6 Aktørane sine erfaringa
6.2 Eit meir profesjonelt produksjonsmiljø
6.2.2 Profesjonell erfaring
A Tabela 6 reporta o impacto dos JVDMF sobre o número de internações por agressão. As duas primeiras colunas da tabela apresentam os resultados ao utilizarmos a amostra que engloba todos os municípios sede de comarca, enquanto a terceira e quarta colunas reportam as estimativas obtidas ao usarmos somente a amostra pareada. Em todas as especificações, os coeficientes estimados sugerem um efeito negativo dos juizados especializados sobre as agressões. Todavia, apenas na estimação por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) da amostra não pareada o impacto negativo é estatisticamente significativo a um nível de 10%. A magnitude do impacto é alta, pois o número médio de internações femininas por agressão é 1,16 nos municípios sedes de comarca.
Como a criação dos juizados especializados foi delegada aos estados, controlamos nas regressões pelas dummies das Unidades da Federação (UF), e os erros-padrão utilizados são clustered por UF. Todavia, para garantir que os resultados obtidos não reflitam mudanças estaduais entre 2000 e 2010, foi feita uma especificação adicional controlando pela interação entre as dummies de UF e a dummy referente ao ano de 2010. As estimativas controlando
pelas tendências das Unidades da Federação encontram-se no Apêndice 11. Os resultados obtidos foram semelhantes tanto em magnitude quanto em significância estatística.
Para a implementação dos juizados de violência doméstica, os estados poderiam usar incentivos financeiros do Programa Nacional de Segurança Pública Com Cidadania (PRONASCI). Estimou-se o modelo principal de análise (equação (10), capítulo 5) controlando pelo fato de o estado ou município participar do PRONASCI, e os resultados obtidos foram muito próximos e qualitativamente iguais.
Há a possibilidade de o impacto encontrado na amostra não pareada estar captando outros fatores não observados ocorrendo contemporaneamente à introdução dos juizados de forma heterogênea entre os municípios tratados e os controles, tais como o aumento do número de unidades de saúde ou um maior cômputo de informações no Sistema de Informações Hospitalares. Para verificar tal hipótese, foram realizados testes de falsificação, tomando como placebos o número de internações por doenças infecciosas e parasitárias e o número de doenças respiratórias (cuja fonte de dados também é o SIH/SUS), que não deveriam ter sido afetados pela Lei Maria da Penha. O Apêndice 12 mostra os resultados do teste de falsificação, usando a mesma especificação da equação (10), ou seja, com a inclusão de todas as variáveis explicativas. Como esperado, não encontramos impacto da introdução dos JVDFM sobre as internações por doenças infecciosas ou parasitárias, nem sobre as doenças respiratórias, o que sugere um efeito causal nas estimativas anteriores usando todos os municípios sede de comarca.
Na Apêndice 13, observam-se os resultados de diferenças - em - diferenças quando a variável independente é o número de agressões por 100.000 mulheres. Como essa variável não é uma variável de contagem, sendo aproximadamente contínua ao longo dos valores positivos, foi utilizado o modelo Tobit em vez do modelo ZIP. Tanto as estimativas obtidas por MQO quanto as obtidas pelo estimador de máxima-verossimilhança do Tobit apresentam efeitos marginais negativos dos juizados de violência doméstica sobre a taxa de agressões femininas. Contudo, só há um impacto significativo a um nível de significância de 5% ao usarmos o Tobit.
