犯罪增长对经济增长的影响：实证分析原始数据

如表7.2所示,各指标在数值上均表现为稳步增长,犯罪增长与经济增长同步出现,但不能就此判断犯罪的增加会促进经济增长,需要利用LS-SVR对数据进行学习以便进一步分析和判断。

表7.2　犯罪增长与经济增长原始数据

(1)训练学习阶段

根据前文的研究思路,将训练集中的样本输入LS-SVR模型,通过直接搜索算法(LS-SVR-DS)寻找最优参数,构建出LS-SVR模型。将测试集代入此模型,判断是否满足预测精度要求,最终找到最优参数LS-SVR模型。

对训练数据进行学习,通过多次循环,最终得到最优参数γ＝8 073.71,σ＝0.0422。

得到犯罪增长对经济增长影响的最小二乘支持向量回归模型:

其中

LS-SVR回归预测结果如图7.2及表7.3所示。从训练集回归结果来看,1998—2008年人均GDP实际值最小值为6 796.03元、最大值为23 707.71元、平均值为12 479.25元;人均GDP预测值最小值为6 798.68元、最大值为23 704.98元、平均值为12 480.09元,预测值与实际值在同一水平上,集中趋势和离散程度相近。训练集的平均绝对误差为1.61,平均相对误差绝对值为1.67E－04,预测误差标准差为1.83。

图7.2　最优LS-SVR参数模型预测效果

从测试集回归结果来看,2009—2011年人均GDP实际最小值为25 607.53元、最大值为35 181.24元、平均值为30 266.01元;人均GDP预测值最小值为25 607.53元、最大值为35 177.94元、平均值为30 264.85元,预测值与实际值在同一水平上,集中趋势和离散程度相近。测试集的平均绝对误差为5.30,平均相对误差绝对值为1.70E－04,预测误差标准差为2.97。由此可以看出LSSVR-DS模型预测结果较好,但是测试集和训练集相比精度略低。

表7.3　最优LS-SVR模型预测结果

(2)影响测算阶段

在保证预测精度的情况下,接下来将对各自变量的数值进行变化,以测算其对经济增长的作用。分为四个部分:

①单变量增加0.01,同时其余指标不变。

②单变量增加0.1,同时其余指标不变。

③全部变量同时增加0.01。

④全部指标同时增加0.1。

计算结果列于表7.4中,对结果描述如下:(www.xing528.com)

①单变量增加0.01,保持其他指标不变

ΔPSPC 1＝0.01:人均公共安全支出在2011年基础上增加0.01单位,其人均GDP预测值为35 118.63元,与人均GDP初始预测值相差－54.46元。人均公共安全支出可以体现社会治安状况,支出增加意味着一定程度的治安恶化,对经济产生负面影响,且较为显著。

ΔRCC 1＝0.01:刑事案件立案数在2011年基础上增加0.01单位,其人均GDP预测值为35 173.01元,与人均GDP初始预测值相差－0.08元。刑事案件的增加很直观地刻画了犯罪的增长,考虑到刑事案件基数相对较大,变化0.01个单位对经济影响不大,但计算结果表明其对经济增长为负作用。

ΔCSPM 1＝0.01:每万人犯罪嫌犯人数在2011年基础上增加0.01单位,其人均GDP预测值为35 147.24元,与人均GDP初始预测值相差－25.85元。犯罪嫌犯增多反映出犯罪行为的增加,对经济增长产生不良影响。

②单变量增加0.1,其余两个变量不变

ΔPSPC 2＝0.1:人均公共安全支出在2011年基础上增加0.1单位,其人均GDP预测值为35 172.86元,与人均GDP初始预测值相差－0.23元。加大对人均公共安全支出,虽然对人均GDP仍有微弱的负向作用,但与①中结果相比,持续对公共安全支出进行投入,对经济增长将产生积极的作用。这是因为人均公共安全支出一部分被用于治理现状,另一部分被用于改善和提高公共安全环境。若其支出增长不多,则被全部用于治理安全环境,这意味着治安环境处于一个急需提高的状态,此时人均公共安全支出的增加是一种必需,不会对经济增长产生拉动作用。只有当支出额增加到一定程度,治理现状需求被满足之后,才有余额用于改善和提高,进而对经济产生积极的作用。

ΔRCC 2＝0.1:刑事案件立案数在2011年基础上增加0.1单位,其人均GDP预测值为35 016.81元,与人均GDP初始预测值相差－156.28元。案件逐步增加,经济进一步下滑,且有加速下滑的趋势。

ΔCSPM 2＝0.1:每万人犯罪嫌犯人数在2011年基础上增加0.1单位,其人均GDP预测值为34 347.24元,与人均GDP初始预测值相差－825.85元。和立案数一样,该指标对经济增长也有加速抑制作用。

③全部变量都增加0.01

当ΔPSPC 3＝0.01,ΔRCC 3＝0.01,ΔCSPM 3＝0.01,即人均公共安全支出、刑事案件立案数和每万人犯罪嫌犯人数都增加0.01时,2011年人均GDP预测值为35 014.87元,与人均GDP初始预测值相差－158.22元。上述三指标所代表的犯罪状况恶化,人均GDP大幅减少,犯罪增长对经济增长有负效应。

④全部变量都增加0.1

当ΔPSPC 3＝0.1,ΔRCC 3＝0.1,ΔCSPM 3＝0.1,即人均公共安全支出、刑事案件立案数和每万人犯罪嫌犯人数都增加0.1时,2011年人均GDP预测值为34 318.46元,与人均GDP初始预测值相差－854.63元。犯罪增长到一定程度,对经济增长仍有负面效应,但此负面效应并没有随着犯罪的增长而无限地放大,而是以一种类似收敛的趋势将此负面效应控制在一定范围内。

表7.4　犯罪增长对经济增长影响测算

对上述①、②、③、④的结果分析进行总结,可以得到以下推论:

推论C1:对中国当前经济社会状况而言,犯罪增长不利于经济增长。从各项指标的测算均可看出,犯罪各指标或多或少都对经济增长产生抑制作用。

推论C2:犯罪对经济增长的负作用表现出非线性特点。自变量变化0.01单位与变化0.1单位结果做比较,发现当犯罪状况发生改变时,人均GDP所代表的经济增长变化更大。但自变量单独变化0.1单位与同时变化0.1单位结果相比发现,犯罪对经济增长的负向效应并不会无限扩大,反而出现收敛的趋势。因此,可以认为犯罪对经济增长的抑制作用具体表现为先有扩大效应,然后为收敛效应。

推论C3:加大人均公共安全支出有利于削弱犯罪对经济增长的不良影响。这一点从①和②的结果比较中可以看出,只有当人均公共安全支出足够用于治理现状时,剩余部分才可能用于改善治安环境,削弱犯罪对经济增长带来的负面效应。