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Base_Municipal_Desigualdade_Racial

language:
  - pt
pretty_name: Base Municipal de Desigualdade Racial (Brasil)
tags:
  - tabular
  - socioeconomics
  - desigualdade
  - raça
  - gênero
  - brasil
license: cc-by-4.0
task_categories:
  - tabular-regression
dataset_type: tabular

🗺️ Base Municipal de Desigualdade Racial (Brasil)

Repositório: atlas-da-saude-mental/Base_Municipal_Desigualdade_Racial
Idioma: Português (pt-BR)
Licença: CC BY 4.0

📘 Descrição

A Base Municipal de Desigualdade Racial reúne microdados socioeconômicos modelados com modelos lineares mistos para estimar disparidades de renda associadas à raça, gênero e escolaridade nos municípios brasileiros.

O conjunto foi construído a partir de microdados de pesquisas como a PNAD Contínua (IBGE) e contém variáveis que permitem avaliar como o efeito de ser mulher negra, homem negro, mulher branca, etc. sobre a renda horária varia entre municípios.

O objetivo central é oferecer um score padronizado de discriminação racial municipal (RDS_Mun), permitindo comparações espaciais e temporais do grau de desigualdade racial no mercado de trabalho brasileiro.

🧩 Estrutura dos dados

1. `Base_Municipal_Desigualdade_Racial.csv`

Coluna	Descrição
`cod_mun`	Código do município (IBGE)
`cluster`	Identificador do cluster de amostragem
`ln_renda_horaria`	Logaritmo da renda horária individual
`V6036`	Idade do indivíduo
`idade_2`	Idade ao quadrado
`superior`, `medio`, `fundamental`	Indicadores binários de escolaridade
`mulher_negra`, `homem_negro`, `mulher_branca`	Variáveis dummies de raça e gênero
`negra`, `mulher`	Dummies básicas de raça e gênero
`faixa_etaria`	Faixa etária categorizada
`cluster`, `cod_mun`	Fatores hierárquicos utilizados no modelo

2. `Coef_Discriminacao_Racial_Mun.csv`

Coluna	Descrição
`cod_mun`	Código do município (IBGE)
`Efeito_Mulher_Negra`	Coeficiente estimado para o efeito de ser mulher negra
`Efeito_Homem_Negro`	Coeficiente estimado para o efeito de ser homem negro
`RDS_Mun`	Score padronizado de discriminação racial (quanto menor, maior a igualdade)

⚙️ Metodologia

Modelagem Estatística

O modelo principal ajustado foi um modelo linear misto, com efeitos fixos de raça, gênero e escolaridade, e efeitos aleatórios para clusters amostrais e municípios:


ln(renda_horaria)_ijk = β0 + β1(mulher_negra) + β2(homem_negro) + β3(mulher_branca)  
+ β4(educação) + β5(idade) + β6(idade²)  
+ u_j + u_k + ε_ijk

u_j: efeito aleatório do cluster amostral
u_k: efeito aleatório do município
ε_ijk: erro residual

Cálculo do Score (`RDS_Mun`)

O score municipal de discriminação racial é derivado da média ponderada dos coeficientes de mulher_negra e homem_negro em cada município, padronizado em z-score:


RDS_Mun = ((β_mulher_negra + β_homem_negro) / 2 - μ) / σ

Valores mais baixos indicam menor desigualdade racial (maior igualdade de rendimentos entre grupos raciais).