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pnad contínua Archives - Análise Macro

Acessando microdados da PNAD Contínua no R

By | Data Science

Os microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNADC), produzida pelo IBGE, possuem uma riqueza enorme de informação de um conjunto de indicadores relacionados à força de trabalho no país, constituindo um verdadeiro tesouro para economistas e cientistas sociais. Esse grande volume de dados exige, por consequência, o uso de ferramentas adequadas para o tratamento, análise, visualização e sua utilização em geral. Em suma, é necessário utilizar linguagens de programação para "colocar a mão" nesses dados e, neste exercício, mostraremos como fazer isso usando o R.

Para reproduzir o exercício a seguir você precisará dos seguintes pacotes:


library(PNADcIBGE) # CRAN v0.7.0
library(survey) # CRAN v4.0
library(convey) # CRAN v0.2.3
library(magrittr) # CRAN v2.0.1

1)  Importar microdados trimestrais  

Para começar o exercício, vamos importar os microdados para o environment do R usando o pacote PNADcIBGE - que foi desenvolvido pela própria equipe do IBGE. Os microdados trimestrais serão o alvo do nosso exemplo: apontamos na função get_pnadc o último período (ano/trimestre) disponível da pesquisa e, opcionalmente, as variáveis de interesse1.


# Importar online microdados do 3º trimestre de 2021
dados_pnadc <- get_pnadc(year = 2021, quarter = 3, vars = c("VD4020", "V2007"))

# Classe do objeto
class(dados_pnadc) # útil para análises de dados amostrais complexos

[1] "svyrep.design"

2)  Análise de dados

Após este simples comando de importação executado, os microdados da PNADC já estão disponíveis para fazermos uma análise. A função, inclusive, já configura o plano amostral internamente através do argumento design = TRUE - mas o usuário pode desabilitar para obter os dados brutos -, sendo assim podemos usar o pacote survey para obter, por exemplo, o total de homens e mulheres:


# Obter nº total de homens e mulheres
svytotal(x = ~V2007, design = dados_pnadc, na.rm = TRUE)

#                  total     SE
# V2007Homem   104020393 0.1207
# V2007Mulher  108787836 0.0998

Da mesma forma, e com comandos simples, o usuário pode estimar o índice de Gini a nível nacional:


# Estimar o índice de Gini
dados_pnadc %>%
convey_prep() %>%
svygini(formula = ~VD4020, na.rm = TRUE)

#           gini     SE
# VD4020 0.51625 0.0034

Diversas outras análise podem ser feitas, como esta publicada no blog da Análise Macro:

Saiba mais

Para saber mais confira os cursos aplicados de R e Python.


[1] Note que os microdados consomem espaço excepcionalmente grande na memória do computador, portanto, evite a importação sem nenhum tipo de filtro de variáveis.

 

Mercado de Trabalho em 2019: o que diz a PNAD Contínua?

By | Mercado de Trabalho

O IBGE divulgou hoje pela manhã os dados da PNAD Contínua referentes ao trimestre móvel encerrado em dezembro. Com efeito, têm-se os dados fechados de 2019 e é possível fazer uma análise da dinâmica do mercado de trabalho ao longo do ano. Focamos nesse post nos dados da PNAD, enquanto na terça-feira, no próximo Comentário de Conjuntura, faremos uma análise conjunta com o CAGED, além de atualizar nossos modelos de projeção para a taxa de desemprego.

Métricas Principais da PNAD Contínua
Dez/19 Dez/18 Variação (%)
População 210.077 208.468 0,8
PIA 171.613 170.022 0,9
PEA 106.184 104.888 1,2
PO 94.552 92.736 2,0
PD 11.632 12.152 -4,3
PNEA 65.429 65.133 0,5
Carteira 33.668 32.942 2,2
Sem Carteira 11.855 11.488 3,2
Doméstico 6.356 6.256 1,6
Público 11.641 11.596 0,4
Empregador 4.442 4.520 -1,7
Conta Própria 24.557 23.775 3,3
TFA 2.033 2.158 -5,8
Agropecuária 8.333 8.389 -0,7
Indústria 12.166 11.777 3,3
Construção 6.820 6.806 0,2
Comércio 18.009 17.737 1,5
Transporte 4.896 4.749 3,1
Alojamento 5.663 5.381 5,2
Informação 10.570 10.349 2,1
Administração Pública 16.529 16.313 1,3
Outros Serviços 5.152 4.931 4,5
Serviços Domésticos 6.391 6.262 2,1
Renda Nominal 2.340 2.256 3,7
Renda Real 2.340 2.332 0,3
Massa Nominal 216.262 204.169 5,9
Massa Real 216.262 211.057 2,5

A tabela acima resume as principais métricas da pesquisa entre dezembro de 2019 e dezembro de 2018. Para uma população de 210 milhões, a população economicamente ativa (PEA) representou 106 milhões. Desses, 94,5 milhões estavam ocupadas em algum tipo de atividade - inclui o mercado informal - enquanto 11,6 milhões estavam à procura de emprego. A população desocupada, diga-se, reduziu 4,3% na comparação com o dezembro de 2018.

Ao abrir a população ocupada, nota-se que houve aumento de 2,2% dos empregados com carteira, enquanto o emprego sem carteira aumentou 3,2%. O emprego por conta própria avançou 3,3%.

Em termos de rendimentos, a renda real avançou míseros 0,3% e a massa real 2,5%.

O gráfico acima ilustra o comportamento da taxa de desemprego. A taxa sem ajuste fechou o trimestre móvel encerrado em dezembro em 11%. Em termos dessazonalizados, a taxa ficou em 11,5%. Em dezembro de 2018, essas taxas eram de 11,6% e 12,2%, respectivamente.

