中國的空氣污染是否影響犯罪率？

中圖分類號：FO 文獻標志碼：A 文章編號：1672-0768（2025）03-0084-08

近年來，空氣污染問題愈發突出，受到全社會廣泛關注。空氣污染具有多面的負外部性，但之前的研究往往集中于健康、人力資本等領域，而忽略了犯罪這一重要方面。對于空氣污染而言，犯罪活動是一個容易被忽視的負外部性；對于防控犯罪、維護社會穩定而言，空氣污染又是一個容易被忽略的控制變量。

已有的研究深入探討了空氣污染對健康的長短期影響，但較少關注空氣污染對犯罪活動的影響。僅有的一些文獻也主要探討發達國家和地區，較少涉及發展中國家。本文試圖在此基礎上探討環境污染是否以及通過何種途徑對犯罪水平產生影響。

一、文獻綜述

整體來看，空氣污染通過個人層面和社會層面兩大途徑對犯罪活動產生影響。其中，個人層面包括生理、心理和行為三個途徑；社會層面也包含三條途徑，分別是三方面的結構失衡—環境失衡、收入失衡及教育失衡。

（一）空氣污染對犯罪活動的影響機制—個人層面

在生理層面，空氣污染會直接影響中樞神經系統，促進炎癥反應和中樞神經系統化學成分的改變。大腦化學成分的改變會進一步引發行為的改變，如易怒、風險偏好改變等[1-2]，最終導致暴力活動和犯罪率上升[3]。還有一些研究發現，空氣污染可能通過降低血清素水平直接影響大腦化學反應。血清素是一種神經遞質，起抑制劑的作用。低水平的血清素與成人、兒童和動物的攻擊性和沖動性增加有關[4]。另一方面，暴露于空氣污染中還會通過加劇發病率（exacerbatedmorbidity）和回避行為（avoidancebehavior），并對犯罪勞動力供給和犯罪機會產生影響[5-7]。

在心理層面，一些實驗研究發現了與空氣污染有關的負面心理癥狀，如焦慮、緊張、憤怒和抑郁[8]。這些癥狀會影響人的判斷并可能表現出攻擊性[9-10]。此外，暴露于各種污染物中可能引起刺激和疼痛[\"]，還會降低認知能力、對挫折的容忍度以及對外部環境和其他人的評價[12-13]，這些都可能誘發和加劇攻擊性行為。

在行為層面，環境因素可能在犯罪生產函數中發揮作用[14]。在典型的犯罪模型中，參與犯罪活動的決定是基于收益和成本的。空氣質量狀況可能改變這些收益和成本，從而改變人們的行為[15]。例如，當空氣污染水平較高時，警察可能會表現出較低的“生產力\"水平，花更多時間待在室內而非外出巡邏，從而增加了潛在犯罪者成功實施犯罪并逃脫的概率[16]。犯罪活動還與許多復雜的因素有關，如機會、地點、罪犯和受害者的行為以及時間，根據日常活動理論（routine activitytheory），人們的日常出入決定了一個弱勢受害者和一個有動機的犯罪者可能在何時何地接觸到對方。例如，搶劫通常發生在公共場所，如餐館、公共交通工具、停車場和銀行，而家庭暴力通常發生在家里。嚴重的空氣污染會改變人們的日常行為活動，如通勤方式和休閑方式[17-18]，以規避過多地暴露于污染中。空氣污染迫使人們待在家中或去醫院就醫，從而降低了潛在受害者和活躍罪犯的數量。此外，空氣污染還通過了提高人們疾病的發病率，從而降低了勞動力供給[19-20]并增加了學校缺勤率[21]，最終降低了街道上的人數，并對整體犯罪活動的數量產生影響。還有研究認為，在嚴重空氣污染時期，人們的回避行為也會增加[2]

（二）空氣污染對犯罪活動的影響機制——社會層面

在環境失衡方面，不同社會群體暴露于污染環境中的風險概率是不同的。一些人群，例如建筑工人、煤礦工人等，更多地接觸高污染環境，其身體健康也更可能受到威脅。另一方面，不同人群對環境污染帶來的健康問題的支付能力不同。當健康受到威脅時，高收人人群更有能力和意愿通過支付較高的醫療費用來快速恢復。低收入人群的健康風險和健康成本都更高，但他們往往沒有額外的資金來支付高昂的醫療費用[22-23]。這會帶來兩方面的影響：一方面，一部分人在高昂健康成本的壓力下挺而走險進行犯罪活動；另一方面，這也會導致諸多消極情緒，如焦慮、抑郁及對社會的仇視等，這些消極情緒進一步增加了犯罪可能[24]。