Com o intuito de tornar comparáveis os resultados da dissertação com os resultados de estudos empíricos sobre violência da literatura econômica, estima-se a especificação básica
(equação (10)) substituindo como variável dependente o número de óbitos de mulheres devidos a agressões. Os resultados estão reportados na Tabela 7. Não há efeito estatisticamente significativo dos juizados sobre o número de óbitos de mulheres por agressão. Como já citado anteriormente, o óbito da mulher vitimada é o caso mais extremo possível de violência, não representando grande parte dos casos ocorridos de violência doméstica e familiar.30 Na tentativa de captar os efeitos somente sobre as mortes relacionadas à violência doméstica, também estimamos o mesmo modelo usando como variável explicada o número de óbitos por agressão ocorridos no domicílio da mulher e de mulheres casadas. Em geral, os coeficientes estimados são negativos, mas estatisticamente insignificantes. Contudo, na amostra pareada, quando se utiliza como variável dependente do modelo o número de óbitos femininos por agressão ocorridos no domicílio da mulher, encontra-se um impacto negativo dos JVDFM sobre estes, significativo a um nível de 5%. O efeito estimado (-0,269) é de grande magnitude ao compararmos com a média municipal do número de óbitos femininos ocorridos na residência da mulher cuja causa é agressão (1,01).31 Um teste de falsificação análogo ao da seção 6.2 foi realizado, usando como placebos o número de mortes de mulheres por doenças infecciosas e parasitárias, bem como o número de óbitos femininos por doenças respiratórios. Em ambos os casos, não houve efeito dos JVDFM sobre a ocorrência de tais mortes.
Como já foi enfatizado no capítulo 5, ao usarmos todos os municípios sedes de comarca os grupos de tratamento e controle não são semelhantes em termos de características iniciais e, assim, o grupo de controle não representa um bom contrafactual do que aconteceria com os munícipios tratados na ausência dos juizados especializados. Esse estudo lidará com esse problema potencial utilizando a técnica de Propensity Score Matching, que constrói grupos semelhantes em termos de probabilidade estimada de participação no tratamento. Todavia, apresentam-se tentativas adicionais de selecionar grupos tratados e de controle mais parecidos. A primeira dessas tentativas foi estimar o impacto da Lei Maria da Penha separadamente para cada região. Mesmo quando comparados somente aos municípios das suas regiões, os municípios com ou sem juizados especializados continuam sendo diferentes em termos de características iniciais. O Apêndice 15 reporta os efeitos heterogêneos dos
30 Segundo os dados do SINAN, por exemplo, a evolução de 97% dos casos de violência contra a mulher foi a alta do paciente.
JVDFM por região. Não houve impacto estatisticamente significativo a um nível de 10% em nenhuma das regiões.
A segunda tentativa de seleção de grupos mais semelhantes foi a exclusão das capitais da amostra, pois tais cidades, em geral, apresentam características demográficas diferentes dos demais municípios da Unidade da Federação. A exclusão das capitais fez com que o efeito dos juizados sobre o número de agressões ficasse estatisticamente não significativo a um nível de 10%, sugerindo que uma parcela razoável do efeito encontrado era devido à inclusão das capitais no grupo de tratamento.32 Outro indicativo de que o efeito encontrado está concentrado nas capitais é fato de que o efeito marginal do impacto dos modelos não lineares seja maior em valores absolutos em tais municípios.33
Por fim, a última tentativa de compararmos grupos mais próximos foi separar os municípios pela distribuição inicial das taxas de agressões femininas. Os municípios foram divididos em dois grupos de acordo com a distribuição inicial das agressões.34 Denomina-se o grupo abaixo da mediana de agressões de “menores taxas” e o grupo acima da mediana de “maiores taxas”. Observa-se na Tabela 8 que não houve efeito dos JVDFM sobre o número de hospitalizações por agressão nos municípios com menores taxas prévias de agressão. Já no grupo acima da mediana, houve um impacto negativo dos juizados de magnitude expressiva e estatisticamente significativo a um nível de 5%. Os resultados sugerem que o efeito se concentrou em municípios com maiores taxas prévias de agressões.
A combinação do estimador de diferenças - em - diferenças com técnicas de pareamento possibilita o controle por heterogeneidades municipais não observadas fixas no tempo, ao mesmo tempo que comparam-se grupos semelhantes, evitando um possível viés de seleção em observáveis. Como tal metodologia controla por duas possíveis fontes de viés, ela produz estimativas mais confiáveis, que serão as estimativas enfatizadas na dissertação. Dessa forma, as análises de robustez reportadas a seguir serão feitas somente usando a amostra pareada.
32 Tabela encontra-se no Apêndice 16.
33 Como em modelos não lineares o efeito marginal depende do valor das variáveis explicativas, temos que o impacto dependerá de características municipais. Dessa forma, temos que o impacto em capitais é mais negativo que nos demais municípios.
