Eficiência tributária dos municípios do Nordeste brasileiro
Wellington Ribeiro Justo (URCA)
Eliane Pinheiro de Sousa (URCA)
Luís Abel da Silva Filho (Faculdade Leão Sampaio)
Silvana Nunes de Queiroz (URCA)
Resumo
Este estudo estima os escores de eficiência tributária dos municípios nordestinos e identifica
os efeitos dos determinantes dessa eficiência não apenas na média da distribuição condicional
dos índices de eficiência, mas ao longo de toda a distribuição. Para mensurar os índices de
eficiência técnica, utilizou-se o modelo de Análise Envoltória de Dados (DEA) para 1640
municípios do Nordeste, tendo como base de dados as Finanças do Brasil (FINBRA),
divulgadas pela Secretaria do Tesouro Nacional (STN), para o ano de 2009. Os determinantes
da eficiência tributária desses municípios foram verificados através do modelo de regressão
quantílica, utilizando também dados secundários do IBGE. Os resultados obtidos a partir do
modelo DEA revelam que parcela majoritária dos municípios localizados no Nordeste
brasileiro não aloca eficientemente os recursos provenientes da arrecadação tributária. Quanto
ao modelo de regressões quantílicas, constata-se que as variáveis participação do PIB
industrial, urbanização e dummies estaduais, com exceção de Pernambuco nos maiores
índices de eficiência, exerceram influência em todos os quantis analisados, com modificação
na magnitude ao longo da distribuição. Verificam-se também, possíveis ganhos de escala na
gestão dos recursos públicos resultantes do efeito da população nos índices de eficiência.
Ademais, a variável dummy Metropolitana não foi relevante para explicar a eficiência
tributária.
Palavras-chaves: eficiência tributária, municípios nordestinos, DEA, regressão quantílica.
Abstract
This paper estimates the scores of tributary efficiency of the Northeastern municipalities and
identifies the effects of the determinants of this efficiency not only on the average of the
conditional distribution of the efficiency indexes, but also along the whole distribution. In
order to measure the technical efficiency indexes, it was used the Data Envelopment Analysis
model (DEA) for 1,640 municipalities of the Northeast, using as data source the Finances of
Brazil (FINBRA), published by the National Treasury Secretary (STN), for the year 2009.
The determinants of the tributary efficiency of these municipalities were checked through the
Quantile Regression Model, also using secondary data from IBGE. The results obtained from
the DEA model reveal that the greatest majority of the municipalities located in the Brazilian
Northeast does not efficiently allocate the resources originated from the tributary collection.
As to the quantile regression model, one can observe that the variables participation of the
industrial gross domestic product, urbanization and state dummies, with exception of
Pernambuco in the greatest efficiency indexes, played a role over all quantile analyzed, with
modification in magnitude throughout the distribution. One can also see possible economies
of scale in the public resources management resulting from the population effect on the
efficiency indexes. In addition, the Metropolitan dummy variable was not relevant to explain
the tributary efficiency.
Keywords: tributary efficiency, Northeastern municipalities, DEA, quantile regression.
1. INTRODUÇÃO
O Nordeste brasileiro historicamente tipifica-se como a região mais pobre do país.
Apesar da ligeira melhora nos seus indicadores econômicos, sociais e demográficos, em anos
recentes, a mesma é marcada por uma grande heterogeneidade entre os seus municípios, com
a produção de bens e serviços bastante concentrada.
Em parte, a discrepância entre essas unidades municipais deve-se a promulgação da
Constituição Federal de 1988, que permitiu maior autonomia à administração pública local, a
partir da descentralização fiscal, expandindo os repasses e proliferando a quantidade de
municípios (SILVA, 2009)1.
Nesse sentido, além do caráter histórico de desigualdade e estagnação econômica que
marca a formação econômica do Nordeste, tem-se, em anos atuais, a constituição de uma
gama de municípios de pequeno porte, dotados de quase nenhuma infraestrutura e sem
capacidade de responder às necessidades da população. Segundo Silva Filho et al. (2009;
2010), dado o seu baixo poder de arrecadação própria, decorrente do baixo dinamismo
econômico local, estas unidades municipais “sobrevivem”, em boa parte, de recursos
advindos do governo federal.
Para Clementino (1998), a Constituição Federal de 1988 ao ampliar a responsabilidade
municipal, na verdade, ocasionou o fortalecimento das desigualdades, pois a esfera municipal
apresenta elevado grau de dependência das transferências financeiras da União, especialmente
o Fundo de Participação dos Municípios (FPM), e compromete a sua receita majoritariamente
com gastos de custeio, quando deveria ser na área social.
É preciso deixar claro que na região Nordeste também há municípios prósperos,
principalmente, os que fazem parte das regiões metropolitanas, com indicadores próximos a
média nacional, uma rede urbana relativamente desenvolvida e com poder de arrecadação de
tributos própria, se diferenciando em relação aos municípios localizados no interior e,
notadamente, quando comparado àqueles que surgiram de desmembramentos de outras
cidades ou foram criados ao longo dos anos 1990 e 2000.
Conforme o Banco do Nordeste do Brasil (2010), em nível regional, no ano de 2007, o
estado da Bahia detinha 31,5% do PIB nordestino, seguido de longe por Pernambuco (17,9%)
e Ceará (14,5%), contabilizando juntos 63,9% do total do PIB da região. A desigualdade
acentua-se sob a ótica municipal, no qual o município de Fortaleza, sozinho, detém 48,6% do
PIB cearense e Salvador 24,4% do PIB baiano. Dos onze maiores PIBs municipais, nove são
das capitais e os demais são Camaçari e São Francisco do Conde na Bahia. E mais, somente
22 (1,2%) municípios do Nordeste agregam mais da metade do PIB da região.
Sem dúvida, a contradição que marca as cidades brasileiras, em especial do Norte e
Nordeste, torna-se um importante gradiente no sentido de entender o grau de eficiência
tributária e a capacidade de gestão própria desses municípios. Diante dessa realidade, este
trabalho tem como objetivo estimar a eficiência tributária dos municípios nordestinos e
identificar os efeitos dos determinantes dessa eficiência. Dito de outra forma pretende-se
analisar como as unidades municipais do Nordeste alocam os seus recursos provenientes da
arrecadação tributária e qual a importância ou influência do PIB, grau de urbanização e
tamanho da população sobre a gestão dos recursos públicos.
