Uma análise espacial dos furtos, roubos, homicídios dolosos e crimes sexuais nos 645 municípios paulistas mostra que a proximidade importa — mas de maneira diferente para cada crime.
Quando os indicadores criminais de um município pioram, uma das primeiras perguntas feitas pelos gestores é se o problema está restrito à cidade ou se acompanha um movimento regional. A pergunta parece simples, mas contém uma dificuldade: de qual crime estamos falando? A região relevante para compreender os roubos pode não ser a mesma dos homicídios. Uma cidade pode integrar um corredor de furtos e, ao mesmo tempo, estar fora das áreas de maior violência letal.
Este estudo examina a distribuição de furtos, roubos, homicídios dolosos e violência sexual nos 645 municípios do Estado de São Paulo em 2024 e 2025. O objetivo é verificar se municípios vizinhos apresentam taxas semelhantes e, sobretudo, se as regiões de maior incidência coincidem entre diferentes crimes.
Todos os quatro crimes possuem estrutura espacial, mas cada um desenha um mapa diferente. Furtos e roubos são os mais próximos entre si. Os homicídios formam um corredor próprio. A violência sexual apresenta outra geografia, praticamente independente dos crimes patrimoniais e da violência letal.
Dois anos completos e quatro naturezas criminais
A análise utiliza os registros individuais disponibilizados pela Secretaria da Segurança Pública do Estado de São Paulo para 2024 e 2025. Foram contabilizados 1.287.124 registros de furto, 411.688 de roubo, 4.955 de homicídio doloso e 29.022 de estupro e estupro de vulnerável, reunidos sob a denominação violência sexual.
As taxas municipais foram calculadas por 100 mil habitantes. Para homicídios e violência sexual foi aplicada suavização empírica bayesiana, reduzindo o peso de flutuações aleatórias em cidades pequenas. A relação entre cada município e seus vizinhos foi representada por uma matriz de contiguidade territorial. Os resultados também foram confrontados com contiguidade queen e com os cinco municípios de sede mais próxima.
O I de Moran global mostra se taxas semelhantes tendem a se agrupar no Estado. Os indicadores locais LISA identificam onde estão os agrupamentos alto–alto, baixo–baixo e os municípios que destoam de sua vizinhança. A significância foi estimada com 9.999 permutações, acompanhada do procedimento de Benjamini–Hochberg para controlar falsos resultados em centenas de testes locais.
A criminalidade paulista não se distribui ao acaso
| Natureza | I de Moran | p por permutação | Leitura |
|---|---|---|---|
| Furto | 0,198 | 0,0005 | Dependência espacial moderada |
| Roubo | 0,386 | 0,0001 | Forte padrão metropolitano e regional |
| Homicídio doloso | 0,410 | 0,0001 | Forte concentração regional específica |
| Violência sexual | 0,392 | 0,0001 | Estrutura regional distinta dos demais crimes |
As quatro modalidades apresentam autocorrelação espacial positiva e estatisticamente significativa. Municípios próximos tendem a se parecer mais do que municípios escolhidos aleatoriamente. Os resultados permanecem praticamente iguais nas três definições de vizinhança; o que muda substancialmente é onde cada estrutura aparece.
Furtos: metrópoles, litoral e oportunidades móveis

Os furtos possuem o mapa mais fragmentado. Os agrupamentos alto–alto encontrados pelo teste nominal abrangem Barueri, Carapicuíba e Cajamar na área metropolitana, mas também Bertioga, Caraguatatuba e Cananéia no litoral, além de Américo Brasiliense no interior.
Essa combinação sugere que a geografia dos furtos não é exclusivamente metropolitana. O crime depende de oportunidades: circulação intensa, atividade comercial, turismo, veículos, imóveis temporariamente desocupados e concentração de bens disponíveis. Municípios litorâneos podem apresentar taxas elevadas porque recebem uma população muito maior do que aquela registrada como residente.
Depois da correção para múltiplos testes, nenhum município permanece individualmente significativo. Isso não contradiz o resultado global. Existe dependência espacial no conjunto do Estado, mas não há evidência suficiente para transformar um município específico em polo excepcional depois do controle rigoroso de centenas de comparações.
Roubos: uma geografia metropolitana persistente

Os roubos apresentam o desenho mais claramente metropolitano. O agrupamento alto–alto abrange Arujá, Atibaia, Barueri, Caieiras, Cajamar, Campo Limpo Paulista, Carapicuíba e Cotia, acompanhado por Bertioga no litoral.
Mais importante do que a fotografia do biênio é a persistência: os nove municípios classificados como alto–alto em 2024 permaneceram nessa condição em 2025. Barueri, Cotia e Caieiras continuam significativas mesmo depois da correção de Benjamini–Hochberg.
Furtos e roubos são as modalidades mais parecidas. A correlação de Pearson entre as taxas municipais é 0,565 e a de Spearman chega a 0,604. Ainda assim, os mapas não são equivalentes. O roubo depende de interação coercitiva e tende a responder mais diretamente à densidade de alvos, à mobilidade cotidiana, aos corredores viários e à integração urbana.
Homicídios: um corredor próprio

