Fatores que influenciam a sobrevivência das micro e pequenas empresas no Brasil¹

Resumo

Objetivo:

Estudar quais conjuntos de variáveis, além do crédito e da rentabilidade, influenciam a sobrevivência das micro e pequenas empresas (MPE) ao longo do tempo.

Originalidade/valor:

O presente estudo inova na apresentação de variáveis independentes relacionadas com objetivo comum. Contribui para a literatura ao identificar fatores, além dos financeiros, que podem influenciar na sobrevivência das MPE em um único modelo, algo ainda não identificado na literatura. Espera-se assim adquirir conhecimentos que estimulem mudanças no comportamento por parte dos empreendedores, do poder público, dos stakeholders e de instituições privadas afins ao tema, para que seja estimulada a criação de novas ferramentas de gestão que venham a minimizar o fechamento de tantas MPE com pouco tempo de existência.

Design/metodologia/abordagem:

Utilizaram-se dados secundários dos 26 estados e do Distrito Federal brasileiros entre os anos de 2008 e 2012. Foram empregados os modelos de equação reduzida com estimação por meio de um Tobit, haja vista a variável dependente ser censurada, e pelo método MQO em painel com efeitos fixos e erro robusto, com resultados equivalentes. Na análise de dados, utilizou-se o método da análise fatorial pelo método dos componentes principais (AF-MCP).

Resultados:

Os resultados apresentados apontaram fatores significantes para a sobrevivência das MPE, como necessidade de emprego e renda, investimentos em saúde, acesso a financiamento e, em destaque, a importância da educação, entre outras. Além disso, o trabalho desmistifica que a causa principal da mortandade das MPE é a falta de crédito, pois há ofertas em demasia no mercado, seja por meio dos bancos ou de investidores.

Palavras-chave
micro e pequenas empresas; sobrevivência; empreen-dedorismo; análise fatorial; Brasil

Abstract

Purpose:

This article studies which sets of variables, besides credit and profitability, influence the survival of micro and small enterprises (MSE) over time.

Originality/value:

This study innovates in presenting independent variables related to a common objective, contributing to the literature by identifying factors, including financial ones, that can influence MSE survival in a single model, which has not yet been identified in the literature. Therefore, acquiring knowledge that stimulates changes in the behavior of entrepreneurs, public authorities, stakeholders, and private institutions related to the subject is expected to promote the creation of new management tools, which can decrease the closure of several MSEs within a short time of operation.

Design/methodology/approach:

Secondary data from the 26 Brazilian states and the Federal District relative to the period between 2008 and 2012 were used. Reduced equation models with estimation utilizing a Tobit were used, as the dependent variable is censored, in addition to the OLS method with fixed effects panel and robust error, with equivalent results. The factor analysis by the principal component method (FA-PCM) was used in the data analysis.

Findings:

The results showed significant factors for MSE survival, such as the need for employment and income, investments in health, access to financing, and, mostly, the importance of education, among others. Moreover, the study demystifies that the leading cause of MSE death is the lack of credit, as there is too much credit on the market, either through banks or investors.

Keywords
micro and small enterprises; survival; entrepreneurship; factor analysis; Brazil

INTRODUÇÃO

Alguns estudos sobre as micro e pequenas empresas (MPE) apontam para a importância delas no desenvolvimento socioeconômico por causa de sua participação na estabilidade social (Aoki & Badalotti, 2014; Garcia et al., 2022), já que são geradoras de nova ideias e insumos para outras empresas (Hyytinen & Toivanen, 2005), promotoras da melhoria da qualidade de vida da sociedade (Jones-Evans, 2015), entre outros benefícios.

No entanto, estudos de Bedê (2016) mostram que há um grande percentual de MPE que não conseguem atingir os três anos de existência. Em relação à adversidade dessas empresas, um dos obstáculos mais comentados para essa situação é a dificuldade de acesso ao crédito, conforme os estudos de Beck et al. (2011), que relatam o custo desse recurso como muito alto; e Dong e Men (2014) fazem referência ao pouco tempo de existência que gera insegurança nos investidores.

Assim, observa-se a existência de uma lacuna na literatura em relação a estudar um agrupamento de fatores que possam impactar a longevidade das MPE. Esta pesquisa procurou estudar quais conjuntos de variáveis, além do crédito e da rentabilidade, influenciam a sobrevivência das MPE ao longo do tempo. Em relação às dificuldades de acesso aos recursos financeiros, o estudo de Morais (2008) informa que há oferta de crédito no mercado, por meio de linhas de financiamento bancário e programas de incentivo, como o Programa de Geração de Emprego e Renda (Proger), embora a falta de garantias e o alto custo possam dificultar esse acesso para as MPE. O crédito para essas empresas poderia ser mais acessível se houvesse mais políticas públicas direcionadas para esse objetivo (Hyytinen & Toivanen, 2005). Cabe citar que não se encontram muitos trabalhos acadêmicos tratando especificamente do desempenho das MPE, abordando, por exemplo, a escolaridade dos empresários, o investimento público e a aplicação de financiamentos bancários.

Como possíveis fatores, os estudos destacam que a sobrevivência das MPE está associada com a geração de trabalho e renda (Chandler, 2012; Beck, 2013; Sprakel & Machado, 2020), a redução das desigualdades (Khan, 2015), a disseminação do conhecimento nas regiões onde estão situadas (Nitescu, 2015) e o desenvolvimento de novas tecnologias (Denis, 2004; Massa et al., 2020). Para se chegar ao objetivo proposto por este estudo, foram utilizados dados dos 26 estados e o Distrito Federal brasileiros, entre 2008 e 2012, extraídos dos sistemas, relatórios e balanços do Ipeadata, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad) do IBGE, do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (Datasus), da Secretaria do Tesouro Nacional (STN), do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (Sebrae) e do Atlas do desenvolvimento humano no Brasil, do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (Pnud), do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) e da Fundação João Pinheiro (FJP). Construiu-se um modelo de equação reduzida para identificar quais variáveis influenciam a probabilidade de sobrevivência das MPE.

