Un sistema informático simula el comportamiento de los contribuyentes ante el fraude

La evasión fiscal es un problema de gran importancia para la sociedad, especialmente en España, donde los impuestos evadidos suponen casi una cuarta parte de su Producto Interior Bruto.

Por un lado, la evasión es un problema porque provoca una pérdida de recursos públicos, lo que es especialmente grave en tiempos de crisis económica y de recortes en los servicios públicos como los que estamos viviendo, por otra parte, el fraude fiscal perjudica la justicia efectiva del sistema fiscal ya que no todos tienen las mismas posibilidades de defraudar, comportando agravios comparativos, por ejemplo, entre grandes y pequeñas empresas o entre autónomos y asalariados.

El estudio de las causas que hacen que los contribuyentes rehuyan de sus obligaciones fiscales es un campo relativamente reciente, dominado mayoritariamente por economistas.

Según la teoría económica neoclásica, la decisión de evadir o no es el resultado de un análisis racional que tiene en cuenta los beneficios de defraudar (los euros que se ahorran en impuestos) en relación a sus costes potenciales (en función de la probabilidad de que los inspectores de hacienda identifiquen al defraudador y le impongan una multa).

Sin embargo, cada vez más se reconoce que esta visión es insuficiente para explicar un fenómeno tan complejo como el fraude fiscal, y por ello se han ido incorporando otros mecanismos explicativos provenientes de disciplinas como la psicología o la sociología.

Simulaciones sociales

Investigadores del Grupo de Sociología Analítica y Diseño Institucional (GSADI) de la UAB han intentado explicar la conducta de los evasores a través de un modelo integral llamado SIMULFIS.

Se trata de un modelo de simulación social basada en agentes, una técnica computerizada que permite crear sociedades virtuales formadas por agentes que tienen determinadas características individuales y relacionales y que toman decisiones siguiendo una serie de reglas. Es la primera vez que se integran diferentes factores en un simulador de estas características, para que los resultados sean realistas.

Los investigadores han calibrado el simulador de tal manera que se reproduzcan rasgos reales de la sociedad española, como son los tipos impositivos, la distribución de la renta y del empleo.

Los agentes del SIMULFIS, lo que correspondería a los contribuyentes en el mundo real, deciden aprovechar sus oportunidades de defraudar después de pasar por una serie de condiciones o filtros. La primera condición es de tipo normativo: cuando los contribuyentes creen que el Estado les trata de forma justa, su propensión a defraudar disminuye.

El filtro racional

Después pasan por el filtro de elección racional: los agentes calculan si les sale a cuenta defraudar considerando las inspecciones y las sanciones. Por último, se aplica el filtro de influencia social: cuanto más defraudan a hacienda los vecinos, más defraudan también los contribuyentes de la simulación.

El simulador se puede utilizar para pronosticar cuál sería el impacto de diferentes medidas contra la evasión de impuestos en la reducción del fraude fiscal. De este modo, entre las conclusiones del estudio, los investigadores han observado que mejorar las inspecciones fiscales, aumentando su frecuencia y eficacia, sería una medida contra el fraude mucho más efectiva que incrementar la cuantía de las sanciones.

"Los resultados de los experimentos realizados con el SIMULFIS permiten afirmar que nos encontramos ante una herramienta prometedora para tratar de explicar el volumen de fraude de una sociedad a partir de las decisiones individuales de sus contribuyentes", concluye Toni Llàcer, investigador del Departamento de Sociología de la UAB y coautor del estudio junto con los investigadores José Antonio Noguera (director del estudio), Eduardo Tapia y Francisco J. Miguel.