Вай Инь Вань, доктор философии, Джоанна Ванг, доктор философии, Дональд Дж. Уэзерберн, доктор философии.

First published: 21 August 2024

https://doi.org/10.1111/add.16648

Funding information: The research was funded entirely by university and government salaries

Аннотация

Предпосылки и цели

Австралийцы тратят на азартные игры на душу населения больше, чем любая другая страна в мире. Почти 90 % этих расходов приходится на электронные игровые автоматы (ЭИА). До настоящего времени ни одно исследование не проводило тщательного продольного анализа взаимосвязи между расходами на азартные игры и преступностью. Цель данного исследования — оценить краткосрочную и долгосрочную взаимосвязь между расходами на азартные игры и преступностью.

Дизайн

Продольный анализ с использованием моделирования панельной авторегрессии с распределенным лагом (ARDL).

Обстановка и случаи

Зарегистрированные имущественные и насильственные преступления, совершенные в Новом Южном Уэльсе (НЮУ), Австралия, в период с 28 декабря 2015 г. по 5 января 2020 г.

Измерения

Ежемесячная валовая прибыль от расходов EGM в разбивке по районам местного самоуправления (LGA). Ежемесячные зарегистрированные показатели нападений, проникновений и краж (в жилище), проникновений и краж (в нежилых помещениях), проникновений и краж (всего), угонов автотранспорта, краж из автотранспорта, краж из розничных магазинов, краж у человека, краж (всего) и мошенничества.

Выводы

Каждое 10-процентное увеличение расходов на азартные игры в НЮУ связано с ежегодным: 7,4 % увеличение количества нападений, 10,5 % увеличение количества преступлений с проникновением в жилище; 10,3 % увеличение количества преступлений с проникновением в жилище; 11 % увеличение количества преступлений, связанных с угоном автотранспорта; 8,2 % увеличение количества преступлений, связанных с кражей из автотранспорта; и 7,4 % увеличение количества преступлений, связанных с мошенничеством.

Итог

Представленные здесь результаты являются первым недвусмысленным доказательством причинно-следственной связи между уровнем расходов на азартные игры и уровнем имущественных и насильственных преступлений. Результаты, хотя и новые, не должны удивлять. Если зависимость от запрещенных наркотиков служит стимулом для участия в преступлениях, приносящих доход, то вряд ли стоит удивляться, если зависимость от азартных игр имеет тот же эффект. В обоих случаях люди часто оказываются в ситуации, когда средств из законных источников недостаточно для удовлетворения спроса. В результате повышается риск и глубина вовлечения в преступную деятельность.

Здесь не место для всестороннего обсуждения вариантов профилактики, однако недавний систематический обзор, проведенный Велако и коллегами [44], показывает, что сокращение предложения возможностей для азартных игр, наряду с запретом на курение и употребление алкоголя, являются наиболее эффективными стратегиями как для населения в целом, так и для рискованных и проблемных игроков. Стратегии снижения вреда, направленные на проблемных игроков (например, предварительное принятие обязательств, самоисключение), также имеют перспективы. Однако Велако и его коллеги не находят достаточных доказательств в поддержку мер по снижению спроса, возможно, потому, что основное внимание в области снижения спроса уделялось повышению осведомленности населения о рисках, связанных с азартными играми. Безусловно, существует достаточно доказательств для разработки национальной стратегии снижения вреда от азартных игр. К сожалению, в настоящее время в Австралии отсутствует какая-либо комплексная стратегия по борьбе с вредом, связанным с азартными играми.

