Juíza do TJSC que impediu um procedimento de aborto legal em criança vítima de violência sexual tem rendimentos acima do teto remuneratório de R$39,2 mil

Código

library(tidyverse)
library(frictionless)
library(here)

# peguei as cores do site e criei um vetor com nomes fáceis de lembrar
cores_dadosjusbr <- c(
  lilas = "#B361C6",
  cyan = "#2FBB96",
  cinza_azulado = "#3e5363",
  verde = "#96ba2f",
  laranja = "#F2C94C",
  cinza_claro = "#F5F5F5"
)

hrbrthemes::import_roboto_condensed()
extrafont::loadfonts()

theme_set(
  hrbrthemes::theme_ipsum_rc() +
    theme(
      axis.ticks.x = element_line(),
      plot.title = element_text(color = "black", face = "bold", size = 13),
      plot.subtitle = element_text(color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]]),
      plot.background = element_rect(fill = cores_dadosjusbr[["cinza_claro"]], color = "transparent"),
      axis.text.x = element_text(color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]], size = 8, face = "bold"),
      axis.text.y = element_text(color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]], face = "bold"),
      axis.title.x = element_text(color = "black", face = "bold"),
      axis.title.y = element_text(color = "black", face = "bold"),
      legend.text = element_text(color = "black", face = "bold"),
      legend.title = element_text(color = "black", face = "bold"),
      strip.text = element_text(color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]], face = "bold"),
      panel.background = element_blank(),
      text = element_text(family = "Roboto Condensed")
    )
)

hrbrthemes::update_geom_font_defaults(color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]], 
                                      family = "Roboto Condensed")

# read from zip
read_dadosjus <- function(pkgURL, myDir) {
  
    pkgDest <- str_extract(pkgURL, "(?<=datapackage\\/).*") 
    pkgDir <- str_remove(pkgDest, "\\/.*$")

    pkgDest <- here(myDir, pkgDest)
    pkgDir <- here(myDir, pkgDir)

    dir.create(pkgDir, recursive = TRUE)

    message(str_glue("get {pkgURL}\n\n"))
    download.file(pkgURL, mode = "wb", destfile = pkgDest)
    Sys.sleep(2)

    message(str_glue("unzip {pkgDest} to {pkgDir}\n\n"))
    unzip(pkgDest, exdir = pkgDir)
    Sys.sleep(2)

    # leitura do pacote
    message("read DadosJusBr datapackage\n")
    package <- frictionless::read_package(here(pkgDir, 'datapackage.json'))

    unlink(here("R/data"), recursive = TRUE)

    return(package)

}

# URL package
pkgURL <- "https://dadosjusbr.org/download/datapackage/tjsc/tjsc-2021.zip"

# read datapackage
datapackage_tjsc <- read_dadosjus(pkgURL = pkgURL, myDir = "data/pacotes")

# read-remuneracao
remuneracao <- datapackage_tjsc %>% 
  frictionless::read_resource("remuneracao") %>% 
  filter(!is.na(valor))

# read-contra_cheque
contra_cheque <- datapackage_tjsc %>% 
  frictionless::read_resource("contra_cheque") %>% 
  filter(!is.na(ativo))

# read-base_tjsc
left_join <- tidylog::left_join
base_tjsc <- left_join(remuneracao, contra_cheque) %>% 
  mutate(data = lubridate::dmy(str_replace(chave_coleta, "tjsc", "01"))) %>% 
  select(data, natureza, categoria, item, nome, valor)

Objetivo da análise

O objetivo desta análise é fazer um levantamento dos rendimentos da juíza Joana Ribeiro Zimmer do Tribunal de Justiça de Santa Catarina. A juíza ficou conhecida por impedir o aborto legal de uma criança que sofreu violência sexual. O caso foi revelado por uma matéria do The Intercept Brasil.

Dados

Os dados são do próprio TJSC e foram disponibilizados de forma estruturada para análise pelo projeto DadosJusBr, que é realizado pela Transparência Brasil em parceria com o Instituto Federal de Alagoas e a Universidade Federal de Campina Grande.

