Pobreza e Tributação Direta no Brasil: uma análise VAR do efeito da regressividade no período 2004-2010.

Fábio Luiz Vargas Machado1

Rodrigo Peres de Ávila2

Resumo: Este artigo visa diagnosticar o efeito da regressividade dos tributos diretos sobre índices de pobreza no Brasil. Para tanto, estimam-se Modelos de Vetor Autorregressivo através de proxies mensais de regressividade e pobreza, no período 2004-2010. Na construção da regressividade foram utilizados dados da Secretaria da Receita Federal e da série estimada no trabalho de Orair et al. (2011). Para a pobreza, por sua vez, utilizou-se a Pesquisa Mensal de Emprego. Como resultado, vale destacar a capacidade das proxies em se comportarem como variáveis de pobreza e regressividade, visto que atenderam as hipóteses teóricas. Em seguida, na análise de Impulso-resposta verifica-se a reação positiva da pobreza ante o choque do imposto direto, além dos resultados da Decomposição da Variância.Palavras-chave: Impostos diretos. Regressividade. Pobreza. Modelo de Vetor Autorregressivo

JEL: H22; I32.

Abstract: This article seeks to diagnose the regressive effect of the direct tax system on poverty indexes in Brazil. To do so, autoregressive vector models are estimated through monthly proxies of regressivity and poverty, between 2004 and 2010. In the regressivity construction, data from the Secretaria da Receita Federal and the series estimated in the work of Orair et al. (2011). For the poverty, in turn, the Pesquisa Mensal de Emprego was used. One important aspect of the results is related to the proxies, its abilities to behave like variables of poverty and regressivity are predicted by the theoretical hypothesis. Then, the Impulse-response analysis shows the positive reaction of poverty to the direct tax shock, in addition to the results of the Decomposition of Variance.Key words: Direct taxes. Regressiveness. Poverty. Vector Autoregressive model.

1 IntroduçãoEmbora o diagnóstico dos últimos anos seja de progresso nas questões

referentes à pobreza e distribuição da renda, o Brasil ainda sustenta consideráveis desafios em tais aspectos quando lançado num comparativo mundial. Segundo o Relatório de Desenvolvimento Humano (2014), o IDH brasileiro, quando ponderado pela desigualdade observada nas variáveis de importância (educação, expectativa de vida e renda), faz o país cair até 16 posições, de 79º para 95º num ranking de 187 países. A maior contribuição para a queda vem da variável desigualdade de renda (39,7%), seguida da desigualdade na educação (24,7%) e da desigualdade na expectativa de vida (14,5%). E apesar do Brasil não ter, oficialmente, uma linha de pobreza, estudos do Banco Mundial indicam que, em 2014, cerca de 7,5% da população ainda encontrava-se em situação de vulnerabilidade econômica.

É extensa a literatura aplicada que estuda os aspectos distributivos das variáveis macroeconômicas, especialmente aquelas referente ao lado fiscal, visto

1 Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Economia Aplicada, PPGE-Mar – FURG.2 Professor doutor do Programa de Pós-Graduação em Economia Aplicada, PPGE-Mar – FURG.

seu grande poder de discricionariedade [alguns recentes, como: Oliveira e Correia (2016) e Araújo et al. (2013)]. Um mesmo volume de gasto público ou tributação pode ser focalizado em diferentes setores da sociedade, gerando assim resultados muito distintos, o que interfere diretamente nos níveis de pobreza e desigualdade de renda.

O presente artigo se enquadra nessa linha de esforços e busca mais especificamente entender em que medida a regressividade dos impostos impacta a pobreza no Brasil. Segundo Pintos-Payeras (2008), o Brasil não dispõe de instituições capazes de avaliar o impacto da carga tributária vigente, tampouco as possíveis mudanças das quais está sujeita. Assim, ele complementa, as autoridades brasileiras acabam ignorando a influência de variações nas alíquotas impositivas que trazem perdas de bem-estar para a sociedade.

É comum, nesta área de pesquisa, sobretudo no Brasil, investigar a relação entre tributos e pobreza através da natureza regressiva dos impostos sobre consumo. É possível citar Siqueira (1997), Werneck Vianna et al. (2000), Magalhães et al. (2001), Barbosa e Siqueira (2001) como exemplos nesse sentido. O presente artigo, no entanto, tem a preocupação de examinar os impactos derivados da disposição dos tributos diretos na explicação de índices de pobreza, tornando assim os resultados consideravelmente mais específicos. Outros estudos, como Pintos-Payeras (2008); Carvalho Jr. (2006); Carvalho Jr. (2009), Silva e Pintos-Payeras (2017); igualmente buscam identificar parâmetros regressivos e seus efeitos.

A ideia de investigar em que medida há regressividade nos impostos diretos e como isso afeta a pobreza vem do fato que os impostos indiretos são notoriamente regressivos [como aponta Zockun etal. (2005), por exemplo] e impactam os pobres através do consumo. Logo, nesse contexto, o papel dos impostos diretos seria o de atenuar a regressividade da carga tributária total. Havendo, portanto, um mínimo impacto da regressividade dos impostos diretos na pobreza já é tido um resultado relevante - visto que o restante da carga tributária será tão ou mais regressiva. Em resumo, formulamos a questão da forma mais contrária à hipótese possível, para que a existência de qualquer resultado estatístico afirmativo seja conceitualmente forte.

Embora cientes da extensa discussão sobre as múltiplas formas pelas quais a pobreza pode se manifestar e ser medida, para os propósitos dessa investigação, tal variável considerada a partir das hipóteses utilizadas por Barros et al. (2000): (i) a pobreza origina-se exclusivamente da insuficiência de renda e (ii) que ela não deriva de um problema de crescimento econômico, isto é, a pobreza não está apenas associada a escassez, mas à má distribuição de recursos. Não obstante, como referencial teórico para relacionar os impactos da tributação na pobreza, são utilizadas as bases de Equilíbrio Geral, nas quais diferentes disposições tributárias resultam em diferentes dotações dos agentes.

