1 INTRODUÇÃO
A violência cresce a ritmo acelerado, sendo uma das maiores preocupações da sociedade contemporânea. A criminalidade não ocorre apenas no Brasil, mas em toda parte do mundo, existindo países com altas e baixas taxas. Um dos mais graves crimes é o homicídio, considerado um delito hediondo com punição rígida. Segundo a Organização Mundial de Saúde a região que apresenta mais de 10 homicídios para cada 100 mil habitantes se encontra em caso de epidemiologia (NÓBREGA JÚNIOR, 2010). No Brasil a violência homicida é considerar como epidemia ultrapassando os 10 homicídios por 100 mil habitantes e com estados que chega a superar 50 por 100 mil habitantes.
No Brasil, a mortalidade por causas violentas vem adquirindo cada vez mais importância no conjunto dos óbitos, desde a década de 80. Em meados desta década já ocupava o 2º lugar nas causas de morte. Em 1994, as causas externas ocupavam o 1º lugar dentre as mortes ocorridas no grupo etário dos 5 aos 39 anos, com maior incidência na faixa dos 15 aos 19 anos, representando 65% das mortes por causas externas (MELLO JORGE et al., 1997 apud LIMA, 2003).
As principais causas das altas taxas de criminalidade estão voltadas para os fatores socioeconômicos, entre os quais pode-se destacar o baixo nível de educação oferecida pelo governo, a desigualdade de renda entre comunidades próximas, a desestruturação familiar, onde mulheres são chefe de famílias com baixa renda e crianças são obrigadas a trabalhar. Outro fator determinante é a urbanização das regiões, este crescimento intensifica ainda mais a desigualdade social e a marginalização. Este fato, juntamente com os determinantes expostos acima ramificam a violência para outros problemas sociais, que tem total ligação com as taxas de homicídios, o tráfico de drogas e o comércio de armas de fogo.
Estudo realizado pela ONU revelou que o Brasil é o País com o maior percentual de homicídios por arma de fogo, tendo um crescimento de 117%, no período de 1980 a 1996. No estado de Pernambuco, o impacto das armas de fogo vem adquirindo dimensão alarmante. Em 1980, o coeficiente de homicídios por arma de fogo era de 10 por 100 mil habitantes, em 1996 este número alcançou 30,8 mortes por 100.000 habitantes (IBGE, 1999 apud LIMA, 2003).
O Nordeste brasileiro aparece no contexto da criminalidade com altas taxas, e na violência homicida isso não é diferente. Em 2000, o estado mais violento em taxas de homicídios estava no Nordeste (Pernambuco), assim como recentemente, em 2011 as taxas de homicídios mostra Alagoas como o Estado mais violento.
O Estado de Pernambuco se destaca com as elevadas taxas de homicídios. E este tipo de violência acaba mudando o cotidiano da população, que se sente acuada para sair na rua e fazer programas rotineiros. Gradativamente o homicídio no Estado de Pernambuco vem mostrando dados cada vez maiores, sendo o alvo principal homens solteiros abaixo dos trinta anos de idade.
A maioria dos assassinatos em Pernambuco tem ligação com entorpecentes, seja através do tráfico de drogas ou consumo excessivo. Sendo a arma de fogo o principal meio de efetuar estas mortes. Para minimizar taxas tão altas o governo procura investir em projetos e implantação de setores especializados em combate a violência homicida. Onde trabalhos que buscam analisar os fatores determinantes das altas taxas de crime podem oferecer maior suporte para políticas públicas direcionarem os investimentos.
Visto que os índices de violência cresceram nos municípios do Nordeste e em especial nos municípios do Estado de Pernambuco, nos anos de 1991 e 2000, e que há perdas econômicas geradas pelo aumento da criminalidade, é fundamental verificar a relação e a influência de variáveis socioeconômicas como renda, educação e urbanização, a fim de identificar as principais causas geradoras desse problema nas cidades nordestinas, bem como nas pernambucanas.
A violência homicida é um problema social que afeta toda a população seja diretamente ou indiretamente, por isso se espera que os resultados do trabalho contribuam para a formação de políticas mais específicas e direcionadas para os determinantes socioeconômicos.
O trabalho está organizado em quatro capítulos, além desta Introdução e da Conclusão. O primeiro capítulo trata de uma breve revisão da literatura acerca dos determinantes da criminalidade, e o capítulo seguinte descreve o modelo econométrico utilizado assim como suas variáveis; o terceiro capítulo apresenta os resultados do modelo econométrico. E por fim, são expostas as conclusões do estudo.

