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Exministro dice solución de la RD es reducir la evasión fiscal

Por: Almomento.net

SANTO DOMINGO, RD. El exministro de Economía, Juan Ariel Jiménez, señaló que la solución al problema fiscal en República Dominicana debe comenzar por reducir la evasión, sin pedirle más sacrificios a la clase media.

Jiménez, profesor de la Universidad de Harvard, expresó que ¨la evasión no solo es posible, sino que podría aumentar las recaudaciones de manera significativa, sin cargar a ese sector social.

Si República Dominicana lograra alcanzar la misma eficiencia recaudatoria del ITBIS de Costa Rica, dijo, aumentaría los ingresos en un 1.7% del PIB, cifra mayor a la eventual recaudación de la reforma.

Señaló que “para lograr esto, necesitamos combinar la tecnología, con mejoras en la administración tributaria y un poco de creatividad”,

CASO PERÚ: FUSIÓN DE AUTORIDAD TRIBUTARIA Y ADUANAS

El exministro de Economía destacó el caso de Perú , que en 2002 fusionó la autoridad tributaria y la de aduanas y creó una sola entidad para manejar tanto los impuestos internos como el comercio exterior.

¨Como resultado, explicó, la recaudación aumentó en un 1% del PIB y el contrabando bajó del 4.5% al 1.5% en cinco años”.

Señaló que una fusión de la Dirección General de Impuestos Internos (DGII) y la Dirección General de Aduanas (DGA) podría generar resultados similares.

Esa unidad simplificaría procesos, mejorando el control y, sobre todo, puntualizó, aumentando la recaudación sin necesidad de aumentar los impuestos.

TECNOLOGÍA PARA DETECTAR EVASIÓN

Jiménez puso como ejemplo a Australia en el uso de tecnologías avanzadas para detectar evasión y destacó que en ese país la Inteligencia Artificial (IA) analiza millones de transacciones.

Además, precisó, se emplea para detectar comportamientos sospechosos de evasión, lo que permitió identificar fraudes fiscales.

“Sería idóneo un sistema similar en República Dominicana, donde la IA pueda cruzar información de ingresos, gastos y activos de personas y empresas para detectar discrepancias.

agl

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