Uma Análise da Vitimização no Brasil

Elder Generozo Sant´AnnaFaculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

(FEA-RP/USP)

Luiz Guilherme ScorzafaveFaculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

(FEA-RP/USP)

ResumoEste trabalho buscou explorar os dados sobre vitimização no Brasil contidos na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2009. Foi possível descrever o perfil dos vitimados, de acordo com as modalidades de crime investigadas pela pesquisa, como, por meio de um modelo probit, verificar qual o efeito de determinadas características sobre a probabilidade de vitimização. Além disso, pudemos classificar os estados brasileiros de duas maneiras: pela taxa de crime por 100 mil habitantes e pela proporção de vitimados. Como principais resultados, podemos inferir que o efeito da renda sobre a probabilidade de vitimização tem a forma de U invertido, ou seja, aumentos de renda podem aumentar a probabilidade de vitimização, porém em altas faixas de renda, um aumento reduz a probabilidade de vitimização. Por fim, quanto a classificação, em geral os estados do Norte figuram nas duas primeiras posições como estados mais violentos, exceto para o crime de agressão.

AbstractThis paper aimed to explore the data on victimization in Brazil contained in the National Household Sample Survey (PNAD) of 2009. It was possible to describe the profile of victims, according to the forms of crime investigated by the survey, such as by a probit model, determine the magnitude of certain individual characteristics on the likelihood of victimization. Additionally, we classify the Brazilian states of two ways: by the rate of crime per 100 000 inhabitants and the proportion of victims. As result, we can infer that the effect of income on the likelihood of victimization has the inverted U-shaped, ie, increases in income can increase the likelihood of victimization, but at higher income levels, an increase reduces the likelihood of victimization. Finally, regarding the classification, in general the northern states listed in the first two positions as the most violent states, except for the crime of aggression.

Palavras-Chave: Vitimização; Crime

Key Words: Victimization, Crime

Área ANPEC: 11 - Economia Social e Demografia Econômica

Classificação JEL: J31, J44

Uma Análise da Vitimização no Brasil

Elder Generozo Sant´Anna*Luiz Guilherme Scorzafave*

1 - Introdução

O estudo da criminalidade vem se tornando cada vez maior no meio acadêmico brasileiro. Trata-se de um campo de pesquisa multidisciplinar que envolve diversos desafios para compreendê-lo. Para Santos e Kassouf (2008a) os economistas tem sua parcela de contribuição assegurada nessa discussão, uma vez que possuem habilidades para a coleta e manipulação dos dados, bem como fundamentos teóricos que lhes permitem dar um tratamento diferenciado ao assunto.

Porém, o Brasil ainda carece de um sistema integrado de informações que permita aos pesquisadores analisarem de forma fidedigna as tendências da criminalidade no país. Além disso, a literatura aponta para o problema de sub-registro, ou seja, muitos dos crimes, acabam não sendo contabilizados nas estatísticas oficiais.

Diante desses problemas, os pesquisadores tem lançado mão das pesquisas de vitimização a fim de contornar tais dificuldades e traçar um perfil socioeconômico das vitimas e de suas atitudes perante a ocorrência do crime. Beato Filho et al. (2004) e Scorzafave et al. (2011), por exemplo, estimaram modelos que apontam a probabilidade de um individuo ser vitimado de acordo com suas características individuais e/ou características do ambiente.

Nessa mesma direção, o presente artigo irá explorar as informações sobre vitimização contidas na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2009, com a finalidade de descrever e traçar um perfil das vitimas de crime de acordo com a modalidade de crime. Vale lembrar que, dentre as pesquisas de vitimização já realizadas no Brasil, essa é a de maior abrangência geográfica o que por si só já diferencia o presente trabalho com relação aos anteriores da literatura sobre vitimização.

A investigação dessas informações, segundo Carneiro (2007), é relevante na medida em que permite o aumento da eficácia das intervenções na área de segurança pública bem como complementa as demais informações existentes sobre crime e violência no Brasil. Além disso, a análise dos dados da PNAD permite que se construa um inédito retrato sobre a incidência de crimes geral no território brasileiro.

A organização desse artigo está definida da seguinte maneira. Além dessa breve introdução, a seção 2 apresenta a revisão da literatura, na qual se busca apresentar de que forma as pesquisas de vitimização são exploradas e utilizadas na investigação da criminalidade. Posteriormente, na seção 3 é apresentada a metodologia utilizada. Na seção 4, os resultados são analisados. Por fim, as considerações finais são apresentadas na seção 5.

2 - Revisão da Literatura

As pesquisas de vitimização sugiram por volta de 1960 nos EUA com a finalidade de fornecer informações sobre as ocorrências criminais que não eram reportadas às autoridades (KAHN et al., 2002). O interesse nas pesquisas de vitimização se justifica por ela complementar a análise tradicionalmente feita a partir de dados de registros oficiais de ocorrências criminais. Fundamentados em Becker (1968)1, muitos dos trabalhos na área de economia do crime se preocupam com os determinantes da decisão em cometer ou não um crime e, portanto, com o lado da “oferta de crimes”. Já as pesquisas de vitimização

1 De acordo com Becker(1968), os indivíduos optam pela atividade criminal, não por diferenças motivacionais, mas, sobretudo, por diferenças em seus custos e benefícios associados a atividade ilegal.

possibilitam a análise da “demanda por crimes” uma vez que o interesse se volta para os fatores que levam uma pessoa a ser vitimada.

Para Cohen e Felson (1979) os atos criminosos dependem da convergência entre uma vitima potencial, na ausência de algum policial para protegê-la, e o criminoso. Assim sendo, estabelecem a hipótese de que atividades de rotina realizadas fora do ambiente familiar aumentam a probabilidade de vitimização e, portanto, as taxas de crimes. Por fim, concluem que a convergência no tempo e espaço dos três elementos (vítima, criminoso e ausência policial) pode contribuir para o aumento das taxas de crime sem que, no entanto, haja alguma alteração nas condições que motivam a opção dos indivíduos pela atividade criminosa.

Conhecida como a Teoria das Atividades Rotineiras, a teoria exposta acima foi revisitada e atualizada por Cohen et al. (1981), os quais propuseram a teoria da vitimização predatória. Nela, estão envolvidos cinco fatores: exposição, proximidade, segurança, atratividade e natureza de certo tipo de crime. Os três primeiros fatores claramente são relacionados com a Teoria das Atividades Rotineiras, enquanto que a atratividade se refere a atributos que facilitem o crime ou despertem o interesse do criminoso. Já a natureza de certos crimes (por exemplo, furto de carros que dependem da distração do motorista em não travar as portas de seu carro) também não era anteriormente considerada no modelo.

