Taxa Efetiva de Imposto e os Incentivos Fiscais: Evidência Empírica sobre Portugal Maria Sofia Sousa Guerra Dissertação Mestrado em Finanças e Fiscalidade Orientado por António Cerqueira Elísio Brandão 2019
Taxa Efetiva de Imposto e os Incentivos Fiscais: Evidência Empírica sobre
Portugal
Maria Sofia Sousa Guerra
Dissertação
Mestrado em Finanças e Fiscalidade
Orientado por António Cerqueira
Elísio Brandão
2019
ii
Agradecimentos
A realização da presente dissertação não seria possível sem o contributo de algumas pessoas,
às quais aproveito para deixar os meus sinceros agradecimentos.
Em primeiro lugar, quero agradecer ao meu orientador, Prof. António Cerqueira, pelo
importante contributo dado e recomendações feitas, bem como, a disponibilidade e simpatia
demonstrados.
Agradeço também aos meus pais, amigos e, em especial ao Eng.º Eduardo Abade, pelo apoio
prestado.
iii
Resumo:
A presente dissertação tem como objetivo analisar os determinantes da taxa efetiva
de imposto (ETR) para uma amostra constituída por empresas portuguesas, pondo em
destaque o efeito das variáveis que traduzem os incentivos fiscais. Numa primeira fase deste
estudo, evidenciamos a forma como a ETR é explicada, em termos econométricos, pelas
características operacionais e financeiras das empresas. Numa segunda fase, salientamos o
papel dos incentivos fiscais na determinação da referida taxa.
No desenvolvimento do estudo empírico, são utilizados dados fornecidos pelo Portal
das Finanças, no sentido de identificar as empresas que para o período da nossa análise, entre
2010 e 2015, usufruíram de incentivos fiscais. Foi ainda necessário fazer um cruzamento de
dados com a SABI (Sistema de Análise de Balanços Ibéricos) de modo a obter a informação
financeira para o cálculo das variáveis.
Os resultados obtidos mostram que empresas de maior dimensão e mais rentáveis
suportam taxas de imposto mais elevadas. Por outro lado, o endividamento, a intensidade de
capital e a intensidade dos inventários, influenciam de forma negativa a ETR. No que diz
respeito à influência dos incentivos fiscais, os nossos resultados mostram que empresas que
usufruíram de incentivos suportam uma menor ETR.
Com este estudo realçamos a importância dos gestores, investidores e acionistas
terem conhecimento de quais as variáveis que influenciam e determinam a ETR, uma vez
que essa análise poderá contribuir para potenciais ganhos fiscais. Por outro lado, identificar
quais os fatores que afetam os impostos das empresas, é também relevante para os
reguladores e decisores políticos e algumas instituições, nomeadamente autoridades
tributárias, contribuindo para a definição do sistema fiscal.
Palavras-chave: Taxa Efetiva de Imposto, Incentivos Fiscais, Determinantes Financeiros e
Operacionais.
iv
Abstract:
This study aims to analyze the determinants of the effective tax rate (ETR) for a sample of
Portuguese firms, drawing special attention to the tax incentives variables. In the first part of
this study, we examine how the ETR is explained, in econometric terms, by the operational
and financial characteristics of firms. In the second part, we focus on role played by tax
incentives in explaning the tax rate. The data needed to develop the empirical study are
provided by the Portal das Finanças that alows to identify firms that, in the period of our
analysis between 2010 and 2015, benefit from tax incentives. It has been also necessary to
cross-check data with SABI (Sistema de Análise de Balanços Ibéricos) in order to obtain financial
information required for variables calculation. The empirical results show that larger and
more profitable firms support higher tax rates. On the other hand, leverage, capital intensity
and inventory intensity are negatively related to the ETR. Regarding the impact of tax
incentives, our results show that firms that receive incentives support a lower ETR. This
study highlights how important is for managers, investors and shareholders to be aware of
which variables have explanatory power for effective tax rate, as this may contribute to
potential tax gains. On the other hand, identifying which factors affect corporate taxes is also
relevant for regulators, policy makers, and some institutions, for example tax authorities, and
contributes to the efficiency of the tax system.
Keywords: Effective tax rate, Tax Incentives, Firm Characteristics.
v
Índice
1. Introdução .................................................................................................................................... 1
2. Revisão da Literatura e Hipóteses........................................................................................ 5
2.1 Influência das características operacionais e financeiras das empresas ............................ 5
2.2 Influência dos incentivos fiscais ............................................................................................. 8
3. Definição das Variáveis e Amostra ..................................................................................... 13
3.1. Variáveis Dependentes ............................................................................................................ 13
3.2 Variáveis Independentes .......................................................................................................... 14
3.3 Amostra ...................................................................................................................................... 15
4 Metodologia ................................................................................................................................ 17
4.1. Métodos de Análise: Modelos Econométricos..................................................................... 17
4.2. Análise Univariada ................................................................................................................... 18
4.2.1. Estatísticas Descritivas …………………………………………………………… 18
5. Resultados .................................................................................................................................. 22
5.1. Análise Multivariada ……………………………………………………………….. 22
5.2. Análises Complementares ………………………………………………………..... 24
5.2.1. Reestimação do Modelo: Empresas com Incentivos …………………………..….. 25
5.2.2. Reestimação do Modelo: Setor da Indústria Transformadora ..………………….. 27
6. Conclusões ................................................................................................................................. 30
7. Bibliografia ................................................................................................................................ 32
8. Anexos ........................................................................................................................................ 35
vi
Abreviaturas
Abreviatura
Designação
AFT Ativo Fixo Tangível
CAE
CAE-rev.3
CAPINT
DIM
EBF
END
ETR
IMI
IMT
INVINT
IRC
I&D
NCRF
PME
RAI
RFAI
ROA
SABI
SIFIDE
VAB
Classificação portuguesa de atividades económicas
Classificação portuguesa de atividades económicas-
revisão 3
Intensidade de Capital
Dimensão da empresa
Estatuto dos Benefícios Fiscais
Endividamento
Effective taxe rate (Taxa efetiva de imposto)
Imposto Municipal sobre Imóveis
Imposto Municipal sobre as Transmissões Onerosas
de Imóveis
Intensidade em Inventários
Imposto sobre o Rendimento de Pessoas Coletivas
Investigação e Desenvolvimento
Norma Contabilística e de Relato Financeiro
Micro, Pequenas e Médias Empresas
Resultado Antes de Impostos
Regime Fiscal de Apoio ao Investimento
Return on assets (Rentabilidade do ativo)
Sistema de Análise de Balanços Ibéricos
Sistema de Incentivos fiscais à Investigação e
Desenvolvimento
Valor Acrescentado Bruto
1
1. Introdução
A presente dissertação tem como objetivo principal analisar se e em que dimensão as
características financeiras e operacionais das empresas são capazes de explicar a taxa efetiva
de imposto, dando maior relevância às variáveis que traduzem os incentivos fiscais.
No atual contexto de internacionalização e globalização das economias, as empresas
tornaram-se particularmente sensíveis às políticas tributárias implementadas pelos decisores
políticos. É de conhecimento geral que os impostos são uma importante fonte de rendimento
para o financiamento das despesas do sector público. Contudo, o aumento da carga tributária
ao longo dos anos bem como a crise económica e financeira internacional sentida em
Portugal, teve um efeito particularmente negativo no que diz respeito ao crescimento da
economia e na atratividade de investimento estrangeiro. É por esse motivo que as
investigações relacionadas com a análise de quais os fatores que influenciam os impostos
suportados pelas empresas, são extremamente úteis tanto para os decisores políticos como
para os reguladores, e adicionalmente contribuem para a definição do sistema fiscal do país.
Atentos a esta realidade, os Governos Portugueses têm vindo a desenvolver diversas medidas
com o objetivo de tornar viável a sobrevivência das empresas bem como contribuir para o
incremento da sua competitividade. É neste enquadramento que o recurso a subsídios e outro
tipo de incentivos assume especial relevância para as empresas.
Os sistemas de incentivos surgem na sequência do desenvolvimento de políticas por
parte dos governos de forma a promover a competitividade, o crescimento sustentável e o
emprego, principalmente em áreas desfavorecidas. A atribuição de incentivos ou benefícios
fiscais, como os incentivos à coleta, têm tido um papel fundamental para as empresas
portuguesas, uma vez que permitiram que estas aumentassem a sua dimensão e alocassem os
recursos de forma mais eficiente. O sistema fiscal português dispõe de um vasto leque de
benefícios e incentivos fiscais dirigidos às empresas.
Neste estudo damos enfoque aos incentivos fiscais de dedução à coleta, sendo eles
os Grandes Projetos de Investimento; Projetos de Investimento à Internacionalização;
Regime Fiscal de Apoio ao Investimento (RFAI) e, por fim, o Sistema de Incentivos Fiscais
ao I&D II (SIFIDE II). Estes regimes de benefícios fiscais, caracterizados em geral pela
redução ou isenção do pagamento de impostos como Imposto Municipal sobre Imóveis
(IMI), Imposto Municipal sobre a Transmissão Onerosa de Imóveis (IMT) e Imposto de
Selo, bem como a redução do IRC, foram reforçados, nomeadamente em investimentos que
proporcionem a criação ou manutenção de postos de trabalho nas regiões menos favorecidas.
2
Uma vez que estes incentivos preveem uma alteração na carga fiscal suportada pelas
empresas, é relevante compreender qual será o seu impacto na ETR.
Com o objetivo de estudar quais os fatores que determinam a ETR, recorremos às
Listas de Beneficiários disponibilizadas no Portal das Finanças, entre 2010 e 2015, bem como
à informação financeira da base de dados SABI. No que diz respeito ao seu cálculo,
utilizamos três medidas alternativas em que no numerador figura o valor correspondente aos
impostos do período, enquanto no denominador se utiliza de forma alternativa o Resultado
Antes de Impostos, a Margem Bruta e, por fim, o Valor Acrescentado Bruto.
