城市街面犯罪的聚集分布与空间防控——基于地理信息系统的犯罪制图分析，本文主要内容关键词为：街面论文,防控论文,地理信息系统论文,城市论文,空间论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：D917 文献标识码：A 文章编号：1006－6128(2013)06－0088－13
一、问题的缘起
在“关系犯罪学”的研究模式下，①国内犯罪学界惯常从社会、心理、文化、教育、人口、经济等视角分析犯罪问题，但对犯罪与空间环境、地理因素的关系并未给予足够的关注。实际上，空间环境构成了影响犯罪发生、分布及防控策略的重要基础因素。作为客观事件，犯罪的发生与空间环境、地理位置存在紧密关联；作为人类活动，犯罪往往表现为犯罪人在犯罪出行过程中感知作案环境、寻找犯罪目标的“觅食”或“狩猎”行为。可见，犯罪的空间维度不容忽视。
从类型上看，城市街面犯罪与空间环境因素的联系最为紧密。“所谓街面犯罪，也称街头犯罪，是指发生在城市街道、车站、公共交通工具、码头、集贸市场、公园等公共场所的违法犯罪，主要包括街面抢劫、抢夺、盗窃、街面诈骗以及色情或麻醉敲诈等各种犯罪。”[1]街面犯罪大致包括在城镇街道、路段及其沿线房屋等空间环境内发生的各种常见侵财、暴力等犯罪。“2004年全国公安机关立案侦查的470多万起刑事案件中，80％发生在街面。”[2]据中国法律年鉴记载，在2010年仅盗窃犯罪就占全国刑事案件立案数的70％以上。对此，学界和实践部门已形成如下经验性共识：街面犯罪往往多发于城市中心商业区、城中村、城乡结合部等街区，上述空间环境中的建筑规划、道路情况、人口组成、人口流动性、邻里关系、房屋使用情况等因素对犯罪的发生具有影响。遗憾的是，这种经验性共识尚缺乏立足于国内特定研究区的犯罪地理学实证分析。
相对于国内犯罪聚集分布实证研究的匮乏，国外学者在犯罪地理学领域已提出并多次验证了街面犯罪聚集分布的理论假设。“1989年，Sherman、Gartin、Buerger等人分析了明尼苏达州某市报警信息中的街道地址，发现该地3.5％街道上拨出了全市50％的报警电话，并由此开拓了‘地点犯罪学’这一全新研究领域。”[3]“2004年，Weisburd、Bushway、lum等人考察了1989—2002年美国西雅图市街面犯罪情况，他们发现在14年间50％的案件只发生在4.5％的路段上。”[4]基于犯罪聚集分布规律的发现与验证，地点导向警务成为美国在21世纪的新型警务模式。这种地点警务关注城市空间环境对犯罪分布的影响，依靠地理信息系统(简称GIS技术)进行犯罪制图，以犯罪地图系统表达、科学分析特定城区内街面犯罪的聚集分布特征，从而针对犯罪高发路段和地点开展犯罪的空间防控。
尽管我国一贯强调综合治理犯罪问题，但街面犯罪防控仍主要表现为一种针对犯罪高危人群的治理模式。各中心城市及经济发达地区往往将外来流动人口(尤其是失业、非正规就业的流动人口)视为犯罪防控与综合治理的重中之重。这是因为，街面犯罪防控策略往往依托于犯罪原因的分析。关于街面犯罪原因的研讨，国内学界多从农民工及社会闲散人员等高危群体入手，更为关注外来流动弱势群体或边缘人群在融入城市、谋求生存和发展过程中所面临的各种社会原因、个体心理因素；至于高危群体实施犯罪的空间条件则少有人提及，城市空间环境对街面犯罪发生和分布的影响相对受到忽视。从防控效果上看，上述针对犯罪高危人群的防控模式并未有效遏制我国街面犯罪持续高发的整体态势。②可以说，基于犯罪原因的防控模式决定了街面犯罪治理以防控高危人群为主的应对策略；而基于犯罪空间条件的防控模式则意味着针对犯罪高发地点、控制犯罪条件进而开展空间防控。
实际上，出于预防犯罪、维护城市公共安全的现实需要，我们必须尝试回答城市街面犯罪的空间分布是否有规律可循、城市中的犯罪高发区块和地点应如何探测、什么样的空间环境对高危人群实施犯罪最具吸引力、为什么在相邻的两个社区或路段中犯罪率有着迥异的差异等问题。有道是“一图胜千言”，基于GIS的犯罪制图研究在国外已开展多年，具有较为成熟的应用方案。在街面犯罪防控研究有待反思与改进的背景下，借助犯罪制图，验证街面犯罪的聚集分布假设及探讨空间防控策略，这已成为立体化治安防控和平安中国建设的研究热点。
二、街面犯罪聚集分布的研究模式
作为城市犯罪空间研究的热点，街面犯罪的聚集分布往往依托GIS技术开展犯罪制图分析；但犯罪制图技术的运用无法脱离以往犯罪地理学、环境犯罪学的理论框架，GIS制图技术的兴起也并不意味着以往理论的式微。因此，在对我国特定研究区的街面犯罪聚集分布进行制图验证之前，有必要系统梳理相关理论的研究进路及犯罪制图的理论模型和应用实践。
(一)街面犯罪空间研究的学说启示