Basicamente, os modelos teóricos apresentados acima norteiam as pesquisas que buscam estimar como determinados aspectos afetam a probabilidade de um indivíduo ser vitima de algum tipo de crime. Assim, características da vítima (idade, renda, cor/raça, estado civil), bem como características do ambiente (tipo de residência, o local da residência, o perfil dos vizinhos) no qual está inserido e peculiaridades do comportamento (modo pelo qual se dirige ao trabalho, horário que costuma sair ao trabalho, atividades de lazer fora do ambiente familiar, etc) podem afetar a chance de o indivíduo ser vítima de algum crime.

A partir dos dados provenientes do Canadian Urban Victimization, Kennedy e Forde (1990), por meio de um modelo logit, corrobora a influência das características individuais e das atividades rotineiras no processo de vitimização, uma vez que é mais provável ser vítima de algum crime aqueles que desempenham atividades fora dos seus respectivos domicílios, bem como ficam mais sujeitos, também, aos crimes contra propriedade pela ausência de “algum guardião” no domicilio.

Levitt (1999) demonstra que crimes contra a propriedade têm maior incidência sobre as classes mais pobres, além destes terem uma maior probabilidade serem vitimas de roubo e assalto grave, ao passo que, para os mais ricos, a queda nos riscos de vitimização é atribuída aos gastos com equipamentos de segurança. Nilson e Estrada (2006) procuram responder a seguinte questão: as diferenças de rendimentos crescentes e diferenças no padrão de vida se refletem numa maior desigualdade em relação a vitimização? Assim como Levitt (1999), os autores também encontraram uma maior incidência de vitimização nos segmentos mais pobres da sociedade sueca e atribuíram isso a mudanças da composição dos grupos. Todavia, mesmo controlando a composição dos grupos a conclusão permaneceu a mesma. Ou seja, houve um aumento do risco de vitimização para os mais pobres enquanto que para os mais ricos esse risco ficou inalterado.

Recentemente, Wells e Chermak (2011) se dispuseram a investigar quais características individuais estariam relacionadas especificamente com a vitimização por arma de fogo. Mesmo com poucas observações para vitimas abordadas por um criminoso armado, seus resultados apontam uma diferença sutil dos determinantes da vitimização com o uso ou não de armas de fogo. As vitimas de crimes que envolveram uso de armas de fogo se colocavam em situações mais arriscadas que as demais.

Gibson (2012) buscou um melhor entendimento da vulnerabilidade juvenil a partir dos dados coletados entre jovens de 9, 12 e 15 anos de idade pelo PHDCN-LCS (Project on Human Development in

Chicago Neighborhoods). Como resultado principal, aponta que influência do autocontrole no processo de vitimização juvenil é condicionada por características da vizinhança, ou seja, baixo autocontrole foi estatisticamente significante na explicação da vitimização daqueles que residem nos bairros mais pobres, ao passo que não exerceu influencia alguma sobre aqueles que moravam em bairros menos pobres.

No Brasil, Beato-Filho et al.(2004), Scorzafave et al. (2011) e Madalozzo e Furtado (2011), ainda que indiretamente, se basearam nas teorias já apresentadas anteriormente. Ambos estimaram modelos com variáveis dependentes limitadas a fim de encontrar os determinantes da vitimização. Todavia, o primeiro utilizou a Pesquisa de vitimização realizada pelo CRISP – (Centro de Estudos em Criminalidade e Segurança Pública) em fevereiro/março de 2001, enquanto que o segundo e o terceiro exploram uma pesquisa de vitimização realizada em São Paulo nos anos de 2003 e 2008 pelo Centro de Políticas Públicas (CPP) do Instituto de Ensino e Pesquisa (Insper).

Madalozzo e Furtado (2011) verificaram os determinantes da vitimização e do sub-registro, enquanto que Scorzafave et al. (2011) adicionalmente investigaram os determinantes da vitimização repetida. Seus resultados são de certa forma complementares. Beato-Filho (2004) aponta que o fator exposição desempenha papel crucial na vitimização dos indivíduos, ao passo que para Scorzafave et. al (2011), a atratividade econômica se revelou fundamental para a vitimização por furto ou roubo.

No entanto, a investigação do crime a partir das pesquisas de vitimização não é tarefa fácil aos pesquisadores. De acordo com todas as pesquisas de vitimização já realizadas no Brasil2, verifica-se o tamanho limitado da amostra e a baixa abrangência geográfica das pesquisas nacionais. A exceção fica por conta das pesquisas realizadas pelo IBGE como suplemento às PNAD’s de 1988 e 2009. Além disso, por vezes faltam informações sobre hábitos e atitudes que, segundo a Teoria da Vitimização Predatória, são de fundamental importância na explicação do fenômeno da criminalidade.

Apesar de tais limitações, Fajnzylber e Araujo Jr (2001) advogam que por meio da exploração dos dados existentes, a comunidade acadêmica poderia estimular as autoridades competentes a desenvolverem pesquisas de vitimização com cobertura, periodicidade e qualidade maiores que as existentes. Já Carneiro (2007) destaca a importância de tais pesquisas perante o problema de sub-registros, uma vez que a partir delas as estimativas da taxa de criminalidade são mais altas que as estimadas via estatísticas oficiais com base nos boletins de ocorrência.

Nesse sentido, vê-se um grande esforço por parte da comunidade acadêmica na exploração, ainda que prejudicada pela pouca tradição das pesquisas de vitimização no Brasil, em buscar respostas para o fenômeno da criminalidade por meio das informações coletadas junto às vítimas. Mesmo com resultados parciais, acredita-se ser possível contribuir para o aumento da eficácia no planejamento e na adoção de políticas publicas na área de segurança, além da possibilidade de estimativas mais reais da verdadeira taxa de criminalidade, frente ao problema do sub-registro.

