Экономические детерминанты преступности в зарубежных странах (обзор криминометрических исследований) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ОБЗОРЫ И РЕЦЕНЗИИ

133

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ДЕТЕРМИНАНТЫ ПРЕСТУПНОСТИ В ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАНАХ

(ОБЗОР КРИМИНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ)

ЛАТОВ ЮРИЙ ВАЛЕРЬЕВИЧ,

доктор социологических наук, кандидат экономических наук,

ведущий научный сотрудник, Научный центр Академии управления МВД России,

e-mail: [email protected]

determinants analysis of crime by Russian and foreign criminometric researchers are shown. Problems and prospects of criminometric researches are analyzed.

о

В статье рассматриваются принципы криминометрического анализа, детерминанты

уровня преступности, экономические факторы, которые влияют на уровень преступно- гн

сти. Приведены методология и результаты анализа экономических детерминант пре- ^

ступностироссийскими и зарубежными криминометриками. Анализируются проблемы и оо

перспективы развития криминометрических исследований. ^

Ключевые слова: институты; преступность; экономический анализ преступной и

правоохранительной деятельности; экономические детерминанты. ф

In the article the principles of criminometric analysis, the determinants of crime rates, economic factors that affect crime rates are examined. The methodology and results of the economic ro

о <u

Keywords: institutions; crime; economic analysis of crime and law enforcement; economic и

determinants. x

x

Коды классификатора JEL: B52, D63, E24, J24. ^

то

X

о

Экономисты, социологи и криминологи признают, что экономическое развитие общества является одним из важнейших факторов, оказывающих влияние на уровень преступности. Долгое время это влияние рассматривалось только на качественном и

уровне, без эмпирического анализа и без уточнения степени влияния на различные

виды преступности. Ситуация стала меняться в 1960-е гг., когда на Западе под влия- Ц

сх

т

ш

I—I

о

нием работ американского экономиста Г. Беккера (лауреата Нобелевской степени по экономике) стало развиваться новое научное направление, на стыке экономической и криминологической наук, — economics of crime and punishment (экономический анализ преступной и правоохранительной деятельности). В рамках этого направления экономисты стали, используя криминологические базы данных для длительных периодов времени, выяснять, какие именно экономические детерминанты оказывают суще- ^ ственное влияние на уровень различных видов преступности. Ц Прикладная актуальность криминометрического анализа экономических детерми- Р нант преступности очень велика. Если удастся получить с дифференциацией по ре- ¡z; гионам относительно достоверные коэффициенты корреляции между макроэкономи- t^ ческими показателями и уровнем разных видов преступлений, то открываются новые ^ возможности для перспективного планирования деятельности правоохранительных ^ органов. Появится возможность предсказывать тенденции изменения уровня преступ-

--=Э

© Ю.В. Латов, 2011 й

ности (или, по крайней мере, отдельных видов преступности), что позволит научно обоснованно планировать изменения масштабов и структуры правоохранительной деятельности.

В данном обзоре рассматриваются не только зарубежные исследования, посвященные криминометрическому анализу экономических детерминант преступности, но и первые отечественные исследования по данной проблематике.

о

m .о

го

CD О

CD ^

U

и X

-О X -О

ГО

1. ПРИНЦИПЫ КРИМИНОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Принятую в экономической теории преступности простейшую модель взаимосвязи основных факторов можно изобразить так, как показано на рисунке 1. В этой схеме экономические факторы, не связанные с деятельностью ОВД, обозначены в самой общей форме. Предполагается, что они влияют главным образом на доходы преступника (У). Факторы, которые связаны с деятельностью ОВД, сведены к двум: вероятность осуждения (р) определяется раскрываемостью преступлений, наказание за преступление (/) — тяжестью приговоров

Рис. 1. Детерминанты уровня преступности (простейшая схема)

го

X

i ио

LU I—I

О ZD

tö <

О

CÖ г

I—I

о

-J <

г

Эта простейшая модель основана на интерпретации поведения преступников, по Г. Беккеру, как максимизации ожидаемой полезности.

Г. Беккер выразил ожидаемую полезность от совершения правонарушения следующей формулой (Becker 1974, 10):

EU = (1-p) х U (Y) + p x U (Y-f) = U (Y-p x f), где EU — ожидаемая полезность (expected utility) от преступления, р — вероятность осуждения правонарушителя, Y — доход от преступления, U — функция полезности (utility) преступника, f — наказание за преступление.

В модели Г. Беккера предполагается, таким образом, что потенциальный преступник имеет лишь две альтернативы: либо он выбирает преступную карьеру (при EU> 0), либо он остается законопослушным гражданином (если EU< 0). Следует уточнить, что потенциальный преступник при оценке дохода от преступной деятельности (Y) должен учитывать альтернативные издержки — доход в легальном бизнесе, который он получал бы, если бы не пошел по «кривой дорожке».

В упрощенном виде формулу Беккера можно изобразить следующим образом: R = (1-p) х S + p х (S-D) = S-p х D, где R — доход (return) преступника;

р — вероятность (probability), что преступник будет пойман и наказан;

S — величина его добычи (stolen);

D — денежная (dollar) величина потерь взломщика, которые он несет в результате наказания.

Эта формула была предложена американским экономистом М. Сесновицем (Ses-nowitz 1980, 477-481), который попытался использовать формулу Г. Беккера в прикладных целях — для оценки, насколько прибыльна в Америке «профессия» преступника, специализирующегося на кражах со взломом.

На рисунке 2 показан более полный вариант схемы факторов, влияющих на уровень преступности, отражающий современный уровень экономической теории преступности.

Расходы на правоохранительную деятельность Рис. 2. Детерминанты уровня преступности (расширенная версия)

В эту схему внесено, прежде всего, существенное дополнение, касающееся деятельности правоохранительных органов. Речь идет о том, что для противодействия организованной преступности большое значение приобретает финансовый мониторинг, который затрудняет легализацию крупных криминальных доходов и тем самым уменьшает доходы преступников (У).

Самое главное, в этой схеме детализированы те экономические факторы, которые, как считается, влияют на уровень преступности. Эти факторы сгруппированы в три блока:

• уровень экономического благосостояния в целом по стране, определяемый среднедушевым уровнем доходов и степенью неравенства доходов (обычно измеряемого при помощи коэффициента Джини);

• состояние рынка труда, определяемое безработицей и уровнем заработной платы;

• состояние человеческого развития, определяемого образованием и потреблени-

ем «вредных благ» (алкоголя, наркотиков и др.).

Российский экономист Ю. Андриенко удачно дал описание ожидаемых эффектов от изменения экономических детерминант в таблице 1. Она удобна тем, что здесь указана не только резюмирующая оценка влияния макроэкономических факторов на преступность (см. последнюю строчку таблицы), но и показано, на какие именно элементы формулы Г. Беккера и каким образом влияет данный фактор.

