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经济因素对犯罪率影响的实证研究
经济因素对犯罪率影响的实证研究
【摘要】经济因素是影响犯罪率最根本的因素。
本文选取2004年全国各地的横截面数据,以犯罪率为被解释变量,以主要经济因素为解释变量,运用逐步回归法和交互效应分析法建立多元线性回归模型。
研究表明,经济发展水平、贫富差距、开放程度都对犯罪率有显著影响,但贫富差距,尤其是城乡差距的影响远远超过经济发展水平,并且在开放度不同的地区城乡差距和地区差距对犯罪率的影响程度也存在较大差异。
【关键词】经济因素犯罪率偏弹性回归模型
一、引言
犯罪原因是犯罪学研究中最核心的问题,也是自古以来学者们长期探讨并试图解决的一个重大课题。
纵观各学者的观点,引起犯罪的因素包括政治、经济、文化以及犯罪人自身条件等等,但经济因素是引起犯罪的最根本原因。
早在春秋战国时期,管仲、墨翟、李斯、韩非子等就把犯罪与社会经济状况、统治阶级的为富不仁、百姓的饥寒交迫等因素联系起来。
所谓“饥寒起盗心”、“饥年出盗贼”的提法就朴素地反映了这种观点。
欧洲的空想社会主义者们,更是一针见血地指出私有制和剥削才是一切社会罪恶的根源。
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。
[1]
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
解释变量
模型1
模型2
模型3
模型4
模型5
0.4988
0.5790
0.5793
0.5891
0.6491
0.4431
0.5143
0.4951
0.5068
0.5789
F
8.958
8.941
6.884
7.166
9.248
F的概率值
0.000277
0.000111
0.000365
0.000279
0.000044
表中,*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平通过t检验。
1.模型比较与筛选
首先估计包含三个定量变量的基本回归模型——模型1。
从结果来看,该模型F统计量的概率值低达0.00027,模型整体显著性极好;另一方面,可决系数接近0.5,表明总变差的变化有近50%可以被模型所解释,这在横截面数据回归中已属解释能力较强。
但遗憾的是,地区差距的t值不显著,这明显与公认的理论和常识相违背。
因此,模型1具有较好的整体解释能力,反映了三个定量解释变量对万人罪案数存在显著的联合影响,但无法较好地分解出每个解释变量的单独影响。
需要在保留三个定量变量的基础上调整解释变量的组合,寻找统计效果更好的回归模型。
模型2在原有解释变量基础上增加了定性解释变量YHYB。
其F统计量的概率值降为0.000111,
由0.4431上升到0.5143。
模型的整体显著性和解释能力明显增强。
不仅如此,四个解释变量全部通过t检验。
每个斜率系数的符号也完全与理论相符:
的系数为负,
、
和YHYB的系数为正。
模型2既具备了高度的整体显著性,又能有效分解出各因素对万人罪案数的单独影响,这表明引入YHYB的建模方向是正确的。
可以在模型二的基础上继续估计模型3、4、5。
模型3、4、5依次在模型2的基础上增加一个交互效应项,即YHYB与一个定量变量的乘积,以检验每个定量变量对万人罪案数的影响程度在沿海或沿边地区与其他地区之间是否存在显著差异。
以模型3为例,对非沿海沿边地区,YHYB=0,犯罪率对GDP的弹性为
;对于沿海沿边地区,YHYB=1,犯罪率对GDP的弹性为
。
如
的t值为显著,则表明两类地区犯罪率对GDP的弹性存在显著差异,即GDP对两类地区犯罪率在影响程度有显著的差异。
回归结果显示模型3、4中F统计量的概率值比模型2有所上升,
也有所下降,前者整体显著性和解释能力明显次于后者。
t检验结果表明,增加交互效应项后,不仅交互项本身不显著,还使得本来在模型2中显著的YHYB也变得不显著;模型3还出现了
不显著。
无论从整体显著性还是单独显著性来考虑,这两个模型都不应当成为最终模型。
与模型3、4相比,模型5则具备了良好的统计效果。
首先,其
为0.6491,明显高于模型3、4的0.5793和0.5891;
为0.5789,为五个模型中的最高。
F统计量的概率值0.000044为五个模型中的最低。
