从中国犯罪率数据看罪因罪行与刑罚的关系.docx
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从中国犯罪率数据看罪因罪行与刑罚的关系
从中国犯罪率数据看罪因、罪行与刑罚的关系
白建军
【专题名称】刑事法学
【专题号】D414
【复印期号】2010年07期
【原文出处】《中国社会科学》(京)2010年2期第144~159页
【英文标题】TheRelationshipamongCriminalCharges,CrimeandPenalties:
APerspectiveBasedonChina'sCrimeRateStatistics
【作者简介】白建军,法学博士,北京大学法学院教授(北京 100871)。
【内容提要】
为了更准确地厘清罪因、罪行与刑罚适用三者之间的关系,对中国1988-2007年20年间纵向,1998、2003、2007年内地31个省市(区)横向的犯罪率数据,同期同地十几项社会经济发展数据以及641个最高人民法院示范性案例数据进行交叉印证性考察,应该是比较稳妥的办法。
结果证实,这一时期的社会经济因素对纵向和横向犯罪率的变化均构成显著影响,这种影响又影响着刑事司法——当犯罪数量的增长在较大程度上是社会因素作用的结果时,刑罚资源将适度投入,而非机械地相应增长。
这种不均衡背后蕴含着更加深刻的均衡。
【关键词】犯罪率/经济因素/刑罚适用EE31UU8368040
一般认为,犯罪率持续上升,说明犯罪趋于严重,国家自然应该增加刑罚资源的投入,加大打击力度。
①20年来,中国犯罪率也呈上升趋势,平均每年增长10%以上,超过了不少时期全国GDP的增长。
②与之相应,也应该引发或将引发刑罚力度的提升。
然而,一些案件(如众所周知的“许霆案”)由于存在明显特殊的犯罪原因,法院的最终量刑往往比较适度。
③于是,人们会问:
现实世界中,这种“罪出有因”而得到宽宥的案件到底有多普遍?
如果十分普遍,到底该怎样理解犯罪本身和法律规定对刑罚宽严的决定性作用?
到底如何从理论上解释“罪因—罪行—刑罚适用”三者之间的关系?
在这样的问题上,犯罪学与刑法学两个学科之间虽鸡犬之声相闻,却老死不相往来。
犯罪学对犯罪原因、规律的研究已有许多成熟理论,刑法学对刑罚适用的研究更是宏大精深。
然而两家之间一向缺少对话,基于自由选择和个人责任假定,刑法研究一般不会过多纠缠犯罪的社会原因;同理,基于自身的学科定位,犯罪学也不会“越权”研究刑罚的适用问题。
这样一来,“罪因—罪行—刑罚适用”的关系便成为研究上的一个盲区。
而这正是本研究的切入点。
这个研究的直接意义是,为宏观刑事政策的宽严调整提供决策依据——刑罚资源的投入到底如何在法律范围内考虑犯罪率数据的消长变化和犯罪规律的影响。
基于有限的经验观察和对罪与罚之间水涨船高式常识性理解的怀疑,本研究的理论假设是,动员刑罚而对犯罪做出反应的力度,与犯罪案件的多少之间不完全均衡、对应。
国家刑罚资源的投入不完全取决于犯罪数量的消长,而与犯罪率的内在结构以及宏观犯罪原因有关。
如果犯罪数量的增长在较大程度上是社会因素影响的结果,刑罚资源的投入不仅不会机械地相应增长,反而会受到严格控制。
这种不均衡背后,应该蕴含着更加深刻的均衡。
这个“非均衡性假设”意味着厘清以下三点。
第一,犯罪的多少和犯罪的轻重是两个有关但不同的概念:
犯罪总数的上升不一定等于严重犯罪的上升,犯罪的数量和质量都是反映犯罪问题的重要指标。
第二,犯罪是悖德性的结果,也可能是宏观社会环境作用的结果。
然而,微观上犯罪的恶害显而易见,宏观上社会环境对犯罪的影响却时强时弱,人们不一定总能直接感觉到犯罪与社会环境之间的相关。
④第三,罪为因,刑为果,刑因罪而动,天经地义,法有明文。
可刑罚适用者是否因“罪出有因”而对违法者从轻发落,刑法本身并无硬性规定。
只要不超出法定刑幅度,刑罚资源的增减都无可厚非。
总之,在本假设中,犯罪的数量质量如何、与宏观社会环境到底有无显著相关、刑法到底作何反应,都是不确定的。
在大跨度时间空间范围内,对大样本经验现象进行观测,也许能证实这一假设,也许只能部分证实这一假设,也许什么也证实不了。
