Crime X Justiça ‑ Interação Social como Fator de Redução de Criminalidade no Brasil

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AR

TIGO ORIGINAL

RESUMO

Objetivo: Investigar as indicações de criminalidade em função da não interação dos indivíduos com a sociedade.

Métodos: Utilizou-se um modelo probit. A escolha desse mode-lo permite verificar a probabilidade de que o indivíduo, dado um conjunto de características pessoais e variáveis sociais e familiares, possui para cometer um crime hediondo (homicídio ou estupro) ou não. A coleta de dados ocorreu no Presídio da Papuda no Distrito Federal em 2010. Os dados foram cruzados a partir de entrevistas com criminosos presos entre 18 e 60 anos de idade.

Resultados: Identificou-se o enquadramento da criminalidade em um ambiente econômico como um agente de risco. Enfocou-se a possibilidade de o individuo identificar sua inserção no mercado de trabalho aferindo ganhos sem risco com uma relação positiva com a sociedade em uma atividade legal e economicamente viável.

Conclusão: A interação social por meio de convívio familiar, pro-gramas sociais e empregabilidade acabam produzindo apoio efetivo e estabilidade social e familiar. Uma boa interação familiar e o convívio social interferem negativamente em relação às intenções de indiví-duos que desejam cometer crimes violentos.

Palavras‑chave: Criminalidade; Interação social; Crime; Violência.

de Redução de Criminalidade no Brasil

Crime X Justice –Social Interaction as a Risk‑Reducing

Factor of Criminality in Brazil

Ronaldo Augusto da Silva Fernandes1

1_{Centro Universitário Planalto do}

Distrito Federal (UNIPLAN), Brasília – DF.

Correspondência:

Professor Ronaldo Fernandes. UNIPLAN. Lote 02 - Avenida Pau Brasil - Águas Claras, Brasília – DF. CEP: 71916-500. Telefone: (61) 3435-2200. Email: ronaldofernandes@bol.com.br.

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ABSTRACT

Objective: To investigate the signs of criminality in a context of non-interaction between the individuals with society.

Methods: A probit model was used. The selection of this model allows to assess the likelihood that an individual, amidst a set of per-sonal characteristics and social family-based variables, would commit a heinous crime (homicide or rape) or not. The collection of data took place at the Papuda Prison in Brazil’s Federal District in 2010. The data was cross-checked on interviews with arrested criminals aged 18 to 60 years old.

Results: Criminality was characterized as a risk agent in an eco-nomic environment. The focus was placed on the possibility that the individual could identify his insertion in the labor market with risk-less earnings and a positive relation with the society by means of a legal and economically feasible activity.

Conclusion: The social interaction of a family life, social and employment programs lead to an effective support and social/family stability. A good measure of family interaction and social coexistence has a negative effect in relation to the intentions of individuals who wish to commit violent crimes.

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AR

TIGO ORIGINAL

INTRODUÇÃO

A interação social é uma variável importan-te para a vida do indivíduo, sendo considerada a base para o convívio social. É por meio dela que se pode perceber a importância da sua vida e a do outro em um contexto amplo para um agregado de valores responsáveis pelo desenvol-vimento das pessoas e do país.

A busca pela interação social como uma va-riável importante para a redução de criminalida-de já vem a algum tempo sendo preocupação da sociedade como um todo. Becker1_comprovou

por meio de um arcabouço teórico a raciona-lidade microeconômica do crime. Desde então vários estudos1-7_{estão sendo realizados com a}

preocupação de identificar a finalidade entre a relação existente entre o comportamento ilegal e as variáveis de interação social.

A socialização, quando completa, transfor-ma-se em interação e cria entre os indivíduos de um mesmo grupo laços de solidariedade e unidade grupal. Forma-se então, a consciência que aumenta a cooperação e acomoda os confli-tos que possam surgir. Logo, tem-se a ideia que indivíduos criados em núcleos familiares estáveis estão menos propensos a cometer crimes.

Neste contexto, o objetivo do presente estu-do foi investigar as indicações de criminalidade em função da não interação dos indivíduos com a sociedade.

MÉTODOS

Primeira etapa: Revisão da literatura O levantamento bibliográfico foi realizado por meio de artigos originais, revisões biblio-gráficas (review paper), publicações de resumos (abstracts), dissertações, teses e publicações li-vres na internet. Os mecanismos de pesquisa científicos disponíveis na internet, como Cite-Seer.Ist, Google Acadêmico e IBICT também contribuíram de forma significativa na localiza-ção dos assuntos pesquisados.

