Cotas e Discriminação Estatística

Como havia comentado anteriormente, aqui vai um dos minhas muitas opiniões sobre o assunto de cotas raciais e sociais. Minha opinião sobre o assunto já havia mencionada brevemente no guest post do Rony, mas ela não tem muito a ver sobre o assunto que vou expor abaixo.

No post a seguir, meu objetivo é delimitar a metodologia ética baseada em discriminação estatística de Maitzen (1991) e analizar se cotas raciais ou sociais são ou não são éticas. Para frustração de alguns, não entrarei no mérito de se o princípio por trás das cotas é válido (eu acredito que sim, e posso retornar nesse assunto no futuro se achar necessário).

Discriminação estatística

Discriminação estatística refere-se à prática de se valer de características observáveis para extrapolar características não-observáveis que são de interesse para uma dada tomada de decisões.

Por exemplo, quando vamos à feira e apertamos as frutas, não estamos realmente interessados na consistência da fruta (pelo menos não na maioria dos casos). O que estamos normalmente fazendo é nos valendo de uma informação que está disponível (a consistência da fruta), para estimar alguma variável oculta, no caso, se a fruta está madura, verde ou podre. Nesse exemplo, estamos baseando nossa tomada de decisão (comprar ou não a fruta) em uma correlação imperfeita (nem toda fruta dura está verde, assim como frutas podres podem ter uma consistência "boa"), porém que temos como boa o suficiente para a maior parte dos casos. A prática é chamada de "discriminação" pois está relacionado ao ato de diferenciar coisas, e é "estatística" por ser baseada em inferências estatísticas (correlações) sobre tais variáveis de interesse.

Em economia, discriminação estatística normalmente se refere a teorias sobre desigualdade entre gêneros ou etnias decorrente de incompetência dos empregadores em estimar corretamente a capacidade dos empregados, normalmente se valendo de algum tipo de estereótipo. Se todos acreditam que índios são de fato mais preguiçosos, é bem provável que seus empregadores paguem menos a eles. Igualmente, se "mulheres não são boas com números", elas vão ser consideradas menos capazes e, consequentemente, serão pior remuneradas para realizar trabalhos que envolvem contabilidade, ou engenharia.

Nem todo caso de discriminação estatística é necessariamente danosa: o Estatuto da Criança e do Adolescente assume implicitamente que crianças são indivíduos em formação mental, física e moral, e institucionalizam normas que asseguram que tal desenvolvimento não será prejudicado. Obviamente, isso não é verdade para muitas crianças e adolescentes, mas de modo geral não vemos a aplicação universal do estatuto como injusto.

É importante reconhecer que existem dois aspectos essenciais durante qualquer discriminação estatística. A primeira é o benefício (ou utilidade) que vai se obter com a identificação correta do que é o melhor naquele caso, seja "o melhor" comprar uma fruta madura ou recompensar justamente um profissional (para o manter na empresa, por exemplo). O segundo aspecto é referente ao custo da obtenção de informação a respeito do que de fato queremos medir. Se o empregador é capaz de avaliar quantas vendas foram feitas por cada empregado, e quanto lucro cada um gerou, o seu sexo ou cor de pele é irrelevante para a tomada de decisão (assumindo que o empregador é racional). Porém, se a medida de competência é difícil de se obter, ela pode gerar um custo, o que força o tomador de decisões a pagar esse custo para obter a melhor informação possível para sua decisão, ou se basear em informações (e correlações) imperfeitas, correndo o risco de falsamente recompensar um empregado incompetente ou não reconhecer um empregado valioso.

De forma geral parece sempre pouco razoável assumirmos que temos, no presente momento, informação perfeita sobre qualquer situação que precisamos tomar uma decisão. Sendo assim, quase todas nossas decisões se baseiam em informações (e correlações) imperfeitas. Isso, porém, não significa que seria impossível elevar esse nível de informação mediante a um custo: poderíamos, por exemplo, realizar uma inspeção psicológica e médica em toda criança para investigar qual é o seu grau de desenvolvimento físico, mental e moral, para avaliar se elas ainda podem ser protegidas sob o Estatuto da Criança e do Adolescente. A questão então é: vale a pena pagar o custo pelos benefícios que serão recebidos?

