تبیین الگوی اثرگذاری وقوع جرایم تهران بر رشد اقتصادی استان های همجوار (بر اساس رویکرد هسته- پیرامون)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده اقتصاد و علوم اجتماعی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران

2 استاد اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده اقتصاد و علوم اجتماعی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

3 کارشناس ارشد اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده اقتصاد و علوم اجتماعی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

چکیده
چکیده گسترده
معرفی:
از بعد از انقلاب، رشد جمعیت در حاشیه شهرهای بزرگ زیاد بوده است. مطالعات زیادی در زمینه ی ارتباط بین مهاجرت و رشد شهرها انجام شده ولی هیچ یک تاثیر الگوهای جرم و جنایت شهری بر اقتصاد شهرستان های اطراف را در نظر نگرفته است. اگر جرم و جنایت شهری بر منطقه جغرافیایی بزرگتری تأثیر می‌گذارد، آنگاه این فقط یک مشکل «داخلی شهر» نیست، بلکه یک مشکل منطقه‌ای است که ساکنان حومه شهر و شرکت‌ها به طور یکسان در آن تحت تأثیر قرار می‌گیرند. جرائم علاوه بر اثرات مستقیمی که در منطقه‌ی جغرافیایی دارند، اثرات غیر مستقیمی می تواند بر سایر مناطق همجوار داشته باشد. مسلماً نشت این اثرات ممکن است بسته به نوع جرم در مناطق مختلف اثرات متفاوتی از خود نشان دهد. مدل هسته پیرامون یا Core-Periphery  به توضیح اینکه چرا برخی از مناطق درون شهری از رفاه قابل توجهی برخوردار هستند، در حالی که برخی دیگر همه نشانه های محرومیت و فقر شهری را نشان می دهند، کمک می کند.
 
متدولوژی:
با در نظر گرفتن این مهم، سوالی پیش می‌آید این است؛ که جرایم تا چه اندازه می‌توانند رشد اقتصادی مناطق را تحت تاثیر قرار دهند؟ این تاثیرات به چه صورت است و در میان جرایم کدام یک تاثیرات بیش‌تری بر رشد اقتصادی مناطق دارد؟  آیا جرم در یک منطقه می تواند بر رشد اقتصادی در منطقه ی پیرامون خود اثرگذار باشد؟ از این رو هدف اصلی در این تحقیق بررسی جرم در هسته و تاثیر آن بر مناطق پیرامون است. برای این منظور استان تهران به عنوان هسته و 30 استان به عنوان پیرامون برای دوره ی 1399-1377 مورد بررسی قرار گرفته است.
 
یافته­ها:
تحلیل ضرایب نشان می‌دهد که رشد تولید ناخالص داخلی استان تهران اثر منفی و معنا‌داری را بر رشد اقتصادی سایر استان‌ها دارد. بررسی اثر شاخص فلاکت بر رشد اقتصادی نشان می‌دهد که افزایش یک درصد شاخص فلاکت در استان‌ها منجر به افزایش رشد اقتصادی می‌شود. همچنین بررسی برآوردها نشان می‌دهد که افزایش یک درصد در نرخ بیکاری استان‌ها منجر به افزایش رشد اقتصادی می‌شود. نرخ رشد جمعیت تاثیر مثبت و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. شواهد نشان می‌دهد که افزایش یک درصد در تعداد قتل غیرعمد استان تهران و ضرب و جرح و صدمه استان منجر به افزایش در رشد اقتصادی استان‌ها می‌شود. اما تغییرات در ضرب و جرح و صدمه تاثیر منفی و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. افزایش تعداد تظاهر به چاقوکشی و تعداد مسموم کردن عمدی استان تهران باعث افزایش در رشد اقتصادی سایر استان‌ها می‌شود. اما تغییرات لگاریتم مسموم کردن عمدی تاثیر منفی و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. لگاریتم تعداد سرقت از اماکن دولتی در استان تهران تاثیر منفی بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. اما دیفرانسیل لگاریتم سرقت از اماکن تاثیر مثبت و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. لگاریتم تعداد سرقت از منازل در استان تهران تاثیر مثبت و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. افزایش یک درصد در سرقت از مغازه‌ها و سرقت از مراکز صنعتی و تجاری استان تهران رشد اقتصادی را در سایر استان‌ها کاهش می‌دهند. اما دیفرانسیل لگاریتم سرقت از مغازه‌ها در استان تهران تاثیر مثبت و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. این بررسی نشان می دهد که افزایش یک درصد در تعداد سرقت موتور سیکلت و دوچرخه و سرقت احشام در استان تهران باعث افزایش رشد اقتصادی سایر استان‌ها شده است. دیفرانسیل لگاریتم سرقت قایق موتوری و لوازم دریایی تاثیر منفی و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. رشد سرقت لوازم خودرو یا وسایل داخل آن در استان تهران تاثیر منفی و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است. همچنین سرقت قایق موتوری و لوازم دریایی در استان تهران تاثیر منفی و معناداری بر رشد اقتصادی استان‌ها داشته است.
 
