PL EN
 
PL EN
Bieżący numer
Numery archiwalne
O czasopiśmie
Dla autorów
Kontakt
1/2026 vol. 325
Statystyki
CC-BY 4.0
Pobierz cytowanie
PRACA ORYGINALNA
Oszacowanie luki w podatku dochodowym od osób fizycznych (PIT) w Polsce
Tomasz Tratkiewicz 1
,
 
Mehmet Burak Turgut 2
 
 
 
Więcej
Ukryj
1
Institute of Finance, University of Lodz, Poland
 
2
Department of Macroeconomics and Foreign Trade Theory, University of Warsaw, Poland
 
 
Data nadesłania: 26-12-2024
 
 
Data ostatniej rewizji: 19-05-2025
 
 
Data akceptacji: 05-06-2025
 
 
Data publikacji: 31-03-2026
 
 
Autor do korespondencji
Tomasz Tratkiewicz   

Institute of Finance, University of Lodz, Poland
 
 
GNPJE 2026;325(1):5-22
DOI: https://doi.org/10.33119/GN/214918
 
 
Artykuł (PDF)
Referencje (46)
 
SŁOWA KLUCZOWE
PIT
luka w podatku
kontrola wykorzystująca analizę ryzyka
model doboru próby
 
KODY KLASYFIKACJI JEL
STRESZCZENIE
W literaturze dotyczącej szacowania luki w podatkach bezpośrednich podkreśla się, że oddolna metoda szacunku (ang. bottom-up approach) daje znacznie lepsze wyniki niż metoda odgórna (ang. top-down approach). Istniejące metody szacowania luki w PIT przy użyciu metody oddolnej stosunkowo rzadko wykorzystują kontrole bazujące na analizie ryzyka, które administracja podatkowa stosuje, aby zapewnić w szczególności przestrzeganie obowiązków podatkowych. Ważną kwestią, która – w przeciwieństwie do kontroli losowych – występuje w kontrolach bazujących na analizie ryzyka jest potencjalne obciążenie próby. Aby rozwiązać tę kwestię, wykorzystujemy model selekcji Heckmana. Oszacowaliśmy wielkość luki w PIT w Polsce w 2017 r. na podstawie danych z zeznań podatkowych podatników uzyskujących dochody z działalności gospodarczej opodatkowanej liniową 19‑procentową stawką podatku oraz wyników kontroli bazujących na analizie ryzyka. Nasze wyniki pokazują, że przewidywana luka w PIT odpowiada 4,5% całkowitego zobowiązania podatkowego tej grupy podatników. Zidentyfikowaliśmy również regiony i sektory o najwyższej przewidywanej luce w PIT na podatnika. Stwierdzamy, że model Heckmana może być wykorzystywany przez organy podatkowe jako narzędzie poprawiające skuteczność kontroli bazujących na analizie ryzyka.
PODZIĘKOWANIA
Chcielibyśmy podziękować trzem anonimowym recenzentom za cenne uwagi, Centrum Projektów Europejskich za wsparcie finansowe (nr projektu: POWR.04.03.00-00-0047/17) oraz CASE – Center for Social and Economic Research za umożliwienie przeprowadzenia badań. Wyłącznie autorzy ponoszą odpowiedzialność za interpretację danych oraz wszelkie błędy.
FINANSOWANIE
Centrum Projektów Europejskich (Nr projektu: POWR.04.03.00-00-0047/17)
REFERENCJE (46)
1.
Adamczyk A. [2020], Zjawisko zaniżania dochodu przez samozatrudnionych – istota, determinanty, pomiar, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
Google Scholar
 
 
2.
Advani A., Elming W., Shaw J. [2021], The dynamic effects of tax audits, Review of Economics and Statistics, 105: 1–45.
Google Scholar
 
 
3.
Alaimo Di Loro P., Scacciatelli D., Tagliaferri G. [2023], G. 2 step Gradient Boosting approach to selectivity bias correction in tax audit: an application to the VAT gap in Italy, Statistical Methods & Applications, 32: 237–270, https://doi.org/10.1007/s10260....
CrossRef
 
Google Scholar
 
 
4.
Andreoni J., Erard B., Feinstein J. [1998], Tax compliance, Journal of Economic Literature, 36 (2): 818–860.
Google Scholar
 
 
5.
Bérgolo M., Ceni R., Cruces G., Giaccobasso M., Perez-Truglia R. [2018], Misperceptions about tax audits, American Economic Association Papers and Proceedings, 108: 83–87.
Google Scholar
 
 
6.
Bloomquist K. M. [2003], Tax evasion, income inequality and opportunity costs of compliance, in: Proceedings. Annual Conference on Taxation and Minutes of the Annual Meeting of the National Tax Association: 91–104, National Tax Association.
Google Scholar
 
