論實現學校與犯罪分離的空間性分析

麗貝卡·K·穆雷　馬克·L·斯瓦特　谷豐

內容摘要：雖然有關校園犯罪的文學作品層出不窮，但有關校園犯罪的實證研究卻出奇的少。其實，學校和其他社會機構一樣，如果缺乏監管就有可能造成年輕人過分積聚，進而引發犯罪。上學和放學的過程就是有關犯罪的高發期。某些相關研究已經證明，校園周邊是犯罪的高發地帶。但以學校類型、時間和空間為視角對于犯罪格局的研究卻少之又少。筆者從時間和空間兩方面著手，研究不同類型的學校（公辦或者私立）、不同的年級（小學、初級中學、高級中學）犯罪發生可能性的不同。筆者通過采取空間建模（即本體空間范圍內的指數性擴展）的方法對上述問題進行了一定的研究。

結果表明，不同的學校有著截然不同的犯罪格局，這也就意味著對于學校類型進行區分對于了解犯罪的空間格局是十分必要的

關鍵詞：學校與犯罪；空間分析；日常行為理論

盡管學校是社會進步最重要的標志之一，但它有時也可能是一個十分危險的地方。根據2006年青少年犯罪預防年度報告的數據統計：僅在這一年中，在校園內部或學校周圍，平均每1000兒童中就會發生大約35起暴力事件、45起盜竊事件。 幾次備受矚目的事件已經引起了社會對于學校在導致青少年犯罪與受害方面的責任問題的廣泛關注。因此，大量學者對于校園犯罪的起因和結果問題展開研究。研究人員指出，就校園犯罪而言，無論在個人層面 或是學校層面 都存在一定的危險因素。盡管校園犯罪問題已經引起了廣泛關注，但對于學校自身對周圍街區的影響的研究還十分不足，通過空間分析指出學校作為一個公共機構應當發揮更為重大作用的文章更是鳳毛麟角。

我們必須承認的是，學校確實能夠很好的反映其所在街區及其周邊犯罪情況， 但是除此之外，學校也對其所在街區的犯罪率的高低有重大影響，包括對于潛在犯罪可能性的影響。 學校周圍的街區是學生日常上學放學經過的主要地區，也是學生之間以及學生與社會人員交流的頻發區，尤其是在放學的時候這種交流更為頻發。而且，學校老師和相關人員的安保工作僅限于校園內，對于校園以外的周邊街區監管力度不足，這就造成了學生實施非法行為脫離監管的可能性，進而也就造成學生成為犯罪行為實施者和受害者的可能性顯著增加。

研究表明，學校周邊街區的犯罪率通常居高不下。 不幸的是，很少研究根據學校類型和年級高低的不同對學校對于犯罪情況的影響加以區分，對于學校對周邊街區的犯罪情況的影響以實踐和空間為象限進行的研究更是少之又少。費爾遜教授2002年提出日常活動理論及有關的先前研究都指出學校對于學生的上學放學的路線選擇必須要有科學合理的安排，而且針對不同類型的學校的不同年級時，這種安排應當均有所不同。如果將學校周圍的犯罪與這些日常活動聯系起來，就會發現隨著學校類型與年級高低的不同，周邊街區犯罪發生情況有著明顯的不同

現有研究希望在先前的研究成果的基礎上實現一定的突破，證明學校周邊犯罪空間格局遠比先前研究所指出的更為錯綜復雜。因此，找到一種能夠分析這些特殊的時間、空間犯罪格局的獨特方法是十分必要的。下面我們根據奧馬哈市警方2000年至2002年發布的數據，檢驗學校的類型不同（公辦或者私立）以及年級不同（小學、初級中學、高級中學）對于入室盜竊、機動車盜竊、故意傷人三種犯罪行為的空間、時間格局是否有顯著影響。

一、文獻綜述

對于學校和犯罪的調查研究主要分為社會心理學方面、學校本身、街區等方面。 雖然每一個角度對于全面了解學校和犯罪之間的關系都有幫助，但他們都有相當的局限性，即僅僅關注學校與犯罪之間這樣一個復雜關系的某一面。

社會心理學方面的研究主要集中于在學校中學生之間的交流是如何導致異常行為的或者犯罪行為的。特別的是，這方面的研究主要關注從人口因素 、家庭因素 、個人因素 的角度去解釋一系列學生行為，例如欺凌同學 、暴力行為 以及團伙行為 等等。大多數此類研究認為學校機構層面的因素對于了解學校與犯罪之間的聯系有重大意義，因為學校是一個特殊的機構，特殊之處即在于學校中的學生數量是在不斷變化的。

從機構角度的研究主要關注在不同的學校機構中學校本身的特色對犯罪率有怎樣的影響。 這方面的研究關注的重點在于學校如何管理、學生之間交流的情況以及學校對于暴力犯罪和財產犯罪的影響。 此類研究認為機構層面的風險（例如，人滿為患 和學生之間的不平等待遇 等）與學校的高違法犯罪率有密切關系。

從社區團體的角度的研究主要關注學校與更大的社會團體之間復雜的社會動態。 從這個角度出發，學校即是更大社會團體的縮影，也是社區內不法行為和犯罪的搖籃。

大量的研究表明學校周邊的犯罪行為和暴力行為通常以發生在校園內作為掩飾。 而且，相關研究表明通過“街道模式”發展的社會化不僅包括社會機構推進的校園文化， 也包括形成校園文化的諸多方式 ，所以即使是遵守學校規章、踐行校園守則的個人在周圍環境的強烈影響下也會顯得十分無力。 由此，學校周邊文化的影響力可見一斑。

然而，也有大量的證據證明學校本身對于周圍街區有著深遠影響。眾多年輕人將一天中的大部分時間都花在校園生活上，僅憑這一點就足以證明學校的影響力。雖然此方面的研究受到很大限制。但是已有大量的研究一致證明學校的存在對于周邊街區的犯罪布局有著深遠的影響。 本項研究主要通過對日常行為理論 及日常行為理論與社會無組織行為 的結合應用來解釋在學校周邊街區的犯罪中學校所扮演的角色。

