o ato infracional e o meio ambiente - existe relação?
DESCRIPTION
O Ato Infracional e o Meio Ambiente é um trabalho de Mestrado que aprecia as variadas relações entre a incidência criminal praticada por crianças e adolescentes, em 80 comarcas do estado do Rio de Janeiro, com o meio ambiente. Existe relação entre a conservação ambiental e o cometimento do ato criminoso? Se as crianças e adolescentes são afetadas pela conservação aminetal mais do que pela distribuição de renda, na hora do ato infracional, como devemos tratar a questão da criminalidade?TRANSCRIPT
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS
Pós-Graduação em Ciência Ambiental
JOSÉ ROGER CAPELLO DUARTE
O ATO INFRACIONAL E O MEIO AMBIENTE
A incidência criminal praticada por crianças e adolescentes em oitenta comarcas do Estado do
Rio de Janeiro, numa perspectiva ambiental.
Niterói
2009
57
Duarte, José Roger Capello
O Ato Infracional e o Meio Ambiente. A incidência criminal praticada
por crianças e adolescentes em oitenta comarcas do Estado do Rio de
Janeiro, numa perspectiva ambiental. Niterói: [s.n.], 2009. (129) f.
Dissertação (Mestrado em ciência ambiental) - Universidade Federal
Fluminense, 2009.
1. IDHM, Intensidade de Violência na Adolescência, violência juvenil,
qualidade ambiental, qualidade socionatural.
58
JOSÉ ROGER CAPELLO DUARTE
O ATO INFRACIONAL E O MEIO AMBIENTE.
A incidência criminal praticada por crianças e adolescentes em oitenta comarcas do Estado do
Rio de Janeiro, numa perspectiva ambiental.
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-
Graduação em Ciência Ambiental da
Universidade Federal Fluminense, como
requisito parcial para obtenção do Grau de
Mestre. Área de Concentração: Análise de
processos socioambientais.
Orientador: PROFA. DRA. CACILDA NASCIMENTO DE CARVALHO
Niterói
2009
59
JOSÉ ROGER CAPELLO DUARTE
O ATO INFRACIONAL E O MEIO AMBIENTE.
A incidência criminal praticada por crianças e adolescentes em oitenta comarcas do Estado do
Rio de Janeiro, numa perspectiva ambiental.
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-Graduação em
Ciência Ambiental da Universidade Federal Fluminense,
como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre.
Área de Concentração: Análise de processos
socioambientais.
Aprovada em 06 de novembro de 2009.
BANCA EXAMINADORA:
PROF. DR. ORLANDO ALVES DOS SANTOS JUNIOR
Universidade Federal do Rio de Janeiro - IPPUR
PROFA. DRA. MONICA PARAGUASSÚ CORREIA DA SILVA
Universidade Federal Fluminense - Direito
PROFA. DRA. CACILDA NASCIMENTO DE CARVALHO
Universidade Federal Fluminense - PGCA
Niterói
2009
60
AGRADECIMENTOS
À Profa. Dra. Cacilda Nascimento de Carvalho, muito mais do que
orientação ela foi responsável pela minha educação neste período, se
mostrando sempre mais prestativa e menos ausente do que eu. Suas
afirmações iluminaram, seus questionamentos abriram caminhos e sua
participação está representada pelos acertos que possam existir nesta pesquisa.
Ao Sr. Ten Cel Mário Marcio Pereira Fernandes, Comandante do Batalhão
de Polícia Florestal e de Meio Ambiente (BPFMA), sua ajuda e compreensão
foram de singular importância para a realização desta pesquisa.
Ao Sr. Cel Eduardo Frederico Cabral de Oliveira, que apoiou esta
iniciativa proporcionando as condições que subsidiaram toda a construção
deste trabalho.
Aos meus ex-comandantes: Sr. Cel Roberto Rocha Barros; Sr. Ten Cel
Carlos Alberto Soares Gomes; Sr. Ten Cel Ivanir Linhares Fernandes Filho,
por terem mantido as condições pré-estabelecidas, possibilitando-me a
continuidade desta pesquisa.
Ao Sr. Dr. Juiz de Direito Sérgio Louzada, que não hesitou em abrir as
portas do poder judiciário, viabilizando os acessos necessários e incentivando
a produção científica neste sentido.
À Diretoria Geral de Tecnologia e Informação (DEGTEC), em especial a
Sra. Guacira Duarte Soares, pela paciência e presteza no envio dos dados
fundamentais ao desenvolvimento desta pesquisa.
Aos companheiros e professores do Curso de Pós-Graduação em Ciência
Ambiental pela oportunidade de conviver e principalmente aprender com
todos. Em especial ao Prof. Dr. Orlando Alves Dos Santos Junior, que de
forma determinante e paciente me indicou o caminho a seguir na
fundamentação teórica deste trabalho.
A minha amiga e companheira de aventuras Bárbara Helga, sua
participação neste projeto foi pioneiríssima, sua ajuda me proporcionou
firmeza, calma e alegria em momentos decisivos.
61
SUMÁRIO
Lista de Figuras vii
Lista de Tabelas ix
Resumo. xi
Abstract. xii
1– Juventude, Criminalidade e Meio Ambiente. 13
2 – Um ambiente de necessidades gerando uma juventude violenta? 17
3 – Aquisição, Metodologia e Técnicas de Pesquisa. 32
3.1 – Etapas da pesquisa. 32
3.2 – Os dados sobre os Atos Infracionais 33
3.3 – As Variáveis Ambientais 44
3.3.1 – A dimensão demográfica. 45
3.3.2 – A dimensão socioeconômica. 46
3.3.2.1 – Religiosidade. 47
3.3.2.2 – Índice de Desenvolvimento Humano Municipal. 47
3.3.3 – A dimensão natural. 49
3.3.3.1 – IFCA. 49
3.3.3.2 – Cobertura vegetal. 51
3.4 – Tratamento Numérico dos dados. 52
3.4.1 – Análise exploratória. 52
3.4.2 – Análise de Correlação Linear Simples. 53
3.4.3 – Regressão linear múltipla. 54
3.4.4 – Análise dos Componentes Principais (PCA). 55
4 – Apresentação e Discussão dos Resultados. 56
4.1 - Análise Exploratória dos Dados. 56
4.1.1 – Os Atos Infracionais Estudados (AIE) 56
4.1.2 – A Dimensão Demográfica 64
4.1.3 – A dimensão Socioeconômica 69
4.1.4 – A dimensão Natural 76
4.2 – As relações dos AIE com as variáveis das três dimensões do estudo. 80
4.2.1 – Influência da população. 86
4.2.2 – A IVA e suas relações com as variáveis estudadas. 91
4.2.2.1 – IVA e a dimensão demográfica. 91
4.2.2.2 – IVA e a dimensão natural. 95
4.2.2.3 – IVA e a dimensão socioeconômica 99
4.3 – Análises multivariadas. 107
4.3.1 – Regressão linear múltipla. 107
4.3.2 – Análise dos Componentes Principais (PCA). 108
5 – Conclusões e Considerações Finais. 114
Bibliografia 124
62
LISTA DE FIGURAS
Figura 3.1 Fluxograma do roteiro metodológico. f . 32
Figura 3.4.1 “r” de Pearson, onde X e Y são as variáveis em estudo. f.
53
Figura 4.2.1 Dispersão das oitenta comarcas segundo o TAIs (a) e o
TAIs% (b). f. 87
Figura 4.2.2 Dispersão das oitenta comarcas segundo o AIE-TF (a) e a
IVA (b). f. 87
Figura 4.2.3 Dispersão das oitenta comarcas segundo o AIE-T (a) e o
AIE-T% (b). f. 88
Figura 4.2.4 Dispersão das oitenta comarcas segundo o AIE-F (a) e o
AIE-F% (b). f. 88
Figura 4.2.5 Dispersão das comarcas, com populações menores que 20
mil e maiores que 100 mil hab, quanto aos TAIs (a) e (d) ,
TAIs% (b) e (e) a e IVA (c) e (f). f. 90
Figura 4.2.6 Dispersão da IVA e Jovens% nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 92
Figura 4.2.7 Dispersão da IVA e DD nas comarcas. a) com população
inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100
mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes
(n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 93
Figura 4.2.8 Dispersão da IVA e Área nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 94
Figura 4.2.9 Dispersão da IVA e do IFCA nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 95
Figura 4.2.10 Dispersão da IVA e Vegetada nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).f. 96
Figura 4.2.11 Dispersão da IVA e Rural nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 97
Figura 4.2.12 Dispersão da IVA e Urbana nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 98
Figura 4.2.13 Dispersão da IVA e R pc nas comarcas. a) com população
inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100
mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes
(n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 100
Figura 4.2.14 Dispersão da IVA e Dist. Renda nas comarcas. a) com
63
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 101
Figura 4.2.15 Dispersão da IVA e Jovens Pobres nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 102
Figura 4.2.16 Dispersão da IVA e IDHM nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 103
Figura 4.2.17 Dispersão da IVA e Evangélico nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 104
Figura 4.2.18 Dispersão da IVA e Sem Relig nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 105
Figura 4.2.19 Dispersão da IVA e Católico nas comarcas. a) com
população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20
mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80). f. 106
Figura 4.3.1 Gráfico dos valores Eigenvalue correspondentes aos
fatores de explicação. f. 109
Figura 4.3.2 Dispersão das variáveis segundo os eixos dos fatores 1 e
2 formados pelo PCA. f. 111
Figura 4.3.3 Dispersão das comarcas segundo os eixos dos fatores 1 e
2 formados pelo PCA. f. 112
64
LISTA DE TABELAS
Tabela 3.2.1 Categoria Arma de Fogo - Tipos penais englobados e
suas referidas quantidades. f. 36
Tabela 3.2.2 Categoria Tráfico de Drogas - Tipos penais englobados
e suas referidas quantidades. f. 38
Tabela 3.2.3 Categoria Homicídio - Tipos penais englobados e suas
referidas quantidades. f. 39
Tabela 3.2.4 Categoria Lesão - Tipos penais englobados e suas
referidas quantidades. f. 40
Tabela 3.2.5 Categoria Furto - Tipos penais englobados e suas
referidas quantidades. f. 41
Tabela 3.2.6 Categoria Roubo - Tipos penais englobados e suas
referidas quantidades. f. 42
Tabela 3.2.7 Categoria Pudor - Tipos penais englobados e suas
referidas quantidades. f. 43
Tabela 3.2.8
(a e b)
Categoria Pudor - Tipos penais englobados e suas
referidas quantidades. f. 44
Tabela 3.3.1
(a e b)
Tabela resumo das variáveis ambientais (dimensão
demográfica, socioeconômica e natural).f. 45
Tabela 3.3.2 Resumo dos indicadores considerados no cálculo do
IDHM. f. 48
Tabela 3.3.3 Tabela resumo dos índices e fatores utilizados para o
cálculo do IFCA. f. 50
Tabela 4.1.1
(a, b e c)
AIE por comarca, em ordem decrescente de TAIs. f.
56
Tabela 4.1.2 Comarcas com maior quantidade de AIE (TAIs) entre
as 80 comarcas do estudo. f. 58
Tabela 4.1.3
(a e b)
Comarcas com discrepância na quantidade de AIE por
categoria, entre as 80 comarcas de estudo. f. 59
Tabela 4.1.4
(a, b e c)
AIE proporcionais a população por comarca, em
ordem decrescente de IVA. f. 61
Tabela 4.1.5 Comarcas com as maiores e menores IVA. f. 64
Tabela 4.1.6
(a, b e c)
A dimensão demográfica nas oitenta comarcas de
estudo, em ordem decrescente de População. f. 64
Tabela 4.1.7 As dez comarcas com densidades demográficas
discrepantes. f. 67
Tabela 4.1.8 As cinco comarcas com maiores e menores Jovens% f.
68
Tabela 4.1.9 Comarcas com as maiores e menores áreas do grupo de
estudo. f. 68
Tabela 4.1.10
(a e b)
A dimensão Socioeconômica nas oitenta comarcas de
estudo, em ordem decrescente de R pc. f. 69
Tabela 4.1.11 As maiores e menores comarcas quanto renda per
capita. f. 71
Tabela 4.1.12 As maiores e menores comarcas quanto à distribuição
de renda. f. 72
Tabela 4.1.13 As maiores e menores comarcas quanto ao percentual
65
de “Jovens Pobres”. f. 73
Tabela 4.1.14 As maiores e menores comarcas quanto ao Índice de
Desenvolvimento Humano Municipal. f. 74
Tabela 4.1.15 Comarcas com maiores e menores percentuais de
Católicos, Evangélicos, e Sem Religião. f. 75
Tabela 4.1.16
(a e b)
Variáveis Naturais por comarca, em ordem decrescente
de IFCA. f. 76
Tabela 4.1.17 As comarcas com maiores e menores IFCA. f. 78
Tabela 4.1.18 As comarcas com maiores e menores percentuais de
áreas vegetadas, Rurais e Urbanas, das 80 comarcas de
estudo. f. 79
Tabela 4.2.1 Correlações lineares de Pearson entre os AIs e as
variáveis Demográficas e Naturais nas oitenta
comarcas. p<0,20, se r>0,145; p<0,10 se r> 0,185 e
p<0,05 se r>0,220. f. 82
Tabela 4.2.2 Correlações lineares de Pearson entre os AIs e as
variáveis Socioeconômicas nas oitenta comarcas.
p<0,20, se r>0,145; p<0,10 se r> 0,185 e p<0,05 se
r>0,220. f. 84
Tabela 4.3.1 Sumário de regressão linear múltipla entre as variáveis
dependentes e explicativas, nas oitenta comarcas do
ERJ. f. 107
Tabela 4.3.2 Matriz de correlação linear utilizada como base para o
PCA, entre os AIs e as variáveis demográficas,
Sócioeconômicas, e Ambientais. n=80; se r>0,22,
então p<0,05; se r>0,18 então p<0,10 e se r>0,14 então
p<0,20. f. 108
Tabela 4.3.3 Percentual de explicação dos fatores. f. 109
Tabela 4.3.4 Pesos dos cinco Fatores de explicação e as variáveis
correspondentes, com rotação Varimax simples. f. 110
66
Resumo: Esta investigação científica buscou confirmar a hipótese de que “a intensidade de
violência na adolescência é menor em áreas de melhor qualidade socionatural”, e, também
responder a seguinte questão: como os diferentes níveis de conservação ambiental e outras
características do meio ambiente se correlacionam com o cometimento do Ato Infracional?
Objetivou-se, assim, fornecer embasamento teórico para políticas de segurança pública que
possam contribuir para o melhor tratamento da séria questão da prevenção criminal. Para a
consecução deste objetivo os Atos Infracionais Estudados (AIE) foram divididos nas
seguintes categorias: Furto, Roubo, Tráfico, Homicídio, Porte de Arma, Lesão Corporal, e
Atentado ao Pudor, registrados pelo Tribunal de Justiça do Rio de Janeiro no período de
janeiro de 2007 a janeiro de 2008 em 80 comarcas do Estado do Rio de Janeiro (ERJ),
excetuando-se a capital. Para identificar diferentes níveis de qualidade socioambiental nas
comarcas, foram escolhidas três dimensões principais: demográfica; socioeconômica e
natural, contabilizando um total de quinze variáveis.
Os primeiros resultados mostraram a população influenciando diretamente a
quantidade de Atos Infracionais, mas sem relação com a intensidade destes, viabilizando a
criação de um índice relativo ao Total de Atos Infracionais (TAIs) e sua proporção na
população da comarca (expresso por 100 mil habitantes), aqui denominado Intensidade de
Violência na Adolescência (IVA). Este índice revelou diferentes relações entre as variáveis,
conforme se discriminam comarcas pequenas (menos de 20mil habitantes), grandes (mais de
100mil habitantes) e intermediárias.
As variáveis econômicas (R per capita e IDHM) e a Proporção de Jovens (Jovens% e
Jovens Pobres) se mostram as mais importantes do sistema, explicando juntas 18% das
variações dos AIE; em seguida, as variáveis mais associadas à urbanização (Urbana, DD,
População, Evangélico e Sem Relig) explicam também 18% das variações nos AIE; as
variáveis indicadoras de qualidade ambiental (Vegetada, Índice Final de Conservação
Ambiental e Rural) explicam 11% destas variações. A distribuição de renda (Dist Renda) e a
Área da comarca são as variáveis menos importantes entre os componentes principais. À vista
destas informações, foi possível grupar as comarcas segundo dois fatores principais: o eixo da
Violência representado pelos AIE proporcionais a população da comarca, e o eixo Riqueza e
Juventude, identificando, pela combinação deles, comarcas desde violentas e ricas, até pobres
e tranqüilas.
Estes resultados permitiram verificar a importância das variáveis indicadoras de
qualidade socionatural dentro do sistema estudado, pois sinalizam que a violência pode ser
menor em áreas mais vegetadas. Exibem a relação inversa entre a IVA e as variáveis
populacionais. Mostram também a importância da juventude e a necessidade de atender, com
políticas de prevenção, as comarcas mais rurais, com menos de 20mil habitantes, onde ainda é
representativa a proporção de jovens, assim como as comarcas com poucos jovens e alta IVA.
Palavras-Chave: IDHM, Intensidade de Violência na Adolescência, violência juvenil,
qualidade ambiental, qualidade socionatural.
67
Abstract: This research sought to confirm the hypothesis that "the intensity violence in
adolescence is less in areas of better quality socionatural", and also answer the following
question: how different levels of conservation and other characteristics of the environment
relate to the infringe Action by children and adolescents. The objective is therefore to provide
a theoretical foundation for public security policies that can contribute to better treatment of
the serious issue of crime prevention. To achieve this goal the illegal acts under Study (AIE)
were divided into the following categories: theft, robbery, trafficking, murder, carrying
weapons, assault and indecent exposure, reported by the Court of Rio de Janeiro between
January 2007 to January 2008 in 80 districts of the State of Rio de Janeiro (RJ), except the
capital. To identify different levels of environmental quality in the counties, were chosen
three main dimensions: demographic, socioeconomic and natural, with a total of fifteen
variables.
The first results showed the population directly influencing the amount of illegal acts,
but not related to the intensity of these, enabling the creation of an index to the number of AIE
(TAIs) and its proportion in the population of the district (expressed per 100 thousand
inhabitants), here called Intensity Violence in Adolescence (IVA). This index revealed
different relationships between variables, as discriminating against small counties (less than
20 thousand people), large (more than 100 thousand inhabitants) and intermediate.
Economic variables (R pc and IDH) and Proportion of Youth (Youth% and Young
Poor) were shown as the most important from the system, together explaining 18% of the
variation of the AIE, then the variables most associated with urbanization (Urbana, DD ,
Population, Evangelical and Without Relig) also explain 18% of the variations in the AIE, the
indicator variables of environmental quality (vegetate, Index of Final Environmental
Conservation and Rural) explain 11% of these variations. Income distribution (Dist income)
and Area of the county variables are less important among the main components. In light of
this information, it was possible to group districts according to two main factors: the axis of
the violence represented by the AIE% and the riches + Youth, identifying the combination of
them, since violent districts and rich, to poor and calm.
These results showed the importance of variables indicating the quality socionatural
within the system studied as they emphasize that violence is less predictable in vegetated
areas. Exhibit the inverse relationship between the IVA and the population variables. It also
shows the importance of youth and the need to meet with prevention policies for the most
rural counties with less than 20 thousand people, where the proportion of young people is still
representative and for the counties with few young people and high IVA.
Keywords: IDHM, Intensity Violence in Adolescence, young violence, environmental quality,
socionatural quality.
68
1 – Juventude, Criminalidade e Meio Ambiente.
Certa vez, ao conduzir um adolescente de 12 anos a sua casa, tive o desprazer de
encontrar uma mulher cercada por filhos numa cama de casal, negando ser o adolescente seu
filho, embora ele a contradissesse. A mulher esclareceu o fato informando ter “dado” este
filho há muito tempo, mas com a morte da “mãe adotiva”, o “pai adotivo” voltou para São
Paulo, e, desde então, o jovem passou a perambular por lá, só que ela não sabia nem onde ele
dormia.
Este jovem, como muitos no Estado do Rio de Janeiro, não possuía suporte familiar,
suas necessidades eram supridas eventualmente, seu desenvolvimento estava prejudicado, as
possibilidades de um futuro promissor comprometidas, e justamente quando a lógica sobre
proposições, coisas e propriedade abstratas, começa a fazer sentido (PULASKI, 1986 p. 214).
Imaginar as deduções e conclusões percebidas por este indivíduo torna-se impossível para
quem não vive esta realidade, mas as conseqüências deste acaso social são pontuadas nos
altos índices de criminalidade.
O Estatuto da Criança e do Adolescente (ECA, 1990) garante um tratamento
diferenciado ao jovem, assim como determina uma série de medidas protetivas para assegurar
condições básicas e necessárias para uma vida social saudável. A teoria sociológica do crime
menciona miséria, pobreza, má distribuição de renda, falta de educação e baixas condições de
qualidade de vida, aliadas às concepções capitalistas de consumo e a condições preexistentes
no indivíduo, como possíveis causas da ação criminosa. Podemos punir jovens por ações
oriundas de fatores alheios a sua vontade? Mas, se existe o crime, como fazer para assegurar a
preservação da ordem pública? É possível reprimir com prevenção e justiça social? Quais os
pressupostos para essa prevenção?
O nível de insegurança (medo difuso) gera a tentativa de deter o crime, repercutindo
na degradação do patrimônio público e privado. Casas são construídas com cercas elétricas e
câmeras de vigilância, carros são blindados, seguranças particulares contratados, armas são
compradas. O orçamento milionário destinado à segurança pública tem seu investimento
principalmente na política de repressão (aumento do contingente policial, alocação de
sistemas de vigilância pública, modernização da frota com aquisição de viaturas terrestres e
aéreas, manutenção de materiais e estabelecimentos, revitalização e aumento das carceragens,
entre outros). Os custos se refletem também na área da saúde em internações oriundas da
guerra travada nas ruas da cidade. É preciso acabar com essa guerra por segurança.
69
Enquanto isso, o poder paralelo, por trás da máquina criminal, resiste de maneira
impressionante; muitos são presos, muitos são mortos, mas estão longe da derrota. Pelo
contrário, parecem vencedores, transmitem essa sensação, com riqueza e poder, são antes
heróis, invejados e queridos por muitos, Velho1 (1996, apud Mendonça F., 2002, p. 140)
mitos que necessitando do silêncio conivente, assumem o papel social que o Estado
deixou de cumprir. Uma troca de favores a criar um ciclo que cresce e se perpetua,
instituindo uma verdadeira lei nova em territórios esquecidos.
Mas, seus verdadeiros líderes não são públicos, se amoitam sobre o espesso manto da
corrupção, mantendo viva toda a engrenagem do crime.
O suporte financeiro das facções criminosas jorra em fontes de atividades ilegais,
tráfico, roubo, seqüestro, e assim, novos operários são contratados, soldados mirins, crianças e
adolescentes na sua maioria entre dezesseis e dezoito anos, já que esta faixa etária
corresponde a 76% (setenta e seis por cento) dos adolescentes cumprindo medidas sócio-
educativas de internação e internação provisória (SEDH, 2002). Segundo Velho (1996, p. 19)
“a impossibilidade de acesso da grande maioria das camadas populares a bens e valores
largamente publicizados, através da mídia e da cultura de massas em geral, acirra a tensão e o
ódio social”, pois a “inadequação dos meios legítimos para realizar essas aspirações fortalece
o mundo do crime”.
Coincidentemente, vivemos a realidade da diminuição da maior idade penal para os 16
anos, medida ambígua, que visa cortar uma das possíveis causas do ingresso de adolescentes
no crime: a impunidade. Entretanto, só reprimir, nos moldes das prisões atuais, pode
significar transformar esses jovens em bandidos, ainda mais cedo. Realmente, é preciso fazer
alguma coisa, a sociedade clama por segurança, mas só a repressão não basta, é preciso mais.
A busca de alternativas inovadoras se torna vital para o sucesso de nossa sociedade. Afinal,
concordando com Camargo2 (1998, apud Mendonça F., 2002, p. 164) “a verdadeira prevenção
não consiste apenas em evitar que os bandidos cometam crimes, mas antes, que as crianças
transformem-se em bandidos, única solução consistente para evitar a exclusão anunciada”.
Para caminhar em direção a este objetivo, a resposta pode estar em nosso meio ambiente.
O Estado do Rio de Janeiro apresenta uma divisão geopolítica com 92 (noventa e dois)
municípios em um espaço territorial de 43.910 km², onde vivem 15.757mil habitantes,
conforme os dados da Fundação Centro de Informação de Dados do Rio de Janeiro (Fundação
CIDE, 2007). Esta distribuição espacial tem um diferenciado panorama de qualidade
1 VELHO, G.; ALVITO. M Cidadania e violência. Rio de Janeiro: Editora UFRL/Editora FGV, 1996.
2 CMARGO, C.A. Crônica da exclusão anunciada. In: Jornal Folha de São Paulo, Caderno 2/Cotidiano, p. 2,
13/12/1998.
70
socioambiental, como por exemplo, na implementação de unidades de conservação e no uso
do solo variando entre pastagens, florestas densas, capoeiras, áreas agrícolas, restingas, praias,
várzeas, áreas urbanas, áreas degradadas, entre outras.
Durante os últimos trinta anos, com o aumento da demanda ambiental, as áreas mais
conservadas passaram a ocupar papel importante nas tomadas de decisão governamentais (nas
esferas federais, estaduais e municipais). Nesse período, tivemos um alto índice de
implementações ambientais, mas infelizmente, a vontade política esbarra na lista de
prioridades do governo e, por falta de verbas, assistimos o descaso em muitas áreas de
proteção ambiental. Concomitantemente, os modelos ambientais da política de conservação
são demasiado recentes, carecendo de estudos e de análises; atualmente, muitas são as áreas
onde o cidadão comum não pode entrar; é necessário saber se essa separação, resultante da
“percepção ecocêntrica daqueles que advogam os direitos da natureza em oposição aos dos
homens” (MACHADO J., 2006, p. 7), é benéfica para ambas as partes. Afinal, fazemos parte
do meio ambiente, embora muitas vezes não saibamos como lidar com esta interação.
A problemática do crime praticado por crianças e adolescentes e a precária
conservação ambiental – variando entre o apropriável e o intocável – desperta o interesse
sobre a seguinte questão problema: Como os diferentes níveis de conservação ambiental e
outras características do meio ambiente se correlacionam com o cometimento do Ato
Infracional3? Neste sentido, pretende-se organizar, categorizar e correlacionar os atos
infracionais, cometidos durante o período de janeiro de 2007 a janeiro de 2008, no Estado do
Rio de Janeiro, com a caracterização dos locais de registro do fato delituoso quanto ao
percentual de uso do solo, qualidade socioambiental e variáveis geográficas, sociais e
econômicas.
A expectativa é confirmar a seguinte hipótese: “a intensidade de violência na
adolescência é menor em áreas de melhor qualidade socionatural”. “Alcançar suficientemente
as razões desta evidência cria a possibilidade de, ao menos, vislumbrar-se o melhor
tratamento da séria questão da prevenção criminal” (ABREU, 1995, p.11), assim como,
responder a questão problema é essencial para conhecer um pouco mais da dura realidade da
incidência criminal entre os jovens, esperando ser possível ainda contribuir para políticas de
segurança pública.
No capítulo dois deste trabalho temos a fundamentação da pesquisa, respaldada na
sociologia ambiental, onde o problema da crise ambiental, e das possíveis soluções, estão
3 Ato Infracinal (AI) - conduta descrita como crime, praticada por criança ou adolescente, jovem até 18 anos de
idade.
71
sempre oscilando entre os paradigmas, e a maior ou menor interação do homem com a
natureza está sempre em discussão. A partir daí, a qualidade ambiental é diferenciada da
qualidade socionatural, pois, apesar desta ser parte daquela, são diferentes. As funções sociais
da natureza são apresentadas como espacialmente mal distribuídas e juntamente com a
desigualdade social e um conjunto de outras variáveis ambientais apresentam um quadro
variado de possibilidades de ocorrências. Na tentativa de entender a delinquência e a violência
praticada por adolescentes, oferece-se, então, o embasamento teórico necessário para a leitura
destes em função de variáveis socioambientais. A seguir, considerando o conceito de meio
ambiente, com um olhar mais específico sobre conservação e qualidade ambiental e a
criminalidade, apresentam-se trabalhos já realizados nessa linha de estudo, onde se pode
constatar evidências desta relação.
No capítulo três tem-se explicitada a origem dos dados, sua aquisição, detalhamento e
preparação para o estudo, com a definição de variáveis controle e variáveis instrumentais e
unidades de medida. Também é apresentada a metodologia utilizada na análise, justificando
seu emprego na busca dos resultados.
No capítulo quatro, tem-se a análise dos dados trabalhados, onde se apresentam as
correlações significantes e as interações entre variáveis, sendo detalhado o comportamento
destas para com o evento pesquisado.
Enfim, no capítulo cinco, enfatizam-se as conclusões e fazem-se considerações e
sugestões finais.
A pesquisa inova ao considerar a desigualdade socionatural na incidência do Ato
Infracional, podendo representar justificativa social para a conservação ambiental com
inclusão social. Tem importância também como contribuição para elucidar o problema de
crianças e adolescentes em conflito com a lei, o que pode significar um futuro melhor para
estes e conseqüentemente para toda a sociedade.
72
2 – Um ambiente de necessidades gerando uma juventude violenta?
O ambiente – universo em interação – contém em seu espaço a sociedade. Abordando
o tema da violência pretende-se pensar a vida social, onde as necessidades humanas
engendram o problema social da adesão de jovens às redes criminosas. Quais as variáveis
mais importantes do ponto de vista sociológico para incidência de jovens na vida criminosa?
A natureza e suas funções sociais participam do sistema?
Segundo Carvalho (1989) “as relações do homem ocidental com a natureza através do
tempo modificaram-se de forma muito complexa, obedecendo sempre, no entanto, a uma
filosofia de dominação e de exploração dos bens e dos recursos naturais”. Com o
desenvolvimento atual essas relações se intensificaram, sem que o modelo de exploração
fosse alterado, resultando na possibilidade de escassez de muitos recursos naturais, alguns dos
quais insubstituíveis. Desde o Dia da Terra, festejado a partir de 1970, com o começo do
movimento ambientalista moderno, iniciou-se uma proposta modesta por educação sobre o
meio ambiente. Com isso, os especialistas partiram em direção a uma compreensão distinta do
relacionamento entre a sociedade e o meio ambiente. Segundo Hannigan (2009, p. 27) “existe
um consenso geral de que o primeiro uso explícito da „sociologia ambiental‟ foi de Samuel
Klausner em seu livro On Man in His Environment, de 1971 (Sobre o homem e seu meio
ambiente)”. A sociologia ambiental apresentou duas fases distintas, a primeira teve a
preocupação de identificar os fatores mais importantes – ou uma série de fatores entrelaçados
– responsáveis pela crise duradoura de degradação e destruição ambiental, e a segunda tem a
preocupação em organizar o caminho rumo a arranjos socialmente mais seguros e
ambientalmente corretos (HANNIGAN, 2009).
No fim dos anos 70, Dunlap e Catton4 (1992, apud Hannigam, 2009, p. 35), “fizeram
uma cruzada para converter sociólogos para seu novo paradigma ecológico”, análogo
acadêmico do pensamento verde, com linha de raciocínio menos centrado no homem e mais
ecocêntrico. Ambos tinham nobres pretensões, como sociólogos ambientais, de reorientar a
sociologia em direção a uma perspectiva mais holística, que conceitua o processo social
dentro do contexto da biosfera. Um dos objetivos desses era despertar a consciência dos
sociólogos capazes de reconhecer nossa dependência do ecossistema (HANNIGAN, 2009).
4 DUNLAP, R. E. & CATTON, W.R. Jr. (1992/1993) Towards an ecological sociology: the development,
current status and probable future of environmental sociology. The annals of the international Institute of
Sociology, 3 (New Series): 263-284.
73
O manual da sociologia ambiental (DUNLAP & MICHELSON5, 2000, apud,
HANNIGAN, 2009) comenta a diversidade e a riqueza do trabalho sociológico ao lidar com o
ambiente físico. Esta riqueza pode ser mais bem detalhada através de nove paradigmas
distintos, que competem entre si: ecologia humana, economia política, construcionismo
social, realismo crítico, modernização ecológica, teoria da sociedade de risco, justiça
ambiental, teoria ator-rede e ecologia política.
Esta disputa entre as teorias socioambientais não traz uma uniformidade ao discurso,
mas enriquece as possibilidades de apropriação. A principal disputa entre estes paradigmas
está representada na crítica construcionista quanto à existência ou não de uma crise ambiental,
pois, ao contrário da maioria dos ambientalistas, os construcionistas negam que a Terra esteja
cercada de uma série de tragédias ambientais, alegando que este levante é apenas uma falsa
representação grave e revela a agenda da natureza política. Para os construcionistas é preciso
olhar mais de perto os processos sociais, políticos e culturais nos quais certas condições
sociais são definidas como inaceitavelmente arriscadas. Neste contexto, as alterações
geoecológicas do ambiente são significativas somente na proporção em que os indivíduos
afetados venham a reconhecê-las através de algum processo (HANNIGAN, 2009).
Para a teoria da sociedade de risco a fome é hierarquizada enquanto a poluição é
democrática, porém ambas são desiguais, e, os riscos de hoje, da modernidade, são
amplamente invisíveis a pessoas leigas, identificáveis somente através de sofisticados
instrumentos científicos. Por isso a importância de pesquisas com o objetivo de iluminar
temas socialmente relevantes.
Na teoria da modernização ecológica acredita-se em um sistema capitalista mais
responsável, onde a crise da Terra é evidente e pode ser resolvida através da mudança de
atitude, leis, políticas, etc (HANNIGAN, 2009).
A justiça ambiental faz referência a problemas ecológicos que refletem e são produtos
das desigualdades fundamentais e essenciais. Logo, problemas ecológicos e desigualdades
fundamentais são colocados como “co-autores” interagindo em um mesmo ambiente. Outra
tentativa de aproximar a sociedade da natureza é a análise da socionatureza que é descrita
como um processo histórico-geográfico no qual a sociedade e a natureza são inseparáveis,
socialmente produzidas e transformáveis (HANNIGAN, 2009).
5 DUNLAP, R.E. & MICHELSON, W. (2000). Handbook of Environmental sociology. Westpor, CT:
Greenwood Press.
74
O ambiente, em seu sentido genérico significa “aquilo que cerca ou envolve os seres
vivos ou as coisas por todos os lados” (Ferreira6, 1975, apud, Carvalho, 1989):
“O dicionário Webster detalha mais, definindo como „as condições, influências, ou
forças circundantes que influenciam ou modificam: a) o complexo total de fatores
climáticos, edáficos e bióticos que atuam sobre um organismo ou uma comunidade
ecológica e determinam sua forma e sobrevivência; b) o conjunto das condições
culturais e sociais (tais como costumes, leis, linguagem, religião, organização
política e econômica) que influenciam a vida de um indivíduo ou comunidade”
(Webster's7, 1966, apud, Carvalho, 1989).
Com a promulgação da Lei nº 6.938, de 31 de agosto de 1981, o Brasil define sua Política
Nacional do Meio Ambiente, seus fins e mecanismos de formulação e aplicação, e dá outras
providências. Neste ditame legal encontramos a definição legislativa de “meio ambiente”
como “o conjunto de condições, leis, influências, alterações e interações de ordem física,
química e biológica, que permite, abriga e rege a vida em todas as suas formas”. Nota-se a
ênfase dada pelo legislador às interações de ordem física, química e biológica; contudo, fica
subentendida a inclusão de condições sociais e culturais. Enfim, ajustando o foco sobre o
conceito a ser utilizado, temos a expressão “meio ambiente” com o significado
antropocêntrico de “processos envolvidos na interação entre o homem e todos os sistemas: ar,
terra, água, a energia e a vida que o envolve" (Niagru8, 1976, apud, CARVALHO, 1989).
O meio ambiente admite a existência de um espaço geográfico, que pode ser
compreendido como um “sistema aberto que envolve entidades e processos geológicos,
históricos, culturais, econômicos, tecnológicos e políticos, cujas sinergias permitem
discriminá-lo de seu entorno (interpretação livre de Milton Santos)” (Santos9, 1999, apud
DSBRASIL, 2009). Nesse sistema, a natureza tem funções sociais que podem ser definidas
dentro de quatro enfoques principais: o enfoque informacional, quando a natureza pode servir
de base científica, educacional, ética, ou simbólica; o enfoque sistêmico, onde ela exerce as
funções de inovação, regulação, conservação, transportadora e acumuladora; o enfoque
econômico com as funções de insumo e de local e o enfoque de sobrevivência com as funções
suporte, somática e psíquica. Como suporte, a natureza proporciona a proteção contra
intempéries, o alicerce das edificações, a base para a movimentação humana e para o
lançamento de seus despejos, etc. A função somática garante os insumos e todos os
condicionamentos internos e ambientais que viabilizam a vida humana. A função psíquica da
natureza fornece inspiração, modelos, materiais e condições capazes de tranqüilizar o ser
humano, confortá-lo e favorecer sua evolução criativa (DSBRASIL, 2009).
6 FERREIRA, A.B.F. (1975) Novo dicionário da língua portuguesa. Nova Fronteira.
7 WEBSTER'S Third New International Dictionary (1966) Encyclopaedia Britanica Inc.
8 NIAGRU, J.O. (1976) Environmental biogeochemistry, v. 2. Ann Arbor, Publ. Inc.
9 SANTOS, M. (1999). A natureza do espaço – Técnica e Tempo, Razão e Emoção. São Paulo, Hucitec.
75
A distribuição espacial de tudo que nos cerca, o meio ambiente, condiciona a presença
dessas funções da natureza, de tal modo que, em alguns locais onde elas se concentram, existe
boa qualidade ambiental, em função da abundância de feições naturais e de recursos. Mas a
qualidade ambiental pode ser alcançada mesmo em locais pouco vegetados, ela vai depender
do planejamento e da devida cautela com a conservação ambiental, que consiste no conjunto
de procedimentos e medidas destinadas a impedir a degradação ambiental. Nesta mesma linha
de raciocínio, complementando este conceito, a Política Nacional de Meio Ambiente define
degradação da qualidade ambiental como a alteração adversa das características do meio
ambiente (BRASIL, lei 6.938, 1981). Com isso, tem-se uma alta qualidade ambiental quanto
maior o grau de conservação e uma baixa qualidade, quanto maior o grau de degradação.
Logo, a qualidade ambiental pode ser expressa de duas maneiras distintas: pela presença das
funções da natureza em determinado local, e pela conservação ambiental de determinada área.
Contudo, ambiente é a expressão usada para um universo de interações, logo uma boa
qualidade ambiental não poderia desprezar condicionantes socioeconômicas, o que nos leva à
necessidade de distinguir a qualidade ambiental da qualidade socionatural, sendo esta a
expressão utilizada doravante para designar o grau de conservação ambiental e a presença
maior ou menor de feições naturais onde se acumulam funções sociais da natureza.
