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Eduardo Zilberman
Crime e Poupança: Teoria e Evidências para o Brasil
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada como requisito parcial para
obtenção do título de Mestre pelo Programa de Pós-
Graduação em Economia da PUC-Rio.
Orientador: João Manoel Pinho de Mello
Rio de Janeiro, março de 2006
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0410593/CA
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Eduardo Zilberman
Crime e Poupança: Teoria e Evidências para o Brasil
Dissertação apresentada como requisito parcial para
obtenção do título de Mestre pelo Programa de Pós-
Graduação em Economia da PUC-Rio. Aprovada pela
Comissão Examinadora abaixo assinada.
João Manoel Pinho de Mello
Orientador
PUC-Rio
Juliano Junqueira Assunção
PUC-Rio
Samuel de Abreu Pessôa
FGV/EPGE
João Pontes Nogueira
Coordenador(a) Setorial do Centro de Ciências Sociais - PUC-Rio
Rio de Janeiro, 23 de março de 2006
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0410593/CA
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Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total
ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, do
autor e do orientador.
Eduardo Zilberman
Graduou-se em economia pela Pontifícia Universidade
Católica do Rio de Janeiro.
Ficha Catalográfica
Zilberman, Eduardo
Crime e poupança : teoria e evidências para o Brasil /
Eduardo Zilberman ; orientador: João Manoel Pinho de
Mello. Rio de Janeiro: PUC, Departamento de Economia,
2006.
86 f: il. ; 30 cm
Dissertação (mestrado) – Pontifícia Universidade
Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Economia.
Inclui referências bibliográficas.
1. Economia – Teses. 2. Crime. 3. Poupança. 4.
Consumo. I. Mello, João Manoel Pinho de. II. Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de
Economia. III. Título.
CDD: 330
PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0410593/CA
Agradecimentos
Primeiramente, gostaria de agradecer ao meu orientador João Manoel pelo
interesse, atenção e disposição demonstrados ao longo do período de elaboração
desta dissertação. Este trabalho beneficiou-se bastante de seu rigor intelectual.
Além de suas muitas contribuições, o empenho e o incentivo dele foram
fundamentais para que eu desse continuidade a minha vida acadêmica.
Agradeço a todos os professores do departamento, especialmente Juliano
Assunção, Marcio Garcia, Gustavo Gonzaga e Eduardo Loyo. Naturalmente, os
meus colegas de turma também foram importantes para que minha trajetória no
mestrado fosse menos árdua.
Também gostaria de agradecer aos funcionários do departamento de economia da
PUC-Rio, e em especial a Graça por seu cuidado com os alunos, além de sua
habitual eficiência.
A família também foi importante ao longo do mestrado. Uma estrutura familiar
sólida e o apoio dos pais são essenciais para que o foco não se disperse ao longo
desse processo. Minha mãe Marly e meu pai David, assim como minha avó Bela e
meu avô Maurício, sempre foram muito vibrantes e presentes ao longo de minha
vida. Desde que eu optei por enveredar-me pelo meio acadêmico, meus pais são
meus maiores incentivadores. Obrigado por tudo!
Também agradeço ao meu irmão Rafael que não me ajudou muito, mas pelo
menos não atrapalhou.
Finalmente, agradeço a minha namorada Vivian pela compreensão e pelo carinho
dispensados no último ano de mestrado. Com o seu amor, tudo ficou mais fácil.
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Resumo
Zilberman, Eduardo. Crime e Poupança: Teoria e Evidências para o
Brasil. Rio de Janeiro, 2006. 86p. Dissertação de Mestrado - Departamento
de Economia, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
Esta dissertação documenta uma relação interessante: crime parece induzir
poupança. Enquanto a literatura de economia do crime vem focando-se nos
determinantes da criminalidade, esse estudo analisa a questão reversa: como o
crime afeta decisões econômicas? Esta pergunta é interessante e importante, já
que variáveis chaves podem ser influenciadas pela criminalidade. Usando dados
no nível do município para o estado de São Paulo, encontramos que cidades com
mais crimes também tem um nível de poupança mais alto. Esse resultado é
robusto à endogeneidade do crime, diferentes medidas de poupança, e um grande
número de controles demográficos. Mais ainda, esse padrão só surge quando
considerado o crime contra o patrimônio, o que é consistente com a teoria
desenvolvida no segundo capítulo dessa dissertação.
Palavras-chave
crime; poupança; consumo
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Abstract
Zilberman, Eduardo. Crime and Savings: Theory and Evidence from
Brazil. Rio de Janeiro, 2006. 86p. MSc. Dissertation – Departament of
Economics, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro.
This dissertation documents a striking relationship: crime appears to induce
savings. While the crime literature has focused the determinants of crime, we
study the reverse question: how does crime affect economic decisions? This
question is interesting and important, for key economic variables can be
influenced by crime. Using Brazilian city level data, we find that high crime cities
also have high savings rates. The results are robust to endogeneity of crime,
different measures of savings, and a large set of demographic controls.
Furthermore, this pattern only arises when property crime is considered, which is
consistent with the theory developed in the second chapter of this thesis.
Keywords
crime; savings; consumption
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Sumário
1 Introdução 11
2 Teoria 14
2.1. Modelo 14
2.2. Solução numérica 17
2.3. Canais 19
2.3.1. Via probabilidade de morte 20
2.3.2. Via incerteza 22
2.3.3. Via utilidade marginal de consumir 25
2.3.4. Outros canais 28
2.4. Discussão: limitações teóricas 31
2.5. Discussão: crime contra o patrimônio e crime contra pessoa 33
3 Dados 37
3.1. Poupança 38
3.2. Criminalidade 40
3.3. Controles 42
4 Resultados MQO 46
4.1. Discussão: possíveis interpretações 48
4.2. Discussão: a renda está controlada? 50
4.3. Decompondo os crimes 51
4.4. O papel das expectativas 54
5 Resultados MQ2E 56
5.1. Instrumento: mercado de narcóticos 57
5.2. Instrumento: vulnerabilidade juvenil 61
5.3. Instrumento: telefones 63
5.4. Estimativas 64
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6 Robustez 68
6.1. Correlação espacial 68
6.2. Efeitos regionais 70
6.3. Mudando a medida de poupança 72
7 Conclusão 76
8 Referências bibliográficas 78
9 Apêndice 1: definição jurídica dos crimes 83
10 Apêndice 2: construindo a medida de riqueza 85
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Lista de figuras
Figura 1 – Função consumo simulada 19
Figura 2 – Função consumo simulada: alterando o β 21
Figura 3 – Função consumo simulada: alterando o p 22
Figura 4 – Função consumo simulada: alterando o ρ 25
Figura 5 – Evolução do crime por 100 mil habitantes para SP 35
Figura 6 – Oferta de longo prazo e demanda por imóveis 75
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Lista de tabelas
Tabela 1 –Intensidade dos crimes em SP em 2000 34
Tabela 2 – Estatísticas para as medidas de poupança 40
Tabela 3 – Estatísticas para crimes por 100000 habitantes 42
Tabela 4 – Estatísticas para os controles utilizados 45
Tabela 5 – Regressões MQO 47
Tabela 6 – Decompondo o crime contra a pessoa (MQO) 51
Tabela 7 – Homicídios em SP em 2000 52
Tabela 8 – Decompondo o crime contra o patrimônio (MQO) 53
Tabela 9 – O papel das expectativas (MQO) 55
Tabela 10 – Primeiro estágio (mercado de narcóticos) 59
Tabela 11 – Primeiro estágio (todas as variáveis) 63
Tabela 12 – Segundo estágio 65
Tabela 13 – Segundo estágio (continuação) 66
Tabela 14 – Regressões corrigidas para correlação espacial 69
Tabela 15 – Regressões controladas para efeito fixo 71
Tabela 16 – Regressões controladas para efeito fixo (continuação) 72
Tabela 17 – Regressões considerando o capital residencial 73
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1
Introdução
A criminalidade sempre foi um tópico de grande interesse entre os cientistas
sociais. Economistas, desde Becker (1968), vêm colaborando continuamente para
a compreensão das atividades criminais. As maiores contribuições da economia
para o estudo da criminalidade são em relação aos seus determinantes, entre eles o
nível de renda, o tamanho da força policial, a desigualdade de renda, os gastos
sociais, a eficácia do poder judiciário, entre outros.
1
Por outro lado, pouco vem sendo estudado sobre a pergunta reversa: crime
afeta as variáveis econômicas? A exceção é o desemprego que vem recebido uma
maior atenção dos economistas (Freeman, 1995; Freeman & Rodgers,1999). O
resultado padrão desta literatura é que a criminalidade afeta negativamente o
emprego e o salário dos jovens.
Recentemente, Pshisva & Suarez (2004) analisaram o impacto de diversos
crimes no investimento. Entretanto, não conhecemos nenhum estudo pregresso
que tenha analisado os impactos da criminalidade nas decisões de poupança e
consumo.
É neste contexto que esta dissertação faz sua principal contribuição,
documentando um efeito positivo da criminalidade na poupança. Mais ainda, esse
efeito só emerge quando considerado os crimes contra o patrimônio, o que é
consistente com a teoria apresentada no capítulo 2. Este resultado é robusto à uma
gama de controles utilizados, efeitos fixos regionais, diferentes medidas de
poupança e correlação espacial.
Paralelamente a esta literatura, alguns pesquisadores estimaram os custos
direto
2
e de bem-estar da criminalidade. Em termos de custo direto, o crime é
associado com uma perda de 2.1% do PNB para os EUA e de 3.6% para a
América Latina (Bourguignon, 1999). Quando o custo de bem-estar é
1
Veja a resenha de Buananno (2003) sobre os determinantes da criminalidade.
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12
considerado, os números são ainda mais dramáticos: 13% e 38% do PNB para os
EUA e o Brasil, respectivamente (Soares, 2006).
3
Dado este enorme custo
imposto à sociedade, não é surpreendente o maior interesse nos determinantes da
criminalidade.
Segundo Deaton (1992), "a poupança agregada e a acumulação de capital é
a provisão da sociedade para o futuro, portanto, para muitas pessoas, falhas e
distorções nas decisões de poupança são vistas como comprometedoras do bem-
estar das gerações futuras" (pág. 44). Neste caso, se a criminalidade de alguma
forma distorce as decisões de poupança, esta é uma outra fonte de custo
importante que a literatura não está atentando. Isto faz do resultado encontrado
ainda mais relevante.
Apesar da principal contribuição desta dissertação ser a documentação de
um efeito positivo do crime contra o patrimônio na poupança, que faz a
criminalidade ainda mais custosa para a sociedade, há algumas outras que serão
apresentadas ao longo do texto. Entre elas, um estudo sistemático dos possíveis
canais pelos quais a criminalidade afeta a poupança, e a análise do papel das
expectativas da criminalidade futura numa variável de decisão econômica.
Feita esta breve introdução, no capítulo 2 será apresentada a teoria por trás
dos efeitos da criminalidade na poupança. Ao minuciar a teoria, atentamos aos
possíveis mecanismos pelos quais estes efeitos decorrem, e ao papel das
expectativas da trajetória da criminalidade futura.
Cabe ressaltar que a teoria exposta nesta dissertação é fortemente baseada
em Carroll (2004, 2005), sendo que as contribuições deste capítulo são apenas
interpretativas, e não técnicas. Os capítulos subseqüentes focam no principal
objetivo desta dissertação, que é identificar uma relação causal empírica entre
crime e poupança.
O capítulo 3 apresenta os dados utilizados na análise empírica. Optamos
pelos municípios de São Paulo em 2000, onde poderíamos associar um nível de
criminalidade a um nível de poupança, além dos controles necessários, no nível
mais desagregado possível. Já no capítulo 4, apresentamos os resultados por
2
Por custo direto define-se os custo monetário relacionados diretamente ao crime, como
despesas médicas, custo de oportunidade por estar fora da força de trabalho, despesas legais,
gastos com segurança privada e medidas preventivas.
3
Soares estima o custo de bem-estar quantificando monetariamente a valoração dos agentes
da perda de anos de vida decorrente da violência.
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13
mínimos quadrados ordinários (MQO), no qual o coeficiente associado ao crime
contra o patrimônio é positivo e significante, ao passo que o crime contra a pessoa
é não significativo. Feito isso, decompomos os crimes nos seus respectivos
componentes e avaliamos a relevância empírica do papel das expectativas.
No capítulo 5 estão os resultados por mínimos quadrados em dois estágios
(MQ2E), além de uma discussão detalhada dos instrumentos utilizados. Estes
instrumentos podem ser divididos em três grupos: a extensão do mercado de
drogas, a vulnerabilidade juvenil e o número de telefones. Os resultados por
MQ2E reforçam os encontrados por MQO.
Os testes de robustez dos resultados estão no capítulo 6. Neste, mostramos
que o padrão encontrado nos coeficientes é robusto à presença de correlação
espacial, à inclusão de dummies regionais e à mudança da medida de poupança.
Finalmente, o capítulo 7 conclui.
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14
2
Teoria
Conforme mencionado na introdução, o principal objetivo desta dissertação
é identificar empiricamente uma possível relação causal entre crime e poupança.
Entretanto, antes prosseguirmos com este objetivo, é necessário um arcabouço
teórico capaz de racionalizar e orientar o estudo empírico subseqüente.
Ao racionalizar o impacto da criminalidade na decisão de poupança,
vislumbra-se que um canal relevante seria a incerteza quanto o fluxo de renda e
consumo futuros, já que há uma probabilidade destes serem expropriados em
algum ponto do tempo. Portanto, há a necessidade de que o modelo teórico seja
solúvel ao mesmo tempo em que o fluxo de renda seja estocástico.
Analiticamente, solucionar um programa de otimização com renda estocástica só é
possível sob hipóteses bastante restritivas para as formas funcionais da função
utilidade, como a utilidade quadrática utilizada por Hall (1978).
Entretanto, após o artigo seminal de Zeldes (1989), no qual ele utilizou
métodos numéricos para aproximar um solução de um programa de otimização
intertemporal com renda estocástica e função de utilidade de aversão ao risco
relativo constante (CRRA, daqui em diante), uma nova literatura emergiu
permitindo tratar a poupança precaucional sem a necessidade do uso de uma
forma funcional restritiva.
2.1.
Modelo
Nesta dissertação, usaremos o modelo exposto em Carroll (2004, 2005) para
derivar as implicações da criminalidade no consumo e na poupança. Modelaremos
a criminalidade de forma exógena, via alterações nos parâmetros que supusermos
serem afetados pela mesma.
Optou-se por este modelo, pois, ao assumir que há uma probabilidade
pequena de que a renda seja zero em todos os períodos, ele lega uma atenção
especial ao motivo precaução. Carroll interpreta este aspecto do modelo como a
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15
probabilidade de alguém ficar desempregado, aqui iremos interpretá-lo como a
probabilidade de que um indivíduo tenha toda a sua renda expropriada pela
criminalidade.
Considere um indivíduo que maximiza um problema de otimização do
período t até o fim de sua vida em T,
max E
t
[∑
t=s...T
β
s-t
u(C
s
)],
onde a utilidade instantânea é a CRRA, ou seja, u(C)= C
1-ρ
/1-ρ, para ρ>1.
Este consumidor é restrito pelas seguintes equações:
A
t
= M
t
- C
t
M
t+1
= RA
t
+Y
t+1
Y
t+1
= P
t+1
ξ
t+1
P
t+1
= GP
t
+ Ψ
t+1
onde A
t
é total de ativos do consumidor no fim do período t; C
t
é o seu
consumo em t; M
t
é total de recursos disponível no início do período t; R é a taxa
de juros bruta (1+r), que é suposta constante ao longo da vida; Y
t+1
é a renda de
trabalho do consumidor no período t+1. Note que os recursos disponíveis em t+1
serão os ativos disponíveis após o consumo, acrescido dos juros que esses ativos
renderam e da renda do trabalho.
A renda do trabalho evolui de acordo com um componente permanente da
renda, P
t+1
, multiplicado por um choque transitório iid ξ
t+1
que satisfaz E
t
[ξ
t+n
]=1
para todo n. Por fim, este componente permanente da renda depende de uma taxa
de crescimento bruta G, suposta constante, que multiplica a renda permanente no
período anterior, além de um choque permanente iid Ψ
t+1
que satisfaz E
t
[Ψ
t+n
]=1
para todo n.
4
Conforme mencionado acima, existe uma probabilidade pequena p de que a
renda seja zero. Logo,
4
Há mais hipóteses em relação aos choques permanente e transitório nos artigos de Carroll.
Como o interesse é apenas nas implicações do modelo, optou-se por omiti-las.
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ξ
t+n
= 0, com probabilidade p > 0
θ
t+n
/1-p, com probabilidade 1 - p
onde θ
t+n
é uma variável aleatória iid com E
t
[θ
t+n
]=1 para todo n.
Dada a estrutura básica do modelo, é possível reescrevê-lo na forma de uma
equação de Bellman:
V
t
(M
t
, P
t
) = max {u(C
t
) + βE
t
[V
t+1
(M
t+1
, P
t+1
)]}
s.a.
M
t+1
= R(M
t
- C
t
) + P
t+1
ξ
t+1
P
t+1
= GP
t
Ψ
t+1
Para simplificar a implementação da solução numérica, é necessário
normalizar o programa permitindo apenas uma variável de estado. Carroll (2004)
mostra que, definindo x
t
=X
t
/P
t
, resolver o problema acima é equivalente a
resolvermos o problema abaixo:
v
t
(m
t
) = max {u(c
t
) + βE
t
[(GΨ
t+1
)
1-ρ
v
t+1
(m
t+1
)]}
s.a.
m
t+1
= (R/GΨ
t+1
)(m
t
- c
t
) + ξ
t+1
Solucionando o problema normalizado, a solução do problema original pode
ser recuperada via
V
t
(M
t
, P
t
) = P
t
1-ρ
v
t
(M
t
/P
t
)
C
t
(M
t
, P
t
) = P
t
c
t
(M
t
/P
t
)
Carroll (2004) mostra que, sob as hipóteses de que (Rβ)
1-ρ
>R e
RβE
t
[(GΨ)
−ρ
]<1, o programa normalizado define um mapa de contração e,
portanto, a função consumo, c
t
(m
t
), converge. Carroll chamou a primeira restrição
de "paciência não-patológica", ou seja, estamos colocando um máximo no grau de
paciência de consumidor de forma "que o consumidor não seja tão
patologicamente paciente a ponto de desejar gastar zero ou uma quantia negativa
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17
quando a riqueza total é maior que zero" (pág. 7). Já a segunda restrição,
conhecida como "condição de impaciência" requer que o "consumidor seja
suficientemente impaciente de forma que o m desejado não vá para o infinito"
(pág. 10).
