患寡還是患不均

［中圖分類號］G254.21 ［文獻標識碼］A

一 引言

絕對貧困和收人不平等是理解兇殺率的兩個核心，在其他條件相同的情況下，一個地區越貧困，或收人差距越大，兇殺率就越高。1］然而在何者更重要上，理論一直存在爭論。相對剝奪理論強調收入不平等的影響，這正對應了孔子所謂的“不患寡而患不均”。2]而絕對剝奪理論認為絕對貧困更重要，一些研究發現一旦控制絕對貧困，收入不平等對兇殺率的影響就不顯著。“寡”和“不均”，究竟何者是影響兇殺率的關鍵？

相對剝奪理論與絕對剝奪理論的辯論主要發生在比較犯罪學（comparativecriminology）中。自20世紀70年代以來，比較犯罪學對殺人犯罪已有大量的研究，為檢驗宏觀因素對殺人犯罪的影響做出了重要貢獻。與一個國家內部的不同地區相比，不同國家之間的貧困、收人不平等程度有更大的差異，本文將使用國際數據開展研究。

本文第一部分首先回顧了相對剝奪理論與絕對剝奪理論的爭論；第二部分討論了絕對貧困的測量問題，考察了多種指標中何者對測量貧困的效度最高；第三部分、第四部分開展實證研究；第五部分對實證研究結果進行了理論討論。

相對剝奪理論與絕對剝奪理論之爭

經濟剝奪分為兩種，一種是絕對剝奪（absolute deprivation），指缺少食物、水、住處等滿足基本生活需要的必需品，也就是絕對貧困；另一種是相對剝奪（relative deprivation），指相對于其他人處于不公平的不利地位，和不平等有關。

（一）相對剝奪理論

犯罪學家從20世紀80年代開始關注收人不平等與殺人犯罪的關系，許多實證研究發現收入不平等是對兇殺率影響最大的宏觀因素之一，3]兩者的關聯在比較研究中高度穩定[4]圖1展示了1950—2022年各國的收入不平等與兇殺率的關系，從中可以看到，整體上，一個國家收入不平等越嚴重，兇殺率就越高。

圖1收入不平等與兇殺率的關系（1950—2022年）

數據來源：兇殺率來自WHO死亡率數據庫，基尼系數來自標準化世界收入不平等數據庫（SWIID）。

許多理論解釋了收人不平等對殺人犯罪的影響，其中最重要的是1982年布勞夫婦（Peter M.amp;Judith R.Blau）提出的經典相對剝奪理論（relativedeprivation theory），該理論關注收人不平等對個體心理和行為的影響。無論是人還是其他靈長類動物，都對自身在群體內的地位敏感，影響其滿足感的常常不是其生活的絕對水平，而是與他人比較的相對位置。5]如馬克思所言，“一座房子不管怎樣小，在周圍的房屋都是這樣小的時候，它是能滿足社會對住房的一切要求的。但是，一旦在這座小房子近旁聳立起一座宮殿，這座小房子就縮成茅舍模樣了”［6]心理學研究表明，當人們認為自己被相對剝奪時，即使所處的絕對水平良好，人也會感到不滿，對他人表現出更強的敵意和攻擊性。7］由此，經典的相對剝奪理論認為收入不平等會使人產生被剝奪感和不公平感，導致憤怒和暴

力行為。[8]

除布勞夫婦的經典理論外，也有一些研究關注收入不平等對社會解組、犯罪亞文化的影響，」這兩種關切在最近詹姆斯·塔特爾（James Tutle）提出的一種集中劣勢理論（concentrated disadvantagetheory）中得到了整合。與布勞夫婦的經典理論相對，塔特爾的理論不關注收人不平等對個體心理的影響，而是關注宏觀層次的機制。首先，收人不平等會導致居住上的空間隔離，富人和窮人生活在不同的區域，窮人聚集的社區集中了社會劣勢。其次，集中劣勢會削弱社會整合。一方面，集中劣勢會減少社會紐帶，削弱控制犯罪的集體效能；另一方面，集中劣勢會導致某群體與合法社會資源、主流社會規范的隔離，甚至形成犯罪亞文化。最后，集體效能受損和社會隔離導致兇殺率上升。[10]

盡管有這些實證和理論支持，近十幾年來，相對剝奪理論也受到了挑戰。2008年，威廉·亞歷克斯·普萊德摩爾（WilliamAlexPridemore）指出之前的比較研究忽視了絕對貧困的作用，他發現一旦控制絕對貧困，收人不平等對兇殺的影響就變得不顯著，而絕對貧困對兇殺有顯著的影響。[1]2011年，普萊德摩爾復現了兩項經典研究，發現在模型中加入絕對貧困后，兩項研究中收人不平等與兇殺的關聯都變得不顯著，同時絕對貧困有顯著的影響。12」普萊德摩爾的研究在學界產生了巨大的影響：一方面，這意味著之前研究發現的收人不平等與兇殺的關聯可能是遺漏變量偏誤的結果；另一方面，普萊德摩爾也在比較犯罪學中復興了絕對剝奪理論。

