Os Efeitos da Pacicação Sobre
o Crime e a Violência
Claudio Ferraz
Bruno Ottoni
June 2013
Resumo
Existe pouca evidência empírica acerca da efetividade das estratégias implementadas para combater os grupos armados que operam nas áreas urbanas dos países em
desenvolvimento. Este trabalho procura contribuir com esta literatura a partir da
avaliação do impacto da estratégia de pacicação, adotada a partir de 2008 no Rio
de Janeiro, sobre o crime e a violência. Este programa foi criado com o objetivo de
retomar o controle de áreas da cidade que caram sob o domínio de grupos armados
por quase 30 anos. Através da metodologia de diferenças em diferenças realizou-se
a comparação entre territórios invadidos pela polícia e localidades que permaneceram sob o domínio das facções criminosas. Os principais resultados indicam que a
política é bem sucedida em reduzir ocorrências que geram custos elevados para a
sociedade como autos de resistência e conitos entre facções.
1
Introdução
A violência armada é reconhecida como um dos principais entraves ao avanço dos
países em desenvolvimento.
Grande parte dos grupos criminosos responsáveis por esta
situação operam nas cidades.
Assim, existem conitos urbanos que resultam em um
número de mortos superior ao encontrado em guerras civis (Banco Mundial 2011). Países
como Brasil, Colômbia, México e Jamaica adotaram políticas com o objetivo de lidar com
este problema (Felbab-Brown 2011). No entanto, existe pouca evidência empírica acerca
1
da efetividade das estratégias implementadas. A única exceção é o trabalho de Dell (2012)
que procura avaliar o impacto do projeto de combate ao tráco adotado no México. Mais
estudos deste tipo são necessários.
A situação do Rio de Janeiro é particularmente preocupante. A maior parte das fave-
1
las desta cidade estão sob o domínio de grupos armados.
O controle destas comunidades
oferece, às organizações criminosas, uma oportunidade de extração de renda. Assim, a
falta de segurança deste município decorre tanto das disputas entre facções por estes territórios quanto em função das incursões armadas realizadas pela polícia nestas localidades
(Lessing 2013; Banco Mundial 2012). Como consequência, a violência no Rio de Janeiro
atingiu níveis alarmantes. Entre 1997 e 2000 as armas de fogo mataram mais nesta cidade
do que nos confrontos ocorridos em Serra Leoa, no Afeganistão, em Uganda e em Israel
(Dowdney 2003).
Em 2008, o governo do Rio de Janeiro lançou um novo programa de combate ao crime
organizado. O projeto das Unidades de Polícia Pacicadora (UPPs), também conhecido
como estratégia de pacicação, foi desenvolvido com o objetivo de retomar o controle das
favelas da cidade. Por questões de logística o processo de ocupação foi implementado de
forma gradual.
Esta pesquisa procura determinar o efeito dessa política sobre o crime
e a violência. São utilizadas duas bases de dados ociais, disponibilizadas pelos órgãos
de segurança pública do estado. A primeira contém informações no nível da delegacia e
a segunda fornece números agregados por UPP. Além disso, são consideradas estatísticas coletadas pelo Disque-Denúncia (DD), que é uma Organização Não-Governamental
(ONG) responsável por uma central de atendimento que registra ocorrências 24 horas por
dia, todos os dias da semana.
Os resultados, deste trabalho foram obtidos a partir de modelos de diferenças em
diferenças que comparam territórios pacicados com localidades que não foram invadidas
pela polícia.
Em primeiro lugar, encontra-se que a ocupação resulta em um aumento
das apreensões de drogas. Este fato pode ser explicado a partir da relação positiva entre
o tamanho do efetivo e a probabilidade de detecção de entorpecentes.
A especicação
preferida indica que um crescimento de 1 desvio padrão na porcentagem da área de favelas
1 O Instituto Brasileiro de Geograa e Estatística (IBGE) dene um Aglomerado Subnormal (favela)
como um conjunto de no mínimo 51 unidades habitacionais carentes, em sua maioria, de serviços públicos
essenciais, ocupando ou tendo ocupado, até período recente, terreno de propriedade alheia (pública ou
particular) e estando dispostas, em geral, de forma desordenada e densa.
No censo de 2010 o IBGE
encontrou 763 favelas na cidade do Rio de Janeiro contendo 1,4 milhão de habitantes. Isto representa
cerca de 23% da população da cidade. Enquanto a densidade populacional destas áreas é de cerca de
26.000 habitantes por quilômetro quadrado, a densidade populacional da cidade do Rio de Janeiro como
um todo é de cerca de 5000 habitantes por quilômetro quadrado.
2
pacicadas implica em um aumento de cerca de 13% nas apreensões de drogas.
Em segundo lugar, verica-se que as UPPs reduzem os autos de resistência e os conitos entre facções.
Este comportamento é consistente com a idéia de que incursões
armadas dos agentes de segurança pública perdem o sentido em áreas dominadas pelo
estado. Além disso, a presença do governo diminui a atratividade das áreas pacicadas,
dado que aumenta os custos de realização de atividades ilícitas nestes territórios. Estes
dois fatos apontam para uma redução na probabilidade de ocorrência de confrontos nas
favelas invadidas. Os modelos preferidos sugerem que um aumento de 1 desvio padrão
na porcentagem da área de comunidades ocupadas resulta em uma queda de aproximadamente 36% nos autos de resistência e 37% nos conitos entre facções.
Em terceiro lugar, observa-se que o programa implica em uma redução dos roubos.
A presença dos grupos criminosos nas favelas do Rio de Janeiro é um grande facilitador
para a ocorrência de destes crimes na cidade. Por exemplo, Misse (1997) argumenta que
membros de facções alugam armas ociosas para a realização destas transgressões. Desta
maneira, é razoável que haja uma diminuição dos roubos em decorrência da pacicação.
As especicações preferidas mostram que um aumento de 1 desvio padrão na porcentagem
da área de favelas invadidas pela polícia é consistente com uma redução de cerca de 9%
neste tipo de ocorrência.
Em quarto lugar, esta pesquisa constata um aumento dos furtos. Os modelos preferidos
indicam que a pacicação está correlacionada com um crescimento de aproximadamente
37% nestes delitos. Finalmente, detecta-se um aumento dos estupros e das lesões corporais
dolosas.
As especicações preferidas indicam que um aumento de 1 desvio padrão na
porcentagem da área de comunidades ocupadas pelo governo implica em um crescimento
de cerca de 7% nos estupros e de 12% nas lesões corporais dolosas.
O crescimento observado pelos furtos pode ser explicado pela falta de oportunidades
disponíveis para ex-delinquentes nas favelas ocupadas. Além disso, o aumento dos três
tipos de ocorrência citados acima pode decorrer da redução na severidade das punições
aplicadas à estas transgressões nas comunidades pacicadas. Vale destacar que a justiça
criminal implementa penas mais brandas do que as que costumam ser adotadas pelos
grupos armados que operam nas favelas do Rio de Janeiro (Banco Mundial 2012).
No
entanto, o presente trabalho é incapaz de excluir a hipótese de que estes crimes estão
aumentando unicamente em função de um crescimento da taxa de noticação.
Note
que a presença da polícia pode resultar em uma maior probabilidade de que moradores
registrem ocorrências.
Assim, os resultados encontrados nesta pesquisa indicam que a estratégia de pacica-
3
ção é bem sucedida no combate a crimes que geram custos elevados para a sociedade como
autos de resitência e conitos entre facções. Porém, não é possível determinar o impacto
da política sobre crimes não letais como furtos, lesões corporais dolosas e estupros. Estas
ocorrências estão aumentando em decorrência da política. No entanto, este estudo não é
capaz de determinar em que medida os efeitos positivos do projeto são causados por um
crescimento da probabilidade de que indivíduos registrem ocorrências.
No presente trabalho, existe ainda preocupação em determinar em que medida os
parâmetros estimados oferecem evidência causal do impacto do programa.
A hipótese
de identicação assume que a escolha das comunidades beneciadas pela política não é
correlacionada com as tendências das variáveis dependentes, antes da invasão policial.
Assim, são disponibilizadas guras que mostram que a dinâmica do crime, antes da pacicação, era semelhante em localidades ocupadas pela polícia e em áreas mantidas sob
o domínio das facções.
Além disso, são apresentados grácos indicando que os efeitos
só aparecem alguns meses depois da implementação do projeto. Por m, são realizados
testes de falsicação e exercícios de robustez.
A primeira contribuição deste trabalho para a literatura consiste em fornecer evidência
empírica acerca dos efeitos de enfrentar as organizações criminosas que operam nas áreas
urbanas dos países em desenvolvimento.
Já foi dito anteriormente que Dell (2012) é o
único artigo que realiza algo semelhante. A autora procura avaliar o impacto do projeto
de combate ao tráco adotado pelo Partido da Ação Nacional (PAN) no México. Assim
são realizadas regressões com descontinuidade comparando municípios em que prefeitos
do PAN venceram por uma margem pequena, com localidades em que políticos liados à
este partido perderam por poucos votos. Os resultados indicam que a violência aumentou
em função do programa. Alternativamente, os resultados fornecidos neste estudo indicam
que as UPPs reduziram os índices de violência.
Esta pesquisa também está relacionada com os trabalhos que procuram avaliar a hipótese de desencorajamento (em inglês chamada de
deterrence hypothesis ),
que aparece
nos modelos de Becker (1968) e Ehrlich (1973). Os artigos existentes analisam o impacto
do aumento do efetivo em áreas que já contam com a presença do estado e consideram
apenas dados fornecidos pelo governo (Chaln e McCrary 2012; Levitt 1997; Levitt 2002;
Klick e Tabarrok 2005; Machin e Marie 2011; Evans e Owens 2007; Draca et al 2011). A
primeira novidade do presente estudo é avaliar o efeito da ocupação de localidades operando fora do escopo da lei. Uma segunda contribuição deste trabalho é a utilização de
números fornecidos pelo Disque-Denúncia, dado que esta instituição não tem ligação com
o governo. É menos provável que haja manipulação de estatísticas disponibilizadas por
4
uma organização independente.
Qualitativamente os resultados encontrados nesta pes-
quisa são bastante semelhantes aos obtidos no restante da literatura que estuda a relação
entre polícia e crime. Em ambos os casos, um aumento do número de agentes resulta em
uma diminuição das ocorrências.
Existem artigos teóricos que sugerem que aumentos localizados do custo de realização de crimes podem resultar em externalidades espaciais (Freeman et al 1996; Helsley
e Strange 1999).
Alguns trabalhos obtêm evidência empírica favorável à esta hipótese.
Três exemplos recentes são Dell (2012), Gonzales-Navarro (2012) e Di Tella e Schargrodsky
(2004). O presente estudo também fornece suporte quantitativo à esta proposição. Basicamente, os resultados indicam que houve um aumento da criminalidade em áreas da
região metropolitana do Rio de Janeiro que não foram ocupadas pela polícia. Este fato
sugere que houve realocação de bandidos para estes territórios.
Inúmeros trabalhos analisam o programa de pacicação a partir de dados qualitati-
2
vos.
No entanto, os únicos estudos que utilizam métodos econométricos para avaliar o
impacto das UPPs sobre o crime e a violência são Cano et al (2012) e Frischtak e Mandel
(2012). Ambas as pesquisas indicam que as ocupações policiais reduzem as transgressões.
Antes de prosseguir vale discutir as limitações destes artigos. Em primeiro lugar, os dois
estudos consideram somente números fornecidos pelo governo do estado. Lembre-se que
estes dados estão sujeitos à manipulações por parte da polícia. Em segundo lugar, estes
trabalhos não têm preocupação em determinar em que medida estimam efeitos causais
da implementação do programa.
Neste sentido, não discutem a possibilidade de que a
redução nas ofensas tenha começado antes da implementação da política. Também não
realizam testes de falsicação e de robustez. Já foi dito que o presente estudo procura
lidar com estes problemas.
A próxima seção tem o objetivo de ajudar o leitor na compreensão do contexto institucional do Rio de Janeiro. A Seção 3 descreve as três bases de dados utilizadas neste
trabalho.
A Seção 4 discute a estratégia empírica.
A Seção 5 apresenta os principais
resultados e a Seção 6 fornece as conclusões.
2 Alguns exemplos são: Carneiro (2012), Felbab-Brown (2011), Firjan (2012), Soares et al (2012),
Henriques e Ramos (2011), Silva (2010), Cunha e Mello (2011), Fleury (2012), Banco Mundial (2012),
Ramos (2011), Tierney (2012), CECIP (2010), FGV (2009), IBPS (2010), NDDEPR (2010), Stahlberg
(2011).
5
2
Contexto Institucional
2.1 Favelas e Grupos Criminosos
Ao m da ditadura iniciou-se um processo que culminou com a transformação do Rio
de Janeiro em um importante centro de consumo e de exportação de drogas para a Europa
e África do Sul. O enfraquecimento do exército, inerente ao esforço de redemocratização,
resultou em um aumento da porosidade das fronteiras. O efeito colateral foi uma maior
facilidade para a importação ilegal de armas e de cocaína. Além disso, a criação do Comando Vermelho (CV), a maior facção criminosa do estado do Rio de Janeiro, em meados
da década de 1970, gerou uma rede de apoio mútuo cuja existência foi fundamental para
a disseminação do tráco de entorpecentes para a maior parte das ocupações irregulares
existentes no Rio de Janeiro (Misse 1997; Misse 1999; Misse 2007; Huguet e Carvalho
2008; Carneiro 2012; Dowdney 2003; Banco Mundial 2012; Barcellos 2004; Lima 1991;
Leeds 1996; Carvalho e Soares 2013).
Esta facção criminosa fornecia capital, armas, contatos e homens para membros interessados em estabelecer um novo ponto de venda. Assim, em 1985, esta organização já
controlava o tráco de drogas em 70% das favelas da cidade do Rio de Janeiro (Penglase
2008; Amorim 1993). A partir de 1987 começa a ocorrer uma fragmentação do CV. O
aumento da desconança entre as lideranças da organização, aliado à ganância de alguns
dos seus membros, acarretaram no surgimento de novas facções.
É neste período que
foram criados o Terceiro Comando (TC) e os Amigos dos Amigos (ADA). O aumento
do número de grupos criminosos deagrou uma guerra sem precedentes na história do
Rio de Janeiro. O objetivo principal desta disputa era o domínio dos pontos de venda
mais lucrativos.
A consequência foi um aumento expressivo da violência (Misse 1997;
Misse 2007; Dowdney 2003). A taxa de homicídios da cidade, que era de 10 por 100.000
3
habitantes em 1983, atingiu a alarmante marca de 40 por 100.000 habitantes em 1994.
Isto representa um aumento de 300% em pouco mais de uma década.
Desta forma, em meados dos anos de 1990, o processo de fusão entre o tráco de drogas
e o território das favelas do Rio de Janeiro estava praticamente concluído. Diversos fatores
contribuíram para gerar esta simbiose. Em primeiro lugar, deve-se ressaltar a localização
privilegiada destas comunidades estando próximas de importantes vias de acesso à cidade.
Além disso, muitas encontram-se nas cercanias de bairros nobres (onde mora grande parte
3 Estas taxas foram calculadas pelo o autor deste trabalho a partir dos dados disponibilizados pelo
Sistema Único de Saúde (SUS).
6
dos consumidores).
Por outro lado, o fato de em geral estarem situadas em morros e
de praticamente todas possuírem uma miríade de becos e vielas convertem estas áreas
em fortalezas naturais.
Fatores econômicos também foram determinantes para a fusão
que ocorreu entre estes territórios e o tráco.
A falta de emprego e de perspectivas
para os moradores de favelas geraram a mão-de-obra necessária.
Por m, a limitada
presença do estado gerou um vácuo de poder que facilitou a ocupação destas áreas por
parte de organizações criminosas (Penglase 2008; Dowdney 2003).
Em muitos casos, a
falta de presença estatal motivou o surgimento de grupos paramilitares conhecidos como
milícias. Estas organizações são mais comuns na Zona Oeste da cidade, em bairros como
Jacarepaguá e Campo Grande (Misse 2007; Oliveira e Ribeiro 2010; Banco Mundial 2012;
Felbab-Brown 2011; Cano 2008).
Assim, ao nal dos anos 2000, atingiu-se uma situação calamitosa em que a maior parte
das comunidades do Rio de Janeiro estava sob o domínio de grupos criminosos (milicianos
ou tracantes).
Nestes casos, costuma-se observar o estabelecimento de um pacto de
reciprocidade forçada entre as quadrilhas armadas e os moradores. O bando dominador
ca responsável pela manutenção da ordem proibindo confrontos físicos (inclusive violência
doméstica), furtos, roubos e estupros enquanto os moradores concordam em colaborar
4
com estas facções.
Desta forma, existe nestas localidades um sistema de justiça paralelo
que alija os habitantes do aparato institucional oferecido pelo estado.
Indivíduos que
desrespeitam as leis impostas pelos grupos criminosos são julgados e condenados, nas
próprias favelas e comunidades pobres, pelos membros destas organizações. As sentenças
incluem espancamento, tiro na mão, tiro no pé, expulsão da área e até execução (Penglase
2008; Banco Mundial 2012). A taxa de homicídio da cidade do Rio de Janeiro que era de
32,8 por 100.000 habitantes em 1993 atingiu a marca de 62,8 por 100.000 habitantes em
2002 (Waiselsz 2004; Waiselsz 2012).
Vale ressaltar, que algumas das estratégias adotadas pelas organizações criminosas
contribuem para o aumento da violência nas cercanias das favelas. Uma prática utilizada
consiste no aluguel de armamentos ociosos para a realização de assaltos no entorno das
comunidades, em troca de parte do butim.
Roubos de carros também acontecem nas
áreas próximas às ocupações irregulares quando grupos armados organizam bondes
5
para invadir algum território que está sob o poder de uma facção rival (Misse 2007;
4 Neste tipo de ambiente é comum que pequenos conitos resultem em agressões físicas. Em seu artigo
Paes-Machado e Noronha (2002) argumentam que moradores de comunidades pobres têm que lidar com
o desemprego, com condições de moradia precárias e muitas vezes acabam recorrendo ao alcoolismo. Por
este motivo, estes indivíduos teriam maior propensão à atitudes violentas
5 Esta expressão é muito comum nas favelas do Rio de Janeiro e trata de um grupo composto por um
número grande de criminosos armados.
7
Ramos 2011).
2.2 Políticas de Combate à Violência
Entre o início da redemocratização e o nal dos anos 2000, foram feitas inúmeras
tentativas de lidar com a gradativa perda de poder do estado nas favelas do Rio de
Janeiro. Algumas destas experiências contribuíram para o aprendizado que culminou com
a criação da política de pacicação. Assim, faz sentido discutir neste trabalho os principais
programas que foram desenvolvidos nos anos em questão. O Grupamento de Aplicação
Prático-Escolar (GAPE), inspirado no policiamento comunitário, foi implementado no
6
Morro da Providência (uma comunidade dominada por tracantes) entre 1991 e 1995.
Em seguida, o modelo foi estendido para alguns bairros de classe média da cidade como
Urca, Laranjeiras e Copacabana (Albernaz 2007; Soares et al 2012; Muniz et al 1997;
Carneiro 1999).
Em 1995, Marcello Alencar assumiu o governo do estado do Rio de Janeiro e implementou uma graticação por bravura no combate. Esta política garantia premiações
para agentes de segurança pública com base no número de criminosos mortos em conitos com a polícia.
O último programa que deve ser destacado foi iniciado na gestão
de Anthony Garotinho (1999-2002) e continuado durante o governo de Rosinha Garotinho (2003-2006). O Grupamento de Policiamento em Áreas Especiais (GPAE) tinha o
objetivo de estabelecer unidades de policiamento comunitário em algumas favelas do Rio
de Janeiro. O primeiro foi fundado em 2000 nas comunidades do Cantagalo e do PavãoPavãozinho. Posteriormente o modelo foi replicado em diversas ocupações irregulares do
estado (Soares e Sento-Sé 2000; Albernaz 2007; Misse e Paes 2010; Veloso e Ferreira 2008;
Banco Mundial 2012; Soares et al 2012; Arias e Ungar 2009; Caldeira 2001; Zaverucha
2001; Carneiro 2012; Carneiro 2010).
