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Eurispes propone una Web Tax basata su Big Data e stabile organizzazione occulta

Author: Dario D’Elia Tom's Hardware

L’Eurispes, l’ente privato che opera nel campo della ricerca politica, economica e sociale, ha individuato la ricetta ideale per risolvere il problema della Web Tax – ovvero far pagare le tasse ai colossi statunitensi.

Piuttosto che introdurre una imposta sul fatturato (come propone Bruxelles, NdR.), sarebbe meglio agevolare l’accertamento della stabile organizzazione occulta, facendo pagare alle imprese del web tutte le imposte dirette e indirette (anche l’IVA, comunque dovuta), come tutte le altre imprese italiane”, suggerisce l’Eurispes. Un caso di presunta “stabile organizzazione occulta” ad esempio è quello di Netflix su cui sta indagando la Procura di Milano.

In pratica bisognerebbe rafforzare la “procedura accertativa della stabile organizzazione”, introdurre una “presunzione legale relativa basata su indici predeterminati di individuazione della stabile organizzazione” e volendo “si potrebbe semmai pensare ad una tassazione sul valore dei big data, che queste multinazionali ‘carpiscono’ in modo gratuito dal mercato italiano”.

Eurispes insomma sostiene che se si prevede che possa essere un regalo concedere una tassa del 3% sul fatturato alle imprese senza stabile organizzazione – come indica la Web tax italiana ancora priva di decreti attuativi – sarebbe il caso di intervenire.

“Perché, dunque, invece di agevolare l’azione accertativa del fisco, bisogna inventare nuove modalità di tassazione (poco compatibili con il nostro sistema tributario) e rinunciare a centinaia di milioni di euro, con il rischio di fare danni anche alle imprese italiani che operano (legittimamente) nel settore dell’e-commerce?”, puntualizza Eurispes.

In sintesi con una tassazione sui big data, o comunque sulle attività business che tali dati sfruttano, e imposte dirette sulla stabile organizzazione occulta (rilevata tramite indici presuntivi, tra cui anche la stessa estrazione dei big data) si otterrebbe il risultato desiderato.

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