Representatividade negra nas eleições municipais de 2020 no estado do Rio de Janeiro

Nome: Bruno Nunes Costa
Matrícula: 20162530030
Curso: Ciência Política

Carregamento da base de dados

load("~/Estatistica/eleicoes_RJ.RData")

1 - Introdução

Este trabalho é relevante para o estudo da representatividade negra na política fluminense. O Brasil possui um sistema proporcional em suas eleições para as casas legislativas (assembleias legislativas, câmaras municipais e Câmara dos Deputados), cujo objetivo é garantir a representação das minorias. Somente no estado do Rio de Janeiro, a população que se autodeclarou negra foi de 8.266.776 pessoas, o que equivale a 52% do total de 15.989.929 habitantes do estado, de acordo com dados do censo do IBGE de 2010. O que se espera, portanto, é ver as câmaras municipais do RJ, que serão o objeto de estudo deste trabalho, com uma maioria de vereadores negros. O STF determinou, inclusive, para as eleições de 2020, que o dinheiro do fundo eleitoral dos partidos políticos e o tempo de TV na propaganda eleitoral seja dividido proporcionalmente entre candidatos negros e brancos. Mas será que essa determinação contribuiu para uma representatividade que seja em consonância com o número populacional de pessoas negras que vivem no estado do RJ? Isto será investigado a seguir, com base nos dados do TSE das eleições municipais do ano de 2020.

2 - Objetivos

Este trabalho tem como objetivo geral analisar a representatividade negra nas câmaras municipais recém-eleitas no pleito de 2020. Tem como objetivo específico verificar se a realidade racial da proporção de moradores do estado do Rio de Janeiro também está presente na câmara de vereadores dos 92 municípios fluminenses.

3 - Marco Teórico

A autora que serve como marco teórico e inspiração para este trabalho é a filósofa negra Djamila Ribeiro, da obra Pequeno manual antirracista, de 2019. O mito ideológico da “democracia racial”, cuja autoria é de Gilberto Freyre no início do século XX e ainda muito presente por aqui, faz uma boa parcela da sociedade não acreditar, ou fingir não acreditar, sequer na existência do racismo estrutural. Segundo Ribeiro, o racismo não deve ser um tabu, deve ser falado, mostrado e exterminado. Mesmo os negros sendo maioria não só no estado do RJ mas em todo o Brasil, são os que menos estão em cargos de chefia em empresas, na administração pública ou nos três poderes. Mas se veem vários trabalhando como garçom, faxineiro, pedreiro, ou seja, trabalhos dignos mas que não influenciam nas relações de poder e mostram o quanto o racismo é estrutural na sociedade. Isso sem falar da violência sofrida todos os dias pela população negra do Brasil. Outros autores importantes, estes da segunda metade do século XX, que debatem a representação negra no parlamento é Abdias Nascimento, político negro importante entre as décadas de 1940 e 1960, que só foi eleito pela primeira vez em 1982 para a Câmara dos Deputados, e Clóvis Moura, outro importante sociólogo e ativista da negritude brasileira que chegou a ser deputado estadual por SP no fim dos anos 1940. Ambos em suas respectivas obras O genocídio do povo negro e Brasil: as raízes do protesto negro rebatem a ideia de “democracial racial” de Freyre e mostram o quanto o povo negro é marginalizado na sociedade brasileira, inclusive na política.

4 - Metodologia

4.1 - Material

A base de dados foi retirada do repositório do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e nela constam os resultados finais das eleições municipais de 2020. São 26.496 candidatos e são 63 variáveis presentes no banco de dados.

4.2 - Operacionalização das variáveis

Os dados faltantes se referem a processos que correm em justiça sobre o deferimento ou não da candidatura de determinados candidatos, mas apenas uma candidata foi localizada com dado faltante quanto a sua situação de eleita ou não. Também foram retirados os candidatos a prefeito da base de dados, ficando apenas os vereadores, que são o objeto da pesquisa. Também é comum que apareça “Sem Informação” entre as cores, são candidatos que não se autodeclararam no registro de candidatura. Para facilitar a visualização, os valores referente a variável “DESCRICAO_COR_RACA”, “PRETA” e “PARDA”, serão unidas, se tornando a variável “NEGRA”. Os “SUPLENTES”, “NÃO ELEITOS” serão unidos apenas como “NÃO ELEITOS”, assim como o “#NULO#”, que são candidaturas que tiveram problemas ou ainda correm processo judicial. Além disso, foram excluídos os “INDEFERIDOS”, “INDEFERIDOS COM RECURSO”, “RENÚNCIA” e “PEDIDO NÃO CONHECIDO” e ficaram somente aqueles com pedidos de candidatura “DEFERIDO” ou “DEFERIDO COM RECURSO”.

