屈茂輝,郝士銘

(湖南大學(xué) 法學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082)

宏觀經(jīng)濟(jì)因素與財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的相關(guān)性
——基于1986～2010年的數(shù)據(jù)*

屈茂輝,郝士銘

(湖南大學(xué) 法學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082)

財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪是所有犯罪類(lèi)別中所占比重最高的犯罪類(lèi)型，探討財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷與社會(huì)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系有著重要的意義?！吨袊?guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)財(cái)政年鑒》、《中國(guó)法律年鑒》數(shù)據(jù)表明，社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平、收入分配狀況、通貨膨脹、失業(yè)率以及城市化率等宏觀經(jīng)濟(jì)因素會(huì)影響犯罪數(shù)量的變化。社會(huì)失業(yè)率與通貨膨脹水平對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)量的變遷具有顯著影響作用，降低失業(yè)率與通貨膨脹水平不失成為一種控制我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)量的新途徑。

財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪；經(jīng)濟(jì)影響因素；實(shí)證分析；犯罪控制

改革開(kāi)放三十余年以來(lái)，財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)不斷以較大的幅度快速增長(zhǎng)，*所謂侵犯財(cái)產(chǎn)罪，是指以非法占有為目的的犯罪類(lèi)別，按照我國(guó)刑法，該類(lèi)犯罪包含了搶劫、盜竊、搶奪、詐騙、侵占、聚眾哄搶、職務(wù)侵占、挪用資金、挪用特定款物、敲詐勒索、故意損壞財(cái)物、破壞生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)12種犯罪種類(lèi)。其中搶劫、盜竊、詐騙、侵占與敲詐勒索是最主要也是最能代表財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪性質(zhì)與產(chǎn)生原因的犯罪種類(lèi)。其在刑事案件中所占的比例一般可達(dá)到90%左右，[1]對(duì)我國(guó)社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成的破壞性影響歷年來(lái)備受社會(huì)各界的關(guān)注。然而目前我國(guó)國(guó)內(nèi)尚沒(méi)有學(xué)者采用計(jì)量法學(xué)的研究方法對(duì)影響我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)研究，同時(shí)也沒(méi)有學(xué)者基于計(jì)量實(shí)證分析結(jié)果提出更為具體可行的財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪預(yù)防與控制系統(tǒng)理論。鑒于此，本文以1986～2010年25年的財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)為樣本，采用多元逐步回歸分析方法(Stepwise OLS)探究可能影響我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪持續(xù)升高的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，并以此為基礎(chǔ)提出我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪預(yù)防與控制的看法。

一 研究的數(shù)據(jù)及變量定義

國(guó)內(nèi)關(guān)于犯罪率影響因素的實(shí)證研究大多采用面板數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度較小而無(wú)法反映出長(zhǎng)期以來(lái)的客觀現(xiàn)象。為了克服面板數(shù)據(jù)的缺陷，本文采用25年的宏觀時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將控制變量劃分為：收入差距類(lèi)指標(biāo)、收入水平類(lèi)指標(biāo)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平類(lèi)指標(biāo)以及市場(chǎng)環(huán)境類(lèi)指標(biāo)?；诖耍煤?3個(gè)指標(biāo)的4大類(lèi)經(jīng)濟(jì)要素來(lái)解決實(shí)證研究中可能出現(xiàn)的異方差性問(wèn)題，盡可能地包含能夠全面反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的要素。

《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》關(guān)于財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的專(zhuān)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)年限始于1996年，至今可以形成的樣本容量過(guò)小而不能滿(mǎn)足時(shí)間序列分析的精確度要求，所以本文采用《中國(guó)法律年鑒》1986年開(kāi)始統(tǒng)計(jì)的財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)據(jù)作為樣本，其他所有解釋變量的時(shí)間起點(diǎn)因而也始于1986年。樣本為1986～2010年的歷年年度數(shù)據(jù)，共計(jì)25次有效觀察，具體的變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)下表1：

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

其中財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)以及四大類(lèi)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取理由和統(tǒng)計(jì)口徑如下：

(一)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)(用y表示)

