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

1 . Introdução

O Brasil, último país das Américas a abolir a escravidão e principal destino do tráfico transatlântico de africanos escravizados, carrega em sua estrutura social cicatrizes profundas de quatro séculos de exploração colonial. A compreensão das disparidades contemporâneas exige, portanto, o reconhecimento de que o passado escravista não é um capítulo encerrado, mas um processo histórico contínuo cujas ramificações moldam o presente.Fundamentando-nos no arcabouço teórico de Souza (2023) e França & Portella (2023), observamos que a população negra (pretos e pardos) — que hoje compõe 55,5% da demografia brasileira (IBGE, 2024), foi historicamente privada do acesso à terra, da educação formal e da plena cidadania. No mercado de trabalho, essa exclusão transmutou-se em hierarquias que perpetuam o “lugar do negro” em funções de subserviência, evidenciadas por abismos de renda e representatividade.Como observa Almeida (2018), o racismo no Brasil é estrutural: uma ferramenta ideológica e política que molda a própria dinâmica econômica. Ele se manifesta tanto de forma direta quanto por mecanismos indiretos de reprodução de desigualdades. Estudos empíricos demonstram que, mesmo apresentando currículos idênticos, candidatos negros possuem menor probabilidade de recrutamento (Quillian, 2017; Dias, 2020). Contemporaneamente, o hiato salarial médio chega a 40%, persistindo mesmo entre indivíduos com ensino superior, onde a diferença residual volta a se expandir no topo da distribuição de renda.Neste contexto, a desigualdade racial não pode ser explicada apenas por deficiências de capital humano individual, mas deve ser analisada sob a ótica de mecanismos institucionais e históricos que limitam a ascensão e a valorização do profissional negro.

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 . Coleta e Preparação dos Dados

Para a construção da base de dados, foram utilizados os microdados públicos da RAIS, acessados via infraestrutura do BigQuery mantida pela organização Base dos Dados. A estratégia de extração e tratamento seguiu os parâmetros abaixo:

3.1 Apresentação da Base de Dados, tecnologias e bibliotecas

Fonte: Microdados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) – Ministério do Trabalho e Emprego.

Acesso: via data warehouse da basedosdados (Google BigQuery).

Período: 2022

Unidade de observação: Vínculo empregatício formal ativo em 31 de dezembro.

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). Nota: Para fins de análise estatística, Pretos e Pardos foram agrupados na categoria “Negro”.

3.2 Tecnologias e Bibliotecas Utilizadas Para a realização deste estudo

1. Extração e Manipulação de Dados:

bigrquery & basedosdados: Utilizados para conectar o ambiente R diretamente ao data warehouse do Google BigQuery. Essa abordagem permite realizar consultas SQL diretamente na nuvem, evitando o download de arquivos brutos garantindo acesso sempre atualizado aos microdados da RAIS.

tidyverse: O ecossistema central do projeto. Foi escolhido pela sua sintaxe declarativa e eficiente para limpeza de dados, tratamento de valores ausentes (NAs), criação de novas variáveis e filtragem de outliers.

2. Análise Estatística e Desigualdade

ineq & DescTools: Bibliotecas especializadas em econometria da desigualdade. Foram utilizadas para o cálculo preciso do Índice de Gini e para a construção das Curvas de Lorenz, oferecendo funções validadas academicamente que dispensam a implementação manual de fórmulas complexas. A DescTools também forneceu a função de Winsorization para tratamento valores extremos.

3. Visualização de Dados

ggplot2: Melhor biblioteca para visualização em ciência de dados. Permitiu a construção de gráficos complexos em camadas, como as curvas de densidade e os boxplots comparativos.

scales & ggthemes: Utilizados para o refinamento estético, garantindo que eixos monetários estivessem formatados corretamente (R$) e que o design visual fosse limpo e adequado.

4. Relatórios

Reprodutíveisknitr & kableExtra: Fundamentais para a geração deste documento dinâmico. O kableExtra foi escolhido para estilizar as tabelas estatísticas (estilo striped/hover), tornando a apresentação dos resultados descritivos mais legível e profissional do que as saídas de console padrão do R.

