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北京市重大刑事犯罪时空分布特征与影响因素分析摘要：基于中国裁判文书网，获取北京市2018年8类重大刑事犯罪数据，采用文本分析、空间自相关和相关分析等方法识别犯罪时空分布特征并分析影响因素。结果表明：2月案件数量减少，夏季强奸案、抢劫案增多，工作日夜晚为案发高峰；故意杀人案和放火案趋向随机分布，强奸案在城市中心和边缘部分地区均有聚集，故意伤害致人重伤或死亡案、抢劫案聚集于城乡结合部，贩卖毒品案聚集于市中心，总体案件数量从市中心向外先升后降，案件高密度区主要位于城六区；不同类型犯罪对场所开放状况的需求不同，总体而言随着空间隐蔽度的提高，案件数量呈“U”形变化；犯罪时空分布特征主要受居民出行规律、犯罪相关因素变化、特定社会经济特征人群分布等因素影响。根据犯罪时空分布特征及其影响因素需制定针对性的防范措施。关键词：刑事犯罪；空间自相关；城市犯罪空间盲区；北京市中图分类号：P237P237文献标志码：B文章编号：1672-4623（2023）07-0023-04Spatio-temporal Characteristics and Influence Factors Analysis ofSerious Crimes in Beijing CitySHI An1,LIU Qingfang1,SONG Jinping1(1.Faculty of Geographical Science,Beijing Normal University,Beijing 100875,China)Abstract:We searched data of eight kinds of serious crime in 2018 happened in Beijing by China Judgements Online,identified their spatio-tem-poral characteristics by spatial autocorrelation,and analyzed the influence factors of them by text analysis and correlation analysis.The resultsshowed that amounts of all kinds of criminal cases had a remarkable decrease in February,raping and robbing increased in summer,eveningsin weekdays were peak time of crime.Killing and arson tended to randomly distribute in space,raping tended to gather in the urban center andplaces around the urban center,intentional injury which causes serious injury or death and robbing tended to gather in urban-rural fringe,anddrug offences more likely happened in prosperous areas near the urban center.Generally,the amount of all the cases of the whole city rose firstthen decreased,from the urban center to rim areas.The high-density areas of cases were mainly located in Dongcheng,Xicheng,Haidian,Chaoy-ang,Fengtai and Shijingshan.Different kinds of crimes had different needs on public-private condition of crime places.Generally,when placesbecame more public,the number of cases would show a roughly U-shaped pattern.Above crime spatio-temporal characteristics were influ-enced by travel characteristics of residents,changes of elements which sensitively related to crimes and their success rate,and distribution ofgroups who have economic and social attributes corresponding to different criminal motives.Targeted preventive measures should be put forwardbased on spatio-temporal characteristics and influence factors of crime.Key words:crime,spatial autocorrelation,urban criminal spatial blind area,Beijing City（1.北京师范大学 地理科学学部，北京 100875）史安1，刘庆芳1，宋金平1收稿日期：2022-04-06；修回日期：2022-05-25。项目来源：国家自然科学基金面上基金资助项目（42171170）。第一作者简介：史安（1997），硕士研究生，主要从事区域分析与规划研究，E-mail：。