Printer Friendly

La criminalidade no Brasil: avaliacao do impacto dos investimentos publicos e dos fatores socioeconomicos/The criminality in Brazil: evaluation of the impact of the public investments and of the socioeconomic factors/La criminalidad en Brasil: evaluacion del impacto de las inversiones publicas y de los factores socioeconomicos.

1 INTRODUCAO

A criminalidade no Brasil vem aumentando em proporcoes cada vez maiores. Problemas economicos como a inflacao, o desemprego, a taxa de juros, entre outros, tem sido superados pela criminalidade. E comum os jornais e revistas enfatizarem acontecimentos de crimes de qualquer natureza, estes se generalizam e afetam todas as classes sociais, deixando de ser uma exclusividade das camadas pauperizadas residentes nas periferias das grandes cidades. As ocurrencias criminais nos interiores dos estados vem se tornado cada vez mais frequentes, perpetrando em um aumento discrepante da taxa de criminalidade brasileira.

Diante disto, faz-se necessario enfatizar que esse fenomeno sempre foi um dos principais problemas da sociedade brasileira, mas nos ultimos anos, essa preocupacao vem sendo maior, porque a criminalidade vem, quase sempre, acompanhada de muita violencia. Esse aumento generalizado dos indicadores de crime tem tornado a criminalidade o problema social com maior destaque dentro das preocupacoes da sociedade de um modo geral. Esse problema e responsavel por importantes perdas para a conjuntura socioeconomica de um pais, pois alem de afetar diretamente indicadores sociais, ela reduz ou estagna a atividade economica.

Dados do Mapa da Violencia 2014, que e elaborado pelo Centro Brasileiro de Estudos Latino-Americanos (CEBELA), da Faculdade Latino-Americana de Ciencias Sociais (FLACSO), revelam que no ano de 2011 foram registrados 52.198 homicidios dolosos no Brasil. Em 2012, esse numero chegou a 56.337, acarretando em uma taxa de crescimento de 7,9 %.

Os prejuizos decorrentes dos crimes sao inumeros. De acordo com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica (IBGE), o aumento da mortalidade por homicidios reduz a expectativa de vida da populacao brasileira, ja que a maior proporcao de vitimas no Brasil caracteriza-se como jovens do genero masculino. O crime gera gastos exacerbados com o atendimento as vitimas, manutencao do sistema penitenciario e do sistema judicial, sensacao de inseguranca e impunidade generalizada, estes dois ultimos fatores refletem significativamente no aumento de empresas de seguranca privada, na elevacao de contratacoes de seguros de automoveis e imoveis, bem como no comprometimento do bem-estar de todos os individuos, independentemente da classe social. Nao obstante, a criminalidade reduz o capital humano, havendo a perda de vidas de pessoas que estao inseridas na denominada Populacao Economicamente Ativa (PEA), diminui a produtividade do trabalho, alem de alterar a alocacao otima de insumos, pois os governos dispendem um montante de recursos cada vez maiores no combate ao crime, retirando investimentos de algumas areas mais prioritarias como educacao e saude, que geram externalidades positivas para a sociedade em geral.

Diante do exposto, nota-se que um dos fatores mais atingidos pela criminalidade e a reducao na qualidade de vida das pessoas, sendo este um fenomeno resultante do aumento da violencia, fazendo com que a populacao mude os habitos do dia-a-dia na busca por reduzir o risco a que estao submetidos. Com a criminalidade, as pessoas limitam os locais onde transitam e deixam de ir aonde gostam, diminuindo o uso de transporte coletivo e gastando mais com transporte proprio, ainda, evitam sair de casa a noite, gastam altas somas de recursos na protecao de suas residencias, com uso de cercas eletricas, cameras, altos muros e vigias particulares, tornando-se refens de seus medos.

Apesar de todos esses prejuizos decorrentes da criminalidade, o Estado tem buscado intervir para coibir tal pratica. De modo geral, a politica publica mais utilizada para contela tem sido o aumento do investimento em seguranca. Ademais, vale ressaltar que nao ha uma concordancia entre os formuladores de politicas publicas, no que se refere a melhor forma de atacar esse problema socioeconomico.

Com relacao a assistencia social, entende-se que, de acordo com a Lei Organica da Assistencia Social (LOAS) de 1993, e regida pelos principios de universalizacao dos direitos sociais, respeito a dignidade do cidadao, igualdade do direito no acesso ao atendimento e ampla divulgacao dos beneficios, servicos, programas e projetos. Percebe-se que os principios tem por finalidade velar pelo bem estar social.

Outrossim, e um problema social, afetando diretamente a qualidade e expectativa de vida das populacoes. Trata-se de um problema economico porque, de um lado, a sua intensidade esta associada as condicoes economicas e, de outro, limita o potencial de desenvolvimento das economias. Nesse sentido, a criminalidade e um problema politico ja que as acoes necessarias para combater o crime envolvem a participacao ativa dos governos e a alocacao de recursos publicos escassos em detrimento de outros objetivos de politicas publicas (ARAUJO JR. & FAJNZYLBER, 2001).

Devido a magnitude deste tema, sera realizada uma analise dos fatores apontados como determinantes do crime, por meio da construcao de uma funcao crime que indicara o impacto desses recursos investidos para combater a criminalidade. Alem disso, se estes forem estimados corretamente, poderao ajudar os formuladores de politicas publicas a analisar realmente em que area e quanto deverao ser investidos para a prevencao e combate a criminalidade, tendo em vista que, combater o crime com punicao, apenas ameniza a violencia, mas nao evita que outros fatores como desigualdade social e pobreza, venham a servir de incentivo a entrada de novos adeptos ao crime.

Como sugere Balbinotto Neto (2003), o Estado deve repensar o papel das policias, de modo que estas venham a atender os anseios da sociedade. Embora esta politica publica seja importante, que pode efetivamente combater e conter a criminalidade no pais, outras medidas socioeconomicas sao ainda mais efetivas na reducao da criminalidade. Nesta perspectiva, o impacto dos gastos publicos e dos fatores socioeconomicos sobre a criminalidade e uma abordagem que vem tendo destaque dentro da denominada "economia do crime", que e uma area da Ciencia Economica que se dedica a analise do crime e seu impacto sobre a atividade economica.

Portanto, o trabalho tem como objetivo principal estimar por meio de dados em painel o impacto dos investimentos publicos, com enfoque na seguranca publica e assistencia social, bem como dos fatores socioeconomicos sobre a criminalidade nas unidades federativas brasileiras no periodo compreendido entre os anos de 2004 a 2012, visto que os dados necessarios para realizar a analise so estao disponiveis nesse periodo.

2 TEORIA ECONOMICA DO CRIME

2.1 A Ciencia Economica na investigacao da criminalidade

Atualmente, nao ha um consenso quanto a definicao de crime, o proprio Codigo Penal Brasileiro em vigencia nao apresenta tal definicao. Segundo alguns doutrinadores, e um fato tipico, antijuridico e culpavel. Este, pode se da de diversos modos: contra a pessoa; contra o patrimonio; contra a propriedade imaterial; contra a organizacao do trabalho; contra o sentimento religioso, contra o respeito aos mortos; contra os costumes; contra a familia; contra a incolumidade publica; contra a paz publica; contra a fe publica; e, contra a administracao publica (PIERANGELLI, 1980).

Entretanto, alguns estudiosos da economia do crime e outras ciencias elaboram o conceito do crime com base nas suas analises e modelos. Dessa forma, o conceito de crime pode ser definido tanto no sentido juridico, quanto no sentido economico. No sentido juridico, segundo Brenner (2001, p. 32) "crime e um ato de transgressao de uma lei vigente na sociedade. A sociedade decide, atraves de seus representantes, o que e um ato ilegal via legislacao, e pela pratica do Sistema de Justica Criminal".

