Soziale Schichtung und Delinquenz. Eine empirische Anwendung eines Rational Choice-Ansatzes mit Hilfe von Querschnittsdaten des ALLBUS 1990 und 2000

Der oft postulierte Zusammenhang zwischen sozialer Schichtung und Kriminalität ist weder theoretisch abgesichert noch empirisch eindeutig belegt. Ausgehend von der ökonomischen Theorie Gary S. Beckers wird ein erweitertes Modell kriminellen Handelns entwickelt, welches den Einfluss der Schichtzugehörigkeit auf die subjektive Wahrnehmung von Kosten, Nutzen und Entdeckungs-bzw. Erfolgswahrscheinlichkeit krimineller Handlungsalternativen einbezieht. Ferner werden die ebenfalls über die Klassenlage determinierten Anreize (Gelegenheitsstrukturen) und die Internalisierung von Normen („framing“) in das ökonomische Modell integriert. Das Modell wird anhand von Daten aus dem ALLBUS 1990 und 2000 für die Delikte Ladendiebstahl und Steuerbetrug überprüft. Entsprechend den theoretischen Erwartungen kann kein genereller negativer Zusammenhang zwischen Schichtzugehörigkeit und kriminellem Handeln festgestellt werden, wohl aber ein Zusammenhang zwischen Klassenlage und Delikttyp. Sozialstrukturell divergierende Erwartungen hinsichtlich Erfolg einer kriminellen Handlung und Gelegenheitsstrukturen sind bedeutsamer für die Wahl illegaler Handlungsalternativen als Abschreckung durch Strafe oder erwarteter Nutzen aus der Tat. Internalisierte Normvorstellungen machen kriminelle Handlungsalternativen unwahrscheinlich.

Public service motivation and rational choice modeling

While most previous research has considered public service motivation (PSM) as the only motivational factor predicting (public) job choice, the authors present a novel, rational choice-based model which includes three motivational dimensions: extrinsic, enjoyment-based intrinsic and prosocial intrinsic. Besides providing more accurate person-job fit predictions, this new approach fills a significant research gap and facilitates future theory building.

Optimal Confidence Bands for Shape-Restricted Curves

Let Y be a stochastic process on [0,1] satisfying dY(t)=n 1/2 f(t)dt+dW(t) , where n≥1 is a given scale parameter (`sample size'), W is standard Brownian motion and f is an unknown function. Utilizing suitable multiscale tests, we construct confidence bands for f with guaranteed given coverage probability, assuming that f is isotonic or convex. These confidence bands are computationally feasible and shown to be asymptotically sharp optimal in an appropriate sense.