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    社會解組因子對侵財犯罪影響及其地區(qū)變異*
    ——基于多元線性與地理加權(quán)回歸分析

    2018-08-01 04:21:34
    學(xué)海 2018年4期
    關(guān)鍵詞:犯罪率犯罪因子

    內(nèi)容提要 當(dāng)前中國正在深入推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè),在高速經(jīng)濟增長和急劇社會變遷的大背景下研究社會解組和侵財犯罪的關(guān)系,對于預(yù)防和控制侵財犯罪,有著非常重要的意義和作用。本文運用多元線性回歸和地理加權(quán)回歸的方法,以2015年中國長三角地區(qū)S省55個縣(市)侵財犯罪為研究對象,借助ArcGIS和GeoDa可視化和空間分析建模功能,對社會解組因子對S省侵財犯罪可能造成的影響進(jìn)行分析,并對不同區(qū)域的空間格局、影響因子及空間分異性分別進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)分析。研究結(jié)果表明,S省侵財犯罪呈現(xiàn)“圈層集中—北中對稱—熱冷交替—梯度明顯”的分布格局;人口遷移和社會結(jié)構(gòu)是S省侵財犯罪的主要影響因素;研究結(jié)果支持社會解組理論的假設(shè)。

    引 言

    大量的研究表明,犯罪在空間上不是隨機分布,而是呈現(xiàn)一定的聚集性①②③。社會解組理論常常以犯罪的非隨機分布特征為研究的邏輯起點,來分析解釋一個區(qū)域的犯罪現(xiàn)象。理論模型通常建構(gòu)在以區(qū)域為分析單位的基礎(chǔ)上,研究犯罪為什么具有地區(qū)性差異,并解釋地區(qū)犯罪率差異的因果關(guān)系。法國社會學(xué)家Durkheim(1897)認(rèn)為,無論是一場社會危機還是發(fā)展性的社會變遷,一旦打破了原有的平衡,就會產(chǎn)生“去道德化”和“去制度化”的失范傾向④。社會成員如果不能適應(yīng)這種急劇的社會變遷,就會導(dǎo)致失范、越軌、違法和犯罪行為的發(fā)生。芝加哥學(xué)派將Durkheim的失范理論作為理論基礎(chǔ)之一,來研究社區(qū)的變遷與犯罪率的關(guān)系,由此產(chǎn)生了人類生態(tài)學(xué)理論、城市同心圓理論、青少年犯罪區(qū)研究,以及后期關(guān)于社區(qū)控制模式、居民接替、集體效能理論等研究。他們將社會變遷、人口流動、貧富差距與犯罪率關(guān)聯(lián)起來,進(jìn)行了大規(guī)模的犯罪統(tǒng)計、社區(qū)調(diào)查和實地觀察,并采取相應(yīng)的犯罪預(yù)防和控制措施,對遏制20世紀(jì)一二十年代芝加哥等地持續(xù)高漲的犯罪浪潮起到了重要的作用。

    盡管當(dāng)前正在進(jìn)行的中國特色社會主義新型城鎮(zhèn)化道路與西方的城市化進(jìn)程有根本的區(qū)別,但是否就意味著中國城鎮(zhèn)化過程中出現(xiàn)的犯罪問題與西方國家截然不同呢?根據(jù)《中國新型城鎮(zhèn)化發(fā)展報告2015》顯示,中國2015年城鎮(zhèn)化率已達(dá)到56.10%。從1978年到2014年,中國城鎮(zhèn)常住人口由1.7億人增加到7.5億人,城鎮(zhèn)化率年均提高約1個百分點,城市數(shù)量由193個增加到653個⑤。改革開放以來,中國城市的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、政治結(jié)構(gòu)、社會結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)發(fā)生了歷史性變化。新型城鎮(zhèn)化推動了大量剩余農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,大量農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)集中,加快了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的步伐,對于促進(jìn)中國的經(jīng)濟發(fā)展、民生改善、社會進(jìn)步發(fā)揮著越來越重要的作用。但與此相對應(yīng)的,改革開放以來,中國的刑事犯罪立案數(shù)增長了10.4倍。城市化率平均每增加一個百分點,刑事犯罪立案數(shù)增加17.7萬起⑥。并且區(qū)域經(jīng)濟差異對犯罪狀況有重要影響⑦,侵財犯罪占犯罪總數(shù)的絕大多數(shù)⑧。侵財犯罪是犯罪發(fā)展趨勢的決定因素,根據(jù)《2016中國統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計數(shù)據(jù),2014年、2015年全國公安機關(guān)僅搶劫、盜竊、詐騙三類刑事犯罪立案數(shù)就分別占立案總數(shù)的81.54%和84%⑨。