3 - Metodologia

Além da análise descritiva, a qual também estará contida na próxima seção, pode-se verificar de qual forma características socioeconômicas dos vitimados influencia a probabilidade de vitimização por meio da estimação de um modelo probit, já que a variável depende em questão é do tipo binária. Nesse tipo de modelo, o interesse recai na probabilidade de resposta, ou seja, na probabilidade do individuo ter sido vitima de algum tipo de crime. Esse modelo pode ser demonstrado da seguinte maneira:

P ( y=1∨x )=P ( y=1∨x1 , x2 ,…, xk )

2 Ver: http://portal.mj.gov.br/services/DocumentManagement/FileDownload.EZTSvc.asp?DocumentID={AF3A86D2-6405-436E-98FE-104EB8167697}&ServiceInstUID={B78EA6CB-3FB8-4814-AEF6-31787003C745}

onde x representa o vetor das características individuais da pessoa que foi ou não vitimada. Para uma melhor compreensão, assuma que:

P ( y=1∨x )=G ( β0+β1 x1+β2 x2+…+βk xk)

onde G é uma função que assume apenas valores entre zero e um: 0<G(z)<1 para todos os números z reais. Trata-se de uma condição necessária para que as probabilidades de resposta estejam estritamente entre zero e um. Assim, como se trata de um modelo probit a função de distribuição cumulativa (fdc) normal padrão é representada por:

G ( z )=Φ(z )≡∫−∞

z

ϕ ( v ) dv, onde ϕ ( z )=(2 π )−12 exp (−z2/2)

Basicamente, a utilização desses modelos de resposta binária surge devido ao interesse de explicar os efeitos das variáveis explicativas sobre a probabilidade de resposta P ( y=1∨X ). Nesse sentido, o efeito parcial das variáveis explicativas será obtido por meio da derivada parcial:

∂ p (x)∂ x j

=g(β0+xβ )β j, onde g(z )≡ dGdz

(z )

Para o caso, por exemplo, de x1 ser uma variável explicativa binária, o efeito parcial de alterar x1

de zero para um, tudo o mais mantido constante, será simplesmente:

G ( β0+ β1+β2 x2+…+βk xk )−G ( β0+β2 x2+…+βk xk)

4 - Análise dos resultados

Nessa seção, inicialmente, será apresentado um panorama geral da vitimização e uma descrição de aspectos relacionados à sensação de segurança relatada pelos entrevistados. Posteriormente, é apresentada uma análise descritiva, o perfil das vitimas de acordo com a modalidade de crime, assim como os modelos probit’s, nos quais são identificados os determinantes da vitimização.

4.1 - Uma visão geral: vitimização e sensação de segurança

A pesquisa de vitimização, realizada conjuntamente com a PNAD - 2009 investigou questões relacionadas às seguintes modalidades de crime: agressão, furto, roubo e tentativa de roubo/furto que ocorreram no ano de referência da pesquisa, isto é, de setembro de 2008 à setembro de 2009. Foram coletadas também, informações sobre o local de ocorrência do delito, o objeto roubado (em caso de furto e roubo) ou o agressor (em caso de agressão), se o vitimado procurou a policia e se não o porquê, entre outros.

Na tabela 1 pode-se verificar a proporção de vitimados na população brasileira, assim como taxa de crime por cem mil habitantes. Observa-se que pouco mais de 10% da população foi vitima de algum tipo de crime no período entre 27 de setembro de 2008 a 26 de setembro de 2009. Verifica-se que a maior parte dos vitimados (quase 5,4% das pessoas maiores de 10 anos) relatou terem sido vítimas de tentativa de roubo e furto, enquanto apenas 1,55% foram agredidos. Com apenas 0,21 pontos percentuais a mais que roubo, o furto atingiu 3,9% dos brasileiros. Veja, ainda, que para cada cem mil habitantes ocorrem cerca de 6.500 tentativas de furto/roubo no Brasil.

Tabela 1 - Proporção da população vitimada de acordo com a modalidade de crimeProporção de vitimas (%)

Taxa de crime por cem mil hab.

Vítimas 10,20% - Agressão 1,55% 2317,28 Furto 3,90% 4645,25 Roubo 3,69% 4172,59 Tentativa de roubo/furto 5,36% 6489,85

Fonte: elaboração própria com base nos dados da PNAD/2009

Dado que essa pesquisa de vitimização é uma das poucas existentes com abrangência nacional, foi possível classificar os estados não só de acordo com a taxa de crime por cem mil habitantes, mas também pela proporção de vitimados. Essa estratégia, além de identificar os estados onde a criminalidade merece uma maior atenção (vide rankings completos no Anexo).

Quando são consideradas todas as modalidades de crime, as três primeiras posições pertencem a estados da região Norte. O Acre lidera esse ranking, já que a taxa de crimes por cem mil habitantes nesse estado foi de 32.482,16 e a proporção da população vitimada pouco superior a 17%. Alagoas, por sua vez, é o estado com menor vitimização por furto, roubo ou agressão. Esse resultado é bastante intrigante, visto que Alagoas vem se destacando nos últimos anos como um dos Estados de maiores índices de homicídios.

Tabela 2 - Taxa de crime, Porcentagem dos vitimados e classificação das três Unidades da Federação mais e menos violentas de acordo com a taxa de crime.

Acre 32482,16 17,29 1°Amapá 26898,32 16,60 2°Roraima 26868,10 14,67 3°

Amazonas 13860,32 8,91 25°Paraíba 13447,67 8,91 26°Alagoas 11850,34 7,84 27°

* crime = agressão + furto + roubo + tentaiva de furto/roubo

% de vitimados ClassificaçãoEstados Brasileiros Taxa de crime* por 100 mil habitantes

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD (2009)

Interessante observar, a partir da figura 1 que nem sempre o Estado com maior taxa de crime por cem mil habitantes é aquele com a maior parcela da população vitimada. Note que, na maioria dos estados brasileiros a proporção da população vitimada fica entre 8% e 12%, não existindo nenhum Estado no qual esse percentual foi inferior à 4%. Em se tratando da taxa de crime agregada, isto é, a soma de todas as modalidades de crime analisadas na PNAD, a distribuição é bem menos homogênea, sendo que a maioria dos estados “mais perigosos” se encontra na região Norte. Ainda mais, perceba por meio dos mapas, que qualquer que seja a classificação de periculosidade dos estados brasileiros (pela proporção de vitimados ou pela taxa de crime por 100 mil habitantes), em nenhum deles as primeiras colocações seriam de estados pertencentes às regiões Sul e Sudeste.

Figura 1 - Distribuição espacial, para os Estados, da taxa de crime agregada e do percentual de população vitimada, respectivamente.

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD/2009

Figura 2 - Distribuição espacial, para os Estados, das taxa de criminalidade por modalidade de crime.

