UMA ANÁLISE DO PERFIL DA VITIMIZAÇÃO NO BRASIL
João Paulo Moreira de Carvalho Souza1
Marina Silva da Cunha2
Área 7: Microeconomia e Economia Industrial
Classificação JEL: C01, C2, C25
RESUMO
O objetivo deste trabalho é verificar se há um perfil específico das vítimas dos delitos de furto e/ou
roubo, tentativa de furto e/ou roubo e agressão. Além disso, busca-se analisar possíveis alterações
na vitimização do brasileiro de 1988 para 2009, com base nas informações da Pesquisa Nacional
por Amostra de Domicílios (PNAD/IBGE) e na estimação de modelos lógite. Os resultados
encontrados corroboram a teoria e mostram que fatores como atratividade da vítima, proximidade a
potenciais ofensores, por exemplo, interferem nas chances de um indivíduo sofrer os delitos
analisados. Constatou-se, em geral, uma maior homogeneidade das chances de vitimização para as
características pessoais dos indivíduos, mas sua maior heterogeneidade espacial no País, do final da
década de 1980 para o final da de 2000. Os resultados sugerem que categorias mais vulneráveis
passam a ter maiores chances de vitimização, tais como mulheres e jovens, e que a proporção de
indivíduos vitimados no País aumentou nos três tipos de delitos estudados.
Palavras-chave: Teoria Econômica do Crime, modelo lógite, vitimização.
ABSTRACT
The objective of this paper is to check for a specific profile of the victims of crimes such as theft
and/or robbery, attempted theft and/or robbery and assault. In addition, examine possible changes in
the brazilian victimization from 1988 to 2009, based on information from the National Household
Sample Survey and the estimation of logit models. The results corroborate the theory and show that
factors such as attractiveness of the victim, proximity to potential offenders, for example, interfere
in chances of an individual be victimized by crimes analyzed. In general, exist a greater
homogeneity of the odds of victimization for personal characteristics, but a greater spatial
heterogeneity in the country, from late 1980s to the end of 2000. The results suggest that the most
vulnerable now have greater chances of victimization, such as women and youth, and that the
proportion of individuals victimized in the country increased in the three types of crimes studied.
Keywords: Economic Theory of Crime, logit model, victimization.
1 - INTRODUÇÃO
Segundo o Escritório das Nações Unidas para Drogas e Crime, no ano de 2009 foram
registrados quase sessenta mil ocorrências de homicídios no Brasil, superando cinquenta
ocorrências por cem mil habitantes. Já no que tange aos chamados crimes contra o patrimônio, o
1
Mestrando em Teoria Econômica pela Universidade Estadual de Maringá (UEM-PR), bolsista Ipea/Anpec – PNPD
(Programa de Pesquisa para o Desenvolvimento Nacional). E-mail: [email protected].
2
Professora Drª do Programa de Pós-Graduação em Economia da Universidade Estadual de Maringá (UEM-PR), Email: [email protected].
cenário não é animador, segundo dados do Fórum Brasileiro de Segurança Pública, o número de
roubos para o ano de 2009 foi superior a um milhão de ocorrências.3 Além disso, segundo o
Ministério da Justiça, os gastos públicos com segurança somaram um montante superior a trinta
bilhões de reais para o ano de 2008.
Evidências indicam que há uma relação entre a chance de sofrer alguns tipos de crimes e as
características individuais, tendo em vista que essas ajudam a determinar o estilo de vida e, com
isso, a rotina de cada pessoa (COHEN et al., 1981). Nesse sentido, analisar a probabilidade de
vitimização consiste em tarefa útil, pois busca identificar o perfil dos indivíduos que sofrem com
maior freqüência determinados tipos de delitos.
No Brasil, há alguns trabalhos seguindo essa linha de pesquisa em que se busca analisar a
probabilidade de indivíduos serem vítimas de determinados tipos de delitos, entre os quais: Andrade
et al. (2004), Gomes et al. (2008) e Madalozzo e Furtado (2011). Características como nível de
renda, escolaridade e exposição de indivíduos em locais públicos podem ampliar a chance de
vitimização. Quanto maior for a renda do indivíduo, por exemplo, maior seria a atratividade da
vítima em potencial, o que pode elevar a chance de sofrer um delito contra o patrimônio, caso não
invista em segurança privada.
Por outro lado, ainda na área de economia do crime, há trabalhos que procuram identificar
os determinantes da criminalidade. Segundo Gutierrez et al. (2004) desigualdade de renda,
desemprego e grau de urbanização são positivamente relacionadas com os níveis de criminalidade.
Para Lisboa e Andrade (2000) o aumento do salário real e queda da desigualdade parecem ter efeito
inverso nas mesmas.
Seguindo a primeira perspectiva, este trabalho tem por objetivo principal analisar como as
características pessoais das vítimas, a exemplo de gênero, cor, nível de escolaridade, idade, dentre
outras, podem influenciar na probabilidade de sofrerem delitos. São utilizadas as informações da
Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), para os anos de 1988 e 2009, quando o
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística realizou pesquisa sobre o tema.
Assim principal contribuição desse trabalho é analisar uma pesquisa para o Brasil, enquanto
os demais trabalhos sobre o perfil da vitimização têm como foco, notadamente, alguma determinada
região. Ademais, busca-se verificar possíveis mudanças nesse perfil, do final da década de 1980
para o final da de 2000.
Esse trabalho está organizado, além dessa introdução, em quatro seções. Inicialmente, na
seção seguinte se faz um resgate da literatura teórica e empírica sobre o tema estudado. A base de
dados e o método são apresentados na seção três, em que são definidas as variáveis utilizadas e o
modelo lógite para o estudo da probabilidade de vitimização do brasileiro. Os resultados e
discussões estão na seção quatro. Por fim, os principais resultados do trabalho são sumariados nas
considerações finais.
2 TEORIA ECONÔMICA DO CRIME E EVIDÊNCIAS
2.1 MODELOS TEÓRICOS
O fenômeno da criminalidade vem sendo estudado por diversas áreas do conhecimento,
tendo em vista sua crescente relevância, devido aos custos econômicos e humanos que esse tipo de
atividade acarreta. A contribuição das Ciências Econômicas começou, de certa maneira, um tanto
tardia e adquirindo força no final dos anos 1960 com os trabalhos de Fleisher (1963, 1966) e Ehrlich
3
Consiste no número total de roubos registrados pelo Ministério da Justiça, Secretaria Nacional de Segurança Pública –
Senasp, Secretarias Estaduais de Segurança Pública e Defesa Social, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística –
IBGE, nestes estão inclusos roubos a instituições financeiras, de carga, veículo, dentro outros.
(1967)4. Porém é com Becker (1968) que a análise do fenômeno ganha força no campo da
economia, buscando analisar o efeito que certas variáveis têm sobre a oferta de crime.
Fleisher (1963) verificou os efeitos do desemprego sobre a delinquência juvenil. Foram
analisadas taxas de delinquência e outras variáveis considerando idade e o tempo, e foram
encontradas evidências de que o desemprego tem efeito positivo e significativo sobre a delinqüência
juvenil. A partir de dados fornecidos pelo FBI (United States Federal Bureau of Investigation),
Fleisher (1966) traz indícios de que apenas mudanças na renda não podem explicar o
comportamento delinquente ao longo do tempo.
Já no que tange ao Modelo de Becker, o mesmo tem seu desenvolvimento com base no
paradigma marginalista e parte da idéia que tanto produtores quanto consumidores otimizam suas
decisões no mercado, buscando conseguir individualmente sua satisfação. O setor ilícito se constitui
em um ramo da atividade econômica e sua magnitude depende de condições de mercado, estando
assim relacionados com o nível de utilidade marginal que o indivíduo poderá obter se dedicando a
atividades ilícitas no lugar de ocupar seu tempo com as lícitas5.
