中国转型期收入差距与犯罪率的关系Word文件下载.docx
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加里·
贝克尔的《犯罪与惩罚》首次将现代经济学引入犯罪学领域。
他提出的“威慑理论”认为犯罪是一种理性行为，罪犯只有在成本小于收益时才会去犯罪，由此，确定且严厉的惩罚能威慑犯罪。
他在《人类行为的经济分析》一书中研究犯罪行为外部性所带来经济成本，得出市场一般均衡条件犯罪最优水平，并从福利经济学原理来分析预防和控制犯罪公共政策的效率问题。
（二）实证研究
在加里·
贝克尔提出“威慑理论”后20多年时间内，实证研究几乎一致认为提高惩罚的确定性和严厉性会产生强大的威慑效应。
实证研究逐步转向犯罪率的决定因素，广泛考察了收入差距、劳动力市场、流动人口、经济发展、国民教育、人口结构等对犯罪率的影响。
1.收入差距。
犯罪经济学关注犯罪的成本与收益问题，认为收入差距的扩大对犯罪的参与会同时产生替代效应与规模效应，两者共同作用影响犯罪率。
实证研究在收入差距对财产犯罪和暴力犯罪的实质性影响上产生了分歧。
Fleisher（1966）首次通过实证研究发现收入分配不平等将导致犯罪增加。
其后的学者认为收入分配的不平等既可能导致财产性犯罪的上升（ChiwandMadden，1998；
Imrohoroglu，MerloandRupert，2004），也可能导致暴力性犯罪的上升（Kelly，2000；
Fajnzylber，LedermanandLoayza，2002）。
PabloFajnzylber、DanielLeaderman和NormanLoayza基于39个国家1965～1995年非平衡面板数据发现，收入差距对杀人罪、抢劫罪有显著的正向因果效应。
Brush（2007）分别用美国各州截面数据和时间序列数据研究收入差距对犯罪率的影响，发现二者在截面数据分析中呈正相关，而在时间序列数据分析中却呈负相关。
国内学者胡联合等（2005）使用1978～2003年全国公安机关立案的刑事案件和治安案件数据与同期中国居民收入基尼系数分析发现，犯罪活动与全国居民收入差距呈显著正相关。
谢旻荻等（2006）通过2004年省际横截面数据建立多元回归模型，研究发现贫富差距对犯罪的影响大于经济发展水平。
陈屹立（2021）等使用省际面板数据分析发现，绝对或相对的城乡收入差距扩大都将促使犯罪率上升。
2.流动人口与劳动人口。
史晋川（2021）利用1997～2007年全国31个省份的面板数据研究流动人口构成结构与刑事犯罪率之间的关系，发现流动人口规模不会直接影响刑事犯罪率，但是流动人口中低收入群体比例与刑事犯罪率呈正相关，外界对流动人口的居住的控制程度与犯罪倾向性呈负相关，省外流动人口比省内流动人口犯罪倾向上升。
Myers（1983）、Tauchen（1994）、Doyle，AhmedandHorn（1999）以及Gould，WeinbergandMustard（2002）通过实证研究劳动力市场环境和犯罪率的关系，发现更多的合法劳动机会和更高的工资水平能够有效的减少犯罪。
3.经济发展。
犯罪学家路易斯·
谢利在《犯罪与现代化》一书中通过用两百多年来世界各国的犯罪情况发展变化进行分析发现犯罪率随着经济增长而增长，并指出工业化和城市化带来的现代化对犯罪状态有决定性影响，以暴力性犯罪为主的社会逐渐转变为以财产性犯罪为主的社会。
经济发展常常伴随着城市化率更高，也吸引了更多的人随着城市化发展自然到城市进行犯罪。
GlaeserandSacerdote（1999）和EntorfandSpengler（2000）的实证研究也证实了这种自然状况。
4.国民教育。
LochnerandMoretti（2004）研究认为提高国民教育水平能提升人力资本价值，提高从业者的收入水平、社会地位和名誉，增加了犯罪的机会成本，同时教育也能使国民更文明，改变其偏好，因此能抑制犯罪。
不过，教育对不同类型的犯罪产生的影响是不同的。
学校教育对街头犯罪的影响较大，但对白领犯罪则不显著。
5.人口结构。
国家人口的年龄、性别等结构也会对财产犯罪产生重要影响。
青年人体力旺盛、时间充裕、收入低、易受同伴不良影响，犯罪机会成本小，往往成为整个犯罪群体的重要组成部分。
Grogger（1998）、Doyle，AhmedandHorn（1999）、EntorfandSpengler（2000）通过实证研究证明，国民人口中年轻人比例越高可能会导致财产犯罪率更高。
此外，男女比例失衡也会导致犯罪率上升。
我国关于犯罪率经济成因的文献并不多，绝大多数研究都属于定性分析，数量分析和实证研究尚处于尝试阶段，在研究模型中考虑的变量较单一，不少技术性的问题没有得到很好地解决。
在转型期间，中国的宏观经济和社会发生了巨大变化，本文将较全面地对这些宏观经济和社会因素对犯罪的影响进行实证分析。
