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Crimprev Info
n°4bis
30 novembre 2007
Taux de criminalité en Europe,
contexte macro-social et
politiques sociales : un rapport
préliminaire
Un des aspects de la réflexion portant sur la prévention du crime et sur
les politiques publiques réside dans l’évaluation du niveau de
connaissances en matière de « dimensions sociales des politiques
publiques et leur impact sur le crime ». La prévention s’inscrit dans
diverses traditions et dans des contextes socio-légaux et socioéconomiques. Par conséquent, une évaluation préliminaire de la
dynamique du crime et des situations socio-économiques en Europe
s’avère nécessaire. Afin de dépeindre cette situation, tout en considérant
les états comme des unités, nous nous pencherons d’abord sur la
dynamique du crime au cours des dernières décennies. Ensuite, nous
procéderons à une étude comparée des pays en termes de niveau de
criminalité et de situations socio-économiques. Il aurait été préférable de
comparer la dynamique du crime et les évolutions socio-économiques
mais cela s’est avéré difficile en raison du manque de données
comparatives. De même, le niveau étatique n’est pas nécessairement
l’unité de prédilection mais nous tenterons d’y remédier dans une
prochaine étude comparative réalisée avec des unités infranationales, du
moins pour les pays les plus grands.
Sources
1 –Taux de criminalité
Les données sur le crime collectées par le groupe du « European
Sourcebook Project », initialement mis en place par le Conseil de
l’Europe, constituent un point de départ d’un intérêt notable. Trois
éditions du « Sourcebook » ont été publiées : une édition préliminaire
couvrant la période 1990-1995, une deuxième pour les années 1995-2000
et une troisième pour la période 2000-2003. Les proportions
d’infractions, d’auteurs d’infractions et de la population carcérale sont
disponibles pour des études comparatives1. En parallèle, nous avons
utilisé the « Home Office International Statistics » (statistiques
internationales du Ministère de l’Intérieur de Grande-Bretagne) (Barclay
and al. 2001). Nous pourrions ajouter à cela les enquêtes européennes sur
la victimisation (ICVS, cf. Van Dijk and al.)
En ce qui concerne la prévention, nous devons évaluer le niveau des
différentes catégories de crimes, la proportion d’auteurs d’infractions
parmi les populations jeune et adulte et le taux de personnes en
détention. Nous prendrons en compte le nombre d’infractions par
échantillons de 100 000 habitants et le nombre d’auteurs d’infractions
pour 100 000 habitants en fonction des catégories d’infractions.
2 – Situation socio-économique des pays européens
Différentes sources, telles que les données Eurostat sur la cohésion
sociale2, l’OCDE, l’OIT, le « Luxembourg Income Study » (LIS) –
fournissent des données standardisées du contexte socio-économique :
données sur le revenu per capita, pourcentage de la population vivant endessous du seuil de pauvreté, inégalités, chômage, mais aussi des
indicateurs sociaux sur le pourcentage de la population vivant en-dessous
du seuil de pauvreté avant et après les transferts sociaux, sur le
décrochage scolaire, sur les familles au chômage et les enfants à charge.
Dynamique du crime dans sa globalité et niveau de criminalité des
pays européens
En Europe, les taux d’infractions enregistrés par la police (pour 100 000
habitants) a augmenté au cours des cinquante dernières années. A partir
de 1960, les taux d’infractions croissent au même rythme en GrandeBretagne, Allemagne, France, Suède, Finlande et Danemark jusqu’au
milieu des années 1980. Les Pays-Bas prennent un retard de deux ou
trois ans. En Italie, Espagne, Grèce et Portugal les taux de criminalité
ont stagné jusqu’au milieu des années 1970, et, dans ces pays, le taux de
L’objectif de WP6 pourrait être de produire des commentaires sur la fiabilité de ces
données par rapport à des indicateurs socio-économiques.