O DadosJusBr é uma plataforma que recupera, padroniza e publica como dado aberto continuamente os dados dos órgãos do sistema de justiça brasileiro. Até maio de 2022 foram publicados dados mensais de salários, indenizações, gratificações e diárias de 54 órgãos. Para essa análise foram extraídos os dados do Tribunal de Justiça de Santa Catarina para o ano de 2021.

Como o TJSC não disponibiliza dados de matrícula, a busca pelos dados da Joana Ribeiro Zimmer foi feita pelo seu nome, especificado nos dados como JOANA RIBEIRO. A relação completa dos nomes dos magistrados está disponível no final deste relatório

Código

# filtrando por magistradas que contenham "JOANA" no primeiro nome
base_tjsc %>% 
  filter(str_detect(nome, "JOANA")) %>% 
  distinct(nome)
#> # A tibble: 1 × 1
#>   nome         
#>   <chr>        
#> 1 JOANA RIBEIRO

Rendimentos líquidos

Em média, a juíza recebebeu R$ 43.249,32. Valor acima do teto remuneratório de R$ 39.293,32.

Código

reais_mil <- function(x) scales::dollar(x/1e3, decimal.mark = ",", big.mark = " ", prefix = "R$ ", suffix = "\nmil")
reais <- function(x) scales::dollar(x, decimal.mark = ",", big.mark = " ", prefix = "R$ ")

base_tjsc %>% 
  filter(nome == "JOANA RIBEIRO") %>% 
  group_by(data) %>% 
  summarise(valor = sum(valor), .groups = "drop") %>%
  group_by() %>% 
  mutate(valor_medio = mean(valor)) %>% 
  ungroup() %>% 
  ggplot(aes(x = data, y = valor)) +
  geom_label(
    aes(y = valor_medio, x = as.Date("2021-12-01"), label = "Média"),
    vjust = .5, hjust = -3, size = 3.5, label.size = NA, fill = cores_dadosjusbr[["cinza_claro"]]
  ) +
  geom_col(fill = cores_dadosjusbr[["lilas"]]) +
  geom_text(aes(label = reais_mil(valor)), 
            fontface = "bold",
            size = 2.3,
            vjust = 1,
            color = cores_dadosjusbr[["cinza_claro"]]) +
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0), breaks = c(0, 39293.32, 43249.32, 6e4),
                     labels = c("R$ 0,00", "Teto remuneratório\nR$ 39,2mil", "Média\nR$ 43,2mil", "R$ 60 000")) +
  scale_x_date(date_breaks = "month", date_labels = "%b") +
  labs(
    title = "Recebimento líquido de Joana Ribeiro Zimmer no TJSC (2021)",
    y = NULL,
    x = NULL,
    caption = "Valores com dedução de Imposto de Renda, Previdência, e outros descontos na folha de pagamento."
  ) +
  theme(axis.text.y = element_text(size = 8, vjust = .7),
        panel.grid.major.x = element_blank(),
        panel.grid.minor.x = element_blank(),
        panel.grid.minor.y = element_blank())

Rendimentos e descontos por categorias

Apesar de os ganhos da juíza superarem o teto remuneratório em várias ocasiões, não foram encontrados registros de descontos para rubrica que equipara ganhos aos R$39,2 mil estabelecidos pela lei.

O salário-base da juíza é fixado em R$32 mil reais. No grupo de indenizações, os ganhos são relativos ao auxílio saúde (R$1.556 por mês) e ao auxílio alimentação (R$1.160 por mês).

Na rubrica de direitos eventuais, os ganhos com gratificação natalina (incluíndo antecipação) somaram R$ 54.527 e foram pagos em uma parcela de R$ 17.722 em abril e R$36.805 em novembro de 2021.

