CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA
CURSO DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS
LEONCIO DO VALE JALES
ANÁLISE DOS DETERMINANTES SOCIOECONÔMICOS DA
TAXA DE HOMICÍDIOS NO RIO GRANDE DO NORTE
Natal 2020
Análise dos determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norte
Monografia apresentada pelo aluno Leoncio do vale Jales ao curso de Ciências Econômicas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte – UFRN, como requisito para a obtenção do grau de Bacharelado em Ciências Econômicas.
Orientadora: Prof.(a) Dra. Janaina da Silva Alves.
Natal
Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas - SISBI
Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial do Centro Ciências Sociais Aplicadas - CCSA
Jales, Leoncio do Vale.
Análise dos determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norte / Leoncio do Vale Jales. -
2020. 51f.: il.
Monografia (Graduação em Ciências Econômicas) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Departamento de Ciências Econômicas. Natal, RN, 2020.
Orientadora: Profa. Dra. Janaina da Silva Alves.
1. Taxa de homicídio - Rio Grande do Norte - Monografia. 2. Economia do crime - Monografia. 3. Determinantes Socioeconômicos
- Monografia. I. Alves, Janaina da Silva. II. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. III. Título.
RN/UF/Biblioteca CCSA CDU 33:343.97(813.2)
Análise dos determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norte
Monografia apresentada pelo aluno Leoncio do Vale Jales ao curso de Ciências Econômicas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN, como pré-requisito para a obtenção do grau de Bacharelado em Ciências Econômicas sob orientação da prof. Dr. (a). Janaina da Silva Alves.
_________________________________________________________
Leoncio do Vale Jales
Aprovado em: Natal/RN ______/_____/______.
BANCA EXAMINADORA
_________________________________________________________
Prof. Dr. (a) Janaina da Silva Alves (Orientadora) Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (UFRN)
_________________________________________________________
Prof. MSc. Maria da Luz Góis Campos Examinadora
Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (UFRN)
Natal 2020
Dedico esse trabalho primeiramente a Deus, e à minha esposa Maria Horiana Eurico.
Agradeço primeiramente a Deus por essa vitória;
À minha esposa Maria Horiana Eurico por toda a energia e incentivo que me passou; Aos meus pais pelo apoio e encorajamento que me deram para conseguir essa conquista;
Rio Grande do Norte (RN) liderou esse crescimento dentre os estados do país, com a maior evolução da taxa de homicídios. No intuito de explicar tal crescimento buscou-se respaldo nas teorias que estudam a criminalidade. O prebuscou-sente trabalho teve como objetivo geral analisar os determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norte. Para tanto, foi analisada a evolução das taxas de homicídios nos anos de 2000, 2010 e 2017 nos municípios do RN, através de um comparativo entre esses anos. Além disso foram selecionadas, à luz da literatura sobre Economia do Crime, variáveis socioeconômicas que explicam a taxa de homicídio, através de dados de corte transversal para o ano de 2010 e os 167 municípios do estado. A metodologia utilizada nesse trabalho se baseou em análises de estatísticas descritivas e na estimação de um modelo econométrico de regressão linear, através do método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). As variáveis utilizadas foram a Taxa de homicídios (MTH), a Taxa de desemprego (TD), o índice de GINI (GINI), a Taxa de analfabetismo (TA), o PIB per capita (PIBper), o Valor dos benefícios do programa Bolsa família (VBPBF) e as Despesas públicas com segurança nacional (DPSN). Os resultados iniciais apresentaram os 15 municípios com maiores taxas de homicídios, onde 6 desses estão localizados na região do Sertão do Apodi. Ao comparar as taxas de homicídio em diferentes anos (2000, 2010 e 2017) verificou-se aumento da taxa de homicídios nesses municípios. Ao observar as demais variáveis no ano de 2010, observou-se uma alta dispersão da média do PIB per capita entre os municípios do estado. Além disso, verificou-se que as Despesas públicas com Segurança Nacional se concentram na capital do RN. Com relação ao modelo econométrico, foi considerado o corte transversal, cuja variável dependente foi MTH e as variáveis explicativas foram TD, GINI, TA, PIBper, VBPBF e uma variável qualitativa (dummy) para a região do Sertão do Apodi. Os resultados da estimação mostraram que o modelo como um todo foi estatisticamente significante. Verificou-se uma relação estatisticamente positiva ao nível de 5% entre MTH e GINI, e MTH e PIBper, indicando que quanto maior a desigualdade de renda, maior a taxa de homicídio, ceteris paribus. Por fim, verificou-se que há diferencial significativo de taxa de homicídios entre os municípios localizados na região do Sertão do Apodi e os demais do estado.
Palavras-chave: Taxa de Homicídio; Economia do Crime; Determinantes socioeconômicos.
The homicide rate in Brazil recorded a significant number of occurrences in the last decade, and Rio Grande do Norte (RN) led the growth in the states of the country, with a greater evolution of homicide rates. In order to explain how growth is sought, it is the case of theories that study crime. The present work had as general objective to analyze the socioeconomic determinants of homicide rate in Rio Grande do Norte. For this purpose, the evolution of homicide rates in the years 2000, 2010 and 2017 in the counties of RN was analyzed, through a comparison between these years. In addition, socioeconomic variables explaining the homicide rate, cross-sectional data for the year 2010 and 167 counties in the state were selected in the light of the Economic Crime literature. The methodology used in this work is the analysis of descriptive statistics and the application of a linear regression model, using Ordinary Least Squares (OLS). The variables used were the homicide rate (MTH), the unemployment rate (TD), the GINI index (GINI), the illiteracy rate (TA), the GDP per capita (PIBper) or the value of the benefits of the “Bolsa Família” Program (VBPBF) and Public expenditure on national security (DPSN). The results obtained showed the 15 counties with the highest homicide rates, where 6 of these are located in the region of Sertão do Apodi. When comparing homicide rates in different years (2000, 2010 and 2017), there was an increase in homicide rates in these counties. When observing as too many variables in the year 2010, it is possible to apply a high dispersion of the average GDP per capita among the municipalities of the state. In addition, it was found that public expenditure on national security is concentrated in the capital of RN. Regarding the economic model, considered a cross-section, whose dependent variable was MTH and explanatory variables were TD, GINI, TA, PIBper, VBPBF and a dummy variable for a region of the Sertão do Apodi. The results show that the model as a whole was statistically significant. There was a statistically positive relationship at the level of 5% between MTH and GINI, and MTH and PIBper, calculating the greater the income inequality, the higher the homicide rate, ceteris paribus. Finally, it was found that there are significant homicide rates among the municipalities located in the region of Sertão do Apodi and other counties.
