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The stability of income inequality in Brazil, 2006-2012: an estimate using income tax data and household surveys/ A estabilidade da desigualdade de renda no Brasil, 2006 a 2012: estimativa com dados do imposto de renda e pesquisas domiciliares.

Introduction

The levels of income inequality in a society both affect and are affected by various dimensions of public policies. On the one hand, income inequality is related to education levels (1,2), health (3,4), nutrition (5,6), mortality (7), violence (8,9) and many other features of a society, both determining and being determined by these features. On the other hand, the concentration (or lack thereof) of income establishes how a tax system that is the source of funds for almost all public policies functions in practice (10-15). Thus, there is no doubt the impact of income inequality extends far beyond the economic dynamics.

Our objective is to evaluate the evolution of income inequality among adults in Brazil between 2006 and 2012 using a combination of tax data from the Annual Personal Income Tax Returns (Declaracao Anual de Ajuste do Imposto de Renda da Pessoa Fisica--DIRPF)and the Brazilian National Household Survey (Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios--PNAD). This is the first time that this evaluation has been undertakenin Brazil. To this end, we calculated the level of inequality, its past behavior and the share of income growth appropriated by different population groups. We also discussed the implications of using different methodological procedures or alternative data sources and the effect that such procedures and/or data sources would have on our results. More specifically, we evaluated the potential effects of altering the PNADDIRPF merging point and combining the DIRPF with the Brazilian Consumption and Expenditure Survey (Pesquisa de Orcamentos Familiares --POF) and/or with data from the Census Subsample Survey (Census).

After combining the PNAD and DIRPF data, we drew conclusions we consider relevant to the study of inequality in Brazil, which we discuss in detail below. However, we also provide some qualifications and recommend caution in interpreting our results. We found evidence that income inequality in Brazil is higher than previously thought and that it remained stable between 2006 and 2012. By asserting that total inequality is not declining, we diverge from most studies on the recent dynamics of inequality in Brazil, which are generally based on per capita household income from household surveys. There were changes at the bottom of the distribution, but the concentration at the top remained almost constant. The substantial weight of top incomes on inequality determined a trend toward stability rather than a decline in inequality. However, it is notable that inequality in Brazil began to decline before 2006, and as Soares (16) shows, this was in part due to reductions in top incomes. Thus, there was income growth, but if Brazil grew for everyone, the top incomes have appropriated most of this growth.

The main reason for using the DIRPF data is that the PNAD, much like other Brazilian household surveys, may underestimate the country's income inequality in an important way. If true, both the level and behavior of inequality may be somewhat different from what has been believed until now. If the underestimation is at the top of the distribution, i.e., among the top incomes, then inequality is higher than what is commonly calculated. If these top incomes are more resistant to the decline in inequality--as the household surveys themselves seem to indicate--then the decline in inequality in Brazil that has been observed since the late 1990s in earned income and from the early 2000s until 2011 in both total adult income and per capita household income may be less than what has been observed, may not exist or may even be reversed, although this latter possibility seems remote.

In general, the Brazilian literature seems to conclude that household surveys, in particular the PNAD, underestimate the country's income inequality by underestimating top incomes (17-19). There is, however, disagreement regarding this conclusion: the PNAD might underestimate income, but this underestimation would not be greater at the top, may even be greater at the bottom and, in any case, would not have a significant impact on inequality (20). A more recent study, however, once again insists upon the notion that the PNAD underestimates income at the top and indicates that the PNAD reports higher incomes at the bottom than the Census (21).

Based on tax data, the literature on other countries tends to support the argument that household surveys underestimate inequality. These data would supposedly better capture income at the top of the distribution. In fact, the results of these studies indicate that levels of inequality calculated with the assistance of tax data are much higher than those estimated with household surveys (22-38). Although it seems certain that household surveys underestimate inequality when compared with tax data, it is unclear what would happen to trends in inequality over time because of such an underestimation. The literature on this topic indicates that the differences between tax data and household surveys mostly occur at the very top of the distribution, with more significant divergences above the top 1% of incomes; moreover, there is good convergence between these data sources at the lower levels (39-41).

The comparison undertaken in Atkinson et al. (42) concludes that there is good correlation over time between the Gini index of the household surveys and the top income shares in the tax data (at least in the 13 countries they studied), i.e., the levels of inequality measured by these two data sources move in the same direction. However, if the direction is shared, the same cannot be said of the speed of the changes. In the United States, for example, both sources indicate increasing inequality since at least the 1980s, but the tax results show a much greater increase since that time (41). Piketty (33) compiles the results of studies in many countries worldwide and reaches the same conclusions: much of the behavior that is favorable to equality at the bottom is neutralized by the immense influence that the very top incomes have on overall inequality. To all appearances, Brazil is no exception.

The evidence thus far for Brazil suggests that a more accurate measure of top incomes would reduce the rate of inequality decline calculated in the PNAD, but would not reverse its direction. For example, Souza (21) shows that the decline in inequality measured in the Census is lower than that measured in the PNAD and presents results indicating that a major part of the differences between the two surveys is due to the top of the distribution, which is best captured in the Census. In fact, in all of the PNAD surveys since 2001, income appropriated by the very top of the distribution shows much more stability than at lower levels. In fact, the end of Brazil's uninterrupted decline in inequality in 2012 is largely related to an increase in the top incomes, which can be observed in the richest tenth but is strongly concentrated in the top 1%. The introduction of studies based on tax data in Brazil reinforces the idea that the downward trend in inequality is very different from what has been observed until now (43).

Our general conclusionsdo not change when we make changes to the methodology used and are unlikely to be reversed- to the contrary, they might be amplified--by the use of other household surveys. However, there is always an inherent risk in combining different databases, and this risk makes our conclusions vulnerable to the possibility that our results might be affected by differences between the incomes captured by the PNAD and the DIRPF. We believe it remains possible to improve our study and that we depend on more evidence to bolster our findings. In particular, our calculations would surely be better if we were able to employ microdata. Moreover, because we depend on interpolations, the results we present should be interpreted with caution. However, to all appearances, concentration in top incomes determines much of the level and evolution of inequality in Brazil.

Methodology

To construct the complete income distributions, we combined data from the PNAD, which is conducted by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica--IBGE), and the DIRPF from 2006, 2009 and 2012,as received by Brazil's Internal Revenue Service (Receita Federal do Brasil RFB).For purposes of comparison, we also used data from the 2008-2009 Brazilian Consumption and Expenditure Survey (Pesquisa de Orcamentos Familiares--POF) and the 2010 Census Subsample Survey (Census). In all of the household surveys, we used microdata with weights updated in December 2013. Details regarding how income is captured in these surveys and the implications this has for the study of inequality are discussed in Souza (21) and Barbosa (44). For some of the evaluations performed, Gross Domestic Product (GDP) and family income data were obtained from the IBGE's national annual and trimestral accounts and were treated using the definitions and methodology of Medeiros et al. (43) to obtain the gross monetary incomes of families.

The DIRPF data comes from Castro's (45) study on tax progressivity in Brazil. The reason for analyzing three years (2006, 2009 and 2012) is that these are the only years for which we have a more refined level of tabulations in the lowest part of the top fifth of the distribution. Combining Castro's tables, we were able to construct a distribution with seventeen income brackets. In 2012, for example, the lowest brackets ranges from R$ 1 to R$ 2,100 per year and the top bracket encompasses incomes R$ 149,000 and higher. Only 1.6% of the country's adult population earned incomes above this latter threshold. It is worth pointing out that the bottom of the distribution in the DIRPF is necessarily underestimated because most of the low-income population are not required to file tax returns. Tax returns with inconsistent values were discarded, but the total number discarded, 2,800 cases, was minimal compared with more than 70 million returns considered.

As we used tabulated data, it became necessary to employ interpolations to obtain intermediate values within each category. Although there are different methods for interpolating (46,47), we chose the method that is used most frequently in studies on income distribution based on tax data: Pareto interpolation, adopting Piketty's (48) procedures. The parameters of the Pareto function have local validity, i.e., they vary in each data interval. We follow Feenberg and Poterba (49) and use the parameters calculated from the lower limit of the observed income bracket that was closest to the distribution quantile to be estimated.

All of our definitions of population, income and procedures for validating the interpolation with Brazilian data follow Medeiros, Souza and Castro (43). Briefly, in the household surveys, we considered the total gross income of adults aged 18 or older, discarded individuals with missing income data, and annualized monthly incomes when necessary, adding the equivalent of a thirteenth monthly salary for formal and retired employees (an annual bonus determined by law), and a third of the salary as legal holiday bonuses for formal employees. The annualization raises income levels but has little effect on inequality. The variations in the Gini coefficient both before and after annualization are less than 2%.

We treat the tax units, i.e., each return, as individuals; this is generally accurate, particularly for the higher incomes levels, but there are exceptions. There are joint filings, which means that some of the population has been counted twice. Unfortunately, we cannot separate these cases in the tabulated data and have no way of knowing what type of bias this may introduce into the results.

The DIRPF population includes people under the age of 18. We could not exclude this population and thus treat the data as if they all referred to adults. However, this should not pose a serious problem. There are indications that the number of returns submitted by people under the age of 20 is approximately 10%; a reasonable share of this group is people aged 18 years or older and frequently their incomes are low. Altering the minimum ages in the household surveys would most likely change the level of inequality but not its behavior (43). The DIRPF includes people living abroad, but we were unable to identify these taxpayers, and they seem to be too few to pose a major problem for our study.

To obtain population totals, we used projections of the resident population aged 18 years or older, according to the 2013 revision of the IBGE's official projections. The populations from the sample surveys are those obtained in the microdata of the surveys themselves, which are different from the estimates in the projections, although they remain very close. The total differences between the two are less than 2% for all years.

Results

Stability of inequality

Inequality in Brazil is very high and stable. The richest 1% of the adult population receives more than a quarter of the country's entire income. Almost half of all of the country's income accrues to the top 5%. The concentration is such that one thousandth of the population captures more income than the poorest half of the population together. Except for a slight decline over the six years analyzed, these levels of concentration are virtually the same between 2006 and 2012. There is no clear trend indicating that there has been a change in inequality over time. The Gini coefficients from 2006, 2009 and 2012 are 0.696, 0.698 and 0.688, respectively, and thus reflect a small increase followed by decline. Its variation over the period, however, is only 1%.

These levels are greater and more stable than those obtained by studies based solely on data from household surveys and on the PNAD in particular. To all appearances, the PNAD underestimates the top incomes and, in doing so, does not fully portray the behavior of total inequality. The PNAD indicates a persistent fall in inequality from 2006 to 201 1 (50), which is only interrupted in 2012. When incomes at the top of the distribution are adjusted using the tax data, the persistent decline in inequality ceases. Clearly, this must be analyzed in still greater detail, preferably using complementary information from previous periods.

However, analyses that do not depend on combining data sources reinforce these results. The ratio between the income of the richest 1% (measured by tax data) and GDP, for example, indicates a large and stable concentration of income, with a slight upward trend, from 2006 to 2012. The ratio between the income shares of the richest 1% and the top 5%, which does not depend on the GDP calculation, also suggests high concentration and stability (43).

Actually, there were previous indications of some of these results in other household surveys; some of these findings could even be observed through a more detailed analysis of the trends at the top of the income distribution in the PNAD itself. The Census Subsample Survey (which have always shown a greater ability to collect information on high incomes)already indicated a slower decline in inequality in several different distributions, including that of per capita household income (21). In the PNAD, the top 1% of the distribution had also been showing more resistance to the decline in inequality than the lower income classes. This has not gone unnoticed: the risk that underestimation is affecting the behavior of inequality was already listed as a qualification in what was one of the first studies on the decline in Brazil's inequality (16). Data from income tax returns, instead of simply confirming these trends, has the advantage of allowing them to be evaluated more accurately.

However, these results should be interpreted with caution. For one, it is possible that our calculations underestimate real inequality. The Pareto function used in the interpolations may underestimate the incomes at the very top (47), and our data do not include income appropriated indirectly by individuals through legal entities, such as companies. If there is underestimation, the trend in inequality over time may fluctuate in uncertain directions. In addition, we identified an increased number of tax filers and a high growth of total reported incomes in the DIRPF, much higher than the growth of incomes reported in the PNAD. This is discussed below. We still have no evidence to refute this growth of tax filers and incomes. Yet, if there is some type of bias or error in the data that we have been unable to identify, it is possible that the general trend of inequality changes from stability to a slight decline over the years, as we may infer by observing the different growth rates. It also must be acknowledged that the PNAD and the DIRPF do not measure exactly the same income concepts, which may introduce some type of bias in the conclusions. On these three points, unfortunately, we have no way to make a more precise evaluation.

Shares of accumulated income

Graph 1 presents the shares of income accumulated by each population fraction in a Lorenz curve. This figure shows, across the entire distribution, the high concentration of incomes and the stability of inequality. The shape of the curves indicates high levels of concentration. The stability of inequality, in turn, is indicated by the lack of significant variation in these shapes over the years.

The poorest half of the adult population, for example, does not even accumulate 10% of all of the country's income. In part, this occurs because there is a large number of people with zero income at the bottom of the curve--a group comprised of the unemployed, the elderly without retirement income, students and others who do not participate in the labor market, do not receive social protection nor have other sources income. The income accumulated by 90% of the population--income that up to this point is obtained from the PNAD--accounts for approximately 40% of total income. Most of the country's income--now measured using tax data--is concentrated in the top 10% of incomes. Almost half of the income accrues to the top 5% of incomes, a third to the top 2% of incomes, a quarter to the 1% at the top and a fifth by the very top 0.5%; in 2012, this group totaled 700 thousand in a population of 140 million adults.

