EN中文

地理科学 >

2018 , Vol. 38 >Issue 12: 1998 - 2005

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2018.12.007

不同犯罪类型受害者报警行为特点及其影响因素分析

  • 柳林 , 1, 2 ,
  • 宋广文 3, 4 ,
  • 肖露子 , 3, 4 ,
  • 周素红 3, 4 ,
  • 宋广钦 3, 4 ,
  • 龙冬平 3, 4
展开
  • 1.广州大学地理科学学院公共安全地理信息分析中心,广东 广州 510006
  • 2.辛辛那提大学地理系,辛辛那提 OH45221-0131,美国
  • 3.中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心,广东 广州 510275
  • 4.广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广东 广州 510275
通讯作者：肖露子。E-mail：

作者简介：柳林（1965-）,男,湖南湘潭人,博士,教授,博导,主要从事犯罪空间模拟、多智能体模拟、GIS 应用等研究。E-mail：

收稿日期: 2018-01-18

  要求修回日期: 2018-03-26

  网络出版日期: 2018-12-20

基金资助

国家重点研发计划项目（2018YFB0505500,2018YFB0505503）、国家自然科学基金重点项目（41531178）、广州市科学研究计划重点项目（201804020016）和广东省自然科学基金研究团队项目（2014A030312010）资助

收起

Characteristics and Effect Factors of Victims' Crime Reporting Behavior of Different Victimization

  • Liu Lin , 1, 2 ,
  • Song Guangwen 3, 4 ,
  • Xiao Luzi , 3, 4 ,
  • Zhou Suhong 3, 4 ,
  • Song Guangqin 3, 4 ,
  • Long Dongping 3, 4
Expand
  • 1. Center of GeoInformatics for Public Security, School of Geographic Sciences, Guangzhou University, Guangzhou 510006, Guangdong, China
  • 2. Department of Geography, University of Cincinnati, Cincinnati OH45221-0131, USA
  • 3. School of Geography and Planning, Center of Integrated Geographic Information Analysis, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, Guangdong, China
  • 4. Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-simulation, Guangzhou 510275, Guangdong, China

Received date: 2018-01-18

  Request revised date: 2018-03-26

  Online published: 2018-12-20

Supported by

National Key R&D Program of China (2018YFB0505500, 2018YFB0505503), Key Program of National Natural Science Foundation of China (41531178), Key Project of Science and Technology Program of Guangzhou City, China (201804020016), Research Team Program of Natural Science Foundation of Guangdong Province, China (2014A030312010).

Copyright

本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
Fold

摘要

采用问卷调查数据,以理性选择理论为框架,对广州地区扒窃、诈骗、入室盗窃、暴力侵害四大犯罪类型受害者的报警行为进行了分析。研究发现,扒窃和诈骗的发生率较高,但报警率较低;入室盗窃和暴力侵害的发生率较低,但报警率较高。逻辑回归结果表明,损失的财产价值是影响扒窃、诈骗、入室盗窃、暴力侵害受害者报警行为的共同因素,损失越大,报警的可能性越大。此外,户口状态对扒窃报警行为有影响;入室盗窃和暴力侵害的报警行为还受个人客观属性和主观感知的影响。表明西方的理性选择理论框架适用于中国的报警率研究,但在选择具体的衡量指标时应更慎重;在对用公安部门的数据进行犯罪空间分析时,应注意报警率的影响。

关键词： 报警行为; 报警率; 受害者; 扒窃; 诈骗; 入室盗窃; 暴力侵害

本文引用格式

柳林 , 宋广文 , 肖露子 , 周素红 , 宋广钦 , 龙冬平 . 不同犯罪类型受害者报警行为特点及其影响因素分析[J]. 地理科学, 2018 , 38(12) : 1998 -2005 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2018.12.007

Abstract

Crime data, provided by public security departments, is an important source of research data for crime geography. However, not all victims would report to the police. The relationship between data and the reality of crime and the mechanism of victims reporting behavior are still not covered in China. Based on the theory of general rational choice, we carried out a victim survey in Guangzhou to investigate the crime reporting behavior of theft from person, fraud, burglary and violence and their influence of crime spatial pattern revealed by police data. Results show that the occurrence rates of fraud and theft from person are relatively high but reporting rate is low, while the occurrence rates of burglary and violence are low but reporting rates are high. Logistic models reveal that loss value is the key factor in affecting crime reporting behavior for the four types of crime. The bigger value the loss is, the higher possibility to report crime to the police there will be. What’s more, Hukou status would influence the theft reporting. The reporting behavior of burglary and violence would be affected by victims’ personal objective attributes and subjective sense. This study has approved that the general rational choice theory is applicable to China, but some notice should be taken care of when selecting indicators. Spatial variations for reporting rate of theft from person and burglary may exist, which reminds us that we should pay attention to the influence of crime reporting rate when using the official crime data.

Key words： crime reporting behavior; crime reporting rate; victim; theft from person; fraud; burglary; violence