Figura 1 – Comportamento do crescimento da taxa de homicídios nas regiões do país, 2010-2017. ... 20 Figura 2 – Maiores taxas de homicídios no RN – 2010 (%)... 36 Figura 3 – Mapa do Rio Grande do Norte ... 36 Figura 4 – Maiores taxas de homicídios dos municípios do RN de 2010 comparados ao ano 2000 ... 38 Figura 5 – Maiores taxas de homicídios dos municípios do RN em 2010 comparados ao ano 2017 ... 39 Figura 6 – Maiores taxas de homicídios dos municípios do RN em 2010 comparados no período de 2000 a 2017 ... 39 Figura 7 – Homicídios por Arma de fogo UF- Nordeste, Brasil, 2004/2014 ... 40 Figura 8 – Despesa Pública com Segurança Nacional - 2010 ... 42
Tabela 1 – Taxa de Homicídios por cem mil habitantes nas regiões do país 2010 - 2017 ... 20 Tabela 2 – Demonstrativo de discriminação das variáveis e suas fontes ... 26 Tabela 3 – Estatística descritiva da taxa de homicídios nos municípios do RN no ano de 2010 ... 35 Tabela 4 – Homicídios por Armas de fogo no Nordeste. 2004/2014 ... 40 Tabela 5 – Estatísticas descritivas das variáveis por município do RN no ano de 2010 ... 41 Tabela 6 – Estimação por mínimos quadrados ordinários (MQO) com variável dependente: MTH ... 43 Tabela 7 – Fator de Inflação da Variância (FIV) das variáveis explicativas ... 45
DATASUS Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde
DPSN Despesas Pública com Segurança Nacional
FIV Fator de Inflação das Variâncias
GINI Índice de GINI
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IPEA Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
MQO Mínimos Quadrados Ordinários
MTH Média da Taxa de Homicídios
NE Nordeste
OMS Organização Mundial de Saúde
ONU Organização das Nações Unidas
PCC Primeiro Comando da Capital
PIB Produto Interno Bruto
PIBper Produto Interno Bruto Per capita
PNAD Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílio
RN Rio Grande do Norte
TA Taxa de Analfabetismo
TD Taxa de Desemprego
UF Unidade Federativa
1 INTRODUÇÃO ... 12
2 TEORIAS DA CRIMINALIDADE ... 15
3 REVISÃO EMPIRICA SOBRE A CRIMINALIDADE NO BRASIL ... 18
3.1 A CRIMINALIDADE DO NORDESTE E NO ESTADO DO RIO GRANDE DO NORTE ... 19
3.2 PRINCIPAIS DETERMINANTES DAS TAXAS DE HOMICÍDIOS ... 21
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS... 25
4.1 BASE DE DADOS ... 25
4.2 CARACTERIZAÇÃO DA BASE DE DADOS ... 28
4.3 MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS (MQO) ... 29
5 RESULTADOS ... 35
5.1 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DA CRIMINALIDADE NO RN ... 35
5.2 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DAS VARIÁVEIS EXPLICATIVAS ... 41
5.3 ANÁLISE ECONOMÉTRICA ... 42
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 46
1 INTRODUÇÃO
O Brasil tem enfrentado ao longo das décadas um grave problema que é o aumento da criminalidade. A cada dia, os números vêm aumentando, e causando sérios transtornos sociais e econômicos. Segundo Loureiro (2008) a criminalidade é um grave problema social que vem se destacando em meio aos demais, preocupando a população e os governantes. Diante disso, é necessário que sejam estudadas e traçadas estratégias para melhoria da segurança pública.
São diversas as teorias1 que têm se debruçado nos estudos e pesquisas sobre
a criminalidade. Do ponto de vista da literatura econômica, o trabalho de Becker (1968) foi o impulsionador dos estudos sobre o crime e a violência, do ponto de vista econômico. Segundo essa teoria, o agente criminoso é racional e age considerando o custo de oportunidade, onde o criminoso compara se os benefícios na atividade ilícita são mais vantajosos do que os da atividade lícita.
A criminalidade é um problema que vem afetando toda sociedade brasileira, desde as camadas mais pobres da população às mais abastadas. Santos e Kassouf (2008) enfatizam que a segurança é direito da sociedade e dever do estado, e o custo do crime é bastante elevado, tanto do ponto de vista social como econômico. Um direito social fundamental que está no artigo 6° da Constituição Federal de 1988, onde o estado através de políticas públicas de segurança, tem como responsabilidade garantir que o mesmo seja mantido à sociedade.
De acordo com o Fórum brasileiro de segurança pública (2019),2 foram
registrados 57.341 homicídios no Brasil no ano de 2018, uma média diária de aproximadamente 157 mortes. Dados do Ipea mostram que a taxa de homicídios por 100 mil habitantes nas regiões do Brasil no ano de 2000 se apresentavam da seguinte forma: Sudeste: 37,43%, Centro Oeste: 29,81%, Nordeste: 19,78%, Norte: 19,29% e Sul: 15,72%. Já no ano de 2017 o cenário mudou: Nordeste: 48,58%, Norte: 47,43%, Centro Oeste: 33,21%, Sul: 24,09% e Sudeste: 19,40%. Portanto as regiões Nordeste e Norte, foram as que mais elevaram suas taxas de homicídios no Brasil entre os anos de 2000 e 2017.
1 Teoria econômica da escolha racional de Becker (1968); teoria clássica Beccaria (1996); teoria positivista de
Lombroso (2013); teoria biológica Lombroso (2013); teoria Psicológica do crime; biológica do crime; sociológica do crime.
Ao observar os dados para o estado do Rio Grande do Norte, os números são elevados, de acordo com o Ipea3, no ano de 2000 a taxa de homicídios por mil
habitantes era de 9,57%, já em 2010 essa taxa salta para 25,57%, chegando em 2017 a 62,82%, maior evolução das taxas de homicídios entre os estados brasileiros. O Mapa da Violência (2016)4 apresenta os resultados de homicídios com arma de fogo
para os estados do Nordeste, com o RN liderando a taxa de crescimento desse tipo de violência no período de 2004 a 2014, que alcançou o patamar de 445%.
Com o aumento da criminalidade no Nordeste, bem como no RN, algumas variáveis podem ter contribuído para esses resultados. Dados do IBGE mostram que o maior nível de pobreza se encontra na região Nordeste. Aonde 39% da população do RN estavam na linha de pobreza em 2017, quando no ano anterior era 36,9%, sendo o desemprego o possível causador do aumento da pobreza no estado. Também se verifica elevada desigualdade entre as regiões brasileiras. Ao comparar a renda média domiciliar per capita entre as regiões, tem-se que no Nordeste esta é de R$ 818,00, enquanto no Norte é R$ 819,00, Centro oeste chegou a R$ 1516,00, Sudeste R$ 1538,00 e no Sul R$ 1588,00. O crescimento da informalidade, decorrente do aumento do desemprego formal, cresceu de 46,6% no ano de 2016, para 51,2 em 2017.
Com relação ao nível educacional, segundo dados da PNAD5, o Nordeste é a
região com o maior percentual de pessoas analfabetas com 15 anos ou mais, com percentual de 22,4% em 2004 e 16,6% em 2014. Em ambos os anos a região liderou na taxa de analfabetismo do Brasil. Segundo dados do Inep, a região Nordeste Junto com a Norte no ano de 2011 têm segunda pior taxa de aprovação dos alunos do ensino médio regular com 79%, sendo a região Centro Oeste a pior taxa com 77% de aprovação, as melhores taxas são as regiões Sul e Sudeste, ambas com 81%.
Diante desse contexto, se faz necessário identificar as influências e relações dos possíveis determinantes sobre a criminalidade no Rio grande do Norte. Para isso pergunta-se: quais os fatores socioeconômicos que influenciam as taxas de
3 Disponível em: <https://www.ipea.gov.br/atlasviolencia/dados-series/20>. Acesso em 10 jul. 2020.
4 Disponível em: <http://flacso.org.br/files/2016/08/Mapa2016_armas_web-1.pdf>. Acesso em 10 Jul. 2020. 5 Disponível em: < http://sudene.gov.br/images/2017/arquivos/Boletim_ODNE_-_Analfabetismo.pdf> Acesso
homicídios nos municípios do Rio Grande do Norte? Qual a relação desses fatores para com a taxa de homicídios?
Considerando essas questões, o objetivo geral desta pesquisa é analisar os determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norte. Nos objetivos específicos da pesquisa, pretende-se analisar a criminalidade nos municípios do RN conforme a teoria econômica; traçar um panorama da criminalidade no Brasil, no Nordeste e no Rio Grande do Norte; e analisar a influência de variáveis econômicas sobre a taxa de homicídios no RN. Assim, através de embasamento no arcabouço teórico da economia do crime e análise estatística e econométrica dos dados, pretende-se contribuir com as políticas públicas de combate à criminalidade no Estado.