The stability of the country's inequality across the entire distribution is shown in the constant shape of the Lorenz curves between 2006 and 2012. In fact, they all intersect at some point on the distribution--i.e., there is no Lorenz dominance--and it is therefore impossible to unequivocally determine which year has a higher level of inequality. Although it is possible to compare inequality by using indices that summarize the distributions, the behavior of inequality will vary depending on the index selected. The most cautious interpretation is thus that the general pattern is of stability. A safer interpretation of trends would be possible if the series included results for the period prior to 2006.

For example, the areas of the Lorenz curves measured by the aforementioned Gini coefficients (0.696, 0.698 and 0.688) indicate no change, with a minimal increase in inequality between 2006 and 2009 and a minimal decline between 2009 and 2012. Other measures of inequality indicate different fluctuations. The ratio between the income accumulated by the richest 1% and the poorest 50%, for example, varies with a distinct trend, falling from 8.8 in 2006 to 8.3 in 2009 and falling again to 7.8 in 2012.Much of this decline is the result of an 11% increase in the share of income accruing to the poorest 50%, rising from 8.5% to 8.8% and rising again to 9.5%. Part of this increase's effect on total inequality was offsetby a growth of the share appropriated between the population's top 50% and 80% incomes. Combining the upward and downward trends, inequality remained generally stable.

Signs of this stability had previously been observed in household surveys. Beginning in 2006, the 1% invariably earned approximately 13% of total income in the PNAD, with small fluctuations. This figure rises to 16% in the POF and 19% in the Census, which is something closer to what we obtain in the DIRPF. These signs were ignored, however, because of the prevailing interpretation that there was a systematic decline in inequality. Most of the research about the trends of inequality in Brazil did not take into account the fact that the household surveys' underestimation might be biasing the results, even after a series of studies in other countries indicated that this bias should not be overlooked (22-38,51).

Income levels

To determine the differences in the country's absolute income levels, Graphs 2 and 3 present the Pen's parades (quantile curves) of the combined PNAD and DIRPF distributions between 2006 and 2012. Figure 3 reproduces only a section of the curves, to make viewing easier. All of the values have been adjusted to June 2014 by the Consumer Price Index (Indice Nacional de Precos ao Consumidor--INPC).

Graph 2 shows a distribution profile that is already familiar. Brazil is marked by a large mass of low-income population that is distinguished from a small and very rich elite. There is, obviously, inequality among the poorest as well as among the elite, but there is little doubt whatsoever that Brazil is defined by a highly polarized society. Graph 2 does present some new information: the differences between top incomes and the remaining incomes are even more extreme than that shown by the household survey data.

The social differences are so great that the scale necessary to represent them causes the curves in Graph 2 to overlap completely. Graph 3 thus shows only one part of the distribution: the section representing the group that begins at 80% of the population and ends when annual income reaches 100,000 reais, which occurs at approximately at the 98% quantile of the distribution. The values above 98% (i.e., the top 2%of incomes) are so high that it is more convenient to present them in tables.

Graph 3 shows that the income at 85% of the population is just over 20,000 reais annually, in June 2014 values. At the 90th percentile, annual income remains well below 40,000 reais in 2006, but grows to almost this amount in 2012. Above the 90th percentile, i.e., the section in which the Source: From 0% to 90% of the population, PNAD 20062012 IBGE, microdata. From 90% to 100% of the population, interpolation of data from the Annual Personal Income Tax Return,2006-2012.

data comes from the DIRPF, the absolute differences begin to grow rapidly. Although the exact shape of the curve from that point on is determined by Pareto interpolation, it is important to remember that a number of intermediate points, from 90% to 100%, were actually observed for distribution levels as high as 98.4%. Most of these observed points are easily identifiable in the small jumps of discontinuity presented by the curves.

It is also clear that there is real income growth from 2006 to 2012. By the spread of the curves, it may be inferred that the mass of income at the top follows a relatively stable pattern of expansion from 2006 to 2009 and between 2009 and 2012, i.e., absolute growth at the top was about the same during both time intervals.

Due to income growth, the thresholds for the income fractiles of the population vary over time. In 2012, those earning over 226,938 reais annually, in June 2014 values, would belong to the richest 1% of the population, as measured by interpolated DIRPF data but close to the observed data. In 2006, this cutoff was 169,593 reais, as Table 1 shows. Variations are observed throughout the entire distribution. The top 5% income threshold, for example, rises from approximately 50,900 reais to 60,551 reais and 70,256 reais in the years 2006, 2009 and 2012, respectively. Median incomes increased from about 7,236 in 2006 to 9,661 in 2012.

Appropriated growth

There was real income growth during this period, and we are interested in knowing who benefitted from it. Table 2 thus present show much of the total growth was appropriated by each segment of the Brazilian population. We measure cumulative growth, i.e., the accumulated fraction of total growth captured by different population groups from 2006 to 2009 in one column and the same fraction between 2006 and 2012 in the other.

The gains from income growth during the period between 2006 and 2009 were unequal. Most of the increase in income accrued to a small fraction of the population, which is due to the country's extreme income concentration. The poorest half of the population appropriated only 12% of the entire growth from 2006 to 2012. By contrast, the top 5% of incomes got half of the total growth, and the top 1% captured 28%, i.e., each person belonging to the small elite of the richest 1% of the population appropriated a fraction of income growth that was 117 times higher than the people in the poorest half of the country.

The fraction of growth captured by the lower income population slowly increased between 2009 and 2012. A deconcentration of growth has taken place, but this deconcentration was relatively small. Finally, it cannot be forgotten that, at least in the short run, higher income growth rates for the very poorest income strata do not necessarily have strong impacts on total inequality, due to the very low income share of this group. For inequality, calculating the growth of poorer classes is less important than knowing the share of total growth captured by these classes.

Alternative distributions

Merging point

The distribution of total income was obtained by combining data from the PNAD and the DIRPF. To undertake this combination, it was necessary to determine a merging point for the two databases, i.e., a threshold below which the distribution would be represented by the PNAD data and above which it would be represented by the DIRPF data. The point utilized was the 90th percentile; thus, the DIRPF represents only the country's top 10% of incomes. Because changes in the merging point alter the distribution, we analyze the extent to which these changes alter the study's main results.

Graph 4 shows the section of the Pen's parade (quantile curve) for the distribution of total income among adults that goes from the 75th percentile to the top of the distribution in both data sources in 2012. Incomes are expressed in constant June 2014 reais, using the INPC as a deflator. In the DIRPF distribution, the 25 million returns are ordered from highest to lowest income, part of which has its exact values determined by interpolation within the ranges of tabulated data. These returns correspond to 19% of the population. Incomes were not imputed to the remaining 81%.

In 2012, income tax returns were mandatory for those with annual incomes over R$ 27,443 (2014 values), which is equivalent to the 87th percentile in the 2012 DIRPF distribution. The mandatory limit for each year is located close to the same point of the distribution: 87% in 2006 (R$ 23,306) and 86% in 2009 (R$ 22,814). Because there are also other mandatory criteria, in addition to the possibility of voluntarily submitting a return, there are individuals with annual incomes below these limits. Although they find themselves ordered in the upper part of the distribution, it is quite possible that their actual position corresponds to sections representing the poorest parts of the population.

Up to the 85th percentile, the PNAD values are higher than the DIRPF values. In the section from 85th to the 90th, the two distributions are similar; therefore, it makes little difference to lower the merging point of the two data sources to 85%, and it makes no sense to bring it down below this point. From the 91th percentile onward, they begin to diverge, and this divergence increases as one moves up the distribution. We chose to place the merging point at the 90th percentile, i.e., immediately before the data source divergence becomes more important.

Changing the merging point would not substantially alter the general trends. Of course, when the merging point becomes very high, the DIRPF comes to account for a much smaller part of the distribution and inequality thus comes to reflect that measured in the PNAD. Because the DIRPF contains higher incomes, giving the PNAD predominance in the distribution, i.e., raising the merging point, reduces the mean, inequality and income growth over the years, as Table 3 shows.

When the merging point is the 90th percentile, i.e., when incomes above the last percentile of the PNAD are substituted by the DIRPF, inequality remains high, the appropriation of growth results remains concentrated, and the trend of the Gini coefficient over time shows a decline of approximately 3% in the six years that are the subject of our analysis. However, other inequality measures do not indicate an increase in inequality because the Lorenz curves intersect. The fact that 2012 is the year in which the decline in inequality in the PNAD is interrupted should not be ignored. Because there is no Lorenz dominance during the period, it is prudent to posit that even in this case, there is no guarantee that inequality will continue declining. This pattern shows that top incomes determine a large part of the level and behavior of inequality in Brazil. Thus, the top of the distribution is central to understanding inequality in Brazil.

The bottom of the distribution

An alternative way of constructing the distribution of income in Brazil would be to combine the DIRPF data with sources other than the PNAD. Therefore, it is worth evaluating the implications of changing the manner in which the bottom end of the distribution is determined. This evaluation can be undertaken by comparing the PNAD to two other Brazilian household surveys: the Consumption and Expenditure Survey (Pesquisa de Orcamentos Familiares--POF) and the Census Subsample Survey.

These surveys present several differences. The first is the sample size. The PNAD sample is approximately twice as large as the POF sample (over 100,000 versus more than 50,000 households), and the Census is many times this difference (6 million households in 2010). The second difference involves the sample design, which causes the PNAD to tend to favor larger municipalities. The third difference is the detail of the questionnaire, which is much more complete in the POF, followed by the PNAD and then by the Census. The fourth is how the collected data are treated, including error detection and imputations of missing data. All these differences may affect income distribution, mainly because of the highly concentrated nature of income in the country. The inclusion (or lack thereof) of complete incomes from very few individuals can thus disproportionately affect the levels and behavior of inequality.

Souza (21) analyzes different aspects of Brazilian household surveys, creates a comparison methodology and arrives at the following conclusions:

a) The PNAD has incomplete coverage at the top of the distribution due

to its smaller sample size and non-responses. The Census, with larger samples, has better coverage capacity, which can be observed in both the 2000 Census and the 2010 Census. The income share of the top 1% in the Census is almost twice as large as that in the PNAD, and they also have absolute incomes that are 25% to 50% higher; in the top 0.1%, the difference is even greater, between approximately 100% and 150% more. One consequence is a lower level of inequality recorded in the PNAD, in addition to top incomes having less of an influence on the behavior of the distribution. In the center of the distribution, the two data sources are similar.

b) The PNAD and the Census capture income with a similar degree of detail, limited to income "usually received" in a reference month. The POF presents a much higher degree of detail and a reference period of one year, which allows for more types of income to be collected, including the 13th monthly salary (bonus), inheritances and proceeds from asset sales. The mean levels of income in the POF are much higher than in the PNAD, but the inequality levels are relatively close. The PNAD and the Census, both underestimate incomes. We will see below that this underestimation occurs mostly at the top of the distribution rather than at the bottom.

c) In the PNAD, there is an artificially high proportion of individuals with ignored income (or non-responses), and these individuals tend to be among the top incomes. In the 2010 Census, there is an even greater proportion of people with no income, and all signs indicate that this is an error: zero income was simply the mechanism used by census takers to record ignored income. The Census thus underestimates the bottom of the distribution more than the PNAD.

For our purposes, what matters is the bottom of the distributions. Souza's (21) conclusions suggest that the PNAD records the highest incomes at the bottom, when compared with other household surveys--although for different reasons. This comparison can be observed in Graph 5, which shows the level of income, in June 2014 reais, received by different shares of the adult population. In the year of the 2010 Census, there was no PNAD. To enable a comparison that takes into account changes occurring in the distribution, we generated an interpolated 2010 PNAD, resulting from the mean of the distribution points from the 2009 and 2011 PNAD.

As a general trend, the PNAD records higher incomes for all years in the poorest half of the population and virtually the same level and behavior as the other household surveys from the 50th up to the 80th percentile. Graph 5 truncates the distribution at the 80th percentile, but up to the 95th percentile, the curves remain very close. It is only after this point that the 2010 Census and the 2008-9 POF begin to have markedly higher levels than those of the equivalent PNAD for each year, where the difference clearly accentuated within the richest 1%. Consequently, merging the DIRPF and the PNAD tend to generate the lowest levels of inequality among the possible alternatives available.

Furthermore, considering that inequality declines faster in the PNAD than in the Census, our method also generates distributions that should be more likely reveal a decline in inequality over the years. Therefore, the stability of inequality that we identified between 2006 and 2012 would almost certainly also be observed if the comparisons were based on combining the DIRPF with the Census or with the POF.

The PNAD may underestimate incomes at the bottom, at least hypothetically, which may partially result from the not recording certain types of income. However, there is no clear evidence that this underestimation amounts to a high share of total income. For total inequality, the amount of income underestimated matters more than the number of underestimated cases. If the underestimated share of income is not large, our overall results remain the same, even when underestimation occurs in many cases.

However, if total underestimated income is high, our study--and almost all Brazilian studies on inequality to date--may be compromised, be cause the PNAD clearly underestimates incomes at the top. If it also greatly underestimates incomes at the bottom, studies are using data that do not adequately represent the country. The discussion regarding inequality in the near future should not focus on its level, evolution and causes; it should instead be about how to correctly observe it for the first time. Needless to say, it would also undermine studies of a particular type of inequality, i.e., the difference between the poor and the rest, as well as many of our policy evaluations. The truth, however, is that the evidence points in the opposite direction, i.e., that the PNAD captures income at the bottom of the distribution reasonably well, except for small problems that, for our study, are only of minor importance (21).

The PNAD income is markedly lower than its equivalent in the national accounts, and this difference has been growing over the years. Following the methodology of Medeiros et al. (43), we calculated the gross monetary income of families in the Annual National Accounts (Renda Monetaria Bruta das Familias nas Contas Nacionais Anuais --RMBF-CNA) and also estimated the RMBF in the trimestral national accounts for 2012.In the definitions of the national accounts, the RMBF shows the income that is closest to the annualized PNAD. The ratio between PNAD income and the monetary income of families has been decreasing, from 76% in 2006 to 74% in 2009 and to 72% in 2012.