奧斯伍德和安德森2004年的研究對于從日常行為理論和社會無組織行為的角度揭示學校對于犯罪的影響起到關鍵的作用。它揭示了學校層面的家長式教育對學生的種種影響遠大于個人對學生的影響。通過線性分等的方法，他們很好地展示了無組織監管對于個人和學校團體作用的不同，并發現團體與團體間的差異遠小于相較同一團體內部個體之間的差異。這項研究是十分有價值的，其意義即在于揭示了違法行為不僅僅是由于個人原因所導致的，周圍環境的一系列因素也起到舉足輕重的作用。這一定論在學校周邊發生的違法行為中體現得尤為明顯。endprint

盡管在學生群體中個人性格因素 不斷變化，進而導致對于長時間的研究來說，個人性格因素缺乏必要的穩定性，但這一領域的研究對于解決實踐問題的作用仍尤為突出。同樣的，學校因素對于犯罪和暴力行為有著重大的影響 ，尤其在大量的研究已經證實想把學校從周圍街區的影響中分離出來是幾乎不可能的情況下， 對于此領域的研究更顯得十分必要。既然如此，目前的研究應當更為關注對已知環境因素的研究，重點在于對于學校自身確實對犯罪的發生起到了推波助瀾的作用這一問題的研究，而不是僅僅關注學校內部可能發生的犯罪問題。日常行為理論是解決這一問題的一個很好的切入點。

科恩和費爾遜于1979年提出暴力型犯罪是潛在肇事者、合適的犯罪目標以及缺乏必要的安保因素在時間和空間上的匯集的結果。費爾遜2002年還在其對自己與科恩對于日常行為理論的重述改編中提出“肇事者希望給其留下印象或者對其表示威嚇、支持的旁觀者對于預防或者引發犯罪都起到重要的作用，而且肇事者會利用武器、工具或者偽裝來避免被他人發現”。由于發現潛在肇事者和合適的犯罪目標對于宏觀層面的大量研究來說是十分困難的，所以目前的研究大多關注學校安保工作的進行以及導致犯罪發生可能性提高的因素，包括目擊者的存在、偽裝以及支持犯罪的群體。

學校之所以成為犯罪的搖籃是由很多因素造成的。在上課期間，學校領導和老師可能僅僅對針對學校財產的犯罪進行重點預防，而對其他方面有所疏忽。由于學生的放學時間比家長下班的時間早幾個小時，因此在學校周邊的街區中，這個時候的安保情況最為薄弱，進而導致了肇事者有大量的機會去進行盜竊、傷害等很難被偵破的犯罪。費爾遜和奧斯伍德以及他的同事們從犯罪目標、常規和非常規的安保管理以及其他方面入手對犯罪動機進行了深入的分析，并通過這種分析拓展了日常行為理論的適用范圍。 奧斯伍德和他的同事們討論了在所謂的“缺乏核心人物以致無組織匯集”的情況下，將年輕人集中到一起的重要性。這也與大量的青少年犯罪是以集團活動的方式進行的發現相印證。 這解釋了缺乏安保的重大影響的同時也說明了將青少年集中從而形成可能的目擊者對于預防犯罪的重要作用。最終，偽裝在學校周圍的犯罪中變得特別常見，原因就在于學生上學或者放學時，總是在固定的時間沿著固定的路線通過學校周圍的。換句話說，在上學或者放學時在學校周圍出現青年學生并不會引起太多的懷疑，因為他們很可能就是上學或者放學回家而已，而且實際上大部分學生也確實是這樣的，并未有犯罪行為發生。

顯然，從環境的角度考慮，在學校與犯罪的之間之所以會形成如此錯綜復雜的關系，是有很多重要的理論因素導致的。在有限的關注學校對于犯罪的預測的研究中上述理論因素也得以印證。最早的幾項研究中，隆斯克與羅伯斯科恩1983年在圣地亞哥的研究將學校作為一種非住宅用地，并檢測了其對周邊環境中的犯罪的影響。他們發現，學校可以很好地預測在學校周邊的街區中發生機動車盜竊和搶劫案，特別是對于公立高級中學而言。這一現象僅在那些緊鄰學校的街區中尤為明顯。對于與學校相隔一個街區以上的街區中，這種作用便消失了。雖然公立高級中學對于緊鄰街區有著重大影響，但私立學校即使再大也無法形成這種影響。

隆斯克與法賈尼于1985年在克利夫蘭再次進行了隆斯克與羅伯斯科恩1983年的研究，并取得了相近的標志性結果。公立高級中學的存在對于緊鄰街區犯罪情況有著積極的影響，但僅限于一個街區的距離之內。在這項研究中，隆斯克與法賈尼強化了對于學校對緊鄰街區中非住宅用地的犯罪的影響的研究，結果顯示學校作為一種公共設施的特殊地位對于預防犯罪是十分重要的。

2007年，考特和隆斯克在克利夫蘭以1990年至2000年間的統計數據為樣本研究了學校與盜竊犯罪之間的關系。此項研究意圖通過區分公立學校和私立學校以及不同的學校類型（高級中學、初級中學、小學三年級、小學五年級、小學六年級以及小學四到六年級），來進一步明確學校與其周邊街區發生的盜竊罪之間的聯系。在研究中，他們也把學校周邊的街區和學校的學生登記注冊程度作為一項獨立的變量進行研究。與之前的研究不同，他們發現在包含或者緊鄰五年級小學的街區盜竊案發生率較高。

盡管這三項從環境角度出發對于學校與犯罪關系進行研究的項目揭示了學校與犯罪之間空間格局關系日益錯綜復雜的現狀，但他們也不可避免地陷入了兩個方法論上的缺陷，特別是沒有將空間自始相關作為控制變量以及對于樣本學校過多的調查次數。空間相關和空間獨立對于從理論方面和統計學方面的研究都起到十分重要的作用。 理論上說，空間上相鄰的街區的情況比空間上距離較遠的街區更為相似，因此可以說一個區域的犯罪情況很可能影響其周邊的其區域，反之亦然。統計數字顯示未列入研究的變量也可能在空間上相關，進而造成了在相鄰的街區中一個因變量的空間依賴性。由于未考慮到空間自始相關，以上的研究很可能過分強調了學校與其周邊街區之間在犯罪問題上的關系。

