Análise da taxa de crescimento mensal dos microempreendedores individuais (meis) no estado de são paulo entre os anos de 2011 a 2015

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FUNDAÇÃO ESCOLA DE COMÉRCIO ÁLVARES PENTEADO
FECAP
CIÊNCIAS ECONÔMICAS
RENATO PEREIRA DA COSTA
SAMER ATEF SERHAN
ANÁLISE DA TAXA DE CRESCIMENTO MENSAL DOS
MICROEMPREENDEDORES INDIVIDUAIS (MEIS) NO
ESTADO DE SÃO PAULO ENTRE OS ANOS DE 2011 A 2015
São Paulo
2016

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RENATO PEREIRA DA COSTA
SAMER ATEF SERHAN
ANÁLISE DA TAXA DE CRESCIMENTO MENSAL DOS
MICROEMPREENDEDORES INDIVIDUAIS (MEIS) NO ESTADO DE
SÃO PAULO ENTRE OS ANOS DE 2011 A 2015
Trabalho de conclusão de curso de graduação
apresentado à Fundação Escola de Comércio
Álvares Penteado - FECAP, como requisito para
obtenção do grau de Bacharel em Ciências
Econômicas.
Orientador: Caio Monteiro Trondoli
São Paulo
2016

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RESUMO
Este trabalho buscou analisar a relação entre a taxa de crescimento dos MEIs e as
variáveis PIB, taxa de desemprego, taxa de juros e salário real. O regime tributário
dos MEIs foi instituído pelo Governo Federal com objetivo de reduzir a informalidade
dos microempreendedores. Além disso, o regime tornou-se uma alternativa para
obtenção de renda, bem como um substituto em comparação a outros regimes
tributários. Para realizar o estudo sobre a relação entre as variáveis foram utilizadas
regressões econométricas com base no método de Mínimos Quadrados Ordinários
(MQO). Os resultados obtidos apontam para a existência de relação entre as
variáveis.
Palavras-chave: MEI. Microempreendedor. Empreendedorismo.

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ABSTRACT
This study aimed to analyze the relation between the MEIs growth rate and the
variables GDP, unemployment rate, interest rate and real wage. The MEIs tax regime
was introduced by the federal government aiming the reduction of informality.
Furthermore, the tax regime became an alternative to earn income and another
option for tax regime. Based in the method of ordinary least squares, econometric
regressions were used to make the analysis about the relation between the variables.
The results show relation between the variables.
Keywords: MEI. Microentrepreneur. Entrepreneurship.

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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO....................................................................................................5
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA...............................................................................9
3 METODOLOGIA ...............................................................................................14
4 ANÁLISE DOS DADOS....................................................................................16
5 CONCEITOS METODOLÓGICOS....................................................................25
6 ANÁLISE DE RESULTADOS...........................................................................29
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS..............................................................................39
REFERÊNCIAS.................................................................................................40

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1 INTRODUÇÃO
Visando reduzir o número de empresas informais no Brasil, o Governo
decretou a Lei Complementar Nº 128/2008, na qual institui o Microempreendedor
Individual (MEI), legalizando a atividade econômica de microempreendedores. O
MEI tem como fundamento um regime tributário que combina uma baixa carga
tributária com menor burocracia ao empreendedor. Alguns dos benefícios
concedidos ao optante são aposentadoria (por idade ou invalidez), licença-
maternidade, auxilio-reclusão e pensão por morte. Para a carga tributária, o
empreendedor dispõe de isenção de tributos como Imposto de Renda Pessoa
Jurídica (IRPJ), Programas de Integração Social (PIS) e de Formação do Patrimônio
do Servidor Público (Pasep), Contribuição para o Financiamento da Seguridade
Social (COFINS) e Contribuição Social sobre o Lucro Líquido (CSLL) (VIEIRA et al.,
2012, p.5).
A lei impõe algumas limitações para os empreendedores terem acesso a tais
benefícios, como por exemplo: a não participação como sócio ou titular de outras
empresas; o limite máximo de apenas um empregado; não ter sócios nem filiais; e
um faturamento anual máximo de R$ 60.000,00, em 2011 o teto era de R$
36.000,00. Para o contratado pelo MEI, a lei garante benefícios como férias, aviso
prévio, vale-transporte e vale-alimentação. Em 2013 a quantidade de estados com
maior número de MEIs comparados as micro e pequenas empresas eram de 12,
conforme Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE,
2013, p.8).
É importante destacar que, de acordo com a Lei nº 11.488 de 15 de julho de
2007, o indivíduo se compromete a sua saída do programa caso exista um
faturamento maior ao estipulado, ou qualquer outro ponto que o faça não pertencer
mais ao grupo dos Microempreendedores Individuais, e, em caso de fraudes, se faz
necessário a declaração de todo seu faturamento bem como o pagamento de acordo
com o perfil que o empresário se encaixar, seja ele o Simples Nacional ou Micro e
Pequena Empresa.
Os MEIs são representados por 328 atividades, as quais são bem
diversificadas, tendo em sua composição ocupações como: alfaiates, animadores de
festas, chaveiros etc. No entanto, as atividades que ganham destaque, ou seja,

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aquelas que possuem maior representatividade estão mais concentrados nos
setores de Comércio e Serviços (SEBRAE, 2013).
A participação do Estado de São Paulo no PIB brasileiro representou em
média 33,68% entre 2002 e 2010, sendo assim, o estado com maior participação na
renda do país (IPECE, 2012, p.10). Outro ponto que influenciou a delimitação do
estudo sobre o Estado de São Paulo é sua concentração do número de
microempreendedores. No ano de 2013, 24,6% dos microempreendedores se
encontravam em São Paulo (SEBRAE, 2013, p. 16), os demais estados com maior
concentração de microempreendedores se encontram na região sudeste do Brasil.
Além disso, estudos realizados pelo SEBRAE em 2015 mostram de forma clara que
o estado de São Paulo possui a maior concentração de MEIs no país. Desta forma
esse estudo se delimitou em verificar o crescimento dos MEIs neste estado, dado
sua grande participação na economia brasileira, uma vez que o segundo maior
estado brasileiro que possui maior concentração é o Rio de Janeiro com
praticamente metade da representatividade paulista (SEBRAE, 2015, p.23).
As facilidades postas pelo governo são, de fato, um grande incentivo para
que um maior número de agentes participe desta atividade, uma vez que este
sistema eliminou diversos impostos como IPI, PIS, IRPJ, e apenas o ICMS e ISS são
recolhidos por este regime, sendo os mesmos fixos (VIEIRA et al., 2012, p.6). Além
da redução de impostos, outro ponto que fez com que os números dos MEIs
aumentassem de forma significante foi a inovação pela parte burocrática.
“A desburocratização trazida pela criação do MEIs também merece destaque:
são 45% aqueles que disseram ter se formalizado de maneira autônoma, através da
internet.” (SEBRAE, 2012, p.9).
O presente trabalho buscou avaliar o impacto das variáveis PIB, taxa de
desemprego, taxa de juros e salário real na taxa de crescimento mensal dos MEIs
em São Paulo entre os anos de 2011 e 2015, esperando-se verificar causalidades
que serão postas nos parágrafos adiante, além de contribuir como uma das
primeiras pesquisas econômicas sobre os MEIs, dado que não há número de
registros significantes de pesquisas que expliquem o crescimento do número de
Microempreendedores Individuais. Desta forma, o artigo torna-se um ponto inicial
para outros estudos, trazendo novas informações sobre um tema ainda pouco
abordado. Os resultados obtidos mostram que existe relação econômica e estatística
para a maioria das variáveis explicitadas anteriormente.

