麗貝卡·K·穆雷　馬克·L·斯瓦特　谷豐

內(nèi)容摘要：雖然有關(guān)校園犯罪的文學(xué)作品層出不窮，但有關(guān)校園犯罪的實證研究卻出奇的少。其實，學(xué)校和其他社會機(jī)構(gòu)一樣，如果缺乏監(jiān)管就有可能造成年輕人過分積聚，進(jìn)而引發(fā)犯罪。上學(xué)和放學(xué)的過程就是有關(guān)犯罪的高發(fā)期。某些相關(guān)研究已經(jīng)證明，校園周邊是犯罪的高發(fā)地帶。但以學(xué)校類型、時間和空間為視角對于犯罪格局的研究卻少之又少。筆者從時間和空間兩方面著手，研究不同類型的學(xué)校（公辦或者私立）、不同的年級（小學(xué)、初級中學(xué)、高級中學(xué)）犯罪發(fā)生可能性的不同。筆者通過采取空間建模（即本體空間范圍內(nèi)的指數(shù)性擴(kuò)展）的方法對上述問題進(jìn)行了一定的研究。

結(jié)果表明，不同的學(xué)校有著截然不同的犯罪格局，這也就意味著對于學(xué)校類型進(jìn)行區(qū)分對于了解犯罪的空間格局是十分必要的

關(guān)鍵詞：學(xué)校與犯罪；空間分析；日常行為理論

盡管學(xué)校是社會進(jìn)步最重要的標(biāo)志之一，但它有時也可能是一個十分危險的地方。根據(jù)2006年青少年犯罪預(yù)防年度報告的數(shù)據(jù)統(tǒng)計：僅在這一年中，在校園內(nèi)部或?qū)W校周圍，平均每1000兒童中就會發(fā)生大約35起暴力事件、45起盜竊事件。 幾次備受矚目的事件已經(jīng)引起了社會對于學(xué)校在導(dǎo)致青少年犯罪與受害方面的責(zé)任問題的廣泛關(guān)注。因此，大量學(xué)者對于校園犯罪的起因和結(jié)果問題展開研究。研究人員指出，就校園犯罪而言，無論在個人層面 或是學(xué)校層面 都存在一定的危險因素。盡管校園犯罪問題已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注，但對于學(xué)校自身對周圍街區(qū)的影響的研究還十分不足，通過空間分析指出學(xué)校作為一個公共機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)發(fā)揮更為重大作用的文章更是鳳毛麟角。

我們必須承認(rèn)的是，學(xué)校確實能夠很好的反映其所在街區(qū)及其周邊犯罪情況， 但是除此之外，學(xué)校也對其所在街區(qū)的犯罪率的高低有重大影響，包括對于潛在犯罪可能性的影響。 學(xué)校周圍的街區(qū)是學(xué)生日常上學(xué)放學(xué)經(jīng)過的主要地區(qū)，也是學(xué)生之間以及學(xué)生與社會人員交流的頻發(fā)區(qū)，尤其是在放學(xué)的時候這種交流更為頻發(fā)。而且，學(xué)校老師和相關(guān)人員的安保工作僅限于校園內(nèi)，對于校園以外的周邊街區(qū)監(jiān)管力度不足，這就造成了學(xué)生實施非法行為脫離監(jiān)管的可能性，進(jìn)而也就造成學(xué)生成為犯罪行為實施者和受害者的可能性顯著增加。

研究表明，學(xué)校周邊街區(qū)的犯罪率通常居高不下。 不幸的是，很少研究根據(jù)學(xué)校類型和年級高低的不同對學(xué)校對于犯罪情況的影響加以區(qū)分，對于學(xué)校對周邊街區(qū)的犯罪情況的影響以實踐和空間為象限進(jìn)行的研究更是少之又少。費(fèi)爾遜教授2002年提出日?；顒永碚摷坝嘘P(guān)的先前研究都指出學(xué)校對于學(xué)生的上學(xué)放學(xué)的路線選擇必須要有科學(xué)合理的安排，而且針對不同類型的學(xué)校的不同年級時，這種安排應(yīng)當(dāng)均有所不同。如果將學(xué)校周圍的犯罪與這些日?；顒勇?lián)系起來，就會發(fā)現(xiàn)隨著學(xué)校類型與年級高低的不同，周邊街區(qū)犯罪發(fā)生情況有著明顯的不同

現(xiàn)有研究希望在先前的研究成果的基礎(chǔ)上實現(xiàn)一定的突破，證明學(xué)校周邊犯罪空間格局遠(yuǎn)比先前研究所指出的更為錯綜復(fù)雜。因此，找到一種能夠分析這些特殊的時間、空間犯罪格局的獨特方法是十分必要的。下面我們根據(jù)奧馬哈市警方2000年至2002年發(fā)布的數(shù)據(jù)，檢驗學(xué)校的類型不同（公辦或者私立）以及年級不同（小學(xué)、初級中學(xué)、高級中學(xué)）對于入室盜竊、機(jī)動車盜竊、故意傷人三種犯罪行為的空間、時間格局是否有顯著影響。

一、文獻(xiàn)綜述

對于學(xué)校和犯罪的調(diào)查研究主要分為社會心理學(xué)方面、學(xué)校本身、街區(qū)等方面。 雖然每一個角度對于全面了解學(xué)校和犯罪之間的關(guān)系都有幫助，但他們都有相當(dāng)?shù)木窒扌裕磧H僅關(guān)注學(xué)校與犯罪之間這樣一個復(fù)雜關(guān)系的某一面。

社會心理學(xué)方面的研究主要集中于在學(xué)校中學(xué)生之間的交流是如何導(dǎo)致異常行為的或者犯罪行為的。特別的是，這方面的研究主要關(guān)注從人口因素 、家庭因素 、個人因素 的角度去解釋一系列學(xué)生行為，例如欺凌同學(xué) 、暴力行為 以及團(tuán)伙行為 等等。大多數(shù)此類研究認(rèn)為學(xué)校機(jī)構(gòu)層面的因素對于了解學(xué)校與犯罪之間的聯(lián)系有重大意義，因為學(xué)校是一個特殊的機(jī)構(gòu)，特殊之處即在于學(xué)校中的學(xué)生數(shù)量是在不斷變化的。

從機(jī)構(gòu)角度的研究主要關(guān)注在不同的學(xué)校機(jī)構(gòu)中學(xué)校本身的特色對犯罪率有怎樣的影響。 這方面的研究關(guān)注的重點在于學(xué)校如何管理、學(xué)生之間交流的情況以及學(xué)校對于暴力犯罪和財產(chǎn)犯罪的影響。 此類研究認(rèn)為機(jī)構(gòu)層面的風(fēng)險（例如，人滿為患 和學(xué)生之間的不平等待遇 等）與學(xué)校的高違法犯罪率有密切關(guān)系。

從社區(qū)團(tuán)體的角度的研究主要關(guān)注學(xué)校與更大的社會團(tuán)體之間復(fù)雜的社會動態(tài)。 從這個角度出發(fā)，學(xué)校即是更大社會團(tuán)體的縮影，也是社區(qū)內(nèi)不法行為和犯罪的搖籃。

大量的研究表明學(xué)校周邊的犯罪行為和暴力行為通常以發(fā)生在校園內(nèi)作為掩飾。 而且，相關(guān)研究表明通過“街道模式”發(fā)展的社會化不僅包括社會機(jī)構(gòu)推進(jìn)的校園文化， 也包括形成校園文化的諸多方式 ，所以即使是遵守學(xué)校規(guī)章、踐行校園守則的個人在周圍環(huán)境的強(qiáng)烈影響下也會顯得十分無力。 由此，學(xué)校周邊文化的影響力可見一斑。

