Библиотека ДИССЕРТАЦИЙ

Главная страница


Новые диссертации Авторефераты
Книги
Статьи
О сайте
Авторские права
О защите
Для авторов
Бюллетень ВАК
Аспирантам
Новости
Поиск
Конференции
Полезные ссылки Перевод текста

Введите слово для поиска


Андриенко Юрий Валерьевич.
Экономика преступления: теоретическое и эмпирическое исследование определяющих факторов преступности

Специальность 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2003

Работа выполнена в Центре экономических и финансовых исследований и разработок

Научный руководитель: академик В.Л. Макаров

Официальные оппоненты:
доктор физико-математических наук С.А. Айвазян
кандидат экономических наук С.Ю. Рощин

Ведущая организация: Государственный университет - Высшая школа экономики

Содержание диссертации
Экономика преступления: теоретическое и эмпирическое исследование определяющих факторов преступности

Введение

Глава 1. Обзор научных работ по экономике преступления
1.1. Теоретические работы
1.1.1. Модель рационального правонарушителя
1.1.2. Модификации модели
1.1.3. Модели оптимального правопорядка
1.2. Эмпирические исследования
1.2.1. Анализ временных рядов
1.2.2. Анализ пространственных рядов
1.2.3. Анализ индивидуальных данных
1.2.4. Анализ панельных данных

Глава 2. Основная теоретическая модель: преступники и жертвы
2.1. Микро модель: преступник и жертва
2.2. Макро модель: преступники и жертвы
2.3. Модель оптимального правопорядка
2.3.1. Частные случаи модели

Глава 3. Эмпирические оценки влияния сдерживания и распределения дохода на преступность (эконометрические модели)\
3.1. Эмпирическая модель преступности
3.2. Анализ временных рядов преступности в СССР (1961-1989 гг.) и РСФСР (1965-1990)
3.3. Регрессионный анализ панельных данных преступности в 77 регионах России (1992-2000 гг.)
3.3.1. Данные и эмпирическая модель
3.3.2. Эмпирический анализ
3.3.3. Выводы к части 3.3

Глава 4. Эмпирические оценки модели преступности на международных данных
4.1. Анализ международных обследований жертв
4.1.1. Описание данных
4.1.2. Оценки индивидуальных данных
4.1.3. Выводы к части 4.1
4.2. Регрессионный анализ панельных данных по странам

Заключение
Литература
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4
Приложение 5

Глава 1. Обзор научных работ по экономике преступления

Было бы несправедливым в данном научном труде не упомянуть тех представителей социальных наук, которые по своей специальности занимаются наукой, изучающей преступность и причины, ее порождающие - криминологией. Итак, что же говорят криминологи о причинах преступности?

Большинство современных зарубежных криминологов отказываются от бесконечного поиска “причин” преступности и их умножения, обосновывая тезис “корреляции против причинности” показывая, что “причиной” преступлений является... уголовный закон [62, 63].

Достаточно отменить уголовное законодательство, как преступность немедленно “ликвидируется” [64]. «Вместе с тем, во-первых, выявление факторов, влияющих на уровень, структуру, динамику преступности и ее видов действительно представляет собой важную задачу криминологии. Во-вторых, вся история криминологии есть поиск причин, факторов, обстоятельств, обусловливающих возникновение и изменение преступности и ее видов. В-третьих, именно в процессе такого поиска рождались криминологические концепции и теории, добывался огромный фактографический материал, подтверждающий или же опровергающий те или иные научные гипотезы. В-четвертых, без знания факторов, так или иначе влияющих на “преступность” и ее отдельные виды, невозможна адекватная социальная реакция общества на преступность, более или менее эффективный социальный контроль» [65]. Соглашаясь с последним пунктом и не вторгаясь по возможности в поле деятельности криминологов, в данной работе мы старались рассмотреть экономические причины преступлений.

Сама идея о рациональности выбора преступного поведения была высказана задолго до современных представлений экономистов философами и гуманистами Ч. Беккария1 и И. Бентамом2. Так, И. Бентам писал в 1788 г «выгода от преступления – это та сила, которая побуждает человека к правонарушению, боль наказания – сила, применяемая для удерживания от него. Если первая из этих сил больше, то преступление будет совершено...» [60].

1.1. Теоретические работы

В этой части работы будут кратко освещены теории преступного поведения, развитые экономистами. Начнем с представления модели Г. Беккера, родоначальника экономической теории преступления. Затем продолжим модификациями теории, сделанными И. Эрличем и Д. Хейнеке. Закончится эта часть моделью оптимального правопорядка, подробно разработанной А. Полински и C. Шавелом.