    那么,中國急劇的城市體系、規(guī)模、結(jié)構(gòu)變遷是否也產(chǎn)生了社會解組現(xiàn)象?社會解組對于中國的侵財犯罪有何影響?西方社會解組理論研究所形成的有益實踐舉措能否對中國的侵財犯罪治理有所借鑒?本文基于2015年度中國S省55個縣(市)面板數(shù)據(jù),運用多元線性回歸和地理加權(quán)回歸,分別建立靜態(tài)和動態(tài)空間面板模型,對全域性和局域性空間進(jìn)行實證研究。對社會解組因子對S省侵財犯罪可能造成的影響進(jìn)行分析,驗證社會解組理論對于轉(zhuǎn)型期S省的侵財犯罪是否具有可解釋性,并對S省不同區(qū)域侵財犯罪的空間格局、影響因子及空間分異性進(jìn)行分析。

    文獻(xiàn)綜述

    20世紀(jì)20年代,美國芝加哥大學(xué)從事犯罪問題研究的社會學(xué)家和犯罪學(xué)家(芝加哥學(xué)派)“從社會整體出發(fā)”研究犯罪問題,開創(chuàng)了一條犯罪原因研究的新路徑。他們將生態(tài)學(xué)的理論引入犯罪問題的研究之中,把芝加哥作為一個有生命的社會肌體加以系統(tǒng)研究。Burgess(1923)在研究芝加哥的土地利用和空間結(jié)構(gòu)后,提出了“同心圓理論”,城市的發(fā)展不僅僅是邊界的擴大,而且從中心區(qū)呈放射狀逐漸向外圍擴張。Park(1926)發(fā)現(xiàn),城市中人們之間充滿著相互作用和共生關(guān)系,與自然界中的“侵入、統(tǒng)治、接替”的自然平衡過程一樣,在人類社區(qū)中也存在同樣的變化過程。在“同心圓理論”和“人類生態(tài)學(xué)”的基礎(chǔ)上,Shaw和McKay(1929)對少年犯罪區(qū)問題進(jìn)行了深入研究。Shaw和McKay用充分的經(jīng)驗性證據(jù)研究表明,芝加哥地區(qū)少年犯罪與其發(fā)育期所處的社會條件有關(guān),影響犯罪的因素是貧窮、居民流動率、種族異質(zhì)性。后來在伯明翰、克利夫蘭、費城等地重復(fù)實驗,同樣支持這個結(jié)論。⑩由此,Shaw和McKay提出了社會解組理論,貧窮、居民流動率、種族異質(zhì)性等社會因素導(dǎo)致社會解組,部分居住在過渡區(qū)的居民,因為過渡遷徙導(dǎo)致的人口不穩(wěn)定性、因種族混雜導(dǎo)致的文化分歧,以及低收入或低社會經(jīng)濟地位是造成社會解組的三大結(jié)構(gòu)性原因,也是造成犯罪率高的重要原因。Wirth(1938)在《作為一種生活方式的城市性》中指出,正是因為城市的人口規(guī)模、人口密度和人口異質(zhì)性等客觀因素的差異,導(dǎo)致了現(xiàn)代城市居民生活方式的變化。Sampson(1989)在驗證傳統(tǒng)社會解組理論時認(rèn)為,Shaw和McKay雖然提出了社會結(jié)構(gòu)變遷對犯罪行為可能產(chǎn)生影響的設(shè)想,但是并沒有具體測量社會解組到底解組了哪些內(nèi)容。Sampson在對11030名居民進(jìn)行社區(qū)集體凝聚力調(diào)查后認(rèn)為,都市內(nèi)社會解組、正式或非正式社會控制、集體效能的強弱,可以通過社會經(jīng)濟程度、種族差異性、住宅自有率、居民流動性、貧富差距、都市化程度、土地利用等指標(biāo)進(jìn)行測量,并解釋區(qū)域間的犯罪差異。