目前,国内关于犯罪地理的研究正在兴起,相关成果能为犯罪空间预防、警务决策提供参考依据 [1,2]。研究中的犯罪数据主要由公安部门提供,少部分来自于对媒体等公开渠道的信息的收集[3,4]。相比之下,公安部门的数据记录了人们受到侵害时向公安报警的情况,数据覆盖更全面,相应的研究成果也更多[5,6,7]。但已有的研究表明,并非所有的人受到侵害时都会选择报警,公安部门数据所反映的犯罪情况可能与实际情况仍存在一定的差异[8],而这种差异性可能会对犯罪地理的部分研究结论产生影响。
例如,犯罪空间格局分析一直是犯罪地理研究的重要方面,犯罪现象存在明显的空间集聚性[9,10,11]。徐冲基于公安局提供的数据,对DP半岛街头抢劫进行分析,研究发现主干道、通达性高的节点或土地利用混合度高的区域是街头抢劫的热点,部分犯罪热点会随着时间变化而变化[12,13,14]。但基于公安数据所识别的犯罪热点与冷点可能是由于不同区域人们受到侵害时选择向公安部门报警的概率（简称“报警率”）的差异所导致。因此,研究人们受到不同类型犯罪侵害时报警行为的特点及形成原因对犯罪地理的研究与应用具有十分重要的意义。
国内司法和社会学领域对这个问题有了初步探讨,分析认为公安所统计的犯罪情况比实际情况低的现象较普遍[15,16,17]。王大为对联合国有关受害问题的国际调查数据分析后发现,中国扒窃、性侵犯、自行车盗窃、袭击等犯罪的报警率均没有达到50%,“不值得报警”“报警作用不大”是其重要原因[18]。但总体上,国内关于报警行为或报警率的研究较少,且多停留在定性分析层面,鲜有涉及定量的机理分析或理论探讨。
西方文献对报警率的研究起步较早[19],理性选择理论是分析报警行为的重要理论,付出、风险和收益是影响报警行为的3个重要维度,当付出较小,风险较小,收益较大时,受害者将倾向于选择报警,具体的影响因素可总结为个人、社区、犯罪情况三大层面[20,21]。个人层面,性别、年龄、学历是文献考虑的重点因素[22];社区层面主要考虑社区的社会环境,例如社区融合度、邻里守望效应等[8,23];犯罪层面则主要探讨财产损失、受威胁程度（是否携带武器等）、与犯罪者的关系三大方面,财产损失越大,报警的可能性越大[24,25];不认识犯罪者的人比认识犯罪者的人更偏向于选择报警[20]。此外,对警察态度的感知对受害者的报警行为也有重要的影响[24,26]。
不同犯罪类型的报警率及其影响因素存在差异[27]。整体上,暴力侵害的报警率比财产犯罪的高[25]。Baumer在研究美国人报警行为的时间变化时发现,暴力和财产犯罪的报警率均在逐年增加,致命暴力侵害的报警率与犯罪者是否带武器、受伤程度、性别、种族、婚姻状态、年龄等均有关系,男性、白人、已婚、受伤程度越重、年龄越大越倾向于报警,而犯罪者携带武器会抑制受害者的报警行为,已婚、白人、财产损失越大、家庭收入越高的群体财产犯罪的报警率较高[27];Zhang在研究中国天津市民报警率的时候发现,抢劫或殴打、扒窃、入室盗窃三大类型的侵犯的受害者的报警行为主要受损失价值的影响,受个人特征、家庭因素或社区因素的影响并不大[20]。
虽然已有的研究较成熟,但仍存在一些不足。① 对个人主观因素的考虑不足。不同的人对付出、风险、收益的判断及对受侵害后的态度存在较大的差异,例如自认为社会地位低的人或反抗意识弱的人报警的概率可能较低。但已有的研究较少考虑到对个人主观因素的影响。② 缺乏对诈骗受害报警行为的研究。已有的研究主要以扒窃、入室盗窃和暴力侵害的报警行为为主,鲜有涉及到诈骗类型。③ 对中国情况的研究较少。国内外关于中国报警率的研究均较少,虽然西方的理论体系相对成熟,但由于中西方的社会环境存在差异,西方的结论能否应用于中国仍需进一步的探讨。因此,本研究以理性选择理论为研究框架,分析扒窃、诈骗、入室盗窃和暴力侵害四大犯罪类型受害者的报警行为的特点,并进一步将个人的主观因素纳入控制变量,建立逻辑回归模型对广州居民报警行为的影响因素进行分析,并讨论报警率对犯罪空间分布的潜在影响。
本研究的创新点和对文献的主要贡献体现在：① 优化分析框架,增加考虑了个人主观感知的影响,对城市整体安全的评价、阶层感知、反抗意识进行了细化衡量,并发现它们对入室盗窃和暴力侵害的报警行为有重要的影响,弥补了文献的不足;② 本研究针对诈骗受害者的报警行为进行了分析,发现损失价值是其唯一影响因素。③ 本研究选择了户口状态、广州话水平等具有区域性特征的变量对报警行为的影响进行分析,进一步丰富了研究中国报警率的文献体系。

1 数据与方法

1.1 数据

为了探究居民受到不同类型侵害时报警行为的特点及其影响因素,研究团队于2016年1~4月（除去春节假期）在广州组织开展了犯罪受害调查。由于广州地域较辽阔,调查无法做到社区的全覆盖,本研究参考周素红等在调查居民日常行为时的抽样方法[28],利用社会区聚类分析、空间抽样的方法确定调研社区,采用社区随机拦截的方法,并对样本按特定要求进行约束,使样本能反映整个广州市的情况。社区选取规则和调查基本情况如下所示。
调查社区选取：本研究主要通过六普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。主成分分析要求分析的数据是正定矩阵,因此,变量间相关性太强会导致非正定矩阵出现,经过反复多轮筛选,最终选择10大类共40个指标进行正交旋转因子分析。因子分析的KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值为0.726（大于0.7）,Bartlett 球形度检验的近似卡方值为125 421.746,在0.001的水平下显著,分析结果可接受;结合解释的总方差和碎石图,按特征值大于1的原则,共提取9个主因子,累计方差贡献率达78.8%。在此基础上,以9个主因子为变量进行聚类分析,根据碎石图的特点,最后聚出9类社区（图1）,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、高级住宅区。
Fig.1 The spatial pattern of social area and the chosen communities for questionnaire in Guangzhou

图1 广州社区分析结果及问卷调查社区分布

抽样方法：考虑社区的类型、空间分布、各类社会区的总人口比例,经过实地考察,选取了各大类型社区的代表共计74个社区进行问卷调研。另外,根据社区的特点进行样本约束,例如外来人口社区,要求调查的样本以外来人口为主。此外,在调查时注意考虑年龄、户籍结构,使调查的样本所反应的群体结构与第六次人口普查相近。本研究调查对象不包括18岁以下的群体或在校学生。
调查基本信息：获得首轮调查结果后,对问卷进行有效性检查,剔除不合格的问卷并进行补充调研,最后共收集有效问卷1 568份。在调查的样本中,“您有没有经历过扒窃/诈骗/入室盗窃/暴力”,回答“有”的受访者将进一步回答关于报警行为的有关问题。参考文献的衡量方法[20],针对报警行为询问“您最近经历的一次扒窃/诈骗/入室盗窃/暴力有没有报警?”（有=1,没有=0）,以此作为本研究模型的因变量。有扒窃、诈骗、入室盗窃、暴力侵害的经历的分析样本分别为316、178、111、50。
自变量的选取全来自于问卷,包括个人客观属性（年龄、性别、婚姻、受教育程度、就业状态、月收入、户口、广州话水平）、主观感知（阶层感知、安全评价、见警率、警察满意度、反抗意识）、犯罪情境三大层面。犯罪情境设的变量因不同犯罪类型而存在差异（损失价值与是否认识犯罪者为共有变量）,针对入室盗窃设置了“犯罪者是否在本社区”与“家具损坏情况”两大变量,针对暴力侵害设了“受伤程度”和“犯罪者是否携带武器”两大变量。各变量的具体描述见表1。
Table 1 Descriptive statistics of samples in Guangzhou

