宏观经济因素与财产类犯罪的相关性

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 宏观经济因素与财产类犯罪的相关 性 收稿日期 2013-07-08 中国论文网 /4/view-12747330.htm 基金项目 湖南省软科学项目： “法学中的数理计量方法及其应用研究” （2008ZK3132 ） ；2012 年国家级 SIT 项目“基于年鉴数据的我国财产类犯罪 变迁研究”（ 531107061080） 作者简介 屈茂辉（1962） ， 男，湖南新宁人，湖南大学法学院教授， 博士生导师，法学博士.研究方向：数理 -计量法学. 摘要 财产类犯罪是所有犯罪类 别中所占比重最高的犯罪类型，探讨财 产类犯罪变迁与社会经济之间的关系有 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 着重要的意义。 中国统计年鉴 、 中 国财政年鉴 、 中国法律年鉴数据表 明，社会经济增长水平、收入分配状况、 通货膨胀、失业率以及城市化率等宏观 经济因素会影响犯罪数量的变化。社会 失业率与通货膨胀水平对我国财产类犯 罪数量的变迁具有显著影响作用，降低 失业率与通货膨胀水平不失成为一种控 制我国财产类犯罪数量的新途径。 关键词 财产类犯罪；经济影响 因素；实证分析；犯罪控制 中图分类号 D912.29文献标识 码 A文章编号 10081763（2014） 02014307 Macroeconomic Factors and Property Crime in China： An Empirical Research Based on 1986-2010 Data QU Maohui，HAO Shiming （Law School， Hunan University， Changsha410082， China） -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 Abstract：In China the number of property crime holds the greatest rate among all kinds of crimes， finding out the relationship between the growth of economy and property crime is an important subject to study. The official statistics show that economic growth， personal income distribution， inflation， unemployment and urbanization rate will promote the growth of property crime. The unemployment and inflation have a significant impact on property crimes change， which means decreasing unemployment and reducing social inflation would be a new way to control the number of property crimes in China. Key words：property Crime；Economical Influential Factors；Empirical Research；Crime Control 改革开放三十余年以来，财产类 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 犯罪人数不断以较大的幅度快速增长， 所谓侵犯财产罪，是指以非法占有为目 的的犯罪类别，按照我国刑法，该类犯 罪包含了抢劫、盗窃、抢夺、诈骗、侵 占、聚众哄抢、职务侵占、挪用资金、 挪用特定款物、敲诈勒索、故意损坏财 物、破坏生产经营 12 种犯罪种类。其 中抢劫、盗窃、诈骗、侵占与敲诈勒索 是最主要也是最能代表财产类犯罪性质 与产生原因的犯罪种类。其在刑事案件 中所占的比例一般可达到 90%左右，1 对我国社会稳定和经济发展造成的破坏 性影响历年来备受社会各界的关注。然 而目前我国国内尚没有学者采用计量法 学的研究方法对影响我国财产类犯罪变 迁的社会经济因素进行专项研究，同时 也没有学者基于计量实证分析结果提出 更为具体可行的财产类犯罪预防与控制 系统理论。