陈忠实

（中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院，辽宁 沈阳 110035）

1 研究背景

随着我国经济的高速发展，侵财类犯罪日益增多，暴力性犯罪相对减少，其中盗窃属于多发性侵财类犯罪，发案数量多且涉及面广，严重危害了人民的财产安全。根据裁判文书网的判决书数量可知，2010年至今，盗窃类案件总计1 793 967起，在所有侵财类犯罪案件中占比高达62.8%，在所有刑事案件中占比达到19.1%，盗窃类犯罪的热度一直居高不下，并且犯罪行为具有隐秘性，给打击与预防带来了很大的困难。盗窃类犯罪往往都具有显著的时空分布特征，并且会受到诸如地理位置、宗教文化、人口密度、社会风气和经济水平等因素的影响，找出这些时空分布的特征及其各要素的影响，可以为犯罪预防、警力资源配置等公安工作提供支持，提高公安工作效率。地理信息系统（Geographic Information System或Geo－Information system，GIS）作为一种十分重要的空间信息系统，既可以将案件信息转换而来的结构化数据与城市地理数据相结合，又可以利用自身携带的工具箱做相关的定量研究与可视化展示，因此成为了进行空间特征分析的重要工具。本文即应用GIS技术对盗窃类犯罪进行相关研究，以期达到提高公安工作效率的目的。

2 数据与研究方法

2.1 研究对象

将2019年、2020年两年间发生于S市H区的盗窃类案件作为本文的研究对象。

2.2 数据来源与架构

本文数据来源于裁判文书网，将案由设置为盗窃罪，将地域及法院设置为S市H区人民法院，裁判年份为2021年、2020年、2019年，共检索出数据1 195条，对数据进行清洗，筛选出发案时间为2019年、2020年且具有明确时间地点的案件数据共计1 023条。利用坐标拾取系统，将案件发生的地点信息转换为经纬度数据，由于得出的数据是基于BD09坐标，需将其转换为在WGS1984坐标系的数据，再导入ArcGIS，生成案发地点数据图层。数据架构见图1。

图1 数据架构

2.3 研究工具

本文使用的研究软件是ArcGIS 10.8，研究工具主要是系统工具箱中的Spatial Analyst Tools与Spatial Statistics Tools。

2.4 研究方法

本文将案件发生地视为点对象。为了找出盗窃类犯罪在空间上的集聚性以及分布趋势，选取核密度估计法与标准差椭圆分析法作为研究方法，以完成可视化展现与相关定量研究。

2.4.1 核密度估计分析法

核密度估计分析法又称空间分析法，是一种非参数估计方法，是Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出的，使用核函数根据点或折线要素来计算每单位面积的量值，以将各个点或折线拟合为光滑锥状表面，核密度计算公式为

式中：p（x）为核密度计算函数，参数h称为带宽，K（x）称为核函数，K（x）满足条件。

2.4.2 标准差椭圆分析法

标准差椭圆分析法又称方向分布分析法，是一种同时可以对点要素的分布和方向进行分析的经典算法，由美国南加州大学社会学教授韦尔蒂·利菲弗（D.Welty Lefever）在1926年提出，通过对点要素的处理，输出包含3个标准参数圆心、长短半轴和角度的椭圆，其中椭圆的长半轴表示点要素分布的方向，长短半轴的比率称为扁率，扁率越高，说明点要素分布的方向性越强，短半轴表示点要素分布的范围，短半轴越短表示点要素越聚集，反之短半轴越长，表示点要素的离散程度越大，如果短半轴与长半轴一样，则点要素没有任何分布特征，计算椭圆方差的公式为

xi和yi是每一个点要素的空间位置坐标，和是算数平均中心，n为要素总数，SDEx和SDEy是计算出来的椭圆的方差。

计算椭圆角度的公式为

最后确定XY轴标准差的公式为

利用标准差可以得到椭圆标准方程表达式为

式中：s表示置信度。

2.5 研究目的

首先，利用核密度分析法分析得出案发地点热力图，结合城市基础数据，研究案发地主要与哪些因素有关；其次，对盗窃案发生的各个月份、年份进行比对，从时间上研究盗窃类犯罪在时间分布上是否具备某种特征；最后，对所得数据利用标准差椭圆分析法分析案发地点在地理上是否具有一定的分布特征，分布范围、分布方向是什么样的，以达到为警力资源配置与犯罪预防提供支持的目的。

