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        基于嶺回歸的詐騙犯罪影響因素研究

        2020-03-16 07:59:02趙云鶴
        關(guān)鍵詞:入學(xué)率共線性立案

        趙云鶴

        (阜平縣公安局,河北 保定 073200)

        犯罪現(xiàn)象是社會(huì)突出矛盾的集中體現(xiàn),隨著社會(huì)主義現(xiàn)代化的進(jìn)程,詐騙犯罪也非常突出顯著起來?!吨腥A人民共和國刑法》第二百六十六條規(guī)定,詐騙罪是指以非法占有為目的,用虛構(gòu)事實(shí)或者隱瞞真相的方法,騙取數(shù)額較大的公私財(cái)物的行為。隨著時(shí)代的發(fā)展和人民生活水平的提高,居民防騙意識(shí)大大增強(qiáng),詐騙犯罪看似離我們很遠(yuǎn),其實(shí)又卻無時(shí)無刻在我們身邊。從中國統(tǒng)計(jì)年鑒查詢,2005年、2006年公安機(jī)關(guān)立案的詐騙案件數(shù)為330967起和355590起;2017年、2018年公安機(jī)關(guān)立案的詐騙案件數(shù)為1322918起和1469134起,詐騙犯罪不降反升。研究詐騙犯罪的影響因素,對(duì)于如何預(yù)防、打擊詐騙,建設(shè)法治社會(huì),依然有著極其重要的意義。

        一、研究綜述

        很多文獻(xiàn)從不同角度研究了如何防范打擊詐騙犯罪。有文章認(rèn)為中國正處在社會(huì)變革發(fā)展期,人們的思想觀念、價(jià)值理念受到嚴(yán)重沖擊,誘發(fā)了一些人的私欲引發(fā)了一部分人嚴(yán)重的個(gè)人利己主義思想,以自我為中心,不考慮自己實(shí)行行為后果,在社會(huì)生活中不擇手段,坑蒙拐騙,無視社會(huì)道德與法律的約束[1]。有些文獻(xiàn)還對(duì)中國ZG市公安局2015年4、5月的110詐騙接警數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)詐騙犯罪整體表現(xiàn)出與受教育水平、老齡化和人口城鎮(zhèn)化水平等社會(huì)環(huán)境要素顯著相關(guān)的特征,各類詐騙受害的影響因素又各不相同[2]。有文獻(xiàn)[3]中對(duì)詐騙犯罪頻發(fā)的原因進(jìn)行了分析和探究,認(rèn)為之所以出現(xiàn)這種現(xiàn)象,從受害人的角度來說是因?yàn)樗麄兊臎]有較高的警惕心,輕信他人,有占便宜貪財(cái)?shù)乃枷?,同時(shí)缺乏防騙意識(shí)。文獻(xiàn)中可以看出,我國電信詐騙高發(fā),在詐騙犯罪中占有很大比重。我國電信類的詐騙案件在近十年每年都呈現(xiàn)出高達(dá)20%-30%增速,截止到2015年,我國公安部門共立案調(diào)查了59萬件電信類詐騙案件,同比上升32.5%,共造成經(jīng)濟(jì)損失222億元[4]。

        根據(jù)中央統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù),如圖1所示,2005年至2018年我國詐騙案件宏觀數(shù)據(jù)波浪上升。我們將以我國2005年至2018年的公安機(jī)關(guān)立案的詐騙案件數(shù)為基礎(chǔ),利用科學(xué)研究方法,量化教育、收入、電信網(wǎng)絡(luò)因素對(duì)詐騙犯罪的影響。