Segunda etapa: Pesquisa de campo

Utilizou-se um modelo probit que permitiu verificar a probabilidade de que o indivíduo, dado um conjunto de características pessoais e

variáveis sociais e familiares, possui para cometer crime hediondo (homicídio ou estupro) ou não. Na análise probit a variável a ser explicada é a escolha dicotômica: Proporção de crime hedion-do como variável dependente. Na tomada de decisão de cometer determinado tipo de crime (homicídio, estupro, drogas) ou não, admite-se que o indivíduo avalie os ganhos e/ou perdas do crime. As variáveis que incorporam essa toma-da de decisão, geralmente, não são diretamente observáveis, para cada característica i. Pode-se, então definir y* como uma preferência (não-ob-servável) latente. Para prever a probabilidade de um determinado indivíduo vir a cometer um cri-me estima-se o seguinte modelo probit:

i-1,...,N (1) onde X_i representa um conjunto de variáveis ex-plicativas relacionadas ao indivíduo. A decisão de cometer crime hediondo pode ser escrita em termos de uma variável dummy, y, de forma que y_i=1 se a pessoa aceitou particar crime hediono (homicídio ou estupro), e y_i=0 se não aceitou par-ticar crime hediono. O parâmetro b_imede o efeito de uma mudança em X_ik sobre a variável latente (não-observável) y_i*. A importância desses efeitos em termos de interpretação é que a variável laten-te e os efeitos marginais têm somenlaten-te significado ordinal e não cardinal. Um sinal positivo (nega-tivo) no coeficiente da variável aumenta (dimi-nuem) a probabilidade de um indivíduo comter um crime do tipo desejado. Quanto maior o valor de y_i* maior probabilidade de o indivíduo acei-tar aceitou particar crime hediono (homicídio ou estupro). Não podemos observar y_i*, mas pode-mos identificar y que toma valores 0 e 1. Assim, o modelo pode ser definido formalmente como:

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(3) onde F é a função de distribuição acumulada para m, admitindo-se uma distribuição simétrica. A distribuição normal é escolhida para F (b_iX_i). Empregando-se as técnicas do modelo da máxi-ma verossimilhança, os estimáxi-madores dos parâme-tros bpodem ser calculados.

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RESULTADOS E DISCUSSÃO

Como a amostra a ser utilizada neste artigo foi obtida no Presídio da Papuda no Distrito Fe-deral em 2010, os dados estão sob a cross-sec-tion. Os dados da Pesquisa tratam de entrevistas (criminosos presos). A amostra contém informa-ções para todos aqueles com mais de 18 anos até 60 anos de idade. As Tabelas 1 e 2 mostram as variáveis utilizadas na equação de participação no setor de criminalidade no Distrito Federal. Tabela 1 ‑ Descrição das variáveis utilizadas nas equações de crime e interação social no Distrito Federal:

modelo de mínimos quadrados ordinários.

lw= Ganhos obtidos na atividade legal (salário natural em logaritmo).

Roubo1= Ganhos obtidos na atividade ilegal

Intsocial (interação social) =1 se mantinha vida social (bom relacionamento com os pais, tinha lazer, tinha companheira/ namora/esposa), 0 caso contrário.

Prisão (punição) = menos de 30 anos de prisão Prisão1 (punição) = maior ou igual a 30 anos de prisão Prgrau = Certificado de 1º grau

Educ68 = até 8 anos de estudos.

NoIgreja = 1 não freqüenta qualquer tipo de igreja, 0 caso contrário. Drogas = 1 se usava drogas, 0 caso contrário.

Homicídio = 1 se matava, 0 caso contrário. Estupro = 1se estuprava, 0 caso contrário.

Idade= idade dos criminosos de 18 até 60 anos de idade. Idade1=18 anos até 32 anos.

Igreja = 1 se o indivíduo, 0 caso contrário. Outras Variaveis

Fonte: Pesquisa Realizada no Presídio da Papuda.