Socialmente, a qualidade socionatural não é distribuída de forma homogênea – a
desigualdade socionatural – este fato inicia um processo de disputas e conflitos, pois em
locais de baixa qualidade socionatural nem todos os grupos podem dela fazer o uso necessário
a suprir suas necessidades. Determinados grupos, desprovidos de outros meios econômicos
para compensar a falta das funções sociais da natureza, despojados destas pela ausência,
poluição ou proibição de uso, podem optar pela violência para garantir sua satisfação.
O ser humano é um ser social e as necessidades humanas surgem como elos
fundamentais para a manutenção da vida. Maslow, em sua pirâmide hierárquica, procura dar-
lhes grau de importância, o que resultou na seguinte classificação: na base da pirâmide –
como a mais importante necessidade – a Sobrevivência, que garante para si e para o grupo
abrigo e alimentação sólida e líquida em quantidade e qualidade suficientes; em seguida vem
a Segurança, que garante aquela sobrevivência por um período satisfatório de tempo, de tal
modo que Landes10
(1999, apud, DSBRASIL, 2009) separa a humanidade em três grupos: “os
que gastam para permanecerem magros, os que ganham para sobreviver e os que não sabem o
que comer amanhã”. Uma vez satisfeitas as necessidades de sobrevivência e segurança, o ser
10
LANDES, D.S. (1999). A Riqueza e a Pobreza das Nações. Nova York, W.W. Norton
76
humano pode desenvolver suas necessidades de Amor e Conexão Social e, consecutivamente,
de Auto-estima. Num nível de satisfação mais alto estão a Estética e a Cultura e, no topo da
pirâmide, tem-se a Espiritualidade. Portanto, a segurança humana é baseada na garantia de
sobrevivência individual e comunitária, e sua falta caracteriza uma situação de risco.
O senso comum traduz violência como o uso agressivo da força física de indivíduos ou
grupos, contra outros. Mas a violência não se limita à força física, a simples ameaça e a
possibilidade de usá-la constituem dimensão fundamental de sua natureza. Desta forma, a
imposição de uma vontade através da ameaça ou da utilização da força física caracteriza a
violência (VELHO e ALVITO, 1996). A violência pode surgir no meio social como resposta
ao risco de falta de segurança de sobrevivência ou como instrumento de manutenção da
situação de conforto e de prosperidade.
O relacionamento social é um fenômeno sócio-histórico, originário da estrutura social.
Uma questão associada diretamente à produção de tensão e conflito é a desigualdade social. A
troca entre indivíduos, que poderia equilibrar o sistema, representa a essência das relações
sociais; no entanto, esta troca nem sempre é espontânea, o que pode levar a erupções de
violência. Mas há divergências sobre a maior ou menor importância da pobreza e da
desigualdade social na explicação do fenômeno da violência (VELHO e ALVITO, 1996).
Decerto a desigualdade social e a pobreza são características geradoras de conflitos.
Partindo deste pressuposto, pode-se concluir que a desigualdade socionatural, também assume
o mesmo papel. Este processo social seria iniciado pelas necessidades humanas e a
impossibilidade de acesso, por parte de certo grupo social, ao mínimo necessário a sua
sobrevivência; em paralelo, a má distribuição das funções da natureza não ajuda neste
processo, restando ao grupo a busca de alternativas possíveis. Deve-se notar que as funções da
natureza têm a possibilidade de garantir a sobrevivência do grupo, o que poderia desviar o
curso do processo rumo ao conflito e à violência. Logo, a natureza não estando presente da
mesma forma em todos os espaços, proporciona um desequilíbrio capaz de engendrar,
naqueles que não têm outra opção, a adesão ao uso dos meios necessários para sua satisfação.
Note-se que a ausência da natureza não é a principal causa, mas participa de um sistema de
variáveis ambientais presentes na construção desigual do espaço. Então, a desigualdade
socionatural, assim como a desigualdade social, pode ser um indicador de violência. Como
indicador desta construção do espaço e conseqüentemente das funções sociais da natureza
tem-se a qualidade socionatural. Presume-se que quanto maior a conservação ambiental,
maior a área vegetada, menor a poluição, mais funções sociais da natureza disponíveis,
77
melhor a qualidade socionatural e consequentemente menor a necessidade de uso da
violência.
A história do Brasil mostra uma permanente tensão entre valores hierarquizantes e
individuais, associados a uma extrema ambigüidade em relação à atuação do Estado. Nota-se
como fundamental para compreender a crescente violência na sociedade brasileira, não apenas
a desigualdade social, ou a socionatural, mas o fato desta ser acompanhada de um
esvaziamento de conteúdos culturais – particularmente os éticos – no sistema de relações
sociais. Segundo Velho (1996, p. 16) “a pobreza tomada isoladamente não explica a perda de
referenciais éticos que sustentam as interações entre grupos e indivíduos”. A evidência mais
clara pode ser observada nas grandes cidades, onde a iniqüidade social, gerada pelos grandes
contrastes, marca o modo de vida das pessoas. Para Gilberto Velho “as mudanças ocorridas
no Brasil afetaram profundamente o universo de valores e especialmente, as expectativas de
reciprocidade”; com a impessoalidade nas interações, a violência física foi se rotinizando.
A hierarquização das rotinas sociais contempladas no passado histórico do Brasil
apresentava uma valorização de sentimentos tradicionais, onde poderíamos incluir certa ética,
honra e respeito. Tais relações interpessoais eram caracterizadas pela confiança e pelo
apadrinhamento, onde a classe mais necessitada podia distinguir o bom do mau patrão,
existindo assim a possibilidade de resolução de conflitos através de uma negociação “face a
face”. Já nos dias atuais, a valorização dos princípios individuais e a consequente
desconstrução de valores tradicionais trouxe uma nova ordem social – a impessoalidade –
com o estado centralizando o poder de justiça. Mas a ambigüidade quanto ao juízo de valores
deixa aberta a justificativa para condutas violentas, pois a “ausência de um sistema de
reciprocidade, minimamente eficaz, se expressa em uma desigualdade associada e produtora
de violência” Velho (1996, p. 19). O esvaziamento dos referenciais éticos, a impessoalidade e
a individualidade são fatores socioculturais menos visíveis nos grupos de religiosos. A
doutrina religiosa tem como característica fundamental a busca do bem comum, contrapondo-
se assim ao individualismo, sendo portanto, um indicador apropriado para associar a violência
no intuito de confirmar esta fundamentação.
Chegamos agora à noção de “sociabilidade violenta” onde “quem tem mais força usa
os outros, assim como artefatos, para impor sua vontade, sem considerar princípios éticos,
deveres morais, afetos, etc” Silva (2008, p. 21). Uma das características mais essenciais nesta
prática é a transformação da força em meio de alcançar interesses próprios e este princípio
passa a coordenar as ações do grupo envolvido. Os moradores de comunidades carentes são
freqüentemente vítimas desta modalidade de sociabilidade, tendo a obrigatoriedade de se
78
enquadrar nesta nova ordem social criada por grupos violentos que lhes impõem condições
para a continuidade de suas rotinas diárias.
As ameaças à integridade física e ao patrimônio material se expandem de tal maneira
que alcançam todas as camadas sociais. Pode-se então verificar a representação social da
“violência urbana” que aponta para práticas criminosas, tendo como peculiar a elas a
existência de força física “que ameaça duas condições básicas do sentimento de segurança
existencial que costumava acompanhar a vida cotidiana e rotineira – integridade física e
segurança patrimonial” Silva (2008, p. 36).
“A violência urbana é uma construção da vítima atual ou potencial que se reconhece
como participante subalterna de duas ordens sociais coexistentes” Silva (2008, p. 38). O
Estado é detentor da violência legítima, mas outros grupos se apropriam de atos violentos em
detrimento da ordem social vigente, transformando as rotinas das vítimas. A violência urbana
força a necessidade de uma sociabilidade violenta.
Para Silva (2008), o ponto de vista acadêmico e político admite que a conduta
criminosa é explicada pelo seu baixo custo de oportunidade, de modo que os criminosos
seriam meros aproveitadores ocasionais. Nesta linha de raciocínio, a principal variável
responsável é a ineficácia dos aparelhos de manutenção da ordem, explicada pelas
dificuldades econômicas e de formação de pessoal, seja pela incompetência, impunidade ou
péssimo nível técnico das agências de segurança. Supõe-se, então que a solução poderia ser a
manipulação das variáveis institucionais, pela inauguração de iniciativas civilizadoras, que
inviabilizem ou reduzam os riscos de opção pela carreira criminal. Mas, segundo o mesmo
autor, todas as pesquisas disponíveis demonstram que os riscos de toda ordem a que se
expõem os criminosos são inequivocamente altíssimos, de modo que insistir nesta teoria é
uma impropriedade. Nesta linha de raciocínio, ao mesmo tempo em que alerta sobre a
negligência quanto ao complexo de práticas que resultam no problema da violência urbana,
ele confirma não ter como negar o ponto de vista acadêmico e político; entretanto, faz uma
ressalva: “a possibilidade de ocorrência de um evento não pode ser visto como causa dele”
Silva (2008, p. 38). A ocorrência da crise moral e de autoridade, assim como a existência de
suporte econômico proporcionado pelo tráfico de drogas, não podem ser vistos como causas
da violência urbana – confunde-se condição de possibilidade com causa – Se assim o fosse, a
descriminalização da produção e do uso de drogas provavelmente dificultaria a reprodução da
violência urbana, mas também não é garantida sua eliminação (SILVA, 2008).
Conforme Silva e Leite (2008, p. 49) “O discurso público dominante apreende e
explica a violência urbana através da metáfora da ”guerra dos mitos”. Estes “sustentam
79
grande parte do pacote interpretativo que estrutura, atualmente, o problema da violência no
Rio de Janeiro e o horizonte de propostas e medidas para seu controle e redução”. São eles:
cidade legal vs. cidade ilegal, estado dentro do estado, conivência dos moradores das favelas
com os criminosos, banalização da violência. Outra boa parte do pensamento social brasileiro
adota um paradigma de análise que problematiza as tendências de nosso movimento histórico
de uma leitura “prisioneira da comunidade imaginada do povo-nação” Silva e Leite (2008, p.
53). Nossa formação social e o centro de nossa matriz cultural reproduziram grandes
comoções e uma bruta desigualdade social e política, onde os conflitos se realizam entre
atores que se reconhecem a partir das várias hierarquias de poder inerentes a cultura nacional.
O Brasil, embora apresente um desenvolvimento ao estilo capitalista ocidental, não
corresponde à auto-imagem das repúblicas européias, sendo compreendido a partir de sua
singularidade, vista através da ambigüidade, carência ou incompletude sociocultural e
política. (SILVA, 2008).
De forma geral, observam-se divergências quanto à origem da violência urbana; de
concreto tem-se que, tanto para as classes abastadas, como para as pouco favorecidas, existe
um ponto de convergência no seguinte fato: ambas têm intensa preocupação com o
prosseguimento das rotinas vividas, que estão sistematicamente ameaçadas pela violência.
Enfim, toda a vida da cidade é afetada por esse fenômeno, mas há desigualdade na
desproteção. A “segurança ontológica” – baseada na credibilidade que a maioria dos seres
humanos tem na continuação de sua identidade própria e na constância dos ambientes de ação
social e material circundante, engendrada através do elo de confiabilidade entre as pessoas e
as coisas – é ameaçada de forma desigual: “proteger a cidade, das favelas, significa
desproteger e desconsiderar o papel de grandes massas humanas que podem ter um papel
efetivo no enfrentamento consistente do problema da violência” Fridman (2008, p. 85), como
também é desumano. Para Fridman, o aumento da criminalidade e, conseqüentemente, da
violência não devem ser entendidos apenas como consequência da desigualdade econômica,
as razões figuram também entre a desagregação e a ilegitimidade das instituições.
A violência urbana – risco à integridade física e material – é principalmente afetada
pelos criminosos que, através de meios quaisquer, infligem sua vontade sobre bens, coisas ou
atos que não lhe seriam de direito. Ao longo destes pressupostos a impessoalidade, a
ambigüidade do estado, a pobreza, a desigualdade social, a segregação, a falência das
agências de segurança, os lucros do tráfico e a crise moral foram elencadas entre as razões
possíveis para o surgimento dessa violência urbana e da conduta criminosa (SILVA, 2008;
DUBAR, 2007; VELHO e ALVITO, 1996).
80
Este estudo pretende verificar as variáveis correlacionadas à adesão de jovens à vida
criminal. Neste sentido, temos no estado do Rio de Janeiro uma questão singular a analisar, já
que o tráfico de drogas aparece como a porta de entrada para uma vida repleta de todos os
tipos de delitos. Passemos então a verificar essa possibilidade, como também os pressupostos
relativos à adesão desses jovens à criminalidade.
Interessante notar a diferença entre “violência” e “violência urbana”: esta última leva
em consideração, além da ofensa à integridade física, também a ofensa ao patrimônio,
diferentemente da primeira, onde se considera apenas a agressão ou ameaça sobre a
integridade física. Estes dois conceitos similares representam uma diferença marcante no
trabalho realizado: medir a violência de jovens infratores reflete-se em investigar um grau de
agressividade maior, já que é o retrato de uma ofensa contra a pessoa, enquanto medir a
violência urbana entre jovens infratores perde em grau de agressividade, pois os jovens
podem estar envolvidos em crimes puramente econômicos, como a venda de trouxinhas de
maconha ou o furto oportuno de uma casa de veraneio vazia. Resumindo, é sem dúvida mais
relevante analisar as razões de um homicídio ou de um roubo a mão armada, do que o furto de
uma televisão.
A criminalidade no Rio de Janeiro é freqüentemente associada ao tráfico de drogas. As
teorias que apresentam as razões da adesão de jovens à rede do tráfico de drogas coincidem
com a teoria de adesão à vida criminal pelos mesmos atores considerados. Para Silva (2008) a
interpretação dominante associa o fenômeno da juvenilização da criminalidade nas redes do
tráfico de drogas ao recrutamento de menores de idade, mesmo sabendo-se que a grande
maioria não integra as quadrilhas de traficantes, “os jovens favelados têm sido percebidos e
tratados como em constante risco de a elas aderir” Silva (2008, p. 49). Admitindo-se o
constante risco de jovens favelados se tornarem criminosos, os programas sociais
assistencialistas do governo, especialmente gerenciados pelas organizações não
governamentais (ONGs) passam a ser formulados dentro de uma perspectiva de afastar as
categorias sociais vulneráveis, ou em risco, das tentações da carreira criminosa. No mesmo
sentido, este pacote de medidas assistenciais, a partir de uma interpretação da realidade,
orienta as práticas não oficiais de policiais no tratamento dos moradores de comunidades
carentes, fazendo dos jovens os alvos, tanto do tráfico, quanto da polícia, devido ao
estereótipo criado. Obedecem aos traficantes pela força, são considerados prováveis
traficantes pelos grupos assistenciais e a polícia os percebe como a “sementinha do mal”.
Em pesquisa realizada pelo Observatório de Favelas, dentre 230 jovens atuando na
rede do varejo do tráfico de drogas em favelas cariocas, apenas 5,2% haviam concluído o
81
ensino médio e 10,4% chegaram até a oitava série, e quase a metade dos jovens desistiu da
escola entre os 11 e 14 anos (46%). Este dado coincide ainda com a idade em que mais de
60% dos jovens entrou para o tráfico – entre 12 e 15 anos, o que sugere uma relação entre o
abandono da vida escolar e o início da vida criminal (SILVA, 2006).
Outra interessante forma de cooptação de jovens é o recrutamento de usuários já
dependentes – “abusuários” – uma vez entregues à dependência química e psíquica de
substâncias psicoativas, esses jovens se submetem a qualquer atividade que permita obtê-las.
Em pesquisa com agentes criminosos indiciados e condenados registrou-se que o uso e abuso
de drogas são acionados para explicar a adesão às redes de criminalidade. Na pesquisa
realizada pelo Observatório de Favelas (SILVA, 2006), dos 230 entrevistados – todos
pertencentes às redes de envolvimento com o tráfico de drogas – 89,6% declararam fazer uso
de alguma substância tóxica. Vários também foram os relatos colhidos nos coletivos de
confiança (OLIVEIRA, 2008) que associavam esta relação simbólica entre o uso de drogas e a
adesão às redes de criminalidade.
Incorporando a sociabilidade violenta, supomos que o outro também o faz, e
interagimos com o outro desta forma, destruindo assim qualquer propósito de troca e
interação, instituindo unicamente a presunção da agressão e da violência, e convidando o
outro à violência, quando não o estimulando a isso. “Da eleição da agressão como moeda de
troca, passando pela atribuição da violência ao outro, até a crença de que o recurso às
soluções de força pode ser educativo”, porque essa é a única linguagem que o jovem conhece,
produzimos uma ação violenta contrária, e afirmamos, com convicção, que violento é o outro
(GONÇALVES, 2007).
Para Velho (1996, p. 20) “é importante perceber que existe uma efetiva adesão de
parte dos jovens pobres à transgressão, sustentada na crença de que os riscos nela envolvidos
são compensados por gratificações sociais que nem se colocavam para a geração de seus
pais”. A facilidade de aquisição da “droga” e de armas é a base desse estilo de vida, tornando
sua rotina diária diferente da normalidade sóbria da falta de acesso aos bens de consumo tão
publicizados, conferindo a possibilidade de sucesso rápido junto aos seus pares, e às mulheres
e conferindo-lhe um respeito nunca antes realizado. Mas, “nem todos os jovens pobres são
criminosos. É por isso também que é cada vez mais importante entender as motivações desse
universo” Velho (1996, p.20). A pobreza se destaca como indicador de relevante importância,
embora não se saiba qual o grau de influência desta sobre a adesão às redes de criminalidade,
o que sugere sua apropriação como fator a ser analisado nesta pesquisa.
82
Na legislação brasileira, a palavra “jovem” define uma faixa etária legalmente
determinada, existindo um estatuto próprio responsável pela determinação de seus direitos e
limites. O Estatuto da Criança e do Adolescente (ECA, 1990) traz em seu artigo 2º a definição
de “criança” – pessoa de até doze anos incompletos – e “adolescente” – de doze a dezoito
anos de idade. No artigo 103 explica a prática do Ato Infracional (AI) – “conduta descrita
como crime (Código Penal) ou contravenção penal (Decreto Lei 3.688/41)”, praticada por
criança ou adolescente. No artigo 104 menciona a inimputabilidade dos jovens de até dezoito
anos11
e no artigo 106 fica determinada obrigatoriedade de flagrante de AI, ou ordem
devidamente fundamentada de autoridade judicial competente, para a privação de liberdade
do jovem de até dezoito anos.
Considerando como “delinqüente aquele que comete um crime” (Ferri, 2006, p. 09), o
ECA trouxe ainda uma renovação na nomenclatura nacional empregada em relação à criança
e ao jovem infrator,
entre os vocábulos que perderam a propriedade depois do ECA, destacam-se
“menor” e “delinquência”, que tem sentido depreciativo e estigmatizante. No lugar
do primeiro empregam-se termos que designam o indivíduo na sua faixa de
desenvolvimento: “criança” e “adolescente”. O Juizado de Menores passou a ser
denominado Juízo da Infância e Juventude. No lugar de delinquência, passou-se a
empregar o “Ato Infracional” ou “jovem em conflito com a lei”, segundo Martins
(2007, p. 14).
O total de crianças e adolescentes que cometem AI não ultrapassa, sequer, 2% da
população jovem das comunidades em que tal fato é observado (SANTO-SÉ, 2007). Segundo
o Dossiê Criança e Adolescente, de 2007, do Instituto de Segurança Pública do Estado do Rio
de Janeiro (ISP), houve, só em 2002, um total de 3.956 apreensões de crianças e adolescentes
(MIRANDA et al, 2007). Este número, entretanto, não representa a realidade da incidência do
AI, pois nem todos os adolescentes em conflito com a lei são apreendidos, devido,
principalmente, ao problema de superlotação das unidades de arrecadação, o que pode
justificar o fato da diminuição do número de apreensões de crianças e adolescentes no dossiê
referenciado.
Para os especialistas, a transgressão da lei praticada por jovens não é uma questão
psicológica, nem ligada à hereditariedade, não é também uma questão de crise da
adolescência ou talvez um desvio de personalidade doentia, mas sim um problema social que
pode ser colocado em termos sociológicos (DUBAR, 2007). Dito isto, quais as abordagens e
11
A redução da maioridade penal para 16 anos foi votada e aprovada pelo Senado Federal em 17 de maio de
2009, estando em fase de sanção presidencial, ao fim desta pesquisa.
83
enfoques sociológicos para esclarecer as causas e mecanismos pelos quais a juventude se
inicia na vida criminosa?
Segundo Ferri (2006, p. 9) “a palavra crime tem dois significados: o ético social
(muito amplo) e jurídico (mais restrito). O primeiro sentido expressa uma ação imoral”, vai
contra os costumes e tradições, “já o segundo, indica uma ação quase sempre imoral, cuja
principal característica é a proibição legal, e contrária às condições de existência social no que
diz respeito à disciplina e à segurança sociais”.
Os atos tipificados como ilegais são praticados principalmente por jovens do sexo
masculino, no caso das crianças, entre as idade de 8 e 10 anos, no caso dos adolescentes, entre
17 e 18 anos, preferencialmente moradores de bairros e vizinhanças pobres, podendo ser
imigrantes recentes, ou de famílias pobres, ou ainda com dificuldades escolares. Esses são os
pontos convergentes das teorias estudadas (DUBAR, 2007).
Segundo Dubar (2007) os pontos de divergência entre as teorias sociológicas são
basicamente relativos ao motivo pelo qual o jovem pratica um AI. Abaixo listam-se algumas
das possíveis causas:
1) A transmissão, quando a pratica é aprendida pelo convívio, por contato pessoal
com o grupo criminoso. Procura explicar a criminalidade juvenil pelo poder da
vida delinqüente exercido sobre o jovem. A teoria foi criada na Chicago dos anos
20 e 40 e traz a expressão gang como seu ponto central, focando a pobreza do
meio ambiente como característica capaz de suprimir a distração necessária aos
jovens, que então, levados pela desocupação, se juntam para realizar uma vida
mais excitante. Essa união possibilita a apropriação do espaço com a consequente
defesa do território. Estes jovens aprendem a viver nas ruas, o que é determinado
pela ruptura com a educação formal. O culto pela virilidade, competições oratórias,
insultos lúdicos passam a fazer parte do cotidiano, mas o que leva à delinquência é
sobretudo a frustração destes jovens frente à globalização do consumismo,
inacessível pelos meios legais disponíveis. Então, para que haja a ruptura com as
normas estabelecidas, basta que a anomia os agarre e se conjuguem o desejo de
reconhecimento, na lógica global de consumo imoral, e a percepção da inexistência
de um meio social legítimo para alcançá-lo (DUBAR, 2007).
2) A falta de controle social. A segunda teoria nasceu na França dos anos 1880 e
1890, através da obra de Durkheim; para êle, o criminoso é aquele que choca a
consciência comum, o fato se torna criminoso por ir de encontro ao senso comum.
Para Durkheim, certa taxa de criminalidade (o crime) é normal, na medida em que
84
existe em todas as sociedades. A anomia ocorre quando o crime começa a se
manifestar com maior freqüência, podendo ser explicada como a desorganização
moral, a ausência de referências, a perda de todo o sentido das normas. Para esta
linha de raciocínio, não é a cultura delinqüente nascida na pobreza que causa o
crescimento dos atos delituosos, mas sim o enfraquecimento do controle social e a
distância que se cria entre os fins perseguidos e os meios disponíveis para alcançá-
los (DUBAR, 2007).
3) A reação ativa contra a rotulagem por parte da classe média. Esta abordagem não é
mais determinista, ela tem a necessidade da ação do indivíduo, que não é
determinada pelo meio, mas sim pelo atributo pessoal. Esta teoria admite que a
delinquência juvenil resulta de desvantagens culturais, é um fato social, mas não é
determinada por este, ela é o fruto de uma decisão, aquela de entrar
voluntariamente em uma carreira, vista como uma oportunidade casual,
conduzindo à construção subjetiva de uma identidade, diferente daquela outorgada
pelo meio ambiente. Esta teoria não é processual, nem ecológica, mas sim
interacionista – não é o espaço que permite compreender os atos delinqüentes, mas
a decisão de entrar em um momento dado – aquele que quer corresponder ao rótulo
que lhe foi colocado. Esta teoria nasceu da segunda escola de Chicago (Becker,
Strauss, Goffman.), no contexto dos anos 60 e 70 nos Estados Unidos, em
contraposição à anterior, que fazia dos delinqüentes seres passivos, determinados e
pouco competentes. Longe de serem idiotas culturais, os jovens são estrategistas
capazes de dar um sentido à sua ação, que se torna compatível para o grupo onde
vive, mas não para os de fora (DUBAR, 2007).
4) A oportunidade gerada pela espiral da desordem. Esta teoria defende que as
oportunidades de furto e outros distúrbios e depredações, constituem a causa
principal da delinquência, principalmente a juvenil – há coisas a roubar, mais
aumentam os roubos rotineiros. Nestes casos, os desvios não reprimidos são
incitações ao crime. Assiste-se a uma espiral da desordem e de insegurança. Se o
meio ambiente está sendo degradado e ninguém toma uma atitude, o sentimento de
insegurança se faz presente, a impunidade e a necessidade de degradação do
ambiente se completam e mais áreas são degradas, e com isso assiste-se à espiral
da desordem com o declínio do meio ambiente (DUBAR, 2007).
85
Segundo Dubar, em síntese, as teorias sociológicas enfatizam que a pobreza do meio
ambiente, mais a desordem social, mais a falta de controle, mais a rotulagem, correspondem
ao risco de ocorrência do AI (DUBAR, 2007). Conclui-se, deste pressuposto, que a adesão de
jovens às redes criminais sofre a influência de variáveis sociais, econômicas e ambientais.
Note-se que a pobreza do meio ambiente à qual Dubar se refere deve ser capaz de suprimir a
distração necessária aos jovens, que então, levados pela desocupação, ingressam na busca de
uma vida mais excitante.” Vemos ainda a confirmação, em parte, deste pressuposto em Silva
(2008), onde os artigos comentam a possibilidade de adesão de jovens ao crime pelo simples
fato da busca de aventuras, o mesmo ocorrendo em Velho e Alvito (1996). Só que estes
últimos não atribuem causa a este fato.
Tal distração pode ser enquadrada como uma função suporte da natureza, e sua
ausência, um desequilíbrio socionatural. Agora, se a busca por aventuras pode ser uma causa
para a delinquência, que teria sido saciada pela natureza, podemos considerar que a busca por
sobrevivência tem o mesmo resultado. Desequilíbrios deste tipo que poderiam ser sugeridos
como causas para explicar a falta da qualidade socionatural necessária para garantir a
sobrevivência de determinados grupos seria, por exemplo: a escassez dos recursos pesqueiros
de determinado aldeia de pescadores, a proibição de coletas extrativistas em áreas de reserva e
até a proibição da caça.
Reforçando o enfoque socioambiental da possibilidade criminal explicada através de
variáveis do ambiente físico, Kuo e Sullivan (2001) estudaram a relação existente entre a
vegetação e a criminalidade. Os pesquisadores, baseados na pergunta: Pode a vegetação deter
o crime? fizeram verificações estatísticas nos arredores de um conjunto habitacional de
Chicago. Kuo e Sullivan acreditavam que a argumentação teórica tradicional (áreas muito
vegetadas eram menos seguras) trazia dados baseados em crendices, refletindo uma sensação
de medo, mas não correspondendo à realidade. A crença tradicional acreditava na vegetação
sendo utilizada como homizio para assaltantes, apoiados muitas vezes nos próprios discursos
dos meliantes, assim como no fato de áreas com vegetação serem sempre menos iluminadas e
mais desertas. Em contrapartida, para os pesquisadores, a situação era outra: áreas mais
verdes apresentavam maior número de visitas diárias (turismo dentro do bairro), com maior
freqüência de moradores e careciam de maiores cuidados na manutenção. Acrescido a este
fato mencionam pesquisas que demonstram a função psíquica da natureza como capaz de
mitigar distúrbios violentos, o que poderia minimizar as ações delinqüentes em áreas mais
vegetadas. Enquanto isso, áreas mais pavimentadas e proporcionalmente menos arborizadas
ficavam desertas sugerindo ausência do poder mitigador da natureza e menor vigilância (Jane
86
Jacobs12
1961, apud Kuo e Sullivan, 2001, p.346); a simples presença de mais olhos na rua já
poderia deter o crime, a teoria da vigilância.
Finalmente, os autores testaram a hipótese ao correlacionar a vegetação existente nos
arredores de 98 edifícios de um condomínio habitacional em Chicago (Ida B. Wells), um dos
12 mais pobres dos Estados Unidos, com a criminalidade registrada pelo departamento de
polícia local, durante o período de dois anos. “O estudo apresentado aqui é o primeiro a
examinar a relação entre a vegetação e o crime, em condomínios habitacionais, usando os
registros policiais” (tradução nossa) Kuo e Sullivan13
(2001, p. 350). Os resultados
“demonstraram correlações sistematicamente proporcionais e negativas, entre a densidade das
árvores e jardins ao redor dos edifícios e o número de crimes registrados por prédios no
departamento de polícia” (tradução nossa) Kuo e Sulivan14
(2001, p.359). A vegetação,
segundo os autores, apresentou uma proporcionalidade com o crime, sendo maior onde
acontecem menos crimes e menor onde acontecem mais. Portanto, um embasamento teórico,
no sentido de interligar variações proporcionais entre variáveis sociais e naturais. Embora os
autores mediatizem duas relações sociais – a ocupação do espaço e a criminalidade – através
do indicador vegetação, não se deixou de aventar, por parte dos pesquisadores, como base
teórica, a possibilidade da influência psíquica da natureza, no sentido de diminuir a
agressividade dos indivíduos perpetradores do ato delinqüente; para tal, mencionam pesquisa
onde doentes mentais tinham sua agressividade reduzida em ambientes mais vegetados (KUO
E SULLIVAN, 2001).
Conclusivamente, de acordo com os pressupostos, temos uma multiplicidade de
variáveis em interação na determinação da incidência criminal na juventude. Por este motivo
foram escolhidas três dimensões principais para a análise: a demográfica, que representa o
número de prováveis vitimas, assim como de prováveis delinqüentes; a socioeconômica, com
a pobreza, a riqueza, a distribuição de renda, o índice de desenvolvimento humano (onde
temos a educação) e também os valores éticos da sociedade, que serão analisados pela
religiosidade e, por fim, mas não menos importante, a dimensão natural, onde a qualidade
socionatural será medida pela cobertura vegetal, uso do solo e pelo índice final de
conservação ambiental.
12
Jacobs, J. (1961). The death and life of great American cities. New York: Random Hou. 13
Kuo e Sullivan (VEGETATION AND CRIME p. 350) The study presented here is the first to examine the relationship
between vegetation and crime in an inner-city neighborhood using police crime reports. 14
Kuo, Sullivan (VEGETATION AND CRIME p. 359). Analyses revealed consistent, systematically negative relationships
between the density of trees and grass around the buildings and the number of crimes per building reported to the
police.
88
3 – MATERIAIS E MÉTODOS
3.1 – Etapas da pesquisa.
A investigação das relações entre aspectos ambientais e o cometimento do Ato
infracional (AI), no Estado do Rio de Janeiro (ERJ) foi dividida em quatro etapas distintas. A
primeira etapa se inicia com a localização dos dados, e subseqüente aquisição e tratamento e
se encerrando na análise exploratória do conjunto. A segunda etapa compreende o estudo da
interação entre as variáveis, onde as técnicas utilizadas para a atribuição de valores numéricos
ao grau de associação são eminentemente estatísticas (ROUQUAYROL, 2003). A terceira
etapa é a análise multivariada, fundamentalmente conclusiva. Na quarta etapa tem-se as
interpretações dos resultados obtidos nas etapas anteriores, como representado no fluxograma
da Figura 3.1.
IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. TJRJ: Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro. CIDE: Fundação CIDE. IPEA: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada.
Figura 3.1 – Fluxograma do roteiro metodológico
IBGE TJRJ CIDE IPEA
População
/ Área Atos
Infracionais
Econômicas
Sociais e
Ambientais
Distribuição de Renda e
Pobreza
Análises de
Correlações
Tratamento
Preliminar
Análises
Multivariadas
Síntese e
Conclusões
Dados
Análises
Resultados
Fontes
89
3.2 – Os dados sobre os Atos Infracionais.
A primeira etapa desta pesquisa se iniciou na Comarca de Saquarema: o
Excelentíssimo Sr. Dr. Juiz de Direito Sérgio Louzada acolheu a idéia desta pesquisa com
satisfação, proporcionando acesso aos arquivos referentes à Vara da Infância e da Juventude
(VIJ) daquela Comarca. Esta permissão possibilitou a aproximação com o sistema de
processamento de dados do Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro (TJRJ). Ao todo,
foram duas semanas de pesquisa, em arquivos armazenados em papel, quando se vislumbrou a
possibilidade de acesso a dados mais amplos, mas referentes às comarcas de todo o estado,
devido à informatização do TJRJ.
Verificou-se que a partir do ano 2000, o TJRJ implantou a informatização de seu
sistema de coleta de dados. O Projeto Comarca (DCP) possibilitou a formação de um banco
de dados informatizado, de fácil acesso, dinâmico, atualizado diariamente através de uma rede
interna do TJRJ, agrupando todos os processos, desde o primeiro registro até o despacho final
do Juiz. A perspectiva de tal projeto vai além de manter a atualização dos processos em
andamento, abrangendo também aqueles arquivados em data anterior à implantação do DCP.
O arquivo contendo todos os AIs praticados por crianças e adolescentes no ERJ e
cadastrados durante o período de janeiro de 2007 a janeiro de 2008 foi disponibilizado pela
Diretoria Geral de Tecnologia e Informação (DEGTEC), departamento do TJRJ responsável
pelo gerenciamento dos dados do DCP.
Os dados brutos foram recebidos em planilha Excel, apresentando as ações, tipos
penais enquadrados de forma resumida (segundo o Código Penal, ou outra lei que defina o
crime), devidamente expandidos para esta pesquisa, referentes aos AIs cadastrados em cada
VIJ solicitada. Cada comarca, na maioria das vezes, corresponde ao município de origem do
fato, mas algumas comarcas englobam mais de um município, necessitando assim de uma
reorganização das outras variáveis já que todas apresentam sua distribuição por município.
Os municípios do Estado do Rio de Janeiro foram grupados de acordo com as
Comarcas a que pertencem, como distribuído pelo Poder Judiciário Estadual. Ao todo são
oitenta comarcas, excetuando-se do conjunto as comarcas da capital, pertencentes ao
município do Rio de Janeiro. Este foi desconsiderado da análise, devido às características de
megalópole, muito diferente dos outros do conjunto. Um exemplo desta discrepância é a
população do grupo de estudo, onde a população de 80 Comarcas tem 9.573.940 (nove
milhões, quinhentos e setenta e três mil e novecentos e quarenta) habitantes, contra 6.183.185
90
(seis milhões, cento e oitenta e três mil e cento e oitenta e cinco) habitantes no município do
Rio de Janeiro15
, correspondendo a 64% da população das oitenta comarcas do grupo de
estudo.
No total foram 9.016 (nove mil e dezesseis) AIs cadastrados, cometidos no período de
396 dias, em uma área de 42.659 km². Destes foram desconsiderados 52%, o equivalente a
5.524 (cinco mil, quinhentos e vinte e quatro), denominados de Atos Infracionais
Desconsiderados (AID). A desconsideração teve sua origem primeiramente na falta de
definição penal, depois no potencial ofensivo, onde se buscou o dolo contra a pessoa ou
contra o patrimônio particular, e por fim a representatividade numérica. Os AID são: 198
infrações de trânsito de toda espécie; 169 representações civis; 20 na fase de registro de
ocorrência; 947 em apuração; 32 pedidos de providência; 29 pedidos de homologação; 50
pedidos de aplicação de medida protetiva; 9 processos do tipo medida cautelar de busca e
apreensão; 53 Habeas corpus; 361 processos de execução de medida sócio-educativa; 1836
processos de carta precatória para oitiva de testemunha, entre outras; 255 processos de Carta
Precatória para Cumprimento de Medida e Carta de sentença 51 Autos de infração; 54
desacatos e similares; 34 processos de falsa identidade; 109 processos de perturbação e
similares; 20 incêndios e similares; 07 atos obscenos; 03 subtrações de cadáver ou ocultação;
03 violações de direito autoral; 87 receptações; 10 estelionatos; 09 apropriações indébitas; 73
danos ao patrimônio público; 34 violações de domicílio ou similares; 290 ameaças; 96
injúrias e calúnias; 04 maus tratos; 16 crimes contra o meio ambiente e similares e 395
arquivados.
Estão sendo estudados 3.492 (três mil, quatrocentos e noventa e dois) AIs,
equivalentes a 41,6% do total, que de agora em diante serão denominados Atos Infracionais
Estudados (AIE). Os AIE foram divididos em sete categorias, de acordo com a divisão já
consagrada no Código Penal brasileiro. São elas: Arma (Tabela 3.2.1), Tráfico (Tabela 3.2.2),
Homicídio (Tabela 3.2.3), Lesão (Tabela 3.2.4), Furto (Tabela 3.2.5), Roubo (Tabela 3.2.6) e
Pudor (Tabela 3.2.7). Estas categorias foram ainda trabalhadas na intenção de melhor analisar
os dados durante o transcorrer do trabalho, resultando em um total de 26 variáveis (Tabela
3.2.8). Os AIE serão analisados quanto a sua quantidade e também de acordo com a
proporcionalidade desta quantidade nas populações das comarcas, expressos por 100 mil
habitantes. Neste último caso serão denominados como “Proporção de Atos Infracionais
Estudados” (AIE%).
15
IBGE (2000)
91
Os AIE foram apropriados neste estudo com a intenção de pontuar a violência
praticada por jovens. Desta forma, as diferentes proporcionalidades e quantidades de AIs
distribuídas no território estadual podem proporcionar, se devidamente correlacionadas, a
visualização das interações entre a violência juvenil e outras variáveis ambientais.
Na categoria Armas (Tabela 3.2.1) observa-se a utilização das tipificações (ações que
originaram o AI) baseadas na Lei 10.826/03 (Sinarm), que substituiu a Lei 9.437/97; verifica-
se que esta última, embora revogada desde 2003, continuou a ser usada nas delegacias. Nota-
se ainda o Porte de Arma (Art. 14) com a maior expressão, seguido pelo Porte de Arma Com
Numeração Raspada.
92
Tabela 3.2.1 - Categoria Arma de Fogo - Tipos penais englobados e número de registros no
período observado.
Fonte: (TJRJ, 2008), AIs cadastrados no período de Jan/2007 a Jan/2008 (treze meses).
A categoria Tráfico, assim como a anterior, marca a transição entre dois diplomas
legais, a Lei 11.343/06 (Sisnad), substituiu a Lei 6.368/76; sendo mais uma vez constatada a
utilização nas delegacias de uma lei já revogada. Vê-se o Art. 33 (11.343/06), como a maior
AIE TIPO PENAL Qtd
Art. 10, § 1º, inciso II da Lei 9.437/97 - Utilizar arma de fogo ou simulacro
de arma capaz de atemorizar outrem, para o fim de cometer crimes.6
Art. 10, § 3º, inciso III da Lei 9.437/97 - Possuir, deter, fabricar ou
empregar artefato explosivo e/ou incendiário sem autorização.1
Art. 10, § 4º da Lei 9.437/97 - Possuir, deter, arma de fogo na condição de
funcionário;1
Art. 10, caput da Lei 9.437/97 - Possuir, deter, portar, vender, alugar, expor
à venda ou fornecer receber, ter em depósito, transportar, ceder, ainda que
gratuitamente, emprestar, remeter, empregar, manter sob guarda e ocultar
arma de fogo, de uso permitido, sem a autorização e em desacordo com
determinação legal ou regulamentar.
