中國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件時(shí)空分布及組態(tài)影響因素

黃 銳，謝朝武,b，賴(lài)菲菲

（a. 華僑大學(xué)旅游學(xué)院；b. 中國(guó)旅游研究院旅游安全研究基地，福建 泉州 362021）

安全穩(wěn)定的社會(huì)環(huán)境是旅游活動(dòng)順利開(kāi)展的必要條件，犯罪事件是破壞旅游地安全環(huán)境的重要事件類(lèi)型，不僅對(duì)旅游者人身財(cái)產(chǎn)和心理安全構(gòu)成威脅，也可能損害旅游地的社會(huì)秩序和品牌形象。近年來(lái)國(guó)內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展迅猛，旅游人次從2010 年的21.03億人次增長(zhǎng)到2019年的60.06億人次（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，2020）。與此同時(shí)，中國(guó)旅游犯罪事件也呈現(xiàn)較高的規(guī)模水平。全國(guó)旅行社責(zé)任險(xiǎn)統(tǒng)保示范項(xiàng)目數(shù)據(jù)顯示①，2010—2019 年間游客因旅游搶奪、搶劫與盜竊事件申請(qǐng)保險(xiǎn)理賠案件達(dá)到2 217 起，各地亟需進(jìn)一步降低旅游社會(huì)安全風(fēng)險(xiǎn)，提升安全保障能力。基于此，科學(xué)識(shí)別中國(guó)旅游犯罪事件的分布特征及其影響因素，對(duì)于營(yíng)造健康和諧的旅游安全環(huán)境，推動(dòng)國(guó)內(nèi)旅游平穩(wěn)有序發(fā)展具有重要的理論與實(shí)踐價(jià)值。

搶奪、搶劫與盜竊（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“兩搶一盜”）指以非法財(cái)物占有為目的的公開(kāi)搶奪、暴力脅迫和私密竊取等侵犯他人財(cái)物的行為（曲比偉石等，2019）。“兩搶一盜”一般是地方刑事犯罪發(fā)案率最高的案件，既有研究常通過(guò)“兩搶一盜”犯罪體現(xiàn)地方整體治安水平（王麗華，2012；鄭文升等，2016；曲比偉石等，2019）?！皟蓳屢槐I”是犯罪地理學(xué)重點(diǎn)關(guān)注的犯罪類(lèi)型，相關(guān)學(xué)者多分析城市居民生活區(qū)（宋廣文等，2017）、商業(yè)步行街（曾敏玲 等，2014a，2014b）和城市交通干線（Wagner,1997；柳林等，2017）等微觀空間尺度下“兩搶一盜”犯罪事件的時(shí)空分布模式，并將其影響因素歸結(jié)為建成環(huán)境（肖露子等，2017）、居民活動(dòng)（宋廣文等，2017）、土地利用（周素紅等，2017）和風(fēng)險(xiǎn)設(shè)施（Bowers et al., 2014）等局部環(huán)境因素。國(guó)內(nèi)“兩搶一盜”犯罪文獻(xiàn)呈現(xiàn)研究尺度微觀化趨勢(shì)，主要側(cè)重于城市內(nèi)部空間場(chǎng)所盜搶事故的分析（鄭文升等，2016；戴劭勍等，2018），而對(duì)宏觀空間尺度下區(qū)域間“兩搶一盜”事件的空間分布格局及成因缺乏探索。既有研究表明，大范圍尺度（國(guó)家或省域）的犯罪往往與宏觀社會(huì)環(huán)境有關(guān)，人口密度（Cahill et al., 2003）、社會(huì)福利（徐雷等，2012）、人口流動(dòng)率（嚴(yán)小兵，2013a）、收入差距（嚴(yán)小兵，2013b）、電子支付使用率（Armey et al.,2014）和地區(qū)失業(yè)率（張丹丹等，2018）等宏觀因素都是影響地方犯罪率的重要因素。國(guó)外學(xué)者在犯罪環(huán)境決定論的基礎(chǔ)上，引入了社會(huì)解組理論（social disorganization theory）對(duì)宏觀尺度犯罪事件的成因進(jìn)行解釋?zhuān)⊿haw et al.,1986）。社會(huì)解組理論認(rèn)為，不同地區(qū)社會(huì)安全風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性以及社會(huì)控制能力差異是影響犯罪事件空間分異的主要原因（Bursik et al.,1988; Braga et al.,2014），這為剖析中國(guó)宏觀尺度下“兩搶一盜”事件的影響因素提供了相對(duì)成熟的理論框架。

旅游“兩搶一盜”是犯罪地理學(xué)的重要研究領(lǐng)域，旅游活動(dòng)具有流動(dòng)性、異地性和暫時(shí)性，旅游者在非慣常環(huán)境下高消費(fèi)、低防范的特殊行為方式使得其更易成為犯罪分子盜搶的首要目標(biāo)（Brunt et al.,1999；邱淑，2009；王金偉等，2009）。與常住地居民“兩搶一盜”事件相比，旅游“兩搶一盜”事件的發(fā)生場(chǎng)域、發(fā)生時(shí)段和影響因素均存在較大差異（James et al.,1983；邱淑，2009）。一方面，相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，旅游“兩搶一盜”事件具有明顯的區(qū)域性、季節(jié)性和流動(dòng)性的時(shí)空規(guī)律特征（龔勝生等，2002）：旅游熱點(diǎn)地帶通常被犯罪者認(rèn)為是機(jī)會(huì)之地（Harper et al.,2013），“兩搶一盜”事件頻發(fā)地通常出現(xiàn)在游客高度集聚的特定區(qū)域（Chesney-Lind et al.,1986;Pizam,1999）。同時(shí)，受旅游活動(dòng)時(shí)間不均衡性的影響，旅游“兩搶一盜”事件在旅游淡旺季節(jié)、晝夜高低峰時(shí)段也存在異質(zhì)性分布規(guī)律（邱淑，2009；Matakovi?, 2020）。此外，旅游者在特定時(shí)空環(huán)境下的移動(dòng)也招致旅游犯罪活動(dòng)的流動(dòng)，形成旅游犯罪事件動(dòng)態(tài)變化的空間特征（Biagi et al., 2014; Han et al., 2019）。另一方面，就旅游盜搶犯罪影響因素而言，相關(guān)研究認(rèn)為，地方犯罪率與旅游者盜搶受害率存在動(dòng)態(tài)關(guān)系（Pizam et al.,1996），同時(shí)旅游業(yè)的過(guò)度開(kāi)發(fā)會(huì)改變?cè)械纳鐣?huì)結(jié)構(gòu)，造成旅游盜搶犯罪的激增（Re‐cher et al.,2020），而充足的安全保障投入和有效的社會(huì)管理會(huì)抑制旅游盜搶犯罪的發(fā)生（George,2017）。既有文獻(xiàn)展現(xiàn)了旅游盜搶犯罪事件受多重社會(huì)因素的影響，這與社會(huì)解組理論的核心思想具有較高一致性?？v觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)旅游盜搶事件的時(shí)空分布研究多停留在定性討論和有限案例的歸納總結(jié)層面（黃建軍，2000；高科，2010；印偉，2013），且受制于旅游犯罪數(shù)據(jù)較難獲取等現(xiàn)實(shí)困境，相關(guān)分析多局限于微觀場(chǎng)所（謝朝武，2010）或特定區(qū)域（黃建軍，2000；董斌彬等，2016），較少有研究從宏觀視角對(duì)旅游盜搶事故的省域分布規(guī)律進(jìn)行分析，且對(duì)復(fù)雜社會(huì)因素的交互影響作用缺乏量化實(shí)證。

