社会隔离与城市居民遭受犯罪侵害的相关性分析——以广州市为例

古 杰，周素红，宋广文

（1. 湖南城市学院建筑与城市规划学院，湖南 益阳 413000；2. 中山大学地理科学与规划学院//广东省公共安全与灾害工程技术研究中心，广州 510275；3. 广州大学地理科学与遥感学院//公共安全地理信息分析中心，广州 518028）

社会隔离是社会学中的重要概念，广泛应用于心理学、医学、人口学、哲学等相关学科（Nicholson,2012）。虽然不同学科对社会隔离的界定不完全相同，但概念的内涵基本一致。社会隔离是一种状态，该状态下，个人在社会中缺乏归属感，很少与社会接触，缺乏令人满意的和高质量的社会关系网络（Courtin et al.,2017）。在犯罪地理研究中，社会隔离是影响犯罪发生的重要因素之一。目前国外相关研究认为，社会隔离与就业不平等、空间设施分布不均衡以及不同社会群体不和谐等问题紧密相关，从而导致犯罪率升高（Beaulieu et al., 2011），即社会隔离程度高容易导致高犯罪率。在居住区尺度上的相关研究也证实了社会隔离与犯罪恐惧感之间的正相关关系，不同群体的混居（社会隔离程度低）容易导致群体间的冲突，诱导犯罪的发生（Olzak et al.,1996）；而相似群体的空间集聚由于生活习惯、文化价值观相近（社会隔离程度高），会抑制犯罪的发生（Martinez et al., 2010;Barranco,2013）。而国内尚未从个体的角度研究社会隔离与个体受犯罪侵害的关系，社会隔离会促进还是抑制犯罪有待进一步探讨。

国内犯罪地理学研究始于20 世纪80 年代，相关成果不仅为犯罪空间防控和警务决策提供了重要的参考价值，也为犯罪学研究提供了综合性视角（柳林等，2018）。主要研究内容可以细分为国外研究引介、学科框架及理论、犯罪时空特征、犯罪诱因和犯罪空间防控对策五大主题（姜超等，2014）。其中，在国内外研究引介方面，主要对基本概念、基本理论和实践经验等国外研究成果进行引入和介绍；在学科框架及理论方面，文献较重视犯罪地理学的学科体系和理论建设，在内容框架、基础理论和基础模型等方面进行了一系列探索（孙峰华等，2006；刘大千等，2014；龙冬平等，2017）；在犯罪时空特征方面，相关研究在宏观、中观和微观尺度均有涉及，但总体以中观尺度为主（徐冲等，2016）；在犯罪诱因方面，宏观层面的研究成果较多，微观层面则相对较少（刘文成等，2008）；在犯罪空间防控对策方面，内容主要包括综合分析、环境设计预防犯罪、情景预防和警用地理信息系统4个方面（曾利平，2009；贺日兴，2021）。

在对犯罪发生的影响因素上，已有研究从建成环境、社会环境等方面展开了大量研究（Mao et al.,2021）。如李业锦等（2013）通过定性描述分析了经济功能区、人居环境、交通、流动人口和居民居住环境安全感等对城市犯罪产生的影响；陈鹏等（2018）以北京市门头沟的20 个居住小区为例，对影响居住小区盗窃类犯罪的各类要素进行定量化的回归分析；张延吉等（2019）从设计建设和管理维护两方面测量建成环境的特征，从客观犯罪行为和主观安全感知两方面反映居住安全状况，分析城市建成环境与犯罪行为和居住安全感之间的相关性；李钢等（2017）基于公益平台获取的上万条寻亲记录数据及成功案例库，研究了中国拐卖儿童犯罪的地理特征；古杰等（2016）通过问卷调查对家庭结构和居住条件等要素与入室盗窃之间的关系进行分析，并依据入室盗窃发生的机理差异将诱因分为根本性和非根本性因素。

总体上，已有文献对犯罪的影响因素研究逐步成熟，关于社会隔离与犯罪关系的实证也较丰富。然而，有关社会隔离与犯罪关系的研究对社会网络关系和个体情感特征关注不足。如在指标选取过程中，已有研究更多考虑建成环境、个体社会经济属性和族群社会隔离，而对个体活动联系和情感联系等方面的关注相对较少。社会经济属性相同或相似的居民会因为个体经历等原因，对邻里关系和社区环境产生不同的情感，但已有研究较少考虑这些因素。将个体行为放在特定的社会网络关系中才能更好地理解其意义，但已有研究更多考虑宏观的地理或社会因素，忽视了个体在社会网络关系方面所产生社会隔离及其与犯罪受害的关系。

