A Tabela 10 a seguir apresentará os resultados para os dois modelos estimados, considerando a metodologia de dados em painel. Os valores representam os coeficientes estimados das variáveis explicativas utilizadas neste ensaio com as respectivas estatísticas “t” entre colchetes.
Tabela 10 – Resultados das Estimações para os Modelos das Equações 01 e 02
Modelos/Explicativas
Var. Dependente: ARREC
Equação 01 Var. Dependente: Equação 02 Δ(ARREC)
1 2 3 4 IDADE 20.34 [7.74] 22.63 [4.02] [1.63] 1.05* [1.82]0.94* FISC(-1) 187491.30 [5.81] 86813.05 [6.59] 15164.40 [2.51] 21131.88 [3.21] FISC(-2) 70636.16* [1.86] 88407.50 [5.24] 5304.12** [0.53] 3146.80** [0.31] RMF 80898.29 [14.33] 79834.88 [4.91] 8396.61 [3.58] 8450.19 [4.72] RMJ -1337.61** [-0.32] -7415.27** [-0.51] -2284.12** [-1.05] -1986.35** [-1.18] SEG -224898.00 [-11.09] -231497.20 [-4.47] -37541.59 [-5.14] -37214.41 [-6.67] NFE 45048,58 [6.47] 47096.49 [2.21] 4116.76** [1.28] 4019.82* [1.62] Cte 112307.50 [7.70] 120892.90 [2.69] 34404.30 [5.12] 33968.62 [6.64] R² 0.025435 0.008083 0.002923 0.005090 F-statistic 213.09 66.53 23.93 41.77 Estimação MQO C/
POOLED MQG C/ E.A. MQG C/ E.A. POOLED MQO C/
N.º Obs. 57.162
Cross-Sections 8.166 Fonte: Elaborado pelo autor
Nota: 1) As estatísticas “t” encontram-se entre colchetes. / 2) MQO C/ POOLED: Mínimos Quadrados Ordinários com dados agregados [Pooled]; MQG C/ E.A.: Mínimos Quadros Generalizados com efeitos aleatórios. / 3) Amostra: 2005 – 2011. / 4) (*) Significante a 10%; (**) Não significante estatisticamente. Todas as demais significante a 5%. / 5) Erros-padrão robustos à heterodedasticidade pelo método White Diagonal.
Analisando o comportamento da variável fiscalização com a defasagem de primeira ordem, FISC(-1), evidenciamos a significância positiva para o incremento da arrecadação nos exercícios seguintes a realização da auditoria, nos modelos estimadas, o que ratifica a utilização da atividade de fiscalização como instrumento de combate a sonegação.
No entanto adotando a defasagem de segunda ordem, para a mesma variável, FISC(-2), percebemos que o impacto na arrecadação é estatisticamente significante para a Equação 01, modelo 1 e 2, que desenvolve uma avaliação em nível, entretanto é insignificante estatisticamente para a Equação 02, modelo 3 e 4, que analisa a primeira diferença da arrecadação. Logo avaliando os resultados da estimação dos parâmetros da variável FISC(-1), com a variável FISC(-2), percebemos a perda do efeito do impacto da realização de auditoria frente à arrecadação do ICMS destas empresas de um exercício para o outro. Desta forma infere-se a existência do que chamamos de perda de memória pela empresa, ou seja, a empresa responde positivamente no quesito arrecadação no primeiro ano seguinte a realização da auditoria, entretanto, no segundo ano este efeito é insignificante, justificando a metodologia da Secretaria da Fazenda do Ceará de auditar mais de uma vez a mesma empresa em exercícios distintos.
Os valores das estimações da Equação 02, modelos 3 e 4, mostram para a variável FISC(-1), os incrementos na arrecadação de cada empresa, em média por ano, resultante da realização do processo de auditoria no exercício anterior, logo considerando a média de 264 auditorias por ano, pode se inferir que o impacto na arrecadação médio anual está compreendido no intervalo de R$ 4.003.401,60 e R$ 5.578.816,32 em valores nominais, ou um acréscimo percentual anual por empresa de 4,37%7 a 6,10%8.
Em relação às mesorregiões a dummy RMF apresenta os coeficientes significantes e positivos, tanto para a estimação em nível, quanto para a em primeira diferença, demonstrando uma propensão a arrecadar mais no ano seguinte. Entretanto a dummy RMJ é estatisticamente insignificante em todos os modelos estimados, portanto considerando a dummy implícita, a mesorregião de Sobral, não existe diferença a empresas está sediada na mesorregião de Sobral ou de Juazeiro.
A dummy SEG apresentou o sinal negativo para todas as estimações, independente da metodologia, sinalizando com um crescimento menor do varejo (dummy = 1) em comparação ao atacado (dummy = 0) para o período analisado.
7 Valor percentual resultante da expressão 15.164,40/346.692,57, ou seja, estimação 3 divida pela
arrecadação média das empresas fiscalizadas (Tabela 08).
