外來犯罪人群體戶籍地空間分布對比研究
——以北京市2005年和2014年數(shù)據(jù)的實證分析為例

原鵬輝， 陳 鵬， 姜 超， 朱冠宇

(1.中國人民公安大學警務信息工程與網(wǎng)絡安全學院, 北京 102600；2.北京大學地球與空間科學學院遙感與地理信息研究所, 北京 100871)

0 引言

隨著我國城鎮(zhèn)化進程的加快，人口跨地域流動和遷移的趨勢逐漸加強[1-2]。大規(guī)模的外來流動人口在為城市經(jīng)濟建設做出巨大貢獻的同時，也給社會治安和管理帶來了一系列的問題和挑戰(zhàn)[3-4]。因此，如何在城市中實現(xiàn)有效的流動人口犯罪防控，已成為當下中國城市發(fā)展面臨的主要問題和挑戰(zhàn)。近年來，從空間地理視角研究和分析流動人口或犯罪人口的空間遷移或地域構(gòu)成成為了研究人員關(guān)注的重點[5-11]。例如，在流動人口地域來源構(gòu)成方面，魯奇等[12]通過對北京市流動人口的來源地空間分布進行研究，發(fā)現(xiàn)北京市流動人口主要來自與北京具有相似地理文化背景的華北等區(qū)域。王桂新等[13]在對人口普查數(shù)據(jù)進行分析后發(fā)現(xiàn)，我國流動人口來源地主要分布于中西部的人口大省。梁宏[14]通過對人口普查數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)廣東省流動人口主要來自湖南、廣西、四川等鄰近廣州的中部省份。袁麒翔等[15]對人口普查數(shù)據(jù)進行了分析，研究結(jié)果表明寧波市外來流動人口主要來自安徽、四川、江西等距浙江較近的省份。基于國家衛(wèi)生計生委流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，李曉壯[16]對北京市流動人口的地域來源分布進行了分析，發(fā)現(xiàn)河北、河南、山東是北京流動人口的主要流出地省份。而在犯罪人口的戶籍地來源構(gòu)成方面，傅躍建等[17]通過對義烏市3 786例流動人口犯罪數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)義烏市流動人口犯罪者的戶籍來源地表現(xiàn)出明顯異質(zhì)的地域特征，但該工作中主要是基于數(shù)量統(tǒng)計方法，并未進一步從空間的角度分析各戶籍地的地域分布及其聚集特性。

本文針對北京市流動人口犯罪群體，通過開展不同年份下的流動人口犯罪群體戶籍地的空間地理分布與空間統(tǒng)計分析，研究其戶籍地的地理空間分布特征及其變化趨勢，為城市犯罪防控和流動人口管理提供策略建議。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

為探索和分析10年間北京市外來犯罪者的戶籍地分布及變化，分別選取2005年與2014年的外來犯罪人群體作為研究對象。本文數(shù)據(jù)來自北京市裁判文書網(wǎng)的犯罪人數(shù)據(jù)，其中包括犯罪人的戶籍地信息。本研究中外來犯罪人為中國大陸且戶籍地為非北京的外來流動人口，共計3 700人。

1.2 研究方法

由于本研究主要針對北京市2005和2014年外來犯罪人戶籍地的空間分布變化趨勢進行分析，因此主要采用對比檢驗和空間分析等方法。具體包括層次聚類法、局部Geary指數(shù)和非參數(shù)檢驗方法等。

(1)層次聚類法

層次聚類法的基本原理是將一定數(shù)量的樣本各自看成一類，然后根據(jù)類與類之間的距離或相似程度，將相似程度最高的兩類加以合并。隨后再分析合并后的類與其他類之間的相似程度，并選擇相似的類進行合并。重復這一過程，直到將所有的樣本合并為一類為止[18]。本文采用樣口聚類(Q型聚類)，以應用廣泛的類平均法中的組間聯(lián)結(jié)法作為類與類之間距離的計算方法。

(2)局部Geary指數(shù)

