Só rodar a primeira vez esse trecho: cria o diretório para salvar os dados e instala um pacote para carregar os demais pacotes:

dir.create("C:/PnadC") #Cria o Diretorio no qual salvaremos as bases
install.packages("pacman") # Instala pacman

Daqui para baixo pode modificar o código de acordo com a necessidade dos pacotes, anos, trimestres e entrevistas que desejar utilizar:

Prepara o ambiente do R:

rm(list = ls()) #Libera memória, apagando os objetos abertos no R.

gc() #Libera a memoria RAM que não esta sendo utilizada pelo computador:

options(scipen=999) #Remove notação científica.

library(pacman)
p_load(PNADcIBGE, dplyr, haven, ggplot2, scales, ggpubr) # Carrega os pacotes

Cria um vetor com os nomes das variáveis da Pnad que utilizamos para o PNE:

Você pode editar a lista de acordo com a sua necessidade

vars_PNE_trim <- c("Ano", "Trimestre", "UF", "Capital", "RM_RIDE", "UPA", "Estrato", "V1008", "V1014", "V1014", "V1016", "V1022", "V1023", "V1027", "V1028", "V1029", "posest", "V1022",  "V2007", "V20081", "V20082", "V2009", "V2010", "V3002", "V3002A", "V3003", "V3003A", "VD3004", "V3008", "V3009A", "V3014",  "VD3005", "V403312", "V4010", "V4012", "V4014",  "V4039",  "VD3004")

Baixa todas as Pnads Contínuas referentes ao segundo trimestre, entre 2012 e 2021, e as empilha em um único arquivo:

pnad_trim2 = list()

for(ano in 2012:2021) {
      PnadC <- get_pnadc(year = ano, quarter = 2, vars = vars_PNE_trim, design = F, labels = F)
      pnad_trim2[[(ano-2011)]] <- PnadC
}

pnad_t2_2012_2021 <- dplyr::bind_rows(pnad_trim2)
rm(pnad_trim2, PnadC)

Salva o arquivo em diversos formatos:

setwd("C:/PnadC") # seleciona o diretorio de trabalho

# Salva o arquivo em formato R:
saveRDS(pnad_t2_2012_2021, "pnad_t2_2012_2021.rds")

# Salva o arquivo em formato CSV:
write.csv(pnad_t2_2012_2021, "pnad_t2_2012_2021.csv")

# Salva o arquivo em formato SPSS:
write_sav(pnad_t2_2012_2021, "pnad_t2_2012_2021.sav")

Faz um gráfico com o tamanho da amostra por ano

pnad_t2_2012_2021 %>% 
   select(Ano) %>%
   group_by(Ano) %>%
   summarise(amostra=n())%>%
   ungroup() %>%
   ggplot() +
   geom_bar(aes(x=Ano, y=amostra), stat='identity', fill = "#005780") +
   theme_pubr() +
   labs(
      title = "Tamanho da amostra da Pnad Contínua 2º trimestre",
      subtitle = "(2012-2021)",
      caption = "PnadC/Ibge (2012-2021)") +
   scale_y_continuous(name = "",
                      label = scales::label_number(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) +
   scale_x_discrete(name = "",
                    breaks=seq(2012, 2021, 1)) +
   geom_text(aes(x = Ano, y = amostra/2, label =  sprintf("%.0f\nmil", amostra/1000), fontface = "bold"),  
             color="#FFFFFF")