此外，也有理論提出，青少年在上學時間、周末以及暑假中活動時間空間的變化也對學校周邊區域違法犯罪的格局有著重大的影響。由于未考慮到青少年日常活動時間空間的變化，之前的研究很可能低估了學校在犯罪問題上對于其周邊街區的影響。

古維斯（羅馬）在她2002年的博士畢業論文中對這些問題做了一定的研究。首先，她突出了時空因素的重要性，盡管她認為只是在上課時學校才可能由于其自身原因造成犯罪結果的發生，而不是在上學或者放學的路上。她認識到了適應空間依賴的需要，并恰當地指出，有關于空間本身的關聯的問題的研究必須建立在一個極大的實驗樣本之上。換句話說，創造空間滯后變量的傳統方法需要使用的N×N矩陣來觀測， 在樣本極大的情況下，這種矩陣使用是非常困難的。因此，她采用因素變量法 ，就是將一個或多個獨立的變量稱之為因素，因素是與原來的因變量相關且與誤差項不相關的量。 這些因素被視為因變量的替代，通過替代變量計算在普通最小二乘法模式下因變量的回歸值。

因素變量很好地替代了空間滯后因變量并且修正了大型數據集之間空間自始相關性。不幸的是，這種方法在試圖解釋學校與犯罪之間的復雜關系時會產生一定的問題，因為所選的因素必須與普通最小二乘法的回歸值成不相關的趨勢。 這對于街區層面的空間數據來說幾乎是不可能的，原因就在于在一個區域內發現與犯罪程度相關的非因變量有邏輯上的困難，但是這種邏輯上的困難與相鄰區域的犯罪無關。①endprint

由于方法論上的缺陷，先前對于學校與周邊街區犯罪空間格局關系的研究，在精確預計學校對于助長其周邊區域犯罪風險的程度方面有所欠缺。目前的研究旨在通過在公立/私立層面上，檢查學校影響周邊街區犯罪的空間和時間格局的情況以及公立/私立學校不同年級學生犯罪的特定動機，來解決這些方法論上的問題。進一步說，這一研究運用皮斯和勒薩2002年提出的矩陣指數空間規格理論來解釋空間依賴性，從而避免涉及空間滯后等復雜的因素。

二、方法

（一）數據

本次研究的地址位于內布拉斯加州的奧馬哈市，樣本為2000年人口普查的數據，以及2000年至2002年犯罪數據。2000年內布拉斯加州的奧馬哈市共擁有約379545人，其人口特征使其成為反映美國其他中型城市人口情況的絕佳范例（美國人口普查局，2003年）。②由于還有很多城市人口數量在25萬至50萬之間，以及其他特大城市，如紐約，芝加哥和洛杉磯（美國人口普查局，2000年），所以相比對于那些特大城市的研究，對奧馬哈市情況的研究成果可以更好地推廣到其他城市。

先前很多研究均指出以人口普查區域作為分析單位可以很好的評估學校對于犯罪格局的影響程度， 本次研究也將沿用此種方法。即便如此，我們仍必須認識到還有很多局限存在。盡管采取的措施已經盡可能地確保區域的界限可以反映街道的格局，但人口普查區域仍是專門為人口普查信息的收集而設置的單位。還有單位面積不同的問題也會對研究結果產生影響。 當數據從一個個單位匯總時，這種局限就體現出來。并且這種情況極為常見，尤其是在由于設定的任意性導致不同面積的單位被視為同一級別數據的情況下。 我們希望盡量減少這種問題，因為理論上的關系問題研究不應被非理論驅動的因素所影響。

（二）因變量

我們對三個相互區別的因變量做了研究，之所以選擇這三個因變量，是因為他們在之前的研究中起到重要作用以及他們與日常行為理論框架的一致性。這三個變量是在奧馬哈市警察局2000年至2002年的報告中入室盜竊、機動車盜竊以及故意傷人犯罪的數量。從本次研究的目的來看，商業盜竊和一般的打架斗毆并不在我們研究的范圍。盡管很多研究已經證實綜合衡量違法犯罪的情況是檢測日常行為理論原理的基礎， 但是之前將學校作為城市犯罪環境中的犯罪情況較為良好的設施的研究同樣證明，在日常行為理論的框架內幾種特殊的犯罪最為普遍。 之所以會出現這種情況，是因為犯罪的綜合情況的調查不能像偵破個體犯罪情況那樣進行位置編碼，這就導致了相關的地理位置的研究缺乏準確性。先前很多研究都證實學校對于機動車盜竊案以及入室盜竊案的影響，并指出由于學校安保措施的缺乏，導致在日常上學放學的路上當學生離家較遠時，犯罪發生的可能性大大提高。 2004年，斯科特發現大量的入室盜竊案發生在緊鄰學校的街區并且與逃學程度緊密相關，這也從側面證明了學校的存在與青少年犯罪之間的關系。進一步說，這些特殊犯罪往往具有相對較高的偵破率，增加空間研究這些案件的準確性。根據司法統計局2002年公布的數據顯示，2000年機動車盜竊案的報案率達到90.4%，入室盜竊案的報案率達到52.4%（其中74.4%都是在非法侵入時報案的），故意傷人案的報案率也達到了58.0%。

總體上說，在2000年至2002年間，奧馬哈市警方公布了7，125起入室盜竊案、13，692起機動車盜竊案以及2，690起故意傷人案件。這些案件發生地址的位置編碼與泰格街道人口普查使用的地圖信息程序精確匹配。③根據日常行為理論的假設，明確這些犯罪的必要性主要與學校的存在有關。正因如此，我們保留每種特殊犯罪的兩種特征作為研究樣本：第一、包含城市所有街區發生的所有犯罪；第二、發生時間為本年八月至來年五月的周一至周五的上午七點和下午五點（尤其是學生上學、放學或者在學校周圍逗留的時間）。