1
Dentre as cinco grandes regiões brasileiras, o Nordeste contempla o maior número de estados (nove) e a maior
quantidade de municípios, perfazendo um total de 1.794 unidades municipais. (IBGE, 2010a).
1
Para atender os objetivos propostos, o artigo encontra-se estruturado da seguinte
forma: além desta introdução, a segunda seção aborda considerações acerca da
descentralização fiscal e da Lei de Responsabilidade Fiscal (LRF); a terceira seção trata de
explicar a metodologia adotada, que emprega a Análise Envoltória de Dados (Data
Envelopment Analysis – DEA) e a regressão quantílica; a quarta seção apresenta os resultados
descritivos e econométricos e discute os principais achados nessa investigação; na última
seção fazem-se as considerações finais.
2. CONSIDERAÇÕES ACERCA DA DESCENTRALIZAÇÃO FISCAL E DA LEI DE
RESPONSABILIDADE FISCAL
As discussões acerca das finanças públicas no Brasil têm novo enfoque a partir de dois
atos constitucionais distintos e interligados. Por um lado, a Constituição Federal de 1988, com
seu caráter municipalista (RESENDE, 2001). Por outro, a Lei Nº 101 de maio de 2000, que
diante dos problemas impostos pela proliferação de municípios dado à maior abertura à
descentralização permitida pela CF de 1988, tinha como meta sugerir e orientar os municípios
no que concerne à arrecadação e gastos públicos municipais.
Ante isso, a discussão acerca da descentralização fiscal e da maior autonomia das
unidades subnacionais tem orientado a avaliação de um dos problemas mais constantes
observados nos municípios brasileiros: dependência de transferências constitucionais dos
estados e da União. Essa dependência atinge os municípios de menor dinamismo econômico e
com capacidade de arrecadação fortemente comprometida, dada a ausência de dinamismo
econômico capaz de impulsionar o desenvolvimento. De outra feita, a descentralização
promoveu ainda a proliferação de unidades municipais com elevado nível de dependência
(MAIA GOMES e MAC DOWELL, 1995).
Afonso e Araújo (2000) interpretaram que a descentralização fiscal no Brasil permitia
maior possibilidade de uma administração pública mais eficaz e consistente. Acrescente-se
que Além e Giambiagi (1999) corroboravam o pensamento dos autores e defendiam que a
administração em menores governos e a criação de municípios poderia traduzir-se no
acompanhamento dos problemas locais com maior eficiência. Além disso, Resende (2001)
propõe a administração descentralizada como forma de tornar mais viável à administração
pública brasileira e propor as instâncias municipais maior autonomia financeira.
Contudo, as evidências empíricas, principalmente as que contemplam estudos nas
unidades municipais de pequeno porte ou localizadas em regiões economicamente frágeis,
têm demonstrado a vulnerabilidade tanto quanto agente local de desenvolvimento quanto
como sujeito ativo no processo de captação de recursos necessários à manutenção, pelo menos
parcial, das despesas de sua competência. Diante disso, observa-se, sobremaneira, elevado
nível de convergência entre o proposto por Maia Gomes e Mac Dowell (1995) e as evidências
empíricas em regiões que concentram elevada quantidade de municípios de pequeno porte.
Estudos para estados do Nordeste brasileiro, utilizando-se modelos econométricos de
regressão, têm permitido observar a baixa capacidade de arrecadação própria dos municípios
dessa região, concomitantemente o elevado nível de dependência de recursos da União para a
composição de suas receitas e manutenção de suas despesas. Conforme Silva Filho et al
(2010), utilizando-se um processo de estratificação para os municípios de maiores receitas
correntes, de receitas intermediárias e de menores receitas, observaram-se que, para a variação
de um ponto percentual da receita corrente nos municípios baianos, pernambucanos e
cearenses, somente 0,10; 0,12 e 0,09, respectivamente, são advindos de receitas tributárias.
Destaca-se que estes resultados foram constatados para o conjunto de municípios de maiores
receitas correntes. Para os municípios de receitas intermediárias, os resultados encontrados
2
foram de 0,04 para os baianos e pernambucanos e 0,03 para os cearenses. No último estrato,
0,03 para os primeiros e 0,02 para o último2.
Silva (2009), observando o estado do Rio Grande do Norte, em seu contexto
macroeconômico norteado pela LRF, percebeu que a arrecadação dos municípios do estado
praticamente permaneceu a mesma. As alterações não foram, portanto, resultado das ações do
fenômeno regulador, mas tão somente da dinâmica econômica local, não justificando nenhum
ato constitucional para o seu acontecimento. Além disso, a relativa elevação da capacidade de
arrecadação ocorreu apenas nos municípios metropolitanos e naqueles naturalmente
localizados em áreas de exploração petrolífera, ou seja, com maior desempenho econômico.
Silva Filho et al. (2010) observaram elevado grau de dependência dos municípios
cearenses no ano de 2008. Os autores utilizaram técnicas econométricas e a construção de
indicadores de desempenho tributários proposto por Riane (2002). Utilizando-se os
indicadores, constataram que a capacidade de arrecadação própria dos municípios do estrato I
foi de somente 4,75% enquanto que no estrato II reduziu-se para 3,97% e obtendo o pior
desempenho nos municípios do estrato III com 2,89%.
Quanto à capacidade de explicação da receita tributária na variação da receita corrente,
essa foi de 0,09, 0,03 e 0,02 para os estratos I, II e III, respectivamente. Os dados revelaram,
portanto, a forte influência da dinâmica econômica municipal como forma de assegurar maior
independência financeira à luz da maior autonomia fiscal. Desta feita, a receita tributária teve
maior poder de explicar a receita corrente nos municípios que se concentram atividades
econômicas de maior envergadura. Porém, mesmo nesses municípios observaram-se elevado
nível de dependência de transferências constitucionais.
