أثر المتغيرات الاقتصادية على الجريمة في الأردن: منهج تحليل التكامل المشترك ...

أثر المتغيرات الاقتصادية على معدلات الجريمة في الأردن

منهج تحليل التكامل المشترك

The Impact of Economic Variables on the Crime in Jordan: A Cointegration Analysis Approach

إعداد

أ.د بشير أحمد فرج العبدالرزاق                                            أ.د عايد الوريكات     

basheerf@yahoo.com                                           Ayed732000@yahoo.com

اقتصاد المال والأعمال  -  جامعة مؤتة                                       علم الاجتماع - جامعة مؤتة     

ورقة عمل مقدمة

مؤتمر جامعة الحسين بن طلال الدولي

بعنوان

الإرهاب في العصر الرقمي

The Al-Hussein bin Talal university international conference:

The Terrorism in the Digital Time.

معان -البتراء-عمان  -  الأردن

2008/7/12-10

أثر المتغيرات الاقتصادية على الجريمة في الأردن:

منهج تحليل التكامل المشترك

  

أ.د بشير أحمد فرج العبدالرزاق                                 أ.د عايد الوريكات             

basheerf@yahoo.com                                    Ayed732000@yahoo.com

كلية إدارة  الأعمال –ا اقتصاد المال والأعمال                        كلية العلوم الاجتماعية- علم الاجتماع

           جامعة مؤتة                                                        -  جامعة مؤتة

ملخص: يمكن تحيمله من هنا تهدف هذه الدراسة إلى بيان أثر بعض المتغيرات الاقتصادية الكلية في الجريمة في الأردن خلال الفترة ( 1973- 2006).  ويتركز محور هذه الدراسة على دور البطالة ومستوى الدخل القومي الحقيقي في الجريمة باستخدام منهج متجه تصحيح الخطأ (VECM).  وتم الحصول على البيانات اللازمة من مديرية الأمن العام ودائرة الإحصاءات العامة ونشرات البنك المركزي.  وقد استخدمت الدراسة اختبار جذر الوحدة لتحديد درجة التكامل للمتغيرات، و طريقة جوهانسن-يوليوس للتكامل المشترك لاختبار وجود علاقة توازنية بين المتغيرات.

وأظهرت نتائج الاختبارات الإحصائية أن المتغيرات متكاملة من الدرجة الأولى.  ودلت نتائج اختبار التكامل المشترك أن هناك علاقة توازنية بين المتغيرات في المدى الطويل.  وبذلك فإن هناك علاقة سببية بين المتغيرات إلا أن الاتجاه غير محدد.  وتشير نتائج نموذج تصحيح متجه الخطأ و دالة الاستجابة الفورية و تحليل التباين إلى وجود علاقة طردية بين معدلات البطالة والجريمة وأن اتجاه السببية من البطالة إلى الجريمة.  وكذلك هناك علاقة عكسية بين مستوى الدخل الحقيقي والجريمة وأن الاتجاه من الدخل إلى الجريمة.

 تقترح الدراسة بعض التوصيات للحد من الجريمة وذلك بقيام الحكومة باتباع سياسات نحو الحد من البطالة وزيادة  معدل النمو الاقتصادي للتخفيف من معدلات البطالة ومحاربة الفقر وتوجيه الشباب المتعطل عن العمل إلى نشاطات ذات طابع إنتاجي، والتوسع في تدريب وإعادة تدريب العاطلين عن العمل للحد من الجريمة.  وتترك الدراسة الباب مفتوحا أمام بحوث مستقبلية باتباع منهجية مختلفة واستخدام بيانات مختلفة.

كلمات المفتاح: الجريمة، التكامل المشترك، سببية  جرينجر، البطالة

المقدمة

عجزت الدراسات الاقتصادية التطبيقية التي ظهرت مع ظهور الأعمال المؤثرة لبيكر (Becker, 1968) و أهريلش (Ehrilch, 1973) و استقلر (Stigler, 1970) عن الاتفاق على نوع العلاقة بين معدلات الجريمة والمتغيرات الاقتصادية والديموغرافية والاجتماعية.  ويرتكز عمل بيكر (Becker, 1968) على أن الأفراد يتصرفون بطريقة عقلانية لتعظيم المنفعة المتوقعة من ارتكاب الجريمة.  ويضيف أن الغرامات واحتمال الوقوع في القبض تردع الأفراد من ارتكاب الجريمة.

وحسب نموذج Becker-Ehrlich يرتكز المنهج الاقتصادي في دراسة تصرف الأفراد نحو العمل الإجرامي ضمن التصرف العقلاني، على أن الأفراد يختارون البديل الأفضل بمقارنة التكاليف والعوائد من الخيار المتاح لديهم (Yeşim and Gülcan, 2006).  ويقوم الأفراد بتوزيع أوقاتهم بين الأعمال المشروعة والخطرة غير المشروعة.  فإذا كانت فرص العمل نادرة وغير متوفرة مقارنة مع العوائد المتوقعة من الجريمة فإن النموذج يتوقع ارتفاع الجريمة.  ويعد ارتفاع معدلات البطالة واحدا من محددات الجريمة (Kerry, 1998). وتبع ذلك العديد من البحوث محاولة اختبار نموذج Ehrilch-Becker ومعرفة فيما إذا كانت البطالة سببا في الجريمة.  وهناك بعض المتغيرات الاقتصادية والاجتماعية (Socio-economic factors) لها تأثيرها في الجريمة مثل الفقر، وتفاوت الدخل، والاستقرار السياسي، والنوع الاجتماعي، والعرق، والعمر. 

ولم تتوصل الدراسات والبحوث في اقتصاديات الجريمة إلى إجماع كامل بأن ارتفاع معدلات البطالة تؤدي إلى ارتفاع حالات الجريمة؛ فقد كانت نتائج الدراسات التطبيقية متناقضة.  أجمعت غالبية الدراسات على وجود علاقة بدرجة من القوة بين معدلات البطالة وبين معدلات الجريمة.  وأما بعضها الآخر فلم تجد علاقة سببية بين البطالة ومعدل الجريمة.  ويعود الاختلاف في النتائج إلى الاختلاف في البيانات المستخدمة (سنوية، مقطعية)، تعريف الجريمة، اختلاف عينات الدراسة، اختلاف المنهجية (Kerry, 1998). 

وغالبا ما تنتقد الدراسات الأولى عن الجريمة من قبل الاقتصاديين بأنها النماذج الاقتصادية للجريمة معمولة ضمن إطار نماذج غير ديناميكية.  وهناك أسباب عديدة تبرز أهمية النماذج الديناميكية من الناحية التطبيقية والتجريبية ، من خلال تطوير درجة الملاءمة عندما يتضمن النموذج المتغير بفترة تباطؤ أو ترابط البواقي التلقائي (Yeşim and Gülcan, 2006),. 

و تعود الدوافع وراء إجراء هذه الدراسة إلى تزايد أعداد الجريمة بمختلف أنواعها وخاصة تلك التي لها علاقة بالجانب الاقتصادي.  فقد بلغ متوسط الجريمة في الفترة 1995-2006 (33771) جريمة سنويا.  وقد دفع تزايد الجرائم إلى الاهتمام بالآثار المترتبة على ذلك من مختلف النواحي الاقتصادية والاجتماعية، وبالعوامل المؤثرة في ارتكاب الجريمة. 

