系列入室盗窃犯罪距离个体差异影响因素分析

徐永胜

（浙江警察学院 浙江 杭州 310053）

系列入室盗窃犯罪距离个体差异影响因素分析

徐永胜

（浙江警察学院 浙江 杭州 310053）

系列入室盗窃犯罪距离是研究系列侵财犯罪的空间特征的重要途径，系列入室盗窃犯罪距离与入室盗窃行为人的犯罪前科、犯罪持续时间、使用的交通工具以及选择目标有关，而与犯罪行为人的年龄、犯罪次序、次数、团伙犯罪、盗窃财物价值大小等因素无关或没有显著相关关系，这是一个具有地域特征的犯罪空间行为模式。基于系列入室盗窃犯罪距离的规律性，为打击系列侵财犯罪提供决策参考。

犯罪距离 系列入室盗窃 个体差异 犯罪空间模式

英、美等国家对犯罪行为人的空间行为特征进行研究有很长的历史了，在国内也有少数的学者或警务实战专家开展此类专题的探索。但是，我国对犯罪空间行为特征的研究还处于粗线条阶段，要想对控制犯罪和打击犯罪具有较强的指导意义，还需要深入研究犯罪个体的空间行为特征。国外的对犯罪地理的研究开展的早并且已经非常深入，不仅理论体系完备，而且应用非常广泛，设计了软件，对警方具体的侦查办案有很强的指导意义。例如：Boggs、Georges-Abeyie & Harries、Erlanson等人对犯罪行为人空间行为的研究表明行为人不会流窜很远的距离进行犯罪。有些研究显示在不同的行为人之间流窜距离是显著不同的。这种犯罪行为人的空间规律可以用来预测系列犯罪行为人居住地。盗窃犯罪行为人选择作案地往往与自己的居住地之间具有缓冲区，同时还具有作案的高发区段与随距离增加而案件削减的趋势。实际上，预测战略的精确性是取决于犯罪行为人流窜犯罪距离的一贯性趋势。当前的这项研究目的是从国内外公开出版的文献中发现或提出规律，使用我国当地的犯罪样本数据进行检验，发现犯罪行为人产生的个体差异及其原因，涉及的变量有年龄、犯罪经历、团伙数量、交通工具、选择目标、盗窃价值等方面，来帮助相关人员理解犯罪空间行为特征、理解犯罪距离，为犯罪地理画像服务和侦控犯罪服务。

1 研究假设

本文根据英、美等国有关研究结论，以及本研究的数据情况，提出准实验和相关性的假设：

假设1：如果年轻的系列入室盗窃罪犯选择目标时会比年纪相对较大的罪犯更加接近居住地。那么，入室盗窃犯罪的流窜距离是与年龄成正相关关系。

假设2：如果有前科的入室盗窃罪犯会比没有前科的罪犯流窜更远距离去实施犯罪。那么，入室盗窃的流窜距离与犯罪前科成正相关关系。

假设3：在系列盗窃犯罪中，第一次实施盗窃的流窜距离会比系列盗窃案件中其他几次流窜距离明显要短。

假设4：如果系列盗窃实施犯罪持续时间越长，其流窜的距离就越长。那么，系列盗窃犯罪持续时间与流窜距离成正相关关系。

假设5：如果入室盗窃罪犯实施犯罪较多的比实施犯罪较少的罪犯更加远离居住地。那么，入室盗窃犯罪数量与流窜距离成正相关关系。

假设6：入室盗窃有同伙的比单独作案的，其流窜的距离会更远。

假设7：如果根据盗窃目标财物价值的多少，入室盗窃犯罪流窜的距离会不同。那么，盗窃目标财物的价值与流窜距离成正相关关系。

2 研究范围、方法和样本

2.1 研究范围

研究样本收集的数据来自浙江省桐乡市。入室盗窃犯罪案件是发生在桐乡市城区和市辖区各个乡镇的案件。桐乡市位于浙江省北部，地理坐标为北纬30°38′，东经120°32′；面积：727平方千米；人口：81.58万人（第6次人口普查）。桐乡市辖3个街道、9个镇：梧桐街道、凤鸣街道、龙翔街道；濮院镇、屠甸镇、高桥镇、河山镇、乌镇镇、石门镇、大麻镇、崇福镇、洲泉镇。桐乡市经济发达，外来人口众多，侵财犯罪比较突出。

