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Desigualdade de oportunidades no Brasil: considerações sobre classe, educação e raça

Introdução Pelo menos desde a década de 1940, quando Donald Pierson (1945) caracterizou o Brasil como uma "sociedade multirracial de classes", e principalmente a partir dos anos de 1950, com a série de estudos sobre relações raciais patrocinados pela Unesco, consolidou-se em nosso país um longo debate sobre a importância relativa da estrutura de classes e das barreiras raciais na estruturação das nossas desigualdades. Nos últimos anos, especialmente com a discussão acerca das cotas em universidades públicas, o debate público e acadêmico retomou a questão com um foco mais restrito à desigualdade de oportunidades. Por trás da maioria dos discursos - acadêmicos e políticos - podemos distinguir claramente tentativas de responder à pergunta: as desigualdades de oportunidades são determinadas pelas barreiras de classe ou pelo preconceito racial? Neste artigo, esperamos contribuir para uma melhor compreensão desta questão com base na análise da mobilidade social intergeracional no Brasil em 1982 e 1996.1 Embora haja críticas relevantes quanto à possibilidade de interpretar a associação intergeracional como uma medida unívoca do grau de igualdade de oportunidades (ver Swift, 2004), pensamos que esta associação ainda assim pode ser vista como uma proxy bastante satisfatória das desigualdades de oportunidades. Afinal, uma questão básica dos estudos de mobilidade social é a de como distinguir os efeitos dos diversos fatores que afetam a trajetória dos indivíduos. Técnicas e métodos cada vez mais sofisticados foram desenvolvidos para tentar medir, da melhor maneira possível, o impacto de variáveis que, na vida real, se encontram em geral estreitamente correlacionadas, como é o caso de classe e raça. Embora não tenhamos a pretensão de "resolver" quaisquer destas controvérsias, pensamos que uma análise detalhada dos padrões de mobilidade social do Brasil e que investigue os seus determinantes pode ser útil para fazer avançar o debate.

Assim, é preciso lembrar que as técnicas e os métodos estatísticos empregados em análises da mobilidade social sempre estiveram intimamente conectados às filiações teóricas dos autores. As quatro "gerações" geralmente mencionadas nas revisões da literatura sobre mobilidade social (ver Treiman e Ganzeboom, 2000; Hendrickx e Ganzeboom, 1998; Silva, 1999, 2007; Dessens et al., 2003) têm divergências teóricas e metodológicas bem demarcadas. Por exemplo, Blau e Duncan (1967) e toda a tradição do status attainment, sob a influência do funcionalismo parsoniano, pensou a estratificação social como uma hierarquia contínua e unidimensional, empregando regressões lineares e modelos de análise de trajetória para avaliar a importância relativa de diversas variáveis para obtenção de status socioeconômico. Deixando de lado a preocupação da geração anterior acerca do grau de mobilidade entre gerações, essa tradição deu ênfase aos mecanismos de transmissão intergeracional de status, buscando identificar a transição da predominância de características herdadas para características adquiridas, que deveria culminar na institucionalização de um padrão universalista e meritocrático de mobilidade social.2 Por sua vez, a geração seguinte fez com que o pêndulo voltasse para a análise de classes. Por trás tanto das formulações neoweberianas como das neomarxistas está a idéia de que o paradigma do status attainment centrado nas realizações individuais é inadequado para dar conta das divisões categóricas existentes no mundo produtivo, que fazem com que as relações entre grupos sejam marcadas por diferenças substanciais de poder e recursos que têm conseqüências importantes para as chances de mobilidade intergeracional. Na prática, a operacionalização desta mudança só pôde avançar com o desenvolvimento de modelos log-lineares, que permitem separar efeitos marginais e de associação - ou seja, a fluidez social, entendida aqui como proxy da igualdade de oportunidades -, bem como a importância dos processos de imobilidade, aspectos negligenciados nos trabalhos de status attainment.

