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# Pacotes -----------------------------------------------------------------
# Abrir arquivos de Stata .dta
library(haven)
# Quantil ponderado por peso
library(modi)
# Gini com pesos
library(acid)
# Renda POF + IRPF --------------------------------------------------------
### Abrir base com rendimento POF + IRPF ###
base_final <- read_dta("base final.dta")
# Ordenar observacoes conforme renda POF + IRPF
base_final <- base_final[order(base_final$renda_irpfepof),]
# Criar identificao unica de moradores
base_final$id <- paste(base_final$cod_upa,
base_final$num_dom,
base_final$num_uc,
base_final$cod_informante, sep = "-")
### Abrir base com rendimento POF ###
base <- read_dta("saidera.dta")
# Ordenar observacoes conforme renda POF + IRPF
base <- base[order(base$renda_monetaria),]
# Criar identificao unica de moradores
base$id <- paste(base$cod_upa,
base$num_dom,
base$num_uc,
base$cod_informante, sep = "-")
### Abrir base morador ###
morador <- readRDS("MORADOR.rds")
# V0404 - Sexo
# V0405 - Cor ou raça
# Criar identificao unica de moradores
morador$id <- paste(morador$COD_UPA,
morador$NUM_DOM,
morador$NUM_UC,
morador$COD_INFORMANTE, sep = "-")
# Base raça, genero e rendas
baserr <- merge(base_final[c("id", "renda_irpfepof", "peso_final")],
base[c("id", "renda_monetaria")],
by = "id")
baserr <- merge(baserr,
morador[c("id", "V0404", "V0405", "ANOS_ESTUDO", "V0425")],
all.x = T,
by = "id")
# Criar variaveis ---------------------------------------------------------
# Educacao como categorica
baserr$Educ <- ifelse(baserr$V0425 %in% c(1:8), "Fund/Alfa",
ifelse(baserr$V0425 %in% c(9:11), "Medio",
ifelse(baserr$V0425 %in% c(12:15), "Superior", NA)))
# Raca
baserr$Negros <- baserr$V0405 %in% c(2,4)
# Genero
baserr$Mulheres <- baserr$V0404 == 2
# Análise -------------------------------------------
# Gerar lista com minimo e maximo de cada decil + 1%
decis <- lapply(lapply(as.list(c(paste0(sapply(seq(from = 0, to = .9, by = .1),
function(quantil) weighted.quantile(baserr$renda_monetaria,
baserr$peso_final,
prob = quantil)),
"-",
c(sapply(seq(0.1,.9,.1),
function(quantil) weighted.quantile(baserr$renda_monetaria,
baserr$peso_final,
prob = quantil)),
max(baserr$renda_monetaria))))),
function(decil) strsplit(decil, "-")),
function(elemento) as.numeric(elemento[[1]]))
# Nomear os decis
names(decis) <- paste0(seq(0,.9,.1), "-", seq(.1,1,.1))
# Vetor de identificacao da variavel V0404
genero <- c("Homem" = 1, "Mulher" = 2)
# Vetor de identificacao da variavel V0405
raca <- list("B&A" = c(1,3), "N" = c(2,4))
### Apropriacao da renda ###
apropriacao <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
for(dec in decis) {
apropriacao <- rbind(apropriacao,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = paste(dec, collapse = "-"),
Apro = sum(baserr$renda_irpfepof[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)]*
baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)])/
sum(baserr$peso_final*baserr$renda_irpfepof)))
}
}
}
# Atributir o nome
apropriacao$Genero <- c(rep("H",nrow(apropriacao)/2), rep("M",nrow(apropriacao)/2))
apropriacao$Raca <- c(rep(c(rep("B",(nrow(apropriacao)/4)), rep("N",(nrow(apropriacao)/4))),2))
apropriacao$Decil <- names(decis)
apropriacao$Grupo <- paste0(apropriacao$Genero,"-", apropriacao$Raca)
### Rendimento medio por decil por grupo ###
rendimento <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