        圖1 我國詐騙案件立案統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

        二、基于實(shí)際數(shù)據(jù)的詐騙犯罪因素影響分析

        (一)研究分析方法的選擇

        詐騙犯罪在我國日常生活中還是普遍存在,其主要原因是我國處于社會(huì)主義初級(jí)階段,社會(huì)發(fā)展不平衡不充分。近年來,我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)飛速增長(zhǎng),隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深入,自由貿(mào)易經(jīng)濟(jì)帶來的直接影響是城鄉(xiāng)居民收入分配平等、受教育不均衡的問題。一些弱勢(shì)群體受利欲誘惑,喪失正確的人生觀、價(jià)值觀,開始不惜代價(jià)獲取利益,甚至鋌而走險(xiǎn)走上犯罪道路。經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的是社會(huì)生產(chǎn)技術(shù)的提升,移動(dòng)手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)廣泛普及,已經(jīng)成為我們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡牟糠?。一種新信息技術(shù)從產(chǎn)生、發(fā)展到成熟,需要一段很長(zhǎng)的過程,在發(fā)展完善的過程中總會(huì)出現(xiàn)漏洞,這就給犯罪嫌疑人創(chuàng)造了可乘之機(jī),利用高科技手段的新型電信犯罪日益增多。根據(jù)以上影響因素選取變量建立回歸預(yù)測(cè)模型,設(shè)Y為因變量,表示詐騙犯罪立案數(shù),X1,X2,X3,X4,X5為自變量。

        (1)X1表示城鄉(xiāng)居民收入差距,X1=城鎮(zhèn)居民人均可支配收入絕對(duì)數(shù)-農(nóng)村居民人均純收入絕對(duì)數(shù)的差值,衡量我國城鄉(xiāng)居民收入貧富差距。

        (2)X2表示移動(dòng)電話用戶數(shù),衡量我國移動(dòng)手機(jī)數(shù)量普及程度。

        (3)X3表示互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù),衡量我國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量發(fā)展程度。

        (4)X4表示高中階段毛入學(xué)率,X4=某學(xué)年度高中教育在校生數(shù)/學(xué)齡人口總數(shù),衡量我國高中階段教育發(fā)展水平。

        (5)X5表示高等教育毛入學(xué)率,X5=某學(xué)年度高等教育在校生數(shù)/學(xué)齡人口總數(shù),衡量我國高等教育階段教育發(fā)展水平。

        (以上數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計(jì)年鑒、中國教育統(tǒng)計(jì)年鑒)。

        關(guān)于對(duì)影響因素進(jìn)行分析,筆者主要從預(yù)測(cè)方面上進(jìn)行了分析和探究,其中主要用到了以下方法:自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),滑動(dòng)平均模型,多元線性回歸,從上述影響因素看,這5個(gè)因素在不同程度的增長(zhǎng),因此,它們的增長(zhǎng)具有相同方向性,即自變量數(shù)據(jù)序列存在多重共線性,若使用最小二乘法(OLS)估計(jì)模型的系數(shù),不能客觀反映自變量與因變量的相互關(guān)系[5]-[6]。嶺回歸是最小二乘法的改良,得到的系數(shù)估計(jì)估計(jì)精度更高,從而解決這種自變量數(shù)據(jù)共線性問題,對(duì)新的新數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)時(shí)的均方誤差更小。

        (二)嶺回歸基本原理

        作為一種專門用來分析共線性數(shù)據(jù)的方法,嶺回歸這種有偏估計(jì)回歸方法中對(duì)最小二乘估計(jì)法進(jìn)行了改良,拋去了其原有的優(yōu)勢(shì),為了盡力保持回歸系數(shù)的穩(wěn)定性,該方法降低了信息的合精度,從而使得所得到的回歸系數(shù)更加真實(shí)可靠,在解決問題時(shí)更加精準(zhǔn)有效。

        多元回歸的線性回歸模型可表示如下:

        在該式中,Y是因變量,X是獨(dú)立變量,β是回歸系數(shù),ε是誤差。

        回歸系數(shù)β按照最小二乘法的估計(jì)為:

        若自變量存在多重共線,則矩陣XTX為奇異矩陣,矩陣特征值很小,從而引起矩陣XTX的逆陣對(duì)角線上的元素很大,造成參數(shù)估計(jì)極不穩(wěn)定,數(shù)據(jù)發(fā)生微小變化就可能導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)發(fā)生很大的變化,系數(shù)不能客觀反映自變量對(duì)因變量的影響。

        嶺回歸就是給矩陣XTX加上一個(gè)對(duì)角陣,使矩陣的特征值變大,將奇異矩陣盡可能轉(zhuǎn)化為非奇異矩陣,提高參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)定性。得到的參數(shù)更能真實(shí)反映客觀實(shí)際。

        嶺回歸求解回歸系數(shù)β方法為:

        式中,k為嶺回歸參數(shù),k∈[0,1],k越大,共線性對(duì)回歸參數(shù)穩(wěn)定性的影響越小,k=0,則變?yōu)樽钚《朔ü烙?jì),此時(shí)為無偏估計(jì),k≠0,則為有偏估計(jì),隨著k的增大,預(yù)測(cè)的方差也隨之增大,因此,k應(yīng)既能足夠消除共線對(duì)參數(shù)估計(jì)影響又盡可能要小,即k一般在嶺軌跡變化趨于穩(wěn)定時(shí),盡可能選取較小的值。

