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【摘要】本文从收入差距、城镇化程度方面,根据我国1990-2013年的青少年犯罪率,利用VAR模型对我国青少年犯罪的影响因素进行实证分析.研究发现,未成年人的犯罪率和贫富差距等方面关系密切,存在长期均衡关系；面对收入差距变化的冲击,未成年人犯罪率有快速上升的趋势；面对城镇化发展冲击,青年犯罪率一直处于上升趋势.

【关键词】青少年犯罪率泰尔指数城镇化率增加率 VAR模型

数据

本文利用建立VAR模型方法来分析青少年犯罪率和城乡收入差距、城镇化率、社会教育程度的关系.

来源和变量定义

本文数据来源于1990～2013年《中国统计年鉴》,青少年犯罪率数据来源于1989～2013年《中国法律年鉴》、1980-1985年《中国青少年犯罪研究年鉴》、2000年《中国青少年犯罪研究年鉴》.

本文以每十万人机关立案数作为青少年犯罪率,剔除了人口因素,包括18周岁以下的未成年人犯罪率和18-25周岁青年人犯罪率.具体变量为：Youth Crime（YC）-青年犯罪率（平均每十万人机关批捕人数）、Juvenile Crime（JC）未成年人犯罪率（平均每十万人机关批捕人数）、Urbanization （UI）-城镇化率增加率（城镇化率为户籍人口中非农人口比重）、Thayer Index（TI）-泰尔指数（衡量收入差距的标准）.注：1、以1990年物价水平为基础,剔除了物价水平差异因素；2、彭定赟（2014）收入差距的泰尔指数计算公式为：（1）.

VAR模型的建立

在所有序列之间存在协整关系,且所有变量差分至平稳的情况下,建立VAR模型对被解释变量和解释变量的关系进行确定.

模型设定

稳定性检验

进行稳定性检验之前,要确定滞后阶数,滞后期判断结果：由SC、LR等准则综合判断得出,模型的最优滞后期为3.通过AR特征多项式对VAR（3）模型進行稳定性检验,稳定性检验如图1所示.

从图1看出,所有特征根的模都小于1（位于单位圆内）.

故VAR（3）模型稳定,即青少年犯罪率和贫富差距构成的系统稳定.

脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF）

广义脉冲响应函数可克服传统脉冲响应函数的不足,分析结果如图2.

从脉冲响应图可看出,面对收入差距变化的冲击,未成年人犯罪率有个快速上升的趋势,第4期到达最大值,之后趋于平稳.面对城镇化发展的冲击,未成年人犯罪率在第5-6期有简短的上升阶段,之后逐渐下降；同样,面对城镇化发展冲击,青年犯罪率一直处于上升趋势,第7期后上升趋于缓慢.

方差分解

为进一步分析影响因素的相对作用大小,基于VAR（3）进行方差分解,分析期长度选为10期,结果为：

1、综合10期来看,X1对Y1的贡献率依次加强,X1对Y1贡献率最大,即收入差距的泰尔指数对未成年人犯罪率的影响作用逐渐增加,有长期的滞后作用；城镇化率增加率（X2）对Y1的贡献率次之,但城镇化率增加率（X2）对未成年人犯罪率的影响不可忽略.

2、综合来看：青年犯罪率（Y2）的影响因素为泰尔指数（X1）、城镇化率增加率（X2）,第1期时,Y2自身的贡献率最大；第6期,X1对Y2的贡献率最大,,即收入差距的泰尔指数对青年犯罪率的影响作用逐渐增加,有长期的滞后作用；城镇化率增加率（X2）对Y2的贡献率次之,但城镇化率增加率（X2）对青年犯罪率的影响不可以忽略.

从上述分析知,收入差距的泰尔指数（X1）对青少年犯罪率的影响最大,有长期滞后作用,其次是城镇化率增加率（X2）对青少年犯罪率的影响,但其作用不可以被忽略.

VAR模型的建立

由上式（6）、（7）可知,Y1受到自身滞后1阶的正向影响较大；受到X1、X2滞后2阶的负向影响较大.Y2受到自身滞后3阶的负向影响较大；受到X1、X2滞后2阶的负向影响较大.表明,从长期来看,贫富差距对青少年犯罪率有负向影响关系.

本文运用VAR模型的脉冲响应函数、方差分解法,对1990-2013年的青少年犯罪率进行了分析.结果表明：

1、收入差距的泰尔指数对青少年犯罪率的影响最大,有长期滞后作用；2、面对收入差距变化的冲击,未成年人犯罪率有快速上升的趋势；面对城镇化发展冲击,青年犯罪率一直处于上升趋势.

青少年犯罪论文参考资料：