Diante disso, percebe-se quão dependentes de transferências intergovernamentais são
os municípios nordestinos. Considerando-se que este estudo foi observado para os estados de
maior dinamismo econômico da região, assegura-se a necessidade de ampliação da
capacidade alocativa municipal como forma de reduzir a dependência financeira e se tornarem
menos vulneráveis às decisões impostas pela União. Além disso, os impostos de competências
municipais, dado sua restrição, sendo somente o Imposto Predial Territorial Urbano (IPTU),
Imposto Sobre Serviços (ISS) e Imposto sobre a Transmissão de Bens Imóveis (ITBI) além de
uma quota parte do Imposto de Renda (IR) e do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e
Prestação de Serviços (ICMS), limitam os municípios em arrecadação o que os tornam ainda
mais dependentes de transferências (LOPREATO, 2002).
Diante disso, a Constituição Federal de 1988, com seus pressupostos norteadores da
descentralização fiscal, contabilizou resultados controversos na literatura, mediante os
resultados empíricos constatados, no que concernem à solução de problemas de competência
dessas esferas de menor autonomia. Ante isso, os resultados alcançados com a entronização
da LRF deixam margens elevadas no que diz respeito à eficiência desses municípios diante
dos gastos e da arrecadação.
3. METODOLOGIA
3.1. Métodos de análise
Os métodos analíticos empregados neste estudo foram: Análise Envoltória de Dados
(Data Envelopment Analysis - DEA), para aferir os índices de eficiência tributária dos
municípios nordestinos e, regressão quantílica para identificar os determinantes capazes de
explicar os níveis de eficiência desses municípios, com o objetivo de verificar se tais fatores
exercem influência diferenciada entre os municípios com níveis diferenciados de eficiência.
2
A estratificação dos municípios se deu através da classificação dos 30% com maior receita corrente; 30% de
receitas intermediárias; e, 40% de menor receita. O nº observado foi 2008 (SILVA FILHO et al, 2010).
3
3.1.1. Análise Envoltória de Dados (DEA)
A estimação de fronteiras pode ser feita através de métodos paramétricos (modelos
econométricos) e por métodos não-paramétricos. A abordagem paramétrica requer que a
função de produção seja especificada, o que constitui uma dificuldade, que se torna maior
quando os processos envolvem múltiplos insumos e produtos. Enquanto a abordagem nãoparamétrica não necessita da especificação de uma função a priori e envolve programação
matemática em sua estimação para determinar a eficiência relativa das unidades de produção,
como é o caso do método DEA (GOMES e BAPTISTA, 2004). Este método fundamenta-se
no trabalho proposto por Farrell (1957) e generalizado por Charnes et al. (1978), em que se
incluiu múltiplos produtos e insumos.
De acordo com Cooper et al. (2002), a adoção deste método possui vantagens em
relação a outros métodos, como, por exemplo, possibilita a obtenção das relações entre
múltiplos produtos e insumos de forma menos complexa, identifica as ineficiências existentes
em cada insumo e produto, e sinaliza as unidades referenciais que servem como parâmetro de
eficiência técnica para as unidades ineficientes.
O método DEA baseia-se numa amostra de insumos e produtos observados para
diferentes unidades tomadoras de decisão (DMUs – Decision Making Units), em que se busca
construir uma fronteira linear por partes e, empregando-se medidas radiais e de distância,
avalia-se a eficiência das unidades de produção em relação à distância da fronteira construída
com os benchmarks (os mais eficientes). Neste estudo, a DMU representa o município
nordestino em análise.
Charnes et al. (1978) desenvolveram inicialmente esse modelo, que ficou conhecido
na literatura por modelo CCR, em virtude das iniciais de seus nomes, mas também é
comumente representado por CRS (Constant Returns to Scale), tendo em vista que se
pressupõe retornos constantes à escala. Para Coelli et al. (1998), o modelo DEA com retornos
constantes pode ser expresso por:
Minθ ,λ θ , sujeito a : − y i + Yλ ≥ 0, θx i − Xλ ≥ 0 e λ ≥ 0 ,
(1)
Em que θ é o escore de eficiência de uma dada DMU; y é o produto da DMU e x é o
insumo. X é a matriz de insumos (n x k) e Y é a matriz de produtos (n x m); λ é o vetor de
constantes que multiplica a matriz de insumos e produtos.
De acordo com Ferreira e Gomes (2009), o pressuposto de retornos constantes de
escala possibilita que se represente tal tecnologia empregada através de uma isoquanta
unitária. Sobre essa fronteira, o escore de eficiência é igual à unidade. Isso significa dizer que
a DMU analisada é eficiente. Sob a orientação insumo, um escore menor que um indica que
se pode manter a produção com uso de menos insumos e sob a orientação produto, um escore
maior que um sinaliza que se pode aumentar a produção com o mesmo nível de consumo.
Em 1984 surgiu o modelo BCC, que teve essa denominação baseada nas iniciais de
seus formuladores: Banker, Charnes e Cooper (1984). Esse modelo considera retornos
variáveis, que podem assumir rendimentos crescentes ou decrescentes de escala na fronteira
eficiente e também é conhecido como VRS (Variable Returns to scale).
Nesse caso, conforme Coelli et al. (1998), o modelo DEA com retornos variáveis pode
ser expresso por:
4
Minθ ,λ θ , sujeito a : − y i + Yλ ≥ 0, θx i − Xλ ≥ 0, N 1 ' λ = 1 e λ ≥ 0 ,
(2)
em que N 1 é um vetor (N x 1) de algarismos unitários.
Para uma DMU ser eficiente no modelo com retornos constantes, ela deverá
necessariamente ser eficiente no modelo com retornos variáveis, porém a recíproca não é
verdadeira (COELLI et al., 1998). Se o escore de eficiência técnica for distinto nos dois
modelos, significa que a DMU considerada contém ineficiência de escala.
Conforme Charnes et al. (1994), para que uma DMU seja eficiente, nenhum produto
pode aumentar sua produção, sem que ocorra acréscimo no uso de insumos ou redução da
produção de outro produto, e/ou nenhum insumo pode ser reduzido sem ter que diminuir a
produção de outro produto.
Neste estudo, a operacionalização de tais modelos foi realizada por meio do software
Efficiency Measurement System (EMS) versão 1.3 (SCHEEL, 2000).