基于此，本研究以規(guī)模化的旅游盜搶保險(xiǎn)案例數(shù)據(jù)為樣本，借助地理空間研究方法探索中國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的省域時(shí)空分布特征，采用模糊集定性比較分析法（Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）系統(tǒng)甄別中國(guó)旅游盜搶犯罪事件的多重影響因素，并剖析其組態(tài)影響效應(yīng)。以期為豐富和拓展宏觀尺度下的旅游犯罪地理學(xué)研究，優(yōu)化中國(guó)旅游地安全治理提供理論參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于“旅行社責(zé)任保險(xiǎn)統(tǒng)保示范項(xiàng)目”中有關(guān)國(guó)內(nèi)旅游搶劫、搶奪與盜竊事件出險(xiǎn)案例。旅行社責(zé)任保險(xiǎn)是國(guó)家強(qiáng)制旅行社為游客投保的險(xiǎn)種，文化和旅游部數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，截至2020年，全國(guó)超過(guò)2萬(wàn)家旅行社參與統(tǒng)保示范項(xiàng)目，覆蓋面達(dá)到80%以上，具有樣本量大、數(shù)據(jù)信息真實(shí)可靠等優(yōu)勢(shì)。共梳理出2010—2019年期間中國(guó)31個(gè)省份、直轄市以及自治區(qū)（不包括港澳臺(tái)地區(qū)）的2 217起旅游盜搶犯罪保險(xiǎn)案例，其中，盜竊犯罪事件1 998起，“兩搶”犯罪事件219起。對(duì)所有犯罪事件進(jìn)行信息編碼與分類(lèi)，事件信息要素主要包括時(shí)間變量（年份、季度、月份、時(shí)間段）與空間變量（區(qū)域、省份、城市）以及事件基本信息等。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)檢察年鑒》《中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒》以及國(guó)家信息中心《中國(guó)移動(dòng)支付發(fā)展報(bào)告》等統(tǒng)計(jì)資料，收集2010—2019 年旅游“兩搶一盜”事件的引致因素相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 空間自相關(guān) 全局空間自相關(guān)可有效揭示旅游“兩搶一盜”犯罪事件在研究區(qū)域內(nèi)空間相關(guān)性的總體趨勢(shì)，通常用Moran′s I 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行度量。當(dāng)Moran′s I 接近于0 時(shí)，表明不存在空間自相關(guān)，空間上呈現(xiàn)隨機(jī)分布；若數(shù)值趨近1，說(shuō)明空間集聚性越強(qiáng)；若趨近-1，則空間分散性越大。計(jì)算公式為：

式中：xi、xj表示空間單元i、j的屬性值；ˉx和S2為序列均值和標(biāo)準(zhǔn)差；n為研究單元數(shù)量；Wij為空間權(quán)重矩陣。

1.2.2 核密度估計(jì) 核密度估計(jì)能有效反映地理要素在空間上的集聚密度規(guī)律，若某一區(qū)域的點(diǎn)分布密集，說(shuō)明該區(qū)域事件發(fā)生概率高，反之則表明發(fā)生概率低。利用核密度估計(jì)對(duì)全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件冷熱點(diǎn)分布進(jìn)行探測(cè)，該估計(jì)通常采用Rosenblatt-parzen函數(shù)，公式為：

1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可以從重心、密集程度、方向、形狀等多角度揭示空間要素的分布特征與及其空間分布變化規(guī)律，主要參數(shù)包括橢圓中心、方位角以及橢圓長(zhǎng)、短半軸的標(biāo)準(zhǔn)差。其中，橢圓中心坐標(biāo)能有效反映地理要素的相對(duì)位置；方位角揭示要素分布的主要延展趨勢(shì)方向；長(zhǎng)、短半軸表示地理要素在空間分布上的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可以很好地表征全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的空間變化規(guī)律。

1.2.4 季節(jié)強(qiáng)度指數(shù) 季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)是測(cè)量旅游盜搶事件時(shí)間分布集中程度的有效工具，計(jì)算公式為：

式中：R為每個(gè)區(qū)域旅游“兩搶一盜”犯罪事件的季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)；Xi為第i月的旅游盜搶事件占該區(qū)域全年旅游盜搶事件的百分比；8.33為全年絕對(duì)平均的前提下計(jì)算出來(lái)的每月事件發(fā)生數(shù)占全年事件總數(shù)的百分比。R值表示該區(qū)域旅游盜搶事件在發(fā)生時(shí)間上的集中程度，若R 值越趨近于0，說(shuō)明旅游盜搶事件在各月份分布較為均衡；R值越大，說(shuō)明旅游盜搶事件具有季節(jié)集中性。

設(shè)計(jì)中將MC33887DH的輸入引腳IN1接到PWM信號(hào)上，IN2接到同一PWM發(fā)生器模塊的另一個(gè)PWM信號(hào)上。只是在實(shí)際使用中，IN2的信號(hào)輸入并沒(méi)有采用PWM信號(hào)，而是直接輸入高低電平來(lái)與IN1形成電壓差。在EN、D1和都滿(mǎn)足芯片正常工作的條件下，當(dāng)IN1的電平高于IN2時(shí)，OUT1和OUT2的輸出信號(hào)就會(huì)形成前向信號(hào)，當(dāng)N1的電平低于IN2時(shí)，OUT1和OUT2的輸出信號(hào)就會(huì)形成反向信號(hào)。當(dāng)N1的電平等于IN2時(shí)，OUT1和OUT2的輸出信號(hào)相等，電機(jī)停轉(zhuǎn)。因此，通過(guò)控制IN1和IN2的電平既可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于電機(jī)速度的控制，也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于電機(jī)轉(zhuǎn)向的控制[12]。