However, when the PNAD is combined with the DIRPF, this underestimation is drastically reduced and its evolution changes direction. The PNAD and DIRPF combination adds up to 91% of the monetary income of families in 2006, 95% in 2009 and 97% in 2012. In practice, this indicates a lack of underestimation that warrants more attention after the databases are combined --and particularly after 2009--unless our underestimation of the concentration at the very top of the distribution is too high or if the Brazilian national accounts are wrong.

In other words, the difference between the PNAD and the national accounts, which suggests a possible underestimation of almost a quarter of the income, is worsening, and it appears that this increase has been caused by changes at the top of the distribution. It is therefore possible that part of the accelerated decline in inequality measured by the PNAD results from underestimating growth among top incomes.

Of course, depending on where the 9% difference in 2006 is located, the inequality over the years might be increasing (unlikely) or declining (most likely) in relation to our calculations. However, because we do not know how to determine whether this difference is actually an underestimation of the PNAD-DIRPF, an overestimation of the RMBF or simply an error resulting from our methodology, we prefer to merely mention its existence and make qualifications regarding its implications.

Accelerated growth

There was rapid income growth according to the income tax data in the 2006-2012 period compared with GDP or PNAD growth. Compared to 2006, income in the DIRPF increased 25% by 2009 and 52% by 2012. Using the same deflators (INPC/Consumer Price Index--CPI from September),to avoid deviations caused by the price index, GDP grows 17% and 33%, respectively, and PNAD income grows between 14% and 34%.

To examine this phenomenon in more detail, the table below shows year-to-year income growth in the DIRPF, the PNAD and the National Accounts. There is also an increase in the number of DIRPF tax filers, but given the magnitude of the differences, we cannot exclude that it is possible that part of the income growth captured by the DIRPF may be associated with some type of bias or error that we were unable to identify. We have no concrete evidence of this bias, but if it exists, it might be influencing the behavior of inequality over time, and the trend of inequality might be slightly declining, although it is nonetheless likely to be less accelerated than what the household surveys estimate.

We have no evidence that this growth indicates an error, particularly because we do not have data prior to 2006 to determine the extent to which this year is a suitable base for comparison. Bearing in mind that, between 2006 and 2009, GDP grows more rapidly than the income measured in the PNAD, most of the DIRPF's high-income growth is likely to be real. In absolute terms, the amount of income from the DIRPF's income growth differential in relation to GDP is compatible with GDP growth in periods following 2008.

Conclusion

Income inequality in Brazil remained very high and stable between 2006 and 2012.When the PNAD and the DIRPF are combined, nearly half of the country's income accrues to the top5%, and over a quarter goes to in the top 1%. The richest thousandth concentrate more income than the entire poorest half of the population. This reflects a distributive profile that is already acknowledged in the literature: Brazil is marked by a large low-income population that is distinguished from a small, but very rich, elite.

This profile does not change significantly over time. There are changes among the bottom 90%, but the concentration at the top is quite stable, particularly above the 99th percentile. The Lorenz curves representing this inequality in each year intersect and almost overlap. Certain measures indicate a slight increase in inequality in time, others a slight decline, but the overall trend is characterized by stability.

Income has grown over the years, but the appropriation of this growth has been unequal. Only about a tenth of all of the growth accrued to country's bottom half. Half of the growth was captured by the top 5% of incomes, and, within this group, 28% by the top 1%. On the one hand, this is due to the country's extreme concentration of income; on the other hand, it perpetuates itself over time. There has been a mild deconcentration of growth, but it has been slow.

These results contradict those analyses of inequality based only on the PNAD. We do not know what occurred between 2001 and 2005, the period during which the inequality of per capita household income measured by the PNAD was declining, partly because of reductions in income at top of the distribution, but this subject certainly deserves further research. The same applies for the late 1990s, when income inequality in the labor market began to decline.

Our analysis of the distribution of total income among adults in 2006, 2009 and 2012 is undertaken by combining data from the PNAD, which represents the poorest 90% of the population, with data from the DIRPF for the top 10% of incomes. The merging points of the two distributions may be altered within certain limits, but the general trends observed would not change substantially, which reveals that the concentration in the top incomes determines a very large part of the level and behavior of inequality in Brazil.

When the merging point is raised to a very high cutoff, such that the DIRPF provides data only for the top 1% and the PNAD accounts for the rest of the population, the Gini coefficient shows a similar declining trajectory as in the PNAD (as can be reasonably be expected). However, other measures of inequality indicate stability, as the Lorenz curves intersect. Most importantly, this suggests that it is not only the extremely rich who are influencing the dynamics of inequality. For obvious reasons, even higher merging points would result in the PNAD having more importance in the dynamics of inequality.

It is possible that our calculations underestimate Brazil's levels of inequality. The interpolation methodology we used for the DIRPF data may underestimate incomes at the very top, and although our data include various incomes received by "pessoas juridicas", that is, companies and other legal entities, part of these incomes is not reported in the DIRPF, although these incomes invariably accrue to specific individuals. It is less likely that the annualized PNAD are significantly underestimating incomes for the poorest bottom of the distribution, to the point of affecting our main results. However, we are unable to speculate how wrong our estimates might be. It is only important to note that our calculations consistently generate the lowest levels of inequality among the possible combinations of databases. The stability of inequality between 2006 and 2012 would most likely remain the same if the DIRPF was combined with the Census or the POF.

Combining databases has inherent risks and thus requires caution in interpreting our results. The DIRPF measures incomes that the PNAD was not designed to measure and this is a source of bias. Perhaps this characteristic may not be important at the bottom of the distribution, as the incomes from the POF, which has a more refined collection instrument, are lower than those from the annualized PNAD through the first half of the distribution and are nearly equal to those in the PNAD until almost the top 10% of incomes. The bias is likely to be due to differences at the top. Caution should therefore be a constant when interpreting our results.

In addition to the fact that the concentration of income in the country is very high, it is clear that it is extremely important to understand what makes the top incomes capture such a large share of the income. Although this is not the focus of this study, there is no doubt that top incomes should be treated as a priority issue on the inequality research agenda.

Finally, the potential consequences of our results for research on the effects of inequality cannot be ignored. As the concentration of income is higher than the already high concentration that was measured in Brazil in the household surveys, it is important to begin to assess the implications this has for our public health, education and labor policies, for example, as well as the implications of this inequality for the creation of public funds to finance policies and programs under the tax system. Although this latter topic is not within the scope of our study, it seems important to emphasize the subject for future research.

DOI: 10.1590/1413-81232015204.00362014

Article submitted 07/09/2014

Approved 09/05/2014

Final version submitted 09/19/2014

Collaborations

M Medeiros, PHGF Souza and FA Castro participated equally in all stages of preparation of the article.

Acknowledgments

Marcelo Medeiros had PQ2 grant from CNPq and support of the University of Brasilia.

References

(1.) Malta DC, Silva MAI, Mello F de, Monteiro RA, Sardinha LMV, Crespo C, Carvalho MGO, Silva MMA, Porto DP. Bullying nas escolas brasileiras: resultados da Pesquisa Nacional de Saude do Escolar (PeNSE) 2009. Cien Saude Colet 2010; 15(2):3065-3076.

(2.) Silva NV, Hasenbalg C. Recursos familiares e transicoes educacionais. Cad Saude Publica 2002; 18 (Supl.):S67-S76.

(3.) Granja GF, Zoboli ELCP, Fracolli LA. O discurso dos gestores sobre a equidade: um desafio para o SUS. Cien Saude Colet 2013; 18 (12):3759-3764.

(4.) Lima-Costa MF, Barreto S, Giatti L, Uchoa E. Desigualdade social e saude entre idosos brasileiros: um estudo baseado na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios Socioeconomic circumstances and health among the brazilian elderly: a study using. Cad Saude Publica 2003; 19(3):745-757.

(5.) Issler RM, Giugliani ER. Identificacao de grupos mais vulneraveis a desnutricao infantil pela medicao do nivel de pobreza. J Pediatr 1997; 73(2):101-105.

(6.) Vasconcelos FAG, Batista Filho M. Historia do campo da alimentacao e nutricao em saude coletiva no Brasil. Cien Saude Colet 2011; 16(1):81-90.

(7.) Rocha S. Pobreza no Brasil: afinal, de que se trata? Rio de Janeiro: FGV Editora; 2003.

(8.) Chesnais JC. A violencia no Brasil. Causas e recomendacoes politicas para a sua prevencao. Cien Saude Colet 1999;4(1):53-69.

(9.) Macedo AC, Paim JS, Silva LM, Costa MCN. Violencia e desigualdade social: mortalidade por homicidios e condicoes de vida em Salvador, Brasil. Rev Saude Publica 2001; 35(6):515-522.

(10.) Hoffmann R. Efeito potencial do Imposto de Renda na desigualdade. Pesquisa e Planejamento Economico 2002; 32(1):107-113.

(11.) Medeiros M, Souza PHGF. Gasto publico, tributos e desigualdade de renda no Brasil. Brasilia: Ipea; 2013.

(12.) Brasil. Ministerio da Fazenda (MF). Secretaria da Receita Federal. Coordenacao-Geral de Politica Tributaria. Consideracoes sobre o Imposto de Renda da Pessoa Fisica no Brasil. Brasilia: MF; 2001.

(13.) Rocha S. O impacto distributivo do Imposto de Renda sobre a desigualdade de desigualdade de renda das familias. Pesquisa e Planejamento Economico 2002; 32(1):73-105.

(14.) Salvador E. Fundo Publico e o Financiamento das Politicas Sociais no Brasil. Servico Social em Revista 2012; 14(2):4-22.

(15.) Soares S, Silveira FG, Santos CH, Vaz FM, Souza AL. O potencial redistributivo do Imposto de Renda--Pessoa Fisica (IRPF). In: Castro JA, Santos CHM, Ribeiro JAC, organizadores. Tributacao e equidade no Brasil: um registro da reflexao do Ipea no bienio 2008-2009. Brasilia: Ipea; 2010. p. 213-255.

(16.) Soares S. Distribuicao de renda no Brasil de 1976 a 2004, com enfase no periodo entre 2001 e 2004. Brasilia: Ipea; 2006.

(17.) Hoffmann R. A subdeclaracao dos rendimentos. Sao Paulo em perspectiva 1988; 2 (1):50-54.

(18.) Hoffmann R, Ney MG. A recente queda da desigualdade de renda no Brasil: analise de dados da PNAD, do Censo Demografico e das Contas Nacionais. Economica 2008; 10(1):7-39.

(19.) Lluch C. Sobre medicoes de renda a partir dos censos e das contas nacionais no Brasil. Pesquisa eplanejamento economico 1982; 12(1):133-148.

(20.) Barros RP, Cury S, Ulyssea G. A desigualdade de renda no Brasil encontra-se subestimada? Uma analise comparativa usando PNAD, POF e Contas Nacionais. In: Barros RP, Foguel MN, Ulyssea G, editors. Desigualdade de renda no Brasil: uma analise da queda recente. Brasilia: Ipea; 2006. p. 273-273.

(21.) Souza PHGF. A distribuicao de renda nas pesquisas domiciliares brasileiras: harmonizacao e comparacao entre Censos, PNADs e POFs. Brasilia: Ipea; 2013.

(22.) Aaberge R, Atkinson AB. Top incomes in Norway. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top Incomes: A Global Perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 448-481.

(23.) Alvaredo F. The rich in Argentina over the twentieth century: 1932-2004. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes: A global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 253-298.

(24.) Alvaredo F, Atkinson AB, Piketty T, Saez E. The Top 1 Percent in International and Historical Perspective. Journal of Economic Perspectives 2013; 27(3):3-20.

(25.) Alvaredo F, Saez E. Income and wealth concentration in Spain from a historical and fiscal perspective. Journal of the European Economic Association 2009; 7(5):1140-1167.

(26.) Atkinson AB. Top Incomes in a Rapidly Growing Economy: Singapore. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes: A global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 220-252.

(27.) Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes over the twentieth century: a contrast between continental european and english-speaking countries. Oxford: Oxford university press; 2007.

(28.) Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes: A global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010.

(29.) Atkinson AB, Salverda W. Top Incomes in the Netherlands and the United Kingdom over the 20th Century. Journal of the European Economic Association 2005; 3 (4):883-913.

(30.) Banerjee A, Piketty T. Top Indian Incomes, 1922-2000. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes, a global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 1-39.

(31.) Piketty T. Income Inequality in France, 1901-1998. Journal of Political Economy 2003; 111 (5):1004-1042.

(32.) Piketty T. Top incomes over the twentieth century: A summary of main findings. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top Incomes over the Twentieth Century: A Contrast between Continental European and English-Speaking Countries. Oxford: Oxford University Press; 2007. p. 1-17.

(33.) Piketty T. Capital in the twenty-first century. Boston: Harvard University Press; 2014.

(34.) Piketty T, Saez E. Income Inequality in the United States, 1913-1998. The Quarterly Journal of Economics 2003; 118(1):1-41.

(35.) Piketty T, Saez E. The Evolution of Top Incomes: A Historical and International Perspective. American Economic Review 2006; 96(2):200-205.

(36.) Saez E. Top incomes in the United States and Canada over the twentieth century. Journal of the European Economic Association 2005; 3 (2-3):402-411.

(37.) Saez E. Income and wealth concentration in historical and international perspective. In: Auerbach AJ, Card D, Quigley JM, editors. Public Policy and the Income Distribution. New York: Russell Sage Foundation; 2006. p. 221-258.

(38.) Saez E, Veall MR. The Evolution of High Incomes in Northern America: Lessons from Canadian Evidence. The American Economic Review 2005; 95 (3):831-849.

