Determinantes dos empregos e estabelecimentos no setor de serviços de negócios intensivos em conhecimento para os municípios brasileiros

Giovanini, Adilson; Araujo, Nicholas Solonca; Almeida, Helberte João França

doi:10.1590/19805527263006

Resumo

RESUMO O setor de serviços de negócios intensivos em conhecimento (knowledge-intensive business services - KIBS) desempenha papel central no estímulo à inovação e ao fortalecimento da competitividade manufatureira. Este estudo estima modelos de regressão em painel com efeitos fixos, aleatórios e dinâmicos para analisar os determinantes do crescimento deste setor nos municípios brasileiros entre os anos de 2007 e 2021, considerando tanto o número de estabelecimentos quanto o de empregos. Os resultados mostram que municípios maiores e com maior presença manufatureira exibem setor de KIBS maior. Observa-se, contudo, que indústrias de maior porte tendem a internalizar serviços especializados, enquanto a qualificação contribui para a expansão do setor. Diferentemente de estudos anteriores que se concentraram em agregados regionais ou análises estáticas, esta pesquisa oferece uma visão detalhada da dinâmica local dos KIBS e da integração com a manufatura, contribuindo para o entendimento da evolução estrutural e das condições que favorecem a sofisticação desses serviços no Brasil.

PALAVRAS-CHAVE:
KIBS; Empregos; Estabelecimentos; Terceirização; Manufatura

Abstract

ABSTRACT The knowledge-intensive business services (KIBS) sector plays a central role in fostering innovation and enhancing manufacturing competitiveness. This study estimates fixed-effects, random-effects, and dynamic panel regression models to analyze the determinants of the growth of this sector in Brazilian municipalities between 2007 and 2021, considering both the number of establishments and employment. The results show that larger municipalities with a stronger manufacturing presence exhibit a more developed KIBS sector. However, larger firms tend to internalize specialized services, while workforce qualification contributes positively to sector expansion. Unlike previous studies that focused on regional aggregates or static analyses, this research provides a detailed view of the local dynamics of KIBS and their integration with manufacturing, contributing to a better understanding of structural evolution and the conditions that foster this service sophistication in Brazil.

KEYWORDS:
KIBS; Jobs; Establishments; Outsourcing; Manufacturing

Resumen

RESUMEN El sector de servicios empresariales intensivos en conocimiento (KIBS) desempeña un papel central en el estímulo a la innovación y en el fortalecimiento de la competitividad manufacturera. Este estudio estima modelos de regresión en panel con efectos fijos, aleatorios y dinámicos para analizar los determinantes del crecimiento de este sector en los municipios brasileños entre los años 2007 y 2021, considerando tanto el número de establecimientos como el de empleos. Los resultados muestran que los municipios más grandes y con mayor presencia manufacturera presentan un sector de KIBS más desarrollado. Sin embargo, se observa que las industrias de mayor tamaño tienden a internalizar servicios especializados, mientras que la cualificación contribuye a la expansión del sector. A diferencia de estudios anteriores que se centraron en agregados regionales o análisis estáticos, esta investigación ofrece una visión detallada de la dinámica local de los KIBS y de su integración con la manufactura, contribuyendo a la comprensión de la evolución estructural y de las condiciones que favorecen la sofisticación de estos servicios en Brasil.

PALABRAS CLAVE:
KIBS; Empleo; Establecimientos; Externalización; Manufactura

1. INTRODUÇÃO

O setor de serviços de negócios intensivos em conhecimento (Knowledge-Intensive Business Services – KIBS) reúne atividades que utilizam conhecimento especializado para apoiar a resolução de problemas complexos na manufatura (Miles et al., 1995). Incluem-se nesse grupo os serviços de consultoria empresarial, serviços jurídicos, de Tecnologia da Informação (TI), design, engenharia, arquitetura, publicidade, marketing e pesquisa científica, cuja principal característica é a geração e oferta de conhecimento como insumo intangível para outros setores (Strambach, 2008; Muller; Doloreux, 2007; Muller; Zenker, 2001; Den Hertog, 2000).

A partir da década de 1990, as inovações tecnológicas, especialmente nas áreas de tecnologia da informação e comunicação (TICs), impulsionaram a expansão dos KIBS. A difusão da internet e de sistemas multimídia favoreceu o desenvolvimento de serviços especializados que passaram a desempenhar papel fundamental na adaptação e disseminação dessas tecnologias (Freeman; Louçã, 2001). A redução dos custos de comunicação e o aumento da confiabilidade dos sistemas de informação facilitaram a prestação remota desses serviços (Muller; Zenker, 2001; Franke; Kalmbach, 2005; Ghani; Kharas, 2010). A ascensão das plataformas digitais, da Indústria 4.0 e a integração de novas tecnologias, como Big Data, Computação em Nuvem, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Blockchain, ampliaram ainda mais a relevância dos KIBS (Wirtz, 2024; Gawer, 2021; Silva et al., 2022).

Assim, a expansão dos KIBS está diretamente associada à crescente demanda por conhecimentos que favorecem a inovação e a transformação digital (Magadán-Díaz; Rivas-García; 2021). Neste cenário, Tether, Li e Mina (2012) e Czarnitzki e Spielkamp (2003) salientaram que o crescimento das atividades ligadas a este setor eleva a produtividade ao catalisar a inovação manufatureira.

A literatura sobre KIBS no Brasil também destaca a importância deste setor (Raiher, 2023). Mesmo em meio à desaceleração econômica, de 2014 a 2017, esses serviços apresentaram resiliência, com expansão no número de estabelecimentos e de vínculos formais. Ainda assim, sua evolução não foi homogênea, algumas regiões e atividades se mostraram mais dinâmicas que outras (Lima; Nascimento, 2024; Leão; Cardoso; Afonso, 2023). A qualificação dos trabalhadores também se revela um fator determinante, refletindo a crescente demanda por profissionais altamente especializados, principalmente em áreas como TI, consultoria e arquitetura (Teixeira et al., 2021; Santos; La Rovere; Silva, 2018).

Apesar desses estudos evidenciarem a importância e a resiliência dos KIBS, eles permanecem em grande parte descritivos e regionais, sem avançar em análises econométricas abrangentes que investiguem os determinantes da presença dos KIBS no Brasil. Este artigo busca preencher essa lacuna ao estimar regressões em painel com efeitos fixos, aleatórios e dinâmicos, além de empregar testes de causalidade de Granger, para todos os municípios brasileiros entre 2007 e 2021. A contribuição é dupla: (i) este estudo oferece evidências quantitativas sobre os determinantes do crescimento dos KIBS; e (ii) avança metodologicamente em relação aos estudos existentes, ao incorporar indicadores como o índice de Herfindahl-Hirschman (Herfindahl-Hirschman Index - HHI) para capturar os efeitos da concentração de mercado. Especificamente, investiga como fatores como o tamanho do mercado, a concentração de estabelecimentos manufatureiros e a qualificação da força de trabalho influenciam o número de estabelecimentos e vínculos formais de KIBS.

Os resultados evidenciam a elevada concentração das atividades de KIBS nos municípios maiores, bem como uma tendência de desconcentração regional, a qual está fortemente associada ao tamanho das empresas manufatureiras, com efeito negativo, e aos empregos manufatureiros, com efeito positivo. Além disso, a qualificação da força de trabalho, especialmente a proporção de trabalhadores com ensino superior, exerce papel crucial na expansão do setor.