（二）絕對剝奪理論

與相對剝奪理論相對，絕對剝奪理論（absolutedeprivation theory）關注的不是相對的不平等，而是絕對貧困。一個非常直接的觀察是，大多數殺人犯罪被告人來自社會下層，我國 85% 的殺人犯罪被告人為農民、無業人員。13]

絕對剝奪理論的歷史可以追溯至19世紀。早在19世紀，馬克思、恩格斯等人就對貧困與犯罪的關系有過論述［14]在單一國家研究中，貧困對一個地區兇殺率的影響非常穩定，“貧困與兇殺率的關系是文獻中最一致的發現，并且在不同時期、不同分析層次、不同的貧困測量方式、橫截面分析和時間序列分析、不同模型和關系設定中，這一關系都保持穩定”[15]在比較研究中，元分析也顯示貧困對一個國家的兇殺率有重要影響。16]

關于貧困對殺人犯罪的影響，多種理論提供了解釋。貧困在暴力亞文化理論、社會解組理論、一般緊張理論、理性選擇理論中都占有重要的位置；無論在個體還是宏觀層次，貧困與犯罪的關系都得到了有力的支持。17]在宏觀層次，貧困的地區更容易發生社會解組，缺乏集體效能，難以維持有效的社會控制以遏制犯罪；貧困地區因其結構性的不利條件，也會加劇個體的生活困境，并且提升高壓力人群發生互動的概率。在個體層次，社會下層更容易浸染暴力亞文化，習慣用暴力解決問題；貧困意味著犯罪缺少機會成本，貧困者沒有那么多可失去的，懲罰更難對他們起到威懾；貧困還會加劇人的生活困境，損害其合法應對壓力的資源，當遭遇重大挫折、消極事件時，他們會爆發更強烈的負面情緒。

比較研究中對絕對剝奪理論的挑戰主要來自兩方面。一方面是對相關研究中測量絕對貧困的指標的挑戰。由于許多發展中國家缺乏貧困數據，普萊德摩爾及其后的研究者都是使用和絕對貧困高度相關的嬰兒死亡率，作為絕對貧困的代理變量。對絕對剝奪理論的第一種挑戰就是，提出用嬰兒死亡率測量絕對貧困缺乏效度。斯蒂芬·F．梅斯納（StevenF．Messner）等人基于16個發達國家1993—2000 年的數據，發現嬰兒死亡率與絕對貧困只有中等程度的相關性，嬰兒死亡率與相對貧困的相關性更高。[18]

另一方面是研究結論上的挑戰。馬特烏斯·雷諾·桑托斯（Mateus Renno Santos）等人指出普萊德摩爾的樣本集中于發達國家，他們使用148個國家的數據進行分位數回歸，發現在兇殺率水平不同的國家，收人不平等都會提升兇殺率，而貧困只在兇殺率低的國家對兇殺率有影響，在兇殺率高的國家中，貧困對兇殺率就沒有顯著影響。19]

本文將考慮這些挑戰，重新檢驗貧困、收人不平等對兇殺率的影響。首先，梅斯納等人使用的是貨幣貧困指標，即收入貧困線以下的貧困人口率。所謂收人貧困線是根據一籃子物品計算的滿足基本需要的最低收人（例如目前的世界銀行國際貧困線是購買力平價每天3美元），但是由于不同國家滿足基本需要的一籃子物品有巨大的差異，跨國統一的收入貧困線很可能有些武斷。與貨幣貧困指標相對，牛津貧困與人類發展研究中心和聯合國開發計劃署制定的全球多維貧困指數（globalmultidimensionalpoverty index，GlobalMPI）提供了一種非貨幣化的貧困測量方式，本文將以全球多維貧困指數為參照，探尋哪一指標測量貧困的效度最高。

其次，比較犯罪學現有的研究結論在很大程度上是從橫截面研究中得出的，橫截面研究很有可能存在遺漏變量，這些研究的結論值得重新評估。本文將基于面板數據，使用固定效應模型進行研究。使用固定效應模型的優勢是，固定效應模型可以控制所有未被觀察到的、不隨時間變化的個體異質性，從而緩解遺漏變量問題，做出更可靠的推斷［20]一個國家的文化、氣候乃至接壤的國家都會影響兇殺率，如果模型沒有納入這些變量，就有可能存在遺漏變量偏差，本文通過固定效應模型控制了所有未被觀察到的、不隨時間變化的國家之間的異質性。

三 測量全球貧困

（一）邁向非貨幣化的貧困測量

貧困既可以通過貨幣化的方式測量，也可以通過非貨幣化的方式測量。人均GDP是一種貨幣化的指標，但是測量的不是底層的貧困，而是社會平均的經濟發展水平。貨幣化的貧困測量首先需要劃定貧困線，通常采用基本需要法，根據一籃子物品計算滿足基本需要的最低收人或消費，位于

這條線以下的人就處于貧困狀態。[21]

