I CINGEN- Conferência Internacional em Gestão de Negócios 2015
Cascavel, PR, Brasil, 16 a 18 de novembro de 2015
UNIOESTE-Universidade Estadual do Oeste do Paraná
CCSA-Centro de Ciências Sociais Aplicadas
A relação entre delitos e prisões nos Estados de São Paulo, Rio de Janeiro e
Rio Grande do Sul
Sebastião Barbosa Martins (Graduando do Curso de Ciências Econômicas –
UNIOESTE/Cascavel e Participante do Programa de Iniciação Científica Voluntária da
UNIOESTE) [email protected]
Maria da Piedade Araújo (Profa. Associada do Curso de Ciências Econômicas –
UNIOESTE/Cascavel, docente do PPG em Contabilidade/UNIOESTE e Líder do Grupo de
Pesquisa em Economia Aplicada – GPEA) [email protected]
RESUMO
Este artigo é parte de uma pesquisa, ainda em andamento, que tem por objetivo analisar a
criminalidade nos Estados de São Paulo, Rio de Janeiro, e Rio grande do Sul, avaliando o
comportamento das variáveis quantidades de crimes, e quantidades de punições ou captura dos
criminosos. Inicialmente, a proposta é apresentar uma revisão de literatura, buscando levantar
os trabalhos sobre a temática já desenvolvidos no Brasil com enfoque em modelos econômicos.
Os diversos artigos sobre o tema discutiram as abordagens teóricas, tendo como base o modelo
da racionalidade, em que se busca justificar as ações criminosas por motivação econômica,
tendo o criminoso como sujeito racional que avalia suas ações, buscando resultados
econômicos, tomando as decisões de práticas de crime, quando em suas avaliações pressupõe,
que o resultado que obterá da ação criminosa, será maior que os custos de planejamento e
execução. As taxas médias de crescimento das variáveis delito e prisão, para os três estados
aqui analisados, mostram que os delitos crescem a uma taxa substancialmente maior dos que as
prisões no Estado do rio grande do Sul, seguido por Rio de Janeiro e São Paulo. No entanto, foi
no Estado do Rio Grande do Sul que se verificou a maior probabilidade de se cometer um crime
e ser preso. Considerando que os resultados ainda são incipientes, novos testes deverão ser
feitos para melhor ajustamento estatísticos dos dados.
Palavras-chaves: Criminalidade. Prisões. Segurança pública.
Área Temática: Áreas Afins das Ciências Sociais Aplicadas
I INTRODUÇÃO
As causas da criminalidade vêm sendo investigada há muito tempo por diversos ramos
da ciência, mas recentemente, uma contribuição importante e que está ajudando muito, tem sido
a investigação com ênfase na racionalidade do agente criminoso, levando em consideração
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efeitos de incentivos, buscando identificar o quanto o mercado interage sobre as decisões
individuais de participar de atividades ilegais. Essas contribuições abrem ao economista, um
espaço específico e fundamental na investigação da criminalidade, aspecto importante
ressaltado em Santos e Kassouf, (2008).
Considerando o crescimento histórico que a criminalidade vem imprimindo no Brasil,
os altos gastos em segurança pública e gastos privados de indivíduos e empresas, que causam
de um lado um grande impacto econômico e de outro o impacto psicossocial, com a causa da
insegurança e redução da qualidade de vida, justifica-se a preocupação em buscar uma
delimitação do problema a fim de apontar soluções.
Segundo Chadarevian (2007), em relatório parcial da Fundação Instituto de Pesquisas
Econômicas (Fipe), São Paulo, novembro/2007, em São Paulo, por exemplo, a despesa com
segurança pública duplicou em dez anos, e representou no ano de 2007, cerca de 10% do
orçamento total do governo do estado. Esta alta parcela do orçamento, precisa ser levada em
consideração, justificando-se estudos que busquem avaliar os resultados destes gastos. Com
percentuais tão representativos nas despesas, segurança torna-se um problema econômico que
envolve recursos limitados para necessidades ilimitadas.