        因?yàn)槊總€(gè)自變量的數(shù)量級(jí)和量綱都不完全一樣,因此在進(jìn)行嶺回歸前,需要先對(duì)所有的自變量進(jìn)行統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)處理,從而使得其具有相同的數(shù)量級(jí)和量綱,主要利用以下方法:

        式中,sij為第j個(gè)的第i個(gè)原始數(shù)值;rij為第j個(gè)的第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值;σj為第j個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。

        設(shè)嶺回歸求得的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為β=[a1,a2,…,an]T,非標(biāo)準(zhǔn)化β0=[b1,b2,…,bn]T,則有:

        因此,嶺回歸方程可表示為:

        表1為2005年-2018年我國詐騙案件立案數(shù)、城鄉(xiāng)居民收入差距、移動(dòng)電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、高中階段毛入學(xué)率、高等教育毛入學(xué)率等因素,最近14年內(nèi),我國這6項(xiàng)指標(biāo)均呈上升態(tài)勢(shì),詐騙案件立案數(shù)增幅為343.8914%,城鄉(xiāng)居民收入差距增幅為458.3091%,移動(dòng)電話用戶數(shù)增幅298.0870%,互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)用戶646.4054%,高中階段毛入學(xué)率為16.3827%,高等教育毛入學(xué)率為129.0476%。城鄉(xiāng)居民收入差距增長(zhǎng)速度最快,高中階段毛入學(xué)率最慢。從數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)看,6個(gè)自變量都是同向變動(dòng),因此可能存在多重共線問題,運(yùn)用嶺回歸是最好的研究方法。

        由此,X=[X1,X2,X3,X4,X5],對(duì) X 和 Y 進(jìn)行線性回歸,即:

        (三)最小二乘法回歸

        把表1中所列舉出的數(shù)據(jù)作為本次研究的樣本數(shù)據(jù),通過最小二乘法來得出回歸系數(shù)β的估值,表2所展現(xiàn)的就是所得到的結(jié)果,其中相關(guān)系數(shù)R2=0.955。通過表2可以看出,得到的X1的系數(shù)不為正,這一結(jié)果數(shù)據(jù)不具有任何現(xiàn)實(shí)意義,因此在研究時(shí),不適合使用最小二乘法來計(jì)算估取回歸參數(shù)。

        在進(jìn)行共線性診斷時(shí),想要判斷樣本的自變量的共線性是否存在,需要從以下幾個(gè)方面入手:(1)比較自變量容忍度數(shù)值,結(jié)果否小于0.1;(2)比較膨脹系數(shù)數(shù)值,結(jié)果是否大于10;(3)比較條件指數(shù)數(shù)值,結(jié)果是否大于30;(4)比較特征值,結(jié)果是否大于10或接近0;(5)比較方差比例,結(jié)果是否大于0.5。通過對(duì)表2的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以得到,在這些自變量中有4個(gè)自變量的容忍度數(shù)值小于0.1,且4個(gè)自變量膨脹系數(shù)VIF均大于10,說明存在多重共線性。在表3中的共線性診斷結(jié)果可知,6維度特征值為0,4維度、5維度特征值接近于0;3至6維的條件指數(shù)大于30,自變量X4、X5、X6在不同維度下的方差比例存在大于0.5的現(xiàn)象。以上結(jié)果說明了在這五個(gè)自變量中,其中四個(gè)自變量存在程度較高的共線性。

        (四)嶺回歸

        在對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行估算時(shí),采用嶺回歸法。首先通過SPSS工具對(duì)整體進(jìn)行分析,然后把迭代步長(zhǎng)擬定為0.01,從而確定最佳嶺參數(shù)k的值。通過相關(guān)的計(jì)算和運(yùn)行后,可以得到相關(guān)的嶺回歸跡線圖,即下圖2。

