Bruno Ottoni Eloy Vaz

Três Ensaios em Microeconometria sobreCrime, Política e Migração

Tese de Doutorado

Tese apresentada ao Programa de Pós�graduação em Economiado Departamento de Economia da PUC�Rio como requisitoparcial para obtenção do título de Doutor em Economia

Orientador: Prof. Claudio Ferraz

Rio de JaneiroOutubro de 2014

Bruno Ottoni Eloy Vaz

Três Ensaios em Microeconometria sobreCrime, Política e Migração

Tese apresentada ao Programa de Pós�graduação em Economiado Departamento de Economia do Centro de Ciências Sociaisda PUC�Rio como requisito parcial para obtenção do títulode Doutor em Economia. Aprovada pela comissão examinadoraabaixo assinada.

Prof. Claudio Ferraz

OrientadorDepartamento de Economia � PUC�Rio

Prof. Juliano Assunção

Departamento de Economia � PUC-Rio

Prof. Rodrigo Soares

EESP � FGV

Prof. Leandro Piquet Carneiro

USP

Prof. Joana da Costa Martins Monteiro

FGV

Prof. Monica Herz

Coordenadora Setorial do Centro de Ciências Sociais � PUC-Rio

Rio de Janeiro, 13 de Outubro de 2014

Todos os direitos reservados. Proibida a reprodução total ouparcial do trabalho sem autorização da universidade, do autore do orientador.

Bruno Ottoni Eloy Vaz

Bruno formou-se em economia na Universidade Federal do Riode Janeiro (UFRJ), obteve seu mestrado, e recentemente odoutorado, em economia na Pontifícia Universidade Católicado Rio de Janeiro (PUC-Rio). O foco de sua pesquisa é odesenvolvimento ecônomico com ênfase no estudo da economiado crime e da economia política. Atualmente, é professor dadisciplina de economia política do departamento de economiada PUC-Rio.

Ficha Catalográ�ca

Ottoni, Bruno

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Políticae Migração / Bruno Ottoni Eloy Vaz; orientador: ClaudioFerraz. � Rio de Janeiro : PUC�Rio, Departamento deEconomia, 2014.

v., 144 f: il. ; 29,7 cm

1. Tese (Doutorado em Economia) - Pontifícia Universid-ade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Economia.

Inclui referências bibliográ�cas.

1. Economia � Tese. 2. Microeconometria. 3. Crime. 4.Paci�cação. 5. Política. 6. Migração. I. Ferraz, Claudio. II.Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departa-mento de Economia. III. Título.

CDD: 330

Para meus pais, minha irmã e minha noiva.

Agradecimentos

A conclusão do meu doutorado é, para mim, uma enorme vitória. Tive

grande di�culdade em concluir esta estapa de minha carreira acadêmica e

confesso que quase desisti. Por este motivo, esta seção de agradecimentos torna-

se ainda mais especial. As pessoas citadas aqui foram o instrumento de minha

conquista, já que ajudaram um indivíduo na margem entre desistir e concluir,

à defender sua tese. Primeiramente, quero agradecer aos meus pais, Luiz Vaz e

Regina Ottoni. Eles sempre foram um grande exemplo de trabalho e dedicação.

Sua admiração diante do meu esforço foi sem dúvida um indicativo de que

meu trabalho seria recompensado. Além disso, a ajuda �nanceira de ambos

foi essencial quando acabou minha bolsa de doutorado. Gostaria de aproveitar

para agradecer também à minha irmã que me emprestou seu ouvido em alguns

momentos difíceis.

Em segundo lugar, gostaria de agradecer à minha noiva, Katiana Bilda.

Katiana se não estivesse com você provavelmente não teria terminado meu

doutorado. Sua compreensão diante da minha jornada de trabalho insana,

sua ajuda psicológica nas horas em que eu fraquejava, seu exemplo pelo

sorriso estampado no rosto todas as manhãs e sua ajuda �nanceira foram

imprescindíveis.

Em terceiro lugar, quero agradecer à meu orientador, Claudio Ferraz,

pela paciência exibida diante de meus grandes e improdutivos desvios durante a

execução deste trabalho. A falta de maturidade acadêmica levou-me a percorrer

caminhos tortuosos para atingir o objetivo �nal. Espero que a experiência

adquirida durante o doutorado me ajude a ser mais objetivo no futuro.

Em quarto lugar, gostaria de agradecer aos amigos de doutorado que est-

iveram ao meu lado ao longo desta jornada. Em especial, gostaria de agradecer

ao Vitor Pereira e à Amanda Schutze que forneceram seus conselhos quando

mais precisei. Quero incluir também nesta lista Clarissa Gandour, minha co-

autora no último artigo desta tese, e Romero Rocha. Ambos, permitiram meu

acesso ao Climate Policy Initiative (CPI) para utilizar o ARCGIS que foi

importante para conclusão desta pesquisa.

Em quinto lugar, quero agradecer à outros professores que contribuíram

para a realização desta tese. Sou grato ao professor Gustavo Gonzaga por me

receber nos momentos de angústia e ao professor Juliano Assunção que foi o

orientador da minha tese de mestrado e me concedeu livre acesso ao CPI.

Finalmente, gostaria de dizer que sou grato aos membros da banca

por seus comentários, aos funcionários da PUC-Rio que sempre foram muito

prestativos, aos demais membros de minha família que também estiveram ao

meu lado durante minha jornada e aos amigos não citados anteriormente.

Resumo

Ottoni, Bruno; Ferraz, Claudio. Três Ensaios em Microecono-metria sobre Crime, Política e Migração. Rio de Janeiro, 2014.144p. Tese de Doutorado � Departamento de Economia, PontifíciaUniversidade Católica do Rio de Janeiro.

Esta tese consiste de três estudos empíricos distintos. O primeiro capítulo

realiza uma avaliação do impacto da estratégia de paci�cação, adotada a

partir de 2008 no Rio de Janeiro, sobre o crime e a violência. Este programa

foi desenvolvido com o objetivo de retomar o controle de áreas da cidade

que �caram sob o domínio de grupos armados por quase 30 anos. Foram

utilizadas duas bases de dados o�ciais, disponibilizadas pelos órgãos de

segurança pública do estado, e números coletados por uma Organização

Não-Governamental (ONG), que registra queixas da população. Através

da metodologia de diferenças em diferenças encontrou-se que a política

é bem sucedida em reduzir o crime e a violência. O segundo capítulo

procura determinar em que medida investimentos em segurança pública são

recompensados nas urnas. Para isto, o trabalho foca nos votos recebidos pelo

governador do estado do Rio de Janeiro, que foi o principal responsável pela

implementação da estratégia de paci�cação. Neste caso, foram utilizados

dados disponibilizados pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE). Resultados

obtidos a partir da metodologia de diferenças em diferenças indicam que

a população reconheceu o esforço do governador. Os votos deste político

aumentaram signi�cativamente nas áreas paci�cadas. O último capítulo

investiga os determinantes da migração no Brasil. Assim, foca no grupo

de indivíduos nascidos no Nordeste que moravam no Sul, Sudeste ou

Centro-Oeste em 2007. Para gerar esta amostra foram utilizados os dados

contidos na PNAD 2007. Em seguida, as PNADs 1992-2007, possibilitaram

o desenvolvimento dos seguintes determinantes da migração: (i) o diferencial

de salários entre estados de origem e de destino, por ano (ii) o número de

pessoas de um estado nordestino morando em um estado de destino, por

ano. A partir de um modelo de logit condicional encontra-se que indivíduos

têm maior probabilidade de migrar para destinos que contêm um grande

número que cidadãos provenientes do seu estado de origem. Além disso,

pessoas procuram unidades da federação que oferecem salários relativamente

maiores.

Palavras�chave

Microeconometria ; Crime ; Paci�cação ; Política ; Migração.

Abstract

Ottoni, Bruno; Ferraz, Claudio (advisor). Three Essays on Mi-croeconometrics about Crime, Politics and Migration. Riode Janeiro, 2014. 144p. Tese de Doutorado � Departamento deEconomia, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

This work consists of three distinct articles. The �rst article evaluates the

impact of the paci�cation strategy, adopted since 2008 in Rio de Janeiro,

on crime and violence. The program was designed to retake control of

areas of the city that were dominated by drug tra�ckers for almost 30

years. Using the di�erence-in-di�erences methodology we �nd evidence

that the policy was successful in reducing crime and violence. The second

article analyses the relationship between investments in public security

and electoral performance. Hence, it focuses on the votes received by

the governor of the state of Rio de Janeiro, given that the paci�cation

strategy was implemented under his administration. The di�erence-in-

di�erences approach indicates that the electoral performance of the governor

improved in paci�ed territories. The last article investigates the factors

that drive migration from the brazilian Northeast to other regions of

the country. In particular, the study focuses on the group of individuals

born in the Northeast that reported, in 2007, to be living in the South,

Midwest or Southeast (the North region is excluded as a possible destination

due to the small number of migrants to this part of the territory). Two

variables are considered as possible determinants of migration (i) the

wage di�erence between the state of origin and the state of residence

(ii) the number of individuals from the state of origin living in the state

of residence. Estimates from a conditional logit model show that both

factors are positively correlated with the decision to migrate. Therefore,

destinations that o�er higher wages and a larger network of support are

more likely to receive imigrants.

Keywords

Microeconometrics ; Crime ; Paci�cation ; Politics ; Migration.

Sumário

1 Os Efeitos da Paci�cação Sobre o Crime e a Violência 13

1.1 Introdução 131.2 Contexto Institucional 161.3 Descrição dos Dados 231.4 Estratégia Empírica 251.5 Resultados 291.6 Conclusão 37

2 A Recompensa nas Urnas Resultante do Controle da Violência: Evidên-cia da Política de Paci�cação 56

2.1 Introdução 562.2 Contexto Institucional 592.3 Descrição dos Dados 612.4 Estratégia Empírica 652.5 Resultados 692.6 Conclusão 77

3 Migração de Nordestinos no Brasil: Uma Análise Empírica 93

3.1 Introdução 933.2 Revisão da Literatura 953.3 Dados e Metodologia 1013.4 Resultados e Discussão 1053.5 Comentários Finais 108

Referências Bibliográ�cas 117

A Metodologia de Interpolação 129

B Procedimento para Obtenção da População do Território de cadaDelegacia 131

C Explicação das Variáveis de Intensidade de Tratamento 137

D Esclarecendo a Análise de Evento ao Redor da Paci�cação 139

E Metodologia de Geo-posicionamento dos Locais de Votação 141

F Lista de Comunidades Paci�cadas 143

Lista de Figuras

1.1 Distribuição Geográfica das Favelas Pacificadas até Dezembro de 2012 39 1.2 Diferentes Medidas da Implementação Gradual do Programa de

Pacificação 40

1.3 Impacto da Pacificação nos Autos de Resistência e nas Prisões 41 1.4 Estudo de Evento ao Redor da Pacificação para Crimes Violentos 41 1.5 Delegacias com UPP, sem UPP, da Baixada e do resto do estado 42 2.1 Distribuição Geográfica das Favelas Pacificadas Antes das Eleições de

2010 78

2.2 Distribuição Geográfica dos Locais de Votação das Eleições de 2010 79 2.3 Distribuição Geográfica dos Locais de Votação das Eleições de 2010 e

das Favelas Pacificadas Antes das Eleições 80

2.4 Porcentagem de Votos no Governador Incumbente (com Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

81

2.5 Porcentagem de Votos no Governador Incumbente (sem Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

81

2.6 Porcentagem de Votos no Prefeito Incumbente (com Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

82

2.7 Porcentagem de Votos no Prefeito Incumbente (sem Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

82

2.8 Porcentagem de Votos nos Aliados dos Incumbentes (com Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

83

2.9 Porcentagem de Votos nos Aliados dos Incumbentes (sem Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

83

Lista de Tabelas

1.1 Estatísticas Descritivas de Características dos Setores Censitários – Favelas e Outras Áreas (com UPP vs sem UPP)

43

1.2 Estatísticas Descritivas das Variáveis de Crime 44 1.3 Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas

Favelas 45

1.4 Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacia (Painel A)

46

1.4 Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacia (Painel B)

47

1.5 Substituição para Outros Tipos de Crime nas Favelas e Delegacias 48 1.6 Deslocamento do Crime para Delegacias não Pacificadas da Cidade 49 1.7 Deslocamento do Crime para Delegacias da Baixada 50 1.8 Deslocamento Temporal do Crime 51 1.9 Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas

Favelas – Testes de Robustez 52

1.10 Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacias – Testes de Robustez (Painel A)

53

1.10 Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacias – Testes de Robustez (Painel B)

54

1.11 Testes Placebo 55 2.1 Estatísticas Descritivas – Somente Seções Eleitorais Localizadas a até

100 Metros de Favelas 84

2.2 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Somente Seções Eleitorais Localizadas a até 100 Metros de Favelas)

85

2.3 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

86

2.4 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Primeiro Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

87

2.5 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Votos Válidos – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

88

2.6 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 900 Metros)

89

2.7 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 1800 Metros)

90

2.8 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros – com Zona Oeste)

91

2.9 Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Aliados (Primeiro Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

92

3.1 Número Absoluto de Migrantes Interestaduais por Ano 110 3.2 Número Absoluto de Migrantes Interestaduais por Ano de Migração,

Decomposto por Estado de Destino 111

3.3 Estatísticas Descritivas 112 3.4 Determinantes da Migração de Nordestinos 1133.5 Efeitos Marginais para o Diferencial de Renda 114 3.6 Efeitos Marginais para as Redes Sociais 115 3.7 Interagindo os Principais Resultados com uma Indicadora de

Alfabetização 116

1

Os Efeitos da Paci�cação Sobre o Crime e a Violência

1.1

Introdução

A violência urbana é atualmente um dos principais desa�os diante de

inúmeros países em desenvolvimento. Em algumas destas nações exitem con-

�itos urbanos que resultam em um número de mortos superior ao encontrado

em guerras civis (Banco Mundial 2011). Países como Brasil, Colômbia, Mé-

xico e Jamaica adotaram políticas com o objetivo de lidar com este problema

(Felbab-Brown 2011). No entanto, existe pouca evidência empírica acerca da

efetividade das estratégias implementadas. A única exceção é o trabalho de

Dell (2012) que procura avaliar o impacto do projeto de combate ao trá�co

adotado no México. Mais estudos deste tipo são necessários.

A situação do Rio de Janeiro é particularmente preocupante. A maior

parte das favelas, ou comunidades, desta cidade estão sob o domínio de grupos

armados.1 O controle destas favelas oferece, às organizações criminosas, uma

oportunidade de extração de renda. Assim, a falta de segurança deste município

decorre tanto das disputas entre facções por estes territórios quanto em função

das incursões armadas realizadas pela polícia nestas localidades (Lessing 2013;

Banco Mundial 2012). Como consequência, a violência no Rio de Janeiro

atingiu níveis alarmantes. Entre 1997 e 2000 as armas de fogo mataram mais

1O Instituto Brasileiro de Geogra�a e Estatística (IBGE) de�ne um Aglomerado Subnor-mal (favela) como um conjunto de no mínimo 51 unidades habitacionais carentes, em suamaioria, de serviços públicos essenciais, ocupando ou tendo ocupado, até período recente,terreno de propriedade alheia (pública ou particular) e estando dispostas, em geral, de formadesordenada e densa. No censo de 2010 o IBGE encontrou 763 favelas na cidade do Rio deJaneiro contendo 1,4 milhão de habitantes. Isto representa cerca de 23% da população dacidade. Enquanto a densidade populacional destas áreas é de cerca de 26.000 habitantes porquilômetro quadrado, a densidade populacional da cidade do Rio de Janeiro como um todoé de cerca de 5000 habitantes por quilômetro quadrado.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 14

nesta cidade do que nos confrontos ocorridos em Serra Leoa, no Afeganistão,

em Uganda e em Israel (Dowdney 2003).

Em 2008, o governo do Rio de Janeiro lançou um novo programa de

combate ao crime organizado. O projeto das Unidades de Polícia Paci�cadora

(UPPs), também conhecido como estratégia de paci�cação, foi desenvolvido

com o objetivo de retomar o controle das favelas da cidade. Por questões

de logística o processo de ocupação foi implementado de forma gradual.

Esta pesquisa procura determinar o efeito dessa política sobre o crime e a

violência. São utilizadas duas bases de dados o�ciais, disponibilizadas pelos

órgãos de segurança pública do estado. A primeira contém informações no

nível da delegacia e a segunda fornece números agregados por favela. Além

disso, são consideradas estatísticas coletadas pelo Disque-Denúncia, que é

uma Organização Não-Governamental (ONG) responsável por uma central

de atendimento que registra ocorrências 24 horas por dia, todos os dias da

semana. Para tornar estes dados comparáveis com os fornecidos pelo estado

procedeu-se com a agregação das estatísticas para o nível da favela.

Os resultados, deste trabalho são obtidos a partir de modelos de diferen-

ças em diferenças que comparam territórios paci�cados com localidades que

não foram invadidas pela polícia. Em primeiro lugar, encontra-se que a imple-

mentação de uma UPP em uma favela resulta em um aumento da atividade

policial. As especi�cações preferidas indicam que a paci�cação de uma comu-

nidade implica em um crescimento de 295% nas prisões e 343% nas apreensões

de drogas. Em segundo lugar, veri�ca-se que a invasão policial de uma favela

implica em uma diminuição da violência. Os modelos preferidos sugerem que

a implementação de uma UPP em uma comunidade reduz em78% os autos

de resistência e em 76% os con�itos entre facções. Os impactos estimados ao

considerar os dados agregados no nível da delegacia são qualitativamente seme-

lhantes. A única diferença é que neste caso os coe�cientes acerca do efeito da

invasão policial sobre as prisões deixam de ser estatísticamente signi�cantes.

No presente estudo, existe ainda preocupação em determinar em que

medida os parâmetros estimados oferecem evidência causal do impacto do

programa. A hipótese de identi�cação assume que a escolha das comunidades

bene�ciadas pela política não é correlacionada com as tendências das variáveis

dependentes, antes da invasão policial. Assim, são disponibilizadas �guras que

mostram que a dinâmica do crime, antes da paci�cação, era semelhante em

localidades ocupadas pela polícia e em áreas mantidas sob o domínio das

facções. Além disso, são apresentados grá�cos indicando que os efeitos só

aparecem alguns meses depois da implementação do projeto. Por �m, são

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 15

realizados testes de falsi�cação e exercícios de robustez.

A primeira contribuição deste trabalho para a literatura consiste em

fornecer evidência empírica acerca dos efeitos de enfrentar as organizações

criminosas que operam nas áreas urbanas dos países em desenvolvimento.

Já foi dito anteriormente que Dell (2012) é o único artigo que realiza algo

semelhante. A autora procura avaliar o impacto do projeto de combate ao

trá�co adotado pelo Partido da Ação Nacional (PAN) no México. Assim são

realizadas regressões com descontinuidade comparando municípios em que

prefeitos do PAN venceram por uma margem pequena, com localidades em

que políticos �liados à este partido perderam por poucos votos. Os resultados

indicam que a violência aumentou em função do programa. Alternativamente,

os efeitos estimados neste estudo indicam que as UPPs reduziram os índices

de violência.

Esta pesquisa também está relacionada com os trabalhos que procuram

avaliar a hipótese de desencorajamento (em inglês chamada de deterrence

hypothesis), que aparece nos modelos de Becker (1968) e Ehrlich (1973). Os

artigos existentes analisam o impacto do aumento do efetivo em áreas que

já contam com a presença do estado e consideram apenas dados fornecidos

pelo governo (Chal�n e McCrary 2012; Levitt 1997; Levitt 2002; Klick e

Tabarrok 2005; Machin e Marie 2011; Evans e Owens 2007; Draca et al

2011). A primeira novidade do presente estudo é avaliar o efeito da ocupação

de localidades operando fora do escopo da lei. Uma segunda contribuição

deste trabalho é a utilização de números fornecidos pelo Disque-Denúncia,

dado que esta instituição não tem ligação com o governo. É menos provável

que haja manipulação de estatísticas disponibilizadas por uma organização

independente. Qualitativamente os resultados encontrados nesta pesquisa são

bastante semelhantes aos obtidos no restante da literatura que estuda a relação

entre polícia e crime. Em ambos os casos, um aumento do número de agentes

resulta em uma diminuição das ocorrências.

Existem artigos teóricos que sugerem que aumentos localizados do custo

de realização de crimes podem resultar em externalidades espaciais (Freeman et

al 1996; Helsley e Strange 1999). Alguns trabalhos obtêm evidência empírica

favorável à esta hipótese. Três exemplos recentes são Dell (2012), Gonzales-

Navarro (2012) e Di Tella e Schargrodsky (2004). O presente estudo também

procura veri�car esta proposição. No entanto, os resultado obtidos neste

trabalho acerca do deslocamento geográ�co do crime são inconclusivos. Logo,

não é possível a�rmar que houve realocação de tra�cantes para áreas da região

metropolitana do Rio de Janeiro que não foram invadidas pela polícia. Esta

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 16

pesquisa também está relacionada com a literatura acerca do policiamento

comunitário, dado que existe preocupação na estratégia de paci�cação com

o treinamento de o�ciais nas práticas difundidas por esta doutrina. Para

um resumo acerca das experiências de policiamento comunitário na América

Latina ver Fruhling e Beato (2004). Uma descrição da detalhada da literatura

internacional sobre o tema é encontrada em Weisburd et al (2008).

Inúmeros trabalhos analisam o programa de paci�cação a partir de

dados qualitativos.2 No entanto, os únicos estudos que utilizam métodos

econométricos para avaliar o impacto das UPPs sobre o crime e a violência são

Cano et al (2012) e Frischtak e Mandel (2012). Ambas as pesquisas indicam

que as ocupações policiais reduzem as transgressões. Antes de prosseguir

vale discutir as limitações destes artigos. Em primeiro lugar, os dois estudos

consideram somente números fornecidos pelo governo do estado. Lembre-se que

estes dados estão sujeitos à manipulações por parte da polícia. Em segundo

lugar, estes trabalhos não têm preocupação em determinar em que medida

estimam efeitos causais da implementação do programa. Neste sentido, não

discutem a possibilidade de que a redução nas ofensas tenha começado antes

da implementação da política. Também não realizam testes de falsi�cação e de

robustez. Já foi dito que o presente estudo procura lidar com estes problemas.

A próxima seção tem o objetivo de ajudar o leitor na compreensão do

contexto institucional do Rio de Janeiro. A Seção 3 descreve as três bases de

dados utilizadas neste trabalho. A Seção 4 discute a estratégia empírica. A

Seção 5 apresenta os principais resultados e a Seção 6 fornece as conclusões.

1.2

Contexto Institucional

1.2.1

Favelas e Grupos Criminosos

Ao �m da ditadura iniciou-se um processo que culminou com a transfor-

mação do Rio de Janeiro em um importante centro de consumo e de exportação

de drogas para a Europa e África do Sul. O enfraquecimento do exército, ine-

rente ao esforço de redemocratização, resultou em um aumento da porosidade

das fronteiras. O efeito colateral foi uma maior facilidade para a importação ile-

gal de armas e de cocaína. Além disso, a criação do Comando Vermelho (CV),

2Alguns exemplos são: Carneiro (2012), Felbab-Brown (2011), Firjan (2012), Soares etal (2012), Henriques e Ramos (2011), Silva (2010), Cunha e Mello (2011), Fleury (2012),Banco Mundial (2012), Ramos (2011), Tierney (2012), CECIP (2010), FGV (2009), IBPS(2010), NDDEPR (2010), Stahlberg (2011).

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 17

a maior facção criminosa do estado do Rio de Janeiro, em meados da década

de 1970, gerou uma rede de apoio mútuo cuja existência foi fundamental para

a disseminação do trá�co de entorpecentes para a maior parte das ocupações

irregulares existentes no Rio de Janeiro (Misse 1997; Misse 1999; Misse 2007;

Huguet e Carvalho 2008; Carneiro 2012; Dowdney 2003; Banco Mundial 2012;

Barcellos 2004; Lima 1991; Leeds 1996; Carvalho e Soares 2013).

Esta facção criminosa fornecia capital, armas, contatos e homens para

membros interessados em estabelecer um novo ponto de venda. Assim, em

1985, esta organização já controlava o trá�co de drogas em 70% das favelas

da cidade do Rio de Janeiro (Penglase 2008; Amorim 1993). A partir de 1987

começa a ocorrer uma fragmentação do CV. O aumento da descon�ança entre

as lideranças da organização, aliado à ganância de alguns dos seus membros,

acarretaram no surgimento de novas facções. É neste período que foram criados

o Terceiro Comando (TC) e os Amigos dos Amigos (ADA). O aumento do

número de grupos criminosos de�agrou uma �guerra� sem precedentes na

história do Rio de Janeiro. O objetivo principal desta disputa era o domínio dos

pontos de venda mais lucrativos. A consequência foi um aumento expressivo

da violência (Misse 1997; Misse 2007; Dowdney 2003). A taxa de homicídios

da cidade, que era de 10 por 100.000 habitantes em 1983, atingiu a alarmante

marca de 40 por 100.000 habitantes em 1994.3 Isto representa um aumento de

300% em pouco mais de uma década.

Desta forma, em meados dos anos de 1990, o processo de fusão entre o

trá�co de drogas e o território das favelas do Rio de Janeiro estava pratica-

mente concluído. Diversos fatores contribuíram para gerar esta simbiose. Em

primeiro lugar, deve-se ressaltar a localização privilegiada destas comunidades

estando próximas de importantes vias de acesso à cidade. Além disso, muitas

encontram-se nas cercanias de bairros nobres (onde mora grande parte dos

consumidores). Por outro lado, o fato de em geral estarem situadas em morros

e de praticamente todas possuírem uma miríade de becos e vielas convertem

estas áreas em fortalezas naturais. Fatores econômicos também foram deter-

minantes para a fusão que ocorreu entre estes territórios e o trá�co. A falta de

emprego e de perspectivas para os moradores de favelas geraram a mão-de-obra

necessária. Por �m, a limitada presença do estado gerou um vácuo de poder

que facilitou a ocupação destas áreas por parte de organizações criminosas

(Penglase 2008; Dowdney 2003). Em muitos casos, a falta de presença estatal

motivou o surgimento de grupos paramilitares conhecidos como milícias. Es-

tas organizações são mais comuns na Zona Oeste da cidade, em bairros como

3Estas taxas foram calculadas pelo o autor deste trabalho a partir dos dados disponibi-lizados pelo Sistema Único de Saúde (SUS).

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 18

Jacarepaguá e Campo Grande (Misse 2007; Oliveira e Ribeiro 2010; Banco

Mundial 2012; Felbab-Brown 2011; Cano 2008).

Assim, ao �nal dos anos 2000, atingiu-se uma situação calamitosa em que

a maior parte das comunidades do Rio de Janeiro estava sob o domínio de gru-

pos criminosos (milicianos ou tra�cantes). Nestes casos, costuma-se observar o

estabelecimento de um pacto de reciprocidade forçada entre as quadrilhas ar-

madas e os moradores. O bando dominador �ca responsável pela manutenção

da ordem proibindo confrontos físicos (inclusive violência doméstica), furtos,

roubos e estupros enquanto os moradores concordam em colaborar com estas

facções.4 Desta forma, existe nestas localidades um sistema de justiça paralelo

que alija os habitantes do aparato institucional oferecido pelo estado. Indiví-

duos que desrespeitam as leis impostas pelos grupos criminosos são julgados e

condenados, nas próprias favelas e comunidades pobres, pelos membros destas

organizações. As sentenças incluem espancamento, tiro na mão, tiro no pé, ex-

pulsão da área e até execução (Penglase 2008; Banco Mundial 2012). A taxa de

homicídio da cidade do Rio de Janeiro que era de 32,8 por 100.000 habitantes

em 1993 atingiu a marca de 62,8 por 100.000 habitantes em 2002 (Waisel�sz

2004; Waisel�sz 2012).

Vale ressaltar, que algumas das estratégias adotadas pelas organizações

criminosas contribuem para o aumento da violência nas cercanias das favelas.

Uma prática utilizada consiste no aluguel de armamentos ociosos para a

realização de assaltos no entorno das comunidades, em troca de parte do

butim. Roubos de carros também acontecem nas áreas próximas às ocupações

irregulares quando grupos armados organizam �bondes�5 para invadir algum

território que está sob o poder de uma facção rival (Misse 2007; Ramos 2011).

1.2.2

Políticas de Combate à Violência

Entre o início da redemocratização e o �nal dos anos 2000, foram feitas

inúmeras tentativas de lidar com a gradativa perda de poder do estado

nas favelas do Rio de Janeiro. Algumas destas experiências contribuíram

para o aprendizado que culminou com a criação da política de paci�cação.

Assim, faz sentido discutir neste trabalho os principais programas que foram

4Neste tipo de ambiente é comum que pequenos con�itos resultem em agressões físicas.Em seu artigo Paes-Machado e Noronha (2002) argumentam que moradores de comunidadespobres têm que lidar com o desemprego, com condições de moradia precárias e muitas vezesacabam recorrendo ao alcoolismo. Por este motivo, estes indivíduos teriam maior propensãoà atitudes violentas

5Esta expressão é muito comum nas favelas do Rio de Janeiro e trata de um grupocomposto por um número grande de criminosos armados.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 19

desenvolvidos nos anos em questão. O Grupamento de Aplicação Prático-

Escolar (GAPE), inspirado no policiamento comunitário, foi implementado

no Morro da Providência (uma comunidade dominada por tra�cantes) entre

1991 e 1995.6 Em seguida, o modelo foi estendido para alguns bairros de classe

média da cidade como Urca, Laranjeiras e Copacabana (Albernaz 2007; Soares

et al 2012; Muniz et al 1997; Carneiro 1999).

Em 1995, Marcello Alencar assumiu o governo do estado do Rio de Ja-

neiro e implementou uma grati�cação por bravura no combate. Esta política

garantia premiações para agentes de segurança pública com base no número

de criminosos mortos em con�itos com a polícia. O último programa que deve

ser destacado foi iniciado na gestão de Anthony Garotinho (1999-2002) e con-

tinuado durante o governo de Rosinha Garotinho (2003-2006). O Grupamento

de Policiamento em Áreas Especiais (GPAE) tinha o objetivo de estabelecer

unidades de policiamento comunitário em algumas favelas do Rio de Janeiro.

O primeiro foi fundado em 2000 nas comunidades do Cantagalo e do Pavão-

Pavãozinho. Posteriormente o modelo foi replicado em diversas ocupações irre-

gulares do estado (Soares e Sento-Sé 2000; Albernaz 2007; Misse e Paes 2010;

Veloso e Ferreira 2008; Banco Mundial 2012; Soares et al 2012; Arias e Ungar

2009; Caldeira 2001; Zaverucha 2001; Carneiro 2012; Carneiro 2010).

A literatura acerca dos programas descritos acima a�rma que estas

tentativas não conseguiram reduzir a violência observada no Rio de Janeiro.7

É verdade que houve uma melhoria nos indicadores de segurança da cidade

a partir do início da década de 2000. Por exemplo, a taxa de homicídio do

município que era de 62,8 por 100.000 habitantes em 2002 caiu para 41,9

por 100.000 habitantes em 2005 (Waisel�sz 2012). Porém, as explicações que

têm sido oferecidas para explicar este comportamento sugerem que a redução

advém de outros fatores como disseminação do bolsa família (Chioda et al

2010) e mudanças demográ�cas (Mello e Schneider 2007).

Pode-se dizer que o insucesso das estratégias adotadas no Rio de Janeiro

decorre do fato que mantiveram-se inalteradas as seguintes características da

polícia do estado: o treinamento de tradição militarista focado principalmente

6Para uma descrição recente e detalhada acerca do policiamento comunitário ver Oliver(2001).

7Existe evidência anedótica de que a grati�cação por bravura implementada durantea gestão do governador Marcello Alencar foi relativamente bem sucedida em reduzir osíndices de criminalidade observados no Rio de Janeiro. No entanto, a violência policialaumentou signi�cativamente no período. Por este motivo, o candidato perdeu apoio daopinião pública. O mesmo tipo de análise sugere que os GPAE tiveram sucesso no combate aotrá�co durante um curto período de tempo. Estudos mais aprofundados destas experiênciasseriam necessários para obter resultados mais conclusivos acerca do impacto destes projetosna violência.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 20

na preparação para o con�ito, a remuneração insu�ciente diante dos riscos e

tentações existentes, a falta de cooperação entre as instituições de combate ao

crime (observando-se muitos casos de rivalidade entre estas unidades), a falta

de preocupação com o planejamento na alocação dos efetivos, o baixo grau

de monitoramento dos agentes e o pequeno número de punições em casos de

transgressão. Por um lado, este quadro resulta em agentes de segurança pública

violentos, dada a cultura militarista transmitida nos treinamentos e os custos

reduzidos do uso desproporcional da força. Por outro lado, esta situação gera

um incentivo à corrupção, em função dos salários reduzidos e da impunidade

em caso de desvios de conduta (Carneiro 2010; Tierney 2012; Soares 2000;

Soares e Sento-Sé 2000; Soares 2002; Soares et al 2012; Banco Mundial 2012).

Um exemplo de prática comumente utilizada pelos policiais do Rio de

Janeiro é a invasão de favelas sob o pretexto de busca por criminosos. Durante

estas operações ocorrem trocas de tiros entre agentes do estado e tra�cantes

(podendo resultar na morte de vítimas inocentes), arrombamentos de portas

de residências, prisões de indivíduos caminhando sem carteira de identidade e

extorsões de moradores mediante ameaças de prisão. Outra atividade ilícita é

a cobrança de taxas para não interferir no trá�co de drogas.8 Nestes casos é

comum que negociações frustradas terminem em confrontos entre os membros

dos grupos armados e os policiais (Lessing 2013; Silva et al 2004; Penglase 2008;

Prado et al 2012; Soares et al 2005; Leeds 1996). Assim, pode-se dizer que os

órgãos de segurança pública são responsáveis por grande parte da violência

observada no Rio de Janeiro. Por exemplo, Lessing (2013), argumenta que

cerca de 92% das disputas armadas ocorridas na cidade no ano de 2007 podem

ser classi�cadas como con�itos entre marginais e o�ciais.

1.2.3

A Política de Paci�cação

Em 2006, o candidato Sérgio Cabral foi eleito para ocupar o cargo de

governador do Rio de Janeiro. Preocupado com a falta de segurança incentivou

a criação de um grupo de estudos dentro da secretaria de segurança pública,

com a incumbência de desenvolver estratégias para lidar com os elevados níveis

de violência observados no estado. Estes especialistas chegaram à conclusão de

que a situação só seria resolvida com a retomada dos territórios dominados

pelos grupos armados (Banco Mundial 2012; Felbab-Brown 2011; Carneiro

2012).