1.2.5 fsQCA 模糊集定性比較分析法 采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）分析全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件風(fēng)險(xiǎn)因子的組態(tài)影響。fsQCA是近年來(lái)比較經(jīng)典的用于解決復(fù)雜因果關(guān)系的研究方法（Ragin,2008）。fsQCA 方法基于布爾代數(shù)和集合論原理，能有效識(shí)別復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)因子影響的“聯(lián)合效應(yīng)”和“互動(dòng)效應(yīng)”。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)回歸方法是根據(jù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行的因果推斷，追求數(shù)據(jù)擬合凈效應(yīng)較好的單一因果關(guān)系模型；而fsQCA是根據(jù)集合關(guān)系進(jìn)行的因果推斷，旨在識(shí)別多重并發(fā)因果關(guān)系，探索特定結(jié)果存在的多種路徑，且該方法能對(duì)已有事件的影響因子進(jìn)行溯因推理，其在小樣本研究中也具有一定優(yōu)勢(shì)（張明等，2019a）?？紤]到旅游盜搶事件是多重風(fēng)險(xiǎn)因子綜合作用的結(jié)果，故采用fsQCA方法對(duì)全國(guó)旅游盜搶事件的風(fēng)險(xiǎn)影響因子進(jìn)行分析。在fsQCA分析中，一致性測(cè)度表示共享給定前因條件組合的案例在展示特定結(jié)果方面的一致程度，覆蓋度測(cè)度則是評(píng)估了前因條件組合對(duì)結(jié)果集合實(shí)例的解釋程度（Ragin, 2008；張子昂等，2021）。一致性取值范圍為（0，1），通常判定充分條件一致性合理水平為0.75，較為嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)為0.8。覆蓋度取值范圍為（0，1），取值越髙表明其對(duì)于因果路徑的解釋力能力越好（Ragin,2008）。

2 全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的時(shí)空分布分析

2.1 全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件總體時(shí)空分布

首先根據(jù)全局Moran′s I 指數(shù)從整體上判斷旅游“兩搶一盜”事件的空間模型類(lèi)型，結(jié)果如表1所示?？傮w而言，2010－2019年全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的全局Moran′s I估計(jì)值>0，且通過(guò)了5%的顯著性水平，表明2010－2019 年中國(guó)總體旅游“兩搶一盜”事件在31個(gè)省域范圍內(nèi)存在顯著的空間自相關(guān)關(guān)系。從歷年的變化情況看，2010－2015年全局Moran′s I估計(jì)值均為正數(shù)，且均通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，由此可見(jiàn)全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件在2010-2015 年呈現(xiàn)空間集聚效應(yīng)，然而在2016-2019年，Moran′sI估計(jì)值逐漸趨近于0，并且沒(méi)有通過(guò)顯著性水平，說(shuō)明全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件在2016-2019年沒(méi)有存在空間相關(guān)性，這也在一定程度上證明了近年來(lái)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的空間分布越來(lái)越呈現(xiàn)隨機(jī)性特征，其空間集聚效應(yīng)減弱，特定地區(qū)針對(duì)旅游者的大規(guī)模盜搶集群事件不斷減少。

表1 全國(guó)旅游盜搶犯罪事件的全局Moran's I估計(jì)值Table 1 Bivariate global Moran's I estimated value of tourist robbery incidents in China

為探索全國(guó)旅游盜搶事件在各地的分布情況，利用ArcGIS 中的核密度分析工具，采用自然斷裂法將全國(guó)2010—2019年累計(jì)的旅游“兩搶一盜”事件按聚集密度分為低密度、中低密度、中密度、中高密度和高密度5 類(lèi)，具體分析旅游“兩搶一盜”犯罪事件在各省內(nèi)部的聚集程度。從整體上看，旅游“兩搶一盜”事件分布范圍較廣，在中國(guó)31 個(gè)省、直轄市、自治區(qū)（不包含港澳臺(tái)）均有覆蓋，且事件高發(fā)的核心區(qū)域呈現(xiàn)密度集聚態(tài)勢(shì)（圖1-a）。具體而言，1）全國(guó)旅游盜搶事件主要在西南地區(qū)、中部地區(qū)以及南部地區(qū)的熱門(mén)旅游城市呈點(diǎn)狀集聚分布，在西北、東北地區(qū)雖有發(fā)生旅游盜搶事件，但還未形成明顯的聚集效應(yīng)。2）旅游盜搶事件高發(fā)地集中于云南省的昆明、大理與麗江，以及海南省的三亞與?？?，而北京、長(zhǎng)沙、張家界、廣州、杭州、桂林等旅游城市和人口密集城市也有中等密度的旅游盜搶事件集聚；進(jìn)一步對(duì)“兩搶”事件（圖1-b）和“一盜”事件（圖1-c）進(jìn)行核密度分析，“兩搶”和“一盜”事件集聚的高值區(qū)域具有較高一致性，即盜竊犯罪事件高發(fā)的旅游地往往搶奪和搶劫事件也高發(fā)。一般而言，宏觀尺度的旅游地犯罪事件受地方基礎(chǔ)安全風(fēng)險(xiǎn)和旅游聚集因素影響較大，旅游人次較多且治安環(huán)境較差的旅游地是旅游犯罪事件集聚的熱點(diǎn)地區(qū)，這也導(dǎo)致了“兩搶”和“一盜”事件的空間分布規(guī)律具有較強(qiáng)趨同性。

圖1 2010—2019年全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的核密度分布Fig.1 The nuclear density distribution of robbery,snatching,and theft tourism crimes from 2010 to 2019 in China