为此,本研究以中国犯罪率的宏观数据代表犯罪本身的消长变化,用中国各种宏观经济数据代表社会经济条件,⑤用官方司法数据推算出的重刑率以及最高人民法院案例样本数据代表刑罚适用状况。
⑥研究的检验逻辑是,如果能够观察到犯罪率的明显增长,又能够测量到犯罪率与各项社会经济数据之间的高度统计相关,而且同时观测到重刑率和样本数据中刑罚量的平均趋势得到适度控制,才意味着非均衡性假设可能成立。
而这个假设如果得到证实,可能丰富甚至改变关于犯罪与刑法本身的某些常规理解。
一、犯罪率:
1988-2007
为检验罪因、罪行与刑罚适用之间的关系,首先要在准确把握犯罪率的内部构造和指标意义的基础上,对近20年来中国犯罪率进行科学观察。
犯罪率是每十万人口中的犯罪案件数或犯罪人数。
作为相对数,犯罪率似乎使不同时空的犯罪严重程度获得了可比性。
其实,从犯罪率的内在构成来看,犯罪率相等,犯罪状况未必一样。
首先,犯罪率中的犯罪数(分子)只是各类犯罪的总和,并不自动反映重罪与轻罪的比例。
数量上等值,质量上未必同一。
其次,犯罪率中的分母是被简化为10万的人口数,并未显示人口结构。
因此,通常使用的犯罪率只能描述犯罪对每个可能的被害人带来的危害,而无法反映刑法的每个潜在评价对象有多大可能实施犯罪。
因为总人口中并不是每个可能的被害人都有能力成为加害人,用犯罪率来表示犯罪状况,还应考虑人口结构因素,从总人口中减去不具刑事责任能力的人口数。
⑦第三,犯罪率的计算依据只是已知犯罪的数量,而无法反映犯罪暗数的影响。
所谓犯罪暗数,就是潜伏犯罪的估计值。
所谓潜伏犯罪,就是确已发生,但未被记录到官方犯罪统计中去的犯罪。
犯罪暗数的客观存在意味着,犯罪率代表的只是犯罪实际规模的一部分而非全部。
至于犯罪的实际规模与已知规模之间的差额到底有多大,与许多因素有关。
首先,官方犯罪记录的制作与民众报案过程中的某些主观因素有关。
⑧其次,破案率的高低、刑事司法统计数据制作过程受人为因素干预的程度,都与犯罪率的误差大小有关。
⑨另外,犯罪暗数的大小,还与犯罪类型的属性有关。
通常,凶杀、伤害、抢劫等暴力人身犯罪和盗窃、诈骗等财产犯罪的暗数比较低,而经济犯罪、职务犯罪、白领犯罪的暗数比较高。
由于犯罪率通常只是犯罪实际规模的一部分,所以,描述犯罪现象时,就应该尽可能选用能在最大程度上消减犯罪暗数影响的犯罪率。
目前,可供选择的犯罪率有:
以公安机关立案数计算的犯罪率、以公安机关破案数计算的犯罪率、以检察机关批捕数计算的犯罪率、以检察机关提起公诉数计算的犯罪率、以法院一审收案数计算的犯罪率、以法院终审定罪数计算的犯罪率。
⑩其中,尽管立案不一定破案,破案不一定批捕,批捕不一定起诉,起诉不一定收案,收案不一定定罪,但由于犯罪暗数的存在,这六种犯罪率中,以公安机关立案数计算的犯罪率相对最接近犯罪实际。
从一定意义上说,以法院终审定罪数计算的犯罪率更接近于国家对犯罪做出反应的反映,而以公安机关立案数计算的犯罪率才更接近犯罪现象本身的反映。
综上,需要一种既反映数量规模又反映质量特征,既显示司法机关依法认定的犯罪现状又接近确已发生的犯罪现实的综合性犯罪率指标体系。
首先,犯罪率可以分为毛犯罪率与重罪率。
毛犯罪率就是以轻罪与重罪的总和为犯罪数计算的犯罪率,主要反映犯罪现象的总规模;而重罪率就是以重罪数为犯罪数计算的犯罪率,主要反映犯罪现象的质量。
犯罪率还可以分为被害率和加害率。
被害率就是以每十万潜在的被害人为基数计算的犯罪率,而加害率就是以每十万潜在的犯罪人即达到刑事责任年龄的人口数为基数计算的犯罪率。
根据这两个划分,便有以下四种意义上的犯罪率:
(1)毛被害率,即以总人口为基数,以公安机关立案数为犯罪数计算的犯罪率,反映潜在的被害人遭受犯罪侵害的概率。
(2)毛加害率,即以15岁以上人口总数为基数,以公安机关立案数为犯罪数计算的犯罪率,反映潜在的具有刑事责任能力的人实施犯罪行为的概率。
(11)(3)重罪被害率,即以总人口为基数以法院判决5年以上有期徒刑、无期徒刑、死刑的人数为犯罪数计算的犯罪率,反映潜在的被害人遭受严重犯罪侵害的概率。
(4)重罪加害率,即以15岁以上人口数为基数,以法院判决5年以上有期徒刑、无期徒刑、死刑的人数为犯罪数计算的犯罪率,反映潜在的犯罪人实施严重犯罪的概率。
(12)
问题是,怎样应用这个综合指标体系描述中国犯罪问题的现状?
