3.1 Os métodos utilizados

Uma discussão precursora na abordagem estrutural da discriminação por raça diz respeito a como a dinamização econômica e o avanço da ordem competitiva afetariam a discriminação racial. De um lado, há a hipótese de que, com o avanço do individualismo e da ideologia do desempenho meritocrático, a discriminação por atributos adscritos perderia força. De outro lado, argumenta-se que o acirramento da competição estaria intensificando as práticas discriminatórias. Para avaliar essas hipóteses, mobiliza-se aqui uma perspectiva transversal. Como o Brasil é um país de dimensões continentais e marcado por grandes desigualdades regionais em termos de desenvolvimento econômico, é possível aferir como a desigualdade racial varia ao longo de regiões mais ou menos economicamente dinâmicas. Essa variação é observada ao longo de unidades federativas e também ao longo de municípios.

Em sua seção sobre contas regionais do Brasil, o IBGE disponibiliza os dados sobre Valor Bruto da Produção para diversos setores da atividade econômica. É possível obter lá, para cada unidade federativa, o Valor Bruto da Produção da indústria da transformação. Toma-se aqui esses valores para o ano de 2009, a preços correntes, como um indicador do nível de industrialização da respectiva unidade federativa. Já para os municípios, não há esse tipo de informação disponível. Recorre-se então, nesse caso, ao tamanho da população como indicador de dinamismo econômico, com base no fato de que, historicamente, o aumento da população nas cidades está relacionado ao seu desenvolvimento econômico, que amplia as possibilidades de trabalho e de acesso a serviços. Municípios mais povoados são, em geral, mais economicamente dinâmicos.

Por outro lado, uma medida da desigualdade de renda diretamente associada à condição racial, para cada unidade federativa e para cada município, pode ser obtida por meio de regressões lineares. Mais especificamente, estima-se um modelo em que o logaritmo da renda pessoal no trabalho principal é explicado pela escolaridade, idade, localização do domicílio (rural ou urbana), ocupação das pessoas e, finalmente, pela atribuição racial. O objetivo é obter um coeficiente associado à variável raça que expresse os impactos diretos da discriminação racial, graças ao controle exercido pelas outras variáveis incluídas no modelo.

A escolaridade é considerada em termos de quatro indicadores para níveis de ensino mutualmente exclusivos: (i) ensino fundamental incompleto ou menos; (ii) médio incompleto ou menos (inclui fundamental completo); (iii) superior incompleto ou menos (inclui médio completo); e (iv) curso superior completo, incluindo mestrado ou doutorado. Como desigualdades educacionais entre negros e brancos medeiam parte da desigualdade racial de renda, é importante incluir controle estatístico nessa variável, para que se obtenha uma medida de desigualdade diretamente relacionada à condição racial das pessoas.

A idade é, de praxe, incluída com um termo quadrático em regressões desse tipo, de modo que a modelagem se ajuste ao fato de que os rendimentos aumentam com a idade, mas, até certo ponto, onde há uma ligeira queda, se descreve com uma curva parabólica. A princípio, como reza a teoria do capital humano, a idade é um indicador da experiência profissional e, por isso, está relacionada a maiores níveis de rendimento. Contudo, a idade também se relaciona à renda por outros motivos. Ao longo da trajetória de vida, as pessoas se tornam mais experientes, não apenas no sentido de adquirirem mais habilidades produtivas. Elas também aprendem estratégias para procurar e lidar com oportunidades no mercado de trabalho, estabelecem redes de contato economicamente úteis e estabilizam expectativas em face do seu horizonte de possibilidades. Nesse sentido, a correlação entre idade e renda é mais bem interpretada do ponto de vista das teorias do curso de vida, que versam sobre esse conjunto mais amplo de aprendizados (SHANAHAN; PORFELLI, 2002; STAFF; MORTIMER, 2007; WARREN, 2002). A presença de um indicador para residência urbana ou rural também é um controle importante. Como há associação entre essa variável e os rendimentos, a eventual concentração de negros em áreas rurais poderia enviesar os resultados.

Embora, de acordo com o exposto na seção 2.2, a mediação da desigualdade racial pela posição ocupada no arranjo produtivo não seja objeto do presente estudo, no caso desse exercício, é importante levar em conta posições ocupacionais. A própria diferenciação da estrutura de classes opera uma ampliação dos suportes para a desigualdade racial, fazendo com que unidades federativas e municípios maiores tendam a apresentar maior desigualdade racial pelo simples fato de terem uma estrutura ocupacional mais diferenciada. Ao inserir-se controle pelas categorias ocupacionais, elimina-se a influência dessa tendência sobre os resultados. Assim, caso se observe mais desigualdade racial em locais mais economicamente dinâmicos, isso não poderá ser explicado pela maior diferenciação da estrutura ocupacional.

