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This paper presents a new methodology to detect corruption in customs and applies it to Madagascar’s main port. Manipulation of assignment of import declarations to inspectors is identified by measuring deviations from random assignment prescribed by official rules. Deviant declarations are more at risk of tax evasion, yet less likely to be deemed fraudulent by inspectors, who also clear them faster. An intervention in which inspector assignment was delegated to a third party validates the approach, but also triggered a novel manifestation of manipulation that rejuvenated systemic corruption. Tax revenue losses associated with the corruption scheme are approximately 3 percent of total taxes collected and highly concentrated among a select few inspectors and brokers.

This paper examines how providing better information to customs inspectors and monitoring their actions affects tax revenue and fraud detection in Madagascar. First, an instrumental variables strategy is used to show that transaction-specific, third-party valuation advice on a subset of high-risk import declarations increases fraud findings by 21.7 percentage points and tax collection by 5.2 percentage points. Second, a randomized control trial is conducted in which a subset of high-risk declarations is selected to receive detailed risk comments and another subset is explicitly tagged for ex-post monitoring. For declarations not subject to third-party valuation advice, detailed comments increase reporting of fraud by 3.1 percentage points and improve tax yield by 1 percentage point. However, valuation advice and detailed comments have a significantly smaller impact on revenue when potential tax losses and opportunities for graft are large. Monitoring induces inspectors to scan more shipments but does not result in the detection of more fraud or the collection of additional revenue. Better information thus helps curb customs fraud, but its effectiveness appears compromised by corruption.

Les administrations douanières des pays en développement mettent en œuvre depuis plusieurs années des méthodes d'analyse et de gestion du risque à partir des données issues des systèmes informatiques de dédouanement, afin d'orienter les contrôles de première ligne vers les différents circuits de dédouanement. Ces projets ont contribué à promouvoir un changement de culture au sein des administrations concernées en démontrant l'intérêt de recourir aux techniques d'analyse de données. Une des principales faiblesses de ces initiatives est toutefois d'évaluer les risques de fraude uniquement à partir des infractions relevées par les agents des douanes. Dans un contexte d'aléa moral, la portée de l'exercice et sa fiabilité peuvent être limitées, justifiant d'élargir la démarche en recourant à d'autres sources d'informations. Plusieurs études utilisent les écarts observés dans les données miroir du commerce international pour identifier les déclarations frauduleuses et en estimer leurs effets. A partir des données douanières du Gabon et de celles du commerce international, ce document de travail montre les avantages qu'une administration douanière tire simultanément de l'analyse de ses propres données sur les infractions constatées et de l'exploitation des données miroirs qui donnent une idée de la fraude non encore détectée. L'analyse des données miroirs permet d'établir un programme de contrôles a posteriori en ciblant les contrôles sur les opérations à risque qui ont échappé aux contrôles de première ligne. De plus, ces deux sources de données peuvent être combinées pour suivre la performance des contrôles douaniers et identifier les produits sur lesquels l'administration devrait concentrer ses efforts.