8Por exemplo, jornais apuraram que agentes recebiam 3000 reais por dia de bandidos daRocinha para não intervir nos pontos de venda da favela em 1997.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 21

Em novembro de 2008 um con�ito entre policiais e tra�cantes culminou

na invasão do morro Santa Marta. Em dezembro daquele ano foi inaugurada

a primeira UPP no local. O projeto piloto foi bem avaliado pelo governo, pela

imprensa e pela opinião pública. Isto motivou a ampliação do programa (Banco

Mundial 2012; Felbab-Brown 2011; Carneiro 2012). As novas invasões focaram

na Zona Sul (que é a região turística da cidade), nos bairros da Zona Norte

próximos ao estádio do Maracanã e nos bairros da Zona Norte por onde passam

as vias de acesso ao aeroporto. Desta forma, parece evidente que a seleção dos

locais foi fortemente in�uenciada pela necessidade de oferecer segurança para

a realização da Copa do Mundo e dos Jogos Olímpicos.9

A Figura 1.1 apresenta a distribuição geográ�ca das cerca de 150 comuni-

dades paci�cadas entre novembro de 2008 e dezembro de 2012. Neste período,

foram inauguradas 30 UPPs, contendo quase 8000 policiais e atendendo a uma

população de cerca de 400.000 indivíduos. A Figura 1.2 fornece quatro medidas

diferentes do tamanho do programa para todos os anos entre 2008 e 2012.10

Até 2014 o governo do estado espera atingir o número de 40 UPPs, contendo

cerca de 12.000 policiais e atendendo a cerca de 750.000 indivíduos (Banco

Mundial 2012; Felbab-Brown 2011).

Vale destacar algumas das características do projeto de retomada das

favelas. Os o�ciais alocados nas comunidades invadidas recebem treinamento

em policiamento comunitário, são recém contratados pela corporação e têm

garantia de um soldo maior (fornecido pela prefeitura). A idéia é que estes

agentes sejam menos suscetíveis à corrupção e menos propensos ao uso da

violência. É importante ressaltar que o programa não tem o objetivo de

acabar com o trá�co de drogas. O próprio secretário de segurança pública

deu declarações para a imprensa com o intuito de esclarecer este ponto. O

necessário, segundo o chefe das instituições de combate ao crime do estado, é

retirar o bandido armado das ocupações irregulares do Rio de Janeiro (Banco

Mundial 2012; Ramos 2011; Henriques e Ramos 2011; Oliveira 2007).

Em geral, a paci�cação de uma comunidade segue quatro etapas. No pri-

meiro momento tropas de elite da polícia, realizam uma operação coordenada

para a retomada do território (em alguns casos esta etapa envolve cooperação

com as Forças Armadas). Na segunda fase as equipes especiais permanecem

9O decreto de número 42.787 de 6 de janeiro de 2011 regulamenta, de maneira formal, aestratégia de paci�cação.

10As quatro medidas são o número de delegacias com UPP, a população das comunidadescom UPP, a área em quilômetros quadrados das favelas com UPP e o número de policiaisnas favelas com UPP. Esta pesquisa classi�cou delegacias com UPP de acordo com o sítioo�cial do Governo do Estado do Rio de Janeiro a respeito do programa. A informação estádisponível em �http://www.upprj.com/�.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 22

responsáveis por patrulhar o local, visando coibir reações por parte dos tra�-

cantes. Na terceira etapa um batalhão de polícia é inaugurado na comunidade,

�cando responsável pelo policiamento da área. Esta base de operações recebe

o nome de UPP. Por �m, ocorre um �choque de ordem� que procura lidar com

o elevado grau de informalidade existente nas regiões paci�cadas (Banco Mun-

dial 2012; Carneiro 2012; Ramos 2011). Paralelamente à ocupação policial é

implementada a UPP Social. Este projeto tem o objetivo de identi�car as de-

mandas da população local e coordenar a oferta de bens e serviços por parte do

estado, do setor privado e da sociedade civil. Desta maneira, os formuladores

da estratégia de expulsão dos grupos armados, procuram garantir a sustenta-

bilidade de longo prazo da política (Henriques e Ramos 2011; Banco Mundial

2012).11

A estratégia de paci�cação tem sido vista no Brasil e no exterior como

uma tentativa mais promissora, do que as desenvolvidas em governos ante-

riores, para resolver o problema de segurança pública do Estado do Rio de

Janeiro. Existem pelo menos quatro razões para que o programa tenha maior

credibilidade. Primeiro, o projeto possui metas mais realistas do que as estipu-

ladas em ocasiões anteriores. Um exemplo é o reconhecimento de que as UPPs

não vão acabar com o trá�co de drogas, devendo focar em retirar os bandidos

armados das áreas bene�ciadas. Segundo, existe uma preocupação em treinar

os agentes alocados para as favelas nas práticas de policiamento comunitário.

Um dos motivos para o fracasso de experiências anteriores foi a tentativa de

exigir, que o�ciais treinados de acordo com uma cultura militarizada, realizas-

sem um trabalho cujo sucesso dependia da interação com o público. Terceiro,

houve a preocupação de implementar uma agenda de desenvolvimento social.

Este aspecto demonstra o reconhecimento de que o crime e a violência são de-

correntes da falta de oportunidades dos moradores das comunidades pobres do

Rio de Janeiro. Quarto, os formuladores da política foram bem sucedidos em

demonstrar a importância da manutenção da ordem para grandes empresários

o que garantiu apoio destes indivíduos ao programa (Banco Mundial 2012).

Antes de prosseguir, vale destacar outra estratégia de combate ao crime

implementada durante a gestão do governador Sérgio Cabral. O Sistema Inte-

grado de Metas (SIM), adotado em 2009, mede o desempenho das diferentes

unidades policiais a partir de um conjunto de indicadores. Grati�cações são

oferecidas com base na redução no nível destas variáveis.12

11Note que a UPP Social foi criada em agosto de 2010 pelo governo do estado do Rio deJaneiro, mas que o programa foi transferido para o governo do município do Rio de Janeiroem janeiro de 2011.

12Vale ressaltar que a criação do SIM não representa um problema para a estratégia deidenti�cação adotada neste trabalho já que o sistema afeta todas as unidades de polícia do

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 23

1.3

Descrição dos Dados

Este estudo utiliza três bases diferentes. Dois destes bancos de dados

são fornecidos pelo Instituto de Segurança Pública (ISP), que faz parte das

instituições de combate ao crime comandadas pelo governo do estado do

Rio de Janeiro. O terceiro conjunto de informações é disponibilizado pelo

Disque-Denúncia. Esta instituição é uma ONG responsável por uma central de

atendimento que funciona 24 horas por dia, todos os dias da semana. Ligações

recebidas pela organização são anônimas e não são gravadas. As denúncias são

repassadas diretamente para a polícia. Indivíduos são encorajados a ligar para

prestar queixa acerca de qualquer tipo de ocorrência. Assim, o serviço recebe

chamadas referentes à crimes hediondos, como homicídios e sequestros, mas

também é utilizado para tratar de pequenos delitos, como atos de vandalismo e

furtos. Esta instituição recebe um número reduzido de denúncias de indivíduos

que moram fora cidade do Rio de Janeiro.

O primeiro arquivo, contendo estatísticas o�ciais, que é analisado neste

trabalho possui 36 variáveis referentes à ocorrências observadas em 30 comuni-

dades paci�cadas. Estes dados são mensais e tratam do período entre janeiro

de 2007 e dezembro de 2012. Os casos foram alocados por favela a partir do

endereço das denúncias registradas nas delegacias. Note que só foi possível

estabelecer esta relação depois da paci�cação, dado que não existia um cadas-

tro de endereços das comunidades antes da ocupação policial. Os censos de

2000 e 2010 contêm a população de todas as favelas do estado do Rio de Ja-

neiro. Assim, obteve-se a população das áreas com UPP para estes dois anos.

Em seguida, utilizou-se a metodologia de interpolação desenvolvida pelo IBGE

para determinar a população mensal de cada comunidade. Este procedimento

é descrito em detalhe no Apêndice A.

O ISP oferece uma segunda base de dados que agrega as ocorrências no

nível da delegacia de polícia. Estes casos são classi�cados de acordo com 38

categorias distintas (muito semelhantes às 36 encontradas no banco de infor-

mações das favelas). As estatísticas o�ciais são disponibilizadas mensalmente

desde maio de 2002, mas este trabalho foca no período entre janeiro de 2005

e dezembro de 2012.13 Existem 142 unidades de polícia no estado do Rio de

estado do Rio de Janeiro. Até o momento nenhum estudo procurou determinar o impactodeste programa sobre o crime e a violência. Mais informações a respeito deste projeto podemser obtidas no decreto número 41.931 de 25 de junho de 2009.

13Este período foi escolhido por não apresentar mudanças na classi�cação dos dados dedelegacias.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 24

Janeiro sendo 39 localizadas na capital.14 A partir do ARCGIS realizou-se

uma correspondência entre os setores censitários dos censos de 2000 e de 2010

e as áreas de responsabilidade das delegacias do estado do Rio de Janeiro.15

A partir deste emparelhamento calculou-se a população residente no territó-

rio de todas as delegacias do estado nestes dois anos. Em seguida, a mesma

metodologia de interpolação descrita no Apêndice A foi utilizada para obter a

população mensal neste caso.

As informações coletadas pelo Disque-Denúncia contêm queixas feitas

entre janeiro de 2007 e dezembro de 2012, acerca dos con�itos entre facções e

do uso ilegal de armas, nas favelas cidade do Rio de Janeiro. A partir do geo-

posicionamento destas denúncias foi possível focar apenas naquelas situadas

nas 30 UPPs consideradas neste trabalho. Em seguida, realizou-se a agregação

destas ocorrências para torná-las compatíveis com as variáveis contidas na

base de favelas. Em função do grande número de ligações feitas para o Disque-

Denúncia no município como um todo, optou-se por não realizar o mesmo tipo

de procedimento para a base de delegacias.

Os dados do Disque-Denúncia têm inúmeras vantagens. Em primeiro

lugar, esta instituição contêm informações acerca dos con�itos entre facções

e do uso ilegal de armas, que não aparecem nas estatísticas o�ciais fornecidas

pelo ISP. Estas categorias ajudam a compreender de forma mais detalhada

os efeitos da paci�cação sobre a violência. Em segundo lugar, o Disque-

Denúncia não tem incentivo para manipular os dados de crime já que não

é diretamente responsável pela segurança pública. Em terceiro lugar, dado

que queixas prestadas a esta organização são anônimas, indivíduos podem se

sentir menos ameaçados de realizar denúncias em comparação com os registros

o�ciais que têm que ser feitos presencialmente nas delegacias policiais.

Os setores censitários da cidade do Rio de Janeiro, contidos no censo de

2010, são utilizados para gerar a Tabela 1.1. Esta tabela apresenta estatísticas

descritivas para favelas e para outras áreas da cidade.16 Note que estas

categorias foram divididas em localidades com e sem UPP. Em geral, os

números indicam que favelas paci�cadas são semelhantes às comunidades

não invadidas pela polícia. Por exemplo, aproximadamente 91% dos chefes

de domicílio de favelas com UPP são alfabetizados. Semelhantemente, cerca

14É importante ressaltar que 6 delegacias foram inauguradas no período considerado nestapesquisa e foram agregadas com as delegacias de polícia que existiam antes da divisão. Umaexplicação detalhada deste procedimento, contendo a lista inicial das delegacias e o conjunto�nal de unidades consideradas, pode ser encontrada no Apêndice B.

15O apêndice B descreve a procedimento utilizado para estabelecer a relação entre ossetores censitários e os territórios das delegacias

16As outras áreas da cidade compreendem setores censitários da capital que não foramclassi�cados como favelas.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 25

de 92% destes indivíduos são alfabetizados nas comunidades não paci�cadas.

Alternativamente outras áreas da capital com e sem UPP são distintas.

Por exemplo, aproximadamente 88% dos domicílios das outras áreas não

paci�cadas da cidade, têm acesso a rede de esgoto. Este número é de cerca

de 94% nos setores que não são classi�cados como favelas e que estão nas

cercanias de comunidades invadidas pela polícia.

A Tabela 1.2 apresenta estatísticas descritivas de todas as variáveis de

crime consideradas no presente estudo. Os números contidos na primeira coluna

são referentes às favelas e os valores fornecidos na segunda são obtidos a partir

dos dados de delegacias. Em ambos os casos apresenta-se a taxa média mensal

por 100.000 habitantes e o erro-padrão, para cada tipo de ocorrência. Por um

lado, pode-se perceber que a taxa de homicídio mensal é de 5,8 por 100.000

habitantes nas favelas da amostra (o erro-padrão neste caso é de 0,96). Por

outro lado, observa-se que este tipo de crime é menos comum no restante da

cidade. A taxa de homicídio mensal é de aproximadamente 4,3 por 100.000

habitantes nas delegacias (o erro-padrão neste caso é de 0,47).17 Note que, as

comunidades carentes são mais violentas. Porém, as outras áreas da cidade

estão mais sujeitas aos crimes contra o patrimônio. As duas últimas variáveis

contidas na Tabela 1.2 são geradas a partir dos dados do Disque-Denúncia.

Estas estatisticas só estão disponíveis, no presente estudo, na base de favelas.

1.4

Estratégia Empírica

A seção de contexto institucional explicou que a paci�cação é realizada

em quatro etapas. Um dos estágios cruciais do programa é o momento em

que os agentes de segurança pública ocupam as favelas. Todos os resultados

apresentados neste trabalho consideram que o tratamento começa a partir do

mês da invasão policial. Vale ressaltar que foram estimadas especi�cações, não

incluídas nesta pesquisa, admitindo que o tratamento tem início a partir do

anúncio da próxima comunidade a ser paci�cada. Outras regressões, também

não fornecidas neste estudo, obtiveram o efeito do programa a partir da inaugu-

ração da UPP. Os impactos encontrados utilizando o anúncio e a inauguração

não são tão expressivos quanto os obtidos ao assumir que o tratamento começa

com a invasão e portanto não estão incluídos nesta pesquisa..

O método de diferenças em diferenças é utilizado para determinar o efeito

da paci�cação sobre a violência e a atividade policial focando tanto na base de

17O leitor deve lembrar que as delegacias compreendem tanto territórios de favela quantooutras áreas do município.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 26

delegacias quanto nos dados de favelas. Por um lado, as variáveis consideradas

para analisar o impacto da invasão policial na violência são: homicídios, autos

de resistência, con�itos entre facções e uso ilegal de armas (as duas últimas

só aparecem na base de favelas). Por outro lado, para estudar o efeito das

UPPs sobre a atividade policial são selecionadas as seguintes variáveis: prisões,

apreensões de drogas e apreensões de armas.

Todas as variáveis dependentes mencionadas são não-negativas, discretas

e possuem grande massa em zero. Desta maneira, podem ser classi�cadas

como variáveis de contagem.18 Neste contexto, optou-se por utilizar regressões

de poisson dado que garantem a consistência dos parâmetros obtidos. Uma

descrição detalhada deste método de estimação pode ser encontrada em

Cameron e Trivedi (1998).19 Especi�camente, o modelo preferido, estimado

para a base de favelas, é descrito pela equação 1-1 abaixo.

ln(cit) = β0 + β1tratit + αi + πt + µit+ ln(popit) (1-1)

Onde cit representa a variável dependente de interesse na favela i no

mês t, tratit é uma dummy igual a 0 para a favela i antes da invasão policial

e igual a 1 para esta comunidade depois da paci�cação, αi é um efeito �xo

por favela, πt é um efeito �xo por ano-mês, µit é uma tendência linear por

comunidade e ln(popit) é o logaritmo da população da favela i no mês t. Todas

as especi�cações adotam a restrição de que o parâmetro associado ao ln(popit)

deve ser igual a 1, que é equivalente a considerar a taxa da variável dependente

(Osgood 2000). O erro-padrão é agrupado (clustered) por favela para lidar com

o problema de correlação serial dos erros.

Modelos alternativos que não incluem as tendências lineares por favela,

µit, ou que adicionam tendências quadráticas por comunidades, µit2, também

são estimados no presente trabalho. No entanto, as especi�cações preferidas

são as que contêm somente as tendências lineares. Por um lado, estes modelos

têm a vantagem de controlar por uma potencial evolução distinta do crime

e da violência entre as diferentes delegacias, antes da paci�cação. Por outro

lado, o número de variáveis incluídas no vetor de controles destas regressões

não chega a saturar o modelo.20

18Variáveis de contagem é uma tradução utilizada neste trabalho para o termo count

variables, de origem inglesa.19Exemplos recentes de artigos que utilizam modelos de poisson para analisar o crime e a

violência são Card e Dahl (2011) e Gonzales-Navarro (2012).20Para uma discussão acerca das vantagens e desvantagens associadas à inclusão de

tendências por unidade de observação, no conjunto das variáveis explicativas, ver Neumarket al (2013). Note que aquele artigo trata deste tema ao estudar a relação entre o saláriomínimo e o desemprego.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 27

Especi�cações semelhantes às descritas pela Equação 1-1 são estimadas

com os dados das delegacias, com a amostra restrita apenas às 22 delegacias

cujo território possui pelo menos uma UPP. O objetivo de analisar esta

amostra restrita é focar no impacto da invasão policial tanto no interior, quanto

nas redondezas das favelas paci�cadas. Neste caso, considera-se três medidas

diferentes da invasão policial. Primeiramente, utiliza-se uma indicadora da

paci�cação. Esta variável é igual a 1 a partir do mês em que a primeira

favela do território de uma determinada delegacia é invadida pela polícia

para implementação de uma UPP.21 Em seguida, dado que uma delegacia

pode conter mais de uma comunidade paci�cada, optou-se pela estimação de

modelos contendo variáveis de tratamento contínuas, com o intuito de captar

a variação na margem intensiva. São consideradas duas medidas alternativas:

a porcentagem da população de favelas, morando em áreas paci�cadas e a

porcentagem da área de favelas, em que existe uma UPP.22

Neste trabalho, os modelos preferidos para analisar os dados de delegacia

são justamente os que utilizam as variáveis de tratamento contínuas. Os resul-

tados obtidos em ambos os casos são qualitativamente parecidos. Portanto, são

apresentados somente os efeitos estimados a partir de especi�cações que con-

sideram a porcentagem da população de favelas, residindo em territórios com

UPP, como medida de intensidade de tratamento.23 O problema da especi�ca-

ção que analisa a atividade policial e a violência somente nas 22 delegacias com

UPP é a falta de um grupo de controle que sirva como proxy de como deveria

ser a evolução destas variáveis na ausência da paci�cação. Para lidar com esta

di�culdade são estimadas especi�cações semelhantes as descritas na Equação

1-1, porém contendo as delegacias paci�cadas e não paci�cadas da cidade do

Rio de Janeiro. Neste caso, as delegacias sem UPP do município servem como

grupo de controle.

Existem três tipos de fatores que não permitem interpretar os resultados

obtidos neste trabalho como sendo evidência causal do impacto da paci�cação.

Em primeiro lugar, favelas não foram escolhidas aleatoriamente para serem

invadidas pela polícia. Por um lado, se comunidades em que tra�cantes já vi-

nham perdendo poder foram paci�cadas primeiro, os coe�cientes apresentados

neste estudo superestimam o efeito das UPPs. Por outro lado, se as invasões

21Para determinar as favelas paci�cadas contidas no território de cada delegacia esteestudo segue o site das UPPs mantido pelo governo do estado do Rio de Janeiro, que podeser encontrado no link �http://www.upprj.com/�

22Uma descrição mais detalhada do procedimento adotado para criar as medidas deintensidade de tratamento desta pesquisa pode ser encontrada no Apêndice C.

23Os resultados das especi�cações que consideram a porcentagem da área da delegacia ipaci�cada até o mês t, como variável de tratamento, podem ser obtidos mediante requisiçãopara o autor deste trabalho.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 28

policiais focaram inicialmente em comunidades em que a violência estava au-

mentando, os parâmetros encontrados nesta pesquisa subestimam o impacto

das UPPs.

Para analisar as tendências da atividade policial e da violência antes

da paci�cação, os grá�cos da Figura 1.3 apresentam a taxa média tanto de

prisões quanto de autos de resistência para delegacias com e sem UPP, ao

longo do tempo. Além disso, realiza-se uma análise de evento. Na Figura 1.4,

são apresentados coe�cientes associados a indicadoras trimestrais, estimados a

partir de uma regressão de poisson contendo uma janela de 27 meses em torno

da paci�cação.24 Os intervalos de con�ança também são incluídos nos grá�cos

desta �gura. Independentemente do método considerado, seja ele a análise de

evento ou a comparação de taxas médias entre delegacias com e sem UPP,

observa-se tendências semelhantes para a violência e a atividade policial antes

da paci�cação. Adicionalmente, veri�ca-se em ambas as �guras uma redução

da violência e um aumento da atividade policial, posteriormente à invasão para

implementação de uma UPP.

A segunda preocupação é que a invasão de favelas violentas pela polícia

pode resultar na migração de tra�cantes para outros territórios. Dell (2013)

mostra que a estratégia de combate ao trá�co adotada no México acarretou

em um deslocamento geográ�co expressivo de rotas de comércio de drogas e de

criminosos. Se esta realocação ocorresse dentro da cidade, a violência provavel-

mente aumentaria nas delegacias sem UPP do município. Alternativamente, se

a atuação da polícia nos territórios paci�cados inibe o trá�co na cidade como

um todo, poderia haver uma redução da violência mesmo nas delegacias não

paci�cadas do município. Neste caso, é possivel que haja migração de tra�-

cantes para cidades próximas ao município do Rio de Janeiro. Portanto, existe

risco de que a paci�cação afete o grupo de controle adotado em algumas das

principais especi�cações deste estudo, delegacias sem UPP da cidade.

Para lidar com o risco de deslocamento geográ�co são estimados dois mo-

delos alternativos. Em primeiro lugar, compara-se delegacias paci�cadas com

outras distantes do município do Rio de Janeiro (este grupo de controle, cons-

tituído por territórios afastados da cidade, será chamado daqui em diante de

delegacias do resto do estado). Em segundo lugar, são estimadas especi�cações

para veri�car se há deslocamento geográ�co da violência tanto para delegacias

sem UPP da cidade quanto para aquelas próximas do município (os territórios,

localizados nas cercanias da cidade do Rio de Janeiro serão chamados no res-

tante deste estudo de delegacias da Baixada). A Figura 1.5 contém um mapa

24O Apêndice D realiza uma descrição detalhada das regressões de poisson estimadas paragerar a Figura 1.4.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 29

indicando a posição geográ�ca das delegacias com UPP, sem UPP, da Baixada

e do resto do estado.

O terceiro tipo de problema que pode afetar os principais parâmetros

estimados neste estudo é referente aos dados o�ciais produzidos pelo ISP. Por

um lado, existe risco de que ocorram erros de medida, dado que só são incluídos

crimes em que a vítima comparece a delegacia de polícia para registrar a

ocorrência. Logo, as informações disponibilizadas pelos órgãos de segurança

pública do estado estão sujeitos à subnoti�cação. Por outro lado, pode haver

manipulação das estatísticas o�ciais, já que a corrupção policial é prevalente no

Rio de Janeiro e existe um sistema de premiação por metas em vigor no estado.

Para lidar com estes problemas são utilizados dados fornecidos pelo Disque-

Denúncia. Especi�camente, considera-se as denúncias acerca dos con�itos entre

facções e as referentes ao uso ilegal de armas.

Finalmente, esta pesquisa analisa se a paci�cação implica em desloca-

mento temporal do crime ou em substituição para outros tipos de crime. Estas

duas categorias de externalidade não afetam os principais resultados obtidos

neste estudo, porém são encontradas em inúmeros artigos da literatura. Os mo-

delos utilizados para veri�car a presença destes efeitos são descritos na seção

de resultados.

1.5

Resultados

1.5.1

Paci�cação e Crimes nas Favelas

A Tabela 1.3 fornece o resultado das regressões de Poisson realizadas

utilizando a base de dados de favelas. O Painel A contém os efeitos da

paci�cação sobre medidas de atividade policial. Na coluna (1), que inclui

efeito �xo de favela e efeito �xo de ano-mês, percebe-se que a invasão está

associada a um aumento expressivo das prisões e das apreensões de drogas.

Estes resultados permanecem qualitativamente inalterados na coluna (2), que

adiciona tendências lineares por favela no vetor de controles. Mesmo a inclusão

de tendências lineares e quadráticas por favela na coluna (3) é incapaz de

alterar substancialmente os coe�cientes. As especi�cações preferidas, contidas

na coluna (2), indicam que o estabelecimento de uma UPP em uma favela

resulta em um crescimento de 295% nas prisões e de 343% nas apreensões de

drogas. Os resultados acerca das apreensões de armas variam de acordo com

o modelo considerado. Porém, em todos os casos o coe�ciente de interesse

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 30

é estatisticamente insigni�cante. A falta de efeito da paci�cação sobre as

apreensões de armas pode ser explicada pelo fato de que as invasões são

anunciadas com antecedência, logo, possibilitam a fuga de tra�cantes com suas

armas.

O Painel B apresenta os impactos da invasão sobre medidas de violência.

As duas primeiras variáveis contidas neste painel, homicídios e autos de re-

sistência, compreendem ocorrências registradas pela polícia e disponibilizadas

pelo governo do estado. Porém, os elevados níveis de corrupção, observados nos

órgãos de segurança pública do Rio de Janeiro, sugerem que os dados o�ciais

devem ser interpretados com cautela. Em decorrência deste fato, optou-se por

incluir duas variáveis fornecidas pelo Disque-Denúncia, con�itos entre facções

e uso ilegal de armas, na análise realizada no Painel B. As especi�cações pre-

feridas, apresentadas na coluna (2), mostram que a paci�cação de uma favela

resulta em uma redução de 78% nos autos de resistência e de 76% nos con�itos

entre facções. Logo, constata-se evidência de redução de violência tanto nos

dados o�ciais, quanto nas estatísticas do Disque-Denúncia.

1.5.2

Paci�cação e Crimes nas Delegacias

Na Tabela 1.4 são apresentados os resultados de regressões de Poisson

estimadas a partir dos dados de delegacias. Todas as especi�cações incluem

efeitos �xos de delegacia, efeitos �xos de ano-mês e tendências lineares por

delegacia. Na coluna (1) o objetivo é avaliar conjuntamente o impacto da

invasão policial tanto nas favelas quanto nas suas cercanias. Para isto, optou-se

por restringir a amostra para as 22 delegacias cujo território contém pelo menos

uma favela paci�cada. Neste caso, as medidas de atividade policial e violência

incluem ocorrências registradas pela polícia no interior e nas redondezas de

favelas com UPP. O Painel A mostra que a paci�cação de pelo menos uma

favela do território de uma delegacia resulta em um aumento de 95% na

apreensão de drogas. Alternativamente, o Painel B indica que a invasão policial

de pelo menos uma favela da área de uma delegacia implica em uma redução

de 12% nos homicídios e de 42% nos autos de resistência.

Os resultados fornecidos na coluna (1) sugerem que a paci�cação é

consistente com um aumento da atividade policial e uma redução da violência.

No entanto, uma política agressiva de aumento do efetivo em todas as áreas

da cidade do Rio de Janeiro poderia gerar resultados semelhantes. A coluna

(2) procura mostrar que a dinâmica da atividade policial e da violência nas

delegacias com UPP é distinta da observada nas outras delegacias do município.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 31

Para isto, considera-se uma amostra restrita às delegacias paci�cadas e não

paci�cadas da cidade do Rio de Janeiro. Os resultados apresentados no Painel

A indicam que a apreensão de drogas aumenta em 68% em delegacias invadidas

pela polícia. O Painel B mostra que a paci�cação de uma delegacia é consistente

com uma redução de 13% nos homicídios e de 42% nos autos de resistência. A

semelhança entre os coe�cientes apresentados nas colunas (1) e (2) sugere que o

aumento da atividade policial e a redução da violência ocorrem principalmente

nos territórios afetados pela política de paci�cação.

A proximidade entre delegacias com e sem UPP da cidade do Rio

de Janeiro compromete a análise realizada na coluna (2). Os parâmetros

estimados neste contexto estão sujeitos à presença de viés, em decorrência

de externalidades espaciais. Por um lado, o aumento do número de policiais

em uma área pode levar à migração de tra�cantes para territórios próximos,

resultando em coe�cientes superestimados. Por outro lado, é possivel que a

presença de UPPs em certas localidades iniba o trá�co também nas cercanias,

acarrentado em coe�cientes subestimados. Para mitigar estes efeitos a amostra

considerada na coluna (3) contém somente as delegacias paci�cadas e as

do resto do estado. A idéia é que a distância entre estes grupos funciona

para reduzir a probabilidade de ocorrência de externalidades espaciais. O

Painel A mostra que o estabelecimento de uma UPP no território de uma

delegacia implica em um crescimento de 93% na apreensão de drogas. Os

coe�cientes apresentados no Painel B indicam que a paci�cação é consistente

com uma redução de 19% nos homicídios e de 38% nos autos de resistência.

Os parâmetros contidos nas colunas (2) e (3) são similares. Isto sugere que

as externalidades espaciais têm pouco efeito sobre as delegacias sem UPP da

cidade do Rio de Janeiro.

A variável independente de interesse, considerada nas três primeiras

colunas da Tabela 1.4, é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a

polícia invade a primeira favela do território de uma determinada delegacia,

para a instalação de uma UPP. No entanto, inúmeras favelas podem existir na

área de responsabilidade de uma mesma delegacia. Neste caso, a proporção de

favelas paci�cadas e a população afetada pode aumentar ao longo do tempo.

Para levar a intensidade de tratamento em consideração estimou-se o modelo

de Poisson descrito pela equação 1-1, utilizando a porcentagem da população

de favelas residindo em comunidades paci�cadas, como variável independente

de interesse.

As últimas três colunas da Tabela 1.4 apresentam os efeitos da paci�cação

considerando esta variável de tratamento alternativa. Os resultados obtidos

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 32

neste caso são qualitativamente semelhantes aos encontrados a partir da

utilização da indicadora da invasão policial. Um aumento da porcentagem da

população de favelas, morando em territórios com UPP, é consistente com

um crescimento da atividade policial e com uma diminuição da violência. Por

exemplo, os coe�cientes apresentados no Painel B da coluna (5) sugerem que

um aumento de 1 desvio-padrão na porcentagem da população de favelas,

residindo em comunidades paci�cadas, implica em uma redução de 32%

nos autos de resistência. Vale ressaltar que as amostras consideradas nas

colunas (4), (5) e (6) são idênticas às presentes nas colunas (1), (2) e (3),

respectivamente.

1.5.3

Deslocamento do Crime

Os principais resultados deste trabalho sugerem que a paci�cação implica

em um aumento da atividade policial e em uma redução da violência, tanto nas

delegacias quanto nas favelas. Estes efeitos indicam que o programa das UPPs

está sendo bem sucedido no seu objetivo principal, que é reduzir a violência

através de uma política de repressão aos tra�cantes armados das comunidades

pobres. Na prática a postura adotada consiste na prisão, ou combate em caso

de resistência, de bandidos armados que sejam avistados durante as rondas

realizadas pela polícia.

No entanto, existe o risco de que as UPPs acarretem em um desloca-

mento da atividade criminosa. Em primeiro lugar, é possivel que ocorra um

crescimento de crimes que servem como fonte de renda alternativa ao trá�co

de drogas, nos territórios paci�dados. Em segundo lugar, pode haver um des-

locamento geográ�co do crime, tanto para delegacias sem UPP da cidade do

Rio de Janeiro quanto para delegacias da Baixada. Finalmente, é possível que

haja variação do efeito da UPP ao longo do tempo. Por um lado, o impacto

da invasão policial pode diminuir à medida que tra�cantes adotam novas es-

tratégias de atuação. Por outro lado, a experiência adquirida por agentes de

segurança pública alocados nas favelas paci�cadas pode aumentar a e�cácia

das UPPs ao longo do tempo.

A tabela 1.5 aprensenta resultados de regressões de poisson que veri�cam

se a paci�cação implica em deslocamento para outros tipos de crimes. Em

particular, procura-se avaliar o impacto da invasão policial sobre os roubos e

furtos, que podem ajudar a mitigar os efeitos da perda de lucratividade do

trá�co de drogas. A coluna (1) considera apenas os dados de favelas. Neste

caso, constata-se que o estabelecimento de uma UPP resulta em um aumento

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 33

de 44% nos furtos. Alternativamente, percebe-se que a paci�cação implica em

uma redução de 9% nos roubos. Porém, o coe�ciente associado à está última

variável é estimado com baixo grau de precisão. Estes resultados sugerem que

criminosos substituem a violência ligada ao trá�co de drogas pelos furtos, nas

favelas paci�cadas. No entanto, é possivel que estes crimes estejam aumentando

unicamente em função de um crescimento da taxa de noti�cação, dado que a

presença da polícia nas favelas pode resultar em uma maior probabilidade de

que moradores registrem ocorrências. O presente trabalho é incapaz de excluir

esta hipótese.

As colunas (2), (3) e (4) utilizam os dados de delegacias. As favelas e suas

cercanias são o foco da análise contida na coluna (2). A amostra considerada

compreende apenas as 22 delegacias, cujo território contém pelo menos uma

comunidade paci�cada. Ambos os coe�cientes apresentados nesta coluna são

estatisticamente insigni�cantes. A comparação entre os parâmetros contidos

na coluna (1) e os fornecidos na coluna (2) sugere que o aumento de furtos, em

decorrência da invasão policial, é restrito aos territórios das favelas. A coluna

(3) foca nas delegacias com e sem UPP da cidade do Rio de Janeiro. Neste caso,

o coe�ciente associado aos furtos permanece estatisticamente insigni�cante.

Porém, o parâmetro associado aos roubos indica que a paci�cação de uma

delegacia implica em uma redução de 10% nos roubos.

O problema dos resultados apresentados na coluna (3) é a proximidade

entre as delegacias paci�cadas e não paci�cadas do município do Rio de Janeiro.

Neste contexto externalidades espaciais podem causar viés nos coe�cientes

associados a variável independente de interesse. A amostra considerada na

coluna (4) contém apenas as delegacias com UPP e as do resto de estado.

A distância entre estes dois grupos (delegacias com UPP e do resto do

estado) ajuda reduzir o risco de inconsistência dos parâmetros de interesse.

Os resultados indicam que a paci�cação não tem efeito sobre roubos e furtos.