1.1.1. Модель рационального правонарушителя

Экономические модели преступления с максимизацией ожидаемой полезности стали интенсивно развиваться с момента появления фундаментальной работы Г. Беккера [17], в которой он предложил простой анализ затрат-выгод с денежными преступными доходами и издержками и с неопределенностью наказания за незаконную деятельность. Переменные, управляемые государством в его модели, включают как величину наказания за преступление, так и объемы бюджетных расходов на содержание полиции и судебной системы, от которых зависит вероятность выявления преступления, поимки и осуждения преступника. Государство выбирает оптимальные размер, форму и вероятность наказания преступника. Оптимальной системой правопорядка считается та, которая минимизирует потери общества от преступлений, включающие наносимый преступниками ущерб, издержки правоохранительной системы и системы наказания.

Главный результат модели: вероятность и размер наказания оказывают сдерживающее влияние на преступника, т.е. если они растут, то ожидаемая полезность уменьшается. Более того, правонарушитель с убывающей абсолютной мерой отказа от риска при 1% росте вероятности наказания сдерживается больше, чем при 1% росте размера наказания. С ростом ущерба от преступления оптимальные размер и вероятность наказания растут.

1.1.2. Модификации модели

Другая теоретическая модель – это модель портфельного выбора преступлений (представлена, например, в работе Д. Хейнеке [29]), где агент решает, какую долю экзогенного дохода направить на незаконную деятельность с неопределенным исходом. Доказывается, что вероятность и размер наказания сдерживают от совершения преступления агента, имеющего отвращение к риску (далее несклонность к риску).

Третий тип моделей в экономике преступления – это портфельная модель распределения времени между законной и незаконной деятельностью.

Например, в работе И. Эрлича [21] рассмотрена модель с фиксированным временем на досуг.

Выводы всех трех упомянутых моделей достаточно схожи. Так, при предположении об уменьшающейся мере абсолютной несклонности к риску, все модели приводят к одинаковым выводам об эффекте сдерживания в результате роста вероятности и размера наказания, а также о росте преступности при увеличении благосостояния и доходов от легальной или нелегальной деятельности.

Простой экономический подход без математически разработанной теоретической модели, но с объяснением ожидаемой связи индикаторов развития и преступностью был предложен в нескольких работах [23, 66]. В статье [61] модель Беккера помещена в рамки модели с распределениями. Согласно этой элементарной модели, уровень преступности зависит положительным образом от отношения преступного дохода к благосостоянию преступника и степенью бедности в обществе, измеряемой долей бедных. Более того, отрицательный эффект на преступность оказывают индикаторы сдерживания (вероятность поимки преступника и размер наказания в доле его благосостояния) и степень честности в обществе. К сожалению, эта простая модель объясняет только, почему бедные люди с низким уровнем честности становятся преступники, а богатые – жертвами. Она ничего не говорит о том, почему богатые совершают преступления против богатых и бедных. Также не описывается роль неравенства в благосостоянии и в человеческом развитии в таком совершенно поляризованном обществе.

Теоретическая модель, которую мы строим в этом труде, отчасти напоминает подход, предложенный в статье [67]. В этой модели правонарушитель имеет выбор между работой и преступлением, при этом оба вида деятельности предполагаются рискованными. Если доходность от обоих видов деятельности – независимые случайные величины, то преступность является функцией от средних и дисперсий обеих величин, а также от их ковариации. При этом эмпирическая часть указанной статьи не подтверждает теоретические результаты. Используя индивидуальные данные по жертвам по городам США и производя оценку линейной модели, автор не получает стабильных результатов, за исключением отрицательного знака для дисперсии доходности от преступления.

1.1.3. Модели оптимального правопорядка

Одним из основных результатов Беккера является тот результат, что размер штрафа должен быть максимальным из возможных и соответственно, вероятность поимки и наказания должна быть достаточно низкой. Только при такой комбинации по Беккеру, достигается минимум расходов на охрану правопорядка. Этот вывод следует из вида постоянного сдерживающего эффекта правопорядка, определяемого произведением p * f = const , где p – вероятность наказания, а f – размер наказания, при условии, что изменение величины штрафа происходит без издержек.

В последствии в теоретических работах стал демонстрироваться результат, что размер штрафа может быть ниже максимального. Так, в статье А. Полински и C. Шавела [68] рассматриваются агенты с одинаковым отношением к риску (т.е. одно из трех: склонность, нейтральность, несклонность) по отношению к благосостоянию и тюремному наказанию. Производится выбор оптимального правопорядка, в котором происходит максимизация функции общественного благосостояния. Оптимальный размер штрафа является максимальным только в случае, когда агенты нейтральны к риску по отношению к благосостоянию, иными словами для линейной по благосостоянию функции полезности.

