Por Vasconcelos Reis Wakim
Doutor em Economia Aplicada - UFVJM
O objetivo deste estudo técnico é correlacionar os eventos de crimes violentos entre as cidades de Teófilo Otoni, Nanuque e Governador Valadares e tentar entender em que medidas os eventos que ocorrem em cada cidade podem estar impactando nas outras.
Para responder a este propósito utilizou-se uma ferramenta econométrica chamada de Séries Temporais que busca analisar o comportamento de uma variável específica ao longo do tempo. Neste caso, busquei analisar o comportamento da variável Taxa de Crimes Violentos, criada e disponibilizada pela Fundação João Pinheiro de Minas Gerais, através do portal do Índice Mineiro de Responsabilidade Social (https://imrs.fjp.mg.gov.br/). O período escolhido foi o existente na plataforma, ou seja, iniciou-se no ano de 2000 e teve como último ano de análise o ano de 2021, perfazendo um total de 21 anos.
As cidades escolhidas foram Teófilo Otoni, Governador Valadares e Nanuque, uma vez que todas estas três, apresentam altas taxas de crimes violentos além de estarem não muito distantes uma das outras, o que pode contribuir para o movimento da criminalidade no curto ou no longo prazo. Além disto, Teófilo Otoni está entre as duas cidades estudadas, assim, pode-se inferir que esta pode estar sofrendo influência das outras duas.
Inicialmente buscamos traçar um gráfico da variável taxa de crimes violentos para as três cidades e verificar se há algum comportamento semelhante entre elas.
Podemos notar que existe um comportamento muito semelhante ao longo do tempo entre as três cidades escolhidas para esta análise técnica. Após esta identificação, devemos partir para o que se chama em séries temporais de estacionariedade da variável. Esta é um pressuposto extremamente importante para se proceder a qualquer tipo de análise. Assim, após realizarmos todos os testes necessários, identificamos que ela é uma I(2), ou seja, tornou-se estacionária apenas em 2ª diferença. Com esta informação podemos realizar todas as análise necessárias sobre a possível relação existente.
Neste ponto, buscamos estimar (calcular) o que chamamos de equação para análise no longo prazo, ou seja, como as relações da taxa de crimes violentos das 3 cidades se afetam no longo prazo. Neste sentido, estimamos um modelo chamado Coob-Douglas, que permite identificar em que medida no longo prazo cada cidade afeta a outra na referida taxa de crimes violentos. Este modelo tem como base de interpretação a ideia de elasticidade direta, ou seja, mudanças percentuais em uma cidade gerar aumento ou diminuição em percentual na outra.
O resultado desta estimação no longo prazo, demonstra que se houver um aumento de 1% na taxa de crimes violentos na cidade de Governador Valadares, no longo prazo, a cidade de Teófilo Otoni, terá sua taxa de crimes violentos aumentada 1,14%, mantendo-se as demais variáveis constantes. Por sua vez, se a taxa de crimes violentos em Nanuque aumentar 1%, Teófilo Otoni, terá sua respectiva taxa aumentada em 0,35%.
De forma simbólica a equação do longo prazo pode ser escrita como:
LogTO = -3,39 + 1,14LogGV + 0,35LogNq + ut
em que LogTO é a variável em logaritmo das taxas de crimes violentos em Teófilo Otoni; LogGV é a variável em logaritmo das taxas de crimes violentos em Governador Valadares; LogNq é é a variável em logaritmo das taxas de crimes violentos em Nanuque; ut é o chamado termo de erro da equação, que obrigatoriamente deve assumir uma característica importante, ou seja, ser um ruído branco (white noise); além da constante do modelo, aqui representada pelo valor -3,39.
Com esse resultado sabemos, mesmo que de forma empírica, que considerando o comportamento destas taxas, podemos esperar um aumento no longo prazo nas taxas de crimes violentos em Teófilo Otoni. Em função disto, torna-se necessário e urgente que o poder público municipal e estadual criem políticas públicas de segurança que consigam combater a criminalidade no estado de Minas Gerais e no município com maior rigor.
