UMA ANÁLISE DO PERFIL DA VITIMIZAÇÃO NO BRASIL RESUMO

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1 UMA ANÁLISE DO PERFIL DA VITIMIZAÇÃO NO BRASIL João Paulo Moreira de Carvalho Souza 1 Marina Silva da Cunha 2 Área 7: Microeconomia e Economia Industrial Classificação JEL: C01, C2, C25 RESUMO O objetivo deste trabalho é verificar se há um perfil específico das vítimas dos delitos de furto e/ou roubo, tentativa de furto e/ou roubo e agressão. Além disso, busca-se analisar possíveis alterações na vitimização do brasileiro de 1988 para 2009, com base nas informações da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD/IBGE) e na estimação de modelos lógite. Os resultados encontrados corroboram a teoria e mostram que fatores como atratividade da vítima, proximidade a potenciais ofensores, por exemplo, interferem nas chances de um indivíduo sofrer os delitos analisados. Constatou-se, em geral, uma maior homogeneidade das chances de vitimização para as características pessoais dos indivíduos, mas sua maior heterogeneidade espacial no País, do final da década de 1980 para o final da de Os resultados sugerem que categorias mais vulneráveis passam a ter maiores chances de vitimização, tais como mulheres e jovens, e que a proporção de indivíduos vitimados no País aumentou nos três tipos de delitos estudados. Palavras-chave: Teoria Econômica do Crime, modelo lógite, vitimização. ABSTRACT The objective of this paper is to check for a specific profile of the victims of crimes such as theft and/or robbery, attempted theft and/or robbery and assault. In addition, examine possible changes in the brazilian victimization from 1988 to 2009, based on information from the National Household Sample Survey and the estimation of logit models. The results corroborate the theory and show that factors such as attractiveness of the victim, proximity to potential offenders, for example, interfere in chances of an individual be victimized by crimes analyzed. In general, exist a greater homogeneity of the odds of victimization for personal characteristics, but a greater spatial heterogeneity in the country, from late 1980s to the end of The results suggest that the most vulnerable now have greater chances of victimization, such as women and youth, and that the proportion of individuals victimized in the country increased in the three types of crimes studied. Keywords: Economic Theory of Crime, logit model, victimization. 1 - INTRODUÇÃO Segundo o Escritório das Nações Unidas para Drogas e Crime, no ano de 2009 foram registrados quase sessenta mil ocorrências de homicídios no Brasil, superando cinquenta ocorrências por cem mil habitantes. Já no que tange aos chamados crimes contra o patrimônio, o 1 Mestrando em Teoria Econômica pela Universidade Estadual de Maringá (UEM-PR), bolsista Ipea/Anpec PNPD (Programa de Pesquisa para o Desenvolvimento Nacional). joao-paulocarvalho@hotmail.com. 2 Professora Drª do Programa de Pós-Graduação em Economia da Universidade Estadual de Maringá (UEM-PR), E- mail: mscunha@uem.br.

2 cenário não é animador, segundo dados do Fórum Brasileiro de Segurança Pública, o número de roubos para o ano de 2009 foi superior a um milhão de ocorrências. 3 Além disso, segundo o Ministério da Justiça, os gastos públicos com segurança somaram um montante superior a trinta bilhões de reais para o ano de Evidências indicam que há uma relação entre a chance de sofrer alguns tipos de crimes e as características individuais, tendo em vista que essas ajudam a determinar o estilo de vida e, com isso, a rotina de cada pessoa (COHEN et al., 1981). Nesse sentido, analisar a probabilidade de vitimização consiste em tarefa útil, pois busca identificar o perfil dos indivíduos que sofrem com maior freqüência determinados tipos de delitos. No Brasil, há alguns trabalhos seguindo essa linha de pesquisa em que se busca analisar a probabilidade de indivíduos serem vítimas de determinados tipos de delitos, entre os quais: Andrade et al. (2004), Gomes et al. (2008) e Madalozzo e Furtado (2011). Características como nível de renda, escolaridade e exposição de indivíduos em locais públicos podem ampliar a chance de vitimização. Quanto maior for a renda do indivíduo, por exemplo, maior seria a atratividade da vítima em potencial, o que pode elevar a chance de sofrer um delito contra o patrimônio, caso não invista em segurança privada. Por outro lado, ainda na área de economia do crime, há trabalhos que procuram identificar os determinantes da criminalidade. Segundo Gutierrez et al. (2004) desigualdade de renda, desemprego e grau de urbanização são positivamente relacionadas com os níveis de criminalidade. Para Lisboa e Andrade (2000) o aumento do salário real e queda da desigualdade parecem ter efeito inverso nas mesmas. Seguindo a primeira perspectiva, este trabalho tem por objetivo principal analisar como as características pessoais das vítimas, a exemplo de gênero, cor, nível de escolaridade, idade, dentre outras, podem influenciar na probabilidade de sofrerem delitos. São utilizadas as informações da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), para os anos de 1988 e 2009, quando o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística realizou pesquisa sobre o tema. Assim principal contribuição desse trabalho é analisar uma pesquisa para o Brasil, enquanto os demais trabalhos sobre o perfil da vitimização têm como foco, notadamente, alguma determinada região. Ademais, busca-se verificar possíveis mudanças nesse perfil, do final da década de 1980 para o final da de Esse trabalho está organizado, além dessa introdução, em quatro seções. Inicialmente, na seção seguinte se faz um resgate da literatura teórica e empírica sobre o tema estudado. A base de dados e o método são apresentados na seção três, em que são definidas as variáveis utilizadas e o modelo lógite para o estudo da probabilidade de vitimização do brasileiro. Os resultados e discussões estão na seção quatro. Por fim, os principais resultados do trabalho são sumariados nas considerações finais. 2 TEORIA ECONÔMICA DO CRIME E EVIDÊNCIAS 2.1 MODELOS TEÓRICOS O fenômeno da criminalidade vem sendo estudado por diversas áreas do conhecimento, tendo em vista sua crescente relevância, devido aos custos econômicos e humanos que esse tipo de atividade acarreta. A contribuição das Ciências Econômicas começou, de certa maneira, um tanto tardia e adquirindo força no final dos anos 1960 com os trabalhos de Fleisher (1963, 1966) e Ehrlich 3 Consiste no número total de roubos registrados pelo Ministério da Justiça, Secretaria Nacional de Segurança Pública Senasp, Secretarias Estaduais de Segurança Pública e Defesa Social, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE, nestes estão inclusos roubos a instituições financeiras, de carga, veículo, dentro outros.