O presente trabalho está organizado em seis capítulos, incluindo essa introdução. No capítulo 2 tem-se, a revisão da literatura que apresenta as teorias da criminalidade como também a economia do crime; no capítulo 3 explana a criminalidade no Brasil, Nordeste e no Rio Grande do Norte, trazendo também seus possíveis determinantes; no capítulo 4 são apresentados os procedimentos metodológicos, que descreve a descrição dos dados utilizados na pesquisa como também modelo econométrico utilizado para a realização do trabalho; no capítulo 5 serão apresentados os resultados da pesquisa, sendo eles comparados e analisados com os dos pesquisadores da área de economia do crime; no capítulo 6 tem-se as considerações finais.
2 REVISÃO TEÓRICA SOBRE A CRIMINALIDADE
O tema “criminalidade” vem sendo explorado por pesquisadores de diversas áreas de atuação, na tentativa de explicar o que leva o infrator a cometer tal ato. Estudiosos nas áreas de Psicologia, Sociologia, Biologia, Economia, entre outras, tem se aprofundado no assunto para tentar passar uma informação precisa e de fácil compreensão para a sociedade (diante da complexidade do assunto). Em economia o trabalho de destaque é o de Becker (1968), que defende a teoria da escolha racional do indivíduo cometer um crime. A seguir serão brevemente apresentadas algumas linhas de raciocínio sobre a temática da criminalidade, que de certa forma auxiliam nas possíveis tomadas de decisão dos órgãos competentes.
A teoria clássica com fundamentos desenvolvidos por Marquês de Beccaria (1996) parte do pressuposto que o homem tem livre arbítrio para fazer o que lhe convém, tendo conhecimento de suas consequências, optando pela melhor forma que achar prazeroso e menos intolerável, sempre agindo com racionalidade. Mendes (2007) afirma que as pessoas agem de acordo com o prazer ou felicidade, indo do princípio prazer-sofrimento.
Já na teoria positivista fundada por Lombroso (2013), como reação a escola clássica, devido a sua rigidez legal e suas deduções sobre o ato criminoso. Pois para a escola positivista não foca na punição do criminoso, e sim no tratamento e reabilitação do mesmo. Para Mendes (2007) o criminoso já nasce pré-disposto a tal ato e não tem a livre escolha desse comportamento. Ou seja, para essa corrente de pensamento, a causa do crime está no homem criminoso e nos seus sinais antropológicos no crime.
A teoria Biológica do crime tenta localizar em partes do corpo humano o que pode explicar o ato criminoso, baseando-se diretamente no estudo do indivíduo, Cerqueira e Lobão (2004) relatam que na obra de Lombroso (2013), principal fundador da teoria, algumas características do indivíduo tinham relações positivas com o crime, tais como a formação óssea do crânio e o formato das orelhas.
Já a teoria psicológica do crime defende a causa da ação, assegura que a culpa é do elemento psicológico que junta o fato ao autor e tem como características o dolo e a culpa. De acordo com Cerqueira e Lobão (2004) uma das causas da
criminalidade é a baixa inteligência do indivíduo. Segundo estudos de Freud (1916) as situações do passado também podem impactar o psicológico do infrator para cometer tal ato. Essa teoria tem várias críticas, algumas por faltas de explicação de certos comportamentos criminosos, e outras pela defesa do ato racional do crime.
Na teoria Sociológica do crime a causa está na sociedade, e não no indivíduo, como defende a teoria biológica e psicológica. O ato do crime acontece devido as desigualdades econômicas, e a falta de oportunidades na vida de determinadas pessoas. Lima (2017) cita três teorias dentro da sociologia do crime: i) Aprendizagem social; ii) Teoria do autocontrole e; iii) Teoria da Anomia. A primeira considera o crime como um comportamento de aprendizado através da socialização/interiorização de atos com relação à delinquência social. A segunda fala que seu grau que irá determinar a maior ou menor propensão ao crime; e na terceira Cerqueira e Lobão (2004) também explicam como a motivação para a delinquência decorreria da impossibilidade de o indivíduo atingir metas desejadas por ele, como, por exemplo, o sucesso econômico.
Cerqueira e Lobão (2004) também citam mais duas teorias: teoria da desorganização social e a do estilo de vida. A primeira tem o enfoque nas comunidades locais sendo elas um sistema complexo, com relações de amizade e familiares, que contribuem para a socialização e a aculturação do indivíduo. Já a segunda obtém a existência de três elementos: uma vítima em potencial, um agressor em potencial e uma tecnologia de proteção baseada no estilo de vida da vítima em potencial.
A teoria econômica da escolha racional de Becker (1968) é a principal dentre as que impulsionaram os estudos sobre a economia do crime. O autor, prêmio Nobel de Economia em 1992, defendia que o ato criminoso era considerado racional, pois através da maximização de utilidade esperada, o indivíduo decidiria se cometeria ou não a ação criminosa. Cerqueira e Lobão (2004) explicam a teoria de Becker, mostrando que os benefícios do ato criminoso, o valor da punição e o risco de o autor do crime ser detido são confrontados com o custo de oportunidade de se cometer o crime. Santos e Kassouf (2008) mostram a ideia de Becker como uma escolha de oportunidade, onde o criminoso compara se seus benefícios na atividade ilícita são mais vantajosos do que seu tempo utilizado na atividade lícita. Born e Silva, (2010)
evidenciam que o ato criminoso não é simplesmente antissocial, irracional, voltado a emoção ou algo do tipo, mas, uma atitude plenamente racional.
Anjos Júnior (2015) ressalta que existe uma análise de custo/benefício do ato criminoso com intuito de maximizar sua utilidade, para obter um melhor bem-estar pessoal. Segundo o estudo de Ervilha et al (2015), a ideia de Becker diz que a criminalidade está voltada para as oportunidades e não nos problemas psíquicos, e todos podem ser um criminoso potencial. Anjos Júnior (2015) também mostra que quanto melhor as oportunidades no mercado lícito com melhores salário, punições mais severas aos criminosos, menor é a probabilidade do ato criminoso. Born e Silva (2010) também citam a ação do governo como essencial tornando o crime pouco interessante, reduzindo as chances dos bandidos, e fazendo com que eles não efetivem a ação criminosa. Para isso o governo precisaria de recursos que normalmente são escassos.
Born e Silva (2010) frisam ainda que estudiosos e pesquisadores estão se aprofundando mais nessa área após os estudos seminais de Becker, tentando criar soluções para os problemas de segurança pública que o país vem enfrentando. Anjos Júnior (2015) ressalta ainda que o modelo de Becker tem sido bastante importante para a continuidade dos estudos sobre a criminalidade, inserindo-a na economia.
No capítulo seguinte serão abordadas algumas evidências de trabalhos aplicados à temática da criminalidade no Brasil, com enfoque na área de economia.
3 REVISÃO EMPIRICA SOBRE A CRIMINALIDADE NO BRASIL
O Brasil nos últimos anos vem sofrendo graves problemas sociais e econômicos devido ao aumento da violência e criminalidade, com níveis acima da média mundial. Conforme relatório da ONU6, a taxa de homicídios no Brasil é a
segunda maior da América do Sul, de 30,5 a cada 100 mil pessoas, sendo a primeira maior taxa a da Venezuela, de 56,8 a cada 100 mil pessoas. Além disso, entre 1991 e 2017, aproximadamente 1,2 milhão de pessoas perderam a vida por homicídios dolosos no país.
Segundo Loureiro (2006) a criminalidade é um problema social, pois afeta a expectativa e qualidade de vida da população, e também um problema político, devido as necessárias tomadas de decisão dos governantes. Oliveira (2016) retrata a situação do país, baseado na OMS, que mostra o Brasil como um dos países que possuem maiores índices de criminalidade.
O grande número de crimes organizados vem auxiliando para que esses números aumentem, mediante o fácil acesso às armas de fogo entre os criminosos, que roubam essas armas para atuar na criminalidade. Para tanto, conforme a teoria econômica do crime, se fazem necessárias punições mais severas dos órgãos fiscalizadores para que o benefício de atuar na criminalidade se reduza. Shikida (2006) diz que um dos fatores principais para o aumento do ato violento está na posse de armas de fogo. Vargas (2010) mostra a continuidade das mortes por armas de fogo, sendo 20 mortes por 100.000 habitantes, enquanto nos EUA esse número não chega a 5 mortes por 100.000 habitantes.
