CRIME E CIDADES Claudio Beato Lemann Visiting Scholar David Rockfeller Center for Latin American Studies Harvard University Homicides - 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 IN 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  “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 sistemaRail ferroviario 0,36 - 0,40 NAMEcorredores_onibusBRT 0,41 - 0,81 metroLeste-OesteMetro Luz-VilaMetro Sonia (construction) Norte-Sul NAME Paulista Leste-Oeste Luz-Vila Sonia Norte-Sul Paulista DISSIMILARITY – PUBLIC PARKS Income Level

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 ik 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 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

POLICE IN FAVELAS - TAQUARIL Journey to 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 / CRISP 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 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 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