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. 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Hugues LAGRANGE, Observatoire sociologique du changement (OSC, Sciences Po., CNRS), Paris E-mail : [email protected] Crimprev info n°4bis - 30 novembre 2007 Mention légales : Directeur de la publication : René LEVY Dépôt légal : en cours ISBN : en cours Diffusion : Reproduction autorisée moyennant l’indication de la source et l’envoi d’un justificatif. Maquette : CampingDesign 11