تهدف الدراسة إلى اختبار العلاقة بين الجريمة والمتغيرات الاقتصادية-الاجتماعية والديموغرافية مثل البطالة الدخل القومي باستخدام نموذج تحليل التكامل المشترك ونموذج تصحيح متجهات الخطأ (VECM) خلال الفترة 1980-2007.  وتهدف الدراسة إلى البحث في نمط الجريمة في الأردن خلال فترة الدراسة.  وتنبع أهمية الدراسة من أن دراسة الآثار الاجتماعية لظاهرة البطالة كعامل مؤثر في فعل الجريمة من قبل الأفراد العاطلين عن العمل في المجتمع الأردني في معرفة حجم هذه المشكلة بين الشباب.  وكذلك تبرز أهمية الدراسة بالنسبة للأجهزة الأمنية في كيفية التعامل معها والوقوف على آثارها، الأمر الذي يساعد في رسم الخطط الأمنية، وبرامج التوعية التي تساهم في خفض معدلات الجريمة

وتبرز أهمية الدراسة في كونها الأولى (حسب علم الباحثين) التي تختبر اقتصاديات الجريمة في الأردن، اتجاه العلاقة السببية بين معدلات الجريمة وبين العوامل الاقتصادية والاجتماعية والديموغرافية، باستخدام تقنية إحصائية حديثة في تحليل نموذج تصحيح متجهات الخطأ (Vector Error Correction Model (VECM)، ومنهج تحليل التكامل المشترك (Cointegration Analysis Approach). ويرجع السبب في عدم استخدام الأساليب الإحصائية الحديثة مسبقا إلى أن معظم الأبحاث في هذا المجال قد أنجزت من علماء الاجتماع وعلماء الجريمة غير العارفين بالطرق الإحصائية الحديثة في التحليل التطبيقي (Dilulio, 1996)

استخدمت الدراسة الحالية الأسلوب  الإحصائي الوصفي و الأسلوب الكمي القياسي لدراسة العلاقة السببية بين معدلات الجريمة وبين بعض المتغيرات الاقتصادية الكلية لمعرفة حجم واتجاه تلك العلاقة باستخدام نموذج تصحيح متجهات الخطأ (Gujarati, 1995) Vector Error Correction Model (VECM).  وترتكز منهجية الدراسة على استخدام طريقة جوهانسن - يوسليوس التكامل المشترك Johansen and Juselius (1990)  لمعرفة طبيعة العلاقة التوازنية بين المتغيرات في المدى الطويل باستخدام اختبار التكامل المشترك (Cointegration Test ).  وتم استخدام اختبار ديكي-فولرDickey-Fuller (1981) لاختبار استقرار ودرجة تكامل المتغيرات.  وتم استخدام اختبار التحليل الديناميكي (دالة ردة الفعل و تحليل التباين) لبيان اتجاه العلاقة السببية بين الجريمة ومتغيرات النموذج.  وتم الحصول على بيانات السلسلة خلال الفترة (1973-2006) بالرجوع إلى نشرات دائرة الإحصاءات العامة في الأردن، ونشرات البنك المركزي الأردني، ومديرية الأمن العام.

وتنقسم الدراسة بالإضافة إلى المقدمة إلى خمسة أجزاء.  يستعرض الجزء الثاني التحليل الوصفي لمعدلات الجريمة والبطالة في الأردن.  ويتناول الجزء الثالث ألدراسات السابقة. ويتناول الجزء الرابع منهجية البحث ومصادر البيانات.  ويتناول الجزء الخامس النموذج القياسي .  ويستعرض الجزء السادس نتائج التحليل الكمي.  وتختم الدراسة بالنتائج والتوصيات.

2- تطور معدلات البطالة والجريمة في الأردن:

شهدت أعداد الجرائم المرتكبة في الأردن خلال فترة الدراسة اتجاها متزايدا بشكل عام رغم التذبذب.  فقد بلغ المتوسط السنوي (24547) جريمة سنويا.  وبلغ أقصى عدد (46713) جريمة سنة 1997 في حين انخفضت أعداد الجرائم إلى أدنى مستوى لها (10400) جريمة وذلك في عام 1973.  وإذا نظرنا إلى معدلات نمو الجريمة نجد أن متوسط معدل النمو السنوي بلغ (4.19$) سنويا، بلغ أقصى معدل نمو (30.13%) سنة 1986 في حين وصلت معدلات نمو الجريمة أدنى قيمة لها (-39.7%) سنة 1982. 

على الرغم من أن ظاهرة البطالة ليست جديدة على الاقتصاد الأردني، بل تعود في جذورها إلى أكثر من نصف قرن،تحديدا منذ بداية الخمسينيات،فقد بلغ متوسط معدلات البطالة آنذاك ((%16.5 تقريبا (عميرة، 1985)، إلا أنها لا تزال إلى يومنا هذا وبعد خمسة عقود تراوح حول هذا المعدل تقريبا باستثناء الفترة التي امتدت من أواسط السبعينات حتى بداية عام (1982) كما هو موضح في الجدول ((1.

جدول رقم(1) معدلات البطالة وأعداد المتعطلين عن العمل في الأردن للفترة ( (2006-1970

الســــــــنة	1970	1976	1982	1988	1994	2000	2006
مــعدل البطالة (%).	13.7	1.6	4.3	8.8	15.3	13.7	14.0
أعداد المتعطلين عن العمل (بالآلاف)	41.0	5.9	19.4	50.4	171.3	162.1	191.2

المصدر    -1السنوات (1970-1994):ا.د حسين طلافحة، د. خميس الفهداوي، دراسة تحليلية لمشكلة البطالة في الاقتصاد الأردني، جامعة اليرموك، 1998 ،ص 40   .   -2السنوات (2006-2000): معدل البطالة: الإحصاءات العامة، ،مسح العمالة والبطالة،التقرير السنوي2006-2000 عدد المتعطلين:وزارة العمل،التقرير السنوي 2006.2000.

فقد شهدت هذه الفترة انتعاشا اقتصاديا كبيرا أدى إلى زيادة معدل النمو السنوي للناتج المحلي الإجمالي الحقيقي بمتوسط قدره (10.2%) للفترة (1973– (1982، وانخفاض معدلات البطالة إلى أدنى مستوياتها بحيث أصبح سوق العمل الأردني شبه تشغيل كامل في الفترة(1981-1976) ؛ إذ لم تزد معدلات البطالة في تلك الفترة عن (3.9%)، ويعود ذلك إلى زيادة الطلب على الأيدي العاملة الأردنية داخليا وخارجيا ولاسيما لدى دول الخليج العربي في أعقاب ارتفاع أسعار النفط عام (1973) وزيادة المساعدات من هذه الدول للأردن في تلك الفترة (طلافحة و الفهداوي، (1998.  ولكن بعد تلك الفترة والتي كانت عبارة عن طفرة في النمو الاقتصادي والوصول إلى حالة عدم وجود البطالة أخذت معدلات البطالة بالارتفاع من (%\4.3) في عام ((1982 إلى ( (%14.0في عام ((2006.

3- أدبيات اقتصاديات الجريمة

يعد الوضع الاقتصادي للبلد بشكل عام وللأفراد بشكل خاص عاملا مهما في الأمن الوطني وأمن الفرد.  ويتمثل أمن الفرد في قدرته على تلبية متطلبات الحياة المعيشية من خلال حصوله على الدخل (العيطان، 2000).  وترتكز جهود أدبيات اقتصاديات الجريمة في عدم قدرة الأبحاث على تفسير العلاقة الترابطية بين البطالة والجريمة في كثير من الدول.  والسؤال الذي يتردد هو هل الجريمة تسبب البطالة؟ أم البطالة تسبب الجريمة؟ أم أن هناك عاملا ثالثا يسبب الاثنين معا.

