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Document de travail CESifo No. 7982

Le puzzle de l’auto-excédent dans l'UE : une indication de

la fraude TVA ?

Résumé.

Le monde enregistre un excédent commercial avec lui-même : les valeurs des

exportations déclarées dépassent la valeur des importations. C'est un fait empirique

logiquement impossible mais bien connu. Moins bien connu est le fait que, ces

dernières années, plus de 80 % de l'excédent mondial est dû à l'excédent que l'UE a

avec elle-même. Dans ce document, nous montrons que cet auto-excédent de l'UE

s'élève à 307 milliards d'euros en 2018. Il persiste dans les comptes des biens, des

services et des revenus secondaires. Il existe également au sein de la zone euro et est

plus fort entre pays voisins. Depuis l'élargissement à l'Est en 2004, l'excédent de l'UE a

quadruplé. Les données de la balance des paiements du Royaume-Uni semblent très

déformées. Nous soutenons que ces phénomènes ne sont pas seulement des erreurs de

mesure. Une grande partie du puzzle de l'auto-excédent de l'UE semble plutôt liée à la

fraude à la taxe sur la valeur ajoutée. La perte de recettes fiscales qui en résulte

pourrait s'élever à 64 milliards d’euros par an.

9 décembre 2019

1

1. Introduction

Le monde affiche un excédent de la balance courante avec lui-même (Gros, 2017) :

une impossibilité logique qui doit résulter d'une erreur de mesure ou de déclaration,

éventuellement frauduleuse. Cet excédent global de la balance courante est

principalement dû à la balance commerciale, et non aux statistiques sur les revenus

primaires dont on sait qu'elles souffrent d'erreurs de mesure. Ce fait - que nous

appelons l'auto-excédent du monde - a incité Krugman (2010) à élaborer une théorie

humoristique du "commerce interstellaire".

Moins connu, l'Union européenne a enregistré au fil des ans des excédents

commerciaux massifs avec elle-même, s’élevant à 307 Mds€ en 2018, soit 86 % de

l'ensemble de l'auto-excédent de l'économie mondiale. L'auto-excédent de l'UE est

plus important que l'excédent actuel, souvent critiqué, de l'Allemagne1, et supérieur au

PIB des huit plus petits États membres de l'UE réunis. Il est trop grand pour être rejeté

à la légère comme un fait amusant, mais non pertinent. Nous soutenons plutôt que

l'écart peut résulter d'une fraude massive en valeur les déclarations de taxe sur la

valeur ajoutée (TVA), pour un montant de 64 Mds€. Les transactions nationales

déclarées comme des exportations ne sont pas soumises à la TVA. Les entreprises sont

donc incitées à surdéclarer les chiffres des exportations. Au niveau agrégé, cela peut

entraîner un biais à l’export dans les données de la balance des paiements intra-

européennes (BdP) et peut expliquer l'auto-excédent commercial de l'UE.

Récemment, probablement en raison de l'augmentation des tensions économiques

internationales, la balance des paiements courants (CA) a attiré une attention

inhabituelle tant de la part des décideurs politiques que des universitaires. Par

exemple, il existe une grande incertitude quant à savoir si l'UE a connu un excédent

bilatéral des CA ou un déficit avec les États-Unis au cours de la dernière décennie. En

période de conflits commerciaux, l'absence de réponse définitive est gênante ; voir

Braml et Felbermayr (2019) pour une illustration et une interprétation provisoire des

faits transatlantiques. Toutefois, le problème fondamental est plus large : les données

relatives aux transactions internationales sont de mauvaise qualité, en raison de la

négligence, des manipulations stratégiques des gouvernements et de la fraude.

À notre connaissance, notre document est le premier à proposer une discussion

systématique et l'analyse de l'auto-excédent de l'UE2. Nous apportons des preuves

nouvelles en décrivant (i) l'ampleur et la dynamique des écarts de la balance courante

intra-UE, en décomposant (ii) l'auto-excédent en fonction des sous-comptes du compte

courant, en étudiant (iii) les contributions des différents États membres de l'UE, et en

interprétant (iv) nos conclusions basées sur les méthodes de juricomptabilité. Par

exemple, nous montrons que les biens et le commerce des services contribuent presque

également à l'écart observé, et que la persistance de l'écart rend les erreurs statistiques

aléatoires peu probables pour les justifier. Comme nous l'expliquons plus loin dans ce

document, la fraude à la TVA est une explication plausible des biais qui prévalent dans

les statistiques européennes sur les CA. 1 Dans la zone euro, les importants excédents de l'Allemagne et des Pays-Bas par rapport aux autres membres de

l'euro ont provoqué des discussions politiques difficiles ; voir Gros (2012) ; Bonatti et Fracasso (2013) ;

Kollmann et al. (2015). 2 Le fait a simplement été mis en évidence par Eurostat : voir Eurostat 2018, consulté le 10 avril 2019.

2

Pour de très bonnes raisons, les économistes considèrent généralement que les

balances courantes bilatérales ne sont pas pertinentes d'un point de vue

macroéconomique (Feenstra et al. 1999 ; Mankiw, 2018). Néanmoins, ils sont d'une

grande importance pour les relations économiques bilatérales, en particulier dans le

contexte des conflits commerciaux.

Les divergences dans les données dites miroirs sont des artefacts statistiques qui

prévalent dans de nombreuses données internationales à dimension dyadique3. En

principe, toute transaction commerciale implique la documentation des valeurs

correspondantes par l'acheteur et le vendeur. Après une sommation correcte, les soldes

doivent nécessairement se refléter les uns les autres : les exportations de tous les pays

sont égales aux importations de tous les pays ; il s'agit d'un processus comptable

mécanique qui est vrai par définition. Cependant, en réalité, les données miroirs

parfaitement correspondantes sont l'exception plutôt que la règle. Frankel (1978)

examine les raisons possibles du déficit mondial des comptes courants dans les années

60 et 70. Ce biais à l’import, cependant, s'est transformé en biais à l’export au début

des années 2000. Helbling et Terrones (2009) suggèrent que les décalages dans le

transport international pourraient conduire à une comptabilisation décalée des

importations par rapport aux exportations ; dans un monde où le commerce croît

rapidement, les excédents mondiaux seraient une conséquence nécessaire. Selon cette

explication, les longs processus d'expédition et les taux de croissance élevés faussent

les chiffres du commerce. Ce biais devrait même s'inverser, lorsque le commerce

mondial se contracte.

Compte tenu de la proximité géographique des États membres de l'UE et des

possibilités de transport terrestre qui en résultent, la croissance économique

relativement faible, ainsi que le fait que le commerce des services est également

affecté, nous amènent à supposer que d'autres raisons doivent être au cœur des écarts

observés. Ferrantino et ses collaborateurs (2012) étudient les écarts dans les échanges

de biens entre les États-Unis et la Chine et les relient à la fraude à la TVA et à

l'évasion tarifaire. Comme l'évasion tarifaire peut être exclue pour les transactions au

sein de l'union douanière de l'UE, notre interprétation se concentre sur la fraude à la

TVA.

La suite de ce document est structurée comme suit. La section 2 aborde les questions

conceptuelles pertinentes et présente la principale conclusion : les auto-excédents de

l'UE et de la zone euro. La section 3 se concentre sur les paires d'États membres

présentant les écarts les plus importants et tente d'identifier les pays responsables. La

section 4 se penche sur la fraude à la TVA pour expliquer les écarts constatés et

propose un aperçu d'une solution potentielle. La section 5 conclut.

3 Pour être clair, dans l'analyse qui suit, nous ne nous concentrons pas sur les déséquilibres bilatéraux des CA,

mais sur les divergences. Des déséquilibres se produisent si les pays A et B échangent des quantités différentes

de biens et de services, ce qui est vrai pour de nombreuses relations entre paires de pays. Des divergences

statistiques se produisent si une transaction entre A et B est enregistrée différemment par l'expéditeur

(exportateur) et le destinataire (importateur). Dans d'autres contextes, les divergences de CA décrivent la

différence statistique entre le compte courant et le compte financier.

3

2. Les auto-excédents cumulés de l'UE

2.1 Les données sur les comptes courants

Pour obtenir un tableau complet, il faut couvrir tous les principaux postes de la balance

courante : le commerce des biens, le commerce des services, le revenu primaire et le

revenu secondaire4. Dans un monde sans problèmes de déclaration - où les données

miroirs correspondent parfaitement - les deux identités de compte suivantes doivent

être respectées :

1. tous les sous-comptes du compte courant intra-UE s'additionnent à zéro.

2. la somme globale des comptes courants intra-UE est égale à zéro.

L'identité 1 est évidente. Si elle est respectée, l'identité 2 l’est également. Même si

l'identité 1 n’est pas tenue, l'identité 2 peut toujours l’être. Cela pourrait être la

conséquence de problèmes de démarcation5. De tels problèmes de démarcation

apparaissent avec la "servicisation", c'est-à-dire l'augmentation du contenu en services

des exportations de produits manufacturés causée par les logiciels, la conception, le

financement ou les tâches de maintenance connexes6. En outre, certaines transactions

peuvent apparaître de manière trompeuse dans les comptes de revenus primaires plutôt

que dans les comptes de commerce de services. Cela peut être le cas lorsque les pays

ne fournissent pas directement les services associés aux actifs incorporels, mais par

l'intermédiaire de paradis fiscaux. En général, ces questions de délimitation s'annulent

après agrégation.