3 (1967) 4. Porém é com Becker (1968) que a análise do fenômeno ganha força no campo da economia, buscando analisar o efeito que certas variáveis têm sobre a oferta de crime. Fleisher (1963) verificou os efeitos do desemprego sobre a delinquência juvenil. Foram analisadas taxas de delinquência e outras variáveis considerando idade e o tempo, e foram encontradas evidências de que o desemprego tem efeito positivo e significativo sobre a delinqüência juvenil. A partir de dados fornecidos pelo FBI (United States Federal Bureau of Investigation), Fleisher (1966) traz indícios de que apenas mudanças na renda não podem explicar o comportamento delinquente ao longo do tempo. Já no que tange ao Modelo de Becker, o mesmo tem seu desenvolvimento com base no paradigma marginalista e parte da idéia que tanto produtores quanto consumidores otimizam suas decisões no mercado, buscando conseguir individualmente sua satisfação. O setor ilícito se constitui em um ramo da atividade econômica e sua magnitude depende de condições de mercado, estando assim relacionados com o nível de utilidade marginal que o indivíduo poderá obter se dedicando a atividades ilícitas no lugar de ocupar seu tempo com as lícitas 5. No trabalho de Becker (1968) a questão é responder quanto de recursos destinados ao combate e prevenção da criminalidade devem ser gastos e como deve se dar as punições de maneira a fazer com que a legislação seja cumprida. Desta forma, seria necessário encontrar o nível ótimo de infrações e de punições para a sociedade, ou seja, determinar o nível de infrações e de punições que minimizem os custos sociais. O método usado formula uma medida da perda social por infrações e encontra despesas de recursos e punições que minimizam essa perda. Outros dois objetivos consistem em analisar a natureza das punições e julgar as respostas dos infratores. O estudo desenvolvido por Gary Becker, a partir da análise econômica, procura dar suporte a políticas públicas e privadas que visem combater as atividades ilícitas. Pelo modelo, busca-se então a minimização dos custos sociais advindos das atividades criminais. Becker (1968) explicita que a multa deve ser a forma predominante de punição, com o confinamento em instituições sendo usado exclusivamente para infrações mais sérias. As multas máximas a serem aplicadas dependem somente do dano marginal ou custo marginal realizado pelos infratores, e não do gênero, raça, ou da posição econômica e ou social dos mesmos. Já a determinação do número máximo de infrações e a severidade de punição são simplificadas pelo uso das multas. Outra contribuição importante é dada por Hindelang et al. (1978), que busca analisar as conexões entre o estilo de vida do indivíduo com a vitimização. Posteriormente, Cohen et al. (1981) propõem uma extensão deste modelo, considerando a probabilidade de encontro entre possíveis vítimas e ofensores, assim como os tipos de ações que as pessoas podem tomar para se proteger dos criminosos. Desta maneira, a chave desse modelo consiste em entender como características pessoais (cor, renda, idade, etc) podem explicar as chances dos indivíduos serem vitimados. Entre os principais fatores que determinam essa probabilidade estão exposição, proteção, proximidade de potenciais ofensores, atratividade do alvo e características específicas de certos tipos de crimes. O Modelo em questão leva em consideração as relações de tempo-espaço que podem ampliar o risco de vitimização, esse é encarado como dependente do estilo de vida e atividades de rotina de cada indivíduo. O risco de vitimização aumenta a medida que as pessoas expõem suas propriedades e entram em contato com possíveis criminosos sem medidas de proteção adequadas. Cohen et al. (1981) criticam o modelo de Hindelang et al. (1978) alegando que os mesmos dão ênfase significativa para o papel do estilo de vida em mensurar os efeitos da desigualdade social no risco de vitimização. Alegam também que suas proposições oferecem uma fraca especificação que seria necessária para a construção de uma teoria formal. O modelo expandido então proposto 4 Trabalho empírico que trata da oferta de atividades ilegais, estando entre os artigos seminais no que tange a abordagem econômica do fenômeno da criminalidade, porém sem o estabelecimento de um modelo formal. Para maiores informações ver Ehrlich (1967). 5 Ehrlich (1973) sugere uma extensão do Modelo de Becker (1968), em que os indivíduos não somente alocariam o seu tempo se dedicando ao setor formal de trabalho ou a atividades ilícitas, mas poderiam distribuir seu tempo se dedicando entre as duas atividades.