ومع أن الدراسات في مجال اقتصاديات الجريمة حديثة نسبيا منذ مساهمة علماء الاقتصاد في الجزء الأخير من القرن العشرين، إلا أن علماء الاقتصاد أظهروا اهتماما كبيرا في حقل الجريمة.  استحوذ موضوع محددات الجريمة والتطبيقات الإحصائية حيزا كبيرا من اهتمام الباحثين مستخدمين نماذج مختلفة للجريمة منذ ظهور عمل بكر (Becker, 1968).  وكانت إحدى أسس النماذج الاقتصادية القياسية، أن الفرد يختار ارتكاب الجريمة إذا كانت المنافع الحدية لفعل الجريمة يفوق التكاليف الحدية لذلك الفعل (Luiz, 2001).  فمعدل الجريمة يرتبط بعلاقة طردية مع منافع الجريمة، بينما يرتبط بعلاقة عكسية مع تكاليف الجريمة.

وتتألف أدبيات اقتصاديات الجريمة حول محددات الجريمة من ثلاث مجموعات: وتتكون المجموعة الأولى من العوامل الاقتصادية-الاجتماعية مثل مستوى التعليم، و التركيب العمري للسكان، و مستوى التحضر، ونسبة النوع الاجتماعي إلى عدد السكان، والعلاقات العائلية، والبطالة، ومتوسط دخل الفرد (.  وتشمل المجموعة الثانية المتغيرات والعوامل الرادعة للجريمة والمتعلقة بعقوبات الفعل الإجرامي.  و تشمل المجموعة الثالثة حجم قوة رجال الأمن، وصرامة العقوبات، والعدالة، ونظام المحاكم، وظروف السجن. 

3-1 الدراسات العربية

1.    درس البكر (2004) العلاقة بين معدلات البطالة وبين معدلات الجريمة في المملكة العربية السعودية، باستخدام بيانات التعداد السكاني لعام 1992.  وتم استخدام منهجية طريقة المربعات الصغرى في تقدير العلاقة بين المتغيرين.  وقد بينت نتائج الدراسة وجود علاقة طردية قوية بين معدلات البطالة وبين كل من المستوى التعليمي والجريمة. 

2.    ركز العيطان (2000) في دراسته على سيكولوجية البطالة لتوضيح وتحليل ظاهرة البطالة والأبعاد النفسية لدراسة العلاقة بين معدلات البطالة والسلوك الإجرامي لدى الشباب السعودي.  وقد اتبع منهجية التحليل الوصفي النظري الاستنتاجي في العلاقة بين البطالة والسلوك الإجرامي عند مجتمع الشباب السعودي.  وتوصلت الدراسة إلى وجود علاقة قوية بين معدلات البطالة والمتغيرات الاقتصادية والسلوك الإجرامي عند الشباب. 

3.    درس حويتي (1419) العلاقة بين البطالة والسلوك الإجرامي في عدد من مراكز التأهيل في كل من موريتانيا، قطر، السودان، وسوريا.  وقد شملت العينة 463 فردا.  وتوصلت الدراسة إلى وجود علاقة ارتباط بين البطالة والسلوك الإجرامي.  ويعود الارتباط إلى تداخل العوامل الاقتصادية والاجتماعية والنفسية تدفع العاطل عن العمل إلى ارتكاب الجريمة.  وأظهرت النتائج أن تدني مستوى الدخل (حيث إنّ غالبية أفراد العينة من الأسر الفقيرة) يؤثر في ارتكاب الجريمة (السرقة، المخدرات، والقتل).  وتبين أن جريمة الاعتداء على الأموال العامة والخاصة جاءت في مقدمة الجرائم التي ترتكب.

4.     قام عجوة (1986) بدراسة العلاقة بين معدلات البطالة والجريمة في الوطن العربي (تونس، مصر، السودان).  وقد شملت العينة 861 فردا من تلك الدول.  وقد أظهرت نتائج الدراسة أن تدني مستوى المهارة لدى العامل يؤدي إلى انخفاض دخله، ويعمل صاحب العمل بفصله من العمل لانخفاض إنتاجيته ويصبح بعدها عاطلا عن العمل، الأمر الذي يدفعه لارتكاب الجريمة.  ومن أسباب الجريمة كذلك المشاكل الاجتماعية وعدم الاستقرار الاجتماعي، وشعور الفرد العاطل عن العمل بالفشل والإحباط، وأخيرا تفشي استخدام المخدرات.

3-2 الدراسات الأجنبية

1.    أظهرت نتائج دراسة Mikeal (2007) بالاعتماد على نموذج بيكر (Becker) للجريمة، وجود علاقة طردية بين البطالة والجريمة ، لكن لم يجد تأثيرا معنوي للبطالة على مستوى العنف. 

2.    هدفت دراسة دونيس (Donis, 2006) إلى دراسة تأثير البطالة على جرائم الاعتداء على الممتلكات، وعلى جرائم العنف التي تم التبليغ عنها لدى الشرطة في فرنسا خلال الفترة 1990-2000.  وقد اختبر Donis فرضية بيكر (Becker, 1968) بأن الميل نحو ارتكاب الجريمة يعتمد على مقارنة التكاليف والمنافع المتوقعة من العمل المشروع وغير المشروع.  وقد استخدم بيانات على المستوى الجزئي والكلي.  وجاءت نتائج الدراسة المقطعية دالة على وجود علاقة طردية بين البطالة والجريمة بين الشباب.

3.    درس دانيال وستيفن (Daniel & Stephen, 2006) العلاقة بين ظروف سوق العمل ومستويات الجريمة في ثلاث دول آسيوية (استراليا واليابان وكوريا الجنوبية) باستخدام طريقة جوهانسن للتكامل المشترك على بيانات تجميعية سنوية.  أفصحت نتائج الدراسة عن وجود علاقة قوية بين البطالة والجريمة وخاصة بين الشباب في تلك المجتمعات.

4.    درس (Gümüş, 2004) أسباب الجريمة في المناطق الحضرية في الولايات المتحدة الأمريكية باستخدام بيانات مقطعية.  وبينت النتائج أن الأفراد السود هم من أكثر العوامل المساهمة في الجريمة في الولايات المتحدة الأمريكية.

5.    قامت نلسن (Nilson, 2003 ) بتحليل العلاقة بين البطالة والجريمة (السرقة، وسرقة السيارات وحيازة المخدرات) في البلديات في السويد خلال الفترة 1996-2000 باستخدام Panel Data.  وقد تم استخدام نموذج قياسي لتقدير العلاقة بين الجريمة وبين معدلات البطالة ومتغيرات اقتصادية-اجتماعية باستخدام طريقة المربعات الصغرى (OLS).  وقد أظهرت نتائج الدراسة وجود علاقة طردية بين البطالة والجريمة، حيث الانخفاض في معدلات البطالة في فترة التسعينيات قد ساهمت في خفض عدد حالات السرقة، وسرقة السيارات 15% و 20% على التوالي.  وبين أن انخفاض ألأجر ساهم أيضا في زيادة الجريمة.  إلا أن برامج التدريب لم تساهم كثيرا في خفض معدلات الجريمة.

6.    هدفت دراسة (Daniel, 2002) إلى تحليل العلاقة السببية بين مستوى الدخل والمتمثل بمعامل جيني (Gini Coefficient) وجرائم الملكية والسرقة والسطو على المنازل باستخدام طريقة التكامل المشترك خلال الفترة 1961-1997 لكل من أمريكا وبريطانيا وايطاليا.  وأظهرت نتائج الدراسة أن تفاوت الدخل يسبب الجريمة في ايطاليا لم تتحقق هذه العلاقة في حالة أمريكا وبريطانيا. 