Для облегчения понимания этой таблицы следует дать дополнительный комментарий к формуле Беккера (в интерпретации Сесновица), описывающей мотивацию потенциального правонарушителя.

о

m

ж.

.о

го

DQ

О

си ^

и

и ><

.О .О

ГО

(О X

I

ио

LU I—I

О

ZD <

О

on

I—I l_l_ О

_I

<

о

m ,о

го со

0

<и ^

и и

S X _а

го

1

о

S J

и

го

I

Ci £

СП

О

t/5

_I

<

г о

I—I

I— ZD I—

I—I

Z

I—I Ll_

О

_I

<

С учетом высказанных экономистами-криминологами замечаний, исходную формулу —

Я = (1-р) х ^ + р х (Б-Б) — целесообразно выразить несколько иначе, введя дополнительные переменные и сделав ее системой из двух выражений:

Я = (1-р) х Б — С-1-р х О; Я > т, где С — издержки планирования и совершения преступления,

I — альтернативно возможный доход от легальной деятельности, т — пороговое значение чистой выгоды от преступления.

Таблица 1

Отношения между макроэкономическими индикаторами и параметрами модели Г. Беккера

Параметры модели Г. Беккера Средние доходы Неравенство в доходах Безработица Образование Потребление алкоголя и наркотиков

Прямая зависимость преступности от параметра

Добыча, S + + +

Обратная зависимость преступности от параметра

Издержки, С -

Доход, I + - +

Чистая выгода, Я ? + + ?

Порог, т + - + -

Уровень преступности (вероятность совершения преступлений) ? + + ? +

Составлено по: (Андриенко 2001, 22).

Смысл этих новых элементов формулы в том, чтобы учесть, что потенциальный правонарушитель:

♦ несет определенные затраты (не только чисто денежные) на то, чтобы разработать план преступления и его реализовать;

♦ отказывается ради получения криминального дохода от легального дохода, который он мог бы получить, неся такие же затраты;

♦ ожидает от своего преступления не любой (хотя бы на рубль) выгоды, а выгоды довольно крупной.

В таблице значками показана зависимость параметров формулы Беккера от макроэкономических детерминант («плюс» — прямая зависимость, «минус» — отрицательная зависимость, «вопросительный знак» — зависимость не ясна). Она показывает, что один и тот же макроэкономический фактор может влиять на уровень преступности одновременно в разные стороны. Скажем, рост средних доходов одновременно увеличивает и ожидаемую добычу, и потерянную легальную заработную плату. Чтобы выяснить результирующее воздействие, необходима работа с эмпирическими данными.

Рассмотрим теперь детально, обобщая данные исследований зарубежных и российских криминометриков, работающих с базами данных зарубежных стран, как именно перечисленные экономические факторы влияют на разные виды преступлений1.

1 При обзоре зарубежных криминометрических исследований автор опирался, прежде всего, на работу: Winter, H. (2008). The Economics of Crime. An introduction to rational crime analysis. L. N.Y.: Routledge.

2. АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДЕТЕРМИНАНТ ПРЕСТУПНОСТИ ЗАРУБЕЖНЫМИ КРИМИНОМЕТРИКАМИ

Влияние общего уровня доходов. Общим местом криминологии является признание уровня доходов важнейшим фактором, влияющим на преступность. Логика довольно простая: бедный более склонен совершать преступления, поскольку у него нет лучших альтернатив для получения высокого дохода (или даже просто для выживания). Реальная действительность заметно сложнее.

Вопрос о влиянии уровня доходов на преступность надо разбить на две части:

■ как влияет на преступность средний уровень благосостояния в стране? и

■ как влияет на преступность уровень заработной платы?

Второй аспект требует отдельного анализа — среди характеристик рынка труда, наравне с безработицей.

Что касается показателей общего благосостояния граждан (таких как ВВП на душу населения, средний уровень доходов, количество автомобилей на душу населения и т.д.)2, то, как показывают криминометрические исследования, их влияние на преступность часто оказывается статистически незначимым. Дело в том, что при анализе такого рода показателей необходимо учитывать два противоположных эффекта: с одной стороны, по мере улучшения экономической ситуации в стране часть преступников получают возможность заняться легальной деятельностью и уйти из преступной среды, но, с другой стороны, появляется больше богатства, которое можно украсть или похитить.

s

Анализ эмпирических данных в криминометрических исследованиях обычно по- ^

казывает отрицательную связь между уровнем доходов и преступностью. Относитель- о

но недавние работы на данных криминальной статистики США (Fowles and Merva ^

1996, 163-182; Kelly 2000, 540-554), так же как и предыдущие, обнаруживают в основ- и

ном значимое отрицательное влияние дохода на преступность. Однако встречаются и х

другие выводы. Так, немецкие эконометристы Х. Энторф и Х. Шпенглер (Entorf and je

Spengler 2000, 75-106)

, оценивая влияние экономических детерминант на уровень пре- fs

2 Следует отличать криминометрический анализ общего уровня доходов от традиционного для криминологов подчеркивания высокой вероятности стать преступником для лиц с низким доходом (см.,

о

m ж ,о

ступности на данных по разным регионам Германии, пришли к выводу, что более вы- о

сокий доход связан с более высоким уровнем преступности.

Выводы о влиянии доходов и неравенства в доходах на уровень преступности основаны на официальных данных. Если же учесть высокую латентность многих видов

преступлений, которые неадекватно отражены в статистике, то, согласно некоторым исследованиям (Soares 2004, 155-184), доход на душу населения не имеет значимого

CP

влияния на некоторые виды преступности.

Чтобы минимизировать влияние латентности значительной части преступлений, экономисты-криминологи наиболее активно работают со статистикой криминальных убийств. Данные по убийствам наименее страдают от латентности, поскольку убийства представляют собой самые опасные для общества преступления против личности ^ и их наиболее трудно скрыть. Убийства, по данным криминометрических исследований, с ростом уровня доходов обычно сокращаются — значимо или не значимо.

Влияние неравенства доходов. Из группы показателей, связанных с общим уровнем жизни, наиболее часто упоминаемым в криминометрических исследованиях является неравенство в доходах.

т

ш

I—I

О

< О

I—I

I— ZD I—

I—I tö

О

_I

<

например: (Там 1982)). Экономисты-криминологи работают с макроэкономическими показателями и изучают влияние на уровень преступности не индивидуальной бедности, а колебаний уровня доходов в целом по стране.