Retirada dos dados de prefeito

library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
eleicoes2020_pref <- eleicoes2020[eleicoes2020$CODIGO_CARGO==11,] 
eleicoes2020_ver <- eleicoes2020[eleicoes2020$CODIGO_CARGO==13,] 
remove(eleicoes2020)
remove(eleicoes2020_pref)

Transformando PRETA e PARDA em NEGRA

eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA[eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA == "PARDA"] <- "NEGRA"
eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA[eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA == "PRETA"] <- "NEGRA"

Transformando ELEITO POR QP, ELEITO POR MÉDIA em ELEITO

eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO[eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO == "ELEITO POR QP"] <- "ELEITO"
eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO[eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO == "ELEITO POR MÉDIA"] <- "ELEITO"

Transformando SUPLENTE e #NULO# em NÃO ELEITO

eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO[eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO == "SUPLENTE"] <- "NÃO ELEITO"
eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO[eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO == "#NULO#"] <- "NÃO ELEITO"

Transformando o banco de dados para apenas para candidatos que tiveram suas candidaturas deferidas ou deferidas com recurso

eleicoes2020_ver <- eleicoes2020_ver[eleicoes2020_ver$DES_DETALHE_SITUACAO_CAND !="INDEFERIDO",] 
eleicoes2020_ver <- eleicoes2020_ver[eleicoes2020_ver$DES_DETALHE_SITUACAO_CAND !="INDEFERIDO COM RECURSO",]
eleicoes2020_ver <- eleicoes2020_ver[eleicoes2020_ver$DES_DETALHE_SITUACAO_CAND !="RENÚNCIA",] 
eleicoes2020_ver <- eleicoes2020_ver[eleicoes2020_ver$DES_DETALHE_SITUACAO_CAND !="PEDIDO NÃO CONHECIDO",]

4.3 - Método

As variáveis trabalhadas aqui serão qualitativas e uma quantitativa, portanto, para melhor visualização dos resultados serão utilizados gráficos de barras e boxplots. As tabelas vão apresentar as estatísticas de candidatos das variáveis qualitativas de cor/raça, de partido que a pessoa foi eleita, se ela foi eleita ou não e a quantitativa idade. O teste de hipótese a ser utilizado será o teste de Fisher, pois foi o mais adequado para se trabalhar com variáveis qualitativas analisadas no estudo.

5 - Análise de resultados

5.1 - Tabela de candidatos por cor

library(knitr)
tab_cor1<-table(eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA)
kable(tab_cor1)
Var1 Freq
AMARELA 44
BRANCA 11567
INDÍGENA 22
NEGRA 11392
SEM INFORMAÇÃO 558

No total, 11.392 negros tentaram as eleicções para as câmaras de vereadores fluminenses, enquanto os brancos foram 11.567.

5.2 - Tabela de porcentagem de pessoas pardas e pretas que disputaram as eleições 2020

tab_cor2<-round(prop.table(table(eleicoes2020_ver$ANO_ELEICAO, eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA),1)*100,2)
kable(tab_cor2)
AMARELA BRANCA INDÍGENA NEGRA SEM INFORMAÇÃO
2020 0.19 49.05 0.09 48.31 2.37

Proporcionalmente foram 48,31% de negros disputando as eleições, enquanto brancos foram 49,05%.

5.3 - Tabela de porcentagem de pessoas pardas e pretas que disputaram as eleições 2020 por partido. Qual partido proporcionalmente haviam mais negros disputando as eleições?