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD/2009

Quando são considerados os rankings por modalidade de crimes, o Acre fica em primeiro apenas quando se trata de furtos. O estado do Amapá chama a atenção pelo fato de ocupar uma das três primeiras posições em quase todas as modalidades de crime investigadas, exceto furto (vide figura 2). Em geral, nas primeiras posições dos rankings desagregados por modalidades de crime não figuram estados das regiões sul e sudeste. Vale ressaltar, o fato de o Distrito Federal ser um dos mais perigosos em relação à roubos.

Nas ultimas posições, não existe nenhum padrão aparente. Assim, enquanto o Rio de Janeiro é o estado menos violento em relação às ocorrências de agressão (1.364,65 por 100000 habitantes), a Paraíba é o estado brasileiro onde acontecem menos furtos para cada cem mil habitantes (2.387,74). Em relação a roubo e tentativa de furto/roubo, Santa Catarina e Piauí, respectivamente, são os menos violentos3. Cabe ressaltar que, para furto, a taxa encontrada para o Estado do Acre é muito discrepante dos demais.

Figura 3 - Distribuição espacial, para os Estados, dos percentuais de população vitimadas por modalidade de crime.

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD/2009

Por fim, quanto à sensação de segurança, verifica-se que quase 51% dos brasileiros tem alguma sensação de insegurança. Além disso, confirmando os resultados da pesquisa do CPP-Insper, as pessoas se sentem mais seguras em seus domicílios do que em seus bairros e cidades, segundo relatório do IBGE (2009). Entretanto, dentre as que se sentem seguras em seus domicílios, 41,59% não possuem qualquer tipo de dispositivo de segurança em suas casas, aproximadamente 17% não acreditam que moram em bairros seguros e quase 36% não se sentem seguras em suas respectivas cidades.

O gráfico 1 apresenta a correlação entre a porcentagem da população vitimada e a sensação de insegurança, visto que quanto mais pessoas são vitimadas, maiores são as taxas de crime e, portanto, maior deveria ser a sensação de insegurança. A análise do gráfico ratifica essa hipótese, havendo uma correlação positiva 0,39 entre essas duas variáveis. Dado curioso é que, embora seja do Acre a maior parcela da população vitimada dentre os estados brasileiros, é no Pará onde predomina a sensação de insegurança, apenas 33,74% sentem-se seguros. No Tocantins, entretanto, pouco mais de 65% dos entrevistados se sentem seguros.

Gráfico 1 - Relação entre Sensação de Insegurança e Porcentagem de População Vitimada3 Para uma análise mais detalhada da posição de cada Estado nos rankings, vide Anexo.

RO

AC

AM

PA

AP

TO

MA

PI

CERN

PB PEAL SE

BA

MG

ES

RJ

SP

PR

SC

RSMS

MTGO

DF

RR

30%

35%

40%

45%

50%

55%

60%

65%

70%

5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 14% 15% 16% 17% 18% 19% 20%

Sens

ação

de I

nseg

uran

ça n

o Es

tado

Porcentagem de População Vitimada no Estado

4.2 - Perfil dos vitimados

Nessa seção, busca-se traçar um perfil dos vitimados de acordo com a modalidade de crime. Todavia, ficamos limitados apenas às características individuais, uma vez que o suplemento de vitimização da PNAD/2009 traz pouquíssimas informações a respeito do ambiente no qual o individuo vive; tampouco apresenta informações sobre os seus hábitos, tais como modo pelo qual se desloca ao trabalho, meio de transporte mais utilizado, entre outros.

A teoria econômica sugere que um aumento de renda implica um aumento dos retornos do crime e, portanto, deve aumentar a criminalidade. Mas, pode ser o caso de um aumento de renda significar um maior acesso a métodos de segurança, o que por sua vez aumentaria os custos do crime e o reduziria. Nesse sentido, observa-se a partir da análise das informações da tabela 3 que, exceto para o crime de agressão, a vitimização está concentrada nos níveis intermediários de renda4. Tanto para o crime de roubo, quanto para furto e tentativa de roubo/furto, verifica-se que a maior parcela dos vitimados tem renda que vai de três a cinco salários mínimos. Os migrantes, isto é, aqueles cidadãos que residem foram da Unidade da Federação em que nasceram também sofrem mais com os crimes: a diferença entre os vitimados que são migrantes e os que não são pode chegar a 1,2 pontos percentuais quando se fala de tentativa de roubo/furto. Todavia, no crime de agressão essa “tendência” se inverte, sendo os não migrantes mais vitimados.

O fato de a pessoa possuir algum trabalho pode ser considerado um atrativo aos criminosos. Sendo assim, no caso do furto, por exemplo, 4,82% dos que trabalhavam foram vitimas, enquanto que apenas 2,57% daqueles que não possuíam alguma ocupação do ano de referência foram furtados.

4 Para essa análise considerou-se renda como a soma do rendimento mensal de todos os trabalhos, rendimento de aposentadoria e rendimento de pensão.

Tabela 3 - Características das Vítimas e Modalidade de Crimes

Variáveis Agressão (%) Furto (%) Roubo (%) Tentativa (%)

Área metropolitana Não 1,56% 4,00% 2,50% 4,40%Sim 1,52% 3,69% 6,28% 7,44%

Região urbana Não 0,99% 2,06% 1,05% 2,14%Sim 1,65% 4,25% 4,18% 5,95%

Trabalha Não 1,26% 2,57% 2,39% 3,59%Sim 1,75% 4,82% 4,58% 6,56%

Homem Não 1,28% 3,39% 3,26% 4,83%Sim 1,84% 4,46% 4,16% 5,92%

Branco Não 1,79% 3,84% 3,75% 5,01%Sim 1,30% 3,98% 3,63% 5,72%

Idade de 10 à 19 anos 1,83% 2,21% 2,70% 3,10%de 19 à 25 anos 2,24% 4,18% 5,70% 6,50%de 25 à 35 anos 1,97% 4,40% 4,59% 6,38%de 35 à 45 anos 1,44% 4,63% 3,84% 6,13% 45 anos ou mais 0,94% 4,13% 2,91% 5,24%

Estado civil Solteiro 2,05% 3,58% 4,21% 5,14%Casado 0,99% 4,03% 3,15% 5,39%Viuvo 0,71% 4,09% 2,29% 4,89%Separado 2,26% 5,96% 4,47% 7,73%