Для анализа влияния неравенства доходов на преступность необходимо элиминировать влияние других экономических факторов. Идеальным было бы рассмотреть две области с примерно одинаковым уровнем безработицы и уровнем бедности (определяемым долей тех индивидуумов, чей доход ниже некоторого порогового уровня, в общей численности). Надо также, чтобы эти области отличались по неравенству дохода, т.е. по разрыву между доходом богатых и бедных социальных групп. Следовало бы ожидать, что чем больше неравенство доходов, тем выше уровень преступности.

Неравенство в доходах тоже, как и другие экономические факторы, оказывает очень различное влияние на разные виды преступлений.

И. Эрлих выявил положительную связь между неравенством доходов и преступностью, особенно сильна эта связь для преступлений против собственности (Ehrlich 1973, 521-565). Я. Занг обнаружил положительную взаимосвязь между неравенством доходов, измеренным индексом Джини, и преступностью в целом (Zhang 1997, 120137). Однако В. Марзур утверждает, что коэффициент Джини имеет положительный ^ знак взаимосвязи для убийств, но отрицательный — для разбоев и грабежей (Mathur

о I

z 1978, 459-466). Х. Энторф и Х. Шпенглер в своем исследовании преступности на дан-

ных по разным регионам Германии (Entorf and Spengler) тоже сделали вывод, что неравенство доходов стимулирует более высокий уровень преступности.

Наряду с криминометрическими исследованиями на базах данных отдельных * стран проводятся также исследования на основе сравнения эмпирических данных

по многим странам. Так, в работе сотрудников Всемирного Банка П. Фэджузилхера, ^ Д. Лидермана и Н. Лоайза (Fajnzylber, Lederman andLoayza 1998) по данным 34 стран

о за 1970-1994 гг. был сделан вывод, что неравенство в доходах, измеренное индексом

су Джинни, стимулирует насильственную преступность. Те же авторы (Fajnzylber, Leder-

й man and Loayza 1999) на расширенной базе для 45 стран за 1965-1995 гг. пришли к вы-

о

х воду, что неравенство в доходах, измеряемое коэффициентом Джини, имеет значимое

Ее положительное воздействие на убийства и этот факт не может быть объяснен какими-

fig то иными обстоятельствами (бедностью, неравенством в образовании, несправедли-

о вым распределением защиты со стороны полиции и правосудия).

:§■ Одно из относительно недавних криминометрических исследований (Kelly 2000,

s 540-554), посвященное влиянию неравенством доходов на преступность, построено

^ на использовании данных по 829 округам в Соединенных Штатах в 1994 г. Автор

этого исследования обнаружил, что на преступления против собственности неравенство само по себе не влияет, однако на них влияют другие переменные — такие как

го

^ уровень бедности и уровень деятельности полиции. Чем выше бедность, тем больше

tn

LU I—I

О

уровень преступлений против собственности, а чем выше среднедушевые расходы на полицию, тем ниже уровень этих преступлений. Что касается тяжких преступлений (преступлений против личности), то на их уровень, как показало это исследование, Ьп бедность и расходы на деятельность полиции не влияют, однако на них существенно

< влияет неравенство.

о Влияние безработицы. Практически все экономисты, занимающиеся анализом

I—I

причин преступного поведения, особо обращают внимание на показатель безработицы. Вопреки общепринятым представлениям о том, что рост безработицы безусловно ведет к росту преступности, реальные корреляции оказались более сложными.

Один из фундаментальных принципов экономического анализа преступности заключается в том, что выбор рационального преступника, совершить преступление или отказаться от него, сильно зависит от альтернативной возможности войти в легальный рынок труда. Этот принцип позволяет сделать простое предсказание: в периоды высокого уровня безработицы уровень преступности будет выше, чем в периодах низкой

1/5 ■z.

I—I Li—

О

_I

<

о

безработицы. Если это утверждение соответствует истине, то эффективная политика профилактики преступлений заключается в том, чтобы улучшать возможности для легальной занятости и тем самым поощрять потенциальных преступников делать выбор в пользу легальной занятости, а не незаконных действий. Однако подтверждается ли эмпирическими данными тезис о прямой зависимости преступности от безработицы?

Следует учитывать, что среди факторов, которые влияют на уровень преступности, могут быть такие, на которые состояние национальной экономики воздействует совсем вполне тривиально.

Например, есть основания предложить, что потребление алкоголя связано с безработицей обратно пропорционально, но это потребление прямо связано с преступностью. Получается, что более высокая безработица ведет к уменьшению потребления алкоголя и уменьшению количества преступлений, что противоречит простому предсказанию о прямой зависимости преступности от безработицы. Тот же самый аргумент может быть использован для анализа влияния безработицы на преступность че- ^ рез потребление наркотиков и приобретение оружия. Причина, почему потребление ^

о I

алкоголя, потребление наркотиков и приобретение оружия обратно зависят от безра- 2 ботицы, — одна и та же, эффект дохода (с уменьшением доходов не хватает средств на

приобретение «вредных благ»). ^о

Кроме того, со снижением доходов во время экономических спадов и роста безработицы может уменьшиться количество закупок товаров, которые являются при- * влекательными для преступников, занимающихся кражами. Поскольку безработица уменьшает доход тех людей, кто иначе потребляли бы большее количество товаров, ^ можно предположить, что преступность и безработица связаны обратно пропорцио- о нальной зависимостью. ^ Другая трудность в идентификации опытным путем взаимосвязи между безра- й ботицей и преступностью заключается в том, что отношения между безработицей и х преступностью могут быть взаимными. Обычно утверждают, что безработица ведет Ее

_о

к более высокому уровню преступлений, однако причинная обусловленность может ц работать и в другом направлении, — более высокое количество преступлений уве- о личивает безработицу. С одной стороны, правонарушителям с большим «послужным ^ списком» трудно найти работу. С другой стороны, бизнес хуже развивается в областях ^ с более высоким уровнем преступности. Таким образом, более высокий уровень пре- ^ ступности может вести к более высокому уровню безработицы. ^ Еще одно важное осложняющее обстоятельство связано с тем, что законная за- ™ нятость и преступное поведение могут не исключать, а дополнять друг друга. Возможно, некоторые люди непрерывно переключаются с законных видов деятельности на незаконные и наоборот в зависимости от их сравнительной выгодности в данный момент времени. Кроме того, занятие преступной деятельностью не обязательно подразумевает, что индивидуум одновременно не занимается каким-либо законным ви- Ьо дом деятельности. На самом деле легальная занятость часто может облегчить подго- < товку и осуществление преступлений. Например, торговец наркотиками может подби- о

I—I

рать клиентов, используя связи, сформировавшиеся в процессе его легальной работы. А некоторые преступления, такие как растраты или кражи на работе, просто нельзя совершать, если преступник не имеет легальной занятости.