A literatura acerca dos programas descritos acima sugere que estas tentativas não
7
conseguiram reduzir a violência observada no Rio de Janeiro.
É verdade que houve uma
melhoria nos indicadores de segurança da cidade a partir do início da década de 2000.
6 Para uma descrição recente e detalhada acerca do policiamento comunitário ver Oliver (2001).
7 Existe evidência anedótica de que a graticação por bravura implementada durante a gestão do
governador Marcello Alencar foi relativamente bem sucedida em reduzir os índices de criminalidade
observados no Rio de Janeiro. No entanto, a violência policial aumentou signicativamente no período.
Por este motivo, o candidato perdeu apoio da opinião pública.
O mesmo tipo de análise sugere que
os GPAE tiveram sucesso no combate ao tráco durante um curto período de tempo.
Estudos mais
aprofundados destas experiências seriam necessários para obter resultados mais conclusivos acerca do
impacto destes projetos na violência.
8
Por exemplo, a taxa de homicídio do município que era de 62,8 por 100.000 habitantes em
2002 caiu para 41,9 por 100.000 habitantes em 2005 (Waiselsz 2012). No entanto, este
comportamento pode ser explicado por outros fatores como a diminuição da desigualdade
e o envelhecimento da população. Em seu artigo, Mello e Schneider (2007), mostram que
alterações na estrutura etária explicam grande parte da redução na taxa de homicídio do
estado de São Paulo entre 2000 e 2005.
Pode-se dizer que o insucesso das estratégias adotadas no Rio de Janeiro decorre do
fato que mantiveram-se inalteradas as seguintes características da polícia do estado: o
treinamento de tradição militarista focado principalmente na preparação para o conito,
a remuneração insuciente diante dos riscos e tentações existentes, a falta de cooperação
entre as instituições de combate ao crime (observando-se muitos casos de rivalidade entre
estas unidades), a falta de preocupação com o planejamento na alocação dos efetivos, o
baixo grau de monitoramento dos agentes e o pequeno número de punições em casos de
transgressão. Por um lado, este quadro resulta em agentes de segurança pública violentos,
dada a cultura militarista transmitida nos treinamentos e os custos reduzidos do uso
desproporcional da força. Por outro lado, esta situação gera um incentivo à corrupção,
em função dos salários reduzidos e da impunidade em caso de desvios de conduta (Carneiro
2010; Tierney 2012; Soares 2000; Soares e Sento-Sé 2000; Soares 2002; Soares et al 2012;
Banco Mundial 2012).
Um exemplo de prática comumente utilizada pelos policiais do Rio de Janeiro é a
invasão de favelas sob o pretexto de busca por criminosos.
Durante estas operações
ocorrem trocas de tiros entre agentes do estado e tracantes (podendo resultar na morte
de vítimas inocentes), arrombamentos de portas de residências, prisões de indivíduos
caminhando sem carteira de identidade e extorsões de moradores mediante ameaças de
prisão.
drogas.
Outra atividade ilícita é a cobrança de taxas para não interferir no tráco de
8
Nestes casos é comum que negociações frustradas terminem em confrontos entre
os membros dos grupos armados e os policiais (Lessing 2013; Silva et al 2004; Penglase
2008; Prado et al 2012; Soares et al 2005; Leeds 1996). Assim, pode-se dizer que os órgãos
de segurança pública são responsáveis por grande parte da violência observada no Rio de
Janeiro. Por exemplo, Lessing (2013), argumenta que cerca de 92% das disputas armadas
ocorridas na cidade no ano de 2007 podem ser classicadas como conitos entre marginais
e ociais.
8 Por exemplo, jornais apuraram que agentes recebiam 3000 reais por dia de bandidos da Rocinha para
não intervir nos pontos de venda da favela em 1997.
9
2.3 A Política de Pacicação
Em 2006, o candidato Sérgio Cabral foi eleito para ocupar o cargo de governador do
Rio de Janeiro. Preocupado com a falta de segurança incentivou a criação de um grupo
de estudos dentro da secretaria de segurança pública, com a incumbência de desenvolver
estratégias para lidar com os elevados níveis de violência observados no estado.
Estes
especialistas chegaram à conclusão de que a situação só seria resolvida com a retomada
dos territórios dominados pelos grupos armados (Banco Mundial 2012; Felbab-Brown
2011; Carneiro 2012).
Faltava uma oportunidade para colocar o plano de ocupação das favelas em prática.
Em novembro de 2008 um conito entre policiais e tracantes culminou na invasão do
morro Santa Marta. Em dezembro daquele ano foi inaugurada a primeira UPP no local.
O projeto piloto foi bem avaliado pelo governo, pela imprensa e pela opinião pública. Isto
motivou a ampliação do programa (Banco Mundial 2012; Felbab-Brown 2011; Carneiro
2012). As novas invasões focaram na Zona Sul (que é a região turística da cidade), nos
bairros da Zona Norte próximos ao estádio do Maracanã e nos bairros da Zona Norte
por onde passam as vias de acesso ao aeroporto.
Desta forma, parece evidente que a
seleção dos locais foi fortemente inuenciada pela necessidade de oferecer segurança para
a realização da Copa do Mundo e dos Jogos Olímpicos.
9
A Figura I apresenta a distribuição geográca das cerca de 100 comunidades pacicadas entre novembro de 2008 e outubro de 2012. Neste período, foram inauguradas 28
UPPs, contendo cerca de 3500 policiais e atendendo a uma população de cerca de 600.000
indivíduos.
A Figura II apresenta quatro medidas diferentes do tamanho do programa
10
para todos os anos entre 2008 e 2012.
Até 2014 o governo do estado espera atingir o
número de 40 UPPs, contendo cerca de 12.000 policiais e atendendo a cerca de 750.000
indivíduos (Banco Mundial 2012; Felbab-Brown 2011).
Vale destacar algumas das características do projeto de retomada das favelas. Os ociais alocados nas comunidades invadidas recebem treinamento em policiamento comunitário, são recém contratados pela corporação e têm garantia de um soldo maior (fornecido
pela prefeitura). A idéia é que estes agentes sejam menos suscetíveis à corrupção e menos
propensos ao uso da violência. É importante ressaltar que o programa não tem o objetivo
9 O decreto de número 42.787 de 6 de janeiro de 2011 regulamenta, de maneira formal, a estratégia de
pacicação.
10 As quatro medidas são o número de delegacias com UPP, a população das comunidades com UPP, a
área em quilômetros quadrados das favelas com UPP e o número de policiais nas favelas com UPP. Esta
pesquisa classicou delegacias com UPP de acordo com o sítio ocial do Governo do Estado do Rio de
Janeiro a respeito do programa. A informação está disponível em http://www.upprj.com/.
10
de acabar com o tráco de drogas.
O próprio secretário de segurança pública deu de-
clarações para a imprensa com o intuito de esclarecer este ponto. O necessário, segundo
o chefe das instituições de combate ao crime do estado, é retirar o bandido armado das
ocupações irregulares do Rio de Janeiro.
Esta questão ganhou repercussão depois que
surgiram matérias nos meios de comunicação apresentando evidências de que o comércio
de entorpecentes não desapareceu nas comunidades pacicadas. Segundo as informações
vinculadas nestas manchetes, o mercado de tóxicos passou a operar nas áreas com UPP
de acordo com o modelo intitulado de tráco formiguinha. Esta estratégia consiste na
venda de drogas em pequena escala, por indivíduos nômades, que costumam trabalhar
desarmados (Banco Mundial 2012; Ramos 2011; Henriques e Ramos 2011; Oliveira 2007).
Em geral, a pacicação de uma comunidade segue quatro etapas.
No primeiro mo-
mento tropas de elite da polícia, realizam uma operação coordenada para a retomada do
território (em alguns casos esta etapa envolve cooperação com as Forças Armadas). Na
segunda fase as equipes especiais permanecem responsáveis por patrulhar o local, visando
coibir reações por parte dos tracantes.
comunidade.
Na terceira etapa uma UPP é inaugurada na
Por m, ocorre um choque de ordem que procura lidar com o elevado
grau de informalidade existente nas regiões pacicadas (Banco Mundial 2012; Carneiro
2012; Ramos 2011).
Paralelamente à ocupação policial é implementada a UPP Social.
Este projeto tem o objetivo de identicar as demandas da população local e coordenar
a oferta de bens e serviços por parte do estado, do setor privado e da sociedade civil.
Desta maneira, os formuladores da estratégia de expulsão dos grupos armados, procuram
garantir a sustentabilidade de longo prazo da política (Henriques e Ramos 2011; Banco
Mundial 2012).
11
A estratégia de pacicação tem sido vista no Brasil e no exterior como uma tentativa
mais promissora, do que as desenvolvidas em governos anteriores, para resolver o problema
de segurança pública do Estado do Rio de Janeiro. Existem pelo menos quatro razões
para que o programa tenha maior credibilidade. Primeiro, o projeto possui metas mais
realistas do que as estipuladas em ocasiões anteriores. Um exemplo é o reconhecimento de
que as UPPs não vão acabar com o tráco de drogas, devendo focar em retirar os bandidos
armados das áreas beneciadas. Segundo, existe uma preocupação em treinar os agentes
alocados para as favelas nas práticas de policiamento comunitário. Um dos motivos para
o fracasso de experiências anteriores foi a tentativa de exigir, que ociais treinados de
acordo com uma cultura militarizada, realizassem um trabalho cujo sucesso dependia da
11 Note que a UPP Social foi criada em agosto de 2010 pelo governo do estado do Rio de Janeiro, mas
que o programa foi transferido para o governo do município do Rio de Janeiro em janeiro de 2011.
11
interação com o público.
Terceiro, houve a preocupação de implementar uma agenda
de desenvolvimento social. Este aspecto demonstra o reconhecimento de que o crime e
a violência são decorrentes da falta de oportunidades dos moradores das comunidades
pobres do Rio de Janeiro.
Quarto, os formuladores da política foram bem sucedidos
em demonstrar a importância da manutenção da ordem para grandes empresários o que
garantiu apoio destes indivíduos ao programa (Banco Mundial 2012).
Antes de prosseguir, vale destacar outra estratégia de combate ao crime implementada
durante a gestão do governador Sérgio Cabral.
O Sistema Integrado de Metas (SIM),
adotado em 2009, mede o desempenho das diferentes unidades policiais a partir de um
conjunto de indicadores. Graticações são oferecidas com base na redução no nível destas
variáveis.
3
12
Descrição dos Dados
Este estudo utiliza três bases diferentes. Dois destes bancos de dados são fornecidos
pelo Instituto de Segurança Pública (ISP), que faz parte das instituições de combate
ao crime comandadas pelo governo do estado do Rio de Janeiro.
O terceiro conjunto
de informações é disponibilizado pelo Disque-Denúncia. Já foi dito que esta instituição
é uma ONG responsável por uma central de atendimento que funciona 24 horas por
dia, todos os dias da semana. Ligações recebidas pela organização são anônimas e não
são gravadas.
As denúncias são repassadas diretamente para a polícia.
Indivíduos são
encorajados a ligar para prestar queixa acerca de qualquer tipo de ocorrência. Assim, o
serviço recebe chamadas referentes à crimes hediondos, como homicídios e sequestros, mas
também é utilizado para tratar de pequenos delitos, como atos de vandalismo e furtos.
Esta instituição recebe um número reduzido de denúncias de indivíduos que moram fora
cidade do Rio de Janeiro.
O primeiro arquivo, contendo estatísticas ociais, que é analisado neste trabalho possui
36 variáveis referentes à ocorrências observadas em 18 comunidades pacicadas.
Estes
dados são mensais e tratam do período entre janeiro de 2007 e dezembro de 2012. Os casos
foram alocados por favela a partir do endereço das denúncias registradas nas delegacias.
Note que só foi possível estabelecer esta relação depois da pacicação, dado que não
12 Vale ressaltar que a criação do SIM não representa um problema para a estratégia de identicação
adotada neste trabalho já que o sistema afeta todas as unidades de polícia do estado do Rio de Janeiro.
Até o momento nenhum estudo procurou determinar o impacto deste programa sobre o crime e a violência.
Mais informações a respeito deste projeto podem ser obtidas no decreto número 41.931 de 25 de junho
de 2009.
12
existia um cadastro de endereços das comunidades antes da ocupação policial. Os censos
de 2000 e 2010 contém a população de todas as favelas do estado do Rio de Janeiro.
Assim, obteve-se a população das áreas com UPP para estes dois anos. A metodologia de
interpolação desenvolvida pelo IBGE foi utilizada para determinar a população mensal
de cada comunidade. Este procedimento é descrito em detalhe no Apêndice A.
O ISP oferece uma segunda base de dados que agrega as ocorrências no nível da delegacia de polícia.
Estes casos são classicados de acordo com 38 categorias distintas
(muito semelhantes às 36 encontradas no banco de informações das favelas). Estatísticas
ociais são disponibilizadas mensalmente desde maio de 2002, mas este trabalho foca no
13
período entre janeiro de 2005 e outubro de 2012.
Existem 142 unidades de polícia no
estado do Rio de Janeiro. É importante ressaltar que 6 destas delegacias foram inauguradas no período considerado nesta pesquisa. Estes estabelecimentos surgiram a partir do
desmembramento de outras unidades. Note que isto dicultaria a análise feita na seção
de resultados, já que as novas delegacias teriam muitos meses sem nenhum registro de
ocorrência. Assim optou-se por considerar as unidades de polícia que existiam antes da
divisão.
14
Esta estratégia garante séries de tempo mais longas, mas reduz a variação em
cada momento do tempo. Isto resulta em uma base de dados contendo 136 estabelecimentos, sendo 39 deles localizados na cidade do Rio de Janeiro. Em seguida, determinou-se
uma correspondência entre os setores censitários contidos nos censos de 2000 e de 2010
e as áreas de responsabilidade de cada delegacia. O apêndice B descreve a procedimento
utilizado para estabelecer esta relação. A partir deste emparelhamento calculou-se a população de cada unidade policial nestes dois anos. A mesma metodologia de interpolação
descrita no Apêndice A foi utilizada para obter a população mensal neste caso.
A principal vantagem do banco de informações agregado por delegacia é que considera
ocorrências de todo o estado do Rio de Janeiro. Desta forma, é a única fonte utilizada
neste trabalho que trata de casos que acontecem fora da cidade do Rio de Janeiro. Assim,
estes dados permitem estudar o efeito da pacicação sobre o deslocamento de tracantes.
Os exercícios desenvolvidos para analisar o impacto da política na migração de criminosos
serão descritos de maneira mais aprofundada na seção de estratégia empírica.
Um conjunto de 10 variáveis, que aparecem tanto na base de delegacias quanto nos
dados de favelas, foram utilizadas para gerar 4 categorias agregadas de crime. As variáveis
agregadas são: atividade policial, crimes violentos, crimes contra o patrimônio e outros
crimes violentos. A primeira foi criada a partir da soma das prisões, das apreensões de
13 Este período foi escolhido por não apresentar mudanças na classicação dos dados de delegacias.
14 Uma explicação detalhada deste procedimento, contendo a lista inicial das delegacias e o conjunto
nal de unidades consideradas, pode ser encontrada no Apêndice B.
13
drogas e das apreensões de armas. Para desenvolver a segunda realizou-se a adição dos
homicídios e dos autos de resistência.
15
A terceira consiste na agregação dos roubos e
dos furtos. A quarta resultou da soma dos estupros, das lesões corporais dolosas e das
tentativas de homicídio. Assim, a seção de resultados procura determinar o impacto da
pacicação sobre estas 14 variáveis.
Antes de discutir a base de dados fornecida pelo Disque-Denúncia, vale ressaltar que
políticas bem sucedidas de combate ao crime e a violência garantem recursos e reputação
para os órgãos de segurança pública. Logo, estas instituições têm incentivo em produzir
evidência favorável ao programa das UPPs. Isto é preocupante dado que existe espaço para
a manipulação das estatísticas ociais fornecidas pelo ISP. Duas maneiras que policiais
utilizam para alterar os dados são imprimir esforço para inuenciar o número de crimes
registrados (em alguns casos os ociais tentam convencer a vítima a não noticar o evento
e em outros os agentes de segurança pública simplesmente armam que não irão incluir
a ocorrência nas estatísticas) e realizar uma classicação inadequada dos delitos (muitas
vezes corroborada pela coleta deliberadamente insuciente de provas). Inúmeros artigos
encontram evidência de manipulação dos dados por parte da polícia do Rio de Janeiro.
Dois exemplos são Cerqueira (2012) e Carneiro (1999).
A variável de desaparecidos (fornecida tanto na base das favelas quanto nos dados
agregados por delegacia) pode ser utilizada para testar a hipótese de que policiais estão
realizando uma classicação inadequada dos delitos. Investigações menos criteriosas poderiam resultar em uma redução do número de homicídios e dos autos de resistência. No
entanto, este procedimento resultaria em um aumento do número de desaparecidos. Assim, para testar a proposição de classicação inadequada procura-se determinar o impacto
da pacicação sobre os desaparecimentos.
Os dados do Disque-Denúncia, que serão discutidos abaixo, geram a possibilidade de
vericar em que medida os principais resultados deste trabalho são afetados pelo esforço
dos agentes de segurança para reduzir (ou eliminar) ocorrências.
A idéia é que esta
instituição não é subordinada ao governo do estado e, portanto, não tem interesse em
desestimular (ou excluir) denúncias.
Em função disto, a seção de resultados avalia o
efeito das UPPs sobre variáveis pertencentes ao banco de dados desta ONG. Note que
procurou-se focar em denúncias ligadas à violência.
Além disso, as estatísticas fornecidas pelo Disque-Denúncia possuem categorias de
ocorrência que não aparecem nas bases do ISP (por exemplo, abuso de autoridade e
15 Note que os homicídios considerados neste trabalho são na verdade compostos pela soma dos latrocínios (roubos seguidos de morte), das lesões corporais seguidas de morte e dos homicídios dolosos.
14
corrupção policial). Desta maneira, é possível estabelecer o impacto do programa sobre um
conjunto de variáveis relacionadas à denúncias contra a polícia (a despeito dos bancos de
dados ociais não tratarem destes eventos). Uma desvantagem dos dados disponibilizados
por esta instituição é a baixa popularidade do serviço de atendimento fora da cidade do
Rio de Janeiro. Por este motivo, a ONG recebe um número bastante reduzido de ligações
de indivíduos que moram fora da capital. Este fato compromete o uso destes números
para estudar o efeito da política sobre o deslocamento de tracantes.
As informações coletadas pelo Disque-Denúncia contém queixas feitas entre janeiro de
2004 e dezembro de 2011. Estes dados aparecem agregados por mês para os 139 bairros
da cidade do Rio de Janeiro.
Neste caso, estabeleceu-se uma correspondência entre os
setores censitários dos censos de 2000 e de 2010 e as 139 vizinhanças contidas na base.
O Apêndice C descreve a metodologia utilizada para determinar este emparelhamento.
Esta relação possibilitou a obtenção da população de todos os bairros da amostra nestes
dois anos. Novamente, a metodologia de interpolação descrita no Apêndice A foi utilizada
para obter a população mensal.
Já foi discutido acima que a base de dados do Disque-Denúncia tem a vantagem de
possibilitar o estudo do efeito do programa nas denúncias contra a polícia e nas denúncias sobre violência. Um conjunto de 6 variáveis foram utilizadas para gerar estas duas
categorias agregadas. A primeira foi criada a partir da soma dos abusos de autoridade,
dos desvios de conduta e da corrupção policial. A segunda consiste na agregação do porte
ilegal de armas, do uso ilegal de armas e dos conitos entre facções. Desta maneira, a
seção de resultados procura determinar o impacto da política sobre estas 8 variáveis.
Os setores censitários da cidade do Rio de Janeiro, obtidos a partir do censo 2010,
foram utilizados para gerar a Tabela I. Esta tabela apresenta estatísticas descritivas para
favelas e para outras áreas da cidade.
16
Note que estas categorias foram divididas em loca-
lidades com e sem UPP. Em geral, os números indicam que favelas pacicadas são bastante
semelhantes às comunidades não beneciadas pelo programa. Por exemplo, aproximadamente 91% dos chefes de domicílio de favelas ocupadas pela polícia são alfabetizados.