Santos e Kassouf (2008) citam em seus estudos que o crime organizado vem se tornando uma das principais causas do aumento das taxas de homicídios nos estados brasileiros. De acordo com o Mapa da Violência, o País no ano de 1980 tinha registrado 13.910 homicídios por arma de fogo, em 2010 esse número explodiu para 49.932, ou seja, 259% de crescimento dos homicídios no país. Segundo Waiselfsz (2012) morrem mais jovens vítimas de armas de fogo no Brasil, do que nos 12 maiores conflitos do mundo. Ou seja, tais dados mostram que o Brasil, apesar de não ter guerras, no que diz respeito à criminalidade, se encontra em pior situação do que
6 Disponível em:
muitos países em confrontos, um exemplo é o país do Afeganistão que em 2012 morreram 7.500 pessoas em confrontos. No México em 2012 morreram 9.000 pessoas em episódios de violência ao combate as drogas.
As taxas de homicídios no Brasil vêm se tornando um desafio para a sociedade e as autoridades competentes. Sendo preciso planejar estratégias para que possa reduzir as estatísticas de criminalidade no país.
3.1 A CRIMINALIDADE DO NORDESTE E NO ESTADO DO RIO GRANDE DO NORTE
Há alguns anos atrás, o foco da criminalidade no Brasil estava voltado para a região Sudeste, especificamente os estados de São Paulo e Rio de Janeiro, onde se concentravam as maiores taxas de homicídios. Com o passar dos anos essa tendência foi se dispersando para as regiões Norte e Nordeste do país. Segundo Waiselfsz (2011) as regiões que se orgulhavam de segurança estão sentindo na pele a transferência da criminalidade, e aumentando suas taxas.
Anjos Júnior (2015) relata que houve uma redistribuição espacial da criminalidade no país, acreditando assim numa nova dinâmica de atividade criminosa no Brasil, devido ao aumento dos índices nessas regiões nos últimos anos transferindo a violência dos estados do Sudeste para os do Norte e Nordeste. Oliveira (2016) em seu trabalho sobre a criminalidade no Brasil e seus aspectos econômicos, relata que houve dois novos padrões de criminalidade, sendo o primeiro denominado de interiorização devido a desconcentração da taxa de homicídios que antes se concentrava em São Paulo e Rio de Janeiro, e passa a despontar em alguns estados do Nordeste. O segundo padrão relata que não está havendo uma “Nordestinização” da criminalidade, e sim uma expansão nacional, sendo característica de uma disseminação dos homicídios.
Nóbrega Júnior (2017) retrata que houve uma potencialização da criminalidade nos interiores dos estados nordestinos, devido ao aumento da taxa de crescimento muito acima da média nacional, a partir de 2006 se tornando a região mais violenta do país.
Na tabela 1 é apresentado o alto índice de crescimento da taxa de homicídios nas regiões Norte e Nordeste do Brasil, e a queda nas demais regiões, no período de 2010 a 2017.
Tabela 1 – Taxa de Homicídios por cem mil habitantes nas regiões do país 2010 -2017 Regiões 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Norte 37,96 35,07 37,25 35,86 36,44 39,78 44,55 47,43 Nordeste 35,73 36,42 39,31 39,72 41,91 41,07 43,68 48,58 Sudeste 21,34 20,45 21,54 20,7 21,42 19,21 19,47 19,4 Sul 23,71 22,73 24,13 21 22,78 23,39 24,76 24,09 Centro- Oeste 31,27 34,09 38,16 37,35 38,03 36,11 36,06 33,21
Fonte: Elaborado pelo autor com dados coletados do Ipea.
Nóbrega Júnior (2017) retrata um crescimento da criminalidade nos últimos dez anos, tornando a região Nordeste a mais violenta do Brasil, com altos índices de homicídios. A figura 1 apresenta essa evolução do crime por região do Brasil, de 2010 a 2017.
Figura 1 – Comportamento do crescimento da taxa de homicídios nas regiões do país, 2010-2017.
Fonte: Ipea
Para Waiselfsz (2011) está havendo um processo de desconcentração e disseminação da criminalidade, pois estados que eram aparentemente seguros disseminaram a violência, já nos estados violentos aconteceu o contrário. Por exemplo, na Bahia as taxas quadruplicaram, no Rio Grande do Norte duplicaram.
Devido a essa mudança ou expansão da criminalidade para o Nordeste, o estado do Rio Grande do Norte está sendo fortemente prejudicado com o aumento das taxas de homicídios, gerando desconforto e insegurança na população norte-rio-grandense. Waiselfsz (2011) mostra que em 2000, o Rio Grande do Norte era um dos cinco estados do país com taxas abaixo da situação epidêmica; também é frisado que de 1980-2004 o RN tinha 11,7 homicídios em 100 mil habitantes, sendo a segunda menor taxa do país, de 2004-2010 esses números cresceram bastante, se aproximando da média nacional. As guerras das facções criminosas dentro do Estado acentuaram a criminalidade, e um exemplo dessa situação foi a rebelião no presídio de Alcaçuz em 2017, onde o confronto entre as facções do PCC e o Sindicato do RN causaram 26 mortes de presos, e desapareceram 16 presos.
Portanto, como foi abordado até aqui, observa-se um crescimento da criminalidade no Brasil, Nordeste e RN. Na próxima seção serão analisados possíveis determinantes das taxas de homicídios, conforme evidências dos dados.
3.2 PRINCIPAIS DETERMINANTES DAS TAXAS DE HOMICÍDIOS
Conforme o que tem sido abordado nesse trabalho, o que pode estar influenciando o aumento nas taxas de homicídios no país, e principalmente no Rio Grande do Norte? Na literatura são diversas as variáveis que podem influenciar a taxa de homicídios e não se trata de uma tarefa fácil determinar quais são elas. Portanto, nessa monografia estudaremos algumas variáveis socioeconômicas que podem afetar a criminalidade.
A taxa de desemprego afeta diretamente a taxa de homicídios, havendo relação positiva com a criminalidade. Evidencia-se que quanto maior a taxa de desocupação, mais pessoas entrarão no mercado do crime, sendo causado pela falta de oportunidade no mercado legal, principalmente a classe dos jovens masculinos que têm maior propensão de participar da criminalidade. (LOUREIRO, 2006; SANTOS E KASSOUF, 2008).
Outro determinante bem explorado pelos autores é a renda média per capita, o principal condicionante da expectativa de consumo das pessoas, quando um indivíduo não atinge uma renda desejada no mercado de trabalho formal, ele pode criar incentivos para ganhar uma renda adicional no mercado do crime. Segundo Loureiro (2006), esse determinante tem um comportamento negativo, quando
relacionado com a taxa de homicídios, Shikida (2006) explana uma corrente que defende a ideia que a criminalidade está ligada aos problemas estruturais e conjunturais, se incluindo a renda per capita.
Os problemas conjunturais de desigualdade de renda e desemprego estão entre as principais preocupações para quem quer coibir o crime em sua localidade. Políticas macroeconômicas são demandadas para determinadas situações. Loureiro e Carvalho Junior (2007) também trabalharam em cima desse determinante como influenciador das variações das taxas de homicídios, pois ao aumentar a renda das pessoas, tende-se a redução da criminalidade, tendo assim, uma relação negativa. Santos e Kassouf (2008) também relacionam essa variável, mostrando que a redução da renda paga no mercado lícito trará um aumento da criminalidade, caso este estudado na cidade de São Paulo.
