Auteurs : Clément Uwizeye
ISSN : 2709-8575
Affiliations : Université et recherche de Wageningen (WUR)
Source: Revue fiscale multidisciplinaire africaine, Volume 5, Numéro 1 (2025), p. 311–330
Abstrait
Este artigo explora o duplo papel da digitalização e dos modelos avançados de previsão para melhorar o cumprimento das obrigações fiscais e a previsão de receitas no Ruanda. Investiga o impacto da adopção de máquinas de facturação electrónica (MFE) no desempenho fiscal, a exactidão comparativa dos modelos econométricos tradicionais (VAR Bayesiano) em comparação com os modelos de aprendizagem automática (NNAR e Ensemble) e as implicações destas constatações para as políticas em matéria de impostos. Com base em dados de 2010 a 2023, a análise revela que, não obstante a expansão notável de MFE, o impacto para a receita fiscal é limitado devido às dificuldades de fiscalização e implementação. Os resultados da regressão indicam que a abertura comercial, o desenvolvimento financeiro e a boa governação influenciam positivamente as receitas fiscais, enquanto a corrupção e a entrada de remessas constituem desafios. Os modelos de previsão indicam uma perspectiva moderadamente optimista para a relação imposto/PIB e a integração comercial, com a NNAR a superar outros modelos em termos de exactidão preditiva. O estudo conclui com recomendações políticas importantes viradas para o fortalecimento da infraestrutura de cumprimento digital, o combate à corrupção, o apoio ao desenvolvimento do sector financeiro e o aproveitamento da aprendizagem automática para previsões fiscais mais precisas. Estas constatações são fundamentais para a definição de reformas fiscais baseadas em provas e para a mobilização sustentável de recursos internos no Ruanda.