因此，本研究拟以社会隔离为切入点，构建社会隔离指标体系，并将个体情感等因素纳入量表，建立逻辑回归模型，分析社会隔离与居民遭受犯罪侵害的相关性，以期从个体受害的角度丰富对犯罪发生机理的探讨，进而完善中国犯罪地理的研究体系。

1 数据与方法

1.1 数据

数据来自课题组开展的《广州社区环境与居民安全感知项目问卷调查》，该问卷的内容包括过滤题目（不符合调研要求的对象终止访谈）、个人基本情况、房屋基本情况、社区基本情况、社区安全和满意度调查、报案率调查和安全感知调查7个部分。问卷调查时间为2016 年1—4 月（不包括春节假期）。社区调研采用社会区聚类分析和空间抽样相结合的方法。首先，主要通过官方渠道获取的第六次全国人口普查数据提取主成分并进行聚类，识别社区的类型及特点；在此基础上，考虑空间均匀，在每一类社区中挑选典型的社区进行调查。经过多轮筛选和比较，选取10 大类共40 个指标进行正交旋转因子分析，聚类结果包括9类社区，分别是中产阶级社区、高校社区、非老龄化农村社区、旧城老龄化社区、老龄化农村社区、外来人口社区、廉租房社区、经适房社区和高级住宅区。其次，考虑社区的类型、空间分布、各类社区的总人口比例，经过实地考察，选取各大类型社区的代表共计74个社区进行问卷调研。问卷发放采用随机入户的方式，并要求被访对象的间隔超过5户。再次，在首轮调查结束之后，对问卷的有效性进行检验，在剔除不合格问卷的基础上进行了补充调研。最后，共计回收1 568 份有效问卷，更详细的数据采集情况可参考文献（柳林等，2018）。

在调查样本中，有420份调查问卷居民入住社区的时间不足3 a，予以剔除，主要考虑2个方面的因素：其一，本研究关于遭受犯罪侵害经历的时间为3 a以内，剔除居住时间不足3 a的问卷是为了保持样本中遭受犯罪侵害经历与当前状态的社会隔离在时间上保持同步；其二，本研究关于社会隔离状态的调研较多考虑居民的社区情感和邻里关系，居住时间较短的居民社会隔离状态不稳定。因此，实际采用的问卷数量为1 148份。

因变量来自问卷中的社区安全和满意度调查。问卷设置了“过去3 a 内，您有没有经历过以下的事”，犯罪侵害的类型包括暴力侵害（社区内）、入室盗窃、社区内扒窃、公交地铁内扒窃、其他公共场所内扒窃5种类型。为简化犯罪侵害的类型，将公交地铁内扒窃与其他公共场所内扒窃合并为社区外扒窃。遭受犯罪侵害的频次有5个选项，分别是0、1～3、4～6、7～9和≥10次。在合并后的4类犯罪侵害中，遭遇4～6次及其以上犯罪侵害的居民极少，其中暴力侵害占比为2.35%，入室盗窃为2.18%，社区内扒窃为3.31%，社区外扒窃为5.40%。为方便描述，将0次赋值为0，其他选项赋值为1。

评价社会隔离的量表有很多，其中使用较多的是Berkman 社会隔离−社会网络量表（Social isolation-Social network Index）和Lubben 社会网络量表（Lubben Social Network Scale）等，这些量表均包含2个甚至更多版本，并且可在实际研究中根据需要调整（Lubben et al.,2006）。其中，Berkman量表重点衡量婚姻状态、与朋友亲人的关系、是否为教会成员以及是否俱乐部的会员四大维度；Lubben所提出的量表有2个经典版本（LSNS-10和LSNS-6），前者衡量家庭网络、朋友网络、密友、帮助他人的情况、居住安排共10个问题，后者则仅衡量家庭网络和朋友网络2个维度共6个问题。LSNS量表被用于识别特定人群的社会隔离效应及其对个体健康等方面的影响。本研究不仅需要考虑家庭、朋友网络的情况，还需要考量其所在社区的社会网络情况，为此，主要从社会联系、邻里联系、活动联系、情感联系4个方面（4类共17项指标）衡量社会隔离。其中，社会联系指标更多考虑居民在就业、户口、家庭和亲朋关系中的社会关系；邻里联系指标更多地表征居民在居住区内与左邻右舍的互动关系；活动联系指标更多考虑居民与居委会等单位的联系程度。相对而言，前三类指标与其他学者（Lubben et al.,2006）所选用的指标具有对应关系，更多考虑的是实体性的交往与联系。情感联系是在上述指标的基础上添加的，将归属感和认同感的心理联系也作为联系的一部分。

