‫البطالة وجرائم االعتداء على الممتلكات في الدول النامية‬
‫د‪ .‬مجدي الشوربجي‬
‫جامعة مصر للعلوم والتكنولوجيا‬
‫المستخلص‪:‬‬
‫استهدفت هذه الدراسة قياس أثر البطالة على جرائم االعتداء على‬
‫الممتلكات لعدد ‪ 13‬دولة نامية خالل الفترة من عام ‪ 1986‬حتى عام ‪.2000‬‬
‫ولتحقيق هدف الدراسة تم استخدام نماذج ديناميكية تمزج بيانات السالسل‬
‫الزمنية مع بيانـات المقـاطع العرضية ‪.Dynamic Panel Data Models‬‬
‫ولتقدير هذه النمــاذج تم استخدام الطريقة العامة للعزوم ‪The Generalized‬‬
‫)‪ Method of Moments (GMM‬المقـترحة بواسطــة ‪Arellano and‬‬
‫)‪.Bond (1991‬‬
‫وتشير نتائج الدراسة إلي وجود أثر موجب ومعنوي للبطالة على‬
‫إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات في الدول المكونة للعينة محل الدراسة‬
‫خالل الفترة المذكورة‪ .‬ومن ثم فإن هذه النتائج تدعم فرضية نظرية اقتصاد‬
‫الجريمة القائلة بأن زيادة معدالت البطالة سوف تؤدي إلي تحقيق معدالت‬
‫مرتفعة لجرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫وتتلخص أهم استنتاجات الدراسة ألغراض السياسة في اآلتي (‪)1‬‬
‫أهمية قيام الحكومات بتطبيق سياسات اقتصادية تهدف إلي اصالح كل من‬
‫التعليم وسوق العمل ‪ ،‬وذلك الرتباط هذين المجالين ارتباطا ً مباشرا ً بالعمالة‪.‬‬
‫)‪ )2‬إعطاء أهمية كبرى لكافة البرامج االجتماعية الهادفة إلي تخفيض معدالت‬
‫البطالة‪ )3( .‬أن السياسات التي تهدف إلي تخفيض معدالت الجريمة سوف‬
‫تكون فعالة أكثر إذا ما اشتملت على أدوات لمعالجة المشاكل القائمة في سوق‬
‫العمل‪ .‬حيث أظهرت النتائج أن الزيادة في معدل البطالة سوف تؤدي إلي زيادة‬
‫إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫مصطلحات علمية أساسية‪:‬‬
‫البطالة ‪ ،‬جرائم االعتداء على الممتلكات ‪ ،‬منهج النماذج الديناميكة لبيانات‬
‫السالسل الزمنية المقطعية ‪ ،‬الدول النامية‪.‬‬
‫مقدمة‪:‬‬
‫شهدت العديد من االقتصاديات في السابق والحاضر تفاقما ً كميا ً ونوعيا ً‬
‫لمشكلة البطالة‪ .‬وترجع خطورة هذه المشكلة إلي آثارها االقتصادية ‪،‬‬
‫واالجتماعية ‪ ،‬والسياسية في المجتمع‪ .‬ولذك حظيت هذه المشكلة باهتمام‬
‫متخذي القرارات ‪ ،‬وواضعي السياسات ‪ ،‬والباحثين االقتصاديين ‪ ،‬وغيرهم ‪.‬‬
‫وتعتبر الجريمة أهم آثار مشكلة البطالة في المجتمعات المختلفة‪ .‬حيث يمثل‬
‫معدل البطالة أحد محددات عرض الجريمة‪.‬‬
‫وتعتمد النظرية االقتصادية للجريمة على النموذج الرياضي الوارد في‬
‫دراسة )‪ ، Becker (1968‬والذي يمثل مساهمة رائدة في مجال اقتصاد‬
‫الجريمة‪ .‬وقد تم تطوير هذا النموذج بواسطة العديد من االقتصاديين من بينهم‬
‫)‪Ehrlich (1973), Block and Heineke, (1975), Fender (1999‬‬
‫(‪.) de Oliveira, 2003: 2‬‬
‫وطبقااااا ً للنمااااوذج االقتصااااادي للجريمااااة ‪ ،‬فااااإن الفاااارد سااااوف يتخااااذ‬
‫قاااراره بارتكاااال الجريماااة مااان عدمااال اعتماااادا ً علاااى مقارناااة المناااافع المتوقعاااة‬
‫ماااان النشاااااط امجرامااااي بمثيلتهااااا المتوقعااااة ماااان النشاااااط القااااانوني (العماااال‬
‫الشااااريف)‪ .‬فااااالفرد سااااوف يتخااااذ قاااارارا ً باختيااااار النشاااااط امجرامااااي طالمااااا‬
‫كاناااات المنااااافع المتوقعااااة للجريمااااة أكباااار ماااان المنااااافع المتوقعااااة ماااان العماااال‬
‫الشــاااـريف‪ .)Papps and Winkelmann, 1999: 1 ( .‬وباشاااتقاق‬
‫دالاااة العااارض الكلاااي للجريماااة مااان هاااذا النماااوذج ‪ ،‬ياااتم التعَّااارف علاااى طبيعاااة‬
‫العالقااااة بااااين البطالااااة والجريمااااة ‪ ،‬والتااااي تعكسااااها الفرضااااية القائلااااة بااااأن‬
‫الزيادة في معدالت البطالة سوف تؤدي إلي زيادة معدالت الجريمة‪.‬‬
‫وعلي الرغم من كثرة الدراسات التجريبية السابقة التي قامت باختيار‬
‫هذه الفرضية لتحديد عما إذا كان هناك أثرا ً موجبا ً للبطالة على الجريمة من‬
‫عدمل ‪ ،‬إال أنل ال يوجد اتفاق بين نتائج هذه الدراسات بخصوص هذه الفرضية‪.‬‬
‫فبعض هذه الدراسات توصل إلي وجود أثر موجب للبطالة على الجريمــة‬
‫( ‪Chiricos, 1987; Kapuscinski et al. 1998; Scorcu and‬‬
‫‪Cellini, 1998; Raphael and Winter-Ebmer, 2001; Gould et‬‬
‫‪ .)al., 2002‬أما البعض اآلخر ‪ ،‬فتشير نتائجل إلي أن العالقة بين البطالة‬
‫والجريمة إما أن تكون ضعيفة ( ;‪Papps and Winkelmann, 1999‬‬
‫‪ )Entorf and Spengler, 2000‬أوغير متسقة (‪ )Chiricos, 1987‬أوغير‬
‫معنوية (‪.)Weatherburn et al., 2001; Field, 1990‬‬
‫وفي مجال الدول النامية ‪ ،‬يالحظ عدم وجود دراسات تجريبية كثيرة‬
‫ا هتمت بدراسة أثر البطالة على الجريمة‪ .‬ومن ثم فإن الهدف الرئيسي لهذه‬
‫الدراسة هو قياس أثر البطالة على جرائم االعتداء على الممتلكات لعدد ‪13‬‬
‫دولة نامية خالل الفترة ‪ ، 2000 – 1986‬الختبار فرضية نظرية اقتصاد‬
‫الجريمة القائلة بأن الزيادة في معدالت البطالة سوف تؤدي إلي زيادة معدالت‬
‫جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫ولتحقيق هذا الهدف سوف يتم تطبيق نماذج ديناميكية تمزج بيانات‬
‫السالسل الزمنية مع بيانات المقاطع العرضية أو ما يطلق عليها نماذج بيانات‬
‫السالسل الزمنية المقطعية ‪ .Dynamic Panel Data Models‬ومن أجل‬
‫الحصول على قيم مقدرة متسقة وغير متحيزة لمعامالت انحدار هذه النماذج‬
‫سوف يتم استخدام الطريقـة العامـة للعزوم ‪The Generalized Method of‬‬
‫)‪ - Moments (GMM‬المقترحة من جانب ‪Arellano and Bond‬‬
‫)‪ – (1991‬لتقدير النماذج المذكورة‪.‬‬
‫وبالتالي فإن هذه الدراسة تعتبر مساهمة في أدل اقتصاد الجريمة‬
‫المتعلق باستخدام بيانات سالسل زمنية مقطعية ‪ ،‬وذلك لتطبيقها نماذج ديناميكية‬
‫لبيانات السالسل الزمنية المقطعية ‪ ،‬والتي تعالج مشاكل قياسية عديدة وجدت‬
‫في النمـــاذج الساكنة لهذه البيانات ( سوف يتم بيان هذه المشاكل عند التعرض‬
‫لمنهجية الدراسة) في معظم الدراسات التجريبية السابقة‪.‬‬
‫أظهرت نتائج هذه الدراسة وجود أثر موجب ‪ ،‬ومعنوي للبطالة على‬
‫إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات في الدول المكونة للعينة محل الدراسة‬
‫خالل الفترة المذكورة‪ .‬ومن ثم فإن النتائج تدعم فرضية نظرية اقتصاد الجريمة‬
‫القائلة بأن زيادة معدالت البطالة سوف تؤدي إلي زيادة معدالت جرائم االعتداء‬
‫على الممتلكات‪.‬‬
‫وقد تم تقسيم الدراسة إلي ستة أجزاء رئيسية‪ :‬الجزء األول يضم‬
‫المقدمة‪ .‬والجزء الثاني يتناول امطار النظري والدراسات التجريبية السابقة‬
‫ألثر البطالة على الجريمة‪ .‬والجزء الثالث يختص بعرض منهجية الدراسة‪.‬‬
‫والجزء الرابع يهتم بتعريف متغيرات الدراسة وبيان مصادر بياناتها‪ .‬والجزء‬
‫الخامس يتم فيل عرض وتحليل النتائج التجريبية‪ .‬أما الجزء السادس ‪ ،‬ففيل يتم‬
‫عرض الملخص ‪ ،‬والخالصة ‪ ،‬وأهم االستنتاجات ألغراض السياسة‪.‬‬
‫‪ .2‬البطالة والجريمة بين النظرية والدراسات التجريبية‬
‫ينقسم هذا البند إلي بندين فرعيين‪ :‬أولهما امطار النظري للعالقة بين‬
‫البطالة والجريمة‪ .‬وثانيهما الدراسات التجريبية السابقة لهذه العالقة‪.‬‬
‫‪ 1.2‬اإلطار النظري ألثر البطالة على الجريمة‬
‫النموذج االقتصادي للجريمة – الذي يرجع أساسل النظري إلي‬
‫)‪ – Becker (1968‬هو عبارة عن نموذج التخاذ القرار ‪ ،‬حيث يقوم هذا‬
‫النموذج على حقيقة أن األفراد يقومون باالختيار بين النشاط امجرامي ‪،‬‬
‫والنشاط االقتصادي المعياري (أو النشاط القانوني) على أساس المنافع لهم من‬
‫هذين النشاطين (‪.)Witte and Witt, 2000: 5‬‬
