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。