【正文】 通過犯罪來提高自身滿足度 ，由此可能 引致低地位的人犯罪 。 在經(jīng)濟學(xué)上， Fleisher（ 1966）首次研究了收入不平等與越軌行為的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)收入分配不平等對犯罪 產(chǎn)生了 重要 的 影響。 Fajnzylber, Lederman and Loayza, 1998。 Imrohoroglu, Merlo and Rupert, 2022），也 可能導(dǎo)致 暴力犯罪的上升 （ Kelly, 2022。 不過， 結(jié)論也并非完全一致，有研究 就發(fā)現(xiàn) 收入不平等對 犯罪并未產(chǎn)生顯著的影響（ Doyle, Ahmed and Horn, 1999；Neumayer, 2022）。 提高國民教育水平 通常 能夠 提升 人們 的人力資本，使得他們 收入增加， 也更少失業(yè)， 由此提高了他們犯罪的機會成本，從而減少犯罪； 受過越高教育的人可能過著更為體面的生活，如果他們受到刑事懲罰，則會對他們的名譽、地位、心理等造成更大的傷害，進一步抑制這些受到高教育的人犯罪；教育也可能使人變得更文明，改變他們的偏好，減少犯罪 （ Lochner and Moretti, 2022） 。 Wong,1995。 不過，不同類型的犯罪受教育水準(zhǔn)的影響 也是不一樣的 ，實證研究發(fā)現(xiàn)，街頭犯罪一般受其影響較大，而白領(lǐng)犯罪則不明顯（ Lochner, 2022）。 失業(yè)和勞動力市場環(huán)境密切相關(guān)，失業(yè)率就 常常作為衡量 勞動力市場環(huán)境好壞 的 指標(biāo)之一。除失業(yè)率之外，工資水平也是反映勞動力市場環(huán)境的指標(biāo)。 失業(yè)率越高，導(dǎo)致失業(yè)人口收入減少，犯罪機會成本下降，尤其可能引發(fā)更多的財產(chǎn)犯罪；失業(yè)也可能引起一些心理方面的問題，誘發(fā)犯罪。 大量實證研究都發(fā)現(xiàn)，失業(yè)確實對犯罪產(chǎn)生了顯著的影響（ Wong, 1995。 Raphael and WinterEbmer， 2022） 。對勞動力市場環(huán)境和犯罪 率之間的關(guān)系也有大量的實證研究，他們的結(jié)論 也大 都 表明， 更多的合法勞動機會和更高的工資水平能夠有效的減少犯罪（ Myers,1983。 Doyle, Ahmed and Horn, 1999。 不過，也有研究認為勞動力市場的工資水平對犯罪的威懾效應(yīng) 雖然存在，但是 比較微弱（ Witte, 1980）。貧困人口犯罪的機會成本 更 小，犯罪傾向更高，尤其和收入不平等并存的貧困人口更容易實施犯罪，實證研究也發(fā)現(xiàn)，貧困不僅可能導(dǎo)致財產(chǎn)犯罪上升（ Kelly, 2022），也可能 影響 暴力犯罪（ Corman and Mocan,2022； Fajnzylber, Lederman and Loayza, 2022）。 在許多國家，青少年犯罪常常都是整個犯罪的重要組成部分，年輕人有更充沛的體力，更充裕的時間，更小的機會成本，更可能受到同伴的不良影響，因而以年輕人占總?cè)丝诒壤硎镜娜丝诮Y(jié)構(gòu)會對犯罪率產(chǎn)生重要影響，實證研究也證實了這一點（ Grogger,1998； Doyle, Ahmed and Horn, 1999； Entorf and Spengler, 2022）。 在國內(nèi)， 胡聯(lián)合等 2022 年用一元線性回歸模型研究了貧富差距對犯罪的影響，認為貧富差距對于犯罪總的來說有顯著影響。 但是 這些研究要么考慮因素單一，要么只分析了某一年的犯罪狀況。將所有這些變量都納入模型會面臨嚴重的多重共線性問題。 為更好的考察收入分配對犯罪率的影響， 對于收入分配 我們 共選取了 全國基尼系數(shù)、城鎮(zhèn)基尼系數(shù)、農(nóng)村基尼系數(shù)和 城鄉(xiāng)收入差距 四個指標(biāo)進行衡量， 交替 置于模型中， 因此共有四個不同的模型， 在 對所有變量取對數(shù)后， 四個 模型形式如下： 0 1 2 3 4 5l n l n l n l n l n l nt t t t t t tc rim e a ngini c zssx l e m urba n poo r? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?（ 1） 0 1 2 3 4 5l n l n l n l n l n l nt t t t t t tc rim e a urgini c zssx l e m urba n poo r? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?(2) 0 1 2 3 4 5l n l n l n l n l n l nt t t t t t tc rim e a rgini c zssx l e m urba n poo r? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?（ 3） 0 1 2 3 4 5l n l n l n l n l n l nt t t t t t tc rim e a g a p c zssx l e m u rb a n p o o r? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? （ 4） 其中 t 表示年份（ 1978－ 2022）， crime 表示犯罪率， ngini 表示全國基尼系數(shù)， rgini 表示農(nóng)村基尼系數(shù)， urgini 表示城鎮(zhèn)基尼系數(shù)， gap 表示城鄉(xiāng)收入差距 ， czssxl 表示初中生升學(xué)率， em 表示失業(yè)率， urban 表示城市化， poor 表示農(nóng)村貧困發(fā)生率 。 