Por outro lado, para testar as hipóteses em investigação, propomos três modelos de
regressão com recurso a dados em painel balanceado. Para as regressões estimadas seguimos
um modelo semelhante ao usado por Gupta and Newberry (1997) e, mais recentemente, por
Fernández-Rodríguez, E., & Martínez-Arias, A. (2014) que nos permitiu identificar quais as
características específicas das empresas que influenciam a taxa efetiva. Diversos estudos
tiveram em atenção o impacto das características operacionais e financeiras das empresas na
ETR (Derashid & Zhang, 2003; Feeny et al., 2005; Janssen, 2005; Richardson & Lanis, 2007;
Vintilă et al., 2018). Seguindo a literatura existente, focámos o nosso estudo na influência da
dimensão, rentabilidade, estrutura de capital e assset mix. Esperamos que estas variáveis
estejam relacionadas com a taxa suportada pelas empresas.
Como referido anteriormente, o determinante principal da ETR que nos propomos
analisar neste estudo é representado pelos incentivos fiscais. De modo a aprofundar a nossa
análise, estimámos duas regressões que diferem na forma de medir os incentivos fiscais. A
primeira, consiste na utilização de um rácio obtido pelo quociente entre o montante total de
incentivos a dividir pelo ativo total. Alternativamente substituímos este rácio pelo logaritmo
do montante dos incentivos totais. Numa outra regressão criámos uma dummy que identifica
empresas com incentivos e incluímos no modelo essa dummy, bem como os termos de
interação com as restantes variáveis explicativas.
Para estimar as regressões supramencionadas utilizámos o método dos mínimos
quadrados generalizados (EGLS) cross-section weights, com um modelo de efeitos fixos através
da inclusão de variáveis dummy do ano.
Os nossos resultados mostram que as características específicas das empresas
explicam a respetiva taxa efetiva de imposto. Empresas de maior dimensão suportam uma
carga fiscal superior, corroborando os autores que defendem a teoria do custo político
(Zimmerman,1983). Estes advogam que pela sua maior visibilidade, estas empresas acabam
3
por estar sujeitas a um nível de restrições regulatórias maior e consequentemente, a uma
maior carga fiscal. Por outro lado, empresas mais rentáveis exibem uma taxa efetiva de
imposto maior, como era esperado. Ao contrário da dimensão e da rentabilidade, existe uma
relação negativa entre o endividamento, a intensidade de capital e a ETR. Os resultados
obtidos são consistentes com a literatura existente, exceto a relação entre a ETR e a
intensidade dos inventários que, contrariamente ao esperado, varia de forma negativa com a
ETR. Foi também possível concluir que empresas que usufruem de incentivos fiscais,
suportam uma taxa de imposto menor, sendo que os resultados obtidos pelas diferentes
regressões são robustos.
A preocupação com a obtenção de resultados consistentes, levou ainda à realização
de um teste de robustez. Uma vez que na realização destas análises empíricas é importante
garantir a homogeneidade da amostra estudada, reestimámos os modelos para o setor da
indústria transformadora. Também neste caso os resultados são consistentes, pelo que posso
concluir que os resultados obtidos e relatados são robustos.
A presente dissertação pretende constituir um contributo para a vasta literatura
existente sobre a taxa efetiva de imposto. O tema desta investigação, tem sido analisado para
diferentes mercados, diferentes horizontes temporais, e recorrendo a diferentes medidas da
taxa efetiva e diferentes variáveis explicativas, pelo que cada trabalho individual, permite
validar ou não a robustez dos resultados anteriores. No caso específico da população
estudada, podemos salientar que uma grande parte da literatura existente sobre ETR é
baseada maioritariamente em empresas não portuguesas. Ao considerar neste estudo apenas
empresas portuguesas, e tendo em consideração um horizonte temporal mais alargado e mais
recente, foi-nos possível observar o impacto das características operacionais e financeiras
específicas de cada empresa na taxa efetiva de imposto. Por outro lado, uma vez que os
estudos relacionados com a influência dos incentivos fiscais na ETR são menos frequentes,
ao incluir neste estudo uma variável que traduz estes incentivos, permitiu-nos testar a sua
capacidade explicativa e assim, compreender qual é seu impacto na determinação da ETR.
A realização deste estudo pode ser relevante para os decisores políticos e grupos de
interesse, uma vez que a análise de quais os fatores que afetam a carga fiscal efetivamente
suportada pelas empresas da ETR permite-lhes aferir sobre a equidade do sistema fiscal. Por
outro lado, os gestores/acionistas e investidores também podem utilizar estes resultados no
sentido de detetarem empresas comparáveis. Face aos valores médios das empresas
4
comparáveis, têm a possibilidade de localizar a empresa em análise e fundamentar a tomada
de decisões em termos de fiscalidade.
A dissertação está organizada da seguinte forma: no Capitulo 2 procedemos à revisão
da literatura bem como ao desenvolvimento e formalização das hipóteses de investigação;
no Capitulo 3 descrevemos as variáveis e a amostra; no capítulo 4 definimos a metodologia
usada, os modelos a estimar, bem como alguns resultados univariados; no capítulo 5
apresentamos, interpretamos e comentamos os resultados das estimações e, por fim, o
Capitulo 6 destinado às conclusões, à identificação de algumas limitações bem como a
sugestões para potenciais investigações relacionadas com o tema.
5
2. Revisão da Literatura e Hipóteses
O presente capítulo tem como finalidade efetuar uma breve revisão da literatura
relacionada com o tema em estudo, nomeadamente, quanto aos conceitos, medidas e
determinantes da taxa efetiva de imposto, bem como ao desenvolvimento e fundamentação
teórica das hipóteses a testar.
2.1 Influência das características operacionais e financeiras das empresas
A taxa efetiva de imposto tem sido alvo de diversos estudos por parte dos investigadores.
A vasta literatura existente sobre esta matéria concentrou-se em definir, explicar, determinar
e comparar a ETR em contextos muito variados, como por exemplo, as decisões de
investimentos, diferentes setores económicos, mercados e economias.
Entre esses estudos, uma parte substantiva concentra-se na influência dos atributos das
empresas na ETR. No entanto, estas análises variam consoante a metodologia utilizada pelos
investigadores, existindo por isso, alguma controvérsia quanto aos indicadores a considerar
para calcular a taxa referida, e em que sentidos estes afetam a sua variação.
Um dos atributos com inclusão muito frequente é a dimensão da empresa, embora exista
ainda alguma controvérsia quanto ao seu impacto, mesmo relativamente ao respetivo sinal. A
relação entre a dimensão e a ETR, tem vindo a ser intensamente debatida pelos investigadores
ao longo dos anos, existindo duas principais correntes de pensamento contraditórias:
i. A Teoria do Custo Político defendida por Zimmerman (1983), em que empresas de
maior dimensão devido a uma maior notoriedade, estão sujeitas a um maior
escrutínio público e pressão política, levando a uma relação positiva entre dimensão
da empresa e ETR;
ii. A Teoria do Poder Politico descrito por Porcano (1986), em que grandes empresas
dispõem de uma maior quantidade de recursos para realizar planeamento fiscal,
evitando assim cargas fiscais mais elevadas, resultando numa menor taxa de imposto
suportada.
Estudos posteriores tentaram reconciliar estas diferenças ao usar diferentes proxies,
diferentes períodos e metodologias (Kern and Morris, 1992; Wilkie and Limberg, 1990).
Apesar do esforço dos investigadores, a relação dimensão-ETR continua a ser ambígua.
Gupta and Newberry (1997), Feeny et al. (2005), Liu and Cao (2007), Stickney and McGee
(1982) e Wilkinson et al. (2001), não encontraram uma relação estatisticamente significativa
entre a dimensão da empresa e a ETR. Porém, mais recentemente, Belz et al. (2019)
6
procederam a uma revisão quantitativa dos estudos empíricos existentes sobre esta relação.
Por intermédio de uma análise a vinte e cinco investigações realizadas com empresas
americanas, entre os anos de 1975 e 2012, concluíram existir uma relação positiva entre a
dimensão da empresa e a ETR, corroborando a teoria do Custo Político.
De acordo com o referido anteriormente, embora para uma amostra diferente,
propomos a primeira hipótese de investigação:
H1: A dimensão da empresa influencia de forma postiva a ETR.
A relação entre o nível de endividamento de uma empresa e a taxa de imposto suportada,
tem gerado igualmente controvérsia na literatura. Uma vez que os encargos com juros
associados à divida de uma empresa são em geral dedutíveis em termos fiscais, é expectável
que as empresas prefiram o endividamento em relação aos capitais próprios como forma de
reduzir a taxa de imposto. Por isso, o endividamento teria uma relação negativa com a ETR.
Contudo, a literatura existente postula diferentes resultados quanto ao sinal desta relação
(Chen et al., 2010; Feeny et al., 2005; Janssen, 2005). Enquanto Kraft (2014) descreve uma
relação negativa entre o endividamento e a ETR, Harris and Feeny (2003) observam uma
relação positiva com a ETR, consistente com a ideia de que empresas com uma taxa marginal
superior, tem um incentivo para recorrerem ao endividamento que é dedutível em termos
fiscais. Perante o exposto, e em linha com a maioria dos estudos, formulamos como segunda
hipótese de investigação:
H2: O nível de endividamento de uma empresa influência de forma negativa a ETR.
Após a análise do impacto esperado das decisões de financiamento, também as decisões
de investimento influenciam a taxa suportada pelas empresas. As empresas, no regime fiscal
português, podem deduzir a amortização dos ativos fixos tangíveis1(AFT), obtendo um
benefício fiscal. Quando as empresas podem depreciar os seus ativos , em termos fiscais, em
períodos mais curtos do que a respetiva vida económica, daqui resulta uma menor taxa efetiva
(Richardson & Lanis, 2007; Stickney & McGee, 1982). Assim, é expectável que empresas que
evidenciem altos níveis de AFT, tenham uma taxa efetiva de imposto inferior àquelas que
possuem níveis menos elevados. Uma grande parte da literatura corrobora esta teoria. Por
1 De acordo com a norma contabilística de relato financeiro 7, ativos fixos tangíveis são os que sejam detidos para uso na produção ou fornecimentos de bens ou serviços, para arrendamento a outros, ou para fins administrativos e se espera que sejam usados durante mais do que um período.
7
outro lado, estes autores também testaram a influência da intensidade dos inventários2 na
ETR. Ao contrário da intensidade de capital, estes argumentam que empresas mais intensivas
em inventários exibem uma ETR mais elevada. Seguindo a mesma tónica, Gupta and
Newberry (1997), concluíram que os inventários funcionam como substitutos do capital, pelo
que empresas com um maior nível de inventários estão sujeitas a uma ETR superior.
