影響城市社會治安相關(guān)因素的實證分析

影響城市社會治安相關(guān)因素的實證分析

[摘要]文章以1996—2005年的數(shù)據(jù)為樣本，對廣州社會治安與其影響因素進行實證分析。研究表明：廣州市刑事破案率與刑事立案數(shù)呈高度負(fù)相關(guān)關(guān)系；人財物流動與刑事立案數(shù)存在正相關(guān)關(guān)系，其中，總?cè)丝跀?shù)增加是導(dǎo)致刑事立案數(shù)上升的重要因素，而經(jīng)濟發(fā)展與治安狀況的惡化沒有必然聯(lián)系：由于公檢法財政投入過少或投入結(jié)構(gòu)不合理，公檢法司支出與刑事立案數(shù)沒有必然聯(lián)系；反映潛在危機的廣州、廣東、全國城鄉(xiāng)居民收入差距均與刑事立案數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，其中廣州、全國城鄉(xiāng)居民收入差距擴大對治安狀況的威脅更大；反映宏觀治安環(huán)境的全省、全國刑事立案數(shù)與廣州刑事立案數(shù)均呈高度正相關(guān)關(guān)系。

[關(guān)鍵詞]社會治安；廣州；影響因素；實證分析

近年來，隨著城市經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市的社會治安面臨著多重壓力。而作為改革開放前沿陣地的廣州，其社會治安狀況是人們關(guān)注的焦點。如何有效地防范廣州社會治安，是社會各界努力探索的問題。然而，影響廣州治安的主要因素有哪些?不同因素的影響程度如何?應(yīng)該從哪些方面入手改善廣州社會治安?解答這些問題對改善廣州、廣東乃至全國的社會治安狀況有著重要的意義。

二、實證模型的構(gòu)建及說明

(一)模型的構(gòu)建

構(gòu)建模型時，需要對廣州市社會治安狀況、破案效率、防范投入、人財物流動狀況、宏觀治安環(huán)境、潛在危機進行量化，確定相應(yīng)的指標(biāo)。然后收集相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本，通過相關(guān)與回歸分析，研究各因素對廣州市治安的影響。

本模型的具體方程假定為：Y=b0+b2(b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9)P

其中：“刑事立案數(shù)”為因變量Y，“刑事案件破案率”、“人均GDP”、“總?cè)丝跀?shù)”、“公檢法司支出”、“廣州城鄉(xiāng)居民收入差距”、“廣東城鄉(xiāng)居民收入差距”、“全國城鄉(xiāng)居民收入差距”、“全省刑事立案數(shù)”、“全國刑事立案數(shù)”分別為自變量P。

b0為本方程的常數(shù)項，b1、b2、b3、b4、b5、b6分別為各變量的系數(shù)。

(二)模型變量分析

1．社會治安狀況的度量

本模型采用刑事立案數(shù)作為衡量社會治安狀況的指標(biāo)。因刑事立案數(shù)是一國或地區(qū)中達到刑事立案標(biāo)準(zhǔn)的案件數(shù)量，是反映治安狀況的晴雨表。

2．影響因素的選擇與度量

本模型在選取社會治安的影響因素時，結(jié)合廣州經(jīng)濟快速發(fā)展、總?cè)丝谝?guī)模大、外來人口聚集、農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力數(shù)量大等特征，選取破案效率、人財物流動狀況、防范投入、潛在危機、治安環(huán)境五個影響因素進行考察。而在度量上，分別選取刑事案件破案率、人均GDP、總?cè)丝跀?shù)、公檢法司支出、廣州市城鄉(xiāng)居民收入差距、廣東城鄉(xiāng)居民收入差距、全國城鄉(xiāng)居民收入差距、全省刑事立案數(shù)、全國刑事立案數(shù)。

(三)模型數(shù)據(jù)來源與規(guī)模

1．?dāng)?shù)據(jù)來源

本模型采取多種途徑收集數(shù)據(jù)。其中，廣州人均GDP、人口總數(shù)、城鄉(xiāng)居民收入差距等指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于《廣州統(tǒng)計年鑒》《廣東統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》，其他數(shù)據(jù)則由廣州市公安局、廣州市中級人民法院、廣州市人民檢察院、廣州市司法局等部門提供。