5
2.2.
Solução numérica
Aqui, empregaremos o método de solução numérica proposto por Carroll
(2005), denominado "gridpoints endógenos". Este método tem a vantagem de
economizar notação computacional, sendo mais fácil de implementá-lo.
Primeiramente, note que podemos reescrever o programa normalizado da
seguinte forma:
v
t
(m
t
) = max {u(c
t
) + βE
t
[(GΨ
t+1
)
1-ρ
v
t+1
(a
t
R/GΨ
t+1
+ ξ
t+1
)]}
onde a
t
= m
t
- c
t
.
Definindo
ω
t
(a
t
) = βE
t
[(GΨ
t+1
)
1-ρ
v
t+1
(a
t
R/GΨ
t+1
+ ξ
t+1
)
cuja derivada é
6
ω
a
t
(a
t
) = βRE
t
[(GΨ
t+1
)
-ρ
v
m
t+1
(a
t
R/GΨ
t+1
+ ξ
t+1
).
Reescrevendo o problema da seguinte foma:
v
t
(m
t
) = max {u(m
t
- a
t
) + ω
t
(a
t
)]},
pelo teorema do envelope, temos que
5
Carroll apresenta essas interpretações em cima de derivações não apresentadas nessa
dissertação. Para maiores informações, ver o texto do autor.
6
O sobrescrito a indica que a função é derivada na variável a. Utilizaremos essa notação ao
longo desta dissertação.
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18
v
m
t
(m
t
) = u
c
(c
t
),
ao usar a condição de primeira ordem e fazendo a substituição necessária,
encontra-se
u
c
(c
t
) = ω
a
t
(a
t
) = βRE
t
[u
c
(GΨ
t+1
a
t+1
)].
.
Na ausência de uma solução analítica para esta equação, é necessário
solucioná-la numericamente.
Ao resolver este problema recursivamente, impusemos que no último
período T, c
T
(m
T
)=m
T
, ou seja, o consumidor gasta todos os seus recursos no
último período de vida.
7
Assim,
u
c
(c
T-1
) = ω
a
T-1
(a
T-1
) = βRE
t
[u
c
(Ra
T-1
)],
u
c
(c
T-2
) = ω
a
T-2
(a
T-2
) = βRE
t
[u
c
(GΨ
T-1
c
T-1
)],
…
u
c
(c
T-n
) = ω
a
T-n
(a
T-n
) = βRE
t
[u
c
(GΨ
T-n+1
c
T-n+1
)].
Desta forma, o método de solução sugerido por Carroll (2005) consiste em
estabelecer valores para a
T-1
, definindo, assim, um gride α = {α
1
, α
2
, ..., α
m
}
ordenado. Ao invertemos a primeira equação, c
T-1
= (u
c
)
-1
[ω
a
T-1
(a
T-1
)], o que é
razoavelmente fácil de calcular, obtemos para cada α
i
, um valor ϕ
i
T-1
pertencente
a ϕ
T-1
={ϕ
1
T-1
, ϕ
2
T-1
, ..., ϕ
m
T-1
}, que se refere a c
T-1
. Feito isso, ao inverter a
segunda equação da lista, utilizaremos ϕ
T-1
para encontrarmos ϕ
T-2
referente a c
T-2
.
Repetindo essa operação recursivamente n vezes, obteremos um gride referente a
c
T-n,
ϕ
T-n
={ϕ
1
T-n
, ϕ
2
T-n
, ..., ϕ
m
T-n
}. Obviamente, os valores μ
T-n
= ϕ
T-n
+ α estão
associados a m
T-n
.
É notório que se n for um número razoavelmente grande, o conjunto de
pontos {ϕ
i
T-n
, μ
i
T-n
}, ao serem interpolados, são uma aproximação boa da função
consumo, c
t
(m
t
).
7
Esta hipótese é bem razoável e muito comum nesta literatura, já que do ponto de vista do
indivíduo, não há porque manter a riqueza depois de morto.
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19
Carroll chamou este método de "gridpoints endógenos" pois os valores de a
t
são especificados exogenamente, ao passo que a função consumo resultante é
determinada endogenamente.
Implementamos este método no MATLAB com 300 repetições e
utilizando um gride de 50 pontos.
Aqui, optou-se por seguir a parametrização proposta por Carroll (2005), a
saber: ρ=2; β=0.96; G=1.03; R=1.04; e p=0.005. As distribuições tanto de Ψ
t
quanto de θ
t
são {0.90,1.00,1.10} com probabilidades {0.25,0.50,0.25} para todo
t. Escolhemos esta parametrização simplória dos choques permanente e transitório
pois ela facilita a implementação computacional, ao passo que o uso deste modelo
nesta dissertação visa apenas identificar os canais pelos quais a criminalidade
afeta o consumo, assim como vislumbrar a direção do efeito.
A figura 1 mostra a função consumo decorrente desta aproximação.
Figura 1 – Função consumo simulada
2.3.
Canais
Nesta subseção, começaremos a tratar a criminalidade explicitamente,
enumerando os possíveis canais pelos quais ela pode afetar a poupança. Desta
forma, promoveremos mudanças na parametrização do modelo visando observar a
direção do deslocamento da função consumo.
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20
Entretanto, antes de prosseguirmos, é necessário ressalvar as diferenças
entre as duas categorias de crime: contra a pessoa e contra o patrimônio. Por
serem motivados por razões distintas, e por sua vez, gerarem conseqüências
diferentes no comportamento do consumidor, é preciso ter em mente que cada
canal analisado pode ser mais relevante para uma determinada categoria de crime.
No final deste capítulo, "especularemos" sobre a relevância relativa de cada canal
para cada categoria.
Por fim, este breve comentário deve se estendido aos diferentes tipos de
crimes de cada categoria.
8
2.3.1.
Via probabilidade de morte
O modelo exposto não lida com a incerteza quanto a mortalidade,
entretanto, conforme Yaari (1965) e Davies (1981) mostraram, isto pode ser
acomodado por diferentes valores de β. A intuição é que, em última instância,
uma probabilidade de morte maior encurte o horizonte esperado de vida para um
determinado indivíduo. Neste caso, ele priorizará mais o presente, ou seja, o seu
fator de desconto será menor.
Portanto, se supusermos que a criminalidade implique em uma
probabilidade de morte maior, o meio mais simples de modelá-la é via a taxa de
desconto intertemporal. Em outras palavras, em áreas cuja criminalidade, e em
especial o crime contra a pessoa, é maior, as pessoas provavelmente atribuem-se
probabilidades subjetivas maiores de morrer. Isto será captado no modelo
proposto via um β menor.
Simulamos quatro funções para diferentes valores de β: 0.96, 0.95,.0.90 e
0.80.
A figura 2 abaixo mostra como a função consumo simulada na seção
anterior desloca-se com taxas de desconto menores. Conforme a função vai se
deslocando para cima, ela está associada a um β menor. Em suma, para um dado
nível de m
t
, o consumo ajustado pela renda permanente é sempre maior,
implicando numa poupança menor. A intuição por trás deste resultado está no fato
8
No apêndice 1 estão as definições jurídicas de todos os tipos de crimes que são
mencionados ao longo desse estudo.
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21
de que, ao valorizar mais o presente, o indivíduo consumirá mais agora em
detrimento do futuro.
Figura 2 – Função consumo simulada: alterando o β
2.3.1.1.
Evidência empírica: a expectativa de uma guerra nuclear
Conforme mencionado na introdução, não conhecemos nenhum modelo
teórico ou resultado empírico que tenha explorado o efeito da criminalidade no
consumo ou na poupança. Entretanto, há alguns trabalhos que exploram a
probabilidade subjetiva de morte como uma das possíveis explicações para
mudanças no nível da poupança.
Primeiramente, Slemrod (1990) utilizando uma base de dados para os
países da OECD, mostrou regressões em que a probabilidade percebida pela
população de que uma guerra nuclear ocorra nos próximos 10 anos correlaciona
negativamente com o montante salvo privadamente. Russet & Slemrod (1993),
utilizando dados individuais, chegam à mesma conclusão. Em ambos os artigos, o
resultado é justificado via mudanças na probabilidade subjetiva de morte
decorrente do medo que uma guerra nuclear ocorra nos próximos anos.
9
Estas evidências sugerem que o canal analisado é relevante.
9
Em Russet & Slemrod (1993), alguns outros artigos que tratam da temática são listados.
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22
2.3.2.
Via incerteza
No modelo exposto acima, podemos modelar a incerteza via dois canais, ora
aumentando a variância de um choque transitório, ora aumentando a probabilidade
de que, em um determinado período, a renda seja zero. Em ambos os casos, a
função consumo simulada desloca-se para baixo, implicando numa maior
poupança para um dado nível de m
t
, o que deve ser atribuído ao motivo
precaução.
Abaixo segue o gráfico para diferentes valores de p: 0.005, 0.01, 0.05 e
0.1.
10
Figura 3 – Função consumo simulada: alterando o p
A intuição por trás desse resultado se deve ao motivo precaução, ou seja,
diante de uma incerteza maior quanta a renda futura decorrente de uma
criminalidade maior, o indivíduo poupará visando resguarda-se de eventos ruins
no futuro, minimizando a probabilidade de que ocorra oscilações agudas no
consumo.
Uma outra maneira de pensar em incerteza é via uma aproximação de
segunda ordem de uma equação de Euler derivada de um programa de otimização
10
Optamos por mostrar este gráfico por acreditar que ele possui uma interpretação mais
coerente com a linha desta dissertação. É natural supor que com o aumento da criminalidade, a
probabilidade de que o agente enfrente renda zero é maior. Por outro lado, dada a opção de uma
parametrização discreta do choque, e com apenas três valores, seria impossível aumentar a
variância tornando a distribuição assimétrica à esquerda e mantendo a esperança dos choques igual
a 1.
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23
intertemporal com horizonte infinito e aditivo no tempo, cuja função de utilidade
instantânea é um CRRA,
Δlog(C
t+1
)=(Rβ/ρ) + [(ρ+1)/2]E
t
[log²(C
t+1
)] + ε
t+1
,
onde ε é um erro iid.
11
Note que E
t
[Δlog²(C
t+1
)] = Var
t
[Δlog(C
t+1
)] + E
t
[Δlog(C
t+1
)]². Portanto,
quando a variância do crescimento do consumo aumenta, os consumidores
poupam uma quantia maior visando suavizar parte da volatilidade futura do seu
consumo. Naturalmente, sendo esta equação uma aproximação de segunda ordem,
ela tem inúmeros problemas que são analisados em Carroll (2001). Colocamos-na
nesta seção apenas visando ilustrar o efeito mais intuitivamente.
2.3.2.1.
Evidência empírica: quão importante é o motivo precaução?
Ao argumentarmos que a criminalidade aumenta a incerteza quanto à renda
e ao consumo futuros, implicando num aumento da poupança, estamos partindo
do pressuposto que o motivo precaucional seja empiricamente relevante. Esta é
uma discussão que ganhou bastante espaço na literatura econômica a partir do
início da década 90.
Browning & Lusardi (1996), ao fazerem uma resenha de alguns estudos
com microdados pré-1996, alegam que o problema central em se medir a
importância do motivo precaução está em encontrar a forma apropriada de
mensurar o risco inerente à renda e ao consumo futuros, já que este tem que ser
observável, exógeno e variável na população.
12
Nesses estudos, a estratégia
empírica que visava identificar a importância do motivo precaucional consistia em
adicionar a medida de risco no lado direito da regressão.
Na ausência de uma medida melhor de risco e de estratégias coerentes para
lidar com a endogeneidade, muitos dos estudos listados pelos autores atribuíram
nenhuma ou muito pouca importância para o motivo precaução. Entretanto, com a
melhora da medida de risco e com novas estratégias de identificação, os estudos
11
Esta aproximação está derivada em Carroll (2001).
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24
mais recentes vêm legando uma relevância cada vez maior para a poupança
precaucional.
Carroll & Samwick (1998), por exemplo, estimam que algo em torno de
32% a 50% da riqueza deve ser atribuída a incerteza. Já Lusardi (1998), ao
verificar que o motivo precaução explica parte da riqueza dos indivíduos na
iminência de se aposentar, conclui que isto é uma "indicação de que esse motivo
é importante" (p. 453). Ao utilizar o seguro desemprego como variável
explicativa, Engen e Gruber (2001) sugere que uma redução de 50% da taxa de
reposição do seguro aumentaria em 14% o montante de ativo financeiro do
trabalhador médio.
Pode-se alegar que em muitos dos estudos já feitos, a importância do motivo
precaução está subestimada, já que o risco inerente a renda futura correlaciona
com a escolha ocupacional, o que por sua vez correlaciona com a aversão ao risco
dos indivíduos, e este é um dos determinantes da poupança. Portanto, ao
estimarmos o efeito da incerteza na poupança, teríamos que controlar para a
aversão ao risco, caso contrário o coeficiente estaria subestimado.
Fuch-Schüllen e Schüllen (2005) encontraram na reunificação alemã um
bom experimento natural para captar este efeito. Na antiga Alemanha Oriental, as
ocupações eram determinadas pelo governo, e mesmo após a reunificação, muitos
dos empregos não mudaram. Portanto, a aversão ao risco não deveria
correlacionar com a escolha ocupacional daqueles que começaram a trabalhar na
antiga Alemanha Oriental e não mudaram de emprego. Utilizando dados de 1998
e considerando apenas os domicílios cujo chefe começou a trabalhar na Alemanha
Oriental antes da reunificação, os autores estimaram que a poupança precaucional
explica 22% do total, quase o dobro da estimativa considerando a amostra total.
Há uma série de outros estudos pós-1996 que investigam a importância da
poupança precaucional, entretanto não é objetivo desta dissertação explorar
extensivamente esse assunto. Apesar disso, cabe ressaltar que não encontramos
nenhum estudo pós-1996 que não tenha atribuído importância alguma para o
motivo precaução.
12
Dentre as proxies mais comuns utilizadas estão dummies ocupacionais, variância da
renda, seguro desemprego, seguro saúde, entre outros.
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25
2.3.3.
Via utilidade marginal de consumir
Uma hipótese bastante razoável é supor que a utilidade marginal de
consumir é decrescente na criminalidade. Um mecanismo que corroboraria essa
hipótese é o medo. Conforme Becker & Rubinstein (2004) argumenta, a partir do
momento em que o medo diminui o grau de satisfação que o indivíduo deriva de
determinada atividade, a utilidade marginal de consumir em um ambiente
perigoso é menor.
Sendo a função de utilidade do modelo exposto acima uma CRRA, a sua
utilidade marginal é C
-ρ
. Uma forma de impor esta hipótese no modelo acima é
supor que o coeficiente de aversão ao risco relativo seja crescente na
criminalidade.
O gráfico abaixo mostra a função consumo para ρ=2 e ρ=3. Note que um
maior ρ implica num nível de poupança maior para um dado m.
Figura 4 – Função consumo simulada: alterando o ρ
Entretanto, neste caso, ao interpretarmos que este efeito é oriundo de uma
utilidade marginal decrescente na criminalidade, estaríamos cometendo um
equívoco, já que esta forma funcional específica atribui diferentes funções para o
ρ.
Primeiramente, sendo ρ o coeficiente de aversão ao risco relativo, ou seja,
ρ=-cU
cc
/U
c
, ele capta a curvatura da função utilidade. Poderia-se supor que a
aversão ao risco é crescente na criminalidade. Assim sendo, poderíamos
reproduzir a figura 4 contando uma outra história.
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26
Kimball (1990), ao fazer um isomorfismo com a teoria de Arrow-Pratt para
aversão ao risco, definiu como prudência relativa -cU
ccc
/U
cc
. Esta medida capta "a
sensitividade da escolha ótima da variável de decisão em relação ao risco" (pág.
68). Em outras palavras, no caso em que a variável de decisão é o consumo, a
prudência relativa mede a intensidade relativa do motivo precaucional, assim
como o coeficiente de aversão ao risco relativo mede a intensidade relativa da
aversão ao risco.
Note que no caso da CRRA, -cU
ccc
/U
cc
= ρ+1. Na aproximação de segunda
ordem apresentada na seção anterior, este valor é justamente o coeficiente que está
por trás do efeito da variância do crescimento do consumo no crescimento do
consumo, ou seja, ele está captando a intensidade do motivo precaução.
Sendo ρ+1 determinante da intensidade do motivo precaução para a função
de utilidade CRRA, supor que a prudência relativa é crescente na criminalidade
geraria o padrão de deslocamento da função consumo encontrado na figura 4.
Portanto, ao atribuir valores arbitrários para ρ, vislumbrando o que
aconteceria com a função consumo, não saberíamos ao certo interpretar a origem
do efeito. Este problema está enraizado na forma funcional da utilidade
instantânea. Entretanto, seja via utilidade marginal de consumir decrescente,
aversão ao risco relativo crescente, ou a prudência relativa crescente na
criminalidade, o importante é que mudanças no coeficiente de aversão ao risco
relativo deslocam o nível de poupança.
Apesar das ressalvas colocadas acima, é fácil visualizar numa equação de
Euler de um programa de otimização intertemporal com horizonte infinito e
aditivo no tempo, que o canal da utilidade marginal decrescente possui relevância
teórica.
13
Seja U uma função de utilidade genérica, com U
c
>0 e U
cc
<0, a equação de
Euler abaixo é uma condição necessária para a otimalidade.