然而，也有大量的證據(jù)證明學(xué)校本身對于周圍街區(qū)有著深遠(yuǎn)影響。眾多年輕人將一天中的大部分時間都花在校園生活上，僅憑這一點就足以證明學(xué)校的影響力。雖然此方面的研究受到很大限制。但是已有大量的研究一致證明學(xué)校的存在對于周邊街區(qū)的犯罪布局有著深遠(yuǎn)的影響。 本項研究主要通過對日常行為理論 及日常行為理論與社會無組織行為 的結(jié)合應(yīng)用來解釋在學(xué)校周邊街區(qū)的犯罪中學(xué)校所扮演的角色。

奧斯伍德和安德森2004年的研究對于從日常行為理論和社會無組織行為的角度揭示學(xué)校對于犯罪的影響起到關(guān)鍵的作用。它揭示了學(xué)校層面的家長式教育對學(xué)生的種種影響遠(yuǎn)大于個人對學(xué)生的影響。通過線性分等的方法，他們很好地展示了無組織監(jiān)管對于個人和學(xué)校團(tuán)體作用的不同，并發(fā)現(xiàn)團(tuán)體與團(tuán)體間的差異遠(yuǎn)小于相較同一團(tuán)體內(nèi)部個體之間的差異。這項研究是十分有價值的，其意義即在于揭示了違法行為不僅僅是由于個人原因所導(dǎo)致的，周圍環(huán)境的一系列因素也起到舉足輕重的作用。這一定論在學(xué)校周邊發(fā)生的違法行為中體現(xiàn)得尤為明顯。endprint

盡管在學(xué)生群體中個人性格因素 不斷變化，進(jìn)而導(dǎo)致對于長時間的研究來說，個人性格因素缺乏必要的穩(wěn)定性，但這一領(lǐng)域的研究對于解決實踐問題的作用仍尤為突出。同樣的，學(xué)校因素對于犯罪和暴力行為有著重大的影響 ，尤其在大量的研究已經(jīng)證實想把學(xué)校從周圍街區(qū)的影響中分離出來是幾乎不可能的情況下， 對于此領(lǐng)域的研究更顯得十分必要。既然如此，目前的研究應(yīng)當(dāng)更為關(guān)注對已知環(huán)境因素的研究，重點在于對于學(xué)校自身確實對犯罪的發(fā)生起到了推波助瀾的作用這一問題的研究，而不是僅僅關(guān)注學(xué)校內(nèi)部可能發(fā)生的犯罪問題。日常行為理論是解決這一問題的一個很好的切入點。

科恩和費(fèi)爾遜于1979年提出暴力型犯罪是潛在肇事者、合適的犯罪目標(biāo)以及缺乏必要的安保因素在時間和空間上的匯集的結(jié)果。費(fèi)爾遜2002年還在其對自己與科恩對于日常行為理論的重述改編中提出“肇事者希望給其留下印象或者對其表示威嚇、支持的旁觀者對于預(yù)防或者引發(fā)犯罪都起到重要的作用，而且肇事者會利用武器、工具或者偽裝來避免被他人發(fā)現(xiàn)”。由于發(fā)現(xiàn)潛在肇事者和合適的犯罪目標(biāo)對于宏觀層面的大量研究來說是十分困難的，所以目前的研究大多關(guān)注學(xué)校安保工作的進(jìn)行以及導(dǎo)致犯罪發(fā)生可能性提高的因素，包括目擊者的存在、偽裝以及支持犯罪的群體。

學(xué)校之所以成為犯罪的搖籃是由很多因素造成的。在上課期間，學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)和老師可能僅僅對針對學(xué)校財產(chǎn)的犯罪進(jìn)行重點預(yù)防，而對其他方面有所疏忽。由于學(xué)生的放學(xué)時間比家長下班的時間早幾個小時，因此在學(xué)校周邊的街區(qū)中，這個時候的安保情況最為薄弱，進(jìn)而導(dǎo)致了肇事者有大量的機(jī)會去進(jìn)行盜竊、傷害等很難被偵破的犯罪。費(fèi)爾遜和奧斯伍德以及他的同事們從犯罪目標(biāo)、常規(guī)和非常規(guī)的安保管理以及其他方面入手對犯罪動機(jī)進(jìn)行了深入的分析，并通過這種分析拓展了日常行為理論的適用范圍。 奧斯伍德和他的同事們討論了在所謂的“缺乏核心人物以致無組織匯集”的情況下，將年輕人集中到一起的重要性。這也與大量的青少年犯罪是以集團(tuán)活動的方式進(jìn)行的發(fā)現(xiàn)相印證。 這解釋了缺乏安保的重大影響的同時也說明了將青少年集中從而形成可能的目擊者對于預(yù)防犯罪的重要作用。最終，偽裝在學(xué)校周圍的犯罪中變得特別常見，原因就在于學(xué)生上學(xué)或者放學(xué)時，總是在固定的時間沿著固定的路線通過學(xué)校周圍的。換句話說，在上學(xué)或者放學(xué)時在學(xué)校周圍出現(xiàn)青年學(xué)生并不會引起太多的懷疑，因為他們很可能就是上學(xué)或者放學(xué)回家而已，而且實際上大部分學(xué)生也確實是這樣的，并未有犯罪行為發(fā)生。

顯然，從環(huán)境的角度考慮，在學(xué)校與犯罪的之間之所以會形成如此錯綜復(fù)雜的關(guān)系，是有很多重要的理論因素導(dǎo)致的。在有限的關(guān)注學(xué)校對于犯罪的預(yù)測的研究中上述理論因素也得以印證。最早的幾項研究中，隆斯克與羅伯斯科恩1983年在圣地亞哥的研究將學(xué)校作為一種非住宅用地，并檢測了其對周邊環(huán)境中的犯罪的影響。他們發(fā)現(xiàn)，學(xué)?？梢院芎玫仡A(yù)測在學(xué)校周邊的街區(qū)中發(fā)生機(jī)動車盜竊和搶劫案，特別是對于公立高級中學(xué)而言。這一現(xiàn)象僅在那些緊鄰學(xué)校的街區(qū)中尤為明顯。對于與學(xué)校相隔一個街區(qū)以上的街區(qū)中，這種作用便消失了。雖然公立高級中學(xué)對于緊鄰街區(qū)有著重大影響，但私立學(xué)校即使再大也無法形成這種影響。

隆斯克與法賈尼于1985年在克利夫蘭再次進(jìn)行了隆斯克與羅伯斯科恩1983年的研究，并取得了相近的標(biāo)志性結(jié)果。公立高級中學(xué)的存在對于緊鄰街區(qū)犯罪情況有著積極的影響，但僅限于一個街區(qū)的距離之內(nèi)。在這項研究中，隆斯克與法賈尼強(qiáng)化了對于學(xué)校對緊鄰街區(qū)中非住宅用地的犯罪的影響的研究，結(jié)果顯示學(xué)校作為一種公共設(shè)施的特殊地位對于預(yù)防犯罪是十分重要的。

2007年，考特和隆斯克在克利夫蘭以1990年至2000年間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本研究了學(xué)校與盜竊犯罪之間的關(guān)系。此項研究意圖通過區(qū)分公立學(xué)校和私立學(xué)校以及不同的學(xué)校類型（高級中學(xué)、初級中學(xué)、小學(xué)三年級、小學(xué)五年級、小學(xué)六年級以及小學(xué)四到六年級），來進(jìn)一步明確學(xué)校與其周邊街區(qū)發(fā)生的盜竊罪之間的聯(lián)系。在研究中，他們也把學(xué)校周邊的街區(qū)和學(xué)校的學(xué)生登記注冊程度作為一項獨立的變量進(jìn)行研究。與之前的研究不同，他們發(fā)現(xiàn)在包含或者緊鄰五年級小學(xué)的街區(qū)盜竊案發(fā)生率較高。