Essa relação entre custo e benefício pode ser entendida como uma função simples:

Figura 1a de Maitzen (1991) modificada.

Onde x é o custo do aumento da informação, e y é o ganho (ou utilidade) que tal informação extra irá nos dar, e r é o valor máximo de ganho que podemos obter, que teoricamente pode nunca ser alcançado (em outras palavras, r é o valor assintótico da função). Visto que sempre é possível aumentar x, precisamos avaliar qual é o valor que nos dá o melhor ganho relativo, e a partir de qual ponto teremos prejuízo se continuarmos investindo (aumentando x). Tal valor é dado pelo ponto E, que é quando a vantagem ganha pelo aumento de informação é igual ao custo pelo aumento de informação (ou seja, onde a tangente da reta é igual a 1). A partir daquele ponto, estaremos investindo muito mais e ganhando proporcionalmente pouco. Analogamente, antes desse ponto, qualquer investimento resulta em ganhos maiores do que o investimento, ou seja, lucro. Assim, apenas vale a pena se valer de discriminação estatística se o aumento do custo do refinamento da informação causa lucro, e não prejuizo.

Tais custos e benefícios não precisam ser entendidos apenas como financeiros (apesar de ser mais prático pensar assim), mas também como sociais. Assim, teríamos que existem custos sociais (financeiros incluso) de se aumentar a informação e benefícios sociais que seriam ganhos em decorrência dessa informações. De um ponto de vista utilitatista, essa seria uma base ética para julgar a validade de políticas públicas baseadas em discriminação estatística. Uma política publica baseada em correlações imperfeitas só seria justa se ela não causa déficit social ou se fosse possível ter um grande ganho social com um pequeno investimento social em obtenção de informações. 

E o que isso tudo tem a ver com cotas universitárias, afinal?

Cotas são ferramentas que suprem diversas expectativas e necessidades ao mesmo tempo. Por exemplo, se cotas são implementadas apenas para aumentar a proporção de certas etnias ou grupos sociais dentro da universidade, então não há discriminação estatística, pois não há uma premissa oculta de que tal etnia é (em média) mais ou menos capacitada. Tais considerações são irrelevantes, se a única preocupação é elevar a diversidade dentro da universidade, ou a participação social de segmentos excluídos. Cotas, como meio de engenharia social, não são foco de críticas ou análises no sentido de discriminação estatística. Porém, quando falamos de equiparação histórica ou de oferecer oportunidades mais justas (que são os argumentos que escuto mais comumente), estamos necessariamente falando de discriminação estatística.

O presente projeto de lei PLC180 estipula que 50% das vagas das universidades estatuais serão destinadas à vestibulandos provenientes de escolas públicas, sendo que metade dessas vagas serão ofertadas para os que tiverem renda inferior à 1,5 salários mínimos, e todas elas serão distribuídas de forma equitativa no quesito racial, obedecendo a proporção racial observada em uma dada unidade federativa (nota: a PLC180 não é perfeita, inclusive no quesito equitatividade racial, mas deixo isso para um possível futuro post). Tanto o critério racial, quanto o de renda podem ambos ser encarados como casos de estimulo à inclusão social: no caso da questão racial é mais obvio, pois o texto especifica explicitamente que o número deve obedecer a proporção na população. Já na questão de renda, apesar de não explicitado, aproximadamente metade da população pode ser enquadrada nessa categoria, o que significa que esse critério também procuraria equitatividade social.

Quanto a tais características serem bons indicativos de capacidade reduzida de performance acadêmica, acredito que o quesito de baixa renda não seja foco de duvidas. Mas seria a questão racial um bom critério? Ao meu ver sim. Recentes dados do IBGE revelam que existe uma desigualdade social na distribuição de renda em diferentes etnias ou grupos raciais.