Os homicídios dolosos desenham outro mapa. O agrupamento alto–alto concentra-se em Aparecida, Cachoeira Paulista, Canas e Caraguatatuba. Campos do Jordão surge como baixo–alto: possui taxa relativamente baixa diante de uma vizinhança mais elevada.
Aparecida e Cachoeira Paulista continuam significativas depois do controle de falsos descobrimentos. A correlação entre homicídio e furto é apenas 0,103; entre homicídio e roubo, 0,081. Nenhum dos principais polos de homicídio coincide com o núcleo metropolitano de roubos.
O resultado contraria a ideia de que a violência letal seria apenas a forma mais grave de uma criminalidade geral. Homicídios podem estar associados a conflitos interpessoais, violência doméstica, disputas locais, mercados ilícitos, armas de fogo e redes sociais que não seguem a distribuição das oportunidades de furto ou roubo.
Violência sexual: uma terceira geografia

A violência sexual apresenta forte dependência espacial em regiões diferentes das demais modalidades. Os agrupamentos alto–alto se concentram principalmente no Vale do Ribeira e sudoeste paulista. Aparecem Apiaí, Barra do Chapéu, Barra do Turvo, Bom Sucesso de Itararé, Cajati, Cananéia, Capão Bonito e Coronel Macedo, além de municípios da região de Avaré.
Barra do Turvo, Cajati e Cananéia permanecem significativas depois da correção de Benjamini–Hochberg. A correlação com furto é 0,077; com roubo, −0,098; com homicídio, 0,016. Não há coincidência entre os agrupamentos alto–alto de violência sexual e os de roubo ou homicídio.
A interpretação exige cautela. Registros policiais de violência sexual são influenciados pelo acesso à delegacia, confiança nas instituições, disponibilidade de serviços de saúde e assistência e atuação da rede de proteção. Uma região com registros mais altos pode possuir maior incidência, melhor detecção ou ambas as coisas. O mapa mostra a geografia dos fatos conhecidos pelo poder público, não uma medida perfeita da prevalência real.
Não existe uma única geografia criminal
Furtos e roubos possuem uma base comum ligada à metropolização e à circulação, mas os furtos se estendem com maior facilidade a polos turísticos e oportunidades dispersas. Os homicídios concentram-se em outro corredor regional. A violência sexual forma um terceiro padrão, com peso do Vale do Ribeira e sudoeste paulista e possível influência das diferenças de notificação.
O mapa é um ponto de partida, não uma explicação
O LISA identifica concentrações e outliers, mas não determina suas causas. Municípios próximos podem apresentar taxas semelhantes porque compartilham urbanização, redes viárias, economia, turismo, características demográficas ou padrões de registro. A autocorrelação espacial não demonstra que o crime se espalhou de uma cidade para outra.
Também é necessário distinguir significância global e local. Os quatro crimes apresentam dependência espacial global robusta nas três matrizes testadas. A identificação de municípios isolados, porém, envolve 645 testes simultâneos. Por isso, os mapas apresentam os agrupamentos nominais, enquanto o texto destaca separadamente os núcleos que resistem ao controle de falsos descobrimentos.
O próximo passo científico é acrescentar densidade, urbanização, população flutuante, deslocamentos pendulares, renda, estrutura etária e regiões metropolitanas, além de ampliar a série histórica. Mesmo com essas limitações, a conclusão é consistente: a proximidade importa, mas importa de maneira diferente para cada crime. Reconhecer essa diversidade é condição para diagnósticos mais precisos e políticas regionais adequadas ao problema que se pretende enfrentar.
Fontes e referências
ANSELIN, L. Local Indicators of Spatial Association—LISA. Geographical Analysis, v. 27, n. 2, p. 93–115, 1995. DOI.
LAW, J.; QUICK, M.; CHAN, P. Bayesian spatio-temporal modeling for analysing local patterns of crime over time at the small-area level. Journal of Quantitative Criminology, v. 30, p. 57–78, 2014.
QUICK, M.; LI, G.; BRUNTON-SMITH, I. Crime-general and crime-specific spatial patterns. Journal of Criminal Justice, v. 58, p. 22–32, 2018.
SÃO PAULO. Secretaria da Segurança Pública. Microdados estaduais de criminalidade, 2024–2025.
IBGE. Malha municipal digital e população dos municípios paulistas.