Fichamento: Optics of the State: The Politics of Making Poverty Visible in Brazil and Mexico
Leão, L. de S. (2022). Optics of the State: The Politics of Making Poverty Visible in Brazil and Mexico. American Sociological Review, 87(5), 801–832.
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Ficha Analítica Crítica
Esta seção segue o formato IA Planilhando Textos v17.4.
Mapa Argumentativo
| Seção | Título / Tema | Função argumentativa | Contribuição para a tese central |
|---|---|---|---|
| Introdução | Puzzle e tese | Apresentação do puzzle | Estabelece a questão de variação entre casos similares e anuncia o framework tridimensional; define legibilidade como objeto analítico e introduz os dois casos. |
| Seção I | State Projects of Legibility and the Question of Variation | Fundamento teórico e revisão de literatura | Critica a literatura existente (Scott, Foucault) por assumir um Estado monolítico e não explicar variação; introduz o problema da legitimação como fonte de variação; articula a noção de reputação organizacional (Carpenter). |
| Seção II | Methods and Data | Justificação metodológica | Justifica a escolha dos casos (pioneiros, similares, independentes); descreve a triangulação de dados; reconhece limitações. |
| Seção III | The Categorical Dimension of Legibility | Análise empírica — dimensão 1 | Descreve como México (multidimensional, centralizado, estático) e Brasil (unidimensional, descentralizado, dinâmico) visualizaram a pobreza de formas radicalmente diferentes. |
| Seção IV | The Symbolic Dimension of Legibility | Análise empírica — dimensão 2 | Explica por que as escolhas categoriais diferem: estratégias de legitimação distintas — México buscou projetar eficiência anti-política para audiências internacionais; Brasil buscou inclusividade impartial para audiências domésticas. |
| Seção V | The Relational Dimension of Legibility | Análise empírica — dimensão 3 | Demonstra as consequências não antecipadas: a opacidade mexicana protegeu o programa mas gerou cegueira à pobreza dinâmica; a transparência brasileira melhorou o targeting mas expôs o programa a escrutínio político constante. |
| Seção VI | Conclusion and Implications | Síntese e agenda | Sintetiza as três dimensões; generaliza o framework para outros domínios (imigração, policiamento); implica agenda de pesquisa sobre intra-state data politics. |
| Tabelas e Apêndices | Tabelas 1–3; Apêndices 1–2 | Evidência de suporte | Documentam as similaridades entre os casos (Tabela 1), as diferenças nas arquiteturas de legibilidade (Tabela 2), a síntese comparativa das três dimensões (Tabela 3) e os perfis dos entrevistados (Apêndice 1) e características dos programas (Apêndice 2). |
Introdução (pp. 1–6)
0.1 Puzzle, tese e enquadramento do problema [§1–§6]
A autora abre o artigo situando a discussão no problema clássico da legibilidade estatal, termo associado a James Scott (1998): o processo pelo qual o Estado transforma práticas sociais complexas e locais em formatos administrativamente manejáveis. Censsos, mapas, unidades padronizadas de medida — todos são exemplos de instrumentos que permitem ao Estado simplificar a realidade social para fins de controle, regulação e intervenção. Para Scott, “legibilidade é uma condição para manipulação”, já que permite ao Estado perseguir objetivos desenvolvimentistas ambiciosos ao redesenhar a vida social segundo visões da liderança estatal.
A literatura subsequente, lembra a autora, demonstrou que não existe uma única forma pela qual o Estado vê a sociedade: os projetos de legibilidade são inevitavelmente moldados por lutas políticas nacionais específicas (Curtis 2001; Rodríguez-Muñiz 2017; Powell e Moraes Silva 2018). Pesquisadores comparativos mostraram que os modos pelos quais os Estados veem a sociedade estão acoplados às organizações históricas dos regimes acadêmicos, políticos e de formulação de políticas em que os projetos de legibilidade ocorrem (Rueschmeyer e Skocpol 1996; Fourcade 2009; Campbell e Pederson 2014). Entretanto, a autora identifica uma lacuna: sabemos pouco sobre por que e como os projetos de legibilidade diferem entre si, ou sobre os efeitos dessas diferenças na capacidade estatal de intervir na sociedade.
É nesse gap que o artigo se insere. Leão propõe uma análise comparativa em profundidade de como Brasil e México tornaram os pobres visíveis para implementar os seus programas de transferência condicionada de renda (CCTs) — o Bolsa Família e o Progresa, respectivamente. Os CCTs são programas de combate à pobreza nos quais o Estado transfere pequenas quantias de dinheiro apenas às famílias classificadas como pobres, condicionando esse recebimento a requisitos como frequência escolar e consultas médicas. A ideia é combater a pobreza no curto prazo e criar condições para romper sua transmissão intergeracional.
Na prática, para atingir esses objetivos, os Estados brasileiro e mexicano precisaram criar formas inéditas de encontrar, categorizar, transferir recursos e monitorar famílias pobres — tarefas dificultadas pelo fato de que grande parte do público-alvo circulava no setor informal e não possuía documentos de identidade. Embora os dois países tenham adotado seus CCTs em momentos próximos (1995 no Brasil, 1997 no México) e enfrentado desafios de implementação similares, escolheram soluções diferentes para tornar os pobres visíveis e os programas governáveis.
A autora demonstra que cada país desenvolveu ferramentas de legibilidade para rastrear o comportamento dos pobres moldadas por estratégias de legitimação distintas. O México buscou projetar uma imagem do Progresa como eficiente e anti-político, priorizando o targeting abrangente. O Brasil buscou retratar o Bolsa Família como inclusivo e politicamente imparcial, adotando uma estratégia de targeting mais simples. Em ambos os contextos, essas escolhas alteraram a política dos programas de maneiras não antecipadas pelos atores políticos principais, com efeitos de longo prazo para a implementação.
No México, em paralelo ao que Scott (1998) denominou “cegueira do alto modernismo”, o esquema de legibilidade top-down produziu um sistema opaco no qual o Estado não conseguia rastrear o caráter dinâmico da pobreza no território. No Brasil, o projeto de legibilidade bottom-up foi acompanhado por uma estratégia de alta visibilidade da ação estatal, gerando um sistema que produzia informação sobre famílias pobres com frequência, mas ao custo de tornar o Bolsa Família mais vulnerável a críticas de outros atores domésticos.
1 Seção I: State Projects of Legibility and the Question of Variation (pp. 7–15)
1.1 Scott e a legibilidade como instrumento de poder [§7–§12]
A autora começa o primeiro capítulo teórico situando o argumento de Scott (1998) em toda a sua extensão. Por um lado, Scott sugere que os projetos estatais de legibilidade e simplificação servem como instrumentos poderosos da moderna estatecraft, tornando os fenômenos “muito mais legíveis e, portanto, mais suscetíveis à mensuração cuidadosa, ao cálculo e à manipulação”. Essa “estreiteza do campo de visão” é consequente não apenas porque a visão estatal top-down simplifica a realidade complexa, mas principalmente porque os burocratas tentam transformar a população, o espaço e a natureza sob sua jurisdição em categorias previsíveis e padronizadas para facilitar tarefas de observação e controle.
Nas categorias oficiais, portanto, a legibilidade importa porque elas se tornam a “melodia autoritária segundo a qual grande parte da população deve dançar”. Por outro lado, como Tilly (1999) corretamente nota, quando os projetos de legibilidade têm sucesso no argumento de Scott, geralmente levam a desastres sociais — embora Scott qualifique que tais desastres são mais prováveis quando quatro circunstâncias coincidem: um Estado autoritário, uma ordenação administrativa da natureza e da sociedade, uma ideologia do alto modernismo e uma sociedade civil prostrada. No longo prazo, Scott argumenta que a complexidade local subverte todos os esforços oficiais de tornar a vida legível, pois o conhecimento abstrato do Estado nunca consegue capturar o mètis — o conhecimento prático e sempre mutante necessário para compreender as práticas locais.
Leão aceita a fecundidade analítica da legibilidade, mas recusa o determinismo de Scott. Apoiando-se em Murray Li (2005), que propôs estudar a legibilidade como um “continuum que vai do mais ao menos coercitivo, abrangendo uma gama de táticas e técnicas”, a autora mostra que nem todos os Estados priorizam criar uma visão sinóptica da sociedade com vistas a impor controle e ordem. Ao contrário, dependendo das lógicas de suas estratégias de legitimação, alguns Estados desenvolvem maior tolerância para a imprecisão na mensuração, impactando como veem e são vistos por públicos mais amplos.
