闫冬、厉俊：数字经济对青少年犯罪的影响：就业结构的中介与调节作用

刊物简介

《法治现代化研究》是原国家新闻出版广电总局批准创办并公开发行的学术期刊，国内统一出版刊物号CN32-1869/D，是国内首家专注法治现代化研究的学术期刊，著名法学家公丕祥教授主编，入选CSSCI（2023-2024）来源期刊扩展版。期刊前身为《法制现代化研究》集刊，现由南京师范大学和江苏省法学会主办，双月刊，逢双月15日出版。

　　犯罪行为与社会因素之间具有相互关系。数字经济的发展带动了产业结构调整，使得就业结构发生深刻变革，就业结构变革所带来的物质经济问题直接影响着青少年犯罪现象的产生。因此，在数字经济影响青少年犯罪率的过程之中，就业结构发挥着中介效应。为进一步探究就业结构在数字经济对青少年犯罪影响中的深层逻辑，以《中国统计年鉴》中的数据为样本，通过实证研究和理论假设检验，提出了降低青少年犯罪率的理论框架，并揭示了就业结构在数字经济影响青少年犯罪率的微观机制，为预防青少年犯罪实践提供了思考方向。

青少年犯罪；数字经济；就业结构；中介效应； 调节效应

一、前言

犯罪行为与社会因素之间的相互关系一直是经典犯罪社会学理论研究的内容。数字经济已经成为现阶段赋能经济发展的核心动力，影响着社会生活的诸多方面。当前我国青少年尤其是未成年人的刑事犯罪呈现规模较大、低龄化等趋势。犯罪经济学的研究表明互联网普及率是我国刑事犯罪率的重要因素。研究经济发展对犯罪增长的影响成为学术热点。数字经济以数字技术应用行业、数字产品服务业等典型行业的迅猛发展为特点，以互联网普及率不断提高为代表性社会现象。详细看来，基础数字行业发展及互联网的普及极大地影响了青少年的学习与生活。但是，学术界尚未厘清数字经济如何影响青少年犯罪率的深层机理。因此，在数字经济影响社会环境变化的背景下，明晰数字经济对青少年犯罪率的内在影响机理将有助于发掘青少年犯罪的深层次缘由，有利于探索预防青少年犯罪的治本之方。

实证主义法学是现代法学中的一个重要流派，对法学、法律的发展影响巨大。数字经济的发展促使了就业结构制造化、高技术化与高技能化，但也有学者强调，数字经济在深刻影响就业市场的变革的同时，既存在巨大的就业创造效应，又存在显著的就业替代效应。伴随着数字经济的发展，新的商业模式、金融模式不断涌现，网络犯罪也逐渐增多。数字经济与违法犯罪间的关系得到重视。但数字经济对青少年犯罪的深层次影响机理还有待进一步厘清。为此，本文从科际整合视角，通过实证分析数字经济、就业结构与青少年犯罪的关系机制，探讨数字经济发展中青少年犯罪治理的理论内涵和经验证据。为青少年犯罪预防及数字经济发展情境下相关制度构建提供智慧支持。

二、数字经济对青少年犯罪影响的理论假设

（一）数字经济与青少年犯罪的相关性分析

犯罪经济学运用经济学的原理与分析方法，探讨经济等利益因素与犯罪人意识相互作用的规律，进而预防和控制犯罪。在数字赋能经济发展的当下，有必要通过犯罪经济学解释青少年犯罪行为。

数字经济使得数据成为一种资源，创造了财富，也影响着犯罪类型与数量。数字经济伴随的大数据应用及互联网普及，使得数据保护、个人信息滥用、“流量黑灰产”等新问题相继涌现。因而有学者提出了在我国刑法中增设“妨害数据信用罪”，维护数字经济基础秩序。互联网普及等对社会生活的改变，对青少年的冲击尤为明显。已满18岁不满25岁的成年人正处于择业就业的关键时期，更容易被社会环境所影响；而不满18岁的未成年人也容易受到网络游戏和网络赌博等网络不良环境影响。数字经济发展影响着青少年社会生活的诸多方面，因此有必要讨论其对青少年犯罪的影响。