As colunas (5), (6) e (7) estimam especi�cações inspiradas nas das colunas

(2), (3) e (4), respectivamente. A única diferença é que a variável independente

de interesse considerada nas últimas três colunas é a porcentagem de população

de favelas residindo em comunidades paci�cadas. Os resultados encontrados a

partir dos modelos que utilizam esta medida alternativa de tratamento são

mais con�áveis, dado que levam em consideração a característica gradual da

implementação do programa das UPPs.

Os parâmetros de interesse se alteram substantivamente ao utilizar a

porcentagem da população de favelas, residindo em comunidades paci�cadas,

como variável de tratamento. Em primeiro lugar, constata-se um efeito posi-

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 34

tivo e signi�cativo da invasão policial sobre os furtos, tanto no interior das

favelas quanto nas redondezas destas comunidades. Os resultados apresenta-

dos anteriormente sugeriam que a paci�cação afetava somente os furtos dentro

das comunidades. Finalmente, veri�ca-se um impacto negativo e signi�cativo

das UPPs nos roubos, independentemente amostra analisada. Os efeitos obti-

dos nos modelos anteriores, em que a variável independente de interesse era a

indicadora da paci�cação, apontavam para reduções estatisticamente insigni�-

cantes dos roubos (a única excessão advinha do coe�ciente fornecido na coluna

(3)).

A Tabela 1.6 veri�ca se há evidência de deslocamento geográ�co do

crime para outras regiões da cidade do Rio de Janeiro, em decorrência da

invasão policial. Para realizar esta análise compara-se a incidência de crimes

nas delegacias não paci�cadas do município com a incidência de crimes no

resto do estado. As variáveis dependentes utilizadas são os roubos, os furtos,

os homicídios e os autos-de-resistência. O procedimento adotado consiste em

considerar as delegacias sem UPP da cidade como o grupo de tratamento e as

do resto do estado como grupo de controle.

Todos os coe�cientes apresentados na Tabela 1.6 foram obtidos a partir

de regressões de poisson. Nas colunas ímpares a variável independente de

interesse é uma interação entre uma indicadora das delegacias não paci�cadas

do município e uma medida da intensidade do tratamento. Dado que a política

de invasão policial das favelas começou no �nal de 2008, optou-se por utilizar o

valor total da porcentagem da população de favelas residindo em comunidades

com UPP de 2009 até 2012, como variável de intensidade do tratamento.

O procedimento adotado nas colunas pares é diferente do implementado nas

ímpares. Neste caso, realizou-se a estimação de coe�cientes distintos para todos

os anos entre 2009 e 2012.

Os resultados fornecidos na Tabela 1.6 não permitem determinar o

efeito da paci�cação sobre o deslocamento do crime para as delegacias sem

UPP do município. A maior parte dos coe�cientes encontrados nesta tabela

são estatisticamente insigni�cantes. As únicas exceções são os parâmetros

apresentados nas colunas (4), (6) e (8), para o ano de 2012. No entanto, os

efeitos obtidos nestas colunas são con�itantes. Por um lado, a invasão policial

reduz os furtos e os homicídios, em 2012, nas delegacias não paci�cadas do

município. Por outro lado, a paci�cação aumenta os autos de resistência, em

2012, nas delegacias da cidade que não têm UPP.

A Tabela 1.7 procura avaliar os efeitos da paci�cação sobre o desloca-

mento do crime para a Baixada. Para isto, adota-se um método semelhante ao

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 35

utilizado na Tabela 1.6. Porém, considera-se as delegacias da Baixada como

grupo de tratamento e as do resto do estado como grupo de controle. A maior

parte dos coe�cientes apresentados é estatisticamente insigni�cante. Porém, os

parâmetros contidos nas colunas (3) e (4) sugerem que a paci�cação resulta

em uma redução dos furtos na Baixada. Este efeito advém principalmente do

ano de 2012. Em geral, os resultados apresentados na Tabela 1.7 são pouco

contundentes. Portanto, não é possível avaliar em que medida a paci�cação

afeta o deslocamento do crime para a Baixada.

Finalmente, este trabalho estuda a possibilidade de ocorrência de des-

locamento temporal do crime, em função da implementação das UPPs. Os

resultados desta análise aparecem na Tabela 1.8. Em todas as colunas são

consideradas quatro variáveis independentes de interesse que procuram deter-

minar como o efeito da paci�cação se altera ao longo do tempo. Por exemplo,

a primeira foca no período entre 1 e 12 meses depois da invasão e a última

veri�ca o comportamento observado entre 37 e 48 meses após a paci�cação.

Nas colunas ímpares a amostra consiste apenas das 30 favelas invadidas pela

polícia. Neste caso, o objetivo é compreender a evolução do crime nas comuni-

dades diretamente afetadas pelas UPPs. Nas colunas pares a amostra contém

somente as 22 delegacias paci�cadas da cidade do Rio de Janeiro. Logo, os pa-

râmetros apresentados netas colunas ajudam a identi�car a dinâmica do crime

no interior das favelas invadidas pela polícia e nas cercanias destas comunida-

des.25 Os resultados indicam que os efeitos das UPPs aumentam ao longo do

tempo.

1.5.4

Testes de Robustez

Esta subseção realiza testes de robustez com o intuito de veri�car em

que medida a opção pelo modelo de poisson explica os principais resultados

obtidos neste estudo. Em função disto, todas as especi�cações discutidas neste

trecho do trabalho são estimadas a partir do método de Mínimos Quadrados

Ordinários (MQO). A Tabela 1.9, que é inspirada na Tabela 1.3, foca nos

dados de favelas. A principal diferença entre as duas é referente às variáveis

dependentes utilizadas. Por um lado, em função da estimação por MQO, a

25Vale ressaltar, que também foram estimadas especi�cações contendo todas as delegaciasda cidade do Rio de Janeiro e modelos com a amostra restrita às delegacias com UPP edo resto do estado. No entanto, os efeitos são semelhantes aos obtidos apenas para as 22delegacias em que houve invasão policial. Logo, optou-se por não incluir estes resultados naTabela 1.8. Uma versão ampliada desta tabela pode ser enviada para pessoas interessadasmediante requisição por correio eletrônico.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 36

Tabela 1.9 considera o logaritmo da taxa por 100.000 habitantes das 5 primeiras

variáveis contidas na Tabela 1.3.26 Por outro lado, devido ao pequeno número

de meses com mais de 2 ocorrências optou-se por transformar as 2 últimas

variáveis dependentes da Tabela 1.3 em dummies.27

Os resultados encontrados na Tabela 1.9 são qualitativamente semelhan-

tes aos obtidos na Tabela 1.3. No Painel A encontra-se que a paci�cação de

uma favela aumenta as prisões e as apreensões de drogas. No Painel B contata-

se que a invasão policial de uma comunidade reduz os autos de resistência e os

con�itos entre fações. A Tabela 1.10 é baseada na Tabela 1.4 e, portanto, con-

sidera somente a base de delegacias. Em decorrência da utilização do método

de MQO realizou-se, na Tabela 1.10, uma transformação das variáveis depen-

dentes de interesse. Neste caso, optou-se por trabalhar com o logaritmo da

taxa por 100.000 habitantes de todas as variáveis contidas na Tabela 1.4.28 Os

parâmetros estimados no Painel A indicam que a paci�cação de uma delegacia

acarreta em um crescimento das apreensões de drogas. O Painel B sugere que

a implementação de uma UPP em uma delegacia reduz os autos de resistên-

cia. Logo, os principais resultados desta pesquisa não dependem da preferência

pelo modelo de poisson.

1.5.5

Placebo

A política de paci�cação é o foco deste estudo. As variáveis explicadas

de interesse utilizadas nas subseções acima foram escolhidas por compreender

categorias que deveriam ser afetadas pelo programa. Porém, é razoável supor

que existem ocorrências que estão menos relacionadas com a presença da

polícia. Um primeiro exemplo são as mortes no trânsito, que perfazem a maior

parte dos homicídios culposos, dado que a polícia não é responsável por multar

veículos. Logo, atitudes imprudentes podem ocorrer mesmo diante de o�ciais.

Um segundo exemplo são os acidentes de trabalho, que fazem parte das lesões

corporais culposas, dado que os agentes de segurança pública não têm a função

de �scalizar empregados e empregadores.

26Neste caso, optou-se por somar 1 às variáveis dependentes, antes de calcular o logaritmoda taxa, para evitar incorrer em perda de observações.

27Basicamente a transformação obedeceu à fórmula abaixo.

yit = yit if yit = 0yit = 1 if yit ≥ 1

28Novamente, procedeu-se com a soma de 1 às variáveis dependentes, antes de calcular ologaritmo da taxa, para evitar incorrer em perda de observações.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 37

A explicação acima sugere que a paci�cação não deveria ter efeito sobre

homicídios culposos e lesões corporais culposas. Os resultados apresentados

na Tabela 1.11 têm o objetivo de con�rmar esta hipótese. As colunas desta

tabela contêm especi�cações semelhantes às estimadas na Tabela 1.5. A única

diferença é que agora são consideradas as duas variáveis dependentes de

interesse que não deveriam ser afetadas pela invasão policial. Note que nenhum

dos parâmetros encontrados na Tabela 1.11 é estatisticamente signi�cante.

Esta constatação é consistente com a hipótese de que os principais efeitos

obtidos neste trabalho decorrem exclusivamente da implementação das UPPs.

1.6

Conclusão

Os resultados apresentados neste estudo indicam que a política de

paci�cação está sendo bem sucedida em atingir o seu principal objetivo

que é combater os grupos armados em atividade no Rio de Janeiro. Os

efeitos estimados indicam que o programa reduz as transgressões que estão

tipicamente ligadas ao domínio territorial exercido por estas organizações

criminosas. Assim, observa-se uma queda dos autos de resistência e dos

con�itos entre facções.

Os impactos discutidos acima sugerem que a estratégia de invasão

policial desenvolvida pelos órgãos de segurança pública do estado do Rio de

Janeiro oferece um modelo bem sucedido para lidar com a falta de segurança

encontrada nos centros urbanos de inúmeros países em desenvolvimento.

Um problema da paci�cação parece ser a ocorrência de um aumento de

furtos nas favelas. Este estudo não é capaz de determinar em que medida

o crescimento dos furtos decorre de um aumento na probabilidade de que

indivíduos registrem ocorrências. No entanto, é possível que o crescimento

destes crimes esteja sendo causado diretamente pelas invasões policiais. Neste

caso, modi�cações simples da estratégia podem ajudar a mitigar o aumento

dos furtos. Por exemplo, investimentos na oferta de alternativas para os jovens

dos territórios bene�ciados pelo programa das UPPs, podem contribuir para

inibir o crescimento destes delitos.

Por �m, este estudo não encontra indícios de migração de bandidos para

áreas em que não existem UPPs (tanto para as delegacias da Baixada quanto

para as não paci�cadas da cidade). Este fato é positivo dado que um dos riscos

associados à implementação de programas de repressão à grupos armados é

justamente que bandidos migrem para outros territórios. Por exemplo, em seu

estudo acerca da estratégia de combate ao trá�co de drogas no México, Dell

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 38

(2012) encontra evidência de aumento da violência em municípios que não

participaram diretamente do programa de repressão aos grupos armados.

Figura 1.1: Distribuição Geográfica das Favelas Pacificadas até Dezembro de 2012

Notas. Esta figura é gerada a partir do arquivo disponibilizado pelo IBGE que contém a localização e o formato de todas as favelas do estado do Rio de Janeiro (em 2010). O arquivo é compatível com o programa Google Earth. As comunidades pacificadas até dezembro de 2012 aparecem em verde e as não pacificadas em vermelho. O policial dourado indica a localização das delegacias de polícia.

Favelas com UPP

Favelas sem UPP

Delegacias

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 39

 

 

Figura 1.2: Diferentes Medidas da Implementação Gradual do Programa de Pacificação

Notas. Esta figura fornece quatro medidas diferentes do tamanho do programa de pacificação para todos os anos entre 2008 e 2012. O número de delegacias com UPP e o número de policiais nas favelas com UPP estão disponíveis no endereço eletrônico http://www.upprj.com/. A área de favelas com UPP e a população de comunidades com UPP são calculadas a partir dos dados do censo de 2010.

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1015

20

Núm

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2008 2009 2010 2011 20120

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2008 2009 2010 2011 2012

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2008 2009 2010 2011 2012

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 40

Figura 1.3: Impacto da Pacificação nos Autos de Resistência e nas Prisões

 

Notas. Os gráficos acima são gerados a partir dos dados de delegacias. A amostra contém apenas as delegacias da cidade do Rio de Janeiro. O painel à esquerda trata dos autos de resistência. Assim, a linha vermelha indica a taxa média anual por 100.000 habitantes deste tipo de ocorrência nas delegacias com UPP. Por outro lado, a linha azul contém a mesma informação para as delegacias sem UPP. O painel à direita pode ser interpretado da mesma maneira, porém trata das prisões.

Figura 1.4: Estudo de Evento ao Redor da Pacificação para Crimes Violentos

Notas. Os gráficos acima são gerados a partir dos dados de delegacias. A amostra contém apenas as delegacias da cidade do Rio de Janeiro. Os pontos azuis representam parâmetros associados a indicadoras trimestrais, obtidas a partir de regressões de poisson (o Apêndice E fornece uma explicação detalhada acerca destas especificações). Optou-se por indicadoras trimestrais (ao invés de mensais) para reduzir o ruído dos resultados. A indicadora do trimestre contendo o mês da invasão é omitida. As linhas vermelhas caracterizam o intervalo de confiança, ao nível de 95%, das estimativas pontuais. O painel da esquerda foca nos homicídios e o da direita nos autos de resistência.

020

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2004 2006 2008 2010 2012

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2004 2006 2008 2010 2012

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Rio sem UPP Rio com UPP

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Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)

Homicídios

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Meses Depois de Zero (Zero é o Mês Anterior à Invasão)

Autos de Resistência

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 41

Figura 1.5: Delegacias com UPP, sem UPP, da Baixada e do resto do estado

Notas. Esta figura é gerada a partir do shapefile do censo de 2010 fornecido pelo IBGE. Delegacias com UPP aparecem em verde, sem UPP em vermelho, da Baixada em azul e do resto do estado em amarelo.

Delegacias com UPP

Delegacias sem UPP

Delegacias da Baixada

Delegacias do resto do estado

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 42

Sem UPP Com UPP Diferença Sem UPP Com UPP Diferença

(1) (2) (2)-(1) (4) (5) (5)-(4)

0,92 0,91 -0,006 0,98 0,98 0,006

(0,001) (0,001) (0,002) (0,000) (0,000) (0,001)

0,53 0,54 0,002 0,55 0,52 -0,023

(0,004) (0,003) (0,005) (0,002) (0,002) (0,002)

0,16 0,17 0,008 0,11 0,09 -0,02

(0,002) (0,003) (0,004) (0,001) (0,001) (0,001)

0,18 0,20 0,011 0,15 0,14 -0,01

(0,000) (0,001) (0,001) (0,000) (0,001) (0,001)

3,31 3,31 -0,005 2,98 2,79 -0,195

(0,010) (0,014) (0,018) (0,005) (0,007) (0,008)

0,34 0,19 -0,158 0,94 0,97 0,031

(0,013) (0,011) (0,017) (0,002) (0,002) (0,003)

0,30 0,18 -0,123 0,91 0,97 0,061

(0,013) (0,011) (0,017) (0,003) (0,002) (0,004)

0,06 0,04 -0,020 0,04 0,04 0,006

(0,006) (0,005) (0,007) (0,002) (0,003) (0,003)

0,41 0,25 -0,164 0,97 0,98 0,012

(0,015) (0,012) (0,019) (0,002) (0,002) (0,003)

0,34 0,22 -0,115 0,88 0,94 0,058

(0,013) (0,012) (0,018) (0,003) (0,003) (0,005)

449,25 464,29 15,041 1273,49 1858,89 585,396

(4,106) (3,433) (5,329) (18,024) (25,262) (30,316)Número de Setores Censitários 1059 1160 4445 3531

Proporção dos Chefes de Domicílio que são Homens

Tabela 1.1: Estatísticas Descritivas de Características dos Setores Censitários – Favelas e Outras Áreas (com UPP vs sem UPP)

Favelas Outras Áreas

Proporção dos Chefes de Domícilio que são Alfabetizados

Proporção dos Domicílios com Rede Geral de Distribuição de Água

Proporção dos Domicílios com Acesso à Rede de Esgoto

Renda per Capita

Notas. As estatísticas descritivas são geradas a partir do CENSO de 2010. A amostra contém todos os setores censitários da cidade do Rio de Janeiro. Os setores censitários foram separados entre favelas e outras áreas e, posterioemente, divididos entre pacificados e não pacificados. O erro-padrão aparece entre parênteses.

Porcentagem de Negros na População

Proporção da População entre 15 e 24 Anos

Número de Moradores do Domicílio

Proporção dos Domicílios Localizados em Rua com Iluminação Pública

Proporção dos Domicílios Localizados em Rua Pavimentada

Proporção dos Domicílios em que Existe Lixo Acumulado nos Logradouros

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 43

Favelas Delegacias

(1) (2)

12,067 14,460

(1,890) (1,482)

18,007 10,871

(2,223) (1,143)

21,069 10,465

(2,447) (1,146)

5,810 4,271

(0,959) (0,472)

5,438 1,498

(0,884) (0,195)

65,795 301,767

(7,923) (43,333)

36,118 465,625

(3,865) (87,188)

3,746 n/d

(0,560) n/d

5,254 n/d

(0,697) n/d

Número de Observações 360 468

Taxa mensal de prisões (por 100.000)

Tabela 1.2: Estatísticas Descritivas das Variáveis de Crime

Taxa mensal de roubos (por 100.000)

Taxa mensal de furtos (por 100.000)

Notas. Esta tabela fornece estatísticas descritivas calculadas a partir das bases de favelas e de delegacias. As primeiras 7 variáveis são desenvolvidas a partir de dados do Instituto de Segurança Pública (ISP) e as duas últimas a partir de estatísticas do Disque-Denúncia. Os números apresentados correspondem ao ano de 2007 e à cidade do Rio de Janeiro. Em todos os casos são fornecidas taxas mensais por 100,000 habitantes. O erro-padrão aparece entre parênteses.

Taxa mensal de apreensões de drogas (por 100.000)

Taxa mensal de apreensões de armas (por 100.000)

Taxa mensal de homicídios (por 100.000)

Taxa mensal de autos de resistência (por 100.000)

Taxa mensal de conflitos entre facções (por 100.000)

Taxa mensal de uso ilegal de armas (por 100.000)

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 44

(1) (2) (3)

PAINEL A: ATIVIDADE POLICIAL

1,580 1,374 1,358

(0,155)*** (0,135)*** (0,135)***

Pseudo r-quadrado 0,603 0,620 0,627

1,644 1,487 1,268

(0,167)*** (0,126)*** (0,150)***

Pseudo r-quadrado 0,623 0,647 0,653

-0,207 0,081 0,298

(0,350) (0,446) (0,448)

Pseudo r-quadrado 0,293 0,316 0,344

Observações 2160 2160 2160

PAINEL B: VIOLÊNCIA

-0,268 -0,012 0,046(0,235) (0,276) (0,439)

Pseudo r-quadrado 0,298 0,312 0,333

-1,746 -1,496 -1,256(0,326)*** (0,575)*** (0,490)**

Pseudo r-quadrado 0,352 0,392 0,413

-1,733 -1,413 -1,443(0,641)*** (0,525)*** (0,470)***

Pseudo r-quadrado 0,367 0,399 0,436

-0,527 -0,259 -0,252(0,251)** (0,240) (0,242)

Pseudo r-quadrado 0,216 0,236 0,256

Observações 2160 2160 2160

Efeito fixo de mês X X X

Efeito fixo por favela X X X

Tendência linear por favela X X

Tendência quadrática por favela X

Tabela 1.3: Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Favelas

Variável dependente: Prisões

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre a atividade policial e a violência nas favelas . As medidas da atividade policial consideradas aparecem nas linhas do painel A e as de violência constam nas linhas do painel B. Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. A variável independente de interesse destes modelos é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a favela foi invadida para o estabelecimento de uma Unidade de Polícia Pacificadora (UPP). As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. A amostra contém 30 favelas que tiveram uma UPP estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2007 e dezembro de 2012. A coluna (1) contém apenas efeitos fixos por favela e por mês. A coluna (2) adiciona tendências lineares por favelas. A coluna (3) inclui tendências quadráticas por favela. O erro-padrão, agrupado por favela, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Variável dependente: Conflitos entre facções

Variável dependente: Apreensão de drogas

Variável dependente: Apreensão de armas

Variável dependente: Homicídios

Variável dependente: Autos de resistência

Variável dependente: Uso ilegal de armas

Tratamento: Dummy da pacificação

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 45

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

PAINEL A: ATIVIDADE POLICIAL

0,155 0,067 0,135 0,099 -0,036 0,072(0,107) (0,104) (0,096) (0,176) (0,166) (0,151)

Pseudo r-quadrado 0,576 0,655 0,414 0,575 0,654 0,413

0,670 0,520 0,659 0,687 0,472 0,665(0,196)*** (0,182)*** (0,141)*** (0,215)*** (0,179)*** (0,154)***

Pseudo r-quadrado 0,612 0,593 0,495 0,607 0,590 0,493

0,009 -0,179 0,021 -0,371 -0,505 -0,166(0,136) (0,171) (0,161) (0,366) (0,311) (0,290)

Pseudo r-quadrado 0,406 0,442 0,260 0,407 0,443 0,260

Observações 2112 3744 8448 2112 3744 8448

Efeito fixo de mês X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X

Tabela 1.4: Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacias (Painel A)

Tratamento: Dummy da pacificação Tratamento: Porcentagem da população pacificada

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre a atividade policial nas delegacias . Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. Nas colunas (1), (2) e (3) a variável independente de interesse é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a delegacia foi invadida para o estabelecimento de uma Unidade de Polícia Pacificadora (UPP). Nas colunas (4), (5) e (6) a variável independente de interesse é a porcentagem da população de favelas que conta com uma UPP. As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. A amostra completa contém 130 delegacias. Além disso, 22 delegacias contam com pelo menos uma UPP, que foi estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Todas as regressões incluem efeito fixo de delegacia, efeito fixo de mês e tendência linear por delegacia. As colunas (1) e (4) contêm apenas as 22 delegacias com UPP. As colunas (2) e (5) contêm as 39 delegacias da cidade do Rio de Janeiro, sendo que 22 destas contêm UPP e 17 não possuem UPP. As colunas (3) e (6) contêm as 22 delegacias com UPP e as 66 delegacias do resto do estado. O erro-padrão, agrupado por delegacia, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Variável dependente: Prisões

Variável dependente: Apreensão de drogas

Variável dependente: Apreensão de armas

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

46

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

PAINEL B: VIOLÊNCIA

-0,129 -0,137 -0,207 -0,281 -0,235 -0,393(0,050)*** (0,070)* (0,065)*** (0,145)* (0,152) (0,115)***

Pseudo r-quadrado 0,282 0,299 0,234 0,282 0,299 0,235

-0,552 -0,544 -0,486 -1,412 -1,126 -1,161(0,189)*** (0,192)*** (0,166)*** (0,414)*** (0,327)*** (0,328)***

Pseudo r-quadrado 0,255 0,294 0,390 0,258 0,296 0,391

Observações 2112 3744 8448 2112 3744 8448

Efeito fixo de mês X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre a atividade policial nas delegacias . Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. Nas colunas (1), (2) e (3) a variável independente de interesse é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a delegacia foi invadida para o estabelecimento de uma Unidade de Polícia Pacificadora (UPP). Nas colunas (4), (5) e (6) a variável independente de interesse é a porcentagem da população de favelas que conta com uma UPP. As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. A amostra completa contém 130 delegacias. Além disso, 22 delegacias contam com pelo menos uma UPP, que foi estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Todas as regressões incluem efeito fixo de delegacia, efeito fixo de mês e tendência linear por delegacia. As colunas (1) e (4) contêm apenas as 22 delegacias com UPP. As colunas (2) e (5) contêm as 39 delegacias da cidade do Rio de Janeiro, sendo que 22 destas contêm UPP e 17 não possuem UPP. As colunas (3) e (6) contêm as 22 delegacias com UPP e as 66 delegacias do resto do estado. O erro-padrão, agrupado por delegacia, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Tabela 1.4: Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacias (Painel B)

Tratamento: Dummy da pacificação Tratamento: Porcentagem da população pacificada

Variável dependente: Autos de resistência

Variável dependente: Homicídios

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

47

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

FavelasDelegacias com

UPP

Delegacias da cidade com e

sem UPP

Delegacias com UPP e do resto

do estado

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

0,363 0,058 0,045 0,023 0,068 0,043 0,006(0,068)*** (0,036) (0,030) (0,029) (0,034)** (0,039) (0,037)

Pseudo r-quadrado 0,597 0,930 0,928 0,872 0,930 0,928 0,872

-0,099 -0,020 -0,103 -0,046 -0,163 -0,250 -0,180(0,129) (0,044) (0,048)** (0,042) (0,081)** (0,069)*** (0,067)***

Pseudo r-quadrado 0,723 0,871 0,865 0,899 0,872 0,866 0,900

Observações 2160 2112 3744 8448 2112 3744 8448

Efeito fixo de mês X X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X X

Tabela 1.5: Substituição para Outros Tipos de Crime nas Favelas e Delegacias

Tratamento: Dummy da pacificação

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre outros crimes nas favelas e nas delegacias . Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. Na coluna (1) a unidade de análise é a favela. Neste caso, a amostra consiste das 30 favelas que tiveram um Unidade de Polícia Pacificadora (UPP) implementada entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2007 e dezembro de 2012. Nas colunas (2), (3), (4), (5), (6) e (7) a unidade de análise é a delegacia. Neste caso, a amostra completa contém 130 delegacias. Além disso, 22 delegacias contam com pelo menos uma UPP, que foi estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Nas colunas (1), (2), (3) e (4) a variável independente de interesse é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a favela (ou delegacia) foi invadida para o estabelecimento de uma UPP. Nas colunas (5), (6) e (7) a variável independente de interesse é a porcentagem da população de favelas que conta com uma UPP. As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. Todas as regressões incluem efeito fixo de favela (ou delegacia), efeito fixo de mês e tendência linear por favela (ou delegacia). As colunas (2) e (5) contêm apenas as 22 delegacias com UPP. As colunas (3) e (6) contêm as 39 delegacias da cidade do Rio de Janeiro, sendo que 22 destas contêm UPP e 17 não possuem UPP. As colunas (4) e (7) contêm as 22 delegacias com UPP e as 66 delegacias do resto do estado. O erro-padrão, agrupado por favela (ou delegacia), pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Tratamento: Porcentagem da população pacificada

Variável dependente: Furtos

Variável dependente: Roubos

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

48

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

0,356 -0,203 -0,646 1,003(0,305) (0,158) (0,483) (0,754)

-4,668 -0,498 3,611 3,804(3,727) (2,476) (5,227) (22,872)-0,130 -0,048 0,079 0,395(0,497) (0,316) (0,588) (2,411)0,160 -0,122 -0,118 -0,339

(0,308) (0,174) (0,472) (1,187)0,218 -0,249 -0,760 2,406

(0,339) (0,137)* (0,438)* (0,990)**Pseudo r-quadrado 0,878 0,878 0,820 0,820 0,246 0,247 0,427 0,428

Observações 7968 7968 7968 7968 7968 7968 7968 7968

Efeito fixo de mês X X X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X X X

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre os crimes nas delegacias não pacificadas da cidade do Rio de Janeiro. Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. Neste caso, a amostra completa contém as 17 delegacias da cidade do Rio de Janeiro que não possuem Unidade de Polícia Pacificadora (UPP) e as 66 delegacias do resto do estado. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Nas colunas (1), (3), (5) e (7) a variável independente de interesse é uma interação entre a porcentagem total da população de favelas em UPPs e uma dummy igual a 1 para as delegacias da cidade do Rio de Janeiro não pacificadas (e zero para as delegacias do resto do estado). Nas colunas (2), (4), (6) e (8) existem 4 variáveis independentes de interesse. A primeira é uma interação entre a porcentagem total da população de favelas em UPPs em 2009 (esta variável é igual a zero para os outros anos da amostra) e uma dummy igual a 1 para as delegacias da cidade do Rio de Janeiro não pacificadas (e zero para as delegacias do resto do estado). A segunda é referente à mesma interação, no entanto, substitui a porcentagem total da população de favelas em UPPs em 2009 pela mesma variável em 2010. A terceira e quarta substituem a a porcentagem total da população de favelas em UPPs em 2009 pela mesma variável em 2011 e 2012, respectivamente. As variáveis dependentes aparecem indicadas no topo das colunas. Cada célula fornece o coeficiente associado à uma variável independente de interesse. Todas as regressões incluem efeito fixo de delegacia, efeito fixo de mês e tendência linear por delegacia. O erro-padrão, agrupado por delegacia, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Porcentagem da população de favelas em UPPs entre 2009 e 2012*Dummy do resto da cidade

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2009*Dummy do resto da cidade

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2010*Dummy do resto da cidade

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2011*Dummy do resto da cidade

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2012*Dummy do resto da cidade

Tabela 1.6: Deslocamento do Crime para Delegacias não Pacificadas da Cidade

Roubos Furtos Homicídios Autos de resistência

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

49

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

0,301 -0,295 -0,209 0,075(0,256) (0,150)** (0,252) (0,874)

-4,365 -1,679 3,075 13,165(3,442) (1,795) (4,476) (21,905)-0,416 -0,080 0,371 3,658(0,439) (0,332) (0,548) (2,408)0,062 -0,199 0,083 0,079

(0,298) (0,187) (0,267) (1,257)0,175 -0,384 -0,207 1,278

(0,313) (0,160)** (0,273) (1,028)Pseudo r-quadrado 0,845 0,845 0,745 0,745 0,223 0,223 0,354 0,355

Observações 8736 8736 8736 8736 8736 8736 8736 8736

Efeito fixo de mês X X X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X X X

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre os crimes nas delegacias da Baixada. Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. Neste caso, a amostra completa contém as 25 delegacias da Baixada e as 66 delegacias do resto do estado. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Nas colunas (1), (3), (5) e (7) a variável independente de interesse é uma interação entre a porcentagem total da população de favelas em Unidades de Polícia Pacificadora (UPPs) e uma dummy igual a 1 para as delegacias da Baixada (e zero para as delegacias do resto do estado). Nas colunas (2), (4), (6) e (8) existem 4 variáveis independentes de interesse. A primeira é uma interação entre a porcentagem total da população de favelas em UPPs em 2009 (esta variável é igual a zero para os outros anos da amostra) e uma dummy igual a 1 para as delegacias da Baixada (e zero para as delegacias do resto do estado). A segunda é referente à mesma interação, no entanto, substitui a porcentagem total da população de favelas em UPPs em 2009 pela mesma variável em 2010. A terceira e quarta substituem a porcentagem total da população de favelas em UPPs em 2009 pela mesma variável em 2011 e 2012, respectivamente. As variáveis dependentes aparecem indicadas no topo das colunas. Cada célula fornece o coeficiente associado à uma variável independente de interesse. Todas as regressões incluem efeito fixo de delegacia, efeito fixo de mês e tendência linear por delegacia. O erro-padrão, agrupado por delegacia, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Tabela 1.7: Deslocamento do Crime para Delegacias da Baixada

Roubos Furtos Homicídios Autos de resistência

Porcentagem da população de favelas em UPPs entre 2009 e 2012*Dummy da Baixada

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2009*Dummy da Baixada

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2010*Dummy da Baixada

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2011*Dummy da Baixada

Porcentagem da população de favelas em UPPs em 2012*Dummy da Baixada

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

50

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

FavelasDelegacias com

UPPFavelas

Delegacias com UPP

FavelasDelegacias com

UPPFavelas

Delegacias com UPP

-0,315 -0,075 0,240 0,048 -0,324 -0,193 -1,861 -0,884

(0,074)*** (0,044)* (0,074)*** (0,045) (0,259) (0,061)*** (0,482)*** (0,191)***

-0,512 -0,193 0,037 0,073 -0,627 -0,113 -2,820 -1,323

(0,128)*** (0,074)*** (0,091) (0,091) (0,279)** (0,105) (0,634)*** (0,301)***

-0,720 -0,384 -0,204 0,071 -0,773 -0,210 -3,773 -1,943

(0,258)*** (0,113)*** (0,186) (0,134) (0,381)** (0,201) (1,638)** (0,579)***

-1,009 -0,541 -0,390 0,048 -0,947 -0,258 -18,582 -3,548

(0,282)*** (0,195)*** (0,134)*** (0,179) (0,711) (0,237) (0,808)*** (0,767)***

Pseudo r-quadrado 0,726 0,873 0,598 0,930 0,314 0,282 0,399 0,261

Observações 2160 2112 2160 2112 2160 2112 2160 2112

Efeito fixo de mês X X X X X X X X

Efeito fixo por delegacia X X X X X X X X

Tendência por delegacia X X X X X X X X

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação ao longo do tempo. Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. Estes modelos consideram 4 variáveis independentes de interesse. A primeira é uma dummy igual a 1 entre 1 e 12 meses depois da invasão para implementação da primeira Unidade de Polícia Pacificadora (UPP) na área da delegacia (esta variável é igual a zero para todos os outros meses). As demais variáveis são idênticas, porém a segunda, terceira e quarta são iguais a 1 respectivamente entre 13 e 24 meses, 25 e 36 meses e 37 e 48 meses depois da invasão para a implementação da primeira UPP da área da delegacia. As variáveis dependentes aparecem indicadas no topo das colunas. Cada célula fornece o coeficiente associado à uma variável independente de interesse. Nas colunas (1), (3), (5) e (7) a unidade de análise é a favela. Neste caso, a amostra consiste das 30 favelas que tiveram uma UPP implementada entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2007 e dezembro de 2012. Nas colunas (2), (4), (6) e (8) a unidade de análise é a delegacia. Neste caso, a amostra contêm apenas as 22 delegacias com UPP. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Todas as regressões incluem efeito fixo de delegacia (ou favela), efeito fixo de mês e tendência linear por delegacia (ou favela). O erro-padrão, agrupado por delegacia (ou favela), pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Dummy de 1 a 12 meses depois da invasão

Dummy de 13 a 24 meses depois da invasão

Dummy de 25 a 36 meses depois da invasão

Dummy de 37 a 48 meses depois da invasão

Tabela 1.8: Deslocamento Temporal do Crime

Roubos Furtos Homicídios Autos de resistência

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

51

(1) (2) (3)

PAINEL A: ATIVIDADE POLICIAL

0,629 0,643 0,624

(0,082)*** (0,097)*** (0,101)***

R-quadrado 0,808 0,829 0,837

0,758 0,796 0,681

(0,103)*** (0,110)*** (0,124)***

R-quadrado 0,757 0,788 0,797

-0,003 -0,019 -0,039

(0,075) (0,087) (0,088)

