2. Effets du Pilier Un sur les recettes fiscales

53. Ce chapitre présente le cadre analytique et les sources de données utilisées par le Secrétariat de l'OCDE pour évaluer l’effet du Pilier Un sur les recettes de l’impôt sur les bénéfices des sociétés. Il s'intéresse uniquement à l’effet du Montant A décrit dans le rapport sur le Blueprint du Pilier Un (OECD, 2020[1]). L’impact du Montant B et des processus visant à améliorer la sécurité juridique en matière fiscale n’est pas modélisé en raison des limites des données disponibles, comme on le verra ci-dessous.

54. Un certain nombre d’éléments de conception et de paramètres du Pilier Un feront l’objet de décisions futures de la part du Cadre inclusif. Le cadre analytique présenté dans ce chapitre se veut suffisamment flexible pour pouvoir analyser les répercussions d’un éventail d’options concernant les éléments de conception et les paramètres. Les options envisagées ne sont que des exemples aux fins d’illustration et ne préjugent pas des décisions finales qui seront prises par le Cadre inclusif.

55. Le cadre décrit dans ce chapitre couvre un large espace géographique, englobant plus de 200 juridictions, qui reflète la nature mondiale des propositions et la diversité des membres du Cadre inclusif. Pour parvenir à cette couverture étendue, le cadre combine diverses sources de micro-données et de macro-données dans une structure cohérente, qui comprend un ensemble de matrices qui sont décrites dans le chapitre 5. Le cadre s’appuie le plus possible sur des micro-données et utilise entre autres sources un jeu étoffé de comptes financiers de plus de 27 000 groupes d’entreprises multinationales (EMN) provenant de différentes sources (ORBIS, Worldscope, etc.), et la totalité des grandes entreprises hautement numérisées sont prises en compte. Des analyses comparatives approfondies ont été menées pour garantir la cohérence des sources de données utilisées pour l'analyse.

56. Bien que le cadre repose sur les meilleures sources de données dont le Secrétariat de l’OCDE dispose, il s'accompagne d’un certain nombre d’importantes réserves relatives aux données et à la modélisation :

  • L'analyse porte uniquement sur le Montant A du Pilier Un, et laisse de côté les effets potentiels du Montant B et des processus améliorés de sécurité juridique en matière fiscale reposant sur de nouveaux mécanismes de prévention et de règlement des différends (composante relative à la sécurité juridique en matière fiscale), qui sont difficiles à évaluer compte tenu des données limitées dont dispose le Secrétariat de l’OCDE ainsi que des difficultés méthodologiques.

    • Plus spécifiquement, la modélisation du Montant B nécessiterait de disposer d’un ensemble complet de données internationales sur les entités, regroupant des informations sur (i) la nature des activités de chaque entité (afin d’identifier celles qui exercent des activités de distribution et de commercialisation de référence qui relèveraient du Montant B) et (ii) leurs états financiers (afin de quantifier l’effet de l’application du Montant B). Une évaluation qualitative laisse penser que le Montant B pourrait réduire les coûts d'administration pour les pouvoirs publics et accroître la sécurité juridique en matière fiscale pour les contribuables, et serait particulièrement avantageux pour les juridictions ayant de faibles capacités administratives. En supposant que le rendement fixe convenu pour les fonctions de distribution et de commercialisation de référence soit supérieur aux rendements actuels imposables dans les juridictions du marché, le Montant B contribuerait à générer des recettes supplémentaires dans ces juridictions. Un certain nombre de juridictions ayant de faibles capacités administratives estiment que ce serait probablement le cas pour elles, en raison des difficultés qu’elles rencontrent pour appliquer efficacement les règles existantes en matière de prix de transfert. Toutefois, au niveau mondial, l’effet du Montant B sur les recettes fiscales devrait être minime, car il n'attribue pas un nouveau droit d'imposition aux juridictions du marché, mais se contente de simplifier l'administration du système actuel de prix de transfert.

    • La modélisation des répercussions sur les recettes fiscales de la composante du Pilier Un relative à la sécurité juridique (dont le champ d'application reste soumis aux décisions futures du Cadre inclusif) entraîne des difficultés méthodologiques, car cette composante est « non numérique » par nature, contrairement aux Montants A et B, ce qui signifie qu’elle se prête moins facilement à une quantification numérique.

  • Les estimations ne présument pas que le Pilier Un relèverait d’un régime de protection (« safe harbour ») comme les États-Unis l’avaient proposé en décembre 2019.

  • Certaines limites sont inhérentes aux données sur lesquelles se fonde l'analyse, tant en ce qui concerne leur portée que leur cohérence ou leur actualité. Avant tout, les données relatives aux bénéfices réalisés par les EMN et à leur emplacement se rapportent aux années 2016 et 2017. Par conséquent, elles sont antérieures à d’importantes évolutions récemment survenues, y compris la mise en œuvre de diverses mesures dans le cadre du projet BEPS de l’OCDE et du G201, l'adoption de la loi « Tax Cuts and Jobs Act » (TCJA) aux États-Unis et, plus récemment, la crise du COVID-19.

  • L'analyse se fonde sur un certain nombre d’hypothèses de simplification concernant la conception du Montant A, compte tenu des difficultés rencontrées pour modéliser certaines dispositions potentielles du Montant A (exemples : seuil de chiffre d’affaires couvert de source étrangère, segmentation par branche d’activité, mécanisme de report en avant des pertes, régime de protection potentiel pour les bénéfices issus d'activités de commercialisation et de distribution) avec les données disponibles. Ces hypothèses de simplification relatives à la conception du Montant A pourraient influer sur les estimations. Par exemple, l’effet d'un mécanisme potentiel de report en avant de pertes devrait être modéré en temps « normal », mais pourrait être plus significatif à la suite de la crise du COVID-19 en raison des lourdes pertes subies par certaines EMN.

  • L'analyse recourt également à certaines simplifications pour modéliser l’effet du Pilier Un, ce qui est inévitable compte tenu de l'absence de source exhaustive de micro-données couvrant les entités membres d’EMN dans toutes les juridictions du monde. En particulier, l’utilisation de données agrégées dans certaines parties de l’analyse et pour certaines juridictions implique que l’hétérogénéité observée au niveau des entreprises est parfois négligée, ce qui peut affecter les résultats.

  • Le cadre d'évaluation de l’effet du Pilier Un est ‘statique’, en ce sens qu’il ne prend pas en compte les conséquences des réactions stratégiques potentielles des EMN et des pouvoirs publics. Cette approche tranche avec les estimations par le Secrétariat de l’OCDE des effets du Pilier Deux sur les recettes fiscales, pour lesquelles diverses réactions comportementales ont été modélisées de façon simplifiée (voir le chapitre 3). Cette différence s’explique par le fait que les réactions comportementales sont vraisemblablement plus importantes pour le Pilier Deux que pour le Pilier Un.

  • L’interaction potentielle entre les Piliers Un et Deux n’est pas prise en compte dans les estimations des effets du Pilier Un présentées dans ce chapitre. Cette interaction est modélisée dans les estimations des effets du Pilier Deux présentées dans le chapitre 3, qui donnent à penser que l’effet de l’interaction entre le Pilier Un et le Pilier Deux est relativement faible par rapport à l’impact global des propositions.

57. Compte tenu de ces réserves, les estimations présentées dans ce chapitre doivent être interprétées comme des ordres de grandeur des conséquences du Pilier Un, plutôt que comme des estimations ponctuelles précises. Par conséquent, les résultats sont exprimés sous la forme d’intervalles pour refléter l’incertitude imputable aux données.

58. Dans ce chapitre, l'analyse du Pilier Un porte exclusivement sur le Montant A, tel que décrit dans le rapport sur le Blueprint du Pilier Un (OECD, 2020[1]). Le Montant A donnerait aux juridictions du marché un nouveau droit d’imposition sur certains groupes d’EMN couverts dont le chiffre d'affaires dépasse un seuil convenu. Bien qu’aucune décision politique n'ait été prise concernant le champ d'application du Montant A, l’analyse effectuée dans ce chapitre repose sur les propositions techniques qui définissent les activités couvertes comme étant les services numériques automatisés (ADS) et les activités en relation étroite avec les consommateurs (CFB). Le Montant A serait calculé sur la base du groupe d’EMN ou d'un segment en appliquant une formule. Cette formule déterminerait une fraction des bénéfices résiduels d’un groupe ou d'un segment, à savoir les bénéfices qui dépassent un seuil de rentabilité, qui seraient ensuite répartis entre les juridictions de marché éligibles en fonction du chiffre d'affaires. Il est envisagé que ce seuil de rentabilité corresponde à un ratio du bénéfice avant impôt rapporté au chiffre d'affaires. Les juridictions du marché pourraient prétendre au Montant A lorsqu’un groupe d’EMN satisfait aux nouvelles règles de lien, lesquelles seraient décorrelées du critère de présence physique du groupe d’EMN dans une juridiction. Enfin, pour empêcher que le Montant A entraîne une double imposition, il serait assorti d'un mécanisme permettant de déterminer quelle(s) est(sont) la(es) juridiction(s) qui devra(ont) alléger la double imposition résultant du Montant A.

59. Les principales étapes de la démarche visant à quantifier les effets du Pilier Un sur les recettes fiscales sont résumées dans la formule simplifiée illustrée dans le Graphique 2.1 et sont décrites en détail dans les sections suivantes de ce chapitre. En premier lieu, l’approche cherche à déterminer le bénéfice résiduel mondial des groupes d’EMN couverts, sur la base d’un vaste ensemble d'états financiers consolidés de groupes d’EMN extraits de la base de données ORBIS, complétés par d'autres sources, telles que la base de données Worldscope (composante A de la formule). Cette étape est accomplie en utilisant divers seuils illustratifs de chiffre d'affaires et de rentabilité, en se concentrant uniquement sur les groupes d’EMN exerçant leur activité principale dans les secteurs ADS ou CFB. Un certain pourcentage du bénéfice résiduel (le pourcentage de réattribution), à définir par le Cadre inclusif, est alors supposé être réattribué aux juridictions du marché (composante B). Ensemble, les composantes A et B représentent le montant total du bénéfice résiduel mondial qui serait réattribué aux juridictions du marché au titre du Montant A. Ces composantes sont des chiffres « globaux » qui reflètent l’ensemble des groupes d’EMN dans le monde, tandis que les composantes entre parenthèses de la formule (C à F) sont spécifiques aux différentes juridictions.

60. Les composantes C et D se rapportent aux recettes fiscales perçues par une juridiction par suite de la réattribution d’un pourcentage du bénéfice résiduel, et les composantes E et F se rapportent aux recettes fiscales auxquelles elle renonce du fait de la réattribution. Dans les deux cas, l’impact sur les recettes fiscales est le produit de l’effet de la base d’imposition (A*B*C et A*B*E) et du taux d’imposition qui lui est appliqué (D et F).

61. Du côté de ce qui est reçu dans la réallocation (composantes C et D), on suppose que le bénéfice résiduel attribué à une juridiction est proportionnel à la fraction des ventes mondiales des groupes d’EMN couverts qui sont effectuées sur son territoire (en pourcentage des ventes mondiales des EMN). À des fins de cohérence interne, tous les groupes d’EMN couverts (y compris ceux qui ne vendent pas dans la juridiction) sont pris en compte dans le dénominateur (les ventes mondiales des groupes d’EMN) car tous les groupes d’EMN couverts sont également inclus dans la composante A de la formule. Le calcul de la composante C est basé sur un indicateur indirect des ventes des entreprises multinationales par destination, en se fondant sur (i) les données provenant de la base de données analytique de l’OCDE sur les activités des entreprises multinationales (Analytical AMNE) (pour l’emplacement des ventes CFB) et sur (ii) les données de la Banque mondiale concernant le nombre d’utilisateurs d’internet, et les données des Nations Unies concernant la consommation moyenne par personne (pour l’emplacement des ventes ADS ou des utilisateurs), comme décrit plus en détail ci-dessous. La composante C prend en compte l'application potentielle d’un critère de chiffre d'affaires déclenchant le lien. Avec ce critère, aucun droit d’imposition ne serait attribué à une juridiction au titre du Montant A pour un groupe d’EMN si les revenus de ce groupe d’EMN provenant de cette juridiction sont inférieurs à un certain seuil déclenchant le lien qui serait fixé par le Cadre inclusif. Plusieurs niveaux potentiels du seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien sont modélisés à des fins d’illustration, y compris un scénario sans seuil. Enfin, le taux d’imposition appliqué au bénéfice résiduel perçu du fait d’une réattribution est supposé être le taux légal de l’impôt sur les bénéfices des sociétés (IS) (composante D).

62. Du côté de l’allégement de la double imposition qui est accordé dans le cadre de la réallocation (composantes E et F), on suppose qu’une juridiction accorderait l’allégement de la double imposition proportionnellement à la part du bénéfice résiduel mondial actuellement comptabilisée dans cette juridiction. Il s'agit d’une hypothèse simplificatrice car l’approche à suivre pour identifier les entités qui accordent l’allégement de la double d'imposition n’a pas encore été arrêtée par le Cadre inclusif et pourrait être plus complexe (par exemple, en prenant en compte la nature des activités menées par les entités et leur contribution à la génération du bénéfice résiduel). La part du bénéfice résiduel située dans chaque juridiction (composante E) est déterminée à partir d’une « matrice des bénéfices », qui combine au sein d’un cadre cohérent une série de sources de données, y compris les données agrégées et anonymisées des déclarations pays par pays, les données non consolidées sur les états financiers au niveau des entreprises provenant de la base ORBIS et des extrapolations basées sur des données macroéconomiques, y compris des données relatives à l’investissement direct étranger (IDE). Elle s'appuie également sur une « matrice des chiffres d’affaires », mise au point en suivant la même démarche. Les deux matrices sont décrites plus en détail dans le chapitre 5. Pour le secteur ADS, les données provenant du Bureau of Economic Analysis des États-Unis (BEA) concernant l’emplacement des bénéfices des EMN américaines sont également employées. Le taux d’imposition du bénéfice allégé (composante F), à savoir le taux d'allégement de la double imposition, qui détermine la perte brute de recettes fiscales d’une juridiction, est supposé être compris dans une fourchette qui se situe entre le taux légal de l’IS et un taux inférieur. Comme on le verra plus loin, l’utilisation d’une fourchette tient compte du fait que le taux effectif d’imposition actuellement appliqué au bénéfice d’une EMN dans une juridiction et/ou le montant de l’allégement d’impôt à accorder par cette juridiction peuvent être inférieurs au taux légal de l’IS.

63. La formule du Graphique 2.1 est simplifiée au sens où elle ne prend pas en compte certaines hétérogénéités au niveau des entreprises dans l’estimation des effets sur les recettes fiscales au niveau de la juridiction. Si, par exemple, tous les groupes qui réalisent des ventes (ou qui comptent des utilisateurs) dans une juridiction donnée affichent un niveau relativement élevé de rentabilité mondiale, cette juridiction se verra attribuer un pourcentage supérieur du bénéfice résiduel au titre du Montant A que si ces groupes d’EMN sont relativement moins rentables. Cette distinction n’est pas prise en compte dans la formule du Graphique 2.1, qui attribue le bénéfice résiduel aux juridictions sur la base de leur pourcentage moyen des ventes mondiales des groupes d’EMN, indépendamment de la rentabilité des groupes d’EMN spécifiques qui réalisent des ventes dans la juridiction. Une approche plus précise nécessiterait de disposer de données au niveau des entités sur les ventes (ou les utilisateurs) des EMN dans toutes les juridictions, auxquelles le Secrétariat de l'OCDE n’a pas accès. Cette hypothèse simplificatrice pourrait avoir un impact non négligeable sur les estimations de recettes au niveau des différentes juridictions, mais ne devrait pas peser sensiblement sur les résultats au niveau mondial ou de grands groupes de juridictions, car les approximations utilisées devraient se compenser mutuellement au moins en partie (par exemple si les groupes d’EMN hautement rentables vendent relativement plus dans une juridiction donnée, elles vendront relativement moins dans d'autres juridictions en comparaison par rapport au groupe d’EMN moyen).

64. Le bénéfice résiduel mondial des groupes d’EMN est calculé comme le bénéfice au-delà d’un certain pourcentage de seuil de rentabilité. L’indicateur de rentabilité considéré est le bénéfice avant impôt divisé par le chiffre d'affaires, tel qu’il ressort des états financiers consolidés du groupe d’EMN. Par exemple, si un groupe d’EMN affiche un ratio bénéfice avant impôt consolidé/chiffre d'affaires de 15 % et si le pourcentage de seuil de rentabilité est de 10 %, un tiers du bénéfice du groupe est réputé correspondre à un bénéfice résiduel. Une fraction de ce bénéfice résiduel sera réattribuée aux juridictions du marché, mais on part du principe qu’aucune réattribution n’est effectuée dans les cas où la rentabilité d’un groupe d’EMN est inférieure au seuil2.

