O foco deste artigo é identificar os fatores que explicam o número de mortes por homicídios. Os crimes violentos apresentam impactos econômicos e sociais consideráveis. No caso do Brasil, a taxa de homicídios (homicídios por 100 mil habitantes) está entre as mais altas do mundo, o país concentra 3% da população mundial e 14% dos homicídios (SAE, 2018). Conforme os dados do Banco Mundial (World Bank, s.d.) a média mundial é de 5 homicídios para 100 mil habitantes, no ano de 2018; no Brasil, a média é de 27 para cada 100 mil habitantes, no ano de 2018, ligeiramente acima da média da América Latina e do Caribe, de 22 homicídios para 100 mil habitantes no mesmo período.

A preocupação com o elevado número de homicídios reside na verificação da queda da produtividade e no aumento dos custos para a sociedade, como aponta o relatório da Secretaria de Assuntos Estratégicos (SAE, 2018). O aumento dos custos relacionados à violência recai mais sobre o governo, que necessita aumentar os gastos com segurança, como aponta Kahn (1999). Para a sociedade, há a queda no bem-estar, como afirma o estudo de Cerqueira et al. (2007). Além da alocação de recursos públicos para a segurança e não para outras áreas prioritárias, como educação e saúde. O debate na Economia mostra a falha de mercado e as distorções associadas ao aumento da violência. Em outras palavras, os homicídios impactam negativamente no nível de desenvolvimento econômico da sociedade. Cerqueira e Soares (2010) são mais específicos: os homicídios estão relacionados com o aumento das disparidades regionais e de gênero.

Esse debate mostra que a violência está relacionada com a presença de desigualdades na sociedade. Elas formam obstáculos para o desenvolvimento econômico, portanto, elevados níveis de homicídios indicam problemas e demandam políticas públicas, já que ultrapassam a competência do mercado e se configuram em instituições que atrapalham o desenvolvimento. Por exemplo, a baixa qualidade da educação pública favorece a desigualdade educacional entre brancos e negros, o que se reflete na taxa de homicídios. A contribuição deste estudo reside na identificação de características individuais relacionadas aos homicídios no Brasil no período entre 2006 e 2019. Para confirmar a hipótese de que os homicídios no Brasil possuem um padrão microeconômico, este estudo realiza uma investigação empírica com os dados do Sistema de Informações de Mortalidade (SIM) do DATASUS, disponibilizados pela Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS) da Fundação Oswaldo Cruz.

O Sistema de Informações de Mortalidade (SIM) identifica todos os óbitos registrados no país, acrescentando informações médicas de características dos indivíduos, da família e da região. O corte de análise realizado seleciona os homicídios, conforme a metodologia apontada pelo Atlas da Violência 2020, do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea).

Metodologicamente, este artigo contribui com o debate sobre os fatores que explicam os casos de homicídios ao usar microdados. Os atuais estudos utilizam médias para os agrupamentos de indivíduos (gênero, idade) no tempo e no território (estados, municípios). Nesse sentido, a contribuição pode ser visualizada pela definição direta do homicídio comparado com outros tipos de morte, e não a utilização de uma taxa de homicídio (da região). Além do foco no indivíduo, uma segunda contribuição reside na introdução de variáveis que explicam a desigualdade econômica. A identificação do indivíduo nos estudos que analisam as causas dos homicídios (que estão em taxa por 100 mil habitantes) é original da área da Criminologia (idade, gênero, raça). Na Economia, os homicídios são relacionados com a desigualdade e, na pesquisa utilizada (SIM do DATASUS), a escolaridade e a característica de ter emprego ou não são introduzidas no modelo estimado, para verificar se os indivíduos com morte por homicídio apresentam menor escolaridade e maior possibilidade de estarem fora do mercado de trabalho.

Para cumprir o objetivo de identificar a causalidade entre as características do indivíduo e os homicídios no país, assim como a identificação da taxa de mudança entre as variáveis independentes e os homicídios, este artigo é dividido em seis seções, incluindo esta introdução.

A seção dois discute os modelos que avaliam de forma teórica e empírica os determinantes dos homicídios. Esta teoria pertence ao escopo da Economia, da Criminologia e da Sociologia, o que demonstra como esta investigação é multidisciplinar.