É importante ressaltar ainda que, conforme Gomes e Baptista (2004), a presença de
apenas uma observação discrepante na amostra influencia todas as medidas de eficiência.
Portanto, é preciso verificar se há outliers nos dados coletados para não comprometer os
resultados estimados e torná-los mais robustos.
Tendo em vista que as DMUs deste estudo correspondem aos municípios nordestinos,
que possuem características muito heterogêneas, empregou-se o teste proposto por Sousa e
Stosic (2005), para identificar a presença de outliers e erros de medidas baseados na
associação do DEA com o método Jackstrap. Esse método foi elaborado com base no teste
Jacknife com o Bootstrap. O procedimento é construir uma medida de alavancagem que
mensura a influência de cada DMU sobre as demais, onde aquelas que apresentam maiores
influências são descartadas da amostra, por apresentarem características que afetam as
estimações do DEA. A operacionalização dessas técnicas foi feita através do software
Jackstrap.exe.
3.1.2. Regressão Quantílica
O método de regressão quantílica foi elaborado a princípio por Koenker e Bassett
(1978). De acordo com esses autores, esse método apresenta vantagens em relação ao modelo
dos mínimos quadrados ordinários: devido ao fato de possibilitar a caracterização de toda a
distribuição condicional de uma variável resposta, a partir de um conjunto de regressores;
empregar todos os dados para estimar os coeficientes angulares dos quantis; não exercer forte
interferência dos outliers, já que não se considera apenas o efeito médio do impacto de um
regressor na distribuição condicional de um regressando, e os estimadores resultantes da
regressão quantílica podem ser mais eficientes do que os obtidos através de MQO, visto que
os erros não possuem distribuição normal.
Como pretende-se identificar, não apenas, as variáveis que explicam a eficiência
tributária dos municípios nordestinos, porém investigar se esses determinantes influenciam
distintamente os diferentes níveis de eficiência desses municípios, empregou-se essa técnica
nesse estudo.
Conforme Koenker e Basset (1978), a regressão quantílica θ pode ser representada a
partir da solução de:
1
1 n
(3)
min ∑ θ yi − xi' βθ + ∑ (1 − θ ) yi − xi' βθ = min ∑ ρθ ( µθi )
β n
β n
i =1
: yi ≤ xt' β
i: yi > xt`'β
 θuθi , u θi ≥ 0
em que: ρ θ é a função check definida por: ρ θ ( u θ i ) = 
 (θ − 1) u θ i , u θ i < 0
5
(4)
Segundo Justo (2008), os coeficientes da regressão quantílica podem ser interpretados
por meio da derivada parcial do quantil condicional em relação a um regressor particular, ou
seja, tais coeficientes podem ser interpretados como uma variação marginal no θ th quantil
condicional ocasionada por uma mudança no regressor.
Considerando que as variáveis explicativas não influenciam igualmente os diferentes
níveis de eficiência técnica, foram estimadas regressões para os quantis: 0,10, 0,50 e 0,90,
para verificar os efeitos dos fatores determinantes da eficiência técnica ao longo da
distribuição, em que o θ th quantil condicional do nível de eficiência pode ser expresso por:
Qθ ( yi | X i ) = X i' βθ , θ ∈ (0,1)
(5)
Em que y i correspondem aos escores de eficiência técnica obtidos no modelo DEA
e X i referem-se às variáveis capazes de explicar esses índices de eficiência.
A operacionalização desse modelo, descrito em (5), foi feita por meio do software
STATA 11.
Ademais, é relevante identificar se o regressor será constituído pelos escores de
eficiência do modelo com retornos constantes de escala (CRS) ou com retornos variáveis de
escala (VRS). Para isso, será empregada a estatística não-paramétrica de KolmogorovSmirnov (TK − S ) , que conforme Banker e Natarajan (2004), baseia-se na distância máxima
entre as distribuições acumuladas dos escores de eficiência resultantes dos modelos CRS e
VRS, podendo ser expresso por:
TK −S = max[F (θ CRS ) − F (θVRS )]
(6)
Quando o valor dessa estatística TK − S exceder seu valor crítico D, rejeita-se a hipótese
nula de retornos constantes de escala. Isso significa dizer que se aceita a hipótese alternativa
de retornos variáveis de escala.
3.2. Variáveis consideradas e natureza dos dados
No modelo DEA, consideraram-se dois produtos e um insumo. O primeiro produto
compreende as variáveis receitas provenientes do Imposto sobre a Propriedade Predial e
Territorial Urbana (IPTU), que incide sobre o valor do imóvel localizado na zona urbana do
município e o Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza (ISSQN), que incide sobre a
prestação de serviços realizados por empresas ou profissionais autônomos. O segundo produto
corresponde às demais receitas tributárias, que contemplam o Imposto de Renda Retido nas
Fontes sobre o Rendimento do Trabalho (IRRF), o Imposto sobre Transmissão “Inter Vivos”
de Bens Móveis e de Direitos Reais sobre Imóveis (ITBI), as Taxas pelo Poder de Polícia,
pela Prestação de Serviços e a Contribuição de Melhoria.
A escolha dessas variáveis de output foi inspirada no estudo de Araújo (2007). De
acordo com esse autor, o IRRF incide sobre as despesas com o pagamento de pessoal, porém
apesar de ser arrecadado pelo município, é de competência da União. Já o ITBI incide sobre o
valor venal dos bens ou direitos transmitidos ou cedidos, enquanto as taxas possuem como
fato gerador o exercício regular do poder de polícia ou uso de serviço público prestado ao
contribuinte, e a cobrança da contribuição de melhoria está associada ao custo de obras
públicas que propicie valorização imobiliária. Segundo esse autor, é relevante decompor a
receita tributária nesses dois componentes para evitar a subestimação da eficiência da maioria
dos municípios, em que o IPTU e o ISSQN não representam as principais fontes de receita
6
tributária. Com relação ao insumo, as despesas administrativas correspondem à variável de
input adotada. Tais despesas administrativas são expressas em reais unitários correntes e
constituem a despesa empenhada na função Administração no ano de 2009.