Rendimento Menos de 1 salário mínimo 2,14% 3,42% 2,94% 4,21%De 1 à 2 salários mínimos 1,45% 4,12% 3,92% 5,52%De 2 à 3 salários mínimos 1,02% 5,20% 4,43% 7,13%De 3 à 4 salários mínimos 1,25% 5,93% 4,73% 8,38%De 4 à 5 salários mínimos 1,23% 5,61% 5,16% 8,35%5 ou mais salários mínimos 1,59% 3,31% 3,42% 4,75%

Migrante Não 1,59% 3,79% 3,59% 5,14%Sim 1,39% 4,43% 4,14% 6,34%

Domicílio particular Não 1,35% 7,89% 3,62% 9,09%Sim 1,55% 3,90% 3,69% 5,35%

Nível de escolaridade Analfabeto 1,61% 3,12% 2,23% 3,61%Fundamental 1,93% 4,31% 4,72% 6,24%Médio 1,39% 4,35% 5,24% 6,90%Superior 1,05% 5,96% 5,81% 8,94%

Em se tratando de características do domicilio, os residentes de domicílios coletivos5 são mais vitimados que os residentes em domicílios particulares, uma diferença de pouco menos de quatro pontos percentuais. Todavia, quando o assunto é agressão ocorre ao contrário, ou seja, aqueles que moram em domicílios particulares são ligeiramente mais vitimados. Morar em região metropolitana e/ou área urbana 5 De acordo com a PNAD 2009 define-se domicílio particular aquele destinado à habitação de uma pessoa ou de um grupo de pessoas cujo relacionamento fosse ditado por laços de parentesco, dependência doméstica ou, ainda, normas de convivência. Em contra partida, domicílios coletivos são aqueles destinados à habitação de pessoas em cujo relacionamento prevalecesse o cumprimento de normas administrativas, por exemplo, alojamento de trabalhadores em canteiros de obras.

parece ter relação com a probabilidade de vitimização. Da população que vive em área metropolitana, 6,29% foram vitimas, ao passo que 2,5% da população que não vive em metrópoles foi furtada. Além disso, aproximadamente 4,2% da população urbana foi roubada, enquanto 1% da população rural sofreu com essa modalidade de crime.

Por fim, os atributos pessoais podem ter algum papel na probabilidade de vitimização. Perceba que, para todas as modalidades de crime os homens são sempre os mais atingidos talvez pelo fato de se exporem mais as fatores de risco. Já aqueles que se dizem brancos são mais vitimados quando se fala de tentativa de roubo/furto e furto, e os não brancos quanto a roubo e agressão. Vale lembrar, no entanto, que a diferença de vitimados segundo o sexo por modalidade de crime é muito pequena, por exemplo, para a tentativa de furto/roubo a diferença entre a população vitimada não chega a ser de 0,3 pontos percentuais.

O estado civil pouco parece estar associado à vitimização. As maiores taxas de vitimização encontradas foram para os separados, sendo que quase 8% deles relataram tentativas de furto/roubo, cerca de 6% afirmaram terem sidos furtados, quase 4,5% foram roubados e 2,26% foram agredidos.

Quanto à idade, era esperado que os mais jovens fossem mais vitimados, uma vez que se expõem com maior intensidade a situações de risco. Entretanto, o percentual de vitimização se mostra bem homogêneo. Exceto, para aqueles que têm de 10 a 19 anos de idade, o percentual de população vitimada nas outras categorias de idade ficaram muito próximas entre si. Observe, por exemplo, que para a modalidade furto, o percentual de população vitimada ficou em torno de 4% e para tentativa de furto/roubo de 5% a 6%.

Por fim, há um padrão bem definido quanto a relação entre escolaridade e o percentual de população vitimada. Novamente, exceto na modalidade de agressão, conforme aumenta o grau de escolaridade, aumenta o percentual de vitimização. Cerca de 3,5% dos analfabetos sofreram tentativas de furto/roubo, ao passo que quase 9% dos que possuem ensino superior ou mais relataram ter sido vitimas desse crime. Note que essa questão pode estar diretamente correlacionada a questão do retorno esperado do crime, já que é esperado que indivíduos mais educados aufiram maiores rendimentos no mercado de trabalho e, portanto, haja um maior retorno esperado do crime.

4.3 Resultados da estimação do modelo probit de determinantes da vitimização

Após essa breve descrição dos dados, resta agora verificar como essas características afetam a probabilidade de vitimização dos indivíduos. As variáveis que compõe o modelo são as mesmas já descritas. Todavia, optou-se por incluir dummies para os Estados, assumindo que as probabilidades de vitimização são diferentes entre os Estados. A categoria omitida, em cada estimação foi a unidade da federação com maior incidência de crimes em cada modalidade.

Na tabela 3, são encontrados os modelos estimados para as quatro modalidades de crime, além dos efeitos marginais e da porcentagem corretamente prevista6. No geral, as dummies de estado foram significativas. Por sua vez, algumas características se mostram estatisticamente não significantes,( residir em domicilio particular e ser migrante, para os casos de agressão; cor da pele, residir em área metropolitana e morar em domicilio particular nos casos de furtos; residir em domicílios particulares nos casos de roubos e tentativa de roubo/furto).

6 Os resultados estimados dos modelos sem as dummies de UF podem ser encontrados junto aos autores. Para cada pessoa a probabilidade estimada será um se G( β0+x β )>0,5 e zero caso G( β0+x β )≤ 0,5, logo a porcentagem corretamente

prevista será a porcentagem de vezes em que Y i=Y i (WOOLDRIDGE, 2006).

Tabela 4 - Determinantes da vitimização por modalidade de crime

Variáveis Agressão Furto Roubo TentativaÁrea metropolitana (0,0021*** -0,0012 (0,0408*** (0,0289***Ref.: área não metropolitana (0,0005) (0,0008) (0,0010) (0,0011)Branco -0,0020*** -0,0011 (0,0021*** (0,0037***Ref.: não branco (0,0004) (0,0007) (0,0006) (0,0008)Domicílio particular (0,0008 -0,034 (0,0062 -0,0276Ref.: domicilio coletivo (0,0079) (0,0183) (0,0105) (0,0191)

-0,0014** (0,0103*** (0,0201*** (0,0233***(0,0005) (0,0011) (0,0011) (0,0013)

Nivel de Escolaridade -0,0057*** (0,0053*** (0,0172*** (0,0200***Ref.: analfabeto (0,0005) (0,0010) (0,0010) (0,0012)