Aux fins de la présente analyse, nous nous appuyons uniquement sur les données de la

balance des paiements fournies par Eurostat7, ce qui exclut les différences

méthodologiques dans la compilation des données ou les différences d'interprétation

du manuel de la balance des paiements n° 6 (Fonds monétaire international, 2009) par

les pays déclarants8. À noter que pour Malte, les données ne sont pas enregistrées ou

ne sont pas publiées. Les valeurs sont exprimées en euros. Nous utilisons le terme

"divergence" pour désigner les statistiques d'import-export correspondantes qui ne

concordent pas entre elles. Les écarts globaux sont également appelés respectivement

"auto-excédents" ou "auto-déficits". Sauf indication contraire, les importations et les

exportations comprennent la somme des échanges de biens et de services.

Malheureusement, les comptes des revenus primaires ne sont pas accessibles. Par

conséquent, nous ne pouvons pas fournir une image complète de l'écart total des CA.

En revanche, les données des comptes de revenus secondaires sont disponibles et

feront l'objet de la présente analyse.

4 Les revenus primaires désignent les recettes et les paiements des indemnités versées aux travailleurs non-

résidents ainsi que les revenus des investissements (recettes et paiements sur les investissements directs, les

investissements de portefeuille, les autres investissements et les recettes sur les avoirs de réserve). Le revenu

secondaire désigne les transferts courants entre résidents et non-résidents, c'est-à-dire les paiements sans

contrepartie tels que les envois de fonds, les paiements au titre de la coopération internationale ou les amendes

transfrontalières (cf. Fonds monétaire international (2009). 5 Le traitement différent d'une même transaction par les autorités statistiques de différents pays

6 Pour un aperçu général, voir Baines et al. (2009).

7 La principale source de données pour les chiffres de CA est la série bop_c6_q dans la version de novembre

2019. 8 Vous trouverez ici le BPM6 du FMI : www.imf.org/external/pubs/ft/bop/2007/bopman6.htm.

4

2.2 L'auto-excédent commercial de l'UE

Tout d'abord, nous présentons la balance commerciale globale de l'UE et de la zone

euro avec elles-mêmes. À cette fin, nous faisons la synthèse des balances

commerciales de tous les États membres de l'UE (zone euro) vis-à-vis de tous les États

membres de l'UE (zone euro).

La figure 1 montre que l'UE et la zone euro enregistrent toutes deux d'importants auto-

excédents commerciaux ; de toute évidence, l'identité 1 n’a pas été respectée au cours

des 12 dernières années. En 2018, le total des auto-excédents (biens et services) s'élève

respectivement à 307 et 126 Mds€. Ces auto-excédents représentent 1,9 et 1,1 % des

niveaux de PIB nominal respectifs. L'ampleur de l'écart entre les échanges

intracommunautaires est stupéfiante : en chiffres absolus, il est supérieur au PIB

combiné des huit plus petites économies de l'UE9. La dynamique des écarts constatés

révèle que ces auto-excédents persistent dans le temps : sur 12 ans d'observation, l'UE

et la zone euro ont enregistré des excédents qui, cumulés, s'élèvent à 3.000 et

1.600 Mds€. Alors que, pour la zone euro, l'écart total fluctue entre 0,5 et 1 % du PIB

pendant près d'une décennie, l'écart intra-UE augmente et atteint maintenant des

niveaux proches de 2 %. À partir de 2013, l'UE et la zone euro affichent toutes deux

une forte croissance de l'auto-excédent du commerce des services. En ce qui concerne

l'UE, 46 % de l'écart total est dû au commerce des services. Dans le cas de la zone

euro, cette part s'élèvera à 31 % en 2018. Toute différence majeure entre l'UE et la

zone euro peut très probablement être attribuée en grande partie au Royaume-Uni10

.

Dans l'ensemble, ces écarts peuvent difficilement résulter d'erreurs de mesure

aléatoires ; sinon, on pourrait s'attendre à ce que les séries chronologiques soient

stationnaires avec une moyenne nulle.

Les données européennes présentent-elles de graves problèmes de classification entre

les échanges de services et de biens ? Si tel était le cas, un solde devrait présenter un

auto-excédent et l'autre un auto-déficit. Ce n'est pas le cas : tant pour l'UE que pour la

zone euro, l'écart total des exportations nettes est presque parfaitement égal au total

des écarts entre la balance des biens et la balance des services11

.

2.3 Le puzzle des revenus secondaires

Comme mentionné, les données sur les revenus primaires ne sont pas disponibles. Par

conséquent, les soldes des comptes courants intra-UE ne peuvent pas être construits. Il

n'est donc pas possible de tester l'identité 2 dans le cadre de notre analyse. Cependant,

nous pouvons agréger les soldes des biens, des services et des revenus secondaires,

afin de vérifier si l'inclusion du solde des revenus secondaires réduit les auto-

excédents. Contrairement à de nombreuses autres économies avancées, les soldes de

revenus secondaires intra-UE sont particulièrement instructifs, car l'UE redistribue les

9 Selon les chiffres du PIB nominal d'Eurostat pour 2018.

10 Notre analyse précédente a montré que les chiffres du Royaume-Uni sont également à l'origine d'écarts

importants dans les échanges de services entre l'UE et les États-Unis (Braml et Felbermayr, 2019). Ainsi,

l'enregistrement statistique du commerce des services au Royaume-Uni contribue non seulement aux écarts entre

les comptes courants de l'UE et des États-Unis, mais fausse aussi assez fortement les chiffres de la balance des

paiements intra-UE. 11

Les exportations nettes sont construites comme la différence entre les exportations et les importations.

5

revenus entre ses États membres et les migrants de l'UE canalisent des flux très

importants de transferts personnels vers leur pays d'origine12

.

Note : L'échelle de gauche en Mds€ correspond aux barres, l'échelle de droite en % du PIB nominal

correspond à la ligne pointillée. Les chiffres montrent les soldes des comptes de la balance des

paiements du commerce des biens et services.

En 2018, le solde global des revenus secondaires de l'UE avec elle-même présente un

auto-déficit de 98,2Mds€, soit 0,6 % du PIB de l'Union. C'est remarquable : une

balance des revenus secondaires négative est associée à des paiements nets à des

organisations internationales telles que l'UE, à des transferts directs (aide publique au

développement), ou à toute autre transaction qui ne présente pas le caractère d'un

échange économique. Frankel (1978) soutient que les comptes de revenus secondaires

impliquent généralement un biais débiteur puisque les soldes négatifs indiquent la

générosité nationale : les donateurs (bénéficiaires) nets peuvent avoir tendance à

surdéclarer les débits (sous-déclarer les crédits). Il est possible que l'auto-excédent

dans les statistiques commerciales de l'UE soit partiellement compensé par le compte

des revenus secondaires. Par conséquent, il faut s'attendre à des problèmes de

démarcation entre les soldes des échanges et des revenus secondaires. Cela ne peut

guère être contesté13

. En soustrayant 98 Mds€ des 307 Mds€ d'excédent commercial

propre de l'UE, on obtient, au mieux, une perte statistique de 209 Mds€, soit 1,3 % du

PIB de l'Union. Pour la zone euro, le solde des revenus secondaires avec elle-même

montre un léger excédent de 6,2 Mds€.

Les soldes des revenus secondaires des États membres de l'UE par rapport aux autres

États membres de l'UE sont constitués, dans l'ensemble, de contributions nettes au

budget de l'UE. Cela illustre pourquoi les problèmes de démarcation entre les revenus

secondaires et les balances commerciales semblent très peu probables. Les comptes de

commerce de biens et de services résultent des transactions du secteur privé, les

contributions nettes au budget sont la conséquence de la redistribution

intergouvernementale. Ainsi, supposer des problèmes de démarcation entre les deux

n'est ni simple ni plausible.

12

Selon Eurostat, les transferts de fonds intra-UE s'élèvent à 70 Mds€ en 2018. Une grande partie de ce montant

est toutefois constituée par la rémunération des salariés, qui fait donc partie du compte des revenus primaires. 13

Des problèmes de démarcation peuvent également exister entre les revenus secondaires et le compte de capital.

Néanmoins, les offices statistiques des États membres de l'UE devraient s'accorder sur une interprétation

uniforme du MBP6.

6

Source : Eurostat 2019, Commission européenne 2019 ; illustration personnelle.

Note : le diagramme montre les soldes de revenus secondaires des États membres de l'UE par rapport à tous les

autres États membres de l'UE. La contribution budgétaire nette est calculée comme la différence entre les

paiements officiels à destination et en provenance de l'UE.

Une comparaison des soldes des revenus secondaires et des contributions au budget de

l'UE permet de prouver la cohérence des données. C'est ce que montre la figure 2. Les

observations suivantes ne doivent pas passer inaperçues : premièrement, les grands

contributeurs nets tels que l'Allemagne, le Royaume-Uni, la France et l'Italie déclarent

des soldes négatifs de revenus secondaires deux fois plus élevés que la contribution

budgétaire en chiffres absolus. Deuxièmement, même les bénéficiaires nets tels que la

Tchéquie, la Grèce, la Hongrie, la Pologne, la Slovaquie et l'Espagne présentent des

soldes négatifs de revenus secondaires. Troisièmement, les contributions nettes

s'élèvent à zéro, alors que le total du solde des revenus secondaires s'élève à -98 Mds€.