4 procura estabelecer as ligações existentes entre a desigualdade social e cinco fatores que são fortemente relacionados ao risco de vitimização. Exposição diz respeito à freqüência com que indivíduos se expõe a locais públicos e/ou a situações consideradas de risco, jovens por exemplo tendem a gastar mais tempo nestes locais e muitas vezes em horários considerados inapropriados, podendo ampliar a sua probabilidade de vitimização. Já o fator proximidade refere-se ao fato de que quanto menor a distância física entre a residência de possíveis vítimas e aqueles locais onde possam se encontrar os criminosos, maior será as chances de encontro entre ambos, o que elevará a probabilidade de vitimização. Outro fator consiste na proteção, tendo em vista que as pessoas podem inibir a ação de criminosos por meio de alteração de suas rotinas diárias ou pela utilização de aparato destinado a segurança privada, sendo assim, indivíduos que investem nessa última tendem a sofrer menos delitos. Já atratividade do alvo se refere ao fato de que quanto maior for o nível de riqueza de cada um, maior será o ganho material potencial caso um criminoso ataque o indivíduo em questão, assim, pessoas com renda mais elevada, por exemplo, são alvos mais atrativos 6. O quinto e último fator sugere que características específicas de cada delito podem influenciar nas chances de vitimização, por exemplo, indivíduos que costumam circular com maior freqüência em via pública a noite tenderão a possuir maior probabilidade de sofrer delitos que costumam ocorrer nesse horário e nesse local. Com base em evidências empíricas sobre as conexões entre desigualdade e fatores que ajudam a determinar a probabilidade de vitimização, Cohen et al. (1981) elaboram três princípios. O primeiro princípio consiste no da homogamia. Segundo esse, indivíduos que compartilham características demográficas comuns com possíveis criminosos estão mais sujeitos a interagirem socialmente com os mesmos. Assim o fator de risco exposição se amplia, o que aumentará também a probabilidade de vitimização. Além disso, a similaridade de características fornece aos criminosos informações a respeito de vítimas em potencial, facilitando a execução do delito. Ainda de acordo esse princípio, pessoas de faixas de renda mais baixas, não brancos e os mais jovens tem maior exposição para com possíveis ofensores do que indivíduos de outras categorias de renda, cor e idade. O segundo princípio é o da proteção. Desse modo, a freqüência com que o indivíduo entra em contato com suas propriedades durante sua rotina irá alterar sua capacidade dissuasória de proteção contra a ação de criminosos. Por exemplo, aqueles indivíduos que moram sozinhos e trabalham fora, entram menos em contato com suas residências o que os tornam mais suscetíveis a sofrer a ação de possíveis ofensores. Parte-se do pressuposto que, neste caso, o contato menos freqüente da pessoa com a sua propriedade irá reduzir a proteção da mesma. Outra questão importante que diz respeito a este princípio é o fato de trazer evidências de que renda, cor e idade estão sistematicamente relacionadas com as diferenças no estilo de vida e como isto afeta a capacidade de proteção das pessoas. Sendo assim, quanto maior o nível de renda indica maior a capacidade de se defender da ação de possíveis criminosos. Contrariamente, indivíduos mais jovens (adolescentes e jovens) gastam mais do seu tempo fora de casa do que outras pessoas, o que reduz seu contato com suas propriedades além de ampliar sua exposição, fato que acarretará em redução de sua capacidade de proteção, há então uma correlação positiva entre idade e proteção. Já o terceiro e último princípio diz respeito ao da segregação residencial devido às dimensões da desigualdade. Com isso, pessoas tendem a estabelecer residência em áreas que são homogeneamente relacionadas com cor, renda e idade. Assim, quanto menor a renda maior seria a proximidade, de forma semelhante ocorre com idade e cor. Para Cohen et al. (1981) há evidências de que as interações sociais estão relacionadas com a vitimização criminal apenas na medida em que essas são colineares com diferenças na exposição ao risco, nos padrões de proteção, proximidade a potenciais ofensores e identificação lucrativa de possíveis alvos. Sendo assim, diferenciais no papel desempenhado pelo comportamento individual, 6 Partindo do pressuposto que os criminosos conseguem observar a atratividade do alvo, em função de sua riqueza, como postulado pelo modelo apresentado por Hindelang et al. (1978).

5 irão alterar a probabilidade de ser vitimado por certos tipos de delitos, ficando evidente a importância da rotina diária na sua determinação. 2.2 EVIDÊNCIAS Cohen et al. (1981), com base em dados da Pesquisa Nacional de Crime (National Crime Survey), para os anos de 1974 e 1976, trazem evidências que as interações sociais estão relacionadas com a vitimização criminal, na medida em que são colineares com diferenças na exposição ao risco, nos padrões de proteção, proximidade a potenciais ofensores e identificação lucrativa de possíveis vítimas. Sampson e Lauritsen (1990), por meio de dados provenientes da Pesquisa de Vitimização Nacional para a Inglaterra e País de Gales para os anos de 1982 e 1984, argumentam que crimes violentos e aqueles que sua probabilidade de ocorrer é influenciada por características pessoais, a exemplo de crimes contra o patrimônio, merecem um estudo mais aprofundado. Conforme Andrade et al. (2004), que estudaram crimes contra o patrimônio (furto, roubo e tentativa de furto/roubo), as características pessoais não são muito relevantes, porém, no que se refere a agressão, a idade do indivíduo parece ser o fator que influencia na probabilidade de ser vitimado por este tipo de delito. 7 Isto se deve ao fator já discutido anteriormente e consiste na exposição do alvo a locais públicos e a possíveis situações de risco e conflito. Já Gomes et al. (2008), utilizando a Pesquisa de Condição de Vida PCV para o Estado de São Paulo, referente ao ano de 1998 e de um modelo probit encontra evidências de que a probabilidade de vitimização está diretamente ligada a fatores como nível de renda, escolaridade e exposição do indivíduo a locais públicos e situações de risco. Madalozzo e Furtado (2011), com base em dados sobre vitimização do Instituto Futuro Brasil para os anos de 2003 e 2008 trazem evidências de que os principais fatores que influenciam a probabilidade de vitimização são as características demográficas, condições econômicas e hábitos pessoais. Já no que tange aos determinantes da criminalidade, Witte (1983) encontra indícios por meio da estimação de um modelo econométrico usando dados individuais, de que penalidades mais severas estão associadas a níveis menores de reincidência. Por outro lado, para Levitt (1997), não é possível afirmar que o combate ostensivo por parte da polícia possa reduzir de maneira efetiva o crime. Para Gutierrez et al. (2004) a desigualdade de renda, desemprego e grau de urbanização ajudam a determinar as taxas de crime, e são positivamente relacionadas com o fenômeno em estudo. Kume (2004) também encontra evidências semelhantes ao analisar os determinantes da criminalidade no caso brasileiro, segundo o qual, a desigualdade de renda e o grau de urbanização tem efeito positivo sobre o crime, enquanto que nível de escolaridade tem efeito negativo sobre o fenômeno. É importante lembrar que grande parte dos trabalhos empíricos encontram evidências de que algumas variáveis como a desigualdade de renda, as taxas de urbanização e o desemprego, têm efeito positivo nas taxas de criminalidade, isso pode ser verificado naqueles realizados por Mendonça et al. (2003), Gutierrez et al. (2004), Lemos et al. (2005), Oliveira e Junior (2009), Santos e Kassouf (2007). Outro trabalho empírico que merece ser destacado consiste no de Lisboa e Andrade (2000), que analisaram os Estados de Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo, entre 1981 e Os resultados indicam que um aumento do salário real e uma queda na desigualdade reduzem as taxas de homicídio, já a queda no desemprego parece aumentar as mesmas, além disso, gerações com maiores taxas de homicídio quando jovem tem uma tendência em apresentar maiores taxas de homicídio durante o restante de seu ciclo de vida. 7 Os dados utilizados no trabalho foram provenientes da Pesquisa de Vitimização realizada pelo Centro de Estudos em Criminalidade e Segurança Pública (Crisp), entre Março e Fevereiro de 2002 para a Cidade de Belo Horizonte.