(39.) Burkhauser RV, Feng S, Jenkins SP, Larrimore J. Recent trends in top income shares in the United States: reconciling estimates from March CPS and IRS tax return data. Review of Economics and Statistics 2012; 94 (2):371-388.

(40.) Kopczuk W, Saez E. Top Wealth Shares in the United States, 1916-2000: Evidence from Estate Tax Returns. National Tax Journal 2004; 57 (2):445-487.

(41.) Leigh A. How Closely Do Top Income Shares Track Other Measures of Inequality?. The Economic Journal 2007; 117(524):F619-633.

(42.) Atkinson AB, Piketty T, Saez E. Top incomes in the long run of history. J Economic Literature 2011; 49:3-71.

(43.) Medeiros M, Souza PHGF, Castro FA. O Topo Da Distribuicao De Renda No Brasil: Primeiras Estimativas Com Dados Tributarios E Comparacao Com Pesquisas Domiciliares, 2006-2012 [Internet]. Rochester: Social Science Research Network; 2014 Aug. Report No.: ID 2479685. [cited 2014 Sep 1]. Available from: http://papers.ssrn.com/abstract=2479685

(44.) Barbosa RJ. Comparabilidade das informacoes disponiveis nos Censos (1960-2010) e PNADs (1976,1985,1995 e 2005) [Internet]. Sao Paulo: Centro de Estudos da Metropole; 2014 p. 36. Report No.: 017/2014. [access 2014 Jun 2]. Available from: http://www.fflch.usp.br/centrodametropole/upload/aaa/830-wp.17.2014.pdf

(45.) Castro FA. Imposto de renda da pessoa fisica: comparacoes internacionais, medidas de progressividade e redistribuicao [dissertacao]. Brasilia: Universidade de Brasilia; 2014.

(46.) Atkinson AB. Measuring top incomes: methodological issues. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top Incomes over the Twentieth Century: A Contrast between Continental European and English-Speaking Countries. New York: Oxford University Press; 2007.

(47.) Brzezinski M. Do wealth distributions follow power laws? Evidence from "rich lists". Physica A: Statistical Mechanics and its Applications [Internet]. 2014 [cited 2014 Mar 25]; Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437114002544

(48.) Piketty T. Les hauts revenus en France au XXe siecle. Inegalites et redistributions 1901-1998. Paris: Grasset; 2001

(49.) Feenberg DR, Poterba JM. Income inequality and the incomes of very high-income taxpayers: evidence from tax returns. Tax Policy and the Economy. Cambridge: MIT Press; 1993. Volume 7

(50.) Souza PHGF, Carvalhaes FAO. Estrutura de Classes, Educacao e Queda da Desigualdade de Renda (2002-2011). Dados--Revista de Ciencias Sociais 2014; 57(1):101-128.

(51.) Peichl A, Schaefer T, Scheicher C. Measuring Richness and Poverty: A Micro Data Application to Europe and Germany. Review of Income and Wealth 2010; 56(3):597-619.

Marcelo Medeiros [1]

Pedro Herculano Guimaraes Ferreira de Souza [1]

Fabio Avila de Castro [1]

[1] Departamento de Sociologia, Universidade de Brasilia. Campus Universitario Darcy Ribeiro, Asa Norte. 70910900 Brasilia DF Brasil. mclmdr@unb.br

Table 1. Thresholds for the income fractiles for total
individual income, Brazil, 2006-2012.

P%
Population      2006       2009       2012
[18.sup.+]

50.0%           7,236      8,197      9,661
75.0%          14,472     15,903     18,073
80.0%          17,574     19,084     21,457
90.0%          29,000     31,757     37,744
95.0%          50,945     60,551     70,256
99.0%         169,593    201,180    226,938
99.9%         703,699    855,183    974,182

Note: constant values for June 2014, deflated by the INPC

Source: From 0% to 90% of the population, PNAD 2006-2012
IBGE, microdata. From 90% to 100% of the population,
interpolation of data from the Annual Personal Income Tax
Return, 2006-2012.

Table 2. Accumulated share of total growth
appropriated by population groups, Brazil, 2006-2012.

p%
Population   2006 - 2009   2006 a 2012
[18.sup.+]

50%              10%           12%
75%              23%           26%
90%              34%           38%
95%              46%           50%
99%              69%           72%
100%            100%          100%

Note: constant values for June 2014, deflated by the INPC

Table 3. Appropriation of growth, with different
merging points, selected measures, Brazil 2006 - 2012.

Measure                 2006      2009      2012

Merge quantile         0.900     0.900     0.900
Growth approp. 50%         -     0.102     0.116
Growth approp. 99%         -     0.688     0.720
Gini                   0.696     0.698     0.688
Average income        16,814    19,607    22,536
Merge quantile         0.850     0.850     0.850
Growth approp. 50%         -     0.101     0.114
Growth approp. 99%         -     0.691     0.724
Gini                   0.696     0.698     0.688
Average income        16,664    19,507    22,513
Merge quantile         0.950     0.950     0.950
Growth approp. 50%         -     0.109     0.123
Growth approp. 99%         -     0.668     0.703
Gini                   0.696     0.696     0.685
Average income        16,864    19,430    22,156
Merge quantile         0.900     0.900     0.900
Growth approp. 50%         -     0.132     0.144
Growth approp. 99%         -     0.597     0.651
Gini                   0.688     0.681     0.666
Average income        16,358    18,345    20,674

Note: Income growth up to the reference quantile since 2006,
all values constantin June 2014 reais, deflated by the INPC.

Source: From 0% to 90% of the population, PNAD 2006-2012
IBGE, microdata. From 90% to 100% of the population,
interpolation of data from the Annual Personal Income Tax
Returns, 2006-2012.

Table 4. Total income growth rate, 2006 base, Brazil.

Year    DIRPF     GDP    PNAD

2006     1.00    1.00    1.00
2007     1.03    1.07    1.03
2008     1.23    1.14    1.10
2009     1.25    1.17    1.14
2010     1.37    1.30    n.a.
2011     1.47    1.33    1.22
2012     1.52    1.33    1.34

Note: Real income growth since 2006, all values deflated by the
INPC. There was no PNAD in 2010. 2006 = 1

Source: PNAD 2006-2012, IBGE, microdata. Annual Personal
Income Tax Return, 2006-2012. RFB, special tabulations.
System of National Accounts, IBGE, annual from 2006 to 2009,
trimestral from 2010 to 2012.


Introducao

Os niveis de desigualdade de renda em uma sociedade afetam e sao afetados por varias dimensoes das politicas publicas. Por um lado, a desigualdade de renda esta relacionada aos niveis de educacao (1,2), saude (3,4), nutricao (5,6), mortalidade (7), violencia (8,9) e varias outras caracteristicas da sociedade, determinando e sendo determinada por elas. Por outro, a concentracao ou nao da renda estabelece como funciona, na pratica, um sistema tributario que e a fonte de recursos para praticamente todas as politicas publicas (10-15). Nao ha duvidas, portanto, que o tema tem impactos que vao muito alem da dinamica economica. Nosso objetivo e avaliar a evolucao da desigualdade de renda entre individuos adultos no Brasil, entre 2006 e 2012, por meio da combinacao de dados tributarios provenientes da Declaracao Anual de Ajuste do Imposto de Renda da Pessoa Fisica (DIRPF) e da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios (PNAD). E a primeira vez que essa avaliacao e feita no Brasil. Para isso, calculamos o nivel de desigualdade, seu comportamento ao longo dos anos e a parcela do crescimento da renda apropriada por diferentes grupos da populacao. Alem disso, discutimos as implicacoes sobre nossos resultados do uso de procedimentos metodologicos distintos dos nossos ou de fontes de dados alternativos. Mais especificamente, avaliamos os efeitos potenciais de se alterar o ponto de encaixe PNAD-DIRPF, e de se combinar a DIRPF a Pesquisa de Orcamentos Familiares (POF) ou aos dados do Questionario da Amostra do Censo (Censo).

Ao combinar dados da PNAD aos da DIRPF, chegamos a conclusoes que consideramos relevantes para o estudo da desigualdade no Brasil, as quais discutimos em detalhe adiante. No entanto, mais a frente tambem fazemos ressalvas e recomendamos cautela na interpretacao desses resultados. Encontramos evidencia de que a desigualdade de renda no Brasil e mais alta do que se imaginava e permaneceu estavel entre 2006 e 2012. Ao afirmar que a desigualdade total nao esta caindo, divergimos de boa parte dos estudos sobre a dinamica recente da desigualdade no Brasil, que se baseiam em rendas domiciliares per capita de pesquisas domiciliares. Ocorreram mudancas na base da distribuicao, mas a concentracao no topo permaneceu praticamente constante. O grande peso dos ricos na desigualdade determinou uma tendencia de estabilidade, e nao de queda, da desigualdade. Note-se, porem, que a desigualdade no Brasil comecou a cair antes de 2006 e, conforme aponta Soares (16), isso se deu em parte em funcao da reducao da renda dos mais ricos. Houve crescimento da renda, mas se o Brasil cresceu para todos, os ricos se apropriaram da maior parte desse crescimento. A principal razao para utilizar dados da DIRPF e que as PNAD, bem como as demais pesquisas domiciliares brasileiras, podem subestimar, de forma relevante, a desigualdade de renda no pais. Se isso e verdade, nao so o nivel como tambem o comportamento da desigualdade pode ser distinto do que se considerava ate o momento. Se essa subestimacao ocorre no topo da distribuicao, ou seja, entre os mais ricos, entao a desigualdade sera mais alta do que o comumente calculado. Se esse topo for mais resistente a queda da desigualdade --como as proprias pesquisas domiciliares parecem indicar--, entao a queda da desigualdade no Brasil, observada desde fins da decada de 1990, nos rendimentos do trabalho, e desde o inicio dos anos 2000 ate 2011 na renda total dos individuos adultos, e tambem na renda domiciliar per capita, podera ser menor que a observada, nao existir ou ate mesmo ser revertida, embora esta ultima possibilidade pareca ser remota. Em geral, a literatura brasileira julga que as pesquisas domiciliares, em particular a PNAD, subestimam a desigualdade de renda no pais porque subestimam as rendas dos mais ricos (17-19).

Ha, no entanto, dissenso em relacao a essa opiniao: as PNAD subestimariam renda, mas essa subestimacao nao seria maior no topo, podendo ser ate maior na base e, de qualquer forma, nao teria impacto importante sobre a desigualdade (20). Um estudo mais recente, no entanto, volta a insistir na tese de que a PNAD subestima a renda no topo, e da indicacoes de que a PNAD tem as rendas na base mais altas que as do Censo (21). A literatura sobre outros paises tende a apoiar a argumentacao dos que defendem que pesquisas domiciliares subestimam desigualdade. Essa argumentacao encontra apoio em uma serie de estudos que, ha decadas, se baseiam em dados tributarios. Estes, supostamente, captariam melhor os rendimentos no topo da distribuicao.

De fato, os resultados desses estudos indicam que os niveis de desigualdade calculados com o auxilio de dados tributarios sao bem superiores aos estimados com pesquisas domiciliares (22-38). Todavia, se parece certo que pesquisas domiciliares subestimam a desigualdade quando comparadas a dados tributarios, nao esta claro o que ocorreria com as tendencias da desigualdade no tempo em decorrencia dessa subestimacao. A literatura sobre isso em outros paises indica que as diferencas entre dados tributarios e pesquisas domiciliares ocorrem, predominantemente, no topo extremo da distribuicao, acima do 1% mais rico, havendo boa convergencia entre essas fontes de dados nos niveis mais baixos (39-41). Se pesquisas domiciliares e registros tributarios sao semelhantes na base, mas diferentes no topo extremo, a divergencia no comportamento da desigualdade sera determinada pelo comportamento da renda dos ricos.

A comparacao realizada por Atkinson et al. (42) conclui que, ao menos nos 13 paises estudados por eles, existe boa correlacao no tempo entre o indice de Gini das pesquisas domiciliares e a fracao da renda apropriada pelos ricos nos dados tributarios, ou seja, os niveis de desigualdade medidos por essas duas fontes de dados movem-se na mesma direcao. Porem, se a direcao e compartilhada, o mesmo nao pode ser dito da velocidade das mudancas. Nos Estados Unidos, por exemplo, ambas fontes indicam aumento da desigualdade desde pelo menos a decada de 1980, mas os resultados tributarios indicam um aumento muito maior (41). Piketty (33) compila resultados de estudos em diversos paises do mundo e chega as mesmas conclusoes: boa parte do comportamento favoravel a igualdade na base e neutralizada pela imensa influencia que o topo extremo tem na desigualdade total.

Ao que tudo indica, o Brasil nao e uma excecao. A evidencia que dispomos ate o momento para o Brasil sugere que uma mensuracao mais acurada da renda dos ricos reduziria a velocidade da queda da desigualdade apurada nas PNAD, mas nao reverteria sua direcao. Souza (21), por exemplo, mostra que a queda da desigualdade medida nos Censos e menor que a medida nas PNAD e apresenta resultados que indicam que uma parte importante das diferencas entre elas deve-se ao topo da distribuicao, mais bem captado nos Censos. De fato, em todas as PNAD a partir de 2001, a renda apropriada pelo topo extremo da distribuicao mostra muito mais estabilidade que a apropriacao em niveis inferiores. Alias, o fim da queda ininterrupta da desigualdade no Brasil, em 2012, esta em boa parte relacionado a um aumento da renda dos mais ricos, que se observa ja no decimo mais rico, mas esta concentrada no 1% superior. A introducao de estudos baseados em dados tributarios no Brasil reforca a ideia de que a tendencia de queda na desigualdade e bem distinta daquela observada ate o momento (43).