2
Art. 12 da Lei 10.826/03 - Possuir ou manter sob sua guarda arma de fogo,
acessório ou munição, de uso permitido, em desacordo com determinação
legal ou regulamentar, no interior de sua residência ou dependência desta,
ou, ainda no seu local de trabalho, desde que seja o titular ou o responsável
legal do estabelecimento ou empresa.
24
Art. 14 da Lei 10.826/03 - Portar, deter, adquirir, fornecer, receber, ter em
depósito, transportar, ceder, ainda que gratuitamente, emprestar, remeter,
empregar, manter sob guarda ou ocultar arma de fogo, acessório ou
munição, de uso permitido, sem autorização e em desacordo com
determinação legal ou regulamentar. (Inafiançável)
149
Art. 15 da Lei 10.826/03 - Portar, deter, adquirir, fornecer, receber, ter em
depósito, transportar, ceder, ainda que gratuitamente, emprestar, remeter,
empregar, manter sob guarda ou ocultar arma de fogo, acessório ou
munição, de uso permitido, sem autorização e em desacordo com
determinação legal ou regulamentar. (Inafiançável)
1
Art. 16, caput da Lei 10.826/03 Possuir, deter, portar, adquirir, fornecer,
receber, ter em depósito, transportar, ceder, ainda que gratuitamente,
emprestar, remeter, empregar, manter sob sua guarda ou ocultar arma de
fogo, acessório ou munição de uso proibido ou restrito, sem autorização e em
desacordo com determinação legal ou regulamentar.
32
Art. 16, § único, inciso I da Lei 10.826/03 - Suprimir ou alterar marca,
numeração ou qualquer sinal de identificação de arma de fogo ou artefato.5
Art. 16, § único, inciso IV da Lei 10.826/03 - portar, possuir, adquirir,
transportar ou fornecer arma de fogo com numeração, marca ou qualquer
outro sinal de identificação raspado, suprimido ou adulterado.
41
TOTAL de AIE da categoria Arma (TAI-A) 263
Art. 19 do Decreto-lei 3.688/41 - trazer consigo arma fora de casa ou de
dependência desta, sem licença da autoridade.32
AR
MA
-
Sis
tem
a N
acio
nal
de A
rm
as
- S
inarm
.
93
expressão entre as tipificações, referindo-se não necessariamente a venda, mas sim ao
conjunto de condutas entre as quais podem ser enquadradas: o porte de droga; a aquisição e o
produzir – o usuário possuidor de um “pé de maconha” estaria assim tipificado, assim como o
usuário que tivesse em sua propriedade uma pequena quantidade da droga. Em seguida, em
segundo lugar vemos o Art. 28 da mesma lei, onde temos a tipificação do usuário de drogas
(Tabela 3.2.2). Este fato corrobora a decisão de utilizar como parâmetro, para análise da
violência, os crimes contra a pessoa, e não o tráfico, pois este é altamente influenciado pelo
número de usuários ou simplesmente possuidores da substância ilícita, além de sua
ambigüidade quanto ao agente. Já no caso da violência urbana, o tráfico mostra uma relação
criminosa importante.
94
Tabela 3.2.2 - Categoria Tráfico de Drogas - Tipos penais englobados e número de registros
no período observado.
Fonte: (TJRJ, 2008), AIs cadastrados no período de Jan/2007 a Jan/2008 (treze meses).
AIE TIPO PENAL Qtd
Art. 12 da Lei 6.368/76 – Importar ou exportar, remeter, preparar, produzir, fabricar,
adquirir, vender, expor à venda ou oferecer, fornecer, ainda que gratuitamente, ter me
depósito, transportar, trazer contigo, guardar, prescrever, ministrar ou entregar, de qualquer
forma, a consumo, substância entorpecente ou que determine dependência física ou
psíquica, sem a autorização ou em desacordo com a determinação legal ou regulamentar.
12
Art. 13 da Lei 6.368/76 - Fabricar, adquirir, vender, fornecer ainda que gratuitamente,
possuir ou guardar maquinismo, aparelho, instrumento ou qualquer objeto destinado a
fabricação, preparação, produção ou transformação de substância entorpecente ou que
determine dependência física ou psíquica, sem autorização ou em desacordo com
determinação regulamentar.
1
Art. 16 da Lei 6.368/76 – Adquirir, guardar ou trazer consigo, para uso próprio, substância
entorpecente ou que determine dependência física ou psíquica, sem autorização ou em
desacordo com determinação regulamentar.
35
Art. 243 da Lei 8.069/90 - Vender, fornecer ainda que gratuitamente, ministrar ou entregar,
de qualquer forma, a criança ou adolescente, sem justa causa, produtos cujos componente
possam causar dependência química ou psíquica, ainda que por utilização indevida.
2
Art. 28 da Lei 11.343/06 - Quem adquirir, guardar, tiver em depósito, transportar ou
trouxer consigo, para consumo pessoal, drogas sem autorização ou em desacordo com
determinação legal ou regulamentar.
161
Art. 33 da Lei 11.343/06 - Importar, exportar, remeter, preparar, produzir, fabricar,
adquirir, vender, expor à venda, oferecer, ter em depósito, transportar, trazer consigo,
guardar, prescrever, ministrar, entregar a consumo ou fornecer drogas, ainda que
gratuitamente, sem autorização ou em desacordo com determinação legal ou regulamentar.
480
Art. 33, § 1º, I da Lei 11.343/06 - Importa, exporta, remete, produz, fabrica, adquire, vende,
expõe à venda, oferece, fornece, tem em depósito, transporta, traz consigo ou guarda, ainda
que gratuitamente, sem autorização ou em desacordo com determinação legal ou
regulamentar, matéria-prima, insumo ou produto químico destinado à preparação de drogas.
23
Art. 33, §1º, III da Lei 11.343/06 - utiliza local ou bem de qualquer natureza de que tem a
propriedade, posse, administração, guarda ou vigilância, ou consente que outrem dele se
utilize, ainda que gratuitamente, sem autorização ou em desacordo com determinação legal
ou regulamentar, para o tráfico ilícito de drogas.
14
Art. 33, § 2º da Lei 11.343/06 - Induzir, instigar ou auxiliar alguém ao uso indevido de
droga.8
Art. 33, § 3º da Lei 11.343/06 - Oferecer droga, eventualmente e sem objetivo de lucro, a
pessoa de seu relacionamento, para juntos a consumirem.14
Art. 34 da Lei 11.343/06 - Fabricar, adquirir, utilizar, transportar, oferecer, vender,
distribuir, entregar a qualquer título, possuir, guardar ou fornecer, ainda que gratuitamente,
maquinário, aparelho, instrumento ou qualquer objeto destinado à fabricação, preparação,
produção ou transformação de drogas, sem autorização ou em desacordo com determinação
legal ou regulamentar.
2
TOTAL de AIE da categoria Tráfico (TAI-T) 759
TR
ÁF
ICO
- S
iste
ma
Na
cio
na
l d
e P
olí
tica
s P
úb
lica
s S
ob
re D
ro
ga
s -
Sis
na
d
95
A categoria Homicídio representa a tipicidade penal encontrada no consagrado Código
Penal brasileiro (CP). A maior expressão do Homicídio, quando praticado por criança ou
adolescente está na tipificação do caput do Art. 121 (Tabela 3.2.3) – matar alguém.
Tabela 3.2.3 - Categoria Homicídio - Tipos penais englobados e número de registros no
período observado.
Fonte: (TJRJ, 2008), AIs cadastrados no período de Jan/2007 a Jan/2008 (treze meses).
A categoria Lesão tem sua ampla maioria nos crimes tipificados no Art 129 do CP,
onde se nota a tipificação de leve ofensa à integridade corporal ou saúde de outrem. Mas é
importante salientar que esta tipificação tem como presumida a intenção de lesionar a outra
pessoa (Tabela 3.2.4).
AIE TIPO PENAL Qtd
Art. 121, caput do CP - Homicídio simples, matar alguém. 50
Art. 121, § 2º do CP - Homicídio qualificado. 3
Art. 121, § 2º, inciso II do CP - Homicídio qualificado - por motivo
fútil.33
Art. 121, § 2º, inciso III do CP - Homicídio qualificado - com o
emprego de veneno, fogo, explosivo, asfixia, tortura ou outro meio
insidioso ou cruel, ou de que possa resultar perigo comum.
3
Art. 121, § 2º, inciso IV do CP - Homicídio qualificado - à traição, de
emboscada, ou mediante dissimulação ou outro recurso que dificulte ou
torne impossível a defesa do ofendido.
16
Art. 121, § 2º, inciso V do CP - Homicídio qualificado - para assegurar
a execução, de outro crime.2
Art. 121, § 3º do CP - Homicídio culposo. 3
Art. 121, § 4º do CP - Homicídio culposo qualificado por imperícia,
negligência, imprudência, se o crime resulta de inobservância de regra
técnica de profissão, arte ou ofício.
1
TOTAL de AIE da categoria Homicídio (TAI-H) 111
HO
MIC
ÍDIO
- D
os
Cri
mes
Con
tra a
Pes
soa C
ap
ítu
lo I
96
Tabela 3.2.4 - Categoria Lesão - Tipos penais englobados e número de registros no período
observado.
Fonte: (TJRJ, 2008), AIs cadastrados no período de Jan/2007 a Jan/2008 (treze meses).
Na categoria Furto vê-se a maior representatividade no caput do Art. 155 do CP, onde
as crianças e adolescentes responderam ao processo por subtrair coisa alheia móvel. Note-se
que nesta modalidade criminal não existe a interação entre a vítima e o autor, o furto ocorre
sem que a vítima seja constrangida pessoalmente (Tabela 3.2.5). Furtar uma sandália de dedo,
uma lata de sardinha ou uma televisão, tem o mesmo resultado, mas para isso o ato tem que
ser realizado sem que o proprietário do bem tenha sido constrangido por qualquer tipo de
ameaça. O alvo deste ato é, principalmente, a propriedade móvel, e não a pessoa; existe ainda
a contingência quanto ao valor do patrimônio subtraído, que pode variar entre uma lata de
refrigerante ou uma relíquia de família; deste modo, para verificar a violência do adolescente
infrator, o furto se torna um AIE bastante ambíguo quanto a questão da violência praticada.
AIE TIPO PENAL Qtd
Art. 129, caput do CP - Lesão corporal leve. Ofender a
integridade corporal ou saúde de outrem.744
Art. 129, § 1º, inciso I do CP - Lesão corporal de natureza grave
- se resulta incapacidade para as ocupações habituais por mais de
trinta dias.
13
Art. 129, § 1º, inciso III do CP - Lesão corporal natureza grave
– se resulta debilidade permanente de membro, sentido ou
função.
1
Art. 129, § 2º, inciso IV do CP - Lesão corporal de natureza
grave se resulta deformidade permanente.6
Art. 129, § 3º do CP - Lesão corporal seguida de morte. 1
Art. 129, § 6º do CP - Lesão corporal culposa. 20
Art. 129, § 9º do CP - Violência doméstica. 16
TOTAL de AIE da categoria Lesão (TAI-L) 801LE
SÃ
O -
Do
s C
rim
es C
on
tra
a P
esso
a -
Ca
pít
ulo
II
97
Tabela 3.2.5 - Categoria Furto - Tipos penais englobados e número de registros no período
observado.
Fonte: (TJRJ, 2008), AIs cadastrados no período de Jan/2007 a Jan/2008 (treze meses).
A categoria Roubo tem sua maior expressividade na tipificação do Art. 157, § 2º,
inciso I do CP: roubo qualificado, contemplando a conduta de subtrair, para si, coisa móvel
alheia, mediante grave ameaça, ou violência à pessoa, com o emprego de arma de fogo.
Depois, vemos a segunda maior representatividade na categoria de Roubo com o Concurso de
Duas ou mais Pessoas, neste caso crianças ou adolescentes. Interessante notar a
expressividade para os AIE cometidos por associação de pessoas (Tabela 3.2.6). Este tipo
penal (Roubo) é de suma importância para a análise da violência praticada pelo jovem
infrator, já que a atitude de roubar leva necessariamente ao contato violento entre o autor e a
vítima.
.
AIE TIPO PENAL Qtd
Art. 155, caput do CP - Furto - Subtrair, para si ou para outrem,
coisa alheia móvel.493
Art. 155, § 1º do CP - Furto praticado durante o repouso
noturno.37
Art. 155, § 4º, inciso I do CP - Furto qualificado com destruição
ou rompimento de obstáculo à subtração da coisa.107
Art. 155, § 4º, inciso II do CP - Furto qualificado com abuso de
confiança, ou mediante fraude, escalada ou destreza.55
Art. 155, § 4º, inciso III do CP - Furto qualificado com emprego
de chave falsa.12
Art. 155, § 4º inciso IV do CP - Furto qualificado mediante
concurso de duas ou mais pessoas.176
Art. 156 do CP – Subtrair o condômino, co-herdeiro, ou sócio,
para si ou para outrem, a quem legitimamente a detém, a coisa
alheia.
2
TOTAL de AIE da categoria Furto (TAI-F) 882
FU
RT
O -
D
os
Cri
mes
Co
ntr
a o
Pa
trim
ôn
io -
Ca
pít
ulo
I
98
Tabela 3.2.6 - Categoria Roubo - Tipos penais englobados e número de registros no período
observado.
Fonte: (TJRJ, 2008), AIs cadastrados no período de Jan/2007 a Jan/2008 (treze meses).
A categoria Pudor (Tabela 3.2.7) traz tipos penais praticados contra os costumes; a
maior representatividade do número de registros foi de Atentado Violento Ao Pudor, Art. 214
do CP. Estes AIE são também contra a pessoa, como vemos na conceituação da conduta mais
expressiva: constranger alguém, mediante violência ou grave ameaça, a praticar, ou permitir
que com ele se pratique, ato libidinoso diverso da conjunção carnal. A segunda maior
expressividade desta categoria está no Art. 213 do CP, o Estupro, crime de grande divulgação
na mídia, com grande apelo social. Esta categoria de AI é de grande utilidade na obtenção do
grau de violência praticada por crianças e adolescentes.
AIE TIPO PENAL Qtd
Art. 157, caput do CP – Subtrair coisa móvel alheia, para si ou para outrem,
mediante grave ameaça ou violência à pessoa, ou depois de havê-la, por
qualquer meio, reduzido à impossibilidade de resistência.
98
Art. 157, § 1º do CP – Na mesma pena incorre quem, logo depois de
subtraída a coisa, empregar violência contra a pessoa ou grave ameaça a fim
de assegurar a impunidade do crime ou a detenção da coisa para si ou para
terceiro.
7
Art. 157, § 2º, inciso I do CP - Roubo qualificado – se a violência ou ameaça
é exercida com emprego de arma.255
Art. 157, § 2º, inciso II do CP – Se há concurso de duas ou mais pessoas. 162
Art. 157, § 2º, inciso III do CP – Se a vítima está em serviço de transporte de
valores e o agente conhece tal circunstância.2
Art. 157, § 2º V do CP - Roubo com restrição de liberdade da vítima pelo
agente.1
Art. 157, § 3º, 1ª parte do CP - Roubo com resultado de lesão corporal de
natureza grave.4
Art. 157, § 3º, 2ª parte do CP - Roubo com resultado morte. 12
Art. 158, caput do CP – Extorsão. Constranger alguém, mediante violência ou
grave ameaça, e com o intuito de obter para si ou para outrem indevida
vantagem econômica, a fazer, tolerar que se faça ou deixar de fazer alguma
coisa.
2
Art. 158, § 1º do CP - Extorsão com emprego de arma e em concurso de
pessoas.1
Art. 159, § 2º do CP - Extorsão mediante seqüestro com lesão de natureza
grave.1
Art. 160 do CP - Extorsão indireta. 1
TOTAL de AIE da categoria Roubo (TAI-R) 546
RO
UB
O -
Do
s C
rim
es C
on
tra
o P
atr
imô
nio
- C
ap
ítu
lo I
I
99
Tabela 3.2.7 - Categoria Pudor - Tipos penais englobados e número de registros no período
observado.
Fonte: (TJRJ, 2008), AIs cadastrados no período de Jan/2007 a Jan/2008 (treze meses).
Estudaram-se os AIE, separadamente, por tipo de ocorrência cadastrada, e também no
total de AIE (TAIs) e este conjunto sem os tipos Furto e Tráfico. A Tabela 3.2.8 apresenta
nomes e abreviaturas destes tipos de AIE quando expressos em número de ocorrências. Eles
também foram analisados em relação à população da comarca, quando estão referidos como
unidades por 100mil habitantes. Receberam, nestes casos, outros nomes e abreviaturas, que
estão resumidos na Tabela 3.2.8.
AIE TIPO PENAL Qtd
Art. 213 do CP – Estupro - Constranger mulher à conjunção
carnal, mediante violência ou grave ameaça.28
Art. 214 do CP - Atentado violento ao pudor - Constranger
alguém, mediante violência ou grave ameaça, a praticar ou
permitir que com ele se pratique ato libidinoso diverso da
conjunção carnal.
96
Art. 216 - A do CP - Assédio sexual - Induzir mulher honesta,
mediante fraude, a praticar ou permitir que com ela se pratique
ato libidinoso diverso da conjunção carnal.
1
Art. 218 do CP - Corrupção de menores - Corromper ou facilitar
a corrupção de pessoa maior de 14 anos e menor de dezoito
anos, com ela praticando ato de libidinagem ou induzindo-a a
praticá-lo ou presenciá-lo
1
Art. 241 da Lei 8.069/90 - Fotografar ou publicar cena de sexo
explícito ou pornografia envolvendo criança ou adolescente.3
Art. 244 - A da Lei 8.069/90 - Submeter criança (e, ou)
adolescente à prostituição (e, ou) exploração sexual.1
TOTAL de AIE da categoria Pudor (TAI-P) 130
PU
DO
R -
Do
s C
rim
es C
on
tra
os
Co
stu
mes
- C
ap
ítu
lo I
e I
I
100
Tabela 3.2.8 – Resumo da nomenclatura e abreviatura dos tipos de AIEs expressos em
número de ocorrências e em proporção de ocorrências por 100mil habitantes.
3.3 – As Variáveis Controle
Para testar a hipótese, foram escolhidas variáveis controle de diferentes dimensões,
consideradas como independentes entre si: a dimensão demográfica, a dimensão
socioeconômica e a dimensão natural (Tabela 3.3.1).
Variáveis instrumentais – definição Abreviatura Variáveis instrumentais – definição Abreviatura
AIE – Atos Infracionais EstudadosNº de
registros
AIE% – Atos Infracionais Estudados
Proporcionais a população.Proporção
Total de AIE da categoria Arma. Arma Arma proporcional. Arma%
Total de AIE da categoria Tráfico. Tráfico Tráfico proporcional. Tráfico%
Total de AIE da categoria Homicídio. Homicídio Homicídio proporcional. Homicídio%
Total de AIE da categoria Furto. Furto Furto proporcional. Furto%
Total de AIE da categoria Lesão. Lesão Lesão proporcional. Lesão%
Total de AIE da categoria Roubo. Roubo Roubo proporcional. Roubo%
Total de AIE da categoria Pudor. Pudor Pudor proporcional. Pudor%
Total de AIE discrepantes por categoria. TAI-D - -
Total de AIE TAIs Total de AIE proporcional. TAIs%
Total de AIE menos a categoria Tráfico. AIE-T AIE-T proporcional. AIE-T%
Total de AIE menos a categoria Furto. AIE-F AIE-F proporcional. AIE-F%
Total de AIE menos as categorias Tráfico e Furto. AIE-TF AIE-TF proporcional. IVA
101
Tabela 3.3.1 – Tabela resumo das variáveis controle (dimensão demográfica, socioeconômica
e natural).
IFCA, indicador responsável pelo cálculo do valor de 2,5% de ICMS devido aos municípios, também chamado de IQMverde: calculado pela atribuição de pesos, da seguinte maneira: 20% pelo Tratamento de Esgoto (ITE); 20% pela Destinação de Lixo (IDL); 5% pela Remediação
de Vazadouros (IRV); 10% pelos Mananciais de Abastecimento (IrMA); 36% pelas Áreas Protegidas - todas as Unidades de Conservação
(IAP) e 9% pelas Áreas Protegidas Municipais (IAPM).
3.3.1 – A dimensão demográfica.
A área municipal, oficializada através da publicação da resolução Nº 05 de 10 de
outubro de 2002 e as populações municipais, foram adquiridas do levantamento nacional do
Censo (IBGE, 2000). Tais dados foram disponibilizados por município e a população,
também por faixa etária, o que resultou na variável “Jovens%” , equivalendo ao percentual da
população de 10 a 19 anos na população municipal. A variável “População” corresponde à
população municipal e a “Área” é a área total do município. Estas variáveis juntas compõem a
variável “Densidade Demográfica” (DD).
Dimensão Variáveis Instrumentais – definição Abreviaturas Unidades
Área – Espaço geográfico da comarca Área Km²
População – Contagem da população PopulaçãoMil
Habitantes
Percentual de jovens de 10 a 19 anos na
população municipalJovens% %
Áre
a
Densidade demográfica DDHabitantes
por m²
Renda per capita R pc R$
% de pessoas de 0 a 14 anos em famílias com
renda domiciliar per capita inferior a ¼ do salário
Jovens
Pobres%
% renda da comarca apropriada pelos 2/5 mais
pobres.Dist. Renda %
% de indivíduos que se declararam Católicos. Católico %
% de indivíduos que se declararam Evangélicos. Evangélico %
% de indivíduos que se declararam sem religião. Sem Relig %
2,5% dos 25% de ICMS devido aos municípios IFCA –
% de Área Vegetada nas comarcas – Floresta
ombrófila densa + Formações Pioneiras +
Vegetação Secundária.
Vegetada %
Percentual de Área Urbana nas comarcas Urbana %
%Área Rural=Área Agrícola+Pastagem Rural %
Variável Controle
Dem
og
ráfi
ca
ÁreaP
op
ula
ção
Po
pu
laçã
o
IDHM –IDHM=(IDHL+ IDHE+
IDHR) /3
So
cio
eco
nô
mic
a
Renda per capita
Jovens de famílias
pobres
Distribuição de renda
Rel
igio
sid
ade
Na
tura
l
IFCA
Cobertura vegetal
IDH-L: Esperança De Vida Ao Nascer; IDH-E: Taxa de
Alfabetização de maiores de 15 anos; e taxa bruta de
freqüência à escola e IDH-R: R pc
102
A população é utilizada ainda na transformação dos AIE, os quais quando analisados
em relação à população da comarca assumem valores mais coerentes com o objetivo desta
pesquisa.
Como já visto, algumas comarcas englobam a área de mais de um município; assim,
para caracterizar estas áreas, através de dados municipais, foram realizados alguns ajustes.
Foram somadas as áreas dos municípios de Carapebus e Quissamã, as áreas de Cordeiro e
Macuco, de Itaboraí e Tanguá, de Italva e Cardoso Moreira, de Itaperuna e São José do Ubá,
de Natividade e Varre-Sai, de Nova Iguaçu e Mesquita, de Porto Real e Quatis, de Santo
Antônio de Pádua e Aperibé, de Três Rios, Areal e Comendador Levy Gasparian. O mesmo
foi feito para a população total e a população de 10 a 19 anos, como apresentado
posteriormente na Tabela 4.1.4.
A população, a densidade demográfica e a área são variáveis ambientais teoricamente
relacionadas ao cometimento do AI, já que a violência é tida como um problema social. Neste
sentido, as localidades mais populosas e com densidades populacionais altas são comumente
pensadas mais violentas, explicando a utilização desta variável na busca da interação com a
violência praticada por jovens.
3.3.2 – A dimensão socioeconômica.
O Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) em 2000 disponibilizou um
banco de dados de acesso rápido, fácil e gratuito “IPEADATA”, onde se podem encontrar
dados macroeconômicos, financeiros e regionais do Brasil. Para a análise, foram adquiridas
no IPEADATA as variáveis sócio-econômicas: “Jovens Pobres” – expressa o percentual de
pessoas de 0 a 14 anos de idade com renda domiciliar per capita, mensal, inferior à linha de
pobreza de R$ 37,75 (trinta e sete reais e setenta e cinco centavos), um quarto do salário
mínimo em agosto de 2000, sendo o universo desses indivíduos limitado àqueles que vivem
em domicílios particulares e permanentes, ano base 2000 – e “Dist. Renda”, expressando a
proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos pertencentes aos dois quintos
mais pobres segundo a renda per capita. O universo de municípios da tabela é definido pelo
IBGE no levantamento censitário. Para a utilização dos dados nesta pesquisa, naquelas
comarcas já citadas, que englobam mais de um município, foram feitas as médias dos
percentuais municipais das duas variáveis.
103
Por conseguinte, a pobreza e a má distribuição de renda, variáveis constantemente
relacionadas à adesão de jovens às redes e criminosas, se incorporam ao estudo.
3.3.2.1 – Religiosidade.
A religiosidade é sem dúvida uma das mais tradicionais características culturais de um
povo. Através da religião são ditadas regras de convívio, desde o nascimento até o
sepultamento, passando pela forma como a vida é encarada e até mesmo sobre atitudes do dia
a dia. Assim, esta variável pode significar muito na análise da interação entre o meio natural e
o social, na construção da psicologia individual e na qualidade de vida.
A informação adquirida através da Fundação CIDE (2008) apresenta a distribuição das
diversas religiões de acordo com o número de pessoas que se posicionam a este respeito,
declarando ser ou não religiosas. Sua origem é o censo da população residente por religião
IBGE (2000). Neste estudo serão considerados: “Católicos” os indivíduos que se declararam
como da religião Católica Apostólica Romana, representando 46% do total de habitantes das
80 comarcas; “Evangélicos” indivíduos declaradamente da religião Evangélica de Missão,
Evangélica de origem Pentecostal e outras evangélicas, perfazendo um total de 22% do total
da população das comarcas e “Sem Relig” os indivíduos declaradamente sem religião,
compondo 16% da população total. Todos os valores usados representam o percentual de
religiosos na população de cada comarca.
Para a utilização dos dados nesta pesquisa, foram feitas as porcentagens da soma dos
indivíduos, naquelas comarcas, já citadas, que englobam mais de um município.
3.3.2.2 – Índice de Desenvolvimento Humano Municipal.
O IDH-M (Índice de Desenvolvimento Humano Municipal) segundo Mendonça (2002,
p. 74), varia de 0 (baixo) a 1 (alto). Para efeitos de análise ele não deve ser comparado com o
IDH (Índice de Desenvolvimento Humano), podendo, sim, ser comparado a dados de
unidades territoriais diferentes, mas dentro de um mesmo índice. “O IDH-M constitui-se
numa adaptação do IDH para a organização da sociedade brasileira em estados e municípios”.
O Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) é obtido pela média
aritmética simples de três índices, IDHM-L, IDHM-E e IDHM-R, sendo este último igual à
renda per capita municipal (Tabela 3.3.2). Para a utilização destes dados foram feitas as
104
médias dos percentuais municipais, naquelas comarcas, já citadas, que englobam mais de um
município.
Tabela 3.3.2 – Resumo dos indicadores considerados no cálculo do IDHM.
Com a apropriação do IDHM tem-se a oportunidade de verificar a interação entre a
violência e indicadores como a renda, educação e longevidade, conforme o exposto na
fundamentação teórica.
Esperança de vida ao nascer (em anos) Número médio de anos que as pessoas viveriam a partir do nascimento.
Taxa de alfabetização de adultos (%) Percentual de pessoas acima de 15 anos de idade que sabem ler e escrever.
Taxa bruta de frequência escolar (%)
Proporção entre o número total de pessoas em todas as faixas etárias que
freqüentam os cursos fundamental, segundo grau ou superior em relação ao
total de pessoas na faixa etária de 7 a 22 anos.
Renda per capita (em R$ de 2000)Razão entre o somatório da renda de todos os indivíduos (incluindo aqueles
com renda nula) e a população total.
Índice de longevidade (IDHM-L)
Índice do IDHM relativo à dimensão Longevidade. É obtido a partir do
indicador esperança de vida ao nascer, através da fórmula: (valor observado
do indicador - limite inferior) / (limite superior - limite inferior), onde os
limites inferior e superior são equivalentes a 25 e 85 anos, respectivamente.
Índice de educação (IDHM-E)
Índice do IDHM relativo à Educação. Obtido a partir da taxa de alfabetização
e da taxa bruta de frequência à escola, convertidas em índices por: (valor
observado - limite inferior) / (limite superior - limite inferior), com limites
inferior e superior de 0% e 100%. O IDHM-Educação é a média desses 2
índices, com peso 2 para o da taxa de alfabetização e peso 1 para o da taxa
bruta de freqüência.
Índice de renda (IDHM-R) Renda Per capita
Índice de Desenvolvimento Humano
Municipal (IDHM)
É obtido pela média aritmética simples de três índices, referentes às
dimensões Longevidade (IDHM-Longevidade), Educação (IDHM-Educação)
e Renda (IDHM-Renda).
Indicador Definição
105
3.3.3 – A dimensão natural.
Os dados de uso do solo e cobertura vegetal, o Índice Final de Conservação
Ambiental, os Índices de Desenvolvimento Humano e o percentual de pessoas religiosas e
sem religião dos municípios foram coletados do Centro de Informação e Dados do Rio de
Janeiro, Fundação CIDE16
.
3.3.3.1 – IFCA.
O Índice Final de Conservação Ambiental (IFCA), disponibilizado pela Fundação CIDE,
representa o resultado da análise realizada para a composição do cálculo referente à
destinação de valores arrecadados pelo Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços
(ICMS), de acordo com a Lei do ICMS Verde, aprovada pelo Governador do Estado em
outubro de 2007. Ela determina medidas de mudança no repasse dos 25% devidos aos
municípios do estado, onde o fator de conservação ambiental representará 2,5% do valor total,
até 2011, segundo dados fornecidos pelo Instituto Estadual do Ambiente (INEA, 2009).
O IFCA, indicador responsável pelo valor de ICMS devido aos municípios, é calculado
através da atribuição de pesos a determinados fatores, da seguinte maneira: 20% quando há
Tratamento de Esgoto (ITE); 20% da Destinação de Lixo (IDL); 5% da Remediação de
Vazadouros (IRV); 10% dos Mananciais de Abastecimento (IrMA); 36% das Áreas
Protegidas – todas as Unidades de Conservação (UC) – (IAP) e 9% para as Áreas Protegidas
Municipais – apenas as UCs Municipais (IAPM). Os valores são calculados seguindo a
Tabela 3.3.3.
16
No dia primeiro de abril de 2009, através da Lei estadual 5.420, sancionada pelo Governador do Estado, a
Fundação CIDE foi incorporada pela Fundação Escola de Serviço Público (Fesp), tendo esta última a nova
denominação de Fundação Centro Estadual de Estatísticas, Pesquisas e Formação de Servidores Públicos do Rio
de Janeiro (Ceperj).
106
Tabela 3.3.3 – Tabela resumo dos índices e fatores utilizados para o cálculo do IFCA.
Mananciais de Abastecimento representa a área de drenagem do município em relação à
área de drenagem total da bacia com captação para abastecimento público de municípios
localizados fora da bacia. Tratamento de Esgoto: são considerados o percentual da população
urbana atendida pelo sistema de tratamento de esgoto, e o nível de tratamento. Destinação do
lixo: é avaliado o local onde o lixo é depositado. Os aterros sanitários licenciados são os
grandes beneficiados. Remediação de vazadouros (lixão): municípios que possuam
vazadouros remediados recebem pontuação. Áreas Protegidas (Unidades de Conservação –
UC): é considerada a parcela da área municipal ocupada por Unidades de Conservação
(conforme Lei Federal nº 9.985 – Lei do SNUC), a categoria de manejo da UC, um fator de
Sigla Nome Definição
PAPParcelas de Áreas
Protegidas
Superfície, em hectares, da porção da Unidade de Conservação contida dentro do
território municipal
IAPÍndice de Área
Protegida
Composto pela soma das Parcelas de Áreas Protegidas federais, estaduais e
municipais (PAP) localizadas dentro do território municipal, ponderadas (cada uma
delas) pelo Fator de Importância da Parcela (FI), Grau de Implementação da Parcela
(GI), e o Grau de Conservação da parcela
FIFator de Importância
da Parcela
GI
Grau de
Implementação da
Parcela
GCGrau de Conservação
da Parcela
IrAPÍndice Relativo de
Área Protegida
Razão entre o índice de áreas protegidas (IAP) e a soma dos IAP's de todos os
municípios do Estado
IrAPM
Índice Relativo de
Áreas Protegidas
Municipais
Calculado como o IrAP, sendo computadas apenas as Parcelas de Áreas Protegidas
Municipais. As parcelas de áreas protegidas municipais não foram excluídas do IAP,
portanto contribuem para a formação de ambos os índices (IAP e IAPM)
ITEÍndice de Tratamento
de Esgoto
Percentual de população urbana atendida por tratamento de esgoto ponderado pelo
nível de tratamento
IrTEÍndice Relativo de
Tratamento de Esgoto
Razão entre o índice tratamento de esgoto do município (ITE) e a soma dos ITE's de
todos os municípios do Estado.
IrMA
Índice Relativo de
Mananciais de
Abastecimento
Razão entre a área de drenagem do município e a área drenante total da bacia com
captação para abastecimento público de municípios situados fora da bacia,
multiplicado pela cota parte da bacia
IrDL
Índice Relativo de
Destinação Final de
Resíduos Sólidos
Urbanos
Razão entre o fator de avaliação da destinação final do lixo (DI) do município e a
soma dos DL's de todos os municípios do Estado
IrRV
Índice Relativo de
Remediação dos
Vazadouros
Razão entre o fator de avaliação do estágio de remediação dos vazadouros (RV) do
município e a soma dos RV's de todos os municípios do Estado
107
conservação e um fator de implementação. As UCs municipais também são beneficiadas, uma
vez que 9% dos recursos são destinados exclusivamente a elas.
O IFCA é recalculado a cada ano, dando oportunidade aos municípios de se adaptarem ao
modelo exigido. Com isso tem-se na atualização dos dados uma ferramenta de fiscalização e
de constante vigilância sobre os fatores analisados. O IFCA analisado nesta pesquisa foi
atualizado em 30 de abril de 2008. Para a utilização destes dados foram feitas as médias dos
percentuais municipais dos IFCA, naquelas comarcas, já citadas, que englobam mais de um
município. O IFCA retrata a qualidade socionatural e torna-se um conveniente indicador para
o objetivo desta pesquisa.
3.3.3.2 – Cobertura vegetal.
As variáveis que expressam o percentual do uso do solo dos municípios foram obtidas
através do mapeamento digital do Estado do Rio de Janeiro (GEROE/CIDE), datado de 1994,
resultado de geoprocessamento.
Como a primeira cobertura vegetal analisada, tem-se o percentual de “Floresta
Ombrófila Densa” (vegetação de máxima expressão local, com grande diversidade biológica,
sendo os efeitos das ações antrópicas mínimos, a ponto de não afetar significativamente suas
características originais de estrutura e de espécies), com representação na área total de estudo
de 16,6%, a segunda é a “Formação Pioneira” (vegetação com características de área
degradada em recuperação), com 5,4% da área de estudo, a terceira cobertura vegetal é a
“Vegetação Secundária” (Vegetação resultante dos processos naturais de sucessão, após
supressão total ou parcial da vegetação primária, por ações antrópicas ou causas naturais,
podendo ocorrer árvores remanescentes da vegetação primária), com 15, 9 % da área de
estudo. Estes três tipos de uso do solo formam juntas a variável de estudo doravante
denominada “Vegetada”, sendo esta o percentual, na área total de estudo, do resultado da
soma das três coberturas vegetais. A área Vegetada expressa a qualidade socionatural e torna-
se um indicador de conservação ambiental ótimo para os objetivos almejados.
A área “Urbana” (área com pelo menos dois dos seguintes requisitos: meio-fio ou
calçamento, com canalização de águas pluviais, abastecimento de água, sistema de esgotos
sanitários, rede de iluminação pública, escola primária ou posto de saúde a uma distância
máxima de três km do imóvel considerado), definição segundo Élida Seguim (2003, p.104),
apresenta o percentual de 3,1% da área de estudo.
108
A “Área Agrícola” (agricultura), com representatividade na área de estudo de 5,4% e a
“Pastagem” (Pecuária), com 48,6% de cobertura do solo na área de estudo, formam juntas a
área denominada, neste estudo como “Rural”, sendo esta o percentual, na área de estudo, do
resultado da soma das duas anteriores. Temos ainda o percentual de área que não foi
classificado ou que apresentou outras classificações, perfazendo o percentual de 4,9% do total
da área de estudo. Todos os percentuais são relativos à área de estudo de cada uma das 80
comarcas.
Nas comarcas que englobam mais de um município, o percentual de uso do solo das
variáveis Área Vegetada, Área Rural e Área Urbana, foi calculado como a relação entre o
somatório de área de cobertura de cada município e o somatório de área total dos municípios.
O levantamento realizado pela Fundacão CIDE no projeto Gerência Executiva de
Recuperação e Obras de Emergência (GEROE), foi produzido no ano de 1994, apresentando
uma defasagem temporal com os AIs. Entretanto, este estudo considera a influência da
qualidade socionatural sobre crianças e adolescentes que, em 2007, estando com 18 anos,
teriam, em 1994 idade entre 04 e 06 anos. Segundo Pulaski (1980, p.212), em seu livro
“Compreendendo Piaget”, a idade entre dois e sete anos é o estágio pré-conceitual, onde surge
o raciocínio pré-lógico, baseado em aparências perceptuais, quando a criança passa a
raciocinar sobre as relações sociais com o meio onde vive, uma etapa perfeita para a
aprendizagem e para a formação da individualidade, fatores importantes na formação do
futuro cidadão.
3.4 – Tratamento Numérico dos Dados.
3.4.1 – Análise exploratória.
A análise exploratória consistiu na primeira etapa desta pesquisa, onde, para cada
variável utilizada foi analisado o sumário estatístico e foi feito um gráfico-caixa (Box Plot), na
intenção de determinar os valores que destoam da distribuição geral do grupo estudado. O
gráfico-caixa é a representação gráfica do resumo de cinco números: Máximo, maior valor da
distribuição; 3º Quartil, valor abaixo do qual está 75% da série; 2º Quartil, valor abaixo do
qual está 50% da série; 1º Quartil, valor abaixo do qual está 25% da série e mínimo, menor
valor da distribuição. Chamando de H a distância compreendida entre o 1º e o 3º Quartil,
109
definem-se como outliers os valores, maiores ou iguais a 1,5 H e de extremos, valores
maiores ou iguais a 3 H.
Esta etapa objetivou analisar a estrutura das variáveis do banco de dados, identificar
sua distribuição estatística e as comarcas responsáveis por grandes discrepâncias em cada uma
das variáveis. Ela também resultou em decisão sobre criação de índices, de tal modo que,
tanto os AIE quanto as variáveis escolhidas como controle, passaram a ser analisadas usando-
se como unidades de análise a quantidade, ou número de ocorrências, e a proporção, em
relação à população
3.4.2 – Análise de Correlação Linear Simples.