No sentido economico, de acordo com Becker (1968), crime e uma atividade ilegal. Ele pode ser classificado em dois grupos: o crime lucrativo e o crime nao lucrativo. O crime lucrativo e composto furtos, roubos ou extorsao, usurpacao, estelionato e receptacao etc. Ja o crime nao lucrativo, e composto por estupro, abuso de poder e tortura etc.

Devido o crescimento da criminalidade e a insatisfacao quanto as tradicionais explicacoes da insercao dos individuos em atividades ilicitas, os economistas se sentiram motivados a estudarem de forma mais concreta os fatores determinantes da criminalidade (BALBINOTTO NETO, 2003). Araujo Jr. (2002) afirma que, foi Becker (1968), com forte suporte em teoria economica, que fez um brilhante trabalho que veio preencher a lacuna existente entre a economia e o crime, apresentando "um modelo microeconomico no qual os individuos decidem cometer ou nao crimes, ou seja, fazem uma escolha ocupacional entre o setor legal e o setor ilegal da economia" (ARAUJO JR., 2002, p. 3).

Becker (1968) foi o primeiro autor a analisar a criminalidade com uma fundamentacao economica. Em seu artigo Crime and Punishment: An Economic Approach, ele definiu a existencia de racionalidade microeconomica por tras do fenomeno da criminalidade, afirmando que a atitude de um agente em participar de uma atividade ilicita recai sobre uma avaliacao propria e racional, em que o criminoso tera um problema de escolha envolvendo riscos. Desta forma, o agente pondera a recompensa e a penalidade ao se inserir no mundo do crime, comparando o valor esperado do crime com o valor proveniente de uma atividade no mercado de trabalho formal. Nesse sentido, a decisao de cometer ou nao o crime resultaria de um processo em que o individuo compararia os possiveis ganhos resultantes da acao criminosa, o valor da punicao e as probabilidades de detencao e condenacao associadas com o custo de oportunidade de cometer crime, traduzido pelo salario alternativo no mercado de trabalho licito.

Fernandez (1998) argumenta que,
[...] "assim como outra atividade economica qualquer, os ganhos na
atividade empresarial do crime sao incertos e dependem da
probabilidade de sucesso de suas operacoes. Nao existem dados que
estimem a probabilidade de detencao de um individuo no Brasil, mas
supoe-se ser menor que verificada nos Estados Unidos, que e de apenas
5%. Isto implicaria dizer que, no Brasil, a probabilidade de sucesso
no setor do crime pode ser maior do que 95%" (FERNANDEZ apud SHIKIDA,
2010, p. 5).


Loureiro e Carvalho (2007), com base na abordagem proposta por Becker (1968), apresentam um modelo simplificado do comportamento individual em relacao a participacao em atividades ilegais. Sendo que a premissa basica do modelo e que os individuos sao racionais a ponto de calcular o beneficio de atuar no setor ilegal da economia.

Nesse sentido, o beneficio liquido da atividade criminal, obtido pelo individuo i, e dado por:

B[L.sub.i] = (1 - p). [l.sub.i] - [c.sub.i] - [w.sub.i] - (p. F) (1)

Onde: B[L.sub.i] = beneficio liquido esperado do individuo i, [l.sub.i] = valor monetario do ganho do crime,

[c.sub.i] = custo de planejamento e execucao do crime, [w.sub.i] = custo de oportunidade (renda de atividades legais), p = probabilidade de captura e condenacao, F = valor monetario da punicao.

Assumindo que os individuos sao neutros ao risco e respondem da mesma forma a mudancas na possibilidade de captura e no rigor das punicoes. E ainda, que no modelo que os individuos possuem valores morais ([m.sub.i]), aos quais e atribuido um valor monetario para torna-los comparaveis com as outras variaveis do modelo. Caso B[L.sub.i] > [m.sub.i], o individuo cometera o crime; caso contrario, B[L.sub.i] < [m.sub.i], o individuo nao cometera o crime, e por fim, B[L.sub.i] = [m.sub.i], o individuo ficara indiferente entre cometer ou nao o delito criminoso (LOUREIRO e CARVALHO, 2007).
"O argumento basico da abordagem economica do crime e que os infratores
reagem aos incentivos, tanto positivos como negativos e que o numero de
infracoes cometidas e influenciada pela alocacao de recursos publicos e
privados para fazer frente ao cumprimento da lei e de outros meios de
preveni-los ou para dissuadir os individuos a comete-los. Para os
economistas, o comportamento criminoso nao e vista como uma atitude
simplesmente emotiva, irracional ou anti-social, mas sim como uma
atividade eminentemente racional". (BALBINOTTO NETO, 2003, p. 1)


De acordo com Brenner (2009), a hipotese de que os criminosos sao doentes mentais, coitados excluidos pela familia ou pela sociedade, sem condicoes de competir pelas alternativas legais do mercado de trabalho, nao encontram sustentacao na teoria economica do crime. Estes individuos sao comumente racionais e impetuosos, oportunistas diante de um ambiente propicio e factivel, e sem nenhuma preocupacao com o lado moral do negocio ou com o bem estar social.

Diante do exposto, denota-se que a analise economica do crime baseia-se firmemente na relacao delito-punicao como determinante da taxa de criminalidade, em que a eficacia policial e judicial relaciona-se com a possibilidade dos beneficios da atividade criminosa excederem seus custos e compensarem o risco estipulado (FERNANDEZ, 1998; BALBINOTTO NETO, 2003). Sendo assim, o objetivo da sociedade e tornar nulo o retorno medio do empresario criminoso e aumentar o risco desta atividade.
[...] "nao sao poucos os estudos que reconhecem a incapacidade do
sistema de justicacriminal, no Brasil--agencias policiais, ministerio
publico, tribunais de justica e sistema penitenciario--, em conter o
crime e a violencia respeitados os marcos do Estado democratico de
Direito". (ADORNO, 2002, p. 50).


Segundo Jones (1977, p. 163) "a ausencia de crime pode ser definida como seguranca". Isto e, a sociedade nao criminosa procura maximizar os custos da atividade infratora e/ou minimizar seus lucros. A conclusao de que o crime nao deve compensar e a solucao otima a ser perseguida (BRENNER, 2009).

A criminalidade e um tema que gera conflito de informacoes, podendo ser explicada por estudiosos de diversas areas. A economia e uma das ciencias que servem para embasar o "porque" do individuo sair do seu lar a fim de cometer uma infracao penal. Nessa perspectiva, Becker (1968) argumentou que, economistas e profissionais ligados ao tema da economia do crime tem demonstrado interesse por este problema, tendo em vista que o aumento da criminalidade pode desestimular a atividade economica de uma regiao, diminuindo novos investimentos, elevando os precos dos produtos, devido a incorporacao dos custos com a seguranca, entre outros. Isto sem considerar que parcela dos recursos e agentes produtivos atuantes no crime poderia esta sendo alocado no setor produtivo licito da economia, gerando beneficios para a sociedade como um todo.

Pereira e Fernandez (2000) afirmam que o estudo do crime pela ciencia economica e analisado basicamente por tres correntes: a primeira delas e a marxista, que vincula o aumento do crime as mudancas provocadas pelo processo capitalista. A segunda delas interpreta que o crime e oriundo de problemas socioeconomicos de origem conjuntural e estrutural, como o desemprego, baixo nivel educacional, desigualdade social e baixo nivel de renda; e a terceira corrente, analisa o crime como um setor da economia em busca de lucros, visto que, o criminoso opera como um agente economico, investindo recursos, assumindo riscos, respondendo a incentivos economicos, e comparando o tempo dispendido na atividade legal e na ilegal, buscando maximizar o seu lucro.