Quatrièmement, les deux chiffres sont corrélés positivement, le coefficient de

corrélation Bravais-Pearson étant de 0,8. Le tableau 5 en annexe présente les données

qui sous-tendent la figure 2. Dans un souci d'exhaustivité, il présente également les

transferts personnels nets entre résidents et non-résidents, la deuxième composante

principale du compte des revenus secondaires.

Nous pouvons provisoirement conclure ce qui suit : premièrement, la contribution

budgétaire nette et les transferts personnels nets combinés n'expliquent pas

suffisamment les soldes des revenus secondaires des États membres de l'UE vis-à-vis

de leurs pays partenaires de l'UE. Deuxièmement, les chiffres des transferts personnels

et de la contribution budgétaire présentent des écarts beaucoup plus faibles, dans

quelque direction que ce soit, par rapport au déficit propre du solde des revenus

secondaires de 98 Mds€. Troisièmement, les soldes négatifs des revenus secondaires

de la Tchéquie, de la Grèce, de la Hongrie, de la Pologne et de la Slovaquie

contredisent la direction des flux de transferts budgétaires et personnels. Ainsi, même

les signes de ces soldes restent très ambigus.

7

3. Quels sont les pays qui expliquent l'excédent de l'UE ?

L'objectif de cette section est de déplacer l'accent de l'analyse au niveau des pays et

des paires de pays. Cela est essentiel pour tirer des conclusions politiques précises.

Plus précisément, nous souhaitons identifier les paires de pays qui sont à l'origine

d'écarts particulièrement importants. On peut avancer de manière plausible que la

qualité des institutions, la nature des systèmes fiscaux nationaux et même la

géographie devraient jouer un rôle dans l'explication des écarts causés par les

comportements frauduleux, en particulier par la fraude à la TVA. C'est pourquoi la

présente section sert de base empirique à l'interprétation exposée à la section 4.

3.1 Disséquer les divergences

Dans l'analyse qui suit, nous nous appuyons sur les données d'Eurostat relatives aux

flux commerciaux bilatéraux (biens et services) pour l'année 201814

. En considérant les

28 États membres de l'UE, nous avons un maximum de 756 (28 x 27) observations par

poste de la BdP15

. Les données d'Eurostat sur la balance des paiements indiquent que

les exportations intra-UE de biens (crédit) s'élèvent à 2.874 Mds€. Cela représente

82 % des exportations intra-UE enregistrées par les statistiques commerciales

d'Eurostat (Comext)16

. Il apparaît immédiatement que la couverture des données de la

BdP de l'UE doit être améliorée. L'analyse de sensibilité présentée à la section 3.5

fournit une comparaison plus détaillée des données de la BdP et des statistiques du

commerce extérieur.

Notre mesure préférée pour les écarts bilatéraux prend en compte les positions

créditrices et débitrices. Les vecteurs Xij et Mij sont rapportés par pays i, les vecteurs

Xji et Mji par pays j.17

Dans le cas de données miroir parfaitement concordantes, Xij

doit être égal à Mji et Mij doit être égal à Xji. Soit ε pour désigner l'ensemble des

États membres de l'UE. Par conséquent, nous devrions observer

Cependant, les flux bilatéraux ne correspondent pas parfaitement dans les données, de

sorte que Xij ≠ Mji et Mij ≠ Xji. Par conséquent, l'égalité ci-dessus ne tient pas. On

peut définir l'écart Δε de telle sorte que

14

Notre seule source de données est Eurostat bop_c6_q. En raison des limites des données, nous ne pouvons pas

fournir de résultats détaillés par secteur mais nous nous concentrons sur les postes de la balance des paiements

bilatérale agrégée (compte des échanges de biens et compte des échanges de services) entre les États membres de

l'UE. 15

Après avoir exclu les flux commerciaux manquants, c'est-à-dire ceux pour lesquels aucune des parties ne

fournit d'informations, nous perdons 35 observations. Pour certains flux commerciaux supplémentaires, nous

manquons des données qui ne sont pas disponibles auprès des deux parties. Les données communiquées par

Malte et l'Espagne ne sont pas disponibles. 16

Eurostat enregistre le total des échanges intra-UE sur la base de chiffres d'exportation de 3.525Mds€ en 2018. 17

Xij et Mji sont tous deux exprimés en FAB (franco à bord).

8

où nous définissons l'écart absolu de déclaration bilatérale comme Δij ≡ Xij - Mji.18

Empiriquement, nous observons Δε > 0, ce qui peut être dû à une surdéclaration

systématique de Xij ou à une sous-déclaration de Mji. Comme nous ne connaissons

pas l'ampleur "réelle" des flux commerciaux entre i et j, nous ne pouvons pas faire la

distinction entre les deux sources de déclaration erronée. Les deux sont possibles. Si

nous connaissions la valeur réelle, quelles hypothèses pourrions-nous faire sur la

structure de l'erreur de mesure ?

En supposant que les erreurs sont aléatoires et multiplicatives, le nombre d'éléments

dans ε devenant très important, cela conduirait à E (Δε) → 0. Comme nous le

montrerons empiriquement, ce n'est pas vrai. Ainsi, les erreurs sont en fait non

aléatoires.

Dans ce qui suit, nous exprimons l'écart en termes relatifs pour une paire comme suit :

Par souci de de commodité, cette équation est pré-multipliée par 100 %. Le tableau 1

présente des statistiques récapitulatives des écarts observés dans les données

bilatérales de la BdP pour l'année 2018. La figure 5 de l'annexe illustre ces

distributions sous forme de graphique. Les moyennes et médianes positives confirment

ce que nous savons des données agrégées : la présence d'un biais de crédit/export. Pour

les échanges de marchandises, 50 % des flux se situent en dehors d'une fourchette de

divergence comprise entre -10 et +18 % autour des valeurs moyennes. Pour le

commerce des services, il en va de même pour une fourchette comprise entre -18 et

+46 %. L'écart-type est à peu près le même dans les deux distributions.

Tableau 1 : Récapitulation des statistiques. Écarts bilatéraux, 2018 en %

Source : données tirées de Eurostat 2019 ; calcul personnel.

Note : le tableau présente des statistiques sommaires pour la distribution des écarts tels que

définis dans l'équation 3.

3.2 Analyse par pays

Dans la suite, nous examinons quels sont les pays qui semblent avoir les plus grands

biais de déclaration. L'identification des États membres qui jouent un rôle majeur dans

la cause des écarts observés est d'un grand intérêt. En raison de la dimension dyadique

18

En principe, les deux peuvent être sous-déclarés ou sur-déclarés, mais à des degrés différents.

9

du problème, il est difficile de procéder à une identification précise. En guise

d'approximation de ce problème, nous calculons les écarts moyens au niveau des pays :

où δi indique l'écart moyen pour le pays i exportateur, δj indique l'écart moyen pour le

pays importateur j et n mesure le nombre de partenaires commerciaux (c'est-à-dire la

cardinalité de l'ensemble ε). Le tableau 2 montre les écarts moyens par pays sur la base

de l'équation 4 pour les biens et les services séparément.

Tableau 2 : écart moyen par pays en %

Source : données tirées de Eurostat 2019 ; calcul personnel.

Note : Les colonnes 1 et 2 indiquent l'écart moyen des échanges bilatéraux pour le pays concerné

en tant qu'exportateur. Les colonnes 3 et 4 indiquent l'écart moyen dans les échanges bilatéraux

pour le pays concerné en tant qu'importateur. Les écarts sont définis comme dans l'équation 4.

Toutes les valeurs se réfèrent uniquement aux positions de la BdP par rapport aux États membres

de l'UE. Aucune donnée n'est disponible pour Malte et l'Espagne.

10

Comme l'une ou l'autre partie d'une transaction donnée peut être à l'origine de

déclarations erronées, les chiffres fournis dans le tableau 2 doivent être interprétés

avec prudence. Par exemple, la Bulgarie présente un biais de surdéclaration des

exportations de 29 % en moyenne, l'un des plus élevés observés. Ce biais peut être

causé soit par une "fausse" déclaration des exportations par la Bulgarie, soit par une

"fausse" déclaration des importations par tous les autres pays (ou, très probablement,

une combinaison des deux). En supposant que tous les pays, à l'exception de la

Bulgarie, déclarent leurs importations de manière erronée, le biais des exportations

roumaines, par exemple, devrait ressembler au chiffre bulgare. En fait, il n'est que de

la moitié environ. Il en va de même pour tous les autres pays. Cela est dû au fait que

l'effet marginal d'un écart supplémentaire d'une paire de pays pourrait ne modifier que

très peu l'écart moyen global du pays. Ainsi, la variation observée des écarts moyens à

l'exportation entre les États membres de l'UE est un indicateur simple et nuancé des

biais de déclaration propres à chaque pays.

Les États membres présentant les plus grands biais à l'exportation (en pourcentage)

sont le Luxembourg (41), la Bulgarie (29) et la Grèce (28). L'Allemagne, le plus grand

exportateur européen, déclare en moyenne 10 % d'exportations de marchandises en

plus. Les Pays-Bas (0,3), la République tchèque (-3) et la France (-3,3) sont les États

membres où les écarts entre les exportations de biens sont les plus faibles. La Suède (-

65), Chypre (-62) et l'Irlande (-20) affichent une tendance à une sous-déclaration

substantielle de leurs exportations. L'écart moyen absolu est de 18 %.

Les écarts dans les comptes des services sont en moyenne plus importants que dans les

comptes des biens : l'écart moyen absolu est de 26 %. La surdéclaration des

exportations de biens va de pair avec la surdéclaration des exportations de services.