8
O artigo está basicamente estruturado com uma breve introdução, seguida
de referências bibliográficas que buscam justificar hipóteses que serão postas na
próxima seção. Além da definição da metodologia e da análise dos dados, seguem a
modelagem econométrica, por fim, através dos resultados obtidos, a verificação de
tais hipóteses e conclusões finais para o trabalho.

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2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Conforme o início deste trabalho, a introdução deste sistema trouxe muitas
facilidades para aqueles que o aderirem, principalmente no que se refere a
recolhimento de impostos. Uma forma de verificar tal facilidade é a comparação
entre o regime tributário posto as Microempresas e aos Microempreendedores
Individuais.
Tal comparação foi feita por Alexandre (2009) de acordo com a tabela
abaixo:
TABELA 1 – COMPARATIVO DE TRIBUTOS POR REGIME TRIBUTÁRIO
IMPOSTOS E CONTRIBUIÇÕES RECOLHIDOS
MICROEMPRESA MEI
IRPJ CONTRIBUIÇÃO PARA A SEGURANÇA SOCIAL
IPI ICMS (Apenas para o Setor de Comercio ou Indústrias)
CSLL ISS (Apenas para o setor de Serviços)
CONFINS
PIS/PASEP
ICMS
ISS
Fonte: Alexandre (2009)
Além da redução significativa do número de tributos, o autor ainda destaca
que os poucos impostos colocados têm valores fixados, ou seja, é possível verificar
de forma clara que o regime tributário posto para estes Microempreendedores
funciona de maneira eficiente no que se trata em reduzir a carga tributária e,
consequentemente, reduzir a informalidade das empresas.
Outra vantagem para os Microempreendedores Individuais está relacionada
ao ônus dos serviços contábeis. Por se tratar de um regime mais simplificado, os
MEIs têm um menor nível de obrigações acessórias se comparados com outros
regimes tributários. Por exemplo, os optantes pelo Simples Nacional são obrigados a
enviar mensalmente declaração sobre as receitas da empresa, já os MEIs precisam
cumprir essa obrigação apenas uma vez no ano. Como há uma menor necessidade
de obrigações acessórias a serem cumpridas, os escritórios contábeis tendem a
cobrar menos honorários para os MEIs, se comparado a outros regimes tributários.
Além disso, conforme Martins (2015), no primeiro ano de exercício do MEI, os

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serviços contábeis são prestados gratuitamente, podendo a empresa de
contabilidade cobrar honorários a partir do segundo ano de exercício do
Microempreendedor.
Um incentivo para o fim da informalização do empreendedor é o acesso ao
crédito. O MEI se registrará formalmente na Receita Federal via cadastramento do
CNPJ e assim, com o negócio formalizado, a tendência é que as taxas de juros a
serem cobradas pelos bancos diminuam se comparadas a situação em que o
empreendedor é informal e tem de tomar empréstimos como pessoa física.
Em relação as estatísticas dos Microempreendedores Individuais a nível
nacional, é importante pontuar que os MEIs estão mais concentrados nos setores de
comércio (37,4%) e serviços (37,2%). Os setores de Indústria, Construção Civil e
Agropecuária representam 15,3%, 9,5% e 0,6%, respectivamente, conforme
SEBRAE (2015, p. 29). Já as atividades com maior participação no número total de
MEIs são: comércio varejista de artigos do vestuário e acessórios (10,4%),
cabelereiros (7,6%) e obras de alvenaria (4,1%), conforme o estudo realizado pelo
SEBRAE.
No que se refere ao perfil do Microempreendedor Individual, podemos
verificar que entre 2013 e 2015 a nível nacional houve uma elevação da média de
idade, uma vez que em 2013 a média era de 37,3 anos e em 2015 a média era de
38,2 anos (SEBRAE 2015, p. 35). Conforme esse estudo, em 2015 a faixa etária
com maior número de microempreendedores foi de 30 a 39 anos, o que representou
32,9% do número total de MEIs. A segunda faixa etária com maior expressão foi a
de 40 a 49 anos representando 23,7%. Em terceiro lugar, fica a faixa etária de 50 a
64 anos com 16,4% da quantidade total de MEIs. As faixas etárias com menor
expressão são: 18 a 24 anos com 10,3% do número total de MEIs e 65 anos ou mais
com 1,5% na quantidade total de MEIs.
Sobre o nível de renda dos Microempreendedores Individuais em todo o
território brasileiro, o estudo do SEBRAE (2015, p.44) buscou separar as pessoas
em três grandes níveis de renda: classe baixa, classe média e classe alta. Os dados
são atualizados com base no INPC a valores de abril de 2015. Na classe baixa, a
renda familiar per capita poderia atingir no máximo R$ 358,00. Na classe média o
valor mínimo da renda familiar per capita seria de R$ 358,01 e o valor máximo de R$
1.252,00. Já na classe alta o limite inferior seria de R$ 1.252,01. Em grandes
grupos, os dados apresentados mostram que a classe média representou 60,2% do

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número total de MEIs em 2015. Já a classe alta contribuiu com 30% do total de
microempreendedores e a classe baixa representou aproximadamente 8,8% desse
total.
Sobre a ocupação que os MEIs possuíam antes de aderirem a esse regime
tributário, é possível verificar que a maioria se encontrava na condição de
empregado formal, o que representou 45% dos MEIs em 2015, conforme SEBRAE
(2015, p. 47). A condição de empreendedor informal representou 22% do número de
MEIs e a condição de empregado informal contribuiu com 16% desse número.
Em relação ao nível de escolaridade dos MEIs, é possível observar que a
maior participação é de pessoas com ensino médio ou técnico completo, as quais
representaram 41,6% do total de número de MEIs em 2015 a nível nacional,
conforme SEBRAE (2015, p. 41). A segunda maior participação é de pessoas com o
ensino fundamental incompleto, as quais representam 16,9% da quantidade total de
MEIs. Esse nível de escolaridade é seguido pelo ensino fundamental completo, que
representa 11,4% do total de MEIs, e pelo superior completo, que representa 11,1%
da quantidade total de microempreendedores.
Se comparado com os dados anteriores a 2015, é possível verificar
relevantes alterações na participação de alguns níveis de escolaridade dos MEIs,
conforme aponta SEBRAE (2015, p. 42). A participação de pessoas com ensino
médio ou técnico completo em 2011 foi de 47%, sendo que em 2015 esse nível de
escolaridade apresentou participação de 41,6%. Em 2012 a participação de pessoas
com ensino superior incompleto foi de 17%, sendo que em 2015 a participação
aumenta para 20%. Já a participação de pessoas com escolaridade até o ensino
médio ou técnico incompleto foi de 36% em 2012 e 38% em 2015. O estudo associa
essa mudança no perfil de escolaridade dos MEIs às alterações que ocorreram no
perfil da população em geral entre 2011 e 2015.
Uma das razões para se tornar um MEI é a dificuldade de obtenção de
emprego, a qual está relacionada ao nível de escolaridade do indivíduo. Com base
na regressão logística (LOGIT) feita por Guimarães (2011), é possível confirmar a
importância da escolaridade de um indivíduo na obtenção de um emprego formal.
Segundo o autor, cada ano adicional de escolaridade de um indivíduo aumenta a
possibilidade de obtenção de emprego formal em 19,6%. A ideia inicial é que
pessoas com nível superior de escolaridade tendem a ingressar em médias e
grandes empresas (ou até optar por empreendimentos maiores), e pessoas com o