Nossas conclusoes gerais nao se alteram quando fazemos algumas modificacoes na metodologia utilizada e provavelmente nao seriam revertidas--ao contrario, talvez fossem amplificadas --pela utilizacao de outras pesquisas domiciliares que nao a PNAD. No entanto, ha sempre um risco inerente a combinacao de bases de dados distintas e isso torna nossas conclusoes vulneraveis a possibilidade de diferencas entre as rendas captadas pela PNAD e pela DIRPF estarem afetando nossos resultados. Nos acreditamos que ainda e possivel aprimorar nosso estudo e que dependemos de maiores evidencias para dar solidez a nossas conclusoes. Em particular, nossos calculos seguramente seriam melhores se dispusessemos de microdados. Pois, por dependemos de interpolacoes, os resultados que apresentamos devem ser interpretados com cautela. Porem, ao que tudo indica, a concentracao nos ricos determina muito do nivel e da evolucao da desigualdade no Brasil.

Metodologia

Para construir as distribuicoes de renda completas combinamos dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios (PNAD), do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica (IBGE), e das declaracoes de ajuste anual do imposto de renda da pessoa fisica (DIRPF) de 2006, 2009 e 2012 da Receita Federal do Brasil (RFB). Para efeitos de comparacao, tambem utilizamos dados da Pesquisa de Orcamentos Familiares (POF) 2008-2009 e do Questionario da Amostra do Censo Demografico (Censo) 2010. Em todas as pesquisas domiciliares utilizamos microdados com ponderacoes atualizadas ate dezembro de 2013. Detalhes sobre como a renda e captada nessas pesquisas e quais as implicacoes disso para o estudo da desigualdade sao discutidos em Souza (21) e Barbosa (44). Para algumas avaliacoes realizadas, os dados do produto interno bruto e da renda familiar foram obtidos nas contas nacionais anuais e trimestrais do IBGE, e tratados usando as definicoes e metodologia de Medeiros et al. (43), para se obter a renda monetaria bruta das familias.

Os dados da DIRPF sao provenientes do estudo de Castro (45) sobre progressividade tributaria no Brasil. A razao para a analise de tres anos, 2006, 2009 e 2012, e que, apenas para eles, temos tabulacoes de nivel mais refinado na parte mais baixa do quinto superior da distribuicao. Combinando tabelas de Castro fomos capazes de construir uma distribuicao com dezessete categorias, cujos valores em 2012, por exemplo, cobrem de R$ 1 a R$ 2,1 mil anuais, no primeiro estrato, a R$ 149 mil ou mais, no estrato mais alto. Este ultimo valor corresponde ao limite inferior observado de renda do 1,6% mais ricos do pais. Vale notar que na DIRPF a base da distribuicao e necessariamente subestimada, pois a declaracao nao e obrigatoria para a maioria da populacao de baixa renda. Declaracoes com valores inconsistentes foram descartadas, mas a quantidade total de descartes, 2800 casos, foi minima se comparada aos mais de 70 milhoes de declaracoes consideradas.

Como partimos de dados tabulados, foi necessario utilizar interpolacoes para se obter os valores intermediarios dentro de cada categoria. Apesar de existirem diversas metodologias para isso (46,47), optamos por aquela que e utilizada com mais frequencia nos estudos sobre distribuicao de renda com base em dados tributarios, a interpolacao de Pareto, adotando os procedimentos de Piketty (48). Os parametros da funcao de Pareto tem validade local, isto e, variam em cada intervalo de dados. Por isso, seguimos Feenberg e Poterba (49), e utilizamos os parametros calculados a partir do limite inferior da categoria de renda observada, que fosse o mais proximo do quantil da distribuicao a estimar. Todas nossas definicoes de populacao, renda e procedimentos de validacao da interpolacao com dados brasileiros seguem Medeiros et al. (43).

De forma resumida, nas pesquisas domiciliares, consideramos a renda bruta total dos adultos com 18 anos ou mais de idade, descartamos individuos com renda ignorada e anualizamos as rendas mensais, quando necessario, acrescentando o equivalente a um 13 salario no caso de trabalhadores formais e aposentados, e um terco de salario como bonus de ferias aos empregados formais. A anualizacao eleva os niveis de renda, mas tem pouco efeito sobre a desigualdade da distribuicao. As variacoes no coeficiente de Gini antes e depois da anualizacao sao inferiores a 2%.

Tratamos as unidades tributarias, as declaracoes, como individuos. Em geral, isso e verdade, especialmente nos niveis de renda mais altos, mas ha excecoes. Ha casos de declaracao conjunta. A consequencia disso e dupla contagem na populacao. Lamentavelmente nao temos como separar esses casos nos dados tabulados e nao sabemos dizer que tipo de vies isso pode introduzir nos resultados. A populacao da DIRPF inclui pessoas com idade inferior a 18 anos. Nos nao pudemos exclui-la e, por isso, tratamos os dados como se todos fossem referentes a adultos. Isso, porem, nao deve representar um problema grave. A indicacao que temos e de que a quantidade de declarantes com idade inferior a 20 anos e de 10%, uma parte razoavel desse grupo e de pessoas com idade igual e superior a 18 anos e, com frequencia, suas rendas sao baixas. Alterar as idades minimas nas pesquisas domiciliares provavelmente mudaria o nivel, mas nao o comportamento da desigualdade (43). A DIRPF inclui residentes no exterior, mas nao fomos capazes de identifica-los.

Parecem ser muito poucos para representar um problema importante para o nosso estudo. Para obter totais de populacao, utilizamos projecoes da populacao residente com 18 anos ou mais, de acordo com a revisao de 2013 das projecoes oficiais do IBGE. As populacoes provenientes das pesquisas amostrais sao aquelas obtidas nos microdados dos proprios levantamentos, as quais sao distintas, porem muito proximas, das estimadas nas projecoes. As diferencas de totais entre ambas sao inferiores a 2% em todos os anos.

Resultados

Estabilidade da desigualdade

A desigualdade no Brasil e muito alta e estavel. O 1% mais rico da populacao adulta concentra mais de um quarto de toda a renda do pais. Os 5% mais ricos detem quase metade da renda. A concentracao e tamanha que um milesimo das pessoas acumula mais renda que toda a metade mais pobre da populacao junta. Salvo uma pequena queda ao longo dos seis anos analisados, esses niveis de concentracao mantem-se praticamente os mesmos entre 2006 e 2012.

Nao ha nenhum movimento claro de mudanca da desigualdade ao longo do tempo. Os coeficientes de Gini de 2006, 2009 e 2012 sao, respectivamente, 0,696, 0,698 e 0,688 e refletem um pequeno aumento seguido de queda. Sua variacao no periodo, porem, nao alcanca 1%. Esses niveis sao maiores e mais estaveis que os obtidos por estudos que se baseiam somente em dados de pesquisas domiciliares, especialmente as PNAD. Ao que tudo indica as PNAD subestimam as rendas mais altas e, ao fazer isso, nao monitoram completamente o comportamento da desigualdade total. As PNAD indicam uma queda persistente da desigualdade de 2006 a 201150, que so e interrompida em 2012. Quando as rendas no topo da distribuicao sao ajustadas a partir de dados tributarios, a queda persistente na desigualdade deixa de existir. E evidente que isso ainda precisa ser analisado em mais deta lhes e, preferencialmente, utilizando informacoes complementares de periodos anteriores.

No entanto, esses resultados sao reforcados por analises que nao dependem da combinacao de fontes de dados. A razao entre a renda do 1% mais rico, medida por dados tributarios, e o PIB, por exemplo, indica grande e estavel concentracao da renda, com leve tendencia de aumento, ao longo dos anos 2006 a 2012. A razao entre o 1% mais rico e os 5% mais ricos, que sequer depende do calculo do PIB, tambem sugere muita concentracao e estabilidade (43). Na verdade, ja havia indicacao de parte desses resultados em outras pesquisas domiciliares que nao a PNAD; alguns ate podiam ser observados por meio de uma analise mais detalhada do comportamento do topo da distribuicao de renda na propria PNAD. Os questionarios da amostra dos censos demograficos, por exemplo, que sempre tiveram maior capacidade de coletar informacao sobre rendas altas, ja indicavam uma queda menos acelerada da desigualdade em diversas distribuicoes diferentes, inclusive a dos rendimentos familiares per capita21. Nas PNAD o 1% no topo da distribuicao tambem vinha mostrando muito mais resistencia a queda da desigualdade que as classes de renda mais baixa. Isso nao passou ignorado: os riscos de a subestimacao estar afetando o comportamento da desigualdade ja haviam sido objeto de ressalvas naquele que e um dos primeiros estudos sobre a queda da desigualdade no Brasil (16). Os dados de declaracao de imposto de renda, mais do que confirmar essas tendencias, tem a vantagem de permitir avalia-las mais adequadamente.

No entanto, esses resultados devem ser interpretados com cautela. E possivel que nossos calculos subestimem a desigualdade real. A funcao de Pareto usada nas interpolacoes pode subestimar as rendas no topo extremo (47) e nossos dados nao contemplam rendimentos apropriados indiretamente pelos individuos, por meio de pessoas juridicas. Se ocorre subestimacao, a tendencia da desigualdade no tempo pode flutuar em direcoes incertas. Alem disso, identificamos um aumento no numero de declarantes e um crescimento alto do total de rendas declaradas na DIRPF, muito superior ao crescimento das rendas da PNAD.

Este assunto e discutido adiante. Ainda nao temos qualquer evidencia que refute esse crescimento de declarantes e rendimentos, mas havendo algum tipo de vies ou mesmo erro nos dados que nao tenhamos sido capazes de identificar, e possivel que a tendencia geral da desigualdade mude de estabilidade para uma leve queda ao longo dos anos, como se pode inferir pelas taxas diferenciadas de crescimento. Tambem nao se pode ignorar que a PNAD e a DIRPF nao medem exatamente os mesmos rendimentos e isso pode introduzir algum tipo de vies nas conclusoes. Sobre esses tres pontos, lamentavelmente, nao temos como fazer uma avaliacao mais precisa.

Parcelas da renda acumulada

O Grafico 1 apresenta as parcelas da renda acumulada por cada fracao de populacao em uma curva de Lorenz. Nele e possivel observar, agora ao longo de toda a distribuicao, a elevada concentracao dos rendimentos e a estabilidade da desigualdade. A concentracao e indicada pela posicao dos pontos da curva. A estabilidade da desigualdade, por sua vez, pela ausencia de variacao relevante na forma das curvas ao longo dos anos.

A classe formada pela metade mais pobre da populacao de individuos adultos, por exemplo, nao chega a acumular 10% de toda a renda do pais. Em parte, isso se deve ao fato de haver uma grande proporcao de pessoas com rendimento zero na base da curva, grupo que e composto por pessoas desempregadas, idosas sem aposentadoria, estudantes e outras que nao participam do mercado de trabalho, nao recebem protecao so cial nem possuem outras formas de rendimento individual. A renda acumulada por 90% da populacao --renda que ate este ponto e obtida nas PNAD--e cerca de 40% da renda total.

A maior parte da renda do pais--agora medida a partir dos dados tributarios--e concentrada pelos 10% mais ricos. Quase metade da renda e recebida pelos 5% mais ricos, um terco dela pelos 2% mais ricos, um quarto pelo 1% no topo e um quinto pelos 0,5% finais, este sendo um grupo que, em 2012 tem 700 mil pessoas, em uma populacao que chega a 140 milhoes de adultos.

A estabilidade da desigualdade no pais, ao longo de toda a distribuicao, se nota na forma constante das curvas de Lorenz entre 2006 e 2012. Elas se sobrepoem ao longo de todo o periodo. De fato, todas elas se cruzam em algum ponto da distribuicao--ou seja, nao ha dominancia de Lorenz--e, portanto, nao e possivel determinar inequivocamente qual ano apresenta maior nivel de desigualdade. Embora seja possivel comparar a desigualdade a partir de indices que sintetizam as distribuicoes, o comportamento da desigualdade ira variar conforme o indice selecionado. A interpretacao mais comedida, portanto, e de que o padrao geral de comportamento nesse periodo e de estabilidade. Uma interpretacao mais segura sobre tendencias seria possivel se a serie incluisse resultados para os anos anteriores a 2006.

Por exemplo, as areas das curvas de Lorenz medidas pelos coeficientes de Gini, mencionados anteriormente (0,696, 0,698 e 0,688), indicam ausencia de mudanca, com aumento minimo da desigualdade entre 2006 e 2009 e queda tambem minima entre 2009 e 2012. Outras medidas de desigualdade indicam flutuacoes distintas. A razao entre a renda acumulada pelo 1% mais rico e os 50% mais pobres, por exemplo, varia com tendencia distinta do Gini, caindo de 8,8, em 2006, para 8,3, em 2009, e caindo novamente para 7,8, em 2012. Boa parte desta queda deve-se a um aumento de 11% na parcela da renda apropriada pelos 50% mais pobres, que passa de 8,5% a 8,8% e sobe mais uma vez para 9,5%. Parte do efeito desse aumento sobre a desigualdade total foi anulada por um crescimento da parcela apropriada entre os 50% e os 80% mais ricos da populacao. Combinadas as tendencias de aumento e queda, a desigualdade manteve-se, em termos gerais, estavel.

Sinais desta estabilidade ja haviam sido observados nas pesquisas domiciliares. A partir de 2006, o 1% invariavelmente se apropriou de cerca de 13% da renda total das PNAD, com pequenas flutuacoes. Na POF esse valor sobe para 16% e no Censo para 19%, algo mais proximo do que obtemos com a DIRPF. Estes sinais foram, no entanto, deixados de lado em funcao da interpretacao dominante de que havia uma queda sistematica da desigualdade. Esta interpretacao, em parte, preferiu nao dar maior importancia ao fato de que a subestimacao das pesquisas domiciliares poderia estar enviesando os resultados da evolucao da desigualdade, mesmo depois de uma serie de estudos em outros paises trazer indicacoes de que esse vies nao podia ser negligenciado (22-38,51).

