廣州市社會治安影響因素的實證研究

廣州市社會治安影響因素的實證研究

近年來，隨著城市經濟的快速發(fā)展，城市公共交通面臨著一些壓力。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、模型的構建和解釋(一)變量及模型假設構建模型時,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,確定相應的指標。然后收集相關指標數據為樣本,通過相關與回歸分析,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+b1(b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9)P其中:“刑事立案數”為因變量Y,“刑事案件破案率”、“人均GDP”、“總人口數”、“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”、“全國刑事立案數”分別為自變量P。b0為本方程的常數項,b1、b2、b3、b4、b5、b6分別為各變量的系數。(二)模型變量分析1.社會安全狀況的測量本模型采用刑事立案數作為衡量社會治安狀況的指標。因刑事立案數是一國或地區(qū)中達到刑事立案標準的案件數量,是反映治安狀況的晴雨表。2.影響因素選取本模型在選取社會治安的影響因素時,結合廣州經濟快速發(fā)展、總人口規(guī)模大、外來人口聚集、農村轉移勞動力數量大等特征,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、總人口數、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、全國刑事立案數。(三)模型數據的來源和規(guī)模1.數、城鄉(xiāng)居民收入差距本模型采取多種途徑收集數據。其中,廣州人均GDP、人口總數、城鄉(xiāng)居民收入差距等指標的數據來源于《廣州統計年鑒》《廣東統計年鑒》《中國統計年鑒》,其他數據則由廣州市公安局、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.刑事破案率、均gdp、總人數、全國城鄉(xiāng)居民收入差距本模型選擇數據的時間跨度為1996～2005年,數據樣本包括1996～2005年的廣州市刑事案件破案率、人均GDP、總人口數、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、全國刑事立案數。具體數據見表1。三、模型績效分析(一)自變量與因變量的顯著性檢驗運用SPSS11.5統計分析軟件對數據進行分析,得到自變量與因變量的回歸方程、相關系數、決定系數、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.刑事立案與破案率在計算方程上可回歸方程內從表2可見,廣州刑事案件破案率與刑事立案數呈高度負相關關系。其回歸方程為:Y=19.65-25.19P1,回歸方程的自變量P1的系數是負的,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,相關系數R為0.94,決定系數R2為0.95,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,統計量F為143.59,統計量對應的置信水平Sig。均為0.00,這遠比常用的置信水平0.05要小。因此,可以認為廣州刑事案件破案率與刑事立案數的方程是極顯著的。這表明,廣州刑事立案數隨著刑事破案效率的提高而下降;反之亦然。從表1給出的數據也可以明顯地看出,1996～2005廣州刑事破案效率總體呈現下降趨勢,而刑事立案數則呈現上升趨勢。2.回歸模型的顯著性檢驗在本模型中,人財物流動狀況主要通過人均GDP和總人口數來體現。從表2可見,廣州人均GDP、總人口數都與刑事立案數呈現正相關關系。兩個回歸方程分別為:Y=3.37+1.41P2和Y=-53.68+0.09P3,自變量P2、P3的系數都是正的,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程度、方程的擬合效果卻存在差異。人均GDP與刑事立案數、總人口數與刑事立案數的相關系數R分別為0.59和0.74,決定系數R2分別為0.35和0.55,可見人均GDP與刑事立案數的回歸方程的擬合效果明顯差于總人口數與刑事立案數的回歸方程。另外,從回歸方程的顯著性檢驗來看,兩個方程統計量對應的置信水平Sig分別為0.07、0.01,前者大于0.05,后者則遠小于0.05,因此,可以認為人均GDP與刑事立案數的方程是不顯著的,而總人口數與刑事立案數的方程是顯著的。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)或國家的經濟發(fā)展水平的重要指標,可得經濟發(fā)展水平的提高并不必然導致廣州社會治安的惡化,而總人口數量的增加則是導致廣州市社會治安惡化的重要因素。3.公檢法司支出與刑事立案數相關程度不高財政支出中公檢法司支出與刑事立案數的回歸方程為:Y=3.68+0.18P4?；貧w方程的自變量P4的系數是正的,說明變量間呈正相關關系。但是,從相關程度、方程的擬合效果來看,其相關系數R、決定系數R2分別為0.63、0.40,可見財政支出中公檢法司支出與刑事立案數相關程度不高,回歸方程的擬合效果并不理想。而從方程的顯著性來看,其方程統計量對應的置信水平Sig為0.05,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系。而從表1也可以看出,雖然廣州市的公檢法司支出呈現不斷上升趨勢,但是并沒有帶來刑事立案數下降的結果,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,雖然投入的數量不斷增加,但是利用不合理、缺乏針對性等導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.回歸結果分析在本模型中,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。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都呈現正相關關系。三個回歸方程分別為:Y=-0.87+0.00P5、Y=0.36+0.002P6、Y=2.03+0.03P7,自變量P5、P6、P7的系數都是正的,說明變量間呈正相關關系。而從變量相關程度、方程的擬合效果看,相關系數R分別為0.75、0.61、0.63,決定系數R2分別為0.57、0.37、0.40,可見廣州城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數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,三個回歸方程統計量對應的置信水平Sig分別為0.01、0.06、0.05,即可見廣州城鄉(xiāng)居民收入差距與刑事立案數的回歸方程極顯著,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的回歸方程不顯著。這個分析結果表明: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.變量的相關程度和顯著性檢驗本模型的宏觀治安環(huán)境主要通過全省刑事立案數和全國刑事立案數來體現。從表2可見,全省刑事立案數、全國刑事立案數與廣州刑事立案數呈現高度正相關關系。其回歸方程分別為:Y=2.37+0.19P8和Y=0.61+0.03P9?？梢娮兞块g呈正相關關系。從相關程度和方程擬合效果看,變量的相關系數R分別為0.95、0.88,決定系數R2分別為0.91、0.77,可見變量的相關程度非常高,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,兩個回歸方程統計量對應的置信水平Sig分別為0.00和0.00,均遠小于0.05,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系,全省、全國治安環(huán)境的惡化,直接會導致廣州治安的惡化。從表1的數據也可以看出,全省刑事立案數、全國刑事立案數與廣州刑事立案數呈同步上升趨勢。四、治安狀況惡化的原因分析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,刑事破案率的提高會導致廣州的刑事立案數的下降、廣州治安狀況的改善;人財物流動與廣州刑事立案數存在正相關關系,其中,總人口數的增加是導致刑事立案數上升的重要因素,而經濟的發(fā)展與治安狀況的惡化沒有必然聯系;由于公檢法司財政投入過少或對投入利用不合理,財政支出中公檢法司支出與刑事立案沒有必然聯系,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呈正相關關系,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小;反映宏觀治安環(huán)境的全省、全國刑事立案數與廣州刑事立