34 A ideia inicial era dividir os grupos por quartis de distribuição das taxas iniciais de agressão. Contudo, não houve observações pertencentes aos quartis do meio em tal divisão.
55
Variável
Coeficiente P-valor Efeito Marginal P-valor Coeficiente P-valor Efeito Marginal P-valor
Dummy anual 2010 0,651 0,421 -1,000 0,335 0,088 0,975 -4,004 0,382
Juizados de Violência Doméstica 0,237 0,758 0,213 0,622 0,120 0,896 -0,849 0,570
Juizados de Violência Doméstica*2010 -2,001 0,060 -5,694 0,825 -3,313 0,258 -4,121 0,763
População 0,001 0,092 0,000 0,000 0,001 0,134 0,001 0,000
População feminina -0,003 0,002 -0,001 0,000 -0,003 0,002 -0,001 0,000
Número total de internações 0,001 0,028 0,000 0,001 0,000 0,189 0,000 0,056
Número total de internações*2010 0,000 0,197 0,000 0,823 -0,001 0,074 0,000 0,724
População 20 a 40 anos 0,002 0,000 0,000 0,118 0,002 0,001 0,000 0,764
População 40 a 60 anos 0,002 0,028 0,000 0,243 0,002 0,034 0,000 0,379
População acima 60 anos 0,001 0,323 0,000 0,328 0,001 0,038 0,000 0,027
Mulheres chefe de família 0,001 0,276 0,000 0,455 0,001 0,222 0,000 0,640
População urbana 0,000 0,620 0,000 0,050 0,000 0,974 0,000 0,913
População branca 0,000 0,068 0,000 0,000 0,000 0,019 0,000 0,029
Casados -0,001 0,006 0,000 0,525 -0,001 0,021 0,000 0,849
Coabitam e não são casados -0,001 0,000 0,000 0,306 -0,001 0,014 0,000 0,352
Analfabetos (não sabem ler e escrever) 0,001 0,022 0,000 0,293 0,001 0,044 0,000 0,303
Fecundidade média das mulheres 0,271 0,765 -1,401 0,330 -1,184 0,737 -5,814 0,258
Nunca migraram de município 0,000 0,085 0,000 0,001 0,000 0,167 0,000 0,057
Taxa desemprego -0,016 0,778 0,069 0,000 -0,072 0,639 0,061 0,819
Proporção população baixa renda 0,029 0,472 -0,035 0,275 -0,124 0,091 -0,271 0,042
Renda média domiciliar 0,004 0,500 0,003 0,006 -0,007 0,094 -0,003 0,362
Renda média relativa (mulheres/homens) 0,080 0,834 0,256 0,803 -0,157 0,867 -1,123 0,821
Dummies UF Número observações R-quadrado
Municípios sedes de comarca
MQO ZIP
Sim Sim
0,585 -
Amostra pareada Variável depedente: número internações de mulheres por agressão
Internações hospitalares por agressão
MQO ZIP
Sim Sim
996 996
4672 4672
0,654 -
Tabela 6 - Impacto dos JVDFM sobre agressões
Notas: 1) Erros-padrão clustered por UF; 2) Na cativas de ZIP, o cálculo do efeito marginal é baseado em Puhani (2008) reporta-se o efeito marginal médio; 3) Fonte da distribuição dos Juizados de Violência Doméstica e Familiar Contra a Mulher: Pesquisa de Informações Básicas Municipais de 2009, IBGE.
Notas: 1) Erros-padrão clustered por UF; 2) Na coluna das estimativas de ZIP, o cálculo do efeito marginal é baseado em Puhani (2008) reporta-se o efeito marginal médio; 3) Fonte da distribuição dos Juizados de Violência Doméstica e Familiar Contra a Mulher: Pesquisa de Informações Básicas Municipais de 2009, IBGE.
