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Indicadores de Vulnerabilidade Social das Juventudes Através de
Perfis Multidimensionais na RMBH
*Julimar Santos Pinto** André Junqueira Caetano***
RESUMO
Esse artigo tem por objetivo a discussão sobre o estabelecimento de indicadores de vulnerabilidade social das juventudes que permitam incorporar a heterogeneidade entre os indivíduos ao mesmo tempo em que seja possível a operacionalização do conceito de vulnerabilidade social através de sua multidimensionalidade. Portanto, adota-se como recorte empírico o grupo etário de 15 a 29 anos para delimitar a juventude, isto é, período no qual os indivíduos experimentariam a fase de transição à vida adulta. A amplitude desse intervalo etário possibilita incorporar à análise várias dimensões da transição à vida adulta, notadamente: educação, trabalho, tipos de arranjos familiares e condições de vida no domicílio. Ao se considerar analiticamente o processo de transição à vida adulta por uma perspectiva multidimensional, nota-se que não existe apenas uma juventude, mas uma heterogeneidade de situações e contextos quanto à experimentação de fenômenos sociais entre esses indivíduos, que delineiam todo um conjunto de trajetórias individuais de transição com maiores ou menores oportunidades sociais. A análise desta multidimensionalidade requer o delineamento de distintos perfis de juventudes, isto é, de distintos grupos de jovens de acordo com classe social, sexo e raça/cor. Com este objetivo, emprega-se o conceito de vulnerabilidade social como chave analítica para lidar com a heterogeneidade da juventude em um dado momento no tempo e em um dado território. Em contraponto aos procedimentos que utilizam indicadores simples ou sintéticos para o território como um todo, e que assim não consideram a heterogeneidade entre os indivíduos, se emprega o método Grade of Membership para incorporar, empiricamente, a heterogeneidade dessa população e delinear perfis multidimensionais de vulnerabilidade social das juventudes. É examinado, utilizando-se os microdados da amostra do Censo Demográfico Brasileiro de 2010, o caso da região metropolitana de Belo Horizonte – MG (RMBH), com especial atenção à análise das 67 (sessenta e sete) áreas de ponderação que compõem o território intramunicipal do município de Belo Horizonte. Dessa forma, a partir dos perfis estabelecidos, analisa-se a concentração territorial da vulnerabilidade social. Também, verifica-se que esses perfis multidimensionais podem ser empregados para construção de indicadores sociais, apresentando-se como alternativa aos atuais indicadores sintéticos.
Palavras-chave: Juventude; Vulnerabilidade Social; Grade of Membership; Indicadores Sociais.
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Trabalho apresentado no XVIII Encontro Nacional de Estudos Populacionais, ABEP, realizado em Águas de Lindóia/SP – Brasil, de 19 a 23 de novembro de 2012.
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Mestre em Ciências Sociais pela PUC-Minas.
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2 1. Vulnerabilidade Social das Juventudes
Desde meados dos anos 1990 tem havido, tanto na sociologia como nas áreas de educação, psicologia e serviço social, um aumento da preocupação e, logo, da produção acadêmica sobre o tema da juventude. Esse crescente interesse justifica-se pela crescente exposição dos jovens a situações de violência, desemprego, evasão escolar, comportamentos sexuais de risco, uso e abuso de álcool e outras drogas, dentre outros fatores.
Seguindo a compreensão sociológica, entende-se o conceito de juventude como uma [...] categoria socialmente construída, passível de abrigar não apenas similaridades, mas também diferenças sociais entre os jovens. O uso indiscriminado do termo juventude pode encobrir aparentes unidades de realidade (PAIS, 1993), pois tal rótulo possui especificidades em termos de classe, gênero, raça/cor etc. (BOURDIEU, 1983). Os marcos etários que delimitam as fases do ciclo de vida ou as categorias de idade são móveis e variam ao sabor de novas concepções sociais acerca do humano e das relações intergeracionais (ARIÈS, 1978; DEBERT, 1999; PEIXOTO, 2000; LINS DE BARROS, 1998). (HEILBORN; CABRAL, 2006, p. 226).
Evidencia-se que, devido às várias formas sob as quais as trajetórias biográficas dos indivíduos materializam-se e se entrecruzam com os processos sociais que marcam a transição à vida adulta, a juventude seja considerada como essencialmente heterogênea. Isto é, “[...] não existe somente um tipo de juventude, mas grupos juvenis que constituem um conjunto heterogêneo, com diferentes parcelas de oportunidades, dificuldades, facilidades e poder nas sociedades.” (ESTEVES; ABRAMOVAY, 2007, p. 23). Assim, se expressa a necessidade de que essas juventudes sejam qualificadas a partir de distintas formas, ao mesmo tempo em que essas juventudes sejam compreendidas conceitualmente “[...] como uma categoria complexa e heterogênea, na busca de evitar simplificações e esquematismos” (VELHO, 2006, p. 192). Nesta perspectiva, para se admitir a existência real de todo um conjunto de desigualdades sociais possíveis entre os indivíduos, se assenta a necessidade de se utilizar a pluralização do termo juventude.
Dessa forma, ainda que apenas o uso do recorte etário possa ser justificadamente entendido como insuficiente para prover uma análise sociológica das juventudes, a sua utilidade quanto ao estabelecimento do objeto de estudo é indubitável. De outro modo, se não houver um balizamento constituído por um recorte etário, não há como identificar nenhuma juventude. Contudo, é necessário que as delimitações de idade não sejam tomadas, em quaisquer momentos da investigação, pela orientação de homogeneizar subconjuntos de indivíduos que tenham o mesmo enquadramento etário (LEÓN, 2009).
Porém, considera-se que para além da definição de quaisquer faixas etárias, os jovens conformam um segmento da população com características específicas, e ao mesmo tempo heterogêneas, na medida em que aspectos como classe social, gênero e raça/cor, constituem especificidades diferenciadas para esta etapa da vida. Assim, percebe-se que a demarcação etária deste segmento da população é de suma importância, porém menos fundamental que a investigação sobre as formas heterogêneas pelas quais as várias juventudes experimentam seus processos de transição à vida adulta.
Observa-se que, “os indivíduos não pertencem a grupos etários, eles os atravessam.” (LEVI; SCHMITT, 1996, p. 9). Então, com relação à delimitação do objeto de estudo, utilizou-se a mesma perspectiva do IPEA (2008) e dos recentes trabalhos empíricos, realizados no Brasil, em que a juventude é tratada sob o prisma da transição para a vida adulta (CAMARANO, 2006), incluindo também a concepção de prolongamento da
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juventude. Assim, o período etário de 15 a 29 anos configura, neste trabalho, a população de interesse.
Ao se fitar a característica de heterogeneidade das juventudes, imediatamente emerge a questão: heterogeneidade das juventudes em relação a qual(is) aspecto(s)? É possível observar que a juventude enquanto categoria analítica tem sido investigada empiricamente, no âmbito das pesquisas acadêmicas em Ciências Sociais, Educação e Serviço Social, a partir de uma relação dialógica através de outros conceitos. Dessa forma, o conceito de juventude frequentemente é relacionado com aspectos específicos à sua constituição per si como escola, trabalho, gênero, entre outros. O conceito de juventude também é frequentemente relacionado aos aspectos tidos como os “problemas sociais” das juventudes, como as violências, as drogas, as doenças sexualmente transmissíveis (DSTs), entre outros (SPOSITO, 2009).
Ainda, também é possível relacionar o conceito de juventude com categorias mais transversais em que vários aspectos possam ser analisados sob uma perspectiva mais ampla e descrevendo simultaneamente suas ocorrências na vida dos indivíduos. Nesse sentido, evidencia-se que
[...] a pesquisa voltada para os jovens não se desliga das interrogações mais amplas sobre a vida social e qualquer avanço nesse campo poderá favorecer o desenvolvimento de novos conhecimentos dos processos sociais que afetam o conjunto da sociedade. (SPOSITO, 2009, p. 39).