2 Fatores que induzem a criminalidade no País

A ciência econômica evoluiu significativamente nas últimas décadas, englobando também fatores socioeconômicos como: trabalho infantil, educação, desigualdade de renda, pobreza, saúde e criminalidade. Essa última área da economia é conhecida como Economia Social (SANTOS; KASSOUF, 2007). Com o crescente aumento da criminalidade no Brasil, busca-se, através da Economia Social, encontrar a relação existente entre as variáveis socioeconômicas e a criminalidade, visando minimizar os prejuízos que esse problema social traz para a sociedade.
Há três correntes de pensamento econômico que se destacam na discussão da economia do crime sendo a primeira corrente a apresentada por Fukuyama (1999). Segundo essa corrente, o aumento da criminalidade se deve às alterações do comportamento empresarial no período pós-industrial. A segunda corrente aponta que o elevado indicador da criminalidade se deve a fatores conjunturais e estruturais, como desemprego, analfabetismo e desigualdade social. A terceira corrente argumenta que a criminalidade equivale a uma atividade econômica tradicional, onde o criminoso mobiliza recursos e assume os riscos visando auferir lucros. A decisão de se investir no setor ilegal está diretamente ligada à probabilidade de sucesso nessa atividade (FERNANDEZ; PEREIRA, 2000).
Para primeira corrente, Silva (2000) destaca que o processo rápido de industrialização e urbanização provoca movimentos migratórios, sendo esta aglomeração de pessoas direcionada para as periferias das cidades e submetidas à pobreza. O ambiente sob estas condições gera expansão da violência e criminalidade.
Essas pessoas, as quais estão à margem da sociedade, em geral de baixa renda, sofrem com a falta de estrutura na região onde vivem. Com freqüência as periferias das cidades acabam ingressando sua população no mercado ilícito e a economia gira em torna de tráfico de drogas e armas de fogo. As crianças e os jovens são os mais prejudicados e influenciados pelo seu meio, não buscando educação e o mercado legal. Esse baixo nível de educação desencadeia vários outros problemas, como vamos ver mais a frente.
A presença de um ambiente inconstante, onde o estado não ministra condições mínimas que assegurem o direito de propriedade, viabiliza o aumento da criminalidade contra a vida e o patrimônio, deixando as pessoas e empresas desestimuladas a implantação de novos investimentos, assim como a sustentação dos já existentes no local (GOMES, 2002 apud GONÇALVES; CASSUCE; GALANTE; 2009).
No Brasil, como em outras partes do mundo, a violência e as altas taxas de homicídios estão diretamente ligadas ao tráfico de drogas. O homicídio não constitui um fenômeno unívoco. São ações ilegais como seqüestro, roubo e furtos que sustenta os traficantes, através dos viciados que para manter o vício praticam tais atos. Os homicídios também são feitos pelos próprios traficantes sendo associados às disputas, à dívida e a queima de arquivo. No entanto, a violência também esta no meio rural, através das lutas por terra e a reorganização da estrutura fundiária com o objetivo de promover a distribuição mais justa das terras (KAWAMOTO, 2010).
No Brasil, a grande parte dos trabalhos envolvendo criminalidade faz uso dos dados do Sistema de Informações de Mortalidade do Ministério da saúde. Sendo este um sistema eficaz para taxas de homicídios. Em geral, enquanto a literatura internacional ainda apresenta discordância em torno da significância, os trabalhos nacionais encontram uma relação recorrentemente positiva e significante para a desigualdade de renda como determinante do crime (RESENDE; ANDRADE, 2011).
A segunda corrente pode ser explicada através do trabalho de Klliksberg et al. (2002), que observou na América Latina, três causas principais que está vinculada a criminalidade: desemprego juvenil, educação e articulação familiar. Os autores observaram que a criminalidade afeta principalmente jovens, por isso a necessidade de oferecer emprego para esta faixa etária. Com relação ao desemprego, em 1980 as estatísticas indicavam a existência de seis milhões de desempregados. Em 2000 essa cifra chegava a dezessete milhões. A taxa de desemprego passou de 6% em 1980, para 9% em 2000. As pessoas precisam estar empregas e ter obrigações ao longo do dia para não se sentirem excluídas da sociedade, segundo estudos é importante psicologicamente. E principalmente para o retorno financeiro, imprescindível para atender as necessidades básicas. Eles também perceberam que a não obtenção de empregos formais ocasionava um deslocamento para o setor informal. O que acabava gerando empregos para crianças menores de 14 anos, as quais eram para estar na escola. Gerando outro problema, a evasão escolar.
Segundo os autores se melhorar os níveis de educação em uma sociedade, estaremos atacando as causas estruturais da criminalidade. Como já mencionado antes, as crianças deixam de ir para escola para trabalhar. E acabam não compreendendo a importância da educação. Em geral são crianças pobres que não têm expectativas para um futuro melhor, e convivem com famílias desestruturadas. A família é fundamental para o aprendizado da criança e o incentivo para não deixa de comparecer as aulas. “Estudos internacionais dizem que 50% do rendimento das crianças é determinado pela qualidade da escola, dos professores, dos currículos, dos programas, de todo o material de apoio. E os outros 50% são determinados pela família” (KLLIKSBERG et al. ,2002, p 17).
Em resumo, os autores, Klliksberg et al (2002), argumentam que para diminuir as altas taxas de criminalidade é necessário investir em educação, na criação de postos de trabalho para os jovens, os quais são os mais afetados. Ademais é importante interação da escola com a família para não ocorrer evasão, repetência, lacunas de qualidade.
Araújo Júnior e Fajnzylber (2000) realizaram uma análise que relaciona variáveis socioeconômicas com as taxas de criminalidade em Minas Gerais e chegaram a observar que quanto maior o nível educacional menor é a taxas de crimes contra a pessoa e maiores contra a propriedade. Assim, as políticas públicas devem investir para melhores níveis educacionais e melhores empregos com maiores salários na tentativa de coibir a criminalidade (apud GONÇALVES; CASSUCE; GALANTE, 2009).
Para Oliveira (2005), a decisão de cometer ou não um crime, esta relacionado com o meio o qual o individuo se encontra. As pessoas ao longo da vida vão construindo relações, primeiramente, com a família e, posteriormente, com toda sociedade e acabam construindo o seu julgamento moral, onde o ambiente influencia. Uma cidade constitui um macrossistema próprio que afeta não somente o custo moral, mas também o custo de oportunidade das pessoas onde lá residem. O acesso ao mercado de trabalho lícito depende também das condições de ensino oferecida pela rede pública para aquela região, como uma escola, cursos qualificantes, uma instituição com ensino superior, que não é determinante, mas contribui para a qualificação do profissional.
A ausência da escola na vida das pessoas irá afeta-las na formação de valores morais e na acumulação de capital humano. Na primeira forma, a escola tem entre seus papéis, a formação de valores morais, pois é na escola que muitas vezes o indivíduo começa a interagir e ter relacionamentos fora de sua família, tendo assim as primeiras relações de convivência na sociedade. A criança é orientada pelos professores a adquirir valores morais, que serão importantes na construção dos seus próprios valores. Estes serão construídos conforme as etapas da vida do individuo. Na segunda forma, a ausência da escola e a deficiência na educação desta pessoa, diminuirá seu estoque de capital humano individual, que implicará em baixos retornos no mercado legal no futuro e um baixo custo de oportunidade (OLIVEIRA, 2005).
A literatura econômica tem feito contribuições importantes para o entendimento dos determinantes e conseqüências do crime, mas grande parte das pesquisas encontradas são realizadas por pesquisadores de outras áreas do conhecimento, principalmente, na criminologia, psicologia, sociologia, etnografia, ciência política, entre outras (FREEMAN, 1999 apud FAJNZYLBER e ARAUJO JÚNIOR, 2001).
No entanto, principalmente durante as últimas três décadas, com os trabalhos seminais de Gary Becker (1968) e Isaac Ehrlich (1973), os economistas têm adquirido mais espaço nos estudos das causas do crime através de sua ênfase no componente racional do comportamento criminoso, assim como no efeito de incentivos e de interações de mercado sobre as decisões que o indivíduo tem em participar ou não de atividades criminais (FAJNZYLBER e ARAUJO JÚNIOR, 2001).
Conforme Cano e Santos (2001), a hipótese de que o aumento da criminalidade está diretamente ligado à pobreza e a desigualdade apresenta-se na teoria da busca de maximização da renda, a qual foi explicada por Becker (1968), personificada pelo homo economicus, que comparando as atividades lícitas e ilícitas, optaria pela atividade criminosa quando o ganho advindo da mesma supere os seus riscos de punição. Dessa forma, nas situações de crimes contra o patrimônio, a desigualdade reforçaria a ação criminosa por parte de pessoas pobres de duas formas: a baixa renda própria e a alta renda alheia. Mas, segundo os autores, em virtude da violência com que os crimes contra o patrimônio são efetuados, há uma relação direta com o aumento do número de homicídios. Esta seria a explicação para terceira corrente, onde apesar dos riscos o foco principal é conseguir retorno financeiro.
Vieira (2007) explicita que o crescimento da violência no Brasil, em 2004, se deve à falência do sistema penal, ao crescimento das cidades, a desigualdade de renda, a proliferação das armas de fogo e à ausência de uma política integrada de segurança.
Segundo Imai e Krishna (2004), o criminoso observa com antecipação o efeito de uma prisão na sua vida, eles chamam de “efeito dinâmico da persuasão”. Considerado este raciocínio para explicar a queda de prisões após a maioridade, quando as penas são aplicadas com dureza e as fichas policiais são públicas. Os autores propõem que muitos criminosos potenciais reduzem ou param definitivamente com atos ilegais porque se dão conta que a prisão terá como conseqüência, a dificuldade de arranjar emprego e, portanto, redução de renda (apud SOARES, 2008, p.58).
De acordo com Cano e Santos (2001), é possível pensar que em áreas mais pobres o número de homicídios tende a ser maior, devido à menor capacidade de proteção dessa população, sendo que o assassinato de uma pessoa de alta renda acarretaria uma pressão maior por parte da sociedade para que o crime não fique impune.
A desigualdade de renda tem grande influencia nos índices de criminalidade:

Araújo Júnior e Fajnzylber (2000 apud GONÇALVES; CASSUCE; GALANTE, 2009) constataram que em regiões onde se obtém um maior estoque de capital, as taxas de crime com motivação econômica são mais elevadas, maiores níveis educacionais implicam menores taxas de crimes contra a pessoa, e regiões com maior desigualdade de renda têm índices de criminalidade mais elevados, exceto em casos onde o criminoso se desloca para outras regiões em busca de suas vítimas.

Oliveira (2005) relaciona a criminalidade com características locais, como ambiente, histórico e vizinhança do indivíduo. Segundo ele, a desigualdade de renda e a urbanização potencializam a criminalidade nos municípios.
Neste trabalho, defende-se que o aumento da criminalidade se deve a fatores conjunturais e estruturais, que incluem fatores socioeconômicos, uma vez que esta corrente se mostrou mais adequada ao problema estudado.
Assim, baseando-se na literatura do crime discutida acima, são considerados como possíveis determinantes das taxas de crime algumas variáveis relativas às condições econômicas, sociais, demográficas e de política pública.
Os homicídios se distribuem de forma desigual nos espaços urbanos, este fato pode ser observado em várias capitais brasileiras. Em Salvador, os autores Paim et al.(1999) e Macedo et al.(2001) conseguiram detecta que as mortes por homicídio estão concentradas em regiões com baixo padrão econômico e cultural, chegando a conclusão que existe diferenciais no risco de morte por homicídio na cidade (Macedo et al., 2001; Paim et al., 1999).
Em Belo Horizonte, Beato Filho et al.(2001) identificaram que os assassinatos aconteciam com freqüência em bairros de baixa renda e favelas, com forte presença do tráfico de drogas. Os mesmos resultados são encontrados para Porto Alegre no estudo de Santos et al. (2001)e para Recife no trabalho de Lima e Ximenes (1998),em suas análises há taxas de mortalidade por homicídio mais elevadas em áreas com alta densidade populacional e com piores condições de vida (apud PERES, 2004).
Kelly (2000), que estuda a relação positiva entre desigualdade e crime através de dados de condados metropolitanos americanos, argumenta que os efeitos positivos e significativos da desigualdade sobre os crimes violentos, incluindo homicídios, estupro, roubo a mão armada e agressões. Já os crimes contra a propriedade que não envolvem diretamente violência pessoal parecem ser pouco afetados pela desigualdade, mas à diferença dos crimes violentos, eles são influenciados significativamente pela incidência de pobreza e pela presença policial (FAJNZYLBER; ARAUJO JÚNIOR, 2001).
Para Kawamoto (2010), na sociedade contemporânea, os jovens assumem posição como portadores de grande porção desse conflito social que se reflete nos atos de violência que os afligem, seja na busca de afirmação e reconhecimento, seja nos ritos de passagem para a vida adulta. No entanto, os jovens e adolescentes precisam conviver em um espaço de sociabilidade, sem práticas de violência, nos quais se potencializem as esperanças de uma sociedade pacífica e alternativa.

