基于GIS的盜竊犯罪時空分布分析
——以2013-2018年L市D區(qū)盜竊犯罪為例

葉栩聞

(麗水市公安局蓮都區(qū)分局，浙江麗水323000)

一、引言

盜竊案件占據(jù)刑事案件發(fā)案數(shù)量較大的比重?！吨袊y(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2016年和2017年公安機關(guān)立案的盜竊案件分別為430.43萬起和34.60萬起，占總立案刑事案件的比例分別為66.97%和63.10%。隨著城市化進程的不斷加快，支付寶、微信等第三方支付方式的興起，盜竊犯罪的目標群體、方式手段、重點時段、重點區(qū)域發(fā)生顯著變化。然而，盜竊犯罪在時空分布上仍有規(guī)律可循，借助地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，或者Geo-Information system，GIS)，能夠深入探究盜竊犯罪的時空分布特點和趨勢，為提前預防、精準打擊、積極處置提供客觀依據(jù)，有力地保障人民生命財產(chǎn)安全，促進社會和諧穩(wěn)定發(fā)展。近年來，犯罪學與GIS的結(jié)合亦越來越緊密，在理論上取得良好的發(fā)展，其研究方法及應(yīng)用得到有效推廣。[1][2][3]GIS空間分析功能在犯罪冷熱點[4][5][6]、犯罪時空分布[7][8][9]、犯罪空間預測[10][11]等方面發(fā)揮了重要作用，客觀、準確地探求了犯罪的地理空間分布特征，為有效開展打防控提供了技術(shù)支撐。[12][13][14][15][16]本文以2013年1月1日-2018年12月31日L市D區(qū)發(fā)生的盜竊案件為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，應(yīng)用GIS技術(shù)分析盜竊案件的時空分布，為警力部署、街面巡邏、監(jiān)控設(shè)備前端布設(shè)、精準防范打擊盜竊犯罪提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以期達到高效管理轄區(qū)的目的。[17][18][19][20][21]

二、數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)來源與處理

研究區(qū)域選定為L市D區(qū)的主城區(qū)，針對2013-2018年六年間該區(qū)域發(fā)生的盜竊案件進行數(shù)據(jù)清洗，經(jīng)過篩選并剔除部分無效信息，整理得到26364條有效數(shù)據(jù)。依據(jù)經(jīng)緯度坐標在ArcGIS中生成WGS84坐標點圖層。同時，導入行政區(qū)劃及道路矢量圖，以此為基礎(chǔ)配準犯罪點圖層，最后統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成Albers投影，為后期空間分析及制圖奠定基礎(chǔ)。

(二)洛倫茲曲線與基尼系數(shù)在犯罪領(lǐng)域的應(yīng)用

本研究將洛倫茲曲線①引入犯罪學領(lǐng)域，通過有關(guān)犯罪問題的洛倫茲曲線，可直觀地研究特定社區(qū)或街區(qū)的犯罪分布平均或不平均的狀況。同樣，將基尼系數(shù)②引入犯罪學領(lǐng)域，形成犯罪基尼系數(shù)G，這是在犯罪洛倫茨曲線的基礎(chǔ)上定量分析犯罪聚集性的指標[22]，計算公式如下：

(1)

在(1)式子中，Mi(i=1,2,…,N)為參照盜竊案件數(shù)量降序排列后第i個網(wǎng)格的犯罪累積百分比，Ni為對應(yīng)網(wǎng)格的網(wǎng)格累積百分比。同理，將洛倫茲曲線與基尼系數(shù)引入犯罪學領(lǐng)域，制作街區(qū)路段的犯罪洛倫茲曲線，并計算兩者的犯罪基尼系數(shù)，以數(shù)理的方式證明犯罪的集散特征，衡量相關(guān)犯罪的集聚程度。

(2)

(3)

(四)最小二乘法

(4)

