APP下载

我国城乡收入差距对刑事犯罪率的非线性效应研究

2015-03-16张向达张家平

财经问题研究 2015年1期
关键词:城乡收入差距

张向达+张家平

摘要:关于我国城乡收入差距对刑事犯罪率影响的实证研究以往多是基于线性模型开展的。而在实际中由于受诸多其他因素影响,二者之间存在动态的非线性效应。本文使用我国1981—2012年的相关时间序列数据,运用非线性STR模型对此问题开展经验研究。结果表明,我国城乡收入差距对刑事犯罪率的影响存在单向的Granger因果关系,两者存在的正向非线性效应表现出显著的阶段变化特征。具体主要分为七个阶段,即1986年之前的平衡I期、1986—1993年间的急剧波动I期、1993—1998年间的平衡II期、1998—1999年间的上升期、1999—2002年间的平衡III期、2002—2008年间的急剧波动II期和2008年以后的平衡IV期。

关键词:城乡收入差距;刑事犯罪率;非线性效应

中图分类号:F014.4文献标识码:A

文章编号:1000176X(2015)01009608

一、引言

当前,我国正处于深化社会经济体制改革的关键时期,各种社会矛盾凸显。收入分配不平等所产生的严重的城乡收入差距是众多社会矛盾中较为突出的问题之一,它所形成的严重的经济断层是滋生刑事犯罪率不断上升的温床。

我国城乡收入差距和刑事犯罪率在改革开放的三十多年来呈现稳步上升的趋势。我国人均城乡收入比从1981年的2.21∶1缓慢降低至1984年的1.54∶1;之后稳步上升,在1986年突破2.00∶1;在2002年突破3.00∶1,其中,在2007年和2009年两次达到峰值“3.33∶1”,绝对差距最大时达到了9 646元。在此期间,我国的刑事犯罪率也在持续上升,2012年我国刑事犯罪率较1981年上升了451.80%,从2006年起全国刑事案件立案率达到了每10万人499.60件,连续7年刷新了历史记录。事实表明,城乡收入差距与刑事犯罪有密切联系。那么,我国城乡收入差距对刑事犯罪率的影响机制是什么?对这个问题的研究具有显著的现实意义。

二、文献综述

在追求经济增长的同时,漠视包括城乡收入差距不断扩大的收入不平等问题,进而诱发的刑事犯罪率的攀升现象是近年来引起学界广泛关注的一个课题。对此,学者们从不同角度切入了收入不平等对刑事犯罪的影响研究,取得了宝贵的研究成果。

在实证研究层面,Shihadeh和Ousey<sup>[1]</sup>利用1970—1990年美国中心城市的面板数据发现产业结构的变动引起的收入不平等程度的上升会导致暴力行为的增加和故意杀人案件的发生率。 Szwarcwald等<sup>[2]</sup>利用1991年巴西第二大城市里约热内卢的多个地区的横截面数据研究收入不平等程度与刑事犯罪率之间的关系,他们发现,在城市中收入不平等程度越高的地区,生长在这些地区中贫困家庭的青少年犯罪率越高。Kelly<sup>[3]</sup>利用美国城市的郡县级面板数据研究收入不平等与刑事犯罪之间的关系,发现收入不平等程度的变化对财产性犯罪和暴力犯罪的影响程度是不同的,收入不平等程度的上升对财产性犯罪没有显著的影响但其对暴力犯罪具有明显的促进作用。Demombynes和zler<sup>[4]</sup>考察了南非的收入不平等与财产性犯罪和暴力犯罪之间的关系,发现收入不平等程度的上升会导致当地总体犯罪率上升。然而,Choe<sup>[5]</sup>重点关注了收入不平等程度与财产性犯罪之间的关系,得出了与Kelly不同的研究结论。Choe证实了收入不平等的上升对盗窃和抢劫犯罪也具有十分显著和稳定的影响。胡联合等<sup>[6]</sup>利用我国1981—2002年中、东、西部三大地区的面板数据进行回归分析发现三大地区间的收入不平等程度越高,它所导致的违法和犯罪率越高。白雪梅和王少瑾<sup>[7]</sup>采用多元回归方法对我国1981—2004年的相关变量进行实证研究,发现无论用城乡混合基尼系数还是用城乡居民收入之比来测度收入的不平等程度,其对社会都会产生显著的负面影响。陈春良和易君健<sup>[8]</sup>利用1988—2004年我国省级面板数据研究收入不平等对刑事犯罪的影响关系,结果发现,相对收入差距和绝对收入差距每上升1%,刑事犯罪率将分别上升0.37和0.38个百分点。陈屹立和张卫国<sup>[9]</sup>利用我国收入不平等、教育、人口结构和暴力犯罪率的相关时间序列数据进行实证研究得出,城乡之间的收入不平等对我国的暴力犯罪产生了显著的影响,我国的暴力犯罪还表现出了明显的惯性特征。