Таким образом, взаимосвязи между безработицей и преступностью вряд ли будут простыми.

Начиная с 1970-х гг., проведено много эмпирических исследований взаимосвязи между безработицей и преступностью. Как и следовало ожидать, результаты оказались довольно противоречивыми.

т

ш

I—I

О

Ьо г

I—I

о

_I

<

г

о

Например, П. Бейкон и М. О' Донохью, проведя исследование на базе данных по Ирландии, обнаружили, что безработица оказывает положительное влияние на насильственные преступления, но отрицательное воздействие на ненасильственные преступления (Bacon and ODonoghue 1975, 19-34). Когда Д. Ротман проанализировал на материалах той же Ирландии влияние безработицы на 9 видов преступлений, то обнаружил, что на большинство преступлений против собственности безработица оказывала влияние в сторону увеличения (Rottman David 1980, 102). К. Маккуллах исследовал взаимосвязь между заключением в тюрьму и безработицей на основе данных по Ирландии за 1951-1988 гг. и выявил положительную корреляцию между ними, но лишь для последних годов исследованного периода (McCullagh 1992, 1-19). Р. Винтер-Эбмер и С. Рафаэль обнаружили положительную взаимосвязь между безработицей и преступностью, которая, однако, статистически не значима (Raphael and Winter-Ebmer 1998). Исследования К. Дэни, К. Хармона, Р. Лайдона и А. Уолкера (Denny, Harmon, Lydon and Walker 1999), проведенные для Ирландии по данным за 1952-1998 гг., вы-^ явили отсутствие влияния показателей рынка труда, в том числе и безработицы, на

о I

z уровень краж. Среди последних работ по анализу взаимосвязи рынка труда и преступ-

ности в Великобритании — исследования английского криминометрика Р. Витта и его соавторов. Они обнаружили значительную положительную взаимосвязь между высоким уровнем преступлений против собственности и увеличением безработицы среди * мужского населения (Reilly and Witt 1992, 213-228; Witt, Clarke and Fielding 1998).

Интересно отметить, что криминометрики выделяют и обратную взаимосвязь: ^ влияние преступности на рынок труда. Так, Д. Нейджин и Д. Уолдфогель показали,

о что осуждение за преступления (вынесение обвинительных приговоров) увеличивает

су нестабильность на рынке труда (Nagin and Waldfogel 1995, 109-126). Резкий рост пре-

й ступности в перспективе приведет как минимум к тому, что более низкая произво-

s

х дительность труда криминализованного населения негативно отразится на экономике

Ее страны в целом.

_û

fig Итог многочисленным исследованиям, проводившихся в 1970-1990-е гг., подвели

о новозеландские экономисты К. Пэпс и Р. Винкельман (Papps and Winkelman 1998).

:§■ По их данным, примерно в половине криминометрических исследований взаимосвязи

s преступности и безработицы было обнаружено положительное влияние безработицы

^ на преступность, но в другой половине работ такого влияния не обнаружено.

В 2000-е гг. появились новые криминометрические работы о влиянии безработицы на преступность.

го

^ В частности, аналитическое исследование Р. Винтер-Эбмера и С. Рафаэля было

направлено на изучение взаимосвязи между безработицей и такими двумя типами преступлений, как преступления против собственности и тяжкие преступления (т.е. преступления против личности) (Raphael and Winter-Ebmer 2001). Главный результат tn этого исследования можно сформулировать так: безработица — важный фактор воз-

< действия на уровень преступлений против собственности, но она слабо влияет на уро-

о вень тяжких преступлений. Точнее говоря, уменьшение уровня безработицы умень-

I—I

t^ шает уровень преступлений против собственности, но оказывает слабый эффект на

^ сокращение уровня тяжких преступлений.

Обнаруженное этими исследователями сокращение уровня преступлений против собственности, связанное со снижением уровня безработицы, оказалось весьма внушительным. По данным этих американских криминометриков, между 1992 и 1997 гг. в Соединенных Штатах уровень грабежей упал на 30%, уровень угонов автомашин — на 15%, уровень краж — тоже на 15%, и уровень воровства — на 4%. В течение того же самого периода времени уровень безработицы в США сократился на 2,5%. Сколько

т

ш

I—I

О

1/5 ■z.

I—I Li—

О

_I

<

же пунктов снижения уровня различных видов преступлений может быть приписан снижению уровня безработицы? Авторы находят, что 2,5% уменьшения уровня безработицы привели к уменьшению грабежей на 4,3%, угонов автомашин — на 2,5%, краж — на 5%, воровства — на 3,7%.

Таким образом, существенная часть снижения уровня преступлений против собственности может быть приписана именно снижению уровня безработицы. Это приводит авторов к заключению, что улучшение возможностей легальной занятости для потенциальных преступников может быть эффективной социальной политикой сдерживания преступлений.

Влияние уровня заработной платы. Влияние на уровень преступности иных, кроме безработицы, характеристик рынка труда пока изучено слабее.

Многие американские криминометрики (Д. Гроггер, С. Левитт и др.) в своих исследованиях на данных криминологической статистики США доказывали, что уровень заработной платы может явиться не менее важной детерминантой преступности, чем безработица.

Криминометрические исследования влияния заработной платы рассматривают взаимосвязь между условиями рынка труда и уровнем преступности, изучая, как правило, возможности занятости для работников низкой квалификации. Их рассуждение строится следующим образом. Во-первых, именно люди с низкой квалификацией являются наиболее вероятной группой лиц, совершающих преступления, поэтому необходимо изучать возможности занятости не для населения в целом, а только для низко квалифицированных работников. Во-вторых, поскольку состояние безработицы, как 2

правило, длится у работников недолго и варьируется по фазам экономического цикла, §

^

и и

криминометрики полагают, что заработная плата может быть лучшей мерой состояния рынка труда, объясняющего уровень преступности, так как снижение заработной платы имеет тенденцию оказывать более долгосрочное воздействие на людей.

Одной из известных эмпирических работ данного направления является работа С. Мейчина и К. Мехира (Machin andMeghir 2000), которые в качестве показателя заработной платы брали реальную почасовую зарплату 25% самых низкооплачиваемых слоев населения. Их исследования для Великобритании и Уэльса 1970-1990 гг. показали, что уровень преступности был выше именно в тех регионах, где ниже заработная плата наименее оплачиваемого слоя населения.

