Incentivos fiscais sobre a renda como determinante da Effective Tax Rate

Resumo

O artigo analisa a efetividade dos incentivos fiscais na determinação da Effective Tax Rate (ETR) de empresas brasileiras, abordando uma lacuna na literatura que não considera adequadamente os efeitos desses incentivos sobre o lucro. Com base em uma amostra composta por 392 empresas de capital aberto listadas na B3, a pesquisa analisou dados coletados no período de 2013 a 2022, totalizando 3.920 observações. Foram utilizadas diversas métricas de ETR, incluindo princípios contábeis geralmente aceitos (Generally Accepted Accounting Principles - GAAP), Corrente, Diferida, Cash, Cash3 e Setorial. A metodologia aplicada analisou os dados por meio de estatística descritiva e modelos de regressão em painel de dados desbalanceados, visando compreender as relações entre incentivos fiscais e ETR, bem como o impacto de variáveis como tamanho, alavancagem, intensidade de capital, intensidade de inventário e lucratividade. Os resultados revelaram variações significativas nas métricas de ETR, destacando uma relação complexa entre incentivos fiscais e comportamento tributário. Curiosamente, em métricas como ETR Cash e Cash3, o aumento nos incentivos fiscais foi associado a uma maior carga tributária. Outras métricas, como ETR GAAP e ETR Corrente, também revelaram diferenças substanciais, destacando a influência de fatores específicos do setor econômico e do ambiente regulatório. O estudo reconhece limitações, como a dependência de dados contábeis e a ausência de detalhamento sobre tipos específicos de incentivos. Recomenda-se que futuras pesquisas explorem análises setoriais mais detalhadas e considerem as mudanças na legislação brasileira. Essas conclusões oferecem contribuições significativas para a compreensão das estratégias fiscais empresariais, oferecendo subsídios relevantes para formuladores de políticas públicas, empresas e investidores interessadas na transparência e na competitividade do ambiente corporativo.

Palavras-chave:
incentivos fiscais; Effective Tax Rate; tributos sobre o lucro

Abstract

The article analyzes the effectiveness of tax incentives in determining the Effective Tax Rate (ETR) of Brazilian companies, addressing a gap in the literature that does not adequately consider the effects of these incentives on profit. Based on a sample composed of 392 publicly traded companies listed on B3, the research analyzed data collected from 2013 to 2022, totaling 3,920 observations. Various ETR metrics were used, including Generally Accepted Accounting Principles (GAAP), Current, Deferred, Cash, Cash3, and Sectoral. The applied methodology analyzed the data through descriptive statistics and panel regression models of unbalanced data, aiming to understand the relationships between tax incentives and ETR, as well as the impact of variables such as size, leverage, capital intensity, inventory intensity, and profitability. The results revealed significant variations in ETR metrics, highlighting a complex relationship between tax incentives and tax behavior. Interestingly, in metrics such as ETR Cash and Cash3, the increase in tax incentives was associated with a higher tax burden. Other metrics, such as GAAP ETR and Current ETR, also revealed substantial differences, highlighting the influence of specific factors from the economic sector and the regulatory environment. The study recognizes limitations, such as the dependence on accounting data and the absence of detail on specific types of incentives. It is recommended that future research explore more detailed sectoral analyses and consider changes in Brazilian legislation. These conclusions provide significant contributions to the understanding of corporate tax strategies, offering relevant subsidies for public policy makers, companies, and investors interested in the transparency and competitiveness of the corporate environment.

Keywords:
tax incentives; Effective Tax Rate; taxes on profit

1 INTRODUÇÃO

A tributação sobre o lucro das empresas é uma área de grande interesse tanto para as organizações quanto para as autoridades fiscais. As empresas buscam maneiras de otimizar suas obrigações tributárias, muitas vezes utilizando incentivos fiscais para reduzir a carga tributária e maximizar seus lucros. Um elemento central nesse contexto é a Effective Tax Rate (ETR), que representa a proporção de impostos sobre os lucros. A ETR é um indicador chave do desempenho financeiro e da eficácia das estratégias tributárias, e sua gestão pode impactar significativamente a transparência financeira e a competitividade empresarial.

Esta pesquisa se propôs incialmente a identificar os determinantes da ETR em empresas por meio de uma revisão da literatura, além de verificar a possível relação com incentivos fiscais. Todavia, apesar da quantidade de artigos encontrados, poucos tratam diretamente da relação entre incentivos fiscais e a ETR. A revisão sistemática revelou uma ampla gama de fatores que influenciam a ETR, oferecendo uma visão detalhada desse fenômeno. Estudos como os de Chen et al. (2010), Graham et al. (2014), Miller e Kim (2016) e Guenther et al. (2017) destacam desde aspectos financeiros e estratégicos até a governança corporativa na determinação da ETR. Contudo, há uma lacuna no que se refere aos incentivos fiscais, um fator relevante nas decisões corporativas, que também pode impactar a tributação sobre o lucro de empresas brasileiras (Reinhard e Li, 2011; Rezende et al., 2018; Silva et al., 2019; Fonseca et al., 2020).

Diante dessa dinâmica tributária, surge um problema de pesquisa: como os incentivos fiscais dos tributos sobre a renda afetam as diversas medidas de ETR das empresas? Especificamente, investigar como as práticas de utilização de incentivos fiscais impactam a ETR pode fornecer informações críticas para as empresas, órgãos reguladores e acadêmicos. Compreender como os incentivos fiscais sobre a renda podem influenciar a ETR é fundamental, pois isso pode afetar a tomada de decisões estratégicas das empresas e a formulação de políticas fiscais.

Este estudo é relevante devido à importância da ETR na avaliação do desempenho tributário das empresas, a crescente complexidade das normas fiscais e da variedade de incentivos fiscais disponíveis. Além disso, é um dos primeiros a analisar incentivos a partir de seu montante e não como uma variável dummy. A ETR é de grande interesse para investidores, analistas financeiros e outras partes interessadas, pois impacta diretamente o valor das empresas e sua capacidade de gerar lucros. Compreender como os incentivos fiscais influenciam a ETR é fundamental para a transparência, a governança corporativa e a formulação de políticas tributárias mais eficazes.

Em um cenário global de debates sobre justiça tributária e transparência nas práticas empresariais, compreender como os incentivos fiscais afetam a ETR é crucial. Isso não só influencia as decisões estratégicas das empresas, mas também pode impactar a formulação de políticas públicas, especialmente em países como o Brasil, onde os incentivos fiscais são amplamente usados para estimular a economia. A relevância do estudo é ainda maior ao considerar o papel da ETR na competitividade internacional e nas expectativas dos investidores, sendo uma questão atual e urgente.

A análise da ETR revelou que, em média, as empresas recolhem impostos abaixo da alíquota nominal de 34%, apresentando diferenças substanciais entre os setores. As métricas ETR GAAP (princípios contábeis geralmente aceitos - Generally Accepted Accounting Principles), ETR Corrente e ETR Diferida apresentam padrões distintos e desvio padrão elevado, indicando a presença de outliers. Empresas maiores e mais lucrativas tendem a pagar menos impostos, enquanto setores como transporte enfrentam maior carga tributária. A análise mostra que, contrariamente ao esperado, os incentivos fiscais podem, na verdade, aumentar o imposto pago em termos de caixa.

2 REVISÃO DA LITERATURA

2.1 Estudos sobre a ETR

A literatura sobre a alíquota efetiva de impostos sobre o lucro (ETR) revela conclusões significativas. Chen et al. (2010) e Graham et al. (2014) destacam a forte influência de fatores financeiros na ETR. Zimmerman (1983) observa que empresas maiores tendem a ter uma gestão tributária mais eficaz, aproveitando seu tamanho e recursos. Derashid e Zhang (2003) afirmam que o endividamento afeta a ETR, com empresas alavancadas adotando estratégias tributárias distintas.

