Centro de Políticas Sociais

Resumo: Este artigo avalia os registros administrativos do imposto de renda e a combinação deles com pesquisas domiciliares em termos de crescimento, desigualdade e bem-estar social no Brasil, entre 2007 e 2015. Este último exercício guarda a promessa de adicionar às pesquisas domiciliares valores mais realistas do topo da distribuição de renda. Enquanto a literatura acerca do tema focou nos impactos da combinação destas bases de dados sobre a desigualdade de renda, este artigo avalia suas implicações cumulativas sobre bem-estar. Em primeiro lugar, apesar do nível de desigualdade calculado ser maior quando há substituição das rendas mais altas estimadas originalmente nas pesquisas domiciliares, o mesmo exercício de substituição, por construção, também aumenta o nível médio de renda e bem-estar social estimados. Ademais, enquanto o movimento destas estimativas combinadas resultam em uma queda menor de desigualdade do que a observada nas pesquisas domiciliares tradicionais, a tendência de crescimento da renda e do bem-estar social se torna maior. Como a desigualdade cai nas duas bases de dados isoladas a desigualdade total só não cairá caso a renda cresça mais nos dados do imposto de renda. Por fim, analisamos a ocorrência de uma série de erros de medida advindos deste exercício de combinação de bases de dados e as causas associadas. Em particular, reconciliamos as discrepâncias obtidas entre as taxas de crescimento da renda nos dados do imposto de renda, das pesquisas domiciliares e do PIB.

Palavras-chave: 1. Top Incomes; 2. Desigualdade de Renda; 3. Dados do Imposto de Renda; 4. Combinação de Bases de Dados; 5. Interpolação de Pareto.

Abstract: This paper evaluates income tax return files and their combination with household surveys in terms of growth, inequality and social welfare in Brazil from 2007 to 2015. This last exercise holds the promise to add more realistic top incomes values into traditional surveys. While the previous literature focused on the impacts of these data combination exercises on income inequality, we assess their cumulative welfare implications. First, as the level of inequality measure rises when higher top incomes replace previous estimates from surveys, this same exercise increases by construction, the mean and social welfare levels. Second, while the movement of these combined estimates present a slower inequality fall than pure surveys, mean and social welfare growth trends rose faster. Since inequality falls in both data sets in isolation, overall inequality will not fall only if there is higher growth in PIT. Finally, the paper analyses the nature and causes of a series of measurement error issues. In particular, we are able to reconcile discrepancies between income tax returns, surveys and GDP growth rates.

Keywords: 1. Top Incomes; 2. Income Inequality; 3. Personal Income Tax Records; 4. Combining data sets; 5. Pareto Interpolation.