2.2 Economia do crime no Brasil

De acordo com os dados do "Mapa da Violencia 2013 -- Homicidios e Juventude no Brasil", divulgado em agosto de 2013, pelo CEBELA, da FLACSO BRASIL, o Brasil possui a setima taxa de homicidios (por 100.000 habitantes) no mundo. Esse relatorio faz um panorama contundente da situacao e evolucao da mortalidade violenta no pais. A situacao brasileira, se comparada com dados mundiais, demonstra de forma clara que o problema da seguranca publica nao vem sendo dada a atencao necessaria pelos governos federal e estadual, deixando a sociedade em permanente prisao domiciliar ou no proprio trabalho, valendo-se apenas da fe e da sorte.

Segundo o estudo, as cidades que concentram a violencia no Brasil sao, em geral, novos polos de desenvolvimento, zonas de fronteira, alem de municipios com turismo predatorio e currais politicos onde ainda impera a logica clientelista, sendo os jovens, abaixo de 30 anos, desviados pelo trafico de drogas, o vetor e vitima principal dessa problematica.

No grafico 1 a seguir pode-se observar a evolucao do numero de homicidios a partir do ano de 2004 ate 2012. Percebe-se que desde o ano de 2007 o numero de homicidios vem aumentando acentuadamente ano apos ano, com excecao apenas do ano de 2011 em que houve uma queda de 62 homicidios. Isso mostra uma forte tendencia de elevacao dos homicidios no Brasil
Grafico 1--Evolucao do numero de homicidios no Brasil (2004 a 2012)

2004    48374
2005    47578
2006    49145
2007    47707
2008    50113
2009    51434
2010    52260
2011    52198
2012    56337

Fonte: Elaborado a partir de dados do Mapa da Violencia 2014

Note: Table made from bar graph.


Acerca dessa tematica, na literatura nacional sao encontrados diversos estudos sobre a criminalidade, contudo, cada um focando em um determinado aspecto, ou sendo analisado por meio de diversas areas do conhecimento. A analise da criminalidade por economistas brasileiros, em geral, parte do modelo economico do crime posposto por Becker (1968) em que dois vetores de variaveis estariam condicionando o comportamento do potencial criminoso. De um lado, os fatores positivos, que levariam o individuo a escolher o mercado legal, como o salario, a dotacao de recursos do individuo etc. Do outro, os fatores negativos, como a eficiencia do aparelho policial e a punicao. Entretanto, observa-se um distanciamento do modelo de Becker para os modelos especificados por diversos autores brasileiros. Isso se da pela ausencia de dados coerentes com a teoria economica para o desenvolvimento de um estudo.

Araujo Jr. e Fajnzylber (2001) destacam um ponto importante, que apesar de o modelo teorico ser de natureza microeconomica (os determinantes individuais da criminalidade), a maioria das pesquisas empiricas foram construidas a partir de uma estrutura de dados agregados por regiao. Isso se da, devido a ausencia de dados individuais imprescindiveis para a estimacao do modelo economico do crime.

Com isso, apesar dos efeitos perversos e das evidentes repercussoes do fenomeno da criminalidade na qualidade de vida dos brasileiros, existem, relativamente, poucos estudos que procurem estimar o efeito de variaveis que partem desde as financas publicas ate as condicoes socioeconomicas. E valido ressaltar que dentre os poucos estudos envolvendo toda essa tematica, a contribuicao de Loureiro e Carvalho (2007) para a determinacao do impacto dos gastos publicos em seguranca e assistencia social sobre a criminalidade nas 27 unidades federativas brasileiras, analisando quatro categorias de crimes, entretanto, utilizam dados referentes ao periodo compreendido entre 2001 a 2003.

No que se refere a criminalidade no Brasil podemos observar a evolucao do numero de homicidios nas regioes no periodo de 2004 a 2012. Conforme demonstra o grafico 2, ocorre uma queda ao longo dos anos na regiao sudeste, em contrapartida, a regiao nordeste do pais vem aumentando significativamente o numero de homicidios neste periodo. Nas demais regioes ha um aumento pouco significativo, e em alguns anos ocorrem pequenas oscilacoes.

Outros trabalhos debatem os problemas da criminalidade, como o de Araujo Jr. e Fajnzylber (2001), que buscam analisar as evidencias empiricas que contribuem para o entendimento das variaveis economicas que afetam as taxas de homicidios nos estados brasileiros. Por esse vies pode-se citar Martins (2010), que procura analisar os principais determinantes da criminalidade e verificar como estes se correlacionam. Esta acrescenta ainda dados da populacao carceraria brasileira, tendo por objetivo verificar se as caracteristicas dessa populacao tem alguma relacao com as variaveis determinantes do crime, utilizando dados relativos ao periodo de 2005 a 2007 de todos os estados brasileiros e analisa apenas uma categoria de crime, qual seja a taxa de homicidios, assim como diversos trabalhos na area.

Mariano (2010) destaca as evidencias empiricas do impacto das variaveis socioeconomicas no nivel de crimes contra o patrimonio (bens patrimoniais, tanto de pessoas fisicas, quanto juridicas) no estado de Sao Paulo para o ano de 2000, destacando diversos autores que estudam a criminalidade e que apontam os efeitos das alteracoes das variaveis socioeconomicas no nivel de criminalidade de diversos tipos. Entretanto, em seu estudo, ele nao avalia a taxa de homicidios, que de acordo com a literatura nacional da economia do crime esta e uma variavel que serve de Proxy para medir o nivel de criminalidade, tendo em vista, que e uma morte causada por violencia e que possui inumeras ligacoes com outros tipos de crime, como por exemplo, acerto de contas proveniente do trafico de drogas, roubos, furtos e etc.

2.3 Variaveis utilizadas e os efeitos esperados

As variaveis utilizadas foram consideradas devido a sua relacao com a criminalidade brasileira, tendo por base a literatura nacional acerca da teoria economica do crime.

2.3.1 Variavel dependente

A variavel a ser explicada esta tipificada pelo Codigo Penal Brasileiro (CPB) em seu artigo 121, que se refere ao homicidio doloso, enquadrado no chamado crime contra a pessoa, embora possa ter motivacoes materiais, de ordem pessoal e social.

2.3.2 Variaveis explicativas da criminalidade

Os estudos da literatura da economia do crime consideram como provaveis determinantes das taxas de criminalidade algumas variaveis relativas as condicoes economicas e sociais. De acordo com Fernandez (1998), a sociedade deve estar atenta aos elementos coibidores do crime, como melhoria dos aparatos policiais, formacao educacional, oferta de trabalho, urbanizacao planejada, distribuicao de renda etc.

Neste sentido, para testar o modelo empirico adotado e mostrar os efeitos desses determinantes basicos da variacao das taxas de criminalidade, serao incluidas as variaveis a seguir:

a. Renda domiciliar per capita, que e a soma dos rendimentos mensais dos moradores do domicilio, em reais, dividida pelo numero de seus moradores. Assim, mostra a media das rendas domiciliares per capita das pessoas residentes em determinado espaco geografico, em um determinado periodo de tempo.

De acordo com Mendonca (2001), a inclusao dessa variavel se justifica por que ela esta associada aos possiveis retornos da atividade criminosa. No entanto, ha uma divergencia quanto aos efeitos esperados por essa variavel. A literatura aponta um efeito ambiguo, por um lado, quanto maior a renda domiciliar per capita, maior sera o retorno esperado da atividade criminosa pelo individuo que ira cometer, aumentando os crimes contra o patrimonio; de outro, quanto maior a renda domiciliar per capita da populacao, maior seria o custo de oportunidade de se cometer um crime, diminuindo a incidencia de crimes contra o patrimonio.

b. Taxa de desemprego, definida como o percentual das pessoas que procuraram, mas nao encontraram ocupacao profissional remunerada entre todas aquelas consideradas ativas no mercado de trabalho, incluindo todas as pessoas com 10 anos ou mais de idade que estavam procurando ocupacao ou trabalhando na semana de referencia da pesquisa.