貨幣化的貧困測量因其兩方面的問題而受到批評。一方面，貧困線是根據一籃子物品計算的滿足基本需要的最低收入或消費，但是，無論是食品需要還是非食品需要，不同國家的飲食習慣、生活方式都有差異，貨幣化的貧困線容易掩蓋不同國家之間的異質性，貨市貧困指標在不同國家之間可比性較低。另一方面，貨幣貧困指標確實提供了有價值的參考，但是只捕捉了貧困的一個方面，貧困事實上包括早逝、營養不良、無法獲得安全的飲用水、缺乏受教育機會、衛生條件差等多方面的困境，貧困者遭受的是多維貧困。[22]

由于貨幣貧困指標存在這些問題，近年來，經濟學家越來越關注非貨幣貧困。1999年，阿馬蒂亞·森將他的可行能力理論應用于貧困研究，將貧困定義為一個人的可行能力被剝奪，而非僅僅收入不足，23]這是一種多維貧困概念。2007年，牛津貧困與人類發展研究中心成立，致力于在世界范圍內測量多維貧困；同年，薩比娜·阿爾基爾（Sabina Alkire）和詹姆斯·福斯特（James Foster）開創了目前通行的多維貧困測量方法。24]2010年，牛津貧困與人類發展研究中心和聯合國開發計劃署在相關調查的基礎上測量了各國的多維貧困水平，制定了全球多維貧困指數，目前最新的數據已覆蓋了112個發展中國家。[25]

全球多維貧困指數從營養、飲用水、衛生、生活能源、住房、資產、教育等多個方面測量各國人口的貧困水平，全球多維貧困指數的各項指標如表1所示。

表1全球多維貧困指數的構建

資料來源：聯合國開發計劃署。

根據全球多維貧困指數的定義，如果一個人的貧困指數累計超過1/3，這個人就處于多維貧困之中；將一個國家的多維貧困率和貧困平均強度相乘，就是該國的多維貧困指數。本文檢查了各國不同貧困指標之間的相關性，結果顯示各指標之間的相關系數最低為0.66，最高達到0.96，這印證了多維貧困的構想，貧困不是某一方面的困境，而是多個方面緊密相關。

全球多維貧困指數提供了非常有價值的非貨幣化的貧困指標，但是它的問題是每五年左右進行一輪調查，數據量有限，并且不同國家的調查年份不同。由此，全球多維貧困指數無法直接用于本文的分析，但是本文將以全球多維貧困指數為參照，尋找絕對貧困最佳的代理變量。

（二）尋找絕對貧困的最佳代理變量

本文檢驗了6種指標與多維貧困指數的關系，這6種指標如下：嬰兒死亡率，40歲之前死亡率，根據世界銀行國際貧困線（購買力平價每天2.15美元）認定的貧困率（poverty headcount ratio）和貧困差距指數（povertygap index），根據該國收人中位數的 50% 認定的相對貧困率，以及人均GDP。其中，前2個指標數據來自聯合國的《世界人口展望》，[26]后4個指標數據來自世界銀行。27]為防止反駁者提出多維貧困指數是貧困率與貧困強度的綜合指數，和貨幣貧困率并不對應，本文也納人了多維貧困率。

剔除缺失值，共得到59個樣本，表2展示了這些指標之間的相關系數。結果顯示：（1）比起貨幣貧困指標與多維貧困（ r?0.84 ），嬰兒死亡率與多維貧困的關系更近（ r=0.91 ）；（2）人均GDP與絕對貧困只有中等程度的相關性，我們無法用人均GDP測量絕對貧困，嬰兒死亡率與絕對貧困的關系更近；（3）嬰兒死亡率與相對貧困率關系微乎其微（ r=-0.05） ，與絕對貧困關系更近；（4）40歲之前死亡率與多維貧困高度相關（ r=0.90 ），但是嬰兒死亡率與多維貧困的關系更近（ _r=0.91 ）；（5）在上述所有指標中，嬰兒死亡率與多維貧困的相關性最高（ ω_r=0.91 ）。

表2多種貧困指標之間的相關系數（ n=59 ）

注： ^*plt;0.05 。

為防止小樣本得出的結論不準確，本文使用《世界人口展望》和世界銀行的數據再次檢驗了嬰兒死亡率與絕對貧困、相對貧困的關系。本文共得到2088個樣本，結果顯示前述結論仍成立，嬰兒死亡率與相對貧困率關系微弱（ r=0.17 ），與絕對貧困關系更近（ _r?0.75 ）。由此，本文回應了梅斯納等人提出的挑戰，即使使用貨幣貧困指標，嬰兒死亡率也和絕對貧困關系更近，而非與相對貧困關系更近；梅斯納等人發現的可能只是發達國家的經驗，在更大范圍內不成立。

本文的一個重要發現是，比起貨幣貧困指標，嬰兒死亡率與多維貧困指數的關系更近。這一發現支持了普萊德摩爾的觀點。普萊德摩爾認為嬰兒死亡率為貧困提供了一種非貨幣化的測量方式，比貨幣貧困指標更能反映真實的貧困。28]本文證明了嬰兒死亡率對測量絕對貧困有很好的效度，下文將用嬰兒死亡率作為絕對貧困的代理變量。