数字经济发展对青少年犯罪率的影响是一把“双刃剑”，例如数字经济对就业的影响就是既有就业创造效应，又有就业替代效应。一方面，数字经济带来互联网经济的快速发展，提供了更多的就业机会。稳定的就业提高了青少年的社会生活质量，从而有可能降低犯罪率。另一方面，数字经济使得传统行业、劳动密集型行业等就业机会减少，而这部分行业往往为众多的青少年提供着主要的就业市场。网络的发达，使部分青少年沉溺于网络游戏，物质需求提高等，进而有可能提高青少年犯罪率。综上，数字经济发展对青少年健康成长具有双重性。厘清数字经济对青少年犯罪的影响对当下探讨促进数字经济健康发展之路具有重要价值。基此，本文提出如下竞争性假设。

假设1：数字经济对青少年犯罪具有直接影响效应。

假设1a：数字经济降低了青少年犯罪。

假设1b：数字经济提高了青少年犯罪。

（二）数字经济对就业结构的影响

社会学的越轨理论认为社会资源的缺失及生存风险使得青少年在情感和规范上对越轨亚文化群体形成依赖，成为这部分青少年走上犯罪道路的重要影响因素。数字经济发展重塑了市场模式，带来了各种新业态、新模式，改变了就业市场的规模与结构。以往研究表明数字经济对就业影响的替代效应和抑制替代效应并存，导致数字经济并没有减少就业，但对制造业与服务业就业规模的影响存在差异，例如对于服务业，数字经济促进了生产性服务业、消费性服务业和公共组织的就业规模。数字经济对就业结构具有积极的影响效应。基此，有如下假设。

假设2：数据经济促进了就业结构优化。

（三）就业结构与青少年犯罪的关联性分析

犯罪社会学阐述了犯罪行为与社会因素之间的关系，时空社会学进一步探讨了时间与空间维度因素影响青少年犯罪的成因，因而寻找到时空社会学与青少年犯罪成因内在的逻辑契合点。基于省级面板数据的研究表明，中国犯罪率的上升和“第五次犯罪高峰”的产生与城市登记失业率有关。就业结构是反映就业数量与质量等的重要指标，与青少年犯罪率可能存在某种联系。具体而言，就业结构对青少年犯罪的影响可能来自就业安置、职业团体等诸多方面。例如，自某市的社会调查问卷显示，求职就业是青少年对社区矫正的重要需求。“两劳”“一少”人员回归社会之后的就业问题，对于预防青少年重新犯罪起着重要作用。浙江省1998—2000年刑满释放的青少年连续7年的追踪调查研究表明，促进归正青少年加入职业团体是预防青少年重新犯罪的基本路径。青少年犯罪在很大程度上是因为经济问题的困扰或者物质生活的诱惑。就业结构优化表明第三产业的就业人数增加，而第三产业往往就业门槛低、就业机会多，就业结构优化能够为缺乏必要工作技术与技能的青少年提供给更多的就业机会。就业结构优化有助于解决青少年的物质生活问题，减少青少年由于经济困境而犯罪的动机。基此，本文提出如下假设。

假设3：就业结构优化降低了青少年犯罪。

（四）就业结构的中介效应

以上分析表明数字经济发展中对青少年犯罪的影响呈现出“数字经济影响就业结构，就业结构影响青少年犯罪”的逻辑关系，在数字经济影响青少年犯罪率的过程之中，就业结构发挥着中介效应。中介效应表明中介变量在自变量与因变量关系之间所发挥着桥梁作用，即自变量通过中介变量影响到因变量。综合以上分析，数字经济促进了就业结构优化（假设2），而就业结构优化降低了青少年犯罪率（假设3），因此结合以往对中介效应的检验方法，可以得出如下结论：数字经济通过影响就业结构降低了青少年犯罪率。同时，从整体看来，数字经济对青少年犯罪具有直接的影响效应（假设1）。因此就业结构在数字经济影响青少年犯罪间关系中具有中介效应。综上，有如下假设。

