Cette recherche longitudinale analyse le lien entre la criminalité, mesurée par l’activité de différentes instances engagées dans la procédure pénale, et les conditions économiques, d’un côté, et les fluctuations la population pénitentiaire en France et en Belgique entre 1831 et 2019. Pour ce faire, elle utilise et compare différentes techniques d’analyse. D’un côté, elle introduit des techniques issues de l’économétrie que jusqu’à présent ont rarement été utilisées en criminologie. Il s’agit de l’analyse de cointégration, le modèle vectoriel à correction d’erreurs (VECM), l’auto régression vectorielle (VAR), et l’analyse de causalité (au sens de Granger) par la procédure de Toda-Yamamoto. De l’autre côté, elle reprend la technique traditionnellement utilisée en criminologie, qui est celle de l’analyse de corrélation, à travers le coefficient de corrélation de Spearman. Les résultats de cette recherche montrent que, pour de nombreuses séries chronologiques, l’analyse de corrélation aboutit à de résultats statistiquement significatifs, alors que les techniques d’analyse économétriques indiquent le contraire. Or, les techniques d’analyse de corrélation, et spécifiquement l’analyse du coefficient de Pearson, ne sont pas appropriées pour l’étude de séries temporelles. En effet, les observations de chaque variable ne sont pas indépendantes, mais liées entre elles par le facteur temps qui peut leur donner une structure interne, un facteur qui n’est pas considéré lors de l’analyse de corrélation. Cela suggère que les résultats des recherches qui ont analysé précédemment les liens entre criminalité, économie et emprisonnement sont questionnables en termes de validité et fiabilité. En outre, les résultats de cette recherche infirment des hypothèses proposées par l’économie politique de la punition, dans la mesure où ils indiquent qu’une hausse de la criminalité et une amélioration des conditions économiques se font accompagner généralement d’une hausse de la population détenue. Globalement, cette recherche met en ...