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Programas de autorregulación tributaria y su impacto en los estados brasileños

Ciro Biderman, Cristina Mac Dowell, Renata Café, Soraya Naffah

BID & FGV EAESP

*Este estudio es el resultado de una colaboración entre el BID, la Reunión Nacional de Coordinadores y Administradores Tributarios (ENCAT) y las secretarías de Hacienda de los estados.

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Más allá del

modelo de auditoría tradicional

El modelo convencional supone que los agentes no pagan sus deudas siempre que el beneficio de la evasión es mayor que el costo esperado

Nuevos enfoques:

- Simplificación del régimen tributario

- Normas sociales o morales para fomentar el cumplimiento

- Publicación de recaudación por empresa

- Programas de autorregulación

Sanción * Probabilidad Detección >

Impuesto Debido

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Primer paso:

Digitalización de la recaudación

En Brasil, el paso fundamental fue la implantación de la Factura Electrónica en la década de 2000

Los avances en la capacidad de procesamiento y almacenamiento ofrecen la oportunidad de innovar en la recaudación

Además de los avances tecnológicos y la capacidad analítica, el volumen de datos disponibles ha aumentado considerablemente

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Programas de cumplimiento

de segunda generación

El segundo paso es el uso de los datos digitalizados para realizar inspecciones de forma automática

El cambio de estrategia requiere la creación de un entorno jurídico e institucional que permita influir en el comportamiento de las unidades de recaudación

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Autorregulación: Principios Básicos

Los contribuyentes pueden corregir las declaraciones con datos de la AT

En muchos casos, se reducen o eliminan las sanciones si se cumple el plazo de ajuste

La AT disminuye sus costes, ya que no es necesario demostrar la irregularidad

Facilitación de la corrección de errores voluntarios e involuntarios

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Programas de autorregulación

de los Estados brasileños

- Comparación y validación de informaciones�- Las inconsistencias se comunican automáticamente al contribuyente�- Ausencia de proceso administrativo o interacción entre AT y contribuyente �- Alternativa rápida de pago�- Información y capacitación

Los programas brasileños se basan en un mecanismo específico: las “mallas fiscales”

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En este estudio, ofrecemos la primera estimativa integral para el caso de los estados brasileños.

Para la construcción del análisis, desarrollamos:

  • Base de datos: recaudación ICMS (CNAE, 7 dígitos)
  • Entrevistas a representantes de los estados
  • Modelo econométrico para medir los resultados

¿Cómo medir los beneficios del nuevo paradigma para la sociedad?

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Programas de autorregulación

de los Estados brasileños

Alta Madurez

Programas totalmente automatizados, mallas fiscales integradas y regulación normativa robusta

Media Madurez

Programas con menor nivel de automatización, mayor necesidad de intervención humana

Baja Madurez

Falta de sistematización y/o automatización suficiente; enfoque no integrado

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Programas de autorregulación

de los Estados brasileños (2021)

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Estado

Madurez

Entrevista

Início

Bahia

Media

S

Ene-16

Ceara

Media

S

Nov-19

Goiás

Alta

S

Jul-16

Minas Gerais

Alta

S

Mar-18

Santa Catarina

Alta

S

Sep-20

Sergipe

Media

S

 N/A

Rondônia

Alta

S

Jun-19

Acre

-

N

 N/A

Mato Grosso

Baja

N

Nov-19

Paraíba

-

N

 N/A

Rio de Janeiro

Alta

N

Jun-18

Rio Grande do Sul

-

N

 N/A

São Paulo

Media

N

May-18

Tocantins

Media

N

 N/A

Programas de autorregulación

de los Estados brasileños: base de datos

*Entrevistamos a Alagoas, pero no obtuvimos los datos.

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SENCILLO

    • Media ponderada por la población

DINÁMICO

    • Agrupación según el tiempo de exposición

CALENDARIO

    • Agrupación por año calendario

GRUPO

    • Promedio de los impactos individuales

Impacto de los programas de autorregulación: metodología

  • Periodo de Estudio: Enero-13 a Diciembre-21

  • Enfoque: “Diferencias en diferencias” con tratamiento escalonado, como en Callaway y Sant’Anna (2021)

  • Agregación de Resultados:

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Impacto de los programas de autorregulación (con cluster)

Estimador

Coeficiente

Desvío Estándar

Intervalo de Confianza

Sencillo

251.374

282.756

-302.817

805.564

Dinámico

293.056

237.739

-172.903

759.016

Calendario

118.848

194.696

-262.749

500.445

Grupo

243.428

84.212

78.375

408.480

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Impacto del Programa de Autorregulación – �Estimador Dinámico (con cluster)

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Estimador

Coeficiente

Desvío Estándar

Intervalo de Confianza

Sencillo

251.374

65.572

122.854

379.893

Dinámico

293.056

70.528

154.824

431.288

Calendario

118.848

62.365

-3.384.922

241.080

Grupo

243.428

56.802

132.099

354.756

Impacto del programa de autorregulación (sin cluster)

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Impacto del Programa de Autorregulación – �Estimador Dinámico (sin cluster)

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Estimación de impacto de los programas de autorregulación

Base

Estimador

Impacto promedio

Sencillo

Dinámico

Calendario

Grupo

Completa

8,6%

10,0%

4,0%

8,3%

8,9%

Eliminación de ceros

6,4%

6,1%

2,8%

6,4%

6,3%

Más de R$1.000

6,1%

5,7%

2,4%

5,9%

5,9%

Industria

9,3%

10,7%

3,6%

8,8%

9,6%

Comercio

12,6%

13,5%

7,9%

12,1%

12,7%

* No hay efecto relevante para los sectores agropecuario y de servicios

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Notas Conclusivas

A lo largo de una década, Brasil ha logrado transformar la información de facturas electrónicas en una poderosa herramienta, posicionándose como líder en la región

El modelo dominante es la autorregulación, en parte debido a la falta de una actualización legislativa acorde con el cambio de paradigma en la relación entre el fisco y los ciudadanos

El programa muestra indicios de rentabilidad y los resultados preliminares son alentadores, aunque se requiere más tiempo para confirmar su impacto total

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¿Cómo podemos avanzar?

Ampliar el número de Estados en el estudio

Analizar en detalle las mallas fiscales

Clasificar el nivel de gravedad de cada malla

Compatibilizar las mallas entre Estados

Comprobar si hay diferencias estadísticas entre las mallas

Profundizar en los Programas a través de entrevistas

Analizar las heterogeneidades por tipo de programa

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¡Gracias!

ciro.biderman@fgv.br

mmacdowell@iadb.org

rmottacafe@iadb.org

soraya.naffah@gmail.com