65. Comme expliqué ci-après, la détermination du bénéfice résiduel mondial couvert repose sur un vaste ensemble d'états financiers consolidés de groupes d’EMN, et sur une analyse fine des groupes d’EMN qui seraient couverts, fondée sur le niveau de leur chiffre d'affaires mondial (supérieur ou inférieur à un seuil de chiffre d'affaires mondial potentiel) et sur la nature de leurs activités (ADS, CFB ou non couvert). Il est important de préciser que cette évaluation classe chaque groupe d’EMN uniquement en fonction de son activité principale, et ne tient pas compte des implications potentielles d’une segmentation par banche d’activité, par exemple si certaines activités d’un groupe d’EMN sont couvertes alors que d'autres ne le sont pas. Dans le même temps, cela conduit à sous-estimer dans une certaine mesure le bénéfice résiduel mondial (car certains groupes d’EMN sont exclus alors qu’ils exercent des activités secondaires couvertes) et parfois à le surestimer (car certains groupes d’EMN sont intégralement inclus alors que certaines de leurs activités ne sont pas couvertes). Bien qu’il ne soit pas possible de quantifier l’impact de ces deux sources d’inexactitude, on peut penser qu’elles se neutralisent l’une l’autre dans une certaine mesure.

66. Le point de départ de l’analyse du bénéfice résiduel mondial est un jeu de données complet des états financiers consolidés des groupes d’EMN (voir l’Annexe 2.A pour une description détaillée de ce jeu de données). Ce jeu de données est alimenté principalement par les états financiers consolidés provenant de la base de données ORBIS. De fait, la couverture géographique des états financiers consolidés dans ORBIS est généralement bonne, contrairement aux données des états non consolidés, pour lesquelles la couverture de certains pays est faible (États-Unis p. ex.) (Tørsløv, Wier and Zucman, 2018[2]). En particulier, ORBIS contient des données portant à la fois sur des entreprises cotées et non cotées.

67. Pour enrichir ces données, celles qui proviennent d’ORBIS ont été complétées par (i) des informations provenant de la base de données Worldscope, qui contient les états financiers de sociétés à travers le monde, pour la plupart cotées en bourse, (ii) des données du Tableau de bord des investissements dans la R-D industrielle compilé par l’UE, qui couvre les 2 500 sociétés dont les dépenses mondiales de R-D sont les plus élevées (Hernández et al., 2017[3]), et (iii) des données provenant du classement Fortune Global 500 (c’est-à-dire les 500 plus grandes entreprises par le chiffre d’affaires mondial).

68. Le jeu de données a fait l’objet de nombreux contrôles visant à garantir la fiabilité des données, en s'appuyant sur la connaissance d’ORBIS acquise par le Secrétariat de l’OCDE à la faveur d’un grand nombre de projets. En particulier, les états financiers ont été nettoyés en appliquant les procédures décrites par Gal (2013[4]) et Johansson et al. (2017[5]) afin de repérer et de supprimer les valeurs aberrantes. Les informations sur l’actionnariat ont été nettoyées en appliquant les procédures établies par Bajgar et al. (2019[6]) pour identifier les liens de propriété manquants ou incorrects.

69. Le jeu final d'états financiers consolidés des groupes d’EMN comprend plus de 27 000 groupes d’EMN (Tableau 2.1). Ce jeu de données couvre l’ensemble des secteurs de l’économie et est donc beaucoup plus vaste que le groupe des EMN qui rempliraient les conditions pour entrer dans le champ d'application envisagé du Pilier Un, à savoir générer un chiffre d'affaires et une rentabilité supérieures à certains secteurs et exercer des activités dans les secteurs ADS et CFB. Une comparaison du chiffre d'affaires total des entreprises multinationales de l'échantillon avec les estimations au niveau macro montre que la couverture des données est étendue. Le chiffre d'affaires combiné des groupes d’EMN inclus dans le jeu de données s'élève à 51.5 billions USD, ce qui est proche de l’estimation de la production mondiale des EMN couvertes dans la base de données analytique AMNE de l’OCDE (52.9 billions USD), ce qui laisse penser que l’univers des groupes d’EMN d’une taille significative est très bien couvert3. En outre, des contrôles manuels systématiques sont effectués pour s'assurer que les grands groupes d’EMN sont bien couverts, y compris ceux axés sur le numérique.

70. Bien qu'aucune décision politique n’ait été prise concernant le Pilier Un, pour déterminer si un groupe d’EMN donné est couvert par le Pilier Un, il convient de prendre en compte l’application d’un seuil de chiffre d’affaires mondial potentiel, ainsi que la nature des activités du groupe (ADS, CFB ou non couvertes). S'agissant du seuil de chiffre d’affaires mondial, divers seuils potentiels sont étudiés, et seuls les groupes d’EMN réalisant un chiffre d'affaires mondial supérieur au seuil envisagé sont réputés être couverts. Compte tenu de l'absence de données segmentées par branche d'activité et par zone géographique, il n’a pas été possible de modéliser l’impact d’un seuil potentiel sur le chiffre d'affaires couverts, ni d'une exception potentielle en faveur des entreprises nationales (exception applicable aux EMN qui génèrent l’essentiel de leurs ventes sur leur marché national).

71. La ventilation des groupes d’EMN entre les catégories ADS, CFB ou non couvert est basée sur les définitions proposées des ADS et CFB figurant dans le rapport sur le Blueprint du Pilier Un (OECD, 2020[1]). La catégorie ADS est définie en partant du constat que «  certaines EMN génèrent des recettes provenant de l’exploitation de services numériques (y compris la fonction de monétisation des données) fournis de façon automatisée et standardisée à une large population de clients ou d’utilisateurs au niveau mondial, et peuvent le faire à distance en faisant appel dans une proportion minime ou nulle à l’infrastructure locale ». La définition générale des activités ADS « compte deux éléments : (i) [services] automatisés signifie qu’après la mise en place du système, le service fourni à un utilisateur donné nécessite une intervention humaine minimale de la part du fournisseur de services ; et (ii) [services] numériques signifie que le service est fourni via l’Internet ou un réseau électronique ». En particulier, la catégorie ADS recouvrirait les activités figurant sur une « liste positive » non exhaustive comprenant « les services de publicité en ligne ; la vente ou toute autre cession de données d’utilisateurs ; les moteurs de recherche en ligne ; les plateformes de réseaux sociaux ; les plateformes d’intermédiation en ligne ; les services de contenu numérique ; les jeux en ligne ; les services d’enseignement en ligne normalisés ; et les services d’informatique en nuage (cloud computing) ».

72. Les CFB désignent les « entreprises qui tirent des revenus de la vente de biens et de services couramment vendus à des consommateurs, y compris indirectement en passant par des intermédiaires et par le biais de franchises et de licences ».

73. Bien que des travaux techniques considérables aient été consacrés à la définition des ADS et des CFB, ainsi que l’explique le rapport sur le Blueprint du Pilier Un, aucun accord politique n’a été obtenu à ce jour sur l’utilisation de ces catégories et leurs limites exactes. Par conséquent, la classification employée dans ce chapitre doit être considérée comme uniquement illustrative et ne préjuge pas des décisions finales qui seront prises par le Cadre inclusif. En outre, comme expliqué ci-dessous, la détermination des activités ADS et CFB dans ce chapitre repose sur des classifications d'activités existantes (nomenclature des activités économiques, par exemple) qui n’ont pas été conçues dans ce but, ce qui peut conduire à certaines approximations (par exemple du fait que certaines catégories peuvent contenir un panachage d’activités ADS, CFB et non couvertes).

74. La classification des groupes d’EMN dans ce chapitre, à partir de leur activité commerciale principale, intervient en trois étapes :

  • Étape 1 : Utilisation de la liste établie par la CNUCED des plus grandes entreprises multinationales du secteur du numérique et des TIC (UNCTAD, 2017[7]). La liste de la CNUCED classe 200 groupes d’EMN axés sur le numérique en 14 catégories (moteurs de recherche, réseaux sociaux, équipement informatique, par exemple). La ventilation de ces catégories entre les secteurs ADS, CFB ou non couverts, à partir de la définition des activités ADS et CFB proposée par le Cadre inclusif, ressort du Tableau 2.2, partie A. Les données financières relatives aux groupes d’EMN figurant dans la liste de la CNUCED proviennent du jeu de données des états financiers décrit dans la section précédente, dans lequel ces groupes sont identifiés manuellement par leur nom.

  • Étape 2 : Application d’une classification sectorielle détaillée Concernant les groupes d’EMN non inclus dans la liste de la CNUCED (groupes non axés sur le numérique, et groupes axés sur le numérique relativement petits), la classification s'appuie sur la nomenclature des activités économiques de la NACE Rév. 2 au niveau à 4 chiffres (Eurostat, 2008[8]). Cette nomenclature englobe 615 catégories, classées ADS, CFB ou non couverts de la façon décrite dans la partie B du Tableau 2.2. Les informations sur l’activité principale des groupes d’EMN compris dans le jeu de données proviennent de la base ORBIS.

  • Étape 3 : Contrôles manuels des groupes d’EMN les plus grands et les plus rentables Ces contrôles manuels visent à s'assurer que les groupes d’EMN qui réalisent le bénéfice résiduel le plus élevé, et qui ont donc le plus fort impact potentiel sur les résultats, sont correctement classés. Ils visent aussi à traiter le problème lié au fait que certaines catégories des classifications de la CNUCED et de la NACE Rév. 2 peuvent contenir des activités couvertes et non couvertes4. Ces contrôles manuels s'appuient sur diverses sources d’informations, y compris les sites web des entreprises, les rapports annuels des entreprises, des articles de presse et d'autres informations en ligne crédibles. Ces contrôles revêtent un caractère systématique, et englobent les 500 plus grands groupes d’EMN (selon le chiffre d'affaires), les 100 groupes d’EMN réalisant le bénéfice résiduel le plus élevé, les 25 groupes d’EMN du secteur des ADS réalisant le bénéfice résiduel le plus élevé et les 3 groupes d’EMN réalisant le bénéfice résiduel le plus élevé dans chaque secteur (30 secteurs selon la classification NACE Rév. 2). Dans leur ensemble, ces contrôles manuels ont confirmé la classification résultant des deux étapes décrites ci-dessus pour la plupart des groupes d’EMN, et ont conduit à reclasser un petit nombre seulement de groupes d’EMN.

75. Sur la base des données présentées dans les sections précédentes, il est possible de calculer le montant du bénéfice résiduel mondial relevant du Montant A du Pilier Un pour une série de seuils de chiffre d'affaires mondial et de rentabilité. Les résultats correspondant à un ensemble illustratif de seuils sont présentés dans le Tableau 2.3.

76. Ces résultats révèlent notamment que le montant du bénéfice résiduel mondial ne diminue qu'assez lentement à mesure que des seuils de chiffre d’affaires mondial plus élevés sont envisagés, car une fraction importante du bénéfice résiduel se concentre dans les groupes d’EMN relativement grands (partie A). À l’inverse, le montant du bénéfice résiduel mondial couvert diminue relativement rapidement quand des seuils de rentabilité plus élevés sont envisagés (partie B).

77. Les résultats recensés dans le Tableau 2.3 reposent sur des données sous-jacentes qui portent essentiellement sur l’année 2016, faute d’un ensemble plus récent de données complètes au niveau des entreprises au moment où cette analyse a été effectuée. Par conséquent, les estimations figurant dans le Tableau 2.3 ne prennent pas en compte les évolutions récentes et en cours susceptibles d’influer sur le montant du bénéfice résiduel dans les activités ADS et CFB, comme la transformation numérique de l’économie et les répercussions de la crise du COVID-19. Même si les conclusions générales ci-dessus relatives à la sensibilité du bénéfice résiduel mondial aux paramètres du Pilier Un envisagés devraient rester valides, le montant global du bénéfice résiduel mondial a probablement changé au cours des dernières années et continuera d'évoluer à l'avenir.

78. En particulier, la tendance durable que constitue la transformation numérique de l’économie devrait entraîner une hausse continue et rapide de la demande de services ADS. Cela pourrait se traduire par une augmentation du niveau du bénéfice résiduel dans le secteur ADS, surtout au regard du fait que les marchés de certaines activités numériques (publicité en ligne par exemple) se concentrent entre un petit nombre d'acteurs mondiaux à faibles coûts marginaux et taux de rentabilité relativement élevés, notamment en raison de la dynamique du « presque tout au gagnant » propre à certaines activités numériques impliquant de puissants effets de réseau. Sur ces marchés, la croissance de la demande des consommateurs semble plus susceptible de se traduire en un bénéfice résiduel plus élevé que sur les marchés caractérisés par des coûts marginaux supérieurs et une concentration plus faible. Compte tenu de ces tendances, une analyse simple portant sur les états financiers (extraits manuellement) des 100 plus grands groupes d’EMN affichant les plus hauts niveaux de bénéfice résiduel en 2016 parmi les groupes d’EMS ayant leur activité principale dans le secteur ADS suggère que leur bénéfice résiduel a augmenté de 30 % en moyenne entre 2016 et 2019.

79. L’impact de la crise du COVID-19 sur le bénéfice résiduel mondial est plus difficile à prévoir à ce stade dans la mesure où la crise n’est pas terminée et où les données disponibles pour analyse sont très limitées. Pour de nombreux groupes d’EMN du secteur CFB, la crise devrait avoir un impact négatif marqué sur la rentabilité, du moins à court et moyen termes, reflétant l’incidence négative sur la demande des consommateurs et les difficultés potentielles de production (confinement des travailleurs, perturbations de la chaîne d'approvisionnement, restrictions des déplacements par exemple). L’effet à plus long terme de la crise sur la rentabilité des groupes d’EMN du secteur CFB dépendra de la forme de la reprise économique, ainsi que des changements structurels potentiels de l'économie que la crise pourrait provoquer ou accélérer (changements de la structure sectorielle des économies, de la structure des chaînes de valeur mondiales et de la dynamique concurrentielle des entreprises, par exemple). Parmi les groupes d’EMN du secteur ADS, l’impact de la crise du COVID-19 est inégal, mais semble à ce stade être moins négatif que dans le secteur CFB. Bien que certaines activités ADS aient été durement touchées (plateformes de VTC et d’hébergement, par exemple) ou l’aient été modérément (publicité en ligne par exemple), d'autres ont profité de la hausse de la demande (informatique en nuage, diffusion en flux, solutions de visioconférence, places de marché virtuelles, par exemple). Dans l’ensemble, malgré le haut niveau d’incertitude quant à l’impact de la crise du COVID-19, les évolutions à ce jour donnent à pensent que la crise pourrait accroître davantage la part relative des services ADS dans le champ envisagé du Pilier Un.

80. Une autre limite à l’utilisation de données sur une seule année (2016) tient au fait que les résultats ne tiennent pas compte des effets potentiels d’un mécanisme de report des pertes intégré au Pilier Un. La conception exacte d’un tel mécanisme reste à définir par le Cadre inclusif. Si les groupes d’EMN ont la possibilité de compenser tout ou une partie de leur impôt dû au titre du Montant A avec des pertes passées, le montant du bénéfice résiduel attribué en vertu du Pilier Un s’en trouverait réduit. La diminution du bénéfice résiduel serait plus prononcée s’il est décidé que le mécanisme de report en avant des pertes doit tenir compte des « manques à gagner » (périodes antérieures durant lesquelles la rentabilité est inférieure au seuil de rentabilité convenu) plutôt que des pertes.

81. En temps ‘normal’, l’inclusion d'un mécanisme de report de pertes dans le Pilier Un devrait avoir un effet modeste, car il est relativement rare que les groupes d’EMN passent rapidement d’une position déficitaire à un taux de rentabilité supérieur aux seuils de rentabilité potentiels envisagés dans ce chapitre. Par exemple, parmi les groupes d’EMN dont le taux de rentabilité était supérieur à 10 % en 2016, 9 % seulement avaient subi des pertes pendant au moins un des trois exercices précédents5. 32 % n’avaient pas accusé de pertes, mais ont eu un « manque à gagner » (c’est-à-dire un taux de rentabilité inférieur à 10 %) pendant au moins une des trois années précédentes. Les 59 % autres ont eu un taux de rentabilité systématiquement supérieur à 10 % au cours des trois exercices précédents.

