2. Effets du Pilier Un sur les recettes fiscales

2.3.1. Le jeu de données d’états financiers consolidés des EMN

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.

2.3.2. Détermination des groupes d’EMN couverts par le Pilier Un

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.

2.3.3. Estimations du bénéfice résiduel mondial

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).

2.3.4. Évolution du bénéfice résiduel mondial dans la durée et impact de la crise du COVID-19

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.

2.3.5. Concentration du bénéfice résiduel au niveau des entreprises

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.

2.5.1. Principales difficultés posées par la définition et la mesure des ventes des entreprises multinationales par destination

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.

Graphique 2.3. Exemple simplifié de ventes par destination

Note : Cet exemple simplifié illustre les différents flux de produits entre les entités d’un groupe d’EMN donné (groupe A), et des entités tierces (consommateurs finals ou autres entreprises), aux fins du calcul des ventes par destination dans une juridiction donnée (Juridiction J). Ces ventes par destination peuvent inclure les ventes réalisées sur le territoire même de la Juridiction J (flèche rouge), de même que certaines ventes (matérielles ou numériques) réalisées à distance sur le marché de la Juridiction J (flèche en pointillés rouges).

Source : Secrétariat de l’OCDE.

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.

2.5.2. Estimation des ventes par destination des EMN dans le secteur CFB

Indicateur considéré pour les ventes CFB et limites afférentes

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.

Graphique 2.4. Indicateur indirect de l’emplacement des ventes CFB

Note : L'identification des secteurs CFB repose sur la classification NACE Rév. 2 et sur les hypothèses présentées dans le Tableau 2.2.

Source : Secrétariat de l’OCDE.

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.

Estimation des ventes CFB à partir des données de la base analytique AMNE

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.

Graphique 2.5. Estimation des ventes par destination des EMN du secteur CFB

Note : Ce graphique présente l’estimation des ventes par destination des EMN du secteur CFB en pourcentage du PIB (chiffre d’affaires des EMN du secteur CFB diminué de leurs exportations). Les différentes nuances de bleu permettent de savoir si la distinction entre les entités nationales qui sont membres d’entreprises multinationales et celles qui ne le sont pas est établie à partir des données concrètes issus de la base de données analytique de l’OCDE (barres en bleu foncé) ou de calculs (barres en bleu clair). Dans ce dernier cas, les données relatives aux entreprises multinationales nationales sont calculées en prenant comme hypothèse que leur part dans le total des ventes des entreprises nationales est égale à la moyenne des juridictions disposant de données concrètes (à savoir les juridictions représentées par les barres en bleu foncé).

Source : Calculs du Secrétariat de l’OCDE fondés sur la base de données analytique AMNE de l’OCDE.

Estimation correspondante des ventes CFB par destination

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.

Graphique 2.6. Estimation des ventes par destination des EMN, extrapolations comprises

En % du PIB

Note : Les ventes par destination des EMN du secteur CFB sont mesurées de façon indirecte par le chiffre d’affaires des EMN du secteur CFB diminué de leurs exportations, à partir des données issues de la base de données analytique AMNE de l’OCDE. Pour les juridictions non couvertes par la base de données analytique AMNE, ces ventes par destination sont extrapolées à partir de la régression des ventes des EMN du secteur CFB selon le PIB, le PIB par habitant et l’ouverture commerciale. On applique une correction pour tenir compte de l’aide extérieure et des envois de fonds, qui peuvent relever le niveau des ventes rapportées au PIB dans les juridictions à faible revenu. Les ventes CFB sont présentées en pourcentage du PIB à des fins de comparabilité entre les juridictions. Les zones grisées correspondent aux données manquantes.

Source : Calculs du Secrétariat de l’OCDE.

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.

2.5.3. Indicateur indirect des ventes par destination des EMN dans le secteur ADS

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.

Encadré 2.1. Estimation de la localisation des utilisateurs de services numériques

Le Secrétariat de l’OCDE a passé en revue différentes sources de données pour estimer l’emplacement des utilisateurs de services numériques, et notamment les données collectées par Priori (sur les utilisateurs d’applications mobiles), SEMrush (sur les utilisateurs de sites web) et Alexa (sur les deux). Globalement, malgré leur valeur informative, la pertinence de ces données aux fins de l’analyse statistique n’a pas encore pu être véritablement établie, et leur qualité n’a pas été jugée suffisante pour qu’elles puissent être utilisées directement dans les estimations de recettes dans ce rapport.

Au-delà de la question de la qualité des données, l’estimation de l’emplacement des utilisateurs des services offerts par les entreprises multinationales et la vérification de leur pertinence en tant que clé de répartition du bénéfice résiduel au titre du Pilier Un soulèvent d’autres questions pratiques. L’une de ces difficultés réside dans le fait que les sociétés de services numériques peuvent offrir plusieurs services simultanément (Facebook, Instagram et WhatsApp, par exemple, appartiennent tous à la même EMN) à des utilisateurs situés dans des endroits différents, qui peuvent contribuer de diverse façons à la « valeur ». De plus, certaines entreprises proposent à la fois des services numériques et des produits matériels (Apple, par exemple). Enfin, les utilisateurs peuvent être situés dans des juridictions multiples en cas de marché multiface (localisation du propriétaire du bien et du locataire dans le cas de Airbnb ou de Booking, par exemple).