6 Segundo Cerqueira e Lobão (2004), o fenômeno da criminalidade é muito complexo e seria inapropriado creditar a poucas variáveis os seus determinantes, porém os autores concluem que estes determinantes tem início a partir dos 2 ou 3 anos de idade durante um processo que eles chamam de processo distorcido de aculturação da criança e sugerem a importância do papel da família. Shikida (2001) encontra evidências de que mais emprego (com remuneração digna), anos de estudo e oportunidade contribuem para a diminuição ou até mesmo coibir os crimes lucrativos, de maneira a reduzir a migração de indivíduos para atividades ilícitas. Conforme Junior e Fajnzylber (2001), outra evidência consiste no fato de que coortes mais jovens estão mais sujeitas a sofrer homicídios do que aquelas consideradas mais velhas. Já Pezzin (2004) traz evidências do peso da família na decisão do indivíduo de engajar em atividades ilícitas. Os resultados desse estudo indicam que as estimativas que não levam em consideração o background familiar induzem à vieses significantes no efeito das variáveis. Utilizando-se do procedimento de Heckman (1979), Sachsida et al. (2008) conseguem encontrar evidências de que a forma de decisão ótima que motiva a criminalidade não é a mesma para os diferentes tipos de crime. Assim, se constata que há uma diferença entre a decisão do preso condenado por crimes violentos em relação aos demais presos condenados por delitos de outra natureza. Já Scorzafave (2008) utilizando da metodologia de diferenças em diferenças, analisa o impacto da campanha de entrega de armas sobre a incidência de óbitos com armas de fogo no Estado do Paraná, visto que foi o único estado a adotar essa política entre Janeiro e Junho de 2004 e se constata que políticas de buy-back não contribuem para a redução da violência. Suliano e Oliveira (2010) indicam a existência do efeito inércia sobre as taxas de crime, já que a criminalidade de períodos anteriores influencia nos períodos posteriores 8. Portanto, em geral, algumas evidências consistem no fato de que indivíduos com elevada renda e escolaridade tendem a sofrer mais crimes contra o patrimônio. Este fato está diretamente relacionado à atratividade do alvo, visto que o retorno material em potencial é maior para ofensores. Da mesma maneira, indivíduos mais jovens tendem a sofrer mais crimes, principalmente agressão, considerando sua exposição. As principais conclusões sugerem que desigualdade de renda, desemprego, taxas de urbanização tem efeito positivo sobre o crime, enquanto que escolaridade tem efeito negativo sobre este fenômeno. Ademais não se encontram evidências de que o aumento do policiamento ostensivo reduz o crime. 3 METODOLOGIA 3.1 BASE DE DADOS A base de dados utilizada no trabalho é da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), para os anos de 1988 e Para o ano de 2009, a amostra traz inicialmente informações referentes a pessoas, porém algumas exclusões foram necessárias. Desta forma, são excluídos da amostra os indivíduos que não responderam a parte da pesquisa referente à vitimização e à justiça, aqueles que declararam renda do trabalho nula ou ignorada, os que não declararam algum tipo de característica pessoal como idade, anos de estudo e raça. Os indivíduos com idade igual ou menor a 14 anos. Com isso, a amostra final ficou composta por indivíduos. Porém, com a utilização dos pesos para cada pessoa entrevistada, essa amostra corresponde a uma população estimada de indivíduos. No que diz respeito à PNAD de 1988, a amostra inicial traz informações de indivíduos. Seguindo o mesmo procedimento a amostra final ficou composta por pessoas e, utilizando os pesos, a população estimada é de pessoas. É necessário também salientar os tipos de crimes que serão analisados, a saber: furto (ato de apropriação de bens alheios sem que a vítima perceba a apropriação na hora de sua efetivação), 8 Mesma evidência é encontrada por Gutierrez et al. (2003).

7 roubo (ato de apropriação de bens alheios em que a vítima percebe a apropriação na hora de sua efetivação), tentativa de roubo/furto (quando o indivíduo é vítima de roubo, mas consegue evitá-lo), agressão (ato de ferir o outro com ou sem o uso de armas). 3.2 MODELO EMPÍRICO Foi utilizado o modelo lógite, com base em uma variável binária que capta o fato de o indivíduo ter sido vitimado (Y = 1) ou de não ter sido vitimado (Y = 0). São estimados três modelos, para analisar a probabilidade de vitimização por roubo ou furto, por tentativa de roubo ou furto e por agressão, tanto para 1988 quanto para Conforme Greene (2009), tem-se: Prob( Y = 1 x) = F( x, β) e Prob( Y = 0 x) = 1 F( x, β) (1) O conjunto de parâmetros β reflete o impacto das variáveis de controle (x) na probabilidade de vitimização. Considerando uma regressão linear, ' F ( x, β) = xβ E y x = F x, β, se pode construir o modelo de regressão, Tendo em vista [ ] ( ) ' y = [ y x] + ( y E[ y x] ) = xβ + ε E (2) No caso do modelo lógite, tem-se que a distribuição logística é: ' xβ e ' ( = 1 x) = = Λ( xβ) ' Prob Y (3) xβ 1+ e Os efeitos marginais foram utilizados para verificar a variação percentual da probabilidade do evento ocorrer [ ] quando uma variável independente é alterada, podem ser obtidos como segue, E y x ( ' β ) [ ( ' = Λ x 1 Λ xβ ) ]β (4) x Neste trabalho é utilizada uma interpretação comum na literatura dos efeitos marginais, em que são apresentados em termos das razões de probabilidade (odds ratio). Para o modelo lógite, conforme Cameron e Trivedi (2005, p. 470), tem-se: p = exp p = 1 p ln 1 p p ' ' ( xβ) ( 1+ exp( xβ ) ' exp( xβ) ' = xβ Assim, p ( p) 1 mede a probabilidade de ser vitimado (Y = 1) em relação a probabilidade de não ter sido vitimado (Y = 0) e é chamada de razão de probabilidade ou risco relativo. Conforme já ressaltado, são três os modelos estimados. Assim, foram criadas três variáveis binárias, uma para cada tipo de delito estudado, que assumiu valor igual a um quando o indivíduo foi vitima e zero caso contrário, conforme a tabela A1 do apêndice. No gráfico 1 estão as proporções de indivíduos vitimados em cada delito, em 1988 e 2009, em que se observa crescimento nas proporção de vitimização nos três delitos estudados, entre esses anos. As variáveis explicativas incluídas nas estimativas são: gênero, cor, idade, posição na família, condição na atividade, escolaridade, renda, região, unidade da Federação, região metropolitana e zona urbana, descritas na Tabela A1. 9 (5) 9 O valor da renda domiciliar (renda) da pesquisa de 1988 foi atualizado para setembro de 2009, utilizando o índice disponibilizado no site do IPEADATA para a PNAD, elaborado com base em Corseuil e Foguel (2002).

