Seis anos de empregos com carteira assinada no Brasil, do colapso da pandemia à desaceleração de 2025, e o que as projeções e o debate do fim da escala 6×1 sinalizam para o trabalho formal até 2027.
O emprego formal brasileiro vive um momento de expansão em desaceleração: ainda cria vagas todos os meses, mas em ritmo menor que no auge da retomada pós-pandemia.
A recuperação foi real, mas perdeu fôlego. Entre Jan/2020–Mar/2026, o saldo acumulado somou 10.006.260 vínculos celetistas líquidos. Nos últimos 12 meses o país gerou 1.211.827 empregos formais, ante 1.554.585 nos 12 meses anteriores, uma variação de -22,0% que confirma a perda de tração em um cenário de juros elevados e crédito mais caro.
Da queda livre de 2020 à normalização recente: a série mensal conta a história econômica do país melhor que qualquer manchete.
Abr/2020 é o fundo do poço. No primeiro choque da pandemia, o país fechou -902.317 vagas formais em um único mês, o pior resultado da série. Seguiu-se uma recuperação em formato de “V”, com saldos recordes em 2021 e 2022 à medida que a economia reabria.
Desde então, a média móvel se acomodou em um platô positivo: o Brasil continua criando empregos, mas o ímpeto arrefeceu em 2024–2026. O padrão dente-de-serra que se repete todo ano não é ruído; é sazonalidade, e ela tem nome e sobrenome setorial, como veremos adiante.
A geração de empregos formais é profundamente concentrada. O Sudeste responde por cerca de 41% do saldo recente, e São Paulo sozinho por 24%.
Explore a série e a projeção de cada estado:
O saldo médio por mês revela um relógio anual: o país contrata no primeiro semestre e nas safras, e demite em dezembro. O comércio e os serviços ditam o ritmo.
Esse padrão é dominado por setores intensivos em mão de obra e contratos de jornada cheia, exatamente os que estão no centro do debate sobre a escala 6×1. É para ele que olhamos a seguir.
Cinco modelos, SARIMA, ETS (Holt-Winters), Seasonal Naive, Random Forest e LightGBM, projetam a série até junho de 2027. O selecionado por validação foi o Seasonal Naive.
A leitura central é de estabilidade sazonal, não de aceleração. Para jun/2027 o modelo projeta saldo de 166.654 vagas, com intervalo de 95% entre -200.211 e 533.519, amplitude que reflete a forte sazonalidade e a heterocedasticidade (variância instável) detectada na série.
A proposta de substituir a jornada 6×1 (seis dias de trabalho, um de descanso) por 5×2 mobiliza o Congresso e as ruas. O que os microdados do CAGED dizem sobre quem seria afetado, e o que esperar.
O que está em jogo. A escala 6×1 organiza a semana em seis jornadas de trabalho e uma de descanso, tipicamente somando as 44 horas semanais permitidas pela Constituição. A PEC do fim da 6×1 propõe limitar a semana a cinco dias (5×2) e reduzir a jornada, sem corte de salário. É a maior discussão sobre tempo de trabalho no país desde 1988.
Os dados de contratação mostram que a jornada de 44 horas é a norma, não a exceção: cerca de 81% de todas as admissões formais desde 2020 foram pactuadas no teto constitucional. Reduzir a escala atinge, portanto, o contrato modal do mercado de trabalho brasileiro.
Mas a exposição é desigual entre setores. O mapa abaixo cruza quão dependente de jornada de 44h é cada setor (eixo horizontal) com quanto emprego ele gera (eixo vertical).
Os mais expostos são também grandes empregadores. Setores como Agropecuária, Construção, Comércio e reparação e Indústria de transformação combinam alta dependência da jornada de 44h com geração relevante de vagas. Os setores acima da média de exposição respondem por cerca de 64% das contratações formais recentes, ou seja, a reforma incide justamente sobre a engrenagem que mais contrata.
| CNAE | Setor | % a 44h | Saldo 12m | Admissões 12m |
|---|---|---|---|---|
| A | Agropecuária | 96% | -716 | 1.213.989 |
| F | Construção | 95% | 111.091 | 2.493.025 |
| G | Comércio e reparação | 90% | 226.533 | 6.214.111 |
| C | Indústria de transformação | 89% | 75.465 | 3.680.512 |
| H | Transporte e armazenagem | 87% | 94.338 | 1.454.659 |
| E | Água, esgoto e resíduos | 87% | 14.168 | 161.557 |
| L | Atividades imobiliárias | 85% | 5.585 | 93.904 |
| I | Alojamento e alimentação | 84% | 82.647 | 1.684.840 |
Não há consenso, e o efeito final depende do desenho (corte de jornada, prazo de transição, compensações). Cruzamos os cenários mais discutidos com a literatura econômica revisada por pares (numerada ao final):
A produtividade por hora tende a subir quando se cortam jornadas longas: em dados empíricos o produto cresce menos que proporcionalmente às horas1,2, e escalas comprimidas elevam satisfação e atitudes no trabalho4. Há ainda ganho de saúde e sono ao reduzir jornadas extensas7,8.