2.2 数据收集和分析方法

本研究数据收集了从2007年1月至2009年12月31日的入室盗窃犯罪资料。警方的数据库中保留有案件相关基本信息，包括犯罪类型、罪犯姓名、出生年月、家庭住址、犯罪地址和简要案情等细节。个别案件发生在海宁市，其余全部发生在桐乡市境内。对于犯罪地点和罪犯住址，借助警用地理信息系统（PGIS）进行了测量、识别和绘制，如果犯罪位置不清楚或无法找到的，即犯罪地点没有在警方档案中记录的，这个犯罪记录就被删除。每个入室盗窃者的居住地和作案地点的坐标进行准确标注后进行分析，用计算机程序来测量所有地点之间的距离（这个距离是指犯罪行为人居住地和犯罪地之间的直线距离）。对数据采用SPSS19.0统计软件进行统计分析，对犯罪距离和入室盗窃者年龄、犯罪经历、团伙数量、交通工具、选择目标、盗窃价值等变量之间的关系分别进行了准实验对比研究和相关关系分析。

2.3 样本

2007年1月1日至2009年12月31日发生的44串入室盗窃犯罪共338起犯罪案件，包括120名罪犯。根据研究需要，把每串系列案件的主犯居住地作为罪犯的居住地，所有的犯罪距离测量都是以主犯居住地作为起点，其他罪犯的居住地则没有进行统计。

3 统计结果及相关变量

3.1 统计结果

表1显示统计结果：入室盗窃选择目标的中位数距离是2.70公里（M=5.87公里，SD=7.41公里）。最长的距离有47.30公里，最短距离是0.05公里。表2显示：有66起犯罪距离小于等于1公里，占20%。选择1～2公里的有63起，占19%。选择2～3公里的共64起，占19%。选择3～4公里的共34起，占10%；选择4～5公里的共17起，占5%；距离0～5公里的，占72%。5～10公里的占12%。超过10公里的占16%。也就是说大约84%是在10公里范围内。这个平均犯罪距离具有现代犯罪特征，与“上海市的入室盗窃平均犯罪距离6.8公里，80.18%的案子都发生在离犯罪人居住地10公里以内的区域”的研究结论非常接近，且犯罪符合距离衰减规律：目标选择频数随着距离的增加，越来越小。

表1 犯罪距离统计表 单位（km）

表2 入室盗窃犯罪频数与犯罪距离关系

3.2 相关变量

3.2.1 年龄变量

所有入室盗窃罪犯的性别均为男性，犯罪行为人的初犯时平均年龄为23.0岁（SD=7.0岁，范围：15～43岁），最后一次盗窃犯罪平均年龄 23.4岁（SD=7.2岁，范围16～44岁）。

表3 系列入室盗窃犯罪行为人年龄统计表

3.2.2 犯罪经历变量

表6显示：在系列盗窃犯罪数据中41.7%行为人的罪犯有前科；为了验证假设，实验分成3组，第一次、第二次、第三次实施盗窃时的犯罪距离进行比较。表4显示：系列入室盗窃的持续时间中位数是99.0天，（M=152.28，SD=133.37）；犯罪行为人平均作案7.8次，中值是6.0次，最频繁的系列盗窃案作案众数是3次和6次（SD=5.5，范围3～28次）。

表4 系列入室盗窃犯罪行为人犯罪经历统计表

3.2.3 团伙犯罪

在数据样本中，系列入室盗窃犯罪行为人中有同伙的占28%，单独作案占72%。

3.2.4 经济价值

盗窃财物价值从0到79470.00元不等。包括没有窃得任何东西的情况，财物被盗价值的中位数是2565.00元，（M=5038.08，SD=8859.47）。

表5 被盗财物价值统计表（单位：元）

3.2.5 交通工具

在所有案件中有147起使用了交通工具来实施犯罪，占总数的43%，徒步占57%。其中，使用电动车的100起，占68%。使用自行车的27起，占18%，使用面包车9起，占6%，使用农用三轮车的8起，占6%，使用公交车3起，占2%。