A avaliação quantitativa, por sua vez, passa pela aplicação de um Modelo de Vetor Autorregressivo (MVAR). Para tanto, foi ampliada a série mensal da proxy de pobreza do estudo de Farias (2014). Assim, foram construídos duas proxies de pobreza: uma que consiste apenas na contagem de indivíduos abaixo de uma linha de pobreza (H) e outra, elaborada por Sen (1976), que considera a média da pobreza entre os pobres, bem como a distribuição da pobreza entre eles (P). Também foram criadas proxies de regressividade a partir das características de progressividade e regressividade dos impostos considerados (IPTU, IRPF e IPVA). Dessa forma, as relações de Impulso-Resposta traduzem os efeitos da tributação

sobre a pobreza no país, bem como a Decomposição da Variância verificam o sentido em que uma variável afeta a outra.

A fonte de dados utilizada para esta análise foi da Pesquisa Mensal de Emprego (PME) elaborada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) para a construção das proxies de pobreza no período 2004-2010. As informações para desenvolver as proxies de regressividade são retiradas da Secretaria da Receita Federal e do Ministério da Fazenda, através do site do Instituto Brasileiro de Economia Aplicada (IPEA) e da série estimada por Orair et al. (2011) em seu trabalho a respeito de dados de tributos municipais em alta frequência, ambas para o período de 2004-2010.

Como parte dos, na análise de impulso-resposta, verifica-se a reação positiva da pobreza ante o choque regressivo do imposto direto, evidenciando a regressividade, sobretudo, do IPTU. Além do mais, os resultados da Decomposição da Variância que revelam a relativa importância da variável de regressividade sobre as variações da pobreza no tempo.

2 Tributação e o dilema entre eficiência e equidadeDe acordo com Giambiagi (2011), para que o recolhimento dos recursos

necessários para a promoção do bem-estar social cause o menor dano para os contribuintes individualmente, torna-se fundamental que o sistema tributário esteja disposto de maneira mais próxima do “ideal”. Logo, são desejáveis as características de eficiência, equidade e simplicidade. No entanto, conforme Barbosa e Siqueira (2001), o último aspecto não é amplamente considerado, devido a dificuldade de interpretação dos custos gerenciais no geral. Assim, restará o trade-off central dessa literatura, entre a eficiência econômica e equidade.

Vale destacar, portanto, que essa linha de estudo de tributação ideal está inserta na teoria do second best, pois é entendido que não há maneira de eliminar todas as distorções e seguir com o mesmo nível de justiça. O trabalho de Diamond e Mirrlees (1971) retrata esse dilema de maneira aplicada, através da minimização da perda de eficiência ponderada pela a aversão à desigualdade. Assim, parte da sociedade a decisão do quanto se deve abrir mão da eficiência de um imposto em prol dos objetivos de equidade.

Independente do quanto uma sociedade é intolerante à desigualdade, é desejável que a estrutura tributária vigente esteja de acordo e preserve tal decisão. É necessário, portanto, que sejam respeitados alguns aspectos característicos da maneira que um ônus tributário incida sobre as diferentes capacidades de pagamento de uma economia. São eles: Horizontalidade, Verticalidade e Neutralidade.

A horizontalidade consiste no tratamento igual para os que são iguais, a verticalidade, basicamente, no tratamento diferenciado àqueles que estão em posições diferentes -no que tange às capacidades de arcar com o ônus do tributo- e o último, a neutralidade, se refere à propriedade de um sistema tributário não interferir nas decisões de consumo. Entre os dois primeiros, é percebido que a existência de um provoca, necessariamente, a presença do outro, pois como bem coloca Musgrave (1973, p. 206), ―”se não houver razão específica para discriminar-se entre desiguais, como pode haver razão para evitar-se discriminação entre iguais?”.

Quanto à verticalidade, o entendimento de “diferentes tratamentos” traz três possibilidades na distribuição dos impostos quando são considerados os

diferentes estratos sociais: progressiva, proporcional e regressiva. A distribuição progressiva dos tributos ocorre quando o sistema aumenta o peso das alíquotas, na medida em que a renda do contribuinte aumenta. Portanto, a relação do tributo pago (T) com a renda do contribuinte (Y), seja T/Y, aumenta para as pessoas com rendas maiores. Já a proporcionalidade na distribuição dos tributos consiste na manutenção da relação T/Y, para todo o nível de renda observado. A distribuição regressiva dos tributos, por sua vez, refere-se que a relação T/Y é maior para os estratos mais baixos e passa a ser menor ao passo que a renda observada torna-se maior.

3 Equilíbrio Geral: relação teórica entre tributo e pobrezaNesse artigo partimos da ideia básica que sistemas tributários diferentes

(e suas respectivas características de eficiência e equidade), proporcionam dotações iniciais diferentes. É apresentado, então, um modelo de equilíbrio geral onde cada consumidor inicia com uma quantidade predeterminada de bens, isto é, uma alocação inicial e as decisões de consumo, regidas pela sinalização de preços, determinam um desfecho (alocação final) factível. Assim, para cada conjunto de possíveis alocações iniciais, W i, será obtido um conjunto correspondente de alocações finais, X i.

Foi visto que, em boa medida, a incidência tributária e as bases nas quais ela incide pertencem ao campo normativo da economia e que o ponto desejável de equidade/eficiência do sistema de tributos se desenha sobre a aversão à desigualdade da sociedade. Portanto, uma aversão à desigualdade, e i, conduz o Estado a promover uma disposição tributária, T i, provocando assim uma dotação inicial, W i, e uma equivalente final, X i (caso não houver distorções nas forças de mercado).

Figura 1 - Tributos e Alocações

Fonte: Elaboração Própria

É tido, mais especificamente, que o subscrito do parâmetro e i traduz “onde” a sociedade deseja estar no trade-off entre eficiência e equidade tributária. Diamond e Mirrlees (1971), no seu pioneiro trabalho aplicado ao trade-off, usam essa variável para representar o peso atribuído para a função de utilidade representativa de cada estrato social, frente à função de bem-estar da sociedade como um todo, ou seja, sugere a ótica da sociedade a respeito de equidade.

Não obstante, para que a disposição tributária consiga atender aquela aversão que a deu origem, deve-se preservar os aspectos internos do sistema de imposto a respeito da horizontalidade e verticalidade. Nesse sentido, a verticalidade, quando distorcida pela regressividade ou progressividade (mesmo que o segundo

W 1

W 2

W n

X1

X2

X n

T 1T 2

T n

e1

e2

en

... ... ... ...

seja um aspecto mais desejável que o primeiro) causam resultados adversos ao esperado.