R-quadrado 0,692 0,713 0,723

Observações 2160 2160 2160

PAINEL B: VIOLÊNCIA

-0,004 -0,003 0,016(0,031) (0,038) (0,044)

R-quadrado 0,868 0,881 0,884

-0,090 -0,081 -0,100(0,027)*** (0,028)*** (0,029)***

R-quadrado 0,871 0,883 0,886

-0,117 -0,070 -0,085(0,048)** (0,026)** (0,031)**

R-quadrado 0,152 0,200 0,212

-0,023 0,005 -0,011(0,054) (0,065) (0,062)

R-quadrado 0,174 0,189 0,205

Observações 2160 2160 2160

Efeito fixo de mês X X X

Efeito fixo por favela X X X

Tendência linear por favela X X

Tendência quadrática por favela X

Tabela 1.9: Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Favelas – Testes de Robustez

Variável dependente: Logaritmo da taxa de prisões (por 100.000)

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre a atividade policial e a violência nas favelas . As medidas da atividade policial consideradas aparecem nas linhas do painel A e as de violência constam nas linhas do painel B. Todos os resultados foram obtidos a partir do método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). A variável independente de interesse destes modelos é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a favela foi invadida para o estabelecimento de uma Unidade de Polícia Pacificadora (UPP). As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. A amostra contém 30 favelas que tiveram uma UPP estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2007 e dezembro de 2012. A coluna (1) controla apenas pelos efeitos fixos por favela e por mês. A coluna (2) adiciona tendências lineares por favelas. A coluna (3) inclui tendências quadráticas por favela. O erro-padrão, agrupado por favela, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Variável dependente: Indicadora dos conflitos entre facções

Variável dependente: Logaritmo da taxa de apreensão de drogas (por 100.000)

Variável dependente: Logaritmo da taxa de apreensão de armas (por 100.000)

Variável dependente: Logaritmo da taxa de homicídios (por 100.000)

Variável dependente: Logaritmo da taxa de autos de resistência (por 100.000)

Variável dependente: Indicadora do uso ilegal de armas

Tratamento: Dummy da pacificação

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 52

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

PAINEL A: ATIVIDADE POLICIAL

0,073 0,017 0,037 -0,041 -0,106 -0,059(0,144) (0,132) (0,112) (0,218) (0,195) (0,166)

R-quadrado 0,776 0,805 0,572 0,776 0,805 0,572

0,467 0,341 0,507 0,464 0,278 0,544(0,132)*** (0,126)*** (0,116)*** (0,170)** (0,169) (0,165)***

R-quadrado 0,814 0,803 0,662 0,810 0,802 0,660

0,063 -0,074 0,042 -0,043 -0,222 -0,011(0,074) (0,086) (0,080) (0,135) (0,135) (0,124)

R-quadrado 0,734 0,692 0,556 0,734 0,693 0,556

Observações 2112 3744 8448 2112 3744 8448

Efeito fixo de mês X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X

Tabela 1.10: Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacias – Testes de Robustez (Painel A)

Tratamento: Dummy da pacificação Tratamento: Porcentagem da população pacificada

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre a atividade policial nas delegacias. Todos os resultados foram obtidos a partir do método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Nas colunas (1), (2) e (3) a variável independente de interesse é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a delegacia foi invadida para o estabelecimento de uma Unidade de Polícia Pacificadora (UPP). Nas colunas (4), (5) e (6) a variável independente de interesse é a porcentagem da população de favelas que conta com uma UPP. As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. A amostra completa contém 130 delegacias. Além disso, 22 delegacias contam com pelo menos uma UPP, que foi estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Todas as regressões incluem efeito fixo de delegacia, efeito fixo de mês e tendência linear por delegacia. As colunas (1) e (4) contêm apenas as 22 delegacias com UPP. As colunas (2) e (5) contêm as 39 delegacias da cidade do Rio de Janeiro, sendo que 22 destas contêm UPP e 17 não possuem UPP. As colunas (3) e (6) contêm as 22 delegacias com UPP e as 66 delegacias do resto do estado. O erro-padrão, agrupado por delegacia, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Variável dependente: Logaritmo da taxa de prisões (por 100.000)

Variável dependente: Logaritmo da taxa de apreensão de drogas (por 100.000)

Variável dependente: Logaritmo da taxa de apreensão de armas (por 100.000)

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

53

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

PAINEL B: VIOLÊNCIA

-0,080 -0,089 -0.141 -0,076 -0,097 -0,178(0,047) (0,054) (0,043)*** (0,086) (0,093) (0,068)**

R-quadrado 0,747 0,673 0,696 0,747 0,672 0,696

-0.155 -0.136 -0.224 -0,214 -0,176 -0,297(0,056)** (0,058)** (0,059)*** (0,093)** (0,086)** (0,083)***

R-quadrado 0,754 0,709 0,910 0,754 0,709 0,910

Observações 2112 3744 8448 2112 3744 8448

Efeito fixo de mês X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X

Variável dependente: Logaritmo da taxa de autos de resistência (por 100.000)

Notas. Esta tabela fornece os efeitos da pacificação sobre a atividade policial nas delegacias. Todos os resultados foram obtidos a partir do método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Nas colunas (1), (2) e (3) a variável independente de interesse é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a delegacia foi invadida para o estabelecimento de uma Unidade de Polícia Pacificadora (UPP). Nas colunas (4), (5) e (6) a variável independente de interesse é a porcentagem da população de favelas que conta com uma UPP. As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. A amostra completa contém 130 delegacias. Além disso, 22 delegacias contam com pelo menos uma UPP, que foi estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Todas as regressões incluem efeito fixo de delegacia, efeito fixo de mês e tendência linear por delegacia. As colunas (1) e (4) contêm apenas as 22 delegacias com UPP. As colunas (2) e (5) contêm as 39 delegacias da cidade do Rio de Janeiro, sendo que 22 destas contêm UPP e 17 não possuem UPP. As colunas (3) e (6) contêm as 22 delegacias com UPP e as 66 delegacias do resto do estado. O erro-padrão, agrupado por delegacia, pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Tabela 1.10: Impacto da Pacificação Sobre a Atividade Policial e a Violência nas Delegacias – Testes de Robustez (Painel B)

Variável dependente: Logaritmo da taxa de homicídio (por 100.000)

Tratamento: Dummy da pacificação Tratamento: Porcentagem da população pacificada

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

54

Tabela 1.11: Testes Placebo

T t t D d ifi ã T t t P t d l ã ifi d

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

FavelasDelegacias com

UPP

Delegacias da cidade com e

sem UPP

Delegacias com UPP e do resto

do estado

Delegacias com UPP

Delegacias da cidade com e sem

UPP

Delegacias com UPP e do resto do

estado

Tratamento: Dummy da pacificação Tratamento: Porcentagem da população pacificada

0,169 -0,060 -0,003 -0,031 0,008 0,084 0,040(0,134) (0,045) (0,053) (0,050) (0,052) (0,054) (0,054)

Pseudo r-quadrado 0,554 0,624 0,550 0,410 0,624 0,551 0,410

-0,370 -0,010 0,019 -0,027 -0,040 -0,035 -0,055

Variável dependente: Lesão corporal culposa

Variável dependente: Homicídio

(0,371) (0,104) (0,100) (0,088) (0,159) (0,147) (0,144)Pseudo r-quadrado 0,533 0,209 0,153 0,185 0,209 0,153 0,185

Observações 2160 2112 3744 8448 2112 3744 8448

Efeito fixo de mês X X X X X X XEfeito fixo por delegacia X X X X X X X

culposo

Efeito fixo por delegacia X X X X X X XTendência por delegacia X X X X X X X

Notas. Esta tabela fornece testes placebo nas favelas e nas delegacias . Todos os resultados foram obtidos a partir de regressões de Poisson. Na coluna (1) a unidade de análise é a favela. Neste caso, a amostra consiste das 30 favelas que tiveram um Unidade de Polícia Pacificadora (UPP) implementada entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2007 e dezembro de 2012. Nas colunas (2), (3), (4), (5), (6) e (7) a unidade de análise é a delegacia. Neste caso, a amostra completa contém 130 delegacias. Além disso, 22 delegacias contam com pelo menos uma UPP, que foi estabelecida entre 2008 e 2012. Os dados compreendem o período entre janeiro de 2005 e dezembro de 2012. Nas colunas (1), (2), (3) e (4) a variável independente de interesse é uma dummy igual a 1 a partir do mês em que a favela p p j ( ), ( ), ( ) ( ) p y g p q(ou delegacia) foi invadida para o estabelecimento de uma UPP. Nas colunas (5), (6) e (7) a variável independente de interesse é a porcentagem da população de favelas que conta com uma UPP. As variáveis dependentes aparecem indicadas nas linhas. Cada célula fornece o coeficiente associado à variável independente de interesse. Todas as regressões incluem efeito fixo de favela (ou delegacia), efeito fixo de mês e tendência linear por favela (ou delegacia). As colunas (2) e (5) contêm apenas as 22 delegacias com UPP. As colunas (3) e (6) contêm as 39 delegacias da cidade do Rio de Janeiro, sendo que 22 destas contêm UPP e 17 não possuem UPP. As colunas (4) e (7) contêm as 22 delegacias com UPP e as 66 delegacias do resto do estado. O erro-padrão, agrupado por favela (ou delegacia), pode ser encontrado entre parênteses. Coeficientes são significantes à 10%(*), 5%(**) e 1%(***).

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

55

2

A Recompensa nas Urnas Resultante do Controle da Vio-

lência: Evidência da Política de Paci�cação

2.1

Introdução

A América Latina é uma das regiões mais violentas do mundo.1 A

população local está extremamente insatisfeita com a situação. Na pesquisa

feita pelo Latinobarômetro em 2010 estes indivíduos apontaram a insegurança

como o maior problema de seus países.2 No entanto, as autoridades da região

têm investido relativamente pouco para tentar solucionar o problema. Soares e

Naritomi (2010) argumentam que os principais culpados pelos altos índices de

criminalidade observados nestas nações são a elevada desigualdade, o pequeno

número de policiais per capita e as baixas taxas de encarceramento.

A falta de investimentos em segurança pública na América Latina pode

decorrer justamente das incertezas associadas ao retorno político da adoção de

estratégias de combate aos grupos armados que atuam na região. Por um lado,

existem riscos de que estes programas fracassem. Por exemplo, Dell (2012)

constata a partir da metodologia de regressão com descontinuidade, que a

política de combate ao trá�co de drogas adotada por prefeitos do Partido da

Ação Nacional (PAN) no México resultou em um aumento da violência. Por

outro lado, é difícil de determinar com precisão o retorno líquido auferido nas

urnas por políticos responsáveis pela implementação de programas na área

de segurança pública, mesmo quando estes são bem sucedidos em reduzir a

violência. Por exemplo, grupos de interesse prejudicados por um projeto de

1Este fato é ressaltado, por exemplo, em OMS (2002).2A pesquisa do Latinobarômetro de 2010 contém uma amostra de 22687 indivíduos.

Nesta base 5462 cidadãos apontam o crime e a segurança pública como o maior problemade seus paises, fazendo desta a resposta mais popular. A segunda opção mais escolhida é odesemprego, selecionada por 5276 pessoas.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 57

combate ao trá�co de drogas podem deixar de votar nos governantes ligados à

estratégia.

Este trabalho foca no projeto das Unidades de Polícia Paci�cadora

(UPPs), também conhecido pelo nome de estratégia de paci�cação, iniciado

no Rio de Janeiro em 2008. Esta política consiste na utilização de agentes

de segurança pública para retomar o controle de áreas da cidade (favelas ou

comunidades) submetidas ao domínio de grupos armados desde a década de

1980. Primeiramente, os territórios selecionados para participar do programa

são invadidos pela polícia. Em seguida, bases permanentes de operação são

construídas nestas localidades. Ferraz e Ottoni (2013), Cano et al (2012)

e Frischtak e Mandel (2012) apresentam evidência de que a estratégia de

paci�cação atingiu seu objetivo de diminuir a violência no município.

O projeto das UPPs permite veri�car em que medida eleitores recom-

pensam, nas urnas, gestores que implementam programas bem sucedidos de

combate aos grupos armados. Com este intuito, o trabalho foca nos votos do

governador e prefeito incumbentes, durante o período de implementação da

política. Os dados utilizados são disponibilizados pelo Tribunal Superior Elei-

toral (TSE) e compreendem as eleições ocorridas entre 2002 e 2012. Todos os

resultados são obtidos a partir do método de diferenças em diferenças. A espe-

ci�cação preferida indica que a paci�cação é consistente com um aumento de

aproximadamente 22% nos votos do governador, em seções próximas de favelas

bene�ciadas pelo programa. Ademais, observa-se que o efeito diminui em fun-

ção da distância. Por exemplo, o apoio à este político cresce apenas cerca de

4% em urnas localizadas à 1000 metros de comunidades invadidas pela polícia.

A paci�cação produz um impacto menos expressivo sobre os votos do

prefeito. Neste caso, o modelo preferido sugere que o programa resulta em uma

recompensa de aproximadamente 6% para o prefeito incumbente, nas seções

eleitorais próximas de favelas invadidas por agentes de segurança pública.

Adicionalmente, os parâmetros sugerem que o chefe do executivo municipal

não recebe nenhum prêmio nas urnas localizadas em áreas distantes das

comunidades bene�ciadas pelo programa. É razoável encontrar um crescimento

menos signi�cante do apoio ao prefeito em decorrência da política de combate à

violência, dado que é o governo do estado que é responsável para administração

deste projeto.

Os efeitos discutidos acima dependem da hipótese na qual a escolha das

favelas a serem ocupadas pela polícia não é correlacionada com as tendências

das variáveis observáveis e não observáveis, antes da paci�cação. Em particu-

lar, existe o receio de que as localidades tenham sido selecionadas por questões

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 58

políticas. O presente estudo fornece evidência grá�ca de que esta não parece

ser a situação. Além disso, são realizados quatro exercícios de robustez dos

principais coe�cientes apresentados neste trabalho. Os efeitos estimados ante-

riormente permanecem qualitativamente inalterados.

Logo, os principais resultados deste estudo são consistentes com a propo-

sição de que eleitores oferecem um prêmio aos gestores responsáveis pela redu-

ção da violência. A primeira contribuição deste texto é justamente apontar para

este fato. Vale ressaltar que esta pesquisa está inserida em uma extensa litera-

tura que procura determinar em que medida eleitores recompensam políticos

pela implementação de programas que melhoram a qualidade de vida. Alguns

exemplos são Manacorda et al (2011), Gonzalez-Navarro e Quintana-Domeque

(2012), Janvry et al (2012) e Pop-Eleches e Pop-Eleches (2012). Estes artigos

indicam que políticos recebem apoio nas urnas em função de projetos desen-

volvidos em diversos setores da administração pública. No entanto, nenhum

destes trabalhos foca na área de segurança pública.

O único artigo que fornece alguma evidência de que eleitores respondem

ao aumento de efetivo é Levitt (1997). No entanto, os resultados apresentados

por este autor, ao analisar dados americanos, são apenas sugestivos de uma

correlação positiva entre eleições e o número de agentes nas ruas, dado que o

foco reside no efeito da polícia sobre o crime. É possivel que a relação entre

o tamanho do efetivo e o voto seja bastante diferente no contexto do Rio de

Janeiro em que a corrupção e a violência policial são prevalentes. Por exemplo,

um programa de invasão de áreas dominadas por grupos armados pode apenas

servir para modi�car o sistema de poder de jure sem que haja alterações de

facto, se a polícia aceitar propina para permitir a manutenção do trá�co de

drogas. Dependendo do pacto �rmado entre os agentes de segurança pública e

as facções criminosas poderia haver inclusive uma redução de violência. Porém,

não necessariamente seria observado um aumento dos votos no governante

responsável pela implementação do projeto.

O presente trabalho está relacionado também com a literatura que pro-

cura estudar como a violência afeta o desempenho dos políticos incumbentes.

Os artigos existentes focam em atos terroristas, que compreendem eventos es-

porádicos de violência. Alguns exemplos recentes são Gould e Klor (2010),

Montalvo (2011) e Jaeger et al (2012). No entanto, não existe evidência acerca

do impacto da presença de violência endêmica sobre o comportamento dos

eleitores. Indivíduos expostos a ambientes inseguros por grandes períodos de

tempo podem desenvolver métodos para tornar a situação mais aceitável. Por

exemplo, teorias de dissonância cognitiva sugerem que pessoas que sofrem com

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 59

violência doméstica muitas vezes adotam visões distorcidas da realidade de

forma a se convencer que não convivem com este tipo de abuso (ver Szino-

vacz e Egley 1995). O mesmo tipo de argumento ajuda a explicar a atitude de

tra�cantes nos EUA que a�mam que se sentem seguros, mesmo quando são

expostos a riscos elevados de serem roubados (ver Topalli et al 2002).

A teoria de dissonância cognitiva sugere que é possível que a sensação de

insegurança seja maior em áreas que vivenciam ataques terrotistas esporádicos,

do que em localidades que lidam com confrontos armados endêmicos. Desta

maneira, é possível que eleitores que moram nos territórios dominados por

tra�cantes do Rio de Janeiro estejam menos dispostos a premiar políticos que

adotam estratégias bem sucedidas no combate a organizações criminosas, do

que pessoas que residem em áreas sujeitas a ataques terroristas. O segundo

objetivo deste estudo é fornecer as primeiras estimativas do efeito de reduzir

a violência, em ambientes familiarizados com a falta de segurança endêmica,

sobre os votos.

Finalmente, este texto faz parte de uma literatura focada nos impactos

das UPPs. Alguns exemplos são Carneiro (2012), Henriques e Ramos (2011),

Silva (2010), Cunha e Mello (2011), Fleury (2012), Banco Mundial (2012), Ra-

mos (2011), Tierney (2012), Stahlberg (2011) e Soares et al (2012). No entanto,

nenhum artigo fez uma análise formal acerca do impacto da paci�cação nos

votos dos políticos responsáveis pela implementação do programa. Este estudo

procura preencher esta lacuna. A próxima seção discute o contexto institucio-

nal. Em seguida, são apresentadas as bases de dados. Depois, é feito um debate

acerca da estratégia empírica. A etapa seguinte fornece os resultados. A última

seção conclui.

2.2

Contexto Institucional

2.2.1

Grupos Armados

Durante a década de 1980 houve uma escalada da violência no Rio de

Janeiro. Em geral, este evento é atribuído a inúmeros fatores. No entanto,

é possível resumir os argumentos em quatro pontos. Primeiro, a chegada

da cocaína aumentou a rentabilidade da venda de entorpecentes. Segundo,

o surgimento de grupos armados ajudou a organizar o mercado da droga.

Terceiro, a simbiose ocorrida entre as favelas e o trá�co garantiu verdadeiras

fortalezas para a comercialização dos tóxicos, di�cultando o trabalho da polícia.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 60

Quarto, a falta de planejamento por parte dos órgãos de segurança pública do

estado, no período. Hoje as três maiores facções criminosas são o Comando

Vermelho (CV), o Terceiro Comando (TC) e os Amigos dos Amigos (ADA).

Estas quadrilhas conseguiram alijar a população das comunidades sob seu

domínio, do sistema formal de justiça. Assim têm grande controle sobre os

moradores destas áreas. Outro fator que contribui para os altos índices de

violência é a existência de organizações paramilitares, chamadas de milícias.

Estes grupos operam predominantemente na Zona Oeste e realizam um tipo

de controle semelhante ao das facções, nas favelas desta região.3

Vale ressaltar que a atuação política das facções criminosas é bastante

diferente da realizada pelos milicianos. As falanges do trá�co têm uma partici-

pação indireta nas eleições através de relações clientelistas com os candidatos.

Este tipo de interação é descrita em detalhes em Arias (2006). O arranjo mais

comum inclui a participação de um terceiro agente, em geral o presidente da

associação de moradores, que funciona como interlocutor entre bandidos e po-

líticos. Os tra�cantes oferecem apoio ao candidato na região sob seu domínio.

Em troca o político garante a construção de algum bem público na comunidade.

Por outro lado, as organizações paramilitares costumam participar diretamente

dos pleitos. Neste caso, algum membro do grupo entra na disputa eleitoral. Em

seguida, os milicianos utilizam-se de métodos ilícitos, nas áreas sob seu con-

trole, para conseguir apoio nas urnas. As estratégias utilizadas para convencer

os moradores incluem ameaças, subornos e violência. A atuação política das

organizações paramilitares é discutida em Oliveira e Ribeiro (2010).

2.2.2

Estratégia de Paci�cação

As eleições para governador do estado do Rio de Janeiro em 2006 foram

acirradas. Os candidatos Sérgio Cabral, do Partido do Movimento Democrático

Brasileiro (PMDB), e Denise Frossard, do Partido Popular Socialista (PPS),

foram os mais votados no primeiro turno. No segundo turno Sérgio Cabral foi

eleito com 68% dos votos válidos.Para maiores informações acerca do processo

eleitoral brasileiro, contendo inclusive um discussão da de�nição dos votos

válidos, ver Brasil (1998). Ao ser eleito mostrou grande preocupação com a falta

3As informações acerca do mercado da droga do Rio de Janeiro foram retiradas deDowdney (2003), Penglase (2008), Misse (1997), Misse (1999), Misse (2007), Banco Mundial(2012), Lessing (2013), Carvalho e Soares (2013), Huguet e Carvalho (2008), Amorim (1993)e Lima (1991). Os dados referentes às milícias foram encontrados em Oliveira e Ribeiro(2010), Cano (2008), Banco Mundial (2012) e Felbab-Brown (2011). Alguns dos autores quediscutem a atuação dos órgãos de segurança pública do Estado do Rio de Janeiro no períodosão Soares (2000), Soares e Sento-Sé (2000), Soares (2002), Carneiro (2010) e Carneiro(2012).

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 61

de segurança encontrada no estado. Nomeou uma equipe para desenvolver uma

estratégia para lidar com o problema. O grupo percebeu que só seria possível

restabelecer a ordem a partir da ocupação das favelas do Rio de Janeiro.

Faltava determinar o momento certo para colocar o plano em ação.4 No ano

de 2008 ocorreram as eleições locais. A cidade do Rio de Janeiro foi palco de

uma disputa entre Eduardo Paes, candidato pelo PMDB e Fernando Gabeira,

pertencente ao Partido Verde (PV). O pleito só foi decidido no segundo turno

com uma vitória de Eduardo Paes.

Um evento inesperado ocorreu após a eleição de 2008 e apresentou-se

como o momento perfeito para testar na prática a estratégia de combate ao

crime que tinha sido desenvolvida. Este evento foi a conclusão da construção

de um prédio público no morro Santa Marta. Para evitar que o local fosse

dominado por tra�cantes, a polícia invadiu a comunidade.5 O projeto piloto

foi bem avaliado pelo governo, pela imprensa e pela opinião pública (Cano et

al 2012). Optou-se então por levar este modelo para outras favelas do Rio de

Janeiro. Assim, nasceram as UPPs que consistem na invasão e implementação

de uma base permanente de operação da polícia, nas comunidades pobres da

capital selecionadas para participar do programa.6,7 Por �m, o governador

foi reeleito no primeiro turno das eleições de 2010. Além disso, a população

concedeu um segundo mandato ao prefeito incumbente, no pleito de 2012.

2.3

Descrição dos Dados

2.3.1

Bases das Eleições

Este trabalho utiliza dados fornecidos pelo TSE para todas as eleições

ocorridas entre 2002 e 2012. Em cada ano, é possível dividir estas informa-

ções em três conjuntos de variáveis. O primeiro grupo, que contém variáveis

referentes aos resultados das eleições, compreende os votos obtidos por cada

candidato, os votos nulos, os votos brancos e o total de votos. Note que os

4A existência de uma equipe, dentro da Secretaria de Segurança Pública do Estadodo Rio de Janeiro, que estabeleceu que a ocupação das favelas do Rio de Janeiro eracondição necessária para resolver o problema da violência, é citada em Carneiro(2012) eBanco Mundial (2012).

5O motivo da invasão do morro Santa Marta é descrito em Duarte (2012).6Uma lista de todas as UPPs existentes, incluindo as datas de inauguração destas

unidades, pode ser encontrada no endereço eletrônico do Instituto de Segurança Públicado Rio de Janeiro (ISP-RJ) no link �http://www.isp.rj.gov.br/Conteudo.asp?ident=261�.

7Para informações acerca da estrutura, dos objetivos e das etapas da paci�cação deve-seconsultar o decreto no 42.787.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 62

números do segundo turno para todas estas variáveis estão disponíveis, nos

casos em que duas etapas são necessárias para que o vencedor do pleito seja

conhecido. Além disso, a base contém o número de aptos a votar, variável que

é idêntica nos dois turnos das eleições. O segundo conjunto, que compreende

variáveis referentes a características dos eleitores, inclui o nível educacional, a

proporção de homens, a idade média e o número médio de anos de estudo.8

O terceiro grupo, que é composto por identi�cadores das unidades de análise,

contém o código da seção eleitoral, o código da zona eleitoral e o endereço do

local de votação.

As duas principais bases de dados desta pesquisa são geradas a partir

das informações descritas acima. A primeira contém as eleições de 2002, 2006

e 2010 (esta base será chamada de dados de eleições para governador, daqui

em diante). Além das variáveis discutidas no parágrafo anterior, este banco

de informações contém a porcentagem de votos no governador incumbente, a

proporção de votos nos deputados aliados deste político e a porcentagem de

comparecimento. A primeira é calculada a partir da razão entre o número de

votos no governador incumbente e o total de votos. Dado que a eleição de

2006 foi decidida em duas etapas, é preciso escolher entre considerar os votos

obtidos no primeiro ou no segundo turno daquele ano. Neste trabalho, são

incluídas apenas as informações acerca do segundo turno das eleições de 2006

(nos demais anos não houve segundo turno, logo a porcentagem de votos no

governador incumbente considera os votos obtidos no primeiro turno de 2002

e de 2010).

Obtém-se a porcentagem de votos nos deputados aliados do governador

incumbente a partir da soma entre a proporção de votos tanto dos deputados

federais quanto dos estaduais do partido deste político.9 A porcentagem de

comparecimento é encontrada a partir da razão entre o total de votos e o

número de eleitores aptos a votar. Em decorrência desta de�nição, é possível

que haja diferença entre a assiduidade do primeiro e do segundo turno,

na eleição de 2006. Novamente, considera-se somente os dados referentes ao

segundo turno deste pleito.

A segunda base, deste estudo, trata das eleições de 2004, 2008 e 2012

8Na verdade o nível educacional médio não aparece nos dados do TSE. Assim,desenvolveu-se esta variável neste estudo a partir da proporção de eleitores analfabetos,de eleitores alfabetizados, ..., de eleitores com ensino superior completo.

9Esta de�nição pode causar estranheza, dado que acarreta em valores maiores do que100% para a variável em questão. No entanto, todos os resultados desta pesquisa sãoqualitativamente semelhantes quando é considerada a média entre a porcentagem dosvotos dos deputados federais e estaduais do partido do governador incumbente. Os efeitosencontrados a partir da utilização desta medida alternativa podem ser obtidos medianterequisição para o autor.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 63

(este banco de informações será chamado de dados de eleições para prefeito, no

restante do trabalho). Os três conjuntos de variáveis discutidos anteriormente

estão incluídos nesta base. Assim, os dados contém variáveis referentes aos

resultados das eleições, às características dos eleitores e aos identi�cadores das

unidades de análise. Ademais, esta base inclui a porcentagem de votos recebidos

pelo prefeito incumbente, a proporção de votos nos vereadores aliados deste

político e a porcentagem de comparecimento. A primeira é calculada a partir

da razão entre o número de votos no prefeito incumbente e o total de votos.

Para manter a consistência com as decisões anteriores, considera-se apenas

os votos recebidos pelo prefeito no segundo turno da eleição de 2008. Esta

restrição não foi adotada para os pleitos de 2004 e 2012, dado que a população

escolheu o prefeito em apenas uma etapa nestes casos. Em seguida, o mesmo

procedimento de focar nos votos do segundo turno de 2008 é respeitado na

criação da porcentagem de comparecimento. Finalmente, a proporção de votos

dos vereadores aliados do prefeito incumbente é obtida a partir da razão entre

os votos recebidos pelos vereadores do partido deste político e o total de votos.

2.3.2

Variáveis de Distância

É importante descrever a metodologia utilizada para gerar as variáveis

de distância que aparecem nos dois bancos de informações descritos acima.

Primeiramente, obteve-se junto ao Tribunal Regional Eleitoral do Rio de

Janeiro (TRE-RJ) a base das eleições de 2010, que inclui o endereço de cada

local de votação existente no estado.10 No segundo passo, realiza-se a partir

destas informações o geo-posicionamento dos locais de votação.11 Em seguida,

estes pontos são inseridos no programaGoogle Earth, juntamente com o arquivo

fornecido pelo Instituto Brasileiro de Geogra�a e Estatística (IBGE) contendo

o geo-posicionamento (e o formato) de todas as favelas do Estado do Rio

de Janeiro. Finalmente, calcula-se a distância de cada local de votação para

todas as favelas localizadas em um raio de até 830 metros. Em alguns casos

não existia nenhuma comunidade dentro do limite estabelecido. Nestes eventos

considera-se a distância para a favela mais próxima.

O procedimento descrito acima resultou na criação de uma base de

dados cuja unidade de análise é a seção eleitoral. Existem 14 variáveis neste

banco de informações que têm a seguinte interpretação: a primeira fornece

10Em geral, um local de votação compreende várias seções eleitorais.11O procedimento adotado neste trabalho para realização do geo-posicionamento é descrito

em detalhes no Apêndice A.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 64

a distância de cada seção eleitoral para a favela mais próxima, a segunda

contém a distância de cada seção eleitoral para a segunda favela mais próxima

e assim sucessivamente até a décima quarta.12 Em seguida, é determinada

uma correspondência entre estas variáveis e as bases das eleições para prefeito

e governador.

A Figura 2.1 mostra a localização das comunidades da cidade do Rio

de Janeiro. Além disso, são ressaltadas todas as favelas que foram paci�cadas

antes das eleições de 2010. Note que, a maior parte das comunidades invadidas

pela polícia antes do pleito de 2010, estão localizadas nas Zonas Norte e Sul.

Este padrão foi mantido nas invasões ocorridas entre as eleições de 2010 e

de 2012. O principal motivo é que áreas turísticas e pontos estratégicos para

a realização dos grandes eventos (como a Copa do Mundo e a Olimpíada)

�cam nestas regiões (Cano et al 2012). A Figura 2.2 contém a distribuição

geográ�ca dos locais de votação da cidade do Rio de Janeiro. Por �m, a Figura

2.3 apresenta a união das informações contidas nas duas �guras anteriores.

2.3.3

Estatísticas Descritivas

A Tabela 2.1 contém estatísticas descritivas. Neste caso são consideradas

apenas as seções eleitorais localizadas a até 100 metros de distância de alguma

favela (todas as demais são excluídas). As três primeiras colunas fornecem os

números obtidos com a amostra que inclui a Zona Oeste. Por outro lado, as

últimas três colunas apresentam as estatísticas encontradas com a amostra

que foca nas Zonas Norte e Sul.13 Além disso, em ambos os casos as seções

eleitorais são divididas entre aquelas com e sem UPP. Optou-se por classi�car

como seções eleitorais com UPP, aquelas que possuem pelo menos uma favela

paci�cada a até 100 metros de distância. Caso contrário, a seção é incluída no

grupo sem UPP.14

Note que áreas paci�cadas e localidades não paci�cadas apresentam dife-

renças expressivas. No entanto, existem características semelhantes entre estas

regiões (independentemente da exclusão da Zona Oeste). Por exemplo, na co-

luna 1 (que compreende as áreas sem UPP) encontra-se que a proporção de

eleitores homens é aproximadamente 46%. Este número é similar ao apresen-

12Vale ressaltar que as distâncias são idênticas para todas as seções pertencentes ao mesmolocal de votação.

13O motivo para excluir a Zona Oeste será discutido em detalhes abaixo. Ademais, oApêndice B explica o método utilizado para eliminar as seções eleitorais localizadas nestaregião.

14Neste caso, foram consideradas todas as favelas paci�cadas antes das eleições de 2012.Este grupo é descrito em detalhes no Apêndice B.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 65

tado na coluna 2, que indica que cerca de 45% dos eleitores das localidades com

UPP pertencem ao sexo masculino. Por outro lado, a coluna 4 indica que em

média existem cerca de 438 eleitores aptos à votar, em seções paci�cadas. Na

coluna 5 pode-se perceber que em média, cada seção não paci�cada, contém

aproximadamente 438 eleitores aptos à votar. Os números contidos nas colunas

4 e 5 são idênticos e foram estimados a partir da amostra que exclui a Zona

Oeste.

2.4

Estratégia Empírica

O método de diferenças em diferenças é utilizado nesta pesquisa para

analisar o impacto da paci�cação sobre os votos dos políticos incumbentes no

momento da implementação desta estratégia (governador e prefeito). A uni-

dade de análise de todas as especi�cações é a seção eleitoral e o vetor de contro-

les contém as características dos eleitores, a porcentagem de comparecimento e

o número de indivíduos aptos à votar. Além disso, os modelos estimados focam

apenas nos anos de 2006 e 2010, nos dados de governador. No caso da base

das eleições para prefeito restringe-se a amostra apenas para os anos de 2008

e 2012. A Equação 2-1 apresenta o primeiro tipo de regressão utilizada neste

estudo. Note que as seções eleitorais localizadas a mais de 100 metros de fave-

las são excluídas destas especi�cações. O objetivo é focar nas áreas próximas

de comunidades, já que estas são as regiões diretamente afetadas pela invasão

policial.

yit = β0 + β1 ∗ Postt ∗ UPPi + β2 ∗ Postt + β3 ∗ UPPi + β4 ∗Xit + εit (2-1)

Onde yit representa a porcentagem de votos do político incumbente, que

pode ser tanto o governador quanto o prefeito, na seção eleitoral i no ano t,

Postt é uma indicadora do ano posterior à paci�cação (esta variável é 1 em

2010, nos dados de eleições para governador, e 1 em 2012 nos dados de eleições

para prefeito), UPPi é igual a 1 caso exista uma favela paci�cada a menos de

100 metros da seção eleitoral i (caso contrário esta variável é igual a 0), Xit

é o vetor de controles da seção eleitoral i no ano t e εit é o termo de erro.

