodo si basa sull ipotesi che le famiglie intervistate successivamente ad un primo tentativo andato a vuoto (a causa di assenza dal domicilio o di rifiuto) fossero rappresentative dell intero gruppo delle famiglie non rispondenti. Un metodo alternativo per stimare le probabilità di partecipazione all indagine, suggerito dagli stessi autori, fa riferimento al modello proposto da Thomsen e Siring (1983). Tale modello si basa sull ipotesi che la propensione a partecipare all indagine non cambi da un contatto all altro se non per un effetto fisso, attribuibile ad aspetti operativi. Informazioni sul comportamento inerente le mancate interviste possono pertanto essere derivato dalla comparazione tra il gruppo dei rispondenti al primo contatto e quello dei rispondenti al secondo contatto. Utilizzando una procedura iterativa è possibile stimare l effetto fisso e le probabilità individuali di partecipazione. A differenza del modello precedente, in questo caso le famiglie rispondenti che ad un primo tentativo erano risultate assenti o avevano rifiutato l intervista, sono ipotizzate offrire una immagine solo parziale del totale delle famiglie non rispondenti. Entrambe le strade andranno vagliate al fine di costruire sulla base dei dati 2002 un sistema di pesi corretto per la probabilità di non partecipazione, analogamente a quanto realizzato da D Alessio e Faiella sui dati relativi all anno Le caratteristiche della popolazione, ricostruita a partire dai tre diversi sistemi di ponderazione, verranno confrontate con informazioni sulla popolazione italiana derivanti da altre fonti (Istat, Inps, Sogei, etc.), al fine di valutare l adeguatezza di ciascun sistema di pesi e di documentare eventuali carenze nella rappresentatività del modello. In concomitanza con la costruzione della versione dinamica del modello andrà inoltre valutata la necessità di costruire un nuovo sistema di pesi (ad esempio pesi proporzionali nel caso la popolazione di partenza venga sottoposta ad un processo di invecchiamento dinamico simulando gli eventi demografici rilevanti). 2) Reticenza nella dichiarazione dei redditi Un ulteriore aspetto che richiede di essere trattato riguarda la reticenza delle famiglie a dichiarare le proprie fonti di reddito o le forme di attività finanziarie o reali possedute. Una misura del fenomeno può essere ottenuta comparando le stime desunte dall indagine con i dati della Contabilità nazionale. Come riportato dalle note metodologiche, le percentuali di sottostima 4

5 variano da una rilevazione all altra; in media le stime dell indagine risultano più basse di quelle dei conti nazionali di circa il 70 per cento per i redditi da interessi, il 50 per cento per quelli da lavoro autonomo e impresa, il 30 per cento per quelli da trasferimenti e il 20 per cento per quelli da lavoro dipendente. Al contrario i redditi da affitti risultano più elevati di circa il 10 per cento. Per le componenti della ricchezza reale, si rimanda a studi effettuati in passato, dai quali si evince una sottostima di circa il 20 per cento della componente abitazioni attribuibile massimamente alla mancata dichiarazione delle seconde case. Riguardo la ricchezza finanziaria la stima desunta dall indagine per il 2002 risulta meno della metà del corrispondente valore dei conti finanziari. Ulteriori elementi conoscitivi sul fenomeno della reticenza campionaria sono forniti a compendio delle indagine stessa. Come descritto nelle note metodologiche, nell ambito dell indagine è stato richiesto agli intervistatori di formulare, immediatamente dopo l'intervista, un giudizio sintetico sulla presunta attendibilità delle risposte, sulla base della rispondenza tra i dati forniti e gli elementi oggettivi a loro disposizione (zona e tipologia dell'immobile di residenza, tenore di vita desumibile dagli arredi, ecc.). Si sono riscontrati giudizi migliori per le famiglie con capofamiglia con elevato titolo di studio, lavoratore dipendente, residente al Centro e al Nord. L'attendibilità risulta inoltre crescente al crescere del reddito dichiarato nell'indagine. In riferimento all attendibilità dei redditi rilevati, all intervistatore non viene richiesto di esplicitare se ritiene che i dati forniti rappresentino una sovrastima o al contrario una sottostima di quelli veri. Pertanto non è immediato il passaggio da un giudizio sull attendibilità a un giudizio sulla reticenza. L inattendibilità potrebbe infatti essere dovuta tanto a difficoltà nel quantificare il valore