文献来源：Bell, B., Fasani, F., & Machin, S. (2013). Crime and immigration: Evidence from large immigrant waves. Review of Economics and statistics, 21(3), 1278-1290.

摘要：近些年，英国掀起了两大移民潮，一是20世纪末21世纪初大量庇护寻求者涌入英国，简称为庇护浪潮；二是2004年后来自欧盟新成员国的工人进入英国劳动力市场，简称为A8浪潮。本文基于英国这两大移民潮，研究了不同移民对犯罪率的影响。实证结果表明，庇护浪潮显著提高了财产犯罪率，A8浪潮显著降低了财产犯罪率；庇护浪潮和A8浪潮对暴力犯罪均无显著影响。传统的犯罪经济学理论指出，移民群体面临的劳动力市场机会差异是决定犯罪净收益的重要因素，这也是两大移民潮对犯罪率差异化影响的重要原因。

1.研究背景

很多媒体和社会评论指出移民和犯罪之间存在直接联系，但相关的学术研究却少之又少。英国曾发生过两大移民潮，一是20世纪末21世纪初大量庇护寻求者涌入英国，我们称之为庇护浪潮，2002年由于战争以及伊拉克、阿富汗、索马里等国家的破裂，庇护浪潮达到顶峰，彼时庇护寻求者占英国国外移民的20%；二是2004年英国劳动力市场对新加入欧盟的八大成员国公民开放，引起大量国外工人进入，我们称之为A8浪潮。从迁移动机分析，庇护浪潮通常与家庭避难相联系，A8浪潮主要为寻求工作机会的年轻人所主导。除迁移动机外，两次移民浪潮的迁移特性也相距甚远，与A8浪潮及本地居民相比，庇护浪潮的失业率较高且工资较低。在标准的犯罪经济学模型中，劳动力市场机会供给是犯罪行为的重要决定因素，因此基于工作机会的庇护浪潮和A8浪潮差异对于检验移民和犯罪的联系至关重要，这也是本文研究设计的基本立足点。

2.实证策略

（1）数据和指标

本文采用英格兰和威尔士在地方政府（LA）层面测度的覆盖所有相关人口的行政数据衡量移民。对于庇护浪潮相关的移民流动，用始于2001年的每个LA分年度庇护申请者存量进行测度；对于A8浪潮相关的移民流动，通过不断累计工人登记项目（WRS）记录的工人流量，最终得到库存逼近量进行测度。对于犯罪率的衡量，本文区分了暴力犯罪和财产犯罪，由于地区层面犯罪率的连续数据始于2002年，因此本文分析也始于2002年。在本文最终样本中，共包含371个地区，这些地区的平均成年人数目约为120000，因此用于模型识别不存在较大偏差。

（2）基准模型

本文采用地区层面犯罪率和移民的数据，通过面板模型估计登记犯罪率和移民浪潮的关系，模型设定如下：

其中，是通告犯罪的数目，是成年居民人口数，是庇护寻求者或A8移民的数。是地区层面控制变量，包括福利申请者占总人口的比例、年轻成年人占总人口的比例。表示时间固定效应，考虑到本文采用的是一阶差分模型，因此在某些回归设定中，加入地区固定效应以消除地区时间趋势。是随机误差项，为了排除误差项可能存在序列相关的嫌疑，将标准误聚类到城市层面。

（3）稳健性检验

在基准回归的基础上，本文进行了一系列稳健性检验。首先，为了排除模型设定特殊性对结果推断的影响，本文用组内固定效应面板模型代替一阶差分面板模型重新回归。其次，为了排除移民对犯罪率较低或就业前景较好地区（这些地区通常犯罪率也较低）的选择倾向引起的内生性偏差，本文用2001年针对庇护寻求者执行的分散化政策作为庇护浪潮的工具变量，基于A8移民的历史定居构建A8浪潮的工具变量，采用工具变量法进行重新回归。最后，为了排除数据特殊性对结果推断的影响，本文利用从国家各警察部门专门收集的分国籍逮捕率数据重新识别总人口中A8移民比率与逮捕人员中A8移民比率的关系，利用国家囚犯数据直接研究国外移民与监禁比率的关系，利用2004-2008年英国犯罪调查以及2002年、2004年新政社区调查数据研究移民潮与犯罪受害概率的关系。

3.结论

本文巧妙利用英国庇护浪潮和A8浪潮移民的特性差异，采用地区层面犯罪率和移民数据，通过面板一阶差分模型识别了不同移民浪潮对犯罪率的影响，主要结论如下：（1）庇护浪潮和A8浪潮对暴力犯罪均无显著影响；（2）庇护浪潮显著提高了财产犯罪率，A8浪潮显著降低了财产犯罪率。这是因为，在传统的犯罪经济学框架下，劳动力市场机会供给是影响移民犯罪的决定性因素，对庇护移民而言，由于面临较差的工作机会和微薄的工资收入，其犯罪的净收入较高，从而犯罪动机和犯罪概率也较高。本文的政策意义在于，政府积极关注寻求庇护着，出台相应政策改善其在劳动力市场所处的劣势地位，对于降低犯罪率是非常有益的。（阎丽，周玉龙）