Modelo estatístico e variáveis de controle

Na ciência política e áreas afins, a análise de regressão múltipla constitui uma das técnicas de análise de dados frequentemente utilizadas em pesquisas que adotam métodos quantitativos para analisar os dados levantados. Vimos no início do capítulo, que a regressão

84 múltipla é uma poderosa ferramenta para minimizar os limites impostos por dados que não podem ser analisados experimentalmente (Wooldridge, 2008).

A análise de regressão, no entanto, tem alguns pressupostos que, quando violados, podem afetar os resultados de uma pesquisa. Um desses pressupostos é o da independência das observações, isto é, o de que não existe nenhum tipo de elemento comum que influencie os respondentes de uma pesquisa, no caso dos surveys, por exemplo. Esse é, obviamente, um pressuposto praticamente impossível de ser respeitado em sua integridade, visto que os indivíduos sempre têm, em maior ou em menor grau, algum tipo de laço, como, por exemplo, viver em um mesmo país. Por essa razão, quando não existe uma razão teórica forte para atribuir aos indivíduos uma influência em comum, o pressuposto da independência é normalmente “relaxado” para que as regressões múltiplas não se tornem, em última instância, inviáveis e inutilizáveis (Hair et. al., 2006; Wooldridge, 2008).

Claramente esse não é o caso aqui. O próprio objeto da pesquisa – as atitudes em relação à democracia (que é um atributo de um país) – impõe um vínculo forte entre os indivíduos e o contexto nacional em que vivem. Além disso, as pesquisas anteriores demonstraram amplamente que as atitudes a respeito do regime democrático variam não só intra-país como entre países. Na medida em que a independência das observações não é respeitada e que as respostas a determinadas perguntas são homogêneas entre os membros de um mesmo grupo, o erro padrão dos coeficientes da regressão são subestimados, resultando no incremento da possibilidade de ocorrência do erro tipo I, quando o pesquisador rejeita a hipótese nula quando ela é, de fato, verdadeira (Kvanli, Guynes & Pavur, 1996).

Uma alternativa para a regressão múltipla, que leva em consideração essa similaridade, é a análise multinível. Esta técnica é um tipo de análise de regressão que contempla simultaneamente múltiplos níveis de agregação, tornando corretos os erros-padrão, os intervalos de confiança e os testes de hipóteses. A lógica subjacente a estes modelos estabelece que indivíduos que pertencem a um mesmo grupo, por exemplo, escolas, bairros ou famílias, estão submetidos a estímulos semelhantes. Esses estímulos exercem influência sobre eles;

portanto, se o objetivo é melhor compreender o comportamento dessas pessoas, é tão importante investigar o efeito das suas características pessoais quanto o efeito das características do contexto do qual recebem influência.

Uma vez estabelecido o modelo estatístico mais adequado, resta somente explicitar as variáveis especificas que irão compor o modelo. A variável de legado democrático já foi descrita separadamente no capítulo 1 enquanto as variáveis dependentes no capítulo 2. Além dessas variáveis, optamos por incluir, no nível macro, o PIB per capita como proxy da teoria

85 da modernização. É verdade que os trabalhos clássicos da teoria não se limitam ao PIB. Lipset (1959), por exemplo, havia descrito uma série de “fenômenos” que estavam correlacionados e, juntos, davam suporte ao processo de modernização. Por outro lado, as pesquisas têm demonstrado uma alta correlação entre o PIB e essas outras variáveis. Como os modelos hierárquicos exigem parcimônia, optamos por utilizar apenas o PIB. O PIB de cada país para cada ano foi obtido a partir dos dados do Banco Mundial.

A segunda variável de nível macro é o crescimento econômico nacional, proxy para a teoria do desenvolvimento econômico. A construção da variável foi realizada de maneira simples, em procedimento igual ao realizado por Kotzian (2011) e Salinas e Booth (2011) e consiste na média do crescimento do PIB per capita nos últimos cinco anos.

Apesar de não termos discutido a fundo a importância das desigualdades econômicas, muitas pesquisas têm pontuado que os efeitos da riqueza e do próprio crescimento econômico seriam mediados pela sua distribuição (Boix, 2003). Nesse sentido, países com maior desigualdade social produziram democracias menos estáveis, bem como atingiriam a própria atitude dos cidadãos que, ao perceber que a riqueza e o crescimento econômico beneficiam apenas uma classe da população, poderiam gerar uma atitude de insatisfação e desconfiança ou até mesmo o apoio ao sistema político e à democracia em geral. Para controlar os efeitos do PIB e do crescimento econômico, adicionamos o índice de GINI, que mede as desigualdades entre as nações. O índice refere-se a cada país-ano do estudo.

