新千年以来的中国犯罪动态分析
——以定基增长率为切入
2018-11-02杨学锋
杨学锋
(中国刑事警察学院公安基础教研部 辽宁 沈阳 110035)
1 前言
作为一种客观存在的社会现象①中国犯罪学学会前会长王牧教授在其主编的《新犯罪学》一书的“内容提要”部分指出,在中国大陆地区的犯罪学界,“把犯罪现象作为一种客观存在,研究其发展变化规律。这是过去没有的。”具体而言,“犯罪现象的存在就是指在一定的社会生活条件下,一定数量和质量的犯罪现象的存在是必然的、普遍的,不会因为人们的憎恨和治理而彻底消失,而只能是一定数量的减少和一定危害的减轻的一种社会现象。”参见:王牧. 新犯罪学[M]. 北京: 高等教育出版社, 2005: 174. 犯罪学意义上的犯罪是否是一个客观自在的社会事实,犯罪学意义上的犯罪现象是否能够被消灭,诸如此类的问题在中国大陆地区的犯罪学复兴初期一度引起热烈的论争。然而,需要注意的是,此类问题并不是现代科学犯罪学的标准研究议题,而属于暗含性的前提假设。,犯罪学意义上的犯罪并非单纯地依照现有法律进行规范性评价的结果,而是法律评价的前提[1]。尤为关键的是,只有通过社会科学的研究方法才可能呈现出犯罪现象在法律层次之外所具有的诸多客观规律。就其运动规律而言,通常被笼统地归纳为3种:犯罪总量的起伏律、犯罪分量的消长律、类型犯罪的辐射律[2]52-54。然而在特定的时空范围内,上述一般规律的具体表现则是犯罪现象论层次上的存在形态分析,即犯罪现象的数量、质量及结构等方面的静态及动态状况②该术语在中国台湾地区及其他华语地区的犯罪学界通常译为“犯罪型态”。按照王牧教授的论述,基于犯罪现象存在论,“犯罪现象是一种社会事实,它以一定的数量形态、质量形态和结构形态存在于一定的时空条件之下。”参见:王牧. 新犯罪学[M]. 北京: 高等教育出版社, 2005: 180.,特别是犯罪动态分析③按照王牧教授的定义,“犯罪动态是指在较长的时间序列内犯罪现象的数量、质量、结构以及分布等方面的变动情况与未来趋势。”参见:王牧. 新犯罪学[M]. 北京: 高等教育出版社, 2005: 210. 它是犯罪现象的存在形态在时间维度上的动态表现。所要研究的基本内容之一。此外,值得注意的是,消长律及辐射律容易被掩盖在犯罪总量的起伏律之下。
尽管在犯罪学诞生之前,就有有识之士关注了犯罪现象的存在形态④开创性的工作当属法国统计学家格雷(1802~1866)、比利时统计学家凯特勒(1796~1874)对19世纪20、30年代的欧洲各国的犯罪统计资料(当时被称作“道德统计”)所作的统计分析。。然而,在其后百余年的发展史中,犯罪学家对于其时间维度上的犯罪动态及影响因素的理解深度与广度远远不及他们对社会层面上的社会结构、过程等因素及个体层面上的生物、心理因素的理解。
从方法论层面上来说,因为社会变迁就其本质而言是一个时间序列过程,而既往文献中的那些忽略了时间维度的横截面数据与研究设计,由于其无法捕捉到这种时间规律而存在着许多自身无法克服的局限。总之,在不同的历史时期,犯罪现象的存在形态可能有着不同的具体表现。因此,有必要特别关注其时间维度,即加强对犯罪动态、特别是犯罪时间序列的研究。
例如,美国国家司法研究所在2012年拨款建立了一个“犯罪趋势圆桌会”,这是专为那些尚未获得足够学术关注的重大议题而设立的一种学术机制。在该机制下,一些专注于犯罪趋势研究的犯罪学家、经济学家、社会学家、政策分析人士及刑事司法体系内的实务工作者已经召开了多次学术交流活动,其代表性的学术成果被汇编为著名的SSCI期刊《定量犯罪学杂志》在2016年出版的一部专辑。基于美国社会的背景,学者们分别从数据源、方法论、理论支撑等方面对犯罪率的时间变化规律进行了深度解读[3]。
