Análise dos determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Jales, Leoncio do Vale
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/41667
Resumo: A taxa de homicídios no Brasil obteve aumentos significantes na última década, e o Rio Grande do Norte (RN) liderou esse crescimento dentre os estados do país, com a maior evolução da taxa de homicídios. No intuito de explicar tal crescimento buscou-se respaldo nas teorias que estudam a criminalidade. O presente trabalho teve como objetivo geral analisar os determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norte. Para tanto, foi analisada a evolução das taxas de homicídios nos anos de 2000, 2010 e 2017 nos municípios do RN, através de um comparativo entre esses anos. Além disso foram selecionadas, à luz da literatura sobre Economia do Crime, variáveis socioeconômicas que explicam a taxa de homicídio, através de dados de corte transversal para o ano de 2010 e os 167 municípios do estado. A metodologia utilizada nesse trabalho se baseou em análises de estatísticas descritivas e na estimação de um modelo econométrico de regressão linear, através do método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). As variáveis utilizadas foram a Taxa de homicídios (MTH), a Taxa de desemprego (TD), o índice de GINI (GINI), a Taxa de analfabetismo (TA), o PIB per capita (PIBper), o Valor dos benefícios do programa Bolsa família (VBPBF) e as Despesas públicas com segurança nacional (DPSN). Os resultados iniciais apresentaram os 15 municípios com maiores taxas de homicídios, onde 6 desses estão localizados na região do Sertão do Apodi. Ao comparar as taxas de homicídio em diferentes anos (2000, 2010 e 2017) verificou-se aumento da taxa de homicídios nesses municípios. Ao observar as demais variáveis no ano de 2010, observou-se uma alta dispersão da média do PIB per capita entre os municípios do estado. Além disso, verificou-se que as Despesas públicas com Segurança Nacional se concentram na capital do RN. Com relação ao modelo econométrico, foi considerado o corte transversal, cuja variável dependente foi MTH e as variáveis explicativas foram TD, GINI, TA, PIBper, VBPBF e uma variável qualitativa (dummy) para a região do Sertão do Apodi. Os resultados da estimação mostraram que o modelo como um todo foi estatisticamente significante. Verificou-se uma relação estatisticamente positiva ao nível de 5% entre MTH e GINI, e MTH e PIBper, indicando que quanto maior a desigualdade de renda, maior a taxa de homicídio, ceteris paribus. Por fim, verificou-se que há diferencial significativo de taxa de homicídios entre os municípios localizados na região do Sertão do Apodi e os demais do estado.
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Para tanto, foi analisada a evolução das taxas de homicídios nos anos de 2000, 2010 e 2017 nos municípios do RN, através de um comparativo entre esses anos. Além disso foram selecionadas, à luz da literatura sobre Economia do Crime, variáveis socioeconômicas que explicam a taxa de homicídio, através de dados de corte transversal para o ano de 2010 e os 167 municípios do estado. A metodologia utilizada nesse trabalho se baseou em análises de estatísticas descritivas e na estimação de um modelo econométrico de regressão linear, através do método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). As variáveis utilizadas foram a Taxa de homicídios (MTH), a Taxa de desemprego (TD), o índice de GINI (GINI), a Taxa de analfabetismo (TA), o PIB per capita (PIBper), o Valor dos benefícios do programa Bolsa família (VBPBF) e as Despesas públicas com segurança nacional (DPSN). Os resultados iniciais apresentaram os 15 municípios com maiores taxas de homicídios, onde 6 desses estão localizados na região do Sertão do Apodi. Ao comparar as taxas de homicídio em diferentes anos (2000, 2010 e 2017) verificou-se aumento da taxa de homicídios nesses municípios. Ao observar as demais variáveis no ano de 2010, observou-se uma alta dispersão da média do PIB per capita entre os municípios do estado. Além disso, verificou-se que as Despesas públicas com Segurança Nacional se concentram na capital do RN. Com relação ao modelo econométrico, foi considerado o corte transversal, cuja variável dependente foi MTH e as variáveis explicativas foram TD, GINI, TA, PIBper, VBPBF e uma variável qualitativa (dummy) para a região do Sertão do Apodi. Os resultados da estimação mostraram que o modelo como um todo foi estatisticamente significante. Verificou-se uma relação estatisticamente positiva ao nível de 5% entre MTH e GINI, e MTH e PIBper, indicando que quanto maior a desigualdade de renda, maior a taxa de homicídio, ceteris paribus. Por fim, verificou-se que há diferencial significativo de taxa de homicídios entre os municípios localizados na região do Sertão do Apodi e os demais do estado.The homicide rate in Brazil recorded a significant number of occurrences in the last decade, and Rio Grande do Norte (RN) led the growth in the states of the country, with a greater evolution of homicide rates. In order to explain how growth is sought, it is the case of theories that study crime. The present work had as general objective to analyze the socioeconomic determinants of homicide rate in Rio Grande do Norte. For this purpose, the evolution of homicide rates in the years 2000, 2010 and 2017 in the counties of RN was analyzed, through a comparison between these years. In addition, socioeconomic variables explaining the homicide rate, cross-sectional data for the year 2010 and 167 counties in the state were selected in the light of the Economic Crime literature. The methodology used in this work is the analysis of descriptive statistics and the application of a linear regression model, using Ordinary Least Squares (OLS). The variables used were the homicide rate (MTH), the unemployment rate (TD), the GINI index (GINI), the illiteracy rate (TA), the GDP per capita (PIBper) or the value of the benefits of the “Bolsa Família” Program (VBPBF) and Public expenditure on national security (DPSN). The results obtained showed the 15 counties with the highest homicide rates, where 6 of these are located in the region of Sertão do Apodi. When comparing homicide rates in different years (2000, 2010 and 2017), there was an increase in homicide rates in these counties. When observing as too many variables in the year 2010, it is possible to apply a high dispersion of the average GDP per capita among the municipalities of the state. In addition, it was found that public expenditure on national security is concentrated in the capital of RN. Regarding the economic model, considered a cross-section, whose dependent variable was MTH and explanatory variables were TD, GINI, TA, PIBper, VBPBF and a dummy variable for a region of the Sertão do Apodi. The results show that the model as a whole was statistically significant. There was a statistically positive relationship at the level of 5% between MTH and GINI, and MTH and PIBper, calculating the greater the income inequality, the higher the homicide rate, ceteris paribus. Finally, it was found that there are significant homicide rates among the municipalities located in the region of Sertão do Apodi and other counties.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilCiências EconômicasAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessTaxa de homicídioEconomia do crimeDeterminantes socioeconômicosAnálise dos determinantes socioeconômicos da taxa de homicídios no Rio Grande do Norteinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAnaliseDeterminantesSocioEconomicos_Jales_2020.pdfapplication/pdf1471136https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/41667/1/AnaliseDeterminantesSocioEconomicos_Jales_2020.pdf1d8cd7b5e9a14f1dd62c56106af82104MD51CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream811https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/41667/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txttext/plain714https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/41667/3/license.txt7278bab9c5c886812fa7d225dc807888MD53TEXTAnaliseDeterminantesSocioEconomicos_Jales_2020.pdf.txtExtracted texttext/plain95402https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/41667/4/AnaliseDeterminantesSocioEconomicos_Jales_2020.pdf.txt33bde2e1a8c1f3439a8607fed09806a6MD54123456789/416672021-10-05 11:03:55.209oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-10-05T14:03:55Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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