A seção três apresenta os dados, as estatísticas descritivas e uma análise gráfica da distribuição entre idade e óbitos por homicídios e outras causas. As médias das variáveis também são separadas para os óbitos por homicídios e não homicídios. São encontradas diferenças significativas entre os dois tipos de óbitos, o que demonstra como os homicídios apresentam dependência das características específicas dos indivíduos.

A seção quatro realiza as estimativas por regressão logística. Os resultados são discutidos na seção cinco, que também conclui o artigo.

A Economia não apresenta uma teoria sobre os homicídios, os estudos existentes são aplicados e partem de premissas de outras disciplinas, como a Sociologia, a Demografia e a Criminologia.

O ponto de partida no estudo sobre os fatores que explicam os homicídios é a definição das características do indivíduo. Essa definição é apresentada pela Criminologia e envolve três fatores, apontados por Delisi e Vaughn (2006): i) idade (jovens), ii) gênero (masculino), e iii) raça (negra).

A maior parcela dos crimes violentos envolvendo jovens é explicada pelo maior tempo livre desses indivíduos, sem a supervisão de adultos (Agustina; Felson, 2016), e pela imposição dos limites de comportamento pela sociedade, que busca se preservar coibindo o comportamento egoísta e agressivo, característico da infância, o que coloca os jovens, principalmente os do gênero masculino, em uma mudança forçada de atitude, o que os leva a assumirem riscos maiores (Delisi; Vaughn, 2016).

O próximo passo da literatura é verificar como o ambiente influencia o comportamento do indivíduo. Nesse campo, além da Criminologia, a Sociologia contribui com a definição do impacto da família (Delisi; Vaughn, 2016), da vizinhança e da comunidade (Akers; Jennings, 2016) e da região (Beeghley, 2003) sobre a taxa de homicídios.

A maior incidência de negros no número de homicídios é explicada pela Sociologia, como referência inicial à Teoria da Desorganização Social. A concentração de crimes violentos é explicada pela heterogeneidade racial, presente nas regiões mais pobres e incidentes mais sobre negros e menos sobre os brancos, assim como a instabilidade residencial, que igualmente afeta mais a população negra (Kubrin; Wo, 2016).

Soares (2008) inova ao estabelecer a relação entre homicídios e a Teoria do Desenvolvimento Econômico (TDE). O autor estabelece sua análise sobre as diferenças entre o desenvolvimento econômico e o desenvolvimento social. O aumento da violência está relacionado com a desigualdade social (distribuição de renda, analfabetismo, mortalidade infantil). Porém, o uso de indicadores clássicos de desigualdade econômica, como o índice de Gini, não captura e explica as taxas de homicídios. O crescimento urbano ao longo do tempo (função do desenvolvimento econômico) explicaria o aumento dos homicídios (falta de desenvolvimento social).

Beeghley (2003) estabelece a relação entre homicídios e a TDE. A causalidade existente entre a desigualdade (analisada pela TDE) e a taxa de homicídios, para o autor:

O desenvolvimento económico tem implicações para a taxa de homicídios, bem como para outras formas de desvio de conduta. O desenvolvimento económico significa que os governos (...) podem controlar cada vez mais quais os bens que são produzidos e quem se beneficia; determinam assim quanta desigualdade existe e que formas ela assume (pobreza extrema, por exemplo) [...]. Estas diferenças na desigualdade e no homicídio refletem, portanto, escolhas políticas deliberadas. Este resultado pode não ser pretendido, no entanto, uma vez que muitas pessoas, incluindo os decisores, podem não reconhecer a relação entre desigualdade e homicídio. (Beeghley, 2003, p. 30-31).1

Na Economia, os estudos que utilizam a TDE não são maioria. Há a investigação microeconômica do impacto da violência, que aplica a relação custo/benefício na análise. Os efeitos dos danos, como as vidas perdidas e a elevação dos custos associados à violência, o mercado de segurança privado e os fatores inibidores da violência, como a legislação (punição e controle), são analisados nessa perspectiva (Delisi; Vaughn, 2016).

A segunda análise da Economia sobre os homicídios considera os determinantes e as causas da violência. Entre as causas da violência há, conforme Tcherni (2011), três esferas de análise: i) indivíduo, ii) família e iii) região ou vizinhança. Swart et al. (2019) denominam estas esferas de análise, respectivamente, como: desvantagem socioeconômica do indivíduo, estrutura do domicílio e família e composição demográfica, que são justamente as variáveis estabelecidas na Criminologia, na Sociologia e na Demografia. Não há uma teoria nessa análise, mas uma investigação empírica que utiliza os modelos anteriormente identificados.