Entretanto, variáveis como tamanho, endividamento e rentabilidade apresentam resultados inconsistentes, conforme apontado por Adhikari et al. (2006), Derashid e Zhang (2003) e Santos e França (2022), indicando a necessidade de uma análise mais contextualizada. Além disso, a influência das políticas governamentais e do ambiente institucional na ETR é destacada por Richardson e Lanis (2007) e Kaufmann et al. (2011), ressaltando a importância do contexto regulatório.

Paste Junior e Martinez (2020) analisaram a relação entre evasão fiscal e eficiência das empresas, utilizando a Análise Envoltória de Dados (DEA) e a agilidade tributária das empresas da B3 entre 2010 e 2015. Os resultados mostraram que empresas mais eficientes têm uma ETR Diferencial menor, com setores de energia e têxtil apresentando resultados significativos. Outras variáveis, como tamanho, endividamento e retorno sobre ativos, não mostraram relevância em geral, mas, sim, conforme o setor.

Bernal et al. (2021) investigaram se as empresas de turismo espanholas enfrentam uma carga tributária maior na tributação direta (ETR GAAP) comparado à tributação indireta (IVA) entre 2014 e 2018. O setor de turismo apresentou maior sobrecarga fiscal sobre a renda, com essa sobrecarga sendo uniforme em relação aos outros setores. Variáveis como tamanho, lucratividade e intensidade de capital foram significativas.

Santos e França (2022) analisaram a relação entre reputação corporativa e tax avoidance, utilizando regressão de dados em painel com proxies ETR Corrente, ETR Diferencial e Book Tax Diference (BTD). Não encontraram relação significativa entre reputação corporativa e ETR Corrente ou ETR Diferencial, mas variáveis como alavancagem, tamanho, rentabilidade, intangível e prejuízo fiscal foram relevantes.

Cabeda et al. (2022) estudaram como as características das firmas e escolhas contábeis afetam a ETR durante o regime transitório definitivo. As características das firmas apresentaram baixo poder explicativo sobre a ETR corrente, assim como as variáveis tamanho, endividamento, intensidade de capital, intensidade de estoque e lucratividade. A escolha de remuneração dos acionistas, por meio de juros sobre capital próprio, foi a única a influenciar negativamente a ETR corrente.

Marques et al. (2022) analisaram a relação entre incerteza econômica e agressividade tributária (BTD e ETR) das empresas brasileiras. Os resultados mostraram que os estoques e retornos sobre ativos têm relação negativa com a ETR, indicando que as características econômicas das empresas influenciam mais a ETR do que o ambiente de incerteza econômica. A ETR média variou de 23,90% no período pré-incerteza, 25,30% durante e 23,60% pós-incerteza. Empresas com maiores restrições financeiras apresentaram menores ETR, destacando a importância do planejamento tributário.

A influência do poder de mercado na agressividade tributária foi estudada por Gomes et al. (2022), utilizando a ETR diferencial das empresas da B3 entre 2010 e 2019. Os resultados indicaram que as empresas têm ETR acima da mediana do setor, mas não encontraram evidências de que o poder de mercado influeência a ETR. A lucratividade (LUC) teve relação positiva com a ETR, indicando que empresas mais lucrativas e com maior alavancagem tendem a ser mais agressivas.

Costa e Klann (2023) avaliaram o papel moderador da responsabilidade solidária dos administradores na relação entre o valor acumulado de autos de infração e o nível de elisão fiscal das empresas. A pesquisa constatou que um maior valor de autos de infração está associado a maior evasão fiscal subsequente, mas a responsabilidade solidária dos administradores atenua essa relação. Eigenstuhler e Dal Magro (2023) analisaram a conformidade contábil-fiscal e as características individuais das empresas na evasão fiscal, encontrando significância apenas na conformidade contábil-fiscal e no sistema jurídico, enquanto variáveis como alavancagem e tamanho não tiveram relevância.

Lima e Lima (2023) analisaram as notas explicativas de duas empresas da B3 sobre a conciliação da ETR e constataram que suas alíquotas eram inferiores à alíquota nominal, devido a diferenças permanentes como Juros sobre Capital Próprio. Em outro estudo, Marinho e Machado (2023) avaliaram o impacto do parcelamento tributário na agressividade tributária, utilizando o Programa Especial de Regularização Tributária (PERT) como referência. Os resultados mostraram que a ETR GAAP e ETR Cash foram estatisticamente significativas, refutando a hipótese de que o parcelamento aumenta a agressividade tributária, além do ROA e da Governança Corporativa como variáveis relevantes.

Destarte, pesquisadores têm buscado entender os fatores que afetam a ETR, como mostrado na Tabela 1. Um estudo com 500 empresas latino-americanas entre 2009 e 2013 investigou variáveis como tamanho, intensidade de capital, alavancagem e rentabilidade dos ativos. Os resultados indicaram que o tamanho das empresas colombianas e a alavancagem das argentinas estão positivamente relacionadas à ETR, enquanto a intensidade de capital e de inventário não foram significativas, e os resultados para outros países não foram conclusivos (Sant’Ana e Zonatto, 2016).

Tabela 1 -
Resumo dos determinantes encontrados nos estudos internacionais e nacionais entre 1986 e 2023

Determinante	Evidências de estudos anteriores	Autores
Tamanho	Maior a entidade, maior o custo político e menor a ETR	Zimmerman (1983), Watts & Zimmerman (1986), Noor et al. (2008), Fernández-Rodríguez e Martínez-Arias (2014); Sant’Ana e Zonatto (2016); Hazır (2019); Henriques e Santos (2023).
	Maior a entidade, maior poder político e menor a ETR	Kim e Limpaphayom (1998), Derashid e Zhang (2003), Adhikari et al. (2006), Lopes (2012), Santos et al. (2013), Guimarães et al. (2016), Mendes et al. (2020), Henriques e Santos (2023).
Endividamento	Relação negativa com a ETR.	Stickney e Mcgee (1982), Plesko (2003), Rodríguez (2004), Pérez et al. (2005), Liu e Cao (2007), Richardson e Lanis (2007), Noor et al. (2010), Pohlmann & Iudícibus (2010), Wu et al. (2012), Kraft (2014), Sant’Ana e Zonatto (2016).
	Relação positiva com a ETR	Harris e Feeny (2003), Janssen (2005), Chen et al. (2010), Santos et al. (2013), Delgado et al. (2014), Sant’Ana e Zonatto (2016), Henriques e Santos (2023);
	Sem relação com a ETR	Kim e Limpaphayom (1998), Wilkinson et al. (2001).
Intensidade de capital	Relação negativa	Stickney e Mcgee (1982), Gupta e Newberry (1997), Janssen (2005), Pérez et al. (2005), Richardson e Lanis (2007), Chen et al. (2010), Noor et al. (2010), Fernández-Rodríguez e Martínez-Arias (2014), Salaudeen e Eze (2018).
	Relação positiva	Wilkinson et al. (2001), Guimarães et al. (2016) e Hazır (2019).
Lucratividade	Relação positiva	Stickney e McGee (1982), Zimmerman (1983), Gupta e Newberry (1997), Plesko (2003), Rodríguez (2004), Pérez et al. (2005), Richardson e Lanis (2007), Chen et al. (2010).
	Relação negativa	Derashid e Zhang (2003), Pérez et al. (2005), Fernández-Rodríguez e Martínez-Arias (2014), Sant’Ana e Zonatto (2015)
	Sem evidências	Díaz et al. (2011), Santos et al. (2013), Fernández-Rodríguez e Martínez-Arias (2014), Henriques e Santos (2023).
Intensidade do Inventário		Fernández-Rodríguez e Martínez-Arias (2014).

• Nota: ETR = Effective Tax Rate.
• Fonte: Adaptado de Bernd e Silva (2020).