四 研究假設與研究設計

（一）研究假設

根據近十幾年來的研究進展，本文假設絕對剝奪是理解一個國家兇殺率的關鍵，而非相對剝奪。具體來說，本文假設：

假設1：絕對貧困會顯著提升一個國家的兇殺率。

假設2：當控制絕對貧困后，收入不平等對兇殺率沒有顯著影響。

本文將通過回歸分析，檢驗絕對貧困、收人不平等對兇殺率的影響，本研究納入的變量如下。

（二）數據來源

1．因變量：兇殺率

本研究的因變量是各國家、地區的兇殺率，數據來自WHO 死亡率數據庫（WHO MortalityDatabase），[29]這是比較犯罪學最常用的數據來源之一，是兇殺率國際數據中最可靠的數據。[30]根據《WHO組織法》第64條，WHO成員國有義務向WHO報告發病率、死亡率等公共衛生信息，其中也包括兇殺率，WHO死亡率數據庫對各國提交的數據進行了嚴格的質量控制。

2.解釋變量：絕對貧困、收入不平等

嬰兒死亡率，作為絕對貧困的代理變量。本文的研究表明，嬰兒死亡率對測量絕對貧困有很好的效度，比貨幣貧困指標更能反映真實的貧困。本文的嬰兒死亡率數據來自聯合國的《世界人口展望》，其定義為每千名活產嬰兒在一歲之前的死亡率。

收入不平等，用基尼系數衡量，相關數據來自經濟學常用的標準化世界收人不平等數據庫（Standardized World Income Inequality Database，SWIID）。該數據庫整合了世界銀行、歐盟、經合組織、各國官方機構和學術研究的收入分配數據，以盧森堡收入研究（Luxembourg Income Study）的數據為標準，估計了當代199個國家歷年的基尼系數。31]

3.控制變量：社會經濟狀況

為排除其他解釋，本文控制了以下理論上和實證研究發現的重要變量：

人均GDP。人均GDP是衡量經濟發展水平的重要指標。經濟發展一方面和貧困有較高的相關性，另一方面也和收入不平等有關。隨著經濟發展，收人不平等的程度先上升后下降（庫茲涅茨曲線）。為識別貧困和收人不平等的影響，本文控制了人均GDP，以排除經濟發展水平的干擾。為控制通貨膨脹的影響，人均GDP以2015年不變價計算，相關數據來自世界銀行，單位為美元。

GDP 增速。經濟增速和就業關系密切，高速的經濟增長有利于實現充分就業、提高就業質量，從而減少犯罪；經濟增長滯緩、經濟衰退則會導致犯罪增多。貧窮國家由于基數效應和后發優勢，有可能實現較快的經濟增長，本文控制了GDP增速以排除干擾，相關數據來自世界銀行。

失業率。失業對犯罪的影響一直受到關注，緊張理論、社會紐帶理論、生命歷程理論都預示著失業會提高犯罪風險。失業率也和貧困、收人不平等有關，高失業率會導致貧困、收入不平等加劇。為排除這一混淆因素，本文控制了失業率，相關數據來自國際勞工組織。32]

教育水平。通過預期受教育年限與平均受教育年限的綜合指數來衡量。許多實證研究都發現教育有助于預防犯罪，對此不同理論提出了不同的解釋：理性選擇理論將教育視為一種人力資本投資，受教育可以提高人的未來預期收入并增加其就業機會，防止犯罪；自我控制理論認為受教育可以使人更有耐心、延遲滿足，減少沖動和風險偏好，增強自我控制；社會控制理論指出教育將學生長時間留在學校內，其間學校對學生的監督、管理起到了限制其犯罪能力的作用［33]在貧困、收人不平等嚴重的國家，當地的教育水平也較低，為識別貧困和收人不平等的影響，本文控制了教育指數，相關數據來自聯合國開發計劃署。

女性勞動參與率。實證研究發現一個國家的兇殺率與女性勞動參與率關聯顯著。34]研究者通常用日常活動理論解釋這一現象，日常活動理論指出在社會變遷中，人們日常活動的變化會導致犯罪率的變化。一方面，女性參與勞動意味著社會上有更多雙職工家庭，家庭對青少年的監管減少；另一方面，家庭制度對成員起到了保護功能，女性走出家庭參與社會生活無疑是一種解放，但是她們也更容易成為犯罪的對象。高度貧困的國家一般女性勞動參與率較低，本文控制了15～64歲女性的勞動參與率，數據來自國際勞工組織。

城市化率。城市化一方面意味著人口聚集，人和人互動的機會增加；另一方面意味著社會成為一個陌生人社會，非正式的社會控制削弱。在理論上，城市化可能導致犯罪率上升。本文控制了城市化率，相關數據來自世界銀行。

15～29歲男性人口占總人口的比例。多數殺人犯罪都是由年輕男性實施的，在其他條件相同的情況下，一個國家年輕男性占總人口的比例越高，兇殺率可能就越高。殺人犯罪的年齡—犯罪曲線顯示實施殺人犯罪的年齡高峰在 20歲左右，[35]本文控制了15～29 歲男性人口占總人口的比例，相關數據來自《世界人口展望》。

