Blog do IBRE

A taxa de desemprego brasileira continuou surpreendendo os analistas, fechando o ano de 2025 abaixo dos 6% da força de trabalho em termos dessazonalizados. Quanto disso se deve ao desempenho macroeconômico e quanto se deveria a outros fatores?

Em posts anteriores neste blog (ver aqui o último deles, publicado em meados de 2022), apresentei exercícios buscando compreender a dinâmica da taxa de desemprego brasileira à luz do cenário macroeconômico. Este novo post busca atualizar aqueles exercícios, incorporando alguns insights novos.

Para avaliar isso, lançarei mão de um exercício de estimação de uma “lei de Okun” simplificada para o caso brasileiro. A “lei de Okun” estabelece uma relação entre a evolução da taxa de desemprego e a dinâmica do PIB.

Como é sabido, a taxa de desemprego corresponde ao complemento da taxa de ocupação, que, por sua vez, corresponde à razão entre a População Ocupada e a Força de Trabalho (ou População Economicamente Ativa, PEA). Portanto, a taxa de desemprego reflete, de forma líquida, o saldo entre a demanda por mão de obra (População Ocupada) e a oferta de mão de obra (PEA).

Nesse contexto, eu começo apresentando o primeiro exercício, na figura abaixo. Ele relaciona a variação absoluta da taxa de desemprego trimestral (trimestre menos mesmo trimestre do ano anterior, em pontos percentuais) com uma combinação de variáveis que irei explicar a seguir. A amostra utilizada contempla o período que vai do 1º trimestre de 2012 ao 3º de 2025 (ou seja, toda a série histórica da PNAD Contínua, do IBGE). Os pontos em vermelho correspondem aos três primeiros trimestres do ano passado.

No eixo das abscissas, há uma combinação de variáveis que tenta captar uma espécie de vetor resultante de forças que afetam a demanda por mão de obra (PIB, que tem uma relação muito forte com a População Ocupada) e outros que afetam a oferta de mão de obra (PEA) e amenizam a demanda por mão de obra (Produtividade do Trabalho, calculada levando em conta as horas efetivamente trabalhadas). Desse modo, quanto maior o crescimento do PIB, menor a taxa de desemprego, ceteris paribus. Quanto maior a variação da PEA, maior a taxa de desemprego; e quanto maior a produtividade do trabalho, menor a demanda por mão de obra e maior a taxa de desemprego.

Uma outra forma de interpretar essa variável composta no eixo das abscissas é a seguinte: no numerador, temos o PIB efetivo (que afeta a demanda por mão de obra), ao passo que no denominador temos uma proxy do crescimento do PIB potencial (composição dos crescimentos da PEA e da produtividade do trabalho).

Como pode ser notado na figura acima, o coeficiente R2 é razoavelmente elevado e a semielasticidade estimada é de cerca de -0,75. Vale notar que a reta de regressão passa pela origem pois a estimação de uma versão irrestrita (isto é, com uma constante) indica que o intercepto, embora seja ligeiramente negativo em termos numéricos, é estatisticamente não significante.

Uma forma de interpretar os resultados apontados acima é a seguinte: quando o crescimento do PIB efetivo (proxy para a demanda por mão de obra) é semelhante ao crescimento da combinação entre as variações da PEA e da produtividade do trabalho (“PIB potencial”), a taxa de desemprego fica estável. Quando o PIB efetivo cresce mais do que o PIB potencial, a taxa de desemprego cai e vice-versa. 

A figura acima também revela alguns outliers em 2021 e 2022, quando a taxa de desemprego recuou muito mais fortemente do que o sugerido pela lei de Okun estimada. Isso fica ainda mais evidente na figura abaixo, que compara a evolução observada da taxa de desemprego com a estimativa dinâmica[1] usando a semielasticidade apontada acima.

Como pode ser notado, a série estimada se descola bastante da observada logo após a reforma trabalhista (aprovada no final de 2017), há uma certa convergência entre elas em 2020 e depois esse descolamento volta ao padrão observado em 2018-19, com a taxa de desemprego observada correndo cerca de 2 pontos percentuais abaixo da estimada. Isso é um indício de que aquela reforma reduziu a taxa de desemprego de equilíbrio brasileira.

Contudo, como argumentei nos exercícios publicados nos posts mais antigos, a composição setorial do PIB pode fazer bastante diferença em termos da dinâmica da taxa de desemprego, em função da enorme diferença de intensidade de mão de obra das várias atividades. A figura a seguir dá uma ideia de como os pesos no PIB e na Ocupação são bastante diferentes em vários setores (usei dados de 2019 pois a última leitura definitiva do PIB brasileiro se refere ao ano de 2021, que ainda estava sendo muito afetado pelo choque pandêmico).

Assim, eu construí uma medida alternativa de PIB agregado, em que as variações em volume dos doze setores divulgados trimestralmente pelo IBGE (apresentados na figura acima) são reponderadas usando os pesos relativos (móveis) da População Ocupada e não o Valor Adicionado nominal (que é o que o IBGE faz para o calcular o PIB agregado oficial). A figura a seguir compara as variações acumuladas em quatro trimestres dessas duas medidas de PIB.

