Determinantes da mortalidade por armas de fogo no Brasil

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1 Grupo de Trabalho I: Direitos humanos, violência e criminalização da pobreza Determinantes da mortalidade por armas de fogo no Brasil Felippe Clemente 1 Viviani Silva Lírio 2 Evandro Camargos Teixeira 3 Resumo: O tema da violência em geral, e o da criminalidade em particular, tem merecido crescente atenção nos últimos anos, com um incremento significativo no número de estudos científicos. O aumento das ocorrências criminosas com armas de fogo no Brasil tornou inegável a importância das pesquisas sobre violência, com enfoque especial acerca dos aspectos representativos e problemáticos da atual organização da vida social, especialmente nos grandes centros urbanos. Nesse contexto, o objetivo do artigo é evidenciar os determinantes da mortalidade por armas de fogo no Brasil no período de 2000 a Os principais resultados apontam a variável Índice de Gini como importante para explicar a taxa de homicídios. Outra variável importante foi PIB per capita. O modelo indicou que aumentos na renda individual impactariam negativamente na taxa de homicídios. Palavras-chave: violência, armas fogo, Brasil Abstract: The issue of violence in general and crime in particular has been receiving increasing attention in recent years, with a significant increase in the number of scientific studies. Increased incidence of crime with firearms in Brazil became undeniable importance of research on violence, with a special focus on the problematic and representative of the current organization of social life aspects, especially in large urban centers. In this context, the aim of this article is to highlight the determinants of mortality by firearms in Brazil between The main results show the variable "Gini index" as important to explain the homicide rate. Another important variable was "GDP per capita". The model indicated that increases in individual income would impact negatively on the homicide rate. Keywords: violence, fire arms, Brazil INTRODUÇÃO 1 Estudante de Doutorado em Economia Aplicada do Departamento de Economia Rural da Universidade Federal de Viçosa (DER/UFV). felippe.clemente@ufv.br. 2 Professora Associado ao DER/UFV. vslirio@ufv.br. 3 Professor Adjunto do DER/UFV. evandro.teixeira@ufv.br 1

2 De acordo com Waiselfisz (2013), o tema da violência em geral, e o da criminalidade em particular, tem merecido crescente atenção nos últimos anos, com um incremento significativo no número de estudos científicos. O aumento das ocorrências criminosas no Brasil tornou inegável a importância das pesquisas sobre violência, com enfoque especial acerca dos aspectos representativos e problemáticos da atual organização da vida social, especialmente nos grandes centros urbanos (LIRA, 2009). A questão da violência e sua contrapartida, a segurança do cidadão, têm-se convertido em uma das principais preocupações não só no Brasil, mas também nas Américas e no mundo todo.a Figura 1 mostra a média da evolução da taxa internacional de homicídios (por habitantes) dos cinco continentes, de 1995 a Figura 1 Evolução da média da taxa de homicídios, por habitantes, por continente, Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da UNODC (2012). De acordo com a Figura, observa-se crescente aumento na taxa de homicídios a partir de 2002 para os países das Américas e a partir de 2007 para os países da África, continentes que apresentam as mais altas taxas de criminalidade 2

