Exemplos para dados de trabalho da PNADC obtidos no SIDRA-IBGE

Abstract

This is an undergrad student level exercise for class use. We extract and plot Brazilian labor data using sidrar package for the 2019m07 to 2020m7.

Licença

This work is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ or send a letter to Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA.

License: CC BY-SA 4.0

Citação

Sugestão de citação: FIGUEIREDO, Adriano Marcos Rodrigues. Exemplos para dados de trabalho da PNADC obtidos no SIDRA-IBGE. Campo Grande-MS,Brasil: RStudio/Rpubs, 2020. Disponível em http://rpubs.com/amrofi/exemplos_sidra.

1 Introdução

Este material foi baseado e adaptado de Borges (2020) e trabalha dados para o mercado de trabalho a partir da PNAD Contínua do IBGE. Foi utilizada a versão RStudio 1.4.890, com a nova ferramenta de Visual Mode do RMarkdown.

Usarei neste caso o pacote sidrar que acessa os dados do SIDRA por meio de uma API do IBGE, diretamente para o R/RStudio. No exemplo, acessaremos os dados da PNAD Contínua ou PNADC.

O pacote sidrar pode ser instalado a partir do CRAN.

2 Carregando pacotes

Vou estabelecer algumas condições temporais iniciais.

names <- c('julho/20', 'julho/19', 'Variação (%)')
ultima <- as.Date('2020-07-01')
times = seq(as.Date('2019-07-01'), ultima, 
            by='month')

library(forecast)
library(stargazer)
library(ggplot2)
library(sidrar)
library(scales)
library(gridExtra)
library(reshape2)
library(xts)
library(plyr)

### Coletar dados no SIDRA IBGE
# os dados iniciam em jan-fev-mar 2012
populacao = get_sidra(api='/t/6022/n1/all/v/606/p/all')$Valor
t1 = get_sidra(api='/t/6318/n1/all/v/1641/p/all/c629/all')
po = get_sidra(api='/t/6320/n1/all/v/4090/p/all/c11913/allxt')
po2 = get_sidra(api='/t/6323/n1/all/v/4090/p/all/c693/allxt')
renda = get_sidra(api='/t/6390/n1/all/v/5929,5933/p/all')
massa = get_sidra(api='/t/6392/n1/all/v/6288,6293/p/all')
### Obter séries individuais (pode ser mais rápido)
pia = t1$Valor[t1$`Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação (Código)`==32385]
pea = t1$Valor[t1$`Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação (Código)`==32386]
ocupada = t1$Valor[t1$`Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação (Código)`==32387]
desocupada = t1$Valor[t1$`Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação (Código)`==32446]
pnea = t1$Valor[t1$`Condição em relação à força de trabalho e condição de ocupação (Código)`==32447]
carteira = po$Valor[po$`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`=='31722']
scarteira = po$Valor[po$`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`=='31723']
domestico = po$Valor[po$`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`=='31724']
publico = po$Valor[po$`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`=='31727']

empregador = po$Valor[po$`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`=='96170']
cpropria = po$Valor[po$`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`=='96171']
tfa = po$Valor[po$`Posição na ocupação e categoria do emprego no trabalho principal (Código)`=='31731']
agro = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33357]
ind = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33358]
const = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33360]
comercio = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33361]
transporte = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33362]
alojamento = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33363]
informacao = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33364]
admpub = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==39325]
outserv = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33367]
servdom = po2$Valor[po2$`Grupamento de atividades no trabalho principal - PNADC (Código)`==33368]
rendanominal = renda$Valor[renda$`Variável (Código)`==5929]
rendareal = renda$Valor[renda$`Variável (Código)`==5933]
massanominal = massa$Valor[massa$`Variável (Código)`==6288]
massareal = massa$Valor[massa$`Variável (Código)`==6293]

Vou juntar os dados em forma de um data.frame com base temporal.