Para se ter confiança neste resultado do longo prazo, em séries temporais existe a necessidade de se testar o que chamamos de termo de erro de nossa equação, sendo que o resultado deve, obrigatoriamente, ser o que chamamos de White Noise (ruído branco), demonstrando que o termo de erro é considerando normal. Após o teste, constatamos que a estimação de longo prazo atende a este outro pré-requisito relevante para a metodologia de Séries Temporais.
Após esta etapa, buscamos verificar se esta variável (crimes violentos) entre as três cidades, de fato podem ter uma relação forte, o que chamamos de ser cointegradas. Realizamos um procedimento chamado de Teste de Granger, e constatamos que elas são, de fato, cointegradas, ou seja, o que acontece em uma cidade pode afetar a outra e vice-versa.
Na sequência, estimamos um modelo para analisar o efeito no curto prazo destas taxas de crimes violentos entre as 3 cidades pesquisadas. Este modelo de curto prazo, é de extrema importância para compararmos com o modelo de longo prazo e vermos como as taxas entre as cidade de ajustam.
Após estimação do modelo de curto prazo, identificamos que a cidade de Governador Valadares, não apresentou significância estatística para influenciar na cidade de Teófilo Otoni, mas no longo prazo, ela apresentou forte capacidade de impactar nas taxas de crimes violentos na cidade.
Por sua vez, a cidade de Nanuque apresentou, como no longo prazo, capacidade de afetar as taxas de crimes violentos na cidade de Teófilo Otoni, ou seja, se houver um incremento de 1% nas taxas de crimes violentos em Nanuque, as taxas de Teófilo Otoni, no curto prazo, identicamente ao longo prazo, também sofreram aumento, neste caso seria um aumento de 0,24% no curto prazo, mantida as demais constantes.
De forma simbólica, a equação do curto prazo pode ser escrita como:
LogTO = -,036 + 0,46LogGV + 0,24LoNq - 1,0 l.error + ut
A diferença entre os 2 modelos (curto e longo prazo) está que neste último (curto prazo) existe a necessidade de inserir uma variável que tem a capacidade de captar a velocidade de ajustamento das taxas de crimes violentos do curto para o longo prazo.
LogTO = -3,39 + 1,14LogGV + 0,35LogNq + ut (Curto Prazo)
LogTO = -,036 + 0,46LogGV + 0,24LoNq - 1,0 l.error + ut (Longo Prazo)
Quando colocamos as duas equações juntas e comparamos, devemos observar inicialmente que a variável em logaritmo da taxa de crimes violentos para a cidade de Governador Valadares e Nanuque, que foram colocadas propositalmente nas duas modelagens para tentar explicar as variações dos crimes violentos em Teófilo Otoni, apresentaram diferenças relevantes. Assim, quando analisamos o coeficiente da variável l.error, que representa com qual velocidade as taxas de curto e longo prazo demoraram para se equilibrar, podemos dizer com 100% de convicção, que dentro do período de variação do tempo utilizado nesta análise, ou seja, 1 ano, os efeitos do curto para o longo prazo tendem a ser corrigidos 100%. Em outras palavras, a velocidade de aumento das taxas de crimes violentos em Teófilo Otoni, poderão ser aumentadas rapidamente de um ano para o outro.
Outro teste realizado na análise foi o de causalidade de Granger. Este procedimento permite identificar como as taxas de crimes violentos de uma cidade podem influenciar as taxas de crimes violentos futuro das outras cidades. Constatou que as taxas de crimes violentos futuros de Teófilo Otoni e Nanuque são fortemente influenciados por elas mesmas e por Governador Valadares. No entanto, esta última, não sofre influência futura das duas primeiras, apenas dela mesma.
Portanto, torna-se urgente, frente aos resultados encontrados nesta análise técnica, desenvolver mecanismos de combate à criminalidade nestas 3 cidades que são referências em suas localidades, de forma a minimizar o aumento da criminalidade, uma vez que os cidadãos já percebem o aumento da violência no dia-a-dia, e que reduz drasticamente o sentimento de segurança e o bem-estar da sociedade.
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