O preço disso foi a volta a análises essencialmente bivariadas. Por isso, os modelos logísticos multinomiais condicionais (LMC) introduzidos na sociologia por Logan (1983) foram saudados como representantes de uma nova geração de pesquisas por permitirem a conciliação das melhores características das análises anteriores, ainda que na literatura internacional relativamente poucos autores tenham empregado estes modelos (por exemplo, Breen, 1994; Hendrickx e Ganzeboom, 1998; Western, 1999; Dessens et al., 2003; no Brasil, Ribeiro, 2006). Na comparação entre modelos de diferentes gerações, a principal vantagem do uso dos modelos LMC apontadas por estes autores é a possibilidade de modelar adequadamente uma relação - entre origem e destino - que é complexa demais para ser expressa em um único parâmetro, o que permite inclusive a correção de estimativas possivelmente enviesadas geradas com base apenas em tabelas bivariadas. Este é precisamente o ponto que une os avanços metodológicos a certos refinamentos teóricos: a possibilidade de incluir inúmeras variáveis independentes com facilidade faz com que os estudos de mobilidade social possam avançar para além do estruturalismo mais ortodoxo sem, no entanto, abrir mão de uma perspectiva consistente acerca da estratificação social. Para os nossos propósitos isto é fundamental, pois permite testar o impacto da raça como uma variável independente e sua interação com a classe de origem, ao mesmo tempo em que levamos em consideração o grau de escolaridade dos indivíduos.

Diante desse quadro, para captar de forma mais robusta os determinantes da mobilidade social e suas tendências em 1982 e 1996, optamos pela análise tanto de modelos de regressão linear, que tomam a estratificação social como contínua e unidimensional, como de modelos LMC, que trabalham a diferenciação entre classes e permitem a inclusão de variáveis adicionais com facilidade. A comparação dos resultados nos permite testar sua robustez em relação aos métodos empregados. Com isso, esperamos contribuir para a consolidação de um campo de estudos que ainda é diminuto, especialmente diante da abundância de estudos que investigam a desigualdade de condições propriamente dita (por exemplo, Ferreira e Barros, 1998; Ferreira e Litchfield, 2001; Ferreira et al., 2006; Barros et al., 2006a, 2006b, 2006c). Apesar de muitos destes trabalhos procurarem também avaliar quais seriam os determinantes da desigualdade de rendimentos, as características analisadas não incluem informações acerca da origem social dos indivíduos, concentrando-se em variáveis como idade, educação, setor de atividade, região geográfica e cor (por exemplo, Ramos e Vieira, 2001; Moura, 2008).

Mobilidade, raça e fluidez social no Brasil3 Os estudos mais recentes indicam de forma inequívoca que houve um aumento substancial da fluidez social no Brasil entre 1973 e 1996 (Pastore e Silva, 2000; Ribeiro e Scalon, 2001). No período em questão, o coeficiente da associação entre origem e destino de classe diminuiu cerca de 16% para os homens e 23% para as mulheres (Ribeiro, 2007). A diminuição da associação origem-destino não parece ser um padrão exclusivo do nosso país: também na literatura internacional podemos encontrar vários exemplos de fluidez crescente ao longo do tempo (ver Hout, 1988; sobre os Estados Unidos, Alemanha, França, Itália, Irlanda, Suécia, Noruega, Polônia, Hungria e Holanda, ver Breen, 2004), contrariando a famosa hipótese de Erikson e Goldthorpe (1992) sobre a estabilidade dos padrões de fluidez social nas sociedades industriais.

Sabemos também que o aumento da fluidez social no Brasil se deu por um efeito de período, e não pela substituição de coortes - como na Alemanha e na Suécia (Breen e Jonsson, 2007; Breen e Luijkx, 2007) -, tendo como mecanismo principal a diminuição dos retornos para a educação, por oposição à equalização educacional (Ribeiro e Torche, 2010). Além disso, Barros et al. (2006b) também identificaram recentemente uma diminuição dos retornos em renda para a educação, que foi responsável por cerca de 20% da queda da desigualdade da renda do trabalho entre 2001 e 2005.

No que diz respeito à relação entre classe de origem, raça e classe de destino, Ribeiro (2006) resume as quatro hipóteses principais da literatura: a primeira, derivada dos argumentos de Pierson (1945) e Azevedo (1996), dá primazia às barreiras de classe, esvaziando a importância do preconceito de raça, afirmando que os pretos e os pardos estão na base da pirâmide social apenas em função da proximidade temporal com o regime escravocrata, mas que isso se diluiria em poucas gerações; a segunda hipótese, presente em Costa Pinto (1952) e, de certa maneira, em Nogueira (1998), prevê que, embora a modernização faça com que as divisões de classe se tornem mais centrais, o aumento da mobilidade social dos não-brancos seria visto como uma ameaça pelos grupos dominantes, o que acirraria as discriminações raciais. Já a terceira hipótese seria a de Florestan Fernandes (1965) e seus discípulos, para quem a estratificação por cor ou raça, embora realmente existente, teria um caráter residual, ligado à herança colonial, e, assim, tenderia a perder importância para as barreiras de classe na medida em que o país se modernizasse. Por fim, a quarta e última hipótese seria a levantada por Hasenbalg (1979) e Silva (1978), que sugerem que a estratificação racial não pode ser reduzida a um epifenômeno da estratificação por classe e que ambas permaneceriam influentes - e relativamente independentes - mesmo com a consolidação da sociedade industrial no Brasil.