1.2 O problema da legitimidade como fonte de variação [§13–§18]
Uma possível explicação para a questão da variação relaciona-se às diferenças nas estratégias de legitimação que os Estados adotam para implementar projetos políticos similares. A autora cita o trabalho de Wyrtzen (2015, 2017) sobre a política de identidade na Argélia e no Marrocos coloniais: o quadro formal de legitimação adotado pelo Império Francês — governar sociedades subjugadas como colônias ou protetorados — afetou diretamente como a legibilidade era praticada em cada caso. A dominação colonial impôs divisões categoriais mais severas à sociedade argelina, enquanto a administração do protetorado buscava respeitar as categorias nativas marroquinas. Como Wyrtzen resume: “Como um Estado colonial queria ser visto (como justificava o domínio colonial a essas audiências) afetou como ele via o social (indígena e colono), o espacial (urbano e rural), o territorial e o temporal” (2017, p. 212).
Essa conexão legitimação-legibilidade fornece um ponto de partida útil para o estudo comparativo, pois direciona a atenção analítica para uma fonte de variação — as estratégias de legitimação —, mesmo quando os Estados têm objetivos políticos aparentemente similares. A autora observa que, ao contrário da análise de Scott, que se limita a casos marcados por regimes autoritários e ideologia do alto modernismo, a legitimação sempre esteve em jogo nos projetos de legibilidade históricos: sempre que os projetos foram percebidos como ilegítimos (Loveman 2005) ou associados a riscos políticos (Choldin 1994), populações tentaram boicotá-los, e burocratas adotaram medidas múltiplas para garantir sua implementação.
Para abordar essa questão em contextos democráticos contemporâneos, é preciso um framework que reconheça que os Estados não são compostos de um aparato burocrático unificado, mas operam sob modos complexos de governança, coordenando múltiplas agências que às vezes cooperam e outras vezes competem entre si (Morgan e Orloff 2017). Nos Estados democráticos contemporâneos como Brasil e México, as agências responsáveis pela implementação devem se dirigir não apenas à comunidade internacional e às populações locais, mas também ao Congresso, partidos políticos, academia, movimentos sociais e, crucialmente, outras agências públicas internas ao Estado (agências de auditoria e orçamento). O framework deve, portanto, responder à pergunta: Legibilidade para quem?
Para responder a isso, Leão recorre ao conceito de reputação organizacional de Carpenter (2010, p. 33): “um conceito multifacetado que compreende um conjunto de crenças sobre as capacidades, intenções, história e missão de uma organização, embutido em uma rede de múltiplas audiências”. Carpenter demonstra como agências estatais cultivam continuamente sua reputação para obter maiores níveis de autonomia e recursos materiais e simbólicos, e para se diferenciar de outros atores governamentais, especialmente em arenas de políticas altamente contestadas. Contudo, gerenciar uma imagem organizacional positiva perante diferentes constituintes sempre envolve trade-offs, pois as múltiplas audiências de qualquer projeto estatal tendem a ter interesses e visões contraditórios.
1.3 As consequências da legibilidade e o framework comparativo [§19–§26]
O foco analítico na forma como as agências cultivam reputações e legitimam seus projetos de legibilidade levanta um ponto adicional: se “ver como um Estado” depende de como o Estado quer ser visto, como as diferentes audiências veem o Estado, e com quais consequências? Na obra de Scott (1998), os esforços de legibilidade — especialmente os dos “Estados visionários e planejadores” — geralmente levam ao fracasso e ao sofrimento humano. A literatura inspirada em Scott também mostrou como a implementação de categorias oficiais pode reorganizar sociedades de maneiras não intencionadas, estimulando a emergência de novos tipos de movimentos sociais (Paschel 2016; Loveman 2014) ou politizando noções de identidade coletiva e reivindicação muito após o término dos projetos de legibilidade iniciais (Wyrtzen 2015). Os pesquisadores demonstraram, ainda, como os esforços estatais de produção de conhecimento podem impor controle disciplinar sobre seus sujeitos, que precisam responder à forma como o Estado os vê para se tornarem legíveis como sobreviventes de violência doméstica (Sweet 2019), imigrantes “merecedores” (Menjívar e Lakhani 2016) ou “boas famílias” (Reich 2005).
Em outros termos, a literatura focou nas consequências da legibilidade para as populações locais — e menos para os próprios Estados que a implementam. Como Skocpol (1992) lembra, novas políticas usualmente transformam processos políticos subsequentes, e os projetos de legibilidade deveriam ter efeitos de retroalimentação que também reestruturem a política burocrática e as capacidades estatais de intervenção. Isso ocorre porque a mesma infraestrutura de conhecimento e as categorias políticas criadas para fins de legibilidade moldarão e mediarão as formas pelas quais uma política será conhecida e avaliada por diferentes audiências (Breslau 1998), criando efeitos de feedback entre legibilidade, ação estatal e reações das audiências (Espeland e Sauder 2007). A infraestrutura de legibilidade criada para tornar as populações legíveis pode, portanto, também ser usada para tornar a governança do próprio Estado visível para diferentes tipos de constituintes.
Com base nessa discussão, a autora delineia o framework tridimensional comparativo:
- Primeira dimensão — Categórica: O que cada Estado vê? Qual a lógica e a organização dos projetos de coleta de informações? Quais características societais tornam-se visíveis ou invisíveis em cada contexto? Aqui, é crucial desempacotar não apenas as distintas medidas de pobreza, mas especialmente as formas práticas pelas quais os Estados operacionalizam seus sistemas de dados sobre pobreza.
- Segunda dimensão — Simbólica: Como o Estado quer ser visto? Quais eram os desafios políticos e as vulnerabilidades organizacionais das agências que iniciaram os projetos de legibilidade? Como pretendiam ser vistas por múltiplas audiências, e quais audiências importavam mais em cada contexto? Esta dimensão requer mapear o ambiente político e a estrutura organizacional dos Estados para identificar tanto as audiências intraestatais relevantes (agências de auditoria, partidos políticos, tribunais) quanto as externas (organizações internacionais, mídia, academia, movimentos sociais).
- Terceira dimensão — Relacional: Como os projetos de legibilidade criam novas dimensões ao longo das quais a ação estatal pode ser avaliada? Como os esquemas de legibilidade informam a coordenação burocrática e/ou as disputas, e como estas afetam a capacidade estatal de intervenção? Esta dimensão examina como os esquemas de legibilidade usados para tornar os sujeitos estatais legíveis criam ou dificultam novas linhas de visão sobre o Estado, que podem potencialmente ser usadas por diferentes audiências para escrutinar políticas públicas.
Nota 1: A autora qualifica que o framework não sugere que cada projeto de legibilidade é idiossincrático e portanto incomparável; ao contrário, propõe categorias analíticas que auxiliam a contextualizar a relação entre projetos de legibilidade e ação estatal em diferentes contextos nacionais.
2 Seção II: Methods and Data (pp. 16–23)
2.1 Justificação dos casos e design comparativo [§27–§33]
A autora adota uma abordagem comparativa-histórica para explicar as diferenças nos projetos de legibilidade dos pobres no Brasil e no México entre 1995 e 2017. Através de uma lente interpretativa em profundidade (Geertz 1968; Barkey 2008; Fourcade 2009), ela justapõe a experiência de dois países similares que adotaram políticas similares em contexto similar de incerteza política e social, mas que encontraram soluções distintas para tornar a pobreza visível. O método empregado é o que Skocpol e Sommers (1980) denominam “contraste de contextos” da análise histórica comparativa.
A escolha de Brasil e México é especialmente adequada para essa comparação por três razões. Primeiro, foram os dois primeiros países do mundo a implementar CCTs como instrumento principal de combate à pobreza (Fiszbein e Schady 2009): o Brasil experimentou CCTs no nível municipal já em 1995 e o México teve seu primeiro CCT piloto no mesmo ano. Até 2016, aproximadamente 65 países no mundo haviam adotado CCTs, beneficiando estimadamente 1 bilhão de indivíduos globalmente. Crucialmente, reconhece-se que Brasil e México são os únicos dois programas CCT considerados localmente enraizados — foram desenhados independentemente um do outro e financiados sem apoio de organizações internacionais (Lindert et al. 2007; Tomazini 2017). No momento da implementação inicial, portanto, os dois países não tinham um blueprint de como fazer os CCTs funcionarem, precisando “encontrar os pobres” a partir de suas experiências anteriores com programas de pobreza.