    從社會解組理論角度,中西方學(xué)者做了大量卓有成效的研究。Warner和Pierce(1993)用貧困程度、族群異質(zhì)性、居民流動率、破碎家庭、結(jié)構(gòu)密度等量具,以及這些變量之間的互動來解釋美國波士頓地區(qū)居民報警數(shù)量的差異。研究結(jié)果表明,社會解組與居民報警數(shù)量、侵財犯罪呈高度正相關(guān)。唐國淵(1996)針對臺中市北東南三區(qū)130個住宅盜竊犯罪個案進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)人口密度與住宅入室盜竊密切相關(guān)。Martin(2002)運用社會解組理論和集體效能理論,對美國底特律地區(qū)住宅盜竊空間形態(tài)與鄰里社會資本進(jìn)行效能評估,認(rèn)為鄰里的凝聚力與盜竊犯罪、失序感、恐懼感具有雙向作用關(guān)系。Malczewski和Poetz(2005)在對加拿大安大略省倫敦市481個統(tǒng)計區(qū)的社會經(jīng)濟資料進(jìn)行分析后,發(fā)現(xiàn)入室盜竊犯罪空間分布與社會經(jīng)濟發(fā)展的空間格局顯著相關(guān)。邱靖方(2008)運用臺灣地區(qū)犯罪被害經(jīng)驗調(diào)查研究,進(jìn)行次級資料分析后發(fā)現(xiàn),區(qū)域中的人口流動性與人口異質(zhì)性是解釋區(qū)域住宅盜竊被害率的重要因素。

    城鎮(zhèn)化過程中社會解組現(xiàn)象與城市犯罪之間到底是什么關(guān)系?伴隨著新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程日益加速發(fā)展,中國城市空間結(jié)構(gòu)、人口密度、居住方式發(fā)生了巨大的變化,原有城市中相對穩(wěn)定的社會秩序被打破,社會網(wǎng)絡(luò)和社會控制組織不斷解組和重構(gòu),因此極易發(fā)生怨恨、妒忌、緊張、消極等心理現(xiàn)象,造成犯罪行為高發(fā)。正如美國學(xué)者Huntington(1968)所言,“城市化的結(jié)果意味著穩(wěn)定,過程卻滋生著社會秩序的動蕩與不確定性”。Shelley(1981)也認(rèn)為,在某種意義上來說,城市化程度的標(biāo)志是從暴力犯罪占優(yōu)勢的社會轉(zhuǎn)變?yōu)槿找嬖龆嗟呢敭a(chǎn)犯罪為特征的社會。王發(fā)曾(2012)運用最小二乘法和皮爾遜相關(guān)系數(shù)法,研究結(jié)果表明,犯罪率與城鎮(zhèn)化呈很強的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.916。單勇(2016)以中國Z省省會C區(qū)為研究區(qū),運用空間滯后模型和空間誤差模型,研究結(jié)果表明盜竊犯罪密度與商業(yè)點密度、公交站點密度、居住用地比例等呈相關(guān)性。還有的學(xué)者從基尼系數(shù)、人口流動等角度研究侵財犯罪問題。

    綜上所述,盡管西方學(xué)者們對社會解組理論內(nèi)涵的理解不盡相同,測量的量具也存在一些差異,但社會解組理論以“區(qū)域”為研究單位,從分析社區(qū)經(jīng)濟、政治、社會、文化、生態(tài)等因素與犯罪發(fā)生的關(guān)系入手,開創(chuàng)了犯罪研究的新視角。社會解組理論歷經(jīng)百年在不同國家或地區(qū)的反復(fù)驗證,仍然表現(xiàn)出它蓬勃的生命力。但社會解組理論也有一些不足之處,例如它無法解釋:為什么中、上層階級集中居住的地區(qū)也存在犯罪,為什么一些生活在貧困地區(qū)的青少年不犯罪。同時,芝加哥學(xué)派將Durkheim的“在急劇的社會變遷期間犯罪行為的數(shù)量將會增多”觀點作為他們研究項目的理論基礎(chǔ)之一,但他們并沒有研究社會的高速變遷,而僅僅是研究了鄰里的高速變遷。中國的政治體制、社會制度、行政區(qū)劃、人口組成等政治社會生活的方方面面,都和西方社會存在差異性。在中國的組織結(jié)構(gòu)和政權(quán)機構(gòu)中,縣(市)一級發(fā)揮著承上啟下、協(xié)調(diào)左右的重要作用,是宏觀之末、微觀之首。縣(市)作為重要的一級行政單位,在中國有悠久的歷史??h制的形成與發(fā)展往往與其地理區(qū)位、生活方式、方言文化、民間民俗等緊密相關(guān)。同時縣域經(jīng)濟是國民經(jīng)濟的基本單元,統(tǒng)計年鑒中的經(jīng)濟、人口數(shù)據(jù)往往以縣(市)為單位。因此,本文以縣(市)為研究單位,運用社會解組理論來分析解釋不同地區(qū)侵財犯罪率的差異性。當(dāng)前,中國縣域經(jīng)濟正處于空間擴張、人口遷移、社會轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌的特殊歷史時期,社會解組現(xiàn)象在中國大、中、小城市不同程度地存在著。從“社會整體出發(fā)”研究新型城鎮(zhèn)化過程中出現(xiàn)的面大量廣、高發(fā)低破的侵財犯罪問題,具有非常重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