A população total do Estado Penitenciário da Papuda, em 2010 era de 7682 prisioneiros. Foram entrevistados aleatoriamente 799 entre-vistados, representando um percentual de 10,7% do total. Essa pesquisa consistiu de entrevistas diretas com os presidiários, onde estes responde-rem a um questionário que continha perguntas acerca do tipo de crime cometido, as caracte-rísticas individuais e socioeconômicas de cada prisioneiro, duração da pena, família, renda, drogas, etc.

As Tabelas 1 e 2 mostram as variáveis utili-zadas na equação de probit na criminalidade no Distrito federal.

Tabela 1 ‑ Descrição dos dados: Os dados estão

relacionados com o período antes que o indivíduo é preso.

fr = Relacionamento familiar 1 (um) se o indivíduo teve boa relação familiar com seu pai, mãe e irmãos) e 0 (zero), caso contrário; sfr = Relacionamento com parentes = variável dummy que assume

valor 1 (um) se o indivíduo teve boa relação com parentes (tios e primos) e 0 (zero), caso contrário;

ms = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo estava casado, e 0 (zero), caso contrário;

gr = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo teve uma namorada, e 0 (zero), caso contrário;

fms = variável dummy que assume valor 1 (um) se os pais dos presos vivem juntos, e 0 (zero), caso contrário; dp = variável dummy que assume valor 1 (um) se os pais dos

presos estavam divorciados, e 0 (zero), caso contrário pa = variável dummy que assume valor 1 (um) se os pais do

indivíduo estava vivo, e 0 (zero), caso contrário; ls = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo

teve qualquer tipo de lazer (cinema, teatro, jogar um jogo de desporto) e 0 (zero), caso contrário;

ba = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo frequentava bares para beber bebidas alcoólicas pelo menos um dia por semana, e 0 (zero), caso;

pr = variável dummy que assume valor 1 (um) se o tempo de prisão é maior de 30 anos, e 0 (zero), caso contrário; el1 = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo tinha

concluído o ensino básico (4 anos de estudo) e 0 (zero), caso contrário;

el2 = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo tinha concluído o ensino médio (8 anos de estudo) e 0 (zero), caso contrário;

el3 = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo tinha concluído a graduação (17 anos de estudo) e 0 (zero), caso contrário;

el0 = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo era analfabeto, e 0 (zero), caso contrário;

fel = variável dummy que assume valor 1 (um) se o pai e a mãe do preso são analfabetos, e 0 (zero), caso contrário;

ch = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo foi à igreja pelo menos um dia por semana, e 0 (zero), caso contrário; dr = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo usou

algum tipo de droga, e 0 (zero) caso contrário; ho = variável dummy que assume valor 1 (um) se indivíduo

cometeu homicidio, e 0 (zero), caso contrário;

ro = variável dummy que assume valor 1 (um) se indivíduo alguém, e 0 (zero), caso contrário;

ra = variável dummy que assume valor 1 (um), se indivíduo cometeu estupro, e 0 (zero), caso contrário;

tr = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo era um traficante de drogas, e 0 (zero), caso contrário; ag = variável dummy que assume valor 1 (um) se o indivíduo está

com mais de 30 anos, e 0 (zero), caso contrário; lwf = Ganhos obtidos na atividade legal do pai do prisioneiro (em

logaritmo);

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TIGO ORIGINAL

Na Tabela 2 são reportados os dados das es-tatísticas descritivas da média e desvio-padrão e coeficientes de variação dos criminosos no Distrito Federal no ano de 2010. A discrimi-nação segundo tipos de crimes e características individuais permite a interpretação dos indica-dores de incidência de maneira bastante simpli-ficada assumindo-se que o comportamento do criminoso encontra-se em estado estacionário. Pode-se observar que 78,97% dos presos tinham um bom relacionamento familiar (fr) antes que eles fossem presos e 44,6% informaram ter uma relação boa com os parentes (sfr).

Segundo a composição amostral dos entrevis-tados, identificou-se que 45,6% dos prisioneiros estavam distribuídos na faixa de 30 e 60 anos de idades (ag), e 54,4% concentram-se na faixa de etária de 18 e 29 anos (ag). Predominaram, em média, os crimes de homicídios (55,6%), com relação aos demais crimes: de roubo (17,4%); de tráfico (15,5%); e de estupros (8%).