（三）非因變量

主要的非因變量是學校在同一街區或者緊鄰街區的存在。雖然這個結果適用于一般學校，但是將不同類型的學校作為同一指標進行測量很可能導致不同類型、不同年級之間的學校的不同被忽略。根據先前的研究以及日常行為理論來看，不同類型學校周邊的入室盜竊、機動車盜竊和故意傷人犯罪類型犯罪格局截然不同。從空間地理的角度分析，緊鄰不同類型的學校的街區在地理位置上還有一定的重疊。為了此項研究的進行，這些情況我們都將考慮在內。但由于這種情況相對較少（在1，433個街區中有181個街區與多個學校相鄰，其中171個街區與不同類型的多個學校相鄰），所以我們認為這對于研究結果不會產生實質影響。另外還有8個街區包含了不同類型的學校，對于此我們也將在最后的分析中予以說明。

首先，我們預計公立高級中學所在街區相比其他街區的機動車盜竊案和故意傷人案案發率較高，而且緊鄰公立高級中學的街區的入室盜竊案和傷害案案發率也要高于非緊鄰公立高級中學的街區。盡管學校范圍內的安保工作進行順利，但高級中學所在街區很可能為機動車盜竊案提供了很大便利，因為在此類街區中有大量無人照看的汽車，并且此類街區還為傷害案件提供了作案對象（上學放學的學生）和工具（從學校或者周圍的汽車上取得）。雖然在緊鄰學校的街區中機動車盜竊的案發率有所緩和，但在缺乏安保的情況下，傷害案件的案發率仍居高不下。很多同學上學放學時需要穿過學校周圍的街區，所以這些區域發生財產性犯罪（例如，入室盜竊）的可能性非常高，原因就在于他們是大量學生的“已知區域”。

第二，我們預計公立初級中學所在街區的故意傷人案案發率較高，而入室盜竊案或機動車盜竊案的案發率相較其他街區不會有太大變化。先前的研究證實相比高級中學，打架斗毆的情況在初級中學更為普遍。 然而，2002年古維斯（羅馬）發現發生在高級中學周邊街區的犯罪數量相比發生在初級中學周邊街區的犯罪數量并沒有很大不同。從犯罪整體的宏觀角度出發，我們假定潛在犯罪者的數量是一定的。在這樣的情況下，我們的假定就可以反映高級中學周邊故意傷人案和入室盜竊案的案發情況，前提是在初級中學發生的打架斗毆將導致其故意傷人案的案發率至少與高級中學持平，但是安保工作卻能很好地防止學校所在街區入室盜竊案的發生。然而，相比高級中學，初級中學有個明顯的特征，即初級中學的學生尚不到可以駕駛的年齡。這一特征大大減少了在那些為機動車盜竊案提供便利的街區的機動車盜竊案的發生數量。我們預計機動車盜竊案同入室盜竊案和故意傷人一樣，在緊鄰初級中學的街區案發率將顯著提升，因為在學校周邊接觸到機動車的可能性更大。而且，學校周圍來來回回的學生也提高了安保的難度，為盜竊案的發生提供了掩護。由于生活在學校周邊的人認為初中學生并不到可以駕駛的年齡，并且學生出現在學校周圍再正常不過，因此他們就會降低對可疑行為的警惕，進而導致案發率的上升。endprint

第三，我們預計私立學校所在街區及周圍街區以上三種犯罪的案發率都不會太高。大部分私立學校規模較小而且是全日制管理，并且私立學校的學生大多來自離學校較遠的地方，這減輕了在上學或放學時學生走路回家或在學校周圍滯留的情況，也就減少了犯罪威脅的對象，使有限的安保工作（在上學和放學時較短的一段時間內）得以很好地預防犯罪。盡管在私立高中讀書的學生大多駕車上學，但由于停車場面積較小，機動車盜竊案發生的可能性也不是很高。

第四，我們預計公立小學所在街區及周圍街區以上三種犯罪的案發率都不會太高。盡管小學大多緊鄰交通要道，但是大部分學生都是家長開車接送或者乘坐校車到校。上學或放學時大批學校滯留在學校周圍無人照看的情況幾乎不可能發生。因此小學周圍的安保工作通常都足以預防違法犯罪的發生。此外，對于這個年齡層來說，犯罪工具、武器、偽裝也數量也相對較少，因為犯罪者很難接觸到犯罪對象或在學校周邊隱藏自己。

第六，我們預計學校及其周邊街區的影響在學期中（本年八月到來年五月）的周一至周五的上午七點和下午五點之間比較顯著。根據學校的通常作息，這段時間正好是上學和放學的時間。雖然學校仍然是影響學生校外活動（例如，課余活動、暑期學校等等）的關鍵因素，但這一時間段確實是學生上學或放學的主要時間。必須指出的是，內布拉斯加州和很多其他州一樣，冬天非常寒冷，所以在12月到2月間每月發生的入室盜竊案和機動車盜竊案數量并沒有多少變化。但季節間的犯罪率變化卻尤為明顯，冬季，入室盜竊案的案發率為每月172.67起，機動車盜竊案的案發率為每月325.13起，故意傷人案的案發率為每月44.25起；而其他季節，入室盜竊案的案發率為每月208.75起，機動車盜竊案的案發率為每月407.5起，故意傷人案的案發率為每月72.5起。從數據可以看出，冬季和其他季節的犯罪發生率有顯著不同。這些不同必須引起我們的重視，因為事實上在計算其他季節的數據時，我們并未列入夏季（以上三種犯罪案發率最高的季節）的統計數據。

（四）控制變量

經過一系列研究，大量非因變量對于空間犯罪格局的影響已經得到控制。而且大部分影響已經在先前的研究中體現出來，主要包括對于社會組成結構以及社會環境因素的影響。

第一個社會類型變量是街區的居民數量，每一個街區的居民數量的不同決定了其潛在受害人群的數量根本性不同。第二、街區居民人均財產數量表現出其社會經濟地位的高低，而社會經濟地位的高低與犯罪活動的程度、類型有直接的關系。 本次研究主要通過對非裔美國人和拉美裔美國人的比例情況統計來測定街區的種族組成情況，因為非裔美國人和拉美裔美國人是奧馬哈市最大的兩個群體。大群體有一個通病，就是犯罪情況相對嚴重。 我們也對種族異質性變量進行了研究，因為先前的研究表明這一變量比種族變量對于犯罪有更大的影響。 同時，由于65歲以上居民的比例決定該街區提供的安保程度的高低，所以其也作為本次研究的一個重要變量。 最后一個變量是街區內擁有未成年子女的單親家庭的比例。1986年，史密斯博士發現街區的高犯罪率與此類家庭過分的集中有很大關系。

