沈士英

一、太原市城市社區(qū)犯罪空間的影響因子與研究方法

1.數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

該文所使用的犯罪數(shù)據(jù)來(lái)源于太原市公安局提供的基于各市區(qū)派出所記錄的警情數(shù)據(jù)。由于所獲取的數(shù)據(jù)有限，最小到空間的尺度是以市內(nèi)各轄區(qū)分局為單位。研究所用的人口數(shù)據(jù)、房屋建筑面積、居住用地面積、外來(lái)人口等數(shù)據(jù)采取的是2013年太原市統(tǒng)計(jì)年鑒里的相關(guān)數(shù)據(jù)。涉及到就業(yè)，就業(yè)者學(xué)歷層次與行業(yè)分布狀況等方面數(shù)據(jù)，由統(tǒng)計(jì)局提供。

2.太原市城市社區(qū)犯罪影響因子選取

在犯罪因子的選取上，本文參考前人關(guān)于犯罪因子選取的研究成果，如《劉大千在長(zhǎng)春市犯罪空間分析及規(guī)劃管理防控》一篇的博士論文中所提，并結(jié)合太原市的實(shí)際情況，參考國(guó)外研究犯罪影響因子考察的主要方面，本文著重從下面幾個(gè)主要因子進(jìn)行分析。

（1）社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量：收入水平，市人均住房面積，服務(wù)活躍度，市各區(qū)內(nèi)年經(jīng)營(yíng)總收入，失業(yè)人口作戰(zhàn)比例，城鎮(zhèn)人口收入最低保障人口所占比例。

（2）人口變量：外來(lái)人口比例，戶(hù)籍人口比例，人口密度，年輕人口比例，60歲以上人口比例，高學(xué)歷就業(yè)人口比例，高學(xué)歷就業(yè)人口比例，人均圖書(shū)擁有量。

（3）土地利用變量：商業(yè)用地面積，工業(yè)區(qū)數(shù)量，主要商業(yè)區(qū)。

3.犯罪影響因子基本統(tǒng)計(jì)

本文研究義工選取人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和土地利用18個(gè)變量指標(biāo)，利用SPSS軟件統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)所選取的變量進(jìn)行基本的統(tǒng)計(jì)，包括各個(gè)變量的最大值、最小值、平均值。如圖所示，各變量在統(tǒng)計(jì)上存在明顯的差異，表明各變量在空間分布上并不是均衡的，正是這種異質(zhì)性，可能同犯罪現(xiàn)象的空間分布存在著某些關(guān)聯(lián)，從而直接或間接影響力犯罪的發(fā)生過(guò)程。

二、犯罪因子的研究方法

通過(guò)收集整理大量相關(guān)數(shù)據(jù)，選取出社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口等相關(guān)變量，利用SPSS軟件進(jìn)行回歸分析，以太原市各類(lèi)犯罪的萬(wàn)人發(fā)案率為因變量，選取各個(gè)因子為自變量，采用強(qiáng)行進(jìn)入法做最小二乘法的多元回歸分析，建立回歸模型，探究太原市各類(lèi)犯罪同人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因子的相互關(guān)系。同時(shí)輸出VIF值檢驗(yàn)各自變量的共線(xiàn)性，并對(duì)各變量西系數(shù)進(jìn)行雙尾t檢驗(yàn)，根據(jù)各變量系數(shù)的t值及顯著性確定該變量是否同犯罪率的變化有顯著相關(guān)。由于研究難以獲得為應(yīng)用的變量因子，絕大多數(shù)采取的是替代變量，很可能存在變量不能解釋犯罪率的變異，因此本研究提出不顯著的變量，保留顯著性的變量，確定其與犯罪率有顯著的相關(guān)性。通過(guò)各保留變量系數(shù)的絕對(duì)值確定影響強(qiáng)度的大小，根據(jù)正負(fù)判斷影響的分析，并結(jié)合這些參數(shù)做進(jìn)一步分析。