Gastos em segurança pública por habitante, renda, mulheres chefes de família, escolaridade e desigualdade de renda, foram às variáveis analisadas por Oliveira (2005). Foram realizadas seis regressões em painel com todos de 5507 municípios do Brasil nos anos de 1991 e 2000, onde a maior parte dos sinais das variáveis foram os esperados. Cabe ressaltar a exceção dos gastos em segurança pública por habitante, que se mostra não significativo em todas as regressões. Estes dados normalmente apresentam problemas de causalidade inversa, pois os gastos também tendem a aumentar quando a criminalidade aumenta. Não é a primeira vez que esta variável proxy se apresenta insignificante, pois nos trabalhos de Mendonça (2001) e Kume (2004) ocorre o mesmo. Kume (2004) argumenta que isto se deve a má gestão dos recursos públicos que implicariam na ineficiência do controle da criminalidade.
Para análise da renda, Oliveira (2005) decompõe a renda em duas partes: a renda média dos dez por cento mais ricos representa o benefício do crime e a renda média dos vinte por cento mais pobres representa o custo de oportunidade. Os resultados são os esperados, um aumento na renda dos mais ricos aumenta a criminalidade e um aumento na renda dos mais pobres reduz a criminalidade. Kume (2004) encontrou resultados satisfatórios onde o PIB per capita e o crescimento do PIB têm efeitos negativos sobre a criminalidade.
A variável “mulheres chefes de família” mostra famílias que possuem vários problemas, que começam pela redução da renda familiar, pois há somente uma fonte de renda e vão até a problemas para a criação dos filhos, que muitas vezes são criados por outros familiares ou irmãos mais velhos. O que afeta o desenvolvimento moral desta criança e, por conseqüência, afetam suas decisões para o futuro. Logo, a presença de famílias monoparentais chefiadas por mulheres representa uma condição de vulnerabilidade que afeta positivamente a criminalidade.
A variável escolaridade tenta mostrar que um baixo capital humano implica em baixos retornos no mercado lícito e isto implica em baixos custos de oportunidade para praticar crimes. Apesar do acesso a escola ter uma participação relevante na explicação da criminalidade, o que se vê é que a maioria dos trabalhos não utiliza esta variável e quando utiliza encontra resultados insignificantes para a escolaridade. Este é o caso de Glaeser e Sacerdote (1996) e Araújo Júnior e Fajnzylber (2001). Já o estudo de Ehrlich (1972) encontrou resultados positivos e somente Kume (2004) encontra um sinal negativo. A decomposição da escolaridade nos três níveis de ensino adotados no Brasil, a dizer fundamental, médio e superior, ajuda a entender o papel da escola na criminalidade. O resultado para o artigo de Oliveira (2005) não foi o esperado, encontrando uma elasticidade positiva.
A variável desigualdade de renda foi analisada no artigo de Oliveira (2005) e também por Kume (2004). E como em outros trabalhos, os resultados obtidos são os esperados. Quanto maior a desigualdade, maior é a criminalidade.
O trabalho de Loureiro (2007) apresentou municípios cearenses com dados em painel entre 2004 e 2006. Este observou resultados relevantes para as variáveis taxa de urbanização e Proxy do nível de renda (consumo médio de energia elétrica nos municípios). Ambas apresentaram efeitos positivos e estatisticamente significantes, estando de acordo com a teoria que estas variáveis trazem consigo diversos fenômenos que contribuem para a criminalidade. Este efeito positivo tem explicação visto que existe uma correlação muito alta entre estas duas variáveis, onde a taxa de urbanização consegui elevar as taxas de homicídios e elevar a renda da região.
Beato e Reis (2000) aplicaram, um modelo de correlação de Pearson com o objetivo de avaliar a possível existência entre desemprego e crime no estado de Minas Gerais. Estes concluíram que, ao contrário da vasta literatura internacional sobre o tema, em Minas Gerais há uma relação negativa entre emprego e redução de criminalidade violenta.
Como se pode notar, a literatura expõe um conjunto de variáveis socioeconômicas que apresentam relação direta com criminalidade, mais nem sempre estas apresentam resultados previamente esperada, pois depende do contexto, da região e do método utilizado.

3 METODOLOGIA DA PESQUISA

3.1 Modelo econométrico

Considerando a teoria exposta na seção anterior, utilizou-se as variáveis apontadas para analisar os fatores determinantes da criminalidade para os municípios na Região Nordeste e no Estado de Pernambuco nos anos de 1991 e 2000. E, estimou-se o modelo representado pela equação abaixo segundo o método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Os cálculos foram realizados através da utilização do Programa Software SPSS, utilizando-se observações dos municípios de todo Nordeste e Pernambuco na estimação do modelo. Assim, foram realizadas quatro estimações, duas para o Nordeste, para os anos de 1991 e 2000, e duas para Pernambuco, para os mesmos anos. Vale ainda observar que as escolhas dos anos de análise esta limitada a disponibilidade de dados municipais das variáveis sócio-econômicas.

HOMICi = β1IDHi + β2TX_ALFAi + β3FREQ_ESCOLi + β4DESPLEGi + β5DESPJUDi + β6POPRURALi + β7POPURBi + β8URBANIZi + β9CHEFMULHERi + β10IPOBREZAi + β11RENDAPCi + β12GINIi + β13LTHEILi + β14ANALM15i + β15MESTUDM25i +β16CUR_SUPi + + µi

Onde:
HOMIC é a variável dependente
IDHi, TX_ALFAi, FREQ_ESCOLi, DESPJUDi, POPRURALi, POPURBi, URBANIZi, CHEFMULHERi, IPOBREZAi, RENDAPCi, GINIi ,LTHEILi, ANALM15i , MESTUDM25i e CUR_SUPi são as variáveis explicativas
β1, β2...β15, 1nisão os coeficientes de regressão parcial
µé o termo de perturbação estocástica
é a i-ésima observação
n é a n-ésima dummy

As variáveis dummies são usadas como variáveis de controle, para definir as regiões de acordo com a regressão estimada. Para a região Nordeste usou-se dummies para todos os nove estados, exceto para Pernambuco. No caso das regressões do Estado de Pernambuco há dummy para a região metropolitana de Recife (código RMR) e outra dummy para as cidades que fazem fronteira com a mesma (código FRMR).
As variáveis explicativas são testadas e substituídas de acordo com a significância no modelo, sendo apresentado no resultado final aquele que se apresentou estatisticamente significante.
Serão realizados os testes de Durbin-Watson para detecção de auto-correlação e White para detecção de Heterocedasticidade, cujas hipóteses nulas são, respectivamente, ausência de auto-correlação serial nos resíduos e homocedasticidade. Além disso, foi elaborada a matriz de correlação das variáveis, para a detecção de multicolinearidade, que pode ser prejudicial ao modelo. Segundo Gujarati (2000), a multicolinearidade será a existência de uma relação linear entre as variáveis explicativas, considerando acima de 0,7 uma multicolinearidade forte.