Derashid and Zhang (2003) ao analisarem o impacto da intensidade dos inventários na ETR,
concluíram que não havia uma relação estatisticamente relevante entre a intensidade dos
inventários e a ETR, mas, por outro lado, mostraram uma relação negativa entre a
intensidade de capital e a ETR. Um estudo mais recente, realizado por Fernández-Rodríguez
and Martínez-Arias (2014) advoga a existência de uma relação positiva entre a intensidade
dos inventário e a ETR, uma vez que os inventários não geram despesas fiscais dedutíveis.
Face o exposto, formulamos as seguintes hipóteses:
H3: A intensidade de capital está negativamente relacionada com a ETR.
H4: A intensidade dos inventários está positivamente relacionada com a ETR.
Ao falarmos de fatores que determinam a taxa de imposto suportada pelas empresas, a
Rentabilidade do Ativo é também um indicador determinante. Empresas mais rentáveis
tendem a exibir um lucro maior e consequentemente pagam mais impostos, enquanto que
empresas com menor rentabilidade, tendem a exibir lucros inferiores ou mesmo prejuízos
fiscais, e pagar assim menos impostos. Em qualquer das situações, o sinal desta relação é
positivo. Gupta and Newberry (1997) advogam que existe uma relação positiva entre a ETR
e a rentabilidade do ativo. No entanto, alguns estudos apontam para um sinal contrário como
é o caso de Derashid and Zhang (2003) e Vintilă et al. (2018). Uma grande parte dos autores
admitem que a rentabilidade afeta a taxa de imposto, mas na formulação das hipóteses, não
definem um sinal esperado. Aqui e seguindo a tendência da maior parte dos estudos,
consideramos como quinta hipótese de investigação:
H5: A rentabilidade está positivamente relacionada com a ETR.
2 Segundo a NCRF 18, os inventários são ativos: a) detidos para venda no decurso ordinário da atividade empresarial; b) no processo de produção para tal venda; ou c) na forma de materiais ou consumíveis a serem aplicados no processo ou na prestação de serviços.
8
2.2 Influência dos Incentivos fiscais
Alguns dos indicadores operacionais e financeiros acima descritos, são consequência
das decisões dos gestores. As suas ações e escolhas têm sempre em conta o crescimento da
empresa, por isso, estas têm de ser ponderadas e analisadas de forma cuidadosa. Um outro
fator que é de máxima importância e que os gestores sempre que possível tentam utilizar, é o
recurso às vantagens fiscais disponíveis.
Os incentivos fiscais e outro tipo de subsídios têm sido amplamente usados pelos
diferentes governos. A promoção da competitividade e do investimento tem sido uma
prioridade dos Governos nos últimos tempos, e os incentivos fiscais concedidos têm um papel
fundamental enquanto promotores do desempenho da economia, permitindo às empresas
obter ganhos competitivos e enfrentar o mercado numa posição mais favorável. Por outro
lado, é possível que estes benefícios possam ser apenas uma medida para aumentar a
popularidade do governo e podem mesmo não atingir os níveis esperados na produtividade
das empresas, com o uso ineficiente desses recursos (Bergström, 2000). Bernini and Pellegrini
(2011) observaram um aumento nos resultados, no emprego e nos ativos fixos de empresas,
às quais foram concedidos benefícios fiscais, contrariamente ao fator de produtividade total,
que tende a diminuir.
Um montante considerável de fundos é gasto a cada ano em incentivos fiscais e
subsídios, pois estes constituem um estímulo para as empresas investirem e desenvolverem
projetos que não seriam tão atraentes sem eles, por isso, a literatura sobre os seus efeitos no
comportamento das empresas é vasta. Porém, a evidência empírica existente sobre esta
temática é diversa e frequentemente contraditória, uma vez que é difícil isolar o efeito dos
subsídios (Bernini & Pellegrini, 2011).
Apesar da utilização frequente dos incentivos fiscais por parte dos Governos, não é
clara a sua influência na produtividade das empresas. Por esse motivo, Bergström (2000)
propôs-se analisar as diferenças ao nível da produtividade de capitais atribuídos a empresas
sediadas na Suécia entre 1987 e 1993. Este estudo mostrou que os subsídios concedidos estão
positivamente relacionados com o aumento do valor acrescentado das empresas, sendo esta
relação verificada um ano após serem recebidos. García-Manjón and Romero-Merino (2012),
estudaram o efeito da atribuição de incentivos às empresas e, como seria de esperar, concluíram
que estes afetam o desenvolvimento das empresas no que diz respeito ao volume de negócios,
lucros e criação de emprego, observando uma relação positiva entre o investimento em I&D
e o crescimento da empresa.
9
A inovação e as atividades de I&D são consideradas também decisivas para a
promoção da competitividade, produtividade e crescimento económico de um país. Os
incentivos fiscais à Investigação e Desenvolvimento têm sido amplamente utilizados pelos
governos para apoiar a inovação. Atualmente a inovação é considerada uma das maiores fontes
de crescimento da economia e é por esse motivo que este tema tem sido abordado por diversos
autores, como Sterlacchini and Venturini (2018). Estes autores analisaram o efeito dos
incentivos fiscais à Investigação e Desenvolvimento em empresas da indústria transformadora
sediadas em Itália, Espanha e Reino Unido. Os resultados mostram que estes incentivos
induziram um aumento estatisticamente significativo na intensidade em I&D, exceto em
Espanha. No entanto, este efeito é impulsionado pelo comportamento das pequenas empresas.
Como referido anteriormente, um dos objetivos do presente estudo consiste em avaliar
de que forma os incentivos fiscais fazem variar a carga fiscal suportada pelas empresas que
usufruem dos mesmos. É, por isso, relevante compreender quais os incentivos que vão ser
usados e a forma como estes operam.
• Regime Fiscal de Apoio ao Investimento (RFAI)
O Regime Fiscal de Apoio ao Investimento (RFAI), é um instrumento de política
fiscal que permite às empresas deduzir à coleta calculada, uma percentagem do investimento
realizado em ativos não correntes (tangíveis e intangíveis). Este incentivo fiscal, foi criado
pelo Orçamento Suplementar para 2009 (artigo 13.º da Lei n.º 10/2009, de 10 de março)
sendo sucessivamente prorrogado até à data. O RFAI foi integrado no Código Fiscal ao
Investimento pelo DL nº 162/2014 de 31 de outubro em 2014 e regulamentado para o
período de 2014 a 2020.
No período de retração económica vivido atualmente, a redução de volume de
negócios das empresas levou à criação deste incentivo, permitindo assim a promoção do
investimento empresarial em determinadas regiões como também a criação de emprego,
contribuindo para a revitalização da economia nacional.
Conforme previsto no diploma, podem beneficiar do RFAI os sujeitos passivos de
Imposto sobre o Rendimento das Pessoas Coletivas (IRC) que exerçam uma atividade
principal nos setores agrícola, florestal, agroindustrial, energético, turístico, redes de banda
larga de nova geração e indústrias transformadoras ou extrativas, com exceção dos setores
siderúrgico, construção naval e fibras sintéticas.
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Além de uma dedução à coleta, são concedidos os seguintes benefícios fiscais: isenção
ou redução do IMI, do IMT e do Imposto de selo relativamente a aquisições de prédios que
constituam aplicações relevantes.
Este benefício fiscal, é calculado até ao limite dos seguintes montantes: no caso de
investimentos realizados por empresas situadas nas regiões Norte, Centro, Alentejo, Açores
e Madeira: i) 25% das aplicações relevantes, relativamente ao investimento realizado até ao
montante de 10.000.000,00€; ii) 10% das aplicações relevantes, relativamente à parte do
investimento realizado que exceda o montante de 10.000.000,00€; e 10% das aplicações
relevantes, no caso de investimentos realizados por empresas situadas nas regiões do Algarve,
Grande Lisboa e Península de Setúbal.
É importante também referir, que empresas que pretendam usufruir deste incentivo
têm de preencher determinadas condições estipuladas no Decreto-Lei, como, por exemplo,
dispor de contabilidade organizada, efetuar investimentos que proporcionem a criação de
postos de trabalho bem como a sua manutenção, entre outros.
Adicionalmente, a dedução à coleta tem de respeitar determinados limites: até à
concorrência do total da coleta de IRC, no caso de investimentos realizados no período de
tributação do início de atividade, e nos dois períodos de tributação seguintes, exceto quando
a empresa resultar de cisão, e até à concorrência de 50% da coleta do IRC, nos restantes
casos.
• Sistema de Incentivos Fiscais à Investigação e Desenvolvimento II (SIFIDE II)
O Sistema de Incentivos Fiscais à Investigação e Desenvolvimento (SIFIDE), foi criado
em 1997 tendo posteriormente sofrido alterações pela Lei 83-C/2013 de 31 de dezembro,
que veio instaurar o SIFIDE II, substituindo assim o SIFIDE. Com o objetivo de aumentar
a competitividade, os beneficiários do SIFIDE II são os sujeitos passivos de IRC que
preencham determinadas condições previstas na lei.
Este sistema de incentivos permite recuperar até 82,5% do Investimento em I&D, se
esta parte não for objeto de comparticipação financeira do Estado a fundo perdido e for
realizada nos períodos de tributação de 1 de janeiro de 2013 a 31 de dezembro de 2020.
Existe uma dedução à coleta de um montante correspondente a:
• 32,5% da despesa total em I&D no ano corrente;
• 50% do aumento da despesa face à média dos dois anos anteriores, até ao limite
máximo de 1.500.000,00€.
11
É importante salientar que este incentivo visa apoiar as atividades de Investigação e
Desenvolvimento. São consideradas Despesas de Investigação “as realizadas pelo sujeito
passivo de IRC com vista à aquisição de novos conhecimentos científicos ou técnicos” e
Despesas de Desenvolvimento “as realizadas pelo sujeito passivo de IRC com vista à
aquisição de novos conhecimentos científicos ou técnicos.”
• Grandes Projetos de Investimento
O presente incentivo fiscal foi regulamentado pelo artigo 41º, nº 1 do Estatuto dos
Benefícios Fiscais (EBF) durante um longo período, tendo sido revogado em 2014 pelo
Decreto-Lei n.º 162/2014 de 31/10. Neste diploma, em alternativa, é introduzido um novo
tema, os “Benefícios fiscais à capitalização das empresas”. Contudo, este benefício não será
alvo de análise uma vez que não é relevante para o presente estudo.