7.    درس أنتونيو (Antonio, 2002) محددات الجريمة في 16 مقاطعة في اسبانيا خلال الفترة 1994-2001 .  وقد تقدير النموذج بالاعتماد على نموذج بيكر-ايهرلش وأدبيات الدراسة التطبيقية متضمنا متغيرات اقتصادية و ديموغرافية واجتماعية باستخدام أسلوب Panel Analysis.  وأظهرت نتائج الدراسة أن المتغيرات الديموغرافية ( التعليم والعمر، والمهاجرين) أكثر تأثيرا في الجريمة من المتغيرات الاقتصادية (البطالة) فيما كان لمتوسط الدخل أثر في الجريمة. 

8.     قام Allan (1989) بدراسة العلاقة بين البطالة وبين الجريمة في بريطانيا.  جاءت النتائج مؤكدة على العلاقة الطردية بين البطالة والجريمة.  فقد أظهرت النتائج أن الأشخاص العاملين لديهم ميول أقل نحو الجريمة، وأن نسبة الجريمة بين العاطلين عن العمل كبيرة.  وأن الجريمة تتركز في الممتلكات، والسطو وسرقة السيارات.  وعزت الدراسة الأسباب الاقتصادية وراء الجنوح نحو الجريمة.

9.  استخدم دراسة كيري (Kerry, 1998) بيانات Panel Data لاختبار العلاقة بين البطالة وأنواع الجريمة في نيوزلندا خلال الفترة 1984-1996.  وأظهرت النتائج بأنه لا يمكن تفسير التغيرات في البطالة لتأثيرها على الجريمة بشكل عام، لكن يكون تأثيرها في بعض أنواع الجريمة.

10.درس أيزنر (Eisner, 1996) العلاقة السببية بين البطالة وبين الجريمة في سبعة مجتمعات أوروبية ولمدة عشر سنين.  وبينت النتائج أن النمو الاقتصادي أدى إلى انخفاض الجريمة في هذه المجتمعات.

11.دراسة سمول و لويس (Small & Lewis, 1996) استخدمت بيانات سلسلة زمنية ومنهجية التكامل المشترك وسببية جرينجر لاختبار العلاقة السببية بين البطالة ومعدلات الجريمة في نيوزلاند.  وجاءت نتائج الدراسة مؤيدة للعلاقة السببية من البطالة إلى الجريمة، أي أن البطالة تسبب الجريمة.

:4- منهجية الدراسة ومصادر البيانات   Methodology and Data Source

يؤخذ على الدراسات التجريبية في العقود ثلاثة الماضية أنها تفترض أن البيانات المستخدمة في التحليل القياسي مستقرة (Hendry and Juselius, 2000).  وصار من المتعارف عليه قبل إجراء التحليل القياسي أنه يجب القيام باختبار خصائص السلاسل الزمنية المستخدمة.  وتأتي هذه الخطوة للتأكد من استقرار المتغيرات، حيث إنه إذا كانت المتغيرات غير ذلك عندها يواجه الباحث مشكلة عدم استقرار المتغيرات، وما هي درجة التكامل؟  وهل هناك علاقة توازنية في المدى الطويل بين المتغيرات؟  إن أي تقدير للنموذج يحتوى على سلاسل زمنية غير مستقرة باستخدام طريقة المربعات الصغرى (OLS) ، ويؤدي إلى خلل والحصول على نتائج مضللة؛ لأن البيانات لا تعود إلى الاستقرار في المدى الطويل.  وهذا يعني أن بعض الخصائص واختبارات طريقة المربعات الصغرى تصبح غير موثوق بها.  وفي مثل هذه الحالة تكون قيمة R² مرتفعة حيث وإنه لا يكون لها أي معنى عندما تكون البيانات غير مستقرة؛ ولا يمكن معرفة حقيقة وجود علاقة بين المتغيرات.  لذلك ينصح باستخدام اختبار الاستقرارية (Unit Root Test ) وطريقة التكامل المشترك (Cointegration Test)؛ للتأكد من استقرار السلاسل الزمنية.

4-1 اختبار استقرار الدالة        Stationarity Test (Unit Root Test)

المقصود بالاستقرار أن كل من الوسط E(Y_t) والتباين Var(y_t) للمتغير لا يبقى ثابتا على مدى الزمن لكل فترات (t), وكذلك الحال بالنسبة للتباين المشترك [Cov(Y_t, Y_s)] وبالتالي الارتباط بين أي قيمتين لـ (Y) في فترتين مختلفتين يعتمد على اختلاف الزمن لكلتا القيمتين ل (Y) بحيث أن t¹s.  ولتحديد إذا كانت المتغيرات مستقرة أم لا يتم إجراء اختبار ديكي-فولر الموسع  Augmented Dickey-Fuller (1981) ADF ويتضمن اختبار ADF اختبار معنوية المعلمة  للمتغير  في المعادلة الآتية:

ويتم رفض فرضية عدم الاستقرار عندما تكون المعلمة سالبة  ومعنوية.  ويجب اختيار قيمة (m) لتكون كافية لضمان أن المتغير العشوائي  ضوضاء أبيض.  يستخدم معيار Akiak (1974) لتحديد فترات التباطؤ (m) الذي يضمن استقرار المتغير العشوائي .  فإذا كانت المتغيرات مستقرة ومتكاملة من الدرجة الأولى ننتقل إلى الخطوة التالية، لمعرفة فيما إذا كانت المتغيرات متكاملة تكاملا مشتركا" وأن هناك علاقة توازنية في المدى الطويل بين المتغيرات. 

4-2 اختبار التكامل المشترك The cointegration Test

تستخدم منهجية للتكامل المشترك لمعرفة طبيعة العلاقة التوازنية بين المتغيرات في المدى الطويل.  باستخدام طريقة الإمكانية العظمى (Maximum Likelihood Procedure) أو ما يعرف باختبار جوهانسن التكامل المشترك (Johansen, 1988) و(Johansen & Juselius, 1990).  وتشير طريقة التكامل المشترك إلى العلاقة التوازنية بين المتغيرات التابعة والمتغيرات المستقلة في المدى الطويل، حيث إن العلاقة الديناميكية في المدى القصير لا تقل أهمية عنها في المدى الطويل.  ويعد تكامل المدى الطويل مع المدى القصير من الأمور الهامة في الاقتصاد القياسي من خلال منهج التكامل المشترك.  يطبق اختبار جوهانسن في حال إذا زادت المتغيرات عن متغيرين لإمكانية وجود عدة متجهات للتكامل المشترك.  و يفضل استخدام اختبار التكامل المشترك في الحالات التي تتضمن متغيرين فقط على طريقة انجل-جرينجر ذات الخطوتين.   