3.2 Base de dados e descrição das variáveis

A variável dependente utilizada é a taxa de homicídios por 100.000 habitantes. A fonte de obtenção destes dados foi o Sistema IPEA. As variáveis independentes utilizadas são: Taxa de alfabetismo, IDH, a população rural e urbana, o índice de Gini, índice de Theil, Taxa de freqüência escolar, Percentual de pessoas de 15 anos ou mais analfabetas, média de anos de estudo das pessoas de 25 anos ou mais, despesas com o legislativo e Judiciário, Intensidade da pobreza, Renda per capita, o percentual de mulheres chefes de família e taxa de urbanização, além das dummies já mencionadas. Desta forma, na Tabela 9 são apresentadas as variáveis que serão utilizadas bem como o sinal esperado na estimação.
As variáveis de educação têm o objetivo de capturar a necessidade dos estudos para a vida profissional e assim proporcionar as pessoas maiores condições de ingressar no mercado legal aumentando seu custo de oportunidade de cometer um crime, sendo utilizado: taxa de alfabetismo, taxa de freqüência a escola, percentual de pessoas de 15 anos ou mais analfabetas, média de anos de estudo das pessoas de 25 anos ou mais de idade e o percentual de pessoas que freqüentam curso superior em relação á população de 18 a 22 anos. As variáveis escolhidas procuram focar nos adolescentes e jovens, os quais são mais atingidos pela violência homicida.
Para capturar o efeito das despesas com segurança será utilizada despesas com Legislativo e Judiciário disponibilizada pelo IPEADATA (2011). Esses poderes do Estado representam a busca por melhorias no Brasil.

A taxa de urbanização, que mencionada anteriormente, representa o crescimento das cidades acarretando também no aumento dos crimes. Segundo Orsini (2009), as taxas de homicídio são diretamente influenciadas pelo grau de urbanização e que, paralelo ao crescimento da área urbana, encontram-se o aumento dos índices de violência. Apesar da taxa de urbanização ser usada, testou-se também a população urbana e rural.
Em relação à renda, procura-se testar que, um aumento da renda do município faça com que ele tenha taxas menores de criminalidade. Como variáveis foram utilizadas: Renda per capita e Índice de Pobreza. No entanto, a forte relação da renda com as variáveis índice de Desenvolvimento Humano Municipal, o Índice de Gini e Índice L de Theil, podendo interferir no resultado.
A variável mulheres chefes de família representam a importância da família no desenvolvimento do indivíduo, onde uma família desestruturada influencia na formação dos valores do individuo. Esta variável também influencia na renda, pois famílias onde a chefe é mulher tende a ter apenas uma renda.

4 RESULTADOS

4.1 Análise da matriz de Correlação

Antes de apresentar os resultados da estimação econometrica, faz-se necessário analisar as relações existentes entre as variáveis explicativas e a variável dependente. Como já mencionado, o trabalho a seguir conta com quatro regressões, onde duas são para região Nordeste e duas para o estado de Pernambuco, em 1991 e 2000. Foram testadas 16 variáveis, que ao longo do trabalho mostram sua importância na explicação das taxas de homicídios. Sendo acrescentado na região Nordeste dummies, as quais representam os estados nordestinos e para Pernambuco dummies para região metropolitana de Recife e fronteira com a mesma. Onde representam dummies de controle.
Para Região Nordeste, em ambos os anos, as variáveis IDH; taxa de alfabetismo; percentual de pessoas que freqüentam curso superior em relação á população de 18 a 22 anos; despesas com o Legislativo; despesas com o Judiciário; população urbana; taxa de urbanização; percentual mulheres chefes de família, sem cônjuge e com filhos menores de 15 anos; renda per capita e média de anos de estudo das pessoas de 25 anos ou mais de idade mostram-se com relação positiva com as elevadas taxas de homicídios. Ou seja, as taxas de homicídios elevam-se de acordo com o crescimento dessas variáveis.
As variáveis que mais surpreendem são as de educação, pois grande parte da base para formação de um indivíduo é adquirido na escola, onde são repassados conceitos morais e boa convivência em sociedade. No entanto, as variáveis não foram relevantes para explicação das altas taxas de violência homicida, sendo o sinal encontrado diferente do esperado. Como mostrado anteriormente, muitos autores (Glaeser e Sacerdote (1996), Araújo Júnior e Fajnzylber (2001), Ehrlich (1972), Oliveira (2005)) também não encontraram a relação esperada.
Variáveis como as despesas públicas com Judiciário e Legislativo têm explicação pelo sinal positivo. Apesar de acreditar previamente que as despesas diminuem a violência, a relação se mostra contrária. Pois os investimentos tendem a aumentar no setor público que apresenta maior dificuldade de controlar suas taxas, e a violência se mostra com esta dificuldade. Crescendo os números de homicídios os gastos aumentam para tentar conter o crescimento das taxas e investir em projetos.
A urbanização e percentual mulheres chefes de família, sem cônjuge e com filhos menores de 15 anos se mostram com o sinal esperado. Onde a urbanização proporciona uma acentuada desigualdade social, com pessoas vivendo a margem da sociedade com apenas condições básicas para sobrevivência. Entrando, na maior parte das situações, no meio ilícito das drogas e armas. A variável mulheres como chefe de família, representa a influencia da renda e da educação. Como já citado, estas famílias monoparentais, em geral, tem renda familiar muito baixa e a educação dos filhos é defasada.
A renda per capita e o IDH também apresentam sinal positivo, sendo o oposto do esperado. Isso ocorre pela correlação existente destas variáveis e a urbanização, onde o aumento da urbanização eleva as taxas de homicídios, e também impulsiona a renda per capita e o IDH para cima. Segundo análise da correlação as variáveis renda per capita e IDH apresentam uma forte correlação. Esta dificuldade para trabalhar com as variáveis com correlação forte também foi mostrada no trabalho de Loureiro (2007), onde o sinal não foi o esperado.
Entre as variáveis que se mostram negativamente relacionadas com as taxas de homicídios, aparecem população rural, índice de pobreza, índice de Gini, índice L de Theil e o percentual de pessoas de 15 anos ou mais analfabetas.
Assim, a educação não apareceu com o sinal esperado perdendo sua significância na explicação do modelo, foi o caso da variável percentual de pessoas de 15 anos ou mais analfabetas. Nesse caso, esperava-se que quanto menor o nível de instrução dos jovens maior as taxas de homicídios, apresentando sinal positivo na correlação com os homicídios. Também diverge do esperado o índice de pobreza, onde mostra correlação moderada com variáveis explicativas importantes como renda per capita e urbanização.
A variável índice de Gini e índice L de Theil se mostram contrárias ao esperado, pois seu sinal negativo afirma que ao elevar o número de homicídios os índices diminuem, sendo a diminuição dos índices indicadores de menor desigualdade de renda. Espera-se que a criminalidade aumente com a desigualdade, como foi mostrado nos trabalhos de Oliveira (2005) e Kume (2004).
A última variável explicativa é a população rural, a qual se apresenta com o sinal esperado, representando que quanto maior a população rural, menor as taxas de homicídios, ou seja, se tem taxas mais elevadas na região mais urbanizada.
A variável taxa de freqüência a escola, diverge entre os anos. Sendo positiva em 1991, mostrando sinal diferente do esperado. E negativo em 2000, significando que ao elevar a freqüência escolar haverá uma diminuição das taxas de homicídio, onde esta será a relação esperada. Com este sinal pode-se afirmar a importância do nível de instrução para minimizar o problema da criminalidade.
A matriz de correlação para o Estado de Pernambuco apresenta algumas diferenças da matriz do Nordeste. Assim como a do Nordeste, as variáveis positivas são IDH, taxa de alfabetismo; percentual de pessoas que freqüentam curso superior em relação á população de 18 a 22 anos; despesas com o Legislativo; despesas com o Judiciário; população urbana; taxa de urbanização; percentual de mulheres chefes de família, sem cônjuge e com filhos menores de 15 anos; renda per capita e média de anos de estudo das pessoas de 25 anos ou mais de idade; sendo acrescendo as variáveis população rural; índice de Gini; índice L de Theil e o taxa de freqüência escolar em ambos os anos analisados.
A variável população rural, com o sinal positivo, mostra-se insignificante, onde contradiz as expectativas do modelo. Assim como a variável taxa de freqüência escolar, que afirma que um aumento na violência homicida relaciona-se com um aumento da freqüência escolar. Esta divergência no sinal pode ser ocasionada pela forte correlação da variável com o IDH e a taxa de alfabetização.
O índice de Gini e o índice L de Theil para o Estado de Pernambuco apresentam coerência com a realidade das regiões, pois um aumento da taxa de homicídios afeta positivamente os índices, indicando maior desigualdade de renda entre os moradores da localidade. Acompanhando as expectativas de trabalhos realizados por Oliveira (2005) e Kume (2004).
Apenas duas variáveis apresentam-se negativamente no Estado de Pernambuco com relação as taxas de homicídios, são elas índice de pobreza e o percentual de pessoas de 15 anos ou mais analfabetas. Sendo seu sinal contrário ao esperado, e já explicado acima, afinal na teoria, ao elevar o índice de pobreza e o percentual de analfabetos o número de homicídios deveria aumentar.
Além da correlação das variáveis explicativas com as taxas de homicídios, há a correlação entre elas. As variáveis que apresentam a mais forte correlação na matriz são IDH, taxa de alfabetização, renda per capita, percentual de pessoas de 15 anos ou mais analfabetas e média de anos de estudo das pessoas de 25 anos ou mais, estas se mostram ligadas pelo fator educação. Há também correlação alta entre as variáveis índice de Gini e índice de Theil, que representam a desigualdade da renda e as variáveis despesas com o legislativo e população urbana. Apenas para o Estado de Pernambuco, em ambos os anos, as despesas com o Judiciário se mostraram com alto grau de correlação com a população urbana, isso ocorre porque os municípios mais urbanizados tem melhor infra-estrutura e planejamento.

