第四节
人口城市化特征对犯罪增长的影响

在城市化带来经济社会全面发展的同时，城市的高速发展也不可避免地带来一些消极影响，人们常常把城市化带来的负面影响称作“城市病”，在各种“城市病”中犯罪无疑是最为典型，也是最为严重的一种。大连市作为正在加速城市化的发展中城市，城市犯罪问题也日益突出。

一、农业与非农业人口比较特征

表3－8给出了1990—2009年大连市农业与非农业人口数量的变化特征。

农业人口与非农业人口（城镇人口）是我国地区人口的主要特征，这种人口特征的变化对犯罪产生直接影响。过去20年该市全区域城镇化进程是衡量经济社会发展的重要标志，表现在农业人口向城镇人口转化，以及人们生产、生活方式由乡村型向城镇型转化的社会历史进程。据统计数据显示，1990年大连市城镇人口223. 4923万人，占总人口的比例为43. 2％；农业人口294. 3028万人，占总人口比例为56. 8％；而2010年第六次人口普查结果表明，2010年大连市城镇人口为357. 8253万人，占总人口之61. 2％；农业人口为226. 9796万人，占总人口之38. 8％。20年间，大连市人口城镇化转变的规模必然对犯罪有一定程度的影响。

二、人口城市化与犯罪的研究现状

大连市人口城市化特征是否是犯罪增长的原因？影响因素有多大？不能用简单的统计数据对比给出盲目的结论，也不能依据理论上的某些研究结论来解释本地区的实际状况。美国犯罪学家路易斯·谢利在《犯罪与现代化》一书中指出：“现代化的进程发展给过去和现在各方面极不相同的国家带来共同的犯罪情况，犯罪是现代化进程中的一种代价，城市化和工业化是导致犯罪增加的主要原因。”但是，也有很多实证研究并不支持这一类观点，例如，联合国就曾抽样提取29个不同国家，进行了时间跨度为11年的调查研究。联合国亚洲远东预防犯罪研究所对1980—1986年东亚各国犯罪率与9项社会经济指标进行了回归计算。美国犯罪学权威沃尔夫冈教授在20世纪70年代首次提出了理论计量模型。这些研究得出的一致结论是：犯罪与城市化以及现代化没有显著相关关系。面对各种矛盾的理论和中国日益严峻的犯罪状况，中国学者也在努力地研究，试图寻找到恰当的理论来解释这个难题。许多学者采用实证方法得出了我国犯罪率与城市化水平呈正向相关关系。

从图3－4可发现，从1990—2000年大连市农业人口逐年递减，城镇人口逐年递增，至2000年达到均衡。从2002—2007年出现逆变现象，农业人口逐年递增，城镇人口逐年递减，但是在2008—2010年城市人口突变。在大连市人口基本特征交错突变的状况下，犯罪的变化特征如图3－4所示：

从统计图3－4可看出，在1990—2000年间，犯罪增长率小于人口增长率，但是城市犯罪增长率大于总体犯罪增长率，从而说明大连市人口城镇化特征对犯罪具有一定的影响。从2000—2007年间，农业人口反弹递增，农业人口犯罪率也同步增长，在2002年达到高峰，主要原因是国家有关农业政策以及城乡贫困差距拉大。在这期间，虽然城镇人口逐年递减，但是城镇人口犯罪率并未减少，说明城镇人口的增长并不是犯罪率增长的必要条件，它还取决于其他有关社会要素。从图3－4可以明显看出，从2008—2010年间，在大连市城镇人口发生了突变的形势下，城市人口犯罪率突变增长，农业人口突变下降。针对这一情况，本项研究采用协整分析方法考察了大连市犯罪率与城镇化水平两者之间的长期均衡和短期动态关系，然后在此基础上，建立了基于结构突变的犯罪率与大连市城镇化水平的相关关系模型，根据统计结果得出该市人口城镇化特征与犯罪增长的基本结论。

三、人口城镇化与犯罪率的关系模型

本书用城镇化率代表大连市的城镇化水平，即城镇人口占总人口的比重，着重分析犯罪率与大连市城镇化水平之间的相关关系。为了消除时间序列存在的异方差问题，对原始数据进行对数处理，变换后不改变原序列的协整关系。我们用CRIME表示犯罪率序列，用URBAN表示城镇化率，两者取对数后的序列分别用LCRIME和LURBAN表示，其时间趋势如图3－5所示。

（一）平稳性检验

由于大部分犯罪率与城镇化率的时间序列都是非平稳序列，因而在不进行平稳性检验的情况下直接应用OLS回归分析，势必造成“伪回归”现象。为了使回归有意义，必须对序列进行平稳性的单位根检验，我们采用ADF检验，得表3－9：

由表3－9可知，在5％的显著性水平下，一阶差分的对数犯罪率序列（LCRIME）和对数城镇化率序列（LURBAN）的ADF值都小于各自5％的临界值，伴随概率分别为0. 0001和0. 0064，均远小于0. 05，说明LCRIME和LURBAN的一阶差分序列都是趋于平稳的，即LCRIME与LURBAN都是一阶单整序列，因此可以对两者进行协整分析。

（二）协整模型建立

平稳性检验结果显示， LCRIME与LURBAN都是一阶单整序列，于是认为序列LCRIME与LURBAN是（1，1）阶协整的。因此，可以对其进行协整分析，我们采用Engle和Granger于1987年提出的两步检验法，也称为EG检验。

在协整回归之前，为了判定一个变量的变化是否引起另一个变量变化的原因，有必要作两个变量的格兰杰因果关系检验，检验结果如表3－10所示。表3－10数据表明，在5％显著性水平下，拒绝了“LURBAN不是LCRIME变化的格兰杰原因”的原假设，接受了“LCRIME不是LURBAN变化的格兰杰原因”的原假设，因此，对数城镇化率的增长对对数犯罪率有单向的格兰杰因果关系，对数城镇化率的增长促进了对数犯罪率的增长。

由于对数城镇化率是对数犯罪率的格兰杰原因，所以以对数犯罪率作为被解释变量，对数城镇化率作为解释变量，利用OLS法建立回归模型，结果如下：

注：括号中的数值为t统计量的P值。

R ² ＝ 0. 678167 DW ＝ 1. 144493 AIC ＝－0. 113853 SC ＝－0. 021338

研究表明：大连市的犯罪率和城镇化率之间存在长期的均衡关系，上述所建立的回归方程表示了大连市犯罪率增长与城镇化率增长的长期均衡关系的协整方程。得到的主要结论是：

大连市农业人口与城镇人口的增长规模如果在适度范围内，两种人口特征的犯罪率增长变化平稳；当城镇人口稳定增长时，不会对犯罪率产生直接影响；当城镇人口突变增长时，会对社会犯罪产生较大影响。也就是说，大连市人口城镇化特征是犯罪充分条件。 i5PDpV9y8s6Lcpd0AO0cvQb2h3e9VygObn7gyaiYmv/Ajz/5ejFK3SSeRHGOdhdC