vero, quanto a fenomeni intenzionali di reticenza (che produrrebbero la sottostima sistematica dei valori veri). Una indicazione sulla intenzionalità o meno della imprecisione potrà essere tratta dal confronto tra il giudizio sulla attendibilità delle risposte inerenti i redditi e i giudizi sulla capacità di comprensione delle domande, sulla difficoltà a quantificare in euro e sulla attendibilità delle altre risposte. Questi dati testimoniano l esistenza di una discrepanza presumibilmente non riconducibile al solo fenomeno delle mancate risposte. Gli aggregati relativi alla indagine SHIW 2002, ricostruiti utilizzando i diversi sistemi di pesi di cui al punto precedente, verranno pertanto confrontati con gli aggregati di Contabilità Nazionale, al fine verificare la rilevanza del fenomeno di reticenza. Inoltre le variabili relative ai giudizi espressi dai rilevatori sulla attendibilità delle risposte verranno utilizzati per indagare ulteriormente il fenomeno della reticenza campionaria. 5

6 Come vedremo nel paragrafo successivo, accertare l esistenza del fenomeno dell under reporting, è anche rilevante ai fini della stima dell evasione fiscale. Infatti l utilizzo di una metodologia basata sul confronto tra i redditi aggregati ricostruiti da una indagine che garantisce l anonimato e quelli risultanti all Autorità Fiscale, richiede di formulare una precisa ipotesi sulla relazione tra i redditi rilevati dall indagine e i redditi veri. L istruttoria di cui sopra sarà determinante per stabilire il tipo di trattamento cui sottoporre i dati monetari al fine di correggere le distorsioni che maggiormente inficiano la distribuzione dei redditi e della ricchezza. In particolare per quanto riguarda i redditi da lavoro occorre verificare l ipotesi che vi sia un qualche legame di proporzionalità tra reticenza campionaria e reticenza nei confronti dell Autorità Fiscale, eventualmente utilizzabile per stimare simultaneamente reticenza ed evasione. Precedenti raffronti hanno mostrato gli aggregati relativi all indagine trovarsi in una posizione intermedia tra gli aggregati di Contabilità Nazionale e quelli risultanti all Autorità Fiscale. Un metodo proposto da Di Biase et.al (1995) per trattare separatamente il fenomeno dell under reporting rispetto a quello dell evasione si basa sull ipotesi che reticenza fiscale e campionaria siano correlate e riguardino sostanzialmente i soli lavoratori autonomi. Pertanto il reddito dei lavoratori dipendenti rilevato dalla indagine Banca d Italia rappresenterebbe il reddito vero di questa categoria di percettori. Sotto queste ipotesi la discrepanza tra il reddito vero e quello della indagine BI viene stimata utilizzando l indagine Istat sui consumi delle famiglie per derivare una relazione tra redditi e consumi per i lavoratori dipendenti che viene poi utilizzata per stimare i redditi dei lavoratori autonomi sulla base dei loro consumi e di caratteristiche demografiche e sociali. Le ulteriori ipotesi sottostanti sono: una stessa relazione redditi-consumi per le due categorie di lavoratori e una minore reticenza nel dichiarare la spesa per consumi piuttosto che i redditi. 6

7 Un discorso a parte riguarda i redditi da interessi. Si tratta della voce maggiormente sottostimata. Una metodologia per la correzione dei livelli di ricchezza finanziaria è stata ottenuta da Cannari e d Alessio (1993), attraverso il matching tra i dati dell indagine e i dati sui clienti del sistema bancario ricavati da una indagine campionaria della Banca Nazionale del Lavoro. Poiché l indagine Banca d Italia registra in modo separato il possesso di attività finanziarie e il loro ammontare, la metodologia proposta consente di correggere per under reporting e non reporting. Sfortunatamente una analoga indagine maggiormente recente non risulta disponibile. Si presentano pertanto le seguenti alternative: non correggere i dati inerenti le attività finanziarie; correggerle utilizzando gli aggiustamenti non proporzionali derivabili dal lavoro non aggiornato di Cannari e D Alessio; introdurre aggiustamenti proporzionali sulla base del confronto con i dati finanziari di Contabilità Nazionale. 