盡管這三項從環(huán)境角度出發(fā)對于學(xué)校與犯罪關(guān)系進(jìn)行研究的項目揭示了學(xué)校與犯罪之間空間格局關(guān)系日益錯綜復(fù)雜的現(xiàn)狀，但他們也不可避免地陷入了兩個方法論上的缺陷，特別是沒有將空間自始相關(guān)作為控制變量以及對于樣本學(xué)校過多的調(diào)查次數(shù)?？臻g相關(guān)和空間獨立對于從理論方面和統(tǒng)計學(xué)方面的研究都起到十分重要的作用。 理論上說，空間上相鄰的街區(qū)的情況比空間上距離較遠(yuǎn)的街區(qū)更為相似，因此可以說一個區(qū)域的犯罪情況很可能影響其周邊的其區(qū)域，反之亦然。統(tǒng)計數(shù)字顯示未列入研究的變量也可能在空間上相關(guān)，進(jìn)而造成了在相鄰的街區(qū)中一個因變量的空間依賴性。由于未考慮到空間自始相關(guān)，以上的研究很可能過分強(qiáng)調(diào)了學(xué)校與其周邊街區(qū)之間在犯罪問題上的關(guān)系。

此外，也有理論提出，青少年在上學(xué)時間、周末以及暑假中活動時間空間的變化也對學(xué)校周邊區(qū)域違法犯罪的格局有著重大的影響。由于未考慮到青少年日?；顒訒r間空間的變化，之前的研究很可能低估了學(xué)校在犯罪問題上對于其周邊街區(qū)的影響。

古維斯（羅馬）在她2002年的博士畢業(yè)論文中對這些問題做了一定的研究。首先，她突出了時空因素的重要性，盡管她認(rèn)為只是在上課時學(xué)校才可能由于其自身原因造成犯罪結(jié)果的發(fā)生，而不是在上學(xué)或者放學(xué)的路上。她認(rèn)識到了適應(yīng)空間依賴的需要，并恰當(dāng)?shù)刂赋?，有關(guān)于空間本身的關(guān)聯(lián)的問題的研究必須建立在一個極大的實驗樣本之上。換句話說，創(chuàng)造空間滯后變量的傳統(tǒng)方法需要使用的N×N矩陣來觀測， 在樣本極大的情況下，這種矩陣使用是非常困難的。因此，她采用因素變量法 ，就是將一個或多個獨立的變量稱之為因素，因素是與原來的因變量相關(guān)且與誤差項不相關(guān)的量。 這些因素被視為因變量的替代，通過替代變量計算在普通最小二乘法模式下因變量的回歸值。

因素變量很好地替代了空間滯后因變量并且修正了大型數(shù)據(jù)集之間空間自始相關(guān)性。不幸的是，這種方法在試圖解釋學(xué)校與犯罪之間的復(fù)雜關(guān)系時會產(chǎn)生一定的問題，因為所選的因素必須與普通最小二乘法的回歸值成不相關(guān)的趨勢。 這對于街區(qū)層面的空間數(shù)據(jù)來說幾乎是不可能的，原因就在于在一個區(qū)域內(nèi)發(fā)現(xiàn)與犯罪程度相關(guān)的非因變量有邏輯上的困難，但是這種邏輯上的困難與相鄰區(qū)域的犯罪無關(guān)。①endprint

由于方法論上的缺陷，先前對于學(xué)校與周邊街區(qū)犯罪空間格局關(guān)系的研究，在精確預(yù)計學(xué)校對于助長其周邊區(qū)域犯罪風(fēng)險的程度方面有所欠缺。目前的研究旨在通過在公立/私立層面上，檢查學(xué)校影響周邊街區(qū)犯罪的空間和時間格局的情況以及公立/私立學(xué)校不同年級學(xué)生犯罪的特定動機(jī)，來解決這些方法論上的問題。進(jìn)一步說，這一研究運(yùn)用皮斯和勒薩2002年提出的矩陣指數(shù)空間規(guī)格理論來解釋空間依賴性，從而避免涉及空間滯后等復(fù)雜的因素。

二、方法

（一）數(shù)據(jù)

本次研究的地址位于內(nèi)布拉斯加州的奧馬哈市，樣本為2000年人口普查的數(shù)據(jù)，以及2000年至2002年犯罪數(shù)據(jù)。2000年內(nèi)布拉斯加州的奧馬哈市共擁有約379545人，其人口特征使其成為反映美國其他中型城市人口情況的絕佳范例（美國人口普查局，2003年）。②由于還有很多城市人口數(shù)量在25萬至50萬之間，以及其他特大城市，如紐約，芝加哥和洛杉磯（美國人口普查局，2000年），所以相比對于那些特大城市的研究，對奧馬哈市情況的研究成果可以更好地推廣到其他城市。

先前很多研究均指出以人口普查區(qū)域作為分析單位可以很好的評估學(xué)校對于犯罪格局的影響程度， 本次研究也將沿用此種方法。即便如此，我們?nèi)员仨氄J(rèn)識到還有很多局限存在。盡管采取的措施已經(jīng)盡可能地確保區(qū)域的界限可以反映街道的格局，但人口普查區(qū)域仍是專門為人口普查信息的收集而設(shè)置的單位。還有單位面積不同的問題也會對研究結(jié)果產(chǎn)生影響。 當(dāng)數(shù)據(jù)從一個個單位匯總時，這種局限就體現(xiàn)出來。并且這種情況極為常見，尤其是在由于設(shè)定的任意性導(dǎo)致不同面積的單位被視為同一級別數(shù)據(jù)的情況下。 我們希望盡量減少這種問題，因為理論上的關(guān)系問題研究不應(yīng)被非理論驅(qū)動的因素所影響。

（二）因變量

我們對三個相互區(qū)別的因變量做了研究，之所以選擇這三個因變量，是因為他們在之前的研究中起到重要作用以及他們與日常行為理論框架的一致性。這三個變量是在奧馬哈市警察局2000年至2002年的報告中入室盜竊、機(jī)動車盜竊以及故意傷人犯罪的數(shù)量。從本次研究的目的來看，商業(yè)盜竊和一般的打架斗毆并不在我們研究的范圍。盡管很多研究已經(jīng)證實綜合衡量違法犯罪的情況是檢測日常行為理論原理的基礎(chǔ)， 但是之前將學(xué)校作為城市犯罪環(huán)境中的犯罪情況較為良好的設(shè)施的研究同樣證明，在日常行為理論的框架內(nèi)幾種特殊的犯罪最為普遍。 之所以會出現(xiàn)這種情況，是因為犯罪的綜合情況的調(diào)查不能像偵破個體犯罪情況那樣進(jìn)行位置編碼，這就導(dǎo)致了相關(guān)的地理位置的研究缺乏準(zhǔn)確性。先前很多研究都證實學(xué)校對于機(jī)動車盜竊案以及入室盜竊案的影響，并指出由于學(xué)校安保措施的缺乏，導(dǎo)致在日常上學(xué)放學(xué)的路上當(dāng)學(xué)生離家較遠(yuǎn)時，犯罪發(fā)生的可能性大大提高。 2004年，斯科特發(fā)現(xiàn)大量的入室盜竊案發(fā)生在緊鄰學(xué)校的街區(qū)并且與逃學(xué)程度緊密相關(guān)，這也從側(cè)面證明了學(xué)校的存在與青少年犯罪之間的關(guān)系。進(jìn)一步說，這些特殊犯罪往往具有相對較高的偵破率，增加空間研究這些案件的準(zhǔn)確性。根據(jù)司法統(tǒng)計局2002年公布的數(shù)據(jù)顯示，2000年機(jī)動車盜竊案的報案率達(dá)到90.4%，入室盜竊案的報案率達(dá)到52.4%（其中74.4%都是在非法侵入時報案的），故意傷人案的報案率也達(dá)到了58.0%。

總體上說，在2000年至2002年間，奧馬哈市警方公布了7，125起入室盜竊案、13，692起機(jī)動車盜竊案以及2，690起故意傷人案件。這些案件發(fā)生地址的位置編碼與泰格街道人口普查使用的地圖信息程序精確匹配。③根據(jù)日常行為理論的假設(shè)，明確這些犯罪的必要性主要與學(xué)校的存在有關(guān)。正因如此，我們保留每種特殊犯罪的兩種特征作為研究樣本：第一、包含城市所有街區(qū)發(fā)生的所有犯罪；第二、發(fā)生時間為本年八月至來年五月的周一至周五的上午七點和下午五點（尤其是學(xué)生上學(xué)、放學(xué)或者在學(xué)校周圍逗留的時間）。