No trabalho de Becker (1968) a questão é responder quanto de recursos destinados ao
combate e prevenção da criminalidade devem ser gastos e como deve se dar as punições de maneira
a fazer com que a legislação seja cumprida. Desta forma, seria necessário encontrar o nível ótimo de
infrações e de punições para a sociedade, ou seja, determinar o nível de infrações e de punições que
minimizem os custos sociais. O método usado formula uma medida da perda social por infrações e
encontra despesas de recursos e punições que minimizam essa perda. Outros dois objetivos
consistem em analisar a natureza das punições e julgar as respostas dos infratores.
O estudo desenvolvido por Gary Becker, a partir da análise econômica, procura dar suporte
a políticas públicas e privadas que visem combater as atividades ilícitas. Pelo modelo, busca-se
então a minimização dos custos sociais advindos das atividades criminais.
Becker (1968) explicita que a multa deve ser a forma predominante de punição, com o
confinamento em instituições sendo usado exclusivamente para infrações mais sérias. As multas
máximas a serem aplicadas dependem somente do dano marginal ou custo marginal realizado pelos
infratores, e não do gênero, raça, ou da posição econômica e ou social dos mesmos. Já a
determinação do número máximo de infrações e a severidade de punição são simplificadas pelo uso
das multas.
Outra contribuição importante é dada por Hindelang et al. (1978), que busca analisar as
conexões entre o estilo de vida do indivíduo com a vitimização. Posteriormente, Cohen et al. (1981)
propõem uma extensão deste modelo, considerando a probabilidade de encontro entre possíveis
vítimas e ofensores, assim como os tipos de ações que as pessoas podem tomar para se proteger dos
criminosos. Desta maneira, a chave desse modelo consiste em entender como características
pessoais (cor, renda, idade, etc) podem explicar as chances dos indivíduos serem vitimados. Entre
os principais fatores que determinam essa probabilidade estão exposição, proteção, proximidade de
potenciais ofensores, atratividade do alvo e características específicas de certos tipos de crimes.
O Modelo em questão leva em consideração as relações de tempo-espaço que podem
ampliar o risco de vitimização, esse é encarado como dependente do estilo de vida e atividades de
rotina de cada indivíduo. O risco de vitimização aumenta a medida que as pessoas expõem suas
propriedades e entram em contato com possíveis criminosos sem medidas de proteção adequadas.
Cohen et al. (1981) criticam o modelo de Hindelang et al. (1978) alegando que os mesmos
dão ênfase significativa para o papel do estilo de vida em mensurar os efeitos da desigualdade social
no risco de vitimização. Alegam também que suas proposições oferecem uma fraca especificação
que seria necessária para a construção de uma teoria formal. O modelo expandido então proposto
4
Trabalho empírico que trata da oferta de atividades ilegais, estando entre os artigos seminais no que tange a
abordagem econômica do fenômeno da criminalidade, porém sem o estabelecimento de um modelo formal. Para
maiores informações ver Ehrlich (1967).
5
Ehrlich (1973) sugere uma extensão do Modelo de Becker (1968), em que os indivíduos não somente alocariam o seu
tempo se dedicando ao setor formal de trabalho ou a atividades ilícitas, mas poderiam distribuir seu tempo se dedicando
entre as duas atividades.
procura estabelecer as ligações existentes entre a desigualdade social e cinco fatores que são
fortemente relacionados ao risco de vitimização.
Exposição diz respeito à freqüência com que indivíduos se expõe a locais públicos e/ou a
situações consideradas de risco, jovens por exemplo tendem a gastar mais tempo nestes locais e
muitas vezes em horários considerados inapropriados, podendo ampliar a sua probabilidade de
vitimização. Já o fator proximidade refere-se ao fato de que quanto menor a distância física entre a
residência de possíveis vítimas e aqueles locais onde possam se encontrar os criminosos, maior será
as chances de encontro entre ambos, o que elevará a probabilidade de vitimização. Outro fator
consiste na proteção, tendo em vista que as pessoas podem inibir a ação de criminosos por meio de
alteração de suas rotinas diárias ou pela utilização de aparato destinado a segurança privada, sendo
assim, indivíduos que investem nessa última tendem a sofrer menos delitos. Já atratividade do alvo
se refere ao fato de que quanto maior for o nível de riqueza de cada um, maior será o ganho material
potencial caso um criminoso ataque o indivíduo em questão, assim, pessoas com renda mais
elevada, por exemplo, são alvos mais atrativos6. O quinto e último fator sugere que características
específicas de cada delito podem influenciar nas chances de vitimização, por exemplo, indivíduos
que costumam circular com maior freqüência em via pública a noite tenderão a possuir maior
probabilidade de sofrer delitos que costumam ocorrer nesse horário e nesse local.
Com base em evidências empíricas sobre as conexões entre desigualdade e fatores que
ajudam a determinar a probabilidade de vitimização, Cohen et al. (1981) elaboram três princípios.
O primeiro princípio consiste no da homogamia. Segundo esse, indivíduos que compartilham
características demográficas comuns com possíveis criminosos estão mais sujeitos a interagirem
socialmente com os mesmos. Assim o fator de risco exposição se amplia, o que aumentará também
a probabilidade de vitimização. Além disso, a similaridade de características fornece aos criminosos
informações a respeito de vítimas em potencial, facilitando a execução do delito. Ainda de acordo
esse princípio, pessoas de faixas de renda mais baixas, não brancos e os mais jovens tem maior
exposição para com possíveis ofensores do que indivíduos de outras categorias de renda, cor e
idade.
O segundo princípio é o da proteção. Desse modo, a freqüência com que o indivíduo entra
em contato com suas propriedades durante sua rotina irá alterar sua capacidade dissuasória de
proteção contra a ação de criminosos. Por exemplo, aqueles indivíduos que moram sozinhos e
trabalham fora, entram menos em contato com suas residências o que os tornam mais suscetíveis a
sofrer a ação de possíveis ofensores. Parte-se do pressuposto que, neste caso, o contato menos
freqüente da pessoa com a sua propriedade irá reduzir a proteção da mesma.
Outra questão importante que diz respeito a este princípio é o fato de trazer evidências de
que renda, cor e idade estão sistematicamente relacionadas com as diferenças no estilo de vida e
como isto afeta a capacidade de proteção das pessoas. Sendo assim, quanto maior o nível de renda
indica maior a capacidade de se defender da ação de possíveis criminosos. Contrariamente,
indivíduos mais jovens (adolescentes e jovens) gastam mais do seu tempo fora de casa do que
outras pessoas, o que reduz seu contato com suas propriedades além de ampliar sua exposição, fato
que acarretará em redução de sua capacidade de proteção, há então uma correlação positiva entre
idade e proteção.
Já o terceiro e último princípio diz respeito ao da segregação residencial devido às
dimensões da desigualdade. Com isso, pessoas tendem a estabelecer residência em áreas que são
homogeneamente relacionadas com cor, renda e idade. Assim, quanto menor a renda maior seria a
proximidade, de forma semelhante ocorre com idade e cor.
Para Cohen et al. (1981) há evidências de que as interações sociais estão relacionadas com a
vitimização criminal apenas na medida em que essas são colineares com diferenças na exposição ao
risco, nos padrões de proteção, proximidade a potenciais ofensores e identificação lucrativa de
possíveis alvos. Sendo assim, diferenciais no papel desempenhado pelo comportamento individual,
6
Partindo do pressuposto que os criminosos conseguem observar a atratividade do alvo, em função de sua riqueza,
como postulado pelo modelo apresentado por Hindelang et al. (1978).
irão alterar a probabilidade de ser vitimado por certos tipos de delitos, ficando evidente a
importância da rotina diária na sua determinação.
