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title: "Distribuição de Renda em São Paulo"
date: "2024-02-07"
categories: ['data-visualization', 'mapas', 'sao-paulo', 'ggplot2']
description: "Um mapa coroplético que apresenta a distribuição de renda em São Paulo. Os dados são importados do projeto Acesso a Oportunidades do IPEA e apresentados no padrão H3 da Uber."
format:
html:
code-tools: true
execute:
echo: false
warning: false
message: false
---
```{r}
library(aopdata)
library(ggplot2)
library(ragg)
aop_censo <- aopdata::read_population(
city = "spo",
geometry = TRUE,
showProgress = FALSE
)
```
```{r}
map_renda_decil <- ggplot(aop_censo) +
geom_sf(aes(fill = R003, color = R003)) +
scale_fill_fermenter(
name = "",
palette = "Spectral",
direction = 1,
breaks = 1:10,
labels = c("1", "2\n(Mais Pobre)", 3:8, "9\n(Mais Rico)", "10"),
na.value = "gray75"
) +
scale_color_fermenter(
name = "",
palette = "Spectral",
direction = 1,
breaks = 1:10,
labels = c("1", "2\n(Mais Pobre)", 3:8, "9\n(Mais Rico)", "10"),
na.value = "gray75"
) +
labs(
title = "Distribuição de Renda",
subtitle = "Rendimento médio por grupos de decil de renda em São Paulo.",
caption = "Fonte: IPEA (Acesso a Oportunidades, 2023), aopdata. @viniciusoike."
) +
ggthemes::theme_map(base_family = "Lato") +
theme(
legend.position = "top",
legend.justification = 0.5,
legend.key.size = unit(1, "cm"),
legend.key.width = unit(1.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.margin = margin(),
plot.margin = margin(10, 5, 5, 10),
plot.title = element_text(size = 38, hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 14, hjust = 0.5)
)
```
# Renda Familiar em São Paulo
O mapa abaixo mostra o rendimento domiciliar em grupos de decis em São Paulo. Divide-se toda a população, do mais pobre ao mais rico, em dez grupos de igual tamanho; assim, os hexágonos em azul estão no top 10% da distribuição de renda (10% mais ricos); já os hexágonos em vermelho estão no bottom 10% da distribuição (10% mais pobres).
O grid hexagonal segue o padrão H3, em resolução 9. Os dados de renda provém do Censo Demográfico do IBGE a nível setor censitário. Usa-se uma técnica de interpolação espacial para converter os dados para o padrão hexagonal.
Apesar dos dados brutos do Censo estarem defasados, é improvável que a sua distribuição espacial tenha se alterado significativamente na última década. Grosso modo, as maiores rendas se concentram no Centro Expandido e no Quadrante Sudoeste da cidade. As duas exceções são a região de Santana-Tucuruvi e o eixo Tatuapé - Jardim Anália Franco.
```{r}
#| out-width: "100%"
#| out-height: 900px
#| fig-width: 9
#| fig-height: 12
#| fig-format: svg
#| fig-showtext: true
#| fig-dpi: 72
map_renda_decil
```
- Dados: IPEA ([Acesso a Oportunidades](https://www.ipea.gov.br/acessooportunidades/)) acessado via [`aopdata`](https://github.com/ipeaGIT/aopdata)
- Tipografia: [Lato](https://fonts.google.com/specimen/Lato)
- Paleta: `Spectral` ([ColorBrewer](https://colorbrewer2.org/#type=diverging&scheme=Spectral&n=10))