（三）非因變量

主要的非因變量是學(xué)校在同一街區(qū)或者緊鄰街區(qū)的存在。雖然這個結(jié)果適用于一般學(xué)校，但是將不同類型的學(xué)校作為同一指標(biāo)進(jìn)行測量很可能導(dǎo)致不同類型、不同年級之間的學(xué)校的不同被忽略。根據(jù)先前的研究以及日常行為理論來看，不同類型學(xué)校周邊的入室盜竊、機(jī)動車盜竊和故意傷人犯罪類型犯罪格局截然不同。從空間地理的角度分析，緊鄰不同類型的學(xué)校的街區(qū)在地理位置上還有一定的重疊。為了此項研究的進(jìn)行，這些情況我們都將考慮在內(nèi)。但由于這種情況相對較少（在1，433個街區(qū)中有181個街區(qū)與多個學(xué)校相鄰，其中171個街區(qū)與不同類型的多個學(xué)校相鄰），所以我們認(rèn)為這對于研究結(jié)果不會產(chǎn)生實質(zhì)影響。另外還有8個街區(qū)包含了不同類型的學(xué)校，對于此我們也將在最后的分析中予以說明。

首先，我們預(yù)計公立高級中學(xué)所在街區(qū)相比其他街區(qū)的機(jī)動車盜竊案和故意傷人案案發(fā)率較高，而且緊鄰公立高級中學(xué)的街區(qū)的入室盜竊案和傷害案案發(fā)率也要高于非緊鄰公立高級中學(xué)的街區(qū)。盡管學(xué)校范圍內(nèi)的安保工作進(jìn)行順利，但高級中學(xué)所在街區(qū)很可能為機(jī)動車盜竊案提供了很大便利，因為在此類街區(qū)中有大量無人照看的汽車，并且此類街區(qū)還為傷害案件提供了作案對象（上學(xué)放學(xué)的學(xué)生）和工具（從學(xué)?；蛘咧車钠嚿先〉茫?。雖然在緊鄰學(xué)校的街區(qū)中機(jī)動車盜竊的案發(fā)率有所緩和，但在缺乏安保的情況下，傷害案件的案發(fā)率仍居高不下。很多同學(xué)上學(xué)放學(xué)時需要穿過學(xué)校周圍的街區(qū)，所以這些區(qū)域發(fā)生財產(chǎn)性犯罪（例如，入室盜竊）的可能性非常高，原因就在于他們是大量學(xué)生的“已知區(qū)域”。

第二，我們預(yù)計公立初級中學(xué)所在街區(qū)的故意傷人案案發(fā)率較高，而入室盜竊案或機(jī)動車盜竊案的案發(fā)率相較其他街區(qū)不會有太大變化。先前的研究證實相比高級中學(xué)，打架斗毆的情況在初級中學(xué)更為普遍。 然而，2002年古維斯（羅馬）發(fā)現(xiàn)發(fā)生在高級中學(xué)周邊街區(qū)的犯罪數(shù)量相比發(fā)生在初級中學(xué)周邊街區(qū)的犯罪數(shù)量并沒有很大不同。從犯罪整體的宏觀角度出發(fā)，我們假定潛在犯罪者的數(shù)量是一定的。在這樣的情況下，我們的假定就可以反映高級中學(xué)周邊故意傷人案和入室盜竊案的案發(fā)情況，前提是在初級中學(xué)發(fā)生的打架斗毆將導(dǎo)致其故意傷人案的案發(fā)率至少與高級中學(xué)持平，但是安保工作卻能很好地防止學(xué)校所在街區(qū)入室盜竊案的發(fā)生。然而，相比高級中學(xué)，初級中學(xué)有個明顯的特征，即初級中學(xué)的學(xué)生尚不到可以駕駛的年齡。這一特征大大減少了在那些為機(jī)動車盜竊案提供便利的街區(qū)的機(jī)動車盜竊案的發(fā)生數(shù)量。我們預(yù)計機(jī)動車盜竊案同入室盜竊案和故意傷人一樣，在緊鄰初級中學(xué)的街區(qū)案發(fā)率將顯著提升，因為在學(xué)校周邊接觸到機(jī)動車的可能性更大。而且，學(xué)校周圍來來回回的學(xué)生也提高了安保的難度，為盜竊案的發(fā)生提供了掩護(hù)。由于生活在學(xué)校周邊的人認(rèn)為初中學(xué)生并不到可以駕駛的年齡，并且學(xué)生出現(xiàn)在學(xué)校周圍再正常不過，因此他們就會降低對可疑行為的警惕，進(jìn)而導(dǎo)致案發(fā)率的上升。endprint

第三，我們預(yù)計私立學(xué)校所在街區(qū)及周圍街區(qū)以上三種犯罪的案發(fā)率都不會太高。大部分私立學(xué)校規(guī)模較小而且是全日制管理，并且私立學(xué)校的學(xué)生大多來自離學(xué)校較遠(yuǎn)的地方，這減輕了在上學(xué)或放學(xué)時學(xué)生走路回家或在學(xué)校周圍滯留的情況，也就減少了犯罪威脅的對象，使有限的安保工作（在上學(xué)和放學(xué)時較短的一段時間內(nèi)）得以很好地預(yù)防犯罪。盡管在私立高中讀書的學(xué)生大多駕車上學(xué)，但由于停車場面積較小，機(jī)動車盜竊案發(fā)生的可能性也不是很高。

第四，我們預(yù)計公立小學(xué)所在街區(qū)及周圍街區(qū)以上三種犯罪的案發(fā)率都不會太高。盡管小學(xué)大多緊鄰交通要道，但是大部分學(xué)生都是家長開車接送或者乘坐校車到校。上學(xué)或放學(xué)時大批學(xué)校滯留在學(xué)校周圍無人照看的情況幾乎不可能發(fā)生。因此小學(xué)周圍的安保工作通常都足以預(yù)防違法犯罪的發(fā)生。此外，對于這個年齡層來說，犯罪工具、武器、偽裝也數(shù)量也相對較少，因為犯罪者很難接觸到犯罪對象或在學(xué)校周邊隱藏自己。

第六，我們預(yù)計學(xué)校及其周邊街區(qū)的影響在學(xué)期中（本年八月到來年五月）的周一至周五的上午七點和下午五點之間比較顯著。根據(jù)學(xué)校的通常作息，這段時間正好是上學(xué)和放學(xué)的時間。雖然學(xué)校仍然是影響學(xué)生校外活動（例如，課余活動、暑期學(xué)校等等）的關(guān)鍵因素，但這一時間段確實是學(xué)生上學(xué)或放學(xué)的主要時間。必須指出的是，內(nèi)布拉斯加州和很多其他州一樣，冬天非常寒冷，所以在12月到2月間每月發(fā)生的入室盜竊案和機(jī)動車盜竊案數(shù)量并沒有多少變化。但季節(jié)間的犯罪率變化卻尤為明顯，冬季，入室盜竊案的案發(fā)率為每月172.67起，機(jī)動車盜竊案的案發(fā)率為每月325.13起，故意傷人案的案發(fā)率為每月44.25起；而其他季節(jié)，入室盜竊案的案發(fā)率為每月208.75起，機(jī)動車盜竊案的案發(fā)率為每月407.5起，故意傷人案的案發(fā)率為每月72.5起。從數(shù)據(jù)可以看出，冬季和其他季節(jié)的犯罪發(fā)生率有顯著不同。這些不同必須引起我們的重視，因為事實上在計算其他季節(jié)的數(shù)據(jù)時，我們并未列入夏季（以上三種犯罪案發(fā)率最高的季節(jié)）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

