ENTREGA 02 - TRABALHO CE242D: Desigualdade de renda entre brancos e negros no RJ

Uma análise a partir da ocupação de Economista

1 . Introdução

Talvez seja natural pensar que o último país a abolir a escravatura e que teve o maior número de pessoas escravizadas trazidas do continente africano ainda possuísse cicatrizes profundas da desigualdade social vivenciada entre 1500 e 1888. Mas qual o impacto real e atual não só dessa desigualdade, mas do racismo?

A partir da bibliografia de Souza (2023) e França & Portella (2023), obtemos um aparato teórico que nos ajuda a dar o ponto de partida da investigação. A população negra (pretos e pardos) compõe 55,5% da população brasileira (IBGE, 2024), sendo maioria a partir do critério da autodeclaração. Entretanto, historicamente foi privada do acesso à terra, de direitos políticos, educação e inclusão cidadã — fatores que configuram uma desigualdade estrutural ainda presente.

No mercado de trabalho, a forma de organização colonial criou hierarquias onde é perpetuado o “lugar do negro” em funções de subserviência, evidenciado nas diferenças de renda, instrução e ocupação de posições de relevância. Como observa Almeida (2018), o racismo é estrutural — uma ferramenta ideológica de exploração que molda a própria dinâmica econômica e social.

O racismo se manifesta tanto de forma direta (ofensas, discriminação explícita) quanto indireta (associações negativas inconscientes). Estudos mostram que, mesmo com currículos idênticos, candidatos negros têm menor probabilidade de serem chamados para entrevistas (Quillian, 2017; Dias, 2020; França, 2023). Contemporaneamente, negros ainda ganham, em média, 40% menos do que brancos — diferença que cai para 15% entre pessoas com ensino superior, mas volta a subir no topo da distribuição de renda.

Mesmo entre indivíduos com níveis de escolaridade equivalentes, o racismo se manifesta nas diferenças de renda, progressão e reconhecimento profissional. Essa desigualdade estrutural, portanto, não se explica apenas por fatores individuais, mas por mecanismos institucionais e históricos que moldam o mercado de trabalho.

2 . Objetivo da Pesquisa

Portanto, o que explicaria a ainda presente diferença no acesso à renda entre brancos e negros se não as estruturas históricas do racismo? Seria apenas a educação o caminho para resolver essa desigualdade?

Hipótese: “Economistas brancos apresentam remunerações médias superiores às de economistas negros (pretos e pardos), mesmo em um contexto de alta qualificação profissional.”

Investigaremos essa questão a partir da análise das métricas de renda, raça/cor e escolaridade, com foco na profissão de Economista (CBO 251205). A escolha do Rio de Janeiro se justifica por ser o segundo estado com maior percentual de pessoas autodeclaradas negras (58%, IBGE 2022) e um dos que mais expressam desigualdade no IDH-M entre brancos e negros.

3 . Apresentação da Base de Dados

• Fonte: Microdados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) – Ministério do Trabalho e Emprego.
• Acesso: via Google BigQuery com o pacote basedosdados.
• Período: 2022 (último ano completo disponível).
• Unidade de observação: vínculo empregatício formal (CLT).
• Recorte geográfico: Estado do Rio de Janeiro (sigla_uf = 'RJ').
• Recorte ocupacional: Economistas (cbo_2002 = '251205').
• Recorte racial: Brancos (cód. 2), Pardos (cód. 4) e Pretos (cód. 8).

A RAIS cobre vínculos formais de trabalho, o que significa que os resultados não incluem profissionais autônomos ou informais, podendo subestimar desigualdades estruturais.

# Consulta SQL com variável de escolaridade
query <- "
SELECT 
  raca_cor,
  grau_instrucao_apos_2005 AS escolaridade,
  valor_remuneracao_media_sm
FROM 
  `basedosdados.br_me_rais.microdados_vinculos`
WHERE
  ano = 2022 AND
  sigla_uf = 'RJ' AND
  cbo_2002 = '251205' AND
  raca_cor IN ('2', '4', '8')
"
dados_rais <- read_sql(query)
saveRDS(dados_rais, "dados_rais_economistas_rj.rds")
dados_rais <- readRDS("dados_rais_economistas_rj.rds")

4 . Limpeza e Preparação

dados_preparados <- dados_rais |>
  filter(valor_remuneracao_media_sm > 0) |>
  mutate(
    raca_agregada = ifelse(raca_cor == '2', 'Branco', 'Negro (Preto + Pardo)'),
    escolaridade_nivel = case_when(
      escolaridade == '6' ~ 'Superior Incompleto',
      escolaridade == '7' ~ 'Superior Completo',
      escolaridade == '8' ~ 'Mestrado',
      escolaridade == '9' ~ 'Doutorado',
      TRUE ~ NA_character_
    )
  ) |>
  filter(!is.na(escolaridade_nivel))

head(dados_preparados)

## # A tibble: 6 × 5
##   raca_cor escolaridade valor_remuneracao_med…¹ raca_agregada escolaridade_nivel
##   <chr>    <chr>                          <dbl> <chr>         <chr>             
## 1 2        9                             145.   Branco        Doutorado         
## 2 2        9                              64.1  Branco        Doutorado         
## 3 8        9                              70.6  Negro (Preto… Doutorado         
## 4 2        9                               8.97 Branco        Doutorado         
## 5 8        9                               1.4  Negro (Preto… Doutorado         
## 6 2        9                              49.8  Branco        Doutorado         
## # ℹ abbreviated name: ¹​valor_remuneracao_media_sm