Assim, tendo em conta o artigo 41º, nº1 do EBF, são concedidos incentivos fiscais aos
projetos de investimento que sejam relevantes para o desenvolvimento dos sectores
considerados de interesse estratégico para a economia nacional, bem como para a redução
das assimetrias regionais. Seguindo a linha dos incentivos anteriormente mencionados, estes
projetos têm também de induzir a criação de postos de trabalho e impulsionar a inovação
tecnológica e a investigação científica nacional.
Deste modo, aos projetos de investimento de empresas, cujo montante de investimento
seja igual ou superior a 3.000.000,00€ são concedidos cumulativamente, os seguintes
incentivos fiscais:
I. Crédito de imposto, determinado com base na aplicação de uma percentagem,
compreendida entre 10 % e 20%;
II. Isenção ou redução de imposto municipal sobre imóveis (IMI), de imposto municipal
sobre as transmissões onerosas de imóveis (IMT) e de imposto do selo.
• Projetos de Investimento à Internacionalização
Este benefício fiscal foi regulamentado pelo artigo 41º, nº 4 do EBF e artigo 22º do
Código Fiscal do Investimento (CFI), tendo sido revogado pela Lei nª 83-C/2013 a 31 de
dezembro. Este incentivo visa apoiar as empresas na promoção da sua competitividade
através do aumento da sua produtividade, flexibilidade e da capacidade de resposta bem
como uma presença ativa no mercado global.
12
Assim, projetos de investimento efetuados por empresas portuguesas no estrageiro, de
montante igual ou superior a 250.000€, podem beneficiar de:
1. um crédito de IRC, compreendido entre 10% a 20% não podendo excedendo, em
cada exercício, 25 % da coleta, com o limite de 997.595,79€ e,
2. a eliminação da dupla tributação económica, durante o período contratual, quando o
investimento seja efetuado sob a forma de constituição ou aquisição de sociedades
estrangeiras.
Os incentivos fiscais assumem um papel relevante nas decisões de investimento das
empresas, na medida em que uma parte desse investimento pode converter-se em benefício
fiscal para redução do IRC a pagar. Enquanto que por um lado, este tipo de incentivos pode
reduzir a carga fiscal, as empresas que beneficiam dos mesmos podem estar sujeitas a maior
escrutínio por parte das entidades públicas, bem como a auditorias fiscais por parte da
autoridade tributária, o que pode comprometer a sua atividade de negócio. No entanto,
prevalece a lógica dos incentivos fiscais e, por isso, é esperado que a última hipótese de
investigação formulada, apresente uma relação negativa entre os incentivos fiscais e a ETR.
H6: A ETR tem uma relação negativa com os incentivos fiscais.
13
3. Definição das variáveis e Amostra
3.1. Variáveis Dependentes
A presente dissertação tem como objetivo estudar os determinantes da taxa efetiva
de imposto, bem como a influência dos incentivos fiscais. Deste modo, a taxa efetiva de
imposto é considerada a variável dependente deste estudo. A ETR é uma medida usada para
calcular a carga fiscal das empresas. A taxa efetiva de imposto (média) é definida pela Norma
Contabilística e de Relato Financeiro 253 como o gasto (rendimento) de imposto dividido
pelo lucro contabilístico. De acordo com o descrito na Norma, “o gasto de impostos
(rendimento de impostos) compreende o gasto corrente de impostos (rendimento corrente
de impostos) e gasto de impostos diferidos (rendimento de impostos diferidos). Por outro
lado, o lucro contabilístico é o resultado de um período antes da dedução do gasto dos
impostos.
Na literatura existente são usadas diferentes medidas no cálculo da ETR. No que diz
respeito ao numerador do rácio usado para calcular a ETR, Gupta and Newberry (1997) e
Liu and Cao (2007), são exemplos de autores que consideraram apenas os impostos
correntes, ignorando os impostos diferidos. Por outro lado, outros autores sugeriram ajustar
o valor do imposto diferido (Stickney & McGee, 1982; Zimmerman, 1983). Contudo, neste
estudo consideramos apenas o valor correspondente ao imposto do período uma vez que a
SABI não permite desassociar os impostos diferidos dos impostos correntes.
Bem como o numerador, a escolha do denominador para o cálculo do rácio, também
não é uniforme na literatura. Como descrito por Gupta and Newberry (1997) e Richardson
and Lanis (2007), é possível utilizar o lucro tributável, o resultado contabilístico antes de
impostos ou o cash flow operacional como medida para o cálculo do rendimento no
denominador. Uma vez que o lucro tributável não é uma opção viável, pois apenas está
disponível para a Autoridade Tributária, considerámos as variáveis Margem Bruta e o Valor
Acrescentado Bruto no denominador. Omer et al. (1993) sugeriram que o uso de mais que
um rácio para calcular a ETR poderia incrementar a robustez dos resultados. Assim, de
acordo com o descrito anteriormente, a ETR será calculada por três rácios diferentes:
𝐸𝑇𝑅1 =𝐼𝑚𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐴𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝐼𝑚𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠
3 A NCRF 25 tem por base a Norma de Contabilidade Internacional IAS 12 – Impostos sobre o Rendimento.
14
𝐸𝑇𝑅2 =𝐼𝑚𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑎
𝐸𝑇𝑅3 =Imposto Total
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐴𝑐𝑟𝑒𝑠𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑜
3.2. Variáveis Independentes
Com o objetivo de analisar os determinantes financeiros e operacionais da taxa
efetiva de imposto, focamos uma grande parte do nosso estudo em quatro hipóteses
relacionadas com a dimensão da empresa, o endividamento, o asset mix e a rentabilidade. Para
calcular a dimensão das empresas usámos a variável DIM que é calculada pelo logaritmo
natural do total de ativos. Vários autores utilizaram esta variável para testar a sua capacidade
explicativa na ETR (Belz et al., 2018; Delgado et al., 2018; Gupta & Newberry, 1997;
Richardson & Lanis, 2007). A variável END é calculada pelo rácio entre o passivo não
corrente e o ativo total. No que diz respeito às variáveis do asset mix, são testadas duas
hipóteses com recurso à utilização de dois rácios. A primeira hipótese, onde analisamos qual
a influência da intensidade de capital na ETR, definida por CAPINT, como o rácio entre os
ativos fixos tangíveis e o ativo. Uma segunda hipótese, onde incluímos a variável intensidade
dos inventários, designada por INVINT, como variável explicativa da ETR. A intensidade
dos inventários é calculada como o rácio entre o total de inventários e o ativo total da
empresa. Por fim, uma vez que a rentabilidade das empresas é um indicador com impacto na
carga fiscal suportada, também incluímos a variável ROA no nosso estudo, sendo definida
pelo rácio entre o resultado líquido e o ativo total.
Como estudamos os determinantes da taxa efetiva, com particular enfase nos
incentivos fiscais, introduzimos variáveis alternativas que resultam de transformações
aplicadas ao total dos incentivos. Uma das variáveis resulta do quociente entre o total de
incentivos e o ativo total (rácio incent). Em alternativa, também testamos uma variável que
resulta da aplicação do logaritmo natural aos incentivos totais (log_incen). Na secção de
análise complementar, ainda construímos uma dummy (DUM), que distingue as empresas
que receberam incentivos fiscais das que não receberam. As variáveis utilizadas neste estudo
encontram-se explanadas na tabela 1.
15
Tabela 1 – Definição das variáveis do modelo.
3.3. Amostra
O nosso estudo baseia-se numa amostra que inclui dados obtidos através de duas
fontes de informação: Sistema de Análise de Balanços Ibéricos (“SABI”) e o Portal das
Finanças, para o período compreendido entre 2010 e 2015. Numa primeira fase,
consideramos a informação disponibilizada pelo Portal das Finanças, onde foi possível
encontrar listas de empresas que beneficiaram de incentivos fiscais entre os anos de 2010 e
2015. Nessas listas recolhemos o número de contribuinte das empresas a incluir no estudo
que posteriormente foi utilizado para cruzamento de dados com a SABI, de onde foi
recolhida a informação financeira para estimação dos modelos. Este procedimento consegue
garantir que as empresas são exatamente as mesmas, assegurando a consistência da nossa
amostra e evitando qualquer impacto negativo no rigor dos nossos resultados mesmo usando
bases de dados diferentes.
Variáveis Definição Método de Cálculo
ETR 1 Taxa Efetiva de Imposto 1 Imposto Total/Resultado Antes
de Impostos
ETR 2 Taxa Efetiva de Imposto 1 Imposto total/Margem Bruta
ETR 3 Taxa Efetiva de Imposto 1 Imposto Total/Valor
Acrescentado Bruto
DIM Dimensão Log (Ativo Total)
END Endividamento Passivo Não Corrente/Ativo
Total
CAPINT Intensidade de Capital Ativos fixos tangíveis/Ativo Total
INVINT Intensidade dos Inventários Inventários/Ativo Total
ROA Rentabilidade do Ativo Resultado Líquido/Ativo Total
RACIO_INCEN Rácio dos incentivos Total de incentivos fiscais/Ativo
Total
LOG_INCEN
DUM
Logaritmo dos incentivos
Dummy dos incentivos
fiscais
Log (Total de incentivos fiscais)
Igual a 1 para empesas com
incentivos fiscais e 0 para as
restantes
16
Para controlar um potencial enviesamento dos resultados devido ao cálculo de rácios
quando os termos são negativos, seguimos a metodologia de Gupta and Newberry (1997) e
Kraft (2014), aplicando algumas restrições aos valores da ETR. Sempre que as empresas
reportem resultados negativos (denominador negativo) e/ou imposto a receber (numerador
negativo) distorcem a análise da ETR, por esse motivo, o valor da ETR foi ajustado de modo
a tomar valores só entre “0” e “1”. Se o valor do imposto total da empresa for negativo e/ou
os resultados negativos, recodificamos a ETR para o valor de “0”, se as empresas
apresentarem resultados negativos (ou zero) e um imposto maior que zero recodificamos a
ETR para o valor de “1”, bem como no caso de taxas efetivas de imposto com valor superior
a “1”.
A amostra inicial é constituída por 3947 empresas porém, com o intuito de ter uma
amostra mais homogénea, optámos por manter somente empresas com dados completos
eliminando 614 e ficando assim com um painel balanceado de 3333 em cada ano. No que
diz respeito à classificação da indústria, categorizamos as empresas de acordo com o código
CAE (Classificação das Atividades Económicas Portuguesas por Ramo de Atividade). No
anexo 1 é possível identificar quais as atividades económicas presentes na amostra, bem
como o número de empresas por cada sector.