Segundo, os dois países compartilham historicamente múltiplas características socioeconômicas, bem como tamanho populacional comparável, diversidade regional e desenvolvimento econômico, o que permite considerável controle sobre outras influências nas decisões de legibilidade — especialmente capacidade estatal. A autora sintetiza três índices-chave produzidos por organizações internacionais no ano 2000: ambos os países apresentam HDI elevado (Brasil 0,68, México 0,70), qualidade de governança similar (Brasil 0,09, México 0,24 no WGI) e percepção de corrupção comparável (Brasil 3,9, México 3,3 no CPI, em escala de 0 a 10), situando-os em categoria similar a outros países de “Renda Média-Alta” como Turquia e África do Sul.
Terceiro, Brasil e México compartilharam uma história de desenvolvimento econômico liderado pelo Estado, corporativismo e clientelismo político (Ferraro e Centeno 2018), o que impôs desafios organizacionais e políticos similares para a legitimação dos CCTs. Nos dois contextos havia grande temor de que distribuir dinheiro aos pobres facilitaria a corrupção e que os CCTs seriam usados para fins eleitorais — o que significou que ambos os casos foram marcados por substancial política burocrática, com agências competindo por controle, recursos e prestígio, além de reivindicações concorrentes de crédito pelos resultados positivos de redução da pobreza. Por fim, ambos os CCTs foram implementados após a crise econômica dos anos 1980 que atingiu duramente a América Latina e foi acompanhada de reformas estruturais que impuseram severos ajustes fiscais.
2.2 Diferenças entre os casos e fontes de dados [§34–§40]
As diferenças entre os casos são também relevantes para a análise. Desde 1930, o Brasil experimentou grandes descontinuidades políticas, alternando regimes democráticos (1930–1937; 1945–1964; 1985–presente) e ditatoriais (1937–1945; 1964–1985). No México, por outro lado, um único partido político — o Partido Revolucionário Institucional (PRI) — esteve no poder por 71 anos consecutivos (1929–2000). Além disso, após 1988, os municípios e estados brasileiros receberam maior autonomia e recursos (Arretche 1996), enquanto no México o sistema federal permaneceu muito centralizado no governo federal, mesmo após diversas tentativas de descentralização (Diaz-Cayeros 2016).
Para implementar o framework comparativo, a autora triangula três fontes de dados. A primeira é a análise de um rico conjunto de documentos de política, trabalhos acadêmicos e legislação sobre políticas sociais em geral, e sobre o Bolsa Família e o Progresa em particular (n = 10.000 páginas). A análise documental foi conduzida de forma sistemática e qualitativa: a autora codificou inicialmente todas as referências à identificação de famílias pobres nos documentos oficiais de cada programa, rastreando indutivamente a trajetória histórica de cada escolha de targeting. Após situar as diferenças entre os dois países nas literaturas sociológicas e de economia política relevantes, retornou aos documentos e os recodificou, levando a legibilidade em conta de forma mais sistemática.
A segunda fonte consiste em 100 entrevistas semiestruturadas em profundidade com burocratas de alto nível e elites políticas e acadêmicas no Brasil e no México entre 2015 e 2017, com duração média de 90 minutos. A amostragem ocorreu em duas etapas: primeiro, seleção dos funcionários estatais que historicamente ocuparam as posições mais altas nas principais agências de gestão da pobreza nos dois países (16 indivíduos ao longo de 15 anos para o Bolsa Família e 20 anos para o Progresa), complementada pelos autores das publicações acadêmicas mais citadas sobre os programas; segundo, indicação por snowball sampling para outros funcionários e acadêmicos envolvidos nos debates e na tomada de decisões sobre a pobreza.
A terceira fonte são 18 meses de trabalho de campo no Brasil e no México (2014–2017), com vínculos institucionais no IPEA em Brasília e no CIDE na Cidade do México. Através dessas afiliações, a autora realizou observação próxima do que Latour (1987) chamou de “porta dos fundos da produção científica”: participou de eventos de política e acadêmicos e observou como funcionários estatais apresentavam suas escolhas de targeting a distintas audiências.
Nota 2: A autora reconhece duas limitações metodológicas centrais: (a) ao privilegiar documentos oficiais, narrativas e observações de elites de política, sua análise favorece a “história dos vencedores” — ela pode ter perdido silêncios, disputas subjacentes e motivos que influenciam as decisões de legibilidade; (b) não coletou dados sobre como os beneficiários dos CCTs perceberam o Estado, o que significa que sua análise privilegia as disputas em torno da legibilidade “de cima”. Para minimizar o segundo problema, a autora apoia-se em trabalhos de pesquisadores nos dois países que investigaram como o Bolsa Família e o Progresa se tornaram visíveis para seus beneficiários (Cohn 2011; Rego e Pinzani 2013; de la Rocha 2006; de la Rocha e Escobar 2012).
3 Seção III: The Categorical Dimension of Legibility (pp. 23–31)
3.1 Contexto: CCTs como revolução do Sul Global e o problema de “encontrar os pobres” [§41–§47]
Em 2018, o Bolsa Família e o Progresa eram os dois maiores programas CCT do mundo, beneficiando conjuntamente 20 milhões de famílias, ou quase 90 milhões de indivíduos. Ambos baseavam-se no mesmo princípio: reduzir a pobreza por meio de um nível mínimo de renda (em média US$50/mês) apenas para famílias categorizadas como pobres, condicionando as transferências ao cumprimento de requisitos como frequência escolar, vacinação e consultas pré-natais.
Em meados dos anos 1990, quando Brasil e México iniciaram o que alguns chamaram de “revolução do desenvolvimento do Sul Global”, os formuladores de política não podiam antecipar o impacto que esses programas teriam na governança global da pobreza. Embora os CCTs tenham sido inicialmente recebidos com ceticismo, até 2016 “eles pareciam estar em toda parte” e 65 países de baixa e média renda tinham ao menos um CCT em operação (ODI 2016). Os programas foram creditados com a redução da taxa e, sobretudo, da intensidade da pobreza (Medellin et al. 2015), da desigualdade de renda e do aumento da matrícula escolar (Fiszbein e Schady 2009), levando o diretor do Center for Global Development a chamá-los de “tão próximos de uma bala de prata no desenvolvimento quanto se pode chegar” (Adato e Hoddinott 2012, p. 4).
O ponto de partida do problema de legibilidade era que, como países pioneiros, Brasil e México não tinham blueprint de como implementar os CCTs nem fontes oficiais de informação sobre pobreza no nível individual. Até então, os países estimavam taxas de pobreza usando o censo ou pesquisas domiciliares nacionais — dados que tornavam a pobreza visível para fins de formulação de políticas (e.g., “40% da população mexicana é pobre”), mas não respondiam às questões organizacionais e informacionais necessárias para implementar os CCTs: quem eram essas famílias pobres, onde estavam, como o Estado as localizaria, e como distribuiria dinheiro e monitoraria seu comportamento?
O fato de que os dois países compartilhavam uma história de clientelismo político local e, portanto, um temor semelhante de que os CCTs fossem usados para fins eleitorais, tornava a determinação de como os pobres seriam identificados e monitorados um aspecto-chave para a legitimação e implementação bem-sucedida de ambos os programas. Além disso, grande parte do público-alvo não possuía carteira de identidade e circulava majoritariamente no setor informal, tornando a tarefa de “encontrar os pobres” particularmente desafiadora. Em termos práticos, implementar os CCTs e tornar visíveis os indivíduos pobres significou que os Estados brasileiro e mexicano tiveram que: (1) criar um sistema de targeting para encontrar famílias pobres; (2) gerar informação detalhada sobre essas famílias no nível individual; (3) criar bases de dados de beneficiários para gerenciar essa informação.
3.2 México — Progresa: targeting geográfico e precisão [§48–§54]
No México, a dimensão categórica da legibilidade foi caracterizada por uma tentativa de ver a pobreza através de uma dimensão geográfica e material, portanto com grande detalhe, mas com baixa frequência. Para identificar famílias pobres, a equipe do Progresa utilizou primeiramente dados do censo para identificar localidades pobres no México, onde a probabilidade de erros de targeting (incluir indivíduos não pobres) era menor. Em outros termos, o Estado mexicano identificou primeiramente os lugares onde, por exemplo, havia alto percentual da população vivendo sem banheiros internos, eletricidade ou acesso à água, entre outras variáveis. Em 1997, quando o programa foi lançado, 6.344 localidades pobres foram identificadas (3,15% do total de localidades do país), número que aumentaria para 86.091 localidades em 2005 (42,8%) (Levy 2006).