‫ونظرا ً ألن هذا النموذج يعتبر األساس النظري المعتمد عليل في هذه‬
‫الدراسة ‪ ،‬فسوف يتناول هذا الجزء من الدراسة عرض مبسط للنموذج‬
‫االقتصادي للجريمة أوالً ‪ ،‬يليل اشتقاق نموذج العرض الكلي للجريمة من هذا‬
‫النموذج ‪ ،‬وذلك باالعتماد على النماذج الواردة في الدراسات التالية‪Ehrlich :‬‬
‫)‪.(1973), Freeman (1999), Edmark (2003), Oliver (2002‬‬
‫‪ 1.1.2‬النموذج االقتصادي للجريمة‬
‫طبقا ً للنموذج االقتصادي للجريمة ‪ ،‬فأن الفرد سوف يختار النشاط‬
‫امجرامي إذا كانت العوائد المتوقعة من النشاط امجرامي أكبر من النشاط‬
‫االقتصادي المعياري (أو النشاط القانوني أو العمل الشريف) ‪ ،‬أي‪:‬‬
‫)‪E(Wc )  E(W ) (1‬‬
‫حيث أن‪:‬‬
‫‪ = W‬أجر الفرد من العمل الشريف‬
‫) ‪ = E(W‬العوائد المتوقعة من العمل الشريف للفرد‬
‫‪ = W‬عوائد الفرد من النشاط امجرامي‬
‫‪c‬‬
‫) ‪ = E(Wc‬العوائد المتوقعة من النشاط امجرامي للفرد‬
‫وتشير هذه المعادلة إلي أن الفرد سوف يختار ارتكال الجريمة فقط إذا‬
‫كانت العوائد المتوقعة من الجريمة تزيد عن العوائد المتوقعة من العمل‬
‫الشريف‪ .‬ومن ثم فإن الزيادة في ) ‪ E(W‬سوف تؤدي إلي زيادة ميل الفرد إلي‬
‫‪c‬‬
‫ارتكال الجريمة ‪ ،‬بينما الزيادة في ) ‪ E(W‬سوف تؤدي إلي زيادة احتمال‬
‫اختيار الفرد للعمل الشريف‪ .‬وبافتراض أن الفرد يفضل أن يكون شريفا ً ‪ ،‬فإنل‬
‫سوف يختار العمل الشريف في حالة ما إذا كانت ) ‪ E(W )  E(W‬مع بقاء‬
‫‪c‬‬
‫العوامل األخرى على ما هي عليل‪.‬‬
‫بالنسبة للعوائد المتوقعة من النشاط امجرامي ‪ ،‬يمكن بيانها باستخدام‬
‫المعادلة التالية‪:‬‬
‫)‪E (Wc )  (1 P)Wc  P(Wc  S ) (2‬‬
‫حيث أن‪:‬‬
‫‪ = P‬احتمال ضبط الفرد مرتكب الجريمة‬
‫)‪ = (1 P‬احتمال هرول الفرد مرتكب الجريمة‬
‫‪ = S‬تكلفة العقال للفرد مرتكب الجريمة‬
‫الحظ أنل إذا اختار الفرد ارتكال الجريمة ‪ ،‬وتم ضبطل ‪ ،‬فإن العوائد‬
‫الناتجة من النشاط امجرامي ) ‪ (W‬سوف يتم تخفيضها بواسطة تكلفة العقال‬
‫‪c‬‬
‫) ‪. (S‬‬
‫أما بالنسبة للعوائد المتوقعة من العمل ‪ ،‬فيمكن إيضاحها باستخدام‬
‫المعادلة التالية‪:‬‬
‫)‪E(W )  (1U )W UA (3‬‬
‫حيث أن‪:‬‬
‫‪ = U‬معدل البطالة‬
‫) ‪ = (1U‬نسبة العمالة‬
‫‪ = A‬إعانة البطالة‬
‫وتشير هذه المعادلة إلي أن العوائد المتوقعة من العمل ]) ‪، [E(W‬‬
‫تتأثر بكل من معدل البطالة وإعانة البطالة‪ .‬فمعدل البطالة ) ‪ (U‬يؤثر على‬
‫إمكانية حصول الفرد على عمل ‪ ،‬األمر الذي يؤثر على األجر المتوقع‪ .‬فإذا‬
‫حصل الفرد على العمل ‪ ،‬فإنل سوف يحصل على أجر ) ‪ ، (W‬بينما إذا لم‬
‫يحصل على عمل ‪ ،‬فإنل سوف يحصل على إعانة بطالة )‪. ( A‬‬
‫ويمكن إعادة كتابة شرط اختيار الفرد للنشاط امجرامي الذي توضحل‬
‫المعادلة رقم )‪ (1‬على النحو التالي‪:‬‬
‫)‪(1 P)Wc  P(Wc  S )  (1U )W UA (4‬‬
‫وتوضح المعادلة السابقة كيفية تأثير مختلف المتغيرات على العالقة‬
‫بين العوائد المتوقعة من العمل ومثيلتها المتوقعة من الجريمة‪ .‬فزيادة ‪ W‬و‬
‫‪c‬‬
‫‪ U‬سوف تؤدي إلي زيادة ميل الفرد الرتكال الجريمة ‪ ،‬بينما زيادة كل من‬
‫‪ W‬و ‪ P‬و ‪ A‬سوف تؤدي إلي زيادة احتمال اختيار الفرد للعمل الشريف‪.‬‬
‫‪ 2.1.2‬نموذج العرض الكلي للجريمة‬
‫يمكن اشتقاق نموذج العرض الكلي للجريمة من العرض السابق لشرط‬
‫اختيار الفرد للنشاط امجرامي الذي توضحل المعادلة رقم )‪ .(4‬في هذه المعادلة‬
‫يتأثر هذا االختيار بكل من المتغيرات التالية‪ :‬أجر العامل ) ‪ ، (W‬والعوائد‬
‫الناتجة من الجريمة ) ‪ ، (Wc‬واحتمال ضبط الفرد مرتكب الجريمة )‪، (P‬‬
‫معدل البطالة ) ‪ ، (U‬وتكلفة العقال للفرد مرتكب الجريمة ) ‪ ، (S‬وإعانة‬
‫البطالة )‪. ( A‬‬
‫وترتيبا ً على ذلك ‪ ،‬يمكن بيان العوامل المؤثرة على العرض الكلي‬
‫للجريمة باستخدام المعادلة التالية‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫) ‪,TW c ,S ,TA ,U , Z‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪(5)C  F (P ,TW‬‬
‫حيث أن‪:‬‬
‫‪ = C‬إجمالي عدد الجرائم على المستوي القومي‬
‫‪ = TW‬األجور الكلية‬
‫‪ = TWc‬العوائد الكلية الناتجة من النشاط امجرامي‬
‫‪ = TA‬إجمالي إعانات البطالة‬
‫‪ = Z‬العوامل األخرى التي يمكنها التأثير على معدل إجمالي الجرائم‬
‫‪ = F‬دالة في أو يعتمد على‬
‫الحاااظ أن المعادلاااة رقااام )‪ (5‬تمثااال نماااوذج العااارض الكلاااي للجريماااة‬
‫أو نماااوذج محاااددات الجريماااة طبقاااا ً لنظرياااة اقتصااااد الجريماااة‪ .‬والحاااظ أيضاااا ً‬
‫أن عالقاااة و أو – الموضاااوعة فاااوق المتغيااار تشاااير إلاااي امشاااارة المتوقعااااة‬
‫لمعاماااال انحاااادار هااااذا المتغياااار طبقااااا ً لهااااذا النظريااااة‪ .‬ويمكاااان بيااااان اآلثااااار‬
‫المتوقعاااة نظرياااا ً لمتغيااارات المعادلاااة السااااابقة علاااى معااادالت الجريماااة كمااااا‬
‫يلي‪:‬‬
‫‪ ‬يترتب علي كل من المستويات المرتفعة من ‪ TWc‬والمستويات المنخفضة‬
‫من ‪ P‬و ‪ S‬حدوث زيادة في العوائد المتوقعة من الجريمة ‪ ،‬مما يؤدي إلي‬
‫زيادة معدالت الجريمة‪.‬‬
‫‪ ‬تؤثر الزيادة في معدل البطالة ) ‪ (U‬على معدالت الجريمة من خالل قناتين‪:‬‬
‫أولهما أن العوائد المتوقعة من اختيار العمل الشريف سوف تقل عندما تقل‬
‫فرص الحصول علي عمل شريف‪ .‬وثانيهما أن المعدالت المرتفعة للبطالة تدفع‬
‫باألجور إلي أسفل بالنسبة لألفراد الذين لم تتح لهم فرص عمل بعد‪ .‬ويترتب‬
‫على هذين األثرين حدوث نقص في العوائد المتوقعة الناتجة من العمل الشريف‬
‫‪ ،‬األمر الذي يجعل الجريمة أكثر ربحية نسبيا ً بالمقارنة بالربحية التي قد تنتج‬
‫من اختيار العمل الشريف‪ .‬ولهذا فإنل من المتوقع نظريا ً أن يكون للبطالة أثرا ً‬
‫موجبا ً على معدالت الجريمة على المستوي الكلي‪.‬‬
‫‪ ‬يترتب على الزيادة في الدخل الكلي ) ‪ (TW‬حدوث أثرين مختلفين على‬
‫معدالت الجريمة على المستوي الكلي‪ :‬أولهما أن الزيادة في ‪ TW‬تؤدي إلي‬
‫زيادة العوائد الناتجة من العمل ‪ ،‬مما يزيد ميل الفرد الختيار العمل الشريف ‪،‬‬
‫األمر الذي يؤدي إلي تقليل معدالت الجريمة‪ .‬وثانيهما أن الزيادة في ‪TW‬‬
‫تؤدي إلي زيادة عرض السلع التي قد تكون عرضة للسرقة ‪ ،‬مما يؤدي إلي‬
‫زيادة فرص حدوث معدالت الجريمة ‪ ،‬األمر الذي يؤدي إلي زيادة معدالت‬
‫الجريمة‪ .‬ومن ثم فإن األثر الصافي للزيادة في ‪ TW‬يتوقف على أي من‬
‫األثرين يفوق اآلخر‪ :‬زيادة العوائد الناتجة من العمل الشريف من خالل الدخل‬
‫المرتفع أو زيادة العوائد الناتجة من الجريمة من خالل زيادة عرض السلع –‬
‫نتيجة زيادة الدخل القومي – التي قد تكون قابلة للسرقة‪.‬‬
‫‪ ‬يتوقااااف األثاااار المتوقااااع للمتغياااارات المتضاااامنة فااااي‬
‫متغير من هذه المتغيرات‪.‬‬
‫‪Z‬‬
‫علااااي نااااو كاااال‬
‫‪ 2.2‬الدراسات التجريبية للعالقة بين البطالة والجريمة‬
‫على الرغم من كثرة الدراسات التجريبية السابقة التي تناولت دراسة‬
‫العالقة بين البطالة والجريمة‪ ،‬إال أنل ال يوجد اتفاق بين نتائج هذه الدراسات –‬
‫كما سبق ذكره في مقدمة هذه الدراسة – فيما يتعلق بهذه العالقة‪.‬‬
‫قااام )‪ Schuller (1986‬بدراسااة العالقااة بااين البطالااة والجريمااة فااي‬
‫السويد ‪ ،‬باستخدام منهجين من التحليل‪ :‬أولهما يتمثل فاي اساتخدام مانهج بياناات‬
‫السالسال الزمنياة للفتارة ‪ .1988 – 1966‬وثانيهماا يتمثال فاي اساتخدام بياناات‬
‫المقـااـاطع العرضااية ‪ Cross – Section Data‬لمتوسااط عااامي ‪ 1975‬و‬
‫‪ . 1976‬بالنسبة لنتاائج مانهج التحليال األول ‪ ،‬أشاارت الدراساة إلاي وجاود أثار‬