Em relação às variáveis individuais, incluímos duas para estabelecer um controle sociodemográfico: o sexo e a idade. Esta última variável, no entanto, será discutida em maiores detalhes no capítulo 4 ao tratar dos efeitos condicionados do legado democrático. Como variáveis relacionadas à teoria da modernização, acrescentamos a moradia em área urbana, a escolaridade (em anos de estudo) e a riqueza individual. Esta última variável é criada a partir de uma análise fatorial que analisa a quantidade de bens e posses do respondente e que é posteriormente dividida em quintis (em cinco partes iguais).

Uma quinta variável que está na fronteira da teoria da modernização é o interesse sobre política. Tendo como base a teoria revisitada da modernização de Inglehart e Welzel (2005), a modernização teria como base um processo de mobilização cognitiva, cujo principal fator seria a educação formal. Entretanto, autores como Dalton (2004) e o próprio Welzel (2009), têm argumentado que, para além da escolaridade, o interesse sobre política seria um fator essencial ao conceito de mobilização cognitiva e, por conseguinte, à própria teoria da modernização. A pergunta utilizada para a criação da variável foi: “o quanto o(a) sr./sra. se interessa por política:

86 muito, algo, pouco ou nada”? As respostas foram recodificadas em uma variável binária em que 0 = nada e pouco interesse e 1 = algo e muito interesse.

Quanto a teoria da confiança interpessoal, utilizamos uma única variável a partir de uma pergunta muito tradicional da literatura: “agora, falando das pessoas daqui, o(a) sr./sra.

diria que as pessoas daqui são muito confiáveis, algo confiáveis, pouco confiáveis, nada confiáveis?”. As respostas foram recodificadas em uma variável binária em que 0 = nada confiáveis e pouco confiáveis e 1 = algo confiáveis e muito confiáveis.

Na literatura sobre comportamento eleitoral, existe um amplo debate a respeito da percepção econômica e do voto (Downs, 1957; Fiorina, 1981; Duch e Stevenson, 2008). Em meio ao debate, são inúmeras as propostas de variáveis que representem essa percepção. Elas podem ser desde uma avaliação egotrópica e retrospectiva, isto é, uma avaliação da situação econômica pessoal e em relação ao passado, até uma avaliação sociotrópica prospectiva, ou seja, a avaliação de como estará a situação econômica do país no futuro. Utilizamos aqui uma variável de avaliação de sociotrópica retrospectiva. No Barômetro das Américas ela foi redigida da seguinte forma: “o(a) sr./sra. considera que a situação econômica atual do país está melhor, igual, ou pior que há doze meses”? As respostas foram recodificadas em uma variável binária em que 0 = está igual ou pior e 1 = está melhor.

A avaliação do desempenho político é medida pelo sucesso do governo em combater dois temas cruciais para os países latino-americanos: a corrupção e a criminalidade. As duas perguntas no Barômetro das Américas são redigidas da seguinte maneira: “até que ponto diria que o atual governo federal combate a corrupção no governo?” e “até que ponto o(a) sr./sra.

diria que o atual governo federal melhora a segurança do cidadão?”. A resposta é uma escala que varia de 1 (nada) a 7 (muito). A variável final foi construída a partir da soma das duas respostas, o que resultou num índice que vai de 2 a até 14.

Infelizmente as variáveis relativas ao voto no presidente são restritas a alguns países e anos no Barômetro das Américas. Nesse caso, a melhor variável disponível capaz de refletir o sentimento de acordo ou oposição ao governo foi a avaliação do presidente. Não se trata exatamente de uma variável capaz de separar os “vencedores” e “perdedores” da eleição, mas ela ao menos consegue refletir uma avaliação mais próxima ao quadro eleitoral, uma vez que diz respeito estritamente ao presidente. Além disso, é bem provável, como mostram os estudos, que os vencedores tenham uma avaliação mais positiva do presidente, enquanto os perdedores uma avaliação mais negativa. A pergunta é a seguinte: “falando em geral do atual governo, como o(a) sr./sra. avalia o trabalho que a Presidenta [nome] está realizando, muito bom, bom,

87 regular, ruim ou péssimo”. As respostas foram recodificadas em uma variável binária final em que 0 = péssimo, ruim ou regular e 1 = bom ou muito bom.

A corrupção foi medida aqui não pela experiência, mas sim pela percepção. A variável utilizada foi feita a partir da seguinte pergunta: “levando em conta sua experiência, você acredita que a corrupção entre os funcionários públicos é muito frequente, frequente, pouco frequente ou nada frequente?” As respostas foram recodificadas em uma variável binária em que 0 = frequente ou muito frequente 1 = pouco ou nada frequente.

Por fim, a variável de vitimização é feita a partir da pergunta: o(a) sr./sra. foi vítima de algum tipo de crime nos últimos doze meses? Ou seja, você foi vítima de agressão física, assalto, roubo, sequestro relâmpago, fraude, chantagem, extorsão, ameaças violentas ou qualquer outro tipo de crime nos últimos doze meses?” As respostas eram apenas duas: sim, que foi recodificado como 1, e não, recodificado como 0.

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