Fernández-Rodríguez et al. (2021) analisaram os determinantes da ETR em países emergentes do BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul) e MINT (México, Indonésia, Nigéria e Turquia) entre 2006 e 2015. Usando as medidas ETR Cash e ETR modificada, os resultados mostraram que Rússia, China e Indonésia têm ETR Cash superiores, enquanto Brasil, Nigéria e Rússia apresentam as menores. Características empresariais como tamanho, alavancagem, retorno sobre ativos, intensidade de capital e inventário foram significativas, com rentabilidade apresentando relação negativa, o que é atípico. Fatores institucionais também influenciaram a carga fiscal.

No estudo de Henriques e Santos (2023) sobre os determinantes da ETR em bancos listados na B3, apenas tamanho e endividamento foram significativos. O tamanho teve relação positiva, enquanto o endividamento teve relação negativa. A ETR média de 26,72% ficou abaixo da taxa nominal de 45% para essas empresas.

2.2 Estudos sobre Incentivos Fiscais

Diversas pesquisas analisaram o impacto dos incentivos fiscais nas decisões de financiamento e investimento das empresas. Reinhard e Li (2011) investigaram a influência dos impostos nas decisões corporativas durante as reformas tributárias alemãs, destacando a importância de estudar o contexto tributário específico.

Chaves e Costa (2016) avaliaram o impacto da Lei do Bem no desempenho financeiro de empresas de capital aberto, mostrando que esses incentivos fiscais podem melhorar suas finanças, ressaltando a importância das políticas públicas na modelagem da ETR. Marques et al. (2016) analisaram a contribuição da Lei do Bem para o planejamento tributário, e Lopes e Beuren (2016) examinaram como as empresas evidenciam inovação em seus relatórios de administração, destacando atividades de P&D para os stakeholders.

Em outra perspectiva, Oliveira et al. (2017) abordaram as barreiras que impedem as empresas brasileiras de utilizar os incentivos fiscais à inovação tecnológica previstos na Lei do Bem, identificando limitações e obstáculos. Kaveski et al. (2020) analisaram o impacto das políticas fiscais de incentivo à inovação no desempenho das empresas brasileiras, demonstrando que essas políticas são fatores determinantes para a ETR.

Em âmbito internacional, Hebous e Ruf (2017) analisaram os efeitos dos sistemas de ACE (Allowance for Corporate Equity) nas decisões de financiamento e investimento de multinacionais, revelando como essas políticas podem moldar a estrutura de capital. Já no Brasil, Rezende et al. (2018) examinaram o impacto dos incentivos nos retornos empresariais, mostrando que eles influenciam significativamente as decisões de investimento e financiamento.

Heider e Ljungqvist (2015) analisaram a sensibilidade da alavancagem fiscal às mudanças nas leis tributárias estaduais nos EUA, destacando o impacto nas decisões de alavancagem das empresas. Silva et al. (2019) investigaram a comunicação dos benefícios fiscais pelas empresas aos stakeholders, ressaltando a importância da transparência na divulgação dessas informações.

Por sua vez, Fonseca et al. (2020) mostraram que, mesmo em um ambiente de alta tributação, os incentivos fiscais desempenham um papel importante nas estratégias de financiamento das empresas. Essas pesquisas evidenciam a complexidade das interações entre regimes fiscais, estratégias financeiras e resultados econômicos.

Em um contexto mais amplo, Feld et al. (2013) realizaram uma meta-análise sobre a escolha da estrutura de capital e a tributação corporativa, destacando a relevância da tributação na determinação da estrutura de capital das empresas. Viana (2018) investigou o uso de benefícios fiscais em empresas portuguesas, mostrando que esses incentivos influenciam positivamente as escolhas de financiamento.

Apesar de a literatura oferecer uma visão ampla sobre os determinantes da ETR, algumas lacunas merecem atenção. Muitos estudos focam em fatores financeiros, sem abordar adequadamente o papel dos incentivos fiscais. Este estudo visa preencher essa lacuna, explorando como diferentes tipos de incentivos afetam diretamente a ETR.

Embora pesquisas como as de Chen et al. (2010) e Richardson e Lanis (2007) enfatizem a importância dos incentivos fiscais, poucos estudos investigam como esses incentivos interagem com variáveis como governança corporativa, setor econômico e contexto regulatório. Além disso, faltam análises detalhadas sobre políticas fiscais específicas, como a Lei do Bem no Brasil. Este estudo visa preencher essas lacunas, examinando diferentes métricas de ETR e seus determinantes no contexto brasileiro, com foco nos incentivos fiscais.

Esses estudos fornecem uma visão abrangente sobre a interação entre incentivos fiscais, estrutura de capital e decisões financeiras, oferecendo insights valiosos para práticas empresariais e políticas públicas.

2.3 Diagrama Conceitual da Relação entre Incentivos Fiscais e a ETR

O framework apresentado na Figura 1 descreve os fatores que influenciam a alíquota efetiva de imposto (ETR), mostrando como incentivos fiscais, características empresariais e métricas tributárias interagem para determinar os impostos pagos pelas empresas.

Figura 1 -
Diagrama conceitual sobre a relação dos Incentivos Fiscais e a Effective Tax Rate

Os incentivos fiscais, como os previstos na Lei do Bem e na Superintendência do Desenvolvimento do Nordeste (Sudene) e na Superintendência do Desenvolvimento da Amazônia (Sudam), reduzem a carga tributária, estimulando setores ou regiões específicas. O impacto na ETR varia conforme fatores como tamanho, endividamento, estoques, intensidade de capital e lucratividade, sendo o incentivo fiscal mais um desses fatores. A alíquota nominal de 34% pode ser menor dependendo de como esses fatores são aplicados.

Existem várias formas de medir a eficiência tributária: ETR GAAP (normas contábeis internacionais), ETR Corrente (impostos pagos no ano), ETR Diferida (impostos postergados ou antecipados), ETR Cash (impostos pagos em dinheiro) e ETR Setorial (comparação entre os setores).

A ETR é importante para empresas, reguladores e investidores, influenciando o planejamento tributário, a conformidade e a avaliação financeira. O modelo também considera que diferentes setores possuem regimes fiscais próprios, afetando a ETR de maneiras distintas.

3 METODOLOGIA

3.1 Amostra e Coleta de Dados

A população-alvo desta pesquisa é composta por empresas de capital aberto listadas na B3, com dados extraídos da base Economatica®, resultando em uma amostra inicial de 392 empresas. Os dados foram coletados entre 2013 e 2022, totalizando 3.920 observações. Esse período oferece uma visão ampla sobre os impactos de eventos econômicos, mudanças regulatórias e flutuações de mercado sobre incentivos fiscais e a ETR, com ênfase na transição das normas internacionais de contabilidade e no regime tributário de transição.

A coleta de dados foi feita a partir de informações secundárias da base Economatica® e da análise das demonstrações financeiras e notas explicativas sobre incentivos fiscais. Foram analisadas as notas explicativas de reconciliação entre lucro contábil e tributável, conforme o item 81 do CPC 32 - Tributos sobre o Lucro (Comitê de Pronunciamentos Contábeis, 2009), para identificar os fatores que influenciam o lucro tributável, com foco nos incentivos fiscais. Também foram examinadas as notas sobre subvenções e assistências governamentais, conforme o CPC 07 (R1) (Comitê de Pronunciamentos Contábeis, 2010), para identificar incentivos fiscais que afetam o lucro, como a Lei do Bem, a Lei de Informática e os incentivos da SUDENE e da SUDAM.

No Brasil, diversos incentivos fiscais afetam diretamente o lucro das empresas, com foco em setores específicos. Alguns dos principais incentivos incluem:

1. a) Lei do Bem (Lei nº 11.196/2005): Oferece incentivos fiscais para empresas de tecnologia e exportação de software, incluindo dedução de 60% do imposto de renda (IR) sobre Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I), redução de Imposto sobre Produtos Industrializados (IPI), depreciação integral e amortização acelerada.

2. b) Lei Rouanet (Lei nº 8.313/1991): Permite que empresas e pessoas físicas destinem parte do imposto de renda para financiar projetos culturais aprovados pelo Ministério da Cultura.