4.2 Estimação da regressão
No modelo estimado para mensurar o impacto das variáveis socioeconômicas sobre as taxas de homicídios na Região Nordeste e Pernambuco para os anos de 1991 e 2000, foram encontrados os seguintes resultados.
Antes de iniciar a estimação, foram realizados testes para verificar problemas de autocorrelação, heteroscedasticidade e multicolinearidade, além de testes pelas estatísticas t e F. Para detecção de autocorrelação, utilizou-se o Teste de Durbin-Watson e para detecção de heterocedasticidade utilizou-se o Teste de White. Onde se pode verificar a ausência de autocorrelação em todas as estimações e a presença de heteroscedasticidade nas estimações da Região Nordeste no ano de 2000 e Pernambuco no ano de 1991. Foram feitos simulações no intuito de procurar um modelo mais adequado, não se mostrando estes mais adequados optou-se por permanecer com o modelo já descrito no trabalho.
As estimações por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) nos permitem identificar problemas de multicolinearidade entre as variáveis explicativas através do VIF, sendo os valores encontrados dentro do limite aceitável.

O indicador , apresenta-se de maneira geral, bastante satisfatório. Revelando para a região Nordeste nos anos de 1991 e 2000 que, respectivamente, 59,2% e 70,1% do homicídio estão relacionadas com as variáveis escolhidas. Para o Estado de Pernambuco o indicador foi ainda maior, para os anos analisados, apresentando os valores de 72,1% e 83,8%, indicando que o homicídio pode ser explicada pelas variáveis explicativas que se mostraram significantes nos anos de 1991 e 2000.
A primeira análise da regressão foi realizada para a região Nordeste no ano de 1991, onde as variáveis que se mostraram significantes tem grande influencia nas taxas de homicídios.