Paralelamente a esta introdução, o estudo encontra-se organizado em mais quatro seções. A seção dois apresenta os estudos sobre o setor de KIBS. A seção três formaliza os procedimentos metodológicos. A seção quatro apresenta e discorre sobre os resultados encontrados. Por fim, a seção cinco traz as considerações finais.

2. DETERMINANTES DO CRESCIMENTO DO SETOR DE KIBS NO BRASIL

Nas últimas décadas, o setor de serviços tornou-se central para o desenvolvimento econômico, com destaque para os KIBS. Os primeiros estudos sobre esse setor emergiram na década de 1990, quando Miles et al. (1995) definiram os KIBS como atividades voltadas à criação, acumulação e disseminação do conhecimento. Eles foram classificados em duas categorias principais: os serviços profissionais (P-KIBS), que englobam áreas como consultoria jurídica, contábil, engenharia e gestão, e os serviços tecnológicos (T-KIBS), que incluem pesquisa e desenvolvimento, software, serviços de tecnologia da informação e engenharia avançada. Segundo Miles et al. (1995), os KIBS diferem dos serviços tradicionais por sua ênfase no conhecimento especializado, sendo contratados para solucionar problemas complexos e atender demandas específicas da manufatura. Czarnitzki e Spielkamp (2003) os caracterizaram como pontes para a inovação, sublinhando sua função na aplicação de conhecimentos tecnológicos nas empresas manufatureiras.

Pesquisas posteriores ampliaram essa definição. De fato, nota-se que Den Hertog (2000) os descreveu como organizações que dependem do conhecimento especializado para fornecer serviços intermediários. Bettencourt et al. (2002) enfatizaram sua atuação na geração e aplicação do conhecimento para soluções personalizadas. Toivonen (2004) destacaram a especialização no atendimento a outras organizações. Bowman e Swart (2007) ressaltaram a capacidade em criar conhecimento tácito. Muller e Doloreux (2007) salientaram a habilidade em integrar diferentes fontes de conhecimento aos processos de inovação. Por fim, Consoli e Elche-Hortelano (2010) os descreveram como intermediários especializados na seleção, acesso e avaliação do conhecimento.

Assim, esses serviços são reconhecidos por sua capacidade em adquirir informações externas e combiná-las ao conhecimento interno para fornecer soluções inovadoras (Miles et al., 1995). Sua atuação como intermediários na difusão do conhecimento permite conectar empresas manufatureiras a centros de pesquisa, viabilizando a inovação industrial (Den Hertog, 2000; Czarnitzki; Spielkamp, 2003; Toivonen, 2004).

A sua expansão está diretamente associada à crescente demanda por conhecimento, impulsionada pelos processos de inovação e transformação digital (Den Hertog, 2000; Gallouj et al., 2015). No entanto, a expansão desses serviços não se deve apenas a inovações tecnológicas, depende também da base preexistente de conhecimento (Kogler; Whittle, 2018), sobretudo dos conhecimentos associados à presença de um setor manufatureiro sofisticado (Cassini, 2023). Evidências internacionais corroboram essa constatação, indicando que em países como Itália e Reino Unido eles são decisivos para a inovação industrial, mas que seu impacto está condicionado à proximidade com centros de Pesquisa & Desenvolvimento (P&D) e à integração com empresas de manufatura intensivas em tecnologia (Ciriaci; Montresor; Palma, 2015; Antonioli; Di Berardino; Onesti, 2020).

A literatura empírica utiliza Matrizes Insumo-Produto (MIPs) para caracterizar a integração entre manufatura e KIBS, sobretudo em países desenvolvidos (Wood; Bryson; Keeble, 1993; Shearmur; Doloreux, 2015; Hauknes; Knell, 2009; Mas-Verdú et al., 2011; Ciriaci; Montresor; Palma, 2015; Ciriaci; Palma, 2016; Antonioli; Di Berardino; Onesti, 2020; Shin, 2024, 2025). Autores como Guimarães e Meirelles (2014); Santos (2020); Leão et al. (2021); Leão, Cardoso e Afonso (2023) e Silva e Maia (2025) aplicaram MIPs para analisar os padrões de inovação e de integração com a manufatura para o Brasil.

As evidências empíricas encontradas pelos estudos internacionais mostram que uma parcela relevante do conhecimento técnico e do esforço de P&D manufatureiro se encontra incorporado (embodied) nos fluxos intersetoriais, sendo proveniente de firmas de KIBS (Hauknes; Knell, 2009; Ciriaci; Montresor; Palma, 2015; Shin, 2024, 2025). Esse efeito é mais elevado para atividades de T-KIBS (P&D, TI, engenharia) do que para serviços profissionais tradicionais, e tende a ser mais intenso em economias avançadas, com cadeias produtivas mais integradas (Di Cagno; Meliciani, 2005; Hauknes; Knell, 2009).

Com efeito, as atividades manufatureiras com maior intensidade tecnológica demandam mais KIBS (Antonioli; Di Berardino; Onesti, 2020; Di Berardino; Onesti, 2018; Ciriaci; Palma, 2016), sobretudo as indústrias eletrônica, farmacêutica (Van Liemt, 2007), automotiva (Genzlinger; Zejnilovic; Bustinza, 2020), química (Shin, 2024) e de máquinas e equipamentos (Seclen-Luna et al., 2022; Seclen; Barrutia, 2018). Porém, apesar da importância desses serviços para a inovação, Giovanini, Morrone e Pereira (2025) mostraram que a adoção de políticas de integração vertical, sobretudo nos Subsistemas Dominados por Fornecedores e de Fornecedores Especializados, se mostra mais eficiente em um contexto de adoção de políticas de reindustrialização do que as políticas de integração dos KIBS à manufatura.

Os estudos empíricos realizados para o Brasil corroboram o diagnóstico de que os KIBS se expandiram nas últimas décadas, mas que sua integração com a manufatura permanece restrita e desigual. Esses serviços estão concentrados nos grandes centros urbanos, onde a disponibilidade de infraestrutura, capital humano e a proximidade do mercado consumidor favorecem a sua expansão e integração à manufatura (Kubota, 2009; Guimarães; Meirelles, 2014; Leão; Cardoso; Afonso, 2023; Lima; Nascimento, 2024). As ligações com a manufatura se elevaram nas últimas décadas, mas ainda estão aquém do observado nos países avançados, sendo evidentes apenas nos maiores centros urbanos (Leão; Cardoso; Afonso, 2023; Leão et al., 2021).

Fatores estruturais como a baixa qualificação limitam a expansão desses serviços inclusive nas regiões mais centrais (Santos; La Rovere; Silva, 2018). Assim, embora tenham importância crescente nos polos metropolitanos, principalmente em São Paulo, sua capacidade em desencadear ganhos sustentados de produção, emprego e inovação na manufatura permanece reduzida (Raiher, 2023; Leão; Cardoso; Afonso, 2023; Honesko; Santos, 2022; Teixeira; Santos, 2016). O crescimento observado no período mais recente não compensa a redução na participação da manufatura (Silva; Maia, 2025).

