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        社會(huì)隔離與城市居民遭受犯罪侵害的相關(guān)性分析
        ——以廣州市為例

        2022-11-05 06:24:38周素紅宋廣文
        熱帶地理 2022年10期
        關(guān)鍵詞:入室鄰里概率

        古 杰,周素紅,宋廣文

        (1. 湖南城市學(xué)院建筑與城市規(guī)劃學(xué)院,湖南 益陽(yáng) 413000;2. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院//廣東省公共安全與災(zāi)害工程技術(shù)研究中心,廣州 510275;3. 廣州大學(xué)地理科學(xué)與遙感學(xué)院//公共安全地理信息分析中心,廣州 518028)

        社會(huì)隔離是社會(huì)學(xué)中的重要概念,廣泛應(yīng)用于心理學(xué)、醫(yī)學(xué)、人口學(xué)、哲學(xué)等相關(guān)學(xué)科(Nicholson,2012)。雖然不同學(xué)科對(duì)社會(huì)隔離的界定不完全相同,但概念的內(nèi)涵基本一致。社會(huì)隔離是一種狀態(tài),該狀態(tài)下,個(gè)人在社會(huì)中缺乏歸屬感,很少與社會(huì)接觸,缺乏令人滿(mǎn)意的和高質(zhì)量的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(Courtin et al.,2017)。在犯罪地理研究中,社會(huì)隔離是影響犯罪發(fā)生的重要因素之一。目前國(guó)外相關(guān)研究認(rèn)為,社會(huì)隔離與就業(yè)不平等、空間設(shè)施分布不均衡以及不同社會(huì)群體不和諧等問(wèn)題緊密相關(guān),從而導(dǎo)致犯罪率升高(Beaulieu et al., 2011),即社會(huì)隔離程度高容易導(dǎo)致高犯罪率。在居住區(qū)尺度上的相關(guān)研究也證實(shí)了社會(huì)隔離與犯罪恐懼感之間的正相關(guān)關(guān)系,不同群體的混居(社會(huì)隔離程度低)容易導(dǎo)致群體間的沖突,誘導(dǎo)犯罪的發(fā)生(Olzak et al.,1996);而相似群體的空間集聚由于生活習(xí)慣、文化價(jià)值觀相近(社會(huì)隔離程度高),會(huì)抑制犯罪的發(fā)生(Martinez et al., 2010;Barranco,2013)。而國(guó)內(nèi)尚未從個(gè)體的角度研究社會(huì)隔離與個(gè)體受犯罪侵害的關(guān)系,社會(huì)隔離會(huì)促進(jìn)還是抑制犯罪有待進(jìn)一步探討。

        國(guó)內(nèi)犯罪地理學(xué)研究始于20 世紀(jì)80 年代,相關(guān)成果不僅為犯罪空間防控和警務(wù)決策提供了重要的參考價(jià)值,也為犯罪學(xué)研究提供了綜合性視角(柳林等,2018)。主要研究?jī)?nèi)容可以細(xì)分為國(guó)外研究引介、學(xué)科框架及理論、犯罪時(shí)空特征、犯罪誘因和犯罪空間防控對(duì)策五大主題(姜超等,2014)。其中,在國(guó)內(nèi)外研究引介方面,主要對(duì)基本概念、基本理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等國(guó)外研究成果進(jìn)行引入和介紹;在學(xué)科框架及理論方面,文獻(xiàn)較重視犯罪地理學(xué)的學(xué)科體系和理論建設(shè),在內(nèi)容框架、基礎(chǔ)理論和基礎(chǔ)模型等方面進(jìn)行了一系列探索(孫峰華等,2006;劉大千等,2014;龍冬平等,2017);在犯罪時(shí)空特征方面,相關(guān)研究在宏觀、中觀和微觀尺度均有涉及,但總體以中觀尺度為主(徐沖等,2016);在犯罪誘因方面,宏觀層面的研究成果較多,微觀層面則相對(duì)較少(劉文成等,2008);在犯罪空間防控對(duì)策方面,內(nèi)容主要包括綜合分析、環(huán)境設(shè)計(jì)預(yù)防犯罪、情景預(yù)防和警用地理信息系統(tǒng)4個(gè)方面(曾利平,2009;賀日興,2021)。

