中國城市規模與刑事犯罪率關系研究

樊紅霞

摘 要 基于中國2008-2014年省級面板數據，從空間經濟學視角對城市規模與刑事犯罪率之間的關系進行理論與實證研究，并就其傳導機制進行分析。通過研究發現，2008-2014年中國各省刑事犯罪率之間存在正的空間相關性，東部沿海地區空間聚集現象明顯。實證檢驗結果顯示：城市規模與刑事犯罪率二者之間呈“U”型曲線，即刑事犯罪率隨著城市規模增大呈先縮小后擴大的趨勢，此外，城鄉收入差距、失業率、房價與離婚率系數均為正，而政府社會保障與就業支出有利于降低刑事犯罪率。

關鍵詞 城市規模 刑事犯罪率 城鄉收入差距 失業率 空間經濟學

中圖分類號：D917 文獻標識碼：A

0引言

在發達國家城市化推進中，居民收入與政府財政收入快速提升，但社會刑事犯罪率呈先縮小后擴大的趨勢。改革開放后，中國工業化與現代化快速發展，人口與土地城市化規模不斷提高。與此同時，社會刑事犯罪率不斷攀升。毫無疑問，較高的刑事犯罪率不僅對該地區的個人生命及財產安全造成威脅，也不利于經濟社會的可持續發展。

犯罪經濟學，系從經濟學的視角研究收入差距、失業率、通貨膨脹率等經濟因素對個人犯罪行為的影響，進而研究財產與暴力犯罪對經濟社會發展造成的影響，其創始人為1992年諾貝爾經濟學得主加里·貝克爾（Gary S. Becker）。Becker認為，犯罪是個人基于成本-收益分析的理性行為。當預期收益大于成本時，犯罪者從事犯罪行為以提高其生活質量，反之，則不從事犯罪行為；與此同時，失業率、收入不平等、受教育程度，以及政府社會保障與公共安全支出、犯罪懲罰力度等都會對個人犯罪行為造成影響。從該領域現有研究看，主要論題集中在城市化質量、收入差距、失業率、勞動力市場、犯罪危害、性別失衡、離婚率、農民工犯罪與犯罪空間與時間集聚等方面。關于如何降低財產與暴力犯罪，國內外一些學者認為應增加政府公共安全支出，尤其是公檢法支出，以提高犯罪成本與法律威懾力；另一些學者則指出應通過增加社會救助與社會保障性支出，維持低收入者基本需求，以降低其從事財產與暴力犯罪概率。

綜上所述，前人的研究關注城市質量、收入差距、失業率等對社會犯罪的影響，考察公共安全與社會保障對社會犯罪的治理，尚未有學者考察城市規模對刑事犯罪率的影響，并具體分析其傳導機制，本文利用空間計量經濟學相關方法試圖在這方面做出新的嘗試。

1數據來源與變量描述

本文基于中國2008-2014年31個省（市、區）級層面的面板數據，從城市規模、城鄉收入差距、失業率、房價、離婚率、政府公共安全與社會保障和就業支出等因素對中國各省刑事犯罪率進行分析，相關指標與變量描述如下。

刑事犯罪率：中國犯罪案件包括行政、民事與刑事犯罪，將刑事犯罪案件中殺人、傷害、搶劫、強奸、拐賣婦女兒童歸于暴力犯罪，盜竊、財產詐騙、偽造貨幣與走私歸于財產犯罪，按照國際標準還包括非法物品和服務交易與其他類型犯罪。用每萬人檢察院批捕人數能夠更好的真實反映中國刑事犯罪率水平。

城市規模：由于中國特有的戶籍制度與土地制度，城市化發展模式分為人口城市化與土地城市化，傳統城市規模涵蓋人口與土地兩方面，將二者結合起來，用城市人口密度表示城市規模。

城鄉收入差距：由于中國經濟呈現典型的“二元結構”特質，一般采用城鎮家庭人均可支配收入/農村家庭人均純收入表示城鄉收入差距相對值，同樣選取該指標來反映中國城鄉收入差距高低。

失業率：由于中國用“城鎮登記失業率”代表全社會失業水平，暫用該指標反映中國失業率高低。

其他因素：用就業人員平均工資代表社會工資高低，由于個人犯罪是基于成本-收益分析的理性選擇，當工資提高時，個人從事犯罪預期收益下降、成本提升，誘致其從事犯罪概率下降。

政府治理：政府可以通過增加對警察、法院等公共安全體系的投入，以提高破案率，以及犯罪懲罰的嚴厲性和確定性，從而增強法律威懾力，進而降低財產與暴力犯罪率。

2空間相關性與異質性分析

2.1空間關聯度分析

國內外學者一般用MI、GC、G等指標來衡量各地區空間關聯度的大小，空間權重選取地理相鄰、地理距離與經濟權重，其中全局Moran I統計量MI值在（-1，1）之間，大于（小于）0表示各地區之間存在空間正相關性，數值越大，空間相關性越強，等于0表示各地區之間不存在空間相關性；MI近似服從均值為E（I）和方差為V（I）的正態分布。 Geary C統計量GC值在[0，2]之間，小于（大于）1表示正（負）相關，等于1表示不相關；GC近似服從均值為E（C）和方差為V（C）的正態分布。全局G統計量中，當Z>1.96時，存在正的空間相關性，且存在熱點區域；當Z<-1.96時，存在正的空間相關性，且存在冷點區域。空間權重選擇標準的車相鄰權重，即相鄰地區其值為1，不相鄰其值為0，主對角線（i=j）元素為零，利用MatlabR2012b軟件計算2008-2014年各省每萬人檢察院批捕刑事犯罪人數全局MI、GC與G值，得到相應計算結果。