（三）樣本與方法

經數據整理，剔除缺失值，本文得到了一個非平衡面板數據，共2334個樣本。這些樣本的時間跨度為1991年至2022年（32年），覆蓋了96個國家/地區（其中 93% 的國家/地區有10年以上的觀察值）。經檢查，數據缺失主要是由兇殺率數據缺失導致的，為防止兇殺率低的國家更多向WHO報告數據導致的樣本選擇性偏差，本文使用其他來源的兇殺率數據進行了穩健性檢驗。

本文使用固定效應模型進行分析。如前所述，使用固定效應模型的優勢是可以控制所有未被觀察到的、不隨時間變化的個體異質性，緩解遺漏變量問題。一個國家的文化、氣候乃至接壤的國家都會影響兇殺率，本文通過納入國家固定效應模型控制了所有未被觀察到的、不隨時間變化的國家之間的異質性。本文的分析通過Stata進行。

五 實證研究結果

（一）描述統計

本研究各變量的描述統計結果如表3所示。本研究的樣本包括兇殺率低的國家，如埃及、日本；也包括兇殺率高的國家，如哥倫比亞、薩爾瓦多。樣本中收入差距最小的社會基尼系數只有

0.19（1992年斯洛伐克），收入差距最大的社會基尼系數則高達0.64（2008年南非）。部分變量呈嚴重的偏態分布，為減少極端值的影響，本文在分析前進行了數據變換，兇殺率、嬰兒死亡率、人均GDP、失業率以對數形式進入回歸模型。

表3變量描述統計（ n=2334 0

注：教育指數的取值范圍為0～1，越接近0表明教育水平越低，越接近1表明教育水平越高。

表4展示了變量間的相關系數，結果顯示：（1）貧困、收入不平等都和兇殺率呈顯著的正相關，其中貧困與兇殺率的相關性稍高（ r=0.65 ），收入不平等與兇殺率呈中等程度的相關（ r= 0.53）；（2）貧困和收入不平等具有中等程度的相關性（ r=0.62， ，貧困率高的國家未必收人不平等，收入不平等的國家未必貧困率高；（3）部分變量，如貧困與人均GDP、貧困與教育指數之間高度相關，本文檢查了方差膨脹因子（VIF），所有變量的VIF最高不超過5.1，表明無嚴重多重共線性問題，模型可以將每個變量的影響單獨識別出來。

表4變量間的相關系數矩陣（ n=2334 0

注： ^*plt;0.05 。

（二）回歸結果與穩健性檢驗

本文首先運行了4個回歸模型，模型1展示了混合回歸的結果，其余模型使用固定效應模型進行分析。本文的回歸結果如表5所示。

注： ∵plt;0.05，…plt;0.01，…plt;0.001 。括號內為聚類穩健標準誤。

模型1進行了混合回歸，此時貧困、收人不平等都和兇殺率呈顯著的正向關聯（ plt;0.001? 。但是混合回歸的問題在于，混合回歸將面板數據當作普通橫截面數據進行回歸，忽視了個體效應和時間效應，而如模型2所示，一旦控制固定效應，結果就發生了明顯變化。

模型2為雙向固定效應模型，當控制國家固定效應和年份固定效應后，結果顯示貧困、收入不平等都對兇殺率有顯著影響，貧困會顯著提升一個國家的兇殺率（ b=0.42 ， plt;0.01 ），然而出人意料的是，收入不平等的系數居然為負（ b=-3.55 ， plt;0.01 ），這和相對剝奪理論的預期相反。本文非常謹慎地檢驗了這一結果。

模型3加人了基尼系數的二次項，以檢驗是否存在模型設定錯誤。有研究指出，收人不平等與兇殺率呈倒U形關系，在收人不平等處于中低水平的國家，收入不平等會提升兇殺率；而在收人高度不平等的國家，富人和窮人之間的居住隔離會減少跨階層接觸，人們的相對剝奪感降低，兇殺率下降［36]模型3的結果顯示基尼系數的二次項顯著為負（ b=-16.84 ， plt;0.05 ），本文進一步進行了U檢驗，[37]U檢驗的結果顯示收人不平等與兇殺率的倒U形關系沒有得到支持（ ?Δpgt;0.05 ）°

模型4考慮了收人不平等的滯后效應，以及收入不平等的影響如何受過去的收人不平等調節。馬丁·戴利（MartinDaly）提醒我們關注收入不平等的滯后效應，38]卡洛斯·比拉爾塔（CarlosVilalta）等人發現在墨西哥，收人不平等的累積效應調節了收人不平等的當期影響，推動了兇殺率上升。[39]模型4檢驗了這一命題，結果顯示基尼系數當期與滯后一期的交互項不顯著（ ），比拉爾塔等人的發現并未在國際數據中得到支持。

