| Summary: | nÃo hà === O objetivo deste trabalho à possibilitar uma medida para sonegaÃÃo fiscal sobre o ICMS. Para tal foi construÃdo um painel para os vinte e sete estados da federaÃÃo contendo informaÃÃes sobre a base tributÃria â populaÃÃo, PIB, exportaÃÃes e importaÃÃes, sobre o volume de repasses intergovernamentais e, por fim, sobre a infraestrutura de fiscalizaÃÃo. As informaÃÃes foram coletadas junto ao SEFAZ e ao IBGE, sendo todas com periodicidade anual e correspondente ao intervalo de tempo entre 1991 e 2010. A metodologia utilizada foi o modelo de fronteira estocÃstica. A ideia central para tratar a medida da sonegaÃÃo foi construir uma funÃÃo de sonegaÃÃo com base em informaÃÃes sobre a base e sobre a infraestrutura, de forma que o componente residual fosse formado basicamente pelo componente de sonegaÃÃo, que para a tÃcnica utilizada seria condizente o tamanho da in eficiÃncia. Os resultados mostraram um patamar de sonegaÃÃo, durante os vinte anos analisados, superior a 57 trilhÃes, sendo a mÃdia anual superior a 2,1 bilhÃes de reias. Dentre aqueles estados que mais tiveram prejuÃzos provenientes da sonegaÃÃo destacasse o PiauÃ, o Rio de Janeiro e o Rio grande do Sul, enquanto os que tiveram os menos prejuÃzos foram os estados do AmapÃ, Cearà e Alagoas. === The objective of this work is to enable a measure to tax evasion on ICMS. For such a panel was built for the twenty-seven states of the federation containing information about the tax base - population, GDP, exports and imports, on the volume of intergovernmental transfers and finally, about the infrastructure surveillance. Data were collected at the SEFAZ and IBGE, generally at annual and corresponding to the time intervals between 1991 and 2010. The methodology used was the stochastic frontier model. The central idea to treat the concealment measure was to build a function based on information concealment on the base and on the infrastructure, so that the residual component was basically formed by evasion component, which technique to be consistent size in the efficiency. The results showed a level of evasion, during the twenty years analyzed, more than 57 trillion, with an annual average of over 2.1 billion. Among those states that had more damage from evasion excelled PiauÃ, the Rio de Janeiro and Rio Grande do Sul, while those who had the least damage were the states of AmapÃ, Cearà and Alagoas.
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