No contexto internacional, trabalhos empíricos foram desenvolvidos nos Estados Unidos, tendo como suporte de análise as contribuições teóricas de Becker (1968) e Ehrlich (1973). Em algumas pesquisas empíricas, a variável renda per capita, quando correlacionada com as taxas de crime, comporta-se de uma forma não simétrica de relação. Por exemplo, no trabalho econométrico de Fleisher (1963), o sinal indicativo de correlação é negativo, ou seja, aumentos percentuais da renda per capita da população fazem com que as taxas de crimes diminuam devido a fatores como aumento do poder de aquisição na compra e posterior aumento na satisfação do indivíduo, fazendo com que sua Utilidade Racional para a prática de um crime diminua.
Mathieson e Passell (1976) conseguiram estimar a elasticidade do crime em relação ao valor esperado da punição, ou seja, estimar a sensibilidade da relação existente entre a escolha de se cometer um crime e o valor que o criminoso estima para sua punição. Caso esta elasticidade seja positiva, o criminoso opta pelo cometimento do crime; sendo negativa, ele prefere o não cometimento da prática criminosa; e, quando nula, o criminoso fica indiferente, pois tanto faz pra ele uma punição severa ou não para a prática do crime.
Mauro Paolo (1995) e Tanzi (1997) modelaram a estimação, através de análise Cross- Section, que correlacionava os efeitos da corrupção na taxa de crescimento da renda per capita, nos investimentos públicos e na qualidade de infraestrutura. Os resultados encontrados indicaram uma relação negativa entre corrupção e taxa de crescimento da renda per capita e da qualidade de infraestrutura, e em relação ao investimento público, foi constatada uma relação positiva.
Dessa maneira, no ensaio de Levitt (1996 e 1997), alguns métodos de tratamento econométrico desses dados sofreram mudanças, pois este autor se debruçou na busca de fontes exógenas ao modelo para procurar explicar o crime. Ele utilizou como instrumentos as variações no número de presos e policiais derivados, respectivamente, de processos de direitos civis e ciclos eleitorais não associados às taxas de crimes. Os resultados sugeriram que o crime, nos Estados Unidos, responde, negativamente, ao número de policiais nas ruas e ao número de criminosos nas prisões. Um fator que tem comprometido uma análise mais robusta e confiável nos trabalhos empíricos a respeito dos determinantes econômicos do crime se refere à taxa de crimes por habitante como variável dependente, que tem sofrido com o chamado ―erro de medição‖. No cotidiano policial, são bem conhecidos os problemas de subdenúncias, sub-registros, subnotificações, popularmente chamados entre os policiais de cifras negras1. O grande entrave ocasionado pelo erro de medição é que ele, provavelmente, se encontra correlacionado com variáveis econômicas que são utilizadas como variáveis explicativas do crime no modelo econômico.
Fajnzylber et. al. (1998) se propuseram a estimar os determinantes das taxas de homicídios e roubos com uma amostra grande de países no período de 1970-1994 através de informações do United Nations World Crime Surveys. Os resultados obtidos sinalizaram que a variável desigualdade de renda apresenta uma relação positiva com as taxas de crime; a variável repressão policial apresenta significância de correlação, indicando que com um aparato repressivo mais eficiente as taxas de crimes tendem a diminuir; e os crimes apresentam uma inércia criminal significativa, mesmo que controlada por outras variáveis potenciais.
Com as contribuições de Fajnzylber, Lederman e Loayza (1998) a respeito dos determinantes internacionais das taxas de crime, o problema do erro de medição nos dados oficiais fora manipulado através de técnicas econométricas. Os autores utilizaram a natureza de dados em painel com o método de seção transversal de países ao longo de vários períodos. O período cronológico dos dados foi de 1965-95 provenientes das Nações Unidas (―UN Crime Surveys‖) assim como dados da Organização Mundial de Saúde. O objetivo do estudo foi minimizar o erro de medição. As variáveis utilizadas foram homicídios e roubos
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envolvendo violência, por tais crimes se apresentarem menos sujeitos a subdenúncias ou sub- registros.