Nota 3: O México define localidades pobres como aquelas que ficam abaixo de um Índice de Marginalidade, calculado pelo Conselho Nacional de População com base em percentuais da população maior de 15 anos analfabeta, sem ensino fundamental, sem banheiro interno, eletricidade ou água, com superlotação, pisos de terra, em localidades com menos de 5.000 habitantes, e com renda domiciliar inferior a 2 salários mínimos.
Esse foco inicial em regiões pobres implicou que o governo mexicano inicialmente ignorou famílias pobres localizadas em áreas não consideradas pobres em média, como a maioria das áreas urbanas do país — essas famílias só foram incorporadas ao programa mais tarde (Orozco e Huber 2019). Em segundo lugar, a equipe do Progresa viajou às localidades pobres identificadas e implementou um levantamento censitário em todos os domicílios, coletando informações sobre demografia e composição familiar, qualidade da moradia, acesso a bens públicos e níveis de escolaridade, entre outros. Com um conjunto abrangente de informações em mãos de todos os domicílios em localidades pobres, 33 variáveis foram usadas para realizar análise discriminante (ou proxy means testing) para prever quais famílias ficavam abaixo de um limiar de pobreza multidimensional.
Apenas após essa determinação as famílias categorizadas como pobres eram convidadas a ingressar no Progresa. As que ingressavam eram registradas em uma base de dados de beneficiários, na qual dados identificáveis de nível individual eram coletados para rastrear seu comportamento e monitorar o cumprimento das condicionalidades de saúde e educação. Inicialmente, a equipe do Progresa decidiu que, enquanto os requisitos de saúde e educação fossem cumpridos, todas as famílias beneficiárias permaneceriam no programa por três anos sem nova verificação do status econômico. Após três anos, todas seriam entrevistadas novamente com o mesmo questionário inicial, após o qual seu status de pobreza seria recertificado ou seriam transferidas a um esquema de benefício parcial. Contudo, após os desafios iniciais de recertificação, decidiu-se que o status econômico das famílias seria reverificado após seis a oito anos (Davila 2016).
O resultado prático foi que no México o Estado utilizava regularmente a base de dados de beneficiários do Progresa para monitorar o cumprimento das condicionalidades, mas o governo federal só reverificava o status de pobreza a cada seis a oito anos. Sempre que havia um problema de implementação ou a equipe do Progresa era solicitada a defender o targeting do programa, ficava em posição vulnerável porque sua principal fonte de informação sobre pobreza sofria um atraso temporal. Sob esse esquema de legibilidade, os municípios não tinham papel formal no targeting ou na implementação do Progresa, e o programa possuía uma estrutura centralizada e insulada localizada no governo federal. A centralização do Progresa no nível federal implicava que o programa não tinha uma fonte oficial e estatal de informação sobre os pobres coletada localmente — traço top-down que se assemelhava à caracterização de Scott da visão sinóptica e distante do Estado.
3.3 Brasil — Bolsa Família: targeting por famílias e simplicidade [§55–§62]
No Brasil, a dimensão categórica da legibilidade não apresentava um sistema tão abrangente para encontrar os pobres. Ao contrário do México, o governo federal usou o censo não para identificar localidades pobres, mas para estimar quantas famílias pobres havia em todas as regiões do Brasil, usando uma medida simples de renda per capita para estimar quantas famílias ficavam abaixo da linha de pobreza do país. Por essa estratégia, o Estado brasileiro planejava encontrar famílias pobres mesmo em localidades não consideradas pobres em nível agregado. A partir desse alvo nacional, o Ministério do Desenvolvimento Social (MDS) — responsável pela implementação do BFP — estimou uma população-alvo no nível municipal para determinar cotas-base a serem usadas na seleção de beneficiários em cada município. Em contraste com o México (onde apenas 14,5% dos municípios faziam parte do Progresa em seu primeiro ano), no Brasil 99,4% dos municípios aderiram ao BFP já no seu ano inicial.
Em segundo lugar, o MDS instruiu os municípios a registrar continuamente todas as famílias de baixa renda que se encaixassem em um “perfil de pobreza amplo” na base de dados de beneficiários do Bolsa Família. No processo de cadastramento, as famílias autodeclaravam sua renda e o número de indivíduos morando no mesmo domicílio. Esses números permitiam ao governo federal identificar o público potencial do BFP, já que incluía também famílias com renda acima da linha de pobreza. Embora mais informações fossem coletadas no momento do cadastro, apenas a renda per capita era usada pela equipe do Bolsa Família para selecionar as famílias elegíveis que ficavam abaixo da linha de pobreza do programa. Isso significa que, ao contrário do México, o governo brasileiro focava exclusivamente na renda per capita para ver categoricamente os pobres, ignorando as privações de estilo de vida que essas famílias enfrentavam ou as infraestruturas locais a que tinham acesso.
Como a estratégia de targeting do Bolsa Família aumentava o risco de patronagem e fraude (Handa e Davis 2006), o governo federal exigiu que todos os dados inseridos na base de dados do BFP fossem atualizados a cada dois anos ou sempre que houvesse mudança na renda, composição familiar ou endereço, permitindo ao Estado brasileiro recertificar o status de pobreza com frequência. Além disso, a equipe do Bolsa Família cruzava constantemente os dados do BFP com outras bases de dados federais em busca de inconsistências na renda declarada.
Sob esse esquema de legibilidade, o governo central conferiu aos municípios papel fundamental na implementação e no targeting do BFP, sendo os 5.570 municípios brasileiros responsáveis por identificar e registrar as famílias pobres no programa e na base de dados. No que diz respeito a oportunidades de controvérsia e clientelismo político (ou seja, selecionar quem seriam os beneficiários), os municípios não eram formalmente envolvidos no processo de tomada de decisão. Ao contrário, as decisões eram tomadas de forma independente no nível do governo federal (Sugiyama e Hunter 2013). Ainda assim, comparado ao México, o governo federal brasileiro desenvolveu uma estratégia mais flexível para evitar o clientelismo político, pois dependia da capacidade dos municípios de cadastrar as famílias. Não obstante, esse arranjo de legibilidade permitia ao Estado brasileiro ter uma fonte oficial e constante de informação sobre a pobreza no nível local. Em sua dimensão categórica, portanto, o esquema de legibilidade brasileiro foi desenhado para capturar mudanças no status econômico das famílias e apresentava maior tolerância a erros na mensuração da renda.
3.4 Diferentes imagens da pobreza [§63–§68]
Por meio dessas diferentes estratégias para identificar indivíduos pobres, os Estados brasileiro e mexicano geraram informação oficial que tornava a pobreza visível de formas categorialmente distintas e com frequências diferentes em cada contexto. No Brasil, o Estado desenvolveu um sistema informacional bottom-up que retratava uma imagem muito simples da pobreza, baseada exclusivamente na renda per capita autodeclarada. O sistema brasileiro, contudo, foi desenhado para capturar movimentos de entrada e saída da pobreza com frequência, ao exigir que os indivíduos atualizassem constantemente suas informações na base de dados do BFP, permitindo aos formuladores de política capturar melhor as flutuações de renda. O fato de que a renda era autodeclarada obrigava a equipe do Bolsa Família a desenvolver regularmente mecanismos para identificar instâncias de manipulação por parte dos beneficiários.
No México, ao contrário, o Estado desenvolveu um sistema informacional top-down que captava um retrato abrangente da pobreza no momento inicial de entrada no programa, categorizando a pobreza não apenas com base na renda, mas como uma série de privações de estilo de vida. Porém, era mais difícil rastrear mudanças no status de pobreza, pois isso exigia que a equipe federal do Progresa retornasse a cada localidade pobre para aplicar o mesmo levantamento inicial — processo complexo e custoso.
Os diferentes projetos de legibilidade dos pobres brasileiros e mexicanos refletiam escolhas distintas sobre quais categorias determinariam o status de pobreza e afetavam diretamente a quantidade e o tipo de informação a ser coletada de cada beneficiário individual. A frequência da coleta de dados também refletia julgamentos políticos e técnicos sobre a taxa de mudança na pobreza e o valor da informação atualizada. Enquanto no México a pobreza era mensurada primariamente por características materiais dos domicílios e privações de estilo de vida que flutuam menos do que a renda — refletindo uma compreensão da pobreza como algo mais permanente —, no Brasil ela era medida pela renda per capita, que pode oscilar muito mais, indicando uma compreensão da pobreza como condição potencialmente mais transitória.