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nível de escolaridade baixa tendem a buscar alternativas para obtenção de renda, já
que seu acesso ao mercado de trabalho é mais restrito. Embasando esta hipótese,
Fontes e Pero (2011), buscando explicar os determinantes de desempenho de
microempreendedores no Brasil, encontraram um retorno positivo de 6,8% para a
variável educação formal, isto é, para cada ano de estudo, o rendimento dos
microempreendedores sofre um incremento de 6,8%. Além disto, os autores
verificaram que nos maiores níveis de instrução os retornos à educação se tornam
crescentes ao longo dos percentis: um ano adicional de educação representa um
incremento de 6,2% nos rendimentos dos microempreendedores que estão no decil
mais pobre e 7,6% no decil mais rico.
Uma das hipóteses levantadas por este trabalho é de verificar uma relação
entre o crescimento do número de MEIs e o desemprego. Um crescente número de
desempregados atinge principalmente pessoas de baixa renda, conforme Oliveira,
Scorzafe e Pazzelo (2009). Em um cenário de aumento do desemprego, o agente
em busca de obtenção de renda tende a procurar alternativas, como o regime
tributário dos MEIs, no qual os incentivos fiscais concedidos pelo governo tornam a
opção ainda mais atrativa. Desta forma, espera-se observar uma relação positiva
entre desemprego e o crescimento do número de MEIs.
Verifica-se também a possibilidade de relação entre a taxa de juros e o
crescimento do número de MEIs, pois o custo de oportunidade do investimento é a
taxa de juros, que é também a base para o custo no mercado de crédito. O Governo
determina o percentual da taxa de juros de acordo com sua política econômica. Se
visar o crescimento, o Governo pode optar por uma taxa de juros menor, o que
aumenta a capacidade de consumo da economia via crédito e estimula o
investimento, uma vez que seu custo de oportunidade é menor. Caso contrário, se o
objetivo for o combate à inflação, o Governo optará por uma taxa de juros elevada, o
que desestimula o consumo e o investimento e tende a derrubar a inflação, dada
uma queda geral da atividade econômica. O Brasil possui uma elevada taxa de
juros, o que desestimula o investimento e dificulta o acesso ao crédito. Sendo assim,
espera-se que o crescimento do número de MEIs tenha uma relação negativa com a
taxa de juros.
Busca-se verificar uma relação entre o salário real e o crescimento do
número de MEIs. Conforme Pindyck (2002), o consumidor visará sempre à
maximização de sua utilidade, dado sua renda, suas preferências e o preço da sua

13
cesta de bens. É possível verificar que sempre será preferível uma renda maior a
uma renda menor, mantendo constantes outros fatores. Antes de tomar a decisão de
empreender, o indivíduo buscará uma comparação entre o possível lucro
(empreendedorismo) e o salário real de acordo com seu perfil profissional. Logo, se
o salário real proporcionar uma renda maior do que o lucro do empreendimento, o
indivíduo optará por ser empregado e vice-versa. Desta forma, espera-se que o
crescimento do número de MEIs tenha uma relação negativa com o salário real da
economia.
Acredita-se na existência de relação entre o PIB e o crescimento do número
de MEIs. Um dos fatores considerados na decisão de abrir ou não uma empresa é o
crescimento da região em que reside o indivíduo. Se a soma de todos os serviços e
bens produzidos no período observado for consideravelmente maior em termos reais
do que a passada, então o crescimento da renda da região terá correlação positiva
para a decisão do empreendimento. Ainda, o indivíduo observará as previsões de
crescimento para os próximos anos criando uma expectativa de rentabilidade para o
seu negócio. Desta forma, acredita-se que o aumento do PIB apresente causalidade
positiva com o crescimento do número de MEIs.

14
3 METODOLOGIA
Para atingir os objetivos explicitados anteriormente, o presente trabalho
buscou por meio de análises econométricas obter as estimativas mais eficientes
para cada variável independente, que explicam a taxa de crescimento mensal dos
MEIs no Estado de São Paulo. De acordo com o método dos Mínimos Quadrados
Ordinários (MQO), buscou-se estimativas para as variáveis: PIB, taxa de
desemprego, taxa de juros e salário real. Como estas variáveis são calculadas
periodicamente, foi necessário utilizar a análise de séries temporais, ou seja, realizar
uma análise do comportamento dessas variáveis ao longo do tempo, bem como de
suas influências na taxa de crescimento mensal dos MEIs.
As variáveis que foram utilizadas neste modelo possuem fontes diferentes.
Para representar o PIB utilizamos o IBCR-SP (Índice de Atividade Econômica
Regional de São Paulo do Banco Central), indicador calculado mensalmente pelo
Banco Central do Brasil. Tal variável é relevante para modelagem uma vez que o
índice é mensurado a cada mês visando obter dados da evolução da atividade
econômica no Brasil, ou seja, é feito um acompanhamento da evolução dos
principais setores onde existem as atividades dos Microempreendedores Individuais
(comércio, serviços, indústria e agropecuária).
A fonte de dados da taxa de desemprego e do salário real foram os itens Taxa
de Desocupação e Rendimento Médio Real das Pessoas Ocupadas,
respectivamente, ambos calculados e divulgados mensalmente pelo IBGE através
da PME (Pesquisa Mensal de Emprego). Neste ponto, também foram consideradas
séries de dados de Desemprego por grupo de indivíduos, sendo eles:
1. Desempregados com zero a oito anos de estudo;
2. Desempregados entre oito e dez anos de estudo;
3. Desempregados com mais de dez anos de estudo.
Assim, além de uma análise ampla do Desemprego, também foi considerado
tal variável distinta pelos três grupos mencionados acima.
Para a taxa de juros foi utilizada a Taxa Selic - Meta definida nas reuniões do
Copom (Comitê de Política Monetária). Com tal série de dados podemos verificar a
tendência de comportamento do crédito concedido pelas instituições financeiras aos