2.2 全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件年度空間分布

2.2.1 年度時(shí)間變化特征 中國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的年份分布特征如圖2所示。2010-2019年中國(guó)旅游“兩搶一盜”事件數(shù)量整體上呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)，其中，2013-2014 年與2017-2018 年下降幅度較大，分別降低30.2%和49.6%。這一趨勢(shì)體現(xiàn)了全國(guó)旅游地社會(huì)治安風(fēng)險(xiǎn)在逐年下降。原因可能在于：一方面，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，全國(guó)人均收入水平有了大幅度提升，社會(huì)人員盜搶犯罪作案動(dòng)機(jī)減弱。同時(shí)，近年來(lái)各地區(qū)對(duì)旅游業(yè)發(fā)展不斷重視，旅游目的地政府為保證當(dāng)?shù)芈糜纹椒€(wěn)發(fā)展，加大了對(duì)社會(huì)治安的管控力度，如設(shè)立旅游警察大隊(duì)維護(hù)旅游秩序，加強(qiáng)景區(qū)各場(chǎng)所電子監(jiān)控等措施，這使得旅游地整體社會(huì)治安水平有了較大提升。另一方面，伴隨著近年來(lái)中國(guó)智能手機(jī)的市場(chǎng)占有率提高和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，依托于智能手機(jī)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的電子支付開(kāi)始逐漸取代現(xiàn)金、信用卡等主流支付方式，特別是2014年前后移動(dòng)支付在全國(guó)的大規(guī)模普及，游客出行更傾向于掃碼支付、刷臉支付，這進(jìn)一步減少了現(xiàn)金盜搶事件發(fā)生的可能（陳秀珍等，2017）。此外，多個(gè)省份借助人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)打造一部手機(jī)游全省的智慧旅游平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)游前、游中、游后消費(fèi)過(guò)程全覆蓋（王謙，2015）。旅游地智慧旅游公共服務(wù)平臺(tái)的應(yīng)用既改變了游客的消費(fèi)習(xí)慣和支付行為，也提升了各地景區(qū)游覽的安全性，加速了旅游“兩搶一盜”事件數(shù)量的減少。

圖2 2010—2019年旅游“兩搶一盜”事件年度變化特征Fig.2 Annual change characteristics of robbery,snatching,and theft tourism crimes from 2010 to 2019

2.2.2 年度空間演變特征 以2013、2016、2019年為時(shí)間分界點(diǎn)分析省域尺度下中國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的空間分布差異。首先，利用ArcGIS10.5中的自然斷裂法將中國(guó)31個(gè)省市分為低值區(qū)、中低值區(qū)、中值區(qū)、中高值區(qū)、高值區(qū)5種類(lèi)型。從圖3可知，全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)空間變化特征。整體上看（圖3-a），2010-2019年中國(guó)旅游盜搶事件的空間分布格局總體符合“胡煥庸線”特征，盜搶事件總體沿黑河—騰沖線分布，即高值區(qū)、中高值區(qū)主要分布于“胡煥庸線”東側(cè)，而“胡煥庸線”西側(cè)除了新疆之外，其余都屬于低值區(qū)（四川、云南、黑龍江、陜西按切割面積記入東側(cè)）。具體而言：1）2011-2013 年（圖3-b）中國(guó)旅游盜搶事件主要集中于西南地區(qū)與東南沿海地區(qū)，其中，旅游“兩搶一盜”事件高發(fā)于海南、云南兩省，中低值區(qū)主要在中國(guó)北部地區(qū)連片分布，而低值區(qū)在西北部地區(qū)集中。2）2014-2016 年（圖3-c）中國(guó)旅游盜搶事件的中高值區(qū)較上一時(shí)期明顯縮小，由北京市、山東省、福建省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、湖南省、四川省7個(gè)省市逐漸縮小為湖南省、廣東省兩地，而中值區(qū)不斷擴(kuò)張，主要集中于中國(guó)中部與南部地區(qū)且呈現(xiàn)連片分布格局。3）2017-2019年（圖3-d）中國(guó)旅游“兩搶一盜”事件數(shù)量較上一時(shí)期進(jìn)一步縮減，高值區(qū)與中高值區(qū)明顯收縮，分別在西部地區(qū)與南部沿海地區(qū)呈現(xiàn)塊狀分布；相反，低值區(qū)與中低值區(qū)明顯擴(kuò)張，“兩搶一盜”事件省域聚集呈現(xiàn)不斷減弱的變化趨勢(shì)。從保險(xiǎn)案例詳情和現(xiàn)實(shí)情境看，各省發(fā)生的針對(duì)旅游者特定人群的職業(yè)化、團(tuán)伙化的專(zhuān)項(xiàng)盜搶事件減少，特定地域“兩搶一盜”事件集群化趨勢(shì)減弱，隨機(jī)性、偶發(fā)性旅游盜搶事件發(fā)生趨勢(shì)增強(qiáng)。

圖3 2010—2019年旅游“兩搶一盜”事件省域分布Fig.3 Provincial distribution of robbery,snatching,and theft tourism crimes from 2010 to 2019

2.3 全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件年內(nèi)空間分布

2.3.1 年內(nèi)季節(jié)性集聚特征 進(jìn)一步探討全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件在年內(nèi)的季節(jié)性集聚特征，利用季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)測(cè)算全國(guó)七大區(qū)域旅游盜搶事件分布的均衡程度（表2）。從各地區(qū)的季節(jié)集中強(qiáng)度指數(shù)均值看，西北地區(qū)的季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)均值最大，達(dá)到11.07，而西南地區(qū)的季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)均值最小，為5.52。此外，北方地區(qū)（西北、東北、華北）季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)明顯大于東部、中部及南方地區(qū)（華中、華東、華南、西南）。已有研究表明，犯罪集聚密度和人口集聚密度高度相關(guān)（毛媛媛等，2006），同時(shí)旅游犯罪具有季節(jié)性和周期性（印偉，2013）。中國(guó)北方地區(qū)游客主要以外部地區(qū)流入為主，旅游活動(dòng)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性特征，旅游“兩搶一盜”事件也多發(fā)生于人流量密集的旅游旺季，因此北方地區(qū)旅游盜搶事件的季節(jié)性差異明顯。而南方、中部和東部地區(qū)人口密集，適游期較長(zhǎng)，旅游客流量常年密集，因此季節(jié)性差異相對(duì)較小，旅游盜搶事件呈現(xiàn)均勻分布特征?？傮w而言，2010-2019年全國(guó)七大區(qū)域旅游“兩搶一盜”事件的季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)存在波動(dòng)性上漲特征，從實(shí)際情況看，近年來(lái)全國(guó)各地社會(huì)治安環(huán)境不斷提升，各旅游地安全管控能力增強(qiáng)，不法分子僅在人流密集的旺季才存在作案機(jī)會(huì)，因此導(dǎo)致有限盜搶事件多集中在旅游旺季。