for(dec in decis) {
rendimento <- rbind(rendimento,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = paste(dec, collapse = "-"),
RendMed = weighted.mean(x = baserr$renda_irpfepof[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)],
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)], na.rm = T),
EducMed = weighted.mean(x = baserr$ANOS_ESTUDO[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)],
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)], na.rm = T),
PropFund = weighted.mean(x = baserr$Educ[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)] == "Fund/Alfa",
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)], na.rm = T),
PropMedi = weighted.mean(x = baserr$Educ[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)] == "Medio",
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)], na.rm = T),
PropSupe = weighted.mean(x = baserr$Educ[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)] == "Superior",
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)], na.rm = T)))
}
}
}
# Atributir o nome
rendimento$Genero <- c(rep("H",20), rep("M",20))
rendimento$Raca <- c(rep(c(rep("B",10), rep("N",10)),2))
rendimento$Decil <- names(decis)
rendimento$Grupo <- paste0(rendimento$Genero,"-", rendimento$Raca)
### Rendimento médio por decil
rendimento.med <- data.frame()
for(dec in decis) {
rendimento.med <- rbind(rendimento.med,
data.frame(Decil = paste(dec, collapse = "-"),
RendMed = weighted.mean(x = baserr$renda_irpfepof[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]],
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]], na.rm = T),
EducMed = weighted.mean(x = baserr$ANOS_ESTUDO[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]],
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]], na.rm = T),
PropFund = weighted.mean(x = baserr$Educ[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]] == "Fund/Alfa",
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]], na.rm = T),
PropMedi = weighted.mean(x = baserr$Educ[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]] == "Medio",
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]], na.rm = T),
PropSupe = weighted.mean(x = baserr$Educ[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]] == "Superior",
w = baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]], na.rm = T)))
}
# Atributir o nome
rendimento.med$Decil <- names(decis)
### Participacao grupo por decil ###
participacao <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
for(dec in decis) {
participacao <- rbind(participacao,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = paste(dec, collapse = "-"),
Part = sum(baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)])/sum(baserr$peso_final[baserr$renda_monetaria >= dec[1] &
baserr$renda_monetaria <= dec[2]])))
}
}
}
# Atributir o nome
participacao$Genero <- c(rep("H",20), rep("M",20))
participacao$Raca <- c(rep(c(rep("B",10), rep("N",10)),2))
participacao$Decil <- names(decis)
participacao$Grupo <- paste0(participacao$Genero,"-", participacao$Raca)
# Composiçao demográfica média população
participacao.med <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
participacao.med <- rbind(participacao.med,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Part = sum(baserr$peso_final[baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)])/sum(baserr$peso_final)))
}
}