U
c
(C
t
, δ
t
) = RE
t
U
c
(C
t+1
, δ
t+1
),
13
A melhor forma de se mostrar este efeito seria encontrar uma função de utilidade em que
a criminalidade afetasse a utilidade marginal de forma independente. Uma vez encontrada a função
de utilidade, seria necessário reescrever todo o modelo teórico, assim como o método de solução
numérico para simular as funções consumo. Isto foge completamente ao escopo dessa dissertação.
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27
onde δ
t
é a criminalidade em t. Neste caso, a hipótese relevante é captada
por U
δc
<0.
Repare que, para um nível de criminalidade constante, esta igualdade se
manterá ao longo do tempo. Porém, se os indivíduos esperam que a criminalidade
futura diminua, eles terão que aumentar o consumo futuro e diminuir o consumo
presente, gerando um nível de poupança positivo em t. Desta forma, o sinal do
efeito da criminalidade no consumo, via este canal, dependerá apenas da
expectativa futura quanto à trajetória da criminalidade. No próximo capítulo,
apresentamos evidências a favor desta interpretação.
Note que por este argumento, o efeito ilustrado na figura 4 tem suas origens
ora na aversão ao risco ora na prudência.
2.3.3.1.
Discussão: criminalidade e expectativa
Uma pergunta torna-se relevante após esta análise: como os indivíduos
formam suas expectativas em relação a criminalidade futura?
Naturalmente, aspectos geográficos, questões políticas, mídias locais,
características demográficas, entre outros, contribuem para que a quantidade de
crimes varie entre os municípios. Portanto, assim como a criminalidade, é natural
pensar que percepções quanto a sua trajetória sejam diferentes entre os indivíduos
de diferentes municípios, apesar da segurança pública ser de competência
estadual.
Porém, dentro de um mesmo município, é razoável supor que mesmo
variando na intensidade, a maior parte dos habitantes possui a mesma expectativa
quanto ao sinal da trajetória futura da criminalidade. Isto porque as mídias locais
são acessíveis a todos, as interações sociais contribuem para que uma expectativa
se dissemine, e por uma questão de sobrevivência, os cidadãos deveriam se
manter bem informados quanto à violência ao seu redor.
Esta hipótese será crucial, pois na parte empírica utilizaremos dados
seccionais para os municípios de São Paulo em 2000.
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28
2.3.3.2.
Evidência empírica: terrorismo e o consumo
Um estudo empírico que tratou desta temática é o de Becker & Rubinstein
(2004). Utilizando um modelo próprio em que a ênfase é no medo que o
terrorismo propaga na sociedade, os autores chegaram as seguintes conclusões: (1)
logo após o ataque terrorista de 11 de setembro em Nova Iorque, a razão
passageiros/vôos caiu em 10%, e ainda em 2003, não houve uma retomada do
setor; e (2) utilizando microdados para o consumo em coffee shops em Israel,
concluiu-se que "consumidores moderados diminuem substancialmente seu
consumo quando o terror se prolifera, e consumidores que gastaram anteriormente
mais que suas respectivas rendas em coffee shops não mudam os seus hábitos"
(pág. 6).
Note que estas evidências são consistentes tanto com a prudência relativa
quanto com a aversão ao risco relativa crescentes no terrorismo. Simplesmente, os
consumidores que freqüentam muito os coffee shops numa sociedade marcada
pelo terror, podem ser indivíduos cuja prudência e a aversão ao risco não são
afetadas pela propagação do terrorismo.
2.3.4.
Outros canais
Obviamente, existem inúmeros outros canais pelos quais a criminalidade
poderia alterar a poupança.
Se pensarmos em termos de expropriação, por exemplo, poderíamos
interpretar o crime como uma forma de extração de parte da renda e/ou do
consumo. Quanto maior a criminalidade, maior essa extração. Isso pode ser
racionalizado por diversos argumentos: parte da renda ou do consumo conspícuo é
expropriado via roubos, furtos e seqüestros periódicos; necessidade de gastos
periódicos para a recuperação das vítimas; uso de parte da renda com segurança
privada; taxação maior por parte do governantes para combater a criminalidade;
além de outros.
Para incorporarmos esses componentes de forma realística no modelo,
teríamos que adicionar novas dimensões tais como status (visibilidade), saúde,
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29
mais de um bem, governo, entre outras. Isto é uma tarefa complicada que foge ao
escopo dessa dissertação.
Indo além dos mecanismos que fazem com que a criminalidade extraia parte
da renda e/ou consumo, a atividade criminal pode afetar as decisões de lazer e
trabalho, o que por sua vez afeta a renda e as decisões de consumo e poupança; ou
então, sendo a criminalidade um dos ingredientes de uma eventual instabilidade
sócio-política, esta poderia induzir menos investimento e/ou taxa de juros
maiores, já que sob ameaças à governabilidade, o tesouro teria que pagar juros
mais altos sobre os seus títulos. Investimento e juros são componentes importantes
na determinação do fluxo de renda futuro assim como das decisões de consumo e
poupança.
Novamente, incorporar estes efeitos ao modelo, além de ser uma tarefa
árdua, requereria adicionar dimensões que só tende a obscurecer o propósito desta
dissertação. Entretanto, aqui cabe um breve comentário sobre o efeito da
criminalidade no investimento, e sobre as evidências de que a taxa de juros afete a
poupança.
Conforme Besley (1995) salientou, a falta de garantia dos direitos de
propriedade gera um nível de investimento sub-ótimo. Svensson (1998), com
argumentos semelhantes, alegou que o direito de propriedade é o canal pelo qual a
instabilidade sócio-política afeta o investimento. Naturalmente, a criminalidade é
um dos ingredientes causador tanto da instabilidade, quanto da precariedade dos
direitos de propriedade. Neste caso, é plausível supor que a criminalidade
correlacione negativamente o investimento.
Entretanto, Pshisva & Suarez (2004), utilizando microdados para empresas
com sede na Colômbia, defenderam que crimes em geral, tais como homicídios,
ataques guerrilheiros e seqüestros em geral, não afetam o investimento da firma.
O único crime que decresce o nível de investimento é o seqüestro direcionado aos
executivos da firma, o que parece ser razoável.
14
Embora a literatura careça de um estudo mais completo sobre o efeito de
crimes contra o patrimônio no nível de investimento, as evidências encontradas
pelos autores sugerem que este canal não é tão relevante quanto poderia se pensar.
14
Quem investiria o seu dinheiro e esforço numa firma, se ao fazer isto, há o risco de
perder a sua vida?
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30
Por fim, em relação ao efeito dos juros na poupança, a teoria econômica dá
respostas ambíguas, já que os resultados dependem das magnitudes do efeito
renda e substituição, além da posição dos ativos do indivíduo em questão. Deaton
(1992) argumenta que sua "leitura da literatura é que os resultados empíricos são
tão ambíguos quanto à teoria" (pág. 60). Mais ainda, num mundo em que as séries
de consumo e renda caminham juntas, "o efeito de mudanças na taxa de juros na
taxa de poupança não pode ser largo" (pág 63).
Portanto, mesmo que a criminalidade seja relevante para determinação da
taxa de juros, esta gera resultados controversos e ambíguos na determinação da
poupança, o que gera desconfiança quanto à relevância deste canal.
A lista de possíveis canais é ainda mais extensa se considerarmos cada tipo
crime separadamente. Por exemplo, se o número de extorsões mediante seqüestros
aumentam e se a poupança é visível
15
, poderíamos pensar que parte da poupança
de um indivíduo diminuiria, já que ela poderia ser usada como pagamento ao
seqüestrador e porque o indivíduo talvez opte por poupar menos afim de não
sinalizar seu status. Do contrário também poderia acontecer, imóveis e consumo
conspícuo poderiam ser convertido em poupança não visível, diminuindo a
probabilidade do agente ser seqüestrado.
Se há um aumento do número de furtos e roubos de automóveis, é natural
supor que as pessoas comprariam menos carros, o que poderia gerar poupança
adicional ou outras formas de consumo. E se, assim por diante, pensarmos em
cada crime individualmente, uma seara de teorias emergirá e tratá-la de forma
consistente é uma tarefa praticamente impossível.
Dados os inúmeros canais descritos, optamos por minuciar apenas aqueles
que pudessem ser incorporados de uma forma simples em um modelo enxuto, que
possuíssem alguma validade empírica (mesmo que o teste tenha sido motivado
por outras razões que não o efeito da criminalidade), e que tenham um apelo
simples com uma história convincente.
Portanto, daqui em diante, todo o resto da análise será em função dos três
canais mencionados. Porém, é preciso ressaltar que ao longo da análise seremos
agnósticos, pois acreditamos que antes de mais nada, o efeito da criminalidade na
15
A poupança não necessariamente é apenas a quantia de dinheiro que as pessoas possuem
guardada. Imóveis, por exemplo, podem ser considerados uma forma de poupar que além de
visível, poderia sinalizar um possível montante em dinheiro que o indivíduo possua guardado.
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31
poupança é uma questão empírica, sendo que a teoria exposta serve apenas para
orientar o estudo e auxiliar nas interpretações que se seguirão.
2.4.
Discussão: limitações teóricas
Antes de prosseguirmos com a análise empírica, é necessário listar três
aspectos teóricos que impõe limitações empíricas e ainda não foram tratados neste
capítulo.
Em primeiro lugar, os cidadãos de um determinado país podem possuir
diversas formas de poupança, inclusive no exterior. Se a criminalidade impõe
algum risco de expropriação da poupança privada de um determinado país (via
instabilidade sócio-política, por exemplo), os cidadãos poderiam poupar no
exterior, já que não haveria condições de risco e retorno semelhantes no mercado
interno. Neste caso não há decréscimo da poupança individual, apenas uma
realocação.
Inclusive, Venires & Gupta (1986), ao documentarem um efeito negativo da
instabilidade sócio-política na poupança, utilizando dados seccionais para países,
interpretam esse sinal como fuga de poupança para o exterior.
16
Para o caso brasileiro em 2000, não nos parece razoável acreditar que houve
uma fuga de poupança para o exterior decorrente da criminalidade. Entretanto, um
nível de criminalidade pode impor certos riscos a determinados tipos de poupança,
como manter dinheiro em casa, por exemplo. Ao utilizar microdados, não é
possível aferir todas formas de poupança que um indivíduo tem acesso, logo parte
do resultado poderia ser atribuído à realocação dos recursos e não à mudança da
criminalidade de fato. Na parte empírica, nos capítulos seguintes, será discutido
como isto afeta nossos resultados e o que foi feito para contornar este problema.
16
A medida de instabilidade sócio-política que os autores utilizaram foi:
65.10x(demonstrações de protestos) + 0.127x(ln(1+ mortes)) + 2.84x(regime político). A variável
regime político é uma dummy que assume valores 1 para países não democráticos. Uma vez que
em regimes não democráticos a probabilidade de falecimento por questões políticas é maior, esta
deve ser uma variável determinante da percepção da probabilidade subjetiva de morte de um
determinado indivíduo, assim como o número de mortes total naquele país. Portanto, este resultado
pode ser interpretado e racionalizado a luz do primeiro canal discutido (via probabilidade de
morte).
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32
A segunda limitação diz respeito à substituição entre os diversos tipos de
bens de consumo. O que aconteceria se incorporássemos mais de um bem no
modelo?
Se supusermos que a criminalidade afeta os bens diferenciadamente, o que é
bastante razoável, poderia haver uma realocação ótima do consumo de acordo
com os graus em que a criminalidade "taxa" esses bens. Mais especificamente, se
a criminalidade "taxa" um determinado tipo de bem, as pessoas poderiam
substituir consumo de bens "taxados" por "bens não taxados", não implicando em
nenhuma poupança adicional. Por exemplo, ao invés de comprar um carro melhor,
pois existe uma probabilidade maior deste ser roubado, um indivíduo poderia
gastar o excedente numa viagem, que certamente não pode ser taxada pela
criminalidade local.
Note, entretanto, que para este argumento ser válido, teríamos que supor
irrelevantes dois dos três canais que mereceram subseções especiais neste capítulo
(via probabilidade de morte e via incerteza).
Mesmo supondo irrelevantes estes dois canais, esta limitação pode ser
contornada supondo que um subconjunto dos bens é consumido conspicuamente,
ou seja, visando visibilidade e status social. É razoável supor que o consumo deste
tipo de bem aumente a probabilidade de que alguém seja roubado, o que poderia
implicar na substituição mencionada acima. Entretanto, se há uma expectativa de
que a trajetória da criminalidade seja declinante, o consumidor esperaria consumir
bens conspícuos num futuro recente. Nesse caso, a criminalidade impactaria
positivamente a poupança.
Por fim, os dados utilizados na parte empírica são para os municípios de São
Paulo. Desta forma, apesar da modelagem teórica ter sido no nível do indivíduo,
utilizaremos dados agregados.
Infelizmente, este problema é muito difícil de ser contornado, pois
raramente observamos o crime enfrentado pelo indivíduo, ao mesmo tempo em
que observamos seus padrões de poupança e consumo. Por isso, visando
minimizar este problema, optamos por utilizar como unidade de análise o
município, ou seja, o menor nível de agregação possível em que se pode observar
a quantidade de crimes, a poupança e uma gama de controles necessários.
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33
2.5.
Discussão: crime contra o patrimônio e crime contra pessoa
Criminalidade é um termo bastante abrangente que inclui diversos crimes.
Naturalmente, poderíamos subdividi-los em categorias que busque juntar crimes
que tenham características em comum. Ao longo do próximo capítulo,
trabalharemos com duas categorias específicas: crime contra o patrimônio e crime
contra a pessoa.
17
Estas duas categorias de crimes têm motivações e conseqüências distintas.
Muitos dos crimes contra a pessoa costumam ser motivados por questões
não-monetárias: brigas conjugais, vingança, defesa da honra, brigas de torcidas,
além de outros. Soares (2000) documenta em seu livro que cerca de 60% dos
assassinatos em São Paulo se devem ao chamados "motivos fúteis".
18
Portanto, o que está por trás dos crimes contra a pessoa não é o objetivo
financeiro, sendo que uma boa parte deles não chega nem a ser premeditada.
Já os crimes contra o patrimônio, por definição, objetivam o retorno
monetário. Inclusive, na grande maioria dos casos, a ação é premeditada, pois esta
aumenta a chance de que o criminoso tenha sucesso.
Infelizmente, mesmo depois de analisar as motivações de cada crime, não
podemos garantir que o crime contra pessoa seja independente do crime contra o
patrimônio, pois roubos podem gerar agressões e vice-versa, por exemplo. Além
disso, o tráfico de drogas, ao armar muitos jovens sem perspectivas, estimula
roubos, ao mesmo tempo em que gera um número grande de mortes e agressões.
Entretanto, mesmo não garantindo a independência entre as categorias de
crime, pode-se conjecturar a relevância de cada um dos três canais para cada uma
das categorias.
Como estas categorias criminais afetam a probabilidade subjetiva de morte?
Geralmente, crimes contra o patrimônio não terminam e mortes. Isto porque a
motivação por trás desses crimes é o retorno material, o que não necessariamente
implica em assassinatos. Note na Tabela 1 que apenas 0.07% do total de crimes
contra o patrimônio são roubos seguidos de morte. Portanto, o primeiro canal
17
A tabela 1 mostra os componentes de cada categoria criminal.
18
"Motivo fútil é, por definição, o motivo facilmente evitável. O crime de morte só
acontece, nesses casos, porque, em geral, há uma arma de fogo disponível, materializando o ódio
momentâneo" (pág. 421).
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34
analisado (via probabilidade de morte) deve possuir uma relevância muito maior
para os crimes contra pessoa, pois estes representam uma ameaça direta a vida.
Tabela 1 –Intensidade dos crimes em SP em 2000
Por outro lado, ambas as categorias de crime aumentam a incerteza quanto
ao fluxo de renda e consumo futuros. Crimes contra o patrimônio tornam o
consumo e a renda mais voláteis, já que parte deles poderá ser expropriada no
futuro. Crimes contra a pessoa também aumentam a volatilidade fluxo, uma vez
que estes podem gerar despesas médicas e legais, além da possibilidade da vítima
não trabalhar temporariamente devido às seqüelas de uma eventual agressão.
Portanto, ambas as categorias deveriam aumentar a poupança precaucional via
incerteza.
Uma pergunta que decorre imediatamente dessa análise é: qual categoria
impacta mais a incerteza?
Como o crime contra o patrimônio expropria a renda e o consumo de forma
direta, ao passo que serviços médicos e legais são oferecidos gratuitamente pelo
governo, que aliado à existência de planos de saúde, reduzem a incerteza do fluxo
futuro de renda, "especulamos" que a intensidade deste canal é maior para o crime
contra o patrimônio. O fato de que há quase o dobro de crimes contra o
patrimônio em relação aos crimes contra pessoa (ver Tabela 1), sendo que 39,03%
dos crimes contra pessoa são classificados como outros (incluindo difamação,
chantagem, calúnia, entre outros), reforça o argumento anterior.
Estelionato 4,66% Homicídio Culposo 0,98%
Extorsão Mediante Sequestro 0,03% Homicídio Doloso 2,44%
Extorsão Outras 0,10% Lesão Corporal Culposa 22,37%
Furto Consumado 30,40% Lesão Corporal Dolosa 33,23%
Furto Tentado 1,17% Tentativa de Homicídio 1,94%
Furto de Veículos Consumado 11,65% Outros Crimes Contra a Pessoa 39,03%
Furto de Veículos Tentado 0,17%
Furto Qualificado Consumado 9,10%
Furto Qualificado Tentado 0,47%
Roubo Consumado 20,95%
Roubo Tentado 0,83%
Roubo de Veículos Tentado 0,13%
Roubo de Veículos Consumado 12,16%
Roubo Seguido de Morte (Latrocínio) 0,07%
Outros Crimes Contra o Patrimônio 8,12%
Ocorrências 966788 Ocorrências 522831
Fonte: Secretaria de Segurança do Estado de São Paulo
Crime contra o patrimônio Crime contra a pessoa
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Por fim, como as duas categorias de crime disseminam o medo na
sociedade, ambas deveriam afetar negativamente a utilidade marginal de
consumir. Conforme argumentado anteriormente, o que é relevante, neste caso, é a
expectativa de trajetória futura da criminalidade. Desta forma, a direção do efeito
na poupança de cada categoria criminal dependerá se a expectativa é de aumento
ou decréscimo, assim como o montante (des)poupado dependerá da magnitude
esperada do aumento ou da queda da trajetória futura da criminalidade.