表1 广州社区调查样本基本情况

变量 描述 值 总样本
（1568）		 犯罪类型（起）
扒窃
（318）		 诈骗
（179）		 入室盗窃
（111）		 暴力侵害
（50）
是否报警（%） 最近一次被侵害,您有没有报警? 否（0） — 0.660 0.793 0.514 0.540
是（1） — 0.340 0.207 0.486 0.460
年龄 您的岁数 平均值 38.030 35.723 33.989 37.766 38.300
标准差 14.016 12.318 12.817 13.087 12.738
性别（%） 您的性别 男（0） 0.533 0.525 0.592 0.532 0.700
女（1） 0.467 0.475 0.408 0.468 0.300
婚姻状态（%） 未婚包括单身、离异、丧偶 未婚（0） 0.313 0.333 0.402 0.252 0.380
已婚（1） 0.686 0.667 0.598 0.748 0.620
教育水平 未受过教育（1）→研究生或以上（8） 平均值 4.260 4.506 4.380 4.045 3.800
标准差 1.608 1.622 1.558 1.551 1.604
是否失业（%） 您的就业状况?失业（1）;在业（0） 否（0） 0.952 0.947 0.944 0.928 0.960
是（1） 0.048 0.054 0.056 0.072 0.040
月收入（元） 1 000元以下（1）→1 000元以上（7） 平均值 3.580 3.744 3.657 3.455 2.900
标准差 1.424 1.499 1.394 1.482 1.529
是否非外地农业户口（%） 是否本地户口 否（0） 0.562 0.598 0.559 0.660 0.560
是（1） 0.438 0.402 0.441 0.340 0.440
广州话水平 一点都不会（1）→很流利（5） 平均值 3.690 3.711 3.525 3.658 3.260
标准差 1.412 1.389 1.395 1.528 1.509
阶层感知 下层（1）→上层（5） 平均值 2.180 2.245 2.218 2.054 1.960
标准差 0.920 0.931 0.938 0.952 0.968
安全感知 很不安全（1）→很安全（5） 平均值 3.530 3.387 3.369 3.252 3.080
标准差 0.764 0.761 0.770 0.756 0.966
见警率 几乎看不到（1）→总是看到（5） 平均值 3.150 3.079 3.117 3.045 2.840
标准差 0.835 0.808 0.850 0.835 0.866
警察满意度 很不满意（1）→很满意（5） 平均值 3.400 3.173 3.246 3.045 2.980
标准差 0.779 0.785 0.858 0.908 1.020
反抗意识 当自己遭受侵犯时,会当即反抗,赞同吗?很不赞同（1）→非常赞同（5） 平均值 3.560 3.566 3.553 3.495 3.760
标准差 0.990 0.920 1.066 1.017 1.117

注：“是否报警”变量的“—”表示在总样本中该变量数据不存在,“是否报警”针对的是有受害经历的调查对象,而非整体;有=1;没有=0。

1.2 方法

本文采用二元逻辑回归分析居民受到不同犯罪类型（扒窃、诈骗、入室盗窃、暴力侵害）的侵害后是否进行报警的影响因素。模型结构为：
ln ( p i 1 - p i ) = α + ∑ k = 1 k β k X ki
式中：pi为被侵害后进行报警的概率; X ki 是影响报警率的因素,i是样本量,k为变量的总数,α是与自变量无关的常数项,βk为偏回归系数。比值比的对数ln[p/(1-p)]可以用X和β的线性形式来表示。比值比[exp(B)]的表达式为p/(1-p)=exp (βiXi),eβ衡量了解释变量Xi的一单位变化对比值比的乘数效应,即当其它变量不变时,Xi增加一个单位,将引起发生比扩大/缩小exp(βi)倍。逻辑回归采用的是极大似然法进行估计;通过计算模型似然比的卡方的观察值和概率p值 ,如果概率p值小于给定的显著性水平,则应拒绝零假设,认为目前方程中的所有回归系数不同时为零,模型合理。模型的效果常用-2 Log likelihood、Pseudo R2、Percentage Correct作为标准进行比较,前者值越小,模型拟合度越高;后两者值越大,模型拟合效果越好。

2 变量的描述统计分析

2.1 基本情况

在各类案件中,扒窃的发生率最高,有20.3%的受访者有随身财物被盗的经历。诈骗次之（11.4%）,入室盗窃、暴力侵害相对较低,分别为7.1%及3.2%;扒窃、诈骗、入室盗窃、暴力侵害的受害报警率分别为34.0%、20.7%、48.6%和46.0%。各大类型犯罪受害者的年龄接近,诈骗受害者的平均年龄最低,为34岁。
在四大类型犯罪中,均是男性受害者比例偏高,尤其是在暴力侵害者,比例高达70.0%,而总样本的男性比例仅为0.533。受害者中,入室盗窃的已婚比例高达74.8%（总样本中已婚比例为68.6%）。教育水平方面,暴力和入室盗窃受害者的受教育水平相对较低（3.800、4.045）,而被扒窃和被骗的教育水平平均值相对较高（4.506、4.380）;受害群体样本中失业的比例较低,最高仅为7.2%。需要注意的是,暴力侵害受害者的广州话水平、阶层感知、安全感知、见警率、警察满意度等各项指标的平均值均为最低,但他们的反抗意识平均值最高,其它三大类犯罪的各项指标差异不大（表1）。

2.2 受害者不报警的原因调查

在问卷中,针对受侵害以后选择不报警的人员进行了原因调查,此定性分析可为下文的定量分析提供参考。由表2可知,找警察的作用有限和损失较小是受害者选择不报警的主要原因,与文献的结论一致[18]。其中,损失较小是扒窃和诈骗受害者的重要考虑因素。对于入室盗窃而言,认为找警察作用有限、损失较小的人数较接近;而暴力受害者中,因觉得找警察作用有限而不报警的人数最多。
Table 2 Qualitative analysis of failure to report after victimization

表2 受到侵害后不报警原因的定性分析

原因 暴力 扒窃 被骗 入室盗窃
担心犯罪者报复 2 7 5 1
找警察作用有限 10 67 45 27
损失较小 6 113 69 24
其它 9 24 23 6
样本总量（没有报警） 27 211 142 58

3 报警率影响因素的逻辑回归分析

扒窃、诈骗、入室盗窃、暴力侵害受害者报警行为原因分析模型如表3所示。四大模型均在0.001或0.01的水平下显著,模型成立。对比-2 Log likelihood、Pseudo R2、Percentage Correct三大指标发现,模型对暴力侵害的分析效果最好,入室盗窃次之,诈骗和扒窃的相对较差。
Table 3 Logistic regression of different crime reporting rate