Les deux chiffres sont en corrélation positive significative (corr. = 0,62). Les

déclarations les plus précises sont effectuées par la France (2,3) et, là encore, par les

Pays-Bas (-0,8), les plus grandes inexactitudes étant observées pour Chypre (-80) et le

Luxembourg (63).

Le tableau 2 montre que les petits États membres de l'UE sont plus susceptibles de

présenter des écarts plus importants. En effet, les valeurs absolues des écarts diminuent

avec le volume moyen des échanges : un doublement du volume des échanges (défini

comme la moyenne des positions créditrices d'un exportateur et débitrices de

l'importateur) réduit les écarts absolus de 4,9 (biens) et 3,7 (services) points de

pourcentage. Cela n'est pas surprenant : les économies d'échelle peuvent également

s'appliquer à l'enregistrement statistique, et les bureaux de statistiques peuvent allouer

des ressources pour donner la priorité à des partenaires commerciaux plus importants.

Les diagrammes de dispersion montrant la relation entre le volume des échanges et

l'écart se trouvent dans l'annexe (figures 6 et 7). De plus, le schéma de corrélation des

positions débitrices et créditrices est instructif : les positions débitrices et créditrices

sont fortement corrélées positivement (corr. = 0,85 pour les biens et corr. = 0,80 pour

les services). Cela signifie que les pays dont les comptes de crédit sont gonflés ont

également tendance à surdéclarer leurs positions débitrices. Cela est particulièrement

important pour interpréter les écarts comme des preuves de fraude à la TVA, car des

comptes de BdP gonflés pourraient être un indicateur pour le commerce de type

carrousel. À cette fin, toutefois, une analyse par paire de pays est plus perspicace.

11

3.3 Corrélations entre pays

Si la fraude à la TVA se situe au bas de l'auto-excédent de l'UE, on pourrait s'attendre

à ce que la conformité mesurée à la TVA, la qualité institutionnelle ou la taille de

l'économie souterraine soient en corrélation avec les écarts moyens d'importation et

d'exportation signalés ci-dessus.

La figure 3 met en corrélation notre mesure des écarts entre pays avec les écarts de

conformité à la TVA estimés par Morrow et al. (2019). Nous observons des

corrélations positives significatives pour les écarts de biens et les écarts de conformité

à la TVA, mais une corrélation nulle pour les services. Cela pourrait indiquer que les

écarts dans les échanges de biens sont plus gravement affectés par la fraude à la TVA.

La corrélation montre que les pays où les écarts de conformité à la TVA sont plus

importants ont tendance à présenter des chiffres d'importation et d'exportation sur-

déclarés.

Figure 3 : écart moyen par pays et écarts de conformité en matière de TVA

Source : Morrow et all. Données tirées de Eurostat 2019 ; calcul personnel.

Note : Le tableau représente les écarts de conformité à la TVA par rapport aux écarts absolus tels

que définis dans l'équation 4 (valeurs de 2018). Valeurs ajustées selon la méthode des moindres

carrés ordinaires (MCO).

Nous ne détectons pas de corrélation statistiquement significative entre les écarts

moyens entre les pays et une mesure de la qualité institutionnelle19

. Il semble donc

que, dans notre échantillon, la capacité (ou la volonté) des gouvernements à fournir

des données correctes sur la BdP ne soit pas fonction de la qualité des établissements.

Nous ne constatons pas non plus de corrélation significative entre les écarts moyens et

19

Comme mesure de la qualité institutionnelle, nous utilisons l'indice de gouvernance mondiale de la Banque

mondiale et nous agrégeons les six sous-indices en un seul indice combiné ; voir la figure 9 en annexe.

12

l'importance relative de l'économie souterraine signalée par (Medina et Schneider,

2018)20

.

Il convient toutefois de noter que les résultats d'une telle analyse transnationale fondée

sur 26 observations sont nécessairement limités21

. Comme nous nous intéressons au

commerce international, la nature du problème est inévitablement bilatérale. En

d'autres termes : l'ampleur de la fraude à la TVA ne dépend pas uniquement de

l'exportateur ou de l'importateur, mais de leur interaction (potentiellement complexe).

Il est donc essentiel de procéder à une analyse bilatérale des paires de pays.

3.4 Analyse par paires de pays

Cette sous-section explore les paires de pays qui sont particulièrement sujettes à des

divergences bilatérales. En outre, nous cherchons à savoir si les pays voisins

présentent des écarts nettement plus importants, ce qui confirmerait notre hypothèse

selon laquelle la fraude à la TVA joue un rôle dans la résolution du problème de l'auto-

excédent. Nous commençons par définir l'écart moyen entre les paires de pays comme

une mesure symétrique au sens où δij = δji. Nous basons donc notre analyse sur 378

paires de pays uniques22

. Nous faisons la moyenne des valeurs absolues des écarts de

flux, car les écarts positifs et négatifs pourraient sinon se compenser. Les différences

entre paires de pays dans les échanges de biens et de services sont corrélées de

manière significative, le coefficient de corrélation est de 0,28. Le tableau 3 présente

une statistique sommaire de la distribution des écarts entre paires de pays.

Tableau 3. Statistique de synthèse : écarts par paires de pays 2018

Source : données tirées de Eurostat 2019 ; calcul personnel.

Note : le tableau présente des statistiques sommaires pour la distribution des écarts

entre les paires de pays, tels que définis dans l'équation 5.

Parmi les 25 paires de pays qui présentent les écarts les plus importants en matière de

commerce de marchandises, la Suède et Chypre sont cités respectivement 12 et 9

fois23

. Dans le compte des services, Chypre fait partie de 11 paires de pays. La paire de

pays Royaume-Uni-Luxembourg est particulièrement frappante : selon les données

britanniques, le volume des échanges de services s'élève à 8,2 Mds€ ; le même chiffre,

tel que rapporté par le Luxembourg, est plus de trois fois plus important, soit

27,3 Mds€. L'écart correspondant s'élève à 108 % du volume moyen des échanges.

20

Voir la figure 8 en annexe. 21

28 États membres de l'UE moins Malte et l'Espagne, pour lesquels aucune donnée n'est disponible. 22

En considérant l’ensemble des 28 membres de l’UE, le nombre de paires est donné par 28 x 27/2. 23

Cf. tableaux 6 et 7 de l’annexe pour les détails complémentaires.

13

En outre, le commerce de services du Royaume-Uni avec le Danemark, d'une valeur

de 11,5 Mds€ (en moyenne), présente un écart de 91 %. Le volume des échanges de

ces deux paires de pays est supérieur à celui des échanges combinés des 23 autres

paires de pays, avec une qualité de notification exceptionnellement faible.

Nous concluons la partie descriptive de ce document par une brève analyse de

régression qui présente des corrélations intéressantes. Nous effectuons une régression

de notre mesure des écarts entre les paires de pays sur le volume moyen des échanges

bilatéraux. De plus, nous incluons les données fournies par le CEPII qui sont

généralement utilisées pour les estimations de la gravité. Nos régressions prennent la

forme suivante :

où Vij désigne le volume moyen des échanges pour la paire de pays ij. Le vecteur X

comprend plusieurs variables de contrôle spécifiques à la paire de pays : distance

géographique, présence d'une frontière commune, langue commune, histoire partagée

ainsi que les écarts entre les taux normaux de TVA24

. vi indique les effets fixes par

pays en prenant la valeur un lorsque le pays i fait partie d'une paire de pays donnée.

Le tableau 4 présente les résultats de la régression. En général, l'ajustement du modèle

est sensiblement plus élevé pour le commerce des biens que pour celui des services.

Comme déjà souligné ci-dessus, les écarts diminuent dans le volume des échanges ; cet

effet reste robuste pour toutes les spécifications (sauf pour la régression la plus

exigeante sur les écarts relatifs aux services). La régression suggère que le volume des

échanges explique près d'un cinquième des écarts pour les biens. Quant aux services,

la part de la variance expliquée n'est que de 11 %. Il est possible que lorsque le volume

des échanges entre deux pays est plus important, les statistiques soient établies avec

plus de soin.

En fonction du commerce, les écarts moyens pour les biens et les services augmentent

en distance ; cependant, ces effets disparaissent lorsqu'on inclut les effets fixes des

pays. Une frontière commune augmente les écarts bilatéraux d'environ 12 points de

pourcentage pour les échanges de biens, un résultat frappant et robuste. Nous

considérons cela comme une indication de la fraude à la TVA qui se produit en raison

d'opérations transfrontalières de va-et-vient. Cet effet n'est pas présent pour les

services. L'histoire commune ne semble pas avoir un impact direct sur les divergences.

Une langue officielle commune est associée à une augmentation de 15 points de

pourcentage des divergences. Si l'on inclut les effets fixes, l'effet disparaît.

Plus important encore, les écarts entre les taux normaux de TVA entraînent des écarts

plus importants : une augmentation d'un point de pourcentage des écarts entre les taux

de TVA s'accompagne d'une augmentation de 3 points de pourcentage des écarts25

.

Cela est conforme à notre hypothèse : plus les différences de taux d'imposition entre

24

L'histoire commune signifie dans le cas des pays européens si une paire de pays dans le passé a formé un État

commun. Par exemple, la Croatie et la Slovénie ont toutes deux appartenu à l'ancienne Yougoslavie. On pourrait

s'attendre à ce que la qualité de l'enregistrement statistique soit meilleure en présence d'une histoire

institutionnelle commune. 25

Le taux normal de TVA dans l’UE varie entre 17 % (Luxembourg) et 27 % (Hongrie).