‫موجااب للبطالااة علااى الجريمااة‪ .‬أمااا بالنساابة لنتااائج ماانهج التحلياال الثاااني ‪ ،‬فقااد‬
‫أشارات الدراسة إلي عدم معنويتها (‪.)Edmark, 2003: 3‬‬
‫كماااا قاااام )‪ Aallen (1996‬بدراساااة العالقاااة باااين البطالاااة وجااارائم‬
‫االعتاااداء علاااى الممتلكاااات فاااي الوالياااات المتحااادة األمريكياااة بواساااطة تطبياااق‬
‫أسااااليب السالسااال الزمنياااة مساااتخدما ً بياناااات لمتغيااارات كلياااة تغطاااي الفتااارة‬
‫‪ .1992 – 1959‬وخلصاات هااذه الدراسااة إلااي وجااود نتااائج مختلطااة ألثاار‬
‫البطالاااة علاااى جااارائم االعتاااداء علاااى الممتلكاااات ‪ ،‬حياااث أشاااارت النتاااائج إلاااي‬
‫اآلتااي‪ (1) :‬وجااود أثاار موجااب (سااالب) للبطالااة الحاليااة علااى كاال ماان جاارائم‬
‫الساااطو المسااالح وجااارائم السااالب والنهاااب (جااارام سااارقة السااايارات)‪(2) .‬‬
‫وجااود أثاار سااالب للبطالااة فااي العااام السااابق علااى متغياارات جاارائم االعتااداء‬
‫على الممتلكات‪.‬‬
‫واستهدفت دراسة )‪ Papps and Winkelmann (1999‬اختبار‬
‫العالقة السببية بين البطالة والجريمة في هولندا ‪ ،‬بواسطة تطبيق نماذج اآلثار‬
‫الثابتة والعشوائية ‪ ،‬باستخدام بيانات السالسل الزمنية المقطعية امقليمية خال ل‬
‫الفترة من عام ‪ 1984‬حتى عام ‪ .1996‬وخلصت هذه الدراسة إلي وجود أثر‬
‫ضئيل للبطالة على إجمالي الجرائم ‪ ،‬وبعض أنوا جرائم االعتداء على‬
‫الممتلكات‪.‬‬
‫واسااتخدمت دراسااة )‪Raphael and Winter-Ebmer (2001‬‬
‫نوعين رئيسين من الجرائم ‪ :‬أولهماا جارائم االعتاداء علاى الممتلكاات (السارقة ‪،‬‬
‫النشااال ‪ ،‬سااارقة السااايارات) ‪ ،‬وثانيهماااا جااارائم االعتاااداء علاااى الااانفس (القتااال ‪،‬‬
‫االغتصال ‪ ،‬السطو المسلح ‪ ،‬اميذاء الجسدي) لدراسة العالقة بين كل ناو مان‬
‫هااذين النااوعين والبطالااة فااي الواليااات المتحاادة األمريكيااة ‪ ،‬باسااتخدام بيانااات‬
‫سالسل زمنية مقطعية‪ .‬وتتمثل أهم النتائج التي توصلت إليهاا هاذه الدراساة فاي‬
‫أن هناك عالقة طردية بين البطالة وجرائم االعتداء علاى الممتلكاات‪ ،‬بمعناى أن‬
‫زيادة معدالت البطالة سوف تؤدي إلي زيادة معدالت هاذه الجارائم فاي المجتماع‬
‫األمريكي‪.‬‬
‫واختصت دراسة )‪ Lee (2003‬باختيار العالقة السببية بين البطالة‬
‫وبعض أنوا جرائم االعتداء على الممتلكات ‪ ،‬وجرائم العنف لثالثة دول هي‬
‫كوريا الجنوبية ‪ ،‬واستراليا ‪ ،‬واليابان ‪ ،‬بواسطة تطبيق كل من اختبارات‬
‫التكامل المشترك متعدد المتغيرات المقترحة من جانب )‪، Johansen (1988‬‬
‫واختبار سببية )‪ ، Granger (1969‬مستخدما ً بيانات سنوية تغطي الفترة من‬
‫عام ‪ 1972‬حتى عام ‪ .2001‬وأشارت نتائج هذه الدراسة بصفة عامة إلي‬
‫وجود عالقة سببية موجبة طويلة األجل تتجل من البطالة لدي الرجال إلي‬
‫الجرائم محل الدراسة‪.‬‬
‫غير أن دراسة )‪ Edmark (2003‬تناولت قياس آثار البطالة على‬
‫معدالت على معدالت جرائم االعتداء على الممتلكات ‪ ،‬بواسطة تطبيق نماذج‬
‫اآلثار الثابتة ‪ ،‬مستخدما ً بيانات سالسل زمنية مقطعية ألقاليم السويد خالل‬
‫الفترة ‪ .1999 – 1988‬وتدعم نتائج هذه الدراسة بقوة وجود أثر موجب‬
‫ومعنوي للبطالة على كل من جرائم السطو المسلح ‪ ،‬وجرائم سرقة السيارات ‪،‬‬
‫وجرائم سرقة الدراجات‪.‬‬
‫وتختلاااف الدراساااة الحالياااة عااان الدراساااات الساااابقة فاااي أنهاااا ساااوف‬
‫تركاااز علاااى اساااتخدام نمااااذج ديناميكياااة تمااازج بياناااات السالسااال الزمنياااة ماااع‬
‫بيانااااات المقاااااطع العرضااااية (بيانااااات السالساااال الزمنيااااة المقطعيااااة) ‪ ،‬بينمااااا‬
‫ركااازت معظااام هاااذه الدراساااات علاااى تطبياااق نمااااذج سااااكنة اساااتخدمت أماااا‬
‫بيانااااات المقاااااطع العرضااااية أو بيانااااات السالساااال الزمنيااااة المقطعيااااة‪ .‬وهااااذه‬
‫النماذج قد ينتج عن تقديرها قيم معامالت انحدار متحيزة وغير متسقة‪.‬‬
‫‪ .3‬منهجية الدراسة‬
‫تتمثل منهجية الدراسة المستخدمة في قياس أثر البطالة على جرائم‬
‫االعتداء على الممتلكات في تطبيق نماذج ديناميكية لبيانات السالسل الزمنية‬
‫المقطعية‪ .‬وحتى يتم الحصول على قيم مقدرة متسقة وذات كفاءة لمعامالت‬
‫انحدار النماذج المذكورة سوف يتم استخدام طريقة الفروق العامة للعزوم ‪The‬‬
‫)‪ Generalized Method of Moments (GMM‬المقترحة من جانب‬
‫)‪ .Arellano and Bond (1991‬وقد تم اختيار ‪ GMM‬لتقدير هذا النموذج‬
‫لتمتع هذه الطريقة بالعديد من المزايا من أهمها ‪ :‬معالجة مشاكل التحيز الناتج‬
‫عن إهمال بعض المتغيرات المستقلة ‪ ،‬معالجة مشكلة احتمال أن تكون هذه‬
‫المتغيرات متغيرات داخلية ‪ ، Endogenity‬وتجنب آثار جذر الوحدة في كل‬
‫من اختيار المتغيرات المساعدة ‪ ،‬واستخدام متغيرات تابعة مبطأة‬
‫(‪ .)Nkurunziza and Bates, 2003: 11‬وللتعَّرف على مدى جودة نتائج‬
‫التقدير سوف يتم استخدام اختبار االرتباط التسلسلي من الدرجة الثانية بين‬
‫األخطاء‪.‬‬
‫ومن ثم فإن هذا البند ينقسم إلي بندين فرعين‪ .‬أولهما النموذج‬
‫الديناميكي لبيانات السالسل الزمنية المقطعية ال ُمستخدم وطريقة التقدير‪.‬‬
‫وثانيهما اختبار جودة نتائج تقدير النموذج الديناميكي ال ُمستخدم‪.‬‬
‫‪ 1.3‬النموذج الديناميكي ال ُمستخدم وطريقة التقدير‬
‫طبقا ً لإلطار النظري للنموذج االقتصادي للجريمة يقترح تطبيق نموذج‬
‫ديناميكي لبيانات السالسل الزمنية المقطعية مختبار أثر البطالة على إجمالي‬
‫جرائم االعتداء على الممتلكات في الدول النامية‪ .‬ويمكن بيان هذا النموذج‬
‫بواسطة المعادلة التالية‪:‬‬
‫‪  C it 1   X it i eit‬‬
‫‪it‬‬
‫‪C‬‬
‫‪i 1,2,..., N &t 1,2,.....,T i‬‬
‫)‪(6‬‬
‫حيث أن‪:‬‬
‫‪ = i‬الدولة‬
‫‪ = t‬الفترة الزمنية‬
‫‪ = T‬عدد الفترات الزمنية للدراسة لكل دولة‬
‫‪i‬‬
‫‪ = ‬معامل يقيس اآلثار الثابتة غير المالحظة الخاصة بالدولة‬
‫‪ = C‬إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات‬
‫‪ = X‬مجموعة المتغيرات التفسيرية أو المستقلة األخرى ( باستثناء ‪،)C it 1‬‬
‫والتي تمثل محددات إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات‪ .‬وهذه المتغيرات تم‬
‫ذكرها في امطار النظري للنموذج االقتصادي لعرض الجريمة أو في‬
‫الدراسات التجريبية السابقة‪ .‬وفي هذه الدراسة سوف يتم استخدام المتغيرات‬
‫التالية‪:‬‬
‫‪ ‬معدل البطالة ) ‪(U‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪it‬‬
‫معدل النمو االقتصادي ) ‪(GROWTH‬‬
‫‪it‬‬
‫متوسط الدخل الحقيقي للفرد ) ‪(Y PC‬‬
‫‪it‬‬
‫معدل التضخم ) ‪(INF‬‬
‫‪it‬‬
‫كثافة السكان ) ‪(PD‬‬
‫‪it‬‬
‫عدد سكان الحضر ) ‪(URBAN‬‬
‫‪it‬‬
‫عدد السكان ) ‪(POP‬‬
‫‪it‬‬
‫‪ ‬نصيب السكان من الرجال الذين يتراوح عمرهم بين ‪ 0‬و ‪14‬‬
‫سنة ) ‪. (MALE 14‬‬
‫‪it‬‬
‫‪ ‬نصيب السكان من الرجال الذين يتراوح عمرهم بين ‪ 15‬و ‪64‬‬
‫سنة ) ‪. (MALE 1564‬‬
‫‪it‬‬
‫‪ ‬معدل األمية بين الشبال من الذكور وامناث ( كنسبة من األفراد الذين‬
‫يتراوح عمرهم بين ‪ 15‬و ‪ 24‬سنة) ) ‪. (ILLITERACY‬‬
‫‪it‬‬
‫الحااااظ أن اسااااتخدام طريقااااة المربعااااات الصااااغرى العاديااااة (‪)OLS‬‬
‫فاااي تقااادير النماااوذج الساااابق ساااوف يترتاااب عليااال الحصاااول علاااى قااايم مقااادرة‬
‫متحيااازة لمعاااامالت انحااادار هاااذا النماااوذج فاااي حاااالتين هماااا ( ‪Buonanno,‬‬
‫‪ ) 1(:)2005: 9‬وجااااود معنويااااة إحصااااائية لمعاماااال اآلثااااار الثابتااااة غياااار‬