Variável
Coeficiente P-valor Efeito Marginal P-valor Coeficiente P-valor Efeito Marginal P-valor
Dummy anual 2010 0,778 0,000 -0,385 0,112 0,679 0,323 -1,093 0,278
Juizados de Violência Doméstica -0,178 0,526 0,285 0,311 -0,084 0,813 0,020 0,955
Juizados de Violência Doméstica*2010 0,618 0,135 -0,011 0,964 0,063 0,921 -0,306 0,661
População 0,000 0,016 0,000 0,000 0,000 0,056 0,000 0,000
População feminina 0,001 0,030 0,000 0,000 0,000 0,390 0,000 0,000
Número total de óbitos 0,008 0,000 0,002 0,009 0,007 0,066 0,003 0,006
Número total de óbitos*2010 -0,001 0,123 0,001 0,013 0,002 0,204 0,001 0,177
População 20 a 40 anos 0,000 0,007 0,000 0,095 0,000 0,011 0,000 0,762
População 40 a 60 anos 0,000 0,002 0,000 0,000 0,000 0,038 0,000 0,962
População acima 60 anos 0,000 0,095 0,000 0,950 0,000 0,209 0,000 0,217
Mulheres chefe de família 0,000 0,009 0,000 0,026 0,000 0,337 0,000 0,079
População urbana 0,000 0,009 0,000 0,018 0,000 0,946 0,000 0,024
População branca 0,000 0,231 0,000 0,018 0,000 0,350 0,000 0,069
Casados 0,000 0,864 0,000 0,268 0,000 0,610 0,000 0,365
Coabitam e não são casados 0,000 0,208 0,000 0,353 0,000 0,519 0,000 0,000
Analfabetos (não sabem ler e escrever) 0,000 0,770 0,000 0,078 0,000 0,007 0,000 0,890
Fecundidade média das mulheres 0,597 0,011 -0,946 0,042 1,007 0,192 -3,140 0,028
Nunca migraram de município 0,000 0,012 0,000 0,000 0,000 0,452 0,000 0,004
Taxa desemprego 0,003 0,823 0,086 0,000 0,035 0,339 0,194 0,003
Proporção população baixa renda 0,007 0,558 -0,019 0,068 -0,025 0,326 -0,053 0,077
Renda média domiciliar 0,000 0,929 0,001 0,001 -0,003 0,020 0,000 0,931
Renda média relativa (mulheres/homens) -0,012 0,907 0,589 0,144 0,071 0,747 1,219 0,629
Dummies UF Número observações R-quadrado
ZIP
Sim Sim
Municípios sedes de comarca
0,854 -
Óbitos de mulheres por agressão
Amostra pareada MQO ZIP Sim Sim 996 996 4672 4672 0,943 -
Variável depedente: número óbitos de mulheres por agressão MQO
Tabela 8 - Efeito heterogêneo dos JVDFM por distribuição prévia das agressões
Notas: 1) Erros-padrão clustered por UF; 2) Na coluna das estimativas de Tobit, o cálculo do efeito marginal é baseado em Puhani (2008) reporta-se o efeito marginal médio; 3) Fonte da distribuição dos Juizados de Violência Doméstica e Familiar Contra a Mulher: Pesquisa de Informações Básicas Municipais de 2009, IBGE. Dentro do grupo de causas de internações hospitalares “Agressões”, foram selecionadas algumas categorias de causas, por acreditar que essas causas de agressão estão mais propensas a refletir casos específicos de violência doméstica, e analisou-se separadamente o efeito sobre esses tipos de agressão. As causas escolhidas foram: agressões usando arma de fogo (classificação CID-10, categorias X93 a X95); agressões usando objetos do cotidiano (categorias X99 e Y00) e agressão por meio de força corporal (Y04). A Tabela 9 apresenta as estimativas de MQO do impacto dos JVDFM sobre cada um desses tipos de agressão. Não houve efeito estatisticamente significativo a um nível de 10% dos juizados sobre nenhum dos tipos de agressão. Somente nas agressões por meio de objetos houve uma queda marginalmente significativa (p-valor: 0,131).