Boa parte dos estudos quantitativos que procuraram testar estas hipóteses limitou-se a analisar os percentuais de tabelas cruzadas, carecendo de modelos robustos que fossem capazes de controlar as distribuições marginais (por exemplo, Hasenbalg, 1979 e 1988; Hasenbalg e Silva, 1988). Silva (1988) contornou o problema ao utilizar um modelo de regressão linear de status attainment, constatando grandes interações com a cor ou raça: não apenas não- brancos tinham menos anos de escolaridade em média do que os brancos como, principalmente, os retornos para cada ano eram maiores para esses últimos, o que sustentaria a quarta hipótese, que versa sobre as desvantagens cumulativas que impactam o ciclo de vida dos pretos e pardos.

Quase todos os trabalhos recentes utilizam modelos log-lineares e afins para analisar tabelas cruzadas de origem e destino, ocasionalmente acrescentado variáveis adicionais. Assim, Osório (2003) encontra diferenças significativas nas chances relativas de mobilidade entre brancos e não-brancos, apontando, ainda, a presença de uma interação entre classe de origem e raça ou cor.

Ribeiro (2006), por sua vez, chega a resultados parecidos, mas, ao empregar modelos log-lineares e logísticos multinomiais condicionais, conclui que as barreiras raciais parecem só ter peso significativo quando se trata da ascensão às classes mais privilegiadas. Assim, para este autor, seriam necessárias novas sínteses teóricas sobre a relação entre classe, raça e mobilidade social, embora seus achados tenham, em certa medida, uma forma de parentesco com a hipótese de Costa Pinto (1952), que problematizava especificamente a questão da entrada dos não-brancos nas classes dominantes. Finalmente, Osório (2009) demonstra que os padrões de mobilidade de renda de brancos e negros são muito semelhantes e majoritariamente de curta distância e que a origem social é o principal fator de reprodução da desigualdade racial de renda devido a seu impacto na realização educacional dos indivíduos. Apesar disso, o autor destaca que a discriminação racial tem um papel importante: em um regime de baixa mobilidade sem viés racial, a tendência de longo prazo seria a lenta equalização entre os grupos, mas as desigualdades raciais praticamente não se alteraram nos últimos trinta anos do século passado. Assim, a discriminação racial, embora não seja o fator principal, seria um freio que garantiria a estabilidade das desigualdades.

Em suma, os trabalhos anteriores apontam para a necessidade de uma consideração minuciosa da influência da origem social, da cor ou raça e da interação entre ambas em um contexto de fluidez social crescente e de retornos decrescentes para a educação. O único deles que empregou os métodos mais recentes foi o de Ribeiro (2006) e, mesmo assim, apenas para o ano de 1996. Pretendemos aqui realizar uma análise mais exaustiva tanto em função dos métodos como do corte temporal adotado.

Dados e métodos As análises neste artigo foram feitas com base nas Pnads 1982 e 1996, tendo sido selecionados apenas os indivíduos ocupados, com idades entre 25 e 64 anos, moradores das regiões Sudeste e Nordeste do Brasil,4 o que resultou em um total de quase 110 mil casos. Para obter estimativas mais refinadas, separamos neste trabalho a mobilidade social de homens e mulheres, uma vez que há diferenças importantes de gênero nas trajetórias ocupacionais.

Dessa forma, aplicamos regressões lineares de status attainment e modelos logísticos multinomiais condicionais (LMC) separadamente a subamostras de homens e mulheres. Nas regressões lineares, as posições socioeconômicas do respondente e do seu pai são medidas pelo índice socioeconômico internacional (Isei), desenvolvido por Ganzeboom et al. (1992) e largamente utilizado em trabalhos da área. A escala Isei varia de 16 a 90, e foi elaborada a partir da idéia de que a ocupação é o mecanismo interveniente entre educação e renda, distinguindo-se, portanto, das escalas de prestígio.

