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Otoniel Rodrigues dos Anjos Junior, Stélio Coêlho Lombardi Filho, Juliane da Silva Ciríaco, Magno Vamberto Batista da Silva
Este artigo tem como objetivo testar a hipótese de dependência espacial na taxa de criminalidade dos municípios da região Sul do Brasil. Para tanto, utilizou-se dados relativos aos homicídios provenientes do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM-DATASUS), pertencente ao Ministério da Saúde, e variáveis do DATASUS e do Censo Demográfico. As análises descritivas revelaram que a criminalidade segue um determinado padrão comportamental quanto à escolha dos municípios em que a mesma ocorre. Com base na Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), observou-se que tanto o indicador de associação global quanto o local apontam indícios de não aleatoriedade do crime no espaço. A partir desse resultado, estimou-se o Modelo Clássico de Regressão Linear, visando constatar tal dependência e, em seguida, o modelo econométrico-espacial SAR-MQ2E para a obtenção de estimativas mais precisas e robustas. Os resultados do modelo espacial mostraram que a criminalidade sulista está correlacionada ao crime passado, ao desemprego, à densidade demográfica, ao Índice de Desenvolvimento Humano e às diferenças individuais de cada Estado (captadas pela dummies de Estado).
This paper aims to test the spatial dependence hypothesis on crime rate of the municipalities of the south region of Brazil in the year 2012. To this end, it were collected data from the Mortality Information System (SIM-DATASUS), belonging to the Ministry of Health, together with variables from DATASUS and the Demographic Census. Descriptive analyzes revealed that crime follows a certain behavioral pattern regarding the choice of the municipalities in which it occurs. Based on the Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA), it was observed that both the indicator of global and local association show evidence of the non-randomness of crime in space. From this result, it was estimated the Classical Linear Regression Model, aiming to verify such dependency, and then the SAR-MQ2E econometric-spatial model to obtain more accurate and robust estimates. The results of the spatial model showed that southern crime correlates with past crime, unemployment, demographic density, Human Development Index and individual differences in each state (captured by the state dummies).