Este trabalho contribui para a literatura ao identificar fatores, além dos financeiros, que podem influenciar na sobrevivência das MPE em um único modelo, algo ainda não identificado na literatura. Desse modo, foi possível observar que a sobrevivência das MPE está ligada aos seguintes fatores: o grau de urbanização, que contribui para o aumento do produto interno bruto (PIB), conforme Davis e Henderson (2003); a renda (salário) do trabalhador, que proporciona aquecimento da economia (Zica & Martins, 2008); e o ensino, que é fomento para o desenvolvimento dos empreendedores (Hanushek, 2013; Pereira, 2017; Nabi et al., 2017). Em relação à contribuição prática, espera-se adquirir conhecimentos que estimulem mudanças no comportamento por parte dos empreendedores, do poder público, dos stakeholders e de instituições privadas afins ao tema, para que seja estimulada a criação de novas ferramen-tas de gestão, como cursos de capacitação, metodologias de consultoria, entre outros instrumentos e procedimentos, que venham a minimizar o fechamento de tantas MPE em tão pouco tempo.

FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Micro e pequenas empresas

A importância das MPE pode ser certificada pelo estudo de Beck (2013) que destaca que elas representam 95% das empresas de todo o mundo. Entre as contribuições das MPE para a melhoria da qualidade de vida da sociedade, destacam-se o estímulo ao empreendedorismo e a inovação tecnológica (Chu, 2009), pois são as principais geradoras de trabalho e renda (Denis, 2004; Zica & Martins, 2008), contribuem para redução da pobreza (Nitescu, 2015) e são responsáveis pela distribuição de riqueza (Beck et al., 2011), entre outros fatores positivos. Além disso, são em alguns países as principais responsáveis pelo crescimento do PIB (Khan, 2015). As MPE têm contribuído para a economia dos países desenvolvidos, como o Canadá e alguns da União Europeia, por meio da sua participação na geração de empregos, que chegam a ser mais de 65% nessas empresas (Beck et al., 2011; Chandler, 2012; Nitescu, 2015).

No Brasil, o estudo de Bedê (2016) aponta que 45% das MPE fecham as portas nos primeiros dois anos de atividade, por diversos motivos: burocracia, falta de mão de obra, ausência de planejamento, entre outros fatores. Para minimizar esses efeitos nocivos, organizações e agências de apoio como o Sebrae fornecem suporte às MPE, como: informação e conhecimento por meio de artigos e publicações de cartilhas com dados técnicos e de capacitação; consultores em todos os estados; cursos e palestras presenciais e a distância; e premiações que valorizam as boas práticas de gestão.

Para nivelar o entendimento sobre MPE no Brasil, adotou-se a definição jurídica dessas empresas, constituídas por exercerem atividades mercantis, sem estarem vinculadas a atividades associativas ou da administração pública, conforme Bedê (2016). Determinou-se no presente estudo a classificação como MPE, conforme determina a Lei Complementar (LC) nº 123/2006, alterada pela LC nº 155/2016, que enquadra as MPE de acordo com o seu faturamento bruto anual, que permite que estejam inseridas no Simples Nacional (regime de tributação simplificado):

• Microempresas: faturamento de até R$ 360.000,00.

• Empresas de pequeno porte: faturamento acima de R$ 360.000,00 até R$ 4.800.000,00.

Sobrevivência das MPE

Para entender o que pode influenciar a sobrevivência das MPE, identificaram-se algumas variantes apontadas pela literatura, como a má distribuição de renda e os altos níveis do Índice de Gini, que inibem o acesso ao melhor ensino pelos mais pobres, o que os impede de conseguir melhores empregos (Barro, 2000), e variáveis referentes à educação, fator preponderante para o desenvolvimento de novas tecnologias que melhoram a competitividade das MPE (Barro, 2013). Esses fatores se relacionam com a efetividade das em-- presas, haja vista seus efeitos benéficos para geração de trabalho e renda, que propiciam investimentos públicos, gerando um ambiente saudável para as MPE (Gonçalves et al., 2017). Alguns estudos abordam a necessidade de as empresas agregarem mais vantagens competitivas, como investir em pesquisa e desenvolvimento - P&D (Lee & Marvel, 2009), promover a inovação (Brito et al., 2009) e persistir no desenvolvimento de novas tecnologias (Merrilees et al., 2011; Rosenbusch et al., 2011).

Sobre o desempenho, os indicadores mais utilizados se relacionam com crescimento e rentabilidade (Lu & Beamish, 2006). Entretanto, esses indicadores não produzem uma avaliação eficaz de desempenho por utilizarem informações imprecisas, já que a legislação vigente desobriga as MPE de divulgar informações contábeis detalhadas, podendo acobertar endividamento excessivo, registros financeiros falsos, entre outras situações (Forte et al., 2013). No que concerne ainda à mensuração do desempenho, o estudo de Hudson et al. (2001) questiona se os atuais modelos de mensuração, a exemplo do Balanced Scorecard (BSC), são apropriados para as MPE por terem sido desenvolvidos com base em médias e grandes empresas. Portanto, sua aplicabilidade pode não refletir a realidade por causa de características diferenciadas, como estrutura enxuta, facilidade de adaptação, entre outros atributos próprios.