表1和图1分别以数字和图形形式展示了中国犯罪率数据。
图1 中国20年来的犯罪率
说明:
表1及图1的数据是根据《中国法律年鉴》和《中国统计年鉴》历年版本原始数据计算而来。
其中,毛被害率、毛加害率、重罪被害率、重罪加害率皆为十万分比。
基于数据观察可以看出,20年来全国犯罪率总体上升趋势明显,1988年全国每十万人中只有75.5个公安机关立案的刑事案件,到了2007年,全国每十万人口中就有363.9个公安机关立案的刑事案件,后者是前者的4.8倍。
中国20年来犯罪率的内在结构具有两个显著特征:
一是毛犯罪率的增速大大高于重罪率的增速,两者之间近似于“剪刀差”状。
证据是,20年来毛被害率的年平均增长率为12.3%,毛加害率的年平均增长率为11.5%。
而这一时期的重罪被害率的年平均增长率为2.1%,重罪加害率的年平均增长率为1.6%。
二是加害率与被害率之间基本同步消长。
证据是,毛被害率与毛加害率之间的相关系数高达0.996(p=0.000),而且,重罪被害率与重罪加害率之间的相关系数也高达0.989(p=0.000),说明加害率与被害率的同步性比较明显。
发现中国犯罪率“剪刀差”现象的直接意义是,我们不应笼统地说犯罪问题趋于严重或者轻缓,而应当分别观察轻微犯罪与严重犯罪的范围、规模和走势有何不同。
否则,仅仅看到毛犯罪率上升便决策加大刑罚资源的投入,或者仅仅根据重罪率下降便放松犯罪控制,都可能误导刑罚适用的宽严导向。
进一步看,有两个问题值得深究:
其一,从总量上看,面对犯罪率的高速增长,人们一定想知道20年来的中国社会中哪些因素导致了犯罪率的增长?
本文第二部分将把犯罪率放在宏观社会经济背景中考察,试图发现某些客观解释。
其二,从内部构造来看,犯罪率真的意味着轻微犯罪的上涨和严重犯罪的持平甚至相对下降吗?
本文第三部分将把刑事司法放在社会背景中进行考察,试图回答重罪率的持平现象到底应归因于严重犯罪本身得到了控制还是刑罚资源投入的适度控制。
二、犯罪的社会归因
在影响犯罪率变化的各种外部因素中,学界关注最多、争议最大的是犯罪与经济的关系。
各种观点可以归结为三类。
第一是正相关说,即认为犯罪将伴随着经济的发展而增多,如“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,“代价论”认为犯罪的增长是市场经济发展和社会进步所必须支付的代价,“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。
(13)此说还被一些经验研究所证实,发现经济因素是影响犯罪率最根本的因素,(14)一个国家的犯罪状况的严重程度与其社会经济发展的总体水平和结构协调与否有显著关联,总体水平和结构差异各自和交互地决定一国宏观的犯罪状况。
(15)第二是负相关说,认为犯罪会随着经济的发展而减少,如“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。
(16)第三是无关说,认为犯罪率与经济发展的基本指标GDP之间不存在相关关系。
(17)
经济状况到底能否解释犯罪的消长?
人们到底因物质财富匮乏而犯罪,还是因物质财富丰富而犯罪?