No modelo LMC, o esquema utilizado para as classes de origem e destino foi uma versão adaptada do assim chamado esquema EGP, desenvolvido por Goldthorpe e seus associados (ver Erikson e Goldthorpe, 1992; Goldthorpe, 2000).5 Dada a complexidade dos modelos, optamos por limitar as categorias ocupacionais a oito, mantendo as principais distinções feitas por Goldthorpe e acrescentando uma outra distinção especificamente importante no contexto brasileiro, inspirada pelos grupos de status de Silva (2003): os trabalhadores manuais qualificados da indústria moderna foram separados dos demais trabalhadores manuais qualificados, em função da posição específica do primeiro grupo nas condições de industrialização da sociedade brasileira. A Tabela_1 mostra o tamanho proporcional das classes de destino e as médias da escala Isei para cada classe. Vemos que a distribuição de homens e mulheres pela estrutura de classes segue padrões bastante distintos.

Foram usados dois refinamentos aplicáveis a modelos LMC, que são úteis por tornar a interpretação mais fácil: o primeiro é o modelo RC2 desenvolvido por Goodman (1979) para análises log-lineares, que estima uma métrica tanto para a variável dependente categórica como para a independente categórica (ou seja, as classes de destino e origem), permitindo que o efeito de uma sobre a outra seja expresso por um único parâmetro. Logo, os modelos aqui utilizados diferem dos de Goldthorpe, que rejeita qualquer ordenamento linear das classes. Pensamos que esta é a melhor opção não só pelo aspecto prático, mas também pelo fato de que os modelos topológicos utilizados por ele tendem a subestimar os efeitos da hierarquia nas chances de mobilidade (Hout e Hauser, 1992). Como estamos operando apenas com oito categorias e, portanto, com distinções mais fortes entre elas, acreditamos que a hierarquização linear é robusta para os nossos dados. O segundo refinamento adotado é o uso do modelo de regressão ordenada estereotipada (Stereotyped Ordered Regression, SOR), desenvolvido por Anderson (1984) e DiPrete (1990), que estima uma métrica para a variável dependente e, assim, pode dar conta de todos os contrastes com apenas um único parâmetro para as demais variáveis independentes. Uma pressuposição para o uso do modelo SOR é o de que os efeitos das variáveis independentes na classe de destino são comparáveis, isto é, todas atuam na mesma direção. Juntos, os modelos SOR e RC2 simplificam enormemente o número de parâmetros estimados e, assim, tornam as interpretações mais inteligíveis.7 Por fim, as demais variáveis explicativas incluídas em ambos os modelos - regressão linear e LMC - são essencialmente as mesmas. Para cor ou raça, empregamos dummies para brancos e pardos, mantendo os pretos como categoria de referência, o que nos permite testar se a dicotomia brancos/não-brancos normalmente utilizada é, neste caso, empiricamente justificável.

Para dar conta do efeito não linear da educação, optamos por utilizar cinco variáveis baseadas nos ciclos escolares tradicionais,8 tomando os indivíduos sem nenhuma escolaridade como categoria de referência, de acordo com a Tabela 2.

Fluidez e mobilidade social dos homens Entre os possíveis modelos de status attainment, testamos e descartamos modelos com variáveis de região, experiência e idade, bem como as interações entre cor e educação e cor e Isei do pai. O fato de essas interações não se mostrarem relevantes indica que os retornos para educação, pelo menos quando medidos desta maneira, são idênticos para brancos, pardos e pretos. A Tabela_3 exibe os resultados para o modelo final proposto.

O decisivo para a realização de status é a educação. A inclusão dos controles relativos à área, à cor e ao Isei paterno melhora o ajuste do modelo - em contraponto ao modelo que contempla apenas a educação - em cerca de 5%. Destes controles, somente a dummy para áreas urbanas tem impacto relevante. Além disso, não podemos afirmar com segurança que o efeito do Isei do pai e da cor ou raça mudou entre 1982 e 1996. Por outro lado, parece haver, de fato, uma queda dos retornos para educação em todos os níveis, sendo particularmente forte para aqueles que só completaram o primário e que só completaram o ensino fundamental: levando em conta os intervalos de confiança, os retornos para o primário declinaram entre 20% e 37%, para o Ensino Fundamental, entre 28% e 40%. Os retornos para o Ensino Médio diminuíram entre 17% e 26%, para o Ensino Superior, de 5% a 11%. Na prática, estes números indicam a diminuição da distância que separa a categoria de referência e todos os níveis educacionais em termos de Isei, mas que ela se deu com força particular nos estratos educacionais intermediários e inferiores, os quais perderam seu poder de distinção.