犯罪率一般用每十萬人口的犯罪數(shù)量表示。 相關(guān) 刑事犯罪 立案數(shù)據(jù) ① 和人口 的原始 數(shù)據(jù) 來自《中國法律年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》各期 和《 中國預(yù)防犯罪通鑒 》 。 1978 年全國刑事犯罪總數(shù)為 53 萬多起，犯罪率約每十萬人 56 起，到 1990 年犯罪率突破每十萬人 200 起， 2022 年犯罪率突破了 300 起，而到 2022 年，犯罪率約為 1978 年的七倍，達到每十萬人 358 起。犯罪總量在 28 年間年均增長約 %，而犯罪率在此間年均增長了約 %。 表一： 中國 1978 年以來的犯罪率 年份 犯罪率 年份 犯罪率 年份 犯罪率 1978 1988 1998 1979 1989 1999 1980 1990 2022 1981 1991 2022 1982 1992 2022 1983 1993 2022 1984 1994 2022 ① 我們對 1986－ 1988 年的犯罪立案總量數(shù)據(jù)進行了相關(guān)調(diào)整，調(diào)整理由和調(diào)整方法請參見附錄。 一般衡量收入分配 差距 的指標(biāo)為基尼系數(shù)，我們也 主要 采用該指標(biāo)。 城鄉(xiāng)收入差距用城鎮(zhèn)居民 家庭 人均可支配收入與農(nóng)村居民 家庭 人均 純收入之比來代表，其他則用基尼系數(shù)代表。 農(nóng)村內(nèi)部基尼數(shù)據(jù)為中國統(tǒng)計局農(nóng)調(diào)對數(shù)據(jù)，城市基尼數(shù)據(jù)為城調(diào) 對數(shù)據(jù)， 由于沒有官方公布的 全國基尼系數(shù) ， 本文 采用城鄉(xiāng)加權(quán)法 自 行 計算 ① 。 進入本世紀以來， 全國基尼系數(shù)在 2022 年突破 ，城鎮(zhèn)內(nèi)部基尼系數(shù)超過，農(nóng)村內(nèi)部基尼系數(shù)更 在 2022 年達到了 ，而城鄉(xiāng)收入之比超過了 。 . 1 0. 1 5. 2 0. 2 5. 3 0. 3 5. 4 0. 4 5. 5 078 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04N G I N I U R G IN I R G IN I 圖 2： 1978－ 2022 年 全國、農(nóng)村和城鎮(zhèn)基尼系數(shù)變化軌跡 3．教育水準(zhǔn)。受于資料限制，沒有找到全國人口中受到高等教育或中等教育人口比例的時間序列數(shù)據(jù)，只好 選擇初中生升學(xué)率作為衡量 ① 三種基尼系數(shù)的詳細來源和計算方法請參見附錄。 但實際上，初中生升學(xué)率 不僅可以在一定程度上衡量整個教育水準(zhǔn)，而且它還很好的 反映了青少年學(xué)校教育的良好程度，而青少年犯罪歷來占我國犯罪總量的較高比例， 許多實證研究 都 發(fā)現(xiàn)，學(xué)校教育顯著 的影響了犯罪率 （ Wite and Tauchen, 1994。 初中生升學(xué)率 1998 年之前數(shù)據(jù)來自《新中國五十年統(tǒng)計資料匯編》， 1999 年之后數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》 2022 年 及之后各期。初中生升學(xué)率在1978 年 僅僅大約 40％，而 到 2022 年則已經(jīng)接近 70％， 而且 這些年來一直都保持著 上升趨勢 。一般衡量城市化的指標(biāo)是城市人口占總?cè)丝诘谋戎?，本文也遵循這一慣例。城市人口比重數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計 年鑒》和《新中國五十年統(tǒng)計資料匯編》。城市人口占總?cè)丝诒戎卦?1978 年約為 18％，到 2022 年則已達到了約 43％，增長了兩倍多，這種增長勢頭 也 仍在繼續(xù)中。 官方只公布了城鎮(zhèn)登記失業(yè)率， 當(dāng)然 這 肯定 無法 完全 真實的衡量我國的失業(yè)狀況，但無其他更好替代數(shù)據(jù)的情況下我們只好選擇該指標(biāo)作為 失業(yè)率的 度量。 該數(shù)據(jù)顯示，中國已經(jīng)經(jīng)歷了多年的失業(yè)率上升。無論農(nóng)村還是城市的貧困人口都會 對犯罪率產(chǎn)生影響，但由于沒有官方關(guān)于城市貧困人口的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我們采用農(nóng)村絕對貧困發(fā)生率作為貧困的度量指標(biāo)，數(shù)據(jù)來自《中國農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒》 2022 年。就農(nóng)村而言， 2022年中國農(nóng)村絕對貧困人口總量有 2365萬多人，但這相對于改革開放之初 2 億 5000萬的規(guī)模無疑是大大減少了。 因此首先 要 對各變量進行平穩(wěn) 性檢驗 ，如果是不平穩(wěn)的，則 再 進行協(xié)整檢驗 。 1． 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗 。 首先對各變量的水平值進行檢驗， 結(jié)果 僅貧困（ lnpoor） 變量 能夠通過 1%顯著性水平下的單位根檢驗，為水平平穩(wěn) ，其余變量都是非平穩(wěn)的 。 檢驗 結(jié)果表明，城鎮(zhèn)基尼系數(shù)（ lnurgini） 的一階差分 在 接近 5％ 的 顯著性水平 下平穩(wěn)，其余變量 的一階差分均 在 1%顯著性水平下平穩(wěn) 。 雖然變量不是水平平穩(wěn)的，但是 變量之間 的線性組合卻可能是