3. c) Lei do Audiovisual (Lei nº 8.685/1993): Oferece redução do imposto de renda para investimentos em produções audiovisuais brasileiras independentes.

4. d) Lei de Informática (Lei nº 8.248/1991): Concede benefícios como crédito financeiro e isenção de IPI para o setor de tecnologia.

5. e) Lei de Incentivo ao Esporte (Lei nº 11.438/2006): Permite que empresas deduzam do IR valores destinados a doações e patrocínios esportivos aprovados pelo Ministério da Cidadania.

Tabela 2 -
Composição da amostra do estudo

	Número de Empresas	Número de Observações
EMPRESAS SELECIONADAS	392	3.920
(-) Empresa do setor financeiro	(57)	(570)
(-) Falta de dados	(188)	(2.490)
(-) Lair negativo	(10)	(107)
AMOSTRA GERAL	137	753
Frequência relativa do total de empresas selecionadas	34,95%	19,21%
COMPOSIÇÃO PARA RODAR O MODELO ETR GAAP
(-) ETR menor ou igual a zero	(3)	(80)
AMOSTRA FINAL ETR GAAP	134	673
Frequência relativa do total de empresas selecionadas	34,18%	17,17%
COMPOSIÇÃO PARA RODAR O MODELO ETR CASH
(-) Sem dados suficientes	(34)	(249)
(-) ETR menor ou igual a zero	(6)	(75)
AMOSTRA FINAL ETR CASH	97	429
Frequência relativa do total de empresas selecionadas	24,74%	10,94%
COMPOSIÇÃO PARA RODAR O MODELO ETR CASH3
(-) Sem dados suficientes	(69)	(333)
(-) ETR menor ou igual a zero	(4)	(177)
AMOSTRA FINAL ETR CASH3	64	243
Frequência relativa do total de empresas selecionadas	16,33%	7,50%

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Durante a coleta de dados, foram excluídas anualmente as empresas do setor financeiro, classificadas pela B3, incluindo intermediários financeiros, empresas de previdência e seguros, exploração de imóveis, serviços financeiros diversos e holdings diversificadas, devido às suas peculiaridades estruturais e normativas. Além disso, foram descartadas empresas com dados insuficientes para as proxies, como aquelas com Lucro Antes do Imposto de Renda (LAIR), mas sem valores de tributos, ou quando não foi possível calcular a ETR CASH3 devido à ausência de informações em determinados anos. Essas exclusões foram feitas para garantir maior consistência nos resultados, pois a falta de dados comprometeria a execução dos modelos propostos. A seleção da amostra foi essencial para alguns modelos devido à insuficiência de dados para estimar a variável dependente e à presença de ETRs negativas, justificadas pelas características das variáveis. Dessa forma, optou-se por análise de dados em painel desbalanceado, dada a ausência de dados completos para todas as empresas em todos os períodos analisados.

3.2 Modelos Utilizados

A falta de uma métrica consensual para avaliar a ETR tem levado os pesquisadores a adotarem diferentes abordagens para estimar os efeitos da agressividade tributária (Lopes, 2009). Neste estudo, foram usados dados em painel desbalanceado para analisar seis modelos, cada um correspondendo a uma medida de ETR, com o objetivo de examinar a influência dos incentivos fiscais sobre o lucro.

$${ETR}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{INCFiscal}_{i,t}+\sum _I^n{y}_n{Outrosdeterminantes}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$$ (1)

onde:

• ETR_i,t = refere-se as diversas alíquotas efetivas como: ETR GAAP, ETR Corrente, ETR Diferida, ETR Cash, ETR Cash3 e ETR Setorial;

• INCFiscal_{i, t} = refere-se ao montante de incentivos fiscais;

• Outros determinantes referem-se a fatores como Tamanho, Alavancagem, Intensidade de Inventário, Intensidade de Capital e Lucratividade.

Para validar as estimações, foram aplicados os seguintes testes: normalidade dos resíduos (Shapiro-Francia), homoscedasticidade (Wald Modificado), multicolinearidade (Variance inflation fator - VIF) e ausência de correlação dos resíduos (teste de Wooldridge). A heterocedasticidade foi corrigida com erros robustos, e a autocorrelação foi ajustada utilizando o método de Prais-Winsten (Fávero, 2017; Wooldridge, 2023).

3.3 Variáveis da Pesquisa

A Tabela 3 apresenta as variáveis utilizadas nos modelos, sua composição e os sinais esperados. A técnica de winsorização foi aplicada entre os percentis de 1% e 99% para todas as variáveis, exceto para a variável TAM, que não apresentou outliers.

Tabela 3 -
Síntese com as variáveis utilizadas nos modelos

Sigla	Descrição	Composição	Sinal Esperado
Variáveis dependentes
ETR GAAP	Alíquota efetiva de tributos sobre a renda calculada pelas normas contábeis	(IR GAAP + CSLL GAAP)/LAIR	n/a
ETR Corrente	Alíquota efetiva de tributos sobre a renda calculada pelas normas tributárias	(IR Corrente + CSLL Corrente) /LAIR	n/a
ETR Diferida	Alíquota efetiva de tributos sobre a renda diferida	(IR Diferido + CSLL Diferida) /LAIR	n/a
ETR Cash	Alíquota efetiva de tributos sobre a renda paga	(IR Pago + CSLL pago) /LAIR	n/a
ETR Cash3	Média de três anos da alíquota efetiva de tributos sobre a renda paga.	((IR Pago + CSLL pago) t + (IR Pago + CSLL pago)t-1 + CSLL pago)t-2)/ (LAIRt + LAIRt-1 + LAIRt-2)	n/a
ETR Setorial	Média da ETR Corrente das empresas do setor	∑ ETR Corrente das empresas / n
Determinante do estudo (variáveis independentes)
INCFiscal	Montante dos Incentivos Fiscais sobre o lucro	Incentivos Fiscais/Ativo Total	(-)
Outras determinantes (variáveis independentes)
TAM	Tamanho da empresa	Log Ativo Total	(+)
ALA	Alavancagem	(PC + PNC)/AT	(-)
INTINV	Intensidade do Inventário	Estoque / Ativo total	(-)
INTCAP	Intensidade do Capital	Imobilizado/ Ativo total	(-)
LUC	Lucratividade	Lucro antes do IR e CSLL / Ativo total	(+)

• Fonte: Elaborada pelos autores.

4 RESULTADOS

4.1 Estatística Descritiva

Inicialmente, realizou-se uma análise descritiva das variáveis para identificar as principais medidas, organizando a tabela em painéis para cada amostra.

Tabela 4 -
Medidas descritivas para as amostras

Painel A - Amostra ETR Corrente e Diferida
Variáveis	Observações	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
ETR Corrente	753	0,2906	0,4859	-0,0943	3,8422
ETR Diferida	753	-0,0802	0,4660	-3,4976	0,5103
Incentivos Fiscais	753	0,0054	0,0082	0,0000	0,0424
Tamanho	753	15,6347	1,6639	10,5404	20,7106
Alavancagem	753	0,5642	0,1767	0,1025	0,9605
Intensidade de Inventário	752	0,0727	0,0981	0,0000	0,4051
Intensidade de Capital	752	0,2443	0,2112	0,0000	0,8028
Lucratividade	753	0,0901	0,0670	0,0017	0,3402
Painel B - Amostra ETR GAAP
Variáveis	Observações	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
ETR GAAP	673	0,2712	0,2675	0,0105	2,2540
Incentivos Fiscais	673	0,0050	0,0078	0,0000	0,0415
Tamanho	673	15,6363	1,6531	10,6763	20,6997
Alavancagem	673	0,5674	0,5645	0,1753	0,1025
Intensidade de Inventário	672	0,0703	0,0702	0,0970	0,0000
Intensidade de Capital	672	0,2420	0,2416	0,2150	0,0000
Lucratividade	673	0,0953	0,0948	0,0669	0,0027
Painel C - Amostra ETR Cash
Variáveis	Observações	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
ETR Cash	429	0,2462	0,2566	0,0136	1,7525
Incentivos Fiscais	429	0,0060	0,0089	0,0000	0,0446
Tamanho	429	15,8338	1,6305	10,8055	20,7106
Alavancagem	429	0,5614	0,1826	0,1002	0,9361
Intensidade de Inventário	429	0,0711	0,1036	0,0000	0,4196
Intensidade de Capital	429	0,2169	0,1935	0,0000	0,7091
Lucratividade	429	0,0960	0,0661	0,0033	0,3200
Painel D - Amostra ETR Cash3
Variáveis	Observações	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
ETR Cash3	243	0,2034	0,1530	0,0248	0,8973
Incentivos Fiscais	243	0,0065	0,0092	0,0000	0,0446
Tamanho	429	15,8338	1,6305	10,8055	20,7106
Alavancagem	243	0,5646	0,1822	0,1002	0,9361
Intensidade de Inventário	243	0,0685	0,1036	0,0000	0,4199
Intensidade de Capital	243	0,2091	0,1869	0,0000	0,7188
Lucratividade	243	0,0980	0,0649	0,0022	0,3125