犯罪數(shù)量的衡量問(wèn)題一直是犯罪學(xué)所長(zhǎng)期關(guān)注的重點(diǎn)，根據(jù)我國(guó)刑事司法制度以及數(shù)據(jù)公開(kāi)機(jī)制，犯罪指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)口徑一共有5大類(lèi)。*1.公安機(jī)關(guān)刑事立案數(shù)：包括公安機(jī)關(guān)或檢察院自行發(fā)現(xiàn)的犯罪事實(shí)、犯罪嫌疑人、單位個(gè)人的報(bào)案舉報(bào)、被害人的報(bào)案控告以及犯罪人的自首。我國(guó)刑事立案制度中立案審查與立案條件相脫節(jié)的缺陷導(dǎo)致實(shí)踐中往往出現(xiàn)“不破不立，破而不立”的立案不實(shí)現(xiàn)象，造成立案數(shù)或過(guò)高或過(guò)低而嚴(yán)重失真。此外，“立案率”往往成為公安機(jī)關(guān)工作考核的重要指標(biāo)，在年度考核中許多地方公安機(jī)關(guān)盲目地為了提升“立案率”而對(duì)許多不滿(mǎn)足立案條件的案件予以立案，使立案數(shù)失真；2.檢察院批準(zhǔn)逮捕人數(shù)：指檢察院對(duì)公安機(jī)關(guān)提請(qǐng)批捕進(jìn)行審查后認(rèn)為符合批捕條件的予以批捕。此指標(biāo)考量了公安機(jī)關(guān)立案的因素，剔除了不必要的案件是對(duì)刑事案件數(shù)的“修正”，數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確嚴(yán)格；3.檢察院自行決定逮捕人數(shù)：在公安機(jī)關(guān)以外，檢察院通過(guò)立案?jìng)刹榘l(fā)現(xiàn)有犯罪嫌疑人的，經(jīng)審查后可以直接批捕。決定逮捕人數(shù)擴(kuò)大了立案面，挖掘出更多的犯罪案件，且包含了需要逮捕的自訴案件被告人以及公訴案件中未被逮捕的被告人；4.人民法院宣告有罪人數(shù)：此指標(biāo)可能會(huì)遺漏自訴案件中犯罪已超過(guò)訴訟時(shí)效、被告人死亡、被告人下落不明的可能構(gòu)成犯罪的案件；此外，法院的錯(cuò)誤判決也會(huì)使此指標(biāo)失真；5.監(jiān)獄在押犯人人數(shù)：此指標(biāo)會(huì)因取保候?qū)?，刑滿(mǎn)釋放等因素嚴(yán)重失真，無(wú)法衡量社會(huì)存在的犯罪數(shù)，一般不為學(xué)者采用。相比于真實(shí)犯罪人數(shù)，5個(gè)統(tǒng)計(jì)口徑都存在著“犯罪黑數(shù)”問(wèn)題，而且部分公安機(jī)關(guān)與檢察院存在著盲目追求“立案率”“逮捕率”的現(xiàn)象，但是這種現(xiàn)象在部分各級(jí)公安機(jī)關(guān)中表現(xiàn)得更為普遍，所以本文認(rèn)為采用檢察院批準(zhǔn)逮捕人數(shù)與決定逮捕人數(shù)之和作為財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)的統(tǒng)計(jì)衡量指標(biāo)更為合理科學(xué)。國(guó)內(nèi)學(xué)者大多利用公安機(jī)關(guān)刑事案件立案數(shù)、治安違法人數(shù)、被刑事起訴率作為犯罪人數(shù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，本文認(rèn)為這些數(shù)據(jù)會(huì)或過(guò)高或過(guò)低地估計(jì)了真實(shí)犯罪情況而有失偏頗。為了一方面盡可能地減少“犯罪黑數(shù)”會(huì)給數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性帶來(lái)的誤差，另一方面尋求更為真實(shí)合理可靠的數(shù)據(jù)，本文最后選取《中國(guó)法律年鑒》1986～2010歷年全國(guó)檢察機(jī)關(guān)批準(zhǔn)逮捕財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)與決定逮捕財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)之和作為我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的衡量指標(biāo)。

其次對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理分析，發(fā)現(xiàn)2006年的觀測(cè)值171169在整個(gè)樣本群中異常偏低，不符合常理，故懷疑2006年的觀測(cè)值是一個(gè)異常值不能參與統(tǒng)計(jì)分析。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的一般方法，采用奈爾準(zhǔn)則、格拉布斯準(zhǔn)則、肖維勒準(zhǔn)則和狄克遜準(zhǔn)則對(duì)其進(jìn)行判斷，所有的結(jié)論都顯示2006年的觀測(cè)值為異常值，而這可能是由于我國(guó)數(shù)據(jù)公布機(jī)制缺陷造成的，故應(yīng)將其剔除。剔除后在樣本群中形成了一個(gè)缺失值，*在犯罪率影響因素的其他實(shí)證研究中，當(dāng)發(fā)現(xiàn)缺失值時(shí)，學(xué)者們大多采用前后兩年的平均值作為缺失值的替代值，筆者認(rèn)為這種處理方法值得商榷。數(shù)學(xué)上可以證明平均值替代是一個(gè)過(guò)高的有偏估計(jì)，如果都用平均值標(biāo)準(zhǔn)替代樣本中的缺失值則有可能使樣本群失真，影響到后面實(shí)證分析的準(zhǔn)確性。缺失值的處理應(yīng)該遵循統(tǒng)計(jì)學(xué)上專(zhuān)業(yè)的缺失值處理方法。且屬于隨機(jī)缺失模式，用倒數(shù)加權(quán)調(diào)整法、分層均值插補(bǔ)法和比率插補(bǔ)法進(jìn)行填補(bǔ)，計(jì)算出的填補(bǔ)值都為451259，數(shù)據(jù)符合樣本群序列的變遷趨勢(shì)，用其作為2006年的財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)。

