基于GIS的盜竊類犯罪時空特征分析
——以S市H區為例

陳忠實

（中國刑事警察學院公安信息技術與情報學院，遼寧 沈陽 110035）

1 研究背景

隨著我國經濟的高速發展，侵財類犯罪日益增多，暴力性犯罪相對減少，其中盜竊屬于多發性侵財類犯罪，發案數量多且涉及面廣，嚴重危害了人民的財產安全。根據裁判文書網的判決書數量可知，2010年至今，盜竊類案件總計1 793 967起，在所有侵財類犯罪案件中占比高達62.8%，在所有刑事案件中占比達到19.1%，盜竊類犯罪的熱度一直居高不下，并且犯罪行為具有隱秘性，給打擊與預防帶來了很大的困難。盜竊類犯罪往往都具有顯著的時空分布特征，并且會受到諸如地理位置、宗教文化、人口密度、社會風氣和經濟水平等因素的影響，找出這些時空分布的特征及其各要素的影響，可以為犯罪預防、警力資源配置等公安工作提供支持，提高公安工作效率。地理信息系統（Geographic Information System或Geo－Information system，GIS）作為一種十分重要的空間信息系統，既可以將案件信息轉換而來的結構化數據與城市地理數據相結合，又可以利用自身攜帶的工具箱做相關的定量研究與可視化展示，因此成為了進行空間特征分析的重要工具。本文即應用GIS技術對盜竊類犯罪進行相關研究，以期達到提高公安工作效率的目的。

2 數據與研究方法

2.1 研究對象

將2019年、2020年兩年間發生于S市H區的盜竊類案件作為本文的研究對象。

2.2 數據來源與架構

本文數據來源于裁判文書網，將案由設置為盜竊罪，將地域及法院設置為S市H區人民法院，裁判年份為2021年、2020年、2019年，共檢索出數據1 195條，對數據進行清洗，篩選出發案時間為2019年、2020年且具有明確時間地點的案件數據共計1 023條。利用坐標拾取系統，將案件發生的地點信息轉換為經緯度數據，由于得出的數據是基于BD09坐標，需將其轉換為在WGS1984坐標系的數據，再導入ArcGIS，生成案發地點數據圖層。數據架構見圖1。

圖1 數據架構

2.3 研究工具

本文使用的研究軟件是ArcGIS 10.8，研究工具主要是系統工具箱中的Spatial Analyst Tools與Spatial Statistics Tools。

2.4 研究方法

本文將案件發生地視為點對象。為了找出盜竊類犯罪在空間上的集聚性以及分布趨勢，選取核密度估計法與標準差橢圓分析法作為研究方法，以完成可視化展現與相關定量研究。

2.4.1 核密度估計分析法

核密度估計分析法又稱空間分析法，是一種非參數估計方法，是Ruppert和Cline基于數據集密度函數聚類算法提出的，使用核函數根據點或折線要素來計算每單位面積的量值，以將各個點或折線擬合為光滑錐狀表面，核密度計算公式為

式中：p（x）為核密度計算函數，參數h稱為帶寬，K（x）稱為核函數，K（x）滿足條件。

2.4.2 標準差橢圓分析法

標準差橢圓分析法又稱方向分布分析法，是一種同時可以對點要素的分布和方向進行分析的經典算法，由美國南加州大學社會學教授韋爾蒂·利菲弗（D.Welty Lefever）在1926年提出，通過對點要素的處理，輸出包含3個標準參數圓心、長短半軸和角度的橢圓，其中橢圓的長半軸表示點要素分布的方向，長短半軸的比率稱為扁率，扁率越高，說明點要素分布的方向性越強，短半軸表示點要素分布的范圍，短半軸越短表示點要素越聚集，反之短半軸越長，表示點要素的離散程度越大，如果短半軸與長半軸一樣，則點要素沒有任何分布特征，計算橢圓方差的公式為

xi和yi是每一個點要素的空間位置坐標，和是算數平均中心，n為要素總數，SDEx和SDEy是計算出來的橢圓的方差。

計算橢圓角度的公式為

最后確定XY軸標準差的公式為

利用標準差可以得到橢圓標準方程表達式為

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發地點熱力圖，結合城市基礎數據，研究案發地主要與哪些因素有關；其次，對盜竊案發生的各個月份、年份進行比對，從時間上研究盜竊類犯罪在時間分布上是否具備某種特征；最后，對所得數據利用標準差橢圓分析法分析案發地點在地理上是否具有一定的分布特征，分布范圍、分布方向是什么樣的，以達到為警力資源配置與犯罪預防提供支持的目的。