Ao se analisar a heterogeneidade das juventudes é possível entrever diversos padrões, sob os quais um dado fenômeno seja matizado de acordo com suas distribuições sociais desiguais entre indivíduos e subgrupos de indivíduos. Assim, para além do reconhecimento de que o conceito de juventude encerra uma diversidade de experimentações concretas e socialmente desiguais entre os jovens, estabelecendo com isso a heterogeneidade dessa população, é igualmente importante desvelar quais são e como vive cada uma dessas diversas juventudes. Ou seja, nota-se que a despeito do atual consenso na literatura sobre a característica de heterogeneidade das juventudes, é ainda pouco explorado teórica e empiricamente as definições sobre quais “juventudes” são essas.
Dado que a heterogeneidade das juventudes pode refletir a distribuição social desigual de um dado fenômeno entre elas, então cada juventude específica pode ser entendida como um estrato social, definido minimamente por classe, gênero, etnia e composto por indivíduos que experimentam a fase de transição à vida adulta. Isto é, ao se considerar um dado fenômeno social enquanto uma categoria transversal sobre o tema da juventude, então a análise simultânea de um conjunto de aspectos pode ser evidenciada em estratos sociais que considerem o nível de exposição dos jovens a esse fenômeno social específico.
Ao considerarmos que a juventude assume importância por si mesma, devido ao fato de que essa fase da vida se circunscreve como parte do processo de constituição de sujeitos, logo as experimentações desiguais de um dado fenômeno influirão no modo de reprodução social. Isto é, cada indivíduo tomado isoladamente, mas em relação com os demais indivíduos, apresenta um conjunto de aspectos concretos e observáveis que podem demonstrar maior ou menor probabilidade de se experimentar determinadas condições de vida em que haja escassez de recursos necessários para que se possa utilizar de oportunidades e gerar novos recursos. Assim, se compreende que as juventudes sejam desigualmente vulneráveis socialmente.
Portanto, neste trabalho se adota como o conceito de vulnerabilidade social as condições de vida que um indivíduo pode experimentar, em um dado momento no tempo e contexto social, em que haja escassez de recursos necessários para que esse indivíduo possa se aproveitar de oportunidades e gerar novos recursos com a finalidade de controlar ou
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suportar forças que atuem sobre o seu bem-estar, condicionando-o a riscos e constrangimentos (KAZTMAN, 2000).
Referido à juventude, esse conceito é empregado de modo a enfatizar as dimensões institucionais do processo de transição à vida adulta, notadamente: escola, trabalho, família e condições de vida no domicílio. (ADORNO; ALVARENGA; VASCONCELLOS, 2005; CAMARANO; MELO, 2006). Optou-se também por incluir medidas de rendimentos para os indivíduos e seus domicílios. Espera-se, que assim, se constitua uma observação aproximada quanto à classe social.
A vulnerabilidade social possui características multifacetadas, não implicando, necessariamente, em uma dicotomização entre indivíduos vulneráveis e não vulneráveis (CUNHA, et. al., 2006), então que seja possível entendê-la a partir da matização de diversos perfis de vulnerabilidade social que abordam diferentes dimensões sociais. Isso, por sua vez, nos leva à procura de uma abordagem que permita a construção de uma tipologia de estratos sociais para a população jovem que possibilite a identificação dos pertencimentos dos indivíduos e de subgrupos de indivíduos a esses estratos sociais, de acordo com os distintos aspectos no que tange à vulnerabilidade social das juventudes. Ressaltando-se que os indivíduos que compartilham uma condição semelhante quanto à escassez de determinados recursos tendem a possuir oportunidades sociais semelhantes entre si e desiguais em relação aos demais indivíduos.
Evidencia-se que, sem que se perca o caráter de generalidade, é possível especificar padrões em que a população jovem se distribua quanto às suas próprias especificidades de vulnerabilidade social, conformando com isso diversos estratos de juventude segundo a distribuição desigual do fenômeno da vulnerabilidade social. Deste modo, o problema de pesquisa aqui desenvolvido seria o de identificar a possibilidade em desenvolver indicadores sociais para a operacionalização do conceito de vulnerabilidade social das juventudes, considerando a heterogeneidade e os diversos estratos sociais dessa população. Indicadores esses que sejam tanto confiáveis, quanto proporcionem a comparação entre e dentro de determinadas áreas geográficas que circunscrevam as populações de interesse.
Entende-se que os indicadores sociais atualmente existentes, sendo esses específicos às juventudes ou não, levam em consideração as distintas multidimensionalidades dos fenômenos sociais que se propõem a operacionalizar, porém supõem resultados homogêneos para toda a população que pertence a uma determinada área geográfica.
2. Notas Metodológicas Sobre a Construção de Indicadores Sociais
A partir dos anos 1960, com o surgimento do chamado Movimento dos Indicadores Sociais, indicadores compostos (ou sintéticos) têm sido propostos com a finalidade de oferecer leituras sobre a realidade social a partir de diversas apreensões conceituais. Pode-se dizer que o mais importante desses indicadores é o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), elaborado sob a supervisão do paquistanês Mahbub ul Haq, no final da década de 1980, gozando de ampla divulgação e comparabilidade internacional garantida sob os auspícios do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD). (JANNUZZI, 2004; PNUD, 2010).
Porém, antes mesmo da década de 1960, preocupações com a avaliação de níveis de bem estar social entre as nações já eram temas da pauta da análise acadêmica e governamental. Dessa forma, o Produto Interno Bruto (PIB) per capita, que viria a ser “suplantado” pelo IDH, até então era considerado uma medida-síntese do bem estar. Configurava-se como uma medida estritamente econômica capaz de oferecer leitura analítica quanto a diferenças econômicas e sociais entre quase todos os países.
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Contudo, na esteira do Movimento dos Indicadores Sociais, que foi fomentado por instituições multilaterais no escopo da ONU, como OCDE, UNESCO, FAO, OIT, OMS, UNICEF entre outros, medidas síntese baseadas apenas na compreensão do crescimento econômico, como é o caso do PIB per capita, foram perdendo seu caráter de validade quanto à sua suposta possiblidade de análise das diferenças sociais entre os países. Isso porque se evidenciou que o nível de qualidade de vida e bem estar de uma população não necessariamente são correlacionados com seu crescimento econômico. (JANNUZZI, 2004).
Nesse contexto surge o IDH como uma possibilidade para
[...] suprir as deficiências apontadas pelos chamados Indicadores de Primeira Geração – indicadores de natureza bastante restrita e simplória, a exemplo do PIB e PIB per capita (GUIMARÃES; JANNUZZI, 2005, p. 74).
Assim, o IDH como um Indicador de Segunda Geração – em que sua principal característica é a de se constituir como um indicador composto, ou diga-se sintético, em que mais de uma variável e mais de uma dimensão são aglutinadas com vista a constituir uma medida síntese – "[...] desponta como o mais popular e destacado substituto do PIB per capita como indicador de bem estar de uma população." (GUIMARÃES; JANNUZZI, 2005, p. 75).
Entende-se por indicador social o conceito adotado por Jannuzzi (2004):
um Indicador Social é uma medida em geral quantitativa dotada de significado social substantivo, usado para [...] quantificar ou operacionalizar um conceito social abstrato, de interesse teórico (para pesquisa acadêmica) ou programático (para formulação de políticas). É um recurso metodológico, empiricamente referido, que informa algo sobre um aspecto da realidade social ou sobre mudanças que estão se processando na mesma. (p. 15).
Destacamos, também de acordo com Jannuzzi (2002), que um indicador social qualquer pode apenas indicar algum aspecto da realidade social, mas nunca pode substituir o conceito que lhe originou. Dessa forma, a mensuração de um aspecto da realidade através de um indicador social é sempre entendida enquanto um exercício sistemático e contínuo de operacionalização de um conceito através de variáveis, ou atributos, que podem ser observadas nessa mesma realidade.