以上四組變量主要用來控制街區住宅特征的環境影響力。首先，已經有研究證實街區住房的全年空房率與犯罪有明顯關系。 第二，街區住房戶主自行居住房屋比例也是多重變量研究模型中的一項指標，因為租客的比例明顯與犯罪發生的潛在危險程度成正相關態勢。 街區內統一住宅中有多位住戶的情況比例也是研究的指標之一，因為這一指標與犯罪也有一定聯系。 最后過高的人口密度也與犯罪有一定關聯并被視為非因變量列入本次研究。

結果

表一 數據統計

所有街區（7，678個） 學校所在街區a（161個） 緊鄰學校街區a（1，433個）

變量 均值 樣本標準差 均值 樣本標準差 檢驗值 均值 樣本標準差 檢驗值

入室盜竊 0.930 2.040 0.120 0.541 –0.692 0.170 0.540 1.774

機動車盜竊 1.780 3.396 0.300 0.759 3.054* 0.140 0.486 1.161

故意傷人 0.350 1.126 0.100 0.339 2.385* 0.040 0.242 –0.053

人口數量 50.800 70.115 88.360 144.002 3.791* 68.890 95.636 6.376*

財產價值 54，728.645 25，014.816 57，470.896 22，577.048 1.406 55，586.263 24，945.569 1.439

種族異質性比例（%） 0.087 0.107 0.076 0.094 –1.486 0.087 0.107 –0.013

非裔人口比例（%） 28.705 27.673 25.453 25.119 –1.656 27.696 27.768 –1.530

拉美裔人口比例（%） 12.648 14.229 12.342 13.954 –0.276 13.072 15.075 1.195

65歲以上人口比例（%） 14.944 11.801 15.335 12.144 0.426 15.602 13.043 2.165*

單親家庭比例（%） 12.942 10.288 12.317 9.496 –0.780 12.292 9.496 –2.655*

空房數 9.306 7.709 7.807 7.351 –3.471* 9.002 7.351 –1.652

戶主自行居住比例（%） 74.099 24.570 72.770 24.199 –0.695 75.518 24.199 2.430*endprint

多住戶房比例（%） 1.655 2.186 1.553 2.063 –0.601 1.611 2.063 –0.84

人口密度 11.462 13.677 7.062 7.643 –4.190* 9.808 7.643 –7.407*

注釋：

a表示在學校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學校所在街區和緊鄰學校街區發生的以上三種犯罪情況的數據統計。

*p < .05（統計學意義上有顯著差異）

表一體現了所有街區（學校所在街區、緊鄰學校街區、其他街區）變量的統計結果，以及學校所在街區與非學校所在街區、緊鄰學校街區與非緊鄰學校街區各項變量的對比比較。必須說明的是，所謂非學校所在街區是指本街區內沒有學校存在的街區，包含緊鄰學校的街區。非緊鄰學校街區既排除緊鄰學校街區也不包括學校所在街區。在學校所在街區與非學校所在街區的入室盜竊案案發情況幾乎相同，但是相比非學校所在街區，學校所在街區在上課時間的機動車盜竊案和故意傷人案的案發率明顯較高。除此之外，相比非學校所在街區，學校所在街區通常人口數量較大，空房率較低，人口密度較小。然而，緊鄰學校街區入室盜竊案、機動車盜竊案以及故意傷人案的案發情況沒有明顯增長。事實上，緊鄰學校街區的故意傷人案案發率甚至低于其他街區的平均水平，雖然差距也不是特別明顯。相比非緊鄰學校街區和非學校所在街區，緊鄰學校街區通常人口數量較大，65歲以上居民比例較高，單親家庭比例較低，戶主自行居住房屋比例較高，人口密度較小。

盡管不是變量都羅列在表格中，但本次研究確實包含了所有區域相關變量之間的聯系。大多數非因變量都與三個變量有著緊密的聯系，唯獨空房率可能僅與入室盜竊和故意傷人案有緊密聯系，與機動車盜竊案聯系不是十分緊密。在以上三種犯罪中，變量之間的聯系是始終保持的，而且非因變量之間關系的細微變化也印證了變量之間復雜線性關系并不會對本次研究造成困難。⑤

原本的普通最小二乘法模型是用來評估在二元相關體系下引入其他變量后最初的聯系是否依然緊密，以及模型的充足率和規范性問題，但是卻忽略了空間自始關聯性。⑥由于因變量的偏態分布，原始的模型中會有異方差的出現。為解決此問題，每個因變量通過因子的增加以及自然對數的應用進行轉化。這種轉化在所有模型中均有使用。多元普通最小二乘法回歸模型應用于入室盜竊、機動車盜竊和故意傷人案中的統計數據體現在表二中。如表二所示，學校所在街區機動車盜竊案和故意傷人案的案發率明顯較高，但是緊鄰學校的街區相關情況較為良好。事實上，緊鄰學校的街區故意傷人案的案發率甚至低于平均水平，盡管相差程度不是很明顯。學校所在街區入室盜竊案的數量明顯較少，而且該類案件在緊鄰學校街區問題卻較為嚴重。

