程燦陽,陳文靜
(中國人民公安大學(xué),北京100038)
巴基斯坦處于亞洲南部,南亞地區(qū)是恐怖襲擊的重災(zāi)區(qū),該地區(qū)有大量的以宗教極端型為主的恐怖組織,如“基地”組織、“伊斯蘭國”、“虔誠軍”和巴基斯坦塔利班運(yùn)動等。隨著“伊斯蘭國”在中東地區(qū)的失敗,恐怖組織向南亞地區(qū)滲透、擴(kuò)張步伐明顯加快,恐怖襲擊在南亞呈現(xiàn)擴(kuò)大化趨勢[1]。巴基斯坦雖然加入了美國領(lǐng)導(dǎo)的國際反恐陣營,但是反恐的效果不明顯,相反地增加了安全風(fēng)險,并且巴基斯坦恐怖襲擊以爆炸為主,常發(fā)生在大城市,這對巴基斯坦的政治、社會生活產(chǎn)生了較大的影響[2]。
目前而言,巴基斯坦塔利班組織仍然是引發(fā)該國家恐怖襲擊的主要恐怖組織,極其嚴(yán)重地影響巴基斯坦安全局勢,并且巴基斯坦恐怖襲擊呈現(xiàn)擴(kuò)散化、平民化趨勢,其主要集中在聯(lián)邦直屬部落地區(qū)、俾路支省和開伯爾-普什圖省[3]。自殺式恐怖襲擊是所有襲擊方式中最為極端的方式。巴基斯坦宗教極端組織是引發(fā)自殺式恐怖襲擊的罪魁禍?zhǔn)?,并且自殺式恐怖襲擊活動呈現(xiàn)出明顯的地域差異分布和在中心城市蔓延趨勢,開伯爾-普什圖省是該襲擊方式的重災(zāi)區(qū)[4]。
國內(nèi)現(xiàn)有關(guān)于巴基斯坦恐怖襲擊的研究主要以統(tǒng)計方法為基礎(chǔ),側(cè)重于對數(shù)據(jù)的整理和描述。《中華人民共和國刑法修正案(九)》增設(shè)了實(shí)施恐怖襲擊罪和協(xié)助恐怖活動罪,這表明恐怖襲擊是犯罪的一種[5]。犯罪地理學(xué)指出,犯罪行為從一開始就與地理環(huán)境密切相關(guān)[6-8],這就說明了恐怖襲擊犯罪在地理空間上同樣具有與其他刑事犯罪案件固有的空間異質(zhì)性和空間依賴性特點(diǎn)??植酪u擊的空間異質(zhì)性是指由于經(jīng)濟(jì)、人口、文化等方面差異導(dǎo)致恐怖襲擊在空間分布上存在差異,空間依賴性是指研究區(qū)域內(nèi)恐怖襲擊數(shù)據(jù)統(tǒng)計值與其他地區(qū)相關(guān)程度,它的目的是比較恐怖襲擊統(tǒng)計數(shù)據(jù)的聚集程度[6]。因此,僅僅對恐怖襲擊數(shù)據(jù)的描述,而不考慮空間異質(zhì)性和空間依賴性很難反映出恐怖襲擊這類犯罪時空熱點(diǎn)變化規(guī)律,得到的結(jié)果并不能很好地聚焦恐怖襲擊熱點(diǎn)區(qū)域,導(dǎo)致研究的針對性不強(qiáng),空間熱點(diǎn)的論證依據(jù)略顯不足。
因此,本文將綜合考慮巴基斯坦恐怖襲擊的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性,即首先分析巴基斯坦行政區(qū)域范圍內(nèi)的恐怖襲擊空間分布模式,再識別恐怖襲擊統(tǒng)計數(shù)據(jù)局部聚集情況,最后再根據(jù)識別出的局部聚集情況分析熱點(diǎn)地區(qū)恐怖襲擊特征,為更加精準(zhǔn)地研究巴基斯坦恐怖襲擊熱點(diǎn)地區(qū)概況提供方法依據(jù)。
根據(jù)犯罪熱點(diǎn)分析基本原理[9],本文研究的是恐怖襲擊在行政區(qū)域上的熱點(diǎn)分布,因此采用全局性Moran's I指數(shù)法和Gi*算法分析巴基斯坦恐怖襲擊空間分布模式和局部聚焦情況,并嘗試對恐怖襲擊的整體形勢進(jìn)行等級劃分,探索恐怖襲擊空間熱點(diǎn)地區(qū)。
(1)全局性Moran's I指數(shù)法