Dans l’ensemble, l’analyse préliminaire des données provenant de Priori, SEMrush et Alexa, donne à penser que la localisation des utilisateurs de grands prestataires de services numériques est globalement corrélée au taux de pénétration Internet et au niveau de revenu (voir, par exemple, le Grahique 2.7 ci-après concernant la corrélation avec le niveau de revenu pour deux exemples de services donnés à titre d’illustration). La principale exception semble concerner la Chine, où certaines entreprises du numérique non chinoises exercent peu d’activités, voire aucune, et où prédominent les entreprises du numériques chinoises. La « valeur » des utilisateurs est plus difficile à mesurer à partir de ces sources, mais dépend aussi vraisemblablement du niveau de revenu.

Graphique 2.7. Exemple de localisation des utilisateurs de services numériques

Nombre d'utilisateurs mensuels réguliers (accès via iOS uniquement) pour 100 habitants (axe des ordonnées) et selon le PIB par habitant (axe des abscisses) Moyenne sur l’année 2018.

Note : les données couvrent uniquement les appareils dotés du système d’exploitation iOS. Aussi, elles ne sont pas forcément représentatives de la fréquence d’utilisation par l’ensemble des utilisateurs d’Internet.

Source : Calculs du Secrétariat de l’OCDE fondés sur les données Priori.

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.

Graphique 2.8. Indicateur indirect de l’emplacement des ventes ADS

Source : Secrétariat de l’OCDE.

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.

Graphique 2.9. Estimation des ventes des entreprises multinationales par destination

Ventes ADS en pourcentage du PIB, moyenne mondiale = 100.

Note : L’indicateur indirect des ventes par destination des EMN du secteur ADS 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. Les ventes ADS sont présentées en pourcentage du PIB à des fins de comparabilité entre les juridictions. Le montant en valeur absolue n’est pas calculé dans l’analyse (qui est centrée sur la ventilation des ventes entre les juridictions), ce qui explique pourquoi les ventes sont présentées relativement à la moyenne mondiale (PIB pondéré) des ventes ADS rapportées au PIB. Les zones grisées correspondent aux données manquantes. Les données concernent essentiellement l’année 2016.

Source : Calculs du Secrétariat de l’OCDE.

2.5.4. Modélisation des effets d’un seuil potentiel de chiffre d’affaires déclenchant le lien

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 :

$Pr\left({Présence\mathrm{ }commerciale}_j\right)={\lambda \mathrm{ }\mathrm{*}\mathrm{ }Part\mathrm{ }des\mathrm{ }ventes}_j\mathrm{ }$

112. La « ${Part\mathrm{ }des\mathrm{ }Ventes}_j$« 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 $\lambda$ 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 $\lambda$ 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 $\lambda$ 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 $\lambda$ 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 commerciale}_{jms}=$1), ou ne pas en réaliser (${Présence commerciale}_{jms}=$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.

${Ventes}_{jms}\mathrm{ }={Présence\mathrm{ }commerciale}_{jms}{{\mathrm{*}\mathrm{ }Ventes\mathrm{ }mondiales EMN\mathrm{ }}_m\mathrm{ }\mathrm{*}\mathrm{ }Part\mathrm{ }des\mathrm{ }ventes}_j\mathrm{ }$.

114. Si la valeur « ${Ventes}_{jms}$ » 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 « ${Ventes}_{jms}$ » 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).

Graphique 2.10. Incidence estimée de l’application potentielle d’un seuil de chiffre d'affaires déclenchant le lien sur le bénéfice attribué.

Seuils de 1 MEUR, 3 MEUR et 5 MEUR, en comparaison de l’absence de seuil.

Note : à titre d’exemple, l’application d’un seuil de chiffre d’affaires de 1 MEUR devrait, selon les estimations, réduire de 13.2 % le bénéfice résiduel attribué pour le ramener à 61.1 % en moyenne dans le premier groupe de juridictions (là savoir les plus petites juridictions qui affichent un PIB inférieur à 4.3 milliards USD, voir Tableau 2.5 ), en comparaison d’un scénario sans seuil de chiffre d’affaires. Les intervalles sont basés sur l’écart type des résultats obtenus dans l’ensemble des multiples simulations. Les résultats présentés dans ce graphique combinent les résultats des secteurs ADS et CFB.

Source : Secrétariat de l’OCDE.

2.7.1. Principales difficultés pour déterminer la localisation du bénéfice résiduel

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.

2.7.2. Approche globale suivie pour déterminer la localisation du bénéfice résiduel

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.