82. Toutefois, le nombre d’entreprises déficitaires à tendance à croître pendant les récessions économiques, surtout lorsqu’elles sont sévères. Aussi, le nombre de groupes d’EMN qui passent d’une situation déficitaire à une situation de forte rentabilité sera probablement plus élevé dans les années qui suivent une récession qu’après une période de croissance économique. C’est particulièrement vrai dans la situation actuelle, étant donné que de nombreux groupes d’EMN devraient subir d'importantes pertes dues à la crise du COVID-19. Par conséquent, la conception du mécanisme de report en avant des pertes du Pilier Un (qui reste à définir par le Cadre inclusif) pourrait influer sensiblement sur l’impact du Pilier Un sur les recettes fiscales, du moins à court et à moyen termes, surtout si les pertes « antérieures au régime » subies pendant la crise du COVID-19 sont prises en compte dans le mécanisme.

83. Une analyse plus fine des données au niveau des entreprises révèle que le bénéfice résiduel mondial tend à être concentré entre un nombre relativement faible de groupes d’EMN. Si l’on retient l’hypothèse d’un seuil de chiffre d'affaires mondial de 750 millions EUR et d’un pourcentage de seuil de rentabilité de 10 %, environ 85 % du bénéfice résiduel mondial dans le secteur ADS serait concentré parmi 10 groupes d’EMN, et environ 70 % du bénéfice résiduel mondial dans le secteur CFB serait concentré parmi 50 groupes d’EMN.

84. Le pourcentage du bénéfice résiduel réattribué aux juridictions du marché (le pourcentage de réattribution) n'a pas encore été fixé par le Cadre inclusif. Le Graphique 2.2 présente le montant du bénéfice résiduel attribuable pour un ensemble illustratif de pourcentages de réattribution (10 %, 20 %, 30 %) et une fourchette de seuils de rentabilité. Le graphique illustre les effets combinés de ces deux paramètres - par exemple, il montre que le montant du bénéfice résiduel mondial serait légèrement plus élevé dans un scénario retenant un seuil de rentabilité de 10 % et un pourcentage de réattribution de 20 % que dans un scénario retenant un seuil de rentabilité de 15 % et un pourcentage de réattribution de 30 %.

85. Selon le rapport sur le Blueprint du Pilier Un, le droit d’imposer les bénéfices au titre du Montant A serait réparti entre les juridictions de marché éligibles en fonction d'une clé de répartition, qui serait basée sur le chiffre d'affaires couvert de source locale déterminé en suivant les règles en matière de champ d'application, de lien et de source du chiffre d'affaires. Le rapport sur le Blueprint décrit un ensemble de règles de détermination de la source du chiffre d'affaires qui tiennent compte des particularités des différents modèles économiques associés aux activités entrant dans le champ du Pilier Un. Par exemple, pour certaines activités ADS telles que la publicité en ligne, en vertu des règles de la source, le chiffre d'affaires est réputé provenir de la juridiction où l’utilisateur se situe (la juridiction où la publicité est diffusée plutôt que celle où la publicité est achetée, qui peut être différente). Dans le cas de biens CFB vendus par l’intermédiaire de distributeurs indépendants, selon les règles de la source, le chiffre d'affaires est réputé provenir de la juridiction du lieu de livraison finale des biens au consommateur.

86. Le concept de chiffre d'affaires couvert d'origine locale correspond globalement au concept de ventes par destination fréquemment évoqué dans la littérature économique. Cette expression est utilisée dans le reste de ce chapitre et doit être comprise comme équivalente à la notion de « chiffre d'affaires couvert d’origine locale » (y compris pour l’emplacement des utilisateurs le cas échéant).

87. Déterminer avec précision le lieu des ventes des entreprises multinationales par destination selon la définition figurant dans le rapport sur le Blueprint du Pilier Un pose un certain nombre de problèmes d’ordre conceptuel et relatifs aux données, qui seront examinés dans la section suivante. Compte tenu de ces difficultés, l’approche suivie dans ce chapitre, décrite plus en détail ci-dessous, consiste à établir des mesures indirectes de la répartition mondiale des ventes des EMN par destination dans les secteurs ADS et CFB, calculées à un niveau relativement agrégé. Dans le cas des CFB, l'approche se fonde sur les données provenant de la base de données analytique AMNE de l’OCDE, qui est disponible pour plus d’une cinquantaine de juridictions. En ce qui concerne les juridictions pour lesquelles on ne dispose pas de données dans la base AMNE analytique, le calcul des ventes repose sur des extrapolations, faites à partir de variables macroéconomiques largement disponibles et pertinentes (PIB, PIB par habitant, ouverture aux échanges par exemple).

88. Les données utilisées pour appréhender les ventes CFB ne sont guère adaptées à la détermination du lieu des ventes numériques à distance. Aussi, une approche plus ciblée est suivie pour les ventes ADS (l'approche générale employée pour les ventes CFB étant également testée à des fins de vérification). Cette approche repose sur des données relatives au nombre d’utilisateurs réguliers d’Internet par juridiction, combinées à des données sur la consommation moyenne par personne, comme expliqué ci-dessous. Ces indicateurs sont largement disponibles (avec plus de 200 juridictions couvertes). Les extrapolations faites à partir de variables économiques sont utilisées pour étendre la couverture aux quelques juridictions non couvertes.

89. Dans les secteurs ADS et CFB, l’indicateur indirect des ventes par destination d’une EMN dans une juridiction ne sera pas exprimé en termes absolus, mais seulement en termes relatifs, autrement dit, en tant que pourcentage du total des ventes des EMN, qui correspond à la somme obtenue en additionnant les ventes pour l’ensemble des juridictions6. En effet, l’analyse suppose uniquement l’application d’une clé de répartition aux fins de répartir le bénéfice résiduel attribuable entre les juridictions (composante C dans le Graphique 2.1). Il s’agit là d’une considération importante, dans la mesure où il est plus difficile de mesurer exactement le niveau des ventes correspondantes d’une EMN dans une juridiction donnée que d’obtenir un indicateur indirect raisonnable de la répartition de ces ventes entre les juridictions.

90. L’exemple simplifié présenté dans le Graphique 2.3 illustre certaines difficultés rencontrées lors de la définition et du calcul des ventes des entreprises multinationales par destination. Dans cet exemple, les ventes par destination d’un groupe d’EMN A dans la juridiction J peuvent inclure, pour tout ou partie : (i) les ventes réalisées par des entités du groupe d’EMN A situées dans la juridiction J à des entités tierces situées dans cette même juridiction (flèche rouge) ; et (ii) les ventes directes réalisées sur ce marché par des entités du groupe A situées dans d’autres juridictions (flèche en pointillés rouges). Ces ventes directes peuvent couvrir les ventes numériques réalisées à distance sur le territoire de la juridiction J (liées à des activités du secteur ADS, par exemple un abonnement à un service en ligne de transmission en flux de contenus). Elles peuvent aussi couvrir les exportations directes de produits matériels réalisées par des EMN du secteur CFB auprès de consommateurs ou d’entreprises tierces dans la juridiction J. Ces ventes matérielles à distance déclencheront ou non un lien et seront par conséquent prises ou non en compte aux fins de la répartition au titre du Montant A selon les décisions qui seront prises in fine par le Cadre inclusif. Il apparait dans le rapport sur le Blueprint du Pilier Un que ces ventes matérielles à distance ne seront généralement pas prises en compte à moins que le niveau de participation du groupe d’EMN à l’économie de la juridiction du marché considérée ne soit suffisant. Les critères exacts d'évaluation de ce degré de participation feront l’objet de décisions futures de la part du Cadre inclusif. Pour les ventes ADS comme CFB, le seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien potentiel constitue un autre facteur à prendre en compte aux fins de déterminer si les ventes à distance déclenchent le lien, comme examiné plus en détail à la section 2.5.4 ci-après.

91. Le calcul des ventes des entreprises multinationales par destination pose un certain nombre de difficultés sur le plan des données. Premièrement, les données dont dispose le Secrétariat de l’OCDE ne sont pas suffisamment fines pour permettre de déterminer l’emplacement des ventes au niveau de chaque groupe d’EMN, ce qui signifie que l’analyse doit se fonder sur des données relativement agrégées ; le corollaire étant que les effets potentiels liés à l’hétérogénéité des groupes d’EMN ne sont pas pris en compte (comme le fait que les groupes d’EMN dont le bénéfice résiduel est élevé auront tendance à vendre leurs produits sur des marchés différents de ceux dont le bénéfice résiduel est faible ou nul). De plus, les données relatives aux ventes numériques à distance, ou au lieu où se situent les utilisateurs de services numériques, sont peu nombreuses et de qualité inégale, comme indiqué plus en détail ci-après. Même en ce qui concerne les biens matériels, les données disponibles dans la plupart des juridictions ne permettent généralement pas d’établir de distinction entre les exportations à destination de tierces parties et celles à destination de parties liées. Enfin, les données disponibles ne permettent pas de déterminer le lieu où se situent les consommateurs finals des produits vendus lorsque les ventes transitent par des intermédiaires, tels que des distributeurs. Au vu de l’ensemble de ces problématiques, l’approche appliquée dans ce chapitre consiste à élaborer des indicateurs indirects de la répartition des ventes CFB et ADS en s’appuyant sur des données relativement agrégées.

92. L’indicateur indirect des ventes par destination des EMN du secteur CFB dans une juridiction donnée utilisé dans ce chapitre correspond au chiffre d’affaires réalisé par les entités de l’EMN dans cette juridiction, diminué de leurs exportations depuis cette même juridiction (Graphique 2.4). Cet indicateur s’appuie sur les données relatives au chiffre d’affaires et aux exportations des EMN du secteur CFB disponibles dans la base de données analytique AMNE de l’OCDE, comme décrit plus en détail ci-après. Dans l’exemple présenté dans le Graphique 2.3, cet indicateur correspondrait, pour le groupe d’EMN A, au chiffre d’affaires des entités du groupe dans la juridiction J (125), diminué de leurs exportations vers des parties liées (10) et des parties indépendantes (10). Le chiffre serait donc égal à 125-10-10=105.

93. Cette mesure constitue vraisemblablement un meilleur indicateur indirect des ventes CFB par destination que les données sur l’origine des ventes (données du BEA des États-Unis sur les ventes des EMN américaines par exemple) ou celles, plus agrégées, qui n'établissent pas de distinction entre les ventes réalisées par des entreprises multinationales et les autres ventes (données sur la consommation des ménages dans les comptes nationaux par exemple). Cette mesure comporte néanmoins un certain nombre de limites :

  • En théorie, l’indicateur devrait également être diminué des ventes intragroupe réalisées au sein de la juridiction J (égales à 5 dans l’exemple simplifié ci-dessus). En pratique, les données disponibles rendent cet exercice difficile dans la mesure où les chiffres relatifs au chiffre d’affaires contenus dans la base de données analytique AMNE ne sont pas nets des ventes intragroupe. Il est probable que cette question revête une importance limitée : à titre d’exemple, les ventes intragroupe au sein d’un même pays représentent seulement 9 % des ventes réalisées par les filiales américaines à l’étranger, selon les données relatives à l’activité à l’étranger des multinationales américaines publiées par le BEA aux États-Unis7. Les tests de robustesse fondés sur d’autres indicateurs indirects non sensibles à cet aspect (obtenu par exemple en déduisant de l’indicateur la consommation intermédiaire) donnent des résultats globaux similaires dans l’ensemble8.

  • Les ventes à distance (correspondant à la flèche en pointillés rouge dans le Graphique 2.3), qu’elles soient numériques ou matérielles, ne sont pas prises en compte dans cet indicateur indirect des ventes par destination dans le secteur CFB. Plus précisément, les ventes à distance ne sont pas prises en compte à leur point d’origine dans l’indicateur indirect utilisé dans ce chapitre, dans la mesure où elles sont comptabilisées dans le chiffre d’affaires mais déduites au moment de soustraire les exportations, pas plus qu’elles ne sont prises en compte à leur point de destination. Cette section étant centrée sur les activités CFB, il est peu probable que l’omission des ventes numériques à distance (qui relèveraient essentiellement du secteur ADS) ait une incidence notable sur les résultats (une méthode différente est utilisée pour estimer les ventes ADS, comme examiné plus loin). S’agissant des ventes matérielles à distance, cette omission revêtira une importance plus ou moins grande selon les choix conceptuels qui seront faits par le Cadre inclusif, comme indiqué plus haut, quant au niveau de participation à l’économie du marché nécessaire pour créer un lien. En tout état de cause, il est probable que l’emplacement des ventes matérielles à distance soit globalement corrélé avec l’emplacement des ventes des EMN non réalisées à distance, auquel cas, l’incidence de cette omission sur la mesure de la composante C serait minime. En effet, la finalité de la composante C est de mesurer la part de chaque juridiction dans le total des ventes mondiales par destination, plutôt que le niveau des ventes en valeur absolue dans chacune d’entre elles.

94. La base de données analytique AMNE de l’OCDE renseigne sur le chiffre d’affaires et les exportations des entités étrangères des EMN, ainsi que des entités nationales (qu’elles soient ou non rattachées à un groupe d’EMN) de 59 juridictions (Cadestin et al., 2018[9])9. De plus, cette base de données fait la distinction entre les entités nationales membres ou non d’entreprises multinationales, en se fondant sur des données « concrètes » pour 16 juridictions et des extrapolations pour les autres. Enfin, la base AMNE offre une ventilation des différentes données par secteur (34 au total), qui se fonde sur la classification NACE Rév. 2, avec une agrégation à un ou deux chiffres selon le secteur. L’identification des secteurs CFB repose une cette classification sectorielle, d’après les hypothèses présentées dans le Tableau 2.2, Partie B sur les secteurs considérées comme relevant des activités CFB10.

95. L’estimation des ventes CFB par destination (chiffre d’affaires des EMN du secteur CFB diminué des exportations de ces mêmes entreprises) est calculée directement à partir de la base de données analytique AMNE pour les 16 juridictions pour lesquelles la distinction entre les entités nationales membres d’entreprises multinationales et celles qui ne le sont pas repose sur des données concrètes (Graphique 2.5). En ce qui concerne les autres juridictions, la distinction est établie en prenant comme hypothèse que la fraction des EMN nationales dans le total des ventes CFB réalisées par des entreprises nationales correspond à la moyenne observée pour ces 16 juridictions (soit approximativement 14 %)11. À titre de vérification supplémentaire, le chiffre des ventes obtenu sur la base de ce calcul est comparé aux prédictions de la régression utilisée dans la section suivante pour extrapoler les ventes par destination des EMN aux juridictions qui ne sont pas couvertes par la base de données analytique AMNE12.

96. La méthode utilisée pour extrapoler l’estimation des ventes CFB par destination des entreprises multinationales dans les juridictions pour lesquelles on ne dispose pas de données analytiques AMNE consiste à régresser l’indicateur indirect des ventes par destination construit dans le précédente section (en prenant en compte le total des ventes des EMN nationales et étrangères) à partir de différentes variables macroéconomiques (PIB, ouverture commerciale, par exemple). La régression est estimée par rapport aux juridictions pour lesquelles on dispose de données analytiques AMNE. Les résultats permettent d’extrapoler les ventes par destination aux autres juridictions.

97. Les résultats de la régression, qui sont présentés dans le Tableau 2.4, donnent à penser que les ventes CFB par destination (en pourcentage du PIB) sont essentiellement tirées par le PIB, vraisemblablement parce qu’un marché plus grand attire davantage les ventes des multinationales étrangères, ainsi que par l’ouverture commerciale (telle que mesurée par le ratio importations plus exportations/PIB), ce qui reflète l’existence d’une corrélation entre la présence des entreprises multinationales et l’intensité du commerce extérieur. En revanche, le PIB par habitant et la balance commerciale (telle que mesurée par les exportations diminuées des importations en pourcentage du PIB) ne semblent pas jouer de rôle important une fois pris en compte les effets du PIB et de l’ouverture commerciale. Les valeurs retenues pour l’extrapolation correspondent à la première colonne du tableau.

98. Un ajustement supplémentaire est opéré au titre des envois de fonds et de l’aide extérieure. En effet, pour un niveau de PIB donné, ces sources de revenu peuvent accroître la consommation potentielle (et donc probablement les ventes des EMN du secteur CFB) dans les pays destinataires. Afin de tenir compte de cet effet, on multiplie le ratio des ventes par destination rapportées au PIB obtenu en extrapolant les résultats de la régression par le facteur de correction suivant : PIB+Envois de fonds+Aide extérieurePIB Les données sur les envois de fonds et l’aide extérieure proviennent de la Banque mondiale et de l’OCDE13.

99. L’estimation correspondante des ventes CFB par destination est présentée dans le Graphique 2.6. Conformément aux résultats de la régression ci-dessus, il apparait que les ventes sont relativement plus importantes dans les économies plus grandes et plus ouvertes. On remarque également que les économies qui présentent des caractéristiques similaires en termes de taille, de niveaux de revenus et d’ouverture affichent généralement des niveaux similaires de ventes CFB (en pourcentage de leur PIB)14.