犯罪的空间研究最早源起于19世纪30年代后的欧洲。Quetelet、Fletcher、Mayhew等学者最早使用地图描述出城市犯罪的空间分布差异，并形成了犯罪制图学派。在19世纪末20世纪初，随着学者对城市犯罪空间研究的深入，“犯罪区”的概念与“犯罪地理学”的提法开始在欧洲各国传播。[5]围绕城市街面犯罪的空间维度，国外犯罪地理学、环境犯罪学等犯罪学分支学科经历了上百年的学术争鸣与实证考察，形成了犯罪制图理论、社会解组理论、日常活动理论、防卫空间学说、破窗理论、情境预防学说、通过环境设计预防犯罪学说、犯罪热点理论等众多犯罪学经典理论。前述理论学说关于犯罪空间的解读可分为如下三种模式：犯罪高发社区的生态学解读、通过环境设计预防犯罪、基于GIS的街面犯罪制图。基于GIS的犯罪制图模式将在下文专论，在此仅梳理前两种模式对犯罪制图研究的理论启示。
1.犯罪高发社区的生态学解读
借助人类生态学理论与Burgess的同心圆区位模型，芝加哥犯罪学派的Shaw和Mckay开展了著名的少年犯罪区研究。这是一种从社区层面研讨城市犯罪空间分布的理论模型。Shaw和Mckay绘制出了一系列的“部位图”、“比率图”、“区域图”用以验证少年犯罪区的存在，并证实了少年犯罪具有集中于城市中心的一般趋势。[6](P1015－1016)该理论进一步分析了少年犯罪区形成的深层社会文化原因，即“‘少年犯罪区’中居民较低的社会经济地位、较强的种族隔离及居民流动性能够降低该社区社会控制能力，瓦解社区凝聚力，最终造成社会解组”。[7](P65－130)根据该理论，Shaw等人在少年犯罪区发起了著名的“芝加哥区域计划”，以改变犯罪高发环境，降低犯罪率。这一计划对西方国家犯罪预防活动产生了深远的影响。20世纪70年代中后期，Herbert提出了由3项生态因素和14个生态因子组成的犯罪生态环境体系，并验证了“街坊”对犯罪区形成的影响机制。[8](P82－85)Brantingham夫妇、Winchester、Herbert又依次分别提出了犯罪在社区分布的“边界带假说”、“变化性假说”、“局部控制假说”三种模型。[9]
犯罪生态学理论将社区确立为犯罪空间研究的分析单位，以制图形式显示少年犯罪在城市中心区聚集分布的特性，分析了犯罪高发社区形成的社会、文化、经济、人口等方面原因，并提出和践行了以社区改造为路径的犯罪预防计划。这种专注犯罪高发社区的研究模式为犯罪制图确立了适宜的研究视角，尤其是随着社区研究的备受关注和社区治理实践的方兴未艾，社区构成了从中观层面开展犯罪制图的最佳分析单位，社区参与亦构成犯罪空间防控的应有之义。
2.通过环境设计预防犯罪
二十世纪中叶，美国经历了剧烈的城市化扩张，城市衰败和失序引发了大量的街面犯罪。为改造犯罪高发社区，美国犯罪学界涌现出了一波以改善城市规划和改造社区环境进而应对街面犯罪的思潮，并相继形成了一系列通过环境设计预防犯罪的环境犯罪学理论。
1961年，美国著名作家Jacobs的《美国大城市的死与生》一书，为环境犯罪学的形成提供了启蒙思想。在此基础上，美国建筑学家Newman1972年出版了著作《防卫空间：通过城市规划预防犯罪》，具体分析了犯罪高发社区内相关环境因素对犯罪防控的影响，并提出了一种“通过建筑设计减少犯罪机会和预防犯罪、以可防卫空间重构城市居住环境”的主张。[10]1971年，美国学者Jeffery出版了著作《通过环境设计预防犯罪》，强调设计一种不利于犯罪发生的环境的思路，并系统阐述了环境设计预防犯罪(简称CPTED)的原理。受该理论影响，1981年，作为Jeffery的学生，加拿大学者Brantingham夫妇出版了《环境犯罪学》一书，在该书中首次提出了“环境犯罪学”的范畴。20世纪90年代，致力于CPTED理论推广与应用的国际CPTED协会成立。20世纪八九十年代，破窗理论在美国纽约等大中城市的犯罪预防实践中获得了广泛应用。该理论揭示出街面犯罪与某些诱发性外部环境的相关性，分析了社区的衰败与失序导致犯罪增多的机理。[11]
环境犯罪学理论以城市规划和环境设计为预防犯罪的手段，为犯罪高发社区的改造提供了全新的应对思路，颇具可操作性的CPTED方案在欧美犯罪治理实践中广泛运用且影响深远。这种研究模式专注环境改造对预防犯罪的意义，犯罪制图由此成为针对性和实用性较强的防控方式与应对策略，犯罪制图的应用价值获得极大提升。时至今日，空间防控中的监控探头、智能卡口、防盗门窗、出入口设计等常见措施均渗透着CPTED方案的智识思想。
总之，上述两种研究模式着眼于犯罪高发社区的分析与改造。犯罪生态学注重社区层面的社会文化研究，注重社会政策、社区参与等因素在犯罪预防中的作用；环境犯罪学关注城市空间环境对犯罪发生的影响，关注环境设计、建筑规划在犯罪预防中的作用。而基于GIS的犯罪制图模式在以往研究基础上又更进一步。在分析工具层面，借助地理信息系统，犯罪制图与空间分析实现了数字化和网络化；在犯罪热点分析层面，基于GIS的犯罪制图模式实现了研究尺度从社区到路段等相对微小地理单位的转变，犯罪聚集热点的探测更为精细与科学；在犯罪预防层面，基于GIS的犯罪制图模式以空间防控策略有机整合了环境设计、社区参与、警务应对等多种防控机制。
(二)基于GIS的犯罪制图理论模型
“地理信息系统(简称GIS)是获取、存储、检索、分析和显示空间数据的计算机数据库管理系统，在该系统中的空间数据包括地图、遥感和统计数据，这些数据的共同特点是能确定地理位置。”[12]作为21世纪最具统治力的科学技术之一，GIS主要包括地理数据的收集、处理、分析与表达四大领域。随着中国基础地理信息数据库初步建成和“天地图”建设的如火如荼，GIS技术在我国迎来了宝贵的发展契机。