Estudos realizados fora da região Sudeste reforçam essa constatação. A expansão dos KIBS ainda ocorre de forma incipiente, concentrando-se em serviços básicos e em segmentos manufatureiros específicos, o que limita seu impacto sistêmico (Bittencourt et al., 2024). Soma-se a isso a escassez de políticas públicas e restrições no acesso a recursos financeiros e tecnológicos (Silva et al., 2022). Bem como, a base tecnológica desigual, com forte concentração nos grandes centros urbanos, que exibem maior disponibilidade de infraestrutura, capital humano e proximidade com os consumidores, o que resulta em desigualdades que limitam a difusão desses serviços para as demais regiões (Kubota, 2009; Guimarães; Meirelles, 2014; Lima; Nascimento, 2024). Nesse cenário, a expansão dos KIBS pode oferecer oportunidades relevantes para a economia brasileira, desde que acompanhada por políticas de inovação e qualificação em tecnologias emergentes, e que elevem a capacidade absortiva da manufatura (Leão; Cardoso; Afonso, 2023).

A literatura empírica que estima regressões para identificar os determinantes do desenvolvimento dos KIBS corrobora esses argumentos. O tamanho das cidades, sua centralidade e conexão com outras regiões favorecem a localização e expansão desses serviços (Antonietti; Cainelli, 2011), assim como a proximidade de outras firmas de KIBS (Pylak; Mickiewicz; Kitsos, 2025) de universidades, e a disponibilidade de capital humano (Horváth; Berbegal-Mirabent, 2022). Fatores relacionados à infraestrutura digital e à integração internacional também apresentam efeito positivo sobre o crescimento do setor (Doloreux; Shearmur, 2010, 2012), assim como a demanda e a sofisticação do setor manufatureiro local (Bishop, 2008). Em contrapartida, o tamanho e a idade média das firmas incumbentes podem restringir a entrada de novos atores (Pylak; Mickiewicz; Kitsos, 2025). No caso brasileiro, a expansão dos KIBS ocorre de forma desigual entre as regiões (Santos, 2020) e depende tanto de características endógenas das firmas (tamanho, P&D, qualificação) quanto de condicionantes externos, como setor de atividade, exportação e localização (Kubota, 2009), sendo especialmente relevante a presença de elevada capacidade absortiva nas firmas manufatureiras para que os ganhos de produtividade se materializem (Amancio et al., 2025).

Apesar dos avanços empíricos da literatura nacional, ainda há lacunas importantes quanto ao mapeamento detalhado dos determinantes municipais do desenvolvimento dos KIBS no Brasil e à sua integração com a manufatura. Os estudos existentes concentram-se em recortes regionais agregados, como estados, microrregiões ou regiões metropolitanas, e utilizam abordagens majoritariamente descritivas ou com regressões que não exploram a presença de heterogeneidade espacial e temporal, persistência dinâmica e endogeneidade. Dadas essas constatações, o corrente estudo emprega regressões em painel com efeitos fixos, aleatórios e dinâmicos para quantificar de forma robusta os efeitos de variáveis como tamanho e diversificação manufatureira, infraestrutura digital, capital humano e conectividade logística, sobre o número de estabelecimentos e de vínculos formais em KIBS.

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

3.1. BASE DE DADOS

A base de dados abrange informações dos 5.570 municípios brasileiros para o período de 2007 a 2021. O recorte temporal foi definido com base nos dados disponibilizados pela Relação Anual de Informações Sociais (RAIS). A escolha em encerrar a série em 2021 se deve a alterações metodológicas introduzidas pela RAIS a partir de 2022, que comprometeriam a comparabilidade temporal dos dados e, consequentemente, a análise longitudinal do avanço do setor. O recorte setorial para o setor de KIBS foi definido de acordo com as divisões da Classificação Nacional das Atividades Econômicas (CNAE 2.0), com base em Miles et al. (1995) e Figueiredo e Matos Ferreira (2020), conforme segue: 61, Telecomunicações (Tel); 62, Atividades dos serviços de tecnologia da informação (T. informação); 63, Atividades de prestação de serviços de informação (S. informação); 69, Atividades jurídicas, de contabilidade e de auditoria (Jurídicas); 70, Atividades de sedes de empresas e de consultoria em gestão empresarial (Sedes); 71, Serviços de arquitetura e engenharia, bem como testes e análises técnicas (Arquitetura); 72, Pesquisa e desenvolvimento científico (P&D); 73, Publicidade e pesquisa de mercado (Publicidade); e 74, Outras atividades profissionais, científicas e técnicas (Outras). As informações tabuladas para as demais variáveis se encontram consolidadas no Quadro 1.

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Quadro 1
– Variáveis discriminadas de acordo com a Sigla, a descrição e a fonte

O número de estabelecimentos ( $I N D_{F}$ ) e de vínculos formais ( $I N D_{L}$ ) na indústria de transformação foi incluído para testar a hipótese de que o desenvolvimento do setor de KIBS está associado à demanda por serviços especializados pelo setor manufatureiro. De acordo com Czarnitzki e Spielkamp (2003) e Cassini (2023), uma base industrial robusta cria condições favoráveis para o surgimento e expansão de atividades de KIBS.

O tamanho médio dos estabelecimentos manufatureiros ( $T A M$ ), definido como o número de vínculos formais ( $I N D_{L}$ ) por estabelecimento ( $I N D_{F}$ ), testa a hipótese de que estabelecimentos maiores são menos propensos a terceirizar atividades produtivas, o que resulta em menor demanda por KIBS (Czarnitzki; Spielkamp, 2003; Franke; Kalmbach, 2005). O índice de Hirschman-Herfindahl ( $H H I$ ) é adicionado para identificar os efeitos provenientes da diversificação produtiva no desenvolvimento do setor de KIBS, considerando que mercados mais diversificados podem estimular a especialização em serviços intensivos em conhecimento (Antonioli; Di Berardino; Onesti, 2020; Di Berardino; Onesti, 2018).

O número de vínculos formais no setor primário ( $P R I$ ) identifica a especialização na agricultura e na indústria extrativa. Embora essa especialização possa gerar “rendas ricardianas”, uma forte dependência de recursos naturais pode limitar o desenvolvimento de KIBS, uma vez que o desenvolvimento desse setor está associado a atividades com maior intensidade tecnológica (Antonioli; Di Berardino; Onesti, 2020; Di Berardino; Onesti, 2018; Ciriaci; Palma, 2016).

De forma semelhante, o número de trabalhadores com ensino superior ( $S U P$ ) é incorporado como medida de capital humano, para testar o argumento de que a maior qualificação estimula o crescimento do setor (Horváth; Berbegal-Mirabent, 2022). Também são adicionadas variáveis de controle para os investimentos municipais em infraestrutura ( $I N V$ ); a densidade de acesso via telefonia móvel, por 100 habitantes; portos públicos ( $P o r t o$ ); o custo estimado de transporte rodoviário ( $R o d o$ ), a população municipal (POP) e a existência de aeroporto ( $A e r o$ ) com Pavement Classification Number (PCN) superior a dez. Espera-se que estas variáveis criem condições que favoreçam o surgimento e expansão das atividades KIBS (Muller; Zenker, 2001; Antonietti; Cainelli, 2011; Doloreux; Shearmur, 2010, 2012).