表二 原始普通最小二乘法回歸模型對于入室盜竊案、機動車盜竊案、故意傷人案的研究

入室盜竊案 機動車盜竊案 故意傷人案

變量 b 標準誤差 b 標準誤差 b 標準誤差

人口數量 .001* .000 .001* .000 .001* .000

財產價值 -.000* .000 .000* .000 .000* .000

種族異質性比例（%） .631* .027 .761* .034 .304* .021

非裔人口比例（%） .000* .000 .000 .000 .000* .000

拉美裔人口比例（%） .000* .000 .000 .000 .000* .000

65歲以上人口比例（%） -.001* .000 -.000 .000 -.000 .000

單親家庭比例（%） .001* .000 .001 .000 .001* .000

空房數 .000 .000 .000 .000 .000 .000

戶主自行居住比例（%） -.003* .000 -.004* .000 -.001* .000

多住戶房間比例（%） .001 .001 -.002 .001 .000 .001

人口密度 .000 .000 .000 .000 .000 .000

學校 -.500* .016 .071* .021 .030* .012

緊鄰學校 .017* .006 .004 .007 -.001 .004

常量 .296* .015 .429* .019 .091* .011

決定系數 .306 .284 .167

因變量的自然對數是用以修正對于skewness的分析

*p < .05（統計學意義上有顯著差異）

莫蘭的I指標是用來檢測一階空間自始相關的存在。 對于所有的因變量來說，這種統計表明了正向空間自始相關的存在：入室盜竊（I = .034， p < .05），機動車盜竊（I = .024， p < .05），以及故意傷人（I = .053， p < .05）。同樣的，皮斯和勒薩2000年發明的矩陣指數空間規格模型也是用來調整多元模型下空間自始相關的存在。

大多數傳統的空間滯后模型是通過引入依靠既定加權距離倒數對空間滯后進行預測的因子進行研究的。兩階最小二乘法 的所有觀測中都需要使用的N×N矩陣。 1998年，保魯姆斯汀和科佩爾發現除了計算密集的情況外，大樣本可以增加傳統計算空間滯后的方法的冗余路徑。皮斯和勒薩2000年發明的矩陣指數空間規格模型測量可以很好地替代整個矩陣的矩陣指數的使用。矩陣指數是指作用于類似普通指數函數方陣的矩陣，通常應用于空間研究。這種替代不僅降低了計算時間，而且在計算精度上遠遠優于其他空間觀測方法。 這還創建了一個封閉形式的解決方案，或者一種普適的解決問題的方案，在本次研究中這種方案既指最小平方法。它可以減少冗余路徑，同時保持傳統空間滯后模型的類似監測參數。endprint

表三 矩陣指數空間規格模型對于入室盜竊案的研究

A組 B組 C組 D組

變量 b 標準誤差 b 標準誤差 b 標準誤差 b 標準誤差

人口數量 .002* .000 .002* .000 .002* .000 .001* .000

財產價值 -.000* .000 -.000* .000 -.000* .000 -.000 .000

種族異質性比例（%） 1.198* .001 1.197* .001 1.199* .001 .344* .001

非裔人口比例（%） .001* .001 .001* .000 .001* .000 -.000* .000

拉美裔人口比例（%） -.002* .001 -.002* .000 -.002* .000 -.001* .000

65歲以上人口比例（%） -.002* .002 -.002* .000 -.002* .000 -.000 .000

單親家庭比例（%） .001* .002 .001* .000 .001* .000 .001* .001

空房數 -.001 .003 -.001 .000 -.001 .000 -.000 .001

戶主自行居住比例（%） -.005* .001 -.005* .000 -.005* .000 -.001* .000

多住戶房間比例（%） .000 .009 .000 .000 -.000 .000 .001 .002

人口密度 -.000 .001 -.000 .000 .000 .000 .000 .000

學校 -.087* .002 — — — — — —

緊鄰學校 .021* .005 — — — — — —

公立學校 — — -.100* .004 — — — —

緊鄰公立學校 — — .009 .002 — — — —

私立學校 — — -.052 .003 -.050 .004 -.045 .058

緊鄰私立學校 — — .052* .001 .049* .001 .014 .020

高中 — — — — -.169 .010 -.060 .139

緊鄰高中 — — — — -.053 .003 .001 .043

初中 — — — — .081 .009 -.023 .128

緊鄰初中 — — — — -.034 .003 .005 .036

小學 — — — — -.127* .004 -.052* .052

緊鄰小學 — — — — .037* .001 .007 .017

常量 .510* .001 .511* .002 .511* .000 .102* .001

Alpha量 -.325* .000 -.323* .000 -.322* .000 -.116* .000

決定系數 .334 .335 .335 .122

因變量的自然對數是用以修正對于skewness的分析

a D組僅表示在學校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學校所在街區和緊鄰學校街區發生的犯罪情況的數據統計。

*p < .05（統計學意義上有顯著差異）

為了進一步揭示學校與犯罪之間的關系，將學校這一變量分為私立學校和公立學校兩個變量。本次模型的結果體現在表三的B組數據中。將學校分為私立學校和公立學校后，公立學校對于入室盜竊案的抑制作用體現得非常明顯。與實驗預期相比，本次模型得出結論指出，與緊鄰公立學校的街區相比，緊鄰私立學校的街區入室盜竊案案發率明顯較高。這一結論和預期的一致。其他非因變量的系數仍然沒有變化。

公立學校變量進一步分為高中、初中、小學，實驗數據體現在表三的C組數據中。當將學校按照類型和年級劃分之后，很多學校之間的不同立即顯現出來。顯而易見的是，公立小學對于入室盜竊案的預防效果最為顯著。相比其他街區，包含或者緊鄰公立高中和初中的街區的入室盜竊案發率相對較低。另外，緊鄰小學的街區的案發情況比實驗預期情況更為樂觀。

表三的D組數據同樣按照類型和年級的不同對學校進行了區別研究，但是其將發生在假期內的入室盜竊案排除在研究模型之外。在此情況下，對入室盜竊案有重大影響的是公立小學，其所在的街區的入室盜竊案的數量明顯較低。在對上學期間的犯罪時間格局研究方面，本次研究結果與我們的假設一致。

原始矩陣指數空間規格模型對于機動車盜竊案的調查結果顯示在表四的A組中。與入室盜竊案的研究模型一樣，空間自始相關的修正使模型的方差增加至33.9%。非因變量與機動車盜竊之間的關系并沒有太大變化，雖然一旦空間自始相關得以明確，住宅價值對上述關系的影響減輕而人口密度情況則體現出更為重要的影響。在這一模型中，學校所在的街區與緊鄰學校的街區的機動車盜竊案案發率情況都不容樂觀。