三、太原市犯罪影響因子分析

為了探究各類(lèi)案件發(fā)案率的影響因素，分別以?xún)蓳岊?lèi)、盜竊類(lèi)、公交扒竊類(lèi)、詐騙類(lèi)以及全市萬(wàn)人發(fā)案率為因變量，就業(yè)活躍度指數(shù)、人均消費(fèi)品、商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營(yíng)總收入、失業(yè)投保人數(shù)比例、城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例、人均圖書(shū)擁有量、戶(hù)籍常住人口比例、人均住房面積、年輕人口比例、老年以上人口比例、大專(zhuān)以上學(xué)歷人口比例、初中以下學(xué)歷人口比例、外來(lái)人口比例、主要商業(yè)區(qū)、主要客運(yùn)樞紐為自變量，選用逐步篩選法（Stepwise）進(jìn)行多元回歸分析，逐步多元回歸可以將未達(dá)顯著的自變量剔除除在回歸模型之外，進(jìn)入回歸模型的自變量都對(duì)因變量有顯著影響。

各回歸模型的結(jié)果匯總分別見(jiàn)表1-5。

1.總犯罪率影響因子分析

如表1所示，最終進(jìn)入模型的有城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例、年輕人口比例、主要商業(yè)區(qū)3個(gè)自變量，表示這3個(gè)自變量對(duì)全市萬(wàn)人發(fā)生率有顯著影響。

由表1可知，3個(gè)自變量的容差分別為0.400、0.300、0.479，都在0到1之間，VIF值分別為2.500、3.334、2.087，都在0到10之間，表明變量之間不存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題。判定系數(shù)R2為0.966，調(diào)整后的R2為0.951，說(shuō)明3個(gè)自變量一共可以解釋因變量96.6%的變異量，擬合程度較高，說(shuō)明回歸效果較好。方差分析的F統(tǒng)計(jì)量為66.011，其相應(yīng)的顯著性p值為0.000，達(dá)到顯著水平，說(shuō)明3個(gè)自變量和因變量之間存在顯著的線(xiàn)性關(guān)系，回歸方程總體上達(dá)到顯著。

城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為3.640，p值為0.000，小于0.05，達(dá)到顯著水平，可見(jiàn)城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例對(duì)全市萬(wàn)人發(fā)案率有顯著的正向影響；年輕人口比例的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為-0.012，p值為0.006，達(dá)到顯著水平，可見(jiàn)年輕人口比例對(duì)全市萬(wàn)人發(fā)案有顯著的負(fù)向影響；主要商業(yè)區(qū)的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為-0.052，p值為0.050，可見(jiàn)主要商業(yè)區(qū)對(duì)全市萬(wàn)人發(fā)案率有顯著的負(fù)向影響；由標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值可知，三個(gè)變量對(duì)全市萬(wàn)人發(fā)案率的影響由強(qiáng)到弱依次為：城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例、年輕人口比例、主要商業(yè)區(qū)。

2.盜竊類(lèi)

由表2可知，最終進(jìn)入模型的有人均消費(fèi)品、就業(yè)活躍度指數(shù)和外來(lái)人口比例3個(gè)自變量，可見(jiàn)這3個(gè)自變量對(duì)盜竊類(lèi)發(fā)生率有顯著影響。

如表3所示，3個(gè)自變量的容差分別為0.426、0.692、0.526，都在0到1之間，VIF值分別為2.347、1.446、1.903，都在0到10之間，表明變量之間不存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題。判定系數(shù)R2為0.987，調(diào)整后的R2為0.982，說(shuō)明3個(gè)自變量一共可以解釋因變量98.7%的變異量，擬合程度較高，說(shuō)明回歸效果較好。方差分析的F統(tǒng)計(jì)量為181.995，其相應(yīng)的顯著性p值為0.000，達(dá)到顯著水平，說(shuō)明3個(gè)自變量和因變量之間存在顯著的線(xiàn)性關(guān)系，回歸方程總體上達(dá)到顯著。

