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摘要：随着犯罪率攀升，犯罪类型呈现出多元化状态，其中高学历者犯罪数量迅猛增长，对社 会安全带来严重损害。受教育水平对犯罪率的影响并非单一的，两者之间可能呈现非线性关系。 文章以 2008 - 2020 年中国省级面板数据为样本，采用面板回归方法建立居民受教育水平和犯罪 率之间的固定效应模型。实证研究发现，加入一系列经济、社会和文化因素后，受教育水平的提高 不仅未能降低，反而提高了犯罪率。这表明，在预防和治理犯罪的过程中，应当考虑将法治教育渗 透到素质教育实践中，并与完善刑事政策相结合。本研究从量化的角度深化了教育与犯罪率之间 关系的认识， 同时也为我国预防犯罪的公共政策的优化提供理论依据。
自 18 世纪启蒙运动以来，贫穷和无知一直被 认为是犯罪的根源。随着国民受教育机会不断扩 大，教育普及程度进一步提高，受教育水平越高 是否意味着国民法律意识越强，越能有效预防犯 罪，从而降低犯罪率的问题引发讨论。大多数人 会根据直觉性判断给出肯定的答案，由于在传统 教育观念中，学历水平与个人能力具有极强的相 关性。然而，与此相悖的社会现实是，高学历人才 犯罪事件频频发生，对社会造成了十分恶劣的影 响。受教育水平的提高是否真的能够降低犯罪率 是一个有待审慎研究的课题。
从现有的研究来看，就教育与犯罪率关系展 开专门探讨的学者较少，主要是社会学家和心理 学家对犯罪现象进行分析。近些年，在社会矛盾 发生转变的背景下，这一问题也引起教育学家的 关注，但多为犯罪率的社会经济影响因素研究， 较少学者就教育和犯罪率的关系进行实证研究。 居民受教育水平的提高是否能够有效预防犯罪显 然需要更谨慎地判断，本文将采用 2008 - 2020 年 中国 31 个省份的面板数据，对教育对刑事犯罪率 影响这一问题作出有益探讨，通过实证研究考察 两者的相关性。鉴于面板数据处理的特殊性，对 回归结果进行了豪斯曼(Hausman)检验后，确定 使用固定效应模型分析，同时考虑到刑事犯罪率 有多种影响因素，笔者将在模型中控制一系列经济、社会和文化因素对刑事犯罪率的影响。
一、相关文献述评
在对犯罪率的宏观层次的研究上，众多研究 主要是从经济学领域出发。从犯罪经济学理论视 角来讲，贝卡利亚(2002)在《论犯罪与刑罚 》一 书提出，个人实施犯罪的主要动力是从中获益， 提出通过制定法律和奖励美德来预防犯罪[1]。白 建军(2010)认为，收入差距、经济增长、城市化 等社会经济因素对犯罪率有重要的影响[2]。经济 增长与犯罪、人口流动与犯罪都是犯罪社会学和 犯罪经济学研究的重要领域，涌现了大量的理论 及实证研究成果，但关于国民教育与犯罪关系的 研究相对较少。这个领域国外有研究使用发达国 家的横截面数据，但控制变量较少，一般集中于 研究教育对犯罪率的影响。Lochner(2004)认为 教育提高技能水平的同时，容易使得高学历者产 生攀比心理，提高了实施高技能型犯罪的概率[3]; Machin(2010)则进一步提出，教育水平的提高 仅仅只是柔化犯罪性质，减少了抢劫偷盗犯罪数 量 ，同时也滋生了职权性犯罪和诈骗类犯罪。