Note que o coe�ciente de interesse destas especi�cações é o parâmetro β1, que

fornece a recompensa recebida pelo político incumbente nas urnas localizadas

nas cercanias de favelas invadidas pela polícia.

A especi�cação acima tem a desvantagem de realizar uma comparação

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 66

estática entre seções eleitorais a até 100 metros de comunidades com UPP e

aquelas localizadas a até 100 metros de favelas não paci�cadas. A Equação 2-2

tem o objetivo de lidar com esta di�culdade. A ideia neste caso é permitir que o

efeito das UPPs seja estimado de maneira mais �exível. Assim, o novo modelo

inclui uma medida da distância entre cada seção eleitoral e a comunidade mais

próxima. Esta variável ajuda a determinar quem são os principais bene�ciados

pela paci�cação. Por um lado, caso seja encontrada evidência de que o aumento

de votos nos políticos incumbentes é mais expressivo em seções eleitorais

próximas de favelas invadidas pela polícia pode-se concluir que o programa

afeta principalmente os moradores destas localidades. Por outro lado, é possível

que ocorra o inverso, ou seja, que o crescimento dos votos esteja concentrado

nas seções distantes das comunidades. Este tipo de constatação é consistente

com a hipótese de que a estratégia tem impacto principalmente sobre os

indivíduos que residem em outras áreas da cidade. Finalmente, são excluídas

as seções eleitorais para as quais a favela mais próxima �ca a mais de 600

metros de distância. Esta restrição tem o intuito de concentrar a análise nas

regiões próximas de comunidades.

yit = θ0 + θ1 ∗ Postt ∗ UPPi ∗Disti + θ2 ∗ Postt ∗ UPPi+

+ θ3 ∗ UPPi ∗Disti + θ4 ∗ Postt ∗Disti + θ5 ∗ UPPi+

+ θ6 ∗ Postt + θ7 ∗Disti + θ8 ∗Xit + εit (2-2)

No modelo acima yit, Postt e Xit têm o mesmo signi�cado descrito na

Equação 2-1. Por outro lado, UPPi agora é igual a 1 caso a favela mais próxima

da seção eleitoral i tenha sido paci�cada (caso contrário esta variável é igual

à 0). Além disso, Disti fornece a distância, em quilômetros, da seção eleitoral

i para a comunidade mais próxima. Por �m, εit é o termo de erro da seção i

no ano t. Os coe�cientes de interesse destas especi�cações são os parâmetros

θ1 e θ2. Note que, θ2 fornece o aumento de votos nos políticos incumbentes,

em função da paci�cação, nas seções eleitorais localizadas nas cercanias das

favelas. Por outro lado, o parâmetro θ1 captura a medida em que o voto nestes

indivíduos varia com a distância entre a seção eleitoral e a favela mais próxima.

A principal hipótese de identi�cação deste estudo é que a escolha das

favelas à serem invadidas pela polícia é ortogonal às tendências das variáveis

observáveis e não observáveis, antes da paci�cação. No entanto, inúmeros

fatores podem confundir a estimação do efeito da redução de violência sobre

os votos recebidos pelos incumbentes responsáveis pela implementação das

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 67

UPPs. Em particular, a identi�cação dos parâmetros de interesse depende da

proposição de que não houve motivação política na seleção das comunidades

bene�ciadas pela estratégia. Assim, a seção de resultados começa com uma

análise grá�ca que apresenta evidência de que desempenho eleitoral não afetou

a escolha das comunidades invadidas pela polícia. Em seguida é realizado um

ensaio mais formal utilizando regressões. Neste caso, são estimados modelos

baseados nas especi�cações discutidas acima. Estas regressões têm o objetivo

de avaliar o impacto da paci�cação sobre os votos nos políticos ligados ao

projeto (governador e prefeito).

Cinco fatos devem ser ressaltados a respeito dos modelos apresentados

nas Equações 2-1 e 2-2. Primeiro, os coe�cientes de interesse encontrados a

partir destas especi�cações podem ser interpretados como parâmetros da forma

reduzida que relaciona queda de violência com aumento de votos. Note que

este trabalho não utiliza dados de crime. No entanto, é possível imaginar um

modelo estrutural formado por duas equações. A primeira trata do efeito da

UPP sobre o número de ocorrências criminais. A segunda analisa a relação

entre as infrações e os votos. Neste estudo assume-se, com base na evidência

empírica produzida em inúmeros artigos, que a expulsão dos tra�cantes é

consistente com uma redução na criminalidade. Por exemplo, os resultados

obtidos em Ferraz e Ottoni (2013), Frischtak e Mandel (2012) e Cano et al

(2012) con�rmam esta idéia. Assim, o objetivo deste texto é mostrar que o

segundo passo do modelo proposto é válido, ou seja, que a invasão policial

produz uma recompensa nas urnas (para os políticos envolvidos no projeto).

Segundo, o conjunto de comunidades paci�cadas até as eleições de 2010

é diferente do grupo de favelas ocupadas pela polícia até o pleito de 2012.

Por este motivo, a variável UPPi contida nas especi�cações estimadas com

os dados das eleições de governador é diferente daquela considerada quando

a amostra compreende os dados das eleições de prefeito. Uma lista detalhada

das localidades bene�ciadas pelas UPPs, em ambos os casos, pode ser obtida

no Apêndice B. A variável UPPi, dos modelos que trabalham com os anos de

2006 e 2010 (2008 e 2012), foi construída com base no conjunto de comunidades

paci�cadas antes do pleito 2010 (2012). Terceiro, o TSE só disponibiliza as

características dos eleitores, da base de dados de 2006, no nível da zona

eleitoral. No entanto, estas informações podem ser encontradas no nível da

seção eleitoral, a partir de 2008. Para aumentar a variação dos dados optou-se

por substituir o per�l dos eleitores em 2006 pelos números de 2008, em ambas

as especi�cações utilizadas neste trabalho.

Quarto, a seção de Contexto Institucional revelou que as favelas da Zona

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 68

Oeste são, em sua maioria, dominadas por milícias. Estes grupos exercem um

tipo de controle bastante diferente daquele realizado por tra�cantes ligados à

facções criminosas. Em particular, os milicianos costumam disputar eleições

para cargos locais e a utilizar as áreas sob seu domínio como fonte de votos.

A grande ingerência destes agentes nas eleições é preocupante para o processo

político ocorrido na Zona Oeste. No entanto, a maior parte das comunidades

paci�cadas estão localizadas fora desta região. Assim, uma forma de contornar

este problema é focar nas Zonas Norte e Sul da cidade. Por este motivo, a maior

parte das regressões deste estudo excluem as seções eleitorais da Zona Oeste.15

Além disso, por estimar o impacto das UPPs de forma �exível (permitindo a

interação do efeito com a distância), a especi�cação descrita na Equação 2-2 é

a preferida nesta pesquisa.

A análise prossegue com a realização de quatro testes de robustez dos

efeitos estimados a partir das Equações 2-1 e 2-2. O objetivo destes modelos

é avaliar em que medida os resultados obtidos anteriormente dependem das

escolhas que foram adotadas. Note que, estes exercícios focam na especi�cação

preferida deste trabalho, que é descrita na Equação 2-2. Em primeiro lugar

abandona-se a idéia de considerar apenas os turnos decisivos. Esta �exibilização

só afeta a porcentagem de votos no governador no ano de 2006 (dado que nos

anos de 2002 e 2010 as eleições para chefe do executivo estadual duraram

apenas um turno). Além disso, é necessário alterar a porcentagem de votos

no prefeito, no ano de 2008, em função desta nova regra (dado que apenas

um turno foi necessário para conhecer o candidato vitorioso nas eleições para

prefeito nos anos de 2004 e 2012). Por �m, a porcentagem de comparecimento,

que aparece no vetor de controle de todas as especi�cações desta pesquisa,

também é afetada pelo novo critério.

Em segundo lugar, realiza-se uma alteração no denominador de todas

as variáveis dependentes de interesse, deste estudo. Esta modi�cação consiste

em considerar os votos válidos invés do número total de votos.16 Utilizou-se

então estas variáveis explicadas modi�cadas para estimar novas versões do

modelo descrito na Equação 2-2. No terceiro caso, procurou-se determinar

em que medida os resultados obtidos a partir da estimação da especi�cação

preferida deste trabalho, foram afetados pela eliminação das seções eleitorais

cuja favela mais próxima �ca a mais de 600 metros de distância. Esta restrição

também será chamada, daqui em diante, de critério de distância máxima. Para

15O Apêndice B descreve a metodologia utilizada para eliminar as seções eleitorais daZona Oeste.

16Os votos válidos são calculados a partir da subtração dos votos brancos e nulos donúmero total de votos.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 69

isto, optou-se por adotar duas limitações alternativas. No primeiro caso foram

excluídas as seções eleitorais para as quais a favela mais próxima �ca a mais de

900 metros de distância. Em seguida, o exercício desconsiderou aquelas seções

eleitorais em que a favela mais próxima �ca a mais de 1800 metros de distância.

O quarto teste de robustez foca em uma amostra que contém a Zona Oeste. O

objetivo deste exercício é determinar em que medida os principais resultados

deste estudo dependem da exclusão desta região.

Finalmente, são realizadas especi�cações com o intuito de compreender o

mecanismo através do qual a população recompensa os políticos incumbentes.

Por um lado, é possível que somente os votos destes agentes estejam aumen-

tando. Por outro lado, caso a paci�cação seja percebida como um programa dos

incumbentes e de seus aliados, outros membros do partido destes indivíduos

podem obter ganhos nas urnas. Para avaliar o comportamento dos eleitores

são estimados modelos em que as variáveis dependentes são a porcentagem de

votos nos vereadores e nos deputados do mesmo partido dos políticos incum-

bentes. Note que esta tarefa é simpli�cada pelo fato de que tanto o governador

quanto o prefeito pertencem ao mesmo partido. Antes de prosseguir, vale res-

saltar que as eleições para deputado e vereador são sempre disputadas em um

único turno. Assim, as variáveis consideradas nas especi�cações que procuram

analisar o mecanismo de recompensa são referentes aos votos recebidos nesta

etapa.

2.5

Resultados

2.5.1

Evidência Grá�ca

As Figuras 2.4 e 2.5 fornecem evidência de que não houve motivação

política na escolha das comunidades bene�ciadas pelo programa. A amostra

considerada contém somente seções eleitorais localizadas a até 100 metros de

favelas (os grá�cos não mudam signi�cativamente ao trabalhar com distâncias

alternativas). O eixo vertical apresenta a porcentagem de votos do governador

incumbente. Note que são apresentadas a porcentagem de votos tanto de seções

eleitorais a até 100 metros de comunidades paci�cadas como de seções eleitorais

a até 100 metros de localidades não invadidas pela polícia.17 Por um lado, o

grá�co da esquerda fornece a porcentagem de votos do candidato de interesse

17Neste caso foram consideradas as favelas paci�cadas antes da eleição de 2010 (o ApêndiceB fornece uma lista detalhada destas comunidades).

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 70

no primeiro turno de 2006. Por outro lado, o grá�co da direita contém a

porcentagem de votos obtidos pelo mesmo político no segundo turno daquelas

eleições. A linha vertical vermelha destaca o ano em que foi inaugurada a

primeira UPP. Finalmente, a Figura 2.5 apresenta os grá�cos preferidos deste

trabalho, dado que foram gerados a partir de uma amostra reduzida que

descarta as seções eleitorais localizadas na Zona Oeste.

A análise das Figuras 2.4 e 2.5 fornece uma prévia do principal resultado

deste artigo. Pode-se perceber, principalmente nos grá�cos que contêm a

porcentagem de votos do segundo turno de 2006, que houve um aumento

expressivo do apoio popular ao governador incumbente em áreas paci�cadas

entre 2006 e 2010. Este aumento não foi observado em localidades que não

foram invadidas pela polícia no período. Esta grande diferença na evolução

da porcentagem de votos no governador incumbente em áreas com e sem

UPP, entre 2006 e 2010, é consistente com a hipótese de que a população

recompensou o principal responsável pela redução da violência. Além disso,

as �guras indicam que antes do início da paci�cação os votos no político em

questão apresentavam evolução bastante semelhante em áreas paci�cadas e em

localidades não ocupadas pela polícia. Esta conclusão não depende do turno

considerado em 2006 e nem da presença das seções eleitorais localizadas na

Zona Oeste. As evidências de tendências paralelas para os votos do governador

incumbente antes do início do programa das UPPs são encorajadoras, já que

reforçam a idéia de que o desempenho eleitoral deste político não afetou a

escolha das comunidades paci�cadas.

A porcentagem de votos no prefeito incumbente é o objeto de estudo

das Figuras 2.6 e 2.7. Novamente pode-se perceber que antes do início da

implementação do programa, existia grande semelhança entre as trajetórias

dos votos no candidato de interesse tanto em áreas bene�ciadas quanto em

localidades não invadidas pela polícia. Este fato reforça a idéia de que as

favelas paci�cadas não foram selecionadas com base em objetivos políticos.

As Figuras 2.8 e 2.9 procuram demonstrar que a escolha das comunidades com

UPP também não foi feita com o objetivo de bene�ciar vereadores e deputados

pertencentes ao partido dos políticos incumbentes. Os indivíduos pertencentes

à esta instituição são tratados no presente trabalho como aliados dos gestores

responsáveis pela implementação da estratégia de paci�cação.

Os grá�cos contidos nas Figuras 2.8 e 2.9 são semelhantes aos discutidos

anteriormente. Em geral, as tendências da porcentagem de votos nos aliados

em localidades invadidas são paralelas às trajetórias destas variáveis em áreas

não bene�ciadas pelo programa. Em particular, este comportamento já podia

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 71

ser observado antes da criação da estratégia de paci�cação. O único grá�co

que não fornece tendências paralelas para as variáveis de interesse no período

anterior ao início do programa é o encontrado no painel direito da Figura

2.8. No entanto, este grá�co foi gerado com a amostra completa. O grá�co

preferido, que pode ser encontrado no painel direito da Figura 2.9 e que não

considera as seções eleitorais localizadas na Zona Oeste, apresenta trajetórias

completamente paralelas para as variáveis de interesse entre 2002 e 2006. Os

resultados observados nas Figuras 2.4-2.9 fornecem evidência contundente de

que a escolha das comunidades paci�cadas não foi motivada por questões

políticas. Além disso, estes grá�cos sugerem que a população recompensou

o governador responsável pela redução da violência.

2.5.2

Principais Resultados

Esta subseção fornece os principais resultados deste trabalho. Estes im-

pactos foram obtidos a partir da estimação das Equações 2-1 e 2-2, discutidas

na seção de Estratégia Empírica. A primeira linha da Tabela 2.2 contém os

coe�cientes de interesse obtidos segundo a Equação 2-1. As colunas 1 e 2 apre-

sentam os resultados quando a variável dependente é a porcentagem de votos

no governador incumbente. Nestas duas especi�cações o objetivo é veri�car em

que medida os eleitores recompensam este politico pela redução da violência.

O coe�ciente β1, apresentado na coluna 1, indica que a paci�cação resulta em

um aumento de cerca de 10 pontos percentuais nos votos recebidos pelo gover-

nador incumbente, nas seções próximas de favelas ocupadas (este parâmetro é

estatisticamente signi�cante à 1%). Isto representa um crescimento de aproxi-

madamente 17% nos votos deste político, dado que o governador recebeu cerca

de 58% dos votos no grupo de controle em 2006.

O efeito estimado acima é bastante expressivo já que é comum observar

eleições sendo decididas por uma pequena margem de votos.18 Note que o

coe�ciente β1 encontrado na coluna 2, quando são inseridas as variáveis de

controle, é praticamente idêntico ao contido na coluna 1 (o parâmetro continua

sendo estatisticamente signi�cante à 1%). Este fato é relevante, já que reduz

a preocupação com a possibilidade de existência de viés de variáveis omitidas.

As colunas 3 e 4 da Tabela 2.2 fornecem os resultados quando a variável

dependente é a porcentagem de votos recebidos pelo prefeito incumbente.

18Por exemplo, as eleições municipais do Rio de Janeiro em 2008 foram decididas por umadiferença de menos de 2 pontos percentuais. O candidato Eduardo Paes venceu o segundoturno com cerca de 51% dos votos enquanto o segundo colocado, Fernando Gabeira, recebeuaproximadamente 49% dos votos.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 72

Estas duas especi�cações têm o intuito de veri�car em que medida os eleitores

recompensam este político pela sua participação na estratégia de paci�cação.

O coe�ciente β1, apresentado na coluna 1, indica que a invasão policial

resulta em um aumento de cerca de 5 pontos percentuais nos votos recebidos

pelo prefeito incumbente, em urnas localizadas nas cercanias de comunidades

invadidas (este parâmetro é estatisticamente signi�cante à 1%). Isto representa

um crescimento de aproximadamente 9% nos votos deste político, dado que

o prefeito recebeu cerca de 54% dos votos no grupo de controle em 2008.

Este impacto é expressivo, mas é menor do que a recompensa obtida pelo

governador. Desta maneira, os resultados são consistentes com o fato de que a

força de polícia envolvida no projeto é administrada pelo governo do estado.

Novamente o coe�ciente não sofre alteração na coluna 2, quando são inseridas

as variáveis de controle.

A Tabela 2.3 apresenta os coe�cientes estimados de acordo com a

Equação 2-2 que pode ser encontrada na seção que descreve a Estratégia

Empírica. A primeira linha desta tabela fornece o parâmetro θ1, enquanto a

segunda linha contém o parâmetro θ2. Novamente as colunas 1 e 2 apresentam

os resultados quando a variável dependente é a porcentagem de votos no

governador incumbente. O coe�ciente encontrado na linha 2 da coluna 1 indica

que a ocupação policial é consistente com um crescimento de aproximadamente

11 pontos percentuais nos votos recebidos por este político, em seções eleitorais

localizadas nas cercanias de favelas paci�cadas. Este efeito é estatisticamente

signi�cante à 1% e representa um aumento de cerca de 22% no apoio à este

candidato (dado que o governador recebeu aproximadamente 50% dos votos

no grupo de controle em 2006).

No entanto, o fato mais relevante da Tabela 2.3 pode ser encontrado

na linha 1 da coluna 1. O coe�ciente apresentado nesta célula é igual a -

0,08 e é estatisticamente signi�cativo à 5%. Este parâmetro mostra que a

recompensa recebida pelo governador incumbente é menor em seções eleitorais

distantes das favelas paci�cadas. Por exemplo, o incremento nos votos deste

político é de apenas 2 pontos percentuais em urnas localizadas a 1000 metros

de uma comunidade ocupada. A Justiça Eleitoral procura alocar indivíduos

para seções eleitorais próximas de suas residências.19 Desta maneira, seções

distantes de comunidades possuem, em geral, uma proporção menor de eleitores

provenientes destas áreas. Assim, o resultado obtido na linha 1 da coluna 1 é

reconfortante, dado que as favelas estão no foco da política da paci�cação e seus

moradores devem ser os principais responsáveis por recompensar o governador

19Esta regra foi explicada por telefone para o autor a partir de uma ligação feita para oTribunal Regional Eleitoral do Estado do Rio de Janeiro.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 73

incumbente pela redução na violência.

Os dois coe�cientes de interesse estimados na coluna 2 da Tabela 2.3,

quando são inseridas as variáveis de controle, são bastante semelhantes aos

apresentados na coluna 1. Desta maneira, não parece que os resultados encon-

trados na coluna 1 estão sendo afetados pela existência de variáveis omitidas.

As colunas 3 e 4 da Tabela 2.3 fornecem os coe�cientes obtidos quando a variá-

vel dependente é a porcentagem de votos no prefeito incumbente. O coe�ciente

encontrado na linha 2 da coluna 3 é igual à 0,03. Este efeito é estimado com

bastante precisão já que é estatisticamente signi�cativo à 1%. Em outras pala-

vras, a ocupação policial gera um aumento de cerca de 6% nos votos recebidos

pelo chefe do executivo municipal nas seções eleitorais localizadas nas cerca-

nias de favelas paci�cadas (já que este político recebeu aproximadamente 48%

dos votos no grupo de controle em 2008).

Além disso, o parâmetro apresentado na linha 1 da coluna 3, é positivo

e estatisticamente insigni�cante. Isto quer dizer que apenas os indivíduos que

moram em territórios próximos de comunidades paci�cadas recompensam o

prefeito (dado que os ganhos eleitorais não variam com a distância). Nova-

mente, os coe�cientes de interesse não sofrem grande alteração na coluna 4

quando são incluídas as variáveis de controle. Assim, os resultados descritos

neste parágrafo corroboram a idéia de que a maior parte da população re-

compensa, principalmente, o político responsável pela administração da força

policial envolvida no projeto das UPPs, que é o governador incumbente.

2.5.3

Testes de Robustez

A subseção acima apresentou os principais resultados deste estudo. Agora

são realizados os quatro testes de robustez descritos na seção da Estratégia

Empírica para avaliar em que medida os efeitos estimados anteriormente

dependem das especi�cações que foram adotadas. Todos os resultados desta

subseção foram estimados a partir da especi�cação preferida deste trabalho,

descrita pela Equação 2-2.

A Tabela 2.4 procura determinar como a opção por considerar somente

turnos decisivos está relacionada com os impactos encontrados acima. Os resul-

tados fornecidos nesta tabela, quando a variável dependente é a porcentagem

de votos recebidos pelo governador incumbente no primeiro turno, são quali-

tativamente semelhantes aos obtidos na Tabela 2.3, casos em que a variável

explicada é a porcentagem de votos neste político nos turnos decisivos (lembre-

se que a porcentagem de comparecimento também foi alterada neste caso).

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 74

Note que a inclusão das variáveis de controle praticamente não altera os

coe�cientes de interesse apresentados na Tabela 2.4 (comparar parâmetros das

colunas 1 e 2). Os resultados contidos nesta tabela indicam que a ocupação

policial implica em um aumento de cerca de 22% nos votos recebidos pelo

governador incumbente nas seções eleitorais localizadas nas cercanias das

favelas invadidas. Além disso, obtém-se que estes efeitos diminuem com a

distância. Por exemplo, a paci�cação é consistente com um crescimento de

cerca de 7% nos votos do chefe do executivo estadual em seções eleitorais

localizadas a 500 metros de uma comunidade paci�cada.

Os impactos estimados nas colunas 3 e 4, quando a variável dependente

é a porcentagem de votos recebidos pelo prefeito incumbente no primeiro

turno, são qualitativamente distintos dos encontrados na Tabela 2.3, casos

em que a variável explicada é a porcentagem de votos neste político nos

turnos decisivos (lembre-se que a porcentagem de comparecimento também

foi alterada neste caso). Todos os coe�cientes de interesse são estatisticamente

insigni�cantes nas especi�cações que servem como teste de robustez (ver linhas

1 e 2). Este fato, apesar de diferente do obtido anteriormente, não chega a

ser desencorajador dado que o principal responsável pela implementação da

estratégia de paci�ci�cação é o governador incumbente.

Em seguida, a Tabela 2.5 tem o objetivo de avaliar em que medida a op-

ção por considerar o total de votos no denominador das variáveis dependentes

de interesse, afetou os impactos obtidos na subseção acima. Por este motivo, as

variáveis explicadas utilizadas nesta tabela são a porcentagem de votos válidos

no governador incumbente e a porcentagem de votos válidos no prefeito incum-

bente. Os resultados encontrados neste caso são qualitativamente semelhantes

aos fornecidos na subseção acima.

Os parâmetros θ2, obtidos nas colunas 1 e 2 da Tabela 2.5, são positivos e

estatisticamente signi�cativos. Os valores apresentados sugerem que a ocupa-

ção policial implica em um aumento de cerca de 18% nos votos recebidos pelo

governador incumbente nas seções eleitorais localizadas nas proximidades das

favelas invadidas. Ademais, os coe�cientes θ1 encontrados nas mesmas colunas

desta tabela, são negativos e signi�cativos. Assim, a recompensa recebida pelo

governador incumbente é menor em urnas mais distantes das áreas paci�cadas.

Por exemplo, o incremento nos votos deste político é de cerca de 2% em seções

eleitorais localizadas a 1000 metros de uma favela bene�ciada pelo programa.

Os impactos encontrados nas colunas 3 e 4 con�rmam os efeitos obtidos

na subseção acima. Os parâmetros θ2, obtidos nestas colunas, são positivos e

estatisticamente signi�cativos. Porém, pode-se observar que os coe�cientes θ1

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 75

são estatisticamente insigni�cantes. Assim, os eleitores parecem recompensar

o prefeito pela sua participação no projeto de ocupação das favelas do Rio

de Janeiro (novamente o ganho é menor do que o obtido pelo governador).

Os valores apresentados sugerem que a ocupação policial implica em um

aumento de cerca de 6% nos votos recebidos pelo prefeito incumbente, nas

seções eleitorais localizadas nas cercanias das favelas invadidas. No entanto,

não é possível determinar o efeito da paci�cação sobre os votos em urnas mais

distantes.

Finalmente, as Tabelas 2.6 e 2.7 têm o objetivo de avaliar como os resul-

tados encontrados anteriormente dependem do critério de distância máxima

(lembre-se que esta restrição só foi adotada nas especi�cações onde foi feita a

interação tripla incluindo, não só a indicadora de UPP e a indicadora de ano,

mas também a variável de distância). Na subseção acima foram eliminadas da

amostra as seções eleitorais para as quais a favela mais próxima �cava a mais

de 600 metros. Neste trecho do estudo são consideradas as distâncias máximas

alternativas de 900 metros e de 1800 metros. Os impactos encontrados a partir

da realização deste terceiro teste de robustez são qualitativamente semelhantes

aos obtidos anteriormente.

As especi�cações apresentadas na Tabela 2.8 incluem a Zona Oeste. A

porcentagem de votos no governador incumbente é utilizada como variável de-

pendente nas colunas 1 e 2. Note que os resultados obtidos nestas colunas são

qualitativamente distintos dos encontrados anteriormente. Neste caso, os co-

e�cientes θ2 são positivos e estatisticamente signi�cativos. Estes parâmetros

sugerem que a ocupação policial implica em um crescimento de aproximada-

mente 19% nos votos do chefe do executivo estadual, nas áreas próximas das

comunidades bene�ciadas pelo programa. Porém, obtém-se que os coe�cientes

θ1 são negativos e insigni�cantes. Este fato, sugere que não existe uma relação

linear entre a recompensa recebida pelo governador incumbente e a distância

da seção eleitoral para a favela (quando considera-se a amostra completa).

É importante discutir dois aspectos referentes aos efeitos fornecidos no

parágrafo acima. Primeiro, especi�cações não apresentadas neste trabalho ob-

têm resultados semelhantes aos encontrados na subseção acima. Estes modelos

são parecidos com os utilizados para gerar os resultados da Tabela 2.8, porém

consideram a porcentagem de votos do governador incumbente no primeiro

turno como variável dependente de interesse. Neste caso, os parâmetros θ1estimados são negativos e signi�cativos (e os coe�cientes θ2 são positivos e

signi�cantes). Assim, a escolha da variável explicada é decisiva para o desapa-

recimento da relação linear entre a distância e os votos.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 76

Em segundo lugar, deve-se ressaltar que a estimação de parâmetros

consistentes depende crucialmente da semelhança entre os grupos de controle

e tratamento. Diante da hipótese de que ambos são parecidos, tem-se que o

primeiro pode servir como uma proxy do que teria acontecido no segundo,

na ausência de uma intervenção. Foi discutido anteriormente que a dinâmica

eleitoral nos arredores das favelas localizadas na Zona Oeste da cidade é

diferente da observada nas comunidades do resto da capital (ver seção de

Estratégia Empírica). Este fato, compromete o uso desta região como grupo

de controle. Por este motivo as especi�cações preferidas desta pesquisa são as

que consideram apenas as seções eleitorais localizadas nas Zonas Norte e Sul.

Os coe�cientes estimados nas colunas 3 e 4, quando a variável explicada

é a porcentagem de votos no prefeito incumbente, são qualitativamente se-

melhantes aos obtidos na subseção acima. os coe�cientes θ2 são positivos e

estatisticamente signi�cativos. Além disso, indicam que a paci�cação implica

em um aumento de 8% nos votos do chefe do executivo municipal, nas cerca-

nias de comunidades ocupadas pela polícia. Por outro lado, os parâmetros θ1são positivos e estatisticamente insigni�cantes. Assim, não parece haver uma

relação linear entre o apoio recebido por este político e a distância da urna

para a favela.

Em geral, os efeitos encontrados neste trecho do estudo indicam que os

principais resultados deste trabalho não dependem fortemente das especi�ca-

ções que foram adotadas na subseção acima. Em particular, os impactos não

estão relacionados com a opção pelos turnos decisivos. Ademais, os coe�cien-

tes não sofrem grande alteração quando são considerados os votos válidos. Em

seguida, obtém-se que os parâmetros não mudam drasticamente quando a dis-

tância máxima considerada nas especi�cações preferidas é alterada. A única

modi�cação expressiva ocorre quando a Zona Oeste é incluída no grupo de con-

trole. Neste caso, não é possível determinar o efeito da paci�cação sobre seções

eleitorais distantes das favelas bene�ciadas pelo programa. No entanto, esta

região não deve ser incluída no grupo de controle por apresentar um processo

eleitoral bastante diferente do observado no resto da capital.

2.5.4

Análise do Mecanismo de Recompensa

A Tabela 2.9 fornece os resultados dos modelos descritos na seção de

Estratégia Empírica, cujo objetivo é analisar o mecanismo de recompensa que

acarretou em um aumento de votos dos políticos incumbentes. Novamente

são discutidas somente as especi�cações preferidas fornecidas pela Equação

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 77

2-2. Nas colunas 1 e 2 a variável dependente é a porcentagem de votos nos

deputados do mesmo partido que ambos os chefes do executivo e nas colunas

3 e 4 a variável explicada é a porcentagem de votos dos vereadores aliados

destes políticos. Todos os parâmetros de interesse apresentados nestas colunas

são negativos e estatisticamente insigni�cantes. Estes resultados indicam que a

população percebe a política de paci�cação como um projeto unicamente dos

governantes incumbentes, dado que não existe evidência de aumento de votos

nos aliados destes políticos.

2.6

Conclusão

A principal contribuição deste estudo é justamente fornecer uma esti-

mativa precisa do aumento de votos obtido em decorrência da implementação

de uma estratégia bem sucedida em reduzir a violência. Ao analisar as UPPs

veri�cou-se que de fato os gestores ligados à este programa foram premiados

nas urnas. Os votos no governador cresceram cerca de 22% nas áreas próximas

de favelas paci�cadas. Por outro lado, o apoio ao prefeito apresentou um au-

mento de aproximadamente 6%, nas cercanias de comunidades invadidas. Estes

resultados podem ser relevantes se os gastos reduzidos em segurança pública

observados na América Latina decorrem da incerteza com relação ao retorno

político de projetos de combate aos grupos armados que operam nesta região.

Em segundo lugar, esta pesquisa complementa a literatura existente ao

apresentar uma estratégia capaz de lidar com a falta de segurança observada

em diversos países da América Latina. Este modelo é particularmente relevante

dado que nem todas as tentativas de enfrentamento de organizações criminosas

atingem seus objetivos. Por exemplo, Dell (2012) encontra evidência de um

aumento da violência no México em decorrência da política de repressão ao

trá�co implementada, em nível nacional, durante o governo de Felipe Calderón.

A autora argumenta que o projeto resultou em um enfraquecimento da

principal quadrilha do país. Porém, implicou em um crescimento dos homicídios

ligados ao trá�co de entorpecentes, em função do aumento da disputa pelas

rotas de transporte de drogas. Assim, o programa de paci�cação é um modelo

bem sucedido de redução da violência que pode ser replicado em outros países

da América Latina.

Figura 2.1: Distribuição Geográfica das Favelas Pacificadas Antes das Eleições de 2010

 

 

Notas. A figura acima foi gerada pelo autor. Primeiramente, utilizou-se o ARCGIS para visualizar o mapa geográfico das favelas da cidade do Rio de Janeiro fornecido pelo IBGE para o ano de 2010 (esse arquivo está disponível no endereço eletrônico do IBGE). Em seguida, foi possível separar as comunidades que tinham sido pacificadas até as eleições de 2010 daquelas não beneficiadas pelo programa (o Apêndice B deste trabalho fornece uma lista detalhada das comunidades pacificadas até as eleições de 2010 e das favelas ocupadas até as eleições de 2012). Por fim, esses dados foram inseridos no mapa da cidade do Rio de Janeiro. 

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

78

Figura 2.2: Distribuição Geográfica dos Locais de Votação das Eleições de 2010

Notas. A figura acima foi gerada pelo autor. Primeiramente foi feito o posicionamento geográfico dos locais de votação da cidade do Rio de Janeiro a partir dos endereços

fornecidos pelo TSE. O Apêndice A deste trabalho fornece uma explicação detalhada desse procedimento. Em seguida, os pontos foram inseridos no mapa geográfico da cidade do Rio de Janeiro utilizando o ARCGIS.

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

79

Figura 2.3: Distribuição Geográfica dos Locais de Votação das Eleições de 2010 e das Favelas Pacificadas Antes das Eleições

 

Notas. A figura acima foi gerada pelo autor no ARCGIS a partir da sobreposição das duas figuras anteriores. 

 

 

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

80

Figura 2.4: Porcentagem de Votos no Governador Incumbente (com Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir dos dados fornecidos pelo TSE para as eleições de 2002, 2006 e 2010. A amostra está restrita somente a seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas. O eixo horizontal apresenta os anos das eleições. O eixo vertical fornece a porcentagem de votos do Sérgio Cabral nos anos de 2006 e 2010. No caso de 2002, o eixo vertical contém a porcentagem de votos da Rosinha Garotinho. A eleição de 2006 foi disputada em dois turnos. Assim, o gráfico à esquerda apresenta a porcentagem de votos obtida pelo Sérgio Cabral no primeiro turno de 2006 (o gráfico à direita apresenta a porcentagem de votos do segundo turno). A linha vertical em vermelho destaca o ano em que foi inaugurada a primeira UPP.

Figura 2.5: Porcentagem de Votos no Governador Incumbente (sem Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

 

Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir dos dados fornecidos pelo TSE para as eleições de 2002, 2006 e 2010. A amostra está restrita somente a seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas. Além disso, foram excluídas as seções eleitorais localizadas na Zona Oeste. O eixo horizontal apresenta os anos das eleições. O eixo vertical fornece a porcentagem de votos do Sérgio Cabral nos anos de 2006 e 2010. No caso de 2002, o eixo vertical contém a porcentagem de votos da Rosinha Garotinho. A eleição de 2006 foi disputada em dois turnos. Assim, o gráfico à esquerda apresenta a porcentagem de votos obtida pelo Sérgio Cabral no primeiro turno de 2006 (o gráfico à direita apresenta a porcentagem de votos do segundo turno). A linha vertical em vermelho destaca o ano em que foi inaugurada a primeira UPP. 