Figura 2 - Regressividade e Progressividade tributária

Fonte: Elaboração Própria

Caso for determinado que en seja mais intolerante à desigualdade que e2, e que este seja mais intolerante que e1 e que os resultados subsequentes (T ,W , X ¿, apresentados na Figura 1, apresentem essas diferenças de equidade, a Figura 2 traduz: dentro de um conjunto de impostos, é possível por meio de gerenciamento das alíquotas e das bases incidentes (ora renda, ora consumo, ora patrimônio), garantir alocações iniciais mais ou menos justas, distribuindo tributos progressivos ou regressivos, respectivamente. Mais especificamente, o resultado em W n evidencia impostos progressivos e em W 1 o sistema tributário tem resultado regressivo. A neutralidade, neste caso, garante que a alocação inicial terá um resultado final eficiente depois das trocas, preservando os preços relativos e as decisões de consumo.

Torna-se relevante então, particularmente, como no caso brasileiro, em que nos vários estudos -já citados- revelam a regressividade do sistema de tributos, avaliar os efeitos desse fenômeno sobre a pobreza. Para tanto, é fundamental delimitar os espaços de pobreza e de tributação a serem analisados.

4 O caso brasileiro: principais apontamentos da literatura empíricaAo explorar os efeitos distributivos dos impostos, a literatura empírica

brasileira tem como centro do alvo diagnosticar se a estrutura tributária, como um todo, está de acordo com os princípios de equidade definidos pela própria sociedade que a originou. Por esse motivo também é que grande parte do esforço de pesquisa se concentra na explicação da divergência entre os efeitos da carga direta (progressivo) e indireta (regressivo) e, em seguida, através de alguma métrica, estabelecer aquele que predomina. Dos estudos já feitos sobre o sistema tributário brasileiro, ocorre, no geral, a verificação da hipótese de que a tributação no Brasil não colabora com a redução da desigualdade e pobreza.

O trabalho de Pintos-Payeras (2008) realiza uma análise do total da carga tributária brasileira através da estimação de equações de demanda por estrato social e, a partir disso, simula mudanças de alíquotas tributárias - diretas e indiretas-, obtendo resultados na maioria das vezes regressivos. É relevante para a presente pesquisa o fato do autor afirmar que, apesar do conjunto de impostos de natureza direta efetivamente incidir sobre renda e riqueza, não necessariamente seguem um

e1e2

en

T 1

T 2

T n

W 1

W 2

W n

X1X2

X n

... ... ... ...

processo de progressividade. Por sua vez, Silveira (2008), num estudo sobre tributação, previdência e programas de assistência social, traz resultados semelhantes (sobre tributação) aos de Pintos-Payeras (2008). O autor destaca não só a regressividade típica da estrutura de impostos indiretos, mas também, no caso brasileiro, a importância desse grupo em termos de arrecadação. Também observa e discute sobre a variabilidade de efeitos da carga direta, obtendo resultados progressivos (IRPF), regressivos (IPTU) e indeterminados (IPVA).

Através do mesmo processo metodológico de Pintos-Payeras (2008), o estudo de Silva e Pintos-Payeras (2017), apesar de utilizar a POF (2008-2009) e estar voltado para a região Sul do Brasil, convergem para grande parte dos resultados. No entanto, não confirmam o comportamento neutro do IPVA, tratando este como progressivo.

Banegas e Alves (2014), num exame para o estado do Ceará, verificam que a tributação indireta, no caso particular do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS), tem regressividade que chega a superar a progressividade característica da tributação direta e observada pelo autor através do Imposto de Renda da Pessoa Física (IRPF), sendo esta incapaz de retirar o caráter distorcivo do sistema como um todo.

Não obstante, outras pesquisas dedicam-se na análise parcial do efeito distributivo de uma categoria de imposto, isto é, decompõem uma estrutura específica e examina com minúcia seus aspectos. Como exemplo, no caso de tributos indiretos destacam-se trabalhos como Siqueira (1997), Werneck Vianna et al. (2000), Magalhães et al. (2001) e Barbosa e Siqueira (2001) que, através de estratégias metodológicas diferentes, convergem para o resultado de grande regressividade –sobretudo daqueles tributos ligados a alimentação-.

O presente artigo se insere no grupo de análise parcial, entretanto para os impostos de natureza direta. Nessa mesma ordem de trabalhos, Carvalho Jr. (2006) explora alguns aspectos do IPTU, dentre os quais o fator da incidência. No estudo, o autor observa regressividade na distribuição do ônus desse imposto e a atribui aos fatores das avaliações imobiliárias que subestimam propriedades mais caras, ou pela insuficiência técnica da avaliação, ou por influência política. Carvalho Jr. (2009), aprofunda-se nos resultados da regressividade do IPTU e no debate de que uma possível reforma tributária não deva consistir apenas na majoração das alíquotas dos impostos diretos e reduzir a participação da carga indireta, como uma considerável parte da literatura sugere. Isso, segundo o autor, consequentemente aumentaria o efeito regressivo que também existe na tributação direta do Brasil. Por sua vez, Soares et al. (2009) procura analisar o potencial do IRPF como instrumento para aumentar a progressividade do sistema. Nesta pesquisa, observa-se, sobretudo, que o IRPF está de acordo com os aspectos da progressividade e a incapacidade para corrigir as distorções da distributividade tributária consiste na sua baixa participação na carga total.

Tendo tal cenário em vista, é esperada uma contribuição para a literatura não somente pela análise concentrada na tributação direta, procurando detalhar os efeitos e as causas da progressividade ou regressividade, mas também com a utilização de uma metodologia não usual nessa área, de séries de tempo. Com isso, espera-se que os resultados tenham caráter complementar aos aqui brevemente citados e que ainda seja possível captar efeitos dinâmicos mais adequadamente.

5 A construção das proxies e o modelo autorregressivoPara ser possível avaliar os impactos da pobreza frente a uma disposição

tributária passa, necessariamente, pela delimitação do espaço de pobreza. Portanto, é desejável estabelecer um critério que seja realista para a caracterização desta variável.

