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在国外漫长的犯罪学研究历史中,大多数学者都从人类学角度进行分析,把犯罪现象归因于生物遗传、自由意志选择或生理特征等因素。
在犯罪学形成时期,犯罪人类学派代表龙勃罗梭(意大利)在《犯罪的原因与犯罪的消灭》一书中,虽然提到了经济因素,但只把经济状况看作是导致犯罪行为的一个一般原因。
在犯罪学发展时期,社会学的出现为犯罪原因的研究开辟了新的视野。
犯罪社会学派的代表菲利(意大利)在1884年和1901年相继出版了《犯罪社会学》和《实证派犯罪学》两部著作,提出人是环境的产物,犯罪行为是一定社会环境作用的结果,主张立法者应当改造社会环境,并采取经济和教育的方法预防犯罪。
荷兰犯罪学家邦格(Bohm)在《犯罪与经济状况》(1916)一书中提出了“经济贫困论”,认为经济贫困使一些想要结婚的人不能结婚,就产生强奸、杀婴等犯罪。
经济条件对犯罪所产生的作用极大,甚至是决定性的。
这一理论把犯罪同经济制度联系起来,是一大进步。
[1]
马克思主义的诞生才真正解开了犯罪原因之谜。
马、恩指出,“违法行为通常是由于不以立法者意志为转移的经济因素造成。
”[2]“犯罪——孤立的个人反对统治关系的斗争,和法一样,也不是随心所欲地产生的,相反地,犯罪和现行的统治都产生于相同的条件。
”[3]这里所说的“相同的条件”指的就是社会物质生产条件,即一个社会的经济基础。
同时,马克思在评述《“模范国家”比利时》一文中说:
“犯罪行为也‘随着赤贫现象的增长而增长’,人民生命的源泉——青年日益堕落。
”恩格斯在《英国工人阶级状况》一书中提到:
“贫困让工人在几条道路中进行选择:
慢慢地饿死,立刻自杀,或者随便什么地方见到他需要的东西,只要有可能就拿走,干脆说就是偷。
”列宁更明确地说:
“产生违反公共规则有捣乱行为的社会根源是群众受到剥削和群众贫困。
”[4]可以看出,马克思和恩格斯正是根据历史唯物主义的基本原理,从经济关系方面深刻地揭示了犯罪的原因,认为经济因素是影响犯罪的决定性因素。
西方的犯罪学研究已有100多年的历史,而我国的研究却仅有短短二十几年的时间。
改革开放以来,我国学者在借鉴西方犯罪学理论的基础上,坚持马克思主义犯罪学的基本方向,在犯罪原因的研究方面取得了很大成果。
目前主要的观点有:
一是“同步增长论”,认为市场经济的发展与犯罪现象增加是同步上升的;
二是“代价论”,认为犯罪的增长是市场经济发展和社会进步所必需支付的代价;
三是“相对增长论”,认为在市场经济发展的过程中,由于缺乏管理经验和管理制度上的不完善,在一定时间、一定范围、一定条件下,某些犯罪可能增加;
四是“远正近负效应论”,认为经济发展和社会变革对社会治安的近期效应是正负并存、整体为负,在远期则正效应突出;
五是“反比论”,认为犯罪伴随着社会主义市场经济的发展而不断减少。
[5]
另外,世界各国学者在犯罪原因研究的方法论上,经历了一个从抽象思辨到科学实证的转变。
这一转变,标志着犯罪研究被提升到了科学的阶段。
从古代思想家一直到犯罪学萌芽时期的贝卡里亚,基本上都是从抽象的人性假定出发,运用哲学思辨的逻辑推理方法,演绎出某个结论。
而实证方法建立在试验和对事实观察的基础上,以经验事实来证明观点,说明问题。
其中,以调查和统计方法研究犯罪原因与控制的犯罪学的形成,一般以龙勃罗梭1876年出版的《犯罪人论》为标志,其实在他之前的克特勒、霍华德已经使用系统客观的方法和具体技术进行过犯罪调查和统计。