15
agentes econômicos que podem obtê-lo para o financiamento de um novo
empreendimento, uma vez que a Taxa Selic fornece a base para financiamentos no
País.
Por fim, para a variável Taxa de Crescimento dos MEIs foram utilizados os
dados disponíveis no portal do empreendedor MEI do SEBRAE.
Nos próximos capítulos serão demonstradas as análises individuais de cada
variável citada acima.
Conforme Bueno (2012), na análise de séries temporais univariadas busca-
se, em primeiro lugar, verificar a condição de estacionariedade das séries em
questão. Uma série é estacionária quando são atendidas as seguintes condições:
média finita; variância, covariância e distribuições condicional e conjunta constantes;
erros apresentam covariância nula, média zero e variância constante. Em outras
palavras, a série estacionária converge para um valor específico ao longo do tempo,
ou seja, não há flutuações. Para verificar a estacionariedade da série é possível
utilizar testes de raiz unitária, como o teste de Dickey e Fuller Aumentado.
Para a análise da taxa de crescimento dos MEIs e as variáveis explicativas
citadas anteriormente, foi necessário analisar a série temporal de cada variável a fim
de verificar sua estacionariedade. Buscou-se também avaliar modelos que
expliquem a variação da taxa de crescimento dos MEIs a partir da significância de
parâmetros e das condições para a obtenção de estimações não enviesadas.

16
4 ANÁLISE DOS DADOS
Inicialmente seria feita a análise no intervalo de meses dos anos de 2010 a
2014, no entanto, em uma pré-análise, foi verificado que o ano de 2010 pode trazer
viés ao modelo, dado que nesse ano ainda havia um grande impacto do início do
regime tributário dos MEIs, conforme os dados abaixo:
TABELA 2 – MEIS – DADOS 2010 E 2011
Fonte: Portal do Empreendedor MEI
Data MEIs Crescimento
31/01/2010 20.972 -
28/02/2010 32.188 53,48%
31/03/2010 45.798 42,28%
30/04/2010 56.452 23,26%
31/05/2010 68.172 20,76%
30/06/2010 78.861 15,68%
31/07/2010 90.952 15,33%
31/08/2010 104.283 14,66%
30/09/2010 118.182 13,33%
31/10/2010 135.455 14,62%
30/11/2010 149.440 10,32%
31/12/2010 156.261 4,56%
31/01/2011 172.245 10,23%
28/02/2011 186.079 8,03%
31/03/2011 201.104 8,07%
30/04/2011 216.349 7,58%
31/05/2011 235.846 9,01%
30/06/2011 255.249 8,23%
31/07/2011 280.145 9,75%
31/08/2011 303.781 8,44%
30/09/2011 327.877 7,93%
31/10/2011 350.038 6,76%

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GRÁFICO 1 - MEIS – TAXA DE CRESCIMENTO - 2010 Á 2015
Desta forma, é possível observar com mais clareza que o ano de 2010 possui
taxas de crescimento muito elevadas frente aos demais anos. Isso pode ser
explicado pela migração de diversos microempreendedores informais no início do
programa, dadas as diversas vantagens, novidade a todos os indivíduos, como a
unificação de impostos e a simplicidade de inscrição.
Conforme explicado anteriormente, através do método de mínimos quadrados
ordinários (MQO), buscou-se verificar se, de fato, as variáveis PIB, taxa de
desemprego, taxa de juros e salário real têm influência sobre a taxa de crescimento
dos MEIs. Primeiramente, foi feito uma análise de todas as variáveis explicativas em
conjunto (Modelo 1). Posteriormente, foi feito um modelo no qual o objetivo é captar
de que forma os impactos na taxa de crescimento dos MEIs se diferenciam de
acordo com o nível de escolaridade. Antes apresentar o primeiro modelo, faz-se
necessário expor algumas considerações sobre as variáveis que possuem
sazonalidade.
De acordo com o Gráfico 2, podemos verificar que a taxa de crescimento dos
MEIs apresenta sazonalidade no mês de dezembro, isto é, em todos os anos nesse
mês a taxa apresenta um comportamento parecido. Esse comportamento decorre do
fato de que ao ingressar nesse regime tributário no final do mês, o
microempreendedor precisará cumprir todas as obrigações acessórias para esse
ano, o que torna um desincentivo e faz com que alguns optem por aderir no início do
ano seguinte.

18
GRÁFICO 2 - TAXA DE CRESCIMENTO DOS MEIs (%)
O método X11-ARIMA busca identificar valores extremos das séries utilizando
um ARIMA de acordo com o comportamento da série original a fim de retirar a
sazonalidade da série. Utilizando esse método através do software econométrico
Eviews, podemos analisar a taxa de crescimento dos MEIs sem o efeito sazonal, ou
seja, sem efeitos exógenos recorrentes no mesmo período de tempo, conforme o
Gráfico 3.
GRÁFICO 3 - TAXA DE CRESCIMENTO DOS MEIs (%) - SAZONALIZADA E
DESSAZONALIZADA
Fonte: Portal do Empreendedor MEI. Elaboração: do Autor.
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
1/1/2011
4/1/2011
7/1/2011
10/1/2011
1/1/2012
4/1/2012
7/1/2012
10/1/2012
1/1/2013
4/1/2013
7/1/2013
10/1/2013
1/1/2014
4/1/2014
7/1/2014
10/1/2014
1/1/2015
4/1/2015
7/1/2015
10/1/2015
MEIs(tx) MEIs(tx) (dessazonalizado)

19
A taxa de desemprego também possui sazonalidade no mês de dezembro.
Isso acontece por conta da maior demanda verificada em finais de ano, o que
estimula as empresas a aumentar a produção contratando mais trabalhadores.
Conforme o Gráfico 4, é possível analisar a série sazonalizada e a série
dessazonalizada com o método X11-ARIMA.
GRÁFICO 4 - TAXA DE DESEMPREGO - SAZONALIDADE E DESSAZONALIDADE (%)
Fonte: IBGE. Elaboração: do Autor.
Ainda dentro do campo de análises do Desemprego, se obtém o
comportamento da série quando separada por grupos de Desempregados com
Diferentes anos de estudo:
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
Desemp Desemp (dessazonalizada)

20
GRÁFICO 5 – EVOLUÇÃO DO DESEMPREGO DE INDIVÍDUOS COM 0 Á 8 ANOS
DE ESTUDO
Desvio Padrão: 14%
GRÁFICO 6 – EVOLUÇÃO DO DESEMPREGO DE INDIVÍDUOS COM 8 Á 10
ANOS DE ESTUDO
Desvio Padrão: 12%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%

