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Criminalité aux USA, le retour

Rédigé par Simon
     Cela fait longtemps que j’avais envie de parlé d’un papier très intéressant, « Crime in Europe and in the US: Dissecting the ‘Reversal of Misfortunes’ » (Buonnano, Drago, Galbiati et Zanella). Le point de départ est le graphique suivant, qui va un peu à l’encontre des croyances communes :
 Crime economics - totalcrime
     D’où l’idée de « reversal of misfortunes » (un revers de fortune), puisque une baisse de la criminalité s’amorce dans les années 1990 aux Etats Unis (pour des raisons déjà évoquées dans un autre article ; voire les travaux de Levitt), baisse que l’on observe pas pour les pays européens. Si l’on regarde de plus près les « property crime » (i.e vols, cambriolages, etc) ou les « violent crime » (i.e homicides, crimes sexuels, braquages, etc), c’est la même histoire :
 Crime economics - violentcrime
     En revanche, si l’on regarde les homicides seuls, les Etats Unis restent encore largement en tête. A noter qu’une explication possible est que les américains ne reportent pas autant certains crimes que les européens. Néanmoins, on dispose en économie du crime d’enquêtes de victimation qui, croisées aux chiffres de la police, permettent de se faire une idée de ce phénomène. Or, les données disponibles indiquent que les différences entre les Etats Unis et l’europe sont assez minimes.
 Crime economics - homicide
     Ainsi, dans l’ensemble, c’est bien un reversal of misfortunes que l’on observe. Comment l’expliquer ? Parmi les principaux facteurs suspects, on trouvera : la structure démographique (la part des 15-34 ans dans la population), les taux d’incarcération, le chômage, les effectifs de police (non pris en compte dans l’étude, car difficile d’estimer ce nombre), l’avortement, l’immigration. Notez que plusieurs d’entre eux posent un problème d’endogénéité (ici, parce que pour certains facteurs la causalité fonctionne dans les deux sens : un chômage plus élevé peut accroitre la criminalité car il réduit l’espérance de gains d’une activité légale ; à l’inverse une criminalité élevée peut affecter le chômage en rendant peu attractive une région ou un pays). Pour résoudre ces problèmes, l’économétrie a recours à des variables instrumentales (une variable instrumentale est une variable corrélée avec la variable endogène qui pose problème, mais qui est elle-même exogène et qui n’apparait pas dans l’équation que l’on veut estimer ; par exemple, l’immigration est instrumentée par des chocs exogènes dans les pays d’émigration, tels que les guerres ou les famines). L’étude utilise des données nationales pour plusieurs pays européens et les Etats Unis, sur une période relativement longue, et estime l’équation suivante :
Crime economics - equation
où c_it est une mesure pour un crime donné (total, violent ou propriété) à la date t et pour le pays i (epsilon est un terme d’erreur, x_it les variables d’intéret et les beta sont les paramètres à estimer ; on ajoute également des tendances temporelles communes et spécifiques à chaque pays).
     Les variables significatives sont le taux d’incarcération et la variable démographique. Ainsi, ces estimations indiquent qu’une part non négligeable du revers de fortune peut être expliqué par des différences dans les taux d’incarcération (voir le dernier graphique) entre USA et Europe, dans une moindre mesure par des évolutions démographiques différentes. Les autres variables ne semblent pas significatives, pour plusieurs raisons : peut-être n’expliquent-elles rien en effet, peut-être que les variables instrumentales choisies sont trop faibles, il y a enfin le problème d’un niveau d’agrégation très élevé (on reste à l’échelle de pays ; des données individuelles par exemple peut davantage éclairer la relation chômage-criminalité).
Crime economics - incarceration
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