熱應力對犯罪活動的影響規(guī)律研究

胡嘯峰

(中國人民公安大學信息技術(shù)與網(wǎng)絡安全學院， 北京 100076)

0 引言

近年來，大量研究指出，人類的暴力活動受到氣候與氣象條件的影響[1-4]。隨著研究范圍的拓展，越來越多的學者進而發(fā)現(xiàn)，暴力犯罪[5-6]、人類戰(zhàn)爭[7]與氣候、氣象條件之間也存在著相關(guān)關(guān)系。Hsiang等(2013)[8]在《科學》(Science)中撰文指出，基于60多個案例的定量分析，發(fā)現(xiàn)溫度或降水每升高一個標準差，則對應著群體性沖突升高14%，而個體暴力沖突則升高4%。Mares和Moffett(2016)[9]則在最近的研究中發(fā)現(xiàn)，年平均溫度每升高1攝氏度，殺人案件則平均升高6%。

研究發(fā)現(xiàn)，氣象條件對犯罪的影響機理是極為復雜的。日常活動理論(Routine Activity)[10]認為，影響犯罪的主要因素為：(1)具有犯罪能力的潛在主體；(2)合適的目標或受害者；(3)保衛(wèi)能力的缺失3個方面，不同氣象條件對這3個要素有著不同程度的影響，進而間接地影響著犯罪事件的發(fā)生。例如，夏季由于人們的戶外活動增多，穿著單薄，且衣服的口袋較淺(部分女性著裝則沒有口袋)，給扒竊犯罪提供了合適的目標和相對薄弱的防衛(wèi)條件，從而導致夏季的扒竊犯罪率高于其他季節(jié)。反映在氣象條件方面，則是較高的氣溫對應著較高的扒竊犯罪率。

NAE(Negative Affect Escape)理論[11]則認為，暴力犯罪之所以隨溫度的增長而增多是由于溫度的升高導致了人在機體上的不舒適感增加。而隨著溫度的持續(xù)增高，乃至超過了某個閾值后，犯罪率反而下降，這是因為犯罪嫌疑人由于溫度過高而造成了極度的不舒適，其脫離此環(huán)境的動機已超過實施暴力犯罪的動機和傾向，進而造成犯罪率的降低。因此，NAE理論多用于對暴力犯罪的解釋。

由此可見，在前人的研究中，可以認為溫度等氣象條件對犯罪的影響是由不舒適性和季節(jié)性兩方面的因素共同構(gòu)成、疊加在一起的，因此其影響機制具有復雜性，對該機制的解析有待進一步研究。

自19世紀初，犯罪活動的季節(jié)性就得到了人們的關(guān)注。Quetelet (1994)[12]通過對法國犯罪記錄的研究，發(fā)現(xiàn)暴力犯罪的數(shù)量于夏季達到峰值，而財產(chǎn)犯罪的數(shù)量則于冬季達到峰值。近年來，隨著統(tǒng)計數(shù)據(jù)的逐步完善，不同國家的學者針對不同的犯罪類型和犯罪特點，不同程度地印證了犯罪的季節(jié)性特點[13-15]。除了暴力犯罪以外，財產(chǎn)犯罪同樣具有明顯的季節(jié)性[16-17]。

然而，針對不舒適性對犯罪的影響研究普遍具有局限性，主要表現(xiàn)在兩個方面：(1)不舒適性不僅受到溫度的影響，也受到濕度及其他氣象條件的影響，而絕大多數(shù)研究則僅考慮溫度對犯罪的影響；(2)研究溫度與犯罪之間的關(guān)系，往往不對季節(jié)性和不舒適性兩方面原因進行分割，導致研究得到的相關(guān)關(guān)系中，通常包含了季節(jié)性的影響，從而難以判斷不舒適性對犯罪影響的程度。

基于以上兩個問題，本文使用熱應力(Heat Stress，既包含溫度，也包含濕度)指標，取代溫度，評估不舒適性對犯罪的影響。采用2009～2014年北方某大型城市的日均熱應力值與日犯罪率作為變量，對原始數(shù)據(jù)進行處理，剔除季節(jié)性對犯罪的影響，進而探索熱應力對犯罪的影響規(guī)律。

1 熱應力值與犯罪率的數(shù)據(jù)處理及分析方法

本文使用了2009～2014年某市的搶劫、搶奪和一般傷害數(shù)據(jù)來研究熱應力對犯罪的影響。搶劫和搶奪均為財產(chǎn)犯罪，但搶劫伴隨較強的暴力性，搶奪則伴隨較弱的暴力性，一般傷害則屬于暴力犯罪的范疇，三種類型的犯罪從不同角度來看均有較好的代表性，且犯罪總數(shù)量接近，使得不同犯罪類型之間的橫向比較成為了可能。采用日犯罪率(日犯罪數(shù)量/人口數(shù)量×1 000 000)代替日犯罪數(shù)量，從而剔除了由于人口增長而造成的總體犯罪率變化。

