STUDIO DI SETTORE VG69U

Transcript

1 ALLEGATO 10 NOTA TECNICA E METODOLOGICA STUDIO DI SETTORE VG69U COSTRUZIONI 467

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 VG69U, evoluzione dello studio UG69U. Le attività economiche oggetto dello studio di settore VG69U sono quelle relative ai seguenti codici ATECO 2007: Attività di rimozione di strutture ed elementi in amianto specializzata per l edilizia; Costruzione di edifici residenziali e non residenziali; Costruzione di strade, autostrade e piste aeroportuali; Costruzione di linee ferroviarie e metropolitane; Costruzione di ponti e gallerie; Costruzione di opere di pubblica utilità per il trasporto di fluidi; Costruzione di opere di pubblica utilità per l'energia elettrica e le telecomunicazioni; Costruzione di opere idrauliche; Altre attività di costruzione di altre opere di ingegneria civile nca; Demolizione; Preparazione del cantiere edile e sistemazione del terreno; Trivellazioni e perforazioni; Realizzazione di coperture; 468

3 Altre attività di lavori specializzati di costruzione nca. L evoluzione dello studio di settore è stata condotta analizzando le informazioni contenute nel modello UG69U per la comunicazione dei dati rilevanti ai fini dell applicazione degli studi di settore per il periodo d imposta 2010, 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 posizioni. I motivi di scarto sono stati: quadro D (elementi specifici dell'attività) non compilato; quadro F (elementi contabili) non compilato; Comune del luogo di svolgimento dell attività (quadro D) e/o anagrafico mancante o errato; errata compilazione delle percentuali relative alla tipologia dell attività (quadro D); errata compilazione delle percentuali relative alla localizzazione dell attività (quadro D); errata compilazione delle percentuali relative alla modalità di acquisizione dei lavori (quadro D); errata compilazione delle percentuali relative alla modalità di realizzazione dei lavori (quadro D); errata compilazione delle percentuali relative alle specializzazioni (quadro D); errata compilazione delle percentuali relative alla tipologia della clientela (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. 469

4 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 10.A. 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 ai Modelli Lineari Misti (LMM) che costituiscono un estensione della Regressione Lineare Multipla (LM). Il Modello Lineare Misto 2 è un modello statistico-matematico che permette di interpolare i dati e di descrivere l andamento della variabile dipendente in funzione di una serie di variabili indipendenti. Rispetto al corrispondente modello di regressione lineare multipla, il modello LMM consente l analisi di osservazioni raggruppate o correlate, utilizzando quindi l informazione legata alla componente territoriale. Tale componente è rappresentata, nel caso specifico, dalla Regione nella quale è effettuata la maggior parte della produzione 3. 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 contabili esaminate, i seguenti indicatori di natura economico-contabile: Incidenza dei costi residuali di gestione sul valore della produzione 4 ; Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi beni strumentali mobili ammortizzabili 5 ; 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. 2 I Modelli Lineari Misti (LMM), estensione dei modelli regressivi (LM) per osservazioni raggruppate, introducono componenti di variabilità attribuibili ad effetti casuali non osservati. Gli effetti casuali, che rappresentano variabili latenti non osservabili o misurabili, consentono di modellizzare l eterogeneità del territorio. 3 Nel caso in cui non sia stata indicata la Regione nella quale è stata effettuata la maggior parte della produzione la componente territoriale in fase di applicazione è rappresentata dalla Regione del Domicilio fiscale. 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 plausibilità tra il valore dei beni strumentali mobili di proprietà ammortizzabili e il valore degli ammortamenti dei beni strumentali mobili. 470