2.2 EVIDÊNCIAS
Cohen et al. (1981), com base em dados da Pesquisa Nacional de Crime (National Crime
Survey), para os anos de 1974 e 1976, trazem evidências que as interações sociais estão
relacionadas com a vitimização criminal, na medida em que são colineares com diferenças na
exposição ao risco, nos padrões de proteção, proximidade a potenciais ofensores e identificação
lucrativa de possíveis vítimas.
Sampson e Lauritsen (1990), por meio de dados provenientes da Pesquisa de Vitimização
Nacional para a Inglaterra e País de Gales para os anos de 1982 e 1984, argumentam que crimes
violentos e aqueles que sua probabilidade de ocorrer é influenciada por características pessoais, a
exemplo de crimes contra o patrimônio, merecem um estudo mais aprofundado.
Conforme Andrade et al. (2004), que estudaram crimes contra o patrimônio (furto, roubo e
tentativa de furto/roubo), as características pessoais não são muito relevantes, porém, no que se
refere a agressão, a idade do indivíduo parece ser o fator que influencia na probabilidade de ser
vitimado por este tipo de delito. 7 Isto se deve ao fator já discutido anteriormente e consiste na
exposição do alvo a locais públicos e a possíveis situações de risco e conflito.
Já Gomes et al. (2008), utilizando a Pesquisa de Condição de Vida – PCV para o Estado de
São Paulo, referente ao ano de 1998 e de um modelo probit encontra evidências de que a
probabilidade de vitimização está diretamente ligada a fatores como nível de renda, escolaridade e
exposição do indivíduo a locais públicos e situações de risco. Madalozzo e Furtado (2011), com
base em dados sobre vitimização do Instituto Futuro Brasil para os anos de 2003 e 2008 trazem
evidências de que os principais fatores que influenciam a probabilidade de vitimização são as
características demográficas, condições econômicas e hábitos pessoais.
Já no que tange aos determinantes da criminalidade, Witte (1983) encontra indícios por meio
da estimação de um modelo econométrico usando dados individuais, de que penalidades mais
severas estão associadas a níveis menores de reincidência. Por outro lado, para Levitt (1997), não é
possível afirmar que o combate ostensivo por parte da polícia possa reduzir de maneira efetiva o
crime.
Para Gutierrez et al. (2004) a desigualdade de renda, desemprego e grau de urbanização
ajudam a determinar as taxas de crime, e são positivamente relacionadas com o fenômeno em
estudo. Kume (2004) também encontra evidências semelhantes ao analisar os determinantes da
criminalidade no caso brasileiro, segundo o qual, a desigualdade de renda e o grau de urbanização
tem efeito positivo sobre o crime, enquanto que nível de escolaridade tem efeito negativo sobre o
fenômeno.
É importante lembrar que grande parte dos trabalhos empíricos encontram evidências de que
algumas variáveis − como a desigualdade de renda, as taxas de urbanização e o desemprego, têm
efeito positivo nas taxas de criminalidade, isso pode ser verificado naqueles realizados por
Mendonça et al. (2003), Gutierrez et al. (2004), Lemos et al. (2005), Oliveira e Junior (2009),
Santos e Kassouf (2007).
Outro trabalho empírico que merece ser destacado consiste no de Lisboa e Andrade (2000),
que analisaram os Estados de Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo, entre 1981 e 1997. Os
resultados indicam que um aumento do salário real e uma queda na desigualdade reduzem as taxas
de homicídio, já a queda no desemprego parece aumentar as mesmas, além disso, gerações com
maiores taxas de homicídio quando jovem tem uma tendência em apresentar maiores taxas de
homicídio durante o restante de seu ciclo de vida.
7
Os dados utilizados no trabalho foram provenientes da Pesquisa de Vitimização realizada pelo Centro de Estudos em
Criminalidade e Segurança Pública (Crisp), entre Março e Fevereiro de 2002 para a Cidade de Belo Horizonte.
Segundo Cerqueira e Lobão (2004), o fenômeno da criminalidade é muito complexo e seria
inapropriado creditar a poucas variáveis os seus determinantes, porém os autores concluem que
estes determinantes tem início a partir dos 2 ou 3 anos de idade durante um processo que eles
chamam de “processo distorcido de aculturação da criança” e sugerem a importância do papel da
família.
Shikida (2001) encontra evidências de que mais emprego (com remuneração digna), anos de
estudo e oportunidade contribuem para a diminuição ou até mesmo coibir os crimes lucrativos, de
maneira a reduzir a migração de indivíduos para atividades ilícitas. Conforme Junior e Fajnzylber
(2001), outra evidência consiste no fato de que coortes mais jovens estão mais sujeitas a sofrer
homicídios do que aquelas consideradas mais velhas. Já Pezzin (2004) traz evidências do peso da
família na decisão do indivíduo de engajar em atividades ilícitas. Os resultados desse estudo
indicam que as estimativas que não levam em consideração o background familiar induzem à vieses
significantes no efeito das variáveis.
Utilizando-se do procedimento de Heckman (1979), Sachsida et al. (2008) conseguem
encontrar evidências de que a forma de decisão ótima que motiva a criminalidade não é a mesma
para os diferentes tipos de crime. Assim, se constata que há uma diferença entre a decisão do preso
condenado por crimes violentos em relação aos demais presos condenados por delitos de outra
natureza.
Já Scorzafave (2008) utilizando da metodologia de diferenças em diferenças, analisa o
impacto da campanha de entrega de armas sobre a incidência de óbitos com armas de fogo no
Estado do Paraná, visto que foi o único estado a adotar essa política entre Janeiro e Junho de 2004 e
se constata que políticas de buy-back não contribuem para a redução da violência.
Suliano e
Oliveira (2010) indicam a existência do efeito “inércia” sobre as taxas de crime, já que a
criminalidade de períodos anteriores influencia nos períodos posteriores8.
Portanto, em geral, algumas evidências consistem no fato de que indivíduos com elevada
renda e escolaridade tendem a sofrer mais crimes contra o patrimônio. Este fato está diretamente
relacionado à atratividade do alvo, visto que o retorno material em potencial é maior para ofensores.
Da mesma maneira, indivíduos mais jovens tendem a sofrer mais crimes, principalmente agressão,
considerando sua exposição. As principais conclusões sugerem que desigualdade de renda,
desemprego, taxas de urbanização tem efeito positivo sobre o crime, enquanto que escolaridade tem
efeito negativo sobre este fenômeno. Ademais não se encontram evidências de que o aumento do
policiamento ostensivo reduz o crime.
3 METODOLOGIA
3.1 BASE DE DADOS
A base de dados utilizada no trabalho é da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios
(PNAD), para os anos de 1988 e 2009. Para o ano de 2009, a amostra traz inicialmente informações
referentes a 399.409 pessoas, porém algumas exclusões foram necessárias. Desta forma, são
excluídos da amostra os indivíduos que não responderam a parte da pesquisa referente à vitimização
e à justiça, aqueles que declararam renda do trabalho nula ou ignorada, os que não declararam
algum tipo de característica pessoal como idade, anos de estudo e raça. Os indivíduos com idade
igual ou menor a 14 anos. Com isso, a amostra final ficou composta por 289.553 indivíduos. Porém,
com a utilização dos pesos para cada pessoa entrevistada, essa amostra corresponde a uma
população estimada de 139.535.412 indivíduos.