100. Afin de refléter les incertitudes entourant l’indicateur indirect des ventes CFB des EMN par destination, les résultats présentés dans la dernière section de ce chapitre intègrent une plage d’incertitude concernant la part des ventes CFB des EMN par destination dans une juridiction dans le total des ventes CFB des EMN au niveau mondial. Cette plage est exprimée sous la forme d’intervalles de ±10 % autour de l’estimation ponctuelle pour les juridictions couvertes par les données de la base analytique AMNE, et de ±20 % autour de l’estimation ponctuelle pour les juridictions dont les estimations reposent sur une extrapolation par régression, ce qui reflète le fait que l’incertitude qui entoure les valeurs extrapolées est plus forte que celle qui entoure les valeurs basées sur des données dures.

101. A priori, la méthodologie utilisée ci-dessus pour estimer l’emplacement des ventes CFB n’est pas bien adaptée pour identifier la localisation des consommateurs (ou utilisateurs) de services ADS. En effet, comme indiqué plus haut, l’indicateur indirect utilisé (chiffre d’affaires des entités des EMN, diminué de leurs exportations) ne prend pas en compte les ventes à distance, et notamment les ventes numériques à distance, qui représentent une part importante des ventes dans le secteur ADS. On pourrait toujours recourir à la méthodologie employée pour les ventes CFB, à l’instar du test de robustesse présenté dans l’Annexe 2.D, en supposant l’existence d’une corrélation relativement étroite entre la ventilation des ventes numériques à distance et celle des ventes matérielles hors ventes à distance, mais il semble préférable d’opter pour une approche plus directe de la mesure des ventes ADS.

102. On pourrait envisager comme approche d’utiliser les informations de plus en plus nombreuses qui existent sur l’emplacement des utilisateurs de services numériques (à partir du trafic sur les sites internet et les applications mobiles). La qualité de ces données, néanmoins, reste incertaine et leur utilisation directe aux fins de l’analyse poserait un certain nombre de difficultés d’ordre méthodologique, ainsi que l’explique l’Encadré 2.1. Globalement, ces données semblent attester d’une corrélation relativement étroite entre, d’une part, le nombre d’utilisateurs des principaux services numériques et, d’autre part, le taux de pénétration Internet et le niveau du revenu par habitant (ces deux variables étant fortement corrélées entre elles). C’est sur ce constat que repose la méthodologie décrite ci-dessous.

103. L’indicateur indirect des ventes ADS sur le territoire d’une juridiction donnée utilisé comme référence dans l’analyse correspond : (i) au nombre d’utilisateurs réguliers d’Internet dans cette juridiction, multiplié par (ii) la consommation moyenne par personne dans cette même juridiction (en tant qu’indicateur indirect de la consommation moyenne d’un utilisateur d’Internet), et par (iii) le poids des services ADS dans le panier de consommation moyen d’un utilisateur d’Internet (Graphique 2.8). Les deux premières de ces variables proviennent respectivement des statistiques de l’Union internationale des télécommunications (UIT) et des Nations Unies15. Dans les rares juridictions pour lesquelles ces variables ne sont pas disponibles (qui représentent, pour chacune des variables, moins de 1.5 % du PIB mondial), elles sont extrapolées à partir du PIB par habitant16. La troisième variable, qui ne peut être observée directement en raison du manque de données internationales complètes sur la consommation de services ADS, est supposée constante dans l’ensemble des juridictions. Il n’est pas nécessaire d’émettre d’hypothèses sur la valeur exacte de cette constante, dans la mesure où le but de l’exercice est uniquement de mesurer la part, et non le montant en valeur, des ventes réalisées dans chaque juridiction.

104. Cet indicateur indirect présente deux limites essentielles, qui se compensent probablement entre elles. Premièrement, la consommation moyenne par habitant est mesurée pour l’ensemble de la population d’une juridiction, et non pour le sous-ensemble que constituent ses utilisateurs Internet. Néanmoins, il est probable que les niveaux de revenu et de consommation des utilisateurs d’Internet soient supérieurs à ceux des non utilisateurs. Cette distinction pourrait ne pas avoir d’incidence dans les juridictions caractérisées par un taux de pénétration Internet élevé (comme la plupart des pays de l’OCDE), mais elle pourrait conduire à largement sous-estimer les ventes dans les économies à faible revenu, dans lesquelles le taux de pénétration Internet est relativement bas. Deuxièmement, on suppose que les ventes ADS représentent une part constante du panier de consommation des utilisateurs d’Internet dans l’ensemble des pays. En fait, il est probable que les services ADS représentent une part moins importante du panier de consommation dans les juridictions à faible revenu, où la pondération d’articles autres que des services (alimentation, énergie, par exemple) au sein du panier de consommation est généralement plus élevée que dans les juridictions à revenu élevé. D’où le risque que les ventes dans les juridictions à faible revenu soient surestimées. En somme, ces deux limites ont des effets opposés, d’où la difficulté à déterminer si l’indicateur indirect utilisé surestime ou sous-estime la fraction des ventes ADS réalisées dans les juridictions à faible revenu, par opposition aux juridictions à revenu élevé.

105. Une analyse de sensibilité présentée à l’Annexe 2.D suggère que les estimations d’impact du Pilier Un sur les recettes fiscales ne sont pas très sensibles à l’utilisation d’une hypothèse aboutissant à des ventes ADS plus faibles dans les juridictions à plus bas revenu que l’hypothèse de référence décrite ci-dessus. Par rapport à l’hypothèse de référence, cette analyse de sensibilité suppose que les ventes ADS dans les juridictions à bas revenu sont divisées par deux, que les ventes ADS dans les juridictions à revenu intermédiaire sont divisées par un et demi et que celles dans les juridictions à haut revenu restent inchangées17. L’autre analyse de sensibilité présentée à l’Annexe 2.D asuggère que l’utilisation de la méthodologie employée pour les ventes CFB à la place de la méthodologie de référence présentée dans cette section aurait relativement peu d’effet sur les estimations globales de l’impact du Pilier Un sur les recettes.

106. L’estimation de référence des ventes ADS par destination est présentée dans le Graphique 2.9. La répartition globale des ventes ADS présente certaines similitudes avec celle des ventes CFB (Graphique 2.6), mais semble plus étroitement corrélée avec le niveau de revenu des juridictions que celle-ci. Comme pour les ventes CFB, des marges d’incertitude sont retenues pour les estimations des ventes ADS aux fins du calcul des répercussions du Pilier Un sur les recettes présenté dans la section finale de ce chapitre. Ces marges d’incertitudes correspondent à une fourchette de ±25 % autour de l’estimation ponctuelle.

107. Les nouvelles règles relatives au lien pourraient supposer la fixation d’un seuil de chiffre d’affaires afin de déterminer si un groupe d’EMN a une présence imposable dans une juridiction. En vertu d’un tel seuil, le bénéfice résiduel d’un groupe d’EMN donné ne serait pas attribué aux juridictions dans lesquelles le total du chiffre d’affaires de ce groupe est inférieur audit seuil.

108. Évaluer l’incidence d’un tel seuil potentiel de chiffre d’affaires est difficile en raison de l’absence de données complètes sur les ventes des entreprises multinationales au niveau des entités. Face à ces difficultés, une démarche de modélisation probabiliste a été développée pour évaluer les implications d’une fourchette indicative de seuls potentiels de chiffre d’affaires déclenchant le lien dans l’ensemble des juridictions, à partir de simulations multiples fondées sur une ensemble d’hypothèses décrites dans la présente section. Comme ce raisonnement dépend inévitablement des hypothèses de départ, ces résultats doivent être considérés comme des ordres de grandeur plutôt que comme des estimations précises.

109. L’idée qui sous-tend cette modélisation est la suivante : Si tous les groupes d’EMN (secteur ADS ou CFB) réalisaient des ventes dans toutes les juridictions du monde, le chiffre d’affaires mondial d’un groupe donné, multiplié par la part moyenne d’une juridiction donnée dans le chiffre d’affaires mondial de l’ensemble des groupes d’EMN (ADS ou CFB) constituerait un indicateur raisonnable du chiffre d’affaires réalisé dans cette juridiction. Un tel indicateur ne tiendrait pas compte de l’hétérogénéité des entreprises multinationales, mais permettrait de déterminer si les ventes d’un groupe dans une juridiction sont probablement supérieures, ou inférieures, au seuil de chiffre d’affaires retenu.

110. La situation est en réalité plus complexe dans la mesure où les groupes d’EMN ne réalisent pas tous des ventes dans toutes les juridictions. Face à cela, l’approche (qui s’appuie sur la méthode de Monte Carlo) consiste à effectuer de nombreuses simulations en prenant comme hypothèse la présence de différentes EMN dans différentes juridictions, et à appliquer le seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien dans chacun de ces scénarios. Enfin, l’effet du seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien correspond à la moyenne des effets obtenus dans l’ensemble de ces nombreuses simulations. Cette méthode de simulation a pour avantage de donner une estimation de l’effet moyen du seuil, mais également des marges d’incertitude, qui sont à leur tour utilisées pour définir des intervalles de variation autour de la mesure du chiffre d’affaires après établissement du lien qui sous-tendent les estimations du Pilier Un présentées dans la section finale de ce chapitre.

111. Dans la pratique, les chiffres relatifs aux ventes mondiales de chaque multinationale proviennent de l’ensemble des états financiers consolidés (principalement extraits de la base de données ORBIS) utilisés pour la composante A de l’analyse. Cet ensemble de données est limité aux groupes d’EMN exerçant leur activité principale dans les secteurs ADS ou CFB et dont le chiffre d’affaires mondial est supérieur à 750 millions EUR. Les chiffres relatifs à la ventilation moyenne des ventes ADS et CFB entre les juridictions sont tirés des estimations présentées dans les sections 2.5.2 et 2.5.3 ci-dessus. Enfin, on suppose que la probabilité qu’un groupe d’EMN donné (secteur ADS ou CFB) réalise des ventes dans une juridiction j s’exprime par l’équation suivante :

PrPrésence commercialej=λ * Part des ventesj 

112. La « Part des Ventesj« correspond à la fraction des ventes mondiales de l’ensemble des entreprises multinationales (secteur ADS ou CFB) qui sont réalisées dans une juridiction j, et λ est un paramètre de mise à l’échelle. Selon l’idée qui sous-tend cette équation, les groupes d’EMN sont davantage susceptibles d’être présents sur les grands marchés que sur les petits. À titre d’exemple, il apparait, dans la pratique, que certaines des plus grandes multinationales des secteurs ADS et CFB réalisent des ventes (ou comptent des utilisateurs) dans la quasi-totalité des pays du monde, alors que les plus petites multinationales sont moins présentes sur les plus petits marchés (économies en développement, par exemple). Il en résulte que les entreprises multinationales sont généralement moins nombreuses à vendre leurs produits et services sur les marchés des plus petites juridictions. Ce paramètre λ reflète la propension plus ou moins forte des entreprises multinationale à être davantage présente sur les marchés de grande taille que sur les plus petits (un λ plus élevé indiquant une plus forte propension à privilégier les grands marchés)18. Ce paramètre n’est pas directement observable, et sa valeur a été calibrée à partir d’observations faites sur le sous-ensemble de juridictions pour lesquelles on dispose de données au niveau des entités dans la base de données FATS d’Eurostat. Cette sensibilité des résultats aux différentes valeurs de λ a également été vérifiée et les résultats sont globalement conformes aux hypothèses de référence (voir Annexe 2.B).

113. Dans chaque scénario un groupe d’EMN (secteur ADS ou CFB) pourra réaliser un chiffre d’affaires dans la juridiction j considérée (Présence commercialejms= 1), ou ne pas en réaliser (Présence commercialejms= 0) 19. Le montant du chiffre d’affaires du groupe d’EMN dans cette juridiction j sera ensuite obtenu en multipliant le chiffre d’affaires mondial de ce groupe d’EMN m par la part représentée par cette juridiction dans le chiffre d’affaires mondial (secteur ADS ou CFB) 20.

Ventesjms =Présence commercialejms* Ventes mondiales EMN m * Part des ventesj .

114. Si la valeur « Ventesjms » est supérieure au seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien considéré, une fraction du bénéfice résiduel de m sera attribuée à j. Le bénéfice résiduel de m est calculé à partir de ses comptes consolidés, de la même manière que pour la composante A. À l’inverse, si la valeur « Ventesjms » est inférieure au seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien, aucun bénéfice résiduel ne sera pas attribué de l’EMN m à la juridiction j dans cette simulation.

115. Les simulations sont répétées 200 fois pour chaque paire EMN-juridiction. On calcule ensuite le montant moyen du bénéfice résiduel attribué au titre de chaque EMN et de chaque juridiction dans chacune de ces 200 simulations 21. Enfin, ces valeurs sont additionnées pour l’ensemble des entreprises multinationales et comparées à l’estimation de référence du bénéfice résiduel attribué à la juridiction considérée en l’absence de seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien. Les résultats correspondant à un ensemble indicatif de seuls potentiels de chiffre d’affaires déclenchant le lien sont présentés dans le Graphique 2.10 pour cinq grands groupes de juridictions, fondés sur la taille de l’économie (voir la composition des groupes dans le Tableau 2.5).

116. Globalement, l’effet de l’application de seuils de chiffre d’affaires sur le bénéfice résiduel attribué a une incidence globalement significative dans les deux premiers groupes de juridictions (à savoir les économies les plus petites) et négligeable dans les deux derniers (autrement dit les grands économies). Dans les petites économies, l’ampleur de ces effets dépendra pour l’essentiel du niveau de seuil considéré. Enfin, les seuils envisagés dans ce chapitre ont une incidence limitée sur le montant global de bénéfice résiduel mondial à attribuer (avec une diminution inférieure à 2 %), ce qui implique que l’application du seuil n’aurait pas d’incidence significative sur le montant des allégements d’impôts qui seraient accordés au titre de la double imposition par les juridictions concernées (estimation dans la section relative à la composante E ci-dessous).

117. Aux fins de la modélisation opérée dans ce chapitre, on suppose que le bénéfice résiduel attribué à une juridiction serait imposé au taux légal de l’impôt sur les bénéfices des sociétés (IS) de cette juridiction22. Dans la pratique, le taux d’imposition utilisé dans les estimations est le taux de l’IS combiné (national et infranational) provenant du jeu de données pour 2019 de la série de Statistiques de l’impôt sur les sociétés de l’OCDE, qui couvre plus de 90 juridictions (OECD, 2020[10]). D’autres sources sont utilisées pour les juridictions non couvertes par cette base de données (à savoir le Bureau international de documentation fiscale, KPMG, EY et la Tax Foundation).

118. La composante E concerne les ‘juridictions accordant un allègement’ (autrement dit celles depuis lesquelles le bénéfice résiduel serait réattribué). En pratique, on envisage que ces juridictions accordent un ‘allégement visant à éliminer la double imposition’ garantissant que le bénéfice attribué à d'autres juridictions ne soit pas imposé deux fois.

119. La conception précise des règles d’allégement de la double imposition reste toujours subordonnée aux décisions qui seront prises par le Cadre inclusif, tant en ce qui concerne la détermination des entités qui bénéficieront d’un allégement, qu’en ce qui concerne les modalités de cet allégement (exemption d’impôt sur les bénéfices réattribués ou crédit d’impôt au titre de l’impôt étranger appliqué) comme examiné dans le rapport sur le Blueprint du Pilier Un. Les estimations présentées dans ce chapitre sont basées sur l’hypothèse théorique selon laquelle l’allégement de la double imposition serait accordé en appliquant une méthode de l’exemption d’impôt, et que les juridictions l'accorderaient en proportion à la part du bénéfice résiduel mondial du groupe d’EMN considéré qui est située sur leur territoire. Comme indiqué ailleurs dans ce chapitre, cette hypothèse ne préjuge pas des décisions finales qui seront prises par le Cadre inclusif. La modélisation précise de règles différentes d'allégement de la double imposition à partir des données dont dispose le Secrétariat serait difficile, mais pourrait se traduire par des résultats différents des estimations présentées dans ce chapitre.

120. Déterminer la localisation du bénéfice résiduel des groupes d’EMN exerçant leurs activités dans les segments ADS et CFB à l’échelle de toutes les juridictions pose trois principales difficultés :

  • Les données au niveau des entités sont disponibles pour le Secrétariat de l’OCDE uniquement pour un sous-ensemble de 24 juridictions, celles pour lesquelles la couverture des données sur les états financiers non consolidés de la base ORBIS est bonne. Dans d'autres juridictions, le Secrétariat de l’OCDE dispose uniquement de données partiellement agrégées. Toutefois, tenter de calculer le bénéfice résiduel en appliquant un seuil de rentabilité directement aux données agrégées au niveau de la juridiction serait trompeur. Si par exemple une juridiction compte deux entreprises membres d’un groupe multinational non liées de taille égale, l’une réalisant un taux de rentabilité de 20 % et l’autre de 0 %, le taux de rentabilité au niveau agrégé serait de 10 %. Si le bénéfice résiduel est défini en retenant un seuil de rentabilité de 10 %, les chiffres agrégés donneraient à penser que le bénéfice résiduel dans cette juridiction est nul, alors que la première entreprise dégage bien un bénéfice résiduel.