O gráfico abaixo mostra a trajetória dos crimes contra o patrimônio e a
pessoa por 100000 habitantes ao longo dos anos para o estado de São Paulo.
Figura 5 – Evolução do crime por 100 mil habitantes para SP
Note que o crime contra a pessoa manteve-se razoavelmente estável ao
longo do tempo, com uma pequena queda em 1996. Já o crime contra o
patrimônio teve um crescimento abrupto entre 1997 e 1999, a partir de então, o
índice estabilizou-se nos níveis de 1999.
Lembre-se que o ano de análise da parte empírica é 2000, logo este grande
aumento deve ter afetado as expectativas neste ano. Ao pensar em termos de
expectativas adaptativas, poder-se-ia imaginar que as pessoas estivessem
esperando um nível de crimes contra o patrimônio cada vez maior. Por outro lado,
se levarmos em conta que 2000 era ano de eleições municipais, o que incute um
sentimento de mudança no eleitor, aliado ao fato que, num passado recente, as
pessoas viveram sob níveis menores de criminalidade, também é cabível a defesa
de que as expectativas eram de quedas.
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Crime Contra o Patrimôni
o
0
100
200
300
400
500
600
Crime Contra a Pesso
a
Crime Contra o Patrimônio Crime Contra a Pessoa
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No próximo capítulo, mostraremos evidências de que o caso relevante é o
segundo, ou seja, expectativas declinantes em relação à trajetória do crime contra
o patrimônio.
Dado a relativa estabilidade do crime contra a pessoa, é razoável pensar que
qualquer expectativa em relação à trajetória futura dos crimes contra pessoa
deveria ser menor (em magnitude) em relação aos crimes contra o patrimônio.
Portanto, no que tange este canal, o crime contra o patrimônio deveria apresentar
maior intensidade qualquer que seja a direção do efeito.
O que fizemos nessa seção foi um mero exercício conjectural. Verificar a
veracidade de cada uma das hipóteses acima é uma tarefa difícil que requer
melhores dados e estratégias de identificação criativas. Entretanto, se a
"especulação" acima sobre a relevância e a intensidade relativa de cada canal para
cada categoria de crime for verdadeira, assim como a expectativa declinante para
o crime contra o patrimônio, deveríamos esperar que o efeito do crime contra o
patrimônio seja "mais positivo", ou "menos negativo" que o crime contra o
pessoa. Este resultado foi encontrado empiricamente, o que não transforma a
conjectura acima em verdade, mas em apenas uma possibilidade.
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3
Dados
Uma vez discutida a teoria por trás dos efeitos da criminalidade na
poupança, resta-nos verificar se existe alguma relação empírica extraível dos
dados. Infelizmente, os estudos por nós conhecidos que trataram dos possíveis
determinantes da poupança privada, negligenciaram o papel da criminalidade.
Estudos bem comuns na literatura são aqueles que utilizam dados seccionais
ou em painel para países.
19
Incorporar a criminalidade como variável dependente
num estudo desse tipo implicaria em dois problemas principais: redução de uma
amostra que já é pequena, e incompatibilidade dos métodos de aferição e
definição de cada tipo de crime em cada país. Além disso, sendo a poupança
privada uma variável de decisão, o ideal é que a nossa unidade de análise seja a
mais desagregada possível, já que gostaríamos de mensurar a criminalidade que o
indivíduo observa ao seu redor.
Por um outro lado, excetuando através das inconstantes e incompletas
pesquisas de vitimização, atribuir um valor quantitativo da criminalidade
enfrentada por um determinado indivíduo, e ao mesmo tempo associá-la a um
nível de poupança individual e os controles apropriados, é tarefa praticamente
impossível dada a natureza dos dados das diferentes pesquisas no Brasil.
A escolha dos municípios de São Paulo como unidade de medida foi
orientada pelos dados e pelos aspectos jurídicos inerentes ao Brasil. O município é
a unidade de medida mais desagregada possível em que se pode atribuir um nível
de criminalidade a um nível de poupança. Escolheu-se 2000 por ser um ano de
Censo e, portanto, capaz de fornecer uma gama de controles para as estimações
abaixo.
Além disso, excetuando alguns poucos outros estados
20
, São Paulo reporta
seus dados de criminalidade no nível da cidade. Optou-se por manter apenas este
estado na amostra, pois, pela legislação brasileira, a competência da segurança
19
Ver Loayza et al. (2000) e as referências contidas nele, por exemplo.
20
Minas Gerais e Rio de Janeiro, por exemplo.
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38
pública pertence à esfera estadual. Assim, a forma de mensuração dos crimes e a
aplicação da lei são mais uniformes entre os municípios de um mesmo estado.
Mais ainda, os crimes estão classificados de forma diferente nas diversas bases de
dados estaduais, o que dificulta a compatibilização dos dados.
Em suma, a combinação de algumas bases de dados distintas, cuja unidade é
o município
21
, nos permite relacionar crime, poupança e algumas variáveis de
controle em um nível de desagregação relevante.
3.1.
Poupança
Na literatura em que a unidade de análise é o país, a medida de poupança
privada mais comumente usada provém das contas nacionais. Em se tratando de
cidades, não há como derivar uma medida equivalente.
Uma alternativa seria agregar por município a poupança domiciliar
proveniente dos microdados. Há dois tipos de medida usuais na literatura: renda
menos consumo e a primeira diferença da riqueza.
22
Entretanto, não podemos usar
essas medidas, pois a amostragem da POF
23
não é por município, ao passo que o
Censo é executado a cada 10 anos, o que é um período muito longo para
aproximarmos a primeira diferença da riqueza como uma medida de poupança.
24
Visando contornar estas dificuldades, utilizamos duas medidas alternativas
de poupança. Primeiramente, usamos o total por município depositado em
cadernetas de poupança e em certificados de depósito de longo prazo em julho de
2000.
25
Estas variáveis são construídas pelo Banco Central do Brasil sendo
baseadas em relatórios compulsórios enviados pelos bancos comerciais.
Essa medida de poupança possui alguns problemas. Há outras formas de
poupança não captada por essa medida, como bens duráveis, ouro, ações, estoque
de comida, entre outras. Um segundo problema consiste no fato, conforme
discutido anteriormente, que crime pode induzir a substituição de formas menos
21
Estas bases serão detalhadas posteriormente.
22
Browning & Lusardi (1996) compara as vantagens e desvantagens de cada medida.
23
A única pesquisa capaz de associar a renda ao consumo, e conseqüentemente à poupança
em um determinado domicílio.
24
Note também que o Censo não fornece informações sobre a riqueza financeira, sendo que
esta é um dos principais componentes da poupança.
25
Esta data foi escolhida visando compatibilização com os controles demográficos oriundos
do Censo, já que julho foi o mês em que a pesquisa foi efetuada.
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39
seguras de poupar - como manter o dinheiro em casa - por mais seguras - como
depósitos em bancos. Dado o histórico de inflação alta no Brasil, acreditamos que
manter dinheiro em casa é percebido como algo muito custoso, e portanto, não
muito comum.
26
Mesmo que esta conjectura não seja verdade, podemos pensar em
outras formas de substituições, como dólares mantidos em casa por certificados de
depósito, por exemplo.
Uma outra distorção vem dos lugares com poucas agências bancárias, como
áreas rurais e cidades pequenas, onde os indivíduos poderiam manter sua
poupança em filiais de outras cidades. Finalmente, quando agregamos a medida de
poupança de todos os bancos numa mesma cidade, tendemos a mitigar o erro de
medida nas cidades em que há mais agências, conseqüentemente, tornando-as
mais informativas para cidades maiores.
Dadas estas distorções associadas às cadernetas de poupança e aos depósitos
de longo prazo, checou-se a robustez dos resultados utilizando como medida de
poupança alternativa o total do capital residencial per capita em 2000. O uso
combinado de dados do Censo e de uma regressão hedônica permite a imputação
do valor do aluguel para todas as propriedades residenciais. O total do capital
residencial em um município é definido como o somatório, para todas as
residências, do fluxo perpétuo do aluguel descontado a 0.75% por mês.
27
A residência é uma forma alternativa de poupança, pois, embora menos
líquida, possui um valor intrínseco que poderá ser usado no futuro para as mesmas
funções da poupança monetária, como suavização do consumo ou precaução no
caso de um evento ruim. Na nossa opinião, esta é uma medida pior que a anterior,
pois também pode ser interpretada como consumo durável. Assim, alguém que
opte por possuir uma residência mais cara, ao invés de poupando, pode estar
consumindo um conforto maior num bairro melhor.
Segundo dados do Censo de 2000, aproximadamente 69% dos domicílios do
estado de São Paulo são próprios. Portanto, pelo menos 31% dos domicílios
habitados são utilizados como poupança e/ou fonte de renda.
Analogamente a medida principal, o capital residencial não é a única forma
de poupança. Novamente, pessoas que vivem em uma determinada cidade podem
possuir casas ou apartamentos em outras. Em áreas pobres ou rurais, onde as
26
Infelizmente, não possuímos evidências que corroborem esta conjectura.
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40
residências têm pouco valor, esse tipo de poupança não é muito freqüente.
Finalmente, dependendo das elasticidades de oferta e demanda, choques
idiossincráticos poderiam gerar diferentes variações do capital residencial entre as
cidades.
Infelizmente, há muito pouco a se fazer em se tratando de corrigir as
distorções dessas medidas, afinal, dificilmente captaríamos todas as formas
relevantes de poupança em uma única variável. Portanto, preferimos lidar com
esta problemática checando a robustez dos resultados às diferentes medidas. Uma
vez comprovada a robustez, acreditamos que as distorções mencionadas não
devem ser determinantes no resultado.
A Tabela 2 mostra algumas estatísticas para as duas medidas de poupança.
A correlação entre elas é de 0.73, o que nos trás conforto em relação à ambas as
medidas.
Tabela 2 – Estatísticas para as medidas de poupança
3.2.
Criminalidade
A nossa medida de criminalidade consiste nos crimes reportados à polícia
no ano de 2000. Levitt (1998) argumenta que os crimes reportados tendem a
subestimar a criminalidade de fato
28
, portanto, a variável que queremos explicar
possui um erro de medida. No capítulo seguinte apresentamos argumentos
27
Essa medida é calculada e fornecida pelo IPEA (www.ipea.gov.br).
28
Segundo matéria da IstoÉ em 03/06/2003, apenas 25% dos roubos são registrados no
Brasil.
Poupança em agências
bancárias (em R$ de 2000)*
Capital residencial per
capita (em R$1000 de
2000)**
Média
80,25 6,78
Desvio Padrão
61,24 1,90
Mínimo
6,10 2,26
Máximo
731,57 19,24
Observações
566 567
Fonte: Banco Central do Brasil
Nota: estatísticas para os municípios utilizados nas regressões
* caderneta de poupança mais depósitos a prazo
** definido no texo
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41
teóricos e evidências empíricas atestando que, na nossa análise, o erro de medida
consiste num problema econométrico pouco relevante para as estimações em
questão.
Conforme já salientado, há duas categorias de crimes consideradas nesta
dissertação. Dentre os crimes contra o patrimônio, os roubos e os furtos de
veículos são os crimes menos afetados por erros de medida, já que é necessário
reporta-los à polícia para que um eventual seguro seja pago. Além disso, o reporte
reduziria o custo judicial, se por ventura, o veículo fosse utilizado em um outro
crime ou em uma infração de trânsito. Já o homicídio, por motivos óbvios, é o tipo
de crime que tem o menor erro de medida dentre os diversos crimes contra a
pessoa.
Apesar desta ênfase no erro de medida, acreditamos que a decisão de
poupança deva ser afetada pela percepção subjetiva do nível de criminalidade.
Neste caso, sendo os crimes reportados a medida comumente utilizada em jornais,
revistas, noticiários, entre outros, quando estes divulgam matérias relacionadas à
violência, é de se esperar que estes sejam uma proxy melhor, embora imperfeita,
para criminalidade percebida pelos agentes, do que a quantidade de crimes
realmente ocorridos.
A Tabela 1 mostra que há quase o dobro de crimes contra o patrimônio.
Dentre o total de roubos e furtos, há mais consumados do que tentados. Isto pode
legar a falsa conclusão que criminosos são bem sucedidos ao cometer um crime,
entretanto, esta diferença se deve ao fato que crime tentado não costuma ser
reportado à polícia.
Note ainda que crimes contra a pessoa são essencialmente compostos de
agressões, o que está claramente subestimado devido aos erros de medida, e
outros crimes contra a pessoa, o que inclui calúnia, chantagem, maus tratos, entre
outros.
A Tabela 3 abaixo mostra as estatísticas descritivas para aqueles tipos de
crime que foram utilizadas como variável explicativa nas estimações feitas e a
serem apresentadas.
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42
Tabela 3 – Estatísticas para crimes por 100000 habitantes
3.3.
Controles
Os controles utilizados nas regressões são baseados na literatura prévia dos
determinantes da poupança, ao passo que foi dada uma ênfase em especial àqueles
que poderiam correlacionar com as atividades criminosas. Abaixo segue uma lista
dos controles utilizados, sendo todos calculados, com base no Censo de 2000,
exceto quando explicitado o contrário:
• RendaPC - log da renda per capita em julho 2000. De acordo com a
teoria usual da renda permanente, os municípios mais ricos poupam uma
quantia maior. Portanto, espera-se um sinal positivo do coeficiente.
• RendaPC² - o quadrado de RendaPC. Dado a possibilidade da função
consumo ser côncava, este termo foi adicionado para checar se
municípios mais ricos tendem a poupar uma fração maior da renda.
Neste caso, se a propensão marginal a poupar dos mais ricos é maior,
espera-se um sinal positivo.
• Gini - índice de Gini. Acredita-se que, tendo os ricos uma maior
propensão a poupar, quanto maior desigualdade de renda, maior o nível
de poupança.
Média
Desvio Padrão
Mínimo
Máximo
Observações
Crime contra a pessoa
1658,55 607,59 191,60 4297,69
566
Crime contra a pessoa culposo 308,19
165,57 0,00 1000,78
566
Crime contra a pessoa doloso
630,76 240,77 82,11 1588,35
566
Crime contra o patrimônio
1617,67 1412,73 79,77
20628,17 566
Roubos e furtos (todos)
1213,44 1138,43 46,47
15582,57 566
Roubos e furtos (comuns)
794,88 787,99 39,39
11813,58 566
Roubos e furtos de veículos
137,85 219,21 0,00
2250,12 566
Furtos qualificados
280,70 336,53 0,00
4529,62 566
Extorsões e estelionatos 93,01 91,77 0,00 1296,86 566
Fonte: Fundação SEADE (www.seade.gov.br)
Notas: estatísticas para os municípios utilizados na regressões; roubos e furtos são apenas os consumados;
agrupou-se os cr
i
mes con
f
orme
f
oram ut
ili
za
d
os nas regress
õ
es.
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43
• Rural - proporção de pessoas que vivem em zonas rurais. Moradores de
áreas rurais possuem uma renda futura mais volátil devido às incertezas
que a atividade agrícola implica. Segundo o motivo precaução, o efeito
deveria ser positivo. Por outro lado, de acordo com Townsend [1994],
em áreas rurais há formas alternativas de poupança e de proteção contra
a volatilidade do consumo. Neste caso, a poupança em bancos deveria
ser menor. Portanto, o sinal é ambíguo.
• Adultos - proporção de pessoas que possuem idade entre 25 e 55 anos.
De acordo com a teoria do ciclo de vida, esta é a idade em que os
agentes poupam mais. Portanto, espera-se um sinal positivo.
• Divórcio - porcentagem de pessoas com mais de 18 anos que são
divorciadas ou desquitadas. O casamento pode ser interpretado como
uma economia de escala familiar, na medida em que este reduz os gastos
comuns. Portanto, quanto maior o número de divórcios, menor a
poupança. Esta variável, pouco comum na literatura, foi adicionada com
intuito de captar uma medida de degradação familiar que poderia estar
positivamente correlacionada com a criminalidade.
• HorasTB - logaritmo das horas de trabalho semanal média das pessoas
ocupadas. Sob a hipótese de complementaridade entre consumo e lazer,
esta variável poderia afetar positivamente a poupança. Mais ainda, as
horas de trabalho podem e devem correlacionar com a criminalidade.
• Educação - logaritmo do ano médio de estudo das pessoas que possuem
mais de 25 anos. Esta variável é bastante usada para explicar a
criminalidade, ao passo que pode correlacionar com a poupança. Além
disso, essa variável é uma boa proxy para a renda não declarada.
• DummyPop - variável dummy que assume o valor 1 para as cidades
com mais de 50000 habitantes. Essa variável pode correlacionar com a
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44
poupança, via urbanização, e também com a criminalidade, já que é mais
custoso cometer crimes em cidades com poucos habitantes, que,
geralmente, possuem mecanismos sociais capazes de punir o criminoso.
• SuperávitPC - despesas menos receitas municipais per capita para o
ano de 2000. Este dado provém do site do Tesouro Nacional. Uma maior
poupança do governo crowds out a poupança privada, logo se espera um
coeficiente negativo.
• Agências100 - logaritmo do número de agências bancárias por 100000
habitantes. Este dado provém do Banco Central do Brasil. Conforme
maior o número de agências nos municípios, espera-se um maior
incentivo às aplicações nestes municípios, logo o sinal do coeficiente
deve ser positivo.
• Densidade - logaritmo do número de habitantes por km². A densidade
demográfica não só captura o grau de urbanização, mas também
correlaciona com o caminho percorrido médio para se alcançar um
banco comercial. De qualquer maneira, esta variável deve afetar a
poupança positivamente.