3.2.6 选择目标

在所有338起案件中盗窃目标选择商业场所（如商店、仓库等地）的占18%，居民住宅的占75%，公共场所（如政府机关、事业单位等办公场所）的占7%。

3.2.7 犯罪距离个体差异的准实验对比

表6中有个体差异的犯罪距离的描述性统计。对相关变量如年龄进行了分组，分为20岁以下（含）和20以上。准实验和个体层次的相关性的结果在后面的内容中阐述和讨论。

表6 犯罪距离个体差异的统计描述（km）

从统计分析数据来看，系列入室盗窃犯罪的犯罪行为人的性别全部是男性；年龄特征：年龄最小15岁，最大的44岁，平均年龄23岁，说明年轻人占绝大多数；系列入室盗窃行为人近一半有犯罪前科记录，占42%；系列入室盗窃的持续时间中位数是99.0天，每个系列案件平均作案7.8次，说明作案的频率一般10天左右做一次案；犯罪行为人主要来自外来流动人口作案，浙江本省的占总数（44人）23%，其他省份的占77%；作案的主要选择目标是居民住宅，占75%，其次是商业场所占18%；在所有338起案件中，团伙犯罪共94起，占28%，单独作案的占72%，大部分案件是单独作案。所有案件中有147起使用了交通工具来实施犯罪，占总数的43%。入室盗窃的犯罪距离最长的距离有47.30公里，最短距离是0.05公里。有66起犯罪距离小于等于1公里，占20%，犯罪距离小于5公里的占72%，大约84%是在10公里范围内。

针对分析结果，刑侦部门在侦查系列入室盗窃犯罪时需注意以下几个方面：一是系列入室盗窃以外来流动人口为主，一般在当地有暂住地址；二是以20多岁的年轻人为主；三是作案时主要是单独作案，并且作案的频率较高，作案次数较多；四是作案经常使用交通工具；五是作案选择目标主要是居民住宅；六是作案平均犯罪距离是5.87公里。统计结论对于刑侦部门侦查范围和侦查重点有比较重要的指导意义，同时，刑侦部门在侦破一般的入室盗窃犯罪案件时，需要加强案件串并分析，深挖犯罪，扩大战果。对于案件预防来说则要重点加强居民住宅和商业场所的犯罪预防。

4 犯罪距离个体差异影响因素的相关性分析

4.1 年龄差异

表6包含了年龄不同的犯罪距离的差异。根据他们第一次和最后一次盗窃的年龄是小于或超过20岁进行分组。结果表明，首次盗窃年龄小于20岁的比年纪较大的犯罪距离平均大 0.36公里。采取Mann-Whitney U检验揭示了无显著性差异[U=228，N=44，p＞0.05（双尾）]

而最后盗窃年龄大于20岁的比年龄较小的大0.46公里。采取Mann-Whitney U检验揭示了最后一次盗窃在年龄上无显著性差异[U=183，N=44，p＞0.05（双尾）]。Kendall相关系数显示盗窃年龄与犯罪距离大小存在较弱的正相关关系。[N=338，τ=0.165，p＜0.025（单尾）]。

盗窃年龄与犯罪距离的相关系数为0.165，盗窃年龄与犯罪距离有一定的相关关系，但相关关系系数比较低，说明年龄不同犯罪距离有一定差异，但不显著。

国外的研究发现年纪较轻的系列入室盗窃者选择目标时的犯罪距离比年纪较长的离开居住地更近些。这个发现表明年纪较轻的入室盗窃者可能是因为比较受限的认知地图。因为年龄是去获得相关资源的一个重要因素，比如交通工具和驾驶证。决定这个变量其他潜在的原因是，在一个城市较大范围内，因为年轻的罪犯有较少的认知机会和自由来扩大其认知地图，这些会导致他们比年长的罪犯更受限制，本研究发现年龄与犯罪距离存在较弱的相关关系。可能是年轻人随着汽车、摩托车等交通工具普及，已不再受此限制了。

4.2 犯罪经历不同

4.2.1 犯罪前科

检验犯罪前科与犯罪距离的关系，有犯罪前科的比没有犯罪前科的平均流窜多4.58公里。采用Mann-Whitney U检测显示了在平均流窜距离上的显著差异性[U=8814，N=338，p＜0.05（双尾）]。