        圖2 嶺跡圖

        通過圖2可以看出,當(dāng)k的值越來越大時(shí),所有自變量的系數(shù)都將逐漸穩(wěn)定,這時(shí)通過計(jì)算所得到的迭代尋優(yōu)的結(jié)果為k=0.99,這個(gè)數(shù)值表明了最佳嶺回歸的參數(shù)等于0.99。表4所顯示的就是嶺回歸參數(shù)的結(jié)果,通過表格可以看出其四個(gè)自變量的取值分別為a1=0.18,a2=0.166,a3=0.161,a4=0.109,a5=0.2,相關(guān)系數(shù)R2=0.9,模型的F檢驗(yàn)值為14.386,此時(shí)顯著性概率的數(shù)值為0.001,該數(shù)值大小低于顯著水平,這表明該模型已經(jīng)完成并通過了檢驗(yàn),模型具有有效性。但是相關(guān)系數(shù)的數(shù)值出現(xiàn)了較大幅度的降低,這表明嶺回歸在解決共線性的相關(guān)問題時(shí),為了較好達(dá)到預(yù)期目標(biāo),不得不丟失了部分?jǐn)?shù)據(jù),導(dǎo)致預(yù)測(cè)信息的精度有所降低。

        通過嶺回歸來估計(jì)得到標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù),所得到的數(shù)據(jù)值能夠真實(shí)客觀地反映出在整個(gè)系統(tǒng)中,各自變量對(duì)因變量的影響大小。在5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)中,由于a5>a1>a2>a3>a4,因此,影響詐騙犯罪立案總量5個(gè)因素的重要性從大到小排序依次是:高等院校毛入學(xué)率、城鎮(zhèn)居民收入差、移動(dòng)電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、高中階段毛入學(xué)率。這與詐騙犯罪發(fā)案特征基本吻合。校園安全防范工作已經(jīng)成為社會(huì)綜管理的重要組成部分[7],廣泛的校園安全教育有效提高學(xué)生對(duì)詐騙案件的認(rèn)識(shí),強(qiáng)化防范和自我保護(hù)意識(shí)。但由于高中和高等院校學(xué)業(yè)壓力、學(xué)生理解能力及教育側(cè)重點(diǎn)等多因素存在差異,高等院校學(xué)生與高中學(xué)生在防范能力上存在偏差。我國正處在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展階段,由于農(nóng)村勞動(dòng)生產(chǎn)水平低,收入分配制度不完善,我國城鄉(xiāng)居民人均收入差距逐漸拉大,據(jù)統(tǒng)計(jì),2018年我國基尼系數(shù)為0.474,該數(shù)值表明,我國貧富差距較大,在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的大潮沖擊和誘惑下,部分人價(jià)值觀念和社會(huì)心態(tài)方面出現(xiàn)種種困惑,產(chǎn)生好逸惡勞的心理,通過投機(jī)取巧詐騙以獲取財(cái)富,同時(shí)通過擁有的財(cái)富來突顯個(gè)人的社會(huì)地位[3]。當(dāng)今社會(huì),現(xiàn)代通信技術(shù)迅猛的發(fā)展,移動(dòng)手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)用戶成為生活不可或缺的部分,在飛速發(fā)展的形勢(shì)下,電信運(yùn)營行業(yè)在經(jīng)營、管理、技術(shù)等方面存在大量的問題和漏洞,同時(shí)用戶群體龐大,給犯罪分子制造了可乘之機(jī)。電信運(yùn)營部門過分重視商業(yè)利潤價(jià)值,忽視社會(huì)責(zé)任感培養(yǎng),對(duì)本行業(yè)自身業(yè)務(wù)工作管理不力,另一方面,行業(yè)內(nèi)的管理機(jī)構(gòu)對(duì)國家的法律法規(guī)執(zhí)行不到位,助長(zhǎng)了電信詐騙犯罪的高發(fā)。

        表1 中國詐騙犯罪影響因素指標(biāo)

        根據(jù)表4的嶺回歸的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為b1=14.046,b2=1.921,b3=3,b4=5458.785,b5=9365.235,可得到最終嶺回歸方程為:

        Y=435689646+14.046X1+1.921X2+3X3+5458.785X4+9365.235X5

        圖3 詐騙案件立案預(yù)測(cè)曲線

        三、對(duì)防范詐騙犯罪的建議

        (一)解決城鄉(xiāng)居民貧富差距,推動(dòng)發(fā)展共同富裕

        堅(jiān)持中國特色社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)制度不動(dòng)搖,公有制為主體,多種所有制經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展。鼓勵(lì)引導(dǎo)支持非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展,對(duì)中小企業(yè)給與政策傾斜,創(chuàng)造更好的營商環(huán)境,充分發(fā)揮地域優(yōu)勢(shì),增加勞動(dòng)收入。加快農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化速度,優(yōu)化農(nóng)村資源配置,推進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展速度,加速農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移,為農(nóng)民創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位,發(fā)揮地區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì),發(fā)展特色農(nóng)業(yè),推進(jìn)農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。