14

deux pays sont importantes, plus les incitations à la fraude fiscale sont importantes. Là

encore, avec des effets fixes, l'effet devient insignifiant. Cela n'est pas trop surprenant

puisque le gap de TVA est construit comme la différence entre le taux d'imposition du

pays i et celui du pays j, qui est colinéaire à l'inclusion des effets fixes.

Tableau 4. Analyse de régression : écart entre paires de pays (coupe transversale 2018)

Source : CEPII 2019. Eurostat 2019 ; calcul personnel.

Note : régressions ordinaires des moindres carrés avec hétéroscédasticité ; erreurs

standard robustes. Les variables dépendantes sont les écarts entre paires de pays, tels

que définis par l'équation 5. ***, ** et * indiquent les niveaux de signification

statistique pour p-val. < 0,01, p-val. < 0,05, et p-val. < 0,1.

Les effets fixes des pays expliquent 28 à 34 % de la variance totale. Le tableau 8

montre tous les coefficients vi ; ils peuvent être interprétés comme une différence

moyenne en points de pourcentage. Ces effets fixes constituent une mesure alternative

de la qualité de l'enregistrement des données nationales. La colonne 3 reprend cet

exercice avec une source de données différente (cf. section 3.5).

3.5 Analyse de sensibilité

Ensuite, nous effectuons une analyse de sensibilité à partir d'une autre base de

données. À cette fin, nous utilisons les données commerciales de 2018 de la base de

données Comext, « base de données de référence d'Eurostat pour les statistiques

détaillées sur le commerce international de marchandises »26

. Une comparaison avec

les chiffres du commerce des services provenant d'une autre source de données serait

idéale. Cependant, Eurostat ne fournit que des données sur le commerce des services

basées sur ses données de la balance des paiements, ce qui rend évidemment une

comparaison caduque.

26

Pour davantage d’informations, voir ec.europa.eu/eurostat/web/international-trade-in-goods/data/focus-on-

comext.

15

Selon Comext, l'UE (zone euro) enregistre un auto-excédent de 64 (19) Mds€ en 2018.

Ces chiffres sont nettement inférieurs à ceux qui résultent des données de la balance

des paiements. Contrairement aux données de la balance des paiements, les statistiques

du commerce extérieur (FTS) appliquent une méthode d'évaluation différente pour les

importations et les exportations : les importations reflètent les valeurs de transaction à

la frontière de l'économie importatrice, y compris le coût, l'assurance, le fret (CAF) ;

les exportations sont enregistrées selon les valeurs de transaction à la frontière de

l'économie exportatrice franco à bord (FAB). Ainsi, un biais vers des valeurs

d'importation plus élevées que les valeurs d'exportation est systématiquement inhérent

aux données FTS, alors que les statistiques de la BdP ne comprennent que les données

enregistrées FAB. En toute logique, on s'attendrait à ce que les données de la BdP ne

présentent aucun écart bilatéral et à ce que les données FTS présentent des excédents

systématiques d'importation en raison des écarts CAF/FAB. Les deux ne sont

évidemment pas le cas, et un biais important d'exportation est prévalent même dans les

statistiques FTS européennes. Cela fournit des preuves supplémentaires d'une tendance

systématique à la surdéclaration des exportations au sein de l'UE27

.

Outre ces différences en chiffres absolus, les données de Comext confirment fortement

nos conclusions précédentes en termes qualitatifs. Ces données montrent une

distribution très similaire des écarts, elles permettent de reproduire le schéma des

écarts moyens entre pays que nous trouvons dans la section 2 et la même relation

négative entre le volume des échanges et les écarts28

. Là encore, Chypre, l'Irlande et le

Royaume-Uni affichent de forts biais de sous-déclaration. Malte, dont les données de

la BdP ne sont pas disponibles, semble avoir les données les plus inexactes. Pour le

Luxembourg - en contradiction avec le fort biais à l'exportation détecté précédemment

- un grave biais à l'importation devient visible. L'Allemagne, la plus grande économie

commerciale d'Europe, présente les écarts les plus faibles.

Il est intéressant de noter que les signes de biais de déclaration des importations et des

exportations sont à nouveau fortement corrélés positivement (corr. = 0,91) L'analyse

des paires de pays donne des résultats similaires à ceux présentés ci-dessus 29

: parmi

les 25 paires de pays pour lesquelles les données sont les plus inexactes, Chypre

apparaît six fois, et même 11 fois pour Malte. Les résultats de notre régression peuvent

être largement reproduits30

. Les effets du volume des échanges et d'autres covariables

sur les écarts observés sont étonnamment similaires à nos résultats précédents, tant en

termes d'ampleur que de signification des coefficients. Nous mesurons à nouveau un

fort effet de frontière qui est à l'origine des écarts. Ce résultat suggère, comme nous le

verrons plus explicitement ci-dessous, que les pays voisins sont particulièrement

exposés à la fraude transfrontalière à la TVA31

.

27

Cf. Dimitrov (2004), publication Eurostat pour davantage de détails sur les différences de méthodologie entre

BdP et FTS. 28

Voir figures 10 and 11 ainsi que le tableau 9 en annexe. 29

Voir tableau 10 en annexe. 30

Voir tableau 11 en annexe. 31

Le tableau 8 de l'annexe effectue des régressions simples à effet fixe sur les écarts entre paires de pays. La

magnitude et la signification des coefficients indiqués dans la colonne 3 ne diffèrent que très peu de ceux de la

colonne 1 ; qualitativement, ils confirment nos conclusions basées sur les données de la balance des paiements

de l'UE.

16

Toutes nos conclusions restent absolument solides lorsque nous choisissons 2017

comme année de référence32

. Cela est vrai tant pour la BdP que pour les données

Comext. Nous sommes donc convaincus que les écarts indiqués ci-dessus résultent

d'un schéma systématique que nous examinerons ensuite. Nous avons fourni des

éléments qui permettent d'identifier les tendances au niveau des pays et des paires de

pays dans les écarts de la balance des paiements intra-UE pour les échanges de biens et

de services. Dans de nombreux cas, ces écarts sont disproportionnés et semblent suivre

des schémas récurrents. Sur la base des éléments recueillis jusqu'à présent, la section

suivante tente de démêler le puzzle de l'auto-excédent de l'UE.

4. Comprendre l'énigme du « surplus avec soi-même »

Nos conclusions des sections 2 et 3 soulignent que les données des comptes courants,

même au sein de l'UE et de la zone euro, souffrent d'incohérences très importantes.

Récemment, le magazine britannique The Economist a émis l'hypothèse que « les

statistiques commerciales des pays riches ont tendance à être plus fiables que celles

des économies émergentes, où la collecte de données est moins développée »33

. A la

lumière de notre analyse, on peut remettre en question cette affirmation34

.

L'incohérence des données rend très difficile la formulation de conseils de politique

économique fondés sur des données probantes. Qui plus est, cela pourrait refléter un

problème beaucoup plus profond : la fraude. Comme nous appliquons des méthodes de

juricomptabilité, nota bene, nous ne pouvons prétendre ni à l'exhaustivité ni à la vérité

ultime, mais nous essayons de recueillir des preuves pour et contre notre affirmation.

Comme nous l'avons déjà mentionné, non seulement l'UE, mais le monde entier,

dispose d'un important excédent commercial. Cet écart s'élève à 422 milliards d'USD,

soit 0,5 % de la production mondiale (ou, de manière équivalente, environ 1,7 % des

exportations mondiales) en 2018, et n'est que légèrement supérieur au total de l'auto-

excédent commercial de l'UE, qui s'élève à 363 milliards d'USD (307 Mds€). Il semble

donc que l'excédent commercial de l'UE représente 86 % de l'excédent mondial. La

figure 4 retrace l'évolution de l'excédent commercial global, de l'excédent commercial

de l'UE et de l'écart entre les comptes courants mondiaux, qui se compose en grande

partie d'excédents commerciaux mondiaux. Le diagramme montre que l'excédent

commercial mondial était négatif avant 2004 et qu'il a augmenté depuis,

essentiellement en parallèle avec l'excédent de l'UE. Ainsi, l'excédent mondial ne

semble pas être dû au commerce interstellaire (Krugman, 2010). Il est en fait, du

moins dans une large mesure, réalisé dans l'UE.

Il est frappant de constater que le déficit commercial mondial a commencé à se creuser

en 1993 et s'est transformé en un excédent à la fin des années 90. Au cours des

décennies précédentes, il a toujours été un déficit mondial. L'année 1993 est également

la date de démarrage du marché unique de l'UE, qui a considérablement facilité le

commerce intra-européen (Felbermayr et al. 2018). En 2004, l'élargissement de l'UE à

l'Est a créé le deuxième plus grand marché intérieur du monde. Malheureusement, des

séries de données complètes qui permettraient de calculer l'auto-excédent de l'UE à 32

Par souci de concision et afin d'éviter les doubles emplois, nous ne discutons pas de ces résultats. 33

The Economist, 12 novembre 2011, consulté le 20 décembre 2018. 34

Nous ne présentons cependant aucune comparaison entre les données de la BdP de l'UE et celles des

économies émergentes.