表四中的B組數據顯示的是將模型分為公立學校和私立學校而得出調查結果。與實驗預期一樣，相比私立學校所在街區，公立學校所在街區與緊鄰公立學校街區機動車盜竊案的案發率相對較高，盡管這一現象不是特別明顯（p = .055）。表四中的C組數據顯示的是將公立學校按照學校年級劃分而得出的調查結果。和實驗預期一樣，公立高中所在街區與緊鄰公立初中街區的機動車盜竊案案發率較高。與實驗預期不同的是，公立初中所在街區的機動車盜竊案案發率也不容樂觀。同樣，與實驗預期相對的，私立學校的機動車盜竊問題最為突出。endprint

表四 矩陣指數空間規格模型對于機動車盜竊案的研究

A組 B組 C組 D組

變量 b 標準誤差 b 標準誤差 b 標準誤差 b 標準誤差

人口數量 .003* .001 .003* .000 .003* .000 .001* .000

財產價值 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000

種族異質性比例（%） 1.320* .001 1.317* .001 1.320* .001 .146* .0001

非裔人口比例（%） .000 .001 .000 .000 .000 .000 .000 .000

拉美裔人口比例（%） -.000 .002 -.000 .000 -.000 .000 .000 .000

65歲以上人口比例（%） .000 .003 .000 .000 .000 .000 .000* .000

單親家庭比例（%） .001 .004 .001 .001 .001 .001 .001* .001

空房數 -.001 .004 -.001 .001 -.001 .001 -.000 .001

戶主自行居住比例（%） -.007* .002 -.007* .000 -.007* .000 -.001* .000

多住戶房間比例（%） .005 .0216 .005* .002 .005* .002 -.002* .002

人口密度 -.001* .003 -.001 .000 -.001 .000 -.000 .000

學校 .165* .218 — — — — — —

緊鄰學校 .033* .075 — — — — — —

公立學校 — — -.184* — — — —

緊鄰公立學校 — — .033* — — — —

私立學校 — — .127 .056 .139* .056 .491 .058

緊鄰私立學校 — — .029 .020 .033 .020 -.007 .020

高中 — — — — .775* .113 .629* .139

緊鄰高中 — — — — .070 .041 .068* .043

初中 — — — — .387* .123 .012 .128

緊鄰初中 — — — — .087* .034 .056* .036

小學 — — — — .058 .049 .001 .052

緊鄰小學 — — — — .006 .016 -.009 .017

常量 .652* .002 .651* .000 .650* .000 .096* .000

Alpha量 -.440* .000 -.441* .000 -.437* .000 -.177* .000

決定系數 .339 .339 .341 .090

因變量的自然對數是用以修正對于skewness的分析

a D組僅表示在學校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學校所在街區和緊鄰學校街區發生的犯罪情況的數據統計。

*p < .05（統計學意義上有顯著差異）

根據之前對入室盜竊犯罪的觀察，將分析對象限制在在學校周圍街區學生日常活動時發生的犯罪后，實證結果與我們的假設更為一致（如表四D組數據顯示）。另外，公立高中所在街區與緊鄰公立高中街區機動車盜竊案案發率較高。最后一次研究結果證明，私立學校與機動車盜竊案的關系和公立初中與機動車盜竊案的關系不是特別明顯，這一結果與我們先前的假設不謀而合。然而，值得一提的是，對于案發時間的限制導致單親家庭比例對于案發情況有明顯影響，并且六十五歲以上人口比例越高，在上學或放學時間段內機動車盜竊案的案發率越高。

矩陣指數空間規格模型對于故意傷人案的研究結果體現在表五中。在A組模型中學校類型這一變量并未被分成若干變量。盡管這一變量的空間依賴性是非常明顯的。這個模型中的系數相比之前普通最小二分法模型中的結果并沒有太大不同。與之前的研究一樣，相比其他街區，學校所在街區的故意傷人案案發率明顯較高，盡管緊鄰學校的街區并不如此。

表五中的B組數據顯示的是按照學校類型的不同劃分后，運用矩陣指數空間規格模型的研究結果。在這組結果中，僅僅公立學校所在街區的故意傷人案案發率明顯較高，也就意味著原來的結果主要是由于此類學校造成。表五中的C組數據顯示的是按照學校類型和年級不同劃分后，運用矩陣指數空間規格模型的研究結果。在這組結果中，學校與故意傷人案的緊密關系僅僅體現在公立高中所在的街區中。私立高中所在街區、公立初中或小學所在街區以及緊鄰任何類型的學校的街區的故意傷人案案發情況均較為良好。

將故意傷人案案發時間限制為上學期間的研究結果體現在表五的D組數據中。這一模型得出的眾多結果和先前的研究結果相一致，但是拉美裔居民人口比例對學校與犯罪的關系問題影響不再顯著。與先前的研究結果相類似，高中所在街區的故意傷人案案發率相對較高。然而，在這一模型中，公立初中所在街區以及緊鄰高中的街區的故意傷人案案發率也相對較高，然而緊鄰初中的街區的故意傷人案案發情況良好。

非常有趣的是，在所有分析中，除了人口數，種族異質性和戶主自行居住比例是唯一對于所有犯罪影響都十分明顯的變量。也就是說，在不同類型的模型中這些變量都保持了相當的穩定性，這對于預測特殊類型的犯罪起到重要作用。