近些年来,国内有一些学者开始专注于总结并预测每年的犯罪形势[4-6],或对犯罪形势的现状及趋势做出描述性的分析[7],发表了相当数量的研究成果。然而,正如一篇基于内容分析法的综述文献所评论的,在111篇样本文献中,大多数“没有给出符合学术规范的经验依据——既没有根据犯罪预测的惯性原理和周期性原理,在时间序列上运用趋势外推技术导出相对精确的上升程度;也没有从犯罪预测的因果性、规律性原理出发,通过建立回归模型等分析方法给出一个有关犯罪增长的具体幅度”[8]。毋庸讳言,理论犯罪学的指导作用不充分、统计分析与预测技术的低水平是国内相关研究的普遍性问题。实际上,这是我国犯罪学整体发展水平的一个缩影。然而,尽管犯罪学的学科建设还有很长的路要走,但只要牢固地把握学科发展的主流方向,日积月累,必有所成。为此,本文将汲取国内外现有的优秀研究成果,尝试着对新千年以来的中国犯罪动态进行更为深入的分析。
对不同社会历史阶段、特别是社会转型时期的犯罪现象的存在形态进行理论分析和实证检验是犯罪学在宏观社会学层面的学科任务之一。在此问题上,包括了两类研究设计:其一是横截面型的比较研究,它是指对同一时间节点上处于不同发展阶段的某些国家或社会的犯罪现象存在形态进行比较分析,如比较发达国家与发展中国家的犯罪率差异及趋势;其二是纵列型的比较研究,它是指对同一国家或社会在不同的时间节点上的犯罪现象的存在形态进行比较分析。本文的研究设计属于后者,即主要的关注点在于深入分析中国大陆地区在新千年以来的犯罪动态。
2 既有的一些理论解释与实证检验
对宏观层面的犯罪率变化加以解释的犯罪学理论大多可以追溯到法国的著名社会学家迪尔凯姆(1858~1917)的失范理论。该理论认为,社会分工的复杂化削弱了机械团结及其对集体道德的控制力。处于迅猛的社会变迁过程中的社会将难以避免地面临着原有价值观念体系的崩溃、新的价值观念体系尚不完善的失范状态,因而将出现犯罪率急剧升高的状况;一段时期之后,逐渐形成的有机团结和更加正式的社会控制机制会对不断升高的犯罪率有所抑制,但是其犯罪率仍将高于社会变迁之前的水平。
美国犯罪学家谢利继承并发展了迪尔凯姆的失范理论;她于20世纪80年代所提出的现代化理论[9]深刻而长久地影响着中国犯罪学界对改革开放初期的犯罪暴增态势的解释框架[10-12]。谢利认为,一个国家的犯罪现象存在形态主要取决于它所处的现代化进程中的不同发展阶段——现代化的动力主要来自于技术进步,它催化了社会内部的政治、经济和人口变化,其中以工业化和城市化为主要特征;现代化进程的不均衡加剧了社会经济不平等的程度,提高了群体间的紧张状态,最终导致了犯罪现象在存在形态上的变化。具体而言,在现代化的初始阶段,由于社会失范、社会解组和社会控制的衰弱,财产犯罪将成为最突出的犯罪类型。此外,在这一阶段,暴力犯罪也会出现一定的增长,其中的主要原因在于从农村迁移到城市的人口中,不可避免地携带着乡村生活中常见的暴力亚文化。随着时间的推移,在现代化接近完成的阶段,由于新移民逐渐适应城市生活,社会上的暴力犯罪率将会逐渐降低,而且有更大比例的暴力犯罪蜕变为财产犯罪的手段。概言之,根据现代化理论的预测,发达国家的总体犯罪率将呈现基本稳定或有所下降的态势;而处在现代化初、中级阶段的国家或社会将呈现出显著的消长型犯罪动态。
现代化理论认为犯罪率将先升后降,相较之下,德国社会学家埃利亚斯(1897-1990)提出的文明进程理论则认为在工业化不断扩张的过程中,劳动分工变得越来越复杂而精细,这促成了人们之间的高度依赖[13]。在有机团结的逐渐加强过程中,由于个体日益依赖他人并受到他人的依赖,因此,个体将更加倾向于抑制自己的各种冲动,这种控制的内化将导致犯罪率的下降,特别是暴力犯罪。然而,随着人们日益压抑自己的冲动,他们可能出现更多的心理病患及自杀或吸毒等自我伤害的行为。