        在對(duì)犯罪發(fā)生的影響因素上,已有研究從建成環(huán)境、社會(huì)環(huán)境等方面展開(kāi)了大量研究(Mao et al.,2021)。如李業(yè)錦等(2013)通過(guò)定性描述分析了經(jīng)濟(jì)功能區(qū)、人居環(huán)境、交通、流動(dòng)人口和居民居住環(huán)境安全感等對(duì)城市犯罪產(chǎn)生的影響;陳鵬等(2018)以北京市門(mén)頭溝的20 個(gè)居住小區(qū)為例,對(duì)影響居住小區(qū)盜竊類(lèi)犯罪的各類(lèi)要素進(jìn)行定量化的回歸分析;張延吉等(2019)從設(shè)計(jì)建設(shè)和管理維護(hù)兩方面測(cè)量建成環(huán)境的特征,從客觀犯罪行為和主觀安全感知兩方面反映居住安全狀況,分析城市建成環(huán)境與犯罪行為和居住安全感之間的相關(guān)性;李鋼等(2017)基于公益平臺(tái)獲取的上萬(wàn)條尋親記錄數(shù)據(jù)及成功案例庫(kù),研究了中國(guó)拐賣(mài)兒童犯罪的地理特征;古杰等(2016)通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查對(duì)家庭結(jié)構(gòu)和居住條件等要素與入室盜竊之間的關(guān)系進(jìn)行分析,并依據(jù)入室盜竊發(fā)生的機(jī)理差異將誘因分為根本性和非根本性因素。

        總體上,已有文獻(xiàn)對(duì)犯罪的影響因素研究逐步成熟,關(guān)于社會(huì)隔離與犯罪關(guān)系的實(shí)證也較豐富。然而,有關(guān)社會(huì)隔離與犯罪關(guān)系的研究對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和個(gè)體情感特征關(guān)注不足。如在指標(biāo)選取過(guò)程中,已有研究更多考慮建成環(huán)境、個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和族群社會(huì)隔離,而對(duì)個(gè)體活動(dòng)聯(lián)系和情感聯(lián)系等方面的關(guān)注相對(duì)較少。社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性相同或相似的居民會(huì)因?yàn)閭€(gè)體經(jīng)歷等原因,對(duì)鄰里關(guān)系和社區(qū)環(huán)境產(chǎn)生不同的情感,但已有研究較少考慮這些因素。將個(gè)體行為放在特定的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中才能更好地理解其意義,但已有研究更多考慮宏觀的地理或社會(huì)因素,忽視了個(gè)體在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系方面所產(chǎn)生社會(huì)隔離及其與犯罪受害的關(guān)系。

        因此,本研究擬以社會(huì)隔離為切入點(diǎn),構(gòu)建社會(huì)隔離指標(biāo)體系,并將個(gè)體情感等因素納入量表,建立邏輯回歸模型,分析社會(huì)隔離與居民遭受犯罪侵害的相關(guān)性,以期從個(gè)體受害的角度豐富對(duì)犯罪發(fā)生機(jī)理的探討,進(jìn)而完善中國(guó)犯罪地理的研究體系。

        1 數(shù)據(jù)與方法

        1.1 數(shù)據(jù)