De acordo com Mariano (2010), esta variavel apresenta efeitos ambiguos e sua relacao com a criminalidade pode ser expressa de tres maneiras. Em primeiro lugar, uma diminuicao da taxa de desemprego reduz o custo de oportunidade do agente criminoso ao dar oportunidades de ganhos em atividades legais no mercado de trabalho legal da economia. Em segundo, uma diminuicao da taxa de desemprego inibe a depreciacao do capital humano decorrente do tempo de ausencia no mercado de trabalho de um individuo. E por ultimo, quando a taxa de desemprego diminui, a riqueza disponivel tende a aumentar, elevando, consequentemente, o retorno da atividade criminosa, que gera um aumento no nivel de criminalidade. Todavia, na maior parte dos estudos sobre as variaveis determinantes da criminalidade e os seus efeitos esperados, a taxa de desemprego exerce um efeito negativo sobre o crime.

c. Desigualdade de renda, esta variavel e medida pelo indice de Gini, que classifica a desigualdade de distribuicao de renda. Ele consiste em um numero entre 0 e 1, onde 0 corresponde a completa igualdade de renda, em que todos tem a mesma renda, e 1 corresponde a completa desigualdade, em que uma pessoa tem toda a renda e as demais nada tem. E um coeficiente expresso em pontos percentuais, isto e, o coeficiente multiplicado por 100.

Apresenta uma relacao positiva na criminalidade, indicando que quanto maior a desigualdade de renda, maior sera o acontecimento de crimes. Isso pode ser explicado pela privacao que a desigualdade de renda proporciona aos individuos de baixa renda no acesso aos bens e servicos essenciais, o que acarreta na maioria das vezes na marginalizacao desses individuos ao se ver excluidos da sociedade, apresentando uma propensao maior a cometer crimes.

Como afirma Araujo Jr. e Fajnzylber (2002),
[...] "em areas com maior desigualdade, conviveriam individuos com
menores custos de oportunidade de participar em atividades criminosas,
com individuos cujos bens materiais os tornam vitimas ou "clientes" (no
caso de crimes sem vitimas) relativamente atrativos". (ARAUJO JR. e
FAJNZYLBER, 2002,).


Este efeito pode ser visto em cidades em que a desigualdade de renda gera uma sensacao de inferioridade por parte dos individuos de classes sociais baixas. Segundo Kume (2004), quando ha um aumento da desigualdade de renda, os valores morais dos mais pobres sao afetados negativamente, isso reflete no aprofundamento da percepcao de que o rico esta sendo beneficiado pelo trabalho da classe pobre. Nessa perspectiva, espera-se que o impacto do aumento da desigualdade de renda, medido pelo indice de gini, seja positivo no nivel de criminalidade.

d. Taxa de pobreza, segundo o IPEA, esta variavel mede o percentual de pessoas na populacao total com renda domiciliar per capita inferior a linha de pobreza, esta ultima, corresponde ao termo utilizado para descrever o nivel de renda anual com o qual uma pessoa ou uma familia nao possui condicoes de obter todos os recursos necessarios para viver. A linha de pobreza e, geralmente, medida em termos per capita e diversos orgaos, sejam eles nacionais ou internacionais, estabelecem indices de linha de pobreza.

O Banco Mundial utiliza a faixa de US$ 2 dolares por dia por pessoa como linha de pobreza. No Brasil, o Governo Federal adota como medida de pobreza familiar, rendimentos mensais abaixo de R$ 140,00 por pessoa. Espera-se que o efeito desta variavel sobre a criminalidade seja positivo, isto e, quanto maior a taxa de pobreza, maior a incidencia de crime.

e. Nivel de escolaridade sera utilizado no modelo adotado porque mede os anos medios de estudo da populacao. De acordo com a literatura economica, esta variavel pode apresentar um efeito ambiguo sobre o nivel de criminalidade. De acordo com Araujo Jr. (2002) a relacao positiva pode ser verificada quando o aumento da escolaridade diminui os custos de execucao e planejamento do crime. E a relacao negativa esta no aumento do custo moral de se cometer um crime. Entretanto, a maior parte dos trabalhos academicos que testam o efeito do nivel de escolaridade sobre a criminalidade, apresenta impactos negativos, indicando que quanto maior o nivel de escolaridade do individuo, menor a sua intencao em cometer um ato delituoso.

f. Densidade demografica significa a expressao do numero de habitantes residentes em uma determinada unidade geografica (as unidades federativas) por k[m.sup.2], isso indica a intensidade de ocupacao dessa area. A escolha desta variavel se sustenta no fato de que as ocorrencias de crimes situam-se em areas mais povoadas. Em ambientes com maior aglomeracao de pessoas ha maior facilidade de fuga e dificuldades na identificacao do criminoso. Alem da interacao entre criminosos e futuros criminosos serem maiores nessas areas. (KUME apud MARIANO, 2010). Nesse sentido, Glaeser e Sacerdote (1999) afirmam que areas com alta densidade demografica tendem a ter altos niveis de criminalidade devido aos menores custos de efetivacao e planejamento das atividades criminosas, bem como a propensao da expectativa de captura e prisao. Nessa perspectiva, nota-se que ha uma relacao positiva entre a variavel densidade demografica e o nivel de crimes.

Segundo Loureiro e Carvalho (2007), todas as variaveis anteriores sao relacionadas com o nivel de criminalidade presente, entretanto, outras duas variaveis serao analisadas com mais profundidade, posto que, sao elas que medem o interesse direto dos governos estaduais de diminuir o indice de criminalidade nos estados brasileiros.

g. Gastos em seguranca publica, que serao utilizados os gastos com policiamento, defesa civil, informacao, inteligencia e demais gastos. E uma medida de repressao ao crime e esta altamente correlacionada com o contingente policial, sendo utilizada com a intencao de captar os efeitos sobre o crime na probabilidade de captura. Assim, espera-se que esta variavel exerca um efeito negativo sobre as taxas de crime, visto que um maior nivel de gastos em seguranca eleva a probabilidade de punicao na medida em que possibilita tanto um aparato policial maior como a propria qualidade tecnica do aparelho de combate direto ao crime. Esse conjunto que busca coibir a criminalidade pode aumentar a probabilidade do criminoso em ser preso, diminuindo os incentivos de o individuo ingressar numa atividade ilegal.

h. Hastos em assistencia social, a ideia refletida por tras desse efeito negativo e a de que os gastos em assistencia social impactariam no modelo com a reducao dos incentivos de se cometer um crime ao elevar os custos de oportunidade do potencial criminoso. Como sugere Merlo (2003), haveria um efeito imediato (curto prazo) na reducao do crime ao elevar a renda dos individuos com maior probabilidade de se engajar no setor ilegal da economia, alem de desempenhar um papel de redistribuicao de renda, reduzindo as desigualdades, bem como, exerceriam ainda um efeito mais duradouro na reducao das taxas de crime (longo prazo) ao possibilitar uma melhoria na qualificacao dos individuos, na medida em que uma educacao elevada possibilita que alguns agentes se dediquem a atividades que elevem as chances de maiores ganhos no mercado legal futuramente, e onde estas atividades nao seriam possiveis caso estes programas sociais nao existissem.

"A desigualdade social e a pobreza inerentes a sociedade capitalista contemporanea, engendram diferentes modalidades de desprotecao social que exigem atencao estatal para o seu enfrentamento" (BRASIL, 2008, p. 45). Com isso, percebe-se a necessidade de investimentos cada vez mais significativos por parte do governo no que tange aos programas sociais que garantam melhor qualidade para a populacao e consequentemente a diminuicao desses individuos no setor ilegal da economia.

