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<p><bold>CRIMINALIDADE E EFEITO <italic>DETERRENCE</italic> NO
BRASIL</bold></p>
<p>Evandro Camargos Teixeira</p>
<p>Possui doutorado em Economia Aplicada pela ESALQ/USP, mestrado em
Desenvolvimento Econômico pela Universidade Federal do Paraná (UFPR) e
graduação em Economia pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).
Atualmente, é Professor Associado I do Departamento de Economia da UFV e
trabalha com Desenvolvimento Econômico, particularmente com os seguintes
temas: criminalidade, saúde, educação e pobreza.</p>
<p>País: Brasil Estado:Minas Gerais Cidade: Viçosa</p>
<p>Email de
contato:<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="mailto:evandro.camargos@gmail.com">evandro.camargos@gmail.com</ext-link>
ORCID:<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://orcid.org./0000-0002-6470-2103">https://orcid.org./0000-0002-6470-2103</ext-link></p>
<p>Pedro Rodrigues Oliveira</p>
<p>Graduando em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Viçosa
(UFV).</p>
<p>País: Brasil Estado:São Paulo Cidade: Barbosa</p>
<p>Email de
contato:<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="mailto:pedro.r.oliveira@ufv.br">pedro.r.oliveira@ufv.br</ext-link>
ORCID:
<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://orcid.org/0000-0001-6630-9666">https://orcid.org/0000-0001-6630-9666</ext-link></p>
<p>Stéffany Costa Jardim</p>
<p>Graduanda em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Viçosa,
bolsista de Iniciação Científica pelo CNPq e aluna pesquisadora
vinculada ao CNPq.</p>
<p>País: Brasil Estado:Minas Gerais Cidade: Viçosa</p>
<p>Email de contato:
<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="mailto:steffany.jardim@ufv.br">steffany.jardim@ufv.br</ext-link>
ORCID:
<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://orcid.org/0000-0002-7561-6606">https://orcid.org/0000-0002-7561-6606</ext-link></p>
<p>Contribuição de cada autor: Pedro Rodrigues Oliveira e Stéffany Costa
Jardim: responsáveis pelas estimações econométricas e análise dos
resultados; Evandro Camargo Teixeira: responsável pela elaboração do
artigo.</p>
<p><bold>RESUMO</bold></p>
<p>Diante das exorbitantes taxas de criminalidade verificadas
principalmente nos países em desenvolvimento, um dos fatores mais
importantes e capazes de impedir sua evolução se refere ao efeito
<italic>deterrence</italic>. Este corresponde a existência de elementos
dissuasórios que agem no sentido de desestimular o avanço do crime, com
destaque para aqueles relacionados aos mecanismos da justiça e da
polícia, denotados por Becker (1968). Dessa forma, este estudo inova ao
considerar tais mecanismos em conjunto, representados pelos gastos
públicos <italic>per capita</italic> com o sistema judiciário e o
policiamento, respectivamente, e seus efeitos sobre as taxas de
homicídios no Brasil durante o período 2005-2013. Para tal, utilizou-se
um painel dinâmico, onde os resultados demonstram que apenas os gastos
<italic>per capita</italic> com justiça impactam sobre a criminalidade,
mas de forma positiva, o que levanta questionamentos a respeito da
capacidade alocativa dos recursos públicos no intuito de deter o avanço
do crime no país.</p>
<p><bold>Palavras-chave</bold>: Criminalidade.
<italic>Deterrence</italic>. Painel dinâmico.</p>
<p><bold>ABSTRACT</bold></p>
<p><bold>CRIMINALITY AND DETERRENCE EFFECT IN BRAZIL</bold></p>
<p>In view of the exorbitant crime rates observed mainly in developing
countries, one of the most important factors capable of preventing its
evolution refers to the deterrence effect. This corresponds to the
existence of dissuasive elements, which act to discourage the advance of
crime, with emphasis on those related to the mechanisms of justice and
police, denoted by Becker (1968). Thus, this study innovates when
considering these mechanisms together, represented by public spending
<italic>per capita</italic> with the justice system and policing,
respectively, and their effects on homicide rates in Brazil during the
period 2005-2013. To this end, a dynamic panel was used, where the
results demonstrate that only the <italic>per capita</italic> spending
on justice has an impact on crime, but in a positive way, which raises
questions about the allocation capacity of public resources in order to
stop the progress crime in the country.</p>
<p><bold>Keywords</bold>: Criminality. Deterrence. Dynamic panel.</p>
<p>Data de recebimento:19/02/2020 Data de aprovação: 10/12/2020</p>
<p>DOI: 10.31060/rbsp.2021.v15.n2.1263</p>
<p><bold>INTRODUÇÃO</bold></p>
<p>Em todo mundo, o avanço da criminalidade suscita elevada preocupação
por parte da sociedade, particularmente dos formuladores de políticas
públicas. No caso brasileiro, a situação não é diferente. Segundo o
Atlas da Violência de 2019 (IPEA; FBSP, 2019), no ano de 2017, o país
contabilizou a ocorrência de 65.602 homicídios, ou 31,6 casos por 100
mil habitantes. O Estado do Rio Grande do Norte apresentou a maior taxa,
com 62,8 homicídios por 100 mil habitantes, ajudando a explicar o fato
da Organização Mundial da Saúde (OMS) classificar o Brasil como o 9º
país mais violento do mundo em 2017.</p>
<p>Para combater o avanço do crime, o governo necessita despender
significativas cifras em segurança pública, subdivididas nos gastos com
o sistema judiciário e o policiamento; e com encarceramento. Como
exemplo, segundo Cerqueira (2017), os gastos com policiamento no Brasil
em 2015 totalizaram 88 bilhões de reais, enquanto os gastos com o
sistema prisional corresponderam a 14 bilhões de reais. No entanto, em
2016, o número de homicídios no Brasil cresceu 5,8% em relação ao ano
anterior, de acordo com dados do Atlas da Violência 2018 (IPEA; FBSP,
2018), mais que compensando o crescimento populacional de 0,8%. Tais
evidências provocam reflexões a respeito do efeito que os recursos
dispendidos no combate à criminalidade possuem sobre as variações das
ocorrências de crimes.</p>
<p>Nesse sentido, os gastos públicos podem diminuir a criminalidade sob
alguns âmbitos, agindo sobre seus determinantes socioeconômicos ao
promover políticas de incapacitação ou de dissuasão. De acordo com
Cerqueira e Lobão (2003), os referidos gastos promovem maior nível de
emprego, renda, educação, saúde, formalidade no mercado de trabalho,
além de redução das desigualdades, dentre outros efeitos. No que
concerne o efeito dos gastos públicos sobre as políticas de
incapacitação, Chalfin e McCrary (2017) afirmam que eles se referem às
ações que objetivam retirar indivíduos infratores de circulação, ou
seja, medidas de encarceramento. </p>
<p>Comparando-se os efeitos dos gastos públicos, os impactos sobre os
determinantes socioeconômicos da criminalidade apresentam resultados
mais robustos no longo prazo, enquanto as políticas de
encarceramento podem não ser eficazes, uma vez que a taxa de
reincidência criminal no Brasil chega a 24,4% (IPEA, 2015).</p>
<p>Mecanismos como os gastos públicos e as políticas com intuito de
desestimularem atos criminosos geram o denominado efeito
<italic>deterrence</italic>, que corresponde a elementos dissuasórios do
comportamento criminoso. Segundo Becker (1968), o efeito
<italic>deterrence</italic> eleva os custos de se optar pela atividade
criminosa, dissuadindo os indivíduos em prosseguir na referida atividade
e tendo como parâmetros a qualidade da justiça e da polícia.</p>
<p>Na literatura relativa ao tema, não há consenso a respeito do efeito
<italic>deterrence</italic> sobre os crimes, sobretudo quando a variável
utilizada corresponde aos gastos com segurança pública. Alguns estudos
validam seu efeito negativo; outros, denotam associação positiva (em
função de sua relação endógena com o crime); e ainda há aqueles que
reportam efeito não significativo, a depender da escolha da
<italic>proxy</italic>, da localidade do estudo e do nível de
subnotificação referente aos crimes analisados.</p>
<p>Nesse sentido, autores como Kume (2004) e Mendonça, Sachsida e
Loureiro (2003) encontram a não significância dos coeficientes de gastos
públicos com segurança sobre a criminalidade, enquanto Cerqueira e Lobão
(2003) e Becker e Kassouf (2017) verificaram relação negativa, que vai
ao encontro do resultado esperado segundo a teoria econômica do crime de
Becker (1968). Por outro lado, existem ainda trabalhos, como o de Gould,
Weinberg e Mustard (2002), que denotaram relação positiva entre os
gastos com segurança pública e a criminalidade, que será melhor
analisada na seção seguinte.</p>
<p>Levando em consideração os aspectos mencionados, o presente estudo
tem como objetivo analisar o impacto do efeito
<italic>deterrence</italic>, representado pelos gastos públicos em
segurança, subdivididos em justiça e policiamento, ambos <italic>per
capita</italic>, sobre as taxas de homicídios no Brasil entre os anos de
2005 e 2013. Os gastos com justiça e policiamento configuram
investimentos em segurança dispendidos pelos Estados em seu orçamento
anual. Assim, o trabalho contribui na literatura ao considerar dois
fatores relevantes em conjunto, <italic>proxies</italic> para o bom
funcionamento da polícia e da justiça, que podem impactar a
probabilidade de apreensão e/ou punição dos criminosos, presentes no
artigo seminal de Becker (1968). Para tal, o estudo está dividido em
mais cinco seções, além desta introdução. Na segunda seção, é
apresentado o referencial teórico utilizado e, posteriormente, a
terceira seção aborda a revisão de literatura relativa ao tema. A quarta
seção traz a metodologia e em seguida são apresentados os resultados.