3.2. PROCEDIMENTOS ECONOMÉTRICOS

Apesar dos estudos que utilizam MIP serem úteis para capturar a difusão intersetorial de conhecimento e insumos entre KIBS e manufatura, a opção por métodos econométricos permite explorar explicitamente a heterogeneidade espacial e temporal, controlando fatores estruturais e variáveis observáveis que afetam o desenvolvimento do setor de KIBS. Alguns estudos, detalhados na seção de revisão de literatura, aplicaram técnicas econométricas para analisar os determinantes do desenvolvimento deste setor em diferentes países. Esses trabalhos ofereceram evidências relevantes, mas apresentam limitações: concentram-se em recortes regionais agregados (estados, microrregiões ou regiões metropolitanas), não estimam modelos dinâmicos robustos à presença de endogeneidade. Em contraste, consideramos todos os 5.570 municípios brasileiros entre 2007 e 2021 e estimamos regressões em painel dinâmico que capturam a persistência temporal, controlam a heterogeneidade não observada e a endogeneidade e estimam os efeitos de longo prazo. Além disso, incorporamos um conjunto mais amplo de variáveis explicativas, como o porte e a diversificação manufatureira, infraestrutura e conectividade logística, proporcionando uma avaliação mais detalhada dos determinantes da expansão dos estabelecimentos e dos vínculos formais no setor de KIBS.

O recorte temporal entre 2007 e 2021, baseado na disponibilidade de dados da RAIS, permite acompanhar mudanças estruturais e tendências de formalização nos municípios brasileiros, oferecendo uma visão longitudinal que as MIPs nacionais e regionais raramente conseguem fornecer de forma consistente. Dessa forma, a estimação de regressões em painel com efeitos fixos e aleatórios e de modelos em painel dinâmico que incorporam um termo defasado para capturar os efeitos dinâmicos (Arellano; Bover, 1995; Blundell; Bond, 1998) complementa o conhecimento derivado das MIPs, ao quantificar empiricamente os determinantes da expansão dos KIBS em nível municipal, capturando tanto efeitos cross-section quanto dinâmicos de longo prazo, além de possibilitar a realização de testes de causalidade e de robustez estatística.

Os modelos em painel dinâmico são formalizados conforme segue (Equação 1 e 2):

K I B S_{F, i t} = α_{0} + ρ K I B S_{F, i t - 1} + α_{1} I N D_{F, i t} + α_{2} T A M_{i t} + α_{3} H H I_{i t} + α_{4} P R I_{i t} + α_{5} S U P_{i t} + α_{6} I N V_{i t} + α_{7} P o r t o_{i t} + α_{8} A e r o_{i t} + α_{9} R o d o_{i t} + ϵ_{1}

(1)

K I B S_{L, i t} = β_{0} + ρ K I B S_{L, i t - 1} + β_{1} I N D_{L, i t} + β_{2} T A M_{i t} + β_{3} H H I_{i t} + β_{4} P R I_{i t} + β_{5} S U P_{i t} + β_{6} I N V_{i t} + β_{7} P o r t o_{i t} + β_{8} A e r o_{i t} + β_{9} R o d o_{i t} + ϵ_{2}

(2)

no qual $K I B S_{F, i}$ é o número de estabelecimentos de KIBS no município $i$ ; $K I B S_{L, i}$ , o número de vínculos formais de KIBS; $α$ e $β$ identificam o vetor de parâmetros estimados; e $ϵ_{1}$ e $ϵ_{2}$ os termos de erro.

A escolha entre os modelos é realizada com base no teste de Hausman. Testes adicionais são aplicados para validar a consistência das estimativas, incluindo o teste de Arellano-Bond para autocorrelação dos resíduos e o teste de Sargan-Hansen para verificar a validade dos instrumentos.

O teste de causalidade de Granger de Dumitrescu e Hurlin (2012) é aplicado para se verificar a direção de causalidade entre IND e KIBS. Formalizando (Equação 3):

y_{i, t} = α_{i} + \sum_{k = 2}^{K} β_{i, k} y_{i, t} + \sum_{j = 2}^{J} β_{i, j} x_{i, t} + ϵ_{i, t}

(3)

sendo y e $x$ os empreendimentos e vínculos formais no setor de KIBS e na manufatura e $β_{i, k}$ e $β_{i, j}$ os coeficientes estimados com $k$ e $j$ defasagens.

4. RESULTADOS

4.1. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS

A partir do Gráfico 1 é possível observar que a manufatura é o setor com maior participação e que mais foi impactado pela crise econômica, entre os anos de 2013 e 2017, com redução na sua participação nos vínculos formais, de 17,8%, em 2007, para 16,1%, em 2013, e 14,6%, em 2017, com leve recuperação, para 14,7%, em 2021. A participação nos vínculos formais avançou no setor de KIBS, de 2,8%, em 2007, para 3,5% em 2013 e 2017, e para 4,4% em 2021. A participação do setor primário recuou, de 4,3% em 2007 para 3,6% em 2013, patamar em que se manteve no restante do período.

GRÁFICO 1
– Participação do setor de KIBS, nos vínculos formais totais e número de estabelecimentos, anos selecionados

Todos os setores perderam vínculos formais entre os anos de 2013 e 2017, sendo a manufatura, com retração de 7.900 mil vínculos em 2013 para 6.753 mil vínculos em 2017 o setor mais impactado, seguida pelo setor de KIBS, com recuo de 1.717 mil vínculos em 2013 para 1.634 mil vínculos em 2017. Entre os anos de 2017 e 2021, a manufatura recuperou parcialmente os vínculos perdidos, com avanço para 7.256 mil vínculos, ao passo que o setor de KIBS se recuperou integralmente, 2.156 mil.

A participação no número de estabelecimentos se elevou de forma consistente somente no setor de KIBS. Em 2007, esse setor respondia por 3,8% dos estabelecimentos, com 110,129 mil estabelecimentos, com avanço para 4,3% (166,711 mil) em 2013, 4,7% (183,703 mil) em 2017 e para 5,4% (210,109) em 2021. Assim, os resultados sugerem crescimento no número de estabelecimentos e de vínculos formais a partir de 2017.

As atividades com maior participação, em 2021 (Gráfico 2), foram TI, 24,7%; Jurídica, 22,1%; e Arquitetura, 14,7%. De fato, TI foi a atividade com maior crescimento na participação, de 16,6% em 2007 para 24,7% em 2021. A atividade de Telecomunicações apresentou uma participação constante, 12% até 2017 com avanço para 12,1% em 2021. As participações dos Sistemas de informação e P&D recuaram entre os anos de 2007 e 2021.

GRÁFICO 2
– Participação nos vínculos formais por atividade de KIBS, anos selecionados (em %)

As atividades com maior número de vínculos formais, em 2021 (Gráfico 3), são TI, 531 mil; Jurídicas, 477 mil, e de Arquitetura, 316 mil. Essas atividades também são as que exibem maior crescimento no número total de vínculos formais, principalmente a partir de 2017, com destaque para TI. Para o número de estabelecimentos, destacam-se as atividades Jurídicas, sendo a atividade com maior número de estabelecimentos, 89 mil, e maior crescimento. Desta maneira, verifica-se que somente o número de estabelecimentos de Serviços de informação não aumentou.

GRÁFICO 3
– Total de vínculos formais por atividade e tamanho dos estabelecimentos de KIBS, anos selecionados

As atividades que apresentaram maior proporção de trabalhadores com Ensino Superior (Gráfico 4), em 2021, foram P&D, 69%; TI, 54%; Sedes, 54%, e Sistemas de informação, 44%. No setor de Telecomunicação, a proporção de vínculos formais com ensino superior se reduziu de 37% em 2007 para 27% em 2021. A partir de 2017, provavelmente devido ao forte crescimento na demanda por trabalhadores, a proporção de trabalhadores com ensino superior recuou em todas as atividades, exceto sistema de informação, Jurídicas, P&D e Outras. Em 2021, a proporção de trabalhadores com ensino superior nos setores de KIBS na indústria de transformação e total foi de 40%, 11% e 23%. Estes dados sugerem que o setor de KIBS demanda trabalhadores com maior escolaridade média. Contudo, o elevado crescimento desse setor a partir de 2017 gerou pressão sobre o mercado de trabalho, o que provavelmente explica o recuo na escolaridade média.