表五 矩陣指數空間規格模型對于故意傷人案的研究endprint

A組 B組 C組 D組

變量 b 標準誤差 b 標準誤差 b 標準誤差 b 標準誤差

人口數量 .001* .001 .001* .001 .001* .001 .000* .000

財產價值 -.000* .000 -.000* .000 -.000* .000 -.000* .000

種族異質性比例（%） .558* .001 .557* .001 .560* .001 .091* .0001

非裔人口比例（%） .001* .001 .001* .001 .001* .001 .000* .000

拉美裔人口比例（%） .001* .002 .001* .002 .001* .002 -.000 .000

65歲以上人口比例（%） -.000 .003 -.000 .003 -.000 .003 -.000 .000

單親家庭比例（%） .003* .004 .003* .004 .003* .004 .001* .000

空房數 -.000 .004 -.000 .004 -.000 .004 .000 .000

戶主自行居住比例（%） -.002* .002 -.002* .002 -.002* .002 -.000* .000

多住戶房間比例（%） -.000 .016 -.000 .016 -.000 .016 -.001 .000

人口密度 .000 .003 .000 .003 .000 .003 .000 .000

學校 .064* .049 — — — — — —

緊鄰學校 .003 .017 — — — — — —

公立學校 — — .087* .037 — — — —

緊鄰公立學校 — — .002 .016 — — — —

私立學校 — — .023 .032 .025 .032 .007 .034

緊鄰私立學校 — — .001 .011 .001 .011 .007 .012

高中 — — — — .257* .076 .110* .083

緊鄰高中 — — — — .027 .024 .037* .026

初中 — — — — .079 .070 .0145* .077

緊鄰初中 — — — — -.013 .019 -.010 .021

小學 — — — — .064 .028 .014 .030

緊鄰小學 — — — — .001 .009 -.006 .010

常量 .145* .193 .144* .193 .145* .016 .017* .016

Alpha量 -.330* .000 -.333* .000 -.328* .000 -.113* .000

決定系數 .1966 .197 .197 .040

因變量的自然對數是用以修正對于偏度的分析

a D組僅表示在學校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學校所在街區和緊鄰學校街區發生的犯罪情況的數據統計。

*p < .05（統計學意義上有顯著差異）

議題

本次研究調查了學校對周邊區域犯罪的影響。日常行為理論認為掌握日常生活中時空的變化對于揭示犯罪活動的格局是十分重要的。由于并未區分學校的年級和類型，先前對于學校和犯罪的研究沒能很好地把握這些爭議焦點，進而不能充分地控制空間依賴關系的存在，不能很好地限制對于反映學校日常活動的時間維度的分析。我們的分析結論指出如果不考慮以上這些事實要素，研究很可能得出與日常行為理論相悖的結果。正確地面對這些問題后，相應的矛盾情況也會消失。

我們創建了幾種關于基于日常行為理論而衍生的學校周邊活動格局的特別假說，日常行為理論的基礎是安保活動的存在以及犯罪對象、工具、偽裝的存在。 必須指出的是，我們認為公立高中所在街區理論上的機動車盜竊案和故意傷人案的案發率應該較高，這一假設在我們最終的分析中得以確認。之后，我們進一步假設緊鄰公立高中街區的故意傷人案和入室盜竊案的案發率也應較高。最終，我們發現緊鄰高中街區的故意傷人案的案發率的確較高，但入室盜竊的情況較為樂觀。

同時，我們認為公立初中所在街區故意傷人案案發率可能較高，在隨后的研究中這一假設得以確認。進一步說，我們預計緊鄰公立初中街區的機動車盜竊案、入室盜竊案、故意傷人案的案發率均應在較高水平。但我們的分析顯示，只有機動車盜竊案在緊鄰公立初中的街區案發率較高。相比其他街區，緊鄰公立初中的街區在入室盜竊案和故意傷人案案發率方面并沒有顯著差異。

最后，我們假定私立學校和公立小學所在街區以及緊鄰私立學校和公立小學的街區任何犯罪的案發情況均較為樂觀。這一假定也確實在我們的分析中得以確認。有趣的是，我們也發現緊鄰公立小學街區的入室盜竊案案發率明顯較低。盡管這不是本次研究的預期結果，但這與在上學或者放學期間小學附近嚴格的安保措施密不可分。

本次研究得出幾項重要結論如下，第一、我們對于日常行為理論的假設得以實踐數據的支持，雖然這些都必須仔細考慮概述如下的局限性。第二，我們也發現很多不一致的結果可以通過對學校的類型和年級進行區分、控制空間依賴性、將分析對象限制在學生在學校周圍日常活動的某些時間段等的方式予以解釋，這也從側面證明了方法上的調整對于一項適當的理論研究的重要性。

本次研究仍存在相當的局限性。其中最為嚴重的是，由于本次研究是以街區為單位的，所以我們并沒有考慮學校的大小。另外還有一個重要因素，平均每個公立高中有1，555名學生，而私立高中只有540名學生，僅為公立高中的三分之一。雖然公立小學五年級或六年級的學生人數（平均377人）與私立初中三年級的學生人數（平均340人）相當，但公立初中六到八年級或者七到八年級的學生數量明顯較多（平均719人）。這一問題的影響通過將學校視為一個街區的整體并控制該街區的其他變量的方式進行緩解。換句話說，每所學校分別不同的特點不是本次研究的主要范圍。

盡管如此，高中學生中潛在肇事者和受害者的龐大規模是本次研究的一大難題。除此之外，本次研究僅調查了一個中西部城市的情況，關于調查結果的分析未必可以推廣到其他地區。而且，奧馬哈市無論是公立學校還是私立學校都沒有體系化的安保措施，而這種體系化的安保措施在其他地區卻越來越常見。 還有一個重要的局限是本次研究是建立在官方統計的數據之上的，官方數據很可能低估了犯罪的程度。盡管存在這些限制，但本次研究還是對當前的研究情況作出重要的貢獻，主要體現在以下兩個方面：

首先，本次研究推進了如何很好地解開學生、學校和街區之間存在的復雜關系的研究進程。本次研究的結果明確指出，僅在學校或者教室范圍內檢測犯罪情況將掩蓋街區與犯罪之間的影響機制。因此幾個有關犯罪行為背景的要素就顯得尤為關鍵，包括年齡和犯罪技能水平，犯罪的機會，周圍的觀眾，以及起到控制作用的安保措施的存在。

其次，本次研究提出了有關城市實證研究數據測量的重要問題。特別是，本次研究對相關問題的進一步研究做了理論鋪墊并對來自理論框架的變量做了具體的說明。必須聲明的是，雖然我們之前的預測很多都得到了證實，但他們僅僅是在本次研究的最終分析中得到證實，而最終分析僅僅排除了空間依賴性、學校類型與年級的不同的影響并將犯罪發生的時間限制在上學期間。隨著犯罪學理論的發展，我們也必須通過使用和測試相關理論方法來補充完善我們的研究方法。本次研究僅僅是對青少年犯罪、團體犯罪、犯罪發生的特殊背景等問題的復雜因素的檢測的開始，隨后我們將繼續努力，不斷修正和改善我們的研究方法和理論架構。endprint