2 Disponible uniquement pour la période 1995-2006.
1
2
croissance est resté inférieur au niveau atteint par les pays d’Europe
occidentale et d’Europe du Nord. Le taux de criminalité du troisième
groupe de nations (la Pologne, la Hongrie et d’autres pays de l’Est)
n’augmente pas jusque dans les années 1990, et, si l’augmentation est
alors très brutale, les taux d’infractions de ces pays restent largement
inférieurs à ceux des premières nations mentionnées.
In fractions p our 10 0 00 0 h ab ., pays sélectionnés po u
12000
Grande-Bretagne
France
10000
Allemagne
Pologne (x 2)
8000
Itali e
6000
4000
2000
Source : calculs de l’auteur effectués à partir de Barclay & al., Ministère
de l’Intérieur de Grande-Bretagne, 2001.
Il est évident que la croissance du crime dans chaque pays est liée au
développement d’une économie de marché et au degré d’intégration de
ces pays dans l’économie mondiale3. L’Espagne sous Franco, le Portugal
sous Salazar, la Grèce sous les « Colonels » ne sont pas complètement
intégrés dans l’économie mondiale moderne ; l’Italie, un pays
démocratique ouvert depuis la fin de la Seconde Guerre Mondiale, est
une nation fragmentée où le sud accuse un retard par rapport au nord
industrialisé : tous ces pays ont un taux de criminalité plus bas que les
pays du nord. Dans les pays de l’Est, le taux de criminalité est resté à un
niveau bas jusqu’en 1990 ; les années 1990, période de revirement rapide
vers une économie de marché et de relâchement par rapport à l’ancien
contrôle social du régime communiste (les Komsomols, les Unions etc.),
ont connu une forte hausse du taux de criminalité. Dans chaque nation,
l’augmentation du taux global est étroitement lié à celle du nombre
d’atteintes aux biens (vols de véhicules motorisés, cambriolages, autres
types de vols simples et vol en général). A première vue, les courbes du
crime correspondant aux différentes nations européennes reflètent leur
rythme d’entrée dans l’économie de marché moderne.
Nous allons à présent procéder à la comparaison synchronisée des pays,
en prenant en compte les niveaux moyens des deux dernières décennies
ou en sectionnant les périodes, lorsque cela est approprié, en fonction
des « vagues » présentées dans l’« European Sourcebook ».
Le taux de criminalité reflète en grande partie l’importance des atteintes
aux biens. Si nous voulons interpréter les différences entre les différents
pays en termes de criminalité, nous devons alors faire la distinction de
façon au moins grossière, entre l’atteinte aux biens et le crime avec
3
Dont la part d’export plus import dans le PIB est une mesure possible.
3
violence. Ceci soulève des problèmes dans le cas d’infractions comme le
vol pour lequel le mobile est de dérober un bien mais où le modus operandi
dépend de l’accessibilité à des moyens de faire violence.
Examinons à présent une infraction emblématique du crime avec
violence : le taux moyen d’homicides consommés pour la période 19902003. Il y a un clivage net entre les nations européennes : les pays de
l’Est (Albanie, Estonie, Lettonie, Lituanie, Ukraine, Russie) ont tous des
taux d’homicides supérieurs à 8 pour 100 000, les taux les plus élevés
d’Europe. A l’inverse, les taux d’homicides des pays d’Europe du nordouest sont les plus bas : entre 1 et 2 pour 100 000.
Du fait de la largeur de la définition de la catégorie « agressions » qui
semblent être enregistrées de façons très différentes selon les définitions
et les priorités politiques nationales, il est difficile de la considérer
comme un bon indicateur du crime avec violence. De surcroît, les
données sur les agressions présentées dans l’« European Sourcebook »
présentent des incohérences.
Le taux de vol semble être une donnée plus fiable : sa distribution est en
légère corrélation avec celle du taux d’homicides. Bien que l’homicide
soit en corrélation négative avec toutes les catégories d’atteintes aux
biens, l’association entre vol et atteintes aux biens est modérée mais
directe, ce qui met en évidence le double sens du terme « vol ».
