我國青少年犯罪的影響因素及預測分析*

周需煥 唐松澤 曹 霽

1.南京森林警察學院基礎部，江蘇 南京 210023；2.南京森林警察學院刑事科學技術學院，江蘇 南京 210023

一、引言

2017年5月，習近平總書記在中國政法大學考察時曾指出：“中國的未來屬于青年，中華民族的未來也屬于青年。青年一代的理想信念、精神狀態、綜合素質，是一個國家發展活力的重要體現，也是一個國家核心競爭力的重要因素。”青少年是國家和民族的未來，為了青少年的幸福健康成長，為了祖國未來的繁榮昌盛，我國社會各界人士都做出了不懈的努力。在家庭方面，孩子的教育更是家長們的心頭大事。然而，中國的青少年犯罪問題仍然成了一個新興的社會難題：1997年年人民法院審理刑事案件中，青少年罪犯達到了199212人，占全部刑事罪犯總數的37.9%；2017年青少年罪犯數為自1997年—2017年20年內的歷史最低：183471人，只比2000年減少了將近8%。青少年罪犯人數居高不下，如何減少青少年犯罪，是當今一個亟需解決的問題。

我國最高人民法院將0-25周歲的犯罪定義為青少年犯罪，我們可以在中國統計年鑒上找到1997-2017年刑事罪犯中18歲以下和18歲至25歲的青少年罪犯數。本文依據這些數據，分析青少年犯罪的趨勢和影響因素，從而更好的預防青少年犯罪。

二、文獻綜述

家庭對青少年的影響是巨大的，家庭是否健康、積極向上，直接關系到青少年的生理和心理健康。北京林業大學的金燦燦和北京師范大學的鄒泓對來自上海和昆明的549名犯罪青少年和555名普通青少年進行問卷調查，結果顯示問題行為、母親受教育程度、父親受教育程度、日常生活事件次數能顯著預測青少年犯罪的概率[1]。中國青少年犯罪研究會調查了八個省市監獄、少管所、勞動教養所和工讀學校的2000多名違法犯罪青少年，結果顯示在這些青少年中，“父母離異、分居、再婚、喪偶的合計占24.1%。”[2]2008-2014年河南青少年違法犯罪呈現出多樣化、低齡化、團伙化、智能化等新特征，需要家長、學校、司法、社會共同努力構建預防青少年違法犯罪的對策體系[3]。浙江警察學院的張芷，葉栩聞基于最小二乘法預測了16—18年的青少年犯罪數據，并從社會工作、家庭工作、學校工作三個方面分析如何預防治理青少年犯罪[4]。2019年廣西民族大學的曾鵬與桂林理工大學的陳嘉浩通過對青少年犯罪統計數據建立多元時間序列的VAR模型，得到懲戒犯罪的嚴厲性政策對青少年犯罪具有震懾效果，高中入學率有助于青少年犯罪率降低，懲戒犯罪的確定性、司法投入、處于青春期人口占總人口的比例對青少年犯罪的影響不顯著[5]。西南大學碩士論文“影響我國城鎮未成年犯罪的經濟因素分析”認為城鎮未成年犯罪會隨著城鄉居民收入差距的擴大、城鎮登記失業率的上升而增加；會隨著城鎮人均收入的增長、城市化率的上升而減少[6]。

三、多元線性回歸來判斷青少年犯罪的影響因素

綜合前人的結果可以判斷，青少年犯罪與家庭情況、學校教育、社會投入和家庭收入之間有緊密的關系。對于家庭情況，我們選擇離婚率、被收養人數來作為相關指標。對于學校教育和社會投入，考慮到義務教育的普及，我們選擇了高中階段毛入學率、高等教育毛入學率、教育業固定資產投資額(不含農戶)來作為相關指標。對于家庭收入方面，我們選擇了城鎮居民人均可支配收入絕對數和農村居民人均純收入絕對數作為相關指標。

(一)相關性分析

首先利用MATLAB軟件標準化處理數據，然后計算協方差矩陣，得到青少年罪犯數、不滿18歲的青少年罪犯數與18歲至25周歲青少年罪犯與其余變量之間的相關系數為：

離婚率(‰)被收養人(人)高中階段毛入學率(15-17周歲)高等教育毛入學率(18-22周歲)教育業固定資產投資額(不含農戶)(億元)城鎮居民人均可支配收入絕對數(元)農村居民人均純收入絕對數(元)青少年罪犯數-0.57170.5160-0.1967-0.6594-0.7531-0.6126-0.6447不滿18歲青少年罪犯數-0.80020.7805-0.5217-0.8432-0.8840-0.8308-0.851118歲至25歲青少年罪犯數-0.34940.27270.0605-0.4615-0.5852-0.3941-0.4316