在收入失衡方面，環境污染可能通過擴大貧富差距誘發犯罪活動。社會經濟地位較低群體的生產活動更多取決于環境質量，其邊際產出隨著環境質量的惡化而降低，這直接降低了這些群體的收入水平[25]。中高社會經濟地位的人群則可以通過各種措施，如教育、醫療、社會保障等，來避免污染對人力資本的負面影響[26]。這將會造成社會貧富差距的進一步擴大，容易出現階級對立和暴力沖突，并促進犯罪活動[27]。

在教育失衡方面，高污染地區可能由于多方面因素導致當地教育水平較低，而受教育程度又與犯罪活動緊密相關[28]。從個人角度來看，環境污染的加重可能導致人口外流，尤其是優秀人才。優秀教師的流失將會直接導致當地教育水平下降。從政府角度來看，在環境污染嚴重的地區，當地政府需要投入大量資金進行污染治理，擠壓教育財政支出，最終抑制當地教育水平。

（三）空氣污染影響犯罪活動的實證文獻總結

早期文獻主要集中于探討天氣與犯罪活動之間的關系，例如利用近3000個美國縣50年來的月度數據，發現暴力犯罪與環境溫度存在相關性[29]。也有學者探討了降雨與犯罪活動之間的關系，農業生產力在其中起到了中介作用[30]。

近年來，越來越多的經濟學家也關注到了環境污染對犯罪活動的影響。Herrnstadt等（2021）利用風向和地理信息的研究表明，芝加哥州際公路下風處的暴力犯罪率高出 1.9% ，但對非暴力犯罪并無影響[31]。Bondy等（2020）使用PPML模型估計，倫敦空氣質量指數每增加10個單位，犯罪率就會增加 1.7%^[2] 。Burkhardt等（2019）使用固定效應面板模型對美國犯罪數據研究得出，美國 PM₁₀ 和 O₃ 每增加 10% ，暴力犯罪就會分別增加 0.14% 和 0.35%^[32] 。Chen andLi（2020）研究表明，參與氮氧化物預算交易計劃的州暴力和財產犯罪分別降低了 3.7% 和 2.9%^[3] 號

現有實證分析幾乎完全集中在發達國家，從結果來看，大多數研究認為空氣污染對犯罪活動存在正向影響[2-3]。也有一些研究結果顯示，犯罪活動在空氣污染嚴重的日子里有所下降，而且這種反向影響在財產犯罪和暴力犯罪上是不同的[31，33]。此外，還有個別學者認為，空氣污染與犯罪活動之間的關系是非線性的，呈現倒U型關系[34]

有關我國環境污染對犯罪活動的影響研究目前較少。李衛兵等（2021）通過斷點回歸方法分析了空氣污染對不同類型犯罪率的影響，表明空氣污染對犯罪率有顯著的正向影響［35]。Haitao Wu等（2021）采用2005-2016年的中國省級面板數據進行實證研究發現，環境污染可以通過居民的健康水平、教育水平和不平等間接影響犯罪率[36]

二、理論分析

本文的理論分析以標準的Diamond-Mortensen-Pissaridies（DMP）模型為基礎，并將犯罪引入模型[37]，討論均衡狀態下的犯罪水平如何確定，在此基礎上探討污染對犯罪的影響途徑及方向。

（一）理論的基本假設

模型中包含企業和個人：企業有兩種狀態，在生產或在尋找工人；個人有四種狀態，被雇傭、失業、從事犯罪活動或者在獄中。企業和個人會在不同狀態之間轉換。

企業方面，假設可以自由進出市場。進入市場的每個企業需要招募工人進行生產，假設每個企業只需要一位工人，每期的招聘成本為 ∣c∣ 。企業每期有 α 的概率會被犯罪活動影響，失去所有產出。