在国内利用计量经济学工具对犯罪率进行 定量研究的还并不多见。利用我国刑事犯罪率数 据对此问题作出进一步估计，对我国深入开展 法治宣传教育工作有指导意义。国内学者正在往 这个方向尝试，将受教育水平作为犯罪率的控制变量，考察两者间关系。一方面，陈刚、李树 (2011)采用 6 岁以上人均受教育年限来衡量居 民受教育水平，认为教育水平的提高可以显著地 减少犯罪[4]。这与陈屹立(2008)的研究结果相 似，通过对我国刑事犯罪率数据进行回归分析， 提出教育水平的提高是犯罪率下降的原因[5]。另 一方面，毛颖(2011)通过分析面板数据，认为 较高的受教育水平使部分公民对社会发展有更高 的要求和期望。当期望与实际相悖时，对社会现 状不满情绪滋长，潜在地促使犯罪率上升[6]。 徐雷、郑理(2012)在这一研究基础上继续进行 了探索，认为没有确切的证据表明国民受教育 水平的提高必然增加犯罪率[7]。
通过总结前人研究，可以看到居民受教育水 平对刑事犯罪率的影响目前主要形成了两派观 点：一是教育具有犯罪预防效应，二是教育具有 犯罪扩张效应 。据此 ，本文提出以下研究假说：
H0：受教育水平对犯罪率高低没有显著影响; H1：受教育水平的提高能够显著降低犯罪率。
国内外多数研究为本文的研究提供了有益的 参考，但也有不足之处：第一，大部分研究都属于 定性分析，因而缺乏数据分析和实证研究;第二， 对受教育水平与犯罪率之间的关系的定量分析， 目前还未形成系统的研究方法;第三，现有实证 研究文献多数采用普通最小二乘法(OLS)估计， 但是犯罪问题是一个比较复杂的社会问题，影响 犯罪的因素众多，应当考虑采用固定效应或随机 效应进行估计。综合考虑各类研究的优劣，本文 将采用定量分析法，以 2002 - 2020 年中国省级 面板数据为样本构建计量模型，解释产生受教育 水平提高与犯罪率增长之间关系的深层次原因， 并针对受教育水平提出如何减少刑事犯罪率的政 策建议 ，来弥补前人研究的不足。
鉴于上述原因，本文将在国内外学者现有研 究的基础上，对已有文献进行分析得出以下两点： 第一，在研究中有效控制一系列经济、社会与文化 因素变量对刑事犯罪率的影响，使受教育水平与 犯罪率关系的定量分析更加准确;第二，本文使用 面板数据，数据选取范围是从 2002 - 2020 年， 这是一段比较连续的时间段，以提升回归结果的 有效性。
二、研究方法
( 一)模型与变量设定
有关教育与犯罪率关系的专门研究不多，受 教育水平多作为控制变量采取多元线性回归方法 进行研究，而关于犯罪率的经验研究更多使用面 板数据，并在计量模型中逐步加入控制变量。在 总结前人研究成果的基础上，本文以我国 2002 - 2020 年省级面板数据为样本，采取多元线性回归 的方法，使用 Stata15.0 软件分析居民受教育水平 与犯罪率之间的关系 ，建立以下计量模型：
Crime it = α + β 1Teach it + β2Edu it + β3 Illiteracyit + β4GDPit + β5Giniit + β6Unempit + β7Urbanit + δi + εit 其 中，i = 1 ，… ，N;t = 1 ，… ，T 。Crimeit 代表第 i 个省第 t 年的刑事犯罪率，为本文的被 解释变量;Teachit 表示第 i 个省第 t 年的地区居 民受教育水平，为本文的核心解释变量。以下为 本文的控制变量，包括一系列可能影响刑事犯罪 率的社会、经济和文化因素，如：平均受教育年 限(Eduit)、文盲率(Illiteracyit);社会经济因素 包括地区经济发展水平(GDPit)、城乡收入差距 (Giniit )以及城镇登记失业率(Unempit )和城市 化率(Urbanit)。α 代表常系数;δ it 代表省份效 应，控制不同省份对犯罪率的影响;ε it 代表随机 误差。
(二)数据来源与描述性统计