表3 各类犯罪报警率的逻辑回归分析

变量 扒窃 诈骗 入室盗窃 暴力侵害
B exp (β) B exp (β) B exp (β) B exp (β)
个人客观属性 年龄 -0.002 0.998 -0.036 0.965 -0.003 0.997 0.048 1.049
性别 -0.360 0.698 -0.333 0.717 -1.120 0.326 0.880 2.411
婚姻 0.629 1.876 -0.121 0.886 -1.061 0.346 0.307 1.359
受教育程度 0.040 1.041 0.041 1.042 0.502* 1.652 -0.010 0.990
就业状态 1.210 3.353 -0.684 0.505 1.791 5.995 - -
月收入 0.018 1.018 0.095 1.100 -0.186 0.830 -1.221* 0.295
户口 0.976** 2.654 0.459 1.582 0.828 2.289 1.619 5.048
广州话 -0.210 0.811 0.014 1.014 -0.185 0.831 -0.381 0.683
主观感知 阶层感知 -0.039 0.962 -0.042 0.958 -0.181 0.834 2.074* 7.957
安全评价 -0.242 0.785 -0.244 0.783 -0.886* 0.412 -0.119 0.888
见警率 0.235 1.265 -0.031 0.970 0.791 2.206 -2.026 0.132
警察满意度 0.233 1.262 0.438 1.550 -0.224 0.799 2.147 8.559
反抗意识 -0.237 0.789 -0.108 0.898 0.011 1.011 -1.413* 0.243
犯罪情境 损失价值 0.697*** 2.008 0.702*** 2.018 0.994*** 2.702 0.738* 2.092
认识犯罪者 1.222 3.394 0.472 1.603 -0.418 0.658 -1.966 0.140
犯罪者在本社区（入室盗窃） - - - - -0.987* 0.373 - -
损坏情况（入室盗窃） - - - - 0.766 2.151 - -
受伤程度（暴力侵害） - - - - - - 1.031 2.804
携带武器（暴力侵害） - - - - - - 0.550 1.733
Constant -2.915* 0.054 -2.980 0.051 0.932 2.540 -0.998 0.369
模型参数 LR chi2 81.050*** 38.090*** 62.620*** 32.980**
-2 Log likelihood 323.496 141.158 89.727 36.015
Pseudo R2 0.200 0.213 0.411 0.478
Percentage Correct 76.3% 82.0% 84.6% 86.0%
样本量 316 178 110 50
自由度 15 15 17 16

注：***为P<0.001;**为P<0.01;*为P<0.05;“-”表示该模型中不含有该变量,该变量是某类犯罪特有的变量;B为回归系数,exp(β)为比值比。

1） 扒窃。扒窃受害者的报警行为仅受户口和损失价值的影响。外地人员的报警率相对较低,本地人口扒窃报警的发生比是外地人口的2.654倍。外地人口的社会支持较弱,报警所需付出的成本相对高,因此与比本地人相比,其不倾向于报警。被盗窃财物损失价值越大,受害者报警的可能性就越大,损失价值增加一个单位,报警发生比将扩大2.008倍。追回财物是报警的主要预期之一,损失价值越大,报警挽回的损失或预期收益越大,对受害者有正向激励作用,因此财产损失的大小对扒窃报警行为有较大的影响。主观感知对扒窃报警行为的影响并不显著。
2） 诈骗。诈骗受害的报警行为影响因素较单一,仅有损失财物的价值对报警率有显著的影响,损失价值每增加一个单位,报警发生比将扩大2.018倍。个人客观属性及主观感知均对诈骗受害者的报警行为没有影响,报警的预期收益是其是否报警的决定性因素。
3） 入室盗窃。入室盗窃受害者的报警行为受个人主观客观属性、主观感知、犯罪情境的共同作用。受教育程度越高,报警的可能性越大,受教育程度每增加一个单位,报警发生比扩大1.652倍,这可能是由于受教育高的往往风险意识更强,希望通报警降低二次伤害的可能性及追回损失。
在主观感知方面,越觉得广州安全的人员,发生入室盗窃后报警的可能性越低,每增加一个单位,报警发生比缩小41.2%,安全评价高的人员倾向认为这仅是偶发事件,不会有进一步的被盗危险。在犯罪情境相关的变量方面,损失价值对入室盗窃报警率有显著的正向影响,损失价值每增加一个单位,报警发生比扩大2.702倍。觉得犯罪者在本社区的可能性越大,报警的概率越低,可能性每增加一个单位,报警发生比缩小0.373倍,担心犯罪者的报复而付出较大的成本导致受害者不倾向于报警。
4） 暴力侵害。暴力侵害的受害者的报警发生比受月收入、阶层感知、反抗意识、损失价值的影响。月收入越高,越倾向于不报警,月收入变量每增加一个单位,报警发生比缩小0.295倍;这可能是由于报警后需要配合警方调查的时间较长,时间成本对于收入高的人较重要。主观感知对暴力侵害的报警行为影响亦较大,觉得自己在广州所处的阶层越高,他在遭受暴力侵害后报警的概率就越大,阶层感知每增加一个单位,报警发生比将扩大7.957倍;阶层越高的人更懂得如何通过警方寻求支持维护自身利益。反抗意识越强,则报警的发生比越低;选择当即反抗往往意味着报警存在不确定性,需付出的成本可能较高,从而抑制受害者的报警行为。此外,暴力侵害所导致的损失价值越大受害者报警的可能性越高。

4 结论与讨论

本研究利用在广州市开展的问卷调查数据,分析了对受到不同类型犯罪侵犯时居民报警的行为特点及其影响因素,主要有以下结论：
1） 在四大类犯罪中,扒窃和诈骗的发生率较高（分别为20.3%和11.4%）,但报警率较低（34.0%,20.7%）;入室盗窃和暴力侵害的发生率较低（分别为7.1%和3.2%）,但报警率较高（分别为48.6%,46.0%）。
2）损失的财产价值是影响扒窃、诈骗、入室盗窃、暴力侵害受害者报警行为的共同因素,损失的价值越大,报警的可能性越大。其中,诈骗受害报警行为仅受财产损失价值的影响,而扒窃受害者的报警行为还受户口状态的影响。入室盗窃和暴力侵害的报警行为同时受个人客观属性、主观感知、犯罪情况三大方面因素的影响。受教育程度高、对广州的安全评价低的居民报警率较高;月收入高、反抗意识强的居民受到暴力侵害后报警的概率较低,而阶层感知高的群体报警率较高。受害者是否选择报警与其对报警的成本、潜在风险和收益的衡量有关。
本研究表明理性选择的分析框架适用于分析中国的情况,研究结论与前人研究亦存在共性,重点体现在各类侵害的报警率均不超过50%[18],财产犯罪的报警率比暴力侵害的低[25],损失的财产价值是各大类型犯罪受害者是否报警的重要影响因素[27];个人客观属性（或称社会经济属性）对报警行为存在影响[22,24,25]。但结论同样存在差异,例如见警率、警察满意度对四大类型的报警率均无影响,是否选择报警主要受个人因素的影响。
此外,控制了主观感知和犯罪情境的影响后,外来人口遭遇扒窃后报警的概率比本地人口低,受教育程度低的居民入室盗窃报警的概率比受教育程度高的居民低。换言之,外来人口密集的区域,公安部门接到的扒窃报警的数量比实际数量低（犯罪低报）的现象较明显;教育程度低的居民集中的区域,入室盗窃的低报现象较明显。可见,报警率对犯罪的空间分布存在潜在的影响,即根据公安部门提供的报警数据分析的犯罪空间分布与实际发生的情况可能存在一定的差异。
总的来看,本研究是已有犯罪地理文献的有效补充,揭示了不同犯罪类型受害者报警行为的特点及其影响因素,并能为利用公安数据进行犯罪研究时提供较好的参考,但受限于篇幅和数据,本文仍存在一些有待改进之处。例如,由于扒窃、诈骗、暴力侵害不一定发生在居住的社区,本研究并没有将社区情况纳入分析体系,但对于入室盗窃则不然,下一步将结合社区的情况,研究社区环境对入室盗窃报警的影响机制;受数据限制,无法有效判断暴力侵害报警率的空间分异;受调研成本的数据,调查数据不能覆盖所有的社区,无法直接反映报警率的空间分异。此外,还可结合公安部门的犯罪数据具体评估报警率对犯罪空间分布的影响,进一步深化报警率的研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
王发曾. 城市犯罪空间盲区的综合治理研究[J]. 地理研究, 2010, 29(1): 57-67.综合治理城市犯罪的空间盲区，是解决城市犯罪问题的有效途径，其研究为城市规划、建设和管理有利于预防和控制犯罪，提供了新的理念与方法，为犯罪地理学和城市地理学开辟了一个新的研究领域。根据空间盲区的形态、性质和对犯罪的影响，将城市犯罪的空间盲区划分为公共、非公共、边际、移动和虚拟空间等5种类型。在述评国外城市犯罪空间研究进展的基础上，构建了城市犯罪空间盲区综合治理的理论平台，论证了空间盲区综合治理的不可替代性，提出了综合治理的基础理论要点和应用理论要点。空间盲区的形成有一系列深刻的空间区位因素，其综合治理研究应有明确的研究目标和方向，核心研究内容为5类空间盲区综合治理的途径、实施方案和措施。还提出了综合治理研究的思路、方法和关键技术。