从本世纪60年代中期开始,一些经济学者利用数学模型来解释犯罪原因。
1968年美国学者贝克尔把贝卡利亚和边沁的刑罚威慑理论用现代消费需求理论中的数学形式来表达。
在探索最佳刑事司法政策模型时,他提出了“犯罪是函数”,分析了定罪概率和刑罚程度的效应,发现增加这两者中的任何一项都会减少犯罪量。
经济学者们利用经济学理论,对如何通过改善刑事司法机制,减少犯罪产生概率提出了很多有价值的建议。
[5]犯罪学界也广泛运用实证分析方法研究各种社会经济因素对犯罪率的影响。
国外近年的许多研究表明各类犯罪与经济因素之间存在十分密切的联系。
Lesteretal.(1992)、Messner(1989)、Shihadeh&
Ousey(1998)、Szwarcwaldetal.(1999)以及Unnithan&
Whitt(1992)的研究表明,失业率、就业门槛高低、经济不平等程度、经济发展水平等因素对杀人案件发案率有显著影响;
BuvinicM,Morrison(1999)、DoyalL&
NandyS(1999)、GaviriaA&
VelezCE(2001)、GlaeserEL(1999)、GonzalesdeOlarteE&
LlosaPG(1999)、Gracheva(1999)发现,经济不平等程度、贫困状况、社会保障水平、失业率、大学入学率、社会等级、收入水平等因素对家庭暴力案件、儿童杀人案件、性暴力案件以及其他暴力犯罪的发案率有显著影响。
[6]
在我国,由于犯罪学研究起步较晚,有部分学者以实证资料为基础进行犯罪原因分析,方法侧重于描述统计,如麻泽芝、丁泽芸对流动人口犯罪的研究[7];
胡联合等学者引入一元线性回归法,用我国改革开放后的时间序列数据研究了贫富差距对犯罪的影响。
[8]一些学者指出,坚持实证分析的做法是摆脱目前犯罪学研究困境,走出注释政策的局限,避免学科同化的重要保证。
总之,犯罪作为一种社会现象,是由各种因素决定的。
刑事政策的制定和犯罪的预防必须关注社会客观历史条件,尤其是经济条件。
因此,运用实证的方法,充分利用现有信息资源,通过对数据的认真处理、分析,准确找出犯罪产生的经济原因对于在市场经济条件下预防犯罪、控制犯罪、打击犯罪,保障社会和谐具有重大意义。
二、研究方法、变量定义与模型设计
⒈研究方法
犯罪率的高低是各种影响因素共同作用的结果。
但是,犯罪率与各因素之间,以及各因素相互之间存在着十分复杂的互动关系。
对于这种多因素分析,多元线性回归法具有明显的优势,并且已在经济学、管理学、社会学、心理学、教育学等社会科学中得到极为广泛的应用,在国外犯罪学研究中也得到广泛的使用。
本文借鉴这种方法,以犯罪率为被解释变量,以各种可能影响因素的某种数学形式为解释变量,用普通最小二乘法(OLS)估计被解释变量对解释变量的回归模型,并根据回归结果进行综合分析。
为了更准确地找出影响犯罪率的主要经济因素,并分析各因素间的相互关系,本文采用逐步回归与交互效应分析相结合的方法筛选模型。
数据处理使用Eviews3.1软件。
⒉变量选择和数据来源
本文选择2004年全国各省、市、自治区(以下简称地区)的横截面数据进行分析,以各地区万人罪案数(WRZAS)表示犯罪率,并作为被解释变量。
计算方法为人民法院当年审结的刑事案件数除以当地实际总人口(万人)。
其中当地实际总人口=当地常住人口+外地流入当地的人口-当地流向外地的人口。
影响犯罪率高低的经济因素虽然很多,但主要包括经济发展水平、贫富差距和开放程度三个方面。
经济发展水平可以用国内生产总值(GDP)来衡量。
贫富差距主要包括两个:
一是地区间贫富差距(以下简称地区差距),即某地区与其他地区的经济发展水平差距;
二是地区内城乡贫富差距(以下简称城乡差距),即某地区内部城镇人口与农村人口的收入差距。
沿海沿边地区一般开放程度明显高于非沿海沿边地区,因而开放程度可以用某地区是否为沿海沿边地区来反映。
本文从上述思路出发,选择了可能影响万人罪案数的四个因素进行分析。
其中定量因素三个:
国内生产总值(GDP)、地区间贫富差距(DQPFCJ)、地区内城乡贫富差距(CXPFCJ)。
定性因素一个,即是否沿海或沿边地区(YHYB)。
四个因素中,GDP可以从统计年鉴直接取得数据;
是否沿海地区(YHYB)可以设置虚拟变量,是记为1,否记为0。
城乡差距可以用某省市区城市居民家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入的差额来计量。
相对复杂的是地区差距的计量。
一个地区与其他地区间的地区贫富差距有多大,除本地区经济发展水平外,还取决于选择哪个或哪些地区来进行对比。
显然,哪个地区流入本地的人口越多,本地区与这个地区的贫富差距就越重要,在地区差距的计量中应被赋予更大的权重。
因此,在考察某地区与其他地区的贫富差距时,本文选择该地区排名前三位的流动人口来源地作为比较对象。
首先分别计算本地与三个主要来源地的人均GDP差异(元),用其绝对值分别乘以每个来源地流入本地的人口(万人)作为权重,然后对三个乘积求和,结果作为本地与外地的地区间贫富差距。
假设本地与第一、二、三大流动人口来源地的人均GDP差距分别为,来源于三地的流动人口数分别为、、,则。
⒊回归模型及其意义
除虚拟变量YHYB采用原始形式,本文对被解释变量WRZAS,三个定量解释变量(GDP、DQPFCJ和CXPFCJ)采用自然对数形式,以缓解异方差。
为探索WRZAS与各解释变量的数量关系,需依次估计以下几个回归模型:
表1:
回归模型设定
解释变量
⑴
⑵
⑶
⑷
⑸
∨
表中打∨表述模型中有某个解释变量,未打∨表述没有该变量。
所有模型的被解释变量均为。
如模型各项检验均能通过,则除截距项和虚拟变量外,各斜率系数分别表示犯罪率对相应因素的偏弹性,即在其他因素不变的情况下,某个因素变化一个百分点,将导致万人罪案数变化多少个百分点。
虚拟变量YHYB前的斜率系数这表示在其他因素不变的情况下,沿海沿边地区犯罪率会比其他地区高出(或低)多少个百分点。
每个斜率系数反映了某一因素对万人罪案数的单独影响。
观察各斜率系数符号的正负和绝对值的大小,可以看出各因素对万人罪案数影响的方向和程度。
系数为正表示犯罪率与该因素为同向变动关系,为负则表示犯罪率与该因素为反向变动关系。
斜率系数绝对值越大,表明相应的因素对犯罪率的影响程度越大。
五个模型中,模型1是基本回归模型,考察犯罪率与三个定量因素的关系。
模型2增加了虚拟变量YHYB。
如模型2统计检验效果优于模型1,则表明引入YHYB是正确的;
反之,则表明引入YHYB可能是不恰当的。
如果出现第一种情况,可以考虑在模型二基础上继续引入解释变量,分别估计模型3、4、5,然后在模型2-5中筛选出最终模型;
如果出现第二种情况,则需调整模型2的变量组合,然后重新估计,并根据统计效果决定建模方向。
三、回归结果及分析
各模型的回归结果如表2所示:
表2:
回归模型的估计和检验结果
模型1
模型2
模型3
模型4
模型5
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- 经济 因素 犯罪率 影响 实证 研究