鉴于此，本文以 19862010 年 25 年的财产类犯罪人数为样本，采 用多元逐步回归分析方法（Stepwise OLS）探究可能影响我国财产类犯罪持 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 续升高的社会经济因素，并以此为基础 提出我国财产类犯罪预防与控制的看法。 一研究的数据及变量定义 国内关于犯罪率影响因素的实证 研究大多采用面板数据，时间跨度较小 而无法反映出长期以来的客观现象。为 了克服面板数据的缺陷，本文采用 25 年的宏观时间序列数据进行分析，将控 制变量划分为：收入差距类指标、收入 水平类指标、社会经济发展水平类指标 以及市场环境类指标。基于此，利用含 有 13 个指标的 4 大类经济要素来解决 实证研究中可能出现的异方差性问题， 尽可能地包含能够全面反映社会经济发 展状况的要素。 中国统计年鉴关于财产类犯 罪的专项统计年限始于 1996 年，至今 可以形成的样本容量过小而不能满足时 间序列分析的精确度要求，所以本文采 用中国法律年鉴1986 年开始统计的 财产类犯罪数据作为样本，其他所有解 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 释变量的时间起点因而也始于 1986 年。 样本为 19862010 年的历年年度数据， 共计 25 次有效观察，具体的变量定义 及描述性统计见下表 1： 其中财产类犯罪人数以及四大类 经济指标的选取理由和统计口径如下： （一）财产类犯罪人数（用 y 表 示） 湖南大学学报（ 社 会 科 学 版 ）2014 年第 2 期屈茂辉，郝士铭： 宏观经济因素与财产类犯罪的相关性基 于 19862010 年的数据 犯罪数量的衡量问题一直是犯罪 学所长期关注的重点，根据我国刑事司 法制度以及数据公开机制，犯罪指标的 统计口径一共有 5 大类。1.公安机关刑 事立案数：包括公安机关或检察院自行 发现的犯罪事实、犯罪嫌疑人、单位个 人的报案举报、被害人的报案控告以及 犯罪人的自首。我国刑事立案制度中立 案审查与立案条件相脱节的缺陷导致实 践中往往出现“ 不破不立，破而不立 ”的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 立案不实现象，造成立案数或过高或过 低而严重失真。此外， “立案率 ”往往成 为公安机关工作考核的重要指标，在年 度考核中许多地方公安机关盲目地为了 提升“立案率 ”而对许多不满足立案条件 的案件予以立案，使立案数失真；2.检 察院批准逮捕人数：指检察院对公安机 关提请批捕进行审查后认为符合批捕条 件的予以批捕。此指标考量了公安机关 立案的因素，剔除了不必要的案件是对 刑事案件数的“ 修正” ，数据更加准确严 格；3.检察院自行决定逮捕人数：在公 安机关以外，检察院通过立案侦查发现 有犯罪嫌疑人的，经审查后可以直接批 捕。决定逮捕人数扩大了立案面，挖掘 出更多的犯罪案件，且包含了需要逮捕 的自诉案件被告人以及公诉案件中未被 逮捕的被告人；4.人民法院宣告有罪人 数：此指标可能会遗漏自诉案件中犯罪 已超过诉讼时效、被告人死亡、被告人 下落不明的可能构成犯罪的案件；此外， 法院的错误判决也会使此指标失真；5. -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 监狱在押犯人人数：此指标会因取保候 审，刑满释放等因素严重失真，无法衡 量社会存在的犯罪数，一般不为学者采 用。相比于真实犯罪人数，5 个统计口 径都存在着“ 犯罪黑数” 问题，而且部分 公安机关与检察院存在着盲目追求“立 案率”“逮捕率”的现象，但是这种现象 在部分各级公安机关中表现得更为普遍， 所以本文认为采用检察院批准逮捕人数 与决定逮捕人数之和作为财产类犯罪人 数的统计衡量指标更为合理科学。国内 学者大多利用公安机关刑事案件立案数、 治安违法人数、被刑事起诉率作为犯罪 人数的统计指标，本文认为这些数据会 或过高或过低地估计了真实犯罪情况而 有失偏颇。为了一方面尽可能地减少 “犯罪黑数”会给数据准确性带来的误差， 另一方面寻求更为真实合理可靠的数据， 本文最后选取中国法律年鉴 19862010 历年全国检察机关批准逮捕 财产类犯罪人数与决定逮捕财产类犯罪 人数之和作为我国财产类犯罪的衡量指 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 标。 