Fatores críticos para a sobrevivência das MPE

Conforme pesquisa contida na publicação Empreendedorismo no Brasil 2015 - GEM - Global Entrepreneurship Monitor (Lima et al., 2015), abrir o próprio negócio está na quarta colocação entre os sonhos dos brasileiros. Entre os principais motivos para empreender, o estudo de Bulgacov et al. (2011) cita a necessidade e a oportunidade. As MPE que surgem por necessidade são uma alternativa para sobrevivência, já as que surgem por oportunidade são constituídas por pessoas que conseguem perceber as carências do mercado. Porém, diversos fatores contribuem para que as MPE não sobrevivam por muito tempo.

A falta de escolaridade, que dificulta a obtenção de bons empregos, e os ciclos de recessão estão entre as principais razões para se empreender por necessidade (Aoki & Badalotti, 2014). Também como causa para empreender por necessidade está a abertura de um negócio para ajudar parentes e amigos (Lima et al., 2015). No que tange ao motivo de se empreender por oportunidade, tem-se o maior índice de escolaridade, que faz as pessoas conseguirem estruturar melhor o negócio e conseguir mais chances de sucesso, conforme mostram as pesquisas de Empreendedorismo no Brasil 2015 (Lima et al., 2015).

Em se tratando das MPE, o acesso aos recursos financeiros ocorre praticamente por meio de instituições financeiras, sejam privadas ou públicas (Zica & Martins, 2008; Tavares et al., 2015). Todavia, essa dificuldade de acesso ao crédito é objeto de alguns estudos que mostram algumas limitações: precário relacionamento bancário (Matias, 2009), dificuldades com a documentação exigida pela legislação bancária (Khan, 2015), falta de opções de crédito e juros mais elevados (Beck & Demirguc-Kunt, 2006). Essas dificuldades, somadas à desinformação pelos empresários, afetam diretamente a sobrevivência dos seus empreendimentos (Beck et al., 2011; Nitescu, 2015; Khan, 2015).

Há ainda a baixa preocupação das instituições financeiras em ofertar serviços de qualidade (Çirpin & Sarica, 2014), como baixa disponibilidade de informação, atendimento inadequado dos funcionários, tempo excessivo para resolução de pendências, custo elevado para serviços precários, entre outros (Hankinson et al., 1997; Singhal et al., 2013). Em se tratando de ações governamentais, observa-se o exemplo do Canadá, em que o governo criou programas de prestação de garantia para facilitar o ingresso das MPE em financiamento bancário (Chandler, 2012).

Quanto a fatores governamentais, criaram-se no Brasil alguns programas para apoio às MPE, a exemplo do Proger e do Fundo de Aval para a Geração de Emprego e Renda (Funproger), conforme o estudo de Morais (2008). Além desses, criaram-se algumas leis federais que favorecem as MPE: LC nº 123/2006, conhecida como Lei Geral das Micro e Pequenas Empresas, alterada posteriormente pela LC nº 155/2016. Inclui-se também o sistema de tributação simplificado, denominado de Simples Nacional ou Supersimples, previsto na mesma LC nº 123/2006 que começou a vigorar a partir de julho de 2007. O Supersimples beneficiou as MPE porque agrega seis impostos federais, um estadual e um municipal: IRPJ, CSLL, PIS, Cofins, INSS, IPI, ICMS e ISS.

Outro fator relevante apontado pela literatura para a sobrevivência das MPE é a escolaridade. Cabrer-Borrás e Rico Belda (2018) indicam que a escolaridade tem impacto na sobrevivência das MPE, fazendo-se necessário promover a formação empresarial para aumentar as chances de sobrevivência e induzir mais empreendimentos por oportunidade, já que apresentam maiores taxas de sobrevivência. Bertolami et al. (2018) também mostram que fatores relacionados ao capital humano, como educação, treinamento, habilidade e experiência, têm impacto na sobrevivência das MPE.

Por fim, fatores ambientais também são destacados como importantes na sobrevivência das MPE. Eseoghene et al. (2021) apontam fatores como concorrência, facilidades de transporte, instabilidade no governo, além de outros como capital financeiro e treinamento. Couto et al. (2017) também mencionam fatores externos, como concorrência, política, economia e burocracia, como destaque para a falência das MPE.

METODOLOGIA

Coleta dos dados

O presente estudo é uma pesquisa quantitativa com dados secundários em painel. A amostra é composta por dados de 2008 a 2012 das 27 unidades federativas brasileiras. A escolha do período baseou-se na disponibilidade de dados da variável dependente taxa de sobrevivência das MPE, compu-tada por pesquisa do Sebrae, bem como em algumas das variáveis independentes utilizadas na análise fatorial pelo método dos componentes principais (AF-MCP) conduzida na pesquisa. Os dados foram coletados de sistemas, relatórios e balanços do Ipeadata, do IBGE, da Pnad do IBGE, do SIM do Datasus, da STN, do Sebrae e do Atlas do desenvolvimento humano no Brasil, do Pnud, do Ipea e da FJP.

A taxa de sobrevivência das MPE se apresenta como um índice que mede a efetividade dos empreendimentos, sofrendo influência de vários fatores, como tamanho, setor, atividade, tecnologia empregada, recursos humanos e financeiros, entre outros. Ou seja, não há um único modelo de negócios que garanta a longevidade de uma MPE. Contudo, pretende-se, identificar quais fatores em conjunto podem evitar a mortandade das MPE (Mas-Verdú et al., 2015).