8 Valor percentual resultante da expressão 21.131,88/346.692,57, ou seja, estimação 4 divida pela
Pertinente a dummy NFE constatamos que é estatisticamente significante conforme a Equação 01, avaliação em nível através dos MQO, modelo 1, bem como para o modelo 2, MQG com efeito aleatório, no entanto apresentou valores não esperado para a equação 02. Os resultados deste artigo para esta dummy divergem de Barbosa (2011), que através metodologia da diferença-em-diferença, evidenciou- se o efeito positivo sobre a arrecadação nos ramos comerciais ligados a venda de bebidas e medicamentos, que proporcionaram um crescimento de quase 4 e 2,5 vezes, respectivamente, nas cifras tributadas em relação ao observado antes da implantação da nota fiscal eletrônica.
A dummy IDADE apresentou-se significante estatisticamente para a Equação 01, avaliação em nível, quanto para a Equação 02, avaliação em primeira diferença, pois as empresas com maior tempo em atividade conhecem e praticam com mais exação as obrigações tributárias.
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Sendo a Auditoria Fiscal um instrumento ostensivo de combate a sonegação, quer seja pela sua efetiva realização ou em consequência da percepção do contribuinte em ser auditado, objetivou-se verificar o impacto incidente na arrecadação no exercício seguinte a realização de auditoria fiscal, para isso selecionou as empresas cadastradas no segmento de comercio atacadistas e varejista, considerando como parâmetro o ICMS anual resultante das atividades operacionais.
Foram incluídas ainda as dummy Nota Fiscal Eletrônica, a Mesorregião Metropolitana de Fortaleza e do Sul Cearense, que abriga a cidade de Juazeiro do Norte, e a idade de cada empresa na data em que foi realizada a coleta dos dados.
Os resultados encontrados mostram a significância da atividade de auditoria como instrumento de combate à sonegação, inclusive ratificando a pratica exercida pela Secretária da Fazenda do Ceará de fiscalizar sistematicamente as empresas, pois foi verificada uma dispersão, de um exercício para o outro, do impacto da realização da auditoria perante a arrecadação destas empresas.
Fundamentado nos resultados, é correto à inferência de que o impacto da realização da auditoria na arrecadação é restrito ao exercício seguinte, não se perpetuando. Fato que pode ser denominada de perda de memória por parte das empresas que foram fiscalizadas, justificando então a realização de novas auditorias em uma mesma empresa para assegurar um nível de arrecadação compatível como o segmento.
Constatou-se ainda que entre as empresas que foram fiscalizadas tiveram uma variação positiva anual, em média, de 4,37% a 6,10% na arrecadação individual, em decorrência direta do impacto da fiscalização no exercício anterior.
Considerando que a avaliação foi realizada em valores nominais, ignorando o impacto inflacionário, e que ao resultado encontrado deverá ser adicionado o valor da sonegação detectado pela auditoria, que não foi objeto deste trabalho, para então ser conhecido o resultado final do impacto real do processo de auditoria na arrecadação, sugerimos tal desafio como objetivo de novos ensaios.
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APÊNDICES
APÊNDICE A – Tabelas 11 e 12
Tabela 11 – Resultados das Estimações Mínimos Quadrados Ordinários com Dados Agregados (POOLED) para a variável ARREC
Variável Dependente: ARREC Período Ajustado: 2005 2011 Números de Períodos: 7
Número de Cross-sections: 8166 N.º de Observações: 57162
Variável Independente Coeficiente Erro Padrão Estatística-t P-Valor
C 112307.5 14573.18 7.706451 0.0000 IDADE 20.34471 2.627141 7.744048 0.0000 FISC(-1) 187491.3 32216.49 5.819730 0.0000 FISC(-2) 70636.16 37792.09 1.869073 0.0616 RMF 80898.29 5643.630 14.33444 0.0000 RMJ -1337.610 4131.718 -0.323742 0.7461 SEG -224898.0 20264.93 -11.09789 0.0000 NFE 45048.58 6957.552 6.474774 0.0000 R² 0.025435 Estatística F 213.0922 R² Ajustado 0.025316 P-Valor(Estatística F) 0.000000 Fonte: Elaborado pelo autor