Outro resultado importante é que o processo de realização de status se tornou mais incerto em relação às variáveis incluídas: isto fica evidente na queda de 12% do R² ajustado. Há um aspecto positivo nesta queda, já que isso implica que a realização de status está sendo menos estruturada por desigualdades raciais, de origem social e de área de moradia, dificilmente encaradas como defensáveis ou justas. Por outro lado, as quedas mais pronunciadas foram dos retornos educacionais, num processo que pode ser lido tanto na chave da destruição saudável de rents educacionais (Sorensen, 2005) e aumento de oportunidades, como na chave mais pessimista de enfraquecimento de um mecanismo meritocrático de ascensão social. Não sabemos, no entanto, se esta desestruturação reflete uma individualização de fato das desigualdades (ou seja, fatores como sorte, acaso e afins ganham importância relativa) ou se estamos diante de uma situação na qual há maior importância de outras variáveis não incluídas no modelo.

Quanto ao impacto da origem social e da cor ou raça, podemos dizer, no máximo, que ele é muito limitado quando controlamos pela educação e que não é possível afirmar de forma conclusiva que tenha havido mudanças entre 1982 e 1996.

Somente a origem social parece ter algum impacto direto mais forte no status dos respondentes e, mesmo assim, apenas em situações extremas. Os resultados sugerem, portanto, que o efeito mais forte da cor e da origem provavelmente se dá justamente nos processos de aquisição de escolaridade, e não na trajetória dentro do mercado de trabalho propriamente dito.

Na análise do modelo LMC, a Tabela_4 mostra estatísticas de ajuste para vários modelos. Com base na idéia de que classe, raça e educação são variáveis fundamentais para a compreensão dos processos de mobilidade social, empreendemos uma análise exploratória empiricamente orientada: começamos com o modelo mais simples - basicamente um modelo log-linear com um parâmetro de imobilidade para cada classe e a mesma escala RC2 para origem e destino (eqRC2) - e, a partir daí, testamos os efeitos da inclusão das variáveis de interesse, que são as duas dummies de cor (brancos e pardos), as cinco dummies educacionais e suas possíveis interações. Assim, nesta tabela, cada linha repete o modelo da linha anterior acrescentando as variáveis listadas, sendo o modelo 7 o mais complexo de todos, uma vez que inclui um parâmetro para investigar se há uma interação entre classe de origem e níveis altos de escolaridade, o que sugeriria a importância de mecanismos de distinção por meios de capital cultural ou social obtido na família de origem. Contudo, esta interação não é estatisticamente significativa.

Valores negativos da estatística BIC indicam que o modelo mais parcimonioso é mais adequado, ao passo que valores positivos indicam como melhor o modelo mais complexo. No caso, tanto para 1982 como para 1996, o modelo que combina melhor ajuste e parcimônia é aquele que não contém interações. Logo, nem a associação entre origem e destino nem os retornos para educação parecem diferir de forma significativa entre brancos, pardos e pretos. Também não pudemos detectar efeitos relevantes da interação entre origem e altos níveis educacionais. No modelo escolhido, a classe de destino é afetada pela classe de origem, pela cor e pela educação dos indivíduos, com a mesma escala para origem e destino e sem interações entre as variáveis independentes. Como as escalas eqRC2 separadamente para 1982 e 1996 mantêm a mesma hierarquia e atribuem valores quase idênticos às classes, optamos por unir os dois bancos de dados e incluir variáveis para dar conta da mudança dos coeficientes ao longo do tempo, o que facilita a interpretação. O Gráfico_1 ilustra a escala eqRC2 final, que varia de 0 (profissionais e administradores) a 1 (trabalhadores rurais), e é sociologicamente congruente.9 Por fim, a Tabela_5 resume as demais informações do modelo. Os painéis A e B contêm parâmetros para a imobilidade de classe. Em ambos, a interpretação segue a mesma lógica dos modelos log-lineares: basta calcular o anti-log do parâmetro para obter as chances de imobilidade de cada classe. O painel C traz as informações acerca da associação origem-destino. Para obter razões de chance facilmente interpretáveis, basta multiplicar o parâmetro pela distância RC2 entre duas classes de origem e pela distância entre duas classes de destino, e depois calcular o anti-log. Por exemplo, (1,575)*(0-0,290)*(0-0,290) = 0,136 e exp(0,136) = 1,146, ou seja, em 1982, um filho de profissional ou administrador tinha 1,146 vezes mais chances de ser profissional e não trabalhador não manual de rotina do que um filho de trabalhador não manual de rotina. Por fim, o painel D contém os dados para as demais variáveis independentes. O cálculo das chances segue uma lógica parecida com a anterior: basta multiplicar o parâmetro pela distância entre as classes de destino, cujo contraste nos é interessante.