Dessa forma, a construção de um índice de pobreza possui como determinantes dois fatores: a escolha de um campo (por exemplo, a renda) e um valor de referência (por exemplo, a média). Ao adotar a proxy mensal de pobreza desenvolvida por Farias (2014), este estudo assume, de maneira indireta, a renda familiar per capta como variável-foco e, como referência, os valores de renda familiar per capta limite para ser beneficiário do principal programa de transferência de renda do Governo, o Bolsa Família.

Como artifício de obter uma medida mais regular de pobreza, Farias (2014) utiliza os dados da Pesquisa Mensal de Emprego (PME) no período de 2008 a 2014. Para tanto, concentra-se nas informações do principal rendimento mensal da família, ou seja, a renda daquele indivíduo que é considerado chefe de família e o divide pelo número de pessoas que a compõe. Em seguida, o valor obtido é comparado com o critério vigente do Bolsa Família e, assim, o individuo que não superar a medida é considerada pobre:

Renda (chefe de família )Componentes da família

<Critério Bolsa Família (Condição de pobreza)

Estabelecido o critério para determinar o indivíduo pobre, a maneira mais usual para medir a pobreza é através da contagem dos elementos que estão sob a condição já expressa. O índice produzido por esse método é do tipo Head-count e é obtido através do quociente das pessoas pobres sobre o total da população:

H t=p tn t

No entanto, Sen (1976) aponta que H t não satisfaz os axiomas3 de transferência e monotonicidade dessa literatura. Desta forma, também, foi adotado nesta pesquisa o índice de pobreza P. Sen (1976) defende que esse índice é mais bem fundamentado que os tradicionalmente usados, por conta de ser possível perceber as mudanças na insuficiência de renda dos indivíduos pobres em relação à linha da pobreza, ao passo que, também, é sensível a proporção de pobres e as alterações que possam ocorrer sobre isso. Rigorosamente:

Pt=H t[ I t+(1−I t )Gt ]

Em que H t é a medida já apresentada. Onde, I (Income-gap ratio) é um índice capaz de captar a distância do agente “pobre-médio” em relação à linha de pobreza estabelecida. Por sua vez, G (Gini coefficient), consiste no Índice de Gini que leva em conta apenas a distribuição de renda entre os pobres. I é definido por:

3 Vale destacar que houve modificações no critério do Programa durante o período e que, tais mudanças, foram levadas em conta na criação da proxy.

Seja:

pt= Número de pessoas pobres em tnt= População em t

(1)

(2)

(3)

I t=∑s=1

p zt−xstz tpt

É relevante destacar que o subscrito t representa que, para cada ponto do tempo (mês), haverá um índice correspondente. São tomadas como medidas para a pobreza neste trabalho: Pt e H t.

Uma vez determinado o espaço da variável de pobreza, resta estabelecer quais tributos foram levados em conta na análise. A proposta mais convencional desses estudos, no Brasil, faz uso da relação de impostos indiretos vigentes. Tal prática se justifica pelo fato do indivíduo relativamente mais pobre utilizar mais da renda no consumo de bens e serviços, tornando, assim, evidente um possível aprofundamento da pobreza através da cobrança de impostos dessa categoria, explicado através do comportamento claramente regressivo.

Porém, este trabalho procura analisar o desempenho dos tributos de natureza direta sobre a pobreza. Ainda que estes impostos sejam personalizáveis em sua base de incidência, estão sujeitos a violarem algum dos princípios de equidade. Para tanto, a pesquisa considerou três impostos diretos do sistema brasileiro: Imposto de Renda da Pessoa Física (IRPF), Imposto sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana (IPTU) e Imposto sobre a Propriedade de Veículos Automotores (IPVA). O interesse de utilizar o primeiro se dá pelo fato de ser altamente personalizável de acordo com as capacidades de pagamento. Os outros, são calculados sobre o valor venal do patrimônio e, apesar de não incidir diretamente sobre as capacidades do contribuinte, tributam a “manifestação da riqueza”, conforme Alexandre (2011).

No entanto, como destacado anteriormente, tais tributos podem não preservar as questões de progressividade desejadas pela sociedade. É possível, neste caso, tomar como exemplo o IPTU. Conforme explica Carvalho Jr. (2009), o IPTU se qualifica por ser o tributo direto que alcança o maior número de agentes no país. Além disso, como complementa Carvalho Jr. (2006), esse tributo atende aspectos de progressividade pelo fato da cobrança ser calculada através do valor da propriedade – onerando mais os imóveis mais caros- e, também, pela dificuldade natural de evasão dos contribuintes, visto que o objeto do tributo é real e visível.

Na prática, porém, como revela a Pesquisa de Orçamentos Familiares 2002/20034 e reafirmada pela mesma pesquisa nos anos 2008/20095, o IPTU apresenta traços de regressividade, ao levar em conta o universo de agentes realmente pagantes desse imposto (a delimitação de considerar apenas os reais contribuintes é legitima, visto a existência de moradias irregulares e assentamentos). Esse fenômeno ocorre mesmo depois da Emenda Constitucional, nº 29, de 2000 que prevê a prática de progressividade nas alíquotas no cálculo do ônus. Porém, como esclarece Carvalho Jr. (2009), a medida mostra-se pouco eficiente no sentido distributivo aos municípios que as adotaram, pois as alíquotas, em geral, não foram bem ajustadas.

4 Transferência: A transferência de renda de uma pessoa abaixo da linha da pobreza para uma acima, ceteris paribus, deverá aumentar a medida de pobreza.Monotonicidade: A diminuição de renda de algum indivíduo abaixo da linha da pobreza, ceteris paribus, acarreta no aprofundamento da pobreza. Ver Sen (1976).5 Apontado nos estudos: Carvalho Jr. (2006), Pintos-Payeras (2008), Carvalho Jr. (2009).

Seja:z t= Linha de pobreza em txst= Renda do indivíduo pobre s em tpt= Número de pessoas pobres em t

(4)

Assim, Carvalho Jr. (2006) expõe algumas das razões que explicam o efeito regressivo do IPTU: (i) Incapacidade técnica na valoração do imóvel, como a não captação dos efeitos externos e expectativas sobre a valorização do imóvel. (ii) Determinação de um “piso” do IPTU, para custear os gastos administrativos da cobrança do imposto. (iii) Pressão política dos proprietários, imobiliárias e construtoras de imóveis mais valorizados, a fim de não aumentar e/ou diminuir a incidência ônus. Esse último aspecto é mais visível em cidades de pequeno e médio porte. O IPVA, por outro lado, que se assemelha estruturalmente com o IPTU, apesar de ser uma receita recolhida pelos Estados, não apresenta uniformidade regressiva. Isto é, através das mesmas pesquisas que indicam regressividade no Imposto sobre Propriedade Predial e Territorial Urbana, não definem um comportamento regular do IPVA, no que se refere à incidência sobre os estratos de renda (Pesquisas de Orçamento Familiar 2002/2003 e 2008/2009). Sendo assim, o presente estudo também procura testar o comportamento no tempo desse imposto.

