Determinantes da cifra oculta do crime no Brasil: uma análise utilizando os dados da PNAD 2009

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dc.contributor.authorCaetano, Fábio Massaúd
dc.contributor.authorRibeiro, Felipe Garcia
dc.contributor.authorLUCIANA YEUNG LUK TAI
dc.contributor.authorGhiggi, Marina Portella
dc.coverage.cidadeSão Paulopt_BR
dc.coverage.paisBrasilpt_BR
dc.creatorCaetano, Fábio Massaúd
dc.creatorRibeiro, Felipe Garcia
dc.creatorGhiggi, Marina Portella
dc.date.accessioned2022-10-08T15:56:22Z
dc.date.available2022-10-08T15:56:22Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractEste artigo estima a cifra oculta para os crimes de furto, roubo e agressão física (lesão corporal) no Brasil com dados da PNAD de 2009. As taxas de cifra oculta são estimadas para diversos grupos demográficos, econômicos e sociais. Posteriormente, estima-se um modelo de regressão probit a fim de identificar os principais determinantes da cifra oculta para cada crime especificado. Os resultados encontrados demonstram que em média 62,55% das ocorrências de roubo, furto e agressão física não chegam aos registros polícias e pessoas com menor grau escolaridade e faixa etária contribuem de maneira geral para o aumento da cifra oculta. Estes e os demais resultados obtidos contribuem diretamente nas políticas de segurança pública, bem como para obtenção de estatísticas do crime e contribuem para a pesquisa em análise econômica do direito.pt_BR
dc.description.otherThis article estimates the dark figure of the crime for theft, robbery and physical aggression (bodily injury) using a national representative survey from Brazil (PNAD 2009). In order to obtain a complete profile of the occurrence of this phenomenon in Brazil, several estimates are made considering demographic, economic and social aspects. Subsequently, a probit regression model is estimated in order to identify the main determinants of the dark figure of crime. The results show that, on average, 62.55% of theft, robbery and physical aggression cases do not reach police records and people with lower educational level and younger people generally contribute to increase the dark figure of crime. These and other results obtained directly contribute to public security policies as well as to obtain crime statistics.pt_BR
dc.format.extentp. 647-670pt_BR
dc.format.mediumDigitalpt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/0101-41615043fflmpt_BR
dc.identifier.issue4pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/4207
dc.identifier.volume50pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.publisherDepartamento de Economia da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulopt_BR
dc.relation.ispartofEstudos Econômicos (São Paulo)pt_BR
dc.rights.licenseO INSPER E ESTE REPOSITÓRIO NÃO DETÊM OS DIREITOS DE USO E REPRODUÇÃO DOS CONTEÚDOS AQUI REGISTRADOS. É RESPONSABILIDADE DOS USUÁRIOS INDIVIDUAIS VERIFICAR OS USOS PERMITIDOS NA FONTE ORIGINAL, RESPEITANDO-SE OS DIREITOS DE AUTOR OU EDITOR.pt_BR
dc.subjectCifra oculta do crimept_BR
dc.subjectRegressão probitpt_BR
dc.subjectAnálise econômica do Direitopt_BR
dc.subject.keywordsDark figure of crimept_BR
dc.subject.keywordsProbit analysespt_BR
dc.subject.keywordsLaw and economicspt_BR
dc.titleDeterminantes da cifra oculta do crime no Brasil: uma análise utilizando os dados da PNAD 2009pt_BR
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
local.identifier.sourceUrihttps://www.scielo.br/j/ee/a/R9pWKkmKBctxjGvDHzpXfTt/?format=pdf&lang=pt
local.subject.cnpqCiências Sociais Aplicadaspt_BR
local.typeArtigo Científicopt_BR
relation.isAuthorOfPublicationd4c07f55-f9cb-41d2-a053-2b0bc21bb660
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