  • La plupart des données relatives à la localisation des bénéfices dont dispose le Secrétariat de l’OCDE (y compris les données agrégées et anonymisées tirées des déclarations pays par pays) ne contiennent pas d’informations sectorielles, ce qui rend difficile de distinguer les groupes d’EMN actifs dans les secteurs ADS et CFB des groupes d’EMN non couverts.

  • Même après avoir déterminé le montant du bénéfice résiduel d’un groupe d’EMN dans chaque juridiction, la fraction de ce bénéfice qui bénéficierait d'un allégement de la double imposition dépend du montant du bénéfice résiduel au niveau de l’ensemble du groupe, calculé à partir des états consolidés du groupe. De fait, la somme des bénéfices résiduels calculés juridiction par juridiction (approche « ascendante ») pourrait différer de la mesure « descendante » du bénéfice résiduel calculée à partir des états consolidés et décrite dans la composante A ci-dessus. En général, la mesure « ascendante » est plus élevée que la mesure « descendante », en raison d’effets de moyenne analogues à ceux décrits dans le premier point ci-dessus. Par exemple, un groupe d’EMN composé de deux entités affichant une rentabilité respective de 5 % et 15 % pourrait avoir une rentabilité moyenne de 10 % au niveau consolidé. Si l’on retient un seuil de rentabilité de 10 % pour définir le bénéfice résiduel, ce groupe dégagerait un bénéfice résiduel nul en appliquant une mesure « descendante » de la rentabilité, alors qu’il enregistrerait un bénéfice résiduel positif (dans la deuxième entité) avec une mesure « ascendante »23.

121. Pour résoudre ces difficultés, l’approche appliquée dans ce chapitre suit un certain nombre d'étapes, qui sont résumées dans le Graphique 2.11 et décrites plus en détail dans les sections suivantes. L’objectif ultime est de construire une « matrice des bénéfices résiduels » qui cartographie le montant du bénéfice résiduel qui bénéficierait de l’allégement de la double imposition dans chaque juridiction (lignes de la matrice) et pour chaque juridiction de la société mère ultime (colonnes de la matrice). Par exemple, la cellule correspondant au couple France/États-Unis contiendrait le montant total du bénéfice des groupes d’EMN américains en France qui bénéficierait de l’allégement de la double imposition.

122. Les principales étapes suivies pour construire cette matrice des bénéfices résiduels - pour un seuil de rentabilité donné - sont les suivantes :

  1. 1. La première étape consiste à calculer une matrice ‘ascendante’ des bénéfices résiduels (en les calculant juridiction par juridiction, quel que soit le montant total du bénéfice résiduel au niveau consolidé), en considérant l’ensemble de l'économie (indépendamment de la portée du Pilier Un) et sans tenir compte d’un seuil de chiffre d'affaires mondial potentiel24. Le point de départ consiste à construire une ‘matrice des bénéfices’, qui combine plusieurs sources de données en un cadre cohérent afin de cartographier la localisation des bénéfices dans les juridictions (voir la section 2.7.3et le chapitre 5 pour plus de détails). La fraction du bénéfice dans cette matrice qui est considéré comme résiduel - pour le seuil de rentabilité considéré - est calculée en utilisant les données au niveau des entités provenant de la base ORBIS dans les juridictions bien couvertes (voir la liste à l’Annexe 5.A du chapitre 5). Pour renseigner les cellules de la matrice dans d'autres juridictions, l’approche consiste à utiliser le ratio agrégé bénéfice/chiffre d'affaires, calculé à partir de la matrice des bénéfices et d'une matrice des chiffres d'affaires construite en suivant la même approche (voir la section 2.7.4et le chapitre 5). En raison des effets de moyenne évoqués précédemment, le ratio agrégé dans une juridiction ne peut pas être directement utilisé pour déterminer la fraction du bénéfice résiduel localisée dans cette juridiction. Cette fraction est donc calculée par projection, sur la base de la relation moyenne entre le ratio agrégé et la part du bénéfice résiduel dans une juridiction. Cette relation est estimée en utilisant les données au niveau des entreprises contenues dans la base ORBIS pour les juridictions bien couvertes, ainsi que l’explique plus en détail la section 2.7.5ci-dessous.

  2. 2. La deuxième étape consiste à éliminer le bénéfice résiduel des secteurs non couverts afin d’obtenir une matrice des bénéfices résiduels qui se concentre uniquement sur les secteurs ADS et CFB. Comme il est impossible d’observer directement la part des différents secteurs dans le bénéfice, les variables indicatives suivantes sont utilisées : (i) pour éliminer le bénéfice résiduel lié aux produits de base, la part des produits de base dans les exportations (à partir des données provenant de la CNUCED)25, (ii) pour éliminer la part du bénéfice résiduel attribuable à d’autres secteurs non couverts, la part de ces secteurs dans la valeur ajoutée (à partir de la base de données analytique AMNE de l’OCDE). Une exception concerne le bénéfice résiduel des groupes d’EMN américains dans le secteur ADS, pour lequel une méthode plus directe est employée, grâce au niveau de détail plus poussé offert par les données publiées par le BEA des États-Unis (voir la section 2.7.6).

  3. 3. La troisième et dernière étape consiste à ‘remettre à l'échelle’ la matrice des bénéfices résiduels à partir des estimations ‘descendantes’ du bénéfice résiduel basées sur les états consolidés des groupes d’EMN pour chaque juridiction de la société mère ultime, tel que calculé dans la composante A-B de la méthodologie, et en tenant compte de l’application d’un seuil potentiel de chiffre d'affaires mondial. Dès lors, la mesure juridiction par juridiction (‘ascendante’) du bénéfice résiduel sert uniquement de clé pour déterminer dans quelles proportions ce montant serait prélevé des juridictions qui accordent l'allégement. Si, par exemple, les états consolidés d’un groupe d’EMN indiquent un bénéfice résiduel descendant de 100, alors que l'approche juridiction par juridiction aboutit à un bénéfice résiduel ascendant de 60 dans une première juridiction, de 60 dans une deuxième juridiction et de 30 dans une troisième juridiction, alors le bénéfice résiduel total selon l’approche ascendante est de 60+60+30=150, soit plus que 100. Dans ce cas, on suppose que 40 (60*100/150) bénéficie de l'allégement de la double imposition dans la première juridiction, 40 dans la deuxième juridiction et 20 (30*100/150) dans la troisième, de sorte que le total du bénéfice résiduel bénéficiant de l’allégement (40+40+20=100) correspond à la mesure descendante du bénéfice résiduel.

123. Ces étapes sont décrites plus en détail, accompagnées de résultats intermédiaires, dans les sections qui suivent.

124. Identifier la localisation des bénéfices dans les juridictions est difficile en raison des limitations des sources de données existantes. De fait, il n’existe pas une source unique de données offrant une couverture complète de toutes les juridictions. Par conséquent, l'approche suivie dans ce rapport pour déterminer la localisation des bénéfices des groupes d’EMN consiste à combiner plusieurs sources dans une ‘matrice des bénéfices’, afin d'assurer la plus grande couverture géographique possible, tout en utilisant la source la plus fiable pour chaque point de donnée. Cette approche présente un autre avantage : lorsque plusieurs sources de données sont disponibles pour le même point de donnée, elles peuvent être utilisées pour effectuer des comparaisons, assurer la cohérence et repérer les valeurs aberrantes éventuelles.

125. En pratique, la ‘matrice des bénéfices’ contient le bénéfice total des entités membres de groupes d’EMN pour chaque paire de juridictions ‘société mère ultime-filiale’ possible (Graphique 2.12). Par exemple, la cellule France-États-Unis contiendrait le bénéfice total des EMN américaines en France. Cette matrice peut être assimilée à un tableau carré de plus de 200 colonnes (chaque colonne correspondant à une juridiction de la société mère ultime) sur plus de 200 lignes (chaque ligne correspondant à la juridiction d’une filiale).

126. La matrice des bénéfices s'appuie sur trois principales sources de données, présentées ci-dessous par ordre de préférence décroissant. :

  • Données anonymisées et agrégées issues des déclarations pays par pays pour 25 juridictions de la société mère ultime (voir la liste à l’Annexe 5.A du chapitre 5) ;

  • Données sur les états financiers non consolidés de la base ORBIS dans 24 juridictions de filiales ayant une bonne couverture ORBIS (voir la liste à l’Annexe 5.A du chapitre 5) ;

  • Extrapolations basées sur des données macroéconomiques (données de l’IDE par exemple) dans les autres cellules.

127. Dans la mesure du possible, les données figurant dans la matrice des bénéfices (et dans la matrice du chiffre d’affaires décrite plus loin) portent uniquement sur les sous-groupes d’EMN bénéficiaires (autrement dit les entités membres d’un groupe d’EMN qui déclarent un bénéfice global dans la juridiction considérée), et non sur la totalité des sous-groupes (bénéficiaires et déficitaires). Cet angle d’approche est justifié aux fins de l’évaluation de la localisation du bénéfice résiduel, qui est l’objet de cette section, dans la mesure où les sous-groupes déficitaires ne peuvent pas dégager de bénéfice résiduel.

128. La matrice des bénéfices - à un niveau d'agrégation relativement élevé - est illustrée dans le Tableau 2.6. La méthodologie complète utilisée pour construire la matrice des bénéfices est décrite en détail dans le chapitre 5. Ce chapitre contient aussi des informations détaillées sur les sources de données utilisées dans la matrice des bénéfices, et des avertissements relatifs à leur utilisation. En outre, il présente une version plus détaillée de la matrice (contenant un plus grand nombre de groupes de juridictions que dans le Tableau 2.6), ainsi que des informations sur l’importance relative des différentes sources de données qui sous-tendent la matrice. Enfin, il livre les résultats de l’exercice de comparaison approfondi qui a été réalisé pour évaluer la qualité des données et leur cohérence d’une source à l’autre.

129. Pour déterminer la fraction du bénéfice considéré comme résiduel, il est nécessaire de calculer le ratio bénéfice/chiffre d'affaire pour l’ensemble des cellules de la matrice des bénéfices. À cette fin, une matrice des chiffres d’affaires a été construite, en suivant la même approche que pour la matrice des bénéfices. Dans une optique de cohérence interne, les mêmes sources de données sont utilisées que pour la matrice des bénéfices dans la mesure du possible, le même ordre de préférence entre les sources est appliqué, et les données sont également centrées sur les sous-groupes d’EMN bénéficiaires. La méthodologie détaillée et les sources de données sont décrites au chapitre 5. Une version agrégée de la matrice des chiffres d’affaires est présentée dans le Tableau 2.7.

130. La construction d’une matrice ‘ascendante’ des bénéfices résiduels nécessite d'évaluer la fraction du bénéfice considéré comme résiduel pour toutes les cellules de la matrice des bénéfices. Pour ce faire, on utilise directement les données relatives aux états financiers non consolidés de la base ORBIS concernant les juridictions pour lesquelles la couverture ORBIS est bonne, à la fois pour les entités membres de groupes d’EMN nationaux et étrangers (voir la liste à l’Annexe 5.A du chapitre 5)26. Pour chacune des juridictions considérées, le bénéfice total de chaque sous-groupe d’EMN est calculé (en additionnant toutes les entités appartenant au même groupe d’EMN qui opèrent dans cette juridiction)27, puis divisé par le chiffre d'affaires total dugroupe d’EMN (calculé selon des modalités identiques). Le bénéfice qui dépasse le seuil de bénéfice résiduel considéré représente le bénéfice résiduel. Enfin, la fraction totale du bénéfice résiduel est calculée en additionnant le bénéfice résiduel de chaque sous-groupe d’EMN, puis en le divisant par le bénéfice total des sous-groupes d’EMN bénéficiaires dans cette juridiction.

131. Pour les cellules de la matrice dans d'autres juridictions de la filiale, la fraction du bénéfice résiduel est déterminée en se basant sur le ratio agrégé bénéfice/chiffre d'affaires (calculé à partir des matrices des bénéfices et des chiffres d'affaires) et sur la relation moyenne entre la fraction du bénéfice résiduel et ce ratio agrégé dans les différentes juridictions. Cette relation moyenne est estimée pour les juridictions j bien couvertes par la base ORBIS :

Bénéfice résiduelBénéfice totalj=α+βBénéfice totalChiffre d'affaires totalj

132. Cette relation, estimée pour un seuil de rentabilité de 10 % sur le ratio bénéfice/chiffre d'affaires, est présentée dans le Graphique 2.13, où chaque point correspond à une juridiction. Si rien ne permet, sur un plan théorique, de penser que cette relation doit être linéaire, dans la pratique le nombre d’observations est insuffisant pour envisager des spécifications plus complexes. Par ailleurs, il n’est pas certain que l’utilisation de spécifications plus complexes serait gage de meilleure qualité par rapport à la spécification linéaire présentée dans le Graphique 2.13.

133. La corrélation pour d'autres seuils de rentabilité potentiels, non traitée dans ce chapitre, est globalement similaire à la corrélation observée avec un seuil de 10 %, mais les coefficients α et β dépendent du seuil de rentabilité considéré. En général, choisir un seuil plus élevé pour définir le bénéfice résiduel entraînerait une valeur α plus faible car il réduirait le montant du bénéfice résiduel, tandis que les différences potentielles dans β dépendraient de la forme de la distribution du bénéfice entre juridictions. L'analyse utilise les coefficients spécifiques α et β qui correspondent au seuil de rentabilité considéré (les résultats pour un seuil de rentabilité de 20 % sont basés sur les coefficients α et β estimés pour ce seuil).

134. Les matrices ‘ascendantes’ des bénéfices résiduels peuvent être calculées à partir de cette méthode. Étant donné que cette matrice dépend du seuil de rentabilité considéré, il n’existe pas une matrice unique. Au contraire, une matrice différente peut être calculée pour chaque seuil de rentabilité envisagé. Les résultats présentés dans cette section sont fondés, à titre d’illustration, sur des seuils de rentabilité de 10 % et de 20 %, et sont présentés dans le Tableau 2.8. Les matrices portent sur l’ensemble de l'économie (et pas seulement sur les secteurs ADS et CFB) et sont basées sur un calcul ‘ascendant’ du profit résiduel juridiction par juridiction (plutôt qu’un calcul ‘descendant’ à partir des résultats consolidés au niveau du groupe), ce qui explique pourquoi le montant total du bénéfice résiduel est beaucoup plus élevé que dans les estimations correspondantes de la composante A présentée plus haut.

135. Cette étape de la méthodologie a pour but d’éliminer le bénéfice résiduel provenant des secteurs non couverts afin d’obtenir une matrice des bénéfices résiduels qui se concentre uniquement sur les secteurs ADS et CFB. Ce n’est pas simple dans la mesure où la part des différents secteurs dans le bénéfice (et plus encore dans le bénéfice résiduel) n’est généralement pas observable dans les données disponibles (données anonymisées et agrégées tirées des déclarations pays par pays, par exemple). La seule exception concerne les données provenant du BEA des États-Unis, qui combinent des informations géographiques et sectorielles sur la localisation du bénéfice et des ventes des groupes d’EMN, comme expliqué ci-dessous.

136. Dans ce contexte, la méthodologie repose sur les variables indicatives et hypothèses suivantes :

  • La part du bénéfice résiduel lié aux produits de base dans une juridiction est supposée être proportionnelle à la part des produits de base dans les exportations de marchandises de cette juridiction. Les données relatives à la composition des exportations par catégorie de produits sont extraites de la matrice des échanges de marchandises de la CNUCED28.

  • Le bénéfice résiduel d'autres secteurs non couverts est plus difficile à déterminer et peut être réparti plus uniformément entre juridictions que le bénéfice résiduel provenant des produits de base, qui selon toute vraisemblance se concentre essentiellement dans les juridictions qui fabriquent des produits de base. La part du bénéfice résiduel provenant de ces autres secteurs non couverts est supposée être proportionnelle à la part de ces secteurs non couverts dans la valeur ajoutée générée par les groupes d’EMN dans la juridiction considérée. Ces parts sont calculées à partir des données de la base analytique AMNE de l’OCDE, qui présente l’avantage de croiser les dimensions géographiques et sectorielles. Malheureusement, les données de la base analytique AMNE ne couvrent pas le bénéfice, et la distribution de la valeur ajoutée constitue la variable indicative la plus proche de la distribution du bénéfice. Dans la base analytique AMNE, les secteurs ADS et CFB sont identifiés selon les mêmes modalités que dans la section 2.5 ci-dessus.