Na análise dos determinantes da violência, há uma mistura de teorias que buscam explicar crimes diferentes. A violência, que inclui homicídios, assassinatos e estupros, não possui os mesmos fatores de determinação do que os crimes contra o patrimônio, como roubos, furtos, tráfico de drogas, estelionato ou crimes fiscais (sonegação e corrupção). Os crimes contra o patrimônio são analisados conforme a teoria da Economia do Crime, de Becker (1968). Já os crimes violentos não respondem ao arcabouço teórico dessa linha de pesquisa. A taxa de desemprego não é significativa para explicar a taxa de homicídios em vários estudos, como em Kapuscinski, Braithwaite e Chapman (1998), que denominam esta relação como um paradoxo. Já outros estudos encontram significância estatística, mas os resultados são antagônicos, com estudos que encontram sinal positivo (McCall; Land; Parker, 2011) e estudos com sinal estimado negativo (Cantor; Land, 1985). Por fim, Cowling (2008) critica o arcabouço teórico da Economia do Crime, ao indagar se todo trabalhador é potencialmente um criminoso, bastando para isso mudar os incentivos.

Os crimes contra o patrimônio impactam mais a sensação de insegurança dos indivíduos (Skogan, 1986; Hale, 1996; Cordner; Scanborough, 2010). A reação da sociedade pode impactar na definição de políticas públicas de segurança que ajudam na redução da violência. Todavia, a origem dos fatores relacionados aos dois tipos de crimes é diferente.

A visão da Economia do Crime de Becker (1968) considera os custos envolvidos na atividade criminal, os retornos e a punição. De acordo com a relação, o criminoso, que é visto como um empresário que maximiza a sua utilidade, pode decidir entrar ou não na criminalidade. Há, aqui, uma análise racional de custos versus benefícios. Outro fator considerado é o salário. O mercado do crime pode apresentar crescimento na oferta de criminosos se o salário pago no mercado formal for baixo, caso o retorno do crime seja alto ou a chance de punição seja pequena. O indivíduo tende a cometer crime quando este se apresentar economicamente viável.

Como já apresentado anteriormente, a hipótese econômica de que o desemprego aumenta a violência é rejeitada em vários estudos sobre o tema, como mostram os trabalhos de South e Cohen (1985), Blomquist e Westerlund (2014) e Levitt (2004). A conclusão é de que a elevação dos homicídios não está relacionada ao desemprego, mas sim à desigualdade.

A desigualdade é atualmente o principal objeto de investigação das causas dos homicídios. Ela é verificada em diversos estudos que investigam a origem da violência. Cerqueira e Soares (2010) e Chintrakarn e Herzer (2012) analisam a desigualdade da renda e verificam o seu impacto na explicação dos homicídios. Quanto maior a disparidade de renda, principalmente entre brancos e negros, maior é a violência. Agnew (2016) também mostra evidências do efeito da desigualdade econômica sobre a violência, mas alerta que a renda da família e as políticas públicas inibem o aumento dos homicídios.

Outros estudos utilizam variáveis que identificam a desigualdade entre os indivíduos, como o índice de Gini, utilizado no estudo de Fajnzylber, Lederman e Loyaza (2002), e a taxa de pobreza, utilizada em Bourguignon (1999). O estudo de Messner, Raffalovich e Sutton (2010) utiliza a mortalidade infantil e a taxa de fertilidade (número de nascidos por mulher) é usada para explicar os homicídios em Neanidis e Papadopoulou (2013) e Easterlin e Shapiro (1979). A relação entre território e desigualdade também explica o número de homicídios, como nos estudos de Gaigné e Zenou (2015) e de Menezes et al. (2013).

Há ainda uma linha de pesquisa que considera a desigualdade advinda da falta de investimento em educação. Gould, Weinberg e Mustard (2002) mostram que a presença de mão de obra masculina desqualificada está positivamente relacionada com a violência. Já Tcherni (2011) relaciona a pobreza com o baixo nível educacional, que explica o aumento do número de homicídios. Nesses estudos, a conclusão é de que, sem reduzir o hiato educacional que promove a desigualdade, não há como reduzir a violência.