17
4. Metodologia
Neste capítulo detalhamos a metodologia usada para testar as hipóteses propostas no
capítulo dois bem como algumas estatísticas descritivas. Com o intuito de examinar as
hipóteses formuladas, estimamos os nossos modelos com recurso a dados em painel
balanceado. Através deste tipo de estrutura é possível controlar efeitos não observáveis que
estão presentes em dados seccionais e temporais, melhorando assim a eficiência da estimação
(Gujarati, 2003).
Para decidir entre a estimação com efeitos fixos versus efeitos aleatórios, realizámos o
teste de Hausman. O resultado permitiu-nos rejeitar a hipótese nula de coeficientes iguais,
sendo por esse motivo o modelo de efeitos fixos o mais apropriado para o presente estudo.
Ao ter em consideração as características da amostra, estimámos as regressões recorrendo ao
método dos mínimos quadrados generalizados (EGLS) cross-section, controlando os efeitos
fixos temporais através da inclusão de variáveis dummy do ano.
4.1 Métodos de Análise: Modelos Econométricos
Para testar as hipóteses propostas e tendo por base os estudos de Gupta and Newberry
(1997) e Fernández-Rodríguez and Martínez-Arias (2014), usámos os seguintes modelos de
regressão:
𝐸𝑇𝑅𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐼𝑀𝑖𝑡 + 𝛽2𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛽3𝐶𝑎𝑝𝑖𝑛𝑡𝑖𝑡 + 𝛽4𝐼𝑛𝑣𝑖𝑛𝑡𝑖𝑡 + 𝛽5𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡
+ 𝛽6𝐿𝑂𝐺_𝐼𝑁𝐶𝐸𝑁𝑇𝑖𝑡 + 𝛽7𝑌𝐸𝐴𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡
(4.1)
onde a variável dependente, 𝐸𝑇𝑅𝑖𝑡, representa a taxa efetiva de imposto para a empresa i no
ano t, e as variáveis independentes incluem a dimensão da empresa (DIM), a estrutura de
capitais (END), o asset mix (Capint e Invint), a rentabilidade (ROA), o logaritmo do total de
incentivos (LOG_INCENT) e a variável dummy do ano (Year).
Em alternativa, estimamos um modelo semelhante mas modificando a fórmula de medir os
incentivos fiscais,
𝐸𝑇𝑅𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐼𝑀𝑖𝑡 + 𝛽2𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛽3𝐶𝑎𝑝𝑖𝑛𝑡𝑖𝑡 + 𝛽4𝐼𝑛𝑣𝑖𝑛𝑡𝑖𝑡 + 𝛽5𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡
+ 𝛽6𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂_𝐼𝑁𝐶𝐸𝑁𝑇𝑖𝑡 + 𝛽7𝑌𝐸𝐴𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡
(4.2)
18
onde a variável dependente, 𝐸𝑇𝑅𝑖𝑡, representa a taxa efetiva de imposto para a empresa i no
ano t, e as variáveis independentes incluem a dimensão da empresa (DIM), a estrutura de
capitais (END), o asset mix (Capint e Invint), a rentabilidade (ROA), o rácio dos incentivos
(RACIO_INCENT) e a variável dummy do ano (Year).
Numa segunda fase, para testar a influência dos incentivos estimámos um modelo
modificado através da inclusão de uma variável dummy (DUM), e dos termos de interação
com todas as variáveis do modelo anterior. Esta dummy toma o valor “1” para empresas
com incentivos fiscais e “0” para as restantes,
𝐸𝑇𝑅𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐼𝑀𝑖𝑡 + 𝛽2𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛽3𝐶𝑎𝑝𝑖𝑛𝑡𝑖𝑡 + 𝛽4𝐼𝑛𝑣𝑖𝑛𝑡𝑖𝑡 + 𝛽5𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡
+ 𝛽6𝐷𝑈𝑀𝑖𝑡 + 𝛽7𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐷𝐼𝑀𝑖𝑡 + 𝛽8𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛽9𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡
+ 𝛽10𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐶𝐴𝑃𝐼𝑁𝑇𝑖𝑡 + 𝛽11𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐼𝑁𝑉𝐼𝑁𝑇𝑖𝑡 + 𝛽12𝑌𝐸𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡
(4.3)
onde a variável dependente, 𝐸𝑇𝑅𝑖𝑡, representa a taxa efetiva de imposto para a empresa i no
ano t, e as variáveis independentes incluem a dimensão da empresa (DIM), a estrutura de
capitais (END), o asset mix (Capint e Invint), a rentabilidade (ROA), a variável dummy dos
incentivos (DUM) e a variável dummy do ano (Year).
4.2. Análise Univariada
Nesta fase já definimos todas as variáveis bem como a sua inclusão nos vários
modelos. Desta forma decidimos apresentar os resultados univariados através da análise das
estatísticas descritivas e das correlações entre as variáveis.
4.2.1 Estatísticas Descritivas
A tabela 2 apresenta as estatísticas descritivas tanto das variáveis explicativas como
das dependentes para o período de 2010 a 2015. A média agregada da variável dependente
ETR1 (ETR2) (ETR3) é de 22.2%, (4.2%) e (4.7%). Uma vez que os três rácios só diferem
no cálculo do denominador e os resultados contabilísticos são menores do que a margem
bruta e o VAB, era expectável uma média maior para a ETR1. Por outro lado, a nossa
amostra contém apenas empresas portuguesas, por isso, o valor da média da ETR1 tem uma
ordem de grandeza comparável com o valor estabelecido para o imposto sobre o rendimento
de pessoas coletivas (IRC) que diminuiu de 25% em 2010, para 21%, em 2015. Para todas as
19
medidas (ETR1, ETR2, ETR3) o valor mínimo é “0” e o máximo “1”, o que está de acordo
com a recodificação realizada de modo a não enviesar a amostra. A nossa amostra é
constituída por micro, pequenas e médias empresas com a variável dimensão (DIM) a
apresentar uma média e uma mediana de valor semelhante. O rácio de endividamento
(END), que considera apenas o endividamento não corrente, apresenta uma média de 17%
e uma mediana de 12%. Sendo estes valores reduzidos, podem sugerir o recurso das empresas
ao endividamento de curto prazo. As variáveis do asset mix apresentam valores relativamente
baixos, sendo que, a intensidade de capital (CAPINT) apresenta uma média de 28% e uma
mediana de 24% e a intensidade do inventário (INVINT) apresenta uma média de 12% e
uma mediana de 7%. Quanto aos incentivos fiscais, em média, representam cerca de 0,3%
do ativo.
Tabela 2- Estatísticas descritivas
Variáveis Média Mediana Máximo Mínimo Desvio Padrão
ETR1 0.221492 0.213029 1.000000 0.000000 0.191124
ETR2 0.041970 0.011012 1.000000 0.000000 0.092444
ETR3 0.046625 0.028230 1.000000 0.000000 0.071032
DIM 6.487871 6.444346 10.35097 2.424343 0.766173
END 0.167561 0.124459 4.138391 -0.050203 0.180244
ROA 0.039694 0.037200 1.526970 -232.5243 1.650647
CAPINT 0.275985 0.238903 0.998157 0.000000 0.212716
INVINT 0.116065 0.069200 1.000000 0.000000 0.136856
Racio_incen 0.003364 0.000000 0.164274 0.000000 0.008786
Log_incen 1.563646 0.000000 7.416789 0.000000 2.136692
A tabela 2 sumariza as estatísticas univariadas para as variáveis dependentes e independentes. A ETR1 é
calculada como o rácio entre o imposto total sobre o resultado antes de imposto. A ETR2 é definida como o
rácio entre o imposto total e a margem bruta. A ETR3 é definida como o rácio entre o imposto total e o valor
acrescentado bruto. A DIM é calculada através do logaritmo natural do ativo da empresa. O END é calculado
pelo rácio entre a dívida de médio e longo prazo e o ativo. A intensidade de capital (Capint) é obtida através do
rácio entre o ativo fixo tangível e o ativo. A intensidade do inventário (Invint) foi obtida através da divisão dos
inventários pelo ativo. A variável racio_incent resulta do quociente entre o total de incentivos e o ativo total. A
variável log_incent resulta da aplicação do logaritmo natural aos incentivos totais.
A tabela que se encontra no Anexo 1, representa a distribuição das empresas que
constituem a amostra do presente estudo classificadas de acordo com a Classificação das
20
Atividades Económicas Portuguesas por Ramo de Atividade (CAE) com dois dígitos. É
possível também observar a média dos três rácios da ETR por indústria para o período de
2010-2015. Dez por cento (10%) da nossa amostra, é constituída por empresas classificadas
na categoria “Fabricação de produtos metálicos, exceto máquinas e equipamentos” (343)
com o CAE- REV.3 25. “Comércio por grosso” e “Consultoria e programação informática
e atividades relacionadas” são as categorias seguintes com a maior distribuição de empresas,
223 e 186, respetivamente. Existem 6 categorias com uma média da ETR1 superior a 30%.
O valor de ETR1 mais alto encontrado, pertence ao CAE 60 -Atividades de rádio e de
televisão (38.3%). Por outro lado, o valor mais alto da ETR2, pertence a empresas com o
CAE 19 - Fabricação de coque, produtos petrolíferos refinados e de aglomerados de
combustíveis, enquanto que na ETR3 é de empresas pertencentes ao CAE 66. Estas duas
categorias, apresentam uma ETR no valor de 18.3% e de 12%, respetivamente.
Na tabela 3 apresentamos as correlações de entre as variáveis ETR1, ETR2, ETR3 e
as restantes variáveis explicativas. Como esperado, as variáveis dependentes estão
positivamente correlacionadas uma vez que só diferem no cálculo do denominador. No que
diz respeito à ETR1 é possível observar uma relação negativa com a dimensão consistente
com impacto negativo da dimensão das empresas na taxa efetiva de imposto, consistente
com a teoria do Poder Político. Contrariamente, a dimensão tem um impacto positivo na
ETR2 e ETR3, apoiando a teoria do Custo Político (Zimmerman, 1983). Estes valores
divergentes podem resultar da não consideração das demais variáveis explicativas.
