文章来源：
Ketel, Nadine and Bindler, Anna. "Scaring or Scarring? Labor Market Effects of Criminal Victimization." Journal of Labor Economics（2022）.
原文链接：
https://doi.org/10.1086/718515
01
研究背景
犯罪会引起社会运行直接与间接成本大幅提高，其中间接成本相对较难估计，成为近期犯罪经济学研究趋势，但多会低估犯罪总社会成本。文章认为研究空缺原因在于缺乏高质量受害情况微观数据，不利于识别因果关系。
本文着重讨论三个问题：（1）犯罪受害对个人的劳动力市场结果（劳动收入和社会福利）造成的影响是什么？（2）劳动力市场受到的影响是短期还是长期存在？（3）为什么会存在这些影响？文章使用荷兰的警方记录中关于受害的高质量数据，并与长达18年的劳动力市场数据相结合，通过研究健康相关支出、性别差异、犯罪特征及受害后其他生活事件来解答三个问题。并分离家庭暴力案件进行拓展。
文章主要贡献在于：第一，细致地评估了犯罪受害对劳动力市场结果的影响，并分离出特定犯罪及进行异质性分析；第二，数据涵盖所有犯罪受害者，有利于进行一般性估计，政策意义具有普遍性；第三，首次利用受害登记数据研究该问题，从刻画上来看，月度数据频率使得对劳动力市场影响的动态变化研究更为精细，为估计受害的劳动力市场成本提供新的思路。
02
数据
本文主要包含两类数据：受害情况数据和劳动力市场数据。
受害情况数据源于2005至2016年荷兰所有警方登记的犯罪受害者的档案，包含报告日期、犯罪类型及已知嫌疑人的社会安全号码。按照犯罪类别（暴力犯罪和财产犯罪）对受害者样本进行区分。对家庭暴力犯罪，通过GBA数据库区分。并对数据作如下处理：将样本限制在至少前两年没有登记过受害情况的个人（删除2005和2006年数据）；只关注18-55岁的个人的暴力犯罪，以及26-55岁的财产犯罪；排除了在受害前几年或之前登记的犯罪嫌疑人和未在荷兰有效注册的个人。
劳动力市场数据为1999至2016年的个人劳动力市场登记数据，包括个人收入组成（自营职业收入、失业保险（UI）、疾病和残疾保险（DI）和福利）。使用从2009年开始的年度健康保险数据，包含标准荷兰健康保险记录的所有医疗费用，以衡量健康状况。使用GBA和犯罪嫌疑人登记数据来获取其他生活事件，并提取人口信息（性别、出生年份、婚姻状况、家庭组成和市政/社区代码）。
描述性统计：
表1显示了荷兰受害情况调查的描述性统计数据。对于袭击殴打类犯罪，47%的女性认识罪犯，54%在熟悉的地点，而男性分别只有24%和30%，说明男女所经历的受害类型有很大差异。而其他犯罪中，男女相应比例较均等。为说明潜在差异，本文根据性别进行异质性分析，并单独研究家庭暴力犯罪（此处仅关注女性）。
表2显示了按性别区分的犯罪描述性统计结果。发现：人口构成有显著差异，其中，受殴打受害者相对年轻。入室盗窃受害者更可能是一次性受害者。B模块显示了月度平均劳动力市场和年度健康情况。发现不同犯罪行为的收入和福利待遇存在差异，在没有犯罪行为的情况下，男女差异更大：女性工作机会更少，收入更低，获得福利可能性更大。第9、10列显示了从非受害者中抽取的5%随机样本的描述性统计，发现在家庭组成、劳动力市场结果和医疗支出方面，非受害者与暴力犯罪的受害者显著不同。
03
实证策略
本文使用准实验方法，并控制个体固定效应，比较个人受害前后的劳动力市场变化结果，以识别受害情况和劳动力市场变化结果的因果关系，并解决遗漏变量问题；利用月度数据，研究受害影响劳动力市场结果的时间，识别受害时劳动力市场的急剧变化，来解决同时性因果问题。建立如下方程：
表示个体 在 年龄组和地点 在 年和 月的结果, 系数 随受害前后时间变化。若实际 月份与受害月份之差为 , 则虚拟变量 取值为 1 。例如, 对于 , 则在受害当月取值为 1 , 在 受害月份后取值为 0 , 依此类推。为控制不同年龄进入劳动力市场的时间差异, 划分年龄组并控制年份 固定效应, 标准误聚类于个人水平, 按犯罪类型和性别进行分别估计。以上估计是基于 “受害时间随机” 的假设之上, 更具合理性。
文章采用了三种方法回答余下问题：（1）具体讨论发生受害冲击前后的其他生活事件，挖掘受害对劳动力市场长期影响的潜在因素；（2）检验结果在特定样本中是否具有差异；（3）通过安慰剂检验来评估结果是否受到其他关系的影响。
04
实证结果
（1）男性