Dada essa necessidade de operacionalização do conceito abstrato, torna-se imprescindível evitar a reificação da medida em detrimento do conceito em questão, sobretudo quando se tratam de conceitos por demais abrangentes. E isso porque, se considera que essa reificação pode realmente contribuir no sentido oposto, ou seja, no sentido de banalizar o próprio conceito. Outro desdobramento, apontado por Jannuzzi (2002) quanto da reificação entre conceito e medida, é que ao se considerar os indicadores como a expressão exata, a mais válida e ideal dos conceitos então, obrigatoriamente se deve supor, equivocadamente, que também sejam isentos “[...] de valores ideológicos ou políticos, como se na sua construção não interviessem orientações teóricas e opções metodológicas dos seus proponentes.” (p. 56).
Para a operacionalização de quaisquer indicadores sociais são utilizados como insumos os dados das estatísticas públicas. Essas estatísticas públicas referem-se aos dados de atributos de indivíduos, famílias, domicílios, bairros, municípios entre outras unidades de análise, que tem como fonte os Censos Demográficos, pesquisas amostrais e os registros administrativos. Sendo “o que diferencia a estatística pública do indicador social é o conteúdo informacional presente, isto é, o ‘valor contextual’ da informação disponível neste último.” (JANNUZZI, 2004, p. 16).
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Assim, indicadores sociais podem ser operacionalizados, considerando um determinado período de tempo, para se referirem a distintos níveis territoriais e segmentos específicos da população, tais como: crianças, adolescentes, jovens, adultos, idosos, homens, mulheres, brancos, não brancos, entre outros. Já os níveis territoriais podem ser quaisquer definições de demarcação geográfica do território, desde que haja dados representativos e confiáveis para a unidade geográfica a ser analisada, ou ainda, utilizando-se as definições de divisão política do território como: regiões administrativas dos municípios, municípios, regiões metropolitanas, micro e meso regiões dos estados, entre outros.
Um aspecto adicional sobre as delimitações dos níveis territoriais utilizados na análise dos dados, diz respeito ao que a literatura referente à análise espacial de dados denomina de problema de unidade de área modificável (modifiable areal unit problem – MAUP). Esse problema possui dois componentes: o efeito de escala (scale effect) e o efeito de zoneamento (zoning effect). Por efeito de escala entende-se a tendência de que diferentes resultados estatísticos possam ser obtidos tão logo haja a ampliação ou redução da área territorial considerada na análise. Já quanto ao efeito de zoneamento, entende-se que os resultados estatísticos podem possuir pequenas ou grandes variações, dependendo dos limites que são adotados para a definição das áreas geográficas, isto é, mantendo a mesma escala territorial e apenas variando na configuração entre os limites dessas áreas. (WRIGLEY, et. al., 1996).
Há que se destacar ainda que, a possibilidade de construção e operacionalização de indicadores sociais é possibilitada, ou impossibilitada, pela disponibilidade de seus insumos. Ou seja, pela disponibilidade de dados das estatísticas públicas e suas características de cobertura ou representatividade estatística e confiabilidade de seu conteúdo. Acrescenta-se que os indicadores sociais podem ser “[...] expressos como taxas, proporções, médias, índices, distribuição por classes e também por cifras absolutas.” (JANNUZZI, 2004, p. 16). Embora, também se deve reconhecer que cifras absolutas não possibilitam a comparação entre os distintos elementos considerados sob uma unidade de análise, para os quais os indicadores sociais podem ser computados. (ROSENBERG, 1976).
Evidencia-se também que, como uma construção empírica que tem por objetivo a operacionalização de conceitos teóricos e abstratos, os indicadores sociais possuem propriedades desejáveis quanto a sua observação e quantificação, as quais se destacam suas características de relevância social, validade de constructo, confiabilidade, cobertura, sensibilidade, entre outras1
Os indicadores sociais também podem ser classificados de diversas formas (JANNUZZI, 2004). A complexidade metodológica, ou a quantidade de informação envolvida na construção de um indicador, é um dos critérios utilizados para se classificar os indicadores sociais como simples ou sintéticos. Os indicadores simples figuram como uma estatística social obtida a partir dos dados das estatísticas públicas e referem-se apenas a uma dimensão. Quanto aos indicadores sintéticos, esses por sua vez são construídos a partir de um conjunto de indicadores simples em que, muito frequentemente, operações aritméticas são empenhadas com o objetivo de aglutiná-los. Dessa forma, diferentes informações que tangenciam a uma ou mais dimensões específicas da realidade social são condensadas em um único indicador sintético.
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Um conjunto de indicadores simples “[...] referidos a um determinado aspecto da realidade social ou área de intervenção programática denomina-se Sistema de Indicadores Sociais.” (JANNUZZI, 2004, p. 17). Portanto, inclusive o conjunto de indicadores simples utilizados para compor um indicador sintético qualquer, pode ser entendido como um sistema
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Para acesso a uma discussão completa sobre as propriedades dos indicadores sociais ver Jannuzzi (2004).
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de indicadores sociais em si mesmo. Contudo, argumenta-se que a vantagem da utilização de indicadores sintéticos é a de que assim se possibilita uma orientação mais objetiva, ou seja, torna-se possível priorizar recursos e planejar políticas públicas mais diretamente. Por outro lado, a desvantagem da utilização dos indicadores sintéticos é dada pela “perda crescente de proximidade entre conceito e medida e de transparência [principalmente quanto à forma de seu cálculo] para seus potenciais usuários.” (JANNUZZI, 2004, p. 22).
A literatura que trata das muitas vantagens e desvantagens em se utilizar indicadores sintéticos em comparação com os sistemas de indicadores sociais tem se pautado em eleger uma verdadeira dicotomia entre esses. Neto, Jannuzzi e Silva (2008) argumentam, porém, que o uso integrado dos indicadores sintéticos com os sistemas de indicadores sociais – especificamente considerando o sistema de indicadores sociais que é utilizado para compor o indicador sintético em questão – rompe com a compreensão dicotômica que é frequentemente colocada entre essas abordagens. Assim, afirmam que
a “síntese” não pode prescindir do “sistema” e esta “síntese” torna-se uma ferramenta descritiva poderosa, não se constituindo apenas em um instrumento de hierarquização comparativa dos municípios [ou outras áreas geográficas]. (NETO; JANNUZZI; SILVA, 2008, p. 12).
Apesar dos apontamentos acerca do uso integrado dos indicadores sintéticos com os sistemas de indicadores sociais – em que se considere a capacidade de se “[...] analisar a folha, a árvore e a floresta, para usar uma analogia corrente" (NETO; JANNUZZI; SILVA, 2008, p. 13) – salienta-se aqui que ambas as construções operacionais dos conceitos abstratos (os indicadores sintéticos ou os sistemas de indicadores sociais) utilizam frequentemente valores agregados dos indivíduos ou de suas famílias e/ou domicílios, considerando um dado período de tempo e espaço geográfico, para compor suas medidas ao nível de análise territorial e/ou grupal. E isso, mesmo que recortes específicos como recortes de idades, sexo, renda, entre outros, possam ser empregados para selecionar os indivíduos que terão seus atributos agregados.
Ao se considerar que a manifestação dos atributos dos indivíduos ou de suas famílias e/ou domicílios seja heterogênea ao longo de todas as dimensões representativas do conceito em questão, então o processo de agregação, que é tomado através de médias ou proporções, se configura como um processo de homogeneização de todos os indivíduos ou de suas famílias e/ou domicílios em benefício da constituição de uma única medida. Assim, se constitui um indicador social, referenciado ao nível de análise do território e/ou do grupo populacional especificamente considerado no processo de agregação.
