Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/10438/28890 |
Resumo: | A democracia racial é, há muito, um mito questionado no Brasil. Todavia, níveis médios e baixos de segregação têm sido encontrados para metrópoles brasileiras, em contraste com uma vasta literatura qualitativa indicando separação social entre negros e brancos no Brasil. Isso pode resultar de um problema de mensuração, visto que a maior parte dos estudos utiliza o Índice de Dissimilaridade em sua versão aespacial (D), ainda que sua consistência seja amplamente questionada: D não leva em conta relações de vizinhança entre as unidades geográficas, é sensível à forma como a área de estudo é subdividida e pode falhar em capturar certos padrões de segregação, a depender da escala na qual este fenômeno acontece. Como áreas onde predomina um padrão de micro-segregação estão pouco documentadas pela literatura empírica quantitativa sobre cidades brasileiras, essa pesquisa busca enriquecer a discussão teórica sobre segregação no Brasil. D é comparado com uma medida espacial de Entropia (REARDON; O’SULLIVAN, 2004) na parte Centro-Oeste da Região Metropolitana de São Paulo – região de urbanização mais antiga e onde se encontra o centro financeiro e comercial da metrópole. Usando dados do último censo demográfico (2010), a Entropia foi calculada considerando tanto a distância euclidiana, quanto o tempo de deslocamento (Open Street Maps) para estabelecer relação de vizinhança entre os setores censitários, sendo o tempo de deslocamento uma melhor proxy para a distância entre dois pontos em um espaço urbano. Ambas as distribuições (de D e da Entropia) foram trianguladas com a descrição estatística da condição socioeconômica dos grupos raciais, com uma análise qualitativa da paisagem por meio de imagens de satélite e da vista da rua (Google Maps), com a composição racial de escolas e com a segregação escolar na mesma área, calculada com dados do censo escolar (2010). Os resultados sugerem que brancos têm escolaridade mais elevada e salários mais altos que a população negra: 27% dos brancos chegam à universidade, contra 8.7% de pardos e 11.5% de pretos; 15% dos brancos estão entre os salários 10% mais altos, em contraste com 2% e 3% de pardos e pretos, respectivamente. Salários mais elevados permitem certas escolhas em termos de serviços. No que se refere à educação, escolas privadas e racialmente homogêneas são claramente uma escolha das famílias de classe média e alta, já que a educação pública é gratuita e universal. Essa escolha se estende ao local de residência. Áreas com baixa Entropia (alta segregação) estão correlacionadas com o precentual de residentes brancos (correlação parcial de cerca de 0.60) e de domicílios de alta renda (correlação parcial de cerca de 0.23). D não foi capaz de capturar este aspecto da distribuição racial na mesma área, porque este indicador não leva em conta a composição racial das unidades geográficas vizinhas. Além disso, bairros ricos e brancos são marcados pela existência de condomínios fechados e com infraestrutura de segurança. Portanto, brancos de classes média e alta parecem ter desenvolvido suas próprias formas de auto-segregação que parecem caracterizar um white flight à brasileira, ainda a ser testado em estudos futuros. |
id |
FGV_deadd055b18567346ecd156bae1a64ee |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.fgv.br:10438/28890 |
network_acronym_str |
FGV |
network_name_str |
Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) |
repository_id_str |
3974 |
spelling |
Morandi, Eliana LinsEscolas::EAESPMarques, Eduardo Cesar LeãoFrancisco, Eduardo de RezendeFeitosa, Flávia da FonsecaTeixeira, Marco Antônio CarvalhoFernandes, Gustavo Andrey de A. L.2020-03-12T19:06:34Z2020-03-12T19:06:34Z2020-02-17https://hdl.handle.net/10438/28890A democracia racial é, há muito, um mito questionado no Brasil. Todavia, níveis médios e baixos de segregação têm sido encontrados para metrópoles brasileiras, em contraste com uma vasta literatura qualitativa indicando separação social entre negros e brancos no Brasil. Isso pode resultar de um problema de mensuração, visto que a maior parte dos estudos utiliza o Índice de Dissimilaridade em sua versão aespacial (D), ainda que sua consistência seja amplamente questionada: D não leva em conta relações de vizinhança entre as unidades geográficas, é sensível à forma como a área de estudo é subdividida e pode falhar em capturar certos padrões de segregação, a depender da escala na qual este fenômeno acontece. Como áreas onde predomina um padrão de micro-segregação estão pouco documentadas pela literatura empírica quantitativa sobre cidades brasileiras, essa