CRIME E CIDADES Claudio Beato Lemann Visiting Scholar David Rockfeller Center for Latin American Studies Harvard University Homicides - Brazil 1979-2007
60000
50000
40000
30000 HomcidesN
20000
10000
0
1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Year In 28 years = 930. 137 1979 = 11.162 homicides 2007 = 45.964 WHAT ARE THE CHARACTERISTICS OF BRAZILIAN HOMICIDES? Firearms MORE YOUNG PEOPLE DYING WHAT ABOUT RACE? FEAR AND VICTIMIZATION II - WHAT IS HAPPENING?
Spatial and Temporal Dynamics of the increase WHERE?
This increase is in some parts of the country 2 Constrangimentos estruturais e institucionais
Municípios até 10 mil habitantes Municípios de 10 mil a 50 mil habitantes
4500 16000
4000 14000
3500 12000
3000 10000 2500
8000 2000
6000 1500 1000 4000 CRESCIME 500 2000
0 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 0 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 até 10 mil hab. - obs até 10 mil hab. - esp de 10 mil a 50 mil hab. - obs de 10 mil a 50 mil hab. - esp NTO POR
Municípios de 50 mil a 100 mil habitantes Municípios de 100 mil a 250 mil habitantes TAMANHO
7000 9000
8000 6000 DE 7000 5000 6000
4000 5000 CIDADE 3000 4000
3000 2000
2000
1000 (SMR) 1000
0 0 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 de 50 mil a 100 mil hab. - obs de 50 mil a 100 mil hab. - esp de 100 mil a 250 mil hab. - obs de 100 mil a 250 mil hab. - esp
Municípios de 250 mil a 500 mil habitantes Municípios com mais de 500 mil habitantes
9000 25000
8000
20000 7000
6000
15000 5000
4000 10000 3000
2000 5000
1000
0 0 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 de 250 mil a 500 mil hab. - obs de 250 mil a 500 mil hab. - esp acima de 500 mil hab. - obs acima de 500 mil hab. - esp
INCREASE RATES – 1979 2006 Standardized Unstandardized Coefficients Modelo Coefficients
B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) 9.343 2.292 4.076 .000
Indice de estrutura domiciliar (renda baixa, água encanada, carro, energia 1.972 .203 .157 9.729 .000 elétrica, tv, coleta lixo) (log_cadol) diferença percentual -.938 .306 -.044 -3.069 .002 adolescentes com filhos
(c_idhren) diferença percentual idh renda -.090 .024 -.055 -3.796 .000
(c_mort1) diferença percentual taxa .023 .013 .027 1.861 .063 mortalidade até 1 ano Variável para agregar os municípios segundo os tamanhos populacionais 3.995 .230 .270 17.344 .000 em 2005
(Logdist) Distância da capital -7.329 .542 -.202 -13.514 .000
Índice de Gini, 2000 34.500 3.590 .157 9.609 .000 III - WHAT IS HAPPENINGS IN URBAN CENTERS? ZIP LAW OF VIOLENT CRIMES IN BELO HORIZONTE KERNEL DENSITY BY HOUR IN DOWNTOWN 10/12/2009 15 10 PM 10 6 PM 6 12 PM 12 Kernel Density by hour in downtown in hour by Density Kernel 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 6 AM 6 HORA 0
0
10 20 30 Assaltos Transeuntes no Centro da Cidade da Centro no Transeuntes Assaltos Hotspots Images SPATIAL SEGREGATION IN BRAZILIAN CITIES
Vitória “Atlas da Violência na Região Metropolitana da Grande Vitória”, CRISP – Centro de Estudos em Criminalidade e Segurança Pública da UFMG São Paulo “Territory, Inequalities and Violence”, Frederico Roman Ramos and Antônio Miguel Vieira Monteiro Belo Horizonte 77 kmkm
11,311,3 kmkm
4,554,55 kmkm
2,332,33 kmkm
3,383,383,38 kmkmkm
4,074,07 kmkm
OceanoOceanoOceano Atlântico AtlânticoAtlântico 1,621,62 kmkm OceanoOceanoOceano Atlântico AtlânticoAtlântico