نتیجه گیری:
نتایج نشان می‌دهد که کاهش امنیت جانی در استان تهران، باعث سرریز سرمایه‌گذاری و تولید به سمت سایر استان‌ها می‌شود و به همین دلیل تولید و رشد اقتصادی در سایر استان‌ها افزایش می‌یابد. همچنین بررسی انواع شاخص‌های سرقت عادی اثر متفاوتی را بر رشد اقتصادی سایر استان‌ها دارند، به این صورت که شاخص‌های سرقت عادی از مکان‌های ایجاد تقاضا برای کالاها و خدمات از قبیل مغازه‌ها و مراکز تجاری و همچنین اماکن دولتی اثر منفی را بر رشد اقتصادی سایر استان‌ها دارند، چرا که تهران به عنوان پایتخت نقش مهمی را در ایجاد تقاضا برای محصولات سایر استان‌ها دارد و هر‌گونه کاهش امینت در مراکز تجاری تهران اثرات فراگیری را بر کل اقتصاد خواهد داشت. اما اثرات اماکن دولتی به دلیل تمرکز ادارات در تهران و نقش منحصر به فرد آن‌ها در کل کشور، اثرات آن‌ها مختص استان تهران نیست و آثار منفی کاهش امنیت اماکن دولتی به سایر استان‌ها در قالب عدم هدایت منابع سرمایه‌گذاری و تقویت زیربناهای اقتصادی سرایت می‌کند. اما بعضی از عناصر سرقت عادی از قبیل سرقت از منازل مسکونی، سرقت موتور سیکلت و سرقت احشام مختص یک استان خاص بوده و افزایش آن‌ها در یک منطقه خاص باعث سرریز سرمایه‌گذاری به سایر استان‌ها شده و رشد اقتصادی آن‌ها را افزایش می‌دهد. در نهایت از آنجا که شاخص‌های جرم دارای تنوع بالایی هستند، شواهد به کارگیری انواع شاخص‌های جرم در برآورد مدل نشان می‌دهد که بسته به نوع شاخص جرم، اثرات بر رشد اقتصادی متفاوت خواهد بود. در واقع شاخص‌های فراگیر از قبیل سرقت از اماکن دولتی و سرقت از مراکز تجاری در استان تهران به عنوان پایتخت کشور اثرات منفی را بر کل اقتصاد خواهند داشت، اما شاخص‌های قابل تغییر از قبیل سرقت از منازل مسکونی که با مهاجرت قابل تغییر است، اثرات مثبت را در سایر استان‌ها خواهد داشت.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Explaining the effect pattern of crimes in Tehran on the economic growth of neighboring provinces (based on the core-periphery approach)