A variável identificada como homicídio apre-sentou um desvio-padrão de 0,49 e um coefi-ciente de variação de 0,89 e do tráfico de drogas um desvio-padrão de 0,36 e um coeficiente de variação (CV) de 2,33. O coeficiente de variação depende mais intensamente do desvio-padrão do que da média. Os valores dos coeficientes de variação dos dois grupos de trabalhadores são diferentes, mas considerados baixo para o pri-meiro tipo de crime. Enquanto o desvio padrão do estupro maior do que o roubo proporcionan-do um coeficiente de variação de 3,39 contra 2,18, respectivamente.

Em relação ao estado civil e emocional do prisioneiro, 26,8% (ms) eram casados e 42,4% afirmaram que ter namorada (gr). Quanto a exis-tência dos pais, 95,1% disseram que os pais esta-vam vivos (pa), sendo que 65,5% vivem juntos (fms) e que somente 22,8% estavam divorciados (dp). Em termos de divertimento, 68,8% repor-taram ter lazer (ls) e 68,2% disseram frequen-tar bares (ba) pelo menos uma vez por semana. Abordados sobre o uso de drogas, (dr) obser-vou-se que 41,1% dos questionados revelaram que já ter utilizado algum tipo de drogas.

Termos de ganhos legais, o salário médio dos criminosos (lw) foi de R$ 700,00, oscilando entre um a três salários mínimos para os en-trevistados. A renda familiar mensal (lwf) girou em torno de R$1.100,00 reais. O grau de

esco-laridade foi muito baixo entre os entrevistados. Quando perguntados sobre a educação, 32,2% responderam no ensino básico (el1) e 16,3% no ensino médio (el2).

Tabela 2: Estatísticas descritivas das variáveis utilizadas nesse estudo. Variáveis| media dp cv ---+--- fr | .7897372 .4077505 .5163116 sfr | .4455569 .4973384 1.116217 ms | .2678348 .4431084 1.654409 gr | .4242804 .4945429 1.165604 fms | .6558198 .4753978 .7248909 pa | .951189 .2156077 .2266718 dp | .2277847 .4196657 1.842378 ls | .6883605 .4634535 .6732716 ba | .6821026 .465951 .6831099 pr | .1201502 .3253407 2.707784 el1 | .3229036 .4678791 1.448974 el2 | .1627034 .369326 2.269935 el3 | .0050063 .0706218 14.1067 el0 | .0225282 .1484865 6.59115 fel | .2941176 .4559305 1.550164 ch | .359199 .4800662 1.336491 dr | .4105131 .4922351 1.199073 ro | .1739675 .3793189 2.180402 ho | .5556946 .4971997 .8947354 ra | .0801001 .2716182 3.390983 tr | .155194 .3623163 2.334603 ag | .4555695 .498334 1.09387 lwf | 1.100,00 .9389607 .3732486 lw | 700,00 .8051169 .5281514 ---

Fonte: Presídio da Papuda - Brasília (2010). Pode-se verificar pela Tabela 3 que matriz de correlação reporta uma correlação fraca positiva e negativa entre as variaves do modelo econo-métrico. Exceção para as variáveis explicativas da pais divorciados (dp) e pais vivendo juntos (fms) são mais fortemente [correlação negativa (-0,7497). Ela fornece evidências preliminares sobre o impacto das hipóteses das variaveis de interação social como explicações para as taxas de criminalidade. A Tabela 2 mostra que não existe correlação entre variáveis explicativas é acima de 0,75. Esta evidência a partir desta ma-triz de correlação diz que a multi-colinearidade não causa problemas nos parâmetros estimados.