Niveis de renda

Para permitir uma visualizacao das diferencas nos niveis absolutos de renda no pais, os Graficos 2 e 3 apresentam as paradas de Pen (curvas de quantil) das distribuicoes PNAD e DIRPF combinadas entre 2006 e 2012. O Grafico 3 reproduz apenas uma secao das curvas, para facilitar a visualizacao. Todos os valores foram ajustados para junho de 2014 pelo INPC.

O Grafico 2 mostra um perfil da distribuicao que ja e bem conhecido. O Brasil e marcado por uma grande massa de populacao de baixa renda que se distingue de uma pequena, mas bastante rica elite. E obvio que existe desigualdade entre os mais pobres, bem como dentro da elite, mas nao ha duvida de que uma caracteristica marcante do pais e uma grande polarizacao da sociedade. O que o Grafico 2 traz de novo e que, em relacao a dados de pesquisas domiciliares, as diferencas entre ricos e o resto sao ainda mais extremas.

As diferencas sociais sao tao grandes que a escala do Grafico 2, necessaria para representa-las, faz com que as curvas se parecam completamente sobrepostas. Por isso, o Grafico 3 mostra apenas uma parte da distribuicao, o trecho que representa o grupo que comeca no 80% da populacao e termina quando os rendimentos anuais alcancam cem mil reais, o que ocorre por volta do 98% da distribuicao. Os valores acima dos 98% (ou seja, os 2% mais ricos) sao tao altos que e mais conveniente apresenta-los por meio de tabelas.

O Grafico 3 mostra que, ate 85% da populacao, a renda esta um pouco acima de vinte mil reais anuais, em valores de junho de 2014. Nos 90% a renda anual ainda esta bem abaixo de quarenta mil reais em 2006, mas cresce para quase esse valor em 2012. A partir dos 90%, trecho no qual os dados passam a ser da DIRPF, as diferencas absolutas passam a crescer rapidamente. Embora a forma exata da curva a partir desse ponto seja determinada por interpolacao de Pareto, e importante lembrar que varios dos pontos intermediarios, dos 90% aos 100%, foram efetivamente observados ate niveis tao altos da distribuicao quanto 98,4%. A maioria desses pontos observa dos e facilmente identificavel nos pequenos saltos de descontinuidade que as curvas apresentam.

Fica tambem evidente que ha um crescimento real da renda que se mantem de 2006 a 2012. Pelo afastamento das curvas e possivel inferir que a massa da renda no topo da distribuicao segue um padrao de expansao relativamente estavel de 2006 a 2009 e entre 2009 e 2012, ou seja, o crescimento absoluto no topo foi aproximadamente o mesmo nos dois intervalos de tempo

Com o crescimento da renda, os pontos de corte de cada parcela da populacao ordenada variam ao longo do tempo. Em 2012, quem recebesse acima de 227 mil reais anuais, em valores de junho de 2014, pertenceria ao 1% mais rico da populacao, isto medido por dados da DIRPF interpolados, mas bem proximos dos observados.

Em 2006, esse limite era de 169 mil reais, tambem em valores de 2014, como mostra a Tabela 1. Variacoes sao observadas ao longo de toda a distribuicao. A renda necessaria para pertencer aos 5% mais ricos, por exemplo, passa de cerca de 50,9 mil reais para 60,6 mil reais e 70,3 mil reais, nos anos de 2006, 2009 e 2012. Na base da distribuicao, a metade mais pobre, que em 2006 ganha ate 7,2 mil, tem esse limite elevado para 9,7 mil reais ao ano em 2012.

Crescimento apropriado

Houve crescimento real da renda no periodo. Interessa-nos saber como se deu a distribuicao desse crescimento. Para isso, a Tabela 2 apresenta o quanto do crescimento total foi apropriado por cada fracao da populacao brasileira. Trata-se de crescimento acumulado, ou seja, a fracao apropriada do crescimento de 2006 a 2009 em uma coluna e a fracao apropriada do crescimento acumulado entre 2006 e 2012 na outra.

A apropriacao do crescimento da renda no periodo entre 2006 e 2009 foi muito desigual. A maior parte do aumento da renda ficou nas maos de uma pequena fracao da populacao. Isso ocorre devido a extrema concentracao da renda no pais. A metade mais pobre da populacao coube apenas 12% de todo o resultado do crescimento de 2006 a 2012. Por diferenca e possivel ver ainda que aos 5% mais ricos coube metade do crescimento total e que o 1% se apropriou de 28% do crescimento, ou seja, cada pessoa da pequena elite formada pelo 1% mais rico da populacao apropriou-se de uma fracao 117 vezes maior do crescimento da renda que as pessoas na metade mais pobre do pais

Para todas as fracoes da populacao de menor renda, o volume apropriado da renda resultante do crescimento aumentou entre 2009 e 2012. O sinal geral dado por esse aumento e de uma tendencia de reducao da desigualdade, cujo resultado efetivo depende, evidentemente, das taxas de crescimento. Deve-se notar, porem, que o aumento nas parcelas apropriadas do crescimento em todos os estratos sociais e bastante uniforme e gira em torno de 10%, ate quase o topo da distribuicao. Portanto, esta ocorrendo uma desconcentracao do crescimento, mas ela e rela tivamente lenta. Finalmente, nao se pode deixar de levar em conta que, apesar de as parcelas mais pobres da populacao crescerem mais aceleradamente que as restantes, o efeito desse crescimento entre os mais pobres nem sempre tem efeitos importantes sobre a desigualdade total. Para a desigualdade, mais importante do que a mudanca no nivel de renda das classes mais pobres em relacao a um periodo anterior e a fracao do crescimento total da economia apropriada por essas classes.

Distribuicoes alternativas

Ponto de encaixe

A distribuicao da renda total foi obtida por meio da combinacao de dados da PNAD e da DIRPF. Para isso foi preciso determinar um ponto de encaixe das duas bases de dados, isto e, um ponto abaixo do qual a distribuicao seria representada pelos dados da PNAD e, acima dele, pelos dados da DIRPF. O ponto usado foi o quantil 90%, de modo que a DIRPF representa apenas a renda dos 10% mais ricos do pais. Como mudancas no ponto de encaixe alteram a distribuicao, analisamos em que medida essas mudancas alteram os resultados principais do estudo.

O Grafico 4 apresenta o trecho da parada de Pen (curva de quantis), da distribuicao de renda total entre individuos adultos, que vai do quantil 75%, ate o topo da distribuicao nas duas fontes de dados em 2012. Os rendimentos sao expressos em reais constantes de junho de 2014, usando o INPC como deflator. Na distribuicao da DIRPF, os 25 milhoes de declaracoes sao ordenados da maior para a menor renda, parte da qual tem seus valores exatos determinados por interpolacao dentro dos intervalos dos dados tabulados. Essas declaracoes correspondem a 19% da populacao. Aos 81% restantes nao foram imputados rendimentos.

Em 2012, a apresentacao de declaracao de rendimentos era obrigatoria para pessoas com rendimentos anuais superiores a R$ 27.443 (valores de 2014), o que equivale, na distribuicao DIRPF de 2012, ao quantil 87%. Os limites de obrigatoriedade em todos os anos situam-se perto do mesmo ponto da distribuicao: 87%, em 2006, (R$ 23.306) e 86%, em 2009 (R$ 22.814).

Como ha tambem outros criterios de obrigatoriedade, bem como a possibilidade de apresentacao voluntaria da declaracao, existem individuos com rendimentos anuais abaixo desses limites. Embora eles encontrem-se ordenados na parte superior da distribuicao, e bem possivel que sua posicao real corresponda a trechos que representam partes mais pobres da populacao.

Ate o quantil 85%, os valores da PNAD sao superiores ao da DIRPF. No trecho que vai dos 85% ao 90%, as duas distribuicoes sao muito parecidas. Portanto, faz pouca diferenca recuar o ponto de encaixe das duas fontes de dados para o ponto 85%, e nao faz sentido trazer o encaixe para abaixo desse ponto. Dos 91% em diante, elas comecam a se diferenciar. Essa diferenca cresce a medida que se sobe na distribuicao. Nossa escolha foi por determinar o encaixe no centil 90%, ou seja, imediatamente antes da diferenciacao das fontes de dados tornarem-se mais relevantes.

As tendencias gerais observadas nao se alterariam substancialmente com a elevacao da posicao do encaixe. Evidentemente, quando o ponto de encaixe se torna muito alto, a DIRPF passa a representar uma parte muito menor da distribuicao e, com isso, a desigualdade passa a refletir aquela medida nas PNAD. Como a DIRPF possui rendimentos mais altos, dar predominancia a PNAD na distribuicao, ou seja, elevar o ponto de encaixe, reduz a media, a desigualdade e o crescimento da renda ao longo dos anos, como se observa na Tabela 3.

Quando o encaixe e feito no quantil 99%, ou seja, quando apenas o ultimo centesimo da PNAD e substituido pela DIRPF, a desigualdade permanece elevada, a apropriacao dos resultados do crescimento muito concentrada e a tendencia do coeficiente de Gini no tempo manifesta uma queda de cerca de 3% nos seis anos analisados.

No entanto, outras medidas de desigualdade nao apontam aumento desta, pois as curvas de Lorenz se cruzam. Nao se deve desconsiderar que 2012 e o ano em que a queda da desigualdade nas PNAD e interrompida. Como nao ha dominancia de Lorenz no periodo, o mais prudente e afirmar que mesmo nesse caso nao e possivel garantir que a desigualdade se manteve em queda.

Esse comportamento mostra que os mais ricos determinam uma parte muito grande do nivel e do comportamento da desigualdade no Brasil. O topo da distribuicao e central para o entendimento da desigualdade no Brasil.

Base da distribuicao

Uma alternativa para construir a distribuicao da renda no Brasil e combinar os dados da DIRPF a outras fontes que nao PNAD. Vale, portanto, avaliar quais seriam as implicacoes de utilizar uma base diferente para encaixar as distribuicoes. Isso pode ser feito comparando-se a PNAD a duas outras pesquisas domiciliares brasileiras: a Pesquisa de Orcamentos Familiares (POF) e o Questionario da Amostra do Censo Demografico. Essas pesquisas apresentam varias diferencas. A primeira delas e o tamanho das amostras. A amostra da PNAD tem aproximadamente o dobro do tamanho da amostra da POF (mais de cem mil contra cinquenta mil domicilios) e o Censo varias vezes essa diferenca (6 milhoes de domicilios em 2010). A segunda e o desenho amostral, que faz com que a PNAD tenda a privilegiar municipios maiores. A terceira e o instrumento de coleta, que e muito mais completo na POF, seguido pela PNAD e pelo Censo. A quarta e o tratamento de critica aos dados coletados, inclusive identificacao de erros e imputacoes de valores. Todas essas diferencas podem afetar a distribuicao de renda, principalmente porque dada a elevada concentracao dos rendimentos no pais, a inclusao ou nao das rendas completas de pouquissimos individuos pode afetar desproporcionalmente os niveis e o comportamento da desigualdade. Souza21 analisa os varios aspectos das pesquisas domiciliares brasileiras, elabora uma metodologia de comparacao e chega as seguintes conclusoes:

a) As PNAD tem cobertura incompleta no topo da distribuicao em funcao de seu tamanho de menor amostra e de nao respostas. Os Censos, com amostras maiores, tem melhor capacidade de cobertura. Isso se observa tanto no Censo 2000 quanto no Censo 2010. As pessoas no 1% mais rico do Censo detem uma proporcao renda total quase duas vezes maior que as da PNAD, alem de possuirem rendimentos 25% a 50% superiores; no 0,1% a diferenca e ainda maior, algo entre 100% e 150% a mais. Uma das consequencias disso e uma menor desigualdade registrada nas PNAD, bem como uma menor influencia dos ricos no comportamento da distribuicao. No centro da distribuicao as duas fontes de dados sao semelhantes.

b) A PNAD e o Censo captam rendimentos com um grau de detalhamento similar e limitados a rendimentos "habitualmente recebidos" em um mes de referencia. A POF apresenta um grau muito maior de detalhamento e um periodo de referencia de um ano, que a permite coletar muito mais tipos de rendimento, inclusive 13[degrees] salario, herancas e vendas de patrimonio. Os niveis medios de renda na POF sao muito superiores aos da PNAD, mas os niveis de desigualdade sao relativamente proximos. A PNAD e o Censo, portanto, subestimam rendas. Veremos, adiante, que essa subestimacao ocorre majoritariamente no topo e nao na base da distribuicao.

c) Nas PNAD ha uma proporcao artificialmente elevada de individuos com renda ignorada (ou nao respondida) e estes individuos tendem a estar entre os mais ricos. No Censo 2010 ha uma proporcao ainda maior de pessoas com renda zero e tudo indica que se trata de um erro: a renda zero foi um mecanismo utilizado por recenseadores para registrar rendimentos ignorados. O Censo subestima mais a base da distribuicao que a PNAD.

Para nossos propositos, o que mais importa e a base das distribuicoes. As conclusoes de Souza21 sugerem que, por razoes diversas, a PNAD, em comparacao com outras pesquisas domiciliares, e a base de dados que apresenta rendimentos mais altos na base. Isso pode ser observado no Grafico 5, que apresenta o nivel de renda, em reais de junho de 2014, recebido por diferentes parcelas da populacao adulta. No ano do Censo 2010 nao houve PNAD. Para permitir comparacao, levando em conta mudancas que ocorrem na distribuicao, criamos uma PNAD 2010 interpolada, que resulta da media dos pontos das distribuicoes das PNAD 2009 e 2011. Como tendencia geral, em todos os anos, as PNAD apresentam renda mais alta na metade mais pobre da populacao e, da metade ate o centil 80%, nivel e comportamento praticamente identico ao das demais pesquisas domiciliares.