（四）控制變量

經(jīng)過一系列研究，大量非因變量對于空間犯罪格局的影響已經(jīng)得到控制。而且大部分影響已經(jīng)在先前的研究中體現(xiàn)出來，主要包括對于社會組成結(jié)構(gòu)以及社會環(huán)境因素的影響。

第一個社會類型變量是街區(qū)的居民數(shù)量，每一個街區(qū)的居民數(shù)量的不同決定了其潛在受害人群的數(shù)量根本性不同。第二、街區(qū)居民人均財產(chǎn)數(shù)量表現(xiàn)出其社會經(jīng)濟(jì)地位的高低，而社會經(jīng)濟(jì)地位的高低與犯罪活動的程度、類型有直接的關(guān)系。 本次研究主要通過對非裔美國人和拉美裔美國人的比例情況統(tǒng)計來測定街區(qū)的種族組成情況，因為非裔美國人和拉美裔美國人是奧馬哈市最大的兩個群體。大群體有一個通病，就是犯罪情況相對嚴(yán)重。 我們也對種族異質(zhì)性變量進(jìn)行了研究，因為先前的研究表明這一變量比種族變量對于犯罪有更大的影響。 同時，由于65歲以上居民的比例決定該街區(qū)提供的安保程度的高低，所以其也作為本次研究的一個重要變量。 最后一個變量是街區(qū)內(nèi)擁有未成年子女的單親家庭的比例。1986年，史密斯博士發(fā)現(xiàn)街區(qū)的高犯罪率與此類家庭過分的集中有很大關(guān)系。

以上四組變量主要用來控制街區(qū)住宅特征的環(huán)境影響力。首先，已經(jīng)有研究證實街區(qū)住房的全年空房率與犯罪有明顯關(guān)系。 第二，街區(qū)住房戶主自行居住房屋比例也是多重變量研究模型中的一項指標(biāo)，因為租客的比例明顯與犯罪發(fā)生的潛在危險程度成正相關(guān)態(tài)勢。 街區(qū)內(nèi)統(tǒng)一住宅中有多位住戶的情況比例也是研究的指標(biāo)之一，因為這一指標(biāo)與犯罪也有一定聯(lián)系。 最后過高的人口密度也與犯罪有一定關(guān)聯(lián)并被視為非因變量列入本次研究。

結(jié)果

表一 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

所有街區(qū)（7，678個） 學(xué)校所在街區(qū)a（161個） 緊鄰學(xué)校街區(qū)a（1，433個）

變量 均值 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 均值 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 檢驗值 均值 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 檢驗值

入室盜竊 0.930 2.040 0.120 0.541 –0.692 0.170 0.540 1.774

機(jī)動車盜竊 1.780 3.396 0.300 0.759 3.054* 0.140 0.486 1.161

故意傷人 0.350 1.126 0.100 0.339 2.385* 0.040 0.242 –0.053

人口數(shù)量 50.800 70.115 88.360 144.002 3.791* 68.890 95.636 6.376*

財產(chǎn)價值 54，728.645 25，014.816 57，470.896 22，577.048 1.406 55，586.263 24，945.569 1.439

種族異質(zhì)性比例（%） 0.087 0.107 0.076 0.094 –1.486 0.087 0.107 –0.013

非裔人口比例（%） 28.705 27.673 25.453 25.119 –1.656 27.696 27.768 –1.530

拉美裔人口比例（%） 12.648 14.229 12.342 13.954 –0.276 13.072 15.075 1.195

65歲以上人口比例（%） 14.944 11.801 15.335 12.144 0.426 15.602 13.043 2.165*

單親家庭比例（%） 12.942 10.288 12.317 9.496 –0.780 12.292 9.496 –2.655*

空房數(shù) 9.306 7.709 7.807 7.351 –3.471* 9.002 7.351 –1.652

戶主自行居住比例（%） 74.099 24.570 72.770 24.199 –0.695 75.518 24.199 2.430*endprint

多住戶房比例（%） 1.655 2.186 1.553 2.063 –0.601 1.611 2.063 –0.84

人口密度 11.462 13.677 7.062 7.643 –4.190* 9.808 7.643 –7.407*

注釋：

a表示在學(xué)校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學(xué)校所在街區(qū)和緊鄰學(xué)校街區(qū)發(fā)生的以上三種犯罪情況的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

*p < .05（統(tǒng)計學(xué)意義上有顯著差異）

表一體現(xiàn)了所有街區(qū)（學(xué)校所在街區(qū)、緊鄰學(xué)校街區(qū)、其他街區(qū)）變量的統(tǒng)計結(jié)果，以及學(xué)校所在街區(qū)與非學(xué)校所在街區(qū)、緊鄰學(xué)校街區(qū)與非緊鄰學(xué)校街區(qū)各項變量的對比比較。必須說明的是，所謂非學(xué)校所在街區(qū)是指本街區(qū)內(nèi)沒有學(xué)校存在的街區(qū)，包含緊鄰學(xué)校的街區(qū)。非緊鄰學(xué)校街區(qū)既排除緊鄰學(xué)校街區(qū)也不包括學(xué)校所在街區(qū)。在學(xué)校所在街區(qū)與非學(xué)校所在街區(qū)的入室盜竊案案發(fā)情況幾乎相同，但是相比非學(xué)校所在街區(qū)，學(xué)校所在街區(qū)在上課時間的機(jī)動車盜竊案和故意傷人案的案發(fā)率明顯較高。除此之外，相比非學(xué)校所在街區(qū)，學(xué)校所在街區(qū)通常人口數(shù)量較大，空房率較低，人口密度較小。然而，緊鄰學(xué)校街區(qū)入室盜竊案、機(jī)動車盜竊案以及故意傷人案的案發(fā)情況沒有明顯增長。事實上，緊鄰學(xué)校街區(qū)的故意傷人案案發(fā)率甚至低于其他街區(qū)的平均水平，雖然差距也不是特別明顯。相比非緊鄰學(xué)校街區(qū)和非學(xué)校所在街區(qū)，緊鄰學(xué)校街區(qū)通常人口數(shù)量較大，65歲以上居民比例較高，單親家庭比例較低，戶主自行居住房屋比例較高，人口密度較小。

盡管不是變量都羅列在表格中，但本次研究確實包含了所有區(qū)域相關(guān)變量之間的聯(lián)系。大多數(shù)非因變量都與三個變量有著緊密的聯(lián)系，唯獨空房率可能僅與入室盜竊和故意傷人案有緊密聯(lián)系，與機(jī)動車盜竊案聯(lián)系不是十分緊密。在以上三種犯罪中，變量之間的聯(lián)系是始終保持的，而且非因變量之間關(guān)系的細(xì)微變化也印證了變量之間復(fù)雜線性關(guān)系并不會對本次研究造成困難。⑤

原本的普通最小二乘法模型是用來評估在二元相關(guān)體系下引入其他變量后最初的聯(lián)系是否依然緊密，以及模型的充足率和規(guī)范性問題，但是卻忽略了空間自始關(guān)聯(lián)性。⑥由于因變量的偏態(tài)分布，原始的模型中會有異方差的出現(xiàn)。為解決此問題，每個因變量通過因子的增加以及自然對數(shù)的應(yīng)用進(jìn)行轉(zhuǎn)化。這種轉(zhuǎn)化在所有模型中均有使用。多元普通最小二乘法回歸模型應(yīng)用于入室盜竊、機(jī)動車盜竊和故意傷人案中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)體現(xiàn)在表二中。如表二所示，學(xué)校所在街區(qū)機(jī)動車盜竊案和故意傷人案的案發(fā)率明顯較高，但是緊鄰學(xué)校的街區(qū)相關(guān)情況較為良好。事實上，緊鄰學(xué)校的街區(qū)故意傷人案的案發(fā)率甚至低于平均水平，盡管相差程度不是很明顯。學(xué)校所在街區(qū)入室盜竊案的數(shù)量明顯較少，而且該類案件在緊鄰學(xué)校街區(qū)問題卻較為嚴(yán)重。

