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In: Revista Derecho Fiscal N° 20, Enero-Junio de 2022
Nach Informationen von SSRN wurde die ursprüngliche Fassung des Dokuments January 12, 2022 erstellt
Description:
Spanish Abstract: La escasez de herramientas para detectar contribuyentes que no cumplen con sus obligaciones tributarias, y la imposibilidad de generar planes de fiscalización presenciales con la actual situación de aislamiento por la pandemia de covid-19, debilitan la generación de valor a las entidades recaudadores, que tienen como fin recaudar recursos para la inversión social como recreación y salud, o para escuelas, puentes y hospitales. Con esta problemática, la Secretaría de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones del Valle del Cauca diseñó estrategias basadas en evidencia, con datos de la Unidad de Rentas y de las cámaras de comercio y la DIAN del Valle del Cauca. Con esta información se procedió a crear algoritmos para la predicción de contribuyentes omisos de los impuestos departamentales, al igual que programas con georreferenciación. Se analizan los estados financieros de las 4.525 empresas que reportan a la siete cámaras de comercio del departamento del Valle del Cauca y la base de datos de la DIAN con 686.215 datos de sus reportes de la declaración anual de impuesto mínimo alternativo simple (IMAS) para trabajadores por cuenta propia; IMAS para empleados; declaración de renta y complementarios personas naturales y asimiladas de residentes y sucesiones ilíquidas de causantes residentes; declaración de renta y complementarios o de ingresos y patrimonio para personas jurídicas y asimiladas, y personas naturales y asimiladas no residentes y sucesiones ilíquidas de causantes no residentes. El procedimiento para el análisis de los dos entes, tanto de la dian como de las Cámaras, se realizó por separado en el año 2018. La evidencia y la metodología propuestas presentan una gran pertinencia para las políticas públicas basadas en algoritmos para la focalización de la fiscalización
English Abstract: The scarcity of tools to detect taxpayers who do not meet their tax obligations and the inability to generate face-to-face control plans with the current situation of isolation by the Covid pandemic, weaken the generation of value to collecting entities, which are intended to raise resources for social investment, such as recreation, health, or in schools, bridges, hospitals. With this problem, the secretary o Information and Communication Technologies (ICTS) of the Valle del Cauca, designed evidence-based strategies, with data, both internal, from the Revenue Unit and exogenous as well as those reported by the Chambers of Commerce and the DIAN of Valle del Cauca. This information resulted in the creating of algorithms for the prediction of omissive contributors to departmental taxes as well as programs with georeferencing. It analyzes the financial statements of the 4,525 companies reporting to the seven trading chambers of the Valle del Cauca department and the DIAN database with 686,215 data, from their reports of the Annual Simple Alternative Minimum Tax Return (IMAS) for self-employed, Annual Alternative Minimum Tax Return for Employees (IMAS), Declaration of Income and Complementary Natural and Assimilated Persons of Residents and Líquid Successions of Resident Causes, Declaration of Income and Supplemental or Income and Heritage for Legal and ssimilated Persons and Natural and Assimilated Non-Resident Persons and Líquid Successions of Non-Resident Causes. The procedure for the analysis of both the DIAN and the Chambers was carried out separately in 2018. The evidence and proposed methodology are of great relevance to algorithm-based public policies for the targeting of auditing