Semelhantemente, cerca de 92% destes indivíduos são alfabetizados nas comunidades não
invadidas pelos agentes de segurança pública.
O mesmo tipo de conclusão é obtida ao
analisar as outras áreas da capital. Por exemplo, aproximadamente 15% da população
das outras áreas da cidade sem UPP, tem entre 15 e 24 anos. Este número é de cerca
de 14% nos setores que não são classicados como favelas e que estão nas cercanias de
16 As outras áreas da cidade compreendem setores censitários da capital que não foram classicados
como favelas.
15
comunidades invadidas pela polícia.
A Tabela II apresenta estatísticas descritivas de todas as variáveis de crime consideradas no presente estudo. Os números contidos nas duas primeiras colunas foram gerados a
partir das bases ociais, disponibilizadas pelo ISP. Nestes casos é possivel obter a média
mensal por 100.000 habitantes e o erro-padrão, para cada tipo de ocorrência.
Por um
lado, pode-se perceber que a taxa de homicídio mensal é de cerca de 8 por 100.000 habitantes nas favelas da amostra (o erro-padrão nesse caso é de aproximadamente 1,5). Por
outro lado, observa-se que este tipo de crime é menos comum no restante da cidade. A
taxa de homicídio mensal é de aproximadamente 4 por 100.000 habitantes nas delegacias
(o erro-padrão nesse caso é de cerca de 0,5).
17
Note que, as comunidades carentes são
mais violentas. Porém, as outras áreas da cidade estão mais sujeitas aos crimes contra
o patrimônio. A terceira coluna da Tabela II foi gerada a partir dos dados do DisqueDenúncia.
Neste caso é possível obter a probabilidade média mensal de cada tipo de
denúncia. Assim, pode-se perceber que a chance de haver um conito entre facções é de
aproximadamente 13%, por mês (o erro-padrão é cerca de 0,01).
4
Estratégia Empírica
A seção de contexto institucional explicou que a pacicação é realizada em quatro
etapas. Um dos estágios cruciais do programa é o momento em que os agentes de segurança
pública ocupam as favelas. Todos os resultados apresentados neste trabalho consideram
que o tratamento começa a partir da data da invasão policial. Vale ressaltar que foram
estimadas especicações, não incluídas nesta pesquisa, admitindo que o tratamento tem
início a partir do anúncio da próxima comunidade a ser beneciada pela política. Outras
regressões, também não fornecidas neste estudo, obtiveram o efeito do programa a partir
da inauguração da UPP. Os impactos encontrados utilizando o anúncio e a inauguração
não são tão expressivos quanto os obtidos ao assumir que o tratamento começa com a
invasão.
O método de diferenças em diferenças foi utilizado para determinar o efeito do programa sobre as 14 variáveis dependentes de interesse das bases de delegacias e de favelas.
Estas variáveis explicadas são não-negativas, discretas e possuem grande massa em zero.
Desta maneira, podem ser classicadas como variáveis de contagem.
18
Neste contexto,
17 O leitor deve lembrar que as delegacias compreendem tanto territórios de favela quanto outras áreas
do município.
18 Variáveis de contagem é uma tradução utilizada neste trabalho para o termo
16
count variables,
de
optou-se por utilizar regressões de
poisson, dado que garantem a consistência dos parâme-
tros obtidos. Uma descrição detalhada deste método de estimação pode ser encontrada
em Cameron e Trivedi (1998). A hipótese de identicação assume que o tratamento não
é correlacionado com as tendências das variáveis dependentes, antes da pacicação. No
caso dos dados de favelas optou-se por avaliar o impacto da invasão policial a partir das
Equações 1 e 2 (apresentadas abaixo).
λit = E[yit |Xit ]
(1)
ln[λit ] = β0 + β1 tratit + αi + πt + µi t + ln(popit )
(2)
yit representa a variável dependente de interesse na favela i no mês t. Além disso,
Xit contém tratit que é uma dummy igual a 0 para a favela i antes da invasão policial e
Onde
igual a 1 para esta comunidade depois da ocupação por parte dos agentes de segurança
pública,
αi
que é um efeito xo por favela,
tendência por comunidade e
i
no mês
πt
que é um efeito xo por mês,
ln(popit ) que é o logaritmo neperiano da população da favela
t.
Note que existe uma restrição no coeciente associado à variável
este parâmetro a ser igual a 1. A regressão de
yit
µi t que é uma
e que contém o
ln(popit )
poisson
ln(popit )
que obriga
em que a variável dependente é
nas variáveis explicativas, com o coeciente sendo obrigado
a ser igual a 1, é equivalente a uma especicação em que a variável dependente é a taxa
de
yit
(por habitante) sem condicionar no
coeciente
β1
ln(popit )
(Cameron e Trivedi 1998). Assim, o
estimado nas equações acima fornece o impacto da pacicação sobre a taxa
por habitante da variável dependente de interesse (e não sobre o número de ocorrências
desta variável). As Equações 3 e 4 apresentam a especicação escolhida para determinar
o impacto da invasão policial no caso em que são considerados os dados por delegacia.
λit = E[yit |Xit ]
(3)
ln[λit ] = β0 + β1 porcareaf avpacit + αi + πt + µi t + ln(popit )
(4)
Onde todas as variáveis têm a mesma denição das adotadas nas Equações 1 e 2.
Existem apenas duas diferenças.
Primeiro, tem-se que agora a unidade de análise é a
delegacia. Assim, a variável dependente contém o número de crimes por unidade de polícia. Além disso, os controles incluem efeitos xos, tendências e população por delegacia.
origem inglesa.
17
Segundo, as Equações 3 e 4 levam em consideração o fato de que as favelas são apenas
parte do território coberto por cada delegacia. Neste contexto, medidas de intensidade
de tratamento garantem maior precisão na estimação dos parâmetros de interesse. Desta
maneira, o modelo contém a variável
área
de favelas da delegacia
i
porcareaf avpacit ,
que foi pacicada até o mês
timadas especicações considerando a porcentagem de
que fornece a porcentagem da
t.
Vale ressaltar, que foram es-
pessoas
da delegacia
i beneciadas
pela política até o mês t. Os resultados são semelhantes e, portanto, não são apresentados
neste estudo.
19 20
Note que, este estudo considera tanto modelos que incluem as tendências por favela
(delegacia) nos controles da regressão, quanto especicações que omitem estas variáveis.
Um exemplo ajuda a compreender a vantagem de incluir as tendências por favela (delegacia) no vetor de controles. Imagine que existem comunidades (unidades de polícia) em
que esteja ocorrendo um crescimento constante do nível educacional. Este fato poderia
explicar a implementação de UPPs nestas localidades (talvez pela constatação de que o
projeto piloto foi bem sucedido em reduzir a violência). Além disso, a maior capacitação
dos indivíduos destes territórios tenderia a diminuir o número de ocorrências nestas áreas.
Neste contexto, uma regressão que não inclui as tendências por favela (delegacia) encontraria uma relação negativa entre a pacicação e criminalidade.
Assim, os termos
µi t
ajudam a controlar pela dinânica de variáveis omitidas que podem estar simultaneamente
correlacionadas com a probabilidade de receber uma UPP e com o número de ocorrências.
Uma desvantagem da inclusão das tendências por favela (delegacia) é que implicam
em uma redução da quantidade de informação disponível para a identicação dos parâmetros de interesse. Outra forma de visualizar a perda causada pelas especicações que
contém estas variáveis é perceber que os coecientes obtidos nestes casos resultam de um
conjunto mais restrito de comparações. No entanto, a seção de resultados mostra que a
inclusão dos termos
trabalho.
µi t
não compromete a estimação dos parâmetros de interesse deste
Em alguns casos, ocorre redução do nível de signicância (e diminuição dos
coecientes). Porém, as alterações não chegam a eliminar os efeitos. Por este motivo, o
autor deste estudo prefere os modelos que contém as tendências.
21
Por m, o erro-padrão
19 Uma descrição mais detalhada do procedimento adotado para criar as medidas de intensidade de
tratamento utilizadas nesta pesquisa pode ser encontrada no Apêndice D.
pessoas da delegacia i beneciadas
t como variável de tratamento podem ser obtidos mediante requisição para o autor
20 Os resultados das especicações que consideram a porcentagem de
pela política até o mês
deste trabalho.
21 Para uma discussão acerca das vantagens e desvantagens associadas à inclusão de tendências por
unidade de observação, no conjunto das variáveis explicativas, ver Neumark et al (2013). Note que aquele
artigo trata deste tema ao estudar a relação entre o salário mínimo e o desemprego.
18
das regressões estimadas usando a base das favelas (delegacias) é agrupado (
clustered )
por comunidade (unidade de polícia), para lidar com o problema de correlação serial dos
erros.
No caso dos dados agregados por delegacia é importante determinar as unidades de
polícia tratadas e as que devem ser incluídas no grupo de controle. Optou-se por utilizar
as informações disponibilizadas pelo
site ocial da pacicação para estabelecer o conjunto
22
de delegacias que foram afetadas pelo programa.
neste endereço da
internet,
Note que o governo do estado fornece,
dados acerca de todas as unidades de polícia afetadas por
cada UPP. A classicação adotada no presente trabalho admite que pelo menos uma
comunidade da área de responsabilidade da delegacia tem que ser invadida pela polícia
para que esta unidade seja incluída no grupo de tratamento.
considerados dois grupos de controle distintos.
Por outro lado, foram
O primeiro consiste das delegacias da
cidade do Rio de Janeiro que não foram beneciadas pela política, estas são as unidades
responsáveis por áreas em que nenhuma comunidade foi ocupada pela polícia.
O problema do primeiro grupo de controle escolhido é que sua proximidade com as
unidades pacicadas pode levar tracantes à migrar para estas áreas (este fato já foi discutido anteriormente). Para lidar com esta situação, optou-se por utilizar um segundo grupo
de controle composto pelas unidades de polícia localizadas fora da região metropolitana
da cidade do Rio de Janeiro (este conjunto de delegacias será chamado nesta pesquisa
de resto do estado). A hipótese é que estas unidades policiais tem menor probabilidade
de serem escolhidas como destino pelos tracantes expulsos das áreas afetadas pelo programa. Existem pelo menos dois motivos para acreditar nesta possibilidade. Primeiro,
estas áreas são distantes das comunidades de origem dos bandidos.
vamente pequeno o número de favelas nestes territórios.
23
Segundo, é relati-
Assim, os resultados obtidos
utilizando o segundo grupo de controle estão menos sujeitos ao tipo de viés que afeta os
parâmetros encontrados no primeiro caso.
As 8 variáveis dependentes de interesse da base do Disque-Denúncia assumem poucos
valores maiores que 1.
Neste caso, não faz sentido estimar modelos de
poisson,
já que
este método garante parâmetros consistentes somente quando as variáveis explicadas são
discretas e assumem valores maiores do que 1 com relativa frequência. Assim, todas as 8
categorias de interesse da base fornecida pela ONG foram transformadas em variáveis bi-
22 O governo do estado do Rio de Janeiro é responsável pelo
encontrado no
link
site
ocial da pacicação que pode ser
http://www.upprj.com/
23 As áreas localizadas fora da região metropolitana da cidade concentram apenas 25% das comunidades
do estado do Rio de Janeiro compreendendo cerca de 17% da população desta unidade da federação que
vive em favelas.
19
nárias.
24
A Equação 5 abaixo descreve as regressões de diferenças em diferenças utilizadas
para determinar o efeito da invasão policial nas denúncias sobre violência e nas queixas
contra a polícia. Note que estas especicações foram estimadas a partir de um Modelo
de Probabilidade Linear (MPL).
25
Este tipo de modelo fornece parâmetros consistentes
quando a variável explicada é dicotômica. A hipótese de identicação é a mesma que foi
considerada nas regressões de
poisson.
yit = φ0 + φ1 porcareaf avpacit + αi + πt + µi t + it
i no mês t, porcareaf avpacit
fornece a porcentagem da área de favelas da vizinhança i que foi pacicada até o mês
t, αi é um efeito xo por bairro, πt é um efeito xo por mês, µi t é uma tendência por
vizinhança e it é um termo de erro para o bairro i no mês t. Onde a escolha pela variável
porcareaf avpacit têm a mesma motivação descrita acima, já que favelas representam
Onde,
yit
(5)
é a variável binária de interesse no bairro
apenas parte do território de cada bairro. Foram estimadas especicações considerando
a porcentagem da
até o mês
pesquisa.
t.
população
de favelas do bairro
i
que foi beneciada pelo programa
Os resultados são semelhantes e, portanto, não são disponibilizados nesta
26 27
Neste caso, o coeciente
φ1
representa o efeito de um aumento da porcentagem da
área pacicada sobre a probabilidade de ocorrência da variável dependente de interesse.
Novamente, este estudo analisa parâmetros obtidos ao incluir as tendências por vizinhança
µi t
nos controles da regressão, mas também considera as estimativas de especicações
que omitem estas variáveis. Por m, o Apêndice D explica como foram determinados os
clusters
dos modelos estimados a partir da Equação 5 acima. Note que, o erro-padrão foi
agrupado com o intuito de lidar com o problema de correlação serial dos erros.
Este trabalho seguiu as informações disponibilizadas no
determinar os bairros afetados pela pacicação.
28
site
ocial das UPPs para
As demais vizinhanças da cidade do
24 Basicamente a transformação obedeceu a fórmula abaixo.
yit
yit
= yit
= 1
if
if
yit
yit
= 0
≥ 1
25 Para uma descrição mais detalhada acerca dos modelos de probabilidade linear ver Wooldridge (2002).
26 Uma descrição mais detalhada do procedimento adotado para criar as medidas de intensidade de
tratamento utilizadas neste trabalho pode ser encontrada no Apêndice D.
pessoas da delegacia i beneciadas
t como variável de tratamento podem ser obtidos mediante requisição para o autor
27 Os resultados das especicações que consideram a porcentagem de
pela política até o mês
deste estudo.
28 O governo do estado do Rio de Janeiro é responsável pelo
20
site
ocial da pacicação que pode ser
Rio de Janeiro foram incluídas no grupo de controle. Estes bairros estão sujeitos ao mesmo
problema de migração de tracantes descrito acima. No entanto, já foi dito anteriormente
que o serviço oferecido pela ONG recebe um número bastante reduzido de ligações de
indivíduos que moram fora da capital.
Assim, não existe a opção de utilizar o resto
do estado como grupo de controle para obter estimativas não viesadas do impacto da
pacicação nas variáveis dependentes consideradas na base do Disque-Denúncia.
Antes de prosseguir para a seção de resultados é importante explicar as especicações
de
poisson
que foram estimadas, utilizando a base das delegacias, visando estudar as
29
externalidades geradas pela pacicação.
Esta análise focou na possibilidade de migração
de tracantes para duas áreas. A primeira região inclui as delegacias da cidade do Rio
de Janeiro que não foram afetadas pelo programa e a segunda é composta pelas unidades
de polícia da Baixada, do município de Niterói e do município de São Gonçalo (estes
territórios serão chamados, daqui em diante, de Baixada). O resto do estado foi utilizado
como grupo de controle nos dois casos, por compreender as delegacias de polícia que têm
30
baixa probabilidade de serem escolhidas como destino por parte dos criminosos.
As
Equações 6 e 7 abaixo apresentam as regressões estimadas com intuito de avaliar o uxo
migratório dos bandidos.
Vale ressaltar que o estudo do efeito da ocupação sobre a migração de criminosos
considerou apenas 10 das 14 variáveis dependentes de interesse da base de delegacias.
Basicamente, não foi avaliada a presença de externalidades espaciais na atividade policial.
O objetivo é focar no crime e na violência dado que estas são as variáveis que deveriam
ser afetadas diretamente pela realocação das quadrilhas.
λit = E[yit |Xit ]
(6)
ln[λit ] = θ0 +θ1 ext2009it +θ2 ext2010it +θ3 ext2011it +θ4 ext2012it +αi +πt +ln(popit )
Onde,
contém
αi
ext2009it ,
yit
é a variável dependente de interesse na delegacia
que é um efeito xo por unidade de polícia,
πt
i no mês t.
Além disso,
(7)
Xit
que é um efeito xo por mês,
ext2012it e ln(popit ) que é o logaritmo neperiano da população da unidade
de polícia i no mês t. Novamente, o coeciente associado à variável ln(popit ) é obrigado a
ser igual a 1. A interpretação das variáveis ext2009it , ..., ext2012it será discutida abaixo.
...,
encontrado no
link
http://www.upprj.com/
29 O leitor deve lembrar que as 14 variáveis dependentes de interesse da base de delegacias podem ser
classicadas como variáveis de contagem.
poisson.
Nestes casos o método de estimação mais indicado é o de
30 Vide discussão acima.
21
Note que as especicações apresentadas nas Equações 6 e 7 não incluem as tendências
por delegacia. Todas as externalidades espaciais resultantes da pacicação desaparecem
ao adicionar estas variáveis nas regressões. Por este motivo, optou-se por não apresentar
os resultados dos modelos com as tendências por delegacia.
Primeiro, o estudo analisa o impacto da invasão policial sobre a migração de tracantes
para delegacias da cidade do Rio de Janeiro que não receberam UPPs. Isto signica que
a variável
ext2009it
é igual a 1 para todos os meses do ano de 2009 nas delegacias da
cidade do Rio de Janeiro que não foram beneciadas pelo programa e é igual a 0 para as
unidades de polícia do resto do estado. O mesmo raciocínio foi utilizado na construção
ext2010it , ext2011it
das variáveis
e
ext2012it .
Note que o Santa Marta foi invadido pela
polícia em novembro de 2008 para a implementação da primeira UPP. A inauguração da
base de operações nesta comunidade ocorreu em dezembro de 2008. Assim, as variáveis
ext2009it ,
ext2012it
...,
têm o intuito de captar a dinâmica das 10 categorias dependentes
de interesse, nas áreas da cidade que não foram pacicadas, nos anos posteriores ao início
do programa.
Finalmente, inúmeros artigos que circulam nos meios de comunicação fornecem evidência anedótica de que a pacicação resultou em um aumento das ocorrências na Baixada.
31
No entanto, não existem trabalhos que testam esta possibilidade mais formalmente. Este
estudo realiza um exercício para avaliar o efeito do programa sobre a migração de bandidos para esta região. Assim, a variável
ext2009it
é igual a 1 para todos os meses do ano
de 2009 nas delegacias da Baixada e é igual a 0 para as unidades de polícia do resto do
estado. O mesmo raciocínio foi utilizado na construção das variáveis
e
ext2012it .
Neste caso, as variáveis
ext2009it ,
...,
ext2012it
ext2010it , ext2011it
têm o intuito de captar a
dinâmica das 10 categorias dependentes de interesse, na Baixada, nos anos posteriores ao
início do programa.
5
Resultados
5.1 Análise Gráca
As Figuras III e IV foram geradas a partir da base das delegacias. Apenas as unidades
policiais da cidade do Rio de Janeiro fazem parte da amostra considerada. Os grácos
31 A revista
The Economist
do dia 14 de Setembro de 2013, por exemplo, argumenta que a Baixada
(região localizada nas cercanias da cidade do Rio de Janeiro) observou um aumento de assassinatos e
roubos de carro em função da implementação do programa.
22
contidos nestas guras fornecem a taxa média anual por 100 mil habitantes de oito indicadores de atividade criminal para as áreas com e sem UPP. Optou-se pela agregação
anual para reduzir o ruído dos dados. Uma linha vertical indica o ano de 2008 (ano em
que a primeira favela foi ocupada pela polícia).
Praticamente todos os painéis contidos nas Figuras III e IV possuem tendências paralelas entre o grupo de tratamento e o grupo de controle, antes de 2008. As únicas exceções
são os que focam nos crimes contra o patrimônio e nos roubos. Entre 2005 e 2008 não
parece haver alteração nos crimes contra o patrimônio no grupo de controle, mas parece
haver grande crescimento para este tipo de ocorrência no grupo de tratamento. O mesmo
acontece para os roubos. As tendências paralelas para os diversos tipos de ilicitude antes
de 2008 indicam que as invasões policiais não foram motivadas pela dinâmica criminal.
Desta maneira, os dados parecem atender à hipótese de identicação necessária para a
utilização do método de diferenças em diferenças.