tab_cor3<-round(prop.table(table(eleicoes2020_ver$SIGLA_PARTIDO, eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA),1)*100,2)
kable(tab_cor3)
AMARELA BRANCA INDÍGENA NEGRA SEM INFORMAÇÃO
AVANTE 0.56 45.61 0.00 49.72 4.12
CIDADANIA 0.21 55.80 0.11 41.67 2.22
DC 0.57 49.35 0.00 46.34 3.73
DEM 0.25 46.95 0.17 50.25 2.39
MDB 0.40 46.97 0.10 51.54 0.99
NOVO 0.00 75.00 0.00 25.00 0.00
PATRIOTA 0.00 48.09 0.10 50.46 1.34
PC do B 0.00 42.11 0.00 56.63 1.26
PCB 0.00 50.00 0.00 50.00 0.00
PCO 0.00 0.00 0.00 100.00 0.00
PDT 0.00 51.31 0.10 44.29 4.29
PL 0.09 48.03 0.00 48.64 3.24
PMB 0.15 40.21 0.15 56.17 3.31
PMN 0.00 43.58 0.00 56.42 0.00
PODE 0.00 52.99 0.00 44.51 2.50
PP 0.17 54.42 0.26 42.03 3.12
PROS 0.46 49.66 0.11 48.06 1.71
PRTB 0.00 50.49 0.00 49.02 0.49
PSB 0.00 46.68 0.19 50.66 2.47
PSC 0.46 53.46 0.00 41.83 4.25
PSD 0.00 51.22 0.00 47.26 1.52
PSDB 0.00 48.66 0.23 45.88 5.23
PSL 0.09 52.49 0.18 45.30 1.94
PSOL 0.00 45.19 0.64 53.85 0.32
PSTU 0.00 58.33 0.00 41.67 0.00
PT 0.32 40.64 0.00 58.56 0.48
PTB 0.12 54.35 0.00 45.52 0.00
PTC 0.00 47.31 0.17 52.51 0.00
PV 0.70 52.01 0.17 46.77 0.35
REDE 0.00 35.44 0.00 54.04 10.53
REPUBLICANOS 0.30 46.00 0.15 51.68 1.87
SOLIDARIEDADE 0.08 49.30 0.00 47.57 3.05
UP 0.00 44.44 0.00 55.56 0.00

O partido que mais teve negros disputando as eleições foi o PT, com 58,56% dos seus candidatos negros, seguido pelo PCdoB, com 56,63% dos candidatos negros disputando as eleições. O PCO fica com 100% por ter uma única candidatura e ela ser de uma pessoa negra. O Partido Novo foi o que menos teve negros disputando, apenas 25% dos seus candidatos foram negros.

5.4 - Tabela do número de candidatos por cor que foram eleitos

eleicoes2020_ver_eleitos <- eleicoes2020_ver[eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO=="ELEITO",] 

tab_cor4<-table(eleicoes2020_ver_eleitos$DESCRICAO_COR_RACA)
kable(tab_cor4)
Var1 Freq
AMARELA 3
BRANCA 782
NEGRA 364
SEM INFORMAÇÃO 35

Numericamente, negros (pretos e pardos) somam 364 eleitos. Entre os brancos, foram 782 eleitos.

5.5 - Tabela de porcentagem de pessoas pardas e pretas que foram eleitas as eleições 2020

tab_cor5<-round(prop.table(table(eleicoes2020_ver$DESC_SIT_TOT_TURNO, eleicoes2020_ver$DESCRICAO_COR_RACA),1)*100,2)
kable(tab_cor5)
AMARELA BRANCA INDÍGENA NEGRA SEM INFORMAÇÃO
ELEITO 0.25 66.05 0.0 30.74 2.96
NÃO ELEITO 0.18 48.15 0.1 49.23 2.33

Proporcionalmente, brancos foram 66,05% dos eleitos, enquanto os negros representam 30,74% dos eleitos.

5.6 - Tabela de porcentagem de pessoas pardas e pretas que foram eleitas nas eleições 2020, porcentagem por partido. Qual partido proporcionalmente elegeu mais negros para as câmaras de vereadores?

tab_cor6<-round(prop.table(table(eleicoes2020_ver_eleitos$SIGLA_PARTIDO, eleicoes2020_ver_eleitos$DESCRICAO_COR_RACA),1)*100,2)
kable(tab_cor6)
AMARELA BRANCA NEGRA SEM INFORMAÇÃO
AVANTE 0.00 66.67 27.78 5.56
CIDADANIA 0.00 71.43 26.98 1.59
DC 4.35 65.22 21.74 8.70
DEM 0.00 61.29 38.71 0.00
MDB 0.00 54.22 44.58 1.20
NOVO 0.00 0.00 100.00 0.00
PATRIOTA 0.00 63.33 33.33 3.33
PC do B 0.00 57.14 42.86 0.00
PDT 0.00 71.15 21.15 7.69
PL 0.00 66.30 29.35 4.35
PMB 0.00 72.73 27.27 0.00
PMN 0.00 33.33 66.67 0.00
PODE 0.00 72.22 27.78 0.00
PP 0.00 78.49 17.20 4.30
PROS 0.00 67.86 32.14 0.00
PRTB 0.00 63.64 36.36 0.00
PSB 0.00 69.23 15.38 15.38
PSC 2.06 67.01 27.84 3.09
PSD 0.00 57.14 40.48 2.38
PSDB 0.00 57.58 33.33 9.09
PSL 0.00 80.00 15.00 5.00
PSOL 0.00 75.00 25.00 0.00
PT 0.00 47.62 52.38 0.00
PTB 0.00 81.25 18.75 0.00
PTC 0.00 66.67 33.33 0.00
PV 0.00 73.68 26.32 0.00
REDE 0.00 16.67 83.33 0.00
REPUBLICANOS 0.00 63.16 36.84 0.00
SOLIDARIEDADE 0.00 69.05 26.19 4.76

