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Zusammenfassung

Wie bereits einleitend erwähnt, soll die Grundlage der Prognose und damit der erste Schritt der empirisch-quantitativen Analyse darin bestehen, die Entwicklung der Kriminalität in den Jahren 1995 bis 2010 zu erklären .

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Notes

  1. 1.

    Die Tatverdächtigenbelastungsziffer der weiblichen Bevölkerung (ab 8 Jahre) hat bei der vorsätzlichen, leichten Körperverletzung von 1995 bis 2010 von 54 auf 125 zugenommen. Der Anteil derweiblichen Tatverdächtigen an allen Tatverdächtigen für dieses Delikt stieg im gleichen Zeitraumvon 12,7% auf 17,5%.

  2. 2.

    In der Basisannahme ergibt sich für das Jahr 2060 für Männer eine durchschnittliche Lebenserwartung bei Geburt von 85,0 Jahren und für Frauen von 89,2 Jahren.

  3. 3.

    Wanderungen zwischen Deutschland und dem Ausland 1991 bis 2011, Statistisches Bundesamtunter

    https://www.destatis.de/DE/Zahlen Fakten/GesellschaftStaat/Bevoelkerung/Wanderungen/Tabellen/ WanderungenAlle.html (5.12.2012).

  4. 4.

    https://www.destasis.de/DE/ZahlenFakten/GesellschaftStaat/Bevoelkerung/Wanderungen/Wanderu ngen.html (8.5.2013).

  5. 5.

    Pressemitteilung Nr. 255 vom 25.07.2012, Statistisches Bundesamt unter https://www.destatis.de/DE/Presse Service/Presse/Pressemitteilungen/2012/07/PD12_255_12411.html (5.12.2012).

  6. 6.

    Ausnahmen stellen die PKS in Niedersachsen oder Bayern dar. In Baden-Württemberg wird die Aussiedlerkriminalität bei Jugendlichen erfasst.

  7. 7.

    Neben dem Ausländerzentralregister (AZR) gibt es noch die Bevölkerungsfortschreibung, in diealle ausländischen Staatsangehörigen Eingang finden, die sich in Deutschland an- bzw. abmelden. Indas AZR finden nur die Personen Eingang, die sich in der Regel länger als drei Monate in Deutschlandaufhalten. Der Vorteil des AZR ist, dass es weiter nach Staatsangehörigkeit, Aufenthaltsdauerund Aufenthaltsstatus differenziert.

  8. 8.

    31% der Effekte der 63 Studien zum Zusammenhang Arbeitslosigkeit und Kriminalität warenpositiv und statistisch signifikant; nur 2% waren negativ und signifikant. Die meisten nichtsignifikanten Schätzungen waren positiv.

  9. 9.

    Nach dieser Theorie fördern die gesellschaftliche Ziel-Mittel-Diskrepanz und drei Formen des Drucks (Nichterreichung positiv besetzter Ziele, Verlust positiv besetzter Anreize und Konfrontationmit negativ besetzten Anreizen) die Bereitschaft zur Kriminalität.

  10. 10.

    Die Hartz-Reform bestand aus vier Gesetzen zur Reform des Arbeitsmarktes mit den Kurzbezeichnungen Hartz I bis Hartz IV, die schrittweise zwischen 2003 und 2005 in Kraft traten.

  11. 11.

    Vgl. hierzu z.B. Block und Knight (1987), Bowers et al. (2004), Chen et al. (2008a, 2008b) oder Corcoran et al. (2003).

  12. 12.

    Dittmann (2008) führte mit der gleichen Datengrundlage eine weitgehend ähnliche Studie durch, die vergleichbare Ergebnisse hervorbrachte.

  13. 13.

    Die Autoren entschieden sich auch aufgrund des höheren Bestimmtheitsmaßes R2 für die lineareund gegen alternative (logarithmische, exponentielle) Spezifikationen (Gluba/Wolter 2009, S. 286).

  14. 14.

    Jugendkriminalität wird hier als die Anzahl der Tatverdächtigen unter 21 Jahren definiert.

  15. 15.

    Diese stammen aus existierenden Prognosen von anderen Institutionen.

  16. 16.

    Hasenpusch (1979b) erweitert dieses Modell in einer weiteren Publikation um den Aspekt der Ausgaben für die Polizei; zudem werden mehr Faktoren und auch Feedbackeffekte berücksichtigt. Auf Basis dieses erweiterten Modells werden verschiedene Szenarien präsentiert.

  17. 17.

    \({{y}_{it={{\gamma }_{i}}}}{{y}_{i,t-1}}+{{x}_{i,t-2}}\beta +{{\upsilon }_{i}}+{{\text{ }\!\!\varepsilon\!\!\text{ }}_{it}}\) , wobei yit die Kriminalitätsrate zum Zeitpunkt t in Stadt idarstellt; xit ist ein Set an beobachteten Kovariaten der Kriminalitätsrate und vi sind die einheitenspezifischen Fixed-Effects (Pepper 2008).

  18. 18.

    Das Problem der Endogenität kann mittels Instrumentvariablen gelöst werden. Das heißt, manmuss eine Variable finden, die hoch mit der zu instrumentierenden Variable korreliert, aber nicht mitdem Fehlerterm (Baum 2006). Allerdings ist es in der Empirie schwer, geeignete Instrumente zufinden. Ein Beispiel für die Anwendung von Instrumentvariablen auf den Zusammenhang von Polizeiund Kriminalität liefert Levitt (1997).

  19. 19.

    Vgl. für eine Erläuterung der statistischen Grundlagen dieser Methode Kapitel 5.

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© 2014 Springer Fachmedien Wiesbaden

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Hanslmaier, M., Kemme, S., Stoll, K., Baier, D. (2014). Forschungsstand. In: Kriminalität im Jahr 2020. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-03640-9_3

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