        數(shù)據(jù)來(lái)自課題組開(kāi)展的《廣州社區(qū)環(huán)境與居民安全感知項(xiàng)目問(wèn)卷調(diào)查》,該問(wèn)卷的內(nèi)容包括過(guò)濾題目(不符合調(diào)研要求的對(duì)象終止訪談)、個(gè)人基本情況、房屋基本情況、社區(qū)基本情況、社區(qū)安全和滿(mǎn)意度調(diào)查、報(bào)案率調(diào)查和安全感知調(diào)查7個(gè)部分。問(wèn)卷調(diào)查時(shí)間為2016 年1—4 月(不包括春節(jié)假期)。社區(qū)調(diào)研采用社會(huì)區(qū)聚類(lèi)分析和空間抽樣相結(jié)合的方法。首先,主要通過(guò)官方渠道獲取的第六次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)提取主成分并進(jìn)行聚類(lèi),識(shí)別社區(qū)的類(lèi)型及特點(diǎn);在此基礎(chǔ)上,考慮空間均勻,在每一類(lèi)社區(qū)中挑選典型的社區(qū)進(jìn)行調(diào)查。經(jīng)過(guò)多輪篩選和比較,選取10 大類(lèi)共40 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)因子分析,聚類(lèi)結(jié)果包括9類(lèi)社區(qū),分別是中產(chǎn)階級(jí)社區(qū)、高校社區(qū)、非老齡化農(nóng)村社區(qū)、舊城老齡化社區(qū)、老齡化農(nóng)村社區(qū)、外來(lái)人口社區(qū)、廉租房社區(qū)、經(jīng)適房社區(qū)和高級(jí)住宅區(qū)。其次,考慮社區(qū)的類(lèi)型、空間分布、各類(lèi)社區(qū)的總?cè)丝诒壤?jīng)過(guò)實(shí)地考察,選取各大類(lèi)型社區(qū)的代表共計(jì)74個(gè)社區(qū)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)研。問(wèn)卷發(fā)放采用隨機(jī)入戶(hù)的方式,并要求被訪對(duì)象的間隔超過(guò)5戶(hù)。再次,在首輪調(diào)查結(jié)束之后,對(duì)問(wèn)卷的有效性進(jìn)行檢驗(yàn),在剔除不合格問(wèn)卷的基礎(chǔ)上進(jìn)行了補(bǔ)充調(diào)研。最后,共計(jì)回收1 568 份有效問(wèn)卷,更詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集情況可參考文獻(xiàn)(柳林等,2018)。

        在調(diào)查樣本中,有420份調(diào)查問(wèn)卷居民入住社區(qū)的時(shí)間不足3 a,予以剔除,主要考慮2個(gè)方面的因素:其一,本研究關(guān)于遭受犯罪侵害經(jīng)歷的時(shí)間為3 a以?xún)?nèi),剔除居住時(shí)間不足3 a的問(wèn)卷是為了保持樣本中遭受犯罪侵害經(jīng)歷與當(dāng)前狀態(tài)的社會(huì)隔離在時(shí)間上保持同步;其二,本研究關(guān)于社會(huì)隔離狀態(tài)的調(diào)研較多考慮居民的社區(qū)情感和鄰里關(guān)系,居住時(shí)間較短的居民社會(huì)隔離狀態(tài)不穩(wěn)定。因此,實(shí)際采用的問(wèn)卷數(shù)量為1 148份。

        因變量來(lái)自問(wèn)卷中的社區(qū)安全和滿(mǎn)意度調(diào)查。問(wèn)卷設(shè)置了“過(guò)去3 a 內(nèi),您有沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)以下的事”,犯罪侵害的類(lèi)型包括暴力侵害(社區(qū)內(nèi))、入室盜竊、社區(qū)內(nèi)扒竊、公交地鐵內(nèi)扒竊、其他公共場(chǎng)所內(nèi)扒竊5種類(lèi)型。為簡(jiǎn)化犯罪侵害的類(lèi)型,將公交地鐵內(nèi)扒竊與其他公共場(chǎng)所內(nèi)扒竊合并為社區(qū)外扒竊。遭受犯罪侵害的頻次有5個(gè)選項(xiàng),分別是0、1~3、4~6、7~9和≥10次。在合并后的4類(lèi)犯罪侵害中,遭遇4~6次及其以上犯罪侵害的居民極少,其中暴力侵害占比為2.35%,入室盜竊為2.18%,社區(qū)內(nèi)扒竊為3.31%,社區(qū)外扒竊為5.40%。為方便描述,將0次賦值為0,其他選項(xiàng)賦值為1。