Segurança torna-se um problema para a sociedade, na medida em que vem sacrificando
um percentual significativo do PIB para combater a criminalidade e que poderia estar sendo
usado em atendimento de outros serviços, como saúde, educação e transportes, e também na
medida em que priva a liberdade das pessoas, comprometendo uma melhor qualidade de vida e
dessa maneira, afetando o crescimento e o desenvolvimento econômico do país. Cerqueira et.
al. (2007) estimaram que em 2004 o custo da violência foi de R$92,2 bilhões, o que representou
5,09% do PIB, um valor per capta de R$519,40.
Conforme o Anuário Brasileiro de Segurança Pública publicado pelo Fórum Brasileiro
de Segurança Pública, Brasil (2014), o Brasil gastou em 2013 com custos da violência,
segurança pública, prisões e unidades de medidas socioeducativas R$258 bilhões, valor
equivalente a 5,4% do PIB brasileiro. Os custos sociais da violência foram de R$192 bilhões
destacando que destes custos R$114 bilhões foram decorrentes de perdas humanas. Com polícia
e segurança pública foram R$61,1 bilhões de gastos e R$4,9 bilhões com prisões e unidades de
medidas socioeducativas.
Santos e Kassouf (2008), chamam a atenção para uma das maiores preocupações da
sociedade brasileira, que vem sendo o aumento contínuo da criminalidade, e cita o surgimento
da investigação econômica no final da década de 1960 nos Estados Unidos, ressaltando uma
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incorporação teórica pela ótica econômica, vinda da contribuição de Becker (1968)i e Ehrlich
(1973)ii. Concluem dizendo que a partir de então, vem se tornando comum o envolvimento de
economistas na investigação econômica do crime, buscando entender a dinâmica das ações
criminosas, pela ótica de uma racionalidade econômica, podendo assim propor novas políticas
com grandes possibilidades de contribuição para a prevenção e combate da criminalidade. Os
estudos derivados do modelo inicial de Becker, sobre a racionalidade econômica do crime, vêm
reforçando a hipótese de que as condições econômicas afetam a criminalidade, e esse
pressuposto conduz uma responsabilidade aos economistas à análise desta questão.
Diante deste contexto, o presente trabalho tem por objetivo geral avaliar a eficácia das
punições para a redução da criminalidade pressupondo que quanto mais sensível for a prática
de crimes em relação a punições, mais eficaz estará sendo o sistema de segurança pública no
combate à criminalidade, utilizando-se para isso dados de janeiro de 1995 até dezembro de
2014. Especificamente pretende-se: a) calcular taxas de crescimento de delitos e prisões para o
período de cada amostra analisada; b) calcular o grau de correlação entre as variáveis delitos e
prisões; e, c) calcular para as amostras a probabilidade de um indivíduo cometer um crime e ser
preso.
Considerando entre outras possibilidades de escolhas dentro do território nacional, as
estatísticas melhor disponibilizadas são as dos Estados de São Paulo, Rio de Janeiro, e Rio
Grande do Sul. Assim sendo, neste trabalho, o universo de análise será estes três estados. Assim
sendo, a decisão de realizar a pesquisa, tomando como referência esses três estados, se deu pela
forma de organização e divulgação dos bancos de dados e, também devido ao grande
contingente populacional que possui cada um desses estados.
Conforme censo 2010 do Instituto de Geografia e Estatística IBGE (2015. a), o Estado
de São Paulo tem uma representação de 21,65% no total da população do Brasil, o Estado do
Rio de Janeiro 8,38% do total e Rio Grande do Sul 5,60%, somando os três estados juntos
35,63%. Outro ponto relevante é a significativa representatividade econômica de cada um
deles. Conforme divulgação do IBGE (2015. b) em 2011 o Estado de São Paulo representou
33,9% do total do PIB nacional, o Estado do Rio de Janeiro 11,2% e Rio Grande do Sul 6,6%,
totalizando 51,70% do total.
Tal referência se deu também devido à disponibilização de dados, que é feita pela
Secretaria de Segurança Pública de cada estado, com publicação dos dados de maneira mais
detalhada e com um número de observações bem maior que os outros estados da Federação e
também pela ocupação no ranking de estados pelo investimento em segurança pública per capta
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para o ano de 2011 elaborado pelo deepask (2015), o Estado de São Paulo investiu R$34,08 por
habitante, Rio de Janeiro R$17,40 e Rio Grande do Sul R$12,67.