تعتمد طريقة جوهانسن على طريقة الإمكانية العظمى لتقدير وتحديد وجود متجهات متكاملة في نموذج (VAR).  فإذا كان هناك متجه يحتوي على P من المتغيرات   المتولدة من الرتبة K من عملية (VAR) وأخطاء Guassian  بالصيغة التالية:

حيث إن  هو متجه من الرتبة (px1) من المتغيرات، و  متغيرات عشوائية ذات التوزيع الطبيعي .و  متجه من الثوابت.  ولما كانت الرغبة هنا في التمييز بين الاستقرار من خلال الترابط الخطي (Linear Combination)  وبأخذ الفرق الأول للمتجهات  نحصل على نموذج تصحيح الخطأ على النحو الآتي:

حيث أن  معلمات المصفوفة في المدى القصير، وأن  حيث أن K هي عدد فترات التباطؤ.  المصفوفة Π تحتوي معلومات عن العلاقة التوازنية في المدى الطويل بين متجه المتغيرات.  إن المعلومات التي تشير إلى عدد المتجهات المتكاملة موجودة في رتبة المصفوفة Π، أي أن رتبة المصفوفة تحدد عدد التوليفات الخطية الموجودة في Z_t مستقرة.  ويتم تحديد عدد المتجهات المتكاملة باستخدام اختبار القيمة العظمى الخاصة (eigenvalues)،  أو اختبار الأثر (Trace) والتي يكونان معنويين إحصائيا.  فإذا كانت رتبة المصفوفة تساوي صفرا (r=0) فإن جميع العناصر في Z_t  غير مستقرة،وبالتالي لا يوجد علاقة تكاملية بين المتغيرات.  وأما إذا كانت رتبة المصفوفة كاملة (r=p) ، عندها تكون جميع عناصر Z_t مستقرة ومتكاملة أما الحالة المتوسط بحيث إن  عندها يكون هناك r من المتجهات المتكاملة،  وأن P-r متجه زمني.  فإذا كانت r≠0 فإن العلاقة التوازنية في المدى الطويل موجودة.

تستخدم نسبة الإمكانية العظمى (MLR) (Maximum Likelihood Ratio) لتحديد عدد المتجهات المتكاملة (رتبة المصفوفة Π).  ويتم بإجراء اختبارين هما اختبار الأثر ) (Trace test, الذي يختبر فرضية العدم القائلة أن عدد متجهات التكامل المشترك المتميزة تقل عن أو يساوي العدد (q) مقال الفرضية البديلة العام غير المقيد (q=r) ويحسب هذا الاختبار بالصيغة التالية:

حيث  أقل المتجهات الخاصة (eigenvectors) (p-r) وتدل فرضية العدم أن عدد متجهات التكامل المشترك يساوي أو يقل عن (r).  وبالتالي فإن فرضية العدم r=0  مقابل الفرض البديل r=1.

أما الاختبار الثاني فهو اختبار)  (Maximal Eigenvalue, القيمة الخاصة العظمى والذي يمكن حسابه من الصيغة الآتية:

ويقوم الاختبار للفرضية العدم القائلة بوجود (r) متجه للتكامل المشترك مقابل الفرض البديل بوجود (r+1) متجه للتكامل المشترك.

ولما كان اختبار جوهانسن للتكامل المشترك لتحديد عدد المتجهات المتكاملة حساسا جدا طول فترة التباطؤ (Lag Length) المثلى في نموذج (VAR)، فإنه كان من الضروري تحديد طول الفترة باستخدام معيار Schwarz (SC).  وتكون فترة التباطؤ كبيرة كفاية لضمان عدم ترابط المتغيرات العشوائية وصغيرة كفاية لإجراء عملية التقدير.  وكون هذا الموضوع مطروقا بشكل واسع في أدبيات الاقتصاد القياسي فقد تم حذف تفاصيل وصف المعيار.

ويمكن اقتفاء اتجاه سببية جرينجر بين معدلات الجريمة والعوامل المحددة لها من خلال نموذج تصحيح اتجاه الخطأ (Gujarati, 1995) Vector Error Correction Model (VECM) المنبثق عن المتجهات المتكاملة.  ويعدّ نموذج (VCEM) حالة مقيدة من نموذج (VAR)، حيث يتم تقيد المتجهات المتكاملة للتحول Converge إلى توازن في المدى الطويل.  وبالإضافة إلى اتجاه السببية، فإن نموذج VECM يتيح لنا التمييز بين المدى الطويل والمدى القصير.  فإن اختبار F للمتغيرات المستقلة في الفرق الأول يشير إلى السببية في المدى القصير، بينما السببية في المدى الطويل تكون من خلال معنوية معامل ECT الذي يحتوي معلومات المدى الطويل. 

5- النموذج القياسي والمتغيرات The Econometric Model Variable Description  

يتوقع بأن المجرمين وحسب النموذج الاقتصادي للجريمة يسعون إلى تعظيم منفعتهم من الفعل الإجرامي.  وتتوقع النظرية كذلك أن الأفراد ينخرطون في أعمال إجرامية إذا كانت العوائد المتحققة من الأعمال غير المشروعة تفوق العوائد المتوقعة من الأعمال المشروعة (Becker, 1968; Ehrlich, 1973: Block & Heineke, 1984).  وبالرجوع إلى أدبيات اقتصاديات الجريمة يمكن وصف العلاقة بين معدلات الجريمة والبطالة ومستوى متوسط دخل الفرد بصيغة الدالة الإحصائية على النحو الآتي:

حيث إن CR أعداد الجريمة، وU معدل البطالة و Y مستوى الدخل الحقيقي.  ويمكن كتابة المعادلة (1) على النحو الآتي:

وتقيس المعلمات  المرونات متغير الجريمة بالنسبة لكل متغير من المتغيرات المستقلة.

وتعكس محددات الجريمة تكلفة النشاط الإجرامي.  وتم الحصول على البيانات السنوية التجميعية لمستوى الجريمة خلال الفترة 1973-2006 عن الأردن.  وتشمل البيانات مجموع الجرائم الكلية المقيدة رسميا لدى مديرية الأمن العام. 

يعكس متغير البطالة عجز العمل عن توفير فرص العمل المشروعة (Entorf & Spengler, 2000)؛ إذا كان الدخل من فرص العمل المشروعة نادرة مقارنة بالعوائد من الجريمة.  وتعكس البطالة انخفاض تكلفة الفرصة البديلة للأعمال غير الشرعية؛ مما يجعل ارتكاب الجريمة أكثر جاذبية من قبل العاطلين عن العمل (Antonio, 2000). 

يتوقع النموذج الاقتصادي للجريمة أن ارتفاع معدلات البطالة يزيد من النشاط الإجرامي لدى الأشخاص الذين يسعون لتعظيم منافعهم المتوقعة من العمل الإجرامي.  وكذلك يتيح ارتفاع معدلات البطالة من الفرص المتاحة للأفراد للانخراط في الأعمال الإجرامية (Scorcu & Cellini, 1998).  وأما انخفاض معدلات البطالة فيقلل من فرص نجاح الأعمال الإجرامية ويخفض معدل الجريمة، وأن العلاقة بين البطالة والجريمة علاقة طردية (Witt et al, 1998).  إن العلاقة بين البطالة والجريمة تعتمد على نوع الجريمة حسب التصنيف المتبع في كل بلد، والخصائص الديموغرافية للأفراد المجرمين (Charmicheal & Ward, 2005).

أقرت منظمة العمل الدولية في الدورة (71) لمؤتمر العمل الدولي ما اتفق علية خبراء إحصاءات العمل في تعريفهم للبطالة "Unemployment" بأنها تشمل كافة الأشخاص الذين هم في سن العمل, وراغبين في العمل وباحثين عنه ولا يجدونه خلال فترة الإسناد الزمني (عيسى وآخرون, 1889).  ويعد التعريف الإجرائي للبطالة من الأشياء المهمة التي يجب معرفتها عند دراسة البطالة حيث يسهل المقارنة بين سنة وأخرى، أو دولة وأخرى.  وتم اعتماد البيانات الصادرة عن دائرة الإحصاءات العامة لحساب متغير البطالة.  أما مفهوم معدل البطالة (Unemployment Rate ) فيعرف على أنه مجموع العاطلين عن العمل كنسبة من مجموع القوى العاملة،

شغل موضوع العلاقة بين مستوى الدخل ومعدلات الجريمة حيزا كبيرا في أدبيات علم الاقتصاد وعلم الجريمة.  وتلعب الأزمات الاقتصادية دورا سلبيا في دخل الفرد الذي يعد المصدر الرئيس في تلبية حاجات ورغبات الفرد وتحقيق الأمن الاقتصادي للفرد.  وقد ساعد الغموض الذي اكتنف نتائج الدراسات التطبيقية والتجريبية المتعلقة بمقاييس الدخل المختلفة كمتغير تقريبي للعائد من الجريمة (Yeşim and Gülcan,. 2006). 