(二)收入差距類(lèi)指標(biāo)

Stonffer和Merton創(chuàng)立的“相對(duì)剝奪”理論認(rèn)為當(dāng)人們將自己的處境與某種標(biāo)準(zhǔn)或參照物相比較而發(fā)現(xiàn)自己處于劣勢(shì)時(shí)，就會(huì)覺(jué)得自己受到了剝奪，長(zhǎng)期以來(lái)這種心理狀態(tài)會(huì)影響個(gè)人或者群體的態(tài)度與行為，從而引起犯罪、暴亂、恐怖主義甚至社會(huì)運(yùn)動(dòng)。[2]國(guó)內(nèi)外很多研究都證實(shí)了收入差距導(dǎo)致的“相對(duì)剝奪感”與犯罪率持續(xù)上升有顯著的正關(guān)系，但也有學(xué)者的研究認(rèn)為收入差距即便會(huì)引起“被剝奪感”，但并不一定就會(huì)因此導(dǎo)致犯罪率上升。為了徹底證實(shí)我國(guó)收入差距是否會(huì)導(dǎo)致我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪高升，本文引入了以下變量：全國(guó)基尼系數(shù)(用X1表示)，由于我國(guó)官方未公布?xì)v年全國(guó)基尼系數(shù)，所以本文采用了一篇較權(quán)威且被引用率較高的研究中自行計(jì)算的數(shù)據(jù)；[3]城鎮(zhèn)基尼系數(shù)(用X2表示)，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局一直未公布?xì)v年我國(guó)城鎮(zhèn)基尼系數(shù)，鑒于此本文同樣采用了一份被引用率較高的研究中自行計(jì)算的數(shù)據(jù)；[4]農(nóng)村基尼系數(shù)(用X3表示)，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局從2000年起開(kāi)始公布中國(guó)農(nóng)村基尼系數(shù)，2005年以前的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，之后的數(shù)據(jù)來(lái)自權(quán)威學(xué)者的研究。[4]此外，本文用城市人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入之差作為城鄉(xiāng)收入差距(用X6表示)的衡量指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(三)收入水平類(lèi)指標(biāo)

犯罪經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為提高收入水平能增加潛在犯罪者進(jìn)行犯罪的機(jī)會(huì)成本，降低犯罪的相對(duì)期望收益從而遏制他們進(jìn)行犯罪。[5]據(jù)此，本文引入兩類(lèi)收入水平指標(biāo)：城鎮(zhèn)人均收入(用X4表示)，指居民家庭全部現(xiàn)金收入能用于安排日常生活的那部分收入，而與城鎮(zhèn)不同的是農(nóng)村人均純收入(用X5表示)是指農(nóng)民的總收入扣除相應(yīng)的各項(xiàng)費(fèi)用性支出后歸農(nóng)民所有的收入。兩項(xiàng)數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)55年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，數(shù)據(jù)顯示這兩項(xiàng)指標(biāo)一直呈快速上升趨勢(shì)且波動(dòng)性不大。

(四)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展類(lèi)指標(biāo)

城市化率(用X8表示)，流動(dòng)人口大量涌入城市造成的城市化率升高致使社會(huì)矛盾的激化程度大大超出了城市能夠承載的負(fù)荷范圍，大多數(shù)研究證實(shí)城市化率的提高顯著地增加了犯罪數(shù)量，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快速增長(zhǎng)與傳統(tǒng)社會(huì)故有價(jià)值觀念的沖突、物質(zhì)文明與精神文明的不協(xié)調(diào)發(fā)展亦有可能極大地提升犯罪率。與城市化率一樣，人均GDP(用X9表示)，GDP增長(zhǎng)率(用X10表示)的數(shù)據(jù)都來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的歷年統(tǒng)計(jì)。