三、結(jié)果與分析

(一)街區(qū)路段犯罪空間聚集特征

對于路段，設(shè)置20米的緩沖區(qū)(左右各20米)，將落在緩沖區(qū)內(nèi)的視為發(fā)生在路段的犯罪，將其余的視為發(fā)生在街區(qū)的犯罪?；诳臻g關(guān)聯(lián)，分配犯罪點給各街區(qū)或道路?；诮謪^(qū)路段犯罪數(shù)量，借助自然間斷點法分成四類[23]，繪制出圖1、圖2、圖3。

圖1 路段犯罪分布圖

圖2 街區(qū)犯罪分布圖

圖3 “路段+街區(qū)”犯罪分布圖

基于研究區(qū)域，統(tǒng)計得到598條路段，并根據(jù)犯罪數(shù)據(jù)分布可知，犯罪數(shù)量高于214起的路段共有2條，長度約為0.41公里。犯罪數(shù)量在64-213起之間的路段共有21條，長度約為4.54公里。犯罪數(shù)量在21-63起之間的路段共有125條，長度約為31.79公里。犯罪數(shù)量低于20(含20)起的路段一共有450條，長度約為85.03公里?；谘芯繀^(qū)域，統(tǒng)計得到241個街區(qū)，并根據(jù)犯罪數(shù)據(jù)分布可知，犯罪數(shù)量高于425起的街區(qū)共有3個，面積約為0.38平方公里。犯罪數(shù)量在164-424起之間的街區(qū)共有26個，面積約為2.98平方公里。犯罪數(shù)量在57-163起之間的街區(qū)共有58個，面積約為3.97平方公里。犯罪數(shù)量在57-163起之間的街區(qū)共有154個，面積約為3.49平方公里。

圖1中，犯罪數(shù)量在214-404起之間的路段共2條，犯罪數(shù)量在64-213起之間的路段共21條，共集聚2407起犯罪，即表明3.85%的路段集聚了24.79%的犯罪。圖2中，犯罪數(shù)量在425-971起之間的街區(qū)共2塊，犯罪數(shù)量在164-424起之間的街區(qū)共26塊，共集聚8071起犯罪，即表明12.03%的街區(qū)集聚了49.22%的犯罪。根據(jù)犯罪集聚路段于研究區(qū)域圖中的空間分布位置可知，犯罪在路段上的分布具有空間集聚效應(yīng)。根據(jù)筆者實地走訪，結(jié)合圖2所顯示的，街區(qū)面上的犯罪主要集聚在2個區(qū)塊，街區(qū)所屬類型為市一級醫(yī)院、綜合商業(yè)體、廣場、住宅區(qū)等。結(jié)合路段圖顯示，路段上的犯罪主要集聚在2處路段，所屬路段為該地區(qū)的夜市，即夜晚攤販在人行道兩側(cè)擺地攤，人流量大，人口集聚程度高，安全防范相對較差，沿街扒手相較其他區(qū)域較多。

根據(jù)街區(qū)與路段的犯罪數(shù)量，對街區(qū)與路段按升序排序，計算出兩者的發(fā)案累積百分比與區(qū)域累積百分比，繪制犯罪洛倫茲曲線(街區(qū)與路段)。同時，計算得到犯罪基尼系數(shù)，將盜竊案件的集散程度以數(shù)據(jù)化的方式呈現(xiàn)出來(如圖4所示)。圖4中，曲線代表了犯罪在不同區(qū)域上的集散特征。OL線段為絕對平均線，OA、AL線段為絕對不平均線，即犯罪洛倫茲曲線越靠近絕對平均線，犯罪分布也就越平均；反之，越靠近絕對不平均線，則犯罪越不平均，少部分地區(qū)將集聚絕大部分的案件。根據(jù)圖4可直觀發(fā)現(xiàn)，街區(qū)的犯罪分布與路段的犯罪分布都很不均勻，少部分區(qū)域集聚了大部分的犯罪。同時，路段上的犯罪分布不均情況嚴重于街區(qū)內(nèi)的犯罪分布不均情況。街區(qū)分布中，根據(jù)地域面積與路段長度分析，犯罪集聚區(qū)域的地域占比為3.55%，案件占比高達12.23%。同時，截取犯罪區(qū)域中犯罪極少的區(qū)域，發(fā)現(xiàn)其總地域占比為32.22%，案件占比為18.46%。路段分布中，犯罪集聚路段的地域占比為0.33%，案件占比高達6.19%。同時，截取犯罪路段中犯罪極少的路段，發(fā)現(xiàn)其總長度占比為69.83%，案件占比為33.88%。