dados.df<-cbind(populacao,pia,pea,ocupada,desocupada,
             pnea,carteira,scarteira,
             domestico,publico,empregador,
             cpropria,tfa,agro,
             ind,const,comercio,
             transporte,alojamento,informacao,
             admpub,outserv,
             servdom,rendanominal,
             rendareal,massanominal,massareal)
data = dados.df
# dados iniciam em jan-fev-mar 2012 - trimestres moveis mensais
pnadcm = ts(data, start=c(2012,03), freq=12)
colnames(pnadcm) <- c('População', 'PIA', 'PEA', 'PO', "PD",
                      'PNEA', 'Carteira', 'Sem Carteira',
                      'Doméstico','Público', 'Empregador', 
                      'Conta Própria','TFA', 'Agropecuária', 
                      'Indústria', 'Construção', 'Comércio',
                      'Transporte', 'Alojamento', 'Informação', 
                      'Administração Pública','Outros Serviços', 
                      'Serviços Domésticos', 'Renda Nominal', 
                      'Renda Real', 'Massa Nominal', 'Massa Real')
writexl::write_xlsx(as.data.frame(pnadcm),path = "dados.xlsx")

Os dados são então salvos em formato .xlsx e gerei o formato estruturado embeded, como no chunk a seguir.

pnadcm<-
  structure(c(197074, 197217, 197359, 197502, 197645, 197788, 197931, 
198074, 198217, 198360, 198503, 198646, 198789, 198932, 199075, 
199217, 199360, 199503, 199646, 199789, 199931, 200074, 200217, 
200359, 200502, 200645, 200787, 200929, 201072, 201214, 201357, 
201499, 201641, 201783, 201925, 202067, 202209, 202351, 202492, 
202634, 202775, 202917, 203058, 203199, 203340, 203482, 203622, 
203763, 203904, 204045, 204185, 204325, 204466, 204606, 204746, 
204886, 205025, 205165, 205305, 205444, 205583, 205722, 205861, 
206000, 206138, 206277, 206415, 206553, 206691, 206829, 206966, 
207104, 207241, 207378, 207515, 207652, 207788, 207924, 208061, 
208196, 208332, 208468, 208603, 208738, 208873, 209008, 209142, 
209276, 209411, 209544, 209678, 209811, 209944, 210077, 210210, 
210342, 210474, 210606, 210738, 210869, 211001, 155670, 155810, 
155920, 156215, 156344, 156543, 156774, 156983, 157240, 157426, 
157558, 157732, 158069, 158240, 158294, 158288, 158455, 158657, 
158873, 159068, 159228, 159587, 159700, 159786, 159959, 160336, 
160699, 160903, 161111, 161376, 161615, 161849, 162043, 162319, 
162599, 162879, 162978, 163009, 163133, 163286, 163429, 163586, 
163693, 163810, 163978, 164151, 164302, 164537, 164775, 165120, 
165347, 165491, 165618, 165672, 165735, 165893, 166076, 166401, 
166640, 166716, 166807, 166984, 167158, 167432, 167713, 167863, 
168039, 168108, 168254, 168396, 168491, 168509, 168508, 168701, 
168922, 169241, 169425, 169591, 169734, 169793, 169936, 170022, 
170193, 170395, 170500, 170494, 170615, 170864, 170975, 171123, 
171158, 171281, 171401, 171613, 171798, 171989, 172354, 172978, 
173610, 173918, 174114, 95191, 95833, 96179, 96375, 96342, 96458, 
96454, 96362, 96386, 96468, 96473, 96577, 96702, 97032, 97195, 
97323, 97481, 97423, 97460, 97356, 97514, 97416, 97330, 97594, 
97783, 98076, 98178, 98300, 98223, 98217, 98456, 98637, 98636, 
98805, 98934, 99187, 99438, 99687, 99743, 100050, 100293, 100419, 
100557, 100847, 100763, 100818, 100727, 101010, 101239, 101559, 