(五)市場(chǎng)環(huán)境類(lèi)指標(biāo)。

失業(yè)率是衡量社會(huì)勞動(dòng)力市場(chǎng)環(huán)境狀況的重要指標(biāo)，也是度量社會(huì)環(huán)境安定與否的評(píng)價(jià)指標(biāo)。用于統(tǒng)計(jì)城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)占可以參與社會(huì)勞動(dòng)人數(shù)比重的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率(用X7表示)是唯一我國(guó)目前公布的官方權(quán)威數(shù)據(jù)。盡管城鎮(zhèn)登記失業(yè)率因存在著統(tǒng)計(jì)對(duì)象年齡限制過(guò)窄、不能反映“隱性失業(yè)”狀況等問(wèn)題而被質(zhì)疑為嚴(yán)重失真的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，但由于非官方統(tǒng)計(jì)推算結(jié)果的差異而無(wú)法確定唯一結(jié)論，所以在關(guān)于犯罪率影響因素的實(shí)證研究中學(xué)者們通常就采用官方公布的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率作為社會(huì)失業(yè)狀況的統(tǒng)計(jì)衡量指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)財(cái)政年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。而消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(用X12表示)與社會(huì)商品零售價(jià)格指數(shù)(用X13表示)都是衡量社會(huì)通貨膨脹程度的指標(biāo)，二者的數(shù)據(jù)皆取自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》各期。

二 實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷與上述四大類(lèi)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系，本文將采用多元逐步回歸分析方法(Multiple Stepwise Regression Analysis)對(duì)1986～2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。*逐步回歸法又稱(chēng)為Frisch綜合分析法，首先分別建立被解釋變量y對(duì)每一個(gè)解釋變量Xi的回歸方程，對(duì)每個(gè)方程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和分析，從中刷選出一個(gè)最優(yōu)方程作為基本模型，然后逐一引入其他解釋變量擴(kuò)大模型的規(guī)模直至得到最好的模型估計(jì)形式。這種方法的核心思想是保留顯著而重要的解釋變量，刪除次要或可替代的變量。值得注意的是，學(xué)者利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)對(duì)犯罪影響因素進(jìn)行的實(shí)證研究中所采用的方法大都是多元回歸方法(OLS)，在進(jìn)行回歸分析前沒(méi)有注意到解釋變量間可能存在的多重共線性問(wèn)題，因而不能滿(mǎn)足回歸分析的前提假設(shè)。多元回歸分析將產(chǎn)生巨大的估計(jì)誤差使檢驗(yàn)出錯(cuò)。所以本文首先需要對(duì)4大類(lèi)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行共線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

多重共線性是指解釋變量間的高度相關(guān)，所以只要發(fā)現(xiàn)矩陣主對(duì)角線上方某個(gè)相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值很大(一般大于0.8)，便可認(rèn)為相應(yīng)的兩個(gè)解釋變量間存在共線性關(guān)系。[6]從表2.1中可以看出解釋變量X2、X3、 X4、X5、X6、X7、X8、 X9、 X1、X11、X12、X13之間的相關(guān)系數(shù)都很大，說(shuō)明4大類(lèi)經(jīng)濟(jì)因素間存在著很?chē)?yán)重的多重共線性問(wèn)題。我們認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的原因在于：(1)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各個(gè)因素之間都是相互依存，相互制約的，在數(shù)量關(guān)系上必然存在一定的聯(lián)系；(2)在樣本考察期內(nèi)，13個(gè)變量變化方向的一致性使變量間存在高度的相關(guān)關(guān)系。為了解決多重共線性帶來(lái)的破壞影響，本文進(jìn)而采用Frisch綜合分析法進(jìn)行分析，首先建立變量X7與被解釋變量y的一元回歸方程，發(fā)現(xiàn)方程顯著后進(jìn)而納入變量X12，做變量X7、X12對(duì)被解釋變量y的二元回歸，發(fā)現(xiàn)方程顯著后進(jìn)而逐步納入剩余的11個(gè)變量，計(jì)量分析的最后結(jié)果如表3所示。

表2 解釋變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣

注：表中加黑數(shù)字代表高度相關(guān)的系數(shù)(相關(guān)系數(shù)大于0.8)。

表3給出的是逐步回歸分析在基本回歸方程上納入變量X12顯著后再分別納入變量X1、X6、 X4、 X9 、X5 、X11、X8、X3、 X2、 X13、X10進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果。結(jié)果顯示在納入變量X1、X8、 X10后回歸模型的擬合判決系數(shù)由0.851208*這是解釋變量X7 、X12與被解釋變量y回歸方程的擬合判決系數(shù)，即逐步回歸分析中基本回歸方程的判決系數(shù)。分別上升到了0.85351、0.85126、0.85332，說(shuō)明此時(shí)回歸效果的擬合優(yōu)度得到了提高，但是他們的t檢驗(yàn)值-1.160489、-1.004507、-1.1481321都過(guò)小，無(wú)法通過(guò)系數(shù)顯著性的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，故不能將其納入回歸方程；而其余的變量因?yàn)榧葲](méi)有使擬合系數(shù)得到提高也無(wú)法通過(guò)t值檢驗(yàn)，所以同樣也不能納入回歸方程。[7]最后逐步回歸分析結(jié)果顯示，在收入差距類(lèi)、收入水平類(lèi)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展類(lèi)與市場(chǎng)環(huán)境類(lèi)經(jīng)濟(jì)因素指標(biāo)中，能決定我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷的是社會(huì)失業(yè)率和社會(huì)通貨膨脹水平。據(jù)此可以得到解釋變量X7 、X12對(duì)被解釋變量y的OLS回歸結(jié)果如表4所示。