Nota-se, dessa forma, que quando a agregação dos atributos do conjunto de todos os indivíduos ou de suas famílias e/ou domicílios seja empenhada ao nível territorial e/ou ao nível do grupo, a unidade de análise deixa de ser o indivíduo ou sua família e/ou domicílio, para os quais as informações são coletadas, passando a ser o próprio território em si e/ou o grupo populacional. Essa constatação não é trivial, dado que as leituras analíticas desse tipo de medida somente podem ser realizadas quando o foco seja necessariamente o conjunto dos elementos considerados no processo de agregação ou, dito de outra forma, referindo-se a características do território e/ou de todo o grupo populacional. A literatura denomina esse problema como falácia ecológica.
A falácia ecológica envolve a inferência inapropriada para o nível de análise individual considerando seu relacionamento com os resultados do nível de análise territorial. Isso acontece, frequentemente, quando os dados estão disponíveis para o
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pesquisador apenas para unidade de análise territorial, mas os objetos de estudo são atributos do nível de análise individual. (WRIGLEY, et. al., 1996, p. 30, tradução nossa)2.
Assim, constata-se como impossibilidade analítica a referência a quaisquer subconjuntos de elementos ou mesmo de elementos isolados dentro de uma área geográfica. Ou seja, como exemplo, ao se afirmar que uma área geográfica qualquer (a) possui um indicador social com o valor de (x) nenhum indivíduo ou grupo de indivíduos pode ser analisado dentro dessa área como possuindo um valor diferente de (x) para o dado indicador social em questão. Adicionando-se ao critério territorial também o critério de segmento populacional, tem-se o mesmo efeito. Assim, se o segmento populacional de indivíduos com idade entre 15 e 29 anos (j), residentes em um dado território (t), possuir um indicador social com o valor (i), nenhum indivíduo ou subgrupo de indivíduos pode ser localizado dentro desse segmento populacional, entre os residentes daquele território, como possuindo um valor diferente de (i) para o dado indicador social em questão.
Além do IDH também uma variedade de outros indicadores sintéticos foram construídos sob a perspectiva de proporcionarem informações para níveis geográficos menores, tais como UFs, municípios e territórios intramunicipais (GUIMARÃES; JANNUZZI, 2005). Em que pesem variações específicas sobre a forma de cômputo desses indicadores, de modo geral são reflexos explícitos ou implícitos da forma de cômputo do IDH. Dessa forma, apesar da clara vantagem proporcionada por esses indicadores sociais, em termos do alcance das informações para níveis geográficos menores, ainda assim pesa sobremaneira a característica de que dentro das unidades territoriais seja impossível discriminar as variações entre subpopulações quanto à experimentação de um determinado fenômeno social. E isso ocorre mesmo que se decomponha o indicador sintético, ou seja, considerando-se o sistema de indicadores sociais que o compõe. Destaca-se também o mau uso que se têm feito de alguns indicadores sociais no âmbito das políticas públicas, dado que UFs, municípios ou outros níveis territoriais que apresentem um mesmo valor para um determinado indicador social em questão pode requerer políticas públicas totalmente distintas entre si.
Evidencia-se, portanto, que para melhor analisar as distribuições de um fenômeno social específico com uso de indicadores sociais, tem sido empregado o recurso de reduzir o nível da área geográfica a ser considerada na análise. Mas, dependendo do fenômeno social a ser analisado e de sua distribuição no espaço territorial pode ser preferível a utilização de áreas territoriais com escalas distintas do que o menor nível territorial possível, tanto quanto podem também ser necessárias outras definições de limites entre esses territórios. Somado a isso, existe a limitação da disponibilidade de dados oriundos das estatísticas públicas, quanto ao nível geográfico passível de generalização e com representatividade estatística. No caso do Censo Demográfico Brasileiro, de 2000 e 2010, o menor nível de representatividade estatística para os microdados da amostra são as áreas de ponderação. Porém se for possível considerar que as populações residentes em cada área de ponderação são suficientemente heterogêneas, então não há possibilidade para que, com o uso dos indicadores sociais atualmente existentes e sob o ponto de vista da gestão de políticas públicas e do planejamento social, se possa ensejar diferentes políticas sociais que atinjam diferentes estratos dessa população, considerando um mesmo território, em que pesem as diferentes experimentações sobre um dado fenômeno social por esses ou aqueles indivíduos.
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The ecological fallacy involves the inappropriate inference of individual-level relationships from areal-unit-level results. It arises, typically, when areal-unit data are the only source available to the researcher but the objects of study are individual-level characteristics and relationships.
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Outra consideração, que se faz necessária destacar, é a de que uma maior quantidade de indicadores simples utilizados para compor um indicador sintético qualquer, não necessariamente se traduz em melhores propriedades desejáveis para esses indicadores sintéticos, tais como validade, especificidade e sensibilidade. Assim, pode ser preferível o uso de indicadores sociais simples, e mais limitados, dado que se possa “[...] intuir claramente seu significado, do que uma medida composta, com significado abstrato demais para ter pronta e clara identificação empírica com a realidade social.” (JANNUZZI, 2004, p. 29). Sobretudo quando indicadores sintéticos são utilizados como critérios de elegibilidade para que áreas territoriais sejam contempladas por políticas públicas ou ainda como critérios para focalização e seleção de público alvo, o uso de indicadores simples pode ser mais apropriado do que o uso indiscriminado de um indicador sintético qualquer para este tipo de atividade. (GUIMARÃES; JANNUZZI, 2005; NETO; JANNUZZI; SILVA, 2008).
De fato, o uso de indicadores simples pode tornar a análise dos territórios mais específica, porque dessa forma é possível considerar aspectos relevantes para cada política pública, tendo em vista a especificidade de seus objetivos. Ou seja, através dos indicadores simples pode-se investigar, e com detalhe, uma miríade de aspectos importantes para uma política pública qualquer, porém são tão genéricos como quaisquer outros indicadores sintéticos, já que estabelecem a homogeneização dos indivíduos dentro dos territórios. Portanto, tanto os indicadores sintéticos como os indicadores simples, considerando a forma como são logicamente estruturados atualmente, possuem aplicação duvidosa quanto seus usos como critérios de elegibilidade de territórios, focalização e seleção de público alvo em políticas públicas, especialmente as de corte social.
Destaca-se que todos esses indicadores sociais possuem seu mérito quanto as possibilidades analíticas que oferecem sobre a realidade social, sejam esses indicadores específicos ou não, às juventudes. Contudo, a crítica estabelecida aqui diz respeito à pretensa característica de especificidade que esses indicadores sociais possam assumir para serem utilizados como critério de elegibilidade para que áreas territoriais sejam contempladas por políticas públicas, ou ainda como critérios para focalização e seleção de público alvo prioritário em políticas públicas de corte social. Isto é, considerando que a unidade de intervenção dessas politicas públicas seja necessariamente o indivíduo e/ou sua família. Nesse sentido, o que se destaca não é apenas o mau uso que tem sido feito de alguns indicadores sociais, mas a inadaptação de todos esses indicadores para suprir necessidades de informação que para serem satisfeitas os levam a adentrar em terreno da falácia ecológica.
Já é notório, no âmbito acadêmico e governamental, que os indicadores sociais são de fato ferramentas importantes para o planejamento social. Porém, – para retomar à analogia colocada por Neto, Jannuzzi e Silva, (2008) – ao se utilizar quaisquer indicadores sociais (simples ou sintéticos) na forma como atualmente são construídos, não é possível considerar as formigas da folha, da árvore e da floresta. Isto é, por que utilizar indicadores sociais como critérios de elegibilidade para que áreas territoriais sejam contempladas por políticas públicas, se em outras áreas territoriais existem parcelas de população que vivem sob o mesmo nível de experimentação do fenômeno social de interesse? E ainda, como seria possível utilizar indicadores sociais como critérios para focalização e seleção de público alvo prioritário – considerando políticas públicas que tenham como objetivo a intervenção direta nos indivíduos e/ou suas famílias – se esses indicadores somente podem remeter análise ao nível territorial e não ao nível individual/familiar? Assim, se compreende que os atuais indicadores sociais não permitem conhecer quais são os diversos perfis – ou estratos sociais – de uma dada população, tanto quanto não permitem conhecer o tipo e o grau com que cada indivíduo experimenta um dado fenômeno social de interesse.