3 結果與分析

3.1 盜竊案空間尺度發案熱點分析

對2019年、2020年的發案地數據進行核密度分析。該區犯罪主要集中在北岸，這是因為北岸位置處于主城區，人口總量大、密度高，而南岸的大部分地區仍處于開發階段，經濟尚不發達，相比之下并不能滿足盜竊犯罪主體的犯罪目的，因此犯罪發生的離散性較高。其中北岸的太原街街道犯罪發生得最為集中，除此之外，西塔街道、五三街道、渾河街道也是盜竊類犯罪發生的熱點區域，對造成這種情況的原因進行分析，具體如下。

一是以流動人口為導向。研究數據表明，人口流動變化與犯罪數量的增減具有顯著關聯：人口流入越多，流動人口犯罪正向上升；人口流出，相關犯罪類型每萬人犯罪率下降[1]。S市火車站與3個汽車站都位于太原街街道的核心位置，并且S市的主要地鐵線路也沿西北向東南方向貫穿該街道，同時，S市作為東北地區重要的政治、經濟中心，這些交通樞紐和交通干線會帶來大量的流動人口和較高的人流量，竊賊在此實施盜竊行為后更易于隱蔽或者潛逃，符合盜竊類犯罪的流竄性特征與隱秘性特征，因此成為了盜竊類犯罪最為集中的區域；五三街道與西塔街道各坐擁一條S市著名的美食街，其餐飲業和旅游業較為發達，很多游客慕名而來，因此這兩大街道在周末或節假日期間人流量較大，其中流動人口居多，在這種情況下，一旦人們的反盜竊意識稍有松懈，就極易發生盜竊類案件；渾河街道地理位置特殊，其轄區內的立交橋是打通南北岸的重要交通命脈，附近的人流量、車流量都很大，外來務工人員較多且人員組成魚龍混雜，以流動人口為主，因而使該街道成為又一犯罪熱區，驗證了盜竊犯罪以流動人口為導向的假設。

二是以交易地為關鍵導向。城市中主要的交易地點包括大型購物廣場、餐廳、醫院和銀行等，在這些交易地點，人們通常會攜帶資金進行交易，來換取自己所需的物品或是服務，雖然當前正處于移動支付的時代，即便不隨身攜帶現金也能完成交易，但是在交易地點出沒的人群往往都擁有一定的經濟能力和消費能力，因而會成為竊賊的重要侵害對象。以作為主要交易地點的大型購物廣場為例，根據城市POI數據統計，H區內的大型購物廣場總計81家，數量分布見圖2。可以看出，作為犯罪最為集中的太原街街道，其大型購物廣場的數量最多，共有52家，在整個H區的占比高達64%；作為盜竊犯罪比較集中的五三街道、西塔街道，大型購物廣場數量在整個H區的占比也分別達到12%，9%，大型購物廣場每日交易額巨大，大型購物廣場越集中的地方財富也相對更為集中，因而會吸引竊賊來此行竊，驗證了盜竊罪以交易地為導向的假設。

