失业率对犯罪模型影响.docVIP

失业率对犯罪模型的影响 （一）两者的回归分析 这是一幅剔除了78-83年由于“知青返城”造成失业率异常的值之后作出的失业率与犯罪率的散点图。下面是Excel的输出结果: SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.886805935 R Square 0.786424765 Adjusted R Square 0.778210333 标准误差 0.000480709 观测值 28 方差分析 　 df SS MS F Significance F 回归分析 1 2.2123E-05 2.2123E-05 953.33E-10 残差 26 6.0081E-06 2.31081E-07 总计 27 2.81311E-05 　 　 　 　 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% Intercept 0.000468006 0.000154948 3.020401326 0.005600731 0.00015 0.000787 0.00015 0.000786507 X Variable 1 2.132E-06 2.17895E-07 9.784526612 3.33E-10 1.68E-06 2.58E-06 1.68E-06 2.58E-06 从R^2与P-value中，我们可以看出这是一个比较显著的结果，下面我们做一个总体相关系数的0检验： 我们希望确定这些测量的总体相关系数不为0，即我们想检验 原假设 H0: 和备择假设 H1: 利用样本的信息 n=21, r=0.88 该检验基于统计量 == 8.29 因为自由度是（n-2）=19， t =t=2.8618.29 因此，在0.5%的显著性水平下，我们拒绝原假设H0，即我们可以确定失业率对犯罪率有很大的影响。结果，我们具有充分证据表明犯罪率与失业率之间正线性相关。 （二）我们的解释：分析失业率对犯罪模型的影响 首先，AP（Aggregate Protection）曲线与AC(Aggregate Crime)曲线相交于均衡点（P1，Q1），失业率上升，AC曲线将会向上而且围绕着一个交点旋转移动，至于为什么，前面的同学已经做了详细的解释。不过可以简单的这样理解，当处于一个较低的成本时所增加的犯罪人数应该是要比高成本水平所增加的人数要多，所以AC曲线需要这样移动。移动的AC曲线与AP曲线相交于一个新的均衡点（P2,Q2）。犯罪率由原来的(Q-Q1)增加到（Q-Q2）,犯罪率也由P1上升到P2。 人均GDP对犯罪模型的影响: 下面是根据我国78~04年间的数据描出的两幅图片—— 从图一中可以明显看出这些年间我国的犯罪率和人均GDP之间存在明显的正相关关系，下面我们尝试用我们的模型来解释一下这情况背后的形成原因。 人均GDP增长，对这种商品的需求曲线向右平移。 需求曲线在某种程度上可以代表人们对这种商品的评价。假设在市场上拥有这种商品Q3。伴随需求曲线的向右平移，评价曲线CM会绕Q3向上旋转。 评价曲线CM会绕Q3向上旋转，意味着对商品的保护曲线AP也会绕Q3向上旋转。 另一方面，看犯罪曲线。随人均GDP增长，基尼系数增大，犯罪曲线绕点M向上移动。 最后，两图合并 情况1：当保护曲线AP上升的幅度大于犯罪曲线AC上升幅度时，便是经济学家所说的“当GDP增长到一定水平时，社会犯罪率会减少”。 情况2：当保护曲线AP上升的幅度小于犯罪曲线AC上升幅度时，便是开头所展示的我国目前所处的状况。