17

partir de 1993 sont rarement disponibles. Entre 1999 et 2003, l'auto-excédent de l'UE

est resté très stable. Plus tard, à l'occasion de l'élargissement de l'UE à l'Est, il a

quadruplé. On peut dire que la création du marché unique et les réalisations

accessoires telles que l'accord de Schengen ou la création de la zone euro ont pu

favoriser la fraude à la TVA. En effet, dans ses statistiques du commerce extérieur

(FTS), Eurostat fait état d'un auto-excédent de l'UE depuis 1993. Ce résultat est en

contradiction avec le biais à l'importation dont il a été question précédemment dans les

statistiques du commerce extérieur en raison des écarts CAF/FAB.

Dans les paragraphes suivants, nous examinons tout d'abord les différentes

interprétations des écarts dans les échanges de biens. Ensuite, nous passons aux

comptes des services. Enfin, nous estimons la perte fiscale attendue en raison de la

fraude à la TVA et exposons brièvement un concept visant à améliorer l'enregistrement

des données dans les échanges transfrontaliers.

Figure 4 : l'auto-excédent de l'UE dans le contexte mondial (en Mds de $)

Source : IMF 2019. Banque mondiale 2019, Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : il n'existe pas de données complètes sur l'UE avant 1999. Les auto-excédents globaux de la

balance des opérations courantes et du commerce se réfèrent à la somme de toutes les balances des

opérations courantes et du commerce, respectivement. Les chiffres globaux peuvent inclure des

valeurs manquantes.

4.1 Expliquer l'auto-excédent dans le commerce des marchandises

Nous avons montré que l'auto-excédent de l'UE en matière de commerce de

marchandises présente un biais de surdéclaration systématique et non aléatoire. La

section 3 présente des preuves d'un degré élevé de variation de la qualité de

l'enregistrement statistique entre les États membres de l'UE et les paires de pays.

Il est bien connu que les statistiques commerciales de l'UE sont faussées en raison de

ce que l'on appelle l'effet Rotterdam. Les importations d'outre-mer entrant dans l'UE à

Rotterdam et transitant vers d'autres États membres sont souvent enregistrées comme

des exportations néerlandaises et, de même, comme une importation intra-UE par la

contrepartie. Cela conduit à des statistiques commerciales gonflées en ce qui concerne

les Pays-Bas. Des divergences apparaissent toutefois lorsque ces importations d'outre-

18

mer sont enregistrées différemment par les Pays-Bas et le pays de destination finale35

.

Il est intéressant de noter que nous ne trouvons pas d'évidence que l'effet de Rotterdam

entraîne des divergences dans les statistiques du commerce intra-UE : les comptes

néerlandais sur les échanges de biens, tant au crédit qu'au débit, sont les plus précis de

tous les États membres de l'UE (0,3 et -3,1 %, respectivement).

Un argument avancé par Frankel (1978) est que des divergences dans les comptes

courants surviennent lorsque les entreprises tentent de contourner les contrôles des

capitaux. Pour les écarts intra-UE, nous pouvons largement exclure ce canal, car les

contrôles de capitaux au sein de l'UE sont des événements rares36

.

On peut soupçonner que les prix de transfert ont un effet de distorsion sur les

statistiques des comptes courants intra-UE. Même si des prix de transfert manipulés

sont utilisés pour déplacer les bénéfices des entreprises, les transactions sous-évaluées

ou surévaluées ne se matérialiseraient pas dans les divergences bilatérales puisque des

chiffres précis de la BdP nécessitent une comptabilité en partie double correcte,

indépendamment des valeurs brutes artificiellement gonflées ou dégonflées. Ainsi, une

balance commerciale nationale serait faussée par de telles mesures, mais les

divergences dans les statistiques commerciales n'en sont pas une conséquence.

Nous pensons que la fraude à la taxe sur la valeur ajoutée fournit une explication plus

convaincante des écarts de la BdP. Les participants au marché unique exonèrent les

exportations de la taxe sur la valeur ajoutée. En effet, la TVA est supportée par les

ventes intérieures, quelle que soit leur origine. Lorsque les produits entrent dans un

État membre étranger de l'UE, la TVA est prélevée dans le pays de destination. Cela

s'explique par le fait que l'objectif de la taxation est la consommation plutôt que la

production. Par la suite, le système européen de TVA est considéré comme un impôt

favorable à la croissance, mais il est apparemment sujet à la fraude : si les entreprises

peuvent légalement déclarer comme exportations des produits qui ne sont en fait pas

exportés (ou réimportés), elles peuvent les vendre sur le marché intérieur sans devoir

verser la TVA au gouvernement concerné. Les seuls bénéficiaires des exportations

surévaluées, et les plus directement concernés, sont les entreprises37

.

Par conséquent, le système européen de TVA est manifestement sujet à la fraude

fiscale. Afin d'enrayer ces pratiques, la Commission européenne a lancé un plan

d'action TVA en 201638

. En évaluant le préjudice pour les contribuables européens, la

Commission a estimé qu'un seul type de fraude, appelé « opérateur défaillant »,

entraîne un manque à gagner annuel de TVA de 45 à 53 Mds€ (Fearing et al. 2015)39

.

35

L'annexe 3 du Manuel de la balance des paiements 6 se concentre sur les questions spécifiques aux unions

douanières, aux unions économiques et aux unions monétaires. L'encadré A3.I est instructif pour l'enregistrement

correct des transactions entre les membres de ces unions, afin d'éviter un double comptage ou des statistiques

commerciales artificiellement gonflées des économies de consignation. 36

La Grèce a temporairement introduit un contrôle de capitaux à l'été 2015. Chypre a introduit un contrôle des

capitaux entre 2013 et 2015. Pour 2018, notre période de référence, aucun contrôle des capitaux dans l'UE n'a été

mis en œuvre. 37

Les offices statistiques, bien sûr, pourraient aussi techniquement manipuler les données. Toutefois, on peut se

demander pourquoi ils devraient poursuivre de tels objectifs et quelles seraient leurs incitations à le faire. 38

Voir http://europa.eu/rapid/press-release_IP-18-3834_en.htm, consulté le 20 décembre 2018. 39

Ces chiffres proviennent d'une source indirecte. Le document cité est un rapport réalisé par E&Y pour la

Commission européenne. Il fait référence à un rapport de la Commission sur l'écart de TVA, qui a initialement

estimé les chiffres cités sur les manques de recettes de TVA. La source originale n'a pas pu être retracée.

19

Fedeli et Forte (2009) décrivent les détails techniques des systèmes de fraude à la

TVA. En bref, la pratique de « l’opérateur défaillant » fonctionne comme suit : un

opérateur (Entreprise 2) situé, par exemple, en FR achète un produit à l'Entreprise 1

située, par exemple, en DE. Cette opération transfrontalière est exonérée de TVA.

L'entreprise 2 revend le produit à un exportateur FR (entreprise 3). Pour cette

opération, la TVA est due et doit être remise par l'entreprise 2 aux autorités fiscales

FR. En raison de la déduction de la taxe en amont, l'entreprise 3 récupère la TVA

qu'elle a payée à l'entreprise 2. L'entreprise 3 revend le bien de l'autre côté de la

frontière à l'entreprise 1 en DE. La dernière transaction est à nouveau exonérée de

taxe. L'entreprise 2 ne remet pas aux autorités fiscales FR la TVA qui a été remboursée

à l'entreprise 3. Ainsi, les contribuables FR ont versé à l'entreprise 3 une TVA qui n'a

jamais été perçue. L'entreprise 2 « disparaît » ensuite ; ces entreprises sont souvent des

entités de type boîte aux lettres, communément appelées « opérateur défaillant ». Les

experts ont baptisé ce système de fraude « carrousel ». La forme la plus simple de ce

type de fraude, dont il existe de nombreuses modifications de plus en plus complexes,

est illustrée graphiquement dans la figure 12 en annexe.

L'exportation et la réimportation ne doivent pas fausser les chiffres du commerce mais

s'annuler sur le net. Toutefois, ce type de fraude à la TVA implique des activités

commerciales transfrontalières plus importantes que prévu, ce qui peut entraîner un

cumul d'erreurs de mesure. L'expédition physique des marchandises est coûteuse. Par

conséquent, les gains (privés) attendus de la fraude sont plus élevés lorsque les coûts

commerciaux sont minimisés. Les résultats de notre régression, illustrés dans les

tableaux 4 et 11 (colonnes 2 et 3), suggèrent que les pays voisins présentent des écarts

nettement plus importants. On peut soutenir que les pays voisins ayant une frontière

commune devraient définir le coût de transaction minimum. Il s'agit là d'une preuve

séduisante en faveur de la fraude transfrontalière à la TVA entre pays voisins. Le fait

que le même schéma ne soit pas observé dans les écarts de services vient étayer cette

affirmation. La structure des coûts de transaction pour les services, par exemple les

services financiers ou les services interentreprises, dépend beaucoup moins des

distances et des frontières.

4.2 Explication de l'auto-excédent dans le commerce des services

Pour des raisons historiques, les régimes statistiques de l'UE diffèrent selon les États

membres. Pour diverses raisons, la qualité des données est meilleure pour le commerce

de biens que pour celui des services. Premièrement, en raison de l'importance

économique autrefois moindre du commerce transfrontalier de services, les efforts ont

principalement porté sur l'établissement d'une normalisation internationale pour

l'enregistrement du commerce de biens. Deuxièmement, comme les services sont

exempts de droits de douane, les gouvernements ne tirent des revenus que des

importations de biens et ont toujours eu intérêt, par conséquent, à un enregistrement

statistique de haute qualité du commerce international de marchandises.