图1显示了男性受害者的劳动力市场结果。竖实线表示受害月份，圆点和三角形分别表示收入的对数和福利受益天数，绘制与方程（1）相对应的回归的估计系数和95%置信区间。（下同）阴影较深的标记对应于受害前后的12个月，这是“短期”期间。受害后，所有四种罪行的收入都大幅减少。在被害后的第一个月，收入下降幅度最大的是抢劫，其次是殴打、暴力威胁、入室盗窃。12个月后，殴打、暴力威胁和入室盗窃分别增加到27.5%、27.4%和24.3%，抢劫减少到26%。殴打和抢劫的收入减少是非常迅速的，而暴力威胁和入室盗窃的收入减少是渐进的，收入影响在未来4年内持续存在。DI收益（特别是殴打和抢劫）急剧增加，福利收益逐渐增加，而UI收益没有变化。
图2显示了男性受害对健康的影响，以总健康支出和精神健康支出作为健康状况的代理变量。在殴打攻击发生一年内，总健康支出激增；在抢劫发生的一年内，总支出和精神健康支出有所增加。结果表示，殴打和抢劫会造成身体伤害，可能需要持续治疗；而威胁和入室盗窃，不太可能导致身体伤害。问题在于：受害对劳动力市场的负面影响是否仅由具有健康支出大幅增加的受害者造成，还是大多数受害者都遭受了损失？根据受害前一年到受害当年的医疗费用增加情况将样本分为三组：不增加、适度增加和大幅增加。基于基准方程，更改为对各年估计，发现多数受害者都遭受了重大损失，无法反映全部受害后果。
（2）女性
图3显示了女性受害者的劳动力市场结果（不包括家庭暴力犯罪），图形以收入的对数（圆形）和福利受益天数（三角形）为因变量，竖直实现表示受害月份。在收入方面，抢劫的收入损失最大，其次是威胁和殴打，受害12个月后入室盗窃的收入损失最小。就程度而言，殴打、威胁和抢劫一般对女性的影响更大。另外，部分受害者已经失业，女性威胁和入室盗窃下的福利变化相对于男性受到绝对影响更大。
男女性的福利情况存在差异，最大的差异体现在殴打攻击方面：受害12个月后每月领取福利金天数的增加中，女性是男性的两倍（6%对2.9%），可能存在潜在的无收入先有趋势，这种趋势可能与家庭暴力犯罪及其他相关冲击有关。就福利类型而言，女性（5.5%）福利金的即时增长是男性（2.2%）的两倍多。事实上，不同性别的受益结果总体差异是受到福利驱动的，男性在受到袭击和暴力威胁后，DI收益同样会增加，与后文中健康支出变化结果一直。
图4显示了女性受害对健康支出情况的影响。圆圈和三角形分别代表健康总支出和精神健康支出。与男性相比，女性在遭受殴打袭击后的精神健康支出水平明显更高，健康支出总额增加；在暴力威胁受害后的一年中，总健康支出增加了6.2%，精神健康支出相对较少。文章进一步对健康支出进行异质性分析。发现入室盗窃和抢劫对健康医疗费用大幅增加的人的劳动力市场影响最大，同时，所有群体的福利收入都有显著增加，女性比男性增加的福利金更多，可能的解释是袭击和威胁对女性的影响更大，这是女性对受害行为的反应不同或犯罪的基本性质不同导致的结果。
在家庭暴力犯罪方面，主要目标为：一是解释受到殴打攻击的受害者领取救济金的趋势变化；二是刻画劳动力市场对家庭暴力犯罪的反应。图5显示了家庭暴力中殴打攻击和暴力威胁对女性的影响情况。对（前/现）伴侣是犯罪者的家庭暴力案件进行分析，发现殴打攻击下收入立即下降，威胁下的收入逐渐下降，而福利急剧增加。若家庭解体，受害者将立即获得经济福利，受害者可能会提前推动家庭解体，但受害前趋势却是平坦的，可能的解释是受害者首次受害，对此没有预期行动。事实上，若犯罪者是前伴侣，就会导致由受害先兆（提前的变化），这与表1中数据一致。
受害时具有一个急剧的巨大变化，当现伴侣是罪犯时，在受殴打后的一个月内收入下降8.9%（12个月后为14.4%），暴力威胁的收入逐渐下降（12个月后为17.9%）。同时，福利天数急剧增加（42%）。当前伴侣犯罪时，在前期有一定变化趋势（需要进一步讨论），且受害时仍有骤变：殴打增加了11.3%，暴力威胁增加了6.1%。且家庭暴力受害者的相对数量远超其他受害者。
05
进一步拓展和稳健性检验
（1）长期影响
图1、3和5中的明暗标记代表受害后4年的估计，所有罪行的受害者收入和福利（除抢劫）在4年内都不会恢复到正常水平。可能是因为离开劳动力市场的人可能不会重返工作岗位，也不会长期依赖福利。与普通人群相比，受害者处于较低收入水平，可能面临更高的收入持续损失风险。另一解释为：受害作为关键事件，而其他生活事件也会影响劳动力市场结果。为此，文章研究了多重受害者，将家庭结果作为潜在相关生活事件进行研究，并将研究结果与首次受害者的影响相结合。文章使用2007至2016年间仅有一次伤害的受害者样本，结果显示（以受到袭击为例），发现女性（男性）的收入比基线时的8.8%（7.5%）减少了6.7%（7.6%），说明女性多次受害影响劳动力市场结果更持续。