Como pode ser notado, há vários momentos em que o PIB “sob a ótica do emprego” descola bastante do PIB oficial (como foi o caso entre meados de 2021 e meados de 2023). Nesse contexto, a figura a seguir apresenta uma nova estimativa da lei de Okun, agora usando esse PIB reponderado pela População Ocupada.

O poder explicativo da regressão aumenta consideravelmente. A figura abaixo compara a evolução observada e a estimada da taxa de desemprego utilizando essa nova métrica de PIB e a nova semielasticidade.

No 3º trimestre de 2025, a diferença entre a taxa de desemprego observada e a estimada foi de -1,2 p.p., valor bastante abaixo, em módulo, do -1,7 p.p. apontado pela primeira versão da Okun.

Preparei, ainda, um terceiro exercício, usando a taxa de desemprego “contrafactual” estimada pelo Banco Central do Brasil no Relatório de Política Monetária (RPM) de setembro de 2025. Em um dos boxes daquele RPM, o BCB estimou qual teria sido a taxa de desemprego no Brasil caso não tivéssemos observado uma “explosão” no número de trabalhadores por aplicativos, que passaram de cerca de 770 mil em 2015 para 2,1 milhões em meados de 2025. As três figuras a seguir foram extraídas desse relatório.

Considerando a estimativa intermediária do BCB, tem-se que esse forte aumento da gig economy teria reduzido a taxa de desemprego em cerca de 0,6 p.p. até meados do ano passado.

Na próxima Lei de Okun, irei utilizar essa taxa de desemprego “contrafactual” estimada pelo BCB (que, vale notar, somente começa a se diferenciar da taxa de desemprego oficial de meados de 2015 em diante).

Como pode se notado, não há nenhum ganho em relação à segunda Okun em termos de R2. Mesmo a semielasticidade é bastante semelhante. Mas o exercício de estimação dinâmica revela uma melhor aderência nessa última versão da Okun, como aponta a figura a seguir.

No 2º trimestre de 2025 (última leitura disponível da taxa de desemprego contrafactual obtida no RPM/BCB), a diferença entre a taxa estimada e a observada foi de -1,0 p.p. A título de comparação, também considerando o 2º trimestre de 2025, temos as seguintes diferenças nas outras versões de Okun: -2,2 p.p. na primeira e -1,6 p.p. na segunda.

Portanto, esse último modelo de fato é o que consegue explicar melhor a dinâmica da taxa de desemprego no Brasil nos últimos anos, embora ainda exista uma diferença importante, de cerca de -1 p.p., não explicada pelo modelo estimado com a amostra 2013-2025. Muito provavelmente isso se deve aos efeitos da reforma trabalhista de 2017.

Por fim, preparei um exercício de projeção para a taxa de desemprego no 4º trimestre de 2026, usando essa última versão da lei de Okun. Construí o PIB reponderado pela População Ocupada usando as projeções de consenso para os PIBs setoriais do Focus[2]. Como também é necessário ter premissas para a variação da PEA e para a variação da produtividade do trabalho agregada, apresentarei as projeções em uma matriz.

Na medida em que os dados da PNAD para o quarto trimestre de 2025 ainda não são conhecidos, usei a projeção de consenso mais recente do Focus (lembrando que a Okun estimada projeta a variação interanual, em p.p., da taxa de desemprego), que indica uma taxa dessazonalizada de 5,6% no último trimestre do ano passado (vinda de 5,8% no 3º trimestre). Ademais, como usei a última versão da Okun, com a taxa de desemprego “contrafactual”, também preciso de uma premissa para o impacto da gig economy na taxa de desemprego em 2026. Vou repetir a última leitura, de -0,6 p.p. (que não é tão diferente da média observada nos últimos três anos, que foi de -0,8 p.p.).

Na maioria dos cenários, a taxa de desemprego ficaria reativamente estável ou subiria moderadamente ante os 5,6% estimados para o último trimestre de 2025, já em termos dessazonalizados. Não obstante, caso o crescimento da PEA desacelere ante o observado nos últimos dois anos, a taxa de desemprego poderia ir para perto de 5% nos cenários com menor crescimento da produtividade do trabalho. 

As opiniões expressas neste artigo são de responsabilidade exclusiva do autor, não refletindo necessariamente a opinião institucional da FGV. 

[1] Ou seja, essa estimativa foi construída a partir da aplicação da variação da taxa de desemprego estimada entre T e T-4 à taxa de desemprego também estimada, em T-4. Naturalmente, no início da amostra a taxa de desemprego observada foi utilizada como base, mas já a partir do 4º trimestre de 2014 a taxa de desemprego no nível estimado corresponde à estimativa dinâmica.

[2] O sistema Focus não coleta projeções para cada um dos 12 setores, e sim apenas para Agropecuária, Indústria e Serviços. Desse modo, acabei agregando apenas as variações setoriais desses três grandes grupos. A reponderação pela PO indica um crescimento do PIB de 1,8% em 2026, semelhante à expectativa para o PIB com a ponderação oficial (+1,8%).