De même que pour les écarts dans le commerce des services entre l'UE et les États-

Unis (Braml et Felbermayr, 2019), le Royaume-Uni contribue de manière assez

importante aux écarts dans le commerce des services intra-UE : l'auto-excédent total

de l'UE en matière de services s'élève à 141 Mds€. Au sein de la zone euro, ce chiffre

n'est que de 39 Mds€. L'Office britannique des statistiques nationales (ONS) produit

20

des statistiques commerciales en réalisant des recensements partiels basés sur des

enquêtes et des projections nationales, ce qui entraîne évidemment des écarts

importants (Chesson et al. 2018).

Cependant, les écarts moyens élevés pour les pays présentant un intérêt certain pour

les services financiers indiquent que ce secteur est particulièrement sujet à des erreurs

d'enregistrement statistique. Le tableau 2 (colonnes 2 et 4) illustre cette question pour

Chypre, l'Irlande, le Luxembourg, les Pays-Bas (uniquement les débits) et le

Royaume-Uni. Il ressort que ces pays présentent des écarts pour les comptes de crédit

et de débit qui vont dans le même sens (Chypre, l'Irlande, le Royaume-Uni et les Pays-

Bas présentent des chiffres sous-déclarés, le Luxembourg des chiffres sur-déclarés).

Les exportations de services et les paiements de revenus primaires sont, dans une

mesure croissante, substituables et peuvent fausser les sous-comptes de la BdP. Une

évaluation conjointe serait nécessaire pour une évaluation finale. En raison des limites

des données, une telle entreprise n'est pas encore possible.

La figure 1 montre que le mystérieux auto-excédent de l'UE dans le domaine des

services a été multiplié par cinq depuis 2010. Cette forte augmentation peut

difficilement s'expliquer par des problèmes d'enregistrement général qui ne varient pas

dans le temps. Nous soupçonnons donc une autre tendance à l'origine de cette

augmentation : la désintermédiation et le commerce électronique. Auparavant, les

exportations de services étaient principalement des transactions interentreprises.

Aujourd'hui, les consommateurs peuvent acheter directement auprès d'entreprises

étrangères et l'intermédiaire - souvent un importateur national - est de plus en plus

caduc. Cela est particulièrement vrai pour les services de cloud, de streaming et de

logiciels. Lorsque le commerce consiste principalement en des transactions

interentreprises de grande valeur, il n'y a pas de biais à l’export systématique ; mais

lorsque le commerce implique de plus en plus de transactions entre entreprises et

consommateurs, un biais à l’export devient courant : l'exportateur enregistre la

transaction transfrontalière alors que l'importateur - le consommateur final - ne le fait

pas. Lorsque des transactions de faible valeur sont effectuées à grande échelle, les

statistiques sous-estiment systématiquement les chiffres réels des importations. C'est

un effet direct des seuils dits de minimis40

. Ainsi, la combinaison du commerce

électronique et de la désintermédiation constitue un défi croissant pour les statisticiens,

notamment en ce qui concerne l'enregistrement correct des transactions de services.

Dans le même temps, le commerce électronique est également devenu une plate-forme

pour les criminels qui ont mis en place des systèmes numériques de carrousels de

TVA. En principe, le mécanisme de fraude à la TVA dans le commerce électronique

fonctionne de la même manière que dans le commerce traditionnel de marchandises :

les exportations sont exonérées de la TVA. Déclarer comme exportations des services

qui ne sont en fait pas exportés se matérialise donc par une taxe sur la valeur ajoutée

non remise. Borselli et al. (2015) décrivent un cas révélé en Italie, où deux grands

fournisseurs de télécommunications ont participé à leur insu à un régime de fraude

transfrontalière à la TVA qui a coûté 365 M€ aux contribuables italiens. Cela prouve

40

E.g. selon la législation allemande sur le commerce extérieur, toute transaction d'une valeur supérieure à

12.500 € doit être déclarée à la Bundesbank, qui est chargée d'établir les statistiques allemandes sur le commerce

des services. En conséquence, tous les paiements inférieurs à ce seuil restent sans document.

21

que la fraude transfrontalière à la TVA ne se limite pas au commerce de marchandises.

Au contraire, elle pourrait être encore plus rentable dans le commerce des services en

raison des coûts de transaction moins élevés.

Dans l'UE, l'enregistrement statistique est entravé par un manque fondamental

d'harmonisation. Cela est particulièrement vrai pour la collecte de données sur le

commerce transfrontalier des services. L'existence de 28 régimes différents dans l'UE

n'entraîne pas seulement des divergences statistiques ; la mauvaise qualité des données

permet également aux fraudeurs de dissimuler plus facilement leurs activités illégales.

Pour éviter les pratiques illégales en matière de commerce des services, certains États

membres de l'UE, par exemple l'Allemagne, ont partiellement modifié leurs systèmes

de collecte de la TVA. Contrairement au principe général selon lequel le prestataire

d'un service est tenu de verser la TVA, un système d'autoliquidation a été mis en

place41

. Il consiste essentiellement à reporter l'obligation de remettre la TVA sur le

destinataire des services, par exemple le consommateur final. Afin de lutter contre la

fraude fiscale, Borselli et al. (2015) recommandent également des réformes en vue

d'un système d'autoliquidation.

4.3 Déficits potentiels de recettes de TVA

Dans ce qui suit, nous quantifions le manque à gagner en matière de recettes de TVA

pour l'UE. Nous supposons ainsi que la fraude à la TVA est la seule raison des écarts

excédentaires observés dans les comptes de la balance des paiements

intracommunautaire. Compte tenu de cette hypothèse relativement stricte, nos

estimations doivent être interprétées comme une limite supérieure de la perte fiscale

réelle. Il convient toutefois de noter qu'il peut y avoir des fraudes à la TVA qui ne sont

pas détectables dans les statistiques du commerce international. Par conséquent, nos

estimations peuvent même sous-estimer la fraude transfrontalière à la TVA.

Soit Xij la somme des exportations de services et de biens du pays i vers le pays j, et

soit Mji les importations du pays j en provenance de i, où i et j sont tous deux membres

de l'UE. Soit le taux moyen de TVA dans le pays j, ¯tj. Si la totalité de l'écart entre les

données était due à une fraude à la TVA, la perte fiscale pour le gouvernement du pays

j s'élèverait à

pour toutes les paires ij où Xij > Mji. Pour l'ensemble de l'UE, la perte globale donne

Nos données ne permettent pas de calculer Tj depuis l'équation (7), car Σi (Xij - Mji) > 0

n'est satisfait que pour 18 États membres de l'UE. Toutefois, pour tous les États

membres, nous connaissons les soldes agrégés par rapport à l'UE dans son ensemble

(voir section 2.3). Si on considère ¯t comme le taux moyen de TVA de l'UE pondéré

par le PIB42

, la perte de TVA à l'échelle de l'UE peut être estimée par

41

Législation TVA allemande, consultée le 20 décembre 2018. 42

Source : Eurostat 2019. L'utilisation d'un taux de TVA moyen peut facilement conduire à une sous-estimation

car l'incitation à la fraude augmente avec le taux de TVA.

22

Comme Σj Σi (Xij - Mji) = 307 Mds€ en 2018, avec ¯t = 0,21, on arrive à environ

64,5 Mds€ d'impôts perdus. Comme la contribution du Royaume-Uni aux écarts

résulte très probablement d'une erreur de mesure, le montant total de 307 Mds€ n'est

pas entièrement dû à la fraude à la TVA.

Mais même au sein de la zone euro, l'écart de 126 Mds€ implique un montant de

fraude égal à 26,5 Mds€, soit plus de 70 € par habitant. Autrement dit, si l'on suppose

que la fraude à la TVA ne touche que le commerce des marchandises, la perte fiscale

s'élève à 34,9 Mds€. De 2006 à 2018, l'excédent cumulé de l'UE pour les biens s'élève

à 2.047 Mds€. En supposant un taux de TVA moyen de seulement 18 % pour

l'ensemble de la période43

, les budgets de l'UE auraient pu être inférieurs de 370 Mds€

au cours des 13 dernières années.

4.4 Mise en œuvre d'une procédure de compensation électronique

Les données commerciales semblent être massivement faussées par des mesures

inexactes et des déclarations frauduleuses. Nous croyons en des solutions techniques

pour remédier à ces deux problèmes. Les grandes lignes d'une telle solution pourraient

se présenter comme suit : la mise en œuvre d'une procédure de compensation

électronique, qui documente toutes les transactions transfrontalières de biens et de

services. Chaque transaction devrait nécessiter une authentification à deux facteurs :

tout d'abord, l'exportateur enregistre dans le système la valeur de l'exportation, la

quantité et la contrepartie. Deuxièmement, l'importateur confirme les détails de la

transaction. Les données collectées seraient automatiquement transmises aux offices

statistiques et aux autorités fiscales. L'autoliquidation de la TVA, qui s'applique

généralement aux livraisons intracommunautaires, devrait s'appliquer ici aussi. Tant

que l'importateur ne confirme pas la transaction, l'exportateur est redevable de la TVA.

