关于冠状病毒大流行与美国犯罪关系的初步证据

COVID-19大流行导致数百万美国人的日常活动发生了重大变化，许多企业和学校关闭，公共活动被取消，各州采取了居家令。本文利用警方记录的公开犯罪数据，分析了2020年前几个月美国16个大城市中常见犯罪类型的发生频率如何变化。使用之前几年的季节性自回归积分滑动平均（SARIMA）模型来预测在没有大流行的情况下2020年预期的犯罪频率。这些模型的预测结果与大流行早期的实际犯罪频率进行了比较。公共场所严重攻击的发生频率没有显著变化（与政策制定者的担忧相反），居民区的严重攻击发生频率也没有变化。在一些城市，住宅盗窃有所减少，但非住宅盗窃变化不大。有些城市的机动车盗窃减少，而机动车盗窃的模式则不同。这些结果用于对未来关于冠状病毒大流行与不同犯罪之间关系的研究提出建议。