No que diz respeito à PNAD de 1988, a amostra inicial traz informações de 367.434
indivíduos. Seguindo o mesmo procedimento a amostra final ficou composta por 164.568 pessoas e,
utilizando os pesos, a população estimada é de 79.160.256 pessoas.
É necessário também salientar os tipos de crimes que serão analisados, a saber: furto (ato de
apropriação de bens alheios sem que a vítima perceba a apropriação na hora de sua efetivação),
8
Mesma evidência é encontrada por Gutierrez et al. (2003).
roubo (ato de apropriação de bens alheios em que a vítima percebe a apropriação na hora de sua
efetivação), tentativa de roubo/furto (quando o indivíduo é vítima de roubo, mas consegue evitá-lo),
agressão (ato de ferir o outro com ou sem o uso de armas).
3.2 MODELO EMPÍRICO
Foi utilizado o modelo lógite, com base em uma variável binária que capta o fato de o
indivíduo ter sido vitimado (Y = 1) ou de não ter sido vitimado (Y = 0). São estimados três modelos,
para analisar a probabilidade de vitimização por roubo ou furto, por tentativa de roubo ou furto e
por agressão, tanto para 1988 quanto para 2009. Conforme Greene (2009), tem-se:
(1)
Prob(Y = 1 | x ) = F (x, β ) e Prob (Y = 0 | x ) = 1 − F (x, β )
O conjunto de parâmetros β reflete o impacto das variáveis de controle (x) na probabilidade
de vitimização. Considerando uma regressão linear,
F (x, β ) = x ' β
Tendo em vista E [y | x] = F (x, β ) , se pode construir o modelo de regressão,
y = E[y | x] + (y − E[y | x]) = x ' β + ε
(2)
No caso do modelo lógite, tem-se que a distribuição logística é:
'
ex β
Prob(Y = 1 | x ) =
= Λ(x ' β )
(3)
x' β
1+ e
Os efeitos marginais foram utilizados para verificar a variação percentual da probabilidade
do evento ocorrer quando uma variável independente é alterada, podem ser obtidos como segue,
∂E [y | x]
= Λ(x ' β )1 − Λ(x ' β ) β
(4)
∂x
Neste trabalho é utilizada uma interpretação comum na literatura dos efeitos marginais, em
que são apresentados em termos das razões de probabilidade (odds ratio). Para o modelo lógite,
conforme Cameron e Trivedi (2005, p. 470), tem-se:
[
( )(
p
= exp(x β )
1− p
]
( ))
p = exp x ' β 1 + exp x ' β
'
(5)
p
= x' β
1− p
Assim, p (1 − p ) mede a probabilidade de ser vitimado (Y = 1) em relação a probabilidade
de não ter sido vitimado (Y = 0) e é chamada de razão de probabilidade ou risco relativo.
Conforme já ressaltado, são três os modelos estimados. Assim, foram criadas três variáveis
binárias, uma para cada tipo de delito estudado, que assumiu valor igual a um quando o indivíduo
foi vitima e zero caso contrário, conforme a tabela A1 do apêndice. No gráfico 1 estão as
proporções de indivíduos vitimados em cada delito, em 1988 e 2009, em que se observa
crescimento nas proporção de vitimização nos três delitos estudados, entre esses anos.
As variáveis explicativas incluídas nas estimativas são: gênero, cor, idade, posição na
família, condição na atividade, escolaridade, renda, região, unidade da Federação, região
metropolitana e zona urbana, descritas na Tabela A1.9
ln
9
O valor da renda domiciliar (renda) da pesquisa de 1988 foi atualizado para setembro de 2009, utilizando o índice
disponibilizado no site do IPEADATA para a PNAD, elaborado com base em Corseuil e Foguel (2002).
Gráfico 1 Proporção de individuos vitimados no Brasil,
1988 e 2009
Fonte: Elaboração própria, com base em informações das PNADs
de 1988 e de 2009.
Para uma análise mais detalhada das diferenças regionais de vitimização do brasileiro, os
modelos foram também estimados substituindo as Grandes Regiões, pelas unidades da federação.
Para tanto, foi criada uma variável binária para cada estado, com exceção do Estado de Rondônia,
tomado como categoria de referência. É importante salientar que, para fins de comparação das duas
pesquisas do IBGE, neste trabalho, uniram-se os Estados de Tocantins e Goiás no ano de 2009.
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
As estimativas dos modelos lógite para os crimes de furto e/ou roubo, tentativa e agressão
para os anos de 1988 e 2009, estão na Tabela 1. Em geral, os coeficientes estimados foram
estatisticamente significativos e os valores do pseudo R2, que indicam o ajuste dos modelos, estão
de acordo com o esperado.
Com relação ao gênero do indivíduo, há evidências de que os homens são mais vitimados
que as mulheres nos crimes estudos. Os resultados indicam que, para o ano de 1988, homens têm
probabilidade 11,8% maior de sofrer furto e/ou roubo, 6,7% para tentativa e 18,9% para agressão,
em relação às mulheres. Para o ano de 2009 as chances de vitimização são de 10,3%, 6,1% e 14,9%,
respectivamente. Assim, verificou-se uma queda na probabilidade de sofrer qualquer desses delitos
para os homens em relação às mulheres. Uma explicação para a ampliação das chances de
vitimização da mulher pode ser sua maior inserção no mercado de trabalho nas últimas décadas,
elevando sua exposição.
Dessa maneira, verifica-se a captação do fator exposição do alvo para a característica
gênero, pois homens tendem a sofrer mais delitos visto que se expõem com maior freqüência a
locais públicos e em horários considerados inapropriados. Outro fator que também foi captado diz
respeito à proximidade, pois pessoas do sexo masculino ao se exporem mais acabam por ter uma
probabilidade maior de encontrar possíveis criminosos.
Em 1988, os brancos possuíam uma chance 4% maior de sofrer furto e/ou roubo, enquanto
que para 2009 a probabilidade de vitimização desses seria 2% menor do que para os não brancos.
As chances de vitimização por tentativa dos indivíduos brancos parece ter se elevado de 1988 a
2009, sendo 1% menor do que os não brancos para o primeiro ano e 7% maior no que diz respeito
ao último. Já no que se refere à agressão, a probabilidade de sofrer esse delito por parte dos brancos,
que já era menor em 1988, apresentou-se ainda mais baixa para 2009 (representando uma chance de
14% menor de vitimização em relação aos não brancos). O fato de indivíduos não brancos terem
uma probabilidade maior de sofrer agressão pode estar associado a questões socioeconômicas,
tendo em vista que indivíduos não brancos tendem a ter rendas mais baixas e podem se expor com
maior freqüência a situações consideradas de risco e conflito.
Ao se analisar a vitimização por furto e/ou roubo, de acordo as faixas etárias, se observa
queda na probabilidade de sofrer esse delito, de 1988 para 2009, nas faixas etárias mais elevadas em
relação às mais jovens. Assim, enquanto, em 1988, os indivíduos mais vitimados eram de faixas
etárias mais elevadas, em 2009, está entre os mais jovens, o que pode ser atribuído aos fatores
exposição do alvo, proteção e proximidade de potenciais criminosos. De um lado, indivíduos com
idade mais avançada tendem a ser alvos potenciais mais vulneráveis, de outro, jovens tendem a se
expor mais em locais públicos e podem ter uma maior probabilidade de encontrar possíveis
criminosos durante sua rotina diária.
