Gli ISA - Indici Sintetici di Affidabilità sono lo strumento che ha sostituito gli Studi di Settore e i Parametri e si collocano all’interno della più complessa e articolata riforma fiscale avviata negli ultimi anni, tesa a delineare un nuovo sistema di relazioni tra fisco e contribuenti incentivando la tax compliance, la trasparenza, la semplificazione e il dialogo.

L’obiettivo dichiarato è favorire l’emersione spontanea delle basi imponibili, stimolare l’assolvimento degli obblighi tributari e promuovere la collaborazione tra contribuenti e Agenzia delle Entrate.

Gli ISA esprimono un giudizio di sintesi su una scala da 1 a 10 sull’affidabilità dei comportamenti fiscali di soggetti esercenti attività di impresa e di lavoro autonomo e interessano una platea di circa 4 milioni di contribuenti.

L'analisi generata da tali indicatori è di fatto una fotografia della propria attività. I contribuenti con un voto alto potranno beneficiare di significative agevolazioni tributarie.

Oltre a distinguersi per diverse ragioni metodologiche dagli Studi di Settore, gli ISA raggiungono un altro importante obiettivo: la semplificazione con il conseguente dimezzamento del numero delle variabili richieste nei modelli di rilevazione dei dati.

Con l’introduzione degli ISA, il numero medio di variabili richieste nel modello dati è diminuito da 258 (studi di settore p.i. 2015) a 147 (ISA p.i. 2018). Le variabili utilizzate sono state valorizzate nell’ottica di migliorare le stime e renderle più aderenti alla realtà economica di riferimento di ciascun operatore economico.

Nel seguente grafico è riportato l’andamento del numero medio di variabili nei modelli dati degli studi di settore (dal 2015 al 2017) e degli ISA (2018).

Inoltre, in un processo di continuo miglioramento e semplificazione anche il 2019 sarà destinato a revisionare e semplificare i quadri contabili dei modelli ISA (quadri F e G) e ridurre ulteriormente le informazioni strutturali, quelle relative alle unità locali e ai beni strumentali richieste nel modello di rilevazione dei dati ISA.

Infine in un contesto di semplificazione dei dati, e più in generale degli adempimenti relativi alla prossima fase di applicazione degli ISA, va considerato che la logica applicativa degli stessi indici consentirà a ciascun contribuente di migliorare il proprio profilo di affidabilità fiscale in virtù di una più approfondita conoscenza del proprio ambito territoriale e di mercato.

L’auspicio che la semplificazione favorisca la compliance in sede di dichiarazione, ben si coniugherà, in prospettiva, con il riscontro e l’utilizzo da parte dei contribuenti di ulteriori informazioni già presenti in anagrafe tributaria che saranno messe a disposizione dall’Agenzia delle Entrate.

ISA - Modelli di business

Nella fase di elaborazione degli ISA, gli operatori economici sono distinti in base ai fattori che denotano e definiscono il proprio modello organizzativo di riferimento (i.e.: modello di business o MoB).

Questo nuovo approccio presenta i seguenti vantaggi:

• migliora le definizioni di cluster di imprese e professionisti, che negli studi di settore si spingevano ad individuare specificità a livello di prodotto/servizio e/o di fasi di lavorazioni non sempre giustificate da una reale differenza in termini di valore creato;
• consente un evidente apporto in termini di semplificazione nei dati e nelle informazioni richieste.

La nuova metodologia dei MoB ha consentito, coerentemente, di ridurre considerevolmente il numero di informazioni necessarie ai fini dell’analisi. Per fornire un ordine di grandezza, si è passati da 83 variabili strutturali (SDS p.i. 2015) a sole 29 variabili strutturali (ISA p.i. 2018).

ISA - Funzioni di regressione su dati panel

Con riferimento alla stima delle funzioni di regressione, è stato ritenuto adeguato un arco temporale di 8 periodi d’imposta a partire per il primo anno di applicazione, dal 2008, anno che ha preceduto la crisi economica.

La scelta di un ampio arco temporale di comparazione ha comportato il superamento delle regressioni “Cross Section” (riferite ad un singolo periodo d’imposta), tipiche degli studi di settore, in favore di modelli di regressione basati su c.d. “dati Panel”, ovvero dati ed informazioni relativi a soggetti esistenti in alcuni o in tutti i periodi d’imposta considerati (Panel non bilanciato).

In particolare, l’utilizzo di dati Panel consente di cogliere fenomeni congiunturali che possono aver influito nei diversi periodi e di effettuare stime più consistenti del grado di efficienza produttiva del singolo contribuente esaminato. Ciò permette di incorporare direttamente nell’analisi gli effetti del ciclo economico. In tal senso, vi è una importante innovazione negli ISA, in quanto non si renderà più necessario individuare “a posteriori” specifici correttivi di natura congiunturale al fine di rimodulare, in chiave dinamica, le risultanze, come avveniva per gli studi di settore. Inoltre nel modello dati degli ISA non è necessario richiedere le numerose informazioni per l’applicazione dei correttivi crisi.

Tale modifica metodologica ha comportato la riduzione media di 35 variabili nel modello dati degli ISA.