4 Seção IV: The Symbolic Dimension of Legibility (pp. 31–40)
4.1 O trade-off de targeting como dilema reputacional [§69–§73]
A autora abre a discussão da dimensão simbólica com uma referência a Amartya Sen (1995, p. 1), que compara o targeting de políticas a estratégias combativas: “O uso do termo ‘targeting’ na erradicação da pobreza baseia-se em uma analogia — um alvo é algo sobre o qual se atira… O problema mais sério está no fato de que a analogia de um alvo não sugere de forma alguma que o receptor seja uma pessoa ativa, funcionando por conta própria, agindo e fazendo coisas.” Sen destaca a importância de pensar nos pobres como agentes ativos, não como receptores passivos de políticas, e resume o desafio do targeting dos CCTs: os beneficiários de política são alvos em movimento, não alvos estáticos esperando ser “acertados” por uma política. Criar um sistema de informação capaz de encontrar e rastrear o comportamento desses alvos em movimento não é uma tarefa técnica ou política simples.
Os formuladores de política enfrentam constantemente um trade-off entre errar o alvo (excluir beneficiários elegíveis) ou acertar o alvo errado (incluir indivíduos inelegíveis por erro ou manipulação de dados). Como em todo trade-off, há recompensas e penalidades associadas a cada opção, que criam diferentes dilemas reputacionais para os programas e requerem diferentes estratégias para a criação de sistemas de informação que projetem uma imagem de objetividade, precisão e neutralidade política (Carpenter 2010).
As estratégias adotadas por Brasil e México para tornar o Bolsa Família e o Progresa governáveis e os indivíduos pobres visíveis refletem as escolhas de cada agência estatal em relação a esse trade-off. Essas escolhas, por sua vez, também refletem o conjunto diverso de audiências às quais os formuladores de política dirigiram suas estratégias de legitimação em cada contexto nacional. Com base na análise qualitativa de documentação oficial e de entrevistas com formuladores de política envolvidos nas decisões sobre os mecanismos de targeting de cada programa, a autora mostra que no México o governo federal privilegiou convencer especialistas internacionais em pobreza e membros-chave do Congresso e dos governos subnacionais dos méritos de seu modelo de targeting; no Brasil, a equipe do Bolsa Família direcionou seus esforços simbólicos principalmente para especialistas domésticos em pobreza e outras agências estatais.
4.2 México: projetando uma imagem de Estado eficiente e anti-político [§74–§82]
No México, ao decidir como encontrar as famílias pobres mexicanas, os formuladores de política priorizaram acertar os alvos certos (minimizar erros de inclusão), o que era considerado crucial para legitimar o Progresa em um ambiente político marcado por desconfiança generalizada dos esforços de alívio à pobreza. As decisões sobre o mecanismo inicial de targeting do Progresa foram tomadas entre 1995 e 1997, em meio a uma severa crise econômica no México e durante o governo de um presidente impopular, Ernesto Zedillo, que enfrentava múltiplas crises políticas — inclusive dentro do seu próprio partido, o PRI — e pressão pública por maior democracia e transparência (Yaschine e Orozco 2010). Além disso, os formuladores de política precisavam diferenciar o Progresa dos programas anteriores de alívio à pobreza no México, amplamente associados ao clientelismo político, à ineficiência e à corrupção (Cornelius, Craig e Fox 1994).
Como parte do que ficou conhecido como o “grupo tecnocrático” do PRI, Zedillo recrutou especialistas com formação acadêmica similar à sua própria em economia na Universidade de Yale, especialmente no Ministério da Fazenda, a agência responsável por tirar a economia mexicana da Crise do Peso de 1994. As decisões iniciais sobre o Progresa foram tomadas por essa equipe, sob a liderança de Santiago Levy, economista formado na Universidade de Boston que chegou ao governo federal após escrever um influente relatório do Banco Mundial que clamava por mudanças drásticas na política antipobreza mexicana. O grupo de economistas do Ministério da Fazenda foi reforçado por demógrafos e cientistas sociais do Consejo de Población do México, formados principalmente em universidades mexicanas, que trouxeram considerações orientadas pela demografia às decisões de targeting do Progresa (Cortés e Rubalcava 2012).
Esses atores visavam projetar uma imagem do Progresa como eficiente e anti-político. Cultivar essa reputação envolveu decisões institucionais e técnicas. Institucionalmente, havia uma preocupação com a proteção do programa e seu isolamento dos esquemas de corrupção usuais nos esforços de alívio à pobreza por outras agências estatais. Para demonstrar a ruptura com o business-as-usual mexicano, o Progresa não foi vinculado ao Ministério do Desenvolvimento Social, associado ao clientelismo político local, e o programa teve operações insuladas e centralizadas na Cidade do México (Graizbord 2017). Além disso, uma série de medidas administrativas — como a publicação anual das Regras de Operação do Progresa e a distribuição do dinheiro dos beneficiários por meio de bancos e da empresa telegráfica — foram tomadas para “insular o funcionamento cotidiano do programa das pressões políticas dos governos estaduais e municipais para alterar os critérios de elegibilidade, as operações e o valor dos benefícios” (Levy 2006, p. 101).
No lado técnico, a adoção de um sistema abrangente de means-testing para determinar o status de pobreza pretendia sinalizar que o Progresa seria economicamente sustentável e fiscalmente responsável — aspecto particularmente importante para os formuladores de política do Ministério da Fazenda. O targeting era enquadrado não apenas como forma de alcançar os extremamente pobres, mas como forma de combater a pobreza de maneira eficiente, transferindo recursos somente para quem realmente precisava sem incorrer em grandes déficits (Levy 2006).
No nível simbólico, o esquema rígido de targeting permitia à alta equipe do Progresa ver a si mesma como, e tentar transmitir uma imagem de ser, anti-política. Ao contrário da atitude professada de neutralidade profissional nas burocracias — a expectativa de que as decisões de política serão baseadas em termos técnicos, não políticos (Weber 1978) —, uma imagem “anti-política” inclui uma compreensão do Estado e dos atores estatais como inerentemente interessados, além de aguda sensibilidade às limitações e armadilhas internas da ação estatal (Ferguson 1990; Murray Li 2007). Envolve, portanto, tomar medidas ativas para resistir a esses limites percebidos do Estado. Como um especialista em pobreza que trabalhava para o Progresa explicou em entrevista: “Nós não selecionaríamos quais famílias se beneficiariam deste programa. A análise discriminante faria isso.” O poder dos números em suas narrativas era usado como estratégia de legitimação contra o risco de clientelismo político local, mas também contra o risco de potenciais perturbações decorrentes de confiar no julgamento burocrático. Outro funcionário afirmou: “Nós não confiávamos nos municípios. Sabíamos que falharíamos se contássemos com eles, então investimos muito tempo formulando nosso modelo estatístico, de forma que nem nós mesmos pudéssemos influenciar os resultados do targeting. Era importante deixar os números decidirem.”
Para interpretar essa decisão, a autora recorre a Porter (1995): “confiar nos números” é uma estratégia política que expressa fraqueza relativa, não força. Apenas um grupo de especialistas que percebe que está sob intenso escrutínio tentará minimizar a dependência do próprio julgamento especializado e “deixar os números decidirem.” A escolha de minimizar erros de targeting (mesmo ao custo de excluir beneficiários potenciais) foi informada pela percepção de que apenas assim o Progresa conseguiria se diferenciar dos corrompidos esforços de alívio à pobreza que haviam caracterizado a trajetória da política social mexicana.
Essa estratégia de legitimação dirigia-se a audiências domésticas e internacionais. Internamente, o objetivo era legitimar o Progresa em termos tecnocráticos para uma audiência de acadêmicos e políticos-chave, demonstrando a independência do programa em relação ao PRI (De La O 2015). Ao aperfeiçoar um sistema de targeting means-tested seguindo o que na época eram consideradas as melhores práticas internacionais, o Progresa assegurou sua legitimação com organizações multilaterais internacionais e acadêmicos que celebravam o compromisso dos formuladores de política mexicanos com a excelência metodológica (Agudo Sanchíz 2015).
Nota 4: A estratégia de legitimação mexicana do Progresa envolvia maximizar o que Santiago Levy chama de “credibilidade” dos resultados do targeting. As avaliações externas do Progresa foram conduzidas por uma combinação de pesquisadores acadêmicos nacionais e internacionais e instituições domésticas e estrangeiras, e foram entusiasticamente recebidas por acadêmicos que participavam da avaliação de uma grande política social com proxy-means testing — considerado o padrão-ouro do targeting pelos acadêmicos americanos e pelo Banco Mundial à época (Yaschine 1999).
