Índice de Envelhecimento no Brasil

Um mapa coroplético que apresenta o Índice de Envelhecimento por município do Brasil segundo os dados do mais recente Censo Demográfico do IBGE.
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demografia
Author

Vinicius Oike

Published

April 11, 2024

Code 
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(showtext)
library(patchwork)
font_add_google("Roboto Mono", "Roboto Mono")
font_add_google("Roboto Condensed", "Roboto Condensed")
showtext_opts(dpi = 300)
showtext_auto()

cities_age <- readr::read_rds(
  here::here("static/data/census_aging_index_city.rds")
)

labels <- c("Less than 25", "25 to 50", "50 to 75", "75 to 100", "100 or more")

map2022 <- 
  ggplot(cities_age) +
  geom_sf(aes(fill = age_index_2022), lwd = 0.01, color = "gray80") +
  scale_fill_fermenter(
    name = "",
    breaks = seq(0, 125, 25),
    palette = "Spectral"
  ) +
  scale_color_fermenter(
    name = "",
    breaks = seq(0, 125, 25),
    palette = "Spectral"
  ) +
  coord_sf(xlim = c(NA, -34.469802)) +
  labs(
    title = "Aging Index in Brazil (2022)",
    subtitle = stringr::str_wrap("The aging index shows the ratio of the elderly population (65 years or more) per 100 individuals in relation to the young population (14 years of younger).", 80)
    ) +
  ggthemes::theme_map(base_family = "Roboto Condensed") +
  theme(
    #plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 22),
    #plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 14),
    panel.background = element_rect(fill = "#ffffff", color = NA),
    plot.background = element_rect(fill = "#ffffff", color = NA),
    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)
    )

tbl_age_index <- tibble(
  year = c(1991, 2000, 2010, 2022),
  age_index = c(13.90, 16.18, 24.31, 55.24)
)

sparkline <- ggplot(tbl_age_index, aes(year, age_index)) +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  geom_point(color = "#02818a", size = 2) +
  geom_line(color = "#02818a", lwd = 1) +
  geom_text(
    aes(label = age_index),
    nudge_y = c(5, 5, 5, 5),
    nudge_x = c(0, 0, -2, -1),
    family = "Roboto Condensed",
    size = 4
    ) +
  scale_x_continuous(breaks = c(1991, 2000, 2010, 2022)) +
  labs(
    title = "Brazil is getting older",
    subtitle = "Average Age Index (country)",
    x = NULL,
    y = "Age Index"
  ) +
  theme_minimal(base_family = "Roboto Condensed", base_size = 12) +
  theme(
    panel.grid.minor = element_blank(),
    panel.grid.major.y = element_blank(),
    panel.grid.major.x = element_line(linetype = 2),
    axis.text.y = element_blank()
  )

final_map <- map2022 + inset_element(sparkline, 0, 0.05, 0.4, 0.45)

Envelhecimento no Brasil

O mapa abaixo mostra o índice de envelhecimento nas cidades brasileiras. Este índice compara a população idosa (65 anos ou mais) com a população jovem (14 anos ou menos). Os dados são do mais recente Censo do IBGE. Vale lembrar que valores maiores do que 100 indicam que há uma proporção maior de idosos do que jovens numa determinada cidade.

O futuro demográfico do Brasil, em grande parte, já é conhecido. Assim como no resto do mundo, a combinação de queda de taxa de fecundidade e aumento de expectativa de vida implica no envelhecimento da população. Pelo índice de envelhecimento vê-se como esta tendência já é realidade em boa parte do território brasileiro.

De modo geral, as regiões mais envelhecidas são o Sul e Sudeste. O estado de Santa Catarina é uma exceção neste sentido. Algumas partes do Centro Oeste e do Nordeste também já apresentam índices de envelhecimento mais elevados do que a média do país.