二、模型设定与变量描述
（一）模型设定
本文主要考察收入差距对我国1978～2021年间犯罪率的影响，同时引入经济增长水平、城市化水平、失业率、贫困率、社会保障水平等经济因素和特殊的国家政策。
本文选取全国基尼系数、城镇基尼系数、农村基尼系数三个指标来衡量收入分配，将其分别置于模型中。
采用全国基尼系数的模型如下：
■
其中t表示年份，crime表示犯罪率，nagi表示全国基尼系数，urgi表示城镇基尼系数，rugi表示农村基尼系数，gdp表示人均国内生产总值，并采取对数化处理，city表示城市化水平，unem表示失业率，poor表示贫困率，sec表示社会保障水平，pol表示国家政策。
（二）变量选取和数据来源
本文选取中国1978年～2021年犯罪率、全国基尼系数、城市基尼系数、农村基尼系数、经济增长水平、城市化水平、失业率、贫困率、社会保障水平等经济因素和特殊的国家政策作为研究变量1。
变量描述和数据来源如下：
1.犯罪率（起/万人）。
犯罪率为刑事犯罪立案总数除以总人口数，犯罪立案和人口的原始数据来自《中国法律年鉴》《中国统计年鉴》。
我国自1978年改革开放以来，犯罪率整体上呈大幅增长，特别是在80年代后期迅速增长，并在90年代初形成一个小高峰，之后保持相对平稳，在90年代后期再次急剧增长，于21世纪初上升到又一个高位并相对保持平稳增长。
2.收入差距。
考虑到中国城乡二元经济结构，我们将城市内部和农村内部的收入分配不平等进行区分，选择三种基尼系数来衡量收入差距。
基尼系数是由洛伦茨曲线推导而来。
收入分配越平等，洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小；
反之，则基尼系数越大。
由于我国没有官方公布的基尼系数，本文采用Sundrum（1990）在《欠发达国家的收入分配》中提出的基尼系数分解方法——城乡加权法——分别计算出全国基尼系数、城镇基尼系数、农村基尼系数。
中国在改革开放以来收入差距迅速增大，全国基尼系数、城镇内部基尼系数和农村内部基尼系数都一直呈现波动攀升的态势。
3.经济增长水平（元/人）。
普遍认为经济增长是犯罪率变化的重要影响因素，但对于经济增长和犯罪率之间存在何种关系有两种对立观点。
一种认为频繁的经济活动和经济增长提供了更多的犯罪机会，促使经济犯罪增加；
另一种观点认为经济增长能提高人民生活水平，从而减少犯罪。
本文选取人均GDP衡量经济增长水平。
为消除掉通货膨胀的影响，本文采用《中国统计年鉴》中以1978年人均GDP为100为基准调整后的实际人均国内生产总值。
4.失业率（%）。
由于官方只公布了城镇登记失业率，暂无更好的代理指标，本文选择该指标衡量失业率。
数据来源于《中国统计年鉴》。
5.贫困率（%）。
由于官方只公布了农村绝对贫困发生率，暂无更好的代理指标，本文选择该指标衡量贫困率。
数据来源于《中国农村住户调查年鉴》和《中国统计年鉴》。
6.城市化水平（%）。
本文用城镇人口占总人口比例来衡量城市化水平。
数据来源于《中国统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。
7.社会保障水平（%）。
一般认为社会保障水平的提高可以减少犯罪激励，但由于现阶段我国社会保障制度较不完善，实际影响情况还需实证分析。
本文用社会保障支出占财政支出比例衡量。
数据来源《新中国六十年统计资料汇编》。
8.刑事政策。
国家刑事政策的变化会影响到司法机关处理犯罪案件。
特殊时期的刑事政策变化会导致犯罪数量异常，例如改革开放后我国进行了三次“严打”运动。
为了使模型更好地解释经济因素对犯罪率的作用，本文引入刑事政策作为虚拟变量以分离出它对犯罪率的影响。
具体来说，将特殊刑事政策的年份和受到刑事政策影响的滞后年份1983～1986、1996～1997、2001～2002年设置为1，其余年份设置为0。
三、实证检验及结果分析
（一）平稳性检验
本文采用时间序列数据，要求所有数据都是平稳的或者协整的，否则可能导致伪回归。
因此首先进行平稳性检验，若不平稳，再进行协整检验。
本文采用ADF法进行单位根检验，以判断各变量的平稳性。
检验结果表明rugi、unem、poor序列水平平稳，crime、nagi、urgi、lgdp、city、sec序列一阶平稳。
（二）协整检验
非水平平稳的变量之间的线性组合可能是平稳的，从而构成协整关系，避免伪回归。
本文采用Engle-Granger两步法进行协整检验。
检验发现三个模型方程各自的变量均具有协整关系。
（三）回归结果及解释
（223.38）（418.36）（76.51）（6.97）（11.64）（2.94）（2.63）13.84）
R2=0.95df=24
（223.38）（443.49）（74.64）（7.12）（7.63）（2.64）（2.31）（13.24）
R2=0.96df=24