Uma correlação linear simples mede a associação linear entre duas variáveis
quantitativas; esta relação pode ser positiva ou diretamente proporcional, e negativa ou
inversamente proporcional. Quando temos um conjunto de pessoas e analisamos as variáveis
peso e altura, por exemplo, podemos encontrar uma relação positiva entre estas variáveis já
que sujeitos altos são comumente mais pesados, assim como os baixos são freqüentemente
mais leves, sendo assim essas variáveis se conjugam diretamente e têm correlação positiva.
Quando relacionamos a nota dos testes com o tempo de execução podemos encontrar uma
relação inversamente proporcional, onde os alunos que levam mais tempo com a prova tiram
as menores notas, logo as variáveis de tempo com a prova e nota do teste são inversamente
proporcionais e a correlação é negativa.
Segundo Batista (2007, p. 183) “no estudo da correlação linear simples deve-se
determinar o coeficiente de correlação linear „r‟ da amostra, dado pela equação”:
Figura 3.4.1 - “r” de Pearson, onde X e Y são as variáveis em estudo.
Este coeficiente, “r”, também chamado de “r de Pearson”, nome dado em homenagem
a Karl Pearson (1857 – 1936), estatístico inglês, varia entre -1,00 e +1,00, onde o sinal
positivo significa a correlação positiva ou direta e o sinal negativo indica a correlação
negativa ou inversa. O “r” calculado para uma correlação, não precisa ter valor próximo de
22
*
YY
YYXXr
ii
iiPearson
110
1,00 ou -1,00 para ser significativamente diferente de zero, isto depende do grau de liberdade
que é dado pelo tamanho da amostra. No caso deste estudo, o espaço amostral é de 80
Comarcas, ou melhor, oitenta pares de variáveis, o que resulta em “r” significante para valores
maiores que +0,22 ou menores que -0,22, sendo utilizado o nível de significância de 5%
(cinco por cento) ou 95% (noventa e cinco por cento) de intervalo de confiança. Vale lembrar
que só devemos afirmar que há existência de correlação quando existe uma relação de causa e
efeito e se fisicamente isto pode ser explicado; o “r2” orienta neste sentido quando informa
sobre quanto da variação em “y” é determinada pelas variações em “x”.
Com o emprego de gráficos de dispersão e da Correlação Linear Simples associada,
nesta pesquisa, tem seqüência a inspeção da estrutura bivariada entre as variáveis,
identificando também os padrões para estratificação da amostra.
3.4.3 – Regressão linear múltipla.
A investigação cientifica necessária para a observação da relação existente entre
variáveis conduz à utilização da regressão múltipla, como ferramenta elucidativa.
A regressão linear múltipla auxilia a revelar o grau de dependência entre variáveis, ou
seja, para uma única variável dependente, podemos encontrar duas ou mais variáveis
independentes (explicativas).
A finalidade das variáveis independentes adicionais é melhorar a capacidade de
predição em confronto com a regressão linear simples. Isto é, reduzir o coeficiente do
intercepto, o qual, em regressão, significa a parte da variável dependente explicada por outras
variáveis, que não a considerada no modelo. Mesmo quando estamos interessados no efeito de
apenas uma das variáveis, é aconselhável incluir as outras capazes de afetar a variável
dependente (Y), efetuando uma análise de regressão múltipla (USP, 2009).
Entretanto, o ideal é obter o mais alto relacionamento explanatório, com o mínimo de
variáveis independentes, sobretudo em virtude do custo na obtenção de dados para muitas
variáveis e também pela necessidade de observações adicionais para compensar a perda de
graus de liberdade decorrente da introdução de mais variáveis independentes (USP, 2009).
Supondo uma investigação sobre os benefícios de um sistema de irrigação em
determinada região. Ao considerar-se uma regressão simples para se estimar o volume da
safra (Y) em função dos índices pluviométricos (X) de vários anos, encontrou-se a seguinte
equação: Y = 60 – 1,67X, com o erro padrão do coeficiente angular, b = 4,0. O coeficiente
111
negativo de X estaria indicando que a chuva (índice pluviométrico) reduz a safra, sugerindo
que a equação (modelo) não representa corretamente o processo observado. Ao acrescentar-se
a variável temperatura (Z), efetuou-se uma regressão múltipla representada pela equação: Y =
60 + 5,71X + 2,95Z, com erro padrão dos coeficientes angulares: b1 = 2,68 e b2 = 0,69. A
precipitação pluviométrica tem, de fato, o efeito esperado de aumentar a safra, os outros
fatores permanecendo iguais (isto é, quando a temperatura é constante).
A regressão múltipla enfatiza e isola a relação direta, enquanto a regressão simples não
o faz; ao invés disso, o coeficiente de regressão simples reflete os efeitos tanto diretos como
indiretos (em nosso exemplo, o efeito direto positivo da precipitação pluviométrica sobre a
safra, e seu efeito negativo indireto – o aumento do índice pluviométrico leva à redução da
temperatura, que provoca uma redução na safra) (USP, 2009).
Nesta pesquisa a regressão múltipla será empregada para a análise do grau de
dependência entre o cometimento do AIE e o conjunto das demais variáveis de estudo.
3.4.4 – Análise dos Componentes Principais (PCA).
A Análise dos Componentes Principais é um método fatorial de análise de dados, que
identifica eixos ortogonais, (portanto, independentes entre si), que são o resultado da projeção
das maiores variâncias dos dados originais em um espaço com menos dimensões, os
principais componentes. Assim, a análise reduz o número de variáveis, simplificando o
sistema, e, ao mesmo tempo, detecta estrutura na relação entre variáveis. A relevância para o
estudo deste método de análise é no sentido de disponibilizar o maior aproveitamento do
conjunto de dados, fortalecendo ou enfraquecendo as observações anteriormente realizadas.
112
CAPÍTULO 4 – APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS.
4.1 - Análise Exploratória dos Dados.
4.1.1 - Os Atos Infracionais Estudados (AIE).
Do total de 3.492 (três mil, quatrocentos e noventa e dois) AIs estudados (AIE), existe
a predominância de quatro categorias: Furto, com 882 (oitocentos e oitenta e dois) registros;
Lesão corporal, com 801 (oitocentos e um) registros; Tráfico, com 759 (setecentos e
cinqüenta e nove) registros e Roubo com 546 (quinhentos e quarenta e seis) registros. As
categorias Arma, com 263 (duzentos e sessenta e três) registros, Pudor, com 130 (cento e
trinta) registros, e, Homicídio, com 111 (cento e onze) registros formam o grupo de categorias
menos expressivas (Tabela 4.1.1).
Tabela 4.1.1 – Os Atos Infracionais estudados (AIE) por comarca, em ordem decrescente de
Total de Atos Infracionais estudados (TAIs).
TAIsº Comarca Arma Trafico Homi-cídio
Lesão Furto Roubo Pudor TAIs AIs-T AIs-F AIs-TF
1 Niterói 17 76 0 49 62 105 7 316 240 254 178
2 São Gonçalo 27 69 1 78 42 70 16 303 234 261 192
3 Duque de Caxias 27 101 4 69 34 44 16 295 194 261 160
4 Campos dos Goytacazes 24 35 6 4 64 37 1 171 136 107 72
5 Nova Iguaçu / Mesquita 14 42 2 37 22 39 15 171 129 149 107
6 Teresópolis 3 36 0 23 83 6 3 154 118 71 35
7 Belford Roxo 11 32 2 48 9 17 17 136 104 127 95
8 Volta Redonda 23 20 7 27 26 12 5 120 100 94 74
9 Resende 15 17 5 37 18 8 0 100 83 82 65
10 Magé 3 12 0 33 40 7 0 95 83 55 43
11 Macaé 6 25 3 13 15 20 2 84 59 69 44
12 Queimados 5 11 2 39 17 5 2 81 70 64 53
13 São João de Meriti 15 21 2 10 5 23 3 79 58 74 53
14 Nova Friburgo 10 17 5 18 18 7 2 77 60 59 42
15 Petrópolis 4 11 1 12 35 9 1 73 62 38 27
16 Itaperuna / São J. do Ubá 11 29 10 2 12 6 0 70 41 58 29
17 Barra Mansa 4 7 4 24 13 7 0 59 52 46 39
18 Três Rios / Areal / C. Levy G. 2 12 8 20 9 2 1 54 42 45 33
19 Itaguaí 5 18 1 5 8 10 3 50 32 42 24
20 Cabo Frio 8 5 5 3 6 20 1 48 43 42 37
21 Silva Jardim 0 1 1 9 33 0 3 47 46 14 13
22 Rio das Ostras 1 4 0 8 26 7 0 46 42 20 16
23 Japeri 2 10 2 13 5 3 2 37 27 32 22
(Continua)
113
(Continuação)
Tabela 4.1.1 – Os Atos Infracionais estudados (AIE) por comarca, em ordem decrescente de
Total de Atos Infracionais (TAIs).
TAIsº Comarca Arma Trafico Homi-cídio
Lesão Furto Roubo Pudor TAIs AIs-T AIs-F AIs-TF
24 Valença 0 8 0 15 12 0 2 37 29 25 17
25 Miracema 1 11 1 12 8 2 1 36 25 28 17
26 Maricá 0 3 0 10 15 6 1 35 32 20 17
27 Angra dos Reis 5 10 0 4 11 2 2 34 24 23 13
28 Nilópolis 0 7 12 2 4 6 2 33 26 29 22
29 Rio Bonito 3 6 2 8 5 7 1 32 26 27 21
30 Itaocara 0 6 1 10 11 2 0 30 24 19 13
31 Armação dos Búzios 1 8 5 3 5 5 2 29 21 24 16
32 Porto Real / Quatis 2 1 0 12 9 4 1 29 28 20 19
33 Itatiaia 1 5 8 8 4 2 0 28 23 24 19
34 Cantagalo 2 1 0 12 10 0 1 26 25 16 15
35 Natividade / Varre-Sai 0 4 0 7 14 0 1 26 22 12 8
36 São Fidélis 0 11 0 7 7 0 1 26 15 19 8
37 Porciúncula 1 3 0 6 14 1 0 25 22 11 8
38 Cachoeiras de Macacu 0 4 0 10 9 1 0 24 20 15 11
39 Laje do Muriaé 0 7 1 6 9 0 0 23 16 14 7
40 Casimiro de Abreu 0 0 1 9 11 0 1 22 22 11 11
41 Barra do Piraí 2 5 1 3 7 2 1 21 16 14 9
42 São Pedro da Aldeia 2 5 1 2 3 5 1 19 14 16 11
43 Seropédica 0 1 0 4 6 7 0 18 17 12 11
44 Vassouras 0 0 0 5 10 2 0 17 17 7 7
45 Engenheiro P. de Frontin 0 3 0 6 3 1 2
15 12 12 9
46 Iguaba Grande 0 3 0 5 3 2 1 14 11 11 8
47 São João da Barra 0 0 0 4 7 3 0 14 14 7 7
48 Sapucaia 0 3 2 4 5 0 0 14 11 9 6
49 Conceição de Macabu 0 2 0 2 5 2 0 11 9 6 4
50 Cordeiro / Macuco 0 1 0 3 6 0 1 11 10 5 4
52 Parati 0 6 1 0 3 1 0 11 5 8 2
51 Santo A. de Pádua / Aperibé 1 0 0 2 7 1 0
11 11 4 4
53 São José V. Rio Preto 0 0 0 6 4 1 0 11 11 7 7
54 Araruama 1 1 1 0 6 1 0 10 9 4 3
55 Carmo 0 1 0 6 2 1 0 10 9 8 7
56 Pinheiral 0 2 0 3 2 3 0 10 8 8 6
57 Paracambi 2 1 1 3 0 2 0 9 8 9 8
58 Bom Jesus do Itabapoana 0 1 0 1 5 1 0
8 7 3 2
59 Cambuci 0 0 0 4 3 0 1 8 8 5 5
60 Mendes 0 3 0 2 2 1 0 8 5 6 3
61 Paraíba do Sul 0 3 0 1 4 0 0 8 5 4 1
62 Paty do Alferes 0 1 0 1 5 0 1 8 7 3 2
63 São F. de Itabapoana 0 1 0 0 5 1 1 8 7 3 2
64 Saquarema 0 1 1 3 2 0 1 8 7 6 5
65 Mangaratiba 0 2 0 0 3 0 1 6 4 3 1
66 Miguel Pereira 0 0 0 1 2 2 1 6 6 4 4
67 Piraí 0 1 0 2 2 0 1 6 5 4 3
(Continua)
114
(Continuação)
Tabela 4.1.1 – Os Atos Infracionais estudados (AIE) por comarca, em ordem decrescente de
Total de Atos Infracionais (TAIs).
TAIsº Comarca Arma Trafico Homi-cídio
Lesão Furto Roubo Pudor TAIs AIs-T AIs-F AIs-TF
68 Trajano de Morais 0 0 0 1 2 2 1 6 6 4 4
69 Carapebus / Quissamã 1 1 0 0 3 0 0 5 4 2 1
70 Italva / Cardoso Moreira 1 1 0 0 2 0 0 4 3 2 1
71 Guapimirim 0 1 0 0 1 1 0 3 2 2 1
72 Itaboraí / Tanguá 0 1 1 0 0 1 0 3 2 3 2
73 Rio das Flores 0 0 0 2 1 0 0 3 3 2 2
74 Santa Maria Madalena 0 1 0 2 0 0 0 3 2 3 2
75 Rio Claro 0 1 0 0 0 1 0 2 1 2 1
76 Bom Jardim 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1
77 São Sebastião do Alto 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0
78 Arraial do Cabo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
79 Duas Barras 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
80 Sumidouro 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Total 263 759 111 801 882 546 130 3492 2733 2610 1851
Percentual relativo aos AIE 8% 22% 3% 23% 25% 16% 4% 100% 78% 75% 53%
As categorias Pudor e Homicídio têm a menor expressividade dentro do grupo, e,
coincidentemente, representam os crimes mais graves contra a pessoa. Os AIE considerados
na formação da intensidade de violência na adolescência (IVA) correspondem a 53% dos
AIE, são eles: Pudor, Homicídio, Lesão, Roubo e Arma.
Da análise do conjunto de AIE observa-se que 36%, 1.256 AIs, estão concentrados em
cinco das oitenta comarcas: Niterói, São Gonçalo e Duque de Caxias representam, deste
conjunto, 25%, 24% e 23% respectivamente e Campos dos Goytacazes e Nova
Iguaçu/Mesquita, representam 14% cada. (Tabela 4.1.2).
Tabela 4.1.2 – Comarcas com maior quantidade de Atos Infracionais Estudados entre as 80
comarcas do estudo.
% = percentual relativo ao TAIs do grupo da tabela. % AIE = percentual relativo aos AIE. Fonte: (TJRJ, 2008).
Comarcas TAIs % % AIE
Niterói 316 25% 9%
São Gonçalo 303 24% 9%
Duque de Caxias 295 23% 8%
Campos dos Goytacazes 171 14% 5%
Nova Iguaçu / Mesquita 171 14% 5%
Total de AIs do grupo 1256 100% 36%
AIE 3492 - 100%
115
Nenhuma das categorias de AIE apresenta distribuição próxima da simetria. A razão
entre o desvio padrão e a média dos registros, apresenta percentuais muito acima de 100%,
mostrando que os AIE estão concentrados em poucas comarcas. Os valores de mediana e
média também mostram isso, pois são muito diferentes. Portanto a identificação dos extremos
é indispensável.
Tabela 4.1.3 – Comarcas com discrepância na quantidade de Atos Infracionais Estudados por
categoria, entre as 80 comarcas de estudo.
CATEGORIA ARMA
Comarca Arma % % Arma
São Gonçalo 27 17% 10%
Duque de Caxias 27 17% 10%
Campos dos Goytacazes 24 15% 9%
Volta Redonda 23 14% 9%
Niterói 17 10% 6%
São João de Meriti 15 9% 6%
Resende 15 9% 6%
Nova Iguaçu / Mesquita 14 9% 5%
Total de AIE da tabela 162 100% 62%
Total de AIE da Categoria Arma 263 - 100%
CATEGORIA TRÁFICO
Comarca Tráfico % % Tráfico
Duque de Caxias 101 35% 13%
Niterói 76 26% 10%
São Gonçalo 69 24% 9%
Nova Iguaçu / Mesquita 42 15% 6%
Total de AIE da tabela 288 100% 38%
Total de AIE da Categoria Tráfico 759 - 100%
CATEGORIA HOMICÍDIO
Comarca Homicídio % % Homicídio
Nilópolis 12 24% 11%
Itaperuna / São José do Ubá 10 20% 9%
Itatiaia 8 16% 7%
Três Rios / Areal / C. Levy G. 8 16% 7%
Volta Redonda 7 14% 6%
Campos dos Goytacazes 6 12% 5%
Total de AIE da tabela 51 100% 46%
Total de AIE da Categoria Homicídio 111 - 100%
CATEGORIA FURTO
Comarca Furto % % Furto
Teresópolis 83 29% 9%
Campos dos Goytacazes 64 22% 7%
Niterói 62 21% 7%
São Gonçalo 42 14% 5%
Magé 40 14% 5%
Total de AIE da tabela 291 100% 33%
Total de AIE da Categoria Furto 882 - 100%
(Continua)
116
(Continuação)
Tabela 4.1.3 – Comarcas com discrepância na quantidade de Atos Infracionais por categoria,
entre as 80 comarcas de estudo.
CATEGORIA LESÃO
Comarca Lesão % % Lesão
São Gonçalo 78 22% 10%
Duque de Caxias 69 19% 9%
Niterói 49 14% 6%
Belford Roxo 48 13% 6%
Queimados 39 11% 5%
Nova Iguaçu / Mesquita 37 10% 5%
Resende 37 10% 5%
Total de AIE da tabela 357 100% 45%
Total de AIE da Categoria Lesão 801 - 100%
CATEGORIA ROUBO
Comarca Roubo % % Roubo
Niterói 105 36% 19%
São Gonçalo 70 24% 13%
Duque de Caxias 44 15% 8%
Nova Iguaçu / Mesquita 39 13% 7%
Campos dos Goytacazes 37 13% 7%
Total de AIE da tabela 295 100% 54%
Total de AIE da Categoria Roubo 546 - 100%
CATEGORIA PUDOR
Comarca Pudor % % Pudor
Belford Roxo 17 22% 13%
Duque de Caxias 16 21% 12%
São Gonçalo 16 21% 12%
Nova Iguaçu / Mesquita 15 20% 12%
Niterói 7 9% 5%
Volta Redonda 5 7% 4%
Total de AIE da tabela 76 100% 58%
Total de AIE da Categoria Pudor 130 - 100%
TAI-D AIE % TAI-D
1520 3492 44% % = Percentual de contribuição da comarca com relação ao total de AIE referenciados na tabela. % Arma = Percentual de contribuição da comarca relativo a Arma, % Tráfico = Percentual de contribuição da comarca relativo ao Tráfico, % Homicídio = Percentual de contribuição
da comarca relativo ao Homicídio, % Furto = Percentual de contribuição da comarca relativo ao furto, % Lesão = Percentual de contribuição
da comarca relativo a LEsão, % Roubo = Percentual de contribuição da comarca relativo ao Roubo, % Pudor = Percentual de contribuição da comarca relativo ao Pudor. Fonte: (TJRJ, 2008).
As observações sobre a distribuição concentrada de registros de AIE levaram à
necessidade de identificar as comarcas com valores extremos, conforme metodologia descrita
no capítulo 3. Assim, a Tabela 4.1.3 mostra, para cada categoria de AIE, as comarcas com
número de registros discrepante em relação ao conjunto geral. Quando se discriminam os AIE
por tipo, o total de registros discrepantes, 1520 AIs, equivale a 44% dos cadastros. Estas
comarcas detêm 62% dos registros da categoria Arma, 58% de Estupro, 54% de Roubo, 46%
de Homicídio, 45% de Lesão, 38% de Tráfico e 36% de Furto. Observa-se, assim, que as
117
categorias Tráfico e Furto ocorrem mais uniformemente nas comarcas mais populosas,
enquanto os outros tipos de categorias concentram-se em um grupo de comarcas mais
específicos, representados, quase sempre, por comarcas com população maior que 100mil
habitantes, à exceção da comarca de Itatiaia.
As comarcas discrepantes em Tráfico e Roubo são exatamente as mesmas com
quantidades extremas de totais de AIs (TAIs) (Tabela 4.1.2), e as categorias Estupro, Arma,
Lesão e Furto têm, respectivamente, 71%, 67%, 65 % e 58% de suas discrepâncias
representadas por estas comarcas. Entretanto a categoria Homicídio apresenta um
comportamento diferente, com apenas 12% de discrepâncias representadas por uma dessas
comarcas – Campos dos Goytacazes – sem mais representantes da Tabela 4.1.2. Conclui-se
que o AIE da categoria homicídio é diferente quanto à tendência de se concentrar em cidades
mais populosas, ou com maiores TAIs. Isto sugere uma pesquisa futura tendo como foco da
observação apenas os homicídios praticados por jovens que podem assumir um
comportamento mais peculiar do que o conjunto de AIE.
A comarca de Volta Redonda é discrepante nas categorias Arma, Homicídio e Estupro,
sendo 14% do total para as duas primeiras e 7% para a última. Já a comarca de Belford Roxo
é discrepante nas categorias de Lesão e Estupro, com 13% e 22% do total, respectivamente. A
comarca de Resende é discrepante nas categorias Arma e Lesão, com 9% e 10%
respectivamente. As outras comarcas aparecem apenas uma vez como discrepantes, são elas:
São João de Meriti, compondo 9% dos extremos de Arma; Nilópolis, Itaperuna/São José do
Ubá, Itatiaia e Três Rios/Areal/Comendador Levy Gasparian, compondo juntos 88% dos
extremos de Homicídios; Queimados compondo 11% dos extremos de Lesão e Teresópolis e
Magé com 29% e 14%, respectivamente, dos extremos de Furto.
A seguir, apresentam-se os AIE proporcionais a população da comarca, expressos
por 100 mil habitantes (Tabela 4.1.4), conforme a nomenclatura resumida na Tabela 3.2.8.
Tabela 4.1.4 – Atos Infracionais estudados proporcionais a população por comarca, em ordem
decrescente de intensidade de violência na adolescência.
IVAº Comarca
Arm
a%
Tra
fico%
Hom
i-
cíd
io%
Lesão%
Fu
rto%
Roubo%
Pudor%
TA
Is%
IVA
AIs
-T%
AIs
-F%
1 Laje do Muriaé 0,0 84,4 12,1 72,4 108,5 0,0 0,0 277,3 84,4 192,9 168,8
2 Cantagalo 10,0 5,0 0,0 60,1 50,1 0,0 5,0 130,2 75,1 125,2 80,1
3 Engenheiro Paulo de Frontin 0,0 24,5 0,0 49,0 24,5 8,2 16,3 122,4 73,5 97,9 97,9
4 Porto Real / Quatis 7,2 3,6 0,0 43,3 32,4 14,4 3,6 104,5 68,5 100,9 72,1
5 Armação dos Búzios 3,8 30,2 18,9 11,3 18,9 18,9 7,6 109,5 60,4 79,3 90,6
(Continua)
118
(Continuação)
Tabela 4.1.4 – Atos Infracionais estudados proporcionais a população por comarca, em ordem
decrescente de intensidade de violência na adolescência.
IVAº Comarca
Arm
a%
Tra
fico%
Hom
i-
cíd
io%
Lesão%
Fu
rto%
Roubo%
Pudor%
TA
Is%
IVA
AIs
-T%
AIs
-F%
6 Miracema 3,5 38,2 3,5 41,7 27,8 7,0 3,5 125,1 59,1 86,9 97,3
7 Itatiaia 3,1 15,5 24,8 24,8 12,4 6,2 0,0 86,9 59,0 71,4 74,5
8 Itaocara 0,0 26,0 4,3 43,4 47,7 8,7 0,0 130,1 56,4 104,1 82,4
9 Silva Jardim 0,0 4,2 4,2 37,6 137,7 0,0 12,5 196,2 54,3 192,0 58,4
10 Resende 12,2 13,8 4,1 30,1 14,7 6,5 0,0 81,5 52,9 67,6 66,8
11 Porciúncula 5,8 17,5 0,0 35,0 81,6 5,8 0,0 145,8 46,6 128,3 64,1
12 Carmo 0,0 6,3 0,0 37,6 12,5 6,3 0,0 62,6 43,9 56,4 50,1
13 Trajano de Morais 0,0 0,0 0,0 10,5 21,0 21,0 10,5 63,0 42,0 63,0 42,0
14 Casimiro de Abreu 0,0 0,0 3,6 32,4 39,6 0,0 3,6 79,3 39,6 79,3 39,6
15 Rio Bonito 5,6 11,2 3,7 14,9 9,3 13,1 1,9 59,7 39,2 48,5 50,4
16 Iguaba Grande 0,0 14,2 0,0 23,7 14,2 9,5 4,7 66,2 37,8 52,0 52,0
17 Queimados 3,5 7,7 1,4 27,5 12,0 3,5 1,4 57,1 37,3 49,3 45,1
18 Niterói 3,5 15,8 0,0 10,2 12,9 21,9 1,5 65,9 37,1 50,0 53,0
19 Cambuci 0,0 0,0 0,0 27,7 20,8 0,0 6,9 55,5 34,7 55,5 34,7
20 Três Rios / Areal / C. Levy G. 2,1 12,3 8,2 20,6 9,3 2,1 1,0 55,6 34,0 43,2 46,3
21 Natividade / Varre-Sai 0,0 16,6 0,0 29,1 58,3 0,0 4,2 108,2 33,3 91,6 49,9
22 Sapucaia 0,0 16,1 10,7 21,5 26,8 0,0 0,0 75,1 32,2 59,0 48,3
23 São José V. Rio Preto 0,0 0,0 0,0 26,6 17,7 4,4 0,0 48,8 31,0 48,8 31,0
24 Rio das Ostras 1,9 7,7 0,0 15,3 49,9 13,4 0,0 88,2 30,7 80,6 38,4
25 Itaperuna / São José do Ubá 10,9 28,7 9,9 2,0 11,9 5,9 0,0 69,3 28,7 40,6 57,4
26 Volta Redonda 8,8 7,7 2,7 10,4 10,0 4,6 1,9 46,0 28,4 38,3 36,0
27 Macaé 3,6 15,1 1,8 7,8 9,0 12,1 1,2 50,6 26,5 35,6 41,6
28 Pinheiral 0,0 8,1 0,0 12,2 8,1 12,2 0,0 40,6 24,3 32,5 32,5
29 Valença 0,0 11,3 0,0 21,1 16,9 0,0 2,8 52,1 23,9 40,8 35,2
30 Itaguaí 5,0 17,9 1,0 5,0 8,0 10,0 3,0 49,8 23,9 31,9 41,8
31 Nova Friburgo 5,6 9,5 2,8 10,1 10,1 3,9 1,1 43,0 23,5 33,5 33,0
32 Rio das Flores 0,0 0,0 0,0 23,2 11,6 0,0 0,0 34,7 23,2 34,7 23,2
33 Teresópolis 2,0 23,5 0,0 15,0 54,2 3,9 2,0 100,6 22,9 77,1 46,4
34 Japeri 2,0 10,2 2,0 13,2 5,1 3,0 2,0 37,6 22,4 27,4 32,5
35 Barra Mansa 2,3 4,0 2,3 13,6 7,3 4,0 0,0 33,3 22,0 29,4 26,0
36 Cabo Frio 4,7 2,9 2,9 1,8 3,5 11,7 0,6 28,2 21,7 25,2 24,6
37 São João da Barra 0,0 0,0 0,0 11,9 20,8 8,9 0,0 41,7 20,8 41,7 20,8
38 São F. de Itabapoana 0,0 28,4 0,0 18,1 18,1 0,0 2,6 67,2 20,7 38,8 49,1
39 Vassouras 0,0 0,0 0,0 14,8 29,5 5,9 0,0 50,2 20,7 50,2 20,7
40 Cachoeiras de Macacu 0,0 7,2 0,0 17,9 16,1 1,8 0,0 43,1 19,7 35,9 26,9
41 Santa Maria Madalena 0,0 9,8 0,0 19,7 0,0 0,0 0,0 29,5 19,7 19,7 29,5
42 Conceição de Macabu 0,0 9,8 0,0 9,8 24,6 9,8 0,0 54,1 19,7 44,2 29,5
43 São Gonçalo 2,7 7,0 0,1 7,9 4,3 7,1 1,6 30,7 19,5 23,7 26,4
44 Belford Roxo 2,2 6,4 0,4 9,6 1,8 3,4 3,4 27,3 19,1 20,9 25,5
45 Duque de Caxias 3,1 11,6 0,5 7,9 3,9 5,1 1,8 34,0 18,4 22,3 30,1
46 Paracambi 4,5 2,3 2,3 6,8 0,0 4,5 0,0 20,5 18,2 18,2 20,5
47 Magé 1,2 5,0 0,0 13,6 16,5 2,9 0,0 39,2 17,8 34,3 22,7
48 Mendes 0,0 16,8 0,0 11,2 11,2 5,6 0,0 44,7 16,8 28,0 33,5
49 Campos dos Goytacazes 5,5 8,1 1,4 0,9 14,8 8,5 0,2 39,4 16,6 31,4 24,7
(Continua)
119
(Continuação)
Tabela 4.1.4 – Atos Infracionais estudados proporcionais a população por comarca, em ordem
decrescente de intensidade de violência na adolescência.
IVAº Comarca
Arm
a%
Tra
fico%
Hom
i-
cíd
io%
Lesão%
Fu
rto%
Roubo%
Pudor%
TA
Is%
IVA
AIs
-T%
AIs
-F%
50 Maricá 0,0 2,9 0,0 9,7 14,6 5,8 1,0 34,1 16,5 31,1 19,5
51 Cordeiro / Macuco 0,0 3,9 0,0 11,6 23,2 0,0 3,9 42,6 15,5 38,7 19,4
52 Nilópolis 0,0 4,7 8,0 1,3 2,7 4,0 1,3 22,0 14,7 17,3 19,3
53 Miguel Pereira 0,0 0,0 0,0 3,6 7,2 7,2 3,6 21,6 14,4 21,6 14,4
54 Seropédica 0,0 1,3 0,0 5,2 7,9 9,2 0,0 23,6 14,4 22,3 15,7
55 São Pedro da Aldeia 2,5 6,2 1,2 2,5 3,7 6,2 1,2 23,4 13,5 17,2 19,7
56 Piraí 0,0 4,2 0,0 8,4 8,4 0,0 4,2 25,3 12,7 21,1 16,9
57 São João de Meriti 3,2 4,5 0,4 2,1 1,1 4,9 0,6 16,8 11,3 12,3 15,7
58 Nova Iguaçu / Mesquita 1,3 4,0 0,2 3,5 2,1 3,7 1,4 16,3 10,2 12,3 14,2
59 Barra do Piraí 2,1 5,2 1,0 3,1 7,3 2,1 1,0 21,8 9,3 16,6 14,5
60 Angra dos Reis 3,4 6,7 0,0 2,7 7,4 1,3 1,3 22,9 8,8 16,2 15,5
61 Petrópolis 1,3 3,5 0,3 3,8 11,2 2,9 0,3 23,3 8,6 19,8 12,1
62 Saquarema 0,0 1,5 1,5 4,6 3,1 0,0 1,5 12,3 7,7 10,8 9,2
63 Santo Antônio de Pádua / Aperibé 1,9 0,0 0,0 3,8 13,2 1,9 0,0 20,8 7,6 20,8 7,6
64 Paty do Alferes 0,0 3,5 0,0 3,5 17,7 0,0 3,5 28,3 7,1 24,8 10,6
65 Parati 0,0 17,4 2,9 0,0 8,7 2,9 0,0 32,0 5,8 14,5 23,3
66 Rio Claro 0,0 5,4 0,0 0,0 0,0 5,4 0,0 10,8 5,4 5,4 10,8
67 Bom Jesus do Itabapoana 0,0 2,7 0,0 2,7 13,5 2,7 0,0 21,7 5,4 19,0 8,1
68 São Fidélis 0,0 2,3 0,0 0,0 11,6 2,3 2,3 18,5 4,6 16,2 6,9
69 Bom Jardim 0,0 0,0 0,0 4,1 0,0 0,0 0,0 4,1 4,1 4,1 4,1
70 Italva / Cardoso Moreira 4,0 4,0 0,0 0,0 8,0 0,0 0,0 16,1 4,0 12,0 8,0
71 Carapebus / Quissamã 3,8 3,8 0,0 0,0 11,4 0,0 0,0 19,0 3,8 15,2 7,6
72 Mangaratiba 0,0 6,5 0,0 0,0 9,7 0,0 3,2 19,4 3,2 12,9 9,7
73 Araruama 1,0 1,0 1,0 0,0 5,8 1,0 0,0 9,7 2,9 8,7 3,9
74 Paraíba do Sul 0,0 7,4 0,0 2,5 9,9 0,0 0,0 19,8 2,5 12,4 9,9
75 Guapimirim 0,0 2,1 0,0 0,0 2,1 2,1 0,0 6,4 2,1 4,3 4,3
76 Itaboraí / Tanguá 0,0 0,4 0,4 0,0 0,0 0,4 0,0 1,2 0,8 0,8 1,2
77 Arraial do Cabo 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
78 Duas Barras 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
79 São Sebastião do Alto 0,0 0,0 0,0 0,0 11,6 0,0 0,0 11,6 0,0 11,6 0,0
80 Sumidouro 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Total relativo a população das 80 comarcas 2,7 7,9 1,2 8,4 9,2 5,7 1,4 36,5 28,5 27,3 19,3
Fonte: TJRJ (2008); IBGE (2000).
Quanto às comarcas com menores taxas de violência na adolescência encontra-se um
empate entre as quatro últimas, sendo que Arraial do Cabo, Duas Barras e Sumidouro não
apresentaram nenhum AIE durante o período da pesquisa, e São Sebastião do Alto, apenas
um. Quanto à Comarca de Itaboraí/Tanguá deve-se destacar o fato desta possuir uma
população maior que 250 mil habitantes e mesmo assim constar entre as cinco menores
comarcas quanto a IVA.
120
Tabela 4.1.5 – Comarcas com as maiores e menores IVA.
Fonte: TJRJ (2008); IBGE (2000).
4.1.2 – A Dimensão Demográfica.
Do total da população estudada, 50% estão em sete das oitenta comarcas (células em
itálico). São elas, em ordem decrescente: Nova Iguaçu/Mesquita, São Gonçalo, Duque de
Caxias, Belford Roxo, Niterói, São João de Meriti e Campos dos Goytacazes. Nota-se a
coincidência com as comarcas onde ocorrem extremos de TAIs (Tabela 4.1.2), o que mostra a
influência das cidades mais populosas.
Entre as comarcas com mais de 100 mil habitantes, Resende aparece como a primeira
em intensidade de violência na adolescência, mas sua colocação é a décima, seguida por
Queimados e Niterói, com respectivos 17º e 18º lugares. Continuando a observação nota-se
que a comarca mais populosa – Nova Iguaçu/Mesquita – está longe de ter um alto grau de
violência na adolescência, pois só aparece em 58º lugar. Desta feita, vemos que a população,
não parece ser um fator proeminente na caracterização da IVA.
Tabela 4.1.6 – A dimensão demográfica nas oitenta comarcas de estudo, em ordem
decrescente de População.
IVAº Comarca População DD %10-19 Área
58 Nova Iguaçu / Mesquita 1048 1,87 16,3 562
43 São Gonçalo 987 3,97 15,6 249
45 Duque de Caxias 868 1,85 16,8 468
44 Belford Roxo 498 6,30 16,8 79
18 Niterói 480 3,57 15,0 135
57 São João de Meriti 470 13,54 17,4 35
49 Campos dos Goytacazes 433 0,11 18,2 4041
61 Petrópolis 313 0,39 15,5 797
26 Volta Redonda 261 1,43 17,3 182
76 Itaboraí / Tanguá 257 0,45 15,8 572
47 Magé 242 0,63 16,5 387
31 Nova Friburgo 179 0,19 16,9 939
35 Barra Mansa 177 0,32 18,0 548
(Continua)
IVAº Maiores comarcas IVA TAIs IVAº Menores comarcas IVA TAIs
1 Laje do Muriaé 84,41 23 76 Itaboraí / Tanguá 0,78 3
2 Cantagalo 75,09 26 77 Arraial do Cabo 0,00 0
3 Engenheiro Paulo de Frontin 73,45 15 78 Duas Barras 0,00 0
4 Porto Real / Quatis 68,49 25 79 São Sebastião do Alto 0,00 1
5 Armação dos Búzios 60,41 29 80 Sumidouro 0,00 0
121
(Continuação)
Tabela 4.1.6 – A dimensão demográfica nas oitenta comarcas de estudo em ordem
decrescente de População.
IVAº Comarca População DD %10-19 Área
36 Cabo Frio 170 0,42 14,4 411
27 Macaé 166 0,14 15,4 1220
33 Teresópolis 153 0,20 16,4 773
52 Nilópolis 150 7,73 17,8 19
60 Angra dos Reis 148 0,18 15,9 820
17 Queimados 142 1,85 16,9 77
10 Resende 123 0,11 16,2 1100
73 Araruama 103 0,16 15,4 640
50 Maricá 103 0,28 13,3 364
25 Itaperuna / São J. Ubá 101 0,07 17,1 1361
30 Itaguaí 100 0,36 15,9 281
34 Japeri 98 1,21 17,2 81
20 Três Rios / Areal / C. Levy G. 97 0,18 17,0 541
59 Barra do Piraí 97 0,17 16,2 582
55 São Pedro da Aldeia 81 0,24 14,5 337
54 Seropédica 76 0,28 16,6 268
29 Valença 71 0,05 16,8 1306
62 Saquarema 65 0,18 15,1 354
40 Cachoeiras de Macacu 56 0,06 16,5 957
15 Rio Bonito 54 0,12 17,8 463
63 Santo Antônio de Pádua / Aperibé 53 0,08 16,1 703
24 Rio das Ostras 52 0,23 13,7 230
75 Guapimirim 47 0,13 16,1 362
46 Paracambi 44 0,24 16,2 187
68 São F. Itabapoana 43 0,04 20,3 1122
74 Paraíba do Sul 40 0,07 16,7 589
38 São Fidélis 39 0,04 17,4 1036
67 Bom Jesus do Itabapoana 37 0,06 17,0 599
65 Parati 34 0,04 17,0 934
39 Vassouras 34 0,06 16,9 532
37 São João da Barra 34 0,07 15,6 458
7 Itatiaia 32 0,13 14,8 242
72 Mangaratiba 31 0,09 14,8 362
6 Miracema 29 0,10 18,4 303
64 Paty do Alferes 28 0,09 17,6 307
14 Casimiro de Abreu 28 0,06 15,6 456
53 Miguel Pereira 28 0,10 15,3 289
4 Porto Real / Quatis 28 0,08 16,1 338
77 Arraial do Cabo 27 0,17 15,5 158
5 Armação dos Búzios 26 0,37 12,8 72
71 Carapebus / Quissamã 26 0,03 16,6 1035
51 Cordeiro / Macuco 26 0,14 17,1 190
70 Italva / Cardoso Moreira 25 0,03 18,7 812
28 Pinheiral 25 0,32 15,6 78
69 Bom Jardim 24 0,06 17,5 386
(Continua)
122
(Continuação)
Tabela 4.1.6 – A dimensão demográfica nas oitenta comarcas de estudo, em ordem
decrescente de População.