上述学者的研究都是通过构建线性回归模型研究收入不平等或收入差距对总体刑事犯罪、某种或多种类刑事犯罪率的影响。这些研究为解决我国城乡收入差距加大所导致的刑事犯罪率攀升问题和促进经济的稳定、社会的公平正义和经济健康发展提供了大量有益的借鉴,但其未考虑到收入不平等对刑事犯罪率的影响受现实多方面因素的制约,呈现较之复杂的非线性效应,收入不平等对刑事犯罪率的复杂影响并非线性模型所得出的回归结果所能详尽解释。 这难以系统准确地分析收入不平等或收入差距对刑事犯罪率产生影响的内在关系,其对政策实施和制度设计的相关指导意义可能会不够充分。因此,在本文中,我们将尝试构建非线性模型来寻求更多的经验证据。

近年来,由于城乡二元经济结构的长期运行,我国城乡收入差距早已成为总体收入差距的重要组成部分,根据1997年世界银行的研究报告,我国城乡收入差距可以解释我国1995年总体收入不平等的50%以上,与此同时,城乡收入不平等的变动可以解释我国1984—1995年总体收入不平等变动量的75%<sup>[10]</sup>。陈屹立<sup>[11]</sup>指出,我国财产性刑事犯罪占总犯罪的比例从1978年开始一直在80%左右,最高的时候甚至超过了90%。考虑到教育、社会资本、社会保障、心理因素和法律威慑等原因,城乡收入差距对刑事犯罪率的影响具有非线性影响。所以,在此基础上进行城乡收入差距对刑事犯罪率的非线性效应的实证研究是十分必要的。

鉴于上述研究所存在的问题,本文使用1981—2012年城乡人均可支配收入的比值与刑事犯罪率变动的时间序列数据,通过非线性STR模型,分析两者之间的内在关系。本文主要研究了以下两个重要问题:一是城乡收入差距与刑事犯罪率之间是否存在双向Granger因果关系;二是城乡收入差距与刑事犯罪率之间是否呈非线性效应。

三、理论模型

目前,我国城乡人均可支配收入的比值正在3.10—3.33的数值区间高位徘徊,与此同时,占收入分配中比重偏高的非劳动收入包括利息、股份分红、其他资本收入、社会救助、社会捐赠收入、转移支付等领域都存在难以观测或无法观测的情况。我国长期施行的城乡二元经济结构和户籍制度决定了相比城市户籍人口,农村户籍人口获取经济资源的能力是较为有限的,因此,在上述关于城镇和农村人均可支配收入的统计中的非劳动收入部分,现实情况可能远比观测到的有悬殊,这意味着城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入的比值可能比我们所掌握的要大得多。如果考虑到城镇居民在他们的户籍框架下所享受到的各种福利,我国城乡居民的实际收入比已经高达6∶1, 这属于世界上少数几个差距最大的国家之一<sup>[6]</sup>。

城乡收入差距对刑事犯罪率的影响受到教育水平、失业率、人口流动、自然环境、经济增长、法律威慑和家庭条件等诸多因素和相关政策的影响,这直接地影响着二者相互关系的变化。针对这种极其复杂的多变性,用线性模型来刻画二者的关系是十分有限的,因此,本文采用非线性STR(Smooth Transition Regression)模型来考察城乡收入差距与刑事犯罪率之间的动态关系。STR模型是以平滑迁移回归模型为基础的一种非线性模型。它能够及时反映出变量间的动态变化,并能够很好地处理与经济现实相关的一系列问题,它主要用来分析经济社会、资本市场产生的经济现象或社会结果。鉴于STR模型的上述特征,本文将采用STR模型分析城乡收入差距的变动与刑事犯罪率变化的内在联系,更为准确地刻画二者之间的相互影响。