о

m ж ,о

х

-О -О

го

X

о s J

и

Авторы другого аналитического исследования (Weinberg, Gould and Mustard 2002, го

CP

U1 LU I—I

О

< о

45-61) проследили взаимосвязь между возможностями легальной занятости для малоквалифицированных работников и преступностью на материалах США 1979-1997 гг. В течение исследованного ими периода реальная заработная плата работников низкой квалификации в Соединенных Штатах упала на 20%. Одновременно преступления против собственности выросли на 21%, а тяжкие преступления — на 35%. Авторы {7;

находят, что влияние изменений заработной платы может объяснять приблизительно 50% увеличения уровня преступности. Они также находят, что уровень безработицы в течение исследуемого ими периода не влиял на долгосрочные тенденции пре- ^ ступности, потому что не было никакой долгосрочной тенденции изменения уровня безработицы. Однако после 1993 г., когда уровень преступности стал снижаться, как ^ улучшение оплаты труда, так и снижение уровня безработицы внесли определенный вклад в снижение уровня преступности. Их общее заключение таково: чтобы оказать положительное влияние на долгосрочные тенденции преступности, совершенствование системы заработной платы чернорабочим, вероятно, будет более эффективным, чем совершенствование возможностей легальной занятости.

о

_I

<

z

ai ZD О

Влияние факторов человеческого развития. Под факторами человеческого развития подразумеваются характеристики человеческого капитала — прежде всего, образование и здоровье. Здоровье, в свою очередь, сильно зависит от потребления так называемых «вредных благ» — товаров, потребление которых субъективно воспринимается как благо, но объективно наносит вред (прежде всего, алкоголь и наркотики).

Уровень образования оказывает, логически рассуждая, двоякое влияние на уровень преступности. С одной стороны, более образованный человек может лучше спланировать преступление, а значит, иметь больше выгоды от преступления и меньшие издержки. С другой стороны, у него может быть гораздо больше возможностей в легальном секторе с высокими доходами (т.е. высокие альтернативные издержки). Итоговое влияние образования — человеческого капитала — на уровень преступности будет определяться преобладающим эффектом.

Эмпирические оценки влияния образования на преступность не раз встречаются в работах зарубежных криминометриков. Так, Л. Локнер разработал экономико-^ математическую модель, согласно которой дотации на образование снижают пре-

о I

2 ступность (Ьоекпег 2004, 811-843). Наличие у человека высшего образования, по

его данным, снижает его предрасположенность ко всем видам преступлений. Однако ко незаконченное высшее образование может повысить эту предрасположенность.

Экономист-криминолог обнаружил, что индивиды, отчисленные из вузов, с высокой * степенью вероятности будут заниматься преступной деятельностью и окажутся аре-

стованы в ближайшие 5 лет. ^ Реже встречаются эмпирические работы о связи потребления вредных благ и на-

о сильственных преступлений. Так, в старой работе Л. Ленке показано, что есть стати-

су стическая корреляция между уровнем насильственных преступлений и потреблени-

й ем алкоголя на душу населения в нескольких скандинавских странах в 1960-1973 гг.

о

х (Lenke 1975). В более новом исследовании С. Марковиц на данных международных

обследований виктимизации населения, проведенных в 16 странах, было обнаружено, что высокие цены на алкогольные напитки снижают уровень насильственных преступлений (Markowitz 2000). :§■ Общие выводы. Общие выводы об экономических детерминантах преступности

можно дать, согласно сформулированным более 15 лет назад оценкам Э. Эйде. Этот ^ известный норвежский экономист-криминолог в своей обзорной книге (Eide 1994) дал

подробную сводку большого числа криминометрических работ, авторы которых оценивают количественные взаимосвязи между разными макроэкономическими детерми-

го сх

>, нантами и преступностью для различных городов, районов, штатов и государств.

U1 LU I—I

О

По мнению Э. Эйде, общие выводы можно сформулировать следующим образом:

1. Доход от легальной деятельности (медианный или средний) обычно оказывает значимое отрицательное влияние на преступность, но некоторые исследова-

Ьп ния не опровергают наличие значимого положительного эффекта. О влиянии

< легального дохода на преступность трудно сделать четкие выводы, поскольку

о он детерминирует не только издержки упущенных возможностей (чем выше

I—I

возможности легального дохода у потенциального преступника, тем меньше он склонен нарушать закон), но и выгоду от преступления (чем выше доход потенциальных жертв преступника, тем сильнее он склонен совершать преступление).

2. Противоположны выводы относительно влияния неравенства в доходах — в большинстве случаев оно оказывает значимое положительное воздействие.

3. Безработица оказывает на преступность довольно неопределенное влияние.

1/5

о

_I

<

■Z. dl ZD О

Таблица 2

Сравнение ожидаемого и реально обнаруженного влияния макроэкономических детерминант на преступность

Влияние на уровень преступности Средние доходы Неравенство в доходах Безработица Образование Потребление алкоголя и наркотиков

Теоретически ожидаемое ? + + ? +

Фактически обнаруженное - или ? + ? - +

Эти выводы не во всем согласуются с теоретически ожидаемыми (см. табл. 2). В частности, влияние безработицы на преступность оказалось не прямым, а неопределенным. Для других пяти детерминант полученные результаты подтверждали теоре- ^ тические прогнозы (влияние неравенства доходов и потребления «вредных благ») или ^ уточняли их (влияние средних доходов и образования). ^

3. АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДЕТЕРМИНАНТ ПРЕСТУПНОСТИ РОССИЙСКИМИ КРИМИНОМЕТРИКАМИ

дование мнения населения о правовой защищенности в 1991 г. в России выявило, что 61% из числа потерпевших не сообщили о факте преступления в правоохранительные органы. Основные

порядка, а также то, что жертвы посчитали подобное правонарушение обыденным. Эти причины назвали соответственно 43 и 38% от всех несообщивших.

m ж. ,о

В России знакомство с economics of crime and punishment началось примерно 15 лет назад. Самостоятельные исследования по экономике преступной и правоохра- *

нительной деятельности начали появляться только в начале 2000-х гг. >s

Пионером криминометрических исследований, основанных на эмпирических базах ^

данных, стал экономист Юрий Андриенко. Первая его экономико-криминологическая о

работа, основанная на макроданных по российским регионам, выявила, что насильственная преступность (убийства) сокращается с ростом доходов на душу населения, и но растет с неравенством в распределении доходов (Андриенко 2001). В силу ряда объ- х ективных проблем, затрудняющих анализ российских данных, Ю.В. Андриенко стал затем работать с данными по зарубежным странам.

-О ГО

Методология анализа. В своей работе «Преступность, благосостояние и нера- о

венство: о чем свидетельствуют международные виктимизационные обследования» (Андриенко 2002) Ю. Андриенко использовал новый методологический подход к анализу детерминант преступности. Как правило, зарубежные криминометрики работали с базами данных об официально зарегистрированных преступлениях. Конечно, они отдавали себе отчет в том, что по всем видам правонарушений регистрируются далеко не все преступления. Но иных баз данных в их распоряжении не было.