        評(píng)價(jià)社會(huì)隔離的量表有很多,其中使用較多的是Berkman 社會(huì)隔離?社會(huì)網(wǎng)絡(luò)量表(Social isolation-Social network Index)和Lubben 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)量表(Lubben Social Network Scale)等,這些量表均包含2個(gè)甚至更多版本,并且可在實(shí)際研究中根據(jù)需要調(diào)整(Lubben et al.,2006)。其中,Berkman量表重點(diǎn)衡量婚姻狀態(tài)、與朋友親人的關(guān)系、是否為教會(huì)成員以及是否俱樂(lè)部的會(huì)員四大維度;Lubben所提出的量表有2個(gè)經(jīng)典版本(LSNS-10和LSNS-6),前者衡量家庭網(wǎng)絡(luò)、朋友網(wǎng)絡(luò)、密友、幫助他人的情況、居住安排共10個(gè)問(wèn)題,后者則僅衡量家庭網(wǎng)絡(luò)和朋友網(wǎng)絡(luò)2個(gè)維度共6個(gè)問(wèn)題。LSNS量表被用于識(shí)別特定人群的社會(huì)隔離效應(yīng)及其對(duì)個(gè)體健康等方面的影響。本研究不僅需要考慮家庭、朋友網(wǎng)絡(luò)的情況,還需要考量其所在社區(qū)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)情況,為此,主要從社會(huì)聯(lián)系、鄰里聯(lián)系、活動(dòng)聯(lián)系、情感聯(lián)系4個(gè)方面(4類(lèi)共17項(xiàng)指標(biāo))衡量社會(huì)隔離。其中,社會(huì)聯(lián)系指標(biāo)更多考慮居民在就業(yè)、戶(hù)口、家庭和親朋關(guān)系中的社會(huì)關(guān)系;鄰里聯(lián)系指標(biāo)更多地表征居民在居住區(qū)內(nèi)與左鄰右舍的互動(dòng)關(guān)系;活動(dòng)聯(lián)系指標(biāo)更多考慮居民與居委會(huì)等單位的聯(lián)系程度。相對(duì)而言,前三類(lèi)指標(biāo)與其他學(xué)者(Lubben et al.,2006)所選用的指標(biāo)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系,更多考慮的是實(shí)體性的交往與聯(lián)系。情感聯(lián)系是在上述指標(biāo)的基礎(chǔ)上添加的,將歸屬感和認(rèn)同感的心理聯(lián)系也作為聯(lián)系的一部分。

        其中,共同居住人數(shù)指在該居住地包含被訪者自己在內(nèi)的居住人數(shù);社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)指被訪者有多少親人或較好的朋友住在同一社區(qū)。經(jīng)常打招呼指鄰里見(jiàn)面會(huì)經(jīng)常打招呼;相互串門(mén)指鄰里之間會(huì)相互串門(mén);鄰里相互借東西指鄰里之間經(jīng)常相互借東西;鄰里關(guān)系很和諧指鄰里關(guān)系總體較為和諧。價(jià)值觀相似指社區(qū)內(nèi)居民具有相似價(jià)值觀念;社區(qū)活動(dòng)指被訪者經(jīng)常參加由居委會(huì)、村委會(huì)或物業(yè)公司等組織的社區(qū)活動(dòng);意見(jiàn)建議指受訪者能向居委會(huì)、村委會(huì)或業(yè)委會(huì)等提建議或意見(jiàn);問(wèn)題處理是指如果社區(qū)發(fā)生了問(wèn)題,社區(qū)居民能夠聚在一起共同處理問(wèn)題。社區(qū)情感指居民對(duì)社區(qū)很有感情;鄰里情感指如果要搬離社區(qū),被訪者舍不得居住在該小區(qū)的居民;建筑環(huán)境情感指如果搬離社區(qū),被訪者舍不得小區(qū)良好的建筑環(huán)境;管理服務(wù)滿(mǎn)意度指被訪者對(duì)小區(qū)管理服務(wù)非常滿(mǎn)意。

        對(duì)17項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行賦值的過(guò)程中默認(rèn)分值越高,社會(huì)隔離的程度越大,并且最小值為0,最大值為1。是否為外地戶(hù)口將本地戶(hù)口賦值為0,外地戶(hù)口賦值為1。是否失業(yè)將在業(yè)賦值為0,失業(yè)、退休、家庭主婦(夫)賦值為1。廣州話(huà)水平將很流利、基本都會(huì)、會(huì)說(shuō)一點(diǎn)、會(huì)聽(tīng)一點(diǎn)但不會(huì)說(shuō)、一點(diǎn)都不會(huì)分別賦值為0、0.25、0.5、0.75和1。共同居住人數(shù)最小值為1人(包含自己),最大值為7人,按照負(fù)向極差標(biāo)準(zhǔn)化的方法將人數(shù)由1 到7 分別賦值為1、0.833、0.667、0.5、0.333、0.167、0。社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)按人數(shù)由多到少分5個(gè)等級(jí),≤5人賦值為1,6~10人賦值為0.75,11~20人賦值為0.5,21~30人賦值為0.25,>30人賦值0。其余12項(xiàng)指標(biāo)也參照負(fù)向極差標(biāo)準(zhǔn)化的方法賦值,問(wèn)卷答案劃分為5個(gè)等級(jí),其中非常不符合賦值為1,比較不符合為0.75,一般為0.5,比較符合為0.25,非常符合為0。