表2 2010—2019年全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)Table 2 Seasonal intensity index of robbery,snatching,and theft tourism crimes from 2010 to 2019 in China

2.3.2 年內(nèi)季節(jié)空間演變特征 為進(jìn)一步獲取中國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的年內(nèi)季節(jié)空間分布格局以及發(fā)展演變特征，利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓進(jìn)一步分析案例事故點(diǎn)在春季（3-5 月）、夏季（6-8 月）、秋季（9-11月）、冬季（12-2月）時(shí)段中的空間移動(dòng)趨勢(shì)。根據(jù)中國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析可以發(fā)現(xiàn)（表3、圖4）：總體而言，中國(guó)4 個(gè)季度旅游盜搶事件的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布范圍較大，涵蓋了除東北、西北地區(qū)部分省份以外的23個(gè)省、市以及自治區(qū)。具體來(lái)看，中國(guó)旅游盜搶事件在季節(jié)上呈現(xiàn)較顯著的空間差異。1）由表3的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)發(fā)現(xiàn)橢圓的中心坐標(biāo)在春季與冬季時(shí)偏向中部與南部地區(qū)，分別在湖南省懷化市東北方位（27°42′46″N、110°18′03″E）與廣西壯族自治區(qū)桂林市東北方位（26°15′07″N、110°41′41″E），主要沿東北—西南方向分布。而在夏季與秋季的橢圓中心坐標(biāo)向北部遷移，分別在湖北省宜昌市（30°35′49″N、111°04′40″E）與湖南省張家界市（29°20′02″N、110°45′14″E），表明全國(guó)旅游盜搶事件的空間分布在夏季與秋季相較于春、冬季節(jié)整體向北部躍遷。2）從長(zhǎng)、短半軸的變化情況看，長(zhǎng)半軸先由春季的11.071 km擴(kuò)大到夏季的12.303 km，到秋季與冬季時(shí)分別縮小至11.645 與11.681 km，由此可以判斷：在一年四季中旅游盜搶事件在東北—西南方向上呈現(xiàn)出先極化、后分散、再極化的趨勢(shì)。短半軸由春季的6.785 km 擴(kuò)大至夏季與秋季的8.341 與8.563 km 后，又縮小至冬季的6.923 km，可見(jiàn)全國(guó)旅游盜搶事件在西北—東南方向也表現(xiàn)出先極化、后分散、再極化的趨勢(shì)。3）橢圓方位角在42.379°與59.634°范圍內(nèi)擴(kuò)展，但全國(guó)旅游盜搶事件總體上仍然以東北—西南方向分布。4）從區(qū)域面積看，旅游盜搶事件在夏季與秋季時(shí)覆蓋面積較廣，分別是322.371 與313.504 km2，而在春季與冬季時(shí)覆蓋面積較小，分別是235.955與254.034 km2。

圖4 全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的季節(jié)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布Fig.4 Seasonal standard deviation ellipse distribution of robbery,snatching,and theft tourism crimes in China

表3 全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)Table 3 Standard deviation ellipse parameters of robbery,snatch‐ing,and theft tourism crimes in China

2.4 全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件時(shí)點(diǎn)空間分布

2.4.1 時(shí)點(diǎn)變化特征 2010-2019年全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件在不同時(shí)點(diǎn)上的發(fā)生比例具有差異性（圖5），總體而言，全國(guó)旅游盜搶犯罪事件在24個(gè)時(shí)點(diǎn)上的變化趨勢(shì)呈現(xiàn)兩頭凸起中間凹陷的“駝峰”型。具體而言，在凌晨階段（T 00:00-06:00），旅游“兩搶一盜”事件呈現(xiàn)先下降后急劇上升的變化趨勢(shì)，并在T 07:00 達(dá)到最高峰；上午（T 07:00-12:00）與下午（T 13:00-18:00）階段，旅游“兩搶一盜”事件依舊維持在較高水平，但保持波動(dòng)變化的發(fā)展態(tài)勢(shì)；晚上（T 19:00-23:00）階段，旅游“兩搶一盜”事件在T 19:00-20:00 達(dá)到小波峰后急劇下降。出現(xiàn)這一變化趨勢(shì)的原因可能在于：一方面，早晨T 07:00 是游客出游趕車(chē)高峰期，警惕性較弱，人流密集的交通場(chǎng)所易發(fā)生盜竊事件。另一方面，在凌晨階段，民宿、酒店客房等入室盜竊的犯罪率高，而游客在早上退房時(shí)發(fā)現(xiàn)物品遺失會(huì)第一時(shí)間報(bào)案，但記不清具體發(fā)生時(shí)點(diǎn)，這也是導(dǎo)致T 07:00 旅游盜竊事件占比較高的原因；上午T 09:00-11:00和下午T 14:00-17:00是景區(qū)盜竊事件高發(fā)時(shí)段，這一時(shí)期為游客進(jìn)行游覽的主要時(shí)間段，景區(qū)人員混雜加之游客對(duì)周?chē)h(huán)境不熟悉，易給犯罪分子可乘之機(jī)；而在T 19:00-20:00 旅游盜搶事件占比出現(xiàn)小波峰是由于游客開(kāi)展夜間休閑活動(dòng)，大多游客異地旅游會(huì)選擇去一些人流密集的夜市、特色商業(yè)街等地，而旅游者語(yǔ)言服飾、行為方式與當(dāng)?shù)鼐用耧@著不同且攜帶大量現(xiàn)金和貴重物品，極易成為竊賊的首選目標(biāo)。另外，夜晚在一些僻靜的景區(qū)街道針對(duì)旅游者的搶奪和搶劫事件發(fā)生率也較高。

圖5 全國(guó)旅游“兩搶一盜”分時(shí)點(diǎn)占比Fig.5 The proportion of robbery,snatching,and theft tourism crimes at different times in China

2.4.2 時(shí)點(diǎn)空間演變特征 從各省份旅游“兩搶一盜”事件在各個(gè)時(shí)點(diǎn)比例分布的熱力圖看（圖6），31 個(gè)省、直轄市、自治區(qū)在24 h 內(nèi)旅游“兩搶一盜”事件發(fā)生比例在空間分布上的差異較小，均高發(fā)于上午和下午游客出游的高峰時(shí)段，晚上旅游“兩搶一盜”事件發(fā)生比例相對(duì)較小，而在凌晨時(shí)段“兩搶一盜”事件發(fā)生比例均低于其他時(shí)間段。從省域分布差異看，如海南省、云南省、四川省、廣東省等旅游犯罪事件高發(fā)地區(qū)，熱力強(qiáng)度百分比在各個(gè)時(shí)點(diǎn)分布較為均勻，即全時(shí)段都具有發(fā)生盜搶犯罪事件風(fēng)險(xiǎn)。而吉林省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏自治區(qū)等事件總量較低的地方，旅游“兩搶一盜”犯罪事件呈現(xiàn)時(shí)間集聚特征，多發(fā)生在游客出游高峰期和人流密集的時(shí)點(diǎn)。