本文的样本为 2002 - 2020 年我国 31 个省份 的经验数据，总计 589 个观测值。文中刑事犯罪 率的数据来自历年《 中国法律年鉴》和《 中国检 察年鉴》，参考历年《社会蓝皮书》和《 中华人民 共和国最高人民法院公报》加以补充。受教育水 平和其他经济、社会及文化因素变量数据从《 中 国统计年鉴》《 中国统计摘要》和《 中国人口统 计年鉴 》获取有效样本。
通过对文章中所使用的主要变量进行描述性 统计分析结果(见表 1)显示，被解释变量 Crime 的 标准差为 0.0307837;在解释变量中 GDP 和 Urban 的标准差较大;而其他变量的标准差都较小。 Teach 和 Illiteracy 标准差相近，与 Edu 则存在一 些差异，平均受教育年限的差异要高于居民受教 育水平。表 2 是各变量间的 Pearson 相关系数，其 中 Teach 和 Edu 的相关系数高达 0.828.这可以说 明这两个度量国民教育水准的指标可以相互代替。
三 、实证结果与分析
与主流的经验研究文献类似，本文分别做了 混合 OLS 模型估计和随机效应模型、固定效应模 型的估计，方程回归分析结果列于表 3 和表 4.为 详细检验 Teach 与 Crime 之间的关系，本文逐步加 入其他控制变量，考察是否会影响到估计结果。 表 3 、表 4 中，模型 1 未加入任何控制变量;而模 型 2 在模型 1 的基础上控制了两大文化因素变量 (Edu 、Illiteracy);模型 3 则进一步控制四大社会 经济因素变量(GDP 、Gini 、Unemp 、Urban)。
在回归方程中，忽略掉某些因素可能导致教 育变量与随机扰动项相关，出现内生性问题。与基 本 OLS 回归的结果相比，固定效应模型回归结果 显示，模型 3 中地区居民受教育水平的回归系数从 0.0827665 提高到 0.1713808.这表明混合 OLS 模 型低估了受教育水平对犯罪率的影响程度。为满足 大样本量回归特质，控制时间固定效应，本文采用面板数据(Panel Data)特殊处理方法。
基于此前设定的模型，笔者分别采用随机效 应模型和固定效应模型对面板数据进行了回归 估计，结果如表 3 所示。由表 4 可知，模型中的 Hausman 检验 p 值 =0.0000<0.1.说明模型在 1% 的显著性水平上强烈拒绝原假设，因此，对于本 文所设定的模型而言，应当采用固定效应模型作 为回归估计方法。
从固定效应模型的回归估计结果可以看出， 当没有控制任何变量的模型 1 时，地区居民受教 育水平的估计系数在 0.05 的显著性水平上为负， 说明地区居民受教育水的提高对犯罪率的降低 有非常显著的影响。当在模型 2 中加入文化因素 变量时，地区居民受教育水平系数是 0.0430435 (P>0.05)，R2=0.108 ，教育变量的估计系数并不 显著。然而，模型 3 在模型 2 的基础上进一步控制 了一系列社会、经济因素变量，地区居民受教育水平系数是 0.1713808(P < 0.05)，R2=0.134 ， 教育变量的估计系数显著为正。模型 1 和模型 3 的估计结果截然相反，在不加入其他控制变量的 条件下，H1 成立，但是，在加入了一系列社会、 经济与文化因素控制变量后，受教育水平的提高不仅未能降低，反而提高了犯罪率，这表明不能 拒绝 H0.犯罪率并非随着受教育水平的提高而显 著降低，高学历人才犯罪率不一定低，两者间并 非简单的负相关关系，不能笼统认为教育水平的 提升会对犯罪率的攀升具有显著抑制作用。
四 、结论与政策建议