5 Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi 6. Le formule degli indicatori economico-contabili sono riportate nel Sub Allegato 10.C. Successivamente, ai fini della determinazione del campione di riferimento, sono state escluse le imprese che non rispettavano le condizioni di normalità economica 7 anche per un solo indicatore di quelli sopra citati. Inoltre sono state escluse anche le imprese che presentavano la somma del costo del materiale impiegato 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. Per la determinazione della funzione di ricavo sono state utilizzate variabili contabili, variabili strutturali e variabili territoriali; per tener conto delle possibili differenze di risultati economici legate al luogo di svolgimento dell attività, sono stati utilizzati, oltre alle Regioni nelle quali è effettuata la maggior parte della produzione, i risultati dei seguenti studi: Territorialità del livello delle quotazioni immobiliari definita su dati dell Osservatorio sul Mercato Immobiliare (OMI) riferiti all anno ; Territorialità del livello del reddito disponibile per abitante 9. La Territorialità del livello delle quotazioni immobiliari differenzia il territorio nazionale sulla base dei valori di mercato degli immobili per comune, provincia, regione e area territoriale. La Territorialità del livello del reddito disponibile per abitante differenzia il territorio nazionale sulla base del livello del reddito disponibile per comune, provincia, regione e area territoriale. La scelta delle variabili significative è stata effettuata con il metodo stepwise 10. Una volta selezionate le variabili e aggregate le imprese secondo un fattore di raggruppamento che tiene conto degli aspetti territoriali (Regione nella quale è effettuata la maggior parte della produzione) per ciascun gruppo omogeneo (cluster), la determinazione della funzione di ricavo è ottenuta applicando il metodo della massima verosimiglianza ristretta (REML), che consente di ottenere stimatori non distorti di tutte le componenti del modello. Nella definizione della funzione di ricavo si è operato nel seguente modo: il livello delle quotazioni immobiliari è stato rappresentato con una variabile standardizzata rispetto al valore massimo ed è stata analizzata la sua interazione con la variabile Costi Totali + Variazione delle rimanenze (iniziali finali) valutate a costo ; il differenziale relativo alla territorialità del livello delle quotazioni immobiliari è ponderato sulla base della percentuale relativa alla localizzazione dell attività 11 ; il livello del reddito disponibile per abitante è stato rappresentato con una variabile standardizzata rispetto al valore massimo ed è stata analizzata la sua interazione con le trasformate della variabile Valore beni strumentali mobili ; il differenziale relativo alla territorialità del livello del reddito disponibile per abitante è ponderato sulla base della percentuale relativa alla localizzazione dell attività 12 ; 6 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. 7 Vedi Analisi della Normalità Economica. 8 I criteri e le conclusioni dello studio sono riportati nell apposito Decreto Ministeriale. 9 I criteri e le conclusioni dello studio sono riportati nell apposito Decreto Ministeriale. 10 Il metodo stepwise unisce due tecniche statistiche per la scelta del miglior modello di stima: forward ( in avanti ) e backward ( indietro ). La tecnica forward prevede di partire da un modello senza variabili e di introdurre passo dopo passo la variabile più significativa, mentre la tecnica 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 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. 11 L indicatore utilizzato per l area Estero è lo stesso della macro area nazionale: Centro. 12 L indicatore utilizzato per l area Estero è lo stesso della macro area nazionale: Nord-Ovest. 471