圖6 各?。▍^(qū)）“兩搶一盜”分時(shí)點(diǎn)熱力Fig.6 Heat map of each province's robbery,snatching,and theft tourism crimes at different times

3 全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件影響因素組態(tài)分析

3.1 變量選擇與校準(zhǔn)

犯罪環(huán)境學(xué)中的社會(huì)解組理論認(rèn)為，犯罪事件的形成受地區(qū)復(fù)雜的社會(huì)環(huán)境影響（Shaw et al.,1986;Bursik et al.,1988;Braga et al.,2014），地區(qū)社會(huì)治安風(fēng)險(xiǎn)的惡化會(huì)激發(fā)更多的犯罪動(dòng)機(jī)，較高的人口異質(zhì)性和流動(dòng)性也會(huì)帶來(lái)社會(huì)結(jié)構(gòu)的解組，從而引發(fā)社會(huì)功能失序，同時(shí)社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)難以約束和監(jiān)督，社會(huì)安全控制能力薄弱也會(huì)導(dǎo)致地區(qū)抵制犯罪活動(dòng)能力減弱?；诖耍诮Y(jié)合社會(huì)解組理論和借鑒前人宏觀犯罪事件影響因素變量選取的基礎(chǔ)上（邱淑，2009；王麗華，2012；嚴(yán)小兵，2013a，2013b；Armey et al.,2014；程建新等，2016；龍冬平等，2017；張丹丹等，2018），選擇地方風(fēng)險(xiǎn)因素（刑事犯罪率、失業(yè)率、人口密度）、旅游集聚因素（旅游產(chǎn)業(yè)占比、旅游人次）以及社會(huì)控制因素（人均公共安全支出、移動(dòng)支付水平）作為全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的影響因素，采用fsQ‐CA 方法探討多重宏觀社會(huì)因素對(duì)旅游盜搶犯罪事件的組合作用。同時(shí)，將因果變量的原始值轉(zhuǎn)移到模糊分?jǐn)?shù)中使其符合布爾代數(shù)運(yùn)算邏輯，給案例賦予集合隸屬分?jǐn)?shù)進(jìn)行校準(zhǔn)（張明等，2019b）?；谝延行?zhǔn)方法（Garcia-Castro et al., 2016；牛曉晨等，2020）以及本研究案例變量測(cè)量值的分布情況，將條件變量和結(jié)果變量的25%、50%、75%分位值分別記為完全不隸屬度、交叉點(diǎn)和完全隸屬度。通過(guò)3個(gè)閾值設(shè)定，利用fsQCA算法將因果變量測(cè)量值轉(zhuǎn)換為0~1模糊得分。

3.2 單個(gè)條件的必要性分析

單變量必要性檢驗(yàn)是模糊集條件組合分析的前提，一個(gè)必要條件可被看成結(jié)果的一個(gè)超集（su‐per set），若必要條件被包含在真值表分析中，則可能會(huì)被納入到“邏輯余項(xiàng)”中被簡(jiǎn)化，當(dāng)單個(gè)條件變量的一致性＞0.9 時(shí)即可視為結(jié)果變量的必要條件（Ragin,2008）。利用fsQCA3.0 軟件工具對(duì)產(chǎn)生高旅游盜搶犯罪事件規(guī)模結(jié)果的必要條件進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：各個(gè)單項(xiàng)前因變量一致性水平均未超過(guò)0.9，沒(méi)有構(gòu)成必要條件，說(shuō)明單個(gè)前因條件變量對(duì)旅游盜搶犯罪事件的解釋力較弱。鑒于盜搶事件結(jié)果是“多重復(fù)雜并發(fā)因果”，有必要對(duì)這些前因條件變量進(jìn)行構(gòu)型分析，進(jìn)一步識(shí)別產(chǎn)生高“兩搶一盜”事件規(guī)模的多重條件組態(tài)以獲取更多信息。

3.3 條件組態(tài)的充分性分析

條件組態(tài)的充分性分析是fsQCA的核心，組態(tài)是給定結(jié)果相關(guān)條件的組合，條件組態(tài)充分性分析主要揭示不同前因條件形成的組態(tài)對(duì)結(jié)果的充分性，即在集合論上判斷多個(gè)條件組態(tài)集合是否為結(jié)果集合的子集。根據(jù)fsQCA 內(nèi)部算法生成真值表，并根據(jù)前人研究標(biāo)準(zhǔn)（Ragin, 2008；張明等，2019b；張子昂等，2021）和本研究樣本規(guī)模，選擇一致性閾值為0.8，頻數(shù)閾值為1對(duì)真值表進(jìn)一步篩選。通過(guò)模糊集定性比較分析得到復(fù)雜解（com‐plex solution）、中間解（intermediate solution）和簡(jiǎn)約解（parsimonious solution）3 種類(lèi)型，其中，中間解將符合理論與實(shí)際知識(shí)的“邏輯余項(xiàng)”納入解，并且不允許剔除必要條件，是fsQCA普遍采用的解的類(lèi)型（Ragin,2008）。因此，選擇中間解作為匯報(bào)類(lèi)型，并結(jié)合簡(jiǎn)約解對(duì)核心條件和邊緣條件加以區(qū)分。若前因條件在簡(jiǎn)約解和中間解中同時(shí)存在，該條件則為核心條件；若僅出現(xiàn)中間解，則看作邊緣條件（杜運(yùn)周等，2017）。核心條件具有決定性前因成分的條件，邊緣條件則是對(duì)結(jié)果產(chǎn)生一定補(bǔ)充影響作用的條件。如表4所示，最終計(jì)算得到的產(chǎn)生高事件規(guī)模的組態(tài)有5種，5種組態(tài)的總體解的一致性為0.924，＞0.75 的閾值標(biāo)準(zhǔn)（Ragin,2008），說(shuō)明這5種組態(tài)是影響旅游盜搶犯罪事件的充分條件。此外，總體解覆蓋度為0.650，表明在所有旅游盜搶事件影響因素中，約有65%都包含在這5種條件組合路徑中。