当下高学历人才犯罪引发热议，打破了教育 对犯罪起遏制作用的传统观念认知。本文梳理了 受教育水平与犯罪率关系的理论研究，发现教育 兼具犯罪预防效应和犯罪扩张效应，提出了受教 育水平的提高能够显著降低犯罪率这一研究假 设，采用 2002 - 2020 年中国省级面板数据，运用 固定效应模型方法对研究假设进行验证，重新考 察受教育水平与中国犯罪率的关系。研究表明， 未加入其他控制变量时，中国的犯罪率的确随着 受教育水平的提高而显著降低，但在控制了一系 列社会、经济与文化因素变量后，受教育水平的 提高不仅未能降低，反而提高了犯罪率，本文提 出的研究假设不成立。
在同样面临着可用数据限制性的约束下，相 对于现有的研究而言，本文得出了以下新的结论。 第一，受教育水平与中国犯罪率之间并非简单的 负相关关系，不能简单将受教育水平提高与犯罪 率上升联系起来;第二，较高的受教育水平使公民 对社会发展有更高的要求和期望，因而容易对社 会现状不满，从而促使犯罪率上升;第三，为了遏 制中国犯罪率的攀升，单纯提高教育层次并不一 定能达到预期效果，反而增加了高智商犯罪的可 能性。应当注意的是，这并不意味着发展教育不 是一项有效的犯罪预防政策，与刑事政策相比， 通过发展素质教育来预防犯罪将会具有更高的社 会收益。
虽然本文的结论也表明了犯罪率高低与受教 育水平有关，但是它与现有文献关于两者关系的 论断有着本质的区别。本文认为：控制一系列经 济、社会与文化因素不变的前提下，教育对犯罪 不具有限制作用，反而会发生扩张效应。以往的 政策建议是提高受教育水平，延长受教育年限， 扩大不同层次教育规模，而本文得出的政策建议 则包括三个方面：第一，拓展优质教育内容。对于 不同层次的教育来说，预防犯罪的素质教育发展 政策应该是有所区别的，由之前注重规模的扩张 向质量的提高转变，着重提升教育者整体素养，避 免在人的发展和成长中形成错误的思维方式与极 端思想。第二，协同整合教育资源。将法治教育融 入到素质教育实践中，针对性提高不同学历人群 的法律素质，提高各教育层次的犯罪预防效应，创 造更加和谐的社会。第三，加快完善社会保障和 法律体系。加强受教育的质量厚度，不仅传授科学知识和技能，更注重道德教育和法律的宣传， 加大对教育的公共投入，都是非常好的选择，例 如在职业教育、高中教育以及各种职业培训中融 入法治教育宣传内容。
除了上述政策建议，本文的研究结论能够为 我国预防犯罪的公共政策的制定和完善提供理论 依据。在预防和治理犯罪的过程中，可以考虑从 教育学的角度对我国目前的公共刑事政策进行完 善，将素质教育实践与刑事政策完美结合起来预 防和治理犯罪应该是一个更好的选择。一方面立 法机关应当逐步完善刑事政策，这对犯罪的预防 效果是显而易见的;另一方面，高校应根据时代 特点充分发挥思政课程的作用，熏陶学生的法治 素养，让学生在法治教育实践中增强对法治的理 性思考 ，以发挥长期而稳定的犯罪预防效应。
本研究也存在一些局限性。一是本文采取固 定效应模型，只控制了时间固定效应，没有控制 地区固定效应;二是无法穷尽影响刑事犯罪率的 所有控制变量，遗漏这些变量会导致内生性问 题，所以并不能简单地根据上述结果判断受教育 水平提高必然显著增加犯罪率;三是本研究的数 据有限，统计测量样本数不够充分，如果内生性 和自相关问题确实存在的话，那么回归结果将可 能是有偏差的。未来教育与犯罪率关系的研究发 展方向可以考虑取半对数形式固定效应计量模 型，逐步控制地区固定效应与时间固定效应，引 入工具变量解决内生性问题，并进行稳健性检验， 以确保估计结果的准确性。
参考文献
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