-0,0078*** (0,0150*** (0,0207*** (0,0308***(0,0005) (0,0014) (0,0014) (0,0017)-0,0070*** -0,0028*** -0,0076*** -0,0038***(0,0005) (0,0008) (0,0007) (0,0009)

Estado civil -0,0043*** (0,0096*** -0,0040* (0,0086***Ref.: solteiro (0,0010) (0,0020) (0,0016) (0,0023)

(0,0065*** (0,0124*** (0,0033* (0,0151***(0,0012) (0,0018) (0,0015) (0,0021)(0,0062*** (0,0131*** (0,0074*** (0,0155***(0,0010) (0,0017) (0,0013) (0,0018)(0,0052*** (0,0139*** (0,0001 (0,0118***

Idade (0,0009) (0,0016) (0,0011) (0,0017)Ref.: de 10 à 19 anos (0,0016* (0,0181*** -0,0024* (0,0126***

(0,0008) (0,0018) (0,0012) (0,0018)-0,0028*** (0,0188*** -0,0031** (0,0131***(0,0007) (0,0015) (0,0011) (0,0016)

Migrante (0,0004 (0,0020* (0,0059*** (0,0056***Ref.: não migrante (0,0006) (0,0009) (0,0009) (0,0011)

-0,0040*** (0,0030** (0,0064*** (0,0054***(0,0006) (0,0011) (0,0011) (0,0013)-0,0054*** (0,0080*** (0,0092*** (0,0128***(0,0007) (0,0016) (0,0016) (0,0020)

Rendimento -0,0033** (0,0117*** (0,0082*** (0,0169***Ref.: menor que um SM (0,0010) (0,0022) (0,0020) (0,0026)

-0,0024 (0,0086*** (0,0077*** (0,0127***(0,0013) (0,0025) (0,0023) (0,0029)-0,0002 (0,0071*** (0,0071*** (0,0084***(0,0007) (0,0013) (0,0012) (0,0015)

Homem (0,0048*** (0,0084*** (0,0075*** (0,0090***Ref.: mulher (0,0004) (0,0007) (0,0006) (0,0008)Trabalha (0,0062*** (0,0172*** (0,0180*** (0,0219***Ref.: não trabalha (0,0006) (0,0009) (0,0008) (0,0010)Região urbana (0,0080*** (0,0208*** (0,0236*** (0,0312***Ref.: zona rural (0,0004) (0,0008) (0,0007) (0,0009)Dummies de UF Sim Sim Sim SimPseudo R2 3,72% 3,29% 8,37% 4,99%PCP 98,33% 95,87% 95,66% 94,06%

Notas: * p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001; PCP = porcentagem corretamente prevista; n = 337420 observações.

Considerando, inicialmente o crime de agressão física, apesar de o Pseudo R2 ser de apenas 3,72%, a porcentagem corretamente prevista foi de 98,33%, o que aponta para a qualidade do modelo na previsão da vitimização por agressão. Nesse sentido, de acordo com o modelo estimado verifica-se que o aumento da escolaridade diminui a probabilidade de ser vitimado, embora em magnitude muito baixa. Assim, indivíduos com nível superior de escolaridade possuem probabilidade de vitimização por agressão apenas 0,78 ponto percentual menor que indivíduos sem escolaridade.

Por sua vez, o aumento da renda reduz a probabilidade de vitimização por agressão até aqueles indivíduos com renda de 2 a 3 salários mínimos. A partir desse nível de renda, a probabilidade de vitimização volta a aumentar, sendo que para indivíduos com mais de 4 salários mínimos, a probabilidade é exatamente a mesma daquela para indivíduos sem nenhuma renda. Curiosamente, os homens possuem uma probabilidade de vitimização por agressão cerca de 0,5 ponto percentual maior que as mulheres. Na mesma direção, as pessoas que trabalham possuem probabilidade 0,6 ponto percentual maior de vitimização por agressão que as demais. Os moradores de regiões urbanas possuem 0,8 p.p. a mais de chance de serem vítimas de agressão do que os demais.

O modelo probit para furto foi o que teve o pior pseudo R2 dentre os modelos, todavia a porcentagem corretamente prevista foi de quase 96%. Nesse modelo, as variáveis de cor da pele, residência em domicílio particular e área metropolitana foram não significativas. Por outro lado, os moradores de regiões urbanas possuem cerca de 2 p.p. a mais de chance de serem vítimas do que os de áreas rurais. Vale ressaltar que, conforme a idade aumenta a probabilidade de o individuo ser furtado aumenta, de sorte que indivíduos com mais de 45 anos de idade possuem quase 2 p.p. a mais de chance de serem furtados do que jovens de 10 a 19 anos.

Já o efeito da renda sobre a vitimização ficou dentro do esperado, uma vez que o aumento de renda aumenta essa probabilidade até determinado ponto, caindo a partir de então. Esse resultado reforça o argumento de que quanto maior a renda da potencial vítima, maior é a atratividade para o crime, mas, por outro lado, maior é a disposição que o individuou possui em gastar com sua própria segurança. A combinação desses dois faotres faz com que a vitimização por furto seja maior para valores de renda intermediários, de 3 a 4 salários mínimos. Já os casados possuem menor probabilidade de vitimização que os demais indivíduos.

Em se tratando de crime de roubo, ou seja, quando algum objeto é levado com o uso de violência ou ameaça, tem-se o melhor modelo em termos de poder explicativo, porém não em capacidade de previsão. Para esse tipo de delito, o fato de a pessoa ser branca aumenta a probabilidade de ser vitimada, mas em termos práticos esse aumento é muito pequeno, de 0,2 pontos percentuais. A questão da renda segue o mesmo padrão já discutido na modalidade de furto. O local de residência parece ser um dos fatores mais relevantes, já que residir em área metropolitana aumenta em 2 p.p. a chance de vitimização por roubo e residir em área urbana aumenta essa mesma probabilidade em 4 p.p..

Em termos de escolaridade, os analfabetos possuem menor probabilidade de serem vítimas que os demais. Novamente, as pessoas casadas possuem menor risco de vitimização por roubo e os jovens de 15 a 19 anos estão mais expostos a esse tipo de crime. Esses dois resultados podem estar refletindo uma postura diante de situações arriscadas bastante distinta, com os indivíduos jovens e solteiros se expondo consideravelmente mais que os casados e mais velhos. Nessa modalidade de crime, o fato de a vítima ser migrante apresenta efeito positivo na chance de vitimização, provavelmente por não ter todo o conhecimento acerca de lugares inseguros ou posturas mais adequadas de serem tomadas numa região que não é de sua origem, embora o efeito marginal seja bem pequeno. De forma semelhante aos casos anteriores, homens e pessoas que trabalham possuem mais chance de serem vítimas de roubo.