OLS分析表明回歸模型的F值檢驗(yàn)顯著(0.0000<0.05)，回歸模型整體顯著；而兩個(gè)參數(shù)的t值檢驗(yàn)也很顯著(0.0000<0.05，0.0011<0.05)，參數(shù)X7 、X12對(duì)y的影響是顯著的。結(jié)果顯示如果我國(guó)城鎮(zhèn)登記失業(yè)率每提高1%，那么財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)就會(huì)增加0.327251%；而若消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)每提高1%，我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)則會(huì)增加0.010163%(即若以2010年我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)404584為起算點(diǎn)，每提高1%的失業(yè)率與通貨膨脹水平，全國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)將分別增加1324人與41人)，由此不難看出，失業(yè)率對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變化的影響權(quán)重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)產(chǎn)生的影響。

表3 多元逐步回歸分析的最后結(jié)果

注：括號(hào)上方的數(shù)值是變量的回歸系數(shù)，而括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)值。

表4 OLS回歸結(jié)果

注：**表示在5%的顯著性水平下顯著；括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為相應(yīng)統(tǒng)計(jì)量的P值。

此外，對(duì)于經(jīng)典線性回歸模型，一般都要求回歸變量為平穩(wěn)的時(shí)間序列，因而才具有統(tǒng)計(jì)一致性和無(wú)偏性。[8]通過(guò)檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)變量X7、X12與y都是非平穩(wěn)序列，需要進(jìn)行協(xié)整分析，分析的方法采用Engle-Granger兩步法，[9]最后處理結(jié)果顯示變量X7、X12與y的線性組合是平穩(wěn)的序列，相互間構(gòu)成協(xié)整關(guān)系回歸分析的結(jié)果穩(wěn)健，*限于篇幅，本文沒(méi)有給出具體的檢驗(yàn)過(guò)程，有興趣的讀者可向作者索取。失業(yè)狀況與通貨膨脹對(duì)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷的影響是長(zhǎng)期存在的。根據(jù)以上實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，以下對(duì)失業(yè)率與通貨膨脹作用于財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的機(jī)理進(jìn)行剖析。

(一)失業(yè)與財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪

需要注意的是本文實(shí)證研究的結(jié)論并不是說(shuō)明失業(yè)者一定會(huì)進(jìn)行財(cái)產(chǎn)犯罪，而是旨在表明失業(yè)率的提高與財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的增加在宏觀群體性的意義下具有正向的規(guī)模效應(yīng)。西方經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為失業(yè)分為自愿失業(yè)、摩擦性失業(yè)、季節(jié)性失業(yè)、需求不足型失業(yè)、結(jié)構(gòu)型失業(yè)與就業(yè)失業(yè)，[10]而從基本常識(shí)看，并非所有類(lèi)型的失業(yè)人群都會(huì)走向財(cái)產(chǎn)犯罪，摩擦性失業(yè)、增長(zhǎng)不足型失業(yè)與結(jié)構(gòu)型失業(yè)人群比其他類(lèi)型的失業(yè)者更有可能進(jìn)行盜竊、搶劫、搶奪等犯罪。因?yàn)閯趧?dòng)力市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制不完善、用工需求增長(zhǎng)速度慢于勞動(dòng)力與勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度、勞動(dòng)者工種技術(shù)熟練程度與用工需求的脫節(jié)等原因造成的失業(yè)與下崗使大量的失業(yè)人群如單位用工、建筑、搬運(yùn)、收舊拾荒者、社會(huì)游手好閑的年輕人等逐漸淪為社會(huì)的弱勢(shì)群體，他們唯一的經(jīng)濟(jì)收入來(lái)源可能僅僅局限于政府最低生活保障與社會(huì)的救助或借貸。根據(jù)犯罪經(jīng)濟(jì)學(xué)的犯罪理性理論，[11]當(dāng)缺乏收入來(lái)源與完善社會(huì)保障的潛在犯罪者發(fā)現(xiàn)從事違法行為的預(yù)期效用超過(guò)將時(shí)間及資源用于從事其他正當(dāng)活動(dòng)帶來(lái)的效用時(shí)，他們便會(huì)通過(guò)搶劫、盜竊、詐騙等財(cái)產(chǎn)犯罪來(lái)滿(mǎn)足自我的物質(zhì)需求。而大量從農(nóng)村流入城市的農(nóng)民工由于缺乏良好的教育或技能培訓(xùn)導(dǎo)致應(yīng)聘時(shí)無(wú)法與企業(yè)的用工標(biāo)準(zhǔn)相匹配的“用工荒”、“招工難”現(xiàn)象也提高了城市流動(dòng)人口財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的可能性。