3 结果与分析

3.1 盗窃案空间尺度发案热点分析

对2019年、2020年的发案地数据进行核密度分析。该区犯罪主要集中在北岸，这是因为北岸位置处于主城区，人口总量大、密度高，而南岸的大部分地区仍处于开发阶段，经济尚不发达，相比之下并不能满足盗窃犯罪主体的犯罪目的，因此犯罪发生的离散性较高。其中北岸的太原街街道犯罪发生得最为集中，除此之外，西塔街道、五三街道、浑河街道也是盗窃类犯罪发生的热点区域，对造成这种情况的原因进行分析，具体如下。

一是以流动人口为导向。研究数据表明，人口流动变化与犯罪数量的增减具有显著关联：人口流入越多，流动人口犯罪正向上升；人口流出，相关犯罪类型每万人犯罪率下降[1]。S市火车站与3个汽车站都位于太原街街道的核心位置，并且S市的主要地铁线路也沿西北向东南方向贯穿该街道，同时，S市作为东北地区重要的政治、经济中心，这些交通枢纽和交通干线会带来大量的流动人口和较高的人流量，窃贼在此实施盗窃行为后更易于隐蔽或者潜逃，符合盗窃类犯罪的流窜性特征与隐秘性特征，因此成为了盗窃类犯罪最为集中的区域；五三街道与西塔街道各坐拥一条S市著名的美食街，其餐饮业和旅游业较为发达，很多游客慕名而来，因此这两大街道在周末或节假日期间人流量较大，其中流动人口居多，在这种情况下，一旦人们的反盗窃意识稍有松懈，就极易发生盗窃类案件；浑河街道地理位置特殊，其辖区内的立交桥是打通南北岸的重要交通命脉，附近的人流量、车流量都很大，外来务工人员较多且人员组成鱼龙混杂，以流动人口为主，因而使该街道成为又一犯罪热区，验证了盗窃犯罪以流动人口为导向的假设。

二是以交易地为关键导向。城市中主要的交易地点包括大型购物广场、餐厅、医院和银行等，在这些交易地点，人们通常会携带资金进行交易，来换取自己所需的物品或是服务，虽然当前正处于移动支付的时代，即便不随身携带现金也能完成交易，但是在交易地点出没的人群往往都拥有一定的经济能力和消费能力，因而会成为窃贼的重要侵害对象。以作为主要交易地点的大型购物广场为例，根据城市POI数据统计，H区内的大型购物广场总计81家，数量分布见图2。可以看出，作为犯罪最为集中的太原街街道，其大型购物广场的数量最多，共有52家，在整个H区的占比高达64%；作为盗窃犯罪比较集中的五三街道、西塔街道，大型购物广场数量在整个H区的占比也分别达到12%，9%，大型购物广场每日交易额巨大，大型购物广场越集中的地方财富也相对更为集中，因而会吸引窃贼来此行窃，验证了盗窃罪以交易地为导向的假设。