Bacon和Watts<sup>[12]</sup>首先提出了平滑迁移回归的概念及其基准模型, Granger和Terasvirta<sup>[13]</sup>、Luukkonen等<sup>[14]</sup>根据迁移函数的形式又将其扩充为逻辑平滑迁移回归模型LSTR(Logistic STR)和幂指数平滑迁移回归模型ESTR(Exponential STR)两个大类。其一般表达式如下:

yt=xt′1+(xt′2)G(γ,c,st)+ut t=1,2,…,T(1)

其中,yt为被解释变量,可具体表示经济成果、经济政策或经济现象所产生的良性或恶性的结果,如国内生产总值、经济增长指标、经济社会中的某些现象等;xt′为解释变量组成的向量,如财政投入、科技投入、收入差距、教育水平、失业率等;其中包括目标变量yt直到k阶的滞后变量和m个其它解释变量,xt′=(1,x1t,…,xpt)′,且有p=k+m,1,2分别为线性和非线性部分的参数向量,ut是独立同分布的误差序列。迁移函数G(γ,c,st)是连续函数,可为不同的函数形式,且值域为[0,1],包含迁移变量和参数变量,迁移变量st的变化表示由一种状态向另一种状态迁移。迁移变量st既可以是内生变量又可以是外生变量,参数γ决定迁移的速度,决定一种状态向另一种状态迁移的平滑性,为迁移发生的位置参数。当F(zt)=(1+exp(-γ(zt-c)))-1,且γ>0时,则式(1)成为LSTR模型;当F(zt)=1-exp(-γ(zt-c)2),且γ>0时,则式(1)成为ESTR模型。

四、经验分析

(一)指标选取与主要数据来源

考虑到数据的可获得性,本文以1981—2012年为研究时段,采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值Inequality作为衡量城乡收入差距的指标,以公安机关对于刑事案件每10万人的立案数Crime作为衡量全国刑事犯罪率的指标。以上数据中1981—2012年城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入数据主要来源于中经网统计数据库;1981—2012年的犯罪率数据是公安机关对于刑事案件每10万人的立案数,由每一年份全国公安机关刑事案件立案数与当年全国人口总数的比计算得出,其中,1981—2012年公安机关对于刑事案件立案数来源于《中国法律年鉴》,每一年的人口总数来自《中国人口年鉴》的每年年底全国人口总数;其中,1983年的全国公安机关刑事案件立案总数由于数据的不可获得性而由1982年和1984年的此两项数据计算平均值得出。为了消除异方差的影响,对城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值和公安机关刑事案件立案率数据均取自然对数,分别记为LInequalityt和LCrimet。

由于STR模型的估计及相关检验问题依赖于其变量的稳定性,故首先需要对序列LInequalityt和LCrimet进行单位根检验。带有趋势和截距项ADF检验统计量的值为0.2531和-0.7919,结果表明LInequalityt和LCrimet均为非平稳序列。对一阶差分后的两序列进行单位根检验,此时ADF检验统计量值分别为-3.9873和-3.1466,均在5%水平下拒绝原假设,这表明序列DLInequalityt和DLCrimet均为一阶差分平稳序列。

STR模型结构的确定要求考虑时间序列DLInequalityt和DLCrimet是否存在相互影响的因果关系,对DLInequalityt和DLCrimet进行Granger因果检验。表1中的检验结果表明,在滞后1阶的情况下,原假设“DLInequalityt不是 DLCrimet的 Granger 原 因 ”不能在5%的显著性水平下被拒绝,而在滞后1阶下能够在5%的显著性水平下拒绝“DLCrimet不是DLInequalityt的 Granger 原 因 ”。由此可知,我国城乡收入不平等或城乡收入差距对刑事犯罪率的变化存在着单向的Granger因果关系。也就是说,城乡收入差距促进刑事犯罪的供给从而能够升高刑事犯罪率,反之,刑事犯罪率的升高对城乡收入差距的影响几乎没有体现。

(二)模型估计

根据AIC和SC准则及t检验值和方程的DW值选择理想的滞后阶数。模型的自回归(AR)部分的滞后阶数为二阶。选取DLCrimet滞后三阶,DLlnequalityt滞后二阶组成9组组合,分别对DLCrimet进行回归。结果发现,当组合结果为(2,0)时,AIC和SC达到最小值。基于 Terasvirta提出的STR模型非线性特征检验的分析框架,利用泰勒展开式对迁移函数G(r,c,DLlnaqualityt)在γ=0处进行三阶泰勒展开,得到如下辅助回归方程:

yt=ρ0xt+ρ1xtst+ρ2xts2t+ρ3xts3t+ut(2)