Considerando por exemplo, a proporção ocupada por cada um desses estados na
população encarcerada do Brasil, tirando um percentual pelos dados informados no mapa
estatístico do Ministério da Justiça, Brasil (2015) pode-se verificar no total do Brasil uma
ocupação de 36,94% pelo Estado de São Paulo, 6,06% pelo Estado do Rio de Janeiro e 5,06%
pelo Estado do Rio Grande do Sul, chegando os três estados juntos a uma ocupação de 48,06%
da população carcerária de todo o Brasil. Assim sendo, pode-se pressupor que, o que se verifica
sobre a segurança pública para esses estados poderá ser útil e válido para o Brasil, o que
contribui para justificar o interesse por essa pesquisa.
2 Referencial Teórico
Revisões bibliográficas, como os estudos de Cerqueira e Lobão (2004), sobre bases
teóricas, com a abordagem sobre os determinantes da criminalidade pela ótica da racionalidade
econômica, destaca Gary Becker (1968)iii como marco inicial dessa abordagem, com o
pressuposto de que a decisão tomada pelos indivíduos, de cometer ou não um crime, são
concebidas como racionais, correspondendo a determinados incentivos e condições.
De acordo com Cerqueira e Lobão (2004), Ehrlich (1973)iv estendeu a análise de Becker
analisando o efeito da distribuição de renda sobre o crime tendo como elemento determinante
o oferecimento de oportunidades pelas vítimas potenciais, com proposições posteriores de
Block e Heinecke (1975)v de que existem diferenças éticas e psicológicas envolvidas no
processo de decisão do indivíduo de maneira que as formulações deveriam ser em termos de
uma estrutura de múltiplas preferências. As proposições desses autores influenciaram Zhang
(1997)vi, no desenvolvimento de um modelo formal incluindo entre as variáveis que
condicionam o crime, a existência de programas sociais que possibilitam ao indivíduo o acesso
a condições mínimas de bem estar.
Da revisão bibliográfica comentada por Cerqueira e Lobão (2004) pode-se observar que
o modelo original de Becker vem conseguindo, em sua aplicação por outros autores, absorver
ideias de outras abordagens com a inclusão de variáveis que possam representar ideias dessas
abordagens, servindo assim à análise tanto econômica como psicológica, sociológica,
educacional e religiosa.
No Brasil, os estudos empíricos são dificultados por uma forte limitação em
disponibilização de dados e na confiabilidade quando disponibilizados. Apesar dessas
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dificuldades, o interesse de economistas brasileiros pelo estudo cresce. Cerqueira e Lobão
(2004) fez uma revisão citando vários autores e suas contribuições, que foram importantes para
lançar luz em alguns aspectos que não eram bem compreendidos como urbanização, pobreza e
desemprego em relação a crimes contra o patrimônio realizado por Pezzin (1986)vii, em que
encontrou uma correlação positiva significativa para a Região Metropolitana de São Paulo.
Apesar da importância desses trabalhos, uma breve revisão dos mesmos seria apenas repetir de
maneira superficial o que já está bem elaborado em Cerqueira e Lobão (2004).
Loureiro & Carvalho (2006), Fajnzylber & Araujo Jr. (2001), Clemente & Welters
(2007) e Campos (2008), trazem contribuições de análises críticas do modelo original de Becker
(1968), mas é preciso ressaltar uma necessidade de ampliação de estudos, tanto do modelo
original como de suas simplificações que vêm sendo adotadas para avaliar a criminalidade,
considerando os pressupostos da racionalidade econômica.
Sob o ponto de vista econômico, Oliveira (2005), em uma simplificação do modelo de
Becker (1968)viii, avalia que o indivíduo irá cometer crimes, se seus benefícios forem maiores
que seus custos: B > W + M + C + P(Pu). Onde B representa os benefícios do crime, W é o
custo de oportunidade, M é o custo moral, C é o custo de execução e planejamento do crime e
o termo P(Pu) representa o custo associado à punição (Pu) e sua respectiva probabilidade de
ocorrer.