O Grafico 5 nao permite visualizar pontos acima dos 80%, mas ate o centil 95% as curvas se guem bastante proximas e so a partir desse ponto o Censo 2010 e a POF 2008-9 passam a ter niveis notadamente superiores aos das PNAD equivalentes para cada ano, com a diferenca acentuando-se claramente dentro do 1% mais rico.

As implicacoes disso sao facilmente notadas: para encaixes da DIRPF em outras bases de dados, que ocorram do centil 50% ao centil 95% da populacao adulta, a PNAD tendera a resultar em menores niveis de desigualdade que o Censo ou a POF. Evidentemente havera alguns pontos especificos onde isso nao sera verdade, mas mesmo nesses casos as diferencas serao pouco importantes. Ou seja, a tendencia e nossos calculos, baseados na combinacao da DIRPF com a PNAD gerarem os menores niveis de desigualdade possiveis dentre as alternativas disponiveis.

Alem disso, considerando que a desigualdade cai mais rapidamente na PNAD que nos Censos, nosso encaixe tambem gera as distribuicoes mais propensas a queda da desigualdade ao longo dos anos. Portanto, a estabilidade da desigualdade que identificamos entre 2006 e 2012 quase que certamente seria tambem observada se as comparacoes fossem baseadas em combinacoes da DIRPF com os Censos ou as POF. Ao menos hipoteticamente, as PNAD podem subestimar rendimentos na base. Em parte isso pode ser resultado dos instrumentos de coleta utilizados, que tem limitacoes para registrar certos tipos de rendimento. No entanto, nao ha qualquer evidencia clara de que essa subestimacao represente uma parcela elevada da renda total. Para a desigualdade total importa mais o quanto da renda e subestimada do que o quao frequente e a subestimacao. Se a parcela subestimada da renda nao for grande, ainda que a subestimacao ocorra em muitos casos, nossos resultados gerais se mantem.

Porem, se a renda subestimada total for elevada, nosso estudo, bem como praticamente todos os estudos brasileiros sobre desigualdade ate o momento, podem estar comprometidos. Isso porque certamente a PNAD subestima as rendas no topo; se tambem subestimar muito aquelas na base, os estudos ate o momento utilizam dados que de modo algum representam adequadamente o pais. A discussao sobre desigualdade no futuro proximo devera ser nao sobre seu nivel, evolucao e causas, e sim sobre como observa-la corretamente pela primeira vez. Desnecessario dizer que isso tambem comprometeria os estudos sobre um tipo particular de desigualdade, a diferenca entre os pobres e o resto, bem como muitas de nossas avaliacoes de politica. A verda de, porem, e que as evidencias apontam o oposto, ou seja, que as PNAD captam razoavelmente bem a renda na base da distribuicao, salvo por pequenos problemas que, para o presente estudo, sao de menor importancia (21).

A renda da PNAD e notadamente inferior que seu equivalente nas contas nacionais. Essa diferenca esta crescendo ao longo dos anos. Usando a metodologia de Medeiros et al.43 foi calculada a renda monetaria bruta das familias nas contas nacionais anuais (RMBF-CNA) e tambem estimada a RMBF nas contas nacionais trimestrais para 2012. Nas definicoes das contas nacionais a RMBF e a renda que mais se aproxima das PNAD anualizadas. A razao entre a renda da PNAD e a renda monetaria das familias esta diminuindo, de 76% em 2006 para 74% em 2009 e 72% em 2012.

Todavia, quando a PNAD e combinada a DIRPF, essa subestimacao e drasticamente reduzida e sua evolucao muda de direcao. A combinacao de PNAD e DIRPF agrega 91% da renda monetaria das familias em 2006, 95% em 2009 e 97% em 2012. Na pratica isso indica inexistencia de subestimacao que mereca maior atencao depois que as bases de dados sao combinadas, especialmente depois de 2009, salvo se nossa subestimacao da concentracao no topo extremo da distribuicao for muito alta, ou se as contas nacionais brasileiras estiverem muito equivocadas. Ou seja, diferenca entre a PNAD e as contas nacionais, que sugere uma possivel subestimacao de quase um quarto da renda, esta aumentando e, ao que parece, esse aumento decorre de mudancas no topo da distribuicao. E possivel, portanto, que a acelerada queda na desigualdade medida pelas PNAD resulte de sua subestimacao do crescimento da renda entre os ricos.

Evidentemente, a depender de onde esteja localizada a diferenca de 9%, em 2006, a tendencia de evolucao da desigualdade ao longo dos anos poderia ser de alta (pouco provavel) ou queda (mais provavel) em relacao a nossos calculos. Porem, como nao sabemos determinar se essa diferenca e de fato uma subestimacao da PNADDIRPF, uma superestimacao da RMBF ou simplesmente um erro decorrente da metodologia que usamos, preferimos apenas mencionar sua existencia e fazer ressalvas sobre suas implicacoes.

Crescimento acelerado

Houve crescimento muito acelerado da renda no periodo 2006-2012, quando comparado ao crescimento do PIB ou da PNAD. Em relacao a 2006 a renda da DIRPF aumentou 25% ate 2009 e 52% ate 2012. Usando os mesmos deflatores (INPC de setembro), para evitar desvios causados pelo indice de precos, nesse mesmo periodo o PIB cresce, respectivamente, 17% e 33% e a renda na PNAD entre 14% e 34%.

Para analisar isso em mais detalhe, a Tabela 4 apresenta o crescimento da renda, ano a ano na DIRPF, na PNAD e nas Contas Nacionais. Ocorre tambem um aumento no numero de declarantes da DIRPF, mas dada a magnitude das diferencas, nao se deve afastar a hipotese de que uma parte do crescimento da renda captada pela DIRPF possa estar associada a algum tipo de vies ou erro que nao fomos capazes de identificar.

Nao temos nenhuma evidencia concreta desse vies, mas se ele existe, possivelmente esta afetando o comportamento da desigualdade no tempo e talvez a tendencia da desigualdade seja de leve queda, embora provavelmente menos acelerada que a estimada nas pesquisas domiciliares.

A maior parte da diferenca de trajetorias se observa no periodo entre 2007 e 2008, justamente o periodo de ocorrencia da crise financeira mundial e de adocao de medidas para controla-la no Brasil. Nesse intervalo, a renda total declarada pelos pouco mais de 20% mais ricos da populacao brasileira cresce muito mais rapidamente que a medida no PIB ou nas PNAD.

Nao temos como afirmar que a populacao mais rica no Brasil foi capaz de se beneficiar mais do ambiente macroeconomico desse periodo que o restante da populacao, bem como capaz de manter a vantagem adquirida. Porem, se deter minar como os ricos se beneficiaram da crise ou das medidas de protecao que a seguiram esta fora de nosso escopo neste momento, seguramente, e tema que merece investigacao.

Nao temos evidencia de que esse crescimento indique um erro, especialmente porque nao temos dados anteriores a 2006, para determinar em que medida esse ano representa uma base adequada para comparacao. Deve-se ter em mente que, como o PIB cresce mais aceleradamente que a renda medida na PNAD, entre 2006 e 2009, e possivel que a maior parte do elevado crescimento da renda da DIRPF seja real. Em termos absolutos, o volume de renda decorrente do diferencial de crescimento da renda da DIRPF em relacao ao PIB e compativel com a expansao do PIB nos periodos subsequentes a 2008.

Conclusao

A desigualdade de renda no Brasil e muito alta e estavel entre 2006 e 2012. Quando se combina a PNAD a DIRPF, quase metade de toda a renda no pais esta concentrada nos 5% mais ricos e um quarto no 1% mais rico. O milesimo mais rico acumula mais renda que toda a metade mais pobre da populacao. Isso reflete um perfil que ja e bem conhecido: o Brasil e marcado por uma grande massa de populacao de baixa renda que se distingue de uma pequena, porem muito rica elite.

Esse perfil nao se altera significativamente ao longo do tempo. Ha mudancas no longo trecho da base da distribuicao que vai do 0% aos 90% mais pobres, mas a concentracao no topo e bastante estavel, especialmente no 1% mais rico. As curvas de Lorenz que representam essa desigualdade em cada ano se cruzam e, praticamente, se sobrepoem. Certas medidas indicam leve aumento da desigualdade no tempo; outras, leve queda, mas a tendencia geral e de estabilidade.

A renda tem crescido ao longo dos anos, mas a apropriacao desse crescimento foi muito desigual. Apenas cerca de um decimo de todo o crescimento foi para as maos da populacao mais pobre do pais. Metade do crescimento coube aos 5% mais ricos, 28% ao 1% mais rico. Isso, por um lado, decorre da extrema concentracao de renda no pais. Por outro, a perpetua no tempo. Vem ocorrendo uma desconcentracao do crescimento, mas ela e lenta.

Esses resultados contrariam os obtidos por analises da desigualdade baseadas apenas na PNAD. Nao sabemos o que ocorreu entre 2001 e 2005, periodo em que a desigualdade da ren da domiciliar per capita medida pelas PNAD estava caindo, em parte, por reducoes da renda no topo da distribuicao, mas este e, seguramente, um assunto que merece pesquisas futuras. O mesmo se aplica sobre o final da decada de 1990, quando a desigualdade dos rendimentos no mercado de trabalho comeca a cair. Nossa analise da distribuicao de renda total entre individuos adultos em 2006, 2009 e 2012 e feita a partir da combinacao dos dados das Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios, que representam os 90% mais pobres da populacao, aos dados da Declaracao Anual de Ajuste do Imposto de Renda Pessoa Fisica, para os 10% mais ricos.

Esses pontos de encaixe das duas distribuicoes poderiam ser alterados dentro de certos limites, mas as tendencias gerais observadas nao se alterariam substancialmente. Isso mostra que a concentracao nos mais ricos determina uma parte muito grande do nivel e do comportamento da desigualdade no Brasil.

Vale notar, porem, que quando o ponto de encaixe e elevado a um limite bem alto, de modo que a DIRPF representa apenas o 1% mais rico e a PNAD todo o restante da populacao, o coeficiente de Gini passa a apresentar, tal como e razoavel esperar, um comportamento da PNAD, que e de queda. Porem, outras medidas de desigualdade indicam estabilidade, pois as curvas de Lorenz se cruzam. O mais importante e que isso indica que nao sao apenas os extremamente ricos que influenciam a dinamica da desigualdade. Por razoes obvias, pontos de encaixe ainda mais altos resultariam em maior importancia da PNAD na dinamica da desigualdade.

E possivel que nossos calculos subestimem os niveis de desigualdade no pais. A metodologia de interpolacao dos dados da DIRPF que utilizamos pode subestimar as rendas no topo extremo e embora nossos dados incluam varios rendimentos recebidos por pessoas juridicas, parte desses rendimentos nao e contabilizada na DIRPF, embora pertencam, invariavelmente, a individuos concretos. E menos provavel que as PNAD anualizadas estejam subestimando expressivamente as rendas na base mais pobre da distribuicao, ao ponto de alterar nossos resultados principais.

Todavia, nao somos capazes de especular sobre o quanto pode estar efetivamente equivocado em nossas estimativas. Vale apenas notar que nossos calculos geram os menores niveis de desigualdade entre as possiveis combinacoes de bases de dados. A estabilidade da desigualdade entre 2006 e 2012 provavelmente se manteria se a DIRPF fosse combinada ao Censo ou a POF.

A combinacao de bases de dados tem riscos inerentes e nao e demais ressalvar que isso exige cautela na interpretacao dos resultados. A DIRPF mede rendas que a PNAD nao foi desenhada para medir e isso, por si, ja e uma fonte de vies nos resultados. Talvez essa caracteristica possa nao ser de maior importancia na base da distribuicao, pois as rendas da POF, que tem um instrumento de coleta mais refinado, sao inferiores as da PNAD anualizada ate a primeira metade da distribuicao e seguem praticamente iguais ate quase os 10% mais ricos. Deve, porem, ser razao de diferencas no topo. A cautela, portanto, deve ser constante na interpretacao de nossos resultados.

Alem da constatacao de que a concentracao de renda no pais e muito alta, fica evidente que para se entender a desigualdade no pais e extremamente importante saber o que faz com que os ricos se apropriem de uma parcela tao grande da renda. Este nao e o foco deste estudo, contudo nao ha duvidas que os ricos devem ser tratados como um tema prioritario na agenda de pesquisas sobre desigualdade.

Finalmente, nao se pode ignorar as potenciais consequencias de nossos resultados para pesquisas sobre os efeitos da desigualdade. Como a concentracao de renda e maior do que a ja elevada que era medida no Brasil por meio de pesquisas domiciliares, e importante comecar a avaliar quais sao as implicacoes disso para nossas politicas publicas de saude, educacao e trabalho, por exemplo, bem como as implicacoes dessa desigualdade para a formacao de fundos publicos de financiamento de politicas a partir do sistema tributario. Embora este nao seja o escopo de nosso estudo, nos parece importante destacar o assunto para pesquisas futuras.

Artigo apresentado em 09/07/2014

Aprovado em 05/09/2014

Versao final apresentada em 19/09/2014

Colaboradores

M Medeiros, PHGF Souza e FA Castro participaram igualmente de todas as etapas de elaboracao do artigo.

Agradecimentos

Marcelo Medeiros contou com bolsa PQ2 do CNPq e apoio da Universidade de Brasilia.

Referencias

(1.) Malta DC, Silva MAI, Mello F de, Monteiro RA, Sardinha LMV, Crespo C, Carvalho MGO, Silva MMA, Porto DP. Bullying nas escolas brasileiras: resultados da Pesquisa Nacional de Saude do Escolar (PeNSE) 2009. Cien Saude Colet 2010; 15(2):3065-3076.

(2.) Silva NV, Hasenbalg C. Recursos familiares e transicoes educacionais. Cad Saude Publica 2002; 18(Supl.):S67-S76.