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Na amostra utilizada nos modelos de ETR Corrente e ETR Diferida, o desvio padrão das variáveis diminuiu após a winsorização, reduzindo o impacto dos outliers. As médias da ETR Corrente e ETR Diferida indicam que os tributos foram provisionados abaixo da alíquota nominal de 34%, com a postergação dos tributos conforme estabelece a legislação tributária. Contudo, as proxies para ETR Corrente e ETR Diferida mostraram alto desvio padrão, sugerindo variações entre o lucro contábil e tributável.

Os incentivos fiscais apresentaram uma média de 0,54%, a alavancagem média foi de 56,42%, e a lucratividade dos ativos foi de 9%. A intensidade de investimentos e a intensidade de capital tiveram médias de 7,24% e 24,44%, respectivamente.

No Painel B, a média da ETR GAAP foi inferior à alíquota nominal e à ETR Corrente, o que justifica o sinal negativo da ETR Diferida. A média dos tributos calculados pela norma tributária foi superior à calculada pela norma contábil, resultando em ativos fiscais diferidos relacionados ao imposto de renda. O desvio padrão permaneceu elevado, com uma variação de 0,268 pontos. As médias dos incentivos fiscais e outras variáveis sofreram pequenas alterações. No Painel C, a ETR Cash mostrou uma redução em comparação às amostras anteriores, com um aumento nos incentivos fiscais, mantendo consistência nas variáveis.

No Painel D, a ETR Cash3 apresentou a menor média, com um crescimento mais acentuado dos incentivos fiscais em relação à ETR Cash. Isso indica que maiores incentivos fiscais estão associados a menores alíquotas de imposto sobre o lucro, o que será confirmado na análise de regressão. Foi realizada uma análise setorial de cada ETR, dividida conforme Tabela 5, com base em estudos de Santos et al. (2013) e França e Monte (2019), pois essa divisão é relevante na tributação brasileira, especialmente com relação aos incentivos fiscais.

O setor de Transporte apresentou a maior carga tributária nas ETR GAAP e ETR Corrente, enquanto o setor de Comércio teve as menores alíquotas. Todos os setores, exceto Água, Energia e Comunicação, apresentaram valores negativos em impostos diferidos, com o setor “Outros” exibindo o maior valor negativo. Na ETR Cash, o setor de Transporte manteve a maior alíquota, e o setor “Outros” teve a menor. As alíquotas da ETR Cash3 foram geralmente menores que as da ETR Cash, exceto no setor de Comércio.

Tabela 5 -
Média das medidas da ETR por setor entre 2013 e 2022

Setores	ETR GAAP	ETR Corrente	ETR Diferida	ETR Cash	ETR Cash3
Industria	22,59%	26,01%	-11,71%	19,65%	15,60%
Comércio	19,58%	21,05%	-11,84%	20,31%	19,55%
Água, Energia e Comunicação	28,30%	25,60%	0,01%	23,96%	17,91%
Petróleo e Gás	28,59%	35,75%	-8,87%	32,34%	26,29%
Transporte	41,87%	51,12%	-12,90%	45,99%	43,81%
Outros	23,68%	29,71%	-17,62%	13,31%	9,66%

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Foi realizada outra análise setorial, dividindo a ETR Setorial em subsetores conforme a classificação da B3 (Tabela 6), adaptada da metodologia de Dyreng et al. (2008), com base nos 30 setores de Fama e French. Subsetores com menos de 10 observações ou 2 empresas foram agrupados na categoria "Outros".

Os resultados indicam variações significativas na ETR Setorial. O setor de Transportes teve a maior ETR, seguido pelos setores Químico e de Programas e Serviços Tecnológicos. Em contraste, setores como Educação e Alimentos Processados apresentaram as menores ETRs, sugerindo maior impacto fiscal. O setor de Energia Elétrica, com o maior número de empresas, apresentou uma ETR moderada de 21,66%, refletindo estabilidade fiscal.

Tabela 6 -
Medida da ETR Setorial agrupa por subsetor da B3 durante o período de 2013 a 2022

Setores	Quantidade de Firmas	Observações	ETR Setorial
Água e Saneamento	3	16	32,60%
Alimentos Processados	3	26	12,45%
Comercio e Distribuição	4	10	30,40%
Computadores e Equipamentos	3	10	15,96%
Educação	7	40	12,18%
Energia Elétrica	29	208	21,66%
Madeira e Papel	4	10	28,06%
Máquinas e Equipamentos	7	23	20,68%
Medicamentos	6	41	21,93%
Petróleo e Gás	6	45	29,43%
Programas e Serviços Tecnológicos	6	32	32,80%
Químicos	6	17	33,91%
Siderurgica e Metalúrgica	7	36	19,45%
Tecidos e Vestuários	14	76	20,53%
Transportes	16	99	37,85%
Outros	16	64	28,33%

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Por fim, foi realizada uma análise de correlação, apresentada nos gráficos da Figura 2, entre os incentivos fiscais e as diferentes proxies da Effective Tax Rate (ETR). Todos os gráficos mostram uma linha de tendência negativa, conforme esperado, pois o aumento dos incentivos fiscais reduz a carga tributária efetiva das empresas. Essa relação inversa indica que, à medida que as empresas recebem mais incentivos fiscais, sua ETR tende a diminuir, evidenciando uma correlação negativa entre os incentivos e a carga tributária efetiva nas diferentes métricas.

Figura 2 -
Gráficos das correlações entre as diversas proxies de ETR e os Incentivos Fiscais

4.2 Estimação dos Modelos

Para a análise dos dados, utilizou-se um painel de dados desbalanceado, adequado para estudos com empresas ao longo do tempo, pois leva em conta a heterogeneidade dos dados, maior variabilidade e eficiência, além de reduzir a colinearidade e oferecer mais graus de liberdade. Esse painel permite estudar comportamentos complexos e analisar mudanças dinâmicas (Gujarati & Porter, 2011).

Foram realizados os testes de Chow (C), Hausman (H) e Breush e Pagan (BP) para identificar o estimador mais adequado. Para estimar a ETR Setorial, foi utilizado o estimador de efeitos fixos between, que considera variação entre indivíduos, já que a ETR Setorial varia entre setores, mas não ao longo dos anos (Fávero, 2013).

Na Tabela 7, os resultados das regressões mostram que o modelo de efeitos aleatórios foi o mais adequado na coluna (1), com a maioria das variáveis apresentando significância abaixo de 10%. A ETR GAAP apresentou uma relação negativa com os incentivos fiscais, que reduziram a ETR em 3,74. As variáveis TAM, INTINV e LUC mostraram coeficientes negativos, enquanto ALA foi positiva. Essas variáveis explicaram 12,60% da alíquota efetiva de tributos sobre a renda.