这表明有犯罪记录，经过打击处理的犯罪行为人比没有犯罪记录的入室盗窃罪犯流窜更远的距离实施犯罪。

采用二元变量相关分析，得到Spearman相关系数为0.999，假设成立的概率为0.000，由此可以得出结论，在显著性水平0.01下，犯罪前科与犯罪距离之间存在着显著的正相关关系。因此，有犯罪前科的比没有犯罪前科的犯罪距离要大。

犯罪前科与犯罪距离存在着相关关系，在本研究中得到验证。在侦查实践中发挥着重要作用，可以预测有犯罪前科的或者有多个犯罪记录的会比没有犯罪前科或者较少犯罪记录的在选择目标时的犯罪距离更大。因为这些具有犯罪前科的，就是每一个有犯罪记录的或者被法律处理过的，与没有犯罪记录的入室盗窃者在选择目标上的犯罪距离是有明显区别的，这个结果在我国其他地方没有验证过，可能是仅适合当地的，是一个地区化的行为模式。结论正确与否，未来需要跨区域的不同类型的比较研究，以检验这些可能性。

4.2.2 犯罪次序

一般来说，研究者会以经验或者根据其他文献中的观察，都会这样假设：第一次盗窃的犯罪距离具有心理学上的意义，即首次盗窃距离居住地较后续的犯罪更近。在本文的44串系列案件样本中，第一次盗窃距离居住地最近的占38.64%，第二次盗窃犯罪距离居住地最近的占31.81%，第三次盗窃距离居住地最近的占29.55%。采用Friedman检验对三个样本进行检测，发现没有显著相关性的暂时性模式[χ2=1.000，df=2，p＞0.025（单尾]。根据结果，Chi-Square值为1.000，自由度为2，渐进显著性概率为0.607＞0.025，这个检验结果表明第一次盗窃地点距离居住地较其他犯罪距离更近的结论没有明显的显著性。因此，这就表明入室盗窃犯罪并没有以此作为心理依靠点然后向外部扩展实施犯罪。造成这个现象的原因可能是警方数据库中记录在案的“第一”的目标，实际上可能是第10或第100次入室盗窃。另外，许多系列盗窃罪犯被发现有前科的，这“第一”的罪行，可能不是系列盗窃案件中有史以来第一个罪行。

4.2.3 系列犯罪持续时间

使用系列犯罪不同持续时间的犯罪均值进行样本间的比较，可以发现入室盗窃犯罪距离持续时间较长的，通常比持续时间较短的流窜更长的距离实施犯罪。我们以 0.5年时间为样本分成两部分进行Mann-Whitney检验：在系列入室盗窃持续时间半年内与持续时间超过半年的犯罪距离之间，发现有显著性差异[U=8966.00，N=338，p＜0.05]，即持续时间越长其犯罪距离就更长。

根据样本数据计算等级相关系数，并检验其显著性，可以看到变量系列犯罪持续时间和犯罪距离的Kendall相关系数为0.137，它们之间不相关的假设成立的概率为0.000。由此可以得出结论，在显著性水平0.01下，持续时间与犯罪距离之间存在着显著的正相关关系。也就是说，持续时间越长，犯罪距离就会越大[N=338，τ=0.137，p＜0.025（单尾）]。

4.2.4 系列犯罪中犯罪数量

使用系列入室盗窃犯罪数量把样本分为盗窃6次以下和盗窃6次以上的两组数据样本。盗窃6次以上的平均犯罪距离比盗窃6次以下的要远0.8公里（见表6）。采用Mann-Whitney检验[U=11265.00，N=338，p＞0.05]，双尾渐进显著性概率为0.244，这个值远大于0.05，因此，表明两组数据之间不存在着显著的差异。在系列犯罪入室盗窃犯罪数量不同样本之间没有显著性差异，即盗窃次数6次以上和盗窃次数6次以下的犯罪距离没有显著性差异。

进一步进行相关分析，根据资料计算等级相关系数，并检验其显著性。经检验可以看到变量系列犯罪数量和犯罪距离的Kendall相关系数为0.044，它们之间不相关的假设成立的概率为0.124。由此可以得出结论，在显著性水平0.01下，犯罪数量与犯罪距离之间不存在着显著的正相关关系。也就是说，犯罪数量与犯罪距离没有显著相关关系[N=338，τ=0.044，p＞0.025（单尾）]。