個人方面，假設失業者每期收益為 z ，如閑暇的收益；在職者每期工資為 w ，每位工人每期的勞動產出為 p 。在職者每期有 λ 的概率會失業，變成失業者。工人每期有 α 的概率受犯罪活動影響，失去當期收入。此外，失業者有 b 的概率會從事犯罪活動，罪犯有 η 的概率被抓入獄，在獄中的罪犯每期有 ξ 的概率能夠出獄，重新回到勞動市場上成為失業者。用 N_L?N_u?N_b 和 N_c 分別表示在職、失業、犯罪和獄中的人數。假設總人數 N=1 ，即 N_L +N_u+N_b+N_c=1 。

根據標準的DMP模型，失業者和有空缺職位的企業之間根據匹配函數 隨即進行匹配。其中， m 是凹函數且一次齊次， ?.N_u 是失業者數量， N_ν 是空缺職位數量。從而，每期有空缺職位的企業招到工人的概率為 q=m/N_ν=m（N_u/N_ν，1） =m（1/θ，1）=q（θ） ，每期失業者找到工作的概率為 m/N_u=θ_q（θ） 。其中， θ=N_ν/N_u 為勞動市場緊張程度（labormarkettightness）。企業和個人在不同狀態間的轉換路徑及概率如圖1所示。

（二）包含犯罪的勞動市場均衡

在合法勞動市場中，企業找到一個工人的平均成本為 c/q（θ） ，工人生產帶給企業的收益現值為 V_J=（1-α）（p-w）/（r+λ） ，其中 r 為折現率。均衡狀態下，招工成本等于生產收益，如式（1）所示。該式通常被稱為“崗位創造（Jobcreation）\"曲線，可以被視為合法勞動市場的需求曲線。

與標準勞動搜尋匹配模型不同的是，失業者有兩個選擇—進入合法勞動市場或者進入“犯罪勞動\"市場。在合法勞動市場上，失業者有概率θq（θ） 找到一份合法工作，有概率 1-θq（θ） 仍然失業。在職者的收益現值 V_w 和失業者的收益現值V_u 分別如式（2）和（3）所示。

企業和工人就工資進行納什談判（Nashbar-gaining），其中工人和企業的權重分別為 β 和（1-β ）。工人從匹配中獲得的凈收益是 V_w-V_u ，企業從匹配中獲得的凈收益為 V_J-V_νo 企業的自由進人意味著 V_ν=0 從而，工資由式（4）決定。進一步帶入化簡，可以得到均衡工資方程，見式（5）。當有更多人進入合法勞動市場尋找工作，緊張程度 θ 會下降。依據式 （5），w 也會下降。因此，可以把式（5）視為合法勞動市場的供給函數

V_w-V_u=β（V_J+V_w-V_u）

（1-α）w=（1-β）z+β[（1-α）p+cθ]

在“犯罪勞動\"市場上，失業者有概率 b 成為罪犯，并獲得犯罪收益 w_b ；有1-b的概率仍然維持失業者的身份，并繼續獲得失業收益 z 。本文假定，進入犯罪市場的罪犯都能夠獲得平均的犯罪收益，即 w_b=αpN_L/N_b° 每一期，罪犯都有 η 的概率被抓獲，并進入監獄。被抓后，罪犯每期有 ξ 的概率被釋放，重新回到勞動力市場上，成為一個失業者;有 （1-ξ） 的概率依然待在牢中。未被抓的罪犯的收益現值 V_b 如式（6所示，被抓坐牢的罪犯的收益現值 V_c 如式（7）所示。

