Da "invenção" da homossexualidade ao discurso das posses: uma análise interpretativa da identidade homossexual

O estudo de grupos socialmente marginalizados como gays, negros, usuários de drogas, entre outros, não é fácil, porém de extrema relevância para a área de comportamento do consumidor, pois a determinados grupos sociais é negado praticamente o status de membros de uma sociedade moderna e de consumo (BARBOSA, 2006). Dessa forma, esta tese de doutorado teve como objetivo investigar como o discurso associado a posses é utilizado por gays masculinos para enfrentarem o estigma da identidade homossexual nos níveis individual, familiar, grupal e social. A análise abrange tanto a identidade homossexual como o estigma relacionado a ela, considerando ambos como construções sociais impostas por um discurso médico produzido no século XIX, que, por sua vez, criou a categorização da homossexualidade. Como método de pesquisa adotou-se a observação de participantes no grupo gay da cidade do Rio de Janeiro e também foram realizadas 20 entrevistas semiestruturadas com gays masculinos entre os anos de 2005 e 2008. Os resultados sugerem que: (i) para os gays, o mundo culturalmente constituído parece estar dividido entre o “mundo gay” e o “mundo heterossexual”. A divisão entre estes dois mundos não se dá somente no imaginário dos gays, mas também pode ser representado por produtos e posses; (ii) alguns ambientes de consumo gay passam de um significado de profano para sagrado no decorrer da vida dos gays; (iii) o corpo é visto como uma construção cultural e representa valor no mundo gay, assim como também é usado como signo de distinção e hierarquia.

Viver e morrer nas ruas: um estudo sobre meninos e meninas de rua do Rio de Janeiro

Este é um estudo sobre meninos e meninas que vivem e morrem nas ruas da cidade do Rio de Janeiro. A pesquisa foi realizada com aproximadamente setenta crianças e adolescentes, compondo dois grupos separados, e teve como objetivo primordial a busca de um conhecimento compreensivel sobre a vida e a visão de mundo que este segmento marginalizado da população constrói, tendo como referencial sócio-cultural condições de miséria, adversidade e excludência. Para compor e dar sentido a essa visão, foram discutidas as diversas teorias sobre marginalidade. O quadro legalista e as soluções clássicas que são repetidamente apresentadas por setores da sociedade (internamentos em instituições totais: sub-escolarização e subemprego). Diante do testemunho do fracasso dessas soluções, fica a pergunta: por que se insiste na adoção dessas medidas? Concluimos pela existência de uma violência multifacetada praticada pela sociedade e pelo Estado contra o segmento infantil que se convencionou rotular de meninos e meninas de rua: a violência física, policialesca e paramilitar: a violência econômica, manifesta pela impossibilidade de acesso aos bens materiais e culturais conquistados pelo conjunto da sociedade brasileira: e a violência imposta por uma ideologia autoritária, discriminatória e segregacionista, que exclui igualmente essas crianças do acesso aos mais elementares direitos da pessoa humana. Com esse estudo, pretendemos contribuir para a consolidação de uma visão teórica comprometida com a transformação dessa realidade, na busca de justiça social e da construção de uma sociedade plural, na qual possam se expressar de forma livre e criativa, os segmentos da população não-pertencentes às classes econômico e culturalmente hegemônicas do país.

Formation and destruction of coalition groups under economic growth

This paper introduces a model economy in which formation of coalition groups under technological progress is generated endogenously. The coalition formation depends crucially on the rate of arrival of new technologies. In the model, an agent working in the saroe technology for more than one period acquires skills, part of which is specific to this technology. These skills increase the agent productivity. In this case, if he has worked more than one period with the same technology he has incentives to construct a coalition to block the adoption of new technologies. Therefore, in every sector the workers have incentives to construct a coalition and to block the adoption of new technologies. They will block every time that a technology stay in use for more than one period.