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ МАТЕРИАЛА

ССЫЛКИ

• Queensland Government Statistician. Australian Gambling Statistics 2020–21, Summary tables 38th ed.; 2023. Available from: https://www.qgso.qld.gov.au/issues/2646/australian-gambling-statistics-38th-edn-1995-96-2020-21-summary-tables.pdf. Viewed 3/11/2023.Google Scholar
• Statista. 2023. Commercial gross gaming revenue (GGR) of the gambling industry in the United States from 2020 to 2022. Available from: https://www.statista.com/statistics/1332999/gross-gaming-revenues/#:~:text=Total%20commercial%20gambling%20revenue%20in%20the%20U.S.%202020%2D2022&text=The%20gross%20gaming%20revenue%20of,compared%20to%20the%20previous%20year. Viewed 3/11/2023.Google Scholar
• Australian Institute of Health and Welfare. (2023), Gambling in Australia. Available from: https://www.aihw.gov.au/reports/australias-welfare/gambling. Viewed 26/2/2024.Google Scholar
• Sakurai Y, Smith RG. Gambling as a motivation for the Commission of Financial Crime. In: Trends and issues in crime and criminal justice no. 256 Canberra: Australian Institute of Criminology; 2003. Available from: https://www.aic.gov.au/publications/tandi/tandi256. Viewed 26/2/2024.Google Scholar
• Adolphe A, Khatib L, van Golde C, Gainsbury SM, Blaszczynski A. Crime and gambling disorders: a systematic review. J Gambl Stud. 2019; 35(2): 395–414. https://doi.org/10.1007/s10899-018-9794-7ViewCASPubMedWeb of Science®Google Scholar
• Abbott M, McKenna BG, Giles LC. Gambling and problem gambling among recently sentenced males in four New Zealand prisons. J Gambl Stud. 2005; 21(4): 537–558. https://doi.org/10.1007/s10899-005-5562-6ViewPubMedWeb of Science®Google Scholar
• Turner NE, Preston DL, Saunders C, McAvoy S, Jain U. The relationship of problem gambling to criminal behaviour in a sample of Canadian male federal offenders. J Gambl Stud. 2009; 25(2): 153–169. https://doi.org/10.1007/s10899-009-9124-1ViewPubMedWeb of Science®Google Scholar
• McCorkle RC. Pathological gambling in arrestee populations U.S. Department of Justice. Office of Justice Programs; 2002. Available from: https://www.ojp.gov/ncjrs/virtual-library/abstracts/pathological-gambling-arrestee-populations. Viewed 3/11/2023.ViewGoogle Scholar
• Markham F, Doran B, Young M. The relationship between electronic gaming machine accessibility and police recorded domestic violence: a spatio-temporal analysis of 654 postcodes in Victoria, Australia, 2005-2014. Soc Sci Med. 2017; 162: 106–114. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2016.06.008ViewGoogle Scholar
• Australian Productivity Commission. Gambling, Report no. 50 Canberra; 2010. Available from: https://www.pc.gov.au/inquiries/completed/gambling-2010/report/gambling-report-volume1.pdf. Accessed 5/10/2023. Viewed 26/2/2024.Google Scholar
• GAO. 2002, Internet Gambling. An Overview of the Issues; Report to Congressional Requesters. Available from: https://www.gao.gov/assets/gao-03-89.pdf. Viewed 26/2/2024.Google Scholar
• Gazel RC, Rickman DS, Thompson WN. Casino gambling and crime: a panel study of Wisconsin counties. Manag Decis Econ. 2001; 22(1-3): 65–75. https://doi.org/10.1002/mde.998ViewGoogle Scholar
• Evans WN, Topoleski JH. The social and economic effect of native American casinos. National Bureau of Economic Research Working Paper 9198. 2002.Google Scholar
• Grinols EL, Mustard DB. Casinos, crime and community costs. Rev Econ Stat. 2006; 88(1): 28–45. https://doi.org/10.1162/rest.2006.88.1.28ViewWeb of Science®Google Scholar
• Stitt BG, Nichols M, Giacopassi D. Does the presence of casinos increase crime? An examination of casino and control communities. Crime Delinq. 2003; 49(2): 253–284. https://doi.org/10.1177/0011128702251058ViewWeb of Science®Google Scholar
• Nichols MW, Tosun S. The impact of legalized casino gambling on crime. Reg Sci Urban Econ. 2017; 66: 1–15. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2017.05.005ViewWeb of Science®Google Scholar
• Johnson L, Ratcliffe J. A partial test of the impact of a casino on neighborhood crime. Secur J. 2017; 30(2): 437–453. https://doi.org/10.1057/sj.2014.28ViewWeb of Science®Google Scholar
• Lan M, Liu L, Eck JE. A spatial analytical approach to assess the impact of a casino on crime: an example of JACK casino in downtown Cincinnati. Cities. 2021; 111: 1–12. https://doi.org/10.1016/j.cities.2020.103003ViewWeb of Science®Google Scholar
• Reece WS. Casinos, hotels, and crime. Contemp Econ Policy. 2010; 28(2): 145–161. https://doi.org/10.1111/j.1465-7287.2009.00172.xViewWeb of Science®Google Scholar
• Falls GA, Thompson PB. Casinos, casino size, and crime: a panel data analysis of Michigan counties. Q Rev Econ Finance. 2014; 54(1): 123–132. Available from: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w9198/w9198.pdf, https://doi.org/10.1016/j.qref.2013.10.006ViewGoogle Scholar
• Bridges FS, Williamson CB. Legalised gambling and crime in Canada. Psychol Rep. 2004; 95(3): 747–753. https://doi.org/10.2466/pr0.95.3.747-753