    數(shù)據(jù)來源與研究方法

    (一)研究地區(qū)的選取

    S省地處中國東部沿海地區(qū),是長江三角洲地區(qū)的重要組成部分,總?cè)丝诮?000萬人,國土面積10萬余平方公里。由于自然條件、資源稟賦、區(qū)位因素、經(jīng)濟基礎(chǔ)的差異,以及交通條件、人口素質(zhì)、文化背景等多種因素的影響,S省不同區(qū)域板塊的人口數(shù)量、社會結(jié)構(gòu)、社會支持、經(jīng)濟水平呈現(xiàn)一定的差異性,人口密度也呈現(xiàn)從南到北梯度遞減的態(tài)勢。本文選取S省作為研究對象,是因為該省不同縣(市)域家庭化流動突出、流出地多元,城市發(fā)展梯度明顯,區(qū)域經(jīng)濟差異較大,相對具有經(jīng)濟水平和發(fā)展階段的差異性、縣域文化和人口組成的異質(zhì)性,以及人口遷移和人口流動的典型代表性。

    (二)數(shù)據(jù)的來源

    本文研究的單位是S省55個縣(市),2015年度侵財犯罪數(shù)據(jù)主要來源于55個縣(市)公安機關(guān)和檢察機關(guān)自偵侵財案件的統(tǒng)計數(shù)據(jù),根據(jù)研究需要通過SPSS 22.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行抽取統(tǒng)計,并進(jìn)行了預(yù)處理。研究區(qū)地理信息數(shù)據(jù)來自國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫,對于變更的行政區(qū)劃數(shù)據(jù),在ArcGIS10.3軟件中進(jìn)行相應(yīng)的圖形和數(shù)據(jù)屬性處理。經(jīng)濟、社會等數(shù)據(jù)來源于2016年中國統(tǒng)計年鑒、S省2016年統(tǒng)計年鑒。

    (三)研究方法

    傳統(tǒng)犯罪問題研究大多采用單變量線性回歸和多元線性回歸方法,往往將研究區(qū)域視為均值、靜態(tài)的模型,忽略了空間依賴性、空間異質(zhì)性、空間外溢性以及區(qū)域特性等影響,容易導(dǎo)致回歸模型設(shè)定上出現(xiàn)偏誤,使研究結(jié)論在解釋力上受到限制。此外,有的研究樣本量太小,研究區(qū)域的同質(zhì)性較強,無法進(jìn)行區(qū)域之間的比較。本文在檢測區(qū)域空間數(shù)據(jù)之間潛在的相互依賴性的基礎(chǔ)上,將空間位置的關(guān)系矩陣加入多元線性回歸分析模型中。運用地理加權(quán)回歸分析方法,除可對于模型變量進(jìn)行因果檢驗外,也可彈性地檢測區(qū)域的空間變異,進(jìn)而以更準(zhǔn)確、更細(xì)致、更全面的方式對模型的解釋力進(jìn)行探討。

    本文首先對社會解組理論中所抽取的社會解組因子對S省55個縣(市)侵財犯罪率可能造成影響構(gòu)建因子分析數(shù)學(xué)模型,檢驗社會解組理論在該研究區(qū)的是否具有可解釋性。使用SPSS 22.0統(tǒng)計分析軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并檢驗17個變量是否適合因子分析。再運用多元線性回歸、空間自相關(guān)檢驗、地理加權(quán)回歸分析方法,建立靜態(tài)和動態(tài)空間面板模型,對全域性和局域性空間進(jìn)行實證研究。借助ArGIS 10.3和Geoda 1.6.7等軟件的制圖功能和空間統(tǒng)計、分析、建模功能,以可視化方式對S省侵財犯罪的空間格局、影響因子及空間分異性進(jìn)行研究分析。

    (四)研究構(gòu)架與假設(shè)