圖4 “街區(qū)+路段”犯罪洛倫茲曲線

犯罪洛倫茲曲線能夠以可視化的方式呈現(xiàn)犯罪集散程度。根據(jù)洛倫茲曲線計算出街區(qū)的犯罪基尼系數(shù)為0.60，路段的犯罪基尼系數(shù)為0.71。根據(jù)相關(guān)規(guī)定的常規(guī)解釋，基尼系數(shù)低于0.2屬于絕對平均，0.2-0.3屬于比較平均，0.3-0.4屬于相對平均，0.4-0.5屬于差距較大，0.5以上屬于差距懸殊，基尼系數(shù)越大，表示差距越懸殊。由此可知，研究區(qū)域的盜竊犯罪空間分布極其不均勻，具有極大的集聚性。簡而言之，少部分地區(qū)集聚了大部分的犯罪。同時，路段相較于街區(qū)在犯罪分布不均方面程度更深，可見不同區(qū)域犯罪數(shù)量差異巨大。在警力分配、巡邏側(cè)重、監(jiān)控前端布局等方面應(yīng)當結(jié)合實際情況，作出更有針對性的合理安排。

(二)不同時段的犯罪分布

不同時段的犯罪分布情況，有助于一日內(nèi)警力的有效分配，切實改善社會治安環(huán)境。將一日24小時劃分為6個時間段，繪制不同時段犯罪分布圖(如圖5所示)。

圖5 不同時段犯罪分布

根據(jù)圖5可知，一日內(nèi)犯罪分布大致有三個層次的時段。盜竊發(fā)案數(shù)量最少的為0-8時，相對較多的為8-16時，最多的時間處于16-24時。結(jié)合實地走訪調(diào)研，6個時間段內(nèi)，發(fā)案場所排序前三依次為居民住宅、廣場街道、商業(yè)場所。事實證明，無論在何種時間段，均需要對上述三類場所進行嚴加管控。同時，0-4時內(nèi)，飯店賓館處于盜竊案件相對高發(fā)場所。8-12時內(nèi)，醫(yī)院處于盜竊案件相對高發(fā)場所。根據(jù)犯罪的時間分布特點，加強社會防控。要進一步建立聯(lián)動機制，充分調(diào)動社會力量，針對不同時間段、不同區(qū)域，特別是商場、酒吧、飯店等場所，聯(lián)合保安、店長等有關(guān)人員，加強提醒與巡防工作。

(三)街區(qū)路段的犯罪熱點

街區(qū)的熱點區(qū)域有11個、冷點區(qū)域有5個。熱點區(qū)域以老舊小區(qū)、小型旅店賓館、小型便利超市、小型餐飲店為主，該區(qū)塊人流量大，人員組成類型復雜。路段的熱點區(qū)域為1大塊，冷點區(qū)塊為3大塊，熱點路段以當?shù)刈畲蟮囊故袨橹行?，向外輻射延伸。其周邊包含有當?shù)貎杉易畲蟮尼t(yī)院、一家大型菜市場等。