(二)通貨膨脹與財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪

通貨膨脹的一個(gè)顯著性后果是再分配效應(yīng)，這使得收入和社會(huì)財(cái)富從固定收入手中轉(zhuǎn)移到非固定收入手中，從債權(quán)人手中轉(zhuǎn)移到債務(wù)人手中，從消費(fèi)者手中轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)者手中，從價(jià)格上漲幅度小的企業(yè)轉(zhuǎn)移到價(jià)格上漲幅度大的企業(yè)，最終使得分配更加不公。[12]針對(duì)低收入人群甚至失業(yè)者來(lái)說(shuō)，手中的錢(qián)貶值使他們產(chǎn)生一種強(qiáng)烈的“被剝奪感”，從而引發(fā)其對(duì)社會(huì)強(qiáng)烈的不滿(mǎn)，如此緊張的狀態(tài)使下層民眾更傾向于采取非法手段來(lái)提升自己的生活水平，進(jìn)而滋生財(cái)產(chǎn)犯罪。[13]此外，通貨膨脹會(huì)直接降低居民的普遍生活水平，其中社會(huì)弱勢(shì)群體的生活水平下降得最嚴(yán)重，食品、衣著、生活必須用品、交通、醫(yī)療等商品與服務(wù)價(jià)格的上漲大大提高了弱勢(shì)群體的生活成本，長(zhǎng)期以來(lái)越來(lái)越多的人將不愿去從事正當(dāng)?shù)纳a(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，而是期望在一片混亂中進(jìn)行各種投機(jī)活動(dòng)。當(dāng)搶劫、盜竊等財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的機(jī)會(huì)成本下降程度與速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于違法犯罪期望收益的增長(zhǎng)程度與速度時(shí)，潛在的犯罪者就會(huì)選擇犯罪與違法。

失業(yè)率與通貨膨脹是推動(dòng)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)量上升的經(jīng)濟(jì)性根本原因，而除此之外，政策制度等社會(huì)性的因素也會(huì)對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪產(chǎn)生影響。1989年全國(guó)各級(jí)公安機(jī)關(guān)對(duì)以往存在的“立案不實(shí)現(xiàn)象”進(jìn)行了調(diào)整，使得更多的盜竊類(lèi)案件得以立案，極大的提高了財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的立案率，因而也提高了檢察院批準(zhǔn)逮捕犯罪的人數(shù)，從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出1990年就出現(xiàn)了財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的第一個(gè)高峰，也被學(xué)者們稱(chēng)為“第五次犯罪高峰”。而1992年公安部下發(fā)的《公安部關(guān)于修改盜竊案件立案統(tǒng)計(jì)辦法的通知》對(duì)盜竊案件的立案標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整，提高了盜竊罪的立案標(biāo)準(zhǔn)勢(shì)必會(huì)減少統(tǒng)計(jì)的財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)，而這也說(shuō)明了1992年我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)驟降的原因。此后1996年、2001年政法系統(tǒng)分別開(kāi)展了兩次“嚴(yán)打”活動(dòng)，大量的犯罪份子被逮捕，從而1996年我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)達(dá)到了第二個(gè)高峰，相較1987年全國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)增長(zhǎng)了113.08%，而2001年的財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)較1987年增長(zhǎng)了99.51%。

三 灰色理論：我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪控制的新視角

社會(huì)系統(tǒng)論與控制論認(rèn)為控制對(duì)象的發(fā)展與變化必然在整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中具有因果鏈性的效應(yīng)，如果要對(duì)某個(gè)系統(tǒng)要素進(jìn)行控制就必須找到它在子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中的原因因素，通過(guò)原因因素的控制與調(diào)節(jié)就能有效的對(duì)控制對(duì)象的“行為”、“運(yùn)動(dòng)”與“表現(xiàn)特征”進(jìn)行改變。犯罪可以被視為是整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)中的一個(gè)子系統(tǒng)，而財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪則是這個(gè)子系統(tǒng)的一個(gè)構(gòu)成元素，所以財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪同時(shí)也是社會(huì)系統(tǒng)的構(gòu)成元素。社會(huì)系統(tǒng)是一個(gè)開(kāi)放復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)(CAS)，[14]其內(nèi)部的每個(gè)子系統(tǒng)與所有的元素相互間有著緊密的作用關(guān)系，其中本文的研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的失業(yè)和通貨膨脹要素對(duì)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪有著因果效應(yīng)關(guān)系。為了進(jìn)一步研究經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)中其他要素與失業(yè)、通貨膨脹之間的關(guān)系對(duì)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變化的作用效應(yīng)，需要進(jìn)步探討13個(gè)經(jīng)濟(jì)元素之間的相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系，采用的探討方法為相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法。[15]