Graphique 2.11. Présentation de la méthode utilisée pour déterminer la localisation du bénéfice résiduel

Source : Secrétariat de l’OCDE.

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.

2.7.3. Construction d’une ‘matrice des bénéfices’ pour déterminer la localisation des bénéfices des groupes d’EMN

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).

Graphique 2.12. Matrice des bénéfices : aperçu simplifié et sources de données sous-jacentes

Note : Les données anonymisées et agrégées tirées des déclarations pays par pays sont utilisées pour renseigner les colonnes de la matrice des bénéfices (ex. bénéfice des EMN françaises dans les juridictions). Les données relatives aux états financiers non consolidés de la base ORBIS sont utilisées pour renseigner les lignes de la matrice (bénéfice des EMN en France, ventilé entre les juridictions de la société mère ultime). Ces deux sources sont utilisées uniquement lorsqu’elles sont disponibles, et dans le cas d’ORBIS, lorsque la couverture des données est suffisamment bonne. Les autres cellules de la matrice sont renseignées au moyen d’extrapolations basées sur des données macroéconomiques, y compris des données de l’IDE.

Source : Secrétariat de l’OCDE.

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.

2.7.4. Construction d’une matrice des chiffres d'affaires

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.

2.7.5. Construction d’une matrice ‘ascendante’ des bénéfices résiduels

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 :

${\left(\frac{Bénéfice résiduel}{Bénéfice total}\right)}_j=\alpha +\beta {\left(\frac{Bénéfice total}{Chiffre d\text{'}affaires total}\right)}_j$

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 $\alpha$ et $\beta$ dépendent du seuil de rentabilité considéré. En général, choisir un seuil plus élevé pour définir le bénéfice résiduel entraînerait une valeur $\alpha$ plus faible car il réduirait le montant du bénéfice résiduel, tandis que les différences potentielles dans $\beta$ dépendraient de la forme de la distribution du bénéfice entre juridictions. L'analyse utilise les coefficients spécifiques $\alpha$ et $\beta$ qui correspondent au seuil de rentabilité considéré (les résultats pour un seuil de rentabilité de 20 % sont basés sur les coefficients $\alpha$ et $\beta$ 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.

Graphique 2.13. Relation moyenne entre la fraction du bénéfice résiduel et le ratio agrégé bénéfice/chiffre d'affaires

Note : Chaque point correspond à une juridiction. L'échantillon se compose de juridictions pour lesquelles les états financiers non consolidés sont relativement bien couverts dans la base ORBIS. Le bénéfice résiduel est calculé pour chaque groupe d’EMN en appliquant un seuil de 10 % au ratio bénéfice avant impôt/chiffre d'affaires pour les comptes des EMN au niveau de la juridiction (somme de toutes les entités non consolidées membres du groupe d’EMN dans la juridiction considérée). Les entreprises multinationales déficitaires dans la juridiction sont exclues de l’échantillon. Le ratio bénéfice total/chiffre d'affaires est calculé à partir des données ORBIS en utilisant le même échantillon d’entreprises pour assurer la cohérence.

Source : Calculs de l’OCDE fondés sur les données ORBIS.

2.7.6. Ciblage de la matrice ‘ascendante’ des bénéfices résiduels sur les secteurs ADS et CFB

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.

2.7.7. Matrice des bénéfices résiduels : Mise à l’échelle pour assurer la cohérence avec la mesure ‘descendante’ du bénéfice résiduel

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.

2.7.8. Estimation consécutive de la part du bénéfice résiduel revenant à une juridiction

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.

2.9.1. Effets du Pilier Un sur les bases d’imposition

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.

2.9.2. Effets du Pilier Un sur les recettes fiscales

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).

Graphique 2.14. Effets estimés du Pilier Un sur les recettes fiscales, par groupes de juridictions

Note : Toutes les estimations se fondent sur la méthodologie présentée dans ce chapitre et sont soumises aux réserves énumérées dans la première section du document. Les estimations sont exprimées par des fourchettes pour refléter l’incertitude relative aux données. Ces fourchettes mesurent l’incertitude qui entoure les estimations pour chaque groupe de juridictions, sans qu’on ne puisse conclure pour autant que toutes les juridictions d’un groupe s’inscrivent à l’intérieur de cette fourchette. Les résultats retiennent à titre indicatif comme hypothèses un seuil de chiffre d’affaires mondial de 750 millions EUR, un seuil de rentabilité (basé sur le ratio bénéfice avant impôt/chiffre d’affaires) de 10 % ou 20 %, un taux de réattribution du bénéfice résiduel aux juridictions du marché de 10 % (Panneau A), 20 % (Panneau B) ou 30 % (Panneau C), 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 groupes de juridictions (à haut revenu, revenu intermédiaire et faible revenu) sont définis selon la classification de la Banque mondiale. Les centres d’investissement désignent les juridictions dont le stock total d’IDE entrant dépasse 150 % du PIB.

Source : Calculs du Secrétariat de l’OCDE.