在我国，城市街面犯罪的地理位置和空间分布研究相对薄弱，上述犯罪地理信息的海量数据有待于挖掘、分析和利用。国外GIS研究中最为热门的与网络结合的犯罪地理网络服务、与计量地理有关的犯罪空间数据统计分析、③犯罪地理数据挖掘、应急反应中突发性重大犯罪事件的数据获取和分析、犯罪空间信息可视化和三维虚拟空间环境等犯罪地理学研究方向均亟待获得关注与深入研讨。上述研究的前提或起点则是基于GIS的犯罪制图。
“犯罪制图是以空间地理信息为参照，操作与处理犯罪数据，以可视化形式显示、输出对特定用户有用信息的过程，是一种有效的情报分析和侦查工具。地理信息系统构成了辅助犯罪情报分析和提高制图效率的基础平台。”[13]随着计算机化GIS(目前较为常用的是ArcGIS10.0软件)的普及，犯罪地图绘制技术出现重大革新；在美国出现了“犯罪分析”这一新兴职业，从业者大多数在警察部门工作。目前，地理信息系统(GIS)已经与遥感(RS)、全球卫星定位系统(GPS)实现了“3S”结合。基于“3S”集成的犯罪制图，能够有效实现犯罪热点探测、空间环境对犯罪的影响分析、罪犯出行轨迹监测等街面犯罪空间分析的应用目标。
首先，依靠GIS技术的街面犯罪热点制图分为呈递进关系的空间分布呈现与犯罪聚集检验两个阶段。第一阶段为空间分布呈现，此阶段常用方法包括刻度标记法、色温梯度法、路段统计法等；第二阶段为犯罪聚集检验，此阶段常用方法包括核密度分析、最近相邻指数分析、空间自相关检验Moran's I指数分析等。(关于上述方法的含义及具体使用方式，将在下文实证分析中详述)
其次，街面犯罪热点成因的分析方法具体包括空间描述性分析、相关性分析、空间回归分析、尺度空间聚类、空间探索性数据分析、灰色关联法等，这些方法能够揭示犯罪热点与社会、经济、环境之间的关系。近年来，面板数据分析、地理加权回归模型的引入更是拓宽了研究思路。④
最后，街面犯罪热点预测的分析方法包括统计分析预测方法和点模式分析预测方法。统计分析预测方法，是对辖区犯罪数据进行归类并发现规律，然后解释并预测，是一种数据定量处理及预测技术，如证据权重法、计量经济模型、面板数据分析方法等；⑤点模式分析预测方法的基础是基于离散点的犯罪热点探测方法，结合各种犯罪理论如日常活动、理性选择等建立犯罪空间选择模型，预测犯罪行为发生地和个体犯罪行为，利用距离衰减函数、人工神经网络等方法预测系列犯罪的行为人居住地或犯罪发生时空的概率。⑥
尽管国外借助GIS技术的犯罪制图研究较为常见，国内人文地理学、数学、计算机科学、工学已有部分学者开始重视犯罪制图问题；但囿于跨学科的技术门槛较高和犯罪地理信息获取不易等原因，国内犯罪学界运用上述理论模型的实证分析较为薄弱。
(三)基于GIS的犯罪制图应用实践
GIS技术实现了犯罪制图的数字化和网络化，使犯罪制图更为精细、科学，为观察犯罪聚集分布提供了最佳分析工具。2005年，威斯勃德和拉姆研究发现，在美国100人以上的125个样本警察局中62％已经采用了计算机犯罪地图，其中，80％已开展犯罪热点分析，并有2/3将犯罪热点研究应用到巡逻工作上。2007年的一项研究表明，在调查的192个警察局中有74％将“打击犯罪热点”作为应对暴力犯罪的一项战略。目前，美国约有70％超过100人的警察局和40％不足100人的警察局依靠GIS分析系统实施犯罪的空间防控。[14]
目前，基于GIS的犯罪制图主要应用于街面犯罪的空间分析及空间防控领域。国外GIS制图的具体应用包括：犯罪专题制图、犯罪热点探测与分析、罪犯出行规律与案件侦破、目标动态跟踪、现场模拟、警务指挥调度与空间防控决策、报警电话制图分析、缓冲区分析、邻近分析、社区警务与被害预防、评价警务干预对犯罪的影响、犯罪制图信息向社会公布等。⑦实际上，基于GIS的犯罪制图应用在美国是一种较为惯常的犯罪空间分析模式，其应用类型较为多元、实施方案丰富灵活、组织机构配置合理。相关应用广泛覆盖案件侦破、罪犯出行分析、犯罪热点分析、犯罪时空预测、治安管理时空改进等多个领域。且出现由犯罪制图的专业化警务应用向犯罪地理信息的公共服务提供、社区治理的决策参考及个人生活方式的调整等领域的有益转变。此外，作为一种科学的研究方法，GIS制图技术本身并不受文化观念、种族人口、经济状况、社会结构、制度环境等因素的限定，完全可以有效应用于我国城市街面犯罪分析。
在我国，公安部“金盾工程”开启了警用GIS的建设进程。2009年，公安部组织研发出“全国警用地理信息平台”软件，以供全国公安部门使用并二次开发。“当前，我国绝大多数公安部门均通过警用地理信息平台(简称PGIS平台)搭建满足自身业务需求的警务地理信息系统，其主要警务应用有四色警情分析、路径分析、缓冲区分析及犯罪热点分析。”[15]