Como se vê, ainda há bastante ociosidade no mercado de trabalho.

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(*) Uma apresentação completa da PNAD está disponível aqui.

(**) Nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R está com inscrições abertas!

Desemprego veio em linha com modelos de previsão

By | Mercado de Trabalho

O IBGE divulgou hoje os resultados da PNAD Contínua referente ao trimestre móvel encerrado em outubro. A taxa de desemprego, variável mais destacada da pesquisa, veio em linha com nossos modelos de previsão, como antecipamos no Comentário de Conjuntura dessa semana. A taxa saiu de 11,8% no trimestre encerrado em setembro para 11,6% em outubro. Em termos dessazonalizados, a taxa ficou em 12%.

Os dados da PNAD Contínua contam com script automático que é ensinado e disponibilizado no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. O gráfico acima faz a decomposição da variação interanual da população ocupada. A retomada no mercado de trabalho continua sendo liderada pelos subgrupos conta própria e sem carteira, mas a população ocupada com carteira mostra recuperação na margem, como pode ser visto abaixo.

A seguir um gráfico da taxa de desemprego com e sem ajuste sazonal.

Na sequência, uma tabela que resume as principais métricas da PNAD.

Métricas Principais da PNAD Contínua
Out/19 Out/18 Variação (%)
População 209.811 208.196 0,8
PIA 171.281 169.793 0,9
PEA 106.421 104.928 1,4
PO 94.055 92.619 1,6
PD 12.367 12.309 0,5
PNEA 64.860 64.866 -0,0
Carteira 33.206 32.863 1,0
Sem Carteira 11.852 11.572 2,4
Doméstico 6.314 6.245 1,1
Público 11.675 11.671 0,0
Empregador 4.452 4.503 -1,1
Conta Própria 24.446 23.533 3,9
TFA 2.110 2.232 -5,5
Agropecuária 8.449 8.619 -2,0
Indústria 12.119 11.954 1,4
Construção 6.846 6.738 1,6
Comércio 17.743 17.592 0,9
Transporte 4.854 4.621 5,0
Alojamento 5.539 5.333 3,9
Informação 10.540 10.216 3,2
Administração Pública 16.517 16.285 1,4
Outros Serviços 5.053 4.973 1,6
Serviços Domésticos 6.376 6.254 2,0
Renda Nominal 2.317 2.232 3,8
Renda Real 2.317 2.298 0,8
Massa Nominal 212.808 201.564 5,6
Massa Real 212.808 207.504 2,6

Como é possível observar, houve crescimento pelo segundo mês consecutivo da população ocupada com carteira assinada. O resultado está em linha com os dados do CAGED, que antecipa os resultados da PNAD, conforme estudo publicado no Clube do Código.

Um outro ponto de destaque foi a redução do desemprego com mais de dois anos no terceiro trimestre de 2019, conforme mostra o gráfico a seguir.

Outro destaque foi o crescimento do rendimento médio real, conforme o gráfico abaixo.

Dado o crescimento da população ocupada e dos rendimentos, também houve crescimento da massa de rendimentos conforme o gráfico a seguir.

Com base nos resultados referentes ao trimestre móvel encerrado em outubro, nós atualizamos nossos modelos de previsão. A seguir um resumo das previsões para os próximos meses.

Previsões para a Taxa de Desemprego
SARIMA Kalman BVAR Combinada
2019 Nov 11.5 11.4 11.6 11.4
2019 Dec 11.4 11.3 11.5 11.4
2020 Jan 11.9 11.7 11.5 11.7
2020 Feb 12.4 12.1 11.4 12.0
2020 Mar 12.9 12.6 11.4 12.3
2020 Apr 12.7 12.4 11.3 12.2

E um gráfico que resume as previsões...

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(*) Quer fazer análises de dados como essa? Conheça nossos Cursos Aplicados de R.

Hiato do Produto vs. Taxa de Desemprego

By | Comentário de Conjuntura

O IBGE divulgou hoje os resultados da PNAD Contínua - uma das pesquisas que destrinchamos na versão 3.0 do nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. Ao abrir a pesquisa, as notícias, infelizmente, não são boas. A taxa de desemprego continua recuando muito lentamente. Em dois anos, fazendo o ajuste sazonal na série, houve recuo de apenas um ponto percentual no desemprego.

Isso tem impactos não triviais sobre o crescimento da economia. Como sabe todo estudante de economia, existe uma relação entre o hiato do produto, a diferença entre pib efetivo e pib potencial e o hiato de desemprego, medido pela diferença entre a taxa de desemprego efetiva e a natural. Uma redução muito lenta na taxa de desemprego vai ter, então, efeito sobre a redução do hiato do produto.

É basicamente o que vemos no gráfico acima.

Há entre empresários uma espécie de compasso de espera. Enquanto o Congresso não aprovar a reforma da previdência, dando cabo de uma agenda positiva para o país, será difícil ver a economia deslanchar, gerando emprego e renda...

Análise de microdados da PNAD Contínua usando o R

By | Clube AM

Boa notícia para quem trabalha ou precisa trabalhar com os microdados da PNAD Contínua. O Douglas Braga do IBGE mandou uma mensagem para nós aqui da Análise Macro divulgando o pacote PNADcIBGE, que busca, nas palavras do autor, "facilitar o download, importação e análise dos dados amostrais da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE". Mais uma bela ferramenta para quem trabalha diariamente com os dados daquela instituição. Um tutorial bastante completo foi disponibilizado pelo Douglas aqui. Dá uma conferida lá! 🙂

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