Clemente e Welters (2007), apresentando um resumo teórico do modelo de Becker, diz
que a estrutura básica do modelo compreende: a função de oferta agregada de crimes; os custos
sociais da atividade criminosa; o custo de prender e condenar; punições e condições de
otimização.
De acordo com Clemente e Welters (2007 p. 143), a função de oferta agregada de crime,
em (Becker 1968)ix, é estabelecida como:
O = O(p, f, u) = ∑iOi
Em que o nível de atividade da indústria do crime, O, depende da probabilidade de o
criminoso ser descoberto e condenado, p, da penalidade imposta nesse caso, f, bem como de
uma série de parâmetros da sociedade como nível de educação, nível de emprego, distribuição
da renda, etc., u. As variáveis p e f influenciam negativamente o nível de criminalidade. A
política de segurança deveria escolher p e f na região em que o crime não vale a pena, região
em que, na margem, os criminosos obteriam renda real maior em alguma atividade legal.
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Para o Brasil, Lemgruber (2001), faz uma estimativa de que pelo menos 30% dos presos
cometeram crimes, sem qualquer violência ou gravidade e, com um custo subestimado de
R$9.000,00 anuais, os 66.700 presos custam R$600 milhões por ano, valor suficiente para
construir 54 mil casas populares.
Destaque especial no estudo da criminalidade por economistas foi conseguido por
Daniel Ricardo de Castro Cerqueira no 33° Prêmio BNDES de Economia realizado em 20122013 com a obtenção do 1° lugar na Categoria Doutorado, com a tese, Causas e consequências
do crime no Brasil.
Inicialmente, Cerqueira (2014), traz contribuições para a literatura sob duas
dimensões; uma, a de recuperar e elaborar informações e indicadores inéditos, outra, a de
dimensionar a importância dos fatores que afetam a dinâmica dos homicídios e como o grau de
importância desses fatores foi alterado ao longo do tempo no Brasil e entre as unidades
federativas. Resgatou informações sobre o efetivo policial e encarceramento desde a década de
1980. Elaborou proxies para a profusão de armas de fogo e ingestão de drogas ilícitas e bebidas
alcoólicas. Dados revelaram aumento da impunidade associado ao aumento da demanda por
drogas ilícitas e ao da prevalência das armas de fogo contribuindo para o substancial
crescimento dos homicídios. Em seguida, investigou o papel causal da difusão das armas de
fogo em relação aos crimes violentos e contra a propriedade. O propósito foi o de testar duas
hipóteses: (i) se disponibilidade de armas faz aumentar os crimes violentos, (ii) se a
disponibilidade de armas faz diminuir os crimes contra a propriedade. Estimou que a média das
elasticidades estimadas das armas de fogo aos homicídios gira em torno de 2,0. Não encontrou
evidências de que os crimes contra a propriedade sejam afetados pela disponibilidade de arma
pela população. Finalmente, estimou o custo de bem-estar da violência letal no Brasil. Os
resultados indicaram significativa perda de bem-estar em função da diminuição da expectativa
de vida, que na média, subtrai 0,7 ano de cada brasileiro. Segundo as estimativas, o custo de
bem-estar da violência representa o equivalente a 78% do PIB, ou um custo anual de 2,3% do
PIB.
2.1 Modelo Econômico
Modelos derivados da simplificação do modelo teórico de racionalidade econômica,
com restrições ou implementações, vem sendo aplicado por vários autores. Um bom trabalho
para exemplificar a aplicação de modelos econômicos e econométricos para análise do
comportamento de variáveis do crime em relação as punições é o de Fajnzylber e Araújo Jr.
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(2001). Os autores fazem uma abordagem da literatura internacional, discute as evidências
empíricas, as bases de dados disponíveis com suas vantagens e limitações, fazem uma breve
apresentação de algumas evidências da situação da criminalidade no Brasil.
Em uma abordagem à literatura nacional os autores afirmam que no Brasil ainda existem
poucos estudos que se utilizam do arcabouço teórico de Becker (1968) e Erhlich (1973) e citam
trabalhos que tentam abrir os caminhos de pesquisas com base nesse arcabouço.