3 do mundo. Com isso, constata-se a importância de estudar a violência, bem como propor medidas de combate. Antes, porém, é preciso destacar que o que se tem evidenciado nos anos recentes, conforme Waiselfisz (2011) é uma profunda mudança nas formas de manifestação, de percepção e de abordagem de fenômenos que parecem ser características marcantes da nossa época: a violência e a insegurança. É comum observar o incremento constante dos indicadores da violência no mundo como taxa de homicídios, conflitos étnicos, religiosos e raciais. Nesse contexto torna-se importante a definição do termo violência. Ainda que existam dificuldades para definir o que se nomeia violência, alguns elementos consensuais sobre o tema podem ser delimitados: a noção de coerção ou força; o dano que se produz em indivíduo ou grupo de indivíduos pertencentes à determinada classe ou categoria social, gênero ou etnia. Michaud (1989) afirma que há violência quando, em uma situação de interação, um ou vários atores agem de maneira direta ou indireta, maciça ou esparsa, causando danos a uma ou a mais pessoas em graus variáveis, seja em sua integridade física, seja em sua integridade moral, em suas posses, ou em suas participações simbólicas e culturais. Na perspectiva econômica, conforme Hartung (2009), os economistas têm tentado, desde o artigo clássico de Becker (1968), denominado Crime andpunishment: Na Economic Approach, usar a teoria econômica e econometria para entender os fatores determinantes da criminalidade. A partir desse trabalho, a literatura econômica tem analisado a criminalidade como sendo uma atividade como outra qualquer, onde o ato de se cometer um delito é baseado numa decisão racional entre custos e benefícios. Um indivíduo, portanto, se tornaria um criminoso se tal atividade lhe proporcionasse um retorno financeiro relativamente maior, levando-se em conta a probabilidade de ser preso e a severidade da punição (KUME, 2009). A partir dessa análise, é possível identificar os determinantes de qualquer ato criminoso, inclusive no que se refere às mortes por arma de fogo. O problema das armas de fogo, seu uso, sua posse, sua distribuição e a mortalidade causada no Brasil, também vêm recebendo crescente atenção. Segundo Dreyfus e Nascimento 3

4 (2005), durante os últimos dez anos, o Brasil contava com um vasto arsenal de arma de fogo: 15,2 milhões em mãos privadas, 6,8 milhões registradas, 8,5 milhões não registradas e 3,8 milhões em mãos criminais. Esse grande arsenal de armas de fogo presentes no país evidencia a alta mortalidade registrada (Figura 2). Figura 2 Número de vítimas letais por amas de fogo na população total, Brasil, Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados de Waiselfisz (2013). Diante do exposto, percebe-se a necessidade de se conhecer o que está por trás dos altos índices de mortes por armas de fogo, de forma a propor soluções e políticas que minimizem esse problema. Nesse contexto, o objetivo do artigo é evidenciar os determinantes da mortalidade por armas de fogo no Brasil no período de 2000 a O trabalho está estruturado da seguinte forma: uma seção de introdução, referencial teórico e metodologia, além das seções resultados e conclusões. Revisão de Literatura Os estudos sobre as causas da criminalidade têm se desenvolvido em duas direções, no que diz respeito às motivações individuais e aos processos que levariam as pessoas a tornarem-se criminosas. Por outro lado, têm-se estudado as 4

5 relações entre as taxas de crime em face das variações nas culturas e nas organizações sociais. Tais arcabouços teóricos têm sido desenvolvidos, principalmente, a partir de meados do século passado. A criminalidade é um fenômeno complexo e danoso para a sociedade e, sendo assim, as ciências sociais buscam entender quais são os motivos para tais acontecimentos. Existem na literatura diversos estudos e explicações da variação do crime em relação às modificações culturais e as organizações sociais. A sociologia traz contribuições importantes para a explicação da criminalidade. A desorganização social deve ser entendida como o decréscimo das regras sociais de comportamento existentes sobre os membros de um grupo. A sociedade impõe as normas de conduta às pessoas que, ao se distanciarem dessas regras, tornam-se responsáveis por causar a desorganização social. Conforme Bursik (1988), essa abordagem enfoca as comunidades locais, avaliando as relações de amizade, ou outras relações do processo de socialização e aculturação do individuo. Também se reportaria aos fatores estruturais, status econômico, heterogeneidade étnica e mobilidade residencial, além de fatores como degradação familiar e desorganização urbana. O baixo status econômico, assim como os outros fatores citados acima, conduziria a uma desorganização social e a desvios de conduta que incrementaria as taxas de crime. A teoria do controle social diz que quanto maior fosse o envolvimento do cidadão nos sistemas sociais, os seus elos com a sociedade e os graus de concordância com os valores e normas vigentes, menores seriam as chances de esse ator tornar-se um criminoso. A teoria do autocontrole foi proposta por Gottfredson e Hirschi (1990), em que os autores assumiriam a existência de fatores especiais que evitariam que as pessoas praticassem crimes. Os indivíduos com comportamentos desviantes não teriam desenvolvido autocontrole na sua fase de formação. Para que o jovem desenvolva este autocontrole dever-se-ia incentivar valores em sua formação como o apego, o compromisso, o envolvimento e as crenças com a sociedade. Os 5