5.1 Construção da proxy de regressividade e base de dados:Exposto isso, a presente pesquisa utiliza o IPTU como um indício de

regressividade na ordem dos impostos diretos para construção de uma proxy tributária , a fim de traduzir o efeito desses impostos na variável de pobreza. Rigorosamente:

IPTU t

IRPF t

Na proxy de Regressividade 1, pela maneira na qual a fração se dispõe, a medida que a razão cresce, por exemplo, indica aumento do efeito regressivo, no mês “t”. Isso pode ser constatado pelo traço regressivo do numerador (IPTU), enquanto o denominador (IRPF) está de acordo com os objetivos distributivos, apresentando elevado grau de progressividade, como afirma diversos autores: Pintos-Payeras (2008), Soares et al. (2009) e Banegas e Alves (2014), Silva e Pintos-Payeras (2017). Com a finalidade de entender o efeito do IPVA sobre a pobreza no tempo, é definida a proxy de Regressividade 2, sob a mesma hipótese da medida acima. Uma vez que o IPVA tem uma incidência irregular, seu comportamento é definido através da comparação com a proxy de Regressividade 1.

IPTU t+ IPVAtIRPF t

Para a formulação das séries mensais, que compreende os anos 2004 a 2010, foram extraídos dados da Secretaria da Receita Federal na construção da série de IRPF, retirado através do site do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). Com base nos dados do Conselho Nacional de Politica Fazendária no Ministério da Fazenda, a série de IPVA também é extraída do site do IPEA. A série de IPTU, por sua vez, foi retirada das estimativas do trabalho de Orair et al. (2011). Conforme o autor, muitos trabalhos a respeito de finanças públicas municipais tornam-se limitados em suas análises pela ausência de dados em alta frequência. Complementa, ainda, que muito das informações existentes possuem problemas de padrão e descontinuidade. O trabalho de Orair et al. (2011) consiste em tornar mensal a serie de IPTU através da imputação de dados, cruzando o material bimestral dos Relatórios Resumidos de Execução Orçamentária (RREOs), com os dados em painel logrados da base anual das Finanças do Brasil (Finbra), contornando de certa forma os problemas supracitados. Apesar de haver margem

(5)

(6)

para o aprimoramento dos resultados estimados, Orair et al. (2011, p.35) acredita que “as estimativas apresentadas possam ser úteis em análises econométricas e/ou históricas que tratem de questões relacionadas ao esforço de arrecadação dos municípios brasileiros”.

5.2 O modelo autoregressivoPara avaliar a interação da pobreza e o efeito regressivo da tributação

direta, é utilizado o Modelo de Vetor Autorregressivo. Como aponta Christiano (2012), os modelos autorregressivos são ferramentas geralmente usadas para a análise dinâmica de uma estrutura econômica. Segundo Bueno (2011), esse modelo procura analisar a relação das variáveis observadas e o comportamento de suas trajetórias na ocorrência de um choque estrutural. Logo, diferentemente de modelos univariados, o VAR admite a endogeneidade das séries, possibilitando, assim, modelos econômicos menos restritos. Assim, como destaca Christiano (2012), Christopher A. Sims (pioneiro na utilização do método) sugere que o uso do VAR ocorra para três propósitos: (i) ajustar modelos realísticos para processos econômicos, (ii) quantificar impactos de política pública no tempo e (iii) previsão.

Estruturalmente, conforme Bueno (2011), o modelo de Vetor Autorregressivo pode ser descrito como:

AX t=B0+B1 y t−1+…+Bp yt− p+Bεt

Onde, A é a matriz de restrição contemporânea; X t representa o vetor n X 1 das variáveis de interesse; B0 é o vetor de constantes, n X 1; B1 e Bp são matrizes n X n; B é uma matriz n X n de desvios-padrão; ε t é um vetor que representa os distúrbios aleatórios do modelo, n X 1. Além do mais, a respeito do modelo, são feitas algumas hipóteses:

1. X t contém séries somente estacionárias.2. ε t são perturbações que possuem comportamento de ruído branco.3. ε ti e ε tj são ortogonais e, portanto, Cov (εti , εtj )=0.

6 ResultadosA primeira parte inclui os testes de detecção de sazonalidade, medidas

necessárias para lidar com os componentes sazonais, ajustes das observações outliers e a explicação sobre o uso de variáveis dummies. Em seguida, os testes a respeito de estacionaridade das séries e cointegração das variáveis. Na segunda parte da seção serão expostos os resultados em si, através da análise de impulso-resposta e decomposição da variância da previsão.

6.1 Sazonalidade Primeiramente, a amostra foi submetida aos testes F para sazonalidade,

Kruskal-Wallis e sazonalidade móvel6. A Tabela 1 mostra os resultados para os testes sobre as proxies de pobreza e proxies regressividade:

Tabela 1- Teste de Sazonalidade para as proxies

6 Apontado no relatório de Comunicados do IPEA, Nº 69, no ano de 2010 e Silva e Pintos- Payeras (2017).

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Série Teste F Estável Teste Kruskal-Wallis Teste de Sazonalidade Móvel

Teste Combinado

Índice P

Teste F p-valor Estatíst. p-valor Teste F p-valor13,723 0,000% 51,9647 0,000% 2,401 0,036% Identificado

Índice H 89,316 0,000% 45,8053 0,000% 1,135 0,352% Identificado

ProxyRegres 1 198,603 0,000% 63,6449 0,000% 2,398 0,037% Identificado

Proxy Regres 2 366,171 0,000% 65,2968 0,000% 1,464 0,204% Identificado

Fonte: Elaboração Própria

É possível notar que todas as variáveis do estudo, nos dois primeiros testes, acusam a existência de forte sazonalidade do tipo estável, visto que os p-valores assumem valores mínimos. No entanto, as variáveis “Índice H” e “Proxy de Regressividade 1” não apresentam significância estatística no teste de sazonalidade móvel (visto pelo teste F), informando que não há sazonalidade móvel. Neste caso, são calculadas as estatísticas T 1 e T 2, devendo ser associadas como uma média para, em seguida, fazer o teste combinado. Ao cruzar os dois testes F, é verificado a presença de componente sazonal em ambas as séries. Para as variáveis “Índice P” e “Proxy de Regressividade 2”, pelo teste sazonalidade móvel, nota-se que o teste é significativo para 10%. Tal resultado leva ao entendimento que T 1e T 2 são analisados separadamente e se apenas um deles for menor que um, T i<¿1, onde i=1 e 2, podemos identificar sazonalidade. O teste combinado, portanto, também verifica componente sazonal nas séries.