A análise dos grácos contidos nas Figuras III e IV indica que a pacicação tem um
impacto negativo sobre os crimes violentos. A partir de 2008 há uma tendência de queda
deste tipo de ilicitude no conjunto de delegacias com e sem UPP. Todavia, a queda é
mais acentuada nas unidades policiais que foram beneciadas pela política.
O mesmo
tipo de comportamento é obtido quando os autos de resistência aparecem no eixo y. O
contrário ocorre quando é estudado o efeito do programa sobre os outros crimes violentos.
Esta categoria aumenta na cidade como um todo a partir de 2008. Todavia, o crescimento
parece ser mais acentuado nas delegacias responsáveis por regiões que contém comunidades
ocupadas pela polícia (a única exceção é o ano de 2012). Assim, as guras sugerem que
a invasão afeta positivamente os outros crimes violentos.
Esta mesma dinâmica está
presente na análise das lesões corporais dolosas.
As Figuras V e VI também foram geradas a partir da base de dados das delegacias.
Novamente apenas unidades policiais da cidade do Rio de Janeiro foram consideradas.
Os grácos contidos nestas guras apresentam os coecientes associados à indicadoras
trimestrais que procuram capturar a evolução da criminalidade nos períodos ao redor da
pacicação. Estes coecientes foram obtidos a partir de regressões de
poisson similares às
descritas nas Equações 1 e 2. Os parâmetros aparecem nas Figuras V e VI como pontos
vermelhos.
As linhas azuis caracterizam o intervalo de conança ao nível de 95% das
estimativas pontuais. Optou-se por utilizar indicadoras trimestrais (no lugar de mensais)
32
para reduzir o ruído dos resultados.
Note que, o trimestre contendo o mês da invasão
32 Uma descrição mais profunda do método utilizado para gerar os coecientes apresentados nas Figuras
V e VI pode ser encontrada no Apêndice E.
23
foi omitido. Logo, todos os coecientes são estimados com relação à esta variável. Por
m, vale ressaltar que uma barra vertical vermelha foi inserida no local onde caria a
indicadora trimestral que foi excluída das regressões.
A Figura V indica que tanto a atividade policial quanto a apreensão de drogas aumentam nos trimestres posteriores à pacicação. Isto pode ser observado nos dois painéis
superiores desta gura.
Em ambos os casos parece haver um aumento das estimativas
pontuais depois da implementação do programa. No entanto, esta elevação não é signicativa, já que o zero faz parte dos intervalos de conança de todos os parâmetros estimados
neste período. A Figura VI sugere que os crimes contra o patrimônio não são afetados pela
política (isto pode ser observado no gráco localizado no topo e à esquerda desta gura).
Por outro lado, a invasão parece reduzir os roubos de forma bastante signicativa.
As
estimativas pontuais localizadas à direita da linha vermelha apresentam uma tendência
acentuada de queda. Além disso, o limite superior do intervalo de conança é menor do
que zero para 2 dos 4 coecientes estimados depois da ocupação policial.
As próximas subseções utilizam métodos econométricos para realizar uma avaliação
mais formal acerca do impacto da política de pacicação.
Os resultados apresentados
abaixo conrmam as dinâmicas criminais encontradas na análise gráca.
5.2 Principais Resultados
Antes de prosseguir para a análise dos resultados é importante tratar de um problema
que afeta grande parte das variáveis dependentes de interesse consideradas neste trabalho. É razoável supor que a taxa de noticação aumenta com a presença policial (este
fato já foi discutido anteriormente). Por exemplo, esta idéia é consistente com a hipótese
de que a invasão leva a população à resgistrar ocorrências que costumavam ser resolvidas
pelos grupos criminosos. Assim, os parâmetros negativos encontrados neste estudo subestimam o efeito da pacicação. Porém, os coecientes positivos superestimam o verdadeiro
impacto do programa.
Vale ressaltar que, a atividade policial total, as prisões, as apreensões de drogas e as
apreensões de armas estão menos sujeitas aos efeitos do aumento da taxa de noticação.
A maior probabilidade de que indivíduos registrem ocorrências só deveria impactar estas
variáveis na medida em que a polícia responde ao crescimento do número de queixas feitas
pela população. Este efeito é de segunda ordem.
O problema descrito acima não compromete a interpretação de efeitos negativos da
política (já que as reduções observadas deveriam ser ainda maiores caso não houvesse
24
aumento da taxa de noticação). Todavia, esta constatação não permite determinar em
que medida impactos positivos dependem do aumento da probabilidade de que indivíduos
registrem ocorrências. É possivel inclusive que a pacicação resulte em uma redução de
variáveis dependentes para as quais este estudo encontra efeitos positivos. Para isto, basta
que o aumento da taxa de noticação seja sucientemente grande compensando assim a
queda causada pelo programa. Por este motivo os coecientes positivos encontrados neste
estudo devem ser interpretados com cautela (exceto os ligados à atividade policial - citados
no parágrafo acima).
As Tabelas III, IV, V e VI apresentam os principais resultados desta pesquisa.
É
importante discutir três pontos acerca destas tabelas. Primeiro, as colunas 1 e 2 (3 e 4)
apresentam os coecientes estimados a partir do modelo de
poisson descrito nas Equações
1 e 2 (3 e 4). Lembre-se, que estas especicações consideram apenas os dados contidos
na base de favelas (delegacias).
Segundo, os parâmetros fornecidos nas colunas 5 e 6
foram obtidos a partir do modelo de probabilidade linear apresentado na Equação 5. Vale
ressaltar, que estas regressões são estimadas apenas para as variáveis dependentes contidas
nos dados do Disque-Denúncia.
Terceiro, as colunas pares fornecem as especicações
preferidas, que incluem as tendências por unidade de análise no conjunto de variáveis
explicativas. Estas regressões têm a vantagem de controlar, ao menos parcialmente, pela
dinâmica das variáveis omitidas.
Os coecientes contidos na Tabela III foram estimados com o intuito de determinar o
efeito das UPPs sobre a atuação da polícia. Os dados de favelas sugerem que a pacicação
implica em um aumento de cerca de 176% na atividade policial total. Este valor pode ser
calculado a partir do coeciente 1,016 apresentado na coluna 1 (note que este parâmetro é
signicativo à 1%). O efeito diminui ao inserir as tendências por comunidade nas variáveis
independentes, mas continua sendo signicativo à 1% (o coeciente estimado na coluna
2 é 0,951). Assim, a especicação preferida sugere que a ocupação das favelas resulta em
um crescimento de aproximadamente 159% na atividade policial total.
Além disso, as regressões que controlam pela tendência das variáveis omitidas mostram
que o aumento do índice agregado decorre, principalmente, do crescimento das prisões e
das apreensões de drogas.
O coeciente 1,096 é estatísticamente signicativo a 1% e
indica que a política resulta em um aumento de cerca de 199% nas prisões (ver coluna
2). O impacto é ainda maior sobre a apreensão de drogas. Neste caso, o parâmetro de
interesse é 1,269. Note que este coeciente foi estimado com bastante precisão dado que
é estatísticamente signicante a 1% (ver coluna 2). Isto signica que a pacicação resulta
em um crescimento de aproximadamente 256% nas apreensões de drogas. Por m, existe
25
evidência de uma queda na apreensão de armas, mas este efeito não é estatísticamente
signicativo (ver o coeciente -0,463 apresentado na coluna 2).
Os efeitos encontrados acima são enormes.
Estes impactos são consistentes com as
expectativas descritas na introdução deste trabalho. As invasões policiais deveriam acarretar em um crescimento das prisões e apreensões de drogas.
A ausência de efeito do
programa sobre a apreensão de armas também não surpreende. Estes artefatos podem
ser escondidos e transportados com relativa facilidade.
Desta maneira, apreensões de
armas são pouco frequentes durante as ocupações das favelas.
Além disso, a evidência
anedótica sugere que o mercado de tóxicos não foi eliminado com a implementação da
política. A principal mudança é que o comércio de entorpecentes passou a ser realizado
por indivíduos desarmados. Assim, faz sentido que apreensões de drogas e prisões continuem ocorrendo depois da invasão. Por outro lado, é razoável esperar um menor número
de armas apreendidas.
Em geral, os dados de delegacia indicam que o programa não tem efeito sobre a
atuação da polícia. Praticamente todos os coecientes apresentados nas colunas 3 e 4 são
estatísticamente insignicantes.
é a apreensão de drogas.
A única exceção ocorre quando a variável dependente
Esta categoria aumenta em cerca de 18% em decorrência de
um crescimento de 1 desvio padrão na porcentagem da área de favelas pacicadas. Este
impacto foi encontrado a partir do coeciente 0,502 fornecido na coluna 3. Note, que o
parâmetro foi estimado com relativa precisão dado que o nível de signicância é igual a
5%. Há uma redução do efeito na coluna 4, em decorrência da inclusão das tendências
por delegacia. Neste caso, um aumento de 1 desvio padrão na porcentagem da área de
comunidades ocupadas pela polícia implica em um crescimento de aproximadamente 13%
na apreensão de drogas. Para calcular este impacto utilizou-se o coeciente 0,375 que é
estatísticamente signicante a 10%.
É natural que os efeitos encontrados ao considerar a base de delegacias sejam menores,
em valor absoluto, do que os obtidos ao focar nas favelas. Esta relação está presente em
praticamente todos os resultados desta pesquisa. Lembre-se que as comunidades ocupadas
são apenas parte da área sob responsabilidade de cada unidade de polícia. Por um lado,
o programa implica em uma mudança radical no interior das favelas. Estas localidades,
que inicialmente não contavam com a proteção do estado, passam a desfrutar da presença
permanente de agentes de segurança pública.
Por outro lado, a política tem pouco ou
nenhum efeito sobre o número de ociais alocados no restante do território. As variáveis
de intensidade de tratamento foram incluídas nos modelos dos dados de delegacia com o
intuito de captar as mudanças que ocorrem no interior das favelas. Os resultados indicam
26
que este procedimento é capaz de mostrar apenas parte do que está acontecendo nas
comunidades ocupadas pela polícia.
As colunas 5 e 6 avaliam o impacto da pacicação nas denúncias contra a polícia. Em
geral, a política resulta em um aumento deste tipo de reclamação (todos os coecientes
apresentados nas colunas 5 e 6 são positivos). No entanto, signicância estatística só é
obtida ao controlar pelas tendências das variáveis omitidas (ver coluna 6). Estes resultados
indicam que os parâmetros apresentados na coluna 5 subestimam o verdadeiro impacto
da invasão sobre as denúncias contra a polícia. Ao controlar pela tendência das variáveis
omitidas observa-se um aumento dos coecientes.
Assim, as especicações preferidas mostram que um crescimento de 1 desvio padrão
na porcentagem da área de comunidades invadidas pela polícia está correlacionado com
um incremento de aproximadamente 23% nos abusos de autoridade, de 5% nos desvios
de conduta e de 10% na corrupção.
Estes efeitos foram calculados, respectivamente, a
partir dos coecientes 0,086, 0,079 e 0,088. Note que o primeiro parâmetro mencionado
foi estimado com relativa precisão dado que é estatísticamente signicante a 5%. Os demais coecientes são signicativos a 10%. A discussão realizada no início desta subseção
sugere que estes impactos devem ser interpretados com cautela. É possivel que os aumentos observados decorram, exclusivamente, de uma maior probabilidade de realização de
denúncias nos territórios invadidos.
A Tabela IV foca no efeito da pacicação sobre a violência.
O coeciente -1,021 é
estatisticamente signicativo a 1% e indica que a política reduz o total de crimes violentos
em cerca de 64% (ver coluna 1).
O efeito diminui ao incluir as tendências por favela
no conjunto das variáveis explicativas.
No entanto, o impacto permanece negativo e
signicativo a 1% (ver coeciente -0,089 na coluna 2). Assim, as especicações preferidas
sugerem que a invasão policial resulta em uma diminuição de aproximadamente 59% no
total de crimes violentos.
A queda do índice agregado advém, principalmente, de uma grande diminuição dos
autos de resistência. A especicação preferida mostra que ocorre uma redução de cerca
de 78% neste tipo de ocorrência em função da pacicação. Esta informação foi calculada
a partir do coeciente -1,495 (ver coluna 2). Note que este parâmetro é estatísticamente
signicativo a 1%.
Existe ainda uma queda expressiva, porém não signicativa, dos
homicídios nas comunidades invadidas (ver coeciente -0,402 fornecido na coluna 2).
Os resultados obtidos ao considerar a base de delegacias (colunas 3 e 4) são qualitativamente semelhantes aos encontrados ao focar nos dados de favelas (colunas 1 e 2). A
especicação preferida indica que um aumento de 1 desvio padrão na porcentagem da área
27
de favelas pacicadas é consistente com uma redução de cerca de 16% no total de crimes
violentos.
Este efeito foi calculado a partir do coeciente -0,532 contido na coluna 4.
Note que este parâmetro foi estimado com bastante precisão dado que é estatísticamente
signicante a 1%.
Além disso, o modelo que inclui as tendências por delegacia no conjunto de variáveis explicativas encontra que a redução do índice agregado decorre, principalmente, de
uma diminuição dos autos de resistência. O crescimento de 1 desvio padrão na variável
explicativa de interesse resulta em uma queda de aproximadamente 36% neste tipo de
ocorrência.
Esta informação foi calculada a partir do coeciente -1,358 (ver coluna 4).
Note que este parâmetro é estatisticamente signicante a 1%. Observa-se também uma
diminuição expressiva, porém não signicativa, dos homicídios (ver coeciente -0,262 na
coluna 4).
Os dados do Disque-Denúncia corroboram os efeitos estimados a partir das bases ociais. Em geral os coecientes indicam que a pacicação reduz a violência. Esta observação
é encorajadora dado que a ONG não é ligada ao governo. Portanto as informações disponibilizadas por esta instituição são menos sujeitas às manipulações que podem ser realizadas
por policiais. Lembre-se que a literatura documentou casos de subnoticação forçada e
episódios em que agentes de segurança pública imprimiram esforço para induzir a vítima
a não realizar o registro da ocorrência.
As especicações preferidas, apresentadas na coluna 6, sugerem que um aumento de 1
desvio padrão na porcentagem da área de favelas pacicadas resulta em uma redução de
20% no uso ilegal de armas e numa queda de 37% nos conitos entre facções. O primeiro
efeito foi calculado a partir do coeciente -0,171, que é estatisticamente signicante a 1%.
O segundo impacto pode ser obtido a partir do parâmetro -0,134. Note que este último
coeciente também é estatisticamente signicante a 1%.
Em resumo, os resultados apresentados na Tabela IV são consistentes com a expectativa de redução da violência nas comunidades pacicadas.
Grande parte das mortes
observadas nas favelas do Rio de Janeiro decorrem dos conitos entre policiais e bandidos
ou dos confrontos entre facções criminosas. Estas disputas passam a ser menos frequentes
diante da presença do estado nas comunidades carentes.
A Tabela V contém resultados de especicações que procuram avaliar o efeito da
pacicação sobre os crimes contra o patrimônio. Esta tabela foca apenas nos dados ociais.
A base de favelas sugere que a pacicação não tem impacto sobre o total de crimes contra
o patrimônio. O coeciente apresentado na coluna 1 é positivo. Porém, este parâmetro
é estatisticamente insignicante. O efeito permanece inalterado na coluna 2, que inclui
28
as tendências por favela no conjunto das variáveis explicativas. A especicação preferida
indica que a política resulta em um aumento de aproximadamente 11% nos crimes contra o
patrimônio. Este impacto é obtido a partir do coeciente 0,100. Note que este parâmetro
também é estatísticamente insignicante.
A falta de impacto do programa sobre a categoria agregada decorre de um aumento
signicativo dos furtos e de uma redução insignicante dos roubos. Os coecientes fornecidos na coluna 2, quando o vetor de controles contém as tendências por comunidade,
mostram que a invasão é consistente com um crescimento de 37% nos furtos e com uma
redução de 11% nos roubos. O primeiro efeito foi calculado a partir do coeciente 0,312,
que é estatisticamente signicante a 1%. O segundo impacto pode ser obtido a partir do
parâmetro -0,120. Note que este último coeciente é estatisticamente insignicante.
Os resultados encontrados mediante a análise dos dados de delegacias são qualitativamente diferentes dos obtidos a partir do estudo da base de favelas.
Note que, os
coecientes contidos nas colunas 3 e 4 sugerem que a pacicação não afeta o total de
crimes contra o patrimônio e os furtos (todos os parâmetros associados à estas variáveis
são estatisticamente insignicantes).
Porém a política parece ser consistente com uma
redução dos roubos (ambos os coecientes referentes à este tipo de crime são estatisticamente signicativos a 1%). A especicação preferida encontra que um aumento de 1
desvio padrão na porcentagem da área de favelas invadidas implica em uma redução de
cerca de 9% nesta última variável (ver coeciente -0,279 na coluna 4).
Os efeitos apresentados acima estão de acordo com o esperado. Foi dito na introdução
deste trabalho que a presença dos grupos criminosos nas favelas do Rio de Janeiro facilita
a ocorrência de roubos na cidade. Em particular, membros de facções adotam a prática
de alugar armas ociosas para a realização destes crimes. Assim, é razoável que haja uma
diminuição generalizada destas transgressões em decorrência da pacicação (tanto em
favelas quanto nas cercanias destes territórios).
33
Além disso, inúmeros jovens costumam
auferir renda a partir da realização de pequenos serviços para as facções armadas. Desta
maneira, a falta de oportunidades para ex-delinquentes resultante da ocupação policial
deveria acarretar em um aumento generalizado dos furtos (tanto nas comunidades quanto
nas regiões próximas destas localidades).
A discussão acima não esclarece a falta de impacto da política sobre os furtos nas
33 O leitor mais atento pode armar que roubos não costumam ocorrer dentro de favelas e, portanto,
não deveria haver uma queda deste tipo de crime no interior das comunidades ocupadas pela polícia. No
entanto, a base de favelas utilizada neste estudo acaba captando parte das transgressões realizadas nas
cernias destas áreas. Este fato pode ser visto na Tabela II. Note que furtos e roubos são bastante comuns
nas comunidades consideradas neste trabalho.
29
cercanias de favelas e os roubos no interior destas comunidades. A hipótese de que criminosos são indivíduos racionais implica que deveria haver uma substituição de crimes
na direção de áreas em que há uma redução relativa do custo de realização de transgressões. Assim, a pacicação resultaria em um deslocamento dos crimes para o interior das
favelas, em função do abrandamento das penas aplicadas nestas localidades.
Este fato
ajuda a explicar a ausência de efeito da pacicação sobre os roubos dentro de favelas e os
furtos fora destas comunidades. Basicamente, a realocação de crimes suaviza o impacto,
esperado tanto nas favelas quanto nas cercanias destas áreas, de queda de roubos e de
aumento de furtos.
A Tabela VI analisa somente variáveis contidas nas bases ociais. O objetivo desta
tabela é determinar o efeito da pacicação sobre outros crimes violentos. As colunas 1 e 2
focam nos dados de favelas. Assim, as especicações preferidas indicam a invasão policial
é consistente com um aumento destas ocorrências (ver coluna 2). O coeciente 0,726 é
estatísticamente signicativo à 1% e mostra que a política resulta em um crescimento de
aproximadamente 107% no total de outros crimes violentos.
O impacto sobre o índice agregado advém principalmente de um aumento nas lesões
corporais dolosas e nos estupros. O primeiro tipo de crime citado apresenta um crescimento de cerca de 112% em decorrência da implementação do programa. Este impacto
foi calculado a partir do coeciente 0,752 contido na coluna 2 (note que este parâmetro é
estatisticamente signicante a 1%). Além disso, a política é consistente com um aumento
de aproximadamente 128% na segunda variável mencionada. Esta estimativa baseou-se
no coeciente 0,824 encontrado na coluna 2. Note que este parâmetro é estatísticamente
signicativo a 1%. Existe ainda evidência de um crescimento nas tentativas de homicídio.
No entanto, o efeito da pacicação sobre estes crimes é relativamente menor. Neste caso,
a ocupação policial é consistente com um aumento de aproximadamente 64%.