假设4：就业结构优化在数字经济与青少年犯罪关系间发挥着中介作用。

（五）就业结构的调节效应

就业结构是指劳动力在不同产业、不同地区等之间的分布与构成关系，它反映了经济结构和社会发展的变化。就业结构的分析需要考虑时间与空间两个因素，例如其在不同时期、不同区域上的变化等。青少年犯罪作为影响青少年健康成长与社会和谐稳定的现实社会问题，其发生机制有时间和空间两个因素。就业结构优化能够减缓数字经济对青少年犯罪的影响效应。无论数字经济对青少年的影响如何，这种影响都可能会被就业结构优化所削弱或降低。正如前文所述，对于青少年犯罪，数字经济发展可能表现出两种截然不同的影响：刺激效应与抑制效应。如果数字经济对青少年犯罪呈现了刺激效应，则这种效应可能会被就业结构优化所削弱；如果数字经济对青少年犯罪具有抑制效应，则这种抑制效应可能会被就业结构的优化所降低。

首先，数字经济对青少年犯罪的提升效应，会被就业结构优化所削弱。如果数字经济发展增加了青少年犯罪率，则就业结构优化会降低这种效应。原因在于就业结构优化为第三产业提供了更多的就业空间，为青少年就业、融入正常社会生活奠定了基础性的条件，从而有效减缓数字经济对青少年犯罪的消极影响。数字经济对青少年犯罪的刺激效应被就业结构的优化所不断淡化或消减。

其次，数字经济对青少年犯罪的抑制效应，这种效应会被就业结构优化所降低。数字经济不断优化就业结构，带来第三产业就业比重的增加，也同时降低了第一产业、第二产业的就业比重。换言之，数字经济的发展在创造某些岗位的同时，也淘汰了一些传统的就业岗位，这对于没有接受过高等教育，试图在传统行业就业的青少年而言，消极影响较为明显。数字经济发展在优化就业结构的同时，也使部分本身处于竞争就业劣势的青少年群体受挫，增加了青少年犯罪可能性。这种可能性也会随着就业结构的优化而不断提高。综上，本文作者提出如下假设：

假设5：就业结构优化能够弱化数字经济对青少年犯罪的影响。

假设5a：如果数字经济与青少年犯罪之间存在着正向关系，则这种正向关系将会被就业结构所弱化。

假设5b：如果数字经济与青少年犯罪之间存在着负向关系，则这种负向关系将会被就业结构优化所强化。

本文的理论模型如图1所示。

三、数字经济对青少年犯罪影响的研究设计

（一）数据来源及研究方法

作为国家统计局编印的资料性年鉴，《中国统计年鉴》全面反映了我国经济和社会发展情况，在探讨犯罪率的研究中得到广泛的应用。年鉴中汇报了典型数字行业发展状况，及青少年犯罪率等信息。截止本文撰写日期，年鉴最新为2021年，其信息汇报至2020年。因此，本研究的数据时间跨度为1997年到2020年，共计二十四个年度的数据。《中国统计年鉴》所含数据准确性及权威性为本文的实证分析结论的可靠性创造了有利条件。

（二）变量定义

1.因变量

犯罪率指通过数字计算某一地区或人口集团犯罪的记录与人口总数的比例，伴随着经济高增长和收入差距扩大，我国犯罪率持续上升是转型时期（特别是1990年以后）我国社会发展的重要特征。因此，犯罪率成为犯罪学与社会学等研究热点，犯罪率的相关研究可以反哺刑事法治，成为沟通刑事政策与刑法适用效果之间的信息桥梁。研究的因变量为青少年犯罪率，具体包括三个指标：（1）青少年总体犯罪率（包括不满18岁和18岁至25岁两个群体的总和）；（2）不满18岁青少年犯罪率；（3）18岁至25岁青少年犯罪率。青少年犯罪率来自《中国统计年鉴》，其汇报了人民法院审理刑事案件犯罪情况，并将青少年犯罪分为“不满18岁”“18岁至25岁”两类情况。

2.自变量与控制变量

根据理论假设，研究的自变量包括两个部分，一是数字经济，二是就业结构。

首先，数字经济。数字经济数据主要来自《中国统计年鉴》，基于以往文献选择了三个典型数字行业作为衡量数字经济发展的代理变量，涉及数字技术应用与数字产品服务，包括：（1）互联网和电信业，衡量方式：宽带接入用户（万户、除以1000）；（2）电商零售业，衡量方式：快递业务收入（万元、取对数）； （3）软件业，衡量方式：软件业务收入（万元、取对数）。研究选取了从1997年至2020年信息并进行了交叉核对，以保证信息的准确性。

