社会转型背景下城镇失业率对财产犯罪的影响研究——基于中国1986～2011年时间序列数据的实证研究，本文主要内容关键词为：失业率论文,年时论文,序列论文,中国论文,城镇论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：DF625 文献标识码：A 文章编号：1008－2972(2013)06－0123－07
一、引言及文献综述
随着改革开放步伐的推进，中国本土社会变迁已进入到另一个重大时期——社会转型加速期。[1]在社会转型背景下，中国经济持续增长，社会经济、文化、教育等事业得到飞快的发展。但是，在这光环的背后，也滋生了很多社会问题、暗藏着一些社会矛盾。其中，犯罪案件的持续增加是这期间表现最为明显，最为严重的一个问题。无论刑事案件、暴力性犯罪案件还是侵财性案件等都在持续增加。而财产犯罪为中国总犯罪中占比最大的一种，且占比一直在80％左右，近年来，甚至略有上升。[2]尤其是“第五次犯罪高峰期”以后，财产犯罪占犯罪的比率高的现象更加突出。是什么原因引起中国财产犯罪的增长呢？是社会经济发展，城乡收入差距扩大？是城镇化不断加大过程中，失业率的增加？是城镇化进程中，大规模的人口流动引起的？针对这一经济社会现象，很多学者从社会学、经济学、法学的学科领域进行分析。仅从犯罪学角度而言，传统的对于犯罪问题的研究，主要是从宏观的角度出发，研究总的犯罪率的影响因素，即从城乡收入差距(Eberts和Schwirian 1968；史晋川和吴兴杰，2010；王星和张景，2011；章元等，2011)，[3－6]民工失业(章元等，2011；Tsushima,1996；Kennedy等，1998)，[6－8]人口流动(史晋川和吴兴杰，2010；陈刚等，2009)，[4,9]城市化(陈屹立，2010；梁亚民和杨晓伟，2010)等多个角度来探讨，[10－11]仅有部分学者把财产犯罪独立出来研究(陈屹立，2007；罗瑞芳，2008；魏建和王晓文；2010)。[2,12－13]虽然目前国内外不少学者对犯罪问题进行了研究，但大多是研究总的犯罪问题，而很少独立研究某种犯罪问题，这势必使得研究的结论存在一定的偏误。尤其是在中国的现实情境已经对路易丝·谢利的观点“财产犯罪在所有现代化国家都是犯罪的主要形式”得以印证的情况下，很有必要对财产犯罪进行一个深入的研究。因此，为了更好地研究中国社会转型期的犯罪问题，从财产犯罪出发，研究其变化以及影响因素具有重要的现实意义。
对于财产犯罪问题的研究，国内外的学者主要是从失业、收入差距、财富拥有等经济因素进行研究。自Becker(1968)的《犯罪与惩罚》开创了对犯罪经济学的研究，把经济学的知识应用到犯罪问题之后，很多学者在此基础上继续进行研究。[14]Ehrlich于1973年提出收入分配的不平等、收入差距的扩大是影响财产犯罪的重要影响因素之一，[15]随后Junsen(1997)，[16]Ayse、Antonio和Peter(2004)，[17]Demombynes和Ozler(2005)等都得出相同的结果。[18]同时，国外Howsen和Stephen(1987)，Ralston(1999)，Yearwood和Koinis(2011)等学者的研究表明，失业率与财产犯罪率存在正相关的关系即失业率越低，劳动力市场环境越好，犯罪成本就越高，故财产犯罪率就越低。[19－21]但是，也有学者提出在高失业阶段更多的人都待业在家，故增加了对财产犯罪的防范，从而能够减少财产犯罪。[2]此外，财富的拥有也是财产犯罪的影响因素之一，Buonanno和Montolio(2008)认为拥有的社会财富越多，犯罪的机会越小，财产犯罪相应就越低。[22]而国内的学者在财产犯罪上的研究不多，陈屹立(2007)基于中国改革开放后的财产犯罪增幅快的具体实情，通过对中国1978－2005年间收入差距、经济增长、财富的拥有等宏观经济因素对财产犯罪的影响所进行的实证研究发现，收入差距对财产犯罪有显著的影响，而经济增长与财产犯罪呈显著的负相关关系。[2]魏建和王晓文(2010)从农民工犯罪的角度入手，研究发现城乡收入差距、教育水平以及城市化水平都是影响财产犯罪的因素。[13]