Variável
Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor
Dummy anual 2010 0,266 0,149 -1,106 0,491
Juizados de Violência Doméstica -0,064 0,454 -0,180 0,889
Juizados de Violência Doméstica*2010 0,038 0,802 -3,429 0,042
População 0,000 0,045 0,001 0,250
População feminina 0,000 0,080 -0,002 0,015
Número total de internações 0,000 0,002 0,000 0,072
Número total de internações*2010 0,000 0,008 0,000 0,553
População 20 a 40 anos 0,000 0,937 0,002 0,000
População 40 a 60 anos 0,000 0,211 0,002 0,011
População acima 60 anos 0,000 0,808 0,001 0,272
Mulheres chefe de família 0,000 0,374 0,000 0,478
População urbana 0,000 0,755 0,000 0,434
População branca 0,000 0,562 0,000 0,062
Casados 0,000 0,150 -0,001 0,003
Coabitam e não são casados 0,000 0,195 -0,001 0,000
Analfabetos (não sabem ler e escrever) 0,000 0,053 0,001 0,006
Fecundidade média das mulheres -0,342 0,103 -0,584 0,749
Nunca migraram de município 0,000 0,011 0,000 0,090
Taxa desemprego 0,007 0,539 -0,032 0,741
Proporção população baixa renda 0,001 0,891 0,046 0,431
Renda média domiciliar 0,000 0,599 0,008 0,389
Renda média relativa (mulheres/homens) -0,197 0,122 0,161 0,905 Dummies UF
Número observações R-quadrado
Efeito por distribuição inicial das taxas de agressões Variável depedente: número internações de mulheres
Menores taxas Maiores taxas
Sim Sim
2866 1806
Variável
Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor
Dummy anual 2010 0,118 0,880 -0,207 0,906 -0,034 0,918
Juizados de Violência Doméstica -0,277 0,301 0,590 0,308 -0,138 0,559
Juizados de Violência Doméstica*2010 0,523 0,227 -3,258 0,131 -0,108 0,715
População 0,000 0,497 0,001 0,069 0,000 0,199
População feminina 0,000 0,095 -0,002 0,004 0,000 0,225
Número total de internações 0,000 0,343 0,000 0,158 0,000 0,950
Número total de internações*2010 0,000 0,934 0,000 0,147 0,000 0,363
População 20 a 40 anos 0,000 0,000 0,001 0,002 0,000 0,310
População 40 a 60 anos 0,000 0,219 0,001 0,027 0,000 0,036
População acima 60 anos 0,000 0,673 0,001 0,014 0,000 0,214
Mulheres chefe de família 0,000 0,135 0,000 0,282 0,000 0,295
População urbana 0,000 0,305 0,000 0,992 0,000 0,876
População branca 0,000 0,653 0,000 0,071 0,000 0,121
Casados 0,000 0,063 -0,001 0,014 0,000 0,011
Coabitam e não são casados 0,000 0,002 0,000 0,025 0,000 0,001
Analfabetos (não sabem ler e escrever) 0,000 0,057 0,000 0,021 0,000 0,449
Fecundidade média das mulheres 0,280 0,634 -1,232 0,641 -0,084 0,805
Nunca migraram de município 0,000 0,960 0,000 0,187 0,000 0,618
Taxa desemprego 0,025 0,443 -0,123 0,286 0,009 0,718
Proporção população baixa renda -0,020 0,293 -0,067 0,206 0,000 0,998
Renda média domiciliar -0,002 0,108 -0,003 0,277 0,000 0,808
Renda média relativa (mulheres/homens) 0,008 0,970 -0,089 0,884 0,011 0,920
Dummies UF Número observações
R-quadrado / Pseudo R-quadrado
996 996 996
0,667 0,289 0,474
Sim Sim Sim
Efeito sobre diferentes tipos de agressão - PSM com Diferenças - em - diferenças
Variável depedente: número internações de mulheres
Arma de fogo Objetos Força corporal
Notas: 1) Erros-padrão clustered por UF; 2) Estimativas usando MQO; 3) Fonte da distribuição dos Juizados de Violência Doméstica e Familiar Contra a Mulher: Pesquisa de Informações Básicas Municipais de 2009, IBGE.