Na coluna (2), o modelo de efeitos fixos foi o melhor para a ETR Corrente, mas INCFiscal não teve significância. Para a ETR Diferida (coluna 3), os testes indicaram a preferência por efeitos fixos, mas INCFiscal não foi significativo, com uma relação negativa de -5,7293. LUC foi a única variável significativa, com coeficiente de 2,6630, explicando apenas 9,07% da ETR Diferida.

Na regressão da ETR Cash (coluna 4), o modelo de efeitos fixos também foi o mais adequado. A proxy de incentivos fiscais teve relação positiva e significativa, embora contrária à esperada, com um coeficiente de 7,8381. LUC foi significativa a 0%, com coeficiente de -1,7447, indicando que maior lucratividade reduz a alíquota de imposto. A intensidade de inventário foi significativa a 5%, com relação direta à ETR Cash.

Por fim, na análise da ETR Cash3 (coluna 5), os testes mostraram que o modelo de efeitos fixos foi o mais adequado. Os incentivos fiscais foram significativos a 10%, mas com relação positiva, indicando que mais incentivos resultam em maior pagamento de tributos, contrariando a sugestão inicial. As variáveis LUC e TAM também foram significativas, com coeficientes negativos de -0,2645 e -0,0269, respectivamente, indicando que maior lucratividade e tamanho resultam em menor pagamento de tributos.

Tabela 7 -
Análise em painel de dados desbalanceados para as amostras sem setores

	Modelos Sem Setorização
Variáveis	ETR GAAP (1)	ETR Corrente (2)	ETR Diferida (3)	ETR Cash (4)	ETR Cash3 (5)
Incentivo Fiscal	-3,7436 (1,7823)**	3,4045 (7,5580)	-5,7293 (8,1648)	7,8381 (3,2212)**	1,5332 (0,9152)*
Tamanho	-0,0213 (0,0113)*	-0,0024 (0,0476)	-0,0029 (0,0539)	-0,0185 (0,0321)	-0,0269 (0,0160)*
Alavancagem	0,1990 (0,1610)	0,5526 (0,3545)	-0,2903 (0,2946)	0,1981 (0,2117)	-0,0241 (0,0613)
Intensidade de Inventário	-0,3463 (0,1071)***	-0,1132 (0,743607)	1,0431 (0,7716)	0,9014 (0,3632)**	0,1609 (0,1706)
Intensidade de Capital	-0,0494 (0,0680)	-0,9152 (0,4784)*	0,7876 (0,5279)	0,0144 (0,2104)	0,1612 (0,1067)
Lucratividade	-0,6097 (0,2852)**	-2,7665 (0,7715)***	2,6630 (0,6747)***	-1,7447 (0,3738)***	-0,2645 (0,1237)**
Constante	0,6166 (0,1546)***	0,4795 (0,7716)	-0,4401 (0,9221)	0,4815 (0,4727)	0,6221 (0,2418)**
Número de Observações	672	752	752	429	243
R2	-	0,1090	0,0907	0,1179	0,0801
R2 overwall	0,1172	0,0289	0,0096	0,0021	0,0274
R2 between	0,2303	0,0089	0,0001	0,0060	0,0106
Estatística F	-	2,9393***	3,6137***	3,9573***	1,3760
Teste de Chow	2,54 (0,0000)	1,91 (0,0000)	1,36 (0,0079)	3,23 (0,0000)	22,42 (0,0000)
Teste de Hausman	11,13 (0,0844)	31,97 (0,0000)	26,98 (0,0001)	34,99 (0,0000)	24,08 (0,0005)
Teste de Breush e Pagan	54,02 (0,0000)	16,79 (0,0000)	0,02 (0,4438)	85,31 (0,0000)	212,46 (0,0000)
Modelo de regressão	Efeitos aleatórios	Efeitos Fixos	Efeitos Fixos	Efeitos Fixos	Efeitos Fixos

• Nota: Nível de significância = *, ** e ***; respectivamente 10%, 5% e 1%. Resultados divididos em colunas para apresentar os modelos de ETR GAAP (1), ETR Corrente (2), ETR Diferida (3), ETR Cash (4) e ETR Cash3 (5), respectivamente.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Na análise setorial, foram utilizados os mesmos modelos com variáveis dummies para controlar os efeitos dos setores, estimados com a abordagem LSDV (Least Square Dummy Variable). Os setores foram agrupados em seis categorias, conforme Santos, Cavalcante e Rodrigues (2013) e França e Monte (2019), conforme Tabela 8. O modelo de ETR GAAP foi ajustado com o estimador de efeitos aleatórios, segundo os testes de BP e H (p-valor de 0,1385). Os incentivos fiscais foram significativos a 10%, com relação negativa (-3,3043), sugerindo que aumentos nesses incentivos reduzem a ETR GAAP. O tamanho das empresas também teve efeito negativo a 10% (-0,0204), indicando que empresas maiores pagam menos impostos, enquanto a lucratividade foi significativa a 5% (-0,6468), mostrando que empresas mais lucrativas pagam menos impostos. O setor de transporte teve significância a 10%, com relação positiva (0,1242), sugerindo maior pagamento de tributos.

No modelo de ETR Corrente (coluna 2), os incentivos fiscais não foram significativos, mas a lucratividade foi altamente significativa a 1%, com coeficiente negativo (-0,5492), indicando que empresas mais lucrativas pagam mais impostos correntes. Os setores de água, energia e comunicação, e petróleo e gás também foram significativos, com coeficientes positivos de 0,1953 e 0,2336, sugerindo maior pagamento de tributos nesses setores.

No modelo de ETR Diferida (coluna 3), os incentivos fiscais não tiveram significância, mas a lucratividade foi significativa a 1%, com coeficiente positivo de 2,6630, indicando que empresas lucrativas diferem mais tributos. O setor de água, energia e comunicação teve significância a 10%, com coeficiente positivo de 0,4503, sugerindo maior diferimento de tributos.

O modelo de ETR Cash com Efeitos Fixos (LSDV) apresentou significância nos testes de Breusch-Pagan (p-valor 0,0000). A variável foi significativa a 1%, com relação positiva de 4,5268, contrariando as expectativas, indicando que os incentivos fiscais aumentam a ETR Cash, sugerindo que empresas pagam mais impostos em termos de caixa. A variável de inventário também foi significativa a 5%, com coeficiente positivo de 0,6136, indicando que empresas com maiores inventários pagam mais tributos. O setor de água, energia e comunicação foi significativo a 1%, com coeficiente positivo de 0,5098, indicando maior carga tributária.

No modelo de ETR Cash3 com Efeitos Aleatórios (testado pelos testes de Breusch-Pagan e Hausman, p-valor 0,8900), o coeficiente não foi significativo. No entanto, a lucratividade foi significativa a 10% (-0,1843), confirmando que empresas mais lucrativas pagam menos tributos. O setor de transporte foi significativo a 1%, com coeficiente de 0,2943, indicando que empresas desse setor pagam mais tributos.