IVAº Comarca População DD %10-19 Área
21 Natividade / Varre-Sai 24 0,04 19,3 581
9 Silva Jardim 24 0,03 18,0 940
56 Piraí 24 0,05 17,3 505
8 Itaocara 23 0,05 17,7 429
23 São J. V. do Rio Preto 23 0,10 15,9 221
16 Iguaba Grande 21 0,43 12,5 49
42 Conceição de Macabu 20 0,06 17,7 339
2 Cantagalo 20 0,03 18,9 754
22 Sapucaia 19 0,03 16,4 539
66 Rio Claro 18 0,02 16,0 843
48 Mendes 18 0,19 16,7 96
11 Porciúncula 17 0,06 17,9 302
12 Carmo 16 0,05 17,4 321
80 Sumidouro 15 0,04 18,9 398
19 Cambuci 14 0,03 18,2 562
3 Eng. Paulo de Frontin 12 0,09 17,7 143
78 Duas Barras 11 0,03 19,0 376
41 Santa Maria Madalena 10 0,01 19,5 817
13 Trajano de Morais 10 0,02 22,1 593
79 São Sebastião do Alto 9 0,02 18,4 397
32 Rio das Flores 9 0,02 16,4 480
1 Laje do Muriaé 8 0,03 17,9 252
Total 9574 0,22 16,4 42659
Células em itálico apresentam valores discrepantes. Fonte: IBGE (2000).
A densidade demográfica é discrepante em dez comarcas (Tabela 4.1.7): São João de
Meriti, Nilópolis, Belford Roxo, São Gonçalo, Niterói, Nova Iguaçu/Mesquita, Duque de
Caxias, Queimados, Volta Redonda e Japeri, respectivamente com valores variando entre 13,5
e 1,21 mil habitantes por km². Verifica-se que as comarcas mais populosas são também as
mais densamente povoadas, à exceção da comarca de Campos dos Goytacazes. Além destas,
vale notar que, entre as dez comarcas com maior densidade, surgem também Queimados,
Volta Redonda e Japeri, sendo esta última, a única do grupo com menos de 100mil habitantes,
enquanto Queimados tem uma das cinco menores áreas (77km2).
Como pode ser visto (Tabela 4.1.7), São João de Meriti é disparada a campeã no
quesito DD, seus 13,54 habitantes por m² são quase o dobro da segunda colocada, Nilópolis,
com DD igual a 7,73. Mas, todavia, estas comarcas nem figuram entre os maiores TAIs do
conjunto, assim como suas IVA são bem baixas, respectivamente na 57º e 52º posição,
123
embora Nilópolis apresente a maior quantidade de Homicídio e São João de Meriti tenha a
sexta colocação em Arma.
Tabela 4.1.7 – As dez comarcas com densidades demográficas discrepantes.
Células em itálico apresentam as comarcas com TAIs discrepantes (Tabela 4.1.2). Fonte: IBGE (2000).
O percentual de jovens de dez a dezenove anos na população das comarcas não
apresenta discrepâncias extremas. Vale notar que entre as cinco comarcas com mais
população jovem três têm menos de 20mil habitantes, São Francisco do Itabapoana tem 43
mil e Natividade/Varre-Sai tem 24 mil. As cinco comarcas que têm menos jovens são
litorâneas, com vocação turística: Iguaba Grande, Armação dos Búzios, Maricá, Rio das
Ostras e Cabo Frio (Tabela 4.1.8).
Entre as comarcas com mais jovens Duas Barras se destaca positivamente por
apresentar criminalidade na adolescência nula, contrapondo-se, por exemplo, a comarca de
Santa Maria Madalena, com IVA em 41º lugar, apesar de terem dados de população bem
semelhantes. É preocupante a situação de Trajano de Morais, no 13º lugar quanto a IVA e
com o maior percentual de jovens, demonstrando a necessidade de políticas que os amparem
naquela região, para evitar a adesão destes à vida criminosa.
A IVA das comarcas com as menores populações jovens (Jovens%) evidencia um fato
alarmante. Búzios, em 31º lugar quanto à quantidade de AIE e quinta maior IVA, tem a
segunda menor população jovem relativa. Talvez o rico turismo da área e o convívio entre
realidades contrastantes – riqueza e pobreza – façam com que a IVA seja tão marcante nesta
comarca, apesar de sua pequena população de jovens.
IVAº Comarca DD População Área
57 São João de Meriti 13,54 470 35
52 Nilópolis 7,73 150 19
44 Belford Roxo 6,30 498 79
43 São Gonçalo 3,97 987 249
18 Niterói 3,57 480 135
58 Nova Iguaçu / Mesquita 1,87 1048 562
45 Duque de Caxias 1,85 868 468
17 Queimados 1,85 142 77
26 Volta Redonda 1,43 261 182
34 Japeri 1,21 98 81
2,65 5002 1886,8DD Total do grupo
124
Tabela 4.1.8 – As cinco comarcas com maiores e menores percentuais de jovens.
Fonte: IBGE (2000); Fundação CIDE (2008).
A área total estudada é de 42.659 (quarenta e dois mil seiscentos e cinquenta e nove)
km². A comarca de Campos dos Goitacazes é a única comarca com área a ser considerada
como discrepante, com 4.041 km², correspondendo a 9% da área total de estudo (Tabela
4.1.9); as outras quatro maiores são Itaperuna/São José do Ubá, Valença, Macaé e São
Francisco do Itabapoana; essas quatro juntas somam 5.009 km², correspondendo a 12% da
área total. As cinco menores comarcas, Armação de Búzios, Iguaba Grande, Nilópolis,
Queimados e São João de Meriti apresentam juntas 0,6% do total da área estudada, 251 km².
Tabela 4.1.9 – Comarcas com as maiores e menores áreas do grupo de estudo.
% dos 5 + na área total = percentual da soma das áreas do grupo das cinco maiores áreas, em relação a área total de estudo, % dos 5 - na área total = percentual da soma das cinco menores áreas, em relação a área total de estudo. Fonte: IBGE (2000).
A Intensidade de Violência na Adolescência, medida através dos crimes contra a
pessoa praticados por jovens, nas 80 comarcas do ERJ, tem sua maior expressão em comarcas
com pequenas populações. Laje do Muriaé é a primeira colocada em função de seu grande
IVAº ComarcaPopulação de
10 a 19 anosPopulação Jovens%
13 Trajano de Morais 2,10 9,52 22%
38 São Francisco de Itabapoana 8,77 43,24 20%
41 Santa Maria Madalena 1,98 10,15 20%
21 Natividade / Varre-Sai 4,64 24,03 19%
78 Duas Barras 2,04 10,73 19%
19,54 97,67 20%
IVAº ComarcaPopulação de
10 a 19 anosPopulação Jovens%
36 Cabo Frio 24,61 170,40 14%
24 Rio das Ostras 7,13 52,14 14%
50 Maricá 13,63 102,78 13%
5 Armação dos Búzios 3,38 26,48 13%
16 Iguaba Grande 2,65 21,14 13%
51,40 372,94 14%
Total da tabela
Total da tabela
Comarcas com mais Jovens%
Comarcas com menos Jovens%
IVAº As cinco maiores áreas Área IVAº As cinco menores áreas Área
49 Campos dos Goytacazes 4040,60 52 Nilópolis 19,40
25 Itaperuna / São José do Ubá 1361,10 57 São João de Meriti 34,70
29 Valença 1305,80 16 Iguaba Grande 48,70
27 Macaé 1219,76 5 Armação dos Búzios 71,70
38 São Francisco de Itabapoana 1122,30 17 Queimados 76,70
9049,56 251,20
21% 0,6%% dos 5 + na area total
Área total do grupo
% dos 5 - na area total
Área total do grupo
125
número de AIE em uma pequena população, seguida por Cantagalo, Engenheiro Paulo de
Frontin, Porto Real/Quatis e Armação dos Búzios.
4.1.3 – A Dimensão Socioeconômica.
Tabela 4.1.10 – A dimensão Socioeconômica nas oitenta comarcas de estudo, em ordem
decrescente de renda per capita.
IVAº Comarca R pc Dist.
Renda Jovens pobres
IDHM Católico Evangélico Sem Relg
18 Niterói 809,2 6,88 7,50 0,89 59% 15% 13%
61 Petrópolis 399,9 9,46 9,89 0,80 62% 17% 7%
27 Macaé 392,9 9,78 7,72 0,79 39% 21% 15%
53 Miguel Pereira 379,6 7,35 13,44 0,78 47% 16% 14%
5 Armação dos Búzios 376,2 9,14 12,93 0,79 29% 22% 15%
31 Nova Friburgo 366,8 10,90 7,09 0,81 61% 18% 13%
33 Teresópolis 366,6 9,68 8,73 0,79 47% 23% 17%
10 Resende 365,4 9,45 9,02 0,81 61% 15% 6%
26 Volta Redonda 348,2 10,32 10,66 0,81 55% 21% 9%
16 Iguaba Grande 332,7 9,68 14,35 0,80 40% 16% 11%
24 Rio das Ostras 331,4 9,17 10,77 0,77 32% 19% 15%
72 Mangaratiba 330,4 9,43 10,80 0,79 44% 18% 10%
50 Maricá 321,4 9,88 11,86 0,79 41% 15% 14%
65 Parati 312,1 8,86 14,54 0,78 47% 20% 14%
36 Cabo Frio 311,0 8,10 16,23 0,79 32% 23% 15%
48 Mendes 306,1 10,72 11,26 0,78 68% 15% 9%
77 Arraial do Cabo 303,3 11,17 9,72 0,79 45% 24% 16%
52 Nilópolis 298,3 11,92 12,23 0,79 53% 27% 16%
7 Itatiaia 295,9 10,25 8,01 0,80 55% 13% 6%
8 Itaocara 287,5 8,58 13,45 0,77 71% 22% 5%
14 Casimiro de Abreu 286,9 11,55 9,80 0,78 34% 25% 19%
35 Barra Mansa 286,4 10,64 11,37 0,81 65% 20% 6%
39 Vassouras 285,6 9,02 12,88 0,78 68% 14% 6%
15 Rio Bonito 276,2 9,69 13,64 0,77 43% 27% 21%
60 Angra dos Reis 275,7 9,41 15,74 0,77 44% 20% 12%
59 Barra do Piraí 274,6 10,74 12,52 0,78 59% 16% 9%
12 Carmo 271,0 8,48 20,01 0,76 70% 14% 7%
46 Paracambi 269,8 12,03 11,44 0,77 40% 30% 15%
43 São Gonçalo 268,8 11,81 11,74 0,78 45% 24% 17%
29 Valença 267,7 10,08 18,38 0,78 73% 10% 5%
62 Saquarema 266,6 9,84 16,39 0,76 40% 19% 16%
56 Piraí 265,4 8,97 18,86 0,78 53% 23% 11%
74 Paraíba do Sul 264,6 9,57 15,77 0,77 67% 16% 5%
55 São Pedro da Aldeia 259,4 10,16 13,97 0,78 35% 26% 15%
73 Araruama 259,4 9,05 17,04 0,76 42% 19% 14%
2 Cantagalo 254,1 9,30 20,80 0,78 75% 14% 7%
51 Cordeiro / Macuco 253,1 10,48 14,85 0,78 60% 18% 11%
(Continua)
126
(Continuação)
Tabela 4.1.10 – A dimensão Socioeconômica nas oitenta comarcas de estudo, em ordem
decrescente de renda per capita.
IVAº Comarca R pc Dist.
Renda Jovens pobres
IDHM Católico Evangélico Sem Relg
22 Sapucaia 250,0 9,69 18,48 0,74 68% 16% 6%
49 Campos dos Goytacazes 247,2 9,27 17,68 0,75 56% 20% 14%
30 Itaguaí 246,4 10,42 15,05 0,77 35% 24% 19%
3 Engenheiro Paulo de Frontin 243,2 11,96 12,15 0,75 52% 24% 19%
69 Bom Jardim 242,7 10,82 13,29 0,73 74% 11% 7%
67 Bom Jesus do Itabapoana 242,5 10,48 15,44 0,75 67% 16% 7%
63 Santo A. de Pádua / Aperibé 241,1 10,80 13,10 0,76 59% 21% 7%
28 Pinheiral 240,5 9,96 16,69 0,80 51% 14% 8%
20 Três Rios / Areal / C. Levy G. 237,9 11,20 14,28 0,77 65% 18% 6%
58 Nova Iguaçu / Mesquita 237,5 10,42 16,67 0,76 38% 26% 19%
6 Miracema 237,0 8,46 24,41 0,73 78% 12% 2%
75 Guapimirim 234,8 10,40 15,68 0,74 38% 24% 16%
54 Seropédica 234,7 9,34 17,89 0,76 33% 31% 17%
57 São João de Meriti 233,1 12,30 13,42 0,77 44% 28% 19%
25 Itaperuna / São José do Ubá 230,7 10,06 18,78 0,75 56% 25% 8%
45 Duque de Caxias 226,1 10,20 18,79 0,75 41% 24% 19%
4 Porto Real / Quatis 225,0 10,72 15,15 0,77 64% 10% 6%
40 Cachoeiras de Macacu 219,2 11,61 14,15 0,75 37% 24% 23%
80 Sumidouro 218,6 9,68 19,68 0,71 55% 23% 15%
23 São José do Vale do Rio Preto 215,8 11,01 17,00 0,72 44% 28% 11%
42 Conceição de Macabu 213,9 10,97 17,40 0,74 53% 24% 13%
38 São Fidélis 212,8 10,38 22,17 0,74 52% 26% 16%
64 Paty do Alferes 210,0 8,87 27,08 0,72 39% 29% 18%
47 Magé 209,6 10,72 18,22 0,75 42% 22% 17%
13 Trajano de Morais 209,3 8,84 23,84 0,72 70% 24% 12%
21 Natividade / Varre-Sai 209,2 9,34 22,02 0,71 73% 15% 4%
78 Duas Barras 204,9 11,89 14,73 0,71 79% 12% 4%
66 Rio Claro 203,3 11,04 18,90 0,74 70% 11% 5%
41 Santa Maria Madalena 203,2 11,72 17,26 0,73 79% 15% 7%
19 Cambuci 199,1 11,20 22,51 0,73 66% 19% 15%
9 Silva Jardim 194,4 9,37 26,42 0,73 30% 31% 27%
71 Carapebus / Quissamã 192,6 12,75 15,55 0,74 63% 13% 7%
76 Itaboraí / Tanguá 191,5 11,71 18,72 0,73 36% 25% 19%
70 Italva / Cardoso Moreira 189,0 11,30 19,73 0,72 46% 29% 25%
32 Rio das Flores 186,5 10,86 21,75 0,74 65% 9% 7%
17 Queimados 183,0 11,45 18,41 0,73 33% 28% 21%
44 Belford Roxo 182,3 11,36 20,05 0,74 33% 26% 24%
11 Porciúncula 180,8 10,70 27,15 0,73 71% 11% 7%
37 São João da Barra 177,3 11,37 19,39 0,72 63% 9% 7%
79 São Sebastião do Alto 171,4 12,07 24,57 0,72 75% 18% 3%
1 Laje do Muriaé 166,9 11,69 24,03 0,71 79% 8% 6%
34 Japeri 156,4 10,17 26,41 0,72 31% 28% 22%
68 São Francisco de Itabapoana 156,0 8,90 31,53 0,69 53% 23% 20%
Total relativo ao percentual da população do grupo de estudo 47% 22% 16%
Célula em itálico apresenta valor discrepante. Fonte: IBGE (2000); IPEA (2008); Fundação CIDE (2008).
127
A comarca de Niterói tem a maior Renda per capita do grupo com R$ 809,18, um
valor discrepante, quando a mediana é R$ 244,80 (Tabela 4.1.11). Em seguida, Petrópolis tem
Renda per capita equivalente a 49% da niteroiense, seguida de Macaé, Miguel Pereira e
Armação dos Búzios. Três destas comarcas têm o turismo como importante fonte de renda e
Macaé está em explosão econômica com os royalties da Bacia de Campos. As menores rendas
per capita estão nas comarcas de São João da Barra, São Sebastião do Alto, Japeri e São
Francisco de Itabapoana.
Laje do Muriaé tem o maior índice de violência do grupo estudado e a terceira menor
renda per capita, sugerindo que a carência desta pode ser proporcional ao crime praticado por
jovens, confirmando teorias baseadas na pobreza como variável decisiva na criminalidade.
Contudo, a comarca de São Sebastião do Alto, com a quarta pior R pc, é a penúltima colocada
em violência na adolescência, e São Francisco de Itabapoana – com a última R pc e IVA em
68º lugar – colocam dúvidas quanto à importância desta associação. Outro fato interessante é
que Niterói, embora tenha R pc discrepante, mais do que o dobro da segunda colocada
(Petrópolis), possui IVA alta, que pode ser notada pela sua classificação em 18º lugar,
enquanto Petrópolis vem só em 61º lugar, sem mencionar que Niterói é a comarca com maior
TAIs. Cabe ainda comentar que a comarca de Armação de Búzios, embora apresente a quinta
maior R pc se localiza, coincidentemente, na mesma 5ª posição quanto à violência na
adolescência. Disso tudo se pode concluir que um bom indicador de violência ao incorporar a
R pc, necessita, também, considerar múltiplas variáveis (Tabela 4.1.11).
Tabela 4.1.11 – As maiores e menores comarcas quanto renda per capita.
IVAº Maiores comarcas R pc IVAº Menores comarcas R pc
18 Niterói 809,18 37 São João da Barra 177,33
61 Petrópolis 399,93 79 São Sebastião do Alto 171,43
27 Macaé 392,94 1 Laje do Muriaé 166,94
53 Miguel Pereira 379,55 34 Japeri 156,45
5 Armação dos Búzios 376,18 68 São Francisco de Itabapoana 156,00
Fundação CIDE (2008).
O percentual de renda apropriada pelos 40% mais pobres das comarcas não apresenta
valores discrepantes, com mediana igual a 10,3%. A comarca Carapebus/Quissamã apresenta
o maior percentual desta apropriação com 13%, seguida por São João de Meriti, São
Sebastião do Alto, Paracambi e Engenheiro Paulo de Frontin, todas com 12%. Das comarcas
onde há menos distribuição desta renda, Niterói aparece no início com 6,9% desta
apropriação, seguida por Miguel Pereira com 7,3%, Cabo Frio com 8,1%, Miracema, e Carmo
com 8,5% (Tabela 4.1.12). Considerando que Niterói tem a maior R pc e é a comarca com
128
menor apropriação de renda por parte dos 40% mais pobres (Tabela 4.1.11), pode-se
considerá-la como a comarca com pior distribuição de renda do conjunto.
Quanto ao quesito violência temos as comarcas com maior distribuição de renda com
pequenos valores de IVA, ou seja, colocações após as quarenta primeiras comarcas, a exceção
é Engenheiro Paulo de Frontin que apresenta a terceira maior IVA. Este fato pode ser uma
característica isolada que foge ao padrão, já que os dados parecem confirmar o senso comum
sobre a ligação entre violência e má distribuição de renda. Isto se confirma ainda nas cinco
comarcas com piores distribuições de renda como Miracema, Carmo e Niterói, colocadas
entre os vinte piores índices de violência, este grupo é completado por Cabo Frio e Miguel
pereira, mas estes últimos estão melhores colocados, respectivamente em 36º e 53º lugares,
mas, ainda assim, não se comparam aos bons resultados das quatro comarcas com maiores
distribuições de renda (Tabela 4.1.12).
Tabela 4.1.12 – As maiores e menores comarcas quanto à distribuição de renda.
Fonte: IPEA.
O percentual de crianças e adolescentes entre zero e 14 anos com famílias vivendo
abaixo da linha de pobreza tem mediana de 15,7%, mas São Francisco de Itabapoana tem
31,5%, seguido pelas comarcas de Porciúncula, Paty do Alferes e Japeri. Nova Friburgo tem o
menor percentual, com 7,1%, seguida por Niterói, com 7,5%, Macaé com 7,7%, Itatiaia, com
8,0% e Teresópolis, com 8,7%. (Tabela 4.1.13). São Francisco de Itabapoana, além de pobre
(Tabela 4.1.10), tem esta pobreza concentrada entre as crianças e adolescentes. No entanto,
quando analisamos os índices de violência, São Francisco de Itabapoana apresenta o 68º
lugar, uma colocação muito boa, contrastando com sua renda per capita, a pior do grupo de
estudo, e com o percentual de jovens pobres, confirmando os dizeres de Velho (1996, p. 16),
para quem “a pobreza tomada isoladamente não explica a perda de referenciais éticos que
sustentam as interações entre grupos e indivíduos”. Eesta perda de referenciais, é, segundo o
autor, a principal força a impulsionar jovens à violência e à criminalidade.
IVAº Maiores comarcasDist.
RendaIVAº Menores comarcas
Dist.
Renda
71 Carapebus / Quissamã 12,75 12 Carmo 8,48
57 São João de Meriti 12,30 6 Miracema 8,46
79 São Sebastião do Alto 12,07 36 Cabo Frio 8,10
46 Paracambi 12,03 53 Miguel Pereira 7,35
3 Engenheiro Paulo de Frontin11,96 18 Niterói 6,88
129
Tabela 4.1.13 – As maiores e menores comarcas quanto ao percentual de “Jovens Pobres”.
Fonte: IPEA
O maior Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), de 0,89, pertencente
à comarca de Niterói, é um valor discrepante no conjunto com mediana igual a 0,76. Ele é
seguido por Volta Redonda, Nova Friburgo, Resende e Barra Mansa, todos com 0,81. Em
último lugar entre as comarcas de estudo temos São Francisco de Itabapoana com 0,69,
seguida por Natividade/Varre-Sai, Laje do Muriaé, Sumidouro e Duas Barras, todas com 0,71
(Tabela 4.1.14). Fazendo uma breve associação, vê-se que o IDHM, embora tenha
identificado entre os baixos índices a comarca de São Francisco de Itabapoana, não foi
sensível às discrepâncias socioeconômicas de Niterói, premiando grandes urbes mais ricas,
enquanto penaliza as pequenas mais pobres.
Entre as comarcas do estudo, Niterói tem o maior IDHM, a maior renda per capita e o
segundo menor percentual de jovens vivendo abaixo da linha de pobreza, na faixa etária de
zero a 14 anos. Estes índices podem dar a impressão de boa qualidade de vida, mas, em
contrapartida, Niterói tem a menor apropriação de renda por parte dos 40% mais pobres,
demonstrando má distribuição de renda, uma característica de desigualdade social, não
detectada no IDHM.
Da mesma forma, o IDHM coloca Niterói com seu melhor índice, onde poderíamos
encontrar o maior desenvolvimento humano dentro do grupo de estudo, mas, como lidar com
a 18º colocação em violência na adolescência e sua primeira colocação em TAIs? Outra
evidência da debilidade do IDHM, quanto à aferição da criminalidade juvenil, está nos valores
encontrados para as comarcas de Duas Barras, Sumidouro e Laje do Muriaé: embora as três
possuam o mesmo IDHM, as duas primeiras estão em um extremo – possuem IVA muito
baixa – enquanto Laje do Muriaé está no outro – é a mais violenta do conjunto.
IVAº Maiores comarcasJovens
PobresIVAº Menores comarcas
Jovens
Pobres
68 São Francisco de Itabapoana31,53 33 Teresópolis 8,73
11 Porciúncula 27,15 7 Itatiaia 8,01
64 Paty do Alferes 27,08 27 Macaé 7,72
9 Silva Jardim 26,42 18 Niterói 7,50
34 Japeri 26,41 31 Nova Friburgo 7,09
130
Tabela 4.1.14 – As maiores e menores comarcas quanto ao Índice de Desenvolvimento
Humano Municipal.
Fonte: Fundação CIDE (2008).
Da população total 85%, ou 8.076.094 (oito milhões, setenta e seis mil e noventa e
quatro) habitantes, se declaram como Católicos, ou Evangélicos, ou Sem Religião (Tabela
4.1.10); representados por 47% de católicos, 22% de evangélicos e 16%, sem religião.
As comarcas com maior percentual de católicos (Tabela 4.1.15) são Santa Maria
Madalena, Duas Barras, e Laje de Muriaé, todas com 79% de católicos em suas populações,
seguidas de perto por Miracema e Cantagalo. A comarca com menor percentual de católicos
declarados é Armação dos Búzios, com 29%, seguida por Silva Jardim, Japeri, Rio das Ostras,
e Cabo Frio. Coincidentemente, Búzios e Silva Jardim apresentam altas taxas de violência em
sua população jovem, e as outras comarcas estão todas acima dos quarenta primeiros índices
de IVA.
A comarca de Duas Barras é a segunda mais católica das 80 comarcas e tem sua IVA
igual a zero, mas, esta relação inversa entre a religião católica e a criminalidade parece
desaparecer quando vemos Laje do Muriaé, Cantagalo e Miracema comarcas de população
predominantemente católicas com índices elevados de violência, respectivamente o primeiro,
o segundo e o sexto (Tabela 4.1.15).
Da população total estudada, 22% se declararam evangélica (Tabela 4.1.10). As
Comarcas com maiores percentuais de evangélicos (Tabela 4.1.15) são Silva Jardim e
Seropédica, ambas com 31% de evangélicos em suas populações, em seguida vem Paracambi,
com 30%, depois Italva/Cardoso Moreira e Paty do Alferes, ambas com 29% de suas
populações. O menor percentual de evangélicos se encontra em Laje de Muriaé, onde apenas
8% de sua população é evangélica, seguida por São João da Barra e Rio das Flores, Valença e
Porto Real/Quatis. Interessante é notar as comarcas mais evangélicas com um IVAº depois do
45º lugar, significando serem comarcas pouco violentas. Silva Jardim é a única que destoa do
grupo neste aspecto, na 9ª posição (Tabela 4.1.15). Quanto às comarcas menos evangélicas
nota-se o contrário, todas possuem colocações antes do 40º lugar, traduzindo maiores índices
IVAº Maiores comarcas IDHM IVAº Menores comarcas IDHM
18 Niterói 0,89 78 Duas Barras 0,71
26 Volta Redonda 0,81 80 Sumidouro 0,71
31 Nova Friburgo 0,81 1 Laje do Muriaé 0,71
10 Resende 0,81 21 Natividade / Varre-Sai 0,71
35 Barra Mansa 0,81 68 São Francisco de Itabapoana 0,69
131
de criminalidade; estes fatores sugerem uma relação inversamente proporcional entre essas
variáveis, como já se detectou entre os católicos.
Tabela 4.1.15 – Comarcas com maiores e menores percentuais de Católicos, Evangélicos, e
Sem Religião.
Fonte: IBGE (2000); Fundação CIDE (2009).
O grupo de indivíduos sem religião representa 16% da população estudada. O maior
percentual de indivíduos sem religião (Tabela 4.1.14) está na comarca de Silva Jardim, com
27% de seus habitantes; logo em seguida vem Italva/Cardoso Moreira, Belford Roxo,
Cachoeira de Macacu e Japeri. A comarca de Miracema, com apenas 2% de população
declarada como sem religião é a mais religiosa do grupo de estudo, seguida por São Sebastião
do Alto, Natividade/Varre-sai, Duas Barras e Itaocara.
As comarcas muito religiosas e as comarcas pouco religiosas apresentam uma
similaridade no mínimo estranha: dois índices na casa dos dez primeiros em violência: Silva
Jardim e Japeri nas comarcas menos religiosas, e Itaocara e Miracema, nas comarcas mais
religiosas. Entretanto, Duas Barras e São Sebastião do Alto têm respectivamente o segundo e
o quarto maior percentual de pessoas religiosas. Levando em consideração que possuem
índices nulos de IVA, poderíamos supor que nas comarcas mais religiosas a violência seria
menor, mas Italva/Cardoso Moreira apresenta o segundo maior percentual de pessoas sem
religião e figura em 70º lugar quanto a IVA, mostrando que a religião, se interfere no sistema,
IVAº Comarcas mais Católicas Católico IVAº Comarcas menos Católicas Católico
41 Santa Maria Madalena 79,4% 36 Cabo Frio 32%
78 Duas Barras 79,3% 24 Rio das Ostras 32%
1 Laje do Muriaé 79,1% 34 Japeri 31%
6 Miracema 77,9% 9 Silva Jardim 30%
2 Cantagalo 74,9% 5 Armação dos Búzios 29%
IVAº Comarcas mais Evangélicas Evangélico IVAº Comarcas menos Evangélicas Evangélico
9 Silva Jardim 31% 4 Porto Real / Quatis 10%
54 Seropédica 31% 29 Valença 10%
46 Paracambi 30% 24 Rio das Flores 9%
70 Italva / Cardoso Moreira 29% 37 São João da Barra 9%
64 Paty do Alferes 29% 1 Laje do Muriaé 8%
IVAº Comarcas mais Sem Relig Sem Relig IVAº Comarcas menos Sem Relig Sem Relig
9 Silva Jardim 27% 8 Itaocara 5%
70 Italva / Cardoso Moreira 25% 78 Duas Barras 4%
44 Belford Roxo 24% 21 Natividade / Varre-Sai 4%
40 Cachoeiras de Macacu 23% 79 São Sebastião do Alto 3%
5 Japeri 22% 6 Miracema 2%
Sem Religião
Religião Católica
Religião Evangélica
132
não é o único fator a influenciar no afastamento de jovens da vida delinqüente. Além disso,
Miracema é a comarca mais religiosa do grupo e, no entanto, tem o sexto maior índice de
criminalidade juvenil das oitenta comarcas; logo, a religião, nesta comarca, não está
impedindo que jovens ingressem na vida criminal.
4.1.5 – A Dimensão Natural.
Tabela 4.1.16 – Variáveis Naturais por comarca, em ordem decrescente de Índice Final de
Conservação Ambiental.
IVAº Comarca I F C A Vegetado Rural Urbana
40 Cachoeiras de Macacu 5,171 68% 28% 1%
16 Iguaba Grande 4,089 6% 49% 23%
58 Nova Iguaçu / Mesquita 3,731 47% 17% 18%
18 Niterói 3,672 52% 1% 39%
10 Resende 3,625 35% 59% 2%
61 Petrópolis 3,469 68% 18% 6%
75 Guapimirim 3,423 55% 27% 6%
66 Rio Claro 3,351 55% 41% 0%
9 Silva Jardim 3,165 46% 47% 0%
60 Angra dos Reis 3,012 90% 7% 3%
55 São Pedro da Aldeia 2,776 15% 61% 7%
24 Rio das Ostras 2,733 26% 64% 9%
42 Conceição de Macabu 2,605 29% 70% 0%
33 Teresópolis 2,531 78% 14% 2%
7 Itatiaia 2,283 54% 35% 2%
31 Nova Friburgo 2,097 81% 15% 2%
5 Armação dos Búzios 2,017 36% 58% 6%
65 Parati 1,908 91% 8% 1%
41 Santa Maria Madalena 1,786 42% 57% 0%
45 Duque de Caxias 1,728 47% 14% 26%
73 Araruama 1,471 8% 74% 7%
14 Casimiro de Abreu 1,461 28% 70% 1%
36 Cabo Frio 1,317 25% 59% 7%
49 Campos dos Goytacazes 1,299 26% 70% 0%
71 Carapebus / Quissamã 1,277 31% 58% 1%
56 Piraí 1,078 30% 66% 1%
23 São José do Vale do Rio Preto 1,059 32% 20% 0%
25 Itaperuna / São José do Ubá 0,982 10% 87% 1%
38 São Fidélis 0,940 22% 76% 0%
47 Magé 0,934 55% 17% 13%
15 Rio Bonito 0,930 54% 44% 1%
27 Macaé 0,919 39% 58% 2%
64 Paty do Alferes 0,897 43% 54% 0%
43 São Gonçalo 0,896 29% 13% 41%
72 Mangaratiba 0,893 87% 10% 2%
2 Cantagalo 0,891 36% 60% 0%
(Continua)
133
(Continuação)
Tabela 4.1.16 – Variáveis Naturais por comarca, em ordem decrescente de Índice Final de
Conservação Ambiental.
IVAº Comarca I F C A Vegetado Rural Urbana
78 Duas Barras 0,888 34% 64% 0%
13 Trajano de Morais 0,888 51% 47% 0%
62 Saquarema 0,836 36% 45% 9%
17 Queimados 0,812 11% 56% 33%
50 Maricá 0,671 49% 25% 14%
76 Itaboraí / Tanguá 0,632 29% 55% 15%
53 Miguel Pereira 0,494 56% 34% 1%
51 Cordeiro / Macuco 0,471 32% 67% 1%
70 Italva / Cardoso Moreira 0,444 23% 75% 0%
46 Paracambi 0,427 40% 51% 2%
52 Nilópolis 0,412 46% 0% 53%
44 Belford Roxo 0,407 25% 7% 52%
59 Barra do Piraí 0,381 16% 75% 2%
6 Miracema 0,375 14% 84% 1%
28 Pinheiral 0,375 10% 83% 5%
11 Porciúncula 0,375 18% 81% 1%
32 Rio das Flores 0,375 21% 46% 0%
57 São João de Meriti 0,375 0% 0% 91%
4 Porto Real / Quatis 0,346 13% 83% 2%
26 Volta Redonda 0,343 9% 65% 21%
12 Carmo 0,316 12% 85% 0%
77 Arraial do Cabo 0,311 37% 4% 2%
80 Sumidouro 0,256 65% 34% 0%
21 Natividade / Varre-Sai 0,195 21% 78% 0%
3 Engenheiro Paulo de Frontin 0,164 56% 41% 0%
68 São Francisco de Itabapoana 0,106 23% 72% 0%
35 Barra Mansa 0,103 11% 84% 4%
34 Japeri 0,087 11% 54% 34%
30 Itaguaí 0,081 44% 44% 9%
48 Mendes 0,071 28% 71% 1%
79 São Sebastião do Alto 0,063 12% 87% 0%
63 Santo Antônio de Pádua / Aperibé 0,060 10% 87% 1%
54 Seropédica 0,055 17% 72% 10%
29 Valença 0,026 20% 74% 1%
69 Bom Jardim 0,008 45% 54% 0%
39 Vassouras 0,006 33% 59% 1%
22 Sapucaia 0,001 51% 47% 0%
67 Bom Jesus do Itabapoana 0,000 18% 81% 0%
19 Cambuci 0,000 17% 81% 0%
8 Itaocara 0,000 12% 86% 1%
1 Laje do Muriaé 0,000 13% 85% 0%
74 Paraíba do Sul 0,000 36% 57% 0%
37 São João da Barra 0,000 76% 19% 1%
20 Três Rios / Areal / C. Levy G. 0,000 40% 55% 2%
Total - 37% 55% 3% Fonte: Fundação CIDE (2008). Os valores das variáveis de Uso do Solo são dados em percentual referente à área total da Comarca (42.659 km²). Células em itálico correspondem a valores discrepantes.
134
O IFCA apresenta uma distribuição com mediana de 0,7, onde os maiores índices são
das comarcas de Cachoeira de Macacú, Iguaba Grande e Nova Iguaçu/Mesquita,
respectivamente com 5,17, 4,09 e 3,73, valores considerados discrepantes, em relação ao
conjunto das comarcas. Em seguida, vêm Niterói e Resende com 3,7. Das comarcas
analisadas, sete obtiveram grau zero: Bom Jesus do Itabapoana, Cambuci, Itaocara, Laje de
Muriaé, Paraíba do Sul, São João da Barra e Três Rios/Areal/Comendador Levy Gasparian
(Tabela 4.1.17). A atribuição de grau zero às comarcas tem origem nos resultados encontrados
na base dos cálculos do IFCA, ou ainda pode ser explicado pela ausência de conselho
municipal de meio ambiente, nas comarcas referentes. O IFCA expõe oito comarcas em
melhor estado de conservação; destas, Resende, Iguaba Grande e Niterói apresentam as piores
taxas de criminalidade juvenil, com o 10º, 16º e 18º lugares, respectivamente. Ainda sobre as
oito comarcas mais conservadas temos Cachoeira de Macacú, Nova Iguaçu / Mesquita,
Petrópolis, Guapimirim com índices de violência depois dos quarenta primeiros.
Tabela 4.1.17 – As comarcas com maiores e menores IFCA.
Fonte: Fundação CIDE (2008).
As variáveis consideradas neste trabalho como “de uso do solo” ou “cobertura
vegetal”, foram grupadas conforme descrito no capítulo 3 de metodologia. Elas ocupam 95%
da área de estudo, contabilizando 40.531 (quarenta mil, quinhentos e trinta e um) km².
A área total vegetada (floresta ombrófila densa+ vegetação secundária + formações
pioneiras) é de 15.795 (quinze mil e setecentos e noventa e cinco) km², o equivalente a 37%
da área total de estudo, com mediana de 31,6%. Parati tem a maior proporção de área
vegetada entre as comarcas, seguida por Angra dos Reis, Mangaratiba, Nova Friburgo e
Teresópolis (Tabela 4.1.18). As comarcas de São João de Meriti e Iguaba Grande possuem os
menores percentuais de áreas vegetadas, seguidas por Araruama, Volta Redonda e
Itaperuna/São José do Ubá (Tabela 4.1.18). Iguaba Grande apesar de figurar como a segunda
menor área vegetada, tanto extensiva como intensivamente, recebeu, à época, o segundo
maior IFCA, com um valor destoante da distribuição. Portanto, presume-se que o percentual
IVAº Maiores índices por comarca I F C A IVAº Menores índices por comarca I F C A
40 Cachoeiras de Macacu 5,171 22 Sapucaia 0,001
16 Iguaba Grande 4,089 19 Cambuci 0,000
58 Nova Iguaçu / Mesquita 3,731 8 Itaocara 0,000
18 Niterói 3,672 1 Laje do Muriaé 0,000
10 Resende 3,625 74 Paraíba do Sul 0,000
61 Petrópolis 3,469 37 São João da Barra 0,000
75 Guapimirim 3,423 20 Três Rios / Areal / C. Levy G. 0,000
24 Rio Claro 3,351 67 Bom Jesus do Itabapoana 0,000
Índice Final de Conservação Ambiental (IFCA)
135
de florestas ombrófilas, vegetação secundária e formações pioneiras não é um fator de peso na
definição do Índice Final de Conservação Ambiental.
Tabela 4.1.18 – As comarcas com maiores e menores percentuais de áreas vegetadas, Rurais e
Urbanas, das 80 comarcas de estudo.
Fonte: Fundação CIDE (2008). Fonte: (GEROE/CIDE, 1994).
As cinco comarcas com maiores percentuais de vegetação expõem índices de violência
abaixo dos 30 primeiros colocados, enquanto três das cinco comarcas com as menores áreas
vegetadas exibem colocações, entre os trinta primeiros, um indício de relação inversa desta
variável com a IVA. Mas, São João de Meriti e Araruama, com respectivos 57º e 73º lugares,
estão evidenciando pequenas taxas de criminalidade na adolescência, embora tenham
percentuais de áreas vegetadas baixíssimas, 0% e 8% respectivamente, significando que só a
ausência de vegetação não explica a violência entre os jovens.