DOI

[Wang Fazeng.Study on the comprehensive treatment of spatial blind areas in urban crime. Geographical Research, 2010, 29(1): 57-67.]

[2]
王发曾. 我国城市犯罪空间防控研究二十年[J]. 人文地理, 2010, 25(4): 25-30.从4个方面透视了我国20年来城市犯罪空间防控的研究进展。(1)溯源—学习与批判。国外的犯罪原因传统理论、犯罪新理论和城市犯罪空间理论等,为我国城市犯罪空间防控研究提供了理论素养和反面教训。(2)历程—理念与实践。城市犯罪空间防控研究从介绍国外研究成果并蕴育科学理念,到结合中国国情尝试应用实践,再到初步提出理论体系,经历了一个短暂而并不缓慢的发展历程。(3)凝练—概念与框架。理清了空间防控的概念内涵、理论要点,阐明了空间防控的不可替代性。(4)展望—拓展与深化。我国城镇化的客观需求必将为空间防控研究提供强大的推动力,地理学必将在空间防控研究领域里取得重大而独特的成就。

[Wang Fazeng.A review of urban spatial anti-crime study in China from 1980 to 2000. Human Geography, 2010, 25(4): 25-30.]

[3]
毛媛媛,丁家骏. 抢劫与抢夺犯罪行为时空分布特征研究——以上海市浦东新区为例[J]. 人文地理, 2014, 29(1): 49-54.本文以上海市浦东新区为例研究抢劫、抢夺犯罪的时空分布规律及其与城市空间环境的关系。发现两抢犯罪时空分布呈现显著且稳定的规律性。犯罪时间分布与人们的起居、出行时间密切相关；两抢犯罪高发区往往犯罪目标相对集中、人口流动性较大并且作案后便于逃逸；犯罪低发区多为非生活功能的区域。外来人口、商业场所、通勤人口以及交通复杂程度等城市环境因素对两抢案件数量呈显著正向贡献。两抢案件的发生要素可归纳为三个方面：犯罪目标时空上的集聚、较强的人口流动性以及作案后逃逸的方便。

[Mao Yuanyuan, Ding Jiajun.Study on spatial-temporal patterns of robbery and snatch: A case study of Pudong new area, Shanghai. Human Geography, 2014, 29(1): 49-54.]

[4]
毛媛媛,戴慎志. 犯罪空间分布与环境特征——以上海市为例[J]. 城市规划学刊, 2006(3): 85-93.首先回顾了国内外犯罪与空间环境关系研究的相关文献.以《上海公安年鉴》和《新民晚报》报道的犯罪数据为基础,运用ArcView和SPSS软件,使用描述统计、相关分析和回归分析等方法,研究上海城市的犯罪案件空间分布特征及犯罪分布与环境的关系.研究结果有助于在规划过程中控制和调整相关环境因素,改变可能诱发犯罪的环境,起到预防犯罪的作用.

DOI

[Mao Yuanyuan, Dai Shenzhi.Research on spatial and environmental characters of crimes: Case study of Shanghai. Urban Planning Forum, 2006(3): 85-93.]

[5]
冯健, 黄琳珊, 董颖, 等. 城市犯罪时空特征与机制——以北京城八区财产类犯罪为例[J]. 地理学报, 2012, 67(12): 1645-1656.城市犯罪的时空模式是地理学"格局"和"过程"研究的重要课题。本文以北京城八区财产类犯罪为研究对象,利用GIS工具获取和处理空间数据,探讨城市犯罪的时空格局和时空模式,并建立时空机制模型。研究发现:北京城市犯罪总体上呈现多中心分布格局,在商业繁华地带和对外交通运输区存在明显的高强度带;各种犯罪类型空间格局既有共同性又有差异性;城市犯罪嫌疑人数量存在季节分异特点,但同一区域的犯罪地点数目具有一定的稳定性;就时空机制而言,场所的时空特征作用于财产犯罪参与者,进而作用于犯罪要素并影响犯罪实施成功与否,而不同类型的财产犯罪对场所时空特征要求不同,这些要求一旦与北京城市环境的特有属性耦合,便产生犯罪高发地段和高发时段,最终影响城市空间结构特点。

DOI

[Feng Jian, Huang Linshan, Dong Ying et al. Research on the spatial-temporal characteristics and mechanism of urban crime: A case study of property crime in Beijing. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(12): 1645-1656.]

[6]
刘大千,宋伟,修春亮. 长春市“两抢两盗”犯罪的空间分析[J]. 地理科学,2014,34(11):1344-1352.lt;p>基于警区层面的数据,以长春市为例,选取城市中典型的&quot;两抢两盗&quot;(抢劫、抢夺、机动车盗窃和入室盗窃)为研究对象,分析了长春市2008 年不同犯罪的空间分布特征,并通过建立多元回归模型,探究几类犯罪空间分异的影响因子。研究发现,各类犯罪均表现出差异的空间分布规律和特征。回归分析的结果表明,抢劫、抢夺和机动车盗窃在不同程度上存在与之显著关联的影响因子,而入室盗窃则未能建立回归模型。最后基于相关结论,提出了犯罪地理研究对城市管理几点启示。</p>

[Liu Daqian, Song Wei, Xiu Chunliang.Spatial analysis on robbery, forcible seizure, vehicle theft and burglary in Changchun. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(11): 1344-1352.]