O Brasil no ano de 2017 se tornou 10° país mais desigual do mundo, segundo o relatório elaborado pelas nações unidas, a desigualdade no país vem causando sérios problemas sociais para a sociedade, e influenciando a taxa de homicídios no país. Segundo Loureiro (2006) essa relação e positiva, pois coloca em conflito os de baixa renda com os de alta renda. Santos e Kassouf (2008) também confirmam essa relação positiva através de seus estudos. Marques Junior (2014) defende a redução da desigualdade social, pois o aumento da renda dos ricos tem uma consequência de crescimento da taxa de homicídios, já o aumento da renda dos pobres tem um efeito contrário nos homicídios. Anjos Júnior (2015) mostra nos resultados de seu trabalho que a concentração da renda é positivamente relacionada com a criminalidade.
A pobreza é um problema que atinge uma boa parte da população brasileira, principalmente quando se fala em Norte e Nordeste do país, aonde se concentra a maior parte da pobreza. Um dos principais determinantes do ato criminoso é a pobreza, aonde o indivíduo tem poucas opções de escolha, e busca na maioria das vezes, formas ilícitas de conseguir o que quer. Vários autores quando estudam as taxas de homicídios incluem como determinantes essa variável. Vargas (2010) fala que as pessoas pobres que têm maior dificuldade de obter suas realizações financeiras, optam por entrar na criminalidade como um novo caminho de conseguir o sucesso. Segundo Marques Junior (2014) existe uma relação positiva da pobreza e criminalidade, que devido à restrição da renda buscam outra forma de sobreviver, entrando no crime. Oliveira (2016) afirma que a pobreza é um dos principais
determinantes dos homicídios, pois normalmente as classes mais pobres estão mais vulneráveis a violência.
Os Gastos em assistência social vem sendo valorizados pelos autores quando o assunto é combate à criminalidade, políticas governamentais são necessárias para reduzir tanta violência que o país vem apresentando. Loureiro e Carvalho Junior (2007) mostram os gastos em assistência social como foco principal que deve ser analisado e investido com mais vigor pelo setor público no combate à criminalidade. Loureiro e Carvalho (2007) também confirmam essa informação, sendo significante e negativa a relação entre os gastos sociais e taxa de homicídios. Marques Junior (2014) cita alguns estudos aonde mostram que as ações de políticas sociais do governo são mais eficazes para combater a criminalidade do que a linha de repressão policial.
As despesas públicas com segurança Nacional também se caracterizam como importantes para o combate à criminalidade. Loureiro e Carvalho Junior (2007) afirmam que quanto maior o gasto em segurança, maior a probabilidade de punição, possibilitando um aparato policial melhor, e melhores qualidades do aparelho tecnológico no combate ao crime.
Outro problema social que o país enfrenta, está voltado para a área educacional, pois no Brasil ainda existe uma grande quantidade de pessoas não alfabetizadas ou com poucos anos de estudos e isso faz com que elas tenham menos oportunidades no mercado lícito, partindo para o mercado do crime, Segundo Loureiro (2006) a maioria dos estudos que envolve criminalidade e escolaridade, essa relação é negativa, em que maior o nível educacional implica em menor taxa de homicídios. Shikida (2006) frisa a importância dos investimentos em educação no país, que futuramente irá colher os frutos plantados, havendo também a relação negativa entre escolaridade e crime.
Santos e Kassouf (2008) falam que existem duas relações do nível de escolaridade com a criminalidade, quando é voltado contra pessoa a relação é negativa, já quando é voltado para o tráfico de drogas essa relação é positiva. Marques Junior (2014) diz que o fator educação é muito importante para reduzir a criminalidade no país, precisando assim de incentivos sociais para melhorar o nível educacional do país. Para Oliveira (2016) maiores níveis educacionais das pessoas
trazem mais oportunidades e perspectivas de vida, fazendo com que o custo de oportunidade do criminoso aumente.
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
O presente capítulo está organizado em três seções: a primeira seção apresentará os dados utilizados para explicar a taxa de homicídios. A segunda seção abordará sobre as medidas de estatística descritiva. E a terceira seção trará uma breve descrição do método econométrico que foi utilizado para a realização deste trabalho.
Devido às dificuldades encontradas para obter os dados ao nível municipal, as variáveis do presente estudo serão analisadas da seguinte forma: a variável taxa de homicídios será analisada do ponto de vista da estatística descritiva nos anos de 2000, 2010 e 2017. As demais variáveis foram coletadas para o ano de 2010 e serão analisadas através de estatística descritiva e através de modelo econométrico, com o objetivo de investigar os possíveis determinantes da taxa de mortalidade nos municípios do RN.
4.1 BASE DE DADOS
A base de dados secundária explorada nesse trabalho está referida nas seguintes fontes: Ipeadata, Ipea, Datasus, IBGE, Ministério do Desenvolvimento Social. A tabela 2 mostra a descriminação das variáveis utilizadas para os 167 municípios do Rio Grande do Norte. A maioria dos dados se referem ao ano de 2010, que foi o ano do último censo demográfico do IBGE. Portanto, os dados utilizados se configuram como um corte transversal (Cross section). Porém, para fins de análise comparativa, foram coletados também dados da taxa de mortalidade para outros anos (2000, 2010 e 2017), conforme tabela 2. A seguir serão apresentadas as descrições de cada variável utilizada nesse trabalho.
Segundo Santos (2008) a taxa de homicídios é a variável de criminalidade mais utilizada na literatura, pela confiabilidade dos dados. Assim, a variável que iremos utilizar para a criminalidade no estado do Rio Grande do Norte será a Taxa de homicídios por 100 mil habitantes (MTH 2006-2010). Para tanto utilizou-se uma média dos anos 2006 a 2010, devido ao fato de que há uma grande quantidade de municípios com valores iguais a zero para essa variável. Logo, a variável (MTH 2006-2010) representará nas análises estatísticas e econométricas o ano de 2010. Especificamente, será essa a variável utilizada no modelo econométrico que será estimado nesse trabalho. Ademais, para fins de comparação de diferentes períodos
da variável taxa de homicídios, foi calculada também a média entre os anos 2000 a 2005 (MTH 2000-2005) e foi incluído o ano de 2017 (MTH 2017).
Tabela 2 – Demonstrativo de discriminação das variáveis e suas fontes
Variável Descrição Fonte
MTH 2000-2005 Média da taxa de homicídios (2000-2005) - número por 100
mil habitantes
Ipeadata/Ipea
MTH 2006-2010 Média da Taxa de Homicídios (2006-2010) – número por
100.000 Habitantes
Ipeadata/Ipea
MTH 2017 Taxa de Homicídios (2017) -
número por 100.000 Habitantes
Ipeadata/Ipea
TD Taxa de Desemprego 16 anos
ou mais
Datasus/IBGE
Gini Índice de Gini Datasus/IBGE
TA Taxa de Analfabetismo Datasus/IBGE
PIBper Pib Per capita (R$) Datasus/IBGE
VBPBF Valor dos Benefícios do
Programa Bolsa Família (R$)
Ipeadata/Ministério do Desenvolvimento Social
DPSN Despesas Públicas com
Segurança Nacional (R$)
Ipeadata/ Ministério da Fazenda Fonte: Elaborado pelo autor.
Além de analisar a Taxa de homicídios, a literatura aponta algumas variáveis que podem influenciá-la. A seguir, tem-se a descrição das variáveis utilizadas no trabalho, como possíveis variáveis explicativas da taxa de homicídio. Convém lembrar que o fato dessa análise ser ao nível municipal, muitas variáveis não puderam ser incorporadas, limitando o estudo.
Para contribuir com a análise da criminalidade, foi incluída a variável “Homicídios por Armas de fogo” para cada estado do Nordeste, considerando a série histórica de 2004 a 20147.
7 Fonte: Mapa da Violência 2016. Essa variável não está descrita na tabela 2, pois não foi possível obter esses
dados ao nível municipal. O número de homicídios por armas de fogo foi incluído apenas uma análise comparativa entre os estados do Nordeste e verificar sua evolução através da taxa de crescimento no período.