Proporcionalmente, o NOVO teve 100% de eleição negra, mas apenas um candidato do partido foi eleito. Dentre os partidos que tiveram mais de uma candidatura eleita, a REDE teve 83,33% dos negros eleitos das câmaras de vereadores, o PMN elegeu 66,67% e logo em seguida o PT, com 52,38%.

5.7 - Média, mediana e desvio-padrão da idade dos eleitos

eleicoes2020_ver_eleitos2<-eleicoes2020_ver_eleitos[,c("ANO_ELEICAO", "DESCRICAO_COR_RACA", "DESC_SIT_TOT_TURNO", "IDADE_DATA_POSSE", "SIGLA_PARTIDO")]

tab_idade1<-eleicoes2020_ver_eleitos2 %>%
  group_by(DESCRICAO_COR_RACA) %>%
  summarize(media=mean (IDADE_DATA_POSSE), mediana=median(IDADE_DATA_POSSE), desvio_padrao=sd(IDADE_DATA_POSSE)) %>%
  arrange(desc(media))
## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
tab_idade1$media<-round(tab_idade1$media,2)

tab_idade1$desvio_padrao<-round(tab_idade1$desvio_padrao,2)

kable(tab_idade1)
DESCRICAO_COR_RACA media mediana desvio_padrao
AMARELA 51.67 50 6.66
BRANCA 44.99 44 10.34
NEGRA 44.14 44 9.52
SEM INFORMAÇÃO 44.03 45 8.90

A média de idade dos eleitos negros e brancos, respectivamente, é de 44,1 e 44,9 anos. O desvio-padrão é maior entre os brancos que os negros, e a mediana de ambos é igual.

5.8 - Teste de hipótese - Existe relação entre as variáveis DESCRICAO_COR_RACA (cor/raça do candidato) com a variável DESC_SIT_TOT_TURNO (eleito ou não eleito)?

H0: Não existe relação entre cor e eleito ou não eleito.

H1: Existe relação entre as variáveis cor e eleito ou não eleito.

Alpha = 0,05

Se pvalor <= alpha, rejeito H0

Se pvalor > alpha, NÃO rejeito H0

eleicoes2020_ver2<-eleicoes2020_ver[,c("ANO_ELEICAO", "DESCRICAO_COR_RACA", "DESC_SIT_TOT_TURNO")]

tab_hipotese<-table(eleicoes2020_ver2$DESCRICAO_COR_RACA, eleicoes2020_ver2$DESC_SIT_TOT_TURNO)
kable(tab_hipotese)
ELEITO NÃO ELEITO
AMARELA 3 41
BRANCA 782 10785
INDÍGENA 0 22
NEGRA 364 11028
SEM INFORMAÇÃO 35 523 
teste_fisher<-fisher.test(tab_hipotese, workspace = 2e8)
teste_fisher
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  tab_hipotese
## p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two.sided

pvalor < 2.2e-16 - menor que alpha, rejeito H0.

Como a frequência de pessoas amarelas e indígenas é rara, isso violou o pressuposto para a realização do teste qui quadrado, pois haviam valores esperados na tabela menores que cinco.

Como pvalor foi menor que alpha, pode-se afirmar que existe relação entre as variáveis cor/raça e se a pessoa é ou não eleita.

5.9 - Gráfico: Proporção de candidatos nas eleições 2020 por cor/raça

library(ggplot2)

ggplot(eleicoes2020_ver2) +
 aes(x = DESCRICAO_COR_RACA) +
 geom_bar(fill = "#17d12a") +
 labs(x = "Cor/raça do candidato", y = "Total de candidatos") +
 theme_minimal()

Através do gráfico, pode-se observar que o número de cadidaturas brancas e negras é bem equilibrado.