[7]
李业锦,朱红. 北京社会治安公共安全空间结构及其影响机制——以城市110警情为例[J]. 地理研究,2013, 32(5): 870-880.维护社会安全与稳定是城市公共安全研究的重要课题,随着社会经济转型和城市空间结构变化的影响,北京市的社会治安公共安全呈现出明显的空间规律和特点。本文基于2006-2011年北京市110警情治安数据,结合GIS的空间密度分析方法,刻画北京社会治安公共安全的空间格局,并进一步探讨其空间分异机制。研究发现:①北京社会治安公共安全状况明显改善,犯罪空间形成小集聚多分散的演化特征,形成了多个警情高发的集聚区;②北京公共安全空间变化具有明显的偏向性和差异性,形成西北—东南的极化现象。③不同的犯罪类型其空间分布特征也不同,不同的犯罪类型都存在明显的、各具特色的空间分异特征。④从社会治安公共安全空间分异机制来看,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要素差异会引发不同的犯罪类型和形成不同的犯罪集聚区。本研究可为首都社会治安防控的空间管理策略和城市公共安全政策制定提供参考。

DOI

[Li Yejin, Zhu Hong.Spatial distribution and influencing mechanism of social and public security: An urban security spatial analysis based on from city crime alarm data. Geographical Research, 2013, 32(5): 870-880.]

[8]
Bennett R R, Wiegand R B.Observations on crime reporting in a developing-nation[J]. Criminology,1994,32(1): 135-148.

DOI

[9]
郑文升,卓蓉蓉,罗静, 等. 基于空间句法的武汉城区“两抢一盗”犯罪分布环境[J]. 地理学报, 2016, 71(10): 1710-1720.结合空间组构与环境犯罪学,初步建构基于空间句法的犯罪分布环境阐释理论。以武汉市中心城区为案例区域,以立案判决的2013年盗窃罪、抢劫罪和抢夺罪案件分布地点为数据源,以典型犯罪空间为实证研究对象,解读城市＂两抢一盗＂犯罪现象的分布环境。宏观尺度下,空间组构自发涌现的城市节点容易成为犯罪吸引场,与犯罪热点区分布形成密切关系;节点可达性衔接宏微观空间,影响犯罪人到达、逃逸犯罪地点成本的大小以及犯罪失败风险的高低;微观尺度上,局部空间与整体空间割裂形成的＂空间缝隙＂为犯罪人的空间探索创造了可能,空间的高集成度与空间使用者的单一化强化了犯罪集聚;空间拓扑深度则通过塑造社区人流的社会结构与领域感影响犯罪的空间防卫。空间句法为分析犯罪人的滋生环境、犯罪动机的刺激环境、犯罪人＂到达＂、＂实施＂、＂逃逸＂的活动环境以及防卫犯罪活动的约束环境提供了有力支撑。

DOI

[Zheng Wensheng, Zhuo Rongrong, Luo Jing et al. The distribution environment of robbery, snatch and theft crime based on space syntax: A case study of the central area of Wuhan. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(10): 1710-1720.]

[10]
孙峰华,李世泰,黄丽萍. 中外犯罪地理规律实证研究[J]. 人文地理,2006, 21(5): 14-18.任何一种犯罪都是犯罪行为者在特定的地理时空内进行的,因此,犯罪行为无不受地理环境的影响而呈现出地理规律性。本文用犯罪地理学、行为地理学和人类生物学的观点,结合国内外犯罪规律实证研究,系统地探讨了犯罪的行为地理规律、自然地理规律、社会地理规律和犯罪的人工环境规律。这些犯罪规律实证研究,在理论上有利于促进犯罪地理学和犯罪学的发展,在实践上可为制定犯罪防控决策提供科学依据。

DOI

[Sun Fenghua, Li Shitai, Huang Liping.Authentic proof study on criminal geographical laws in China and foreign countries. Human Geography, 2006, 21(5): 14-18.]

[11]
姜超,唐焕丽,柳林. 中国犯罪地理研究述评[J]. 地理科学进展,2014, 33(4): 561-573.当前社会犯罪问题严峻，以空间为视角的犯罪地理研究因其独特的综合性在犯罪防控中的作用日益凸显。以中国知网、维普和万方三大数据库中获得的期刊文献为基础，对中国犯罪地理的研究状况进行综合评述。在对国内五大研究主题进行回顾的基础上，围绕“研究主题”和“研究领域”两方面，分析了中国犯罪地理学的发展动态。总体来看，在过去的25 年中，中国犯罪地理研究逐渐起步，发展趋势良好，已经吸引了来自地理学、法学与警务管理、城市规划、应用数学等诸多领域的学者关注。尽管研究焦点各有侧重，但始终注重对国外研究和实践经验的引入，并提出了基于综合分析、情境预防、CPTED、PGIS的诸多防控对策。在犯罪时空分布特征、犯罪发生诱因等方面，研究范围宽广，但研究深度有待加强。未来中国犯罪地理学发展任重而道远。学界应充分重视城市犯罪与农村犯罪、犯罪与微观环境的互动关系、犯罪主体的行为空间等研究，并积极探索虚拟犯罪模拟新技术的应用。

DOI

[Jiang Chao, Tang Huanli, Liu Lin.Review of crime geography in China. Progress in Geography, 2014, 33(4): 561-573.]

[12]
徐冲,柳林,周素红. DP半岛街头抢劫案件的临近重复发生模式[J]. 地理研究,2015, 34(2): 384-394.以往研究已经证实某些特定的犯罪类型(如入室盗窃、枪击案件)存在临近重复发生的现象,但是街头抢劫案件是否也同样存在临近重复发生的现象则很少被关注.以H市中心城区DP半岛为研究区域,探索岛上街头抢劫案件的时空分布规律,研究对象为岛上2006-2011年发生的街头抢劫案件(共373起).利用纳克斯检验(knox test)方法结合重复临近发生计算工具对DP半岛内街头抢劫案件是否存在临近重复发生现象进行探索性分析.研究发现:其一,研究区内的街头抢劫案件在多个空间—时间标度下存在着显著的临近重复发生现象.其二,选取其中最有代表性的空间—时间标度内具有临近重复发生现象的案件,研究其空间分布规律和年际变化规律.结果表明:①“前案件点”在空间分布呈现集聚现象,具有集中分布在主干道区域、土地利用混合程度较高区域以及道路通达性较高的区域三个特征.而针对“前案件点”进行防控切断“临近重复发生链”,将减少54起案件的发生.②临近重复发生现象案件在年际分布上的波动变化与警务“严打”行动之间的动态联系,表明“严打”行动对街头抢劫案件的临近重复发生有强烈的抑制作用;而且相比一般案件,临近重复发生案件的发生更加集中于午夜.