Então, o que se propõe como agenda de pesquisa não é a utilização de mais uma dentre tantas técnicas de análise para a construção de indicadores sociais. Antes, o que se
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propõe é especificamente uma mudança de lógica quanto à concepção que informa a construção de indicadores sociais. Reforça-se a ideia de que indicadores construídos sob a perspectiva dos territórios como unidade de análise são importantes, porém, insuficientes para prover informações factíveis sob a perspectiva de serem utilizados como critérios de elegibilidade para que áreas territoriais sejam contempladas por políticas públicas, ou ainda como critérios para focalização e seleção de público alvo prioritário em políticas públicas de corte social, em que a unidade de intervenção seja necessariamente o indivíduo e/ou sua família.
3. Materiais e Métodos
A partir dos microdados do Censo Demográfico Brasileiro de 2010, foram construídas 18 variáveis que se referem a dimensões de renda, educação, trabalho, tipos de arranjos familiares e condições de vida no domicílio. Todas essas variáveis foram observadas em nível de mensuração qualitativo ordinal ou nominal. Após o tratamento dos dados, utilizou-se o modelo Grade of Membership (GoM) para a identificação dos perfis multidimensionais de vulnerabilidade social das juventudes. Abaixo se apresenta os conteúdos relacionados aos materiais e métodos que foram trabalhados.
O modelo matemático de GoM estima iterativamente dois conjuntos de parâmetros, baseando-se em conjuntos nebulosos (fuzzy sets). Assim, o parâmetro conhecido como lambda descreve os perfis multidimensionais mais frequentes em uma população, utilizando conjuntos de padrões de respostas dos indivíduos. Já o outro parâmetro de GoM, conhecido como gama, descreve medidas de distância de cada indivíduo em relação a cada um dos perfis multidimensionais. Como ambos os parâmetros são estimados iterativamente e possuem um relacionamento lógico, então, os parâmetros gamas são utilizados para matizar o pertencimento de cada indivíduo em relação aos diversos perfis multidimensionais de vulnerabilidade social, os que por sua vez são descritos pelos parâmetros lambdas.
Considera-se que a técnica de GoM se diferencia das demais técnicas de agrupamento, visto que essas últimas se baseiam apenas em conjuntos discretos (crisp sets). Assim, deve-se observar que o parâmetro lambda, estimado por GoM, descreve conjuntos de probabilidades de resposta sob as quais são delineados os perfis multidimensionais mais frequentes e equidistantes em um simplex geométrico, considerando uma população específica. Este parâmetro possui todas as propriedades matemáticas dos conjuntos discretos. Contudo, o outro parâmetro estimado por GoM, o parâmetro gama, possui todas as propriedades matemáticas dos conjuntos nebulosos, ou partições difusas.
Os conjuntos nebulosos foram propostos originalmente por Zadeh (1965) e se distinguem dos conjuntos discretos porque cada indivíduo, ou elemento, pode ser matizado em um continuum de pertencimento entre 0 (zero) e 1 (hum) em relação a diversos conjuntos ao mesmo tempo. Portanto, cada indivíduo é necessariamente definido como membro parcial de todos os conjuntos. Já os conjuntos discretos somente admitem dois estados de pertencimento para esses indivíduos: . Dessa forma, os estados de pertencimento definidos pelos conjuntos discretos são exatamente os dois extremos do continuum admitido pelos conjuntos nebulosos. (BAPTISTA, 2003).
Assim, enquanto outras técnicas de agrupamento nos informam sobre o pertencimento pleno de um indivíduo i a um dado conjunto k – ou seja, o indivíduo pertence ou não pertence a um dado conjunto –, GoM possibilita a estimação dos graus de pertencimento g do indivíduo i a distintos conjuntos k. Portanto, ao se utilizar o modelo de GoM assume-se que os indivíduos não se organizam, segundo a lógica binária de pertencimento à conjuntos discretos. (MANTON; WOOBURY; TOLLEY, 1994).
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O conjunto dos graus de pertencimento de cada indivíduo define-se como partições nebulosas (fuzzy), sob as quais se representa e se parametriza a heterogeneidade ao nível dos indivíduos (WOODBURY; CLIVE; GARSON JR., 1978; ZADEH, 1965). Assim, se se considera apenas os estados de pertencimento admitidos pelos conjuntos discretos, então se torna “[...] necessário pressupor que o estado [ou conjunto] ao qual uma pessoa [ou outro tipo de elemento] pertence é homogêneo.” (BAPTISTA, 2003, p. 21).
Por considerar que a multidimensionalidade da vulnerabilidade social seja experimentada exatamente de modo heterogêneo entre os indivíduos, então se justifica a escolha desta técnica como a mais adequada para delinear os perfis multidimensionais de vulnerabilidade social das juventudes.
Para executar a aplicação da técnica de análise, todas as variáveis de interesse, construídas a partir do Censo Demográfico Brasileiro de 2010, foram categorizadas em nível de mensuração qualitativo ordinal ou nominal e as observações em branco foram categorizadas com código que especificasse a não informação. Foram construídas 18 (dezoito) variáveis para compor o modelo de GoM, perfazendo um total de 71 (setenta e uma) categorias de resposta. Assim, no modelo de GoM foram considerados a amostra total de 92.765 jovens com idade entre 15 e 29 anos que residiam em domicílios particulares permanentemente ocupados na região metropolitana de Belo Horizonte – MG (RMBH)3. Abaixo se apresenta o processo de tratamento das variáveis utilizadas4
Grupo Etário – Variável constituída por cinco categorias: "De 15 a 17 anos"; "De 18 a 19 anos"; "De 20 a 22 anos"; "De 23 a 24 anos" e "De 25 a 29 anos", construída a partir da variável V6036 do Censo Demográfico de 2010. As categorias de idade compreendem etapas de desenvolvimento de ciclos de estudo e trabalho para os jovens de 15 a 29 anos.
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Sexo – Variável constituída dicotomicamente pelas categorias: "Masculino" e "Feminino", construída a partir da variável V0601 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável foi incorporada ao modelo porque representa um aspecto de grande relevância sociológica quanto à estratificação social.
Cor ou Raça – Variável constituída pelas categorias: "Pretos/Pardos/Indígenas"; "Brancos/Amarelos" e "Ignorado", construída a partir da variável V0606 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável foi incorporada ao modelo porque representa um aspecto de grande relevância sociológica quanto à estratificação social.
Nível de Instrução Formal – Variável constituída por cinco categorias: "Sem instrução e fundamental incompleto"; "Fundamental completo e médio incompleto"; "Médio completo e superior incompleto"; "Superior completo" e "Não determinado", construída a partir da variável V6400 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável, que contabiliza o nível de instrução em função das informações da série e nível ou grau de escolaridade, busca a compreensão detalhada sobre os ciclos de estudo do ensino fundamental, médio e superior.
Defasagem Escolar Idade/Grau – Variável constituída pelas categorias: "Não estudantes"; "Estudantes defasados"; "Estudantes regulares"; "Não determinados", construída a partir de combinações entre as variáveis V6036, V0628 e V6400 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão, para os indivíduos que ainda estudam, da
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O software GOM3.EXE foi desenvolvido em ambiente MS-DOS para estimar os modelos Grade of
Membership (GoM). Este software, que possui código fonte aberto e livre, foi escrito originalmente
por Woodbury e Clive em 1975, posteriormente modificado por Peter Charpentier e Burt Singer no Departamento de Epidemiologia e Saúde Pública da Escola de Medicina da Universidade de Yale – EUA em 1996, e disponível para download em: <http://lib.stat.cmu.edu/DOS/general/.index.html>. Acesso em: 17 de fev. 2011. Porém, foi utilizada neste estudo uma nova versão que foi adaptada por Rafael Kelles Vieira Laje para as plataformas UNIX e LINUX, disponível mediante solicitação pelo e-mail: <groupgom@gmail.com>.