.2.3

.4.5

.6

Po

rce

nta

gem

de

Vot

os

2002 2004 2006 2008 2010ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Primeiro Turno em 2006

.3.4

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Po

rce

nta

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de

Vot

os

2002 2004 2006 2008 2010ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Segundo Turno em 2006

.2.3

.4.5

.6P

orc

ent

age

m d

e V

oto

s

2002 2004 2006 2008 2010ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Primeiro Turno em 2006

.2.3

.4.5

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Po

rce

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2002 2004 2006 2008 2010ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Segundo Turno em 2006

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 81

Figura 2.6: Porcentagem de Votos no Prefeito Incumbente (com Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

 

Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir dos dados fornecidos pelo TSE para as eleições de 2004, 2008 e 2012. A amostra está restrita somente a seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas. O eixo horizontal apresenta os anos das eleições. O eixo vertical fornece a porcentagem de votos do Eduardo Paes nos anos de 2008 e 2012. No caso de 2004, o eixo vertical contém a porcentagem de votos do Luiz Paulo Conde. A eleição de 2008 foi disputada em dois turnos. Assim, o gráfico à esquerda apresenta a porcentagem de votos obtida pelo Eduardo Paes no primeiro turno de 2008 (o gráfico à direita apresenta a porcentagem de votos do segundo turno). A linha vertical em vermelho é meramente ilustrativa do fato que a primeira UPP foi inaugurada entre as eleições de 2008 e 2012. 

 

Figura 2.7: Porcentagem de Votos no Prefeito Incumbente (sem Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

 

Notas. Os gráficos acima foram gerados a partir dos dados fornecidos pelo TSE para as eleições de 2004, 2008 e 2012. A amostra está restrita somente a seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas. Além disso, foram excluídas as seções eleitorais localizadas na Zona Oeste. O eixo horizontal apresenta os anos das eleições. O eixo vertical fornece a porcentagem de votos do Eduardo Paes nos anos de 2008 e 2012. No caso de 2004, o eixo vertical contém a porcentagem de votos do Luiz Paulo Conde. A eleição de 2008 foi disputada em dois turnos. Assim, o gráfico à esquerda apresenta a porcentagem de votos obtida pelo Eduardo Paes no primeiro turno de 2008. (o gráfico à direita apresenta a porcentagem de votos do segundo turno). A linha vertical em vermelho é meramente ilustrativa do fato que a primeira UPP foi inaugurada entre as eleições de 2008 e 2012.

.1.2

.3.4

.5.6

Po

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de

Vot

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2004 2006 2008 2010 2012ano

Rio sem UPP Rio com UPP

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Rio sem UPP Rio com UPP

Segundo Turno em 2008

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2004 2006 2008 2010 2012ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Primeiro Turno em 2008

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Rio sem UPP Rio com UPP

Segundo Turno em 2008

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 82

Figura 2.8: Porcentagem de Votos nos Aliados dos Incumbentes (com Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

Notas. O gráfico acima e a esquerda utiliza dados do TSE para as eleições de 2004, 2008 e 2012. O eixo horizontal contém os anos. O eixo vertical apresenta a porcentagem de votos recebidos pelos vereadores do PMDB (pertencentes ao mesmo partido do Eduardo Paes). A linha vertical em vermelho é meramente ilustrativa do fato que a primeira UPP foi inaugurada entre as eleições de 2008 e 2012. O gráfico acima e a direita utiliza dados do TSE para as eleições de 2002, 2006 e 2010. O eixo horizontal contém os anos. O eixo vertical apresenta a porcentagem de votos recebidos pelos deputados do PMDB (pertencentes ao mesmo partido do Sérgio Cabral). A linha vertical em vermelho destaca o ano em que foi inaugurada a primeira UPP. Em ambos os casos, a amostra está restrita somente a seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas.

Figura 2.9: Porcentagem de Votos nos Aliados dos Incumbentes (sem Zona Oeste – até 100 Metros de Favelas)

Notas. O gráfico acima e a esquerda utiliza dados do TSE para as eleições de 2004, 2008 e 2012. O eixo horizontal contém os anos. O eixo vertical apresenta a porcentagem de votos recebidas pelos vereadores do PMDB (pertencentes ao mesmo partido do Eduardo Paes). A linha vertical em vermelho é meramente ilustrativa do fato que a primeira UPP foi inaugurada entre as eleições de 2008 e 2012. O gráfico acima e a direita utiliza dados do TSE para as eleições de 2002, 2006 e 2010. O eixo horizontal contém os anos. O eixo vertical apresenta a porcentagem de votos recebidas pelos deputados do PMDB (pertencentes ao mesmo partido do Sérgio Cabral. A linha vertical em vermelho destaca o ano em que foi inaugurada a primeira UPP. Em ambos os casos, a amostra está restrita somente a seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas. Além disso, as seções eleitorais localizadas na Zona Oeste foram excluídas dos dois gráficos. 

.05

.1.1

5.2

Po

rce

nta

gem

dos

Vot

os

2004 2006 2008 2010 2012ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Votos nos Vereadores do PMDB

.18

.2.2

2.2

4.2

6.2

8P

orc

ent

age

m d

os V

oto

s

2002 2004 2006 2008 2010ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Votos nos Deputados do PMDB (Total)

.05

.1.1

5.2

Po

rce

nta

gem

dos

Vot

os

2004 2006 2008 2010 2012ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Votos nos Vereadores do PMDB

.15

.2.2

5.3

Po

rce

nta

gem

dos

Vot

os

2002 2004 2006 2008 2010ano

Rio sem UPP Rio com UPP

Votos nos Deputados do PMDB (Total)

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 83

Sem UPP Com UPP Diferença Sem UPP Com UPP Diferença

(1) (2) (2)-(1) (4) (5) (5)-(4)

41,444 42,839 1,395 42,457 43,083 0,625

(0,233) (0,628) (0,655) (0,275) (0,670) (0,687)

7,731 7,948 0,217 7,813 8,025 0,212

(0,037) (0,153) (0,112) (0,045) (0,168) (0,125)

0,024 0,031 0,008 0,024 0,032 0,008

(0,001) (0,002) (0,002) (0,001) (0,002) (0,002)

0,103 0,118 0,014 0,102 0,120 0,018

(0,002) (0,006) (0,006) (0,003) (0,007) (0,007)

0,340 0,318 -0,022 0,331 0,309 -0,022

(0,003) (0,010) (0,009) (0,004) (0,010) (0,009)

0,134 0,113 -0,021 0,138 0,111 -0,027

(0,001) (0,003) (0,004) (0,002) (0,003) (0,004)

0,211 0,181 -0,030 0,207 0,178 -0,029

(0,002) (0,005) (0,006) (0,003) (0,005) (0,007)

0,142 0,129 -0,013 0,147 0,130 -0,018

(0,002) (0,004) (0,005) (0,002) (0,005) (0,005)

0,023 0,040 0,017 0,025 0,043 0,018

(0,001) (0,003) (0,002) (0,001) (0,004) (0,002)

0,023 0,071 0,047 0,027 0,078 0,052

(0,001) (0,008) (0,004) (0,001) (0,008) (0,005)

0,456 0,452 -0,005 0,454 0,454 -0,000

(0,003) (0,007) (0,007) (0,003) (0,008) (0,008)

0,839 0,799 -0,039 0,829 0,793 -0,037

(0,001) (0,005) (0,004) (0,002) (0,005) (0,004)

0,807 0,770 -0,037 0,800 0,763 -0,037

(0,001) (0,004) (0,004) (0,002) (0,004) (0,004)

443,607 439,694 -3,914 438,332 438,351 0,020

(1,494) (3,696) (4,149) (1,874) (3,955) (4,566)

Número de seções eleitorais 1045 155 1200 701 139 840

Proporção de eleitores com ensino superior incompleto

Proporção de eleitores com ensino superior completo

Proporção de eleitores que compareceram para votar no primeiro turno

Notas. As estatísticas descritivas foram geradas a partir da base das eleições de 2008. A amostra contém seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas. Foi considerado o conjunto de UPPs implementadas até as eleições de 2012 (esse conjunto é maior do que o conjunto das UPPs implementadas até as eleições de 2010). O erro-padrão aparece entre parênteses.

Proporção de eleitores analfabetos

Proporção de eleitores alfabetizados

Proporção de eleitores com ensino fundamental incompleto

Proporção de eleitores com ensino fundamental completo

Proporção de eleitores com ensino médio incompleto

Proporção de eleitores com ensino médio completo

Proporção de eleitores homens

Número de eleitores aptos à votar

Proporção de eleitores que compareceram para votar no segundo turno

Educação média do eleitor

Tabela 2.1: Estatísticas Descritivas – Somente Seções Eleitorais Localizadas a até 100 Metros de Favelas

Amostra Completa Amostra sem a Zona Oeste

Idade média do eleitor

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 84

(1) (2) (3) (4)

0,101 0,102 0,049 0,047

(0,018)*** (0,018)*** (0,016)*** (0,017)***

-0,185 -0,058 -0,103 -0,054

(0,034)*** (0,008)*** (0,024)*** (0,012)***

-0,006 0,000 0,073 0,068

(0,008) (0,008) (0,006)*** (0,007)***

R20,190 0,568 0.318 0.664

Observações 1642 1642 1668 1668

Média do controle 0.575 0.575 0.536 0.536

Seções tratadas 43 43 139 139

Locais de votação tratados 12 12 17 17

AmostraNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oeste

Características dos eleitores X X

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas com UPP e seções eleitorais localizadas a até 100 metros de favelas sem UPP (excluindo a zona oeste).

Tabela 2.2: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Somente Seções Eleitorais Localizadas a até 100 Metros de Favelas)

Pacificadas x Dummy 2010

Pacificadas

Dummy 2010

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

% de votos para o governador incumbente

% de votos para o prefeito incumbente

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 85

(1) (2) (3) (4)

-0,080 -0,081 0,011 0,016

(0,037)** (0,038)** (0,030) (0,031)

0,109 0,108 0,030 0,028

(0,015)*** (0,015)*** (0,011)*** (0,011)**

0,092 0,043 -0,006 0,071

(0,072) (0,022)* (0,053) (0,018)***

0,175 0,177 0,069 0,080

(0,019)*** (0,019)*** (0,016)*** (0,016)***

-0,162 -0,049 -0,076 -0,052

(0,032)*** (0,010)*** (0,019)*** (0,007)***

-0,285 -0,112 -0,232 -0,076

(0,024)*** (0,010)*** (0,029)*** (0,013)***

-0,013 -0,006 0,072 0,076

(0,006)** (0,006) (0,005)*** (0,005)***

R20.341 0.758 0.359 0.807

Observações 10458 10458 10570 10570

Média do controle 0.502 0.502 0.479 0.479

Seções tratadas 611 611 1388 1388

Locais de votação tratados 100 100 207 207

AmostraNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oeste

Características dos eleitores X X

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de todas as seções eleitorais da cidade do Rio de Janeiro (excluindo a zona oeste).

Tabela 2.3: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

Pacificadas x Dummy 2010 x Distância

Pacificadas

Dummy 2010

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

% de votos para o governador incumbente

% de votos para o prefeito incumbente

Distância

Pacificadas x Distância

Dummy 2010 x Distância

Pacificadas x Dummy 2010

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 86

(1) (2) (3) (4)

-0,091 -0,092 0,000 0,002

(0,029)*** (0,028)*** (0,031) (0,030)

0,066 0,066 -0,001 -0,002

(0,011)*** (0,011)*** (0,012) (0,012)

0,103 0,073 0,004 0,051

(0,042)** (0,014)*** (0,022) (0,018)***

0,077 0,078 -0,124 -0,119

(0,014)*** (0,014)*** (0,015)*** (0,015)***

-0,119 -0,034 -0,045 -0,022

(0,018)*** (0,005)*** (0,008)*** (0,007)***

-0,187 -0,063 -0,039 0,033

(0,016)*** (0,008)*** (0,014)*** (0,009)***

0,219 0,226 0,323 0,326

(0,005)*** (0,005)*** (0,005)*** (0,005)***

R20.816 0.924 0,832 0,920

Observações 10458 10458 10570 10570

Média do controle 0,300 0,300 0.284 0.284

Seções tratadas 611 611 1388 1388

Locais de votação tratados 100 100 207 207

AmostraNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oeste

Características dos eleitores X X

Tabela 2.4: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Primeiro Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de todas as seções eleitorais da cidade do Rio de Janeiro (excluindo a zona oeste).

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

% de votos para o prefeito incumbente (primeiro turno em 2008)

Pacificadas x Dummy 2010 x Distância

Pacificadas

Dummy 2010

% de votos para o governador incumbente (primeiro turno em 2006)

Distância

Pacificadas x Distância

Dummy 2010 x Distância

Pacificadas x Dummy 2010

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 87

(1) (2) (3) (4)

-0,095 -0,097 0,009 0,015

(0,043)** (0,045)** (0,030) (0,031)

0,109 0,108 0,033 0,030

(0,018)*** (0,018)*** (0,011)*** (0,011)***

0,116 0,054 -0,009 0,084

(0,092) (0,027)** (0,061) (0,020)***

0,220 0,222 0,058 0,071

(0,022)*** (0,022)*** (0,015)*** (0,016)***

-0,199 -0,053 -0,087 -0,059

(0,041)*** (0,012)*** (0,021)*** (0,008)***

-0,364 -0,139 -0,262 -0,076

(0,030)*** (0,012)*** (0,033)*** (0,014)***

-0,010 -0,001 0,118 0,122

(0,008) (0,008) (0,005)*** (0,005)***

R20,360 0,808 0,424 0,854

Observações 10458 10458 10570 10570

Média do controle 0,603 0,603 0,527 0,527

Seções tratadas 611 611 1388 1388

Locais de votação tratados 100 100 207 207

AmostraNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oeste

Características dos eleitores X X

Tabela 2.5: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Votos Válidos – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de todas as seções eleitorais da cidade do Rio de Janeiro (excluindo a zona oeste).

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

% de votos válidos recebidos pelo prefeito incumbente

Pacificadas x Dummy 2010 x Distância

Pacificadas

Dummy 2010

% de votos válidos recebidos pelo governador incumbente

Distância

Pacificadas x Distância

Dummy 2010 x Distância

Pacificadas x Dummy 2010

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 88

(1) (2) (3) (4)

-0,091 -0,092 0,011 0,015

(0,022)*** (0,023)*** (0,018) (0,019)

0,113 0,112 0,032 0,029

(0,012)*** (0,013)*** (0,009)*** (0,009)***

0,109 0,046 -0,003 0,044

(0,042)*** (0,014)*** (0,033) (0,011)***

0,156 0,156 0,053 0,060

(0,012)*** (0,012)*** (0,010)*** (0,010)***

-0,169 -0,052 -0,080 -0,048

(0,025)*** (0,008)*** (0,016)*** (0,006)***

-0,249 -0,098 -0,206 -0,063

(0,016)*** (0,007)*** (0,018)*** (0,008)***

-0,008 -0,001 0,076 0,081

(0,005) (0,005) (0,004)*** (0,005)***

R20,416 0,789 0,421 0,822

Observações 12696 12696 12818 12818

Média do controle 0.489 0.489 0.468 0.468

Seções tratadas 983 983 1912 1912

Locais de votação tratados 169 169 300 300

AmostraNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oeste

Características dos eleitores X X

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de todas as seções eleitorais da cidade do Rio de Janeiro (excluindo a zona oeste).

Tabela 2.6: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 900 Metros)

Pacificadas x Dummy 2010 x Distância

Pacificadas

Dummy 2010

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

% de votos para o governador incumbente

% de votos para o prefeito incumbente

Distância

Pacificadas x Distância

Dummy 2010 x Distância

Pacificadas x Dummy 2010

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 89

(1) (2) (3) (4)

-0,100 -0,104 0,004 0,004

(0,016)*** (0,017)*** (0,012) (0,013)

0,120 0,121 0,034 0,032

(0,011)*** (0,011)*** (0,007)*** (0,008)***

0,158 0,056 0,041 0,039

(0,030)*** (0,010)*** (0,020)** (0,008)***

0,132 0,130 0,056 0,062

(0,008)*** (0,008)*** (0,008)*** (0,008)***

-0,194 -0,059 -0,098 -0,050

(0,021)*** (0,007)*** (0,013)*** (0,005)***

-0,221 -0,082 -0,185 -0,052

(0,010)*** (0,005)*** (0,013)*** (0,006)***

-0,001 0,007 0,074 0,080

(0,004) (0,004) (0,004)*** (0,004)***

R20.447 0.803 0.445 0.825

Observações 13828 13828 13938 13938

Média do controle 0.477 0.477 0.461 0.461

Seções tratadas 1081 1081 2175 2175

Locais de votação tratados 187 187 341 341

AmostraNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oeste

Características dos eleitores X X

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de todas as seções eleitorais da cidade do Rio de Janeiro (excluindo a zona oeste).

Tabela 2.7: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 1800 Metros)

Pacificadas x Dummy 2010 x Distância

Pacificadas

Dummy 2010

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

% de votos para o governador incumbente

% de votos para o prefeito incumbente

Distância

Pacificadas x Distância

Dummy 2010 x Distância

Pacificadas x Dummy 2010

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 90

(1) (2) (3) (4)

-0,026 -0,029 0,024 0,030

(0,038) (0,039) (0,030) (0,030)

0,101 0,101 0,040 0,038

(0,016)*** (0,016)*** (0,011)*** (0,011)***

-0,056 -0,003 -0,072 0,049

(0,073) (0,023) (0,051) (0,019)**

0,162 0,164 0,045 0,056

(0,018)*** (0,018)*** (0,012)*** (0,012)***

-0,106 -0,037 -0,074 -0,057

(0,032)*** (0,011)*** (0,018)*** (0,008)***

-0,241 -0,097 -0,178 -0,051

(0,021)*** (0,010)*** (0,023)*** (0,011)***

-0,031 -0,024 0,067 0,070

(0,006)*** (0,006)*** (0,004)*** (0,004)***

R20,243 0,685 0,333 0,774

Observações 15248 15248 15558 15558

Média do controle 0.522 0.522 0.501 0.501

Seções tratadas 686 686 1465 1465

Locais de votação tratados 108 108 215 215

AmostraContém a zona

oesteContém a zona

oesteContém a zona

oesteContém a zona

oeste

Características dos eleitores X X

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de todas as seções eleitorais da cidade do Rio de Janeiro.

Tabela 2.8: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Incumbentes (Segundo Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros – com Zona Oeste)

Pacificadas x Dummy 2010 x Distância

Pacificadas

Dummy 2010

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

% de votos para o governador incumbente

% de votos para o prefeito incumbente

Distância

Pacificadas x Distância

Dummy 2010 x Distância

Pacificadas x Dummy 2010

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 91

(1) (2) (3) (4)

-0,022 -0,020 -0,011 -0,013

(0,034) (0,034) (0,037) (0,037)

-0,017 -0,017 -0,007 -0,006

(0,012) (0,012) (0,013) (0,013)

0,057 0,037 -0,021 -0,004

(0,048) (0,027) (0,017) (0,017)

0,027 0,028 -0,023 -0,023

(0,026) (0,026) (0,024) (0,025)

-0,063 0,000 -0,009 -0,007

(0,021)*** (0,012) (0,006) (0,006)

-0,128 -0,040 -0,006 0,019

(0,019)*** (0,016)** (0,014) (0,015)

-0,028 -0,024 0,127 0,131

(0,008)*** (0,008)*** (0,007)*** (0,008)***

R20.135 0.315 0.533 0,570

Observações 10458 10458 10570 10570

Média do controle 0.241 0.241 0.085 0.085

Seções tratadas 611 611 1388 1388

Locais de votação tratados 100 100 207 207

AmostraNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oesteNão contém a

zona oeste

Características dos eleitores X X

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Notas. Erro-padrão entre parênteses, agrupado por local de votação. A amostra consiste de todas as seções eleitorais da cidade do Rio de Janeiro (excluindo a zona oeste).

Tabela 2.9: Efeito da Pacificação Sobre os Votos dos Aliados (Primeiro Turno – Interagindo com a Distância – até 600 Metros)

Pacificadas x Dummy 2010 x Distância

Pacificadas

Dummy 2010

Regressões de Mínimos Quadrados Ordinários

% de votos para os deputados aliados ao governador

% de votos para os vereadores aliados ao prefeito

Distância

Pacificadas x Distância

Dummy 2010 x Distância

Pacificadas x Dummy 2010

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 92

3

Migração de Nordestinos no Brasil: Uma Análise Empírica

3.1

Introdução

Existem inúmeros artigos sobre migração no Brasil e no exterior.1,2 A

literatura brasileira concentra-se principalmente em artigos que fazem uma

análise descritiva da migração. Nesses trabalhos, existem dois objetivos básicos.

O primeiro é caracterizar o tipo de migração predominante e o segundo é

quanti�car essa migração. Dessa forma, um artigo brasileiro diria que nos anos

60 e 70 predominou a migração rural-urbana no Brasil e forneceria o número

de pessoas que migraram do campo para a cidade no período.

No exterior, além da análise descritiva da migração, existe também uma

preocupação com o estudo dos determinantes da migração. Enquanto alguns

autores analisam a hipótese de que indivíduos migram em busca de melhores

salários, outros tratam da importância das redes sociais para a perpetuação da

migração. Uma rede social é uma rede de apoio para o imigrante e é constituída

por indivíduos provenientes do mesmo país, estado ou região. A presença de

mexicanos nos Estados Unidos da América (EUA), por exemplo, é um incentivo

para que novos mexicanos decidam migrar para os EUA.

A literatura internacional preocupada em estudar a relação entre o

diferencial de salários e a migração pode ser classi�cada de duas maneiras.

Por um lado, existem pesquisas que trabalham com dados agregados (Galin

2004; Treyz et al 1993). Estes artigos estimam macro-equações de migração

em que a variável dependente é alguma medida líquida do �uxo migratório

1Este artigo foi produzido juntamente com Clarissa Costalonga e Gandour.2Ver Cunha (2005) para uma revisão da literatura sobre a migração no Brasil. Para um

resumo da pesquisa internacional sobre migração ver Greenwood (1997) e Lucas (1997).

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 94

entre os territórios contidos na amostra. Por outro lado, existem trabalhos

que utilizam microdados (Kennan e Walker 2010; Hunt e Mueller 2004). Estas

pesquisas estimam micro-equações de migração em que a variável dependente

é uma indicadora do destino escolhido por cada indivíduo. Em ambos os

casos a variável independente de interesse é uma medida do diferencial de

salários. Em geral, os resultados indicam que indivíduos migram para regiões

que oferecem maiores salários. Apesar da relevância deste tema, nenhuma das

duas abordagens foi utilizada para analisar dados brasileiros.

A relação entre as redes sociais e a migração têm despertado grande

interesse entre os economistas. Em função disto inúmeros artigos teóricos e

empíricos têm sido publicados sobre o tema. Os artigos teóricos sugerem que

redes sociais ajudam a perpetuar a migração (Carrington et al 1996). Estes

trabalhos consideram que parentes e amigos no território de destino ajudam a

reduzir os custos �nanceiros da realocação, diminuem o tempo necessário para

encontrar um emprego ou garantem apoio psicológico em caso de di�culdade

de adaptação. Os estudos empíricos acerca deste tópico corroboram a previsão

dos modelos, ou seja, indivíduos têm maior probabilidade de migrar para

localidades em que existem redes sociais de apoio (Hanson e McIntosh 2010;

Mckenzie e Rapoport 2007; Munshi 2003). Diante da importância atribuída ao

estudo da relação entre as redes sociais e a migração no âmbito internacional,

é surpreendente constatar que não existem estudos de economistas brasileiros

acerca deste tópico.

A contribuição do presente trabalho é estudar a importância do dife-

rencial de salários e das redes sociais para a migração no Brasil. Os dados

utilizados são das Pesquisas Nacionais por Amostra de Domicílios (PNADs)

de 1992 até 2007 e o foco da análise é a migração do Nordeste para as regiões

Sudeste, Sul e Centro-Oeste. Os resultados, obtidos a partir da estimação de

um modelo de logit condicional, sugerem que nordestinos têm maior proba-

bilidade de migrar para estados em que já existem nordestinos (interpretado

como efeito da rede social) e que oferecem um maior diferencial de renda média

(entendido como impacto do diferencial de salários).

O artigo é organizado da seguinte forma: a próxima seção faz uma revisão

da literatura, a terceira seção apresenta os dados e a metodologia, a quarta

seção fornece os principais resultados e a quinta seção conclui e discute possíveis

extensões.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 95

3.2

Revisão da Literatura

Há inúmeros artigos que abordam o tema da migração tanto no exterior

quanto no Brasil. A principal diferença entre a literatura internacional e

a brasileira é que autores brasileiros tendem a fazer análises qualitativas

da migração, enquanto trabalhos estrangeiros freqüentemente desenvolvem

modelos teóricos e testam empiricamente as previsões desses modelos. Por esse

motivo, a presente seção trata apenas super�cialmente da literatura brasileira

sobre migração, dando maior atenção a artigos produzidos no exterior.

A resenha da literatura brasileira sobre migração feita em Cunha (2005)

serve como orientação para a atual revisão. O autor divide os artigos existentes

em cinco tópicos de pesquisa; são eles: a identi�cação dos �uxos migratórios,

a análise das características da migração, a pesquisa sobre a migração de

retorno, o papel das redes e a migração rural-urbana. Cunha e Baeninger (2005)

tratam da identi�cação dos �uxos migratórios, apresentando as principais

características da migração brasileira e as mudanças centrais ocorridas nas

últimas décadas. Os autores mostram que a migração interestadual no Brasil

foi particularmente forte nos anos 80 e que os �uxos migratórios interestaduais

diminuíram em décadas mais recentes. Apesar disso, Cunha e Baeninger (2005)

con�rmam que a migração interestadual era bastante relevante também no

período estudado neste trabalho, 1992 a 2007. Os autores discutem, ainda, a

ampliação da migração de retorno, que já existia desde a década de 1980, mas

não tinha muita expressão na época, pois permanecia encoberta pelos grandes

�uxos migratórios interestaduais. Ainda nesse tópico de pesquisa, os autores

citam Rigotti (1999) e Carvalho e Rigotti (1998), que conduzem estudos

detalhados acerca da migração interestadual, da migração intermunicipal e

da migração rural-urbana.

Os trabalhos que abordam as características da migração avaliam princi-

palmente as características dos migrantes. A idéia é que, ao fazer isso, torna-se

possível descobrir o tipo de indivíduo que é mais propenso a migrar. Martine

(1980) argumenta que a educação é menos passível de mudança para chefes

de família que migraram e, portanto, busca analisar a educação média desses

indivíduos para entender o per�l educacional dos migrantes. Cunha (1994) e

Ribeiro (1997) tratam do mesmo tema.

A migração de retorno é um tópico bastante recente na literatura

brasileira. Esse tipo especí�co de migração engloba indivíduos que retornam

ao seu lugar de origem por não terem se adaptado à realidade do novo destino

ou por já terem acumulado reservas su�cientes para retornar. Ribeiro (1997)

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 96

e Cunha e Baeninger (2005) usam as idéias desenvolvidas em Domenach e

Picouet (1990) para estudar a migração de retorno no Brasil, constatando que

ela tem aumentado muito em décadas recentes no Brasil.

O impacto das redes sociais, que faz com que indivíduos tendam a migrar

para regiões onde moram conhecidos ou familiares, vem ganhando importância

no âmbito da literatura internacional. Nesse contexto, uma vez começado o

�uxo migratório, deveria haver uma tendência de permanência desse �uxo,

devido à rede social criada pelos indivíduos que residem na origem e no destino.

Apesar do grande número de estudos feitos a respeito de redes sociais, Cunha

(2005) ressalta que existe pouca pesquisa com dados brasileiros sobre o assunto.

Fusco (2001) e Fazito (2010) abordam o tema. Fazito (2010) analisa a relação

entre a migração de retorno e as redes sociais e Fusco (2001) estuda o impacto

das redes sociais sobre a migração de brasileiros de Governador Valadares para

os EUA.

A migração rural-urbana foi o primeiro tipo de migração identi�cada

por demógrafos brasileiros e ocupou por muito tempo a agenda migratória

nacional. Martine (1990) lembra que, a partir de 1960, ocorre um processo de

desruralização e concentração urbana no Brasil. Martine e Camargo (1984)

mostram que cerca de 13,5 milhões de pessoas deixaram o campo na década

de 60 e que este volume aumentou para 15,6 milhões nos anos 70. Depois de

ocupar a agenda dos demógrafos brasileiros nos anos 60 e 70 a migração rural-

urbana perdeu espaço nos anos 80 e 90 para a migração interestadual. Mais

recentemente, a migração de retorno tem ganhado mais espaço nas pesquisas

sobre demogra�a no Brasil.

As informações apresentadas acima constituem um resumo da literatura

brasileira sobre migração. Para o decorrer do trabalho, é importante manter

em mente dois aspectos da literatura. O primeiro é que existem poucos

trabalhos empíricos sobre migração no Brasil. Especi�camente, não existem

pesquisas preocupadas em quanti�car o efeito das redes sociais e do diferencial

de salários sobre a probabilidade de migrar. Além disso, ressalta-se que a

migração interestadual, apesar de ter diminuído em anos recentes, continua

sendo importante no Brasil.

Diante da vasta literatura internacional sobre migração, optou-se aqui

por focar nos artigos que apresentam os principais modelos teóricos e os

resultados empíricos mais relevantes para o atual trabalho. Hagen-Zanker

(2008) apresenta uma revisão dos principais artigos teóricos que falam sobre o

tema, dividindo os modelos de migração entre aqueles que a analisam de um

ponto de vista macro, os que a analisam de um ponto de vista meso e os que

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 97

a analisam de um ponto de vista micro.3

No nível macro, os modelos existentes são os que surgiram como subpro-

duto das teorias de comércio. Esses modelos dividem a economia entre uma

área rural, que possui excesso de mão de obra e uma área urbana, que pos-

sui escassez de mão de obra. Dessa forma, os salários no setor urbano seriam

maiores do que os salários do setor rural e haveria incentivo para migração até

que houvesse equalização dos salários. Modelos desse tipo aparecem em Lewis

(1954) e Ranis e Fei (1961). Motivados pelo desemprego nas grandes cidades

de países em desenvolvimento durante o período de migração em massa, Harris

e Todaro (1970) estendem os modelos básicos, incluindo o risco de desemprego

para os migrantes. Os autores mostram que pode ser racional migrar mesmo

havendo desemprego na zona urbana. Note que em todos os modelos macro

apresentados acima, a motivação para a migração é o diferencial de salários

existente entre os setores rural e urbano, fato que será explorado na seção de

resultados.

Há muitos outros modelos que tratam da migração em um nível macro.

Alguns exemplos são: Priore (1979), onde a migração é conseqüência da

existência de um �pull factor� temporário; Mabogunje (1970), que trata da

migração como um processo espacial dinâmico; e Zelinsky (1971), que considera

a migração como parte das mudanças econômicas e sociais inerentes ao processo

de modernização. Tais modelos, apesar de relevantes na literatura, não têm

relação com os resultados apresentados abaixo e, portanto, são apenas citados

nesta seção. É importante perceber que os modelos de migração no nível macro

não contêm um arcabouço de decisão individual, de forma que esses modelos

tratam �uxos migratórios como uma conseqüência de diferenças geográ�cas de

oferta e demanda por trabalho.

O interesse no nível meso de migração, que é intimamente relacionado

com o estudo da perpetuação dos ciclos migratórios, tem crescido muito nos

anos recentes. Massey (1990) argumenta que os fatores que incentivam o

primeiro ciclo migratório são distintos dos fatores que perpetuam estes ciclos.

Após sua fase inicial, a migração se torna mais comum, com mais e mais pessoas

imitando os primeiros migrantes e sendo ajudadas por eles. O autor cita certos

aspectos que ajudam a perpetuar a migração, como o capital social, as redes

sociais, as instituições de migração e a migração circular.

O capital social é importante para a manutenção do ciclo migratório,

pois pessoas da comunidade podem prover informação acerca do processo

3Para um resumo não tão recente da pesquisa internacional sobre migração ver Gre-enwood (1997) e Lucas (1997). Note que estes artigos tratam tanto das pesquisas empíricasquanto dos trabalhos teóricos sobre o tema.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 98

migratório, emprestar dinheiro caso seja necessário, ajudar na adaptação, etc.

Assim, indivíduos que conseguem acumular maior capital social após migrar

têm maior probabilidade de perpetuar o ciclo migratório. Bordieu e Wacquant

(1992) e Massey et al. (1994) discutem a importância desse capital social para

a perpetuação da corrente de migração.

O segundo aspecto relevante para a perpetuação da migração é a existên-

cia de redes sociais. O contato entre os migrantes já estabelecidos no destino e

indivíduos na origem aumenta a chance de perpetuação do processo de migra-

ção, pois cria um canal pelo qual podem �uir informações sobre o processo de

migração, ajuda �nanceira para parentes que desejam migrar e também ajuda

durante o processo de adaptação. Note que esse aspecto depende do capital

social adquirido pelos indivíduos que já moram no destino. A literatura espe-

cí�ca sobre redes sociais, além de bastante extensa, destaca-se pela facilidade

de testar os modelos teóricos nela apresentada. Exemplos de artigos teóricos

que tratam da importância das redes sociais para a migração são Carrington

et al (1996), Stark e Wang (2002) e Mckenzie e Rapoport (2007).

As instituições têm também um papel importante na perpetuação da

migração entre duas regiões, conforme visto em Goss e Lindquist (1995). Para

entender sua relevância, basta comparar a migração dentro do Brasil com a

migração do México para os EUA. A primeira, que ocorre dentro de um mesmo

país, conta com um ambiente institucional mais favorável para sua ocorrência,

ao passo que a segunda é extremamente difícil e até arriscada.

Por �m, a teoria de migração circular argumenta que o �uxo migratório

pode se perpetuar simplesmente pelo fato de ter começado, como discutido

por Massey (1990). A idéia é que existe uma causalidade circular do destino

para a origem e da origem para o destino, tal que mais e mais pessoas decidam

migrar.