首先進(jìn)行相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示在13個(gè)經(jīng)濟(jì)元素構(gòu)成的78種相關(guān)關(guān)系中有43條高度相關(guān)的關(guān)系鏈，其中與X7(城鎮(zhèn)登記失業(yè)率)、X12(通貨膨脹水平)呈高度相關(guān)的關(guān)系鏈有14條分別對(duì)應(yīng)變量X1、 X3、X8、 X9、 X10、X11與X13。然而相關(guān)關(guān)系體現(xiàn)的是兩變量間的直接或間接關(guān)系，相關(guān)關(guān)系高并不能說(shuō)明他們之間存在因果關(guān)系，犯罪控制模式的選擇不能基于相關(guān)關(guān)系之上。這種機(jī)理可以如下圖所示：

圖1 犯罪控制模式的選擇

如圖1所示，假設(shè)Xi與Xj之間存在很高的相關(guān)關(guān)系，但這種相關(guān)關(guān)系是由變量Xz造成的，Xz的變動(dòng)會(huì)引起Xi與Xj的變動(dòng)，所以Xi與Xj會(huì)顯現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系。在控制模式的選擇中，若控制對(duì)象是Xi，那么通過(guò)Xj對(duì)Xi進(jìn)行控制是不可靠的，因?yàn)閄j的變動(dòng)不一定會(huì)引起Xi的變動(dòng)，而此時(shí)只能通過(guò)Xz進(jìn)行控制。Xz與Xi間有因果關(guān)系，所以Xz的變動(dòng)會(huì)引起Xi的變動(dòng)從而達(dá)到控制效果?；诖耍瑸榱烁M(jìn)一步探討財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪與各經(jīng)濟(jì)要素間的因果關(guān)系層次，并分解他們之間的效應(yīng)，我們采用路徑分析法(Path Analysis)來(lái)尋找最優(yōu)的犯罪控制模式。[16]

根據(jù)計(jì)算機(jī)計(jì)算結(jié)果可以做出路徑分析網(wǎng)絡(luò)圖2，在此網(wǎng)絡(luò)中變量X9是獨(dú)立只能作為自變量的外生變量，而變量X11、X7、X12是既能做因變量又能做自變量的內(nèi)生變量，變量間直接和間接的因果關(guān)系構(gòu)成了一個(gè)非遞歸路徑模型。[17]

實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化的犯罪治理必須構(gòu)建同中國(guó)社會(huì)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)的，以社會(huì)關(guān)聯(lián)為基礎(chǔ)的犯罪控制模式。[18]基于上述建立的非遞歸模型，通過(guò)針對(duì)性的信息篩選，我們最終可以找到我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的最優(yōu)控制模式，篩選的方法是在網(wǎng)絡(luò)圖2中找出與控制對(duì)象y有因果關(guān)系的變量，剔除掉多余的變量。經(jīng)過(guò)處理后最終形成的我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪控制網(wǎng)絡(luò)如圖3所示，對(duì)此網(wǎng)絡(luò)我們可以進(jìn)行變量間的因果關(guān)系分解，經(jīng)過(guò)換算后最終得到關(guān)于y的整體方程：

y=(p7y+p6yp76)·x7+p6yp96·x9+p12y·x12+μ

式(1-1)

其中Pij表示變量Xi與Xj之間的路徑系數(shù)，反映了Xi對(duì)Xj的影響大小；μ表示13個(gè)經(jīng)濟(jì)因素之外還可能對(duì)y造成影響的其他因素。

圖2 路徑分析網(wǎng)絡(luò)

圖3 財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪控制網(wǎng)絡(luò)