A área Rural compreende 55% de toda a área considerada na pesquisa. É o maior
percentual de uso do solo, onde se agrupam áreas agrícolas e pastos, equivalendo a 23.431
(vinte e três mil, quatrocentos e trinta e um) km²; a distribuição pelas comarcas tem mediana
de 212 km². As comarcas de Santo Antônio de Pádua/Aperibé, São Sebastião do Alto,
Itaperuna,/São José do Ubá e Laje de Muriaé possuem o maior percentual de área rural; entre
estas, verificam-se altas taxas para a IVA – Laje do Muriaé e Itaocara – e baixas taxas – São
IVAº Comarcas mais Vegetadas Vegetada IVAº Comarcas menos Vegetadas Vegetada
65 Parati 91% 25 Itaperuna / São José do Ubá 10%
60 Angra dos Reis 90% 26 Volta Redonda 9%
72 Mangaratiba 87% 73 Araruama 8%
31 Nova Friburgo 81% 16 Iguaba Grande 6%
33 Teresópolis 78% 57 São João de Meriti 0%
IVAº Comarcas mais Rurais Rural IVAº Comarcas menos Rurais Rural
63 Santo Antônio de Pádua / Aperibé 87% 60 Angra dos Reis 7%
79 São Sebastião do Alto 87% 77 Arraial do Cabo 4%
25 Itaperuna / São José do Ubá 87% 18 Niterói 1%
8 Itaocara 86% 52 Nilópolis 0%
1 Laje do Muriaé 85% 57 São João de Meriti 0%
IVAº Comarcas mais Urbanas Urbana IVAº Comarcas menos Urbanas Urbana
57 São João de Meriti 91,0 41 Santa Maria Madalena 0,09
52 Nilópolis 53,3 12 Carmo 0,09
44 Belford Roxo 51,7 66 Rio Claro 0,07
43 São Gonçalo 41,3 80 Sumidouro 0,04
18 Niterói 39,4 13 Trajano de Morais 0,03
34 Japeri 34,2 3 Engenheiro Paulo de Frontin 0,00
17 Queimados 33,0 79 São Sebastião do Alto 0,00
Vegetada
Rural
Urbana
136
Sebastião do Alto e Santo Antônio de Pádua / Aperibé. Entre as comarcas menos rurais do
grupo de estudo, Niterói se destaca com a 18ª colocação, uma alta taxa de IVA, enquanto as
outras comarcas apresentam-se entre as trinta últimas colocadas, logo, pequenas taxas de
criminalidade na adolescência. (Tabela 4.1.18).
A área urbana total do grupo de estudo contabiliza 3% do total, correspondendo a uma
área de 1.305 km², com mediana de 5 km². As comarcas de São João de Meriti, Nilópolis,
Belford Roxo, São Gonçalo, Niterói, Japeri e Queimados, têm percentuais discrepantes de
área urbana variando de 91% a 33%; seus índices de violência na adolescência variam da 57ª
posição até a 17ª, quase que uniforme com o decréscimo do percentual de área urbana nas
mesmas comarcas, sugerindo uma relação inversa entre a IVA e o percentual de área urbana
(Tabela 4.1.18). Mas, as comarcas de Engenheiro Paulo de Frontin e São Sebastião do Alto
têm áreas urbanas insignificantes. Logo, o fato de São Sebastião do Alto ter IVA nula e área
urbana também nula, enfraquece o resultado encontrado, ao mesmo tempo em que aponta para
a possibilidade de seu baixo nível de violência na adolescência ser o resultado de outras
variáveis.
Esta análise exploratória das variáveis buscou enfatizar o caráter concentrado da
distribuição de cada uma delas. Grandes aglomerados urbanos contrapondo-se a pequenas
cidades sobressaem em um quadro característico de contrastes ambientais sócio-econômicos e
naturais, onde se vai tentar explicar a ocorrência dos Atos Infracionais.
4.2 – As relações dos AIE com as variáveis das três dimensões do estudo.
A influência positiva da população no número de AIE torna-se negativa, quando se
considera a intensidade de AIE na população da comarca (Tabela 4.2.1). Significa que ao usar
a IVA, ou outras variações do AI proporcionais à população, se equalizam as comarcas
quanto ao aspecto populacional. É encorajador verificar que o TAIs% e o AIE-T% não
aumentam, e até diminuem significativamente, com o aumento da população. Pode-se inferir,
assim, que a tendência intrínseca à criminalidade na juventude diminui quando a população
aumenta, ou que a violência individual se dilui, nas aglomerações urbanas.
Das variáveis demográficas a área parece pouco significante em relação aos AIE. Sua
ligação se restringe às categorias de Furto, Arma, Arma%, Homicídio e AIE-T. Vê-se sua
pequena importância pela interação com apenas uma variável intensiva, Arma%. Pressupõe-se
137
que as áreas dessas comarcas não fazem diferença na adesão de jovens à criminalidade. No
entanto, comarcas com grandes áreas tem mais Arma% (Tabela 4.2.1).
A Densidade Demográfica possui relação significativa e positiva, com os AIE, à
exceção da categoria Furto, entretanto, as significâncias desaparecem quanto aos AIE%,
permanecendo apenas de maneira localizada nas categorias Lesão% e Furto%, só que em
ambos os casos esta interação é inversa, sugerindo que em áreas mais densamente populosas
tem-se menor proporção de Lesões e Furtos. Esta observação remete, possivelmente, à
autocorrelação entre esta e a variável população (Tabela 4.2.1).
O percentual de jovens na população da comarca tem correlações significativas tanto
diretamente proporcionais – com Lesão%, Furto% e Pudor% – como inversamente
proporcionais – com Homicídio%, Roubo e Roubo% (Tabela 4.2.1). Significa dizer que a
proporção de Homicídios e Roubo (este último também em valores absolutos) diminui onde
se tem maior percentual de jovens; em contrapartida, a proporção de Furtos, de Lesão
corporal e de Atentados ao Pudor aumenta com o percentual de jovens nas comarcas. Este
resultado sugere que estas três últimas infrações são cometidas, preferencialmente, pelos
jovens do lugar. O IFCA somente mostra relação significante e diretamente proporcional com
a quantidade de AIE, com exceção do Homicídio, e, quanto à proporção (AIE%), só se
correlaciona com o Roubo% (p=0,11) (Tabela 4.2.1).
138
Tabela 4.2.1 – Correlações lineares de Pearson entre os Atos Infracionais estudados e as
variáveis Demográficas e Naturais nas oitenta comarcas. p<0,20, se r>0,145; p<0,10 se r>
0,185 e p<0,05 se r>0,220.
Variáveis
Dimensão Demográfica Dimensão Natural
Área Popula-
ção DD Jovens% IFCA
Vege-tada
Rural Urbana
Ato
s In
fracio
nais
Estu
da
do
s (
AIE
)
Arma 0,27 0,82 0,42 -0,05 0,18 -0,05 -0,28 0,49
p=.016 p=0.00 p=.000 p=.632 p=.103 p=.683 p=.012 p=.000
Arma% 0,23 0,19 0,07 -.0256 0,11 -0,12 0,09 0,09
p=.037 p=.096 p=.539 p=.822 p=.328 p=.294 p=.426 p=.441
Tráfico 0,12 0,84 0,37 -0,10 0,24 0,09 -0,38 0,47
p=.279 p=0.00 p=.001 p=.372 p=.033 p=.440 p=.000 p=.000
Tráfico% -0,01 -0,06 -0,06 0,03 -0,01 -0,09 0,19 -0,07
p=.959 p=.605 p=.591 p=.787 p=.920 p=.429 p=.089 p=.550
Homicídio 0,18 0,23 0,28 -0,06 0,03 -0,04 -0,08 0,26
p=.115 p=.042 p=.013 p=.601 p=.821 p=.722 p=.479 p=.022
Homicídio% -0,05 -0,10 0,01 -0,18 0,04 0,02 0,04 -0,02
p=.629 p=.389 p=.956 p=.103 p=.732 p=.850 p=.730 p=.843
Lesão -0,09 0,79 0,35 -0,10 0,18 0,01 -0,35 0,49
p=.414 p=.000 p=.001 p=.395 p=.102 p=.904 p=.002 p=.000
Lesão% -0,13 -0,22 -0,16 0,17 -0,09 -0,21 0,30 -0,17
p=.263 p=.050 p=.169 p=.133 p=.448 p=.063 p=.007 p=.136
Furto 0,37 0,52 0,11 -0,09 0,32 0,19 -0,26 0,19
p=.001 p=.000 p=.322 p=.446 p=.003 p=.099 p=.018 p=.099
Furto% 0,04 -0,22 -0,18 0,17 0,04 -0,07 0,25 -0,22
p=.737 p=.052 p=.108 p=.122 p=.748 p=.510 p=.026 p=.046
Roubo 0,07 0,78 0,41 -0,17 0,26 0,04 -0,37 0,50
p=.520 p=.000 p=.000 p=.125 p=.021 p=.714 p=.001 p=.000
Roubo% -0,10 0,13 0,09 -0,24 0,18 -0,01 -0,04 0,15
p=.381 p=.265 p=.435 p=.035 p=.109 p=.919 p=.697 p=.181
Pudor -0,11 0,87 0,45 -0,07 0,15 0,04 -0,42 0,54
p=.337 p=0.00 p=.000 p=.518 p=.188 p=.695 p=.000 p=.000
Pudor% -0,09 -0,08 -0,03 0,17 0,01 0,08 -0,01 -0,03
p=.443 p=.483 p=.811 p=.129 p=.899 p=.459 p=.908 p=.801
TAIS 0,14 0,85 0,38 -0,12 0,27 0,08 -0,39 0,49
p=.210 p=0.00 p=.000 p=.277 p=.015 p=.503 p=.000 p=.000
TAIS% -0,03 -0,19 -0,14 0,12 0,02 -0,13 0,28 -0,17
p=.782 p=.100 p=.201 p=.302 p=.876 p=.249 p=.013 p=.141
AIE-TF 0,04 0,88 0,45 -0,13 0,23 0,02 -0,39 0,56
p=.717 p=.000 p=.000 p=.244 p=.040 p=.884 p=.000 p=.000
IVA -0,11 -0,14 -0,09 0,05 0,01 -0,16 0,24 -0,09
p=.313 p=.206 p=.428 p=.644 p=.957 p=.147 p=.033 p=.442
AIE-T 0,15 0,84 0,38 -0,13 0,28 0,07 -0,38 0,49
p=.198 p=0,00 p=,000 p=,256 p=,013 p=,535 p=,000 p=,000
AIE-T% -0,04 -0,21 -0,16 0,13 0,03 -0,13 0,27 -0,18
p=.750 p=,067 p=,169 p=,244 p=,825 p=,253 p=,014 p=,111
AIE-F 0,07 0,88 0,43 -0,12 0,24 0,04 -0,39 0,54
p=.550 p=0,00 p=,000 p=,274 p=,035 p=,727 p=,000 p=,000
AIE-F% -0,08 -0,12 -0,09 0,05 0,00 -0,15 0,25 -0,09
p=.471 p=,272 p=,437 p=,664 p=,996 p=,180 p=,027 p=,432
Fontes IBGE (2000), IPEA (2008), Fundação CIDE (2008) e TJRJ (2008). Células em negrito: p < 0,10 se r > 0,185 e p < 0,05 se r > 0,220.
139
Quanto ao uso do solo, notar que se p<0,20, o percentual vegetado teria correlação
com a IVA e com o AIE-F%. Todas seriam correlações negativas, apontando para a
possibilidade de ser menor a proporção de AIE quanto maior a área vegetada. A correlação
positiva do percentual de área vegetada com Furto não se confirma, quando se coloca esta
categoria de AIE em função da população das comarcas. Já a Lesão% tem correlação negativa
com esta variável (p<0,10), podendo ser este o resultado da ação de uma das funções sociais
da natureza agindo sobre o indivíduo (Tabela 4.2.1).
Sobre o conjunto de áreas ocupadas com uso agrícola e pastagem, Área Rural, a
relação é sempre negativa e significante para com as variáveis do AIE, exceto quanto ao
Homicídio. Já quanto aos AIE%, a Área Rural se relaciona diretamente com o Tráfico%,
Lesão%, Furto%, TAIs%, IVA, AIE-T%, AIE-F%. Esta interação muda de sinal conforme se
usa os AIE ou os AIE%, mostrando o quanto a população é marcante nesta interação (Tabela
4.2.1). Estes dados parecem indicar que quanto maior a área Rural da comarca maior também
é a IVA.
A área urbana é diretamente proporcional a todas onze variáveis dos AIE. Assim como
a área rural, essa variável demonstra forte influência da população. Contudo, quando
analisamos os AIE%, a área Urbana assume significância negativa com Lesão%, Furto%,
TAIs% e AIE-T%, e significância positiva apenas com o Roubo%, expondo que a área urbana
é maior onde temos menos AIE% (Tabela 4.2.1).
Á exceção de Homicídio e Pudor a Renda per capita é positivamente significativa com
as variáveis que expressam a quantidade dos AIE, mostrando similaridade com o encontrado
na área Urbana e Rural, ou melhor, influência da população. A relevante e positiva proporção
com Arma% e Roubo% exibe a possibilidade de localidades mais bem sucedidas
economicamente serem mais freqüentemente suscetíveis aos assaltos através do uso de armas.
A variável Jovens Pobres – que indica a proporção de jovens vivendo em famílias
pobres – mostra-se relacionada negativamente com todas as variáveis expressas pelos AIE, a
não ser com o Pudor, com quem não tem relevância. Neste caso, como nos outros, é
aconselhável considerar a influência da população. Entretanto, vemos a interação de Jovens
Pobres com Arma%, Lesão%, Furto%, Pudor%, TAIs% e AIE-T% revelando positiva relação,
que exprime uma tendência nas comarcas onde temos mais jovens pobres a possuírem
maiores índices destes crimes cometidos por jovens. É sensato afirmar que a pobreza não é o
único fator a influenciar no cometimento do AIE, mas é um fator importante.
140
Tabela 4.2.2 – Correlações lineares de Pearson entre os Atos Infracionais estudados e as
variáveis Socioeconômicas nas oitenta comarcas. p<0,20, se r>0,145; p<0,10 se r> 0,185 e
p<0,05 se r>0,220.
Variáveis
Dimensão Socioeconômica
R pc Jovens Pobres
Dist Renda IDHM Evangélico Sem Relig
Ato
s In
fracio
nais
Estu
da
do
s (
AIE
)
Arma 0,28 -0,22 -0,02 0,34 0,17 0,19
p=.012 p=.047 p=.834 p=.002 p=.132 p=.093
Arma% 0,19 -0,18 -0,06 0,31 0,02 -0,05
p=.084 p=.113 p=.606 p=.005 p=.883 p=.633
Tráfico 0,38 -0,19 -0,10 0,33 0,15 0,23
p=.000 p=.095 p=.397 p=.003 p=.181 p=.036
Tráfico% 0,06 0,08 -0,06 -0,01 -0,19 -0,17
p=.598 p=.457 p=.623 p=.912 p=.088 p=.140
Homicídio 0,14 -0,25 0,05 0,29 0,16 0,00
p=.218 p=.028 p=.667 p=.008 p=.169 p=.981
Homicídio% 0,09 -0,14 -0,03 0,15 -0,06 -0,13
p=.410 p=.201 p=.821 p=.178 p=.617 p=.236
Lesão 0,25 -0,18 0,03 0,30 0,14 0,22
p=.022 p=.113 p=.817 p=.007 p=.230 p=.048
Lesão% -0,10 0,19 -0,01 -0,08 -0,27 -0,22
p=.360 p=.091 p=.956 p=.503 p=.016 p=.050
Furto 0,44 -0,22 -0,23 0,35 0,06 0,17
p=.000 p=.048 p=.039 p=.002 p=.575 p=.123
Furto% -0,11 0,30 -0,11 -0,18 -0,12 -0,04
p=.335 p=.006 p=.328 p=.110 p=.287 p=.756
Roubo 0,57 -0,25 -0,19 0,45 0,10 0,21
p=.000 p=.023 p=.090 p=.000 p=.394 p=.059
Roubo% 0,47 -0,25 -0,38 0,40 0,02 0,04
p=.000 p=.027 p=.000 p=.000 p=.863 p=.702
Pudor 0,11 -0,04 0,05 0,15 0,25 0,37
p=.338 p=.723 p=.644 p=.183 p=.025 p=.001
Pudor% -0,02 0,18 -0,12 -0,05 0,21 0,28
p=.894 p=.104 p=.282 p=.673 p=.063 p=.011
TAIS 0,44 -0,24 -0,12 0,40 0,15 0,24
p=.000 p=.033 p=.301 p=.000 p=.195 p=.029
TAIs% 0,00 0,20 -0,13 -0,04 -0,19 -0,13
p=.987 p=.081 p=.262 p=.696 p=.096 p=.266
AIE-TF 0,41 -0,24 -0,07 0,40 0,16 0,25
p=.000 p=.035 p=.563 p=.000 p=.161 p=.028
IVA 0,09 0,05 -0,13 0,11 -0,18 -0,15
p=.446 p=.634 p=.234 p=.318 p=.108 p=.178
AIE-T 0,45 -0,23 -0,11 0,42 0,14 0,24
p=,000 p=,042 p=,330 p=,000 p=,209 p=,030
AIE-T% -0,02 0,16 0,01 -0,05 -0,17 -0,10
p=,853 p=,144 p=,931 p=,662 p=,141 p=,378
AIE-F 0,41 -0,21 -0,08 0,38 0,16 0,25
p=,000 p=,062 p=,504 p=,000 p=,161 p=,028
AIE-F% 0,09 0,02 0,01 0,07 -0,21 -0,18
p=,452 p=,873 p=,938 p=,519 p=,066 p=,118
Fontes IBGE (2000), IPEA (2008), Fundação CIDE (2008) e TJRJ (2008).
141
A Distribuição de Renda – caracterizada como o percentual arrecadado pelos 40%
mais pobres da comarca – está se correlacionando de forma negativa e relevante com Furto,
Roubo e Roubo%. Conclui-se disto a possibilidade de comarcas menos igualitárias, quanto a
sua distribuição de renda, possuírem um número maior de AIE% da categoria Roubo,
confirmando o consenso sociológico sobre o assunto e talvez o fato de Búzios ser uma das
comarcas mais violentas. Porém é notável a maior importância na determinação do AIE% por
parte da pobreza nos lares dos jovens do que apenas na má distribuição de renda.
O IDHM, índice de desenvolvimento humano municipal, apresenta relações com as
variáveis dos AIE seguindo o exemplo de outras variáveis como: a área Urbana, área Rural, R
pc e Jovens Pobres. Mostrando sua afinidade com a população. Em especial, é símil com a
área Urbana quanto a suas significâncias com os AIE, sendo diretamente proporcional a todas
as variáveis puramente quantitativas destes, e, inversamente proporcional com o Furto%. Mas,
exprime relevâncias positivas para as relações com Arma%, Homicídio% e Roubo%,
deixando transpassar a idéia de que áreas com maior desenvolvimento humano são também
onde ocorrem, proporcionalmente, mais roubos com utilização de arma de fogo e resultado
morte.
Vê-se que o Roubo% só tem relação significante e positiva com o IFCA, a área
Urbana (Tabela 4.2.1), o R pc e o IDHM (Tabela 4.2.2). O que temos em comum entre essas
variáveis é o fator econômico, já que comarcas com boas Rendas per capitas, Urbanizadas,
bem conservadas e de bom desenvolvimento humano, são mais ricas e talvez essa seja a
explicação da consequente maior taxa de Roubo%.
O percentual de evangélicos nas comarcas tem relações positivas e significantes com o
Pudor, Homicídio, Tráfico, Arma, AIE-F, AIE-TF e TAIs. Vemos aqui também uma
influência da dimensão populacional. Em contrapartida, com os AIE%, embora o grupo de
Evangélicos exiba significância positiva com Pudor%, tem correlação negativa com
Tráfico%, Lesão%, TAIs%, IVA, AIE-T% e AIE-F%. Isso mostra que, relativamente, embora
existam mais crimes de pudor nas comarcas mais evangélicas, nestas também são menores as
adesões de jovens a rede criminal em geral, mais especificamente ligadas ao tráfico e a Lesão.
O percentual de pessoas sem religião apresenta relação relevante com todas as
variáveis dos AIE, menos com o Homicídio, Isto mostra mais uma vez a população
influenciando diretamente neste sistema. O grupo de pessoas declaradas como não
possuidoras de religião tem significativa correlação negativa com Tráfico%, Lesão%, IVA e
AIE-F%, e positiva com o Pudor%. A exemplo das comarcas com populações mais
evangélicas, as comarcas com populações sem religião apresentam relações negativas com
142
algumas variáveis dos AIE%. Pode-se deduzir que a religião ajuda a diminuir a incidência
criminal na adolescência, e que declarar-se sem religião pode representar uma atitude ética,
capaz de causar um efeito parecido com o causado pelas religiões sobre os AIE.
Interessante notar que a porcentagem de evangélicos nas comarcas diminui também o
AIs-T% e o TAIs%, enquanto a ausência de religião parece inerte para com estas variáveis.
Concluindo, ao comparar as relações dos AIE e dos AIE% com as variáveis que
poderiam explicar ambos, esta matriz evidencia relações esperadas, e prepara a continuação
das análises, privilegiando a intensidade em detrimento da quantidade de AIE.
4.2.1 – Influência da população.
O grupo de estudo apresenta uma distribuição populacional bem diferenciada,
variando entre a população de Nova Iguaçu/Mesquita, com um milhão e quarenta e oito mil
habitantes, e a população de Laje de Muriaé, com apenas oito mil habitantes (Tabela 4.1.6).
Nos gráficos de dispersão com os AIE – número de registros nas oitenta comarcas
(Figura 4.2.1) – a população explica sozinha 73% das variações do número total de AIE (Fig.
4.2.1.a). Isto significa que as análises realizadas com esta variável dariam grande peso às
grandes cidades, criando uma dependência prejudicial às interpretações. Quando se substitui
os AIE pelos AIE% - AIE expressos por 100 mil habitantes, relativos a população (Fig.
4.2.1.b) – o coeficiente de determinação não ultrapassa os 3%, confirmando a independência,
por exemplo, da IVA da influência populacional. A relação, não linear, passa a ser inversa.
Interpretando este índice como um indicador de “intensidade criminal”, comarcas mais
populosas, como Niterói, São Gonçalo, Duque de Caxias, Nova Iguaçu/Mesquita, e Campos
não aparentam as maiores tendências intrínsecas ao crime entre seus habitantes. A mudança
de variável, no entanto, enfatiza a posição das pequenas comarcas, como é o caso de Laje do
Muriaé e Silva Jardim, Porciúncula e Itaocara. Mas há outros comportamentos, como mostra a
comarca de Itaboraí/Tanguá, com IVA em 76º lugar e posição “constante” em todos gráficos
de dispersão, resultado da compensação de sua grande população, uma das dez maiores, com
um pequeno número de registros de AIE, ao contrário de outras comarcas populosas, como é
o caso de Resende, Queimados e Niterói, com as consecutivas 10ª, 17ª e 18ª IVA (Figura
4.2.1 e Tabela 4.1.4).
143
a) b)
Figura 4.2.1 – Dispersão das oitenta comarcas segundo o Total de Atos Infracionais (TAIs)
(a) e o total de Atos Infracionais proporcional (TAIs%) (b).
Retirar os registros de Trafico e Furto, juntos, aumenta a explicação para 78% (Fig.
4.2.2.a). Retirar Tráfico, sozinho (Fig. 4.2.3.a), diminui a explicação, enquanto fazer o mesmo
com Furto,aumenta novamente o índice (Fig 4.2.4a). Isto se deve à posição de certas
comarcas, como Teresópolis, que já foi identificada como comarca extrema quanto ao Furto, e
também à importância destas categorias, cuja retirada muda a escala do eixo das ordenadas no
gráfico (Fig. 4.2.2b).
Belford Roxo
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
São Gonçalo
São João de Meriti
Silva Jardim
Volta Redonda
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
TA
Is
r2 = 0.730
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Itaocara
Laje do Muriaé
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Porciúncula
Queimados
Resende
São GonçaloSão João de Meriti
Silva Jardim
Teresópolis
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-50
0
50
100
150
200
250
300
TA
Is%
r2 = 0.034
144
a) b)
Figura 4.2.2 – Dispersão das oitenta comarcas segundo os Atos Infracionais estudados menos
Tráfico e Furto (AIE-TF) (a) e a intensidade de violência na adolescência IVA (b).
Belford Roxo
Campos dos Goytacazes
Duque de Caxias
Itaboraí / Tanguá
Magé
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
PetrópolisPorto Real / Quatis
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
AIE
- TF
r2 = 0.778
Campos dos Goytacazes
Cantagalo
Itaboraí / Tanguá
Itaocara
Laje do Muriaé
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Porciúncula
Queimados
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
Teresópolis
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.020
145
a) b)
Figura 4.2.3 – Dispersão das oitenta comarcas segundo os Atos Infracionais estudados menos
o Tráfico (AIE-T) (a) e os Atos Infracionais estudados menos o Tráfico proporcional (AIE-
T%) (b).
Belford Roxo
Campos dos Goytacazes
Cantagalo
Duque de Caxias
Itaboraí / Tanguá
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
QueimadosResende
São Gonçalo
São João de Meriti
Teresópolis
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
AIE
-T
r2 = 0.711
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Itaocara
Laje do Muriaé
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Porciúncula
Queimados
Resende
São GonçaloSão João de Meriti
Teresópolis
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
AIE
-T%
r2 = 0.042
146
a) b)
Figura 4.2.4 – Dispersão das oitenta comarcas segundo os Atos Infracionais estudados menos
o Furto (AIE-F) (a) e os Atos Infracionais estudados menos o Furto proporcional (AIE-F%)
(b).
A influência populacional pode ser mais bem visualizada ao se analisar, não só o
conjunto das oitenta comarcas, mas os grupos de comarcas com menos de 20 mil habitantes e
os grupos de comarcas de população maior que 100 mil habitantes (Fig. 4.2.5).
Nas comarcas com população inferior a 20 mil habitantes a incidência dos AIE não
depende desta variável. Seja em número de AIs ou como Índice de Criminalidade, a
identidade das comarcas mais violentas não se altera: Laje do Muriaé, Engenheiro Paulo de
Frontin, Cantagalo, Porciúncula e Sapucaia aparecem como as mais violentas (Figura 4.2.5 a,
b e c). Quando se retiram do conjunto de AIE as categorias Tráfico e Furto as posições não se
modificam muito, com a introdução de Trajano de Morais e Carmo (Fig. 4.2.5c).
Belford Roxo
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Petrópolis
São Gonçalo
São J. MeritiTeresópolis
Volta Redonda
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
AIE
-F
r2 = 0.778
Belford Roxo
Engenheiro Paulo de Frontin
Itaboraí / Tanguá
Itaocara
Laje do Muriaé
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Porciúncula
Rio das Flores São Gonçalo
Teresópolis
Volta Redonda
-2 0 2 4 6 8 10 12
População nas 80 comarcas
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
AIE
-F%
r2 = 0.015
147
Entretanto, como esperado, no grupo de comarcas com população acima de 100 mil
habitantes, os AIE expressos em número de registros (Fig. 4.2.5d), que depende
fundamentalmente do tamanho da população, se dilui quando expresso como Índice de
Violência na Adolescência (Fig. 4.2.5e). A comarca de Teresópolis aparece com o maior
TAIs%, e, quando se retira Tráfico e Furto (IVA) ela se aproxima da tendência do grupo (Fig.
4.2.5f), mas a escala do eixo no gráfico diminui à metade.
Portanto, verifica-se que a população das comarcas influencia tanto na quantidade de
AIE, que sobra pouco espaço para outras relações. Esta contaminação prejudica a utilização
deste valor no decorrer da pesquisa. Já a intensidade dos AIE% tem uma influência bem
reduzida da variável populacional, demonstrando sua disponibilidade para partilhar
explicações com outras variáveis, e a possibilidade de sua apropriação para as futuras
análises.
Como já foi dito no Capítulo 3, Tráfico e Furto são AIs tipicamente de origem
econômica, enquanto Roubo, Lesão, Homicídio, Pudor, e Arma, exprimem ação contra a
pessoa, evidenciando a violência pretendida para esta análise, em detrimento da violência
urbana, que também aprecia o aspecto econômico da ação. Também devido a similaridade
verificada no comportamento entre os diferentes somatórios dos AIE% (TAIs%, AIE-T%,
AIE-F% e a IVA), optou-se por estudar a IVA, objetivando, principalmente, eliminar a
interferência da população, e em segundo plano, pontuar a violência na adolescência, sem
contabilizar crimes contra o patrimônio, mas sim aqueles contra a pessoa.
148
a) b) c)
d) e) f)
Figura 4.2.5 – Dispersão das comarcas, com populações menores que 20 mil e maiores que 100 mil hab, quanto ao total de Atos Infracionais estudados (TAIs)
(a) e (d) , total de Atos Infracionais estudados proporcional (TAIs%) (b) e (e) e a intensidade de violência na adolescência (IVA) (c) e (f).
Cambuci
Cantagalo
Carmo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriaé
Mendes
Porciúncula
Rio ClaroRio das Flores
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0.18 0.20 0.22
População menor que 20 mil habitantes
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
TA
Is
r2 = 0.1195
Cambuci
Cantagalo
Carmo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriaé
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das Flores
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0.18 0.20 0.22
População menor que 20 mil habitantes
-50
0
50
100
150
200
250
300
TA
Is%
r2 = 0.0021
Cambuci
Cantagalo
Carmo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriaé
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das Flores
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0.18 0.20 0.22
População menor que 20 mil habitantes
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0019
Belford Roxo
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Maricá
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
QueimadosResende
São Gonçalo
São João de Meriti
Teresópolis
Volta Redonda
0 2 4 6 8 10 12
População maior que 100 mil habitantes
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
TA
Is
r2 = 0.5745
Araruama
Belford Roxo
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna/S.J.Ubá
Maricá
Nilópolis
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Queimados
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
Teresópolis
Volta Redonda
0 2 4 6 8 10 12
População maior que 100 mil habitantes
-20
0
20
40
60
80
100
120
TA
Is%
r2 = 0.0769
Araruama
Belford RoxoCampos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Maricá
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Queimados
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
Teresópolis
Volta Redonda
0 2 4 6 8 10 12
População maior que 100 mil habitantes
-10
0
10
20
30
40
50
60IV
A
r2 = 0.0359
4.2.2 – A Intensidade de Violência na Adolescência (IVA) e suas relações com as variáveis
estudadas.
A IVA tem correlação linear significativa e positiva apenas com uma das variáveis
estudadas (% de Área Rural), mas quando se aceita probabilidade de erro menor que 0,20
(p<0,20), ela também se correlaciona com o percentual de evangélicos na comarca, com o
percentual de pessoas sem religião e com o percentual de área vegetada, mas com estes
últimos a relação é inversa (Tabela 4.2.1).
Para um estudo pormenorizado das relações entre as variáveis de estudo e a IVA, as
oitenta comarcas foram divididas em três grupos: comarcas com população menor que 20 mil
habitantes (n=15); comarcas com população entre 20 mil habitantes e 100 mil habitantes
(n=41) e população maior que 100 mil habitantes (n=24).
4.2.2.1 – Intensidade de Violência na Adolescência e a dimensão demográfica
Quanto a dimensão demográfica, a influência da população já foi amplamente
discutida e detalhada na Seção 4.2.1, logo faremos aqui analises somente quanto as variáveis
desta dimensão ainda não analisadas.
Nas comarcas maiores, Maricá, Cabo Frio, Niterói e Resende os índices de violência
parecem alinhados em uma tendência linear. Cidades muito populosas, com grande proporção
de jovens, como S.J.de Meriti, Nilópolis e Campos são, proporcionalmente, menos violentas
que Resende, por exemplo (Figura 4.2.6c).
A relação da IVA com a porcentagem de jovens (Fig. 4.2.6), seria significativa nas
comarcas com populações medianas, mas não é, devido principalmente ao antagonismo entre
comarcas como Cardoso Moreira e São Francisco de Itabapoana, com pequenas IVA, mas
grande percentuais de jovens, enquanto Armação de Búzios, Itatiaia e Iguaba Grande, têm
grandes IVA e pequenas populações jovens (Fig. 4.2.6b). Em Búzios, Iguaba Grande e Rio
das Ostras, cidades turísticas, os royalties do petróleo não parecem ter fixado os jovens,
mostrando que desenvolvimento humano é tarefa multidisciplinar. Uma informação
importante é sobre Trajano de Morais (Fig. 4.2.6a), comarca pequena, com a maior
porcentagem de jovens entre todas as comarcas, e com IVA mediana. Políticas de prevenção
da violência urbana deviam privilegiar esta comarca e mais Sta. Maria Madalena, Sumidouro
e São Sebastião do Alto, na intenção de manter estes índices. Estas mesmas políticas, por
motivo antagônico, deviam intensificar ações de prevenção nas comarcas como Lajes do
14
Muriaé, Paulo de Frontin e Cantagalo, onde já houve êxodo de jovens, e são máximos os
valores de IVA.
a) b)
População < 20 mil hab
Cambuci
Carmo
Eng. P. de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das FloresSanta Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Trajano de Morais
15 16 17 18 19 20 21 22 23
Jovens%
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0062Cantagalo
Sumidouro
20 mil hab <População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Casimiro de Abreu
Conceição de Macabu
Iguaba Grande
Italva / Cardoso Moreira
ItaocaraItatiaia
Mangaratiba
Miracema
Natividade / Varre-Sai
Parati
Pinheiral
Pira
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
Rio das Ostras
São Pedro da Aldeia
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Jovens%
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0222
Silva Jardim
15
c) d)
Figura 4.2.6 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e o percentual de
jovens (Jovens%) nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b)
entre 20 mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as
comarcas (n=80).
A densidade demográfica quando confrontada com a IVA nos estratos populacionais
das 80 diferentes comarcas do ERJ, confirma o encontrado na correlação linear, ou melhor, no
conjunto das 80 comarcas não se percebe uma relação entre as variáveis. Contudo, entre as
comarcas com populações acima de 100 mil habitantes, a interação entre as variáveis mostra
uma interessante tendência inversa, onde Resende, Niterói, Belford Roxo, Nilópolis e São
João de Meriti deixam clara uma diminuição na IVA na medida que a DD vai aumentando.
Esta observação pode reforçar a teoria da vigilância, onde mais olhos repercutem em mais
População > 100 mil hab
Araruama
Barra MansaCabo Frio
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Itagua
Itaperuna / São José do UbáMacaé
MaricáNilópolis
Niterói
Petrópolis
Queimados
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
13 14 15 16 17 18 19
Jovens%
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0039
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Cantagalo
CarmoCasimiro de AbreuIguaba Grande
Itagua
Laje do Muria
Mangaratiba
MaricáMiguel Pereira
Miracema
Natividade / Varre-Sai
Porto Real / Quatis
Resende
Rio das Ostras
Santa Maria Madalena
São Francisco de Itabapoana
Silva Jardim
Trajano de Morais
12 14 16 18 20 22 24
Jovens%
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0028
16
vigias e consequentemente menos crimes, mas vai contra o consenso de que a violência
aumenta com as grandes densidades (Figura 4.2.7c).
Existe ainda a visualização de comarcas com densidade similares e IVA em extremos
totalmente opostos, como é o caso de Resende e Itaboraí / Tanguá. Este caso evidência que a
densidade demográfica não é um fator preponderante sobre os outros, mas sim mais uma
variável a contribuir.
a) b)
População < 20 mil hab
Cambuci
Cantagalo
Carmo
Eng. Paulo de Frontin
Laje do Muria
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das FloresSanta Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Trajano de Morais
0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0.18 0.20
DD
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0020
20 mil hab < População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Barra do Pira
Itaocara
JaperiParacambi
Pinheiral
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
São Fidélis
Seropédica
Silva Jardim
Três Rios / Areal / C. Levy G.
Valença
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4
DD
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0075
17
c) d)
Figura 4.2.7 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e Densidade
Demográfica (DD) nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b)
entre 20 mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as
comarcas (n=80).
A Área das comarcas é uma variável interessante, pois pode representar fonte de
recursos ou ao contrário, fonte de preocupações. Nas analises de dispersão entre a IVA e as
diferentes áreas das 80 comarcas de estudo, é visível uma pequena interação negativa entre as
variáveis, esta relação se faz notar nas comarcas menores que 100 mil (Figura 4.1.8a e b),
desaparece por completo nas comarcas maiores que 100 mil (Figura 4.1.8c), como também
não é percebida no conjunto das 80 comarcas, como já havia sido visto nas correlações
lineares entre as variáveis de estudo. Esta evidência expõe a possibilidade de jovens de
comarcas menos populosas e de áreas maiores não cederem as tentações da vida criminosa.
População > 100 mil hab
Araruama
Belford RoxoCampos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do Ubá
Nilópolis
Niterói
Nova Friburgo
Resende
São João de Meriti
-2 0 2 4 6 8 10 12 14 16
DD
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0180
80 Comarcas
Scatterplot (tab base disper 80 46v*80c)
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Belford RoxoCampos dos Goytacazes
Engenheiro Paulo de Frontin
Itaocara
Laje do Muria
Maca
Nilópolis
Niterói
Porciúncula
Resende
São Francisco de Itabapoana
São João de Meriti
Volta Redonda
-2 0 2 4 6 8 10 12 14 16
DD
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0081
18
a) b)
População < 20 mil hab
Cambuci
Cantagalo
Carmo
Eng. Paulo de Frontin
Laje do Muria
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das FloresSanta Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Trajano de Morais
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
Área
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0328
20 mil hab < População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Barra do Pira
Itaocara
JaperiParacambi
Paraíba do Sul
Pinheiral
Pira
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
São Fidélis
São Francisco de Itabapoana
Seropédica
Silva Jardim
Três Rios / Areal / C. Levy G.
Valença
-200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400
Área
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0515
19
c) d)
Figura 4.2.8 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e a Área nas
comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
4.2.2.2 – Intensidade de Violência na Adolescência e a dimensão natural.
O Índice Final de Conservação Ambiental (IFCA) foi adotado neste estudo como uma
das variáveis responsáveis por medir a qualidade socionatural das comarcas de estudo. Dentre
as comarcas menores, onde IFCA não passa de 5,5, Rio Claro e Santa Maria Madalena têm
alto IFCA e baixa a mediana IVA, o que sugere uma relação inversa não-linear (Fig. 4.2.9a)
População > 100 mil hab
Araruama
Belford RoxoCampos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do Ubá
Nilópolis
Niterói
Nova Friburgo
Resende
São João de Meriti
-500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
Área
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0000
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Belford RoxoCampos dos Goytacazes
Engenheiro Paulo de Frontin
Itaocara
Laje do Muria
Maca
Nilópolis
Niterói
Porciúncula
Resende
São Francisco de Itabapoana
São João de Meriti
Volta Redonda
-500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
Área
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0131
20
a) b)
População < 20 mil hab
CantagaloE.P Frontin
Laje do Muriaé
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das FloresSanta Maria Madalena
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5
I F C A
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.083
20 mil hab < População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Bom Jardim
Cachoeiras de Macacu
Guapimirim
Iguaba Grande
Miracema
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
Rio das Ostras
São Pedro da Aldeia
Silva Jardim
Três Rios / Areal / C. Levy G.