21
GRÁFICO 7 – EVOLUÇÃO DO DESEMPREGO DE INDIVÍDUOS COM 10 OU MAIS
ANOS DE ESTUDO
Desvio Padrão: 10%
Conforme os gráficos sobre a evolução do desemprego, podemos verificar
que grupos com menos anos de escolaridade são mais afetados pelo desemprego.
Isso ocorre porque pessoas com um nível de escolaridade menor possuem uma
especialização baixa, o que faz com que as empresas, de forma geral, optem
primeiramente por demitir esses trabalhadores em situações que demandam essa
ação.
As demais séries seguem o seguinte comportamento:
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%

22
GRÁFICO 8 – VARIAÇÃO DO IBCR-SP DESSAZONALIZADA (%)
Desvio Padrão: 3%
Fonte: Banco Central do Brasil. Elaboração: do Autor.
GRÁFICO 9 – VARIAÇÃO DO RENDIMENTO MÉDIO REAL NO ESTADO DE SÃO
PAULO (%)
Desvio Padrão: 1%
-6,00
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
-4,00
-3,00
-2,00
-1,00
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00

23
GRÁFICO 10 – TAXA SELIC E SUA VARIAÇÃO (%)
Desvio Padrão (Variação Selic): 3%
Desvio Padrão (Taxa Selic): 3%
Fonte: Banco Central do Brasil. Elaboração: do Autor.
Na próxima análise, ao invés de ser verificado apenas a Inflação ou o
Desemprego, ambas serão vistas em conjunto, pois, como a Teoria Econômica da
Curva de Phillips relaciona ambas variáveis como inversas, podemos verificar se
podemos assumir tal teoria para as series.
-10,00
-5,00
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
Variação Selic Taxa Selic

24
-40,00
-20,00
0,00
20,00
40,00
60,00
Inflação Acumulada Desemprego Acumulado
-0,5
0,5
1,5
2,5
-20,00
0,00
20,00
40,00 Variação Desemprego SP Variação Inflação SP
GRÁFICO 11 – VARIAÇÃO DAS TAXAS DE INFLAÇÃO E DESEMPREGO NO
ESTADO DE SÃO PAULO E SEUS RESPECTIVOS VALORES ACUMULADOS(%)
.
Desvio Padrão (Inflação Acumulada): 9%
Desvio Padrão (Desemprego Acumulado): 17%
Elaboração: do Autor
Tais análises das séries através dos gráficos plotados acima nos mostram
problemas de sazonalidade em parte das séries, como no Desemprego, o que é
factível dado que a economia apresenta dentro dos doze meses do ano períodos de
elevada produção, o que faz com que as empresas demandem mais trabalhadores
diminuindo assim o desemprego. Como exemplo desses períodos pode citar a
produção e a venda de bens e serviços no Natal e na Páscoa.
Verificamos certa sazonalidade dentro da série de inflação, o que pode ser
explicado pelo parágrafo anterior, de que a economia apresenta uma demanda
elevada em períodos definidos, o que eleva os preços de Bens e Serviços (vale
lembrar que esta lógica é verdadeira em casos onde a oferta de bens e serviços não
acompanha o rápido crescimento da demanda).

25
5 CONCEITOS METODOLÓGICOS
Antes de iniciar o processo de analises econométricas faz-se necessário
esclarecer ao leitor alguns conceitos econométricos utilizados neste artigo.
O primeiro conceito é a analise intertemporal das séries, ou seja, análises nas
quais algumas variáveis dentro do modelo podem depender de seu respectivo valor
defasado no período t, ou, ainda, o modelo tem parte determinada pelo termo de
erro defasado no período n. (BUENO, 2012)
5.1 RUIDO BRANCO
Conforme Bueno (2012), o conceito de Ruído Branco se baseia na ideia de
uma série de resíduos que tem sua média igual a zero e variância constante, e sem
qualquer relação com suas defasagens, o que é o mesmo ao dizer que um Ruído
Branco tem Autocorrelação igual a zero.
Além deste ponto, a média zero não necessariamente precisa ser igual a este
valor, o importante é garantir que a série está especificada em torno de um valor
fixo, constante.
Sendo assim, por conveniência se adota o conceito de “Média Zero”.
Dada tais propriedades, temos:
𝚬(𝝁𝒕) = 𝟎; 𝑷𝒂𝒓𝒂 𝒒𝒖𝒂𝒍𝒒𝒖𝒆𝒓 𝒗𝒂𝒍𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒕
𝚬(𝝁 𝟐
𝒕) = 𝝈 𝟐
; 𝑷𝒂𝒓𝒂 𝒒𝒖𝒂𝒍𝒒𝒖𝒆𝒓 𝒗𝒂𝒍𝒐𝒓 𝒅𝒆 𝒕
Onde, 𝚬(𝝁𝒕) é a esperança do termo de erro e 𝝈 𝟐
é a variância do termo de
erro. Vale destacar que o comportamento da série, com valores aleatórios assume
a homogeneidade ao ter sua variância igual a zero e ser um caso particular de uma
série estacionária, na qual não tem qualquer relação com os demais valores
defasados no tempo, conhecido também como uma serie sem memória.
Sendo assim, definimos um Ruído Branco (0, 𝝈 𝟐
). (BUENO, 2012)

26
GRÁFICO 12 – COMPORTAMENTO DE UMA SÉRIE RUÍDO BRANCO COM 𝝈 𝟐
= 𝟏
Fonte: Bueno (2012).
5.2 SÉRIES ESTACIONÁRIAS
Ao realizar estimações de séries de tempo é importante ter em mente o
conceito de que tais séries se comportam de forma estacionária, ou seja, a mesma
deve ter o comportamento ao longo do tempo que tenha uma convergência em torno
de sua média. Só assim se faz possível a estimação de séries temporais, uma vez
que se não há convergência no longo prazo, não há previsibilidade.
De acordo com Bueno (2012), neste ponto há a existência de Séries
Estacionárias que apresentam um processo, no qual sua convergência se mantem
para valores infinitos, no entanto, se altera em torno de sua média. (Séries
fracamente estacionárias).
Já as séries de tempo com o processo Estritamente Estocástico, tem sua
convergência em torno da sua média, no qual é um número real conhecido.