Новым путь поиска достоверной информации о взаимосвязи между экономическими факторами и уровнем преступности стал возможен на основе использования так называемых микроданных, т. е. данных о криминальной виктимизации домохозяйств. Речь идет о данных массовых опросов о том, как часто граждане становятся жертвами ^

различных видов преступлений. <

Микроданные позволяют преодолевать проблему занижения, характерную для ре- 2

гистрируемой преступности, потому что жертва не имеет побуждений скрывать пре- !э

ступления (в отличие от тех, кто отвечает за их расследование)3. Если данные офици- М

Со

и

го CP

U1 ш

I—I

о

3 Как свидетельствуют данные социологических опросов, даже в США лишь примерно 40% всех пре- 1-1

ступлений сообщаются пострадавшими в полицию. Аналогична ситуация в нашей стране: обсле- ^

<

причины такой правовой пассивности — отсутствие уверенности в действенности органов право-

о

m ж ,о

m

=1

О)

и и

J

Ci

ш

I—I

о ZD

1/5

_i

<

■z. о

альной статистики часто приводят к выводу о криминогенности экономического развития (чем выше уровень развития, тем выше уровень преступности), то микроданные показывают, наоборот, что развитые страны вовсе не характеризуются более высоким уровнем обычной преступности, просто их там более тщательно регистрируют.

Основным источником данных для Ю. Андриенко стали международные викти-мизационные обследования (МВО — International Crime Victim Survey (ICVS)). Они организованы Межрегиональным институтом исследования криминального правосудия при ООН (UNICRI), чтобы использовать стандартизированный подход к изучению домохозяйств, пострадавших от преступлений, и получить сопоставимые данные по большому числу стран мира. На начало 2000-х гг. были проведены уже четыре раунда обследований (1989, 1992, 1996-1997 и 2000-2001 гг.), в которых приняли участие 68 стран всех типов (развитые, развивающиеся и транзитивные)4.

Во всех раундах ICVS представлены 11 видов преступлений: угон автомобиля, кража из автомобиля, автомобильный вандализм, кража мотоцикла (мопеда, мотороллера), кража велосипеда, квартирная кража, попытка квартирной кражи, кража личного имущества, разбой, сексуальные инциденты, нападение и угрозы. Большинство из них — это преступления против собственности, личной или домохозяйства. Только сексуальные инциденты, нападение и угрозы являются преступлениями против личности.

Юрий Андриенко использовал информацию 4-го раунда по трем категориям преступлений:

го 1) преступления с автомобилями (угон, кража из автомобиля и вандализм);

2) имущественные преступления (квартирная кража, кража личного имущества и разбой);

3) насильственные преступления (сексуальные инциденты, нападение и угрозы). ^ Чтобы выявить взаимосвязь между неравенством и преступностью, показатели

виктимизации из национальных обследований виктимности были сопоставлены с дан-

.о

-Q

ными о материальном неравенстве, измеряемом индексом Джини.

о

Важной методологической проблемой, которую должен был решить Ю. Андриен->, ко, являлась мера учета уровня благосостояния. Использовать для этих целей средне-

fE душевой ВВП было не вполне корректно, поскольку ВВП — это средняя величина по

;Е всей стране, она может неточно отражать доход в конкретном ее регионе. Поэтому

fig российский криминометрик решил использовать показатель среднего числа автомоби-

лей в регионе, который по базе ICVS можно было легко посчитать для каждого региона и который к тому же имел очень высокую корреляцию с ВВП на душу населения (0,77).

Результаты анализа. В ходе исследования, как и следовало ожидать, между неравенством и реальным уровнем преступности обнаружилась для стран мира в целом обратная зависимость. Наименьший уровень виктимизации среди 20 стран был в Японии (21 на 100 человек), а наибольший — в Англии и Уэльсе (55 на 100 населения).

рВ Россию напрямую сопоставлять с другими странами мира по базе данных ICVS

было нельзя, поскольку наша страна представлена в виктимизационном обследовании нн только Москвой. Согласно обследованиям, уровень виктимизации по 11 видам дости-

■ I

о гал 80 на 100 населения в 1994 г., сократившись до 52 в 1999 г. Этот показатель очень

< близок к уровню виктимизации в городах Европы; он много меньше, чем в столицах

о; _

ZD О

4 Позже прошел пятый раунд (2004-2005 гг.), готовится шестой. База данных находится в свободном доступе на сайте (http://rechten.uvt.nl/icvs/).

стран Латинской Америки (например, Аргентины или Бразилии), где уровень виктими-зации превышает 100 на 100 населения.

Все эмпирические результаты, полученные в проекте ICVS, основаны на реальной, а не на официально зарегистрированной преступности. В результате использования этой базы данных можно опровергнуть мнение, основанное на данных официальной статистики, будто преступность растет по мере повышения дохода на душу населения. На самом деле риск стать жертвой преступления оказывается примерно одинаковым, независимо от среднедушевого дохода. Однако если исключить из выборки страны с высоким доходом, то преступность все-таки оказывается растущей по мере роста среднедушевого дохода — результат, согласующийся с гипотезой о криминогенности экономического развития.

Таблица 3

Экономические факторы, детерминирующие риск стать жертвой преступления (по расчетам Ю.В. Андриенко)

Характеристики Преступления с автомобилями Имущественные преступления Насильственные преступления

Группа по доходам 1,05*** 1,04**

Владение хотя бы одним автомобилем 0,83*** 0,83***

Число автомобилей 1,31*** 1 14*** 1 12***

Коэффициент Джини 1,01*** 1,02*** 1,02***

Среднее число автомобилей в регионе 0,74*** 0,78** 1,57***

Размер города, логарифм 1,15*** 1,16*** 1,11***

Число наблюдений 82869 127403 155463

Звездочками обозначена статистическая значимость коэффициента:

* — значимый на уровне 10%; ** — значимый на 5%; *** — значимый на 1%.

В таблице 3 показаны рассчитанные Ю. Андриенко коэффициенты корреляции между микроданными об уровне преступности и характеристиками лиц, ставших жертвами преступности, а также той общественной среды, в которой эти люди живут. Прокомментируем их.

Криминометрический анализ выявляет значимое влияние благосостояния домохозяйства на вероятность стать жертвой преступлений против собственности (в первой строке таблицы все коэффициенты больше 1).

Однако выясняется, что владение автомобилем сокращает риск виктимизации (поскольку во второй строке коэффициенты ниже 1). В итоге получается, что нет статистической разницы между виктимизацией человека (от имущественных и насильственных преступлений) из домохозяйства, не владеющего автомобилем, и виктимизацией человека из домохозяйства с одним автомобилем. Домохозяйство с одним автомобилем в среднем богаче, чем то, у которого его нет, но этот автомобиль «защищает» против преступлений. Однако каждый дополнительный автомобиль приводит к росту викти-мизации: на 12% — от насильственных преступлений, на 14% — от имущественных и на 31% — от преступлений, связанных с автомобилями (третья строка таблицы).