نویسندگان English

Sayed Amin Mansouri 1
Sayed Aziz Arman 2
Farhad Hoseini 3
1 * Associate Professor of Economics, Department of Economics, Faculty of Economics and Social Sciences, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran
2 Professor of Economics, Department of Economics, Faculty of Economics and Social Sciences, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran.
3 Master of Economics, Department of Economics, Faculty of Economics and Social Sciences, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran.
چکیده English

EXTENDED ABSTRACT
INTRODUCTION
Since the Islamic Revolution, population growth in the outskirts of large cities has increased significantly. Many studies have examined the relationship between migration and urban growth; however, few have considered the impact of urban crime patterns on the economic performance of surrounding regions. If urban crime affects a broader geographical area, it should not be regarded solely as an “inner‑city” issue, but rather as a regional problem that can influence residents, businesses, and economic activities in neighboring areas.
In addition to the direct effects of crime within a specific geographical area, crime can also generate indirect spillover effects on nearby regions. These spillovers may manifest differently depending on the type of crime. The core–periphery model helps explain why some central urban areas experience significant prosperity while others exhibit signs of urban deprivation and poverty.
 
METHODOLOGY
Given this importance, an important question arises: To what extent can crime affect regional economic growth? What types of effects does it generate, and which categories of crime have the greatest impact on economic growth? Moreover, can crime in one region influence economic growth in surrounding areas?
Accordingly, the main objective of this study is to investigate crimes occurring in the core region and their impacts on surrounding areas. For this purpose, Tehran province is considered as the core region, while the other 30 provinces of Iran represent the periphery. The study covers the period from 1998 to 2020.
 
FINDINGS
The estimation results indicate that the growth of gross domestic product (GDP) in Tehran province has a negative and statistically significant effect on the economic growth of other provinces. In addition, the results show that a one‑percent increase in the poverty index of the provinces leads to an increase in economic growth. Similarly, a one‑percent increase in the unemployment rate of the provinces is associated with higher economic growth. The population growth rate also has a positive and significant effect on provincial economic growth.
Furthermore, the results indicate that a one‑percent increase in the number of unintentional murders in Tehran province, as well as assaults and injuries, leads to an increase in the economic growth of other provinces. However, changes in assaults and injuries have a negative and significant effect on the economic growth of the provinces.
The findings also show that an increase in the number of attempted stabbings and intentional poisonings in Tehran leads to higher economic growth in other provinces. Nevertheless, changes in the logarithm of intentional poisoning have a negative and significant effect on the economic growth of the provinces.
The logarithm of thefts from government facilities in Tehran province has a negative effect on the economic growth of the provinces, whereas the differential of the logarithm of thefts from such places has a positive and significant effect. The logarithm of residential burglaries in Tehran province shows a positive and significant effect on the economic growth of the provinces.
 
A one‑percent increase in thefts from shops and from industrial and commercial centers in Tehran province reduces economic growth in other provinces. However, the logarithmic differential of shoplifting in Tehran province has a positive and significant effect on provincial economic growth.
The results also indicate that a one‑percent increase in motorcycle and bicycle thefts, as well as cattle theft in Tehran province, increases the economic growth of other provinces. In contrast, the differential of the logarithm of theft of motor boats and marine equipment has a negative and significant effect on provincial economic growth. Moreover, the growth of theft of car accessories or items inside vehicles in Tehran province has a negative and significant impact on the economic growth of other provinces. Similarly, theft of motor boats and marine equipment in Tehran province negatively affects the economic growth of the provinces.
 