式(2)的线性原假设为H0:ρ1=ρ2=ρ3=0。为了更有效地分析城乡收入差距与刑事犯罪率的内在关系,此处选择DLInequalityt作为迁移变量。若F统计量拒绝零假设,则表明我国城乡收入差距对刑事犯罪率的上升之间存在显著的非线性迁移关系。若确定变量之间存在非线性效应,则下一步通过Terasvirta提出的系统检验法来选择迁移函数的具体形式,即对式(2)的系数ρj(j=1,2,3)按照如下顺序依次进行检验:

由表2可以看出,当以DLInequalityt作为迁移变量时,拒绝模型为线性效应的原假设,H02检验的P值为0.7841,此时P值最小。由此检验可以看出模型是幂指数型的ESTR模型。

在确定模型存在非线性效应且函数的类型为ESTR后,我们采用赵进文和丁林涛<sup>[15]</sup>的研究方法,使用二维格点搜索法估计参数值,平滑参数γ的构造区间是[0.50,10],位置参数c的构造区间是[-0.4006,0.8816],分别从最小值到最大值等间距取60个值,从而构造出3 600对组合,针对每一对组合的c和γ值计算残差平方和,取SSR最小者为初始值。然后采用Newton-Raphson迭代算法,最大化条件似然函数,得到模型参数的估计值。经过对不显著变量的剔除进而优化模型,得到模型的估计表达式。具体估计结果如表3所示。

由上述各统计量值可知,ESTR模型的残差序列顺利地通过了异方差检验、序列相关和正态性检验,同时R2的值达到了0.7921,说明ESTR模型能够较好地刻画城乡收入差距影响刑事犯罪率变化的非线性效应。为了显示出ESTR模型的拟合效果,我们给出了传统线性模型与本文运用的ESTR模型的拟合图(如图1所示),而且,我们还进一步对比了ESTR函数的线性部分、非线性部分及其适合序列和原始数据的拟合效果。ESTR模型中非线性部分的拟合优度十分明显地优于它的线性部分(传统的普通线性模型)。如图1所示,函数非线性部分的拟合优度远好于线性部分,用非线性模型捕捉城乡的收入差距与刑事犯罪率之间复杂的内在联系是更加贴合实际的。

(三)结果分析

由Granger检验发现,城乡收入差距的扩大是全国刑事犯罪率升高的Granger原因,反之,全国刑事犯罪率的升高对城乡收入差距的扩大没

有明显的Granger因果关系。这与以往的一些研究结果不同,以往的研究认为我国城乡收入差距与全国刑事犯罪率之间可能存在着双向的Granger因果关系,这主要是由于这些研究多是基于线性模型假设的基础上而得到的,但在实际操作中,城乡收入差距与全国刑事犯罪率之间并不是简单的线性效应,而是存在阶段性并受其他诸多因素影响的非线性效应。因此,当用Granger因果检验时并不能检验出这种非线性效应,而只能得到城乡收入差距的扩大是全国刑事犯罪率升高的原因。

由上述估计结果来看,在ESTR模型线性部分中DLCrimet不仅受DLInequalityt的影响还受其滞后项的影响,即刑事犯罪率的上升还受前期刑事犯罪率上升的影响,这反映了我国城乡收入差距所造成的刑事犯罪供给或刑事犯罪率的上升是具有贯性的,它与前两期的刑事犯罪率的上升水平皆有关系。具体而言,城乡收入差距扩大1%所导致刑事犯罪率上升0.1128%,前两期刑事犯罪率的上升对当期刑事犯罪率上升的弹性供给分别为0.0774和0.0156,这说明我国当年刑事犯罪率的上升仅对次年的影响较大,对第三年的影响会大幅降低。