A variável (TD) representa a taxa de desemprego para pessoas com 16 anos ou mais, para o ano de 2010. Espera-se que a sua relação com a taxa de homicídios seja positiva, pois segundo o estudo realizado por Shikida et al (2006), ao aumentar a taxa de desemprego, a tendência é que aumente a taxa de homicídios, pois as pessoas desempregadas não terão oportunidades no mercado legal, e buscarão meios ilícitos para sobreviver.
A variável utilizada para medir a desigualdade de renda de uma determinada população será o índice de Gini, coletado para o ano de 2010. Conforme Jannuzzi (2009), o Gini é um dos indicadores de distribuição de renda mais utilizados, pois é de fácil entendimento e atende ao princípio de Pigou-Dalton8. Quando o Gini assume
valor zero, significa igualdade perfeita da distribuição de renda e o valor 1 significa extrema desigualdade. Espera-se uma relação positiva entre o índice de Gini e a taxa de homicídios, pois a desigualdade é um dos principais determinantes do aumento da criminalidade segundo os estudos de Moura e Neto (2016).
Baseando-se no estudo de Vargas (2010), utilizou-se uma variável relacionada à educação, A taxa de analfabetismo (TA). Esta representa o percentual de pessoas analfabetas de cada município do RN em 2010. A relação esperada entre a taxa de analfabetismo e a taxa de homicídios se apresenta positiva, pois quando aumenta o a taxa de analfabetismo, a possibilidade dessas pessoas conseguirem um emprego diminui e elas podem migrar para o mercado ilícito, aumentando a taxa de homicídios.
A variável PIB per capita (Pibper) representa o produto interno bruto dos municípios (R$), dividido pela quantidade de habitantes no ano de 2010. Sua relação com a taxa de homicídios pode ser positiva ou negativa. No estudo de Amin, Comim e Iglesias (2009), os autores estimaram um modelo linear e não linear, onde no primeiro, aumentos na variável PIB per capita implicaram em aumento do número esperado de homicídios. No modelo não linear, eles observaram que o aumento do PIB per capita reduziram o número esperado de homicídios dos municípios analisados, porém a partir de certo nível de renda esse número passa a aumentar.
A Variável para contemplar os gastos com assistência social nesse trabalho será o Valor dos benefícios do Programa Bolsa família (VBPBF) em reais, no ano de 2010. Essa política social é muito importante para o combate à fome, pobreza e desnutrição infantil, nos municípios do Nordeste, melhorando o poder de compra das famílias carentes. Estudos de Shikida et al (2006) e Loureiro (2008) apontam que existe uma relação negativa entre gastos em assistência social e criminalidade, e citam como principal fator para a redução do crime.
A variável DPSN representa as Despesas públicas com segurança Nacional (R$) no ano de 2010). Loureiro (2006) afirma a existência de uma relação negativa entre os gastos com segurança e a criminalidade. Deve-se frisar que essa variável não possui valores para todos os municípios, não poderá ser incorporada no modelo econométrico.
Para a análise econométrica, utilizou-se uma variável qualitativa (Dummy - D), que assume valor igual a 1 (um) para os municípios que fazem parte da região do Sertão do Apodi e 0 (zero) para os demais municípios. A justificativa para inclusão dessa variável qualitativa é para verificar se há diferencial de taxa de homicídios entre os municípios dessa região e os demais, pois no Sertão do Apodi se concentram municípios com mais alta taxa de homicídios do RN, no ano de 2010.
É importante frisar que nesse trabalho serão utilizadas essas variáveis, porém a literatura aponta diversas outras variáveis importantes para explicar a criminalidade. Portanto, a escolha das variáveis desse trabalho se deu mediante disponibilidade dos dados por município do estado do Rio Grande do Norte.
4.2 CARACTERIZAÇÃO DA BASE DE DADOS
Serão utilizadas nesse estudo medidas básicas de estatística descritiva como análise preliminar. De acordo com Hoffman (2006), as medidas de tendência central, medidas de dispersão, entre outras, permitem caracterizar um conjunto de dados de forma bastante concisa.
A medida de tendência central de um conjunto de dados mostra o valor em torno do qual se agrupam as observações. Tendo como principais medidas a média, mediana e a moda. (HOFFMANN, 2006). Já as medidas de dispersão são importantes para verificar como estão os dados em relação à sua média. As medidas de dispersão
mais usadas são a variância e o desvio padrão. Portanto, quanto maior for o resultado das medidas de dispersão, maior será a dispersão dos dados em relação à média.
Para caracterização das variáveis utilizadas nesse estudo foram também utilizados gráficos comparativos, além de análise de taxa de crescimento para a variável de “Homicídios por armas de fogo” no Nordeste entre 2004 e 2014, conforme foi mencionado na seção anterior.
4.3 MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS (MQO)
Este método é atribuído a Carl Friedrich Gauss, um matemático alemão. Sob certas hipóteses, o MQO tem algumas propriedades estatísticas muito atraentes que o tornaram um dos métodos de análise de regressão mais poderosos e difundidos. O método MQO é uma técnica de otimização matemática que busca encontrar o melhor ajustamento para um conjunto de dados tentando minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre a reta ajustada e os dados (essas diferenças são chamadas de resíduo ou erros aleatórios). (GUJARATI e PORTER, 2011).
Os estimadores de MQOsão os melhores estimadores lineares não-viesados (MELNV) e possuem as seguintes propriedades: a) são lineares; b) não-viesados; e c) eficientes (possuem variância mínima); ou seja, atendem ao teorema de Gauss-Markov, dadas as hipóteses do modelo de regressão linear clássico.9
As equações que representam o modelo de regressão linear múltipla, populacional e amostral, estão respetivamente nas equações 1 e 2.
0 1 1 2 2 3 3 0 1 1 2 2 3 3...
(1)
...
(2)
i i i i k ik i i i i i k ik iY
X
X
X
X
u
Y
X
X
X
X
u
Onde Yi é a variável dependente; Xi1, ..., Xik são as variáveis independentes
(explicativas); ui é o termo de erro aleatório, com média 0 e variância 2; e β0 e β1, ...,
βk são os parâmetros desconhecidos, a serem estimados, sendo o primeiro o
intercepto e os demais os coeficientes parciais de regressão. Deve-se frisar que por hipótese, as variáveis explicativas (Xi) são independentes entre si e independentes em relação ao termo de erro.
9 Para maior detalhamento do Modelo de regressão linear clássico, suas hipóteses, os métodos de estimação e
O modelo empírico que será estimado nesse trabalho será:
0 1
2
3
4
5
6
(3)
i i i i i i i iMTH
TD
GINI
TA
PIBper
VPBF
D u
Onde:MTHi é a variável dependente; XI = Variáveis explicativas (TD, Gini, Pibper,
TA, PIBper, VPBF), apresentados na tabela 4.1. Quanto à variável Di é a Dummy10
para a região do Sertão do Apodi, que apresenta a maior concentração de municípios com maiores taxas de homicídios no RN no ano de 2010. Logo, a variável Di assumiu valor 1 para os municípios localizados no Sertão do Apodi e 0 para os demais casos. Importante observar que a equação (3) se trata de um modelo de seção cruzada (cross-section), ou seja, utiliza dados em um ponto no tempo (2010), para i indivíduos (167 municípios do RN), como explicado na seção de base de dados.
Serão estimados por MQO os parâmetros do modelo (3) e além disso, serão realizados os testes de hipóteses dos parâmetros estimados e dos modelos. É importante que o modelo seja analisado do ponto de vista econômico11 (sinais e
parâmetros), estatístico (testes de hipóteses) e econométrico (validade dos pressupostos do modelo).
Do ponto de vista da análise econômica, verificam-se os efeitos marginais (através das magnitudes dos parâmetros estimados) e os sinais desses parâmetros, para que avaliar a direção da relação entre as variáveis explicativas e a variável dependente.