GRÁFICO 4
– Proporção de trabalhadores com ensino superior por atividade de KIBS, anos selecionados

Para a maioria das classes populacionais (Tabela 1), a proporção de trabalhadores é baixa independentemente do nível de escolaridade. As principais diferenças entre as classes populacionais são observadas para Ensino médio completo e Ensino superior completo. Conforme o tamanho do município se eleva, a proporção de trabalhadores com Ensino médio completo se eleva, de 50% para os municípios com menos de 5.000 habitantes para 58% nos municípios de 10.001 a 20.000 habitantes, com recuo para 34% nos municípios com mais de 500 mil habitantes. Por outro lado, a proporção de vínculos formais com ensino superior completo se eleva, de 19% entre os municípios com população de 10.000 até 20.000 habitantes para 45% entre os municípios com mais de 500 mil habitantes. Desta forma, os dados sinalizam que a escolaridade dos trabalhadores também aumenta com o tamanho do município.

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TABELA 1
– Proporção de vínculos formais no setor de KIBS, por escolaridade e classe populacional, 2021

A análise dos vínculos formais no setor de KIBS por região (Tabela 2), mostra que as regiões Sudeste, 44%; Sul, 36%, e Centro-Oeste, 34%, exibiram a maior proporção de trabalhadores com Ensino superior completo, sendo também as com maiores proporções de trabalhadores com Ensino superior incompleto, 12%, 18% e 12%, respectivamente. Por outro lado, nas regiões Nordeste e Norte predominam trabalhadores com Ensino médio completo, 55% e 54%, respectivamente. A proporção de mestres e doutores é baixa, independente da região.

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TABELA 2
– Proporção de vínculos formais no setor de KIBS, por região geográfica, 2021

Conforme disposto no Gráfico 5, os estabelecimentos que possuem de um a quatro empregados reuniram o maior número de empreendimentos, em 2021, 119.546; seguido pelos estabelecimentos com cinco a nove empregados, 32.497, e com zero empregado, 22.177. Assim, tratam-se das classes com maior avanço no número de empregados.

GRÁFICO 5
– Estabelecimentos de KIBS, por número de vínculos formais, anos selecionados

A análise do tamanho, por atividade (Gráfico 6), mostra que os estabelecimentos são pequenos, independente da atividade analisada. As atividades Jurídicas são as que exibem maior número de estabelecimentos para todas as classes de tamanho, exceto para os estabelecimentos com mais de 50 vínculos formais. Essa atividade também exibe maior participação dos estabelecimentos que possuem de um a quatro vínculos formais, no total de vínculos formais no setor de KIBS, uma vez que para as demais atividades o número de estabelecimentos se encontra distribuído de forma mais homogênea entre as diferentes classes de tamanho. A atividade de Arquitetura também se destaca pelo elevado número de estabelecimentos, principalmente sem vínculos formais, 5.107, e de um a quatro vínculos formais, 15.742.

GRÁFICO 6
– Tamanho e proporção dos estabelecimentos, por atividade de KIBS, 2021". (2) Em cima da figura da esquerda, vem o a expressão "Número de estabelecimentos". (3) Em cima da figura da direita, vem "Proporção de estabelecimentos". (4) Na legenda da imagem da direita, adicionar vínculos formais, em >50 vínculos formais.

Por outro lado, para a proporção de estabelecimentos com mais de dez vínculos formais, e mais de 50, destaca-se a atividade de P&D, para a qual 40% dos estabelecimentos possuem mais de dez vínculos formais e 18% possuem mais de 50 vínculos formais. Na sequência, destacam-se as atividades de Telecomunicações, com 31% dos estabelecimentos com mais de 10 vínculos formais e 4% com mais de 50 vínculos formais, e de Tecnologia da informação, com 29% das atividades com mais de 10 vínculos formais e 8% com mais de 50 vínculos formais. As atividades de KIBS com menor proporção de estabelecimentos com mais de dez e de 50 vínculos formais são Outras atividades de KIBS, Jurídica, Publicidade e Sedes.

Em 2021, as atividades Jurídicas, 89.591, de Arquitetura, 30.089; TI, 20.529; e Publicidade, 17.061, foram as que exibiram maior número de empreendimentos (Gráfico 7). Adicionalmente, todas as atividades, exceto Serviços de informação e P&D, exibiram forte crescimento no número de estabelecimentos a partir de 2017, com destaque para as atividades de Arquitetura, TI, Publicidade e Telecomunicações.

GRÁFICO 7
– Número e participação dos estabelecimentos de KIBS, por atividade e anos selecionados

Em 2007, 78% dos estabelecimentos de KIBS se localizavam em municípios com mais de 100 mil habitantes (Gráfico 8), número que se reduz para 72% em 2023. Estes dados mostram que os municípios maiores concentram a grande maioria dos estabelecimentos. No entanto, há uma tendência de desconcentração, com avanço na proporção de estabelecimentos em municípios de pequeno e médio porte, em detrimento dos municípios maiores. Ademais, observa-se que os municípios maiores possuem maior número médio de empreendimentos.

GRÁFICO 8
– Participação e número médio de estabelecimentos de KIBS por classe populacional

Os dados compilados na Tabela 3 complementam essas informações. Apesar dos municípios maiores reunirem a grande maioria dos estabelecimentos de KIBS, isso não significa que são estabelecimentos com elevado número de trabalhadores. Na verdade, a maioria, 57%, são de pequeno porte, entre cinco e nove trabalhadores, sendo que 25% dos trabalhadores se encontram em municípios com mais de 500 mil habitantes e somente 1% em municípios com até 5.000 habitantes. 69% dos vínculos formais encontram-se em estabelecimentos que possuem até quatro empregados; 84% em estabelecimentos com até nove empregados e 93% em estabelecimentos com até 19 empregados. Assim, verifica-se que a grande maioria dos estabelecimentos é de pequeno porte.

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TABELA 3
– Participação por classe populacional e número de empregados, 2021

4.2. ReSULTADOS DAS CORRELAÇÕES E REGRESSÕES ESTIMADAS

A partir dos gráficos de dispersão (Gráfico 9), é possível observar que $I N D$ e $I N V$ são as variáveis que exibem maior associação positiva com $K I B S$ . $S U P$ , $T A M$ , $H H I$ e $T E L$ se encontram em patamar intermediário, sendo $P R I$ e $R o d o$ as variáveis que exibem menor associação com o número de estabelecimentos de KIBS.

GRÁFICO 9
– Gráficos de dispersão, estabelecimentos de KIBS, 2021

Para verificar as variáveis que influenciam no número de estabelecimentos e de vínculos formais de KIBS, estimam-se quatro regressões (Tabela 4). Os resultados apontam que todas as variáveis são estatisticamente significativas ao nível de confiança de 95%, porém o coeficiente de determinação se modifica consideravelmente entre as estimações. Para o modelo que possui apenas uma variável explicativa, o coeficiente de determinação assevera a relevância dos estabelecimentos manufatureiros para o número de estabelecimentos de KIBS, 0,880 (Leão; Cardoso; Afonso, 2023; Muller; Doloreux, 2007).