Do ponto de vista da imobilidade, a classe com maior propensão à reprodução é a de trabalhadores rurais. Em seguida vêm as classes proprietárias, cuja trajetória variou no período: enquanto a imobilidade diminuiu na classe dos empregadores, as mudanças entre os proprietários sem empregadores não foram significativas. A outra classe, cuja propensão à imobilidade oscilou de maneira importante, foi a dos técnicos e dos trabalhadores manuais qualificados da indústria moderna, cuja imobilidade predita caiu quase 30%. Esta queda da tendência à imobilidade foi acompanhada também de uma piora na sua posição relativa quanto à renda: enquanto a média da renda horária real do trabalho teve um crescimento de quase 30% entre 1982 e 1996, a renda média real desta classe aumentou apenas 6%, o menor aumento entre as oito classes de nossa tipologia.10 Esses dados não são de todo surpreendentes, pois, como se trata de um setor atingido de forma particularmente forte pela crise dos anos de 1980 e pela reestruturação produtiva da década seguinte, apenas traduzem em números parte das conclusões da sociologia do trabalho no Brasil (ver Cardoso, 1999; Castro e Dedecca, 2001). Cabe notar, ainda, que, quando se faz o controle por cor e educação, a imobilidade entre os profissionais e administradores praticamente desaparece. Mais do que para qualquer outra classe, a via de entrada privilegiada é pela educação.

Passando para o painel C, vemos que a associação origem-destino não teve mudanças relevantes entre 1982 e 1996 quando controlamos por cor e educação, o que reforça a idéia já apresentada de que a maior fluidez social identificada em muitos estudos está mais ligada a mudanças relativas a outras variáveis, como a diminuição dos retornos para a educação.

Com o coeficiente de associação e a escala eqRC2 podemos calcular todas as razões de chances desejadas. Quanto maior a distância na escala eqRC2 entre duas classes de origem, maior a diferença nas chances de ter um melhor destino de classe. Vale observar que a magnitude e o comportamento do coeficiente de associação são bem diferentes quando comparamos com um modelo que leva em conta apenas origem e destino, sem as demais variáveis independentes: ao acrescentar cor e níveis educacionais, o coeficiente de associação origem-destino cai cerca de 70% tanto em 1982 como em 1996, o que indica que estes são mecanismos de mediação importantes e que o grande gargalo está no acesso diferenciado à educação.

Por fim, no painel D observamos que, assim como no modelo de regressão linear, o peso das variáveis educacionais é enorme e que apenas estas variáveis experimentaram mudanças significativas ao longo do período: os coeficientes para todos os níveis são menores em 1996 do que em 1982, ilustrando a diminuição dos retornos para a educação. A diminuição dos efeitos da cor não é significativa ao longo do tempo e, pelo menos no que diz respeito à mobilidade social, dividir a população entre brancos e não-brancos é empiricamente justificável.

Para comparar os efeitos de cor e origem, não podemos simplesmente olhar para os parâmetros estimados: para origem, o impacto é calculado pela multiplicação do coeficiente pela distância entre duas classes de origem e pela distância entre duas classes de destino, como vimos. Para a cor, basta multiplicar o coeficiente pela distância entre duas classes de destino. Como a distância máxima entre classes (de origem e de destino) é 1 e o parâmetro de associação origem-destino é duas vezes maior do que o da dummy de brancos, temos que, em contrastes de classes de origem cuja distância absoluta é maior ou igual a 0,5, o peso da origem vai ser maior do que o da cor; no contraste entre classes de origem com distância menor do que 0,5, a cor tem maior influência. Na prática, isso significa que, controlando pela educação, a origem é mais decisiva do que a cor para as chances de mobilidade de longa distância, ao passo que, para as chances de mobilidade de curta e média distância, ser branco - e não preto - é o que pesa mais. O Gráfico_2 mostra o impacto da cor e de diferentes contrastes de origem nas chances de ser profissional ou administrador e não trabalhador manual não qualificado.

Apesar de origem e cor terem efeitos não desprezíveis, a educação é que faz diferença no modelo, como se vê no Gráfico_3. Ter nível superior vale muito, mas os retornos diminuíram expressivamente entre 1982 e 1996: se, antes, indivíduos com nível superior tinham cerca de quarenta vezes mais chances do que indivíduos sem escolaridade de serem profissionais, em vez de trabalhadores não manuais de rotina, este número caiu para 22 vezes em 1996, uma queda de 46%. Em comparação, a queda percentual para quem tem o Ensino Médio foi de 34%; para o Fundamental, 36%. Ou seja, o nível superior proporcionava mais vantagens vis-à-vis os outros níveis em 1982 do que em 1996.