Nas teorias de nível micro, a decisão migratória resulta de um processo de

maximização, em que o agente decide migrar quando os benefícios oferecidos

são maiores do que os custos enfrentados. Os benefícios podem ser monetários

ou não monetários e os custos incluem custo de deslocamento, custo de

oportunidade e custos psicológicos. Dois artigos que apresentam esse formato

de modelos de migração são Lee (1966) e Sjaastad (1962). Já nos modelos

mais recentes, como aqueles apresentados em Sandell (1977) e Mincer (1978),

a decisão migratória é uma decisão familiar, em que a análise de custo-benefício

é baseada em uma função de utilidade agregada da família. Autores da corrente

teórica conhecida como New Economics of Labour Migration (NELM) também

consideram que a decisão de migrar é uma decisão familiar, mas permitem que

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 99

certos membros da família migrem enquanto outros permaneçam no local de

origem. Taylor e Fletcher (2001) apresentam um modelo desse tipo. A idéia por

trás dessa literatura é que a presença de membros da família em localidades

diferentes pode servir para mitigar riscos.

Os parágrafos acima apresentaram um resumo dos modelos teóricos

existentes na literatura internacional sobre migração. Para o decorrer do

trabalho, é importante ressaltar dois aspectos dessa literatura. O primeiro é

que, tanto nos modelos em nível macro quanto nos modelos em nível micro, o

diferencial de salários aparece como um fator importante da decisão de migrar,

tal que benefícios monetários maiores no destino estão associados a maior

probabilidade de migração. O segundo aspecto relevante da literatura teórica

é que redes sociais são importantes para a perpetuação da migração.

Feita a revisão da literatura teórica, o trabalho volta-se agora à resenha

da literatura empírica sobre migração. A literatura empírica internacional é

bastante diversa, incluindo artigos que procuram veri�car se há convergência

entre características da origem e do destino. (O interesse pelo estudo da conver-

gência decorre dos modelos teóricos que prevêem convergência de salários entre

origem e destino). A evidência apresentada nessa literatura é variada, com al-

guns autores, como Pissarides e McMaster (1990), não encontrando evidência

de convergência e outros, como Taylor e Williamson (1997), a encontrando.

Existem três linhas de pesquisa empírica que estão diretamente relaciona-

das com o presente trabalho. Em primeiro lugar, deve-se ressaltar os trabalhos

preocupados em avaliar o impacto das redes sociais sobre a decisão de migrar.

Em geral, estes artigos corroboram a previsão teórica (vista nos principais mo-

delos acerca do tema) de que indivíduos têm maior probabilidade de migrar

para destinos em que existe grande presença de amigos e familiares. Por exem-

plo, Hanson e McIntosh (2010) mostram que mexicanos pertencentes à coortes

populosas têm maior probabilidade de migrar para os EUA. Os autores ob-

servam que este efeito é ainda maior em estados com histórico prolongado de

migração, fato consistente com a hipótese de que redes sociais reduzem os cus-

tos de realocação. Semelhantemente, Munshi (2003) encontra que indivíduos

com uma rede social maior têm maior probabilidade de encontrar emprego ao

chegar aos EUA. Além disso, o autor mostra que agentes com maior rede social

conseguem, em média, empregos com salários mais elevados. Esses resultados

apontam à importância das redes na facilitação do processo de adaptação e

podem estar intimamente ligados ao fato de que indivíduos com redes sociais

mais fortes têm maior probabilidade de migrar.

Em seguida, vale destacar os artigos empíricos preocupados em estudar

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 100

a relação entre o diferencial de salários e a migração. Esta literatura pode ser

dividida em duas vertentes. A primeira, consiste de trabalhos que estimam

equações de migração a partir de dados agregados. Neste caso, o objetivo

é veri�car como o diferencial de salários afeta o �uxo migratório líquido

entre os territórios contidos na amostra. Estas especi�cações são conhecidas

na literatura como macro-equações de migração.4 Em geral, estas pesquisas

encontram um efeito positivo do diferencial de salários sobre o �uxo migratório.

Dois exemplos recentes são Gallin (2004) e Treyz et al (1993).

A segunda, é composta de artigos que utilizam microdados para estimar

as equações de migração. Nestes casos, a variável dependente é uma indicadora

do destino escolhido por cada agente. Além disso, o grande desa�o é determinar

o valor da variável independente de interesse, que é o salário que cada indivíduo

deveria receber nos diferentes territórios contidos na amostra. Na prática, o

pesquisador só observa a remuneração do agente que migrou no território de

destino, tendo que inferir a renda que seria obtida em territórios alternativos.

A solução adotada por estes estudos consiste em projetar salários a partir de

características observáveis dos migrantes. As especi�cações estimadas nestas

pesquisas são conhecidas na literatura como micro-equações de migração.5 Os

resultados obtidos em artigos que utilizam este tipo de metodologia, como

Kennan e Walker (2010) e Hunt e Mueller (2004), indicam que indivíduos

migram em busca de maiores salários.

Finalmente, são relevantes os estudos que utilizam modelos de logit

condicional para analisar a migração, dado que este é o modelo escolhido para a

análise empírica deste trabalho. Meyer (2000) usa um modelo logit condicional

para veri�car se indivíduos pobres têm incentivos a mudarem para estados

em que o Welfare State oferece mais benefícios. O autor encontra que existe

migração induzida pelos benefícios oferecidos pelo Welfare State dos diferentes

estados dos EUA. Dostie e Leger (2009) também utilizam o modelo logit

condicional para estudar a migração de médicos no Canadá. Seus resultados

indicam que médicos tendem a migrar para províncias que oferecem melhores

benefícios monetários, dadas suas características. Já Baghdadi (2005), que usa

o modelo logit condicional para analisar o efeito de redes sociais sobre a escolha

locacional do migrante, encontra que migrantes tendem a preferir condados

onde há uma maior rede social para ampará-los. A autora também procura

avaliar se a importância das redes muda de acordo com as características dos

imigrantes. Os resultados indicam que a localização de imigrantes legais e

quali�cados está menos relacionada com a presença de redes sociais.

4Para maiores informações ver Lucas (1997).5Para maiores informações ver Lucas (1997).

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 101

Há três aspectos centrais da literatura sobre migração que foram introdu-

zidos nos parágrafos acima. Primeiro, tem-se inúmeros artigos internacionais

que abordam as motivações por trás da migração e identi�cam que tanto re-

des sociais quanto benefícios econômicos aumentam a probabilidade de um

indivíduo migrar. Além disso, muitos autores utilizam o modelo logit condici-

onal para estudar os �uxos migratórios, já que seu uso é bastante adequado

por oferecer um arcabouço ideal para avaliar como características distintas

dos diferentes estados afetam a decisão migratória dos indivíduos. Finalmente,

percebe-se que não existem estudos capazes de determinar em que medida

redes sociais e diferenciais de salários contribuíram para a migração no Brasil.

3.3

Dados e Metodologia

O estudo utiliza dados das Pesquisas Nacionais por Amostra de Domi-

cílios (PNADs) de 1992 a 2007. Aproximadamente 15% da população amos-

trada na PNAD 2007 caracterizava-se como migrante interestadual por residir

em um estado diferente de seu estado de nascimento. Como a amostra de

interesse refere-se a chefes de família nordestinos que migraram para as re-

giões Sul, Sudeste ou Centro-Oeste, a análise é restrita àqueles que nasceram

em um dos nove estados nordestinos e que, em 2007, eram chefes de família

residentes em um dos onze estados que compõem as regiões Sul, Sudeste e

Centro-Oeste.6 Dita amostra representa aproximadamente 2% da população

brasileira em 2007.

Ressalta-se que a sub-amostra utilizada exclui nordestinos que migraram

no ano 2000, pois não há PNAD em anos censitários. Além disso, a estrutura da

PNAD permite identi�car o ano especí�co de migração apenas para indivíduos

que migraram nos últimos 10 anos, ou seja, desde 1998 para a sub-amostra

em questão. Para os demais indivíduos, a informação de 1992 (defasagem de

quinze anos) foi usada como uma aproximação para os valores passados. Isso

constitui uma considerável limitação do trabalho, dado que grande parte do

�uxo migratório estudado ocorreu justamente em décadas anteriores a 1998.

A Tabela 3.1 apresenta o número absoluto de migrantes interestaduais

por ano de migração para a amostra de interesse. Observa-se que não há

uma tendência clara de aumento ou diminuição no volume de migração em

anos recentes, mas que grande parte do �uxo migratório capturado no estudo

6Os estados nordestinos são: Maranhã, Piauí, Ceará, Rio Grande do Norte, Paraíba,Pernambuco, Alagoas, Sergipe e Bahia. A região Sudeste é composta por Minas Gerais,Espírito Santo, Rio de Janeiro e São Paulo; a Sul por Paraná, Santa Catarina e Rio Grandedo Sul; e a Centro-Oeste por Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Goiás e Distrito Federal.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 102

ocorreu antes de 1998, conforme discutido na seção anterior. A Tabela 3.2

decompõe essa relação anual por estado de residência em 2007, mostrando

que a maioria esmagadora de nordestinos sistematicamente escolhe São Paulo

como destino ao longo do tempo. Rio de Janeiro, Goiás e Distrito Federal

são também estados que atraem grande número de imigrantes, mas em escala

consideravelmente menor do que São Paulo. Assim como na Tabela 3.1, não

há aqui uma tendência clara no volume de migração ao longo do tempo para

nenhum dos estados.

Apesar de utilizar a PNAD 2007 para identi�car aqueles indivíduos que

emigraram do Nordeste, as variáveis de interesse do estudo são o diferencial

de renda média entre estados de origem e destino e o número de indivíduos

de determinado estado de origem vivendo no estado de destino na época em

que o indivíduo tomou sua decisão migratória. Portanto, ambas devem ser

medidas defasadas, referentes ao ano de migração. Enquanto a primeira variável

quanti�ca os incentivos econômicos enfrentados por potenciais migrantes, a

segunda captura a possível in�uência de redes sociais sobre a decisão migratória

de nordestinos. O diferencial de renda foi construído da maneira abaixo.

difrendadot = rendamediadt − rendamediaot (3-1)

Onde d é o estado de destino, o é o estado de origem e t é o ano de

migração. A renda média de cada estado foi calculada a partir da renda mensal

de todos os trabalhos para a população do estado inteiro, não apenas para

os migrantes. Como a renda média dos estados de destino é normalmente

maior do que aquela dos estados de origem, espera-se que o diferencial de

renda seja positivo.7 Os valores usados foram de�acionados para garantir a

comparabilidade de rendas reportadas em anos distintos. A variável de redes

sociais, Ndot, é simplesmente o número absoluto de pessoas que nasceram no

estado o e moravam no estado d no ano t. Cabe ressaltar que em vez de

usar o número absoluto, pode-se também usar a proporção de nordestinos de

determinada origem em cada estado de destino, bastando dividir Ndot pela

população total do estado d no instante t.8

Há aqui três dimensões de variação determinando o valor das variáveis de

interesse: origem, destino e ano de migração. Como exemplo, considere quatro

casos: um baiano que migrou para São Paulo em 2001, um baiano que migrou

para São Paulo em 2004, um pernambucano que migrou para São Paulo em

2001 e um pernambucano que migrou para Minas Gerais em 2001. Os valores do

7De fato, não foi calculado nenhum diferencial de renda negativo.8A seção de resultados contém uma breve discussão sobre a escolha da variável em nível

absoluto e não proporcional.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 103

diferencial de renda e número de indivíduos da mesma origem serão distintos,

salvo uma tremenda coincidência, para cada um desses indivíduos, dependendo

da combinação origem-destino-ano de migração.

As variáveis de interesse apresentadas acima são atributos observáveis de

cada alternativa. A�nal, tanto o diferencial de renda média quanto o número de

nordestinos vivendo em determinado lugar podem, em teoria, ser observados

pelo migrante potencial. Em se tratando de um cenário em que a escolha

do indivíduo é feita baseada, ainda que apenas parcialmente, em atributos

observáveis de cada alternativa, tem-se que o modelo probabilístico que melhor

se adequa ao contexto é o logit condicional. Tal modelo permite recuperar os

efeitos marginais para variações nos atributos de interesse. Isso pode ser visto

nas equações abaixo.

∂pd(x)∂xdk

= pd(x)[1− pd(x)]βk (3-2)

∂pd(x)∂xhk

= −pd(x)ph(x)βk (3-3)

Onde a equação (1) fornece o efeito marginal �próprio� e a expressão (2)

descreve o método utilizado para calcular o efeito marginal �cruzado�. Além

disso, tem-se que d e h são dois estados de destino diferentes, k é o atributo

em questão (no caso, há apenas dois atributos: diferencial de renda média ou

número de nordestinos no estado de destino) e βk é o coe�ciente recuperado

na estimação do modelo logit condicional. O efeito marginal próprio indica

o impacto que uma variação marginal no atributo k do estado de destino

d tem sobre a probabilidade de um indivíduo migrar para o estado d; por

exemplo, como a probabilidade de um nordestino migrar para o Rio de Janeiro

é alterada quando há um nordestino a mais no Rio de Janeiro. Já o efeito

marginal cruzado mede o impacto que uma variação marginal no atributo k

do estado de destino h tem sobre a probabilidade de um indivíduo migrar para

o estado d; por exemplo, como um acréscimo de R$1 no diferencial de renda

média para o Distrito Federal afeta a decisão de um indivíduo migrar para o

Rio de Janeiro.9

Apesar de ser o modelo probabilístico mais adequado para estudar a

decisão migratória em questão, o modelo logit condicional possui algumas

limitações. Computacionalmente, sua estimação requer dados em formato

longo, ou seja, agrupados de acordo com algum identi�cador (no caso, um

código criado para cada migrante identi�cado na PNAD 2007) de tal forma que

cada grupo possua informação sobre todas as alternativas para cada atributo.

9A magnitude desses efeitos será discutida na seção de resultados.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 104

Assim, no grupo de um indivíduo que optou pelo destino Espírito Santo em

1998 haverá informação também sobre o diferencial de renda média e população

migrante de seu estado de origem para todos os possíveis estados de destino,

não só para o Espírito Santo. Com isso, a base construída possui informação

proveniente das três dimensões de variação � origem, destino e ano de migração

� mas acaba �colapsando� as dimensões de origem e ano de migração. A

variação explícita ocorre apenas na dimensão de destino, dado que é essa a

escolha efetivamente feita pelo migrante, mas as alternativas incorporam a

variação em origem e ano de migração. Uma importante implicação disso é

que os efeitos marginais apresentados anteriormente não são especí�cos a um

determinado estado de origem ou ano de migração, apenas aos estados de

destino. Nesse sentido, o modelo logit condicional pressupõe que, no que diz

respeito à resposta aos atributos de interesse, os nordestinos formam um grupo

homogêneo tanto ao longo do tempo quanto em termos de estado de origem.

Logo, o coe�ciente recuperado na estimação é especí�co ao atributo, não à

origem do indivíduo.

Outra limitação relevante do modelo logit condicional é que, também

devido à necessidade de ter os dados em formato longo, o método só é capaz

de recuperar coe�cientes para observáveis que possuem variação intra-grupo.

No caso, isso signi�ca variáveis cujo valor varia entre alternativas para o mesmo

indivíduo. Trivialmente, características pessoais do indivíduo não se encaixam

nessa categoria. É impossível, portanto, estimar o modelo logit condicional

incluindo variáveis de controle, como sexo ou nível educacional. A Tabela 3.3

apresenta a média e o desvio padrão para apenas quatro características do

indivíduo, calculados tanto para a PNAD 2007 completa quanto para a sub-

amostra de interesse do estudo. As estatísticas descritivas sugerem que as duas

amostras diferem em termos dessas quatro observáveis, indicando que a sub-

amostra utilizada é sistematicamente diferente da amostra total da PNAD.

Isso não é de todo chocante, dado que migrantes provavelmente possuem

características observáveis e não-observáveis que naturalmente os distinguem

de não-migrantes. Além disso, o grupo de migrantes pode ser heterogêneo entre

si e, portanto, seria importante controlar por características observáveis para

melhorar a qualidade da análise. Porém, dado que o modelo logit condicional

não permite a inclusão dessas variáveis de controle, a especi�cação utilizada

incluiu apenas os atributos de interesse.

Uma maneira alternativa de utilizar os controles é incluir interações entre

os atributos de interesse e algumas características pessoais, introduzindo, as-

sim, fatores que ao mesmo tempo possuem variação intra-grupo e consideram,

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 105

de alguma forma, as características relevantes. Para tanto, é preciso ter va-

riáveis observáveis binárias (como dummies de sexo ou analfabetismo) ou que

possam ser divididas em categorias (como faixas de renda ou idade). É cru-

cial enfatizar, no entanto, que isso não equivale a controlar por características

pessoais. O método apenas permite que diferentes tipos de indivíduos tenham

diferentes sensibilidades a determinado atributo. Incluir interações com uma

dummy de sexo, por exemplo, possibilita recuperar um coe�ciente de sensibi-

lidade ao diferencial de renda para homens e outro para mulheres, conseqüen-

temente resultando em diferentes efeitos marginais para cada um dos tipos.

Mais uma vez, a seção de resultados esclarecerá essa discussão. A próxima

seção apresenta e discute os resultados.

3.4

Resultados e Discussão

Os resultados obtidos através da estimação do modelo logit condicional

sugerem que tanto o diferencial de renda quanto as redes sociais desempenham

um papel signi�cante na decisão migratória de chefes de família nordestinos no

período de estudo. A direção dos efeitos é consistente com o esperado: ambos

os atributos apresentam coe�cientes positivos, implicando que quanto maior o

diferencial de renda média entre estados de destino e origem ou quanto maior

o número de nordestinos no estado de destino, maior a probabilidade de um

nordestino migrar para esse estado.

A Tabela 3.4 apresenta os coe�cientes estimados em uma especi�cação

básica do modelo logit condicional, incluindo apenas o diferencial de salário e

a medida de rede social como variáveis explicativas. O número de nordestinos

em determinado estado de destino e a proporção dos mesmos com relação à

população total desse estado são as duas medidas alternativas para o efeito

das redes sociais mencionadas anteriormente. As colunas 1, 2 e 3 da Tabela

3.4 indicam que as três variáveis explicativas são individualmente signi�cantes

para a decisão migratória, corroborando a discussão na literatura que aponta

para tanto benefícios econômicos quanto redes sociais como determinantes da

decisão de migrar.

Os resultados apresentados nas colunas 4 e 5 são particularmente inte-

ressantes, pois con�rmam que a signi�cância estatística dos dois atributos se

sustenta quando as variáveis são consideradas conjuntamente. Além dos coe�ci-

entes permanecerem altamente signi�cantes, com p-valor de 0,000, a magnitude

dos mesmos não sofre grande alteração quando comparado com as respectivas

especi�cações individuais. Logo, ambos os fatores são levados em consideração

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 106

por indivíduos que pretendem migrar.

Conforme mencionado na seção anterior, tanto o número absoluto quanto

a proporção de nordestinos em estados da região Sul, Sudeste e Centro-Oeste

pode ser usado como medida para a variável de rede social. A enorme diferença

em termos de magnitude dos coe�cientes recuperados deve-se à ordem de

grandeza de cada uma das variáveis, pois enquanto o número de nordestinos

trata de milhares de pessoas, a proporção de nordestinos é uma porcentagem.

O coe�ciente quase nulo da primeira não deve, portanto, ser interpretado

como economicamente insigni�cante. De fato, a análise de efeitos marginais

(encontrada nas Tabelas 3.5 e 3.6) indica que é necessário haver uma variação

da ordem de 100.000 pessoas para que haja impacto expressivo das redes sociais

sobre a decisão migratória. Considerando que a maioria dos indivíduos migra

para grandes centros urbanos, naturalmente mais populosos, essa ordem de

grandeza parece bastante razoável. Optou-se, portanto, pela especi�cação da

coluna 4, que inclui diferencial de renda média e número de nordestinos em

determinado estado, como especi�cação central do trabalho. O uso do número

de nordestinos também em outros artigos da literatura corrobora a escolha da

variável.

Os coe�cientes da Tabela 3.4 têm o sinal esperado, mas não representam

os efeitos marginais, que devem ser calculados a partir das fórmulas apresen-

tadas na seção anterior. As Tabelas 3.5 e 3.6 mostram os efeitos marginais

para o diferencial de renda média (Tabela 3.5) e para as redes sociais (Tabela

3.6), calculados com base na probabilidade média de migrar para cada um dos

destinos na amostra. Conforme esperado, os efeitos marginais próprios a cada

estado, contidos na diagonal principal das tabelas e grifados em negrito, são

positivos; já os efeitos marginais cruzados entre estados são todos negativos.

Relembrando a discussão da seção anterior, ressalta-se que o modelo logit

condicional utilizado supõe respostas homogêneas de indivíduos de diferentes

origens ao longo do tempo, tal que os efeitos marginais variem apenas entre

estados de destino. Assim, os resultados indicam que, por exemplo, um

aumento de R$100 no diferencial de renda média no Distrito Federal aumenta

em três pontos percentuais a probabilidade de um indivíduo proveniente de

qualquer estado do Nordeste em qualquer ano da amostra escolher o Distrito

Federal como destino. Da mesma forma, um aumento de aproximadamente

100.000 nordestinos em São Paulo aumenta a probabilidade de um nordestino

escolher migrar para São Paulo também por três pontos percentuais. Com

aproximadamente 2.500.000 nordestinos em São Paulo em 2007 (ver Tabela

3.2), o impacto dos 100.000 adicionais parece bem razoável. Já para Goiás,

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 107

que possui aproximadamente 300.000 nordestinos em 2007 (ver Tabela 3.2), a

presença dos 100.000 novos nordestinos afeta a probabilidade de migração pro

estado em apenas 0,7 pontos percentuais. A pequena magnitude do efeito para

Goiás é esperada diante da menor popularidade do estado como destino de

migrantes nordestinos. Analogamente, os efeitos marginais cruzados indicam

que um aumento de R$100 no diferencial de renda média em São Paulo reduz

a probabilidade de migração para o Distrito Federal em aproximadamente

um ponto percentual, ao passo que um aumento de 100.000 nordestinos

no Rio de Janeiro reduz a probabilidade de migração para São Paulo em

aproximadamente 0,4 pontos percentuais.

Considera-se, ainda, a possibilidade de existir alguma heterogeneidade de

resposta relacionada a características observáveis do indivíduo. Sabendo que

o modelo logit condicional não permite a inclusão de variáveis de controle,

utilizaram-se interações entre os atributos de interesse e uma variável binária

de sexo, uma variável binária de analfabetismo, categorias de idade e categorias

de renda. Em todas as especi�cações, a signi�cância estatística a 1% dos

coe�cientes de interesse foi mantida, independente da signi�cância dos termos

interagidos (resultados omitidos, por não contribuírem muito com a intuição

dos resultados). A �m de exempli�car o método, a Tabela 3.7 abaixo apresenta

resultados para uma especi�cação básica.

A coluna 1 reproduz os resultados obtidos anteriormente, ao passo que a

coluna 2 apresenta os coe�cientes para os atributos de interesse e também para

uma interação entre ditos atributos e a dummy de analfabetismo. Enquanto

o coe�ciente do número de nordestinos permanece bastante estável entre as

colunas e aquele da interação entre ser alfabetizado e o número de nordestinos

não possui signi�cância estatística, o coe�ciente da diferença salarial não só cai

brutalmente, como também perde signi�cância. De fato, parece que a variável

da interação entre alfabetizados e a diferença salarial �rouba� o impacto do

diferencial de renda média, apresentando alta magnitude e signi�cância esta-

tística. Aparentemente, indivíduos alfabetizados são particularmente sensíveis

ao diferencial de renda ao tomar suas decisões migratórias, enquanto os não

alfabetizados reagem de forma consideravelmente menos expressiva. Uma pos-

sível explicação para esse efeito é que pessoas que sabem ler e escrever tendem

a ser mais informadas, além de quali�cadas, sendo capazes, portanto, de ter

uma melhor noção das condições de trabalho relativas entre os dois estados.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 108

3.5

Comentários Finais

Este trabalho se propõe a fazer uma análise dos determinantes da

migração no Brasil usando as PNADs de 1992 até 2007. Partindo da discussão

na literatura, optou-se por usar o modelo logit condicional para avaliar o

impacto de duas variáveis sobre a decisão de migrar, são elas: o diferencial

de renda média (efeito do benefício econômico oferecido) e o número de

migrantes no estado (efeito de rede social). O foco do estudo foi a migração do

Nordeste para as regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste. Os principais resultados

encontrados são que nordestinos têm maior probabilidade de migrar para

estados onde há um diferencial de renda média maior e onde já existem outros

nordestinos, mesmo quando os dois fatores são considerados simultaneamente.

Há uma série de extensões que valeriam ser feitas para aprimorar o

entendimento acerca da decisão migratória de nordestinos. Uma extensão

interessante para o trabalho seria adicionar mais atributos que variem com

as alternativas. A especi�cação proposta considerou apenas o número de

imigrantes morando no estado e o diferencial de renda média, mas é bastante

provável que muitas outras variáveis ajudem a determinar o estado de destino

escolhido pelo migrante. Por exemplo, é possivel que o diferencial de crime

ajude a explicar a decisão de migrar.

É importante lembrar que os resultados acima foram obtidos conside-

rando os estados de destino como as alternativas disponíveis; ou seja, um in-

divíduo escolhia ou Paraná, ou São Paulo, etc. Uma segunda extensão seria

considerar cada par origem-destino como uma alternativa. Nesse caso, uma

alternativa seria sair da Bahia e ir para o Paraná, outra seria sair da Bahia e ir

para São Paulo, etc. Tal abordagem seria capaz de gerar resultados mais deta-

lhados, enriquecendo a interpretação do exercício. A�nal, um efeito marginal

de 0,0003 indicaria que um aumento de R$100 no diferencial de renda média

entre Paraná e Bahia está associado a um aumento de 3 pontos percentuais

na probabilidade de um baiano migrar para o Paraná. Um migrante vindo de

outro estado que escolhesse o Paraná no mesmo ano, por outro lado, poderia

ter um efeito marginal distinto. Dessa forma, as dimensões de variação seriam

tanto estado de destino quanto de origem. O problema dessa estratégia, no

entanto, é que a identi�cação viria somente da dimensão temporal e a amostra

não tem muitos anos.

Por �m, uma última extensão interessante seria identi�car os migrantes

em 2003, em vez de 2007, possibilitando recuperar dados para anos de migração

um pouco mais próximos ao período de alto �uxo migratório no Brasil e

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 109

identi�cando, assim, alguns dos mais de 3 milhões de indivíduos que migraram

antes de 1998. Supõe-se que, com isso, a caracterização da decisão migratória

de nordestinos tornar-se-ia um tanto mais precisa.

Ano de Migração Frequência % % Acumulada

Pré-1998 3.695.464 85,34 85,34

1998 63.104 1,46 86,80

1999 71.244 1,65 88,44

2000 78.620 1,82 90,26

2001 79.021 1,82 92,08

2002 55.020 1,27 93,35

2003 74.373 1,72 95,07

2004 64.785 1,50 96,57

2005 71.314 1,65 98,22

2006 77.285 1,78 100,00

Total 4.330.230 100,00

Tabela 3.1: Número Absoluto de Migrantes Interestaduais por Ano

Notas. Dados de migração gerados a partir da PNAD 2007. A primeira coluna fornece o ano de migração. A coluna dois contém o número de migrantes. A coluna três disponibiliza a porcentagem de pessoas mudando de estado em cada ano. A coluna quatro apresenta a porcentagem acumulada da variável descrita na coluna três. Note que o ano de migração só aparece de maneira explícita a partir de 1998.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 110

MG ES RJ SP PR SC RS MS MT GO DF

Pré-1998 138.333 54.609 543.076 2.202.838 106.245 4.271 7.113 60.084 87.553 243.530 247.812 3.695.464

1998 3.274 2.952 8.600 32.851 619 611 0 1.256 728 9.165 3.048 63.104

1999 1.846 1.476 9.239 39.426 2.065 0 863 1.259 2.180 8.106 4.784 71.244

2000 3.274 1.968 5.189 44.108 5.156 1.220 233 1.259 2.180 8.811 5.222 78.620

2001 4.911 492 9.886 46.916 1.242 1.220 233 629 2.905 7.756 2.831 79.021

2002 1.434 2.952 5.386 28.206 829 1.220 466 945 1.817 4.583 7.182 55.020

2003 5.934 1.967 8.597 38.306 2.683 1.830 699 630 3.632 7.050 3.045 74.373

2004 9.005 3.934 5.829 29.964 828 611 1.493 629 1.091 7.050 4.351 64.785

2005 4.701 1.968 8.401 31.020 2.274 1.830 1.260 629 3.994 10.228 5.009 71.314

2006 6.548 2.460 6.918 34.743 1.446 610 466 2.201 2.181 13.399 6.313 77.285

Total 179.260 74.778 611.121 2.528.378 123.387 13.423 12.826 69.521 108.261 319.678 289.597 4.330.230

Notas. Dados de migração gerados a partir da PNAD 2007 (nesse caso as informações foram desagregadas por estado de destino). Todas as colunas indicam o número de indivíduos migrando. O ano de migração só é fornecido a partir de 1998.

Unidade da Federação de DestinoAno de Migração

Tabela 3.2: Número Absoluto de Migrantes Interestaduais por Ano de Migração, Decomposto por Estado de Destino

Total

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

111

Média Desvio Padrão Média Desvio Padrão

Sexo 0,487 0,500 0,669 0,471

Idade 30,641 20,258 48,540 15,422

Alfabetizados 0,815 0,389 0,850 0,357

Renda mensal 614,592 1110,782 738,487 1069,479

Notas. Média e desvio padrão para as variáveis sexo (homem=1 ou mulher=0), idade (anos de vida), sabe ler e escrever (sim=1 ou não=0) e renda mensal (rendimentos de todos os trabalhos em reais). Essas estatísticas foram calculadas tanto para a amostra completa (PNAD 2007) quanto para a amostra limitada às pessoas que mudaram de estado (MIGRANTES 2007)

PNAD 2007 MIGRANTES 2007

Tabela 3.3: Estatísticas Descritivas

Variável

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

112

(1) (2) (3) (4) (5)0,00269563*** 0,00238313*** 0,00241156***

(0,000) (0,000) (0,000)

0,00000190*** 0,00000167***

(0,000) (0,000)

1,57622050*** 1,37338481***

(0,000) (0,000)

Observações 77759 77759 77759 77759 77759

Notas. P-valor entre parênteses. A amostra consiste de todas as combinações entre migrantes, estados de origem e estados de destino.

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Modelo Logit Condicional - A variável dependente é o destino

Tabela 3.4: Determinantes da Migração de Nordestinos

Diferença salarial

Número de nordestinos

Proporção de nordestinos

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

113

DF ES GO MG MS MT PR RJ RS SC SP

DF 0,000360947 -0,000019182 -0,000020177 -0,000019643 -0,000020514 -0,000022391 -0,000027153 -0,000034739 -0,000026871 -0,000025864 -0,000144412

ES -0,000019182 0,000098621 -0,000004690 -0,000004566 -0,000004768 -0,000005204 -0,000006311 -0,000008075 -0,000006246 -0,000006012 -0,000033567

GO -0,000020177 -0,000004690 0,000103495 -0,000004803 -0,000005016 -0,000005475 -0,000006639 -0,000008494 -0,000006570 -0,000006324 -0,000035309

MG -0,000019643 -0,000004566 -0,000004803 0,000100883 -0,000004883 -0,000005330 -0,000006463 -0,000008269 -0,000006396 -0,000006156 -0,000034374

MS -0,000020514 -0,000004768 -0,000005016 -0,000004883 0,000105141 -0,000005566 -0,000006750 -0,000008636 -0,000006680 -0,000006429 -0,000035899

MT -0,000022391 -0,000005204 -0,000005475 -0,000005330 -0,000005566 0,000114249 -0,000007367 -0,000009426 -0,000007291 -0,000007018 -0,000039182

PR -0,000027153 -0,000006311 -0,000006639 -0,000006463 -0,000006750 -0,000007367 0,000136981 -0,000011430 -0,000008841 -0,000008510 -0,000047516

RJ -0,000034739 -0,000008075 -0,000008494 -0,000008269 -0,000008636 -0,000009426 -0,000011430 0,000172058 -0,000011312 -0,000010888 -0,000060791

RS -0,000026871 -0,000006246 -0,000006570 -0,000006396 -0,000006680 -0,000007291 -0,000008841 -0,000011312 0,000135651 -0,000008422 -0,000047023

SC -0,000025864 -0,000006012 -0,000006324 -0,000006156 -0,000006429 -0,000007018 -0,000008510 -0,000010888 -0,000008422 0,000130883 -0,000045260

SP -0,000144412 -0,000033567 -0,000035309 -0,000034374 -0,000035899 -0,000039182 -0,000047516 -0,000060791 -0,000047023 -0,000045260 0,000523331

Tabela 3.5: Efeitos Marginais para o Diferencial de Renda

Notas. Cada célula da tabela representa o efeito marginal de uma mudança no diferencial de renda na probabilidade de migração para os estados de destino. Esses valores foram obtidos a partir dos coeficientes apresentados na coluna (4) da Tabela 3.4.

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

114

DF ES GO MG MS MT PR RJ RS SC SP

DF 0,000000253 -0,000000013 -0,000000014 -0,000000014 -0,000000014 -0,000000016 -0,000000019 -0,000000024 -0,000000019 -0,000000018 -0,000000101

ES -0,000000013 0,000000069 -0,000000003 -0,000000003 -0,000000003 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000006 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000024

GO -0,000000014 -0,000000003 0,000000073 -0,000000003 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000005 -0,000000006 -0,000000005 -0,000000004 -0,000000025

MG -0,000000014 -0,000000003 -0,000000003 0,000000071 -0,000000003 -0,000000004 -0,000000005 -0,000000006 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000024

MS -0,000000014 -0,000000003 -0,000000004 -0,000000003 0,000000074 -0,000000004 -0,000000005 -0,000000006 -0,000000005 -0,000000005 -0,000000025

MT -0,000000016 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000004 0,000000080 -0,000000005 -0,000000007 -0,000000005 -0,000000005 -0,000000027

PR -0,000000019 -0,000000004 -0,000000005 -0,000000005 -0,000000005 -0,000000005 0,000000096 -0,000000008 -0,000000006 -0,000000006 -0,000000033

RJ -0,000000024 -0,000000006 -0,000000006 -0,000000006 -0,000000006 -0,000000007 -0,000000008 0,000000121 -0,000000008 -0,000000008 -0,000000043

RS -0,000000019 -0,000000004 -0,000000005 -0,000000004 -0,000000005 -0,000000005 -0,000000006 -0,000000008 0,000000095 -0,000000006 -0,000000033

SC -0,000000018 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000004 -0,000000005 -0,000000005 -0,000000006 -0,000000008 -0,000000006 0,000000092 -0,000000032

SP -0,000000101 -0,000000024 -0,000000025 -0,000000024 -0,000000025 -0,000000027 -0,000000033 -0,000000043 -0,000000033 -0,000000032 0,000000367

Tabela 3.6: Efeitos Marginais para as Redes Sociais

Notas. Cada célula da tabela representa o efeito marginal de uma mudança no número de nordestinos na probabilidade de migração para os estados de destino. Esses valores foram obtidos a partir dos coeficientes apresentados na coluna (4) da Tabela 3.4.