有研究将其划分为4个行业，将数字产品制造业，即科学技术业也作为典型数字行业之一加以考量，本文没有选择的原因有二。其一，科学技术业通常以专利申请授权或规模以上工业企业专利数加以衡量。科学技术业代表的是创新程度，其应用需要经历周期较长的市场化过程，面临着众多复杂因素的影响，考虑其对青少年犯罪的影响，不如数字技术应用行业、数字产品服务业的影响更为直接、更为明显。软件和信息技术服务业主要经济指标，统计口径为主营业务收入500万元以上的软件和信息技术服务业等企业。其二，科学技术业不仅仅受到数字经济发展的影响，它是一个系统性的过程，涉及政策、经济等多方面的因素，将其作为数字经济发展的测量指标，去讨论数字经济对青少年犯罪的影响效应，较为牵强。基于此，为了结论的准确性与稳健性，本研究选择以上三类典型数字行业作为衡量数字经济发展的代理变量。

在分析中，对各个变量进行了取对数等统计技术处理，以保障统计分析结论的稳定性。

其次，就业结构是社会劳动力分配结构，反映了社会劳动力在国民经济各部门所占用的劳动数量、比例及其相互关系。按照不同的区分标准，就业结构可以分为就业的产业结构、城乡结构、区域结构、技能结构及性别结构等。本文的就业结构指产业结构，以第三产业就业比重来衡量。劳动力在第三产业占比越高，表明劳动力市场中整体就业结构不断优化升级。

研究的控制变量包括登记失业率（百分比）和城乡人均收入差距。

登记失业率来自《中国劳动统计年鉴》所汇报的年末城镇登记登记失业率；城乡人均收入差距采用《中国统计年鉴》中所汇报的城镇居民人均可支配收入绝对数（元）、农村居民人均可支配收入绝对数（元），取两者之差的绝对值并取对数。同时，在讨论数字经济影响未成年人即本文称之为的少年犯罪率时，将就业人员作为控制变量，就业人员（单位：万人）来自《中国统计年鉴》，在分析中将以上变量分别除以1万。

四、数字经济对青少年犯罪影响的实证结果

（一）主成分分析与相关关系分析

研究首先从两个视角衡量数字经济：典型数字行业的代理变量与主成分分析。一方面，选用典型数字行业作为数字经济的代理变量，包括三个代理变量：宽带用户、快递收入和软件收入。另一方面，为了数据的稳健性，在分维度讨论数字经济对青少年犯罪影响机理的基础之上，对三个代理变量进行主成分分析，获得一个变量“数字经济（主成分）”。数字经济三个测量维度，整体 KMO 值为0.7032，分析表明适合做主成分分析。

图2为刑事犯罪中青少年犯罪所占比重，图2分析表明，随着时间推移，青少年犯罪在逐步下降，但在2019年、2020年出现了一个局部的上升。图3区分了少年（不满18岁）和青年（18岁至25岁）犯罪占刑事犯罪的比重。两类青少年在刑事犯罪中的比重都呈现逐年下降的趋势。其中，少年犯罪率在2019年、2020年呈现了局部的上升。

其次，作者对主要变量进行了描述性分析与相关关系分析，结果表明主要变量之间存在着显著的相关性，初步表明本文理论假设的合理性。

变量相关性分析表明主要变量之间存在着显著的相关关系。因变量为青少年犯罪率，在后续分析中还将其划分为少年犯罪率与青年犯罪率，分别衡量少年与青年在刑事犯罪数量中所占的比重，后两者与青少年犯罪率存在多重共线性，因此未在这一相关系数矩阵中进行呈现。

同时，由于青少年犯罪率，涵盖着少年犯罪率与青年犯罪率，数字经济（主成分）是三个维度变量进行主成分分析的结果，即对变量“数字经济维度1（宽带用户）、数字经济维度2（快递收入）、数字经济维度3 （软件收入）”进行了主成分分析，所以变量之间相关系数较高，在线性回归模型中，上述变量是分别作为因变量或者是自变量独立出现在模型中的，因此多重共线性的问题不会影响到统计分析结论。围绕前文所提出的理论假设，逐步对假设进行检验性统计分析。