其中，共同居住人数指在该居住地包含被访者自己在内的居住人数；社区内亲朋人数指被访者有多少亲人或较好的朋友住在同一社区。经常打招呼指邻里见面会经常打招呼；相互串门指邻里之间会相互串门；邻里相互借东西指邻里之间经常相互借东西；邻里关系很和谐指邻里关系总体较为和谐。价值观相似指社区内居民具有相似价值观念；社区活动指被访者经常参加由居委会、村委会或物业公司等组织的社区活动；意见建议指受访者能向居委会、村委会或业委会等提建议或意见；问题处理是指如果社区发生了问题，社区居民能够聚在一起共同处理问题。社区情感指居民对社区很有感情；邻里情感指如果要搬离社区，被访者舍不得居住在该小区的居民；建筑环境情感指如果搬离社区，被访者舍不得小区良好的建筑环境；管理服务满意度指被访者对小区管理服务非常满意。

对17项指标进行赋值的过程中默认分值越高，社会隔离的程度越大，并且最小值为0，最大值为1。是否为外地户口将本地户口赋值为0，外地户口赋值为1。是否失业将在业赋值为0，失业、退休、家庭主妇（夫）赋值为1。广州话水平将很流利、基本都会、会说一点、会听一点但不会说、一点都不会分别赋值为0、0.25、0.5、0.75和1。共同居住人数最小值为1人（包含自己），最大值为7人，按照负向极差标准化的方法将人数由1 到7 分别赋值为1、0.833、0.667、0.5、0.333、0.167、0。社区内亲朋人数按人数由多到少分5个等级，≤5人赋值为1，6～10人赋值为0.75，11～20人赋值为0.5，21～30人赋值为0.25，＞30人赋值0。其余12项指标也参照负向极差标准化的方法赋值，问卷答案划分为5个等级，其中非常不符合赋值为1，比较不符合为0.75，一般为0.5，比较符合为0.25，非常符合为0。

1.2 方法

采用二元逻辑回归模型分析社会隔离与居民遭受犯罪侵害的相关性。模型结构为（赵良军等，2017）：式中：pi为模型预测居民i遭受犯罪侵害的条件概率；Xki表示社会隔离的相关指标，i是样本量，k为变量总数；a是常数项；p/（1−p）表示居民遭受犯罪侵害与不遭受犯罪侵害的预测概率比值，即“相对风险”；βk为偏回归系数，表示居民i社会隔离指标每变化一个单位，遭受犯罪侵害的相对风险随之变化β个单位。

逻辑回归采用极大似然法进行估计，通过计算模型似然比的卡方观测值和概率p值判断模型的合理性水平，如果概率值小于给定的显著性水平，则拒绝零假设，认为方程中的所有回归系数不同时为0，模型合理。模型效果参数包括LR chi2、-2 Log likelihood、Cox & SnellR2和NagelkerkeR2。经 检验，本研究自变量的VIF值最大值为2.293，说明模型不存在共线性问题。

2 结果与分析

2.1 变量的描述性统计分析

在四大犯罪类型中，社区内扒窃的发生率最高，有20.99%的受访者在3 a内遭遇过社区内扒窃。入室盗窃次之，为15.42%。暴力侵害和社区外扒窃稍低，分别为14.63%和14.29%。从年龄看，总样本平均年龄为40岁，而遭遇暴力侵害、入室盗窃、社区内扒窃的平均年龄为39岁，遭遇社区外扒窃的平均年龄为37岁，受害者平均年龄低于总样本平均年龄。从性别看，总样本男性比例为50.35%，遭遇暴力侵害、入室盗窃、社区内扒窃和社区外扒窃的样本中男性比例偏高，分别为58.93%、51.41%、56.84%、53.05%，受访者基本属性特征见表1。

表1 问卷受访者基本属性特征Table 1 Basic attributes of questionnaire interviewees

在四大犯罪类型中，受害者社会隔离总分值显著高于非受害者（表2）。遭遇暴力侵害、入室盗窃、社区内扒窃和社区外扒窃的受害者与非受害者社会隔离程度总分差值分别为0.341、0.451、0.502和0.231。进一步使用非参数检验方法，对是否经历过相应的犯罪侵害进行两独立样本（经历过和没经历过）检验，发现经历过入室盗窃或社区内扒窃的居民，其社会隔离程度显著高于没有经历过该类犯罪的居民；而暴力侵害、社区外扒窃两者的差异不显著。