DOI

[Xu Chong, Liu Lin, Zhou Suhong.Patterns of near-repeat street robbery in DP peninsula. Geographical Research, 2015, 34(2): 384-394.]

[13]
徐冲,柳林,周素红. 基于临近相似性考虑的犯罪热点密度图预测准确性比较——以DP半岛街头抢劫犯罪为例[J]. 地理科学,2016, 36(1): 55-62.在无时空考虑的密度估计算法基础上,分别加入了案件点之间的时间临近相似性、空间临近相似性和时空临近相似性的考虑,利用DP半岛2006~2007年的街头抢劫犯罪数据为基础计算无时空临近相似性、时间临近相似性、空间临近相似性和时空临近相似性4种不同算法所得到的犯罪热点图,并以之预测2008年的街头抢劫。通过Natural breaks(Jenks)分级方法和等比例面积选取两种方式来划定热点区域进行预测并进行PAI指数得分比较,结果表明时空临近相似性的密度估计算方法在犯罪预测的优势比较显著。

DOI

[Xu Chong, Liu Lin, Zhou Suhong.The comparison of predictive accuracy of crime hotspot density maps with the consideration of the near similarity: A case study of robberies at DP peninsula. Scientia Geographica Sinica, 2016,36(1):55-62.]

[14]
徐冲,柳林,周素红, 等. DP半岛街头抢劫犯罪案件热点时空模式[J]. 地理学报,2013, 68(12): 1714-1723.The paper aims to uncover macro and micro spatial-temporal patterns of street robberies on DP Island of H city in southern China. DP Island, with an area of about 4 square kilometers, connects to the city via 7 bridges. There are a total of 373 street robbery incidences during the period of 2006-2011. Since street numbers are not linearly calibrated along streets in China, each incidence has to be geo-coded manually to a street network. First, all street robbery incidences are summarized by year (6 years), month (12 months) and hour (24 hours). The summary shows that street robberies reached a peak in 2007, followed by a trend of steady decrease until 2010; Just before the Spring Festival (around February), the number of incidences is much higher than that of other months. This pattern is different from those found in other countries, including the United States of America; during a day, street robberies peak during 22:00-23:00. Second, crime hotspots are revealed by kernel density mapping of all street robbery incidences. Comparisons with street network and land use suggest that hotspots tend to associate with main throughputs, intersections with high accessibilities, and areas with a high degree of land use mixture. To better characterize detailed patterns needed by policing, this paper selects 4 hotspots with the highest density for further analysis at a micro level. Prediction accuracy index (PAI) shows that these 4 spots are "hot" during all the 6 years from 2006 to 2011 and therefore warrant special attention for crime reduction and prevention. These hotspots are placed in different categories of the "hotspot matrix", which combines the spatial distribution (clustered or not) within the hotspot and the temporal distribution (clustered or not) in 24 hours. Based on these spatio-temporal patterns, the study suggests possible means for more effective policing, policing resource allocation, and crime prevention strategies. The study represents the first case study of its kind in China, and it sets the stage for future comparisons with other Chinese cites and foreign cities. Unfortunately, the name of the city cannot be revealed per confidential agreement on the crime data.

DOI

[Xu Chong, Liu Lin, Zhou Suhong et al. The spatio-temporal patterns of street robbery in DP peninsula. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(12): 1714-1723.]

[15]
姬新江,房福利. “犯罪黑数”探析[J]. 公安与司法研究. 新疆公安司法管理干部学院学报,1999(1): 17-20.

[Ji Xinjiang, Fang Fuli.Exploration of dark figure of crime. Journal of Xinjiang Police College, 1999(1):17-20.]

[16]
杨学锋,商小平,姜兰昱. 犯罪黑数的构成与估计方法[J]. 江西公安专科学校学报,2007(4): 50-53.犯罪黑数由未被察觉的犯罪数、未报案的犯罪数、未被记录的犯罪数三部分构成。由于实际发生的犯罪数是未知的,所以直接对犯罪黑数进行计算几乎是不可能的,只能通过某些方法追求在最大程度上的近似值。自述犯罪调查法和被害调查法分别从犯罪人和被害人的角度反映了犯罪现象的特点和分布规律,可以与从刑事司法机关的角度而得到的官方犯罪统计互相参考,互相补充,互相印证。

DOI

[Yang Xuefeng, Shang Xiaoping, Jiang Lanyu.The construction of dark figure of crime and its estimation method. Journal of Jiangxi Police Institute, 2007(4):50-53.]

[17]
胡联合,胡鞍钢. 对转型期中国犯罪实际发案情况的估测[J]. 社会科学,2006(1): 126-131.本文以联合国犯罪受害调查和公安部的立案不实调查为依据,对我国 1 9 78年以来犯罪的实际发案情况进行了估测.考虑到有许多犯罪案件发生后受害人没有报案以及立案不实顽症的客观存在,我国的犯罪问题实际上比以立案数为标准 的统计值所反映的情况要严重得多.2004年全国犯罪发案数、犯罪率分别达到约2348万起、1800起/10万人,分别比同年犯罪立案数统计值 (471.8万起)和犯罪率统计值(363起/10万人)高4倍.不过,我国的犯罪率仍然低于世界平均水平.

DOI

[Hu Lianhe, Hu Angang.Estimation of actual exposed cases in transitional period in China. Journal of Social Sciences, 2006(1): 126-131.]

[18]
王大为. 中国与其它发展中国家受害问题的比较研究——对联合国犯罪受害调查的思考[J]. 公安大学学报,1997(1): 77-86.联合国区域间犯罪与司法研究所 自1988年以来,先后在30多个国家开展了有关受害问题的国际调查（中国1993年参加了这项调查）,得出了许多令人深思的结论,对国际预防犯罪的对策 和警察工作具有深远的影响。在我国的调查报告撰写出来后,本文作者根据联合国有关机构出版的其他发展中国家进行的相关英文调查报告,从受害问题、报案率、 未报案原因、对警察的满意程度、对违法犯罪的担心、家庭防盗方面的预防措施、对刑罚的看法等7个方面进行了比较研究,提出了一些有价值的思考。

[Wang Dawei.A comparative study on the victimization of China and other developing countries—Reflections on the United Nations crime victims investigation. Journal of Chinese People’s Public Security University, 1997(1):77-86]

[19]
Gove W R,Hughes M,Geerken M.Are uniform crime reports a valid indicator of the index crimes? An affirmative answer with minor qualifications[J]. Criminology,1985,23(3): 451-502.For more than two decades, the validity and reliability of official statistics on crime have been treated as highly questionable. Recently a number of studies have investigated the construction of official statistics on crime and issues related to their reliability and validity. However, there has been no recent attempt to bring together and evaluate these studies; thus, we do not know what official statistics mean and how we should interpret them. In the present paper it is argued that it is now possible to develop an understanding of what official statistics measure. It appears that both citizens and the police are in general agreement about what a serious crime is: it involves bodily injury (or serious threat of bodily injury), the property stolen is of high value, the act is committed by a stranger, or it involves breaking and entering. The authors argue that the perceived seriousness of the crime, first and primarily as defined by the victim, second as determined by the police, apparently accounts for most of the variance in whether a crime is reported and officially recorded; personal characteristics of the offender and victim have only minor effects. It is concluded that the Uniform Crime Reports (UCR), as measured by the FBI Index of Crime, are valid indicators of serious crimes as defined by the citizenry. The evidence supporting this conclusion is very substantial with regard to motor vehicle theft, robbery, burglary, and homicide, while with larceny, rape, and aggravated assault, the evidence supporting this conclusion is substantial but does require the interpretation of conflicting evidence.