在一个系列犯罪中犯罪的次数与犯罪距离没有显著相关关系，表明犯罪行为人在作案过程中，并不是作案次数越多，就更远离居住地，很可能在附近连续作案，这个结果与犯罪前科对犯罪距离影响不一致，表明在一个系列犯罪中，犯罪距离相对比较稳定，不会因次数的增加而变化很大的距离。

4.3 团伙犯罪

表6中显示单独犯罪的比团伙犯罪（2个或2个以上）的犯罪距离在平均上要更大些，平均要远1.8公里。采用Mann-Whitney检验[U=10508，N=338，p＞0.05]：双尾渐进显著性概率为0.233，这个值大于0.05，因此，表明两组数据之间没有显著的差异。

类似的相关分析，Kendall相关系数是0.083，上午渐进显著性概率为0.241＞0.05，因此，说明是否团伙犯罪对犯罪距离选择没有存在显著差异。

关于共同犯罪的影响，研究发现，团伙犯罪的并没有比单独作案的流窜更远距离实施犯罪。这个发现可能是因为许多入室盗窃者特别是某些高危人群都聚集在一起居住，拥有相同的生活圈子和类似的认知地图，所以实施犯罪的目标位置容易达成一致。但是，如果团伙犯罪中，如果居住分开距离较大，可以共享认知地图，将会比单独犯罪流窜更远的距离作案。因此，他们的相遇地点，会使得他们离开邻居更远的距离。因此，今后的研究需要关注团伙犯罪中罪犯的住址，再观察团伙犯罪对犯罪距离的变化的影响。

4.4 经济差异

实施准实验分析犯罪距离，入室盗窃者的犯罪距离与盗窃财物价值之间的关系，进行了三种分类：盗窃财物价值分别为0～2000元，2000～4000元，4000元以上的。结果显示盗窃0～2000元的有147起，平均距离为5.78公里；盗窃2000～4000元的有87起，平均距离是4.85公里；盗窃4000元以上的有104起，平均距离是6.85公里。

采取Kruskal-Wallis检验[χ2=2.414，df=2，p＞0.05（双尾）]。根据结果，Chi-Square值为2.414，自由度为2，渐进显著性概率为0.299＞0.05，由此得出结论是：盗窃财物价值与犯罪距离不存在显著相关性。

二元变量相关分析也表明，Kendall相关系数是-0.042，双尾渐进显著性概率是0.258＞0.05，说明盗窃财物价值与犯罪距离没有显著性相关关系。Spearman相关系数是-0.058，双尾渐进显著性概率是0.287＞0.05，说明不存在显著性相关关系。

被盗财物价值大小与犯罪距离尽管没有显著的相关关系，表明这些入室盗窃者在盗窃时，具有很大的随机性，即入室前并不清楚可能被盗财物的价值，并没有因为被盗财物较大，而准备长途奔袭，因此，侦查实践中，不能因为出现被盗财物价值较大时，就推测可能是年纪较长的入室盗窃者，并且有驾车等条件，而忽略了年纪较轻的也有条件获取车辆并驾驶车辆作案的人员。

4.5 交通工具

表6结果显示使用不同的交通工具进行作案的犯罪距离明显不同。入室盗窃行为人使用汽车作为交通工具的，比使用电动车作案的平均要远3.11公里，比使用自行车作案的要远8.12公里，比没有交通工具的远12.19公里。

Kruskal-Wallis 检验结果表明，入室盗窃行为人的犯罪距离与所使用的交通工具有非常密切的关系[χ2=148.825，df=3，p＜0.05（双尾） ]。根据结果，Chi-Square值为148.825，自由度为3，渐进显著性概率为0.000＜0.05，由此得出结论是：交通工具的不同与犯罪距离存在显著相关关系。采用汽车比电动车、自行车的平均犯罪距离要远得多，徒步行走的平均犯罪距离最小。

进一步的相关分析，Kendall相关系数0.525，p＜0.05，当前的结果显示交通工具是犯罪距离的一个重要变量，在系列入室盗窃者流窜选择目标过程中，那些使用汽车作为交通工具能比其他方式选择更远的目标。