• Wheeler SA, Round DK, Sarre R, O’Neil M. The influence of gaming expenditure on crime rates in South Australia: a local area empirical investigation. J Gambl Stud. 2008; 24(1): 1–12. https://doi.org/10.1007/s10899-007-9070-8
• Wheeler S, Round DK, Wilson JK. The relationship between crime and gaming expenditure in Victoria. In: Final Report. Centre for Regulation and Market Analysis University of South Australia; 2010. Available from: https://responsiblegambling.vic.gov.au/documents/97/Research-report-crime-and-gaming-machine-expenditure.pdf. Viewed 3/11/2023
• Humphreys BR, Lee YS. Legal gambling and crime: Evidence from EGMs in Alberta. In: 70th International Atlantic Economic Conference, Charleston, SC 2010 Nov 29.
• Pesaran M, Shin Y. An Autoregressive Distributed Lag Modelling Approach to Cointegration Analysis. In: S Strom, editor Chapter 11 in Econometrics and Economic Theory in the 20th Century the Ragnar Frisch Centennial Symposium Cambridge: Cambridge University Press; 1999. p. 371–413.ViewGoogle Scholar26Kripfganz S, Schneider D. ARDL: estimating autoregressive distributed lag and equilibrium correction models. In: London Stata conference 2018 09 Stata Users Group
• Murray MA. A drunk and her dog: an illustration of Cointegration and error correction. Am Stat. 1994; 48(1): 37–39. https://doi.org/10.1080/00031305.1994.10476017ViewWeb of Science®
• Hamaker EL, Kuiper RM, Grasman R. A critique of the cross-lagged panel model. Psychol Methods. 2015; 20(1): 102–116. https://doi.org/10.1037/a0038889ViewPubMedWeb of Science®
• Usami S, Todo N, Murayama K. Modeling reciprocal effects in medical research: critical discussion on the current practices and potential alternative models. PLoS ONE. 2019; 14(9):e0209133. https://doi.org/10.1371/journal.pone.02091ViewCASPubMedWeb of Science®
• Roodman D. How to do xtabond2: an introduction to difference and system GMM in STATA. Stata J. 2009; 9(1): 86–136. https://doi.org/10.1177/1536867X0900900106ViewWeb of Science®
• Ditzen J. Estimating dynamic common-correlated effects in STATA. Stata J. 2018; 18(3): 585–617. https://doi.org/10.1177/1536867X1801800306ViewViewWeb of Science®Google Scholar
• Australian Bureau of Statistics. Crime Victimisation, Australia. Available from: https://www.abs.gov.au/statistics/people/crime-and-justice/crime-victimisation-australia/latest-release. 2023.Google Scholar
• NSW Bureau of Crime Statistics and Research. Audits. Available from: https://www.bocsar.nsw.gov.au/Pages/bocsar_topics/Audits.aspx. Viewed 26/2/2024Google Scholar
• NSW Crime Commission. Project Islington. Inquiry into Money Laundering via Electronic Gaming Machines in Hotels and Clubs. Available from: https://www.crimecommission.nsw.gov.au/final-islington-report.pdf. 2022.Google Scholar
• UK Gambling Commission. The prevention of money laundering and combating the financing of terrorism. Available from: https://www.gamblingcommission.gov.uk/guidance/the-prevention-of-money-laundering-and-combating-the-financing-of-terrorism/prevention-of-ml-and-combating-the-financing-of-terrorism-part-1-1-what-is. 2023.Google Scholar
• Shojaie A, Fox EB. Granger Causality: A Review and Recent Advances. Annu Rev Stat Applic 2000. 2022, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4065356 or; 9(1): 289–319. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-040120-010930ViewViewPubMedGoogle Scholar
• Mukhopadhyay N, Wheeler D, Sabo R, Sun S. Multivariate granger causality analysis of obesity related variables. Austin Biometrics Biostat. 2015; (2): 1–5.Google Scholar
• İlgün G, Konca M, Sönmez S. The granger causality between health expenditure and gross domestic product in OECD countries. J Health Manag. 2022; 24(3): 356–361. https://doi.org/10.1177/09720634221109306ViewViewWeb of Science®Google Scholar
• Hadri K. Testing for stationarity in heterogeneous panel data. Econ J. 2000; 3(2): 148–161. https://doi.org/10.1111/1368-423X.00043ViewViewGoogle Scholar
• Pesaran MH, Smith R. Estimating long-run relationships from dynamic heterogeneous panels. J Econometr. 1995; 68(1): 79–113. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01644-F
• Inoue A, Solon G. A portmanteau test for serially correlated errors in fixed effects models. Economet Theor. 2006; 22(5): 835–851. https://doi.org/10.1017/S0266466606060385ViewViewWeb of Science®Google Scholar
• Dowling N, Suomi A, Jackson A, Lavis T, Patford J, Cockman S, et al. Problem gambling and intimate partner violence: a systematic review and Meta-analysis. Trauma Violence Abuse. 2016; 17(1): 43–61. https://doi.org/10.1177/1524838014561269ViewViewPubMedWeb of Science®Google Scholar
• Korman LM, Collins J, Dutton D, Dhayananthan B, Littman-Sharp N, Skinner W. Problem gambling and intimate partner violence. J Gambl Stud. 2008; 24(1): 13–23. https://doi.org/10.1007/s10899-007-9077-1ViewViewPubMedWeb of Science®Google Scholar
• Velasco V, Scattola P, Gavazzeni L, Marchesi L, Nita I, Giudici G. Prevention and Harm Reduction Interventions for Adult Gambling at the Local Level: An Umbrella Review of Empirical Evidence. Int J Environ Res Public Health. 2021; 18(18):9484. https://doi.org/10.3390/ijerph18189484ViewViewPubMedWeb of Science®Google Scholar