6 vínculos desenvolvidos com a sociedade seriam muito importantes no processo de autocensura do criminoso no momento da realização do crime. Sutherland (1973) introduz a abordagem da teoria da associação diferencial ou da aprendizagem, em que as pessoas, principalmente os jovens, passariam por um processo de aprendizagem na atividade criminosa. O comportamento criminoso seria aprendido durante a interação com outras pessoas, em um processo de comunicação no interior de grupos pessoais. A teoria do estilo de vida assume como hipótese a existência de elementos que, em convergência, poderiam culminar na realização do crime: a) uma vitima possível (um alvo potencialmente atrativo); b) um agressor potencial; c) ausência de uma tecnologia de proteção. Quanto maior o gasto em proteção menor a chance de ocorrer o crime e menores as oportunidades do agressor comete-lo. Assim, o lazer dentro dos condomínios e/ou dentro de casa, comparados àquelas pessoas que se divertem junto ao publico externo, as primeiras tenderiam a estarem mais protegidas. Por outro lado, as pessoas que trabalhassem fora, e suas casas e posses ficassem sem um guardião capacitado, preservando os mesmos, e se locomovessem tomando condução (onibus), por exemplo, estariam mais expostas a sofrerem uma agressão em relação àquelas que trabalhassem em casa. Beato e Reis (2000) também atentam que as teorias da motivação são apenas um dos elementos na definição do contexto da atividade criminosa. Os outros elementos se associariam com a disponibilidade de alvos para a ação criminosa e com a ausência de mecanismos de controle e vigilância. Essa argumentação justifica uma possível relação inversa entre e eficácia ou presença policial com o numero de crimes cometidos. Segundo Almeida e Guanzirolli (2009), a maioria dos estudos econômicos sobre as causas da criminalidade aportam-se nas teorias das motivações individuais. Gary Becker (1968) com o artigo seminal Crime andpunishment: AnEconomic Approach impôs um marco à abordagem acerca dos determinantes da criminalidade, ao desenvolver um modelo formal em que o ato criminoso decorreria de uma avaliação racional em torno dos benefícios e custos esperados aí 6

7 envolvidos, comparados aos resultados da alocação do seu tempo no mercado de trabalho legal. Basicamente, a decisão de cometer ou não o crime resultaria de um processo de maximização de utilidade esperada, em que o indivíduo confrontaria, de um lado, os potenciais ganhos resultantes da ação criminosa, o valor da punição e as probabilidades de detenção e aprisionamento associadas e, de outro, o custo de oportunidade de cometer crime, traduzido pelo salário alternativo no mercado de trabalho. Assumindo que o indivíduo é neutro ao risco e racional, a utilidade esperada associada a um crime ( pode ser expresso como payoff esperado obtido do butim ( ) vezes a probabilidade de não ser preso ( ; menos o custo de execução e planejamento do crime ( ), custo de oportunidade ( ), o valor esperado da punição no caso de ser preso ( ) e o valor moral de tal ato. (1) Se o benefício líquido de tal atividade for positiva ( então o crime será cometido. De acordo com Hartung (2009), Ehrilch (1973) foi o primeiro a desenvolver um modelo explícito para entender a participação em atividades criminosas, em que cada agente decide a locação de seu tempo entre lazer, trabalho em atividades legais ou trabalho em atividades criminosas. Nessa formulação, os agentes enxergam atividade criminal como um trabalho comum, que remunera a um retorno esperado, mas com a particularidade de existir, associada à atividade criminal, um risco de prisão. O modelo prevê que as taxas de criminalidade devam ser positivamente relacionadas à desigualdade de rena e negativamente relacionadas à probabilidade de prisão e à taxa de crescimento da economia. Kume (2009) também evidencia alguns estudos ligando os benefícios e custos da criminalidade. Ehrlich (1975), apresentou um resultado positivo entre anos de estudo de uma população adulta e crimes contra a propriedade. Já Fajnzylber, 7