O coeficiente da variável de endividamento apresenta o sinal esperado, o que sugere
que as decisões de financiamento têm impacto negativo sobre as três medidas (Gupta &
Newberry, 1997) bem como a variável ROA que está positivamente correlacionada com as
três ETR’s, o que sugere que a rentabilidade e o crescimento das empresas, podem contribuir
para uma maior taxa efetiva de imposto. As variáveis intensidade do capital e intensidade de
inventário, estão negativamente associadas confirmando o efeito de substituição previsto por
Gupta and Newberry (1997), tanto na ETR1 e ETR2. Na ETR 3, a variável INVINT
apresenta uma relação negativa com a ETR, contrariando a quarta hipótese formulada.
A tabela evidencia ainda, uma relação negativa entre as três medidas da ETR e as
variáveis log_incent e racio_incent, corroborando a ideia de que empresas que usufruíram de
incentivos fiscais suportam uma taxa efetiva de imposto inferior.
21
Tabela 3- Matriz da Correlação de Pearson
A tabela 3 apresenta a correlação de Pearson para todas as variáveis do presente estudo. ETR1 é calculada como o rácio entre o imposto
total sobre o resultado antes de imposto. A ETR2 é definida como o rácio entre o imposto total e a margem bruta. A ETR3 é definida
como o rácio entre o imposto total e o valor acrescentado bruto. A dimensão (DIM) é calculada através do logaritmo natural do ativo
da empresa. O END é calculado pelo rácio entre a dívida de médio e longo prazo e o ativo. A intensidade de capital (Capint) é obtida
através do rácio entre o ativo fixo tangível e o ativo. A intensidade do inventário (Invint) foi obtida através da divisão dos inventários
pelo ativo. A variável log_incent é calculada o total de incentivos recebidos e variável racio_incent é calculada pelo rácio entre o total
de incentivos e o ativo. A amostra contém 3333 empresas para o período entre 2010 e 2015.
Variáveis (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
ETR1(1) 1
ETR2(2) 0,103129 1
ETR3(3) 0,129332 0,31381 1
DIM(4) -0,12721 0,039769 0,100069 1
END(5) -0,03936 -0,082434 -0,126252 0,055994 1
ROA(6) 0,007218 0,012128 0,01665 0,036058 -0,005718 1
CAPINT(7) -0,002086 -0,053663 -0,144392 -0,068639 0,343447 0,005023 1
INVINT(8) 0,057737 0,078792 -0,0385 0,080139 -0,061797 0,001976 -0,10218 1
Log_incent(9) -0,1926839 -0,0011197 -0,0105955 0,2756897 -0,0345334 0,0176536 -0,0441604 -0,0258541 1
Racio_incent(10) -0,1597041 -0,0150275 -0,0065702 -0,0391476 -0,1051157 0,0245862 -0,1007094 -0,0965313 0,5507114 1
22
5. Resultados
Neste capítulo apresentamos os principais resultados obtidos através da estimação
dos modelos anteriormente descritos, que nos permitiram examinar a influência das
características especificas das empresas bem como dos incentivos fiscais na ETR.
5.1 Análise Multivariada
Com o objetivo de testar a influência das características especificas das empresas bem
como dos incentivos fiscais, estimámos a nossa regressão usando o método dos mínimos
quadrados generalizados (EGLS) cross-section, com recurso a dummies para controlar os
efeitos temporais.
As colunas 1 e 2 da tabela 4 exibem os resultados da regressão 4.1 e 4.2 tanto para a
variável ETR2 como para a variável ETR3, respetivamente. No que diz respeito aos
resultados da estimação do modelo econométrico da ETR1, uma vez que nem todas as
variáveis são estatisticamente relevantes nem os sinais evidenciados por algumas variáveis
coerentes, esta medida não apresenta interesse para o presente estudo.
O coeficiente estimado para a dimensão da empresa (DIM) apresenta um valor
positivo e estatisticamente significativo para a ETR2 bem como para a ETR3. Estes
resultados são consistentes com as investigações realizadas por Zimmerman (1983). Um
aumento da dimensão traduz-se num incremento da taxa efetiva de imposto, corroborando
a teoria do custo político. Os resultados obtidos são consistentes com a hipótese H1.
Já no que diz respeito ao rácio de endividamento (END), este afeta negativamente a
ETR, ou seja, quanto maior o recurso ao endividamento por parte das empresas, menor a
carga fiscal a que estão sujeitas. As empresas obtêm um ganho devido à dedutibilidade dos
encargos com juros associados à divida, ao contrário da utilização de capitais próprios, indo
ao encontro do esperado.
Relativamente às variáveis do asset mix os resultados são contraditórios. Evidencia-se
uma relação negativa e significativa entre a intensidade de capital, CAPINT, e a ETR2 e
ETR3. Este resultado permite-nos concluir que empresas mais intensivas em capital,
suportam taxas de imposto mais baixas como resultado da dedução das despesas de
amortização e depreciação, consistente com o antecipado na hipótese de investigação H3.
Esta evidência, vai de encontro aos resultados obtidos por Gupta and Newberry (1997),
Derashid and Zhang (2003) e Fernández-Rodríguez and Martínez-Arias (2014). No que diz
respeito à segunda variável do asset mix, os resultados para a ETR2 são consistentes com a
23
hipótese formulada, confirmando a existência de uma relação positiva e estatisticamente
relevante entre a ETR e a intensidade dos inventários, o que nos permite concluir que
empresas com maiores proporções de inventários têm taxa efetiva de imposto mais alta
(Gupta & Newberry, 1997). Por outro lado, no que diz respeito à relação entre a ETR3 e a
variável INVINT, verificámos que o coeficiente estimado é negativo e estatisticamente
relevante, pelo que não foi possível confirmar a hipótese H4, neste caso. Esta discrepância
também foi encontrada noutros estudos empíricos em que este coeficiente por vezes tem
sinal contrário ou não é significativo.
No que respeita à rentabilidade do ativo (ROA), os resultados mostram uma relação
positiva e estatisticamente significativa com a ETR2 e a ETR3. Esta relação positiva é
consistente com a hipótese H5 bem como com as conclusões obtidas por Richardson and
Lanis (2007), Derashid and Zhang (2003) e Fernández-Rodríguez and Martínez-Arias (2014).
No que diz respeito à influência dos incentivos fiscais, salientamos que todos os
coeficientes coincidem com o sinal esperado, o que significa que quanto maior é o valor do
incentivo fiscal concedido, menor será a ETR suportada pelas empresas.
De modo geral, podemos concluir que, os resultados obtidos correspondem ao
esperado e estão em linha com as hipóteses formuladas.
Tabela 4- Resultados da Estimação do impacto das características financeiras e operacionais das empresas na ETR
Caract. das Empresas
ETR2 (log_incent) ETR2 (racio_incent) ETR3 (log_incent) ETR3 (racio_incent)
C -0.004146** -0.000883 0.002660 0.010560***
(-2.135625) (-0.467126) (1.512402) (6.240803)
DIM 0.004888*** 0.004408*** 0.007886*** 0.006581***
(16.56806) (15.54035) (28.96058) (25.32612)
END -0.032307*** -0.032621*** -0.032749*** -0.032756***
(-30.63163) (-30.93027) (-31.84230) (-31.98223)
ROA 0.000492** 0.000536** 0.001061*** 0.001076***
(2.320164) (2.487237) (4.575546) (4.667405)
CAPINT 0.000121 -0.000378 -0.028194*** -0.028381***
(0.123988) (-0.385843) (-31.49971) (-31.57559)
24
A tabela 4 apresenta a estimação da equação 4.1 e 4.2 em que as variáveis dependentes são a ETR2 e a ETR3 e
as variáveis explicativas são a dimensão (DIM), endividamento (END), rentabilidade do ativo (ROA), asset mix
(CAPINT e INVINT) e os incentivos fiscais. A ETR2 é definida como o rácio entre o imposto total e a margem
bruta. A ETR3 é definida como o rácio entre o imposto total e o valor acrescentado bruto. A DIM é calculada
através do logaritmo natural do ativo da empresa. O END é calculado pelo rácio entre a dívida de médio e
longo prazo e o ativo. A intensidade de capital (Capint) é obtida através do rácio entre o ativo fixo tangível e o
ativo. A intensidade do inventário (Invint) foi obtida através da divisão dos inventários pelo ativo. A variável
log_incent é calculada o total de incentivos recebidos e variável racio_incent é calculada pelo rácio entre o total
de incentivos e o ativo. Para a estimação da regressão usámos o método dos mínimos quadrados generalizados
(EGLS) cross-section com recurso a dummies para o ano. ***, **, e * indicam 1%, 5%, e 10%, níveis de
significância, respetivamente. Os valores colocados em parênteses representam os valores t-statistic observados.
5.2. Análises Complementares
Com o objetivo de avaliar a consistência dos principais resultados obtidos,
procedemos de seguida à realização de dois testes de robustez. Primeiramente, reestimámos
a regressão introduzindo uma dummy relativa aos incentivos e a totalidade dos termos de
interação com as restantes variáveis explicativas. Por último, realizámos uma nova estimação
utilizando uma amostra distinta, com o objetivo de garantir uma maior homogeneidade da
amostra. Para esse efeito procedemos às estimações das nossas regressões para o setor da
indústria transformadora.
INVINT 0.062221*** 0.061403*** -0.026376*** -0.026509***
(37.87277) (37.14107) (-20.58767) (-20.61846)
INCENT -0.000505*** -0.167648*** -0.001536*** -0.201071***
(-4.642341) (-6.384863) (-15.49803) (-8.212729)
Dummies do ano Sim Sim Sim Sim
R-squared 0,15976 0,161403 0,183576 0,175723
Adjusted R-squared 0,159297 0,160941 0,183127 0,175269
F-statistic 345,2184 349,4524 408,2535 387,0645
Prob (Fstatistic) 0 0 0 0
Total panel (unbalanced) observations
19984 19984 19984 19984
25
5.2.1 Reestimação do Modelo: Empresas com Incentivos
Para compreender de que forma os incentivos fiscais afetam os coeficientes das demais
variáveis utilizadas no estudo, inserimos uma variável dummy. Construímos esta variável com
base no rácio entre o total de incentivos e o total do ativo. Esta dummy assume o valor “1”
para empresas com incentivos e “0” para empresas sem incentivos. Adicionalmente
acrescentamos na regressão um conjunto de termos de interação obtidos multiplicando esta
dummy pelas restantes variáveis explicativas. Com a realização deste teste de robustez foi
possível concluir qual o impacto dos benefícios fiscais na variação da ETR.