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Tabela 3 ‑ Matriz t r 0. 0345 r a ho - 0. 0225 r o dr l w - 0. 0874 l wf ag 0. 0156 c h 0. 1238 f el el 0 - 0. 0459 el 3 - 0. 0069 el 2 0. 1110 el 1 pr ba 0. 1820 l s 0. 1767 dp 0. 0313 pa 0. 1539 f ms 0. 0852 gr 0. 1260 ms 0. 1318 s f r 0. 2710 1. 0000 f r 1. 0000 f r s f r t r 0. 1076 r a 0. 0634 ho 0. 0290 r o - 0. 1148 dr - 0. 0584 l w 0. 0222 l wf ag 1. 0000 ag l wf t r - 0. 0266 r a ho - 0. 0587 r o 0. 0297 dr - 0. 1570 l w 0. 0307 l wf ag 0. 0254 c h 0. 2422 f el el 0 0. 0131 el 3 0. 0103 el 2 0. 1189 el 1 0. 0058 pr - 0. 0618 1. 0000 ba 1. 0000 ba pr de Correlação entre as variaveis do modelo 0. 0052 - 0. 0095 0. 0167 - 0. 0169 - 0. 0152 0. 0062 - 0. 0027 - 0. 1532 - 0. 0141 - 0. 0015 - 0. 1507 0. 0197 - 0. 0401 - 0. 0283 - 0. 0603 - 0. 0093 - 0. 0280 - 0. 0478 - 0. 1070 - 0. 0623 0. 0292 - 0. 0850 - 0. 0225 - 0. 0328 - 0. 0092 - 0. 0132 0. 0058 - 0. 0186 0. 0105 0. 0379 - 0. 0377 - 0. 2208 - 0. 1772 0. 0146 - 0. 0916 0. 0355 0. 1049 - 0. 1416 0. 0417 - 0. 0219 0. 0102 - 0. 0582 - 0. 0689 0. 0540 0. 0221 0. 0544 - 0. 0123 - 0. 1065 0. 1490 0. 2774 0. 3349 - 0. 1172 - 0. 0881 0. 0598 0. 3207 - 0. 2819 0. 0226 - 0. 1660 - 0. 1673 0. 0458 0. 2473 0. 2128 0. 0487 - 0. 0012 0. 0122 0. 0474 0. 2278 - 0. 1186 - 0. 0205 0. 0686 - 0. 1040 - 0. 1221 - 0. 0450 0. 0620 0. 0370 0. 0506 0. 0796 - 0. 0279 0. 0390 0. 0344 - 0. 0020 0. 0111 0. 0434 - 0. 0429 0. 0467 - 0. 0606 0. 0161 - 0. 0385 0. 0094 0. 1506 0. 0014 0. 0470 0. 0695 0. 0369 - 0. 0454 0. 1063 - 0. 0378 - 0. 0105 - 0. 0187 0. 0679 0. 0439 - 0. 0423 - 0. 0241 0. 0197 - 0. 0455 - 0. 0060 0. 0460 - 0. 0680 - 0. 0321 - 0. 0949 0. 0012 - 0. 0921 0. 2010 0. 1034 0. 1238 - 0. 0250 0. 0824 0. 0439 0. 9218 0. 2009 0. 0896 0. 1512 - 0. 0267 0. 0608 0. 0304 1. 0000 - 0. 0486 - 0. 0589 - 0. 0255 - 0. 7497 0. 1230 1. 0000 - 0. 0190 0. 0058 0. 0534 0. 3127 1. 0000 0. 0770 0. 0812 0. 0622 1. 0000 0. 1221 - 0. 5192 1. 0000 0. 1857 1. 0000 ms gr f ms pa dp l s 0. 1107 - 0. 0474 - 0. 0907 - 0. 1146 - 0. 3611 - 0. 1265 1. 0000 - 0. 0983 0. 0942 - 0. 0494 - 0. 0624 - 0. 3207 1. 0000 - 0. 0992 0. 0537 0. 1318 - 0. 2873 1. 0000 0. 0328 0. 0415 0. 1137 1. 0000 0. 0539 0. 0632 1. 0000 - 0. 0797 1. 0000 - 0. 1492 1. 0000 l w dr r o ho r a t r 0. 0117 0. 0514 0. 1201 - 0. 0304 0. 0048 - 0. 0794 0. 0105 - 0. 0758 - 0. 0807 0. 0329 - 0. 0301 0. 0444 - 0. 0137 0. 0018 - 0. 0768 0. 2375 - 0. 1097 - 0. 0835 0. 0277 - 0. 0170 0. 1515 - 0. 0130 0. 0843 0. 0502 - 0. 0323 - 0. 0326 - 0. 0029 - 0. 0789 - 0. 0133 0. 1924 0. 0168 - 0. 0439 - 0. 0231 0. 0448 - 0. 0305 - 0. 2058 0. 1084 - 0. 0575 - 0. 0513 0. 0199 - 0. 0256 0. 0606 0. 0697 - 0. 0574 - 0. 0144 0. 1083 0. 2817 0. 1122 - 0. 0834 - 0. 3049 - 0. 0556 0. 1953 0. 0186 - 0. 0424 0. 0419 - 0. 0034 0. 0714 0. 0066 - 0. 0761 - 0. 0038 0. 0304 0. 0578 0. 0621 - 0. 0367 1. 0000 0. 0396 - 0. 0358 - 0. 1990 - 0. 1655 - 0. 0458 - 0. 0610 1. 0000 - 0. 0042 - 0. 1048 - 0. 0669 - 0. 0108 1. 0000 - 0. 0262 - 0. 0490 - 0. 0313 1. 0000 - 0. 0273 - 0. 3044 1. 0000 0. 0823 1. 0000 el 1 el 2 el 3 el 0 f el c h