CONCLUSION
The results suggest that a decrease in life security in Tehran province leads to the spillover of investment and production toward other provinces. Consequently, production activities and economic growth increase in those regions.
The analysis of different theft indicators reveals that various types of theft have different impacts on the economic growth of other provinces. Indicators of ordinary theft that create demand for goods and services—such as theft from shops, commercial centers, and government facilities—have a negative impact on the economic growth of other provinces. This is because Tehran, as the capital city, plays a crucial role in generating demand for goods produced in other provinces. Therefore, any reduction in security in Tehran’s commercial centers can create ripple effects throughout the national economy.
Moreover, due to the concentration of government offices in Tehran and their nationwide functions, the effects of crimes against government facilities extend beyond Tehran itself. Reduced security in these institutions may weaken the allocation of investment resources and hinder the strengthening of economic infrastructure across the country.
In contrast, certain types of ordinary theft—such as residential burglary, motorcycle theft, and cattle theft—are more localized in nature. An increase in these crimes in a specific region may encourage the relocation of investment to other provinces, thereby increasing their economic growth.
Finally, since crime indicators are highly diverse, the results demonstrate that the impact of crime on economic growth depends on the specific type of crime considered. Comprehensive indicators such as theft from government institutions and commercial centers in Tehran have negative effects on the national economy. In contrast, more localized and changeable indicators—such as residential theft, which can vary with migration patterns—may generate positive spillover effects on economic growth in other provinces.

