Geographies of Violence: A Spatial Analysis of Five Types of Homicide in Brazil’s Municipalities
Abstract
Objectives: Examine the spatial distribution of five types of homicide across Brazil’s 5,562 municipalities and test the effects of family disruption, marginalization, poverty-reduction programs, environmental degradation, and the geographic diffusion of violence. Methods: Cluster analysis and spatial error, spatial lag, and geographically-weighted regressions. Results: Maps visualize clusters of high and low rates of different types of homicide. Core results from spatial regressions show that some predictors have uniform or stationary effects across all units, while other predictors have uneven, non-stationary effects. Among stationary effects, family disruption has a harmful effect across all types of homicide except femicide, and environmental degradation has a harmful effect, increasing the rates of femicide, gun-related, youth, and nonwhite homicides. Among non-stationary effects, marginalization has a harmful effect across all measures of homicide but poses the greatest danger to nonwhite populations in the northern part of Brazil; the poverty-reduction program Bolsa Família has a protective, negative effect for most types of homicides, especially for gun-related, youth, and nonwhite homicides. Lastly, homicide in nearby communities increases the likelihood of homicide in one’s home community, and this holds across all types of homicide. The diffusion effect also varies across geographic areas; the danger posed by nearby violence is strongest in the Amazon region and in a large section of the eastern coast. Conclusions: Findings help identify the content of violence-reduction policies, how to prioritize different components of these policies, and how to target these policies by type of homicide and geographic area for maximum effect.
Resumo
Objetivos: Examinar a distribuição espacial de cinco tipos de homicídio em 5562 municípios brasileiros e testar o efeito de desagregação familiar, marginalização, programas de redução da pobreza, degradação ambiental e a difusão geográfica da violência. Métodos: Análise de clusters, modelo espacial autoregressivo (spatial lag), modelo de erro espacial (spatial error) e regressão geográfica ponderada (geographically weighted regression) Resultados: Mapas identificam clusters de alta e baixa taxa de diferentes tipos de homicídio. Os resultados principais das regressões espaciais mostram que algumas variáveis independentes têm efeitos uniformes e estacionários ao longo de todos os municípios, enquanto outras variáveis independentes possuem efeitos não uniformes e não estacionários. Entre as variáveis com efeito estacionário, desagregação familiar possui efeito nocivo para todos os tipos de homicídio, exceto femicídios, e degradação ambiental tem efeito prejudicial, aumentando as taxas de femicídio, homicídios com o uso de armas, homicídios de jovens e de não brancos. Entre variáveis com efeitos não estacionários, marginalização tem efeito prejudicial para todos os tipos de homicídio, mas representa maiores riscos para não brancos no Nordeste do Brasil; o programa Bolsa Família tem efeito protetor, reduzindo a maioria dos tipos de homicídio, especialmente relacionados a armas, jovens e não brancos. Por fim, homicídios em comunidades próximas aumentam a probabilidade de homicídios em uma determinada comunidade, o que vale para todos os tipos de homicídio. O efeito de difusão também varia em diferentes áreas: o perigo representado pela violência próxima é mais forte na região amazônica e na costa leste.