A variável dependente do modelo de regressão quantílica refere-se ao logaritmo dos
índices de eficiência, obtido através da aplicação do método DEA insumo orientado
(LNEFRCE) à amostra de 1.640 municípios do Nordeste, após a remoção dos 35 outliers,
indicado pelo método de Jackstrap.
As variáveis explicativas incluídas no modelo de regressão quantílica contemplam as
dummies estaduais para verificar se existe alguma diferença estadual de eficiência tributária.
A variável dummy estadual que serve como referência para os demais estados e, portanto
omitida do estudo, foi o estado da Bahia, sendo escolhido porque apresentou o maior índice
médio de eficiência. Assim, todos os coeficientes estimados para as dummies estaduais devem
ser analisados como diferenciais relativos aos estimados pelo estado baiano. Nesse contexto,
as variáveis Alagoas (AL), Ceará (CE), Maranhão (MA), Paraíba (PB), Pernambuco (PE),
Piauí (PI), Rio Grande do Norte (RN) e Sergipe (SE) apresentam valor igual à unidade se o
município fizer parte desse estado em análise e, zero, caso contrário.
Além dessas, o modelo contém as seguintes variáveis explicativas: população total
(Poptot) municipal para o ano de 2009; receitas correntes per capita (Rpc); participação do
PIB do setor industrial (Ppibin) e do setor de serviços (Ppibs) no PIB total do município;
variável dummy Metropolitana (Metrop) e taxa de urbanização (Urban).
A incorporação da variável Poptot dá-se com o intuito de verificar se a eficiência
tributária está associada a fatores de escala. A variável receitas correntes per capita indica o
nível de receitas de cada habitante do município, sendo considerada como proxy para a base
tributária municipal. Mesmo que o setor industrial não seja tributado diretamente, inclui-se a
variável Ppibin para captar o efeito do desenvolvimento econômico proveniente desse tipo de
atividade sobre a eficiência tributária. Da mesma forma, considera-se a variável Ppibs para
verificar se a composição setorial da economia municipal reflete na eficiência tributária.
Com o intuito de mensurar se há externalidades positivas ou negativas resultantes dos
municípios situados em suas regiões metropolitanas sobre a eficiência tributária, considera-se
a variável Metrop, que assume valor igual à unidade se o município fizer parte de região
Metropolitana e zero, caso contrário. Neste estudo, consideraram-se doze regiões
Metropolitanas, a saber: Região Metropolitana de Maceió, do Agreste, de Salvador, de
Fortaleza, do Cariri, de São Luís, do Sudoeste Maranhense, de João Pessoa, de Campina
Grande, de Recife, de Natal e de Aracaju.
O modelo também conta com a variável Urban, que corresponde ao quociente entre a
população urbana e a população total em 2006. A incorporação dessa variável assume papel
importante, visto que a arrecadação tributária municipal está associada à zona urbana.
No tocante à natureza dos dados, trabalha-se com duas fontes de informações. A
primeira refere-se à base de dados das Finanças do Brasil (FINBRA), para o ano de 2009,
divulgados pela Secretaria do Tesouro Nacional (STN), no qual se utiliza a variável receita,
que agrega, nesse estudo, o Imposto sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana (IPTU),
o Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza (ISSQN), o Imposto de Renda Retido nas
Fontes sobre o Rendimento do Trabalho (IRRF), o Imposto sobre Transmissão “Inter Vivos”
de Bens Móveis e de Direitos Reais sobre Imóveis (ITBI), as Taxas pelo Poder de Polícia,
pela Prestação de Serviços e a Contribuição de Melhoria, além das variáveis população total e
receitas correntes per capita. A segunda base utilizada é do IBGE, no qual foi usada a variável
participação do PIB do setor industrial e do setor de serviços no PIB total do município;
região Metropolitana e taxa de urbanização.
7
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
4.1. Análise da eficiência técnica dos municípios nordestinos
A princípio, é relevante destacar que foram determinados os escores de eficiência
tributária de 1.675 municípios nordestinos, através do método de Análise Envoltória de Dados
(DEA) com retornos constantes à escala. Entretanto, identificou-se a presença de 35 outliers
por meio do método Jackstrap. Esses municípios que apresentaram maiores influências foram
descartados da análise e replicou-se a estimação dos índices de eficiência para os 1.640
municípios.
A Tabela 1 contém as principais estatísticas descritivas das variáveis empregadas na
estimação da fronteira de produção para os 1.640 municípios nordestinos considerados no
estudo. Esses dados mostram que as três variáveis consideradas apresentam grande
heterogeneidade entre os municípios analisados, como indicado pelos elevados coeficientes
de variação. Conforme esperado, essa grande dispersão é mais expressiva na variável relativa
ao valor arrecadado do Imposto sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana (IPTU) e do
Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza (ISSQN), dado que a pesquisa contempla
municípios de diferentes portes, no sentido econômico, populacional e relacionados com o seu
grau de urbanização diferenciados.
Tabela 1 – Estatísticas descritivas das variáveis utilizadas na mensuração dos escores de
eficiência técnica por meio do modelo DEA
Mínimo
Média
Máximo
Desvio padrão CV*
Variáveis
(%)
Despesas
administrativas
521.241,45 4.987.046,36 456.753.026.3
18.423.212,49 369,42
Valor arrecadado
de IPTU e ISSQN
5.349,69 2.571.735,10 627.899.273,7
24.809.501,15 964,70
Demais receitas
699,10
tributárias
280,00 1.037.721,71 216.037.560,8
7.254.687,86
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da pesquisa.
Nota: * Representa coeficiente de variação.
Essa elevada heterogeneidade das variáveis de output e inputs utilizadas na estimação
da fronteira de produção é captada pelos escores de eficiência técnica, conforme indicado pela
Tabela 2, em que se percebe que parcela majoritária dos municípios de todos os estados
nordestinos apresentam medida de eficiência inferior a 0,25, sob a pressuposição de retornos
constantes à escala. Em contrapartida, a maioria dos estados nordestinos estudados teve
menos de 3% dos seus municípios com eficiência máxima, sendo que nos estados da Paraíba e
Piauí, esse percentual de municípios com escore de eficiência técnica igual à unidade não
chegou nem a 2%.