Os resultados obtidos ao considerar a base de delegacias (colunas 3 e 4) são qualitativamente semelhantes aos encontrados ao focar nos dados de favelas (colunas 1 e 2). A única
exceção é referente as tentativas de homicídio. O coeciente associado a esta variável é
negativo e signicativo a 10% na coluna 3. Porém, ocorre uma reversão do sinal quando
são incluídas as tendências por delegacia. Além disso, o parâmetro encontrado na coluna
4 é estatisticamente insignicante. Logo, a evidência acerca do efeito da pacicação sobre
esta variável é inconclusiva.
Além disso, as especicações preferidas sugerem que um incremento de 1 desvio padrão
na porcentagem da área de favelas pacicadas é consistente com um aumento de cerca de
11% no total de outros crimes violentos. Este número baseia-se no coeciente 0,326 (ver
30
coluna 4).
Note que este parâmetro é estatisticamente signicativo a 1%.
O aumento
da categoria agregada decorre, principalmente, de um crescimento de aproximadamente
12% nas lesões corporais dolosas e 7% dos estupros. Ambos os impactos advém de um
incremento de 1 desvio padrão na porcentagem da área de comunidades ocupadas pela
polícia. Antes de prosseguir, deve-se ressaltar que é possivel que os aumentos observados
decorram, exclusivamente, de uma maior probabilidade de realização de denúncias nos
territórios invadidos.
5.3 Testes de Robustez
A subseção acima apresentou os principais resultados deste estudo. Neste trecho do
trabalho são realizados inúmeros testes de robustez que foram desenvolvidos com o intuito de avaliar em que medida os efeitos obtidos anteriormente dependem das escolhas
adotadas. A Tabela VII foca na atuação da polícia. Esta tabela apresenta resultados de
5 alterações dos modelos que foram discutidos na seção de estratégia empírica. A coluna
1 considera a base de favelas. Neste caso, foram estimadas especicações baseadas nas
Equações 1 e 2. Porém, utilizou-se o método de mínimos quadrados ordinários (MQO)
e optou-se por realizar uma transformação das variáveis dependentes de interesse.
Ba-
sicamente, determinou-se o impacto da política sobre o logaritmo da taxa por 100.000
34
habitantes destas variáveis.
As colunas 2 e 3 focam na base de delegacias. A primeira adota o método de MQO e
implementa a mesma modicação das variáveis dependentes de interesse que foi realizada
35
na coluna 1.
A segunda estima modelos de
poisson
semelhantes ao apresentado nas
Equações 3 e 4. A única diferença é que os resultados contidos nesta coluna foram obtidos
a partir de especicações que consideram o resto do estado como grupo de controle. Já
foi discutido que esta região está menos sujeita aos efeitos das externalidades espaciais
(que podem ser positivas ou negativas). Assim, este exercício tem o objetivo de vericar
em que medida a proximidade entre delegacias com UPP e unidades de polícia que não
não foram beneciadas pelo projeto compromete os principais resultados desta pesquisa.
34 Note que somou-se 1 à estas variáveis antes de calcular a taxa e obter o logaritmo.
O objetivo
deste procedimento é evitar a perda de um grande número de observações. Vale ressaltar que também
foram estimados modelos com as variáveis originais. Nestes casos houve perda de observações (devido à
eliminação dos zeros). No entanto, os resultados encontrados com a amostra reduzida são semelhantes
aos apresentados neste trabalho.
35 Note que neste caso também procedeu-se com a adição de 1 às variáveis dependentes de interesse
antes da realização da transformação. Os resultados com a amostra reduzida também são parecidos com
os apresentados neste estudo.
31
Os dados do Disque-Denúncia são utilizados nas colunas 4 e 5. A primeira apresenta
resultados de regressões baseadas na Equação 5.
Porém, neste caso implementa-se a
estimação por MQO e realiza-se a mesma transformação das variáveis dependentes de
interesse adotada nas colunas 1 e 2.
36
A segunda também considera um modelo semelhante
ao descrito pela Equação 5. Todavia, utiliza uma variável de tratamento dicotômica. Esta
indicadora é igual a 1 caso a pacicação tenha atingido pelo menos uma das favelas do
bairro
i
no mês
t.
Caso contrário, esta variável é igual a 0.
Os resultados apresentados na Tabela VII conrmam as estimativas obtidas anteriormente. Em primeiro lugar encontra-se evidência de um crescimento da atividade policial
total. Este efeito advém, principalmente, de um aumento nas apreensões de drogas. Para
estas duas variáveis apenas 1 dos 7 coecientes fornecidos nesta pesquisa é estatisticamente
insignicante. Em segundo lugar, constata-se um crescimento dos abusos de autoridade e
dos desvios de conduta. Em ambos os casos tem-se que 3 dos 4 parâmetros apresentados
neste trabalho são estatisticamente signicantes.
A Tabela VIII analisa a relação entre a pacicação e a violência. Neste caso são realizados os mesmos testes de robustez implementados na Tabela VII. Os resultados sugerem
que a invasão policial é consistente com uma redução do total de crimes violentos.
A
queda do índice agregado decorre, principalmente, de uma diminuição dos autos de resistência. Este efeito é extremamente robusto para ambas as variáveis. Nos dois casos,
observa-se que todos os coecientes fornecidos neste trabalho são estatisticamente signicantes. Além disso, encontra-se que o programa resulta em uma redução do uso ilegal de
armas e dos conitos entre facções. Estes impactos são estatisticamente signicativos em
todas as especicações apresentadas nesta pesquisa (8 no total).
Os resultados encontrados na Tabela VIII podem decorrer de manipulação dos dados. Investigações pouco criteriosas poderiam levar homicídios e autos de resistência à
serem classicados como desaparecimentos.
O fato de que a base do Disque-Denúnica
corrobora a evidência de redução de violência obtida a partir dos dados ociais, reduz
a preocupação com este tipo de comportamento. A despeito disto, a Tabela IX procura
avaliar, diretamente, a hipótese de manipulação das informações disponibilizadas pelos
órgãos de segurança pública. Por este motivo, foca no impacto da ocupação policial sobre
os desaparecimentos. As colunas 1 e 2 consideram apenas os dados de favelas. A primeira
apresenta resultados obtidos a partir de um modelo idêntico ao discutido nas Equações 1
e 2. A segunda baseia-se nas especicações estimadas na coluna 1. No entanto, utiliza o
36 Note que neste caso também realizou-se a soma de 1 às variáveis dependentes de interesse antes
da realização da transformação. Os resultados com a amostra reduzida também são parecidos com os
fornecidos neste trabalho.
32
método de mínimos quadrados ordinários (MQO) e realiza uma transformação da variável
dependente de interesse. A nova variável é o logaritmo da taxa por 100.000 habitantes
dos desaparecimentos.
As colunas 3, 4 e 5 utilizam a base de delegacias. A primeira apresenta coecientes
obtidos a partir de modelos idênticos ao fornecido pelas Equações 3 e 4.
A segunda
baseia-se nas regressões estimadas na coluna 3. No entanto, adota o método de MQO e
realiza a mesma modicação da variável dependente de interesse implementada na coluna
2. A terceira também estima modelos parecidos com o descrito nas Equações 3 e 4. A
única diferença é que considera o resto do estado como grupo de controle. A migração de
tracantes poderia aumentar a violência dos territórios da cidade localizados próximos à
favelas pacicadas. Isto acarretaria em um crescimento dos desaparecimentos nestas áreas.
Desta maneira, os parâmetros estimados nas colunas 3 e 4 subestimariam o verdadeiro
impacto da pacicação sobre esta variável. Os parâmetros apresentados na coluna 5 estão
menos sujeitos a este tipo de viés.
Os resultados fornecidos na Tabela IX indicam que a invasão policial não resulta em
um aumento dos desaparecimentos. Os cinco coecientes de interesse apresentados nesta
tabela são estatisticamente insignicantes. Além disso, a maior parte destes parâmetros
são consistentes com efeitos reduzidos do programa sobre este tipo de ocorrência.
A
única exceção é o coeciente apresentado na coluna 3. Logo, não parece estar havendo
manipulação dos dados.
A Tabela X avalia o impacto da pacicação sobre os crimes
contra o patrimônio. A coluna 1 considera a base de favelas. Neste caso, foram estimadas
especicações baseadas nas Equações 1 e 2. Porém, utilizou-se o método de MQO e optouse por realizar uma transformação das variáveis dependentes de interesse. Basicamente,
determinou-se o impacto da política sobre o logaritmo da taxa por 100.000 habitantes
destas variáveis.
As colunas 2 e 3 focam na base de delegacias. A primeira adota o método de MQO e
implementa a mesma modicação das variáveis dependentes de interesse que foi realizada
na coluna 1.
A segunda estima modelos de
poisson
semelhantes ao apresentado nas
Equações 3 e 4. No entanto, estas especicações utilizam o resto do estado como grupo
de controle. Novamente, procura-se considerar uma área menos sujeita às externalidades
espaciais. Os resultados encontrados na Tabela X são qualitativamente semelhantes aos
obtidos na subseção acima. Por um lado, a ocupação resulta em um aumento dos furtos
nas favelas. Por outro lado, o programa implica uma redução dos roubos nas cercanias
destes territórios.
A Tabela XI analisa a relação entre a pacicação e os outros crimes violentos. Neste
33
caso, são realizados os mesmos testes de robustez implementados na Tabela X. Os resultados indicam que a política é consistente com um aumento no total de outros crimes
violentos. O efeito na categoria agregada advém, majoritariamente, de um crescimento
das lesões corporais dolosas e dos estupros. Assim, os parâmetros apresentados nas Tabelas VII, VIII, IX, X e XI corroboram os principais resultados desta pesquisa.
5.4 Placebo
A política de pacicação é o foco deste estudo. As variáveis explicadas de interesse
utilizadas nas subseções acima foram escolhidas por compreender categorias que deveriam
ser afetadas pelo programa. Por outro lado, é razoável supor que existem ocorrências que
estão menos relacionadas com a presença da polícia. As mortes no trânsito, que perfazem
a maior parte dos homicídios culposos, são um exemplo de evento que é fracamente
correlacionado com a localização dos agentes de segurança pública. Esta armação decorre
do fato que a polícia não é responsável por multar veículos. Logo, atitudes imprudentes
podem ocorrer mesmo diante de ociais.
Acidentes de trabalho, que fazem parte das
lesões corporais culposas, são fatalidades cujo acontecimento que está fora do controle
dos policiais. Lembre-se que os agentes de segurança pública não realizam a scalização
acerca do uso de aparelhos de proteção individual.
Nesta subseção desenvolveu-se uma categoria agregada, chamada de total de crimes
culposos. Esta variável foi criada a partir da soma dos homicídios culposos e das lesões
corporais culposas.
A explicação acima sugere que a pacicação não deveria ter efeito
sobre nenhum destes três tipos de ocorrência. Os resultados apresentados na Tabela XII
têm o objetivo de conrmar esta hipótese. As colunas desta tabela contém especicações
identicas às contidas na Tabela IX. A única diferença é que agora são consideradas as
três variáveis dependentes de interesse que não deveriam ser afetadas pela invasão policial.
Note que apenas um dos parâmetros fornecidos na Tabela XII é estatisticamente
signicante (ver coeciente 0,082 apresentado na coluna 3). Estes resultados são encorajadores, já que são consistentes com a hipótese de que os principais impactos estimados
nesta pesquisa, discutidos na subseção 2, decorrem exclusivamente da implementação do
programa.
34
5.5 Avaliando o Impacto da Pacicação na Migração de Criminosos
A Tabela XIII procura estudar a possibilidade, discutida anteriormente, de fuga de
bandidos para territórios da cidade do Rio de Janeiro que não receberam UPPs. Assim, os
resultados apresentados nesta tabela foram obtidos a partir das regressões descritas pelas
Equações 6 e 7.
37
Na coluna 5 constata-se um aumento dos crimes contra o patrimônio
nas delegacias de polícia da capital que não foram pacicadas (todos os coecientes apresentados nesta coluna são positivos e estatisticamente signicativos). Note que, os furtos
são os principais responsáveis pelo crescimento do índice agregado (esta interpretação decorre dos parâmetros contidos na coluna 6). Por outro lado, a coluna 7 é consistente com
um grande aumento nos outros crimes violentos nas localidades da cidade que continuam
sobre o controle do tráco (todos os parâmetros contidos nesta coluna são positivos e estatisticamente signicantes). Este crescimento decorre principalmente do comportamento
das lesões corporais dolosas (não existe evidência de impacto sobre estupros e tentativas
de homicídio). Estes resultados fornecem evidência favorável à hipótese de deslocamento
de bandidos para as regiões da capital que não são beneciadas pelo programa.
A Tabela XIV têm o intuito de avaliar a hipótese de que bandidos fugiram para a
Baixada em decorrência da invasão policial. Os parâmetros contidos nesta tabela foram
38
obtidos a partir das regressões descritas pelas Equações 6 e 7.
Os coecientes apresen-
tados na coluna 4 apontam para um efeito positivo da política sobre os crimes contra o
patrimônio ocorridos na Baixada (todos os parâmetros contidos nesta coluna são positivos e signicativos). O aumento do índice agregado decorre do crescimento dos roubos
e dos furtos (estes efeitos aparecem nas colunas 5 e 6, respectivamente).
Além disso,
o programa é consistente com um crescimento dos outros crimes violentos na Baixada
(todos os coecientes da coluna 7 são positivos e estatisticamente signicantes).
Este
resultado advém principalmente de um aumento das lesões corporais dolosas nesta região
(ver coluna 9).
Existe também evidência, menos contundente, de um crescimento das
tentativas de homicídio (apenas dois dos quatro parâmetros contidos na coluna 8 são positivos e signicativos). Assim, a análise da Tabela XIV é consistente com a hipótese de
deslocamento de criminosos para a Baixada.
37 Uma descrição mais detalhada das especicações estimadas para gerar os resultados apresentados na
Tabela XIII, pode ser encontrada na seção de estratégia empírica.
38 Uma descrição mais detalhada das especicações estimadas para gerar os resultados apresentados na
Tabela XIV pode ser encontrada na seção de estratégia empírica.
35
6
Conclusão
Os resultados apresentados neste trabalho indicam que a política de pacicação está
sendo bem sucedida em atingir o seu principal objetivo que é combater os grupos armados
em atividade no Rio de Janeiro.
Os efeitos estimados indicam que o programa reduz
as transgressões que estão tipicamente ligadas ao domínio territorial exercido por estas
organizações criminosas.
Assim, observa-se uma queda dos autos de resistência e dos
conitos entre facções.
Os impactos discutidos acima sugerem que a estratégia de ocupação desenvolvida pelos
órgãos de segurança pública do estado do Rio de Janeiro oferece um modelo bem sucedido
para lidar de com a falta de segurança encontrada nos centros urbanos de inúmeros países
em desenvolvimento. Um problema da política parece ser a ocorrência de um aumento
de crimes não letais como denúncias contra a polícia, furtos, lesões corporais dolosas e
estupros.
Este estudo não é capaz de determinar em que medida os efeitos positivos
encontrados decorrem de um crescimento na probabilidade de que indivíduos registrem
ocorrências. É possível inclusive que o aumento destas transgressões esteja sendo causado
diretamente pelo programa. Neste caso, algumas modicações da estratégia podem ajudar
a reduzir os efeitos colaterais observados.
Em primeiro lugar, as denúncias contra policiais estão crescendo apesar de haver
preocupação com o treinamento, dos agentes alocados para regiões ocupadas, nas técnicas
de polícia de proximidade.
Este fato sugere que os cursos oferecidos até o momento
são insucientes para apagar a herança cultural militarista característica dos órgãos de
segurança pública do estado. Uma maneira de lidar com esta diculdade é aumentar o
investimento na qualicação dos prossionais que atuam nas áreas pacicadas.
Em segundo lugar, existe evidência de que as lesões corporais dolosas estão crescendo
nos territórios invadidos. Moradores, submetidos à condições de vida precárias, muitas
39
vezes partem para agressões físicas em situações de conito.
Já foi dito anteriormente,
que as penas mais brandas implementadas pelo sistema de justiça criminal reduzem os
custos associados à este tipo de comportamento. Este fato, pode explicar o aumento das
lesões corporais dolosas nas áreas ocupadas pela polícia. O treinamento dos policiais na
resolução de conitos pode ajudar a mitigar este efeito. Em terceiro lugar, parece estar
ocorrendo um crescimento dos estupros. A realização de um policiamento mais eciente
39 Em seu artigo Paes-Machado e Noronha (2002) argumentam que moradores de comunidades pobres
têm que lidar com o desemprego, com condições de moradia precárias, em geral não possuem título de
propriedade e muitas vezes acabam recorrendo ao alcoolismo.
pequenos conitos resultem em agressões físicas.
36
Nesse tipo de ambiente é comum que
pode contribuir para a redução destas transgressões.
40
O aumento dos furtos, em decorrência da pacicação, pode ser caracterizado como o
terceiro problema diante dos formuladores da política. Investimentos na oferta de alternativas para os jovens dos territórios beneciados pelo programa podem ajudar a combater o
crescimento destes delitos. Por m, esse estudo encontra indícios de migração de bandidos
para áreas da região metropolitana que não receberam UPPs. Este fato deve ser levado
em consideração no momento da invasão. Uma opção para limitar a fuga de criminosos
é o estabelecimento de um cerco mais rigoroso, daqueles que vem sendo implementados,
no momento da ocupação. Outra alternativa é levar o programa para todas as favelas do
estado. No entanto, é necessário fazer um estudo detalhado dos custos associados a esta
estratégia, am de determinar a sua viabilidade.
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40 O policiamento eciente consiste na alocação do efetivo a partir da identicação de áreas em que
existe grande probabilidade de observação de crimes. O objetivo é desencorajar eventuais criminosos.
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São Paulo
FIGURA
A I – DISTRIB
BUIÇÃO GE
EOGRÁFICA DAS FAVEL
LAS PACIFIICADAS ATÉ
É OUTUBRO
O DE
2012
Delegaacias
Favelas co
om UPP
Favelas seem UPP Notas. A figgura acima foi gerada a partir doo arquivo disponnibilizado pelo IB
BGE que contém
m a localização e o formato de toodas as
favelas do estado do Rio de Janeiro (em 2010). O arquuivo é compatívvel com o progrrama Google Eaarth. As comunnidades
pacificadas até outubro de 2012
2
aparecem em
e verde e as nãão ocupadas em vermelho. O poolicial dourado inndica a localizaçção das
d polícia.
delegacias de
44
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
600000
400000
200000
0
População das Comunidades com UPP
20
15
10
5
0
Número de Delegacias com UPP
FIGURA II – DIFERENTES MEDIDAS DA IMPLEMENTAÇÃO GRADUAL DO PROGRAMA DE
PACIFICAÇÃO
2012
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
15,000
10,000
5,000
0
15
10
5
0
Área das Favelas com UPP (km2)
20
Número de Policiais nas Favelas com UPP
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir de dados do censo de 2010 e a partir de informações disponibilizadas no site
oficial das UPPs. São fornecidas quatro medidas diferentes do tamanho do programa de pacificação para todos os anos entre 2008
e 2012. O painel no topo e à esquerda apresenta o número de delegacias com UPP, o painel no topo e à direita contém a
população das comunidades com UPP, o painel abaixo e à direita disponibiliza a área (em quilômetros quadrados) das favelas
com UPP e o painel abaixo e à esquerda fornece o número de policiais nas favelas com UPP.
45
2004
350
300
250
200
Prisões por 100.000
100
2006
2008
2010
2012
2004
2006
2008
2008
2010
2012
ano
Rio sem UPP
Rio com UPP
Rio com UPP
15
10
5
0
Autos de Resistência por 100.000
60
40
2006
2012
20
Rio sem UPP
80
Rio com UPP
20
2004
2010
ano
ano
Rio sem UPP
Total de Crimes Violentos por 100.000
150
700
600
500
400
300
200
Atividade Policial Total por 100.000
FIGURA III – IMPACTO DA PACIFICAÇÃO EM CRIMES VIOLENTOS E EM OUTROS CRIMES
VIOLENTOS
2004
2006
2008
2010
2012
ano
Rio sem UPP
Rio com UPP
Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir da base de dados de delegacias. Foram consideradas apenas as unidades de
polícia da cidade do Rio de Janeiro. O painel acima e à esquerda trata da atividade policial total. Assim, a linha vermelha indica a
taxa média anual por 100.000 habitantes deste tipo de ocorrência nas delegacias com UPP. Por outro lado, a linha azul contém a
mesma informação para as unidades de polícia sem UPP. Os demais painéis são idênticos. A única diferença é que o painel acima
e à direita trata das prisões, o abaixo e à esquerda é referente ao total de crimes violentos e o abaixo e à direita foca nos autos de
resistência.