Por fim, na sexta seção, são apresentadas as considerações finais.</p>
<p><bold>REFERENCIAL TEÓRICO</bold></p>
<p>Os estudos econômicos passaram a ter a criminalidade como
problemática de pesquisa a partir do artigo seminal <italic>Crime and
Punishment: An Economic Approach</italic>, de Gary Becker (1968), onde o
autor elabora um modelo do comportamento do criminoso, tendo como base a
racionalidade dos indivíduos. Segundo Becker (1968), o indivíduo compara
custos e benefícios de se cometer a atividade ilegal dentro de alguns
cenários. Mais especificamente, o indivíduo irá maximizar sua utilidade
de forma a obter o maior benefício ao menor custo possível, através de
três possíveis cenários: i) utilidade associada a não cometer o crime
(<inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[U_{n})]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>U</mml:mi><mml:mi>n</mml:mi></mml:msub><mml:mo stretchy="false" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>;
ii) utilidade relacionada a cometer crime e não incorrer em apreensão
(<inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[U_{1})]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>U</mml:mi><mml:mn>1</mml:mn></mml:msub><mml:mo stretchy="false" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>;
iii) utilidade associada a cometer crime e resultar em apreensão e
punição <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[{(U}_{2})]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mo stretchy="false" form="prefix">(</mml:mo><mml:mi>U</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub><mml:mo stretchy="false" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>. </p>
<p>O modelo aponta que o indivíduo só irá cometer o crime se a soma das
duas últimas utilidades for superior à utilidade de não cometer o crime.
Formalmente, tem-se:</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\left( 1 - \rho \right)\ U_{1} + \ \rho U_{2} > U_{n}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:mn>1</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo><mml:mi>ρ</mml:mi><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>U</mml:mi><mml:mn>1</mml:mn></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>ρ</mml:mi><mml:msub><mml:mi>U</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub><mml:mo>&gt;</mml:mo><mml:msub><mml:mi>U</mml:mi><mml:mi>n</mml:mi></mml:msub></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(1)</p>
<p>em que <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\rho]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>ρ</mml:mi></mml:math></alternatives></inline-formula>
denota a probabilidade de ser apreendido e punido.</p>
<p>Para Becker (1968), os crimes são mais atrativos quando a
desutilidade da apreensão for menor e são menos atrativos quando a
utilidade do mercado de trabalho legal for maior. Além disso, o autor
observa que existe um prejuízo social causado pela oferta agregada de
crimes. Esse prejuízo é captado pela equação (2):</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[Hi = Hi\ \left( \text{Oi} \right)]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>H</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mi>H</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:mtext mathvariant="normal">Oi</mml:mtext><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(2)</p>
<p>Com <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[H^{'}i = \frac{\text{dHi}}{\text{dOi}} > 0]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msup><mml:mi>H</mml:mi><mml:mi>′</mml:mi></mml:msup><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mfrac><mml:mtext mathvariant="normal">dHi</mml:mtext><mml:mtext mathvariant="normal">dOi</mml:mtext></mml:mfrac><mml:mo>&gt;</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula></p>
<p>em que <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\text{Hi\ }]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mtext mathvariant="normal">Hi </mml:mtext><mml:mspace width="0.333em"></mml:mspace></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>representa
o prejuízo ocorrido em função da atividade criminosa e
<inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\text{Oi}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mtext mathvariant="normal">Oi</mml:mtext></mml:math></alternatives></inline-formula>
representa o nível da atividade criminosa, mensurado pelo número de
crimes.</p>
<p>Ao mesmo tempo, o autor afirma que o ganho obtido com a prática
criminosa sofre acréscimos cada vez que um novo crime é cometido, como
mostra a equação (3):</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[G = G\left( O \right)]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>G</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mi>G</mml:mi><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(3)</p>
<p>Com <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[G^{'} = \frac{\text{dG}}{\text{dO}} > 0]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msup><mml:mi>G</mml:mi><mml:mi>′</mml:mi></mml:msup><mml:mo>=</mml:mo><mml:mfrac><mml:mtext mathvariant="normal">dG</mml:mtext><mml:mtext mathvariant="normal">dO</mml:mtext></mml:mfrac><mml:mo>&gt;</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula></p>
<p>O referido ganho obtido cada vez que um novo crime é praticado pode
ser representado como um recurso monetário, quando o indivíduo é pago
para exercer tal atividade ou quando ele o obtém diretamente ao realizar
algum crime contra o patrimônio ou de sonegação fiscal, por exemplo. No
entanto, também pode ser considerado como um ganho subjetivo no sentido
de o indivíduo obter satisfação ao realizar determinada prática
criminosa ou quando ele observa que não foi punido por cometer o ato
ilícito.</p>
<p>Dessa forma, o dano para a sociedade pode ser captado pela diferença
entre o prejuízo e o ganho, que é apresentado da seguinte forma:</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\text{D\ }\left( O \right) = H\ \left( O \right) - G\ \left( O \right)]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mrow><mml:mtext mathvariant="normal">D </mml:mtext><mml:mspace width="0.333em"></mml:mspace></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mo>=</mml:mo><mml:mi>H</mml:mi><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mo>−</mml:mo><mml:mi>G</mml:mi><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(4)</p>
<p>Como mencionado anteriormente, o indivíduo comete crime quando a
utilidade no mercado do crime é maior do que no mercado de trabalho
formal. Uma vez que os custos são menores que os benefícios e que as
probabilidades de apreensão e punição são baixas ou quase nulas, o
indivíduo verifica que cometer o ato criminoso compensa. Ademais, tem-se
que a recompensa no mercado do crime pode ser observada em um menor
período de tempo com relação ao mercado de trabalho legal. Essa análise
pode ser representada pela equação (5):</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[O_{j} = \ O_{j}(p_{j},\ f_{j},\ u_{j})]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>O</mml:mi><mml:mi>j</mml:mi></mml:msub><mml:mo>=</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>O</mml:mi><mml:mi>j</mml:mi></mml:msub><mml:mo stretchy="false" form="prefix">(</mml:mo><mml:msub><mml:mi>p</mml:mi><mml:mi>j</mml:mi></mml:msub><mml:mo>,</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>f</mml:mi><mml:mi>j</mml:mi></mml:msub><mml:mo>,</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>u</mml:mi><mml:mi>j</mml:mi></mml:msub><mml:mo stretchy="false" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(5)</p>
<p>em que <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[O_{j}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>O</mml:mi><mml:mi>j</mml:mi></mml:msub></mml:math></alternatives></inline-formula>
representa o número de crimes cometidos pelo indivíduo
<italic>j</italic> em determinado período de tempo;
<italic>p<sub>j</sub></italic>, a probabilidade de condenação;
<italic>f<sub>j</sub></italic>, a punição em caso de condenação e
<italic>u<sub>j</sub> c</italic>apta todas as outras demais variáveis
que teriam influência na oferta de crimes.</p>
<p>Becker (1968) ainda argumenta que devido ao fato da apreensão e da
punição estarem sob custódia do governo, este teria como influenciar na
oferta agregada de crimes em determinada sociedade. Esta capacidade
seria verificada pelo efeito <italic>deterrence</italic> que, como
definido anteriormente, se refere a mecanismos que desincentivam o
indivíduo a optar pelo crime, uma vez que pode modificar as
probabilidades de apreensão e condenação, assim como a severidade da
punição, caso o criminoso seja apreendido. Logo, ao aumentar a
probabilidade de apreensão e a condenação e/ou a severidade da punição,
a utilidade esperada de se cometer o crime seria reduzida, o que
tenderia a resultar em redução na oferta agregada de crimes. Além disso,
a elevação nos rendimentos no mercado de trabalho legal ou a elevação no
nível de escolaridade aumentariam a utilidade de não se cometer crimes e
tenderiam a reduzir o nível de criminalidade.</p>
<p>Referente à probabilidade de apreensão, condenação e severidade da
punição, Becker (1968) afirma que esta estaria relacionada aos gastos
com policiamento, justiça, equipe técnica e equipamentos especializados
para realizar as ações. Todos esses mecanismos de
<italic>deterrence</italic> incorreriam em custos para a sociedade, como
mostra a equação (6):</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[f^{'} \equiv bf]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msup><mml:mi>f</mml:mi><mml:mi>′</mml:mi></mml:msup><mml:mo>≡</mml:mo><mml:mi>b</mml:mi><mml:mi>f</mml:mi></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(6)</p>
<p>sendo <italic>f’</italic> o custo social; <italic>b</italic> um
coeficiente que transforma <italic>f</italic> em <italic>f’</italic> e
modifica de acordo com tipo de punição, sendo
<inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[b \cong 0]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>b</mml:mi><mml:mo>≅</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
para multas e <italic>b</italic> &gt; 1 para outros tipos de
punição.</p>
<p>A situação ótima do modelo seria aquela que permitisse a redução da
criminalidade através do aumento nos parâmetros <italic>p</italic> e
<italic>f</italic>. Ademais, Becker (1968) aponta que a probabilidade de
apreensão é mais efetiva se, e apenas se, os indivíduos forem propensos
ao risco. Por sua vez, se os indivíduos forem avessos ao risco, um
aumento na severidade da punição é mais efetivo do que na probabilidade
de apreensão. Já no caso em que os indivíduos são neutros ao risco, os
mecanismos são efetivos da mesma forma.</p>
<p>A partir do que foi exposto, observa-se que com o aumento dos danos
sociais resultantes da atividade criminosa, haverá maior demanda da
sociedade por mecanismos de proteção e combate a tal prática. Essas
medidas para prevenir e/ou combater a atividade criminosa podem ser
tomadas tanto a nível individual quanto social (através do governo).