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AR

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Na Tabela 4 foram reportados os coeficientes das equações de participação na criminalidade no Distrito Federal estimados pelo método de má-xima verossimilhança, utilizando-se o modelo probit. Os dados amostrais sobre os prisioneiros foram separados em 4 (quatro) grupos, segundo o tipo de crime que eles praticaram: (1) homicídio; (2) tráfico de drogas, (3) roubos e (4) estupro. Os

coeficientes estimados reportados representam os efeitos marginais, ou seja, as elasticidades parciais. A Tabela 4 mostra que os testes LR chi2(9) nos modelos ajustados (1); (2); (3); e (4); são estatisticamente diferentes de zero aos níveis de significância de 5%. Portanto, são significan-tes para explicar as modificações ocorridas no

Tabela 4 Resultados do Modelo Probit para quatro equações estimadas.

--- (1) (2) (3) (4) ho tr ro ra --- dr 0.223** -0.291** 0.398*** (2.18) (-2.41) (3.16) el1 -0.442**** 0.329** (-3.88) (2.55) el2 -0.376** 0.566**** (-2.57) (3.64) fms -0.492*** -0.248* (-2.83) (-2.01) dp -0.443** (-2.35) ls -0.227* 0.474* 0.612 (-2.04) (1.64) (1.49) pr 1.076**** 1.021**** -0.985** * (5.83) (5.56) (-2.97) ra -2.628**** -1.246**** (-5.74) (-5.05) lwf -0.101* (-1.74) ba -0.637** -0.696* (-2.23) (-1.74) lnwf 0.0753** (2.38) ag 0.360*** -0.305** 0.278* (3.13) (-2.30) (1.87) ro -0.541*** (-2.90) ho -1.651*** (-11.32) tr -1.270**** (-6.29) lnw 0.0768*** 0.0550* (2.77) (1.78) fr -0.506** (-3.14) sfr 0.268* (1.71) ms -0.403* (-2.15) gr -0.798**** (-4.15) _cons 1.122**** -1.359**** -0.266** -0.916**** (5.22) (-6.43) (-2.27) (-5.43) --- N 799 799 799 799 LR chi2(9) 197.25 55.29 195.57 55.31 Log likelihood -450.23 -317.21 -271.45 -195.28 Pseudo R2 0.1797 0.0802 0.2648 0.1241 Y .5379 .1339 .1125 .0547 --- t statistics in parentheses *p<0.10** p<0.05, *** p<0.01, **** p<0.001

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comportamento criminoso dos quatro tipos de crimes implicando na rejeição da hipótese nula, e não rejeitando a hipótese alternativa, de não nulidade dos parâmetros estimados e concluin-do-se pela existência das regressões.

Nos modelos estimados ajustados (1); (2); (3); e (4); a estatística z para todas as variáveis explicativas [exceto a variável (ls) no modelo (4)] mostra-se ser estatisticamente diferentes de zero aos níveis de significância de 1% a 10% implicando que as mesmas influenciam estatis-ticamente na criminalidade no Distrito Federal.

Conforme se pode observar entre os resultados que aparecem nas colunas (1); (2); e (3), o parâ-metro droga (dr) apresenta o sinal positivo para as equações de homicídio (1) e roubo, (2); negativo para tráfico de drogas (3). Aqui a variável droga (dr) mostra uma forte influência sobre a crimina-lidade, contribuindo para o crescimento do crime. Por exemplo: constatou-se que se um indivíduo faz uso de drogas, a probabilidade de cometer dois homicídio (22,3%) e roubo (39,8%) aumenta, en-quanto tráfico de drogas (-29,1%) diminui. Uma análise mais detalhada dessa relação negativa entre tráfico de drogas e uso de drogas encontra-se em Mendonça, Loureiro e Sachsida (2003).