Código

diarias <- "Diárias"
direitos_eventuais <-  "Direitos eventuais\n(Pagamentos retroativos, férias, Licença prêmio,\ngratificação natalina, substituição)"
indenizacoes <- "Indenizações\n(Auxílio saúde e alimentação)"
contracheque <- "Salário base\n(contracheque)"
descontos <- "Descontos\n(IR e Previdência)"

lbls <- c(diarias, direitos_eventuais, indenizacoes, contracheque, descontos)

paleta <- c(cores_dadosjusbr[["cyan"]],
  cores_dadosjusbr[["lilas"]],
  cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]],
  cores_dadosjusbr[["verde"]],
  cores_dadosjusbr[["laranja"]]
)

names(paleta) <- lbls

base_tjsc %>% 
  filter(nome == "JOANA RIBEIRO") %>%
  filter(categoria != "direitos-pessoais") %>% 
  mutate(
    catg = case_when(
      natureza == "D" ~ descontos,
      item == "Diárias" ~ diarias,
      categoria == "indenizações" ~ indenizacoes,
      categoria == "direitos-eventuais" ~ direitos_eventuais,
      TRUE ~ contracheque
    ) %>% ordered(levels = lbls)) %>% 
  ggplot(aes(y = valor, x = data, fill = catg)) +
  geom_col() +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme(
    axis.text.y = element_text(size = 8, vjust = .7),
    axis.text.x = element_text(size = 8, vjust = 60),
    axis.ticks.x = element_blank(),
    legend.key.width = unit(.7, "cm"),
    legend.key.height = unit(.8, "cm"),
    legend.text = element_text(size = 7.5),
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    panel.grid.minor.x = element_blank(),
    panel.grid.minor.y = element_blank()
  ) +
  scale_fill_manual(
    values = paleta,
    guide = guide_legend(ncol = 1)
  ) +
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0), label = reais_mil, breaks = c(-15e3, 0, 3e4, 6e4, 9e4), limits = c(-4e4, 1e5)) +
  scale_x_date(date_breaks = "month", date_labels = "%b") +
  labs(
    title = "Folha de pagamento da juíza Joana Ribeiro Zimmer - TJSC - 2021",
    fill = "Categoria",
    y = "Valor em milhares de R$",
    x = NULL
  )

Somente no ano de 2021 a soma dos rendimentos líquidos da juíza totalizaram R$ 518.992:

Código

reais_mil <- function(x) scales::dollar(x/1e3, decimal.mark = ",", big.mark = " ", prefix = "R$ ", suffix = "mil")
base_tjsc %>% 
  filter(nome == "JOANA RIBEIRO") %>%
  filter(categoria != "direitos-pessoais") %>% 
  mutate(
    catg = case_when(
      natureza == "D" ~ descontos,
      item == "Diárias" ~ diarias,
      categoria == "indenizações" ~ indenizacoes,
      categoria == "direitos-eventuais" ~ direitos_eventuais,
      TRUE ~ contracheque
    ) %>% ordered(levels = lbls)) %>% 
  group_by(catg) %>% 
  summarise(valor = sum(valor), .groups = "drop") %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(catg, valor), y = valor, fill = reorder(catg, valor))) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = reais_mil(valor)), hjust = -.1) +  
  scale_fill_manual(
    values = paleta,
    guide = NULL
  ) +
  coord_flip() +
  scale_y_continuous(label = reais_mil, limits = c(-2e5, 5e5)) +
  labs(
    title = "Folha de pagamento da juíza Joana Ribeiro Zimmer - 2021 - TJSC",
    subtitle = "Valores acumulados",
    y = " Valor em milhares de R$",
    x = NULL
  ) +
  theme(
    axis.text.y = element_text(size = 8, vjust = .7),
    axis.text.x = element_text(size = 8)
  )

Outra rubrica que garantiu altos ganhos para a magistrada foi a referente aos pagamentos retroativos, da catgoria de direitos eventuais. Em um único mês foram pagos mais de R$ 35 mil.

Código

reais_mil <- function(x) scales::dollar(x/1e3, decimal.mark = ",", big.mark = " ", prefix = "R$ ", suffix = "\nmil")
base_tjsc %>% 
  filter(nome == "JOANA RIBEIRO") %>%
  filter(item == "Pagamentos retroativos") %>% 
  group_by(data, item) %>% 
  summarise(valor = sum(valor)) %>% 
  ggplot(aes(x = data, y = valor, fill = item)) +
  geom_col(fill = cores_dadosjusbr[["verde"]], alpha = .7) +
  geom_text(aes(label = reais_mil(valor)), color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]],
            size = 2.5, fontface = "bold", vjust = 1) +
  scale_y_continuous(labels = reais_mil) +
  scale_x_date(date_breaks = "month", date_labels = "%b") + 
  labs(
    title = "Pagamentos retroativos - direitos eventuais",
    subtitle = "Juíza Joana Ribeiro Zimmer (TJSC)",
    y = NULL,
    x = NULL
  ) +
  theme(
    panel.grid.minor.x = element_blank()
  )