        1.2 方法

        采用二元邏輯回歸模型分析社會(huì)隔離與居民遭受犯罪侵害的相關(guān)性。模型結(jié)構(gòu)為(趙良軍等,2017):式中:pi為模型預(yù)測(cè)居民i遭受犯罪侵害的條件概率;Xki表示社會(huì)隔離的相關(guān)指標(biāo),i是樣本量,k為變量總數(shù);a是常數(shù)項(xiàng);p/(1?p)表示居民遭受犯罪侵害與不遭受犯罪侵害的預(yù)測(cè)概率比值,即“相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)”;βk為偏回歸系數(shù),表示居民i社會(huì)隔離指標(biāo)每變化一個(gè)單位,遭受犯罪侵害的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)隨之變化β個(gè)單位。

        邏輯回歸采用極大似然法進(jìn)行估計(jì),通過(guò)計(jì)算模型似然比的卡方觀測(cè)值和概率p值判斷模型的合理性水平,如果概率值小于給定的顯著性水平,則拒絕零假設(shè),認(rèn)為方程中的所有回歸系數(shù)不同時(shí)為0,模型合理。模型效果參數(shù)包括LR chi2、-2 Log likelihood、Cox & SnellR2和NagelkerkeR2。經(jīng) 檢驗(yàn),本研究自變量的VIF值最大值為2.293,說(shuō)明模型不存在共線(xiàn)性問(wèn)題。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

        在四大犯罪類(lèi)型中,社區(qū)內(nèi)扒竊的發(fā)生率最高,有20.99%的受訪者在3 a內(nèi)遭遇過(guò)社區(qū)內(nèi)扒竊。入室盜竊次之,為15.42%。暴力侵害和社區(qū)外扒竊稍低,分別為14.63%和14.29%。從年齡看,總樣本平均年齡為40歲,而遭遇暴力侵害、入室盜竊、社區(qū)內(nèi)扒竊的平均年齡為39歲,遭遇社區(qū)外扒竊的平均年齡為37歲,受害者平均年齡低于總樣本平均年齡。從性別看,總樣本男性比例為50.35%,遭遇暴力侵害、入室盜竊、社區(qū)內(nèi)扒竊和社區(qū)外扒竊的樣本中男性比例偏高,分別為58.93%、51.41%、56.84%、53.05%,受訪者基本屬性特征見(jiàn)表1。

        表1 問(wèn)卷受訪者基本屬性特征Table 1 Basic attributes of questionnaire interviewees

        在四大犯罪類(lèi)型中,受害者社會(huì)隔離總分值顯著高于非受害者(表2)。遭遇暴力侵害、入室盜竊、社區(qū)內(nèi)扒竊和社區(qū)外扒竊的受害者與非受害者社會(huì)隔離程度總分差值分別為0.341、0.451、0.502和0.231。進(jìn)一步使用非參數(shù)檢驗(yàn)方法,對(duì)是否經(jīng)歷過(guò)相應(yīng)的犯罪侵害進(jìn)行兩獨(dú)立樣本(經(jīng)歷過(guò)和沒(méi)經(jīng)歷過(guò))檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)經(jīng)歷過(guò)入室盜竊或社區(qū)內(nèi)扒竊的居民,其社會(huì)隔離程度顯著高于沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)該類(lèi)犯罪的居民;而暴力侵害、社區(qū)外扒竊兩者的差異不顯著。

        表2 多維度的社會(huì)隔離及其與不同類(lèi)型受害經(jīng)歷的交叉平均分統(tǒng)計(jì)Table 2 Multi-dimensional social isolation and its cross-mean score statistics with different types of victimization experiences

