Modelagem de equações estruturais: uma contribuição metodológica para o estudo da pobreza

Abstract

Este trabalho se propõe a contribuir para o estudo da pobreza ao avaliar o potencial da Modelagem de Equações Estruturais (MEE) como método de análise “relacional” dessa questão social. Considerando que a evolução do pensamento científico sobre a pobreza tem convergido para a noção de que se trata de um problema multidimensional e complexo, em que vários fatores socioeconômicos relacionam-se entre si, reforçando-se mutuamente, coloca-se a necessidade de que tal complexidade seja refletida nas pesquisas empíricas sobre o tema. Dentro dessa perspectiva, os principais métodos utilizados nos estudos sobre pobreza – a dizer, os índices sintéticos, os sistemas de indicadores sociais e as análises de regressão – mostram-se insuficientes para abordarem o fenômeno “relacionalmente”. A MEE, por sua vez, destaca-se em meio ao estado da arte das metodologias quantitativas de pesquisa como um método promissor para ajudar a pensar objetos sociais relacionalmente. Ela é considerada como a técnica mais avançada do ponto de vista da capacidade de articulação de variáveis sociais, uma vez que permite calcular simultaneamente todas as relações entre os fatores associados a um fenômeno. Neste trabalho, a contemplação das potencialidades analíticas oferecidas pela MEE enquanto método de análise relacional acontece tanto em nível conceitual – em que se discutem também os potenciais dos outros métodos, de modo a se detectarem teoricamente as limitações e o alcance de cada um deles – quanto empiricamente, através da sua aplicação ao contexto da pobreza na Bahia; para isso, são utilizados os dados Censo IBGE 2000. Os resultados da pesquisa apontam que, de fato, a MEE apresenta-se como um instrumento mais propício à abordagem relacional da pobreza do que os métodos quantitativos tradicionais, uma vez que é capaz de refletir, na esfera das investigações empíricas, a complexidade do fenômeno, em afinidade com as formulações teóricas mais recentes. Entretanto, sendo a MEE uma metodologia fortemente dependente da variação dos elementos considerados, observou-se que a relativa homogeneidade do fenômeno da pobreza na Bahia ofuscou a contemplação de todo o potencial analítico oferecido por tal instrumento.The present research aims to contribute to the area of poverty studies by appraising the potentiality of Structural Equation Modeling (SEM) as a proper method for analyzing poverty situations according to a “relational” perspective. The scientific concepts of poverty have gradually developed towards the idea that it is a complex and multidimensional problem, which involves interrelated social and economic factors. Empirical research methods about the subject, however, do not appear to reflect such complexity. Under this point of view, one can say that the main methodologies usually supporting poverty studies – such as synthetic indices, social-indicator systems and regression analysis – are not satisfactory ways of treating the phenomenon “relationally”. Considering the state of the art of quantitative methodologies for social research, SEM is regarded as an innovative method that can provide helpful ways of approaching social phenomena relationally. SEM is seen as the most advanced technique in terms of its ability to articulate social variables, as it allows for a simultaneous estimation of the relationships among all factors associated with a phenomenon. This thesis examines SEM’s analytical features as a relational method by using two different approaches: the conceptual, in which the traditional methods are also discussed, in order to theoretically appraise their limitations and potentialities as relational methodologies; and the empirical approach, which consists of the construction of structural equation models, using data about poverty in the Brazilian state of Bahia, collected during the IBGE 2000 Census. The findings show that, indeed, SEM is a more powerful instrument for carrying out a relational analysis of poverty than the traditional quantitative methodologies, since unlike those, SEM is able to empirically reflect the articulate complexity of recent conceptual formulations. Nevertheless, since SEM is based upon the degree of data variability, the relative homogeneity inherent to phenomenon of poverty in Bahia did not allow the analytical potentialities of that tool to be fully contemplated.