کلیدواژه‌ها English

  • core-periphery
  • regional capital
  • mass؛ Economic Growth
  • Panel data
  • EGLS
Allingham, M. G., & Sandmo, A. (1972). Income tax evasion: A theoretical analysis. Journal of Public Economics, 1(3-4), 323–338.
Alonso, W. (1964). Location and land use: toward a general theory of land rent: Harvard university press.
Argyrous, G. (1996). Cumulative causation and industrial evolution: Kaldor’s four stages of industrialization as an evolutionary model. Journal of Economic Issues, 30(1), 97–119.
Arman, S. A., Farazmand, H., Moltafet, H., & Kafili, V. (2016). Crime and convergence of per capita GDP: spatial econometric analysis. Journal of Applied Economics Studies in Iran, 5(20), 123–149. doi:10.22084/aes.2016.1669 [in Persian]
Becker, G. S. (1968). Crime and punishment: An economic approach. Journal of political economy, 76(2), 169–217.
Blackburn, K., Neanidis, K. C., & Rana, M. P. (2017). A theory of organized crime, corruption and economic growth. Economic Theory Bulletin, 5, 227–245.
Borgatti, S. P., & Everett, M. G. (2000). Models of core/periphery structures. Social networks, 21(4), 375–395.
Bradford, D. F., & Kelejian, H. H. (1973). An econometric model of the flight to the suburbs. Journal of political economy, 81(3), 566–589.
Brand, S., & Price, R. (2000). The economic and social costs of crime.
Burnham, R., Feinberg, R. M., & Husted, T. A. (2004). Central city crime and suburban economic growth. Applied economics, 36(9), 917–922.
Capasso, S. (2005). Crime, inequality and economic growth. Innovation, Unemployment, and Policy in the Theories of Growth and Distribution, 168.
Carboni, O. A., & Detotto, C. (2016). The economic consequences of crime in Italy. Journal of Economic Studies, 43(1), 122–140.
Cremer, H., & Gahvari, F. (1996). Tax evasion and the optimum general income tax. Journal of Public Economics, 60(2), 235–249.
Cullen, J. B., & Levitt, S. D. (1999). Crime, urban flight, and the consequences for cities. In: MIT Press 238 Main St., Suite 500, Cambridge, MA 02142-1046, USA journals ….
Dargahi, H., Ghasemi, M., & Fatollahi, S. (2020). he Impacts of Bounced Checks on Economic Growth Through the Banking Credit Risk Channel Emphasis on Enforcement of Laws: Provincial Panel Approach. Journal of Economic Modeling Research, 11(40), 7–32. doi:10.29252/jemr.10.40.7
Davoodi, A., Sadeghi Amroabadi, B., & Afghah, S. M. (2026). The effect of Economic Freedom on the Relationship between the Corruption Index and Economic Growth in Iran's Economy. Quarterly Journal of Quantitative Economics (JQE), Article in Press, –. doi:10.22055/jqe.2025.50207.2712 [in Persian]
Detotto, C., & Otranto, E. (2010). A time varying parameter approach to analyze the macroeconomic consequences of crime.
Detotto, C., & Pulina, M. (2013). Does more crime mean fewer jobs and less economic growth? European Journal of Law and Economics, 36, 183–207.
Dutta, M., & Husain, Z. (2009). Determinants of crime rates: Crime Deterrence and Growth in post-liberalized India.
Enamorado, T., López-Calva, L. F., & Rodríguez-Castelán, C. (2014). Crime and growth convergence: Evidence from Mexico. Economics letters, 125(1), 9–13.
Fleisher, B. M. (1963). The effect of unemployment on juvenile delinquency. Journal of political economy, 71(6), 543–555.
Fleisher, B. M. (1966). The effect of income on delinquency. The American Economic Review, 56(1/2), 118–137.
Fujita, N. (2007). Myrdal’s theory of cumulative causation. Evolutionary and Institutional Economics Review, 3, 275–284.
Goulas, E., & Zervoyianni, A. (2012). Growth, Deficits and Uncertainty in a Panel of 28 Countries. Retrieved from
Goulas, E., & Zervoyianni, A. (2013). Economic growth and crime: does uncertainty matter? Applied Economics Letters, 20(5), 420–427.
Graves, P. E. (1979). A life-cycle empirical analysis of migration and climate by race. Journal of Urban economics, 6(2), 135–147.
Greenbaum, R. T., & Tita, G. E. (2004). The impact of violence surges on neighbourhood business activity. Urban Studies, 41(13), 2495–2514.
Greenwood, M. J., & Hunt, G. L. (1984). Migration and interregional employment redistribution in the United States. The American Economic Review, 74(5), 957–969.
Greenwood, M. J., & Stock, R. (1990). Patterns of change in the intrametropolitan location of population, jobs, and housing: 1950 to 1980. Journal of Urban economics, 28(2), 243–276.
Grubb, W. N. (1982). The flight to the suburbs of population and employment, 1960–1970. Journal of Urban economics, 11(3), 348–367.
Havi, E. D. K. (2014). The economic impact of crime rate on economic performance in Ghana. Academic Research International, 5(1), 227.
Josten, S. D. (2003). Inequality, crime and economic growth. A classical argument for distributional equality. International tax and public finance, 10(4), 435–452.