局部Geary指數(shù)是能探測出高值集聚和低值集聚的局部空間自相關(guān)指標[19]，其定義式為：

①

②

(3)KS非參數(shù)檢驗

KS方法的目的是檢驗兩個獨立樣本是否取自同一總體，其基本原理是分別做出兩個樣本的累積頻數(shù)分布曲線，然后觀察兩條曲線的差異[20]。假定兩個樣本的樣本量分別是n1和n2，用S1(X)和S2(X)分別表示兩個樣本的累積頻數(shù)分布函數(shù)。檢驗統(tǒng)計量D為兩個樣本的累積分布頻率的最大絕對差值，記為D=max(|S1(Xj)-S2(Xj)|)。當D較小時，兩樣本差異較小，兩樣本更有可能取自相同分布的總體；反之，當D較大時，兩樣本差異較大，兩樣本更有可能取自不同分布的總體。近似正態(tài)分布的檢驗統(tǒng)計量計算公式如下：

③

Dj=|S1(xi)-S2(xj)|

④

2 分析結(jié)果

2.1 北京市外來犯罪人戶籍地的空間分布及其變化趨勢

利用層次聚類方法，分別在省級和地市級尺度上，對北京市外來入室盜竊者戶籍地的空間分類特征進行研究。

(1)省級尺度的空間分布與變化

以2005年與2014年各省級行政區(qū)的犯罪人數(shù)占總犯罪人數(shù)之比(以下簡稱為犯罪人數(shù)占比)作為兩個標準的分類變量，對北京市外來犯罪人群體的省級戶籍地進行層次聚類。如表1和圖1所示，結(jié)果反映出犯罪人戶籍地在空間上存在有4個明顯的分類區(qū)，分別為低位平穩(wěn)區(qū)、中位下降區(qū)、高位下降區(qū)及新增高位區(qū)。其中新增高位區(qū)位于四川，其犯罪人數(shù)占比從2005年的5.8%上升至2014年的13.0%，增加幅度較大。高位下降區(qū)為河北、河南，其平均犯罪人數(shù)占比從2005年的18.7%下降至2014年的16.8%。該結(jié)果表明在北京市的河南與河北籍犯罪人數(shù)在逐漸下降。中位下降區(qū)主要位于黑龍江、山東，其平均犯罪人數(shù)占比從2005年的6.7%下降至2014年的5.4%，下降幅度相對較低。而低位平穩(wěn)區(qū)位于剩余的其他省份，其省份數(shù)量占全部研究省份數(shù)量的83.8%。同時，低位平穩(wěn)區(qū)的平均犯罪人數(shù)占比普遍較低，且基本呈穩(wěn)定不變狀態(tài)。

表1 2005年和2014年外來犯罪人群體省級戶籍地的層次聚類分布

圖1 省級戶籍地分類區(qū)的平均犯罪人人數(shù)占比分布

(2)地市級尺度的空間分布與變化

以2005年和2014年各地市級戶籍地的犯罪人數(shù)占比作為兩個標準的分類變量，對犯罪人地市級戶籍地的空間分布進行層次聚類，結(jié)果如表2與圖2所示。結(jié)果表明，犯罪人的地市級戶籍地同樣存在明顯的分類地區(qū)，即低位平穩(wěn)區(qū)、中位下降區(qū)、新增高位區(qū)及新增中位區(qū)。其中新增中位區(qū)位于云南昭通，其犯罪人人數(shù)占比從2005年的0.1%上升至2014年的5.1%，上升幅度為50%。而新增高位區(qū)位于四川涼山，其犯罪人數(shù)占比從2005年的0.5%上升至2014年的9.3%，上升幅度相對較大。新增中位區(qū)與新增高位區(qū)均位于距北京市較遠的云南、四川省份城市。該結(jié)果表明北京市外來犯罪人員的戶籍地呈現(xiàn)出多源化現(xiàn)象，一些來自較遠地區(qū)的犯罪人占比開始逐漸增加。而中位下降區(qū)位于河北的張家口、承德、保定，河南的周口、信陽以及重慶等地，其平均犯罪人數(shù)占比從2005年的3.5%下降至2014年的2.7%，下降幅度較低。最后，剩余其他城市是低位平穩(wěn)區(qū)，其平均犯罪人數(shù)占比同樣普遍較低且呈穩(wěn)定狀態(tài)。

表2 2005年和2014年外來犯罪人群體市級戶籍地的層次聚類分布

圖2 市級戶籍地分類區(qū)的平均犯罪人數(shù)占比分布

2.2 北京市外來犯罪人戶籍地的空間集聚態(tài)勢及其變化趨勢

利用局部Geary指數(shù)，進一步分析北京市外來犯罪人戶籍地的空間自相關(guān)性，挖掘各戶籍地犯罪人數(shù)分布的空間模式屬于高值集聚模式或低值集聚模式。