Nesse caso, por exemplo, tem-se o aumento dos gastos com seguros e
sistemas de segurança privados por parte dos indivíduos e a elevação dos
gastos com segurança pública pelo governo.</p>
<p>Levando-se em consideração a análise realizada no presente estudo,
será possível observar se a elevação dos dispêndios com segurança
pública nas unidades federativas brasileiras tem diminuído as taxas de
homicídios, ou seja, se os mecanismos à disposição do governo estão
dissuadindo os indivíduos a exercerem atividade criminosa.</p>
<p><bold>REVISÃO DE LITERATURA</bold></p>
<p>A partir do supracitado trabalho seminal de Becker (1968), vários
estudos foram realizados a fim de verificar se existem fatores à
disposição do governo que poderiam impactar na utilidade esperada do
indivíduo em praticar crimes, de modo a desincentivar a atividade
criminal. Como já especificado, esse mecanismo é conhecido na literatura
como efeito <italic>deterrence</italic> e pode ser expresso através de
diversas <italic>proxies</italic>, entre elas o efetivo policial, os
gastos com segurança pública, as taxas de encarceramento, entre outras.
Esses fatores impactariam diretamente a probabilidade de apreensão e de
punição do indivíduo.</p>
<p>Boa parte da literatura, principalmente internacional, tem estimado
as elasticidades do crime em relação ao número de policiais, sendo estas
mais elevadas para crimes violentos em relação àqueles contra o
patrimônio, como disposto por Wolpin (1978), Entorf e Spengler (2000),
Cherry e List (2002) e Saridakis (2004). Nesse sentido, Suliano e
Oliveira (2010) verificaram que o aumento do efetivo
policial<xref ref-type="fn" rid="fn1">1</xref> tende a impedir a
ocorrência de crimes contra o patrimônio, mensurados pelas taxas de
furtos e roubos no Estado do Ceará. Os autores argumentaram que a maior
quantidade de policiais tende a inibir a ação dos criminosos, reduzindo
seus benefícios e aumentando os custos da atividade criminal.</p>
<p>Existe grande atenção na literatura com a utilização da referida
variável de efetivo policial, porque caso a contratação de policiais
anteceda o aumento no número de crimes, poderá haver viés positivo de
seletividade. Sendo assim, autores como Levitt (2002) utilizam variáveis
instrumentais para realizar a estimação e controlar esse viés. Nesse
caso, os resultados apontados pelo autor demonstram que no ano anterior
às eleições estaduais e municipais espanholas o número de policiais
tendia a aumentar, dada a intenção dos políticos em se mostrarem
preocupados com o combate ao crime. </p>
<p>Outra análise dos estudos relativos ao <italic>efeito
deterrence</italic> é verificada através do impacto da alteração do
efetivo policial sobre as taxas de crimes, mas considerando uma
abordagem diferente da convencional: a intensificação policial em pontos
estratégicos, ou seja, em áreas em que ocorre maior quantidade de
crimes. O primeiro estudo nesse sentido foi realizado por Sherman e
Weisburd (1995), que testaram a intensificação da força policial em
áreas relevantes para redução da criminalidade. Os autores verificaram
diminuição de aproximadamente 10% nas taxas de crimes para o grupo
tratado em relação ao grupo de controle. Adicionalmente, não encontraram
evidências de deslocamento do crime para regiões adjacentes.</p>
<p>Nesta mesma linha, Kleck e Barnes (2014) investigaram se o aumento no
número de policiais <italic>per capita</italic> e na taxa de
encarceramento exercem efeito <italic>deterrence</italic> sobre as
ocorrências de homicídio, roubo, assalto e furto nos EUA. Os autores
apontaram que o nível de policiamento não parece produzir maior
percepção legal de risco pelos indivíduos. Isso não significa que os
criminosos não tenham consciência do risco, mas que a força policial, em
termos de número de policiais <italic>per capita</italic>, e a taxa
atual de prisão não têm capacidade de afetar essa percepção. Isso pode
levar os formuladores de política a repensarem se o aumento na força
policial traz benefícios suficientes sobre a redução de crimes para
compensar o custo incorrido, dada a inobservância do efeito
<italic>deterrence</italic>.</p>
<p>Piliavin <italic>et al</italic>. (1986) discorrem sobre outra
<italic>proxy</italic> relevante de <italic>deterrence</italic>, que
consiste nos fatores utilizados pela sociedade para inferir conformidade
entre seus membros, sendo de controle interno (onde os indivíduos são
incutidos com valores, normas e atitudes convencionais da sociedade) e
de controle externo (fatores que ameaçam, coagem ou sancionam uma pessoa
em direção à conformidade).</p>
<p>Particularmente, em relação aos fatores de controle externo, os
autores analisaram os efeitos de sanções formais sobre o comportamento
criminoso dos indivíduos sob a forma de dois tipos de riscos, o “risco
formal” (que compreende a probabilidade de ser visto ao cometer um
crime, ser delatado, ser preso e perder o emprego) e o “risco pessoal”
(perder um cônjuge ou um amigo devido à prisão). Os autores encontraram
resultados que corroboram a teoria de Becker (1968), pois comprovou-se
que indivíduos que possuem expectativas de auferirem maiores ganhos
monetários no mercado ilegal têm maior probabilidade de desobedecerem a
lei. Entretanto, um importante e contraintuitivo resultado foi observado
com relação às variáveis de <italic>deterrence.</italic> O modelo
estimado demonstrou que tanto o risco formal quanto o risco pessoal de
punição não possuem efeito no comportamento do criminoso. Como
explicação, os autores denotam a possibilidade das variáveis de
<italic>deterrence</italic> não se relacionarem linearmente com o ato
criminoso, configurando má especificação da forma funcional do
modelo.</p>
<p>Entre os diversos estudos que analisam o <italic>efeito
deterrence</italic> sobre a criminalidade, existem também aqueles que
abordam a importância da percepção de risco por parte dos indivíduos.
Alguns autores afirmam que se a percepção de risco se aproxima do risco
real, mudanças nas políticas de segurança poderiam ser utilizadas como
mecanismo de <italic>deterrence</italic>. Nesse sentido, Anwar e
Loughran (2011) verificam relação positiva entre prisão e maior
percepção em relação ao risco de ser apreendido. Especificamente, os
autores concluíram que a associação é mais forte no início da carreira
do criminoso, tendendo a se dissipar ao longo da vida do mesmo.</p>
<p>A literatura analisa o <italic>efeito deterrence</italic> não apenas
através da força policial, mas também em relação à severidade da
punição, sendo utilizada comumente a taxa de encarceramento como
<italic>proxy</italic> nos trabalhos realizados. Nesse sentido, Johnson
e Raphael (2012) encontraram para os EUA uma elasticidade de 0,1 p.p
para crimes violentos e 0,2 p.p. para crimes contra o patrimônio em
relação à taxa de encarceramento. O estudo de Corman e Mocan (2000)
converge com essa análise ao verificar para a cidade de Nova Iorque, nos
EUA, que os crimes de assassinato, arrombamento e roubo de veículos
declinam conforme aumenta o número de prisões.</p>
<p>Bell, Jaitman e Machin (2014) encontram resultados semelhantes a
respeito da severidade da punição e ponderam ainda que a evidência
empírica persuasiva para essa questão é difícil, pois, pelo menos em
parte, o endurecimento da sentença não ocorre aleatoriamente, mas como
resposta a um aumento da ocorrência de determinados crimes.</p>
<p>Assim, os autores analisaram o efeito da rapidez e do endurecimento
de sentenças para os indivíduos envolvidos em crimes relacionados a
motins (roubo, dano ao patrimônio e crimes contra a pessoa) na cidade de
Londres, na Inglaterra, tendo como foco regiões que previamente não
estavam sofrendo aumentos diferenciais nos crimes. Desse modo, o
endurecimento das sentenças não era algo previsto pelos agentes, o que
pode servir para verificar um possível efeito dissuasivo das sentenças
pós-motim. Os resultados demonstraram um decrescimento significativo nos
crimes associados ao motim, tanto em áreas acometidas pelo evento como
naquelas que não o haviam vivenciado, seis meses após o ocorrido.