3) Evasione fiscale La simulazione dei redditi disponibili effettivi corrispondenti ad un dato regime fiscale, ma anche la ricostruzione dei redditi lordi a partire da quelli netti, richiede di identificare la componente del reddito percepito sottratta al fisco. Le stime desunte dall indagine sono state, in passato, comparate anche con quelle derivanti dalle dichiarazioni fiscali, segnalando un sostanziale allineamento nei redditi da lavoro dipendente e una sottostima consistente dei redditi da lavoro autonomo dichiarati al fisco rispetto a quelli rilevati nell indagine 2. L evasione fiscale sarà trattata all interno del modello in due modi distinti. In primo luogo verranno stimati dei tassi di evasione per i lavoratori autonomi, esogeni al sistema di imposte e benefici. Tali tassi e i corrispondenti redditi non dichiarati verranno calcolati utilizzando la procedura proposta da Marenzi (1995), che ricostruisce il profilo distributivo dell evasione per livelli di reddito, tipologie di contribuenti, settori di attività economica e aree di residenza sulla base del confronto tra i redditi rilevati dalla indagine Banca d Italia e quelli dichiarati al fisco. I tassi stimati verranno utilizzati per la ricostruzione dei redditi lordi oltre a poter essere utilizzati nella simulazione dei redditi disponibili corrispondenti ai diversi regimi fiscali. Poiché i dati campionari si riferiscono all anno 2002, idealmente occorrerebbe disporre di dati Sogei sui redditi dichiarati all autorità fiscale relativi a questo stesso anno. Poiché allo stato attuale i dati disponibili si riferiscono al 2000 occorrerà decidere se confrontare dati Sogei del 2 Al riguardo, si veda L. Cannari, V. Ceriani e G. D'Alessio, Il recupero degli imponibili sottratti a tassazione, in Ricerche quantitative per la politica economica , Banca d'italia, Roma,

8 2000 con dati Banca d Italia riferiti allo stesso anno o se rivalutare i dati risultanti all autorità fiscale per confrontarli con la indagine Banca d Italia sui redditi dell anno L ipotesi di rivalutare i dati Sogei sarebbe forse preferibile nel caso risultassero disponibili i dati Sogei relativi ai redditi dichiarati nel In una fase successiva, il fenomeno della evasione fiscale verrà trattato stimando delle equazioni comportamentali inerenti la decisione di sottrarre al fisco parte del reddito percepito. In questo caso il riferimento è alla procedura utilizzata da Zanardi (1996), basata sul confronto tra i redditi dichiarati e quelli risultanti dagli accertamenti. L autore utilizza una procedura per la valutazione del grado di adesione dei contribuenti integrata da una stima econometrica delle determinanti dell evasione, avendo come riferimento teorico il modello di Allingham-Sandmo e la successiva elaborazione di Clotfelter (1983). 4) Rivalutazione dei dati inerenti i redditi e la ricchezza Poiché i redditi netti Banca d Italia si riferiscono all anno 2002, mentre le regole fiscali e di protezione sociale sono, in prima battuta, quelle in vigore nel 2005, si pone il problema della rivalutazione dei dati a valori dell anno cui si riferiscono le regole fiscali. Una prima scelta da compiere riguarda la sequenza con cui realizzare l aggiornamento dei dati monetari e la ricostruzione dei redditi lordi. La prima possibilità è di procedere prima alla ricostruzione dei redditi lordi riferiti all anno 2002 e poi rivalutare i lordi a valori La seconda possibilità è quella di ricavare dalla rivalutazione dei netti 2002 i netti 2005 e ricostruire da questi i lordi riferiti al La prima opzione a differenza della seconda richiede di simulare anche le regole fiscali relative al 2002, ma ha il vantaggio di condurre l aggiornamento sui redditi lordi per i quali è maggiormente agevole ricostruire dei tassi di crescita. Si intende pertanto far precedere il procedimento di up date dal procedimento di ricostruzione dei lordi. L aggiornamento sarà poi realizzato sulla base dei dati Istat ricostruendo dei tassi di crescita differenziati per categoria di reddito e, in riferimento ai redditi da lavoro, per settore di attività economica e categoria professionale. 5) Ricostruzione dei redditi lordi L indagine Banca d Italia riporta i redditi da lavoro dipendente e da pensione al netto delle imposte e dei contributi sociali e i redditi da lavoro autonomo al netto delle imposte. Poiché molti 8