Неравенство играет вполне ожидаемую роль, усиливая виктимизацию. Рост индекса Джини на единицу (по шкале от 0 до 100) приводит к увеличению на 1% риска виктимизации от автопреступлений и на 2% процента преступлений против имущества и личности (четвертая строка).

Средний доход в регионе (который считается пропорциональным среднему числу автомобилей в этом регионе) играет, согласно работе Ю. Андриенко, позитивную

о

т ,о

го со

0

<и

и

и ^

X -О

-О

го

1

о

и

го сх

£

о

Ьо

_I

<

г о

I—I

I— !Э I—

I—I

Ьо г

I—I

о

_I

<

г

роль в сокращении преступлений против собственности, но ведет к сильному росту насильственной преступности. При увеличении среднего числа автомобилей в каждом домохозяйстве на единицу число преступлений против автомобилей и имущества сокращаются на 26% и 22%, соответственно. Однако при этом число насильственных преступлений растет на 57% (пятая строка таблицы).

Последняя строка таблицы говорит о том, что виктимизация выше в крупных городах, особенно в мегаполисах. В частности, человек, проживающий в городе с 6-миллионным населением в 2 раза чаще становится жертвой любых преступлений по сравнению с человеком из маленького городка с 5 тыс. жителей.

Таким образом, полученные Ю. Андриенко результаты оказались в принципе согласующимися с результатами предыдущих исследований, основанных на теоретической модели Г. Беккера:

♦ неравенство усиливает уровень преступности,

♦ уровень дохода обратно коррелируется с преступлениями против собственности, но прямо — с преступлениями против личности.

Следует обратить особое внимание на то, что уровень дохода оказывает неоднозначное влияние. Риск стать жертвой имущественного преступления падает со средним доходом, но виктимизация от преступления против личности, наоборот, растет по мере роста среднего дохода.

Этому парадоксу Ю. Андриенко предлагает два объяснения. С одной стороны, это можно объяснить тем, что в более богатом обществе собственность лучше защищена, 2 чем сам человек. С другой стороны, есть альтернативное правдоподобное объяснение

^ этого феномена — отсутствием ощущаемого наказания за насилие против личности.

5 Эта гипотеза подтверждается данными МВО из четвертого раунда, показывающими,

и

что в европейских странах только 7% жертв сексуальных инцидентов и 37% жертв нападений и угроз сообщали об этом в полицию. Это — наименее часто сообщаемые виды преступлений из всех исследуемых. Следовательно, издержки наказания для

о

т ,о

х

.о -О

го

I преступника, совершающего насилие в отношении личности, почти исчезают, и по-

и

го сх

т ш

I—I

о

175 г

I—I Ц_

О

_I

<

г О

тенциальный правонарушитель может почти безнаказанно унижать своих сограждан, опасаясь в то же время покушаться на их имущество.

Таким образом, российские криминометрики уже начали вносить свой вклад в анализ общих закономерностей экономической детерминации преступности.

4. ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ КРИМИНОМЕТРИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЙ

Развитие криминометрического анализа детерминированности уровня преступности экономическими факторами сталкивается с большими трудностями — как за Ьп рубежом, так и в России.

< Ранее мы уже указывали, что выявление экономических детерминант имеет боль-

о шое практическое значение для составления научно-обоснованных кратко- и средне-

I—I

срочных (на 1-2-3 года) прогнозов изменения уровня преступности и профилактических изменений в структуре и объеме финансирования деятельности различных подразделений правоохранительных органов. К сожалению, этот идеальный алгоритм (выявление детерминант — прогноз — изменения в финансировании) срабатывает далеко не всегда и не в полной мере.

Во-первых, выявление детерминант влияния разных экономических факторов на разные виды преступлений оказывается довольно непростой работой. Судя по всему, степень этого влияния может существенно варьироваться в разных странах и в разных

регионах той же самой страны. Поэтому выводы, сделанные по базе данных какой-либо страны, опасно механически применять для прогнозирования ситуации в других странах и даже в этой же самой стране спустя длительный промежуток времени. Если же страна является довольно крупной и ее регионы отличаются высокой неоднородностью (как в США или России), то общий прогноз надо дополнять набором региональных прогнозов.

Во-вторых, делать прогноз трудно, поскольку, как правило, одновременно изменяются (хотя и в разной степени) все макроэкономические детерминанты, а не какая-то одна. В результате прогноз итогового влияния требует учета синергетических эффектов — изменения разных детерминант могут оказывать как взаимоослабляющее, так и взаимоусиливающее воздействие.

В-третьих, финансирование различных государственных служб даже в развитых странах является в большей степени результатом политических решений, чем научно-обоснованного планирования. Популистские соображения могут перевесить научный прогноз. Например, американские экономисты-криминологи давно подметили, что финансирование муниципальной полиции усиливается обычно накануне очередных выборов в местные органы власти, когда действующая администрация, стремясь быть переизбранной, стремится продемонстрировать избирателям заботу об их безопасности. Конечно, такой «политический цикл» очень косвенно связан с реальным изменением уровня преступности.

В результате, хотя криминометрика развивается уже треть века, ее рекомендации пока не стали одной из основ управления организацией работы правоохранительных

о <и

и и

органов даже в развитых странах.

В России помимо вышеперечисленных обстоятельств есть и некоторые дополнительные факторы, затрудняющие криминометрические исследования и их внедрение в практическую деятельность.

Во-первых, отечественная криминометрика развита пока довольно слабо. Число

о

m ж ,о

х

-О -О

экономистов, специализирующихся в какой-то степени на проблемах economics of ™

о

crime, можно пересчитать едва ли не по пальцам одной руки. Среди криминологов с юридической специализацией таких пока вообще не заметно. Предлагать руководству >>

МВД России некие программы действий на основе пионерных работ было бы несколь- к

ко самонадеянно.

Во-вторых, появление новых криминометрических работ тормозится в России ¡g

рядом объективных обстоятельств. Некоторые из них самоочевидны — это не очень пока высокое качество российской экономической и криминологической статистики. Менее очевидное обстоятельство — большой разрыв между российской экономиче- ^

ской наукой и российской криминологией. За рубежом (прежде всего, в США) давно 3

в преподавание для юристов внедрено знакомство с economics of law и economics of ^

crime; профессиональные экономисты тоже изучают эти научные направления. В нашей же стране количество экономистов, занимающихся криминологией, не слишком велико, а число криминологов, хорошо знакомых с новейшими экономическими тео- i-^

риями, и того меньше. ¡ц

В результате в современной России нет ни ярко выраженного спроса на крими- tTi

нометрические исследования со стороны правоохранительных органов, ни активного предложения этих исследований со стороны экономистов. °

Все это не следует трактовать так, будто криминометрический анализ не имеет практической ценности. Более правильным будет сказать, что его практическая ценность остается пока скорее потенциальной, чем реально востребованной.