Adicionalmente, encontraram pouca evidência de que o deslocamento
espacial e o aumento do policiamento nas ruas tenham sido responsáveis
por essa mudança, e observaram queda nos crimes em regiões distantes
daquelas atingidas pelos motins, o que significa que os efeitos da
incapacitação não explicam isoladamente a mudança, mas sim que houve um
efeito <italic>deterrence</italic> geral, representado pela severidade
da punição, o que afetou a percepção da população em relação aos riscos
de punição.</p>
<p>Lee e McCrary (2017), entretanto, encontram resultados divergentes.
Os autores discorrem sobre a existência do efeito
<italic>deterrence</italic> no Estado norte-americano da Flórida, nos
EUA, mensurado pela taxa de prisões sobre as ocorrências criminais,
levando em consideração as faixas etárias dos infratores. Os autores
verificaram que existe uma mudança na dinâmica das sentenças judiciais
para infratores menores de idade e adultos, sendo os indivíduos maiores
de dezoito anos 230% mais propensos a serem presos do que jovens menores
de idade. Dada essa mudança nas probabilidades de prisão, os autores
possuíam como hipótese uma descontinuidade na tendência da ocorrência de
crimes quando os indivíduos completassem dezoito anos, isto é, uma maior
suscetibilidade ao efeito <italic>deterrence</italic> quando se atinge a
maioridade. Tal descontinuidade, entretanto, não foi observada de
maneira significativa, sendo que a redução das ocorrências criminais foi
de apenas 2% quando os indivíduos atingiram os dezoito anos de
idade.</p>
<p>Sob outro enfoque, ao realizarem uma meta análise de estudos que
abordam as estratégias de dissuasão do crime corporativo e de colarinho
branco em quatro áreas (leis, sanções punitivas, política regulatória e
tratamentos múltiplos), Schell-Busey <italic>et al</italic>. (2016)
observaram que estratégias praticadas de forma isolada, com exceção da
política regulatória, têm muito pouco ou nenhum impacto a níveis
individual e corporativo. Entretanto, estudos que examinaram múltiplos
tratamentos produziram significativo efeito <italic>deterrence</italic>
a níveis individual e corporativo. Em relação aos múltiplos tratamentos,
notou-se que o principal mecanismo que apresentou impacto sobre o
comportamento das empresas foi a junção de monitoramento regulatório,
inspeções e fiscalização.</p>
<p>Além das diversas vertentes apresentadas, os trabalhos que estudam a
relação entre efeito <italic>deterrence</italic> e criminalidade
utilizam ainda como <italic>proxies</italic> as variáveis de gastos com
segurança pública, que englobam os gastos com policiamento e justiça,
sobretudo na literatura econômica. Percebe-se que não existe consenso
acerca dos efeitos de tais gastos sobre as taxas de crimes.</p>
<p>Kume (2004), ao analisar os determinantes da criminalidade no Brasil
através de um painel dinâmico, observou que os gastos em segurança
pública não se mostram significativos para a redução das taxas de crime,
ao contrário daqueles referentes à educação, que contribuem para sua
diminuição. O autor afirma que a não significância da referida variável
pode ser explicada pela ineficiência na utilização dos recursos
públicos. Esse resultado também é encontrado por Mendonça, Sachsida e
Loureiro (2003) em um estudo para os Estados brasileiros no período de
1987 a 1995. Os autores justificam tal relação ao afirmarem que
possivelmente o impacto negativo dessa variável somente ocorrerá no
longo prazo. Ademais, o aumento esporádico dos gastos em segurança
pública provavelmente terá efeitos reduzidos quando comparados a uma
política contínua de segurança.</p>
<p>Como alguns trabalhos explicam a não significância associada à má
alocação dos recursos públicos em segurança, é válido apresentar um
estudo que analisa tal relação. Castanheira Júnior (2011) utilizou o
método de Análise Envoltória de Dados para verificar quais Estados
brasileiros seriam mais ou menos eficientes na alocação dos recursos em
segurança pública entre 2005 e 2008. O autor observou que os gastos
públicos em segurança estão relacionados à eficiência alocativa dos
recursos, uma vez que no modelo geral e naquele com Estados
ineficientes, a variável não foi significativa; por sua vez, no modelo
com Estados eficientes, houve significância da variável e o sinal
verificado foi negativo, como esperado.</p>
<p>Por outro lado, existem na literatura estudos que encontram relação
significativa e negativa entre os gastos com segurança pública e a
criminalidade, sendo um desses o de Cerqueira e Lobão (2003), que
utilizaram séries temporais para os Estados do Rio de Janeiro e São
Paulo. Os autores encontraram que o aumento nas despesas com segurança
pública na tentativa de dissuadir os homicídios tem efeito negativo, mas
limitado, para os dois Estados, sendo que para o Rio de Janeiro essa
variável possui maior elasticidade, praticamente dobrando seu efeito no
longo prazo.</p>
<p>Lins e Montes (2017) confirmam o referido efeito negativo, ao
analisarem a relação entre os gastos municipais com segurança pública e
a violência nos municípios fluminenses. Para a variável de segurança
pública, os coeficientes estimados foram significativos e negativos,
indicando a capacidade do gasto municipal em exercer o efeito
dissuasório.</p>
<p>Além dessas duas relações encontradas, ainda é presente na literatura
a relação positiva entre os gastos públicos com segurança e a
criminalidade, o que é justificado pela possível endogeneidade presente
na relação, uma vez que os locais com maiores taxas de criminalidade são
os que demandam mais recursos do Estado para combatê-la. Um exemplo é o
trabalho de Gould, Weinberg e Mustard (2002), que em uma análise para os
EUA entre 1979 e 1997, observaram relação positiva entre gastos com
segurança e crime, tanto para os crimes contra patrimônio quanto para os
crimes violentos.</p>
<p>Nesse sentido, Loureiro e Carvalho Júnior (2007) analisaram o impacto
dos gastos em segurança pública e assistência social nos Estados
brasileiros entre 2001 e 2003. Os autores verificaram, inicialmente, que
os gastos com segurança têm impacto positivo e significativo sobre as
taxas de crime no Brasil, entretanto, quando corrigido o problema da
endogeneidade presente nessa relação, através da utilização de variáveis
instrumentais, verificou-se elasticidade significativa negativa de tais
gastos sobre a variável dependente.</p>
<p>Por fim, Leung (1995) critica a teoria econômica convencional que
estuda o efeito <italic>deterrence</italic>, até aqui apresentada, pois,
segundo o autor, os modelos dinâmicos, geralmente utilizados, ignoram a
reincidência criminal. Sendo assim, o autor formula um modelo de
<italic>deterrence</italic> geral e dinâmico, incorporando a
reincidência criminal. Os resultados demonstram que o aumento na
probabilidade<xref ref-type="fn" rid="fn2">2</xref> de punição apresenta
efeito <italic>deterrence</italic> mais elevado que a elevação na
severidade da punição.</p>
<p>Assim, diante das divergências em relação aos resultados acima
demonstradas, Braga, Weisburd e Turchan (2018) analisaram vinte e quatro
experimentos onde foram implementadas políticas específicas de dissuasão
de crimes, isto é, políticas <italic>problem-oriented</italic> de efeito
<italic>deterrence</italic>. Os autores verificaram que de maneira geral
(em 19 dos 24 casos estudados), o efeito <italic>deterrence</italic> foi
capaz de reduzir a criminalidade de maneira significativa, mesmo que
moderadamente. Tais resultados colocam em voga a necessidade de se
estudar as políticas de dissuasão para assim inferir sobre seus reais
efeitos sobre o crime.</p>
<p><bold>METODOLOGIA</bold></p>
<p>A presente seção se subdivide-se em três subseções. A primeira
apresenta o modelo econométrico utilizado e a justificativa para
utilização do mesmo; a segunda, os testes a serem utilizados para
comprovar a robustez do modelo estimado; e a última apresenta as
variáveis inseridas, bem como a fonte dos dados.</p>
<p><bold>Especificação do modelo econométrico</bold></p>
<p> O presente estudo utiliza o método de dados em painel para verificar
a relação entre o efeito <italic>deterrence</italic> e as taxas de
homicídios das unidades federativas brasileiras. O uso dessa metodologia
permite a combinação entre dados <italic>cross-section</italic> com
informações de séries temporais, ou seja, observa-se o comportamento de
cada unidade federativa brasileira ao longo do tempo. Como consequência,
têm-se vantagens em se utilizar este método em relação ao
<italic>cross-section</italic> ou séries de tempo unicamente. Uma das
vantagens é que a técnica de dados em painel permite levar em
consideração os efeitos específicos de cada unidade, ou seja, controla a
heterogeneidade presente na amostra (<sc>MACHADO; SACHSIDA;
MENDONÇA</sc>, 2005). Além disso, por observar repetidas observações em
corte transversal, é possível examinar de forma mais adequada a dinâmica
de mudança das variáveis de interesse.</p>
<p>O modelo de dados em painel pode ser estático ou dinâmico. No
primeiro caso, ele pode ser utilizado de duas formas, que são estimadas
a partir dos pressupostos considerados em relação à possível correlação
entre o termo de erro e as variáveis explicativas, que são o modelo de
efeitos fixos e de efeitos aleatórios.</p>
<p>De acordo com Vieira, Avellar e Veríssimo (2013), tanto o modelo de
efeitos fixos quanto o de efeitos aleatórios apresentam a limitação de