表二 原始普通最小二乘法回歸模型對于入室盜竊案、機(jī)動車盜竊案、故意傷人案的研究

入室盜竊案 機(jī)動車盜竊案 故意傷人案

變量 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差

人口數(shù)量 .001* .000 .001* .000 .001* .000

財產(chǎn)價值 -.000* .000 .000* .000 .000* .000

種族異質(zhì)性比例（%） .631* .027 .761* .034 .304* .021

非裔人口比例（%） .000* .000 .000 .000 .000* .000

拉美裔人口比例（%） .000* .000 .000 .000 .000* .000

65歲以上人口比例（%） -.001* .000 -.000 .000 -.000 .000

單親家庭比例（%） .001* .000 .001 .000 .001* .000

空房數(shù) .000 .000 .000 .000 .000 .000

戶主自行居住比例（%） -.003* .000 -.004* .000 -.001* .000

多住戶房間比例（%） .001 .001 -.002 .001 .000 .001

人口密度 .000 .000 .000 .000 .000 .000

學(xué)校 -.500* .016 .071* .021 .030* .012

緊鄰學(xué)校 .017* .006 .004 .007 -.001 .004

常量 .296* .015 .429* .019 .091* .011

決定系數(shù) .306 .284 .167

因變量的自然對數(shù)是用以修正對于skewness的分析

*p < .05（統(tǒng)計學(xué)意義上有顯著差異）

莫蘭的I指標(biāo)是用來檢測一階空間自始相關(guān)的存在。 對于所有的因變量來說，這種統(tǒng)計表明了正向空間自始相關(guān)的存在：入室盜竊（I = .034， p < .05），機(jī)動車盜竊（I = .024， p < .05），以及故意傷人（I = .053， p < .05）。同樣的，皮斯和勒薩2000年發(fā)明的矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型也是用來調(diào)整多元模型下空間自始相關(guān)的存在。

大多數(shù)傳統(tǒng)的空間滯后模型是通過引入依靠既定加權(quán)距離倒數(shù)對空間滯后進(jìn)行預(yù)測的因子進(jìn)行研究的。兩階最小二乘法 的所有觀測中都需要使用的N×N矩陣。 1998年，保魯姆斯汀和科佩爾發(fā)現(xiàn)除了計算密集的情況外，大樣本可以增加傳統(tǒng)計算空間滯后的方法的冗余路徑。皮斯和勒薩2000年發(fā)明的矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型測量可以很好地替代整個矩陣的矩陣指數(shù)的使用。矩陣指數(shù)是指作用于類似普通指數(shù)函數(shù)方陣的矩陣，通常應(yīng)用于空間研究。這種替代不僅降低了計算時間，而且在計算精度上遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他空間觀測方法。 這還創(chuàng)建了一個封閉形式的解決方案，或者一種普適的解決問題的方案，在本次研究中這種方案既指最小平方法。它可以減少冗余路徑，同時保持傳統(tǒng)空間滯后模型的類似監(jiān)測參數(shù)。endprint

表三 矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型對于入室盜竊案的研究

A組 B組 C組 D組

變量 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差

人口數(shù)量 .002* .000 .002* .000 .002* .000 .001* .000

財產(chǎn)價值 -.000* .000 -.000* .000 -.000* .000 -.000 .000

種族異質(zhì)性比例（%） 1.198* .001 1.197* .001 1.199* .001 .344* .001

非裔人口比例（%） .001* .001 .001* .000 .001* .000 -.000* .000

拉美裔人口比例（%） -.002* .001 -.002* .000 -.002* .000 -.001* .000

65歲以上人口比例（%） -.002* .002 -.002* .000 -.002* .000 -.000 .000

單親家庭比例（%） .001* .002 .001* .000 .001* .000 .001* .001

空房數(shù) -.001 .003 -.001 .000 -.001 .000 -.000 .001

戶主自行居住比例（%） -.005* .001 -.005* .000 -.005* .000 -.001* .000

多住戶房間比例（%） .000 .009 .000 .000 -.000 .000 .001 .002

人口密度 -.000 .001 -.000 .000 .000 .000 .000 .000

學(xué)校 -.087* .002 — — — — — —

緊鄰學(xué)校 .021* .005 — — — — — —

公立學(xué)校 — — -.100* .004 — — — —

緊鄰公立學(xué)校 — — .009 .002 — — — —

私立學(xué)校 — — -.052 .003 -.050 .004 -.045 .058

緊鄰私立學(xué)校 — — .052* .001 .049* .001 .014 .020

高中 — — — — -.169 .010 -.060 .139

緊鄰高中 — — — — -.053 .003 .001 .043

初中 — — — — .081 .009 -.023 .128

緊鄰初中 — — — — -.034 .003 .005 .036

小學(xué) — — — — -.127* .004 -.052* .052

緊鄰小學(xué) — — — — .037* .001 .007 .017

常量 .510* .001 .511* .002 .511* .000 .102* .001

Alpha量 -.325* .000 -.323* .000 -.322* .000 -.116* .000

決定系數(shù) .334 .335 .335 .122

因變量的自然對數(shù)是用以修正對于skewness的分析

a D組僅表示在學(xué)校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學(xué)校所在街區(qū)和緊鄰學(xué)校街區(qū)發(fā)生的犯罪情況的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

*p < .05（統(tǒng)計學(xué)意義上有顯著差異）

為了進(jìn)一步揭示學(xué)校與犯罪之間的關(guān)系，將學(xué)校這一變量分為私立學(xué)校和公立學(xué)校兩個變量。本次模型的結(jié)果體現(xiàn)在表三的B組數(shù)據(jù)中。將學(xué)校分為私立學(xué)校和公立學(xué)校后，公立學(xué)校對于入室盜竊案的抑制作用體現(xiàn)得非常明顯。與實驗預(yù)期相比，本次模型得出結(jié)論指出，與緊鄰公立學(xué)校的街區(qū)相比，緊鄰私立學(xué)校的街區(qū)入室盜竊案案發(fā)率明顯較高。這一結(jié)論和預(yù)期的一致。其他非因變量的系數(shù)仍然沒有變化。

公立學(xué)校變量進(jìn)一步分為高中、初中、小學(xué)，實驗數(shù)據(jù)體現(xiàn)在表三的C組數(shù)據(jù)中。當(dāng)將學(xué)校按照類型和年級劃分之后，很多學(xué)校之間的不同立即顯現(xiàn)出來。顯而易見的是，公立小學(xué)對于入室盜竊案的預(yù)防效果最為顯著。相比其他街區(qū)，包含或者緊鄰公立高中和初中的街區(qū)的入室盜竊案發(fā)率相對較低。另外，緊鄰小學(xué)的街區(qū)的案發(fā)情況比實驗預(yù)期情況更為樂觀。

表三的D組數(shù)據(jù)同樣按照類型和年級的不同對學(xué)校進(jìn)行了區(qū)別研究，但是其將發(fā)生在假期內(nèi)的入室盜竊案排除在研究模型之外。在此情況下，對入室盜竊案有重大影響的是公立小學(xué)，其所在的街區(qū)的入室盜竊案的數(shù)量明顯較低。在對上學(xué)期間的犯罪時間格局研究方面，本次研究結(jié)果與我們的假設(shè)一致。

原始矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型對于機(jī)動車盜竊案的調(diào)查結(jié)果顯示在表四的A組中。與入室盜竊案的研究模型一樣，空間自始相關(guān)的修正使模型的方差增加至33.9%。非因變量與機(jī)動車盜竊之間的關(guān)系并沒有太大變化，雖然一旦空間自始相關(guān)得以明確，住宅價值對上述關(guān)系的影響減輕而人口密度情況則體現(xiàn)出更為重要的影響。在這一模型中，學(xué)校所在的街區(qū)與緊鄰學(xué)校的街區(qū)的機(jī)動車盜竊案案發(fā)率情況都不容樂觀。

