Introdução

O serviço público brasileiro carrega consigo uma inchada legislação que gera uma ineficiência de proporções atmosféricas. A estabilidade do servidor público é um dos principais exemplos de um mecanismo gerador de ineficiência advindo da legislação trabalhista nacional. Uma vez concursado, a demissão de um servidor público é praticamente inviável e o trabalhador concursado passa a receber o seu salário mesmo que o serviço prestado por ele se torne obsoleto ou sem demanda.

A título de exemplificação, antes da época da informática, a digitalização de documentos passava pelas mãos de um datilógrafo, um profissional demandado que deveria ter habilidades com a antiga máquina de datilografia. Com o surgimento dos computadores, a demanda por datilógrafos caiu para zero e a profissão tornou-se obsoleta. Pelas regras da teoria econômica, imagina-se portanto que o salário desse profissional tenda a zero. Contudo, se uma determinada pessoa realizou um concurso público para exercer o cargo de datilógrafo no governo do estado do Ceará, ela ainda continua recebendo o seu salário de acordo com o seu plano de cargos e carreiras e muito provavelmente não pode ser realocada para outra função dentro do serviço público.

A prova para tal afirmativa pode ser facilmente obtida por meio de uma exploração simples dos dados do portal da transparência do estado do Ceará, na página direcionada às informações dos servidores do estado. O objetivo desse post é explorar as informações salariais desses profissionais usando a linguanem R e assim gerar estatísticas e informações úteis sobre a atual situção de uma profissão tão defasada, mas que mesmo assim continua consumindo recursos do contribuinte local.

Explorando os dados

O primeiro passo é liberar as bibliotecas necessárias para a execução do código.

lapply(list("dplyr", "tidyr", "ggplot2", "httr", "readr", "stringr"),
       require, character.only = TRUE)

O próximo passo é importar as informações. Para este propósito, este exercício irá considerar os dados do ano de 2025. O portal da transparência do estado do Ceará disponibiliza as informações da remuneração dos servidores mensalmente, por meio de uma planilha csv que pode ser acessada com um link semelhante para cada período. É possível, portanto, criar um loop para importar as informações de cada mês e empilhá-las em uma única planilha. Considere chamar essa planilha de salarios. Para deixar a análise mais fiel, desconsidere os meses onde são pagas as frações do 13º salário (junho e dezembro). O código segue abaixo:

salarios = data.frame() # criando a planilha vazia
for(mes in c(1:5,7:11)){ # indexação dos meses no loop
  if(nchar(mes)< 2){
    mes = paste("0", mes, sep = "")
  }
  mes = as.character(mes)
  
  for(ano in 2025){ # indexação do ano no loop
    print(sprintf("%s-%i", mes, ano))
    if(ano == 2025 & as.numeric(mes)> 12){
      break
    }else{
      link = sprintf(# link de acesso à planilha
        "https://cearatransparente.ce.gov.br/files/downloads/integration/servers/server_salaries/%i%s/servidores_%i%s.csv", 
        ano, mes, ano, mes
      )
      response = GET(link, user_agent("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36")) # solicitando acesso
      dt <- read_csv(content(response, "raw"), show_col_types = FALSE, col_names = F, locale = locale(encoding = "latin1")) # importando a planilha
      
      colnames(dt) = c("Servidor", "Orgao", 	"Cargo", 	"Situacao", "V5", "V6", "V7",	"Salariobruto", 	"Salario_liquido", "V10") # atribuindo nomes as colunas
      dt$Orgao = str_trim(dt$Orgao)
      dt$Cargo = str_trim(dt$Cargo)
      dt$Situacao = str_trim(dt$Situacao)
      # preservando apenas os datilógrafos em atividade
      dt = dt[toupper(dt$Cargo) == "DATILOGRAFO" & toupper(dt$Situacao) == "ATIVO",]
      dt$periodo = paste(mes, ano, sep = "-")
      salarios = rbind(salarios, dt)
    }
  }
}

salarios = salarios %>% drop_na(Servidor)

Tendo baixado os dados, agora é possível explorar as informações. Primeiro, considere calcular o número de datilógrafos ativos.

qt = length(unique(salarios$Servidor))
cat(sprintf("Número de datilórafos: %i", qt))
FALSE Número de datilórafos: 188