101804, 101902, 101854, 101688, 101391, 101467, 101884, 102150, 
102324, 102447, 102684, 102851, 103030, 103298, 103587, 103767, 
103859, 103892, 104132, 104037, 104015, 103842, 103907, 103790, 
103776, 103864, 104193, 104454, 104783, 104928, 105078, 104888, 
104916, 104933, 105250, 105543, 105931, 106108, 106153, 106195, 
106315, 106421, 106279, 106184, 106065, 106052, 105073, 102052, 
98646, 96138, 95158, 87632, 88407, 88863, 89129, 89181, 89428, 
89639, 89723, 89867, 89857, 89520, 89133, 88999, 89437, 89839, 
90099, 90388, 90506, 90707, 90828, 91204, 91403, 91112, 91015, 
90782, 91081, 91336, 91577, 91455, 91465, 91795, 92115, 92228, 
92396, 92214, 91834, 91555, 91711, 91641, 91750, 91725, 91670, 
91635, 91833, 91704, 91800, 91166, 90702, 90216, 90213, 90428, 
90379, 90072, 89730, 89433, 89488, 89815, 89871, 89469, 88968, 
88579, 88872, 89323, 89872, 90319, 90710, 90953, 91203, 91610, 
91770, 91373, 90773, 90272, 90429, 90586, 90941, 91367, 91790, 
92333, 92619, 92915, 92736, 92291, 91880, 91863, 92365, 92947, 
93342, 93584, 93631, 93801, 94055, 94416, 94552, 94151, 93710, 
92223, 89241, 85936, 83347, 82027, 7559, 7426, 7317, 7245, 7162, 
7030, 6815, 6639, 6519, 6611, 6953, 7444, 7704, 7596, 7355, 7225, 
7093, 6917, 6753, 6528, 6309, 6013, 6218, 6579, 7001, 6995, 6842, 
6723, 6768, 6752, 6662, 6522, 6408, 6409, 6720, 7353, 7883, 7975, 
8103, 8300, 8568, 8748, 8922, 9014, 9059, 9019, 9560, 10308, 
11023, 11346, 11376, 11523, 11782, 11958, 11958, 11979, 12069, 
12278, 12855, 13479, 14105, 13979, 13707, 13426, 13269, 13057, 
12906, 12689, 12522, 12267, 12642, 13070, 13634, 13361, 13190, 
12923, 12827, 12665, 12450, 12309, 12164, 12152, 12625, 13053, 
13387, 13177, 12984, 12766, 12569, 12565, 12515, 12367, 11863, 
11632, 11913, 12343, 12850, 12811, 12710, 12791, 13130, 60479, 
59977, 59741, 59841, 60002, 60085, 60320, 60621, 60855, 60958, 
61085, 61155, 61367, 61207, 61099, 60965, 60974, 61235, 61413, 
61712, 61714, 62171, 62370, 62192, 62176, 62259, 62520, 62603, 
62888, 63159, 63159, 63212, 63407, 63514, 63666, 63692, 63540, 
63322, 63390, 63236, 63137, 63167, 63136, 62963, 63215, 63333, 
63576, 63526, 63536, 63561, 63543, 63589, 63764, 63984, 64344, 
64426, 64192, 64252, 64316, 64269, 64123, 64133, 64129, 64134, 
64125, 64096, 64180, 64216, 64122, 64360, 64475, 64667, 64601, 
64911, 65147, 65377, 65231, 65136, 64951, 64866, 64858, 65133, 
65277, 65461, 65250, 64951, 64684, 64756, 64822, 64928, 64843, 
64860, 65122, 65429, 65733, 65937, 67281, 70926, 74964, 77781, 
78956, 33393, 33682, 33841, 34083, 34138, 34240, 34399, 34505, 
34580, 34752, 34778, 34755, 34489, 34582, 34810, 34928, 35177, 
35299, 35476, 35700, 35808, 35889, 35898, 36126, 36237, 36465, 
36509, 36716, 36506, 36470, 36495, 36405, 36369, 36350, 36339, 
36087, 35916, 35928, 35818, 35765, 35597, 35400, 35277, 35227, 
35260, 35268, 35027, 34741, 34503, 34403, 34319, 34302, 34224, 
34060, 33995, 33928, 33962, 33894, 33751, 33632, 33305, 33187, 
33161, 33237, 33247, 33321, 33212, 33215, 33133, 33237, 33215, 
33048, 32837, 32655, 32701, 32763, 32912, 32902, 32909, 32863, 
32904, 32942, 32866, 32979, 32918, 33136, 33222, 33213, 33146, 
33042, 33075, 33206, 33420, 33668, 33711, 33624, 33096, 32207, 
31103, 30154, 29385, 10942, 10973, 11018, 11038, 11055, 11089, 