尽管警用GIS技术得以确立，但犯罪制图在我国的应用仍处于探索阶段。一方面，既有的应用多体现在警用视频监控、罪犯活动轨迹分析及案件侦破领域；针对犯罪热点及空间防控的实践较为有限。另一方面，既有的应用常见于经济发达地区的省市级公安机关，基层公安机关的犯罪制图应用较为薄弱；政法委等综合治理机构的犯罪制图应用较少，警用GIS尚未实现在各个犯罪防控部门之间的联网应用；犯罪制图在社区等基层组织、普通民众的被害预防工作中的应用更是极为罕见。实际上，犯罪制图系开展治安防控的基础要素和应对依据，基于犯罪制图的空间防控也是综合治理的重要应对策略；在当前平安中国建设备受关注的背景下，犯罪制图构成了夯实平安中国基层基础建设的重要环节。因此，出于对上述理论模型和应用实践的回应，在犯罪学理论上，亟待开展依托我国特定研究区的犯罪地理信息，运用GIS技术开展犯罪制图，验证街面犯罪聚集分布的实证分析。
三、犯罪聚集分布的制图检验：以盗窃犯罪为样本
(一)犯罪制图的相关说明
为了弥补以往国内研究缺乏基于真实犯罪地理信息的制图操作的局限，本文将国际上犯罪制图的最新研究方法与本土犯罪情势相结合，以GIS制图技术描述盗窃犯罪聚集分布的基本状况，验证盗窃犯罪在城市环境中聚集分布的空间属性，并为开展基于犯罪热点的空间防控提供理论指引与实证基础。
在研究区界定上，本文在浙江省某地级市的市辖区范围内，⑧划定了人口聚集、经济聚集、行政机构聚集的21.95平方公里的中心城区作为研究区，该研究区下辖37个社区。根据中国法律年鉴和笔者调研获取的数据，本研究区在犯罪率、破案率、盗窃犯罪占全部刑事犯罪的比例等事项上与全国一般情况相近(除犯罪率高于全国平均水平)，研究样本具有较强的典型性和可采性。⑨
在研究对象上，本文以常见、多发的盗窃犯罪作为研究类型，⑩选取2007－2012年7月间在该研究区内侦破的1123起盗窃犯罪作为犯罪制图的基础数据。在同时期，在该市辖区1500平方公里范围内共侦破1183起盗窃犯罪(本研究不考虑犯罪黑数和未侦破案件)，研究区内样本数据占全部数据的94.9％。也就是说，在前述1500平方公里的市辖区范围内，94.9％的盗窃案件仅发生在21.95平方公里的中心城区，这在宏观层面反映出盗窃犯罪在中心城区聚集分布的特性。
在分析工具上，我们选择ArcGIS10.0软件进行犯罪制图。作为全球首款支持云架构的GIS平台，ArcGIS10.0软件具备了真正的3D建模、编辑和分析能力，实现了由三维空间向四维时空的飞跃。
在研究阶段上，本研究依次经历了盗窃犯罪地理信息采集和整理、研究区SHP格式地图的绘制、GIS系统输入与制图分析三个阶段。第一，从相关检察机关的刑事案件起诉书中整理盗窃犯罪地理信息。我们从上千份盗窃案件起诉书中按照一定的标准将犯罪地理信息摘录出来，并整理成表格。第二，绘制GIS兼容的SHP格式研究区地图。GIS系统不支持日常的JPG格式图片，仅支持SHP格式；而SHP格式地图仅在政府测绘部门使用，故研究区的SHP格式地图是在ArcGIS10.0软件支持下，参照谷歌地图自行绘制的。第三，将GIS系统外的犯罪地理信息输入至GIS系统内，按照前述犯罪空间分布呈现与犯罪聚集检验的理论模型，分别输出盗窃犯罪点图、色温图，并对相关数据进行核密度、最近相邻指数、空间自相关检验指数分析。
(二)盗窃犯罪的空间分布
1.盗窃犯罪点图
在空间分布呈现阶段，运用刻度标记法在研究区范围内将盗窃犯罪案件分别以标点的形式展示在地图上。“当寻找地点热点的时候，点图比其他形式的图更适合；制图的目标是为了识别孤立的高犯罪率的位置。”[16]点图能够直观清晰地展示盗窃犯罪在研究区的地理分布。盗窃犯罪的分散程度可以用标准差椭圆来度量，使用椭圆可以概括要素的空间分布，并识别方向的趋势。长轴为空间分布最多的方向，短轴为空间分布最少的方向；椭圆的大小和形状表明分散的程度，并且它的位置表示犯罪的方位。标准差椭圆越大则离散程度越大。本研究区集成标准差椭圆的盗窃犯罪点图如下：
2.盗窃犯罪的路段聚集统计
运用路段统计法可以从众多路段中筛选出少数的犯罪聚集路段。国外学者多次证实了街面犯罪在城市不同路段上的聚集分布特性。2004年，学者大卫·威斯勃德的研究团队考察了1989—2002年美国西雅图市街面犯罪情况。他们发现在14年间50％的案件只发生在4.5％的路段上。基于路段层面的空间防控，威斯勃德于2010年荣获国际犯罪学界的最高荣誉——斯德哥尔摩犯罪学奖。(11)实际上，街面犯罪在城市路段中的聚集分布在我国同样也可以获得验证。
我们将研究区内的300多条道路、小巷按照如下标准划分为686个路段：第一，以主要道路的交接点作为路段的端点；第二，参考特定环境确定路段的端点，比如河流，公园等；第三，以道路的长度、宽度等特点确定路段；第四，考虑犯罪的分布均衡性特征来划分路段，避免某路段一端犯罪数很多而另一端没有犯罪。上述第一条标准是拆分路段的最主要标准，而之后的标准都是在第一个标准基础上加以综合运用的。
根据上述点图，我们依次统计了686个路段上的犯罪分布情况，发现仅在其中66个路段上就发生了50.34％的盗窃犯罪；(12)这66个路段系盗窃犯罪的聚集热点，也构成了空间防控的重点。
3.盗窃犯罪的社区色温图与路段色温图