表2 多维度的社会隔离及其与不同类型受害经历的交叉平均分统计Table 2 Multi-dimensional social isolation and its cross-mean score statistics with different types of victimization experiences

2.2 逻辑回归分析

社会隔离与居民遭受暴力侵害、入室盗窃、社区内扒窃和社区外扒窃之间的逻辑回归分析模型如表3 所示。4 个模型均在0.001 或0.01 的水平下显著，模型成立。对比-2 Log likelihood、Cox&SnellR2和NagelkerkeR2等指标发现，社区外扒窃的分析结果相对较好，社区内扒窃和入室盗窃次之，暴力侵害的拟合效果最差。

1）暴力侵害。社会隔离与暴力侵害具有正向关联性。在社会隔离的17项指标中，与仅有意见建议与暴力侵害具有显著相关性，P值为0.004，回归系数为−1.561，概率比值为0.210。居民能够向居委会等提出意见建议，表明社会隔离相对较低。回归系数为负值，表明该指标衡量下的社会隔离程度越低，其遭受暴力侵害的概率越高。在社会隔离指标中，回归系数＞0的有10项，居民遭受暴力侵害与该类指标呈正相关关系；回归系数＜0的有7项，居民遭受暴力侵害与该类指标呈负相关关系。从显著性水平看，除意见建议外，管理服务满意度与邻里

关系和谐度2 项指标的P值分别为0.054 和0.081，较为接近0.05，概率比值分别为3.240 和2.967，与居民遭受犯罪侵害有一定正向相关性。

2）入室盗窃。与入室盗窃具有显著相关性的指标有3项，按照概率比值从大到小分别为管理服务满意度、社区情感、社区内亲朋人数。其中，管理服务满意度的概率比值为7.005，其现实意义是管理服务的满意度越高，社会隔离的程度越低，以此为标准的社会隔离程度每升高一个标准单位，居民遭受入室盗窃的概率是原来的7.005 倍。社区情感的概率比值为5.920，其现实意义是社区情感越强烈，社会隔离程度越低，以此为标准的社会隔离程度每升高一个标准单位，居民遭受入室盗窃的概率是原来的5.920倍。上述2个指标的回归系数均＞0，表明随着该维度社会隔离程度的提高，居民遭受入室盗窃的概率呈增大的趋势。社区内亲朋人数的回归系数为−0.634，概率比值为0.531，其现实意义是社区内亲朋人数越多，社会隔离程度越低，居民对入室盗窃的警惕性会降低，导致其遭受入室盗窃概率的提高。

3）社区内扒窃。与社区内扒窃具有显著相关性的指标有6项，按照概率比值从大到小分别为邻里相互串门、管理服务满意度、年龄、教育水平、社区内亲朋人数、邻里相互借东西。其中，邻里相互串门和管理服务满意度的回归系数＞0，表明值越大，社会隔离的程度越高，会导致居民遭受社区内扒窃概率的提高。个体特征中，仅年龄和教育水平与社区内扒窃受害概率呈显著的负相关，即受访者年龄越大、受教育水平越高，受害的概率越低。社区内亲朋人数的回归系数为−0.764，概率比值为0.466，社区内亲朋人数越多，社会隔离的程度越低，社会隔离每降低一个标准单位，由于警惕性变弱，居民遭受社区内扒窃的概率会随之提升。邻里相互借东西的回归系数为−1.273，概率比值为0.280，该变量的值越大，社会隔离程度越高，居民遭受社区内扒窃的概率会降低。邻里之间相互串门和相互借东西都是表征社会隔离的指标，都具有显著性，但对社区内扒窃产生的影响却是相反的。邻里相互串门的频次越高，社会隔离的程度越低，居民遭受社区内扒窃的概率会下降；而邻里之间相互借东西频次越高，居民遭受社区内扒窃的概率反而上升。可见，“借东西”并未起到与相互串门一样的沟通效果，反而提升了社区内扒窃发生的概率。