引文格式：史安,刘庆芳,宋金平.北京市重大刑事犯罪时空分布特征与影响因素分析J.地理空间信息,2023,21(7):23-26.doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2023.07.006Jul.,2023Vol.21,No.7地 理 空 间 信 息GEOSPATIAL INFORMATION2023 年 7 月第21卷第 7 期重大刑事犯罪会造成受害者、加害人和关系密切者较大的人身、财产、名誉损失，威胁社会和谐稳定，是人类社会古老、突出而迫切的议题。习近平总书记在党的十九大报告中强调健全公共安全体系；研究、探索解决犯罪问题，能为加强创新社会治理、建设和谐社会提供帮助。人类活动在地理空间中展开，犯罪也不例外。犯罪地理学旨在从地理空间视角分析犯罪问题，热门议题包括犯罪分布模式、空间防控对策与犯罪风险模拟等1。揭示犯罪时空分布特征，有助于犯罪的预防与控制2。现代犯罪地理学研究始于社会解组理论和日常活动理论3，西方学者们在早期犯罪制图研究上取得了许多成果4-6。目前，刑事犯罪时空特征识别的基本方法包括时（区）位商7、空间密度8、核密度估计等9，创新方法包括损害点代替热点10、基于莫兰指数（Moran s I）分析的距离层次聚类方法11、构建星期小时（月）案件数三维曲地理空间信息第21卷第7期面12等。在犯罪特征影响因素分析方面，除资料解释和相关分析13、回归分析14、灰色关联分析15等基本方法外，王发曾16提出了城市犯罪综合成因理论，将犯罪空间载体纳入城市犯罪的构成要素并解释犯罪特征。综上所述，既有研究为本文奠定了良好的学术基础，但也存在综合视角较缺乏的不足17，综合多类犯罪、识别多尺度时空分布规律、挖掘多维度犯罪影响因素的研究较少。本文综合关注8类重大刑事犯罪，引入犯罪空间视角，以北京市为案发地，拓展多尺度时空维度，以探究犯罪时空分布特征和影响因素。1研究方法与数据来源1.1研究方法1）文本分析法。本文通过文本分析法18对裁判文书进行犯罪数据挖掘和解释。2）空间自相关是地理学研究中空间统计分析的基本方法之一19，也是犯罪空间分布特征分析的常用方法。全局空间自相关可揭示研究对象在研究区域整体的空间分布特征；局部空间自相关则揭示研究对象在研究区域不同局部之间的空间分布特征19。Moran s I是空间自相关分析中常用的度量指标，可分为全局空间自相关Moran s I和局部空间自相关Moran s I。本文利用ArcGIS 10.4软件的增量空间自相关工具进行全局空间自相关分析，并返回全局空间自相关性最强的阈值距离。利用聚类和异常值分析工具对显著全局空间自相关的犯罪类型进行局部空间自相关分析，可识别高高聚类、低低聚类、高低异常和低高异常4种局部区域类型。3）核密度分析。在空间自相关分析的基础上，通过核密度分析进一步挖掘空间分布特征20。受限于裁判文书对案发地点的记录，将各案发地所处街道（乡、镇、地区）转换为点要素，再计算核密度，识别案发冷热区。4）相关分析21是犯罪地理学和犯罪学实证研究中分析联系和机制的常用方法。本文分别从罪犯和受害人、犯罪地点出发，采用相关分析探究北京市重大刑事犯罪时空分布特征的影响因素。1.2数据来源与概念界定犯罪数据的获取是相关研究的一大难点，常规数据来源包括新闻剪报、联系公安机关等。2014年中国裁判文书网正式上线，据其查阅法律文书成为犯罪数据的新来源。此外，12309中国检察网中公开的检察院公诉起诉书也是该途径的重要补充。本文的研究对象，即重大刑事犯罪，是指我国刑法规定的具有严重社会危害性22的8项罪名：故意杀人、故意伤害致人重伤或死亡、强奸、抢劫、贩卖毒品、放火、爆炸和投放危险物质。合计查阅一审刑事判决书6 037篇，2018年案发于北京、符合案件性质要求的960篇，其中204起案件仅能确定案发地所在区；剩余 756 起案件中部分案件由天地图坐标拾取API获取案发地点坐标并确定案发街道。空间分析底图由北京市政府官网发布的北京市分街道地图数字化。社会经济统计数据来自北京统计年鉴2019和北京区域统计年鉴2019。2研究结果与分析2.1时间分布特征从月尺度来看，所有类型案件在 2 月均显著下降，强奸案、抢劫案在夏季上升，贩卖毒品案在8月明显上升（图1）；从周、日尺度来看，18点次日1点案发频率较高，312点频率较低，周二20点以及周三、周四2223点有两个案发高峰，周六、周日案发时间推迟且没有明显案发高峰出现（图2）。140120100806040200案件数量/起1234567891011 12 月份杀意杀人强奸放火全体案件故意伤害致人重伤或死亡抢劫贩卖毒品图1案件月尺度特征统计图7654321星期18 20 220（24）2468 10 12 14 16时间案件数量/起20.0017.0015.0012.5010.007.5005.0002.5000.000图2案件周、日尺度特征统计图2.2空间分布特征2.2.1城市尺度由全局空间自相关分析结果（表1）可知，故意伤害致人重伤或死亡、强奸、抢劫、贩卖毒品与全体案件具有显著空间自相关性，故意杀人和放火案倾向于空间随机分布。对具有显著空间自相关性的4类案24第21卷第7期件和全体案件进行局部空间自相关分析，以确定具体的空间集聚特征（图3）。案件数量总体呈现“城市中心中心毗邻区城乡结合部乡村地区”先升后降的趋势，中心毗邻区和城乡结合部属于边缘地带，人员流动频繁、成份复杂，且边缘地带易出现监管缺位与责任推诿，进而形成了相对的犯罪聚集区。表1全局空间自相关结果案件类型故意杀人故意伤害致人重伤或死亡强奸抢劫放火贩卖毒品全体案件峰值距离/m23 090.18053 345.44031 734.54044 701.08023 090.18031 734.54040 378.900Moran s I0.0200.0200.0600.0300.0300.1000.100z2.1304.6206.3806.8002.70011.35015.260p0.0330.00