运用色温梯度法可以将研究区进一步细分为特定的社区或网格等区块，并以颜色深浅显示犯罪数量的多寡。这种方法可以直观地反映、比较不同地理单位之间的犯罪分布情况，尤其是在城市社会管理开始实施“网格化管理”的时代背景下，(13)更易凸显不同网格之间的街面犯罪空间分布的差异与特性；但这种区块层面色温图的不足是不能非常精确地反映特定区块内的犯罪聚集状况。毕竟，特定社区或网格内的犯罪也不是均衡分布的。相对区块色温图，路段色温图能够更为精准反映相对微观地理单位的犯罪空间分布。这是将特定研究区内的道路根据研究需要大致分割为不同的路段，在点图的基础上，显示研究区内不同路段的犯罪分布情况。社区色温图和路段色温图的搭配运用对于治安防控工作具有较强的应用价值。
此外，社区、路段颜色深浅的标准如下：在社区色温图中，将犯罪数量分为十五个层级，在路段色温图中，将犯罪数量分为十八个层级；犯罪数为零的设为0级，之后每五个犯罪数为一级。例如，1－5为一级，6－10为二级……以此类推；其中颜色越深的犯罪数量越多。下图分别展示了研究区内37个社区和686个路段的盗窃犯罪空间分布情况：
(三)盗窃犯罪的聚集检验
除了上述路段层面的统计分析外，GIS技术还提供了核密度分析、最近相邻指数分析、空间自相关指数分析等方法用以检验犯罪的聚集状况，这些方法的运用使盗窃犯罪的聚集分布程度获得量化分析和精确计算。
1.犯罪聚集的核密度分析
“核密度是用核函数计算点要素或者线要素的每个单位面积大小来拟合一个平滑的锥形表面。核密度分析就是在这些要素的附近计算要素的密度。”[17]“核密度分析法是一种基于概率分布的空间统计方法，其基本原理是在每一个犯罪活动的空间位置上设置一个核密度函数，然后用所有犯罪活动的密度函数来表示犯罪活动在空间范围内的分布。”[18]从本质上讲，密度是一个通过离散采样点进行表面内插的过程。密度制图根据输入的要素数据集计算整个区域的数据集聚状况，从而产生一个连续的密度表面。密度制图主要是基于点数据生成的，以每个待计算网格点为中心，进行圆形区域搜寻，进而而计算每个网格点的密度值。[19](P12)（研究区内盗窃犯罪的核密度图如图3）
2.犯罪聚集的最近相邻指数分析
作为一种简单、快速的聚集检验方法，“最近相邻指数是观察到的最近邻距离均值与随机分布的最近邻距离均值的比率。如果最近邻指数是1，那么犯罪数据是随机分布的；如果最近邻指数小于1，那么犯罪数据是聚集的”。[20]该方法的步骤如下：第一，计算每个点到它最近邻点的距离；第二，对所有点的最近邻距离求和，并除以数据中点的数量，这个值就是观察到的最近邻距离均值；第三，创造一个样本容量相同在相同地理区域内随机分布的点数据，计算每一个点到它最近邻点的距离；第四，对所有随机分布的点的最近邻距离求和，并除以数据中点的数量，这个值就是随机分布的最近邻距离均值；第五，最近邻指数就是观察到的最近邻距离均值与随机分布的最近邻距离均值的比率。
如下图所示，本研究区内盗窃犯罪的最近相邻指数为0.477352，犯罪聚集分布明显。同时，Z－score检验统计量(Z得分)可以应用于确定最近邻指数结果的置信度，Z得分描述了实际最近邻距离均值与随机最近邻距离均值的差异程度；Z得分为负且越小，则要素分布越趋向于聚类分布，相反为离散分布。可见，盗窃犯罪在研究区内呈明显的聚集分布态势。
3.犯罪聚集的空间自相关指数分析
空间自相关检验Moran's I指数是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。Moran's I指数的变化范围为(－1至1)。如果空间过程是不相关的，则I的期望接近于0，当I取负值时，一般表示负自相关，I取正值，则表示正的自相关。同时，如果Z－score值小于－1.96或大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z－score为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z－score为负且小于－1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。
如下图所示，本研究区内盗窃犯罪的空间自相关指数为0.131644，则表示犯罪分布的正的自相关；本研究区内盗窃犯罪的Z得分为2.762995，则表示犯罪分布呈聚集状态。
总之，上述实证分析显示：研究区内发生的盗窃犯罪在空间上并非随机分布，而是在特定路段和社区等层面呈现出明显的聚集分布态势。可以说，借助GIS软件，城市空间内的犯罪高发区、高发路段等犯罪热点的探测成为可能，街面犯罪与城市空间环境等因素的相关性引发关注，针对犯罪聚集热点的空间防控具备了坚实的实证基础与科学的分析工具。
四、基于犯罪聚集分布的防控模式反思
犯罪防控模式的设计、权衡及应用离不开对特定犯罪态势的精准把握及科学分析。街面犯罪在城市空间中聚集分布假说的证实，对于犯罪学研究尤其是犯罪防控模式的反思与改进具有重要意义。尽管犯罪聚集分布研究也有助于犯罪现象的体察、犯罪规律的预测、犯罪与空间环境的相关性分析，但上述研究最终均要触及到犯罪防控模式这一犯罪学指导实践的终极问题。
(一)防控对象：从罪犯到地点