通过对文献的整理，虽然都是从不同角度分析财产犯罪问题，但国内在这方面的研究较少。因此，本文将基于1986－2011年的时间序列数据，利用协整回归方法和误差修正模型，分析城镇失业率对中国财产犯罪的影响，以期进一步拓展相关领域的研究。
二、计量模型及数据
1.计量模型
由于影响财产犯罪的因素是多方面的，本文除了选取变量城镇失业率外，还选取了城乡居民收入差距指数和人均受教育年限。一般情况下，城乡居民收入差距指数越大，财产犯罪率越高；而居民的受教育程度越高，犯罪的几率越小，所以人均受教育年限的提高对此有负向的影响。基于此，本文选用多元线性回归模型，建立以下方程：
2.数据来源
由于搜集数据有限，本文选取1986－2011年的数据，为了消除时间序列数据存在的异方差缺陷，本文对财产犯罪率进行对数处理，处理后不改变原序列的协整关系，如图1所示。财产犯罪率从1986－2011年总体呈现上升的趋势。其中在1990、1996、2002年财产犯罪率出现较大的转折，这跟国家的“严打”政策相关，它是迅速扭转一个地方社会治安面貌，打击违法犯罪的有效手段。
本文数据中财产犯罪率来自历年《中国法律年鉴》，城镇失业率、城乡居民收入差距指数、人均受教育年限都来自历年《中国统计年鉴》和《中国人口统计年鉴》，如表1。同时，利用Eviews6软件对财产犯罪率进行实证分析。
图1 LNCRIME的时间序列趋势图
三、模型估计与结果
1.平稳性检验
由于本文选取的时间序列数据并非一定是平稳的，因此不进行平稳性检验而直接进行回归分析，可能会出现“伪回归”现象。本文运用ADF方法对其平稳性进行检验，若这些变量为非平稳变量，则需要进行差分变换，然后再进行检验。平稳性检验结果，如表2。
由表2可知，各变量在5％的显著水平上都是非平稳变量，但取一阶差分后，ADF值均小于各自的5％临界值，伴随概率Prob.也都小于0.05，即拒绝存在单位根零假设，说明lncrime、edu、uemp、incgi的一阶差分序列平稳。因而可以进一步对各变量进行协整分析。
2.协整检验
协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的。协整检验的方法有两种：一种是基于回归残差的协整检验；另一种是基于回归系数的完全信息协整检验。[23]本文运用第二种方法对变量进行协整检验。即基于回归系数的Johansen协整检验，该方法是Johansen于1988年及在1990年与Juselius一起提出的一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法，对多变量模型检验有较好的效果。[13]
在进行协整之前，先进行VAR模型估价，确立合理的滞后期，并综合考量LR(似然比)统计量、FPE最终预测误差、AIC信息准则、SC信息准则、HQ信息准则。运用Eviews6.0建立VAR模型并考查滞后阶数(如表3)，可知LR、FPE、AIC、SC与HQ均指向2阶滞后。表明其最优滞后阶数为2。由于Johansen协整检验是对一阶差分后的VAR模型进行协整分析，故协整检验的最优阶数为1。在上述设定基础上，得到特征根迹检验和最大特征值检验结果(如表4，表5)。检验结果表明：五个变量之间存在2个协整关系。表明上世纪八十年代中期以来，财产犯罪率与城镇登记失业率、城乡居民收入差距指数、人均受教育年限存在两个长期稳定的关系。取标准化的协整向量，得到以下协整关系：
由协整方程可以看出，城镇失业率与中国财产犯罪率呈现正相关的关系，城镇失业率每上升1个单位，财产犯罪率上升9.40％；城乡居民收入差距指数也与财产犯罪率呈现正相关的关系，城乡居民收入差距指数每增加1个单位，财产犯罪率上升42.09％；人均受教育年限对财产犯罪率有负的显著影响，人均受教育年限每上升1个单位，财产犯罪率下降22.27％。
3.误差修正模型
以上的Johansen协整检验结果表明各个变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的。为了防止长期关系的偏差出现甚至在规模或数量上扩大。因此对以上的时间序列变量进行误差修正，反映短期调整行为。[24]误差修正模型的滞后阶数与Johansen协整检验的滞后阶数相同，因此确定误差修正模型的滞后阶数为1，构建模型如下：