Os pagamentos de licença prêmio indenizada gerou receitas regulares para a juíza de até R$ 7.210 no mês:

Código

base_tjsc %>% 
  filter(nome == "JOANA RIBEIRO") %>%
  filter(item == "LIC PREMIO INDENIZADA") %>% 
  group_by(data, item) %>% 
  summarise(valor = sum(valor)) %>% 
  ggplot(aes(x = data, y = valor, fill = item)) +

  geom_col(fill = cores_dadosjusbr[["cyan"]], alpha = .7) +
  geom_text(aes(label = reais_mil(valor)), color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]],
            size = 2.5, fontface = "bold", vjust = 1) +
  scale_y_continuous(labels = reais_mil) +
  scale_x_date(date_breaks = "month", date_labels = "%b") + 
  labs(
    title = "Pagamentos de Licença prêmio indenizada - direitos eventuais",
    subtitle = "Juíza Joana Ribeiro Zimmer (TJSC)",
    y = NULL,
    x = NULL
  ) +
  theme(
    panel.grid.minor.x = element_blank()
  )

Pagamentos de férias também foram receitas que contribuíram bastante para os ganhos na folha de pagamento da juíza:

Código

base_tjsc %>% 
  filter(nome == "JOANA RIBEIRO") %>%
  filter(item == "Indenização de férias") %>% 
  group_by(data, item) %>% 
  summarise(valor = sum(valor)) %>% 
  ggplot(aes(x = data, y = valor, fill = item)) +
  geom_col(fill = cores_dadosjusbr[["laranja"]], alpha = .7) +
  geom_text(aes(label = reais_mil(valor)), 
            color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]],
            size = 2.5, fontface = "bold", vjust = 1) +
  scale_y_continuous(labels = reais_mil) +
  scale_x_date(date_breaks = "month", date_labels = "%b") + 
  labs(
    title = "Pagamentos de férias indenizada - direitos eventuais",
    subtitle = "Juíza Joana Ribeiro Zimmer (TJSC)",
    y = NULL,
    x = NULL
  ) +
  theme(
    panel.grid.minor.x = element_blank()
  )

Média dos rendimentos mensais

Código

base_tjsc %>%
  count(data, categoria, nome, wt = valor, name = "valor") %>% 
  group_by(categoria, nome) %>%
  summarise(valor = mean(valor), .groups = "drop") %>%
  mutate(is_joana_ribeiro_zimmer = if_else(nome == "JOANA RIBEIRO", "JOANA RIBEIRO", "Demais magistrados (TJSC)"),
         categoria = str_to_title(categoria)) %>% 
  ggplot(aes(y = reorder(categoria, valor), x = valor, color = is_joana_ribeiro_zimmer)) +
  ggbeeswarm::geom_quasirandom(groupOnX = FALSE, size = 3) +
  scale_color_manual(values = cores_dadosjusbr[["lilas"]]) +
  gghighlight::gghighlight(
    is_joana_ribeiro_zimmer == "JOANA RIBEIRO",
    unhighlighted_colour = alpha(cores_dadosjusbr[["cyan"]], .15),
    label_params = list(size = 3, 
                        label.padding = unit(0.01, "lines"),
                        label.size = NA, fill = "transparent",  hjust = 0.5, vjust = 0, color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]])
  ) +
  scale_x_continuous(label = scales::number) +
  labs(
    title = "Média dos rendimentos mensais dos membros do TJSC - 2021",
    x = "Valor em R$",
    y = NULL,
    caption = "Cada ponto é a média de pagamentos mensais feito para um membro em 2021"
  )