não lidarem com uma possível relação endógena entre algumas variáveis
explicativas e a variável dependente. Este problema pode ser observado
no presente estudo, uma vez que os níveis da criminalidade podem
explicar os gastos com policiamento e justiça, ao mesmo tempo em que os
referidos gastos podem impactar nas taxas de homicídios.</p>
<p>Além disso, a criminalidade apresenta uma característica inercial, ou
seja, o número de crimes atual é influenciado pelo total de crimes do
período anterior. Nesse caso, Santos (2009) atribui à inércia a
aprendizagem, ou ainda, a especialização na atividade criminosa ao longo
do tempo e a baixa probabilidade de insucesso no crime, particularmente
no Brasil, devido à baixa probabilidade de denúncia, prisão, julgamento,
condenação e efetiva punição.</p>
<p>Essas limitações podem ser solucionadas por meio da estimação do
modelo com dados em painel dinâmico, desenvolvido por Arellano e Bond
(1991), a partir das estimações do método de momentos generalizados
(GMM). Nesse modelo, leva-se em consideração que a variável explicativa
é endógena e considera-se como variável explicativa a própria variável
dependente defasada. Formalmente, tem-se:</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[y_{i,t} = \ \alpha y_{i,t - 1} + \ \beta X_{i,t} + \ \varepsilon_{i,t}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>y</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>=</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>α</mml:mi><mml:msub><mml:mi>y</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>β</mml:mi><mml:msub><mml:mi>X</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>ε</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(7)</p>
<p>em que y representa o logaritmo da taxa de homicídios por 100 mil
habitantes; <italic>X</italic>, o vetor de variáveis explicativas; e
<inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\varepsilon]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>ε</mml:mi></mml:math></alternatives></inline-formula>,
o termo de erro. Os subscritos i e t indicam, respectivamente, a unidade
da federação e o período de tempo.</p>
<p>Ainda, assume-se que no termo de erro estão inclusos os efeitos
específicos sobre as taxas de criminalidade de cada unidade da
federação, <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\mu_{i}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub></mml:math></alternatives></inline-formula>,
e os choques aleatórios não observados ao longo do tempo,
<inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[v_{i,t}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:math></alternatives></inline-formula>.</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\varepsilon_{i,t} = \ \mu_{i} + \ v_{i,t}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>ε</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>=</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(8)</p>
<p>Dessa forma, o modelo dinâmico pode ser escrito da seguinte
forma:</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[y_{i,t} = \ \alpha y_{i,t - 1} + \ \beta X_{i,t} + \ \mu_{i} + \ v_{i,t}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>y</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>=</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>α</mml:mi><mml:msub><mml:mi>y</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>β</mml:mi><mml:msub><mml:mi>X</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(9)</p>
<p>Em que <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\mu_{i}\sim\ IID\left( 0,\ \sigma_{\mu}^{2} \right)\text{\ e\ }v_{i}\sim IID\ (0,\sigma_{v}^{2})]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub><mml:mo>∼</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>I</mml:mi><mml:mi>I</mml:mi><mml:mi>D</mml:mi><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn><mml:mo>,</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msubsup><mml:mi>σ</mml:mi><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msubsup><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mrow><mml:mspace width="0.333em"></mml:mspace><mml:mtext mathvariant="normal"> e </mml:mtext><mml:mspace width="0.333em"></mml:mspace></mml:mrow><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub><mml:mo>∼</mml:mo><mml:mi>I</mml:mi><mml:mi>I</mml:mi><mml:mi>D</mml:mi><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mo stretchy="false" form="prefix">(</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn><mml:mo>,</mml:mo><mml:msubsup><mml:mi>σ</mml:mi><mml:mi>v</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msubsup><mml:mo stretchy="false" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>.
Sendo os componentes <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\mu_{i}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub></mml:math></alternatives></inline-formula>
os efeitos fixos individuais (de cada Estado) e as invariantes no tempo,
enquanto <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[v_{\text{it}}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mtext mathvariant="normal">it</mml:mtext></mml:msub></mml:math></alternatives></inline-formula>
são os choques aleatórios específicos a cada unidade da federação e que
variam com o tempo, sendo heterocedásticos e correlacionados no tempo
dentre os Estados, mas não entre os mesmos.</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[E\left( \mu_{i} \right) = E\left( v_{\text{it}} \right) = E\left( \mu_{i}v_{\text{it}} \right) = 0]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>E</mml:mi><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:msub><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mo>=</mml:mo><mml:mi>E</mml:mi><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mtext mathvariant="normal">it</mml:mtext></mml:msub><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mo>=</mml:mo><mml:mi>E</mml:mi><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:msub><mml:mi>μ</mml:mi><mml:mi>i</mml:mi></mml:msub><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mtext mathvariant="normal">it</mml:mtext></mml:msub><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula></p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[E\left( v_{\text{it}}v_{\text{js}} \right) = 0\ \forall\ i,j,t,s\ com\ i \neq j]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>E</mml:mi><mml:mrow><mml:mo stretchy="true" form="prefix">(</mml:mo><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mtext mathvariant="normal">it</mml:mtext></mml:msub><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mtext mathvariant="normal">js</mml:mtext></mml:msub><mml:mo stretchy="true" form="postfix">)</mml:mo></mml:mrow><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0</mml:mn><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mo>∀</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>j</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>s</mml:mi><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>c</mml:mi><mml:mi>o</mml:mi><mml:mi>m</mml:mi><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>≠</mml:mo><mml:mi>j</mml:mi></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula></p>
<p>O método GMM elimina os efeitos fixos sobre a taxa de homicídios de
cada Estado ao longo do tempo ao realizar uma transformação no momento
de estimação do modelo. Isso significa que o modelo é estimado em sua
primeira diferença para retirar os componentes que não variam com o
tempo. Entretanto, mesmo com a transformação, verifica-se ainda um viés,
pois a taxa de crime defasada <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\mathrm{\Delta}y_{i,t - 1}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mstyle mathvariant="normal"><mml:mi>Δ</mml:mi></mml:mstyle><mml:msub><mml:mi>y</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
e o termo de erro <inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\mathrm{\Delta}v_{i,t}\ ]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mstyle mathvariant="normal"><mml:mi>Δ</mml:mi></mml:mstyle><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>são
correlacionados. Sendo assim, Arellano e Bond (1991) sugerem que se
utilizem as variáveis defasadas em pelo menos dois períodos como
variável instrumental para o modelo em primeiras diferenças, como
segue:</p>
<p><inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[\mathrm{\Delta}y_{i,t} = \ {\alpha\mathrm{\Delta}y}_{i,t - 1} + \ {\beta\mathrm{\Delta}X}_{i,t} + \ \mathrm{\Delta}v_{i,t}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mstyle mathvariant="normal"><mml:mi>Δ</mml:mi></mml:mstyle><mml:msub><mml:mi>y</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>=</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>α</mml:mi><mml:mstyle mathvariant="normal"><mml:mi>Δ</mml:mi></mml:mstyle><mml:mi>y</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>β</mml:mi><mml:mstyle mathvariant="normal"><mml:mi>Δ</mml:mi></mml:mstyle><mml:mi>X</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>+</mml:mo><mml:mspace width="0.222em"></mml:mspace><mml:mstyle mathvariant="normal"><mml:mi>Δ</mml:mi></mml:mstyle><mml:msub><mml:mi>v</mml:mi><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math></alternatives></inline-formula>
(10)</p>
<p>Adicionalmente, verifica-se na
literatura<xref ref-type="fn" rid="fn3">3</xref> que é possível aumentar
o número de defasagens no intuito de melhorar a eficiência do estimador.