圖6 路段犯罪冷熱點分析圖

(四)街區(qū)路段的犯罪趨勢

針對每個街區(qū)或路段以半年為時間單元統(tǒng)計案件數(shù)量，以時間為橫坐標，案件數(shù)為縱坐標，生成案件數(shù)的時間分布曲線。利用最小二乘算法進行曲線擬合，得到的斜率可表明街區(qū)路段的犯罪數(shù)量趨勢走向(如圖8、圖9所示)。

根據(jù)圖8可知，斜率為1.1-1.4之間的路段僅有一條，該街道與圖9中斜率為1.1-4.0之間的街區(qū)相近，附近所處的用地類型及區(qū)域功能相似。針對該條街道，監(jiān)控布局全覆蓋、巡邏警力等應(yīng)當提早謀劃布局。

圖9中，斜率為1.1-4.0之間的街區(qū)僅有2塊，表明該區(qū)域的盜竊犯罪將呈現(xiàn)出較大的上升趨勢。經(jīng)實地勘驗，北側(cè)的高斜率區(qū)域內(nèi)含有當?shù)刈畲蟮纳虡I(yè)綜合體、兩所高檔酒店。針對此區(qū)域，首先，在監(jiān)控設(shè)備安裝等方面需提前布控實施。其次，要加強店主、店內(nèi)員工、服務(wù)員等的崗前培訓，切實加強防盜意識，既防止店內(nèi)財物免受損失，也要保障來往顧客財物不受損失。再者，要擴大宣傳力度，在LED顯示屏上滾動播放防盜提示，張貼防盜溫馨提示等。南側(cè)的高斜率區(qū)域內(nèi)含有各類小餐館，快餐類飲食、小賓館、小發(fā)廊。該區(qū)域人口流量大，且人員身份多樣復雜，存在引發(fā)盜竊的高危因素。圖9中，斜率為-6.7至-1.0之間的區(qū)域共18塊，表明這些區(qū)域的盜竊犯罪將呈現(xiàn)出較大的下降趨勢。根據(jù)這些區(qū)塊現(xiàn)有的實際情況，結(jié)合集散、熱點分析，可從時間維度上適當縮減這些區(qū)塊的防控資源配置。

分析可知，現(xiàn)階段的犯罪集聚區(qū)域與熱點區(qū)域，將隨著時間的推移而發(fā)生改變。本研究區(qū)域的盜竊案件未來走向處于相對樂觀態(tài)勢，絕大部分區(qū)域的盜竊案件數(shù)呈下降趨勢，唯有少部分區(qū)域呈現(xiàn)上升趨勢，且上升幅度均較小，表明當?shù)毓矙C關(guān)對盜竊類違法犯罪采取了行之有效的措施。同時，在重視現(xiàn)階段集聚熱點區(qū)域犯罪防控的基礎(chǔ)上，應(yīng)當對犯罪的未來走勢進行評估、測算，對犯罪發(fā)生可能呈上升趨勢的區(qū)塊提前進行部署準備。

圖8 路段斜率分布情況圖

圖9 街區(qū)斜率分布情況圖

(五)街區(qū)路段犯罪趨勢熱點分析

犯罪密度斜率表明的是一種趨勢，犯罪密度表明的是一種現(xiàn)狀。犯罪密度較高區(qū)域，警力資源要重點布局，而犯罪密度斜率大，未來的警力資源應(yīng)當優(yōu)先分配。位于北部的斜率熱點街區(qū)，以L市最大的商業(yè)綜合體為中心，呈向外輻射狀。圖示斜率冷點區(qū)域，與上述的犯罪熱點街區(qū)相交集，證明犯罪熱點街區(qū)的發(fā)案率已呈下降趨勢。斜率熱點路段共有3塊區(qū)域，且路段總數(shù)較少；斜率冷點路段共有2塊區(qū)域，且路段總數(shù)較多，路段上的盜竊犯罪趨勢走向總體向好(見圖10、圖11)。