全局性Moran's I指數(shù)法,它是用于分析空間變量在各區(qū)域間是否存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系[9]。它的定義如下:
其中,zi是要素i的屬性與其平均值(xi-xˉ)的偏差,wi,j是要素i和 j之間的空間權(quán)重。n是要素總數(shù),SO是所有空間權(quán)重的聚合。SO可以表示為
全局性Moran's I指數(shù)的取值范圍是[ ]-1,1 ,如果I為負(fù)值,則表示空間存在負(fù)相關(guān),-1表示離散。如果I為正值,則表示空間存在正相關(guān),1表示聚集。I為0,則表示空間觀測值呈現(xiàn)隨機(jī)分布。
由于全局性Moran's I指數(shù)近似于服從正態(tài)分布,因此,它的期望值和方差可以如下計算得到。其中公式(2)表示期望值,公式(3)表示方差。
其中,
在得出全局性Moran's I指數(shù)的期望值和方差后,可以如公式(4)計算標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計量Z值。
當(dāng)置信度在99%的時候,Z得分的范圍大于2.58或小于-2.58,并且P值小于0.01時,表示觀測值在空間上存在顯著正相關(guān)或負(fù)相關(guān)。Z得分的范圍在[- 2.58,2.58]之間,表示觀測值空間關(guān)聯(lián)性不大。當(dāng)Z為正值并且顯著時,表明存在空間正相關(guān),觀測值呈現(xiàn)聚集趨勢。當(dāng)Z為負(fù)值并且顯著時,表明存在負(fù)相關(guān),觀測值呈現(xiàn)離散分布。Z為0時則表示觀測值隨機(jī)分布。
(2)Gi*算法
本文選取的熱點(diǎn)位置識別方法是Gi*算法[9],它的定義如下所示:
其中,xj是元素 j的屬性值,wi,j是元素i和之間 j的空間權(quán)重,n為元素總數(shù),并且有如下關(guān)系:
每個要素返回的Gi*統(tǒng)計就是Z得分。對于具有顯著統(tǒng)計學(xué)意義的正的Z得分,Z得分越高,高值(熱點(diǎn))的聚類就越緊密。對于統(tǒng)計學(xué)上的顯著性負(fù)Z得分,Z得分越低,低值(冷點(diǎn))的聚類就越緊密。
本文運(yùn)用的軟件工具是地理信息系統(tǒng)軟件Arc?GIS 10.2中的空間統(tǒng)計工具包,數(shù)據(jù)來源于全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫(Global Terrorism Database,GTD)[11]。本文總共選取了巴基斯坦2013-2016年份恐怖襲擊數(shù)據(jù)。GTD數(shù)據(jù)庫中記錄了每起恐怖襲擊事件發(fā)生的二維空間經(jīng)緯度坐標(biāo)。除去經(jīng)緯度坐標(biāo)缺失的數(shù)據(jù),最后總共得到有效恐怖襲擊數(shù)據(jù)6442條。
本文將處理后的數(shù)據(jù)按年份為單位,分為4組,同時依據(jù)經(jīng)緯度坐標(biāo)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS 10.2,統(tǒng)計巴基斯坦每個縣級行政區(qū)域每年發(fā)生恐怖襲擊的起數(shù),采用軟件中空間統(tǒng)計工具和空間分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