系列入室盗窃者拥有汽车的交通工具明显比步行或者骑自行车、电瓶车等的犯罪距离更大。与此相关的是发现，全部入室盗窃者中，超过31岁的在实施犯罪中使用汽车的在选择目标时，比其他犯罪者离开居住地远得多。所以，年纪较轻的入室盗窃者在选择目标时没有足够的资本，也就是说选择的余地不是很大。这里要注意的是使用汽车作案并不必然比没使用汽车的犯罪距离都要远。

4.6 选择目标

结果显示选择居民住宅为盗窃目标的要比选择机关办公场所或者商业场所要多，其中，选择乡村居民住宅的平均距离最大。而城区居民住宅、机关办公场所、城区商业场所和乡村商业场所，比较类似。采取Kruskal-Wallis检验[χ2=56.011，df=4，p＜0.05（双尾） ]。根据结果，Chi-Square值为56.011，自由度为4，渐进显著性概率为0.000＜0.05，由此得出结论是：入室盗窃流窜距离会因选择目标的不同，有显著差异。

这个发现表明系列入室盗窃犯罪行为人流窜犯罪的不同距离与选择的居民住宅、工商业场所或者机关单位有关系。

个体层面的分析显示，在犯罪距离与目标类型的选择上没有显著关系。在338个样本中，Kendall相关系数值为0.073，P＞0.05（双尾），Spearman系数也显示同样的结果，这个渐进显著性概率略大于0.05。这个发现显示目标选择与流窜犯罪距离没有显著性关联，与Kruskal-Wallis检验结果有一定差距，原因是选择目标为乡村居民住宅的犯罪距离与其他四种目标差距较大，而其他四种目标的犯罪距离差距较小。

研究发现在桐乡市及其辖区的住宅及商业场所作为选择目标的犯罪距离，明显不同，尤其是选择乡村居民住宅时的犯罪距离较其他目标都要大。说明大部分的入室盗窃者的居住地都不在其周围，而是居住在城区中。在侦查实践中，大部分的入室盗窃者租用城区或者城郊结合部的出租房。因此，选择城区居民住宅与商业场所、公共场所等地的犯罪距离差异不大。对于有显著差异性的一种解释，是与入室盗窃者居住的区域有关。许多入室盗窃者居住在繁华路段，到居住区和商业区的距离比较类似。

5 结语

理解犯罪背景因素是犯罪学研究的一个重要领域，因其对制定政策和有效预防犯罪都有重大影响。本文检验系列入室盗窃的犯罪距离个体差异。结果显示桐乡市及其辖区的系列入室盗窃是明显带有地域特征的犯罪情形，系列入室盗窃者犯罪距离的变量明显地与入室盗窃者前科、犯罪持续时间、交通工具和选择目标有关。系列入室盗窃犯罪距离的个体差异影响因素结论，能够从个体层次水平来加深理解犯罪的空间行为特征，为警方的犯罪情报分析提供基础依据，可以协助警方的战略决策；也可以为具体的侦查服务，根据犯罪前科、犯罪持续时间、使用交通工具、选择目标等变量与犯罪距离呈现正相关关系，对系列入室盗窃犯罪进行犯罪地理画像。刑侦部门在侦查系列入室盗窃犯罪中进行摸底排队和数据筛选时可以作为重要的参考条件，结合犯罪地理画像的重点区域，对犯罪嫌疑人的数据进行优先排序，展开调查。同时，这个研究结论也提醒警方在打击系列侵财犯罪过程中要根据当地警方数据库进行统计分析，研究、发现本地区系列侵财犯罪空间的行为模式，从而提高打击系列侵财犯罪的侦查能力和防范能力。

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[2]Georges-AbeyieD.E.,HarriesK.D.Crime:A spatial perspective[M].New York:Columbia University Press,1980.

[3]Townsley M.，Sidebottom A.All OffendersAre Equal,But Some Are More Equal Than Others:Variation in Journeysto Crime Between Offenders[J].Criminology, 2010，(3).

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[5]赵勇，刘民，柏书华，等.系列入室盗窃案件的犯罪距离研究[J].中国人民公安大学学报（社会科学版），2010，(2).

（责任编辑：李艳华）

D918

A

2014-4-10

2012年浙江省高等学校访问学者教师专业发展项目（编号：FX2012070）。

徐永胜（1978-），男，浙江台州人，浙江警察学院侦查系讲师，法学硕士，主要从事侦查学研究。