由表6可知，模型对数似然值较大，AIC和SC较小，构建的VEC整体效果较为理想。从式(3)可知道，误差修正项系数中的1、4为负，表明中国财产犯罪率、人均受教育年限偏离均衡状态时，误差修正项对其具有负向的调节作用，故财产犯罪率偏离长期稳定关系时，误差修正项会对其进行调整速度为－1.1194的负向修正直至达到稳定，人均受教育年限偏离长期稳定关系时，误差修正项会对其进行调整速度为－0.5445的负向修正直至达到稳定。而数据2、3为正，表明城镇失业率、城乡居民收入差距指数偏离长期均衡时，将做正向调整，即城镇失业率、城乡居民收入差距指数偏离长期稳定关系时，误差修正项会对其进行调整速度分别为0.1090、0.7489的正向修正使其达到稳定状态。
四、结论及政策建议
1.本文基于中国1986－2011年的时间序列数据，运用协整回归方法和误差修正模型，研究社会转型背景下城镇失业对中国的财产犯罪影响的实证研究，可以得出以下结论。
(1)在社会转型的大背景下，中国的财产犯罪与城镇失业率、城乡居民收入差距指数和人均受教育年限存在一定的协整关系。(2)城镇失业率和城乡居民收入差距指数的变化与财产犯罪率均呈现正相关的关系，城镇失业率的变化对财产犯罪影响较大，主要是因为当个人收入不能达到自己的生活意境且不愿通过自身劳动获取，进一步激化了他们生活中的矛盾。这就在一定程度上刺激了一部分人为了满足经济利益的需求，走上偷窃、抢劫等犯罪道路。另一方面，盗窃犯罪的犯罪成本降低，也刺激了这类犯罪的高发。中国于1997年颁布的新《中华人民共和国刑法》对盗窃类犯罪进行了大幅度的调整，从立案标准到量刑幅度都比以前宽松很多。城乡收入差距的扩大，进一步增加了社会矛盾，从而使得财产犯罪率提高。(3)人均受教育年限的变化对财产犯罪率有负向的影响。说明人均受教育程度越高，财产犯罪率越低。即随着个人受教育程度的提高，自身素质也得以发展，这部分人知法、懂法、守法、自觉运用法律知识规制自己的行为，逐步形成正确的价值取向。
2.本文提出以下政策建议。
(1)增加城镇就业岗位，降低由失业率上升导致的财产犯罪率
随着经济社会高速发展，城镇失业率逐年上升，社会自身监视力弱化，社会空间死角进一步增多。这种情况下，盗窃、抢劫等财产犯罪现象增多，导致公众的社会安全感降低，在某种意义上，助长了社会犯罪活动的产生。因此，通过各种途径增加城市的就业岗位是降低失业率和降低由失业率上升导致的财产犯罪率上升的最根本途径。[6]从这个角度出发，增加城镇的就业岗位，促进充分就业，加大社会保障的投入，建立完善的社会保障体系，从而抑制财产犯罪案件的发生。
(2)大力发展经济，合理调节收入分配，逐步缩小城乡收入差距
犯罪社会学与犯罪经济学的很多理论研究都证实城乡收入差距的扩大将导致犯罪率的上升，财产犯罪率受城乡收入差距的影响在本文也得以印证。因此，充分利用一切有利的因素，大力发展经济，合理调节收入分配，在效率优先的同时，更要注重社会公平，逐步缩小城乡收入差距，进而从源头上化解社会矛盾，遏制盗窃、抢夺、抢劫等财产犯罪的发生。
(3)提升教育事业的发展，提高文化素质，降低财产犯罪发生率
国外学者，克里福德·R.肖和亨利·D.麦凯运用犯罪同心圆理论，[25]认为犯罪与社会教育环境、经济地位等因素相关，认为犯罪的发生主要是由于犯罪亚文化造成的。同时，国内学者崔玉平认为，依靠这种培育人功能和社会化功能，教育减少和抑制了犯罪行为的发生和继续实施。[26]其实，教育本身对人们的效用是正向的，教育在抑制犯罪和降低犯罪率方面起到了积极有效的作用，因而，国家应进一步促进教育事业的发展，提高个人综合素质，使人们知法、懂法、守法，自觉运用法律知识规制自己的行为，逐步形成良好的社会氛围。
(4)加大严打力度，提高犯罪成本，遏制财产犯罪的发生
加里·贝克尔认为，犯罪也是一种理性行为，只有当犯罪的收益大于成本时，人们才会从事犯罪。人们会事先考虑其被惩罚的概率和被惩罚的严厉程度，比较由此带来的犯罪成本和犯罪收益的大小并进而决定是否犯罪，因此，惩罚的确定性和惩罚的严厉性能够威慑犯罪。[27]故国家政府部门应加大严打的力度，始终保持高压态势，严惩一切违法犯罪活动，来提高作案人的犯罪成本，从这个角度遏制财产犯罪发生。
收稿日期：2013－09－02
注释：
①按现行学制，其计算方法是：大专以上文化程度按16年计算，高中文化程度12年，初中文化程度9年，小学文化程度6年，文盲为0年。