Em termos agregados, constata-se que dos 1.640 municípios considerados neste
estudo, 1.561 deles, que representa 95,18%, registraram escore de eficiência menor do que
0,25, sinalizando que a eficiência tributária dos municípios nordestinos é muito baixa. Por
outro lado, dessa amostra total de municípios avaliados, apenas 49, correspondente a 3%,
alcançaram a máxima eficiência. Conforme esperado, as capitais nordestinas e municípios
como, Arapiraca, em Alagoas; Feira de Santana, Ilhéus, Itabuna e Juazeiro, na Bahia; Caucaia
e Maracanaú, no Ceará; Imperatriz e Timon, no Maranhão; Campina Grande, na Paraíba;
Caruaru, Jaboatão dos Guararapes, Olinda e Petrolina, no Pernambuco; Parnaíba, no Piauí; e
8
Mossoró e Parnamirim, no Rio Grande do Norte obtiveram escores de eficiência técnica igual
à unidade, atingindo, portanto, o patamar máximo de eficiência tributária.
Entretanto, é relevante destacar que não necessariamente municípios com maior
arrecadação tributária alcançaram a máxima eficiência, visto que municípios como, por
exemplo, Salinas da Margarida no estado da Bahia e Canindé de São Francisco no estado de
Sergipe, apesar de possuírem modesto valor arrecadado com IPTU e ISSQN, dado que
possuem um contingente populacional menor que 25 mil habitantes, atingiram a máxima
eficiência. No caso do município de Salinas da Margarida, ele é indicado no modelo DEA
com retornos constantes à escala como referência para grande parte dos municípios
nordestinos ineficientes. De acordo com Sampaio et al. (2006), o conhecimento dessas
unidades referenciais contribui para aumentar a eficiência das unidades ineficientes, já que
essas podem seguir as práticas adotadas pelas eficientes.
Tabela 2 – Distribuições absolutas e relativas dos municípios nordestinos segundo classes de
eficiência técnica com retornos constantes à escala
Classes de eficiência técnica com retornos constantes à escala
E = 1,0
E < 0,25
Estados
0,75 ≤ E <1,0
0,25 ≤ E <0,50 0,50 ≤ E <0,75
fi
%
fi
%
fi
%
fi
%
fi
%
Alagoas
90
95,74
2
2,13
0
0
0
0
2
2,13
Bahia
342
91,93
10
2,69
2
0,54
1
0,27
17
4,57
Ceará
175
97,22
0
0
1
0,56
0
0
4
2,22
Maranhão
177
96,72
1
0,55
0
0
0
0
5
2,73
Paraíba
203
98,07
0
0
1
0,48
0
0
3
1,45
Pernambuco
164
91,62
3
1,67
1
0,56
1
0,56
10
5,59
Piauí
194
98,48
0
0
1
0,51
0
0
2
1,01
Rio Grande do 149
94,9
4
2,55
0
0
0
0
4
2,55
Norte
Sergipe
67
94,36
2
2,82
0
0
0
0
2
2,82
NORDESTE 1561 95,18
22
1,34
6
0,37
2
0,12
49
2,99
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da pesquisa.
Nota: E corresponde ao escore de eficiência técnica.
Como se observa pela Tabela 3, os valores médios de eficiência técnica do modelo
com retornos constantes à escala são extremamente baixos em todos os estados nordestinos.
Isso significa dizer que, em média, os municípios pertencentes a esses estados não alocam
eficientemente os recursos provenientes da arrecadação tributária. Com base nesse tipo de
tecnologia de produção com retornos constantes à escala, verifica-se que os municípios
localizados nos estados da Bahia e de Pernambuco apresentaram os maiores níveis de
eficiência técnica, ao passo que os municípios que fazem parte dos estados do Piauí e da
Paraíba registraram os piores escores de eficiência.
No que concerne à dispersão dos escores de eficiência em torno da média, percebe-se
por meio do coeficiente de variação que os municípios baianos apresentaram menor
heterogeneidade com relação à eficiência tributária, enquanto os municípios maranhenses e
paraibanos se mostraram mais heterogêneos.
9
Tabela 3 – Estatísticas descritivas dos escores de eficiência técnica com retornos constantes à
escala dos municípios nordestinos
Número de Mínimo
Média
Máximo
Desvio
CV (%)
Estados
municípios
padrão
Alagoas
94
0,0046
0,0652
1
0,14736
225,91
Bahia
372
0,0044
0,1162
1
0,2128
183,17
Ceará
180
0,006
0,0750
1
0,1544
205,81
Maranhão
183
0,0016
0,0653
1
0,1632
249,90
Paraíba
207
0,0023
0,0527
1
0,1277
242,33
Pernambuco
179
0,0058
0,1128
1
0,2332
206,79
Piauí
197
0,0068
0,0444
1
0,1058
238,22
Rio Grande do Norte
157
0,0045
0,0788
1
0,1623
206,06
Sergipe
71
0,0093
0,0878
1
0,1694
192,95
NORDESTE
1640
0,0016
0,0812
1
0,1754
215,91
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da pesquisa.
Feita a mensuração dos escores de eficiência, é importante identificar os fatores que
influenciam a eficiência tributária, porém, antes disso, deve-se ressaltar que a análise da
eficiência técnica deste estudo foi realizada admitindo a pressuposição de retornos constantes
à escala. Essa escolha foi baseada nos resultados encontrados no teste não-paramétrico de
Kolmogorov-Smirnov, em que se testaram os escores de eficiência com retornos constantes à
escala e com retornos variáveis à escala para verificar qual desses tipos constituirão a variável
dependente da regressão quantílica. Como o valor encontrado da estatística TK − S foi 0,8066,
então se rejeita a suposição de retornos variáveis à escala. Portanto, empregou-se essa
hipótese para aferir os escores de eficiência técnica determinados nesta seção como também
representa a variável dependente (LNEFRCE) na estimação da regressão quantílica, que será
objeto discutido na próxima seção.
4.2. Resultados das estimações das regressões
O foco desta seção é estimar por meio de regressão quantílica os possíveis efeitos dos
determinantes externos da eficiência tributária. A mesma regressão é estimada para três
quantis (0,10, 0,50 e 0,90). Desta forma, é possível identificar os efeitos dos determinantes da
eficiência tributária não apenas na média da distribuição condicional dos índices de eficiência,
mas ao longo de toda a distribuição.