4）社区外扒窃。与社区外扒窃具有显著相关性的指标有4项，按照概率比值从大到小分别为邻里关系和谐程度、管理服务满意度、是否失业、意见建议。其中，邻里关系和谐程度的回归系数为1.915，概率比值为6.786，说明邻里关系维度的社会隔离程度每上升一个标准单位，居民遭受社区外扒窃的概率会上升为原来的6.786 倍。相类似地，管理服务满意度维度的社会隔离每上升一个标准单位，居民遭受社区外扒窃的概率会上升为原来的2.985倍。是否失业的回归系数为−0.527，概率比值为0.591，说明相比于在业居民，失业居民遭受社区外扒窃的概率仅是其的0.591倍。在调查样本中，在业居民遭遇社区外扒窃的概率为16.07%，而失业居民仅为8.66%，进一步验证了模型结果。意见建议维度的社会隔离程度也与居民遭受社区外扒窃的概率呈显著的负相关关系。

3 结论与讨论

本研究利用广州社区环境与居民安全感知项目问卷调查，分析了社会隔离与居民遭受不同类型犯罪侵害之间的相关性。得到的主要结论有：

1）遭遇犯罪侵害的居民社会隔离程度高于未遭受犯罪侵害的居民。其中，非参数检验结果表明，是否经历过暴力侵害或社区外扒窃居民的社会隔离程度的差异并不显著；而经历过入室盗窃或社区内扒窃居民的社会隔离程度显著高于没有经历过该类犯罪的居民。

2）总体上，社会隔离与居民遭受犯罪侵害有显著正相关关系，但也有部分指标和特定犯罪类型之间的具有负相关关系。社会联系指标中，是否失业对社区外扒窃的影响显著（负相关），对其他3类犯罪影响不显著；社区内亲朋人数维度的社会隔离对入室盗窃和社区内扒窃有显著的负向影响，对其他两类犯罪影响不显著。邻里联系指标中，邻里相互串门（正相关）和邻里相互借东西（负相关）对社区内扒窃影响显著，邻里关系和谐对社区外扒窃影响显著（正相关）。活动联系指标中，意见建议对暴力侵害和社区外扒窃的影响显著（负相关），对其他两类犯罪影响不显著。情感联系指标中，社区情感仅对入室盗窃影响显著（正相关），管理服务满意度对入室盗窃和社区内扒窃影响显著（正相关）。

可见，不同维度的社会隔离对居民遭受犯罪侵害概率的影响存在差异，且这种差异随受侵害类型的变化而发生变化。犯罪地理研究中常认为社会隔离程度高会导致该区域的犯罪高发，因为社会隔离高的区域的非正式控制水平较低。需要指出的是，（空间）区域视角下的社会隔离与个体视角下的社会隔离的定义和衡量存在较大的差异，前者往往是指两类人群的空间分布差异，指标有D 指数、SD指数等；而后者则是通过问卷调查人群不同维度的社会隔离。在本研究中，邻里相互串门频度、邻里关系和谐程度和管理服务满意度越低，其反映的社会隔离程度越高，会提高居民遭受特定类型犯罪侵害的概率，这与空间视角下的社会隔离会促进犯罪的结论一致；而就业状态、社区内亲朋人数、邻里相互借东西和意见建议维度的社会隔离则会降低居民遭受某些犯罪侵害的概率，这可能与居民对犯罪的警惕程度有关。例如，失业比就业居民遭受社区外扒窃的概率更小，既可能是因为失业人群的社区外活动频率低，也有可能是因为就业居民上班较匆忙，对周边环境的观察不够，对犯罪的警惕不足；社区内亲朋人数多、邻里相互借东西频繁的居民在社区的社会融入好，反而放松了对社区犯罪的警惕，从而导致他们更容易遭受发生在社区内的犯罪（入室盗窃和社区内扒窃）。

本研究的创新点和对现有文献的贡献体现在两个方面：首先，优化了研究框架，在研究过程中增加了社区情感、邻里情感、建筑环境情感和管理服务情感等表征个体情感联系的指标，并探讨这些因素对居民遭受犯罪侵害的影响程度；其次，本研究基于社会隔离的指标体系，从社会网络关系的角度分析社会隔离与居民遭受犯罪侵害之间的相关性，对已有文献是一种研究视角的补充。

然而，本研究仍有一些待改进之处，主要包括4个方面：1）社会隔离的指标体系主要从居住区的视角出发，虽然通过是否失业等指标进行了适当补充，但总体上，对工作和社交网络等方面的关注较少；2）探讨了社区内的隔离程度与社区外扒窃受害的关系，并从居民活动的角度进行解释，但无法直接证明它们之间的因果关系，有待进一步深入探讨；3）社会隔离的状态是动态变化的过程，受调研难度的限制，仅从宏观上分析受访者近3年的情况；4）研究内容主要聚焦于数据统计层面的相关性，理论解释较为薄弱，后续可以尝试从社会解组理论等方面进行解释。