Аналогично, оптимальное тюремное наказание максимально из всех возможных, если агенты нейтральны или несклонны к риску по отношению к тюремному наказанию, т.е. для функции полезности линейно или быстрее, чем линейно убывающей по сроку тюремного наказания. Наконец, оптимальные санкции будут ниже максимальных в случае несклонности агентов к риску по отношению к благосостоянию (т.е. функция полезности вогнута по благосостоянию) и склонности к риску по отношению к тюремному заключению (т.е. функция полезности убывает медленнее линейной функции по тюремному заключению).

В настоящей диссертации в одном их разделов показывается, что в случае, когда наказание несет за собой общественные издержки, то санкции ниже максимальных могут быть оптимальными, в зависимости от технологии поимки преступников. Более того, для некоторых недорогих технологий оптимальными расходами будут минимальные или ограниченные расходы. При этом соответствующая оптимальная вероятность наказания равна единице, оптимальный размер наказания может быть ниже максимального, а преступность ликвидируется.

1.2. Эмпирические исследования

Как пишет Ю. Латов в своем обзоре [7], американские экономисты сохраняют интеллектуальное преобладание в экономико-криминологических исследованиях. Западноевропейские исследования играют лишь второстепенные роли. Скажем, Х. Энторф в [12] выражает сожаление по поводу отсутствия современных исследований по экономике преступления в Германии.

Российским экономистам и другим ученым еще только предстоит внести свою лепту. Среди российских ученых, занимающимися исследованиями в близкой области можно отметить криминологов В.Н. Кудрявцева, Я.И. Гилинского, В.В. Лунеева.

В целом, в экономической литературе используется набор различных социально-экономических, демографических, правоохранительных индикаторов с целью изучить их влияние на преступную деятельность. К сожалению, при этом часто присутствует лишь слабое обоснование взаимосвязи индикатора и преступности и как результат, делаются противоположные выводы, в чем, впрочем, могут быть виноваты как низкое качество данных, так и слабый используемый аппарат анализа. В определенном смысле экономисты близки к криминологам, которые постепенно переходят от поиска корреляционных связей к нахождению причинно-следственных связей.

Однако, у криминологов, даже зарубежных, пока еще нет интенсивного использования современного статистического (эконометрического) аппарата, свойственного работам экономистов.

Эмпирическая литература в экономике преступления содержит большое разнообразие результатов, иной раз противоречащих друг другу. Анализ панельных данных для конкретной страны обычно показывает отрицательную связь между мерой дохода и преступностью. Так, исследование, основанное на данных по российским регионам, выявило, что насильственная преступность (убийства) сокращается с ростом доходов на душу населения, но растет с неравенством в распределении доходов [66]. Недавние работы на данных США (например, на панельных данных [69] и пространственных рядах [70]), так же как и предыдущие представляют значимое отрицательное влияние дохода на преступность и положительное влияние неравенства в доходах. Однако встречаются и другие выводы, так немецкие ученые [80], оценивая функции предложения преступлений для разных категорий на данных по регионам Германии, пришли к выводу, что высокий доход и неравенство в доходах связаны с высоким уровнем преступности.

1.2.1. Анализ временных рядов

Хороший обзор исследований, использующих временные ряды, дан в книге [22]. Автор рассматривает полученные результаты шести работ для города Хьюстона, Англии и Уэльса, Швеции, Австралии, Финляндии и международного сравнения Англии, Японии и США [75-79]. Хотя исследования используют разные страны, разной продолжительности временные периоды (от 17 до 74 лет), разные виды преступлений, разные спецификации модели, разные методы оценки модели, а также разный набор объясняющих переменных, результаты получаются отчасти схожими.

Переменные, измеряющие вероятность ареста и наказания в каждом случае имеют значимо отрицательное влияние на преступность. В то же время, размер наказания, в общем, имеет неопределенное или незначимое влияние, за исключением двух работ [77, 79], в которых размер наказания - средний срок тюремного заключения - имеет статистически значимый отрицательных коэффициент. Что касается других социально-экономических и демографических переменных, то результаты для них в сумме по всем пяти работам получились противоречивыми или незначимыми.

1.2.2. Анализ пространственных рядов

В эмпирических исследованиях авторы обычно оценивают либо функцию предложения преступления, либо в системе с производственной функцией принудительных мер, используя, соответственно, метод обыкновенных наименьших квадратов (МНК) и двух шаговый МНК (2МНК). Оба метода, как правило, дают схожие результаты. Как констатирует норвежский экономист Э. Эйд в своей книге по экономике преступления [22], «несмотря на возможную ложную отрицательную корреляцию между долей раскрытых преступлений и уровнем преступности, оценка влияния вероятности наказания на уровень преступности все равно отрицательна. При этом ее абсолютное значение при использовании МНК получается в два раза меньше, чем в случае использования 2МНК».