O modelo empírico que eles apresentaram foi estimado sucessivamente por mínimos
quadrados ordinários (MQO), efeitos aleatórios, efeitos fixos, e pelo método generalizado de
momentos (GMM). Com a estimação realizada por (MQO) no efeito fixo encontraram
resultados significativos somente para os coeficientes associados às variáveis renda e
desemprego, ambas com sinal positivo. No modelo de efeito aleatório encontraram resultados
significativos para todas as variáveis sobre a taxa de homicídio. Com exceção da variável de
polícia todas as outras apresentaram efeito positivo. A estimação por (MMG) confirmaram os
mesmos resultados.
Oliveira (2005) utilizou uma simplificação de modelo econométrico para investigar as
causas da criminalidade em cidades e a sua relação com o tamanho das mesmas usando séries
em painel, utilizando dados das cidades brasileiras na década de 1990. Obteve resultados que
confirmaram a relevância do tamanho das cidades na explicação da criminalidade. Destacou
também o papel da desigualdade de renda e da pobreza como potencializadores da
criminalidade em cidades. Analisou também a importância da família e da escola na explicação
da criminalidade obtendo resultados que mostraram que a estrutura familiar e a ineficiência do
ensino básico no Brasil afetam positivamente a criminalidade.
Loureiro & Carvalho (2006), estimaram por meio de modelos econométricos o impacto
dos gastos públicos em segurança e assistência social sobre a criminalidade nos estados
brasileiros para o período entre 2001 e 2003. As categorias de crimes analisadas foram os de
homicídio, roubo, furto e sequestro. Os resultados obtidos apontaram a concentração de renda
como um importante fator propulsor do comportamento criminoso. Encontraram efeitos
negativos e robustos dos gastos públicos sobre a criminalidade na maioria das estimativas,
sugerindo que o gasto público é um fator importante para redução do crime.
Cerqueira et al (2007), em publicação do Ipea, fez uma análise dos custos e
consequências da violência no Brasil. Os autores procuraram levantar um mapeamento dos
possíveis custos da criminalidade, fazendo uma resenha dos trabalhos empíricos. Descreveram
também algumas das principais abordagens e suas metodologias, utilizadas para estimação de
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custos econômicos decorrentes da violência, apresentando por fim suas próprias estimativas
dos custos da violência para o Brasil. Entre os custos calculados está por exemplo, o custo total
com perda de capital humano. Para estimação desse custo os autores mapearam o perfil das
pessoas que sofreram óbitos por causas violentas, obtiveram curvas médias de rendimentos para
cada perfil identificado e imputaram para cada indivíduo morto, a renda de trabalho média que
esse indivíduo teria caso permanecesse vivo em todo o seu período produtivo. Utilizaram para
isso informações da PNAD para os anos de 2001 a 2003. Obtiveram uma estimativa para o
custo total de perda do capital humano no Brasil em torno de R$20,1 bilhões para o ano de
2001. Os autores estimaram que em 2004 o custo total da violência foi de R$92,2 bilhões, o que
representou 5,09 % do PIB ou um valor per capta de R$519,40.
Peixoto (2008), fazendo uso dos dados da pesquisa realizada pela FIA/USP e ILLANUD
em 2002, utilizou um modelo formalizado matematicamente incorporando elementos da teoria
da racionalidade econômica para estimar a probabilidade de vitimização nas cidades de São
Paulo, Rio de Janeiro, Recife e Vitória. Os dados que explicaram a vitimização de maneira mais
robusta foram a proximidade e a atratividade independente do delito. A comparação entre as
capitais analisadas mostrou Recife, a capital com maior chance de vitimização e, uma chance
menor no Rio de Janeiro do que em São Paulo.
Santos & Santos Filho (2011), utilizaram o modelo da racionalidade econômica para
explicar resultados de testes de hipóteses de convergência nas taxas de crimes entre as
localidades brasileiras. Utilizou taxas de homicídios como proxy controlando a dependência
espacial com dados do período de 1991 a 2005 agrupados por microrregiões. A hipótese não
foi refutada e chegou-se a conclusão de que se as condições forem mantidas ao longo dos
próximos anos a diferença entre as taxas de crimes entre as microrregiões será gradativamente
reduzida com elevação na taxa média de crimes.