3.3 Dicionário de Variáveis

Renda (salario_rs): Remuneração média nominal mensal (em R$).

Raça (raca): Variável categórica binária (Branco vs. Negro).

Escolaridade (escolaridade_nivel): Categorização do grau de instrução formal.

Experiência (anos_servico): Tempo de vínculo no emprego atual em anos (tenure).

---

3.4 Script de Coleta e Tratamento

Nesta etapa, o código prioriza a leitura do arquivo local .rds. Caso não exista, executa a extração via SQL.

## Carregando dados locais (cache)...

## Rows: 1,144
## Columns: 13
## $ raca_cor                   <chr> "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2"…
## $ escolaridade               <chr> "7", "9", "9", "7", "9", "9", "7", "7", "8"…
## $ valor_remuneracao_media_sm <dbl> 6.61, 2.37, 2.46, 2.13, 2.49, 2.99, 2.78, 3…
## $ tempo_emprego              <dbl> 28.6, 131.9, 108.4, 73.0, 108.4, 2.0, 22.7,…
## $ salario_rs                 <dbl> 8011.32, 2872.44, 2981.52, 2581.56, 3017.88…
## $ ln_salario                 <dbl> 8.988611, 7.962917, 8.000189, 7.856149, 8.0…
## $ raca                       <chr> "Branco", "Branco", "Branco", "Branco", "Br…
## $ D_negro                    <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1…
## $ escolaridade_nivel         <chr> "Sup. Completo", "Doutorado", "Doutorado", …
## $ pos_grad                   <dbl> 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1…
## $ anos_servico               <dbl> 2.3833333, 10.9916667, 9.0333333, 6.0833333…
## $ salario_rs_w               <dbl> 8011.320, 2872.440, 2981.520, 2581.560, 301…
## $ ln_salario_w               <dbl> 8.988611, 7.962917, 8.000189, 7.856149, 8.0…

4 Análise Descritiva (EDA)

Esta seção apresenta as características fundamentais da amostra, destacando as disparidades iniciais de representação e remuneração.

4.1 Distribuição da Amostra

Estatísticas Descritivas por Raça

raca	Numero	Porcentagem	Media	Mediana
Branco	936	81.82	28028.16	25591.38
Negro	208	18.18	21964.94	16398.36

É imperativo notar, a priori, que os níveis salariais observados na amostra — com média global superior a R$ 26.000,00 — refletem a especificidade do mercado de trabalho fluminense para esta ocupação. O Rio de Janeiro concentra sedes de grandes corporações estatais, agências reguladoras e um robusto setor financeiro e de gestão de ativos (asset management), onde a remuneração média se descola substancialmente da realidade nacional. Portanto, a amostra representa uma “elite” do funcionalismo e do setor corporativo, e não necessariamente o economista recém-formado em início de carreira.

Barreiras de Entrada e Representatividade A análise descritiva revela, primeiramente, uma profunda desigualdade de acesso. Em uma amostra de 1.144 vínculos formais ativos, observa-se que 81,82% são ocupados por brancos, enquanto apenas 18,18% são ocupados por negros (pretos e pardos).

# Gráfico de Distribuição da Amostra por Raça
dados %>%
  count(raca) %>%
  mutate(pct = n / sum(n)) %>%
  ggplot(aes(x = raca, y = n, fill = raca)) +
  geom_col(width = 0.5, show.legend = FALSE) +
  geom_text(aes(label = paste0(n, "\n(", scales::percent(pct, accuracy = 0.01), ")")), 
            vjust = -0.2, size = 5, fontface = "bold") +
  scale_fill_manual(values = c("Branco" = "#2E86C1", "Negro" = "#C0392B")) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.15))) +
  labs(
    title = "Distribuição da Amostra por Raça/Cor",
    subtitle = "Evidência de barreiras de entrada na profissão",
    x = NULL,
    y = "Número de Observações"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    axis.ticks.y = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(size = 12, face = "bold")
  )

Esta desproporção sugere a existência de fortes barreiras à entrada em posições de alto prestígio, corroborando a tese de Hasenbalg (1979) sobre o “ciclo cumulativo de desvantagens”. No Brasil, as desigualdades de oportunidades educacionais e as redes de sociabilidade (networking) tendem a filtrar o acesso da população negra aos postos de topo da pirâmide ocupacional, fenômeno visível aqui na sub-representação drástica de negros em uma profissão de elite.