-1 0 1 2 3 4 5 6
I F C A
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0264
21
c) d)
Figura 4.2.9 – Dispersão do índice final de conservação ambiental (IFCA) e da intensidade de
violência na adolescência (IVA) nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes
(n=15), b) entre 20 mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e
d) todas as comarcas (n=80).
entre estas variáveis. A primeira comarca, Rio Claro, é vegetada com Mata Atlântica, e a
segunda é sede do PE Desengano. Cantagalo e Laje do Muriaé ajudam nesta relação inversa,
pois têm altas IVA e baixos IFCA. Nas comarcas medianas, onde estão os maiores IFCA (Fig.
4.2.9b), Cachoeiras de Macacu e Iguaba Grande têm os maiores índices, seguidas por Silva
Jardim e Guapimirim, mas as IVA destas comarcas não guardam relação com esta variável.
Nas grandes comarcas, cujos IFCA são semelhantes aos das comarcas pequenas (Fig. 4.2.9d),
Resende e Niterói, com altas IVA e grande IFCA, emparelham com Angra dos Reis,
Petrópolis e Nova Iguaçu, que também têm altos IFCA , mas, relativamente, baixas IVA.
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Araruama
Barra Mansa Cabo Frio
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do UbáMacaé
NiteróiQueimados
Resende
São João de Meriti
Teresópolis
-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
I F C A
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0252
80 Comarcas
Angra dos Reis
Armação dos Búzios
Bom Jardim
Cachoeiras de Macacu
Cambuci
Cantagalo
Casimiro de Abreu
Itaocara
Laje do Muria
Niterói
Porciúncula
Porto Real / Quatis
Resende
Rio das Ostras
-1 0 1 2 3 4 5 6
I F C A
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0000
22
O percentual de Área Vegetada das oitenta comarcas é uma das quatro variáveis com
associação linear significante relacionada à IVA, para probabilidades menores que 0,20
(Tabela 4.2.1). Esta relação inversamente proporcional sugere que, quanto maior a área
a) b)
c) d)
Figura 4.2.10 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e área Vegetada
nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
vegetada (Florestas ombrófilas densas, Vegetação secundária e Formações pioneiras), menor
a IVA. Nas comarcas pequenas (Fig. 4.2.10a), se existe relação inversa, ela é liderada pelas
comarcas de Sumidouro e Rio Claro, mas é prejudicada pelas comarcas de Paulo de Frontin, e
Cantagalo. Nas comarcas medianas (Fig. 4.2.10b), Paraty e Mangaratiba lideram a relação
inversa, porque têm muita área vegetada e baixa IVA, enquanto Porto Real/Quatis lidera
também, mas porque tem pouca vegetação, e alta IVA. Nas comarcas maiores (Fig. 4.2.10c),
Angra dos Reis, Nova Friburgo e Teresópolis têm muita vegetação, mas, enquanto a primeira
mantém a inversão porque tem baixa IVA, as duas últimas têm alta IVA. Disto se conclui que
População < 20 mil hab
Cambuci
Cantagalo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Porciúncula
Rio Claro
Rio das FloresSanta Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
10 20 30 40 50 60 70
Vegetada
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.028
20 mil hab < População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Guapimirim
Iguaba Grande
Itaocara
Mangaratiba
Miguel Pereira
Parati
Pinheiral
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
Santo Antônio de Pádua / Aperibé
São João da Barra
Silva Jardim
Três Rios / Areal / C. Levy G.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Vegetada
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0414
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Araruama
Barra Mansa
Itaboraí / Tanguá
Macaé
Magé
Niterói
Nova Friburgo
Nova Iguaçu / Mesquita
Queimados
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
Volta Redonda
-20 0 20 40 60 80 100
Vegetada
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0103
Teresóplois
80 Comarcas
Angra dos Reis
Armação dos Búzios
Eng. Paulo de Frontin
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do Ubá
Laje do Murié
Magé
Mangaratiba
Nova Friburgo
Porciúncula
Porto Real / Quatis
Resende
São João de Meriti
Sumidouro
Trajano de Morais
Três Rios / Areal / C. Levy G.
-20 0 20 40 60 80 100
Vegetada
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0268
23
Teresópolis é comarca violenta, estando classificada acima da média, em 33º lugar quanto a
sua IVA, mesmo quando se excluem da análise categorias de AIE como Furto e Tráfico, que
também são importantes nesta comarca.
A IVA tem dependência significativa com a variável Área Rural, para probabilidades
menores que 0,05 nas oitenta comarcas do estudo (Tabela 4.2.1). Esta relação se mantém
positiva nos três grupos de comarcas (Fig. 4.2.11), mas só é significativa nas comarcas
intermediárias (Fig. 4.2.11b). Nas comarcas menores, onde se espera maiores proporções de
área rural (pastagem + agrícola), Laje do Muriaé é a maior responsável pela relação – tem
muita área rural e muita violência. Em compensação, Paulo de Frontin e Cantagalo
prejudicam a relação porque têm muita violência e pouca área rural, e São Sebastião do Alto
faz o mesmo efeito, mas por motivo inverso: tem muita área rural e pouca violência.
a) b)
População < 20 mil hab
Cambuci
Cantagalo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das Flores
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
30 40 50 60 70 80 90
Rural
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.037
20 mil hab < População < 100 mil hab
Búzios
Arraial do Cabo
Casimiro de Abreu
Guapimirim
ItaocaraItatiaia
Japeri
Miguel Pereira
Miracema
Natividade / Varre-Sai
Paraíba do Sul
Pinheiral
Porto Real / Quatis
Santo Antônio de Pádua / Aperibé
São José do Vale do Rio Preto
Silva Jardim
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Rural
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0540
24
Figura 4.2.11 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e área Rural nas
comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
(Continua)
(Continuação)
c) d)
Figura 4.2.11 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e Rural nas
comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
A variável percentual de Área Urbana das oitenta comarcas é quase indiferente, com S.J.
Meriti, Nilópolis, e Niterói destacando-se da maioria (Fig. 4.2.12d). Este padrão repete-se nas
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Araruama
Barra Mansa
Campos dos Goytacazes
Itaboraí / Tanguá
Itaguaí
Itaperuna / São José do UbáMacaé
Maricá
Niterói Queimados
Resende
São João de Meriti
Teresópolis
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Rural
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0454
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Belford RoxoCampos dos Goytacazes
Cantagalo
Carmo
Engenheiro Paulo de Frontin
Itaocara
Itaperuna / São José do Ubá
Laje do Muria
Miguel Pereira
Niterói
Porto Real / Quatis
São João de Meriti
São José do Vale do Rio Preto
São Sebastião do Alto
Saquarema
Silva Jardim
Sumidouro
Trajano de Morais
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Rural
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0572
25
a) b)
Figura 4.2.12 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e área Urbana
nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
(Continua)
(Continuação)
População < 20 mil hab
Cantagalo
Duas Barras
E. P.Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das Flores
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6
Urbana
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0040
20 mil hab < População < 100 mil hab
Arraial do Cabo
Casimiro de Abreu Iguaba Grande
Itatiaia
JaperiPinheiral
Piraí
Porto Real / Quatis
Rio das Ostras
Saquarema
Seropédica
Silva Jardim
-5 0 5 10 15 20 25 30 35 40
Urbana
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0041
26
c) d)
Figura 4.2.12 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e área Urbana
nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
pequenas comarcas, onde Mendes sobressai como a mais urbanizada, mas com a IVA
relativamente baixa (Fig.4.2.12a). Nas comarcas medianas, Japeri e Iguaba Grande são as
maiores comarcas, ambas com IVA mediana. Finalmente, entre as maiores comarcas, Resende
tem a maior IVA, o que deixa S.J.Meriti, Nilópolis, São Gonçalo e Niterói em posições
intermediárias em relação a IVA. (Figura 4.2.12c).
4.2.2.3 – IVA e a dimensão socioeconômica.
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Araruama
CamposDuque de Caxias
Itaboraí / Tanguá
Macaé
Nilópolis
Niterói
Resende
São João de Meriti
Teresópolis
Volta Redonda
-20 0 20 40 60 80 100
Urbana
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0089
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Campos dos Goytacazes
Engenheiro Paulo de Frontin
Itaboraí / Tanguá
Laje do Muria
Nilópolis
Niterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Porciúncula
Porto Real / Quatis
São Gonçalo
São João de Meriti
São José do Vale do Rio Preto
Trajano de Morais
-20 0 20 40 60 80 100
Urbana
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0076
27
A Renda per capita, nas menores comarcas, onde seu valor mal chega a
R$300,00/hab.(Fig.4.2.13a), tem uma boa distribuição, tanto da renda, quanto de IVA, com
Laje do Muriaé mostrando renda per capita mínima e IVA máxima. Entre as comarcas de
população mediana o padrão é o mesmo, mas a faixa de renda aumenta para quase
R$400,00/hab (Figura 4.2.13b). No grupo, Miguel Pereira e Búzios estão muito bem situadas
quanto à renda per capita (Figura 4.2.13c), a primeira com baixa IVA e a segunda com alta.
Nas comarcas com maior população, a renda per capita varia entre R$182/hab e
R$400,00/hab, sem computar Niterói, que tem renda de R$809,00/hab. Esta é uma comarca
completamente discrepante, influindo na relação positiva por causa de seu alto valor de IVA
(Figura 4.2.13c).
a) b)
População < 20 mil hab
Carmo
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Santa Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
160 180 200 220 240 260 280 300 320
R pc
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0068
20 mil hab < População < 100 mil hab
Búzios
Barra do Piraí
Iguaba Grande
ItaocaraItatiaia
Japeri
Mangaratiba
Miguel Pereira
Miracema
Paraíba do Sul
Pinheiral
Porto Real / Quatis
Rio das Ostras
São Francisco de Itabapoana
Silva Jardim
Três Rios / Areal / C. Levy G.
140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360 380 400
R pc
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0230
28
c) d)
Figura 4.2.13 – Dispersão da Intensidade de violência na adolescência (IVA) e a renda per
capita nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e
100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas
(n=80).
A proporção da renda da comarca apropriada pelos 2/5 mais pobres da população (Dist
Renda), entre as comarcas menores (Figura 4.2.14a), Laje do Muriaé e Engenheiro Paulo de
Frontin, têm alta IVA e baixa Renda per capita, em compensação, apresentam boa
distribuição de renda aos mais pobres. No entanto, em São Sebastião do Alto e Duas Barras,
com a mesma distribuição de renda, não há registros de IVA; mas, Sumidouro, com baixa
distribuição de renda, também não tem registros de IVA.
Entre as comarcas medianas (Fig 4.2.14b), não há relação entre a IVA e a Dist Renda,
mas se pode registrar a baixa distribuição de Miguel Pereira, que tem também baixa IVA. No
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Belford Roxo
Itaboraí / Tanguá
NiteróiQueimados
Resende
São João de Meriti
Teresópolis
Volta Redonda
100 200 300 400 500 600 700 800 900
R pc
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.1522
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Cantagalo
Carmo
Japeri
Laje do Muria
Macaé
Niterói
Petrópolis
Porto Real / Quatis
Queimados
Rio das Ostras
Silva Jardim
Sumidouro
100 200 300 400 500 600 700 800 900
R pc
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0075
29
entanto, menor IVA que Miguel Pereira tem Carapebus, com a maior distribuição de renda
deste grupo e uma das menores IVA. Entre as comarcas com mais de 100mil habitantes (Fig.
4.2.14c), Niterói tem a pior distribuição de renda com a segunda maior IVA, enquanto S.J. de
Meriti e S. Gonçalo, com os melhores índices de distribuição de renda têm IVA dentro da
faixa das outras comarcas do grupo. Estas observações mostram que não se pode detectar
influencia determinante sobre a IVA deste tipo de distribuição de renda, que não ultrapassa
13%, nas oitenta comarcas estudadas (Tabela 4.1.10).
a) b)
População < 20 mil hab
Cambuci
Cantagalo Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Porciúncula
Rio Claro
Santa Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5
Dist Renda
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0242
20 mil hab < População < 100 mil hab
Búzios
Arraial do Cabo
Barra do Piraí
Carapebus / Quissamã
Casimiro de Abreu
Itatiaia
Mangaratiba
Miguel PereiraParacambi
Paty do Alferes
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
São José do Vale do Rio Preto
Silva Jardim
Vassouras
7 8 9 10 11 12 13
Dist. Renda
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80IV
A
r2 = 0.0331
30
c) d)
Figura 4.2.14– Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e da Distribuição
de Renda nas comarcas (Dist Renda). a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b)
entre 20 mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as
comarcas (n=80).
O percentual de crianças e adolescentes, na faixa etária de zero a 14 anos, com renda
domiciliar per capita, mensal, inferior à linha de pobreza - um quarto do salário mínimo, em
agosto de 2000, (Jovens Pobres) não tem índice de associação linear significante com a IVA
no conjunto das oitenta comarcas (Tabela 4.2.1 e Fig. 4.2.15d).
No grupo das comarcas pequenas, (Fig. 4.2.15a) Porciúncula, S. Sebastião do Alto e
Laje do Muriaé têm mais crianças com famílias pobres (cerca de 25% da população),
enquanto Mendes e Paulo de Frontin têm as menores taxas. Entretanto, esta última e Laje do
Muriaé, junto com Cantagalo, têm as piores taxas de IVA. Entre as comarcas medianas (Fig.
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Araruama
Cabo Frio
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do Ubá
Niterói Queimados
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
Teresópolis
6 7 8 9 10 11 12 13
Dist. Renda
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0647
80 Comarcas
Araruama
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Cabo Frio
Cantagalo
Carapebus / Quissamã
Casimiro de Abreu
Engenheiro Paulo de Frontin
Japeri
Laje do Muria
Miguel Pereira
Natividade / Varre-SaiNiterói
Paracambi
Porciúncula
Porto Real / Quatis
Trajano de Morais
6 7 8 9 10 11 12 13
Dist. Renda
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0181
31
4.2.15b), há mais de 25% de crianças com famílias pobres em Miracema e Silva Jardim, com
a) b)
População < 20 mil hab
Cantagalo
Carmo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Santa Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Trajano de Morais
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28
Jovens Pobres
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0258
20 mil hab < População < 100 mil hab
Búzios
Arraial do Cabo
Barra do Piraí
Casimiro de Abreu
ItaocaraItatiaia
Japeri
Miracema
Natividade / Varre-Sai
Paracambi
Paty do Alferes
Piraí
Porto Real / Quatis
Rio das Ostras
São Francisco de Itabapoana
Silva Jardim
6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34
Jovens Pobres
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0011
32
c) d)
Figura 4.2.15– Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e Jovens Pobres
nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
grandes IVA, assim como em Japeri, S.F. de Itabapoana e Paty do Alferes. A análise das
grandes comarcas (Fig. 4.2.15c) traz um resultado significativo, importante para os objetivos
deste estudo: nas comarcas com mais de 100mil habitantes, quanto maior a percentagem de
crianças em famílias pobres, maior a taxa IVA. Entretanto, esta informação se dilui, quando
se analisa o conjunto das oitenta comarcas, mas deve ser enfatizado, por isto mesmo, por ser o
estrato com mais urbanização, mais renda pc, maior IDHM, e maior violência.
O IDHM leva em consideração renda, educação e longevidade. A IVA não
demonstrou significância na correlação linear com esta variável (Tabela 4.2.1 e Fig. 4.2.16d)
nas oitenta comarcas. É oportuno lembrar a forte correlação do IDHM com a renda per capita,
População > 100 mil hab
IVA = 34.4199-1.0103*x
Angra dos Reis
Araruama
Belford Roxo
Itagua
Itaperuna / São José do UbáMaca
Niterói
Petrópolis
Queimados
Resende
São Gonçalo
São João de Meriti
Teresópolis
Volta Redonda
6 8 10 12 14 16 18 20 22
Jovens Pobres
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.1372
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Cantagalo
Carmo
Engenheiro Paulo de Frontin
Japeri
Laje do Muria
Miracema
Niterói
Nova Friburgo
PetrópolisPira
Porciúncula
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
São Francisco de Itabapoana
São José do Vale do Rio Preto
Sumidouro
Vassouras
6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34
Jovens Pobres
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0029
33
a) b)
População < 20 mil hab
Carmo
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Santa Maria Madalena
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
0.70 0.71 0.72 0.73 0.74 0.75 0.76 0.77 0.78 0.79
IDHM
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0926
20 mil hab < População < 100 mil hab
Arraial do Cabo
Iguaba Grande
ItaocaraItatiaiaMiracema
Natividade / Varre-Sai
Paracambi
Pinheiral
Porto Real / Quatis
São Francisco de Itabapoana
São João da Barra
Silva Jardim
Três Rios / Areal / C. Levy G.
0.68 0.70 0.72 0.74 0.76 0.78 0.80 0.82
IDHM
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0316
34
c) d)
Figura 4.2.16– Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e do índice de
desenvolvimento humano municipal (IDHM) nas comarcas. a) com população inferior a 20
mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil
habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
o que se evidencia até no grupo das pequenas comarcas (Fig. 4.2.16a), onde a Renda pc é
menor. Mas, o IDHM é maior nas comarcas mais ricas do grupo, a saber, Mendes, Paulo de
Frontin e Carmo. Nas comarcas medianas (Fig. 4.2.16b) a relação do IDHM com a IVA se
dilui, mas reaparece ainda mais significativa nas maiores comarcas, explicando 18% das
variações da IVA, embora por influência marcante de Niterói.
A porcentagem de indivíduos que se declara evangélico nas oitenta comarcas (Fig.
4.2.17d) apresenta associação linear significante e negativa com a IVA, para probabilidades
menores que 0,20 (p<0,20). Entretanto, nas comarcas menores e nas medianas mesmo esta
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Belford Roxo
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do UbáMacaé
NiteróiQueimados
Resende
São João de Meriti
Teresópolis
0.70 0.72 0.74 0.76 0.78 0.80 0.82 0.84 0.86 0.88 0.90
IDHM
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.1783
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Campos dos Goytacazes
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muria
Niterói
Petrópolis
Porto Real / Quatis
São José do Vale do Rio Preto
São Sebastião do Alto
Silva Jardim
Volta Redonda
0.66 0.68 0.70 0.72 0.74 0.76 0.78 0.80 0.82 0.84 0.86 0.88 0.90
IDHM
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0128
35
a) b)
População < 20 mil hab
Cantagalo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das Flores
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24% 26%
Evangélico
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0004
20 mil hab < População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Bom Jardim
Cordeiro / Macuco
Iguaba Grande
Italva / Cardoso Moreira
ItaocaraMiracema
Paracambi
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
São João da Barra
São José do Vale do Rio Preto
Silva Jardim
6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24% 26% 28% 30% 32%
Evangélico
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0132
36
c) d)
Figura 4.2.17– Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e Evangélicos
nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
fraca relação não se confirma (Fig. 4.2.17 a e b); pode-se, portanto, supor que é das grandes
comarcas (Fig. 4.2.17c) a responsabilidade pela relação. Isto significaria, então, que a IVA
diminui com o aumento da proporção de evangélicos e que isto aconteceria nas grandes
aglomerações urbanas.
A relação da IVA com o percentual de indivíduos que se declaram sem Religião nas
comarcas é um pouco diferente da relação com Evangélicos. No conjunto das oitenta
comarcas (Fig. 4.2.18d) a relação também só se evidencia para probabilidade menor que 0,20,
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Araruama
Belford Roxo
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do Ubá
Maricá
Niterói
Nova Friburgo
Queimados
Resende
São João de Meriti
Teresópolis
12% 14% 16% 18% 20% 22% 24% 26% 28% 30%
Evangélico
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0671
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Campos dos Goytacazes
Cantagalo Engenheiro Paulo de Frontin
Itaboraí / Tanguá
Laje do Muria
Niterói
Paracambi
Paty do Alferes
Porciúncula
Porto Real / Quatis
Queimados
Rio Claro
Silva Jardim
ValençaVolta Redonda
6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24% 26% 28% 30% 32%
Evangélico
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0329
37
a) b)
População < 20 mil hab
Cambuci
Cantagalo Engenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio Claro
Rio das Flores
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20%
Sem Relig
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.070
20 mil hab < População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Arraial do Cabo
Cachoeiras de Macacu
Iguaba Grande
Italva / Cardoso Moreira
ItaocaraItatiaia
Natividade / Varre-Sai
Paraíba do Sul
Porto Real / Quatis
Rio Bonito
Rio das Ostras
Silva Jardim
0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24% 26% 28% 30%
Sem Relig
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0246
38
c) d)
Figura 4.2.18 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e indivíduos sem
Religião (Sem Relig) nas comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b)
entre 20 mil e 100 mil habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as
comarcas (n=80).
mas isto acontece por que o conjunto maior mescla as relações dos três estratos
populacionais. Nas comarcas com população menor que 20 mil habitantes, e nas
intermediárias não se nota a relação, que poderia ser inversa nas comarcas pequenas, não
fosse a influência de Paulo de Frontin, Cambuci e Trajano de Morais (Fig. 4.2.18a). Mas esta
tendência é significativamente inversa nas comarcas com mais de 100mil habitantes, também
para p<0,20 (Fig.4.2.18c). Pode-se, então, supor, sem muita liberdade de interpretação, que
declarar-se sem religião é opção importante na definição do perfil do menor em conflito com
a lei.
População > 100 mil hab
Angra dos Reis
Araruama
Barra MansaBelford Roxo
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do UbáMacaé
Niterói
Petrópolis
Queimados
Resende
São João de Meriti
Teresópolis
4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24% 26%
Sem Relig
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0880
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Cachoeiras de Macacu
Cambuci
Campos dos Goytacazes
Cantagalo
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Itaboraí / TanguáItalva / Cardoso Moreira
Laje do Muria
Macaé
Miracema
Natividade / Varre-Sai
Porto Real / Quatis
Queimados
Silva Jardim
Trajano de Morais
Valença
0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24% 26% 28% 30%
Sem Relig
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0232
39
A porcentagem de católicos, tem relação positiva com a IVA somente nas grandes
a) b)
População < 20 mil hab
CantagaloEngenheiro Paulo de Frontin
Laje do Muriae
Mendes
Porciúncula
Rio das FloresSanta Maria Madalena
São Sebastião do Alto
Sapucaia
Sumidouro
Trajano de Morais
0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85
Católico
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0005
20 mil hab <População < 100 mil hab
Armação dos Búzios
Barra do Pira
Bom Jardim
Casimiro de Abreu
Guapimirim
ItaocaraItatiaia
Japeri
Miguel Pereira
Miracema
Natividade / Varre-Sai
Pinheiral
Porto Real / Quatis
Rio das Ostras
S. Franc.Itabapoana
São João da Barra
Seropédica
Silva Jardim
Valença
0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
Católico
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
IVA
r2 = 0.0008
40
c) d)
Figura 4.2.19 – Dispersão da intensidade de violência na adolescência (IVA) e Católicos nas
comarcas. a) com população inferior a 20 mil habitantes (n=15), b) entre 20 mil e 100 mil
habitantes (n=41), c) superior a 100 mil habitantes (n=24) e d) todas as comarcas (n=80).
comarcas, embora praticamente imperceptível. No entanto, este resultado, ao invés de apontar
uma tendência de comarcas mais católicas terem grandes IVA, mostra a estreita
autocorrelação entre ser católico e as outras variáveis sócio-econômicas analisadas. Declarar-
se católico, é pertencer à maioria; observa-se aqui a presença do católico “de censo”, uma
informação que perde valor, à medida que não expressa convicção religiosa, mas sim cultural
(Figura 4.2.19).
Esta análise binária e empírica das variáveis em estudo, com influências contraditórias,
dependendo da escala populacional estudada, permitiu definir relações importantes, que serão
investigadas de forma multivariada no próximo item do capítulo.
População > 100 mil hab
Cabo Frio
Campos dos GoytacazesDuque de Caxias
Itaboraí / Tanguá
Maca
Niterói
Nova Friburgo
Nova Iguaçu / MesquitaPetrópolis
Queimados
Resende
Teresópolis
Volta Redonda
0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70
Católico
-10
0
10
20
30
40
50
60
IVA
r2 = 0.0880
80 Comarcas
Armação dos Búzios
Cantagalo
Casimiro de Abreu
Cordeiro / Macuco
Duas Barras
Engenheiro Paulo de Frontin
Itaboraí / Tanguá
Itaperuna / São José do Ubá
Itatiaia
Japeri
Laje do Muria
Miracema
Natividade / Varre-SaiNiterói
Nova Iguaçu / Mesquita
Porciúncula
Porto Real / Quatis
Santa Maria MadalenaSão Gonçalo
Silva Jardim
Sumidouro
0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
Católico
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
IVA
r2 = 0.0318
41
4.3 – Análises multivariadas.
4.3.1 – Regressão linear múltipla.
Como visto nos itens anteriores, desde as análises exploratórias (item 4.1) e as
relações entre variáveis (item 4.2), não é de se esperar que funções lineares simples
expliquem a incidência dos AIE. Entretanto, diversas relações binárias importantes foram
identificadas entre algumas variáveis e a IVA, quando se estratificou o conjunto das comarcas
entre pequenas, medianas e grandes, segundo a população fosse menor que 20mil habitantes,
entre 20mil e 100mil, ou maior que 100mil habitantes. Assim, este item 4.3.1 pretendeu
investigar relações lineares múltiplas que melhorem a explicação da incidência de AIE nas
oitenta comarcas estudadas.
Tabela 4.3.1 – Sumário de regressão linear múltipla entre as variáveis dependentes e
explicativas, nas oitenta comarcas do Estado do Rio de Janeiro. VARIÁVEIS
INTERCEPÇÃO COEFICIENTES r2
ajustado¹
DEPENDENTE EXPLICATIVAS
TAIs População -200,7 0,00 0,840
R pc 0,32
Jovens% 6,64
DD -0,01 Urbana 1,51
TAIs% Rural -18,3¹ 0,56 0,079
AIs-TF População -109,5 0,00 0,857
R pc 0,19
IVA Rural -77,7(2)
0,22 0,068
1 – Somente listadas as variáveis significativamente explicativas (p<0,05) entre as seguintes opções. Fontes IBGE, IPEA, Fundação CIDE e
TJRJ. 2 – O coeficiente não é estatisticamente diferente de zero.
A tabela 4.3.1 mostra que, para explicar os AIE, boas explicações são lideradas pela
População da comarca, e suas correlatas, a Densidade Demográfica e área Urbana, mas a R pc
e Jovens%, são mais importantes que as duas últimas. Estas são variáveis significativas nas
maiores comarcas, como se viu nos itens anteriores. Quando se analisa o AIE-TF, permanece
a importância da População e da Renda pc, que explicam mais de 80% das variações na
quantidade de AIs. Entretanto, estes efeitos se anulam quando se analisa a intensidade de
violência, e, entre todas as variáveis candidatas, somente a variável Rural serve para explicar
não mais que 8% das variações nos índices, com coeficientes lineares estatisticamente nulos.
4.3.1 – Análise dos Componentes Principais (PCA).
42
A matriz de correlação entre os dados brutos (Tabela 4.3.2), que será usada como base
para o PCA, mostra os jovens de 10 a 19 anos morando em comarcas com maiores áreas, onde
a densidade demográfica aumenta com a urbanização, o IDHM, a religiosidade
(e sua ausência declarada), e onde a renda auferida pelos 40% mais pobres
(Dist renda) também é maior. Estes jovens estão muito significativamente relacionados
com as crianças de zero a 14 anos cujas famílias vivem abaixo da linha de pobreza.
Tabela 4.3.2 – Matriz de correlação linear utilizada como base para o PCA, entre os Atos
Infracionais estudados (AIE) e as variáveis demográficas, Socioeconômicas, e Naturais. n=80;
se r>0,22, então p<0,05; se r>0,18 então p<0,10 e se r>0,14 então p<0,20.
Onde cresce a percentagem de jovens, também diminui a renda per capita, o IDHM e o IFCA.
A significativa correlação com o percentual de área rural nas comarcas mostra-se, também, na
relação com o AIE%, a única variável ambiental que com eles se relaciona a p<0,05.
Aceitando p<0,20, o percentual de área vegetada (floresta ombrófila, vegetação secundária e
formação pioneira) tem correlação com a IVA, ou ainda, com AIE-F%.
A primeira etapa da PCA é identificar quantos eixos (fatores) podem melhor explicar
as variações no sistema, considerando as 18 opções de variáveis que se está analisando
(Tabela 4.3.2). De acordo com a Figura 4.3.1, devemos utilizar no máximo 5 ou 6 eixos, pois,
além desses, somente será adicionado ruído à explicação. Além deste critério, temos somente
os 6 primeiros fatores com eigenvalues maiores que 1.
Variáveis ÁreaPopu
laçãoDD
Jovens
%
Dist
Renda
Jovens
PobresR pc IDHM
Evan-
gélico
Sem
ReligUrbana IFCA
Vege
tadaRural
TAIs
%IVA
AIE-
T%
AIE-
F%
Área 1,00
Popu lação 0,08 1,00
DD -0,24 0,50 1,00
Jovens% 0,23 -0,12 0,00 1,00
Dist Renda -0,14 0,05 0,22 0,10 1,00
Jovens Pobres 0,17 -0,14 -0,12 0,49 -0,04 1,00
R pc -0,06 0,18 0,10 -0,45 -0,41 -0,67 1,00
IDHM -0,10 0,24 0,18 -0,55 -0,18 -0,78 0,84 1,00
Evangelico -0,07 0,25 0,28 0,08 0,02 0,10 -0,12 -0,09 1,00
Sem Relig -0,03 0,32 0,30 -0,07 -0,01 0,14 -0,06 -0,08 0,79 1,00
Urbana -0,31 0,58 0,94 -0,14 0,17 -0,11 0,15 0,22 0,32 0,40 1,00
IFCA 0,15 0,22 -0,04 -0,34 -0,15 -0,15 0,35 0,30 0,10 0,23 0,03 1,00
Vegetada 0,09 0,04 -0,15 -0,10 -0,15 -0,22 0,26 0,15 -0,01 0,15 -0,19 0,38 1,00
Rural 0,16 -0,44 -0,46 0,27 -0,01 0,29 -0,31 -0,28 -0,22 -0,39 -0,47 -0,37 -0,70
TAIs% -0,03 -0,19 -0,14 0,12 -0,01 0,16 0,00 -0,04 -0,19 -0,13 -0,17 0,02 -0,13 0,28 1,00
IVA -0,11 -0,14 -0,09 0,05 0,06 -0,03 0,09 0,11 -0,18 -0,15 -0,09 0,01 -0,16 0,24 0,88 1,00
AIE-T% -0,04 -0,21 -0,16 0,13 0,01 0,16 -0,02 -0,05 -0,17 -0,10 -0,18 0,03 -0,13 0,27 0,98 0,88 1,00
AIE-F% -0,08 -0,12 -0,09 0,05 0,01 0,02 0,09 0,07 -0,21 -0,18 -0,09 0,00 -0,15 0,25 0,92 0,94 0,85 1,00
43
Figura 4.3.1 – Gráfico dos valores Eigenvalue correspondentes aos fatores de explicação.
Para confirmar a viabilidade de usar 5 ou 6 fatores, foram analisados os pesos de todos
os fatores, sem girar os 18 eixos. Resultou que os fatores 6 e 7 explicaram só uma variável, e
o fator 7 explicou a variável Jovens Pobres, que já havia sido considerada no fator 5. Portanto,
optou-se, a priori, por 5 fatores, como se vê nos próximos resultados.
A variância explicada (Tabela 4.3.3), mostra que, com 5 fatores explica-se 76% das
variações totais do sistema de 18 variáveis nas oitenta comarcas.
Tabela 4.3.3 – Percentual de explicação dos fatores.
Os pesos dos fatores podem ser interpretados como correlações entre os fatores e as
variáveis. Verifica-se, quando não se faz a rotação dos eixos, a existência de muitas variáveis
representadas em mais de um eixo, o que mostra pouca discriminação entre eles. Assim, foi
tentada a rotação varimax simples, cuja discriminação de eixos melhorou sensivelmente
(Tabela 4.3.4). A Rotação varimax normalizada não mudou conceitualmente a distribuição
dos eixos. Isto pode significar que as 18 variáveis não necessitavam de padronização (já que
estavam, em sua maioria, intensivas em dimensão, à exceção de área e população).
Plot of Eigenvalues
#1
#2
#3
#4
#5 #6#7
#8#9 #10
Number of Eigenvalues
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
Valu
e
Eigenvalues
Extraction: Principal components
Value
Eigenvalue % Total
variance
Cumulative
Eigenvalue
Cumulative
%
1
2
3
4
5
4.569 25.38 4.57 25.38
3.433 19.07 8.00 44.46
2.676 14.87 10.68 59.33
1.829 10.16 12.51 69.49
1.166 6.48 13.67 75.97
44
Tabela 4.3.4 – Pesos dos cinco Fatores de explicação e as variáveis correspondentes, com
rotação Varimax simples.
Células em itálico possuem os valores representativos para cada fator.
Interpretando os resultados da Tabela 4.3.4, tem-se o eixo F1 representando sozinho, e
somente, os diferentes somatórios dos AIE%. Pode-se, nomeá-lo, portanto, como o eixo da
“Violência”, que explica, como principal componente, 21% das variações no sistema
analisado.
O segundo componente mais importante do sistema são os jovens, todos os da faixa
etária entre 10 e 19 anos e as crianças de 0 a 14 anos que vivem em lares muito pobres. Estes
fatores têm sinais antagônicos aos das outras duas variáveis de natureza econômica, a R pc e o
IDHM, que são, neste fator, também importantes. Invocar a natureza econômica de IDHM é
uma licença que, neste trabalho, e, portanto no contexto da análise, verificou-se
quantitativamente, e se confirma aqui.
O terceiro componente mostra a importância das urbes no sistema analisado: Urbana,
DD, População, e Religiosidade, nesta ordem, todas no mesmo lado do eixo, se agrupam para
explicar mais 18% das variações no sistema.
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5
Área -0,099 -0,122 0,309 0,033 0,553
Popu lação -0,132 0,191 -0,636 -0,104 0,212
DD -0,076 0,097 -0,879 0,048 -0,184
Jovens% 0,078 -0,651 0,063 0,172 0,042
Dist Renda 0,028 -0,308 -0,245 -0,054 -0,650
Jovens Pobres 0,084 -0,807 0,045 0,144 0,249
R pc 0,054 0,893 -0,033 -0,138 0,188
IDHM 0,036 0,925 -0,133 -0,064 0,030
Evangelico -0,137 -0,275 -0,569 -0,157 0,434
Sem Relig -0,071 -0,238 -0,600 -0,357 0,454
Urbana -0,080 0,155 -0,929 0,047 -0,112
IFCA 0,077 0,303 -0,028 -0,550 0,391
Vegetada -0,113 0,119 0,207 -0,906 0,026
Rural 0,200 -0,222 0,437 0,778 0,079
TAIs% 0,973 -0,060 0,091 0,047 0,027
IVA 0,952 0,082 0,024 0,079 -0,077
AIE-T% 0,958 -0,084 0,094 0,031 0,026
AIE-F% 0,954 0,071 0,038 0,089 -0,044
Expl.Var 3,823 3,219 3,159 1,991 1,482
Prp.Totl 0,212 0,179 0,176 0,111 0,082
(Varimax raw) Extraction: Principal components
(Marked loadings are >,500000)Variáveis
45
O quarto componente agrupa como explicativas as variáveis da dimensão natural:
Vegetada (floresta ombrófila, vegetação secundária e formação pioneira) e IFCA, com sinais
antagônicos e Rural, como esperado.
No eixo F5, o que resta, nota-se a coerência do sinal negativo na Dist Renda com
outras variáveis de outros eixos.
Quando as variáveis são apresentadas como projeções dos dois principais eixos,
segundo os resultados obtidos pela rotação varimax (Figura 4.3.2), sobressai a distância das
variáveis representativas dos AIE%, a violência. Separadas das outras variáveis, têm sinal
Figura 4.3.2 – Dispersão das variáveis segundo os eixos dos fatores 1 e 2 formados pelo PCA.
antagônico para a IVA. População e Densidade Demográfica estão muito juntas de Vegetada
e Urbana. Também estão grupadas as variáveis que representam Jovens% e Jovens Pobres.
Religiosidade forma um grupo à parte. Renda, ligada a IDHM, mostra mais uma vez que este
último, aqui, privilegia riqueza, e não, propriamente Desenvolvimento Humano.
Quando se faz a projeção das comarcas nos dois eixos principais, passando uma linha
imaginária pela origem dos dois eixos, e continuando a associar o componente F1 com a
Peso das Variáveis, Fator 1 vs. Fator 2
Rotação: Varimax simples
Extração: Componentes Principais
Área
Jovens
Dist Renda
Jovens Pobres
IDHM
Sem Relig
IFCA
Vegetada
Rural
TAIs%
IVA
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2
Fator 1
-1.0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Fato
r 2
AIE-T%
AIE-F%DDUrbana
População
Evangélico
R pc
46
violência, e o componente F2 com juventude e riqueza, pode-se identificar a posição das
comarcas no espaço do sistema (Fig. 4.3.3).
Inicialmente, nota-se a posição de Niterói e Laje do Muriaé, isoladas do conjunto:
Niterói rica e violenta, Muriaé, violenta, mas pobre. Depois, identificam-se exemplos mais
Figura 4.3.3 – Dispersão das comarcas segundo os eixos dos fatores 1 e 2 formados pelo PCA.
marcantes de grupos de comarcas: Comarcas positivas nos dois eixos são mais ricas e
violentas: Niterói, Iguaba Grande, Rio das Ostras, Armação dos Búzios, Itatiaia, Teresópolis,
Três Rios, Carmo, Itaocara, Porto Real e Casimiro de Abreu. Estas interpretações corroboram
o que já foi visto nos itens anteriores, principalmente na análise exploratória. Comarcas
positivas em F2 e negativas em F1, representariam o campo de comarcas ricas e menos
Angra
Araruama
Búzios
B. Roxo
Bom Jardim
MacacuCantagalo
CarmoCordeiro
Duas Barras
D.Caxias
Paulo de Frontin
Guapimirim
Iguaba Grande
Itaboraí
Itaguaí
Italva
ItaperunaMuriaé
MacaéMangaratiba
Miracema
Natividade
Nilópolis
Niterói
N. Friburgo
Petrópolis
Porciúncula
Resende
Rio Bonito
Rio das Ostras
Sta M. Madalena
S. F.Itabapoana
S. Gonçalo
S. J.Barra
S.J.Meriti
S. Pedro da Aldeia
S.Sebastião do Alto
Sapucaia
Seropédica
Silva Jardim
SumidouroTrajano de Morais
Vassouras
V.Redonda
-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
FACTOR1
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
FA
CT
OR
2
47
violentas: Petrópolis, Mangaratiba, Miguel Pereira, Maricá. Comarcas como Macaé e Nova
Friburgo estão no limite entre os dois grupos. Comarcas positivas em F1 e negativas em F2
estão no campo que representaria as comarcas pobres e violentas: Laje do Muriaé. Silva
Jardim, Cantagalo, Porciúncula, Miracema e Paulo de Frontin.
Tem-se também exemplos de comarcas negativas em F2 e F1, (pobres e menos
violentas): São Francisco de Itabapoana, Paty do Alferes, Sumidouro e Itaboraí.