Variáveis socioeconômicas como educação, despesas públicas, urbanização e desigualdade se mostram significantes no modelo. Estas variáveis têm um alto poder explicativo estando correlacionadas com outras variáveis explicativas do modelo. Como mencionado anteriormente, a educação é a base para qualquer indivíduo sendo uma das preocupações do governo proporcionar a população maior nível de instrução. No entanto, a variável freqüência ao nível superior apresenta sinal contrário ao esperado. Acredita-se que este sinal positivo esteja relacionado com a ambigüidade indicada por Fajnzylber (2000), onde as pessoas com maior nível de escolaridade cometeriam crimes mais planejados e com pessoas com maior poder aquisitivo (apud GONÇALVES; CASSUCE; GALANTE; 2009). A variável homicídio está relacionada com demais crimes, como roubo, seqüestro, furto sendo o ato de assassinar alguém o extremo destes crimes.
Outra variável que se mostrou contrária as expectativas foi população urbana, apresentando sinal negativo. Este fato pode esta relacionado ao período analisado, onde morar na cidade poderia significar ter melhores condições de vida. O que não pode ser aplicado em anos mais recentes, em que quanto maior a urbanização maior a desigualdade social entre os indivíduos, sendo a marginalização forte influente dos homicídios.
As variáveis índice L de Theil e despesas com o Judiciário apresentam-se significantes e com correlação positiva com as taxas de homicídios, sendo este o sinal esperado. Apesar de se esperar que um aumento das despesas diminua o número de homicídios, há uma relação contraria, onde aumentando o número de homicídios o governo investe mais para tentar conter este aumento. A mesma relação pode ser encontrada no trabalho de Loureiro (2007) com a variável número de policiais, onde a relação estimada entre número de policiais e as taxas de crime é positiva, evidenciando a simultaneidade entre estas duas variáveis, ou seja, embora se espere que haja um efeito de redução do crime quando se aumenta o policiamento, existe um efeito simultâneo, paralelo e na direção inversa que faz com que, em geral, os gestores da segurança pública tendam a aumentar o policiamento em áreas que apresentam maiores taxas de crimes.
A variável índice L de Theil mostra a relação da desigualdade de renda. Havendo uma relação positiva, pois ao elevar a desigualdade o número de homicídios tende a crescer. A variável apresentou o sinal positivo esperado na regressão.
Para um melhor entendimento dos resultados obtidos optou-se pela obtenção das elasticidades da variável dependente, em relação às variáveis explicativas que se mostraram significantes.

O coeficiente das variáveis índice L de Theil e despesas com o Judiciário apresentaram o sinal positivo esperado. O aumento de 1% no índice L de Theil aumenta em 1,01% a taxa de homicídio. Uma elevação também de 1% nas despesas com o Judiciário aumenta em 0,01% a taxa de homicídio.
Por outro lado, um aumento de 1% na população urbana reduz em 0,04% a taxa de homicídio. O sinal apresentado não é o esperado, podendo acontecer esta relação pelo período analisado para Região Nordeste. A relação encontrada não se aplica a anos atuais, onde a urbanização acentua a desigualdade social.
Outro resultado obtido foi que um aumento de 1% no percentual de pessoas que freqüentam o nível superior aumenta em 0,14% a taxa de homicídio. Como mencionado anteriormente, esta relação pode esta vinculada a criminalidade com maior retorno financeiro, onde as pessoas com um nível de instrução maior também cometem crimes, que são mais planejados e que incidem sobre a parcela da população com maior recurso financeiro.
As variáveis para o ano de 2000 apresentam-se semelhantes ao de 1991, divergindo apenas urbanização, que substitui a população urbana, sendo elas equivalentes afinal uma explica a outra.

No entanto, alguns sinais se mostram diferentes do ano de 1991 tornando-se assim sua explicação mais coerente ao esperado. As variáveis que se mostram com sinal positivo são despesas com o Judiciário, urbanização e índice de Theil sendo este o sinal esperado. Como já mencionado, as despesas com o Judiciário apresenta relação contraria ao esperado na teoria, sendo sua explicação para sinal contrário cabível a realidade brasileira. O mesmo ocorre com urbanização e índice L de Theil, onde ambos apresentaram efeitos positivos, estando de acordo com a teoria que estas variáveis trazem consigo diversos fenômenos que contribuem para a criminalidade.
Outra variável que apresentou sinal coerente foi o percentual de pessoas que freqüentam curso superior em relação á população de 18 a 22 anos, afinal as pessoas com maior nível de educação estão mais qualificadas e direcionadas a obtenção de melhores salários e, conseqüentemente, a maiores custos de oportunidade para a atividade criminal.

No modelo estimado para Região Nordeste em 2000, as variáveis explicativas aparecem com o sinal esperado. Desta forma, um aumento de 1% no percentual de freqüência ao curso superior reduz em 0,13% a taxa de homicídio. Como mencionado na análise da mesma variável em 1991, a educação apresenta um efeito ambíguo, podendo aumentar as taxas de crimes mais elaborados ou reduzir a criminalidade. Neste caso o sinal negativo mostra o efeito esperado, onde pessoas com maior nível de escolaridade possuem melhor renda não envolvendo-se em atos ilícitos.
Por outro lado, um aumento de 1% na taxa de urbanização, nas despesas com o Judiciário e no índice L de Theil, aumentam em, respectivamente, 0,61%, 0,01% e 1,18% a taxa de homicídio. Por motivos já mencionados anteriormente.
A variável que apresenta maior elasticidade em ambos os anos, foi o índice L de Theil. Se mostrando ainda maior no ano de 2000. A desigualdade de renda quando acentuada em regiões próximas, gera no indivíduo o sentimento de injustiça social. Tendo o criminoso motivação para adquirir bens alheios independente do como vai conseguir.
Para o Estado de Pernambuco, no ano de 1991, as variáveis de destaque são a desigualdade de renda e urbanização.

No modelo estimado, os coeficientes das variáveis significativas apresentaram os sinais esperados. A urbanização e o índice L de Theil, como anteriormente já explicados, são variáveis importantes para o entendimento dos altos índices de homicídios.
A Tabela 7 apresenta a elasticidade das variáveis independentes com relação a taxa de homicídio. Neste sentido, procura-se captar o efeito de uma mudança percentual em cada uma das variáveis em termos percentuais a taxa de homicídio.
No modelo estimado, a elasticidade apresenta o sinal esperado para todas as variáveis. O aumento de 1% na taxa de urbanização aumenta em 0,47% a taxa de homicídio. Este fato ocorre, pois a variável urbanização gera um impacto direto sobre os homicídios, acentuando a marginalização e expondo a desigualdade social.