8 Lederman e Loayaza (2000), ao contrário, revelaram que este efeito não é significativo sobre os índices de homicídios. Quando se analise o efeito das taxas de desemprego e das desigualdades de renda, Fleisher (1966) e Ehrlich (1973) mostraram uma redução da criminalidade decorrente de uma queda de tais variáveis, embora o impacto do nível de renda não tenha sido significativo. No Brasil, a literatura econômica sobre a criminalidade ainda é incipiente. Dentre os trabalhos existentes, o de Cerqueira e Lobão (2003) merecem destaque. Por meio de dados de série de tempo para os estados de Rio de Janeiro e São Paulo, os autores apresentaram evidências de que o aumento da desigualdade de renda tem um impacto positivo sobre a criminalidade enquanto que, para o nível da renda da população e gastos e segurança pública no estado, o efeito é negativo. METODOLOGIA Nesta análise será utilizado um modelo de regressão com dados em painel, considerando uma amostra que contempla tanto variações existentes entre cortes transversais quanto entre unidades temporais, ou seja, o método de análise constitui-se de um modelo dados em painel. De acordo com Gujarati (2006), para dadosem painel, na forma funcional, tem-se: em que i (i =1,..., N) refere-se a cada unidade de corte transversal; t (t =1,..., T) representa cada unidade temporal; Y é o resultado observado; X denota o conjunto de regressores; representa os efeitos específicos de unidades; e é o resíduo. Dado a equação acima, pode-se afirmar que: 8

9 O estimador de efeitos fixos (EF) consiste na aplicação de Mínimos Quadrados Ordinários na equação acima. O estimador de efeitos aleatórios (EA) consiste na estimação de: em que é uma função de e de dado por. Assim, a equação a ser estimada é: em que: = taxa de mortes por arma de fogo por estado (por habitantes). = taxa de desemprego por estado (por habitantes). = PIB estadual per capta (em reais). = Índice de Gini estadual. = taxa de alfabetização estadual (por habitantes). = número de policiais no estado. dummy para o estatuto do desarmamento. dummy para os ciclos eleitorais. Para a variável taxa de desemprego espera-se um sinal positivo, indicando a relação direta entre desemprego e mortes por arma de fogo. De acordo com Kahn (2008), a literatura criminológica concorda que taxas elevadas de desemprego entre jovens da baixa escolaridade, durante um longo período, aumentam a criminalidade nos municípios. Um estudo feito para a Região Metropolitana de São Paulo evidenciou uma forte correlação estatística (R 2 =0.52) entre as séries de desemprego e de roubos no Estado. Isso significa que quase metade da variação encontrada na série histórica roubo pode ser explicada pelas variações na taxa de desemprego. Com relação à variável PIB estadual a literatura aponta uma relação entre renda e criminalidade. Kahn (2008) mostra que, para o Estado de São Paulo, a magnitude da renda numa determinada região faz aumentar ou diminuir a incidência de crimes e que, conforme diz o ditado, a oportunidade faz o ladrão. Portanto, 9