首先,對巴基斯坦每個縣級行政區(qū)域發(fā)生的恐怖襲擊是否存在區(qū)域相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),即檢驗(yàn)空間自相關(guān)性。Z得分表示標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差反應(yīng)的是數(shù)據(jù)的離散程度。一般情況,Z得分大于2.56表示表明數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯聚類,P值反映的是顯著性檢驗(yàn)結(jié)果,P值越小越顯著。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。
表1 巴基斯坦恐怖襲擊聚類狀態(tài)檢驗(yàn)
由表1可知,巴基斯坦2013-2016年間的Z得分檢驗(yàn)均大于2.56,且達(dá)到顯著性檢驗(yàn),可以知道恐怖襲擊在巴基斯坦縣級行政區(qū)域上存在相關(guān)性,呈現(xiàn)明顯聚類狀態(tài)。
為進(jìn)一步研究巴基斯坦恐怖襲擊在縣級行政區(qū)域上的熱點(diǎn),即檢驗(yàn)恐怖襲擊空間異質(zhì)性,運(yùn)用Gi*算法,對每個組進(jìn)行恐怖襲擊熱點(diǎn)識別。Gi*算法中的Gin_bin值為正整數(shù)值,取值范圍是[-3,3],描述的是恐怖襲擊熱點(diǎn)和冷點(diǎn)的置信度,其取值為3、2、1時,分別表示該地區(qū)是襲擊熱點(diǎn)的置信度分別為99%、95%和90%,當(dāng)其為對應(yīng)負(fù)值時則表示冷點(diǎn)的置信度。Gi*算法的Z得分有正負(fù)值兩種情況,正值表示恐怖襲擊聚集程度越高,負(fù)值表示恐怖襲擊離散程度越高。因此本文將每組計算的得分由低到高排列,按照自然間斷點(diǎn)分級法[12]將其分為5個等級態(tài)勢,分別描述恐怖襲擊在研究區(qū)域的聚集程度,并依次將其命名為1級、2級、3級、4級和5級,其對應(yīng)含義為每一年恐怖襲擊的冷點(diǎn)聚集、次冷點(diǎn)聚集、一般性聚集、次熱點(diǎn)聚集、熱點(diǎn)聚集。結(jié)果如圖1和表2所示。
表2 巴基斯坦141個縣級單位2013年至2016年恐怖襲擊等級情況
圖1 巴基斯坦恐怖襲擊聚集程度圖
由表2所知,2013-2016年間,巴基斯坦恐怖襲擊聚集程度處于1級和2級的整體變化趨勢較為穩(wěn)定。2013年、2014年、2015年和2016年恐怖襲擊1級和2級態(tài)勢所占比例和分別達(dá)到了68.8%、65.2%、59.57%和62.41%,這說明巴基斯坦在這4年間恐怖襲擊聚集程度較弱的縣級行政區(qū)域比例維持穩(wěn)定,均保持在60%左右。其中,2013年和2016年這兩年巴基斯坦恐怖襲擊處于1級聚集程度的縣級單位均達(dá)到了60個以上,比2014年和2015年的多出了將近10個百分比,可以說明2013年和2016年受到的恐怖襲擊縣級單位比2014和2015年的少,恐怖襲擊形勢整體較好。
結(jié)合圖1所示,2013-2016年間,恐怖襲擊聚集態(tài)勢處于1級和2級的行政區(qū)域主要集中在巴基斯坦東部、北部和東南部。東部地區(qū)旁遮普省所下轄的市級行政區(qū)域,如古杰朗瓦拉、拉合爾、德利加茲汗、薩戈達(dá)、北部地區(qū)阿扎德克什米爾和吉爾吉特-巴爾蒂斯坦以及東南地區(qū)信德省海得拉巴、蘇庫爾、米爾布爾哈斯等行政區(qū)域表現(xiàn)為恐怖襲擊低聚類態(tài)勢。