Finalmente, levando-se em conta o modelo de probabilidade de vitimização para a tentativa de furto/roubo verifica-se que, por exemplo, residir em metrópoles e em regiões urbanas aumenta a

probabilidade vitimização em quase 3 p.p.; e se pessoa, além disso residir em uma região metropolitana, a chance de ser vítima aumenta outros 3 p.p.. Por sua vez, indivíduos brancos migrantes que trabalham possuem chance de vitimização 3,1 p.p. maior que pessoas sem tal perfil. Novamente, assim como no caso de furto e roubo, a maior probabilidade de vitimização se concentra nas camadas intermediárias de renda. Por fim, pessoas com nível superior tem 3 p.p. a mais de probabilidade de serem vitimadas do que as analfabetas.

5 - Considerações Finais

Apesar de ser uma das pesquisas de vitimização com maior abrangência geográfica já feita no Brasil, o suplemento “Vitimização e Justiça” da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilio (PNAD/2009) impõe severas restrições aos pesquisadores. Uma delas se refere apouca informação sobre as atividades de rotinas das pessoas, uma vez que a V9056 e V9057 que poderiam funcionar como uma proxie de comportamento e exposição, respectivamente, não são aplicadas para todas as pessoas maiores de 10 anos. Outra questão é refrente ao roubo de domicílios. Embora a V2913 investigue o local de ocorrência do crime é impossível verificar a ocorrência de furto ou roubo de residência, uma vez que essa variável não faz distinção entre residência própria ou de terceiros.

Em se tratando dos resultados obtidos, pode-se destacar que a probabilidade de vitimização nos estados brasileiros é diferente, haja vista o ranking traçado a partir dos dados das PNAD 2009, tanto em relação à proporção de vitimados, quanto no que tange à taxa de crime por 100 mil habitantes. Ainda mais, é verificado que determinados estados, tais como Rio de Janeiro e São Paulo não figuram entre os mais violentos do Brasil e que a imagem de estados violentos associadas a eles pode ser devido a uma maior exploração dos casos de violência ocorrida nesses estados pela mídia, e não derivado do número de ocorrências e/ou da porcentagem de população vitimada.

Em segundo lugar, cabe destacar a relação renda versus crime. Há muita discussão na literatura sobre o caráter ambíguo dessa relação, isto é, quanto maior a renda de um cidadão tanto pode a probabilidade de ser vitimado ser maior ou menor, a depender do ponto vista. Nesse sentido, a partir dessa pesquisa infere-se, com certa ressalva, que essa relação segue um formato de “U” invertido, ou seja, conforme a renda do individuo aumenta a probabilidade dele ser vitimado aumenta até determinado ponto, passando a cair com maiores incrementos de renda. Isso ocorre, pois indivíduos com renda intermediária geram um bom retorno para o crime sem, no entanto, poderem ter acesso aos meios de seguranças mais eficazes. Já as pessoas no topo da pirâmide de renda, embora apresentem os maiores retorno para a atividade criminosa, conseguem lançar mão de dispositivos de segurança que, na comparação entre custos e benefícios, acabam tornando-os menos atraentes para os criminosos.

Por fim, vale lembrar que essa pesquisa estabeleceu um ranking nacional dos estados mais violentos, seja por proporção da população vitimada, seja por taxa de crime por 100mil habitantes. Nesse sentido, esse ranking demonstra quais estados carecem de uma maior atenção na área de segurança pública, uma vez que não é aceitável para um país como o Brasil ter, na classificação geral, cinco, dos sete, estados da região Norte como os cinco com maior incidência desses tipos de crimes no país com taxas que superam a casa dos 25.000 por cem mil habitantes.

Assim, esse artigo buscou contribuir para melhor investigar os determinantes de algumas modalidades de crime, utilizando uma base de dados de grande abrangência geográfica. Os resultados, de modo geral, corroboraram as expectativas estabelecidas a priori.

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WOOLDRIDGE, J. M. Introdução à econometria: uma abordagem moderna. São Paulo Pioneira Thomson Learning, 2006.

Anexo

Tabela 5 – Classificação dos estados brasileiros (crimes totais investigados)

Acre 32482,16 1 17,29 1

Amapá 26898,32 2 16,60 2

Roraima 26868,10 3 14,67 4

Rondônia 26825,40 4 11,62 11

Pará 26103,49 5 14,83 3

Rio Grande do Norte 25274,97 6 14,00 5

Goiás 22566,95 7 12,47 7

Distrito Federal 21403,11 8 12,22 10

Ceará 21172,26 9 12,36 9

Sergipe 20855,14 10 12,41 8

Mato Grosso 20744,88 11 11,36 12

Paraná 19537,85 12 10,61 14

Maranhão 19035,81 13 12,74 6

Tocantins 18204,16 14 10,18 16

Rio Grande do Sul 17345,89 15 10,00 17

São Paulo 17060,98 16 9,82 18

Mato Grosso do Sul 16919,90 17 10,91 13

Bahia 16435,54 18 9,80 19

Espírito Santo 16351,65 19 10,60 15

Pernambuco 15906,31 20 9,50 21

Rio de Janeiro 15173,90 21 8,24 24

Minas Gerais 14861,38 22 8,76 23

Santa Catarina 14403,29 23 7,81 26

Piauí 13951,61 24 9,70 20

Amazonas 13860,32 25 8,91 22

Paraíba 13447,67 26 8,91 22

Alagoas 11850,34 27 7,84 25* crime = agressão + furto + roubo + tentaiva de furto/roubo

C.1 % de vitimados C.2Estados Brasileiros Taxa de crime* por 100 mil habitantes

* crime = agressão + furto + roubo + tentativa furto/roubo C.1 - classificação, do maior para o menor, pela taxa por 100 mil habitantes. C.2 - classificação, do maior para o menor, pela proporção de vitimas. Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD (2009)

Tabela 6 – Classificação dos estados brasileiros (agressão)