تتوقع النظرية الاقتصادية أن يرتبط مستوى الدخل بعلاقة عكسية مع الجريمة (Trumbull, 1989).  ويتوقع البعض الآخر (Antonio, 2002; Entrof &Spengler, 2000) أن يرتبط متوسط الدخل للفرد بعلاقة طردية مع الجريمة.  ويستند أصحاب الرأي هذا إلى أن ارتفاع متوسط الدخل للفرد في مناطق معينة من البلد (عدم العدالة في توزيع الدخل) قد يجذب أعمال إجرامية حيث التوقعات عالية من العائد.  وقد تم استخدام متغير متوسط دخل الفرد الحقيقي لقياس أثر مستوى الفقر على معدلات الجريمة. 

والافتراض بأن المجتمع الذي تكون فيه درجات تفاوت الدخل عالية، فإن معظم أفراد المجتمع يتمركزون في نهاية منحنى توزيع الدخل.  ونجد أن هؤلاء الأفراد لديهم ميول نحو الجريمة بسبب انخفاض تكاليفها.  وتم اختبار هذه الفرضية المتعلقة بعلاقة مستوى الدخل ومعدلات الجريمة على شريحة واسعة من الدول باستخدام عينات ومنهجيات مختلفة.  وكانت نتائج التحليل التطبيقي (الإحصائي) متناقضة، فبعض الدراسات أيدت العلاقة الطردية، والبعض الآخر لم تجد علاقة بين المتغيرين.

استخدمت الدراسات الأولية الدخل الكلي كمقياس لتفاوت الدخل، ومن المحتمل أن يكون الدخل الدائم وليس الدخل العابر الذي يؤثر في الجريمة وأنه من المهم الفصل بين الاثنين.  فبينما يؤثر الدخل الدائم بشكل ايجابي على أنواع الجريمة، فإن الدخل العابر ليس له تأثير (Dahlerg & Gustaussou, 2005).  وهناك من استخدم معامل جيني (Gini Coefficient) كمقياس لتفاوت الدخل، وأظهرت النتائج العلاقة السلبية بين الدخل ومعدلات الجريمة (Chisholm & Choe, 2005).

6- نتائج التقدير Estimation Results  

6-1 اختبار استقرار الدالة        Stationarity Test (Unit Root Test)

أشارت نتائج اختبار ADF الواردة في الجدول (2)، أن جميع المتغيرات غير مستقرة عند المستوى (Levels) ولكنها تصبح مستقرة عند أخذ الفرق الأول (First-difference)، أي أن المتغيرات متكاملة من الدرجة الأولىI (1) .

جدول (2) نتائج اختبار ديكي-فولر المعدل (ADF) لجذر الوحدة

Constant Only
First difference				Level				Variable
AIC	Lags	MaC	ADF	AIC	Lags	MaC	ADF
-2.726	0	-2.955	-3.949	-2.726	1	-2.956	-1.290	LRGDP
-0.789	0	-2.956	-5.399	-0.842	1	-2.956	-1.873	LCrimes
0.1495	2	-2.963	-5.547	0.0137	3	-2.963	-2.373	LUN

        الأرقام داخل القوس تمثل عدد فترات التباطؤ بناء" على قيمة AIC

6-2 نتائج تحليل التكامل المشترك

ولما كانت جميع المتغيرات مستقرة عند الفرق الأول ومتكاملة من الدرجة الصفرية، فإنه يمكن إجراء اختبار التكامل المشترك باستخدام طريقة جوهانسن للتكامل المشترك.  ولتحديد فترات التباطؤ في طريقة جوهانسن، تم إجراء تقدير (VAR).  وتظهر النتائج في جدول (3) أن عدد فترات التباطؤ هو (1) .

جدول (3) اختيار عدد فترات التباطؤ في نموذج (VAR)

VAR Lag Order Selection Criteria
Lag	AIC	SC
0	1.796220	1.934993
1	-3.044771*	-2.489679*
2	-2.766352	-1.794941
3	-2.473399	-1.085669
* indicates lag order selected by the criterion
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion

وتشير نتائج اختبار جوهانسن للتكامل المشترك الواردة في الجدول (4) إلى رفض الفرضية الصفرية القائلة " بعدم وجود تكامل مشترك" عند مستوى دلالة 1%، وذلك حسب (Trace Statistic) بينما نسبة الاحتمالية العظمى (MLR) قبلت الفرضية الصفرية.  وعندها يمكن قبول الفرضية البديلة بأن المتغيرات متكاملة.  وأن هناك متجها واحدا  تكامليا على الأكثر؛ الأمر الذي يؤكد وجود علاقة توازن في المدى الطويل.  وتشير هذه النتيجة إلى وجود علاقة سببية بين المتغيرات الداخلة في النموذج.  وتشير نتائج التكامل المشترك إلى العلاقة السببية الطردية بين معدل البطالة وعدد الجريمة، وعلاقة عكسية بين النمو الاقتصادي ونمو الجريمة.

جدول رقم (4) نتائج تحليل جوهانسن التكامل المشترك

Hypothesized		Trace	5 Percent	1 Percent
No. of CE(s)	Eigenvalue	Statistic	Critical Value	Critical Value
None *	0.559918	40.70246	34.91	41.07
At most 1	0.305266	14.43708	19.96	24.60
At most 2	0.083261	2.781831	9.24	12.97
*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level
Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at the 5% level
Trace test indicates no cointegration at the 1% level
Hypothesized		Max-Eigen	5 Percent	1 Percent
No. of CE(s)	Eigenvalue	Statistic	Critical Value	Critical Value
None *	0.559918	26.26538	22.00	26.81
At most 1	0.305266	11.65525	15.67	20.20
At most 2	0.083261	2.781831	9.24	12.97
*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating equation(s) at the 5% level
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 1% level
1 Cointegrating Equation(s):		Log likelihood	66.68598
Normalized cointegrating coefficients (std.err. in parentheses)
LOG(CRIMES)	LRGDP	LOG(UNEMP)	C
1.000000	2.014894	-0.687181	-24.12554
	(0.55373)	(0.19213)	(4.21056)

6-3 نتائج تحليل التباين ودالة الاستجابة الفورية

من المفيد تفحص تأثير صدمة مفاجئة في متغيرات النموذج من خلال تحليل دالة الاستجابة الفورية وتحليل التباين لإعطاء تصورا أكثر وضوحا للعلاقة السببية بين المتغيرات المستقلة والمتغير التابع.

6-3-1  تحليل نتائج التباين Variance Decomposition

يعكس تحليل التباين أهمية المتغيرات العشوائية في النموذج، حيث يظهر الاختبار الكمي تأثير المتغيرات المستقلة على الجريمة.  يبين تحليل التباين حجم التغير في المتغير في الفترة الزمنية (t) نتيجة لصدمة في المتغير نفسه أو المتغيرات الأخرى.  يبين الجدول (5) أن متغير الجريمة يفسر 100% من مكونات التباين في الفترة الأولى عند حدوث صدمة بمقدار انحراف معياري واحد في المتغير نفسه.  ويأخذ بعد ذلك بالتراجع التدريجي ليصل إلى 81.16% بعد مرور عشر سنوات.  في حين أن التغير في الناتج المحلي الإجمالي يفسر 10.94% بعد مرور عشر سنوات.  أما متغير معدل البطالة فيفسر النسبة الضئيلة من التغير في التباين بعد مرور عشر سنوات ليصبح 7.89% من التغير في تباين متغير الجريمة. 