• RiquezaPD - logaritmo da "riqueza" por domicílio. Utilizamos uma
estimação por componentes principais para montar um índice de riqueza
para cada domicílio. A partir de um total de 22 componentes que
correlacionam com a riqueza total de um domicílio, como
eletrodomésticos, número de quartos, densidade morador/quarto,
número de carros, entre outros, estimamos a "riqueza" de cada
domicílio, e depois agregamos-a para cada município. Feito isso,
dividimos essa medida de riqueza pelo número de domicílios.
29
Para
mais detalhes sobre o cálculo, ver o apêndice 2. Ao adicionarmos esta
variável nas estimações, objetivamos captar a renda não observável.
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45
• RiquezaPD² - o quadrado de RiquezaPD. Esta variável foi inserida na
regressão pelo mesmo motivo que a introdução de RendaPC².
• LinhaPob - porcentagem de indivíduos que vivem com menos de
R$75,50 por mês. Adicionamos esta variável para tentarmos controlar
parcialmente para os erros de medida em crime, já que as pessoas mais
pobres tendem a reportar menos os crimes sofridos para a polícia.
Tabela 4 – Estatísticas para os controles utilizados
A Tabela 4 mostra as estatísticas descritivas dos controles utilizados.
30
29
A correlação desta medida com a que divide a "riqueza" total pela população de cada
município é de 0,91. Os resultados a serem apresentados são robustos ao uso desta segunda medida
de riqueza média.
30
Note que os valores ainda não foram transformados para serem utilizados nas regressões.
Média
Desvio Padrão Mínimo Máximo Observações
RendaPC
338,42 107,85 128,04 1026,68 566
Gini
0,53 0,05 0,42 0,73 566
Rural
0,18 0,15 0,00 0,79 566
Adultos
0,40 0,02 0,32 0,47 566
Divórcio
0,05 0,01 0,01 0,09 566
HorasTB
45,42 2,01 39,03 58,68 566
Estudo
5,51 0,87 3,34 8,85 566
DummyPop
0,20 0,40 0,00
1,00 566
SuperávitPC
14,99 67,71 -222,63
571,18 566
Agências
21,54 11,83 2,24
125,79 566
Densidade
295,76 1157,20 3,57
11686,75 566
RiquezaPD
6,69 0,55 4,99
8,09 566
LinhaPob
38,60 6,36 21,69
61,10 566
Fonte: Banco Central do Brasil; IBGE; Tesouro Nacional.
Nota: estatísticas para os municípios utilizados nas regressões
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46
4
Resultados MQO
Nesta subseção, estimaremos via mínimos quadrados ordinários (MQO), a
seguinte regressão:
PoupancaPC = α
0
+ α
1
Crime100 + Xβ + ε
onde PoupancaPC é o logaritmo da medida principal de poupança per capita
(cadernetas de poupança mais depósitos de longo prazo), Crime100 é o logaritmo
da quantidade de crimes por 100 mil habitantes (no caso Crime100 subdividi-se
em CrimePessoa100 e CrimePatrimonio100), a matriz X é composta pelos
controles descritos na seção anterior e ε é o erro estocástico.
Dadas as diferentes motivações e conseqüências por trás de cada categoria
de crime, estimamos a equação acima para cada categoria individualmente.
Depois, adicionamo-las conjuntamente numa mesma regressão para ver qual dos
efeitos é dominante. Além disso, dadas as diferentes motivações por trás de cada
categoria, a correlação positiva de 0,30 entre ambas pode ser oriunda de variáveis
não observáveis, tais como número de policiais, eficiência da polícia, taxa de
reporte à polícia, entre outras. Portanto, adicionar as duas categorias numa mesma
regressão também é uma tentativa de controlar para estes efeitos.
Dentro de uma mesma categoria, somamos os diferentes tipos de crime, o
que equivale supor que os coeficientes de todos os crimes são iguais. Apesar deste
ser o procedimento usual na literatura, reestimamos as mesmas regressões
utilizando uma medida de componentes principais para cada categoria de crime.
Note que os resultados MQO apresentados na Tabela 5 são bastante parecidos
para ambas as medidas, e por isso, optamos por manter o somatório ao longo desta
dissertação.
31
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47
Tabela 5 – Regressões MQO
As colunas (1) e (2) apresentam os resultados considerando cada categoria
individualmente. Note que o crime contra o patrimônio possui um efeito positivo
31
Apesar de não reportado nesta dissertação, os resultados que se seguirão são robustos ao
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Medida de Crime:
RendaPC
9,011 9,186 9,157 8,98 9,285 9,253
(2,130)*** (2,072)*** (2,101)*** (2,150)*** (2,078)*** (2,120)***
RendaPC
2
-0,685 -0,704 -0,704 -0,683 (0,712) -0,714
(0,181)*** (0,175)*** (0,178)*** (0,183)*** (0,176)*** (0,179)***
CrimePessoa100 0,031 - -0,064 0,001 - -0,089
(0,054) (0,061) (0,047) (0,051)*
CrimePatrimônio100 - 0,120 0,141 - 0,128 0,157
(0,043)*** (0,049)*** (0,040)*** (0,045)***
Gini
1,286 1,148 1,223 1,337 1,089 1,216
(0,641)** (0,618)* (0,625)* (0,643)** (0,623)* (0,628)*
Rural
-0,101 -0,143 -0,173 -0,113 -0,121 -0,168
(0,216) (0,213) (0,213) (0,216) (0,213) (0,212)
Adultos
-1,979 -1,496 -1,43 -1,988 -1,268 -1,204
(1,836) (1,854) (1,846) (1,835) (1,862) (1,837)
Divórcio
1,216 0,896 1,241 1,423 0,647 1,132
(2,225) (2,203) (2,242) (2,223) (2,220) (2,246)
HorasTB
1,178 1,093 1,034 1,156 1,055 0,953
(0,568)** (0,576)* (0,584)* (0,568)** (0,577)* (0,584)
Estudo
-0,185 -0,286 -0,271 -0,168 -0,319 -0,289
(0,321) (0,322) (0,323) (0,322) (0,323) (0,324)
DummyPop
0,087 0,092 0,09 0,086 0,099 0,096
(0,075) (0,074) (0,074) (0,075) (0,074) (0,074)
SuperávitPC
0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
(0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
Agências100
0,442 0,470 0,474 0,441 0,480 0,490
(0,070)*** (0,071)*** (0,070)*** (0,069)*** (0,072)*** (0,071)***
Densidade
0,228 0,220 0,217 0,228 0,225 0,223
(0,031)*** (0,030)*** (0,031)*** (0,032)*** (0,030)*** (0,030)***
RiquezaPD
9,88 7,497 7,471 10,080 7,428 7,685
(8,507) (8,311) (8,322) (8,552) (8,428) (8,429)
RiquezaPD
2
-1,932 -1,283 -1,268 -1,982 -1,276 -1,334
(2,260) (2,208) (2,211) (2,272) (2,238) (2,238)
LinhaPob
0,007 0,006 0,006 0,006 0,007 0,006
(0,005) (0,005) (0,005) (0,005) (0,005) (0,005)
Constante
-43,625 -42,062 -41,462 -43,455 (42,156) -41,553
(9,191)*** (8,766)*** (8,955)*** (9,293)*** (8,794)*** (9,007)***
Observações
566 566 566 566 566 566
R
2
0,60 0,61 0,61 0,60 0,61 0,61
Desvios padrões robustos entre parênteses
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
Somatório dos Diferentes Tipos Componentes Principais
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48
e significativo, ao passo que o do crime contra a pessoa não o é. Ao adicionarmos
os dois conjuntamente na coluna (3), o efeito do crime contra o patrimônio é ainda
maior. Por fim, note na coluna (6) que, considerando a medida que faz uso dos
componentes principais, ao adicionarmos as duas categorias conjuntamente, o
efeito do crime contra a pessoa é negativo e significativo a 10%. Antes de
interpretarmos esses resultados na subseção seguinte, analisaremos os demais
coeficientes.
Note que Gini, HorasTB, Densidade e Agências100 têm o sinal esperado e
são significativos. Entretanto, essa regressão captura uma relação crescente e
côncava entre renda e poupança, o que não é condizente com a teoria exposta
anteriormente. Infelizmente, não sabemos ao certo o que está por trás deste
resultado.
Já os demais coeficientes são não significantes, o que nos parece razoável
dada a quantidade de controles utilizados. Isto reforça o papel do crime contra o
patrimônio, já que este se manteve significativo mesmo após a adição destes
controles.
Por fim, acreditamos que há uma variável relevante que não foi adicionada
na regressão por falta de dados, o desemprego. É natural supor que, uma vez
desempregado, o consumidor despoupe visando suavizar o seu consumo. Por
outro lado, o desemprego parece afetar positivamente a criminalidade.
32
Assim, o
viés introduzido pela omissão do desemprego é negativo, ou seja, o coeficiente
deveria ser ainda mais positivo.
4.1.
Discussão: possíveis interpretações
O fato do crime contra o patrimônio afetar positiva e significativamente a
poupança, ao passo que o crime contra a pessoa é não significativo, corrobora com
a conjuntura delineada no capítulo anterior, entretanto não a transforma em
verdadeira. Há outras possíveis interpretações para estes resultados.
Primeiramente, conforme já mencionado, os efeitos de cada canal analisado
podem estar se anulando para os crimes contra a pessoa, ao passo que o canal que
uso dos componentes principais como medida de criminalidade.
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49
enfatiza a probabilidade de morte pode não ser relevante para os crimes contra o
patrimônio.
Paralelamente a isso, a intensidade dos canais cujo efeito é positivo pode ter
um papel mais relevante para os crimes contra o patrimônio.
Além disso, conforme a figura 5 sugere, a expectativa em relação ao crime
contra o patrimônio pode ser de queda. Mais ainda, a magnitude da queda teria
que ser crescente na quantidade de crimes contra o patrimônio para que o
resultado tivesse sentido. Já as expectativas em relação ao crime contra a pessoa
podem estar constantes ou difusas, variando entre cidades, fazendo com que o
efeito final seja nulo.
Por fim, há uma outra explicação que foge as razões teóricas expostas
anteriormente. Soares (2000) alega que "analisando a distribuição dos homicídios
dolosos, verificamos que há uma forte concentração espacial e temporal. Em
dezembro de 1999, 50,4% dos homicídios cometidos no estado do Rio ocorreram
nas jurisdições de catorze delegacias, que correspondem a 11,5% do total de
delegacias distritais do estado. Quando observamos dias e horários, concluímos
que a grande maioria dos homicídios aconteciam nas noites de sexta para sábado e
de sábado para domingo" (pág. 421).
Portanto, se supusermos que os crimes contra a pessoa são mais
concentrados, este resultado poderia decorrer do fato de que os indivíduos têm
como se proteger melhor destes, evitando transitar em áreas e horários de maior
risco, enquanto que a dispersão dos crimes contra o patrimônio, não permite esse
tipo natural de proteção. Uma vez menos vulnerável a uma categoria específica de
crime, é natural que as decisões econômicas sejam menos afetadas por este tipo de
crime.
Entretanto, é importante ressaltar que não sabemos ao certo o que são 40%
dos crimes contra a pessoa.
32
Ver Freeman (1995, 1999) para duas resenhas dos estudos econométricos que visaram
documentar esta relação.
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50
4.2.
Discussão: a renda está controlada?
Estudos empíricos pregressos mostram que a renda é fundamental para
determinar tanto a poupança quanto a quantidade de crimes. Se nas regressões
acima, a renda não estiver devidamente controlada, a criminalidade poderia está
captando variações na renda, o que por sua vez viesaria os coeficientes.
Entre os controles, introduziu-se explicitamente uma medida de renda per
capita, entretanto, sendo esta calculada com base no Censo, parte da renda poderia
ser não observável devido a subreportações por parte dos entrevistados.
33
Cabe
ressaltar que a magnitude da renda não observável tende a ser crescente na renda
de fato.
Visando tratar explicitamente este problema, medidas indiretas de renda
foram introduzidas no modelo. Além das variáveis usais que correlacionam com a
renda, como educação, densidade, horas trabalhadas, foi adicionada uma medida
de riqueza. Esta consiste numa estimação por componentes principais que utiliza
informações sobre variáveis que correlacionam com a renda e a riqueza de cada
domicílio, tais como número de carros, eletrodomésticos, condições de moradia,
..., totalizando um total de 22 componentes. Feito isso, tirou-se a média por
domicílio desta variável por município. O apêndice 2 lista todos os compentes
utilizados e o coeficiente associado a cada um.
Optamos por esta estratégia, pois demanda menos do modelo, já que incluir
individualmente cada componente implicaria numa perda significativa de graus de
liberdade (22 variáveis em 566 observações, contra apenas 1).
34
É importante notar que mesmo a renda sendo subreportada, se alguém
acreditar que a renda deva ser negativamente correlacionada com o crime contra o
patrimônio, e que este é positivamente correlacionado com a poupança, o viés
introduzido no coeficiente estimado seria negativo. Portanto, o efeito do crime
contra o patrimônio na poupança deveria ser maior ainda.
33
Os indivíduos poderiam subreportar as suas respectivas rendas por vários motivos: parte
dela é não declarada; falta de credibilidade na confidenciabilidade da pesquisa; dúvidas em relação
a boa intenção do entrevistador; entre outros.
34
Se introduzirmos individualmente cada componente, o crime contra a pessoa continua
não significativo e com um coeficiente menor que o crime contra o patrimônio, embora este seja
significativo apenas a 10% (não reportado na forma de tabela). Esta diminuição da precisão é
esperada dada a perda de graus de liberdade.
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51
Enquanto o efeito da criminalidade na poupança é tratado pela primeira vez
nesta dissertação, as evidências de que a renda afeta negativamente a
criminalidade não são definitivas. Levitt (1999), por exemplo, documenta que em
Chicago, o mais pobre tem uma probabilidade maior de ser roubado.
35
Já Soares
(2006), utilizando dados para países, mostra que ao utilizar pesquisas de
vitimização ao invés de dados reportados, o efeito do PIB nos roubos é não
significativo. Para um tratamento mais apropriado do tema, ver a resenha de
Cerqueira & Lobão (2003).
4.3.
Decompondo os crimes
Nesta seção, decomporemos cada categoria de crime nos seus respectivos
componentes, e estimaremos as regressões considerando cada um em separado.
Daqui em diante, reportaremos apenas o coeficiente referente a criminalidade,
sendo que em todas as regressões, os controles mencionados foram adicionados.
Como não sabemos ao certo o que é "outros crimes contra a pessoa",
ignoraremo-os a partir de então. A primeira decomposição feita foi entre crimes
culposos (sem intenção) e dolosos (com intenção). Ao controlarmos para os
crimes contra o patrimônio, note na Tabela 6 que o coeficiente do crime culposo é
positivo e significativo a 5%, ao passo que o crime doloso não o é.
Tabela 6 – Decompondo o crime contra a pessoa (MQO)
35
Neste mesmo artigo, Levitt lista quatro artigos em que a taxa de pobreza correlaciona
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
(1) (2) (3)
Crime contra o pessoa em
questão:
Culposo Doloso Doloso
CrimePessoa100 0,096 -0,004 0,057
(0.047)** (0,057) (0,054)
CrimePatrimônio100 0,086 0,121 -
(0.046)* (0.046)***
Observações
566 566 566
R
2
0,61 0,61 0,60
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos.
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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52
Ao cruzarmos os dados provenientes do DATASUS com os dados da
secretaria de segurança de São Paulo (obtidos com a SEADE), a correlação entre
homicídios culposos (classificação da secretaria) e morte por acidentes de trânsito
(classificação do DATASUS) é de 0,74, ao passo que a correlação entre
homicídios dolosos (classificação da secretaria) e homícidios (classificação do
DATASUS) é 0,88.
Mais ainda, note na Tabela 7 que, do total de homicídios, os percentuais
inerentes aos culposos e aos dolosos (classificação da secretaria) são muito
parecidos com os percentuais das mortes por acidente no trânsito e dos homicídios
(classificação do DATASUS), respectivamente. Portanto, existem fortes
evidências de que os homicídios culposos sejam em sua grande maioria acidentes
de trânsito.
Tabela 7 – Homicídios em SP em 2000
Apesar de não possuímos evidências semelhantes, acreditamos que esta
relação entre homicídio culposo e morte em acidente trânsito pode ser estendida
para as lesões. Portanto, se supusermos que, do ponto de vista do indivíduo, o
acidente de trânsito é um evento menos previsível que o homicídio ou a lesão
dolosa, já que é algo mais aleatório e menos concentrado espacialmente e
temporalmente, os coeficientes apresentados na Tabela 6 corroboram com a
interpretação de que os indivíduos reagem menos aos crimes cuja capacidade de
proteção é maior.
Assim como os "outros crimes contra a pessoa", ignoraremos daqui em
diante os crimes culposos, por se tratar em sua grande maioria de acidentes de
trânsito. Portanto, nossa medida de crime contra pessoa será a apenas o crime
doloso, embora os resultados que se seguirão são robustos ao uso da soma de
positivamente com a criminalidade e apenas dois em que o resultado é contrário.
Homicídios
Dolosos
Homicídios
Culposos
Homicídios
Acidentes de
Trânsito
Quantidade
12760 5134 15631 6006
Porcentagem
71,31% 28,69% 72,24% 27,76%
Fonte: Fundação SEADE; DATASUS.
SEADE DATASUS
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53
todos os crimes contra a pessoa. Por fim, a coluna (3) da Tabela 6, onde é
apresentado o efeito do crime doloso não controlado pelo crime contra o
patrimônio, está aí a título de comparação com o resultado anterior.
Agora, decomporemos o crime contra o patrimônio nos seus respectivos
componentes, controlando para o crime contra a pessoa doloso. Entretanto, antes
de apresentarmos os resultados na Tabela 8, cabe ressaltar que ao considerar cada
crime individualmente, muitas cidades não apresentaram ocorrências de
determinados crimes. Isto é um problema, na medida em que estamos usando o
logaritmo da quantidade de crime como variável independente. Solucionamos este
pormenor atribuindo zero a essas variáveis, e atentando ao fato de que, após a
decomposição, em nenhuma cidade há crimes por 100 mil habitantes entre zero e
um.