6 il fattore di raggruppamento, definito dalla Regione nella quale è effettuata la maggior parte della produzione, è stato rappresentato con un insieme di variabili dummy 13 ed è stata analizzata la sua interazione con la variabile Costi Totali + Variazione delle rimanenze (iniziali - finali) valutate a costo divisa Affinché la stima dei ricavi tenga conto dell eventuale presenza di Variazione delle rimanenze valutate a costo 14, si utilizza un fattore correttivo (FC), che interviene come fattore di abbattimento di tutte le variabili della funzione di ricavo ad eccezione della Variazione delle rimanenze (iniziali finali) valutate a costo 15. Il fattore correttivo interviene sulle variabili della funzione di ricavo quando le rimanenze finali valutate a costo presentano un incremento rispetto alle relative esistenze iniziali. Il fattore correttivo FC viene così determinato: Dove: FC = 1 se Costi = 0 FC = 0 se Variazione delle rimanenze valutate a costo > Costi FC = 1 [(maggior valore tra la Variazione delle rimanenze valutate a costo e 0)/Costi] Costi = [valore massimo tra [costo del materiale impiegato + costo per la produzione di servizi + spese per acquisti di servizi - compensi corrisposti ai soci per l attività di amministratore (società ed enti soggetti all Ires) + altri costi per servizi + ammortamenti per beni mobili strumentali + abbonamenti a riviste e giornali, acquisto di libri, spese per cancelleria + spese per omaggio a clienti ed articoli promozionali - altri costi e oneri non afferenti alla produzione (spese generali amministrative, spese di vendita, costi di ricerca e sviluppo, ecc.)] e 0] + [costo per il godimento di beni di terzi (canoni di leasing, canoni relativi a beni immobili) - canoni relativi a beni immobili] + [spese per lavoro dipendente e per altre prestazioni diverse da lavoro dipendente afferenti l attività dell impresa - compensi corrisposti ai soci per l attività di amministratore (società di persone) - spese per personale non afferente alla produzione] + [interessi e altri oneri finanziari - interessi e oneri finanziari non afferenti alla produzione]. Nel caso in cui le esistenze iniziali valutate a costo superino le relative rimanenze finali interviene, nella determinazione della funzione di ricavo, la valorizzazione della variabile Variazione delle rimanenze (iniziali finali) valutate a costo. Nel Sub Allegato 10.H vengono riportate le variabili ed i rispettivi coefficienti 16 della funzione di ricavo. 13 Una variabile dummy è una variabile che può assumere valore 0 o 1. Ad esempio, la variabile dummy relativa alla regione Piemonte assume valore 1 quando il soggetto effettua la maggior parte della produzione nella regione Piemonte, mentre assume valore 0 per tutte le altre regioni. 14 La Variazione delle rimanenze valutate a costo è pari alla differenza tra le rimanenze finali e le esistenze iniziali relative ai prodotti finiti, prodotti in corso di lavorazione e servizi non di durata ultrannuale e alle opere, forniture e servizi di durata ultrannuale di cui all art.93, comma 5, del TUIR. 15 La Variazione delle rimanenze (iniziali finali) valutate a costo è pari alla differenza tra le esistenze iniziali e le rimanenze finali relative ai prodotti finiti, prodotti in corso di lavorazione e servizi non di durata ultrannuale e alle opere, forniture e servizi di durata ultrannuale di cui all art.93, comma 5, del TUIR. 16 I coefficienti relativi al fattore di raggruppamento sono riportati dividendoli per

7 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 10.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 17. Nell analisi discriminante lineare, per ogni gruppo omogeneo viene calcolata una funzione di classificazione come combinazione lineare delle variabili discriminanti 18. Sulla base dei punteggi discriminanti, ottenuti utilizzando tale funzione, viene determinata la probabilità di appartenenza ai gruppi omogenei 19. In tal modo è possibile associare ogni singola impresa ad uno o più gruppi omogenei definendo le relative probabilità di appartenenza. Nel Sub Allegato 10.B vengono riportate le variabili risultate significative nell analisi con i rispettivi pesi discriminanti individuati per ogni gruppo omogeneo. 17 Le variabili discriminanti vengono selezionate con il metodo stepwise partendo da quelle utilizzate nell Analisi in Componenti Principali. 18 La funzione di classificazione è definita nel seguente modo: w i = a i0 + a i1vardis 1 + a i2vardis a imvardis 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. 19 La probabilità di appartenenza al gruppo omogeneo i è calcolata nel seguente modo: dove n è il numero complessivo di gruppi omogenei. w Maxw,w,...,w e i 1 2 n Prob i n w k Maxw1,w 2,..., wn k 1 e 473