Nas proxies de regressividade, por parte do IPTU, a sazonalidade pode ser justificada pela existência de um desconto àqueles que o pagam em parcela única. Como explica Orair et al. (2011), 43% do total do imposto é pago no primeiro trimestre de cada ano e o restante em parcelas fixas nominais. Por conta do IRPF, o efeito sazonal ocorre pela regra de pagamento do imposto. São estipuladas oito quotas mensais e sucessivas, desde que verifiquem valores acima de R$50,00. O incentivo de pagamento de parcela única se dá pelo não pagamento da taxa de juros do Sistema Especial de Liquidação e de Custódia (Selic) equivalente às parcelas restantes, conforme indica o site da Receita Federal. A explicação da sazonalidade advinda do IPVA se dá pelas mesmas normas. Há um incentivo ao pagamento em parcela única até o último dia útil de janeiro por conta de um desconto ou, ainda, parcelado com desconto regressivo até o mês de março (sendo que a alíquota de desconto e isenção pode variar do Poder Executivo de cada Estado).

As proxies de pobreza, por sua vez, também apresenta componente sazonal e pode ser explicada pela flutuação na oferta de trabalho. Através da análise gráfica – Gráfico 1, a seguir- é visível a queda da variável pobreza no último trimestre de cada ano, ocasionada, possivelmente, pela maior oferta de empregos temporários no setor de serviços.

Após ter diagnosticado a sazonalidade pelos testes acima, é necessário o exercício de ajuste sazonal em si, tanto para a variável de pobreza, como para a de regressividade. Esse procedimento auxilia o uso de dummies. Neste caso, foi necessário o uso de três dummies para corrigir os outliers significativos dos índices de pobreza: (i) para o valor de Abril de 2006, por conta de ser o mês seguinte da

(Continua)

troca de critério para beneficiário do programa Bolsa Família, que passou da renda mínima de R$100,00 per capta para R$120,00. (ii) Fevereiro de 2008, possivelmente devido mudanças na lei do Cadastro Único (Cadunico) promulgada em 2007 pelo Decreto Nº 6.135 e o efeito do salário de reserva sobre os novos beneficiários, visto que o Programa consiste na ampliação de benefícios. (iii) E por último, para a observação de Agosto de 2009, quando, mais uma vez, o Bolsa Família muda o critério de renda mínima para ser beneficiado, de R$120,00 para R$140,00. Tais mudanças são relevantes para a série, pois implicam em mudanças na “linha de pobreza” adotada.

Após atestar o comportamento sazonal da amostra dos índices de pobreza, são ajustadas as séries. Nos Gráficos 1 e 2, referente as variáveis de pobreza, é possível contrapor o resultado do ajuste com a série original.

Gráfico 1: Série do Índice P X Série Ajustada

Fonte: Elaboração Própria.

Gráfico 2: Série do Índice H X Série Ajustada

Fonte: Elaboração Própria.

O processo é repetido para as observações de regressividade tributária, como mostra o Gráfico 2, abaixo. Vale ressaltar que essa série não apresenta outliers significativos, não havendo necessidade de processos de correção na amostra. Além do mais, o X-12-Arima sugere o formato das variáveis, isto é, se são lineares ou logarítmicas (para o estudo foi adotado o último).

Gráfico 3: Série da Proxy de Regressividade 1 X Série Ajustada

Fonte: Elaboração Própria.

Gráfico 4: Série da Proxy Regressividade 2 X Série Ajustada

Fonte: Elaboração Própria.

6.2 Estacionariedade Como hipótese assumida para a realização do modelo autorregressivo, é

preciso analisar as condições para que as variáveis de interesse sigam um processo estacionário. O teste adotado é o de Dickey-Fuller Aumentado (ADF), com hipótese nula (H ¿¿0)¿ da série não ser estacionária e a hipótese alternativa (H 1 ¿ de apresentar estacionaridade. Assim, a tabela 3 traz a análise do procedimento para a variável de pobreza:

Tabela 2: Teste de Raiz Unitária

Índice P Índice H Regressividade1 Regressividade2Tipo ∆ p-valor Tipo ∆ p-valor Tipo ∆ p-valor Tipo ∆ p-valor

Sem constante

0 0,1069 Sem constante

0 0,1508 Sem constante

0 0,2213 Sem constante

0 0,3597

1 1e-045 1 1e-041 1 3e-020 1 4e-020

Com constante

0 0,2868Com

constante

0 0,4311Com

constante

0 0,5509Com

constante

0 0,336

1 4e-006 1 1e-006 1 4e-020 1 7e-020

Com constante

e tendência

0 0,1944 Com constante

e tendência

0 0,2903 Com constante

e tendência

0 0,5036 Com constante

e tendência

0 0,3986

1 9e-012 1 2e-011 1 1e-020 1 2e-020Com

constante,

tendência e

tendência ao

quadrado.

0 0,4231 Com constante, tendência

e tendência

ao quadrado.

0 0,5002 Com constante, tendência

e tendência

ao quadrado

0 0,1381Com

constante, tendência

e tendência

ao quadrado

0 0,0027

1 5e-011 1 1e-010 1 5e-091 1 9e-086

Fonte: Elaboração Própria

Através do teste ADF é observado que, em nível, as variáveis que medem pobreza não rejeitam a hipótese nula para 10% de significância. Logo as séries seguem o processo de raiz unitária. Assim, foi tomada a primeira diferença delas que, também para 10% de significância, passa a rejeitar a hipótese nula, informando que a série é estacionária e, portanto, integradas de grau um, I (1 ) .