11202, 11200, 11151, 10907, 10811, 10758, 10797, 10779, 10748, 
10781, 10701, 10841, 10845, 10784, 10743, 10657, 10554, 10421, 
10389, 10337, 10318, 10252, 10180, 10134, 10190, 10348, 10400, 
10420, 10325, 10148, 9982, 9952, 10008, 10004, 10003, 10021, 
10113, 10137, 10039, 9975, 9721, 9660, 9661, 9894, 10002, 10023, 
10099, 10144, 10209, 10305, 10390, 10457, 10347, 10194, 10126, 
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4220, 4292, 4335, 4339, 4308, 4347, 4333, 4309, 4324, 4329, 4319, 
4410, 4421, 4560, 4503, 4527, 4480, 4500, 4515, 4473, 4461, 4560, 
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4373, 4006, 3790, 9415, 9464, 9361, 9313, 9270, 9410, 9618, 9681, 
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10495, 10641, 10549, 10530, 10480, 10429, 10407, 10311, 10473, 
10613, 10730, 10705, 10574, 10514, 10128, 9853, 9530, 9572, 9606, 
9661, 9660, 9702, 9658, 9655, 9586, 9543, 9550, 9601, 9709, 9787, 
9818, 9911, 9815, 9806, 9794, 9783, 9900, 10037, 10097, 10122, 
10125, 10147, 10154, 10050, 10036, 9947, 9891, 9999, 10030, 10156, 
10216, 10314, 10349, 10386, 10406, 10467, 10508, 10527, 10509, 
10529, 10560, 10560, 10540, 10572, 10570, 10598, 10582, 10625, 
10379, 10240, 10064, 9999, 14050, 14295, 14452, 14569, 14659, 
14768, 14754, 14707, 14614, 14418, 14153, 14075, 14117, 14337, 
14398, 14573, 14685, 14733, 14734, 14755, 14735, 14717, 14583, 
14620, 14705, 14973, 15071, 15055, 15009, 15053, 15063, 15174, 
15278, 15309, 15138, 14978, 14929, 15074, 15127, 15200, 15201, 
15264, 15368, 15546, 15577, 15586, 15405, 15248, 15293, 15464, 
15515, 15687, 15615, 15809, 15682, 15791, 15711, 15488, 15146, 
15015, 15007, 15099, 15301, 15489, 15689, 15713, 15740, 15776, 
15841, 15742, 15562, 15410, 15479, 15674, 15833, 16069, 16127, 
16197, 16253, 16285, 16457, 16313, 16115, 15889, 15981, 16207, 
16341, 16451, 16495, 16474, 16480, 16517, 16561, 16529, 16384, 
16186, 16525, 16671, 16934, 16789, 16503, 3753, 3737, 3701, 3747, 
3753, 3810, 3937, 3961, 3944, 3829, 3874, 3918, 3954, 4009, 3967, 
3954, 3949, 4010, 4049, 4046, 4066, 4073, 4089, 4114, 4106, 4111, 
4109, 4108, 4084, 4152, 4246, 4324, 4235, 4198, 4161, 4157, 4123, 
4140, 4175, 4148, 4162, 4160, 4191, 4152, 4088, 4128, 4148, 4145, 
4132, 4109, 4109, 4128, 4155, 4140, 4292, 4290, 4376, 4294, 4300, 
4268, 4217, 4287, 4368, 4453, 4461, 4501, 4509, 4562, 4625, 4671, 
4675, 4676, 4659, 4677, 4694, 4724, 4733, 4764, 4916, 4973, 4966, 
4931, 4834, 4847, 4838, 4872, 4976, 4988, 5088, 5025, 5001, 5053, 
5088, 5152, 5111, 5082, 4940, 4745, 4407, 4117, 3942, 6065, 6055, 
6115, 6115, 6106, 6110, 6112, 6091, 6107, 6143, 6137, 6098, 6049, 
6049, 6033, 5924, 5917, 5833, 5911, 5916, 5954, 5941, 5919, 5924, 
5901, 5904, 5917, 5974, 5973, 5925, 5953, 5971, 5978, 5959, 5974, 
6014, 5995, 5960, 5949, 5976, 6020, 6011, 5992, 6170, 6296, 6367, 
6300, 6251, 6256, 6269, 6340, 6293, 6232, 6163, 6161, 6169, 6106, 
6133, 6081, 6064, 6076, 6108, 6140, 6114, 6103, 6130, 6191, 6276, 
6343, 6395, 6349, 6323, 6229, 6180, 6136, 6219, 6262, 6290, 6246, 
6254, 6249, 6262, 6236, 6194, 6150, 6193, 6233, 6301, 6326, 6342, 
6335, 6376, 6400, 6391, 6292, 6243, 6016, 5565, 5074, 4746, 4625, 
1431, 1445, 1445, 1454, 1465, 1474, 1479, 1485, 1493, 1501, 1518, 
1540, 1558, 1570, 1580, 1599, 1613, 1626, 1630, 1641, 1643, 1642, 