其次对收集到的数据进行 数据预处理分析，发现 2006 年的观测 值 171169 在整个样本群中异常偏低， 不符合常理，故怀疑 2006 年的观测值 是一个异常值不能参与统计分析。根据 统计学的一般方法，采用奈尔准则、格 拉布斯准则、肖维勒准则和狄克逊准则 对其进行判断，所有的结论都显示 2006 年的观测值为异常值，而这可能是由于 我国数据公布机制缺陷造成的，故应将 其剔除。剔除后在样本群中形成了一个 缺失值， 在犯罪率影响因素的其他实证研 究中，当发现缺失值时，学者们大多采 用前后两年的平均值作为缺失值的替代 值，笔者认为这种处理方法值得商榷。 数学上可以证明平均值替代是一个过高 的有偏估计，如果都用平均值标准替代 样本中的缺失值则有可能使样本群失真， 影响到后面实证分析的准确性。缺失值 的处理应该遵循统计学上专业的缺失值 处理方法。且属于随机缺失模式，用倒 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 数加权调整法、分层均值插补法和比率 插补法进行填补，计算出的填补值都为 451259，数据符合样本群序列的变迁趋 势，用其作为 2006 年的财产类犯罪人 数。 （二）收入差距类指标 Stonffer 和 Merton 创立的“相对 剥夺”理论认为当人们将自己的处境与 某种标准或参照物相比较而发现自己处 于劣势时，就会觉得自己受到了剥夺， 长期以来这种心理状态会影响个人或者 群体的态度与行为，从而引起犯罪、暴 乱、恐怖主义甚至社会运动。2国内外 很多研究都证实了收入差距导致的“相 对剥夺感”与犯罪率持续上升有显著的 正关系，但也有学者的研究认为收入差 距即便会引起“ 被剥夺感”，但并不一定 就会因此导致犯罪率上升。为了彻底证 实我国收入差距是否会导致我国财产类 犯罪高升，本文引入了以下变量：全国 基尼系数（用 X1 表示） ，由于我国官方 未公布历年全国基尼系数，所以本文采 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 用了一篇较权威且被引用率较高的研究 中自行计算的数据；3城镇基尼系数 （用 X2 表示） ，国家统计局一直未公布 历年我国城镇基尼系数，鉴于此本文同 样采用了一份被引用率较高的研究中自 行计算的数据；4农村基尼系数（用 X3 表示） ，国家统计局从 2000 年起开 始公布中国农村基尼系数，2005 年以前 的数据来源于中国农村统计年鉴 ， 之后的数据来自权威学者的研究。4此 外，本文用城市人均可支配收入与农村 人均纯收入之差作为城乡收入差距（用 X6 表示）的衡量指标，数据来源于历 年的中国统计年鉴 。 （三）收入水平类指标 犯罪经济学认为提高收入水平能 增加潜在犯罪者进行犯罪的机会成本， 降低犯罪的相对期望收益从而遏制他们 进行犯罪。5据此，本文引入两类收入 水平指标：城镇人均收入（用 X4 表示） ， 指居民家庭全部现金收入能用于安排日 常生活的那部分收入，而与城镇不同的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 是农村人均纯收入（用 X5 表示）是指 农民的总收入扣除相应的各项费用性支 出后归农民所有的收入。两项数据来源 于新中国 55 年统计资料汇编和 中国统计年鉴 ，数据显示这两项指 标一直呈快速上升趋势且波动性不大。 （四）社会经济发展类指标 城市化率（用 X8 表示） ，流动人 口大量涌入城市造成的城市化率升高致 使社会矛盾的激化程度大大超出了城市 能够承载的负荷范围，大多数研究证实 城市化率的提高显著地增加了犯罪数量， 经济发展的快速增长与传统社会故有价 值观念的冲突、物质文明与精神文明的 不协调发展亦有可能极大地提升犯罪率。 与城市化率一样，人均 GDP（用 X9 表 示） ，GDP 增长率（用 X10 表示）的数 据都来自中国统计年鉴的历年统计。 （五）市场环境类指标。 失业率是衡量社会劳动力市场环 境状况的重要指标，也是度量社会环境 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 13 安定与否的评价指标。用于统计城镇登 记失业人数占可以参与社会劳动人数比 重的城镇登记失业率（用 X7 表示）是 唯一我国目前公布的官方权威数据。