图2 S市H区各街道大型购物广场分布饼状图

3.2 盗窃案时间尺度发案量分析

除了从空间尺度对盗窃案的特征进行分析，还可以从案发的时间尺度对盗窃案的特征进行分析，本文将2019年、2020年的盗窃案数据按照月份进行了统计，见图3。

图3 2019年、2020年S市H区盗窃案发案量折线图

首先来分析2019年的数据，从总体上来观察，2019年的盗窃案发生数量从月份上呈现出两端高、中间低的态势，出现这种态势的原因主要有以下几点：第一，节假日因素，“十一”“元旦”“春节”等节假日一般都集中在年初和年尾的位置，这个期间返乡、旅游的人员数量增多，因而火车站、购物广场、旅店、网吧、KTV等容易发生盗窃的场所人流量增大，为窃贼实施盗窃行为提供了有利条件，因此出现了两端高的情况；第二，气候因素，冬季人们往往会穿厚重的衣服御寒，相比于夏季的穿着，隔着较厚的衣物，人们对身体外部的敏感度有所减弱，容易放松警惕，从而使得窃贼实施扒窃后被发现的风险大大降低，给了窃贼可趁之机，这也是折线出现两端高的一个重要原因；第三，地理因素，S市位于我国东北地区，到了冬季会出现明显“昼短夜长”的情况，借着夜色的掩护，窃贼在暗处，让人防不胜防，窃贼行窃的胆量和信心都会有所提升，盗窃的成功率也会大大提高。

接下来分析2020年的数据，从总体上来观察，2020年的盗窃案发生数量从月份上呈现出两端低、中间高的态势，与2019年的情况形成了鲜明的反差，出现这种态势的原因主要有以下几点：第一，2020年年初新冠肺炎疫情爆发，武汉等地形势严峻，S市也相应采取了管控措施，人流量大大下降，因此出现了案发量在2月跌至谷底的情况；第二，随着全国各地疫情逐步稳定，S市的管控措施也逐步解除，春节滞留的务工人员大量返工或外出打工，居家生活数月的市民也纷纷走上街头，而盗窃犯罪主体大多为惯犯、累犯，重复犯罪率高，由于之前疫情管控措施导致没有犯罪目标，一段时间没有了经济来源，进而开始大量实施盗窃行为，由此，盗窃案发量伴随疫情形势的好转出现了爆发式增长，并在6—8月达到了顶峰；第三，2020年年末，S市出现疫情，且呈现爆发态势，形势更加严峻，伴随着管控措施的实施，盗窃犯罪主体再度失去作案的目标，因此案发量在年末逐渐下跌至低谷。

总结，2019年的数据虽然呈现出两端高中间低的趋势，但是每月的案发量相对稳定，并没有出现明显的爆发式增长或案发高峰，而2020年由于受到新冠肺炎疫情因素的影响，案发趋势出现了明显的特征，每当爆发疫情的月份，由于缺乏犯罪目标，案发量较少，而当疫情结束时，犯罪目标再度出现，此时盗窃惯犯、累犯的经济情况也最为紧张，因此案发量会呈现爆发式增长。

3.3 盗窃案案发地方向分布分析

从案发地点的方向上进行分析，采用研究点要素地理分布的标准差椭圆分析法，对2019年、2020年案发地的经纬度数据分别进行标准差椭圆分析与核密度分析，分析结果和参数见表1。

表1 2019年、2020年盗窃案案发地方向分布椭圆参数表

根据椭圆参数表可以得知：首先，2019年盗窃案案发地在地理上的分布方向是北偏西10°，而2020年盗窃案案发地在地理上的分布方向是北偏东10°，说明盗窃案案发地在地理分布的方向上出现了偏转，由2019年的西北—东南方向变为2020年的东北—西南方向；其次，2020年盗窃案案发地方向分布椭圆的扁率明显高于2019年盗窃案案发地方向分布椭圆的扁率，说明2020年盗窃案案发地分布的范围更加集中，盗窃案案发地点呈现出地理上的方位性特征更为突出；最后，2019年与2020年盗窃案案发地方向分布椭圆的圆心点坐标基本相同，即案发地点的经纬度坐标均值基本相同，这说明容易发生盗窃案件的重心没有发生明显的偏移。

综上所述，结合2019年、2020年盗窃类犯罪热力图进行分析，虽然犯罪的重心没有发生明显的偏移，但是犯罪分布的范围与方向却发生了改变。2019年盗窃类犯罪分布的趋势是在北岸较均匀地分布，2020年盗窃类犯罪分布呈现向南岸长白、沈水湾街道方向蔓延的趋势，且犯罪分布的范围向着椭圆圆心进一步集中，向心力增强，即盗窃犯罪的方向分布特征越来越明显，发生以上改变的原因主要有以下几点。