模型5在所有模型中具有最好的解释能力和整体显著性。
其次,与模型2相比,模型5不仅新增的交互项t值显著,原有的四个解释变量显著性还有所提高。
对于解释变量
,在模型2中只能在10%的显著性水平通过t检验,在模型5中可以在1%的水平通过。
综上,应当选择模型5作为最终模型。
2.回归结果分析
本文的最终回归模型是:
下面根据该模型从两个方面分析犯罪率的各影响因素。
⑴单因素分析
首先,经济增长有利于降低犯罪率。
犯罪率对GDP的偏弹性为-0.107,表明在其他因素不变时,GDP每增加1%,犯罪率将下降约0.1%。
经济增长减少犯罪,可以通过增加就业岗位,增加社会财富总量,并增加财政收入,改善办案条件等渠道来抑制犯罪率的上升。
其次,贫富差距扩大是犯罪的重要诱因。
模型中犯罪率对地区差距的偏弹性为+0.102;对城乡差距的偏弹性,在沿海沿边地区为1.224-0.947=+0.277,在其他地区为+1.224。
两个差距的扩大均会引起犯罪率明显上升。
第三,犯罪率存在明显的地区差异。
其他条件相同时,仅仅是沿海沿边这一个因素就会使犯罪率上升8.431%,沿海沿边地区犯罪率明显高于其他地区。
⑵综合分析
比较各系数绝对值大小,不难看出其对犯罪率的影响程度存在很大差异。
首先,贫富差距对犯罪率的影响程度远大于经济发展水平。
如GDP增加1%,同时两个差距均上升1%,则沿海沿边地区和其他地区犯罪率的变化率分别为+0.272%(算法为-0.107%+0.102%+1.224%-0.947%)和+1.291%(算法为-0.107%+0.102%+1.224%)。
两类地区经济发展水平与贫富差距对犯罪率的综合效应均为正。
贫富差距可以把经济增长的犯罪抑制效应抵消殆尽,并继续刺激犯罪率上升。
仅仅是地区差距对犯罪率的刺激效应(+1.02)几乎可以把GDP对犯罪率抑制效应(-0.107)抵消掉。
其次,两类贫富差距对犯罪率的影响存在很大差异。
在沿海沿边地区和其他地区,城乡差距对犯罪率的影响程度分别是地区差距的2.67倍(0.277/0.102)和12.66倍(1.224/0.102)。
无论在哪类地区,城乡贫富差距对犯罪率的刺激效应都远超过地区差距。
第三,在开放水平不同的地区,犯罪率上升的原因存在明显差异。
虽然城乡差距在两类地区都会刺激犯罪率上升,但在沿海或沿边地区刺激效应弱于其他地区。
但是,沿海或沿边这一因素又会使犯罪率上升8.431%。
这表明开放程度是刺激犯罪上升的重要原因。
开放度不同的地区,犯罪诱因有明显的不同。
四、结论和启示
通过本文的实证研究,可以得出以下结论:
影响犯罪的经济因素包括经济发展水平、贫富差距及开放程度等方面。
经济发展水平提高有利于抑制犯罪,但贫富差距扩大和开放程度提高会刺激犯罪率上升。
贫富差距对犯罪率的影响程度远大于经济发展水平,且城乡差距的影响远大于地区差距。
在开放度较大的地区,城乡差距对犯罪的刺激效应弱于开放度较小地区,这是因为城乡差距对犯罪的影响在很大程度上被开放度的影响所替代。
这一结论可以对我国犯罪预防和控制工作带来以下启示:
⒈正确处理发展经济和缩小贫富差距的关系
实证结果表明,经济发展只是减少犯罪的必要而非充分条件。
即使GDP高速增长,社会财富总量不断增加,经济发展对犯罪的抑制效应也可以完全被贫富差距的扩大所抵消。
市场经济体制的确立,使我国经济焕发出了极大的活力,特别是近几年,经济增长持续保持在7%到8%的高速度上,2003年达到9.1%。
在经济持续快速增长的同时,贫富差距也呈日益扩大的趋势。
联合国开发计划署(UNDP)最近发布的《中国人类发展报告(2005)》显示,全国的收入分配的基尼系数从1982年的0.30上升到2002年的0.45,增长了50%。
在131个有数据可查的国家中,中国的收入分配基尼系数排在第90位,只有31个国家的收入分配比中国更不平等。
全国财产分布的基尼系数大幅度上升,2002年为0.55,比1995年的0.40上升了37.5%。
而且,全国财产分布的不平等超过了全国收入分配的基尼系数,后者为0.45。
在全国财产分布中,财产最多的10%人口和财产最少的10%人口之间拥有财产比为61:
1。
[9]贫富差距扩大正成为犯罪重要的经济根源。
要从源头上减少犯罪,必须站在构建和谐社会的高度,牢固树立科学发展观,在发展经济的同时高度重视社会公平,积极缩小贫富差距。
正如胡锦涛总书记最近在青海省视察时指出:
要“坚持发展为了人民、发展依靠人民、发展成果由人民共享”。
[10]
2.治理犯罪的经济根源的重点是要缩小城乡差距,尤其是欠发达地区的城乡差距
虽然城乡差距和地区差距都会刺激犯罪率上升,但实证结果显示前者的影响程度要远大于后者。
城乡差距是犯罪最主要的经济根源。
对两类贫富差距都应重视,但城乡差距应当是重中之重。
《中国人类发展报告(2005)》指出,在20世纪80年代后期,全国收入差距的扩大更多地表现为农村居民收入差距的扩大。
在90年代前期,则更多地表现为城镇居民收入差距的扩大,到了90年代后期和21世纪初,全国收入差距的扩大更多地表现为城乡之间差距的扩大。
城乡之间收入差距的不断扩大还表现在高收入人群集中在城市,而贫困人口主要集中在农村这样一个现实。
城乡之间财产分布的差距也相当明显。
城乡之间居民财产比率接近为3.7:
1。
而且,在财产最多的10%人口中绝大多数为城镇居民,其比例为94%,而农村居民仅占6%;而在财产最少的10%人口中农村居民占75%,而城镇居民占25%。
[9]只有多管齐下,积极缩小城乡贫富差距,才能从根本上降低犯罪率。
此外,本文的实证结果还显示,非沿海沿边地区的城乡差距对犯罪率的刺激效应强于沿海地区。
这是因为前者总的来讲生活水平落后于后者,城乡贫富差距同时伴随着这类地区农村绝对生活水平的低下,因而更容易诱发犯罪。
因此,在缩小城乡差距时,尤其应当关注经济欠发达地区的城乡贫富差距,保障这些地区农村人口的基本生活。
3.既要维护弱势群体合法权益,积极化解各种社会矛盾,又要高度重视流动人口管理工作
贫富差距是犯罪重要的经济根源,但从贫富差距到犯罪存在一定的传递机制。
这种机制是:
贫富差距→农村人口流入沿海发达地区→感受到不平等→心理失衡→无法正确对待和调整心理失衡→违法犯罪。
农村剩余劳动力向城市、向沿海转移是市场经济发展的客观要求,人口流动的大潮也是不可阻挡的。
但流动人口犯罪率高也不可忽视。
实证结果显示沿海沿边地区犯罪率显著高于其他地区,这与流动人口数量巨大是不可分割的。
我们要高度重视并努力缩小贫富差距,但差距的缩小是一个长期的过程,绝非一日之功。
因此,在尊重公民合法迁徙自由的同时,需要采取措施,切断从贫富差距到犯罪的上述传递机制。
需要从两个方面采取措施:
一是加强对包括流动人口在内的弱势群体合法权益的保护,积极化解各类社会矛盾,减少贫富差距给流动人口所带来的心理失衡,防止心理失衡诱发犯罪。
具体措施包括积极解决“三农”问题,完善农村社会保障体系,消除对民工的各种歧视,制止拖欠农民工工资,加强对流动人口的心理辅导和法制教育等等。
另一方面也应高度重视并努力改进流动人口管理工作,促进人口的有序流动。
近年来,有人把流动人口管理和保护人权对立起来,认为强化流动人口管理是对弱势群体的歧视。
这种观点是十分片面的。
中国人民公安大学王大中教授认为,流动人口犯罪高于其他人口是不可否认的客观事实,有众多数据为证;犯罪的主观恶意与流动人口还是非流动人口无必然联系;国家打击犯罪是以犯罪为目标的,从未有过针对某一特定群体,特别是有意针对流动人口群体。
[11]传统的流动人口管理模式和方法必须改进和完善,以充分体现人性化管理的思想,做到既预防犯罪,又服务于流动人口。
但加强流动人口管理和关心弱势群体是有机统一的。
只有两者并重才有利于预防和减少犯罪,尤其是沿海沿边地区的犯罪。
⒋“黄赌毒”是犯罪的重要诱因,必须加大打击力度
沿海沿边地区犯罪率之所以显著高于其他地区,除流动人口数量大以外,“黄赌毒”问题严重也是不可忽视的重要因素。
由于开放程度高于其他地区,沿海沿边地区“黄赌毒”问题远比其他地区突出。
“黄赌毒”不仅本身涉及违法犯罪,还是其他犯罪的重要诱因,尤其是青少年犯罪与黄赌毒更是与“黄赌毒”密切相关。
“黄赌毒”等社会丑恶现象不仅要直接影响沿海沿边地区的社会治安,还会以各种渠道向其他地区传播扩散,间接导致全国犯罪率的上升。
因此,实证结果的警示意义在于:
打击黄赌毒一方面要以沿海沿边地区为重点,另一方面还需控制其向内地传播的渠道,并在全国范围加大打击力度。
即使是黄赌毒案件相对较少的地区,也必须高度警惕,防患于未然,坚决遏制黄赌毒的流入和传播。
AnEmpiricalStudyoftheEffectofEconomicFactors
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