尽 管城镇登记失业率因存在着统计对象年 龄限制过窄、不能反映“ 隐性失业 ”状况 等问题而被质疑为严重失真的统计指标， 但由于非官方统计推算结果的差异而无 法确定唯一结论，所以在关于犯罪率影 响因素的实证研究中学者们通常就采用 官方公布的城镇登记失业率作为社会失 业状况的统计衡量指标，数据来源于 中国财政年鉴和中国统计年鉴 。 而消费者物价指数（用 X12 表示）与社 会商品零售价格指数（用 X13 表示）都 是衡量社会通货膨胀程度的指标，二者 的数据皆取自中国统计年鉴各期。 二实证检验及结果分析 为了检验我国财产类犯罪变迁与 上述四大类经济指标之间的关系，本文 将采用多元逐步回归分析方法 （Multiple Stepwise Regression -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 14 Analysis）对 19862010 年的相关数据 进行实证研究。 逐步回归法又称为 Frisch 综合分 析法，首先分别建立被解释变量 y 对每 一个解释变量 Xi 的回归方程，对每个 方程进行统计检验和分析，从中刷选出 一个最优方程作为基本模型，然后逐一 引入其他解释变量扩大模型的规模直至 得到最好的模型估计形式。这种方法的 核心思想是保留显著而重要的解释变量， 删除次要或可替代的变量。值得注意的 是，学者利用时间序列数据对犯罪影响 因素进行的实证研究中所采用的方法大 都是多元回归方法（OLS） ，在进行回 归分析前没有注意到解释变量间可能存 在的多重共线性问题，因而不能满足回 归分析的前提假设。多元回归分析将产 生巨大的估计误差使检验出错。所以本 文首先需要对 4 大类经济变量进行共线 性检验，检验结果如表 2 所示。 多重共线性是指解释变量间的高 度相关，所以只要发现矩阵主对角线上 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 15 方某个相关系数的绝对值很大（一般大 于 0.8） ，便可认为相应的两个解释变量 间存在共线性关系。6从表 2.1 中可以 看出解释变量 X2、X3、 X4、X5、X6、X7、X8、 X9、 X1、X11、X12、X13 之间的相关系数 都很大，说明 4 大类经济因素间存在着 很严重的多重共线性问题。我们认为造 成这种现象的原因在于：（1）经济系 统中各个因素之间都是相互依存，相互 制约的，在数量关系上必然存在一定的 联系；（2）在样本考察期内，13 个变 量变化方向的一致性使变量间存在高度 的相关关系。为了解决多重共线性带来 的破坏影响，本文进而采用 Frisch 综合 分析法进行分析，首先建立变量 X7 与 被解释变量 y 的一元回归方程，发现方 程显著后进而纳入变量 X12，做变量 X7、X12 对被解释变量 y 的二元回归， 发现方程显著后进而逐步纳入剩余的 11 个变量，计量分析的最后结果如表 3 所 示。 表 3 给出的是逐步回归分 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 16 析在基本回归方程上纳入变量 X12 显著 后再分别纳入变量 X1、X6、 X4、 X9 、X5 、 X11、X8、X3、 X2、 X13、X10 进行检验的结果。结果显示 在纳入变量 X1、X8、 X10 后回归模型 的拟合判决系数由 0.851208 这是解释变 量 X7 、X12 与被解释变量 y 回归方程 的拟合判决系数，即逐步回归分析中基 本回归方程的判决系数。分别上升到了 0.85351、0.85126、0.85332，说明此时 回归效果的拟合优度得到了提高，但是 他们的 t 检验值-1.160489、-1.004507、- 1.1481321 都过小，无法通过系数显著 性的统计检验，故不能将其纳入回归方 程；而其余的变量因为既没有使拟合系 数得到提高也无法通过 t 值检验，所以 同样也不能纳入回归方程。7最后逐步 回归分析结果显示，在收入差距类、收 入水平类、社会经济发展类与市场环境 类经济因素指标中，能决定我国财产类 犯罪变迁的是社会失业率和社会通货膨 胀水平。据此可以得到解释变量 X7 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 17 、X12 对被解释变量 y 的 OLS 回归结 果如表 4 所示。 OLS 分析表明回归模型的 F 值检 验显著（0.00000.05） ，回归模型整体 显著；而两个参数的 t 值检验也很显著 （0.00000.05，0.00110.05） ，参数 X7 、X12 对 y 的影响是显著的。