8 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: Valore aggiunto lordo per addetto 20 ; Redditività 21. Le formule degli indicatori utilizzati sono riportate nel Sub Allegato 10.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 22 differenziate per gruppo omogeneo; per l indicatore Valore aggiunto lordo per addetto anche sulla base della Regione nella quale è effettuata la maggior parte della produzione. 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 e, per l indicatore Valore aggiunto lordo per addetto, anche sulla base della Regione nella quale è effettuata la maggior parte della produzione. Le distribuzioni ventiliche degli indicatori di coerenza economica vengono riportate nel Sub Allegato 10.D. I valori soglia di coerenza ammissibili sono riportati nel Sub Allegato 10.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 Redditività se il valore dell indicatore si posiziona all interno dell intervallo individuato come economicamente coerente. Nel caso in cui l indicatore risulti non calcolabile 23 o indeterminato 24 il soggetto viene definito 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 e, per l indicatore Valore aggiunto lordo per addetto, anche sulla base della Regione nella quale è effettuata la maggior parte della produzione 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. 21 L indicatore fornisce una misura della maggiorazione applicata ai costi caratteristici sostenuti nel periodo d imposta (costo del venduto, costo per la produzione dei servizi, spese per acquisti di servizi, altri costi per servizi, spese per noli e spese per lavoro dipendente). 22 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. 23 Un indicatore si definisce non calcolabile quando nel rapporto (numeratore diviso denominatore) il denominatore è pari a zero e il numeratore è diverso da zero. 24 Un indicatore si definisce indeterminato quando nel rapporto (numeratore diviso denominatore) il numeratore e il denominatore sono entrambi pari a zero. 25 Nel caso in cui non sia stata indicata la Regione nella quale è effettuata la maggior parte della produzione la differenziazione territoriale è sulla base della Regione del Domicilio fiscale. 474

9 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. 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 dei costi residuali di gestione sul valore della produzione 26 ; Incidenza degli ammortamenti per beni strumentali mobili rispetto al valore degli stessi beni strumentali mobili ammortizzabili 27 ; Incidenza dei costi per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria rispetto al valore degli stessi 28. Le formule degli indicatori utilizzati sono riportate nel Sub Allegato 10.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 10.F. I valori soglia di normalità economica sono riportati nel Sub Allegato 10.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 DEI COSTI RESIDUALI DI GESTIONE SUL VALORE DELLA PRODUZIONE 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 il Valore della produzione. Nel caso in cui il Valore della produzione sia maggiore di zero e 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 riapplicazione dell analisi di congruità e per la determinazione dei maggiori ricavi da normalità economica 29. La parte di costi eccedente il valore dichiarato dei Costi residuali di gestione costituisce altresì parametro di riferimento per l ulteriore determinazione di maggiori ricavi da normalità economica calcolati moltiplicando tale parte eccedente per il fattore correttivo (FC) e per il relativo coefficiente. 26 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. 27 L indicatore misura la plausibilità tra il valore dei beni strumentali mobili di proprietà ammortizzabili e il valore degli ammortamenti dei beni strumentali mobili. 28 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. 29 I maggiori ricavi da normalità economica correlati a tale indicatore sono calcolati come differenza tra il ricavo puntuale, derivante dalla riapplicazione dell analisi della congruità con il fattore correttivo (FC) ricalcolato aggiungendo ai Costi (utilizzati nel calcolo dello stesso fattore correttivo FC) l eccedenza dei Costi residuali di gestione, e il ricavo puntuale di partenza. 475

10 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 30 (vedi tabella 1). Tabella 1 Coefficienti di determinazione dei maggiori ricavi da applicarsi ai costi residuali di gestione Cluster Coefficiente 1 1, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,0813 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. INCIDENZA DEGLI AMMORTAMENTI PER BENI STRUMENTALI MOBILI RISPETTO AL VALORE DEGLI STESSI BENI STRUMENTALI MOBILI AMMORTIZZABILI Per ogni contribuente, si determina il valore massimo ammissibile per la variabile Ammortamenti per beni mobili strumentali al netto dei beni di costo unitario non superiore a 516,46 euro moltiplicando la soglia 30 Per il calcolo del rapporto le variabili contabili di costo sono state moltiplicate per il fattore correttivo (FC). 476