Tabela 1 - Resultados das estimações dos modelos lógite por características pessoais, em razões de
probabilidade, Brasil, 1988 e 2009
1988
Características das vítimas
Gênero
Cor
Idade
Escolaridade
Condição na
família
Renda
Masculino
Branco
20 a 24
25 a 29
30 a 34
35 a 39
40 a 44
45 ou mais
Nível 2
Nível 3
Nível 4
Nível 5
Cônjuge
Filho
150 a 300
300 a 500
500 a 1000
1000 a 2000
2000 a 5000
5000 ou mais
Furto e/ou
roubo
(1)
1,118
1,041
1,079
1,215
1,410
1,340
1,348
1,340
1,188
1,501
1,878
2,254
0,521
0,556
1,005*
0,960
1,047
1,027
1,190
1,309
2009
Tentativa
(2)
Agressão
(3)
1,067
0,994
0,991
1,073
1,025
1,045
1,116
1,070
1,256
1,659
2,341
2,886
0,593
0,385
1,137
1,015
1,024
1,121
1,381
1,338
1,189
0,968
0,840
0,736
0,579
0,553
0,652
0,352
1,053
1,059
0,878
0,983
0,534
0,711
0,853
0,691
0,602
0,477
0,415
0,392
Furto e/ou
roubo
(1)
1,103
0,980
1,077
0,922
0,966
0,913
0,914
0,869
1,117
1,379
1,566
1,719
0,593
0,779
1,042
0,993
1,018
1,060
1,159
1,346
Tentativa
(2)
Agressão
(3)
1,061
1,068
1,083
0,971
1,049
1,004
0,941
0,945
1,075
1,354
1,609
1,835
0,598
0,697
1,055
1,028
1,076
1,120
1,298
1,395
1.149
0.863
1.079
1.015
0.921
0.759
0.666
0.442
1.031
1.086
0.777
0.685
0.582
0.932
0.991
0.731
0.629
0.497
0.477
0.447
Condição na
atividade
Ocupado
1,321
1,265
1,374
1,394
1,313
1.164
Região
Nordeste
Sudeste
Sul
Centro-Oeste
0,881
0,767
0,948
0,997*
0,908
0,794
0,881
1,357
0,777
0,883
1,114
0,921
0,739
0,467
0,554
0,729
0,696
0,476
0,585
0,773
0.935
0.799
0.881
0.895
1,410
1,701
1,713
1,484
1,607
1.009
1,595
164.568
0.0492
-15413661
0.000
1,854
164,568
0,0540
-6018166
0,000
Região
Sim
Metropolitana
Área urbana
Sim
Amostra
Pseudo R2
Log likelihood
(Prob > chi2)
2,109
2,326
164,568
289,553
0,0374
0,0395
-4123240 -36761955
0,000
0,000
2,151
2.251
289,553
289,553
0,0385
0,0330
-29507035 -10778462
0,000
0,000
Nota: (--)* Valores estatisticamente não significativos, com um nível de 5%.
Fonte: Dados da pesquisa, com base em informações das PNADs.
Tendência semelhante parece existir para tentativa no que se refere aos dois anos aqui
analisados, já no que diz respeito à agressão, os resultados das estimações também corroboram os
efeitos esperados pela Teoria Econômica. Nesse caso, as faixas etárias mais sujeitas a sofrer esse
crime são as mais jovens para os dois anos analisados, de maneira geral, parece ter ocorrido
elevação da chance de sofrer esse delito de 1988 para 2009, em relação à categoria de referência de
até 19 anos de idade.
Verifica-se que os chamados crimes contra o patrimônio tendem a atingir mais pessoas com
elevado grau de instrução. Foi possível observar, nos modelos de furto e/ou roubo e tentativa, o
fator atratividade do alvo, pois a medida que aumentam os anos de estudo, geralmente há elevação
da renda, fato que torna pessoas com alta escolaridade mais atrativas. Em geral, nota-se redução da
probabilidade de vitimização dos indivíduos mais qualificados, em relação aos menos qualificados,
nos três delitos analisados, de 2009 para 1988. Assim, para furto e/ou roubo e tentativa, há indícios
de que indivíduos com maior escolaridade têm maiores chances de sofrer esses delitos, enquanto
que para agressão os resultados sugerem que pessoas com menos anos de estudo são mais
vitimadas. Tendência semelhante pode ser observada no que se refere a níveis de renda para ambos
os anos em estudo.
Em relação à posição na família, mesma evidência é encontrada tanto para 1988 quanto para
2009. Cônjuge e filho possuem menor probabilidade de sofrer furto e/ou roubo, tentativa, assim
como agressão, que o chefe e os demais membros da família. Porém, verifica-se aumento da
probabilidade de sofrer esses delitos de 1988 para 2009, para esses indivíduos. Por exemplo, em
1988 a chance de o filho sofrer furto e/ou roubo era 44,4% menor, enquanto que em 2009 passou a
ser 22,1% inferior aos demais membros da família.
No que se refere à condição na atividade, nota-se que indivíduos ocupados possuem mais
chances de ser vitimados que os não ocupados. Da mesma maneira, pessoas que vivem em regiões
metropolitanas também são mais vitimadas, que aquelas que residem em região não metropolitana.
Esse fato pode estar relacionado a fatores como proximidade e exposição, visto que regiões mais
densamente povoadas tendem a aumentar a probabilidade de encontro entre vítimas e criminosos,
assim como amplia a exposição dos indivíduos a ofensores.
Nota-se ainda, um aumento significativo na probabilidade de sofrer todos os delitos
estudados para os indivíduos que vivem em zonas urbanas em comparação com aqueles de zonas
rurais. Em 1988, a probabilidade de sofrer furto e/ou roubo na zona urbana foi maior que na zona
rural em 60% e saltou para 132%, em 2009. Com relação à tentava de roubo/furto e agressão esses
valores passaram de 85% para 115% e de 110% para 125%, respectivamente.
Por fim, verifica-se que há diferenças regionais estatisticamente significativas na
probabilidade de vitimização do brasileiro, com apenas uma exceção em 1988, no modelo 1, para a
Região Centro-Oeste. Ademais, em geral, pode-se constatar redução das chances de sofrer todos os
delitos aqui estudados na comparação 1988 com 2009, em relação à Região Norte. Uma exceção é a
Região Nordeste, no caso de agressão, em que ocorre um aumento na probabilidade de ocorrência
de vitimização. Pode-se observar que indivíduos que vivem na Região Nordeste são os mais
atingidos por furto e/ou roubo e agressão, já aqueles que se encontram no Centro-Oeste estão mais
sujeitos a sofrer tentativa.
Buscando analisar com maiores detalhes essas diferenças regionais da probabilidade de
vitimização no País, os modelos da Tabela 1 foram estimados novamente, substituindo as Grandes
Regiões pelas Unidades da Federação. Esses resultados estão na Tabela A3, em que o Estado de
Rondônia é tomado como referência. Primeiramente, se pode notar uma queda na probabilidade de
vitimização por furto e/ou roubo e tentativa, quando se comparam os resultado de 2009 e os de
1988, enquanto o contrário é verificado no que para agressão, em relação a Rondônia, a categoria de
referência.
Ademais, esses resultados estão de acordo com os obtidos na Tabela 1, uma vez que tanto
em 1988, quanto em 2009, é nos estados da Região Norte que se encontram as maiores
probabilidades de vitimização. No caso de roubo/furto também se destaca o Distrito Federal, em
1988, e alguns estados do Nordeste, em 2009. Estados das Regiões Nordeste e Centro-Oeste se
sobressaem, nos anos analisados, com altas taxas de vitimização por tentativa de roubo/furto. Por
fim, a probabilidade de o indivíduo ser vitima de agressão é maior em estados da Região Sul, em
1988, e da Região Nordeste, em 2009. Nota-se também que nos estados das regiões Sudeste e Sul
queda na probabilidade de vitimização de furto e/ou roubo e tentativa, entre 1988 e 2009, enquanto
o contrário parece ocorrer com agressão.