Um cenário que precisa ser considerado na análise é a possibilidade de a queda observada estar refletindo uma mudança no cômputo das internações hospitalares, devido ao maior rigor da lei. Sob esse cenário, a queda refletiria apenas uma mudança na forma de computar os casos de violência doméstica, não uma diminuição de tais casos. Para verificar tal hipótese, observa-se o efeito dos JVDFM sobre outras três categorias que poderiam refletir casos de violência contra a mulher: eventos cuja intenção é indeterminada, lesões autoprovocadas voluntariamente e outras causas de lesões e acidentes. A Tabela 10 reporta tais resultados. As estimativas mostram que a existência de JVDFM no município, tudo o mais constante, leva a uma queda de -5,45 nas internações femininas por eventos cuja intenção é indeterminada. Tal efeito é estatisticamente significativo a um nível de 5%.Tais resultados sugerem que utilizar somente o número de agressões pode estar subestimando o efeito dos JVDFM sobre os casos de violência doméstica contra a mulher, sendo um limite inferior do efeito total.
As Delegacias Especializadas no Atendimento às Mulheres são instituições importantes para o bom funcionamento dos Juizados Especializados em Violência Doméstica. Além de serem o principal serviço usado pelas mulheres vitimadas (SANTOS, 2010), o atendimento policial faz o registro de ocorrências de casos de violência doméstica e pode encaminhar inquéritos policiais e pedidos de medidas protetivas aos juizados. Na Tabela 11 são apresentados os resultados usando um estimador de triplas-diferenças, cujo objetivo é verificar se há um impacto diferenciado dos juizados especializados nos municípios onde também há delegacias especializadas. A distribuição municipal das Delegacias de Mulheres é proveniente das MUNIC 2004 e 2009 (as pesquisas MUNIC de anos anteriores a 2004 não possuíam essa informação). Utiliza-se a distribuição municipal de delegacias da MUNIC 2004 como sendo a distribuição no período antes da intervenção (antes da Lei Maria da Penha) e a informação da MUNIC 2009 para obtenção da distribuição das DEAM pós tratamento, ou seja, uma variável binária que assume valor igual a um em 2000 caso haja delegacias segundo a MUNIC 2004, valor igual a um em 2010 caso esteja reportado na MUNIC 2009 e zero nos demais casos. Apesar de os coeficientes serem negativos tanto ao considerar somente o juizado depois da Lei Maria da Penha, quanto ao considerar o efeito conjunto das delegacias e juizados, as estimativas não são estatisticamente significativas a níveis razoáveis de significância.
Variável
Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor
Dummy anual 2010 -5,330 0,097 0,108 0,945 8,959 0,359
Juizados de Violência Doméstica 0,526 0,838 1,471 0,190 1,035 0,731
Juizados de Violência Doméstica*2010 -5,452 0,027 -0,689 0,569 6,101 0,487
População 0,004 0,008 0,001 0,000 -0,001 0,567
População feminina -0,008 0,006 -0,002 0,001 -0,001 0,809
Número total de internações 0,001 0,162 0,000 0,044 0,001 0,593
Número total de internações*2010 0,000 0,640 0,000 0,390 0,012 0,000
População 20 a 40 anos -0,001 0,387 0,000 0,919 0,005 0,002
População 40 a 60 anos -0,002 0,224 0,001 0,001 -0,001 0,790
População acima 60 anos 0,002 0,118 0,000 0,441 0,015 0,008
Mulheres chefe de família 0,000 0,858 -0,001 0,073 -0,009 0,290
População urbana 0,001 0,021 0,000 0,104 0,000 0,628
População branca 0,000 0,158 0,000 0,527 0,000 0,864
Casados 0,000 0,473 -0,002 0,000 -0,002 0,583
Coabitam e não são casados -0,001 0,222 -0,002 0,000 0,002 0,366
Analfabetos (não sabem ler e escrever) -0,001 0,124 0,000 0,326 -0,001 0,735
Fecundidade média das mulheres -6,001 0,087 -0,339 0,791 3,129 0,602
Nunca migraram de município 0,000 0,145 0,000 0,309 0,000 0,588
Taxa desemprego -0,334 0,128 -0,151 0,061 -0,260 0,664
Proporção população baixa renda 0,289 0,088 -0,043 0,037 0,445 0,140
Renda média domiciliar 0,027 0,046 -0,004 0,116 -0,008 0,767
Renda média relativa (mulheres/homens) -0,500 0,784 -0,629 0,354 -0,209 0,905
Dummies UF Número observações
R-quadrado / Pseudo R-quadrado
Sim Sim Sim
Efeito sobre causas possivelmente relacionados à violência doméstica - PSM com Diferenças em diferenças
Variável depedente: número internações de mulheres
Eventos cuja intenção é indeterminada Lesões autoprovocadas voluntariamente Outras causas de lesões e acidentes
996 996 996
0,446 0,644 0,872
– – –
Notas: 1) Erros-padrão clustered por UF; 2) Estimativas usando MQO; 3) Fonte da distribuição dos Juizados de Violência Doméstica e Familiar Contra a Mulher: Pesquisa de Informações Básicas Municipais de 2009, IBGE.
