Caisse nationale du réseau des Urssaf

Document de recherche n° 3 - Février 2012
Effets de pairs et fraude sociale : une analyse économétrique sur données françaises

Nous estimons les effets de pairs et le multiplicateur social dans la décision des entreprises de s’adonner à la fraude sociale (cotisations de sécurité sociale non déclarées et dissimulation de salariés). Les données proviennent d’une enquête menée en 2009 par l’Agence centrale des organismes de sécurité sociale (Acoss) sur 4 241 entreprises du commerce de détail non-alimentaire en France. À partir du plan d’échantillonnage de l’enquête, les inspecteurs ont contrôlé de manière aléatoire des commerces à travers toutes les régions du territoire en proportion de l’activité dans chacune des régions. L’approche théorique se fonde sur un modèle linéaire-en-moyenne. Nous supposons, en outre, que les entreprises interagissent en groupe dans leur décision de frauder. Plusieurs définitions de groupe (selon l’espace géographique et le type d’entreprise) sont considérées. Deux approches économétriques sont analysées : la méthode du maximum de vraisemblance conditionnel de Lee (2007) et l’approche de variables instrumentales (VI) avec effets aléatoires fondée sur des restrictions d’exclusion. Dans nos données, l’approche de Lee, qui permet d’identifier les effets de pairs en imposant relativement peu d’hypothèses, conduit à des estimateurs qui se révèlent être peu fiables. La raison de base, confirmée par des simulations Monte Carlo, vient du fait que nous n’observons qu’une faible proportion des entreprises dans chacun des groupes échantillonnés (problème d’observabilité partielle). De plus, la correction proposée par Davezies et al. (2009) n’aide pas à améliorer les estimations. En revanche, l’approche de VI est robuste à l’observabilité partielle des groupes sociaux et peut donc être utilisée dans le cas de nos données. Nous trouvons ainsi un multiplicateur social entre 2,29 et 3,28 (selon la définition des groupes) pour la proportion d’employés dissimulés par les exploitants et entre 2,4 et 2,87 pour la proportion des établissements frauduleux.

 

We estimate the peer effects and the social multiplier in the firm decision to engage in social fraud (social security contributions and concealment of employees). The data come from a survey conducted in 2009 by the Central Agency of Social Security (Acoss) on 4241 retail non-food business in France. From the survey sample, inspectors have checked randomly through shops across the country in proportion to the activity in each region. The theoretical approach is based on a linear-in-mean. We further assume that firms interact in groups in their decision to cheat. Several definitions of group (according to the geographical area and type of business) are considered. Two econometric approaches are discussed: the method of Lee’s (2007) conditional maximum likelihood and the approach of instrumental variables (IV) with random effects based on exclusion restrictions. In our data, the approach of Lee, which identifies the peer effects by imposing relatively few assumptions, leads to estimators that are proving to be unreliable. The basic reason, confirmed by Monte Carlo simulations, is that we observe only a small proportion of firms sampled in each group (problem of partial observability). In addition, the correction proposed by Davezies et al. (2009) does not help to improve the estimates. However, the VI approach is robust to the partial observability of social groups and can therefore be used in the case of our data. Thus we find a social multiplier between 2.29 and 3.28 (depending on the groups definition) for the proportion of undeclared employees and between 2.4 and 2.87 for the proportion of fraudulent firms.

Mis à jour le 17/02/2012

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