从治理实践来看，我国既有的犯罪防控模式主要是针对犯罪高危人群采取各种刑事治理和社会治理措施加以综合防控。防控的对象主要为农民工和社会闲散人员等犯罪高危人群，流动人口构成了防控的重点。近年来，“以房管人、以证管人、以业控人”(14)流动人口服务管理新思维的提出更是深化和推进了这种以人为主的犯罪防控模式。该种防控模式的局限在于：在技术上难以从庞大的流动人口和闲散人群中有效辨识出潜在罪犯或高危群体，在绩效上实现高危人群的社会融入与提高其社会福利更是一项长期、复杂、艰巨的系统工程，在影响上防控高危人群还易引发防控行为合法性及弱势群体人权保障等争议。对此，犯罪学界早已有人指出，与其坐等治本的药，不如寻求可得治表的药更为现实。[21]
街面犯罪聚集分布的证实为犯罪防控重心从罪犯到地点的转向提供了坚实的实证基础。如果犯罪在城市空间中呈现离散或无规律分布，那么基于地点的空间防控就是毫无意义的；只有犯罪呈现明显的聚集分布态势，治理犯罪高发地点才显得不仅必要，而且还可能是一条提高治理绩效的捷径。毕竟，相对于众多潜在犯罪人或高危人群，城市中犯罪高发空间、路段和地点的数量毕竟有限，也更容易采取针对性管控措施。结合前述研究区的实证分析，研究区内的流动人口等高危人群至少数以万计，已侦破的1123起盗窃犯罪涉及近两千名罪犯，不可统计的犯罪黑数更牵涉了大量的高危人群；而50.34％的盗窃犯罪仅仅发生在66个路段上。可见，对于防控盗窃犯罪来说，管控与治理这66个犯罪聚集路段更具可操作性，也更易降低犯罪率。
实际上，美国地点警务的兴起已将防控重点从罪犯转移到高发地点上，这种基于街面犯罪聚集地点的防控模式贴合了立体化治安防控的现实需要，弥补了传统针对高危人群的犯罪防控模式的局限，构成了“平安中国建设”的有机组成部分。
(二)防控策略：从原因到条件
针对高危人群的防控模式的策略是通过改善高危人群的社会支持和社会福利进而从根源上减少犯罪发生。这种防控模式紧紧抓牢犯罪高危人群、开展综合治理，但该模式并未真正重视空间环境对犯罪发生的影响。由于以高危人群为防控重点，犯罪人及潜在犯罪人的相关问题获得重视，而犯罪行为的诸多特征尤其是空间特征在一定程度上遭受忽视。可以说，针对高危人群走上犯罪道路的原因开展犯罪防控构成了既有防控模式的指导思想。既有防控模式认识到遏制“犯罪原因”在防控中的重要性，但却相对忽视了控制“犯罪条件”对犯罪防控的积极意义。(15)
严格来说，空间环境特征属于街面犯罪发生的条件而非原因。仅有犯罪条件不会直接产生犯罪，犯罪条件与犯罪原因相结合才能在特定时间地点上激化特定犯罪。对于城市街面犯罪来说，社会断裂与失范、贫富分化、失业率高涨、流动人口大量涌入城市、社会矛盾尖锐、个体心理要素等属于犯罪原因；主要分布于商业区、城中村、城乡结合部的犯罪高发环境属于犯罪条件。“‘条件’是可控的和容易改变的，而‘原因’是结构性和难以改变的。控制并消除犯罪条件是一种比消除犯罪原因(尤其是深层次的犯罪根源)更具有可行性的解决方式。”[22](P26)
可见，既有防控模式不仅在理论架构和防控策略上存在“重犯罪原因轻犯罪条件”、“重罪犯轻地点”的结构性缺陷，而且具体治理措施的效果也不甚理想。在此背景下，针对犯罪聚集地点，控制犯罪发生的空间条件，这自然构成犯罪防控模式的改进路径。
(三)防控路径：空间防控方兴未艾
当前，由于犯罪率持续暴涨、非传统安全威胁层出不穷、突发性和群体性严重暴力犯罪时有发生、维稳压力不堪重负，犯罪防控模式亟待适应新时期的犯罪情势与治理需求，做出新的调整与转向。而犯罪聚集分布假说的证实为改进犯罪防控模式提供了新的选择，为开展基于犯罪聚集地点的空间防控提供了实证基础。
所谓空间防控，是指以基于GIS技术的犯罪制图分析为基础，针对犯罪聚集地点综合运用社区参与、警务应对、环境设计等治理手段的犯罪防控模式。空间防控的目标是将犯罪聚集地点改造为可防卫的空间，进而消除影响犯罪发生的空间条件；空间防控的对象为犯罪聚集地点(也称犯罪热点)；空间防控的手段广泛包括环境设计、社区参与及警务应对等措施。实际上，针对犯罪聚集地点的空间防控在欧美各国具有丰富的应用实践。欧美等国自上世纪八九十年代起就推行了各种形式多样、内容丰富的“安全城市”及“安全社区”计划；(16)随着地理信息系统应用的普及，借助GIS技术的犯罪制图，美国近年来又兴起了针对犯罪热点的地点导向警务模式。上述空间防控的实践进展如下：
第一，针对犯罪聚集地点的空间环境进行改造与规划。空间防控主张相应调整道路设计、改善照明情况、增设防护设施、消除治安死角、改进社区规划，注重发挥建筑物的防卫功能，以消除容易诱发犯罪的空间环境。“2004年4月，英国副首相办公室发行了名为《更安全的场所：规划系统和犯罪预防》的设计导引，明确指出在城市设计层面，通过物质空间环境优化阻止和减少犯罪的设计思想、策略和管控原则，并以此作为建设更安全场所和可持续发展社区的实践指南。”[23]
第二，根据犯罪时空分布规律调整警务应对方向。空间防控主张针对犯罪高发地点和高发时段调整治安巡逻等警务应对的频率、侧重，以犯罪制图为依托提升犯罪分析的信息化和智能化水平，保障防控力量出现在恰当的时间和地点，改进防控力量的时空布局。