1651, 1679, 1708, 1721, 1731, 1732, 1734, 1748, 1759, 1773, 1771, 
1783, 1802, 1817, 1840, 1855, 1864, 1882, 1881, 1883, 1890, 1892, 
1893, 1902, 1927, 1935, 1967, 1964, 1983, 1974, 1987, 2013, 2017, 
2026, 2033, 2048, 2062, 2074, 2092, 2088, 2090, 2084, 2087, 2085, 
2100, 2112, 2126, 2134, 2149, 2166, 2171, 2184, 2189, 2200, 2207, 
2227, 2224, 2232, 2240, 2256, 2271, 2286, 2289, 2292, 2286, 2290, 
2286, 2298, 2298, 2317, 2332, 2340, 2361, 2375, 2398, 2425, 2460, 
2500, 2535, 2218, 2230, 2222, 2227, 2238, 2245, 2242, 2240, 2237, 
2234, 2243, 2258, 2271, 2277, 2280, 2299, 2314, 2329, 2329, 2335, 
2327, 2309, 2308, 2330, 2354, 2353, 2351, 2340, 2336, 2351, 2359, 
2368, 2353, 2355, 2360, 2355, 2356, 2350, 2339, 2344, 2327, 2315, 
2314, 2304, 2287, 2276, 2282, 2268, 2286, 2267, 2276, 2252, 2254, 
2274, 2271, 2276, 2279, 2290, 2299, 2304, 2318, 2308, 2305, 2296, 
2297, 2294, 2305, 2312, 2321, 2321, 2329, 2340, 2339, 2348, 2349, 
2346, 2338, 2348, 2339, 2341, 2343, 2357, 2371, 2379, 2371, 2360, 
2343, 2341, 2335, 2344, 2342, 2361, 2371, 2365, 2371, 2372, 2391, 
2419, 2458, 2502, 2535, 121454, 123398, 123825, 124725, 125792, 
126913, 127746, 128548, 129462, 130105, 131077, 132424, 133789, 
135525, 136897, 138981, 140689, 142142, 142809, 143990, 144744, 
144838, 145194, 147520, 149972, 151609, 152993, 153415, 153460, 
154783, 156380, 158237, 158308, 159577, 160843, 161481, 163009, 
164669, 165314, 167030, 166981, 167049, 167815, 168475, 168500, 
169632, 170803, 170641, 172774, 172652, 174918, 174001, 174690, 
176343, 176150, 177041, 178218, 179638, 179879, 179863, 180653, 
180912, 182045, 182618, 183669, 184316, 186101, 187769, 189846, 
190941, 191414, 191679, 191015, 192547, 193448, 195212, 196770, 
199438, 200265, 201564, 203039, 204169, 204563, 204944, 205156, 
206544, 207294, 208435, 208627, 209893, 210424, 212808, 215104, 
216262, 217399, 217631, 216290, 211628, 206623, 203519, 203016, 
188272, 190469, 190372, 191070, 192132, 193271, 193610, 193811, 
194020, 193700, 193697, 194233, 194981, 196454, 197524, 199781, 
201827, 203549, 204063, 204922, 204977, 203732, 202895, 204711, 
206658, 207355, 207840, 207357, 206809, 208125, 209672, 211284, 
210321, 210807, 210712, 209299, 208676, 208547, 207454, 208047, 
206495, 205448, 205445, 205157, 203558, 203020, 202254, 199986, 
200767, 199325, 200716, 198496, 198196, 199231, 198329, 198811, 
199772, 200867, 200564, 199888, 200139, 199950, 200727, 201213, 
202153, 202732, 204283, 205565, 207215, 207606, 207437, 207028, 
205852, 207085, 207568, 208167, 208467, 210270, 210634, 211396, 
212423, 213314, 213557, 213329, 212495, 212678, 212417, 213079, 
213047, 214127, 214484, 216788, 218697, 218576, 218347, 217416, 
215706, 211051, 206483, 203678, 203016), .Dim = c(101L, 27L), .Dimnames = list(
    NULL, c("População", "PIA", "PEA", "PO", "PD", "PNEA", "Carteira", 
    "Sem Carteira", "Doméstico", "Público", "Empregador", "Conta Própria", 
    "TFA", "Agropecuária", "Indústria", "Construção", "Comércio", 
    "Transporte", "Alojamento", "Informação", "Administração Pública", 
    "Outros Serviços", "Serviços Domésticos", "Renda Nominal", 
    "Renda Real", "Massa Nominal", "Massa Real")), .Tsp = c(2012.16666666667, 
2020.5, 12), class = c("mts", "ts", "matrix"))