O grafico 3 representa o total de gastos das 27 unidades federativas brasileiras em cada ano. Vale salientar que estes valores estao foram deflacionados pelo Indice Geral de Precos (IGP) do ano base que fora o ano de 2004. A partir desta analise grafica pode-se observa que ha uma elevacao continua e significativa ao longo dos anos de 2004 a 2012 dos investimentos realizados em seguranca publica e em assistencia social pelos governos estaduais.

De acordo Waiselfisz (2014) e tomando por base os graficos 1 e 3, pode-se fazer uma avaliacao e concluir que os investimentos realizados pelos governos estaduais ate aqui, resultaram como no minimo, insuficientes. Visto que, os indicadores evidenciam uma forte tendencia criminosa que intimida a populacao.

A partir do levantamento teorico ja exposto, a Tabela 1 apresenta os efeitos esperados pelas variaveis explicativas selecionadas para utilizar no modelo econometrico do crime.

3 METODOLOGIA

A partir do levantamento teorico, objetiva-se estimar o impacto dos investimentos publicos sobre a criminalidade, bem como o efeito das variaveis socioeconomicas selecionadas em relacao ao nivel de criminalidade nos estados brasileiros.

A analise sera realizada por meio do modelo de regressao linear com dados em painel. De acordo com Loureiro (2009), dados em painel sao caracterizados por possuirem observacoes em duas dimensoes que normalmente combinam dados seccionais e temporais. Este tipo de dados contem informacoes que possibilitam uma melhor investigacao sobre a dinamica das mudancas nas variaveis, tornando possivel considerar o efeito das variaveis nao-observadas. Outra vantagem e a melhoria na inferencia dos parametros estudados, pois eles propiciam maiores graus de liberdade e maior variabilidade na amostra em comparacao com dados em cross-section ou em series temporais. Um ponto importante deste modelo e que ele melhora a eficiencia dos estimadores.

Os dados em painel ou dados longitudinais possui uma particularidade, que e justamente empregar observacoes multidimensionais, por exemplo, uma caracteristica individual que e acompanhada ao longo do tempo. O principal atrativo destes modelos e a possibilidade de considerar a heterogeneidade individual. Alem disso, permite que as regressoes sejam realizadas sobre uma amostra maior, aumentando os graus de liberdade, reduzindo a colinearidade e, por conseguinte, melhorando as estimativas. Por essas e outras razoes, o uso desse modelo tem crescido em varias areas do conhecimento cientifico.

Os dados em painel podem ser divididos em dois tipos: paineis balanceados quando se acompanham a mesma unidade ao longo do tempo, e paineis nao-balanceados quando a unidade entra no banco de dados e/ou sai antes de terminar o periodo de observacao, neste segundo caso, pode originar diversos problemas a serem considerados na analise econometrica. Os modelos de analise mais utilizados sao efeitos fixos e efeitos aleatorios.

3.1 Modelos econometricos

Um dos metodos mais utilizados para a estimacao e o de Minimos Quadrados Ordinarios (MQO), que e uma tecnica de otimizacao matematica que procura encontrar o melhor ajuste para um conjunto de dados tentando minimizar a soma dos quadrados das diferencas entre o valor estimado e os dados observados (tais diferencas sao chamadas residuos). Este metodo foi desenvolvido por Carl Friedrich Gauss, em 1795. Entretanto, Adrien-Marie Legendre foi o primeiro a publicar o metodo em 1805, em seu Nouvelles methodes pour la determination des orbites des cometes. Gauss publicou suas conclusoes apenas em 1809.

O MQO e um modelo econometrico de regressao linear multiplo, consistindo em obter uma variavel dependente (endogena) que sera explicada por variaveis independentes (exogenas), com o objetivo de encontrar um plano que melhor se ajusta aos pontos amostrais, minimizando erros diante da aproximacao de valores observados por suas medias condicionais.

O MQO pode ser descrito da seguinte forma:

[Y.sub.i] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1][X.sub.i] + [[micro].sub.i] (2)

Onde: Yi - representa a variavel dependente; [[beta].sub.(0, 1)] - sao os parametros do modelo econometrico e descrevem as direcoes e as influencias da relacao entre y e as variaveis x. xi - e um vetor com as variaveis explicativas do modelo, [[micro].sub.i] - e o erro ou perturbacao para a observacao i, uma vez que ele contem todos os fatores, alem de [x.sub.i], que afetam [y.sub.i].

3.2 Modelos com dados em painel

3.2.1 Efeitos fixos

E comum observar nos dados em painel a existencia de heterogeneidade individual, ou seja, diferencas nas caracteristicas individuais que causam um efeito nao observavel, conhecido dentro da econometria por Efeito Fixo. De acordo com Hsiao (2003), a maneira usual de estimar consistentemente os parametros do modelo, diante da existencia do efeito fixo, e por meio do estimador de efeitos fixos, pois e uma maneira de tratar a questao da heterogeneidade nao observada, uma vez que o estimador de Minimos Quadrados Ordinarios (MQO) torna-se inconsistente neste contexto.

O modelo de efeitos fixos com k variaveis explicativas pode ser descrito da seguinte forma:

[Y.sub.it] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1][X.sub.it1] + [[beta].sub.2][X.sub.it2] +... + [[beta].sub.K][X.sub.itk] + [[alfa].sub.1] + [[my].sub.it] (3)

Onde: yit - representa a variavel dependente do estado (i) no ano t; [[beta].sub.(0, 1,2...k)] - sao os parametros do modelo econometrico e descrevem as direcoes e as influencias da relacao entre y e as variaveis x; xit - e um vetor com as variaveis explicativas do modelo; [[alfa].sub.i] - e um efeito fixo ao longo do tempo, correlacionado com qualquer das variaveis explicativas; [[micro].sup.it] e o erro ou perturbacao da relacao, representa outros fatores que alem de x, que afetam y.

Neste caso, tanto estimador MQO quanto o de Efeitos Fixos produzem estimativas consistentes dos parametros de interesse, mas nao sao eficientes em comparacao ao estimador de Efeitos Aleatorios.

3.2.2 Efeitos aleatorios

E possivel tambem que as caracteristicas individuais nao estejam correlacionadas com os regressores e seu comportamento seja puramente aleatorio. Neste caso a estimacao e feita introduzindo a heterogeneidade dos individuos no termo de erro obtendo-se o modelo de Efeitos Aleatorios. Os modelos com Efeitos Aleatorios tratam a heterogeneidade nao como um termo fixo, mas como um parametro aleatorio nao observavel. As diferencas nas caracteristicas individuais sao tratadas como um termo aleatorio de forma que nesses modelos a estimacao e feita introduzindo a heterogeneidade dos individuos no termo de erro.

No modelo de efeitos fixos, se assumirmos que o efeito nao observado [[alfa].sub.i] e nao correlacionado com cada variavel explicativa. Temos um modelo de efeitos aleatorios com k variaveis explicativas, que pode ser descrito da seguinte forma:

[Y.sub.it] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1][X.sub.it1] + [[beta].sub.2][X.sub.it2] +... + [[beta].sub.K][X.sub.itk] + [[alfa].sub.i] + [[beta].sub.it] (4)

Em que Cov([x.sub.itj][[alfa].sub.i]) = o, t=1,1,..., T; j=1,2,..., k.

Onde: yit - representa a variavel dependente do estado (i) no ano t; [[beta].sub.(0, 1, 2...k)] sao os parometros do modelo econometrico e descrevem as direcoes e as influencias da relacao entre y e as variaveis x. xit - e um vetor com as variaveis explicativas do modelo; [[alfa].sub.i] - e um efeito nao-observado que e nao correlacionado com cada variavel explicativa em todos os periodos de tempo; [[micro].sub.it -] e o erro ou perturbacao da relacao, representando outros fatores, alem de x, que afetam y.