Na tabela 5 apresentamos os coeficientes estimados, o nível de significância estatística
bem como entre parenteses a estatística t. O coeficiente estimado da dummy é negativo e
estatisticamente significativo a 1%, significando que as empresas com incentivos, como era
de esperar, pagam menos impostos.
Os coeficientes relativos aos termos de interação, também têm significância estatística.
Por exemplo, relativamente à ETR2, o coeficiente da variável DIM é 0,005427 para empresas
sem incentivos, enquanto para as empresas com incentivos o coeficiente correspondente é
dado pela soma (0,005427+0,002272), significando que o impacto da dimensão na ETR2 é
superior para as empresas com incentivos. Uma análise semelhante permitiria concluir que
para as empresas com incentivos, o coeficiente do END diminui (valor absoluto), o do ROA
aumenta muito significativamente e do CAPINT diminui (valor absoluto).
Tabela 5- Resultados da reestimação do modelo para empresas com incentivos
Características das Empresas
ETR2(racio_incent)
ETR3(racio_incent)
C
-0,005851***
0,006089*** (-2,4873)
(2,973505)
DIM
0,005427***
0,007596*** (15,1545)
(24,06055)
END
-0,030354***
-0,032336*** (-24,40984)
(-28,25051)
ROA
0.000291*
0.000649*** (1.639492)
(3.367200)
CAPINT
-0,004354***
-0,032650*** (-3,645596)
(-30,52229)
26
A tabela 5 apresenta a estimação da equação 4.3. A ETR2 é definida como o rácio entre o imposto total
e a margem bruta. A ETR3 é definida como o rácio entre o imposto total e o valor acrescentado bruto.
A DIM é calculada através do logaritmo natural do ativo da empresa. O END é calculado pelo rácio
entre a dívida de médio e longo prazo e o ativo. A intensidade de capital (Capint) é obtida através do
rácio entre o ativo fixo tangível e o ativo. A intensidade do inventário (Invint) foi obtida através da
divisão dos inventários pelo ativo. A variável log_incent é calculada pelo total de incentivos recebidos e
a variável racio_incent é calculada pelo rácio entre o total de incentivos e o ativo. Para a estimação da
regressão usámos o método dos mínimos quadrados generalizados (EGLS) cross-section com recurso a
dummies para o ano. ***, **, e * indicam 1%, 5%, e 10%, níveis de significância, respetivamente. Os
valores colocados em parênteses representam os valores t-statistic observados.
INVINT
0,055762***
-0,031025*** (28,24208)
(-20,90109)
DUM
-0,035287***
-0,055612*** (-8,177867)
(-14,71353)
DUM*DIM
0,002272***
0,003753*** (3,622658)
(6,711449)
DUM*END
0,008903***
0,014788*** (3,557295)
(6,391015)
DUM*ROA
0,145421***
0,187067*** (26,52015)
(38,26883)
DUM*CAPINT
0,013358***
0,017748*** (6,287583)
(9,230403)
DUM*INVINT
0,023901***
0,026675*** (6,770909)
(9,852791)
R-squared
0,180148
0,247885
Adjusted R-squared
0,179491
0,247282
F-statistic
274,2115
411,2994
Prob (F-statistic)
0
0
Total panel (unbalanced) observations
19984
19984
27
5.2.2 Reestimação do Modelo: Setor da Indústria Transformadora
Tendo em consideração a heterogeneidade da amostra inicial, procedemos à
reestimação dos modelos para um setor específico com o objetivo de testar a sua capacidade
explicativa no caso de a amostra ser diferente. Em alternativa, poderíamos ter considerado a
amostra completa e colocar dummies para diferentes setores com o intuito de controlar as
diferenças na ETR associadas às características especificas de cada setor de atividade
(Derashid & Zhang, 2003; Fernández-Rodríguez & Martínez-Arias, 2014). Porém, o nosso
método permite estudar com maior detalhe um setor importante na atividade económica.
Convém referir que podem classificar-se como indústrias transformadoras as
atividades que transformem, por qualquer processo químico, mecânico, etc. as matérias-
primas oriundas de várias atividades económicas (incluindo materiais usados e desperdícios)
em novos produtos. Estas indústrias podem incluir a produção de bens de consumo, bens
intermédios e bens de investimento. De acordo com o referido anteriormente, selecionámos
empresas classificadas entre a divisão 10 e 33 do CAE, uma vez que correspondem a
atividades inseridas no âmbito da indústria transformadora, e procedemos a uma análise
econométrica deste sector específico. A realização desta análise complementar para o setor
da indústria transformadora, permitiu-nos não só garantir uma amostra mais homogénea e
mais uniforme, como também controlar as diferenças nas ETRs associadas com as
características particulares de cada sector de atividade.
A amostra final (painel balanceado) é constituída por 1934 empresas com um total
de 11596 observações. Na tabela 6 apresentamos os resultados da regressão do modelo
apenas para empresas da indústria transformadora para a variável ETR2 e ETR3.
Relativamente à variável dimensão da empresa (DIM) verificamos que os resultados
obtidos para a ETR2 e ETR3 são consistentes com os resultados obtidos anteriormente. Um
aumento da dimensão (DIM) traduz-se num incremento na ETR. Já a variável endividamento
(END) varia negativamente com a ETR, nos dois modelos (ETR1 e ETR2), corroborando
os nossos resultados bem como a rentabilidade do ativo (ROA). Quanto maior este
indicador, maior a taxa efetiva de imposto suportada pelas empresas. No que diz respeito às
variáveis do asset mix, a intensidade de capital corrobora os nossos resultados tanto na ETR2
como na ETR3, bem como a intensidade do inventário (INVINT) apesar do sinal desta
variável não ir de encontro ao expectável.
Em suma, neste teste ao alterar a amostra foi possível verificar a importância deste
setor e reforçar os resultados obtidos no nosso modelo.
28
Tabela 6- Resultados da Estimação dos Modelos ETR (Indústria Transformadora)
A tabela 6 apresenta os resultados da reestimação do modelo para a Indústria transformadora. As variáveis
dependentes são representadas pela ETR2 e a ETR3 e as variáveis explicativas pela dimensão (DIM),
endividamento (END), rentabilidade do ativo (ROA), asset mix (CAPINT e INVINT) e os incentivos fiscais. A
ETR2 é definida como o rácio entre o imposto total e a margem bruta. A ETR3 é definida como o rácio entre
o imposto total e o valor acrescentado bruto. A DIM é calculada através do logaritmo natural do ativo da
empresa. O END é calculado pelo rácio entre a dívida de médio e longo prazo e o ativo. A intensidade de
capital (Capint) é obtida através do rácio entre o ativo fixo tangível e o ativo. A intensidade do inventário
(Invint) foi obtida através da divisão dos inventários pelo ativo. A variável log_incent é calculada o total de
incentivos recebidos e variável racio_incent é calculada pelo rácio entre o total de incentivos e o ativo. Para a
Características das Empresas ETR2(log_incent) ETR2(racio_incent) ETR3(log_incent) ETR3(racio_incent)
C 0.013840*** 0.015129*** 0.020813*** 0.024279***
(5.002403) (5.703530) (0.020813) (11.63556)
DIM 0.008318*** 0.007976*** 0.006252*** 0.005623***
(19.77659) (20.02455) (18.62124) (17.59687)
END -0.042219*** -0.040832*** -0.038043*** -0.037553***
(-25.46927) (-24.71604) (-29.04779) (-28.73635)
ROA 0.000596** 0.000561** 0.000476*** 0.000461***
(2.448585) (2.362412) (2.742565) (2.709543)
CAPINT -0.050893*** -0.050810*** -0.045177*** -0.045061***
(-34.28519) (-34.48985) (-39.91575) (-40.03875)
INVINT -0.039650*** -0.038118*** -0.048909*** -0.048059***
(-19.49825) (-18.80266) (-32.35429) (-31.69667)
INCENT -0.000247*** 0.269471*** -0.000751*** 0.064150*
(-1.769164) (5.245535) (-6.717351) (1.602184)
R-squared 0.256532 0.259401 0.289612 0.288562
Adjusted R-squared 0.255826 0.258698 0.288938 0.287886
F-statistic 363.3667 368.8537 429.3266 427.1368
Prob (F-statistic) 0 0 0 0
Total panel
(unbalanced) observations 11596 11596 11596 11596
29
estimação da regressão usamos o método dos mínimos quadrados generalizados (EGLS) cross-section com
recurso a dummies para o ano. ***, **, e * indicam 1%, 5%, e 10%, níveis de significância, respetivamente. Os
valores colocados em parênteses representam os valores t-statistic observados.
30
6. Conclusões
Este trabalho de investigação tem como objetivo fundamental, examinar quais os
principais atributos da empresa com capacidade explicativa da respetiva taxa efetiva de
imposto. Um dos atributos que, pela sua natureza específica, deverá influenciar de forma
significativa esta taxa, é o nível de incentivos fiscais auferidos pela empresa e, portanto, o
impacto dos incentivos fiscais na ETR mereceu uma atenção especial.
Para a realização deste estudo construímos uma amostra com um número significativo
de empresas portuguesas com informação tanto no Portal das Finanças como na SABI, e
fizemos as estimações para um painel balanceado de dados.
Relativamente ao impacto das características operacionais e financeiras, os resultados
evidenciam que as empresas de maior dimensão suportam uma carga fiscal superior,
corroborando a teoria do custo político (Zimmerman,1983). Por outro lado, concluímos que
empresas mais endividadas suportam uma ETR menor sendo esta evidência consistente com
a dedutibilidade dos encargos financeiros para efeitos fiscais, como é o caso de Portugal. Já
no que diz respeito à rentabilidade, medida pelo ROA, verificámos uma relação
estatisticamente significativa e positiva com a ETR. Outra característica que é analisada é a
estrutura do ativo asset mix, mas aqui os resultados são contraditórios com a maior parte dos
obtidos em estudos anteriores. Consistente com as evidências encontradas noutros estudos,
as nossas estimações evidenciam que empresas intensivas em capital suportam taxas de
imposto mais baixas. No entanto os nossos testes não mostram que empresas com maior
proporção de inventários tem uma taxa efetiva maior, e tal não permite confirmar a nossa
quarta hipótese.