(3.) Granja GF, Zoboli ELCP, Fracolli LA. O discurso dos gestores sobre a equidade: um desafio para o SUS. Cien Saude Colet 2013; 18(12):3759-3764.

(4.) Lima-Costa MF, Barreto S, Giatti L, Uchoa E. Desigualdade social e saude entre idosos brasileiros: um estudo baseado na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios Socioeconomic circumstances and health among the brazilian elderly: a study using. Cad Saude Publica 2003; 19(3):745-757.

(5.) Issler RM, Giugliani ER. Identificacao de grupos mais vulneraveis a desnutricao infantil pela medicao do nivel de pobreza. J Pediatr 1997; 73(2):101-105.

(6.) Vasconcelos FAG, Batista Filho M. Historia do campo da alimentacao e nutricao em saude coletiva no Brasil. Cien Saude Colet 2011; 16(1):81-90.

(7.) Rocha S. Pobreza no Brasil: afinal, de que se trata? Rio de Janeiro: FGV Editora; 2003.

(8.) Chesnais JC. A violencia no Brasil. Causas e recomendacoes politicas para a sua prevencao. Cien Saude Colet 1999;4(1):53-69.

(9.) Macedo AC, Paim JS, Silva LM, Costa MCN. Violencia e desigualdade social: mortalidade por homicidios e condicoes de vida em Salvador, Brasil. Rev Saude Publica 2001; 35(6):515-522.

(10.) Hoffmann R. Efeito potencial do Imposto de Renda na desigualdade. Pesquisa e Planejamento Economico 2002; 32(1):107-113.

(11.) Medeiros M, Souza PHGF. Gasto publico, tributos e desigualdade de renda no Brasil. Brasilia: Ipea; 2013.

(12.) Brasil. Ministerio da Fazenda (MF). Secretaria da Receita Federal. Coordenacao-Geral de Politica Tributaria. Consideracoes sobre o Imposto de Renda da Pessoa Fisica no Brasil. Brasilia: MF; 2001.

(13.) Rocha S. O impacto distributivo do Imposto de Renda sobre a desigualdade de desigualdade de renda das familias. Pesquisa e Planejamento Economico 2002; 32(1):73-105.

(14.) Salvador E. Fundo Publico e o Financiamento das Politicas Sociais no Brasil. Servico Social em Revista 2012; 14(2):4-22.

(15.) Soares S, Silveira FG, Santos CH, Vaz FM, Souza AL. O potencial redistributivo do Imposto de Renda--Pessoa Fisica (IRPF). In: Castro JA, Santos CHM, Ribeiro JAC, organizadores. Tributacao e equidade no Brasil: um registro da reflexao do Ipea no bienio 2008-2009. Brasilia: Ipea; 2010. p. 213-255.

(16.) Soares S. Distribuicao de renda no Brasil de 1976 a 2004, com enfase no periodo entre 2001 e 2004. Brasilia: Ipea; 2006.

(17.) Hoffmann R. A subdeclaracao dos rendimentos. Sao Paulo em perspectiva 1988; 2(1):50-54.

(18.) Hoffmann R, Ney MG. A recente queda da desigualdade de renda no Brasil: analise de dados da PNAD, do Censo Demografico e das Contas Nacionais. Economica 2008; 10(1):7-39.

(19.) Lluch C. Sobre medicoes de renda a partir dos censos e das contas nacionais no Brasil. Pesquisa eplanejamento economico 1982; 12(1):133-148.

(20.) Barros RP, Cury S, Ulyssea G. A desigualdade de renda no Brasil encontra-se subestimada? Uma analise comparativa usando PNAD, POF e Contas Nacionais. In: Barros RP, Foguel MN, Ulyssea G, editors. Desigualdade de renda no Brasil: uma analise da queda recente. Brasilia: Ipea; 2006. p. 273-273.

(21.) Souza PHGF. A distribuicao de renda nas pesquisas domiciliares brasileiras: harmonizacao e comparacao entre Censos, PNADs e POFs. Brasilia: Ipea; 2013.

(22.) Aaberge R, Atkinson AB. Top incomes in Norway. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top Incomes: A Global Perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 448-481.

(23.) Alvaredo F. The rich in Argentina over the twentieth century: 1932-2004. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes: A global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 253-298.

(24.) Alvaredo F, Atkinson AB, Piketty T, Saez E. The Top 1 Percent in International and Historical Perspective. Journal of Economic Perspectives 2013; 27(3):3-20.

(25.) Alvaredo F, Saez E. Income and wealth concentration in Spain from a historical and fiscal perspective. Journal of the European Economic Association 2009; 7(5):11401167.

(26.) Atkinson AB. Top Incomes in a Rapidly Growing Economy: Singapore. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes: A global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 220-252.

(27.) Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes over the twentieth century: a contrast between continental european and english-speaking countries. Oxford: Oxford university press; 2007.

(28.) Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes: A global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010.

(29.) Atkinson AB, Salverda W. Top Incomes in the Netherlands and the United Kingdom over the 20th Century. Journal of the European Economic Association 2005; 3(4):883-913.

(30.) Banerjee A, Piketty T. Top Indian Incomes, 1922-2000. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top incomes, a global perspective. Oxford: Oxford University Press; 2010. p. 1-39.

(31.) Piketty T. Income Inequality in France, 1901-1998. Journal of Political Economy 2003; 111(5):1004-1042.

(32.) Piketty T. Top incomes over the twentieth century: A summary of main findings. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top Incomes over the Twentieth Century: A Contrast between Continental European and English-Speaking Countries. Oxford: Oxford University Press; 2007. p. 1-17.

(33.) Piketty T. Capital in the twenty-first century. Boston: Harvard University Press; 2014.

(34.) Piketty T, Saez E. Income Inequality in the United States, 1913-1998. The Quarterly Journal of Economics 2003; 118(1):1-41.

(35.) Piketty T, Saez E. The Evolution of Top Incomes: A Historical and International Perspective. American Economic Review 2006; 96(2):200-205.

(36.) Saez E. Top incomes in the United States and Canada over the twentieth century. Journal of the European Economic Association 2005; 3(2-3):402-411.

(37.) Saez E. Income and wealth concentration in historical and international perspective. In: Auerbach AJ, Card D, Quigley JM, editors. Public Policy and the Income Distribution. New York: Russell Sage Foundation; 2006. p. 221-258.

(38.) Saez E, Veall MR. The Evolution of High Incomes in Northern America: Lessons from Canadian Evidence. The American Economic Review 2005; 95(3):831-849.

(39.) Burkhauser RV, Feng S, Jenkins SP, Larrimore J. Recent trends in top income shares in the United States: reconciling estimates from March CPS and IRS tax return data. Review of Economics and Statistics 2012; 94(2):371-388.

(40.) Kopczuk W, Saez E. Top Wealth Shares in the United States, 1916-2000: Evidence from Estate Tax Returns. National Tax Journal 2004; 57(2):445-487.

(41.) Leigh A. How Closely Do Top Income Shares Track Other Measures of Inequality?. The Economic Journal 2007; 117(524):F619-633.

(42.) Atkinson AB, Piketty T, Saez E. Top incomes in the long run of history. J Economic Literature 2011; 49:3-71.

(43.) Medeiros M, Souza PHGF, Castro FA. O Topo Da Distribuicao De Renda No Brasil: Primeiras Estimativas Com Dados Tributarios E Comparacao Com Pesquisas Domiciliares, 2006-2012 [Internet]. Rochester: Social Science Research Network; 2014 Aug. Report No.: ID 2479685. [cited 2014 Sep 1]. Available from: http:// papers.ssrn.com/abstract=2479685

(44.) Barbosa RJ. Comparabilidade das informacoes disponiveis nos Censos (1960-2010) e PNADs (1976,1985,1995 e 2005) [Internet]. Sao Paulo: Centro de Estudos da Metropole; 2014 p. 36. Report No.: 017/2014. [access 2014 Jun 2]. Available from: http://www.fflch.usp.br/ centrodametropole/upload/aaa/830-wp.17.2014.pdf

(45.) Castro FA. Imposto de renda da pessoa fisica: comparacoes internacionais, medidas de progressividade e redistribuicao [dissertacao]. Brasilia: Universidade de Brasilia; 2014.

(46.) Atkinson AB. Measuring top incomes: methodological issues. In: Atkinson AB, Piketty T, editors. Top Incomes over the Twentieth Century: A Contrast between Continental European and English-Speaking Countries. New York: Oxford University Press; 2007.

(47.) Brzezinski M. Do wealth distributions follow power laws? Evidence from "rich lists". Physica A: Statistical Mechanics and its Applications [Internet]. 2014 [cited 2014 Mar 25]; Available from: http://www.science direct.com/science/article/pii/S0378437114002544

(48.) Piketty T. Les hauts revenus en France au XXe siecle. Inegalites et redistributions 1901-1998. Paris: Grasset; 2001

(49.) Feenberg DR, Poterba JM. Income inequality and the incomes of very high-income taxpayers: evidence from tax returns. Tax Policy and the Economy. Cambridge: MIT Press; 1993. Volume 7

(50.) Souza PHGF, Carvalhaes FAO. Estrutura de Classes, Educacao e Queda da Desigualdade de Renda (2002-2011). Dados--Revista de Ciencias Sociais 2014; 57(1):101-128.

(51.) Peichl A, Schaefer T, Scheicher C. Measuring Richness and Poverty: A Micro Data Application to Europe and Germany. Review of Income and Wealth 2010; 56(3):597-619.

Marcelo Medeiros [1]

Pedro Herculano Guimaraes Ferreira de Souza [1]

Fabio Avila de Castro [1]

[1] Departamento de Sociologia, Universidade de Brasilia. Campus Universitario Darcy Ribeiro, Asa Norte. 70910900 Brasilia DF Brasil. mclmdr@unb.br

Tabela 1. Limites inferiores dos estratos de renda
individual total, Brasil, 2006 a 2012.

P%
Populacao        2006       2009       2012
[18.sup.+]

50.0%           7.236      8.197      9.661
75.0%          14.472     15.903     18.073
80.0%          17.574     19.084     21.457
90.0%          29.000     31.757     37.291
95.0%          50.945     60.551     70.256
99.0%         169.593    201.180    226.938
99.9%         703.699    855.183    974.182

Nota: valores constantes de junho de 2014, deflacionados pelo
INPC

Fonte: De 0% a 90% da populacao, PNAD 2006-2012 IBGE,
microdados. De 90% a 100% da populacao, interpolacao dos
dados da Declaracao Anual de Ajuste do Imposto de Renda
Pessoa Fisica, 2006-2012.

Tabela 2. Crescimento da renda apropriado por
fracoes da populacao, Brasil, 2006 a 2012.

p%
Populacao    2006 a 2009   2006 a 2012
[18.sup.+]

50%              10%           12%
75%              23%           26%
90%              34%           38%
95%              46%           50%
99%              69%           72%
100%            100%          100%

Nota: valores constantes de junho de 2014, deflacionados pelo
INPC

Fonte: De 0% a 90% da populacao, PNAD 2006-2012 IBGE,
microdados. De 90% a 100% da populacao, interpolacao dos
dados da Declaracao Anual de Ajuste do Imposto de Renda
Pessoa Fisica, 2006-2012.

Tabela 3. Resultado da alteracao do quantil de encaixe,
medidas selecionadas, Brasil 2006 - 2012.

Indicador              2006      2009      2012

Quantil encaixe       0,900     0,900     0,900
Cresc. Aprop. 50%         -     0,102     0,116
Cresc. Aprop. 99%         -     0,688     0,720
Gini                  0,696     0,698     0,688
Renda Media          16.814     9.607    22.536
Quantil encaixe       0,850     0,850     0,850
Cresc. Aprop. 50%         -     0,101     0,114
Cresc. Aprop. 99%         -     0,691     0,724
Gini                  0,696     0,698     0,688
Renda Media          16.664    19.507    22.513
Quantil encaixe       0,950     0,950     0,950
Cresc. Aprop. 50%         -     0,109     0,123
Cresc. Aprop. 99%         -     0,668     0,703
Gini                  0,696     0,696     0,685
Renda Media          16.864    19.430    22.156
Quantil encaixe       0,990     0,990     0,990
Cresc. Aprop. 50%         -     0,132     0,144
Cresc. Aprop. 99%         -     0,597     0,651
Gini                  0,688     0,681     0,666
Renda Media          16.358    18.345    20.674

Nota: Crescimento da renda ate o quantil de referencia a partir
de 2006, todos os valores constantes, em reais de junho de
2014, deflacionados pelo INPC.

Fonte: De 0% a 90% da populacao, PNAD 2006-2012 IBGE,
microdados. De 90% a 100% da populacao, interpolacao dos
dados da Declaracao Anual de Ajuste do Imposto de Renda
Pessoa Fisica, 2006-2012.

Tabela 4. Taxa de crescimento da renda total, base
2006, Brasil.

Ano     DIRPF    PIB    PNAD

2006    1,00    1,00    1,00
2007    1,03    1,07    1,03
2008    1,23    1,14    1,10
2009    1,25    1,17    1,14
2010    1,37    1,30     na
2011    1,47    1,33    1,22
2012    1,52    1,33    1,34

Nota: Crescimento da renda real a partir de 2006, todos os
valores deflacionados pelo INPC. Nao houve PNAD em 2010.
Total de 2006 = 1

Fonte: PNAD 2006-2012, IBGE, microdados. Declaracao Anual
de Ajuste do Imposto de Renda Pessoa Fisica, 2006-2012.

RFB, tabulacoes especiais. Sistema de Contas Nacionais, IBGE,
anuais de 2006 a 2009, trimestrais de 2010 a 2012.
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Title Annotation:articulo en ingles
Author:Medeiros, Marcelo; de Souza, Pedro Herculano Guimaraes Ferreira; de Castro, Fabio Avila
Publication:Ciencia & Saude Coletiva
Date:Apr 1, 2015
Words:19371
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