        2.2 邏輯回歸分析

        社會(huì)隔離與居民遭受暴力侵害、入室盜竊、社區(qū)內(nèi)扒竊和社區(qū)外扒竊之間的邏輯回歸分析模型如表3 所示。4 個(gè)模型均在0.001 或0.01 的水平下顯著,模型成立。對(duì)比-2 Log likelihood、Cox&SnellR2和NagelkerkeR2等指標(biāo)發(fā)現(xiàn),社區(qū)外扒竊的分析結(jié)果相對(duì)較好,社區(qū)內(nèi)扒竊和入室盜竊次之,暴力侵害的擬合效果最差。

        1)暴力侵害。社會(huì)隔離與暴力侵害具有正向關(guān)聯(lián)性。在社會(huì)隔離的17項(xiàng)指標(biāo)中,與僅有意見(jiàn)建議與暴力侵害具有顯著相關(guān)性,P值為0.004,回歸系數(shù)為?1.561,概率比值為0.210。居民能夠向居委會(huì)等提出意見(jiàn)建議,表明社會(huì)隔離相對(duì)較低?;貧w系數(shù)為負(fù)值,表明該指標(biāo)衡量下的社會(huì)隔離程度越低,其遭受暴力侵害的概率越高。在社會(huì)隔離指標(biāo)中,回歸系數(shù)>0的有10項(xiàng),居民遭受暴力侵害與該類(lèi)指標(biāo)呈正相關(guān)關(guān)系;回歸系數(shù)<0的有7項(xiàng),居民遭受暴力侵害與該類(lèi)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。從顯著性水平看,除意見(jiàn)建議外,管理服務(wù)滿(mǎn)意度與鄰里

        關(guān)系和諧度2 項(xiàng)指標(biāo)的P值分別為0.054 和0.081,較為接近0.05,概率比值分別為3.240 和2.967,與居民遭受犯罪侵害有一定正向相關(guān)性。

        2)入室盜竊。與入室盜竊具有顯著相關(guān)性的指標(biāo)有3項(xiàng),按照概率比值從大到小分別為管理服務(wù)滿(mǎn)意度、社區(qū)情感、社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)。其中,管理服務(wù)滿(mǎn)意度的概率比值為7.005,其現(xiàn)實(shí)意義是管理服務(wù)的滿(mǎn)意度越高,社會(huì)隔離的程度越低,以此為標(biāo)準(zhǔn)的社會(huì)隔離程度每升高一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,居民遭受入室盜竊的概率是原來(lái)的7.005 倍。社區(qū)情感的概率比值為5.920,其現(xiàn)實(shí)意義是社區(qū)情感越強(qiáng)烈,社會(huì)隔離程度越低,以此為標(biāo)準(zhǔn)的社會(huì)隔離程度每升高一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,居民遭受入室盜竊的概率是原來(lái)的5.920倍。上述2個(gè)指標(biāo)的回歸系數(shù)均>0,表明隨著該維度社會(huì)隔離程度的提高,居民遭受入室盜竊的概率呈增大的趨勢(shì)。社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)的回歸系數(shù)為?0.634,概率比值為0.531,其現(xiàn)實(shí)意義是社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)越多,社會(huì)隔離程度越低,居民對(duì)入室盜竊的警惕性會(huì)降低,導(dǎo)致其遭受入室盜竊概率的提高。

        3)社區(qū)內(nèi)扒竊。與社區(qū)內(nèi)扒竊具有顯著相關(guān)性的指標(biāo)有6項(xiàng),按照概率比值從大到小分別為鄰里相互串門(mén)、管理服務(wù)滿(mǎn)意度、年齡、教育水平、社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)、鄰里相互借東西。其中,鄰里相互串門(mén)和管理服務(wù)滿(mǎn)意度的回歸系數(shù)>0,表明值越大,社會(huì)隔離的程度越高,會(huì)導(dǎo)致居民遭受社區(qū)內(nèi)扒竊概率的提高。個(gè)體特征中,僅年齡和教育水平與社區(qū)內(nèi)扒竊受害概率呈顯著的負(fù)相關(guān),即受訪者年齡越大、受教育水平越高,受害的概率越低。社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)的回歸系數(shù)為?0.764,概率比值為0.466,社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)越多,社會(huì)隔離的程度越低,社會(huì)隔離每降低一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,由于警惕性變?nèi)?,居民遭受社區(qū)內(nèi)扒竊的概率會(huì)隨之提升。鄰里相互借東西的回歸系數(shù)為?1.273,概率比值為0.280,該變量的值越大,社會(huì)隔離程度越高,居民遭受社區(qū)內(nèi)扒竊的概率會(huì)降低。鄰里之間相互串門(mén)和相互借東西都是表征社會(huì)隔離的指標(biāo),都具有顯著性,但對(duì)社區(qū)內(nèi)扒竊產(chǎn)生的影響卻是相反的。鄰里相互串門(mén)的頻次越高,社會(huì)隔離的程度越低,居民遭受社區(qū)內(nèi)扒竊的概率會(huì)下降;而鄰里之間相互借東西頻次越高,居民遭受社區(qū)內(nèi)扒竊的概率反而上升??梢?jiàn),“借東西”并未起到與相互串門(mén)一樣的溝通效果,反而提升了社區(qū)內(nèi)扒竊發(fā)生的概率。