Eleva o custo da hora em setores intensivos em mão de obra (comércio, alimentação, serviços); empregadores tendem a reagir ajustando salário-base e jornada5. A experiência francesa das 35h não produziu efeito positivo robusto sobre o emprego3, sugerindo cautela quanto a ganhos automáticos de postos.
Reorganização de escalas, banco de horas, mais turnos parciais e contratações 5×2 a 40h4,6. O peso recairia sobre os setores do quadrante direito do mapa acima, os de maior exposição a 44h.
Uma transição alteraria o nível e a sazonalidade da série, uma quebra estrutural. As projeções deste relatório servem de linha de base (cenário “sem reforma”) contra a qual medir o efeito.
Referências localizadas pelo protocolo de busca científica paper-lookup (k-dense scientific-agent-skills) via OpenAlex, sem fabricação: cada item tem DOI verificável.
Análise de natureza econômica e exploratória, baseada na composição das contratações formais. O CAGED registra horas contratadas, não o número de dias trabalhados; 44h é usado como proxy do universo 6×1. A evidência citada vem de contextos institucionais distintos do brasileiro e não deve ser lida como previsão do efeito da PEC, tampouco como aconselhamento.
Saldo recente, modelo selecionado, projeção para jun/2027 com intervalo de confiança e diagnósticos por UF. Clique nos cabeçalhos para ordenar.
| UF | Estado | Saldo 12m | Modelo | Prev. jun/27 | IC 95% | Sazonal. | Heter. |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RO | Rondônia | 7.199 | SARIMA | 984 | -1.981 a 3.949 | 0,67 | sim |
| AC | Acre | 4.289 | Seasonal Naive | 605 | -364 a 1.574 | 0,80 | não |
| AM | Amazonas | 18.520 | SARIMA | 3.735 | -1.054 a 8.524 | 0,58 | sim |
| RR | Roraima | 1.402 | Random Forest | 226 | -2.681 a 3.133 | 0,61 | não |
| PA | Pará | 30.876 | SARIMA | 6.258 | -1.308 a 13.825 | 0,85 | sim |
| AP | Amapá | 6.042 | LightGBM | 1.123 | -1.598 a 3.845 | 0,69 | sim |
| TO | Tocantins | 4.731 | Seasonal Naive | 513 | -1.368 a 2.394 | 0,84 | sim |
| MA | Maranhão | 30.316 | Seasonal Naive | 6.247 | 1.867 a 10.627 | 0,78 | sim |
| PI | Piauí | 20.923 | Random Forest | 2.746 | -5.342 a 10.834 | 0,73 | não |
| CE | Ceará | 55.335 | Seasonal Naive | 7.320 | -4.947 a 19.587 | 0,70 | não |
| RN | Rio Grande do Norte | 16.184 | Random Forest | 2.278 | -10.166 a 14.722 | 0,80 | sim |
| PB | Paraíba | 28.390 | SARIMA | 2.434 | -1.644 a 6.511 | 0,80 | não |
| PE | Pernambuco | 73.554 | Random Forest | 6.316 | -30.150 a 42.782 | 0,82 | sim |
| AL | Alagoas | 16.347 | SARIMA | 2.394 | -3.286 a 8.075 | 0,86 | sim |
| SE | Sergipe | 18.526 | Seasonal Naive | 2.407 | -485 a 5.299 | 0,82 | sim |
| BA | Bahia | 87.732 | Random Forest | 9.207 | -40.334 a 58.749 | 0,52 | sim |
| MG | Minas Gerais | 72.941 | SARIMA | 28.572 | -21.987 a 79.132 | 0,74 | sim |
| ES | Espírito Santo | 18.230 | Seasonal Naive | -3.348 | -12.089 a 5.393 | 0,65 | sim |
| RJ | Rio de Janeiro | 113.440 | Random Forest | 12.776 | -86.566 a 112.119 | 0,44 | sim |
| SP | São Paulo | 288.486 | SARIMA | 49.375 | -80.240 a 178.991 | 0,64 | sim |
| PR | Paraná | 75.469 | Seasonal Naive | 9.377 | -15.893 a 34.647 | 0,75 | sim |
| SC | Santa Catarina | 52.795 | SARIMA | 8.199 | -18.353 a 34.751 | 0,68 | sim |
| RS | Rio Grande do Sul | 28.211 | Random Forest | 584 | -62.261 a 63.428 | 0,67 | sim |
| MS | Mato Grosso do Sul | 20.922 | Seasonal Naive | 2.709 | -2.372 a 7.790 | 0,84 | sim |
| MT | Mato Grosso | 27.718 | Seasonal Naive | 9.388 | 1.939 a 16.837 | 0,96 | sim |
| GO | Goiás | 43.169 | SARIMA | 8.033 | -8.038 a 24.103 | 0,77 | sim |
| DF | Distrito Federal | 50.080 | SARIMA | 5.833 | -2.102 a 13.769 | 0,69 | sim |