Pendant la même période 1990-2003, le vol de véhicules motorisés, une
infraction caractéristique de l’atteinte aux biens, est enregistrée bien plus
souvent au Danemark, en Norvège, en Finlande, en Suède, en GB, en
Irlande et en Belgique mais aussi dans les pays d’Europe du sud-ouest
(France, Italie, Espagne) que dans les autres pays européens. Ceci
s’applique également en grande partie au cambriolage résidentiel.
Le vol de véhicules motorisés, le cambriolage et les autres types
d’atteintes aux biens sont en corrélation négative avec l’homicide en
Europe pour les deux dernières décennies.
À la fin du vingtième siècle en Europe, on distingue encore deux formes
de criminalité. D’une part, la structure du crime des pays les plus riches
de l’ouest et du nord se définit par un taux d’homicides bas, mais
souvent aussi par un taux de vols assez élevé et un taux d’atteintes aux
biens sans violence élevé. D’autre part, la structure du crime des pays de
l’Est se caractérise par des taux d’homicides élevés, un taux de vols de
véhicules motorisés bas et un taux de cambriolages moyen.
Les indices de criminalité des pays d’Europe du sud sont parmi les plus
bas. Cependant, en ce qui concerne le crime, un processus de
convergence s’opère, comme dans la plupart des domaines socioéconomiques, et les limites que nous avons établies entre les trois
groupes de pays sont bien plus floues en 2007 qu’elles ne l’étaient au
début des années 1990.
Le contexte social : richesses, inégalités et crime
La réduction de la pauvreté, du chômage, de l’échec scolaire et
l’apaisement de certaines conséquences de la rupture familiale pourraient
avoir un impact sur la propension de se livrer à des activités criminelles
4
et encourager la cohésion sociale. De manière implicite, cela repose sur
l’hypothèse que les inégalités, le chômage et le crime sont en corrélation.
Toutes les connaissances disponibles indiquent toutefois que cette
relation n’est pas simple et directe. Par exemple, dans le cas de séries
chronologiques, les économistes et les sociologues débattent du lien
complexe entre les revenus, les prix, les taux de chômage et les taux de
criminalité (se référer aux analyses de séries chronologiques réalisées par
Field en 1990 ; Hale en 1998 ; Deadman, Pyle en 1994 ; Lagrange en
2001). Les tensions socio-économiques font augmenter les taux de
criminalité mais il est difficile de distinguer le rôle de l’accroissement des
opportunités associé au nombre de biens en circulation de celui de la
motivation due à la baisse du revenu légal résultant de l’augmentation du
chômage. De plus, la nature du lien est traditionnellement contingente
(cf. Cantor, Land 1985 ; Carlson, Michalovski, 1993). Le crime n’est pas
motivé de la même manière pendant les périodes de forte augmentation
des taux, comme les années 1960 et 1970 en Europe, et les périodes de
faible augmentation des taux comme les années 1990.
Nous ne présenterons pas ici le résumé des résultats de ces études. Notre
objectif est plus précis. Il s’agit uniquement d’établir un cadre macrosocial descriptif dans lequel le débat sur les politiques de prévention peut
être élaboré de façon claire. Afin d’établir ce contexte macro-social, nous
fournirons quelques données de base sur les inégalités, y compris les
subsides visant à réduire ces inégalités, et présenterons les corrélations
élémentaires entre ces indicateurs de cohésion sociale, ou manque de
cohésion sociale, et les taux de criminalité.