        4)社區(qū)外扒竊。與社區(qū)外扒竊具有顯著相關(guān)性的指標(biāo)有4項(xiàng),按照概率比值從大到小分別為鄰里關(guān)系和諧程度、管理服務(wù)滿(mǎn)意度、是否失業(yè)、意見(jiàn)建議。其中,鄰里關(guān)系和諧程度的回歸系數(shù)為1.915,概率比值為6.786,說(shuō)明鄰里關(guān)系維度的社會(huì)隔離程度每上升一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,居民遭受社區(qū)外扒竊的概率會(huì)上升為原來(lái)的6.786 倍。相類(lèi)似地,管理服務(wù)滿(mǎn)意度維度的社會(huì)隔離每上升一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,居民遭受社區(qū)外扒竊的概率會(huì)上升為原來(lái)的2.985倍。是否失業(yè)的回歸系數(shù)為?0.527,概率比值為0.591,說(shuō)明相比于在業(yè)居民,失業(yè)居民遭受社區(qū)外扒竊的概率僅是其的0.591倍。在調(diào)查樣本中,在業(yè)居民遭遇社區(qū)外扒竊的概率為16.07%,而失業(yè)居民僅為8.66%,進(jìn)一步驗(yàn)證了模型結(jié)果。意見(jiàn)建議維度的社會(huì)隔離程度也與居民遭受社區(qū)外扒竊的概率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        3 結(jié)論與討論

        本研究利用廣州社區(qū)環(huán)境與居民安全感知項(xiàng)目問(wèn)卷調(diào)查,分析了社會(huì)隔離與居民遭受不同類(lèi)型犯罪侵害之間的相關(guān)性。得到的主要結(jié)論有:

        1)遭遇犯罪侵害的居民社會(huì)隔離程度高于未遭受犯罪侵害的居民。其中,非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明,是否經(jīng)歷過(guò)暴力侵害或社區(qū)外扒竊居民的社會(huì)隔離程度的差異并不顯著;而經(jīng)歷過(guò)入室盜竊或社區(qū)內(nèi)扒竊居民的社會(huì)隔離程度顯著高于沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)該類(lèi)犯罪的居民。

        2)總體上,社會(huì)隔離與居民遭受犯罪侵害有顯著正相關(guān)關(guān)系,但也有部分指標(biāo)和特定犯罪類(lèi)型之間的具有負(fù)相關(guān)關(guān)系。社會(huì)聯(lián)系指標(biāo)中,是否失業(yè)對(duì)社區(qū)外扒竊的影響顯著(負(fù)相關(guān)),對(duì)其他3類(lèi)犯罪影響不顯著;社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)維度的社會(huì)隔離對(duì)入室盜竊和社區(qū)內(nèi)扒竊有顯著的負(fù)向影響,對(duì)其他兩類(lèi)犯罪影響不顯著。鄰里聯(lián)系指標(biāo)中,鄰里相互串門(mén)(正相關(guān))和鄰里相互借東西(負(fù)相關(guān))對(duì)社區(qū)內(nèi)扒竊影響顯著,鄰里關(guān)系和諧對(duì)社區(qū)外扒竊影響顯著(正相關(guān))?;顒?dòng)聯(lián)系指標(biāo)中,意見(jiàn)建議對(duì)暴力侵害和社區(qū)外扒竊的影響顯著(負(fù)相關(guān)),對(duì)其他兩類(lèi)犯罪影響不顯著。情感聯(lián)系指標(biāo)中,社區(qū)情感僅對(duì)入室盜竊影響顯著(正相關(guān)),管理服務(wù)滿(mǎn)意度對(duì)入室盜竊和社區(qū)內(nèi)扒竊影響顯著(正相關(guān))。