4.3 Brasil: fabricando uma imagem de Estado inclusivo e politicamente imparcial [§83–§92]
No Brasil, os grupos burocráticos que implementavam o Bolsa Família compreenderam seu papel e trabalharam para projetar uma imagem de inclusividade e imparcialidade política. Isso se refletiu na escolha de dar menos ênfase à verificação do status de pobreza antes de inserir dados no sistema de informação sobre pobreza — todos que se encaixassem em um perfil de pobreza amplo seriam incluídos, e somente então o governo federal selecionaria os beneficiários. Havia maior ênfase em errar o alvo (evitar a exclusão de indivíduos pobres).
O BFP foi consolidado durante o governo do primeiro presidente de esquerda do Brasil após o fim da ditadura militar (1985), em período de crescimento econômico e otimismo público, e após quase 10 anos de experimentação política com diferentes versões de CCTs. Especificamente, o CCT brasileiro ganhou impulso sob o presidente Luiz Inácio “Lula” da Silva, que chegou ao poder com a promessa de que “todo brasileiro teria comida para comer três vezes ao dia” (Hall 2006). Com base nessa mensagem política, o governo federal investiu enormemente na criação de parcerias com municípios e na transferência de recursos ao nível local para aumentar o alcance territorial do programa rapidamente. Como um funcionário do BFP explicou: “[A ideia] não era ser a polícia, checando se o pobre é realmente pobre ou não — isso poderíamos fazer depois. Primeiro precisávamos encontrar essas pessoas que sempre foram invisíveis para nós.”
Semelhante ao México, no Brasil havia grande preocupação em proteger politicamente o Bolsa Família da política corrupta, mas o caso brasileiro diferiu por não exigir o isolamento institucional do programa em relação às agências de política social existentes. Em vez disso, as burocracias estatais dentro do Ministério do Desenvolvimento Social focaram em recrutar “as pessoas certas” para blindar o Bolsa Família da política partidária e legitimar o programa aos olhos das audiências domésticas. Fizeram isso recrutando gerentes federais das carreiras de servidores públicos mais prestigiadas do país (Araujo 2013) e um conjunto diversificado de respeitados cientistas sociais especializados em estudos sobre pobreza. O grupo de atores envolvidos nas decisões de targeting brasileiro diferia grandemente dos economistas majoritariamente formados no exterior no caso mexicano: enquanto 71% dos entrevistados mexicanos obtiveram seus doutorados no exterior, no Brasil apenas 34% o fizeram.
A segunda diferença entre as imagens reputacionais que as agências estatais buscavam projetar nos dois países é que os formuladores de política brasileiros rejeitaram o discurso anti-política, valorizando em vez disso seu julgamento e capacidades burocráticas. Em entrevistas e documentos oficiais, esses atores afirmavam que tornar o Brasil mais inclusivo era o principal propósito que estimulou o desenho do Bolsa Família e a criação de uma nova estrutura de informação sobre a pobreza no Brasil. O principal desafio reputacional era demonstrar que o programa era politicamente imparcial, apesar de seu mecanismo de targeting flexível, e não partidário. Para assegurar a reputação do programa, a equipe do BFP adotou várias medidas similares às do México (e.g., transferências por banco público via cartões de débito; cotas municipais). Ao contrário do México, os gerentes federais brasileiros cultivaram transparência em suas decisões de governança e tornaram dados organizacionais e identificáveis sobre os beneficiários facilmente acessíveis a outros atores dentro do Estado brasileiro.
A objetividade deveria ser garantida não pelos números per se, mas pela integridade e pelas normas profissionais da equipe do BFP — contraste marcante com os funcionários mexicanos que afirmavam que “nem nós mesmos poderíamos influenciar os resultados do targeting”. No nível simbólico, o projeto brasileiro de legibilidade buscava assegurar a legitimidade doméstica demonstrando que, pela primeira vez na história do Brasil, “os pobres finalmente seriam colocados no centro das políticas sociais e não seriam deixados escondidos nas partes mais remotas e rurais do país”. Essa imagem repercutiu bem na coalizão partidária liderada pelo Partido dos Trabalhadores, bem como nos sindicatos e movimentos sociais ligados a questões agrárias, segurança alimentar e educação popular, suscitando suspeitas de outros atores de que o BFP seria usado para fins eleitorais. Desde seu início, portanto, a equipe do Bolsa Família teve que equilibrar o gerenciamento de um programa desenhado para ser “popular”, mas que facilmente poderia ser rotulado como “populista” (Thomé 2013).
5 Seção V: The Relational Dimension of Legibility (pp. 40–50)
5.1 Legibilidade, visibilidade do Estado e política burocrática [§93–§98]
A autora inicia a seção da dimensão relacional observando que a literatura existente sobre legibilidade tem se concentrado principalmente em como as populações marginalizadas aprendem as categorias dos programas estatais para se encaixar nos sistemas burocráticos (Menjívar e Lakhani 2016; Sweet 2019), e como esse processo de aprender categorias oficiais também torna o Estado visível para grupos marginalizados de uma forma particular. Por exemplo, Fong (2020) mostra como famílias que se tornam legíveis para os serviços de proteção à criança nos EUA acabam vendo o Estado com medo, desconfiança e desengajamento. Corbridge et al. (2006) constatam, ao contrário, que os encontros com o Estado podem levar a melhores compreensões de como o governo funciona e a um senso de empoderamento cidadão.
Esse ênfase na relação entre ver e ser visto pelo Estado perde, no entanto, como os projetos de legibilidade podem tornar a governança do próprio Estado visível para públicos mais amplos e impactar diretamente a política burocrática. Ao focar nas interações micro entre funcionários estatais e sujeitos estatais, essa literatura não captura a importância política que as ferramentas de legibilidade dos pobres têm nas disputas intraestatais. Como um funcionário estatal brasileiro explicou à autora: “Nossa base de dados pode ser entendida como um censo da pobreza, pois agora praticamente todas as famílias de baixa renda do país aparecem nela. Isso é ótimo porque podemos saber muito sobre a flutuação da renda e da pobreza. Mas isso pode ser potencialmente perigoso porque, ao contrário de um censo, agora temos informações identificáveis no nível micro de todas essas famílias, então todo mundo quer ter acesso a elas.”
Nesta seção, a autora desenvolve a dimensão relacional mostrando como esses instrumentos tornaram as agências que implementavam o Progresa e o Bolsa Família visíveis (ou não) para outros atores de pobreza, as consequências dessa visibilidade ou opacidade para as disputas burocráticas em torno dos CCTs, e como essas disputas afetaram a governança de cada programa.
5.2 México: a opacidade da eficiência [§99–§108]
No México, desde o início do Progresa, os formuladores de política foram muito cuidadosos com quais aspectos do programa se tornariam visíveis para os de fora ou não. Em nome da transparência e da prestação de contas, a equipe do Progresa produzia seus próprios relatórios de programa e estimulava a implementação de múltiplas avaliações externas como meio de legitimar o programa e fornecer informações sobre suas operações (ver Parker e Todd 2017 para síntese dos achados de avaliação no México). Outras agências estatais, como os órgãos de controle e auditoria responsáveis pela supervisão dos programas federais, investiram grande energia em examinar a precisão dos mapas de pobreza que o Progresa desenvolveu para identificar comunidades pobres. Especialistas em pobreza, avaliadores externos e organizações da sociedade civil, por sua vez, também focaram em escrutinar o modelo de targeting e os méritos da análise discriminante usada para determinar o status de pobreza das famílias — processo caracterizado por Vithayathil, Graizbord e de León (2018) como “recuo ao método”, no qual as elites políticas mexicanas canalizaram o debate público substantivo para disputas abstratas sobre metodologia. Um ex-diretor do Progresa descreveu o escrutínio do proxy-means testing: “Era muito difícil para as pessoas entenderem que você coloca informações no que elas consideravam uma caixa-preta, que então determina quem é pobre e quem não é. Então havia muitas, muitas perguntas sobre nosso modelo estatístico: Por que você tem 30 perguntas e não 60? …Nós éramos escrutinados por todos quando se tratava desse modelo.”
