Analýza dopadu migrácie na mieru kriminality v Českej republike v období 2010–2021

Bakalářská práce zkoumá dopad migrace na kriminalitu. Cíl práce je otestovat hypotézu, která předpokládá pozitivní korelaci mezi migrací a kriminalitou. K ověření hypotézy je použit ekonometrický model s panelovými daty ve 14 krajích České republiky v období od roku 2010 do roku 2021. Práce stojí na teoretickém základě modelu kriminality podle Garyho Beckera, teoretickém vymezení základních pojmů a literární rešerši. Praktickou část tvoří ekonometrický model využívající metodu fixních i náhodných efektů. Vyskytující proměnné v modelu jsou počet migrantů, počet obyvatel ve věku 15-24 let, počet mužských obyvatel, míra nezaměstnanosti, nominální HDP a průměrná hrubá měsíční mzda. Vzhledem k modelům, které byly vytvořeny, nelze potvrdit zkoumanou hypotézu a považovat migraci za determinant kriminality. Testovanou hypotézu můžeme zamítnout na základě výsledků ekonometrických modelů, protože koeficient migrace není statisticky významný.

The bachelor's thesis examines the impact of migration on crime. The aim of the work is to test the hypothesis that assumes a positive correlation between migration and crime. To verify the hypothesis, an econometric model is used using panel data in 14 regions of the Czech Republic in the period from 2010 to 2021. The work is based on the theoretical basis of Gary Becker´s crime model, the definition of basic concepts and literature research. The practical part consists of an econometric model using the method of fixed and random effects. The variables appearing in the model are the number of migrants, the number of residents aged 15-24, the number of male residents, the unemployment rate, nominal GDP and the average gross monthly wage. Due to the model that was created, it is not possible to confirm the investigated hypothesis and consider migration as a determinant of crime. We can reject the tested hypothesis based on the results of the econometric models, because the coefficient of migration is not statistically significant.