‫المالحظاااااة الخاصاااااة بالدولاااااة ( ‪ )2( .)‬وجاااااود ارتبااااااط باااااين المتغيااااارات‬
‫المستقلة و ‪. i‬‬
‫‪i‬‬
‫الحظ أيضا ً أنل نظرا ً لوجود ارتباط‬
‫بين ‪ C it 1‬و ‪i‬‬
‫فإن القيمة‬
‫المقدرة لمعامالت انحدار النموذج السابق باستخدام ‪ OLS‬سوف تكون غير‬
‫متسقة‪ .‬ولمعالجة هذه المشكلة يقترح استبعاد ‪ ‬بواسطة استخدام الفروق‬
‫‪i‬‬
‫األولي لقيم متغيرات هذا النموذج وحد الخطأ بدالً من استخدام القيم األصلية‬
‫لمستويات هذه المتغيرات‪ .‬ويترتب على هذا امجراء حدوث مشكلتين هما‪:‬‬
‫(‪ )1‬وجود ارتباط بين حد الخطأ العشوائي الجديد )‪ (eit eit 1‬والفروق‬
‫األولي لقيم المتغير التابع المبطأ ) ‪ )2( . (C it 1 C it  2‬أحتمال أن تكون‬
‫المتغيرات المستقلة ) ‪ (X‬متغيرات داخلية‪ .‬فالعالقة بين جرائم االعتداء على‬
‫الممتلكات ومحدداتها عالقة سببية تبادلية‪.‬‬
‫ولمعالجة مشاكل االقتصاد القياسي السابقة ‪ ،‬يقترح استخدام أسلول‬
‫المتغيرات المساعدة من خالل النموذج الديناميكي لبيانات السالسل الزمنية‬
‫المقطعية‪ .‬ولهذا فإن هذه الدراسة سوف تستخدم طريقة الفروق العامة للعزوم‬
‫)‪ The Generalized Method of Moments (GMM‬المقترحة من‬
‫جانب ‪ Arellano and Bond (1991‬لتقدير النموذج المحدد سابقا ً ]المعادلة‬
‫رقم (‪.[)6‬‬
‫ونظااااارا ً الساااااتخدام ‪ GMM‬ذات الخطاااااوة األولاااااي – عناااااد إجاااااراء‬
‫الجااااازء التجريباااااي – المعروفاااااة بإسااااام ‪ GMM‬باساااااتخدام الفاااااروق األولاااااي‬
‫‪Difference‬‬
‫للمتغيااااارات ‪ Differenced GMM Estimator‬أو‬
‫‪ ، Estimator‬فسااااوف يااااتم التركيااااز هنااااا علااااي شاااارح هااااذه الخطااااوة فقااااط‬
‫الخاصة بهذه الطريقة‪.‬‬
‫تتمثل الطريقة الشائعة في التعامل مع المعامل الذي يقيس اآلثار الثابتة‬
‫غير المالحظة الخاصة بالدولة ‪ )i ( i‬عند استخدام بيانات السالسل الزمنية‬
‫المقطعية في استخدام الفروق األولي لقيم متغيرات معادلة االنحدار وحد‬
‫الخطأ‪ِ .‬حيث أنل باستخدام هذه الطريقة يتم استبعاد ‪ i‬مباشرة من عملية‬
‫التقدير‪ .‬ومن ثم فإن المعادلة رقم )‪ (6‬بعد استخدام الفروق األولي لقيم كل من‬
‫متغيراتها وحد الخطأ لها تصبح كما يلي‪:‬‬
‫)‪(7‬‬
‫‪C C‬‬
‫‪  (C C‬‬
‫‪)   (X  X‬‬
‫) ‪)  (e e‬‬
‫‪it it 1‬‬
‫‪it 1 it 2‬‬
‫‪it it 1 it it 1‬‬
‫الحظ أنل نتيجة الستخدام الفروق األولي لقيم كل من متغيرات وحد‬
‫الخطأ للمعادلة رقم )‪ (6‬ظهرت مشكلتين‪ :‬أولهما وجود احتمال أن تكون‬
‫المتغيرات التفسيرية أو المستقلة ( ‪ ) X‬وحد الخطأ لجرائم االعتداء على‬
‫الممتلكات في العام السابق متغيرات داخلية‪ .‬وثانيهما وجود ارتباط بين حد‬
‫‪ ) e e‬والفروق األولي لقيم المتغـير التابـع‬
‫الخطأ العشوائي الجديد (‬
‫‪it 1‬‬
‫‪C‬‬
‫‪ .)C‬ولمعالجة هاتين المشكلتين اقترح ‪Arellano‬‬
‫المبطأ (‬
‫‪it 1 it 2‬‬
‫‪it‬‬
‫)‪ and Bond (1991‬استخدام القيم المبطأة لمستويات المتغيرات المستقلة‬
‫كمتغيرات مسـاعدة (‪.)Arena, 2003: 17‬‬
‫وفي ظل االفتراضـات التالية‪ .1 :‬أن حد الخطـأ غير مرتبط تسلسلياً‪.‬‬
‫‪ .2‬أن المتغيرات المستقلة تعتبر متغيرات خارجية ولكن بشكل ضعيف ‪ ،‬فإن‬
‫‪ GMM‬سوف تستخدم شروط العزوم ‪ Moment Conditions‬التالية‬
‫(‪:)Crakovic and Levine, 2002: 5 - 6‬‬
‫)‪(8‬‬
‫‪E C it s *(e it e it 1)   0 for s  2; t  3,...T‬‬
‫)‪(9‬‬
‫‪E  X it s *(e it e it 1)   0 for s  2; t  3,...T‬‬
‫يتضح من المعادلة السابقة أن شروط العزوم يتم تطبيقها على المتغير‬
‫التابع المبطأ ومجموعة المتغيرات المستقلة‪ .(1991) .‬ويطلق على ‪GMM‬‬
‫التي تعتمد على شروط العزوم الممثلة بالمعادلتين رقمي (‪ )8‬و (‪ )9‬طريقة‬
‫التقدير باستخدام الفروق األولي للقيم األصلية لمتغيرات النموذج محل التقدير‪.‬‬
‫‪ 2.3‬اختبار جودة النتائج التجريبية للنموذج الديناميكي ال ُمستخدم‬
‫تعتبر النتائج التجريبية الناتجة عن تقدير النماذج الديناميكية لبيانات‬
‫السالسل الزمنية المقطعية بواسطة ‪ GMM‬جيدة إذا كانت القيم المقدرة‬
‫لمعامالت انحدار هذه النماذج بواسطة هذه الطريقة متسقة‪ .‬ويتحقق اتساق القيم‬
‫المقدرة لمعامالت انحدار النماذج المذكورة بواسطة الطريقة المذكورة أيضا ً إذا‬
‫كانت المتغيرات المسـاعدة المستخدمة في التقدير صالحة‪ .‬وللتعَّرف على مدى‬
‫صالحية هذه المتغيرات سوف يتم استخدام اختبار االرتباط التسلسلي بين‬
‫األخطاء‪.‬‬
‫والختبار الفرضية القائلة بأن حد الخطأ ‪ eit‬غير مرتبط تسلسليا ً سوف‬
‫يتم استخدام اختبار االرتباط التسلسلي من الدرجة الثانية بين األخطاء‪ .‬وتتمثل‬
‫فرضية العدم لهذا االختبار في عدم وجود ارتباط تسلسلي من الدرجة الثانية بين‬
‫البواقي المقدرة الناتجة عن تقدير نموذج ديناميكي لبيانات السالســل الزمنية‬
‫المقطعية بواسطة ‪ GMM‬باستخدام الفروق األولي لمتغــيرات هذا النموذج‪.‬‬
‫وفااااي ظاااال هااااذه الفرضااااية ‪ ،‬فااااإن ‪ e it e it 2   0‬‬
‫‪.E‬‬
‫وت حقااااق هااااذه الفرضااااية يشااااير إلااااي أن حااااد الخطااااأ األصاااالي غياااار ماااارتبط‬
‫تسلساااليا ً ويتباااع عملياااة المتوساااط المتحااارك علاااى األقااال مااان الدرجاااة األولاااي‪.‬‬
‫وبالتااالي فااإن عاادم رفااض هااذه الفرضااية يعنااى أن حـااـد الخطااأ األصاالي غياار‬
‫مااااارتبط تسلساااااليا ً ‪ ،‬مماااااا يؤكاااااد صاااااالحية كااااال مااااان المتغيااااارات المسااااااعدة‬
‫وشااروط العاازوم المسااتخدمة فااي التقـااـدير( ‪Calderόn et al., 1999:‬‬
‫‪.)11‬‬
‫‪ .4‬تعريف المتغيرات ومصادر البيانات‬
‫‪ 1.4‬العينة وفترة الدراسة‬
‫فترة الدراسة تتمثل في الفترة من عام ‪ 1986‬حتى عام ‪ .2000‬أما‬
‫عينة محل الدراسة فتتكون من ثالث عشرة دولة نامية هي‪ :‬بلغاريا ‪ ،‬شيلي ‪،‬‬
‫الصين ‪ ،‬هونج كونج ‪ ،‬المجر ‪ ،‬التفيا ‪ ،‬بولندا ‪ ،‬ليتوانيا ‪ ،‬روسيا االتحادية‪،‬‬
‫سنغافورة ‪ ،‬ماليزيا ‪ ،‬مولدوفا ‪ ،‬تركيا‪.‬‬
‫وقد تم اختيار هذه الدول طبقا ً لمعيار مدى توافر البيانات للمتغيرات‬
‫محل الدراسة لكل سنوات الفترة محل الدراسة أو لمعظم سنوات هذه الفترة‪.‬‬
‫ومن ثم فإن الدراسة الحالية سوف تستخدم بيانات سالسل زمنية مقطعية غير‬
‫متوازنة ‪ .Unbalanced Panel Data‬حيث يتوقف عدد‬
‫المشاهدات( ‪ ) NT  N *T‬على عدد السنوات ( ‪ ) T‬التي يتوافر فيها‬
‫بيانات للمتغيرات محل الدراسة الخاصة بكل دولة‪.‬‬
‫‪ 2.4‬تعريف المتغيرات‬
‫يمكن تعريف المتغيرات المستخدمة في الدراسة على النحو التالي‪:‬‬
‫‪ 1.2.4‬المتغير التابع‬
‫المتغير التابع هو إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات ) ‪. (Cit‬‬
‫وهذا المتغير هو عبارة عن مجمو كل من اآلتي ‪:‬‬
‫‪ ‬إجمالي جرائم السرقة ‪ :‬وهو إجمالي الجرائم التي تتم من خالل أخذ‬
‫ممتلكات دون موافقة صاحبها ‪ ،‬ولكنل ال يشمل جرائم السطو على‬
‫األماكن واقتحام المساكن‪.‬‬
‫‪ ‬إجمالي جرائم السطو ‪ :‬وهو إجمالي الجرائم التي تتم من خالل الدخول‬
‫غير المشرو إلي أماكن الغير بنيَّة ارتكال جريمة السرقة‪.‬‬
‫‪ ‬إجمالي جرائم االحتيال‪ :‬وهو إجمالي الجرائم التي تتم من خالل‬
‫الحصول على ممتلكات شخص آخر بالخدا ‪.‬‬
‫‪ ‬إجمالي جرائم السلب والنهب ‪ :‬وهو إجمالي الجرائم التي تتم من خالل‬
‫سرقة ممتلكات من شخص ‪ ،‬بالتغلب على مقاومتل بالقوة أو بالتهديد‬
‫بالقوة‪.‬‬
‫الحظ أن تعاريف أنوا جرائم االعتداء على الممتلكات‬
‫الواردة هنا هي تعاريف األمم المتحدة‪ .‬الحظ أيضا ً أن جميع هذه‬
‫الجرائم مسجلة‪ .‬ويقصد بالجرائم المسجلة تلك الجرائم التي يعاقب‬