Pour la période 1980-2003, les ratios des revenus salariaux enregistrés
entre le 1er et le 5e quintile indiquent que les inégalités de revenus ont
augmenté en Pologne et en Grande-Bretagne, ont légèrement augmenté
au Danemark et aux Pays-Bas, ont baissé en France et ont été stables en
Suède. Les données pour l’Espagne, l’Italie, et la Grèce ne sont pas
disponibles4. Toutefois, sauf pour la Pologne, l’évolution des ratios interquintiles des revenus pour l’ensemble de la période 1980-2003 ne se
remarque pas. Par conséquent, la comparaison des niveaux du pouvoir
d’achat des 20 dernières années s’avère appropriée. Le coefficient de
Gini mesurant le degré d’inégalité des revenus disponibles ajusté à la
taille de la famille vers l’an 2000 est en forte corrélation avec les ratios
inter-quintiles des revenus pour la période 1995-2005 (0,91). La tendance
du chômage sur le long terme pour la même période 1995-2005 ne sont
liés de façon significative ni au PIB per capita ni aux inégalités.
On obtient peu de résultats en comparant les taux de criminalité avec les
indices d’inégalité socio-économiques ou de cohésion.
1/ les taux d’homicides sont en bonne corrélation avec les inégalités, le
coefficient est plus fort en utilisant le coefficient de Gini (0,59***)5
qu’avec le ratio inter-quintile des revenus. A l’inverse, le taux d’homicides
est en corrélation négative avec le revenu per capita (-0,61***).
2/ Le vol est également en corrélation directe avec les inégalités
mesurées avec les ratios inter-quintiles des revenus (0,44**), mais pas de
façon significative avec le revenu per capita.
4
5
Emploi en Europe, Commission Européenne, Septembre 2005.
* : significatif au niveau des 5 % ; ** : au niveau des 1 % ; *** : au niveau des 1 ‰.
5
3/ Le vol de véhicules motorisés est en forte corrélation avec le revenu
per capita (0,62***) et est, à l’inverse, lié aux inégalités de revenus (Gini
étant le meilleur coefficient avec une corrélation de -0,43*).
4/ Le cambriolage résidentiel est en corrélation directe avec le revenu
per capita (0,59*** pour la période 1995-99 et 0,42* pour les années
2000-03) mais n’est pas en corrélation avec les inégalités.
5/ Le vol de véhicules motorisés et, dans une moindre mesure (les
mesures divergent), le cambriolage résidentiel et le vol sont en
corrélation négative avec les tendances du chômage sur le long-terme,
mais pas de façon significative aux niveaux habituels. A première vue, ce
dernier résultat est surprenant : en réalité, cette tendance au chômage sur
le long-terme est positive, parfois dans des pays où le taux d’atteintes aux
biens est élevé comme en France et parfois dans des pays où ce taux est
bas comme la Pologne.
6/ Le risque de pauvreté à la suite de transferts sociaux est en faible
corrélation avec le vol mais pas avec les autres principaux indices de
crime.
7/ Pour la période 1995-2005, la proportion moyenne des jeunes de
moins de 25 ans qui décrochent de l’école sans diplôme est en forte
corrélation avec le degré d’inégalité de revenus (indice de Gini de
l’inégalité des revenus ajusté à la taille de la famille). Ceci mesure le
manque de cohésion sociale indépendamment des divers taux de
criminalité.
Source: Author’s computations from the Sourcebook
6
Source : OCDE, calculs tirés du questionnaire de l’OCDE sur la
répartition des revenus dans les ménages pour 1999-2000
La plupart des politiques sociales et économiques européennes, sous
l’étiquette de cohésion sociale, visent à réduire les inégalités de revenus
entre les nations et, au sein de ces nations, entre les régions. Dans quelle
mesure cette convergence va-t-elle, à un niveau écologique d’échelle
nationale ou régionale, donner lieu à une réduction des inégalités
interpersonnelles de revenus ? La question reste ouverte. Ces politiques
vont certainement mener à un schéma de convergence du crime en
Europe, ce qui n’est pas le cas aujourd’hui. Certain effets seront
certainement positifs, comme la réduction probable des taux d’homicides
dans les pays d’Europe de l’Est. Par ailleurs, des analyses réalisées par L.
