Uma metodologia para explicar diferenças entre dados administrativos e pesquisas amostrais, com aplicação para o Bolsa Família e o Benefício de Prestação Continuada na PNAD / /A methodology for explaining differences between administrative data and findings from sample-based surveys regarding the Family Allowance Program and the Continuous Cash Benefit Program / Una metodología para explicar diferencias entre datos administrativos y encuestas por muestreo, con aplicación para el Bolsa Familia y el Beneficio de Prestación Continuada en la PNAD

RESUMO

Estimativas feitas com base em pesquisas domiciliares amostrais muitas vezes diferem bastante dos dados administrativos. Nas PNADs, o número estimado de beneficiários do Programa Bolsa Família (PBF) e do Benefício de Prestação Continuada (BPC) é sempre bem inferior ao número oficial. O objetivo deste artigo é apresentar uma metodologia simples, baseada nas características do desenho amostral das pesquisas domiciliares, para explicar essa diferença, decompondo-a em três termos: o viés de representatividade (derivado da escolha dos locais, áreas censitárias ou municípios para a pesquisa); o viés de captação (decorrente de problemas de captação nos locais selecionados); e a interação entre ambos. A aplicação dessa metodologia ao PBF e ao BPC mostra que, no primeiro caso, o viés de representatividade explica boa parte do problema: a seleção de municípios pesquisados é responsável por 40% da diferença observada entre os dados oficiais e os da PNAD. No caso do BPC, o viés de representatividade tenderia a agir no sentido oposto. Portanto, o viés de captação é inteiramente responsável pela diferença observada. Além disso, a declaração equivocada do BPC como benefício previdenciário na PNAD parece ocorrer, sobretudo, no período anterior a 2004 e não explica inteiramente o pequeno número de beneficiários identificados nas PNADs.

ABSTRACT

Estimates based on household surveys often differ considerably from administrative records. In the National Household Sample Surveys (PNADs) of the Brazilian Statistics Department, the estimated number of beneficiaries of the Family Allowance (Bolsa Família) Program (PBF), and of beneficiaries of the Continuous Cash Benefit (Benefício de Prestação Continuada) Program (BPC) is always lower than official figures. This paper presents a simple methodology, based on the sampling design of household surveys, to explain these differences, by decomposing them into three terms: the representativeness bias (derived from the choice of places, census tracts or municipalities for the survey); the data collection bias (derived from data collection problems at the chosen sites); and the interaction between them. The application of this methodology to the present cases shows that the representativeness bias of the PBF accounts for 40% of the difference between official records and the PNAD. For the BPC, the representativeness bias tends to act in the opposite direction. That is, In other words, the data collection bias is entirely responsible for the observed difference. Also, the erroneous reporting of the BPC as a Social Security benefit on the PNAD seems to have occurred mostly in the years prior to 2004, and does not entirely explain the low number of beneficiaries identified in the PNADs.

RESUMEN

Estimaciones realizadas en base a encuestas de hogares por muestreo muchas veces difieren bastante de los datos administrativos. En la Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD , el número estimado de beneficiarios del Programa Bolsa Familia (PBF) y del Beneficio de Prestación Continuada (BPC) siempre es bastante inferior al número oficial. El objetivo de este artículo es presentar una metodología simple, basada en las características del diseño por muestreo de las encuestas de hogares, para explicar esta diferencia, descomponiéndola en tres aspectos: el factor de representatividad (derivado de la elección de los sitios, áreas censitarias o municipios para la encuesta); el factor de captación (resultante de problemas de captación en los sitios seleccionados); y la interacción entre ambos. La aplicación de dicha metodología al PBF y al BPC muestra que, en el primer caso, el sesgo de representatividad explica una gran parte del problema: la selección de municipios investigados es la responsable por un 40% de la diferencia observada entre los datos oficiales y los de la PNAD. En el caso del BPC, el sesgo de representatividad tendería a actuar en el sentido opuesto. Por lo tanto, el sesgo de captación es totalmente responsable por la diferencia observada. Además, la declaración equivocada del BPC como beneficio de la previsión social en la PNAD parece ocurrir sobre todo en el periodo anterior a 2004 y no explica por completo el pequeño número de beneficiarios identificados en las PNADs.