A variável dependente taxa de sobrevivência das empresas em referência às MPE foi selecionada para evidenciar como se comportam os empreendimentos que nascem e quantos sobrevivem ao longo dos anos (Bedê, 2016). Com relação às variáveis dependentes, estudos indicam que a taxa de sobrevivência de MPE pode ser influenciada por fatores associados à educação (Hyytinen & Toivanen, 2005), ao trabalho e à renda (Nitescu, 2015), à geração de riqueza (Sawaia, 2017), à desigualdade (Pereira, 2017), aos recursos financeiros (Jones-Evans, 2015) e à expectativa de vida da população (Andrade et al., 2016). Este estudo concentrou-se nas variáveis relacionadas a esses fatores. Todas as análises estatísticas e econométricas, bem como a AF-MCP, foram conduzidas no software Stata 17.1.

APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

Análise fatorial pelo método dos componentes principais

A estratégia empírica adotada nesta pesquisa foi mapear todas as variáveis correlacionadas com o empreendedorismo, e, por conseguinte, com a taxa de sobrevivência das MPE. Após a busca nas bases de dados mencionadas, identificaram-se 60 variáveis independentes, o que tornou a estimação de um modelo de regressão um processo não parcimonioso. Visando reduzir a dimensionalidade do conjunto das 60 variáveis, optou-se pela condução de uma AF-MCP. Assim, objetivou-se identificar quantos e quais fatores refletem a variância conjunta das 60 variáveis e qual a estrutura fatorial resultante do conjunto de dados (Figueiredo & Silva, 2010). Na sequência, buscou-se nomear cada fator e atribuir a ele um significado com base nos resultados obtidos na AF-MCP à luz da literatura.

Assim, a utilização da análise fatorial deve-se ao objetivo de resumir o quantitativo de fatores a serem observados para melhor compreensão e entendimento, haja vista a arrumação dos dados para melhor exposição e interpretação das variáveis mais significativas que foram identificadas. Sua importância dá-se pela simplificação na identificação das correlações dos fatores e de suas respectivas variáveis, acrescentando a singularidade, que define o percentual total de variância que todas as variáveis incluídas na análise compartilham entre si (Hair et al., 2009; Figueiredo & Silva, 2010).

A AF-MCP utilizou como critério de adequação da amostra o Measure of Sampling Adequacy (MSA). Desse modo, quando se estimou a AF-MCP, estabeleceu-se que a solução fatorial retivesse fatores com autovalores >1 para que o critério de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) fosse atendido. A solução fatorial resultante reteve sete fatores, nos quais se garantiu um grau ótimo de correlação entre todas as variáveis do modelo (Hair et al., 2009; Figueiredo & Silva, 2010).

O passo seguinte foi a aplicação da rotação ortogonal Varimax na solução fatorial obtida na AF-MCP. O objetivo de rotacionar a solução fatorial inicial é retirar o viés da formação sequencial dos fatores. Com a aplicação na análise fatorial da rotação ortogonal Varimax, o resultado gerou a criação de sete fatores, dispostos na Tabela 1, observando-se que as cargas fatoriais das variáveis independentes, a partir de uma correlação estatística padronizada dos dados disponíveis, permaneceram com valores da singularidade em percentuais inferiores a 28%, confirmando o grau bom para a variável compor a formação dos fatores (Hair et al., 2009; Figueiredo & Silva, 2010).

Tabela 1
Cargas fatoriais rotacionadas (matriz-padrão) - variâncias exclusivas

Variável	Fator 1	Fator 2	Fator 3	Fator 4	Fator 5	Fator 6	Fator 7	Singularidade
Ensino superior incompleto urbano	-0,9835							0,0211
Ensino superior incompleto	-0,9821							0,0128
Ensino superior incompleto - de 45 a 54 anos	-0,9577							0,0586
Ensino superior incompleto - de 35 a 44 anos	-0,9585							0,0333
Ensino médio incompleto	-0,9513							0,0441
Ensino superior incompleto - de 55 a 64 anos	-0,9361							0,0910
Ensino médio incompleto urbano	-0,9218							0,1215
Ensino superior incompleto - de 25 a 34 anos	-0,8532							0,1321
Ensino médio completo - de 35 a 44 anos	0,9979							0,0016
Ensino superior completo - 45 a 54 anos	0,9975							0,0031
Ensino superior completo - 55 a 64 anos	0,9977							0,0007
Ensino médio completo - 25 a 34 anos	0,9974							0,0029
Ensino superior completo - de 35 a 44 anos	0,9976							0,0006
Ensino médio completo - de 55 a 64 anos	0,9972							0,0039
Ensino médio completo - acima de 65 anos	0,9971							0,0008
Ensino médio completo - de 45 a 54 anos	0,9967							0,0031
Ensino médio completo rural	0,9961							0,0061
Ensino superior completo - acima de 65 anos	0,9954							0,0072
Ensino superior completo - de 25 a 34 anos	0,9926							0,0121
Ensino superior completo rural	0,9930							0,0041
Ensino médio incompleto - acima de 65 anos	0,9889							0,0182
Ensino médio incompleto - de 25 a 34 anos	0,9835							0,0099
Ensino médio incompleto - de 35 a 44 anos	0,9838							0,0214
Ensino médio incompleto rural	0,9654							0,0245
Ensino médio completo urbano	0,9644							0,0335
Ensino médio incompleto - de 45 a 54 anos	0,9607							0.0380
Ensino superior completo urbano	0,8862							0,0969
Ensino médio incompleto - de 55 a 64 anos	0,8638							0,2235
Ensino médio completo	0,8222							0,1215
Renda média do trabalhador principal	0,5372							0,3226
Taxa de analfabetismo		-0,8171						0.1328
Proporção de domicílios extremamente pobres		-0,8473						0,0692
Gastos com saúde		-0,7722						0,3030
Grau de urbanização		0,8685						0,1335
PIB per capita		0,8948						0,1385
Expectativa de vida		0,8684						0,1866
Ensino superior completo		0,7962						0,1518
Razão entre PEA e PIA		0,7194						0,2417
Expectativa de anos de estudo		0,6533						0,1387
Receitas públicas			0,9590					0,0338
População economicamente ativa			0,8837					0,0442
População desocupada - sem trabalho			0,8091					0,1243
População ocupada com trabalho			0,8843					0,0382
Domicílios extremamente pobres			0,8510					0,0766
População extremamente pobre			0,7786					0,1032
Operações de crédito de longo prazo				0,9460				0,0928
Gastos com educação				0,8262				0.0787
Gastos com infraestrutura				0,7949				0,0761
Taxa de desemprego					0,8692			0,1644
Índice de Gini					0,4888			0,2291
Ensino superior incompleto rural						0,8491		0,0531
Taxa de fecundidade							0,4670	0,1378