（253.78）（597.99）（88.00）（7.01）（8.57）（2.82）（2.24）（14.37）
采用OLS对上面的三个方程进行估计，从估计结果可以看出，R2均达到0.95，说明模型对样本的拟合很好；
三个方程的P值均趋于0，说明回归方程显著，几个自变量联合起来确实对因变量有显著影响。
从回归结果我们可以看到，收入差距是影响犯罪率的重要因素，全国、城镇、农村基尼系数的增大都会对犯罪率产生显著的正向影响。
保持其他变量不变，全国基尼系数每提高1个单位会导致犯罪率上升642.02个单位。
对于农村基尼系数、城镇基尼系数分析亦如此。
经济增长显著地降低了犯罪率的发生。
保持其他变量不变，在全国范围内，人均GDP每提高1%，犯罪率下降3.67个单位。
随着生活水平的提高，人们对社会生活的满足程度上升，迫于生存压力而产生的犯罪行为会有所降低。
另外，提高城市化进程自然提高了犯罪率，这与对其他国家犯罪率进行研究的文献的结论一致。
失业和贫困也对犯罪率产生了重要影响，虽然它们对犯罪率的影响不如前面的因素那么重要，这或许是因为我们采用的衡量指标——城镇登记失业率和农村人口贫困发生率——低估了中国真实的失业率和贫困率。
但它们也在一定程度上反映了失业和贫困人口的增加会导致犯罪增长。
在中国，社会保障和失业保障体系还没建立完善，再加上城乡人口流动加剧，城乡剩余劳动力无法获得良好的保障，其数目的增多必然增加犯罪率。
实证分析结果表明刑事政策的实施对降低犯罪率也起着重要作用。
我国的三次“严打”运动被普遍视为中国转型期维持较低犯罪率的重要原因（Bakken，2005）。
“严打”运动主张短时间内“从严从快”打击刑事犯罪分子，以降低犯罪率、扭转社会治安状况，这正是“威慑理论”所阐述的通过提高惩罚概率和惩罚强度来增加犯罪的预期成本从而阻止犯罪。
然而对社会保障水平的检验并没有得到理论上的结果，这可能与我国现阶段社会保障体系不完善以及本文所选取的衡量方法（社会保障支出占财政支出比例）不够合理有关。
四、结论及政策建议
结合相关理论，通过对中国1978～2021年间收入差距、经济增长、城市化、失业率、贫困率、社会保障等经济因素和特殊的国家政策因素对犯罪率的影响进行了实证分析，数据分析发现自改革开放以来我国各宏观经济因素特别是收入差距对我国犯罪率上升有显著影响。
本文主要得到以下结论：
第一，收入差距扩大是犯罪率增长的主要原因。
全国、城市内部和农村内部的收入差距都会对犯罪率产生显著影响。
改革在提高效率、增加产出的同时，也对利益进行了重新分配。
中国处于转型期，市场经济迅猛发展，社会分层加速，贫富悬殊加大，低收入群体会产生强烈的相对的利益被剥夺感，从而对“剥夺者”或社会整体怀有仇恨心理，造成阶层间关系紧张。
如果社会里缺少缓冲或消减阶层矛盾的机制和途径，低收入者就很容易走向犯罪。
第二，经济增长提高了人们的生活水平，促使人们对社会的满意程度和幸福感的上升，从而导致犯罪率的下降。
但城市化进程提高了犯罪率。
中国在转型期间，以城市为重的发展模式使得城市经济飞速发展、交易频繁、人口膨胀、新旧观念和价值体系冲突，违纪犯法现象易于发生。
因此，尤其在完成城市化之前，犯罪几乎必然随着城市化进程而增长。
城镇失业和农村绝对贫困对犯罪率有正向作用，减少失业和贫困能降低犯罪率。
第三，改革开放以来政府在全国大规模进行的三次“严打”对犯罪行为产生了明显的打击作用。
实证研究结果提示我们可以从社会经济多角度来预防和减少犯罪。
对此，本文提出以下政策建议：
第一，加快经济建设，通过社会财富的增加提高人民的物质文化生活水平，从而预防和控制犯罪发生。
第二，尽快逐步缩小收入差距是有效降低犯罪率的根本途径。
深化收入分配制度改革，实施调整国民收入分配的政策措施，提高劳动报酬在初次分配中的比重，利用税收和福利政策进行合理的收入再分配。
第三，在加快我国现代化进程时，控制城市化规模，建设新型城镇化，建立城市社区防控体系，加强建设和谐稳定社会，从而减少和消除犯罪空间。
第四，提供更多就业岗位，降低城镇和农村的失业率和贫困发生率，多渠道地增加中低收入人群和农村居民的收入水平，建立职工薪酬福利正常增长机制。
第五，从控制犯罪、维护社会稳定角度看，应加大治安投入和对犯罪行为的打击力度，加快完善覆盖城乡居民的社会保障制度，加大政府对社会保障的重视和支持。
注释
①本文数据未包括香港、澳门特别行政区和台湾省的数据。
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来自中国的经验证据[DB/OL].浙江大学工作论文，2009.
作者简介：
周雅婧（1991-），女，汉族，四川成都人，硕士，中央财经大学中国经济与管理研究院，硕士研究生，研究方向：
经济金融。
本文来源：
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