Por fim, alguns economistas analisam a desigualdade do mercado de trabalho e a relacionam com os homicídios. De forma direta, Raphael e Winter-Ebmer (2001) e Altindag (2012) mostram que o crescimento do desemprego aumenta o número de homicídios. A conclusão empírica verificada confirma a hipótese de Becker, na Economia do Crime. Porém, em Becker (1968), a relação entre violência e desemprego é analisada racionalmente, via custo de oportunidade, com os rendimentos do crime; nos estudos anteriores, o desemprego é um fator de aumento da desigualdade, já que atinge a população mais desqualificada (menor grau de capital humano – desigualdade social), com menos condições (desigualdade de renda) e residente nas regiões mais vulneráveis (desigualdade territorial). Neste sentido, o desemprego representa uma fonte da desigualdade no mercado de trabalho.

O desemprego cíclico é analisado em Engelen, Lander e Essen (2016) e em Fallahy e Rodrígues (2014). Em ambos os casos, a conclusão aponta para a relação entre desemprego e desigualdade como fator de promoção da violência (Burdett; Lagos; Wright, 2003). Apenas o estudo de Enamorado et al. (2016) se aproxima das hipóteses da Economia do Crime, ao relacionar a violência com a desigualdade e a presença de Crime Organizado e tráfico de drogas.

Em todos os estudos que encontram uma relação estatisticamente significativa entre desemprego e homicídio, a taxa de desemprego está relacionada com alguma desigualdade social (raça) ou estrutural (mercado de trabalho com baixo nível educacional). Percebe-se que a hipótese inicial de Becker (1968) não é facilmente adaptável ao contexto da violência.

Há ainda estudos que relacionam a violência com o ambiente, como em Rodrigues e Armstrong (2019), que mostram como a intervenção militar no estado do Rio de Janeiro, em 2018, aumentou os registros de homicídios e não reduziu a violência. O ambiente com crime organizado e o tráfico de drogas também impulsiona o aumento da violência, como mostra o estudo de Cardoso et al. (2016). Além de fatores associados ao ambiente, há ainda fatores comportamentais, ligados ao perfil psicológico do indivíduo, como homicídios provenientes de distúrbios comportamentais, preconceitos (homofobia) e crimes de ódio, como o feminicídio (Cerqueira, 2014).

Percebe-se que os estudos da Economia que identificam as causas da violência estão mais relacionados ao fenômeno da desigualdade (social, econômica e geográfica) do que à hipótese do custo de oportunidade do salário e entrada no mercado do crime. Os problemas do desenvolvimento afetam a desigualdade e incentivam a violência, mesmo com a presença de crescimento econômico, como mostram os estudos de Anderson (1976), Goldthorpe (1974), Hirsch (1976) e Lipset (1979). A desigualdade social e econômica afeta a violência, conforme apontam diversos estudos, como Blau e Blau (1982), Messner (1982, 1983) e Bailey (1984). Há uma dicotomia, os estudos aplicados rejeitam a teoria econômica ortodoxa (Economia do Crime), porém não apresentam um arcabouço teórico que sustente os fatos apresentados.

Os estudos que explicam a taxa de homicídios em função da desigualdade utilizam a região e as características dos indivíduos como vetores de diferenças (heterogeneidade estrutural). O estudo de Peres et al. (2011) utiliza a diferença entre regiões, onde a periferia da cidade concentra os casos de violência. Logicamente, a região é de alta exclusão e abriga os indivíduos com menor renda e escolaridade. O perfil mais utilizado nos estudos empíricos aborda as seguintes características: i) homem, ii) negro; iii) idade entre 15 e 25 anos, iv) residente na periferia. Os trabalhos de Cardoso et al. (2016) e Soares Filho (2011) mostram que este perfil explica a grande maioria dos casos de homicídios no Brasil.

A desigualdade pode ser verificada no baixo desempenho escolar do perfil mais associado aos homicídios, como mostra o estudo de Fagan e Western (2005). O baixo nível educacional explica a manutenção da desigualdade e, indiretamente, o aumento da violência. Apodaca et al. (2015) mostram que este perfil de indivíduo ainda apresenta baixa participação no mercado de trabalho, o que explica a desigualdade de renda. Os homicídios se concentram justamente na população mais vulnerável, com menor nível de renda e de educação, residentes nas periferias.