本文采用rp5網(wǎng)站(http:∥rp5.ru/) 提供的氣象數(shù)據(jù)，計算2009～2014年該城市每天的熱應力值。熱應力值采用不舒適指標(Discomfort Index，DI)[21]來表示，DI是廣泛應用于空調(diào)標度的一個熱應力指標。

DI的值由下式計算得到[21]：

DI=0.5TW+0.5TC

(1)

其中TC是空氣溫度(℃)，TW是濕球溫度(℃)，其值由式(2)近似計算得到[22]。

(2)

其中，RH為相對濕度(%)。

不同DI值范圍對應的不舒適程度由表1所示[18]。

根據(jù)表1，當環(huán)境DI值小于21時，處于該環(huán)境中的人員具有正常的熱應力感受，當DI值介于21與24之間時，將有<50% 的人感到不舒適，當DI值介于24與27之間時，將有>50% 的人感到不舒適，當DI值介于27與29之間時，絕大多數(shù)人將感到不舒適，當DI值介于29與32之間時，屬于熱應力的嚴重異常情況，需要引起特別關(guān)注，而當DI值大于32時，則處于緊急狀態(tài)，需要實施應急處置。

表1 DI值范圍的定義

在研究熱應力對犯罪的影響時，首先剔除季節(jié)性的影響。具體做法為：首先計算2009～2014年每月的平均DI值和各平均犯罪率，然后使用每日的DI值和犯罪率值分別減去平均DI值和平均犯罪率，得到的差值即為剔除了季節(jié)性影響之后的波動值，該波動值用于分析熱應力與犯罪率之間的關(guān)系。

由于不同的DI范圍(分區(qū))對應著不同的不舒適程度，因此，將重點關(guān)注DI值在不同的分區(qū)之間波動時，對應的犯罪率的增長與降低情況，尤其是DI值由正常分區(qū)“1”，向異常分區(qū)“2”至“6”波動，以及由向異常分區(qū)“2”至“6”向正常分區(qū)“1”波動時，犯罪率的增減情況，從而探索熱應力對犯罪活動的影響規(guī)律。

2 熱應力對犯罪活動的影響規(guī)律分析與討論

在剔除季節(jié)性的影響后， DI及犯罪率的分布與原始數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了較大的差異性。圖1所示為2009年至2014年的DI、搶劫、搶奪和一般傷害犯罪率的時序圖(左列)、各月平均值分布圖(中列)以及由原始數(shù)據(jù)減去平均值后得到的波動值時序圖(右列)。其中ROB表示搶劫，MVR表示搶奪，ASS表示一般傷害。

圖1 DI、搶劫(ROB)、搶奪(MVR)和一般傷害(ASS)犯罪率的原始值、均值和波動值分布圖

由表1可見，DI原始值具有明顯的周期性，平均情況為7月達到最大值，而1月達到最小值。一般傷害犯罪和搶奪犯罪的周期性也非常明顯，每年的夏季和春季的犯罪率明顯高于秋季和冬季，但與DI不同的是，一般傷害犯罪和搶奪犯罪均在每年2月達到最低點，而1月則略高于2月(該情況同樣出現(xiàn)于搶劫)。相對而言，搶劫犯罪的周期性與DI的周期性變化差異較大，其犯罪率在每年冬季(12、1、2月)并未由于DI的下降而明顯降低，反而其均值在12月份達到最大值，然而，其犯罪率在每年1～4月的分布規(guī)律與搶奪和一般傷害極為相似。

從圖1的右列各子圖可以看出，DI及各犯罪率在減掉月均值后，呈現(xiàn)出了明顯的隨機性，說明其周期性已被去掉，以此數(shù)據(jù)來分析熱應力DI對各類犯罪率的影響可以認為已經(jīng)排除了季節(jié)性的干擾。

根據(jù)表1的DI分區(qū)規(guī)則，對DI均值進行分類，發(fā)現(xiàn)7月處于3區(qū)(>50% 的人感到不舒適)，6月與8月處于2區(qū)(<50% 的人感到不舒適)，其他月份均處于1區(qū)(正常)。而從原始數(shù)據(jù)的范圍來看，最高值則位于5區(qū)(嚴重情況)，因此，將研究均值位于1、2、3區(qū)的數(shù)據(jù)，分別變化至1到5區(qū)的情況下，對應的犯罪率的平均變化情況。由數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果來看，1區(qū)變化至4區(qū)或5區(qū)，2區(qū)變化至5區(qū)，以及3區(qū)變化至1區(qū)或5區(qū)的數(shù)據(jù)量過小，缺乏統(tǒng)計意義，故而不作為研究依據(jù)，而其他分區(qū)的波動變化情況則作為研究熱應力對犯罪影響的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，結(jié)果如圖2所示。