        可見(jiàn),不同維度的社會(huì)隔離對(duì)居民遭受犯罪侵害概率的影響存在差異,且這種差異隨受侵害類(lèi)型的變化而發(fā)生變化。犯罪地理研究中常認(rèn)為社會(huì)隔離程度高會(huì)導(dǎo)致該區(qū)域的犯罪高發(fā),因?yàn)樯鐣?huì)隔離高的區(qū)域的非正式控制水平較低。需要指出的是,(空間)區(qū)域視角下的社會(huì)隔離與個(gè)體視角下的社會(huì)隔離的定義和衡量存在較大的差異,前者往往是指兩類(lèi)人群的空間分布差異,指標(biāo)有D 指數(shù)、SD指數(shù)等;而后者則是通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查人群不同維度的社會(huì)隔離。在本研究中,鄰里相互串門(mén)頻度、鄰里關(guān)系和諧程度和管理服務(wù)滿(mǎn)意度越低,其反映的社會(huì)隔離程度越高,會(huì)提高居民遭受特定類(lèi)型犯罪侵害的概率,這與空間視角下的社會(huì)隔離會(huì)促進(jìn)犯罪的結(jié)論一致;而就業(yè)狀態(tài)、社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)、鄰里相互借東西和意見(jiàn)建議維度的社會(huì)隔離則會(huì)降低居民遭受某些犯罪侵害的概率,這可能與居民對(duì)犯罪的警惕程度有關(guān)。例如,失業(yè)比就業(yè)居民遭受社區(qū)外扒竊的概率更小,既可能是因?yàn)槭I(yè)人群的社區(qū)外活動(dòng)頻率低,也有可能是因?yàn)榫蜆I(yè)居民上班較匆忙,對(duì)周邊環(huán)境的觀察不夠,對(duì)犯罪的警惕不足;社區(qū)內(nèi)親朋人數(shù)多、鄰里相互借東西頻繁的居民在社區(qū)的社會(huì)融入好,反而放松了對(duì)社區(qū)犯罪的警惕,從而導(dǎo)致他們更容易遭受發(fā)生在社區(qū)內(nèi)的犯罪(入室盜竊和社區(qū)內(nèi)扒竊)。

        本研究的創(chuàng)新點(diǎn)和對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在兩個(gè)方面:首先,優(yōu)化了研究框架,在研究過(guò)程中增加了社區(qū)情感、鄰里情感、建筑環(huán)境情感和管理服務(wù)情感等表征個(gè)體情感聯(lián)系的指標(biāo),并探討這些因素對(duì)居民遭受犯罪侵害的影響程度;其次,本研究基于社會(huì)隔離的指標(biāo)體系,從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的角度分析社會(huì)隔離與居民遭受犯罪侵害之間的相關(guān)性,對(duì)已有文獻(xiàn)是一種研究視角的補(bǔ)充。

        然而,本研究仍有一些待改進(jìn)之處,主要包括4個(gè)方面:1)社會(huì)隔離的指標(biāo)體系主要從居住區(qū)的視角出發(fā),雖然通過(guò)是否失業(yè)等指標(biāo)進(jìn)行了適當(dāng)補(bǔ)充,但總體上,對(duì)工作和社交網(wǎng)絡(luò)等方面的關(guān)注較少;2)探討了社區(qū)內(nèi)的隔離程度與社區(qū)外扒竊受害的關(guān)系,并從居民活動(dòng)的角度進(jìn)行解釋?zhuān)珶o(wú)法直接證明它們之間的因果關(guān)系,有待進(jìn)一步深入探討;3)社會(huì)隔離的狀態(tài)是動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程,受調(diào)研難度的限制,僅從宏觀上分析受訪者近3年的情況;4)研究?jī)?nèi)容主要聚焦于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)層面的相關(guān)性,理論解釋較為薄弱,后續(xù)可以嘗試從社會(huì)解組理論等方面進(jìn)行解釋。

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