4.2 O Hiato Salarial e Distribuição Intra-Grupos

Ao analisarmos os rendimentos, a desigualdade racial se manifesta de forma severa: o economista negro mediano aufere apenas 64% da renda do economista branco. A literatura classifica essa diferença residual, não explicada por atributos produtivos imediatos, como potencial evidência de discriminação no mercado de trabalho (Becker, 1971).

Adicionalmente, nota-se uma maior desigualdade interna no grupo negro: a média (R$ 21.964) é substancialmente superior à mediana (R$ 16.398). Isso indica que existe uma pequena elite negra que conseguiu romper o “teto de vidro”, enquanto a maioria representativa permanece estacionada em faixas salariais inferiores.

4.3 Diferencial Salarial por Escolaridade

O gráfico de boxplots apresenta a distribuição dos logaritmos dos salários segmentada por nível educacional (Superior Completo, Mestrado e Doutorado) e raça/cor. A utilização da escala logarítmica é crucial aqui: pequenas distâncias visuais no eixo Y representam diferenças percentuais significativas nos valores monetários nominais.

A visualização confirma, a priori, a premissa da Teoria do Capital Humano (Mincer, 1974): existe uma correlação positiva entre escolaridade e remuneração. Contudo, a análise intra-nível revela a dinâmica da desigualdade racial:

No Nível de Doutorado (Topo da Pirâmide): É onde a desigualdade se manifesta de forma mais visível. A mediana salarial (linha preta central na caixa) dos economistas brancos é perceptivelmente superior à dos economistas negros. Além disso, a distribuição dos brancos (caixa azul) está deslocada para cima, indicando que o “piso” e o “teto” salarial para doutores brancos são mais elevados. Isso sugere que, mesmo atingindo o grau máximo de titulação acadêmica, o profissional negro não consegue anular o hiato de renda.

No Nível de Mestrado: O padrão se repete de forma acentuada. A mediana dos brancos é superior, e o terceiro quartil (topo da caixa) dos negros mal alcança a mediana dos brancos. Isso indica que um economista negro com mestrado tem, em média, uma remuneração inferior a um par branco com a mesma titulação.

No Nível Superior Completo: Observa-se um fenômeno interessante onde as medianas parecem convergir (ou até apresentar leve inversão em certos quartis). Isso pode ser explicado pelo viés de seleção: para um economista negro ocupar uma vaga formal de “Economista” (CBO de elite) tendo apenas a graduação, ele possivelmente precisa demonstrar características de produtividade não observadas (talento, esforço) excepcionais, superiores à média dos brancos na mesma posição, para superar as barreiras de entrada.

4.4 Interpretação Sociológica: O “Teto de Vidro”

O gráfico oferece evidência visual para a existência de um “teto de vidro” (glass ceiling) racial. Esperar-se-ia que, à medida que a qualificação técnica aumenta, critérios objetivos de produtividade passassem a dominar a definição salarial, reduzindo a margem para discriminação.

No entanto, o que se observa é a persistência, e em alguns pontos a ampliação, da desigualdade nos níveis mais altos de formação. Segundo Osório (2004), isso ocorre porque cargos que exigem Doutorado/Mestrado geralmente envolvem posições de direção ou consultoria sênior, onde redes de sociabilidade e critérios subjetivos de avaliação, frequentemente enviesados em favor do grupo dominante (brancos), têm maior peso na determinação da remuneração do que em cargos técnicos de base. A evidência gráfica rejeita a hipótese de que a equalização educacional seria condição suficiente, por si só, para eliminar a desigualdade racial de renda neste mercado específico. O fato de doutores negros ganharem menos que doutores brancos indica que variáveis exógenas à qualificação formal — interpretadas pela literatura como discriminação ou segmentação ocupacional — continuam operando ativamente na precificação da força de trabalho no Rio de Janeiro.

