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    自媒體時(shí)代來臨,青少年犯罪亮紅燈?

    2018-05-14 07:40:34郭歡萍蔡建哲
    大經(jīng)貿(mào) 2018年2期
    關(guān)鍵詞:泰爾指數(shù)VAR模型

    郭歡萍 蔡建哲

    【摘 要】 本文從收入差距、城鎮(zhèn)化程度方面,根據(jù)我國1990-2013年的青少年犯罪率,利用VAR模型對我國青少年犯罪的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn),未成年人的犯罪率與貧富差距等方面關(guān)系密切,存在長期均衡關(guān)系;面對收入差距變化的沖擊,未成年人犯罪率有快速上升的趨勢;面對城鎮(zhèn)化發(fā)展沖擊,青年犯罪率一直處于上升趨勢。

    【關(guān)鍵詞】 青少年犯罪率 泰爾指數(shù) 城鎮(zhèn)化率增加率 VAR模型

    數(shù) 據(jù)

    本文利用建立VAR模型方法來分析青少年犯罪率與城鄉(xiāng)收入差距、城鎮(zhèn)化率、社會(huì)教育程度的關(guān)系。

    來源與變量定義

    本文數(shù)據(jù)來源于1990~2013年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,青少年犯罪率數(shù)據(jù)來源于1989~2013年《中國法律年鑒》、1980-1985年《中國青少年犯罪研究年鑒》、2000年《中國青少年犯罪研究年鑒》。

    本文以每十萬人公安機(jī)關(guān)立案數(shù)作為青少年犯罪率,剔除了人口因素,包括18周歲以下的未成年人犯罪率和18-25周歲青年人犯罪率。具體變量為:Youth Crime(YC)-青年犯罪率(平均每十萬人公安機(jī)關(guān)批捕人數(shù))、Juvenile Crime(JC)未成年人犯罪率(平均每十萬人公安機(jī)關(guān)批捕人數(shù))、Urbanization (UI)-城鎮(zhèn)化率增加率(城鎮(zhèn)化率為戶籍人口中非農(nóng)人口比重)、Thayer Index(TI)-泰爾指數(shù)(衡量收入差距的標(biāo)準(zhǔn))。注:1、以1990年物價(jià)水平為基礎(chǔ),剔除了物價(jià)水平差異因素;2、彭定赟(2014)收入差距的泰爾指數(shù)計(jì)算公式為:(1)。

    VAR模型的建立

    在所有序列之間存在協(xié)整關(guān)系,且所有變量差分至平穩(wěn)的情況下,建立VAR模型對被解釋變量和解釋變量的關(guān)系進(jìn)行確定。

    模型設(shè)定

    穩(wěn)定性檢驗(yàn)

    進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)之前,要確定滯后階數(shù),滯后期判斷結(jié)果:由SC、LR等準(zhǔn)則綜合判斷得出,模型的最優(yōu)滯后期為3。通過AR特征多項(xiàng)式對VAR(3)模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn),穩(wěn)定性檢驗(yàn)如圖1所示。

    從圖1看出,所有特征根的模都小于1(位于單位圓內(nèi))。

    故VAR(3)模型穩(wěn)定,即青少年犯罪率和貧富差距構(gòu)成的系統(tǒng)穩(wěn)定。

    脈沖響應(yīng)函數(shù)(Impulse Response Function, IRF)

    廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)可克服傳統(tǒng)脈沖響應(yīng)函數(shù)的不足,分析結(jié)果如圖2。

    從脈沖響應(yīng)圖可看出,面對收入差距變化的沖擊,未成年人犯罪率有個(gè)快速上升的趨勢,第4期到達(dá)最大值,之后趨于平穩(wěn)。面對城鎮(zhèn)化發(fā)展的沖擊,未成年人犯罪率在第5-6期有簡短的上升階段,之后逐漸下降;同樣,面對城鎮(zhèn)化發(fā)展沖擊,青年犯罪率一直處于上升趨勢,第7期后上升趨于緩慢。

    方差分解

    為進(jìn)一步分析影響因素的相對作用大小,基于VAR(3)進(jìn)行方差分解,分析期長度選為10期,結(jié)果為:

    1、綜合10期來看,X1對Y1的貢獻(xiàn)率依次加強(qiáng),X1對Y1貢獻(xiàn)率最大,即收入差距的泰爾指數(shù)對未成年人犯罪率的影響作用逐漸增加,有長期的滯后作用;城鎮(zhèn)化率增加率(X2)對Y1的貢獻(xiàn)率次之,但城鎮(zhèn)化率增加率(X2)對未成年人犯罪率的影響不可忽略。

    2、綜合來看:青年犯罪率(Y2)的影響因素為泰爾指數(shù)(X1)、城鎮(zhèn)化率增加率(X2),第1期時(shí),Y2自身的貢獻(xiàn)率最大;第6期,X1對Y2的貢獻(xiàn)率最大,,即收入差距的泰爾指數(shù)對青年犯罪率的影響作用逐漸增加,有長期的滯后作用;城鎮(zhèn)化率增加率(X2)對Y2的貢獻(xiàn)率次之,但城鎮(zhèn)化率增加率(X2)對青年犯罪率的影響不可以忽略。

    從上述分析知,收入差距的泰爾指數(shù)(X1)對青少年犯罪率的影響最大,有長期滯后作用,其次是城鎮(zhèn)化率增加率(X2)對青少年犯罪率的影響,但其作用不可以被忽略。

    VAR模型的建立

    由上式(6)、(7)可知,Y1受到自身滯后1階的正向影響較大;受到X1、X2滯后2階的負(fù)向影響較大。Y2受到自身滯后3階的負(fù)向影響較大;受到X1、X2滯后2階的負(fù)向影響較大。表明,從長期來看,貧富差距對青少年犯罪率有負(fù)向影響關(guān)系。

    本文運(yùn)用VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解法,對1990-2013年的青少年犯罪率進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:

    1、收入差距的泰爾指數(shù)對青少年犯罪率的影響最大,有長期滯后作用;2、面對收入差距變化的沖擊,未成年人犯罪率有快速上升的趨勢;面對城鎮(zhèn)化發(fā)展沖擊,青年犯罪率一直處于上升趨勢。

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