周需煥　唐松澤　曹霽

摘 要：青少年犯罪的影響因素涉及到了家庭、學校和社會各個方面。本文統(tǒng)計了2003-2017年青少年犯罪的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用多元線性回歸分析，探究離婚率、被收養(yǎng)人、入學率、教育業(yè)固定資產(chǎn)投資額、人均收入等各項因素對青少年犯罪的影響，并利用灰色預測模型預測2018-2020年青少年犯罪的各項數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：青少年犯罪;多元回歸分析;灰色預測

中圖分類號：C913.5文獻標識碼：A文章編號：2095-4379-（2019）35-0026-03

作者簡介：周需煥（1990-），女，漢族，山東濟寧人，博士，南京森林警察學院基礎(chǔ)部，講師，研究方向：調(diào)和分析;唐松澤（1987-），男，漢族，安徽安慶人，博士，南京森林警察學院刑事科學技術(shù)學院，講師，研究方向：機器學習;曹霽（1979-），男，漢族，江蘇南京人，碩士，南京森林警察學院基礎(chǔ)部，講師，研究方向：應用數(shù)學。

一、引言

2017年5月，習近平總書記在中國政法大學考察時曾指出：“中國的未來屬于青年，中華民族的未來也屬于青年。青年一代的理想信念、精神狀態(tài)、綜合素質(zhì)，是一個國家發(fā)展活力的重要體現(xiàn)，也是一個國家核心競爭力的重要因素?！鼻嗌倌晔菄液兔褡宓奈磥?，為了青少年的幸福健康成長，為了祖國未來的繁榮昌盛，我國社會各界人士都做出了不懈的努力。在家庭方面，孩子的教育更是家長們的心頭大事。然而，中國的青少年犯罪問題仍然成了一個新興的社會難題：1997年年人民法院審理刑事案件中，青少年罪犯達到了199212人，占全部刑事罪犯總數(shù)的37.9%;2017年青少年罪犯數(shù)為自1997年—2017年20年內(nèi)的歷史最低：183471人，只比2000年減少了將近8%。青少年罪犯人數(shù)居高不下，如何減少青少年犯罪，是當今一個亟需解決的問題。

我國最高人民法院將0-25周歲的犯罪定義為青少年犯罪，我們可以在中國統(tǒng)計年鑒上找到1997-2017年刑事罪犯中18歲以下和18歲至25歲的青少年罪犯數(shù)。本文依據(jù)這些數(shù)據(jù)，分析青少年犯罪的趨勢和影響因素，從而更好的預防青少年犯罪。

二、文獻綜述

家庭對青少年的影響是巨大的，家庭是否健康、積極向上，直接關(guān)系到青少年的生理和心理健康。北京林業(yè)大學的金燦燦和北京師范大學的鄒泓對來自上海和昆明的549名犯罪青少年和555名普通青少年進行問卷調(diào)查，結(jié)果顯示問題行為、母親受教育程度、父親受教育程度、日常生活事件次數(shù)能顯著預測青少年犯罪的概率[1]。中國青少年犯罪研究會調(diào)查了八個省市監(jiān)獄、少管所、勞動教養(yǎng)所和工讀學校的2000多名違法犯罪青少年，結(jié)果顯示在這些青少年中，“父母離異、分居、再婚、喪偶的合計占24.1%?！盵2]2008-2014年河南青少年違法犯罪呈現(xiàn)出多樣化、低齡化、團伙化、智能化等新特征，需要家長、學校、司法、社會共同努力構(gòu)建預防青少年違法犯罪的對策體系[3]。浙江警察學院的張芷，葉栩聞基于最小二乘法預測了16—18年的青少年犯罪數(shù)據(jù)，并從社會工作、家庭工作、學校工作三個方面分析如何預防治理青少年犯罪[4]。2019年廣西民族大學的曾鵬與桂林理工大學的陳嘉浩通過對青少年犯罪統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立多元時間序列的VAR模型，得到懲戒犯罪的嚴厲性政策對青少年犯罪具有震懾效果，高中入學率有助于青少年犯罪率降低，懲戒犯罪的確定性、司法投入、處于青春期人口占總?cè)丝诘谋壤龑η嗌倌攴缸锏挠绊懖伙@著[5]。西南大學碩士論文“影響我國城鎮(zhèn)未成年犯罪的經(jīng)濟因素分析”認為城鎮(zhèn)未成年犯罪會隨著城鄉(xiāng)居民收入差距的擴大、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的上升而增加;會隨著城鎮(zhèn)人均收入的增長、城市化率的上升而減少[6]。

三、多元線性回歸來判斷青少年犯罪的影響因素

綜合前人的結(jié)果可以判斷，青少年犯罪與家庭情況、學校教育、社會投入和家庭收入之間有緊密的關(guān)系。對于家庭情況，我們選擇離婚率、被收養(yǎng)人數(shù)來作為相關(guān)指標。對于學校教育和社會投入，考慮到義務教育的普及，我們選擇了高中階段毛入學率、高等教育毛入學率、教育業(yè)固定資產(chǎn)投資額（不含農(nóng)戶）來作為相關(guān)指標。對于家庭收入方面，我們選擇了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入絕對數(shù)和農(nóng)村居民人均純收入絕對數(shù)作為相關(guān)指標。

（一）相關(guān)性分析

首先利用MATLAB軟件標準化處理數(shù)據(jù)，然后計算協(xié)方差矩陣，得到青少年罪犯數(shù)、不滿18歲的青少年罪犯數(shù)與18歲至25周歲青少年罪犯與其余變量之間的相關(guān)系數(shù)為：

離婚率（‰）被收養(yǎng)人（人）高中階段毛入學率（15-17周歲）高等教育毛入學率（18-22周歲）教育業(yè)固定資產(chǎn)投資額（不含農(nóng)戶）（億元）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入絕對數(shù)（元）農(nóng)村居民人均純收入絕對數(shù)（元）

青少年罪犯數(shù)-0.57170.5160-0.1967-0.6594-0.7531-0.6126-0.6447

不滿18歲青少年罪犯數(shù)-0.80020.7805-0.5217-0.8432-0.8840-0.8308-0.8511

18歲至25歲青少年罪犯數(shù)-0.34940.27270.0605-0.4615-0.5852-0.3941-0.4316

上述結(jié)果表明，青少年罪犯數(shù)與被收養(yǎng)人之間中度正相關(guān)，與離婚率、高等教育毛入學率、教育業(yè)固定資產(chǎn)投資額、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入之間中度負相關(guān)，與高中階段毛入學率基本不相關(guān)。

不滿18歲青少年罪犯數(shù)與離婚率、高等教育毛入學率、教育業(yè)固定資產(chǎn)投資額、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入之間高度負相關(guān)，與被收養(yǎng)人之間中度正相關(guān)，與高中階段毛入學率中度負相關(guān)。

18歲至25周歲青少年罪犯數(shù)與教育業(yè)固定資產(chǎn)投資額中度負相關(guān)，與離婚率、高等教育毛入學率、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入之間低度負相關(guān)，與其余因素之間基本不相關(guān)。