‫عليها القانون الجنائي والخاص‪ ،‬باستثناء مخالفات المرور البسيطة‬
‫وغيرها من األفعال الطفيفة الم ّخلة بالقانون ‪ ،‬والتي يتم تبليغها إلي‬
‫الشرطة أو غيرها من أجهزة إنفاذ القوانين ويقوم أحد تلك األجهزة‬
‫بتسجيلها‪ .‬الحظ أيضا ً أنل عند إجراء التجارل المبدئية للتقدير تم‬
‫استخدام معدالت جرائم االعتداء على الممتلكات لكل ‪ 100 000‬من‬
‫السكان ‪ ،‬ولكن النتائج جاءت غير متسقة‪.‬‬
‫‪ 2.2.4‬المتغيرات المستقلة‬
‫إن تحديد المتغيرات المستقلة في هذه الدراسة يستند إلي امطار‬
‫النظري والدراسات التجريبية السابقة لموضو الدراسة‪ .‬الحظ أنل لم‬
‫يتم أخذ كافة المتغيرات التي وردت في هذه الدراسات ‪ ،‬بسبب عدم‬
‫توفر البيانات‪ .‬الحظ كذلك أن الباحث كان يود إجراء الدراسة على‬
‫مجموعة البلدا ن العربية ‪ ،‬إال أن عدم توفر بيانات كافية حال دون‬
‫تحقيق ذلك‪ .‬ويمكن بيان المتغيرات المستقلة المستخدمة في هذه‬
‫الدراسة كما يلي‪:‬‬
‫أوالً ‪ :‬متغير الخبرة اإلجرامية‬
‫إن الخبرة الماضية في األنشطة امجرامية تؤثر في اتخاذ‬
‫القرار الخاص بارتكال الجريمة من خالل عدة طرق منها ‪: (Sah,‬‬
‫;‪1991; Glaeser et al., 1996; Fajnzylber et al., 2002‬‬
‫‪Case and Katz, 1991; Buonanno and Montolio,‬‬
‫)‪ )1( 2005b; Oliver, 2002‬محدودية فرص العمل ‪ ،‬وانخفاض‬
‫الدخل المتوقع بالنسبة للمجرمين محترفي النشاط امجرامي‪)2( .‬‬
‫تكرار الجريمة يؤدي – من خالل التعليم بالممارسة – إلي حصول‬
‫المجرمين على مستوي معرفة فنية كافية يترتب عليل تقليل تكلفة القيام‬
‫باألنشطة امجرامية عبر الزمن‪.‬‬
‫ومن ثم فإنل من المتوقع أن يترتب على المعدالت المرتفعة من‬
‫الجرائم في السنة الحالية حدوث معدالت مرتفعة من الجرائم في السنة‬
‫القادمة‪ .‬ويعني هذا استمرار النشاط امجرامي عبر الزمن‪ .‬وعلى ذلك‬
‫فإن المتغير المستخدم الذي يعكس الخبرة امجرامية في هذه الدراسة‬
‫هو إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات في العام السابق‪ .‬وترتيبا ً‬
‫على ما سبق ‪ ،‬يتوقع أن يكون لهذا المتغير أثرا ً موجبا ً على إجمالي‬
‫جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫ثانيا ً ‪ :‬المتغيرات االجتماعية – االقتصادية‬
‫‪ ‬معدل البطالة ) ‪ : (U‬نسبة التعطل‪ .‬ويتم الحصول على هذا المتغير بقسمة‬
‫‪it‬‬
‫حجم البطالة (عدد العاطلين) على إجمالي القوي العاملة من الذكور وامناث ‪،‬‬
‫مع ضرل ناتج القسمة في ‪ .100‬ونظرا ً ألن الزيادة في معدل البطالة تقلل معدل‬
‫العائد لألنشطة القانونية ‪ ،‬فإن الزيادة في هذا المعدل سوف تؤدي إلي زيادة‬
‫األنشطة غير القانونية‪ .‬ومن ثم يتوقع أن يكون للمعدل المذكور أثرا ً موجبا ً على‬
‫إجمالي جرائم االعتداء علي الممتلكات ( ‪Cerro and Meloni, 2000:‬‬
‫‪ .)304‬حيث تعتبر البطالة متغير وكيل ينول عن فرص الدخل القانونية‪.‬‬
‫‪ ‬معدل النمو االقتصادي ) ‪ : (GROWTH‬معدل النمو السنوي في الناتج‬
‫‪it‬‬
‫المحلي امجمالي باألسعار الثابتة لسنة ‪ 1995‬مقاسا ً بالدوالر األمريكي‪ .‬ويتم‬
‫استخدام هذا المتغير كمتغير وكيل ينول عن االنتعاش االقتصادي في الدولة ‪،‬‬
‫وبالتالي فإن المتغير المذكور يعتبر مؤشر لفرص الدخل القانونية‪ .‬ومن ثم فإن‬
‫الزيادة في معدل النمو االقتصادي تعكس الزيادة في المنافع المشتقة من األنشطة‬
‫القانونية ‪ ،‬ولهذا فمن المتوقع أن يكون للزيادة في معدل النمو االقتصادي أثرا ً‬
‫سالبا ً على إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات‪ .‬إال أنل كنتيجة لزيادة معدل‬
‫النمو االقتصادي ‪ ،‬فإن المكاسب المتوقعة من األنشطة امجرامية سوف تزيد‬
‫أيضا ً ‪ ،‬بسبب أن الزيادة في معدل النمو االقتصادي يترتب عليها حدوث زيادة‬
‫في جاذبية النشاط امجرامي بالمقارنة بنشاط العمل القانوني ‪ ،‬ومن ثم فإن‬
‫للزيادة في معدل النمو االقتصادي من هذه الناحية أثرا ً موجبا ً على إجمالي‬
‫جرائم االعتداء على الممتلكات‪ .‬وبالتالي فإن األثر الصافي للزيادة في معدل‬
‫النمو االقتصادي على إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات يتوقف على أي‬
‫األثرين المذكورين يفوق اآلخر‪.‬‬
‫‪ ‬متوسط الدخل الحقيقي للفرد ) ‪ : (Y PC‬متوسط نصيب الفرد من الناتج‬
‫‪it‬‬
‫المحلي امجمالي با ٍألسعار الجارية بمكافئ القوة الشرائية بالدوالر الدولي‪ .‬حيث‬
‫تم تحويل الناتج المحلي امجمالي باألسعار الجارية مقاسا ً بالعملة المحلية إلي‬
‫الناتج المحلي امجمالي باألسعار الجارية مقاسا ً بالدوالر األمريكي باستخدام‬
‫معدالت تعادل القوة الشرائية‪ .‬وطبقا ً لما تم ذكره سواء في الجزء النظري لهذه‬
‫الدراسة أو عند تعريف المتغير السابق ‪ ،‬فإن أثر متوسط الدخل الحقيقي للفرد‬
‫على إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات سوف يكون موجبا ً من ناحية ‪،‬‬
‫وسالبا ً من ناحية أخري‪ .‬ولذلك فإن األثر الصافي المتوقع لهذا المتغير على‬
‫إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات يتوقف على أي من األثرين يفوف‬
‫اآلخر‪.‬‬
‫‪ ‬معدل التضخم ) ‪ : (INF‬معدل التغير السنوي في ال ُمخفض الضمني‬
‫‪it‬‬
‫للناتج المحلي امجمالي ‪ GDP Implicit Deflator‬الذي يوضح معدل تغير‬
‫األسعار المحلية في االقتصاد ككل‪ .‬ويتم الحصول على هذا المتغير بقسمة الناتج‬
‫المحلي امجمالي باألسعار الجارية مقاسا ً العملة المحلية على الناتج المحلي‬
‫باألسعار الثابتة (‪ )1990 = 100‬مقاسا ً بالعملة المحلية أيضا ً ‪ ،‬مع‬
‫امجمالي ٍ‬
‫ضرل ناتج القسمة في ‪ .100‬فقد اقترح )‪ Devine et al. (1988‬ضرورة‬
‫اشتمال نموذج عرض الجريمة على متغير التضخم من أجل التعَّرف على آثار‬
‫التغيرات في الظروف االقتصادية على التغيرات في معدالت جرائم االعتداء‬
‫على الممتلكات‪ .‬ونظرا ً ألن األوقات الصعبة اقتصاديا ً تحفر السلوك امجرامي ‪،‬‬
‫فإنل من المتوقع أن المعدالت المرتفعة للتضخم سوف يترتب عليها معدالت‬
‫مرتفعة من جرائم االعتداء على الممتلكات (‪.)Ralston, 1999: 2‬‬
‫ثالثا ً ‪ :‬المتغيرات الديموجرافية‬
‫‪ ‬كثافااااة السااااكان ) ‪ : (PD‬عاااادد السااااكان لكاااال كيلااااو متاااار مربااااع‪ .‬ويااااتم‬
‫‪it‬‬
‫الحصااااول علااااى هااااذا المتغياااار بقساااامة عاااادد السااااكان علااااى مساااااحة األرض‬
‫بااااالكيلو متاااار المربااااع‪ .‬ونظاااارا ً ألن الجاااازء األكباااار ماااان الجاااارائم تحاااادث فااااي‬
‫المنااااطق مزدحماااة السااااكان ‪ ،‬فاااإن زيااااادة كثافاااة الساااكان سااااوف تاااؤدي إلااااي‬
‫زيادة معدالت الجرائم المسجلة‪.‬‬
‫‪ ‬عدد سكان الحضر ) ‪ : (URBAN‬عدد سكان الحضر كنسبة من إجمالي‬
‫‪it‬‬
‫عدد السكان‪ .‬ويتم الحصول على هذا المتغير بقسمة عدد سكان الحضر على‬
‫عدد السكان ‪ ،‬مع ضرل ناتج القسمة في ‪ .100‬وسكان الحضر هم السكان الذين‬
‫يعيشون في المناطق الحضرية المعروفة داخل الدولة‪ .‬ويتوقع أن يكون لهذا‬
‫المتغير أثرا ً موجبا ً على إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫‪ ‬عدد السكان ) ‪(POP‬‬
‫‪it‬‬
‫‪ ‬نصيب السكان من الرجال الذين يتراوح عمرهم بين ‪ 0‬و ‪14‬‬
‫سنة ) ‪. (MALE 14‬‬
‫‪it‬‬
‫‪ ‬نصيب السكان من الرجال الذين يتراوح عمرهم بين ‪ 15‬و ‪64‬‬
‫سنة ) ‪. (MALE 1564‬‬
‫‪it‬‬
‫‪ ‬معدل األمية بين الشبال من الذكور وامناث ( كنسبة من األفراد الذين‬
‫يتراوح عمرهم بين ‪ 15‬و ‪ 24‬سنة) ) ‪. (ILLITERACY‬‬
‫‪it‬‬
‫‪ 3.4‬مصادر البيانات‬
‫تم الحصول على بيانات إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات من‬