    依據(jù)社會解組理論的內(nèi)涵及已有的社會解組理論測度指標(biāo)體系的研究成果,運用因子分析法,對篩選的17個原始變量進(jìn)行檢驗統(tǒng)計量和Bart-lett球形檢驗。結(jié)果顯示,KMO為0.873,p值<0.001,兩項統(tǒng)計指標(biāo)的檢驗表明本研究適合進(jìn)行因子分析。經(jīng)過構(gòu)造因子變量、利用旋轉(zhuǎn)方法使因子變量具有可解釋性、計算每個樣本的因子變量得分,本研究構(gòu)建了包括4個一級指標(biāo)和12個二級指標(biāo)的影響侵財犯罪率社會解組因子綜合測度指標(biāo)體系(相關(guān)變量的操作定義和因子分析情況如表1所示),其中1個獨立變量,3個主因子。三個主因子累積的方差貢獻(xiàn)各自都達(dá)到了80%以上,包含了原始變量中大部分信息,有效降低了分析的維度,并且能夠進(jìn)一步分析其內(nèi)在的關(guān)聯(lián)。具體如下:一是人口遷移獨立變量,主要通過人口凈流入流出率指標(biāo)進(jìn)行測量,年人口凈流入流出率=年平均常住人口/年戶籍總?cè)丝?100%。人口流入地往往是經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū),人口的流出地往往是經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū),從S省來看,人口的流入流出相對總量平衡,但區(qū)域差異較大。二是社會結(jié)構(gòu)主因子,該因子可以解釋總方差的75%。主要反映城鎮(zhèn)化水平、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口比重、城市空間拓展的差異,包括第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比、第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重,以及建成區(qū)面積占比。三是社會支持主因子,該因子可以解釋總方差的73%。主要反映居民生活方式、社會保障水平的差異,包括萬人圖書擁有量、萬人擁有床位數(shù)和人均一般公共預(yù)算收入。四是經(jīng)濟水平主因子,該因子可以解釋總方差的75%。主要反映地區(qū)之間貧富差異,包括人均地區(qū)生產(chǎn)總值、居民人均可支配收入、居民人均生活消費支出、居民人均存款余額,以及人均固定資產(chǎn)投資。

    因變量侵財犯罪率采用年萬人犯罪率,計算公式為2015年該地區(qū)侵財犯罪數(shù)/年平均常住人口*10000。這里的侵財犯罪并不是一個標(biāo)準(zhǔn)的法律術(shù)語,而是指侵犯公私財產(chǎn)類犯罪的總稱,主要包括搶劫罪、搶奪罪、盜竊罪、詐騙罪、侵占罪、職務(wù)侵占罪、貪污罪、挪用公款罪、敲詐勒索罪、破壞生產(chǎn)經(jīng)營罪、拒不支付勞動報酬罪等。

    根據(jù)社會解組理論的基本原理,本研究的假設(shè)如下:(1)人口遷移率越高,越容易發(fā)生侵財犯罪;(2)社會結(jié)構(gòu)變遷指數(shù)越高,越容易發(fā)生侵財犯罪;(3)社會支持水平越高,侵財犯罪發(fā)案率越低;(4)經(jīng)濟發(fā)展水平越高,侵財犯罪發(fā)案率越低。

    表1 影響侵財犯罪率社會解組因子綜合測度指標(biāo)體系

    分析及結(jié)果

    (一)描述性分析

    數(shù)據(jù)通過降維處理,變量描述如表2所示。由于區(qū)域之間地理區(qū)位、自然資源、歷史基礎(chǔ)、文化環(huán)境等不同,改革開放以前S省南部和北部就存在一定的經(jīng)濟差距,但是區(qū)域之間差異較小。隨著改革開放的不斷深入和發(fā)展,S省南部地區(qū)憑借著市場觀念、政策環(huán)境、社會支持等多種因素的綜合影響,南北差距呈逐漸拉大趨勢。北部地區(qū)大量富余勞動力涌入南部一帶,使南部較小的國土面積上居住著密集的人口。由表2可以看出,S省不同地區(qū)人口遷移、社會結(jié)構(gòu)、社會支持、經(jīng)濟水平,以及侵財犯罪率均具有很大差異。

    表2 影響S省侵財犯罪率的變量描述性分析表

    (二)多元線性回歸分析

    在傳統(tǒng)多元線性回歸分析中,目前最為常用的就是最小二乘法回歸分析(Ordinary Least Square,OLS)。公式為:Y=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+ε,β0為常數(shù)項,β1…βn為回歸系數(shù),ε為殘差。由表3數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,多元線性模型可解釋S省2015年度侵財犯罪率81.7%的變異。由標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)和P值可知該模型中人口遷移和侵財犯罪呈正相關(guān)關(guān)系,即人口流入流出率越高的地區(qū),侵財犯罪率越高。社會結(jié)構(gòu)和侵財犯罪呈正相關(guān)關(guān)系,即社會結(jié)構(gòu)變遷指數(shù)越高的地區(qū),侵財犯罪率越高。