0 3 6 3,773,77 kmkm Quilômetros Spatial concentrationf of homicides – 2005 / 06
Distribuição Percentual dos Homicídios por Dias da Semana X Hora do Dia Vitória - Janeiro de 2005 a Dezembro de 2006
Domingo
Segunda-feira
Terça-feira
Quarta-feira
SANTOSANTO ANDREANDRE Quinta-feira
Sexta-feira
Sábado Entre 1 e 3 horas Entre 4 e 6 horas Entre 7 e 9 horas Entre 10 e 12 horas Entre 13 e 15 horas Entre 16 e 18 horas Entre 19 e 21 horas Entre 22 e 24 horas
0-1 1-2 2-3 3-4
Distribuição Percentual dos Homicídios por Dias da Semana X Hora do Dia MORROMORRO DEDE SAOSAO BENEDITOBENEDITO Vitória - Janeiro de 2005 a Dezembro de 2006
Domingo
Segunda-feira
VILAVILA RUBIMRUBIM Terça-feira
Quarta-feira 0 2 4 Quinta-feira Quilômetros Sexta-feira
Sábado Entre 1 e 3 horas Entre 4 e 6 horas Entre 7 e 9 horas Entre 10 e 12 horas Entre 13 e 15 horas Entre 16 e 18 horas Entre 19 e 21 horas Entre 22 e 24 horas
0-1 1-2 2-3 3-4 Índice de Vulnerabilidade Social - Vitória
JARDIMJARDIM CAMBURICAMBURI
NOVANOVA PALESTINAPALESTINA
REDENCAOREDENCAO
JARDIMJARDIM DADA PENHAPENHA
INHANGUETAINHANGUETAINHANGUETA MORROMORRO DEDE SAOSAO BENEDITOBENEDITO
BELABELA VISTAVISTA
PRAIAPRAIA DODO SUASUA MORROMORRO DODO ROMAOROMAO
Índice de Vulnerabilidade Social CRISP / IBGE 2000
Nenhuma vulnerabilidade (315) Vulnerabilidade muito baixa (224) Baixa Vulnerabilidade (331) 0 1 2 Vulnerabilidade média (79) Quilômetros Vulnerabilidade alta (205) Vulnerabilidade muito alta (110) SÃO PAULO
What are the socio and economic factors that explain spatial differences? SÃO PAULO RMSP by Segregation Indicators – Dissimilarity INPE – Instituto Nacional de Pesquisa Espaciais Educational Income Level Level
graduated more 15 m.w. up to Up to 1 m.w. higher 11% 5,11% 10 to 15 m.w. 18% secondary 9,74% below 6% primary
13% 1 to 2 m.w. 20% 53,20% up to 32,13% 5 to 10 m.w. primary 13% 2 to 3 m.w. education 19% 3 to 5 m.w. Ramos et al., Spatial Segregation in Latin American Cities, 2009, unpublished, for submission DISSIMILARITY – TRANSPORTATION INFRA-STRUTUCTURE Income Level
Local Legend Dissimilarity Indexscens00cem_project D_EDU_10 Legend
0,00 - 0,05 sistema ferroviario 0,06 - 0,15 Transportcorredores_onibus 0,16 - 0,20 InfraLegendmetro-structure 0,21 - 0,35
Local Legend Dissimilarity Indexscens00cem_project D_EDU_10 0,00 - 0,05 0,06 - 0,15 0,16 - 0,20 0,21 - 0,35 Public Parks 0,36 - 0,40 0,41 - 0,81 Homicide rates SP 1979 2007
70,0
60,0
50,0
40,0
30,0
20,0
10,0
0,0
1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 year Contextualization – Homicides Distribution
Even with a clear decrease of homicide rates in the RMSP, the spatial concentration pattern persists
2000 2005
Low High Density Density
Source: Nery, M.B. Homicidios Dolosos: Indicador de um fenômeno complexo, 2007 Datasets
Socio-economic Index: A Proxy for Poverty
Percentage of the Head of Household earning up to 1 minimum wage (CENSUS, 2000)
60
50
40
30
20
10 Std. Dev = 14.55 Mean = 30.6
0 N = 725.00 2.5 7.5 12.5 17.5 22.5 27.5 32.5 37.5 42.5 47.5 52.5 57.5 62.5
up1mw_p Ramos and Monteiro - 18th ECCA - Brasília – 07/2009 GWR
y(,)(,) u v u v x The GWR technique uses an i0 i ik k i i ik i extended traditional regression framework by allowing local rather Where are the coordinates of the ith than global parameters to be (ui,vi) estimated. point in space
Through a spatial Kernel Function a weight matrix W is estimated. This matrix allows the estimation of the beta parameters in each location.