与现代化理论及文明进程理论形成鲜明对比的是,以日常活动理论[14]为代表的机会理论认为,每个人都具有潜在的犯罪动机,只是由于现代社会为相应类型的犯罪、特别是掠夺型的财产犯罪提供了更多、更加适宜的犯罪机会,而且现代都市社会的生活方式导致了人们对于自身财物的保卫力量相对不足,因此,使得这些类型的犯罪出现了更加显著的增长。
以上3种理论尽管有着深厚的学术影响力,但Neapolitan(1997)质疑这些基于西方发达国家的理论解释和实证检验是否同样适用于发展中国家[15]。Neapolitan警示说,在不同的社会背景下发生的社会变迁过程可能需要不同的理论模型加以解释;由于社会背景的不同,处在社会变迁的同一阶段的不同社会可能表现出不同的犯罪现象存在形态,其原因机制也可能大相径庭。
基于1978至1999年间中国大陆地区的官方犯罪统计数据,Liu(2005)[16]613将犯罪案件划分为经济动机的犯罪(如盗窃、严重盗窃、抢劫、诈骗等)与少经济动机的犯罪(杀人、强奸、伤害等)两大类型,继而提出并初步证实了一种社会结构的解释,即在中国从计划经济转型为市场经济的社会变迁过程中,社会层面上弥漫着空前高涨的经济动机,因此由经济动机驱动的各类犯罪将出现更加迅猛的增长。相比之下,尽管少经济动机的犯罪类型也可能会有所增长,但其增长率将显著低于经济动机犯罪。
本文将基于新千年以来的中国官方犯罪统计数据,深入分析犯罪动态,以回应Liu(2005)的基本论断:“经济动机驱动型的各类犯罪出现了更加迅猛的增长。……总体而言,经济动机可以解释这种犯罪动态。然而,这一假设还需要未来更多的年度数据加以检验”[16]626。
3 数据分析与讨论
本文所使用的原始数据来自2001~2017年出版的《中国统计年鉴》,其中包含了2000~2016年间的官方犯罪统计数据及相应的人口统计学数据。
众所周知,官方犯罪统计存在着某些局限,如因察觉不足、报案不足、记录不足等导致的犯罪黑数问题[17]。然而,由于国内缺乏被害人调查项目等非官方犯罪统计作为补充或印证,因此,以官方犯罪统计为唯一的数据源作为实证支撑亦属于无奈之举。从美国同行的经验研究来看,如果同时存在着多种质量可靠的数据源,有必要对其加以比较研究并综合利用[18]。此外,如果居民报案或官方记录的习惯保持基本稳定,那么本文所倚重的犯罪增长率数据则可以更加符合实际水平①犯罪增长率作为一种相对指标是将某两年的犯罪率相除之后而转换得到的。在文中的假设之下,这样的计算程序可以在一定程度上消减犯罪率本身与实际水平的差异。。最后,鉴于漏斗效应,在分析犯罪现象的存在形态时,优先选择警察部门的犯罪统计数据作为经验依据亦是犯罪学家们的基本共识。
3.1 总体犯罪率及其增长率的计算与解析
《中国统计年鉴》除了报告公安部门每年的刑事立案数量②具体包括杀人、伤害、抢劫、强奸、拐卖妇女儿童、盗窃、诈骗、走私、伪造(变造)货币或持有使用伪造货币及“其他”等10个类别。之外,还报告了年末人口总数及0~14岁人口比例。基于这些数据,本文以刑事立案数量为分子,以14周岁及以上的人口数为分母,分别计算出2000~2016年间的各类犯罪的犯罪率。具体计算公式如下:
由于对比的基期不同,增长率分为环比增长率和定基增长率两种。前者用以说明逐期增长变化的程度,而后者则说明在整个观察期内总的增长变化程度。更重要的是,定基增长率将不同的趋势数据加以标准化,从而使其具有直接可比性,进而可以用图示法直观地呈现出比较的结果,因此,本文只计算了定基增长率。具体而言,各年度的犯罪率增长率计算公式如下:
限于篇幅,本文没有列出具体的计算结果,只将2001~2016年的犯罪率增长率(百分点,以下同)时间序列以折线图形式表示出来,如图1所示。
图1 新千年以来的犯罪率增长率折线图