由圖2所示的結(jié)果可以看出，當DI值在1區(qū)(即熱應力均值為正常)范圍內(nèi)波動的情況下，3種犯罪率的平均變化均接近于0。而當DI值由1區(qū)變化至2區(qū)時，一般傷害犯罪率的平均值增長幅度極大(每百萬人每天增加0.1次犯罪)，而搶劫與搶奪也均出現(xiàn)了正增長。當DI值由1區(qū)變化至3區(qū)時，3類犯罪率也均出現(xiàn)了正向的增加，其中搶劫犯罪與一般傷害犯罪的增加幅度大于搶奪。

圖2 DI值在不同分區(qū)變化時對應的犯罪率平均變化值

當DI值由2區(qū)變化至1區(qū)時，3種犯罪均出現(xiàn)了負向增長，且以一般傷害犯罪的變化幅度最大，接近于-0.1，即每百萬人每天減少0.1次犯罪，1區(qū)變化至2區(qū)的犯罪率增長與2區(qū)變化至1區(qū)的犯罪率降低呈現(xiàn)出了近似對稱性與可逆性，從而證明熱應力的正常與異常狀態(tài)的切換下，犯罪率(尤其是一般傷害這一暴力犯罪的犯罪率)將出現(xiàn)明顯的增減變化。當DI值由2區(qū)變化至3區(qū)或4區(qū)時，3種犯罪也均呈現(xiàn)出了正向的犯罪率增長，尤其是在由2區(qū)到4區(qū)的變化下，3種犯罪率的平均增長值均較高，且相互之間比較接近。這一現(xiàn)象也證明了熱應力的升高不僅對暴力犯罪，也對暴力程度較低的財產(chǎn)犯罪產(chǎn)生正向的影響。

相對而言，DI由3區(qū)向各區(qū)變化的情況較為復雜。當DI由3區(qū)向4區(qū)變化時，一般傷害犯罪率增長顯著，而搶劫和搶奪犯罪率則出現(xiàn)了降低的情況，同樣，當DI由3區(qū)向2區(qū)變化時，搶奪犯罪反而出現(xiàn)了增長的情況。而以上情況出現(xiàn)的原因主要為：(1)相比于1區(qū)與2區(qū)之間的界限，2區(qū)與3區(qū)、3區(qū)與4區(qū)之間的界限相對不明顯，因為“>50%”，“<50%”，以及“絕大多數(shù)人感覺不舒適”這三種狀態(tài)沒有質(zhì)的差別，只有量的區(qū)別，所以DI于此區(qū)間的變化相比于1區(qū)與2區(qū)之間的正常與異常狀態(tài)的變化，重要性較低；(2)2、3、4區(qū)的寬度很小，只有2～3攝氏度，因此在較小熱應力的變化下，犯罪率的增減幅度也較小，且隨機性較高，所以規(guī)律相對不穩(wěn)定。

由圖2可見，三種犯罪對熱應力的敏感性有較大的差別，一般傷害犯罪的敏感程度高于兩搶犯罪，可見單純的暴力犯罪更容易受到不舒適性的影響，這一結(jié)論與NAE理論的解釋較為吻合。搶劫犯罪盡管通常也伴隨著暴力因素，但由于其同樣屬于財產(chǎn)犯罪，犯罪分子的有限理性對犯罪結(jié)果的影響程度較高，從而使得熱應力的影響相對弱化。

3 結(jié)論

本文基于2009年至2014年某市的熱應力和搶劫、搶奪及一般傷害犯罪率數(shù)據(jù)，研究了熱應力對犯罪活動的影響規(guī)律。首先計算了2009～2014年每月的平均熱應力值和各平均犯罪率，然后使用每日的熱應力值和犯罪率值分別減去平均DI值和平均犯罪率，從而剔除了季節(jié)性對犯罪的影響。進而研究不同的熱應力在不同的范圍(分區(qū))內(nèi)變化時，犯罪率的增長與降低規(guī)律，從而探索熱應力對犯罪的影響。

結(jié)果表明，熱應力對不同類型的犯罪影響不同，一般傷害犯罪對熱應力的敏感程度高于兩搶犯罪，單純的暴力犯罪更容易受到不舒適性的影響。熱應力值由正常范圍變化至異常范圍時，犯罪率增長明顯，反之，由異常范圍變化至正常范圍時，犯罪率降低明顯，體現(xiàn)了可逆性。而犯罪率在不同的異常區(qū)間之間波動時，犯罪率的變化趨勢相對復雜，增減規(guī)律不穩(wěn)定。以上結(jié)論可以為

本文承認各類犯罪事件的發(fā)生很大程度上決定于犯罪分子的犯罪動機，季節(jié)性對熱應力的影響也存在一定的限度，不能被簡單視為犯罪的原因。因此，熱應力與犯罪之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系可以用于對犯罪規(guī)律的客觀認識的拓展，但在犯罪預測方面的應用則有賴于多源大數(shù)據(jù)的使用，并不在本文的研究范圍內(nèi)。此外，研究中使用的數(shù)據(jù)為來源于北方某特大城市的熱應力及犯罪數(shù)據(jù)，盡管具有一定的代表性，但是據(jù)此得到的熱應力與犯罪率之間的關(guān)系是否對我國其他城市具有推廣性，仍有待進一步的研究。