9 benefici sociali sono esenti da tasse e i redditi finanziari sono soggetti a tassazione separata, la ricostruzione dei redditi lordi riguarda principalmente il reddito da lavoro e pertanto l imposta personale sul reddito cui è soggetto e la ricostruzione degli assegni familiari che vanno esclusi dall imponibile. Nella esperienza italiana in materia di microsimulazione di imposte e benefici, la ricostruzione dei redditi lordi utilizzando micro dati campionari sui redditi netti ha fatto riferimento a due tipi di metodologie. La prima consiste nella inversione delle regole fiscali che determinano il passaggio dalle figure lorde a quelle nette. Tale metodologia, sviluppata dai ricercatori ISPE (ora ISAE), consiste nell invertire ogni regola matematica che collega i redditi lordi ai netti esprimendo scaglioni e soglie di reddito in termini netti. La progressività dell imposta personale sul reddito comporta che l aliquota sia funzione del reddito lordo. Tuttavia risulta sempre possibile ricostruire scaglioni di reddito netto per identificare l aliquota rilevante. Le cose si complicano dovendo tener conto di deduzioni, detrazioni e assegni familiari la cui dipendenza dal reddito imponibile può essere non lineare o riferirsi al reddito imponibile della famiglia anziché dell individuo. L esistenza di non linearità e il riferimento a redditi familiari rendono il sistema analiticamente non invertibile. L applicazione di questa procedura comporta pertanto l effettuazione di una serie di approssimazioni. La seconda metodologia, originariamente proposta da Rizzi (1996) e correntemente usata dall Istat nel modello di microsimulazione Mastrict, consiste nell applicazione di un procedimento numerico iterativo che consente di correggere i valori attribuiti ai redditi lordi fin tanto che i redditi netti da essi ottenuti tramite l applicazione del modello di simulazione delle regole fiscali non coincidano con i redditi netti delle variabili originali. L idea è che le imposte e i benefici possano essere scritti come funzioni dei redditi tassabili usando aliquote medie individuali. A queste aliquote vengono inizialmente attribuiti dei valori arbitrari per ottenere delle stime iniziali dei redditi lordi. Queste stime vengono utilizzate per simulare i redditi netti tramite l applicazione delle regole di policy. I redditi netti simulati vengono confrontati con quelli della indagine originaria e se la differenza risulta superiore ad un valore soglia prefissato, arbitrariamente piccolo, si procede alla stima di nuove aliquote medie, sulla base dei valori delle imposte e benefici stimati dal modello. Da queste aliquote si ricavano nuove stime dei redditi lordi. Infine, i redditi lordi vengono usati per simulare nuovi redditi netti e stimare 9

10 nuove aliquote medie e il processo viene iterato fintanto che la differenza tra i redditi netti campionari e quelli stimati non è inferiore al valore soglia. Nella ricostruzione dei redditi lordi si è orientati ad utilizzare questa seconda metodologia, preferibile per tre ordini di motivi: non rende necessario effettuare le approssimazioni richieste dall applicazione della metodologia alternativa, contiene un meccanismo interno in grado di tenere sotto controllo la dimensione dell errore che si sta compiendo, consente a regime di replicare la ricostruzione dei redditi lordi su dati più aggiornati utilizzando regole fiscali dell anno di riferimento dei dati senza bisogno di invertire nuove regole fiscali. 6) Identificazione delle unità fiscali e definizione di capofamiglia L unità di rilevazione dell indagine è costituita dalla famiglia definita come insieme di persone conviventi che, indipendentemente dai legami di parentela, provvede al soddisfacimento dei bisogni mediante la messa in comune di tutto o parte del reddito percepito dai suoi componenti. Quindi, in particolare, una sola famiglia viene registrata quando due o più nuclei familiari, secondo la definizione dell Ufficio dello Stato Civile, vivono insieme. Ai fini della simulazione del sistema di imposte e benefici risulta necessario identificare i nuclei familiari. Infatti il nucleo familiare rappresenta il concetto di famiglia rilevante ai fini fiscali per l applicazione delle detrazioni per familiari a carico e per l attribuzione degli assegni per famiglie numerose. L indagine B.I. non consente di identificare tutti i legami di parentela tra gli individui presenti in una stessa famiglia. I principali legami di parentela, tuttavia, possono essere ricostruiti utilizzando la variabile che descrive la relazione di ciascun individuo con il capofamiglia in congiunzione con altre variabili demografiche come l età, il sesso e lo stato civile. Una possibilità potrebbe essere quella di utilizzare queste variabili per costruire un numero di identificazione che fosse uguale per tutti gli individui appartenenti allo stesso nucleo familiare. Si preferisce invece utilizzare la relazione di parentela con il capofamiglia e le altre caratteristiche individuali per costruire due nuove variabili: il numero di identificazione del coniuge e il numero di identificazione della madre o in sua assenza del padre. Queste nuove variabili non solo consentono l identificazione dei nuclei familiari ai fini fiscali, ma anche di applicare diversi concetti di nucleo familiare e diverse aggregazioni tra individui all interno della famiglia allargata. In questo modo diviene possibile rendere interna al modello l identificazione della aggregazione di individui rilevante ai fini di ciascuno strumento fiscale o di politica sociale, anziché prenderla come un dato. 10