Tabela 8 – Decompondo o crime contra o patrimônio (MQO)
Note que são justamente os crimes mais usuais, mais comuns no dia a dia,
tais como roubos e furtos, que possuem o maior coeficiente. Mais ainda, o furto
qualificado e o estelionato e as extorsões, que são tipos de crimes que requerem
uma maior elaboração e costumam ter como vítimas a parcela mais rica da
população, são não significativos. Isto pode ser um sinal de que o aumento da
poupança proveniente da criminalidade deve ser atribuído majoritariamente à
parcela mais pobre, o que faz algum sentindo, dado que os mais ricos têm
condições de comprar proteção no mercado de segurança privada. Infelizmente,
com dados agregados, não temos como testar esta hipótese de forma satisfatória.
Por fim, mesmo atentando para a quantidade de controles utilizados, poder-
se-ia questionar se os resultados estariam sendo gerados por causa do erro de
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Crime contra o patrimônio
em questão:
Todos Roubos e Furtos
Roubos e Furtos
Menos (4) e (5)
Roubos e Furtos
de Veículos
Furtos
Qualificados
Estelionato e
Extorsões
CrimePessoaDoloso100
-0,004 -0,007 0,011 0,057 0,042 0,028
(0,057) (0,055) (0,056) (0,054) (0,056) (0,057)
CrimePatrimônio100 0,121 0,149 0,109 0,088 0,023 0,033
(0.046)*** (0.043)*** (0.037)*** (0.018)*** (0,019) (0,021)
Observações
566 566 566 566 566 566
R
2
0,61 0,62 0,61 0,63 0,61 0,61
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos; roubos e furtos consumados.
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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54
medida (a taxa de reporte poderia ser maior em cidades com um maior nível de
poupança). Note que ao mantermos apenas roubos e furtos de veículos que
certamente tem o menor erro de medida dentre os crimes, o coeficiente estimado é
menor (0,09 versus 0,12), porém ainda significativo.
4.4.
O papel das expectativas
Mensurar as expectativas das pessoas quanto à trajetória da criminalidade é
uma tarefa complicada, dada a indisponibilidade de dados para o Brasil. O que
tentaremos fazer aqui é uma aproximação.
Conforme a figura 5 nos mostra, em 1999, o número de crimes contra o
patrimônio atingiu o seu ápice. Com isso, é razoável supor que as pessoas
estariam centradas na questão da criminalidade. O fato de 2000 ser um ano de
eleições municipais deveria incutir um sentimento de mudança no eleitor.
Portanto, o tom das campanhas, um foco maior das mídias na criminalidade, e o
jogo político entre os prefeitos e o governador, já que o combate a criminalidade
cabe ao governo estadual, poderiam fazer com que os indivíduos conseguissem
antecipar de forma razoável o sinal da trajetória futura da criminalidade em cada
município.
36
Nesta seção, será suposto uma hipótese bastante restritiva, a de que a
direção da trajetória da criminalidade que ocorreu nos anos seguintes é uma proxy
das expectativas desta direção naquele ano. Por exemplo, se a criminalidade caiu
após 2000, a expectativa neste ano era de queda.
Para isso, calculamos a média da quantidade de crimes em um determinado
município para o ano de 1997 a 2000 e para o ano de 2001 a 2003. Optou-se por
tirar a média a fim de evitar que possíveis outliers pudessem distorcer os
resultados. Criamos uma dummy que recebeu valor um se a média dos crimes
entre 2001 e 2003 foi menor que a média entre 1997 e 2000, e zero caso contrário.
Se nossa hipótese estiver correta, esta dummy captaria o sinal da expectativa
futura quanto a trajetória da criminalidade.
36
Lembre-se que na discussão no capítulo 1 argumentamos que, dentro de um mesmo
município, é plausível supor que o sinal da expectativa quanto a criminalidade futura é o mesmo
para a maioria dos indivíduos.
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55
Aqui só mostraremos o resultado para o crime contra o patrimônio, pois de
acordo com a figura 5, se há alguma formação de expectativas em 2000, esta deve
ser em relação ao crime contra o patrimônio.
Optamos por utilizar uma dummy para queda, ao invés de atribuir uma
magnitude a esta, pois se a já restritivo supor que o sinal da expectativa
concretizou-se, o seria ainda mais supor que a magnitude esperada da queda dos
crimes contra o patrimônio foi a que realmente ocorreu.
Tabela 9 – O papel das expectativas (MQO)
Note na Tabela 9 que ao interagir esta dummy com o crime contra o
patrimônio, encontramos um sinal positivo com significância de 12%. Apesar da
baixa significância, acreditamos reportar uma primeira evidência, ainda que fraca,
em favor do papel da utilidade marginal e da relevância da expectativa da
trajetória futura da criminalidade na determinação de variáveis de decisão
econômica.
Variável dependente: log(caderneta de poupança + ...)
CrimePessoaDoloso100
-0,005
(0,057)
CrimePatrimônio100
0,096
(0.052)*
DummyExpectativa
-0,847
(0,527)
DummyExpectativa*CrimePatrimônio100
0,115
(0,073)
Observações
566
R
2
0,61
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos.
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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56
5
Resultados MQ2E
Os resultados MQO apresentados acima possuem alguns problemas. O
principal deles é a endogeneidade.
Se de alguma forma o crime contra o patrimônio estiver correlacionado com
o erro estocástico, os coeficientes estimados por MQO estariam viesados, e o
resultado encontrado seria espúrio. Dado a gama de controles utilizados,
acreditamos que as principais fontes de endogeneidade seriam o erro de medida e
a causalidade reversa.
Quanto ao erro de medida, acreditamos que este é um problema menor, pois
além de controlarmos para variáveis que correlacionam com este erro, tais como
educação, renda e a linha de pobreza, mostramos no capítulo anterior que
considerando apenas roubos e furtos de veículos, o resultado mantém-se positivo e
significativo. Complementariamente, se considerarmos que o número de crimes
reportados é uma proxy melhor para criminalidade percebida do que a
criminalidade de fato, o erro de medida deveria ser ainda menos relevante.
Por outro lado, a causalidade reversa é um problema mais sério, pois há
razões pelas quais a poupança afeta a criminalidade. Poderia-se pensar que com
um nível maior de poupança, há mais dinheiro em espécie e menos consumo
conspícuo para serem expropriados pela criminalidade. Como parte da poupança
está protegida em contas bancárias
37
, cofres ou no exterior, se há algum efeito da
poupança na criminalidade por este mecanismo, acreditamos que este deveria ser
negativo, ou seja, menos consumo seria expropriado. Mesmo assim, pode-se
pensar que as extorsões via seqüestro podem ser maior, entretanto, note na Tabela
1 que este tipo de crime responde por uma parcela muito pequena dos dados.
A poupança poderia afetar negativamente a criminalidade por um segundo
motivo. Se um determinado consumidor tem seu fluxo de renda e consumo
interrompidos por um evento ruim, como o desemprego, por exemplo, este tem
37
O número de assaltos a banco caiu consideravelmente em São Paulo na década de 90.
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57
um maior incentivo a aderir a criminalidade a fim de manter o seu consumo
suavizado. Entretanto, se este indivíduo possui alguma poupança, o consumo não
precisa ser reduzido abruptamente enquanto este procura outros meios, que não a
criminalidade, para restabelecer seu fluxo de renda.
38
Se estas conjecturas estão certas, o efeito da poupança na criminalidade
seria negativo, o que torna o coeficiente estimado por MQO indubitavelmente
subestimado. Veremos a seguir que há evidências que corroborem esta hipótese,
embora não a transforme em verdade.
Visando lidar com esta problemática, selecionamos alguns instrumentos
que, na nossa opinião, correlacionam com crime, ao passo que se impactam a
poupança, este efeito deve ser de segunda ordem. Escolhido os instrumentos,
restimaremos a equação acima por mínimos quadrados ordinários em dois
estágios (MQ2E).
Caso os instrumentos sejam inválidos, o coeficiente estimado será viesado, e
portanto, a endogeneidade não terá sido tratada. Na próxima subseção
argumentaremos porque acreditamos que os cinco instrumentos utilizados são
válidos, entretanto, alguma minúcia em relação a um dos instrumentos pode nos
ter passado desapercebida. Por isso, a idéia de utilizar um número grande destes
visa acentuar a veracidade do resultado encontrado.
Os instrumentos estão divididos em três grupos: o primeiro refere-se ao
mercado de narcóticos, o segundo à vulnerabilidade dos jovens, e o terceiro é o
número de terminais telefônicos.
5.1.
Instrumento: mercado de narcóticos
Os primeiros instrumentos utilizados são as apreensões de tráfico de
drogas (Tráfico100) e consumo de drogas (UsoDrogas100), ambos por 100 mil
habitantes. Assim como os dados criminais, estes provêm da secretaria de
segurança pública.
39
38
Evidentemente, tem que haver alguma rigidez no mercado de trabalho "legal", caso
contrário, o desemprego ajusta-se imediatamente e as pessoas não precisariam aderir ao mercado
"ilegal", isto é, a criminalidade.
39
Ambas as séries estão disponibilizadas no sítio da SEADE (www.seade.gov.br).
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58
Grogger & Willis (2000) e Soares (2000) apontam algumas razões pelas
quais um mercado de drogas mais amplo afeta positivamente a criminalidade.
Primeiro, traficantes não podem recorrer aos meios legais afim de que um contrato
seja respeitado. Neste caso, o meio mais comum de garantir a respeitabilidade de
um contrato é via violência, o que pode ser tanto crimes contra a pessoa (como
assassinatos e lesões) quanto o patrimônio (roubos e extorsões). Segundo, roubos
e furtos são meios usuais pelos quais as gangues se financiam. Terceiro,
quadrilhas precisam de jovens, geralmente ociosos e sem perspectivas, para
compor um "exército privado" capaz de proteger a área de influência de uma
determinada gangue contra a polícia e gangues rivais. Evidentemente, a
disponibilidade de armas para jovens sem perspectivas facilita a proliferação de
crimes contra o patrimônio, tais como roubos. Mais ainda, o constante conflito
com a polícia é outro canal pelo qual o mercado de drogas afeta a criminalidade.
Por fim, viciados em drogas tendem a roubar ou furtar a fim de sustentar os seus
vícios.
Aqui, sustentamos que o mercado de drogas não deveria afetar o nível de
poupança, pelo menos a nossa medida, e especialmente depois de controlada para
a renda e os aspectos demográficos. Poderia-se argumentar que o narcotráfico é
uma atividade econômica como outra qualquer, e conseqüentemente possui uma
poupança inerente a ela. Entretanto, como o dinheiro obtido é ilegal, é pouco
provável que os traficantes mantenham suas respectivas poupanças em contas
bancárias. Portanto, nossa medida de poupança não estaria contaminada pela
possível poupança gerada pelo tráfico.
Uma vez supondo que o tráfico não afeta a nossa medida de poupança,
poderia-se questionar se os indivíduos ligados ao tráfico estariam gerando
poupança caso esta atividade não existisse. Como a grande maioria destas pessoas
é jovem, pobre e sem perspectivas, é bem provável que eles não estariam
poupando, mesmo se estivessem empregados no mercado legal.
Um argumento plausível é que viciados em drogas estariam gastando parte
de sua poupança para consumir drogas. Porém, como a grande maioria dos
consumidores de drogas é jovem, é bastante razoável supor que estes não gerariam
poupança adicional caso não fossem viciados.
A Tabela 10 mostra que ambas as variáveis impactam o crime no primeiro
estágio. Note que o consumo de drogas é um instrumento mais forte, sendo que o
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59
tráfico de drogas perde a significância quando ambos são adicionados
simultaneamente.
Tabela 10 – Primeiro estágio (mercado de narcóticos)
Variável dependetente: log(crime contra o patrimônio por 100000 habitantes)
(1)(2)(3)(4)
RendaPC
-1,729 -0,971 -1,301 -0,881
(2,601) (2,442) (2,538) (2,439)
RendaPC
2
0,181 0,119 0,146 0,111
(0,229) (0,214) (0,223) (0,214)
Gini
1,597 1,204 1,336 1,142
(0,633)** (0,599)** (0,615)** (0,596)*
Rural
0,250 0,371 0,324 0,387
(0,205) (0,201)* (0,205) (0,201)*
Adultos
-4,123 -3,866 -4,118 -3,887
(1,534)*** (1,528)** (1,487)*** (1,518)**
Divórcio
4,472 2,240 3,242 1,984
(2,463)* (2,549) (2,453) (2,524)
HorasTB
0,521 0,616 0,543 0,615
(0,694) (0,683) (0,691) (0,682)
Estudo
0,999 0,737 0,861 0,709
(0,363)*** (0,347)** (0,350)** (0,343)**
DummyPop
-0,049 -0,007 -0,034 -0,005
(0,089) (0,086) (0,087) (0,086)
SuperávitPC
0,000 0,000 0,000 0,000
0,000 0,000 0,000 0,000
Agências100
-0,237 -0,201 -0,227 -0,201
(0,071)*** (0,068)*** (0,069)*** (0,067)***
Densidade
0,063 0,068 0,067 0,069
(0,040) (0,038)* (0,039)* (0,038)*
RiquezaPD
21,669 21,303 22,250 21,550
(8,706)** (8,416)** (8,643)** (8,441)**
RiquezaPD
2
-5,868 -5,800 -6,020 -5,862
(2,328)** (2,253)** (2,313)*** (2,259)***
LinhaPob
0,001 0,003 0,002 0,003
(0,005) (0,005) (0,005) (0,005)
UsoDrogas100 0,003 0,002
(0,001)*** (0,001)***
Trafico100 0,003 0,001
(0,001)*** (0,001)
Constante
-11,602 -13,478 -13,260 -13,923
(12,073) (11,291) (11,874) (11,331)
Observações
566 566 566 566
R
2
0,32 0,34 0,33 0,35
Desvios padrões robustos entre parênteses.
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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60
Dentre esses dois instrumentos, acreditamos que o UsoDrogas100 é o
melhor. Uma apreensão de 100 quilos de drogas traficadas é contabilizada de
forma igual a uma apreensão de 1 quilo, assim, a variância da quantidade
apreendida de drogas é menor no caso do consumo do que no tráfico, o que torna
o UsoDrogas100 uma forma mais adequada de mensurar a extensão do mercado.
Além disso, algumas cidades podem ser centros de distribuição de narcóticos,
gerando um número excessivo de apreensões de tráfico nestes lugares. Esses
pontos levantados são relevantes, pois a correlação entre ambas as variáveis é de
apenas 0,54.
Naturalmente, o número de apreensões de tráfico ou consumo de drogas
quanto o número de crimes reportados são uma função crescente na eficiência da
polícia e no número de policiais. Como não temos como controlar para estas
variáveis, poderia-se alegar que a relação captada no primeiro estágio é espúria.
Porém, uma vez sendo a polícia uma instituição de competência estadual,
acreditamos que a sua eficiência não varie tanto de município para município. Por
outro lado, não sabemos como a força policial é realocada entre as cidades de São
Paulo. Há várias hipóteses, mas nenhuma certeza.
De qualquer forma, note que se esta relação for decorrente da variação do
número de policiais entre os municípios, o que não acreditamos ser verdade, a
estimação em dois estágios continuaria válida se o número de policiais não afetar
o nível de poupança. Dada a gama de controles utilizados, não vemos porque isso
ser verdade.
40
Ainda assim, numa das regressões de segundo estágio, controlamos uma
categoria de crime pela outra, o que, conforme já mencionado, pode ser uma
forma de tentarmos controlar para as características da polícia.
Por fim, cabe um comentário sobre os coeficientes da regressão.
Note nas estimações que dentre os coeficientes significantes, a desigualdade
(Gini) correlaciona positivamente com os crimes contra o patrimônio, o que está
de acordo com o que é usualmente encontrado na literatura.
41
40
Pode-se pensar que um maior número de policiais nas ruas aumenta a sensação
psicológica de segurança, diminuindo a percepção do risco pertencente a um determinado
investimento. Neste caso, o investimento aumentaria, o que por sua vez, correlaciona com a renda
e a poupança. Entretanto, acreditamos que este efeito é de segunda ordem.
41
Ver a resenha de Buonanno (2001) sobre a literatura dos determinantes da criminalidade.
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61
Adultos também possui o sinal esperado já que, onde há mais jovens,
costuma-se ter mais crimes. Nas regressões cuja variável dependente é crime,
costuma haver uma medida de degradação familiar. Aqui, optamos por Divórcio,
cujo efeito é positivo e significante, o que está em linha com a literatura. A
densidade demográfica (Densidade), sendo uma proxy para a urbanização, afeta
positivamente a criminalidade (Glaeser & Sacerdote, 1999). E note também que a
criminalidade é uma função crescente e côncava da riqueza.
Estudo é uma variável que curiosamente possui sinal positivo, sendo este
bastante comum em estudos com dados agregados na literatura de determinantes
de crime. As duas histórias usuais contadas é que quanto maior a educação, maior
a taxa de reporte à polícia, e que os rendimentos provenientes da criminalidade
crescem na educação mais acentuadamente do que no mercado legal. Entretanto,
Fajnzylber et al. (2000) questionam estas interpretações, já que uma vez
adicionada a desigualdade educacional na regressão, o coeficiente torna-se
negativo.
42
Finalmente, Agências100 possui um sinal negativo e significante, o que a
princípio pode parecer intrigante. Há duas explicações plausíveis capazes de
corroborar com esta evidência. Primeiro, onde há um ambiente de pouca
violência, o risco de um banco comercial investir numa agência é menor, portanto
o número de agências tende a aumentar. Neste caso, este sinal estaria captando
uma causalidade reversa. Uma segunda explicação consiste numa possível
correlação entre agências bancárias e mercado de segurança privado, já que o
primeiro é fonte de recursos para o segundo, e o segundo pode ser uma variável
importante na decisão de abrir/fechar uma agência. Naturalmente, o mercado de
segurança privado deveria afetar negativamente a criminalidade.
5.2.Instrumento: vulnerabilidade juvenil
Um fato estilizado na literatura de economia do crime é que os jovens têm
uma propensão maior a cometer crimes.
