População, PIB per capita, estado e posição metropolitana explicam 87% da variação de unidades entre os municípios, e Niterói tem 2,9 vezes o esperado

O número de unidades de redes de franquia em um município depende em grande parte de quantos habitantes ele tem, de sua produção por habitante, do estado em que está e de sua posição em relação à região metropolitana. O indicador estima, para cada um dos 682 municípios de 50 mil habitantes ou mais, quantas unidades seriam esperadas com base nesses quatro elementos, e compara o resultado com os CNPJs ativos das 509 redes medidas. O resultado mede presença de redes em relação ao padrão nacional e não indica oportunidade de negócio, demanda ou saturação.

Fora da amostra, o modelo explica 87% da variação em escala logarítmica, com erro relativo mediano de 27,8%. Só com a população, a parcela explicada é de 66% e o erro chega a 44,1%. Em números absolutos, as maiores diferenças para cima estão em Rio de Janeiro (RJ), com 3.263 unidades para 2.652 esperadas; Brasília (DF), com 1.850 unidades para 1.304 esperadas e Goiânia (GO), com 1.088 unidades para 658 esperadas, e as maiores para baixo em São Paulo (SP), com 4.759 unidades para 5.389 esperadas; Manaus (AM), com 576 unidades para 888 esperadas e Porto Alegre (RS), com 558 unidades para 828 esperadas. Rio de Janeiro, Brasília, São Paulo, Manaus e Porto Alegre ficam dentro do intervalo de previsão de 90%, sem distinção estatística, e Goiânia fica acima do intervalo de previsão de 90%. Grandes cidades concentram as maiores diferenças em unidades e têm intervalo de previsão proporcionalmente amplo, de modo que a leitura é feita dentro de cada faixa de população.

Em termos relativos, entre os municípios de 100 mil habitantes ou mais com ao menos 20 unidades esperadas, Niterói (RJ) tem a maior razão, de 2,91 vezes o esperado, e Sabará (MG) a menor, de 0,21. Mantidos população, PIB per capita e posição metropolitana, o nível de presença fora das capitais é mais alto em Mato Grosso (1,70), Goiás (1,50) e Santa Catarina (1,46) e mais baixo em Ceará (0,60), Sergipe (0,59) e Amazonas (0,18), em relação à média nacional, entre os estados com ao menos 10 municípios de 20 mil habitantes ou mais fora da capital. Acre, Amapá, Roraima e Tocantins têm base menor e constam só da tabela, com o número de municípios ao lado. O desvio é persistente, com correlação de 0,84 entre os desvios de 2023 e os de 2026, e não depende de redes específicas, com correlação de 0,67 entre duas metades sorteadas das redes. Ao todo, 46 municípios ficam acima e 24 abaixo do intervalo de previsão de 90%, proporção próxima dos 10% que ficariam fora do intervalo mesmo com o modelo correto, e por isso a contagem de municípios fora do intervalo não constitui, por si, um achado.

Como calculamos

A variável observada é o número de estabelecimentos ativos atribuídos às 509 redes medidas em cada município, na base de dados abertos do CNPJ da Receita Federal, competência de outubro de 2026, tratado como unidades das redes. O modelo é uma regressão binomial negativa com ligação logarítmica, ajustada em separado para os 1.752 municípios de 20 mil habitantes ou mais e para os menores. As variáveis são a população estimada de 2025 (IBGE, tabela 6579) e o PIB per capita de 2023 (IBGE, tabela 5938, limitado aos percentis 1 e 99), ambos em escala logarítmica e com splines cúbicos restritos, a posição do município (capital, outro município do recorte metropolitano da capital, município de outro recorte metropolitano, ou fora de recorte, pela composição de 2025 do IBGE), a grande região e a UF. Fora das capitais, o efeito da UF tem penalidade de crista. Nas capitais, a UF é substituída por inclinação própria na população e efeito de região com crista, porque o interior de um estado não descreve a sua capital.

O valor esperado é sempre calculado fora da amostra, em 10 grupos sorteados, de modo que nenhum município influencia a própria previsão. O intervalo de 90% vem dos quantis 5% e 95% da binomial negativa, com a dispersão estimada por faixa de população. A escolha da binomial negativa decorre da superdispersão da Poisson, com razão de Pearson de 3,74 contra 1,11. Fora da amostra, a soma observada fica entre 0,93 e 1,01 vezes a esperada em cada faixa de 50 mil habitantes ou mais, e o intervalo de 90% cobre entre 86,7% e 90,4% dos municípios. O índice de Moran do desvio, com os 5 municípios mais próximos, é de 0,10, o que indica dependência espacial fraca.

Por segmento, o esperado e o observado só são calculados quando o valor esperado é de ao menos 5 unidades e a chance de o intervalo distinguir o dobro do esperado é de ao menos 50%. O critério mantém 815 combinações de município e segmento e deixa sem combinação suficiente academias e esporte, alimentação e turismo e hotelaria, em que a dispersão entre municípios é alta ou as contagens são baixas. Esse recorte não consta desta página.

Calculado em 30/10/2026. Versão do método 1.0. Amostra: 682 municípios de 50 mil habitantes ou mais, 509 redes, 51.497 unidades ativas.

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