5.10 - Gráfico: Proporção de candidatos eleitos em 2020 por cor/raça

library(ggplot2)

ggplot(eleicoes2020_ver_eleitos2) +
 aes(x = DESCRICAO_COR_RACA) +
 geom_bar(fill = "#cb181d") +
 labs(x = "Cor/raça do candidato", y = "Total de candidatos eleitos") +
 theme_minimal()

Pelo gráfico, observa-se que a proporção de candidatos brancos eleitos foi bem maior que a quantidade de negros eleitos.

5.11 - Gráfico: eleitos por partido

library(ggplot2)

ggplot(eleicoes2020_ver_eleitos2) +
 aes(x = SIGLA_PARTIDO, fill = DESCRICAO_COR_RACA) +
 geom_bar() +
 scale_fill_brewer(palette = "Spectral") +
 labs(x = "Partido", y = "Total de eleitos") +
 coord_flip() +
 theme_minimal()

No gráfico pode ser visto que os partidos com mais vereadores eleitos, como o PSC, o PP, o PL e o DEM tem maior número de eleitos brancos, sendo PP com maior desproporção de brancos e negros eleitos.

5.12 - Gráfico de idade dos eleitos

library(ggplot2)

ggplot(eleicoes2020_ver_eleitos2) +
 aes(x = DESCRICAO_COR_RACA, y = IDADE_DATA_POSSE) +
 geom_boxplot(fill = "#bd3786") +
 labs(x = "Cor/raça do candidato", y = "Idade na data da posse") +
 theme_minimal()

No boxplot pode-se observar que a mediana de idade de brancos e negros é semelhante. Existem dois outliers entre os brancos e três entre os negros bem acima dos 60 anos. O boxplot das pessoas de cor negra é mais simétrico que o de cor branca. Há uma grande variância entre os brancos, maior que a dos negros, pois há um desvio-padrão maior.

6 - Discussão teórica

Os autores que serviram como base teórica para este trabalho sempre foram preocupados com a representatividade negra na política. Nesta análise, é possível perceber que os negros (pessoas autodeclaradas pretas e pardas de acordo com o IBGE), não chegaram a conquistar nem metade das cadeiras das câmaras de vereadores dos municípios do Rio de Janeiro, de acordo com as últimas eleições de 2020. Djamila Ribeiro, autora da atualidade, sempre atenta para o que foi confirmado neste trabalho: negros estão sub-representados na política. O baixo número de negros nas câmaras municipais dificulta que leis e outros projetos sejam pautados no antirracismo. Abdias Nascimento foi um político negro que não conseguiu se eleger em diversas eleições nas décadas de 1940 a 1960 antes do golpe militar. Se apresentava como um representante dos negros, mas não conseguia se eleger, muito por conta da ideologia da “democracia racial” que, como explicado anteriormente, está presente até hoje no Brasil.

7 - Conclusão

É urgente que sejam tomadas medidas para conter a sub-representação negra nas casas legislativas municipais, estaduais e federais do Brasil. Foi importante a decisão do STF para tentar equilibrar tempo de TV e gastos de campanha de candidatos negros com candidatos brancos, mas é preciso ir além. Através da pesquisa foi possível observar que mesmo brancos e negros sendo equivalentes em candidaturas, a maioria dos que foram eleitos foram brancos, mais que o dobro do número de negros. Uma saída é reservar, de fato, metade das cadeiras das Câmaras de Vereadores, Assembleias Legislativas, Câmara dos Deputados e Senado Federal para serem ocupados por pessoas negras. Nada mais justo, já que de acordo com o IBGE negros somam 54% dos cidadãos brasileiros. Seria uma forma efetiva de se lutar para que a sociedade seja de fato antirracista e menos episódios de violência contra negros aconteçam no Brasil.

8 - Referências bibliográficas

Censo Brasileiro de 2010. Rio de Janeiro: IBGE, 2012. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE).

FREYRE, Gilberto. Casa-Grande e Senzala. Editora Global, 49ª ed. São Paulo. 2003.

MOURA, Clóvis. Brasil: as raízes do protesto negro. São Paulo: Global Editora, 1983.

NASCIMENTO, Abdias. O genocídio do negro brasileiro: processo de um retrato mascado. Rio de Janeiro: Editora Paz e Terra, 1978.

RIBEIRO, Djamila. Pequeno manual antirracista. Companhia das Letras, 2019.