8 Gráfico 1 Proporção de individuos vitimados no Brasil, 1988 e 2009 Fonte: Elaboração própria, com base em informações das PNADs de 1988 e de Para uma análise mais detalhada das diferenças regionais de vitimização do brasileiro, os modelos foram também estimados substituindo as Grandes Regiões, pelas unidades da federação. Para tanto, foi criada uma variável binária para cada estado, com exceção do Estado de Rondônia, tomado como categoria de referência. É importante salientar que, para fins de comparação das duas pesquisas do IBGE, neste trabalho, uniram-se os Estados de Tocantins e Goiás no ano de RESULTADOS E DISCUSSÕES As estimativas dos modelos lógite para os crimes de furto e/ou roubo, tentativa e agressão para os anos de 1988 e 2009, estão na Tabela 1. Em geral, os coeficientes estimados foram estatisticamente significativos e os valores do pseudo R 2, que indicam o ajuste dos modelos, estão de acordo com o esperado. Com relação ao gênero do indivíduo, há evidências de que os homens são mais vitimados que as mulheres nos crimes estudos. Os resultados indicam que, para o ano de 1988, homens têm probabilidade 11,8% maior de sofrer furto e/ou roubo, 6,7% para tentativa e 18,9% para agressão, em relação às mulheres. Para o ano de 2009 as chances de vitimização são de 10,3%, 6,1% e 14,9%, respectivamente. Assim, verificou-se uma queda na probabilidade de sofrer qualquer desses delitos para os homens em relação às mulheres. Uma explicação para a ampliação das chances de vitimização da mulher pode ser sua maior inserção no mercado de trabalho nas últimas décadas, elevando sua exposição. Dessa maneira, verifica-se a captação do fator exposição do alvo para a característica gênero, pois homens tendem a sofrer mais delitos visto que se expõem com maior freqüência a locais públicos e em horários considerados inapropriados. Outro fator que também foi captado diz respeito à proximidade, pois pessoas do sexo masculino ao se exporem mais acabam por ter uma probabilidade maior de encontrar possíveis criminosos. Em 1988, os brancos possuíam uma chance 4% maior de sofrer furto e/ou roubo, enquanto que para 2009 a probabilidade de vitimização desses seria 2% menor do que para os não brancos. As chances de vitimização por tentativa dos indivíduos brancos parece ter se elevado de 1988 a 2009, sendo 1% menor do que os não brancos para o primeiro ano e 7% maior no que diz respeito ao último. Já no que se refere à agressão, a probabilidade de sofrer esse delito por parte dos brancos, que já era menor em 1988, apresentou-se ainda mais baixa para 2009 (representando uma chance de 14% menor de vitimização em relação aos não brancos). O fato de indivíduos não brancos terem uma probabilidade maior de sofrer agressão pode estar associado a questões socioeconômicas, tendo em vista que indivíduos não brancos tendem a ter rendas mais baixas e podem se expor com maior freqüência a situações consideradas de risco e conflito.

9 Ao se analisar a vitimização por furto e/ou roubo, de acordo as faixas etárias, se observa queda na probabilidade de sofrer esse delito, de 1988 para 2009, nas faixas etárias mais elevadas em relação às mais jovens. Assim, enquanto, em 1988, os indivíduos mais vitimados eram de faixas etárias mais elevadas, em 2009, está entre os mais jovens, o que pode ser atribuído aos fatores exposição do alvo, proteção e proximidade de potenciais criminosos. De um lado, indivíduos com idade mais avançada tendem a ser alvos potenciais mais vulneráveis, de outro, jovens tendem a se expor mais em locais públicos e podem ter uma maior probabilidade de encontrar possíveis criminosos durante sua rotina diária. Tabela 1 - Resultados das estimações dos modelos lógite por características pessoais, em razões de probabilidade, Brasil, 1988 e Características das vítimas Furto e/ou Furto e/ou Tentativa Agressão Tentativa Agressão roubo roubo (2) (3) (2) (3) (1) (1) Gênero Masculino 1,118 1,067 1,189 1,103 1, Cor Branco 1,041 0,994 0,968 0,980 1, a 24 1,079 0,991 0,840 1,077 1, a 29 1,215 1,073 0,736 0,922 0, Idade 30 a 34 1,410 1,025 0,579 0,966 1, a 39 1,340 1,045 0,553 0,913 1, a 44 1,348 1,116 0,652 0,914 0, ou mais 1,340 1,070 0,352 0,869 0, Nível 2 1,188 1,256 1,053 1,117 1, Escolaridade Nível 3 1,501 1,659 1,059 1,379 1, Nível 4 1,878 2,341 0,878 1,566 1, Nível 5 2,254 2,886 0,983 1,719 1, Condição na Cônjuge 0,521 0,593 0,534 0,593 0, família Filho 0,556 0,385 0,711 0,779 0, Renda Condição na atividade Região 150 a 300 1,005* 1,137 0,853 1,042 1, a 500 0,960 1,015 0,691 0,993 1, a ,047 1,024 0,602 1,018 1, a ,027 1,121 0,477 1,060 1, a ,190 1,381 0,415 1,159 1, ou mais 1,309 1,338 0,392 1,346 1, Ocupado 1,321 1,265 1,374 1,394 1, Nordeste 0,881 0,908 0,777 0,739 0, Sudeste 0,767 0,794 0,883 0,467 0, Sul 0,948 0,881 1,114 0,554 0, Centro-Oeste 0,997* 1,357 0,921 0,729 0, Região Metropolitana Sim 1,410 1,701 1,713 1,484 1, Área urbana Sim 1,595 1,854 2,109 2,326 2, Amostra , , , , ,553 Pseudo R ,0540 0,0374 0,0395 0,0385 0,0330 Log likelihood (Prob > chi2) ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Nota: (--)* Valores estatisticamente não significativos, com um nível de 5%. Fonte: Dados da pesquisa, com base em informações das PNADs. Tendência semelhante parece existir para tentativa no que se refere aos dois anos aqui analisados, já no que diz respeito à agressão, os resultados das estimações também corroboram os efeitos esperados pela Teoria Econômica. Nesse caso, as faixas etárias mais sujeitas a sofrer esse