10 percebe-se que a variável renda tem uma relação ambígua com as altas taxas de criminalidade. O Índice de GINI indica o nível de desigualdade regional no país. Espera-se que a relação dessa variável com o homicídio por armas de fogo seja direta. Kahn (2008) utiliza como proxy para a desigualdade social a variável desordem urbana e indica alta conexão com a criminalidade. A política de tolerância zero e a teoria das janelas quebradas ficaram mundialmente conhecidas nos anos 1990 depois que a cidade de Nova Iorque começou a combater nas ruas os sinais exteriores de desordem. A desordem, segundo essa teoria, aumenta a sensação de insegurança da população, contribui para a degradação da vizinhança e acaba por trazer crimes violentos para a área. Postula-se assim, na literatura criminológica, a hipótese de uma forte conexão direta entre desordem, insegurança subjetiva e criminalidade. A variável taxa de alfabetização estadual indica uma relação inversa com o nível de mortes por arma de fogo estadual. De acordo com Souza (2002), na sociedade da informação e do conhecimento que vivemos, a baixa escolaridade é um fator de exclusão social, e a criminalidade é apenas um das manifestações dessa exclusão. Para a variável número de policiais por estado, a literatura evidencia o problema da endogeneidade, ou seja, o crescimento da variável efetivo policial está positivamente associado com o crescimento da criminalidade, mostrando que o aumento do policiamento implica mais crime quando na verdade o aumento do efetivo decorreu do aumento de crime. Para contornar esse problema metodológico, busca-se a existência de uma variável exógena. Os ciclos eleitorais norte americanos, por exemplo, foram utilizados por Steven Levitt (2002) como uma variável exógena, que afeta o crescimento do efetivo nos anos eleitorais, independente da variação criminal. O raciocínio subjacente é que em anos eleitorais, devido às pressões do eleitorado com o crime, há mais contratações de policiais americanos. Com esse artifício, Levitt corrobora com a hipótese de que o aumento no efetivo diminui a criminalidade. O estatuto do desarmamento foi lançado em 2003 e, a partir daí muitos estudos começaram a avaliar a real eficiência do estatuto para a redução da 10

11 criminalidade. Kahn (2008) identificou uma quebra clara no nível mensal de diversas séries históricas relevantes em São Paulo, como porte de armas, homicídios, latrocínios e armas apreendidas pela polícia após o lançamento do estatuto do desarmamento. Portanto, nesse trabalho, pretende-se verificar se houve queda do número de mortes por arma de fogo no Brasil após Fonte dos dados A variável dependente foi obtida na base de dados do Mapa da Violência 2013 Centro Brasileiro de Estudos Latino-Americanos (CEBELA). As variáveis explicativas taxa de desemprego por estado, PIB estadual, Índice de Gini estadual e taxa de alfabetização estadual são disponibilizadas no site do IDB-DATASUS. Todos os dados se referem ao período 2000 a A variável número de policiais por estado foi extraída da base de dados do Departamento de Pesquisa da Secretaria Nacional de Segurança Pública do Ministério da Justiça. RESULTADOS E DISCUSSÃO Conforme proposto na metodologia, utilizou-se o modelo de regressão com dados em painel para verificar quais são os determinantes da mortalidade por armas de fogo no Brasil. As estatísticas descritivas para as variáveis do modelo estão na Tabela 1. Observa-se um alto valor médio do índice de mortalidade por armas de fogo na Brasil (19,33 por habitantes) e um elevado valor médio para o Índice de Gini Estadual (0,56). O Produto Interno Bruto per capita estadual (PIB) mostra-se com uma grande variação, sendo o mínimo no valor de R$ 2.107,24 e o máximo de R$ ,46. 11