Crucialmente, porém, a equipe do Progresa não considerou necessário facilitar o acesso externo à sua principal ferramenta de legibilidade dos pobres — a base de dados de beneficiários do programa — e havia muita resistência a compartilhar informações de nível micro sobre beneficiários com outras agências estatais. Caso o Progresa tivesse escolhido compartilhar sua base de dados de beneficiários, isso poderia ter servido como estratégia para tornar a governança do programa visível para outros atores estatais e para um público mais amplo. Os entrevistados da autora atribuem essa resistência ao que viam como o risco do uso político das informações das famílias pobres, especialmente por políticos locais, e à compreensão de que esses eram dados organizacionais, não legíveis para outras agências públicas no México: “Seria difícil para os de fora entenderem [as informações na base de dados de beneficiários], pois não sabem como nossos sistemas de gestão de dados funcionam — nossos dados não fariam sentido para eles. E, para ser honesto, também não sei como eles usariam essas informações… Talvez tenham outros interesses políticos, e isso não está sob meu controle, então não tenho certeza de por que compartilharia meus dados com eles.” (Gerente do Progresa)
Isso significa que, no México, órgãos federais de supervisão como o Escritório Federal de Auditoria (ASF), escritórios locais de bem-estar, acadêmicos e organizações da sociedade civil careciam de acesso direto à base de dados completa de beneficiários do Progresa. A continuação desse insulamento, mesmo após o México implementar amplas reformas de responsabilização e transparência políticas entre 2000 e 2004 (Cejudo, Lopez e Ríos 2012; Graizbord 2017), permitia que a equipe do Progresa estabelecesse os termos da visibilidade de sua principal ferramenta de legibilidade, blindando o programa de constantes questionamentos de outros atores sobre suas escolhas de governança.
A consequência não antecipada dessa escolha foi que os formuladores de política no México recebiam pouquíssimo ou nenhum feedback de outros atores estatais sobre o que estava acontecendo com a pobreza no território. Como adotaram uma forma tão abrangente de identificar famílias pobres (usando 33 variáveis coletadas localmente e reavaliando essa informação apenas após 6 a 8 anos), tinham dificuldade para monitorar mudanças no status econômico das famílias pobres após a implementação do levantamento inicial de targeting, dificultando a inclusão ou exclusão de famílias dependendo das flutuações em seu status socioeconômico. Muitas vezes, a combinação de um programa centralizado e insulado e o medo de intervenção política levava a erros operacionais sérios.
Nota 5: A autora cita um caso ilustrativo descrito por um ex-funcionário: a equipe do Progresa não incluiu todas as famílias que viviam em um bairro pobre no programa porque moravam dentro de vagões de trem abandonados, e quando o pesquisador do governo federal coletou as informações, “esses vagões de trem foram computados como casas com paredes sólidas, então nosso modelo estimou que essas famílias não eram pobres, e elas não receberam dinheiro. Como estávamos na Cidade do México, levamos um tempo para chegar a Coahuila, mas quando finalmente chegamos, vimos como eram pobres, e só então pudemos corrigir nosso erro.”
A necessidade percebida de insular da política o programa e todas as informações que ele gerava sobre os pobres resultou em significativa opacidade para outros atores. Nos poucos casos em que outros atores recebiam acesso a parte da base de dados do Progresa, simplesmente não conseguiam encontrar os beneficiários (PNUD 2016). Um pesquisador de pobreza de organização internacional descreveu o problema: “A base de dados que a equipe da Prospera nos forneceu não estava atualizada, ou estava simplesmente errada. Quando fomos a comunidades marginalizadas para entrevistar beneficiários, simplesmente não os encontrávamos… Não conseguíamos encontrar 53% dos beneficiários… Talvez tenham se mudado para outro lugar, mas a Prospera simplesmente não sabe. Não acho que isso seja sinal de corrupção; provavelmente é apenas uma gestão muito precária dessa base de dados. Porém, fiquei chocado ao descobrir quão desorganizados podem ser porque sempre estudamos o modelo de targeting deles, e achávamos que era bastante bom.”
Uma consequência dessa opacidade institucional foi que o Progresa teve continuamente dificuldade em incluir famílias pobres no programa no longo prazo. Segundo estimativas do Banco Mundial, em 2010, entre a população extremamente pobre do México (vivendo com menos de US$3,00 por dia), 56,3% eram beneficiários do Progresa; em 2016, 54,7% (ASPIRE 2018). Isso significa que quase metade dos extremamente pobres mexicanos não estava incluída no programa em 2016, mesmo sendo o objetivo de um CCT incluir precisamente as populações mais marginalizadas. Em comparação com outros países latino-americanos, em 2016 esses números colocavam o Progresa atrás do Bolsa Família (73% dos extremamente pobres eram beneficiários), bem como dos CCTs do Peru, Panamá e Paraguai.
5.3 Brasil: a transparência da política [§109–§118]
No Brasil, ao contrário, a estratégia de encontrar e incluir o maior número possível de famílias pobres no Bolsa Família aumentou o temor de que o targeting do programa fosse fácil de manipular. Consciente desse risco, a equipe do BFP precisou encontrar formas de calibrar e aperfeiçoar continuamente as informações coletadas das famílias e verificar que os municípios estavam cumprindo suas responsabilidades. Internamente, no MDS, isso foi feito comparando estatísticas descritivas da base de dados do Bolsa Família com dados do censo e outras bases de dados administrativas para identificar inconsistências ou erros nas informações fornecidas pelas famílias. Por exemplo, entre 2007 e 2015, o MDS realizou 11 cruzamentos de dados do BFP com bases de dados administrativas de nove outras agências estatais, levando a uma solicitação de reverificação do status de pobreza de 16,7 milhões de famílias beneficiárias (Vilwock 2019). Além disso, o MDS criou múltiplos incentivos financeiros para que os municípios investissem em suas atividades de coleta de dados, como o Índice de Gestão Descentralizada (IGD), que recompensava os governos locais com informações válidas, atualizadas e completas sobre os beneficiários (Hellman 2015).
Esses mecanismos internos de validação e monitoramento, porém, não eram considerados suficientes para garantir a legitimidade do programa perante outros atores e audiências da pobreza. Para atingir esse objetivo, os gerentes federais tornaram a base de dados de beneficiários do Bolsa Família facilmente disponível para avaliação por acadêmicos e outras agências públicas dentro do Estado brasileiro. Inicialmente, os entrevistados da autora relataram que essa estratégia era vista como arriscada, mas necessária para mostrar que o programa não estava sendo manipulado para fins eleitorais. Facilitar a avaliação da base de dados dos beneficiários do BFP por outras agências poderia criar reação negativa se utilizado por grupos rivais dentro do Estado brasileiro para expor erros operacionais do Bolsa Família. Por outro lado, o escrutínio sistemático de dados e a possibilidade de cruzamentos com outras bases de dados federais administrativas poderia facilitar um processo reflexivo — de autoexame sobre suas escolhas de governança — que em última instância melhoraria o targeting de beneficiários do BFP. No Brasil, mesmo sob o risco de reação política e vulnerabilidade, os formuladores de política optaram por tornar o acesso à base de dados de beneficiários do BFP o mais fácil possível:
“Não posso proteger o Cadastro [a base de dados do BFP em português] da avaliação externa. O que queremos é melhorar a qualidade das informações no Cadastro. Quero que outros pesquisadores me digam o que posso estar fazendo de errado, para que eu possa corrigir… Algumas pessoas dentro do Ministério não queriam publicizar os resultados das auditorias, que mostravam irregularidades na renda de dois, três milhões de famílias… Achavam que criminalizaria os pobres. Mas sempre tentei argumentar que precisávamos fazer isso, porque nossa sociedade é conservadora, então às vezes para legitimar um bom caminho, você precisa dar um pouco de sangue para as pessoas.” (Gerente do Bolsa Família)
Ao tornar seus dados de beneficiários acessíveis, os gerentes federais pretendiam mostrar que não relutavam em compartilhar seus dados organizacionais, e que, se discrepâncias fossem encontradas, estavam prontos para agir. Pretendiam também estimular um processo reflexivo sobre o que estavam fazendo e receber feedback sobre seus erros, que os gerentes federais poderiam então reportar aos municípios para investigação e correção expedita. A combinação de uma infraestrutura de legibilidade bottom-up e o escrutínio de outros atores acabou fortalecendo o sistema de informação do Bolsa Família. Em 2016, entre os 20% mais pobres da população brasileira, em áreas rurais 85% eram legíveis ao Estado brasileiro como beneficiários do Bolsa Família, e em áreas urbanas 50%. No México, os mesmos números eram 63% e 29% (ASPIRE 2018).
