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)來源與指標選取

該文所使用的犯罪數(shù)據(jù)來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、外來人口等數(shù)據(jù)采取的是2013年太原市統(tǒng)計年鑒里的相關(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)合太原市的實際情況，參考國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主要因子進行分析。

（1）社會經(jīng)濟變量：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：外來人口比例，戶籍人口比例，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

本文研究義工選取人口、社會經(jīng)濟和土地利用18個變量指標，利用SPSS軟件統(tǒng)計分析，對所選取的變量進行基本的統(tǒng)計，包括各個變量的最大值、最小值、平均值。如圖所示，各變量在統(tǒng)計上存在明顯的差異，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)生過程。

二、犯罪因子的研究方法

通過收集整理大量相關(guān)數(shù)據(jù)，選取出社會經(jīng)濟、人口等相關(guān)變量，利用SPSS軟件進行回歸分析，以太原市各類犯罪的萬人發(fā)案率為因變量，選取各個因子為自變量，采用強行進入法做最小二乘法的多元回歸分析，建立回歸模型，探究太原市各類犯罪同人口、社會經(jīng)濟等因子的相互關(guān)系。同時輸出VIF值檢驗各自變量的共線性，并對各變量西系數(shù)進行雙尾t檢驗，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。通過各保留變量系數(shù)的絕對值確定影響強度的大小，根據(jù)正負判斷影響的分析，并結(jié)合這些參數(shù)做進一步分析。

三、太原市犯罪影響因子分析

為了探究各類案件發(fā)案率的影響因素，分別以兩搶類、盜竊類、公交扒竊類、詐騙類以及全市萬人發(fā)案率為因變量，就業(yè)活躍度指數(shù)、人均消費品、商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營總收入、失業(yè)投保人數(shù)比例、城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例、人均圖書擁有量、戶籍常住人口比例、人均住房面積、年輕人口比例、老年以上人口比例、大專以上學(xué)歷人口比例、初中以下學(xué)歷人口比例、外來人口比例、主要商業(yè)區(qū)、主要客運樞紐為自變量，選用逐步篩選法（Stepwise）進行多元回歸分析，逐步多元回歸可以將未達顯著的自變量剔除除在回歸模型之外，進入回歸模型的自變量都對因變量有顯著影響。

各回歸模型的結(jié)果匯總分別見表1-5。

1.總犯罪率影響因子分析

如表1所示，最終進入模型的有城鎮(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個自變量，表示這3個自變量對全市萬人發(fā)生率有顯著影響。

由表1可知，3個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性問題。判定系數(shù)R2為0.966，調(diào)整后的R2為0.951，說明3個自變量一共可以解釋因變量96.6%的變異量，擬合程度較高，說明回歸效果較好。方差分析的F統(tǒng)計量為66.011，其相應(yīng)的顯著性p值為0.000，達到顯著水平，說明3個自變量和因變量之間存在顯著的線性關(guān)系，回歸方程總體上達到顯著。

城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例的非標準化回歸系數(shù)為3.640，p值為0.000，小于0.05，達到顯著水平，可見城鎮(zhèn)最低生活保障人數(shù)比例對全市萬人發(fā)案率有顯著的正向影響；年輕人口比例的非標準化系數(shù)為-0.012，p值為0.006，達到顯著水平，可見年輕人口比例對全市萬人發(fā)案有顯著的負向影響；主要商業(yè)區(qū)的非標準化系數(shù)為-0.052，p值為0.050，可見主要商業(yè)區(qū)對全市萬人發(fā)案率有顯著的負向影響；由標準化回歸系數(shù)的絕對值可知，三個變量對全市萬人發(fā)案率的影響由強到弱依次為：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

由表2可知，最終進入模型的有人均消費品、就業(yè)活躍度指數(shù)和外來人口比例3個自變量，可見這3個自變量對盜竊類發(fā)生率有顯著影響。

如表3所示，3個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性問題。判定系數(shù)R2為0.987，調(diào)整后的R2為0.982，說明3個自變量一共可以解釋因變量98.7%的變異量，擬合程度較高，說明回歸效果較好。方差分析的F統(tǒng)計量為181.995，其相應(yīng)的顯著性p值為0.000，達到顯著水平，說明3個自變量和因變量之間存在顯著的線性關(guān)系，回歸方程總體上達到顯著。

人均消費品的非標準化回歸系數(shù)為13.977，p值為0.000，小于0.05，達到顯著水平，可見人均消費品對盜竊類發(fā)案率有顯著的正向影響；就業(yè)活躍度指數(shù)的非標準化系數(shù)為137.573，p值為0.011，達到顯著水平，可見就業(yè)活躍度指數(shù)對盜竊類發(fā)案率有顯著的正向影響；外來人口比例的非標準化系數(shù)為1819.262，p值為0.008，達到顯著水平，可見外來人口比例對盜竊類發(fā)案率有顯著的正向影響；由標準化回歸系數(shù)的絕對值可知，三個變量對盜竊類發(fā)案的影響由強到弱依次為：人均消費品、就業(yè)活躍度指數(shù)、外來人口比例。

3.詐騙類

如表3所示，最終進入模型的有人均消費品、商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營總收入、戶籍常住人口比例3個自變量，表示這3個自變量對詐騙類發(fā)生率有顯著影響。

由表5可知，3個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性問題。判定系數(shù)R2為0.969，調(diào)整后的R2為0.955，說明3個自變量一共可以解釋因變量96.9%的變異量，擬合程度較高，說明回歸效果較好。方差分析的F統(tǒng)計量為71.764，其相應(yīng)的顯著性p值為0.000，達到顯著水平，說明3個自變量和因變量之間存在顯著的線性關(guān)系，回歸方程總體上達到顯著。

人均消費品的非標準化回歸系數(shù)為1.734，p值為0.000，小于0.05，達到顯著水平，可見人均消費品對詐騙類發(fā)案率有顯著的正向影響；商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營總收入的非標準化系數(shù)為0.432，p值為0.001，達到顯著水平，可見商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營總收入對詐騙類發(fā)案率有顯著的正向影響；戶籍常住人口比例的非標準化系數(shù)為22.207，p值為0.009，可見戶籍常住人口比例對詐騙類發(fā)案率有顯著的正向影響；由標準化回歸系數(shù)大小可知，三個變量對詐騙類發(fā)案率的影響由強到弱依次為：人均消費品、商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營總收入、戶籍常住人口比例。

四、回歸分析總結(jié)

從每一個萬人發(fā)案率圖表匯總的結(jié)果分析可以得知，17個指標的選取中，對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)。由盜竊類圖表得知，對盜竊類萬人發(fā)案率影響較為顯著的指標有：人均消費品、就業(yè)活躍度指數(shù)、外來人口比例。這兩個總為總體指標，有顯著的代表意義，經(jīng)濟變量中、人口變量等對于犯罪的影響顯著，另外，商業(yè)區(qū)的存在，也是誘發(fā)高犯罪率的一個重要原因。其他各類別中，提出重復(fù)因子的影響，對各犯罪類型發(fā)案率影響顯著的有戶籍常住人口比例，這一指標與犯罪率成反向相關(guān)，而商品和批發(fā)零售業(yè)年經(jīng)營總收入與就業(yè)活躍度作為最重要的經(jīng)濟指標變量，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：西安外國語大學(xué)）