 
7.
Cabral A. C. G., Gemmell N., Alinaghi N. [2021], Are survey-based self-employment income underreporting estimates biased? New evidence from matched register and survey data, International Tax and Public Finance, 28 (2): 284–322, https://doi.org/10.1007/s10797....
CrossRef
 
Google Scholar
 
 
8.
Certo S. T., Busenbark J. R., Woo H. S., Semadeni M. [2016], Sample selection bias and Heckman models in strategic management research, Strategic Management Journal, 37 (13): 2639–2657.
Google Scholar
 
 
9.
Christie E., Holzner M. [2006]. What explains tax evasion? An empirical assessment based on European data, Wiener Institut für Inter¬nationale Wirtschaftsvergleiche Working Papers No. 40.
Google Scholar
 
 
10.
Chudý M., Gábik R., Bukovina J., Śrámkova L. [2020], Searching for gaps: Bottom-up approach for Slovakia, Economic Analysis – Policy Paper No. 54, https://www.mfsr.sk/sk/financi..., (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
11.
D’Agosto E., Manzo M., Pisani S., D’Arcangelo F. M. [2018], The effect of audit activity on tax declaration: Evidence on small businesses in Italy, Public Finance Review, 46 (1): 29–57.
Google Scholar
 
 
12.
Departament Podatków Dochodowych [2018], Informacja dotycząca rozliczenia podatku dochodowego od osób fizycznych za 2017 rok, Warszawa, https://dane.gov.pl/pl/dataset..., informacje-dotyczace-rozliczenia-podatku dochodowego-od-osob-fizycznych (accessed on: 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
13.
Erard B., Feinstein J. [2011], The Individual Income Reporting Gap: What We See and What We Don’t, Recent Research on Tax Administration and Compliance Selected Papers Given at the 2011 IRS-TPC Research Conference: New Perspectives on Tax Administration, https://www.irs.gov/pub/irs-so..., (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
14.
Erard B., Feinstein J. [2010], Econometric models for multi-stage audit processes: an application to the IRS national research program, in: Aim J., Martinez-Vazquez J., Torgler B. (eds.), Developing Alternative Frameworks for Explaining Tax Compliance: 113–137, Routledge, London–New York.
Google Scholar
 
 
15.
Estache A., Iimi A. [2011], Bidders’ entry and auctioneer’s rejection: applying a double selection model to road procurement auctions, Journal of Applied Economics, 14 (2): 199–223.
Google Scholar
 
 
16.
Feige E. L. [1990], Defining and Estimating Underground and Informal Economies: The New Institutional Economics Approach, World Development, 18 (7): 989–1002.
Google Scholar
 
 
17.
Feinstein J. S. [1999], Approaches for estimating noncompliance: examples from federal taxation in the United States, The Eco¬nomic Journal, 109 (456): 360–369.
Google Scholar
 
 
18.
Feldman N. E., Slemrod J. [2007], Estimating tax noncompliance with evidence from unaudited tax returns, The Economic Journal, 117 (March): 327–352.
Google Scholar
 
 
19.
FISCALIS [2017], The concept of tax gaps. Report on VAT gap estimations, prepared by FISCALIS Tax Gap Project Group (FPG/041), Brus¬sels, March 2016, https://taxation-customs.ec.eu... (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
20.
FISCALIS [2018]. Corporate Income Tax Gap Estimation Methodologies, EU Commission Taxation Papers WP No. 73, https://taxation-customs.ec.eu... (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
21.
Gemmell N., Hasseldine J. [2012], The tax gap: a methodological review, Working Paper 20, Emerald Group Publishing Limited.
Google Scholar
 
 
22.
Heckman J. J. [1979], Sample selection bias as a specification error, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 47: 153–161.
Google Scholar
 
 
23.
Hill R. C., Adkins L. C., Bender K. A. [2003], Test statistics and critical values in selectivity models, in: Fomby Th. B., Hill R. C. (eds.), Maximum Likelihood Estimation of Misspecified Models: Twenty Years Later, Emerald Group Publishing Limited.
Google Scholar
 
 
24.
HMRC [2022], Measuring tax gaps 2022 edition: Tax gap estimates for 2020 to 2021, https://webarchive.nationalarc... (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
25.
Hyndman R. J., Koehler A. B. [2006], Another look at measures of forecast accuracy, International Journal of Forecasting, 22 (4): 679–688.
Google Scholar
 
 
26.
IMF (International Monetary Fund) [2021], The Revenue Administration Gap Analysis Program: An Analytical Framework for Personal Income Tax Gap Estimation, International Monetary Fund Technical Notes and Manuals, TNM/2021/009.
Google Scholar
 