表四中的B組數(shù)據(jù)顯示的是將模型分為公立學(xué)校和私立學(xué)校而得出調(diào)查結(jié)果。與實驗預(yù)期一樣，相比私立學(xué)校所在街區(qū)，公立學(xué)校所在街區(qū)與緊鄰公立學(xué)校街區(qū)機(jī)動車盜竊案的案發(fā)率相對較高，盡管這一現(xiàn)象不是特別明顯（p = .055）。表四中的C組數(shù)據(jù)顯示的是將公立學(xué)校按照學(xué)校年級劃分而得出的調(diào)查結(jié)果。和實驗預(yù)期一樣，公立高中所在街區(qū)與緊鄰公立初中街區(qū)的機(jī)動車盜竊案案發(fā)率較高。與實驗預(yù)期不同的是，公立初中所在街區(qū)的機(jī)動車盜竊案案發(fā)率也不容樂觀。同樣，與實驗預(yù)期相對的，私立學(xué)校的機(jī)動車盜竊問題最為突出。endprint

表四 矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型對于機(jī)動車盜竊案的研究

A組 B組 C組 D組

變量 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差

人口數(shù)量 .003* .001 .003* .000 .003* .000 .001* .000

財產(chǎn)價值 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000

種族異質(zhì)性比例（%） 1.320* .001 1.317* .001 1.320* .001 .146* .0001

非裔人口比例（%） .000 .001 .000 .000 .000 .000 .000 .000

拉美裔人口比例（%） -.000 .002 -.000 .000 -.000 .000 .000 .000

65歲以上人口比例（%） .000 .003 .000 .000 .000 .000 .000* .000

單親家庭比例（%） .001 .004 .001 .001 .001 .001 .001* .001

空房數(shù) -.001 .004 -.001 .001 -.001 .001 -.000 .001

戶主自行居住比例（%） -.007* .002 -.007* .000 -.007* .000 -.001* .000

多住戶房間比例（%） .005 .0216 .005* .002 .005* .002 -.002* .002

人口密度 -.001* .003 -.001 .000 -.001 .000 -.000 .000

學(xué)校 .165* .218 — — — — — —

緊鄰學(xué)校 .033* .075 — — — — — —

公立學(xué)校 — — -.184* — — — —

緊鄰公立學(xué)校 — — .033* — — — —

私立學(xué)校 — — .127 .056 .139* .056 .491 .058

緊鄰私立學(xué)校 — — .029 .020 .033 .020 -.007 .020

高中 — — — — .775* .113 .629* .139

緊鄰高中 — — — — .070 .041 .068* .043

初中 — — — — .387* .123 .012 .128

緊鄰初中 — — — — .087* .034 .056* .036

小學(xué) — — — — .058 .049 .001 .052

緊鄰小學(xué) — — — — .006 .016 -.009 .017

常量 .652* .002 .651* .000 .650* .000 .096* .000

Alpha量 -.440* .000 -.441* .000 -.437* .000 -.177* .000

決定系數(shù) .339 .339 .341 .090

因變量的自然對數(shù)是用以修正對于skewness的分析

a D組僅表示在學(xué)校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學(xué)校所在街區(qū)和緊鄰學(xué)校街區(qū)發(fā)生的犯罪情況的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

*p < .05（統(tǒng)計學(xué)意義上有顯著差異）

根據(jù)之前對入室盜竊犯罪的觀察，將分析對象限制在在學(xué)校周圍街區(qū)學(xué)生日?；顒訒r發(fā)生的犯罪后，實證結(jié)果與我們的假設(shè)更為一致（如表四D組數(shù)據(jù)顯示）。另外，公立高中所在街區(qū)與緊鄰公立高中街區(qū)機(jī)動車盜竊案案發(fā)率較高。最后一次研究結(jié)果證明，私立學(xué)校與機(jī)動車盜竊案的關(guān)系和公立初中與機(jī)動車盜竊案的關(guān)系不是特別明顯，這一結(jié)果與我們先前的假設(shè)不謀而合。然而，值得一提的是，對于案發(fā)時間的限制導(dǎo)致單親家庭比例對于案發(fā)情況有明顯影響，并且六十五歲以上人口比例越高，在上學(xué)或放學(xué)時間段內(nèi)機(jī)動車盜竊案的案發(fā)率越高。

矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型對于故意傷人案的研究結(jié)果體現(xiàn)在表五中。在A組模型中學(xué)校類型這一變量并未被分成若干變量。盡管這一變量的空間依賴性是非常明顯的。這個模型中的系數(shù)相比之前普通最小二分法模型中的結(jié)果并沒有太大不同。與之前的研究一樣，相比其他街區(qū)，學(xué)校所在街區(qū)的故意傷人案案發(fā)率明顯較高，盡管緊鄰學(xué)校的街區(qū)并不如此。

表五中的B組數(shù)據(jù)顯示的是按照學(xué)校類型的不同劃分后，運(yùn)用矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型的研究結(jié)果。在這組結(jié)果中，僅僅公立學(xué)校所在街區(qū)的故意傷人案案發(fā)率明顯較高，也就意味著原來的結(jié)果主要是由于此類學(xué)校造成。表五中的C組數(shù)據(jù)顯示的是按照學(xué)校類型和年級不同劃分后，運(yùn)用矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型的研究結(jié)果。在這組結(jié)果中，學(xué)校與故意傷人案的緊密關(guān)系僅僅體現(xiàn)在公立高中所在的街區(qū)中。私立高中所在街區(qū)、公立初中或小學(xué)所在街區(qū)以及緊鄰任何類型的學(xué)校的街區(qū)的故意傷人案案發(fā)情況均較為良好。

將故意傷人案案發(fā)時間限制為上學(xué)期間的研究結(jié)果體現(xiàn)在表五的D組數(shù)據(jù)中。這一模型得出的眾多結(jié)果和先前的研究結(jié)果相一致，但是拉美裔居民人口比例對學(xué)校與犯罪的關(guān)系問題影響不再顯著。與先前的研究結(jié)果相類似，高中所在街區(qū)的故意傷人案案發(fā)率相對較高。然而，在這一模型中，公立初中所在街區(qū)以及緊鄰高中的街區(qū)的故意傷人案案發(fā)率也相對較高，然而緊鄰初中的街區(qū)的故意傷人案案發(fā)情況良好。

非常有趣的是，在所有分析中，除了人口數(shù)，種族異質(zhì)性和戶主自行居住比例是唯一對于所有犯罪影響都十分明顯的變量。也就是說，在不同類型的模型中這些變量都保持了相當(dāng)?shù)姆€(wěn)定性，這對于預(yù)測特殊類型的犯罪起到重要作用。