Sendo assim, optou-se no presente trabalho por estimar o modelo com 2 a
4 defasagens dos instrumentos, a fim de garantir maior robustez ao
mesmo.</p>
<p><bold>Testes de especificação</bold></p>
<p>Os testes comumente utilizados para modelos de painel dinâmico são o
de Sargan e o de correlação serial. O primeiro teste indica a validade
dos instrumentos, a falha em rejeitar a hipótese nula indica que os
instrumentos são robustos; já o teste de correlação serial é realizado
em primeira e segunda ordem sobre os resíduos em primeira diferença,
<inline-formula><alternatives>
<tex-math><![CDATA[{\mathrm{\Delta}v}_{i,t}]]></tex-math>
<mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mrow><mml:mstyle mathvariant="normal"><mml:mi>Δ</mml:mi></mml:mstyle><mml:mi>v</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>t</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:math></alternatives></inline-formula>.
Espera-se que os erros em primeira diferença sejam correlacionados em
primeira ordem e não autocorrelacionados em segunda ordem (ARELLANO;
BOND, 1991).</p>
<p><bold>Dados e variáveis</bold></p>
<p>As variáveis utilizadas no presente trabalho foram extraídas de
diversos bancos de dados, entre eles a Pesquisa Nacional por Amostra de
Domicílios (Pnad), realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE), e a do Fórum Brasileiro de Segurança Pública (FBSP).
A variável dependente utilizada foi a taxa de homicídios por 100 mil
habitantes e as explicativas foram inseridas com base na literatura. O
homicídio (art. 121) é um dos delitos previstos no Código Penal como
crime contra a pessoa; além deste, tem-se o induzimento, a instigação ou
o auxílio ao suicídio (art. 122), o infanticídio (art. 123) e o aborto
(art. 124, 125, 126 e 128). Santos e Kassouf (2008) argumentam que na
maior parte dos países a taxa de homicídios é a melhor medida disponível
para mensurar a ocorrência de crimes, devido à elevada taxa de
sub-registro das demais categorias. Sendo assim, utilizar a taxa de
homicídios como variável dependente pode conferir uma análise mais
acurada dos efeitos dos gastos com justiça e policiamento sobre esse
crime nos Estados brasileiros.</p>
<p>Adicionalmente, outros crimes, além dos que atingem diretamente a
vida humana, apresentam elevada subnotificação, como é o caso dos crimes
contra patrimônio. A subnotificação implica em erro de medida nas taxas
de crimes, o que pode levar a resultados viesados (SANTOS; KASSOUF,
2008). Como já salientado, no caso das taxas de homicídios, a
subnotificação é muito menor por implicar em perda de vida humana.</p>
<p>Na Tabela 1, abaixo, são sumarizadas todas as variáveis utilizadas no
modelo estimado, assim como suas descrições e fontes. A primeira
variável explicativa utilizada foi <italic>educ</italic>, que representa
a proporção de indivíduos em relação à população economicamente ativa
(PEA), que no período de análise possuía pelo menos o ensino médio
completo. O efeito esperado desta é negativo, uma vez que a escolaridade
é apontada na literatura como responsável por aumentar os custos de
oportunidade de incursão na atividade criminosa ao contribuir para a
elevação dos salários no mercado de trabalho formal, seguindo a teoria
econômica do crime de Becker (1968). Além disso, a educação faz parte do
processo de desenvolvimento moral do indivíduo, tendo importância na
inclusão social do mesmo (TEIXEIRA, 2011).</p>
<p>A variável <italic>grau_urba</italic> representa o grau de
urbanização das unidades federativas no período de 2005 a 2013. Para
esta variável, a literatura não encontra consenso, haja vista que o grau
de urbanização pode resultar em um sistema judicial mais desenvolvido
(FURTADO, 2007), o que contribuiria para reduzir a criminalidade ao
desestimular sua prática; e por outro lado, poderia promover e facilitar
redes de interações entre criminosos, aumentando a aglomeração de
pessoas que possam se tornar alvos atrativos (PEZZIN; MACEDO, 1987), o
que resultaria em aumento da criminalidade.</p>
<p>Em relação à variável de renda (<italic>lrenda</italic>), existe
ambiguidade na literatura, como aponta Santos (2009). Assim, observa-se
efeito positivo da variável sobre os crimes em alguns trabalhos, o que é
justificado pelo fato da mesma associar-se positivamente aos ganhos da
criminalidade, principalmente daqueles com motivações econômicas; e em
outros, é verificado efeito negativo por estar relacionada ao aumento
dos custos de oportunidades do crime, quando se analisa os ganhos
monetários no mercado formal de trabalho.</p>
<p><bold>Tabela 1</bold>: <bold>Variáveis utilizadas na estimação do
modelo econométrico e suas fontes</bold></p>
<table>
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <thead>
    <tr>
      <th><bold>Tipo de Variável</bold></th>
      <th><bold>Variável</bold></th>
      <th><bold>Descrição</bold></th>
      <th><bold>Fonte</bold></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td><bold>Variável Dependente</bold></td>
      <td><italic>taxa_hom</italic></td>
      <td>Logaritmo da taxa de homicídios por 100 mil habitantes</td>
      <td>FBSP</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><bold>Variáveis Explicativas (Controle)</bold></td>
      <td><italic>fator inercial</italic></td>
      <td>Taxa de homicídios defasada em um período</td>
      <td>FBSP</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td><italic>educ</italic></td>
      <td>Proporção de pessoas em relação à PEA que possuem pelo menos
      ensino médio completo</td>
      <td>IBGE</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td><italic>grau_urba</italic></td>
      <td>Taxa de urbanização dos Estados</td>
      <td>IBGE</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td><italic>lrenda</italic></td>
      <td>Logaritmo da renda <italic>per capita</italic>
      deflacionada</td>
      <td>IBGE</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td><italic>hom_jov_negro</italic></td>
      <td>Proporção de homens jovens negros entre 15 e 24 anos</td>
      <td>IBGE</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><bold>Variáveis Explicativas (Efeito
      <italic>Deterrence</italic>)</bold></td>
      <td><italic>gasto_pol</italic></td>
      <td>Gastos <italic>per capita</italic> com policiamento
      deflacionados</td>
      <td>FBSP</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td><italic>gasto_jus</italic></td>
      <td>Gastos <italic>per capita</italic> com o judiciário
      deflacionados</td>
      <td>Sistema de Coleta de Dados Contábeis</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><bold>Variáveis Instrumentais</bold></td>
      <td><italic>taxa_mag</italic></td>
      <td>Taxa de magistrados por 100 mil habitantes</td>
      <td>FBSP</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td><italic>taxa_analfa</italic></td>
      <td>Taxa de analfabetismo</td>
      <td>IBGE</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p>A variável <italic>hom_jov_negro</italic> representa a proporção de
indivíduos do sexo masculino entre 15 e 24 anos negros. Essa relação foi
constituída pelo fato de que os homens jovens negros são os que mais
matam e morrem no Brasil<xref ref-type="fn" rid="fn4">4</xref> e o
efeito esperado é positivo, ou seja, quanto maior a proporção de
indivíduos jovens e negros nas unidades federativas, maior a taxa de
homicídios.</p>
<p>As duas variáveis explicativas que captam o efeito
<italic>deterrence</italic>, gastos públicos <italic>per capita</italic>
com sistema judiciário e policiamento, foram consideradas endógenas no
modelo, uma vez que a literatura denota tal relação com a variável
dependente – taxa de homicídios. Além dessas, foram utilizadas como
variáveis instrumentais para controle da endogeneidade a taxa de
analfabetismo dos Estados e a variável de <italic>deterrence</italic> de
taxa de magistrados. Cabe ainda ressaltar que as variáveis referentes
aos gastos públicos com o sistema judiciário e o policiamento, assim
como a que denota o nível de renda, foram deflacionadas pelo Índice
Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA).</p>
<p>Por fim, a variável dependente foi utilizada também como variável
explicativa, com a defasagem de 1 <italic>lag</italic>, a fim de captar
o efeito inércia do crime, o que é um pressuposto do modelo dinâmico.