pesquisa busca enriquecer a discussão teórica sobre segregação no Brasil. D é comparado com uma medida espacial de Entropia (REARDON; O’SULLIVAN, 2004) na parte Centro-Oeste da Região Metropolitana de São Paulo – região de urbanização mais antiga e onde se encontra o centro financeiro e comercial da metrópole. Usando dados do último censo demográfico (2010), a Entropia foi calculada considerando tanto a distância euclidiana, quanto o tempo de deslocamento (Open Street Maps) para estabelecer relação de vizinhança entre os setores censitários, sendo o tempo de deslocamento uma melhor proxy para a distância entre dois pontos em um espaço urbano. Ambas as distribuições (de D e da Entropia) foram trianguladas com a descrição estatística da condição socioeconômica dos grupos raciais, com uma análise qualitativa da paisagem por meio de imagens de satélite e da vista da rua (Google Maps), com a composição racial de escolas e com a segregação escolar na mesma área, calculada com dados do censo escolar (2010). Os resultados sugerem que brancos têm escolaridade mais elevada e salários mais altos que a população negra: 27% dos brancos chegam à universidade, contra 8.7% de pardos e 11.5% de pretos; 15% dos brancos estão entre os salários 10% mais altos, em contraste com 2% e 3% de pardos e pretos, respectivamente. Salários mais elevados permitem certas escolhas em termos de serviços. No que se refere à educação, escolas privadas e racialmente homogêneas são claramente uma escolha das famílias de classe média e alta, já que a educação pública é gratuita e universal. Essa escolha se estende ao local de residência. Áreas com baixa Entropia (alta segregação) estão correlacionadas com o precentual de residentes brancos (correlação parcial de cerca de 0.60) e de domicílios de alta renda (correlação parcial de cerca de 0.23). D não foi capaz de capturar este aspecto da distribuição racial na mesma área, porque este indicador não leva em conta a composição racial das unidades geográficas vizinhas. Além disso, bairros ricos e brancos são marcados pela existência de condomínios fechados e com infraestrutura de segurança. Portanto, brancos de classes média e alta parecem ter desenvolvido suas próprias formas de auto-segregação que parecem caracterizar um white flight à brasileira, ainda a ser testado em estudos futuros.Brazil being a racial democracy has been for long a questionable myth. However, researchers have been finding low and medium levels of racial segregation in Brazilian cities, in contrast with a wide qualitative literature documenting strong social separation between blacks and whites in Brazil. This might be a measurement problem, since most of the research on the topic measures segregation through the aspatial Dissimilarity Index (D), even though D has been shown to be questionable. For instance, it doesn’t take neighborhood relationship between geographic units into account and heavily rely on their boundaries. It might also fail to capture certain segregation patterns, depending on the scale in which segregation takes place. In addition, areas where micro-segregation is predominant in Brazilian cities lack documentation in a more quantitative manner. Hence, this research is an attempt to enrich the theoretical discussion on how the phenomenon of segregation takes place in Brazilian metropolises by comparing D with a measure of Spatial Entropy (REARDON; O’SULLIVAN, 2004) in the Center-Western region of São Paulo Metropolitan Area – the region of oldest urbanization and where the Central Business District is located. Using the last Brazilian demographic census data (2010), Entropy was calculated with both straight line distance and travel time (Open Street Maps) in order to establish neighborhood relationship between census tracts – travel time being a better proxy for the social distance between two individuals in an urban setting. Both D and Entropy distributions were triangulated with a statistical description of racial groups’ socioeconomic conditions, qualitative landscape analysis through satellite and street images (Google Maps), as well as the schools’ racial composition and school segregation index in the same area, calculated using 2010 school census data. Results suggest that whites are more educated and earn higher wages than blacks: 27% of whites attend college versus 8.7% of browns and 11.5% of blacks; 15% of whites earn the 10% highest wages while this is the case for 2% and 3% of brown and black population, respectively. Higher income levels allow choices in terms of service provision. Regarding education, the racially homogeneous private schools are clearly a choice of white