在总体犯罪率中,各种特定类型的犯罪分配率(即某一特定类型的犯罪数量与犯罪总量之比例[2]70)可能具有较大差异。从时间维度而言,对犯罪分配率时间序列进行考察也是犯罪动态分析的应有之义。犯罪分配率较高的犯罪类型可以在很大程度上决定着犯罪总量的变化趋势。毫不奇怪的是,在犯罪总量之中,盗窃犯罪分配率稳定地处于较高水平,大约占其中的60%~70%。相比之下,杀人、强奸、拐卖、走私、伪造(变造)货币或持有使用伪造货币等5种类型犯罪的分配率基本上都不超过1%。如果不加以单独分析,这些犯罪类型的趋势将被严重地掩盖在犯罪总量的趋势之下。
除了“其他”类型犯罪的分配率大致处于10%~20%的水平之外,诈骗犯罪的分配率在新千年以来呈现出较为显著的上升态势,从约5%的水平增长至并稳定在15%左右。抢劫犯罪的分配率则呈现出一定的下降态势,从新千年之初的8%左右下降至近几年的2%以下。相比之下,伤害犯罪分配率较为稳定地处于2%~3%之间的水平,如图2所示。
3.2 对两种类型犯罪的增长率时间序列的比较
如前文所述,在总体犯罪趋势之下,不同类型的犯罪可能有着迥异的消长规律。其中对于本文有着重要指导作用的一个理论命题是,在转向市场经济的过程中,经济动机驱动型的犯罪将表现出更加迅猛的增长。
在《中国统计年鉴》所报告的犯罪类型中,可以明确归类为经济动机驱动型犯罪的包括抢劫、盗窃、诈骗、走私、伪造(变造)货币或持有使用伪造货币等5种类型。另外,本文将杀人、伤害、强奸、拐卖妇女儿童等4类犯罪归类为少经济动机的犯罪①某些“少经济动机的犯罪”在实际上可能是由经济动机驱动的。例如,某些杀人或伤害案件往往牵扯着一定程度的经济因素,拐卖妇女儿童的动机往往是为了获得高额的经济回报。但如果在这种情况下,本文的二分法依然可以显现出经济动机驱动型的犯罪有着更大的增长率,那么这种结果将为本文的理论命题提供更有力的经验支持。。
通过类似的计算过程,本文分别得到了2001~2016年的两类犯罪的定基增长率时间序列,并将其折线图绘制在同一坐标系下,如图3所示。
图2 新千年以来的犯罪分配率折线图
图3 经济动机驱动型犯罪与少经济动机的犯罪率增长率折线图
图3中的粗线为经济动机驱动型犯罪的增长率折线图;细线为少经济动机的犯罪增长率折线图。可以直观地看到,相比于2000年的犯罪水平,经济动机驱动型犯罪一直保持着较高的增长率,基本上呈现出逐年提高的趋势,其中增长最大的年份为2015年,其定基增长率达到了79.44%。相比之下,尽管在2016年有所回落,其定基增长率依然达到了59.02%。换而言之,就经济动机驱动型犯罪而言,2015与2016年的犯罪率分别是2000年犯罪率的约1.8倍和1.6倍。
对照之下,相比于2000年的犯罪水平,少经济动机的犯罪则呈现出稳中有降的态势,特别是在2013年之后出现了较为明显的下降。2016年的定基增长率达到了-31.81%,也就是说,就少经济动机的4种犯罪而言,2016年的犯罪水平仅为2000年的三分之二左右。
尽管从以上的增长率数据及图形描述等描述性分析的结果来看,本文的理论命题得到了直观的经验支持,但是就时间序列分析的统计学原理而言,检验两个时间序列是否具有显著不同的增长率远非如此简单。通常而言,如果以少经济动机犯罪作为参照,那么两个不同的时间序列可能会出现如下3种情况之一:第一,经济动机驱动型犯罪的增长率显著更高,此时两个时间序列的差距会越来越大,从图形描述方法来看,两条折线将持续呈现开口放大的趋势;第二,经济动机驱动型犯罪的增长率显著更低,此时从图形描述方法来看,两条折线将逐渐交汇,之后在相反方向上呈现开口放大的趋势;第三,两个时间序列的增长率大致相同,此时两条折线将齐头并进,用时间序列的术语来说,此时两个时间序列具有“均衡关系”,它们是协整的。