Antes de mostrar os resultados das estimações das regressões, a Tabela 4 informa as
principais estatísticas descritivas das variáveis explicativas dos índices de eficiência tributária
dos municípios nordestinos considerados. Conforme definido na metodologia, além dessas
variáveis, têm-se as variáveis dummies estaduais e Metropolitana, que assumem valor zero ou
unitário. Com base nos dados apresentados na Tabela 4, verifica-se que a maior variabilidade
entre os municípios analisados ocorre com a população total, isto porque, trabalha-se com
municípios que tem menos de 2 mil habitantes, como é o caso de Miguel Leão, no Piauí, que
tem 1.212 habitantes e com aquele que tem quase 3 milhões de pessoas, como é o caso de
Salvador. Ao contrário, a variável relativa à participação do PIB do setor de serviços no PIB
total do município registrou a menor heterogeneidade entre os municípios, como indicado
pelo coeficiente de variação. Resultado também justificável, dado que no Brasil,
independentemente do tamanho/porte dos municípios, em sua maioria, o setor de serviços e
comércio são parte importante da arrecadação e, principalmente, na geração de empregos.
10
Tabela 4 – Estatísticas descritivas das variáveis utilizadas na estimação das regressões
quantílicas
Mínimo
Média
Máximo
Desvio
CV*
Variáveis
padrão
(%)
2.998.056 120.098,67 386,90
População total (Poptot)
1.212
31.041,04
11.027,92
40,39
Receitas correntes pc (Rpc)
181,79
1.286,08
519,49
0,91
91,67
Part. PIB Indústria (Ppibin)
0
0,12
0,11
0,85
18,75
Part. PIB Serviços (Ppibs)
0
0,64
0,12
100,00
35,47
Urbanização (Urban)
8,32
55,46
19,67
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da pesquisa.
Nota: * Representa coeficiente de variação.
Na Tabela 5, são apresentados os resultados das estimações por Mínimos Quadrados
Ordinários (MQO)3 e das estimações das regressões quantílicas: quantis 0,10; 0,50 e 0,90. Na
regressão estimada no quantil 0,10 (menos eficientes da distribuição), todos os coeficientes
das dummies estaduais, da participação do PIB industrial, da urbanização e da constante
foram significantes a 1%. Os coeficientes das demais variáveis explicativas não foram
significantes. Para a estimação da regressão no quantil 0,50, todos os coeficientes das
variáveis explicativas foram significantes. Enquanto os coeficientes das dummies estaduais,
da população total, da participação do PIB industrial e da urbanização foram significantes a
pelo menos 5%, os coeficientes das demais variáveis explicativas foram significantes a pelo
menos 10%. Já no quantil 0,90, estão os maiores índices de eficiência no topo da distribuição,
portanto, os mais eficientes, exceto a dummy Pernambuco e Metropolitana não foram
significantes.
Observa-se que apenas no quantil 0,90 os municípios localizados em Pernambuco
apresentam os mesmos índices de eficiência dos municípios baianos localizados no mesmo
patamar de eficiência. Provavelmente, por serem as duas maiores economias do Nordeste
brasileiro, com a Bahia, em 2008, participando com 4% no PIB nacional e Pernambuco com
2,3%, enquanto Piauí, Alagoas e Sergipe aparecem no extremo, contribuindo com apenas
0,6% cada (IBGE, 2010b).
O efeito da população nos índices de eficiência foi de acordo com o esperado, exceto
para a parte inferior da distribuição, variando de magnitude ao longo da distribuição. Este
resultado aponta para possíveis ganhos de escala na gestão dos recursos públicos.
O sinal da variável renda per capita, quando o coeficiente é significante, foi negativo
no quantil 0,50 e positivo no quantil 0,90, portanto, não seguiu um padrão uniforme ao longo
da distribuição. No caso do quantil 0,50, os resultados apontam que, para os municípios
nordestinos, a base tributária não é tão relevante na eficiência tributária, o que intuitivamente
é esperado, tendo em vista que na Região Nordeste encontra-se não somente a maior
quantidade de municípios com maior concentração de pobres, assim como com as piores
distribuições de renda. Araújo (2007), por exemplo, encontrou resultado oposto. Contudo, ele
trabalhou com todos os municípios brasileiros.
Os resultados da participação setorial na eficiência tributária apontam o efeito positivo
do PIB industrial ao longo da distribuição. Por outro lado, a participação do PIB do setor de
serviços não é significante na parte inferior da distribuição da eficiência tributária e apresenta
efeito negativo do meio para o topo da mesma. Este resultado pode refletir o elevado grau de
informalidade nos municípios nordestinos essencialmente neste setor ou mesmo refletir,
possivelmente, uma guerra fiscal com isenções para atrair empresas para os municípios. O
3
A estimação da regressão por MQO é apenas para mostrar a robustez das estimações das regressões quantílicas.
11
coeficiente de correlação desta variável com a renda per capita é de -0,13, corroborando,
assim, com esta suposição.
Tabela 5 – Resultado das estimações: Variável dependente (LNEFRCE)
Variáveis
Explicativas
AL
Quantis
MQO
0,10
0,50
-0.7473
-0.9763
-0.5644
(0.000)
(0.000)
(0.000)
CE
-0.4360
-0.2468
-0.3532
(0.000)
(0.010)
(0.001)
MA
-0.6702
-0.9078
-0.6123
(0.000)
(0.000)
(0.000)
PB
-0.6642
-0.6148
-0.4789
(0.000)
(0.000)
(0.000)
PE
-0.3253
-0.3767
-0.2855
(0.000)
(0.001)
(0.001)
PI
-0.5097
-0.3515
-0.4728
(0.000)
(0.000)
(0.000)
RN
-0.4646
-0.3515
-0.4233
(0.000)
(0.002)
(0.000)
SE
-0.4549
-0.3714
-0.3124
(0.000)
(0.008)
(0.016)
Poptot
2.04e-06
1.11e-06
4.00e-06
(0.000)
(0.375)
(0.018)
Rpc
-6.83e-06
-0.0001
-0.0001
(0.871)
(0.162)
(0.066)
Ppibin
2.2506
1.5799
2.6134
(0.000)
(0.005)
(0.000)
Ppibs
-0.2350
0.2568
-0.4653
(0.317)
(0.528)
(0.097)
Metropolitana
0.3598
0.1963
0.1854
(0.000)
(0.215)
(0.100)
Urban
0.0108
0.0059
0.0077
(0.000)
(0.003)
(0.000)
Constante
-3.6507
-4.4484
-3.3886
(0.000)
(0.000)
(0.000)
o
1640
1640
1640
N de obs.
