Il lavoro discute l’importanza delle informazioni di dettaglio di tipo big administrative data per conoscere il fenomeno complesso dell’evasione fiscale e contribuire a disegnare strategie di contrasto più efficaci. Nello specifico, si discutono i risultati dei miglioramenti informativi ottenuti in ambito IRPEF, con l’utilizzo di microdati amministrativi per costruire un nuovo modello di stima bottom-up dell’evasione dei lavoratori autonomi ed esercenti impresa. Si discutono, inoltre, le conseguenze in termini di acquisizione delle informazioni riconducibili ai principali interventi di contrasto dell’evasione IVA adottati in Italia negli ultimi anni, come lo split payment e la fatturazione elettronica. La sezione conclusiva riassume il contenuto del contributo con un focus sulle implicazioni di policy.
Conoscere l’evasione fiscale può contribuire a ridurla / DI CARO, Paolo; Manzo, Marco. - In: ARGOMENTI. - ISSN 1971-8357. - 17:(2020). [10.14276/1971-8357.2313]
Conoscere l’evasione fiscale può contribuire a ridurla
Paolo Di Caro
;
2020
Abstract
Il lavoro discute l’importanza delle informazioni di dettaglio di tipo big administrative data per conoscere il fenomeno complesso dell’evasione fiscale e contribuire a disegnare strategie di contrasto più efficaci. Nello specifico, si discutono i risultati dei miglioramenti informativi ottenuti in ambito IRPEF, con l’utilizzo di microdati amministrativi per costruire un nuovo modello di stima bottom-up dell’evasione dei lavoratori autonomi ed esercenti impresa. Si discutono, inoltre, le conseguenze in termini di acquisizione delle informazioni riconducibili ai principali interventi di contrasto dell’evasione IVA adottati in Italia negli ultimi anni, come lo split payment e la fatturazione elettronica. La sezione conclusiva riassume il contenuto del contributo con un focus sulle implicazioni di policy.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
Dicaro_Conoscere_2020.pdf
solo gestori archivio
Tipologia:
Versione editoriale (versione pubblicata con il layout dell'editore)
Licenza:
Tutti i diritti riservati (All rights reserved)
Dimensione
1.3 MB
Formato
Adobe PDF
|
1.3 MB | Adobe PDF | Contatta l'autore |
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.