137. Une exception à l’application de cette méthodologie concerne le bénéfice résiduel des groupes d’EMN américains dans le secteur ADS, pour lequel une méthode plus directe est employée, sur la base de données détaillées provenant du BEA des États-Unis. Pour ces groupes d’EMN, la distribution du bénéfice résiduel hors des États-Unis est calculée à partir de la localisation du bénéfice (en utilisant la variable « profit-type return », ou ‘rendement de type bénéfice’, comme mesure des bénéfices) et des ventes des groupes d’EMN dans le ‘secteur de l’information’. Bien que ce secteur ne recoupe pas exactement celui ADS, il semble être suffisamment proche pour pouvoir servir de variable indicative29. Cette approche est possible uniquement pour les groupes d’EMN américains, car les autres juridictions ne publient pas des données aussi détaillées, combinant les informations géographiques et sectorielles sur la localisation du bénéfice et des ventes des EMN. L'approche reposant sur les données du BEA est privilégiée par rapport à la méthodologie décrite ci-dessus qui est appliquée dans d'autres juridictions, car elle procure des informations plus directes sur la localisation du bénéfice et des ventes dans le secteur ADS. La mesure du bénéfice utilisée (‘rendement de type bénéfice’) échappe au problème du double comptage évoqué par Blouin et Robinson (2019[11]) (voir également Clausing (2020[12])). Par souci de cohérence avec le reste de la méthodologie, la part du bénéfice réalisé par les groupes d’EMN américains dans le secteur ADS qui est résiduel dans chaque juridiction étrangère est calculée à partir du ratio agrégé bénéfice/chiffre d'affaires (tiré des données du BEA) et de la relation décrite dans le Graphique 2.13. Contrairement au secteur ADS, les données du BEA ne sont pas utilisées pour le secteur CFB, car les activités CFB seraient beaucoup plus difficiles à isoler dans les données du BEA (la plupart des secteurs couverts par les données du BEA associent des activités CFB et non CFB).

138. Les matrices ‘ascendantes’ des bénéfices résiduels qui en résultent, axées sur les secteurs ADS et CFB, pour un seuil de rentabilité de 10 % et de 20 %, sont présentées dans le Tableau 2.9. Les montants du bénéfice résiduel mondial sont beaucoup plus faibles que dans le Tableau 2.8 puisque le champ est plus étroit par rapport à ce tableau. De fait, les estimations figurant dans le Tableau 2.8 englobent l’ensemble de l’économie, y compris les activités non couvertes. Pourtant, le montant du bénéfice résiduel mondial demeure beaucoup plus élevé que celui calculé dans la composante A ci-dessus (voir le Tableau 2.3), ce qui confirme la nécessité de l’ajustement (‘mise à l’échelle’) effectué dans la section suivante.

139. La dernière étape pour construire la matrice ‘descendante’ des bénéfices résiduels qui est utilisée pour calculer le montant du bénéfice bénéficiant de l'allégement de la double imposition consiste à ajuster (mettre à l'échelle) la matrice ‘ascendante’ décrite dans le Tableau 2.9 pour qu’elle cadre avec les estimations ‘descendantes’ du bénéfice résiduel. Comme mentionné précédemment, cet ajustement est nécessaire pour prendre en compte le fait que la mesure ‘ascendante’ du bénéfice résiduel sert uniquement de clé pour identifier les juridictions où l’allégement de la double imposition doit avoir lieu, tandis que le montant total de l’allégement à accorder dépendrait du montant du bénéfice résiduel calculé à partir des états financiers consolidés des groupes d’EMN. Par exemple, certains groupes d’EMN peuvent afficher une rentabilité supérieure au seuil de rentabilité dans certaines juridictions, mais une rentabilité faible dans d'autres juridictions, leur permettant de neutraliser en tout ou partie ce bénéfice résiduel30.

140. Cet ajustement est effectué en ajustant le bénéfice résiduel proportionnellement dans chaque colonne de la matrice ‘ascendante’, de manière à ce que le bénéfice résiduel total dans chaque colonne soit égal au bénéfice résiduel total des groupes d’EMN ayant une société mère ultime dans la juridiction considérée, tel que calculé à partir de la base de données des états financiers consolidés des groupes d’EMN utilisés dans l’analyse de la composante A, en s’intéressant uniquement aux EMN des secteurs ADS et CFB. Si par exemple les groupes d’EMN américains ont un bénéfice résiduel total de 100 dans la matrice ‘ascendante’ (bénéfice résiduel total dans la colonne États-Unis) et si les états financiers consolidés des groupes d’EMN indiquent un bénéfice résiduel total de 60, l’ajustement consiste à réduire de 40 % le montant dans chaque cellule de la colonne États-Unis de la matrice des bénéfices résiduels pour obtenir la matrice ‘ascendante’ finale.

141. Cet ajustement garantit une cohérence entre la matrice finale et les estimations du bénéfice résiduel mondial présentées dans la composante A ci-dessus, et fait en sorte que le montant du bénéfice résiduel attribué au titre du Pilier Un soit égal au montant du bénéfice résiduel pour lequel l’allégement de la double imposition est accordé. Il prend également en compte les conséquences éventuelles d’une application d’un seuil de chiffre d'affaires mondial au titre du Pilier Un. En effet, les estimations du bénéfice résiduel utilisées en tant que totaux de colonnes tiennent compte de l’application de ce seuil de chiffre d'affaires. Si, par exemple, avec le seuil de chiffre d'affaires considéré, une juridiction de la société mère ultime voit une partie de ses groupes d’EMN non couverts, et que ces groupes d’EMN représentaient 30 % du bénéfice résiduel total de l’ensemble des groupes d’EMN provenant de cette juridiction, alors le montant du bénéfice résiduel dans la colonne correspondant à cette juridiction sera minoré de 30 % par rapport au scénario sans seuil de chiffre d'affaires. Cette méthode garantit qu’en définitive le bénéfice résiduel mondial dans chaque colonne de la matrice finale est cohérent avec l’estimation de la composante A-B après application du seuil de chiffre d’affaires31.

142. Les matrices finales des bénéfices résiduels, pour un seuil de rentabilité de 10 % et de 20 % et un seuil de chiffre d'affaires mondial de 750 millions EUR, sont présentées dans le Tableau 2.10. Le bénéfice résiduel total avoisine 500 milliards USD dans le premier cas, et 170 milliards USD dans le second. Par construction, ces totaux correspondent exactement aux estimations de la composante A en retenant les mêmes hypothèses (présentée dans le Tableau 2.3). Sur la base de ces hypothèses, les résultats indiquent que le bénéfice résiduel des groupes d’EMN actifs dans les secteurs ADS et CFB se trouve principalement dans des juridictions à revenu élevé et dans des centres d’investissement, ce qui laisse penser que ce sont les principales juridictions qui accorderaient l’allégement de la double imposition, tandis que le bénéfice résiduel localisé dans les juridictions à bas revenu est très faible.

143. En dernier lieu, la part du bénéfice résiduel mondial revenant à une juridiction, qui correspond à la composante F de la formule présentée dans le Graphique 2.1, équivaut au total de la ligne de cette juridiction dans la matrice ‘descendante’ finale (Tableau 2.10) divisé par le bénéfice résiduel total dans cette matrice.

144. Pour refléter l’incertitude qui entoure les données utilisées, comme dans le cas des ventes par destination (composante C), les résultats présentés dans la section finale de ce chapitre intègrent une marge d’incertitude autour de la part du bénéfice résiduel revenant à chaque juridiction (autrement dit la composante E). Cet intervalle sera plus ou moins large selon que les données dans la matrice des bénéfices pour la juridiction considérée (en tant que juridiction d’une filiale, sur la ligne de la matrice correspondant à sa juridiction) sont basées sur des données ‘certaines’ sur les bénéfices des EMN (données anonymisées et agrégées issues des déclarations pays par pays ou de la base ORBIS) ou sur des extrapolations basées sur des données macroéconomiques (IDE, par exemple). S'agissant d’une juridiction pour laquelle la matrice des bénéfices repose exclusivement sur des données certaines, l’intervalle correspondant à la composante E couvre une plage de ±10 % autour de l’estimation ponctuelle. Dans le cas d’une juridiction pour laquelle la matrice des bénéfices repose exclusivement sur des extrapolations, l’intervalle est de ±20 %. Concernant les juridictions qui font appel à ces deux catégories de données, la largeur de l’intervalle se situe entre ces deux valeurs32.

145. Une fois calculé le montant du bénéfice ouvrant droit à un allégement au titre de la double imposition, l’étape finale de l’analyse consiste à évaluer le taux auquel serait accordé l’allègement de la double imposition, lequel dépend du taux auquel le bénéfice allégé a été imposé avant l’application des règles du Pilier Un. Quoiqu’il s’agisse d’une composante importante de l’évaluation, sa modélisation est assortie d’importantes incertitudes, en raison des limites de données liées à la mesure du taux effectif d’imposition (TEI) applicable aux entreprises multinationales dans les différentes juridictions, mais aussi parce que le taux d’imposition appliqué à l’allégement de la double imposition dépendra de considérations relatives à la conception du Pilier Un et à ses interactions avec d’autres règles fiscales qui seront in fine tranchées par le Cadre inclusif.

146. On pourrait partir du principe que l’allégement de la double imposition serait calculé au taux légal de l’IS applicable dans la juridiction qui l’accorde. Cela vaudrait, par exemple, pour une entreprise multinationale soumise avant l’application des règles du Pilier Un à un taux d’imposition calculé sur la base du taux légal de l’lS de la juridiction considérée. L’entreprise multinationale considérée pourrait avoir bénéficié de dispositions fiscales liées à son activité économique, telles que des règles d’amortissement accéléré ou des incitations fiscales en faveur de la R&D, se traduisant par un TEI (tel que calculé par exemple à partir des données de comptabilité financière) inférieur au taux légal de l’IS. Ce scénario pourrait tout de même être compatible avec l’octroi d’un allégement de la double imposition au taux légal de l’IS, dès l’instant où ces autres dispositions n’interfèrent pas avec celles du Pilier Un.

147. On peut toutefois également envisager d’autres cas de figure, dans lesquels le taux d’imposition applicable à l’allégement de la double imposition serait inférieur au taux légal de l’IS. Cela pourrait notamment être le cas dès lors qu’une EMN bénéficie d’un taux d’imposition préférentiel inférieur au taux légal (taux appliqué aux revenus de brevets ou « patent box » ou zones économiques spéciales, notamment) en prenant pour hypothèse que l’allégement de la double imposition serait accordé à ce taux préférentiel. On pourrait également envisager une situation dans laquelle l’allégement de la double imposition serait accordé sous la forme d’un crédit d’impôt (par opposition à une exemption d’impôt), lequel serait accordé par la juridiction nationale au titre des impôts acquittés dans la juridiction de marché à laquelle est attribué le bénéfice résiduel. Dans ce cas, le taux d’imposition applicable à l’allégement de la double imposition pourrait être fixé à un niveau inférieur au taux national de l’IS si le taux d’imposition en vigueur dans la juridiction de marché est inférieur.

148. Au vu de ces incertitudes, les résultats présentés dans la section finale de ce chapitre supposent que le taux d’imposition appliqué à l’allégement de la double imposition se situe dans une fourchette comprise entre une estimation haute, correspondant au taux légal de l’IS (déterminé à partir des mêmes sources que dans la composante D ci-dessus) et une estimation plus basse. Cette dernière est fixée arbitrairement à 5 points de pourcentage en-dessous du taux légal de l’IS, sauf dans le cas des centres d’investissement, où elle se fonde sur le taux effectif d’imposition minimum des EMN, tel qu’il ressort de différentes sources (données du BEA des États-Unis sur les impôts acquittés et les déclarations par catégorie de bénéfices, données provenant de Tørsløv et al. (2018[2]), et données anonymisées et agrégées issues des déclarations pays par pays) également utilisées dans l’analyse au titre du Pilier Deux (voir le chapitre 3 pour plus de détails sur ces sources).

149. Les effets du Montant A du Pilier Un sur les bases d’imposition et les recettes fiscales des différentes juridictions ont été estimés par le Secrétariat de l’OCDE à partir de la méthodologie présentée dans ce chapitre. Comme indiqué dans le chapitre 1, ces résultats par juridiction ont été partagés de façon confidentielle et bilatérale avec la plupart des membres du Cadre inclusif. Le Secrétariat de l’OCDE a fourni, à leur demande, des estimations à plus de 115 juridictions. Ces résultats ont été communiqués sous la forme « d’outils » d’estimation des recettes, lesquels permettent aux juridictions d’analyser les effets estimés sur les recettes fiscales de leur pays d’un éventail de paramètres potentiels différents au titre du Pilier Un (seuil de chiffre d’affaires mondial, seuil de rentabilité, taux de réattribution et seuil déclenchant le lien) et d’établir une distinction entre la part des activités ADS et CFB dans ces résultats. Les estimations sont présentées dans ces outils sous la forme de fourchettes afin de refléter l’incertitude qui entoure les données.

150. Les vastes consultations avec les membres du Cadre inclusif n’ont pas permis de décider si les estimations par juridiction devaient être diffusées publiquement dans le cadre de l’évaluation d’impact économique. Faute de consensus sur ce point, ce chapitre ne contient aucune estimation par juridiction.

151. Ce chapitre présente également, de façon relativement agrégée, les résultats par groupes de juridictions. Les juridictions peuvent être regroupées :

  • Par niveau de revenu : les juridictions sont réparties en quatre groupes : (i) les juridictions à niveau élevé de revenu ; (ii) les juridictions à revenu intermédiaire ; (iii) les juridictions à faible revenu, selon la classification de la Banque mondiale ; et (iv) les « centres d’investissement », définis comme les juridictions dont le ratio IDE entrants/PIB est supérieur à 150 % ;

  • Par taux légal de l’IS : les juridictions sont réparties en quatre groupes selon leur taux légal de l’IS en 2019 : inférieur ou égal à 10 %, (ii) 10-20 %, (iii) 20-30 %, et (iv) supérieur à 30 %33.

152. Les résultats sont présentés pour un ensemble indicatif d’hypothèses concernant les paramètres du Pilier Un, et notamment pour un seuil de chiffre d’affaires mondial de 750 MEUR, un seuil de rentabilité (fondé sur le bénéfice avant impôts rapporté au chiffre d’affaires) de 10 ou 20 %, un pourcentage de réattribution de 10, 20 ou 30 %, un seuil de chiffre d’affaires établissant le lien de 1 million EUR pour le secteur ADS et de 3 millions EUR pour le secteur CFB. Les résultats sont soumis aux réserves énumérées dans la première section de ce chapitre. Ils sont présentés sous la forme de fourchettes pour refléter l’incertitude qui entoure les estimations. Les hypothèses retenues pour définir ces fourchettes sont présentées dans les sections correspondant aux différentes composantes de l’analyse (localisation des ventes par destination des EMN, effet estimé du seuil de chiffre d’affaires déclenchant le lien, localisation du bénéfice résiduel des EMN, taux d’imposition applicable à l’allégement de la double imposition)34.

153. L’incidence du Montant A du Pilier Un sur la base d’imposition mondiale est nulle. En effet, la finalité du Montant A est de réattribuer la base d’imposition entre les juridictions, sans modifier l’assiette mondiale de l’impôt. Les groupes de juridictions qui bénéficient le plus de cette réattribution de la base d’imposition (en pourcentage de leur PIB) sont les juridictions à faible revenu et à revenu intermédiaire, les gains en termes de base d’imposition étant généralement plus modestes dans les juridictions à revenu élevé (voir les résultats présentés à l’Annexe 2.C). Les centres d’investissement, en revanchent, voient leur base d’imposition amputée du fait de la réattribution, une part significative du bénéfice résiduel étant actuellement localisée dans ces centres. Les résultats selon le taux légal de l’IS sont cohérents. Les juridictions appliquant les taux d’imposition les plus élevés (20-30 %, voire au-dessus de 30 %), verront leur base d’imposition augmenter le plus, tandis que les juridictions qui affichent un taux plus faible (10-20 %, voire 0-10%) auront tendance à voir leur base d’imposition diminuer.