12 Tabela 1 Estatísticas descritivas para as variáveis do modelo Variáveis Média Desvio Padrão Mínimo Máximo Tx de mortalidade por arma de fogo 19,33 10,94 3,6 55,3 Índice de Gini 0,56 0,046 0,45 0,69 Ciclos Eleitorais 0,55 0,5 0 1 Tx de desemprego 8,8 2,25 4,49 15,69 PIB per capita R$ ,32 R$ 7.570,52 R$ 2.107,24 R$ ,46 Tx de analfabetismo 13,1 6,46 4,95 24,79 Efetivo Policial 19792, , Estatuto do Desarmamento 0,73 0, Fonte: Resultados da Pesquisa. Os resultados das estimações podem ser verificados na Tabela 2. Foram estimadas duas especificações para o modelo de efeito fixo e aleatório com o objetivo de verificar qual o modelo mais robusto. Na especificação I, considerou-se a variável efetivo policial ao invés de ciclos eleitorais. Com isso, a variável dummy estatuto do desarmamento foi omitida. A variável Índice de Gini mostrou-se significativa, influenciando positivamente a mortalidade por armas de fogo no Brasil. O resultado obtido é esperado, pois regiões mais desiguais implicam em maiores conflitos, furtos e roubos, aumentando, assim, o número de homicídios no local. A segunda variável significativa do modelo foi PIB per capita. O resultado indica que regiões com uma renda mais elevada são menos propensas a terem altas taxas de mortalidade por arma de fogo. Como o sinal esperado para esse variável era ambíguo, a relação negativa indica que um PIB estadual maior reflete em maiores oportunidades de trabalho e rendimento para a população, o que diminuiria os conflitos armados. A variável taxa de analfabetismo mostrou-se significativa negativa, evidenciando que, regiões com o baixo grau de escolaridade possuem menor taxa de mortalidade por armas de fogo. Tabela 2 Resultado das estimações Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios Variáveis I II III IV Índice de Gini 33,575 * 23,924 * 32,409 * 25,958 * (2,92) (1,94) (2,73) (2,05) 12

13 Ciclos Eleitorais 0,1067 NS 0,0587 NS (0,18) (0,10) Tx de desemprego 0,1525 NS -0,0157 NS 0,413 NS -0,099 NS (0,40) (-0,07) (1,08) (-0,44) PIB per capita -0, * -0, * 0, NS -0,00029 * - (-1,99) (-3,41) (-0,78) (-2,88) Tx de analfabetismo -2,1187 * -1,830 * -1,182 * -1,2245 * (-6,71) (-7,32) (-4,62) (-5,90) Efetivo Policial 0,00007 * 0, *** (1,97) (1,41) Estatuto do Desarmamento 0,7022 NS 1,5189 ** (0,75) (1,64) Constante 28,096 * 32,989 * 13,52 ** 23,51 * (3,70) (5,04) (1,82) (3,55) * significativo a 5%; ** significativo a 10%; *** significativo a 15%; NS não significativo Obs: teste t entre parênteses Fonte: Resultados da Pesquisa. Ainda para a especificação I, a variável efetivo policial foi significativa positiva, indicando que um aumento do número de policiais aumentaria a taxa de homicídios por arma de fogo no Brasil. Esse resultado mostra, de certa forma, a endogeneidade entre as variáveis, indicando que regiões mais violentas sempre tendem a ter um efetivo policial maior. De forma geral, pode-se observar que, na especificação I, a variável Índice de Gini foi a que mais impactou no aumento da taxa de mortalidade por arma de fogo no país. A especificação II considera a variável ciclos eleitorais como variável exógena relacionada com efetivo policial. Assim, pode-se observar que, assim como na especificação I, a variável Índice de Gini foi significativa a 5% e positiva, porém com um impacto menor na variável dependente. Já a renda per capita foi significativa negativa e com um impacto mais elevado. A taxa de analfabetismo resultou em um sinal contrário ao esperado, porém com um impacto menor que na primeira estimação. As variáveis estatuto do desarmamento e ciclos eleitorais não foram significativas nessa especificação. Para a especificação III, que considera efeitos aleatórios, considera-se a variável efetivo policial como explicativa da taxa de homicídios por arma de fogo. 13