‫مكتب األمم المتحدة المعني بالمخدرات والجريمة‪ . 1‬أما بالنسبة لباقي بيانات‬
‫المتغيرات المستخدمة في الدراسة ‪ ،‬فقد تم الحصول عليها من أسطوانة البنك‬
‫الدولي الخاصة بمؤشرات التنمية العالمية الصادرة عام ‪World ( 2002‬‬
‫‪ .)Bank, 2002‬هذا ‪ ،‬ويوضح الجدول رقم )‪ (1‬بملحق الدراسة امحصاءات‬
‫الوصفية للبيانات المستخدمة في التقدير‪.‬‬
‫‪ .5‬النتائج التجريبية‬
‫يهدف هذا الجزء من الدراسة إلي تحليل النتائج التجريبية لتقدير بعض‬
‫النماذج الديناميكية لبيانات السالسل الزمنية المقطعية باستخدام ‪ GMM‬ذات‬
‫الخطوة األولي‪ .‬وعند التقدير تم استخدام مصفوفة التغاير المصححة ألخطاء‬
‫عدم ثبات التباين ‪Heteroskedasticity-Consistent Covariance‬‬
‫)‪ .Matrix (HCCM‬حيث أن استخدام هذه المصفوفة يؤدي إلي تعديل القيم‬
‫‪ 1‬انظر‪:‬‬
‫‪http://www.unodc.org/crime_cicp_surveys.html‬‬
‫‪http://www.uncjin.org/stats/ccrimes.html‬‬
‫المقدرة لألخطاء المعيارية لمعامالت االنحدار طبقا ً ألخطاء عدم ثبات التباين‪.‬‬
‫ومن ثم تسمح المصفوفة المذكورة باستخدام نتائج التقدير الناتجة عن تطبيق‬
‫‪ GMM‬في اختبار الفرضيات في ظل وجود مشكلة عدم ثبات التباين‪ .‬وفي هذه‬
‫الحالة سوف يتم استخالص استنتاجات صحيحة من هذه النتائج‪ .‬وعند التقدير‬
‫أيضا ً روعي خلو النتائج من مشكلة االرتباط التسلسلي بين األخطاء‪.‬‬
‫يوضح الجدول رقم (‪ )2‬بملحق الدراسة نتائج تقدير النماذج الديناميكية‬
‫لبيانات السالسل الزمنية المقطعية المستخدمة‪ .‬ويتضح من هذا الجدول ما يلي‪:‬‬
‫‪ ‬تشير قيمة إحصائية اختبار )‪ Arellano and Bond (1991‬لالرتباط‬
‫التسلسلي من الدرجة الثانية بين األخطاء المقدرة في جميع النماذج الديناميكية‬
‫المقدرة بواسطة ‪ GMM‬ذات الخطوة األولي إلي عدم رفض فرضية العدم لهذا‬
‫االختب ار ‪ ،‬والتي تتمثل في عدم وجود هذا االرتباط‪ .‬ويعنى هذا أن حد الخطأ‬
‫األصلي غير مرتبط تسلسلياً‪ .‬ويؤكد هذا صالحية المتغيرات المساعدة‬
‫المستخدمة في التقدير من ناحية ‪ ،‬وعدم وجود أخطاء تحديد في هذه النماذج من‬
‫ناحية ثانية ‪ ،‬وصالحية شروط العزوم المستخدمة في التقدير من ناحية ثالثة‪.‬‬
‫ويعد ذلك دليالً على اتساق القيم المقدرة لمعامالت انحدار النماذج المذكورة‪.‬‬
‫‪ ‬تشير قيمة إحصائية اختبار ‪ F‬في جميع النماذج الديناميكية المستخدمة إلي‬
‫وجود معنوية إحصائية لكل نموذج ككل من هذه النماذج‪.‬‬
‫‪ ‬معنوية معامل انحدار التغير في إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات في‬
‫العام السابق في جميع النماذج الديناميكية المستخدمة‪ .‬ويعكس هذا مالئمة هذه‬
‫النماذج للبيانات المستخدمة ( ‪Bengoa and Sánchez-Robles, 2003:‬‬
‫‪ .)11‬كما يعكس هذا مالئمة التحديد الديناميكي المستخدم ‪ ،‬معطيا ً دليل على‬
‫وجود استمرار للنشاط امجرامي عبر الزمن في الدول المكونة للعينة محل‬
‫الدراسة )‪.(Buonanno and Montolio, 2005: 12‬‬
‫‪ ‬وجود أثر موجاب ‪ ،‬ومعناوي للتغيار فاي معادل البطالاة علاي جارائم االعتاداء‬
‫على الممتلكات‪ .‬وتشير النتائج إلي أن الزيادة في معدل التغير فاي البطالاة بنسابة‬
‫‪ % 1‬سوف تؤدي إلي زيادة جرائم االعتداء على الممتلكات بمقدار يتاراوح باين‬
‫‪ 2792‬و ‪ 5882‬جريمة من هذه الجرائم‪.‬‬
‫‪ ‬وجاود أثار موجاب ‪ ،‬ومعناوي للتغيار فااي متوساط الادخل الحقيقاي للفارد علااى‬
‫إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكاات‪ .‬ويشاير هاذا إلاي أن المنااطق الغنياة فاي‬
‫الدول سوف تجذل المجارمين‪ .‬وقاد تام الحصاول علاى نفاس النتيجاة فاي دراساة‬
‫)‪. Cerro and Meloni (2000‬‬
‫‪ ‬وجود أثر سالب (ولكنل غير معنوي) للتغير في معدل النمو االقتصاادي علاى‬
‫إجمااالي جاارائم االعتااداء علااى الممتلكااات ‪ ،‬متضاامنا ً أن الزيااادة فااي معاادل النمااو‬
‫االقتصادي سوف تقلل هاذه الجارائم‪ .‬ويشاير هاذا إلاي أن أثار الزياادة فاي فارص‬
‫الدخل القانونية يفوق أثر الزيادة في فرص الدخل غير القانونية‪.‬‬
‫‪ ‬وجاااود أثااار موجاااب ‪ ،‬ومعناااوي للتغيااار فاااي معااادل التضاااخم علاااى جااارائم‬
‫االعتاااداء علاااى الممتلكاااات‪ .‬ويعكاااس هاااذا أهمياااة الااادور الاااذي يمكااان أن تلعبااال‬
‫الضاااغوط التضاااخمية فاااي زياااادة هاااذه الجااارائم‪ .‬وقاااد تااام التوصااال إلاااي نفاااس‬
‫النتيجة في دراسة )‪.Ralston (1999‬‬
‫‪ ‬وجاااود أثااار ساااالب ‪ ،‬ومعناااوي لنصااايب الساااكان مااان الرجاااال الاااذين يتاااراوح‬
‫عمااارهم باااين ‪ 0‬و ‪ 14‬سااانة علاااى جااارائم االعتاااداء علاااى الممتلكاااات‪ .‬ويعناااي‬
‫هاااذا أن الدولاااة التاااي تحظاااي بنصااايب أكبااار مااان هاااؤالء الشااابال ساااوف تحقاااق‬
‫مكاسااب نتيجااة تخفاايض هااذه الجاارائم‪ .‬وقااد تاام التوصاال إلااي هااذه النتيجااة فااي‬
‫دراسة )‪.Andrienko (2002‬‬
‫‪ ‬وجاااااود أثااااار موجاااااب ‪ ،‬ومعناااااوي لنصااااايب الساااااكان مااااان الرجاااااال الاااااذين‬
‫يتااراوح عمااارهم باااين ‪ 15‬و‪ 64‬ساانة علاااى جااارائم االعتااداء علاااى الممتلكاااات ‪،‬‬
‫ولكنااال جااااء معامااال انحااادار هاااذا المتغيااار غيااار معناااوي إحصاااائيا ً‪ .‬وقاااد تااام‬
‫استخدام المتغير المذكور في دراسة )‪.Neumayer (2004‬‬
‫‪ ‬وجااود أثاار موجااب كمااا هااو متوقااع نظريااا ً ( ولكناال غياار معنااوي) للتغياار‬
‫فاااي معااادل األمياااة باااين الشااابال مااان الاااذكور وامنااااث (كنسااابة مااان األفاااراد‬
‫الااااذين يتااااراوح عماااارهم بااااين ‪ 15‬و ‪ 24‬ساااانة ) علااااى جاااارائم االعتااااداء علااااى‬
‫الممتلكات ‪.‬‬
‫‪ ‬وجاااود أثااار موجاااب ‪ ،‬ومعناااوي للتغيااار فاااي كااال مااان عااادد الساااكان وعااادد‬
‫سكان الحضر على جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫‪ ‬وجود أثر سالب ‪ ،‬ومعنوي للتغير في الكثافة السكانية على جرائم االعتداء‬
‫على الممتلكات‪ .‬وهذا األثر مخالف لما هو متوقع نظريا ً ‪ .‬وقد تم التوصل إلي‬
‫نفس النتيجة في دراسة )‪ ، Edmark (2003‬والتي أرجعت هذا جزئيا ً إلي‬
‫وجود بعض أنوا جرائم االعتداء على الممتلكات تحدث كنتيجة لوجود كثافة‬
‫سكانية أقل ‪ ،‬فعلي سبيل المثال ‪ ،‬السرقة في المناطق النائية ‪ ،‬وعمليات السطو‬
‫المسلح للبنوك في الدول التي توجد بها محطات شرطة متباعدة عن بعضها‬
‫بدرجة كبيرة‪ .‬ويعني هذا أن النقص في الكثافة السكانية سوف يؤدي إلي زيادة‬
‫بعض جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫‪ .6‬الملخص والخالصة وأهم االستنتاجات ألغراض السياسات‬
‫استهدفت هذه الدراسة قياس أثر البطالة على جرائم االعتداء على‬
‫الممتلكات لعدد ‪ 13‬دولة نامية خالل الفترة ‪ .2000 -1986‬ولتحقيق هدف‬
‫الدراسة تم استخدام نماذج ديناميكية تمزج بيانات السالســل الزمنية مع بيانـات‬
‫المقاطــع العرضية ‪ .Dynamic Panel Data Models‬ولتقدير هذه‬
‫النمــاذج تم استخدام الطريقة العامـة للعزوم ‪The Generalized Method‬‬
‫)‪ of Moments (GMM‬المقـترحة بواسطــة ‪Arellano and Bond‬‬
‫)‪.(1991‬‬
‫وتتلخص نتائج الدراسة في اآلتي ‪:‬‬
‫‪ .1‬وجود أثر موجب ‪ ،‬ومعنوي لمعدل البطالة على جرائم االعتداء على‬
‫الممتلكات ‪ ،‬وهو ما يشير إلي أن التدهور في الظروف االقتصادية للدولة سوف‬
‫يكون لل أثرا ً موجبا ً على هذه الجرائم‪.‬‬
‫‪ .2‬وجود أثر موجب ‪ ،‬ومعنوي لمعدل التضخم على جرائم االعتداء على‬
‫الممتلكات ‪ ،‬وهو ما يعكس أهمية تأثير الضغوط التضخمية في زيادة هذه‬
‫الجرائم‪.‬‬