结果显示 如果我国城镇登记失业率每提高 1%， 那么财产类犯罪人数就会增加 0.327251%； 而若消费者物价指数每提高 1%，我国 财产类犯罪人数则会增加 0.010163%（即若以 2010 年我国财产类 犯罪人数 404584 为起算点，每提高 1% 的失业率与通货膨胀水平，全国财产类 犯罪人数将分别增加 1324 人与 41 人） ， 由此不难看出，失业率对我国财产类犯 罪变化的影响权重远远高于消费者物价 指数产生的影响。 此外，对于经典线性回归模型， 一般都要求回归变量为平稳的时间序列， 因而才具有统计一致性和无偏性。8通 过检验我们发现变量 X7、X12 与 y 都 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 18 是非平稳序列，需要进行协整分析，分 析的方法采用 Engle-Granger 两步法，9最 后处理结果显示变量 X7、X12 与 y 的 线性组合是平稳的序列，相互间构成协 整关系回归分析的结果稳健，限于篇幅， 本文没有给出具体的检验过程，有兴趣 的读者可向作者索取。失业状况与通货 膨胀对财产类犯罪变迁的影响是长期存 在的。根据以上实证检验结果，以下对 失业率与通货膨胀作用于财产类犯罪的 机理进行剖析。 （一）失业与财产类犯罪 需要注意的是本文实证研究的结 论并不是说明失业者一定会进行财产犯 罪，而是旨在表明失业率的提高与财产 类犯罪的增加在宏观群体性的意义下具 有正向的规模效应。西方经济学认为失 业分为自愿失业、摩擦性失业、季节性 失业、需求不足型失业、结构型失业与 就业失业，10 而从基本常识看，并非 所有类型的失业人群都会走向财产犯罪， 摩擦性失业、增长不足型失业与结构型 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 19 失业人群比其他类型的失业者更有可能 进行盗窃、抢劫、抢夺等犯罪。因为劳 动力市场运行机制不完善、用工需求增 长速度慢于劳动力与劳动生产率增长速 度、劳动者工种技术熟练程度与用工需 求的脱节等原因造成的失业与下岗使大 量的失业人群如单位用工、建筑、搬运、 收旧拾荒者、社会游手好闲的年轻人等 逐渐沦为社会的弱势群体，他们唯一的 经济收入来源可能仅仅局限于政府最低 生活保障与社会的救助或借贷。根据犯 罪经济学的犯罪理性理论，11当缺乏 收入来源与完善社会保障的潜在犯罪者 发现从事违法行为的预期效用超过将时 间及资源用于从事其他正当活动带来的 效用时，他们便会通过抢劫、盗窃、诈 骗等财产犯罪来满足自我的物质需求。 而大量从农村流入城市的农民工由于缺 乏良好的教育或技能培训导致应聘时无 法与企业的用工标准相匹配的“用工荒” 、 “招工难”现象也提高了城市流动人口财 产类犯罪的可能性。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 20 （二）通货膨胀与财产类犯罪 通货膨胀的一个显著性后果是再 分配效应，这使得收入和社会财富从固 定收入手中转移到非固定收入手中，从 债权人手中转移到债务人手中，从消费 者手中转移到生产者手中，从价格上涨 幅度小的企业转移到价格上涨幅度大的 企业，最终使得分配更加不公。12针 对低收入人群甚至失业者来说，手中的 钱贬值使他们产生一种强烈的“被剥夺 感”，从而引发其对社会强烈的不满， 如此紧张的状态使下层民众更倾向于采 取非法手段来提升自己的生活水平，进 而滋生财产犯罪。13 此外，通货膨胀 会直接降低居民的普遍生活水平，其中 社会弱势群体的生活水平下降得最严重， 食品、衣着、生活必须用品、交通、医 疗等商品与服务价格的上涨大大提高了 弱势群体的生活成本，长期以来越来越 多的人将不愿去从事正当的生产经营活 动，而是期望在一片混乱中进行各种投 机活动。当抢劫、盗窃等财产类犯罪的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 21 机会成本下降程度与速度远远高于违法 犯罪期望收益的增长程度与速度时，潜 在的犯罪者就会选择犯罪与违法。 失业率与通货膨胀是推动我国财 产类犯罪数量上升的经济性根本原因， 而除此之外，政策制度等社会性的因素 也会对我国财产类犯罪产生影响。1989 年全国各级公安机关对以往存在的“立 案不实现象” 进行了调整，使得更多的 盗窃类案件得以立案，极大的提高了财 产类犯罪的立案率，因而也提高了检察 院批准逮捕犯罪的人数，从统计数据可 以看出 1990 年就出现了财产类犯罪的 第一个高峰，也被学者们称为“第五次 犯罪高峰”。