11 massima di normalità economica dell indicatore, divisa 100, per il Valore dei beni strumentali mobili in proprietà al netto dei beni di costo unitario non superiore a 516,46 euro 31. Nel caso in cui il valore dichiarato degli Ammortamenti per beni mobili strumentali al netto dei beni di costo unitario non superiore a 516,46 euro 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 fattore correttivo (FC) e per il relativo coefficiente (pari a 2,7864). 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 32. 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 31. 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 fattore correttivo (FC) e per il relativo coefficiente (pari a 0,8539). 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 33. ANALISI DELLA CONGRUITÀ Per ciascun contribuente viene calcolato 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 l intervallo di confidenza al livello del 99,99% 34. Il limite inferiore di tale intervallo di confidenza costituisce il ricavo minimo di cluster 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). 32 Per il calcolo del rapporto la variabile Ammortamenti per beni mobili strumentali è stata moltiplicata per il fattore correttivo (FC). 33 Per il calcolo del rapporto la variabile Canoni per beni mobili acquisiti in dipendenza di contratti di locazione finanziaria è stata moltiplicata per il fattore correttivo (FC). 34 Nella terminologia statistica, per intervallo di confidenza si intende un intervallo, centrato sul ricavo puntuale ŷ 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. Il livello di probabilità prefissato (o livello di fiducia) viene generalmente indicato con la notazione (1 - )%, dove rappresenta la probabilità che l intervallo di confidenza non contenga l effettivo ricavo del contribuente. Per un livello di fiducia pari al 99,99% il valore corrispondente di è pari a 0,01%. 477

12 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 25 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 24 vengono riportate le modalità di applicazione del correttivo relativo agli apprendisti. Nel Sub Allegato 10.H vengono riportate le variabili ed i rispettivi coefficienti della funzione di ricavo. 35 Indicando con ŷ il ricavo puntuale di cluster del generico contribuente, il corrispondente ricavo minimo di cluster è ottenuto attraverso la seguente formula: yˆ ' - 3, 92 * x C x dove: C è la matrice inversa della matrice di varianze e covarianze stimate associate alle variabili individuate ai fini della definizione della funzione di ricavo; x è il vettore delle variabili indipendenti osservate per il generico contribuente; 3,92 è il valore di riferimento, al livello di probabilità prescelto, della t di Student che asintoticamente approssima una normale standardizzata. I valori relativi alla matrice C di ciascun cluster vengono riportati nell Allegato