本文用替換變量、增加控制變量的方法，進行了更多穩健性檢驗（結果見表6），在這些檢驗中，收入不平等的系數始終是負的。為防止基尼系數的數據不準確，一些犯罪學家會用前1/5人口收入與后1/5人口收入的比值衡量收人不平等，[40]模型5使用世界銀行調查的收入五等份數據，用前后1/5人口收入的比值取代基尼系數進行了檢驗。當使用比值形式衡量收人不平等時，樣本量減少至1504，覆蓋了85個國家/地區，結果顯示貧困會顯著提升一個國家的兇殺率（ b=0.31 ， plt; 0.05），收人不平等的系數顯著為負（ b=-0.05 ， plt;0.001 ）。

為防止兇殺率高的國家較少向WHO報告數據導致的樣本選擇性偏差，模型6替換了因變量，使用全球疾病負擔（Global Burden of Disease，GBD）研究的兇殺率數據進行檢驗。GBD 是全球最權威的公共衛生數據庫之一，來自160多個國家/地區的研究人員組成了GBD合作者網絡，搜集了各個國家/地區的調查數據、醫療記錄、死亡登記、警察數據，統計了各種疾病和傷害導致的死亡率［41]當使用GBD的兇殺率數據時，覆蓋的國家/地區數量增加至169個，共有4215個樣本，結果顯示貧困會顯著提升一個國家的兇殺率（ b=0.44 ， plt;0.001 ），收入不平等的系數仍顯著為負（ b=-2.87 ， plt;0.001 。

還有一種可能性是，收入差距只是貧富差距的片面反映，問題的關鍵不在于收入差距，而在于貧富差距。由此，模型7使用世界不平等數據庫（World Inequality Database，WID）的財富不平等數據一前 1% 人口占社會總財富的比例進行了檢驗。世界不平等數據庫由經濟學家托馬斯·皮凱蒂等人創建，他們使用國民經濟核算、社會調查、稅收和富豪榜數據反映財富不平等。42]如果問題的關鍵不在于收入差距，而在于貧富差距的話，當控制財富不平等后，收入不平等的影響應該變得不顯著，財富不平等會顯著提升兇殺率；然而模型7的結果并非如此，財富不平等的影響不顯著（pgt;0.05） ，收入不平等的系數仍顯著為負（ b=-3.72 ， plt;0.01 ）。[43]

表6穩健性檢驗結果

注： ^*plt;0.05 ， ^**plt;0.01 ， ^***plt;0.001 。括號內為聚類穩健標準誤。

（三）異質性分析

以上分析揭示了整體的平均效應，但是如前所述，對絕對剝奪理論的一種挑戰是提出貧困只在兇殺率低的國家對兇殺率有影響，而收人不平等在兇殺率水平不同的國家都會提升兇殺率。44]為檢查這種可能，本文進一步做了分位數固定效應回歸，探尋其中的異質性。

與傳統的基于均值的回歸方法相比，分位數回歸有兩點重要的不同：（1）均值回歸研究的是自變量對因變量的平均影響，分位數回歸則是依據因變量的不同條件分位數對自變量進行回歸，可以揭示自變量對因變量不同條件分位數的影響，為理解自變量與因變量的關系提供更全面的視角;（2）均值回歸對極端值敏感，分位數回歸則不易受極端值影響，分位數回歸的結果比均值回歸的結果更穩健。［45]本文分位數固定效應回歸的結果如表7所示。

分位數固定效應回歸的結果顯示，在兇殺率水平不同的國家，貧困都會提升兇殺率，這為絕對剝奪理論提供了進一步的支持，回應了桑托斯等人提出的挑戰；收入不平等的系數始終顯著為負，這一結果并不支持相對剝奪理論，進一步佐證了前文結果的穩健性。

表7分位數固定效應回歸結果

注： ^*plt;0.05 ， ^**plt;0.01 ， ^***plt;0.001 。括號內為聚類穩健標準誤，通過 Bootstrap 方法重復抽樣1000 次估計。

綜上所述，本文的研究顯示當控制固定效應后，收人不平等與兇殺率的正向關聯就消失了，貧困會顯著提升一個國家的兇殺率，這一結果在替換收人不平等的測量方式、替換兇殺率的數據來源、加人財富不平等變量后都保持穩健。在相對剝奪理論與絕對剝奪理論之爭中，本文為絕對剝奪理論提供了支持。

六 理論討論

（一）重新思考相對剝奪理論

本文的研究顯示，在世界范圍內，一個國家的收入不平等并不會提升兇殺率。在此，本文并不是說相對剝奪理論在根本上是錯的，而是試圖強調兩點：一是收人不平等也許不會在所有層次上都提升兇殺率，我們需要關注收人不平等在什么層次上會提升兇殺率；二是收人不平等提升兇殺率需滿足一系列前提，我們需要進一步關注收人不平等影響兇殺的因果機制，在此基礎上發展理論。