O modelo que será usado nesta pesquisa, compreende a ideia de que a prisão do agente
criminoso implicará em custos para o agente, tanto monetários como morais e ao mesmo tempo
deverá reduzir o número de crimes pela impossibilidade do agente agir. A probabilidade de ser
preso ou punido implica em um risco maior ou menor em ter que arcar com esses custos
requerendo por consequência aumentar ou diminuir o custo de planejamento da ação
comprometendo o retorno esperado. Utiliza-se um modelo simplificado dessa ideia, baseado no
modelo de Becker, que teoricamente avalia os benefícios do crime em relação ao custo de
oportunidade, custo moral, custo de execução e planejamento, e o custo associado à punição, e
sua respectiva probabilidade de ocorrer. No modelo que será estabelecido deve-se considerar
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que a não ocorrência de prisão garante os benefícios do crime e a ocorrência afeta todos os
custos.
Como o objetivo é avaliar o sistema de segurança em todo o seu conjunto, se está sendo
eficaz ou não, serão agregadas todas as tipologias de crimes em uma só variável, que será aqui,
os crimes cometidos. Deve-se entender também, que nas prisões efetuadas, estarão implícitos
os custos de punição. Deve-se também considerar que todo o investimento em segurança
pública é destinado para o objetivo de evitar o crime, prender e punir o criminoso. Isso se dá
pelo custo de pessoal empregado no combate ao crime e construções e manutenções de
presídios.
O modelo estabelecido considera delitos em função de prisões (captura), que pode ser
representado por Yt = f (xt)
O modelo assume, que existe uma quantidade determinada de ocorrência de crimes
(delitos), dada mensalmente ou por trimestre, ou anual, que pode ser representada por Yt e uma
quantidade de prisões de criminosos efetuadas, dadas também mensalmente ou por trimestre,
ou anual, e que pode ser representada por Xt. A relação econômica que se espera entre a variável
exógena (quantidade de prisões efetuadas) e a variável endógena (ocorrência de crimes) é
negativa. Ou seja, o pressuposto é de que a criminalidade varia inversamente com a punição,
pois quanto maior for a captura de criminosos, menos criminosos em ação e, portanto, menor
deverá ser a ocorrência de crimes.
3 Metodologia
A taxa média de crescimento para cada variável (X é delito e/ou prisão) foi obtida de
cada amostra pelo somatório de cada valor da variável no instante t menos o seu valor no
instante (t-1) dividido pelo valor no instante t-1 multiplicado por 100 e dividido pelo tamanho
da amostra (N), conforme Eq. 1. Por meio da taxa média de crescimento é possível avaliar qual
das duas variáveis cresceu mais no período analisado (jan. de 1995 a dez. de 2014).
∑(𝑋𝑡− 𝑋𝑡−1 )
∗ (100)
𝑋𝑡−1
𝑇𝑎𝑥𝑎 𝑚é𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑟𝑒𝑠𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 =
𝑁
(1)
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A análise de correlação fornece um número que resume o grau de relacionamento linear
entre as duas variáveis. O coeficiente de correlação entre as variáveis analisada que por
convenção se usa representar pela letra r será calculado pela Eq. 2.
𝑟=
𝑛∑𝑋𝑌 − ∑𝑋∑𝑌𝑑𝑦
√𝑛∑𝑋 2 − (∑𝑋)2 √𝑛∑𝑌 2 − (∑𝑌)2
(2)
As propriedades mais importantes do coeficiente de correlação são:

O intervalo de variação vai de -1 a +1.

O coeficiente de correlação é uma medida adimensional, isto é, ele é independente das
unidades de medida das variáveis X e Y. Na presente pesquisa, X será quantidade de
delitos e Y a quantidade de prisões.

Quanto mais próximo de +1 for “r”, maior o grau de relacionamento linear positivo entre
X e Y, ou seja, se X varia em uma direção Y variará na mesma direção.

Quanto mais próximo de -1 for “r”, maior o grau de relacionamento linear negativo entre
X e Y, isto é, se X varia em um sentido Y variará no sentido inverso.

