previdencia.r

library(tidyverse)

# Distribuição de contribuintes previdenciários
# ref http://dados.gov.br/dataset/estatisticas-contrib-pessoas-fisicas-por-uf/resource/6b498c82-dbd9-42b4-8a7e-d04967c6cff1
# manual das colunas http://www.previdencia.gov.br/dados-abertos/aeps-2007-anuario-estatistico-da-previdencia-social-2007/anuario-estatistico-da-previdencia-social-2007-contribuintes-da-previdencia-social/

d <- read.csv("CTB21.csv", header = T, fileEncoding = "ISO-8859-1", dec = ",")

ufs_abrev <- c("Acre", "Alagoas", "Amazonas", "Amapá", "Bahia", "Ceará", "Distrito Federal", "Espírito Santo", "Goiás", "Maranhão", "Mato Grosso", "Mato Grosso do Sul", "Minas Gerais", "Pará", "Paraíba", "Paraná", "Pernambuco", "Piauí", "Rio de Janeiro", "Rio Grande do Norte", "Rondônia", "Rio Grande do Sul", "Roraima", "Santa Catarina", "Sergipe", "São Paulo", "Tocantins")
ufs_siglas <- c("AC", "AL", "AM", "AP", "BA", "CE", "DF", "ES", "GO", "MA", "MT", "MS", "MG", "PA", "PB", "PR", "PE", "PI", "RJ", "RN", "RO", "RS", "RR", "SC", "SE", "SP", "TO" )
ufs <- data.frame(ufs_abrev, ufs_siglas)

d$Ano <- ymd(d$Ano, truncated = 2L)

# Número médio mensal de contribuintes da Previdência
geral <- d %>% group_by(Ano) %>% 
  summarise(sum(Número.Médio.Mensal.Contrib))

colnames(geral)[2] = "valor"

  grafico1 <- geral %>% 
    ggplot(aes(Ano, valor)) + 
    geom_line(color="purple") + 
    geom_point(color="purple") + 
    scale_x_date(breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) + 
    scale_y_continuous(labels=function(x) format(x, big.mark = ",", scientific = FALSE)) + 
    labs(title="Número médio mensal de contribuintes da Previdência", 
         subtitle = "Soma de todas as UFs. Média calculada pela quantidade de meses trabalhados no ano\npor contribuinte, dividida por 12",
         x="", 
         y="número de contribuintes",
         caption = "Fonte: Previdência social, via Dados.gov.br")
  
  grafico1 + tema()

# Por UF

por_uf <- d %>% group_by(Ano, Unidade.da.Federação) %>% 
  summarise(sum(Número.Médio.Mensal.Contrib))

colnames(por_uf)[2] = "UF"
colnames(por_uf)[3] = "valor"

por_uf <- full_join(por_uf, ufs, by = c("UF" = "ufs_abrev"))

  grafico2 <- por_uf %>%
    filter(UF != "Ignorado") %>%
    ggplot(aes(Ano, valor)) + 
    geom_line(color="orange") + 
    geom_point(color="orange") + 
    facet_wrap(. ~ ufs_siglas, ncol=8, scales = "free") +
    scale_x_date(breaks = scales::pretty_breaks(n = 2)) + 
    scale_y_continuous(labels=function(x) format(x, big.mark = ",", scientific = FALSE)) + 
    labs(title="Número médio mensal de contrib. da Previdência, por UF", 
         subtitle = "Calculado pela quantidade de meses trabalhados no ano por contribuinte, dividida por 12",
         x="", 
         y="",
         caption = "Fonte: Previdência social, via Dados.gov.br ")
  
  grafico2 + tema()
  
# valores totais em números financeiros
  library(lubridate)
  # valores totais
  financ <- d %>% group_by(Ano) %>% 
    summarise(sum(Valor..das.Remunerações.R.))
  
  colnames(financ)[2] = "valor bruto"
  financ$Ano <- ymd(financ$Ano, truncated = 2L)
  
  financ[3] <- deflate(financ$'valor bruto', financ$Ano , "05/2019", "inpc")
  colnames(financ)[3] = "valor ajustado"
  
  grafico3 <- financ %>% 
    ggplot() + 
    geom_line(aes(Ano, `valor bruto`), color="#008596") + 
    geom_point(aes(Ano, `valor bruto`), color="#008596") + 
    geom_line(aes(Ano, `valor ajustado`), color="#d73027") +
    geom_point(aes(Ano, `valor ajustado`), color="#d73027") +
    scale_x_date(breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) + 
    scale_y_continuous(labels=function(x) format(x, big.mark = ",", scientific = FALSE)) + 
    labs(title="Valor das Remunerações da Previdência ", 
         subtitle = "Valores brutos (verde) e ajustados (vermelho)",
         x="", 
         y="R$",
         caption = "Fonte: Previdência social, via Dados.gov.br")
    
  
  grafico3 + tema()