表4 旅游“兩搶一盜”事件前因條件構(gòu)型Table 4 Antecedent configuration of robbery,snatching,and theft tourism crimes

對(duì)產(chǎn)生高旅游“兩搶一盜”事件規(guī)模的5種組態(tài)路徑進(jìn)一步分析：組態(tài)H1（~Crime×~Population×~Payment× ~Expenditure×Tourists×Service） 顯 示，不論旅游地高失業(yè)率是否存在，高旅游人次、高旅游產(chǎn)業(yè)占比的存在和高移動(dòng)支付水平、高人均公共安全支出的缺席發(fā)揮著核心性作用。旅游地高刑事犯罪率、高人口密度的缺席發(fā)揮了輔助性作用。該組態(tài)一致性為0.945，唯一覆蓋度為0.086。組態(tài)H2（Crime×Unemployment× ~Payment× ~Expenditure×Tourists×Service）顯示，旅游地高刑事犯罪率、高旅游人次和高旅游產(chǎn)業(yè)占比的存在以及高移動(dòng)支付水平和高人均公共安全支出的缺席發(fā)揮著核心性作用，高失業(yè)率的存在發(fā)揮了輔助作用。而旅游地人口密度成為無(wú)關(guān)緊要條件。該組態(tài)一致性為0.972，唯一覆蓋度為0.090。組態(tài)H3（Crime×Unemploy‐ment×Population×Payment×Expenditure×Tourists× ~Service）顯示，旅游地高刑事犯罪率和高旅游人次的存在發(fā)揮著核心性作用，旅游地高失業(yè)率、高人口密度、高人均公共安全支出、高移動(dòng)支付水平的存在和高旅游產(chǎn)業(yè)占比的缺席發(fā)揮了輔助性作用。該組態(tài)一致性為0.851，唯一覆蓋度為0.169。組態(tài)H4（Crime× ～Unemployment× ～Population× ～Pay‐ment×Expenditure×～Tourists×Service）顯示，旅游地高刑事犯罪率、高人均公共安全支出和高旅游產(chǎn)業(yè)占比的存在發(fā)揮著核心性作用，旅游地高失業(yè)率、高人口密度、高移動(dòng)支付水平和高旅游人次的缺席發(fā)揮了輔助性作用。該組態(tài)一致性為0.892，唯一覆蓋度為0.063。組態(tài)H5（Crime×～Unemploy‐ment×Population×Payment×Expenditure×Tourists×Service）顯示，旅游地高刑事犯罪率、高人均公共安全支出、高旅游人次和高旅游產(chǎn)業(yè)占比的存在和旅游地高失業(yè)率的缺失發(fā)揮著核心性作用，旅游地高人口密度、高移動(dòng)支付水平的存在發(fā)揮著輔助性作用。該組態(tài)一致性為0.942，唯一覆蓋度為0.146?？傮w來(lái)看，單個(gè)解的一致性水平均超過(guò)0.8，展現(xiàn)出較高的一致性水平。單個(gè)解的覆蓋度在0.063～0.169 浮動(dòng)，說(shuō)明條件組合能夠解釋的個(gè)案占總量介于6.3%～16.9%，其中組態(tài)H3和組態(tài)H5解釋力稍高，其他組態(tài)解釋力水平較為接近。

3.4 組態(tài)的區(qū)域性引致案例分析

結(jié)合各案例在前因組合的模糊集隸屬度進(jìn)一步判斷各組態(tài)所匹配的省份信息，對(duì)5種組態(tài)的區(qū)域性引致分析如下：組態(tài)H1所對(duì)應(yīng)的省份是四川省和陜西省。兩省地處中國(guó)西部地區(qū)，雖然本地人口密度較低，刑事犯罪率居于較低水平，但兩省外來(lái)游客量較大，地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)旅游業(yè)依賴(lài)性較強(qiáng)，在旅游熱點(diǎn)地區(qū)易形成針對(duì)旅游者的職業(yè)化盜搶事件。且政府在公共安全方面支出相對(duì)較少，移動(dòng)支付覆蓋率相較于東部地區(qū)覆蓋范圍較為有限，以現(xiàn)金結(jié)算為主的支付方式加大了旅游“兩搶一盜”事件的管控風(fēng)險(xiǎn)。組態(tài)H2所對(duì)應(yīng)的省區(qū)是云南省、廣西壯族自治區(qū)和遼寧省。這些省份旅游地刑事犯罪率、失業(yè)率處于較高水平，且政府公共安全方面支出相對(duì)較少、地方移動(dòng)支付覆蓋度低。同時(shí)，這些省份旅游人次較高，旅游產(chǎn)業(yè)占比較大，相對(duì)低的地方安全治安水平和較高的外來(lái)旅游人口占比導(dǎo)致地方旅游盜搶集群事件高發(fā)，該組態(tài)的一致性水平也達(dá)到最高。組態(tài)H3所對(duì)應(yīng)的省市是福建、山東、湖南和上海，這些地區(qū)旅游地刑事犯罪率和失業(yè)率較高，地區(qū)人口較為密集，加之接待的游客數(shù)量較多，社會(huì)人口結(jié)構(gòu)復(fù)雜，治安環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)較高。雖然這些省市的人均公共安全支出較高，且存在一定移動(dòng)支付覆蓋度，但整體社會(huì)盜搶風(fēng)險(xiǎn)仍然偏高。組態(tài)H4所對(duì)應(yīng)的省份是貴州省和海南省，兩省旅游產(chǎn)業(yè)占比較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于旅游產(chǎn)業(yè)的依賴(lài)性較強(qiáng)，雖然旅游人次絕對(duì)數(shù)量較低，但旅游人口占地方人口比重較高，且多為外省游客，地區(qū)人口流動(dòng)性較高。同時(shí)，兩省刑事犯罪率高、移動(dòng)支付水平低，地方社區(qū)易形成針對(duì)旅游者的職業(yè)化盜搶事件。雖然兩省在人均公共安全支出方面投入水平較高，但由于地處偏遠(yuǎn)地區(qū)，旅游安全屬地綜合治理能力偏弱，安全管控的投入產(chǎn)出效率低，地方旅游“兩搶一盜”事件仍處于較高水平。組態(tài)H5所對(duì)應(yīng)的省市是北京、廣東省和浙江省。這是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、城市化水平較高地區(qū)，外來(lái)務(wù)工人員較多，人口密集且流動(dòng)性較大。雖然各地在人均公共安全支出方面投入較高，但由于所在地區(qū)人口結(jié)構(gòu)復(fù)雜，治安管控難度較大，刑事犯罪率相對(duì)較高，加之旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)、外來(lái)游客大量涌入等綜合性因素導(dǎo)致游客“兩搶一盜”事件規(guī)模較高。總體來(lái)看，5 種組態(tài)所匹配的“兩搶一盜”事件發(fā)生地主要分布在旅游業(yè)依托的偏遠(yuǎn)省份（如組態(tài)H1、H2、H4）或人口密度較高的旅游大?。ńM態(tài)H3、H5）。從區(qū)域引致成因看，地方治安風(fēng)險(xiǎn)因素、旅游集聚因素以及社會(huì)控制因素的相互耦合作用形成了全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的空間分異格局。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