第三，依托犯罪热点的社区参与防控犯罪。空间防控主张主要借助社区资源、依靠社区力量开展空间防控，警察的角色被界定为社区防控的指导者和监督者。在美国，这种犯罪治理模式又被称为“第三方警务”。(17)将“第三方警务”引入群防群治和被害预防工作，有助于为社会力量参与犯罪防控提供稳定的制度渠道和系统的法治保障。
尽管空间防控在各国渐获重视、日臻完善且影响广泛，但空间防控的发展离不开借助GIS制图的犯罪聚集分析。如无犯罪聚集分布，则根本无需空间防控。犯罪聚集分布的制图分析构成了开展空间防控的前提。
五、余论：开展空间防控面临的挑战
虽然GIS技术在犯罪制图与城市防卫空间建设中的运用愈发受到重视，基于街面犯罪聚集热点的空间防控也超越了传统的情境预防，开始转向环境设计、警务应对及社区参与的有机融合，但犯罪聚集分析与空间防控应用仍面临理论、技术、政策、制度等因素制约。
在理论层面，街面犯罪的聚集规律、基于GIS制图的犯罪预测、地点警务和第三方警务的启示、空间防控在犯罪治理体系中的地位等问题亟待厘清与深入研究。
在技术层面，由于空间防控牵涉多学科的知识和方法，且离不开借助GIS技术与SPSS统计软件的集成运用分析犯罪地理信息，故空间防控的专业门槛之高、跨学科领域之广及研究难度之大是可以想象的。这也是很多欧美流行的犯罪制图与分析项目暂时无法在国内开展的原因。
在政策层面，尽管空间防控顺应了社会治安立体化防控的治理策略，但其对综治防控的决策参考价值仍被严重低估，空间防控有待在综合治理及“平安中国建设”体系中获取一席之地。
在制度层面，相对于美国警务机构中运行成熟的“犯罪分析”行业，我国对犯罪制图与空间防控在执行机构、工作机制、财政支持、人员培训等方面尚缺乏制度化的保障。
总之，上述不足与薄弱之处构成了未来研究迫切需要改善的问题。在当前空间防控研究刚刚起步的背景下，依托GIS技术进行犯罪制图，针对街面犯罪热点开展空间防控，这可能对“平安中国”的基层基础建设具有一定理论指导意义和对策改进价值。
本文在写作过程中得到了吉林大学哲学社会学院王文彬老师的指导和帮助，在此表示感谢！
收稿日期：2013－08－09
注释：
①关系犯罪学源自关系犯罪观，关系犯罪观即从关系角度以关系分析方法来研究犯罪。关系犯罪学将犯罪与周围事物的关系作为犯罪学的本体部分来理解。当前，关系犯罪学构成了国内犯罪学的主流研究模式。参见储槐植：《刑事一体化与关系刑法论》，北京大学出版社1997年版，第119－125页；白建军：《关系犯罪学》，中国人民大学出版社2005年版，第140－141页。
②据中国法律年鉴记载，2000—2010年，全国刑事案件立案数持续攀升，由2000年的3637307件增长到2010年的5969892件。其中，作为街面犯罪的最常见类型，盗窃罪立案数从2000—2010年的年立案数分别为2373696、2924512、2861727、2940598、3212822、3158763、3143863、3268670、3399600、3888579、4228369件；盗窃罪年立案数占当年刑事案件立案数的比例分别为65.26％、65.61％、65.99％、66.92％、68.1％、67.95％、67.56％、67.99％、69.59％、69.69％、70.83％。上述犯罪持续增长的现状激起了学界对街面犯罪原因及防控研究的检讨，也引发了各界对现行街面犯罪治理及治安防控策略的反思。
③关于以计量和统计方法在犯罪空间研究中的建模分析，国内外学界较为多见。有学者用“局地空间关联指标”检验某一局地的平均值显著不同于全局平均值的指标，将空间统计学与空间制图相结合从而探测具有统计学意义的犯罪热点；还有学者用计量模型分析我国盗窃犯罪的空间分布特征。参见刘大千、修春亮：《国内外犯罪地理学研究进展评析》，《人文地理》2012年第2期；陆娟、汤国安等：《空间分布描述分析指标在犯罪分析中的应用研究》，《电子警务》2012年第1期。
④国内外关于犯罪聚集热点原因分析的研究较多，其中有代表性的包括Andresen M A.Crime measures and the spatial nalysis of criminal activity.British Journal of Criminology,2006,46(2); Phillips P,Lee I.Criminal Cross Correlation Mining and Visualization.Lecture Notes in Computer Science,2009,Vol 5477; Wang F H.Job access and homicide patterns in Chicago:An analysis at multiple geographic levels based on scale-space theory.Journal of Quantitative Criminology,2005,21(2); Cracolici M F,Uberti T E.Geographical distribution of crime in Italian provinces:A spatial econometric analy-sis.Jahrbuch fur Regional wissenschaft,2009,29(1)；王法辉：《基于GIS的数量方法与应用》，商务印书馆2009年版；颜峻、疏学明、袁宏永：《盗窃犯罪空间分布与地理因素的关联》，《清华大学学报》(自然科学版)，2010年第2期。