46
FIGURA IV – IMPACTODA PACIFICAÇÃO EM CRIMES CONTRA O PATRIMÔNIO E NA
ATIVIDADE POLICIAL
2008
2010
2012
5000
4000
3000
2000
Total de Roubos por 100.000
2006
1000
15000
10000
5000
0
2004
2004
2006
2008
ano
Rio sem UPP
2010
2012
ano
Rio com UPP
Rio sem UPP
Rio com UPP
2004
2006
2008
2010
2012
ano
Rio sem UPP
Rio com UPP
1200
1000
800
600
400
800
1000
1200
Lesão Corporal Dolosa por 100.000
1400
600
Total de Outros Crimes Violentos por 100.000
Total de Crimes Contra o Patrimônio por 100.000
2004
2006
2008
2010
2012
ano
Rio sem UPP
Rio com UPP
Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir da base de dados de delegacias. Foram consideradas apenas as unidades de
polícia da cidade do Rio de Janeiro. O painel acima e à esquerda trata do total de crimes contra o patrimônio. Assim, a linha
vermelha indica a taxa média anual por 100.000 habitantes deste tipo de ocorrência nas delegacias com UPP. Por outro lado, a
linha azul contém a mesma informação para as unidades de polícia sem UPP. Os demais painéis são idênticos. A única diferença
é que o painel acima e à direita trata do total de roubos, o abaixo e à esquerda é referente ao total de outros crimes violentos e o
abaixo e à direita foca nas lesões corporais dolosas.
47
FIGURA V – ESTUDO DE EVENTO AO REDOR PACIFICAÇÃO PARA CRIMES VIOLENTOS E
PARA OUTROS CRIMES VIOLENTOS
Apreensão de Drogas
0
-.5
Parâmetro Estimado
0
-.2
-.4
-1
-.6
Parâmetro Estimado
.5
.2
Atividade Policial Total
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
Total de Crimes Violentos
0
-.5
-1
-1.5
-1
Parâmetro Estimado
0
-.5
Parâmetro Estimado
.5
.5
Autos de Resistência
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir da base de dados de delegacias. Foram consideradas apenas as unidades de
polícia da cidade do Rio de Janeiro. Os pontos vermelhos indicam parâmetros associados à indicadoras trimestrais que foram
obtidos a partir de regressões de poisson (o Apêndice E fornece uma explicação detalhada destas especificações). Optou-se por
utilizar indicadoras trimestrais (no lugar de mensais) para reduzir o ruído dos resultados. A indicadora do trimestre contendo o
mês da invasão foi omitida. As linhas azuis caracterizam o intervalo de confiança ao nível de 95% das estimativas pontuais. O
painel acima e à esquerda foca na atividade policial total, o acima e à direita analisa a apreensão de drogas, o abaixo e à esquerda
estuda o total de crimes violentos e o abaixo e à direita trata dos autos de resistência. 48
FIGURA VI – ESTUDO DE EVENTO AO REDOR PACIFICAÇÃO PARA CRIMES CONTRA O
PATRIMÔNIO E PARA A ATIVIDADE POLICIAL Total de Crimes Contra o Patrimônio
0
-.1
Parâmetro Estimado
-.3
-.2
.05
0
-.05
-.1
Parâmetro Estimado
.1
.1
Total de Roubos
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
Estupro
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
-.5
0
Parâmetro Estimado
.2
.1
0
-.1
-.2
Parâmetro Estimado
.5
.3
Total de Outros Crimes Violentos
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
-11 à -13 -8 à -10 -5 à -7
-2 à -4
2à4
5à7
8 à 10 11 à 13
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)
Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir da base de dados de delegacias. Foram consideradas apenas as unidades de
polícia da cidade do Rio de Janeiro. Os pontos vermelhos indicam parâmetros associados à indicadoras trimestrais que foram
obtidos a partir de regressões de poisson (o Apêndice E fornece uma explicação detalhada destas especificações). Optou-se por
utilizar indicadoras trimestrais (no lugar de mensais) para reduzir o ruído dos resultados. A indicadora do trimestre contendo o
mês da invasão foi omitida. As linhas azuis caracterizam o intervalo de confiança ao nível de 95% das estimativas pontuais. O
painel acima e à esquerda foca no total de crimes contra o patrimônio, o acima e à direita analisa o total de roubos, o abaixo e à
esquerda estuda o total de outros crimes violentos e o abaixo e à direita trata do estupro. 49
TABELA I
ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DE CARACRÍSTICAS DOS SETORES CENSITÁRIOS - FAVELAS E
OUTRAS ÁREAS (COM UPP VS SEM UPP)
Favelas
Sem UPP
Proporção dos Chefes de Domícilio que são
Alfabetizados
Proporção dos Chefes de Domicílio que são
Homens
Porcentagem de Negros na População
Proporção da População entre 15 e 24 Anos
Número de Moradores do Domicílio
Proporção dos Domicílios Localizados em Rua
com Iluminação Pública
Proporção dos Domicílios Localizados em Rua
Pavimentada
Proporção dos Domicílios em que Existe Lixo
Acumulado nos Logradouros
Proporção dos Domicílios com Rede Geral de
Distribuição de Água
Proporção dos Domicílios com Acesso à Rede
de Esgoto
Renda per Capita
Número de Setores Censitários
Outras Áreas
Com UPP Diferença
Sem UPP
Com UPP Diferença
(1)
(2)
(2)-(1)
(4)
(5)
(5)-(4)
0,92
(0,001)
0,53
(0,004)
0,16
(0,002)
0,18
(0,000)
3,31
(0,010)
0,34
(0,013)
0,30
(0,013)
0,06
(0,006)
0,41
(0,015)
0,34
(0,013)
449,25
(4,106)
1059
0,91
(0,001)
0,54
(0,003)
0,17
(0,003)
0,20
(0,001)
3,31
(0,014)
0,19
(0,011)
0,18
(0,011)
0,04
(0,005)
0,25
(0,012)
0,22
(0,012)
464,29
(3,433)
1160
-0,006
(0,002)
0,002
(0,005)
0,008
(0,004)
0,011
(0,001)
-0,005
(0,018)
-0,158
(0,017)
-0,123
(0,017)
-0,020
(0,007)
-0,164
(0,019)
-0,115
(0,018)
15,041
(5,329)
0,98
(0,000)
0,55
(0,002)
0,11
(0,001)
0,15
(0,000)
2,98
(0,005)
0,94
(0,002)
0,91
(0,003)
0,04
(0,002)
0,97
(0,002)
0,88
(0,003)
1273,49
(18,024)
4445
0,98
(0,000)
0,52
(0,002)
0,09
(0,001)
0,14
(0,001)
2,79
(0,007)
0,97
(0,002)
0,97
(0,002)
0,04
(0,003)
0,98
(0,002)
0,94
(0,003)
1858,89
(25,262)
3531
0,006
(0,001)
-0,023
(0,002)
-0,02
(0,001)
-0,01
(0,001)
-0,195
(0,008)
0,031
(0,003)
0,061
(0,004)
0,006
(0,003)
0,012
(0,003)
0,058
(0,005)
585,396
(30,316)
Notas. As estatísticas descritivas foram geradas a partir do CENSO de 2010. A amostra contém todos os setores censitários da
cidade do Rio de Janeiro. Os setores censitários foram alocados para delegacias de polícia e, posterioemente, divididos entre
pacificados e não pacificados. O erro-padrão aparece entre parênteses.
50
TABELA II
ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DAS VARIÁVEIS DE CRIME
Atividade Policial Total
Prisões
Apreensão de Drogas
Apreensão de Armas
Total de Crimes Violentos
Homicídios
Autos de Resistência
Total de Crimes Contra o Patrimônio
Total de Roubos
Total de Furtos
Número de Observações
Favelas
Delegacias
Disque-Denúncia
(1)
(2)
(3)
74,035
35,795
(9,080)
(3,107)
18,223
14,460
(3,083)
(1,482)
26,536
10,871
(3,571)
(1,143)
29,276
10,465
(3,825)
(1,146)
15,707
5,769
(2,152)
(0,596)
8,377
4,271
(1,553)
(0,472)
7,331
1,498
(1,373)
(0,195)
154,253
767,391
(18,057)
(129,929)
100,056
301,767
(12,700)
(43,333)
54,197
465,625
(6,119)
(87,188)
216
468
Notas. As estatísticas descritivas foram geradas a partir das bases de favelas, de delegacias e de bairros. As duas
primeiras são fornecidas pelo ISP e a última é disponibilizada pelo Disque-Denúncia. Somente o ano de 2007 e os
dados referentes à cidade do Rio de Janeiro foram considerados para gerar as informações apresentadas nesta tabela.
As duas primeiras colunas contém taxas mensais por 100,000 habitantes. A terceira coluna fornece a proporção de
meses com ocorrência. O erro-padrão aparece entre parênteses.
51
TABELA II
ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DAS VARIÁVEIS DE CRIME (CONTINUAÇÃO)
Total de Outros Crimes Violentos
Tentativa de Homicídio
Lesão Corporal Dolosa
Estupro
Favelas
Delegacias
DisqueDenúncia
(1)
(2)
(3)
66,014
69,163
(7,055)
(7,549)
8,184
3,097
(1,326)
(0,288)
55,493
65,025
(6,194)
(7,272)
2,337
1,041
(0,578)
(0,270)
0,716
Indicadora de Denúncias Contra a Polícia
(0,011)
0,174
Indicadora de Abuso de Autoridade
(0,009)
0,665
Indicadora de Desvio de Conduta
(0,012)
0,328
Indicadora de Corrupção
(0,011)
0,806
Indicadora de Denúncias Sobre Violência
(0,010)
0,787
Indicadora de Porte Ilegal de Armas
(0,010)
0,393
Indicadora de Uso Ilegal de Armas
(0,012)
0,127
Indicadora de Conflitos entre Facções
(0,008)
Número de Observações
216
468
1668
Notas. As estatísticas descritivas foram geradas a partir das bases de favelas, de delegacias e de bairros. As duas
primeiras são fornecidas pelo ISP e a última é disponibilizada pelo Disque-Denúncia. Somente o ano de 2007 e os
dados referentes à cidade do Rio de Janeiro foram considerados para gerar as informações apresentadas nesta tabela. As
duas primeiras colunas contém taxas mensais por 100,000 habitantes. A terceira coluna fornece a proporção de meses
com ocorrência. O erro-padrão aparece entre parênteses.
52
TABELA III
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO NA POLÍCIA
(1)
Variável Dependente: Atividade
Policial Total
R-quadrado†
(2)
(3)
(4)
(6)
Base de Favelas
Base de Delegacias
Base do Disque-Denúncia
Poisson (tratamento =
dummy)
Poisson (tratamento = %
área pacificada)
MPL (tratamento = % área
pacificada)
1,016
0,951
(0,150)*** (0,131)***
0,614
0,634
0,198
(0,167)
0,604
-0,000
(0,142)
0,664
R-quadrado†
1,253
1,096
(0,138)*** (0,117)***
0,577
0,591
0,104
(0,211)
0,579
-0,076
(0,187)
0,651
Variável Dependente: Apreensão de
Drogas
R-quadrado†
1,419
1,269
(0,168)*** (0,127)***
0,593
0,619
0,502
(0,246)**
0,553
0,375
(0,202)*
0,592
Variável Dependente: Apreensão de
Armas
R-quadrado†
-0,674
(0,311)**
0,278
-0,338
(0,219)
-0,575
(0,363)
0,421
0,445
Variável Dependente: Prisões
(5)
-0,463
(0,324)
0,293
Variável Dependente: Denúncias
Contra a Polícia
R-quadrado†
0,011
(0,029)
0,414
0,038
(0,028)
0,423
Variável Dependente: Abuso de
Autoridade
R-quadrado†
0,026
(0,027)
0,212
0,086
(0,034)**
0,225
Variável Dependente: Desvio de
Conduta
R-quadrado†
0,024
(0,023)
0,375
0,079
(0,041)*
0,386
0,014
(0,045)
0,327
0,088
(0,046)*
0,342
Variável Dependente: Corrupção
R-quadrado†
Observações
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
1296
1296
3666
3666
13344
13344
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas, por delegacia na base de delegacia e de acordo
com a metodologia descrita no Apêndice D na base do Disque-Denúncia).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades), a delegacia (na base de unidades de polícia) e o bairro (na base do DisqueDenúncia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
53
TABELA IV
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO NA VIOLÊNCIA
(1)
(2)
(3)
Base de Favelas
Base de Delegacias
Poisson (tratamento =
dummy)
Poisson (tratamento = %
área pacificada)
-1,021
-0,890
Variável Dependente: Total de Crimes
Violentos
(0,184)*** (0,189)***
R-quadrado†
0,331
0,338
Variável Dependente: Homicídios
R-quadrado†
Variável Dependente: Autos de
Resistência
R-quadrado†
(4)
-0,488
(0,272)*
0,320
-0,402
(0,263)
0,327
(6)
Base do Disque-Denúncia
MPL (tratamento = % área
pacificada)
-0,705
-0,532
(0,104)*** (0,159)***
0,326
0,333
-0,458
(0,105)***
0,293
-1,765
-1,495
(0,306)*** (0,467)***
0,331
0,351
(5)
-0,262
(0,164)
0,299
-1,501
-1,358
(0,267)*** (0,377)***
0,279
0,295
Variável Dependente: Denúncias
Sobre Violência
R-quadrado†
-0,045
(0,036)
0,503
-0,029
(0,032)
0,519
Variável Dependente: Porte Ilegal de
Armas
R-quadrado†
-0,070
(0,040)*
0,483
-0,031
(0,041)
0,500
Variável Dependente: Uso Ilegal de
Armas
R-quadrado†
-0,149
(0,041)***
0,302
-0,171
(0,046)***
0,319
Variável Dependente: Conflitos Entre
Facções
R-quadrado†
-0,149
(0,045)***
-0,134
(0,040)***
0,237
0,283
Observações
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
1296
1296
3666
3666
13344
13344
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas, por delegacia na base de delegacia e de acordo
com a metodologia descrita no Apêndice D na base do Disque-Denúncia).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades), a delegacia (na base de unidades de polícia) e o bairro (na base do DisqueDenúncia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
54
TABELA V
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO NOS CRIMES CONTRA O PATRIMÔNIO
(1)
Variável Dependente: Total de Crimes Contra o
Patrimônio
R-quadrado†
(2)
(3)
(4)
Base de Favelas
Base de Delegacias
Poisson (tratamento = dummy)
Poisson (tratamento = % área
pacificada)
0,106
(0,100)
0,707
0,100
(0,087)
0,728
-0,088
(0,057)
0,918
-0,057
(0,045)
0,928
-0,149
(0,119)
0,703
-0,120
(0,134)
0,717
-0,344
(0,087)***
0,849
-0,279
(0,074)***
0,866
R-quadrado†
0,337
(0,106)***
0,575
0,312
(0,078)***
0,589
-0,040
(0,051)
0,922
0,039
(0,044)
0,928
Observações
1296
1296
3666
3666
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Variável Dependente: Total de Roubos
R-quadrado†
Variável Dependente: Total de Furtos
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas e por delegacia na base de delegacias).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades) e a delegacia (na base de unidades de polícia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
55
TABELA VI
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO EM OUTROS CRIMES VIOLENTOS
(1)
Variável Dependente: Total de Outros Crimes
Violentos
R-quadrado†
(2)
(3)
(4)
Base de Favelas
Base de Delegacias
Poisson (tratamento = dummy)
Poisson (tratamento = % área
pacificada)
0,751
(0,093)***
0,634
0,726
(0,089)***
0,643
0,154
(0,086)*
0,535
0,326
(0,093)***
0,566
0,455
(0,289)
0,296
0,494
(0,259)*
0,320
-0,300
(0,160)*
0,159
0,113
(0,195)
0,179
0,775
(0,097)***
0,624
0,752
(0,098)***
0,634
0,190
(0,090)**
0,532
0,345
(0,095)***
0,563
0,824
(0,185)***
0,272
0,120
(0,103)
0,217
(0,116)*
R-quadrado†
0,905
(0,196)***
0,260
0,281
0,288
Observações
1296
1296
3666
3666
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Variável Dependente: Tentativa de Homicídio
R-quadrado†
Variável Dependente: Lesão Corporal Dolosa
R-quadrado†
Variável Dependente: Estupro
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas e por delegacia na base de delegacias).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades) e a delegacia (na base de unidades de polícia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
56
TABELA VII
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO NA POLÍCIA
(1)
(2)
Base de
Favelas
(3)
Base de Delegacias
(4)
(5)
Base do Disque-Denúncia
MQO
(tratamento
= dummy)
MQO (tratamento
= % área
pacificada)
Poisson (controle
= resto do estado;
tratamento = %
área pacificada)
0,824
(0,140)***
0,650
-0,038
(0,165)
0,822
0,206
(0,118)*
0,458
0,602
(0,112)***
0,761
-0,177
(0,216)
0,805
0,052
(0,170)
0,412
0,785
Variável Dependente: Apreensão de
Drogas
(0,135)***
0,715
R-quadrado†
0,204
(0,188)
0,802
0,600
(0,173)***
0,485
-0,249
(0,144)*
0,695
-0,223
(0,339)
0,260
MQO
(tratamento
= % área
pacificada)
MPL
(tratamento
= dummy)
Variável Dependente: Denúncias
Contra a Polícia
R-quadrado†
0,235
(0,094)**
0,721
0,024
(0,028)
0,423
Variável Dependente: Abuso de
Autoridade
R-quadrado†
0,086
(0,039)**
0,939
0,084
(0,036)**
0,225
Variável Dependente: Desvio de
Conduta
R-quadrado†
0,234
(0,083)***
0,746
0,076
(0,034)**
0,386
0,070
(0,078)
0,851
0,066
(0,039)*
0,342
Variável Dependente: Atividade
Policial Total
R-quadrado†
Variável Dependente: Prisões
R-quadrado†
Variável Dependente: Apreensão de
Armas
R-quadrado†
-0,134
(0,085)
0,605
Variável Dependente: Corrupção
R-quadrado†
Observações
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
1296
3666
8178
13344
13344
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas, por delegacia na base de delegacia e de acordo
com a metodologia descrita no Apêndice D na base do Disque-Denúncia).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades), a delegacia (na base de unidades de polícia) e o bairro (na base do DisqueDenúncia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
57
TABELA VIII
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO NA VIOLÊNCIA
(1)
(2)
Base de
Favelas
(3)
Base de Delegacias
(4)
(5)
Base do Disque-Denúncia
MQO
(tratamento =
% área
pacificada)
MPL
(tratamento =
dummy)
Variável Dependente: Denúncias
Sobre Violência
R-quadrado†
-0,182
(0,123)
0,728
-0,014
(0,026)
0,519
Variável Dependente: Porte Ilegal
de Armas
R-quadrado†
-0,158
(0,112)
0,746
-0,013
(0,034)
0,500
Variável Dependente: Uso Ilegal de
Armas
R-quadrado†
-0,188
(0,052)***
0,851
-0,132
(0,039)***
0,319
Variável Dependente: Conflitos
Entre Facções
R-quadrado†
-0,104
(0,048)**
0,914
-0,124
(0,038)***
0,283
Variável Dependente: Total de
Crimes Violentos
R-quadrado†
Variável Dependente: Homicídios
R-quadrado†
Variável Dependente: Autos de
Resistência
R-quadrado†
Observações
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
MQO
(tratamento
= dummy)
MQO (tratamento
= % área
pacificada)
Poisson (controle
= resto do estado;
tratamento = %
área pacificada)
-0,153
(0,048)***
0,725
-0,264
(0,111)**
0,677
-0,711
(0,127)***
0,261
-0,047
(0,047)
0,800
-0,093
(0,101)
0,673
-0,401
(0,132)***
0,237
-0,134
(0,033)***
0,794
-0,196
(0,092)**
0,708
-1,407
(0,375)***
0,395
1296
3666
8178
13344
13344
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas, por delegacia na base de delegacia e de acordo com a
metodologia descrita no Apêndice D na base do Disque-Denúncia).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades), a delegacia (na base de unidades de polícia) e o bairro (na base do DisqueDenúncia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
58
TABELA IX
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO NOS DESAPARECIDOS
(1)
(2)
(3)
Base de Favelas
(4)
(5)
Base de Delegacias
Poisson (tratamento =
dummy)
MQO (tratamento =
dummy)
Poisson (tratamento =
% área pacificada)
MQO (tratamento =
% área pacificada)
Poisson (controle = resto do
estado; tratamento = % área
pacificada)
R-quadrado†
0,025
(0,202)
0,261
0,005
(0,050)
0,735
0,208
(0,131)
0,187
0,103
(0,106)
0,667
0,022
(0,129)
0,128
Observações
1296
1296
3666
3666
8178
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Variável Dependente: Desaparecidos
59
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas e por delegacia na base de delegacias).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades) e a delegacia (na base de unidades de polícia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
TABELA X
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO NOS CRIMES CONTRA O PATRIMÔNIO
(1)
(2)
(3)
Base de Delegacias
Base de Favelas
MQO (tratamento =
dummy)
MQO (tratamento = % área
pacificada)
Poisson (controle = resto do
estado; tratamento = % área
pacificada)
0,056
(0,078)
0,810
-0,023
(0,107)
0,912
-0,067
(0,041)
0,911
-0,157
(0,105)
0,818
-0,220
(0,119)*
0,898
-0,178
(0,067)***
0,901
R-quadrado†
0,216
(0,061)***
0,762
0,059
(0,092)
0,943
0,005
(0,042)
0,873
Observações
1296
3666
8178
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Variável Dependente: Total de Crimes
Contra o Patrimônio
R-quadrado†
Variável Dependente: Total de Roubos
R-quadrado†
Variável Dependente: Total de Furtos
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas e por delegacia na base de delegacias).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades) e a delegacia (na base de unidades de polícia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
60
TABELA XI
IMPACTO DA PACIFICAÇÃO EM OUTROS CRIMES VIOLENTOS
(1)
(2)
(3)
Base de Delegacias
Base de Favelas
MQO (tratamento =
dummy)
MQO (tratamento = % área
pacificada)
Poisson (controle = resto do
estado; tratamento = % área
pacificada)
0,642
(0,078)***
0,724
0,222
(0,102)**
0,859
0,294
(0,083)***
0,411
0,070
(0,065)
0,698
0,108
(0,109)
0,542
-0,165
(0,203)
0,161
0,664
(0,076)***
0,724
0,238
(0,103)**
0,860
0,320
(0,083)***
0,409
R-quadrado†
0,114
(0,028)***
0,781
-0,038
(0,087)
0,721
0,390
(0,118)***
0,220
Observações
1296
3666
8178
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Variável Dependente: Total de Outros
Crimes Violentos
R-quadrado†
Variável Dependente: Tentativa de
Homicídio
R-quadrado†
Variável Dependente: Lesão Corporal
Dolosa
R-quadrado†
Variável Dependente: Estupro
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas e por delegacia na base de delegacias).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades) e a delegacia (na base de unidades de polícia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
61
TABELA XII
TESTES DE FALSIFICAÇÃO
(1)
(2)
(3)
Base de Favelas
(4)
(5)
Base de Delegacias
62
Poisson (tratamento =
dummy)
MQO (tratamento =
dummy)
Poisson (tratamento =
% área pacificada)
MQO (tratamento =
% área pacificada)
Poisson (controle = resto do
estado; tratamento = % área
pacificada)
Variável Dependente: Total de Crimes
Culposos
R-quadrado†
0,058
(0,130)
0,550
0,036
(0,050)
0,741
0,078
(0,050)
0,560
0,087
(0,088)
0,822
0,036
(0,051)
0,418
Variável Dependente: Homicídio
Culposo
R-quadrado†
-0,231
(0,306)
0,559
-0,011
(0,020)
0,946
-0,053
(0,145)
0,154
-0,021
(0,067)
0,671
-0,075
(0,144)
0,184
Variável Dependente: Lesão Corporal
Culposa
R-quadrado†
0,065
(0,142)
0,542
0,033
(0,050)
0,742
0,082
(0,049)*
0,555
0,092
(0,086)
0,820
0,038
(0,049)
0,414
1296
1296
3666
3666
8178
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Observações
Efeito fixo de mês
Efeito fixo por unidade‡
Tendência por unidade‡
Notas. Erro-padrão entre parênteses (agrupado por favela na base de favelas e por delegacia na base de delegacias).