Por fim, para proceder à estimação do modelo de regressão, os fatores foram gerados. Ao contrário da maioria dos trabalhos que adotam análise fatorial em conjunto com análise de regressão, os fatores não foram criados tirando a média dos valores das variáveis que eles refletem. Neste trabalho, utilizou-se o método de regressão, no qual cada fator é construído por meio de 60 regressões do fator contra cada variável, de modo que são consideradas não só as cargas fatoriais, mas também as cargas fatoriais cruzadas (Hair et al., 2009; Figueiredo & Silva, 2010).

De acordo com os fatores, analisaram-se sua composição e nomeação:

• Fator 1: desigualdade, com variáveis relacionadas ao ensino e também com o Índice de Gini, que se relacionam com desenvolvimento social e econômico.

• Fator 2: ambiente produtivo, com variáveis que sugerem desenvolvimento empresarial e crescimento econômico.

• Fator 3: força de trabalho, com variáveis relacionadas à empregabilidade da população.

• Fator 4: investimentos socioeconômicos, variáveis referentes a investimentos públicos.

• Fator 5: desemprego, com variável taxa de desemprego.

• Fator 6: escolaridade rural, referente ao ensino superior na zona rural.

• Fator 7: planejamento familiar, referente à taxa de natalidade.

Estatística descritiva

Na Tabela 2, estão os dados referentes à estatística descritiva, sendo a amostra composta por 108 observações, número dentro do critério recomendado para utilização da AF-MCP.

Tabela 2
Estatística descritiva

Variável	n	Média	Desvio padrão	Mín.	.25	Mediana	.75	Máx.
Fator 1	108	5,52e-10	1	-1,97281	-0,61	0,50	0,66	0,77925
Fator 2	108	1,76e-09	1	-1,81882	-0,78	-0,24	0,85	2,63916
Fator 3	108	-136e-09	1	-1,58219	-0,67	-0,24	0,42	4,15224
Fator 4	108	4,52e-09	1	-1,59420	-0,32	-0,21	0,02	9,02408
Fator 5	108	-8,30e-10	1	-1,91839	-0,69	-0,09	0,69	3,21545
Fator 6	108	-2,49e-09	1	-2,73561	-0,88	0.22	0,65	1,81677
Fator 7	108	-8,58e-10	1	-1,75620	-0,73	-0.11	0,55	3,64408

Regressão método MQO em painel com efeitos fixos

Com a redução da dimensionalidade dos dados após a AF-MCP, o modelo de regressão passou a ser composto por sete fatores, conforme se desenha na Tabela 3, cuja estimação da regressão 1 foi realizada pelo método mínimos quadrados ordinários em painel com efeitos fixos (MQO-EF), considerando as 27 unidades federativas de 2008 a 2012 com erro robusto, objetivando corrigir possíveis erros de heterocedasticidade. O resultado aponta os coeficientes que influenciam positiva e negativamente a sobrevivência das MPE, com os respectivos coeficientes e intervalos de confiança, sendo os resultados significantes identificados em seis fatores. Salienta-se que os mesmos resultados foram encontrados pelo método Tobit.

Tabela 3
Regressão método MQO em painel com efeitos fixos

Taxa de sobrevivência das empresas	Coef.	Erro-padrão robusto	T	P > |t|	[95% de intervalo de confiança]
Fator 1	-0,069976	0,0046369	-15,09	0,000***	-0,0795072	-0,0604447
Fator 2	0,3028947	0,0839439	3,61	0,001***	0,1303455	0,4754439
Fator 3	0,0425433	0,0556915	-0,76	0,452	-0,0719322	0,1570188
Fator 4	0,0259643	0,0075715	3,43	0,002***	0,0104008	0,0415278
Fator 5	-0,0844583	0,0136362	-6,19	0,000***	-0,1124879	-0,0564288
Fator 6	0,0395149	0,0128327	3,08	0,005***	0,013137	0,0658928
Fator 7	-0,0827109	0,0283368	-2,92	0,007***	-0,1409581	-0,0244637
Constante	0,63675	5,46e-11	1,2e+10	0,000***	0,63675	0,63675
Efeito fixo	Sim
Ano	Sim
Estado	Sim
Observações	108
Nº de estados	27
R2 within	0,8676

Nota
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• ^**
  p < 0,05,
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  p < 0,1.

(1) $$(\text{Taxa de sobrevivência}{)}_{i,t}=\alpha +{\beta }_{1}x{1}_{i,t}+\dots +{\beta }_{7}x{7}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$$

Análise e interpretação dos sete fatores

• Fator 1 - desigualdade: De acordo com a primeira coluna da Tabela 1, tem-se o fator 1 composto por 31 variáveis, cujo efeito é negativo na taxa de sobrevivência das MPE. Destacam-se os dados referentes ao ensino, distribuídos por faixas de graduação e de idade das pessoas, e, conforme os estudos de Barro (2000, 2013), quanto maior for a qualidade do ensino, melhores serão os avanços tecnológicos, uma das condições comprovadas para melhorar o desempenho e a sobrevivência das MPE.