Loureiro e Carvalho (2007), com base na literatura da economia do crime e a partir das descricoes de modelos econometricos que podem ser utilizados com dados em painel, criamuma "funcao de producao do crime" para o Brasil com base nos 26 estados, mais o Distrito Federal, em que sao utilizados diferentes indices de criminalidade como variavel dependente, no sentido de examinar de que forma os gastos publicos, alem das outras variaveis explicativas, influenciam na criminalidade.

Nesse sentido, o modelo empirico a ser estimado consiste em:

[mathematical expression not reproducible] (5)

Onde: homicidiosit - representa a variavel dependente com os valores dos numeros homicidios dolosos do estado (i) no ano (t); [[beta].sub.(0,1,2...k)] - sao os parametros do modelo econometrico e descrevem as direcoes e as influancias da relacao entre homicidios e as variaveis explicativas, (cgini, txdesem, rendaper, txpobreza, anos de estudo, dens, gpspds, gpas) isto e, sao os vetores de coeficientes a serem estimados; ci - representa os efeitos que refletem caracteristicas especificas nao observadas de cada estado; e ?it - consiste no termo de disturbio aleatorio tipico.

3.3 Base de dados e fontes

Para a estimacao dos modelos propostos, a base de dados e constituida de observacoes das variaveis ja citadas das 27 unidades federativas brasileiras, referente ao periodo de 2004 a 2012. Os dados foram adquiridos junto ao IBGE, a Pesquisa Nacional de Amostras por Domicilios (PNAD), ao Instituto de Pesquisa Economica Aplicada (IPEA), ao Mapa da Violencia, DATASUS do Ministerio da Saude, Secretaria Nacional de Seguranca Publica (SENASP), Ministerio da Justica (MJ), Secretaria do Tesouro Nacional (STN) e Ministerio da Fazenda (MF).

A variavel dependente utilizada pode ser vista como uma Proxy da criminalidade, tendo em vista, que e considerado apenas um tipo de crime. As variaveis independentes (explicativas) consideradas procuram refletir os fatores condicionantes da violencia gerada pelos crimes, tidos como foco de atuacao do poder publico para a reducao desses indices. Nessa perspectiva, foram incluidas variaveis que representam as condicoes socioeconomicas, demograficas e do sistema de seguranca publica e assistencia social.

A Tabela 2 resume a descricao de cada variavel utilizada nas estimacoes, alem da origem dos dados.

4 ANALISE E DISCUSSAO DE RESULTADOS

Apos as discussoes desencadeadas ao longo deste trabalho, objetiva-se nesse topico analisar os dados obtidos na pesquisa acerca dos impactos dos determinantes da criminalidade brasileira. Posterior a coleta dos dados das variaveis dependentes e independentes, e por meio da manipulacao destes pelo software Stata 11, sera apresentado na Tabela 3 a seguir, as estatisticas descritivas das variaveis selecionadas no modelo e na tabela 4 os resultados das estimacoes obtidas do modelo econometrico do crime descrito pela equacao (5), em que as estimacoes dos parametros sao realizadas com dados em painel, utilizando o modelo com efeitos aleatorios. Vale ressaltar que algumas variaveis estao em logaritmos e outras estao em sua forma normal, como por exemplo, em taxas ou em media, devido a ajustes necessarios para o modelo.

4.1 Analise Estatistica

Em media, os estados brasileiros sao caracterizados por um acentuado numero de homicidios, cerca de 1873. Em termos per capita, as unidades da federacao conduzem sua politica de seguranca e assistencia social com um gasto aproximado de 150 e 190 reias, respectivamente, alem de apresentarem uma renda familiar em torno de 520 reais. A populacao apresenta 5,6 anos de estudos, uma taxa de desemprego de 8,68% e 29,5% de pobres. A concentracao de renda tambem mostra-se bastante acentuada, com um gini superior a 53%. Tais elementos indicam a realidade vigente nas unidades da federacao brasileira, onde a concentracao de renda, a pobreza, a limitacao da renda, a fragilidade na seguracao e na asistencia pubica refletem as carencias e fragilidades enfrentas.

O desvio padrao e uma medida de dispersao muito util para descrever a variacao observada nos valores de um conjunto de variaveis. A partir da Tabela 3, pode-se observar que a maioria das variaveis apresenta desvio padrao alto, acarretando em uma alta dispersao nos valores do conjunto de cada variavel. Pode-se citar como exemplo de alta dispersao a variavel dependente (homicidios), em que apresenta um desvio padrao de 1882.066, sendo maior do que a media que foi de 1873.029. Os minimos e maximos corroboram a afirmacao em que este conjunto de variaveis possui alta dispersao, pois seu valor minimo foi de 83 homicidios em uma determinada unidade federativa, ja o maximo chegou a 11.216 homicidios em uma unidade federativa qualquer. A excecao se da apenas na variavel coeficiente de gini, que mede a desigualdade de renda da populacao, em que mostra um desvio padrao pequeno da serie (0.0379), demonstrando que ha uma homogeneidade na amostra desta variavel. Assim, pode-se concluir que na variavel desigualdade de renda ha uma baixa dispersao e esses valores estao muito proximos, variando entre 0.424 e 0.629.

Descrito o perfil das unidades da federacao, passa-se aos resultados estimados.

De acordo com o teste de Hausman, que e utilizado para decidir qual dos modelos e o mais apropriado: efeitos aleatorios ou efeitos fixos. O valor encontrado de 2.03, com um prob de 0.98, foi menor do que o valor encontrado na tabela ch[i.sup.2] com 8 (oito) graus de liberdade, que foi de 2.733. Assim, nao rejeita a hipotese nula de que o modelo de efeito aleatorio e superior, dessa forma, os estimadores de efeitos aleatorios sao consistentes e eficientes.

Analisando a Tabela 4, nota-se que de um modo geral, a maioria dos coeficientes estimados para a variavel dependente utilizada sao significativos e a maior parte esta de acordo com a literatura economica do crime, com excecao apenas da variavel taxa de pobreza.

Os coeficientes estimados da variavel escolaridade media se mostraram estatisticamente significativos e com sinal negativo, estando de acordo com a expectativa da secao 2.3.2, item "e", de quanto maior o nivel educacional, menor sera a propensao de o individuo cometer homicidios, isso acontece porque aumenta o custo moral de participacao em crimes violentos. Outrossim, a educacao ha muito tempo vem sendo tratada como um dos elementos principais que possibilitam melhores oportunidades no mercado de trabalho e maiores retornos financeiros.

Em concordancia com a literatura economica, a variavel "desigualdade de renda", que e medida pelo coeficiente de gini, mostrou-se estatisticamente significativa e com o sinal positivo. Isto mostra que quanto maior a concentracao de renda em uma determinada regiao e/ou periodo de tempo, maiores sao os niveis de criminalidade, embora Bourguignon, Nunez e Sanchez (2003) e Fajnzylber, Lederman e Loayza (1998) nao encontrem tal relacao para Colombia e Venezuela, respectivamente. Isto e, em areas com maiores desigualdades de renda os individuos tem menores custos de oportunidade de participar em atividades do setor legal da economia.

Conforme descrito na tabela 4, identifica-se que a variavel taxa de pobreza apresenta coeficiente significativo, entretanto com um sinal negativo, o que contradiz a literatura economica do crime, de que quanto maior a taxa de pobreza, maior a ocorrencia de crimes em determinada regiao. Dessa forma, pode-se observar que de acordo com este modelo, e levando em consideracao o periodo observado, esta variavel nao afeta positivamente a criminalidade. Resultados como este pode ser encontrado em Loureiro e Carvalho (2007).

Por outro lado, a variavel taxa de desemprego apresenta coeficientes estimados significativos e com sinal positivo, confirmando a ideia refletida pela literatura economica de que quanto mais pessoas desempregadas na populacao, maiores serao os acontecimentos de crimes, tendo em vista que, com o aumento da taxa de desemprego, aumenta-se o custo de oportunidade do agente criminoso ao dar oportunidades de ganhos em atividades legais no mercado de trabalho legal da economia, alem de diminuir a riqueza disponivel, elevando o retorno da atividade criminosa.