Rio Grande do Norte 5218,59 1 2,73 3

Acre 4831,87 2 2,76 2

Amapá 3818,20 3 3,21 1

Tocantins 3475,40 4 2,04 6

Maranhão 3392,02 5 2,26 5

Goiás 3088,37 6 1,85 11

Bahia 3033,93 7 1,94 9

Espírito Santo 2925,10 8 1,79 13

Piauí 2889,41 9 2,04 7

Rondônia 2875,45 10 1,90 10

Mato Grosso do Sul 2821,51 11 1,60 15

Roraima 2779,98 12 2,44 4

Ceará 2701,02 13 1,84 12

Pará 2494,30 14 2,00 8

Paraná 2419,06 15 1,58 17

Sergipe 2418,56 16 1,70 14

Santa Catarina 2413,44 17 1,38 21

Mato Grosso 2261,96 18 1,59 16

Paraíba 2243,50 19 1,41 19

Minas Gerais 2234,69 20 1,51 18

São Paulo 2006,62 21 1,39 20

Pernambuco 1836,04 22 1,34 22

Rio Grande do Sul 1719,64 23 1,33 23

Amazonas 1608,07 24 1,16 24

Distrito Federal 1457,78 25 1,07 25

Alagoas 1403,92 26 0,93 27

Rio de Janeiro 1364,65 27 0,97 26

Estados BrasileirosTaxa de agressão por

100 mil habitantes C.1 % de vitimados C.2

C.1 - classificação, do maior para o menor, pela taxa por 100 mil habitantes. C.2 - classificação, do maior para o menor, pela proporção de vitimas. Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD (2009)

Tabela 7 – Classificação dos estados brasileiros (furto)

Acre 13176,98 1 9,34 1

Roraima 8948,83 2 7,68 2

Rondônia 8729,05 3 5,49 6

Mato Grosso do Sul 7010,54 4 6,02 4

Goiás 6786,54 5 6,01 5

Mato Grosso 6682,13 6 5,42 8

Tocantins 6198,19 7 5,48 7

Rio Grande do Sul 6148,76 8 4,70 11

Maranhão 6036,24 9 5,03 9

Amapá 5983,48 10 6,14 3

Rio Grande do Norte 5739,30 11 4,49 13

Paraná 5543,39 12 4,51 12

Minas Gerais 5371,99 13 4,16 16

Santa Catarina 5350,38 14 4,43 14

Sergipe 5085,26 15 4,89 10

Pará 5003,26 16 4,37 15

Espírito Santo 4947,01 17 4,01 19

Ceará 4773,39 18 4,11 17

Distrito Federal 4486,11 19 4,09 18

Piauí 4086,39 20 3,73 20

São Paulo 3980,14 21 3,59 21

Amazonas 3786,87 22 3,23 22

Bahia 3680,72 23 3,00 24

Alagoas 3025,40 24 3,04 23

Pernambuco 2939,76 25 2,61 25

Rio de Janeiro 2791,00 26 2,40 26

Paraíba 2387,74 27 2,34 27

Estados BrasileirosTaxa de furto por 100 mil habitantes C.1 % de vitimados C.2

C.1 - classificação, do maior para o menor, pela taxa por 100 mil habitantes. C.2 - classificação, do maior para o menor, pela proporção de vitimas. Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD (2009)

Tabela 8 – Classificação dos estados brasileiros (roubo)

Pará 8763,16 1 7,66 1

Amapá 6273,81 2 6,44 2

Distrito Federal 6189,21 3 5,63 3

Rio Grande do Norte 6061,25 4 5,47 4

Ceará 5819,11 5 5,14 5

Pernambuco 5366,06 6 4,67 6

Sergipe 4754,09 7 4,49 7

Rio de Janeiro 4626,57 8 3,95 11

Paraíba 4578,83 9 4,38 8

Amazonas 4411,41 10 4,08 10

Rondônia 4346,39 11 3,43 18

Maranhão 4263,94 12 4,18 9

São Paulo 4231,43 13 3,71 14

Roraima 4197,16 14 3,64 15

Bahia 4180,25 15 3,80 13

Acre 3957,14 16 3,85 12

Mato Grosso 3916,35 17 2,98 22

Goiás 3798,75 18 3,45 17

Espírito Santo 3774,71 19 3,57 16

Paraná 3574,03 20 3,16 20

Alagoas 3325,93 21 3,28 19

Piauí 3026,27 22 3,01 21

Rio Grande do Sul 2920,28 23 2,59 23

Mato Grosso do Sul 2643,40 24 2,40 24

Minas Gerais 2635,47 25 2,27 25

Tocantins 2107,63 26 1,83 26

Santa Catarina 1347,26 27 1,19 27

Estados Brasileiros Taxa de roubo por 100 mil habitantes

C.1 % de vitimados C.2

C.1 - classificação, do maior para o menor, pela taxa por 100 mil habitantes. C.2 - classificação, do maior para o menor, pela proporção de vitimas. Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD (2009)

Tabela 9 – Classificação dos estados brasileiros (tentativa de furto/roubo)

Roraima 10942,13 1 8,85 2

Rondônia 10874,51 2 7,31 8

Amapá 10822,83 3 9,45 1

Acre 10516,18 4 8,31 4

Pará 9842,77 5 8,42 3

Distrito Federal 9270,01 6 8,09 5

Goiás 8893,29 7 7,71 6

Sergipe 8597,23 8 7,69 7

Rio Grande do Norte 8255,83 9 6,96 9

Paraná 8001,37 10 6,41 11

Mato Grosso 7884,44 11 5,97 12

Ceará 7878,74 12 6,60 10

São Paulo 6842,79 13 5,69 13

Rio Grande do Sul 6557,21 14 5,25 14

Tocantins 6422,95 15 5,14 15

Rio de Janeiro 6391,67 16 5,11 16

Pernambuco 5764,44 17 4,84 17

Bahia 5540,63 18 4,57 18

Maranhão 5343,61 19 4,45 19

Santa Catarina 5292,20 20 4,01 21

Espírito Santo 4704,83 21 4,10 20

Minas Gerais 4619,22 22 3,77 23

Mato Grosso do Sul 4444,46 23 3,70 25

Paraíba 4237,61 24 3,84 22

Alagoas 4095,09 25 3,59 26

Amazonas 4053,97 26 3,46 27

Piauí 3949,54 27 3,73 24C.1 - classifcação, do maior para o menor, pela taxa por 100 mil habitantes

Estados BrasileirosTaxa de tentativa por

100 mil habitantes C.1 % de vitimados C.2

C.1 - classificação, do maior para o menor, pela taxa por 100 mil habitantes. C.2 - classificação, do maior para o menor, pela proporção de vitimas. Fonte: Elaboração própria com base nos dados da PNAD (2009)