Quanto mais próximo de zero estiver “r” menor será o relacionamento linear entre X e
Y. Um valor igual a zero, indicará ausência apenas de relacionamento linear.
Conforme assumido pelo modelo econômico, de maneira simples, tomando
[(Xi/Yi)(100)] se tem uma taxa percentual de prisões para um dado número de delitos,
representando um evento de prisão para cada 100 delitos ocorridos em cada período. A partir
de uma taxa média calculada para a amostra analisada pode-se calcular a probabilidade de um
indivíduo cometer um crime e ser punido (Pu). Como na variável delitos está sendo considerado
qualquer tipo de crime, na punição considera-se qualquer tipo de pena. O que se pretende saber
é a probabilidade de um indivíduo cometer qualquer tipo de delito e ser punido, sem considerar
o tipo de pena e duração. A prisão é tomada como a punição.
A taxa média de prisão é fixada para cada intervalo, dado agora em quantidade que é
igual a 100 delitos, e compreende um número constante de eventos representando quantidade
de prisões por quantidade de crimes. O modelo considerado para o cálculo da probabilidade e
que melhor se ajusta às características da amostra, é o modelo da Distribuição de Poisson dado
por:
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𝛌𝐗 . 𝛠−𝛌
𝐏 (𝐗) =
𝐗!
(𝟑)
Na aplicação desse modelo para o cálculo da probabilidade, X vai assumir valor igual a
um P(X = 1) para o cálculo da probabilidade de um indivíduo cometer um delito e ser punido.
Assumindo para X o valor zero P(X = 0) pode-se calcular a probabilidade de um indivíduo
cometer um delito e não ser punido. Para λ que é o parâmetro de referência será atribuído o
valor da taxa média de prisão e para ϱ a constante natural já tem o valor calculado (2,71828).
A hipótese que se estabelece é a de que quanto mais próximo de 1 for o valor calculado
para P(X = 1) maior será a certeza para um indivíduo em cometer um delito e ser punido, o que
representará também maior eficiência do sistema de segurança pública no combate à
criminalidade. Para P(X = 0) quanto mais próximo de 1 for o valor calculado, maior será a
certeza para um indivíduo em cometer um delito e não ser punido, o que representará também
menor eficiência do sistema de segurança pública.
A probabilidade de cometer um crime e ser preso é um fator que influencia o custo da
opção pelo crime. "O risco da probabilidade de prisão e condenação depende da percepção que
os indivíduos têm da efetividade e da eficiência do sistema de justiça criminal" (VIAPIANA,
2006, p. 40)
3.1 Base de dados
A obtenção dos dados, referentes aos Estado de São Paulo e Rio de Janeiro, foram por
meio do site da Secretaria da Segurança Pública de cada um desses estados. Os dados referentes
ao Estado do Rio Grande do Sul foram obtidos por meio do site do Instituto de Segurança
Pública do Estado.
Para São Paulo foram obtidos dados trimestrais. Na divulgação dos dados de cada
trimestre, coletou-se as amostras dos itens, total de delitos, prisões efetuadas e total de boletins
de ocorrências. Foram obtidos dados da coluna Estado; que representam os totais do Estado,
com dados referentes ao 3° trimestre de 1995 até o 3° trimestre de 2013, constituindo-se em
séries temporais, formando para cada coluna uma amostra de 73 observações para todas as
variáveis. (SÃO PAULO, 2013).
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Para o Estado do Rio de Janeiro foram obtidos dados em séries mensais do mês de junho
de 2002 até o mês de julho de de 2014 compondo para cada série uma amostra de 146
observações para as variáves delitos, prisões e boletins de ocorrências. Para cada variável foram
obtidos dados do total do Estado (RIO DE JANEIRO, 2014).
Igualmente foram extraídos dados para o Estado do Rio Grande do Sul em séries
mensais do ano de 2007 até o ano de 2014 que comporão uma amostra de 96 observações para
as variáveis delitos e prisões (RIO GRANDE DO SUL, 2015).
Para o Estado do Rio Grande do Sul não será trabalhado com a variável boletim de
ocorrências, como será para o Estado de São Paulo e Rio de Janeiro para o cálculo da
probabilidade de ser denunciado quando se comete um crime (Pd), pelo fato da informação não
constar nos mapas estatísticos.