جدول رقم  (5) نتائج تحليل التباين

Variance Decomposition of LOG(CRIMES):
Period	S.E.	LOG(CRIMES)	LRGDP	LOG(UNEMP)
1	0.158488	100.0000	0.000000	0.000000
2	0.215566	97.86015	0.562807	1.577042
3	0.261604	95.18102	2.130068	2.688908
4	0.302274	91.75756	4.059986	4.182451
5	0.339744	88.80799	5.930371	5.261638
6	0.374421	86.35832	7.488863	6.152821
7	0.406646	84.49696	8.718153	6.784889
8	0.436687	83.07488	9.660309	7.264810
9	0.464844	81.99626	10.38414	7.619595
10	0.491383	81.15783	10.94694	7.895230

6-3-2 دالة الاستجابة الفورية The Impulse Function        

يصعب تفسير المرونة الناتجة عن نموذج VAR، حيث يمكن النظر إلى المرونة بأنها استجابة المتغيرات في الأجل الطويل وتتجاهل المدى القصير.  و يظهر هنا دور دالة الاستجابة وتحليل التباين لتتبع التفاعل بين المتغيرات.  ولما كانت المتغيرات مستقرة ومتكاملة، فإن المتغيرات تكون في حالة توازن في فترة زمنية معينة، وأن أية صدمة لأي من المتغيرات المستخدمة ستعمل على التأثير على وضعية التوازن لفترة زمنية معينة ثم تعود المتغيرات إلى التوازن شريطة عدم حدوث أي صدمة أخرى في نفس الوقت.  تواجه دالة الاستجابة الفورية مشكلة ترتيب المتغيرات الداخلة في النموذج (Carmen and Maria, 2002, p851).

 فعند حدوث صدمة مقدارها انحراف معياري واحد في متغير ما نتيجة لسياسة اقتصادية معينة (أو لسبب آخر) فإن دالة الاستجابة تقيس تأثير ذلك على القيمة الحالية والمستقبلية لذلك المتغير والمتغيرات الأخرى، هذا في حالة افتراض عدم وجود ترابط بين المتغيرات العشوائية (Innovations)، ولكن في حالة وجود ترابط بين المتغيرات العشوائية، فهذا يعني أنهما مشتركان في قيمة غير معرفة أو محددة، ويعود ذلك إلى المتغير الذي يأتي أولا في نموذج (VAR).

يوضح الشكل رقم (1) استجابة الجريمة لصدمة مفاجئة بمقدار انحراف معياري واحد في المتغير نفسه والمتغيرات المستقلة الأخرى.  فحدوث صدمة مفاجئة بمقدار انحراف معياري واحد في متغير الدخل يؤدي إلى استجابة.  وتشير تلك النتيجة على التأثير السلبي لمتغير الدخل على متغير الجريمة، وأن اتجاه التأثير يكون من التغير في عدد الدخل إلى متغير الجريمة.  أما استجابة متغير الجريمة لصدمة مفاجئة بمقدار انحراف معياري واحد في متغير البطالة يكون طرديا، وأن اتجاه العلاقة السببية من متغير الدخل إلى متغير الجريمة.   

الخاتمة والتوصيات

تعد ظاهرة الجريمة من الظواهر الهامة وموضع اهتمام الدول لما لها من آثار سلبية على المستوى الاقتصادي والاجتماعي.  وجاءت هذه الدراسة لتسلط الضوء على واحد من أهم العوامل المؤثرة في الجريمة وهي البطالة.  واستخدمت الدراسة نموذج تصحيح متجهات الخطأ لبيان اتجاه العلاقة السببية بين الجريمة وبين البطالة ومستوى الدخل عبر الفترة الزمنية 1973-2006.  وتم استخدام دالة الاستجابة وتحليل التباين لبيان نوع واتجاه العلاقة السببية بين الجريمة والمتغيرات الاقتصادية الكلية.  وتم الحصول على البيانات اللازمة من الكتاب السنوي الصادر عن مديرية الأمن العام، ونشرات البنك المركزي.

جاءت نتائج الاختبار الإحصائي لجذر الوحدة مشيرة إلى أن المتغيرات متكاملة من الدرجة الأولى I(1).  وأظهرت نتائج اختبار جوهانسن للتكامل المشترك وجود علاقة توازنية بين المتغيرات في بالمدى الطويل، مما يدل على وجود علاقة سببية بين الجريمة والمتغيرات الأخرى.  ولبيان اتجاه العلاقة جاءت نتائج دالة ردة الفعل وتحليل التباين مشيرة إلى وجود علاقة طردية بين معدلات البطالة وبين أعداد الجريمة، وأن اتجاه العلاقة من البطالة إلى الجريمة.  وهذا يدل على أن البطالة لها دور في توجه الأفراد المتعطلين عن العمل نحو ارتكاب الجريمة.   أما متغير مستوى الدخل القومي فقد كانت العلاقة عكسية وباتجاه من الدخل إلى الجريمة.  وهذا يشير إلى أثر النمو الاقتصادي في خفض معدلات الجريمة.

وتوصي الدراسة بأن هناك طرائق كثيرة يمكن للحكومة وواضعي السياسة والمهتمين تبنيها للحد ومن الجريمة بأنواعها من أجل الحد من آثارها على البلد.  وتتلخص تلك الأمور في تبني سياسات اقتصادية من شأنها الحد من البطالة ، والعمل على رفع مستوى النشاط الاقتصادي، الأمر الذي يؤدي إلى رفع مستوى المعيشة.  وتترك الدراسة الباب مفتوحا أمام الباحثين لدراسات مستقبلية بمنهجية مختلفة ومتغيرات على المستوى الفردي (مقطعية).

المراجع

1.     العيطان، تركي بن محمد، (2000) "البطالة وعلاقتها بالسلوك الإجرامي (دراسة نظرية على المجتمع السعودي)" ، المجلة العربية للدراسات الأمنية والتدريب، مجلد 1، العدد 41، كلية الملك فهد الأمنية.

2.     البكر، محمد عبدالله، (2004)، "أثر البطالة في البناء الاجتماعي للمجتمع: دراسة تحليلية للبطالة وأثرها في المملكة العربية السعودية"، مجلة العلوم الاجتماعية، مجلد 32، العدد 2.

3.     البنك المركزي الأردني،

4.     حويتي، أحمد وبدر عبدا لمنعم وديالو ديبا، (1419)، "علاقة البطالة بالجريمة والانحراف بالوطن العربي"، الرياض، أكاديمية نايف العربية للعلوم الأمنية، مركز البحوث والدراسات.

5.     دائرة الإحصاءات العامة ، مسح العمالة والبطالة، التقرير السنوي2000 -.2006

6.     طلافحة، حسين وخميس فهداوي, (1998)، "دراسة تحليلية لمشكلة البطالة في الاقتصاد الأردني  (1996-1968)"، مركز الدراسات الأردنية, جامعة اليرموك, اربد, الأردن0  ص40.

7.     عجوة، عبدالفتاح (1986) " البطالة في الوطن العربي وعلاقتها بالجريمة"، الرياض، المركز العربي للدراسات الأمنية والتدريب.