Em suma, nossa análise indica que: a) nem na regressão linear nem no modelo LMC pudemos identificar diferenças relevantes entre brancos, pardos e pretos no que diz respeito à força da associação origem e destino e aos retornos para educação; b) nem na regressão linear nem no modelo LMC foram encontradas mudanças significativas no impacto da origem e da cor entre 1982 e 1996; c) em ambos os modelos os retornos para educação diminuíram expressivamente, sendo que na regressão a queda foi maior para os níveis intermediários e, no modelo LMC, para o nível superior; d) em ambos os casos, o peso das variáveis educacionais foi maciçamente superior aos das outras; e) no modelo LMC, cor e origem desempenham um papel relevante, sendo que a origem parece ser mais importante para a mobilidade de longa distância e a cor para a mobilidade de curta distância; f) tanto na regressão linear como no modelo LMC a diferença entre pardos e pretos é mínima, não sendo estatisticamente significativa; g) no caso da regressão linear, o processo de realização de status tornou-se mais incerto em relação às variáveis observadas ao longo do tempo.

Tudo isso implica que, em primeiro lugar, mesmo quando levamos em conta os efeitos da educação, subsiste uma influência relevante, pelo menos no modelo LMC, tanto da origem como da cor no processo de mobilidade social. Neste modelo, não é possível afirmar a primazia indiscutível seja da cor, seja da origem; da mesma maneira, é impossível reduzir um à condição de mero epifenômeno do outro. Nesse sentido, a hipótese explicativa de Hasenbalg (1979) parece ser a mais robusta para a compreensão dos processos de mobilidade entre os homens. Mais ainda, os resultados apontam para a necessidade de abrir a "caixa preta" que envolve essas duas variáveis e descobrir com mais precisão os mecanismos pelos quais seu efeito se concretiza.

Em segundo lugar, fica claro o peso enorme da educação formal, em particular do diploma de nível superior. Parece ser fundamental, portanto, estudar os impactos da cor e da origem nas trajetórias escolares. Embora haja uma longa literatura que detecta uma influência considerável da cor nas chances de completar as diversas transições escolares (ver Silva e Souza, 1986; Hasenbalg e Silva, 1992, 1999), os trabalhos que cotejam especificamente os efeitos da cor e da origem e avaliam sua variação ao longo do tempo são menos numerosos. O aprofundamento de pesquisas desse tipo parece ser uma via promissora para uma melhor compreensão da mobilidade social no Brasil.

De todo modo, o contraste entre indivíduos com nível superior e mesmo os que completaram o Ensino Médio é tão grande que corrobora uma interpretação menos pessimista da queda nos retornos para educação: menos do que um retrocesso das variáveis mais "meritocráticas", por assim dizer, arriscamo-nos a concluir que o que se passou foi a erosão de rents elevados que os portadores de nível superior usufruíam no mercado de trabalho do início dos anos de 1980.

Fluidez e mobilidade social das mulheres Para trabalharmos com a mobilidade social feminina, é preciso cuidados, tendo em vista que a inserção das mulheres no mercado de trabalho mudou profundamente entre 1982 e 1996. Por exemplo, em 1982, a renda média horária da ocupação principal das mulheres correspondia a apenas 65% da dos homens; já em 1996, era 80%. Esta convergência se mantém quando examinamos a evolução por classe: em quase todas, a renda real das mulheres cresceu mais do que a dos homens.

A partir desse pano de fundo, podemos prosseguir para a análise da regressão linear. O melhor modelo foi o mesmo dos homens e está detalhado na Tabela_6.

Assim como para os homens, interações entre cor e educação, cor e origem e a introdução de variáveis como região, experiência e idade não foram relevantes.

Entre os homens, o ajuste do modelo tinha piorado 12% no período em questão; para as mulheres, a queda foi proporcionalmente similar, cerca de 11%. Contudo, é preciso ressaltar que tanto em 1982 como em 1996 o modelo funciona melhor para mulheres do que para homens, ou seja, as variáveis incluídas explicam de forma mais precisa o processo de realização de status para elas.