Tabela 11 - Amostra pareada: Impacto conjunto dos Juizados de Violência Doméstica e Familiar contra a Mulher e das Delegacias da Mulher
Notas: 1) Erros-padrão clustered por UF; 2) Fonte da distribuição dos Juizados de Violência Doméstica e Familiar Contra a Mulher: Pesquisa de Informações Básicas Municipais de 2009, IBGE; 3) Fonte da distribuição das Delegacias de Mulheres: MUNIC 2009 em 2010, e MUNIC 2004 em 2000.
Variável
Coeficiente P-valor
Dummy anual 2010 0,111 0,952
Juizados de Violência Doméstica -0,729 0,219
Delegacia da Mulher 1,543 0,687
JVDMF*DEM 1,593 0,706
Delegacia da Mulher*2010 0,643 0,927
Juizados de Violência Doméstica*2010 -1,151 0,444
JVDMF*DEM*2010 -5,283 0,484
População 0,001 0,135
População feminina -0,003 0,003
Número total de internações 0,000 0,200
Número total de internações*2010 -0,001 0,086
População 20 a 40 anos 0,002 0,001
População 40 a 60 anos 0,002 0,036
População acima 60 anos 0,001 0,028
Mulheres chefe de família 0,001 0,200
População urbana 0,000 0,980
População branca 0,000 0,018
Casados -0,001 0,023
Coabitam e não são casados -0,001 0,013
Analfabetos (não sabem ler e escrever) 0,001 0,049
Fecundidade média das mulheres -0,458 0,892
Nunca migraram de município 0,000 0,166
Taxa desemprego -0,091 0,518
Proporção população baixa renda -0,119 0,107
Renda média domiciliar -0,007 0,118
Renda média relativa (mulheres/homens) -0,424 0,686 Dummies UF Número observações R-quadrado 996 0,586 Sim
Triplas Diferenças - Delegacia Mulher e JVDFM Variável depedente: número internações de mulheres por agressão
Livingston (2010) e Livingston (2011) encontraram relações entre a densidade de lugares onde há venda bebidas alcóolicas e o número de casos de violência doméstica. Na tentativa de controlar pelo consumo excessivo de álcool em determinado município, estimaram-se algumas especificações adicionais controlando por variáveis que possivelmente capturariam esse efeito. Tais variáveis foram: número de pessoas alcóolatras de 15 anos ou mais (Sistema de Informação de Atenção Básica - Cadastramento Familiar); número de internações com evidência de alcoolismo (SIH/SUS); número de hospitalizações por abuso de álcool (Sistema de Informação de Atenção Básica - Situação de Saúde). Cada uma dessas variáveis foi agregada no nível municipal e incluída separadamente na regressão do modelo principal (equação (10)). Os resultados controlando por essas variáveis foram muito próximos aos resultados já obtidos na estimação por MQO, ou seja, o efeito estimado dos JVDFM sobre o número de hospitalizações femininas por agressão continua a ser negativo e estatisticamente insignificante a um nível de 10%.35
Por fim, alguns estudos da literatura econômica encontraram efeitos indiretos de políticas voltadas para o combate à violência contra a mulher sobre a violência contra o homem (como, por exemplo, Aizer e Bó (2009)). Para verificar a ocorrência desse efeito indireto, estimou-se os efeitos da introdução dos juizados especializados sobre o número de internações de homens por agressão, sobre o número de óbitos masculinos por agressão, e sobre o número de óbitos masculinos por agressão ocorridos no domicílio. Não houve efeito dos JVDFM sobre nenhuma dessas variáveis de resposta.