Para a proxy de regressividade 2, em nível, não é possível rejeitar a hipótese nula de não-estacionaridade para 10% de significância no teste com constante, tendência e tendência ao quadrado. Nos demais casos, é rejeitada essa hipótese. Desta forma, o procedimento é executado com as séries diferenciadas. O

resultado do teste ADF passa a rejeitar a hipótese nula e, portanto, informar que as séries são estacionárias na primeira diferença, I (1 ), para 10% de significância.

Para escolher o melhor formato para as equações autorregressivas, é preciso considerar os critérios de informação para cada teste que acusa estacionaridade na série. Para tanto, é levado em conta as medidas de Akaike (AIC), Bayesiano (BIC) e Hanna-Quinn (HQC). Foi verificado que o menor critério de informação é para o formato “Teste com Constante”, para ambas as séries.

6.3 Modelo EmpíricoO presente trabalho, portanto, busca identificar os efeitos de certos

tributos diretos na pobreza, sob a hipótese de regressividade tributária. Além do mais, procura identificar o comportamento do IPVA, uma vez que ele não apresenta regularidade na incidência. Obtidos os principais testes para a abordagem de Vetores Autorregressivos, são apresentados 4 modelos:

Tabela 3: ModelosVAR1 VAR2 VAR3 VAR4

VariáveisÍndice P

Proxy de Regressividade 1

Índice P Proxy de

Regressividade 2

Índice H Proxy de

Regressividade 1

Índice H Proxy de

Regressividade 2

Dummies bf1 e bf2 bf1 e bf2 bf1 e bf2 bf1 e bf2

Defasagem 2 2 1 2

Constante Não Não Sim Sim

Formato Log Log Log LogFonte: Elaboração Própria

6.4 Teste de Cointegração Para determinar os vetores de cointegração foi usado o teste de

Johansen para variáveis em nível. Essa ferramenta subdivide-se em teste do traço e teste de máximo autovalor e busca o número de vetores cointegrantes a partir do posto da matriz φ. Assim, os resultados do teste são expostos a seguir:

Tabela 4: Teste de Cointegração

H0 H 1 Autovalor Teste-Traço p-valor Teste-Traço Corrigido p-valor

Var1r=0 r>0 0,604 125,58 0,000% 125,58 0,000%

r ≤0 r>1 0,463 50,489 0,000% 50,489 0,000%

Var2r=0 r>0 0,603 126,57 0,000% 126,57 0,000%

r ≤0 r>1 0,471 51,687 0,000% 51,687 0,000%

Var3r=0 r>0 0,868 263,32 0,000% 263,32 0,000%

r ≤0 r>1 0,694 97,232 0,000% 97,232 0,000%

Var 4r=0 r>0 0,744 178,07 0,000% 178,07 0,000%

r ≤0 r>1 0,565 67,567 0,000% 67,567 0,000%

Fonte: Elaboração Própria.

É apresentado, então, o teste do traço cuja hipótese nula (H 0) é r=0. Para todos os modelos sugeridos são rejeitadas as hipóteses nula para 10% de significância. As duas últimas colunas do Quadro 4 é a repetição do teste, no entanto, dessa vez, é corrigido pelo tamanho da amostra. Tais resultados do teste de Johansen admitem a presença de posto cheio, r=n. Visto isso, o modelo de fato se ajusta na abordagem de Vetores Autorregressivos (VAR).

6.6 Impulso-RespostaA interpretação do impulso-resposta procura traduzir como uma variável

se comporta, dado que outra sofreu um choque não antecipado. Nessa pesquisa, a análise é concentrada na reação da variável de pobreza, frente a um choque de regressividade da tributação direta. Graficamente:

Figura 1: Var’s- Pobreza X Regressividade

Fonte: Elaboração Própria

A primeira descrição dos resultados deve apontar pra capacidade das variáveis em refletir pobreza e regressividade. Isso acontece, na medida em que o choque de regressividade, em todos os casos, provoca um aumento da pobreza no primeiro período, conforme indica a teoria econômica. Vale destacar que no caso de um resultado oposto, isto é, as proxies de regressividade terem efeito inverso sobre a pobreza, seria observado que estas não são boas medidas do efeito regressivo tributário. Outro produto desta análise, é perceber que, apesar de ser em pequena

magnitude, o tributo direto atinge a população abaixo da linha da pobreza. Ainda sobre a Figura 6, pode ser feita uma análise horizontal (comparar “i” com “ii” e “iii” com “iv”) ou, ainda, vertical (comparar “i” com “iii” e “ii” com “iv”). Horizontalmente, é possível observar o efeito do IPVA sob um mesmo índice de pobreza. É visualizado que sua incidência não influencia a trajetória do choque. Em seguida, verticalmente, é realizada a análise, para uma mesma proxy de regressividade, o efeito sob diferentes índices de pobreza. Visto a semelhança entre os gráficos da Figura 1 é possível perceber, neste período, um comportamento semelhante entre o índice P e H. Pela rigidez da equação que formula P, isso só seria possível caso G=1, no entanto, o que de fato ocorre é que G e I pouco variam7 e isto faz que H e P, numa análise temporal, pouco se distingam (uma comparação entre os Gráficos 1 e 2, pode validar esse resultado).

É, como já apontado, bastante clara a semelhança entre os gráficos mostrados, inclusive sob o aspecto do mês em que o efeito é dissipado (aproximadamente no mês 6). Além do mais, é necessário destacar que, aproximadamente no mês 2, é observada uma acentuada queda no efeito até atingir o efeito inverso. No entanto, a regressividade volta a favorecer a pobreza a partir do mês 3.

6.7 Decomposição da VariânciaEssa análise permite a interpretação de como um choque aleatório numa

determinada variável afeta as outras e a si mesma, em termos de variância. Assim, a decomposição da variância da previsão procura indicar a importância relativa da regressividade dos tributos diretos sobre a pobreza, frente a um choque.

A tabela 5 apresenta esse diagnóstico que indica como as séries de regressividade são determinantes para as variáveis de pobreza. Ao observar o Var1, para os 9 períodos é possível necessário apontar que no segundo deles é onde a regressividade possui maior contribuição relativa sobre a pobreza. Em Var2, em uma magnitude pequena, também é visualizado o mesmo efeito. No Var3 a importância da regressividade é ainda menor, praticamente indetectável, para explicações na pobreza. Por fim, pelo Var4, a capacidade de explicação do fator regressivo é crescente até o período 9 e mantém-se até o período 18, num valor aproximadamente de 9%.