Os resultados mostram que em 2025 ainda existiam 188 datilógrafos com vínculo trabalhista ativo no governo do estado do Ceará. Mas, a quais órgãos esses profissionais estão vinculados? O código a seguir busca responder essa pergunta:

salarios %>% 
  filter(duplicated(Servidor) == FALSE) %>% 
  group_by(Orgao) %>% 
  summarise(total = length(Servidor)) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(
    aes(y =  total, x = reorder(Orgao, -total)),
    stat = "identity"
  ) +
  geom_text(aes(label = total, x = Orgao, y = total), vjust = 0.4, hjust = -0.1, angle = 90, size = 4)+
  theme_bw()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
  labs(
    x = "Órgão",
    y = "Número de datilógrafos",
    title = "Datilógrafos com vínculo ativo por órgão",
    caption = "Fonte: Ceará transparente"
  ) +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  ) + 
  ylim(0,130)

Note que a Secretaria de Educação (SEDUC) é o órgão que possui mais datilógrafos na sua folha de pagamento, ultrapassando a marca dos cem profissionais concursados nessa área. Mas quanto ganha um datilógrafo? Para responder esta pergunta, considere calcular o salário bruto médio mensal desses profissionais. O código a seguir detalha este procedimento.

salarios %>% 
  group_by(periodo) %>% 
  summarise(remun_media = mean(Salariobruto)) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(
    aes(y =  remun_media, x = periodo),
    stat = "identity"
  ) +
  geom_text(aes(label = round(remun_media,2), x = periodo, y = remun_media), vjust = 0.4, hjust = -0.1, angle = 90, size = 4)+
  theme_bw()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
  labs(
    x = "Mês",
    y = "Remuneração bruta mensal média",
    title = "Salário bruto médio dos datilógrafos",
    caption = "Fonte: Ceará transparente"
  ) +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  ) + 
  ylim(0,16000)

O que mostra que o datilógrafo que trabalhou no governo do estado do Ceará em 2025 ganhou em média algo em torno de R$ 5.000,00 com algumas variações a depender do mês de análise. Para deixar a análise mais justa, considere remover da análise o último quartil de salário. O código a seguir demonstra esse procedimento:

quantil4 = quantile(salarios$Salariobruto)[4]
salarios %>% 
  filter(Salariobruto < quantil4) %>% 
  group_by(periodo) %>% 
  summarise(remun_media = mean(Salariobruto)) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(
    aes(y =  remun_media, x = periodo),
    stat = "identity"
  ) +
  geom_text(aes(label = round(remun_media,2), x = periodo, y = remun_media), vjust = 0.4, hjust = -0.1, angle = 90, size = 4)+
  theme_bw()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
  labs(
    x = "Mês",
    y = "Remuneração bruta mensal média",
    title = "Salário bruto médio dos datilógrafos",
    caption = "Fonte: Ceará transparente"
  ) +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  ) + 
  ylim(0,10000)

Outra pergunta cabível é sobre quanto o poder público gasta com esses profissionais. O código a seguir busca obter uma resposta para esse procedimento:

salarios %>% 
  group_by(periodo) %>% 
  summarise(gasto = sum(Salariobruto)/1000) %>% 
  ggplot() +
  geom_bar(
    aes(y =  gasto, x = periodo),
    stat = "identity"
  ) +
  geom_text(aes(label = round(gasto,2), x = periodo, y = gasto), vjust = 0.4, hjust = -0.1, angle = 90, size = 4)+
  theme_bw()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
  labs(
    x = "Mês",
    y = "Gasto total com salário dos datilógrafos",
    title = "Dispêndio governamental com remuneração dos datilógrafos (R$ 1000)",
    caption = "Fonte: Ceará transparente"
  ) +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  ) + 
  ylim(0,2200)

O resultado mostra que geralmente o gasto com esses profissionais beira um milão de reais mensais.

Nota: O mesmo exercício pode ser realizado usando o salário líquido.

Conclusão

O governo do estado do Ceará possui uma folha de pagamento que abriga mais de 180 datilógrafos, concentrados em sua maioria na SEDUC. Por mais que esses profissionais desempenhem funções que sequer existem mais, eles custaram um valor próximo de R$ 1.000.000,00 por mês no ano de 2025 para o governo estadual. Você teria esse custo com datilógrafos na sua empresa?