式(1-1)說(shuō)明在13種經(jīng)濟(jì)因素中能夠通過(guò)直接或間接效應(yīng)影響我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷的變量是X7、X9、X12，其中變量X7會(huì)通過(guò)兩條路徑對(duì)y造成影響：一個(gè)是通過(guò)中間變量X6產(chǎn)生間接因果作用，另一個(gè)是通過(guò)自身產(chǎn)生直接因果作用；而變量X9將通過(guò)X6對(duì)y產(chǎn)生間接因果作用；變量X12通過(guò)自身產(chǎn)生直接因果作用。多元逐步回歸分析只能識(shí)別出X7、X12與y之間的直接因果關(guān)系，而路徑分析不僅識(shí)別出直接因果關(guān)系還識(shí)別出了間接因果關(guān)系，彌補(bǔ)了回歸分析的不足?；谝陨辖Y(jié)論，我們可以通過(guò)失業(yè)(X7)、人均GDP(X9)與通貨膨脹水平(X12)對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪進(jìn)行控制，控制的機(jī)理可借助控制論中的模型來(lái)表示：

圖4 財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪灰色控制箱模型

控制箱運(yùn)行在功能上具有與社會(huì)系統(tǒng)的耦合性、與其它社會(huì)子系統(tǒng)的匹配性，能有效調(diào)節(jié)、緩解引發(fā)現(xiàn)代型財(cái)產(chǎn)犯罪行為背后的社會(huì)矛盾與利益沖突，最終能有效地控制我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪，而控制的手段應(yīng)該是促進(jìn)就業(yè)降低失業(yè)率、降低并維持通貨膨脹水平、提高人均GDP增加低收入人群收入。此外，犯罪控制的運(yùn)行還要求建立完善具體的控制評(píng)價(jià)體系以對(duì)控制方法進(jìn)行評(píng)估。犯罪控制在實(shí)施后的一定時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的效果會(huì)通過(guò)特定的信息與社會(huì)反應(yīng)表現(xiàn)出來(lái)，表現(xiàn)形式有：(1)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)量減小，犯罪人數(shù)減??；(2)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)量趨于平緩；(3)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)量變化起伏幅度加大(或降低)；(4)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪數(shù)量減小，但其他類(lèi)犯罪或違法活動(dòng)卻猛然增加；(5)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪的犯罪形式、手段等發(fā)生更新。通過(guò)上述5種反饋信息，我們需要對(duì)本文提出的灰色控制模型做出評(píng)價(jià)，對(duì)于運(yùn)行中的不足與缺陷可以進(jìn)行更改修正，從而提高下一階段財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪控制的效率與效果。

四 結(jié) 論

通過(guò)對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷的實(shí)證研究，本文發(fā)現(xiàn)改革開(kāi)放三十余年來(lái)社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)與財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪具有長(zhǎng)期的協(xié)同作用關(guān)系，失業(yè)率與通貨膨脹水平的提高會(huì)通過(guò)直接或間接效應(yīng)推動(dòng)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪人數(shù)的增加，而其中失業(yè)率對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷的影響權(quán)重高于通貨膨脹產(chǎn)生的影響。

對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的調(diào)控將不失成為一種很好的財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪控制方法，減少失業(yè)人口，提高就業(yè)率，完善落實(shí)政府針對(duì)失業(yè)人群的“就業(yè)技能培訓(xùn)”制度，促進(jìn)失業(yè)人員的再就業(yè)；穩(wěn)定物價(jià)，降低并維持市場(chǎng)通貨膨脹水平，采取穩(wěn)健的宏觀經(jīng)濟(jì)政策；提高人均GDP，且減少城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間的收入差距，完善收入分配制度，加大對(duì)社會(huì)低收入人群的財(cái)政傾斜力度等等這些方法都可以為我國(guó)將來(lái)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪治理與控制工作所采用。

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MacroeconomicFactorsandPropertyCrimeinChina: ——AnEmpiricalResearchBasedon1986-2010Data

QU Mao-hui,HAO Shi-ming

(Law School, Hunan University, Changsha 410082, China)

In China the number of property crime holds the greatest rate among all kinds of crimes, finding out the relationship between the growth of economy and property crime is an important subject to study. The official statistics show that economic growth, personal income distribution, inflation, unemployment and urbanization rate will promote the growth of property crime. The unemployment and inflation have a significant impact on property crime's change, which means decreasing unemployment and reducing social inflation would be a new way to control the number of property crimes in China.

property Crime；Economical Influential Factors；Empirical Research；Crime Control

2013-07-08

湖南省軟科學(xué)項(xiàng)目：“法學(xué)中的數(shù)理計(jì)量方法及其應(yīng)用研究”(2008ZK3132 );2012年國(guó)家級(jí)SIT項(xiàng)目“基于年鑒數(shù)據(jù)的我國(guó)財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪變遷研究”(531107061080)

屈茂輝(1962—)，男，湖南新寧人，湖南大學(xué)法學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，法學(xué)博士.研究方向：數(shù)理-計(jì)量法學(xué).

D912.29

A

1008—1763(2014)02—0143—07