indici di affidabilità ISA

ISA: i nuovi Indici Sintetici di Affidabilità fiscale

di Luigi Pellecchia CommentaIn Dichiarazioni, Studi di settore, Testata

Con il DL 50/2017 vengono istituiti gli ISA (Indici Sintetici di Affidabilità fiscale) che, così come previsto dalla stesso norma, sono stati  approvati con decreto del Ministro dell’Economia e delle Finanze (MEF) il 23/03/2018.

La loro introduzione nel ns ordinamento fiscale risale al  DL 193/2006, dove fu previsto che, con decreto del MEF, si sarebbero individuati nuovi indicatori di affidabilità fiscale a cui collegare diversi livelli di premialità per i contribuenti che, progressivamente, avrebbero dovuto sostituire gli studi di settore (SDS).

Rispetto alla disciplina prevista nel 2006, quella del 2017 supera la genericità indicata e delinea, in modo abbastanza preciso, il panorama applicativo di questo nuovo strumento di compliance tra contribuente e fisco.

Proprio la compliance è il punto fondamentale degli ISA che, così come previsto dalla L. 190/2017, prevede un rapporto innovativo e di informazioni reciproche tra fisco e cittadino. L’elaborazione di questi indici tiene conto anche delle segnalazioni delle organizzazioni economiche di categoria e degli ordini professionali.

Oltre ad approvare 69 indici sintetici di affidabilità fiscale, il Dm 23/03/2018 ha introdotto anche alcune ulteriori cause di esclusione dall’applicazione degli Isa, nonché il limite di ricavi o compensi entro cui applicare gli stessi.

Tuttavia, non essendo disciplinati altri aspetti importanti  relativi alla loro applicazione, sono previsti, da norma, interventi regolamentari sia attraverso decreti del MEF, sia tramite provvedimenti del direttore dell’AdE.

Rispetto agli Studi di Settore, che valutavano i comportamenti dei soggetti in base alla Congruità, gli ISA presentano sostanziali differenze, in quanto si legano al loro grado di affidabilità fiscale.

Gli indicatori sono suddivisi in due gruppi:

  1. quelli riferiti all’affidabilità
  2. e quelli riferiti all’anomalia.

Tra i primi figurano:

  • le stime dei ricavi/compensi e del valore aggiunto per addetto e del reddito;
  • l’attendibilità di rapporti che esprimono aspetti della gestione tipica dell’attività (indicatore durata e smaltimento delle scorte).

Tra i secondi abbiamo:

  • le discordanze tra i dati e le informazioni presenti nei modelli di dichiarazione ovvero quelli emergenti dal confronto con le banche dati esterne;
  • le situazioni di normalità/coerenza del profilo contabile e gestionale che presentano carattere atipico rispetto al settore e al modello organizzativo cui sono riferiti.

La valutazione si esprime con un numero dato dalla media dei singoli indicatori, che è compreso tra 1 e 10.

Chiaramente più alto è il punteggio e più alta sarà l’affidabilità del soggetto.

Il metodo utilizzato dagli ISA parte dalla individuazione della “Catena del Valore” che è alla base del processo di produzione dell’organizzazione. L’analisi consiste nello scomporre gli elementi base che generano valore, e tra questi individuare i principali fattori dividendoli nei 4 blocchi dei Modelli Organizzativi di Business (Mob):

  • Value Proposition – la proposta principale di valore che riguarda il bene/servizio offerto al mercato, le modalità con cui si effettuano le lavorazioni/trasformazioni, il target dei clienti che generano valore all’impresa;
  • Value Network – il valore generato dalla relazione con “reti” di operatori/soggetti esterni (canali distributivi, intermediari, subforniture date a terzi, accordi e scambi con i fornitori di materie prime/semilavorati);
  • Value Finance – il modello di generazione del ricavo/compenso come le politiche di pricing, le strutture di costo e dei ricavi soprattutto quelli derivanti da attività “non caratteristiche”;
  • Value Architecture- gli strumenti tecnologici trasversali all’organizzazione, le risorse professionali specifiche e le competenze specialistiche che concorrono a determinare il vantaggio competitivo dell’impresa sul mercato.

Nella nuova valutazione, vengono presi i dati relativi agli SDS condotti negli 8 anni precedenti (dati panel), così da considerare anche il comportamento del soggetto in funzione del tempo e quelli legati alla congiuntura economica.

A differenza degli SDS, la funzione di statistica della regressione utilizzata, non è più riferita ad ogni singolo cluster (gruppi omogenei di imprese), ma è un’unica funzione in cui la probabilità di appartenenza ai singoli Mob diventa una delle variabili esplicative.

Inoltre, tale regressione, determinata per legge logaritmica e non più lineare, permette, attraverso un’unica funzione, di valutare le eventuali differenze dei risultati economici rispetto ad aspetti come il territorio e le strutture organizzative.

La finalità è, dunque, avere un valore personalizzato che consideri specifiche caratteristiche che variano nel tempo. Inoltre, è possibile determinare per ogni soggetto il proprio effetto individuale, permettendo la personalizzazione delle stime.



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Luigi Pellecchia

Laurea in Economia Aziendale conseguita presso l'Università degli studi della Campania “Luigi Vanvitelli”. Referente fiscale presso un'unità periferica di C.A.F.. Autore di articoli su rivista di economia.

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