‡Unidade é a favela (na base de comunidades) e a delegacia (na base de unidades de polícia).
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson (caso contrário é o próprio r-quadrado).
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
TABELA XIII
MEDINDO A EXTERNALIDADE DA PACIFICAÇÃO PARA O RESTO DA CIDADE (CRIMES VIOLENTOS - RESTO DO ESTADO COMO
GRUPO DE CONTROLE)
Regressões de Poisson
Total de
Crimes
Violentos
63
Dummy 2009*Dummy do
Resto da Cidade
Dummy 2010*Dummy do
Resto da Cidade
Dummy 2011*Dummy do
Resto da Cidade
Dummy 2012*Dummy do
Resto da Cidade
R-quadrado†
Observações
Efeito fixo de mês
Efeito fixo de delegacia
Homicídios
Autos de
Resistência
Total de
Crimes
Contra o
Patrimônio
Total de
Roubos
Total de
Furtos
Total de
Outros
Crimes
Violentos
Tentativa de
Homicídio
Lesão
Corporal
Dolosa
Estupro
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
0,059
(0,087)
0,054
(0,084)
-0,050
(0,082)
-0,224
(0,097)**
0,274
0,064
(0,098)
0,040
(0,093)
-0,008
(0,086)
-0,236
(0,096)**
0,234
0,040
(0,203)
0,204
(0,244)
-0,198
(0,277)
0,510
(0,295)*
0,416
0,060
(0,035)*
0,065
(0,038)*
0,090
(0,043)**
0,112
(0,050)**
0,866
-0,105
(0,050)**
-0,081
(0,053)
-0,049
(0,071)
-0,021
(0,072)
0,876
0,167
(0,052)***
0,210
(0,052)***
0,274
(0,055)***
0,303
(0,069)***
0,811
0,106
(0,042)**
0,093
(0,041)**
0,145
(0,056)***
0,148
(0,063)**
0,300
0,205
(0,115)*
0,079
(0,133)
-0,033
(0,118)
-0,035
(0,157)
0,134
0,113
(0,041)***
0,102
(0,039)***
0,163
(0,060)***
0,166
(0,066)**
0,298
-0,259
(0,099)***
0,010
(0,086)
0,059
(0,073)
0,110
(0,074)
0,207
7896
7896
7896
7896
7896
7896
7896
7896
7896
7896
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Tendência por delegacia
Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por delegacia. A amostra consiste de delegacias da cidade do Rio de Janeiro que não foram afetadas pela pacificação e de delegacias do
Resto do Estado.
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson.
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
TABELA XIV
MEDINDO A EXTERNALIDADE DA PACIFICAÇÃO PARA A BAIXADA (CRIMES VIOLENTOS - RESTO DO ESTADO COMO GRUPO DE
CONTROLE)
Regressões de Poisson
64
Dummy 2009*Dummy da
Baixada
Dummy 2010*Dummy da
Baixada
Dummy 2011*Dummy da
Baixada
Dummy 2012*Dummy da
Baixada
R-quadrado†
Observações
Efeito fixo de mês
Efeito fixo de delegacia
Homicídios
Autos de
Resistência
Total de
Crimes
Contra o
Patrimônio
Total de
Roubos
Total de
Furtos
Total de
Outros
Crimes
Violentos
Tentativa de
Homicídio
Lesão
Corporal
Dolosa
Estupro
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
0,089
(0,080)
0,104
(0,078)
0,044
(0,080)
-0,089
(0,091)
0,242
0,086
(0,079)
0,083
(0,082)
0,072
(0,078)
-0,047
(0,086)
0,214
0,116
(0,208)
0,322
(0,218)
-0,131
(0,306)
0,051
(0,329)
0,348
0,131
(0,030)***
0,144
(0,035)***
0,191
(0,041)***
0,227
(0,046)***
0,816
0,078
(0,045)*
0,113
(0,054)**
0,238
(0,065)***
0,328
(0,064)***
0,841
0,118
(0,037)***
0,183
(0,044)***
0,219
(0,053)***
0,222
(0,064)***
0,735
0,095
(0,033)***
0,095
(0,050)*
0,170
(0,053)***
0,169
(0,063)***
0,326
0,048
(0,087)
0,239
(0,087)***
0,309
(0,087)***
0,194
(0,119)
0,121
0,102
(0,034)***
0,083
(0,051)
0,167
(0,053)***
0,163
(0,064)**
0,326
-0,103
(0,096)
0,083
(0,112)
0,024
(0,117)
0,159
(0,118)
0,219
8554
8554
8554
8554
8554
8554
8554
8554
8554
8554
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Total de
Crimes
Violentos
Tendência por delegacia
Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por delegacia. A amostra consiste de delegacias da Baixada e de delegacias do Resto do Estado.
†R-quadrado fornece o pseudo r-quadrado nas regressões de poisson.
* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.
Apêndice A
Esse apêndice explica a metodologia utilizada para calcular a população mensal de
cada comunidade (para a base de dados de favelas), de cada delegacia (para a base de
dados das unidades policiais) e de cada bairro (para a base de dados do DD). Em todos
os casos a população total em 2000 e em 2010 foi calculada. Note que a população total
da base de dados de favela foi obtida a partir da soma da população das 18 comunidades
existentes nesse banco de informações.
41
A população total da base de dados das delega-
cias foi encontrada a partir da soma da população das 136 unidades de polícia contidas
42
nesse banco de informações.
A população total da base de dados do DD foi encontrada
43
a partir da soma da população dos 139 bairros presentes nesse banco de informações.
Uma interpolação log-linear foi realizada para obter os valores mensais da população total
em cada caso.
Mais precisamente a interpolação log-linear consiste em encontrar o coeciente angular
e o intercepto de uma reta que cruza dois pontos.
O primeiro ponto é o logaritmo da
população total da base considerada (favela, delegacia ou bairro) em agosto de 2000 e o
segundo ponto é o logaritmo da população total da base analisada (favela, delegacia ou
bairro) em agosto de 2010. Note que o IBGE considera agosto como o mês-base tanto
para o censo de 2000 quanto para o censo de 2010.
A Equação 8 apresenta o método
usado para obter o coeciente angular da interpolação log-linear. Além disso, a Equação
9 descreve a fórmula considerada para calcular o intercepto da interpolação log-linear.
α = [log(poptotalago2010) − log(poptotalago2000)]/120
(8)
β = log(poptotalago2000)
(9)
log(poptotalago2010) é o logaritmo neperiano da população total da base (favela,
delegacia ou bairro) em agosto de 2010 e log(poptotalago2000) é o logaritmo neperiano da
Onde
população total da base (favela, delegacia ou bairro) em agosto de 2000. Note que 120 é
41 Note que os censos de 2000 e de 2010 fornecem a população de todas as favelas da cidade do Rio
de Janeiro nesses anos. Logo, essas bases de dados foram utilizadas para calcular a população das 18
comunidades presentes na base de favelas em 2000 e em 2010.
42 A população de cada delegacia em 2000 e em 2010 foi calculada a partir dos censos de 2000 e de 2010
fornecidos pele IBGE. A metodologia utilizada para relacionar os setores censitários de cada censo com
a área de cada unidade de polícia é descrita em detalhes no Apêndice B abaixo.
43 A população de cada bairro em 2000 e em 2010 foi obtida a partir dos censos de 2000 e de 2010
fornecidos pele IBGE. A metodologia utilizada para relacionar os setores censitários de cada censo com
cada bairro é descrita em detalhes no Apêndice C abaixo.
65
o número de meses entre agosto de 2000 e agosto de 2010. A Equação 10 abaixo pode ser
usada para obter o população total do banco de informações (favela, delegacia ou bairro)
em todos os meses entre agosto de 2000 e agosto de 2010 (essa fórmula também serve para
a realização de extrapolações com o intuito de calcular a população total de cada base
nos meses posteriores à agosto de 2010). Na fórmula abaixo,
x
é denido como o número
de meses desde agosto de 2000. Então a população total de junho de 2001 é calculada ao
considerar
x = 10,
na Equação 10.
log(poptotal(x)) = x ∗ α + β
(10)
Em seguida é possível determinar a população mensal para cada uma das 18 comunidades presentes na base de dados de favelas, para todas as 136 delegacias existentes no
banco de informações das unidades policiais e para cada um dos 139 bairros contidos nas
estatísticas fornecidas pelo DD. Para fazer isso é necessário encontrar os coecientes
µi
θi
e
apresentados nas Equações 11 e 12 abaixo. Note que dessa maneira são calculados coe-
cientes angulares e interceptos especícos para cada unidade
i (onde uma unidade i pode
ser uma favela, uma delegacia ou um bairro dependendo da base de dados considerada).
θi = (popago2010i − popago2000i )/(poptotalago2010 − poptotalago2000)
(11)
µi = popago2000i + θi ∗ poptotalago2000
(12)
Onde
popago2010i
população da unidade
i
e
µi
é a população da unidade
i
em agosto de 2000,
é o intercepto ligado à unidade
i.
θi
i
em agosto de 2010,
popago2000i
é a
é o coeciente angular associado à unidade
Além disso,
poptotalago2010
e
poptotalago2000
são denidas da mesma maneira que nas Equações 8 e 9 acima. A Equação 13 demonstra
como os parâmetros
mês
θi
e
µi
podem ser utilizados para obter a população da unidade
i
no
t.
popi (x) = θi ∗ poptotal(x) + µi
popi (x) é a população da unidade i um número x de meses depois de agosto de 2000, poptotal(x) é
a exponencial de log(poptotal(x)) calculado utilizando a Equação 10, θi é o coeciente
angular da unidade i encontrado a partir da Equação 11 e µi é o intercepto da unidade i
Onde
x
(13)
é denido como o número de meses desde agosto de 2000,
determinado a partir da Equação 12.
66
Apêndice B
No texto foi discutido o problema resultante da criação de 6 delegacias novas no período
considerado na base de dados das unidades de polícia (janeiro de 2005 até outubro de
2012). Esses estabelecimentos surgiram a partir do desmembramento de outras delegacias.
Note que isso diculta a análise dos dados, já que as novas unidades de polícia não teriam
registros de crimes anteriores à sua inauguração. Assim optou-se por agregar as delegacias
novas com as unidades policiais existentes antes do desmembramento.
Esse apêndice
explica, em detalhe, as uniões que foram feitas para resolver o problema da separação das
delegacias. A delegacia de número 42 foi desmembrada da delegacia de número 16 em abril
de 2010. Para lidar com essa diculdade essas duas unidades policiais foram agregadas,
gerando a delegacia de número 806.
A delegacia de número 67 foi desmembrada da
delegacia de número 65 em janeiro de 2011. Para lidar com essa diculdade essas duas
unidades policiais foram agregadas, gerando a delegacia de número 807. A delegacia de
número 70 foi desmembrada da delegacia de número 71 em janeiro de 2011. Para lidar
com essa diculdade essas duas unidades policiais foram agregadas, gerando a delegacia
de número 808.
A delegacia de número 130 foi desmembrada da delegacia de número
123 em junho de 2008.
Para lidar com essa diculdade essas duas unidades policiais
foram agregadas, gerando a delegacia de número 809.
A delegacia de número 132 foi
desmembrada da delegacia de número 126 em janeiro de 2011.
Para lidar com essa
diculdade essas duas unidades policiais foram agregadas, gerando a delegacia de número
810. Por m, a delegacia de número 148 foi desmembrada da delegacia de número 143
em agosto de 2010. Para lidar com essa diculdade essas duas unidades policiais foram
agregadas, gerando a delegacia de número 811.
Em seguida, esse apêndice descreve a metodologia utilizada para estabelecer uma
correspondência entre os setores censitários (dos censos de 2000 e de 2010) e as áreas
sob responsabilidade de cada delegacia.
O objetivo do emparelhamento é obter área e
a população de todas as delegacias presentes na base de dados das unidades policiais,
nos anos de 2000 e de 2010. O ISP fornece um documento contendo a área de atuação
de cada unidade policial do estado do Rio de Janeiro.
44
É possível perceber, a partir
da análise do arquivo fornecido pela secretaria de segurança pública desse estado, que a
maior parte das delegacias são responsáveis por localidades que coincidem com fronteiras
políticas. Por exemplo, a unidade de polícia de número 99 é responsável pelo município
44 Esse
documento
pode
ser
encontrado
no
http://urutau.proderj.rj.gov.br/isp_imagens/Uploads/RelacaoAISP.pdf .
67
endereço
eletrônico
de Itatiaia. A delegacia de número 96 fornece outro exemplo, já que atua nos municípios
de Miguel Pereira e Paty do Alferes.
Esses casos relacionam unidades de polícia com
um único município ou com mais de um município. No entanto, algumas delegacias são
responsáveis pelo policiamento e unidades geográcas menores como bairros (ou grupos
de bairros) da cidade do Rio de Janeiro. A unidade de polícia de número 10, por exemplo,
registra crimes ocorridos nos bairros de Botafogo, Humaitá e Urca. O emparelhamento
entre setores censitários e delegacias é trivial quando existe uma coincidência entre a
área de responsabilidade da unidade de polícia e as fronteiras denidas por questões
institucionais. A discussão abaixo descreve o procedimento que foi adotado nos casos em
que houve diculdade em estabelecer essa correspondência.
Especicamente, existem sete bairros da cidade do Rio de Janeiro, para os quais, não
foi trivial estabelecer o emparelhamento entre delegacias e setores censitários. Cada um
desses bairros é atendido por duas ou mais delegacias. Por exemplo, a Tijuca é de responsabilidade da unidade de polícia de número 18, mas também é atendida pela delegacia de
número 19. Assim, é necessário determinar que setores censitários pertencentes à Tijuca
devem ser alocados para a delegacia de número 18 e quais deles devem ser atribuídos
a unidade de número 19.
A distância foi o critério adotado para estabelecer a corres-
pondência nesses casos. Assim, cada setor censitário dos sete bairros descritos acima foi
alocado para a delegacia mais próxima, dentre as responsáveis pela área. As vizinhanças que necessitaram da utilização desse do critério foram Copacabana, Tijuca, Brás de
Pina, Centro, Colégio, Penha Circular e Vista Alegre. Todas as delegacias de polícia da
cidade do Rio de Janeiro foram geo-referenciadas para poder medir as distâncias entre
elas e os setores censitários. Dois arquivos do tipo
shapele, disponibilizados pelo IBGE,
forneceram a localização geográca dos setores censitários em 2000 e em 2010.
O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 12 e 13 são
responsáveis por Copacabana. Usando ARCGIS um
buer
de 1200 metros foi criado ao
redor de cada uma dessas unidades de polícia. A distância (1200 metros) foi escolhida
buers, mas com a preocupação de englobar
Setores censitários localizados no buer da delegacia
para garantir uma pequena interseção entre os
todos os setores censitários do bairro.
de número 12 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento foi
buer da delegacia de número 13. Em
seguida foi realizada uma redução gradual dos buers para conseguir distribuir os setores
censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos buers de 1200 metros)
entre as duas delegacias. Essa metodologia foi aplicada usando tanto o shapele de 2000
adotado com os setores censitários localizados no
quanto o de 2010.
68
O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 18 e 19 são
responsáveis pela Tijuca. Usando ARCGIS um
buer
de 2100 metros foi criado ao redor
de cada uma dessas unidades de polícia.
A distância (2100 metros) foi escolhida para
garantir uma pequena interseção entre os
buers,
mas com a preocupação de englobar
todos os setores censitários do bairro. Setores censitários localizados no
buer da delegacia
de número 18 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento foi
buer da delegacia de número 19. Em
seguida foi realizada uma redução gradual dos buers para conseguir distribuir os setores
censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos buers de 2100 metros)
entre as duas delegacias. Essa metodologia foi aplicada usando tanto o shapele de 2000
adotado com os setores censitários localizados no
quanto o de 2010.