Assim, verificou-se a existência de diferenças regionais, já que em algumas regiões do país
os indivíduos se encontram mais sujeitos a ser vitimados pelos delitos aqui estudados, a exemplo do
que ocorre com a Região Nordeste. Nesse sentido, esse trabalho busca fomentar a discussão sobre o
tema e fornecer mais evidências sobre o comportamento da criminalidade no País.
Portanto, em geral, quando analisado o perfil da vítima do delito e comparando o ano de
1988 com o de 2009, foram encontradas importantes evidências. Para furto/roubo, a vítima costuma
ser do sexo masculino, tem alta escolaridade, é chefe, possui elevada renda, encontra-se ocupado e
vive em regiões metropolitanas e zona urbana. Pode-se notar mudanças no perfil da vítima desse
delito de um ano para o outro, por exemplo, em 1988 os vitimados costumavam ser brancos, de
faixas etárias mais avançadas e viviam na Região Sul, enquanto que em 2009 há indícios de que
eram não brancos, jovens e viviam na Região Nordeste.
Já para tentativa de furto/roubo, as características demográficas dos vitimados parecem
indicar que esses costumam ser do sexo masculino, ter mais anos de estudo, são chefes de família,
possuem alta renda, encontram-se ocupados, vivem na Região Centro-Oeste e em regiões
metropolitanas e zona urbana. Algumas mudanças de perfil da vítima também são encontradas para
tentativa quando comparados os anos aqui analisados, em 1988 a vítima de tentativa costumava ser
não branco, ter idade avançada, já para 2009 os mesmos são de cor branca e jovens.
No que se refere à agressão, as vítimas são homens, não brancos, jovens, com baixa
escolaridade, chefe de família, possuem renda baixa, encontram-se ocupados e vivem em regiões
metropolitanas e zona urbana. Da mesma maneira que furto/roubo e tentativa apresentaram
diferenças no perfil, o mesmo ocorreu com agressão. Em 1988, os indivíduos vitimados
costumavam viver na Região Sul, enquanto, no ano de 2009, viviam na Região Nordeste.
Por fim, vale destacar que os resultados encontrados no presente trabalho corroboram
evidências encontradas por Finkelhor e Asdigan (1996) e Andrade et al. (2004), tendo em vista que
idade parece influenciar na probabilidade de indivíduos sofrerem determinados tipos de delitos.
Assim, jovens e pessoas em idades mais avançadas consistem em alvos potenciais para criminosos,
tendo em vista que os primeiros se expõem mais enquanto que indivíduos com idade mais avançada
tendem a ser mais vulneráveis à ação de ofensores.
Outra evidência que também foi encontrada por Gomes et al. (2008) diz respeito ao fato de
que pessoas com maior escolaridade tendem sofrer mais crimes contra o patrimônio em virtude de
geralmente ser alvos materialmente mais atrativos, já que há uma tendência de aumento de renda na
medida que se eleva a escolaridade. A ampliação das chances de vitimização para Estados da
Região Nordeste no que tange aos delitos aqui analisados, estão de acordo a evidências encontradas
por Gutierrez et al. (2004), Mendonça et al. (2003), Lemos et al. (2005), Oliveira e Junior (2009),
Santos e Kassouf (2007), tendo em vista que regiões com os maiores níveis de desigualdade,
geralmente, possuem maiores chances de vitimização.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A análise do fenômeno da criminalidade sobre a ótica econômica pode auxiliar no estudo de
questões até então não abordadas por outras ciências. Sendo assim, o aprofundamento do estudo da
criminalidade se faz relevante visto os elevados custos sociais que são impostos a sociedade, sejam
esses financeiros, humanos, etc. Dessa maneira, o trabalho teve como objetivo verificar como as
características pessoais dos indivíduos interferem na sua probabilidade de vitimização.
Os resultados das estimações apresentaram os efeitos esperados, destacando-se a captação
do fator exposição e atratividade do alvo, já que pessoas que frequentam mais lugares públicos
estão mais sujeitas a sofrer principalmente crimes contra o patrimônio. Indivíduos com elevada
renda e escolaridade são alvos potencialmente mais atrativos, tendo em vista o retorno material
maior que estes podem proporcionar aos ofensores.
O fator exposição do alvo é observado, por exemplo, para a característica gênero, pois
homens tendem a sofrer mais delitos visto que se expõem com maior frequência em locais públicos
e em horários considerados inapropriados, já uma explicação para a ampliação das chances de
vitimização da mulher pode ser em decorrência da maior inserção das mesmas no mercado de
trabalho nas últimas décadas, elevando a sua exposição. De maneira semelhante, jovens tendem a
sofrer mais frequentemente os delitos analisados também em virtude de sua maior exposição a
locais públicos e a situações de conflito e risco. Assim, verificou-se que os resultados para o Brasil
corroboram a teoria, considerando os Modelos de Estilo de Vida e Oportunidade.
Os resultados do trabalho sugerem queda dos diferenciais de probabilidade de vitimização.
No caso de roubo/furto se verificou redução desses diferenciais em relação às variáveis: gênero, cor,
idade, escolaridade e condição na família. Assim, as chances de vitimização ficaram mais
homogêneas, por exemplo, entre homens e mulheres e brancos e não brancos. Por outro lado, em
relação à renda, condição na ocupação, grandes regiões, áreas metropolitanas e urbanas, as
diferencias ficaram mais profundas. Verifica-se, por exemplo, que os indivíduos mais ricos,
ocupados, que residem em áreas metropolitanas e urbanas têm maiores chances de vitimização em
2009, em relação a 1988, considerando as respectivas categorias de referência. Ressalta-se, ainda o
aumento da probabilidade de vitimização na Região Nordeste.
As mudanças nos diferenciais de vitimização por tentativa de roubo/furto são semelhantes às
verificadas para roubo/furto, mas há exceções. Em relação à cor, nota-se uma maior
heterogeneidade entre as categorias estudadas, por outro lado, as chances vitimização reduziram
para indivíduos residentes nas regiões metropolitanas. Ademais, não foi possível observar uma
tendência predominante na análise da renda. Além disso, os diferenciais de probabilidade de
vitimização por agressão ficaram mais acentuados apenas entre as categorias escolaridade, grandes
regiões e região metropolitana.
Assim, constatou-se, em geral, uma maior homogeneidade das chances de vitimização para
as características pessoais dos indivíduos, mas sua maior heterogeneidade espacial no País, do final
da década de 1980 para o final da de 2000. Esse fato é mais preocupante uma vez que os resultados
sugerem que categorias mais vulneráveis passam a ter maiores chances de vitimização, tais como
mulheres e jovens, e que a proporção de indivíduos vitimados no País aumentou nos três tipos de
delitos estudados. Daí a necessidade de uma maior atenção dos gestores públicos na elaboração de
políticas mais focalizadas.
REFERÊNCIAS
ANDRADE, M. V.; LISBOA, M. Mortalidade nos Estados do Rio de Janeiro, São Paulo e
Minas Gerais. Mimeo, Fundação Getúlio Vargas, Rio de Janeiro, 2000.
ANDRADE, M. V.; PEIXOTO, B. T.; F. C. B. Crime Oportunidade e Vitimização. Revista
Brasileira de Ciências, v. 19, n. 55, 2000.
ANDRADE, M. V.; LISBOA, M. Mortalidade nos Estados do Rio de Janeiro, São Paulo e
Minas Gerais. Mimeo, Fundação Getúlio Vargas, Rio de Janeiro, 2000.