上述結果表明，青少年罪犯數與被收養人之間中度正相關，與離婚率、高等教育毛入學率、教育業固定資產投資額、城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均純收入之間中度負相關，與高中階段毛入學率基本不相關。

不滿18歲青少年罪犯數與離婚率、高等教育毛入學率、教育業固定資產投資額、城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均純收入之間高度負相關，與被收養人之間中度正相關，與高中階段毛入學率中度負相關。

18歲至25周歲青少年罪犯數與教育業固定資產投資額中度負相關，與離婚率、高等教育毛入學率、城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均純收入之間低度負相關，與其余因素之間基本不相關。

值得注意的是，離婚率和被收養人與各類青少年犯罪數的關系皆是負相關，也就是說，各類青少年犯罪會隨著離婚率和被收養人的上升而下降，說明一個不和諧的家庭對孩子造成的影響，甚至大于不完整的家庭對孩子造成的影響。

各項青少年罪犯數與被收養人之間皆為正相關，這種相關性在不滿18歲青少年罪犯數上顯著性更強。在為失祜兒童尋找收養家庭時，也應注重收養質量而非收養數量。

(二)線性回歸擬合

由相關性結論，忽略基本不相關因素，令y1代表青少年罪犯數，y2代表不滿18歲青少年罪犯數，y3代表18歲至25周歲青少年罪犯數，我們希望找到如下線性關系：

y1=β0+α1x1+α2x2+α4x4+α5x5+α6x6+α7x7；

y2=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7；

y2=y0+y1x1+y4x4+y5x5+y6x6+y7x7；

其中x1代表離婚率，x2代表被收養人，x3代表高中階段毛入學率，x4代表高等教育毛入學率，x5代表教育業固定資產投資額，x6代表城鎮居民人均可支配收入，x7代表農村居民人均純收入。

1.青少年罪犯數與各影響因素之間的線性關系為

y1=-4.375×104+1.0347×103x1+0.6476x2+4.71×103x4-8.0179x5+17.2637x6-51.8806x7

①

2.不滿18歲青少年罪犯數與各影響因素之間的線性關系為

y2=-4.7414×104-1.88×103x1+0.6879x2+117.5124x3+4.786×103x4-7.9012x5+15.918x6-48.4703x7

②

3.18歲至25周歲青少年罪犯數與各影響因素之間的線性關系為

y3=4.367×104-1.9847×104x1+8.4666×103x4-21.823x5+36.733x6-97.6105x7

③

四、利用灰色預測技術預測青少年犯罪

灰色系統理論是當今的一門新興理論，適用于研究解決現實世界中的不確定性問題。灰色預測模型通過利用系統因素生成有較強規律性的數據序列，從而預測系統未來的發展趨勢。灰色預測模型最常用的是GM(1，1)預測模型，該模型首先將原始數據累加得到新的數據序列，然后利用新數據列得到累加矩陣，利用最小二乘法得到灰參數，然后帶入預測模型進行數據預測。

利用GM(1，1)模型預測2018年——2020年青少年罪犯數分別為224718，219464，214332；不滿18歲青少年罪犯數分別為41758，39488，37341；18歲至25周歲青少年罪犯數分別為185037，182614，180222。

五、結語

相關性分析結果表明：青少年罪犯數與離婚率負相關，與被收養人正相關，不滿18歲青少年罪犯數與離婚率和被收養人之間顯著相關。健康的家庭環境與青少年健康成長之間的關系緊密，網上最近流行一個說法“幸運的人，用童年治愈一生；不幸的人，用一生治愈童年”。為了青少年健康成長，原生家庭的氛圍尤其重要，與勉強維持一個冷漠的、壓抑的、充滿暴力的家庭相比，愛和關懷更加重要。為孤兒尋找收養家庭時更應嚴格把控。讓每一個孩子都能感受到真正的家庭的溫暖，對降低青少年犯罪是有利的。

高等教育毛入學率、教育業固定資產投資額、城鎮居民人均可支配收入和農村居民人均純收入與不滿18歲青少年罪犯數之間的相關性明顯大于與18歲至25周歲青少年罪犯數之間的相關性，這說明不滿18周歲的青少年對教育和經濟的依賴性更大。良好的教育條件和寬裕的家庭經濟條件，對于不滿18周歲的青少年健康成長是較為有利的。

家庭和教育對青少年的影響是深遠的、不可估量的。家庭應擔負起關愛青少年和管理青少年的責任，學校應加強對青少年的人格教育和心理健康教育，社會應盡力協調和配合，幫助青少年順利走上正確的人生道路。