A Prostituição, o Banco de Dados e as Variáveis “Invisíveis”

Fonte imagem: http://simplesmenteassimj.blogspot.com.br/2014/01/go-to-india.html

Neste post resolvi falar sobre um tema um pouco fora de contexto. Esse assunto, no entanto, me vem de vez em quando à cabeça desde que li algumas reportagens que falavam sobre o aumento do número de pessoas contaminadas pelo HIV no Brasil. Decidi, portanto, descrever hoje um dos estudos mais interessantes com que já me deparei: “Sex workers and the cost of safe sex”, realizado na Índia.

Um motivo que torna este estudo especial é o fato de o banco de dados ter evidenciado algumas questões que tiveram de ser contornadas. Mas antes de falar sobre isso, vamos entender um pouco melhor as circunstâncias do estudo.

Sonegachi é um dos bairros de prostituição mais antigos e “bem-estabelecidos” de Calcutá. Essa região, segundo os autores, tem uma demanda estável de clientes porque fica próxima à Universidade de Calcutá. As ruas são estreitas o bastante para não permitirem a circulação de carros e possuem uma densidade grande de prédios entre 2 e 3 andares. Cada um desses prédios contém prostíbulos que oferecem uma gama muito variada de serviços e infra-estrutura. As garotas de programa quase sempre trabalham sob o comando de cafetões ou cafetinas e geralmente precisam pagar 50% da renda em troca de proteção ou aluguel. A prostituição em Sonegachi é um mercado muito competitivo. Em 1997, 4.000 garotas de programa trabalhavam em 370 prostíbulos atendendo 20.000 clientes por dia.

Com relação ao tema HIV, uma das razões pelas quais a contaminação pelo vírus é alta na região era porque que os homens tinham forte resistência ao uso da camisinha. A teoria econômica indica que, além de ser uma função da oferta e da demanda, o preço dos programas é determinado pelos atributos de cada garota. Como os homens geralmente preferiam não usar preservativos, era de se esperar que exigir sexo seguro tinha um impacto negativo sobre o preço do programa.

Assim, os autores buscavam com este experimento estimar essa perda na renda. Do ponto de vista de políticas públicas, essa estimativa é muito interessante pois o governo poderia, por exemplo, incentivar o uso de preservativos compensando de alguma forma as profissionais pelo decréscimo de seus ganhos. Note que, a situação aqui discutida, claramente não permitia monitoramento pois as negociações aconteciam, muitas vezes, entre quatro paredes.

Chegamos, então, a uma dificuldade desse estudo. Ao analisar o banco de dados, notou-se que algumas garotas com renda mais alta declaravam também que sempre obrigavam seus clientes a usarem camisinha. Significava isso, então, que a exigência, na realidade, não afetava a renda? Ou significa que as entrevistadas estavam mentindo? Provavelmente nem um nem outro! A explicação está nas variáveis não-observáveis. A beleza, por exemplo, é certamente algo que tem impacto sobre o preço do programa e, ao mesmo tempo, é uma variável imensurável, correto? Sim! Ora, como medimos a beleza? Mais ou menos bonita? A critério de quem? Esses atributos “invisíveis”, portanto, tiveram de ser levados em consideração na análise de preço.

Mas para lidar com tais dificuldades, existe a econometria. Neste experimento, os autores utilizaram variáveis instrumentais[1]. A solução achada foi usar um programa implementado pelo sistema de saúde no qual 12 garotas de programa foram recrutadas para educar e distribuir panfletos com informações sobre o uso de preservativos e os riscos do HIV[2]. Essa estratégia atendeu bem às exigências metodológicas, mas, para se certificarem de que as estimativas estavam próximas à realidade, uma outra estratégia de “enumeração” de cada garota também foi utilizada.[3] Usar dados em painel seria outra solução muito boa mas não foi utilizada pois os autores não tinham acesso a este tipo de informação.[4]

Resultados: o uso da camisinha diminuía a renda entre 66% e 79%! Agora, sabendo o grande impacto que a camisinha possui no preço do programa, as profissionais poderiam, por exemplo, fazer esforços conjuntos em forma de sindicatos para promover ações contra o sexo desprotegido. Os autores também sugerem que ações como essa poderiam ao mesmo tempo partir do governo que, no entanto, precisaria antes legalizar a profissão. Essas sanções, portanto, serviriam para compensar o impacto negativo da camisinha e diminuir a oferta de programas sem proteção.

Bibliografia:

GUPTA, Indrani, et al. Sex Workers and the Cost of Safe Sex: the compensating differential for condom use among Calcutta prostitutes. Journal of Development Economics. Vol. 71, p. 585-603. 2003.


[1] Variáveis instrumentais têm de obedecer a três regras básicas: (1) devem ter correlação com a variável endógena do modelo (neste caso, a variável que indica se a garota exige o uso ou não camisinha); (2) devem afetar a variável dependente (neste caso, o preço do programa) somente “através” da variável endógena; (3) e não podem pertencer ao modelo a ser estimado.

[2] A VI, neste experimento, era então uma variável indicando se a garota de programa recebeu o panfleto distribuído pelas educadoras.

[3] Neste processo, os pesquisadores listaram os bordéis de Sonegachi. A partir disso, uma amostra aleatória de cada prostíbulo foi selecionada e, em seguida, uma amostra aleatória de garotas de programa foi selecionada também. Cada garota dessa amostra recebeu um número de identificação que indicava a sequência em que cada uma foi localizada na rota dos pesquisadores.

[4] Estudos em que cada indivíduo é observado ao longo do tempo. A análise desse tipo de dado permite o controle das variáveis não-observáveis como beleza, charme etc.

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