Au moment de la confirmation, l'obligation fiscale est transférée à l'importateur. Dans

ce système, pour éviter d'avoir à verser la TVA, l'exportateur demanderait à

l'importateur de confirmer la transaction. Dans tous les cas, au moins une partie

reverserait la TVA. Ainsi, une fraude potentielle (déclaration ou confirmation erronée

par l'une des deux parties) ne peut pas conduire à la non-imposition. Ce système serait

également applicable aux transactions de services entre entreprises et consommateurs :

chaque citoyen de l'UE pourrait disposer d'un numéro d'identification à la TVA

électronique pour payer les taxes, par exemple pour les services de streaming importés.

Les paiements pourraient être traités automatiquement par une application électronique

de la TVA. Un autre avantage de cette procédure est que les seuils de minimis

deviendraient caducs.

5 Remarques finales

Ce document fait état et analyse les grandes incohérences des données de la balance

des paiements intra-européenne. La simple taille du mystérieux excédent commercial

de l'UE avec elle-même - 307 Mds€, soit 1,9 % du PIB de l'Union - est vraiment

remarquable. Cet auto-excédent commercial de l'UE est persistant dans le temps.

Récemment, l'enregistrement correct du commerce des services est devenu un défi

supplémentaire pour les statisticiens. Le compte des revenus secondaires de l'UE avec

43

Les taux de TVA ont légèrement augmenté au fil de la période.

23

elle-même montre non seulement des écarts importants, mais contredit également les

estimations dérivées de la somme des contributions budgétaires de l'UE et des

transferts personnels.

Ce texte présente une mesure simple des écarts au niveau des pays et des paires de

pays. Notre analyse révèle une grande hétérogénéité dans la précision des données d'un

pays à l'autre, ce qui indique des différences substantielles dans les pratiques

gouvernementales en matière d'enregistrement statistique. Selon nos estimations,

Chypre, l'Irlande, le Luxembourg et la Suède sont les États membres de l'UE dont le

régime statistique est le plus imprécis. Les Pays-Bas fournissent les données les plus

précises pour le commerce de marchandises. Compte tenu de la taille de l'économie,

les chiffres britanniques semblent fausser le plus les données de la balance courante

intracommunautaire. Les auto-excédents pour le commerce des biens et des services

ont augmenté au fil du temps et donnent des raisons de penser que les régimes

statistiques de l'UE sont systématiquement incapables de suivre les véritables chiffres

des importations et des exportations.

L'auto-excédent de l'UE représente 86 % de l'auto-excédent du commerce mondial, qui

s'élève à 422 Mds US$ en 2018. Après l'élargissement de l'UE à l'Est en 2004, les

écarts signalés ont quadruplé. L'auto-excédent commercial de la zone euro ne

représente que 41 % de l'auto-excédent de l'UE. Ironiquement, en cas de Brexit, la

qualité moyenne des données dans l'UE s'améliorerait et l'UE représenterait moins de

40 % de l'auto-excédent global. Il va sans dire que le retrait du Royaume-Uni de l'UE

aura des effets substantiels non seulement sur les relations commerciales bilatérales,

mais aussi sur les données enregistrées.

En appliquant des méthodes de comptabilité judiciaire, nous trouvons des preuves

suggérant que la fraude à la TVA entraîne des écarts, en particulier pour les pays

voisins et les pays présentant des différences dans les taux de TVA appliqués. En

attribuant les écarts observés à la fraude à la TVA, nous pouvons quantifier les pertes

de recettes de TVA à l'échelle de l'UE de 27 à 35 Mds€ par an dans un scénario

réaliste. Dans le pire des cas, le manque à gagner s'élèverait à 64 Mds€. Enfin, nous

établissons un lien entre l'importance croissante du commerce électronique et le

processus de désintermédiation, d'une part, et les écarts croissants dans le commerce

des services, d'autre part. Dans le but de lutter contre la fraude fiscale, mais aussi de

permettre des recherches pertinentes pour les politiques, basées sur des données

fiables, nous appelons les institutions responsables à améliorer substantiellement la

qualité et la fiabilité des données de la BdP intra-UE. C'est pourquoi nous avons défini

une procédure de compensation électronique qui a un grand potentiel d'inhibition de la

fraude fiscale et des fausses déclarations. De plus, la non-divulgation ou le non-

recouvrement de certains éléments de la BdP (par exemple, les revenus primaires)

doivent être traités de toute urgence.

I

BIBLIOGRAPHIE

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III

ANNEXE

Tableau 5 : revenus secondaires par composantes, 2018, Mds€

Source : Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : La colonne 2 indique le solde réel des revenus secondaires par pays. La colonne 3 comprend les

contributions budgétaires nettes par État membre. La colonne 4 indique les transferts personnels des

ménages entre résidents et non-résidents (BoP série D752). La colonne 5 fournit une estimation du solde

des revenus secondaires des États membres sur la base de la sommation par ligne des colonnes 3 et 4.

Toutes les valeurs se réfèrent uniquement aux positions de la BdP par rapport aux États membres de l'UE.

IV

Figure 5 : répartition des écarts, 2018, en %.

Source : Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : le tableau montre la distribution des écarts telle que définie dans l'équation 3.

V

Figure 6 : diagramme de dispersion. Volume des échanges et écarts. Marchandises, 2018

Source : Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : la figure représente le flux commercial moyen (échelle logarithmique) en fonction des écarts

absolus tels que définis dans l'équation 3. Valeurs ajustées selon la MCO.

Figure 7 : diagramme de dispersion. Volume des échanges et écarts. Services, 2018

Source : Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : la figure représente le flux commercial moyen (échelle logarithmique) en fonction des écarts

absolus tels que définis dans l'équation 3. Valeurs ajustées selon la MCO.

VI

Figure 8 : écart moyen par pays et taille de l'économie souterraine

Source : Medina et Schneider, 2018.Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : la figure représente la taille de l'économie souterraine par rapport aux écarts absolus tels que

définis dans l’équation 4 (valeurs de 2018). Valeurs ajustées selon la MCO.

VII

Figure 9 : écart moyen par pays et qualité des institutions

Source : Banque mondiale, 2018. Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : le graphique présente un indice de gouvernance (mesure combinée) par rapport aux écarts absolus

tels que définis dans l'équation 4 (valeurs de 2018). Valeurs ajustées selon la MCO.

VIII

Tableau 6 : écart par paires de pays. Marchandises 2018, 25 premiers

en Ms€ et %

Source : Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : le volume des échanges est la moyenne des échanges bilatéraux déclarés pour une paire de pays.

Positions export et import selon les données de la BdP en M€. Les écarts entre les paires de pays sont

définis comme dans l'équation 5.

IX

Tableau 7 : écart par paires de pays. Services 2018, 25 premiers

en Ms€ et %.

Source : Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : le volume des échanges est la moyenne des échanges bilatéraux déclarés pour une paire de pays.

Positions export et import selon les données de la BdP en M€. Les écarts entre les paires de pays sont

définis comme dans l'équation 5.

X

Tableau 8 : analyses de régression. Effets fixes par pays, écarts

en %

Source : Comext 2019. Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : Régressions ordinaires des moindres carrés avec hétéroscédasticité robuste des erreurs. Les effets

fixes des pays sont les seules variables explicatives. La variable dépendante est la différence entre les

paires de pays, telle que définie par l'équation 5 (valeurs de 2018). ***, ** et * indiquent les niveaux de

signification statistique pour p-val. < 0,01, p-val. <0,05, et p-val. < 0,1.

XI

Figure 10 : analyse de sensibilité. Distribution des écarts, 2018 en %.

Source : Comext 2019; calcul personnel.

Note : le tableau montre la distribution des écarts tels que définis dans l'équation 3.

Figure 11 : analyse de sensibilité. Volume des échanges et écarts, marchandises 2018.

Source : Comext 2019; calcul personnel.

Note : la figure représente le flux commercial moyen (échelle logarithmique) en fonction des écarts

absolus tels que définis dans l'équation 3. Valeurs ajustées selon la MCO.

XII

Tableau 9 : analyse de sensibilité. Écarts moyens par pays,

2018, en pourcentage

Source : Comext 2019. Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : La colonne 1 indique l'écart moyen dans le commerce bilatéral pour les pays exportateurs. La

colonne 2 montre l'écart moyen entre les taux de change bilatéraux pour le pays concerné importateur.

Les divergences sont définies comme dans l'équation 4. Toutes les valeurs se réfèrent uniquement au

commerce bilatéral vis-à-vis des pays figurant sur la liste.

XIII

Tableau 10 : analyse de sensibilité. Écarts entre paires de pays,

marchandises, 2018, 25 premiers en M€ et en pourcentage.

Source : Comext 2019. Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : le volume des échanges est la moyenne des échanges bilatéraux déclarés par

les paires de pays (exportations et importations) selon Comext en M€. Les écarts

entre les paires de pays sont définis comme dans l'équation 5.

XIV

Tableau 11 : analyse de sensibilité. Écarts par paires de pays, 2018.

Source : CEPII 2019. Comext 2019. Eurostat 2019; calcul personnel.

Note : régressions ordinaires des moindres carrés avec hétéroscédasticité robuste des

erreurs types. Les variables dépendantes sont les écarts entre paires de pays, tels que

définis par l'équation 5. ***, ** et * indiquent les niveaux de signification statistique

pour p-val. < 0,01, p-val. < 0,05, et p-val. < 0,1.

XV

Figure 10 : fraude à la TVA de type carrousel

Source : Fedeli et Forte, 2009. Illustration personnelle.

Note : l'exemple de la France et de l'Allemagne est choisi arbitrairement. La fraude à la TVA de type

carrousel peut s'appliquer à tout couple de pays de l'UE.