        表2 回歸系數(shù)

        表3 共線性診斷

        表4 嶺回歸分析結(jié)果

        (二)保障受教育機(jī)會(huì),完善校園安全防范措施

        建立全層次、全覆蓋的教育資助體系,保障貧困、弱勢(shì)群體子弟享有公平、公正的受教育權(quán)益和機(jī)會(huì),讓更多學(xué)生接受到高等教育。加強(qiáng)學(xué)生詐騙犯罪防范教育,貼近實(shí)際,采用多種方式向?qū)W生介紹詐騙的特點(diǎn)及防范措施,使學(xué)生在長(zhǎng)期的潛移默化中不斷提高自己的安全防范意識(shí)。

        (三)完善部門監(jiān)管,堵塞電信行業(yè)漏洞

        電信運(yùn)營部門完善行業(yè)制度,杜絕發(fā)生公民信息泄露問題。加大力度對(duì)電信行業(yè)詐騙多發(fā)部位進(jìn)行防控,采用新技術(shù)、新方法,抵御網(wǎng)絡(luò)黑客、網(wǎng)絡(luò)攻擊的入侵能力。國家職能部門強(qiáng)化責(zé)任意識(shí),落實(shí)監(jiān)管職責(zé),對(duì)電信行業(yè)嚴(yán)格管理,及時(shí)發(fā)現(xiàn)、糾正行業(yè)違規(guī)問題,保障人民群眾財(cái)產(chǎn)安全。各部門應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)合作與交流,通信、銀行、物流、公安、法院、檢察建立聯(lián)系協(xié)作機(jī)制。適當(dāng)簡(jiǎn)化案件偵察辦理程序,盡快查清案件事實(shí),挽回受害人的經(jīng)濟(jì)損失,減小案件辦案難度。

        (四)增強(qiáng)社會(huì)群眾防范意識(shí)

        加強(qiáng)社會(huì)對(duì)于詐騙犯罪的防范意識(shí),新聞媒體要充分發(fā)揮宣傳職能,加強(qiáng)對(duì)詐騙犯罪的宣傳力度,讓居民了解、認(rèn)識(shí)詐騙犯罪的危害。相關(guān)管理部門通過多種方式加強(qiáng)對(duì)詐騙的宣傳,在日常生活中開展普法活動(dòng),使詐騙犯罪防范深入人心。社會(huì)各界共同努力,營造良好的社會(huì)防詐騙宣傳氛圍,共同打擊詐騙犯罪,不給不法分子可乘之機(jī)。

        四、結(jié)語

        本文研究了詐騙案件立案數(shù)與城鄉(xiāng)居民收入差距、移動(dòng)電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、高中階段毛入學(xué)率、高等院校毛入學(xué)率等因素之間的關(guān)系,研究表明,對(duì)我國詐騙犯罪立案數(shù)影響最大的是高等院校毛入學(xué)率,最小的是高中階段毛入學(xué)率。5個(gè)因素對(duì)詐騙案件立案數(shù)影響差距不大,是影響我國詐騙犯罪立案數(shù)增長(zhǎng)的重要因素。

        經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)、社會(huì)治安管理面臨新格局、詐騙犯罪持續(xù)增長(zhǎng),給打擊、管控犯罪帶來新的挑戰(zhàn)。從以上分析城鄉(xiāng)居民收入差距、移動(dòng)電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、高中階段毛入學(xué)率、高等院校毛入學(xué)率對(duì)詐騙犯罪立案數(shù)影響可見,教育問題對(duì)詐騙犯罪立案數(shù)影響最大,說明我國高中、高等教育普及率需要進(jìn)一步提升。城鄉(xiāng)居民存在較大差距,就必須想辦法提高農(nóng)村居民的收入,使農(nóng)村較快富裕起來,要營造安全良好的移動(dòng)、互聯(lián)網(wǎng)管理格局,部門間交流合作,形成打擊詐騙、嚴(yán)懲犯罪的新格局。

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