PADRÕES ESPACIAIS DAS TAXAS DE ROUBO NO ESTADO DE SÃO PAULO: UM ESTUDO PARA O ANO DE 2024
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Resumo
A criminalidade urbana, em especial os crimes contra o patrimônio, constitui um dos principais desafios enfrentados pela segurança pública no Brasil, apresentando forte heterogeneidade territorial. Nesse contexto, compreender a distribuição espacial dos roubos torna-se fundamental para subsidiar políticas públicas mais eficazes e direcionadas. Este artigo investiga os padrões espaciais das taxas de roubo no estado de São Paulo no ano de 2024, com o objetivo de identificar a existência de agrupamentos espaciais bem como possíveis efeitos de inércia temporal. Para tanto, utiliza-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), por meio das estatísticas I de Moran Global e local (LISA), além da aplicação de um modelo ANOVA espacial, com e sem defasagens temporais. Os resultados evidenciam uma forte autocorrelação espacial positiva, com concentração de elevadas taxas de roubo na Região Metropolitana de São Paulo e na Baixada Santista. Adicionalmente, observa-se persistência temporal desses padrões espaciais, sobretudo nos clusters de alta criminalidade. Os testes diagnósticos indicam a presença de autocorrelação nos resíduos e heterocedasticidade, sugerindo a necessidade de empregar modelos espaciais mais robustos, como SAR e SEM, em análises futuras.
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Almeida, E. (2012). Econometria espacial. Campinas–SP. Alínea, 31.
Almeida, E. S., Haddad, E. A., & Hewings, G. J. (2005). The spatial pattern of crime in Minas Gerais: an exploratory analysis. Economia Aplicada, 9(1), 39-55. https://doi.org/10.11606/1413-8050/ea221387
Anselin, L. (2005). Exploring spatial data with GeoDaTM: a workbook. Center for spatially integrated social science, 1963, 157.
Barros, P. H. B. de, Baggio, I. S., Stege, A. L., & Hilgemberg, C. M. de A. T. (2019). Economic development and crime in Brazil: a multivariate and spatial analysis. Revista Brasileira De Estudos Regionais e Urbanos, 13(1), 1–22. Recuperado de https://revistaaber.emnuvens.com.br/rberu/article/view/380
Barros, P. H. B. de, Baggio, I. S., Stege, A. L., & Hilgemberg, C. M. de A. T. (2019). Economic development and crime in Brazil: a multivariate and spatial analysis. Revista Brasileira De Estudos Regionais E Urbanos, 13(1), 1–22. Recuperado de https://revistaaber.emnuvens.com.br/rberu/article/view/380
Barros, P. H. B. de, Baggio, H. da S., & Baggio, I. S. (2020). Os Determinantes Socioeconômicos da Criminalidade no Brasil: o papel das externalidades e heterogeneidades espaciais. Revista Brasileira De Segurança Pública, 14(2), 188–209. https://doi.org/10.31060/rbsp.2020.v14.n2.1091
Bartz, M., Quartieri, E., & Menezes, G. (2018). Criminalidade no Rio Grande do Sul: uma análise econométrica para os coredes no ano de 2010. Revista Brasileira De Estudos Regionais E Urbanos, 12(1), 110–128. Recuperado de https://revistaaber.emnuvens.com.br/rberu/article/view/261
Baumont, C. (2004). Spatial effects in housing price models: do housing prices capitalize urban development policies in the agglomeration of Dijon (1999)? (Doctoral dissertation, Laboratoire d'économie et de gestion (LEG)).