43
42
Os autores alegam que quanto maior a educação média, maior a desigualdade
educacional, e esta, por sua vez, implica numa criminalidade maior. Entretanto, conforme os
próprios autores reconhecem, a educação é um determinante que requer uma investigação mais
minuciosa, apesar de que estudos com dados individuais costumam evidenciar um sinal negativo.
43
Ver a resenha de Buonanno (2001) sobre o tema, por exemplo.
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62
Esta propensão torna-se mais acentuada quando uma parcela significativa
destes jovens não tem perspectivas futuras. Isto porque um jovem sem um projeto
futuro tem um custo menor de cometer um crime, ao mesmo tempo em que este
custo é ainda mais reduzido num contexto de interações sociais, onde há muitos
jovens desse tipo
44
.
Aqui utilizamos duas medidas capazes de captar esta vulnerabilidade
juvenil. A primeira é a porcentagem de crianças\adolescentes entre 7 e 14 anos
fora da escola em 1991 (Fora1991). Note que estes terão entre 16 e 23 anos, o que
é considerado, por muitos
45
, o grupo de idade crítico no qual o jovem opta por se
tornar um criminoso. Já a segunda medida é a porcentagem de jovens entre 15 e
17 anos fora da escola em 2000 (Fora2000). Ambas as medidas foram calculadas
com base no Censo, sendo que a correlação entre elas é de 0.69.
Ambas as medidas captam o fato de que um jovem fora da escola, exceto
raras exceções, não possui boas perspectivas futuras.
Uma vez controlado para as características demográficas e para a renda,
acreditamos que estas medidas não deveriam afetar o nível de poupança, pois
estas tratam de jovens que, independentemente se estivessem trabalhando ou
estudando em 1991 ou 2000, não teriam acumulado uma poupança significativa
até então.
Poderia-se argumentar que após sair da tutela dos pais, um jovem que tenha
entre 18 a 23 estaria despoupando de acordo com a teoria da renda permanente.
Neste caso, Fora1991 não é exógeno à poupança. Porém, se há restrição ao crédito
aos jovens, dificilmente haverá despoupança na fase inicial do ciclo da vida.
Japelli (1990) argumentou que a restrição ao crédito é uma função decrescente da
renda, da riqueza e da idade. É bem provável que alguém que tenha entre 16 e 23
anos e esteve fora da escola em 1991, possua, além de pouca idade, pouca riqueza
e baixa renda em 2000. Mesmo que haja restrição ao crédito, poder-se-ia supor
que os jovens despoupariam via alocação intrafamiliar de recursos. Entretanto, se
em 1991, a família não possuía poupança suficiente para investir no capital
44
Glaeser et al. (1996) encontraram "auto grau de interação social para furto em geral e de
veículos. (...) moderados (mas ainda grande) níveis de interação para agressão, invasão de
domicílio e roubo. (...) e níveis muito pequenos de interação social para incêndio premeditado,
assassinato e estupro" (pág. 509).
45
Levitt (2004), por exemplo, considera os jovens entre 15 e 24 anos "um grupo que tem
um envolvimento muito elevado com a criminalidade" (pág. 171).
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63
humano de seus jovens, não nos parece razoável que em 2000 esta família esteja
em condições de despoupar. Portanto, se esse efeito existir, deve ser algo de
segunda ordem.
Devido ao problema mencionado, preferimos o instrumento Fora2000, que
trata de jovens entre 15 e 17, portanto ainda sob a tutela e dois pais e com
dificuldades de acesso ao mercado de crédito, ao Fora1991.
As colunas (5), (6) e (7) da Tabela 11 mostram que ambas as variáveis
impactam significativamente o crime contra o patrimônio no primeiro estágio.
Note que o Fora2000 é um instrumento mais forte, sendo que Fora1991 perde a
significância quando ambos são adicionados simultaneamente.
Tabela 11 – Primeiro estágio (todas as variáveis)
5.3.
Instrumento: telefones
Por fim, o último instrumento, e o mais polêmico, é o logaritmo do número
de terminais telefônicos em 1999 por 100 habitantes (Telefones100)
46
.
Mais telefones implica numa maior probabilidade que um destes esteja
disponível perto da cena do crime, reduzindo o custo de reportá-lo a polícia. O
próprio programa Disque Denúncia encoraja o uso do telefone para que um
determinado crime seja revelado.
47
46
Aqui, supusemos que este número mantém-se constante entre 1999 e 2000. Esta medida
está disponível no sítio da SEADE.
47
Collier (1998) defende que quanto maior o número de telefones, menor o custo de
comunicação, o que acaba promovendo uma maior interação social entre os cidadãos de uma
determinada cidade. Como o grau de interação social é um dos determinantes da criminalidade
Variável dependetente: log(crime contra o patrimônio por 100 habitantes)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
UsoDrogas100 0,003 0,002 0,002 0,002
(0,001)*** (0,001)*** (0,001)*** (0,001)***
Trafico100 0,003 0,001 0,001
(0,001)*** (0,001) (0,001)
Fora1991 0,015 0,007 0,012
(0,007)** (0,008) (0,008)
Fora2000 0,015 0,012 0,008 0,012
(0,005)*** (0,005)** (0,005) (0,005)**
Telefones100 0,295 0,279 0,268
(0,066)*** (0,063)*** (0,064)***
Observações
566 566 566 566 566 566 566 542 542 542
R
2
0,32 0,34 0,33 0,35 0,32 0,33 0,33 0,34 0,38 0,38
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos.
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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64
Neste caso, note que o nosso instrumento afeta o número de crimes
reportados e não a criminalidade de fato, entretanto, conforme argumentamos no
capítulo anterior, é a percepção subjetiva da criminalidade que deveria alterar as
decisões econômicas. Geralmente, as matérias que tratam da violência em jornais,
revistas, rádios, noticiários, entre outros, costumam tratar o número de crimes
reportados como se fosse um indicador da criminalidade de fato. Portanto, é
natural supor que a percepção subjetiva da criminalidade correlacione com os
crimes reportados.
Esta não é a primeira vez que o número de terminais de telefones aparece
numa regressão em que crime é a variável dependente, Beato & Reis (2000)
encontram um efeito positivo e significativo deste instrumento nos crimes
violentos contra o patrimônio, usando uma amostra de municípios de Minas
Gerais.
Para utilizar esse instrumento, hipotetizamos que o número de telefones
disponíveis não afeta as decisões de consumo e poupança, o que, a primeira vista,
pode parecer errado. Entretanto, uma vez controlado para renda acreditamos que o
efeito do número de terminais telefônicos na decisão de consumo de ligações
telefônicas seja de segunda ordem.
A Tabela 11 mostra que o número de telefones por 100 habitantes afeta
positivamente a quantidade de crimes contra o patrimônio. Note também que o
número de observações desta variável é menor, já que não há dados disponíveis
para algumas cidades.
Por fim, note na coluna (9) da Tabela 11 que ao adicionarmos todos os
instrumentos juntos, apenas UsoDrogas100 e Telefones100 sobrevivem, apesar
deles serem conjuntamente significantes. E se considerarmos apenas o
instrumento mais confiável de cada grupo, totalizando três, todos são significantes
individualmente (coluna (10)).
5.4.
Estimativas
(Glaeser, et al., 1996), esta é uma outra explicação possível pela qual o número de telefones é
positivo e significativo no primeiro estágio.
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65
Uma vez discutido os instrumentos, nesta subseção apresentaremos os
resultados do segundo estágio para os crimes contra o patrimônio, que estão na
Tabela 12.
Tabela 12 – Segundo estágio
Note que todos os coeficientes estimados são maiores que o encontrado na
estimação MQO, portanto, uma vez controlada para endogenidade, o efeito do
crime contra o patrimônio é ainda maior. Isto é consistente com fato de que a
poupança afete negativamente a criminalidade, entretanto, nada se pode afirmar a
este respeito, pois se a poupança afetasse positivamente, o viés seria ambíguo.
Note também que os coeficientes variaram entre 0,63 e 1,28, o que na nossa
opinião é um intervalo razoável, dada a natureza de uma estimação instrumental,
na qual correlações muito pequenas entre os instrumentos e o erro estocático
podem gerar altos vieses.
Dentre os instrumentos usados, apenas Fora1991 (porcentagem de
crianças/adolescentes entre 7 e 14 anos fora da escola em 1991) resulta num
coeficiente não significante a 10%, enquanto que o Trafico100 é significante
apenas a 10%. Ao analisar acima os instrumentos, alegamos que esses dois são
justamente o que poderiam ser problemáticos.
Na coluna (8) apresentamos o resultado com os cinco instrumentos, e na
coluna (9) excluímos os que, na nossa opinião, têm uma maior probabilidade de
serem problemáticos. Note que mesmo excluindo Fora1991 e Trafico100, o
coeficiente não varia tanto.
Assim, de acordo com a nossa melhor estimativa, acreditamos que o
aumento de 1% na quantidade de crimes contra o patrimônio geraria uma
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)
Instrumentos: UsoDrogas100 Trafico100
UsoDrogas100 +
Trafico100
Fora1991 Fora2000
Fora1991 +
Fora2000
Telefones100 Todos
UsoDrogas100 +
Fora2000 +
Telefones100
Crime100
0,683 0,941 0,715 0,832 1,280 1,177 0,635 0,743 0,753
(0,216)*** (0,512)* (0,220)*** (0,524) (0,475)*** (0,426)*** (0,261)** (0,167)*** (0,174)***
Observações 566 566 566 566 566 566 566 542 542
Estatística J de
Hansen (p-valor)
- - 0,552 - - 0,471 - 0,691 0,383
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos,
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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66
adicional de aproximadamente 0.75% de poupança. Este número é
estatisticamente significativo e concebível economicamente.
Por fim, cabe ressaltar que em todas regressões em que há pelos menos dois
instrumentos, estes passaram no teste sobreidentificação.
Até então, ignoramos o crime doloso contra a pessoa na análise em dois
estágio.
48
Entretanto, podem haver variáveis omitidas que correlacionam tanto
com o crime doloso contra a pessoa quanto com o crime contra o patrimônio,
como o número de policiais ou o número de jovens associados ao tráfico, por
exemplo. Neste caso, o efeito encontrado poderia estar captando uma correlação
espúria.
Como possuímos mais de um instrumento, poderíamos reestimar o modelo
adicionando tanto o crime doloso quanto o crime contra o patrimônio na mesma
regressão. Os resultados estão na Tabela 13.
Tabela 13 – Segundo estágio (continuação)
Note que enquanto o crime contra patrimônio afeta positivamente a
poupança, o crime doloso contra a pessoa tem sinal negativo, apesar de ser não
significante. Novamente, este resultado corrobora as interpretações expostas
anteriormente, e com a conjectura teórica exposta no capítulo anterior. Mais
ainda, neste caso, uma aumento da poupança per capita em 1% geraria um
aumento de 1,14%, o que está dentro do intervalo mencionado anteriormente.
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
(1) (2)
Instrumentos: Todos
UsoDrogas100 + Fora2000 +
Telefones100
CrimePatrimonio100
1,145 1,143
(0,579)** (0,573)**
CrimePessoaDoloso100
-0,693 -0,669
(0,915) (0,907)
Observações
542 542
Estatística J de Hansen (p-
valor)
0,780 0,344
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos,
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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67
Por fim, apenas os instrumentos UsoDrogas100 e Telefones100
correlacionam individualmente e significativamente com o crime contra a pessoa
doloso no primeiro estágio (não reportado).
48
Lembre-se que optamos por excluir os crimes culposos e os "outros crimes contra a
pessoa" da análise.
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68
6
Robustez
Neste capítulo, mostraremos que o resultado encontrado é robusto a
carroleção espacial entre os municípios, efeitos fixos regionais e a uma medida
alternativa de poupança.
6.1.
Correlação espacial
Num mesmo estado, a atividade econômica, e o nível de poupança
associado, de uma cidade podem depender da atividade da cidade vizinha.
Portanto, havendo correlação espacial entre as medidas de poupança, a matriz de
variância-covariância não é diagonal. Sendo verdadeira essa correlação espacial, o
coeficiente estimado por MQO seria consistente, entretanto há a necessidade de
corrigir os desvios padrão.
Conley (1999), sob algumas determinadas hipóteses, apresenta uma classe
não-paramétrica de matriz de variância-convariância estimada que permite formas
gerais de dependência caracterizadas pela distância econômica, ou seja, a
correlação espacial. Mais ainda, Conley demonstra a consistência e a distribuição
resultante do estimador pelo método dos momentos (MMG) considerando esta
classe de matriz. Portanto, "esses resultados permitem estimação, inferência,
estimação eficiente e testes de restrições sobreindentificadas com dados
dependentes seccionalmente" (pág. 22).
Aqui supuremos que a distância econômica relevante é a distância física,
embora isto não seja necessariamente verdade. As diferentes condições das
estradas que ligam os diversos municípios implicam que o tempo de viagem pode
ser alto, mesmo que a distância seja pequena. Neste caso, talvez a distância
econômica relevante seja o tempo de viagem. Entretanto, na ausência de dados
referentes ao tempo de viagem, optamos por manter a distância física, sob a
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69
hipótese plausível de que a distância física correlaciona positivamente com o
tempo percorrido.
Poderia-se crer que a distância econômica relevante seja o custo de viagem
de uma cidade à outra. Neste caso, também é razoável supor que a distância física
é uma boa proxy deste custo.
No procedimento MQO, corrigiremos os desvios padrão considerando a
correlação espacial. Antes, porém, é necessário definir um corte para o qual a
partir de uma determinada distância, a correlação espacial entre os municípios seja
zero.
49
Testamos cinco possíveis cortes: 50km, 100km, 200km, 400km e 800km.
50
O painel A da Tabela 14 apresenta os desvios padrão corrigidos.
Note que a coluna (1) apresenta o resultado original, ao passo que nas
demais, o desvio padrão é corrigido para correlação espacial, ou seja, para a
matriz de variância-covariância proposta por Conley.
51
Tabela 14 – Regressões corrigidas para correlação espacial
Conforme aumentamos a distância do corte, o desvio padrão torna-se cada
vez menor e em nenhum momento, o resultado original é enfraquecido. Pelo
contrário, ao considerarmos a correlação espacial, os resultados são mais fortes
49
A distância entre dois municípios pode ser calculada com base nas coordenadas
cartográficas (longitude e latitude) de cada município.
50
Estas distâncias são aproximadas considerando o fato de que a uma unidade cartográfica
equivale à aproximadamente 100 km.
51
O procedimento é equivalente a corrigir os desvios padrões de uma regressão temporal
pela matriz de Newey-West.
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
PAINEL A - MQO (1) (2) (3) (4) (5) (5)
Corte =
MQO orginal 50 km 100 km 200km 400km 800 km
CrimePessoaDoloso100 -0,004 -0,004 -0,004 -0,004 -0,004 -0,004
(0,057) (0,057) (0,054) (0,043) (0,035) (0,026)
CrimePatrimonio100 0,121 0,121 0,121 0,121 0,121 0,121
(0.046)*** (0.045)*** (0.044)*** (0.044)*** (0.038)*** (0.027)***
PAINEL B - MMG (1) (2) (3) (4) (5) (5)
Instrumentos: todos (UsoDrogas100, Trafico100, Fora1991, Fora2000 e Telefones)
Corte = MQ2E original 50 km 100 km 200km 400km 800 km
CrimePessoaDoloso100 -0,693 -0,669 -0,673 -0,678 -0,594 -0,658
(0,915) (0,975) (0,905) (0,887) (0,715) (0,570)
CrimePatrimonio100 1,145 1,147 1,157 1,172 1,134 1,106
(0.579)** (0.627)* (0.582)** (0.554)** (0.369)*** (0.284)***
Desvios padrões robustos à heterocedasticidade entre parênteses na coluna (1);
Desvios padrões corrigidos para a correlação espacial nas colunas (2), (3), (4) e (5); controles omitidos.
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
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70
que os originais, ou seja, o efeito do crime contra o patrimônio é mais
significativo.
Analogamente, poderíamos testar se a correlação espacial afeta de alguma
forma o resultado em dois estágios. No painel B da Tabela 14, excetuando-se a
coluna (1), estimamos o modelo pelo método dos momentos generalizados
(MMG), levando em conta a correlação espacial, conforme proposto por Conley.
Apenas os resultados considerando todos os instrumentos são apresentados,
porém, mesmo utilizando somente UsoDrogas100, Fora2000 e Telefones100, o
padrão se mantém (não reportado).
Note nas colunas (2) a (5) que os coeficientes, independente do corte, são
semelhantes e significantes. Portanto, ao considerarmos possíveis correlações
espaciais da poupança entre os municípios, o padrão encontrado manteve-se
consistente. Portanto, os resultados anteriores são robustos a uma eventual
correlação espacial da variável dependente.
6.2.
Efeitos regionais
Os municípios de São Paulo estão agrupados em 43 regiões governamentais
e em 15 regiões administrativas.
Adicionamos variáveis dummies ao modelo visando controlar para efeitos
fixos regionais não observados que podem afetar tanto o crime como a poupança.
Esses efeitos poderiam ser a atividade econômica setorial ou uma política adotada
especialmente para a região, por exemplos. Os resultados quando considerado
apenas o crime contra o patrimônio estão expostos na Tabela 15.
Note, primeiramente, no painel A que os instrumentos continuam
conjuntamente significativos, apesar de que o Fora2000 tornou-se insignificante
com a adição das dummies (Coluna (6)).
Nas colunas (1) e (4), onde foram adicionadas dummies administrativas e
governamentais, respectivamente, às estimações MQO, os coeficientes diminuem
em magnitude e precisão, ao mesmo tempo em que um deles perde a significância.
Ao incluirmos 15 ou 43 dummies em uma regressão com 566 observações,
reduzimos a variância utilizada para estimar o coeficiente, portanto, é natural que
a precisão da estimativa caia.
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71
Tabela 15 – Regressões controladas para efeito fixo
Apesar desta queda, ao estimarmos o modelo utilizando os instrumentos,
não só recuperamos a significância, mas os coeficientes estimados ficam entre
0,73 e 0,84, ou seja, dentro daquele intervalo mencionado no capítulo anterior.