middle- and upper-class families, since public schools are free of charge and the Brazilian state guarantees universal access to basic education (K-12). Those choices are extended to the place of residence as well. Areas with low Entropy levels (high segregation) are partially correlated to the percentage of high-income households ( 0:60) and percentage of white residents ( 0:23). D was not able to capture this aspect of racial distribution in the same area, because this index only takes into account the racial composition within the geographic unit, but not its neighboring units. Those rich white neighborhoods are also marked by the existence of private condominiums well equipped with security infrastructure. Hence, the Brazilian white middle- and upper-classes seem to have developed its own forms of self-segregation that might characterize a white flight à la brésilienne to be tested in further research.engRaceSegregationSegregation measurementSão PauloSegregação racialRaçaAdministração públicaNegros - Segregação - São Paulo (SP)Discriminação racial - São Paulo (SP)Negros - Condições sociais - São Paulo (SP)Identidade racial - São Paulo (SP)São Paulo (SP) - Questão racialClose but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian cityinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84707https://repositorio.fgv.br/bitstreams/ddf48922-e768-47da-80cb-27a42e6dd570/downloaddfb340242cced38a6cca06c627998fa1MD54ORIGINALdissertacao_versao_final_elianalinsmorandi.pdfdissertacao_versao_final_elianalinsmorandi.pdfPDFapplication/pdf31016265https://repositorio.fgv.br/bitstreams/bcef88f0-3843-4106-9047-cb66e7e2cb13/downloadc8f556d618f04b22beda6c03fbc8694eMD53TEXTdissertacao_versao_final_elianalinsmorandi.pdf.txtdissertacao_versao_final_elianalinsmorandi.pdf.txtExtracted texttext/plain100912https://repositorio.fgv.br/bitstreams/6923ee12-b81a-4f7a-a9cd-4ed67b112b78/downloaded00d97afb29febf3ceda9a972e6d368MD57THUMBNAILdissertacao_versao_final_elianalinsmorandi.pdf.jpgdissertacao_versao_final_elianalinsmorandi.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2566https://repositorio.fgv.br/bitstreams/f4218476-8f53-4f13-a859-20849a89b818/download0994882b1544f1bddfde71a74c48b795MD5810438/288902023-11-25 08:49:55.321open.accessoai:repositorio.fgv.br:10438/28890https://repositorio.fgv.brRepositório InstitucionalPRIhttp://bibliotecadigital.fgv.br/dspace-oai/requestopendoar:39742023-11-25T08:49:55Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) - Fundação Getulio Vargas (FGV)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 |
dc.title.eng.fl_str_mv |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city |
title |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city |
spellingShingle |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city Morandi, Eliana Lins Race Segregation Segregation measurement São Paulo Segregação racial Raça Administração pública Negros - Segregação - São Paulo (SP) Discriminação racial - São Paulo (SP) Negros - Condições sociais - São Paulo (SP) Identidade racial - São Paulo (SP) São Paulo (SP) - Questão racial |
title_short |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city |
title_full |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city |
title_fullStr |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city |
title_full_unstemmed |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city |
title_sort |
Close but far: the real distance between blacks and whites in the largest Brazilian city |
author |
Morandi, Eliana Lins |
author_facet |
Morandi, Eliana Lins |
author_role |
author |
dc.contributor.unidadefgv.por.fl_str_mv |
Escolas::EAESP |
dc.contributor.member.none.fl_str_mv |
Marques, Eduardo Cesar Leão Francisco, Eduardo de Rezende Feitosa, Flávia da Fonseca |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Morandi, Eliana Lins |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Teixeira, Marco Antônio Carvalho Fernandes, Gustavo Andrey de A. L. |
contributor_str_mv |
Teixeira, Marco Antônio Carvalho Fernandes, Gustavo Andrey de A. L. |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Race Segregation Segregation measurement |
topic |
Race Segregation Segregation measurement São Paulo Segregação racial Raça Administração pública Negros - Segregação - São Paulo (SP) Discriminação racial - São Paulo (SP) Negros - Condições sociais - São Paulo (SP) Identidade racial - São Paulo (SP) São Paulo (SP) - Questão racial |
dc.subject.por.fl_str_mv |
São Paulo Segregação racial Raça |
dc.subject.area.por.fl_str_mv |
Administração pública |
dc.subject.bibliodata.por.fl_str_mv |