⑤关于统计分析预测方法的研究，参见Moffatt J A F.Crime Potential Modelling:A GIS-based Method Using Weights-of-evidence[D].Carleton Univer-sity,2005; Deadman D.Forecasting residential burglary.Internation-al Journal of Forecasting,2003,19(4)。
⑥关于点模式分析预测方法的研究，参见Xue Yifei,Brown D E.Spatial analysis with preference specification of latent decision makers for criminal event prediction.Decision Support Systems,2006,41(3); Laukkanen M,Santtila P,Jern P,et al.redicting offender home location in urban burglary series.Forensic Science International,2008,178(2)。
⑦关于犯罪制图的具体实践应用，参见王发曾主编：《城市犯罪空间盲区分析与综合治理》，商务印书馆2012年版，第180－195页；贺日兴：《犯罪制图——地理信息技术应用新领域》，《测绘通报》2006年第6期。
⑧该地级市辖区总面积1500平方公里、人口55万，管辖6个街道、5个镇、7个乡，该区是浙西南的政治、经济、文化中心。
⑨在犯罪率层面，2007－2010年，全国刑事案件犯罪率(每十万人中的犯罪数量)分别为363.9、367.8、418.1、445.2；本研究区所属的市辖区犯罪率分别为484.0、569.6、601.6、685.1。在破案率层面，2008－2010年，全国破案率分别为49％、43.8％、39％；本研究区所属的市辖区破案率分别为44.2％、45％、43％。在盗窃犯罪占全部犯罪的比例层面，2007－2010年，全国层面的比例分别为67.99％、69.59％、69.69％、70.83％；本研究区所属的市辖区层面的比例分别为73.66％、72.46％、75.26％、71.13％。
⑩无论是全国还是研究区的数据显示，盗窃犯罪占全部刑事犯罪的比例往往超过70％，因此选取盗窃犯罪作为制图分析的样本类型无疑具有较强的说服力。
(11)关于大卫·威斯勃德基于路段层面的犯罪地理学研究，参见张哲：《潜入微观层面分析犯罪问题——访希伯来大学犯罪学研究所主任威斯勃德》，《中国社会科学报》2012年8月24日。
(12)关于研究区内各个路段的犯罪统计，我们首先在将上述686个路段中每个路段上的盗窃犯罪数量一一统计出来，并标记在excel表格中；然后通过犯罪数量由多到少的顺序，将每个路段的条目进行降序排列。于是，根据excel软件的百分比统计分析出盗窃犯罪在路段层面的聚集分布情况。
(13)城市网格化管理是一种数字化城市管理模式。网格化管理的特点是在控制论基础上，综合利用移动通讯和网络地图等高科技手段，实行全方位、高效率的城市管理活动；网格化管理的主要方法是对应城市实体空间建立网格化电子地图，并在上面把城区划分成细密的网格，然后按照一定的管理幅度划定若干控制区，并在具体网格层面分解、落实社会管理的政策与活动。参见阎耀军：《城市网格化管理的特点及启示》，《城市问题》2006年第2期。
(14)上述针对流动人口“以房管人、以证管人、以业控人”的管理模式，参见周永康：《深入推进社会矛盾化解、社会管理创新、公正廉洁执法，为经济社会又好又快发展提供更加有力的法治保障》，《求是》2010年第4期。
(15)犯罪原因是决定犯罪产生、存在和变化的因素；那些对犯罪的产生、存在和变化起影响作用的因素则被称为犯罪条件。决定作用和影响作用，是两种不同的功能。原因和条件的区别主要体现在功能的不同上。参见许章润主编：《犯罪学》，法律出版社2004年版，第160页。
(16)欧美等国“安全城市”、“安全社区”的具体方案，参见马瑞：《城市“易犯罪”空间研究》，清华大学法学院2010年博士论文，第184－189页；蔡凯臻：《通过城市设计干预城市公共空间犯罪防控》，《华中建筑》2008年第11期。
(17)所谓第三方警务，是指警察通过劝说或强制手段促使各种组织或非犯罪群体帮助警方防止或减少犯罪，这些组织或群体包括公共住房机构、财产主、家长、健康和房屋检查人员以及业主等。参见［澳］罗林·马兹勒，珍妮·莱斯利：《试论第三方警务》，《公安学刊》2008年第3期。