Chauvel (in Lagrange, 2006) tendent à montrer que les inégalités
interpersonnelles et les inégalités entre les nations ne sont que très peu
liées. Il est donc important de vérifier si le processus de convergence
entre les nations s’accompagne d’un renforcement de la cohésion au sein
de chaque pays ou région.
Cette macroanalyse très grossière ne nous permet pas de dire si la
réduction des inégalités est susceptible de réduire le taux de décrochage
scolaire et la criminalité juvénile avec violence n’entrainant pas la mort,
ce qui reste cependant très plausible.
En ce qui concerne les atteintes aux biens, les effets de la croissance
économique sont beaucoup plus complexes. La baisse du chômage
entrainera celle des atteintes aux biens motivées par le manque
d’opportunités d’emploi. Nous savons également que le développement
économique, lorsqu’il détruit les liens de la communauté et favorise
l’implantation de zones d’habitation où les résidents ne se connaissent
pas, peut avoir un impact négatif sur les atteintes aux biens du fait de
l’augmentation des opportunités.
7
Tableau 1 – Taux de criminalité en Europe 1990-2003 (European
Sourcebook 1995-2003)
Pour 100 Homicide
Vol_véh Cambriolage
000
consommé Agression _mot
résidentiel
1990 1995- 2000- 1990- 1990- 1995 2000-2003 1999 2003 2003 1994 - 2003
1999
Albanie
11,3
7
4
6
21
11
10
Allemagne
1,6
408 496 227
353 369 273
Angleterre
1,5
574 1040 861 1276 1073 791
et Pays de
Galles
Arménie
2,9
32 41
4
26
Autriche
1,1
392 418 103
205 159 162
Belgique
1,7
523 590 436
628 774
Bulgarie
4,6
11
2
77
265 342
Chypre
1,2
16 14
24
156 134
Croatie
2,7
26 25
53
60
82
Danemark
1,2
164 190 745
668 632 627
Ecosse
2,3
1081 1207 644 1223 655 442
Espagne
1,1
41 47
313
217
Estonie
12,9
28 26
143
408 501 524
Finlande
3,4
480 540 442
243 207 159
France
2,5
140 198 743
407 383 344
Géorgie
5,1
9
13
6
Irlande du
3,7
597 1305 544
486 524 534
Nord
Luxemb.
1,1
268 270 184
201 528 372
Macédoine
2,2
33
10
10
Malte
1,2
157 207 285
170 161 176
Moldavie
7,9
12
9
136 124
Norvège
1,0
61 78
497
441 298 139
Pays-Bas
1,6
225 303 295
738 716
0
Pologne
2,3
80 81
130
176 176 186
Portugal
3,4
379 466 230
215 225 204
République
1,7
75 69
249
159 129 112
tchèque
Roumanie
3,1
31 46
9
83 112 69
Russie
12,7
34 37
28
239 201 215
Slovaquie
2,5
77 72
120
72
56
Slovénie
1,8
23 20
60
123 53 140
Suède
1,2
632 680 858
240 193 189
Suisse
1,2
62 80
332
487 336
Ukraine
9,2
32 19
12
139
Vol
1990- 1995- 20001994 1999 2003
8
67
98
13
80
131
8
71
199
109
6
26
155
68
3
13
45
98
216
238
42
139
6
77
8
42
256
58
6
22
59
87
241
286
44
205
23
119
67
4
50
62
25
96
44
133
38
67
7
64
71
30
88
73
123
42
82
41
56
40
125
110
179
48
16
19
18
87
24
31
65
46
71
14
49
27
26
99
54
21
31,2
54
2
14
43
112,6
220
153
46
119
12
69
62
8
Annexes
Vols de véhicules motorisés: moyenne pour 100 000 hab. 1990-2003 (ordonnées) et indice de Gini
d’inégalité des revenus disponibles dans le ménage ajusté à la taille de la famille pour 2000-03