Sobre o ensino, todas as variáveis relacionadas ao ensino superior incompleto e as variáveis referentes ao ensino médio incompleto do estado e da área urbana carregaram negativamente o fator 1, suportando o que afirma Pereira (2017): a escolaridade está diretamente relacionada com a inserção do indivíduo no mercado de trabalho, sendo condição para uma boa qualificação profissional e formação de capital humano, quesitos favoráveis para permanência das MPE (Nabi et al., 2017). Mostram-se também variáveis de ensino carregando positivamente o fator, de modo a confirmar que a educação favorece o pensar sobre o conhecimento e a habilidade, necessários para o bom desempenho empresarial (Nabi et al., 2017).

O Índice de Gini, utilizado para calcular o grau de desigualdade na distribuição da renda domiciliar per capita da população (Barro, 2000; Andrade et al., 2016), carrega negativamente o fator 1. Os estudos demonstram que quanto menor a desigualdade, melhor as condições da qualidade de vida das pessoas, o que cria um ambiente com dinamismo socioeconômico capaz de gerar melhores oportunidades para a longevidade das MPE (Silveira & Menezes, 2010). A variável renda média do trabalhador principal, carregando positivamente, pressupõe que a renda é condição favorável para a permanência das MPE, visto que a renda é combustível para o consumo, e este contribui para a manutenção dos mercados.

Compreende-se pelo resultado do fator 1 que a incompletude de um grau de ensino, independentemente da faixa etária, tem efeito negativo no fator, da mesma forma que a diminuição da desigualdade na distribuição de renda. Em outra análise, percebe-se que qualquer grau de estudo na área rural tem efeito positivo, talvez por causa da dificuldade e carência dessa região em relação à educação.

O resultado do fator 1 retrata que uma remuneração adequada, melhor distribuição de renda, melhor nível de ensino e algum nível de ensino no campo (zona rural) compõem o fator. Esse resultado, com efeito negativo, corrobora a ideia do empreendedorismo por necessidade, pois, quanto maior a escolaridade, incluindo qualquer grau de escolaridade no campo, essas pessoas podem ter acesso a uma melhor renda, optando por não abrir uma MPE, ou ainda, conseguindo um trabalho dignamente remunerado, o empreen-dedor desiste de permanecer com sua MPE.

• Fator 2 - ambiente produtivo: Com efeito positivo na taxa de sobrevivência das MPE, encontra-se, na segunda coluna da Tabela 1, o fator 2 que congrega nove variáveis: expectativa de anos de estudo; ensino superior completo; taxa de analfabetismo; proporção de domicílios extremamente pobres; grau de urbanização; PIB per capita; expectativa de vida; gastos com saúde; e razão entre população economicamente ativa (PEA) e população em idade ativa (PIA).

As variáveis relativas à educação atestam o estudo de Nabi et al. (2017) que considera o ensino providencial para o empreendedorismo, possibilitando resultados no curto e longo prazos, com gestão empresarial satisfatória, requisitos para a longevidade das MPE.

O resultado da variável referente à pobreza justifica os estudos já apresentados que demonstram sua diminuição como benéfica para as MPE. O aumento das pessoas nos centros urbanos favorece a elevação da escolari-dade (Bertinelli & Black, 2004), o que está relacionado com maior oferta de emprego (Sato & Zenou, 2015), condicionantes para um bom desempenho das MPE. Da mesma forma, quando se aumentando o PIB, que tem relação direta com a geração de riqueza, cria-se ambiente propício para se manter um empreendimento (Davis & Henderson, 2003).

Nas variáveis ligadas ao bem-estar, supõe-se que o aumento da vida das pessoas, se acompanhado de melhoria na saúde, contribui para evitar a desigualdade (Andrade et al., 2016), minimizar os índices de pobreza (Salvato et al., 2010) e aprimorar a elevação do emprego e da renda, e do desenvolvimento econômico e social (Zica & Martins, 2008). No entanto, observa-se que a diminuição dos investimentos em saúde carrega negativamente o fator, talvez pelo fato de o estado investir inadequadamente seus recursos, o que vai de encontro aos estudos que apontam que esses recursos quando corretamente empregados proporcionam retorno de até quatro vezes o valor investido (Masters et al., 2017), criando um ambiente saudável para a longevidade das MPE.

Com relação à última variável do fator 2, referente à população ocupada e que gera riqueza, insere-se a razão entre PEA e PIA. A análise do que apresenta a variável confirma vários estudos que mostram a importância da ocupação laboral para as MPE, visto que elas são consideradas as principais geradoras de trabalho e renda (Denis, 2004; Zica & Martins, 2008; Hoffmann et al., 2009) e as mais responsáveis pela criação e distribuição de riqueza (Beck et al., 2011). Dessa forma, são ainda responsáveis diretas pela construção de um ecossistema com oportunidades de trabalho e renda, o que legitima a continuidade delas.

O que se apresenta no fator 2 reflete a importância na formação da boa ambiência das cidades, na geração de riquezas, na disponibilidade de empregos, nos investimentos necessários na saúde e no incentivo para a educação. Essas ações devidamente implantadas possibilitam a diminuição da pobreza, da exclusão social e das taxas de analfabetismo, oportunizando investimentos em outras vertentes que poderão aumentar as condições para um ambiente produtivo mais equânime, com melhor infraestrutura, saneamento, energia, entre outros.