13 SUB ALLEGATI SUB ALLEGATO 10.A DESCRIZIONE DEI GRUPPI OMOGENEI I gruppi omogenei sono stati individuati sulla base dei seguenti fattori: modalità di realizzazione dei lavori; rilevanza del committente principale; tipologia della clientela; specializzazione; tipologia dell attività; modalità di acquisizione dei lavori; dimensione e struttura dell impresa. La modalità di realizzazione dei lavori ha permesso di identificare le imprese che fanno ampio ricorso all affidamento a terzi (cluster 3). La rilevanza del committente principale e la tipologia della clientela hanno consentito di individuare i contribuenti che operano in maniera significativa per un unico committente, rappresentato perlopiù da imprese di costruzioni e/o imprese immobiliari (cluster 21). La specializzazione ha contribuito ad identificare le imprese la cui attività è incentrata sui lavori di: realizzazione di coperture (costruzione e/o posa in opera di tetti e coperture, installazione di grondaie e pluviali) e impermeabilizzazione di tetti e terrazze (cluster 1), fondazione, palificazione, trivellazione, perforazione e scavo di pozzi d acqua (cluster 4), movimento terra (cluster 14), costruzione stradale (cluster 15), montaggio e installazione di opere prefabbricate (cluster 18), demolizione di edifici ed altre strutture, preparazione del cantiere e sistemazione del terreno (cluster 22), montaggio e smontaggio di ponteggi e piattaforme (cluster 23). La tipologia dell attività ha permesso di evidenziare le imprese che realizzano la produzione nell ambito dell edilizia abitativa privata di nuova costruzione (cluster 7 e 8), dell'edilizia non abitativa privata di nuova costruzione (cluster 10, 13 e 24), dell edilizia abitativa pubblica (cluster 2), dei lavori pubblici (cluster 9 e 16), degli interventi di riqualificazione e recupero (cluster 5, 6 e 12) e di cogliere le imprese che esercitano l attività nell ambito dei lavori complementari (cluster 11 e 19). È stato inoltre individuato un cluster di contribuenti che operano nell ambito dell edilizia abitativa pubblica e privata (cluster 20). La modalità di acquisizione dei lavori ha portato a distinguere le imprese che operano in appalto (cluster 2, 6, 8, 9 e 24), in subappalto (cluster 5, 10, 16, 19 e 20) e quelle che eseguono i lavori di propria promozione (cluster 7, 12 e 13). La dimensione e la struttura dell impresa sono gli elementi che contraddistinguono le imprese raggruppate nel cluster 17. Nella seguente descrizione economica dei cluster, laddove risulti statisticamente ed economicamente significativo, vengono evidenziate alcune specificità regionali inerenti la specializzazione delle imprese e/o la numerosità degli addetti coinvolti nell attività. Si riportano di seguito le tabelle relative alla dei contribuenti e del numero di addetti distinte per Regione e per Cluster. Nelle successive descrizioni dei cluster emersi dall analisi, salvo segnalazione contraria, l indicazione di valori numerici riguarda valori medi. 479

14 Distribuzione dei contribuenti per Regione e per Cluster (1-12) Piemonte Valle d Aosta Lombardia Trentino Alto Adige Veneto Friuli Venezia Giulia Liguria Emilia Romagna Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzo Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna Italia

15 Distribuzione dei contribuenti per Regione e per Cluster (13-24) Piemonte Valle d Aosta Lombardia Trentino Alto Adige Veneto Friuli Venezia Giulia Liguria Emilia Romagna Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzo Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna Italia

16 Distribuzione del numero di addetti per Regione e per Cluster (1-12)* Piemonte Valle d Aosta Lombardia Trentino Alto Adige Veneto Friuli Venezia Giulia Liguria Emilia Romagna Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzo Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna Italia Distribuzione del numero di addetti per Regione e per Cluster (13-24)* * Si riportano solamente i dati laddove il numero delle imprese del cluster corrispondente è statisticamente ed economicamente rappresentativo 482

17 Distribuzione del numero di addetti per Regione e per Cluster (13-24)* Piemonte Valle d Aosta Lombardia Trentino Alto Adige Veneto Friuli Venezia Giulia Liguria Emilia Romagna Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzo Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna Italia * Si riportano solamente i dati laddove il numero delle imprese del cluster corrispondente è statisticamente ed economicamente rappresentativo 483