4.5 Trajetória Salarial (Tempo de Serviço)

A estratificação por raça na curva de experiência revela fenômenos distintos:

1- O Hiato na Entrada (0 a 5 anos) Observa-se que as curvas não partem do mesmo ponto. Desde o tempo zero (início do vínculo ou carreira), a curva azul (brancos) situa-se acima da curva vermelha (negros).

Isso sugere que a discriminação ou a desvalorização da força de trabalho negra ocorre já na porta de entrada. Mesmo com pouca experiência, o economista branco é contratado com um prêmio salarial em relação ao negro. Segundo Soares (2000), isso pode refletir mecanismos de discriminação estatística, onde empregadores atribuem menor produtividade esperada ao grupo negro na ausência de informações individuais perfeitas.

2- A Fase de Acumulação (5 a 15 anos) Durante a fase intermediária da carreira, ambas as curvas apresentam inclinação positiva e quase paralelas. Isso indica que os retornos marginais à experiência (on-the-job training) são positivos para ambos os grupos.

Isso é um sinal positivo de que, uma vez inseridos no mercado, economistas negros conseguem acumular capital humano e ver sua renda crescer, embora o hiato absoluto em relação aos brancos jamais seja eliminado. A “cicatriz” da entrada inicial permanece.

3- O Fenômeno da Divergência Tardia (> 20 anos) O aspecto mais alarmante do gráfico ocorre após os 18-20 anos de serviço:

Brancos (Curva Azul): A trajetória estabiliza em um platô elevado. O intervalo de confiança (sombra cinza) é estreito, indicando que há muitos economistas brancos seniores na amostra sustentando esses altos salários.

Negros (Curva Vermelha): Observa-se uma queda acentuada na curva estimada.

Análise de Robustez (Intervalo de Confiança): É crucial notar que a “sombra cinza” ao redor da linha vermelha se expande drasticamente após os 20 anos. Isso indica escassez de dados. Existem pouquíssimos economistas negros com mais de 25 anos de serviço nessa base de dados.

A queda e a incerteza estatística no final da curva negra sugerem um severo Viés de Sobrevivência. Poucos negros conseguem chegar a cargos de senioridade máxima (Diretorias, Conselhos) que pagam os super-salários mantidos pelos brancos. Os que permanecem parecem estagnar em posições de média gerência, enquanto seus pares brancos continuam ascendendo ou mantendo o topo. A visualização corrobora a tese de que a desigualdade racial não é apenas um problema de “qualificação inicial”, mas de trajetória. O mercado de trabalho funciona como um “filtro” contínuo: negros entram ganhando menos, progridem paralelamente até certo ponto, mas encontram uma barreira (ou teto de vidro) na senioridade avançada, onde a representatividade cai drasticamente (aumentando a variância do erro) e a remuneração média se descola da elite branca.

5 Medidas de Desigualdade (Gini)

O Índice de Gini é uma medida de desigualdade que varia de 0 (perfeita igualdade) a 1 (perfeita desigualdade). Abaixo, calculamos o coeficiente para a distribuição total e para os subgrupos raciais.

Índice de Gini (Cálculo Pontual)

Grupo	Gini_Pontual
Total	0.3964
Brancos	0.3798
Negros	0.4589

A Curva de Lorenz apresentada compara a concentração de renda acumulada dentro de cada grupo racial. Observa-se que a curva dos economistas negros (linha vermelha) está sistematicamente abaixo da curva dos economistas brancos (linha azul), afastando-se mais da linha de perfeita igualdade (diagonal).

Este resultado revela um fenômeno sociológico complexo: a desigualdade de renda é maior entre os negros do que entre os brancos. Enquanto a distribuição de renda dos brancos é mais uniforme (com uma classe média robusta), a distribuição dos negros apresenta uma concentração mais aguda no topo. Isso sugere a existência de uma “elite” negra restrita que conseguiu romper as barreiras de ascensão profissional e acessar super-salários, contrastando com uma base larga de profissionais negros retidos em faixas salariais inferiores.