### Composicao demografica do topo ###
# Gerar lista com minimo e maximo dos quantis 90%, 99% e 99,9%
decis.topo <- lapply(lapply(as.list(c(paste0(sapply(c(.9, .99, .999),
function(quantil) weighted.quantile(x = baserr$renda_irpfepof,
w = baserr$peso_final,
prob = quantil)),
"-",
rep(max(baserr$renda_irpfepof),3)))),
function(decil) strsplit(decil, "-")),
function(elemento) as.numeric(elemento[[1]]))
names(decis.topo) <- c("10%", "1%", "0,1%")
### Participacao grupo por decil ###
participacao.topo <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
for(dec in decis.topo) {
participacao.topo <- rbind(participacao.topo,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = paste(dec, collapse = "-"),
Part = sum(baserr$peso_final[baserr$renda_irpfepof >= dec[1] &
baserr$renda_irpfepof <= dec[2] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)])/
sum(baserr$peso_final[baserr$renda_irpfepof >= dec[1] &
baserr$renda_irpfepof <= dec[2]])))
}
}
}
# Atributir o nome
participacao.topo$Genero <- c(rep("H",6), rep("M",6))
participacao.topo$Raca <- c(rep(c(rep("B",3), rep("N",3)),2))
participacao.topo$Decil <- names(decis.topo)
participacao.topo$Grupo <- paste0(participacao.topo$Genero,"-", participacao.topo$Raca)
# Gerar lista com minimo e maximo dos quantis 90%, 99% e 99,9% por grupo
decis.topo <- lapply(lapply(as.list(c(paste0(sapply(c(.9, .99, .999),
function(quantil) weighted.quantile(x = baserr$renda_irpfepof,
w = baserr$peso_final,
prob = quantil)),
"-",
rep(max(baserr$renda_irpfepof),3)))),
function(decil) strsplit(decil, "-")),
function(elemento) as.numeric(elemento[[1]]))
names(decis.topo) <- c("10%", "1%", "0,1%")
### Participacao do 1% do topo no total da renda do grupo ###
# Gerar lista com minimo e maximo dos quantis 90%, 99% e 99,9% por grupo
decis.topo.grupo <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
for(dec in c(.9, .99, .999)) {
decis.topo.grupo <- rbind(decis.topo.grupo,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = dec,
Renda = weighted.quantile(x = baserr$renda_irpfepof[baserr$V0404 == gen & (baserr$V0405 %in% rc)],
w = baserr$peso_final[baserr$V0404 == gen & (baserr$V0405 %in% rc)],
prob = dec)))
}
}
}
# Atributir o nome
decis.topo.grupo$Genero <- c(rep("H",6), rep("M",6))
decis.topo.grupo$Raca <- c(rep(c(rep("B",3), rep("N",3)),2))
decis.topo.grupo$Decil <- names(decis.topo)
decis.topo.grupo$Grupo <- paste0(decis.topo.grupo$Genero,"-", decis.topo.grupo$Raca)
# Calcular a concentracao dentro do grupo
criterios <- list("HB" = list("Genero" = genero[1],
"Raca" = raca[[1]],
"Quantis" = decis.topo.grupo$Renda[1:3]),
"HN" = list("Genero" = genero[1],
"Raca" = raca[[2]],
"Quantis" = decis.topo.grupo$Renda[4:6]),
"MB" = list("Genero" = genero[2],
"Raca" = raca[[1]],
"Quantis" = decis.topo.grupo$Renda[7:9]),
"MN" = list("Genero" = genero[2],
"Raca" = raca[[2]],
"Quantis" = decis.topo.grupo$Renda[10:12]))
apropriacao.topo.grupo <- data.frame()
for (grupo in criterios) {
for (decil in grupo$Quantis) {
apropriacao.topo.grupo <- rbind(apropriacao.topo.grupo,
data.frame(Genero = grupo$Genero,
Raca = paste0(grupo$Raca, collapse = "-"),
Quantil = decil,
Part = sum(baserr$renda_irpfepof[baserr$renda_irpfepof >= decil &
baserr$renda_irpfepof <= max(baserr$renda_irpfepof) &
baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)]*
baserr$peso_final[baserr$renda_irpfepof >= decil &
baserr$renda_irpfepof <= max(baserr$renda_irpfepof) &
baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)])/
sum(baserr$renda_irpfepof[baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)]*
baserr$peso_final[baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)])))
}
}
# Atributir o nome
apropriacao.topo.grupo$Genero <- c(rep("H",6), rep("M",6))
apropriacao.topo.grupo$Raca <- c(rep(c(rep("B",3), rep("N",3)),2))
apropriacao.topo.grupo$Quantil <- names(decis.topo)
apropriacao.topo.grupo$Grupo <- paste0(apropriacao.topo.grupo$Genero,"-", apropriacao.topo.grupo$Raca)
### Apropriacao da renda pelo topo por grupo ###
apropriacao.topo <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
for(dec in decis.topo) {
apropriacao.topo <- rbind(apropriacao.topo,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = paste(dec, collapse = "-"),
Apro = sum(baserr$renda_irpfepof[baserr$renda_irpfepof >= dec[1] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)]*
baserr$peso_final[baserr$renda_irpfepof >= dec[1] &
baserr$V0404 == gen &
(baserr$V0405 %in% rc)])/
sum(baserr$peso_final*baserr$renda_irpfepof)))
}
}
}
# Atributir o nome
apropriacao.topo$Genero <- c(rep("H",nrow(apropriacao.topo)/2), rep("M",nrow(apropriacao.topo)/2))
apropriacao.topo$Raca <- c(rep(c(rep("B",(nrow(apropriacao.topo)/4)), rep("N",(nrow(apropriacao.topo)/4))),2))
apropriacao.topo$Decil <- names(decis.topo)
apropriacao.topo$Grupo <- paste0(apropriacao.topo$Genero,"-", apropriacao.topo$Raca)
# Gerar lista com minimo e maximo dos decis por grupo
decis.grupo <- data.frame()
for (gen in genero) {
for(rc in raca) {
for(dec in seq(0, .9, .1)) {
decis.grupo <- rbind(decis.grupo,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = dec,
Renda = weighted.quantile(x = baserr$renda_irpfepof[baserr$V0404 == gen & (baserr$V0405 %in% rc)],
w = baserr$peso_final[baserr$V0404 == gen & (baserr$V0405 %in% rc)],
prob = dec)))
}
decis.grupo <- rbind(decis.grupo,
data.frame(Genero = gen,
Raca = paste(rc, collapse = "-"),
Decil = "Max",
Renda = max(baserr$renda_irpfepof[baserr$V0404 == gen & (baserr$V0405 %in% rc)])))
}
}
# Atributir o nome
decis.grupo$Genero <- c(rep("H",22), rep("M",22))
decis.grupo$Raca <- c(rep(c(rep("B",11), rep("N",11)),2))
decis.grupo$Decil <- c(paste(seq(0, .9, .1)), "Max")
decis.grupo$Grupo <- paste0(decis.grupo$Genero,"-", decis.grupo$Raca)
# Calcular a concentracao dentro do grupo
criterios <- list("HB" = list("Genero" = genero[1],
"Raca" = raca[[1]],
"Quantis" = decis.grupo$Renda[1:11]),
"HN" = list("Genero" = genero[1],
"Raca" = raca[[2]],
"Quantis" = decis.grupo$Renda[12:22]),
"MB" = list("Genero" = genero[2],
"Raca" = raca[[1]],
"Quantis" = decis.grupo$Renda[23:33]),
"MN" = list("Genero" = genero[2],
"Raca" = raca[[2]],
"Quantis" = decis.grupo$Renda[34:44]))
apropriacao.grupo <- data.frame()
for (grupo in criterios) {
for (decil in seq_along(grupo$Quantis)[-11]) {
apropriacao.grupo <- rbind(apropriacao.grupo,
data.frame(Genero = grupo$Genero,
Raca = paste0(grupo$Raca, collapse = "-"),
Quantil = decil,
Apro = sum(baserr$renda_irpfepof[baserr$renda_irpfepof >= grupo$Quantis[decil] &
baserr$renda_irpfepof <= grupo$Quantis[decil+1] &
baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)]*
baserr$peso_final[baserr$renda_irpfepof >= grupo$Quantis[decil] &
baserr$renda_irpfepof <= grupo$Quantis[decil+1] &
baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)])/
sum(baserr$renda_irpfepof[baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)]*