如果认为经济发展使得人们仓廪衣食等基本生存需要得到满足而放弃犯罪的意念,而穷困潦倒必生盗贼,那么,犯罪与经济发展之间就应当呈反比关系:
经济发展程度越高,犯罪率应该越低,反之,经济越不发达,犯罪率则越高。
与此相反,如果认为经济发展使得人们不得不面对越来越大的物质诱惑,于是富可生贪,而贫却不能移志,那么,犯罪与经济发展之间就应当呈正比关系:
经济发展程度越高,犯罪率应该相应越高,反之,经济越不发达,犯罪率则相应越低。
对这一争论,最好的参与不是“我认为如何如何”,而是让科学规范的检验逻辑和客观真实的数据自己说话。
(18)为此,本研究坚持两个研究策略。
其一,时间序列数据与空间分布数据相互印证。
有些研究试图将结论建立在某一个片面观察基础之上。
较常见的做法是,以连续若干年份的犯罪率与相应年份的GDP数据为基础进行相关分析或回归分析,用其统计显著值和相关系数来证实或证否犯罪与经济之间的联系。
而科学的基本特征之一就是可重复性,如果某一组样本的观察结果无法重复出现在其他样本中,就很难说现象之间存在规律性联系。
在本研究中,横纵相互验证的具体做法是,一方面对若干连续年份全国犯罪率数据与同时段全国各项经济数据之间的关系进行纵向的相关、回归分析,另一方面在该时段内选取若干时点,分别对全国31个省市(区)的犯罪率以及各项经济数据之间的关系进行横向的相关、回归分析。
最后对横纵各组样本的分析结果进行比较,相互印证率越高,越能在较大程度上接受所得结论。
反之,则只能全部或部分放弃原假设。
(19)其二,多元分析。
仅有横纵数据的相互印证,还无法最终确信犯罪率变化的某些解释。
有的研究以犯罪率为因变量,以GDP、人口密度、基尼系数中的某个变量为自变量,进行两两之间的相关分析。
当见到相关系数较高的统计结果时,便认定犯罪可以被某某因素的变动解释。
应该承认,作为复杂社会现象,犯罪肯定不是某一个原因单独作用的结果,用单一因素解释犯罪问题不论在方法论上还是在实体理论上早已陈旧。
即使犯罪与某现象两两之间存在高度的统计相关性,实际上也可能并无关联。
某个统计结论是否虚假相关,需要引入控制变量,才能发现事物之间的真实联系。
因此,本研究将采用多元分析的理论和方法对犯罪率以及各项社会经济数据进行综合处理,观察多个因素的共同作用对犯罪率有何影响。
(一)自变量:
影响犯罪率的五个社会现象
为了检测犯罪与外部事物之间的相关性,初步列入自变量的因素有如下几项。
(1)人均GDP,即人均国内生产总值,指按市场价格计算的一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,常被用于代表经济发展的主要指标。
人均GDP与犯罪率之间的关系是犯罪现象经济学解释的最常见指标。
(2)城镇人口率,即城镇人口占总人口的比率。
城镇人口率越高,说明城市化程度越高。
有理论认为,城市化是现代化的必然结果,而高犯罪率又是城市化的必然结果。
如果研究证实,犯罪率与城市化率之间呈高度相关关系,这种理论才可能被证实。
(3)人口密度,即单位面积土地上居住的人口数。
如果犯罪是人们之间利益冲突的结果,那么,人口密度的大小就应该与冲突机会的大小呈正相关关系,进而与犯罪率的高低呈正相关关系。
(4)职工平均工资。
(5)城镇居民年人均收入。
(6)农村居民年人均收入。
观察这些年均收入水平的目的是,从微观角度检验犯罪与经济的关系。
如果犯罪为贫困所致,犯罪率与这些指标之间的关系就应该呈现高度负相关关系,即收入水平越低,则犯罪率越高。
反之,如果犯罪是高度物质文明和社会富裕的结果,犯罪率与这些指标之间的关系就应该呈高度正相关关系,即收入水平越高,则犯罪率越高。
应该知道,社会经济总量的消长,并不必然带来城乡居民收入水平的同步消长。
所以,应该对城市居民与农村居民收入水平与犯罪率之间的关系进行分别检验。
(7)农村家庭恩格尔系数。
“恩格尔系数”是指食物支出金额在消费性总支出金额中所占的比例。
(8)城镇家庭恩格尔系数。
一般认为,恩格尔系数的高低指示着人们最基本生存需要满足的基础上有多大的支付能力用于各种物质、精神需要的满足。