27
Tempo
GRÁFICO 13 – SÉRIE TEMPORAL COM PROCESSO ESTOCÁSTICO
Tempo
Fonte: Bueno (2012)
GRÁFICO 14 – SÉRIE TEMPORAL NÃO ESTACIONÁRIA
Fonte: Bueno (2012)
5.3 PROCESSOS ARMA (p,q)
Basicamente o processo ARMA (p,q) é composto por duas principais ideias,
no qual em conjunto resultam em tal processo.
5.3.1 PROCESSO AUTOREGRESSIVO (p) - AR
De acordo com Bueno (2012), tal processo corresponde a uma série temporal
estacionária, no qual o valor da variável dependente (𝒚 𝒕) depende de seu próprio
valor defasado no tempo dada ordem p.
Resíduo
Resíduo

28
Exemplo: Processo AR(1): 𝒚 𝒕 = ∅ 𝟎 + ∅ 𝟏 𝒚 𝒕−𝟏 + 𝝐 𝒕
onde, ∅ 𝟎 é a constante do processo AR; ∅ 𝟏 é o parâmetro da variável 𝒚 𝒕−𝟏 , a qual
representa a primeira defasagem da variável dependente; Et é o erro no período t.
5.3.2 MÉDIAS MÓVEIS (p) - MA
Conforme Bueno (2012), tal processo corresponde a uma série temporal
estacionária, no qual o valor da variável dependente (𝒚 𝒕) depende de seus resíduos
defasados no tempo dada ordem q.
Exemplo: Processo MA(1): 𝒚 𝒕 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝝐 𝒕−𝟏 + 𝝐 𝒕
onde, 𝜷 𝟎 é a constante do processo MA; 𝜷 𝟏 é o parâmetro da variável 𝝐 𝒕−𝟏 , a qual
representa a primeira defasagem do erro; Et é o erro no período t.
Dado os conceitos acima, podemos então definir o processo ARMA (p,q), no
qual é o resultado de ambos processos postos acima AR e MA.
Sendo assim, a variável dependente tem seu valor dado as defasagens de
ordem p e q em seu próprio valor e em seus resíduos, respectivamente.
Exemplo: Processo ARMA(1,1): 𝒚 𝒕 = 𝝍 𝟏 𝒚 𝒕−𝟏 + 𝜽𝝐 𝒕−𝟏 + 𝝐 𝒕
onde, 𝝍 𝟏é o parâmetro da variável 𝒚 𝒕−𝟏 , a qual representa a primeira defasagem da
variável dependente; 𝜽 é o parâmetro da variável 𝝐 𝒕−𝟏 , a qual representa a primeira
defasagem do erro; Et é o erro no período t.

29
6 ANÁLISE DOS RESULTADOS
Feitas tais considerações, foi feita uma estimação via MQO de acordo com a
equação abaixo:
𝑀𝐸𝐼𝑆 𝑇𝑋 𝑆𝐴
= 𝐶(1) + 𝐶(2) ∗ 𝐼𝐵𝑅𝑆𝑃 + 𝐶(3) ∗ 𝑅𝐸𝑁𝐷 𝑀𝐸𝐷𝐼𝑂 + 𝐶(4) ∗ 𝑆𝐸𝐿𝐼𝐶 + 𝐶(5)
∗ 𝐷𝐸𝑆𝐸𝑀𝑃𝑆𝐴 + 𝑀𝐴(1) + 𝐸𝑡
onde, a variável dependente 𝑀𝐸𝐼𝑆 𝑇𝑋 𝑆𝐴
representa a taxa de crescimento mensal
dessazonalizada dos MEIs no Estado de São Paulo; C(1) é a constante do modelo;
C(2) é o parâmetro da variável 𝐼𝐵𝑅𝑆𝑃, a qual representa o Índice de Atividade
Econômica Regional de São Paulo do Banco Central; C(3) é o parâmetro da variável
𝑅𝐸𝑁𝐷 𝑀𝐸𝐷𝐼𝑂, que representa o Rendimento Médio Real das Pessoas Ocupadas em
São Paulo; C(4) é o parâmetro da variável 𝑆𝐸𝐿𝐼𝐶, a qual representa a Taxa Selic –
Meta; C(5) é o parâmetro da variável 𝐷𝐸𝑆𝐸𝑀𝑃𝑆𝐴, a qual representa a Taxa de
Desocupação dessazonalizada de São Paulo; 𝑀𝐴(1) é a Primeira Defasagem do
erro; por último, 𝐸𝑡 representa o Erro no período t.
Os resultados, obtidos através do software econométrico Eviews, foram os
seguintes:
TABELA 3 - MODELO 1: REGRESSÃO
Constante
103,9167
0
IBRSP
-0,342663
0,0055
REND_MEDIO
-0,016182
0,0002
SELIC
-0,326627
0,0066
DESEMP_SA
-0,902239
0,0027

30
MA(1)
0,377733
0,0055
TABELA 4 - MODELO 1: ESTATÍSTICAS
R2 0,779514
R2
Ajustado
0,759098
Prob F 0,000000
DW 1,657348
Considerando um nível de confiança de 95%, podemos verificar que todos os
parâmetros das variáveis explicativas são estatisticamente significantes, conforme o
p-valor da estatística t. As variáveis independentes explicam aproximadamente
73,17% da variância da taxa de crescimento dos MEIs. A estatística Durbin-Watson
mostra um valor próximo a 2, o que indica uma não existência de autocorrelação
entre os resíduos.
Analisando os impactos das variáveis independentes sobre a variável
dependente é possível fazer algumas afirmações, com base no modelo estimado. Se
o Índice de Atividade Econômica Regional de São Paulo do Banco Central variar em
um ponto, a taxa de crescimento dos MEIs diminuiria em aproximadamente 0,34
ponto percentual. O efeito verificado não está de acordo com o esperado e explicado
neste trabalho, no qual uma variação positiva do Produto Interno Bruto impactaria
positivamente a taxa de crescimento dos microempreendedores.
Se o Rendimento Médio Real das Pessoas Ocupadas variar em uma unidade,
então a taxa de crescimento dos MEIs diminuiria em 0,016 ponto percentual. O
efeito está de acordo com o explicitado anteriormente, no qual o salário das pessoas
atuaria como um custo de oportunidade analisar-se uma decisão de aderir ao regime

31
tributário dos MEIs, ou seja, quanto maior o salário real, menor a taxa de
crescimento dos MEIs.
De acordo com a estimação apresentada, se a taxa Selic variar em um ponto,
então a taxa de crescimento dos MEIs diminuiria em 0,33 ponto percentual. O efeito
explicitado pelo modelo está de acordo com o esperado, no qual a taxa de juros da
economia funciona como um desincentivo ao empreendedorismo, neste caso, o
ingresso ao MEI.
Se a Taxa de Desocupação aumentar em um ponto, então a taxa de
crescimento dos MEIs diminuiria em 0,9 ponto percentual. O efeito mostrado pelo
modelo estimado não está de acordo com o efeito explicado anteriormente, pelo qual
o desemprego maior estimularia os indivíduos a buscarem alternativas de renda,
como o ingresso no regime tributário dos MEIs.
Com base nas análises feitas no capitulo 4, foi observado que existem
diferenças nos impactos que cada grupo de desempregados separados pelo nível de
escolaridade causa na variação dos Microempreendedores Individuais. Desta forma,
buscou se estimar um novo modelo com a inclusão de novas variáveis, no qual o
objetivo foi captar outros fatores que explicam a variável dependente, uma vez que a
ideia é se aproximar cada vez mais da realidade. Nesse segundo modelo também
foram consideradas algumas modificações expostas adiante.
A primeira delas foi ajustar a base de dados para taxas de crescimento, ou
seja, a variação frente ao período anterior, tendo assim uma única interpretação dos
resultados, sendo eles os impactos na taxa de variação percentual dos
Microempreendedores individuais dada alguma variação nas variáveis
independentes incluídas no modelo.
Outra ideia posta por este modelo foi a verificação do impacto que cada grupo
de desempregados causa dada a interação com o nível do produto da região, ou
seja, a ideia é que grupos com maiores anos de estudo apresentem menores
impactos na variação da taxa de crescimento dos MEIs, uma vez que o pressuposto
é que indivíduos com maior grau de escolaridade tendem a migrar em busca de
empregos formais em grandes empresas ou iniciar um grande empreendimento, isto
é, esses indivíduos buscam remunerações maiores, as quais não poderiam ser
proporcionadas pelo regime formal dos MEIs, uma vez que há um limite para o
faturamento, por exemplo. Sendo assim, a inclusão de uma variável que represente
tal ideia é uma forma indireta de inserir a escolaridade no modelo.

