2004~2009年高雄市街頭搶奪犯罪空間聚集與變遷之分析

A Spatial Analysis of Clustering and Transition of Street Snatching in Kaohsiung City from 2004 to 2009

張芝瑞(Chih-Jui Chang)

指導教授 ： 黃蘭媖

國立臺北大學/社會科學學院/犯罪學研究所/碩士(2010年)

摘要

本研究以2004~2009年高雄市為研究範圍，針對街頭搶奪犯罪進行研究，首先以傳統統計學方式，對街頭搶奪案件之分布以及時空關聯性進行初步了解：若依行政區別加以分類，發生件數前三名分別為苓雅區、三民區與新興區；依管轄分局區別時，則以新興分局為最高，其次是苓雅分局與前鎮分局，若三民一與三民二加總則超越前鎮分局成為第三高；在發生時段上以17~19時的黃昏時段的平均每小時發生件數最高。以Pearson卡方檢定驗證街頭搶奪犯罪在時間與空間分布確實具有關聯性。而後將共計3968筆資料以「地理編碼」及「人工定位」方式給予相對應之座標，利用地理資訊系統軟體與空間統計學的概念進行犯罪製圖與時空分析。
在空間分析的部分，採用平均最近鄰分析（Average Neareast Neighbor），確認高雄市街頭搶奪犯罪具有空間聚集性，再利用核密度推估法（Kernel Density Estimation）與空間自相關分析，找出犯罪熱點的空間分佈，並且繪製犯罪地圖；接續以不同的時間區隔，觀察樣本長期與短期之變遷趨勢，並以環域分析及疊圖方式對於犯罪學相關理論進行驗證。在環境區位因素分析方面，利用犯罪理論選取社經人文環境變項，建立迴歸模型，找出搶奪犯罪的區位因子，進而探討搶奪犯罪熱點之區位特性，並針對傳統迴歸模型、空間落遲模型與空間誤差模型作分析比較，尋求最合適之空間模式，並且驗證街頭搶奪犯罪率與區域的空間特性確實具有空間變異之現象存在。
依據長期犯罪密度最高的重複報案地點，擇定高雄市街頭搶奪犯罪四個較具代表性之熱點進行實地訪查，歸納其結果可以發現街頭搶奪熱點多為住商混合區，且該處建物新舊混雜，並有多處張貼出租廣告，顯示犯罪熱區居住人口流動可能較為頻繁。此外，熱點路段雖然普遍架設有CCTV，但無明顯嚇阻作用，梁柱或路樹亦造成視野死角。犯罪熱區的另一個共同點是騎樓處普遍停放較多車輛，推估此原因可能造成行人經過該路段時，被迫離開騎樓，需與車道併行，擴大其暴露於犯罪機會之空間。物理環境的雜亂感造成犯罪的機會提升，亦符合犯罪學理論之假設，另外，從田野調查亦可發現，街頭搶奪犯罪熱區與八大行業之分布有高度相關。
透過本研究之實證結果，提出以下建議，分別就研究建議與實務建議闡述如下：
一、 後續研究之建議：未來相關研究可增加新的環境區位因素，提升整體解釋力；亦可從不同尺度面向進行研究，突破村里虛擬界線改以網格進行分析，或反向從顯著冷點歸納非犯罪聚集地之因素等。此外，未來也可針對如住宅竊盜、汽機車竊盜等案發地點精確性較高之案類進行研究。
二、 實務上之建議：
（一） 案發位址的精確性：建議改良報案登錄系統，提高案發位址的準確率。
（二） 巡邏路線與時段之規劃：根據分析結果規畫巡邏重點，如加強政府公務單位假日巡邏。
（三） 環境規劃改善：減少環境的雜亂感、強化照明、騎樓整潔化，協助犯罪率之下降。
（四） 妥善運用GIS系統：建議趁縣市合併之際進行GIS系統整合，使其發揮更佳之成效。

關鍵字

街頭搶奪 ； 空間聚集性 ； 地理資訊系統 ； 空間自相關 ； 犯罪熱點

並列摘要

This research analyzed 3,968 street snatches recorded from 2004 to 2009 in Kaohsiung City, Taiwan. In spatial street snatch crime analysis, the results showed that (1) there is spatial clustering. (2) The degrees of clustering and time distribution relate to specific types of daily businesses activities.
With the average nearest neighbor analysis, confirmed the spatial clustering of street snatching. With the kernel density estimation method and spatial autocorrelation analysis, identified the crime hot-spots, mapped the crime map. With the maps, observed the transition in long-term and short-term trend.
With social and human variables, established the traditional regression model, spatial Lag model and spatial error mode, and verified the spatial variation of the street snatching crime rate.
This study provides understandings of cluster locations and time of streets snatch crime, to support police and government to drawn up prevention snatch crime plan. The research methodology of this study and results could also be used as reference and discussion for future researches.

並列關鍵字

Street Snatching ； Spatial Clustering ； GIS ； Spatial Autocorrelation ； Crime Hot-Spots

參考文獻

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