收入不平等导致的城乡收入差距和刑事犯罪率伴随着时间的变化呈现出复杂的非线性效应,这种具体的非线性效应又由开关函数G(γ,c,DLInequalityt)具体形式所决定。开关函数中的γ的取值决定模型的迁移速度,在上述估计结果γ=9.9912,表明城乡收入差距影响刑事犯罪率的变化程度,同时,城乡收入差距对刑事犯罪率的变化影响是短暂的,也就是说,一旦城乡收入差距扩大或缩小就能够迅速对刑事犯罪率的升高或降低造成影响,即非线性部分对刑事犯罪率的变化影响较大。迁移函数的临界值为c=0.6682,这表示当DInequalityt的值取0.6682时,开关函数等于0,此时式(3)中的非线性部分消失,城乡收入差距对刑事犯罪率的影响呈现线性效应。当DInequalityt的取值逐渐远离0.6682时,迁移函数的指数部分不断地向0靠近,这样迁移函数也就不断地接近1,式(3)仍然呈现出线性的关系,而这种线性效应与上述DInequalityt值取0.6682时带来的线性效应并不同。此时,城乡收入差距的弹性减小到0.0816,而前期刑事犯罪率的增长对当期刑事犯罪率的增长起到一定的促进作用,其弹性为0.0156。与线性部分相比较,非线性部分的作用此时降低了城乡收入差距对刑事犯罪率的影响幅度,但是对于本期犯罪率升高的影响会产生一种叠加效应,这种叠加效应既来自线性部分,又来自非线性部分,从而前期的刑事犯罪率的升高对于本期犯罪率升高的影响会更加显著。DInequalityt在0.6682附近变化时,DCrimet也随着DInequalityt的变化不断地变化,变化的程度取决于DInequalityt的变化程度。由此可以得出城乡收入差距与刑事犯罪率之间确实存在着复杂的非线性效应,而这种非线性效应表明城乡收入差距对刑事犯罪率的影响是不对称的,即城乡收入差距扩大或缩小相同的幅度对刑事犯罪率的上升和下降的作用程度是截然不同的。

ESTR模型的迁移函数示意图如图2所示。

图2ESTR模型的迁移函数示意图

由图2可以看出,1986年以前的平衡I期是改革开放初期,城乡收入差距对刑事犯罪率的影响最大,此时ESTR函数的非线性部分的开关函数G(γ,c,DLInequalityt)为0,城乡收入差距对刑事犯罪率的影响是线性的。1986—1993年的急剧波动I期内,城乡收入差距对刑事犯罪率的影响在1986—1987年的时期趋向变小,在1987—1988年又趋向变大,之后在1985—1993年出现了剧烈而频繁的震动,其中,1989—1991年城乡收入差距对刑事犯罪率的影响趋于暂时的稳定,与此同时达到前者对后者影响的最小值,也就是方程(3)中非线性部分的开关函数G(γ,c,DLInequalityt)为1的情况,1993—1998年的平衡II期,城乡收入差距对刑事犯罪率的影响再次稳定在最大程度,重复了1982—1986年的过程,1998—1999年的上升期表述了城乡收入差距对刑事犯罪率的影响由大变小的状况,1999—2002年的平衡III期,城乡收入差距对刑事犯罪率的影响稳定在最小程度,这和急剧波动I期中1990—1992年的情形是比较相似的,2002—2008年的急剧波动II期所展现的情形与1986—1993年的急剧波动I期是较为相似的,这也是我们将这两个阶段都称作急剧波动期的原因。2008年以后的平衡IV期是城乡收入差距影响刑事犯罪率的一个上限区间,这和上述1986年以前的平衡I期以及1993—1998年的平衡II期是十分相近的。

1986年以前的平衡I期的形成,其原因是党的十一届三中全会确立的改革方针侧重点是尊重农民实行家庭联产承包责任制的意愿。在揭开了我国经济改革序幕的同时,使用城乡收入比所衡量的城乡收入差距围绕在2.00∶1上下波动,此时城乡收入差距对于刑事犯罪供给的影响机制是由于人们首次意识到了收入差距的产生并对此产生了一种前所未有的自发敏感性,这种敏感性是造成这一时期城乡收入差距对刑事犯罪率影响稳定在一个较高程度的重要原因。

1986—1993年,城乡收入差距对刑事犯罪率剧烈波动的影响原因是这一阶段我国大部分地区已经成熟地实施财政分级包干制度,地方政府在一定时期上缴中央政府一定数额收入后可以保留一部分收入,也就是说地方政府可以通过多征税而得到更多的财政收入,这种激励促使地方政府多收多支从而扩大自身的收入,由此所产生的消极后果就是中央政府在整个预算收入中的比重下降,并且农村的提留统筹等应由政府承担的费用转移到农民身上,让不合理的负担合法化<sup>[16]</sup>,这一阶段财政分级包干制度所直接造成了城乡收入差距急剧的扩大,以及由此所产生的诸多不确定性对1986—1989年迁移函数N字型的剧烈变动以及1991—1993年之间城乡收入差距对刑事犯罪率的变化产生影响的持续加大都是可以有力解释的。与此同时,1989—1991年的三年间是1986—1994年我国成熟地实施财政分级包干制度和1994年实行分税制改革的中期,这两年保持实施政策的平稳状态可能是城乡收入差距影响刑事犯罪率的程度持续较弱的一个原因。