10 crime são as mais jovens para os dois anos analisados, de maneira geral, parece ter ocorrido elevação da chance de sofrer esse delito de 1988 para 2009, em relação à categoria de referência de até 19 anos de idade. Verifica-se que os chamados crimes contra o patrimônio tendem a atingir mais pessoas com elevado grau de instrução. Foi possível observar, nos modelos de furto e/ou roubo e tentativa, o fator atratividade do alvo, pois a medida que aumentam os anos de estudo, geralmente há elevação da renda, fato que torna pessoas com alta escolaridade mais atrativas. Em geral, nota-se redução da probabilidade de vitimização dos indivíduos mais qualificados, em relação aos menos qualificados, nos três delitos analisados, de 2009 para Assim, para furto e/ou roubo e tentativa, há indícios de que indivíduos com maior escolaridade têm maiores chances de sofrer esses delitos, enquanto que para agressão os resultados sugerem que pessoas com menos anos de estudo são mais vitimadas. Tendência semelhante pode ser observada no que se refere a níveis de renda para ambos os anos em estudo. Em relação à posição na família, mesma evidência é encontrada tanto para 1988 quanto para Cônjuge e filho possuem menor probabilidade de sofrer furto e/ou roubo, tentativa, assim como agressão, que o chefe e os demais membros da família. Porém, verifica-se aumento da probabilidade de sofrer esses delitos de 1988 para 2009, para esses indivíduos. Por exemplo, em 1988 a chance de o filho sofrer furto e/ou roubo era 44,4% menor, enquanto que em 2009 passou a ser 22,1% inferior aos demais membros da família. No que se refere à condição na atividade, nota-se que indivíduos ocupados possuem mais chances de ser vitimados que os não ocupados. Da mesma maneira, pessoas que vivem em regiões metropolitanas também são mais vitimadas, que aquelas que residem em região não metropolitana. Esse fato pode estar relacionado a fatores como proximidade e exposição, visto que regiões mais densamente povoadas tendem a aumentar a probabilidade de encontro entre vítimas e criminosos, assim como amplia a exposição dos indivíduos a ofensores. Nota-se ainda, um aumento significativo na probabilidade de sofrer todos os delitos estudados para os indivíduos que vivem em zonas urbanas em comparação com aqueles de zonas rurais. Em 1988, a probabilidade de sofrer furto e/ou roubo na zona urbana foi maior que na zona rural em 60% e saltou para 132%, em Com relação à tentava de roubo/furto e agressão esses valores passaram de 85% para 115% e de 110% para 125%, respectivamente. Por fim, verifica-se que há diferenças regionais estatisticamente significativas na probabilidade de vitimização do brasileiro, com apenas uma exceção em 1988, no modelo 1, para a Região Centro-Oeste. Ademais, em geral, pode-se constatar redução das chances de sofrer todos os delitos aqui estudados na comparação 1988 com 2009, em relação à Região Norte. Uma exceção é a Região Nordeste, no caso de agressão, em que ocorre um aumento na probabilidade de ocorrência de vitimização. Pode-se observar que indivíduos que vivem na Região Nordeste são os mais atingidos por furto e/ou roubo e agressão, já aqueles que se encontram no Centro-Oeste estão mais sujeitos a sofrer tentativa. Buscando analisar com maiores detalhes essas diferenças regionais da probabilidade de vitimização no País, os modelos da Tabela 1 foram estimados novamente, substituindo as Grandes Regiões pelas Unidades da Federação. Esses resultados estão na Tabela A3, em que o Estado de Rondônia é tomado como referência. Primeiramente, se pode notar uma queda na probabilidade de vitimização por furto e/ou roubo e tentativa, quando se comparam os resultado de 2009 e os de 1988, enquanto o contrário é verificado no que para agressão, em relação a Rondônia, a categoria de referência. Ademais, esses resultados estão de acordo com os obtidos na Tabela 1, uma vez que tanto em 1988, quanto em 2009, é nos estados da Região Norte que se encontram as maiores probabilidades de vitimização. No caso de roubo/furto também se destaca o Distrito Federal, em 1988, e alguns estados do Nordeste, em Estados das Regiões Nordeste e Centro-Oeste se sobressaem, nos anos analisados, com altas taxas de vitimização por tentativa de roubo/furto. Por fim, a probabilidade de o indivíduo ser vitima de agressão é maior em estados da Região Sul, em 1988, e da Região Nordeste, em Nota-se também que nos estados das regiões Sudeste e Sul