 
27.
IMF (International Monetary Fund) [2024], Fiscal Affairs Dept. “Republic of Armenia: Technical Assistance Report-Corporate Income Tax Gap Prediction 2023 Based on Corporate Income Tax Returns”, Technical Assistance Reports 2024, 088 (2024), https://doi.org/10.5089/979840....
CrossRef
 
Google Scholar
 
 
28.
IRS (Internal Revenue Service) [1996], Federal Tax Compliance Research: Individual Income Tax Gap Estimates for 1985, 1988, and 1992, IRS Publication 1415 (Rev. 4–96), Washington, DC.
Google Scholar
 
 
29.
Kleven H. J., Knudsen M. B., Kreiner C. T., Pedersen S., Saez E. [2011], Unwilling or unable to cheat? Evidence from a tax audit experiment in Denmark, Econometrica, 79 (3): 651–692.
Google Scholar
 
 
30.
Klonowska A. [2017], Luka podatkowa. Skutki dla finansów publicznych, C. H. Beck, Warszawa.
Google Scholar
 
 
31.
Kukk M., Paulus A., Staehr K. [2020], Cheating in Europe: underreporting of self-employment income in comparative perspective, International Tax and Public Finance, 27 (2): 363–390.
Google Scholar
 
 
32.
Mandrekar J. N. [2010], Receiver operating characteristic curve in diagnostic test assessment, Journal of Thoracic Oncology, 5 (9): 1315–1316.
Google Scholar
 
 
33.
Marra G., Radice R. [2013], Estimation of a regression spline sample selection model, Computational Statistics & Data Analysis, 61: 158–173.
Google Scholar
 
 
34.
NIK (Najwyższa Izba Kontroli) [2019], Informacja o wynikach kontroli, Nadzór Ministra Finansów nad poborem podatku od towarów i usług, KBF.430.002.2019, https://www.nik.gov.pl/plik/id... (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
35.
OECD [2004], Compliance Risk Management: Use of random audit programs, https://www.oecd.org/content/d... (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
36.
Pissarides C., Weber G. [1989], An Expenditure-Based Estimate of Britain’s Black Economy, Journal of Public Economics, 39 (1): 17–32.
Google Scholar
 
 
37.
Richardson G. [2006], Determinants of tax evasion: A cross-country investigation, Journal of International Accounting, Auditing and Taxation, 15: 150–169.
Google Scholar
 
 
38.
Rubin M. [2011], The Practicality of a Top Down Approach to the Direct Tax Gap, The IRS Research Bulletin, Recent Research on Tax Administration and Compliance: Selected Papers Given at the 2011 IRS-TPC Research Conference: New Perspectives on Tax Administration.
Google Scholar
 
 
39.
Siddiqi N. [2012], Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring, SAS Institute Inc.
Google Scholar
 
 
40.
Slemrod J. [2007], Cheating ourselves: The economics of tax evasion, Journal of Economic Perspectives, 21 (1): 25–48.
Google Scholar
 
 
41.
Slemrod J., Blumenthal M., Christian C. [2001], Taxpayer response to an increased probability of audit: evidence from a controlled experiment in Minnesota, Journal of Public Economics, 79 (3): 455–483.
Google Scholar
 
 
42.
The World Bank [2011], Risk-Based Tax Audits, Approaches and Country Experiences, https://documents.worldbank.or... (accessed on 25.12.2024).
Google Scholar
 
 
43.
Toder E. [2007], What is the tax gap, Tax Notes, 117 (4): 367–378.
Google Scholar
 
 
44.
Turgut M. B., Tratkiewicz T. [2023], Estimate of the Underground Economy in Poland Based on Household Expenditures and Incomes, Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, 15: 1–29.
Google Scholar
 
 
45.
Wojtyś M., Marra G. [2015], Copula based generalized additive models with non-random sample selection, arXiv preprint arXiv:1508.04070.
Google Scholar
 
 
46.
Wu S.‑Y., Teng M. J. [2005], Determinants of tax compliance – A cross-country analysis, Finanzarchiv/Public Finance Analysis, 61 (3): 393–417.
Google Scholar
 
 
Udostępnij
Wyślij mailem
Indeksy
 
Indeks słów kluczowych
Indeks kodów klasyfikacji JEL
Indeks autorów
eISSN:2300-5238
Journals System - logo
System opracowano w ramach zadania:
"Digitalizacja czasopisma Gospodarka Narodowa", sfinansowanego ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę, w ramach umowy nr 555/P-DUN/2018.

© 2006-2026 Journal hosting platform by Bentus
Scroll to top