對收人不平等與兇殺關系的研究可以在國家、省、市、區縣、社區等不同層次展開，不同層次的研究可能得出不同的結論。過小的分析單位可能導致收入不平等的范圍非常有限，例如在社區范圍內，居民的收人水平較為接近；過大的分析單位則有可能導致民眾對收入不平等的感知不準確。在實證研究中，也有研究發現收入不平等在不同層次的影響不同，例如迪馬泰奧（Livio Di Matteo）和彼得魯尼亞（RobertPetrunia）發現在加拿大，省一級的收人不平等會提升兇殺率，然而在城市一級，收人不平等與兇殺率的關系就發生了逆轉。46]對于收人不平等與兇殺的關系，我們需要在不同的層次開展研究，以確定收人不平等在什么層次上會提升兇殺率，相對剝奪理論在什么層次上成立。

研究的層次之所以重要，部分原因也涉及收入不平等導致兇殺的機制。在布勞夫婦的經典理論中，收入不平等之所以會導致兇殺，是因為收人不平等會使人產生被剝奪感和不公平感，激起憤怒、怨恨等負面情緒。在這一陳述中，重要的不是客觀的不平等，而是人們對不平等的感知和歸因—人們感知到的不平等程度，以及人們能否接受這樣的不平等、是否認為這樣的不平等是不公正的。[47]該理論提出的機制可以用因果鏈條表示：

客觀的不平等 $$ 感知的不平等 $$ 不公平感 $$ 相對剝奪感 $$ 兇殺

盡管戴利對相對剝奪理論的述評具有重要價值，[48]但是他并沒有對收人不平等導致兇殺的機制給予足夠的關注。研究者往往用客觀的收人不平等數據檢驗相對剝奪理論，假定收人不平等加劇總是會加重相對剝奪感，卻忽視了兩者之間的復雜關系和傳導過程。

首先，研究表明，人們對收人不平等的感知并不總是準確的，而會受到感知偏差和情境分割效應的影響。在國際比較中，一些社會學學者使用國際社會調查項目（Intermational Social SurveyProject，ISSP）的數據進行了研究，他們發現一個國家客觀的收人不平等程度，對該國國民的收入不平等感知沒有顯著影響；[49」在我國，也有研究發現人們對區縣一級收人不平等的感知比對省一級收入不平等的感知更準確，人們對收入不平等的感知是高度地方化的。50」人們對全國層面收入不平等的感知并不準確，當收人不平等導致高度的居住隔離時，感知的不平等不但不會加重，反而可能減輕。

其次，感知的不平等與不公平感的關系也并不直接。一方面，人們的不公平感明顯受到了社會文化的影響，面對相同程度的收入不平等，強調平等主義的社會更容易產生不公平感，遵循社會等級的社會則對收入不平等的容忍度較高，人們的不公平感較低。51」另一方面，如社會心理學的公正世界信念理論、系統合理化理論指出的，人們持有強烈的公正世界信念，即使現狀是不合理的，人們也有可能自愿維護、合理化這一現狀［52]即使在高度不平等中處于不利位置，人們也有可能認為這是由于個體的稟賦差異，是公平的結果，而不會產生不公平感。

最后，真實世界中人們的相對剝奪感也比心理實驗中更復雜。在現實中，社會下層的相對剝奪感常常并沒有那么強烈。這一方面是因為系統合理化，另一方面則是因為人的主觀階層感知存在系統性的偏差，人們通過以自己為中心的參照群體來估計整體的收入分布，富人會高估人均收入，低估自己的階層位置；窮人則會低估人均收人，高估自己的階層位置。53]由于這一認知偏差，很多社會下層認為自己的處境沒那么糟，還有一些中下層可能認為自己是中產階級，這減輕了他們的相對剝奪感，減輕了收入不平等的不利影響。

在未來的研究中，研究者應加強對感知的不平等、社會不公感等中介變量的關注，對宏觀層次的收入不平等如何影響個體的不平等感知和社會不公感開展多層次研究，從而更全面地揭示收入不平等與兇殺之間的中介、調節機制。

（二）貧困對殺人犯罪的影響

本文的研究發現，貧困會顯著提高一個國家的兇殺率。有學者可能會質疑貧困與兇殺的關系，指出很多人盡管貧困，但是都沒有殺人。對此首先需要說明的是，本文得出的結論是在宏觀層次上的，而非個體層次；其次，即使在個體層次，這種觀點也忽視了大多數殺人犯罪人來自社會下層，我國 85% 的殺人犯罪被告人為農民、無業人員；[54」再次，這種觀點沒有理解定量研究討論的因果關系，定量研究討論的因果關系不是必然的、充分條件式的因果關系，而是概率論的因果關系。貧困當然不是必然會導致殺人犯罪，但是貧困確實會影響發生殺人犯罪的概率。

羅伯特·阿格紐的一般緊張理論（general strain theory）可以清楚地解釋貧困與殺人犯罪的關系，與其他犯罪學理論相比，一般緊張理論尤其關注消極狀態對犯罪的影響。根據一般緊張理論，壓力與犯罪的關系受到了應對資源的調節（如圖2所示）。面對同樣的壓力，一些貧困者沒有走向犯罪是因為他們對壓力有更好的應對資源，但這并不意味著貧困不會提高犯罪風險。

圖2一般緊張理論的框架

資料來源：Robert Agnew，Pressured into Crime： An Overview of General Strain Theory，Roxbury，2006，p.19。