反觀恐怖襲擊聚集程度處于5級的變化趨勢,2013年和2014年分別有9個和10個縣級行政區(qū)恐怖襲擊聚集程度處于5級聚集,分別占6.83%和7.80%,增幅整體變化不大。但是,2015年5級聚集程度的縣級行政單位有20個,占比增幅發(fā)生較大變化,從2014年的7.80%增加到2015年的14.18%,增加了將近7個百分點(diǎn),這說明了恐怖襲擊熱點(diǎn)范圍有所擴(kuò)大,恐怖襲擊呈現(xiàn)擴(kuò)散化趨勢,這與戴永紅等人關(guān)于巴基斯坦恐怖襲擊呈現(xiàn)擴(kuò)大化的觀點(diǎn)是一致的[3]。2016年恐怖襲擊5級聚集程度的縣級單位4個,比2015年下降了將近12個百分比,是研究的4年中占比最小的,說明2016年受到的恐怖襲擊威脅減少,恐怖襲擊向好趨勢發(fā)展。4級聚集程度的變化趨勢在2014-2016年間變化穩(wěn)定,縣級單位占比在14%左右浮動,這說明恐怖襲擊仍然有聚集態(tài)勢。
結(jié)合圖1,恐怖襲擊聚集態(tài)勢處于4級和5級的行政區(qū)域主要集中巴基斯坦在西北部、中部、南部和西南部地區(qū)。西北部地區(qū)主要集中在聯(lián)邦直轄部落地區(qū)、開伯爾-普什圖省大部分,中部主要在俾路支省的納希拉巴德、奎達(dá)和錫比,南部集中在卡拉奇,西南部主要集中在瓜達(dá)爾、科奇等地。
本文依據(jù)恐怖襲擊在空間分布上的異質(zhì)性和依賴性特點(diǎn),采用全局性Moran's I指數(shù)法和Gi*算法,分析巴基斯坦恐怖襲擊空間分布模式和局部聚焦情況,從宏觀層面對比分析了巴基斯坦恐怖襲擊在2013年至2016年間縣級行政區(qū)域的熱點(diǎn)分布情況。
本文認(rèn)為,巴基斯坦恐怖襲擊近年來呈現(xiàn)擴(kuò)散化、轉(zhuǎn)移趨勢。從時間跨度上看,2015年恐怖襲擊的高聚集地區(qū)分散較廣,2013年恐怖襲擊密度最嚴(yán)重的主要集中在白沙瓦專區(qū)、聯(lián)邦直轄部落地區(qū)、卡拉奇專區(qū)。2014年除了上述地區(qū)外,恐怖襲擊擴(kuò)散到了俾路支省的馬克蘭、卡拉特專區(qū)。2015年則在2014年的基礎(chǔ)上呈現(xiàn)嚴(yán)重擴(kuò)散化趨勢,2016年擴(kuò)散化趨勢呈現(xiàn)縮減態(tài)勢。從空間分布上看,經(jīng)過這4年熱點(diǎn)地區(qū)的對比,白沙瓦專區(qū)的白沙瓦縣、瑙仕拉縣和恰爾薩達(dá)縣、聯(lián)邦直轄部落地區(qū)的開伯爾縣、莫赫曼德縣、信德省的卡拉奇是恐怖襲擊重災(zāi)區(qū)。俾路支省恐怖襲擊擴(kuò)散化嚴(yán)重,該省錫比縣、加拉特縣、奎達(dá)縣、查蓋縣和馬斯吞縣的安全形勢不容樂觀。
由于缺乏對巴基斯坦政治、經(jīng)濟(jì)、文化等方面的深入認(rèn)識,在巴中資企業(yè)針對恐怖襲擊的安全防范建設(shè)通常只能借鑒經(jīng)驗(yàn)展開建設(shè)。本文利用了巴基斯坦恐怖襲擊數(shù)據(jù)分析了2013年至2016年的恐怖襲擊熱點(diǎn)區(qū)域,為更加精準(zhǔn)地、深入地研究巴基斯坦恐怖襲擊熱點(diǎn)地區(qū)提供支持。未來,巴基斯坦應(yīng)該專注于考慮恐怖襲擊熱點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、政治、宗教文化等各方面因素,更深層次地尋找恐怖襲擊發(fā)生的原因,從源頭打擊恐怖襲擊,為巴基斯坦國內(nèi)安全形勢的建立和中巴經(jīng)濟(jì)建設(shè)打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。