人均消費(fèi)品的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為13.977，p值為0.000，小于0.05，達(dá)到顯著水平，可見(jiàn)人均消費(fèi)品對(duì)盜竊類(lèi)發(fā)案率有顯著的正向影響；就業(yè)活躍度指數(shù)的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為137.573，p值為0.011，達(dá)到顯著水平，可見(jiàn)就業(yè)活躍度指數(shù)對(duì)盜竊類(lèi)發(fā)案率有顯著的正向影響；外來(lái)人口比例的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為1819.262，p值為0.008，達(dá)到顯著水平，可見(jiàn)外來(lái)人口比例對(duì)盜竊類(lèi)發(fā)案率有顯著的正向影響；由標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值可知，三個(gè)變量對(duì)盜竊類(lèi)發(fā)案的影響由強(qiáng)到弱依次為：人均消費(fèi)品、就業(yè)活躍度指數(shù)、外來(lái)人口比例。

3.詐騙類(lèi)

如表3所示，最終進(jìn)入模型的有人均消費(fèi)品、商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營(yíng)總收入、戶(hù)籍常住人口比例3個(gè)自變量，表示這3個(gè)自變量對(duì)詐騙類(lèi)發(fā)生率有顯著影響。

由表5可知，3個(gè)自變量的容差分別為0.600、0.449、0.525，都在0到1之間，VIF值分別為1.668、2.230、1.904，都在0到10之間，表明變量之間不存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題。判定系數(shù)R2為0.969，調(diào)整后的R2為0.955，說(shuō)明3個(gè)自變量一共可以解釋因變量96.9%的變異量，擬合程度較高，說(shuō)明回歸效果較好。方差分析的F統(tǒng)計(jì)量為71.764，其相應(yīng)的顯著性p值為0.000，達(dá)到顯著水平，說(shuō)明3個(gè)自變量和因變量之間存在顯著的線(xiàn)性關(guān)系，回歸方程總體上達(dá)到顯著。

人均消費(fèi)品的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為1.734，p值為0.000，小于0.05，達(dá)到顯著水平，可見(jiàn)人均消費(fèi)品對(duì)詐騙類(lèi)發(fā)案率有顯著的正向影響；商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營(yíng)總收入的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.432，p值為0.001，達(dá)到顯著水平，可見(jiàn)商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營(yíng)總收入對(duì)詐騙類(lèi)發(fā)案率有顯著的正向影響；戶(hù)籍常住人口比例的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為22.207，p值為0.009，可見(jiàn)戶(hù)籍常住人口比例對(duì)詐騙類(lèi)發(fā)案率有顯著的正向影響；由標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)大小可知，三個(gè)變量對(duì)詐騙類(lèi)發(fā)案率的影響由強(qiáng)到弱依次為：人均消費(fèi)品、商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營(yíng)總收入、戶(hù)籍常住人口比例。

四、回歸分析總結(jié)

從每一個(gè)萬(wàn)人發(fā)案率圖表匯總的結(jié)果分析可以得知，17個(gè)指標(biāo)的選取中，對(duì)總犯罪率影響顯著的有：城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例、年輕人口比例、主要商業(yè)區(qū)。由盜竊類(lèi)圖表得知，對(duì)盜竊類(lèi)萬(wàn)人發(fā)案率影響較為顯著的指標(biāo)有：人均消費(fèi)品、就業(yè)活躍度指數(shù)、外來(lái)人口比例。這兩個(gè)總為總體指標(biāo)，有顯著的代表意義，經(jīng)濟(jì)變量中、人口變量等對(duì)于犯罪的影響顯著，另外，商業(yè)區(qū)的存在，也是誘發(fā)高犯罪率的一個(gè)重要原因。其他各類(lèi)別中，提出重復(fù)因子的影響，對(duì)各犯罪類(lèi)型發(fā)案率影響顯著的有戶(hù)籍常住人口比例，這一指標(biāo)與犯罪率成反向相關(guān)，而商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營(yíng)總收入與就業(yè)活躍度作為最重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變量，與犯罪發(fā)案率成正向顯著相關(guān)?？偨Y(jié)得知：太原市城市犯罪發(fā)案率，經(jīng)濟(jì)變量與人口變量是為顯著相關(guān)性存在，商業(yè)區(qū)的存在，也是誘發(fā)高犯罪率的重要原因之一。

（作者單位：西安外國(guó)語(yǔ)大學(xué)）