ARAUJO JUNIOR, A. F.; FAJNZYLBER, P. O que causa a criminalidade violenta no Brasil?
Uma análise a partir do modelo econômico do crime: 1981 a 1996. Belo Horizonte:
Universidade Federal de Minas Gerais, CEDEPLAR, 88p. Texto de Discussão 162, 2001.
BECKER, G. S. Crime and punishment: An economic approach. The Journal of Political
Economy, v. 76, n. 2, p. 169-217, 1968.
CAMERON, A. C.; TRIVEDI, P. K. Microeconometrics: methods and applications. New York:
Cambridge University Press, 2005.
CERQUEIRA, D. LOBÃO, W. Determinantes da criminalidade: uma resenha dos modelos
teóricos e resultados empíricos. IPEA, 2003ª. (Texto para Discussão, 956).
CLEMENTE, A.; WELTERS, A. Reflexões sobre o modelo original da economia do crime.
Revista de Economia, v. 33, n. 2, p. 139-157, 2007.
COHEN, L.E.; KLUEGEL, J.R.; LAND, K.C. Social Inequality and Predatory Criminal
Victimization: Na Exposition and Test of a Formal Theory. American Sociological Review, v. 46,
n. 5, p. 505 – 524, 1981.
CORSEUIL, C. H.; FOGUEL, M. N. Uma sugestão de deflatores para rendas obtidas a partir
de algumas pesquisa domiciliares do IBGE. IPEA. Rio de Janeiro, 2002. (Texto para discussão n.
897)
EHRLICH, I. Crime, punishment, and the market for offenses. Journal of Economic Perspective,
v. 10, n. 1, p. 43-67, 1996.
EHRLICH, I. Participation in Illegitimate Activities: A Theoretical and Empirical Investigation.
Journal of Political Economy, University of Chicago Press, v. 81, n. 3, p. 521-65, 1973.
FINKELHOR, D.; ASDIGIAN, N. L. Risk Factors for Youth Victimization: Beyond a
Lifestyles/Routine Activities Theory Approach. Violence and Victims, v. 11, n. 1, 1996.
FLEISHER, B. M. The Effect of Income on Delinquency. American Economic Review,
American Economic Association, v. 56, p. 118-137, 1996.
FLEISHER, B. M. The Effect of Unemployment on Juvenile Delinquency. Journal of Political
Economy, University of Chicago Press, v. 71, n. 6, p. 543-555, 1963.
Fórum Brasileiro de Segurança Pública. Disponível em: <http://www2.forumseguranca.org.br/>.
Acesso em: 25Set,2011
GAVIRIA, A. Increasing returns and the evolution of violent crime: the case of Colombia, Journal
of Development Economics, v. 61, p. 1-25, 2000.
GAVIRIA, A. PAGÉS, C. Patterns of crime victimization in Latin America cities. Journal of
Development Economics, v. 67, p. 181-203, 2002.
GLAESER, E. L.; SACERDOTE, B.; SCHEINKMAN, J. A. Crime and social interactions.
Quarterly Journal of Economics, Oxford University Press, v. 111, p. 507-548, 1996.
GOMES, Fábio Augusto R.; PAZ, Lourenço S. "The determinant of criminal victimization in
São Paulo state",in XXXII Encontro Nacional de Economia. Anais do XXXII Encontro Nacional
de Economia, João Pessoa., 2004.
GUTIERREZ, M. B; MENDONÇA, M. J.; SACHSIDA, A.; LOUREIRO, P.R. Inequality and
Criminality Revisited: further evidence from Brazil. Apresentado no encontro da ANPEC 2004.
HECKMAN, J. J. Sample Selection Bias as a Specification Error. Econometrica, The
Econometric Society, v. 47, n. 1, p. 153-161, Jan. 1979.
HINDELANG, M.J., GOTTFREDSON, M.R., GAROFALO, J. Victims of personal crime: Na
empirical foundation for a theory of personal victimization. Cambridge, MA: Ballinger, 1978.
IPEA - Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Disponível em:
<http://www.ipeadata.gov.br>. Acesso em: 05Março,2011
KUME, L. Uma estimativa dos determinantes da taxa de criminalidade brasileira:uma
aplicação em painel dinâmico. Apresentado no encontro da ANPEC 2004.
LEMOS, A. M.; SANTOS, E. P. ;JORGE, M. A. Um Modelo para Análise Socioeconômica da
Criminalidade no Município de Aracajú. Estudos Econômicos, São Paulo, v. 35, n. 3, p. 569-594,
2005.
LEVITT, S. D. Using Electoral Cycles in Police Hiring to Estimate the Effect of Police on Crime.
The American Economic Review, v. 87, n. 3, p. 270-290, Junho 1997.
LEVITT, S. Why Do Increased Arrest Rates Appear to Reduce Crime: Deterrence, Incapacitation,
or Measurement Error? Economic Inquiry. Western Economic Association International, v. 36,
p. 353-372, 1998.
MENDONÇA, M. J. C.; LOUREIRO P. R. A.; SACHSIDA, A. Criminalidade e Desigualdade
Social no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, jul. 2003a. (Texto para Discussão, 967).
MENDONÇA, M. J. C.; LOUREIRO P. R. A.; SACHSIDA, A. Criminalidade e Interação Social.
Rio de Janeiro: IPEA, jul. 2003b. (Texto para Discussão, 968).
Ministério da Fazenda. Disponível em: < http://www.fazenda.gov.br >. Acesso em: 05Agosto, 2011
Ministério da Justiça do Brasil. Disponível em:
<http://portal.mj.gov.br/data/Pages/MJA21B014BPTBRNN.htm>. Acesso em: 10Set,2011
OLIVEIRA, C. A.; JÚNIOR, L. S. M. Uma Análise da Criminalidade na Região do Corede
Produção a Partir da Teoria Econômica do Crime (1997-2005). Análise, Porto Alegre, v. 20, n. 2, p.
65-83, Julho-Dezembro 2009.
PEZZIN, L. E. Effects of Family Background on Crime Participation and Criminal Earnings: An
Empirical Analysis of Siblings. Estudos Econômicos, São Paulo, v. 34, n. 3, p. 487-514, JulhoSetembro 2004.
SACHSIDA A.; MENDONÇA M.J.C.; LOUREIRO P.R.A. Wage punishment and place of
residence. Economia Aplicada, São Paulo, v. 12, n.3, p. 443-461, Julho-Setembro 2008.
SACHSIDA, A.; LOUREIRO, P. R. A.; MENDONÇA, M. J. C. Um Estudo Sobre Retorno em
Escolaridade no Brasil. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro, v. 58, n. 2, p. 249-265,
Abril-Junho 2004.
SAH, R. Social osmosis and patterns of crime. Journal of Political Economy, University of
Chicago Press, v. 99, n. 6, p. 169-217, Dezembro 1991.
SAMPSON, R.J.; LAURITSEN, J.L. Deviant lifestyles, proximity to crime and the offender-victim
link in personal violence. Journal of Reserch on Crime and Delinquency, v. 27, n. 2, p. 110-139,
Maio 1990.
SANTOS, M. J.; KASSOUF, A. L. Existe explicação econômica para o sub-registro de crimes
contra a propriedade? Economia Aplicada, v. 12, n. 1, p. 5-27, 2008.
SANTOS, M. J.; KASSOUF, A. L. Uma investigação econômica da influência do mercado de
drogas ilícitas sobre a criminalidade brasileira. Revista Economia, v. 8, p. 187-210, Maio-Agosto
2007.