Becker, G. S. (1968). Crime and punishment: An economic approach. Journal of political economy, 76(2), 169-217. https://doi.org/10.1086/259394
Biderman, C., De Mello, J. M., De Lima, R. S., & Schneider, A. (2019). Pax monopolista and crime: the case of the emergence of the Primeiro Comando da Capital in São Paulo. Journal of Quantitative Criminology, 35(3), 573-605. https://doi.org/10.1007/s10940-018-9393-x
Bittencourt, M. B., & Teixeira, A. N. (2023). Estrutura social e dinâmica da violência: determinantes sociais dos homicídios intencionais nas microrregiões brasileiras. Revista Brasileira de Estudos de População, 40, e0240. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0240
Caetano, F. M., Ribeiro, F. G., Yeung, L., & Ghiggi, M. P. (2021). Determinantes da cifra oculta do crime no Brasil: uma análise utilizando os dados da PNAD 2009. Estudos Econômicos (São Paulo), 50, 647-670. https://doi.org/10.1590/0101-41615043fflm
Carrets, F. D., de Oliveira, J., & Menezes, G. R. (2018). A criminalidade no Rio Grande do Sul: uma análise espacial para anos de 2005, 2010 e 2015. Perspectiva Econômica, 14(1), 33. https://doi.org/10.4013/pe.2018.141.03
Castro, M. G. (2002). Violências, juventudes e educação: notas sobre o estado do conhecimento. Revista Brasileira De Estudos De População, 19(1), 5–28. Recuperado de https://rebep.org.br/revista/article/view/328
Castro, L. S. de, & Almeida, E. (2019). CRIMINALIDADE EM ÁREAS DE FRONTEIRAS: O CASO DE MINAS GERAIS. Revista Brasileira De Estudos Regionais E Urbanos, 12(3), 322–336. Recuperado de https://www.revistaaber.org.br/rberu/article/view/318
Chioda, L., De Mello, J. M., & Soares, R. R. (2016). Spillovers from conditional cash transfer programs: Bolsa Família and crime in urban Brazil. Economics of Education Review, 54, 306-320. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2015.04.005
de Farias, H. N., Leivas, P. H., & Menezes, G. (2018). Análise espacial da pobreza nos municípios gaúchos. Revista Estudo & Debate, 25(2). https://doi.org/10.22410/issn.1983-036X.v25i2a2018.1620
de Melo, S. N., Matias, L. F., & Andresen, M. A. (2015). Crime concentrations and similarities in spatial crime patterns in a Brazilian context. Applied Geography, 62, 314-324. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.05.012
dos Santos, M. J., & Kassouf, A. L. (2012). Avaliação de Impacto do Estatuto do Desarmamento na Criminalidade: Uma abordagem de séries temporais aplicada à cidade de São Paulo. Economic Analysis of Law Review, 3(2), 307-322. https://doi.org/10.31501/ealr.v3i2.2944
dos Santos, M. J., & Kassouf, A. L. (2013). A cointegration analysis of crime, economic activity, and police performance in São Paulo city. Journal of applied statistics, 40(10), 2087-2109. https://doi.org/10.1080/02664763.2013.804905
Erdogan, S., Yalçin, M., & Dereli, M. A. (2013). Exploratory spatial analysis of crimes against property in Turkey. Crime, law and social change, 59(1), 63-78. https://doi.org/10.1007/s10611-012-9398-6
Fórum Brasileiro de Segurança Pública. (2024). 18º Anuário Brasileiro de Segurança Pública. Fórum Brasileiro de Segurança Pública.
Ghasemi, M. (2017). Crime and punishment: evidence from dynamic panel data model for North Carolina (2003–2012). Empirical Economics, 52(2), 723-730. https://doi.org/10.1007/s00181-016-1093-5
Griffith, D. A. (2009). Spatial autocorrelation. International encyclopedia of human geography, 2009, 308-316.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2022). Contas regionais do Brasil: 2022.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2022). Vitimização: sensação de segurança: 2021
Justus, M., & Kassouf, A. L. (2013). Evidence of the effect of wealth observed by criminals on the risk of becoming a victim of property crimes. Economia, 14(2), 88-101. https://doi.org/10.1016/j.econ.2013.08.006
Kopczewska, K. (2020). Applied spatial statistics and econometrics: data analysis in R. Routledge.
Montini, F., Monte, E. Z., & Becker, K. L. (2021). A Trajetória da Violência no Brasil: Uma Análise dos Padrões Espaciais e da Convergência das Taxas de Homicídios nos Municípios. Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, 15(4), 579-606. https://doi.org/10.54766/rberu.v15i4.910
Moreira, R. D. C., & Fochezatto, A. (2018). Análise espacial da criminalidade no estado da Bahia. RDE-Revista de Desenvolvimento Econômico, 3(38): http://dx.doi.org/10.21452/rde.v3i38.5033
Organização das Nações Unidas (2025). Taxa de homicídios intencionais – vítimas. 2025.
Pereira, R., & Fernandez, J. C. (2000). A criminalidade na região policial da grande São Paulo sob a ótica da economia do crime. Revista Econômica do Nordeste, 31(Suplemento Especial), 898-919. https://doi.org/10.61673/ren.2000.1943
Sass, K. S., Porsse, A. A., & da Silva, E. R. H. (2016). Determinantes das taxas de crimes no Paraná: uma abordagem espacial. Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, 10(1), 44-63.
Silva, B. F. A. D., & Beato Filho, C. C. (2013). Ecologia social do medo: avaliando a associação entre contexto de bairro e medo de crime. Revista Brasileira de Estudos de População, 30, S155-S170. https://doi.org/10.1590/S0102-30982013000400010
Tavares, J. P., & Costa, A. C. (2021). Spatial modeling and analysis of the determinants of property crime in Portugal. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(11), 731. https://doi.org/10.3390/ijgi10110731