DOI

[20]
Zhang L,Messner S F,Liu J H.An exploration of the determinants of reporting crime to the police in the city of Tianjin, China[J]. Criminology,2007,45(4): 959-984.Western research has investigated three types of correlates of crime reporting ictim-specific (individual or household), incident-specific, and environment-specific variables. The current study applies this general, analytical framework to explore the determinants of crime reporting to the police in contemporary urban China. Using data collected from a recent survey of criminal victimization in Tianjin, we assess the determinants for reporting of robbery, assault, personal theft, and household burglary. The results consistently show that offense seriousness is a significant predictor of reporting for all offenses studied. Also, a nonlinear relationship between neighborhood disadvantage and reporting of burglary is found. In contrast, individual-specific and household-specific factors do not affect reporting, with the exception of a cumulative measure of victimization experience. Measures of neighborhood social cohesion and informal control are also not associated with reporting. The implications of these findings are discussed with reference to the unique neighborhood organizational infrastructure in urban China.

DOI

[21]
Conaway M R,Lohr S L.A longitudinal analysis of factors associated with reporting violent crimes to the police[J]. Journal of Quantitative Criminology,1994,10(1): 23-39.The use of generalized estimating equations and time-series methods for fitting longitudinal models in the National Crime Victimization Survey (NCVS) is discussed, with reference to the relation between the reporting of a violent crime to the police and previous victimizations. Two longitudinal models are fit to NCVS data to predict the likelihood of reporting a violent crime to the police based on characteristics of the victim and the incident and based on previous victimization experiences. In both models, it is found that higher reporting rates are associated with positive results accruing from reporting previous victimization to the police.

DOI

[22]
Bosick S J,Rennison C M,Gover A R et al. Reporting violence to the police: Predictors through the life course[J]. Jounal of Criminal Justice,2012,40(6): 441-451.78 Reporting improves as victim's age increases. 78 Accepted predictors do not influence reporting among older adults. 78 The rate of self-reporting victimization increases with age.

DOI

[23]
Goudriaan H,Lynch J P,Nieuwbeerta P.Reporting to the police in Western nations: A theoretical analysis of the effects of social context[J]. Justice Quarterly,2004,21(4): 933-969.One of the most consistent findings in empirical studies using victimization data is that the decision to report victimization to the police is determined in large part by the seriousness of the crime. The police will be notified more often of crimes that involve more serious injury or greater monetary loss. These findings, however, may be due to the fact that most studies on reporting have been conducted using victimization surveys that devote a great deal of attention to the crime event and victim characteristics and much less to the social context of that event. As a result, influences on reporting operating at the neighborhood, jurisdiction, or nation level have been neglected. The aim of this paper is to bring social context into the discourse on reporting to the police by presenting a much more inclusive model of crime reporting. In addition, the influence of four aspects of macro-level social context on reporting are tested he perceived competence of the police, institutionalization of insurance business, norm of conformity, and level of individualism y merging incident-level data from the International Crime Victims Survey (ICVS) for 16 Western industrialized countries with nation-level data from various sources. Hierarchical logistic modeling is used to analyze the nested data. The perceived competence of the police has a positive effect on whether property crimes are reported.

DOI

[24]
Levitt S D.The relationship between crime reporting and police: Implications for the use of uniform crime reports[J]. Journal of Quantitative Criminology,1998,14(1): 61-81.

DOI

[25]
Tarling R,Morris K.Reporting crime to the police[J]. British Journal of Criminology, 2010,50(3): 474-490.

DOI

[26]
Schnebly S M.The influence of community-oriented policing on crime-reporting behavior[J]. Justice Quarterly,2008,25(2): 223-251.This research examines the influence of community‐oriented policing (COP) on citizens’ crime‐reporting behaviors. The study’s data consist of incidents of violence obtained from the Area‐Identified National Crime Victimization Survey that were linked to city‐level measures of police involvement in COP. Multinomial logistic regression analyses reveal that although third‐party police notification is more likely in cities with large numbers of full‐time COP officers, victims residing in such cities are significantly less likely to report to the police than they are to report to non‐police officials. However, in cities where the training of police officers in COP is relatively extensive, victims demonstrate a preference for police notification (relative to both non‐police notification and non‐reporting). Lastly, multiplicative models indicate that police involvement in COP has less of an influence on the reporting behaviors of residentially unstable victims who likely lack strong social ties to the communities in which they reside.

DOI

[27]
Baumer E P,Lauritsen J L.Reporting crime to the police, 1973-2005: a multivariate analysis of long-term trends in the national crime survey (NCS) and national crime victimization survey (NCVS)[J]. Criminology,2010,48(1): 131-185.

DOI

[28]
周素红,邓丽芳. 基于T-GIS的广州市居民日常活动时空关系[J]. 地理学报,2010, 65(12): 1454-1463.With the rise of humanism and improvement of living standards, improving the quality of lives is now one of the hot topics, which is also the foremost purpose of Time Geography. The using of T-GIS helps to meet the needs of Time Geography, with a strong requirement of representing the temporal and spatial relations. Based on the theories of T-GIS and Time Geography, the household survey is conducted on people's daily activities and travel logs in Guangzhou, China. A series of functions for recording and representing the spatio-temporal pattern for daily activities and travel chains is developed by VBA secondary development platform of ArcGIS. It is shown that urban center in inner cities is still attractive, which lure a lot of people during the whole day. Residents, especially those who live in suburban areas have to change their daily activity pattern to adapt to the sprawl of the city. The spatio-temporal patterns of residents' activities are different among people who come from different classes. on this basis, three classes are divided. The activity space of lower class is smaller, mostly concentrated in inner city and the area around their residential communities, and their payment for transportation is the lowest. But the activity space of upper class is larger, and most of the activity space is around new center of the city, Their time spending on outdoor activities is well-regulated, and their payment for transportation is the highest. There is a close relationship between resident behavior and urban internal spatial structure, which will provide a reliable basis for urban planning and urban management.

DOI

[Zhou Suhong, Deng Lifang.Spatio-temporal pattern of residents’ daily activities based on T-GIS: A case study in Guangzhou, China. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(12): 1454-1463.]

Options
文章导航

/

〈 〉