    表3 社會解組因子對侵財犯罪影響線性回歸模型估計值表

    注:(**<0.001;*<0.05);R2=0.817

    隨著新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快,一些經(jīng)濟發(fā)達(dá)的城市在經(jīng)濟、教育、醫(yī)療、公共設(shè)施等各種社會資源方面具有明顯的優(yōu)勢,對經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)富余勞動力形成強大的吸引力??焖俪擎?zhèn)化使城市狹小的地域空間里集聚了眾多的人口和巨量的物質(zhì)、財富、資源與信息。一方面,城市憑借著較好的經(jīng)濟基礎(chǔ)、優(yōu)質(zhì)的公共資源、高效的組織效能,以及巨大的發(fā)展?jié)摿?,成為推動人類社會前進(jìn)的生長核;另一方面,一些城市空間無序開發(fā),人口過度聚集,影響城市和諧的不穩(wěn)定、不安全、高風(fēng)險等因素不斷涌現(xiàn)。犯罪問題尤其是侵財犯罪的頻發(fā),就是城鎮(zhèn)化過程中新問題新矛盾的具體表現(xiàn)之一。人口遷移和社會結(jié)構(gòu)影響侵財犯罪率的研究結(jié)果,與社會解組理論的主流觀點相吻合,也與國內(nèi)外的一些實證研究結(jié)果相呼應(yīng)。

    但一些研究人員發(fā)現(xiàn),最小二乘法分析存在兩個方面主要問題,一是最小二乘法是一個全域性的線性回歸模型,它假設(shè)所有空間要素都是均勻的,這在社會科學(xué)領(lǐng)域是不能成立的;二是最小二乘法回歸模型可能會由于統(tǒng)計方面的原因而導(dǎo)致結(jié)果不可靠,空間數(shù)據(jù)并不是獨立的,具有空間依賴性和空間異質(zhì)性。傳統(tǒng)線性多元回歸大多將影響犯罪率因子視為靜態(tài)、均值模型,假設(shè)研究區(qū)域犯罪率影響變量為獨立且相等的正態(tài)分布,忽略數(shù)據(jù)在空間上可能存在的依賴性和異質(zhì)性,因而無法有效反映空間數(shù)據(jù)的空間交互性、外部性、依賴性、外溢性等特性。為了克服傳統(tǒng)多元線性回歸分析的這些弊端,本文采用空間自相關(guān)分析,探求社會解組因子對侵財犯罪的影響。

    (三)空間自相關(guān)檢驗

    如果說犯罪聚集性、熱點穩(wěn)定性及犯罪轉(zhuǎn)移性“犯罪熱點分析三性”是犯罪空間理論研討與防控反思無法繞開的三種特性,那么犯罪聚集性則是第一特性。如果犯罪空間分布沒有聚集性,而是呈現(xiàn)分散和隨機分布模式,那么犯罪空間統(tǒng)計、空間計量、空間分析就沒有任何意義。

    美國地理學(xué)家Barnes指出,“根據(jù)地理學(xué)第一定律,事物與其他事物均相關(guān),距離較近者的相關(guān)性通常大于距離較遠(yuǎn)者”。在統(tǒng)計學(xué)上,相關(guān)分析可以檢測兩種統(tǒng)計量的變化是否存在相關(guān)性??臻g自相關(guān)統(tǒng)計量就可用來度量空間依賴性,描述空間模式的整體趨勢,鑒別犯罪空間的聚集程度,以及檢測其對鄰近區(qū)域的影響程度??臻g自相關(guān)分析大致為全域型和區(qū)域性分析兩類,全域指標(biāo)用于探測整個研究區(qū)域內(nèi)犯罪空間分布模式,常用有Moran’s I、Geary’s C、Geris-Ord’s G等指標(biāo);局域聚集情況常用有LISA、局域Getis-Ord’s G等方法。本研究采用最常用的Moran’s I指數(shù)來檢測研究區(qū)域空間依賴性、空間異質(zhì)性。其計算公式如下:

    通過GeoDa全域自相關(guān)檢測,Moran’s I指數(shù)為0.372,P值<0.000,表明S省侵財犯罪率在空間上并非呈現(xiàn)出隨機分布狀態(tài),而是呈現(xiàn)正向的空間自相關(guān)性。指定1階queen相鄰,進(jìn)行LISA分析與999次蒙特卡羅模擬計算P值后,顯示S省55個縣(市)P值<0.001并顯示該局域與相鄰區(qū)域均為高侵財犯罪率的High-High區(qū)域有5處,該區(qū)域與相鄰區(qū)域均具有低侵財犯罪率的Low-Low區(qū)域有5處,High-Low與Low-High分別為3處和0處。從圖1可以看出,S省侵財犯罪在地理空間上呈現(xiàn)出明顯的聚集現(xiàn)象,東南區(qū)域有明顯的高犯罪率分布,中、北部區(qū)域則顯示為較低的犯罪率。東南部的一些地區(qū)有較高的犯罪率水平,并且從地理上被同樣的高犯罪率的一些地區(qū)所包圍。在中部和北部地區(qū),一些低犯罪率的地區(qū)被同樣低犯罪率的一些地區(qū)所包圍。熱點及冷點區(qū)域分別就近擴大、縮小,自南向北呈明顯的“熱點—冷點—次熱點—冷點—次熱點”,形成了“圈層集中—北中對稱—熱冷交替—梯度明顯”的分布格局。自變量與因變量之間存在局域空間變異現(xiàn)象,使得多元線性回歸模型的分析無法反映空間變異情形,從而降低了模型的解釋力。

    圖1 S省55個縣(市)侵財犯罪率的高、低值聚類分布

    (四)地理加權(quán)回歸分析

    地理加權(quán)回歸(Geographical Weighted Regression,GWR)是一種非參數(shù)局域線性回歸方法,GWR的實質(zhì)是局域加權(quán)最小二乘法,將每一個樣本點的坐標(biāo)組導(dǎo)入,其結(jié)果是局域性的而并非全域性的參數(shù)估計,從而能夠探測空間異質(zhì)性或空間在非平衡性條件下的空間關(guān)系。GWR公式為:Yi(u,v)=β0(u,v)+β1(u,v)Xi1+β2(u,v)Xi2…βp(u,v)Xip+εi(u,v),其中(u,v)為空間坐標(biāo),Yi為因變量,Xi1、Xi2…Xip為自變量的觀測值,β0、β1…βp為回歸系數(shù),εi為誤差項。本文采用ArcGIS 10.3軟件中地理加權(quán)回歸工具來實現(xiàn)地理加權(quán)回歸模型的構(gòu)建,在空間權(quán)重函數(shù)選擇方面采用高斯函數(shù)確定權(quán)重,在最優(yōu)帶寬的確定上,使GWR模型的赤池信息準(zhǔn)則(Akaike Information Criterion,AIC)值最小。通過表4分析結(jié)果顯示,GWR模式明顯改善了多元線性回歸模型在變量解釋上的缺陷。模型總體R2值從0.817提升至0.861,GWR模型對于2015年S省侵財犯罪率的解釋力,較多元線性回歸模型有顯著提升。模型空間自相關(guān)情形也明顯改善,其Moran’s I值由原先多元線性回歸模型中明顯呈空間聚集現(xiàn)象的0.372,大幅降至-0.048。

    表4 社會解組因子模型對侵財犯罪影響地理加權(quán)回歸模型

    (五)研究結(jié)果

    本文以長三角地區(qū)S省55個縣(市)為分析單位,運用多元線性回歸和地理加權(quán)回歸模型探尋人口遷移變量,社會結(jié)構(gòu)、社會支持和經(jīng)濟水平3個因子對侵財犯罪率的影響,并以此解釋侵財犯罪率分縣(市)域變異的影響因素。從地理加權(quán)回歸模型的結(jié)果來看,其擬合優(yōu)度(0.861)相比傳統(tǒng)多元線性回歸模型(0.817)有很大提高,說明GWR模型的擬合效果要顯著優(yōu)于OLS模型。此外,對各縣(市)域局部回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差進(jìn)行空間自相關(guān)的檢驗,Moran’s I值由原先OLS模型中的0.372,大幅降至-0.048,說明模型整體的效果很好。通過可視化方式呈現(xiàn)55個縣(市)的R2圖,除了東北部幾個城市外,對其他地區(qū)侵財犯罪率的解釋力均大于OLS模型(R2=0.817),并且有往南逐漸升高的趨勢。

    結(jié)論與建議

    綜上所述,本文得出以下結(jié)論:一是人口遷移和社會結(jié)構(gòu)是S省侵財犯罪的主要影響因素,人口遷移和侵財犯罪呈正相關(guān)關(guān)系,即人口流入流出率越高的地區(qū),侵財犯罪率越高;社會結(jié)構(gòu)和侵財犯罪呈正相關(guān)關(guān)系,即社會結(jié)構(gòu)變遷指數(shù)越高的地區(qū),侵財犯罪率越高。二是區(qū)域之間的侵財犯罪的狀況相互影響。S省南部地區(qū)5縣市侵財犯罪率較高,并呈聚合狀。這種聚合的產(chǎn)生和人口的流動、社會結(jié)構(gòu)變遷的程度緊密相關(guān)。三是研究結(jié)果支持社會解組理論的假設(shè)。