11 Questa scelta consente, nell ambito della sperimentazione di nuove regole di policy, il riferimento a diverse tipologie di aggregazioni degli individui all interno della famiglia. L indagine Banca d Italia definisce capofamiglia il principale responsabile dell economia familiare ed attribuisce ad esso i redditi da capitale e da proprietà della famiglia. Il capofamiglia così definito risulta identificato dall auto dichiarazione fornita ai rilevatori nell ambito dell intervista. Si può pensare di correggere la variabile identificativa dei capi famiglia laddove l individuo identificato non sembra coerente con a definizione. Seguendo il criterio adottato dall Istat nell ambito del modello Mastrict, i capifamiglia in condizione non professionale, diversi dai pensionati, dai disoccupati e dai benestanti, senza reddito da lavoro e con reddito da capitale nullo o inferiore a quello del coniuge percettore, possono essere considerati "percettori di comodo" e sostituiti dal coniuge percettore, nonché eliminati dal file dei percettori. In alternativa si potrebbe identificare il capofamiglia con il percettore del reddito più elevato. L identificazione del capofamiglia con l individuo che si auto-dichiara tale all indagine, piuttosto che con l individuo che risulta avere il reddito più elevato all interno della famiglia, presenta sia aspetti negativi che positivi. Se infatti da un lato conduce al paradosso per cui risultano capifamiglia anche individui totalmente privi di reddito o con reddito di gran lunga al di sotto di quello di altri familiari, dall altro può cogliere l effettiva attribuzione di responsabilità sull andamento dell economia familiare assai meglio di quanto non possa essere dedotto dai redditi. Il modello potrebbe incorporare le diverse opzioni. I redditi da proprietà andrebbero in ogni caso attribuiti agli individui indicati come proprietari, anziché al capofamiglia, e i redditi finanziari andrebbero inseriti tra le variabili familiari anziché individuali, così che la loro eventuale attribuzione al capofamiglia, comunque definito, o alla famiglia nel suo complesso potesse essere stabilita all interno del modello. Tempistica L intera fase di predisposizione del dataset dovrebbe impegnare il primo anno di lavoro. In particolare i primi sei mesi dovrebbero riguardare la ricostruzione delle unita fiscali, la predisposizione di pesi per la correzione delle distorsioni attribuibili alle mancate interviste, il trattamento del fenomeno della reticenza campionaria e la stima dei tassi esogeni di evasione. I sei mesi successivi andrebbero impiegati per costruire il modello di simulazione con riferimento alle regole fiscali in vigore nel 2002, ricostruire i redditi lordi e rivalutarli a valori del

12 Articoli inerenti il trattamento dei dati, per argomento: Evasione, vedi: Allingham,M.G. Sandmo,A. (1972), Income tax evasion: a theoretical analysis, in journal of public Economics, n.1, pp Michele Bernasconi e Anna Marenzi gli effetti redistributivi dell'evasione fiscale Quaderni del dipartimento di economia pubblica e territoriale, Università di Pavia n. 7/1997 Michele Bernasconi and Alberto Zanardi, (2004) Tax Evasion, Tax Rates, and Reference Dependence, FinanzArchiv, Volume 60, 3 September 2004 Bordignon, M. Zanardi, A. (1997), l evasione fiscale in Italia: una nuova analisi per un vecchio problema, in F. Giavazzi, A. Penati, G. Tabelloni ( a cura di), Le nuove frontiere della politica economica 1997, Milano, il sole 24 Ore Libri. Bernasconi, M. e Zanardi, A. (2004) Evasione fiscale e reddito di riferimento: aspetti teorici ed evidenze empiriche, Politica economica, vol. 20, n. 2, Cannari, L., V. Ceriani and G. D Alessio (1997), Il recupero degli imponibili sottratti a tassazione, in Ricerche quantitative per la politica economica 1995, Convegno