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TABELA 4
– Coeficientes estimados para o modelo MQO, regressões simples, 2021

Os resultados encontrados para os vínculos formais são semelhantes. Contudo, o ajuste do modelo é consideravelmente menor quando as estimações são realizadas para o número de habitantes do município ( $P O P$ ), 0,699, e a manufatura ( $I N D_{L}$ ), 0,561, como variáveis explicativas.

A Tabela 5 compila os coeficientes estimados para os modelos com efeitos fixos e em painel dinâmico. O teste de Hausman indica que o modelo com efeitos fixos exibe melhor ajuste do que o modelo com efeitos aleatórios para ambas as regressões. O teste de Breusch-Pagan evidencia a presença de heterocedasticidade, sendo os resultados formalizados com a aplicação do procedimento de White. Ademais, para o modelo em painel dinâmico, o teste de Sargam mostra que os instrumentos são válidos, enquanto o teste de Arellano-Bond indica que as regressões devem ser estimadas com duas defasagens.

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TABELA 5
– Coeficientes estimados para o modelo em painel e para o modelo em painel dinâmico

Os resultados encontrados para os modelos com efeito fixo mostram que a diversificação produtiva e a presença da manufatura estão entre os principais determinantes da presença de KIBS (Muller; Doloreux, 2007; Teixeira et al., 2021). O tamanho dos estabelecimentos, os investimentos públicos e a diversificação produtiva são estatisticamente significativos ao nível de confiança de 99%, mas com sinais negativos. Por outro lado, o número de empregos no setor primário a qualificação dos trabalhadores (SUP), e os estabelecimentos manufatureiros ( $I N D_{F}$ ) exibem sinal positivo, para os coeficientes estatisticamente significativos. A diversificação produtiva e o número de estabelecimentos manufatureiros ( $I N D_{F}$ ) são as variáveis que exibe maior valor para os coeficientes estimados, o que corrobora a importância da diversificação produtiva e da manufatura para o desenvolvimento do setor de KIBS (Muller; Doloreux, 2007; Teixeira et al., 2021; Leão; Cardoso; Afonso, 2023).

Contudo, os resultados encontrados para o modelo em painel dinâmico mostram que o número de estabelecimentos de KIBS exibe forte dinâmica temporal, a qual é majoritariamente explicada pelo número defasado de estabelecimentos de KIBS. Esse padrão sugere um processo de path dependence, no qual a presença inicial de KIBS favorece sua própria expansão, reforçando a especialização produtiva e a demanda complementar (Miles et al., 1995; Muller; Doloreux, 2007). Assim, a evolução do setor depende majoritariamente de sua dinâmica interna, enquanto o número de estabelecimentos manufatureiros exerce influência secundária.

No plano internacional, estudos destacaram a centralidade dos KIBS na difusão de inovações e no fortalecimento da base industrial, especialmente na Europa e em países desenvolvidos (Miles et al., 1995; Muller; Doloreux, 2007; Ciriaci; Montresor; Palma, 2015). Entretanto, essas análises geralmente se referem a contextos em que oferta e demanda por serviços qualificados já estavam consolidadas. No Brasil, a expansão de KIBS depende também de processos cumulativos de formalização do emprego e de interações contínuas com a manufatura. Ou seja, os KIBS não se desenvolvem apenas como resposta ao setor manufatureiro, mas também estimulam seu dinamismo, formando um círculo virtuoso que evidencia a natureza sistêmica da mudança estrutural (Antonioli; Di Berardino; Onesti, 2020).

A divergência observada para algumas variáveis, como diversificação produtiva e presença de recursos naturais (PRI), entre as regressões com efeitos fixos e em painel dinâmico, pode ser explicada pelas diferenças de perspectiva metodológica. Enquanto os modelos estáticos capturam efeitos de longo prazo e podem refletir condições estruturais locais, os modelos dinâmicos incorporam efeitos cumulativos e intertemporais, mostrando que os impactos das variáveis estruturais podem ser mediados pela evolução histórica do setor. Por exemplo, a perda de significância da diversificação produtiva (HHI) para vínculos formais no modelo em painel dinâmico sugere que, embora a diversidade econômica seja relevante em termos de estabelecimento inicial, a formação de vínculos formais depende mais de fatores endógenos e da presença de manufatura qualificada do que da diversificação em si.

A densidade de acesso à telefonia móvel também exibe sinal positivo, o que corrobora a literatura que argumenta que o avanço das TICs cria condições favoráveis ao desenvolvimento das atividades de KIBS (Freeman; Louça, 2001; Doloreux; Shearmur, 2010, 2012). Fenômeno que favoreceu a formação de um processo endógeno de crescente especialização produtiva e demanda por atividades complementares de KIBS, reforçando evidências internacionais sobre a contribuição dos T-KIBS para a inovação tecnológica (Hauknes; Knell, 2009; Ciriaci; Palma, 2016).

Os coeficientes estimados para vínculos formais, $K I B S_{L}$ , para o modelo em painel dinâmico, mostram que a qualificação (SUP), os investimentos públicos (INV) e o número de vínculos formais na manufatura ( $I N D_{L}$ ) resultam em maior número de vínculos formais nas atividades de KIBS (Guimarães; Meirelles, 2014; Santos et al., 2018; Leão; Cardoso; Afonso, 2023; Silva; Maia, 2025). A diversificação produtiva ( $H H I$ ) deixa de ser estatisticamente significativa, ao passo que o sinal dos coeficientes estimados para os vínculos formais no setor primário e o tamanho das firmas manufatureiras se invertem, refletindo interações complexas entre recursos naturais, manufatura e KIBS (Bishop, 2008; Leão et al., 2021).

Por outro lado, as diferenças entre os coeficientes estimados para os estabelecimentos e os vínculos formais em KIBS revelam que o crescimento e a formalização respondem a determinantes distintos. Enquanto o número de estabelecimentos reflete principalmente efeitos cumulativos e a presença histórica do setor, os vínculos formais dependem mais de fatores estruturais, como capital humano, integração com a manufatura e infraestrutura tecnológica, confirmando insights de Czarnitzki e Spielkamp (2003), Den Hertog (2000) e Silva e Maia (2025). Dessa forma, os municípios podem expandir o setor sem necessariamente aumentar a formalização do emprego, evidenciando que políticas voltadas ao crescimento do número de unidades não garantem a geração de empregos formais, enquanto ações voltadas à qualificação e integração tecnológica favorecem vínculos formais de maior qualidade.

Assim, os resultados dialogam com Kubota (2009), Guimarães e Meirelles (2014), Santos, La Rovere e Silva (2018) e Leão, Cardoso e Afonso (2023), os quais mostraram que a presença de KIBS está associada à concentração industrial, ao tamanho do mercado consumidor e ao capital humano qualificado. Também corroboram estudos internacionais que destacam a importância de KIBS na difusão do conhecimento e inovação industrial, como Miles et al. (1995), Muller e Doloreux (2007) e Den Hertog (2000). Apesar de terem identificado correlações importantes, esses trabalhos não analisaram de forma sistemática os efeitos dinâmicos de retroalimentação nem a persistência temporal na expansão de KIBS.