Tabela 8 -
Análise em painel de dados desbalanceados para as amostras com setores

	Modelos com Setorização
Variáveis	ETR GAAP (1)	ETR Corrente (2)	ETR Diferida (3)	ETR Cash (4)	ETR Cash3 (5)
Incentivo Fiscal	-3,3043 (1,7753)*	0,2559 (1,3108)	-5,7292 (4,2070)	4,5268 (1,5356)***	0,2520 (0,7841)
Tamanho	-0,0204 (0,0114)*	-0,0153 (0,0145)	0,0029 (0,0476)	-0,0180 (0,0191)	-0,0146 (0,0096)
Alavancagem	0,1832 (0,1583)	0,1189 (0,0777)	-0,2903 (0,2487)	0,1384 (0,1060)	-0,0363 (0,0611)
Intensidade de Inventário	-0,2918 (0,2217)	0,4117 (0,2396)*	1,0431 (0,7909)	0,6136 (0,2830)**	0,0871 (0,1460)
Intensidade de Capital	-0,0791 (0,0846)	0,1158 (0,0997)	0,7876 (0,3152)**	0,1792 (0,1206)	0,0590 (0,0876)
Lucratividade	-0,6468 (0,2985)**	-0,5492 (0,1305)***	2,6630 (0,4103)***	-1,0416 (0,1704)***	-0,1843 (0,1222)***
Setor da Indústria	0,0589 (0,0697)	0,2126 (0,1584)	0,1074 (0,5155)	0,1572 (0,1003)	0,0490 (0,0545)
Setor do Comércio	-0,0010 (0,0569)	-0,0291 (0,1003)	0,0615 (0,3226)	-0,0671 (0,1064)	0,0705 (0,0694)
Setor de Água, Energia e Comunicação	0,0450 (0,0535)	0,1953 (0,0787)**	0,4503 (0,2467)*	0,5098 (0,1388)***	0,1369 (0,0604)**
Setor de Petróleo e Gás	0,0810 (0,0535)	0,2336 (0,0873)***	0,2666 (0,2712)	0,0744 (0,1414)	0,1073 (0,0778)
Setor de Transporte	0,1242 (0,0650)*	0,0201 (0,0819)	0,2963 (0,2525)	0,1156 (0,0883)	0,2943 (0,0994)***
Constante	0,5647 (0,1611)***	0,2821 (0,2360)	-0,6585 (0,7728)	0,2073 (0,2958)	0,3545 (0,1587)**
Número de Observações	672	730	752	419	243
R2		0,4971	0,2725	0,5824	-
R2 overwall	0,1327	-	-	-	0,2461
R2 between	0,2334	-	-	-	0,1945
Estatística F	39,2900***	4,1219***	1,6100***	4,32***	23,36**
Teste de Chow	-	-	-	-	-
Teste de Hausman	9,69 (0,1385)	256,46 (0,0000)	26,03 (0,0064)	-	5,74 (0,8900)
Teste de Breush e Pagan	30,21 (0,0000)	7,42 (0,0032)	0,54 (0,2321)	33,27 (0,0000)	93,91 (0,0000)
Modelo de regressão	Efeitos Aleatórios	FE-LSDV	FE-LSDV	FE-LSDV	Efeitos Aleatórios

• Nota: Nível de significância = *, ** e ***; respectivamente 10%, 5% e 1%. Resultados divididos em colunas para apresentar os modelos de ETR GAAP (1), ETR Corrente (2), ETR Diferida (3), ETR Cash (4) e ETR Cash3 (5), respectivamente.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Para complementar os resultados das regressões, foram estimados os modelos da ETR Setorial, categorizados em 6 e 16 setores. Ambos os modelos, ajustados pelo método de Efeitos Fixos Between devido à ausência de variação temporal na ETR Setorial, são apresentados na Tabela 9.

Tabela 9 -
Análise em painel de dados desbalanceados para o modelo de ETR Setorial com 6 setores e com 16 setores

	ETR Setorial
Variáveis	6 setores (1)	16 setores (2)
Incentivo Fiscal	-0,6718 (0,9833)	-3,4135 (0,9461)***
Tamanho	-0,0102 (0,0041)**	-0,0062 (0,0039)
Alavancagem	0,0617 (0,0416)	0,0345 (0,0400)
Intensidade de Inventário	-0,3456 (0,0662)***	-0,2249 (0,0637)***
Intensidade de Capital	0,1064 (0,0323)***	0,0306 (0,0311)
Lucratividade	0,0642 (0,1148)	0,1630 (0,1104)
Constante	0,4069 (0,0680)***	0,3413 (0,3413)***
Número de Observações	752	752
R2	0,2230	0,1755
R2 overwall	0,2217	0,1362
Estatística F	6,2172***	4,6125***
Modelo de regressão	Between	Between

• Nota: Nível de significância = *, ** e ***; respectivamente 10%, 5% e 1%. Resultados divididos em colunas para apresentar os modelos de ETR Setorial com os 6 setores (1) divididos em Indústria; Comércio; Água, Energia e Telecomunicação; Gás e Petróleo; Transportes e Outros e ETR Setorial com 16 setores (2) divididos em Água e Saneamento; Alimentos Processados; Comércio e Distribuição; Computadores e Equipamentos; Educação; Energia Elétrica; Madeira e Papel; Máquinas e Equipamentos; Medicamentos; Petróleo e Gás; Programas e Serviços Tecnológicos; Químicos; Siderurgica e Metalúrgica; Tecidos e Vestuários; Transportes e Outros.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

No modelo com 6 setores, o p-valor indica que não há relação significativa entre a ETR Setorial e os incentivos fiscais. Já no modelo com 16 setores, o coeficiente de -3,4135, significativo a 1%, revela que, com mais detalhes, os incentivos fiscais reduzem significativamente a ETR Setorial, sugerindo que empresas beneficiadas por incentivos são mais agressivas na ETR. O coeficiente de -0,0102, significativo a 5%, indica que empresas maiores tendem a pagar mais impostos (modelo de 6 setores), embora esse efeito seja pequeno. No modelo de 16 setores, o coeficiente de -0,0062 não é significativo, sugerindo que o impacto do tamanho das empresas na ETR Setorial diminui com a desagregação setorial.

A intensidade de inventário apresenta coeficientes de -0,3456 no modelo de 6 setores e -0,2249 no de 16 setores, sendo significativa a 1% em ambos os casos, indicando uma relação inversa. A intensidade de capital é significativa a 1% no modelo de 6 setores, com coeficiente positivo de 0,1064, sugerindo que empresas com maior capital tendem a ter ETR mais agressivas. No modelo com 16 setores, o coeficiente não é significativo, indicando que esse efeito se dilui com maior desagregação setorial.

O R² do modelo de 6 setores (0,2230) é maior que o do modelo com 16 setores (0,1755), indicando que o modelo com menos setores explica melhor a variação da ETR Setorial. Apesar disso, ambos os modelos têm R² baixos, sugerindo que outros fatores não capturados influenciam a ETR. A estatística F é significativa a 1% em ambos os casos, validando os modelos.

4.3 Discussão dos Resultados

A análise dos resultados no tópico 4.1 mostra variações significativas na ETR, com médias de -8,02% a 29,06%, sempre abaixo da alíquota nominal de 34%. Isso contrasta com Sant’Ana e Zonatto (2016), que reportaram uma ETR média acima da alíquota nominal entre 2009 e 2013, prevendo crescimento nos anos seguintes, não confirmado aqui. Assim, as empresas brasileiras, apesar da alíquota elevada em relação a outros países, se beneficiam de incentivos fiscais que impactam sua ETR (Fernández-Rodríguez et al., 2021).

Destaca-se que o setor de transporte é o único com ETR acima da alíquota nominal, conforme Paste Junior e Martinez (2020). Isso ocorre devido a valores extremos de ETR, possivelmente relacionados à Lei 12.788/2012, que permite depreciação acelerada no setor de transporte de cargas.

As variáveis de incentivos fiscais, tamanho, alavancagem, intensidade de capital, inventário e lucratividade apresentam médias semelhantes entre as amostras, indicando características empresariais comuns, mesmo com diferenças no número de empresas. Variáveis como INTCAP, INTINV e ALA são consistentes com o estudo de Fernández-Rodríguez et al. (2021). A variável TAM tem média próxima de 16, alinhando-se aos achados de Gomes et al. (2022), mas divergindo de estudos com médias em torno de 6 (Paste Junior & Martinez, 2020; Fernández-Rodríguez et al., 2021; Santos & França, 2022).

No tópico 4.2, a pesquisa investiga a relação entre incentivos fiscais e diferentes métricas de ETR, mostrando que INCFiscal apenas explica ETR GAAP e ETR Cash. Isso sugere que os incentivos são tratados como receita operacional, com dedução de despesas relacionadas, conforme CPC 07 (R1) e CPC 32. Lima e Lima (2023) apontam que a redução da alíquota nominal decorre de diferenças permanentes fora da legislação tributária, o que influencia a ETR GAAP.