Por fim, a idade é um fator de explicação da violência, que se concentra mais entre os jovens. A teoria define este comportamento como a curva de idade-crime. Estudos como Cerqueira (2014), Gawryszewski e Costa (2005) e McCall, Land e Cohen (1990) identificam essa relação como significativa para explicar os crimes violentos e contra o patrimônio. Cohen e Land (1987) são os primeiros a identificarem este comportamento na análise dos crimes violentos, porém as evidências mostram que esse comportamento se repete para os demais tipos de crimes. A explicação é que os crimes, assim como homicídios, são concentrados na faixa mais jovem da população, que se inicia no final da adolescência até o início da idade adulta.

Todos esses estudos confirmam que os homicídios atingem mais o perfil masculino, negro, jovem e de periferia. Estudos aplicados, como o Atlas da Violência, do Ipea, confirmam este cenário. A estratégia empírica adotada avança sobre essa discussão, apresentando resultados com os dados nacionais que entram em sintonia com os estudos internacionais, determinando a causalidade e a intensidade desta relação entre as variáveis socioeconômicas e a taxa de homicídios no Brasil. Esta discussão é apresentada a seguir.

Os dados de homicídios no Brasil são disponibilizados pelo DATASUS, por meio do Sistema de Informações de Mortalidade (SIM), que abrange todas as informações de mortes no Brasil. A compilação utilizada com os microdados do SUS é da Plataforma de Ciência de Dados Aplicada à Saúde (PCDaS), da Fundação Oswaldo Cruz.

O período de análise consiste do ano de 2006 até 2019. A série disponibilizada se inicia no ano de 1996, mas a metodologia é diferente da atual utilizada, que muda justamente no ano de 2006, onde se inicia esta pesquisa. Entre as variáveis disponíveis, utiliza-se a variável CIRCOBITO (abreviação de circunstância do óbito), que assume os seguintes valores: 1 (acidente), 2 (suicídio), 3 (homicídio), 4 (outros), 9 (ignorado). Ela foi transformada em uma variável binária, na seguinte forma:

Homicídioit={1seCIRCOBITO30seCIRCOBITO1,2,4e9 (1)

Onde a variável dependente é definida a partir de duas hipóteses: i) todos os indivíduos que estão no SIM e ii) os indivíduos com morte violentas. O período e a esfera geográfica são iguais para as duas variáveis dependentes. A diferença reside no agrupamento, enquanto a variável i abrange todos os óbitos no Brasil, a variável ii contempla apenas as mortes violentas; neste sentido, a estimativa será diferente em termos dos parâmetros estimados. Em termos estatísticos, a segunda variável considera apenas a variável original Circunstância do Óbito (CIRCOBITO), com as demais variáveis de causas de mortes como dados perdidos. A primeira variável considera os dados perdido como zero, comparando com qualquer tipo de morte do SIM.

A estimativa das variáveis de Homicídioit pode ser realizada por modelos Logísticos, que pertencem à classe de Modelos Lineares Generalizáveis (GLM). Com a base de microdados, pode-se verificar a diferença entre os indivíduos, sem a necessidade de se usar uma taxa, como a maioria dos estudos aplicados. A vantagem reside na maior capacidade de se verificar uma relação de causalidade sem interferência indireta de outras variáveis. A estimativa por regressão logística ainda permite a determinação da taxa de variação (sensibilidade) entre as variáveis explicativas (independentes) e os homicídios (dependente). O modelo a ser estimado é:

As variáveis independentes são: a idade do indivíduo (considera apenas indivíduos acima de quinze anos), a escolaridade (faixas de anos de estudo, de zero a cinco), dummy CBO (Código Brasileiro de Ocupações), que mostra se o indivíduo trabalha (1) ou não trabalha (0), e uma dummy para o gênero masculino. Após a estimativa de (2), é introduzida a variável de controle do grupo racial, que pode ser: i) branco ou ii) pretos e pardos. Como estas variáveis são binárias, as estimativas são realizadas de forma separada:

As variáveis de controle de raça são da própria base de dados SIM. Nenhuma variável foi criada para este estudo. Em relação ao conjunto de variáveis utilizadas nas estimativas, a Tabela 1, a seguir, apresenta as estatísticas descritivas calculadas.

O valor da variável CBO é igual à variável Homicídios (geral). A exatidão se dá pela transformação dos dados perdidos em zero, ou seja, se a informação sobre o emprego é inexistente, assume-se que o indivíduo não está trabalhando.

