中山大学:数字金融指数每提升一个标准差,个人被盗概率减少5.26%

通过文本大数据识别,构建了城市盗窃罪犯罪率面板数据,通过与支付宝的数据比对实证研究发现,数字金融发展能有效抑制盗窃犯罪

“天下无贼”或许正在变成现实。在4月23日由上海交通大学中国金融研究院承办的“2020-2021”年度数字金融开放研究尖峰计划第四次学术研讨会上,中山大学的学者发布最新研究成果,在分析了2014-2019年里的104.31万份盗窃罪一审刑事判决书后,通过文本大数据识别,构建了城市盗窃罪犯罪率面板数据,通过与支付宝的数据比对实证研究发现,数字金融发展能有效抑制盗窃犯罪,平均而言,数字普惠金融指数每增加一个标准差,每十万人中盗窃罪的被告人数减少0.39个标准差、个人被盗的概率显著减少5.26%。

这份研究显示,数字金融发展对盗窃犯罪的抑制效果主要是由支付便利性提升所致,通过降低盗窃的预期收益,提高盗窃的机会成本抑制盗窃犯罪,并主要减少了案情更严重、犯罪人年龄较轻、受教育程度更低的盗窃案犯罪率。

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