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existência de defasagem escolar por idade/grau. Assim, toma-se como idade pedagogicamente recomendada para a realização do curso do ensino médio o grupo etário de 15 a 17 anos; e a idade pedagogicamente recomendada para a realização do curso de ensino superior o grupo etário de 18 a 29 anos.
Condição Associada de Frequência Escolar e Trabalho – Variável constituída por seis categorias: "Não trabalha, não procura trabalho e não frequenta escola"; "Procura trabalho e não frequenta escola"; "Trabalha e não frequenta escola"; "Trabalha e frequenta escola"; "Procura trabalho e frequenta escola"; "Não trabalha, não procura trabalho e frequenta escola", construída a partir de combinações entre as variáveis V0641, V0642, V0643, V0644, V0654 e V0628 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão detalhada da concomitância de estudo e trabalho e/ou da intenção de trabalho.
Formalidade do Trabalho – Variável constituída pelas categorias: "Trabalhador informal"; "Trabalhador formal" e "Não trabalha", construída a partir de combinações entre as variáveis V0648, V0649, V0641, V0642, V0643 e V0644 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão da formalidade do trabalho entre os que trabalham. Para definição de trabalho formal ou informal entre empregadores, optou-se pelo critério que classifica o empregador com até 5 empregados como trabalhador informal.
Renda do Trabalho – Variável constituída por cinco categorias: "Não trabalha"; "Não remunerado/Sem rendimento/Sem informação"; "Menos de 1 SM"; "De 1 a menos de 2 SM"; "De 2 SM e mais", construída a partir de combinações entre as variáveis V6511, V0641, V0642, V0643, V0644 e V0648 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão (entre os que tinham trabalho na semana de referência e auferiam rendimento em forma de dinheiro, produtos ou mercadorias) dos valores dos salários pagos mensalmente pelo trabalho principal, em salários mínimos.
Renda Mensal Domiciliar Per Capita – Variável constituída pelas categorias: "Menos de 1 SM"; "De 1 a menos de 2 SM" e "De 2 SM e mais", construída a partir das variáveis V6531 e V0401do banco de dados de domicílios do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão da renda mensal do domicílio em razão do número de moradores do domicílio.
Renda Mensal do Indivíduo em Relação à Renda Mensal do Domicílio – Variável constituída por quatro categorias: "Não trabalha e/ou Não possui renda e/ou Domicílio não tem rendimento"; "De 50,0% ou mais"; "De 25 a 49,9%" e "Até 24,9%", construída a partir de combinações entre as variáveis V6527, V0641, V0642, V0643, V0644 do banco de dados de pessoas e V6529 do banco de dados de domicílios do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão da renda mensal do indivíduo, considerando todas as fontes, como razão da renda mensal do domicílio.
Densidade de Moradores por Dormitório – Variável constituída pelas categorias: "Acima de 3"; "Acima de 2 até 3"; "Acima de 1 até 2" e "Até 1", construída a partir da razão entre as variáveis V0401 e V0204 do banco de dados de domicílios do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão da densidade de moradores por número de cômodos no domicílio servindo de dormitório.
Posição no Domicílio – Variável constituída pelas categorias: "Pessoa responsável"; "Cônjuge"; “Genro/nora”; “Filho(a)/enteado(a)” e "Outros", construída a partir da variável V0502 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão da posição do indivíduo dentro da unidade domiciliar, considerando sua relação com a pessoa responsável pelo domicílio.
Estado Conjugal – Variável constituída pelas categorias: "Sim"; "Não, mas viveu" e "Não, nunca viveu", construída a partir da variável V0637 do Censo Demográfico de 2010.
Número de Filhos – Variável constituída pelas categorias: "Nenhum Filho"; "1 filho"; "2 filhos"; "3 filhos e mais" e "Não identificável", construída a partir de combinações
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entre as variáveis V0504 e V0502 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão do número de filhos apenas para os indivíduos que possuem posição na família como pessoa responsável ou cônjuge (de sexo diferente ou mesmo sexo), já que essa informação não foi captada diretamente pelo questionário do Censo Demográfico de 2010 para homens e mulheres. Assim, os filhos referem-se aos indivíduos que moravam no domicílio e que possuíam posição de filhos neste domicílio (filho(a) do responsável e do cônjuge, filho(a) somente do responsável ou enteado(a)), em relação à pessoa de responsável. Todos os demais indivíduos que possuem posição na família diferente de pessoa responsável ou cônjuge são classificados como não identificável.
Idade Com que Teve o Primeiro Filho – Variável constituída pelas categorias: "Menos de 20 anos"; "Com 20 anos ou mais" e "Não aplicável ou não identificável", construída a partir de combinações entre as variáveis V0504, V0502 e V6036 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão da idade com que a pessoa teve o primeiro filho, tendo por base a idade da pessoa mais velha que possui posição de filho no domicílio. Foi calculada apenas para os indivíduos que possuem posição no domicílio como pessoa responsável ou cônjuge, já que essa informação não foi captada diretamente pelo questionário do Censo Demográfico de 2010. Assim, os filhos referem-se aos indivíduos que moravam no domicílio e que possuíam posição de filhos neste domicílio (filho(a) do responsável e do cônjuge, filho(a) somente do responsável ou enteado(a)), em relação à pessoa de responsável. Todos os demais indivíduos que possuem posição no domicílio diferente de pessoa responsável ou cônjuge (de sexo diferente ou mesmo sexo) são classificados como não identificável. E todas as pessoas em que a diferença de sua idade, em relação a idade da pessoa mais velha que possui posição de filho no domicílio, é inferior a 12 anos, essas foram classificadas como não aplicável.
Nível de Instrução Formal da Mãe – Variável constituída por cinco categorias: "Sem instrução e fundamental incompleto"; "Fundamental completo e médio incompleto"; "Médio completo e superior incompleto"; "Superior completo" e "Educação da mãe não identificável ou não determinada", construída a partir de combinações entre as variáveis V6400, V0502 e V0601 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável, que contabiliza o nível de instrução em função das informações da série e nível ou grau de escolaridade, busca a compreensão detalhada sobre os ciclos de estudo do ensino fundamental, médio e superior das mulheres cuja posição no domicílio é de pessoa responsável ou cônjuge (de sexo diferente ou mesmo sexo), exceto para as mulheres que possuem posição de pessoa responsável ou cônjuge no domicílio com idade entre 15 e 29 anos, essas foram classificadas como educação da mãe não identificável ou não determinada.
Migrante na Década – Variável constituída por três categorias: "Migrante de retorno"; “Migrante por ocasião” e "Não migrante", construída a partir de combinações entre as variáveis V0618 e V0624 do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão de realização do evento de migração intermunicipal em período inferior a 10 anos.
Esgotamento Sanitário do Domicílio – Variável constituída por três categorias: “Inexistência de sanitário ou buraco para dejeções”; "Outras formas de esgotamento sanitário" e "Rede geral de esgoto ou pluvial/Fossa séptica", construída a partir das variáveis V0206 e V0207 do banco de dados de domicílios do Censo Demográfico de 2010. Essa variável possibilita a compreensão da qualidade de infraestrutura de saneamento básico do domicílio.
Deve-se salientar que com a disponibilidade da nova versão dos microdados do Censo Demográfico de 2010 será possível a inclusão de pelo menos outras duas variáveis ao modelo de GoM (Tipo de Arranjo Familiar e Presença de Famílias Conviventes) tanto quanto será possível reorganizar a construção de outras variáveis onde se objetiva um foco mais
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específico sobre as estruturas familiares do que sobre as estruturas de composição dos domicílios, conforme já anteriormente elaborado por Pinto (2012).