1993—1998年,我国城乡人均可支配收入的比值稳定在2.47∶1至2.86∶1之间且呈现出略微下降的趋势,但1994年实施分税制改革使中央、省市财政较为充足的同时, 使得县、乡财政非常紧张,其消极后果是进一步使地方政府促进乡村税费的快速增长,因此中央实施了乡村税费制度改革试点从而限制了乡村两级直接向农民收费的权利,但在没有税收立法的情况下,为了满足各种开支的需要, 地方政府就不得不借各种名义向农民收取各种费用,从而使得农村乱集资、乱收费、乱摊派的不良现象大幅增生,使农民非税收负担急剧增长<sup>[17]</sup>,这就导致了当时的城乡收入差距对刑事犯罪率的影响处于一个最高的弹性平衡点,或者说城乡收入差距所导致的刑事犯罪供给无不是由于当时的经济生活状况的对比和变化而形成的。

1998—1999年城乡收入差距对刑事犯罪率的影响在减弱,在这一时期城乡收入差距的降低是由于1998年我国宏观经济形势因亚洲金融危机的影响大量显现而发生了急剧变化,长期以来盲目建设带来的结构不合理等深层次矛盾,在国际经济环境急剧变化和国内市场约束双重因素作用下,产生的内需不振,出口下降,投资增长乏力,经济增长速度回落所进而导致的城镇人口人均收入上升幅度趋缓。在这种经济形势下,城乡收入差距所导致的刑事犯罪供给的敏感性在逐渐减低,并在接下来的三年内即1999—2002年期间保持着这种低敏感性或者说是一种最低弹性的理性平衡。

2002—2008的急剧波动II期是我国城乡收入差距再次大幅上升并达到峰值的一个时期,这一时期的主要特点既包括城乡收入差距占全国收入差距的比重在加大,还包括城乡人口流动的大幅增加。长期在城市工作的农民工由于户籍壁垒的限制得不到在城市中应有的各项权益从而成为了刑事犯罪尤其是财产性犯罪参与者的供给来源,在这种形势下城乡收入差距对刑事犯罪率上升的非线性特征就显得格外明显,这种非线性特征刻画的急剧变化的“M”迁移函数示意图表达了城乡收入差距对刑事犯罪率的弹性一直随着那个时点多变的社会形势而急剧变化,一直到2008年以后达到弹性最大值的均衡,这个均衡描述了城乡收入差距对刑事犯罪率的影响程度在ESTR函数力所能及的表示范围内稳定在一个最大的水平。

五、结论及现实意义

本文利用非线性ESTR模型,采用1981—2012年的城市居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值和全国刑事犯罪率的时间序列数据,对表示我国城乡收入不平等的城乡收入差距和刑事犯罪率的内在关系为研究对象进行了实证研究。研究结果表明1981—2012年我国城乡收入差距是刑事犯罪率的单向Granger原因,并且两者之间存在非线性动态效应,具体表现为1986—1989年、1991—1993年、1998—1999年、2002—2003年和2004—2008年在线性和非线性之间频繁迁移,其它时期则趋于稳定。具体以1986年、1993年、1998年、1999年、2002年和2008年为临界点主要分为七个阶段,即平衡I期1986年以前(线性效应)、急剧波动I期1986—1993年(以非线性效应为主)、平衡II期1993—1998年(线性效应)、上升期1998—1999年(非线性效应)、平衡III期1999—2002年(线性效应)、急剧波动II期2002—2008年(以非线性效应为主)、平衡IV期2008年以后(线性效应)。