3 Análise dos dados

interanual <- (pnadcm/lag(pnadcm,-12)-1)*100
colnames(interanual) <- colnames(pnadcm)

dinamica <- pnadcm - lag(pnadcm,-1)
colnames(dinamica) <- colnames(pnadcm)

3.1 População Desocupada na PNAD Contínua

desemprego = data.frame(time=times,
           pd=tail(pnadcm[,5],length(times)))

ggplot(desemprego, aes(x=time, y=pd/1000))+
  geom_line(size=.8, colour='blue')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  geom_point(size=9, shape=21, colour="yellow", fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(pd/1000,2)), size=2.1, 
            hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="black")+
  xlab('')+ylab('milhões de pessoas')+
  labs(title='População Desocupada na PNAD Contínua',
       subtitle = "Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
       caption = "Fonte: dados básicos do SIDRA-IBGE")

3.2 Variação interanual da População Desocupada

desemprego = data.frame(time=times, pd=tail(interanual[,5], 
                                            length(times)))

ggplot(desemprego, aes(x=time, y=pd))+
  geom_bar(stat='identity', colour='blue', fill='blue')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  geom_point(size=9, shape=21, colour="yellow", fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(pd,2)), size=2.1, 
            hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="black")+
  xlab('')+ylab('%')+
  labs(title='Variação interanual da População Desocupada',
       subtitle = "Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
       caption = "Fonte: dados básicos do SIDRA-IBGE")

3.3 População Economicamente Ativa - PEA

desemprego = data.frame(time=times, pea=tail(pnadcm[,3],
                                             length(times)))

ggplot(desemprego, aes(x=time, y=pea/1000))+
  geom_line(size=.8, colour='blue')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  geom_point(size=9, shape=21, colour="yellow", fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(pea/1000,2)), size=2.1, 
            hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="black")+
  xlab('')+ylab('milhões de pessoas')+
  labs(title='População Economicamente Ativa na PNAD Contínua',
       subtitle = "Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
       caption = "Fonte: dados básicos do SIDRA-IBGE")

3.4 Variação interanual da PEA - População Economicamente Ativa

desemprego = data.frame(time=times, pea=tail(interanual[,3], 
                                                    length(times)))

ggplot(desemprego, aes(x=time, y=pea))+
  geom_bar(stat='identity', colour='blue', fill='blue')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  geom_point(size=9, shape=21, colour="yellow", fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(pea,2)), size=2.1, 
            hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="black")+
  xlab('')+ylab('%')+
  labs(title='Variação interanual da PEA - População Economicamente Ativa',
       subtitle = "Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
       caption = "Fonte: dados básicos do SIDRA-IBGE")