11 queda na probabilidade de vitimização de furto e/ou roubo e tentativa, entre 1988 e 2009, enquanto o contrário parece ocorrer com agressão. Assim, verificou-se a existência de diferenças regionais, já que em algumas regiões do país os indivíduos se encontram mais sujeitos a ser vitimados pelos delitos aqui estudados, a exemplo do que ocorre com a Região Nordeste. Nesse sentido, esse trabalho busca fomentar a discussão sobre o tema e fornecer mais evidências sobre o comportamento da criminalidade no País. Portanto, em geral, quando analisado o perfil da vítima do delito e comparando o ano de 1988 com o de 2009, foram encontradas importantes evidências. Para furto/roubo, a vítima costuma ser do sexo masculino, tem alta escolaridade, é chefe, possui elevada renda, encontra-se ocupado e vive em regiões metropolitanas e zona urbana. Pode-se notar mudanças no perfil da vítima desse delito de um ano para o outro, por exemplo, em 1988 os vitimados costumavam ser brancos, de faixas etárias mais avançadas e viviam na Região Sul, enquanto que em 2009 há indícios de que eram não brancos, jovens e viviam na Região Nordeste. Já para tentativa de furto/roubo, as características demográficas dos vitimados parecem indicar que esses costumam ser do sexo masculino, ter mais anos de estudo, são chefes de família, possuem alta renda, encontram-se ocupados, vivem na Região Centro-Oeste e em regiões metropolitanas e zona urbana. Algumas mudanças de perfil da vítima também são encontradas para tentativa quando comparados os anos aqui analisados, em 1988 a vítima de tentativa costumava ser não branco, ter idade avançada, já para 2009 os mesmos são de cor branca e jovens. No que se refere à agressão, as vítimas são homens, não brancos, jovens, com baixa escolaridade, chefe de família, possuem renda baixa, encontram-se ocupados e vivem em regiões metropolitanas e zona urbana. Da mesma maneira que furto/roubo e tentativa apresentaram diferenças no perfil, o mesmo ocorreu com agressão. Em 1988, os indivíduos vitimados costumavam viver na Região Sul, enquanto, no ano de 2009, viviam na Região Nordeste. Por fim, vale destacar que os resultados encontrados no presente trabalho corroboram evidências encontradas por Finkelhor e Asdigan (1996) e Andrade et al. (2004), tendo em vista que idade parece influenciar na probabilidade de indivíduos sofrerem determinados tipos de delitos. Assim, jovens e pessoas em idades mais avançadas consistem em alvos potenciais para criminosos, tendo em vista que os primeiros se expõem mais enquanto que indivíduos com idade mais avançada tendem a ser mais vulneráveis à ação de ofensores. Outra evidência que também foi encontrada por Gomes et al. (2008) diz respeito ao fato de que pessoas com maior escolaridade tendem sofrer mais crimes contra o patrimônio em virtude de geralmente ser alvos materialmente mais atrativos, já que há uma tendência de aumento de renda na medida que se eleva a escolaridade. A ampliação das chances de vitimização para Estados da Região Nordeste no que tange aos delitos aqui analisados, estão de acordo a evidências encontradas por Gutierrez et al. (2004), Mendonça et al. (2003), Lemos et al. (2005), Oliveira e Junior (2009), Santos e Kassouf (2007), tendo em vista que regiões com os maiores níveis de desigualdade, geralmente, possuem maiores chances de vitimização. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS A análise do fenômeno da criminalidade sobre a ótica econômica pode auxiliar no estudo de questões até então não abordadas por outras ciências. Sendo assim, o aprofundamento do estudo da criminalidade se faz relevante visto os elevados custos sociais que são impostos a sociedade, sejam esses financeiros, humanos, etc. Dessa maneira, o trabalho teve como objetivo verificar como as características pessoais dos indivíduos interferem na sua probabilidade de vitimização. Os resultados das estimações apresentaram os efeitos esperados, destacando-se a captação do fator exposição e atratividade do alvo, já que pessoas que frequentam mais lugares públicos estão mais sujeitas a sofrer principalmente crimes contra o patrimônio. Indivíduos com elevada renda e escolaridade são alvos potencialmente mais atrativos, tendo em vista o retorno material maior que estes podem proporcionar aos ofensores.

12 O fator exposição do alvo é observado, por exemplo, para a característica gênero, pois homens tendem a sofrer mais delitos visto que se expõem com maior frequência em locais públicos e em horários considerados inapropriados, já uma explicação para a ampliação das chances de vitimização da mulher pode ser em decorrência da maior inserção das mesmas no mercado de trabalho nas últimas décadas, elevando a sua exposição. De maneira semelhante, jovens tendem a sofrer mais frequentemente os delitos analisados também em virtude de sua maior exposição a locais públicos e a situações de conflito e risco. Assim, verificou-se que os resultados para o Brasil corroboram a teoria, considerando os Modelos de Estilo de Vida e Oportunidade. Os resultados do trabalho sugerem queda dos diferenciais de probabilidade de vitimização. No caso de roubo/furto se verificou redução desses diferenciais em relação às variáveis: gênero, cor, idade, escolaridade e condição na família. Assim, as chances de vitimização ficaram mais homogêneas, por exemplo, entre homens e mulheres e brancos e não brancos. Por outro lado, em relação à renda, condição na ocupação, grandes regiões, áreas metropolitanas e urbanas, as diferencias ficaram mais profundas. Verifica-se, por exemplo, que os indivíduos mais ricos, ocupados, que residem em áreas metropolitanas e urbanas têm maiores chances de vitimização em 2009, em relação a 1988, considerando as respectivas categorias de referência. Ressalta-se, ainda o aumento da probabilidade de vitimização na Região Nordeste. As mudanças nos diferenciais de vitimização por tentativa de roubo/furto são semelhantes às verificadas para roubo/furto, mas há exceções. Em relação à cor, nota-se uma maior heterogeneidade entre as categorias estudadas, por outro lado, as chances vitimização reduziram para indivíduos residentes nas regiões metropolitanas. Ademais, não foi possível observar uma tendência predominante na análise da renda. Além disso, os diferenciais de probabilidade de vitimização por agressão ficaram mais acentuados apenas entre as categorias escolaridade, grandes regiões e região metropolitana. Assim, constatou-se, em geral, uma maior homogeneidade das chances de vitimização para as características pessoais dos indivíduos, mas sua maior heterogeneidade espacial no País, do final da década de 1980 para o final da de Esse fato é mais preocupante uma vez que os resultados sugerem que categorias mais vulneráveis passam a ter maiores chances de vitimização, tais como mulheres e jovens, e que a proporção de indivíduos vitimados no País aumentou nos três tipos de delitos estudados. Daí a necessidade de uma maior atenção dos gestores públicos na elaboração de políticas mais focalizadas. REFERÊNCIAS ANDRADE, M. V.; LISBOA, M. Mortalidade nos Estados do Rio de Janeiro, São Paulo e Minas Gerais. Mimeo, Fundação Getúlio Vargas, Rio de Janeiro, ANDRADE, M. V.; PEIXOTO, B. T.; F. C. B. Crime Oportunidade e Vitimização. Revista Brasileira de Ciências, v. 19, n. 55, ANDRADE, M. V.; LISBOA, M. Mortalidade nos Estados do Rio de Janeiro, São Paulo e Minas Gerais. Mimeo, Fundação Getúlio Vargas, Rio de Janeiro, ARAUJO JUNIOR, A. F.; FAJNZYLBER, P. O que causa a criminalidade violenta no Brasil? Uma análise a partir do modelo econômico do crime: 1981 a Belo Horizonte: Universidade Federal de Minas Gerais, CEDEPLAR, 88p. Texto de Discussão 162, BECKER, G. S. Crime and punishment: An economic approach. The Journal of Political Economy, v. 76, n. 2, p , CAMERON, A. C.; TRIVEDI, P. K. Microeconometrics: methods and applications. New York: Cambridge University Press, 2005.