均衡時，失業者從這兩個勞動力市場上獲得的期望收益相同，進入哪個市場對失業者是無差異的（如式8）。該式描繪了犯罪市場相對于合法

（三）污染的影響分析

環境污染通過兩條途徑對犯罪率產生影響：第一，污染影響被抓概率 η 從而影響均衡犯罪率N_b （ZivinandNeidell，2012）;第二，污染影響產出p ，進而影響犯罪率。其中，第二條途徑可能通過三個方面產生影響。首先，污染上升會增加缺勤率（Hansen and Selte， 200O;Gilliland 等，2001；Cur-rie等，2009），通過增加回避行為減少勞動供給（Ostro，1983;ZivinandNeidell，2009）；其次，污染可能提高疾病的發病率，并降低勞動力供給（Hanna and Oliva，2015;Aragon等，2016）；再次，嚴重污染可能會引發人口遷出，導致人力資本的流失（Pinkerton等，2012；Chen等，2022）。用 e 表勞動市場對失業人員的吸引力。將 V_b，V_w，V_u?w 和w_b 帶入式（8）可以將 b 表達為 N_b 和 θ 的遞減函數b=b（N_b，θ） 。因此，可以將式（8）視為犯罪勞動市場的需求函數。此外，均衡時進入犯罪市場的人數與離開犯罪市場的人數相等（如式（9））。式（9）左側代表流入犯罪市場的人數，右側代表流出犯罪市場的人數，二者共同決定了犯罪市場中的罪犯人數。因此，可以將式（9）視為犯罪勞動市場的供給函數。

bV_b+（1-b）V_u=θq（θ）V_w+（1-θq（θ））V_u

bN_u=ηN_b

綜上可知，在合法勞動市場上，式（1）代表勞動需求，式（5）代表勞動供給，兩者共同決定了工資水平 w 和勞動市場緊張程度 θ （見圖2）。在\"犯罪勞動\"市場上，式（8）代表犯罪需求，式（9）代表犯罪供給，兩者共同決定了均衡時的犯罪成功率b 及罪犯人數 N_b （見圖3）。由假定全社會總人數N=1 可知，均衡犯罪率 Σ=Σ 犯罪人數/總人數 =N_b/N Ω=N_bΩ 。因此，該模型也決定了本研究的核心變量一犯罪率。

示空氣污染強度，則根據途徑一有， ?η/?elt;0 ；根據途徑二有， ?p/?elt;0 。

對于污染影響犯罪的途徑一，根據模型假定，可計算得到犯罪率 N_b 分別對被抓概率 η 的偏導數，如式（10）所示。根據 ?N_b/?ηlt;0 可知，隨著執法強度的下降，會引發犯罪活動的上升。再結合?η/?elt;0 ，可知 ，意味著污染水平的上升會帶來犯罪活動的增加。

對于污染影響犯罪的途徑二，在模型中產出p 對犯罪率 N_b 的影響有兩方面：第一，產出 p 可以直接影響 N_b ，如式（11）所示 。第二，產出 p 可以通過影響 θ 間接影響 N_b ，如式（12）和（13）所示， 綜合直接和間接兩方面的影響，整體來看 。再結合污染對產出 p 的影響 ?p/?elt;0 ，可知 aNb.gt;0，意味在第二條途徑中污染對犯罪活動依然有正向影響。

綜合以上兩條影響途徑，進一步可知 aN.gt;0，即Ngt;0。污染無論是通過產出 p 還是執法強度 η ，對犯罪的影響都是正向的。因此，污染對犯罪的整體影響也一定是正向的。隨著空氣污染強度 的上升，犯罪率 .N_b 也會上升。從而，本文得出如下推論：空氣污染的加重，會帶來犯罪率的上升。具體影響途徑及方向如圖4所示。

三、實證分析

（一）模型與變量

根據前文的理論分析，空氣污染可能對犯罪率存在影響，而空氣污染又可能對執法強度和人均產出存在影響。因此，為了驗證執法強度和人均產出的中介效應，本研究采用逐步檢驗回歸的方法驗證中介效應，原理如圖5所示。

本文分別對圖4中的途徑一、途徑二及最終的直接影響進行計量回歸，回歸式為式 （14）-（17）。式（14）檢驗自變量空氣污染對因變量犯罪率的總效應。式（15）為途徑一，考察空氣污染和中介變量執法強度的關系；式（16）為途徑二，考察空氣污染和中介變量人均產出的關系；式（17）考察中介變量和因變量共同對自變量犯罪率的影響。

crm_i，t=φ₀+φ₁?pm_itφ₂?dec_it+φ₃?pgdp_it+

其中， pm_i，t 為省份 i 在 χ_t 年的平均PM2.5濃度， dec_i，t 為省份 i 在 χ_t 年的破案率， pgdp_i，t 為省份 i 在 χ_t 年的人均實際GDP， crm_i，t 為省份 i 在 χ_t 年的犯罪率。此外，控制變量包含公共安全支出（sfexp） 、產業結構（indus）、城市化程度 （city） 人力資本（edu）、失業水平（unemploy）。