现阶段,我国城乡收入差距对刑事犯罪的影响受2008年以后的平衡IV期的影响较大。为了降低城乡收入差距所导致的刑事犯罪供给,最根本的是需要从发展战略和由此衍生的一些制度安排和政策改进来改变资源配置的不公平所产生的城乡收入差距[17]。第一,着手改变长期形成和实施的重工业优先发展战略中的一系列城市偏向的制度安排从而对落后地区提供教育经费的大量投入,大力改善县级中小学教育的条件与水平,并以教育补贴的形式吸收乡镇的生源从而弥补大多数乡镇的办学落后缺陷以缩小基础教育水平的城乡差距,并且完善公平的区域间升学制度来公平地配置教育资源,用缩小城乡教育质量的差距来缩小城乡居民人力资本投资的回报差异[18]。第二,加强对农村收入分配的政策调控力度。加强对农村人口中贫困人口的转移支付力度,改善农村贫困人口的生活条件,例如交通基础设施、医疗条件、饮用水与食品安全的保障和社保制度和医疗保障制度的覆盖和完善等。第三,通过改变城乡分割的户籍制度壁垒,放弃歧视性的社会福利政策,创设包容性的社会保障体系从而促进劳动力的自愿和高效流动,让生活在城市中的农民工更有尊严的生活,具体包括住房有保障、医疗有保障、工作有保障、养老有保障和子女接受教育有保障等。

参考文献

[1]Shihadeh,E.S., Ousey,G.C.Industrial Restructuring and Violence: The Link between Entry-Level Jobs, Economic Deprivation, and Black and White Homicide[J].Social Forces,1998,77(1):185-206.

[2]Szwarcwald,C.L., Bastos,F.I., Viacava,F.Income Inequality and Homicide Rates in Rio de Janeiro, Brazil[J].American Journal of Public Health, 1999, 89(6):845-850.

[3]Kelly,M.Inequality and Crime[J].Review of Economics and Statistics, 2000, 82(4):530-539.

[4]Demombynes,G., zler,B.Crime and Local Inequality in South Africa[J].Journal of Development Economics, 2005, 76(2):265-292.

[5]Choe,J.Income Inequality and Crime in the United States[J].Economics  Letters, 2008, 101(1): 31-33.

[6]胡联合,胡鞍钢,徐绍刚.贫富差距对违法犯罪活动影响的实证分析[J].管理世界,2005,(6): 34-44.

[7]白雪梅,王少瑾.对我国收入不平等与社会安定关系的审视[J].财经问题研究, 2007,(7): 16-23.

[8]陈春良,易君健.收入差距与刑事犯罪: 基于我国省级面板数据的经验研究[J].世界经济,2009,(1): 13-25.

[9]陈屹立,张卫国.收入不平等、国民教育与我国的暴力犯罪:改革开放以来的实证研究[J].制度经济学研究,2010,(12):1-25.

[10]吴一平,芮萌.收入分配不平等对刑事犯罪的影响[J].经济学(季刊),2011,(1): 13.

[11]陈屹立.收入差距、经济增长与我国的财产犯罪——1978—2005 年的实证研究[J].法制与社会发展,2007,(5): 143-153.

[12]Bacon,D.W., Watts,D.G.Estimating the Transition between Two Intersecting Straight Lines[J].Biometrika, 1971, 58(3): 525-534.

[13]Granger,C.W.J., Terasvirta,T.Modelling Non-Linear Economic Relationships[M].Oxford :Oxford University Press, 1993.208-218.

[14]Luukkonen, R., Saikkonen, P., Terasvirta,T.Testing Linearity against Smooth Transition Auto Regression[J].Biometrika, 1998,(5):491-499.

[15]赵进文,丁林涛.贸易开放度、外部冲击与通货膨胀:基于非线性STR模型的分析[J].世界经济,2012,(9):61-83.

[16]林光彬.等级制度、市场经济与城乡收入差距扩大[J].管理世界,2004,(4):30-40.

[17]陈斌开,林毅夫.发展战略、城市化与我国城乡收入差距[J].中国社会科学,2013,(4) :81-102.

[18]程莉,刘志文,周宗社.结构转变、经济增长与城乡收入差距[J].经济与管理,2013,(10):11-17.

(责任编辑:孟耀)

猜你喜欢

城乡收入差距
财政支出对城乡收入差距影响文献综述
我国的对外开放程度对城乡收入差距的影响分析
关于我国农村消费影响因素的思考
河南省农村人口转移的历史轨迹、特征及动因研究
内蒙古经济增长与城乡收入差距的互动关系分析
犯罪行为学的分析与应用
地区城镇化对城乡居民收入差距的影响分析
制度分析视角下我国城乡居民收入分配差距问题
新型城镇化下农村劳动力转移与城乡收入差距问题研究
城乡收入差距、要素流动与经济增长再研究:重庆例证