文章通过受害后的个人是否有犯罪记录来排除受害者和罪犯的重叠关系。结果显示，受害12个月后，男性（女性）的收入减少了5.3%（7.7%），基线时为7.5%（8.8%），领取福利的天数比基线时的0.13（0.45）增加了0.11（0.45）天，说明受害后参与犯罪的人会导致劳动力市场受到持续长期影响，尤其是男性收入。
另外，为排除其他生活事件的同期影响，文章将搬家和离婚作为潜在的相关冲击进行回归估计。结合图6，发现男性在受害后搬家可能性小幅增加，导致工作模式的改变；非家庭犯罪的女性受害者离婚的可能性无明显变化，可能会搬家，生活事件发生的可能性变化幅度大于男性，以上影响都不大。而对于家庭暴力，搬家和离婚的发生率会急剧上升，但在受害前就因为预防心理存在上升趋势。
（2）稳健性检验
稳健性检验包括交错DID和其他一般估计。具体如下：删除两个受害年份，以排除特定受害者的影响，具体为排除2007和2008年的受害情况；样本限制在过去4年无任何受害情况的个人，更改样本定义为排除只在受害时进入样本的人，及将受袭击和威胁的样本限制在26-55岁；将基准方程中的收入对数替换为平均收入及反双曲正弦变换，控制特定年龄的固定效应，并加上线性时间趋势；剔除2016年的结果，建立由2016名受害者组成的未处理的对照组进行回归。得到的结论皆稳健。
为排除由于基础标准导致的误差，文章进一步进行安慰剂检验。从非受害人群中抽取5%的随机样本，指定受害的月份，结果通过安慰剂检验。
06
讨论与总结
犯罪受害对个人的劳动力市场结果有什么影响？文章从实证和理论上证明了受害对收入和福利的显著影响，且影响持续时间长达4年。且进一步研究发现，后续受害和参与犯罪及其他事件（搬家和离婚）会导致持续的影响。（犯罪会改变生活，使得以后的犯罪活动变得更有可能）。在时间和规模方面，各类犯罪都有异质性：涉及人身暴力的犯罪会对劳动力市场产生强烈和直接的影响。同时导致人们的健康支出增加，威胁和入室盗窃对劳动力市场的影响是逐渐变化的，对应DI福利和精神健康支出会逐渐增加。在性别结果方面，发现受害后女性的劳动力市场结果影响更大，比男性具有更大的负面影响，相应的也就有更多的福利增加。
文章发现受害具有相当大的负面影响且带来持续的劳动力市场成本上升，关于犯罪受害者的劳动力市场持续成本变化的发现具有重要政策含义，如扩展了受害者的赔偿界定范围。但文章也有进一步完善之处，如现有研究还缺少有力的经验证据，政策剖析不够深刻。且本研究无法直接涉及荷兰在健康保险和社会福利方面的福利制度，也就无法确定本文关于受害的负面影响的研究结果在其他国家是否适用。
Abstract
Little is known about the costs of crime to victims. We use unique and detailed register data on victimizations and monthly labor mar-ket outcomes from the Netherlands and estimate event study designs to assess short- and long-termeffects of criminal victimization. Across offenses, both males and females experience significant decreases in earnings (up to 212.9%) and increases in benefit receipt (up to 16%) after victimization. The negative labor market responses are lasting (up to 4 years) and accompanied by shorter-lived responses in health expenditure. Heterogeneity results suggest that most groups of vic- tims, including the noninjured, suffer nontrivial losses.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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