32
Outra modificação realizada em relação ao modelo anterior foi a inclusão da
variável inflação, uma vez que o nível inflacionário da economia é uma das
observações feitas pelos empreendedores em geral, em busca de formular uma
expectativa de rentabilidade para o negócio. Com isso, foi retirada do modelo a taxa
de juros, uma vez que essa poderia apresentar alta correlação com a inflação, dado
que a utilização desse instrumento é a principal forma de combate à inflação.
Um ponto a ser considerado é que, dada a utilização de taxas de crescimento
mensal, a taxa Selic apresenta baixa variabilidade ao longo do tempo frente as
demais variáveis:
GRÁFICO 15 – COMPORTAMENTO DA TAXA SELIC ENTRE 2011 E 2015
Fonte: Banco Central do Brasil. Elaboração: do Autor
Feitas tais considerações, o modelo estimado pode ser representado pela
equação abaixo:
VARMEIS = C(1) + C(2) ∗ VARDESEMP08
∗ VARIBCBR
+ C(3) ∗ VARDESEMP810
∗ VARIBCBR
∗ VARIBCBR
+ C(5) ∗ VARRENMED
+ C(6)
∗ VARINFSP
+ AR(2) + MA(1) + 𝐸𝑡
onde, VAR_MEIS é a variável dependente que representa a variação da taxa de
crescimento mensal dos MEIs no Estado de São Paulo; C(1) é a constante do
modelo; C(2) é o parâmetro da variável VAR_DESEMP_0_8 ∗ VAR_IBC_BR, a qual
representa a interação entre a variação de Desempregados com zero a oito anos de
TaxaSelic
Meses

33
estudo e a variação do Índice de Atividade Econômica Regional de São Paulo do
Banco Central; C(3) é o parâmetro da variável VAR_DESEMP_8_10 ∗ VAR_IBC_BR, a
qual representa a interação entre a variação de Desempregados entre oito e dez
anos de estudo e a variação do Índice de Atividade Econômica Regional de São
Paulo do Banco Central; C(4) é o parâmetro da variável VAR_DESEMP_10 ∗
VAR_IBC_BR , a qual representa a interação entre a variação de Desempregados com
mais de dez anos de estudo e a variação do Índice de Atividade Econômica
Regional de São Paulo do Banco Central; C(5) é o parâmetro da variável
VAR_REN_MED, que representa a variação do Rendimento Médio Real das Pessoas
Ocupadas em São Paulo; C(6) é o parâmetro da variável VAR_INF_SP, que
representa a variação da Inflação para o Estado de São Paulo; AR(2) representa a
segunda defasagem da variável dependente; MA(1) representa a primeira
defasagem do erro; e Et representa o Erro no período t. Os resultados obtidos foram:
TABELA 5 - MODELO 2 PRIMEIRA ESTIMAÇÃO: REGRESSÃO
Constante
1,2907
0,4766
VAR_DESEMP_0_8*VAR_IBC_BR
-0,068518
0,7260
0,406776
0,0312
VAR_DESEMP_10*VAR_IBC_BR
-0,76466
0,0168
VAR_REN_MED
0,027197
0,5681
VAR_INF_SP
0,091316
0,8285
AR(2)
0,88286
0
MA(1)
0,980803
0

34
TABELA 6 - MODELO 2 PRIMEIRA ESTIMAÇÃO: ESTATÍSTICAS
R2 0,916707
R2 Ajustado 0,905046
Prob F 0,000000
DW 2,283285
TABELA 7 - MODELO 2 PRIMEIRA ESTIMAÇÃO: TESTE DE WALD
Teste de Wald (Prob F) 0,8355
O modelo acima nos mostra que ao incluir a taxa de variação da inflação, a
mesma se torna insignificante estatisticamente, com um p-valor da estatística t de
82,85%, ou seja, não rejeitamos a hipótese nula de que tal variável é insignificante
para o modelo. Em outras palavras, o teste indica que não há relação significante
entre a variável dependente e a taxa de inflação no estado de São Paulo.
Realizando o teste de Wald, o qual nos mostra a probabilidade de os
coeficientes das variáveis em questão serem iguais a zero, o resultado foi que os
coeficientes das variáveis inflação e rendimento médio real são iguais a zero, dado o
p-valor de 83,55%. Sendo assim, o teste indica que as variáveis podem ser retiradas
do modelo.
Visando corrigir os problemas encontrados nesse segundo modelo, foi feita
uma nova estimação em busca de melhores resultados que expliquem a variação da
variável dependente, conforme a equação abaixo:

35
VARMEIS = C(1) + C(2) ∗ VARDESEMP08
∗ VARIBCBR
∗ VARIBCBR
∗ VARIBCBR
+ C(5) ∗ VARRENMED
+ AR(2) + 𝑀𝐴(1)
+ 𝐸𝑡
onde, os parâmetros e as variáveis seguem as mesmas representações feitas
anteriormente. Desta forma, o modelo pressupõe uma estrutura ARMA (1,2)
degenerado, onde a variável dependente depende de seu valor no período anterior e
também dos resíduos defasados no segundo período anterior.
Após as estimações feitas, os resultados obtidos foram os seguintes:
TABELA 8 - MODELO 2 SEGUNDA ESTIMAÇÃO: REGRESSÃO
Constante
3,1350
0,0005
-0,125605
0,3647
-0,600818
0,0066
VAR_DESEMP_10*VAR_IBC_BR
-0,341053
0,1128
VAR_REN_MED
0,263512
0,0001
AR(2)
0,698416
0,0000
MA(1)
0,954879
0,0000
TABELA 9 - MODELO 2 SEGUNDA ESTIMAÇÃO: ESTATÍSTICAS
R2 0,843202
R2 Ajustado 0,825110

