Determinants of the dark figure of crime in Brazil: an analysis using PNAD data 2009
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Estudos Econômicos (São Paulo) |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/ee/article/view/162269 |
Resumo: | Este artigo estima a cifra oculta para os crimes de furto, roubo e agressão física (lesão corporal) no Brasil com dados da PNAD de 2009. As taxas de cifra oculta são estimadas para diversos grupos demográficos, econômicos e sociais. Posteriormente, estima-se um modelo de regressão probit a fim de identificar os principais determinantes da cifra oculta para cada crime especificado. Os resultados encontrados demonstram que em média 62,55% das ocorrências de roubo, furto e agressão física não chegam aos registros polícias e pessoas com menor grau escolaridade e faixa etária contribuem de maneira geral para o aumento da cifra oculta. Estes e os demais resultados obtidos contribuem diretamente nas políticas de segurança pública, bem como para obtenção de estatísticas do crime e contribuem para a pesquisa em análise econômica do direito. |
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Determinants of the dark figure of crime in Brazil: an analysis using PNAD data 2009Determinantes da cifra oculta do crime no Brasil: uma análise utilizando os dados da PNAD 2009dark figure of crimeprobit analyseslaw and economicscifra oculta do crimeregressão probitanálise econômica do direitoEste artigo estima a cifra oculta para os crimes de furto, roubo e agressão física (lesão corporal) no Brasil com dados da PNAD de 2009. As taxas de cifra oculta são estimadas para diversos grupos demográficos, econômicos e sociais. Posteriormente, estima-se um modelo de regressão probit a fim de identificar os principais determinantes da cifra oculta para cada crime especificado. Os resultados encontrados demonstram que em média 62,55% das ocorrências de roubo, furto e agressão física não chegam aos registros polícias e pessoas com menor grau escolaridade e faixa etária contribuem de maneira geral para o aumento da cifra oculta. Estes e os demais resultados obtidos contribuem diretamente nas políticas de segurança pública, bem como para obtenção de estatísticas do crime e contribuem para a pesquisa em análise econômica do direito. This article estimates the dark figure of the crime for theft, robbery and physical aggression (bodily injury) using a national representative survey from Brazil (PNAD 2009). In order to obtain a complete profile of the occurrence of this phenomenon in Brazil, several estimates are made considering demographic, economic and social aspects. Subsequently, a probit regression model is estimated in order to identify the main determinants of the dark figure of crime. The results show that, on average, 62.55% of theft, robbery and physical aggression cases do not reach police records and people with lower educational level and younger people generally contribute to increase the dark figure of crime. These and other results obtained directly contribute to public security policies as well as to obtain crime statistics. Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade2020-12-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/ee/article/view/16226910.1590/0101-41615043lyfcEstudos Econômicos (São Paulo); v. 50 n. 4 (2020); 647-6701980-53570101-4161reponame:Estudos Econômicos (São Paulo)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPporhttps://www.revistas.usp.br/ee/article/view/162269/165875Copyright (c) 2020 Luciana Yeung, Fábio Massáud Caetanohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessCaetano, Fábio Massáud Ribeiro, Felipe Garcia Yeung, LucianaGhiggi, Marina Portella 2021-03-08T18:43:22Zoai:revistas.usp.br:article/162269Revistahttps://www.revistas.usp.br/eePUBhttps://www.revistas.usp.br/ee/oaiestudoseconomicos@usp.br||aldrighi@usp.br1980-53570101-4161opendoar:2021-03-08T18:43:22Estudos Econômicos (São Paulo) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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