Outra questão pertinente com relação à cri-minalidade, diz respeito à variável “anos de estu-dos [ensino básico (el1) e ensino médio (el2)]”. Espera-se que indivíduos mais educados tenham custos morais mais elevados além de o custo de oportunidade de cometer crime ser maior em ter-mos de ganhos reais entre a atividade legal e ilegal. Analisando os modelos estimados (1) e (2) para o parâmetro educação [– 44,2% (el1) e –37,6% (el2)], percebe-se que para valores mais altos, os prisioneiros terão menor propensão para cometer crimes violentos – homicídio (ho), por outro lado, cresce [32,9% (el1) e 56,6% (el2)] a oportunidade de ingressar no comércio ilegal das drogas (tr).

É possível medir quantos crimes são evitados mediante punições a quem os cometeu. Um re-sultado interessante e curioso, reportados na Ta-bela 4 é que prisão [(pr) maior do que 30 anos] deveria reduzir a probabilidade de um indivíduo cometer qualquer tipo de crimes. No entanto, a evidência retrata que os prisioneiros mostram possuir uma propensão maior à prática do crime de homicídio (ho) e roubo (ro), e diminui bas-tante as chances de que esse indivíduo dê vazão a sua violência em termos de estupro (ra).

A coletividade a presença da interação social acabam produzindo apoio efetivo e estabilidade social. E isso se torna perceptível em variáveis de interação social como “pais vivendo juntos (fms)” nos diz reduz a probabilidade dos filhos praticarem crimes, aproximadamente em -49,2% para homicídio (ho), e -24,8% para tráfico de drogas (tr). a variável explicativa “relacionamen-to familiar (fr)”, relaciona-se negativamente com o estupro, isto é, quanto melhor for a relação com pais menor (50,6%) a probabilidade de se envolver com estupro (ra). Esse resultado faz sentido, pois é notório que a presença dos pais tem contribuído fortemente no comportamento moral e formação ética de seus filhos. Se um in-divíduo tem uma namorada (gr), a probabilidade de cometer estupro (ra) diminui em 79,8%.

INSTRUMENTOS

Registros em mecanismos de busca e de pesquisa para coleta

A pesquisa foi baseada em publicações relati-vas ao assunto, disponíveis nos principais sítios de referência sobre o assunto inclusive em sites especializados em trabalhos acadêmicos e mo-delo econométrico.

A coleta periódica de dados para o ficha-mento foi efetuada a partir de um referencial bibliográfico vasto onde, onde as consultas por palavras-chave e as notificações de ocorrência de novas publicações sobre os assuntos de interesse da pesquisa surgiam. Os portais especializados em pesquisa científica confirmam ser instrumen-tos eficazes e eficientes, por contarem com re-positórios abertos à comunidade e facilitarem a difusão e a universalidade da produção científica.

Análise das informações coletadas

A partir do conteúdo das informações sele-cionadas para o fichamento, a triagem foi sendo aperfeiçoada, visando filtrar a relevância dos assuntos pesquisados, de tal forma a obter res-postas de caráter científico, avaliando, também:

• relevância do assunto no contexto pesquisado; • o contexto da publicação (quando, onde,

como e por que foi publicado);

• a intenção e a dimensão daquela informação; • se a publicação apresenta um caráter

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AR

TIGO ORIGINAL

• se o conteúdo é relevante para a pesquisa

no âmbito da discriminação por gênero;

• se a publicação encontra ressonância na

área científica; e

• se o assunto possui informações técnicas

suficientes sobre o conteúdo.

Os principais aspectos na análise e na triagem do material selecionado foram os que dizem res-peito à confiabilidade da fonte, a validade lógica do raciocínio e o valor empírico da informação. O material selecionado foi submetido a uma leitura analítica, incluindo as análises textual, temática e interpretativa, buscando identificar a visão de conjunto do estilo e do pensamento do autor do texto ou da publicação, a compreensão da mensagem do autor e a formação de juízo a respeito do conteúdo selecionado para a pes-quisa.

Aparatos de pesquisa

Os principais softwares empregados foram: Internet Explorer, versão 7.0, Mozzilla Fire-bird, versão 2.0.0.6, Bibliografia Pessoal, versão 4.0, MS-Project, versão 2003, MS-Office, ver-são 2003, Dicionário Aurélio Eletrônico, verver-são 5.11a e Foxit Reader Pro, versão 1.3.