（二）假设检验

表1至表3为假设检验的统计结果。

表1是关于假设1的分析。假设1提出数字经济对青少年犯罪具有直接影响效应（H1），并提出了两个竞争性假设，认为数字经济有可能降低青少年犯罪（H1a），但是也有可能提高青少年犯罪（H1b）。表1模型1至模型3中是以主成分分析获得的变量数字经济对犯罪率的影响，逐步探讨了对数字经济对因变量青少年犯罪率，并进一步区分了对少年犯罪率与青年犯罪率的影响。之后的模型是对数字经济分维度的讨论，模型4至模型6是数字经济维度1（宽带用户）、模型7至模型9是数字经济维度2（快递收入），模型10至模型12是数字经济维度3（软件收入），对犯罪率的影响效应。

首先，模型1至模型3中以主成分分析衡量的数字经济，系数都显著为负值（-1.389；-0.005；-0.008），并且都通过了显著性检验（p<0.01）。表明数字经济与青少年犯罪率之间存在着显著的负相关关系，并且对于进一步区分为少年犯罪率、青年犯罪率的分析也表明数字经济降低了犯罪率。因此，假设1a得到支持，假设1没有获得支持，所以统计分析表明数字经济降低了犯罪率。

其次，对数字经济分维度的讨论，也同样提供了相同的支撑证据。模型4至模型6中变量“数字经济维度1（宽带用户）”系数显著为负值（-2.255；-0.010；-0.012）；模型7至模型9中变量“数字经济维度2（快递收入）”系数显著为负值（-2.685；-0.010；-0.017）；模型10至模型12中变量“数字经济维度 3（软件收入）”系数大多显著为负值。可见，分维度测量的数字经济也能够减低青少年犯罪率。

表2呈现了假设2、假设3、假设4的统计分析结果。假设2认为数据经济促进了就业结构优化 （H2）；假设3提出就业结构优化降低了青少年犯罪（H3）；假设4指出就业结构优化在数字经济与青少年犯罪关系间发挥着中介作用（H4）。表2中模型1至模型4呈报了关于假设2的检验结果；模型5至模型7呈现的是假设3的统计检验结果；模型8、9是关于就业结构中介效应的统计检验结果。

首先，模型1至模型4显示了无论是以主成分分析的数字经济，还是分维度的数字经济的三个代理变量，它们对产业结构的影响都为正值（1.127；1.436；1.915；3.525），并且通过了统计显著性检验（p< 0.01）。因此，数字经济正向影响着就业结构的优化，假设2得到支持。其次，变量“就业结构”系数在模型5至模型7中都为负值（-0.915；-0.004；-0.005），并且都通过了统计显著性检验（p<0.01）。因此，就业结构越优化，青少年犯罪率越低，对于少年、青年的犯罪主体同样适用。假设3得到了统计检验支持。再次，将变量“就业结构”加入模型9之后，观察该变量的系数与在模型8中的变化，可以看到变量“就业结构”的系数显著性水平下降，从模型8中的三颗星（p<0.01）将至两颗星（p<0.05）。从中介效应的检验标准得出结论，就业结构在数字经济与青少年犯罪率间关系中具有部分中介效应。因此，假设4得到支持。

假设5提出，就业结构优化能够弱化数字经济对青少年犯罪的影响（H5）。一方面，如果数字经济与青少年犯罪之间存在着正向关系，则这种正向关系将会被就业结构所弱化（H5a）。另一方面，如果数字经济与青少年犯罪之间存在着负向关系，则这种负向关系将会被就业结构优化所弱化（H5b）。根据假设1的结论，数字经济与青少年犯罪之间存在着显著的负向关系，因此只需要对假设5b进行统计检验，表3提供了相关结果。

表3是以青少年犯罪为因变量；表3模型1至3呈报了以主成分分析获得的数字经济与产业结构对青少年犯罪的共同影响，其中模型1、2为主效应、模型3是交互效应。在主效应显著为负值的情况下，交互项“数字经济×产业结构”系数显著为正值（0.210；p<0.01）。因此，产业结构对数字经济与青少年犯罪率间关系的调节效应是存在的，假设5b得到支持。

