犯罪增长对经济增长的影响：实证分析

为了全面分析犯罪增长状况对经济增长影响程度,接下来使用增长率数据进行测算。表7.5给出了各指标的增长率数据。

表7.5　贫富分化与经济增长率数据

从上述数据可以看出GPR、PSPCR都表现出了很稳定的增长态势;RCCR波动较大,表现为正负增长交替出现的情况;CSPMR近年来增长速度明显放慢,甚至出现负增长。

此部分研究目的在于测定犯罪状况的发展对经济增长的影响,研究思路如图7.1所示,不再赘述。

(1)训练学习阶段

通过直接搜索法,寻找LS-SVR中的测试集误差最小的参数,最终选择为γ＝63.14、σ＝0.0965。

得到腐败蔓延对经济增长率影响的最小二乘支持向量回归模型:

其中

回归结果见图7.3及表7.6。从训练集回归结果来看,1999—2008年GDP不变价增长率实际值最小值为7.6%、最大值为14.2%、平均值为10.13%;GDP不变价增长率预测值最小值为7.70%、最大值为14.04%、平均值为10.13%,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1.41E－03,平均相对误差绝对值为1.34E－02,预测误差标准差为2.13E－03。

从测试集回归结果来看,2009—2011年GDP不变价增长率实际最小值为10.01%、最大值为10.15%、平均值为10.09%;GDP不变价增长率预测值最小值为9.27%、最大值为10.49%、平均值为9.91%,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7.82E－03,平均相对误差绝对值为8.37E－02,预测误差标准差为4.33E－03。由此可以看出LS-SVR-DS模型预测结果较好,测试集精度略差于训练集精度。

图7.3　最优LS-SVR参数模型预测效果

表7.6　增长率支持向量回归结果

续表

(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0.1%,其余指标不变。

②单变量增加1%,其余指标不变。

③全部变量同时增加0.1%。(www.xing528.com)

④全部指标同时增加1%。

如表7.7所示,结果描述如下:

①单变量增加0.1%,保持其他变量不变

ΔPSPCR 1＝0.1%:人均公共安全支出增长率在2011年基础上增加0.1%,其相应的GDP不变价增长率为10.16%,与初始预测值相差0.078‰。公共安全的支出增加对经济增长有较弱的促进作用。

ΔRCCR 1＝0.1%:刑事案件立案数增长率在2011年基础上增加0.1%,其相应的GDP不变价增长率为10.15%,与初始预测值相差－0.002‰。刑事案件立案数的增加对经济增长有一定的抑制作用。

ΔCSPMR 1＝0.1%:每万人犯罪嫌犯人数增长率在2011年基础上增加0.1%,其相应的GDP不变价增长率为10.16%,与初始预测值相差0.056‰。犯罪嫌犯人数增加,经济有极弱的增长。

②单变量增加1%,保持其他变量不变

ΔPSPCR 2＝1%:人均公共安全支出增长率在2011年基础上增加1%,其相应的GDP不变价增长率为10.27%,与初始预测值相差0.12%。人均公共安全支出步伐加快,对经济增长的推动作用加大。

ΔRCCR 2＝1%:刑事案件立案数增长率在2011年基础上增加1%,其相应的GDP不变价增长率为10.15%,与初始预测值相差－0.023‰。立案数的快速增长,使得其对经济的负向作用也随之加大,且成一定比例。

ΔCSPMR 2＝1%:每万人犯罪嫌犯人数增长率在2011年基础上增加1%,其相应的GDP不变价增长率为10.22%,与初始预测值相差0.07%。犯罪嫌犯人数增加对经济增长速度具有正向作用,且呈比例关系。

③全部变量都变化0.1%

当ΔPSPCR 3＝0.1%,ΔRCCR 3＝0.1%,ΔCSPMR 3＝0.1%,即人均公共安全支出增长率、刑事案件立案数增长率和每万人犯罪嫌犯人数增长率都增加0.1%时,2011年GDP不变价增长率预测值为10.17%,与初始预测值相差0.01%。

④全部变量都变化1%

当ΔPSPCR 4＝1%,ΔRCCR 4＝1%,ΔCSPMR 4＝1%,即人均公共安全支出增长率、刑事案件立案数增长率和每万人犯罪嫌犯人数增长率都增加1%时,2011年GDP不变价增长率预测值为10.48%,与初始预测值相差0.33%。结合③的结果分析发现,犯罪增长速度与经济增长速度具有一致性。但犯罪波动较大时,经济增长变化幅度也较大。这看起来似乎和推论C1相矛盾,其实不然。推论C1指的是犯罪增长的绝对数据的增加对经济增长有抑制作用。但事实上,绝对数据的增加并不一定意味着增长率的增加,有可能面临的是增长率的持续下降,如CSPMR就是一个典型的例子。增长率的变化更多的是表明指标的相对稳定性。因此,我们得到:

推论C4:犯罪状况起伏越大,对经济的影响越大,且具有乘数效应。这与实际也是相吻合的,当一个平稳社会发生较大改变,犯罪机会增多带来的犯罪情况起伏较大,同样意味着较多的经济机会,因此会带来经济增长的大幅变化。

表7.7　犯罪增长对经济增长影响测算