4. Resultados
Após a estimação dos modelos de GoM, considerando distintos modelos com K perfis multidimensionais de vulnerabilidade social das juventudes, aplicou-se o Critério de Informação de Akaike (AIC)5 para se definir o modelo mais ajustado. Espera-se que assim seja obtido o modelo de GoM em que o número de perfis extremos K seja capaz de descrever satisfatoriamente a multidimensionalidade da vulnerabilidade social das juventudes. Da mesma forma, também se espera que os parâmetros gamas sejam mais sensíveis para captar a heterogeneidade com a qual as juventudes experimentam as mais diversas situações de vulnerabilidade social. Portanto, considera-se que um modelo de GoM, assim ajustado, possua alto grau de robustez quanto a estimação dos seus dois conjuntos de parâmetros ( e ). Conforme a Tabela 1 abaixo, optou-se pelo modelo com K = 3 perfis.
Tabela 1 - Valores de AIC para modelos Grade of Membership (GoM) com K perfis –RMBH, 2010
K P ln(L) AIC 2 185672 -1581596,88 3534537,75 3 278508 -1263696,50 3084409,00 4 371344 -1308490,13 3359668,25 5 464180 -1223070,88 3374501,75 6 557016 -1089990,75 3294013,50
Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados do Censo Demográfico, 2010 – IBGE.
A partir da aplicação do AIC ao modelo de GoM e com intuito de delinear perfis compostos por categorias de resposta relevantes – isto é, a partir de estimativas significativas de – descreve-se os perfis multidimensionais em função das categorias l das variáveis j em cada perfil extremo k que cumprem um dos seguintes critérios:
a) Razão entre o total marginal estimado e observado no total da população (%) igual ou maior que 1,2.
b) Razão entre o total marginal estimado e observado no total da população (%) igual ou maior que 1,2 e no mínimo 80% do perfil sendo definido pelo total marginal estimado.
c) Razão entre o total marginal estimado e observado no total da população (%) igual ou maior que 1,5 e no mínimo 20% do perfil sendo definido pelo total marginal estimado.
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O AIC é uma medida baseada em teoria da informação estatística. Comparando os modelos de GoM com o uso dessa medida, é preferido sempre o modelo com K perfis extremos que apresentar o menor valor para o AIC. Dessa forma, o AIC indica um melhor ajuste e uma maior parcimônia quanto ao número de perfis estimados, ao mesmo tempo afastando a propensão de “superajustamento” no modelo encontrado. Define-se como: onde, é o número total de parâmetros
estimados e é dado por e é o logaritmo natural da função de máxima verossimilhança. Para maiores detalhes sobre o uso do Critério de Informação de Akaike como critério de ajuste entre modelos de GoM ver GUEDES, Gilvan Ramalho et al., 2010.
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Os perfis multidimensionais de vulnerabilidade social das juventudes que foram encontrados se diferenciam quanto ao grau – maior ou menor – de vulnerabilidade social e tangenciam as dimensões de renda, educação, trabalho, tipos de arranjos familiares e condições de vida no domicílio. Portanto, apresenta-se abaixo a descrição, em termos das probabilidades de (λkjl) relevantes6
Perfil 1: Este perfil é composto em sua maioria por jovens do grupo etário de 15 a 19 anos. É indistinto quanto ao gênero e quanto a etnia. Cerca de 30,0% possuem nível de instrução formal equivalente à “Sem instrução e fundamental incompleto” e 40,0% possuem “Fundamental completo e médio incompleto”. Um terço desses jovens possui defasagem escolar por idade/grau. Aproximadamente metade desses jovens está na condição de “Não trabalha, não procura trabalho e não frequenta escola” ou “Procura trabalho e não frequenta escola”. Nenhum jovem deste perfil exerce trabalho remunerado. A renda mensal domiciliar per capita para aproximadamente 73,0% dos jovens neste perfil é de menos de 1 (hum) salário mínimo. Possuem exclusivamente posição de “filhos/enteados” ou “outros” no domicílio. E a educação da mãe para aproximadamente 60,0% dos jovens deste perfil é de “Sem instrução e fundamental incompleto”.
, dos 3 (três) perfis extremos gerados pela técnica de Grade of Membership:
Perfil 2: Este perfil é composto em sua maioria por jovens do grupo etário de 23 a 29 anos. É indistinto quanto ao gênero e quanto a etnia. Esse perfil é exclusivamente formado por jovens que já abandonaram o ciclo escolar, assim todos os indivíduos desse perfil não frequentam escola e trabalham. Apenas cerca de 20,0% desses jovens ocupam postos de trabalho informais. Para aproximadamente 74,0% dos jovens deste perfil a renda do trabalho é de acima de 1 (hum) salário mínimo. Aproximadamente 75,0% desses jovens possuem renda em “50% ou mais” em relação à renda do domicílio em que vivem. A densidade morador/dormitório é de até 1 (hum) para cerca de 20,0% desses jovens. Possuem exclusivamente posição de “Pessoa responsável”, “Cônjuge” ou “Genro/nora” no domicílio. Sendo que aproximadamente 92,0% desses jovens vivem em companhia de cônjuge ou companheiro(a). Cerca de 60,0% desses jovens possuem pelo menos 1 (hum) filho, sendo que para 26,0% a idade ao primeiro filho foi com menos de 20 anos.
Perfil 3: Este perfil é composto em sua maioria por jovens do grupo etário de 18 a 24 anos. É indistinto quanto ao gênero e quanto a etnia. Sendo o nível de instrução formal bastante variável entre os jovens desse perfil. Nenhum jovem desse perfil se encontra em defasagem escolar por idade/grau, mas apenas cerca de 20,0% são estudantes. Cerca de 30,0% desses jovens ocupam postos de trabalho informais. Para aproximadamente 45,0% dos jovens deste perfil a renda do trabalho é de menos de 1 (hum) salário mínimo. Contudo, para aproximadamente 66,0% desses jovens a renda mensal domiciliar per capita é de acima de 1 (hum) salário mínimo. Todos os jovens desse perfil possuem renda em “até 49,9%” em relação à renda do domicílio em que vivem. Possuem exclusivamente posição de “filhos/enteados” ou “outros” no domicílio. Cerca de 93,0% nunca viveu em companhia de cônjuge ou companheiro(a). A educação da mãe para aproximadamente 60,0% dos jovens deste perfil é de “Sem instrução e fundamental incompleto”.
Considerando que, por definição do método empregado, cada indivíduo é necessariamente membro parcial de cada um dos perfis descritos acima, é proposto que para que áreas geográficas sejam analisadas tome-se a composição de medidas que considerem o conjunto dos indivíduos residentes em cada área, sem que isso implique na constituição de uma medida que perca o foco analítico sobre o próprio indivíduo. Isto é, ao se considerar que
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A tabela com as informações sobre as frequências absolutas observadas (N), frequências relativas observadas (%), estimativas de λkjl e razões entre λkjl e frequências relativas observadas (%) está
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cada indivíduo seja membro parcial de cada um dos perfis, ou estratos sociais, a agregação ao nível territorial pode ser empenhada de modo que para cada estrato social a população de um dado território seja considerada como potencialmente pertencente em diferentes níveis de prevalência para cada estrato.
Assim, toma-se a taxa de prevalência dos perfis como
Onde:
– Grau de pertencimento de cada indivíduo i, que seja residente na área a, em relação ao dado perfil k.
– População de indivíduos i residentes na área a.
– Taxa de prevalência do perfil k, na área a, considerando a soma dos pertencimentos de todos os indivíduos i residentes na área a em relação ao perfil k.
Desse modo, descreve uma taxa mínima da população da área a que possui grau de pertencimento diferente de 0 (zero).