As demais diferenças são de 9.696.590 (36,80%) para a escolaridade, 1.755.196 (6,66%) para a idade de adulto, o que exclui os menores de 15 anos, portanto, este total inclui, além dos dados perdidos, os menores de 15 anos. As variáveis de raça (branca e preta/parda) apresentam uma diferença de 3.552.786 (13,48%).

Para os dados perdidos que ultrapassam 10% da amostra (Miot, 2019), é importante definir a sua aleatoriedade, o que conclui que a distribuição dos dados faltantes apresenta a mesma distribuição da amostra e a sua falta não interfere nos resultados. A Tabela 2, a seguir, mostra as correlações entre as variáveis.

Os valores médios das variáveis independentes em relação aos homicídios mostram que a idade média dos indivíduos que morrem de homicídios é de 30,82 anos, enquanto a média das mortes violentas é de 46,62 anos, e para todos os óbitos no Brasil a média é de 66,39 anos. Estes valores consideram apenas os indivíduos com mais de 15 anos (adultos) e não são a expectativa de vida dos indivíduos no país, mas a idade média de óbito dos indivíduos. A diferença entre a média de todas as mortes e os homicídios é de 35,57 anos, mais do que a média das mortes por homicídios. O elevado número de homicídios reduz a vida média do brasileiro que morre por homicídios em mais de três décadas em relação às demais causas de morte no país.

O valor médio da escolaridade é maior para os indivíduos que morrem por homicídios em relação às demais mortes violentas e demais mortes. Há uma forte influência da população mais idosa na média geral, que possui menor escolaridade. O mesmo vale para os indivíduos empregados (CBO), a média entre os indivíduos com mortes violentas é praticamente igual às mortes por homicídios, e ambos são maiores do que a média geral. Como os dados perdidos são distribuídos aleatoriamente (ver o teste de correlação sem significância), as diferenças nas médias refletem diferenças populacionais (estruturais).

Há diferenças significativas em relação ao gênero. Os indivíduos do gênero masculino representam 91% dos homicídios do país, no período analisado, e 75% das mortes violentas; para o total de mortes, o gênero masculino representa 55% do total de óbitos.

Além do gênero masculino, os homicídios também se concentram na população preta e parda. A população branca responde por 31% dos homicídios, enquanto a população preta e parda representa 67%. Nas mortes violentas, a diferença é pequena, com 50% e 48%, respectivamente. Para o total de mortes, a população branca representa 58% do total de mortes, enquanto a população preta e parda representa 40%. O valor de mortes da população branca é maior apenas para o total de mortes; para as mortes violentas, a população preta e parda apresenta um valor médio ligeiramente menor, porém, nos homicídios, a taxa é mais do que o dobro.

As estimativas realizadas são apresentadas na próxima seção em duas etapas. A primeira é a própria estimativa e sua robustez, assim como os sinais e a significância estatística. A segunda é a razão de possibilidade ou razão de chance (Odds Ratio), que determina a possibilidade de ocorrência da variável de controle em relação à ocorrência de óbito por homicídio.

As estimativas são apresentadas a seguir, na Tabela 4.

Por fim, a Tabela 5, a seguir, apresenta a Razão de Chance (Odds Ratio) calculada para todas as estimativas realizadas, o que permite interpretar o valor da mudança do Homicídio em relação às variáveis de controle.

Esse estudo desenvolveu um modelo econométrico que apresenta algumas contribuições para o debate sobre os fatores que explicam os homicídios no Brasil. O modelo estimado utiliza os microdados do SIM e as relações encontradas são do indivíduo. Os estudos analisados na literatura aplicada são regionais, geralmente consideram o município como objeto de análise e a sua Taxa de Homicídio. As relações encontradas neste estudo corroboram as conclusões da literatura nacional, ou seja, a Taxa de Homicídio do município e a probabilidade de óbito por homicídio do indivíduo apresentam os mesmos resultados.

Esses resultados mostram que o perfil “homem, jovem e negro” é a principal vítima de homicídio no Brasil entre 2006 e 2019. Este artigo mostra que a diferença entre os demais tipos de óbito e os óbitos violentos em relação aos homicídios é maior, o que indica uma proximidade maior entre os homicídios e as mortes violentas. No modelo estimado, os resultados calculados são menores para as mortes violentas.