Destacam-se os estudos sobre Crime X Jus-tiça - Interação social como fator de redução de Criminalidade no Brasil conduzidos pelos pesquisadores Becker1-3_{, Heckman}4_{, Skogam}5_,

Mendonça et al6_{e Glaser et al}7_.

Segundo Becker1-3 _{interação social pode ser}

definida pela inclusão, dentro da função de utili-dade do indivíduo, de variáveis que representam as características de outras pessoas afetam a sua produção. Isto significa que quando o indivíduo recebe uma promoção, a utilidade do indivíduo é afetada. Outra maneira de se definir interação social é considerar como o comportamento de outros indivíduos (vizinhos, amigos, pais etc) pode afetar o seu próprio comportamento.

Mendonça, Loureiro e Sachsida6

identifi-caram em seu estudo que os fatores ligados ao desequilíbrio do núcleo familiar acentuam a predisposição a cometer crimes violentos. Neste sentido, e de modo a aprofundar esta questão, procurou-se testar a hipótese de que o agente atua de acordo com uma regra que restringe o seu modo de agir sem que tal restrição – ou seja,

agir de modo violento – aparece associado às variáveis relacionadas à interação social do agen-te. Pode mostrar, ademais, que a incidência do crime violento está negativamente relacionada à regra de formação dos indivíduos. Programas de assistência ao órfão e a família podem ser importantes para o controle da criminalidade.

Skogan5 _{mostra que a desordem pública nas}

zonas urbanas é altamente correlacionada com as taxas de criminalidade nesses bairros. Uma abordagem proposta por Glaeser, Sarcedote e Scheinkman7 _{usando os desvios dos resultados}

da média do grupo para identificar as interações sociais encontrou evidências que as interações sociais podem ajudar a explicar as grandes dife-renças em uma comunidade relacionadas com as suas taxas de criminalidade.

Heckman3 _{estimou uma função de}

compor-tamento. Esta função teve como objetivo ve-rificar se, de fato, o agente atua motivado por determinada regra de comportamento, possi-bilitando, assim, a verificação da existência de padrões distintos entre aqueles que agem de modo excessivamente violento e os quais atuam unicamente motivados por interesses econômi-cos. Pode-se mostrar com este modelo que existe uma diferença de regra ótima que determina o modus operandi do agente, ou seja, os sinais das variáveis explicativas para essa função atuam de modo contrário para o tipo de crime aqui analisado. Além disso, o modelo sugeriu uma alta correlação, com o sinal esperado, entre a função de comportamento e o crime cometido pelo agente.

CONCLUSÃO

Com base nos dados investigados cross-sec-tion da amostra conclui-se que a interação social por meio de convívio familiar, programas sociais, empregabilidade, ou seja, em sua coletividade acabam produzindo apoio efetivo e estabilidade social e familiar. E, isso se torna perceptível nas análises das variáveis. Uma boa interação familiar e convívio social interferem negativamente aos indivíduos que desejam cometer crimes violentos. Todos esses aspectos refletem diretamente na

saú-de dos indivíduos e/ou populações, com impacto sobre o bem estar físico, mental e emocional.

CONFLITOS DE INTERESSE Não há conflitos de interesse.

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REFERÊNCIAS

1. Becker GS. Crime and punishment: an economic approach. Journal of Political Economy 1968; 101:169-217.

2. Becker GS. A theory of social interactions. Journal of Political Economy 1974; 82(6): 1063-93. 3. Becker G, Tomes N. An equilibrium theory of

the distribution of income an intergeneratio-nal mobility. Jourintergeneratio-nal of Political Economy 1979; 87:1163-1189.

4. Heckman J. Sample selection bias as a specification error. Econometrica 1979; 47(1):153-161.

5. Skogan WG. Disorder and decline: Crime and the spiral of decay in American neighborhoods. 1990. University of California Press, Los Angeles, CA. 6. Mendonça CJM, Loureiro PRA, Sachsida A.

Intera-ção social e crimes violentos: uma análise empírica a partir dos dados do Presídio de Papuda – Rio de Janeiro – IPEA, 2003.

7. Glaeser E, Sarcedote B, Scheinkman J. Crime and social interactions. Quarterly Journal of Economics 1996, CXI, 507-548.