A variável índice L de Theil também apresenta o sinal esperado, onde um aumento de 1% no índice L de Theil aumenta em 0,43% a taxa de homicídio.
Para o Estado de Pernambuco no ano de 2000, as variáveis significantes estão relacionadas com as despesas públicas, urbanização e estrutura familiar.
As variáveis de maior freqüência entre as quatro regressões são urbanização e despesas com o Judiciário, mostrando sua importância tanto a nível regional como a nível estadual. O aumento da população urbana nos municípios proporciona problemas que já foram mencionados ao longo do texto, como o aumento da desigualdade social, mais acesso ao mercado ilícito e mais contato dos criminosos as suas vítimas potenciais. A despesa pública para conter tais taxas de homicídios se faz necessária, pois precisa-se ter projetos de combate a violência e prevenção, e uma boa administração para punir os criminosos que já cometeram o crime. Por estas razões o sinal positivo encontrado nas variáveis urbanização e despesas com o Judiciário, estão de acordo com o esperado.

A variável percentual de mulheres chefes de família, sem cônjuge e com filhos menores de 15 anos, se mostrou significante e com relação positiva ao número de homicídios. Esta variável é interessante para análise, pois carrega subentendida outras variáveis importantes para explicação dos homicídios. A mulher ser considerada chefe da familiar influencia na educação dos filhos e na renda familiar, sendo esta influencia uma característica ruim. As mulheres são obrigadas a trabalhar para sustentar a casa não oferecendo a atenção necessária para os filhos, os quais são criados por outros parentes, esta desestrutura familiar prejudica na formação dos conceitos e dos valores destas crianças. Outro problema, como citado anteriormente, é a redução da renda familiar.
Na Tabela 30 são apresentadas as estimações das elasticidades para o estado de Pernambuco no ano de 2000.

As variáveis expostas na Tabela 9 apresentam a relação esperada, com sinal positivo. O aumento de 1% na taxa de urbanização e nas despesas com o Judiciário, aumentam em 0,62% e 0,01% a taxa de homicídio, respectivamente. A taxa de urbanização também apareceu na regressão para o ano de 1991 com valores menores, havendo um acréscimo significante. Este fato deve-se ao crescimento das cidades e, conseqüente, aumento da população ao longo dos anos de 1991 e 2000. No entanto despesas com o Judiciário mostram-se significantes apenas no ano de 2000. Esse acontecimento pode indicar que, no ano de 1991, no estado de Pernambuco, as taxas de homicídios elevavam-se sem obter, em contrapartida, uma resposta significante na elevação das despesas feitas pelo governo.
A variável percentual de mulheres chefes de família, sem cônjuge e com filhos menores de 15 anos, apresentou-se positivamente relacionada ao aumento da taxa de homicídio. Onde um aumento de 1% no percentual de mulheres chefe de família aumenta em 0,37% a taxa de homicídio.

5. CONCLUSÕES

A criminalidade é um problema público, que tem apresentado crescimento contínuo durante décadas. No Brasil, as taxas tomam proporções elevadas, sendo a população a mais prejudicada, afinal, a violência atinge todos os níveis da sociedade. Sendo o homicídio o mais grave ato de violência, pois retira a vida dos indivíduos.
Na Região Nordeste, o Estado de Pernambuco se destaca por apresentar elevadas taxas de homicídios no período analisado no trabalho. Neste contexto, procurou-se definir quais fatores socioeconômicos mais influenciavam nestas taxas crescentes durante os anos de 1991 e 2000. Observou-se, ainda, que as altas taxas de criminalidade permaneceram nos anos mais recentes. Onde estados nordestinos, como Pernambuco, continuam com taxas expressivas e outros, como Alagoas, sofreram um forte elevação nesse indicador.
Inicialmente, para melhor entendimento dos aspectos ligados ao objeto de estudo, buscou-se definir primeiramente o perfil destas vítimas de óbito por agressão. Sendo os indivíduos que possuem maior probabilidade de morrer assassinado, as pessoas com as seguintes características: jovens, do sexo masculino, solteiros e raça/cor negra (pardo + preta). Onde os agressores, em sua maioria, apresentam características semelhantes a da vítima.
Na matriz de correlação as variáveis explicativas apresentam correlação baixa e moderada com as taxas de homicídios, sendo para a região Nordeste para ambos os anos apenas a correlação baixa existente. Para Pernambuco no ano de 1991, há correlação moderada para seguintes variáveis IDH, alfabetismo, taxa de urbanização, mulher chefe de família, analfabetismo de 15 anos ou mais e média de anos de estudos das pessoas de 25 anos ou mais de idade. E para Pernambuco no ano de 2000 também pode-se observar correlação moderada entre as variáveis explicativas e a variável dependente. São elas, IDH, alfabetismo, Percentual de pessoas que freqüentam curso superior em relação á população de 18 a 22 anos, Renda per capita, taxa de urbanização, despesas com o Legislativo, despesas com o Judiciário, População Urbana, mulher chefe de família, analfabetismo de 15 anos ou mais e média de anos de estudos das pessoas de 25 anos ou mais de idade.
Verificou-se que as variáveis socioeconômicas que mais se relacionam com a criminalidade homicida no Nordeste e em Pernambuco nos anos de 1991 e 2000 são, de forma geral, a educação, a renda, a urbanização, a desigualdade social e estrutura familiar são significantes no modelo empírico.
Na Região Nordeste, para o ano de 1991, as variáveis socioeconômicas que apresentam-se significantes foram despesas com o Judiciário, população urbana, índice L de Theil e freqüência ao nível superior. No ano de 2000 para Região Nordeste o resultado apresentado teve as mesmas variáveis, com exceção de população urbana, onde foi substituída por urbanização. Para o estado de Pernambuco no ano de 1991, as variáveis urbanização e índice L de Theil se mostraram significantes e com relação positiva. Para o ano de 2000, as variáveis despesas com o Judiciário, taxa de urbanização e mulheres chefe de família foram significantes no modelo com o sinal positivo esperado para o estado de Pernambuco.
Com maior elasticidade aparece a variável índice L de Theil com valores acima de um, para região Nordeste em ambos os anos. Para Pernambuco nenhuma variável se destaca expondo valores abaixo de um.
Por fim, a apresentação das variáveis mais relacionadas com a criminalidade homicida neste trabalho pode oferecer subsídios para o governo investir em políticas públicas nas variáveis que se mostraram significantes. Neste caso, ficou destacado a importância em educação, em melhorar a distribuição de renda e investir em programas de planejamento familiar. Além de, aumentar o efetivo policial e as despesas nas regiões que apresentam índices de criminalidade crescentes.

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