而 1992 年公安部下发的 公安部关于修改盗窃案件立案统计办 法的通知对盗窃案件的立案标准进行 了调整，提高了盗窃罪的立案标准势必 会减少统计的财产类犯罪数，而这也说 明了 1992 年我国财产类犯罪人数骤降 的原因。此后 1996 年、2001 年政法系 统分别开展了两次“ 严打”活动，大量的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 22 犯罪份子被逮捕，从而 1996 年我国财 产类犯罪人数达到了第二个高峰，相较 1987 年全国财产类犯罪人数增长了 113.08%，而 2001 年的财产类犯罪人数 较 1987 年增长了 99.51%。 三灰色理论：我国财产类犯罪 控制的新视角 社会系统 论与控制论认为控制对象的发展与变化 必然在整个社会系统网络中具有因果链 性的效应，如果要对某个系统要素进行 控制就必须找到它在子系统结构中的原 因因素，通过原因因素的控制与调节就 能有效的对控制对象的“ 行为 ”、 “运动”与 “表现特征”进行改变。犯罪可以被视为 是整个社会系统中的一个子系统，而财 产类犯罪则是这个子系统的一个构成元 素，所以财产类犯罪同时也是社会系统 的构成元素。社会系统是一个开放复杂 适应性系统（CAS） ，14其内部的每个 子系统与所有的元素相互间有着紧密的 作用关系，其中本文的研究发现经济系 统中的失业和通货膨胀要素对财产类犯 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 23 罪有着因果效应关系。为了进一步研究 经济子系统中其他要素与失业、通货膨 胀之间的关系对财产类犯罪变化的作用 效应，需要进步探讨 13 个经济元素之 间的相关关系与因果关系，采用的探讨 方法为相关系数检验法和 Granger 因果 关系检验法。15 首先进行相关系数检验，检验结 果显示在 13 个经济元素构成的 78 种相 关关系中有 43 条高度相关的关系链， 其中与 X7（城镇登记失业率） 、 X12（通货膨胀水平）呈高度相关的关 系链有 14 条分别对应变量 X1、 X3、X8、 X9、 X10、X11 与 X13。 然而相关关系体现的是两变量间的直接 或间接关系，相关关系高并不能说明他 们之间存在因果关系，犯罪控制模式的 选择不能基于相关关系之上。这种机理 可以如下图所示： 如图 1 所示，假设 Xi 与 Xj 之间 存在很高的相关关系，但这种相关关系 是由变量 Xz 造成的，Xz 的变动会引起 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 24 Xi 与 Xj 的变动，所以 Xi 与 Xj 会显现 出相关关系。在控制模式的选择中，若 控制对象是 Xi，那么通过 Xj 对 Xi 进行 控制是不可靠的，因为 Xj 的变动不一 定会引起 Xi 的变动，而此时只能通过 Xz 进行控制。 Xz 与 Xi 间有因果关系， 所以 Xz 的变动会引起 Xi 的变动从而达 到控制效果。基于此，为了更进一步探 讨财产类犯罪与各经济要素间的因果关 系层次，并分解他们之间的效应，我们 采用路径分析法（Path Analysis）来寻 找最优的犯罪控制模式。16 根据计算机计算结果可以做出路 径分析网络图 2，在此网络中变量 X9 是独立只能作为自变量的外生变量，而 变量 X11、X7、X12 是既能做因变量又 能做自变量的内生变量，变量间直接和 间接的因果关系构成了一个非递归路径 模型。17 实现网络化的犯罪治理必须构建 同中国社会结构相适应的，以社会关联 为基础的犯罪控制模式。18基于上述 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 25 建立的非递归模型，通过针对性的信息 筛选，我们最终可以找到我国财产类犯 罪的最优控制模式，筛选的方法是在网 络图 2 中找出与控制对象 y 有因果关系 的变量，剔除掉多余的变量。经过处理 后最终形成的我国财产类犯罪控制网络 如图 3 所示，对此网络我们可以进行变 量间的因果关系分解，经过换算后最终 得到关于 y 的整体方程： y=（p7y+p6yp76） x7+p6yp96 x9+p12y x12+ 式（1-1 ） 其中 Pij 表示变量 Xi 与 Xj 之间 的路径系数，反映了 Xi 对 Xj 的影响大 小； 表示 13 个经济