Logo, varia no intervalo de 0 (zero) a 1000 (hum mil) para todas as áreas sob análise. Assim, será igual a 0 (zero) se = 0, ou seja, se nenhum indivíduo possuir grau de pertencimento diferente de 0 (zero) para um determinado perfil, no dado território em questão. E será igual a 1000 (hum mil) se , ou seja, se todos os indivíduos em um dado território possuir grau de pertencimento pleno, igual a 1 (hum), para um determinado perfil.
É possível verificar que , além de se constituir como uma medida ao nível da análise territorial ou ecológica, também possui uma escala facilmente interpretável quanto ao seu significado. Ou seja, cada unidade a mais na escala de significa que em um conjunto de 1000 (hum mil) indivíduos, considerando um determinado território, haveria um indivíduo a mais que viveria plenamente sob as condições delineadas acima para o dado perfil em questão.
Contudo, deve-se observar que não é uma mensuração ao nível de análise individual, mas sim o , isto é, o grau de pertencimento g do indivíduo i ao perfil k, independente de qual seja a área a. De certo, é possível que ambos ( e ) possuam algum grau de dependência espacial, mas somente pode se referir ao nível de análise territorial.
A dependência espacial “[...] parte do que Waldo Tobler chama de primeira lei da geografia: ‘todas as coisas são parecidas, mas coisas mais próximas se parecem mais que coisas mais distantes’.” (CÂMARA, et. al., p. 11). Assim, é possível analisar a concentração territorial dos valores de e o quanto os territórios que possuem vizinhança entre si estão autocorrelacionados territorialmente através desse atributo.
Para avaliar a distribuição e a dependência espacial de considerou-se apenas o município de Belo Horizonte – MG tomado em suas 67 áreas de ponderação como o foco de análise. Assim, para os valores de foram calculados o Índice Global de Moran, utilizando-se a matriz de proximidade normalizada na linha e segundo a contiguidade entre as
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áreas geográficas, para cada 7. Através da Figura 1 abaixo, podem ser observados a distribuição dos por classes de quintis:
Figura 1 – Distribuição Espacial por Classes de Quintis das Taxas de Prevalência dos Perfis de Vulnerabilidade Social das Juventudes para o Município de Belo Horizonte – MG por Áreas de Ponderação*
Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados do Censo Demográfico, 2010 – IBGE. *Moran Global – Perfil 1: 0,249348 p-valor: 0,01
*Moran Global – Perfil 2: 0,305120 p-valor: 0,01 *Moran Global – Perfil 3: 0,219893 p-valor: 0,02
Observa-se que, com 95,0% de confiança, é possível rejeitar a hipótese de inexistência de autocorrelação espacial entre áreas. Ao mesmo tempo, para todos os perfis, é possível verificar que a autocorrelação é positiva e sua magnitude é acima de 20,0%. Indicando, com isso, que os perfis de vulnerabilidade social das juventudes tendem a possuir forte estrutura espacial, dado que áreas mais próximas tendem a possuir valores mais semelhantes entre si do que áreas mais distantes.
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O arquivo “Composição das Áreas de Ponderação.txt”, disponibilizado junto aos microdados da amostra do Censo Demográfico de 2010, descreve a existência de apenas 3.895 setores censitários que compõem as 67 áreas de ponderação do município de Belo Horizonte – MG. Porém, ao se utilizar os arquivos shapes, que descrevem a malha digital desse município, pode ser encontrado o total de 3.936 setores censitários. Dessa forma, na inexistência de informação complementar oriunda do IBGE, os autores adotaram critérios próprios para ligar cada um dos 41 setores censitários não constantes no arquivo “Composição das Áreas de Ponderação.txt” a alguma das áreas de ponderação existentes. Esses critérios restringiram-se unicamente à i) identificar os setores censitários completamente inseridos em uma área de ponderação e ii) no caso se setores censitários em posição de fronteira com duas ou mais áreas de ponderação, optou-se por ligar o setor censitário à área de ponderação que mantivesse o tracejado limítrofe o menos sinuoso possível, objetivando com isso descrever os limites naturais entre áreas tais como: avenidas, rodovias, ferrovias, rios, entre outros. Também foram alteradas as ligações de três setores censitários às suas respectivas áreas de ponderação, já que esses não correspondiam à definição de contiguidade utilizada para a composição das áreas de ponderação. Uma relação contendo todas as mudanças realizadas está disponível no ANEXO A deste artigo.
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Destaca-se também que apesar de demonstrar a concentração espacial dos perfis, ou estratos sociais de vulnerabilidade social das juventudes, é possível verificar que em áreas territoriais com os menores valores em classes de quintis, há um contingente populacional que possui grau de pertencimento diferente de 0 (zero), para cada perfil, na ordem mínima de aproximadamente 11,0% (ou 114 indivíduos em 1000) da população jovem do território em questão.
Portanto, a partir de tais evidências, pode-se concluir que qualquer planejamento social que tenha como objetivo a intervenção direta nos indivíduos e/ou suas famílias não pode se utilizar de quaisquer indicadores sociais, inclusive do próprio , como critérios de elegibilidade para que áreas territoriais sejam contempladas por quaisquer políticas públicas. De outra forma, permanece a pergunta: por que utilizar indicadores sociais como critérios de elegibilidade para que áreas territoriais sejam contempladas por políticas públicas, se em outras áreas territoriais existem parcelas de população que vivem sob o mesmo nível de experimentação do fenômeno social de interesse? Assim, considera-se que os critérios para que áreas territoriais sejam elegíveis sob a perspectiva desta ou daquela política pública sejam necessariamente critérios políticos, de arranjos institucionais e do investimento público disponível para tal ação.
Como continuidade de agenda de pesquisa, afirma-se a necessidade de que sejam investidos esforços para que, sob a perspectiva desse artigo, possa-se alcançar uma nova inteligibilidade sobre os critérios de focalização e seleção de público alvo prioritário em políticas públicas de corte social em que o objetivo de intervenção seja necessariamente o indivíduo e/ou sua família. Isto é, a partir do entendimento sobre a heterogeneidade dos indivíduos e da multidimensionalidade dos fenômenos sociais, torna-se necessário estabelecer uma nova compreensão sobre a experiência objetiva e concreta desses indivíduos ante as formas e o grau com que experimentam determinados fenômenos sociais. Para isso, argumenta-se que o relacionamento entre , e seja um caminho necessário.
ANEXO A – QUADRO PARA A CORRESPONDÊNCIA ADOTADA ENTRE SETORES CENSITÁRIOS E ÁREAS DE PONDERAÇÃO PARA O MUNICÍPIO DE BELO HORIZONTE – MG Cód. Setor Censitário Código Área de Ponderação Cód. Setor Censitário Código Área de Ponderação
310620005620260 3106200005013 310620005680032 3106200005056 310620005620356 3106200005008 310620005680065 3106200005059 310620005620444 3106200005010 310620005680120 3106200005058 310620005620456 3106200005012 310620005680235 3106200005055 310620005620461 3106200005015 310620005680266 3106200005059 310620005620470 3106200005014 310620005680267 3106200005059 310620005630313 3106200005019 310620005680269 3106200005057 310620005630319 3106200005017 310620025610057 3106200005004 310620005630403 3106200005014 310620025610143 3106200005002 310620005640142 3106200005033 310620025610188 3106200005001 310620005640144 3106200005032 310620025610276 3106200005002 310620005640213 3106200005035 310620025610341 3106200005006 310620005640225 3106200005032 310620025610396 3106200005004 310620005650140 3106200005037 310620025610424 3106200005007 310620005650290 3106200005059 310620060640175 3106200005031 310620005650427 3106200005044 310620060660089 3106200005028 310620005650504 3106200005040 310620060660324 3106200005024 310620005650507 3106200005044 310620060690244 3106200005063 310620005650565 3106200005037 310620005670413 3106200005050 310620005670470 3106200005049 310620005670463 3106200005047 310620005680003 3106200005058 310620005670371 3106200005048 310620005680026 3106200005057 310620005670373 3106200005048
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