Rendimentos mensais

Código

base_tjsc %>%
  count(data, categoria, nome, wt = valor, name = "valor") %>% 
  group_by(data, categoria, nome) %>%
  summarise(valor = mean(valor), .groups = "drop") %>%
  mutate(is_joana_ribeiro_zimmer = if_else(nome == "JOANA RIBEIRO", "JOANA RIBEIRO", "Demais magistrados (TJSC)"),
         categoria = str_to_title(categoria)) %>% 
  ggplot(aes(y = reorder(categoria, valor), x = valor, color = is_joana_ribeiro_zimmer)) +
  ggbeeswarm::geom_quasirandom(groupOnX = FALSE, size = 2) +
  scale_color_manual(values = cores_dadosjusbr[["lilas"]]) +
  gghighlight::gghighlight(
    is_joana_ribeiro_zimmer == "JOANA RIBEIRO",
    unhighlighted_colour = alpha(cores_dadosjusbr[["cyan"]], .15),
    label_params = list(size = 3, 
                        label.padding = unit(0.01, "lines"),
                        label.size = NA, fill = "transparent",  hjust = 0.5, vjust = 0, color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]])
  ) +
  geom_text(data = . %>% filter(categoria == "Direitos-Eventuais", lubridate::month(data) == 11),
            color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]],
            aes(label = nome), size = 2.5, vjust = 1) +
  scale_x_continuous(label = scales::number) +
  labs(
    title = "Rendimentos mensais dos membros do TJSC - 2021",
    x = "Valor em R$",
    y = NULL,
    caption = "Cada ponto é um pagamento mensal feito para um membro em 2021"
  )

Distribuição dos rendimentos dos membros do TJSC por item da categoria

Código

plot_rendimentos <- function(df, categ) {
  
  cor_pontos <- case_when(
    categ == "Direitos-Eventuais" ~ cores_dadosjusbr[["cyan"]],
    categ == "Indenizações" ~ cores_dadosjusbr[["laranja"]],
    categ == "Contracheque" ~ cores_dadosjusbr[["verde"]],
    categ == "Direitos-Pessoais" ~ cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]]
  )
  
  size_categ <- case_when(
    categ == "Direitos-Eventuais" ~ 1.5,
    categ == "Indenizações" ~ 2,
    categ == "Contracheque" ~ 1.7,
    categ == "Direitos-Pessoais" ~ 2
  )
  
  df %>% 
    mutate(categoria = str_to_title(categoria)) %>% 
    filter(categoria == categ) %>% 
    count(data, categoria, item, nome, wt = valor, name = "valor") %>% 
    group_by(data, categoria, item, nome) %>%
    summarise(valor = mean(valor), .groups = "drop") %>%
    mutate(is_joana_ribeiro_zimmer = if_else(nome == "JOANA RIBEIRO", "JOANA RIBEIRO", "Demais magistrados (TJSC)")) %>% 
    ggplot(aes(y = reorder(item, valor), x = valor, color = is_joana_ribeiro_zimmer)) +
    ggbeeswarm::geom_quasirandom(groupOnX = FALSE, size = size_categ) +
    scale_color_manual(values = cores_dadosjusbr[["lilas"]]) +
    gghighlight::gghighlight(
      is_joana_ribeiro_zimmer == "JOANA RIBEIRO",
      unhighlighted_colour = alpha(cor_pontos, .15), use_direct_label = FALSE,
      label_params = list(size = 3, 
                          label.padding = unit(0.01, "lines"),
                          label.size = NA, fill = "transparent",  hjust = 0.5, vjust = 0,
                          color = cores_dadosjusbr[["cinza_azulado"]])
    ) +
    scale_x_continuous(label = scales::number) +
    labs(
      title = str_glue("Rendimentos mensais na categoria {categ}"),
      subtitle = "Membros do TJSC - 2021",
      x = "Valor em R$",
      y = NULL,
      caption = "Cada ponto é um pagamento mensal feito para um membro em 2021",
      color = NULL
    ) +
    theme(legend.position = "bottom", legend.justification = "right")
  
}

Direitos eventuais

Código

plot_rendimentos(base_tjsc, "Direitos-Eventuais")

Contracheque

Código

plot_rendimentos(base_tjsc, "Contracheque")

Indenizações

Código

plot_rendimentos(base_tjsc, "Indenizações")

Relação de nomes de magistrados do TJSC

Código

base_tjsc %>% distinct(nome) %>% DT::datatable()