Os resultados encontrados para o teste de causalidade de Granger (Tabela 6), sugerem que há causalidade unidirecional. Precisamente, $K I B S_{F}$ causa $I N D_{F}$ , para o número de estabelecimentos. Por outro lado, para os vínculos formais observa-se causalidade bidirecional. Desta forma, as variações no número de vínculos formais no setor de KIBS Granger causam as variações nos vínculos formais no setor manufatureiro, e vice-versa, o que evidencia a existência se uma relação simbiótica entre os setores.

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TABELA 6
– Teste de causalidade de Granger de Dumitrescu e Hurlin (2012)

Esses resultados reforçam a ideia de que existe uma relação simbiótica entre os dois setores, como salientado por Den Hertog (2000) e Strambach (2008). Desta forma, existe uma interdependência estrutural entre KIBS e a manufatura. A crescente integração entre os setores favorece o compartilhamento mútuo de conhecimentos e habilidades, o que impulsiona o desenvolvimento de ambos. A causalidade bidirecional observada para os vínculos formais sugere que, à medida que o setor manufatureiro cresce e se diversifica, ele cria novas demandas para o setor de KIBS, que, por sua vez, fortalecem a capacidade de inovação e especialização do setor manufatureiro, consolidando evidências sobre ciclos de retroalimentação entre os setores (Miles et al., 1995; Muller; Doloreux, 2007; Leão; Cardoso; Afonso, 2023; Silva; Maia, 2025).

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O estudo analisou os determinantes do crescimento do setor de serviços de negócios intensivos em conhecimento (KIBS) para os municípios brasileiros entre os anos de 2007 e 2021. Precisamente, a investigação buscou compreender como o tamanho do mercado, a presença de estabelecimentos manufatureiros e a qualificação da força de trabalho influenciaram o desenvolvimento deste setor. A metodologia adotada envolveu a elaboração de estatísticas descritivas, a estimação de regressões em painel, além de testes de causalidade de Granger.

As estatísticas descritivas indicaram um crescimento expressivo do setor de KIBS entre os anos de 2007 e 2021, especialmente após 2017. O número de vínculos formais e de estabelecimentos aumentou substancialmente, com o setor de KIBS passando de 3,5% para 4,4% de participação nos vínculos formais ao longo do período. Este crescimento foi particularmente evidente nas áreas de Tecnologia da Informação, Jurídica e Arquitetura.

Os dados mostraram que o setor de manufatura enfrentou uma queda acentuada no número de estabelecimentos e empregos durante a crise, de 2013 a 2017, não conseguindo se recuperar integralmente entre 2017 e 2021, enquanto o setor de KIBS conseguiu se expandir, com um aumento considerável no número de estabelecimentos, especialmente na faixa de pequeno porte. Uma tendência de desconcentração geográfica também foi evidenciada, com o aumento no número de estabelecimentos e empregos em municípios menores, embora os maiores municípios ainda concentrem a maior parte.

Em relação à qualificação dos trabalhadores, houve uma redução na escolaridade média dos trabalhadores em KIBS, com uma menor proporção de trabalhadores com Ensino Superior, o que provavelmente é explicado pela dificuldade da oferta em atender ao elevado crescimento no número de empregos, problema agravado pela fuga de cérebros, provocada pela crise econômica. Outra possível explicação são as desigualdades regionais, assim, as regiões Norte e Nordeste apresentam maior concentração de trabalhadores com Ensino Médio ao passo que nas regiões Sul e Sudeste predominam trabalhadores com Ensino Superior.

Os resultados das regressões confirmam que o tamanho do mercado (POP), o número de estabelecimentos manufatureiros (IND) e o tamanho dos estabelecimentos (TAM) são variáveis-chave que explicam o crescimento dos KIBS, tanto em termos de empregos quanto de estabelecimentos. As regressões estimadas para o número de estabelecimentos de KIBS mostraram uma forte correlação com o número de estabelecimentos manufatureiros. No entanto, o número de empregos em KIBS é influenciado por fatores como o índice de concentração de mercado (HHI) e a qualificação da força de trabalho (SUP). O tamanho dos estabelecimentos manufatureiros exibe relação negativa com o número de vínculos no setor de KIBS, indicando que firmas manufatureiras menores terceirizam mais atividades para firmas de KIBS.

Em termos de políticas públicas, os resultados indicam que a expansão do setor de KIBS depende de estratégias integradas que combinem qualificação profissional, apoio ao setor manufatureiro, investimentos em infraestrutura tecnológica e incentivo à cooperação interempresarial. Programas de educação técnica e superior, parcerias público-privadas e políticas voltadas à formação de clusters industriais podem fortalecer o crescimento sustentável do setor, promovendo inovação, diversidade e competitividade, enquanto os investimentos públicos desempenham papel crucial nesse processo.

Assim, a principal contribuição do trabalho para a literatura é evidenciar, em nível municipal, os determinantes do crescimento de KIBS no Brasil, destacando a interação entre mercado, manufatura e capital humano, e fornecendo evidências empíricas que corroboram e ampliam a compreensão sobre as características e os fatores responsáveis por promover o crescimento do setor. Para futuras pesquisas, recomenda-se explorar a dinâmica de especialização e diversificação setorial, a influência de políticas regionais de inovação e a análise do impacto de tecnologias emergentes sobre o crescimento dos KIBS, incluindo estudos comparativos entre regiões e setores.

Financiamento:
Bolsa de iniciação científica, PROIP/FAPESC.
Disponibilidade de dados:
Dados originais disponibilizados sob demanda.
CLASSIFICAÇÃO JEL:
L16; L25; L84

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Editado por

Editor responsável:
Marta dos Reis Castilho https://orcid.org/0000-0002-1483-4597, Carolina GS Dias https://orcid.org/0000-0002-0478-8777

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Dados originais disponibilizados sob demanda.

Datas de Publicação

Publicação nesta coleção
06 Jul 2026
Data do Fascículo
2026

Histórico

Recebido
27 Mar 2025
Aceito
24 Nov 2025

Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licença Creative Commons Attribution (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), que permite uso, distribuição e reprodução em qualquer meio, sem restrições desde que o trabalho original seja corretamente citado.

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Sigla	Descrição	Fonte	Ano
$K I B S_{F}$	Número de estabelecimentos em KIBS.	Brasil (2024a)	2007-2021
$K I B S_{L}$	Número de vínculos formais em KIBS.	Brasil (2024a)	2007-2021
$I N D_{F}$	Número de estabelecimentos na manufatura.	Brasil (2024a)	2007-2021
$I N D_{L}$	Número de vínculos formais na manufatura.	Brasil (2024a)	2007-2021
TAM	Tamanho dos estabelecimentos manufatureiros.	Brasil (2024a)	2007-2021
HHI	Índice de Hirschman-Herfindahl, por divisão CNAE.	Brasil (2024a)	2007-2021
PRI	Número de vínculos formais no setor primário (CNAE 1-9).	Brasil (2024a)	2007-2021
SUP	Número de trabalhadores empregados com ensino superior.	Brasil (2024a)	2007-2021
INV	Despesa de capital – investimento.	Brasil (2024a)	2007-2021
TEL	Densidade de acesso – telefonia móvel, por 100 habitantes	Brasil (2024b)	2021
Porto	Variável binária para a presença de porto.	Brasil (2024c)	2021
Aero	Variável binária para a presença de aeroporto.	Brasil (2024d)	2021
POP	População municipal	Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2024a)	2021
Rodo	Custo mínimo do par de ligação.	Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2024b)	2016

