胡嘯峰

(中國人民公安大學(xué)信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)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(xué)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(xué)》(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(yīng)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(fù)雜的。日?；顒永碚?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(dǎo)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(yīng)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(dǎo)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(fù)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(xué)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(dǎo)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(yīng)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(yīng)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(yīng)力對犯罪的影響規(guī)律。

1 熱應(yīng)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(yīng)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(yīng)力值。熱應(yīng)力值采用不舒適指標(Discomfort Index，DI)[21]來表示，DI是廣泛應(yīng)用于空調(diào)標度的一個熱應(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)急處置。

表1 DI值范圍的定義

在研究熱應(yīng)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(yīng)力與犯罪率之間的關(guān)系。

由于不同的DI范圍(分區(qū))對應(yīng)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(yīng)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(yīng)力對犯罪活動的影響規(guī)律。

2 熱應(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(fù)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)力和搶劫、搶奪及一般傷害犯罪率數(shù)據(jù)，研究了熱應(yīng)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(yīng)力值和各平均犯罪率，然后使用每日的熱應(yīng)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(yīng)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(yīng)力對犯罪的影響。

結(jié)果表明，熱應(yīng)力對不同類型的犯罪影響不同，一般傷害犯罪對熱應(yīng)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(yīng)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(fù)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(yīng)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(yīng)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(yù)測方面的應(yīng)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(yīng)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(yīng)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。