Três

Ensaio

sem

Micro

econometria

sobre

Crim

e,Política

eMigração

115

0,00238313*** 0,00044246**

(0,000) (0,028)

0,00000167*** 0.00000158***

(0,000) (0,000)

0,00222822***

(0,000)

0,00000012

(0,121)

Observações 77759 77759

Alfabetizado x Número de nordestinos

Notas. P-valor entre parênteses. A amostra consiste de todas as combinações entre migrantes, estados de origem e estados de destino.

* Significante a 10%. ** Significante a 5%. *** Significante a 1%.

Tabela 3.7: Interagindo os Principais Resultados com uma Indicadora de Alfabetização

Modelo Logit Condicional - A variável dependente é o destino

Diferença salarial

Número de nordestinos

Alfabetizado x Diferença salarial

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A

Metodologia de Interpolação

Esse apêndice explica a metodologia utilizada para calcular a população

mensal de cada comunidade (para a base de dados de favelas) e de cada

delegacia (para a base de dados das unidades policiais). Em todos os casos

a população total em 2000 e em 2010 foi calculada. Note que a população total

da base de dados de favela foi obtida a partir da soma da população das 30

comunidades existentes nesse banco de informações.1 A população total da base

de dados das delegacias foi encontrada a partir da soma da população das 136

unidades de polícia contidas nesse banco de informações.2 Uma interpolação

log-linear foi realizada para obter os valores mensais da população total em

cada caso.

Mais precisamente a interpolação log-linear consiste em encontrar o

coe�ciente angular e o intercepto de uma reta que cruza dois pontos. O

primeiro ponto é o logaritmo da população total da base considerada (favela

ou delegacia) em agosto de 2000 e o segundo ponto é o logaritmo da população

total da base analisada (favela ou delegacia) em agosto de 2010. Note que o

IBGE considera agosto como o mês-base tanto para o censo de 2000 quanto

para o censo de 2010. A Equação A-1 apresenta o método usado para obter

o coe�ciente angular da interpolação log-linear. Além disso, a Equação A-2

descreve a fórmula considerada para calcular o intercepto da interpolação log-

linear.

α = [log(poptotalago2010)− log(poptotalago2000)]/120 (A-1)

β = log(poptotalago2000) (A-2)

1Note que os censos de 2000 e de 2010 fornecem a população de todas as favelas da cidadedo Rio de Janeiro nesses anos. Logo, essas bases de dados foram utilizadas para calcular apopulação das 30 comunidades presentes na base de favelas em 2000 e em 2010.

2A população de cada delegacia em 2000 e em 2010 foi calculada a partir dos censos de2000 e de 2010 fornecidos pele IBGE. A metodologia utilizada para relacionar os setorescensitários de cada censo com a área de cada unidade de polícia é descrita em detalhes noApêndice B abaixo.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 130

Onde log(poptotalago2010) é o logaritmo da população total da base

(favela ou delegacia) em agosto de 2010 e log(poptotalago2000) é o logaritmo

da população total da base (favela ou delegacia) em agosto de 2000. Note que

120 é o número de meses entre agosto de 2000 e agosto de 2010. A Equação A-3

abaixo pode ser usada para obter o população total do banco de informações

(favela ou delegacia) em todos os meses entre agosto de 2000 e agosto de 2010

(essa fórmula também serve para a realização de extrapolações com o intuito

de calcular a população total de cada base nos meses posteriores à agosto de

2010). Na fórmula abaixo, x é de�nido como o número de meses desde agosto

de 2000. Então a população total de junho de 2001 é calculada ao considerar

x = 10, na Equação A-3.

log(poptotal(x)) = x ∗ α + β (A-3)

Em seguida é possível determinar a população mensal para cada uma

das 30 comunidades presentes na base de dados de favelas e para todas as 136

delegacias existentes no banco de informações das unidades policiais. Para fazer

isso é necessário encontrar os coe�cientes θi e µi apresentados nas Equações A-

4 e A-5 abaixo. Note que dessa maneira são calculados coe�cientes angulares e

interceptos especí�cos para cada unidade i (onde uma unidade i pode ser uma

favela ou uma delegacia dependendo da base de dados considerada).

θi = (popago2010i−popago2000i)/(poptotalago2010−poptotalago2000) (A-4)

µi = popago2000i + θi ∗ poptotalago2000 (A-5)

Onde popago2010i é a população da unidade i em agosto de 2010,

popago2000i é a população da unidade i em agosto de 2000, θi é o coe�ciente

angular associado à unidade i e µi é o intercepto ligado à unidade i. Além

disso, poptotalago2010 e poptotalago2000 são de�nidas da mesma maneira que

nas Equações A-1 e A-2 acima. A Equação A-6 demonstra como os parâmetros

θi e µi podem ser utilizados para obter a população da unidade i no mês t.

popi(x) = θi ∗ poptotal(x) + µi (A-6)

Onde x é de�nido como o número de meses desde agosto de 2000, popi(x)

é a população da unidade i um número x de meses depois de agosto de 2000,

poptotal(x) é a exponencial de log(poptotal(x)) calculado utilizando a Equação

A-3, θi é o coe�ciente angular da unidade i encontrado a partir da Equação

A-4 e µi é o intercepto da unidade i determinado a partir da Equação A-5.

B

Procedimento para Obtenção da População do Território

de cada Delegacia

o texto foi discutido o problema resultante da criação de 6 delegacias

novas no período considerado na base de dados das unidades de polícia (janeiro

de 2005 até outubro de 2012). Esses estabelecimentos surgiram a partir do

desmembramento de outras delegacias. Note que isso di�culta a análise dos

dados, já que as novas unidades de polícia não teriam registros de crimes

anteriores à sua inauguração. Assim optou-se por agregar as delegacias novas

com as unidades policiais existentes antes do desmembramento. Esse apêndice

explica, em detalhe, as uniões que foram feitas para resolver o problema

da separação das delegacias. A delegacia de número 42 foi desmembrada da

delegacia de número 16 em abril de 2010. Para lidar com essa di�culdade essas

duas unidades policiais foram agregadas, gerando a delegacia de número 806.

A delegacia de número 67 foi desmembrada da delegacia de número 65 em

janeiro de 2011. Para lidar com essa di�culdade essas duas unidades policiais

foram agregadas, gerando a delegacia de número 807. A delegacia de número

70 foi desmembrada da delegacia de número 71 em janeiro de 2011. Para lidar

com essa di�culdade essas duas unidades policiais foram agregadas, gerando

a delegacia de número 808. A delegacia de número 130 foi desmembrada da

delegacia de número 123 em junho de 2008. Para lidar com essa di�culdade

essas duas unidades policiais foram agregadas, gerando a delegacia de número

809. A delegacia de número 132 foi desmembrada da delegacia de número

126 em janeiro de 2011. Para lidar com essa di�culdade essas duas unidades

policiais foram agregadas, gerando a delegacia de número 810. Por �m, a

delegacia de número 148 foi desmembrada da delegacia de número 143 em

agosto de 2010. Para lidar com essa di�culdade essas duas unidades policiais

foram agregadas, gerando a delegacia de número 811.

Em seguida, esse apêndice descreve a metodologia utilizada para esta-

belecer uma correspondência entre os setores censitários (dos censos de 2000

e de 2010) e as áreas sob responsabilidade de cada delegacia. O objetivo do

emparelhamento é obter área e a população de todas as delegacias presentes

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 132

na base de dados das unidades policiais, nos anos de 2000 e de 2010. O ISP

fornece um documento contendo a área de atuação de cada unidade policial

do estado do Rio de Janeiro.1 É possível perceber, a partir da análise do ar-

quivo fornecido pela secretaria de segurança pública desse estado, que a maior

parte das delegacias são responsáveis por localidades que coincidem com fron-

teiras políticas. Por exemplo, a unidade de polícia de número 99 é responsável

pelo município de Itatiaia. A delegacia de número 96 fornece outro exemplo,

já que atua nos municípios de Miguel Pereira e Paty do Alferes. Esses casos

relacionam unidades de polícia com um único município ou com mais de um

município. No entanto, algumas delegacias são responsáveis pelo policiamento

e unidades geográ�cas menores como bairros (ou grupos de bairros) da cidade

do Rio de Janeiro. A unidade de polícia de número 10, por exemplo, registra

crimes ocorridos nos bairros de Botafogo, Humaitá e Urca. O emparelhamento

entre setores censitários e delegacias é trivial quando existe uma coincidência

entre a área de responsabilidade da unidade de polícia e as fronteiras de�nidas

por questões institucionais. A discussão abaixo descreve o procedimento que

foi adotado nos casos em que houve di�culdade em estabelecer essa correspon-

dência.

Especi�camente, existem sete bairros da cidade do Rio de Janeiro, para

os quais, não foi trivial estabelecer o emparelhamento entre delegacias e setores

censitários. Cada um desses bairros é atendido por duas ou mais delegacias.

Por exemplo, a Tijuca é de responsabilidade da unidade de polícia de número

18, mas também é atendida pela delegacia de número 19. Assim, é necessário

determinar que setores censitários pertencentes à Tijuca devem ser alocados

para a delegacia de número 18 e quais deles devem ser atribuídos a unidade de

número 19. A distância foi o critério adotado para estabelecer a correspondên-

cia nesses casos. Assim, cada setor censitário dos sete bairros descritos acima foi

alocado para a delegacia mais próxima, dentre as responsáveis pela área. As vi-

zinhanças que necessitaram da utilização desse do critério foram Copacabana,

Tijuca, Brás de Pina, Centro, Colégio, Penha Circular e Vista Alegre. Todas as

delegacias de polícia da cidade do Rio de Janeiro foram geo-referenciadas para

poder medir as distâncias entre elas e os setores censitários. Dois arquivos do

tipo shape�le, disponibilizados pelo IBGE, forneceram a localização geográ�ca

dos setores censitários em 2000 e em 2010.

O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número

12 e 13 são responsáveis por Copacabana. Usando ARCGIS um bu�er de

1200 metros foi criado ao redor de cada uma dessas unidades de polícia. A

1Esse documento pode ser encontrado no endereço eletrônico�http://urutau.proderj.rj.gov.br/isp_imagens/Uploads/RelacaoAISP.pdf�.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 133

distância (1200 metros) foi escolhida para garantir uma pequena interseção

entre os bu�ers, mas com a preocupação de englobar todos os setores censitários

do bairro. Setores censitários localizados no bu�er da delegacia de número

12 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento

foi adotado com os setores censitários localizados no bu�er da delegacia de

número 13. Em seguida foi realizada uma redução gradual dos bu�ers para

conseguir distribuir os setores censitários remanescentes (aqueles localizados

na interseção dos bu�ers de 1200 metros) entre as duas delegacias. Essa

metodologia foi aplicada usando tanto o shape�le de 2000 quanto o de 2010.

O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 18

e 19 são responsáveis pela Tijuca. Usando ARCGIS um bu�er de 2100 metros

foi criado ao redor de cada uma dessas unidades de polícia. A distância (2100

metros) foi escolhida para garantir uma pequena interseção entre os bu�ers,

mas com a preocupação de englobar todos os setores censitários do bairro.

Setores censitários localizados no bu�er da delegacia de número 18 foram

alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento foi adotado

com os setores censitários localizados no bu�er da delegacia de número 19. Em

seguida foi realizada uma redução gradual dos bu�ers para conseguir distribuir

os setores censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos

bu�ers de 2100 metros) entre as duas delegacias. Essa metodologia foi aplicada

usando tanto o shape�le de 2000 quanto o de 2010.

O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número

22 e 38 são responsáveis por Brás de Pina. Usando ARCGIS um bu�er de

2200 metros foi criado ao redor de cada uma dessas unidades de polícia. A

distância (2200 metros) foi escolhida para garantir uma pequena interseção

entre os bu�ers, mas com a preocupação de englobar todos os setores censitários

do bairro. Setores censitários localizados no bu�er da delegacia de número

22 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento

foi adotado com os setores censitários localizados no bu�er da delegacia de

número 38. Em seguida foi realizada uma redução gradual dos bu�ers para

conseguir distribuir os setores censitários remanescentes (aqueles localizados

na interseção dos bu�ers de 2200 metros) entre as duas delegacias. Essa

metodologia foi aplicada usando tanto o shape�le de 2000 quanto o de 2010.

O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número

27 e 40 são responsáveis pelo bairro do Colégio. Usando ARCGIS um bu�er

de 2000 metros foi criado ao redor de cada uma dessas unidades de polícia.

A distância (2000 metros) foi escolhida para garantir uma pequena interseção

entre os bu�ers, mas com a preocupação de englobar todos os setores censitários

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 134

do bairro. Setores censitários localizados no bu�er da delegacia de número

27 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento

foi adotado com os setores censitários localizados no bu�er da delegacia de

número 40. Em seguida foi realizada uma redução gradual dos bu�ers para

conseguir distribuir os setores censitários remanescentes (aqueles localizados

na interseção dos bu�ers de 2000 metros) entre as duas delegacias. Essa

metodologia foi aplicada usando tanto o shape�le de 2000 quanto o de 2010.

O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número

22 e 38 são responsáveis pela Penha Circular. Usando ARCGIS um bu�er

de 2400 metros foi criado ao redor de cada uma dessas unidades de polícia.

A distância (2400 metros) foi escolhida para garantir uma pequena interseção

entre os bu�ers, mas com a preocupação de englobar todos os setores censitários

do bairro. Setores censitários localizados no bu�er da delegacia de número

22 foram alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento

foi adotado com os setores censitários localizados no bu�er da delegacia de

número 38. Em seguida foi realizada uma redução gradual dos bu�ers para

conseguir distribuir os setores censitários remanescentes (aqueles localizados

na interseção dos bu�ers de 2400 metros) entre as duas delegacias. Essa

metodologia foi aplicada usando tanto o shape�le de 2000 quanto o de 2010.

O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número 27 e

38 são responsáveis por Vista Alegre. No entanto, usando ARCGIS é possível

determinar que todos os setores censitários de Vista Alegre são mais próximos

da delegacia de número 38 do que da unidade de polícia de número 27. Logo

todos os setores censitários de Vista Alegre foram alocados para a delegacia

de número 38. Essa correspondência foi obtida tanto com o shape�le de 2000

quanto com o de 2010. Esse emparelhamento não afeta os principais resultados

obtidos nesse trabalho, já que é mantido em todos os períodos. Além disso, o

aumento de área e população da delegacia de número 38 será acompanhado por

uma diminuição equivalente dessas variáveis na unidade de polícia de número

27.

O documento fornecido pelo ISP indica que as delegacias de número

1, 4 e 5 são responsáveis pelo Centro. Usando ARCGIS um bu�er de 1100

metros foi criado ao redor de cada uma dessas unidades de polícia. A distância

(1100 metros) foi escolhida para garantir uma pequena interseção entre os

bu�ers, mas com a preocupação de englobar todos os setores censitários do

bairro. Setores censitários localizados no bu�er da delegacia de número 1 foram

alocados para esta unidade de polícia. O mesmo procedimento foi adotado com

os setores censitários localizados no bu�er das delegacias 4 e 5. Em seguida foi

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 135

realizada uma redução gradual dos bu�ers para conseguir distribuir os setores

censitários remanescentes (aqueles localizados na interseção dos bu�ers de 1100

metros) entre as três delegacias. Essa metodologia foi aplicada usando tanto o

shape�le de 2000 quanto o de 2010.

Depois de realizar o procedimento descrito acima, ainda foi necessário

lidar com três problemas para �nalizar o emparelhamento entre setores cen-

sitários e as delegacias de polícia. O primeiro problema decorre da existência

de dois bairros nos censos de 2000 e de 2010 que não constam no documento

disponibilizado pelo ISP. Esses dois bairros são Rocinha e Pitangueiras. Logo,

não foi possível estabelecer que delegacias eram de fato responsáveis por essas

áreas. A solução foi obtida a partir de ligações feitas pelo autor dessa pesquisa

para diversos órgãos da secretaria de segurança pública do estado do Rio de

Janeiro. Nessas chamadas descobriu-se que a unidade de polícia de número

15 é responsável pelo patrulhamento da Rocinha, enquanto a delegacia de nú-

mero 37 atua no policiamento do bairro de Pitangueiras. Logo, a população

e a área da Rocinha foram alocadas para a unidade de polícia de número 15.

Por outro lado, a população e área de Pitangueiras foram incluídas nos dados

da delegacia de número 37.

A segunda di�culdade para estabelecer a correspondência entre os setores

censitários e as delegacias advém da concretização da emancipação de 6 bairros

no período compreendido entre 2000 e 2010. Dessa maneira, esses 6 bairros

existem no censo de 2010, mas não aparecem no censo de 2000. Nesse período

foram criados os bairros Vasco da Gama, Gericinó, Serra Grande, Santo

Antônio, Maravista e Jardim Imbuí. O IBGE explicou que Vasco da Gama

separou-se de São Cristóvão entre 2000 e 2010. Além disso, o autor desse

trabalho descobriu, a partir de ligações para o ISP, que a delegacia de número

17 sempre foi responsável pelos bairros de Vasco da Gama e de São Cristóvão.

Assim, a população e a área de São Cristóvão, em 2000, foram alocadas para a

delegacia de número 17. Por outro lado, a área e a população de São Cristóvão

e Vasco da Gama, em 2010, foram incluídas nos dados da unidade de polícia

de número de 17.

O IBGE a�rmou que Gericinó emancipou-se de Bangu entre 2000 e

2010. O autor desse trabalho descobriu, a partir de ligações para o ISP, que

a delegacia de número 34 sempre foi responsável pelos bairros de Bangu e

Gericinó. Assim, a população e a área de Bangu, em 2000, foram alocadas

para a delegacia de número 34. Por outro lado, a área e a população de Bangu

e Gericinó, em 2010, foram incluídas nos dados da unidade de polícia de número

de 34. Informações disponibilizadas pelo IBGE indicam que o desmembramento

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 136

de Itaipu resultou na criação dos bairros de Serra Grande, Santo Antônio

e Maravista. O ISP explicou que a delegacia de número 81 sempre atuou

nos bairros de Itaipu, Serra Grande, Santo Antônio e Maravista. Assim, a

população e a área de Itaipu, em 2000, foram alocadas para a delegacia de

número 81. Por outro lado, a população e a área de Itaipu, Serra Grande,

Santo Antônio e Maravista, em 2010, foram incluídas nos dados da unidade de

polícia de número 81. Por �m, o IBGE informou que Jardim Imbuí conseguiu

emancipar-se de Piratininga entre 2000 e 2010. O ISP a�rmou que a delegacia

de número 81 sempre foi responsável pela área dos bairros de Piratininga

e Jardim Imbuí. Assim, a população e área de Piratininga, em 2000, foram

alocadas para a delegacia de número 81. Por outro lado, a população e a área

de Piratininga e Jardim Imbuí, em 2010, foram incluídas nos dados da unidade

de polícia de número 81.

O terceiro problema enfrentado para realizar o emparelhamento entre

setores censitários e delegacias de polícia é consequência da emancipação do

município de Mesquita. Essa localidade conseguiu separar-se legalmente de

Nova Iguaçu em 2001. Assim, o município de Mesquita existe no censo de 2010,

mas não aparece no censo de 2000. O ISP informou que a delegacia de número

53 foi responsável pela área que hoje é conhecida como Mesquita durante todo

o período entre os dois censos. Para resolver o problema basta determinar a

população e a área de Mesquita em 2000 e incluir esses dados na delegacia de

número 53 naquele ano. Note que o município de Mesquita é composto pelos

bairros de Chatuba, Banco de Areia e Mesquita (essas localidades aparecem

no censo 2000 como bairros de Nova Iguaçu). Assim, a população e a área dos

bairros de Chatuba, Banco de Areia e Mesquita foram alocados para a unidade

de polícia de número 53, em 2000. Por outro lado, a população e a área do

município de Mesquita foram incluídas nos dados da delegacia de polícia de

número 53, em 2010.

C

Explicação das Variáveis de Intensidade de Tratamento

Esta parte do trabalho descreve o método utilizado para gerar as variáveis

de tratamento alternativo da base de dados das delegacias. Para desenvolver

essas variáveis foi feito o emparelhamento de setores censitários e das áreas

de responsabilidade de cada unidade de polícia. Essa correspondência foi

estabelecida de acordo com o procedimento descrito no Apêndice B acima.

Somente o censo de 2010, disponibilizado pelo IBGE, foi utilizado para gerar

as duas variáveis de intensidade de tratamento do banco de informações das

delegacias. Note que a primeira variável mede a intensidade do tratamento

com base na população e a segunda variável determina o grau de exposição

ao tratamento a partir da área. O método desenvolvido para criar a primeira

variável alternativa de tratamento é descrito abaixo.

Primeiro, calculou-se a população total morando em favelas para cada

delegacia de polícia, em 2010 (isso foi feito utilizando a variável do censo de

2010 que indica que setores censitários são favelas). Essa variável recebeu o

nome de popfavtotal2010. Em seguida, determinou-se a população de cada

UPP, em 2010 (isso foi possível graças a variável do censo de 2010 que fornece

o nome de cada comunidade). Finalmente, as datas de invasão possibilitaram a

criação de uma variável contendo a população paci�cada na delegacia i no mês

t. Essa variável é inicialmente igual a zero para todas as unidades de polícia. No

entanto, quando uma comunidade é invadida no mês t1 na área da delegacia

i1 essa variável passa a assumir o valor da população da favela ocupada (a

partir do mês t1). No caso de outra UPP ser implementada na área da unidade

de polícia i1(digamos que isso ocorre no mês t2) então essa variável passa a

ser igual à população das duas comunidades bene�ciadas pelo programa (a

partir do mês t2). Essa variável recebeu o nome de popfavpacit. A Equação

C-1 abaixo apresenta a fórmula usada para calcular a variável de intensidade

de tratamento com base na população. Note que essa última variável recebeu

o nome de porcpopfavpacit e que ela fornece a porcentagem da população de

favelas da delegacia i que foi paci�cada até o mês t.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 138

porcpopfavpacit = popfavpacit/popfavtotal2010 (C-1)

A segunda variável de intensidade de tratamento utilizada na base de

delegacias é bastante semelhante à descrita na Equação C-1 acima. A única

diferença é que essa variável foi desenvolvida com base na área paci�cada.

Primeiro, o ARCGIS calculou a área de todos os setores censitários contidos

no censo de 2010. A partir da área dos setores censitários e da correspondência

estabelecida no Apêndice B acima, foi possível determinar a área total de

favelas sob responsabilidade de cada delegacia de polícia. Essa variável recebeu

o nome de areafavtotal2010. Em seguida, o mesmo procedimento adotado na

geração da variável popfavpacit possibilitou a criação da variável areafavpacit.

Note que essa variável contém a área paci�cada na unidade de polícia i no mês

t. Por �m, a Equação C-2 abaixo fornece a porcentagem da área de favelas da

delegacia i que foi paci�cada até o mês t.

porcareafavpacit = areafavpacit/areafavtotal2010 (C-2)

D

Esclarecendo a Análise de Evento ao Redor da Paci�cação

Este trecho da pesquisa descreve as especi�cações estimadas para gerar

os grá�cos apresentados na Figura 1.4. Note que foram utilizados os modelos

de poisson descritos pelas Equações D-1 e D-2, abaixo. A variável dependente

considerada na regressão aparece no título do grá�co. Por outro lado, os pontos

vermelhos representam as estimativas pontuais dos coe�cientes β2, β3, ... e

β9, desse modelo. Vale ressaltar, que o primeiro ponto à esquerda representa

o parâmetro β2, o segundo ponto da esquerda para a direita representa o

coe�ciente β3 e assim sucessivamente. As linhas azuis caracterizam o intervalo

de con�ança ao nível de 95% das estimativas pontuais

λit = E[yit|Xit] (D-1)

ln[λit] = β0 + β1ind(−inf/14)it + β2ind(−13/− 11)it + β3ind(−10/− 8)it+

+ β4ind(−7/− 5)it + β5ind(−4/− 2)it + β6ind(2/4)it + β7ind(5/7)it+

+β8ind(8/10)it+β9ind(11/13)it+β10ind(14/+inf)it+αi+πt+µit+ln(popit)

(D-2)

Onde, as variáveis αi, πt, µit e ln(popit) têm o mesmo signi�cado que foi

considerado na Equação 1-1. As variáveis ind(−13/ − 11)it, ... e ind(11/13)itsão indicadoras trimestrais que procuram capturar a evolução da criminalidade

nos períodos ao redor da paci�cação. Note que essas variáveis são iguais à zero

para todo período t em todas as delegacias i que nunca receberam uma UPP

(dado que isso implica que não ocorreu ocupação de nenhuma comunidade

na área de responsabilidade da unidade de polícia i). No caso em que houve

invasão adotou-se a hipótese de que ela ocorreu no mês 1. Logo a variável

ind(−13/− 11)it é igual à um para o mês -11, para o mês -12 e para o mês -13

para todas as delegacias i em que ocorreu ao menos uma ocupação policial.

Essa variável é igual a zero para os demais períodos t nessas unidades de polícia.

As demais indicadoras trimestrais foram criadas seguindo o mesmo princípio.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 140

Então a variável ind(2/4)it é igual à um para o mês 2, para o mês 3 e para o mês

4 (para as delegacias em que pelo menos uma favela foi invadida pela polícia).

Essa indicadora é igual a zero para os outros meses (para as unidades de polícia

em que houve expulsão de tra�cantes de pelo menos uma comunidade).

Além disso, a variável ind(−inf/ − 14)it é uma indicadora igual à

1 para todos os meses até o mês -14, nas delegacias em que pelo menos

uma comunidade foi paci�cada (essa variável é igual a zero nas unidades

de polícia em que nenhuma favela recebeu UPP). Similarmente, a variável

ind(14/+ inf)it é uma indicadora igual à 1 para todos os meses posteriores ao

mês 14, para as delegacias em que houve expulsão de tra�cantes de pelo menos

uma comunidade (essa variável é igual à zero nas unidades de polícia em que

nenhuma favela foi ocupada por agentes da secretaria de segurança pública).

Por �m, a variável ind(−1/1)it foi omitida de todas as regressões. Logo, os

resultados devem ser interpretados com base nessa variável.

E

Metodologia de Geo-posicionamento dos Locais de Vota-

ção

Para evitar erros, optou-se por realizar o geo-posicionamento manual

de todos os locais de votação existentes na cidade do Rio de Janeiro em

2010.1 O primeiro passo consistiu em copiar o endereço do local de votação

e inserir no Google Maps. Em seguida, utilizou-se o Google Street View para

veri�car que o endereço realmente correspondia ao ponto em questão. Caso a

informação estivesse correta era utilizado o botão esquerdo do mouse sobre o

lugar contido no Google Maps para obter a latitude e longitude da localidade.2

Ao proceder com esse método foram encontradas quatro di�culdades, descritas

nos parágrafos abaixo.

Primeiro, o endereço fornecido pelo TRE-RJ contém o nome da rua e

o número em que está situado o local de votação, mas o Google Maps não

encontra o número correto. Nesse caso, o Google Street View foi utilizado para

encontrar o número correto. Assim, extraíram-se as latitudes e longitudes do

novo ponto. Segundo, alguns endereços não contêm o número em que �ca

situado o local de votação. Isso é muito comum para escolas. Por exemplo, o

Colégio Pedro II (Unidade III) �ca situado na Rua Piraúba S/N (onde S/N

signi�ca sem número). Em situações como essa novamente rastreou-se o lugar

através do Google Street View. Vale lembrar que a maioria das escolas possui

uma placa na porta de entrada, contendo o nome da instituição. Quando a

placa não estava visível optou-se por ligar para a escola e pedir instruções para

chegar à localidade. Dessa maneira, é possível constatar que o lugar encontrado

no mapa corresponde ao colégio em questão. Para isso, pode-se perguntar o

número do prédio localizado à frente da instituição, por exemplo.

Terceiro, o número ou avenida contidos no endereço não podem ser

visualizados no Google Street View. Isso é possível, pois esse programa não

1Note que equívocos são comuns ao utilizar programas de geo-posicionamento automático.Por exemplo, veri�cou-se uma taxa de erro de aproximadamente 50% ao comparar o processomanual com o automático no presente estudo.

2Ao pressionar o botão esquerdo do mouse aparece uma lista de possibilidades. Paraobter a latitude e longitude do lugar basta escolher a opção �O que há aqui�.

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 142

contém imagens completas de todas as ruas do Rio de Janeiro. Assim, certos

trechos de estradas famosas e vielas inteiras não aparecem nas imagens

fornecidas por esse software. Nesses casos a solução foi ligar para a instituição

em questão e pedir instruções para chegar no lugar correto. O acompanhamento

foi feito no Google Earth. A maioria dos locais de votação compreende prédios

grandes que são facilmente distinguíveis em áreas residenciais (com casas

pequenas). Além disso, perguntou-se via telefone a respeito da existência de

outros edifícios na região. Só optou-se por incluir a latitude e latitude do

estabelecimento, na base desenvolvida nesse trabalho, quando �cava claro

que não havia no quarteirão nenhuma estrutura comparável àquela sendo

geo-posicionada. Por �m, restaram 60 locais de votação sem os dados de

latitude e longitude. Para resolver esse problema o autor desse estudo visitou

pessoalmente os 60 pontos em questão e anotou as informações a partir de um

Global Positioning System (GPS).

F

Lista de Comunidades Paci�cadas

As comunidades paci�cadas antes das eleições de 2010 foram Arrelia,

Batam, Borda do Mato, Borel, Buraco Quente, Chapéu Mangueira, Coréia

(Tijuca), Doutor Catrambi, Indiana, Jamelão, Ladeira dos Tabajaras, Man-

gueira (Botafogo), Moquiço (RA - Cidade de Deus), Moreira Pinto, Morro

Santa Marta, Morro da Babilônia, Morro da Casa Branca, Morro da Formiga,

Morro da Providência, Morro do Andaraí, Morro do Bananal, Morro do Can-

tagalo, Morro do Cruz, Morro dos Cabritos, Nova Divinéia, Parque João Paulo

II, Pavão-Pavãozinho, Pedra Lisa, Rua Duarte Coelho de Albuquerque No 184,

Rua Laudelino Freire, Rua Moisés No 87, Salgueiro, Santa E�gênia, São Diogo,

Travessa Efraim, Vila da Conquista, Vila Jurema I, Vila Nova (Realengo), Vila

O - Conjunto Vila Nova Cruzada 39.

Por outro lado a polícia ocupou as seguintes favelas antes do pleito de

2012: Morro da Providência, Vila Miséria, Tuiuti, Morro Santa Marta, Ladeira

dos Tabajaras, Mangueira (Botafogo), Morro da Babilônia, Chapéu Mangueira,

Morro da Liberdade, Morro do Chacrinha, Azevedo Lima, Salgueiro, Morro

da Formiga, Buraco Quente, Coréia (Tijuca), Morro do Cariri, Chácara do

Céu (Leblon), Morro do Cantagalo, Pavão-Pavãozinho, Morro dos Macacos,

Morro do Piancó, Morro da Baiana, Doutor Catrambi, Morro do Alemão,

A. M. e Amigos do Vale, Morro dos Prazeres, Morro da Coroa, Morro das

Palmeiras, Morro do Adeus, Morro do Cruz, Parque Candelária, Indiana, Borel,

Parque Vila Isabel, Nova Divinéia, Jamelão, Vila Jurema I Batam, Rua Moisés

No 87, Santa E�gênia, Morro do Caracol, Vila Cruzeiro, Morro da Caixa-

D'água (Penha), Vila Proletária da Penha, Morro da Fé, Marechal Jardim,

Parque dos Mineiros, Mangueira (São Cristóvão), Pedra Lisa, Moreira Pinto,

São Diogo, Morro dos Cabritos, Vidigal, Rocinha, Morro São João, Morro

do Quieto, Catumbi, Morro do Bispo, São Carlos, Morro Santos Rodrigues,

Parque Alvorada, Mourão Filho, Matinha (Rio Comprido), Rato, Morro do

Andaraí, Morro da Casa Branca, Parque João Paulo II, Vila Nova (Realengo),

Rua Duarte Coelho de Albuquerque No 184, Frei Gaspar No 279, Morro dos

Telégrafos, Morro da Matriz, Vila Anchieta, Rodo, Nova Brasília (Alemão),

Três Ensaios em Microeconometria sobre Crime, Política e Migração 144

Joaquim de Queiróz, Santa Alexandrina/Parque Rebouças, Morro do Bananal,

Borda do Mato, Vila O - Conjunto Vila Nova Cruzada, Parque Proletário do

Grotão, Morro do Sereno, Pantanal (Rio Comprido), Itararé, Unidos de Santa

Teresa, Arrelia, Moquiço (Cidade de Deus), Travessa Efraim, Luiz Marcelino,

Ocidental Fallet, Relicário, Vila da Conquista, Morro do Escondidinho, Rua

Laudelino Freire, Sumaré, Vila Santa Alexandrina, Vila Elza, Paula Ramos e

Rua Bartolomeu Gusmão.

As duas listas descritas acima foram criadas a partir de informações con-

tidas no endereço eletrônico o�cial das UPPs1 e de dados encontrados no site

do Instituto de Segurança Pública do Rio de Janeiro (ISP-RJ).2 Para excluir

as seções eleitorais localizadas na Zona Oeste optou-se por eliminar todas as

observações situadas nos bairros Anil, Gardênia Azul, Cidade de Deus, Jaca-

repaguá, Curicica, Taquara, Deodoro, Vila Militar, Magalhães Bastos, Campo

dos Afonsos, Realengo, Jardim Sulacap, Padre Miguel, Bangu, Senador Ca-

mará, Campo Grande, Santíssimo, Senador Vasconcelos, Inhoaíba, Cosmos,

Paciência, Santa Cruz, Pechincha, Freguesia de Jacarepaguá, Tanque, Guara-

tiba, Pedra de Guaratiba, Barra de Guaratiba, Sepetiba, Praça Seca, Vila Val-

queire, Recreio, Camorim, Grumari, Vargem Grande, Vargem Pequena, Barra

da Tijuca, Joá e Itanhangá. Note que, segundo o IBGE, essas são as vizinhan-

ças que compõem a Zona Oeste da cidade.

1Esse endereço pode ser acessado a partir do link �http://www.upprj.com/�.2Disponíveis no link �http://www.isp.rj.gov.br/�.