df3 = data.frame(time=times,
                 po=tail(pnadcm[,4],length(times)),
                 carteira=tail(pnadcm[,7],length(times)),
                 scarteira=tail(pnadcm[,8],length(times)), 
                 empregador=tail(pnadcm[,11],length(times)),
                 cpropria=tail(pnadcm[,12],length(times)))

g1 = ggplot(df3, aes(time, carteira))+
  geom_line(colour='blue')+
    scale_x_date(breaks = date_breaks("2 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  labs(x='', y='pessoas', 
       title='Ocupado com Carteira')

g2 = ggplot(df3, aes(time, scarteira))+
  geom_line(colour='red')+
    scale_x_date(breaks = date_breaks("2 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  labs(x='', y='pessoas', 
       title='Ocupado sem Carteira')

g3 = ggplot(df3, aes(time, empregador))+
  geom_line(colour='black')+
    scale_x_date(breaks = date_breaks("2 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  labs(x='', y='pessoas', 
       title='Empregador')

g4 = ggplot(df3, aes(time, cpropria))+
  geom_line(colour='green')+
    scale_x_date(breaks = date_breaks("2 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  labs(x='', y='pessoas', 
       title='Conta Própria')


grid.arrange(g1, g2, g3, g4, 
            top = "Comparação dos Ocupados com e sem Carteira,
            Empregador e Trabalhadores por conta própria,
             Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
             ncol=2, nrow=2)

3.5 Comparação das variações absolutas da PEA com Pop. Ocupada

df4 = data.frame(time=times, 
                 dpea=tail(dinamica[,3], length(times)),
                 dpo=tail(dinamica[,4], length(times)),
                 dpd=tail(dinamica[,5], length(times)))

g1 = ggplot(df4, aes(x=time, y=dpea))+
  geom_bar(stat='identity', colour='blue', fill='blue')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 month"),
               labels = date_format("%m/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  xlab('')+ylab('Variação')+
  geom_point(size=7, shape=21, colour='yellow', fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(dpea,0)), vjust=0.5,
            colour='black', size=3)+
  labs(title='Variação da PEA')

g2 = ggplot(df4, aes(x=time, y=dpo))+
  geom_bar(stat='identity', colour='blue', fill='blue')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 month"),
               labels = date_format("%m/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  xlab('')+ylab('Variação')+
  geom_point(size=7, shape=21, colour='yellow', fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(dpo,0)), vjust=0.5,
            colour='white', size=3)+
  labs(title='Variação da PO')


grid.arrange(g1, g2,
             top = "Comparação das variações absolutas da PEA com Pop. Ocupada,
             Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
             layout_matrix = matrix(c(1,1,2,2), 
                                    ncol=2, byrow=TRUE))

3.6 Rendas Real e Nominal

renda.df = data.frame(time=times,
           renda_nom=as.numeric(tail(pnadcm[,24],length(times))),
           renda_real=as.numeric(tail(pnadcm[,25],length(times))))

ggplot(renda.df, aes(x=time, y=renda_nom))+
  geom_line(size=.8, colour='blue')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  geom_point(size=9, shape=21, colour="yellow", fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(renda_nom,2)), size=2.1, 
            hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="black")+
  xlab('')+ylab('pessoas')+
  labs(title='Renda Nominal mensal na PNAD Contínua',
       subtitle = "Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
       caption = "Fonte: dados básicos do SIDRA-IBGE")

ggplot(renda.df, aes(x=time, y=renda_real))+
  geom_line(size=.8, colour='red')+
  scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
               labels = date_format("%b/%Y"))+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
  geom_point(size=9, shape=21, colour="yellow", fill="yellow")+
  geom_text(aes(label=round(renda_real,2)), size=2.1, 
            hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="black")+
  xlab('')+ylab('pessoas')+
  labs(title='Renda Real mensal na PNAD Contínua',
       subtitle = "Brasil, Jul./2019-Jul./2020",
       caption = "Fonte: dados básicos do SIDRA-IBGE")

4 Referências

BORGES, Letícia Maria C. Mercado de Trabalho - PNAD Continínua (SIDRAR). Brasil: RStudio/Rpubs, 2020. Disponível em https://rpubs.com/LeMaria/608156.

WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à Econometria: uma abordagem moderna. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2006.(tradução da segunda edição americana).