Negros - Segregação - São Paulo (SP) Discriminação racial - São Paulo (SP) Negros - Condições sociais - São Paulo (SP) Identidade racial - São Paulo (SP) São Paulo (SP) - Questão racial |
description |
A democracia racial é, há muito, um mito questionado no Brasil. Todavia, níveis médios e baixos de segregação têm sido encontrados para metrópoles brasileiras, em contraste com uma vasta literatura qualitativa indicando separação social entre negros e brancos no Brasil. Isso pode resultar de um problema de mensuração, visto que a maior parte dos estudos utiliza o Índice de Dissimilaridade em sua versão aespacial (D), ainda que sua consistência seja amplamente questionada: D não leva em conta relações de vizinhança entre as unidades geográficas, é sensível à forma como a área de estudo é subdividida e pode falhar em capturar certos padrões de segregação, a depender da escala na qual este fenômeno acontece. Como áreas onde predomina um padrão de micro-segregação estão pouco documentadas pela literatura empírica quantitativa sobre cidades brasileiras, essa pesquisa busca enriquecer a discussão teórica sobre segregação no Brasil. D é comparado com uma medida espacial de Entropia (REARDON; O’SULLIVAN, 2004) na parte Centro-Oeste da Região Metropolitana de São Paulo – região de urbanização mais antiga e onde se encontra o centro financeiro e comercial da metrópole. Usando dados do último censo demográfico (2010), a Entropia foi calculada considerando tanto a distância euclidiana, quanto o tempo de deslocamento (Open Street Maps) para estabelecer relação de vizinhança entre os setores censitários, sendo o tempo de deslocamento uma melhor proxy para a distância entre dois pontos em um espaço urbano. Ambas as distribuições (de D e da Entropia) foram trianguladas com a descrição estatística da condição socioeconômica dos grupos raciais, com uma análise qualitativa da paisagem por meio de imagens de satélite e da vista da rua (Google Maps), com a composição racial de escolas e com a segregação escolar na mesma área, calculada com dados do censo escolar (2010). Os resultados sugerem que brancos têm escolaridade mais elevada e salários mais altos que a população negra: 27% dos brancos chegam à universidade, contra 8.7% de pardos e 11.5% de pretos; 15% dos brancos estão entre os salários 10% mais altos, em contraste com 2% e 3% de pardos e pretos, respectivamente. Salários mais elevados permitem certas escolhas em termos de serviços. No que se refere à educação, escolas privadas e racialmente homogêneas são claramente uma escolha das famílias de classe média e alta, já que a educação pública é gratuita e universal. Essa escolha se estende ao local de residência. Áreas com baixa Entropia (alta segregação) estão correlacionadas com o precentual de residentes brancos (correlação parcial de cerca de 0.60) e de domicílios de alta renda (correlação parcial de cerca de 0.23). D não foi capaz de capturar este aspecto da distribuição racial na mesma área, porque este indicador não leva em conta a composição racial das unidades geográficas vizinhas. Além disso, bairros ricos e brancos são marcados pela existência de condomínios fechados e com infraestrutura de segurança. Portanto, brancos de classes média e alta parecem ter desenvolvido suas próprias formas de auto-segregação que parecem caracterizar um white flight à brasileira, ainda a ser testado em estudos futuros. |
publishDate |
2020 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-03-12T19:06:34Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-03-12T19:06:34Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2020-02-17 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/10438/28890 |
url |
https://hdl.handle.net/10438/28890 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) instname:Fundação Getulio Vargas (FGV) instacron:FGV |
instname_str |
Fundação Getulio Vargas (FGV) |
instacron_str |
FGV |
institution |
FGV |
reponame_str |
Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) |
collection |
Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.fgv.br/bitstreams/ddf48922-e768-47da-80cb-27a42e6dd570/download https://repositorio.fgv.br/bitstreams/bcef88f0-3843-4106-9047-cb66e7e2cb13/download https://repositorio.fgv.br/bitstreams/6923ee12-b81a-4f7a-a9cd-4ed67b112b78/download https://repositorio.fgv.br/bitstreams/f4218476-8f53-4f13-a859-20849a89b818/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
dfb340242cced38a6cca06c627998fa1 c8f556d618f04b22beda6c03fbc8694e ed00d97afb29febf3ceda9a972e6d368 0994882b1544f1bddfde71a74c48b795 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) - Fundação Getulio Vargas (FGV) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1810023770758316032 |