(abscisses)
1000
Angleterre et Pays de Galles
Suède
Danemark
France
Vol_véh_mot 90_03
Ecosse
Irlande du Nord
Italie
Norvège
500
Finlande
Belgique
Irlande
Suisse
Espagne
Pays-Bas
République tchèque
Allemagne
Portugal
Luxembourg
Lituanie
Hongrie
Slovaquie
Estonie
Pologne
LettonieGrèce
Autriche
Bulgarie
Slovénie
Turquie
Croatie
Macédoine
Russie
Ukraine
0
20
Géorgie
30
40
50
Indice de Gini d’inégalité des revenus disponibles dans le ménage ajusté à la taille de la famille
Homicide consommé, taux moyen pour 100 000 hab. pour 1990-2003 (ordonnées) et indice de
Gini d’inégalité des revenus disponibles dans le ménage ajusté à la taille de la famille pour
2000-05 (abscisses)
15
Estonie
Homicide_cons 90_04
10
Russie
Lituanie
Ukraine
Lettonie
Moldavie
Géorgie
5
Bulgarie
Turquie
Irlande du Nord
Portugal
Finlande
Hongrie
Slovaquie
France
République tchèque
Slovénie
Belgique
Pays-Bas
Allemagne
Suisse
Danemark Autriche
Luxembourg
Suède
Croatie
Ecosse
Macédoine
Pologne
Italie
Irlande
Angleterre et Pays de Galles
Grèce
Espagne
Norvège
0
20
30
40
50
Indice de Gini d’inégalité des revenus disponibles dans le ménage ajusté à la taille de la famille
9
Inter-corrélation entre les indicateurs socio-économiques
PIB per capita Tend_chôm
Ratios revenus
95-2003
lg terme 95-05 1/5 quintile
|
Tendance
chômage
| -0,2229
long terme
| (0,2281)°
|
31
Ratio 1/5
| -0,4299
0,1006
Quintile
| (0,0112)
(0,5904)
|
34
31
Indice de Gini | -0,6247
-0,0153
0,9120
revenu
| (0,0001)
(0,9383)
(0,0000)
ménage 2000-05|
34
28
30
° Les nombres entre parenthèses sont les degrés de significativité ; les nombres entiers
au-dessous représentent le nombre de pays analysés
Corrélation entre les taux des différentes catégories d’infraction en Europe 1990-2003
homi
vol
vol
vol
v_mot camb dom
~04
90-94 95-99 20~03 ~03
90-94 95-99
vol 9094
| -0,0257
| 0,8833
|
35
|
vol 9599
| 0,1279 0,9019
| 0,4254 0,0000
|
41
35
|
vol 2000_03 | 0,1736 0,8118
| 0,2905 0,0000
|
39
33
|
véh_mot~03 | -0,3824 0,4338
| 0,0163 0,0104
|
39
34
|
camb_rési
| -0,2547 0,5252
9094
| 0,1824 0,0034
|
29
29
|
camb_rési
| -0,2005 0,4683
9599
| 0,2482 0,0060
|
35
33
|
camb_rési
| -0,0820 0,5581
2000-03
| 0,6555 0,0020
|
32
28
0,8015
0,0000
39
0,3761 0,4095
0,0183 0,0119
39
37
0,4323 0,3689 0,6788
0,0192 0,0534 0,0001
29
28
28
0,4844 0,4924 0,6402 0,8994
0,0032 0,0031 0,0000 0,0000
35
34
34
29
0,6339 0,6671 0,6130 0,6685 0,7906
0,0001 0,0000 0,0002 0,0003 0,0000
32
32
32
25
30
10
Barclay G., Tavares C., International Crime Statistics, London, Home
Office, 2001.
Cantor D., Land K., Unemployment and Crime Rates in the Post-World
War Two United States, American Sociological Review, 1985, 50, 317-323.
Carlson S., Michalovski R., Violent Crime an Economic Distress, Annual
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Crimprev info n°4bis - 30 novembre 2007
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