A análise estatística desse estudo englobará os testes de significância individual dos parâmetros do modelo (Teste t de significância) e o teste de significância global (Teste F) e a análise do coeficiente de determinação (R2). A seguir,
descreveremos brevemente.
Além de estimar os parâmetros de um modelo de regressão é importante que se faça inferência acerca desses valores estimados. Assim, o teste de significância dos parâmetros individuais do modelo, o Teste de T de Student, é utilizado para
10 De acordo com Gujarati e Porter (2011), a variável dummy também é chamada de variável qualitativa, binária,
dicotômica, categórica e indicador.
11 Lembrando que a análise econômica é realizada de modo que cada coeficiente estimado das variáveis
independentes mede o efeito marginal sobre a variável dependente, ceteris paribus. Isto é, tudo o mais permanecendo constante.
determinar se os parâmetros da amostra são significativamente diferentes dos parâmetros hipotéticos da população sendo desconhecido o desvio padrão da população. Portanto, o par de hipóteses desse teste é:
0 i 1 i H : 0
H : 0 , onde βi é o parâmetro verdadeiro (populacional).
A estatística de teste t é calculada para cada βi da equação (3) e é dada por:
i i i i i ˆ ˆ ˆ ˆ t ep ep
Onde ep = erro padrão de cada coeficiente βi estimado.
Outro aspecto importante da inferência estatística sobre os modelos de regressão é a análise da significância global (conjunta) do modelo, através do Teste de F de Snedecor. O teste F tem por finalidade testar o efeito conjunto das variáveis explicativas sobre a variável dependente. Isso significa verificar se pelo menos uma das variáveis explicativas do modelo exerce influência sobre a variável dependente. As hipóteses desse teste são dadas por:
0 1 2 k
1 k
H :
...
0
H : ao menos um dos
é diferente de zero.
Em geral o teste F de significância global da regressão indica se a regressão como um todo faz sentido. O valor calculado da estatística F é obtido por meio da Análise de Variância (ANOVA), sendo dado por:
SQ Re g / ( k 1 ) F F ( ) ( )gl k k 1 e SQ Re s / ( n ) n k .
Ainda na parte estatística, analisamos o coeficiente de determinação (R²), que explica as variações de Y através das mudanças nas variáveis independentes, Xi. No entanto, autores como Gujarati e Porter (2011) e Wooldridge (2006) comentam sobre a cautela quanto ao uso do R2, pois há situações em que o coeficiente de
determinação é baixo, porém isso não torna o modelo inválido. É importante analisar essa medida de ajuste em conjunto com as demais análises descritas aqui.
Com relação à análise econométrica, é importante verificar se há multicolinearidade entre as variáveis explicativas do modelo; se os erros estão bem
especificados, com média zero e variância constante. Serão aqui descritos, de forma breve, os procedimentos para avaliar a multicolinearidade, bem como o teste de especificação dos resíduos e o teste de heterocedasticidade12 utilizados nesse estudo.
A multicolinearidade é a violação de um dos pressupostos do modelo de regressão. É a violação do pressuposto de que não existe relação linear exata entre qualquer das variáveis independentes do modelo. A multicolinearidade implica em uma forte relação entre as variáveis explicativas do modelo. O problema da multicolinearidade é que há uma dificuldade em isolar os efeitos de cada uma das variáveis independentes na variável dependente. É importante frisar que não há um teste específico para a multicolinearidade, mas pode–se medir o seu grau em qualquer amostra particular. Uma das evidências de multicolinearidade pode ser observada quando acontece de os coeficientes estimados por MQO não serem estatisticamente significantes (e/ou ter sinal errado), apesar de um R² alto.
Outra forma de investigar uma possível situação de multicolinearidade é através do Fator de Inflação da Variância (FIV):
2 1 1 j FIV R
Onde: Rj2 é o coeficiente de determinação da regressão auxiliar de Xj contra
os regressores (Xi) restantes do modelo. Quanto maior o valor do FIV, mais colinear
é a variável Xj. Uma regra prática é que valores do FIV maiores que 10 podem indicar
um problema de colinearidade (Gujarati e Porter 2011).
O teste de especificação (teste Reset) de Ramsey é um teste geral para detectar os seguintes tipos de erros de especificação: Variáveis omitidas, forma funcional incorreta, correlação entre X e o termo de erro e autocorrelação dos resíduos. Estes erros de especificação fazem com que os estimadores de MQO sejam viesados e inconsistentes, de modo que os procedimentos de inferência ficam invalidados. Ramsey mostrou que todos esses erros de especificação têm como consequência o fato de que a média do erro é diferente de zero (violando o pressuposto de que o erro tem média zero). Portanto a hipótese nula do teste reset é:
12 Conforme Gujarati (2011), o problema da heteroscedasticidade é mais comum nos dados de corte transversal
(tipo de dados que estamos utilizando nesse trabalho). Existe um outro problema de violação de hipótese do modelo de regressão linear clássico que é a autocorrelação. Não iremos abordá-la aqui porque esta é mais comum para dados do tipo série temporal.
H0:
H1:
Onde µ é a média.
O valor calculado desse teste é uma estatística F. A interpretação do teste é a seguinte: se o valor calculado de F for maior que o valor tabelado da distribuição F ao nível de significância α%, rejeita-se Ho e há evidências de que o modelo não está corretamente especificado. De outra forma, se o valor da probabilidade (Prob ou valor P) for razoavelmente alto, não rejeitamos a hipótese nula, e, portanto, o modelo está corretamente especificado. Para melhor esclarecimento do teste RESET, ver Wooldridge (2006).
O problema da Heteroscedasticidade é a violação do pressuposto de que a distribuição dos erros não tem variância constante ao longo das observações, sendo mais comum em dados de seção cruzadas. A consequência do uso do MQO com a presença de heteroscedasticidade é de que os intervalos de confiança e os testes de hipótese geralmente não garantem variâncias mínimas para os parâmetros estimados, ou seja, viola a propriedade da eficiência.
Os testes de heterocedasticidade mais utilizados são os testes de White e de Breusch-Pagan. O teste de heterocedasticidade proposto por White (1980) trata-se de um teste geral, de fácil aplicação e não depende da hipótese de normalidade. O teste se baseia na estimação da seguinte regressão de teste, cuja variável dependente são os resíduos ao quadrado:
2 2 2
i 0 1 1i 2 2i 3 1i 4 2i 5 1i 2i i
u
a
a X
a X
a X
a X
a X X
Sob a hipótese nula (Ho) de que não há heterocedasticidade (ou homoscedasticidade), pode-se mostrar que o tamanho da amostra (n) multiplicado pelo R², obtido da regressão auxiliar, assintoticamente segue a distribuição por ² com grau de liberdade igual ao número de regressores (excluindo o termo constante) na regressão de teste. Logo, a estatística de teste é dada por:
2 2
gl
n.R ~
Se o valor de calculado exceder o valor de crítico, ao nível α% de significância, rejeita-se H0 e a conclusão é de que há heteroscedasticidade.
2 ~ ( , ), 0 i u N 2 ~ (0, ) i u N
Breusch-Pagan (Teste BP), cuja hipótese nula é a homocedasticidade. O valor calculado do teste BP é dado pela estatística LM para heteroscedasticidade, que é simplesmente o tamanho da amostra multiplicado pelo R2 da regressão auxiliar dos
resíduos ao quadrado sobre as variáveis explicativas. Essa estatística possui distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade.
2
2 2
.
~
ku
LM
n R
Onde k é o número de regressores (variáveis independentes). A interpretação do teste BP é semelhante ao teste de White.
Como dito anteriormente que em dados de seção cruzada é comum a presença de heteroscedasticidade, na prática é comum já se estimar os resultados da estimação com a correção através dos erros padrão robustos à heteroscedasticidade.