Ao mesmo tempo, porém, a equipe do Bolsa Família ficou exposta a críticas e escrutínio de outras agências dentro do Estado. No Brasil, é comum que agências de auditoria e controle usem a ferramenta de legibilidade dos pobres — a base de dados do BFP — para avaliar os méritos do programa e buscar incidentes de fraude. Entre os órgãos federais de supervisão, a análise documental da autora revelou que o Tribunal de Contas da União (TCU) usou dados dos Ministérios do Trabalho, Fazenda e Planejamento para escrutinar a base de dados de beneficiários do Bolsa Família em 2006, 2009 e 2016, e a Controladoria-Geral da União (CGU) avaliou a base de dados anualmente de 2005 a 2017. A partir de 2012, o Ministério Público Federal (MPF) também se juntou aos esforços de escrutínio. Uma procuradora federal que iniciou uma operação chamada “Raio X Bolsa Família” explicou tanto suas motivações para iniciar essa investigação quanto o efeito positivo que acreditava que seus esforços tinham sobre a qualidade do targeting: “O objetivo do nosso projeto não era limpar uma base de dados. Nosso objetivo era: ‘Se você encontrar qualquer irregularidade, mesmo que seja um erro, eles precisam enviar à localidade, e a localidade resolve.’ Encontramos pessoas que eram consideradas mortas mas estão vivas, pessoas que tinham seu número de previdência social usado por outra pessoa… Hoje os municípios pensam: ‘O Ministério Público Federal pode vir aqui’, e fazem seus trabalhos melhor por causa disso.”
Exercícios sistemáticos similares de exame de dados de beneficiários não faziam parte da governança dos CCTs no México, tampouco o uso generalizado de dados dos CCTs por outras agências estatais. Em contraste, a equipe do Bolsa Família compartilhou sua base de dados com 38 outros programas de bem-estar federal que dependiam da ferramenta de legibilidade do BFP para alcançar e monitorar seus próprios beneficiários (Direito, Koga, Silva e Chaves 2016). Por sua vez, essas agências também informavam a equipe do BFP sempre que encontravam inconsistências nos dados de renda das famílias pobres. Na dimensão relacional, portanto, o sistema mexicano foi caracterizado pela opacidade e pela proteção superior do programa, enquanto o projeto brasileiro de legibilidade resultou tanto em transparência estratégica quanto em maior vulnerabilidade organizacional.
Nota 6: Quando a autora compartilhou com uma avaliadora de política social mexicana as informações sobre a abertura da base de dados brasileira, ela ouviu um ponto recorrente em múltiplos atores de pobreza no México: “Mesmo que nada acontecesse, o medo de que, ao compartilhar as bases de dados de beneficiários, estas fossem usadas para outros fins [corruptos], estaria sempre presente… Como Estado, não estamos prontos para isso.”
6 Seção VI: Conclusion and Implications (pp. 50–55)
6.1 Síntese das três dimensões e implicações teóricas [§119–§128]
Síntese comparativa final (Tabela 3 do original):
| Dimensão | México | Brasil | |
|---|---|---|---|
| Seeing Like a State | Categórica, Informacional | Top-down; visão multidimensional da pobreza; precisa e estática | Bottom-up; visão unidimensional da pobreza; flexível e dinâmica |
| Projecting an Image of the State | Simbólica, Reputacional | Eficiência; audiência principal: especialistas internacionais | Inclusividade; audiência principal: burocratas domésticos |
| Making the State Visible | Relacional, Avaliativa | Opacidade; proteção do Progresa | Transparência estratégica; vulnerabilidade do BFP |
Na conclusão, a autora sintetiza as três dimensões e deriva implicações mais amplas para o estudo sociológico dos Estados e da governança da pobreza. Na dimensão categórica, criar instrumentos de legibilidade para ver famílias pobres e rastrear seu comportamento envolveu um trade-off entre ampliar a cobertura da política e melhorar a eficiência no targeting. Na dimensão simbólica, as escolhas feitas pelos Estados mexicano e brasileiro em relação a esse trade-off refletem as estratégias de legitimação política adotadas em cada caso, e essas estratégias criaram diferentes desafios e oportunidades para a reputação dos programas. Na dimensão relacional, os mesmos sistemas de informação criados para tornar os pobres visíveis alteraram a política burocrática em torno dos programas — no Brasil, múltiplos atores domésticos avaliaram a base de dados de beneficiários do BFP; no México, os formuladores de política priorizaram a proteção de seus dados organizacionais, com consequências distintas de governança no longo prazo.
A autora extrai três implicações principais. Primeira: enquanto a maioria dos pesquisadores focou a legibilidade pelas lentes da ordem e do controle, o framework comparativo proposto convida mais análises sobre como os Estados podem diferir em seu intento de controlar populações — e sobre as consequências dessas diferenças para a legitimação e a política burocrática dos projetos de legibilidade. O framework pode ser usado para estudar variação em outros tipos de projetos de legibilidade: por exemplo, a pesquisa recente sobre imigração destaca como países diferem no grau de rigor com que tratam imigrantes sem documentos e como tornar-se legível ao Estado como “imigrante legal” frequentemente está associado a vigilância aumentada (Menjivar e Lakhani 2016; Asad 2020; Gowayed 2020). O framework sugere que, para entender as diferenças nas abordagens da imigração e da vigilância (dimensão categórica), a análise deve investigar como cada Estado busca legitimar suas políticas de imigração para audiências distintas (dimensão simbólica), e quais consequências se seguem em termos de visibilidade da governança das agências de imigração (dimensão relacional). Dessa forma, pode-se começar a desempacotar, por exemplo, por que o Canadá adotou uma abordagem muito mais inclusiva em relação a imigrantes sem documentos e refugiados, enquanto os EUA são caracterizados por maior vigilância (Gowayed 2022).
Segunda: o foco nas dimensões simbólicas da legibilidade direcionou a atenção para o papel crítico que as orientações e intenções dos formuladores de política desempenham no desenho e na legitimação dos projetos de ver populações. Enquanto no México os funcionários estatais acreditavam ser importante limitar o alcance da tomada de decisão política e investiram em uma legitimação tecnocrática do Progresa, no Brasil os burocratas estavam investidos no projeto político de tornar o Brasil mais inclusivo. Os achados se conectam a um ponto já feito na literatura de sociologia política sobre a importância do tipo de funcionário estatal que promove novas políticas (Babb 2001; Fourcade 2009; Ferraro e Centeno 2018), e avançam ao demonstrar a importância de identificar as audiências às quais os atores estatais direcionam suas ações em diferentes contextos (Carpenter 2010; Eyal 2019).
Terceira: o artigo abre mais espaço para o estudo sociológico da governança da pobreza nos EUA e globalmente. Pesquisadores de governança urbana nos EUA têm mostrado como o uso de técnicas sofisticadas de coleta de dados individuais aumentou as desigualdades em quem está sujeito à intervenção estatal (Brayne 2017; Fourcade e Healy 2017). Adicionando a esse debate, a pesquisa da autora direciona a atenção para como os projetos de legibilidade de populações marginalizadas podem tornar as próprias agências estatais visíveis para outros atores, que podem então escrutinar essas agências. A importância da visibilidade do Estado é particularmente saliente em formas associativas de política (Mayrl e Quinn 2016; Clemens e Guthrie 2010), onde as ferramentas de legibilidade de beneficiários podem potencialmente ser usadas para expor as fronteiras entre atores privados e públicos. O uso recente de dados administrativos para tornar o trabalho dos departamentos de polícia nos EUA visível é um exemplo de como a dimensão relacional da legibilidade pode tornar legíveis para públicos mais amplos tanto os padrões de discriminação racial nos departamentos de polícia quanto as fronteiras entre agentes de vigilância públicos e privados (Legewie 2016; Greenberg 2021).
Implicação normativa central: Os achados têm consequências para debates de política sobre quais métodos de transferência de dinheiro para os pobres são preferíveis. A autora argumenta que não se pode responder a essa questão sem levar em consideração o contexto político e institucional em que as decisões sobre programas de bem-estar foram inicialmente tomadas, bem como as implicações que diferentes infraestruturas de conhecimento têm para a política de legitimação dos programas antipobreza. As decisões burocráticas sobre mensuração têm consequências reais para as famílias pobres porque moldam a distribuição social do poder e do conhecimento dentro do Estado, e, portanto, como os formuladores de política lidam com os programas antipobreza.