2．模型數(shù)據(jù)規(guī)模

本模型選擇數(shù)據(jù)的時間跨度為1996—2005年，數(shù)據(jù)樣本包括1996—2005年的廣州市刑事案件破案率、人均GDP、總?cè)丝跀?shù)、廣州市城鄉(xiāng)居民收入差距、廣東省城鄉(xiāng)居民收入差距、全國城鄉(xiāng)居民收入差距、廣東省刑事立案數(shù)、全國刑事立案數(shù)。具體數(shù)據(jù)見表1。

三、模型實證分析

(一)模型回歸方程

運用統(tǒng)計分析軟件對數(shù)據(jù)進行分析，得到自變量與因變量的回歸方程、相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、回歸方程的顯著性檢驗中的置信水平。見表2。

(二)模型分析

1．破案效率與治安狀況的關(guān)系分析

從表2可見，廣州刑事案件破案率與刑事立案數(shù)呈高度負(fù)相關(guān)關(guān)系。其回歸方程為：Y=，回歸方程的自變量P1的系數(shù)是負(fù)的，說明變量Y隨著變量P1的增加而減少。從方程的擬合效果看，相關(guān)系數(shù)R為，決定系數(shù)R2為，非常接近1，可見該方程擬合效果都很理想?；貧w方程的顯著性檢驗中，統(tǒng)計量F為，統(tǒng)計量對應(yīng)的置信水平Sig。均為，這遠比常用的置信水平要小。因此，可以認(rèn)為廣州刑事案件破案率與刑事立案數(shù)的方程是極顯著的。這表明，廣州刑事立案數(shù)隨著刑事破案效率的提高而下降；反之亦然。從表1給出的數(shù)據(jù)也可以明顯地看出，1996—2005廣州刑事破案效率總體呈現(xiàn)下降趨勢，而刑事立案數(shù)則呈現(xiàn)上升趨勢。

2．人財物流動狀況與治安狀況的關(guān)系分析

在本模型中，人財物流動狀況主要通過人均GDP和總?cè)丝跀?shù)來體現(xiàn)。從表2可見，廣州人均GDP、總?cè)丝跀?shù)都與刑事立案數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。兩個回歸方程分別為：Y=+1141P2和Y=-+P3，自變量P2、P3的系數(shù)都是正的，說明變量Y隨著變量P2、P3的增加而增加。然而，不同的自變量與因變量之間的正相關(guān)程度、方程的擬合效果卻存在差異。人均GDP與刑事立案數(shù)、總?cè)丝跀?shù)與刑事立案數(shù)的相關(guān)系數(shù)R分別為和，決定系數(shù)R2分別為和，可見人均GDP與刑事立案數(shù)的回歸方程的擬合效果明顯差于總?cè)丝跀?shù)與刑事立案數(shù)的回歸方程。另外，從回歸方程的顯著性檢驗來看，兩個方程統(tǒng)計量對應(yīng)的置信水平Sig分別為、，前者大于，后者則遠小于，因此，可以認(rèn)為人均GDP與刑事立案數(shù)的方程是不顯著的，而總?cè)丝跀?shù)與刑事立案數(shù)的方程是顯著的。即表明人均GDP的發(fā)展并不能帶來治安狀況明顯的惡化，同時由于人均GDP是衡量一地區(qū)或國家的經(jīng)濟發(fā)展水平的重要指標(biāo)，可得經(jīng)濟發(fā)展水平的提高并不必然導(dǎo)致廣州社會治安的惡化，而總?cè)丝跀?shù)量的增加則是導(dǎo)致廣州市社會治安惡化的重要因素。

3．防范投入與治安狀況的關(guān)系分析

財政支出中公檢法司支出與刑事立案數(shù)的回歸方程為：Y=+P4?；貧w方程的自變量P4的系數(shù)是正的，說明變量間呈正相關(guān)關(guān)系。但是，從相關(guān)程度、方程的擬合效果來看，其相關(guān)系數(shù)R、決定系數(shù)R2分別為、，可見財政支出中公檢法司支出與刑事立案數(shù)相關(guān)程度不高，回歸方程的擬合效果并不理想。而從方程的顯著性來看，其方程統(tǒng)計量對應(yīng)的置信水平Sig為，為臨界值，可見方程并不顯著。由此表明廣州市的公檢法司支出與社會治安狀況并沒有必然的聯(lián)系。而從表1也可以看出，雖然廣州市的公檢法司支出呈現(xiàn)不斷上升趨勢，但是并沒有帶來刑事立案數(shù)下降的結(jié)果，1996～2005年廣州市的刑事立案總體呈上升趨勢。存在這種問題的主要原因可以歸結(jié)為以下兩個方面：一是防范投入沒有得到有效的利用，雖然投入的數(shù)量不斷增加，但是利用不合理、缺乏針對性等導(dǎo)致其沒能帶來治安狀況的必然改善；二是防范投入依然不足，現(xiàn)實防范投入相對于改善治安狀況所需要的投入而言份額太小，所以很難利用這些投入對完善治安狀況有所作為。