圖2 S市H區各街道大型購物廣場分布餅狀圖

3.2 盜竊案時間尺度發案量分析

除了從空間尺度對盜竊案的特征進行分析，還可以從案發的時間尺度對盜竊案的特征進行分析，本文將2019年、2020年的盜竊案數據按照月份進行了統計，見圖3。

圖3 2019年、2020年S市H區盜竊案發案量折線圖

首先來分析2019年的數據，從總體上來觀察，2019年的盜竊案發生數量從月份上呈現出兩端高、中間低的態勢，出現這種態勢的原因主要有以下幾點：第一，節假日因素，“十一”“元旦”“春節”等節假日一般都集中在年初和年尾的位置，這個期間返鄉、旅游的人員數量增多，因而火車站、購物廣場、旅店、網吧、KTV等容易發生盜竊的場所人流量增大，為竊賊實施盜竊行為提供了有利條件，因此出現了兩端高的情況；第二，氣候因素，冬季人們往往會穿厚重的衣服御寒，相比于夏季的穿著，隔著較厚的衣物，人們對身體外部的敏感度有所減弱，容易放松警惕，從而使得竊賊實施扒竊后被發現的風險大大降低，給了竊賊可趁之機，這也是折線出現兩端高的一個重要原因；第三，地理因素，S市位于我國東北地區，到了冬季會出現明顯“晝短夜長”的情況，借著夜色的掩護，竊賊在暗處，讓人防不勝防，竊賊行竊的膽量和信心都會有所提升，盜竊的成功率也會大大提高。

接下來分析2020年的數據，從總體上來觀察，2020年的盜竊案發生數量從月份上呈現出兩端低、中間高的態勢，與2019年的情況形成了鮮明的反差，出現這種態勢的原因主要有以下幾點：第一，2020年年初新冠肺炎疫情爆發，武漢等地形勢嚴峻，S市也相應采取了管控措施，人流量大大下降，因此出現了案發量在2月跌至谷底的情況；第二，隨著全國各地疫情逐步穩定，S市的管控措施也逐步解除，春節滯留的務工人員大量返工或外出打工，居家生活數月的市民也紛紛走上街頭，而盜竊犯罪主體大多為慣犯、累犯，重復犯罪率高，由于之前疫情管控措施導致沒有犯罪目標，一段時間沒有了經濟來源，進而開始大量實施盜竊行為，由此，盜竊案發量伴隨疫情形勢的好轉出現了爆發式增長，并在6—8月達到了頂峰；第三，2020年年末，S市出現疫情，且呈現爆發態勢，形勢更加嚴峻，伴隨著管控措施的實施，盜竊犯罪主體再度失去作案的目標，因此案發量在年末逐漸下跌至低谷。

總結，2019年的數據雖然呈現出兩端高中間低的趨勢，但是每月的案發量相對穩定，并沒有出現明顯的爆發式增長或案發高峰，而2020年由于受到新冠肺炎疫情因素的影響，案發趨勢出現了明顯的特征，每當爆發疫情的月份，由于缺乏犯罪目標，案發量較少，而當疫情結束時，犯罪目標再度出現，此時盜竊慣犯、累犯的經濟情況也最為緊張，因此案發量會呈現爆發式增長。

3.3 盜竊案案發地方向分布分析

從案發地點的方向上進行分析，采用研究點要素地理分布的標準差橢圓分析法，對2019年、2020年案發地的經緯度數據分別進行標準差橢圓分析與核密度分析，分析結果和參數見表1。

表1 2019年、2020年盜竊案案發地方向分布橢圓參數表

根據橢圓參數表可以得知：首先，2019年盜竊案案發地在地理上的分布方向是北偏西10°，而2020年盜竊案案發地在地理上的分布方向是北偏東10°，說明盜竊案案發地在地理分布的方向上出現了偏轉，由2019年的西北—東南方向變為2020年的東北—西南方向；其次，2020年盜竊案案發地方向分布橢圓的扁率明顯高于2019年盜竊案案發地方向分布橢圓的扁率，說明2020年盜竊案案發地分布的范圍更加集中，盜竊案案發地點呈現出地理上的方位性特征更為突出；最后，2019年與2020年盜竊案案發地方向分布橢圓的圓心點坐標基本相同，即案發地點的經緯度坐標均值基本相同，這說明容易發生盜竊案件的重心沒有發生明顯的偏移。

綜上所述，結合2019年、2020年盜竊類犯罪熱力圖進行分析，雖然犯罪的重心沒有發生明顯的偏移，但是犯罪分布的范圍與方向卻發生了改變。2019年盜竊類犯罪分布的趨勢是在北岸較均勻地分布，2020年盜竊類犯罪分布呈現向南岸長白、沈水灣街道方向蔓延的趨勢，且犯罪分布的范圍向著橢圓圓心進一步集中，向心力增強，即盜竊犯罪的方向分布特征越來越明顯，發生以上改變的原因主要有以下幾點。