表五 矩陣指數(shù)空間規(guī)格模型對于故意傷人案的研究endprint

A組 B組 C組 D組

變量 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差 b 標(biāo)準(zhǔn)誤差

人口數(shù)量 .001* .001 .001* .001 .001* .001 .000* .000

財產(chǎn)價值 -.000* .000 -.000* .000 -.000* .000 -.000* .000

種族異質(zhì)性比例（%） .558* .001 .557* .001 .560* .001 .091* .0001

非裔人口比例（%） .001* .001 .001* .001 .001* .001 .000* .000

拉美裔人口比例（%） .001* .002 .001* .002 .001* .002 -.000 .000

65歲以上人口比例（%） -.000 .003 -.000 .003 -.000 .003 -.000 .000

單親家庭比例（%） .003* .004 .003* .004 .003* .004 .001* .000

空房數(shù) -.000 .004 -.000 .004 -.000 .004 .000 .000

戶主自行居住比例（%） -.002* .002 -.002* .002 -.002* .002 -.000* .000

多住戶房間比例（%） -.000 .016 -.000 .016 -.000 .016 -.001 .000

人口密度 .000 .003 .000 .003 .000 .003 .000 .000

學(xué)校 .064* .049 — — — — — —

緊鄰學(xué)校 .003 .017 — — — — — —

公立學(xué)校 — — .087* .037 — — — —

緊鄰公立學(xué)校 — — .002 .016 — — — —

私立學(xué)校 — — .023 .032 .025 .032 .007 .034

緊鄰私立學(xué)校 — — .001 .011 .001 .011 .007 .012

高中 — — — — .257* .076 .110* .083

緊鄰高中 — — — — .027 .024 .037* .026

初中 — — — — .079 .070 .0145* .077

緊鄰初中 — — — — -.013 .019 -.010 .021

小學(xué) — — — — .064 .028 .014 .030

緊鄰小學(xué) — — — — .001 .009 -.006 .010

常量 .145* .193 .144* .193 .145* .016 .017* .016

Alpha量 -.330* .000 -.333* .000 -.328* .000 -.113* .000

決定系數(shù) .1966 .197 .197 .040

因變量的自然對數(shù)是用以修正對于偏度的分析

a D組僅表示在學(xué)校上課期間（本年八月至來年五月）每天早上七點至下午五點在學(xué)校所在街區(qū)和緊鄰學(xué)校街區(qū)發(fā)生的犯罪情況的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

*p < .05（統(tǒng)計學(xué)意義上有顯著差異）

議題

本次研究調(diào)查了學(xué)校對周邊區(qū)域犯罪的影響。日常行為理論認(rèn)為掌握日常生活中時空的變化對于揭示犯罪活動的格局是十分重要的。由于并未區(qū)分學(xué)校的年級和類型，先前對于學(xué)校和犯罪的研究沒能很好地把握這些爭議焦點，進(jìn)而不能充分地控制空間依賴關(guān)系的存在，不能很好地限制對于反映學(xué)校日?；顒拥臅r間維度的分析。我們的分析結(jié)論指出如果不考慮以上這些事實要素，研究很可能得出與日常行為理論相悖的結(jié)果。正確地面對這些問題后，相應(yīng)的矛盾情況也會消失。

我們創(chuàng)建了幾種關(guān)于基于日常行為理論而衍生的學(xué)校周邊活動格局的特別假說，日常行為理論的基礎(chǔ)是安?；顒拥拇嬖谝约胺缸飳ο?、工具、偽裝的存在。 必須指出的是，我們認(rèn)為公立高中所在街區(qū)理論上的機(jī)動車盜竊案和故意傷人案的案發(fā)率應(yīng)該較高，這一假設(shè)在我們最終的分析中得以確認(rèn)。之后，我們進(jìn)一步假設(shè)緊鄰公立高中街區(qū)的故意傷人案和入室盜竊案的案發(fā)率也應(yīng)較高。最終，我們發(fā)現(xiàn)緊鄰高中街區(qū)的故意傷人案的案發(fā)率的確較高，但入室盜竊的情況較為樂觀。

同時，我們認(rèn)為公立初中所在街區(qū)故意傷人案案發(fā)率可能較高，在隨后的研究中這一假設(shè)得以確認(rèn)。進(jìn)一步說，我們預(yù)計緊鄰公立初中街區(qū)的機(jī)動車盜竊案、入室盜竊案、故意傷人案的案發(fā)率均應(yīng)在較高水平。但我們的分析顯示，只有機(jī)動車盜竊案在緊鄰公立初中的街區(qū)案發(fā)率較高。相比其他街區(qū)，緊鄰公立初中的街區(qū)在入室盜竊案和故意傷人案案發(fā)率方面并沒有顯著差異。

最后，我們假定私立學(xué)校和公立小學(xué)所在街區(qū)以及緊鄰私立學(xué)校和公立小學(xué)的街區(qū)任何犯罪的案發(fā)情況均較為樂觀。這一假定也確實在我們的分析中得以確認(rèn)。有趣的是，我們也發(fā)現(xiàn)緊鄰公立小學(xué)街區(qū)的入室盜竊案案發(fā)率明顯較低。盡管這不是本次研究的預(yù)期結(jié)果，但這與在上學(xué)或者放學(xué)期間小學(xué)附近嚴(yán)格的安保措施密不可分。

本次研究得出幾項重要結(jié)論如下，第一、我們對于日常行為理論的假設(shè)得以實踐數(shù)據(jù)的支持，雖然這些都必須仔細(xì)考慮概述如下的局限性。第二，我們也發(fā)現(xiàn)很多不一致的結(jié)果可以通過對學(xué)校的類型和年級進(jìn)行區(qū)分、控制空間依賴性、將分析對象限制在學(xué)生在學(xué)校周圍日常活動的某些時間段等的方式予以解釋，這也從側(cè)面證明了方法上的調(diào)整對于一項適當(dāng)?shù)睦碚撗芯康闹匾浴?/p>

本次研究仍存在相當(dāng)?shù)木窒扌?。其中最為?yán)重的是，由于本次研究是以街區(qū)為單位的，所以我們并沒有考慮學(xué)校的大小。另外還有一個重要因素，平均每個公立高中有1，555名學(xué)生，而私立高中只有540名學(xué)生，僅為公立高中的三分之一。雖然公立小學(xué)五年級或六年級的學(xué)生人數(shù)（平均377人）與私立初中三年級的學(xué)生人數(shù)（平均340人）相當(dāng)，但公立初中六到八年級或者七到八年級的學(xué)生數(shù)量明顯較多（平均719人）。這一問題的影響通過將學(xué)校視為一個街區(qū)的整體并控制該街區(qū)的其他變量的方式進(jìn)行緩解。換句話說，每所學(xué)校分別不同的特點不是本次研究的主要范圍。

盡管如此，高中學(xué)生中潛在肇事者和受害者的龐大規(guī)模是本次研究的一大難題。除此之外，本次研究僅調(diào)查了一個中西部城市的情況，關(guān)于調(diào)查結(jié)果的分析未必可以推廣到其他地區(qū)。而且，奧馬哈市無論是公立學(xué)校還是私立學(xué)校都沒有體系化的安保措施，而這種體系化的安保措施在其他地區(qū)卻越來越常見。 還有一個重要的局限是本次研究是建立在官方統(tǒng)計的數(shù)據(jù)之上的，官方數(shù)據(jù)很可能低估了犯罪的程度。盡管存在這些限制，但本次研究還是對當(dāng)前的研究情況作出重要的貢獻(xiàn)，主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

首先，本次研究推進(jìn)了如何很好地解開學(xué)生、學(xué)校和街區(qū)之間存在的復(fù)雜關(guān)系的研究進(jìn)程。本次研究的結(jié)果明確指出，僅在學(xué)?；蛘呓淌曳秶鷥?nèi)檢測犯罪情況將掩蓋街區(qū)與犯罪之間的影響機(jī)制。因此幾個有關(guān)犯罪行為背景的要素就顯得尤為關(guān)鍵，包括年齡和犯罪技能水平，犯罪的機(jī)會，周圍的觀眾，以及起到控制作用的安保措施的存在。

其次，本次研究提出了有關(guān)城市實證研究數(shù)據(jù)測量的重要問題。特別是，本次研究對相關(guān)問題的進(jìn)一步研究做了理論鋪墊并對來自理論框架的變量做了具體的說明。必須聲明的是，雖然我們之前的預(yù)測很多都得到了證實，但他們僅僅是在本次研究的最終分析中得到證實，而最終分析僅僅排除了空間依賴性、學(xué)校類型與年級的不同的影響并將犯罪發(fā)生的時間限制在上學(xué)期間。隨著犯罪學(xué)理論的發(fā)展，我們也必須通過使用和測試相關(guān)理論方法來補(bǔ)充完善我們的研究方法。本次研究僅僅是對青少年犯罪、團(tuán)體犯罪、犯罪發(fā)生的特殊背景等問題的復(fù)雜因素的檢測的開始，隨后我們將繼續(xù)努力，不斷修正和改善我們的研究方法和理論架構(gòu)。endprint