14 Os resultados dos coeficientes são semelhantes às outras especificações, com exceção da variável PIB per capita, que foi não significativa. Além disso, a variável taxa de analfabetismo teve um coeficiente menor que nas demais especificações. A última especificação inclui a variável ciclos eleitorais na análise. Os sinais foramsemelhantes às estimações anteriores, exceto a variável dummy estatuto do desarmamento, que foi significativa positiva. Isso indica que, implementação do estatuto causou uma elevação nas taxas de homicídios por arma de fogo no Brasil. Uma das causas pode consistir no fato de que a devolução de armas de fogo realizada pela população foi feita por civis e não por criminosos, o que os tornou mais vulneráveis a crimes e homicídios. O teste de Hausman para verificar qual o modelo é mais eficiente foi aplicado para as especificações II e IV. O resultado do teste foi χ 2 = 12,71, significativo a 5%, o que indica que o modelo de efeitos aleatórios é mais eficiente. No geral, pode-se observar que as variáveis Índice de Gini, PIB per capita e Taxa de Analfabetismo foram as mais importantes e robustas para explicar a mortalidade por arma de fogo no país. Elas se mostraram significativas e com o mesmo sinal em todas as especificações, indicando a robustez dessas variáveis explicativas frente às demais. CONCLUSÃO O objetivo do artigo foi evidenciar os determinantes da mortalidade por armas de fogo no Brasil no período de 2000 a Nesse período, o país teve uma elevação considerável no número de homicídios com revolveres, o que torna o estudo fundamental para entender as causas desses conflitos. Utilizou-se um modelo de regressão em painel, considerando uma amostra que contempla tanto variações existentes entre cortes transversais quanto entre unidades temporais. Os principais resultados apontam a variável Índice de Gini como importante para explicar a taxa de homicídios. Mediante a isso, faz-se necessário políticas públicas focadas na redução da desigualdade nas regiões brasileiras, como transferência de renda e cobrança de impostos mais equilibradas. Essas ações teriam impacto 14

15 considerável na redução do número de mortes por armas de fogo. Outra variável importante foi PIB per capita. O modelo indicou que aumentos na renda individual impactariam negativamente na taxa de homicídios. Assim, evidencia-se a necessidade de ações para o aumento da renda, seja por meio da oferta de mais empregos para a população, seja por meio de valorização dos rendimentos atuais. A variável efeito policial mostrou-se sinal contrário ao esperado, indicando certa endogeneidade com a variável dependente, uma vez que o número de policiais é maior em regiões mais violentas. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALMEIDA, M.A.S.; GUANZIROLLI, C.E. Fatores explicativos da criminalidade mineira: estimativas a partir do painel de dados de 2000 a 2007, considerando efeitos espaciais. Artigo derivado da Tese de doutoramento do autor orientada pelo coautor BEATO, C.; REIS, I.A. Desigualdade, desenvolvimento socioeconômico e crime. Mimeo. Rio de Janeiro: IPEA, BECKER, G. Crime and Punishment: An Economic Approach. The Journal of Political Economy. 76: pp BURSIK, R.J. Social disorganization and theories of crimes and delinquency.criminology. V26, insue 4, CERQUEIRA, D.; LOBÃO, W. Condições socioeconômicas, polícia e produção criminal. IPEA, 2003, mimeo. DREYFUS, P.; NASCIMENTO, M.S. Small Arms in Brazil: Production, Trade, and Holdings. Small Arms Survey, Graduate Institute of International and Development Studies, Geneva EHRLICH, I. Participation in Illegitimate Activities: A Theoretical and Empirical Investigation. Journal of Political Economy 81: FAJNZYLBER, P., LEDERMAN, D., LOAYZA, N. Inequality and Crime.World Bank, mimeo FLEISHER, B. M. The Effect of Income on Delinquency, American Economic 15

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