154. L’application du Montant A au titre du Pilier Un représente au niveau mondial un gains de recettes fiscales (Graphique 2.14). En effet, en moyenne, la base d’imposition est réattribuée aux juridictions qui pratiquent des taux d’imposition relativement élevés depuis les juridictions qui appliquent des taux d’imposition plus faibles. Néanmoins, ce gain de recettes fiscales reste d’ampleur modeste - moins de 1 % des recettes mondiales tirées de l’IS - quel que soit l’ensemble d’hypothèses sous-jacentes retenues (Graphique 2.14). En moyenne, les groupes de juridictions à revenu élevé, intermédiaire et faible verront tous leurs recettes fiscales augmenter légèrement. Ces gains seront généralement supérieurs (en pourcentage des recettes de l’IS actuelles) dans les juridictions à faible revenu, qui concentrent actuellement peu de bénéfice résiduel. Ces gains seront également plus importants dans les juridictions dont le taux légal de l’IS est relativement élevé. À l’inverse, les juridictions dont le taux légal de l’IS est inférieur à 10 %, ou compris entre 10 et 20 % verront en moyenne leurs recettes fiscales diminuer. Cette perte de recettes sera comparativement plus faible dans les juridictions du premier groupe (malgré une réduction plus importante de la base d’imposition) étant donné qu’elles accorderont peu d’allégements au titre de la double imposition en raison de leurs faibles taux d’imposition (voire aucun allégement dans le cas des juridictions à taux zéro).

155. Ce chapitre décrit la méthodologie et les sources de données utilisées par le Secrétariat de l’OCDE pour estimer l’ordre de grandeur des effets potentiels du Montant A du Pilier Un sur les recettes fiscales, à partir d’un éventail d’options et de paramètres, et présente, à titre d’illustration, les résultats obtenus pour de vastes groupes de juridictions.

156. Inévitablement, les données sous-jacentes à l’analyse présentée dans ce chapitre sont antérieures à la crise du COVID-19, ainsi qu’à d’autres évolutions importantes comme la mise en œuvre de diverses mesures au titre du Projet OCD/G20 BEPS et l'adoption de la loi « Tax Cuts and Jobs Act » (TCJA) aux États-Unis. On peut penser que les principaux résultats recensés dans ce chapitre resteront pertinents dans le contexte de l’après-pandémie de COVID-19 (comme la sensibilité des résultats aux différents paramètres qui seront retenus au titre du Pilier Un). La crise aura probablement néanmoins une incidence importante sur le montant du bénéfice résiduel mondial et sur l’ampleur précise des effets du Pilier Un sur les recettes fiscales. En particulier, comme indiqué dans ce chapitre, il est probable que l’essor du secteur ADS à l’avenir (en poids dans l’économie comme en pourcentage du bénéfice résiduel mondial combiné des secteurs ADS et CFB) soit plus important que ne le suggèrent les estimations présentées dans ce chapitre, du fait de l’accélération de la numérisation des économies.

References

[13] Bailin Rivares, A. et al. (2019), “Like it or not? The impact of online platforms on the productivity of incumbent service providers”, OECD Economics Department Working Papers, No. 1548, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/080a17ce-en.

[6] Bajgar, M. et al. (2019), “Industry Concentration in Europe and North America”, OECD Productivity Working Papers, No. 19, OECD, https://www.oecd-ilibrary.org/economics/industry-concentration-in-europe-and-north-america_2ff98246-en.

[11] Blouin, J. and L. Robinson (2019), “Double Counting Accounting: How Much Profit of Multinational Enterprises Is Really in Tax Havens?”, SSRN Electronic Journal, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3491451.

[9] Cadestin, C. et al. (2018), “Multinational enterprises and global value chains: the OECD analytical AMNE database”, OECD Trade Policy Papers, No. 211, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/d9de288d-en.

[12] Clausing, K. (2020), “Profit Shifting Before and After the Tax Cuts and Jobs Act”, SSRN Electronic Journal, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3274827.

[8] Eurostat (2008), “NACE Rev. 2 - Statistical classification of economic activities in the European Community”, Eurostat Methodologies and Working papers, Eurostat, Luxembourg, https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5902521/KS-RA-07-015-EN.PDF.

[4] Gal, P. (2013), “Mesurer la productivité totale des facteurs au niveau de l’entreprise à l’aide de la base de données OCDE-ORBIS”, Documents de travail du Département des Affaires économiques de l’OCDE, No. 1049, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/5k46dsb25ls6-en.

[3] Hernández, H. et al. (2017), The 2017 EU Industrial R&D Investment Scoreboard, European Commission, https://ec.europa.eu/jrc/en/publication/eur-scientific-and-technical-research-reports/2017-eu-industrial-rd-investment-scoreboard.

[5] Johansson, Å. et al. (2017), “Planification fiscale des entreprises multinationales : Des preuves basées sur des données internationales d’entreprises”, Documents de travail du Département des Affaires économiques de l’OCDE, No. 1355, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9ea89b4d-en.

[10] OECD (2020), “Corporate Tax Statistics - Second Edition”, OECD Publishing, https://www.oecd.org/tax/tax-policy/corporate-tax-statistics-second-edition.pdf.

[1] OECD (2020), Tax Challenges Arising from Digitalisation – Report on Pillar One Blueprint: Inclusive Framework on BEPS, OECD/G20 Base Erosion and Profit Shifting Project, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/beba0634-en.

[2] Tørsløv, T., L. Wier and G. Zucman (2018), “The Missing Profits of Nations”, NBER Working Paper, No. 24701, http://www.nber.org/papers/w24701.pdf.

[7] UNCTAD (2017), “The Top 100 Digital MNEs”, in World Investment Report 2017 - Investment and the Digital Economy, https://unctad.org/en/PublicationChapters/wir2017ch4_Annex_en.pdf.

157. Le jeu de données d’états financiers consolidés des EMN est essentiellement alimenté par la base de données ORBIS provenant du Bureau Van Dijk. Cette base de données est la plus grande base de données internationale sur la structure du capital et les états financiers des entreprises du monde entier. Elle s’appuie sur les informations tirées de différentes sources sous-jacentes, notamment des agences de notation de crédit (comme Cerved en Italie) et des banques nationales (Banque nationale de Belgique, par exemple). ORBIS contient des données portant à la fois sur des entreprises cotées et non cotées.

158. Dans la mesure où les données ORBIS ne sont pas recueillies essentiellement à des fins d’analyse statistique, elles nécessitent un important travail de traitement et de nettoyage aux fins d’en améliorer la fiabilité (suppression des doublons et des erreurs de déclaration, par exemple). Cela concerne les données financières et celles relatives à la structure du capital des entreprises. Les principales étapes du nettoyage des données dans chaque domaine tirent parti de l’expertise de la base de données ORBIS acquise par l’OCDE et suivent d’aussi près que possible les procédures appliquées dans les précédentes études de l’OCDE, en les adaptant le cas échéant en fonction des besoins propres à cet exercice. Ces principales étapes sont détaillées dans les sections ci-après.

159. Afin de garantir une couverture aussi large que possible, les informations provenant de la base de données ORBIS sont complétées par d’autres sources de données sur les entreprises, comme la base de données Worldscope, le Tableau de bord des investissements dans la R-D industrielle compilé par l’UE et le classement Fortune Global 500, ainsi que par des contrôles manuels et des calculs à partir des rapports annuels des entreprises.

160. La base de données historique ORBIS sur la structure du capital des entreprises fournit de nombreuses informations sur les liens capitalistiques entre sociétés, qui peuvent être utilisées pour identifier les entités membres d’un même groupe d’entreprises. Suivcant la méthodologie de Bajgar et al., (2019[6]), les entités couvertes dans la base de données ORBIS sont réparties dans différents groupes d’entreprises selon leur propriétaire ultime au niveau mondial (GUO), avec une participation au moins égale à 50 %, et en considérant les GUO institutionnels (sociétés industrielles, banques, sociétés financières, compagnies d’assurance, etc.) afin d’éviter par exemple de rattacher au même groupe deux entreprises indépendantes appartenant à la même personne physique ou au même organisme public.

161. Les groupes d’EMN sont définis comme les groupes d’entreprises qui possèdent des entités dans au moins deux juridictions. Seuls les états consolidés du GUO correspondant sont conservés dans l’échantillon, afin d’éviter les doubles comptabilisations potentielles.

162. La procédure appliquée pour nettoyer les données et déterminer les liens capitalistiques dans ORBIS a été mise en œuvre par la Direction de la science, de la technologie et de l’innovation de l’OCDE, conformément à celle établie par Bajgar et al. (2019[6]), et la mettant à jour au titre de l’exercice 2016. Cette procédure est centrée sur toutes les entités qui réalisent un chiffre d’affaires au moins égal à 10 millions EUR et sur les participations supérieures au seuil de 50 %. Les liens manquants sont identifiés ou (plus rarement) les liens existants font l’objet de corrections, selon les étapes suivantes :

  • utilisation de la base de données BvD Zephyr sur les fusions et acquisitions pour repérer les changements concernant les propriétaires directs (par opposition aux propriétaires ultimes), pour lesquels la base de données ORBIS ne contient pas d’informations ;

  • utilisation des informations sur liens capitalistiques historiques d’ORBIS pour identifier les changements concernant les propriétaires directs pour lesquels la base de données ORBIS actuelle ne contient pas d’informations ;

  • traduction de ces changements concernant les propriétaires directs (à partir des deux étapes ci-dessus) dans les données concernant les propriétaires ultimes ;

  • calcul des informations manquantes sur la structure du capital des entreprises, à partir des données relatives aux fusions-acquisitions ou aux changements relatifs à la structure du capital survenus l’année précédente ou les années antérieures ;

  • correction des informations sur les propriétaires ultimes des entreprises qui sont en fait détenues majoritairement par d’autres entreprises, dans la mesure où celles-ci ne peuvent, par définition, être considérées comme propriétaires ultimes ;

  • suppression des données relatives aux changements temporaires qui se contredisent (sur un ou deux ans) concernant les propriétaires ultimes - dans la mesure où ce type de cas de figure est très peu probable dans la réalité et reflète vraisemblablement des incohérences de données concernant la structure de capital ;

  • identification des liens manquants pour les grandes entreprises qui se retrouvent, d’une année sur l’autre avec un grand nombre de filiales, alors qu’elles n’en avaient pas précédemment ;

  • identification des liens manquants pour les grandes entreprises qui n’ont jamais eu de filiales, ou pour les grands groupes de filiales, qui n’ont jamais eu de société mère avec des états financiers ;

  • utilisation d’algorithmes de mise en correspondance afin d’identifier des liens potentiels, en conjonction avec des contrôles manuels détaillés (à l’aune des rapports annuels des entreprises, par exemple) pour contrôler la véracité de ces liens ;

  • vérification manuelle des 300 entreprises les plus grandes, en rapprochant les données sur la structure des filiales dans les états financiers des données relatives à leur structure de capital.

163. Globalement, cette procédure a permis d’identifier le GUO de quelque 50 000 entités, pour lesquelles on ne disposait pas d’informations dans la base de données brutes d’ORBIS, et de rectifier celui de quelque 4 000 autres entités. Dans l’ensemble, ces entités (dont le GUO a été ajouté ou rectifié) représentent environ 4 % du chiffre d’affaires total de l’échantillon final d’états consolidés des groupes d’EMN.

164. L’échantillon d’états financiers consolidés se compose uniquement d’entités qui sont GUO de leur groupe d’entreprises. Cet échantillon ne couvre que les groupes d’EMN, autrement dit les groupes d’entreprises qui ont des entités dans au moins deux juridictions.

165. Dans le jeu de données brutes d’ORBIS, les états financiers consolidés sont généralement de meilleure qualité que les données non consolidées, les montants financiers étant plus importants, en moyenne, ce qui donne à penser qu’ils sont soumis à des exigences déclaratives et de vérification plus strictes. Les données ORBIS nécessitent néanmoins d’être nettoyées à fin d’éliminer les valeurs suspectes qui pourraient résulter d’erreurs de déclaration.

166. La procédure de nettoyage des données issues des états consolidées se décompose comme suit en plusieurs étapes, qui s’inspirent de celles exposées dans l’ouvrage de Gal (2013[4]), Johansson et al. (2017[5]) et Bailin et al. (2019[13]) qui sont pertinentes aux fins de cet exercice :

  • sélection de états consolidés en année pleine, avec une date de clôture se situant aux alentours de décembre 2016 (entre juillet 2016 et juin 2017) ;

  • filtrage des doublons dans les observations entreprises-années, en privilégiant celles qui n’omettent aucune des principales variables financières, avec une date de clôture égale ou proche du 31 décembre ;

  • suppression des valeurs improbables : actifs ou chiffre d’affaires négatifs, bénéfice ou chiffre d’affaires invraisemblablement élevé ;

  • abandon des observations avec une marge bénéficiaire improbable (exemple : bénéfice avant impôt ou résultat d’exploitation rapporté au chiffre d’affaires inférieur à -100 % ou supérieur à 100 %) ;

  • suppression manuelle des doublons restants apparents, autrement dit des entreprises ayant des identifiants BvD différents mais concernant un même groupe.

167. Quoique la couverture d’ORBIS soit excellente au niveau des états consolidés (ce qui n’est pas le cas pour les états non consolidés), cette base de données n’est pas entièrement exhaustive, en particulier dans certains secteurs (banque, assurance), qui sont couverts dans des bases de données ORBIS distinctes qui ne contiennent pas toutes les variables qui nous intéressent ici. Cette base de données est donc, dans un souci d’amélioration de la couverture des données, enrichie par des données sur les entreprises provenant d’autres sources.

168. Le premier de ces jeux complémentaires de données est Worldscope, publié par Thomson Reuters, qui recense les informations réglementaires des sociétés cotées du monde entier. La fusion entre les données ORBIS et Worldscope a été effectuée en deux temps. La première étape a consisté à croiser les données sur les GUO des EMN d’ORBIS avec les données de la base de données Worldscope, à partir du code ISIN (International Securities Identification Number — ISIN), disponible dans cette dernière, en conservant les informations financières relatives aux GUO pour lesquelles ces données ne sont pas disponibles au niveau consolidé dans ORBIS. La seconde étape a consisté à prendre en compte les plus grandes sociétés recensées dans la base de données Worldscope qui ne correspondaient, sur la base du code ISIN, à aucun GUO dans la base de données ORBIS, et à ajouter celles qui quoique absentes de la base de données ORBIS, se sont révélées, sur la base de contrôles manuels, être des EMN.

169. La base de données a également été enrichie par les données issues du Tableau de bord des investissements dans la R-D industrielle compilé par l’UE, et les données provenant du classement Fortune Global 500, en adoptant la même approche que celle retenue pour la deuxième étape relative à la base de données Worldscope (contrôles manuels). Le Tableau de bord des investissements dans la R-D industrielle compilé par l’UE, qui s’appuie également sur les données de BvD, contient un nombre limité d’informations financières sur les 2 500 sociétés qui affichent les dépenses mondiales de R&D les plus élevées. Le classement Global Fortune 500, qui est publié par le magazine Fortune, contient des informations financières sur les 500 plus grandes entreprises mondiales, selon leur chiffre d’affaires total. Quelques groupes d’EMN manquants ont aussi été rajoutés manuellement, à partir des informations figurant dans leur rapport annuel.

170. Globalement, les sources de données complémentaires à ORBIS et les ajouts manuels ont permis d’enrichir la base avec les données de 963 groupes d’EMN, représentant près de 20 % du chiffre d’affaires de l’échantillon dans son ensemble.

171. Le jeu de données final a fait l’objet de contrôles manuels précis, une attention particulière ayant été accordée aux 500 plus grands groupes d’EMN (par le chiffre d’affaires), aux 100 groupes d’EMN réalisant le bénéfice résiduel le plus élevé, et aux 400 groupes d’EMN relevant des secteurs financiers qui affichent le bénéfice avant impôt le plus élevé (y compris les sociétés holding), aux 25 groupes d’EMN du secteur ADS réalisant le bénéfice résiduel le plus élevé, et aux 3 groupes d’EMN qui réalisent le bénéfice résiduel le plus élevé dans chaque secteur (30 secteurs ont été retenus, sur la classification NACE Rév. 2).

Comme indiqué à la section 2.5.3, la détermination de l’emplacement des ventes ADS par destination soulève plusieurs problèmes de données. Cette annexe contient un test de robustesse destiné à évaluer la sensibilité des estimations de chiffre d’affaires du Pilier Un aux hypothèses retenues dans la modélisation de l’emplacement des ventes ADS. Les résultats du scénario de référence présentés au Graphique 2.14 sont comparés aux résultats obtenus moyennant :

(i) une répartition différente des ventes ADS en prenant comme hypothèse un niveau de vente moins important dans les juridictions à faible revenu. Comparé au scénario de référence, les ventes ADS sont ainsi divisées par deux dans ces juridictions, par 1.5 dans les juridictions à revenu intermédiaire et restent inchangées dans les juridictions à revenu élevé. On peut interpréter que l’hypothèse qui sous-tend cette répartition différente est que la part des ventes ADS dans le panier de consommation moyen des internautes est plus faible dans les juridictions à faible revenu que dans les juridictions à revenu plus élevé. Finalement, c’est la part des ventes dans le total mondial qui est importante aux fins des estimations des recettes fiscales dans ce chapitre, et non le niveau absolu des ventes.