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16 Tabela A1 - Definição das variáveis Variável Descrição Delito Furto/Roubo Variável binária igual a 1 se o indivíduo foi vitimado por roubo/furto Tentativa Variável binária igual a 1 se o indivíduo foi vitimado por tentativa Agressão Variável binária igual a 1 se o indivíduo foi vitimado por agressão Gênero Masculino Variável binária igual a 1 se o indivíduo é do sexo masculino Cor Branco Variável binária igual a 1 se o indivíduo é branco 20 a 24 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 20 até 24 anos 25 a 29 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 25 até 29 anos Idade 30 a 34 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 30 até 34 anos 35 a 39 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 35 até 39 anos 40 a 44 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 40 até 44 anos 45 ou mais Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem de 45 anos ou mais Nível 2 Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 2 até 5 anos de estudo Nível 3 Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 6 até 8 anos de Escolaridade estudo Nível 4 Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 9 até 10 anos de estudo Nível 5 Variável binária igual a 1 se o indivíduo possui de 11 anos de estudo ou mais Condição na Cônjuge Variável binária igual a 1 se o indivíduo é cônjuge família Filho Variável binária igual a 1 se o indivíduo é filho 150 a 300 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima de R$150 até R$ a 500 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima de R$300 até R$500 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima Renda 500 a 1000 de R$500 até R$1000 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima 1000 a 2000 de R$1000 até R$ 2000 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima 2000 a 5000 de R$2000 até R$ 5000 Variável binária igual a 1 se o indivíduo tem renda domiciliar acima 5000 ou mais de R$5000 Condição na atividade Ocupado Variável binária igual a 1 se o indivíduo trabalha Nordeste Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região Nordeste Sudeste Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região Sudeste Região Sul Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região Sul Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na Região Centro- Centro-Oeste Oeste Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside em região metropolitana Região Metropolitana Sim Área urbana Sim Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside em área urbana Fonte: Informações da pesquisa.

17 Tabela A2 - Estatísticas descritivas das variáveis Variável Desvio Desvio Média Média padrão padrão Delito Furto/Roubo 0,057 0,232 0,087 0,281 Tentativa 0,018 0,133 0,063 0,244 Agressão 0,010 0,102 0,016 0,127 Gênero Masculino 0,480 0,499 0,477 0,499 Cor Branco 0,535 0,499 0,456 0, a 24 0,162 0,369 0,115 0, a 29 0,143 0,350 0,116 0,320 Idade 30 a 34 0,127 0,332 0,106 0, a 39 0,109 0,312 0,096 0, a 44 0,089 0,285 0,092 0, ou mais 0,300 0,458 0,355 0,479 Nível 2 0,353 0,478 0,198 0,399 Escolaridade Nível 3 0,220 0,414 0,245 0,430 Nível 4 0,153 0,360 0,319 0,466 Nível 5 0,072 0,259 0,132 0,338 Condição na família Renda Condição na atividade Região Cônjuge 0,313 0,464 0,276 0,447 Filho 0,192 0,394 0,229 0, a 300 0,082 0,275 0,027 0, a 500 0,132 0,339 0,090 0, a ,235 0,424 0,239 0, a ,239 0,426 0,309 0, a ,191 0,393 0,223 0, ou mais 0,086 0,281 0,081 0,272 Ocupado 0,635 0,481 0,627 0,483 Nordeste 0,361 0,480 0,314 0,464 Sudeste 0,338 0,473 0,295 0,456 Sul 0,165 0,371 0,155 0,362 Centro-Oeste 0,065 0,247 0,124 0,330 Região Metropolitana Sim 0,413 0,492 0,373 0,483 Área urbana Sim 0,790 0,407 0,851 0,356 Fonte: Dados da pesquisa, com base em informações das PNADs.

18 Tabela A1 - Estimativas dos coeficientes dos modelos lógite, considerando os Estados da Federação, em razões de probabilidade, Brasil, 1988 e Estados Furto e/ou Furto e/ou Tentativa Agressão Tentativa Agressão roubo roubo (2) (3) (2) (3) (1) (1) Roraima 1,996 7,540 (--)* 1,140 1,038 1,163 Acre 1,151 1,981 0,958** 1,529 1,071 1,290 Amazonas 0,938 2,601 0,584 0,767 0,420 0,515 Pará 0,971 1,213 0,505 1,162 0,988 0,914 Amapá 0,051 0,396 (--)* 1,256 1,145 1,380 Maranhão 0,849 2,135 0,409 1,149 0,652 1,036 Piauí 0,891 1,448 0,312 0,885 0,563 0,983 Ceará 0,793 1,375 0,458 0,785 0,672 0,754 Rio Grande do Norte 0,826 1,171 0,362 1,155 0,976 1,319 Paraíba 0,808 1,343 0,474 0,784 0,513 0,634 Pernambuco 0,960 1,417 0,390 0,600 0,487 0,593 Alagoas 0,723 1,215 0,295 0,796 0,560 0,394 Sergipe 0,815 1,691 0,565 0,998** 0,982 0,728 Bahia 0,857 1,536 0,446 0,643 0,517 0,881 Minas Gerais 0,741 1,490 0,500 0,528 0,363 0,733 Espírito Santo 0,952 1,665 0,512 0,744 0,476 0,942 Rio de Janeiro 0,771 1,221 0,435 0,362 0,350 0,477 São Paulo 0,713 1,109 0,479 0,486 0,442 0,701 Paraná 0,754 1,232 0,468 0,613 0,595 0,800 Santa Catarina 0,977** 1,247 0,702 0,529 0,423 0,759 Rio Grande do Sul 1,007** 1,581 0,677 0,567 0,455 0,709 Mato Grosso do Sul 0,752 1,438 0,616 0,832 0,408 0,770 Mato Grosso 0,936 1,817 0,418 0,858 0,702 0,820 Goiás 1,018** 2,693 0,485 0,901 0,861 0,876 Distrito Federal 1,172 0,989** 0,457 0,494 0,488 0,491 Amostra Pseudo R2 0,0501 0,0566 0,0387 0,0433 0,0430 0,0368 Log likelihood (Prob > chi2) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Nota: (--)* Estados omitidos por existência de poucas ou nenhuma observação, (--)** valores estatisticamente não significativos, com um nível de 5%, Fonte: Dados da pesquisa, com base em informações das PNADs.