Tabela 12 – Resultados das Estimações Mínimos Quadrados Ordinários com Dados Agregados (POOLED) para a variável D(ARREC)
Variável Dependente: D(ARREC) Período Ajustado: 2005 2011 Números de Períodos: 7
Número de Cross-sections: 8166 N.º de Observações: 57162
Variável Independente Coeficiente Erro Padrão Estatística-t P-Valor
C 33968.62 5114.967 6.641025 0.0000 IDADE 0.943064 0.516885 1.824514 0.0681 FISC(-1) 21131.88 6562.911 3.219893 0.0013 FISC(-2) 3146.801 10099.03 0.311594 0.7553 RMF 8450.194 1790.115 4.720477 0.0000 RMJ -1986.358 1672.530 -1.187637 0.2350 SEG -37214.41 5575.550 -6.674572 0.0000 NFE 4019.829 2479.328 1.621338 0.1050 R² 0.005090 Estatística F 41.77528 R² Ajustado 0.004969 P-Valor(Estatística F) 0.000000 Fonte: Elaborado pelo autor
APÊNDICE B – Tabelas 13 e 14
Tabela 13 – Resultados das Estimações Mínimos Quadros Generalizados (MQG) para Efeitos Aleatórios em Dados em Painel para a variável ARREC
Variável Dependente: ARREC Período Ajustado: 2005 2011 Números de Períodos: 7
Número de Cross-sections: 8166 N.º de Observações: 57162
Variável Independente Coeficiente Erro Padrão Estatística-t P-Valor
C 120892.9 44818.55 2.697385 0.0070 IDADE 22.63210 5.618438 4.028184 0.0001 FISC(-1) 86813.05 13168.88 6.592286 0.0000 FISC(-2) 88407.50 16869.09 5.240798 0.0000 RMF 79834.88 16233.82 4.917812 0.0000 RMJ -7415.271 14268.95 -0.519679 0.6033 SEG -231497.2 51759.03 -4.472596 0.0000 NFE 47096.49 21251.86 2.216111 0.0267 R² 0.008083 Estatística F 66.53495 R² Ajustado 0.007962 P-Valor(Estatística F) 0.000000 Fonte: Elaborado pelo autor
Tabela 14 – Resultados das Estimações Mínimos Quadros Generalizados (MQG) para Efeitos Aleatórios em Dados em Painel para a variável D(ARREC)
Variável Dependente: D(ARREC) Período Ajustado: 2005 2011 Números de Períodos: 7
Número de Cross-sections: 8166 N.º de Observações: 57162
Variável Independente Coeficiente Erro Padrão Estatística-t P-Valor
C 34404.30 6712.270 5.125584 0.0000 IDADE 1.053309 0.645135 1.632696 0.1025 FISC(-1) 15164.40 6026.052 2.516474 0.0119 FISC(-2) 5304.121 9987.051 0.531100 0.5954 RMF 8396.614 2343.616 3.582760 0.0003 RMJ -2284.120 2173.420 -1.050934 0.2933 SEG -37541.59 7292.769 -5.147783 0.0000 NFE 4116.767 3213.372 1.281136 0.2002 R² 0.002923 Estatística F 23.93269 R² Ajustado 0.002800 P-Valor(Estatística F) 0.000000 Fonte: Elaborado pelo autor
ANEXOS
ANEXO A – Quadros 1, 2 e 3
Quadro 1 – Mesorregião Metropolitana de Fortaleza – 11 municípios
Mesorregiões Geográficas Microrregiões Geográficas Municípios
Mesorregião Metropolitana de Fortaleza Microrregião de Fortaleza Aquiraz Caucaia Eusébio Fortaleza Guaiúba Itaitinga Maracanaú Maranguape Pacatuba Microrregião de Pacajus Horizonte Pacajus Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)
Quadro 2 – Mesorregião do Sul Cearense – 25 municípios
Mesorregiões Geográficas Microrregiões Geográficas Municípios
Mesorregião do Sul Cearense Microrregião da Chapada do Araripe Araripe Assaré
Campos Sales Potengi Salitre Microrregião de Caririaçu Altaneira
Caririaçu Farias Brito Granjeiro Microrregião de Barro Aurora
Barro Mauriti Microrregião do Cariri Barbalha
Crato Jardim Juazeiro do Norte Missão Velha Nova Olinda Porteiras Santana do Cariri Microrregião de Brejo Santo Abaiara
Brejo Santo Jati
Milagres
Penaforte
Quadro 3 – Mesorregiões do Noroeste Cearense – 47 municípios
Mesorregiões Geográficas Microrregiões Geográficas Municípios
Mesorregião do Noroeste
Cearense Microrregião do Litoral de Camocim e Acaraú Acaraú Barroquinha Bela Cruz Camocim Chaval Cruz Granja Itarema Jijoca de Jericoacoara Marco Martinópole Morrinhos Microrregião da Ibiapaba Carnaubal
Croatá Guaraciaba do Norte Ibiapina São Benedito Tianguá Ubajara Viçosa do Ceará Microrregião do Coreaú Coreaú
Frecheirinha Moraújo Uruoca Microrregião da Meruoca Alcântaras
Meruoca Microrregião de Sobral Cariré
Forquilha Graça Groaíras Irauçuba Massapê Miraíma Mocambo Pacujá Santana do Acaraú Senador Sá Sobral
Microrregião de Ipu Ipu
Ipueiras Pires Ferreira Poranga Reriutaba Varjota Microrregião de Santa Quitéria Catunda
Hidrolândia Santa Quitéria Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)