wi1 0 .. 0 0w .. 0 W ()i i2 ...... 0 0 0 win
The analysis of the spatial distribution of the beta parameter and its statistical significance can inform us about the magnitude, direction and significance of the association in each local of the space. Results – GWR
Coefficient of Determination 0.44
With the analysis of the spatial distribution of the beta parameters it is possible to observe that the magnitude and the direction of the association between the homicide rate and the poverty indicator variable are different when we move around in the city. PARAISÓPOLISMORUMBI / PARAISÓPOLIS / MORUMBI As favelas mais violentas foram definidas em função da concentração de homicídios registrados pela Polícia Civil. Assim, temos 6 conglomerados urbanos com elevadas taxas de mortes por homicídio na cidade de Belo Horizonte. Existence of homicide N Average Standard Sig. clusters deviation Residential finishing No 75 6,59 3,96 Yes 6 0,77 0,84 ,001 Total 81 6,17 4,11 Years of schooling No 75 8,51 2,57 Yes 6 5,53 0,61 ,006 Total 81 8,29 2,60 Age No 75 28,96 3,71 Yes 6 24,92 1,41 ,010 Total 81 28,66 3,74 Formal/informal occupation No 75 3,39 1,10 rate Yes 6 2,32 ,36 ,021 Total 81 3,31 1,10 Childhood mortality No 75 ,28 ,13 Yes 6 ,40 6,000E-02 ,035 Total 81 ,29 ,13 Illiteracy rate No 75 11,80 6,83 Yes 6 23,04 6,06 ,000 Total 81 12,63 7,36 Urban infrastructure index No 75 -,24 ,66 Yes 6 -1,10 ,72 ,003 Total 81 -,30 ,70 Social protection offer rate No 75 ,23 ,49 Yes 6 ,91 ,84 ,003 Total 81 ,28 ,54
HOMICIDES IN A FAVELA
POLICE IN FAVELAS - RIO DE JANEIRO TAQUARIL Journey to crime Violence implosionJornada do Crime
6
5
4
3
Porcentagem dosCasos Porcentagem 2
1
0
0,00 54,24 108,48162,72216,96271,20325,43379,67433,91488,15542,39596,63650,87705,11759,35813,59867,82922,06976,30 1030,541084,781139,021193,261247,501301,741355,981410,221464,451518,69 Distância em metros Fonte: Polícia Civil de Minas Gerais / CRISP Gang related Homicides em 2007 Belo Horizonte – Serra favela
Focos de intervenção Distribuidor 1 Armas Drogas
membro1 membro3 Patrão membro 2 membro 4
Gerente
Gerente Gerente
membro1 membro3 Patrão membro 2 membro 4
Gerente
Gerente Gerente
membro1 membro3 Patrão membro 2 membro 4
Gerente
Gerente Gerente In a slum with 23.000 people •80 youths involved with gangs and drug dealing • This means less than 0,5% of local population and 2% of youth Distribuidor 2 Armas aged betwen 15 and 24 years old Drogas YOUTHS AND CRIME
Gangs and the structure of criminal activities Structuration of criminal activities Lógica econômica Processo seletivo, mercado e Crucial organizações difusas turning points IV-Crime organizad o globalizad III- o Societal logic Condicionantes Organizando- sociais se em bases propiciam o surgimento de II-Non organized políticas gropus in process quadrilhas e Focalized violence gangues de of structuration base territorial •Community leaders Territorial (lógica domination societária) and violent offenders Market of services and protection I-Gangues •Massive use of firearms territoriais e Business oriented •Many conflicts and grupos expressivos deaths - violência espontânea •The role of - ausência poder público prisional system - violência policial •Police corruption - Conflitos grupos INSTITUTIONAL ASPECTS
The impact of Criminal Justice Organizations What can be done?
1. Fica Vivo 2. IGESP What can be done? PREVENTION PROGRAMS
Pulling levers Reduction of Focusing high crime rates prolific offenders Restoring order
Empowerment Collective process efficiency and crime control
“Weed and Seed” Fica Vivo Program
Identifying locations (CRISP) Training police officers in problem solving techniques (CRISP) Special units in these locations Implementation Local nucleons of reference Identifying and incapacitating high prolific offenders Social development Monitoring and evaluations Process performance evaluations Result evaluations Cost benefit analysis Fica Vivo (Stay Alive) Program Structure
Management Group
Strategic Social Protection Intervention Fica Vivo (Stay Alive) Program Structure
Prosecutors
GEPAR Community police Military Police Units
Strategic Prisons Intervention Federal police group
Civil police Judges
Monitoring gangs Arquitetura Atual Arquitetura Atual
Fica Vivo (Stay Alive) Program Structure
NGOs
Open schools Local Leaders
Local Nucleus of Social Youth Protection protection Workshops program
Sports and Job cultural Opportunities activities Fica Vivo’s activities Results COST-BENEFIT ANALYSIS
Present value of the cost of the Present value of the number Reais per Serious crimes program per of serious crimes prevented serious crime prevented per Programs beneficiary per beneficiary prevented million Reais APAC 18417,990,00 0,87 21.109,75 47,37 Patrulha de Prevenção Ativa 6.916,42 Liberdade Assistida 1.323,68 0,91 1.459,94 684,96 UERÊ 8.184,84 0,45 18.290,73 54,67 Paz nas Escolas 192,23 0,16 1.174,45 851,46 Fica Vivo 1.065,70 1,65 645,69 1.548,73 Bolsa Família 2.594,88 0,23 11.256,15 88,84 PROERD 35,43 0,02 1.682,33 594,42 CEAPA 145,40 - - -
IGESP Integration and management in Social; Security
Descentralization Information sharing Activities to solve problems Community interactions Main problems Quality of police work Priorities areas Priorities areas Personal crimes Property crimes
CRIMES VIOLENTOS BELO HORIZONTE
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set
Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai Jan Mai
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008