	Estabelecimentos
	TAM				HHI				POP			IND
	Coef.		E.P.		Coef.		E.P.		Coef.		E.P.	Coef.	E.P.
Intercepto	3,345*		0,029		5,119*		0,041		-10,383^*		0,133	-4,247*	0,042
Variável explicativa	0,456*		0,018		-6,936*		0,120		1,410*		0,014	1,382*	0,008
R²	0,124		-		0,422		-		0,699		-	0,880	-
Breusch-Pagan	112,81*		-		69,122*		-		0,585		-	382,37*	-
Amostra	4.558		-		4.558		-		4.558		-	4.558	-
	Vínculos formais
	TAM			HHI				POP				IND
	Coef.	E.P.		Coef.		E.P.		Coef.		E.P.		Coef.	E.P.
Intercepto	3,546*	0,029		5,191*		0,042		-9,724*		0,133		0,255*	0,047
Variável explicativa	0,433*	0,018		-6,800*		0,131		1,353*		0,014		0,609*	0,008
R²	0,120	-		0,388		-		0,699		-		0,561	-
Breusch-Pagan	93,303*	-		65,164*		-		0,037		-		36,95*	-
Amostra	4228	-		4228		-		4228		-		4228	-

Variável	Estabelecimentos				Vínculos formais
	Efeitos fixos^#		Painel dinâmico #		Efeitos fixos##		Painel dinâmico^##
	Coef.	Std.	Coef.	Std.	Coef.	Std.	Coef.	Std.
L1.KIBS	-	-	0,392*	0,037	-	-	0,414*	0,033
L2.KIBS	-	-	-0,095*	0,019	-	-	0,113*	0,016
L1.TAM	-0,064*	0,006	-0,065*	0,010	0,040*	0,004	0,018**	0,009
L2.TAM	-0,020*	0,006	-0,032*	0,009	-0,185*	0,005	-0,032	0,011
L1.PRI	-0,011	0,011	-0,018	0,016	0,025*	0,012	-0,028	0,017
L2.PRI	0,057*	0,011	0,072*	0,017	0,002	0,012	-0,046*	0,014
L1.SUP	0,098*	0,003	0,032*	0,009	-0,030*	0,003	-0,003	0,005
L2.SUP	0,043*	0,007	0,021*	0,010	0,162*	0,008	0,102*	0,012
L1.INV	-0,030*	0,005	-0,137*	0,007	0,103*	0,005	0,084*	0,007
L2.INV	-0,039*	0,005	-0,137*	0,006	0,063*	0,005	0,057*	0,006
L1.HHI	-0,950*	0,072	-0,476*	0,109	-1,009*	0,071	-0,007	0,096
L2.HHI	0,097	0,094	0,243	0,168	-0,534*	0,104	0,038	0,141
L1.IND	0,146*	0,007	-0,011	0,020	-0,024*	0,008	0,071*	0,016
L2.IND	0,107*	0,008	0,104*	0,018	0,157*	0,009	0,040*	0,012
Aero	-	-	-2,989	3,918	-	-	10,862*	3,913
Porto	0,741	0,009	-0,248	1,078	-0,002	0,008	-1,146	1,104
Rodo	-	-	1,339	0,695	-	-	1,174	0,806
TEL	-	-	0,125*	0,033	-	-	-0,033	0,027
Intercepto	2,829*	0,142	-8,507*	3,579	0,463	0,164	-2,771	3,564
R² dentro	0,301	-	-	-	0,271	-	-	-
R² entre	0,776	-	-	-	0,7537	-	-	-
R² total	0,658	-	-	-	0,7112	-	-	-
Hausman	6.117^*	-	-	-	6.308*	-	-	-
Breusch-Pagan	38.741*	-	-	-	57.441*	-	-	-
Sargan	-	-	21.349*	-	-	-	-	6.928*
Arellano-Bond	-	-	-25,346*	-	-	-	-	-16,673*

Total	Estabelecimentos
	Teste		IND causa KIBS			KIBS causa IND
	Teste		Resultado		P-valor	Resultado		P-valor
	$\bar{Z}$		11,888^*		0,000	23,684*		0,000
	$\tilde{Z}$		0,479		0,632	7,788*		0,000
Total	Vínculos formais
	Teste	IND causa KIBS					KIBS causa IND
	Teste	Resultado		P-valor			Resultado	P-valor
	$\bar{Z}$	22,811*		0,000			31,350*	0,000
	$\tilde{Z}$	7,247*		0,000			12,539*	0,000

Determinantes dos empregos e estabelecimentos no setor de serviços de negócios intensivos em conhecimento para os municípios brasileiros

Determinants of employment and establishments in the KIBS sector for Brazilian municipalities: an analysis with econometric models

Determinantes del empleo y de los establecimientos en el sector de servicios empresariales intensivos en conocimiento en los municipios brasileños

Resumo

Abstract

Resumen

1. INTRODUÇÃO

2. DETERMINANTES DO CRESCIMENTO DO SETOR DE KIBS NO BRASIL

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

3.1. BASE DE DADOS

3.2. PROCEDIMENTOS ECONOMÉTRICOS

4. RESULTADOS

4.1. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS

4.2. ReSULTADOS DAS CORRELAÇÕES E REGRESSÕES ESTIMADAS

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Referências

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Datas de Publicação

Histórico

Classe populacional	Fund. Incompleto	Fund. Completo	Médio Incompleto	Médio Completo	Superior Incompleto	Superior Completo	Mestrado	Doutorado
<5.000	7%	4%	5%	50%	11%	22%	0%	0%
5.001-10.000	4%	3%	5%	54%	12%	22%	0%	0%
10.001-20.000	3%	4%	5%	58%	11%	19%	0%	0%
20.001-50.000	3%	4%	5%	55%	12%	22%	0%	0%
50.001-100.000	3%	3%	4%	52%	12%	25%	0%	1%
100.001 -500.000	2%	3%	3%	47%	13%	32%	1%	0%
>500.000	2%	2%	2%	34%	12%	45%	1%	0%

Classe populacional	Fund. Incompleto	Fund. Completo	Médio Incompleto	Médio Completo	Superior Incompleto	Superior Completo	Mestrado	Doutorado
1 - Norte	4%	4%	4%	54%	9%	24%	1%	0%
2 - Nordeste	4%	4%	3%	55%	10%	24%	1%	0%
3 - Sudeste	2%	2%	2%	36%	12%	44%	1%	0%
4 - Sul	2%	2%	4%	38%	18%	36%	1%	0%
5 - Centro-Oeste	2%	3%	4%	44%	12%	34%	1%	1%

Classe populacional	Participação
Classe populacional	0 Empregado	De 1 a 4	De 5 a 9	De 10 a 19	De 20 a 49	De 50 a 99	De 100 a 249	De 250 a 499	De 500 a 999	>1000
1 - Até 5.000	0%	1%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
2 – 5.001 até 10.000	0%	2%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
3 – 10.001 até 20.000	0%	3%	1%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
4 – 20.001 até 50.000	1%	6%	2%	1%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
5 – 50.001 até 10.0000	1%	6%	2%	1%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
6 – 100.001 até 500.000	3%	14%	4%	2%	1%	0%	0%	0%	0%	0%
7 - Maior que 500.000	5%	25%	7%	4%	3%	1%	1%	0%	0%	0%
Total	11%	57%	15%	9%	5%	2%	1%	0%	0%	0%