(1)省級尺度的空間集聚態(tài)勢與變化

分別計算2005年與2014年各省級戶籍地犯罪人數(shù)的局部Geary指數(shù)，結(jié)果如圖3和表3所示。犯罪人戶籍地高集聚區(qū)和低集聚區(qū)分別位于Geary指數(shù)分布圖的第四象限和第三象限，其中，2005年呈現(xiàn)為犯罪人戶籍地高集聚區(qū)的省份主要分布于河北、河南、山東、遼寧、山西等距北京市較近的區(qū)域，而2014年犯罪人戶籍地高集聚區(qū)的省份則轉(zhuǎn)變?yōu)楹幽稀⑸綎|、山西、陜西、遼寧。該結(jié)果反映出河南、山東等距北京市較近的地區(qū)構(gòu)成了北京市外來犯罪人群體的主要來源地。此外，2005年犯罪人戶籍地低集聚區(qū)的省份主要位于距北京市較遠的廣東，而2014年低集聚區(qū)數(shù)量下降至0個。該結(jié)果表明在省級層面，犯罪人較少的戶籍地之間相鄰的情況在減少，各戶籍地之間的空間差異性在逐漸擴大。

圖3 2005年和2014年各省級戶籍地犯罪人數(shù)的Geary指數(shù)分布

表3 2005年和2014年各省級戶籍地犯罪人數(shù)的空間集聚分布

(2)地市級尺度的空間集聚態(tài)勢與變化

分別對2005年與2014年各地市級戶籍地的犯罪人人數(shù)分布進行空間自相關(guān)分析，結(jié)果顯示(圖4)：犯罪人戶籍地高集聚區(qū)和低集聚區(qū)分別位于Geary指數(shù)分布圖的第四、第三象限。其中，在2005年犯罪人戶籍地表現(xiàn)為高集聚性的城市數(shù)量共42個，主要分布于河北、河南、山東、內(nèi)蒙古、重慶、湖北等地區(qū)。而2014年具有高集聚性的城市數(shù)量下降至39個，主要分布在河北、河南、內(nèi)蒙古、四川、云南等地區(qū)城市。該結(jié)果反映出犯罪人戶籍地高集聚區(qū)主要位于距北京市較近的城市區(qū)域，但其聚集區(qū)開始逐漸向云南、四川等距北京市較遠的城市地區(qū)偏移。同時，2005年犯罪人戶籍地低集聚城市數(shù)量共79個，主要位于新疆、西藏、青海、云南、廣東等地區(qū)城市，而2014年低集聚區(qū)數(shù)量下降至74個，主要分布在新疆、西藏、青海等地區(qū)城市。高聚集區(qū)和低集聚區(qū)的城市數(shù)量變化結(jié)果表明，在地級市層面，相同屬性的犯罪人戶籍地之間彼此相鄰的情況在減少，空間差異性開始擴大。

圖4 2005年和2014年各市級戶籍地犯罪人數(shù)的Geary指數(shù)分布

2.3 北京市外來犯罪人數(shù)量及其變化趨勢

分別以省級與地市級為研究尺度，對2005年和2014年北京市外來犯罪人戶籍地的分布情況進行對比分析。

(1)省級尺度的犯罪人數(shù)量及其變化

圖5 2005年和2014年各省級戶籍地犯罪人數(shù)量的K-S檢驗結(jié)果

圖6 2005年和2014年地市級戶籍地犯罪人數(shù)的K-S檢驗結(jié)果

首先對2005年與2014年北京市外來犯罪人群體的省級戶籍地分布進行K-S非參數(shù)檢驗，結(jié)果如圖5所示。其中，2005年與2014年犯罪人戶籍地的省級分布差異在原假設下的檢驗顯著性水平為0.607，遠大于0.05，表明2005年與2014年北京市外來犯罪人群體的戶籍地省級分布無顯著性差異變化。進一步，將2005年與2014年各省級戶籍地的犯罪人數(shù)變化值進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)近50%的省級戶籍地犯罪人數(shù)量變化絕對值在10人以內(nèi)，反映出各省級戶籍地的犯罪人數(shù)量基本呈穩(wěn)定不變狀態(tài)。同時，將犯罪人數(shù)量下降幅度排名前5%以及上升幅度排名前5%的省份進行統(tǒng)計排序發(fā)現(xiàn)，犯罪人數(shù)量增加幅度較大的戶籍地主要位于四川、云南等距北京市較遠的省份；而犯罪人數(shù)量下降幅度較大的戶籍地主要分布于河北、河南、山東等距北京市較近的省份。