Khodaparast Mashhadi, m., & Ghafoori Sadatieh, m. (2014). Investigating the Relationship Between Economic Development and Crime in Iran. Encyclopedia of Economic Law Journal, 21(5), –. doi:10.22067/le.v21i5.48142
Klimczuk, A., & Klimczuk-Kochańska, M. (2019). Core-periphery model. Core-Periphery Model,[in:] SN Romaniuk, M. Thapa, P. Marton (eds.), The Palgrave Encyclopedia of Global Security Studies, Palgrave Macmillan, Cham, 2019, 1–8.
Kolm, S.-C. (1973). A note on optimum tax evasion. Journal of Public Economics, 2(3), 265–270.
Kumar, S. (2013). Crime and economic growth: evidence from India.
Mansouri, A., & Afghah, M. (2019). Impact of corruption and crime on smuggling: Evidence from Iran. Journal of International Studies, 15, 35–52.
Mansouri, A., & Ahangari, A. (2020). The Impact of Neighborhood on Iran’s Intra-Industry Trade (A Spatial Panel Econometric Approach). Iranian Economic Review, 24(1), 19–39. doi:10.22059/ier.2020.74473
Mansouri, S. A. (2024). Investigating the Effect of Sanctions on Casual Relationship between Corruption, Income Inequality and Poverty in Iran. Quarterly Journal of Quantitative Economics (JQE), 21(1), 171–201. doi:10.22055/jqe.2024.43224.2544 [in Persian]
Massey, D. S., & Zenteno, R. M. (1999). The dynamics of mass migration. Proceedings of the National Academy of Sciences, 96(9), 5328–5335.
Mills, E. S. (1992). The measurement and determinants of suburbanization. Journal of Urban economics, 32(3), 377–387.
Mills, E. S., & Price, R. (1984). Metropolitan suburbanization and central city problems. Journal of Urban economics, 15(1), 1–17.
Moftakhari, A., Jafari, M., Abounoori, E., & Nademi, Y. (2025). Investigating the effects of gender inequality on brain drain in developing countries. Quarterly Journal of Quantitative Economics (JQE), 22(3), 1–26. doi:10.22055/jqe.2021.37203.2362 [in Persian]
Mtati, N. J. (2012). The impact of crime on the South African economic growth. Nelson Mandela Metropolitan University,
Nikooghadam, M., & Jazmi, M. (2018). Investigating the Effect of Smuggled Goods and the Degree of Trade Openness on Economic Growth in Iran. Journal of Economic Research (Tahghighat- E- Eghtesadi), 53(2), 465–494. doi:10.22059/jte.2018.65952 [in Persian]
Niño, P., Coronado, R. A., Fullerton, T. M., & Walke, A. G. (2015). Cross-border homicide impacts on economic activity in El Paso. Empirical Economics, 49, 1543–1559.
Nurbasuni, L. E., & Khoirunurrofik, K. (2024). Between crime and economic growth: the asymmetric role of public expenditure and unemployment. Review of Regional Research, 1–25.
Pourehtesham, M., & Mohaddasi Far, M. (2018). Relationship between Crime, Fertility Rates and Economic Growth. Social Welfare, 18(68), 137–165. Retrieved from http://refahj.uswr.ac.ir/article-1-3181-en.html
Pourfard, S., & Ghalibafasl, H. (2020). Impact of Tax Evasion and Tax Corruption on the Private Investment and Public Expenditure as Factors of Economic Growth. Journal of Development and Capital, 5(1), 1–22. doi:10.22103/jdc.2020.13521.1066 [in Persian]
Raj, P., & Kalluru, S. R. (2023). Does crime impede economic growth? An evidence from India. Cogent Social Sciences, 9(1), 2196814.
RajiansAsli, M., & Sadeghi, V. (2015). The Interaction between Crime and Development. Journal of Legal Studies, 7(3), 83–107. doi:10.22099/jls.2015.3499
Roberts, M. (2002). Cumulative causation and unemployment. In Productivity Growth and Economic Performance: Essays on Verdoorn’s Law (pp. 165–196): Springer.
Rueda, R. A. A., & Pérez, M. I. G. (2015). The price of crime: How crime affects private investment in South America. Economía & Región, 9(2), 47–74.
Ruiz Estrada, M. A. (2013). How Crime can Affect Economic Performance through the Application of an ECM-Model: the Case of Guatemala. Available at SSRN 2220109.
Sadeghi Amroabadi, B., Googerdchian, A., & Shahbazi, N. (2012). Empirical Analysis of Money Laundering Shocks on Economic Growth, Government Expenditure and Income Inequality in IRAN. Strategic Research on Social Problems, 1(1), 97–117. Retrieved from https://ssoss.ui.ac.ir/article_17058_de05a8953f6086d9bc5badef8e7d0251.pdf [in Persian]
Sampson, R. J., & Wooldredge, J. D. (1986). Evidence that high crime rates encourage migration away from central cities. Sociology and Social Research, 70(4), 310–314.
Sharkey, P., & Torrats-Espinosa, G. (2017). The effect of violent crime on economic mobility. Journal of Urban economics, 102, 22–33.
Singh, B. (1973). Making honesty the best policy. Journal of Public Economics, 2(3), 257–263.
  • تاریخ دریافت 27 دی 1402
  • تاریخ بازنگری 23 فروردین 1403
  • تاریخ پذیرش 13 اردیبهشت 1403
  • تاریخ اولین انتشار 13 اردیبهشت 1403
  • تاریخ انتشار 01 اسفند 1404