圖11 街區(qū)犯罪斜率

四、結(jié)果討論

本研究主要分析了盜竊犯罪在L市D區(qū)各街區(qū)與路段上的分布特征，并通過犯罪洛倫茨曲線與犯罪基尼系數(shù)發(fā)現(xiàn)和證實盜竊犯罪的分布極不均勻，少數(shù)熱點街區(qū)與路段集聚著大量的盜竊犯罪，多數(shù)冷點街區(qū)與路段僅發(fā)生少量的盜竊犯罪。通過分析盜竊案件的分布圖及冷熱點圖，可以得出結(jié)論，居民住宅、商業(yè)綜合體、老舊小區(qū)等場所屬于盜竊高發(fā)區(qū)域。

(一)時段分析綜合探討

分析盜竊犯罪不同時間段圖可知，不同時間段的盜竊犯罪發(fā)案率具有差異性。0-8時內(nèi),發(fā)案率最低；8-16時內(nèi)，發(fā)案率較高；16-24時內(nèi)，發(fā)案率最高。對此，警力資源應(yīng)當根據(jù)發(fā)案率給予有針對性的分配，犯罪高發(fā)時段要適當傾斜警力。

各時間段內(nèi)居民住宅、廣場街道、商業(yè)場所、出租房均處于高發(fā)場所，是警力資源配置的側(cè)重領(lǐng)域。同時，針對居民住宅，一方面要擴大宣傳，加強居民群眾的防盜意識，另一方面要加強保安力量，切實提升內(nèi)部安防水平。針對商業(yè)場所，一方面要加強商場監(jiān)控設(shè)備安裝，另一方面要提升店長、導購員、顧客的防盜意識與防盜能力。針對出租房，一方面要加強房東的防盜意識，在房屋出租時在軟硬件設(shè)施上做好防盜措施；另一方面，要加強租房者自身的防盜意識與防盜能力，及時關(guān)好門窗等。此外，0-4時內(nèi)，飯店賓館的盜竊案件相對高發(fā)；8-12時內(nèi)，醫(yī)院處于盜竊案件相對高發(fā)場所。針對這些案發(fā)特點，在每日警力資源分配時應(yīng)當根據(jù)不同時間段的不同場所進行傾斜分配，做到共性問題與個性問題相結(jié)合。

(二)警務(wù)工作綜合探討

本研究主要對盜竊類案件的集散、時間段分布、冷熱點、未來走向等方面進行分析，為警務(wù)工作的合理開展提供依據(jù)，保障警力資源的合理分配。公安機關(guān)應(yīng)當結(jié)合犯罪熱點、未來走勢等，多措并舉、齊抓共管，全方位、立體式、全覆蓋開展整治防控工作，尤其需要在社區(qū)警務(wù)、警務(wù)巡邏、監(jiān)控布局、巧借力量等四個方面開展防控整治工作。

1.激活社區(qū)警務(wù)效能，夯實基層基礎(chǔ)工作。社區(qū)民警對轄區(qū)內(nèi)的基本情況應(yīng)當了然于心，切實做好信息采集，扎實開展基層基礎(chǔ)工作。結(jié)合轄區(qū)犯罪熱點及趨勢變化，立足于具體問題，有針對性地開展工作。對不同場所、不同地段實行差異化、精準化管理，做到具體問題具體分析。進一步明確社區(qū)民警的工作責任、任務(wù)與流程，讓轄區(qū)群眾白天見警察，晚上見警燈，努力保持對社會治安風險預測預警預防的主動性、先行性。

2.激發(fā)警務(wù)巡邏活力，聚焦打防雙向提升。警務(wù)巡邏主要分為“車巡”與“步巡”兩種形態(tài)，且具有相當?shù)姆e極意義。一方面可以作為快速應(yīng)急處置力量，迅速趕赴突發(fā)情況地，進行現(xiàn)場處置；另一方面，可以作為震懾、威懾違法犯罪行為的力量。基于這兩個方面，強調(diào)巡邏并非隨機，也并非無目的地開展，而要針對熱點地區(qū)開展立體式巡邏。“車巡”主要針對街道上的盜竊違法犯罪行為，“步巡”主要針對街面場所的盜竊違法犯罪行為。針對重點路段、大型商業(yè)綜合體等重點場所，可以實行重點區(qū)域、重點時段派駐相關(guān)警力進行定點定位值守。

