Page 200 - 《社会》2022年第5期

方言距离与城市流动人口犯罪的同群效应

表 2：变 量 描 述 性 统 计 （N=7 697）
变量 均值 标准差 最小值 最大值
被解释变量
是否参与同乡团伙犯罪 0.47 0.50 0 1
核心解释变量
方言距离 2.83 0.42 1 3
控制变量
年龄 31.41 8.33 17 72
性别 0.91 0.29 0 1
民族 0.16 0.37 0 1
教育水平 1.90 0.71 0 5
犯罪规模 3.87 1.98 2 10
婚姻状态 3.56 1.06 1 5
人均收入差异 11.40 0.52 3.61 12.14
政治参与 0.42 0.49 0 1
当地歧视 2.24 0.57 1 4
流动人口在流入地的户籍分布 11.19 13.71 1 60

（2）
fellow i = a 0 + 滋 × dialect i + X i酌 + 滋 i
其中，fellow i 表示被告人是否参与同乡团伙犯罪； dialect i 为核心解释变
量，即方言距离，用来衡量地区文化差异的大小； X i 表示由一系列控制
变量组成的向量，涵盖了可能影响同乡犯罪的个体和地区因素，包括年
龄、性别、民族、教育水平、人均收入差异、流入地的流动人口户籍分布
等变量；滋 i 为随机扰动项。
表 3 模型 1 和模型 2 的回归结果分别显示了未控制和控制了年份
固定效应的情况。 在这两种情况下，方言距离对同乡团伙犯罪的影响系
数均通过了 0.01 统计水平的假设检验，表明在广州、深圳、东莞三个人
口净流入城市中，与流入地的方言距离越大，流动人口在团伙犯罪中选
择同乡的概率就越高。 控制年份固定效应更能反映相关估计系数的长
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期效应。 在此情况下，我们对方言距离进一步求导，可知方言距离对同
乡团伙犯罪的边际效用为 0.083，即流动人口户籍地与流入地的方言距
离每增加 1 个单位， 流动人口在团伙犯罪中选择同乡团伙犯罪的可能
性就会增加 8.3%。 这意味着，在城市化快速推进的背景下，人口流动带

7. 本文余下部分的模型皆控制了年份固定效应，考察相关估计系数的长期效应。 为简便
起见，不再赘述。

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