Como apontado na seção anterior, vários estudos encontram que parte do
crime passado é repassado para o período atual, devido à aprendizagem, à
impunidade e a outros fatores.</p>
<p><bold>RESULTADOS</bold></p>
<p>Esta seção dedica-se a apresentar os principais resultados obtidos
pela pesquisa. Para isso, subdivide-se em duas subseções: uma apresenta
a análise descritiva das variáveis utilizadas no estudo, a outra, os
resultados do modelo econométrico.</p>
<p><bold>Análise descritiva</bold></p>
<p>A Tabela 2 apresenta as estatísticas descritivas das variáveis
utilizadas no modelo econométrico do presente estudo. A análise de tais
estatísticas proporciona melhor compreensão da amostra utilizada, assim
como ajuda a entender os resultados econométricos apresentados
posteriormente.</p>
<p><bold>Tabela 2</bold>: <bold>Estatísticas descritivas</bold></p>
<table>
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <thead>
    <tr>
      <th><bold>Variável</bold></th>
      <th><bold>Média</bold></th>
      <th><bold>Desvio Padrão</bold></th>
      <th><bold>Mínimo</bold></th>
      <th><bold>Máximo</bold></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td><italic>gasto_pol</italic></td>
      <td>90712.1300</td>
      <td>333373.0000</td>
      <td>0.1944</td>
      <td>4568301.0000</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>gasto_jus</italic></td>
      <td>145.2980</td>
      <td>104.1736</td>
      <td>30.4500</td>
      <td>768.0200</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>educ</italic></td>
      <td>25.9859</td>
      <td>6.3681</td>
      <td>11.5900</td>
      <td>46.2700</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>grau_urba</italic></td>
      <td>79.6493</td>
      <td>8.8972</td>
      <td>61.1000</td>
      <td>96.8000</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>lrenda</italic></td>
      <td>2328.2800</td>
      <td>329.5514</td>
      <td>569.0000</td>
      <td>2580.0000</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>hom_jov_negro</italic></td>
      <td>4.0139</td>
      <td>1.2432</td>
      <td>0.8400</td>
      <td>6.0900</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p>Os Gráficos 1, 2 e 3 apresentam a evolução da taxa de homicídios, os
gastos com o sistema judiciário e os gastos com policiamento por 100 mil
habitantes, respectivamente, para o período 2005-2013; que são as
variáveis mais relevantes do estudo. É possível perceber crescimento dos
homicídios no país, com exceção do ano de 2012. Concomitantemente, os
gastos por 100 mil habitantes com o sistema judiciário também aumentam
de forma contínua ao longo do período, o que pode denotar relação
endógena, a ser comprovada na próxima subseção. Já os gastos por 100 mil
habitantes com policiamento também crescem ao longo do tempo, porém de
maneira menos constante que os gastos com o sistema judiciário.</p>
<p>Ademais, nos Anexos 1, 2 e 3 são apresentadas as estatísticas
descritivas das variáveis com menor nível de agregação, sendo possível
visualizar as tendências individuais dos Estados.</p>
<p>[CHART]<bold>Gráfico 1</bold>: <bold>Evolução da taxa de homicídios
no Brasil durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 2</bold>: <bold>Evolução dos gastos com Justiça no
Brasil durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 3</bold>: <bold>Evolução dos gastos com Policiamento no
Brasil durante o período 200-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Resultados econométricos</bold></p>
<p>Como enfatizado na seção anterior, foram utilizadas de 2 a 4
defasagens no intuito de demonstrar a robustez do modelo econométrico
estimado, e pelo fato de a literatura apontar que o aumento no número de
defasagens eleva a eficiência do estimador. Além disso, a variável
explicada foi utilizada com 1 defasagem como variável explicativa, a fim
de verificar o componente inercial da criminalidade. Por fim, o modelo
foi estimado com robustez dos erros-padrão para corrigir a
heterocedasticidade verificada, sendo seus resultados apresentados na
Tabela 3.</p>
<p>Inicialmente, observa-se que as variáveis que representam o efeito
<italic>deterrence</italic> apresentam efeitos distintos sobre as taxas
de homicídios. A variável que denota os gastos com policiamento não foi
estatisticamente significativa, ao contrário daquela que representa os
gastos com o sistema judiciário, que foi significativa, no entanto, o
sinal do coeficiente estimado foi positivo e seu valor relativamente
pequeno. Tais resultados sugerem que os gastos com segurança pública
possuem questionável capacidade observável em dissuadir a consumação de
homicídios.</p>
<p>No geral, os resultados relativamente modestos verificados do efeito
<italic>deterrence</italic> no presente estudo possuem respaldo na
literatura. Saridakis e Spengler (2012) afirmam que variáveis de
dissuasão possuem pouco ou nenhum efeito sobre crimes violentos contra a
pessoa, pois elas tendem a impactar primordialmente sobre a propensão ao
risco, vide o estudo seminal de Becker (1968). Logo, o efeito
<italic>deterrence</italic> possui maior significância na determinação
de crimes contra o patrimônio, ou seja, crimes de cunho econômico, como
apresentado por Wolpin (1978), Entorf e Spengler (2000), Cherry e List
(2002) e Saridakis (2004).</p>
<p><bold>Tabela 3</bold>: <bold>Resultados econométricos</bold></p>
<table>
  <col align="left" />
  <col align="left" />
  <thead>
    <tr>
      <th><bold>Variável</bold></th>
      <th><bold>Coeficiente</bold></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>fator inercial</td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{0.5965}^{***}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mn>0.5965</mml:mn><mml:mrow><mml:mo>*</mml:mo><mml:mo>*</mml:mo><mml:mo>*</mml:mo></mml:mrow></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>gasto_pol</italic></td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{0.0007}^{\text{NS}}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mn>0.0007</mml:mn><mml:mtext mathvariant="normal">NS</mml:mtext></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>gasto_jus</italic></td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{0.0005}^{*}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mn>0.0005</mml:mn><mml:mo>*</mml:mo></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>educ</italic></td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{- 0.0295}^{***}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mrow><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>0.0295</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>*</mml:mo><mml:mo>*</mml:mo><mml:mo>*</mml:mo></mml:mrow></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>grau_urba</italic></td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{0.0017}^{\text{NS}}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mn>0.0017</mml:mn><mml:mtext mathvariant="normal">NS</mml:mtext></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>lrenda</italic></td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{0.0102}^{*}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mn>0.0102</mml:mn><mml:mo>*</mml:mo></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><italic>hom_jov_negro</italic></td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{- 0.0166}^{\text{NS}}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mrow><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>0.0166</mml:mn></mml:mrow><mml:mtext mathvariant="normal">NS</mml:mtext></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Constante</td>
      <td><inline-formula><alternatives>
      <tex-math><![CDATA[{1.6752}^{**}]]></tex-math>
      <mml:math display="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msup><mml:mn>1.6752</mml:mn><mml:mrow><mml:mo>*</mml:mo><mml:mo>*</mml:mo></mml:mrow></mml:msup></mml:math></alternatives></inline-formula></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><p>Notas: *** significativo a 1%; ** significativo a 5%; *
      significativo a 10%; NS não significativo.</p>
      <p>Defasagem dos instrumentos: 2 a 4
      <italic>lags</italic>.</p></td>
      <td></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p>Quanto ao sinal positivo da variável que representa os gastos com o
sistema judiciário, imagina-se, a princípio, que esse resultado é oposto
ao esperado. Porém, ele vai ao encontro da literatura a partir de três
fatores.</p>
<p>Em primeiro lugar, segundo Piliavin <italic>et al</italic>. (1986),
deve-se considerar a relação endógena entre a ocorrência de homicídios e
as variáveis que representam o efeito <italic>deterrence</italic>. Nesse
sentido, em uma unidade da federação com elevadas taxas de homicídio,
poderá ocorrer aumento nos gastos com o sistema judiciário para que se
possa operacionalizar todas essas ocorrências. Ou seja, o aumento dos
gastos em justiça é resultado dos custos mais elevados para que os
criminosos sejam punidos.</p>
<p>Além disso, Levitt (2002) aponta que a condenação de indivíduos em
uma determinada modalidade de crime pode fazer com que a ocorrência de
outros tipos de crimes aumente. Dessa forma, os gastos com o sistema
judiciário, aqui utilizados como <italic>proxies</italic> para o bom
funcionamento do sistema de justiça, podem estar concentrados em
processos judiciais relativos a outros tipos de crimes, como tráfico de
drogas<xref ref-type="fn" rid="fn5">5</xref> ou
corrupção<xref ref-type="fn" rid="fn6">6</xref>, por exemplo, cujas
ocorrências são elevadas no país. Assim, supõe-se que a capacidade do
sistema judiciário em julgar e condenar indivíduos que cometeram
homicídios é debilitada pela alocação dos gastos desproporcionalmente
sobre outras modalidades de crimes.</p>
<p>Por fim, deve-se considerar a influência do efeito da impunidade
sobre os indivíduos. No Brasil, segundo o Mapa da Violência de 2011
(WAISELFISZ, 2011), apenas 8% do total de homicídios são apurados, isto
é, em apenas 8 de 100 casos de homicídios os criminosos são
identificados e condenados. O simples aumento dos gastos com o sistema
judiciário não implica, necessariamente, em uma boa alocação desses
recursos, como argumentado acima. Assim, gastos mais elevados não são
estritamente convertidos em condenações aos infratores, o que por sua
vez gera sensação de impunidade na sociedade em geral, quando observa-se
que os homicídios não resultam significativamente em punições mais
severas para seus autores. Logo, a sensação de impunidade atua na
diminuição dos riscos e dos custos em se delinquir, estimulando ou não
exercendo efeito de coerção sobre os criminosos.</p>
<p>Com relação às demais variáveis de controle, o coeficiente estimado
para o componente inercial das taxas de homicídios tem sinal positivo e
significativo a 1%. Este resultado demonstra a influência das taxas de
homicídio em um ano sobre seus valores no ano seguinte. Tal fenômeno,
assim como descrito por Piliavin <italic>et al</italic>. (1986), pode
ser explicado pelo fato de que os indivíduos tendem a encarar os
elevados níveis de crime do período passado como um indicativo da
incapacidade das instituições em punir os agentes que escolhem
delinquir, demonstrando a existência de baixos riscos em se optar pela
atividade criminosa.</p>
<p>Por sua vez, a educação, mensurada como a proporção da população
economicamente ativa (PEA) que possui pelo menos ensino médio completo,
apresentou sinal negativo e estatisticamente significativo, o que vai ao
encontro da teoria da escolha racional preconizada por Becker (1968).
