Resultados aplicando os efeitos aleatórios

A Tabela 4, a seguir, apresenta as estimativas para o modelo que tenta explicar o tamanho do setor público municipal por meio da alíquota tributária efetiva. Essa estimativa

foi feita no programa SAS6. Os resultados são apresentados de acordo com o seguinte critério: a equação 1, da tabela 4, apresenta estimativas para as variáveis previstas no modelo teórico e para as demais variáveis de controle, de acordo com a seção 4.2; a equação 2, da tabela 4, apresenta estimativas apenas para variáveis previstas no modelo teórico. Percebe-se que o poder de explicação do modelo, a partir do R2 ajustado, não é muito elevado. Porém, a maioria dos coeficientes estimados é significante ao nível de 1%.

O sinal esperado para esperança do produto privado, esperança das transferências intergovernamentais e coeficiente de correlação entre transferências intergovernamentais e o produto privado, em ambas as equações da tabela 4, estão de acordo com os resultados esperados do modelo teórico, embora o coeficiente de correlação entre transferências intergovernamentais e o produto privado tenha apresentado insignificância estatística.

O coeficiente de variação do produto privado não consegue capturar uma relação positiva com a alíquota tributária efetiva municipal. Apesar do modelo estabelecer que a maior volatilidade do produto privado leve ao aumento do setor público municipal, a alíquota tributária efetiva municipal pode não ser a melhor proxy para avaliar o tamanho do setor público nos municípios brasileiros, uma vez que eles dependem demasiadamente das transferências intergovernamentais.

Na equação 1, da tabela 4, as dummies para a ideologia partidária são avaliadas em relação aos municípios que possuem partidos de esquerda no poder, já que essa é a dummy omitida. Ou seja, o resultado, válido ao nível de significância de 5%, para as dummies partido de direita e partido de centro, sugere que esses municípios, em relação aos municípios que possuem partido de esquerda no poder, são estatisticamente diferentes e o valor negativo mostra que, em média, partidos de direita e centro preferem um setor público local menor, em relação aos municípios que possuem partidos de esquerda no poder. Os partidos classificados como indefinidos não são estatisticamente diferentes dos partidos de esquerda, segundo a equação 1 da tabela 4.

O IDH tenta capturar a maior ou menor necessidade do setor público local exigido pela população mais carente, ou seja, quanto menor a renda média do eleitor mediano, maior é a exigência por redistribuição de renda, a demanda por serviços públicos, como saúde e educação, e maior é a alíquota tributária efetiva local. Portanto, quanto maior o IDH, menor deveria ser o tamanho do setor público. Dessa forma, o sinal esperado deveria ser negativo.

6 _{No programa SAS, foi utilizada a programação PROC TSCSREG com a especificação do modelo como} RANONE. Esse modelo estima os coeficientes da regressão por meio do modelo de efeitos aleatórios e o método de estimação para os componentes da variância é dado por Baltagi e Chang (1994).

Porém, conforme podemos observar na equação 1, da tabela 4, o resultado foi um sinal positivo. Isto é, um IDH mais alto requer uma alíquota tributária efetiva maior. Mais uma vez, esse resultado pode ser causado pela escolha da variável dependente, já que os municípios mais ricos, ou seja, com um alto IDH, são os que possuem arrecadação própria mais elevada.

A variável “ano de eleição” resultou num valor negativo, o que indica que em anos eleitorais há diminuição da arrecadação tributária municipal, demonstrando o uso da política fiscal pelas prefeituras como possível estratégia de abocanhar eleitores.

As dummies para as regiões indicam que existe um padrão regionalizado diferenciado, uma vez que as quatro dummies regionais apresentaram valores estatisticamente significantes, conforme a equação 1, da tabela 4. Essas dummies devem ser avaliadas tomando como base a região Sudeste, já que essa é a dummy omitida. As regiões Norte e Nordeste possuem, em média, alíquota tributária efetiva municipal acima da média do Sudeste. As regiões Sul e Centro-Oeste apresentam o resultado oposto. Esse resultado não parece adequado para os padrões de renda e de distribuição das regiões. Pelos dados da tabela 1, apresentada no capítulo 3, os municípios das regiões Norte e Nordeste são relativamente mais pobres do que os municípios das regiões Sul e Centro-Oeste, o que deveria resultar numa menor arrecadação própria dos municípios das regiões Norte e Nordeste.

A última variável explicativa que falta analisar é a população do município. O resultado dessa variável apresenta valor positivo e estatisticamente significante, ou seja, quanto maior a população, maior é a arrecadação própria do município. Esse fato está de acordo com a idéia de que quanto maior a base tributária, maior é a arrecadação de impostos.

Tabela 4- Regressões para explicar a alíquota tributária efetiva municipala - Modelo de Efeitos Aleatórios

Variáveis explicativas Equação 1 Equação 2

Constante -0,03541 -0,00045

(-15,07)* (-1,95)***

Coeficiente de Variação do Produto Privado -0,00133 -0,00122

(-7,10)* (-6,49)*

Esperança do Produto Privado -0,00032 -0,00029

(-27,07)* (-24,29)*

Esperança das Transferências Intergovernamentais 0,000014 0,000014

(55,40)* (54,54)*

Coeficiente de Correlação entre as Transferências 0,000045 0,000035

Intergovernamentais e o Produto Privado (1,69)*** -1,23

População 0,000006285

(10,23)*

Dummy Região Norte 0,002269 (2,71)*

Dummy Região Nordeste 0,003882 (6,86)*

Dummy Região Sul -0,00437

(-11,35)*

Dummy Região Centro-Oeste -0,00231 (-3,77)*

IDH (ano 2000) 0,049741

(-15,88)*

Ano de Eleição -0,00054

(-6,20)*

Dummy Partidos de Direita -0,00035 (-2,02)**

Dummy Partidos de Centro -0,00046 (-2,64)**

Dummy Partidos Indefinidos 0,000087 -0,11

Número de Observações 2991 2991

R2 Ajustado 0,161405 0,142655

Estatística F 246,47 746,31

Fonte: BRASIL, 2007; Brasil, 2007a; Brasil, 2007c. Elaboração da autora

a

Estimação pelos Mínimos Quadrados Generalizados, MQG, com efeitos aleatórios. Todas as regressões estão baseadas nos dados de 2.991 municípios, no período de 1999 a 2004. ***(**/*) correspondem, respectivamente, ao nível de significância de 10%,5% e 1%. Todas as regressões possuem termo constante.Entre parênteses, estão as estatísticas t.

Por fim, percebe-se pela última linha da tabela 4, a estatística F, que o modelo, no seu conjunto, não pode ser estatisticamente rejeitado, uma vez que a hipótese nula do teste F, de que todos os coeficientes sejam iguais a zero, é rejeitada.