第一，城市化建设推进。在城市化与犯罪的关联问题上，统计显示，城市化发展速度与犯罪率变化呈现出0.9的正相关，总体变化趋势一致[1]。长白社区毗邻浑河南岸，环境适宜居住，成为了城市化建设的首选地点。近年来，S市政府一直致力于将南岸长白街道、沈水湾街道打造成S市精品社区，住宅、商场、写字楼、公园等项目应运而生。随着城镇化建设的不断推进，长白街道的常住人口与流动人口不断增多，人口密度进一步提高，相比于过去南岸地广人稀的特点，人口数量的激增加上大量资本的集中投入，导致了盗窃类犯罪逐渐增多，由过去均匀分布在北岸开始向南岸长白街道方向发生偏转。

第二，“空宅”现象。长白街道天然的地理优势使得很多炒房客认为有利可图，趁机大量购入房产，导致长白街道的一些小区实际入住率并不高，再加上南岸整体上仍然处于开发建设阶段，很多方面并不能满足居民的需要，人们的工作、消费、生活、医疗等方面的重心还停留在北岸，导致部分小区出现了“空宅”现象，而这恰恰为犯罪人入户实施盗窃犯罪行为提供了便利。相比于北岸较高的入住率，盗窃犯罪人往往更容易在南岸的小区通过踩点找到适合作案的目标与机会。

4 预防建议

4.1 加强特殊时期的防范工作

在全球新冠肺炎疫情形势依然严峻的大背景下，在一轮疫情刚刚结束的特殊时期，窃贼经过漫长的管控期，难以盗取财物，长期缺乏经济来源，因而大多会选择频繁作案、连续作案，盗窃类案件随之呈现多发的态势。在此期间需要更加提高警惕，加强对人流密集的场所如火车站、汽车站的巡逻工作，同时提醒医院、大型购物广场、银行等重要交易场所的安保人员，加强防范工作，预防盗窃案件的发生，发现异常及时报警。

4.2 重点关注盗窃犯罪蔓延方向

虽然南岸的盗窃案发案率仍然远远低于北岸，但是犯罪分布的方向已经开始向南岸蔓延，对南岸经济发展带来了很大的隐患。因此，要继续保持对北岸重点区域盗窃犯罪打击的强度，同时也要重点关注南岸盗窃犯罪蔓延的趋势，不能因为南岸盗窃形势还没有形成气候就轻视它。政治学家威尔逊和犯罪学家凯琳曾提出了“破窗效应”理论，认为：如果一幢建筑物的窗户玻璃被打破，而这扇窗户又得不到及时的维修，就会给某些潜在犯罪者一种心理暗示，纵容他们打烂更多的窗户，从而造成一种无序的感觉，这种无序的社会环境使得更多的犯罪滋生蔓延[3]。从“破窗效应”中可以看出，社会大环境对于犯罪的影响是十分深远的，如果不及时有效地修理“破窗”，会导致更多的犯罪发生，因此必须及时修补好每一扇“破窗”，才能营造和谐的社会环境，抑制潜在犯罪者的犯罪意念。对于盗窃犯罪也是这样的道理，对于南岸发生的盗窃案，必须要做到及时破案、坚决打击，“伸手必被捉”，使想要实施犯罪的窃贼不再抱有侥幸心理，从而不敢实施盗窃。

5 结束语

应用地理信息系统研究盗窃类犯罪的时空分布有着很大的优势。盗窃类犯罪中关键的空间、时间要素都可以转化为地理信息系统可识别的数据，这些数据经过可视化处理后，能够让人更加直观地了解犯罪发生的情况，为战略决策者提供情报支撑，为对策的进一步制定指明方向，从而能够有效实现犯罪预防的目的。