A análise revela que a ETR Corrente, baseada em princípios tributários, e a ETR Diferida, afetada por diferenças temporárias, não são impactadas pelos incentivos fiscais. Por outro lado, a relevância da ETR Cash sugere que os incentivos afetam os pagamentos de impostos no curto prazo, corroborando Rezende et al. (2018), que destacam os efeitos imediatos dos incentivos nas políticas de financiamento e investimento.

O resultado contraintuitivo de que mais incentivos fiscais podem aumentar a carga tributária em ETR Cash aponta uma interação complexa entre incentivos e comportamento tributário. Isso pode decorrer do tipo e cálculo do incentivo, como o da SUDENE (2024a; 2024b), que reduz o IRPJ no Nordeste. Se a empresa gera mais lucros fora da região beneficiada, o impacto agregado é diluído, aumentando a carga tributária em regiões não cobertas pelo incentivo.

Diferenças temporais devido a tributos diferidos também podem causar descompassos entre o momento do benefício e do pagamento. Empresas que adiam tributos por provisões ou adições ao lucro diferido podem observar aumento na ETR Cash conforme esses valores são pagos.

Disputas fiscais podem ser outro fator. Tributos quitados após litígios aumentam substancialmente a ETR Cash, refletindo esses pagamentos retroativos. Esse fenômeno distorce a relação entre incentivos e carga tributária em períodos específicos.

Empresas como Petrobras, com características fiscais únicas, distorcem resultados agregados. Essas corporações frequentemente operam sob regimes fiscais complexos, gerando aumentos inesperados na ETR Cash, mesmo com incentivos.

As implicações desses achados ressaltam a necessidade de repensar políticas fiscais. Embora concebidos para reduzir a carga tributária e estimular o crescimento, os incentivos podem aumentar a ETR Cash devido a falhas no modelo atual. Burocracia excessiva e custos administrativos altos dificultam o acesso pleno aos benefícios, demandando revisão para melhor adaptação às empresas.

Incentivos devem considerar especificidades setoriais. Setores como energia e transporte, altamente regulados, podem apresentar efeitos contrários ao esperado. Avaliar a eficácia setorialmente é mais eficiente do que aplicar abordagens generalistas que desconsideram particularidades operacionais.

Distribuição assimétrica dos benefícios também é relevante. Algumas políticas podem ser regressivas, favorecendo empresas menores, enquanto grandes corporações assumem maior carga tributária. Isso gera distorções no sistema, destacando a necessidade de ajustes para aplicação mais equitativa.

Os resultados das demais variáveis, como lucratividade, mostram significância geral, mas com relação negativa na maioria dos casos. Isso pode ser explicado por Fernández-Rodríguez et al. (2021), que observam que empresas em países emergentes têm maior lucratividade e menor alíquota efetiva.

A significância de TAM apenas em ETR GAAP e ETR Cash3 sugere que empresas maiores têm alíquotas contábeis menores e pagam menos tributos no longo prazo, devido a melhor planejamento tributário. Esses resultados estão alinhados com a literatura e reforçam a complexidade das interações entre incentivos fiscais e ETRs, ressaltando a importância de considerar métricas diversas.

Resultados por setor destacam o impacto dos incentivos fiscais e da setorização na carga tributária. Modelos com 16 setores mostram efeitos mais significativos, especialmente em setores regulados como energia elétrica e comunicações (Santos et al., 2013). Nestes setores, empresas maiores conseguem reduzir mais a carga tributária, reforçando a eficácia dos incentivos fiscais na diminuição da ETR.

Setores como Água, Energia e Comunicações apresentam maior impacto em ETR Corrente, Diferida e Cash. Paste Junior e Martinez (2020) destacam alta variabilidade no setor de energia, devido à regulação e estrutura de endividamento. Uma maior desagregação setorial capta melhor nuances, onde regulação e incentivos desempenham papel crucial.

O impacto positivo dos incentivos fiscais na ETR Cash e a relação inversa entre tamanho e ETR confirmam achados de Lopes et al. (2021), sugerindo que empresas maiores, especialmente em setores como energia, utilizam políticas fiscais mais conservadoras. Empresas devem priorizar gestão eficiente de incentivos fiscais para melhorar carga tributária, lucratividade e atratividade de investimentos. Paradoxalmente, podem enfrentar maior carga tributária em ETR Cash, demandando análise mais detalhada do impacto no fluxo de caixa.

Clareza na comunicação de incentivos fiscais fortalece confiança dos investidores, aumentando competitividade. Práticas fiscais transparentes são fundamentais para atração de investimentos, especialmente em contextos de crescente importância das práticas ESG. Reguladores devem revisar eficácia dos incentivos para ajustar políticas e garantir benefícios proporcionais ao desenvolvimento econômico.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Esta pesquisa analisou a eficácia dos incentivos fiscais como determinantes da carga tributária das empresas brasileiras, utilizando diferentes métricas da ETR. A partir de análises descritivas e modelos de regressão em painel de dados desbalanceados, foi possível avaliar o impacto desses incentivos na ETR.

Os resultados mostraram que, embora os incentivos fiscais desempenhem um papel importante na carga tributária, seu efeito pode ser ambíguo. Nas métricas de caixa, como ETR Cash e ETR Cash3, observou-se que o aumento dos incentivos fiscais está associado a uma maior carga tributária, indicando uma interação complexa entre incentivos e comportamento tributário das empresas, que merece mais investigação.

A análise setorial revelou variações significativas no impacto dos incentivos fiscais entre setores. Setores altamente regulados mostraram maior sensibilidade a esses incentivos, enquanto o setor de transporte enfrentou mais dificuldades em reduzir a carga tributária. A segmentação em 16 setores destacou a importância de considerar a setorização para entender a eficácia fiscal.

Além disso, variáveis como tamanho da empresa, alavancagem, intensidade de investimento, intensidade de capital e lucratividade foram relevantes para explicar a carga tributária, sugerindo a necessidade de considerar uma gama mais ampla de variáveis na análise tributária.

Apesar de suas contribuições, o estudo tem limitações. A principal delas é o uso exclusivo de dados contábeis, que podem não refletir completamente as práticas de planejamento tributário das empresas. Além disso, não foi analisado o impacto de incentivos fiscais específicos por setor, embora alguns, como os de tecnologia e manufatura, possam ser mais significativos. Futuras pesquisas poderiam desagregar os tipos de incentivos para investigar sua eficácia por setor e características empresariais, como os incentivos à inovação tecnológica ou regionais.

Outra limitação é o período analisado (2013-2022), que não captura mudanças recentes na legislação tributária. Esse período incluiu crises como a recessão de 2015-2016 e a pandemia, limitando comparações com outros períodos. Pesquisas futuras devem avaliar o efeito de mudanças na legislação tributária ao longo do tempo, considerando variáveis macroeconômicas de controle.

Por fim, recomenda-se realizar estudos comparativos entre o Brasil e outros países emergentes, como os blocos BRICS e MINT, para analisar a eficácia dos incentivos fiscais. Comparações podem revelar melhores práticas, identificar razões pelas quais alguns países reduzem a carga tributária mais eficientemente e como a governança fiscal, a estabilidade política e as estruturas jurídicas influenciam a eficácia desses incentivos.

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  Este é um texto bilíngue. Este artigo também foi traduzido para o idioma inglês, publicado sob o DOI https://doi.org/10.1590/1808-057x20242150.en
• Trabalho apresentado no 24º USP International Conference on Accounting, São Paulo, SP, Brasil, julho de 2024.

Editado por

• Editor-Chefe:
  Andson Braga de Aguiar

• Editor Associado:
  Cláudio de Araújo Wanderley

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  30 Jun 2025
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  03 Maio 2024
• Revisado
  21 Maio 2024
• Aceito
  28 Dez 2024