Universiteit Leiden

nl en

6.000 belastingverdragen doorzoeken op 27 miljoen patronen

Met een algoritme doorzoekt promovenda Manon Wintgens duizenden internationale belastingverdragen. Ze hoopt zo een systeem te ontwaren in het duizelingwekkende samenspel van landen, bedrijven en documenten. Het is een uniek onderzoek.

Het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO) combineert Leidse promotieonderzoeken uit allerlei disciplines met data science. Het programma loopt nu ruim twee  jaar, en levert verrassende eerste resultaten op. In deze artikelenreeks bespreken we er een aantal.

Het is een onzichtbare wereld, die niettemin veel invloed heeft op het huishoudboekje van landen en inwoners: de immense mondiale kluwen van internationale belastingverdragen. De inhoud van deze documenten bepaalt bijvoorbeeld hoeveel belasting multinationals aan landen moeten betalen voor grensoverschrijdende activiteiten. Fiscaal juristen onderzoeken onder meer hoe deze afspraken zo ‘eerlijk’ mogelijk kunnen.

Manon Wintgens kijkt echter in haar Data Science PhD-onderzoek op een andere, nieuwe manier naar de kluwen. Zij wil kijken of het stelsel te begrijpen is als één systeem, waarbinnen het gedrag van landen, verdragen en bedrijven kan worden begrepen en misschien wel voorspeld. Ze doet dit aan de hand van zogeheten patroonherkennings-algoritmes, waarmee ze onder meer verdragen vergelijkt. Een typisch internationaal belastingverdrag bestaat uit 32 artikelen. Het algoritme herkent wat er, binnen die 32 artikelen, anders is als verdragen naast elkaar worden gelegd. Wintgens verricht met deze methode onderzoek dat nooit door een mens zou kunnen worden uitgevoerd. Ze legt in één klap 6.000 internationale belastingverdragen naast elkaar en doorzoekt ze op 27 miljoen patronen.

Wat levert zo’n vergelijking op?

‘Je kunt op deze manier gedrag van spelers – landen, verdragen, bedrijven – herkennen, misschien ook gaan voorspellen. Een kersvers resultaat van mijn onderzoek is bijvoorbeeld dat voormalige koloniën dikwijls een belastingverdrag dat door de voormalige kolonisator wordt gesloten, overnemen. Waarom ze dat doen, dat weten we nog niet. Maar de patroonherkenning zelf is al een belangrijke stap. Ook blijkt uit mijn onderzoek dat er in bepaalde regio’s, zoals West-Europa, veel meer verdragen worden gesloten dan in een regio als Afrika. Dat was op zichzelf een bekend beeld, maar het wordt door deze analyse bevestigd.’

Wat is de winst van het in kaart brengen van het ‘gedrag’ van landen, verdragen en bedrijven?

Door het internationale belasting terrein als een ‘systeem’ te benaderen, kan een nieuw inzicht worden gecreëerd hoe betrokken partijen (jurisdicties, landen en bedrijven) in het systeem samenwerken. Ook kunnen we een nieuw inzicht krijgen in de manier waarop het internationale belastingsysteem zich ontwikkelt gedurende een langere periode.’

Wat is de meerwaarde van het Data Science Research Onderzoeksprogramma bij jouw onderzoek?

‘Dankzij het DSO kan ik gebruikmaken van de Leidse expertise op twee gebieden, namelijk fiscaal recht en data science. Ik heb zelf een achtergrond in data science, en ik heb nu een heel interessant toepassingsgebied gevonden voor mijn kennis. Voor de fiscaal juristen is dit ook vrij nieuw: het vergelijken van 6.000 verdragen tegelijkertijd, zoiets komt zelden voor.’

Het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO) ​​​​is een universiteitsbreed programma, dat erop gericht is de kwaliteit van het bestaande data science-onderzoek te verhogen, en het gebruik van data science-methoden te bevorderen bij alle faculteiten van de Universiteit Leiden. Het programma is verbonden aan het Leiden Centre of Data Science (LCDS).

Deze website maakt gebruik van cookies. Meer informatie