利用空間自相關(guān)、核密度估計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、季節(jié)集中強(qiáng)度等方法全面剖析2010-2019年全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的時(shí)空分布特征及其發(fā)展演變。在此基礎(chǔ)上，借助模糊集定性比較分析法（fsQCA）探索全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的復(fù)雜社會(huì)因素的組態(tài)影響，主要得出以下結(jié)論：

1）從總體時(shí)空分布上看，2010-2019 年全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件存在較強(qiáng)的空間自相關(guān)性。分階段看，2010-2015年旅游“兩搶一盜”犯罪事件具有顯著的集聚效應(yīng)，而在2016 年之后，“兩搶一盜”犯罪事件呈現(xiàn)隨機(jī)性的分布特征。全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件在31 個(gè)省域均有覆蓋，且事件高發(fā)核心區(qū)域呈現(xiàn)點(diǎn)狀聚集態(tài)勢(shì)，主要集中在西南地區(qū)、中部地區(qū)以及南部地區(qū)。同時(shí)，“兩搶”和“一盜”事件的空間集聚規(guī)律具有較強(qiáng)趨同性。

2）從時(shí)間演化上看，在年度分布方面，全國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件數(shù)量呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)，這與中國(guó)移動(dòng)支付普及趨勢(shì)具有較高耦合性。省域尺度的“兩搶一盜”犯罪事件沿“胡煥庸線”分布，主要集中在“胡煥庸線”東側(cè)的云南、海南和廣東等地區(qū)，但事件高發(fā)區(qū)域呈現(xiàn)逐年縮減變化特征，特定地區(qū)旅游“兩搶一盜”集群事件減少；在年內(nèi)季節(jié)性集聚程度方面，全國(guó)七大區(qū)域的旅游“兩搶一盜”事件季節(jié)強(qiáng)度指數(shù)存在波動(dòng)性上漲趨勢(shì)，各地區(qū)季節(jié)性差異愈加明顯，北方地區(qū)的季節(jié)性差異顯著大于東部、中部及南方地區(qū)。其次，夏秋兩季的旅游“兩搶一盜”事件分布范圍大于春、冬兩季，分布中心也有向北部躍遷的趨勢(shì)，這與盜搶事件的發(fā)生特征和旅游流空間流動(dòng)特征密切相關(guān)；在時(shí)點(diǎn)分布方面，全國(guó)旅游“兩搶一盜”事件在24 h內(nèi)呈現(xiàn)“駝峰”型變化趨勢(shì)，這與游客出游的行為特征高度相關(guān)。旅游“兩搶一盜”事件高發(fā)省份（海南、云南等）在全時(shí)段都有旅游盜搶風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)于盜搶事件較少的省份（吉林、內(nèi)蒙古等）在游客出游高峰時(shí)段具有較高聚集性盜搶風(fēng)險(xiǎn)。

3）地方風(fēng)險(xiǎn)因素（刑事犯罪率、失業(yè)率、人口密度）、旅游集聚因素（旅游產(chǎn)業(yè)占比、旅游人次）以及社會(huì)控制因素（人均公共安全支出、移動(dòng)支付水平）的相互耦合作用形成中國(guó)旅游盜搶犯罪事件的空間分異格局。通過(guò)對(duì)5種組態(tài)的區(qū)域引致性分析發(fā)現(xiàn)，各前因條件的組態(tài)引致路徑表現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異性，組態(tài)因素引致的“兩搶一盜”犯罪事件主要分布在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的旅游經(jīng)濟(jì)依托型偏遠(yuǎn)省份或人口密度較高的旅游大省。

4.2 討論

旅游“兩搶一盜”是旅游犯罪中的重要類(lèi)型，隨著中國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大，加強(qiáng)宏觀尺度旅游地盜搶犯罪管控對(duì)中國(guó)國(guó)家安全形象維護(hù)和塑造至關(guān)重要。本文基于規(guī)?；糜伪I搶保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析了中國(guó)旅游“兩搶一盜”犯罪事件的空間集聚和時(shí)間演化特性，并揭示了宏觀尺度下旅游者流動(dòng)特征、行為特征與犯罪發(fā)生特征的時(shí)空耦合機(jī)制，這對(duì)于旅游屬地高峰期監(jiān)測(cè)和預(yù)警、安全保障資源分時(shí)投入以及聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制的建立提供了有益參考。同時(shí)，基于社會(huì)解組理論系統(tǒng)解構(gòu)了多重社會(huì)因素對(duì)旅游“兩搶一盜”事件的影響作用，識(shí)別出地方風(fēng)險(xiǎn)因素、旅游地集聚因素和社會(huì)安全控制因素對(duì)旅游盜搶事故的組態(tài)影響路徑，為宏觀尺度下國(guó)家行政部門(mén)的旅游盜搶犯罪空間防控、空間干預(yù)提供理論借鑒。但本文仍存在不足之處，就研究尺度而言，本文著眼于宏觀層面，主要分析全國(guó)“兩搶一盜”事件在省域范圍內(nèi)的空間分布模式及影響因素，而各省內(nèi)部旅游盜搶犯罪仍存在一定差異，具有特殊的地方性原因，更加深層次微觀旅游犯罪的過(guò)程機(jī)理仍有待發(fā)掘。在以后的研究中，要充分利用保險(xiǎn)案例數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，結(jié)合典型地域和案例，對(duì)微觀環(huán)境下犯罪事件進(jìn)行更加深度的解讀。此外，也可以從旅游者行為學(xué)、環(huán)境犯罪學(xué)和犯罪地理學(xué)等多學(xué)科理論視角剖析旅游犯罪事件形成的內(nèi)在機(jī)理。