< о

Видимо, практическое применение результатов криминометрических исследований является для России стратегической перспективой (т.е. внедрения этого метода планирования работы ОВД следует ожидать примерно к середине 2010-х гг.). Текущие задачи — это, во-первых, постепенное внедрение идей криминометрики в учебную подготовку сотрудников правоохранительных органов и, во-вторых, постепенное наращивание количества и качества криминометрических исследований на основе обработки как общероссийских, так и региональных баз данных.

о

ЛИТЕРАТУРА

Андриенко Ю.В. (2001). В поисках объяснения роста преступности в России в переходный период: криминометрический подход // Экономический журнал ВШЭ. № 2. (http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/05_02_04.pdf). cd Андриенко Ю.В. (2002). Преступность, благосостояние и неравенство: о чем сви-

vh детельствуют международные виктимизационные обследования. Финальный отчет //

^ Консорциум экономических исследований и образования — Россия и СНГ. Ноябрь.

rn (http://www.eerc.ru/details/download.aspx?file_id=3862).

^о Андриенко Ю.В. (2001). Факторы роста преступности в России: региональный

подход. Препринт WP/2001/00. М.: Российская экономическая школа.

® ТамХ. (1982). Преступность и уровень жизни. М.: Прогресс.

^ Bacon, P. and О' Donoghue, M. (1975). The Economics of Crime in the Republic of

i Ireland: An Exploratory Study // Economic and Social Review. Vol. 7.

то

g Becker, G.S. (1974). Crime 8nd Punishment: An Economic Approach // Essays in the

^ Economics of Crime and Punishment / Ed. by G.S. Becker, W.L. Landes. N.Y.

5 Denny, K., Harmon, C., Lydon, R. and Walker, I. (1999). An Econometric Analysis of

Burglary in Ireland. Institute for the Study of Social Change, University College Dublin.

Ehrlich, I. (1973). Participation in Illegitimate Activities — A Theoretical and Empirical Investigation // Journal of Political Economy. Vol. 81 (3). May/June.

-Q X -Q

ro

g Eide, E. (1994). Economics of Crime. Deterrence and the Rational Offender. North-

и X

ro

Holland, Amsterdam etc.

Entorf, H. and Spengler, H. (2000). Socioeconomic and demographic factors of crime in Germany: Evidence from panel data of the German states // International Review of Law and Economics. Vol. 20 (1).

Fajnzylber, P., Lederman, D. and Loayza, N. (1999). Inequality and Violent Crime // ^ Office of the Chief Economist Latin America and the Caribbean. The World Bank.

Fajnzylber, P., Lederman, D. and Loayza, N. (1998). What Causes Violent Crime? // Office of the Chief Economist Latin America and the Caribbean. The World Bank. o Fowles, R. and Merva, M. (1996). Wage Inequality and Criminal Activity: An Extreme

^ Bounds Analysis for the United States // Criminology. Vol. 34.

Kelly, M. (2000). Inequality and Crime // Review of Economics and Statistics. Vol. 82. Issue 4.

P Lenke, L. (1975). Violent Crime and Alcohol: A Study ofthe Developments in Assaultive

¡^ Crime. Stockholm, Department of Criminology, University of Stockholm.

tn Lochner, L. (2004). Education, Work and Crime: A Human Capital Approach //

1-1 International Economic Review. Vol.45.

Ll_

° Machin, S. andMeghir, C. (2000). Crime and Economic Incentives //IFS WorkingPaper

< W00/17. Institute for Fiscal Studies. No. 3.

Markowitz, S. (2000). Criminal Violence and Alcohol Beverage Control: Evidence from ° an International Study // NBER Working Paper. No. 7481.

<

■z. о

Mathur, V.K. (1978). Economics of crime: an investigation of the deterrent hypothesis for urban areas // Review of Economics and Statistics. Vol. 60. No. 3. Aug.

McCullagh, C. (1992). Unemployment and imprisonment: examining and interpreting the relationship in the Republic of Ireland // Irish Journal of Sociology. Vol. 2.

Nagin, D. and Waldfogel, J. (1995). The Effects of Criminality and Conviction on the Labor Market Status of Young British Offenders // International Review of Law and Economics. № 15.

Papps, K. and Winkelman, R. (1998). Unemployment and Crime: New Answers to an old question // IZA (Bonn). Discussion paper. No. 25.

Raphael, S. and Winter-Ebmer, R. (1998). Identifying the Effect of Unemployment on Crime // University of California at San Diego. Economics Working Paper Series. 19. Department of Economics, UC San Diego.

Raphael, S. and Winter-Ebmer, R. (2001). Identifying the Effect of Unemployment on Crime // The Journal of Law and Economics. Vol. XLIV. April.

Reilly, B. and Witt, R. (1992). Crime and unemployment in Scotland: an econometric ^

о I

analysis using regional data // Scottish Journal of Political Economy. Vol. 39 (2). z

Rottman David, B. (1980). Crime in the Republic of Ireland: statistical trends and their ^

interpretations // ESRJ. Dublin. General Research Series. No. 102.

Sesnowitz, M. (1980). Returns to Burglary // The Economics of Crime. Cambridge (Mass.). (Впервые данная статья опубликована в издании: Western Economic Journal. 1972. Vol. 10. No. 4).

Soares, R.R. (2004). Development, Crime and Punishment: Accounting for the International Differences in Crime Rates // Journal of Development Economics. Vol. 73.

Opportunities in the United States: 1979-1997 // Review of Economics and Statistics. Vol. 84. No. 1.

Winter, H. (2008). The Economics of Crime. An introduction to rational crime analysis.

о

о

x ro

CO

o

Weinberg, B., Gould, E. and Mustard, D. (2002). Crime Rates and Local Labor Market <v

u u

x

-O X

L. N.Y.: Routledge. |

Witt, R., Clarke, A. and Fielding, N. (1998). Crime, earnings inequality and unemployment o

in England and Wales // Applied Economics Letters. Vol. 5. :§■

Zhang, J. (1997). The effect of welfare programs on criminal behavior: A theoretical and empirical analysis // Economic Inquiry. Vol. 35 (1). ^

s

ro x CP

£ m

LU I—I

o ZD

to

_I

<

o

to г

I—I LL.

о

_I

<

г dl ZD О