基于单位根过程的增广迪基—福勒检验①相比于Dickey-Fuller 检验,增广迪基-福勒检验可以更有效地剔除自相关的影响,因而更加适用于本文的时间序列分析。支持了上述第一种情况,这亦与描述性分析的结果相吻合,即经济动机驱动型犯罪的增长率显著更高。至此,本文的理论命题得到了更加切实的经验支持。
图4 经济动机驱动型的5种犯罪率增长率折线图
图5 少经济动机的4种犯罪率增长率折线图
3.3 对9种具体犯罪类型的犯罪率增长率分析
如前所述,《中国统计年鉴》将公安部门每年的刑事立案数量划分为10个类别。其中除了“其他”一类之外,其余的9种犯罪被前文概括地划分为“经济动机驱动型犯罪”及“少经济动机的犯罪”两大类型,并进行了相应的分析与讨论。为了进一步表露出不同类型犯罪的增长率趋势,本文分别计算了这9种具体犯罪类型的犯罪率增长率,并将经济动机驱动型的5种犯罪、少经济动机的4种犯罪折线图分别绘制在同一坐标系下,如图4及图5所示。
正增长趋势最为明显的犯罪类型是诈骗犯罪。相比于2000年的诈骗犯罪率,近两年的诈骗犯罪率增长了4~5倍之多,其中利用电信或网络手段实施的诈骗案件的贡献率可能是最突出的。“近年来,我国电信网络诈骗犯罪居高不下,不仅使人民群众蒙受重大经济损失,而且导致被害人自杀恶果的现象时有发生,危害日益严重。”[19]据新华网报导:我国电信诈骗案件每年以20%~30%的速度快速增长,2015年全国公安机关共立电信诈骗案件59万起,同比上升32.5%[20];2015~2016年,全国电信网络诈骗案件量呈上升趋势,2016年较2015年同比上升51.47%[21]。
抢劫犯罪案件的增长率表现出相对明显的下降趋势。与2000年的抢劫犯罪率相比,仅在新千年的前5年里有所增长,并且增长率逐年递减;而在后来的10余年里,抢劫犯罪率均出现了显著的负增长;在2015与2016年,下降的幅度更是分别高达76.16%与83.18%。值得注意的是,抢劫尽管是一种经济动机驱动型的犯罪,但是它在犯罪现象的存在形态分析中通常被归入到暴力犯罪的类型之中,而非财产犯罪类型。如果遵循这种常规的分类,那么本文的理论命题将会得到更加充分的经验支持。
相比之下,盗窃、走私、伪造(变造)货币或持有使用伪造货币等3种类型的犯罪率增长率则要平稳的多。其中,盗窃犯罪在新千年以来有一定幅度的增长,年均增长率为1.04%,而走私、伪造(变造)货币或持有使用伪造货币等两类犯罪则基本上呈现出稳中有降的趋势。
在4种少经济动机的犯罪类型中,较为稳定地处于下降趋势中的犯罪类型包括杀人、强奸两种。相比于2000年的犯罪率水平,两类犯罪在2016年分别下降了74.23%和34.23%。而伤害案件在新千年内的波动范围基本上在(-20%,20%)的区间内,并且近几年里表现出一定的下降趋势。拐卖妇女儿童的案件增长率表现出较大的波动性,但是均显著低于2000年的水平。
4 结语
自20世纪80年代以来,中国经历了剧烈的社会变迁过程,而且这一过程远未结束。按照Liu(2005)[16]614基于1987~2000年出版的《中国法律年鉴》相关数据的测算,自1978~1999年间,中国的犯罪率增长了3倍:以10万分数计,从55.91增长至178.82①Liu (2005)注意到了在此期间的一些法律变化,如盗窃犯罪的立案标准等,并利用统计学方法进行了必要的数据估计和修正,从而保证了数据的可比性。此外,必须指出的是,犯罪现象的存在形态分析,特别是本文的犯罪动态分析,只是在犯罪现象层面的归纳推理,对于其中原因机制的假设与检验只是探索性的,这些假设依然有待未来的研究进一步加以验证。例如,Liu (2005)指出在1978年至2003年之间,中国的GDP年均增长率为9.47%,而同一时期的犯罪增长率也相对较高,这并非简单地将GDP和犯罪率的增长倍率联系起来,也不意味着两者之间必然地存在着因果联系。