    基于以上研究結(jié)論,本文提出以下政策建議:一是人口過度遷徙,導(dǎo)致潛在犯罪者內(nèi)在抑制力和外在控制力弱化。侵財犯罪與人口密度、路網(wǎng)密度、商業(yè)中心人口密度、居住區(qū)密度息息相關(guān),城市中心區(qū)尤其是南部經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)城市中心區(qū)往往因為人口的過度聚集導(dǎo)致侵財犯罪高發(fā);同時,北部經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)由于勞務(wù)輸出人口密度稀疏,致使住宅防衛(wèi)力降低而造成盜竊類犯罪的發(fā)生。因此,應(yīng)充分發(fā)揮中心城市輻射帶動作用和中小城市、小城鎮(zhèn)服務(wù)功能,大力促進(jìn)返鄉(xiāng)農(nóng)民工就地就業(yè)和返鄉(xiāng)自主創(chuàng)業(yè),逐步降低特大城市和城市中心區(qū)人口密度,重點打造“副城、新城、新市鎮(zhèn)”,變同心圓模式為放射扇形模式、多核心模式。二是人口流動率過高,降低社區(qū)的凝聚力與領(lǐng)域感。過高的人口流動率致使社會關(guān)系弱化,增加潛在犯罪者的匿名性,降低行為的約束力,進(jìn)一步導(dǎo)致侵財犯罪發(fā)案率的增加。因此,應(yīng)有序推進(jìn)符合條件新市民落戶城鎮(zhèn),實現(xiàn)基本公共服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、均等化,使新市民在流入地實現(xiàn)經(jīng)濟立足、社會接納、文化交融和身份認(rèn)同。積極培養(yǎng)新市民社區(qū)共同體意識,建立鄰里守望的理想社區(qū)模式。同時,將各種公共機構(gòu)、私人機構(gòu)、社會機構(gòu)納入權(quán)力的中心,通過公民廣泛參與,協(xié)調(diào)各方利益。通過合作、協(xié)商的伙伴關(guān)系的建立,實現(xiàn)對侵財犯罪的精準(zhǔn)預(yù)測、預(yù)警和預(yù)控。三是社會結(jié)構(gòu)急劇變遷,降低整個社會系統(tǒng)的穩(wěn)定性。地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展不平衡,導(dǎo)致欠發(fā)達(dá)地區(qū)大量富余勞動力向發(fā)達(dá)地區(qū)遷移,人口與資源、環(huán)境承載能力的矛盾日益加劇,空間布局和區(qū)域結(jié)構(gòu)體系亟待調(diào)整優(yōu)化。因此,應(yīng)實施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,充分發(fā)揮各地比較優(yōu)勢,培育經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)區(qū)域經(jīng)濟新的增長點,縮小南北區(qū)域差距。

    ①Santos,R.B.Crime analysis with crime mapping,SAGEPublicationsItd, 2012.

    ②Chainey.S.,Ratcliffe.J.GIS and Crime Mapping,JohnWiley&Sons, 2005.

    ③劉建宏:《國際犯罪學(xué)大師論犯罪控制科學(xué)》,人民出版社,2012年。

    ④[法]迪爾凱姆:《自殺論》,商務(wù)印書館,2001年,第391-413頁。

    ⑤林挺進(jìn)、宣超:《中國新型城鎮(zhèn)化發(fā)展報告2015》,北京大學(xué)出版社,2015年,第1-15頁。

    ⑥吳鵬森、章友德:《城市化、犯罪與社會管理》,社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2013年,第3頁。

    ⑦田鶴城、萬廣華、霍學(xué)喜:《區(qū)域經(jīng)濟差異與犯罪率的統(tǒng)計分析》,《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2009年第2期。

    ⑧[日]伊藤滋:《城市與犯罪》,鄭光林、夏金池譯,群眾出版社,1988年,第19-21頁。

    ⑨中華人民共和國國家統(tǒng)計局:《2016中國統(tǒng)計年鑒》[EB/OL],http://www.stats.gov. cn/tjsj/ndsj/2016/indexch.htm.

    ⑩吳宗憲:《西方犯罪學(xué)》,法律出版社,2006年,第329-339頁。

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