4．利益沖突及潛在危機與治安狀況的關(guān)系分析

在本模型中，利益沖突及潛在危機主要通過廣州城鄉(xiāng)居民收入差距、廣東城鄉(xiāng)居民收入差距、全國城鄉(xiāng)居民收入差距來體現(xiàn)。從表2可見，廣州、廣東、全國城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數(shù)都呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。三個回歸方程分別為：Y=-+P5、Y=+P6、Y=+P7，自變量P5、P6、P7的系數(shù)都是正的，說明變量間呈正相關(guān)關(guān)系。而從變量相關(guān)程度、方程的擬合效果看，相關(guān)系數(shù)R分別為、、，決定系數(shù)R2分別為、、，可見廣州城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數(shù)的回歸方程的擬合效果優(yōu)于其他兩個回歸方程，而廣東城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數(shù)的回歸方程的擬合效果最差。另外，從回歸方程的顯著性檢驗來看，三個回歸方程統(tǒng)計量對應(yīng)的置信水平Sig分別為、、，即可見廣州城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數(shù)的回歸方程極顯著，全國城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數(shù)的回歸方程較顯著，而廣東城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數(shù)的回歸方程不顯著。這個分析結(jié)果表明：廣州市的城鄉(xiāng)居民收入差距擴大對廣州社會治安造成威脅最大，次之則是全國的城鄉(xiāng)居民收入差距擴大對廣州社會治安的威脅也較大，而廣東的威脅不明顯。

5．宏觀治安環(huán)境與治安狀況的關(guān)系分析

本模型的宏觀治安環(huán)境主要通過全省刑事立案數(shù)和全國刑事立案數(shù)來體現(xiàn)。從表2可見，全省刑事立案數(shù)、全國刑事立案數(shù)與廣州刑事立案數(shù)呈現(xiàn)高度正相關(guān)關(guān)系。其回歸方程分別為：Y=+P8和Y=+P9。可見變量間呈正相關(guān)關(guān)系。從相關(guān)程度和方程擬合效果看，變量的相關(guān)系數(shù)R分別為、，決定系數(shù)R2分別為、，可見變量的相關(guān)程度非常高，方程的擬合效果都很好。此外，從回歸方程的顯著性檢驗來看，兩個回歸方程統(tǒng)計量對應(yīng)的置信水平Sig分別為和，均遠小于，可見兩個方程都是很顯著的。這表明，廣州市的治安狀況與宏觀治安環(huán)境之間存在非常密切的聯(lián)系，全省、全國治安環(huán)境的惡化，直接會導(dǎo)致廣州治安的惡化。從表1的數(shù)據(jù)也可以看出，全省刑事立案數(shù)、全國刑事立案數(shù)與廣州刑事立案數(shù)呈同步上升趨勢。

四、基本結(jié)論與對策建議

從廣州治安狀況與其影響因素的模型分析可以得出，廣州刑事破案率與治安狀況高度相關(guān)，刑事破案率的提高會導(dǎo)致廣州的刑事立案數(shù)的下降、廣州治安狀況的改善；人財物流動與廣州刑事立案數(shù)存在正相關(guān)關(guān)系，其中，總?cè)丝跀?shù)的增加是導(dǎo)致刑事立案數(shù)上升的重要因素，而經(jīng)濟的發(fā)展與治安狀況的惡化沒有必然聯(lián)系；由于公檢法司財政投入過少或?qū)ν度肜貌缓侠?，財政支出中公檢法司支出與刑事立案沒有必然聯(lián)系，投入的增加并沒有帶來治安狀況改善；反映利益沖突及潛在危機的廣州、廣東、全國城鄉(xiāng)居民收入差距均與刑事立案數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，其中廣州城鄉(xiāng)居民收入差距擴大對廣州治安狀況的威脅最大，全國城鄉(xiāng)居民收入差距擴大的威脅次之，廣東城鄉(xiāng)居民收入差距擴大的威脅最?。环从澈暧^治安環(huán)境的全省、全國刑事立案數(shù)