准确地说,Liu (2005)提出的理论假设是经济动机的弥漫和高涨在一方面促进了经济发展,另一方面也易于诱发相应类型的犯罪,因而,经济动机驱动型犯罪的增长率将显著高于其他犯罪类型。为了初步检验这一假设,Liu(2005)没有按照常规将犯罪分为暴力和财产犯罪两大类型,而是基于自身的逻辑自洽性将犯罪划分为经济动机驱动型和少经济动机型等两个类型,进而发现了支持上述假设的初步证据。这一理论假设和实证检验为理解并预测犯罪动态提供了一个新的视角。。Liu(2005)在失范理论及其变种的常见解释之外提出了一个新的解释,即在总体转向市场化的社会变迁过程中,被普遍激发出来的经济动机亦有可能推动了相应类型犯罪的增长,因而,经济动机驱动型的犯罪类型将表现出更加显著的增长幅度。从实证角度而言,这一解释在Liu(2005)中得到了初步的证实。
对照之下,本文分析了新千年以来的中国犯罪时间序列数据,进一步检验了上述理论解释,并得到了总体上支持性的结果。从上述分析和讨论中可以看到,经济动机驱动型的犯罪依然呈现出更大的增长率。然而,与20世纪后20年的犯罪现象存在形态有所不同,新千年以来的犯罪时间序列表明少经济动机的犯罪在总体上呈现出负增长趋势,而这是Liu(2005)没有预测到的。
另外,据Liu (2005)对中国大陆地区在20世纪后20年犯罪动态的分析,严重盗窃的增长速度最快,在21年间增长了9042%,抢劫犯罪的增长率排名第二,增长了2722%,诈骗犯罪增长了692.4%[16]624。进入新千年之后,上述犯罪动态发生了一定的变化。最为明显的是诈骗犯罪的增长率最大,在16年的时间内增长了400%以上。相比之下,抢劫犯罪则出现了负增长,盗窃犯罪只保持了较小幅度的正增长。从此可以看到,在犯罪的经济动机保持持续增长的情况下,实现其经济动机的手段愈发变得非暴力化,而在一定程度上转向智能化。
综合而言,尽管许多既往研究关注了犯罪动态,但是它们通常只关注犯罪率总体水平的变化,或者只是观察到财产犯罪与暴力犯罪的不同增长率。这些研究大多是基于迪尔凯姆的失范理论或其变种。尽管各种失范理论之间也存在着一定的差异,但是本文的重点并不在此。本文继续检验了Liu(2005)提出的一种新的理论假设,即处在从计划经济向市场经济转型期的中国,由于经济动机的空前高涨,由经济动机驱动的各类犯罪将更加迅猛地增长。相比之下,尽管基于失范理论的预测,少经济动机的犯罪尽管也可能会出现一定的增长,但是其增长率将显著低于经济动机驱动型的犯罪。从本文的分析中可以看到,在新千年以来,中国犯罪率的总体水平依然呈现出稳中有升的态势,其中最主要的原因在于经济动机驱动型犯罪的持续增长,尤以诈骗犯罪的增长为最。对照之下,少动机的犯罪已经呈现出一定的负增长趋势。上述犯罪动态既可以从动机角度加以解释,也可以从机会角度加以解释。哪种解释更加符合实际状况,尚有待未来的数据更加充分时才能加以实证检验。
对照之下,自20世纪90年代以来,美国的总体犯罪率呈现出稳定而显著的下降趋势。综合近些年来的美国“统一犯罪报告”项目数据[22],可以看到暴力犯罪率呈现出小幅增长态势,而财产型犯罪率则延续着下降趋势。美国的犯罪动态与中国的情况形成了较为鲜明的对比。最大的发达国家与最大的发展中国家在犯罪现象的存在形态,特别是犯罪动态上亦表现出较为显著的差异性。
总之,随着时间或时代的推移与演进,犯罪现象的存在形态的各种规律可能会呈现出不尽相同的具体内容。而这些规律通常无法通过传统的横截面研究设计而被挖掘出来,因此,定期或不定期地对相应的犯罪时间序列自觉地加以分析与比较是犯罪学研究与犯罪防控实践不断积累经验证据、吃堑长智的必由之路。当然,本文的分析只是探索性的,其他一些更为严谨的检验尚有待其他数据源及统计学方法的补充与支持。