4 Análise dos Resultados
É de se esperar uma coerência entre a taxa média de crescimento, o coeficiente de
correlação e a probabilidade, os resultados são apresentados Tabela 1.
Tabela 1 – Resultado para Taxa de Crescimento, Correlação e Probabilidade
Taxa Média de
Taxa Média de
Coeficiente de
Crescimento de
Crescimento de
Correlação (r)
P(1)
P (0)
Delito
Prisão
SP
0.77
0.89
0.585
0.0544
0.9440
RJ
1.88
0.10
0.173
0.0479
0.9508
RS
2.98
0.79
-0.725
0.2811
0.720
Estado
Fonte: resultados da pesquisa
Para o Estado de São Paulo e Rio de Janeiro o grau de correlação das variáveis delitos
e prisões indicado pelo coeficiente (r) representa uma correlação positiva, o que indica que a
variação das variáveis ocorre no mesmo sentido, sendo uma correlação positiva média para São
Paulo e uma correlação positiva baixa para Rio de Janeiro. Para o Rio Grande do Sul, têm-se
uma alta correlação negativa, o que indica que a variação das variáveis ocorre em sentido
contrário. O coeficiente de correlação positivo mostra que a quantidade de delitos e prisões
caminham no mesmo sentido. Ou seja, quanto maior o número de delitos, maior o número de
prisões.
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Ressalte-se, no entanto, que a correlação relativamente alta para o Estado de São Paulo
é considerada espúria, pois a série não é estacionária em nível (a hipótese nula de que as séries
possuem raiz unitária, não pôde ser rejeitada ao nível de significância de 5%). Este resultado é
corroborado pelas taxas médias de crescimento, uma vez que as duas variáveis cresceram, em
média, quase que na mesma proporção. Este resultado é corroborado fortemente pela baixa
probabilidade de um indivíduo cometer um delito e ser preso (P(1) = 0,0544).
Os resultados para o Estado do Rio de Janeiro revelem que a taxa média de crescimento
de delito é substancialmente maior que a taxa média de crescimento de prisões. Os dados
revelam um baixo coeficiente de correlação entre estas variáveis. Também a série para este
estado não se apresentou estacionária ao nível de 5%. Da mesma maneira que para o Estado de
São, a probabilidade de cometer um crime e não ser preso é muita alta.
Os resultados para o Estado do Rio Grande do Sul se mostraram bem divergentes, mas
o sinal da correlação é coerente com as taxas médias de crescimento de ambas as variáveis.
Observa-se que a taxa média de crescimento de delito é substancialmente superior à taxa média
de crescimento de prisões. No entanto, neste estado, a probabilidade de se cometer um crime e
ser preso é substancialmente mais alta que para os dois outros estados (0,28).
Como foi observado pela teoria da racionalidade econômica do criminoso e pela
formulação do modelo, os baixos valores para a probabilidade de cometer um crime e ser preso
e os altos valores para cometer um crime e não ser preso contribui para compensar o criminoso
no retorno esperado por ele.
5 Considerações finais
Inicialmente, a proposta foi apresentar uma revisão de literatura, buscando levantar os
trabalhos sobre a temática já desenvolvidos no Brasil com enfoque em modelos econômicos.
Os diversos artigos sobre o tema discutiram as abordagens teóricas, tendo como base o modelo
da racionalidade, em que se busca justificar as ações criminosas por motivação econômica,
tendo o criminoso como sujeito racional que avalia suas ações, buscando resultados
econômicos, tomando as decisões de práticas de crime, quando em suas avaliações pressupõe,
que o resultado que obterá da ação criminosa, será maior que os custos de planejamento e
execução. As taxas médias de crescimento das variáveis delito e prisão, para os três estados
aqui analisados, mostram que os delitos crescem a uma taxa substancialmente maior dos que as
prisões no Estado do rio grande do Sul, seguido por Rio de Janeiro e São Paulo. No entanto, foi
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no Estado do Rio Grande do Sul que se verificou a maior probabilidade de se cometer um crime
e ser preso. Considerando que os resultados ainda são incipientes, novos testes deverão ser
feitos para melhor ajustamento estatísticos dos dados.
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