(ii) une répartition différente des ventes ADS calculées fondée sur la même méthode et les mêmes données que celles utilisées pour déterminer la répartition des ventes CFB (décrite à la section 2.5.2).

Globalement, les résultats sont assez peu sensibles à ces différentes hypothèses de modélisation.

Notes

← 1. Le paquet BEPS OCDE/G20 a été diffusé en octobre 2015 et diverses mesures qui y sont décrites ont été appliquées dans les années qui ont suivi. Plusieurs mesures dont l’application a été décidée par les membres du Cadre inclusif continuent d’être mises en œuvre par les juridictions, de sorte que les données disponibles au moment de cette analyse ne rendent pas pleinement compte de leur effet.

← 2. Il s’ensuit, contrairement à certaines approches décrites dans la littérature, mais conformément au rapport sur le Blueprint du Pilier 1, que la possibilité de définir (et éventuellement de réattribuer) un ‘bénéfice résiduel négatif’ n’est pas envisagée dans ce chapitre.

← 3. Le chiffre d'affaires total des groupes d’EMN recensés dans ORBIS et la production des EMN dans la base de données analytique AMNE ne sont pas parfaitement comparables pour deux raisons, dont les effets s’exercent dans des directions opposées et qui se neutralisent globalement : (i) le chiffre d'affaires dans la base AMNE inclut les transactions intragroupe (qui représentent environ un quart du total des transactions des groupes d’EMN selon les données agrégées tirées des déclarations pays par pays), alors qu’elles sont exclues des données ORBIS provenant des états consolidés ; (ii) les données de la base analytique AMNE concernent essentiellement la production, qui est inférieure d’environ un quart au chiffre d'affaires (la différence est la plus marquée dans le secteur commercial).

← 4. Par exemple, la catégorie ‘logiciels et services informatiques’ de la classification de la CNUCED regroupe à la fois les fabricants de logiciels automatisés ‘à la demande’, assimilés à des ADS dans ce chapitre, et les fabricants de logiciels plus personnalisés impliquant une plus grande intervention humaine, considérés comme non couverts. Les principaux fabricants de logiciels ont été classés manuellement pour opérer cette distinction. Un autre exemple concerne la catégorie de la NACE Rév. 2 correspondant aux « activités des sociétés holding », qui rassemble des groupes d’EMN exerçant des activités économiques dans différents secteurs. Ces groupes d’EMN ont été reclassés manuellement en fonction de la catégorie correspondant à leur activité économique.

← 5. Cette estimation est basée sur les groupes d’EMN dont les données financières figurent dans la base ORBIS chacune des années comprises entre 2013 et 2016, dont le chiffre d'affaires mondial était supérieur à 750 millions EUR en 2016 et qui exerçaient leurs activités principales dans tous les secteurs hormis la finance et l'assurance.

← 6. Le chiffre correspondant aux ventes mondiales des EMN utilisé dans le dénominateur comprend les ventes de tous les groupes d’EMN couverts, y compris ceux qui ne réalisent pas de ventes dans la juridiction considérée, à des fins de cohérence avec la composante A, qui s’intéresse au bénéfice résiduel de l’ensemble des groupes d’EMN couverts.

← 7. Les données issues de l’enquête annuelle du BEA sur l’activité à l’étranger des multinationales américaines sont disponibles sur le site du BEA (https://www.bea.gov/international/di1usdop). Ces données annuelles comprennent des statistiques spécifiques sur les filiales à participation majoritaire, qui sont celles qui nous intéressent ici. En particulier, plusieurs tableaux présentés dans le tableau II.E. fournissent des informations sur la ventilation, par secteur d’activité et par zone géographique, des biens et services fournis par les filiales à l’étranger. Le tableau II.E.2 montre les biens et services fournis par des filiales, avec une ventilation par pays. En 2015, les filiales étrangères des EMN américaines ont fourni 3 300 milliards USD de biens et services dans leurs pays d’accueil, dont 3 100 milliards USD à des entités non affiliées.

← 8. L’utilisation de données non publiées à l’appui de la base de données analytique AMNE de l’OCDE permet de déduire les consommations intermédiaires provenant d’entités d’EMN (aussi bien nationales qu’étrangères) situées dans la même juridiction que les entités d’EMN considérées. Cette approche permet de corriger le problème posé par les ventes intragroupes au sein d’un même pays (flèche correspondant à 5 dans le Figure 2.3), l’inconvénient étant toutefois que la consommation intermédiaire au sein d’un même pays provenant d’entités indépendantes est également déduite, alors qu’elle ne devrait pas l’être.

← 9. Les entités sont définies de manière identique dans la base de données analytique AMNE et dans les comptes nationaux, ce qui signifie, entre autres choses, que les établissements stables sont traités de la même façon que les filiales. Par conséquent, les ventes des EMN réalisées par l’intermédiaire d’établissements stables sont comptabilisées sur leur lieu de destination dans l’estimation des ventes par destination.

← 10. La classification retenue dans le Table 2.2, partie B, implique que certains secteurs présentés dans la base de données analytique AMNE contiennent des sous-catégories qui relèvent des activités CFB et d’autres qui relèvent des activités ADS ou qui sont hors du périmètre d’application. Dans ce cas, le secteur est inclus proportionnellement à la part de ses activités qui relèvent du secteur CFB, à partir des données à quatre chiffres de la base de données ORBIS. Prenons à titre d’exemple un secteur A contenant deux sous-catégories A1 (CFB) et A2 (hors du périmètre d’application) : les données comptables consolidées tirées de la base de données ORBIS sont utilisées pour évaluer l’importance relative des sous-catégories A1 et A2 au sein du secteur A, en prenant comme point de départ le chiffre d’affaires mondial des groupes d’EMN dans ces deux sous-catégories (70 % dans la sous-catégorie A1 et 30 % dans la sous-catégorie A2, par exemple). Enfin, le secteur A est pris en compte dans l’estimation des ventes par destination proportionnellement à la fraction qui relève du secteur CFB (70 % dans cet exemple). Autrement dit, l’approche consiste non pas à inclure dans l’indicateur le chiffre d’affaires du secteur diminué des exportations, mais plutôt à n’inclure que 70 % du chiffre d’affaires diminué de 70 % des exportations.

← 11. Ce calcul est différent de celui retenu dans la version en ligne de la base de données analytique AMNE, qui n’est pas centrée spécifiquement sur les ventes par destination et qui repose par conséquent sur des calculs fondés sur une autre méthodologie, moins pertinente aux fins de la présente analyse.

← 12. En définitive, cinq juridictions [Hong Kong (Chine), Inde, Islande, Maroc et Roumanie] sont considérées comme des valeurs extrêmes dans cette régression, d’après la distance de Cook, une mesure statistique utilisée pour les valeurs extrêmes. Pour ces cinq juridictions, les ventes sont fondées sur la prédiction de régression plutôt que sur le calcul décrit plus haut. Ces juridictions sont par ailleurs consécutivement exclues de la version finale de la régression d’extrapolation.

← 13. Les envois de fonds perçus (https://donnees.banquemondiale.org/indicateur/BX.TRF.PWKR.CD.DT) et payés (https://donnees.banquemondiale.org/indicateur/BM.TRF.PWKR.CD.DT) correspondent à des estimations de la Banque mondiale fondées sur les données relatives à la balance des paiements du FMI. Les chiffres relatifs à l’aide extérieure sont tirés de la base de données Aide publique au développement (APD) nette de l’OCDE (https://data.oecd.org/fr/oda/apd-nette.htm).

← 14. Une analyse de données plus désagrégées (non présentées dans ce chapitre) donne également à penser que la ventilation sectorielle des ventes par destination des entreprises multinationales ne varie pas beaucoup d’une juridiction à l’autre. Cela pourrait s’expliquer par le fait que la spécialisation sectorielle est moins marquée dans les schémas de consommation que dans les schémas de production. En effet, si les juridictions peuvent être amenées à se spécialiser dans la production de certains biens et services, elles consomment toutes généralement un large éventail de biens et services différents. Même les biens et services qui sont produits sur le territoire d’une juridiction plutôt qu’importés (en raison d’une spécialisation de la production) peuvent l’être par les entités d’une entreprise multinationale, et donc être intégrés dans les ventes par destination des EMN.

← 15. Les données sur la consommation des ménages par habitant proviennent des Estimations des Comptes nationaux de la Division statistique des Nations Unies, qui fournit des estimations cohérentes sur les comptes nationaux de différents pays en USD, avec une vaste couverture géographique. Les données relatives à la part d’utilisateurs Internet provenant de l’Union internationale des télécommunications sont tirées du portail de données de la Banque mondiale (https://databank.banquemondiale.org/reports.aspx?source=2&series=IT.NET.USER.ZS&country=), qui montre le nombre de personnes ayant utilisé Internet dans les trois mois précédant l’enquête.

← 16. L’extrapolation par régression des dépenses de consommation des ménages selon le PIB par habitant présente les valeurs extrêmes pour neuf juridictions (Brunei Darussalam, Kiribati, Macao (Chine), Nauru, Qatar, Sierra Leone, Turkménistan, Venezuela, et Yémen), qui ont été identifiées sur la base d’une distance de Cook élevée. La présence de bruit dans les données sous-jacentes de ces juridictions est donc possible. Afin de résoudre ce problème, on a utilisé pour ces juridictions les valeurs extrapolées à partir du PIB par habitant (qui selon toute vraisemblance, génèrent généralement moins de bruit).

← 17. C’est la répartition (plutôt que le niveau absolu) des ventes mondiales qui compte dans l’estimation des effets du Pilier 1 sur les recettes fiscales dans ce chapitre, ainsi ces hypothèses doivent être considérées par rapport à leur effet sur la répartition des ventes, plutôt que sur leur niveau.

← 18. On pourrait envisager d’affiner cette approche en faisant varier le coefficient de λ selon la taille de l’entreprise multinationale, pour tenir compte du fait que la propension à se concentrer uniquement sur les grands marchés est probablement plus forte parmi les petites entreprises que parmi les grandes.

← 19. Dans le cas de certaines toutes petites juridictions, cette approche reviendra à assigner une présence commerciale à un nombre très restreint d’EMN. La probabilité d’une présence minimale est donc supposée dans ces toutes petites juridictions, afin qu’il y ait toujours des EMN présentes dans chaque juridiction. Dans le scénario de référence, on considère qu’un minimum de 50 EMN du secteur CFB et 15 EMN du secteur ADS sont présentes dans chaque juridiction.

← 20. Le fait de prendre en compte la part de la juridiction j dans les ventes mondiales (secteur ADS ou CFB) constitue une hypothèse prudente, dans la mesure où l’EMN considérée peut ne pas réaliser de ventes dans toutes les juridictions. Une hypothèse moins prudente consisterait à se fonder sur la part de la juridiction j dans le total des ventes (secteur ADS ou CFB) dans l’ensemble des juridictions dans lesquelles l’EMN est supposée avoir une présence commerciale.

← 21. Le nombre de simulations (200) est fixé à un niveau suffisamment élevé pour garantir des résultats similaires à ceux qui seraient obtenus à partir d’un nombre encore plus important de simulations.

← 22. Implicitement, cela revient à admettre que si le bénéfice résiduel est attribué à une juridiction dans laquelle un groupe d’EMN enregistre des pertes, ce groupe ne peut imputer ces pertes sur le bénéfice résiduel.

← 23. En revanche, des effets de consolidation peuvent aboutir à ce que la mesure « descendante » soit supérieure à celle « ascendante ». Tel est le cas si le dénominateur du ratio de rentabilité considéré (le chiffre d'affaires, par exemple) englobe des transactions intragroupe. Par exemple, un groupe d’EMN pourrait afficher un ratio bénéfice/chiffre d'affaires élevé au niveau consolidé (les transactions intragroupe sont consolidées et donc exclues du chiffre d'affaires), mais un ratio relativement bas au niveau des entités, où le chiffre d'affaires inclut les transactions intragroupe.

← 24. En pratique, la matrice des bénéfices résiduels est construite à partir de plusieurs sources de données (voir ci-dessous), y compris les données anonymisées et agrégées issues des déclarations pays par pays qui retiennent pour hypothèse un seuil de chiffre d'affaires mondial de 750 millions EUR, et d'autres sources (ex. ORBIS) pour lesquelles ce seuil ne s'applique pas. Cette question est examinée plus avant dans le chapitre 5.

← 25. La CNUCED établit une matrice des échanges de marchandises qui livre des informations sur les exportations de marchandises par pays d’origine, partenaire commercial et groupe de produit, en fonction de la Classification type pour le commerce international.

← 26. Les données relatives aux états financiers non consolidés de la base ORBIS ont été nettoyées et dûment contrôlées, grâce à l’expertise acquise par l’OCDE à la faveur de plusieurs projets antérieurs. La procédure de nettoyage est la même que celle appliquée aux données sur les états financiers consolidés (décrite à l’Annexe 2.A), en ajoutant des étapes supplémentaires spécifiques aux données non consolidées (voir les détails dans le chapitre 5).

← 27. Dans l’idéal, il est préférable de consolider plutôt que d'additionner le bénéfice et le chiffre d'affaires des entités appartenant au même groupe d’EMN (afin d'éliminer les transactions internes), mais les données disponibles dans ORBIS ne le permettent pas.

← 28. Seuls les combustibles et les métaux sont pris en compte pour cet ajustement car l’analyse des états financiers consolidés des groupes d’EMN suggère que le bénéfice résiduel total dans le secteur de l'agriculture est très faible par rapport aux secteurs des combustibles et des métaux.

← 29. Les données du BEA proviennent du tableau II.F.3 des données sur les activités des EMN américaines aux États-Unis. Le secteur de ‘l’information’ dans les données BEA regroupe les sous-catégories suivantes : édition ; industries du cinéma et de l’enregistrement sonore ; radiodiffusion et télécommunications ; traitement de données, hébergement de données et services connexes ; autres services d’information.

← 30. Ce cas de figure est davantage susceptible de se produire lorsque le seuil de rentabilité a été fixé à un niveau relativement élevé. C’est pourquoi la ‘mise à l’échelle’ a pour effet de réduire davantage le montant global de bénéfice résiduel lorsqu’on retient un seuil de 20 %, plutôt qu’un seuil de 10 %, comme hypothèse (voir le Tableau 2.9 et le Tableau 210).

← 31. Dans l’idéal, l’impact de seuils de chiffre d’affaires devrait aussi être pris en compte dans le calcul de la matrice ‘ascendante’ des bénéfices résiduels. Toutefois, c’est impossible en raison des limitations des données utilisées pour construire les matrices des bénéfices et des chiffres d'affaires.

← 32. Plus précisément, l’intervalle est construit selon la formule ±[10%+s*10%], s désignant le bénéfice résiduel total qui est basé sur des extrapolations sur la ligne de la matrice correspondant à la juridiction considérée, divisé par le bénéfice résiduel total (extrapolé ou non) sur cette ligne. Le bénéfice résiduel est considéré comme étant basé sur des extrapolations dans les cellules de la matrice des bénéfices résiduels lorsque la matrice des bénéfices sur laquelle il est construit est renseignée au moyen d’extrapolations plutôt que de données agrégées provenant des déclarations pays par pays ou de la base ORBIS.

← 33. Les juridictions qui appliquent un taux de l’IS d’exactement 20 % relèvent de la catégorie (10-20 %), et celles qui appliquent un taux d’exactement 30% relèvent de la troisième catégorie (20-30 %).

← 34. Les hypothèses présentées dans les différentes sections de ce chapitre visent à déterminer des fourchettes de résultats pour chacune des juridictions. Les fourchettes définies pour les groupes de juridictions reposent sur des hypothèses cohérentes, en considérant le groupe comme une seule juridiction (fictive). À titre d’exemple, la méthodologie retenue pour estimer les ventes CFB dans la composante D (autrement dit, les ventes réalisées par les EMN du secteur CFB dans une juridiction donnée, en tant que fraction des ventes mondiales CFB des entreprises multinationales) consiste à définir une fourchette de ±10 % autour de l’estimation ponctuelle lorsque les estimations pour la juridiction se fondent sur des données concrètes et de ±20 % lorsqu’elles reposent sur des extrapolations. Pour un groupe de juridictions, la fourchette se situerait à [±10 %+s*10 %] autour de l’estimation ponctuelle (qui correspondrait au total des ventes des EMN dans le groupe de juridictions, exprimé en pourcentage des ventes mondiales des EMN), et s représentant la fraction des ventes des EMN dont le calcul est basé sur des extrapolations dans le groupe de juridictions considéré.

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