2
0,3397
R
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da pesquisa.
0,90
-0.3462
(0.032)
-0.6328
(0.000)
-0.5956
(0.000)
-0.6113
(0.000)
-0.2245
(0.117)
-0.5244
(0.000)
-0.4091
(0.004)
-0.5840
(0.000)
9.70e-06
(0.000)
0.0001
(0.081)
1.8634
(0.000)
-1.3176
(0.000)
0.1763
(0.403)
0.0108
(0.000)
-2.3930
(0.000)
1640
Nota: Os valores entre parênteses referem-se ao p-value.
O coeficiente da dummy Metropolitana foi significante apenas para o meio da
distribuição da eficiência dos municípios nordestinos. Desta forma, não dá para afirmar que
possam existir externalidades positivas geradas por municípios vizinhos. Uma possível
explicação é que alguns municípios das regiões metropolitanas do Nordeste se apresentam
com características de cidades dormitórios conforme apresentadas por Justo et al (2010).
Outra explicação é que mesmo com o adensamento da rede urbana nordestina, nos últimos 40
anos, com expansão da urbanização a partir da migração rural-urbana, o crescimento
econômico dos seus municípios é bastante diferenciado, localizados em pontos específicos ou
12
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
maranhao
-1.50 -1.00 -0.50 0.00
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
0
.2
.4
.6
Quantile
.8
1
urban
0.000.010.010.010.02
metropolitana
-0.50 0.00 0.50 1.00
poptotal
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
rpc
-0.00 0.00 0.00 0.00
paraiba
-1.00
-0.80
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
sergipe
-1.50 -1.00 -0.50 0.00
ppibs
-4.00 -2.00 0.00 2.00
0
rio_grande_do_norte
-0.80
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
0.20
.8
ppibin
-1.000.001.002.003.00
.4
.6
Quantile
piau_
-1.00
-0.80
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
.2
pernambuco
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
0.20
0.40
0
ceara
-1.00
-0.80
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
alagoas
-1.50-1.00-0.500.000.50
Intercept
-6.00 -4.00 -2.00 0.00
em manchas descontínuas, notadamente, em suas regiões metropolitanas (LUBAMBO ET
AL., 2011).
O coeficiente da dummy Urban é significante em todos os quantis analisados e cresce à
medida que se desloca da parte inferior para o topo da distribuição de eficiência tributária.
Estes resultados podem ser explicados em virtude do Imposto Predial e Territorial Urbano
(IPTU) ser uma das principais fontes das receitas próprias dos municípios e está diretamente
ligado ao número de imóveis urbanos, assim como possíveis ganhos de escala associada à
maior população que também está relacionada às atividades urbanas.
Na Figura 1, é possível observar uma síntese dos resultados das estimações das
regressões quantílicas para todos os quantis da distribuição de eficiência tributária com os
respectivos intervalos de confiança assim como a estimação por MQO, o que permite
observar as falhas de se estimar apenas uma regressão da média condicional. Observa-se, por
exemplo, que os diferenciais negativos de eficiência das dummies estaduais em relação aos
municípios baianos que é o estado que apresenta a maior média de eficiência, diminuem à
medida que se desloca da parte inferior para a parte superior da distribuição. Dito de outra
forma, para os municípios dos demais estados nordestinos que estão nos quantis superiores, a
diferença em relação aos municípios baianos, diminui quase que de forma monotônica. Já o
efeito de escala apreendido pelo coeficiente da variável Poptotal cresce monotonicamente
com o aumento dos quantis.
Figura 1 – Resultados das estimações das regressões quantílicas tendo como variável
dependente o LNEFRCE.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da pesquisa.
13
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste artigo, determinaram-se, a princípio, os escores de eficiência tributária de 1.675
municípios nordestinos, através do método de Análise Envoltória de Dados (DEA) com
retornos constantes à escala. Entretanto, identificou-se a presença de 35 outliers por meio do
método Jackstrap. Esses municípios que apresentaram maiores influências foram descartados
da análise e replicou-se a estimação dos índices de eficiência para os 1.640 municípios.
Os resultados estimados por esse método sob orientação insumo revelaram que a
eficiência tributária da maioria dos municípios localizados em todos os estados da região
Nordeste é muito baixa. Dessa amostra total analisada, apenas 49 municípios atingiram o
patamar máximo de eficiência tributária, sendo que nem todos que obtiveram escores de
eficiência técnica igual à unidade foram contemplados com elevados valores arrecadados com
IPTU e ISSQN. Em outros termos, existem municípios nordestinos, que mesmo com reduzida
arrecadação tributária, mostraram-se totalmente eficientes.
Em termos médios, verifica-se que os municípios localizados nesses estados não
alocam eficientemente os recursos provenientes da arrecadação tributária, sendo que os
municípios com menores índices de eficiência se encontram nos estados do Piauí e da
Paraíba. Em contrapartida, os municípios que fazem parte dos estados da Bahia e de
Pernambuco foram os que apresentaram melhores níveis de eficiência técnica.
O estudo também permitiu inferir que as dummies estaduais, com exceção de
Pernambuco para os municípios mais eficientes, a participação do PIB industrial na economia
do município e a urbanização constituem variáveis relevantes para explicar indistintamente os
diferentes níveis de eficiência. A população total, apesar de somente ter se mostrado
significante para o grupo de municípios mais eficientes, sinaliza a possibilidade de ganhos de
escala na gestão dos recursos públicos. Ademais, a variável Metropolitana não exerce efeito
sobre o índice de eficiência.
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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