Por que regressões não resolvem o problema da causalidade estrutural

(parte 3 de 6)

Ou: quando o modelo funciona, mas a explicação falha

Coleção ciência da ciência

Na parte 2, resumi que, para o estruturalismo marxista, não existe uma única lógica causal capaz de explicar o mundo. Porém, o nosso problema começa quando tentamos traduzir essa pluralidade de causas em modelos empíricos.

Na Ciência Política empírica, a explicação causal costuma assumir uma forma conhecida: especificam-se variáveis independentes, estimam-se seus efeitos e avalia-se a robustez estatística dos resultados. Regressões funcionam bem para responder a muitas perguntas. O problema começa quando fenômenos persistentes, como o fracasso recorrente de reformas institucionais ou a reprodução sistemática de desigualdades políticas, continuam aparecendo mesmo quando as variáveis “relevantes” mudam ou os modelos são aperfeiçoados. Nesses casos, o modelo pode funcionar corretamente, mas a explicação é insatisfatória. Esse descompasso entre bons coeficientes estatísticos e uma compreensão incompleta da lógica do sistema que a noção de causalidade metonímica permite tematizar.

Fayga Ostrower. Água-tinta e ponta seca em cores sobre papel Rives (1954). Instituto Fayga Ostrower

Como o neoinstitucionalismo entende causalidade

Para entender a relevância do conceito de causalidade metonímica, vale contrapô-lo ao neoinstitucionalismo da escolha racional, dominante na Ciência Política contemporânea. Para os institucionalistas, instituições são ‘regras formais e informais’ que estruturam o comportamento político. São relativamente estáveis, observáveis (Constituições, regimes eleitorais, procedimentos parlamentares) e causam resultados políticos de modo identificável.

A análise típica seria: “Sistemas proporcionais (instituição) causam multipartidarismo (resultado). Sistemas majoritários, bipartidarismo”. A instituição preexiste logicamente ao comportamento que molda. Podemos observá-la diretamente, codificá-la, comparar seus efeitos entre casos.

Inverter a pergunta: quando a estabilidade vira o problema

A causalidade metonímica inverte a direção: estruturas não são observáveis previamente, mas inferências teóricas a partir de regularidades sistemáticas. Não “vejo” o patrimonialismo, mas o infiro articulando práticas heterogêneas que, isoladas, seriam incompreensíveis, mas juntas revelam sua lógica comum.

Mais importante: institucionalistas tratam mudança institucional como variável independente. Estruturalistas tratam a própria estabilidade ou mudança institucional como efeito a explicar. Por que certas regras persistem e outras não? Por que reformas eleitorais fracassam frequentemente? Porque as instituições políticas observáveis estão imersas em estruturas profundas que as sustentam ou as tornam inoperantes.

Por exemplo: reformas de financiamento de campanha (mudanças institucionais formais) esbarram repetidamente em algo que resiste. O institucionalista codifica a reforma como variável independente, mede efeitos, não encontra impacto significativo e conclui: “A reforma foi ineficaz” (isso, claro, é uma caricatura, ninguém pensa de forma tão simples, nem nós cientistas políticos). O estruturalista pergunta diferente: “Por que a reforma foi neutralizada? Que práticas a contornaram? Que lógica profunda (ou estrutura) impediu sua efetivação?”

Pois bem, e se eu usar equações estruturais?

Aqui surge minha objeção: qualquer regressão múltipla dá conta de explicação multicausal. Posso modelar, por exemplo, o seguinte:

Acesso a posições de elite = β₀ + β₁(origem familiar) + β₂(educação) + β₃(renda) + β₄(capital social) + ε

Mais ainda: modelos de equações estruturais (SEM) parecem capturar exatamente o que o estruturalismo propõe. Eu poderia especificar “estrutura patrimonialista” como variável latente que causa simultaneamente nepotismo, clientelismo, apropriação do público, etc. Estaria fazendo causalidade metonímica com estatística padrão.

A diferença ontológica que os modelos não capturam

A diferença, porém, é ontológica.

Em modelos de equações estruturais reflexivos (os mais comuns), a variável latente é entidade não observada que causa os indicadores observáveis. Mesmo em modelos formativos, em que indicadores constituem a latente, a estrutura ainda é tratada como entidade anterior aos efeitos que observamos, isto é, ela pode ser medida, testada, validada. O modelo é:

A estrutura está “atrás” dos dados, causando-os, antecedendo-os logicamente.

Na causalidade metonímica, a estrutura não antecede seus efeitos. Ela não está ‘por trás’ causando o nepotismo. Ela é a própria configuração relacional: nepotismo, clientelismo e apropriação do público articulados num sistema que se reproduz por meio dessas práticas. Não é soma empírica de elementos, mas a combinatória que os organiza.

Quando a contradição não é erro, mas evidência

A implicação empírica crucial, portanto, é que nas equações estruturais, se os indicadores não covariam adequadamente, você rejeita o modelo (fit ruim = estrutura inexistente). Na causalidade metonímica, contradições entre indicadores podem ser parte constitutiva da estrutura, não evidência contra ela. Nepotismo alto em nível federal, mas baixo em nível municipal, combinado com clientelismo na direção inversa, não refuta a estrutura patrimonialista, ela revela sua “complexidade” e suas manifestações “contraditórias” em diferentes níveis do sistema político.

Aqui reside o problema epistemológico central: quando os dados se encaixam no modelo, confirmam a estrutura; quando não se encaixam, revelam sua “complexidade”. A estrutura torna-se irrefutável por definição. Daí qualquer configuração empírica pode ser reinterpretada como manifestação dela. Cara, eu ganho, coroa você perde.

Os dados contradizem a estrutura? A estrutura é contraditória. Isso cria um problema metodológico sério: se contradições não refutam a estrutura, o que poderia refutá-la? Como evitar que a causalidade metonímica se torne irrefutável por definição? Voltarei a essa questão no próximo post.

(continua...)

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