5 . Comparação de Renda por Raça e Escolaridade

media_por_escolaridade <- dados_preparados |>
  group_by(escolaridade_nivel, raca_agregada) |>
  summarise(media_renda = mean(valor_remuneracao_media_sm, na.rm = TRUE),
            dp = sd(valor_remuneracao_media_sm, na.rm = TRUE),
            n = n(),
            erro = dp / sqrt(n),
            .groups = 'drop')

ggplot(media_por_escolaridade, aes(x = escolaridade_nivel, y = media_renda, fill = raca_agregada)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8)) +
  geom_text(aes(label = round(media_renda, 1)),
            position = position_dodge(width = 0.8), vjust = -0.4, size = 3) +
  labs(
    title = "Gráfico 1: Renda Média (em SM) por Raça e Nível de Escolaridade — Economistas, RJ (2022)",
    x = "Nível de Escolaridade",
    y = "Remuneração Média Mensal (Salários Mínimos)",
    fill = "Raça"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(legend.position = "bottom",
        plot.title = element_text(face = "bold", size = 13),
        axis.text.x = element_text(angle = 15, hjust = 1))

Síntese do Gráfico 1:

A renda média dos economistas brancos supera a dos negros em todos os níveis de escolaridade. Mesmo entre profissionais com mestrado e doutorado, o diferencial permanece, indicando que a qualificação não elimina a desigualdade racial nos rendimentos. Isso reforça a existência de um retorno educacional assimétrico segundo a raça.

6 . Tendência das Diferenças Salariais

ggplot(media_por_escolaridade, aes(x = escolaridade_nivel, y = media_renda, color = raca_agregada, group = raca_agregada)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_errorbar(aes(ymin = media_renda - erro, ymax = media_renda + erro), width = 0.2) +
  labs(
    title = "Gráfico 2: Tendência da Renda Média (em SM) por Escolaridade e Raça — Economistas, RJ (2022)",
    x = "Nível de Escolaridade",
    y = "Remuneração Média (Salários Mínimos)",
    color = "Raça"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 13),
    axis.text.x = element_text(angle = 15, hjust = 1)
  )

Síntese do Gráfico 2:

A linha de renda dos economistas brancos permanece acima da dos negros em todos os níveis de escolaridade, mostrando que a desigualdade persiste mesmo com maior formação.

7 . Gráfico 3 — Distribuição da Renda

ggplot(dados_preparados, aes(x = valor_remuneracao_media_sm, fill = raca_agregada)) +
  geom_density(alpha = 0.5) +
  labs(
    title = "Gráfico 3: Distribuição da Renda entre Economistas Brancos e Negros — RJ (2022)",
    x = "Remuneração Média Mensal (Salários Mínimos)",
    y = "Densidade de Frequência",
    fill = "Raça"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 13)
  )

Síntese do Gráfico 3:

A curva de densidade dos negros está deslocada para a esquerda, indicando concentração em faixas salariais menores, enquanto a dos brancos é mais dispersa e atinge valores mais altos.

8 . Gráfico 4 — Proporção Racial por Faixa de Renda (Gráfico Empilhado)

dados_preparados |>
  mutate(faixa_renda = cut(valor_remuneracao_media_sm,
                           breaks = c(0,5,10,15,20,50),
                           include.lowest = TRUE,
                           right = FALSE,
                           labels = c("Até 5 SM","5–10 SM","10–15 SM","15–20 SM","20–50 SM"))) |>
  group_by(faixa_renda, raca_agregada) |>
  summarise(n = n(), .groups = "drop") |>
  group_by(faixa_renda) |>
  mutate(prop = n / sum(n) * 100) |>
  ggplot(aes(x = faixa_renda, y = prop, fill = raca_agregada)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(
    title = "Gráfico 4: Proporção de Economistas por Faixa de Renda e Raça — RJ (2022)",
    x = "Faixa de Renda (Salários Mínimos)",
    y = "Percentual dentro da Faixa",
    fill = "Raça"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 13),
    axis.text.x = element_text(angle = 15, hjust = 1)
  )

Síntese do Gráfico 4:

O gráfico apresenta a composição racial dos economistas por faixa de renda no Rio de Janeiro (2022). Observa-se que a proporção de profissionais brancos é significativamente maior em todas as faixas salariais, além de crescer progressivamente nas faixas mais altas de rendimento.

A partir de aproximadamente 15 salários mínimos, os brancos passam a representar mais de 80% dos vínculos, revelando que o acesso às rendas mais elevadas é majoritariamente branco.

Essa distribuição indica que, mesmo dentro de uma profissão de alta qualificação como a de economista, o avanço salarial é racialmente desigual. Em outras palavras, existe uma clara segregação vertical de renda, onde os economistas negros encontram um “teto racial” que restringe seu alcance às faixas mais altas de remuneração, refletindo barreiras estruturais persistentes no mercado de trabalho formal.

9 . Conclusão

Mesmo em uma ocupação de alta qualificação como a de Economista, a renda média dos profissionais negros permanece inferior à dos brancos de mesmo nível educacional. Os resultados empíricos mostram que a educação é necessária, mas não suficiente para eliminar as desigualdades raciais. A persistência dessas diferenças revela barreiras estruturais que limitam o retorno econômico do capital educacional para a população negra, perpetuando desigualdades históricas no mercado de trabalho brasileiro.