No que diz respeito à influência dos incentivos fiscais na ETR, os resultados confirmam
as expectativas, pois sugerem que as empresas que usufruem de incentivos fiscais suportam
uma carga fiscal menor. De salientar que este resultado é robusto, pois foi semelhante
recorrendo a duas abordagens distintas. Na primeira abordagem utilizámos um rácio obtido
pelo quociente entre o montante total de incentivos e o ativo total e, em alternativa,
substituímos esse rácio pelo logaritmo do montante dos incentivos totais. Na segunda
abordagem introduzimos no nosso modelo uma nova dummy e vários termos de interação
resultantes da multiplicação da dummy pelas restantes variáveis explicativas
Para avaliar a consistência dos resultados obtidos realizámos um teste complementar.
Para tal, reestimámos o modelo apenas para empresas pertencentes ao sector de atividade
Indústria Transformadora, garantindo desta forma um maior nível de homogeneidade da
31
amostra. Os resultados obtidos são consistentes com os obtidos com as abordagens
anteriores.
Importa referir que este estudo poderá ainda ser complementado com análises
suplementares, nomeadamente no que diz respeito à formação de amostra. No presente
estudo todas as empresas da amostra tiveram pelo menos um ano com benefícios fiscais no
período entre 2010 e 2015. Seria interessante aprofundar a análise incluindo também
empresas que nunca receberam incentivos fiscais. No entanto, esta limitação pode ser apenas
aparente, uma vez que a divulgação no Portal das Finanças começou em 2010 e, portanto,
não se pode garantir que não tivessem auferido benefícios fiscais anteriormente.
Este estudo pode ser relevante para uma quantidade de agentes económicos
nomeadamente decisores políticos, acionistas/gestores e investidores. Atualmente, a taxa de
imposto suportada pelas empresas é um fator crucial para a formulação das decisões
estratégicas dos gestores. A redução da carga fiscal poderá contribuir para uma importante
poupança que irá beneficiar os acionistas. Por outro lado, a ETR também pode ser usada
pelos reguladores e decisores políticos na formulação de reformas fiscais, uma vez que esta
medida lhes fornece informação importante sobre a carga fiscal efetivamente suportada pelas
diferentes entidades, bem como a avaliação da equidade do sistema fiscal.
32
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35
8. Anexos
Anexo 1– Distribuição da amostra principal por sector de atividade.
CAE - Rev. 3 (2 dígitos)
Designação
Nª de
empresas
da
amostra
% de
empresas
Média
da
ETR1
Média da ETR2
Média da ETR3
01 Agricultura, produção animal,
caça e atividades dos serviços
relacionados
85 2,55% 0,182 0,078 0,060
02 Silvicultura e exploração
florestal
26 0,78% 0,227 0,034 0,056
03 Pesca e aquicultura 2 0,06% 0,171 0,007 0,011
07 Extração e preparação de
minérios metálicos
2 0,06% 0,191 0,107 0,098
08 Outras indústrias extrativas 18 0,54% 0,201 0,049 0,053
10 Indústrias alimentares 161 4,83% 0,212 0,045 0,040
11 Indústria das bebidas 53 1,59% 0,177 0,073 0,057
12 Indústria do tabaco 1 0,03% 0,133 0,050 0,036
13 Fabricação de têxteis 144 4,32% 0,212 0,036 0,038
14 Indústria do vestuário 142 4,26% 0,253 0,045 0,036
15 Indústria do couro e dos
produtos do couro
177 5,31% 0,252 0,042 0,040
16 Indústrias da madeira e da
cortiça e suas obras, exceto
mobiliário; fabricação de obras
de cestaria e de espartaria
69 2,07% 0,241 0,048 0,037
17 Fabricação de pasta, de papel,
de cartão e seus artigos
39 1,17% 0,228 0,051 0,050
18 Impressão e reprodução de
suportes gravados
42 1,26% 0,229 0,032 0,039
19 Fabricação de coque, produtos
petrolíferos refinados e de
aglomerados de combustíveis
2 0,06% 0,256 0,183 0,055
20 Fabricação de produtos
químicos e de fibras sintéticas
ou artificiais, exceto produtos
farmacêuticos
84 2,52% 0,237 0,061 0,061
36
21 Fabricação de produtos
farmacêuticos de base e de
preparações farmacêuticas
23 0,69% 0,174 0,049 0,050
22 Fabricação de artigos de
borracha e de matérias
plásticas
133 3,99% 0,221 0,049 0,041
23 Fabrico de outros produtos
minerais não metálicos
102 3,06% 0,220 0,038 0,032
24 Indústrias metalúrgicas de
base
27 0,81% 0,222 0,047 0,041
25 Fabricação de produtos
metálicos, exceto máquinas e
equipamentos
343 10,29% 0,232 0,049 0,038
26 Fabricação de equipamentos
informáticos, equipamento
para comunicações e produtos
eletrónicos e óticos
34 1,02% 0,194 0,099 0,058
27 Fabricação de equipamento
elétrico
39 1,17% 0,234 0,068 0,048
28 Fabricação de máquinas e de
equipamentos, n.e.
124 3,72% 0,212 0,064 0,044
29 Fabricação de veículos
automóveis, reboques,
semirreboques e componentes
para veículos automóveis
50 1,50% 0,190 0,050 0,041
30 Fabricação de outro
equipamento de transporte
15 0,45% 0,175 0,027 0,035
31 Fabrico de mobiliário e de
colchões
65 1,95% 0,254 0,043 0,039
32 Outras indústrias
transformadoras
33 0,99% 0,247 0,036 0,039
33 Reparação, manutenção e
instalação de máquinas e
equipamentos
32 0,96% 0,223 0,059 0,042
35 Eletricidade, gás, vapor, água
quente e fria e ar frio
25 0,75% 0,201 0,064 0,096
36 Captação, tratamento e
distribuição de água
1 0,03% 0,262 0,167 0,088
38 Recolha, tratamento e
eliminação de resíduos;
valorização de materiais
26 0,78% 0,212 0,055 0,052
41 Promoção imobiliária
(desenvolvimento de projetos
21 0,63% 0,217 0,017 0,068
37
de edifícios); construção de
edifícios
42 Engenharia civil 24 0,72% 0,264 0,005 0,049
43 Atividades especializadas de
construção
52 1,56% 0,278 0,022 0,039
45 Comércio, manutenção e
reparação, de veículos
automóveis e motociclos
23 0,69% 0,215 0,085 0,070
46 Comércio por grosso (inclui
agentes), exceto de veículos
automóveis e motociclos
223 6,69% 0,263 0,075 0,065
47 Comércio a retalho, exceto de
veículos automóveis e
motociclos
88 2,64% 0,253 0,069 0,053
49 Transportes terrestres e
transportes por oleodutos ou
gasodutos
26 0,78% 0,212 0,000 0,026
50 Transportes por água 3 0,09% 0,136 0,000 0,027
51 Transportes aéreos 2 0,06% 0,358 0,000 0,009
52 Armazenagem e atividades
auxiliares dos transportes
(inclui manuseamento)
5 0,15% 0,208 0,000 0,044
53 Atividades postais e de courier 2 0,06% 0,289 0,000 0,035
55 Alojamento 58 1,74% 0,177 0,000 0,037
56 Restauração e similares 29 0,87% 0,222 0,005 0,047
58 Atividades de edição 29 0,87% 0,175 0,041 0,037
59 Atividades cinematográficas,
de vídeo, de produção de
programas de televisão, de
gravação de som e de edição
de música
3 0,09% 0,333 0,000 0,073
60 Atividades de rádio e de
televisão
2 0,06% 0,383 0,000 0,043
61 Telecomunicações 9 0,27% 0,241 0,000 0,057
62 Consultoria e programação
informática e atividades
relacionadas
186 5,58% 0,228 0,011 0,036
63 Atividades dos serviços de
informação
4 0,12% 0,168 0,000 0,016
38
64 Atividades de serviços
financeiros, exceto seguros e
fundos de pensões
40 1,20% 0,033 0,012 0,051
66 Atividades auxiliares de
serviços financeiros e dos
seguros
3 0,09% 0,155 0,000 0,123
68 Atividades imobiliárias 20 0,60% 0,175 0,027 0,082
69 Atividades jurídicas e de
contabilidade
16 0,48% 0,254 0,000 0,049
70 Atividades das sedes sociais e
de consultoria para a gestão
87 2,61% 0,127 0,003 0,094
71 Atividades de arquitetura, de
engenharia e técnicas afins;
atividades de ensaios e de
análises técnicas
93 2,79% 0,224 0,010 0,040
72 Atividades de investigação
científica e de
desenvolvimento
23 0,69% 0,125 0,008 0,040
73 Publicidade, estudos de
mercado e sondagens de
opinião
9 0,27% 0,238 0,000 0,055
74 Outras atividades de
consultoria, científicas,
técnicas e similares
24 0,72% 0,187 0,022 0,053
77 Atividades de aluguer 8 0,24% 0,170 0,021 0,019
79 Agências de viagem,
operadores turísticos, outros
serviços de reservas e
atividades relacionadas
3 0,09% 0,168 0,000 0,103
80 Atividades de investigação e
segurança
3 0,09% 0,249 0,000 0,055
81 Atividades relacionadas com
edifícios, plantação e
manutenção de jardins
2 0,06% 0,366 0,000 0,049
82 Atividades de serviços
administrativos e de apoio
prestados às empresas
22 0,66% 0,235 0,027 0,065
85 Educação 10 0,30% 0,160 0,000 0,020
86 Atividades de saúde humana 45 1,35% 0,251 0,000 0,073
87 Atividades de apoio social
com alojamento
2 0,06% 0,361 0,000 0,029
39
88 Atividades de apoio social sem
alojamento
1 0,03% 0,254 0,000 0,040
90 Atividades de teatro, de
música, de dança e outras
atividades artísticas e literárias
1 0,03% 0,233 0,000 0,080
91 Atividades das bibliotecas,
arquivos, museus e outras
atividades culturais
1 0,03% 0,261 0,000 0,015
92 Lotarias e outros jogos de
aposta
1 0,03% 0,292 0,127 0,030
93 Atividades desportivas, de
diversão e recreativas
7 0,21% 0,196 0,000 0,036
95 Reparação de computadores e
de bens de uso pessoal e
doméstico
1 0,03% 0,112 0,000 0,010
96 Outras atividades de serviços
pessoais
3 0,09% 0,300 0,000 0,014
TOTAL 3333