O gráfico de densidade ilustra a probabilidade de encontrar um trabalhador em cada faixa de renda. A visualização evidencia o deslocamento das distribuições:

Pico de Frequência (Moda): A curva dos negros (laranja) tem seu pico deslocado para a esquerda em relação à curva dos brancos (azul). Isso significa que a maior parte dos economistas negros está concentrada em faixas de renda menores.

A Cauda Direita: A curva azul apresenta uma cauda mais longa em direção aos altos salários, indicando que a probabilidade de um economista branco acessar rendas superiores é estruturalmente maior.

6 . Considerações Finais

A presente investigação buscou analisar os diferenciais de rendimento entre economistas brancos e negros no Rio de Janeiro em 2022, testando a hipótese de que a qualificação profissional, por si só, seria insuficiente para mitigar desigualdades estruturais de raça. As evidências empíricas reunidas apontam para a confirmação desta hipótese e revelam um cenário de estratificação complexa.

Em primeiro lugar, identificou-se uma severa barreira de entrada: a sub-representação de negros (18,18%) em uma profissão de elite no estado com a segunda maior população negra do país indica que filtros sociais operam antes mesmo do acesso ao mercado de trabalho formal.

Em segundo lugar, a análise das trajetórias salariais e da distribuição por escolaridade demonstrou a persistência de um “teto de vidro”. Mesmo entre portadores de títulos de Doutorado, economistas negros auferem medianas salariais inferiores às de seus pares brancos. A curva de experiência reforçou este diagnóstico ao evidenciar não apenas um hiato salarial na entrada da carreira, mas um viés de sobrevivência que exclui profissionais negros das posições de senioridade máxima e super-salários após 20 anos de serviço.

Por fim, as medidas de concentração revelaram que a desigualdade intra-grupo é mais acentuada entre a população negra. Isso sugere a existência de uma polarização: uma pequena elite negra consegue romper barreiras e acessar rendimentos elevados, enquanto a base da categoria permanece retida em faixas salariais significativamente inferiores às da média branca. Conclui-se, portanto, que a raça atua como um vetor independente de desigualdade no mercado de trabalho fluminense, exigindo políticas que transcendam a qualificação educacional e abordem os mecanismos institucionais de progressão e retenção de talentos.

7 . Material Bibliográfico

ALMEIDA, Silvio. Racismo Estrutural. São Paulo: Sueli Carneiro; Pólen, 2019. (Coleção Feminismos Plurais).

BECKER, Gary S. The Economics of Discrimination. 2. ed. Chicago: University of Chicago Press, 1971.

DIAS, Ivone. Desigualdade racial e mercado de trabalho: uma análise sobre a discriminação no acesso ao emprego. Dissertação (Mestrado em Economia) – Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2020.

FRANÇA, Danillo; PORTELLA, Thays. Desigualdade racial e mercado de trabalho no Brasil: mudanças e permanências. In: SOUZA, Jessé (Org.). A ralé brasileira: quem é e como vive. Belo Horizonte: Editora UFMG, 2023.

HASENBALG, Carlos. Discriminação e desigualdades raciais no Brasil. Rio de Janeiro: Graal, 1979.

IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Censo Demográfico 2022: Identificação étnico-racial da população, por sexo e idade. Rio de Janeiro: IBGE, 2024.

MINCER, Jacob. Schooling, Experience, and Earnings. New York: National Bureau of Economic Research (NBER), 1974.

OSÓRIO, Rafael Guerreiro. A mobilidade social dos negros brasileiros. Brasília: IPEA, 2004. (Texto para Discussão, n. 1033).

QUILLIAN, Lincoln et al. Meta-analysis of field experiments shows no change in racial discrimination in hiring over time. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 114, n. 41, p. 10870–10875, 2017.

SOARES, Sergei. O perfil da discriminação no mercado de trabalho: homens negros, mulheres brancas e mulheres negras. Brasília: IPEA, 2000. (Texto para Discussão, n. 769).