• Fator 3 - força de trabalho: com efeito negativo para a taxa de sobrevivência das MPE, mostra-se na terceira coluna da Tabela 1, composto pelas variáveis: PEA; população desocupada - sem trabalho; população ocupada - com trabalho; população extremamente pobre; domicílios extremamente pobres; e receitas públicas. Todas com efeito positivo no fator 3.

As variáveis referentes a trabalho e/ou ocupação, segundo alguns estudos, conferem efeito positivo na sobrevivência das MPE por causa da formação de um ambiente economicamente dinâmico, propício para uma MPE se manter (Dong & Men, 2014), assim como contribuem para o aumento do PIB per capita (Khan, 2015). De acordo com Khan (2015), o crescimento da economia é benéfico para essas empresas. A correta utilização das receitas públicas, com foco principalmente em investimentos em infraestrutura, poderá acarretar um crescimento econômico sustentável da economia (Gonçalves et al., 2017) que provavelmente impulsionará as MPE.

As variáveis referentes à qualidade de vida contradizem o que apontam alguns estudos. Conforme Sawaia (2017), a exclusão social causa diversas situações prejudiciais às MPE, como degradação do mercado de trabalho, precário e desorganizado sistema de ensino que impossibilita que as pessoas consigam uma ocupação laboral, entre outras. Pode-se citar ainda que a qualidade de vida beneficiada pelo emprego e pela renda favorece as MPE (Nitescu, 2015).

O resultado do fator 3 permite inferir que o aumento do trabalho e emprego está relacionado a melhores remunerações, o que pode inibir as pessoas de aventurar-se em empreender. Ao mesmo tempo, pode-se conjecturar que o aumento do desemprego, que provocaria a abertura de uma MPE por necessidade, não acontece em determinadas situações. É válido citar que na regressão o fator 3 superou os 10% de intervalo de confiança, estando seu resultado com o percentual de 47,2%.

• Fator 4 - investimentos socioeconômicos: Identificado na quarta coluna da Tabela 1, cujo efeito é positivo na taxa de sobrevivência das MPE, compreende três variáveis: operações de crédito de longo prazo; gastos com infraestrutura; e gastos com educação, todas carregando positivamente esse fator. A sobrevivência das MPE passa pelo acesso ao crédito, conforme indicam Chandler (2012), Dong e Men (2014) e Jones-Evans (2015). Da mesma forma, melhores investimentos públicos ocasionam a redução da vulnerabilidade da economia às crises e atuam como indutores do crescimento econômico, cenário benéfico para o desenvolvimento das MPE (Orair, 2016). Em relação a investimentos em educação, Samir e Lutz (2017) observam que a melhoria do nível de educação da população impulsiona diretamente o crescimento do PIB, o progresso do sistema econômico, bem como o desenvolvimento sustentável dos países, o que favorece a manutenção e o crescimento das MPE.

O que se apresenta no fator 4 confirma o cenário de resultados promissores quando há uma boa relação entre os investimentos. A aplicação responsável dos recursos financeiros para responder às necessidades básicas da sociedade, atrelados aos financiamentos para produção, pode favorecer políticas públicas voltadas para a educação. São todas variáveis que convergem para um único objetivo comum, a promoção do desenvolvimento, que é comprovadamente saudável para a manutenção das MPE.

• Fator 5 - desemprego: Na quinta coluna da Tabela 1, expõe-se o fator 5, com efeito negativo para a taxa de sobrevivência das MPE. Ele é formado pela variável taxa de desemprego, de modo a carregá-lo positivamente. Esse resultado justifica os estudos que informam que o desemprego é prejudicial a qualquer conjuntura social e ao crescimento da economia, pois esse cenário pode estar relacionado à recessão ou à falta de capacidade do trabalhador de se inserir ou se manter no mercado de trabalho (Mattos & Lima, 2015). Ainda sobre o desemprego, muitas pessoas que poderiam estar empregadas se encontram à margem de colocação no mercado por causa da baixa escolaridade, das precárias condições de saúde, entre outras situações que as excluem de conseguir uma atividade remunerada (Reis & Schwartzman, 2002).

O efeito prejudicial do fator 5 no que concerne à manutenção das MPE sugere que o aumento do desemprego, de acordo com os estudos já apresentados nesse trabalho, que se relaciona positiva e negativamente com as MPE, implantadas por oportunidade ou por necessidade, respectivamente, pode ser consequência de inúmeras situações que venham a favorecer esse contexto. Em se considerando que o desemprego é prejudicial, pode-se fazer referência à diminuição do consumo que prejudica a circulação de dinheiro no mercado. Contudo, se olharmos pelo lado da necessidade, o desemprego favorece a abertura de novas MPE (Aoki & Badalotti, 2014). Reflete-se ainda que a repercussão do desemprego pode ser decorrente de recessão econômica, um panorama que desfavorece quaisquer que sejam os empreendimentos não preparados adequadamente para se proteger dos efeitos noviços que uma crise gera no ambiente socioeconômico.

• Fator 6 - escolaridade rural: Nesse fator 6, apresentado na sexta coluna da Tabela 1, com efeito positivo na taxa de sobrevivência das MPE, há a variável ensino superior incompleto rural, que o carrega positivamente. De acordo com alguns estudos, a educação é uma das principais causas para o bom desenvolvimento e a sobrevivência das MPE, de modo a proporcionar melhor capacitação e conhecimento para os empreendedores terem sucesso (Omerzel & Antončič, 2008), o que valida o trabalho de Hanushek (2013), segundo o qual a baixa educação é fator prejudicial à formação de capital humano, aspecto crucial para a sobrevivência de quaisquer empresas.