В своей книге Э. Эйд [22] приводит подробный обзор большого числа эмпирических работ, в которых авторы оценивают пространственные регрессии для городов, районов или штатов и, в частности, заключает, что: (а) Вероятность и размер наказания (например, доля арестов в числе преступлений и средний срок тюремного заключения) имеют значимый отрицательный эффект на все виды преступлений [16, 21, 37, 38, 42], однако в нескольких работах утверждается, что размер наказания не оказывает значимого влияния.

(б) Доход от легальной деятельности (медианный или средний) обычно оказывает значимое положительное влияние на преступность (например, в [29, 36, 38]), но некоторые исследования не опровергают значимый отрицательный эффект [37, 39, 43]. О влиянии легального дохода на преступность определенные выводы сделать не удается, возможно, потому, что он представляет не только издержки упущенных возможностей, но и выгоду от преступления.

(в) Противоположны полученные выводы относительно влияния неравенства в доходах, которое в большинстве значимых случаях оказывает положительное воздействие [21, 30, 40, 42], но, например, в [38] сообщается, что влияние неравенства, измеряемого индексом Джини, имеет как положительный знак для убийств, так и отрицательный для разбоев и грабежей.

(г) Безработица тоже имеет неопределенную связь с преступностью, например, значимо положительную в [41, 43].

(д) Среди остальных индикаторов, рассматриваемых в исследованиях, можно отметить некоторые демографические индикаторы: плотность населения [20, 26, 43]; возрастную структуру, представленную долей молодежи, [16]; расу, измеряемую долей цветного населения в городах и штатах США, [20, 21, 42].

Все три индикатора почти всегда оказывают значимое положительное влияние на уровень преступности.

О связи потребления алкоголя и насильственных преступлений написано лишь несколько эмпирических работ. Например, в работе [32] показано, что существует статистическая корреляция между уровнем насильственных преступлений и потреблением алкоголя на душу населения в нескольких скандинавских странах в 1960-1973 гг. В своем недавнем исследовании Марковиц [35] на данных международных обследований жертв, проведенных в 16 странах, обнаружила, что высокие цены на алкогольные напитки снижают уровень насильственных преступлений.

1.2.3. Анализ индивидуальных данных

Микроданные до сих пор редко используются в исследованиях преступности. Теоретическая модель, описывающая индивидуальное преступное поведение, редко тестируется из-за отсутствия индивидуальных данных о таком поведении. Имеется некоторое небольшое количество работ, основанных на обследованиях налогоплательщиков или вышедших на свободу заключенных [например, 44, 45]. Гораздо проще получить данные по жертвам преступлений, такие обследования получили английское название victimization surveys. Исследования на таких данных только начинают проводиться. Так, индивидуальная вероятность стать жертвой преступления, как было показано, имеет положительную связь с децилем индивидуального дохода (см. [61] для краж и разбоев в Бразилии в 1988 г.). В США эта связь более сложная. Если жертвы в общем больше сконцентрированы среди бедных, то риск пострадать от насилия не зависит от дохода жертв [74].

Работы, основанные на обследованиях жертв, концентрируют внимание исследователей на нескольких характеристиках. Наиболее интересные работы ведут поиск индивидуальных, семейных и общественных индикаторов, определяющих риск стать жертвой преступления. В большой работе [49] авторы делают обзор шести отдельных работ по городам Латинской Америки, в которых вероятность стать жертвой зависит от индивидуальных показателей (пол, возраст, число лет образования, занятость, потребление алкоголя, наличие оружия), социальных и экономических характеристик домохозяйств (число членов домохозяйств, неполнота семьи, доход семьи) и агрегированных показателей (уровень безработицы, численность полиции, средний доход на душу населения, средний уровень образования, наличие центров распространения наркотиков и алкоголя). Эти три категории объясняющих переменных последовательно вводятся в логит или пробит модели.

Общий вывод этих работ, что быть молодым мужчиной, иметь работу и употреблять алкоголь значимо увеличивает индивидуальный риск стать жертвой. Среди характеристик домохозяйств и общества, ведущих к росту вероятности стать жертвой - неполнота семьи (один родитель) и низкий средний уровень образования населения соответственно. Другие гипотезы остались неподтвержденными и неопревергнутыми, в частности, в отношении роли экономического развития и неравенства. Этот подход представляется весьма продуктивным, и мы планируем реализовать его в данном труде.

В недавней работе [47] авторы проанализировали индивидуальные факторы риска в 17 индустриально развитых странах, используя данные международных обследований за 2000 г. Было найдено, в частности, что размер города, доход, молодой возраст, рискованный стиль жизни и слабая опека – факторы риска, а пол и уровень образования - нет.

Запрос на полный текст диссертации присылайте на kulseg@mail.ru



автотранспорт перевозка пассажиров фирма | детективное агентство Москва | Продажа: кладочные растворы м50,фундаментные блоки Поставляем дорожные плиты 2п30 18 30 б/у и новые - Фирма Фаворит стар
Пишите нам
X