Exemplo da distribuição de renda per capta (em salários mínimos) por diferentes etnias no Sudeste do Brasil.

Muito tem-se argumentado sobre a imperfeição da auto-identificação para a definição de raça, e estudos genéticos sobre a hereditariedade de diversas pessoas são levantadas como sendo evidência de correlação imperfeita entre raça auto-proclamada e a história genealógica do indivíduo. Porém, do ponto de vista que coloquei acima, tal investigação não é justificada, pois aceitamos a informação imperfeita por consideramos que os custos para a elevação da informação não compensa o ganho social que será obtido. Um motivo para isso é que não é a composição genética do indivíduo que se correlaciona com o fenômenos que queremos observar (defasagem acadêmica), mas a percepção social de grupos étnicos, algo que auto-percepção parece ser muito mais eficiente em avaliar (ou talvez seja a única forma de se avaliar isso).

Um argumento comum contra a auto-identificação é que pessoas podem mentir durante a realização de vestibulares e outros concursos, o que é verdade. Por esse motivo, qualquer implementação de cota racial que parta deste princípio deve ter agregado um custo da vigilância para possíveis mentirosos, e possivelmente a aprovação de leis que punam os transgressores. Mentirosos e usurpadores devem ser postos em xeque, e o eventual custo social da vigilância e o da punição devem ser adicionados em nossa avaliação dos benefícios sociais que serão derivados desse tipo de política. Analogamente, se o critério não é auto-identificação, mas caracterização por terceiros, devem existir leis que permitam recorrer a decisões mal-feitas, algo que também deve ser contabilizado.

Mas e o critério relacionado a escola de origem? Em um primeiro momento ela pode ser justificada por ser considerada um bom correlato estatístico com baixa renda ou mesmo raça. Porém nenhum desses argumentos se sustenta, moralmente, pois o custo x para a obtenção da informação necessária é baixíssimo. De fato, ele é tão baixo que ele já é incluído no sistema de cotas, de forma que ele apenas funciona como mecanismo de exclusão, principalmente no caso de indivíduos de baixa renda que não vieram de escolas públicas (bolsistas de escolas particulares, ou mesmo indivíduos sem ensino formal) ou membros de etnias discriminadas que estudaram em escolas particulares (e não me parece haver motivo algum para acreditar que eles não sofreram discriminação e não tiveram seu desenvolvimento acadêmico comprometido em decorrência disso). Nesse ponto, ou acreditamos que a escola pública é um indicativo forte de baixo desempenho acadêmico por si só, à exclusão dos outros dois critérios étnicos e financeiros, ou somos forçados a admitir que tal critério é imoral. Se cursar escola pública leva a um baixo desempenho acadêmico (e provavelmente leva), então o estabelecimento desse tipo de cota está apenas endossando uma falha do próprio estado, não muito diferente da lógica do Progressão Continuada, algo que é dificilmente uma solução para qualquer coisa.

Em suma,

• Não vejo uma boa justificativa moral para a implementação de cotas "sociais" no sentido de conferir cotas a alunos advindos de escolas públicas, sendo que é possível elevar o nível de informação com um custo social proporcionalmente inferior ao ganho social: este esquema de cotas estaria abaixo do ponto E. 

• Já cotas raciais e as baseadas em renda me parecem plenamente justificadas, desde que explicitamente destinadas a promover a equitatividade, pois agregam a informação necessária para combater o problema social percebido, estando ambas próximas ao ponto E. Isso não significa que tais cotas são perfeitas, mas que, dada nossa percepção do problema, elas parecem ser uma solução adequada, logo ética.

Fonte:
Maitzen, S (1991). The ethics of statistical discrimination. Social Theory and Practice, 17, 23-45 : 10.5840/soctheorpract199117114