從計算結果可以看出2008-2014年各年全局MI值均為正，且GC值均小于1，說明各省（市）刑事犯罪率之間存在正的空間相關性，即相鄰地區刑事犯罪率相接近。通過計算得到的Z值發現各年MI與GC值在5%水平下均顯著，且全局MI值呈倒“N”型曲線，由G值可以看出各年Z值位于（-1.96，1.96）之間，即各省刑事犯罪率不存在熱點或冷點區域。2010年中國實行“嚴打政策”，犯罪者被抓概率增加、處罰增重，有利于抑制個人從事犯罪行為，此外，由于各地區交往和聯系日益增多，A地區對犯罪實施“嚴打”，不僅有助于提高A地區的法律威懾力，增加犯罪顯性與隱性成本，也會經由“擴散效應”與“輻射效應”，進而降低周邊省份的犯罪率。其中江西、湖北、湖南等刑事犯罪率較低的中部地區局部MI值在2008-2014年相對較高，其次是內蒙古、廣西、重慶等刑事犯罪率較高的西部地區，廣東與浙江局部MI值位居全國末尾，且其值均為負。

2.2空間異質性分析

新經濟地理學運用全局Gi和樣本G*i值來劃分中心、外圍區域，G*i值越大說明該地區集聚能力越強，對周邊地區的吸附能力越明顯，反之，周邊地區對該地區具有較強吸附力。利用MatlabR2012b軟件計算2008-2014年各省每萬人檢察院批捕刑事犯罪人數G*i值，得到相應計算結果。

從計算結果中可以看出2008-2014年東中西部地區各省G*i值差距較大，其中廣東與浙江G*i值遠超其余省份，其次是北京、上海、福建、貴州與新疆，西藏G*i值最低。廣東、浙江、北京、天津、遼寧、上海、江蘇與福建居于中心區域，犯罪聚集現象表現尤為明顯。廣西、重慶、貴州、云南、青海、寧夏、新疆G*i值較高。河北、吉林、湖北、湖南、安徽等中部地區G*i值不高，而山東G*i值遠低于東部其他省份。四川、西藏與甘肅位于外圍區域，這些省份經濟發展與城市化水平居于全國末尾水平。

3實證檢驗與結果分析

利用2008-2014年省級面板數據分析城市規模對刑事犯罪率的影響，并將城鄉收入差距、失業率、房價、離婚率、政府公共安全與社會保障支出納入分析范疇，實證模型設定如下：Yit= *Yit-1+ Wij，tYjt+ Wij，tXij，t+ Xit+ Zit+vi+wt+uit，uit= Wij，tuij，t+ t，當 =0時，模型為SDM；空間權重用各省省會城市距離差額平方[dij=（di-dj）2]，即wij=dmin/dij，對角線（i=j）元素為零，并選取靜態與動態SDM模型進行估計，將數據代入Stata13中得到相應計算結果。

通過實證檢驗發現在靜態與動態SDM模型中，城市規模與刑事犯罪率二者之間呈“U”型曲線，即財產與暴力犯罪隨著城市規模增大呈先縮小后擴大的趨勢，且系數在10%水平下均顯著，與預期符號相符。究其原因是多樣的，一方面，當人口與土地城市化發展處于早起階段，城市規模相對較低，大量勞動力與企業集聚有利于降低交易成本，充分發揮城市集聚效應，推動工業化與現代化快速發展，進而提高居民個人與政府財政收入，降低城鄉收入差距與隱性失業率，促進社會穩定性與安全性系數提升，與此同時，大城市通過輻射效應與擴散效應帶動周邊地區發展，尤其是對中小城市；另一方面，隨著人口與土地城市規模日漸擴大，城市集聚效應下降，擁堵效應凸顯，當過度城市化時，城市中將出現大量的“城中村”、“蟻族”、“地下室”等現象，城市收入差距與隱性失業率會不斷攀升，與此同時，特大城市房價攀升、離婚率較高、環境污染等問題日漸嚴重，誘致社會穩定性與安全性系數不斷下降，從事財產與暴力犯罪人員日漸增多，尤其是財產性犯罪。

4結論與啟示

本文為有效分析城市規模與刑事犯罪率二者關系，利用2008-2014年省級面板數據，通過理論與實證檢驗發現，2008-2014年中國各省（市）刑事犯罪率之間存在正的空間相關性，東部沿海地區空間聚集現象明顯。城市規模與刑事犯罪率二者之間呈“U”型曲線，即刑事犯罪率隨著城市規模增大呈先縮小后擴大的趨勢。此外，城鄉收入差距、失業率、房價與離婚率系數均為正，刑事犯罪率存在時滯性，而政府社會保障與就業支出是防范社會財產性犯罪的重要“托底”、閥值和保障，公共安全支出及其法律威懾力，是制約和打擊財產性犯罪的“事后”震懾機制，但地方政府公共安全支出與犯罪率之間存在內生性。中國省際及地區乃至國際間的合作交流，能大大提升犯罪案件的協同破案率。鑒于此，首先，政府應協調人口與土地城市化，合理規劃各地區城市規模，充分發揮城市集聚效應；其次，增加農村人力資本投資，提高農村居民普通教育和職業技術教育水平，降低城鄉收入差距；再次，增加政府的轉移支付，尤其是社會救濟以減少社會貧困，并提高政府公共安全支出效率；最后，加強各省交流合作，共同治理社會犯罪問題。

參考文獻

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