Inference in differences-in-differences with few treated groups and heteroskedasticity

Differences-in-Differences (DID) is one of the most widely used identification strategies in applied economics. However, how to draw inferences in DID models when there are few treated groups remains an open question. We show that the usual inference methods used in DID models might not perform well when there are few treated groups and errors are heteroskedastic. In particular, we show that when there is variation in the number of observations per group, inference methods designed to work when there are few treated groups tend to (under-) over-reject the null hypothesis when the treated groups are (large) small relative to the control groups. This happens because larger groups tend to have lower variance, generating heteroskedasticity in the group x time aggregate DID model. We provide evidence from Monte Carlo simulations and from placebo DID regressions with the American Community Survey (ACS) and the Current Population Survey (CPS) datasets to show that this problem is relevant even in datasets with large numbers of observations per group. We then derive an alternative inference method that provides accurate hypothesis testing in situations where there are few treated groups (or even just one) and many control groups in the presence of heteroskedasticity. Our method assumes that we can model the heteroskedasticity of a linear combination of the errors. We show that this assumption can be satisfied without imposing strong assumptions on the errors in common DID applications. With many pre-treatment periods, we show that this assumption can be relaxed. Instead, we provide an alternative inference method that relies on strict stationarity and ergodicity of the time series. Finally, we consider two recent alternatives to DID when there are many pre-treatment periods. We extend our inference methods to linear factor models when there are few treated groups. We also derive conditions under which a permutation test for the synthetic control estimator proposed by Abadie et al. (2010) is robust to heteroskedasticity and propose a modification on the test statistic that provided a better heteroskedasticity correction in our simulations.

Políticas de ação afirmativa em concursos públicos federais : um estudo sobre a lei nº 12.990/2014

O Brasil, a exemplo de outros países, passou a adotar políticas de ação afirmativa com a finalidade de compensar grupos sociais que se encontram em posição desfavorável, usualmente em razão de um passado de discriminação, proporcionando-lhes a fruição de direitos fundamentais. Desde a última década, a maior parte das medidas aprovadas tinha como foco a educação, em especial o acesso às universidades públicas de alta qualidade. Já a reserva de vagas em concursos públicos, embora já vigorasse em diversos municípios, só começou a ganhar espaço no debate social e na agenda governamental recentemente, a partir de sua implementação por parte de estados e da aprovação do Estatuto da Igualdade Racial, que prevê a aplicação de políticas de ação afirmativa como maneira a permitir a participação da população negra em condição de igualdade na vida econômica, social, política e cultural do País. Dados do Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão indicam que, apesar de representarem a metade da população brasileira, negros e pardos ocupam menos de 30% dos cargos do Poder Executivo. Nas carreiras mais bem remuneradas, como as de nível superior, a presença dos negros é ainda mais reduzida. Em resposta a esse cenário de desigualdades, foi sancionada Lei nº 12.990, de 9 de junho de 2014, que reserva aos negros 20% das vagas oferecidas nos concursos públicos no âmbito da administração pública federal. O objetivo deste projeto é avaliar os desdobramentos do sistema de cotas implementado pela referida lei, que utiliza exclusivamente critério de natureza racial. Tenciona-se verificar se tal mecanismo é capaz de tornar menos excludente o acesso ao serviço público federal, de forma a contribuir para o debate a respeito das ações afirmativas.

Inference in differences-in-differences with few treated groups and heteroskedasticity

Differences-in-Differences (DID) is one of the most widely used identification strategies in applied economics. However, how to draw inferences in DID models when there are few treated groups remains an open question. We show that the usual inference methods used in DID models might not perform well when there are few treated groups and errors are heteroskedastic. In particular, we show that when there is variation in the number of observations per group, inference methods designed to work when there are few treated groups tend to (under-) over-reject the null hypothesis when the treated groups are (large) small relative to the control groups. This happens because larger groups tend to have lower variance, generating heteroskedasticity in the group x time aggregate DID model. We provide evidence from Monte Carlo simulations and from placebo DID regressions with the American Community Survey (ACS) and the Current Population Survey (CPS) datasets to show that this problem is relevant even in datasets with large numbers of observations per group. We then derive an alternative inference method that provides accurate hypothesis testing in situations where there are few treated groups (or even just one) and many control groups in the presence of heteroskedasticity. Our method assumes that we know how the heteroskedasticity is generated, which is the case when it is generated by variation in the number of observations per group. With many pre-treatment periods, we show that this assumption can be relaxed. Instead, we provide an alternative application of our method that relies on assumptions about stationarity and convergence of the moments of the time series. Finally, we consider two recent alternatives to DID when there are many pre-treatment groups. We extend our inference method to linear factor models when there are few treated groups. We also propose a permutation test for the synthetic control estimator that provided a better heteroskedasticity correction in our simulations than the test suggested by Abadie et al. (2010).