（二）數據來源

本文采用除港澳臺及西藏之外的30個省份2000-2020年間的面板數據。各省犯罪率數據來源于《中國檢察年鑒》。空氣污染數據來源于大氣成分分析組（Atmospheric Composition AnalysisGroup，ACAG），通過將柵格數據匹配中國行政區劃矢量數據，處理得到了省級年度 PM_2.5 均值數據。各省人均實際GDP數據來源于EPS（EasyProfessionalSuperior）數據平臺。破案率數據來自《中國法律年鑒》，由于缺乏分省數據，本文采用全國數據。各省平均受教育年限數據通過《中國統計年鑒》和《中國人口和就業統計年鑒》原始數據計算得到。其余控制變量來源于CNRDS（ChineseResearchDataServices）數據庫，并經過一定計算得到。具體內容見表1。

（三）結果與分析

基于本文收集的數據，采用面板固定效應模型對式（14-17）的模型進行回歸，結果如表2所示。該表中的（1）為式（14）的回歸結果，因變量pm25 的系數為負且在 1% 的水平上顯著，表明空氣污染對犯罪率存在著整體上的負向影響。表2中的（2）為式（15）的回歸結果，因變量 pm25 的系數為負且十分顯著，這意味著空氣污染對中介變量執法強度存在著顯著的負面影響，當空氣污染加重時，執法強度下滑，與圖4中的途徑一相吻合。表2中的結果（3）為式（16）的回歸結果，結果顯示空氣污染對中介變量人均實際產出在 1% 的水平上存在顯著的負面影響。也就是說，隨著空氣污染加重，人均產出會受損，與理論分析（圖4）中的途徑二吻合。表2中的結果（4）為式（17）的回歸結果，該結果為控制了兩個中介變量之后的總體影響，因變量 pm25 和兩個中介變量dec及pgdp的系數均十分顯著。

通過逐步回歸法得知，因變量空氣污染對自變量犯罪率的總影響系數 （γ₁） 顯著，且因變量空氣污染對兩個中介變量的系數 （α_iβ_i） 也十分顯著，這說明中介效應顯著，即執法強度和人均產出確為空氣污染影響犯罪率過程中的中介變量，與理論預測一致。

此外，回歸結果還顯示平均受教育水平對犯罪率存在顯著負向影響，受教育水平越高，社會平均犯罪率越低，與理論預測一致。失業率對犯罪率存在顯著正向影響，失業率越高，犯罪率也越高。產業結構對犯罪率存在著正向影響，意味著第三產業占比越高，犯罪率越低。

四、結論與建議

根據本研究的分析，空氣污染從執法強度和產出兩個途徑對犯罪活動存在著顯著正向影響。惡化的空氣質量會顯著降低執法強度和產出，進而引發當地犯罪活動的升高。環境污染的這一負外部性被長期忽視。基于此，本研究提出以下四條政策建議。

第一，發展清潔生產。相關部門應繼續推進環境保護，從源頭上加強對企業排污的監管和處罰；同時通過鼓勵發展或采用綠色創新技術，提高企業生產的清潔程度，從根本上控制污染物排放。

第二，加強治安強度。由于執法強度在環境污染和犯罪活動之間存在著中介效應，因此為了緩解環境污染的負外部影響，有必要加強治安執法強度。尤其是在高污染地區，只有針對性地加大治安管理投入，提升這些地區的治安強度，才能對沖污染對犯罪活動的負外部影響，保障居民生活穩定及企業生產安全。

第三，加快發展新質生產力。由于人均產出在污染與犯罪之間起著中介效應，所以大力推動經濟發展能夠緩解污染產生的負面影響。在當前的經濟發展新常態下，以創新為主導力，優化生產要素配置，大力發展具有高科技、高效能的產業，才能推動我國經濟的持續增長。

第四，建立污染補償機制。在污染重災區，居民不僅在健康上遭受負面損傷，還飽受高犯罪的威脅。因此，建立一定的環境污染賠償機制，對重污染區居民進行必要的經濟補償、健康和心理咨詢，十分有必要。

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[責任編輯：王立強]