周需煥 唐松澤 曹 霽

1.南京森林警察學(xué)院基礎(chǔ)部，江蘇 南京 210023；2.南京森林警察學(xué)院刑事科學(xué)技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京 210023

一、引言

2017年5月，習(xí)近平總書記在中國政法大學(xué)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。”青少年是國家和民族的未來，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(dá)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(dāng)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(jì)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(yù)防青少年犯罪。

二、文獻(xiàn)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(xué)的金燦燦和北京師范大學(xué)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(jìn)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(yù)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(xué)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(jì)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(tuán)伙化、智能化等新特征，需要家長、學(xué)校、司法、社會共同努力構(gòu)建預(yù)防青少年違法犯罪的對策體系[3]。浙江警察學(xué)院的張芷，葉栩聞基于最小二乘法預(yù)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(xué)校工作三個方面分析如何預(yù)防治理青少年犯罪[4]。2019年廣西民族大學(xué)的曾鵬與桂林理工大學(xué)的陳嘉浩通過對青少年犯罪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立多元時間序列的VAR模型，得到懲戒犯罪的嚴(yán)厲性政策對青少年犯罪具有震懾效果，高中入學(xué)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(xué)碩士論文“影響我國城鎮(zhèn)未成年犯罪的經(jīng)濟(jì)因素分析”認(rèn)為城鎮(zhèn)未成年犯罪會隨著城鄉(xiāng)居民收入差距的擴(kuò)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(xué)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(biāo)。對于學(xué)校教育和社會投入，考慮到義務(wù)教育的普及，我們選擇了高中階段毛入學(xué)率、高等教育毛入學(xué)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(biāo)。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(biāo)。

(一)相關(guān)性分析

首先利用MATLAB軟件標(biāo)準(zhǔn)化處理數(shù)據(jù)，然后計(jì)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(xué)率(15-17周歲)高等教育毛入學(xué)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)-0.80020.7805-0.5217-0.8432-0.8840-0.8308-0.851118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(xué)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(fù)相關(guān)，與高中階段毛入學(xué)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(xué)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(fù)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(xué)率中度負(fù)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(fù)相關(guān)，與離婚率、高等教育毛入學(xué)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(fù)相關(guān)，與其余因素之間基本不相關(guān)。

值得注意的是，離婚率和被收養(yǎng)人與各類青少年犯罪數(shù)的關(guān)系皆是負(fù)相關(guān)，也就是說，各類青少年犯罪會隨著離婚率和被收養(yǎng)人的上升而下降，說明一個不和諧的家庭對孩子造成的影響，甚至大于不完整的家庭對孩子造成的影響。

各項(xiàng)青少年罪犯數(shù)與被收養(yǎng)人之間皆為正相關(guān)，這種相關(guān)性在不滿18歲青少年罪犯數(shù)上顯著性更強(qiáng)。在為失祜兒童尋找收養(yǎng)家庭時，也應(yīng)注重收養(yǎng)質(zhì)量而非收養(yǎng)數(shù)量。

(二)線性回歸擬合

由相關(guān)性結(jié)論，忽略基本不相關(guān)因素，令y1代表青少年罪犯數(shù)，y2代表不滿18歲青少年罪犯數(shù)，y3代表18歲至25周歲青少年罪犯數(shù)，我們希望找到如下線性關(guān)系：

y1=β0+α1x1+α2x2+α4x4+α5x5+α6x6+α7x7；

y2=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7；

y2=y0+y1x1+y4x4+y5x5+y6x6+y7x7；

其中x1代表離婚率，x2代表被收養(yǎng)人，x3代表高中階段毛入學(xué)率，x4代表高等教育毛入學(xué)率，x5代表教育業(yè)固定資產(chǎn)投資額，x6代表城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，x7代表農(nóng)村居民人均純收入。

1.青少年罪犯數(shù)與各影響因素之間的線性關(guān)系為

y1=-4.375×104+1.0347×103x1+0.6476x2+4.71×103x4-8.0179x5+17.2637x6-51.8806x7

①

2.不滿18歲青少年罪犯數(shù)與各影響因素之間的線性關(guān)系為

y2=-4.7414×104-1.88×103x1+0.6879x2+117.5124x3+4.786×103x4-7.9012x5+15.918x6-48.4703x7

②

3.18歲至25周歲青少年罪犯數(shù)與各影響因素之間的線性關(guān)系為

y3=4.367×104-1.9847×104x1+8.4666×103x4-21.823x5+36.733x6-97.6105x7

③

四、利用灰色預(yù)測技術(shù)預(yù)測青少年犯罪

灰色系統(tǒng)理論是當(dāng)今的一門新興理論，適用于研究解決現(xiàn)實(shí)世界中的不確定性問題?；疑A(yù)測模型通過利用系統(tǒng)因素生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，從而預(yù)測系統(tǒng)未來的發(fā)展趨勢?；疑A(yù)測模型最常用的是GM(1，1)預(yù)測模型，該模型首先將原始數(shù)據(jù)累加得到新的數(shù)據(jù)序列，然后利用新數(shù)據(jù)列得到累加矩陣，利用最小二乘法得到灰參數(shù)，然后帶入預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測。

利用GM(1，1)模型預(yù)測2018年——2020年青少年罪犯數(shù)分別為224718，219464，214332；不滿18歲青少年罪犯數(shù)分別為41758，39488，37341；18歲至25周歲青少年罪犯數(shù)分別為185037，182614，180222。

五、結(jié)語

相關(guān)性分析結(jié)果表明：青少年罪犯數(shù)與離婚率負(fù)相關(guān)，與被收養(yǎng)人正相關(guān)，不滿18歲青少年罪犯數(shù)與離婚率和被收養(yǎng)人之間顯著相關(guān)。健康的家庭環(huán)境與青少年健康成長之間的關(guān)系緊密，網(wǎng)上最近流行一個說法“幸運(yùn)的人，用童年治愈一生；不幸的人，用一生治愈童年”。為了青少年健康成長，原生家庭的氛圍尤其重要，與勉強(qiáng)維持一個冷漠的、壓抑的、充滿暴力的家庭相比，愛和關(guān)懷更加重要。為孤兒尋找收養(yǎng)家庭時更應(yīng)嚴(yán)格把控。讓每一個孩子都能感受到真正的家庭的溫暖，對降低青少年犯罪是有利的。

高等教育毛入學(xué)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和農(nóng)村居民人均純收入與不滿18歲青少年罪犯數(shù)之間的相關(guān)性明顯大于與18歲至25周歲青少年罪犯數(shù)之間的相關(guān)性，這說明不滿18周歲的青少年對教育和經(jīng)濟(jì)的依賴性更大。良好的教育條件和寬裕的家庭經(jīng)濟(jì)條件，對于不滿18周歲的青少年健康成長是較為有利的。

家庭和教育對青少年的影響是深遠(yuǎn)的、不可估量的。家庭應(yīng)擔(dān)負(fù)起關(guān)愛青少年和管理青少年的責(zé)任，學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)對青少年的人格教育和心理健康教育，社會應(yīng)盡力協(xié)調(diào)和配合，幫助青少年順利走上正確的人生道路。