5 – Conclusões e Considerações Finais.
A intensidade de violência na adolescência, assim como a socionatureza, tem suas
raízes no processo ambiental, no qual a sociedade e a natureza são inseparáveis, socialmente
produzidas e transformáveis. Neste processo, a sociabilidade violenta se distribui por todo o
espaço, mas é absorvida de formas diferentes, no entanto, a proteção e a segurança são
hierarquizadas. A desigualdade social, a pobreza, as perdas de referenciais éticos, a
impessoalidade, o individualismo, a rotulagem e a espiral da desordem, são algumas das
causas teoricamente apresentadas para criminalidade, principalmente entre os jovens e
consequentemente para a violência praticada por estes. Neste trabalho, a violência e o crime,
perpetrados por jovens, foram colocados lado a lado e correlacionados com uma série de
indicadores, na expectativa de encontrar evidências, que comprovem as teorias, e quem sabe,
a importância da qualidade socionatural no sistema.
Os indicadores sociais para a violência foram divididos em três dimensões principais:
demográfica, socioeconômica e natural. Para as duas primeiras foram listadas uma série de
variáveis sensíveis à criminalidade, entre elas: a desigualdade social, a pobreza, a densidade
demográfica. Já a dimensão natural tem seu processo estrutural fundamentado na carência até
de funções sociais da natureza, que não suprem determinadas necessidades humanas
culminando no uso da violência como alternativa. Isto posto, temos a hipótese de que “a
intensidade de violência na adolescência é menor em áreas de melhor qualidade socionatural”.
Justificando a hipótese Dubar (2007) afirma na teoria da transmissão que a pobreza do
meio ambiente pode ser capaz de suprimir a distração necessária aos jovens, que então,
levados pela desocupação, ingressam na busca de uma vida mais excitante.” Vemos ainda a
confirmação, em parte, deste pressuposto em Silva (2008), onde os artigos comentam a
possibilidade de adesão de jovens ao crime pelo simples fato da busca de aventuras, o mesmo
48
ocorrendo em Velho e Alvito (1996). Só que estes últimos não atribuem causa a este fato. Foi
ainda verificada a existência de pesquisa que embora apresente parte da fundamentação
teórica diferente da aqui adotada, constatou variações proporcionais, entre o crime e a
vegetação, sendo esta inversamente proporcional ao crime (KUO e SULLIVAN, 2001).
A partir deste ponto, com os processos sociais e os indicadores devidamente
fundamentados e definidos, teve início o processo investigativo próprio, onde os Atos
Infracionais (AIs) foram colocados em termos quantitativos e consecutivamente selecionados.
Os Atos Infracionais Estudados (AIE) cometidos durante o período de janeiro de 2007 a
janeiro de 2008 (treze meses), em 80 comarcas do Estado do Rio de Janeiro, contabilizaram
um total de sete diferentes categorias, e as três dimensões resultaram em quinze variáveis
socioambientais. Nesta fase os dados foram padronizados, organizados, categorizados e
correlacionados, algumas variáveis foram mescladas, como a população e o número de AIE,
outras foram suprimidas durante o desenvolvimento da análise. Ao final da análise binária e
empírica, verificou-se que as variáveis apresentavam influências contraditórias, dependendo
da escala populacional estudada, permitindo definir relações importantes, mas precárias,
passando-se, então, para a investigação multivariada. Dando prosseguimento, com a utilização
dos instrumentos e técnicas metodologicamente indicadas para este tipo de pesquisa, dentro
do horizonte determinado pelas variáveis selecionadas, foi possível chegar a conclusões tanto
quanto a hipótese discutida, quanto à questão de como os diferentes níveis de conservação
ambiental e outras características do meio ambiente (universo de interações) se correlacionam
com o cometimento do Ato Infracional, nas 80 comarcas de estudo.
As sete categorias dos AIE foram trabalhadas na intenção de melhor analisar os dados
durante o transcorrer do trabalho, resultando em um total de 26 variáveis (Tabela 3.2.8). Os
AIE foram analisados quanto a sua quantidade e também de acordo com a proporcionalidade
desta nas populações das comarcas (AIE%). Para um estudo pormenorizado das relações entre
as variáveis de estudo e a Intensidade de Violência na Adolescência (IVA), as oitenta
comarcas foram divididas em três grupos: comarcas com população menor que 20 mil
habitantes (pequena população); comarcas com população entre 20 mil habitantes e 100 mil
habitantes (média população) e população maior que 100 mil habitantes (grande população).
Foi observado que as sete comarcas mais populosas concentram 50% da população
total do grupo das 80 comarcas e não coincidentemente, cinco destas: Niterói, São Gonçalo,
Duque de Caxias, Campos dos Goitacazes e Nova Iguaçu/Mesquita são as comarcas com
maiores números de AIE, 36% do total. Este fato exemplifica o resultado encontrado da
influência da população sobre a quantidade de AIE, influência esta, que contamina os dados
49
tornando-os inconvenientes. Por outro lado, o estudo mostrou que a intensidade dos AIE
(AIE%) apresenta independência da influência populacional, demonstrando sua
disponibilidade para partilhar explicações com outras variáveis, e a possibilidade de sua
apropriação, como exposto pela comarca de Nova Iguaçu/Mesquita, que embora possua a
maior população do grupo está colocada em 58º lugar quanto a IVA. A influência positiva da
população no número de AIE torna-se negativa, quando se considera o AIE%. Portanto, a
tendência intrínseca à criminalidade na juventude diminui quando a população aumenta, ou a
violência individual se dilui, nas aglomerações urbanas.
São João de Meriti e Nilópolis são as comarcas mais densamente povoadas e suas IVA
são baixas, respectivamente 57ª e 52ª colocadas. As comarcas mais densamente povoadas são
as mesmas que possuem maior população, com exceção de Campos do Goitacazes. Nestas
áreas temos uma menor proporção de Lesões e Furtos. Esta tendência parece ser a repetição
do resultado encontrado na correlação da variável população. Entre as comarcas com
populações acima de 100 mil habitantes, a interação entre as variáveis mostra uma
interessante tendência inversa, onde Resende, Niterói, Belford Roxo, Nilópolis e São João de
Meriti deixam clara uma diminuição na IVA na medida que a densidade populacional vai
aumentando. Esta observação pode reforçar a teoria da vigilância, onde para Jane Jacobs17
(1961, apud Kuo e Sullivan, 2001) mais olhos repercutem em mais vigias e consequentemente
menos crimes, mas vai contra o consenso de que a violência aumenta nas grandes
aglomerações populacionais. Existe ainda a visualização de comarcas com densidades
similares e IVA em extremos totalmente opostos, como é o caso de Resende e
Itaboraí/Tanguá. Este caso evidencia que a densidade demográfica é mais um fator entre
tantos outros a contribuir.
As comarcas com maior percentual de jovens não ultrapassam os 45 mil habitantes,
sendo que três destas têm menos que 20 mil hab. Entre as comarcas com mais jovens, Duas
Barras se destaca positivamente, e Santa Maria Madalena, com IVA em 41º lugar,
negativamente, pois ambas possuem populações bem semelhantes sugerindo algo que
influencia na adesão de jovens à criminalidades nesta última. Já Trajano de Morais, no 13º
lugar, tem IVA preocupante, já que possui uma das maiores populações relativas de jovens,
demonstrando a necessidade urgente de políticas que os amparem. As cinco comarcas com
menores percentuais de jovens na população estão localizadas no litoral: Iguaba Grande,
Armação de búzios, Maricá, Rio das ostras e Cabo Frio. Búzios tem a segunda menor
17
Jacobs, J. (1961). The death and life of great American cities. New York: Random House.
50
proporção de população jovem, e ainda assim a quinta maior IVA. Talvez o rico turismo da
área e o convívio entre realidades contrastantes – desigualdade social – façam com que a IVA
seja tão marcante nesta comarca, apesar de sua pequena população de jovens. Os homicídios
(Homicídio%) e os roubos (Roubo%), proporcionais a população e praticados por jovens
assumem valores menores onde se tem maior percentual de jovens; em contrapartida, com o
percentual destes, aumenta a proporção de furtos (Furto%), de lesões (Lesão%) e crimes
contra os costumes (Pudor%), cometidos por crianças e adolescentes. Este resultado aponta
para a possível preferência do jovem ao cometer um AI, priorizando estes últimos em
detrimento daqueles. As políticas públicas deviam intensificar ações de prevenção nas
comarcas como Búzios, Lajes do Muriaé, Paulo de Frontin e Cantagalo, onde já houve êxodo
de jovens, e são máximos os valores de IVA.
A comarca de Niterói tem a maior Renda pc (R pc) do grupo; Petrópolis tem R pc
equivalente a 49% da niteroiense, seguida de Macaé, Miguel Pereira e Armação dos Búzios.
As menores R pc estão nas comarcas de São João da Barra, São Sebastião do Alto, Japeri e
São Francisco de Itabapoana. Laje do Muriaé tem o maior índice de violência do grupo
estudado e a terceira menor R pc, confirmando teorias econômicas para a criminalidade;
contudo, a comarca de São Sebastião do Alto, com a quarta pior R pc, é a penúltima colocada
em violência na adolescência, e São Francisco de Itabapoana, que além de pobre tem a
pobreza concentrada na população jovem, está com a IVA em 68º lugar, engendrando dúvidas
quanto à importância do fator econômico, respaldando as divergências sobre a maior ou
menor importância da pobreza e da desigualdade social na explicação do fenômeno da
violência (VELHO e ALVITO, 1996). Verifica-se ainda, que Búzios tem a quinta maior R pc
e a quinta maior IVA. A relevante e positiva proporção da R pc com os AIE% cometidos com
o emprego de arma de fogo (Arma%) e o Roubo% exibe a maior probabilidade de assaltos
através do uso de armas em comarcas mais ricas.
A interação positiva de Jovens Pobres(%) com Arma%, Lesão%, Furto%, Pudor%,
total de AIE relativos a população da comarca (TAIs%) e total de AIE relativos a população
da comarca menos o tipos enquadrados como tráfico (AIE-T%) exprime uma tendência
permitindo afirmar que a pobreza não é o único fator a influenciar no cometimento do AI, mas
é um dos mais marcantes. Nas comarcas com mais de 100mil habitantes, quanto maior a
percentagem de crianças em famílias pobres, maior a taxa de IVA. Entretanto, esta
informação se dilui, quando se analisa o conjunto das oitenta comarcas, mas deve ser
enfatizada, por isto mesmo, por ser o estrato com mais urbanização, maior R pc, melhor
IDHM, e maior violência.
51
Das comarcas onde há menor distribuição de renda Niterói é a primeira, seguida por
Miguel Pereira. Considerando que Niterói tem a maior R pc e menor distribuição de renda,
pode-se considerá-la possuidora de uma grande desigualdade social, o que pode justificar sua
18ª colocação quanto à IVA. Os dados parecem confirmar o senso comum sobre a ligação
entre violência e má distribuição de renda. Isto se confirma ainda nas comarcas com piores
distribuições de renda como Miracema e Carmo, ambas colocadas entre as vinte maiores IVA.
Também foi observado que comarcas menos igualitárias, quanto a sua distribuição de renda,
possuem um maior índice de Roubo%. Isto nos leva a supor que a desigualdade
socioeconômica é confrontada através da violência armada. Mas, a análise dos estratos
populacionais expõe que não se pode detectar influência determinante da distribuição de
renda sobre a IVA, talvez porque ela seja baixa, sem ultrapassar 13%, nas oitenta comarcas
estudadas.
Vê-se o IDHM identificando entre os baixos índices a comarca de São Francisco de
Itabapoana, mas, não foi sensível às discrepâncias socioeconômicas de Niterói, premiando
grandes urbes mais ricas, enquanto penaliza as pequenas, mas pobres. O IDHM se mostrou
um índice econômico sendo inversamente proporcional ao Furto%. Mas, exprime relevâncias
positivas para as relações com Arma%, Homicídio% e Roubo%, deixando transpassar a idéia
de que áreas com maior IDHM são também onde ocorrem mais roubos com utilização de
arma de fogo e resultado morte.
A comarca com maior percentual de católicos é Santa Maria Madalena, seguida de
Duas Barras, e Laje de Muriaé, Miracema e Cantagalo. A comarca com menor percentual de
católicos declarados é Armação dos Búzios, seguida por Silva Jardim, Japeri, Rio das Ostras,
e Cabo Frio, coincidentemente Búzios e Silva Jardim apresentam altas taxas de violência em
sua população jovem, e as outras comarcas estão todas acima dos quarenta maiores índices de
IVA, a comarca de Duas Barras é a segunda mais católica das 80 comarcas e tem IVA nula.
Deduz-se, desta observação, uma tendência entre as comarcas menos católicas a possuírem
índices mais altos de violência. Porém, esta relação inversa entre a religião católica e a
criminalidade parece desaparecer quando vemos Laje do Muriaé, Cantagalo e Miracema
comarcas de população predominantemente católicas com índices elevados de violência,
respectivamente o primeiro, o segundo e o sexto.
O menor percentual de evangélicos se encontra em Laje de Muriaé, seguida por São
João da Barra e Rio das Flores, Valença e Porto Real/Quatis. As comarcas mais evangélicas
apresentam IVA depois do 45º lugar, significando serem comarcas pouco violentas. Apesar de
Silva Jardim na 9ª posição. Quanto às comarcas menos evangélicas nota-se que todas
52
possuem IVA acima da média, traduzindo maiores índices de criminalidade, estes fatores
sugerem uma relação inversamente proporcional entre essas variáveis. Embora o grupo de
Evangélicos exiba significância positiva com Pudor%, tem correlação negativa com
Tráfico%, Lesão%, TAIs%, IVA, AIE-T% e com o somatório dos AIE menos a categoria
Furto, proporcional a população da comarca (AIE-F%). Isso mostra que proporcionalmente,
nas comarcas mais evangélicas, são menores as adesões de jovens à rede criminal no geral,
mais especificamente ligada ao Tráfico% e a Lesão%. A IVA diminui com o aumento da
proporção de evangélicos e isto acontece nas grandes aglomerações urbanas.
Na análise das correlações, a exemplo das comarcas com populações mais
evangélicas, as comarcas com populações menos religiosas apresentam relações negativas
com algumas variáveis dos AIE%. Pode-se deduzir que a religião ajuda a diminuir a
incidência criminal na adolescência, e que declarar-se sem religião pode representar uma
atitude ética, um tipo de religião, capaz de causar um efeito parecido com o causado pelas
religiões sobre os AI.
Iguaba Grande apesar de figurar como a segunda menor área vegetada, tanto extensiva
como intensivamente, recebeu, á época, o segundo maior Índice Final de Conservação
Ambiental (IFCA), com um valor destoante da distribuição. Portanto, o percentual de floresta
ombrófila, vegetação secundária e formações pioneiras não é um fator de peso na definição do
IFCA. Este índice mostra relação significante e positiva apenas com o Roubo%, revelando a
feição econômica deste índice. Dentre as comarcas menores que vinte mil habitantes a
correlação entre o IFCA e a IVA sugere uma relação inversa não-linear. Mas, o IFCA não
correspondeu ao esperado, este índice se mostrou mais econômico e menos socionatural, a
conservação ambiental medida não foi sinônimo de qualidade socionatural, como pode ser
confirmado pelo alto índice de Iguaba Grande, que possui a segunda menor área vegetada do
grupo.
As cinco comarcas com maiores percentuais de vegetação expõem baixos índices de
IVA, enquanto comarcas com menores percentuais de áreas vegetadas exibem altos índices de
IVA, um indício de relação inversa desta variável com a IVA. Mas, São João de Meriti e
Araruama, com respectivos 57º e 73º lugares, quanto a IVA, estão evidenciando pequenas
taxas de criminalidade na adolescência, embora tenham percentuais de áreas vegetadas
baixíssimas, 0% e 8% respectivamente, significando que a ausência de vegetação não
condiciona a violência entre os jovens. Contudo, Araruama possui em seu território o maior
ecossistema lagunar hipersalino do mundo, compensando a falta de vegetação e acrescentando
ao espaço funções sociais da natureza. O percentual vegetado tem correlação com a IVA e
53
com o AIE-F%. Todas correlações negativas, confirmando menores taxas de violência quanto
maior a área vegetada. A Lesão% também tem correlação negativa com esta variável,
podendo ser este o resultado da ação de uma das funções sociais da natureza agindo sobre o
indivíduo. Nas comarcas medianas, Paraty e Mangaratiba lideram a relação inversa, porque
têm muita área vegetada e baixa IVA, enquanto Porto Real/Quatis lidera também, mas porque
tem pouca vegetação, e alta IVA. Nas comarcas maiores que 100 mil hab. Angra dos Reis,
Nova Friburgo e Teresópolis têm muita vegetação, mas, enquanto a primeira mantém a
inversão porque tem baixa IVA, as duas últimas têm alta IVA. Esta observação poderia ser
explicada pela existência de áreas vegetadas onde o acesso é negado a população (áreas de
proteção integral), o que suprimiria a possibilidade de apropriação das funções sociais da
natureza pela população em geral.
A variável Rural se relaciona diretamente proporcional com o Tráfico%, Lesão%,
Furto%, TAIs%, IVA, AIE-T%, AIE-F%. Estes dados parecem indicar que quanto maior a
área Rural da comarca maior também é a IVA. Entretanto, áreas rurais têm menos
quantidades de AIE, o que facilitaria a atuação das forças de segurança, tornando sua
estatística mais visível comparativamente às comarcas mais urbanizadas. Esta relação positiva
se mantém nos três estratos populacionais, mas só é relevante nas comarcas intermediárias.
Nas comarcas menores, onde se espera maiores proporções de área rural, Laje do Muriaé é a
maior responsável pela relação – tem muita área rural e muita violência. Em compensação,
Paulo de Frontin e Cantagalo prejudicam a relação porque têm muita violência e pouca área
rural, e São Sebastião do Alto faz o mesmo efeito, mas por motivo inverso: tem muita área
rural e pouca violência.
As comarcas de São João de Meriti, Nilópolis, Belford Roxo, São Gonçalo, Niterói,
Japeri e Queimados, têm percentuais discrepantes de área urbana. Seus índices de violência na
adolescência variam uniformemente sugerindo uma relação inversa com a IVA. Mas, as
comarcas de Engenheiro Paulo de Frontin e São Sebastião do Alto, com IVA igual a zero, têm
áreas urbanas insignificantes. A área Urbana assume significância negativa com Lesão%,
Furto%, TAIs% e AIE-T%, e significância positiva apenas com o Roubo%, expondo que a
área urbana é realmente maior onde temos menos AIE%. Tal fato pode ser explicado pela
teoria da vigilância e pelo fracasso das forças de segurança frente a grande demanda. Este
dado, junto ao dado das áreas rurais, pode ser o reflexo da diferença entre a atuação policial
no interior e nas grandes cidades.
Discriminando os AIE por categorias temos 44% destes discrepantes, 62% de Arma,
58% de Estupro, 54% de Roubo, 46% de Homicídio, 45% de Lesão, 38% de Tráfico e 36% de
54
Furto. Observa-se que as categorias de Tráfico e Furto são mais uniformes quanto a população
das comarcas, e a categoria de Homicídio a menos influenciada por essa uniformização.
Arraial do Cabo, Duas Barras e Sumidouro não apresentam nenhum AIE registrado no
período considerado e São Sebastião do Alto apenas um. Itaboraí/Tanguá possui população
entre as dez maiores, sendo a 76ª colocada quanto a IVA. Niterói tem o maior IDHM, a maior
renda per capita e o segundo menor percentual de jovens vivendo abaixo da linha de pobreza.
Estes índices podem dar a impressão de boa qualidade de vida, mas, em contrapartida, Niterói
tem a menor apropriação de renda por parte dos 40% mais pobres, demonstrando má
distribuição de renda, uma característica de desigualdade social, não detectada no IDHM,
além do mais, como já foi visto, tem a 18ª maior IVA
A Intensidade de Violência na Adolescência medida através dos crimes contra a
pessoa praticados por jovens nas 80 comarcas do ERJ tem sua maior expressão em comarcas
com pequenas populações, Laje do Muriaé é a primeira colocada em função de seu grande
número de AIE em uma pequena população, seguida por Cantagalo, Engenheiro Paulo de
Frontin, Porto Real/Quatis e Armação dos Búzios.
Vê-se que o Roubo% só tem relação significante e positiva com o IFCA, a área
Urbana (Tabela 4.2.1), a R pc e o IDHM (Tabela 4.2.2). O que temos em comum entre essas
variáveis parece ser o fator econômico e talvez essa seja a explicação da consequente maior
taxa de Roubo%.
O fenômeno social estudado demonstrou sua multiplicidade de interações, levando a
necessidade da análise em componentes principais (PCA), que determinou, preliminarmente,
a utilização de cinco eixos explicativos para o sistema de variáveis proposto. O eixo principal
contém todos os somatórios de AIE, devidamente indexados pela população. No segundo eixo
foram grupadas as variáveis econômicas (R pc e IDHM), com os mesmos sinais do eixo
principal (positivos), e a Proporção de Jovens (Jovens% e Jovens Pobres), com sinais
contrários, explicando 18% das variações do sistema. Em seguida, temos como terceiro fator
explicativo as variáveis mais associadas à urbanização (Urbana, DD, População, Evangélico e
Sem Relig), todas com sinais negativos, explicando também 18% das variações. Dando
continuidade, observamos no quarto eixo as variáveis indicadoras de qualidade ambiental
(Vegetada, Rural e IFCA), onde apenas o percentual de área rural tem sinal positivo, com
11% de explicação; em fim, no último fator surge a distribuição de renda (Dist Renda) e a
Área da comarca, como variáveis menos importantes entre os componentes principais. À vista
destas informações, foi possível grupar as comarcas segundo dois fatores principais: o eixo da
55
Violência, representado pelos AIE% e o eixo Riqueza+Juventude, identificado pela
combinação deles, observa-se assim, comarcas desde violentas e ricas, até pobres e tranqüilas.
Comarcas como São Francisco de Itabapoana, Paty do Alferes, Sumidouro e Itaboraí,
são exemplos de tranqüilidade, onde, mesmo verificando-se a pobreza nos índices
econômicos, conjugada com grande percentual de jovens, ainda assim, temos a IVA baixa.
Outro bom exemplo de baixa IVA está nas comarcas de Petrópolis, Macaé, Nova Friburgo,
Mangaritiba e Maricá, contudo, apresentam melhores índices econômicos que as primeiras,
com menor percentual de jovens. Por outro lado, temos exemplos negativos, comarcas que
apesar de constarem como mais ricas e com populações juvenis menores, têm maior violência
em seus territórios, como é o caso de Niterói, Iguaba Grande, Búzios, Rio das Ostras e
Itatiaia. Já as comarcas de Laje do Muriaé, Silva Jardim, Trajano de Moraes, Engenheiro
Paulo de Frontin, Porciúncula e Natividade, são exemplos de comarcas pobres, com muitos
jovens e muita violência.
Por fim, verifica-se que os diferentes níveis de conservação ambiental e outras
características do meio ambiente se correlacionam com o cometimento do AIE exibindo
significâncias positivas e negativas, muitas das quais de acordo com o senso comum outras
nem tanto.
O percentual vegetado tem correlação com Lesão%, IVA e AIE-F%, todas correlações
negativas, apontando que a violência é menor em áreas mais vegetadas, logo “a intensidade de
violência na adolescência é menor em áreas de melhor qualidade socionatural”. Mas, “a
possibilidade de ocorrência de um evento não pode ser visto como causa dele” Silva (2008, p.
38). Contudo não se pode descartar, tendo em vista os embasamentos teóricos, que esta
ocorrência pode representar um laço causal.
Concomitante, se exibiu um panorama da violência praticada por jovens nas 80
comarcas do ERJ, de forma escalonada e ordenada através da IVA. Onde algumas comarcas
demonstraram-se extremamente bem sucedidas, no trato da questão da adesão de jovens à
criminalidade, enquanto outras deixaram transparecer suas dificuldades e fragilidades. Seria
oportuna a pesquisa que correlacionasse a IVA com a proporção de crimes comuns nestas
comarcas, para verificar se são dependentes.
O fator econômico, a pobreza, o poder, a adrenalina aparecem sempre como respostas
para o ingresso de jovens no tráfico (SILVA 2008). O próprio jovem atribui muitas vezes
essas causas como suas motivações, neste sentido, seria interessante investigar qual a
percepção destes jovens sobre a natureza que os cerca, na intenção de identificar se as funções
sociais desta são percebidas, e se possibilitam uma alternativa à vida criminosa. A percepção
56
do jovem sobre a utilidade e apropriação da natureza conservada é importantíssima e
necessariamente deve ser levada em conta, pois seu desconhecimento do assunto pode
representar a necessidade de uma educação ambiental, agregando valor ao seu entorno. Não
devemos esquecer que a perda de referenciais éticos também vem acompanhada de uma perda
de valores tradicionais e talvez o uso da natureza para a sobrevivência e distração esteja
perdida no mesmo conjunto cultural. Uma educação fundamental ou ambiental deveria
agregar valores a natureza de tal maneira que crianças não só conservassem mas também se
utilizassem desta conservação.
Esta pesquisa pode ser aprimorada, se for menos generalista, buscando investigar
grupos mais homogêneos de jovens, com as mesmas necessidades, em espaços que
apresentem características semelhantes e destoem apenas na presença ou não da natureza em
suas localidades, para assim contrapor os resultados da intensidade de violência na
adolescência.
As comarcas bem colocadas merecem atenção de estudos que possam localizar os
fatores que lhes favorecem, assim como as mal colocadas precisam da atenção de políticas
capazes de proporcionar um futuro melhor a esses jovens. O Estado do rio de Janeiro (ERJ)
poderia como política de prevenção ao crime, criar algum subsídio capaz de premiar as
comarcas com melhores índices de violência na adolescência, para assim engendrar uma
competitividade sadia que poderia melhorar o problema da adesão de jovens ao cometimento
do AI.
De tudo que foi visto conclui-se que a intensidade de violência na adolescência é um
fenômeno ambiental complexo e multivariado, corroborando com o princípio central do
ambientalismo, onde “tudo é conectado com tudo o mais” Hannigan (2009, p. 125). O grau de
interação é determinado de acordo com situações muito variadas e os resultados evidenciam
essa infinidade de relações. As variáveis socioeconômicas são muito importantes
demonstrando a necessidade de se erradicar a pobreza, como também de incrementar a
religiosidade ou outras atividades que fortaleçam os referenciais éticos. As variáveis
demográficas mostram a possibilidade de ocorrência de um AI maior nas comarcas mais
populosas, entretanto, a probabilidade de um jovem delinqüir, nestas comarcas, é menor. O
percentual de área Rural tem relação direta com a IVA que deve ser investigada mais de perto.
Já o percentual de área vegetada mostrou-se interagindo de forma inversa com a IVA,
confirmando a hipótese apresentada, mas, expôs que não é a única variável agindo no sistema.
57
Assim como Dunlap e Catton18
(1992, apud Hannigam, 2009, p. 35), segundo
Hannigan, (2009, p. 35), “fizeram uma cruzada para converter sociólogos para seu novo
paradigma ecológico”, confiante de que “um dia se saberá a verdade” Santos (1973), fiz esta
missão pelas oitenta comarcas do ERJ, esperançoso de ter alcançado o resultado possível e
convicto ter colaborado ao menos para engendrar a percepção da violência, praticada por
jovens, como resultado, também, da construção social desequilibrada do nosso espaço natural.
18
DUNLAP, R. E. & CATTON, W.R. Jr. (1992/1993) Towards an ecological sociology: the development,
current status and probable future of environmental sociology. The annals of the international Institute of
Sociology, 3 (New Series): 263-284.
58
Referências Bibliográficas
ABREU, Waldir. A corrupção penal infanto-juvenil. Rio de Janeiro: Forense, 1995. 93 p.
ALMEIDA, Cássia. No caminho da violência: Desemprego e morte, lado a lado. O Globo,
Rio de Janeiro, 17 maio 2009. Economia, p. 25 e 26.
BATISTA, Lauro Boechat e SANTOS, Kélia Batista. Estatística/Bioestatística. Rio de
Janeiro: Lauro Boechat Batista, 2007. 194 p.
BECHARA, Evanildo, Moderna gramática portuguesa. 37. ed. ver. e ampl. 15ª reimpr. Rio de
Janiero: Lucerna, 2005. 672 p.
BIRMAN, Patrícia. Favela é comunidade? In: SILVA, Luiz Antônio Machado (Org). Vida
sob Cerco. Violência e rotina nas favelas do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro: Editora Nova
Fronteira, 2008. 316 p.
BRASIL. Lei nº 10.826, de 22 de dezembro de 2003. Dispõe sobre registro, posse e
comercialização de armas de fogo e munição, sobre o Sistema Nacional de Armas – Sinarm,
define crimes e dá outras providências. Diário Oficial da União, Brasília, 23 de dez. 2003, Séc
I.
BRASIL. Lei nº 11.343, de 23 de agosto de 2006. Institui o Sistema Nacional de Políticas
Públicas sobre Drogas - Sisnad; prescreve medidas para prevenção do uso indevido, atenção e
reinserção social de usuários e dependentes de drogas; estabelece normas para repressão à
produção não autorizada e ao tráfico ilícito de drogas; define crimes e dá outras providências.
BRASIL. Lei nº 6938, de 31 de agosto de 1981. Dispõe sobre a Política Nacional do Meio
Ambiente, seus fins e mecanismos de formulação e aplicação, e dá outras providências. Diário
Oficial da União, Brasília, 02 de set. 1981, Séc I.
BRASIL. Lei nº 8069, de 13 de julho de 1990. Dispõe sobre o Estatuto da Criança e do
Adolescente e dá outras providências. Diário Oficial da União, Brasília, 16 de jul. 1990, Séc I.
59
CARVALHO, Cacilda Nascimento de. Geoquímica ambiental – Conceitos, métodos e
aplicações. Geoch. Bras. 3(1) p. 17-22. 1989.
CERENA, Centro de Recursos Naturais e Ambiente. Análise em Componentes Principais.
Disponível em: http://cerena.ist.utl.pt/hgp/textosapoio/ACP%20_teoria.pdf Acesso em: 08 de
ago. 2009.
COUTINHO, Ronaldo e ROCCO, Rogério (orgs.). O Direito Ambiental das Cidades. Rio de
Janeiro: DP&A, 2004. 304 p.
DEMO, Pedro Pesquisa: princípio científico e educativo. 12. ed. São Paulo: Cortez, 2006. 120
p. (Biblioteca da educação. Série 1. Escola; v.14)
Diário Oficial da União, Brasília, 24 de dez. 2003, Séc I.
DSBRASIL, Página do Desenvolvimento Sustentável Brasil. Disponível em:
http://wwwdsbrasil.net Acesso em 08 de ago. 2009.
DUBAR, Claude Os “ensinamentos” dos enfoques sociológicos da delinquência juvenil.
Sento-Sé, João Trajano e Vanilda Paiva (Orgs). Juventude em conflito com a lei. Rio de
Janeiro: Garamond, 2007. 280 p. Parte II, Cap. 1, p. 157-180.
DUTRA, Fábio e Maria Aglae Tedesco Vilardo (orgs). Estudos em homenagem a
Desembargadora Maria Collares Felipe da Conceição. Rio de Janeiro: EMERJ, 2003. 192 p.
FERRI, Enrico. Delinqüente e Responsabilidade Penal. (Trad. Fernanda Lobo). São Paulo:
Rideel, 2006. 224 p.
FOUCAULT Michel. Vigiar e Punir. Nascimento da Prisão (Trad. Raquel Ramalhete). 35. ed.
Rio de Janeiro: Editora Vozes, 2008. 288 p. Tradução de: Surveiller et punir.
FREIRE, Paulo. Pedagogia da Esperança. Um reencontro com a pedagogia do oprimido. 10.
ed. São Paulo: Editora Paz e Terra, 2003. 245 p.
60
FRIDMAN, Luis Carlos. Morte e vida na favela In: SILVA, Luiz Antônio Machado (Org).
Vida sob Cerco. Violência e rotina nas favelas do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro: Editora
Nova Fronteira, 2008. 316 p.
Fundação CIDE - Fundação Centro de Informação de Dados do Rio de Janeiro. Disponível
em: http://www.cide.rj.gov.br Acesso em: 15 de out. 2008.
GONÇALVES, Hebe Signorini. A violência de todos nós. In: Sento-Sé, João Trajano e
Vanilda Paiva (Orgs). Juventude em conflito com a lei. Rio de Janeiro: Garamond, 2007. 280
p. Parte II, Cap. 5, p. 211-222.
HANNIGAN, John. Sociologia ambiental. (Trad. Annahide Burnett). Petrópolis, RJ: Vozes,
2009. 270 p. Tradução de: Environmental sociology.
HARVEY, David. Condição Pós-Moderna. Uma Pesquisa Sobre as Origens da Mudança
Cultural. [Trad. Adail Ubirajara Sobral e Maia Stela Gonçalves}. 17. ed. São Paulo: Editora
Loyola, 2008. 349 p. Tradução de: The condition of Postmodernity.
HARVEY, David. Espaços da Esperança. (Trad. Adail Ubirajara Sobral e Maria Stela
Gonçalves). 2. ed. São Paulo: Edições Loyola, 2004. 382 p. Tradução de: Spaces of Hope.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Disponível em: http://www.ibge.gov.br
Acesso em 15 de out 2008.
IPEA, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Disponível em: http://www.ipea.gov.br
Acesso em: 15 de out. 2008.
KUO Francis E. e SULLIVAN William C. Environment and crime in the inner city. Does
vegetation reduce crime? Environment and Behavior, Vol. 33 No. 3, Chicago: Sage
Publications, 2001. 343-367 p. Disponível em: http://www.naturalearning.org Acesso em: 15
de março de 2009.
LEITE, Márcia Pereira. Violência, risco e sociabilidade nas margens da cidade. In: SILVA,
Luiz Antônio Machado (Org). Vida sob Cerco. Violência e rotina nas favelas do Rio de
Janeiro. Rio de Janeiro: Editora Nova Fronteira, 2008. 316 p.
61
LOPES, Maurício Antônio Ribeiro. Código Penal Brasileiro. 5. ed. rev., atual. e ampl. - São
Paulo: Editora revista dos Tribunais, 2000. 803 p.
MACHADO, Jeanne. A Solidariedade na Responsabilidade Ambiental. Rio de Janeiro:
Editora Lúmen Júris, 2006. 149 p.
MACHADO, Paulo Afonso Leme. Direito Ambiental Brasileiro. 14. ed. ver. atual. e ampl. -
São Paulo: Editora Malheiros Ltda, 2006. 1094 p.
Mapeamento nacional da situação do atendimento dos adolescentes em cumprimento de
medidas sócio-educativas. Brasília: Secretatia Espedial de Direitos Humanos (SEDH), 2002.
Disponível em: http://www.presidencia.gov.br/estrutura_presidencia/sedh Acesso em: 25 de
out de 2007.
MARTINS, Mayra Costa. A primeira experiência do uso de drogas e o ato infracional entre os
adolescentes em conflito com a lei. Riberão Preto, 2007. 94 p. Tese de Mestrado apresentada
à Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto USP. Ribeirão Preto 2007. Disponível em:
http://biblioteca.universia.net/ficha.do?id=29900810 Acesso em: 20 de mar. 2009.
MENDONÇA, Francisco. Clima e criminalidade: ensaio analítico da correlação entre a
temperatura do as e a incidência da criminalidade urbana. Curitiba: Editora UFPR, 2001, 182
p.
MIRANDA, Ana Paula Mendes de; Mello, Kátia Sento Sé; & DIRK, Renato. Dossiê criança e
adolescente. Rio de Janeiro: ISP, 2007. Disponível em: www.isp.rj.gov.br Acesso em: 08 de
ago. de 2009.
OLIVEIRA, Pedro Paulo de. Sobre a adesão juvenil as redes de criminalidade em favelas. In:
SILVA, Luiz Antônio Machado (Org). Vida sob Cerco. Violência e rotina nas favelas do Rio
de Janeiro. Rio de Janeiro: Editora Nova Fronteira, 2008. 316 p.
62
PULASKI, Mary Ann Spencer. Compreendendo Piaget - Uma introdução ao conhecimento
cognitivo da criança. [Trad. Vera Ribeiro]. Rio de Janeiro: Ed. Guanabara Koogan S.A., 1986.
230 p. Tradução de: Understanding Piaget.
ROUQUAYROL, Maria Zélia e NAOMAR de Almeida Filho. Epidemiologia e Saúde. 6. ed.
Rio de Janeiro: MEDSI, 2003. 728 p.
SANTOS, José Wilson Seixas. Síntese Expositiva de Criminologia. 2. ed. São Paulo: Livraria
Jurid Vellenich LTDA, 1973. 120 p.
SENTO-SÉ, João Trajano. Violência Tráfico e Juventude. In: Sento-Sé, João Trajano e
Vanilda Paiva (Orgs). Juventude em conflito com a lei. Rio de Janeiro: Garamond, 2007. 280
p. Parte II, Cap. 5, p. 211-222.
SILVA, Jailson et alii. Caminhada de Crianças, adolescentes e jovens na rede do tráfico de
drogas no varejo do Rio de Janeiro, 2004-2006. Relatório de pesquisa - 2006. Disponível em
www.observatóriodefavelas.com.br Acesso em: Abr de 2008.
.
SILVA, Luiz Antônio Machado e LEITE Marcia Pereira. Violência, crime e polícia. In:
SILVA, Luiz Antônio Machado (Org). Vida sob Cerco. Violência e rotina nas favelas do Rio
de Janeiro. Rio de Janeiro: Editora Nova Fronteira, 2008. 316 p.
SILVA, Luiz Antonio Machado. Violência urbana, sociabilidade violenta e agenda pública.
In:
_______Vida sob Cerco. Violência e rotina nas favelas do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro:
Editora Nova Fronteira, 2008. 316 p.
SILVA, Mônica Paraguassu Correia da. A política da maioridade penal dentro do processo de
universalização dos direitos do homem para uma ecopedagogia. Revista da Faculdade de
Direito da Universidade Federal de Minas Gerais. Belo Horizonte: Nova Fase, n. 51, p. 309-
335, jul.-dez., 2007.
63
TRIGUEIRO, André (Org). Meio ambiente no século 21: 21 especialistas falam da questão
ambiental nas suas áreas de conhecimento. Rio de Janeiro: Sextante, 2003. 368 p.
USP, Universidade de São Paulo. Regressão Linear Múltipla. Disponível em:
www.erudito.fea.usp.br/.../Regressão%20Múltipla Acesso em: 08 de ago. 2008.
UFSC, Universidade Federal de Santa Cataria. Análise em Componentes Principais.
Disponível em: http://www.cfh.ufsc.br/gcn3506/documents/Cap3PCASouza2005Lisboa.pdf
Acesso em: 08 de ago. de 2009.
VELHO, Gilberto e ALVITO, Marcos (Org). Cidadania e Violência. Rio de Janeiro: Editora
UFRJ: Editora FGV, 1996. 368 p.
VELHO, Gilberto. Violência, reciprocidade e desigualdade: uma perspectiva antropológica.
In: Velho, Gilberto e Alvito, Marcos (Org). Cidadania e Violência. Rio de Janeiro: Editora
UFRJ: Editora FGV, 1996. 368 p.