baserr$peso_final[baserr$V0404 == grupo$Genero &
(baserr$V0405 %in% grupo$Raca)])))
}
}
# Atributir o nome
apropriacao.grupo$Genero <- c(rep("H",20), rep("M",20))
apropriacao.grupo$Raca <- c(rep(c(rep("B",10), rep("N",10)),2))
apropriacao.grupo$Grupo <- paste0(apropriacao.grupo$Genero,"-", apropriacao.grupo$Raca)
# Gráficos ----------------------------------------------------------------
### Participacao de cada grupo por decil de renda ###
# Salvar o grafico a ser feito a seguir
png("CompDemoDecil.png", width = 4800, height = 3200, res = 300)
# Ajuste das margens para caber a legenda
par(mar=c(5, 5, 5, 11), xpd=TRUE)
par(mfrow = c(1,1))
info.grafico <- matrix(participacao$Part[c(1:10,21:30,11:20,31:40)], nrow = 4, ncol = 10, byrow = T,
dimnames = list(c("Homens brancos", "Mulheres brancas",
"Homens negros", "Mulheres negras"),
1:10)) * 100
info.grafico <- cbind("Pop." = participacao.med$Part[c(1,3,2,4)]*100, info.grafico)
barplot(info.grafico,
col = c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41"),
border = "white",
ylim = c(0,100),
space = 0.04,
font.axis = 2,
cex.axis = 1.5,
cex.names = 1.5,
cex.lab=1.5,
xlab = "Decil e total população",
ylab = "Composição demográfica dos decis de renda (em %)")
legend("right",
inset=c(-.17, 0),
cex = 1.5,
legend = c("Mulheres negras", "Homens negros", "Mulheres brancas", "Homens brancos"),
fill = rev(c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41")),
bty = "n")
dev.off()
### Participacao de cada grupo dentro dos quantis do topo ###
png("CompDemoTopo.png", width = 4800, height = 3200, res = 300)
par(mar=c(5, 5, 5, 11), xpd=TRUE)
par(mfrow = c(1,1))
info.grafico <- matrix(participacao.topo$Part[c(1:3,7:9,4:6,10:12)], nrow = 4, ncol = 3, byrow = T,
dimnames = list(c("Homens brancos", "Mulheres brancas",
"Homens negros", "Mulheres negras"),
c("10%", "1%", "0.1%"))) * 100
info.grafico <- cbind("Pop." = participacao.med$Part[c(1,3,2,4)]*100, info.grafico)
barplot(info.grafico,
col = c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41"),
border = "white",
ylim = c(0,100),
space = 0.1,
font.axis = 2,
cex.axis = 1.5,
cex.names = 1.5,
cex.lab=1.5,
xlab = "Quantis",
ylab = "Composição demográfica dos quantis de renda (em %)")
legend("right",
inset=c(-.17, 0),
cex = 1.5,
legend = c("Mulheres negras", "Homens negros", "Mulheres brancas", "Homens brancos"),
fill = rev(c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41")),
bty = "n")
dev.off()
# # Acrescentar cores na tabela de participacao.med
#
# participacao.med$Cor <- c("#45ff66","#3366FF","#EB52FF","#FEFF41")
# participacao.med$PartAcum <- cumsum(participacao.med$Part)
#
# for (i in 1:3) abline(h = participacao.med$PartAcum[i]*100,
# col = participacao.med$Cor[-1][i],
# lwd = 3)
### Apropriacao da renda ###
png("ApropDecil.png", width = 4800, height = 3200, res = 300)
# Ajuste das margens para caber a legenda
par(mar=c(5, 5, 5, 5), xpd=TRUE)
par(mfrow = c(1,1))
info.grafico <- matrix(apropriacao$Apro[c(1:10,21:30,11:20,31:40)], nrow = 4, ncol = 10, byrow = T,
dimnames = list(c("Homens brancos", "Mulheres brancas",
"Homens negros", "Mulheres negras"),
1:10)) * 100
barplot(info.grafico,
col = c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41"),
border = "white",
ylim = c(0,60),
space = 0.04,
font.axis = 2,
cex.axis = 1.5,
cex.names = 1.5,
cex.lab=1.5,
xlab = "Decil",
ylab = "Apropriação da renda total (em %)")
