A DESIGUALDADE DE RENDA E A EDUCAÇÃO PODEM EXPLICAR A CRIMINALIDADE? uma análise para os estados brasileiros

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo entender a Economia do Crime, um tema muito pertinente nos dias de hojenos estados brasileiros. A partir de levantamento teórico e testes empíricos, verifica a hipótese de que a taxa de homicídios estápositivamente relacionada com o nível de desigualdade de renda e negativamente com o nível de educação, despesa com segurançae renda. Mostra que o teste foi realizado para todos os estados brasileiros, exceto Distrito Federal, no período de nove anos, entreos anos 2001 e 2009. Apresenta uma metodologia que está baseada no modelo econométrico em dados em painel com efeitos fixose efeitos aleatórios, ressaltando que o estimador usado no modelo foi o Mínimo Quadrado Ordinários (MQO). Indica, ainda, que o resultado encontrado foi que o modelo de efeitos fixos apresentou estatística mais significativa, porém o modelo de efeitos aleatórios apresentou o sinal esperado em seu coeficiente em 50% das variáveis explicativas. Por fim, aponta que o teste de Hausman provouque o modelo de efeito aleatório é melhor para explicar a hipótese.
Palavras-chave: Crime, despesa com segurança, dados em painel.
INCOME INEQUALITY AND EDUCATION CAN EXPLAIN CRIMINALITY? an analysis for the Brazilian states
Abstract: This study aims to understand the Economics of Crime, an issue very relevant today in Brazilian states. From theoretical and empirical research and test, it will analyze the hypothesis that the homicide rate is positively related to the level of income inequalityand negatively with the level of education, expenses with security and income. The test will be conducted for all states, except the Federal District, in the nine years between 2001 and 2009. The methodology is based on the econometric model on panel data withfixed effects and random effects estimator which model was used in the Ordinary Minimum Square (OLS). As the result has found that the fixed effects model showed the most meaningful statistics, the random effects model showed the expected sign on its coefficientin 50 % of the explanatory variables, while the Hausman test proved that the random effect model is better to explain the hypothesis.Key words: Crime, safety expenses, panel data.