O modelo de regressão assim definido pode ser estimado em todas as unidades federativas e em municípios com 5 mil habitantes ou mais, obtendo-se uma medida da desigualdade de renda diretamente associada à condição racial. Pode-se, então, verificar a correlação existente entre essa medida e o Valor Bruto da Produção da indústria da transformação, no caso das unidades federativas, e com o tamanho da população no caso dos municípios. Tanto os valores brutos da produção quanto os tamanhos populacionais foram convertidos em escala logarítmica, com a finalidade de tornar os valores mais tratáveis. Um incremento na correlação com a desigualdade racial também foi observado em comparação com as escalas originais.

Por sua vez, a hipótese sobre o princípio de articulação entre classe e raça exige uma técnica que permita a extrapolação da análise em torno da média. A técnica de decomposição proposta por Junh et al. (1993), doravante denominada JMP, atende a esse propósito. Por meio de uma série de simulações, essa técnica permite decompor a desigualdade de rendimentos entre negros e brancos, para diferentes posições na distribuição de renda, em três componentes: (a) um devido às diferenças entre os grupos no que diz respeito à distribuição das variáveis explicativas incluídas no modelo, (b) outro que se deve às diferenças, entre os grupos, nos coeficientes que associam essas variáveis aos níveis de rendimento e, finalmente, (c) um componente que se deve a fatores não observados. Ao presente exercício, é o segundo componente que interessa mais. Ele expressa a desigualdade racial que se deve ao fato de que o mundo, em certo sentido, funciona de modo diferente para negros e brancos. Em outras palavras, o que os coeficientes expressam é o comportamento da associação entre os fatores considerados no modelo, e os rendimentos e esse comportamento não são os mesmos para brancos e negros. É por isso que esse componente pode ser tratado como uma medida dos impactos da discriminação racial.

É verdade que essa interpretação não é de todo inquestionável. Pode-se argumentar, por exemplo, que os engenheiros negros tendem a se formar em escolas de menor qualidade e prestígio e que, por isso, em média, suas credenciais se revertem em menores níveis de rendimento. A questão é que dificilmente um pesquisador dispõe de uma observação direta das práticas de discriminação e, porquanto se deseja obter uma medida razoável dos seus impactos diretos, recorre-se, seguindo uma considerável tradição de estudos (FAIRLIE, 1999; KITAGAWA; HAUSER, 1968; R. L. OAXACA; RANSOM, 1994; YUN, 2009) a essa medida como uma aproximação desses impactos.

Para a aplicação desse exercício, recorre-se a um modelo de regressão mais simples que o exposto anteriormente. O interesse é distinguir, por um lado, a porção da desigualdade racial que se deve a diferenças entre negros e brancos em atributos individuais relacionados à renda, sobretudo a educação, e, por outro lado, a porção dessa desigualdade que se deve ao fato de que o mercado de trabalho não responde da mesma maneira aos atributos individuais dos dois grupos raciais, em prejuízo das pessoas negras. Com isso, o modelo de regressão adotado explica a variação na renda apenas em função da idade e da escolaridade. Para exercer controle sobre a segmentação geográfica, que reduz a renda esperada dos negros dada sua concentração em regiões com menores níveis de rendimentos, restringe-se o estudo à população urbana da região Sudeste, sendo os resultados consistentes àqueles obtidos para outras regiões.

A hipótese sobre a acomodação das relações raciais em posições de classe é testada ainda a partir de uma segunda opção operacional. Embora, ao estimar distribuições inteiras por meio dos exercícios de simulação, a decomposição JMP permita trabalhar com diferentes posições na distribuição de renda, os coeficientes ainda são estimados por uma regressão linear centrada na média. Em outras palavras, o comportamento da distribuição de renda é observado com base em cálculos centrados na média de rendimentos. Assim, pode haver ainda dúvidas a respeito de em que medida esse exercício capta propriamente o comportamento diferencial da desigualdade diretamente associada à raça ao longo da distribuição. Convém, portanto, utilizar uma técnica que permita estimar conjuntos distintos de coeficientes para diferentes posições na distribuição de renda, o que é o caso da regressão por quantis.

Do ponto de vista substantivo, os coeficientes desse tipo de regressão são interpretados do mesmo modo que os coeficientes de uma regressão linear. A diferença é que eles são calculados por um ajuste matemático que se dá não em torno da média, mas de diferentes quantis, como a mediana. Além disso, suas rotinas de estimação são computacionalmente mais intensivas, pois envolvem métodos não exatos de minimização dos resíduos que são computados em termos de valores absolutos, e não quadráticos como no método dos Mínimos Quadrados Ordinários, em geral utilizado em regressões lineares. Com a regressão quantílica, foi possível estimar coeficientes associando a condição racial à renda para diversas posições da distribuição, mais precisamente: os 25º, 50º, 75º, 90º, 95º e 99º quantis de renda. O modelo de regressão aplicado é bastante parcimonioso, incluindo apenas cinco níveis de escolaridade, a idade e a condição racial, para explicar a variação dos rendimentos. O controle por segmentação geográfica foi novamente implementado por restrições na população em estudo, sendo expostos apenas os resultados para as zonas urbanas da região Sudeste.