五、就业结构影响青少年犯罪率的进一步反思

（一）就业结构调节效应的深度分析

表4以少年犯罪群体的犯罪率为因变量。由于未成年人通常没有独立工作，与青年相比，其受登记失业率、城乡人均收入差距的影响较小，但是青少年的犯罪率可能受到身边人员工作状态的影响，例如父母等的工作状态等会影响到未成年子女的心理状态从而影响到其犯罪行为。因此，此处将“就业人员”作为控制变量。

表4呈现了对于不满18岁的未成年人犯罪率的统计检验结果。模型1至模型3是针对以主成分分析获得的数字经济的检验结果，其中模型1、2为主效应，模型3是调节效应。首先，主效应的统计分析结果显著为负值。其次，模型3中交互项“数字经济×就业结构”的系数显著为正（0.001；p<0.01），表明了就业结构正向调节数字经济与少年犯罪率之间的负向关系，即当就业结构优化程度较高时，数字经济与少年犯罪率之间的负向关系被削弱。同理，对数字经济分维度的统计检验结果也提供了就业结构正向调节作用的支持证据。三个数字经济分维度的研究中，其与就业结构的交互项，详细而言，模型5中交互项“数字经济维度1×产业结构”、模型7中交互项“数字经济维度2×产业结构”、模型8中交互项“数字经济维度3×产业结构”，这些系数都显著为正值（0.002；0.003；0.004）。可见，就业结构对数字经济与未成年犯罪率之间的负向关系，具有正向调节机制。

为了更好地表达就业结构对数字经济与青少年犯罪间关系的调节效应，本文对调节效应做图如下。图4展示的调节效应，对应于表4模型5的统计结果；图5对应于表4模型7；图6对应于表4模型9。

首先，图4是数字经济维度1（宽带用户）的分析结果，对应于表4模型5中的统计分析结果。当就业结构优化由较低程度向较高程度变化时，以宽带用户作为代理变量衡量的数字经济对青少年（未满18岁）犯罪的影响由负向改变为正向，图中可见由实线变向虚线，也即当就业结构较为优化时，数字经济对青少年犯罪的抑制效应逐渐消失，并转变为提升效应。

其次，与图4类似，图5是数字经济维度2（快递收入）的分析结果，对应于表4模型7中的统计分析结果。当就业结构优化程度由低向高转变时，以快递收入作为代理变量衡量的数字经济对青少年犯罪的负向抑制效应，转变为正向提升效应。

再次，同上图4、5，下图6是数字经济维度3（软件收入）的分析结果，对应于表4模型9中的统计分析结果。如图6所示，当就业结构优化程度由低向高变化时，以软件收入作为代理变量衡量的数字经济对青少年犯罪的抑制效应逐渐消失，并转变为促进效应。

（二）调节效应的缘由分析

研究表明就业结构在数字经济与青少年犯罪之间的关系中所发挥的作用是复杂的。以往研究也表明数字经济对就业既有积极效应也有替代效应，两种效应并存，甚至此消彼长。这或许可以在一定程度上解释，为什么就业结构越优化，反而使得数字经济对青少年犯罪的抑制作用消失，转变为提升效应。

研究结果表明以下三点问题。

第一，单纯对于就业结构与青少年犯罪的直接影响而言，就业结构越优化，青少年犯罪率就越低。因为促使就业结构优化的因素很多，除了数字经济以外，还有区域创新、对外贸易、国家政策等。如果不考虑数字经济发展这一情境因素，就业结构优化发挥着降低犯罪率的积极作用。

第二，如果考虑就业结构优化程度，则就业结构优化对数字经济与青少年犯罪率间的关系具有正向调节效应，就业结构优化程度较高时，数字经济与青少年犯罪之间的负向关系得到削弱。这一现象产生的部分原因可能来自数字经济对就业影响的“两面性”。当数字经济对就业的替代效应较强时，传统行业就业需求下降，服务化就业比重上升，尽管就业结构得到优化，但从传统行业失去工作的员工，尤其是青少年可能一时无法在找到适宜的工作，面临失业等经济困难，从而有可能导致青少年犯罪率的提升。因此，就业结构的调节效应从一定程度上可能与数字经济对就业的替代效应的强弱有关联。