A reflexão sobre esse fator leva à ponderação das poucas oportunidades e condições de trabalho no campo com boa remuneração, e do que essa realidade promove nos seus cidadãos. A implicação do estudo, mesmo que incompleto na zona rural, pode permitir que as pessoas tenham maiores chances de observar as oportunidades que surgem de empreender um negócio e conseguir vantagens competitivas para suas empresas, com melhor gestão, mais inovação, mais produtividade, entre outros, obtendo mais chances de sucesso (Lima et al., 2015). No entanto, a discussão é mais complexa, pois as pesquisas, já comentadas no presente estudo, apontam também que uma melhor escolaridade inibe a abertura de uma micro e pequena empresa, justamente porque quanto maior for o grau de ensino, maior será a probabilidade de a pessoa conseguir um emprego com boa remuneração, e, dessa forma, ela não terá interesse em investir tempo e dinheiro na abertura de uma MPE.

• Fator 7 - planejamento familiar: para esse fator, com efeito negativo para a taxa de sobrevivência das MPE, identifica-se a variável taxa de Fecundidade, que o carrega positivamente. De acordo com o estudo de Adserà (2004), a fertilidade está relacionada à diminuição da força de trabalho no mercado, e, nesse caso, o olhar se volta para as mulheres, que cada vez mais se tornam presentes e em muitas situações fazem a diferença em diversos setores e segmentos de empresas.

A análise que se pode fazer é que a correlação negativa entre fecundi-dade e força de trabalho, conforme se apresenta na sétima coluna da Tabela 1, pode estar associada às empresas que surgem por necessidade. Essa situação se encaixa nesses empreendimentos, justamente por surgirem quando o empreendedor ou a empreendedora se encontra sem uma atividade remunerada e se propõe a abrir um negócio. A carência de um planejamento e preparação pertinente, com olhar no futuro e nos possíveis obstáculos que certamente surgirão, faz com que o surgimento dos filhos dificulte a conciliação em criá-los e manter o empreendimento.

CONCLUSÃO

O presente estudo se propôs a apontar alguns fatores que podem influenciar a sobrevivência das MPE. Dessa forma, por meio da análise dos dados secundários obtidos de fontes governamentais e oficiais, identificaram-se, além da dificuldade do acesso a recursos financeiros, seja por financiamento, seja por investidores externos (Beck et al., 2011; Chandler, 2012; Dong & Men, 2014; Jones-Evans, 2015), outros fatores que também podem influenciar na longevidade das MPE.

O presente estudo investigou 52 variáveis independentes que podem a vir influenciar a sobrevivência das MPE e constatou que as maiores cargas fatoriais são as variáveis que se relacionam com o ensino, comprovadamente um fator preponderante para o desenvolvimento, a equidade social e a diminuição das desigualdades (Santos et al., 2011; Nabi et al., 2017; Sawaia, 2017). A estimação da regressão foi feita pelo método MQO que apresentou resultados equivalentes com o método Tobit. No que diz respeito à análise fatorial exploratória (AFE), foram identificados sete fatores cujos resultados apontam para várias causas que exercem influência na sobrevivência das MPE, o que abre espaço para uma reflexão a ser feita por estudos futuros sobre o que determina a sobrevivência ou não dessas empresas.

Os resultados mostram, de forma mais específica, que fatores relacionados a desigualdade, força de trabalho, desemprego e planejamento familiar estão negativamente associados à sobrevivência das MPE, enquanto ambiente produtivo, investimento socioeconômico e escolaridade rural estão positivamente associados. Esses resultados trazem contribuições capazes de direcionar estudos e políticas públicas, e orientar empreendedores sobre quais aspectos devem receber mais atenção para que possam aumentar a sobrevivência das empresas.

Como contribuição teórica, o trabalho desmistifica que a causa principal da mortandade das MPE é a falta de crédito, pois há ofertas em demasia no mercado, seja por meio dos bancos ou de investidores. Além disso, indicam-se outras variáveis relevantes para a sobrevivência das MPE que podem ser mais bem exploradas em novas pesquisas. Como contribuições práticas, o estudo permite avaliar quais pontos devem ser mais bem estruturados por parte dos empreendedores, como melhorar o planejamento e a capacitação, e também do governo, que deve criar políticas públicas pertinentes, como investir em educação, melhorar o ambiente produtivo, reduzir o desemprego e a desigualdade, para que as MPE tenham melhores índices de sobrevivência.

A limitação do presente estudo deveu-se ao curto espaço de tempo da base de dados, cinco anos, com disponibilização dos mesmos dados nos sistemas e relatórios. Dada essa limitação, sugere-se que novas pesquisas ampliem o período a fim de verificar esses efeitos ao longo do tempo e sob condições diferentes. Sugere-se também estudar sobre a motivação para empreender e as consequências da sobrevivência para o ambiente econômico e para os empreendedores, além de verificar os fatores que aumentam a sobrevivência das MPE para cada tipo de motivação. Por fim, é imprescindível verificar claramente, no aprofundamento dos estudos e das pesquisas, como se comportam as MPE em relação ao seu efeito no crescimento econômico dos países e das regiões.

• A RAM não possui informações sobre a existência de dados abertos com relação a este manuscrito.
• A RAM não possui autorização dos autores e/ou dos avaliadores para a publicação dos pareceres.
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  Esta pesquisa recebeu apoio do Instituto Fucape de Tecnologias Sociais (IFTS), projeto 2022-2025.

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Disponibilidade de dados

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  08 Jan 2024
• Data do Fascículo
  2024

Histórico

• Recebido
  25 Mar 2022
• Aceito
  08 Nov 2022