Stratégie d’identification des études – Fraude fiscale au Canada

Stratégie d’identification des études – Fraude fiscale au Canada

Méthodologie

Selon plusieurs auteurs, la synthèse systématique représente la méthodologie la plus rigoureuse pour statuer sur l’effet d’interventions, car elle tient compte des différences enttre les populations, les contextes et les méthodologies (Blais & Cusson, 2007; Farrington & Welsh, 2001).

Plusieurs étapes sont requises pour identifier, sélectionner, analyser et synthétiser les résultats fournis par la recherche empirique sur un type d’interventions donné.

Cette section présente d’une part les étapes suivies pour identifier les études et en extraire les données et d’autre part, la règle décisionnelle pour poser un diagnostic d’efficacité. Ces étapes sont celles proposées par Petticrew et Roberts (2006) et par le Center for Review and Dissemination de l’Université de York.

Ainsi, la section 2.1 présente la stratégie d’identification des articles scientifiques en mettant l’emphase sur le choix des sources et les outils de recherche; la section 2.2 rapporte les critères d’éligibilité qui permettent de repérer les études pertinentes parmi celles identifiées au départ; la section 2.3 explique les critères utilisés pour se prononcer sur l’efficacité des lois contre l’évasion fiscale; et la section 2.4 présente le détail des catégories de codage des études.

L’ensemble de la démarche est détaillé de manière à la rendre transparente au lecteur. Le souci du détail permet également de montrer les stratégies employées pour réduire les biais sur le plan de la sélection des publications (Welsh, 2007).

2.1 Stratégie d’identification des études pertinentes

Selon le Centre for Reviews and Dissemination « identification of relevant studies by a thorough, unbiased search strategy is crucial. This is because the validity of the review findings is directly related to the comprehensiveness of the search used to capture the relevant studies » (Khan, Riet, Glanville, Sowden & Kleijnen, 2001; p.4).

En raison du nombre important de disciplines qui se penche sur la question de l’évasion fiscale, les bases de données dans les domaines de l’économie, sociologie, criminologie, affaires publiques et gestion ont été considérées (voir le Tableau 3 pour une liste des bases de données consultées).

Les bases de données ont été consultées par l’entremise des plateformes de l’Université de Montréal. Les bases de données de la Banque Mondiale, de l’Institut for Fiscal Studies (Londres) et du National Bureau of Economic Research (États-Unis) ont aussi été consultées en ligne.

Une recherche bibliographique des sections des publications et références de l’ARC, de l’IRS et de centres de recherche sur la fiscalité australienne (voir tableau 4) a été réalisée. Comme stratégie de repérage de la littérature grise, le System for Information on Grey Literature in Europe a été consulté.

Cet outil recoupait les études identifiées par les bases de données et plusieurs articles étaient uniquement en langue étrangère. La recherche documentaire ne contient pas de borne temporelle et inclut les documents indexés en mai 2008.

Le tableau 3 présente le nombre de références obtenues pour chaque mot clé dans les différentes bases de données. Les mots-clés devaient être localisés dans le titre, le résumé ou les descripteurs des références. Toutes les références obtenues par mot clé ont été importées dans le logiciel EndNote afin de faciliter le tri.

2.1.1 Justification du choix des sources et stratégie de recherche

Les bases de données sélectionnées pour la recherche documentaire offrent l’avantage d’intégrer plusieurs périodiques scientifiques de disciplines variées et incluent aussi les rapports gouvernementaux, les thèses, les collectifs et les actes de colloques.

Les bibliographies des articles identifiés ont aussi été examinées et ont permis de repérer des articles non répertoriés dans les bases de données. L’article de Hasseldine (1993) a permis d’identifier les études de Wallschutzky (1988 et 1989), publiées dans un périodique australien qui n’a pu être obtenu.

Les mots clés ont été utilisés seuls dans le champ de recherche et sont considérés comme le minimum nécessaire pour repérer des études évaluant l’efficacité de loi et programme contre la fraude.

« The attributes of a search strategy can be described in terms of sensitivity or recall (ability to identify relevant articles), and specificity or precision (ability to exclude irrelevant articles) » (Khan al., 2001; p.5).

En raison du nombre d’études recensées, la stratégie d’identification des études n’a pas un degré de sensibilité élevé, mais la quantité de publications sur les lois fiscales et l’incertitude par rapport au type d’études existantes a mené à la décision de se baser sur un bassin de recherches plus volumineux.

Ainsi, les mots clés retenus sont suffisamment généraux pour repérer toutes les études possibles sur l’évasion fiscale et assez précis, puisque ce sont des variables qui devront faire partie des études.

Il est peu probable que des études évaluatives n’aient pas été identifiées par l’utilisation de ces mots-clés dans les bases de données sélectionnées.

2.1.2 Présentation des résultats des résultats la recherche

Plutôt que d’inclure des mots clés référant au type d’études recherchées (évaluation d’impact, quasi expérimental, panel, série chronologique) ces termes ont été utilisés pour spécifier les résultats où plus de 1000 références étaient répertoriées par mots clés12. Des 23 723 références obtenues initialement, 18 832 ont effectivement été vérifiées. Les résultats se lisent comme suit :

1350 (859) →(3) 1 : 1350 études identifiées dans la base de données, la spécification avec les mots clés additionnels a mené à vérifier le titre de 859 études. Sur ces 859 études, 3 seraient retenues, mais une seule est accessible.