第三，就业结构优化的调节效应还可能来自数字经济对经济发展和就业等直接影响的门槛效应。数字经济促进社会经济发展等效应，可能存在门槛值，这使得数字经济对就业结构优化的影响具有门槛效应，即在某一特定的区间是有效的，从而导致了就业结构在数字经济与青少年犯罪间关系中发挥着调节效应。后续可以采用大样本数据，通过门槛回归等方法，进一步探讨数字经济、青少年犯罪和就业结构之间的深层次关系机理，厘清具体的影响区间与效应值。

（三）研究结果的启示意义

通过研究发现数字经济发展影响就业结构优化，从而影响青少年犯罪率。从全国范围看，数字经济每增长1个单位，青少年犯罪大约降低3个单位，就业结构大概优化2个单位。数字经济发展过程之中，通过优化就业结构，降低了青少年犯罪率，即就业结构在数字经济与青少年犯罪间关系中发挥着中介效应。同时，就业结构在数字经济与青少年犯罪之间关系中发挥着调节效应，即当就业结构优化程度较高时，数字经济与青少年犯罪之间的负向关系得到削弱。研究结论对于当前数字赋能经济发展，产业结构转型升级等具有深刻的理论意义与实践启示。

第一，研究提出了降低青少年犯罪率的理论框架，并揭示了就业结构在数字经济影响青少年犯罪率的微观机制。理论框架融合了数字经济发展、产业结构优化升级、就业数量与质量提升等热点问题，拓展了犯罪学、经济学与管理学之间的理论边界。研究发现就业结构在降低青少年犯罪率的过程中承担着部分中介作用，同时就业结构弱化了数字经济对青少年犯罪的抑制效应。研究以当前数字经济赋能经济发展为背景，关注数字经济发展对产业结构优化、青少年犯罪等的直接与间接影响效应，研究问题契合当今数字赋能的时代要求，研究结论丰富了青少年犯罪影响因素等理论热点，同时也为数字经济发展背景下实现中国治理现代化与法治化提供了理论依据。

第二，研究为预防青少年犯罪实践提供了思考方向。数字经济发展促进了产业结构优化，从而降低了青少年犯罪率，但是也应当充分重视就业结构影响的复杂性，从而实现数字经济与就业结构在协同发展中共同对社会发挥积极影响效应。

一方面，应该通过不断优化就业结构，从整体上降低青少年犯罪率，发挥就业结构优化对青少年犯罪率的抑制效应。另一方面，应该认识到在数字经济发展情境之中，就业结构对数字经济与青少年犯罪间负向关系具有正向调节效应，也即就业结构优化越高，越能够减缓数字经济对青少年犯罪的抑制效应。因此，应该在数字经济发展过程中，高度重视数字经济对就业的促进效应与替代效应，在无法避免替代效应之时，试图将其消极效应降低至最小。也就是，在就业结构优化程度较高时，考虑从传统行业被替代而失去工作的青少年群体，加强对其帮扶与教育疏导，有的放矢地减少青少年犯罪行为。

六、结语

受客观条件影响，研究仍然存在一定局限性。一是研究样本不够细化，没有考虑到省域、行业等更为微观的研究对象。研究聚焦于全国年度数据，系统讨论了数字经济在全国范围内对青少年犯罪率的整体影响效应，并未细化到省域层面。事实上，数字经济发展呈现出较强的区域性特征，例如沿海地区等经济实力强的省份在数字经济发展进程上往往位于发展前列，同时省域数字经济发展的空间集聚效应明显。虽然本文以全国范围内的数据探究数字经济发展对犯罪率的影响效应，能够从整体上获得数字赋能经济以及对犯罪率等的影响，有助于从整体上协调数字经济发展与犯罪率等的关系，但是并不能针对具体区域得出针对性的结论，这从一定程度上限制了本文结论的普适性。后续更适宜以本研究为基础，探究更为微观、细致的影响效应。二是研究只聚焦于青少年犯罪率，没有具体细化犯罪类型，从犯罪率的内在构成来看，犯罪率相等但是犯罪状况未必一样，因此，未来在关注犯罪率的同时，也影响深入讨论数字经济如何影响犯罪类型及犯罪状况，为犯罪预防提供更深入的理论支持。