Os coeficientes estimados da variavel densidade demografica foram estatisticamente significativos e positivos, o que mostra que esta afeta positivamente a criminalidade, isto indica que em estados onde existe um numero maior de habitantes por k[m.sup.2], maior sera o nivel de crimes. Esse resultado confirma o efeito esperado pelos principios teoricos abordados ao longo deste estudo, visto que, uma maior densidade demografica diminui as chances de identificacao, captura e prisao do agente criminoso, bem como havera uma maior interacao deste com outros individuos delituosos, o que potencializa o incentivo a participacao em atividades ligadas ao crime. Como exemplo, podemos citar as favelas que apresentam um elevado indice de homicidios e dificuldade de captura e prisao de criminosos.

A renda domiciliar per capita afeta negativamente a criminalidade, ou seja, quanto maior a renda da populacao menor serao as ocorrencias criminais. Entretanto, a estimativa para o beta associado a variavel renda mostrou-se nao significativo ao nivel de 10%, indicando um impacto nulo desta variavel na ocorrencia de crimes. Contudo, e valido salientar que a nao significancia nao denota que esta nao tem relacao com a criminalidade. Resultados similares foram observados em Mariano (2010) e Loureiro e Carvalho (2007).

A variavel gastos publicos em seguranca publica e defesa social apresentou sinal negativo, entretanto, como fora visto na tabela 4, esta variavel se mostrou estatisticamente insignificante. Todavia, esta de acordo com a literatura economica do crime, em que ha uma relacao negativa entre o indicador principal dos investimentos do governo para coibir os crimes. Resultados similares foram encontrados no estudo de Mariano (2010).

Na maioria dos casos, a relacao estimada entre gastos publicos em seguranca publica per capita e as taxas de crime e negativa, entretanto, ha trabalhos que ja evidenciaram a simultaneidade entre estas duas variaveis. Isto e, embora se espere que haja um efeito de reducao do crime quando se aumenta gasto com policiamento, existe um efeito simultaneo, paralelo e na direcao inversa que faz com que, em geral, os gestores da seguranca publica tendem a aumentar os gastos em areas que apresentam maiores taxas de crimes.

Por fim, a variavel gastos publicos em assistencia social apresentou coeficientes com sinal negativo, sendo este o efeito esperado pela literatura que aborda o problema da criminalidade. Entretanto, estes coeficientes sao estatisticamente nao significantes, pois o p-valor da estatistica z mostrou-se superior a 10%.

Nesse sentido, nota-se que os resultados obtidos pelas variaveis explicativas estao em concordancia com a ideia central deste estudo e baseado nos principios teoricos discutidos, exceto a variavel taxa de pobreza. No que se refere as variaveis que apresentaram coeficientes estatisticamente nao significativos, vale salientar, que outros trabalhos ja apresentaram resultados similares, tais como: Loureiro e Carvalho (2007), Mariano (2010) e Martins (2010). E valido levar em consideracao a diversidade das unidades federativas brasileiras e o periodo de tempo, bem como a precariedade de dados confiaveis que ajudem em estudos mais dinamicos e aprofundados sobre a economia do crime.

5 CONCLUSAO

A criminalidade vem se constituindo um problema que preocupa a sociedade de um modo geral, devido a seus efeitos perversos presentes na vida das pessoas. Nessa perspectiva, o presente trabalho buscou avaliar, com base na literatura economica do crime, se os investimentos publicos e os fatores socioeconomicos exercem um poder dissuasorio sobre o crime nas 27 unidades federativas do Brasil durante os anos de 2004 a 2012. Para isso, foram utilizados dados de diferentes orgaos publicos brasileiros, e foi elaborado um modelo econometrico de dados em painel com efeitos aleatorios, que fora utilizado por Loureiro e Carvalho (2007) em seu estudo.

E valido ressaltar, que o modelo econometrico do crime apresentaram resultados que indicam a correlacao entre as variaveis utilizadas, bem como foi possivel verificar por meio dos instrumentos utilizados que os resultados foram condizentes com a literatura economica do crime, demonstrando que ha uma relacao entre a criminalidade e as variaveis utilizadas para a realizacao deste estudo. Assim, conclui-se que o modelo economico do crime pode contribuir de forma significativa no entendimento dos determinantes da criminalidade brasileira.

O resultado da analise de dados mostrou que a variavel "desigualdade de renda" medida pelo coeficiente de gini, dentre todas as variaveis explicativas selecionadas, e a que mais contribuiu para o aumento da criminalidade, afetando positivamente assim como a densidade demografica, mostrando que esta de acordo com a teoria economica do crime. No entanto, variaveis como a taxa de pobreza, apesar de estatisticamente significativa, se mostrou com uma relacao inversa com a criminalidade, diferente da maior parte da literatura acerca da economia do crime. Todavia, resultados parecidos foram encontrados no estudo de Loureiro e Carvalho (2007).

Dessa forma, nota-se que os individuos agem de forma racional, comparando os ganhos e perdas possiveis, e estas variaveis servem de incentivos na opcao do individuo pelo crime. Contudo, nao e possivel afirmar que algum fator especifico isoladamente determina a criminalidade. Pois em se tratando da desigualdade de renda, esta tem uma relacao com a variavel renda domiciliar per capita, que tambem fora utilizada neste estudo.

E valido salientar que baixa escolaridade, altas taxas de desemprego, maiores densidades demograficas e maior grau de desigualdade social funcionam como estimulos das ocorrencias criminais, diminuindo o custo de oportunidade do individuo para entrar em uma atividade ilicita, isto e, os beneficios que seriam obtidos no mercado de trabalho formal sao menores do que se vislumbra na atividade criminosa.

Outrossim, os resultados deste estudo foram produzidos a partir de amostras da populacao, o que indica que nem todo individuo segue a regra deste resultado, tendo em vista que ha variaveis que incluem questoes morais, educacionais e comunitarias, como o carater pessoal, costumes e os valores adquiridos, que nao podem ser desconsiderados, pois nem todo individuo que esta desempregado ou vive em areas mais povoadas ira adentrar na atividade ilegal.

REFERENCIAS

ADORNO, S. (2002) Crise no sistema de justica criminal. Ciencia e Cultura.

ARAUJO JR., A. F. (2002) Raizes economicas da criminalidade violenta no Brasil: um estudo usando micro dados e pseudopainel -- 1981/1996. Revista de Economia e Administracao. v. 1, n. 3. jul/set. p.1-34.

ARAUJO Jr., A. F. e FAJNZYLBER, P. (2002) O Que Causa a Criminalidade Violenta no Brasil?: Uma Analise a Partir do Modelo Economico do Crime: 1981 A 1996. CEDEPLAR/UFMG.

BALBINOTTO NETO, G. (2003) A teoria economica do crime. Revista Leader, Edicao n.35.

BECKER, G. S. (1968) Crime and Punishment: An Economic Approach. Journal of Political Economy, v. 76, 169-217.

BRASIL. (2008) SUAS: Configurando os Eixos de Mudanca, Sao Paulo--1 ed. -Brasilia: MDS.

BRENNER, G. (2001) A racionalidade economica do comportamento criminoso perante a acao de incentivos. Porto Alegre, UFRGS-IEPE (Tese de Doutorado).

BRENNER, G. (2009) Entendendo o comportamento criminoso. Porto Alegre: AGE.

BOURGUIGNON, F.; NUNEZ, J. e SANCHEZ, F. (2003) What part of the income distribution does matter for explaining crime? The case of Columbia. DELTA (Ecole normale superieure).

FAJNZYLBER, P.; LEDERMAN, D. e LOAYZA, N. (1998) Determinants of crime rates in Latin America and the world: an empirical assessment. World Bank Publications.