12 Exemple des 2341 études recensées pour tax reform dans Econolit, des sous-recherches ont été effectuées successivement en ajoutant les mots suivants : evasion, assessment, compliance, evaluation. De ce fait, 914 références ont été vérifiées.

Légende : 1350 (859) →(3) 1 : 1350 études identifiées dans la base de données, la spécification avec les mots clés additionnels a mené à vérifier le titre de 859 études. Sur ces 859 études, 3 seraient retenues, mais une seule est accessible.

Le symbole * est une troncature, permettant que la recherche identifie toutes les déclinaisons possibles du mot tronqué.

Un premier tri s’avère nécessaire pour déterminer les études qui mériteront d’être analysées en fonction des critères d’éligibilité. Des 18 832 références, le tri basé sur le titre (et le retrait des nombreux doublons N=9086) a réduit le nombre d’études à 121.

Ce tri a permis d’exclure d’emblée les études qui n’évaluent pas les lois ou réformes fiscales et celles s’appliquant aux entreprises ou n’ayant aucun lien avec l’impôt sur le revenu (par exemple, les taxes environnementales ou municipales).

La majeure partie des études exclues au premier tri portent sur les déterminants liés à la conformité ou l’évasion fiscale, la mesure de ce phénomène et les conséquences de ce dernier sur l’économie.

Il est à noter que quelques bases de données (e.g. British Humanities Index) contiennent des journaux non scientifiques (exemple : Times, Observer). Ce tri était assez général et ne concernait pas la méthodologie des études, mais leur pertinence par rapport à la question de recherche.

Comme plusieurs titres ne permettent pas de déterminer si l’étude est pertinente ou non, un deuxième tri (lecture du résumé de l’article ou revue rapide de l’article lorsqu’il n’y avait pas de résumé) a permis d’exclure d’autres études qui ne s’intéressent pas aux impacts de lois sur la fraude.

Ainsi, les études mesurant l’impact de lois sur le fardeau fiscal des contribuables, sur la productivité, les études purement théoriques ainsi que les modélisations économétriques ont été exclues, de même que plusieurs articles portant sur les avantages et désavantages d’amnisties de façon descriptive.

La majeure partie des études exclues à ce stade sont des modélisations économétriques sans données empiriques ou encore des études n’évaluant qu’un ou deux aspects de loi (les taux d’imposition ou taux de vérification) ou de pratiques des autorités fiscales. De ce deuxième tri, 61 études ont été retenues pour passer l’étape de la sélection (voir figure 2).

2.1.3 Limites de la stratégie d’identification des études

Petticrew et Roberts (2006) indiquent que les ressources financières, le temps et la logique sont les premiers éléments à prendre en compte pour décider d’arrêter les recherches. En tout, 18 bases de données de périodiques ont été interrogées.

Les bases de données de centres de recherche fiscale nationaux et internationaux recoupaient aussi les bases de périodiques et plusieurs de leurs articles étaient non accessibles. La littérature grise et la recherche sur le web n’ont pas permis d’ajouter d’études au corpus.

La consultation bibliographique des articles retenus a pu identifier des études potentiellement pertinentes, mais non accessibles. Tout compte fait, on estime que les résultats obtenus furent suffisants pour mener à bien le projet de recherche.

Considérant les études retenues qui se retrouvent dans des périodiques non accessibles (N=26), un certain nombre d’ouvrages potentiellement pertinents a été ignoré. Il s’agit d’en tenir compte dans l’analyse des résultats et de traiter ces manquements comme l’une des principales limites de la stratégie d’identification des études.

Les contraintes de temps et de ressources ont aussi mené à la décision de ne pas faire traduire les articles en langue étrangère (autre que le français ou l’anglais) et de les rejeter au premier tri (lorsque le titre n’était pas traduit).

Cette limite entre dans le biais de publication qui affecte la synthèse systématique (voir chapitre 4). Toutefois, ce biais affecterait davantage les résultats d’une méta-analyse, car l’inclusion des résultats de recherches en langue étrangère est à même d’améliorer la précision du calcul d’effet de taille (Khan & al., 2001).

Concernant les mots clés, des vérifications additionnelles ont été effectuées avec d’autres termes (exemple tax fraud, voluntary disclosure program) et n’ont pas généré de résultats différents.

Comme mentionné précédemment, il est peu probable que des études évaluatives n’aient pas été identifiées par l’utilisation des mots-clés choisis.

L’identification des études n’a pas permis de retirer les doublons de prime abord. Cela a alourdi le processus de vérification. Les deux premiers tris, basés sur la pertinence de l’objet de recherche des études en fonction des objectifs de la présente revue systématique ont rejeté beaucoup d’articles.

Toutefois, on pourrait qualifier ces tris de rudimentaires ou de premier niveau. Il n’a pas été nécessaire d’aller au-delà de la lecture du titre de l’étude pour la majorité des études rejetées à ce stade.

Pour citer ce mémoire (mémoire de master, thèse, PFE,...) :
📌 La première page du mémoire (avec le fichier pdf) - Thème 📜:
L'effet des lois sur l'évasion fiscale : une synthèse systématique des recherches évaluatives
Université 🏫: Université de Montréal - École de Criminologie - Faculté des arts et des sciences
Auteur·trice·s 🎓:
Maude Blanchette

Maude Blanchette
Année de soutenance 📅: Mémoire présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l’obtention du grade de Maîtrise en criminologie - Août, 2016
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