Também como entre os homens, apenas os coeficientes educacionais e para área urbana apresentam variação estatisticamente significativa, havendo diminuição dos retornos para todos os níveis educacionais, especialmente para os intermediários e inferiores. Vale observar, no entanto, que em 1982 os retornos educacionais eram muito mais fortes para as mulheres em todos os níveis e, em 1996, em quase todos os níveis. Ter completado o Ensino Médio, em especial, traz retornos cerca de 50% maiores para mulheres do que homens nos dois anos em questão. Aliás, o contraste entre ter o Ensino Médio e ter nível superior varia bastante: para as mulheres, o retorno predito do diploma universitário era, em 1982, apenas 27% maior do que o do Ensino Médio e, em 1996, 50%; para os homens; por outro lado, o contraste é bem maior, com retornos entre 74% (1982) e 104% (1996) maiores. Ou seja, embora a queda percentual do retorno predito para o Ensino Médio tenha sido bem maior do que a do Ensino Superior, há que se observar que o fenômeno é mais agudo entre homens do que entre mulheres. Para estas, mesmo o diploma do Ensino Médio ainda guarda um poder bastante razoável de distinção.

Em certa medida, a manutenção da segmentação do mercado de trabalho por gênero parece ser um elemento explicativo potencialmente útil, uma vez que a) se o mercado de trabalho fosse "cego" com relação ao gênero, a tendência seria de convergência dos retornos educacionais em todos os níveis e b) se a discriminação de gênero operasse no mercado de trabalho simplesmente no sentido de tornar mais difícil o acesso das mulheres às posições mais altas, a tendência seria de que os retornos para educação fossem menores para elas do que para os homens.

Quando controlamos pela cor e educação, o peso da origem social entre homens é duas vezes maior do que entre mulheres tanto em 1982 como em 1996. Com efeito, a influência da origem, neste caso, parece ser pequena para as mulheres. Se a origem desempenha qualquer papel na realização de status feminina, portanto, este parece ser essencialmente indireto, via trajetória escolar. Já a cor ou raça, por outro lado, tem efeito mais pronunciado entre mulheres do que entre homens, ainda que não esteja perto de rivalizar com o componente educacional. O que mais chama a atenção, no entanto, é o fato de que, para as mulheres, a dicotomia brancos versus não-brancos não é tão justificável no que diz respeito a modelos de status attainment: de um lado, não é possível identificar diferenças entre mulheres brancas e pardas, de outro, há sim um contraste significativo entre pardas e pretas.

Partindo para a segunda etapa da análise, temos na Tabela_7 as estatísticas de ajuste de uma série de modelos LMC. Nesta análise o modelo 2 apresenta o melhor ajuste, assim como ocorre para os homens (ver Tabela_4).

Mais uma vez, optamos por reunir os dados em um único banco e utilizar variáveis dummy e interações para dar conta de possíveis mudanças temporais nos parâmetros estimados. O Gráfico_4 contém a escala eqRC2 para as mulheres.

A diferença mais imediatamente perceptível em relação à escala para homens é que a classe de trabalhadores manuais qualificados da indústria tradicional e serviços não só aparece à frente dos trabalhadores manuais não qualificados como também fica muito próxima dos proprietários sem empregados. Além disso, cabe notar que a diferença que separa os profissionais e administradores das demais classes é menor para mulheres do que para homens e que os trabalhadores não manuais de rotina aparecem ligeiramente à frente dos proprietários empregadores.

Na Tabela_8 temos os resultados detalhados do modelo. No que diz respeito ao primeiro painel, mais uma vez as trabalhadoras rurais são as que têm maior propensão à imobilidade, sendo que esta propensão aumentou de forma estatisticamente significativa. Assim como para os homens, em 1982 a imobilidade das profissionais e administradoras era nula, uma vez que levamos em conta a cor e a educação; contudo, em 1996 o parâmetro aumentou expressivamente. Na prática, isso significa que, pelo menos para as mulheres, a tendência à imobilidade na classe mais privilegiada de nossa hierarquia cresceu entre 1982 e 1996.

Quanto à dinâmica da associação origem-destino, é preciso ter em mente, em primeiro lugar, que não podemos comparar diretamente os parâmetros estimados para as mulheres com os dos homens, uma vez que as escalas eqRC2 dos dois modelos são diferentes. Assim como entre os homens, o parâmetro de associação tem uma queda brutal - 80% em 1982, 90% em 1996 - quando introduzimos as outras variáveis independentes. No entanto, ao contrário do que verificamos anteriormente, entre as mulheres houve uma diminuição forte da força da associação, mesmo controlando por cor e educação.

Por fim, no painel D, temos os efeitos das demais variáveis. Repetindo o que verificamos anteriormente, os efeitos da cor não diminuem entre 1982 e 1996.