Nesse caso, a escolaridade é compreendida como um elemento de fomento à
produtividade dos indivíduos. Como exposto pelo autor, o maior nível de
escolaridade resulta em maiores retornos aos agentes em suas atividades
formais, aumentando a utilidade de não cometer crimes, o que tenderia a
reduzir o nível de criminalidade. Além disso, como observado por Ehrlich
(1975), a educação é peça-chave para o aumento do custo moral de se
delinquir. Kume (2004), Araújo Júnior e Fajnzylber (2000) encontram
resultados similares.</p>
<p>Assim como teorizado por Becker (1968) e corroborado por Araújo
Júnior e Fajnzylber (2000) e Santos (2009), a variável que mensura a
renda pode apresentar resultados ambíguos. Por um lado, o nível de renda
mais elevado advindo do trabalho formal pode aumentar a utilidade do
indivíduo em não cometer crimes, fazendo com que este opte por
permanecer no mercado legal, o que poderia repercutir em impacto
negativo sobre a criminalidade, assim como demonstrado por Cerqueira e
Lobão (2003). Por outro lado, de acordo com Araújo Júnior e Fajnzylber
(2001), o maior nível de renda pode acarretar em uma taxa mais elevada
de crimes, uma vez que representa aumento do retorno esperado da
atividade criminosa, como foi observado por Teixeira (2011), Mendonça
(2013) e Kume (2004). No presente estudo, a variável que representa o
nível de renda <italic>per capita</italic> das unidades federativas no
período analisado apresentou resultado positivo e estatisticamente
significativo. Desse modo, pode-se inferir que a renda mais elevada é
capaz de aumentar o <italic>pay-off</italic> obtido da atividade
criminosa, o que por sua vez estimula os agentes infratores a
delinquir.</p>
<p>A literatura referente ao tema aponta que a variável que representa
os homens jovens negros, protagonistas nas ocorrências de homicídios, se
relaciona positivamente com as taxas de homicídios, assim como o grau de
urbanização. Essas variáveis, entretanto, não foram estatisticamente
significativas para a amostra e o período delimitados e para a
metodologia utilizada.</p>
<p><bold>CONSIDERAÇÕES FINAIS</bold></p>
<p>As variáveis que compreendem efeitos dissuasórios
(<italic>deterrence</italic>) representam fatores capazes de aumentar os
custos dos indivíduos em prosseguir nas atividades criminosas, elevando
seus riscos em serem delatados, indiciados ou presos. Assim, este estudo
objetivou analisar o referido efeito <italic>deterrence</italic>, tendo
como <italic>proxies</italic> os gastos públicos <italic>per
capita</italic> com justiça e policiamento sobre as taxas de homicídio
no Brasil durante o período 2005-2013.</p>
<p>No geral, os resultados encontrados não foram capazes de atestar a
influência do efeito <italic>deterrence</italic> sobre as taxas de
homicídio, vide a não significância do coeficiente estimado para a
variável que representa os gastos com policiamento, indo ao encontro do
que fora observado em outros estudos na literatura. Uma possível
explicação está no fato de que o referido efeito está mais relacionado a
crimes contra o patrimônio.</p>
<p>Além disso, o coeficiente estimado para os gastos com o sistema
judiciário apresentou sinal positivo e valor reduzido, denotando sua
relação endógena com as taxas de homicídio. Logo, em unidades da
federação com taxas de homicídios mais elevadas, os gastos para que os
criminosos sejam julgados e condenados são mais altos.</p>
<p>A partir dos resultados, salienta-se a necessidade de se formular
políticas públicas de combate à criminalidade, que não visem somente
aumentar os custos de punição aos criminosos. É necessário investir mais
em educação, emprego, promoção da formalidade no mercado de trabalho, de
modo a verificar resultados positivos e mais robustos no longo prazo em
termos de diminuição da criminalidade.</p>
<p>Por fim, recomenda-se o desenvolvimento de futuras pesquisas, que
contemplem variáveis capazes de refletir o efeito
<italic>deterrence</italic> com maior fidedignidade, como o número de
policiais por 100 mil habitantes, as taxas de encarceramento, a
quantidade de delegacias, o montante de gastos com iluminação pública e
a quantidade de câmeras de vigilância, por exemplo; ou ainda que
considerem um horizonte temporal mais elevado com o intuito de melhor
analisar a dinâmica das variáveis em questão.</p>
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<p>IPEA – INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA; FBSP – FÓRUM
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n. 5, 1978, p. 815-840.</p>
<p><bold>ANEXO 1</bold></p>
<p><bold>Gráfico 4</bold>: <bold>Taxa de Homicídios na região Norte
durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 5</bold>: <bold>Taxa de Homicídios na região Nordeste
durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 6</bold>: <bold>Taxa de Homicídios na região Sudeste
durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 7</bold>: <bold>Taxa de Homicídios na região
Centro-Oeste durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 8</bold>: <bold>Taxa de Homicídios na região Sul
durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>ANEXO 2</bold></p>
<p><bold>Gráfico 9</bold>: <bold>Gastos com Justiça por 100 mil
habitantes na região Norte durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 10</bold>: <bold>Gastos com Justiça por 100 mil
habitantes na região Nordeste durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 11</bold>: <bold>Gastos com Justiça por 100 mil
habitantes na região Sudeste durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 12</bold>: <bold>Gastos com Justiça por 100 mil
habitantes na região Centro-Oeste durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 13</bold>: <bold>Gastos com Justiça por 100 mil
habitantes na região Sul durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>ANEXO 3</bold></p>
<p><bold>Gráfico 14</bold>: <bold>Gastos com Policiamento por 100 mil
habitantes na região Norte durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 15</bold>: <bold>Gastos com Policiamento por 100 mil
habitantes na região Nordeste durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 16</bold>: <bold>Gastos com Policiamento por 100 mil
habitantes na região Sudeste durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 17</bold>: <bold>Gastos com Policiamento por 100 mil
habitantes na região Centro-Oeste durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
<p><bold>Gráfico 18</bold>: <bold>Gastos com Policiamento por 100 mil
habitantes na região Sul durante o período 2005-2013</bold></p>
<p>[CHART]</p>
<p>Fonte: Elaboração própria.</p>
</body>
<back>
<fn-group>
  <fn id="fn1">
    <p>Resultado semelhante é encontrado por Corman e Mocan (2000), os
    quais constatam que o efetivo policial se relaciona negativamente
    com os crimes de roubos e arrombamentos. Os autores demonstram ainda
    que quanto menor o período analisado, maior a influência do efeito
    <italic>deterrence</italic> sobre as taxas de crimes.</p>
  </fn>
  <fn id="fn2">
    <p>Resultado semelhante em relação à probabilidade de detenção é
    encontrado por Lobo e Fernandez-Carrera (2005), em uma análise para
    o município de Salvador, no Estado da Bahia.</p>
  </fn>
  <fn id="fn3">
    <p>Ver Santos (2009) e Kume (2004).</p>
  </fn>
  <fn id="fn4">
    <p>Ver Atlas da Violência (2017) e Santos (2009).</p>
  </fn>
  <fn id="fn5">
    <p>Ver Campos (2018).</p>
  </fn>
  <fn id="fn6">
    <p>Ver <italic>Pelizzo (2020)</italic></p>
  </fn>
</fn-group>
</back>
</article>