5 RESULTADOS
5.1 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS DA CRIMINALIDADE NO RN
O presente capítulo apresentará e discutirá os resultados dos dados utilizados nessa pesquisa. Nessa primeira seção analisaremos as estatísticas descritivas das taxas de homicídios do Rio Grande do Norte em diferentes anos.
Os dados da tabela 3 mostram a estatística descritiva da taxa de homicídios por 100 mil habitantes nos 167 municípios do RN no ano de 2010, trazendo a média, mediana, desvio padrão, além dos valores mínimo e máximo.
Tabela 3- Estatísticas da taxa de homicídios nos municípios do RN: 2010
Estatística descritiva Resultados
Média 13,90
Mediana 11,50
Desvio padrão 10,64
Mínimo 0
Máximo 66,88
Fonte: Elaborado pelo autor.
A média apresentada para a taxa de homicídios nos municípios do RN foi de 13,90. Obteve-se uma mediana de 11,50, com uma dispersão significante entre a menor taxa e a maior, um dos municípios que tiveram a taxa mínima de homicídios (zero) foi a cidade de Vila Flor, já a maior taxa com 66,88 apresentou-se na cidade de João Dias.
Na figura 2, a seguir serão apresentadas as 15 maiores taxas de homicídios dos municípios do RN no ano de 2010. Observa-se que a maior taxa de homicídios do Rio Grande do Norte se encontra no município de João Dias, com uma taxa de 68,88 homicídios por 100 mil habitantes. Percebendo-se uma interiorização da criminalidade no estado. Também aparecem entre as maiores taxas, três municípios que fazem parte da região metropolitana, São Gonçalo do Amarante que se encontra em 10° lugar com uma taxa de 30,37 homicídios por mil habitantes, Natal se apresenta como a 12° maior taxa de homicídios por mil habitantes 29,34, que é a capital do estado, e Macaíba na 13° posição com uma taxa de 29,25 homicídios por mil habitantes. Em relação ao município de Mossoró, que do ponto de vista econômico é o segundo mais importante do RN, este apresenta a 5° maior taxa de homicídios, igual a 38,02 por mil habitantes.
Figura 2 – Maiores taxas de homicídios no RN – 2010 (por 100 mil hab.)
Fonte: Elaborado pelo autor
Para que se possa ter um panorama sobre a localização desses municípios com altas taxas de homicídio no RN, a figura 3 mapeia todos os municípios do RN dentro de suas respectivas regiões.
Figura 3 – Mapa do Rio Grande do Norte
Fonte: IBGE. 0 27.59 28.79 29.25 29.34 29.52 30.37 31.00 33.28 35.31 36.29 38.02 50.84 52.61 59.95 66.88 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Município Baraúna Janduís Macaíba Natal Patu São Gonçalo do Amarante Santo Antônio Messias Targino Almino Afonso Frutuoso Gomes Mossoró Rafael Godeiro Umarizal Caraúbas João Dias
A região o Sertão do Apodi (à Oeste do Estado) é a que apresenta maior quantidade de municípios com elevada taxa de homicídio no estado (baseando-se na figura 2). Considerando esses municípios localizados no Sertão do Apodi e as informações das taxas de homicídios por 100 mil habitantes, em ordem crescente, são eles: Caraúbas, Umarizal, Rafael Godeiro, Messias Targino, Patu e Janduís. O município de Caraúbas possui a 2ª maior taxa de homicídio em 2010, atrás apenas de João Dias, localizado na região vizinha do Alto Oeste (conhecida também como a região da tromba do elefante). A região do Sertão do Apodi já possui uma “tradição” no que diz respeito ao crime. O estudo de Lopes Júnior (2006) descreve acerca da interiorização do crime organizado no Nordeste do Brasil e descreve um exemplo de crime econômico nas imediações do município de Caraúbas em 1982, que segundo o mesmo foi o maior assalto ocorrido já ocorrido no Estado até então.13.
Na região do Alto Oeste, vizinha à região do Sertão do Apodi, há 3 municípios dentre os 15 municípios com elevadas taxas de homicídios do RN, são eles, João Dias, Frutuoso Gomes e Almino Afonso, respectivamente. Os demais municípios listados na figura 2 estão localizados na região Metropolitana (São Gonçalo do Amarante, Natal e Macaíba); na região Assu/Mossoró (Mossoró e Baraúna) e; no Agreste, onde se encontra apenas o município de Santo Antônio. Portanto, esses são os municípios com maiores taxas de homicídios do RN em 2010.
Para fins comparativos das taxas de homicídios no RN em 2000 e 2010, tem-se a figura 4, onde são comparadas as taxas de homicídios dos municípios listados na figura 2. Percebe-se que a maioria dos municípios tiveram crescimento na taxa de homicídio de uma década para outra, com exceção do município de Almino Afonso (região do Alto Oeste). Neste município, no ano de 2000 sua taxa de homicídios por mil habitantes era de 38,79 e em 2010 regrediu para 35,31. No entanto, mesmo com a queda na taxa, a cidade está posicionada na 7° (sétima) maior taxa do ano de 2010. A cidade de João Dias se destaca, mais que triplicando sua taxa de homicídios por mil habitantes que era de 19,06 em 2000, chegando a 66,88 na década seguinte, e liderando com a maior taxa de homicídios do estado. Essa situação de aumento das taxas de homicídio para os municípios apresentados na figura 4 corroboram com as evidências de que há uma interiorização da criminalidade.
13 Para maiores detalhes acerca desse assunto ver em Lopes Júnior (2006) a seção: O “ASSALTO DOS 94
Figura 4 – Maiores taxas de homicídios dos municípios do RN de 2010 comparados ao ano 2000
Fonte: Elaborado pelo autor
Com relação às cidades da região metropolitana de Natal, estas também se destacam no crescimento da criminalidade de uma década para outra, conforme figura 4. O município de São Gonçalo do Amarante saltou de uma taxa de 4,51 homicídios por mil habitantes em 2000 para 30,37 em 2010. A capital do estado (Natal) praticamente dobrou sua taxa de homicídios de uma década para outra, em 2000 era 14,57, chegando a 29,34 em 2010. A cidade de Mossoró também quase dobrou suas taxas, 20,32 em 2000, chegando a 38,02 em 2010.
Quando se comparam as 15 maiores taxas de homicídios dos municípios do RN em 2010, com as taxas dos mesmos em 2017, percebe-se que a criminalidade continua crescendo no estado, por exemplo, o 1° colocado na taxa de homicídios em 2010 (João Dias com 66,88 homicídios por 100 mil habitantes) se mantem em 2017 como a maior taxa de homicídios do Rio Grande do Norte (222,63 homicídios por 100 mil habitantes), mais que triplicando suas taxas.
Todos os municípios da figura 5 apresentam crescimento em suas taxas de homicídios. Pode-se também verificar que a maioria desses municípios em 2017 se apresentam acima da taxa de 50 homicídios por 100 mil habitantes , com exceção das cidades de Almino Afonso e Messias Targino. Cidades como Umarizal, Mossoró, Patu, Janduís e Baraúna, mais que dobraram suas taxas de um período ao outro. Na região metropolitana não foi diferente, pois as cidades de São Gonçalo do Amarante e
0 10 20 30 40 50 60 70 80 2000 2010
Macaíba triplicaram suas taxas, e Natal (capital do RN) dobrou sua taxa de homicídios de 2010 a 2017. Na figura 6 apresentamos um comparativo entre 2000, 2010 e 2017.
Figura 5 – Maiores taxas de homicídios dos municípios do RN em 2010 comparados ao ano 2017
Fonte: Elaborado pelo autor
Figura 6 - Maiores taxas de homicídios dos municípios do RN em 2010 comparados no período de 2000 a 2017
Fonte: Elaborado pelo autor
222.63 67.61 129.86 61.84 85.24 47.85 41.2 65.1 57.8 124.15 77.86 64.96 108.71 74.27 92.58 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 2010 2017 0 50 100 150 200 250 2000 2010 2017