‫‪ .3‬وجود أثر موجب ‪ ،‬ومعنوي لمتوسط الدخل الحقيقي للفرد على جرائم‬
‫االعتداء على الممتلكات ‪ ،‬وهو ما يشير إلي أن المناطق الغنية كانت وستظل‬
‫جاذبة للمجرمين ‪ ،‬بسبب توافر فرص وحوافر النشاط امجرامي في هذه‬
‫المناطق‪.‬‬
‫‪ .4‬وجود أثر موجب ‪ ،‬ومعنوي مجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات في‬
‫العام السابق‪ ،‬وهو ما يشير إلي وجود استمرار للنشاط امجرامي الخاص بهذه‬
‫الجرائم عبر الزمن في الدول المكونة للعينة محل الدراسة‪.‬‬
‫‪ .5‬وجود أثر موجب ‪ ،‬ومعنوي لنصيب السكان من الرجال الذين يتراوح‬
‫عمرهم بين ‪ 15‬و ‪ 65‬سنة على جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫‪ .6‬وجود أثر موجب ‪ ،‬ومعنوي لكل من إجمالي عدد السكان وعدد سكان‬
‫الحضر على جرائم االعتداء على الممتلكات‪.‬‬
‫وتتمثل أهم استنتاجات الدراسة ألغراض السياسة في اآلتي ‪:‬‬
‫‪ .1‬ضرورة تطبيق سياسات اقتصادية تهدف إلي اصالح كل من التعليم وسوق‬
‫العمل ‪ ،‬وذلك الرتباط هذين المجالين ارتباطا ً مباشرا ً بالعمالة‪ .‬حيث خلصت‬
‫الدراسة إلي أن الزيادة في معدل البطالة سوف تؤدي إلي زيادة إجمالي االعتداء‬
‫على الممتلكات‪.‬‬
‫‪ .2‬ضرورة إعطاء أهمية كبري لكافة البرامج االجتماعية الهادفة إلي تخفيض‬
‫معدالت البطالة ‪ ،‬األمر الذي يمكنل إحداث تخفيض في إجمالي االعتداء على‬
‫الممتلكات‪.‬‬
‫‪ .3‬ضرورة العمل على دعم أدوات السياسة النقدية التي يمكنها إحداث تخفيض‬
‫في معدل التضخم الفعلي بحيث ال يزيد عن المعدل الحرج لل‪ .‬حيث أوضحت‬
‫الدراسة إلي أن الزيادة في معدل التضخم سوف تؤدي إلي زيادة جرائم االعتداء‬
‫على الممتلكات‪ .‬والمعدل الحرج للتضخم هو عبارة عن المعدل األمثل للتضخم‬
‫الالزم لتحفيز النشاط الحقيقي داخل االقتصاد‪ .‬الحظ أن زيادة معدل التضخم‬
‫الفعلي عن المعدل الحرج للتضخم سوف يؤدي إلي حدوث تدهور في أداء‬
‫القطا المالي ‪ ،‬األمر الذي قد يكون لل أثرا ً سالبا ً على النمو االقتصادي‪.‬‬
‫‪ .4‬أن السياسات التي تهدف إلي تخفيض معدالت الجريمة سوف تكون فعالة‬
‫أكثر إذا ما اشتملت على أدوات لمعالجة المشاكل القائمة في سوق العمل‪.‬‬
‫وأخيرا ً ت ُجدر امشارة إلي أنل بسبب عدم توفر البيانات ‪ ،‬فإن الدراسة‬
‫الحالية عجزت عن استخدام المحددات األخرى لجرائم االعتداء على الممتلكات‬
‫‪ ،‬التي وردت في الدراسات التجريبية السابقة ‪ ،‬مثل‪ :‬تفاوت توزيع الدخل ‪،‬‬
‫الحالة التعليمية ‪ ،‬نصيب الشبال من الذكور الذين يتراوح عمرهم بين ‪ 15‬و‬
‫‪ 24‬سنة ‪ ،‬استهالك الكحول ‪ ،‬استهالك المخدرات ‪ ،‬السكان األجانب كنسبة من‬
‫إجمالي عدد السكان ‪ ،‬عدد موظفي الشرطة ‪ ،‬معدل كشف الجرائم‬
‫والمجرمينو‪.‬‬
‫قائمة المراجع‬
‫‪Allen, R. (1996), “Socioeconomic Conditions and Property‬‬
‫‪Crime: A Comprehensive and Test of the Professional‬‬
‫‪Literature”, American Journal of Economics and‬‬
‫‪Sociology, 55: 293-308.‬‬
‫‪Andrienko, Y. (2002), “What Determines Crime in Russian‬‬
‫?‪Regions‬‬
‫‪”,‬‬
‫‪http://www.eerc.ru/details/download.aspx?file_id=38‬‬
‫‪87‬‬
‫‪Arellano, M. and Bond, S. (1991), “Some Test of‬‬
‫‪Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence‬‬
‫‪and an Application to Employment to Employment‬‬
‫‪Equation”, Review of Economic Studies, 58: 277‬‬‫‪297.‬‬
‫‪Arellano, M. and Bover, O. (1995), “Another Look at the‬‬
‫– ‪Instrumental Variable Estimation of Error‬‬
‫‪Components Models”, Journal of Econometrics, 68:‬‬
‫‪29-51.‬‬
‫‪Arena, M. (2003), “Foreign Direct Investment, Economic‬‬
‫‪Growth and the sources of Growth: IS there Evidence‬‬
of a Causal Link for Developing Countries”,
inf.pue.udlap.mx/lacea2003/docts/ARENAAREN.PDF
Becker, G. S. (1968), “Crime and Punishment: An
Economic Approach”, Journal of Political Economy,
76: 169-217.
Bengoa, M. and Sánchez-Robles, B. (2003), “Does Foreign
Direct Investment Promote Growth? Recent Evidence
from
Latin
America,”
www.ecomod.net/conferences/ecomod2003/ecomod2
003_papers/Sanchez-Robles.pdf
Block, M. K. and Heineke, J. M. (1975), A Labor-Theoretic
Analysis of
the Criminal Choice”, American
Economic Review, 65: 315-326.
Buonanno, P. (2005), “Crime and Labour Market
Opportunities
in
Italy
(1993-2002)”,
http://www.unibg.it/dati/bacheca/273/14929.pdf
Buonanno, P. and Montolio, D. (2005),“Identifying the
Socioeconomic Determinants of Crime Across
Spanish
Provinces”,
http://www.revecap.com/viiieea/trabajos/m/pdf/mont
olio.pdf
Calderόn, C., Chong, A. and Loayza, N.
(1999),
“Determinants of Currenct Account deficits in
Developing
Countries”,www.bcentral.cl/esp/estpub/estudios/dtbc/
pdf/dtbc51.pdf
Carkovic, M. and Levine, R. (2002), “Does Foreign Direct
Investment Accelerate Economic Growth?
”,
www.worldbank.org/research/conferences/financial_g
lobalization/fdi.pdf
Case, A. C. and Katz, F. L. (1991), “The Company You
Keep: The Effects of Family and Neighborhood on
Disadvantaged Youth”, NBER Working Paper no.
3705.
Cerro, A. M. and Meloni, O. (2000), “Determinants of the
Crime Rate in Argentina During the 90s,” Estudios
de Economia, 27: 297-311.
Chiricos, T. (1987), “Rates of Crime and Unemployment:
An Analysis of Aggregate Research Evidence”,
Social Problems, 34: 187-212.
de Oliveira, A. L. R. (2003), Violence in the Capital of
Brazil :An Analysis Based on the Economic Model of
Crime”,
www.unb.br/face/eco/cpe/TD/295Jun03ARossi.pdf
Devine, J. A. , Sheley, J. F., and Smith, M. D. (1988),
Macroeconomic and Social-Control Policy Influences
on Crime-Rate Changes, 1948-1985”, American
Sociological Review, 53: 407-420.
Edmark, K. (2003), “The Effects of Unemployment on
Property Crime: Evidence from a Period of Unusually
Large
Swings
in
the
Business
Cycle”,
http://www.nek.uu.se/pdf/wp2003_14.pdf
Ehrlich, I. (1973), “Participation in Illegitimate Activities: A
Theoretical and Empirical Investigation”, Journal of
Political Economy, 81: 524-565.
Entorf, H. and Spengler, H. (2000), “Socioeconomic and
Demographic Factors of Crime in Germany: Evidence
from Panel Data of German States”, International
Review of Law and Economics, 20: 75-106.
Fajnzylber, P., Lederman, D. and Loayza, N. (2002),
“Inequality and Violent Crime”, Journal of Law and
Economics, 45: 1-40.
Fender, J. (1999), “A General Equilibrium Model of Crime
and Punishment”, Journal of Economic Behavior
and Organization, 39: 437-453.
Field, S. (1990), “Trends in Crime and Their Interpretation:
A Study of Recorded Crime in Post-War England and
Wales”, Home Office Research Study no. 119,
London: Home Office.
Freeman, R. B. (1999), “The Economics of Crime ”, in
Ashenfelter O. C. and Card D. (Eds.), Handbook of
Labor Economics, Amsterdam: North-Holland, 35293571.
Glaeser, E. L., Sacerdote, B. and Scheinkman, J. A. (1996),
“Crime and Social Interactions”, The Quarterly
Journal of Economics, 111: 507-548.