Soares (1999) desenvolveu outro trabalho referente ao problema do erro de medição, que combinou informações de fontes oficiais com dados de pesquisa de vitimização. O autor estabeleceu diferenças entre as fontes de dados utilizadas através da utilização de uma proxy do erro de medição nos dados oficiais. Com este método, o autor estimou os determinantes dessa proxy numa amostra comparativa de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Os resultados obtidos com o modelo revelaram uma relação negativa e significativa entre o erro de medição e o nível de desenvolvimento.
Outra contribuição que explora a relação do efeito da urbanização sobre o crime é o trabalho de Glaeser e Sacerdote (1999), que se propuseram estudar os fatores que explicam os motivos que influenciam o fato de nas grandes cidades existirem taxas de crime altas, quando comparadas com cidades de menor porte. Os resultados evidenciados com a pesquisa sugeriam a existência de famílias uni parentais e das menores probabilidades de captura presentes em grandes centros urbanos. Fatores intrínsecos aos grandes centros urbanos, tais como nível de urbanização, esgotamento sanitário, presença de bolsões de miséria, favelas, etc. são variáveis que podem apresentar níveis significantes de correlação para explicar o crime nesses grandes centros.
Gould et. al. (2002) se propuseram, também, a explorar a relação existente entre as oportunidades do mercado de trabalho e o crime. A investigação dos autores consistiu na utilização de um painel com efeitos fixos envolvendo 709 municípios americanos, de 1979 a 1997, utilizando dados do UCR sobre vários tipos de crimes contra a pessoa e contra a propriedade. Entre as inovações feitas nesse estudo, as mais importantes foram as seguintes: os resultados foram analisados sobre os segmentos do mercado de trabalho não especializado, que, quando comparados com o mercado como um todo, fica mais consistente; os autores não se concentraram somente no desemprego, observaram também os salários reais dos não especializados; e, por fim, desagregaram o mercado de trabalho para enfocar especificamente os jovens.
Albuquerque (2007) estudou a correlação existente entre os crimes contra a propriedade e crimes contra a pessoa, em especial no contexto da economia do crime organizado. Com a utilização de dados de cidades mexicanas que fazem fronteiras com os
Estados Unidos, ele constatou que existe uma forte relação entre o crime organizado e as taxas de homicídios. Na mesma análise proposta por Santos e Kassouf (2007) com os Estados Brasileiros, foram também encontradas evidências de que o crime organizado (mercado de drogas) é um dos responsáveis pelas taxas de homicídios registradas.
Johnson et. al. (1997) desenvolveram um estudo com as taxas de crime de várias cidades nos EUA durante a grande depressão, e a conclusão foi que o aumento na taxa de alfabetização nas cidades em 1% reduziu a taxa de crime contra a propriedade em 0,6%. Os resultados para os crimes contra pessoa não foram significativos, pois foram dados agregados por cidade e, portanto, sofreram viés de agregação. A variável renda não foi incluída como variável explicativa no modelo, sendo que a taxa de emprego da cidade foi delimitada como indicador de atividade econômica.
Witte e Tauchen (1994), ao fazerem uso de dados individuais de painel, encontraram que a frequência à escola reduz a probabilidade de se cometer um crime em aproximadamente 10%, resultado considerado forte, mesmo sendo potencialmente endógeno (SOARES, 1999). Omotor (2009), em estudo elaborado na Nigéria, estimou os determinantes do crime entre a dinâmica socioeconômica através da utilização de variáveis quantitativas tais como nível populacional, desemprego, inflação e renda. Os resultados indicaram que o desemprego no longo prazo pode ser a variável mais significativa para determinar ou explicar o aumento do crime ou o aumento da insegurança na Nigéria.