36
Prob F 0,000000
DW 2,151717
Observamos que desta forma encontramos resultados mais factíveis ao
esperado se comparados a estimação anterior. Dado os coeficientes acima, a
variação de 1 % em:
C(1) eleva a taxa de crescimento dos MEIs em 3,14%
C(2) reduz a taxa de crescimento dos MEIs em 0,13%
C(5) eleva a taxa de crescimento dos MEIs em 0,26%
A taxa de crescimento dos MEIs tem uma dependência de sua variação no
passado, na qual 0,69% de sua variação é dada pela defasagem imediatamente
anterior. Além disso, a taxa de crescimento dos MEIs depende da segunda
defasagem do erro em 0,95%.
Pela estatística de Durbin-Watson verificamos que a existência de
autocorrelação entre os resíduos é quase nula, dado o valor de DW próximo de 2
(2,15). A Autocorrelação dos resíduos ocorre quando um período do resíduo
depende de suas observações passadas.
Tem-se um R2
= 84,32 %, ou seja, este modelo explica aproximadamente
84% da variação da variável dependente.
Temos o comportamento dos resíduos bem próximo a um ruído branco, o que
significa que os erros se comportam de maneira bem próxima de não influenciar as
variáveis independentes, de não possuírem autocorrelação e de que sua média seja
igual a zero. Dado o correlograma abaixo, foi possível observar que os resíduos
estão dentro do intervalo de confiança, podendo assumi-los como aleatórios:

37
TABELA 10 – MODELO 2: CORRELOGRAMA
O que podemos observar é que a um nível de significância de 10%, a
interação entre a variação do desemprego para pessoas de 0 a 8 anos de estudo e a
variação do IBC-SP e a interação entre a variação do desemprego para pessoas
acima de 10 anos de estudo e a variação do IBC-SP seriam descartadas do modelo,
pois são estatisticamente insignificantes. No entanto, economicamente, ambos são
significantes, ou seja, a escolaridade implícita nas variáveis é fundamental para
entender a taxa de crescimento dos Microempreendedores. Isso ocorre porque, de
forma geral, pessoas com maiores níveis de escolaridade buscam e têm maiores
chances de obter uma renda elevada e pessoas com baixo nível de escolaridade
têm uma maior possibilidade de obter uma renda baixa, uma vez que estas não
possuem qualificação educacional para competir por grandes oportunidades no

38
mercado de trabalho ou, buscarem grandes empreendimentos. Assim, a alternativa
é buscar outras fontes de renda, das quais pode-se incluir os MEIs.
Sendo assim, mesmo as variáveis de desemprego de pessoas de 0 a 8 anos
de estudo e desemprego de pessoas acima de 10 anos de estudo sendo
insignificantes em termos estatísticos na ordem de 36% e 11%, respectivamente, as
mesmas serão consideradas dado o argumento exposto e a estatística posta pelo
Sebrae em 2015, no qual nos mostra os níveis de escolaridade dos
Microempreendedores, conforme o Gráfico 16:
GRÁFICO 16 – ESCOLARIDADE MEIs EM 2015
Fonte: SEBRAE (2015)

39
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este trabalho teve como objetivo verificar a existência de relação entre a taxa
de crescimento dos Microempreendedores Individuais no Estado de São Paulo e as
variáveis PIB, taxa de desemprego, taxa de juros e salário real no período de 2010 a
2015. Após a justificativa apresentada para a relação econômica entre as variáveis,
a partir do primeiro modelo econométrico estimado verificou-se relação estatística
para todas as variáveis. Em relação a igualdade entre o efeito esperado e o efeito
verificado, apenas as variáveis salário real e taxa de juros apresentaram tal
característica.
No segundo modelo estimado, buscou-se captar as diferenças entre a taxa de
crescimento dos MEIs e a escolaridade a partir dos dados obtidos de desemprego
por anos de estudo. Em relação ao efeito da escolaridade, a única variável
estatisticamente significante foi o desemprego para pessoas com 8 a 10 anos de
estudo, apesar de as outras variáveis de desemprego a níveis educacionais
apresentarem relação econômica com a taxa de crescimento dos MEIs.
Portanto, concluímos que todas as variáveis explicativas apresentadas nesse
trabalho influenciam a taxa crescimento dos MEIs no sentido estatístico e no sentido
econômico, com exceção feita para o desemprego de 0 a 8 anos de estudo e o
desemprego acima de 10 anos de estudo, os quais não apresentaram relação
estatística significante.
Sendo assim, o trabalho buscou contribuir para um tema que não possui
muitos estudos que expliquem a evolução da taxa de crescimento dos
Microempreendedores Individuais ao longo do tempo. Para aprofundamento nas
pesquisas, recomenda-se a utilização de outros conceitos econométricos e a
inclusão de outras variáveis relevantes para explicar o crescimento dos MEIs, como
a evolução de números de inscritos em outros regimes tributários, já que o regime
tributário dos MEIs, além de contribuir para a redução da informalidade, constitui-se
como alternativa para redução de custos tributários.

40
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALEXANDRE, Ricardo. Direito tributário esquematizado. 3ª ed. São Paulo.
Método, 2009.
BRASIL. Lei Complementar n. 128, de 19 de dezembro de 2008. Altera a Lei
Complementar no 123, de 14 de dezembro de 2006, altera as Leis nos 8.212, de 24
de julho de 1991, 8.213, de 24 de julho de 1991, 10.406, de 10 de janeiro de 2002 –
Código Civil, 8.029, de 12 de abril de 1990, e dá outras providências. Disponível em:
<http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/LCP/Lcp128.htm>. Acesso em: 29 fev.
2016.
BRASIL. Lei n. 11.488, de 15 de junho de 2007. Cria o Regime Especial de
Incentivos para o Desenvolvimento da Infra-Estrutura - REIDI; reduz para 24 (vinte e
quatro) meses o prazo mínimo para utilização dos créditos da Contribuição para o
PIS/Pasep e da Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social - COFINS
decorrentes da aquisição de edificações; amplia o prazo para pagamento de
impostos e contribuições; altera a Medida Provisória no 2.158-35, de 24 de agosto
de 2001, e as Leis nos 9.779, de 19 de janeiro de 1999, 8.212, de 24 de julho de
1991, 10.666, de 8 de maio de 2003, 10.637, de 30 de dezembro de 2002, 4.502, de
30 de novembro de 1964, 9.430, de 27 de dezembro de 1996, 10.426, de 24 de abril
de 2002, 10.833, de 29 de dezembro de 2003, 10.892, de 13 de julho de 2004,
9.074, de 7 de julho de 1995, 9.427, de 26 de dezembro de 1996, 10.438, de 26 de
abril de 2002, 10.848, de 15 de março de 2004, 10.865, de 30 de abril de 2004,
10.925, de 23 de julho de 2004, 11.196, de 21 de novembro de 2005; revoga
dispositivos das Leis nos 4.502, de 30 de novembro de 1964, 9.430, de 27 de
dezembro de 1996, e do Decreto-Lei no 1.593, de 21 de dezembro de 1977; e dá
outras providências. Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007-
2010/2007/lei/l11488.htm>. Acesso em: 15 mar. 2016.
BUENO, Rodrigo. Econometria de Séries Temporais. 2ª ed. São Paulo. Método,
2012.
FONTES, Adriana; PERO, Valéria. DESEMPENHO DOS
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