SHIKIDA, P. F. A. Economia do crime: teoria e evidências empíricas a partir de um estudo de
caso na Penitenciária Estadual de Piraquara (PR). Relatório de Pesquisa (Edital Universal do
CNPq - Processo: 470045/2003-5). 2005.
SHIKIDA, P. F. A.; SCHAEFER, G. J. Economia do Crime: Elementos Teóricos e Evidências
Empíricas. Análise Econômica, ano 19, n 36, p. 195-217, set. 2001.
SULIANO, D. C.; OLIVEIRA, J. L.. Polícia Reduz Crime? Um Estudo de Caso na RMF do
Ceará. Fortaleza: IPECE, Dez. 2010. (Texto para Discussão, 88).
WITTE, Ann Dryden. Estimating The Economic Modelo of Crime: Reply. The Quarterly Journal
of Economics, Oxford University Press, v. 98, n. 1, p. 167-176, 1983.
Tabela A1 - Definição das variáveis
Variável
Delito
Gênero
Cor
Idade
Escolaridade
Condição na
família
Renda
Condição na
atividade
Região
Região
Metropolitana
Área urbana
Descrição
Furto/Roubo
Tentativa
Agressão
Masculino
Branco
20 a 24
25 a 29
30 a 34
35 a 39
40 a 44
45 ou mais
Nível 2
Variável binária igual a 1 se o indivíduo foi vitimado por roubo/furto
Variável binária igual a 1 se o indivíduo foi vitimado por tentativa
Variável binária igual a 1 se o indivíduo foi vitimado por agressão
Variável binária igual a 1 se o indivíduo é do sexo masculino
Variável binária igual a 1 se o indivíduo é branco
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 20 até 24 anos
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 25 até 29 anos
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 30 até 34 anos
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 35 até 39 anos
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 40 até 44 anos
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 45 anos ou mais
Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 2 até 5 anos de
estudo
Nível 3
Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 6 até 8 anos de
estudo
Nível 4
Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 9 até 10 anos de
estudo
Nível 5
Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 11 anos de estudo
ou mais
Variável binária igual a 1 se o indivíduo é cônjuge
Cônjuge
Variável binária igual a 1 se o indivíduo é filho
Filho
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima
150 a 300
de R$150 até R$ 300
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima
300 a 500
de R$300 até R$500
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima
500 a 1000
de R$500 até R$1000
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima
1000 a 2000 de R$1000 até R$ 2000
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima
2000 a 5000 de R$2000 até R$ 5000
Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima
5000 ou mais de R$5000
Ocupado
Variável binária igual a 1 se o indivíduo trabalha
Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região Nordeste
Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região Sudeste
Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região Sul
Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região CentroCentro-Oeste Oeste
Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside em região
Sim
metropolitana
Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside em área urbana
Sim
Nordeste
Sudeste
Sul
Fonte: Informações da pesquisa.
Tabela A2 - Estatísticas descritivas das variáveis
1988
Variável
2009
Furto/Roubo
Tentativa
Agressão
Masculino
Branco
20 a 24
25 a 29
30 a 34
35 a 39
40 a 44
45 ou mais
Nível 2
Nível 3
Nível 4
Nível 5
Cônjuge
Filho
150 a 300
300 a 500
500 a 1000
1000 a 2000
2000 a 5000
5000 ou mais
0,057
0,018
0,010
0,480
0,535
0,162
0,143
0,127
0,109
0,089
0,300
0,353
0,220
0,153
0,072
0,313
0,192
0,082
0,132
0,235
0,239
0,191
0,086
Desvio
padrão
0,232
0,133
0,102
0,499
0,499
0,369
0,350
0,332
0,312
0,285
0,458
0,478
0,414
0,360
0,259
0,464
0,394
0,275
0,339
0,424
0,426
0,393
0,281
0,087
0,063
0,016
0,477
0,456
0,115
0,116
0,106
0,096
0,092
0,355
0,198
0,245
0,319
0,132
0,276
0,229
0,027
0,090
0,239
0,309
0,223
0,081
Desvio
padrão
0,281
0,244
0,127
0,499
0,498
0,319
0,320
0,307
0,295
0,289
0,479
0,399
0,430
0,466
0,338
0,447
0,420
0,161
0,286
0,426
0,462
0,416
0,272
Condição na
atividade
Ocupado
0,635
0,481
0,627
0,483
Região
Nordeste
Sudeste
Sul
Centro-Oeste
0,361
0,338
0,165
0,065
0,480
0,473
0,371
0,247
0,314
0,295
0,155
0,124
0,464
0,456
0,362
0,330
Sim
0,413
0,492
0,373
0,483
Sim
0,790
0,407
0,851
0,356
Média
Delito
Gênero
Cor
Idade
Escolaridade
Condição na
família
Renda
Região
Metropolitana
Área urbana
Fonte: Dados da pesquisa, com base em informações das PNADs.
Média
Tabela A1 - Estimativas dos coeficientes dos modelos lógite, considerando os Estados da
Federação, em razões de probabilidade, Brasil, 1988 e 2009
1988
Estados
Roraima
Acre
Amazonas
Pará
Amapá
Maranhão
Piauí
Ceará
Rio Grande do Norte
Paraíba
Pernambuco
Alagoas
Sergipe
Bahia
Minas Gerais
Espírito Santo
Rio de Janeiro
São Paulo
Paraná
Santa Catarina
Rio Grande do Sul
Mato Grosso do Sul
Mato Grosso
Goiás
Distrito Federal
Amostra
Pseudo R2
Log likelihood
(Prob > chi2)
Furto e/ou
roubo
(1)
1,996
1,151
0,938
0,971
0,051
0,849
0,891
0,793
0,826
0,808
0,960
0,723
0,815
0,857
0,741
0,952
0,771
0,713
0,754
0,977**
1,007**
0,752
0,936
1,018**
1,172
164.568
0,0501
-15398046
0,000
2009
Tentativa
(2)
Agressão
(3)
7,540
1,981
2,601
1,213
0,396
2,135
1,448
1,375
1,171
1,343
1,417
1,215
1,691
1,536
1,490
1,665
1,221
1,109
1,232
1,247
1,581
1,438
1,817
2,693
0,989**
(--)*
0,958**
0,584
0,505
(--)*
0,409
0,312
0,458
0,362
0,474
0,390
0,295
0,565
0,446
0,500
0,512
0,435
0,479
0,468
0,702
0,677
0,616
0,418
0,485
0,457
Furto e/ou
roubo
(1)
1,140
1,529
0,767
1,162
1,256
1,149
0,885
0,785
1,155
0,784
0,600
0,796
0,998**
0,643
0,528
0,744
0,362
0,486
0,613
0,529
0,567
0,832
0,858
0,901
0,494
164.568
0,0566
-6001280
0,000
164.568
0,0387
-4117158
0,000
289.553
289.553
0,0433
0,0430
-36617023 -29371038
0,000
0,000
Tentativa
(2)
Agressão
(3)
1,038
1,071
0,420
0,988
1,145
0,652
0,563
0,672
0,976
0,513
0,487
0,560
0,982
0,517
0,363
0,476
0,350
0,442
0,595
0,423
0,455
0,408
0,702
0,861
0,488
1,163
1,290
0,515
0,914
1,380
1,036
0,983
0,754
1,319
0,634
0,593
0,394
0,728
0,881
0,733
0,942
0,477
0,701
0,800
0,759
0,709
0,770
0,820
0,876
0,491
289.553
0,0368
-10735488
0,000
Nota: (--)* Estados omitidos por existência de poucas ou nenhuma observação, (--)** valores estatisticamente não
significativos, com um nível de 5%,
Fonte: Dados da pesquisa, com base em informações das PNADs.