legend("topleft",
inset=c(.1, 0),
cex = 1.5,
legend = c("Mulheres negras", "Homens negros", "Mulheres brancas", "Homens brancos"),
fill = rev(c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41")),
bty = "n")
dev.off()
### Apropriacao da renda pelo topo ###
png("ApropTopo.png", width = 4800, height = 3200, res = 300)
par(mar=c(5, 5, 5, 5), xpd=TRUE)
par(mfrow = c(1,1))
info.grafico <- cbind("0 - 90%" = rowSums(info.grafico[,-ncol(info.grafico)]),
matrix(apropriacao.topo$Apro[c(1:3,7:9,4:6,10:12)], nrow = 4, ncol = 3, byrow = T,
dimnames = list(c("Homens brancos", "Mulheres brancas",
"Homens negros", "Mulheres negras"),
c("10%", "1%", "0.1%"))) * 100)
barplot(info.grafico,
col = c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41"),
border = "white",
ylim = c(0,60),
space = 0.04,
font.axis = 2,
cex.axis = 1.5,
cex.names = 1.5,
cex.lab=1.5,
xlab = "Quantil",
ylab = "Apropriação da renda total pelo topo (em %)")
legend("topright",
inset=c(.1, 0),
cex = 1.5,
legend = c("Mulheres negras", "Homens negros", "Mulheres brancas", "Homens brancos"),
fill = rev(c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41")),
bty = "n")
dev.off()
### Apropriacao da renda no topo de cada grupo ###
png("ApropGrupoTopo.png", width = 4800, height = 3200, res = 300)
par(mar=c(5, 5, 5, 5), xpd=TRUE)
par(mfrow = c(2,2))
info.grafico <- matrix(apropriacao.topo.grupo$Part[c(1:3,7:9,4:6,10:12)], nrow = 4, ncol = 3, byrow = T,
dimnames = list(c("Homens brancos", "Mulheres brancas",
"Homens negros", "Mulheres negras"),
c("10%", "1%", "0.1%"))) * 100
cores <- c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41")
legenda <- c("Homens brancos", "Mulheres brancas", "Homens negros", "Mulheres negras")
for(i in 1:4) {
barplot(info.grafico[i,],
col = cores[i],
border = "white",
ylim = c(0,70),
beside = T,
font.axis = 2,
cex.axis = 1.5,
cex.names = 1.5,
cex.lab=1.5,
xlab = "Quantis do topo",
ylab = "%")
text(x = seq(.7, 3.1, length.out = 3),
y = info.grafico[i,]+3,
labels = round(info.grafico[i,], digits = 0), font = 2)
text(x = 2.9,
y = 60,
labels = legenda[i], font = 2, cex = 1.5)
}
dev.off()
### Apropriacao da renda de cada grupo demográfico por decil ###
png("ApropGrupoDecil.png", width = 4800, height = 3200, res = 300)
par(mar=c(5, 5, 5, 5), xpd=TRUE)
par(mfrow = c(2,2))
info.grafico <- matrix(apropriacao.grupo$Apro[c(1:10,21:30,11:20,31:40)], nrow = 4, ncol = 10, byrow = T,
dimnames = list(c("Homens brancos", "Mulheres brancas",
"Homens negros", "Mulheres negras"),
1:10)) * 100
cores <- c("#45ff66","#EB52FF","#3366FF","#FEFF41")
legenda <- c("Homens brancos", "Mulheres brancas", "Homens negros", "Mulheres negras")
for(i in 1:4) {
barplot(info.grafico[i,],
col = cores[i],
border = "white",
ylim = c(0,65),
beside = T,
font.axis = 2,
cex.axis = 1.5,
cex.names = 1.5,
cex.lab=1.5,
xlab = "Decis",
ylab = "%")
text(x = seq(.7, 11.5, length.out = 10),
y = info.grafico[i,]+3,
labels = round(info.grafico[i,], digits = 0), font = 2)
text(x = 1.9,
y = 40,
labels = legenda[i], font = 2, cex = 1.5)
}
dev.off()
# Gini --------------------------------------------------------------------
### Gini por grupo ###
gini.grupo <- aggregate(x = baserr$renda_irpfepof,
by = list("Raca" = baserr$Negros, "Genero" = baserr$Mulheres),
FUN = weighted.gini, w = baserr$peso_final)
weighted.gini(x = baserr$renda_irpfepof[!baserr$Negros], w = baserr$peso_final[!baserr$Negros])