Outras contribuições deste modelo são relacionadas com o impacto diferente da chance de óbito masculino (em relação ao feminino), nos óbitos em geral e nos óbitos violentos em relação ao homicídio. A chance de um homem morrer de homicídio é duas vezes maior em relação ao óbito violento e cinco vezes maior em relação a qualquer tipo de óbito. Além da chance masculina ser maior que a feminina, o tipo de óbito faz diferença, as chances de morte violenta são mais próximas do homicídio. Além do gênero masculino, verifica-se a diferença de cor. Enquanto um indivíduo branco apresenta menor probabilidade de óbito por homicídio (-60%), afrodescendentes (negros e pardos) apresentaram 160% a mais de chance de morte por homicídio (+160%).

O resultado que se mostrou dúbio foi o impacto do CBO (ter ocupação). A literatura aplicada é cética em relação ao resultado dos economistas, que concluem que o desemprego afeta a Taxa de Homicídio. A variável em questão é mais generalista e indica se o indivíduo tem uma ocupação, o que inclui o mercado informal de trabalho (não necessariamente a ocupação é com carteira assinada). Nesse sentido, a variável não deve ser diretamente comparada com a perspectiva da Economia do Crime. Os resultados apontam que existem diferenças entre os homicídios comparados com as mortes violentas e as mortes em geral. Ter uma ocupação aumenta a possibilidade de morte por homicídio em relação às mortes violentas (suicídio e acidentes, se o homicídio que é classificado como morte violenta também). Porém, para todas as mortes não violentas, ter uma ocupação reduz a probabilidade de morte por homicídio quando as estimativas da idade e da escolaridade assumem o termo quadrático (que claramente apresentou maior consistência estatística). Mais estudos devem se debruçar sobre esse tema, sob as condições de modelo quadrático (a literatura internacional discute essa relação, a literatura nacional não, justamente por utilizar variáveis agregadas).

Com essas conclusões pode-se debater com a literatura aplicada que sugere políticas públicas para a redução dos homicídios. Alguns autores apontam a necessidade de redução da desigualdade, como o combate à pobreza (Meloni, 2014) e a redução da desigualdade entre brancos e negros (Lafree; Baumer; O’Brien, 2010). Para amparar a redução da desigualdade, Braun (2019) propõe aumentar o salário-mínimo e Machado et al. (2018) avaliam a manutenção de programas de transferência de renda, como o Bolsa Família. Tais sugestões estão de acordo com a conclusão de relação negativa entre ter ocupação (emprego) e reduzir o homicídio (porém, sem efeito sobre as mortes violentas).

Outros temas ligados à educação podem ser percebidos com estes resultados. Por exemplo, a evasão escolar aumenta a possibilidade do indivíduo morrer por homicídio. Por outro lado, a adoção de políticas de cota por cor para acesso ao Ensino Superior reduz a violência.

Uma segunda questão importante reside na relação entre a idade do indivíduo e os homicídios. A maior participação de jovens nos crimes violentos já é de conhecimento da literatura internacional há décadas e o Brasil não é exceção à regra. Vários estudos apontam que a redução atual nos índices de violência é função do envelhecimento da população (menor número de jovens). As estimativas realizadas mostram uma pequena, mas significativa, diferença na idade do indivíduo e a possibilidade de morte por homicídio em relação às mortes violentas e às demais mortes. Enquanto a morte por homicídio é 90% maior para indivíduos mais novos em relação aos mais velhos, para todas as mortes, a possibilidade de homicídio é 95% maior em relação aos demais indivíduos, em relação às mortes violentas. A diferença de 5% mostra que a curva de idade-crime ainda é um importante fator de explicação da violência pela perspectiva demográfica. Estudos futuros podem aprofundar esta relação e separar a tendência natural de queda da violência da adoção de políticas públicas. Muitos estudos aderem à simples redução da violência com a introdução de uma iniciativa de intervenção, esquecendo-se da tendência demográfica, que é mais forte no caso do Brasil, que vive uma transição populacional mais intensa.

A partir dos resultados apurados neste trabalho, devem-se incorporar mais variáveis do SIM nas estimativas, como a localização do indivíduo (estado, município, capital). A incorporação do espaço ajudará na discussão de políticas públicas voltadas para a redução da violência, partindo-se da hipótese de heterogeneidade espacial (os óbitos por homicídios são concentrados em algumas localidades). Esse debate está ligado à premissa de mudança demográfica (envelhecimento da população e urbanização) e pode ser discutida em um modelo de impacto de fatores ambientais sobre a mortalidade por homicídio do indivíduo.