因此,如果犯罪率与恩格尔系数呈正比,可能意味着犯罪是这些基本生存需要以外的其他需要无法得到满足的结果。
(9)人口自然增长率,是指在一定时期内(通常为一年)人口自然增加数(出生人数减死亡人数)与该时期内平均人数(或期中人数)之比。
引入这一变量的理论假设是,由于人口自然增长率与社会资源的人均占有量有关,而犯罪又可能与资源分配与争夺有关,所以,在控制社会经济总量(如人均GDP)的情况下,人口自然增长率应该与犯罪率呈显著正相关关系。
(10)城乡消费水平比,是指以农村居民消费支出为1计算的城镇居民消费支出对农村居民消费支出的倍数。
(11)城乡收入比,是指以农村居民收入为1计算的城镇居民收入对农村居民收入的倍数。
一直以来,社会不平等分配都是犯罪的一种理论解释。
而城乡差别又是社会分配的重要侧面,所以,如果犯罪率与城乡差别之间呈现显著关系,则在一定程度上证实了犯罪是不平等分配的结果这一假设。
(12)卫生机构数,即医院、卫生院(所、站)以及检疫机构的数量。
这个指标间接反映了社会保障的范围、规模。
如果研究发现犯罪率与卫生机构数量之间呈显著相关,也从一个侧面证实了犯罪现象与社会保障之间的关联性。
(13)离婚率。
离婚率的高低既是家庭作为社会细胞的稳定程度的指标,也在一定程度上反映了一个社会的自由、开放程度。
不论怎样理解,犯罪率到底与离婚率之间有无统计上的显著相关性,是进一步理论阐释的事实基础。
(14)刑法修订,反映1997年大规模刑法修订前后犯罪定义体系的不同对犯罪率的影响。
在犯罪定义学看来,犯罪从某种意义上说是犯罪定义的结果。
因此,除了上述社会经济、人口因素以外,本研究也试图检验这一假设能否成立,即观察刑法修订与否对犯罪率消长有无统计意义上的显著影响。
上述关系的初步检验逻辑是,尽管相关不一定成立因果,但无相关一定不存在因果关系。
因此,犯罪率作为因变量与这些自变量之间简单的两两相关分析是接下来多元分析的必要准备。
这个探索性观察的结果请见表2。
从表2数据可见,横向三个时点的地方数据与纵向20年间的全国数据都一致证实与犯罪率显著相关的变量有如下几项。
(1)人均GDP;
(2)城市化程度;(3)人口密度;(4)职工平均工资收入;(5)城镇居民年人均收入水平;(6)农村居民年人均收入水平;(7)农村家庭恩格尔系数。
例如,人均GDP水平、城市化程度越高,则每十万潜在被害人暴露在犯罪侵害之下的概率就越大。
特别重要的是,不仅这些指标越高的年份犯罪率就越高,而且,这些指标越高的省市,犯罪率也相应越高,反之,犯罪率就越低。
农村家庭恩格尔系数与犯罪率之间呈高度负相关关系,即农村家庭食物支出在总费用支出中所占比例越高,则犯罪率越低,每十万潜在被害人暴露在犯罪侵害之下的概率就越小。
这个关系也同样通过了横向与纵向观察的交互检验。
有趣的是,某些纵向上看显著的关系,由于横向地区因素的引入,有的消失了,有的改变了相关的方向。
消失的关系有:
虽然全国纵向数据相关分析结果表明,人口自然增长率以及城镇家庭恩格尔系数与犯罪率呈反比关系,卫生机构数量以及离婚夫妇数量与犯罪率呈正比,但横向各省市数据相关分析结果却未见显著关系。
改变了方向的关系有:
尽管全国纵向数据相关分析的结果表明,城乡收入比以及城乡消费水平比与犯罪率之间呈高度正相关关系,即城乡差别越大的年份,犯罪率越高,但引入横向地区因素以后所呈现的显著关系是,城乡差别越大的省市,犯罪率越低。
其原因尚待进一步分析,但我们无法确信城乡差别与犯罪率变化之间的关系。
在进入多元分析之前还应注意到,被简单相关分析证实有关的变量之间可能存在“多重共线性”的可能性,即多个自变量之间高度线性相关的情况。
(20)经检验,人均GDP与职工平均工资之间的相关系数高达0.996,与城乡居民年均收入的相关系数分别高达0.998和0.985。
职工平均工资与城乡居民平均收入之间的相关系数分别高达0.992和0.968。
城乡居民平均收入之间的相关系数高达0.990。
这几个检验结果的经验意义是,宏观上GDP水平越高,微观上“职工平均工资”、“城镇居民年人均收入”、“农村居民年人均收入”等几个指标也相应越高。
