Taxa Efetiva de Imposto e os Incentivos Fiscais: Evidência ...de imposto (ETR) para uma amostra...

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.

10

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,


+ 𝛽6𝑅𝐴𝐶𝐼𝑂_𝐼𝑁𝐶𝐸𝑁𝑇𝑖𝑡 + 𝛽7𝑌𝐸𝐴𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

(4.2)

18



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,


+ 𝛽6𝐷𝑈𝑀𝑖𝑡 + 𝛽7𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐷𝐼𝑀𝑖𝑡 + 𝛽8𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛽9𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡

+ 𝛽10𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐶𝐴𝑃𝐼𝑁𝑇𝑖𝑡 + 𝛽11𝐷𝑈𝑀 ∗ 𝐼𝑁𝑉𝐼𝑁𝑇𝑖𝑡 + 𝛽12𝑌𝐸𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

(4.3)



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

7. Bibliografia

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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


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


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

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