3.完善監(jiān)控設(shè)計布局，實現(xiàn)全域精準可控。視頻監(jiān)控項目建設(shè)存在周期性的特征，具有一定的滯后性。若基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)初期階段尚未進行同步規(guī)劃，將出現(xiàn)基建完成而監(jiān)控未建成的空檔期。在該時間段，容易導致相關(guān)案件頻發(fā)、防控威懾效果甚微的問題。故此，針對視頻監(jiān)控的布局應(yīng)當從四方面入手。一是要針對現(xiàn)階段的熱點區(qū)域，倒查是否實現(xiàn)監(jiān)控全覆蓋。若存在熱點區(qū)域的監(jiān)控死角，應(yīng)當積極謀劃推進視頻監(jiān)控補建。二是在犯罪預測的基礎(chǔ)上，針對未來案件可能存在較大上升趨勢的區(qū)域，進行提前布局建設(shè)。三是針對新建的案件高發(fā)場所進行同規(guī)劃共建設(shè)。在城市發(fā)展過程中，居民住宅、商業(yè)綜合體、飯店賓館等場所在其新建初期，公安機關(guān)應(yīng)當提前介入?yún)⑴c視頻監(jiān)控的建設(shè)。四是針對熱點區(qū)域、盜竊犯罪上升趨勢較大的區(qū)域，應(yīng)當安裝質(zhì)量相對較高的視頻監(jiān)控，防止出現(xiàn)全程記錄卻全程模糊的情況。

4.巧借社會多元力量，推進群防群治工作。充分結(jié)合時代特點，積極踐行新時代“楓橋經(jīng)驗”，全方位開展群防群治工作。牢固樹立“警力有限、民力無窮”的觀念，有效擺脫“有限警力、無限防控”的困局，充分調(diào)動好相關(guān)責任人的積極性，發(fā)揮好管理人員的管理作用。各派出所應(yīng)當根據(jù)轄區(qū)內(nèi)的重點區(qū)域，開展場所相關(guān)責任人培訓工作，對相關(guān)場所進行分類考核，可以將盜竊案件的發(fā)案率納入考核，并以季度或年度為時間節(jié)點，評出星級安全店鋪、旅館等，由公安機關(guān)授予榮譽證書，并以此為基礎(chǔ)進行一定的獎勵。同時，要充分借力鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和社區(qū)，針對熱點區(qū)域可以組建專兼職義務(wù)巡邏隊，動員志愿者等相關(guān)組織參與治安大巡查。

五、總結(jié)

本研究也存在一定的缺陷，沒有將城市的布局發(fā)展趨勢列入研究范疇中。違法犯罪活動與場所類型、人員分布有著密切的關(guān)聯(lián)。隨著城市化進程的加快，用地類型、商業(yè)分布、住宅分布等會隨著時間的推移而發(fā)生變化，對人口的吸引也會產(chǎn)生變化。如此一來，犯罪分析和預測是復雜、動態(tài)的，需要結(jié)合許多因素的變化而進行調(diào)整。

注釋：

①洛倫茲曲線用以比較和分析一個國家(地區(qū))在不同時代或者不同國家(地區(qū))在同一時代的財富分配情況，該曲線作為一個總結(jié)收入和財富分配信息的便利的圖形方法得到廣泛應(yīng)用。

②基尼系數(shù)是指國際上用以衡量一個國家或地區(qū)居民收入差距的常用指標。基尼系數(shù)介于0-1之間，基尼系數(shù)越接近1，則表示不平等的程度就越高。