因此,在接下来的多元分析中,不必重复使用这几个不相独立的多余变量。
这样,有理由进入下一步多元分析的自变量有:
“人均GDP”、“城市化程度”、“人口密度”、“城乡家庭恩格尔系数”,以及仅用来比较纵向各年份数据的“刑法修订”。
完成上述观察,我们可以着手以下多元分析了。
(二)毛犯罪率的多元回归分析
根据多元线性回归分析,在多个自变量相互控制的情况下,原先简单相关分析结果显示有关的影响,既可能仍然存在也可能消失。
因此,多元分析方法与其说是用多个因素解释某现象,不如说是从多个同时作用的因素中筛选沉淀出真正有效影响因变量变化的因素。
换个角度看,作为因变量,毛犯罪率由毛被害率与毛加害率构成。
在多元分析中,有效影响毛被害率变化的自变量,不一定也能有效影响毛加害率的高低;在以纵向各年份毛犯罪率为因变量的多元分析中显著存在的关系,不一定同样出现在以横向各地区毛犯罪率为因变量的多元分析中。
表3展示的是根据这一检验思想所进行的8次多元线性回归分析的结果。
表3数据显示的第一个经验含义是,在以纵向各年份全国毛被害率和毛加害率为因变量的两次多元线性回归分析中(表中第一、第二行),“人均GDP”、“城市化程度”、“刑法修订”三个变量的作用都消失了,不具有统计意义。
只有“农村家庭恩格尔系数”对毛被害率和毛加害率都表现出显著影响,呈高度负相关关系。
就是说,农村家庭恩格尔系数越高的年份,则毛犯罪率越低。
反之,农村居民的食物支出比重越低的年份,则毛犯罪率越高。
而这个系数所反映的恰好是一国的经济发展水平——恩格尔系数越高,说明居民不得不为食物支出可支配金额中相对较大的部分,从而间接说明经济发展水平相对较低。
反之,只有当居民有更多的资金用于食物以外的支出时,才标志着国家经济水平的相对提高。
因此,恩格尔系数与毛犯罪率呈反比这个事实可以转换成“经济发展水平与毛犯罪率呈正比”。
这意味着,经济发展水平越高,则恩格尔系数越低,则犯罪率随之越高;反之,经济越落后,则恩格尔系数越高,则犯罪率越低。
表3数据显示的第二个经验含义是,在横向三个时点全国各地区毛犯罪率的六次多元线性回归分析中,“城市化程度”、“人口密度”、“农村家庭恩格尔系数”三个变量的影响都因不具有统计意义而不见了。
尽管强度系数不同,始终显示出最强的关系就是毛犯罪率与人均GDP之间的高度正相关关系。
就是说,人均GDP越高的地区,不论是毛被害率还是毛加害率都相应越高;反之,人均GDP越低的地区,毛犯罪率也就相应越低。
这个结果恰好与上述时间序列的观察形成呼应——不论从纵向数据来看还是从横向数据来说,经济发展总量水平“横竖”都是毛犯罪率的最强解释。
(21)
(三)犯罪与经济
上述多元分析结果证实,经济发展与毛犯罪率之间呈高度正相关关系。
回应上文提出的问题,这一结果显然不支持犯罪与经济发展之间关系的负相关说和无关说。
但问题是,即使引入了多元分析,但统计上相关的现象之间,不一定都具有因果联系。
在此基础上还要进一步回答,为什么经济发展伴随着犯罪率的上升?
否则,刑事政策的制定将面临某种两难境地:
一方面,如果为了减少犯罪而放弃发展经济,显然是荒唐的;另一方面,如果承认犯罪是经济发展的必然代价,又似乎意味着,不应由犯罪人对犯罪承担全部的道德责任。
其实,从某种意义上说,中国正在经历着有些发达国家曾经经历过的某些发展阶段。
因此,回顾一下这些国家学者所做过的观察,可以透过国家间的某些异同,看到一些肉眼看不到的规律。
美国学者帕克等人提出,道德规范对人的控制随着非正式社会关系的不断解体而逐渐消失,这个过程叫做社会解组。
(22)社会解组理论所描述的,正是经济高速发展的社会中,道德规范的强大作用是怎样悄悄减弱的过程。
(23)美国学者默顿认为社会在为人们规定了通行价值目标的同时却没有给人们提供足够的实现价值目标的手段。
于是,用非法手段去实现社会价值目标便成为他们的必然选择。
(24
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