雖然本文的研究是在宏觀層次，而非個體層次的，但是個體層次貧困對殺人犯罪的影響同樣值得說明。在個體層次，貧困意味著早逝、營養不良、經濟匱乏、缺乏受教育機會等多方面的困境。一方面，貧困者在生活中會遭遇更多負面事件，積累更多壓力和負面情緒；另一方面，來自他人的社會支持、社交技能、問題解決技能等應對資源在不同階層中的分布也是不均衡的，貧困者所處的結構不利位置限制了他們的應對資源，結果當貧困者積累的負面情緒被點燃時，就有可能采取犯罪應對，當他們遭受重大打擊時，這樣的打擊可能成為壓垮駱駝的最后一根稻草。[55]

在宏觀層次，貧困主要通過兩種方式提高一個地區的兇殺率。首先，如一般緊張理論所言，貧困率高意味著一個地區有更多貧困人口，會提升高壓力、憤怒人群發生互動的概率，這些人互動起來更容易爆發沖突。56]換言之，高貧困率會創造一種“堆積火藥桶”的環境。這種沖突可能一開始不是致命的，但是之后雙方為了捍衛榮譽和面子不斷回擊，沖突不斷升級，最終就有可能導致殺人事件的發生。事實上，許多殺人犯罪的起因都是瑣事、微不足道的沖突。57]其次，貧困也會通過社區結構產生影響，貧困會損害社區控制犯罪的集體效能，導致兇殺率上升。集體效能理論（collective efficacy theory）是當代最重要的宏觀理論之一。所謂集體效能，是指鄰里之間的凝聚力以及他們為公共利益施加干預的意愿。在集體效能高的社區，鄰里之間富有凝聚力，居民發現犯罪、越軌行為會主動干預，這可以有效預防暴力犯罪；然而在貧困率高的社區，貧困會限制鄰里凝聚力和集體效能，貧困者各自忙于解決自己的生活難題[58]由此，貧困會損害社區的集體效能，進而導致兇殺率上升。

七 結語

橫截面研究很可能存在遺漏變量，本文基于面板數據，使用固定效應模型檢驗貧困、收入不平等對兇殺率的影響。本文的研究發現當控制固定效應后，收人不平等與兇殺率的正向關聯就消失了，貧困會顯著提升一個國家的兇殺率。這一結果在替換收人不平等的測量方式、替換兇殺率的數據來源、加入財富不平等變量后都保持穩健。由此，本文的研究不支持相對剝奪理論，而為絕對剝奪理論提供了有力的支持。在國家層次，貧困比收人不平等更危險。

需要說明的是，本文并不意味著相對剝奪理論在根本上是錯的，而只是認為收人不平等不會在國家層面提高兇殺率。收入不平等與兇殺率之間有復雜的中介機制，人們對全國層面收入不平等的感知并不準確，相對剝奪理論未來的研究一方面應關注收人不平等提升兇殺率的層次，另一方面應關注連接收入不平等與兇殺的因果機制，加強對感知的不平等、社會不公感等中介變量的研究。

在我國的犯罪經濟學研究中，收入不平等一直是學者關注的重要變量，大量研究一致發現收入不平等會導致犯罪率上升。59]然而這些研究往往忽視了貧困，在此基礎上得出的收人不平等對犯罪的影響值得重新評估。少數研究在模型中加人了貧困率指標。60]但是我國的貧困率指標有兩個問題：一是只統計農村貧困，不包括城市貧困；二是在很大程度上受到了貧困線調整的影響。[61]本文的研究顯示，嬰兒死亡率對測量貧困有很好的效度，在這一背景下，嬰兒死亡率為測量貧困提供了一種重要的替代方法，可以用于我國之后的研究。

自改革開放以來，我國的貧困率持續下降，收人差距總體呈擴大態勢，[62]殺人犯罪率則在1984—1995年上升，在1995—2000年處于波動狀態，在 2000年之后下降[63]貧困、收人不平等與我國兇殺率的關系亟待之后的研究深入考察。

【Abstract】The impact of income inequality and absolute poverty on homicide rates has attracted widespread attention.However， there has long been a debate between the relative deprivation theory and the absolute deprivation theory regarding which one is more significant.Based on the international data of 2，334 samples from 1991 to 2O02，using a fixed-effects model，this studyconducts an analysis and finds that once fixed effects are controlled，the positive correlation between income inequality and homicide rate disappears， while poverty significantly increases a country's homicide rate.This result remains robust across various measures of income inequality，sources of homicide data， and after controling for wealth inequality.These findings provide support for absolute deprivation theory，indicating that poverty，rather than income inequality，is the critical factor increasing homicide rates at country level. There is acomplex mediating mechanism between income inequality and homicide， and people's perception of national-level income gap is inaccurate.For future research on the relative deprivation theory， it should，on the one hand，identify the level at which income gap increases homicide rate，and on the other hand，strengthen the focus on mediating variables such as perceived inequality and the sense of social injustice.

（Keywords]absolute poverty; income inequality; homicide; cros-national panel data; empirical analysis