Panorama

L’Équateur se lance dans l’analyse miroir

Par le Service national des douanes de l'Équateur

Comment découvre-t-on de nouvelles fraudes ? Sur quoi se fonder pour examiner certaines marchandises ou certains courants d’échanges plutôt que d’autres ? Le hasard, l’intuition, l’expérience et le renseignement sont certes utiles mais ne pourrait-on pas les compléter par une méthode plus objective pour découvrir de nouvelles tendances de fraude ? La Douane de l’Équateur fait partie des administrations douanières qui se sont penchées sur ces questions en adoptant l’analyse miroir pour mieux examiner les risques. Elle nous livre ici son expérience.

L’analyse miroir est l’un des outils les plus répandus pour étudier les écarts du commerce extérieur, concernant à la fois les importations et les exportations. Le concept et les principes de cet outil sont très connus et ont un fort retentissement. La méthode a ainsi été affinée au fil du temps afin de tenir compte de ses forces et de ses faiblesses (voir Tableau 1).

L’analyse miroir a été développée et utilisée par les économistes pour diverses raisons : reconstituer les données des importations d’un pays lorsque ces données ne sont pas toutes disponibles, montrer que les données commerciales d’un pays ne sont pas fiables, et rechercher les écarts afin d’évaluer les effets des politiques commerciales.

D’un point de vue pratique, la précision des données qui préoccupe les économistes n’est pas un problème crucial pour une administration douanière. Ce qui importe en revanche à la douane, c’est l’ampleur des écarts, là où les données « ne collent pas », car c’est là qu’elle découvrira des fraudes et qu’elle pourra mener en priorité une analyse approfondie des risques.

Le principe de base est simple. Il consiste à :

  • comparer les importations d’un pays A aux exportations des pays qui exportent vers A ;
  • trouver les écarts entre les importations et les exportations du pays A ;
  • établir des hypothèses de fraude pouvant expliquer les écarts ;
  • tester ces hypothèses sur le terrain en appliquant des contrôles douaniers ;
  • améliorer les méthodes d’évaluation des risques.

Expérience de l’Équateur

Souhaitant utiliser la technique de l’analyse miroir pour renforcer sa capacité à identifier d’éventuelles irrégularités comme les sous-évaluations ou les erreurs de classement, le Service national des douanes de l’Équateur (SENAE) a sollicité l’assistance de l’OMD, qui, en réponse, a procédé à une visite d’étude en décembre 2014.

Cette visite avait pour objectif d’aider l’Unité de gestion des risques de la Douane équatorienne à examiner les données sur les écarts commerciaux au moyen des statistiques miroirs, à opérer des ajustements selon les informations détaillées provenant de la base de données du système électronique de dédouanement (EcuaPass) et à utiliser les résultats préliminaires pour définir des stratégies possibles en matière de contrôle.

Le schéma suivant résume la démarche suivie, définie conjointement par l’équipe technique de l’OMD et le SENAE :

Recueil d’informations sur les exportations : le logiciel WITS (World Integrated Trade Solution) de la Banque mondiale – http://wits.worldbank.org – a été utilisé pour extraire les données des exportations fournies par les pays dans la base de données statistiques des Nations Unies sur le commerce des produits de base (COMTRADE). Les exportations sont exprimées en termes de valeur (milliers de dollars US, FOB), de poids (kilogrammes) et de quantités supplémentaires.

Recueil d’informations sur les importations : l’entrepôt de données (« DataWarehouse ») d’EcuaPass fournit, pour les importations, des données à un niveau statistique plus détaillé (10 chiffres). Les données des exportations ne pouvant pas être représentées au-delà de 6 chiffres, les données des importations ont donc dû être agrégées sur 6 chiffres seulement. De plus, la base de données de la douane contenant des informations supplémentaires et plus détaillées, et ce, pour un plus grand nombre de pays, un ajustement supplémentaire a été effectué pour que les données des deux sources soient comparables.

Construction d’un jeu de données pour analyse : définition du jeu de données qui sera analysé. Il convient de prendre en compte notamment les aspects suivants pour consolider les données avant de calculer les écarts :

  1. Identification d’opérations liées à des procédures de suspension de taxe : les véhicules, par exemple, comptent parmi les produits les plus importants en termes de taxes ; leur intégration dans des procédures de suspension les rend statistiquement invisibles jusqu’à ce qu’ils soient dits importés en vue de la mise à la consommation sur le territoire ; ce délai peut favoriser, dans certains cas, des distorsions majeures.
  2. Identification d’opérations liées à des procédures de traitement : comme dans le cas précédent, il est important de souligner que, en termes de statistiques comparatives, il n’existera pas, dans les données d’exportation, de données d’importation correspondantes pour les produits soumis à des procédures de traitement. Par exemple, dans le cas de l’Équateur, un cas important lié aux statistiques d’importations de rouleaux de papier a été identifié et résolu à ce stade de l’analyse.
  3. Opérations émanant de centres de stockage ou de transbordement : les opérations provenant du Panama ont parfois tendance à ne pas mentionner correctement l’origine des marchandises. Dans certains cas, des produits venant de Chine peuvent être mélangés à des produits venant du Panama. Un tel cas lié à des déclarations de transit de la Communauté andine a été détecté et a fait l’objet d’un examen.

Analyse des résultats : les premières analyses ont déjà fourni des résultats intéressants. L’un des premiers écarts constatés concerne les produits vulnérables à la fraude douanière. Plusieurs types d’écarts ont été chiffrés : l’écart de valeur (valeur à l’importation / valeur à l’exportation) ; l’écart de poids (poids à l’importation / poids à l’exportation) ; et la différence de la valeur de densité (rapport des valeurs/rapport des poids). Les écarts de valeur, de poids et de densité révèlent d’éventuelles erreurs de classement, sous-évaluations et activités de contrebande. Par exemple, un écart dans la valeur de la densité a été constaté pour des textiles, ce qui a conduit à une analyse préliminaire de la variation et du potentiel de fraude.

Validation et conclusions

Le SENAE procède actuellement à la validation des résultats obtenus et fera part ultérieurement des conclusions de ses premiers contrôles. Suite à cet exercice, deux mécanismes de facilitation et de contrôle douanier sont envisagés :

  • facilitation : vérifier la cohérence des mécanismes de facilitation utilisés dans les cas où les écarts sont plus faibles ;
  • contrôle : axer les contrôles sur les segments identifiés comme prioritaires.

L’analyse miroir ne sert donc pas uniquement à des objectifs de contrôle mais également à parvenir à un juste équilibre entre la facilitation des échanges et la préservation d’un environnement commercial équitable.

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