8.     عميره، محمد سعد ,(1985)، "القوى العاملة الأردنية ودورها في التنمية الاقتصادية", مجلة العمل  الأردن, مجلد (7), عدد (29) ،ص20.

9.     إبراهيم عيسى وآخرون (1889)، (دراسة واقع ومستقبل سوق العمل الأردني) الجزء الأول، مركز البحوث الاقتصادية، الجمعية العلمية الملكية، عمان، الأردن.

10. وزارة العمل،التقرير السنوي 2006.2000

المراجع الأجنبية

11.       ِAllan, E. and Steffensmeier, D. (1989), “ Youth and Property Crime: Differential Effects of Job Availability and Job Quality on Juvenile and Youth Adult Arrest Rate”, American Social Review, 50317-32.

12.       Antonio, Calvô Armengld and Yves Zenou, (2003), “Does Crime Affect Unemployment? The role of Social Networks”, Annals D’E’conomie Et De Statistique, No. 71-72

13.       Antonio Rodriguez Andrés. (2002). “Crime in Spain: An Empirical Investigation”. Unpublished paper, University of Southern Denmark.

14.       Becker, G. S. (1968). “Crime and Punishment: An Economic Approach”, Journal of Political Economy, 76, PP.169-217.

15.       Block, M. and J. M. Heineke, (1975), “A Labour Theoretic A analysis of Criminal Justice”, American economic Review, 65, PP.314-325.

16.       Charmicheal, F & R. Ward, (2005), “Youth Unemployment and Crime in the English Regions and Wales”, Applied Economics, 32, 559-571.

17.       Chisholm, J. & C. Choe,)  2005), “Income Variables.and the Measure of Gains from Crime”, Oxford Economic Papers, 57, 112-119.

18.       Dahlerg, M.  & M. Gustavsson, (2005), “Inequality and Crime: Separating the Effects of Permanent and Transitory Income”, Institute for Labour Market Ploicy Evaluation, Working Paper, No.19.

19.       Daniel, Y. Lee. (2002). “Income Inequality and Crime: Cointegration Analysis and Causality Tests”.  Unpublished Paper, Shippensburg University.

20.       Daniel, Y. Lee. & Stephen J. HoloviaK. (2006). “Unemployment and Crime: An Empirical Investigation”. Applied Economics Letters, 13 (12).

21.              Dickey, D. & Fuller, W. (1981) “Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root”, Econometrica, Vol. (49), pp. 1057-1072.

22.       Dilulio, J. Jr. (1996). “Help Wanted: Economics, Crime and Public Policy”, Journal of Economic Perspectives, 10(1):3-24.

23.       Donis Fougére and Francis Kramarz, (2006), “Youth Unemployment and Crime in France”, Discussion paper No. 5600, Centre of Economic Policy Research, UK.

24.       Eisner, M., (1996), “Socio-Economic Modernization and Gong Time developments of Crime Theories and empirical Evidence in Europe” Paper presented to American Society of Criminology, Boston 15-19 November.

25.       Ehrlich, I. (1973). “Participation in illegitimate Activities: A theoretical and Empirical Investigation”, Journal of Political Economy, 81, PP. 521-567.

26.       Engle, R.F. and Granger, C.W. (1987) “Cointegration and Error Correction Representation Estimation and Testing”, Econometrica, 55, p251-276.

27.       ُEntorf, H. and H Spengler. (2000). “Socioeconomic and Demographic Factors of Crime in Germany: Evidence from Panel Data of German States”. International Review of Law and Economics, 20, pp.75-106.

28.       Gujarati، Damonar N. (1995) 'Basic Econometrics'' Third Edition، McGraw-HILL In.

29.       Gümüş, E. (2004), “Crime and Urban Areas: An Empirical Investigation”, Akdeniz Üniversitesi Ǐ. Ǐ B.F. Dergisi, 7, 98-109.

30.       Hendy, D. And Juselius, K. (2000), “Explaining Cointegration analysis Part 1”, The Energy Journal, 21(10, 1-42

31.    Johansen, S. and Juselius, K. (1990) “Maximum Likelihood estimation and inference on cointegration with application to the demand for money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Vol. 52, 169-210.

32.    Kerry Papps & Raiber Winkelman. (1998). “Unemployment and Crime: New Answer to an Old Question”. IZA, Discussion Paper No. 25

33.       Luiz, John M. (2001). “Temporal Association, the Dynamics of Crime, and their Economic Determinants: A Time Series Econometric Model of South Africa”. Social Indicators Research. 53(1):33-61.

34.       Mikeal, Priks and Panu Poutaara, (2007), “Unemployment and Gangs Crime, Could Prosperity backfire?” discussion paper 13, Center for Economic and Business Research.

35.    Nilson, Anna and Jona Agell, (2003), “Crime, Unemployment and Labour Market Programs”, Discussion paper, Department of Economics, Stockholm University.

36.    Perron, P. C. & P. Perron, (1988), “Testing for a Unit Root in Time Series regression”, Biometrica, 75, 335-346.

37.    Ribeiro M. B., Joanilio, R. T. (2004), “An econometric analysis of private-sector investment in Brazil”, CEPAL Review,  74.

38.    ٍScorcu, A. & R. Cellini, (1998), “Economic Activity and Crime in the Long-Run: An Empirical Investigation on Aggregate Data from Italy, 1951-1994” International review of Law and Economics, 18.

39.    Small, J. and Lewis, C. (1996). “Economic Crime in New Zealand: Causation or Coincidence? Auckland: University of Auckland (working paper #158).

40.    Trumbull, W. (1989). “Estimation of the Economic Model of Crime Using Aggregate and Individual Level Data”, Southern Economic Journal, 56, Pp. 423-439.

41.    Yeşim and Gülcan, (2006), “Different Categories of Crime and their Socio-Economic Determinants in Turkey: Evidence from Vector Error Correction Model”, Unpublished paper, Dukuz Eylül University, Faculty of Business, Department of Economics.. 

The Impact of Economic Variables on the Crime in Jordan: A Cointegration Analysis Approach

Al-Abdulrazag A. Bashier                                     Ayed Al-wreikat

       Basheerf@yahoo.com                                            Ayed732000@yahoo.com

  Faculty of Business Adminis                        Faculty of social Sciences

     Mutah University                                             Mutah University

Abstract: The purpose of the present paper is to investigate the impact of some selected macroeconomic economic variables on the total crimes over the period 1973-2007 for Jordan.  The main focus of the paper is to investigate the impact of unemployment rate and the real income on the total crimes rates using vector  error correction model (VECM), the impulse response functions (IRFS) and variance decompositions (VDC).  The data were obtained form the National Security Headquarter, Department of Statistics, and Central Bank of Jordan.  The unit root test was performed to determine the order of integration.  The paper utilized the Johansen- Juselius (1991) cointegration approach to test for the existence of  the long-run equilibrium relationship between the variables. 

The statistical tests results showed that the variables are integrated of order one, I(1).  The cointegration test showed the existence of a long-run relationship between the variables.  Therefore, there is a causal relationship between the variables.  Based on these results, the empirical results of the (VECM), the IRFS and (VDC) showed that there is a positive causal relationship between unemployment rates and crimes, and that the causality runs from the first to the later.  Moreover, there is a negative relationship between the real income and crimes which runs from the first to the later.

The present study recommends that the government should direct its policies to lower unemployment rates, increase the level of economic growth, redirect the youth to the productive activities, and increase the training programs in order to lower the number crimes.  This study is not the end of the story, therefore, further research should be carried out to investigate other factors with different methodology and data.

JEL Classification K42, C22, J19, J49

Keywords:  Crime, Cointegration, Granger Causality, Unemployment