Tabela 5: Decomposição da Variância

Var1 Var 2período Índice P Regressiv.1 periodo Índice P Regressiv.2

1 100,000 0,000 1 100,000 0,0002 99,895 0,104 2 99,915 0,0843 99,921 0,078 3 99,938 0,0614 99,929 0,070 4 99,949 0,0505 99,929 0,070 5 99,953 0,0476 99,933 0,066 6 99,958 0,0417 99,935 0,064 7 99,962 0,0378 99,936 0,063 8 99,964 0,0359 99,937 0,062 9 99,966 0,033

7 Para uma análise mais precisa da sazonalidade foi empregado o recurso estatístico X-12- Arima, desenvolvido pelo U.S. Bureau of the Census. O uso dessa ferramenta se faz necessário para diagnosticar a existência ou não de componentes sazonais nas séries, identificação de outliers na amostra e, por fim, ajustamento da série caso haja sazonalidade comprovada.

Var3 Var4período Índice H Regressiv.1 período Indice H Regressiv.2

1 100,000 0,000 1 100,000 0,0002 99,998 0,001 2 99,978 0,0213 99,997 0,002 3 99,322 0,6774 99,997 0,002 4 99,096 0,9035 99,997 0,002 5 99,096 0,9036 99,997 0,002 6 99,072 0,9287 99,997 0,002 7 99,067 0,9328 99,997 0,002 8 99,066 0,9339 99,997 0,002 9 99,065 0,934

Fonte: Elaboração Própria

No entanto, tais resultados são válidos para modelos satisfatoriamente estáveis. São, para isso, realizados testes de autocorrelação (Ljung-Box) e outro para verificar a normalidade (Doornik-Hansen).

Tabela 6: Testes de Estabilidade

lags Ljung-Box p-valor Doornik-Hansen p-valorVar1 2 4,662 0,097 6,167 0,187Var2 2 4,787 0,091 6,548 0,161Var3 1 4,532 0,033 30,413 0,000Var4 2 5,007 0,081 28,375 0,000

Fonte: Elaboração Própria

A intepretação da Tabela 6 mostra que Var1 e Var2 são modelos estáveis, uma vez que não apresentam erros autocorrelacionados e que seguem uma distribuição normal. Isso procede, pois no teste de Ljung-Box é aceita a hipótese nula (H 0) de erros independentes, para uma significância de 10%, e no teste Doornik-Hansen, a hipótese nula (H 0) de anormalidade residual é rejeitada, numa significância de 10%. Os modelos Var3 e Var4, também rejeitam a hipótese nula do teste Ljung-Box, para 10% de significância, entretanto, para o teste Doornik-Hansen é aceita a hipótese de erros anormais.

7 CONSIDERAÇÕES FINAISEsta pesquisa tem como objetivo o uso de séries temporais para a análise

da regressividade do sistema direto de tributos e seu impacto sobre a pobreza no Brasil. Para tanto, utilizou-se medidas representativas para as variáveis de interesse (pobreza e regressividade) no período de 2004 até 2010.

Os resultados gerais do artigo permitem afirmar que existe relação entre a regressividade da carga tributária direta brasileira e o seu nível de pobreza medido em renda. Tal conclusão está de acordo com o conjunto da literatura empírica sobre a questão, ainda que a investigação explícita de uma série de regressividade direta frente a uma série de tempo de pobreza seja um esforço de pesquisa inédito.

Como método, fez-se o uso de quatro Modelos de Vetor Autorregressivo, procurando entender e explorar o uso de diferentes índices de pobreza (H e P) e a construção de proxies de regressividade com base na literatura empírica da área, a fim de analisar o impacto entre as variáveis frente a um choque, a importância relativa de uma série para a previsão da outra.

A reação positiva dos índices de pobreza ocasionada por um desvio nas proxies de regressividade denota a suficiência delas como medidas reais de pobreza e regressividade. Tal inferência se valida pelo fundamento teórico da regressividade ser o aspecto da tributação incidir sobre aqueles que possuem menor renda, conceitualmente exposto nos trabalhos de Musgrave (1973) e Giambiagi (2011). A estabilidade do VAR revelada pelos testes de autocorrelação e normalidade permite, ainda, constar que o efeito positivo tenha efeito observado até o sexto mês da análise. A, já esperada, baixa magnitude desse efeito se justifica, não somente pelo fato dos impostos diretos incidirem de maneira personalizada sobre o contribuinte (seja pela renda, seja pelo patrimônio) dificultando, assim, a presença de regressividade, mas, também, pela baixa participação deste tipo de imposto dentro do próprio sistema tributário.

Em geral, os resultados do trabalho acompanham a literatura que identifica e aborda sobre os componentes regressivos da tributação direta [Pintos-Payeras (2008); Carvalho Jr. (2006); Carvalho Jr. (2009); Silvia e Pintos-Payeras(2017)]. Além do mais, pode ser inferido que não só em 2002-2003 e 2008-2009, conforme as Pesquisas de Orçamento Familiar (POF), o Imposto Predial e Territorial Urbano (IPTU) demonstra regressividade, mas, também, durante todo o período analisado por esta pesquisa, diferentemente do Imposto sobre Propriedade de Veículos Automotores (IPVA) que mesmo numa análise temporal, não apresenta efeito relevante sobre a pobreza. A respeito do IPTU, especificamente, Silva e Pintos-Payeras (2017) recomendam uma regulamentação federal na arbitragem das alíquotas sobre o patrimônio, visto que esse imposto é municipal no Brasil.

Portanto, o conjunto dessas evidências indica que até mesmo os tributos personalizáveis, no Brasil, sofrem com a presença de fatores regressivos e passam a dificultar a função distributiva do sistema de impostos diretos. Tal fenômeno deve ser considerado e quantificado de maneira precisa, em tempos de debate sobre uma reforma tributária no país. Assim, deve-se não só reivindicar o aumento da carga dos impostos diretos frente aos indiretos, mas, também, a qualidade estrutural de sua incidência sobre o cidadão.

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