Portanto, quando considerado apenas o crime contra o patrimônio, o resultado
anterior é robusto a inclusão de efeitos fixos regionais.
Entretanto, quando consideramos as duas categorias de crimes
conjuntamente na regressão MQ2E, apesar do crime patrimônio continuar tendo
um efeito maior e mais preciso, perde-se a significância dos coeficientes (ver
Tabela 16). Não acreditamos que isto deva ser interpretado como algo que
contradiz nossos resultados iniciais. Conforme já explicado, ao adicionarmos as
dummies regionais, demandamos em excesso do nosso modelo, já que reduzimos
consideravelmente a variância necessária para estimar precisamente o coeficiente.
Neste caso, o importante é notar que, a despeito do resultado MQO da coluna (4),
o padrão encontrado nos coeficientes se manteve, apesar da não significância.
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
MQO MQ2E MQ2E MQO MQ2E MQ2E
Intrumentos: Todos
UsoDrogas100 +
Fora2000 +
Telefones100
Todos
UsoDrogas100 +
Fora2000 +
Telefones100
PAINEL A - PRIMEIRO ESTÁGIO
UsoDrogas100 - 0,002 0,002 - 0,001 0,002
(0,001)*** (0,001)*** (0,001)** (0,001)***
TraficoDrogas100 - 0,000 - 0,001
(0,001) (0,001)
Fora1991 - 0,015 - 0,007
(0,008)* (0,008)
Fora2000 - 0,004 0,008 - 0,004 0,006
(0,006) (0,005) (0,006) (0,005)
Telefones100 - 0,240 0,224 - 0,271 0,264
(0,067)*** (0,068)*** (0,071)*** (0,071)***
Etatística-F [p-valor] - [0,000] [0,000] - [0,000] [0,000]
R
2
0,40 0,44 0,44 0,46 0,49 0,48
PAINEL B - SEGUNDO ESTÁGIO
CrimePatrimonio100 0,086 0,763 0,833 0,064 0,739 0,766
(0,041)** (0,211)*** (0,239)*** (0,044) (0,223)*** (0,227)***
Observações
542 542 542 542 542 542
R
2
0,64 - - 0,68 - -
Estatística J de Hansen (p-
valor)
- 0,823 0,841 - 0,812 0,723
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos,
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
c\ Dummies Administrativas c\ Dummies Governamentais
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72
Tabela 16 – Regressões controladas para efeito fixo (continuação)
6.3.
Mudando a medida de poupança
Conforme mencionado anteriormente, a medida de poupança utilizada até
então pode ser um tanto restritiva, já que não capta todas as formas acessíveis de
poupança. Aqui, usou-se o capital residencial per capita como forma alternativa de
poupança.
52
Conforme já argumentamos, a residência pode ser interpretada como
uma forma de poupança, pois, embora menos líquida, poderá ser utilizada no
futuro para as mesmas funções desempenhadas pela poupança monetária.
Antes de prosseguirmos com os resultados, cabe ressaltar que a maioria dos
artigos na literatura dos determinantes do preço de uma residência tende a
identificar um efeito negativo da criminalidade neste preço (ver Gibbons (2004),
por exemplo). Isto pode ser justificado pela degradação social da vizinhança.
Portanto, no caso dos imóveis, há um outro canal que opera negativamente, e caso
fosse possível controlá-lo de forma apropriada, o coeficiente estimado seria ainda
maior.
As colunas (1) e (2) da Tabela 18 mostram os resultados MQO para o efeito
do crime doloso contra a pessoa e do crime contra o patrimônio, quando
considerada essa medida alternativa de poupança. Note que apesar da não
significância dos coeficientes, o padrão encontrado anteriormente se mantém. O
coeficiente que capta o efeito do crime contra o patrimônio é maior e o seu desvio
Variável dependente: log(caderneta de poupança + depósitos a prazo per capita)
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
MQO MQ2E MQ2E MQO MQ2E MQ2E
Intrumentos: Todos
UsoDrogas100 +
Fora2000 +
Telefones100
Todos
UsoDrogas100 +
Fora2000 +
Telefones100
CrimePessoaDoloso100 0,044 -0,129 -0,190 0,073 -0,121 0,301
(0,059) (0,881) (0,933) (0,060) (0,731) (0,784)
CrimePatrimonio100 0,075 0,860 0,976 0,046 0,825 0,552
(0,043)* (0,714) (0,757) (0,045) (0,592) (0,604)
Observações
542 542 542 542 542 542
R
2
0,64 - - 0,68 - -
Estatística J de Hansen (p-
valor)
- 0,715 0,595 - 0,773 0,447
Desvios padrões robustos entre parênteses; controles omitidos,
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
c\ Dummies Administrativas c\ Dummies Governamentais
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73
padrão é menor, independentemente se analisado individualmente ou
conjuntamente numa mesma regressão.
Tabela 17 – Regressões considerando o capital residencial
52
O total do capital residencial em um município é definido como o somatório, para todas
Variável dependente: log(capital residencial per capita)
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Método de Estimação:
RendaPC
0,761 0,786 0,786 -0,649 -0,608 -0,599
(0,829) (0,830) (0,828) (0,482) (0,480) (0,480)
RendaPC
2
-0,04 -0,043 -0,042 0,078 0,074 0,073
(0,074) (0,074) (0,074) (0,041)* (0,040)* (0,040)*
CrimePessoaDoloso100 0,007 - 0,001 0,006 - -0,008
(0,015) (0,014) (0,015) (0,016)
CrimePatrimônio100 - 0,013 0,013 - 0,028 0,030
(0,010) (0,010) (0,011)*** (0,011)***
Gini
-0,487 -0,498 -0,498 -0,109 -0,137 -0,131
(0,255)* (0,251)** (0,253)** (0,147) (0,146) (0,147)
Rural
-0,248 -0,256 -0,256 -0,194 -0,204 -0,210
(0,062)*** (0,059)*** (0,062)*** (0,058)*** (0,057)*** (0,058)***
Adultos
0,718 0,762 0,762 1,636 1,763 1,759
(0,410)* (0,421)* (0,420)* (0,443)*** (0,442)*** (0,442)***
Divórcio
0,168 0,162 0,157 -0,504 -0,610 -0,550
(0,570) (0,583) (0,569) (0,557) (0,542) (0,554)
HorasTB
0,056 0,048 0,048 0,153 0,136 0,132
(0,111) (0,110) (0,111) (0,157) (0,156) (0,157)
Estudo
0,011 0,001 0,001 0,022 0,001 0,001
(0,075) (0,075) (0,074) (0,079) (0,079) (0,079)
DummyPop
-0,026 -0,025 -0,025 -0,038 -0,038 -0,038
(0,025) (0,025) (0,025) (0,019)** (0,019)** (0,019)**
SuperávitPC
0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
(0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
Agências100
0,049 0,052 0,052 0,026 0,032 0,032
(0,017)*** (0,017)*** (0,017)*** (0,015)* (0,015)** (0,015)**
Densidade
0,095 0,094 0,094 0,095 0,093 0,092
(0,013)*** (0,013)*** (0,013)*** (0,007)*** (0,007)*** (0,007)***
RiquezaPD
0,722 0,478 0,479 3,151 2,562 2,558
(2,601) (2,566) (2,569) (1,860)* (1,862) (1,863)
RiquezaPD
2
0,048 0,116 0,115 -0,576 -0,418 -0,415
(0,684) (0,674) (0,675) (0,497) (0,498) (0,498)
LinhaPob
0,000 0,000 0,000 0,001 0,001 0,001
(0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001)
Constante
-3,534 -3,379 -3,382 -2,592 -2,226 -2,193
(3,835) (3,748) (3,763) (2,073) (2,064) (2,067)
Observações
567 567 567 567 567 567
R
2
0,81 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82
Teste de Breusch-Pagan (p-
valor
)
0,04 0,05 0,05 0,75 0,79 0,81
Desvios padrões robustos entre parênteses em (1) e (2).
* significante a 10%; ** significante a 5%; *** significante a 1%
Mínimos Quadrados Ordinários Mínimos Quadrados Generalizados
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74
Uma vez encontrado o mesmo padrão obtido nos resultados MQO
anteriores, acreditamos que esta subseção responde em parte a crítica de que o
efeito positivo dos crimes contra o patrimônio decorre de uma substituição entre
formas diferentes de poupança e não de um aumento legítimo.
Como a mensuração do capital residencial per capita é baseada no valor do
aluguel, esta varia no tempo dependendo da existência e da magnitude de
eventuais choques de oferta e de demanda por imóveis. Portanto, a variabilidade
do aluguel é uma função dos deslocamentos nas curvas de oferta e de demanda,
assim como nas suas respectivas elasticidades.
Conjecturamos que a densidade demográfica, uma vez que desloca a
demanda por moradia, afeta diretamente a variabilidade do aluguel. Como em
ambas as estimações por MQO, apesar dos desvios padrões serem robustos à
heterocedasticidade, a hipótese nula de que os resíduos são homocedásticos é
rejeitada a 5% pelo teste de Breusch-Pagan, optamos por modelar a variância
utilizando informações sobre a densidade populacional.
Estimamos uma série de regressões por mínimos quadrados generalizados
(MQG) em que a variância é uma função da densidade populacional. Optamos
pelo modelo que maximizou o p-valor para o teste de Breusch-Pagan, ou seja, o
que gerou uma maior probabilidade de solução para a heterocedasticidade.
As colunas (3) e (4) da Tabela 18 apresenta as estimações MQG, utilizando
a seguinte modelagem para a variância:
VAR(ε
i
|Densidade
i
) = σ
2
/ Densidade
i
2
,
onde σ é o desvio padrão e Densidade é o logaritmo da densidade
demográfica.
O modelo impõe que cidades com maiores densidades demográficas
possuem uma menor variância do erro. Como a oferta de residências é inelástica
no curto prazo, imaginamos que em cidades com alta densidade, o estoque de
residências é maior e o mercado é mais líquido. Conseqüentemente, nestes
as residências, do fluxo perpétuo do aluguel descontado a 0.75% por mês.
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75
lugares, choques de demandas teriam um menor impacto no aluguel, gerando uma
menor variância.
Uma outra possível história que corroboraria tal forma funcional está em
Glaeser & Gyourko (2005). Neste artigo, os autores derivam uma curva de oferta
de imóveis de longo prazo (ver figura 6) bastante elástica quando o preço está
acima do custo de construção, e inelástica caso contrário. Note que quanto maior
densidade, mais à direita está a curva de demanda, portanto, maior a probabilidade
de que o equilíbrio esteja na parte mais elástica da curva de oferta. Neste caso,
choques de demanda gerariam uma menor variância no preço dos imóveis.
Figura 6 – Oferta de longo prazo e demanda por imóveis
Com este modelo para a variância, a hipótese nula de homocedasticidade
não é mais rejeitada, ao passo que reforçamos o resultado inicial de que o crime
contra o patrimônio tem um efeito maior e mais significativo que o crime doloso
contra a pessoa.
Por fim, cabe ressaltar, que todos os modelos testados, que tiveram um p-
valor alto (acima de 0,30) no teste de Breusch-Pagan, geraram resultados que
corroboram com os obtidos inicialmente.
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76
7
Conclusão
De acordo com o nosso conhecimento, esta é a primeira vez na literatura
econômica que os efeitos da criminalidade na poupança são analisados
teoricamente e empiricamente. Sendo que a análise empírica foi o foco principal
nesta dissertação.
A principal contribuição desta dissertação é a documentação de uma
causalidade positiva do crime contra o patrimônio na poupança. Baseado nas
nossas melhores estimações por MQ2E, um aumento de 1% neste tipo de crime
impacta em torno de 0.75% a 1.14% a poupança.
53
Esse efeito é estatisticamente
significante, economicamente concebível, e robusto a inclusão de um grande
conjunto de controles, especificações diferentes e medidas de poupança distintas.
As evidências também indicam que o crime contra a pessoa é não significativo, o
que é consistente com a teoria exposta no capítulo 2.
Qual é a economia que está por trás desses resultados? Acreditamos que, em
São Paulo e em 2000, a criminalidade alterou a taxa marginal de substituição entre
consumo presente e poupança, fazendo a última ficar mais atrativo. Algumas
razões teóricas, tais como o motivo precaução, a expectativa decrescente da
criminalidade e a diminuição da expectativa de vida, corroboram com esta
hipótese.
A diferença dos coeficientes estimados por MQO e M2QE é condizente com
um eventual efeito negativo da poupança no crime contra o patrimônio.
Teoricamente, no caso de um evento ruim em que o fluxo de renda é
interrompido (perda do emprego, por exemplo), é razoável supor que a poupança,
sendo um suavizador do consumo, legue mais tempo ao indivíduo para que este
busque meios legais de recompor o seu fluxo, antes que ele venha a ser atraído
pelo mercado "ilegal" (criminalidade) como fonte de renda alternativa.
53
Nestas estimativas são considerados os nossos três instrumentos mais confiáveis, sendo
que a segunda é quando controlamos para o crime contra a pessoa doloso. Ou seja, as colunas (9)
da tabela 13 e (2) da 14, respectivamente.
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77
Infelizmente, a literatura ainda carece de evidências empíricas que atestem o papel
da poupança como determinante da criminalidade.
Na medida em que a criminalidade altera as decisões de consumo e
poupança, há uma distorção da escolha ótima do agente em relação ao caso em
que não há criminalidade. Quantificar essa perda de bem-estar foge ao escopo
dessa dissertação, embora este tema deveria entrar na agenda futura da literatura
de custos da criminalidade, a fim de que tenhamos uma estimativa mais precisa
desta fonte de custo. Em suma, apenas identificamos a distorção, quantificá-la
para saber se é algo relevante economicamente é tema de um estudo futuro.
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78
8
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9
Apêndice 1: definição jurídica dos crimes
Ao ser reportado à polícia, um determinado crime é classificado de acordo
com o código penal brasileiro. Aqui colocaremos as definições, conforme
apresentadas no código, de todos os crimes mencionados explicitamente ao longo
desta dissertação.
Do crime:
• Crime consumado (artigo 14): "quando nele se reúnem todos os
elementos de sua definição legal";
• Crime tentado (artigo 14): "quando, iniciada a execução, não se
consuma por circunstâncias alheias à vontade do agente";
• Crime culposo (artigo 18): "quando o agente deu causa ao resultado
por imprudência, negligência ou imperícia";
• Crime doloso (artigo 18): "quando o agente quis o resultado ou
assumiu o risco de produzi-lo";
Dos crimes contra a pessoa:
• Lesão corporal (artigo 169): "ofender a integridade corporal ou a
saúde de outrem";
• Homicídio (artigo 121): "matar alguém".
Dos crimes contra o patrimônio:
• Furto (artigo 155): "subtrair, para si ou para outrem, coisa alheia
móvel";
• Furto qualificado (artigo 155): "se o crime é cometido: I - com
destruição ou rompimento de obstáculo à subtração da coisa; II -
com abuso de confiança, ou mediante fraude, escalada ou destreza;
III - com emprego de chave falsa; IV - mediante concurso de duas ou
mais pessoas.";
• Roubo (artigo 157): "subtrair coisa móvel alheia, para si ou para
outrem, mediante grave ameaça ou violência a pessoa, ou depois de
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havê-la, por qualquer meio, reduzido à impossibilidade de
resistência";
• Extorsão (artigo 158): "constranger alguém, mediante violência ou
grave ameaça, e com o intuito de obter para si ou para outrem
indevida vantagem econômica, a fazer, tolerar que se faça ou deixar
fazer alguma coisa";
• Extorsão mediante seqüestro (159): "seqüestrar pessoa com o fim de
obter, para si ou para outrem, qualquer vantagem, como condição ou
preço do resgate";
• Extorsão indireta (artigo 160): "exigir ou receber, como garantia de
dívida, abusando da situação de alguém, documento que pode dar
causa a procedimento criminal contra a vítima ou contra terceiro";
• Estelionato (artigo 171): "obter, para si ou para outrem, vantagem
ilícita, em prejuízo alheio, induzindo ou mantendo alguém em erro,
mediante artifício, ardil, ou qualquer outro meio fraudulento".
Dada a enorme quantidade de crimes, não listamos todos os possíveis. Para
saber o que compõe "outros crimes contra o patrimônio" e "outros crimes contra a
pessoa", ver o código penal brasileiro.
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Apêndice 2: construindo a medida de riqueza
Utilizando dados do Censo de 2000 para o estado de São Paulo, a riqueza do
domicílio foi estimada utilizando uma estimativa por componentes principais,
onde os 22 componentes incluídos são diferentes aspectos da riqueza de um
determinado domicílio. Agregamos a "riqueza" resultante do modelo por
município, respeitando o peso amostral de cada domicílio (total de 1.115.655
domicílios). Feito isso, dividimos a "riqueza" agregada resultante pelo número de
domicílios.
Abaixo estão listados os componentes usados, e entre colchetes os
coeficientes resultantes (todos eles são significativos a 1%), ou seja, a
contribuição de cada componente para a "riqueza" do domicílio:
• dummy indicando se o domicílio é próprio [0.04];
• dummy indicando se o domicílio é apenas um cômodo [-0.01];
• número de cômodos [0.87];
• número de dormitórios [0.15];
• número de banheiros [0.22];
• densidade quarto/morador [0.30];
• densidade banheiro/morador [0.07];
• dummy indicando presença de rádio [0.01];
• dummy indicando presença de freezer [0.01];
• dummy indicando presença de vídeo [0.01];
• dummy indicando presença de máquina de lavar [0.01];
• dummy indicando presença microondas [0.06];
• dummy indicando presença de telefone [0.08];
• dummy indicando presença de computador [0.06];
• número de televisões [0.18];
• número de carros [0.15];
• número de ar condicionados [0.03];
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• dummy indicando presença de eletriciadade [0.00];
• dummy indicando a água é abastecida via rede geral [0.01];
• dummy indicando presença de rede geral de esgoto [0.02];
• dummy indicando se o lixo é tratado [0.00].
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