Gould. E. D., Weinberg, B. A. And Mustard, D. B. (2002),
“Crime Rates Local Labor Opportunities in the
United States: 1979-1997”, Review of Economic and
Studies, 84: 45-61.
Granger , C. W. J. ( 1969 ), “Investigating Casual
Relationships by Economic Models and Cross
Spectral Methods,” Econometrica , 37: 424 – 438 .
http://www.uncjin.org/stats/ccrimes.html
http://www.unodc.org/crime_cicp_surveys.html
Johansen , S. ( 1988 ), “Statistical Analysis of Cointegration
Vectors ”, Journal of Economic Dynamics and
Control , 12: 231 – 254 .
Kapuscinski, C. A., Braithwaite, J. and Chapman, B. (1998),
Unemployment and Crime: Toward Resolving the
Paradox”, Journal of Quantitative Criminology, 14:
215-241.
Lee, D. Y. (2003), “Unemployment and Crime: An
Empirical
Investigation”,
dylee.keel.econ.ship.edu/research/wp/03lee_on_crime
.pdf
Neumayer, E. (2004), “Is Inequality really a Major Cause of
Violent Crime? Evidence from a Cross-National
Panel of Robbery and Violent Theft Rates”,
http://econwpa.wustl ... ers/0312/0312002.pdf
Nkurunziza, J. D. and Bates, R. H. (2003), “Political
Institutions and Economic Growth in Africa”,
http://www.bepress.com/cgi/viewcontent.cgi?article=
1186&context=csae
Oliver, A. (2002), “The Economics of Crime: An Analysis
of
Crime
Rates
in
America”,
titan.iwu.edu/~econ/ppe/2002/alison.pdf
Papps, K. and Winkelmann, R. (1999), “Unemployment and
Crime: New Evidence for an Old Question”, New
Zealand Economic Papers, 34: 53-72.
Ralston, R. W. (1999), “Determinants of Property Crime in
the United States, 1958-1995: Reflections of the
Supply
of
Property
Crime,”http://www.findarticles.com/p/articles/mi_mo
254/is_3_58/ai_55884726.
Raphael, S. & Winter-Ebmer, R. (2001), “Identifying the
Effect of Unemployment on Crime”, Journal of Law
and Economics, 44: 259-283.
Sah, R. K. (1991), “Social Osmosis and Patterns of Crime”,
Journal of Political Economy, 99: 1271-1295.
Schuller, B. (1986), “Ekonomi och Kriminalitet- en
Empirisk Undersökning av Brottsligheten I Sverige”,
Doktorsavhandling,
Nationalekonomiska
Institutionen, Göteborgs Uuniversitet.
Scorcu, A. E. and Cellini, R. (1998), “Economic Activity
and Crime in the Long Run: An Empirical
Investigation on Aggregate Data from Italy, 19511994”, International Review of Law and Economics,
18: 279-292.
Weatherburn, D., Lind, B. and Ku. S. (2001), “ The ShortRun Effects of Economic Adversity on Property
Crime”, Australian and New Zealand Journal of
Criminology, 34: 134-147.
Witte, A. D. and Witt, R. (2000), “Crime Causation:
Economic
Theories
”,
www.econ.surrey.ac.uk/WorkingPapers/econ300.pdf
World Bank (2002), World Development Indicators: CDROM, Washington, DC: World Bank.
‫جدول رقم (‪ :)1‬اإلحصاءات الوصفية للبيانات المستخدمة في التقدير‬
‫المتغير‬
‫المتوسط‬
‫االنحراف‬
‫القيمة‬
‫القيمة‬
‫الحسابي‬
‫المعياري‬
‫الصغري‬
‫العظمي‬
‫جرائم‬
‫إجمالي‬
‫على‬
‫‪ 320417.3 564532.5‬االعتداء‬
‫‪7719‬‬
‫‪3985856‬‬
‫الممتلكات‬
‫معدل البطالة‬
‫‪7.068‬‬
‫‪4.952‬‬
‫‪0.1‬‬
‫‪21.4‬‬
‫معدل‬
‫‪2.745‬‬
‫‪7.820‬‬
‫‪-34.859‬‬
‫‪14.266‬‬
‫النمواالقتصادي‬
‫الدخل‬
‫متوسط‬
‫‪1.889‬‬
‫‪7.276‬‬
‫‪-34.116‬‬
‫‪12.874‬‬
‫الحقيقي للفرد‬
‫‪ 67.451‬معدل التضخم‬
‫‪200.775‬‬
‫‪-8.638 1490.061‬‬
‫نصيب السكان من‬
‫الذين‬
‫الرجال‬
‫‪ 24.512‬يتراوح عمرهم بين‬
‫‪5.608‬‬
‫‪15.749‬‬
‫‪38.252‬‬
‫‪ 0‬و ‪ 14‬سنة‬
‫نصيب السكان من‬
‫الذين‬
‫الرجال‬
‫‪ 3.91e+07 1.07e+08 775698 4.44e+08‬يتراوح عمرهم بين‬
‫‪ 15‬و ‪ 64‬سنة‬
‫معدل األمية بين‬
‫من‬
‫الشبال‬
‫‪1.559‬‬
‫‪2.079‬‬
‫‪0.2‬‬
‫‪8.928‬‬
‫الجنسين‬
‫‪ 1.15e+08 3.09e+08 2372000 1.26e+09‬عدد السكان‬
‫‪ 67.520‬عدد سكان الحضر‬
‫‪19.071‬‬
‫‪24.5‬‬
‫‪100‬‬
‫‪ 981.001 2083.154‬كثافة السكان‬
‫‪8.619 6586.885‬‬
‫جدول رقم (‪ :) 2‬نتائج تقدير أثر البطالة على جرائم االعتداء على الممتلكات‬
‫في الدول النامية (‪)2000 - 1986‬‬
‫المتغير التابع‪ :‬التغير في إجمالي جرائم االعتداء على الممتلكات ) ‪(C‬‬
‫‪5‬‬
‫النماذج الديناميكية لبيانات السالسل الزمنية المقطعية‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪4‬‬
‫‪it‬‬
‫‪1‬‬
‫***‪0.422‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫***‪0.413‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫***‪0.401‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫***‪0.416‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫***‪0.420‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫**‪4669.958‬‬
‫)‪(0.049‬‬
‫**‪5882.495‬‬
‫)‪(0.021‬‬
‫*‪2791.763‬‬
‫)‪(0.061‬‬
‫***‪3226.106‬‬
‫)‪(0.006‬‬
‫**‪3792.897‬‬
‫)‪(0.033‬‬
‫‪-6600.805‬‬
‫)‪(0.204‬‬
‫‪-6350.486‬‬
‫)‪(0.191‬‬
‫*‪20.343‬‬
‫)‪(0.095‬‬
‫*‪26.183‬‬
‫)‪(0.084‬‬
‫المتغيرات المستقلة‬
‫الخبرة اإلجرامية‬
‫التغير في معدالت جرائم االعتداء على‬
‫‪(C‬‬
‫الممتلكات في العام السابق )‬
‫‪it 1‬‬
‫المتغيرات االجتماعية ‪ -‬االقتصادية‬
‫التغير في معدل البطالة‬
‫) ‪(U‬‬
‫‪it‬‬
‫التغير في معدل النمواالقتصادي‬
‫) ‪(GROWTH‬‬
‫‪it‬‬
‫التغير في متوسط الدخل الحقيقي للفرد‬
‫) ‪(Y PC‬‬
‫‪it‬‬
‫**‪195.699‬‬
‫)‪(0.019‬‬
‫**‪190.099‬‬
‫)‪(0.018‬‬
‫**‪194.738‬‬
‫)‪(0.021‬‬
‫التغير في معدل التضخم ) ‪(INF‬‬
‫‪it‬‬
‫***‪0.018‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫**‪-50044.43‬‬
‫)‪(0.030‬‬
‫**‪-22750.91‬‬
‫)‪(0.048‬‬
‫***‪0.015‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫***‪0.015‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫المتغيرات الديموجرافية‬
‫التغير في نصيب السكان من الرجال الذين‬
‫يتراوح عمرهم بين‪ 0‬و ‪ 14‬سنة‬
‫**‪-27891.58‬‬
‫)‪(0.027‬‬
‫) ‪(MALE 14‬‬
‫‪it‬‬
‫التغير في نصيب السكان من الرجال الذين‬
‫يتراوح عمرهم بين ‪ 15‬و ‪ 64‬سنة‬
‫) ‪(MALE 1564‬‬
‫‪it‬‬
‫التغير في معدل األمية بين الشباب من‬
‫‪138901.1‬‬
‫)‪(0.119‬‬
‫) ‪(ILLITERACY T‬‬
‫‪it‬‬
‫‪32195.4‬‬
‫)‪(0.276‬‬
‫الجنسين‬
‫***‪0.006‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫**‪30086.97‬‬
‫)‪(0.049‬‬
‫***‪0.005‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫التغير في عدد السكان ) ‪(POP‬‬
‫‪it‬‬
‫التغير في عدد سكان الحضر‬
‫) ‪(URBAN‬‬
‫‪it‬‬
‫**‪-41.303‬‬
‫)‪(0.010‬‬
‫التغير في كثافة السكان ) ‪(PD‬‬
‫‪it‬‬
‫‪-2478.061‬‬
‫)‪(0.758‬‬
‫**‪-26499.36‬‬
‫)‪(0.030‬‬
‫‪-3387.834‬‬
‫))‪(0.509‬‬
‫*‪-7581.643‬‬
‫)‪(0.090‬‬
‫‪4077.261‬‬
‫)‪(0.130‬‬
‫الحد الثابت‬
‫‪-1.14‬‬
‫)‪(0.255‬‬
‫‪-1.14‬‬
‫)‪(0.254‬‬
‫‪-1.08‬‬
‫)‪(0.280‬‬
‫‪-1.08‬‬
‫)‪(0.281‬‬
‫‪-1.06‬‬
‫)‪(0.289‬‬
‫إحصائية اختبار ‪Arellano and Bond‬‬
‫)‪ (1991‬من الدرجة الثانية‬
‫)‪F(5,119‬‬
‫***‪= 2013.99‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫إحصائية اختبار ‪F‬‬
‫‪125‬‬
‫عدد المشاهدات‬
‫)‪F(5,124‬‬
‫)‪F(6.123‬‬
‫)‪F(6.123‬‬
‫)‪F(7.122‬‬
‫***‪= 1828.16*** = 3053.27*** = 3656.56*** = 2311.91‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫)‪(0.000‬‬
‫‪130‬‬
‫‪130‬‬
‫‪130‬‬
‫‪130‬‬
‫مالحظات‪:‬‬
‫** معنوي عند مستوي داللة قدره ‪% 5‬‬
‫*** معنوي عند مستوي داللة قدره ‪% 1‬‬
‫ القيم بين األقواس تمثل قيم ‪p -‬‬‫* معنوي عند مستوي داللة قدره ‪% 10‬‬
‫‪ -‬تم استخدام ‪ 2‬كأقصى فترة إبطاء للمتغيرات المحددة سلفا ً عند استخدامها كمتغيرات مساعدة‪.‬‬