18 CLUSTER 1 - IMPRESE SPECIALIZZATE NELLA REALIZZAZIONE DI COPERTURE (COSTRUZIONE E/O POSA IN OPERA DI TETTI E COPERTURE, INSTALLAZIONE DI GRONDAIE E PLUVIALI) E NEI LAVORI DI IMPERMEABILIZZAZIONE DI TETTI E TERRAZZE NUMEROSITÀ: Le imprese che fanno parte del cluster sono specializzate nella realizzazione di coperture, ossia nella costruzione e/o posa in opera di tetti e coperture (52% della produzione) e nell installazione di grondaie e pluviali (11%), così come nei lavori di impermeabilizzazione di tetti e terrazze (25% della produzione). In merito alle specializzazioni dei soggetti appartenenti al cluster, rispetto al dato nazionale, si osservano alcune specificità a livello regionale. In particolare in Trentino Alto Adige e in Valle d Aosta, la costruzione e/o posa in opera di tetti e coperture determina, rispettivamente, il 76% e il 69% della produzione. La quasi totalità dei lavori è realizzata in proprio (94% della produzione). L attività è svolta nei confronti di imprese di costruzioni e/o imprese immobiliari (33% dei ricavi), privati (28%), altre imprese (26%) e condomìni (21% dei ricavi per il 35% dei soggetti). Da rilevare che il 19% delle imprese del cluster è fortemente legato al committente principale, che determina il 72% della produzione. La forma giuridica adottata con maggior frequenza è quella di ditta individuale (67% del totale); il numero di addetti coinvolti nell attività è pari a 3 (nel 54% dei casi si riscontra la presenza di personale dipendente). Per quanto riguarda la numerosità degli addetti non si riscontrano differenziazioni regionali particolarmente rilevanti. Tra gli spazi a supporto dell attività si segnala la disponibilità di 201 mq di locali chiusi destinati a magazzino per il 40% delle imprese e di 35 mq di uffici per il 36%. Nell attività viene utilizzato un automezzo con massa complessiva a pieno carico inferiore a 3,5 tonnellate (escluse le autovetture); la dotazione di beni strumentali non risulta significativa. CLUSTER 2 - IMPRESE CHE OPERANO NELL'AMBITO DELL'EDILIZIA ABITATIVA PUBBLICA ACQUISENDO I LAVORI IN APPALTO NUMEROSITÀ: 910 Il cluster comprende le imprese operative nell ambito dell edilizia abitativa pubblica (88% della produzione) che acquisiscono i lavori quasi esclusivamente in appalto (96% della produzione). La maggior parte della produzione (74% del totale) è realizzata direttamente dall impresa. La clientela è rappresentata da Enti Pubblici Territoriali (75% dei ricavi per il 45% delle imprese), privati (47% per il 44%), altre imprese (46% per il 26%) e da imprese di costruzioni e/o imprese immobiliari (56% per il 23%). Si evidenzia inoltre che un quarto dei soggetti del cluster è fortemente legato al committente principale, che determina l 81% della produzione. La forma giuridica prevalentemente adottata è quella societaria (52% di capitali e 13% di persone); nell attività sono in genere coinvolti 3 addetti (la presenza di personale dipendente si riscontra nel 60% dei casi). Da rilevare che a livello territoriale, rispetto al dato nazionale, le imprese localizzate in Trentino Alto Adige coinvolgono nell attività il più alto numero di addetti (pari a 7). Le superfici utilizzate a supporto dell attività sono costituite, nel 44% dei casi, da 44 mq di uffici e, nel 25%, da 150 mq di locali chiusi destinati a magazzino. Tra i mezzi di trasporto posseduti e/o detenuti dalle imprese per lo svolgimento dell attività si evidenzia, per il 35% dei contribuenti, la disponibilità di 2 automezzi con massa complessiva a pieno carico inferiore a 3,5 tonnellate (escluse le autovetture); la dotazione di beni strumentali non risulta particolarmente significativa. CLUSTER 3 - IMPRESE CHE FANNO AMPIO RICORSO ALL AFFIDAMENTO A TERZI NUMEROSITÀ: Il cluster comprende le imprese che affidano a terzi la gran parte della realizzazione dei lavori (90% della produzione). 484