FAJNZYLBER, P. e ARAUJO Jr., A. F. (2001) Violencia e Criminalidade. CEDEPLAR/UFMG.

FERNANDEZ, J. C. (1998) A economia do crime revisitada. Economia & Tecnologia. Campinas, v. 1, n. 03, jul./set. p.36-44.

GLAESER, E. L. e SACERDOTE, B. (1999). Why is there more crime in cities? Journal Of Political Economy, 107(S6), S225-S258.

HSIAO, C. (2003). Analysis of panel data. Econometric Society Monographs.

JONES, R. (1997) A oferta nas economias de mercado. Rio de Janeiro: ZAHAR.

KUME, L. (2004) Uma estimativa dos determinantes da taxa de criminalidade brasileira: uma aplicacao de painel dinamico. EPGE/FGV.

LOUREIRO A. O. F. e CARVALHO, J. R. (2007) O Impacto dos Gastos Publicos sobre a Criminalidade no Brasil. Desigualdades e Politicas Regionais, Fundacao Konrad Adenauer.

LOUREIRO, A. O. F. (2009) Uma avaliacao dos determinantes da criminalidade no Ceara. Encontro de Economia do Ceara em Debate.

MARIANO, R. S. (2010) Fatores socioeconomicos da criminalidade no Estado de Sao Paulo: um enfoque da economia do crime. Sao Paulo, PUC-SP. (Dissertacao de Mestrado).

MARTINS, D. C. C. (2010) Os principais fatores que influenciam o crime no Brasil: Analise estatistica das variaveis. Porto Alegre--RS, UFRS (Monografia).

MENDONCA, F. (2001). Clima e criminalidade: ensaio analitico da correlacao entre a temperatura do ar e a incidencia de criminalidade urbana (No. 54). Editora UFPR.

MERLO, A. (2003). Income distribution, police expenditures, and crime: A political economy perspective. Journal of the European Economic Association, 1(2-3), 450-458.

PEREIRA, R. e FERNANDEZ, J. C. (2000) A criminalidade na regiao policial da grande Sao Paulo sob a otica da economia do crime. Revista Economica do Nordeste, V. 31.

PIERANGELLI, J. H. (1980) Codigos Penais do Brasil: evolucao historica. Bauru-SP. Jalovi.

SHIKIDA, P. F. A. (2010) Consideracoes sobre a Economia do Crime no Brasil: um sumario de 10 anos de pesquisa.

WAISELFISZ, J. J. (2014) Mapa da Violencia 2014 -- Os Jovens do Brasil. Flacso.

Ledimar Fernandes Junior, Joedson Jales de Farias, Rodolfo Ferreira Ribeiro da Costa y Francisco Soares de Lima (*)

Aceptado: 24-11-2016 / Recibido: 05-02-2017

(1) Produto do Nucleo de Estudos sobre Economia do Crime do Program de Pos Graduacao em Economia da Universidade do Estado do Rio Grande do Norte.

(*) Universidade do Estado do Rio Grande do Norte. Mossoro, Brasil.

E-mail: rodolfofrc@yahoo.com.br
Tabela 1--Efeitos esperados das variaveis explicativas sobre a
criminalidade

VARIAVEIS EXPLICATIVAS                             EFEITO ESPERADO

Coeficiente de Gini de renda                       POSITIVO
Taxa de desemprego                                 POSITIVO
Renda domiciliar per capita                        NEGATIVO/POSITIVO
Taxa de pobreza                                    POSITIVO
Escolaridade media                                 NEGATIVO
Densidade demografica                              POSITIVO
Gastos publicos em seguranca publica per capita    NEGATIVO
Gastos publicos em assistencia social per capita   NEGATIVO

Fonte: Elaboracao propria.

Tabela 2. Definicao e fontes das variaveis selecionadas

VARIAVEL       DESCRICAO                        FONTE

Homicidios     Numero de homicidios dolosos     SENASP-MJ
Cgini          Coeficiente de Gini de renda     IPEA/PNAD
Txdesem        Taxa de desemprego               IPEA/PNAD
Rendaper       Renda domiciliar per capita      IPEA/PNAD
Txpobreza      Taxa de pobreza                  IPEA/PNAD
Anosdeestudo   Escolaridade media               IPEA/PNAD
Dens           Densidade demografica            IBGE
GPSPDSper      Gastos publicos em seguranca     STN/MF
               publica per capita
GPASper        Gastos publicos em assistencia   STN/MF

Fonte: Elaboracao propria.

Tabela 3--Estatisticas descritivas do modelo econometrico do crime

Variavel       Observacao    Media   Desvio padrao  Minimo     Maximo

homicidios        243      1873.029    1882.066      83      11216
GPSPDSper         243       149.154      68.722       0.761    330.363
GPASper           216       190.517     104.078      23.753    696.180
rendaper          243       519.881     199.972     247.251   1293.100
anosdeestudo      189         5.623       2.809       1.360     18.570
txpobreza         216        29.506      15.428       4.210     65.010
Cgini             216         0.537       0.0379      0.424      0.629
txdesem           216         8.685       2.5284      3.100     16.900
Dens              243        66.767     101.860       1.702    458.223

Fonte: Elaboracao propria.

Tabela 4--Regressao do modelo econometrico do crime com efeitos
aleatorios

R-sq: within    = 0.4553
  between       = 0.4174
  overall       = 0.4182

loghomicidios   Coeficiente     Erro Padrao     z     P>|Z|
loggpspdsper      -0.015           0.033       -0.45   0.656
loggpasper        -0.026           0.043       -0.61   0.544
logrendaper       -0.203           0.226       -0.90   0.369
anosdeestudo      -0.035 (**)      0.017       -2.06   0.039
txpobreza         -0.031 (*)       0.004       -6.99   0.000
Cgini              2.897 (*)       0.841        3.44   0.001
txdesem            0.019 (*)       0.008        2.35   0.019
Logdens            0.488 (*)       0.110        4.40   0.000
constante          6.291           1.329        4.73   0.000
   Sigma_u       = 0.847           rho        = 0.971
   Sigma_e       = 0.146

R-sq: within
  between       Numero de observacao = 189
  overall       Numero de grupos = 27

loghomicidios   [95% Intervalo de confianca]
loggpspdsper    -0.081   0.051
loggpasper      -0.110   0.058
logrendaper     -0.647   0.240
anosdeestudo    -0.069  -0.001
txpobreza       -0.039  -0.022
Cgini            1.247   4.547
txdesem          0.003   0.035
Logdens          0.270   0.705
constante        3.686   8.897
   Sigma_u      Wald Ch[i.sup.2] (8) = 146.64
   Sigma_e      Prob > Ch[i.sup.2] = 0.0000

Fonte: Elaboracao propria. Obs.: (*) significativo a 1% e
(**) significativo a 5%.
COPYRIGHT 2017 Espacio Abierto, Cuaderno Venezolano de Sociologia
No portion of this article can be reproduced without the express written permission from the copyright holder.
Copyright 2017 Gale, Cengage Learning. All rights reserved.

Article Details
Printer friendly Cite/link Email Feedback
Author:Fernandes, Ledimar, Jr.; de Farias, Joedson Jales; da Costa, Rodolfo Ferreira Ribeiro; de Lima, Fran
Publication:Espacio Abierto: Cuaderno Venezolano de Sociologia
Article Type:Ensayo
Date:Apr 1, 2017
Words:10382
Previous Article:El Enfoque de las capacidades. Algunos elementos para su analisis/The Capacity Approach. Some elements for analysis.
Next Article:Maltrato en la poblacion adulta mayor: una revision/Abuse of the elderly: a review.
Topics:

Terms of use | Privacy policy | Copyright © 2019 Farlex, Inc. | Feedback | For webmasters