Рубрику ведет Илья КАШНИЦКИЙ

Inequality and crime revisited: effects of local inequality and economic segregation on crime

Многочисленные работы устанавливали взаимосвязь между неравенством в доходах и преступностью. Теоретически ее, как правило, обосновывают с помощью рациональной модели криминального поведения, согласно которой человек склонен совершить преступление в случае, когда с учетом возможных рисков ожидаемые доходы от преступления превышают возможности легитимного заработка. Логично ожидать, при увеличении экономического неравенства в нижнем хвосте распределения доходов наблюдается рост склонности к совершению преступлений. Параллельно, экономическое расслоение способствует увеличению ожидаемых выгод от совершения преступлений. Сонгман Канг утверждает, что существующие работы, подтверждающие на эмпирических данных описанную модель, чрезмерно упрощают действительность. Как правило, единицей анализа в подобных работах становится страна, регион или штат. Характер данных позволяет усомниться в том, что настолько высокий уровень агрегирования данных позволяет подтвердить или опровергнуть теоретические построения. Так, исследования в некоторых крупных городах США показали, что до половины ограблений происходит в пределах 1 мили от места проживания преступника, и до 70% преступлений происходят в пределах переписного участка проживания преступника. Очевидно, что пространственное распределение тяжких преступлений сильно структурировано, и агрегирование данных на высоком уровне может маскировать наиболее интересные различия.

Канг впервые проверил взаимосвязь экономического расслоения и распространенности тяжких преступлений на уровне переписных трактов США (которых в 2010 году насчитывалось более 73 тысяч) и графств (более 3 тысяч). Интересующие индексы автор рассчитывал на уровне переписных трактов и объединял полученные данные самостоятельно на уровне графств для регрессионного анализа. Автор применил технику декомпозиции индекса неравенства Тайля на две составляющие: внутри переписных трактов и между ними. Затем, методом мультиномиальной линейной регрессии, раздельно проверялась взаимосвязь обеих составляющих с уровнем преступности при учете ряда контрольных переменных.

Положительная взаимосвязь между уровнем экономического неравенства и преступностью, многократно отмеченная в научной литературе, появляется в результате экономической сегрегации (различий в доходах между переписными трактами), а не результате локального неравенства (внутри переписных трактов). Вторым наиболее интересным результатом исследования оказывается тот факт, что изучаемая взаимосвязь становится слабовыраженной и статистически не значимой при введении в спецификацию регрессионной модели в качестве контрольных переменных время и графства. Это означает, что ненаблюдаемые различия между графствами и временная динамика преступности в большей степени отвечают за формирование корреляции между экономическим неравенством и преступностью, ослабляя объяснительную силу теоретических построений.

Свой вклад в научную литературу автор видит в следующем. Во-первых, исследование углубляет понимание взаимосвязи экономического неравенства и преступности и демонстрирует проблемные места предыдущих исследований по теме. Оказалось, что ранее публиковавшиеся результаты сильной положительной корреляции между неравенством и преступностью в большей степени объясняются социально-экономической сегрегацией, а не просто уровнем неравенства как такового. Во-вторых, расширена теория экономической модели преступности. При условии низких выгод и рисков от преступлений против бедняков, малообеспеченные люди оказываются более склонными как совершить преступления, так и оказаться жертвой. Таким образом, повышенная преступность концентрируется в бедных районах. В-третьих, работа подчеркивает необходимость выбора подходящего географического уровня агрегирования данных. Этому вопросу при анализе криминальных данных ранее уделялось незаслуженно малое внимание.