Eficiência tributária municipal em dois estágios : análise envoltória de dados (DEA) e regressão quantílica

Abstract

Este estudo apresenta uma análise em dois estágios da eficiência tributária de uma amostra de municípios brasileiros. No primeiro estágio são computados índices de eficiência utilizando a Análise Envoltória de Dados para estimar uma função (fronteira) de produção, considerando despesas administrativas e funcionários como insumos e receitas e cadastros tributários como produtos. Buscando gerar estimativas mais robustas de índices de eficiência, foi aplicada uma técnica de identificação e remoção de observações discrepantes da amostra, conhecida como Jackstrap. Já o segundo estágio recorre à análise de regressão com o intuito de estimar a influência de fatores externos na eficiência tributária municipal. Os índices robustos obtidos no primeiro estágio são então regredidos em variáveis indicativas de escala, base tributária, estrutura administrativa, composição do PIB, variáveis fiscais, entre outras. Além de Mínimos Quadrados Ordinários também é utilizada a Regressão Quantílica para quantificar o impacto dessas variáveis em pontos distintos da distribuição dos índices de eficiência. ___________________________________________________________________________________________ ABSTRACT

This study presents a two-stage analysis of tax efficiency for a sample of Brazilian municipalities (local governments). In the first stage efficiency indexes are computed by using Data Envelopment Analysis to estimate a production function (frontier) where administrative expenditures and employees are inputs and tax registries and revenues are outputs. In order to generate more robust estimates of efficiency indexes we apply a method called Jackstrap to identify and remove outliers from the data set. Finally, in the second stage we use regression analysis to investigate the influence of external factors on municipal tax efficiency. The robust indexes computed in the first stage are regressed on variables indicating scale, tax base, administrative setting, GDP composition and fiscal variables among others. We apply both Ordinary Least Squares and Quantile Regression to quantify the impact of these variables throughout the distribution of the efficiency indexes.