O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 22 e 38 são
responsáveis por Brás de Pina. Usando ARCGIS um
buer
de 2200 metros foi criado ao
redor de cada uma dessas unidades de polícia. A distância (2200 metros) foi escolhida
buers, mas com a preocupação de englobar
Setores censitários localizados no buer da delegacia
para garantir uma pequena interseção entre os
todos os setores censitários do bairro.
de número 22 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento foi
buer da delegacia de número 38. Em
seguida foi realizada uma redução gradual dos buers para conseguir distribuir os setores
censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos buers de 2200 metros)
entre as duas delegacias. Essa metodologia foi aplicada usando tanto o shapele de 2000
adotado com os setores censitários localizados no
quanto o de 2010.
O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 27 e 40 são
responsáveis pelo bairro do Colégio. Usando ARCGIS um
buer
de 2000 metros foi criado
ao redor de cada uma dessas unidades de polícia. A distância (2000 metros) foi escolhida
buers, mas com a preocupação de englobar
Setores censitários localizados no buer da delegacia
para garantir uma pequena interseção entre os
todos os setores censitários do bairro.
de número 27 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento foi
buer da delegacia de número 40. Em
seguida foi realizada uma redução gradual dos buers para conseguir distribuir os setores
censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos buers de 2000 metros)
entre as duas delegacias. Essa metodologia foi aplicada usando tanto o shapele de 2000
adotado com os setores censitários localizados no
quanto o de 2010.
O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 22 e 38 são
responsáveis pela Penha Circular. Usando ARCGIS um
69
buer
de 2400 metros foi criado
ao redor de cada uma dessas unidades de polícia. A distância (2400 metros) foi escolhida
buers, mas com a preocupação de englobar
Setores censitários localizados no buer da delegacia
para garantir uma pequena interseção entre os
todos os setores censitários do bairro.
de número 22 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento foi
buer da delegacia de número 38. Em
seguida foi realizada uma redução gradual dos buers para conseguir distribuir os setores
censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos buers de 2400 metros)
entre as duas delegacias. Essa metodologia foi aplicada usando tanto o shapele de 2000
adotado com os setores censitários localizados no
quanto o de 2010.
O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 27 e 38 são
responsáveis por Vista Alegre. No entanto, usando ARCGIS é possível determinar que
todos os setores censitários de Vista Alegre são mais próximos da delegacia de número 38
do que da unidade de polícia de número 27. Logo todos os setores censitários de Vista
Alegre foram alocados para a delegacia de número 38. Essa correspondência foi obtida
tanto com o
shapele
de 2000 quanto com o de 2010.
Esse emparelhamento não afeta
os principais resultados obtidos nesse trabalho, já que é mantido em todos os períodos.
Além disso, o aumento de área e população da delegacia de número 38 será acompanhado
por uma diminuição equivalente dessas variáveis na unidade de polícia de número 27.
O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 1, 4 e 5 são responsáveis pelo Centro. Usando ARCGIS um
buer
de 1100 metros foi criado ao redor
de cada uma dessas unidades de polícia.
A distância (1100 metros) foi escolhida para
garantir uma pequena interseção entre os
buers,
mas com a preocupação de englobar
todos os setores censitários do bairro. Setores censitários localizados no
buer
da dele-
gacia de número 1 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento
foi adotado com os setores censitários localizados no
seguida foi realizada uma redução gradual dos
buers
buer
das delegacias 4 e 5.
Em
para conseguir distribuir os setores
censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos
buers
entre as três delegacias. Essa metodologia foi aplicada usando tanto o
de 1100 metros)
shapele
de 2000
quanto o de 2010.
Depois de realizar o procedimento descrito acima, ainda foi necessário lidar com três
problemas para nalizar o emparelhamento entre setores censitários e as delegacias de
polícia.
O primeiro problema decorre da existência de dois bairros nos censos de 2000
e de 2010 que não constam no documento disponibilizado pelo ISP. Esses dois bairros
são Rocinha e Pitangueiras.
Logo, não foi possível estabelecer que delegacias eram de
fato responsáveis por essas áreas.
A solução foi obtida a partir de ligações feitas pelo
70
autor dessa pesquisa para diversos órgãos da secretaria de segurança pública do estado
do Rio de Janeiro. Nessas chamadas descobriu-se que a unidade de polícia de número 15
é responsável pelo patrulhamento da Rocinha, enquanto a delegacia de número 37 atua
no policiamento do bairro de Pitangueiras. Logo, a população e a área da Rocinha foram
alocadas para a unidade de polícia de número 15. Por outro lado, a população e área de
Pitangueiras foram incluídas nos dados da delegacia de número 37.
A segunda diculdade para estabelecer a correspondência entre os setores censitários
e as delegacias advém da concretização da emancipação de 6 bairros no período compreendido entre 2000 e 2010. Dessa maneira, esses 6 bairros existem no censo de 2010, mas
não aparecem no censo de 2000. Nesse período foram criados os bairros Vasco da Gama,
Gericinó, Serra Grande, Santo Antônio, Maravista e Jardim Imbuí. O IBGE explicou que
Vasco da Gama separou-se de São Cristóvão entre 2000 e 2010. Além disso, o autor desse
trabalho descobriu, a partir de ligações para o ISP, que a delegacia de número 17 sempre
foi responsável pelos bairros de Vasco da Gama e de São Cristóvão. Assim, a população
e a área de São Cristóvão, em 2000, foram alocadas para a delegacia de número 17. Por
outro lado, a área e a população de São Cristóvão e Vasco da Gama, em 2010, foram
incluídas nos dados da unidade de polícia de número de 17.
O IBGE armou que Gericinó emancipou-se de Bangu entre 2000 e 2010.
O autor
desse trabalho descobriu, a partir de ligações para o ISP, que a delegacia de número
34 sempre foi responsável pelos bairros de Bangu e Gericinó.
Assim, a população e a
área de Bangu, em 2000, foram alocadas para a delegacia de número 34.
Por outro
lado, a área e a população de Bangu e Gericinó, em 2010, foram incluídas nos dados da
unidade de polícia de número de 34.
Informações disponibilizadas pelo IBGE indicam
que o desmembramento de Itaipu resultou na criação dos bairros de Serra Grande, Santo
Antônio e Maravista. O ISP explicou que a delegacia de número 81 sempre atuou nos
bairros de Itaipu, Serra Grande, Santo Antônio e Maravista. Assim, a população e a área
de Itaipu, em 2000, foram alocadas para a delegacia de número 81.
Por outro lado, a
população e a área de Itaipu, Serra Grande, Santo Antônio e Maravista, em 2010, foram
incluídas nos dados da unidade de polícia de número 81. Por m, o IBGE informou que
Jardim Imbuí conseguiu emancipar-se de Piratininga entre 2000 e 2010. O ISP armou
que a delegacia de número 81 sempre foi responsável pela área dos bairros de Piratininga
e Jardim Imbuí. Assim, a população e área de Piratininga, em 2000, foram alocadas para
a delegacia de número 81. Por outro lado, a população e a área de Piratininga e Jardim
Imbuí, em 2010, foram incluídas nos dados da unidade de polícia de número 81.
O terceiro problema enfrentado para realizar o emparelhamento entre setores censi-
71
tários e delegacias de polícia é consequência da emancipação do município de Mesquita.
Essa localidade conseguiu separar-se legalmente de Nova Iguaçu em 2001. Assim, o município de Mesquita existe no censo de 2010, mas não aparece no censo de 2000. O ISP
informou que a delegacia de número 53 foi responsável pela área que hoje é conhecida
como Mesquita durante todo o período entre os dois censos.
Para resolver o problema
basta determinar a população e a área de Mesquita em 2000 e incluir esses dados na
delegacia de número 53 naquele ano. Note que o município de Mesquita é composto pelos
bairros de Chatuba, Banco de Areia e Mesquita (essas localidades aparecem no censo
2000 como bairros de Nova Iguaçu). Assim, a população e a área dos bairros de Chatuba,
Banco de Areia e Mesquita foram alocados para a unidade de polícia de número 53, em
2000. Por outro lado, a população e a área do município de Mesquita foram incluídas nos
dados da delegacia de polícia de número 53, em 2010.
Apêndice C
Esse apêndice descreve a metodologia utilizada para emparelhar setores censitários e
os bairros da cidade do Rio de Janeiro que aparecem na base de dados do DD. O objetivo
de estabelecer essa correspondência é obter a população e a área de todas as localidades
que estão contidas no banco de informações do DD, nos anos de 2000 e de 2010. Na maior
parte dos casos os bairros considerados pelo IBGE são os mesmos presentes nos dados
do DD. Sempre que isso ocorre é possível estabelecer a relação entre setores censitários e
bairros de forma trivial. A discussão abaixo descreve os procedimentos que foram adotados
quando houve diculdade de realizar esse emparelhamento.
A primeira decisão tomada para organizar a base de dados do DD não está relacionada
com a tentativa de estabelecer uma correspondência entre os setores censitários e os
bairros. Existem 13 bairros na região da cidade do Rio de Janeiro conhecida como Ilha
do Governador. Esses bairros são muito pequenos e, portanto, as estatísticas criminais
da região são difíceis de analisar separadamente. Por este motivo, optou-se por agregar
os 13 bairros dessa localidade. A nova região aparece na base de dados com o nome de
Ilha do Governador.
O segundo problema encontrado ao preparar a base de dados do DD está diretamente
ligado com o trabalho de emparelhamento dos setores censitários com os bairros que
aparecem nesse banco de informações.
Três localidades da cidade do Rio de Janeiro
existem no censo de 2000 e no censo de 2010, mas não podem ser encontradas no banco
de informações do DD. Esses bairros são a Rocinha, o Complexo do Alemão e a Vista
72
Alegre.
A ONG informou que os crimes do Complexo do Alemão são alocados para
Bonsucesso, Ramos e Inhaúma.
Logo, uma nova região foi criada na base de dados a
partir da agregação do Complexo do Alemão, de Bonsucesso, de Ramos e de Inhaúma. A
instituição declarou que as ocorrências da Rocinha são incluídas em São Conrado e Gávea.
Assim, uma nova unidade foi incluída na base de dados a partir da soma das denúncias
da Rocinha, de São Conrado e da Gávea. Por m, o DD explicou que as ligações acerca
de Vista Alegre são alocadas para Cordovil.
A solução foi desenvolver um novo bairro
agregando Vista Alegre e Cordovil.
O terceiro desao enfrentado durante a arrumação da base de dados do DD também
está relacionado com o procedimento de alocação de setores censitários para os bairros
presentes nesse banco de informações.
Duas vizinhanças da cidade do Rio de Janeiro
aparecem no censo de 2010, mas não aparecem no censo de 2000.
Além disso, esses
bairros não estão incluídos na base de dados do DD. Essas localidades são Gericinó e
Vasco da Gama.
2000 e 2010.
Bangu.
Já foi dito anteriormente que Gericinó emancipou-se de Bangu entre
O DD informou que as denúncias de Gericinó são sempre alocadas em
Assim, o problema foi resolvido com a criação de um novo bairro a partir da
agregação de Gericinó e Bangu. O leitor deve lembrar que Vasco da Gama separou-se de
São Cristóvão entre 2000 e 2010. O DD explicou que as denúncias de Vasco da Gama são
sempre incluídas em São Cristóvão. Dessa maneira, optou-se por gerar um novo bairro a
partir da união de São Cristóvão e Vasco da Gama.
Apêndice D
Esse apêndice começa explicando os agrupamentos considerados para calcular o erropadrão das regressões estimadas usando o banco de informações do DD. Note que a
pacicação de uma comunidade pode afetar mais de um bairro. Nesses casos, optou-se por
considerar o conjunto de bairros impactados pela invasão policial como um único
O
site
cluster.
ocial das UPPs indica que em apenas 6 favelas a expulsão de tracantes teve
45
inuência sobre mais de um bairro.
Essas comunidades são a Providência, o Cantagalo,
o Vidigal, o Andaraí, a Mangueira e o Santa Marta.
A ocupação da Providência afetou a Saúde, a Gamboa e o Santo Cristo.
Logo, as
especicações que utilizam a base de dados do DD consideram esses bairros como um
único
cluster.
45 Note que o
A invasão do Cantagalo teve impacto sobre Ipanema e Copacabana. Então,
site
ocial das UPPs pode ser acessado a partir do
73
link
http://www.upprj.com/
esses dois bairros representam um agrupamento nas regressões feitas utilizando o banco de
informações do DD. A implementação do programa no Vidigal inuenciou a criminalidade
nos bairros do Leblon e do Vidigal.
Assim, essas duas localidades formam um
cluster
nos modelos estimados com os dados fornecidos pela ONG. A pacicação do Andaraí
teve efeito sobre os bairros do Grajaú e do Andaraí.
Dessa maneira, as especicações
que trabalham com as informações disponibilizadas pelo DD admitem que essas áreas
constituem um único agrupamento.
A ocupação da Mangueira impactou os bairros de
São Cristóvão, do Maracanã, de Benca e da Mangueira. Logo, essas regiões representam
um único
cluster
nas regressões que consideram os dados da ONG. A invasão do Santa
Marta teve inuência sobre os bairros de Botafogo e do Humaitá. Então, essas localidades
formam um único agrupamento nos modelos estimados com o banco de informações do
DD. Por m, o erro-padrão foi agrupado por bairros para todas as outras observações.
Em seguida, essa parte do trabalho descreve o método utilizado para gerar as variáveis de tratamento alternativo da base de dados das delegacias. Para desenvolver essas
variáveis foi feito o emparelhamento de setores censitários e das áreas de responsabilidade de cada unidade de polícia. Essa correspondência foi estabelecida de acordo com o
procedimento descrito no Apêndice B acima. Somente o censo de 2010, disponibilizado
pelo IBGE, foi utilizado para gerar as duas variáveis de intensidade de tratamento do
banco de informações das delegacias. Note que a primeira variável mede a intensidade do
tratamento com base na população e a segunda variável determina o grau de exposição
ao tratamento a partir da área.
O método desenvolvido para criar a primeira variável
alternativa de tratamento é descrito abaixo.
Primeiro, calculou-se a população total morando em favelas para cada delegacia de
polícia, em 2010 (isso foi feito utilizando a variável do censo de 2010 que indica que
setores censitários são favelas). Essa variável recebeu o nome de
popf avtotal2010.
Em
seguida, determinou-se a população de cada UPP, em 2010 (isso foi possível graças a
variável do censo de 2010 que fornece o nome de cada comunidade). Finalmente, as datas
de invasão possibilitaram a criação de uma variável contendo a população pacicada na
delegacia
i
no mês
t.
Essa variável é inicialmente igual a zero para todas as unidades de
polícia. No entanto, quando uma comunidade é invadida no mês
t1
na área da delegacia
i1 essa variável passa a assumir o valor da população da favela ocupada (a partir do mês
t1 ). No caso de outra UPP ser implementada na área da unidade de polícia i1 (digamos
que isso ocorre no mês t2 ) então essa variável passa a ser igual à população das duas
comunidades beneciadas pelo programa (a partir do mês t2 ). Essa variável recebeu o
nome de popf avpacit . A Equação 14 abaixo apresenta a fórmula usada para calcular
74
a variável de intensidade de tratamento com base na população. Note que essa última
porcpopf avpacit e que ela fornece a porcentagem da população
i que foi pacicada até o mês t.
variável recebeu o nome de
de favelas da delegacia
porcpopf avpacit = popf avpacit /popf avtotal2010
(14)
A segunda variável de intensidade de tratamento utilizada na base de delegacias é
bastante semelhante à descrita na Equação 14 acima. A única diferença é que essa variável
foi desenvolvida com base na área pacicada.
Primeiro, o ARCGIS calculou a área de
todos os setores censitários contidos no censo de 2010.
A partir da área dos setores
censitários e da correspondência estabelecida no Apêndice B acima, foi possível determinar
a área total de favelas sob responsabilidade de cada delegacia de polícia. Essa variável
areaf avtotal2010. Em seguida, o mesmo procedimento adotado na
geração da variável popf avpacit possibilitou a criação da variável areaf avpacit . Note que
essa variável contém a área pacicada na unidade de polícia i no mês t. Por m, a Equação
15 abaixo fornece a porcentagem da área de favelas da delegacia i que foi pacicada até
o mês t.
recebeu o nome de
porcareaf avpacit = areaf avpacit /areaf avtotal2010
(15)
O mesmo procedimento descrito acima foi adotado para criar as variáveis de intensidade de tratamento da base do DD. A única diferença é que, no banco de informações
fornecido pela ONG, os setores censitários foram emparelhados com bairros de acordo com
a metodologia descrita no Apêndice C (lembre-se que no caso dos dados das delegacias a
correspondência entre setores censitários e unidades de polícia estabeleceu-se de acordo
com o procedimento descrito no Apêndice B).
Apêndice E
Esse trecho da pesquisa descreve as especicações estimadas para gerar os grácos
apresentados nas Figuras V e VI. Note que foram utilizados os modelos de
poisson
des-
critos pelas Equações 16 e 17, abaixo. A variável dependente considerada na regressão
aparece no título do gráco.
Por outro lado, os pontos vermelhos representam as esti-
mativas pontuais dos coecientes
β2 , β3 ,
primeiro ponto à esquerda representa o
β9 , desse modelo. Vale ressaltar, que o
parâmetro β2 , o segundo ponto da esquerda para
...
75
e
a direita representa o coeciente
β3
e assim sucessivamente. As linhas azuis caracterizam
o intervalo de conança ao nível de 95% das estimativas pontuais
λit = E[yit |Xit ]
(16)
ln[λit ] = β0 + β1 ind(−inf /14)it + β2 ind(−13/ − 11)it + β3 ind(−10/ − 8)it +
+ β4 ind(−7/ − 5)it + β5 ind(−4/ − 2)it + β6 ind(2/4)it + β7 ind(5/7)it +
+ β8 ind(8/10)it + β9 ind(11/13)it + β10 ind(14/ + inf )it + αi + πt + µi t + ln(popit )
Onde, as variáveis
αi , πt , µi t
e
ln(popit )
(17)
têm o mesmo signicado que foi considerado
nas Equações 1 e 2 (uma diferença importante é que a variável
µi t
sempre faz parte
do conjunto das variáveis independentes de interesse nos modelos estimados para gerar
os grácos das Figuras V e VI). As variáveis
ind(−13/ − 11)it ,
...
e
ind(11/13)it
são
indicadoras trimestrais que procuram capturar a evolução da criminalidade nos períodos
ao redor da pacicação.
Note que essas variáveis são iguais à zero para todo período
t
i
em todas as delegacias
que nunca receberam uma UPP (dado que isso implica que
não ocorreu ocupação de nenhuma comunidade na área de responsabilidade da unidade
de polícia
no mês 1.
i).
No caso em que houve invasão adotou-se a hipótese de que ela ocorreu
Logo a variável
ind(−13/ − 11)it
-12 e para o mês -13 para todas as delegacias
é igual à um para o mês -11, para o mês
i
em que ocorreu ao menos uma ocupação
policial. Essa variável é igual a zero para os demais períodos
t nessas unidades de polícia.
As demais indicadoras trimestrais foram criadas seguindo o mesmo princípio.
variável
ind(2/4)it
Então a
é igual à um para o mês 2, para o mês 3 e para o mês 4 (para as
delegacias em que pelo menos uma favela foi invadida pela polícia).
Essa indicadora é
igual a zero para os outros meses (para as unidades de polícia em que houve expulsão de
tracantes de pelo menos uma comunidade).
Além disso, a variável
ind(−inf / − 14)it
é uma indicadora igual à 1 para todos os
meses até o mês -14, nas delegacias em que pelo menos uma comunidade foi pacicada
(essa variável é igual a zero nas unidades de polícia em que nenhuma favela recebeu
UPP). Similarmente, a variável
ind(14/ + inf )it
é uma indicadora igual à 1 para todos
os meses posteriores ao mês 14, para as delegacias em que houve expulsão de tracantes
de pelo menos uma comunidade (essa variável é igual à zero nas unidades de polícia em
que nenhuma favela foi ocupada por agentes da secretaria de segurança pública). Por m,
a variável
ind(−1/1)it
foi omitida de todas as regressões. Logo, os resultados devem ser
76
interpretados com base nessa variável.
77