(2)市級尺度的犯罪人數(shù)量及變化

同樣，對2005年與2014年犯罪人戶籍地的地市級分布差異進行K-S檢驗，結(jié)果如圖6所示。其中，2005年與2014年犯罪人的地市級戶籍地分布差異在原假設下的檢驗顯著性水平為0.000，遠小于0.05，表明2005年與2014年北京市外來犯罪人群體的戶籍地市級分布存在著顯著性差異變化。進一步，對各地市級戶籍地的犯罪人數(shù)量變化值進行統(tǒng)計分析。分別按照犯罪人數(shù)量下降幅度前5%及犯罪人數(shù)量上升幅度前5%，將各地市進行統(tǒng)計排序，發(fā)現(xiàn)北京市外來犯罪人數(shù)量下降幅度較大的城市主要位于河南信陽、周口，河北承德、保定、廊坊等距北京市較近的城市區(qū)域，而犯罪人數(shù)量上升幅度較大的城市主要位于四川涼山、云南昭通、湖南衡陽等距北京市較遠的城市區(qū)域。

3 結(jié)論

本文對不同2005年和2014年的北京市外來犯罪人群體的戶籍地地域分布進行了實證對比研究。首先，通過層次聚類和空間統(tǒng)計的定性研究發(fā)現(xiàn)，北京市外來犯罪人的戶籍地分布主要呈現(xiàn)出空間多源性和集中性現(xiàn)象，即距北京市較近的地區(qū)為外來犯罪人的主要來源地，但其犯罪人數(shù)量在逐漸下降；同時距北京市較遠的一些地區(qū)犯罪人在北京市外來犯罪人群體的占比卻在逐漸增加。其次，從非參數(shù)檢驗法的定量研究得出，在2005年與2014年間，不同地域來源的外來犯罪者人數(shù)存在顯著的差異變化。

隨著我國城市化進程的加快以及區(qū)域交通便利性的不斷提高，人口的跨區(qū)域流動性也在日益增強，由此也帶來了嚴重的外來流動人口犯罪問題。因此，在外來人口流出地方面，公安機關(guān)可建立外出人員務工系統(tǒng)，對跨地域的外出人員進行就業(yè)信息登記，提高人口流出的組織化和程序化。在外來人口流入地方面，公安機關(guān)應加強對社區(qū)出租屋的人口普查和登記，發(fā)揮社區(qū)、農(nóng)村等基層群眾組織的輔助作用，加強法制宣傳教育，提高外來人員的法律意識。同時，兩地公安執(zhí)法部門應加強人口流入和流出的合作管理，了解外來人口的就業(yè)流向及變化，健全外來人口的管理與服務體系，保障和維護其合法權(quán)益。

通過本文研究可以看出，大型城市由于流動人口的占比較大，外來犯罪人的地域來源也具有一定的多樣性，但從本文對北京市的情況分析可以看出，外來犯罪人群體整體上表現(xiàn)出較強的地理臨近現(xiàn)象，即外來犯罪人群體主要來自于目標城市周邊的區(qū)域。然而，隨著區(qū)域交通的不斷提升，交通成本影響人口流動的重要性在逐漸下降，來自偏遠區(qū)域的犯罪人占比開始不斷提升。這種新出現(xiàn)的外來犯罪人群體的地域集中現(xiàn)象對于城市的犯罪防控具有十分重要的意義。根據(jù)城市社會的亞文化現(xiàn)象，來自某一特殊地域的犯罪人的犯罪示范效應極易引起同地域犯罪人群體規(guī)模的擴大，因此對于某地域犯罪人群體的快速增加還需要進一步從犯罪關(guān)系結(jié)構(gòu)等方面進行深入研究，以便于公安執(zhí)法部門采取有針對性的犯罪打擊和防控策略。