第一，城市化建設推進。在城市化與犯罪的關聯問題上，統計顯示，城市化發展速度與犯罪率變化呈現出0.9的正相關，總體變化趨勢一致[1]。長白社區毗鄰渾河南岸，環境適宜居住，成為了城市化建設的首選地點。近年來，S市政府一直致力于將南岸長白街道、沈水灣街道打造成S市精品社區，住宅、商場、寫字樓、公園等項目應運而生。隨著城鎮化建設的不斷推進，長白街道的常住人口與流動人口不斷增多，人口密度進一步提高，相比于過去南岸地廣人稀的特點，人口數量的激增加上大量資本的集中投入，導致了盜竊類犯罪逐漸增多，由過去均勻分布在北岸開始向南岸長白街道方向發生偏轉。

第二，“空宅”現象。長白街道天然的地理優勢使得很多炒房客認為有利可圖，趁機大量購入房產，導致長白街道的一些小區實際入住率并不高，再加上南岸整體上仍然處于開發建設階段，很多方面并不能滿足居民的需要，人們的工作、消費、生活、醫療等方面的重心還停留在北岸，導致部分小區出現了“空宅”現象，而這恰恰為犯罪人入戶實施盜竊犯罪行為提供了便利。相比于北岸較高的入住率，盜竊犯罪人往往更容易在南岸的小區通過踩點找到適合作案的目標與機會。

4 預防建議

4.1 加強特殊時期的防范工作

在全球新冠肺炎疫情形勢依然嚴峻的大背景下，在一輪疫情剛剛結束的特殊時期，竊賊經過漫長的管控期，難以盜取財物，長期缺乏經濟來源，因而大多會選擇頻繁作案、連續作案，盜竊類案件隨之呈現多發的態勢。在此期間需要更加提高警惕，加強對人流密集的場所如火車站、汽車站的巡邏工作，同時提醒醫院、大型購物廣場、銀行等重要交易場所的安保人員，加強防范工作，預防盜竊案件的發生，發現異常及時報警。

4.2 重點關注盜竊犯罪蔓延方向

雖然南岸的盜竊案發案率仍然遠遠低于北岸，但是犯罪分布的方向已經開始向南岸蔓延，對南岸經濟發展帶來了很大的隱患。因此，要繼續保持對北岸重點區域盜竊犯罪打擊的強度，同時也要重點關注南岸盜竊犯罪蔓延的趨勢，不能因為南岸盜竊形勢還沒有形成氣候就輕視它。政治學家威爾遜和犯罪學家凱琳曾提出了“破窗效應”理論，認為：如果一幢建筑物的窗戶玻璃被打破，而這扇窗戶又得不到及時的維修，就會給某些潛在犯罪者一種心理暗示，縱容他們打爛更多的窗戶，從而造成一種無序的感覺，這種無序的社會環境使得更多的犯罪滋生蔓延[3]。從“破窗效應”中可以看出，社會大環境對于犯罪的影響是十分深遠的，如果不及時有效地修理“破窗”，會導致更多的犯罪發生，因此必須及時修補好每一扇“破窗”，才能營造和諧的社會環境，抑制潛在犯罪者的犯罪意念。對于盜竊犯罪也是這樣的道理，對于南岸發生的盜竊案，必須要做到及時破案、堅決打擊，“伸手必被捉”，使想要實施犯罪的竊賊不再抱有僥幸心理，從而不敢實施盜竊。

5 結束語

應用地理信息系統研究盜竊類犯罪的時空分布有著很大的優勢。盜竊類犯罪中關鍵的空間、時間要素都可以轉化為地理信息系統可識別的數據，這些數據經過可視化處理后，能夠讓人更加直觀地了解犯罪發生的情況，為戰略決策者提供情報支撐，為對策的進一步制定指明方向，從而能夠有效實現犯罪預防的目的。