19 Si tratta di contribuenti che operano principalmente nell ambito dell edilizia abitativa privata di nuova costruzione (79% della produzione) perlopiù a seguito di propria promozione (89% della produzione). La clientela di riferimento è formata soprattutto da privati (62% dei ricavi) e, in misura inferiore, da altre imprese (53% dei ricavi per il 22% dei soggetti) e da imprese di costruzioni e/o imprese immobiliari (49% per il 13%). Si evidenzia che oltre un quinto delle imprese dichiara di conseguire l 86% dei ricavi dalla vendita di immobili realizzati in anni precedenti. La forma giuridica prevalentemente adottata è quella societaria (77% di capitali e 14% di persone); nell attività sono in genere coinvolti 2 addetti (si riscontra la presenza di personale dipendente nel 22% dei casi). A livello regionale si osserva che solo la Basilicata si discosta dal dato rilevato a livello nazionale in quanto le imprese localizzate nella Regione impiegano nell attività un numero di addetti pari a 3. Tra gli spazi a supporto dell attività si rileva la disponibilità, nel 48% dei casi, di 32 mq di uffici. La dotazione di mezzi di trasporto e di beni strumentali risulta poco significativa. CLUSTER 4 - IMPRESE SPECIALIZZATE NEI LAVORI DI FONDAZIONE, PALIFICAZIONE, TRIVELLAZIONE, PERFORAZIONE E SCAVO DI POZZI D ACQUA NUMEROSITÀ: Il cluster è formato da imprese specializzate nei lavori di fondazione e palificazione (48% della produzione), trivellazione e perforazione a scopo di sondaggio geofisico/geologico (25%) e scavo di pozzi d acqua (19%). In merito alle suddette specializzazioni, rispetto al dato nazionale, si osservano alcune differenziazioni a livello regionale nella scomposizione delle quote di produzione realizzata dalle imprese appartenenti al cluster. In particolare: - i lavori di fondazione e palificazione determinano circa i due terzi della produzione in Trentino Alto Adige, Liguria e Marche; - i lavori di trivellazione e perforazione a scopo di sondaggio geofisico/geologico sono fonte del 38% della produzione in Basilicata e in Campania e del 35% in Sicilia, Abruzzo e Calabria; - lo scavo di pozzi d acqua rappresenta la principale fonte di produzione per la metà delle imprese della Toscana, per il 41% di quelle del Lazio, per il 35% di quelle del Friuli Venezia Giulia, per il 32% di quelle della Puglia e per il 25% di quelle del Veneto. La quasi totalità dei lavori (96% della produzione) è realizzata in proprio. La clientela che si rivolge agli operatori del cluster comprende principalmente imprese di costruzioni e/o imprese immobiliari (34% dei ricavi), altre imprese (31%) e privati (19%). Si evidenzia inoltre che il 14% dei soggetti del cluster è fortemente legato al committente principale, che determina il 76% della produzione. La forma giuridica adottata più di frequente è quella societaria (34% di capitali e 22% di persone); nell attività sono coinvolti in genere 4 addetti (la presenza di personale dipendente si riscontra nel 66% dei casi). Da evidenziare che, rispetto al dato nazionale, in Lombardia e in Veneto si osserva il numero più alto di addetti per impresa (pari a 6) mentre in Sardegna, Abruzzo, Sicilia, Puglia e Friuli Venezia Giulia quello più basso (pari a 3). Le superfici utilizzate a supporto dell attività sono costituite, nel 49% dei casi, da 55 mq di uffici e, nel 37%, da 282 mq di locali chiusi destinati a magazzino. Le imprese del cluster dispongono di 1-2 automezzi con massa complessiva a pieno carico inferiore a 3,5 tonnellate (escluse le autovetture) e, nel 26% dei casi, di 2 automezzi con massa complessiva a pieno carico compresa tra 3,5 e 12 tonnellate. Per quanto riguarda la dotazione di beni strumentali si evidenzia la disponibilità di 2 perforatrici (idrauliche e pneumatiche) nel 41% dei casi, 2 motocompressori nel 39%, 3 pompe d acqua nel 38%, 2 trivelle nel 34%, 2-3 sonde nel 26%, 1-2 motosaldatrici nel 25%, un mini escavatore nel 24%, 2 autogru e 2 escavatori (gommati, cingolati) nel 19% e 2 macchine per micropali nel 17%. 485