Banca d Italia - CIDE. Clotfelter, C.T. (1983) Tax evasion and tax rates: an analysis of individual returns The review of economics and statistics, 65, Cowell, F. A. (1990), Cheating the governament, The economics of evasion, Cambridge MA, The mit Press. Anna Marenzi (1996) Prime analisi sulla distribuzione dell evasione Irpef per categorie di contribuenti e per livelli di reddito, in Rossi, N. (a cura di), Competizione e Giustizia sociale, III rapporto CNEL sulla distribuzione e redistribuzione del reddito in Italia, il mulino, Bologna Anna Marenzi (1995), Equità verticale, equità orizzontale e ed effetto di riordinamento: qual è il vero effetto redistributivo dell Irpef? In Politica Economica, vol. 11, pp Zanardi, A. (1996) Income tax Evasion of the self employed: evidences from italian fiscal audits, International Institute of public finance, 52nd Congress, Tel Aviv August., (pubblicato anche da Econpubblica, Centre for Research on the Public Sector, 1996 Bocconi) Riporto alla popolazione e sottostima dei lavoratori autonomi, vedi: D Alessio, G and M. Gallo (1998), Archivio storico dell indagine sui bilanci delle famiglie Italiane: , Banca d Italia, mimeo. Under reporting dei dati sulla ricchezza reale e finanziaria, vedi: Cannari, L., D Alessio G. (1993) Non reporting and under reporting behaviour in the Bank of Italy s survey of Household Income and Wealth. In Proceeding of ISI 49 th Session, Firenze ISI. 12

13 A. Brandolini, The Distribution of Personal Income in Post-War Italy: Source Description, Data Quality, and the Time Pattern of Income Inequality, Temi di discussione del Servizio Studi, n. 350, Banca d Italia, Roma, aprile Validazione dei dati input, vedi: Albert Ando e Sergio Nicoletti Altimari, (2004), A micro simulation model of demographic development and households economic behavior in Italy, Banca d Italia. Per una definizione della relazione tra le variabili Banca d Italia e le definizioni utilizzate dalla contabilità nazionale vedi: Banca d Italia (1995), Supplementi al Bollettino Statistico, I bilanci delle famiglie Italiane nell anno 1993, p. 28. Claudia Biancotti, Giovanni D'Alessio e Andrea Neri errori di misura nell indagine sui bilanci delle famiglie italiane, Temi di discussione 463, Banca d Italia. Brandolini, A. (1993), A Description and an Assessment of the Sample Surveys on the Personal Distribution of Income and Wealth, in A. Ando, L. Guiso and I. Visco, eds., Brandolini e Cannari (1994), Methodological Appendix: The Bank of Italy s Survey of Household Incombe and Wealth D'Alessio, G., I. Faiella (2002), Nonresponse Behaviour in the Bank of Italy's Survey of Household Income and Wealth, Banca d'italia, Temi di discussione, n M.R. Marino e C. Rapallini (2003), La composizione familiare e l imposta sul reddito delle persone fisiche: un analisi degli effetti redistributivi e alcune considerazioni sul benessere sociale. Zizza, (2002), Metodologie di stima dell economia sommersa: un applicazione al caso italiano Temi di discussione 463, Banca d Italia. Ricostruzione redditi lordi, vedi: Di Biase et al. (1995), ITAXMOD: A Microsimulation Model of Italian Personal Income Tax and of Social Security Contributions, ISPE Documenti di Lavoro, No. 16. Cristina Berliri, Rita De Carli, and Vincenzo Atella (1999) Moving from net to gross income in euromod: an analysis of two alternative procedures Euromod paper. Bourguignon, F., Sastre, J. (1999) Euromod data bases:from net to gross incomes, Euromd Paper. Modelli di microsimulazione italiani Di Biase et al. (1995), ITAXMOD: A Microsimulation Model of Italian Personal Income Tax and of Social Security Contributions, ISPE Documenti di Lavoro, No. 16. Trovato) Proto G., (1999) Il modello di microsimulazione MASTRICT: struttura e risultati Periodico: Rivista di statistica ufficiale 13

14 Rizzi, D. (1996) TBM. Un modello statico di microsimulazione Tax-Benefit per l Italia, Dipartimento di scienze economiche, Università Ca Foscari di Venezia. Letteratura sui modelli di microsimulazione Orcutt, G., S. Caldwell and R. Wertheimer (1976), Policy Exploration through Microanalytic Simulation, The Urban Institute, Washington, D.C. Sutherland, H. (ed.) (2001), Final Report: EUROMOD: an Integrated European Benefit-Tax Model, EUROMOD Working Papers, No. EM9/01, University of Cambridge. Zaidi, A. and K. Rake (2001), Dynamic Microsimulation Models: a Review and Some Lessons for SAGE, SAGE Discussion Paper, No. 2, March, The London School of Economics. 14