影响城市社会治安相关因素的实证分析

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1、影响城市社会治安相关因素的实证分析[摘要]文章以1996—2005年的数据为样本，对广州社会治安与其影响因素进行实证分析。研究表明：广州市刑事破案率与刑事立案数呈高度负相关关系；人财物流动与刑事立案数存在正相关关系，其中，总人口数增加是导致刑事立案数上升的重要因素，而经济发展与治安状况的恶化没有必然联系：由于公检法财政投入过少或投入结构不合理，公检法司支出与刑事立案数没有必然联系；反映潜在危机的广州、广东、全国城乡居民收入差距均与刑事立案数呈正相关关系，其中广州、全国城乡居民收入差距扩大对治安状

2、况的威胁更大；反映宏观治安环境的全省、全国刑事立案数与广州刑事立案数均呈高度正相关关系。　　[关键词]社会治安；广州；影响因素；实证分析　　　　近年来，随着城市经济的快速发展，城市的社会治安面临着多重压力。而作为改革开放前沿阵地的广州，其社会治安状况是人们关注的焦点。如何有效地防范广州社会治安，是社会各界努力探索的问题。然而，影响广州治安的主要因素有哪些?不同因素的影响程度如何?应该从哪些方面入手改善广州社会治安?解答这些问题对改善广州、广东乃至全国的社会治安状况有着重要的意义。　　　　二、实证

3、模型的构建及说明　　　　(一)模型的构建　　构建模型时，需要对广州市社会治安状况、破案效率、防范投入、人财物流动状况、宏观治安环境、潜在危机进行量化，确定相应的指标。然后收集相关指标数据为样本，通过相关与回归分析，研究各因素对广州市治安的影响。　　本模型的具体方程假定为：Y=b0+b2(b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9)P　　其中：“刑事立案数”为因变量Y，“刑事案件破案率”、“人均GDP”、“总人口数”、“公检法司支出”、“广州城乡居民收入差距”、“广东城乡居民收入差距”、“全国

4、城乡居民收入差距”、“全省刑事立案数”、“全国刑事立案数”分别为自变量P。　　　　b0为本方程的常数项，b1、b2、b3、b4、b5、b6分别为各变量的系数。　　　　(二)模型变量分析　　1．社会治安状况的度量　　本模型采用刑事立案数作为衡量社会治安状况的指标。因刑事立案数是一国或地区中达到刑事立案标准的案件数量，是反映治安状况的晴雨表。　　2．影响因素的选择与度量　　本模型在选取社会治安的影响因素时，结合广州经济快速发展、总人口规模大、外来人口聚集、农村转移劳动力数量大等特征，选取破案效率、人

5、财物流动状况、防范投入、潜在危机、治安环境五个影响因素进行考察。而在度量上，分别选取刑事案件破案率、人均GDP、总人口数、公检法司支出、广州市城乡居民收入差距、广东城乡居民收入差距、全国城乡居民收入差距、全省刑事立案数、全国刑事立案数。　　　　(三)模型数据与规模　　1．数据　　本模型采取多种途径收集数据。其中，广州人均GDP、人口总数、城乡居民收入差距等指标的数据于《广州统计年鉴》《广东统计年鉴》《中国统计年鉴》，其他数据则由广州市公安局、广州市中级人民法院、广州市人民检察院、广州市司法局等部

6、门提供。　　2．模型数据规模　　本模型选择数据的时间跨度为1996—2005年，数据样本包括1996—2005年的广州市刑事案件破案率、人均GDP、总人口数、广州市城乡居民收入差距、广东省城乡居民收入差距、全国城乡居民收入差距、广东省刑事立案数、全国刑事立案数。具体数据见表1。　　　　三、模型实证分析　　　　(一)模型回归方程　　运用SPSS11.5统计分析软件对数据进行分析，得到自变量与因变量的回归方程、相关系数、决定系数、回归方程的显著性检验中的置信水平。见表2。　　　　(二)模型分析　　1

7、．破案效率与治安状况的关系分析　　从表2可见，广州刑事案件破案率与刑事立案数呈高度负相关关系。其回归方程为：Y=19.65-25.19P1，回归方程的自变量P1的系数是负的，说明变量Y随着变量P1的增加而减少。从方程的拟合效果看，相关系数R为0.94，决定系数R2为0.95，非常接近1，可见该方程拟合效果都很理想。回归方程的显著性检验中，统计量F为143.59，统计量对应的置信水平Sig。均为0.00，这远比常用的置信水平0.05要小。因此，可以认为广州刑事案件破案率与刑事立案数的方程是极显著的

8、。这表明，广州刑事立案数随着刑事破案效率的提高而下降；反之亦然。从表1给出的数据也可以明显地看出，1996—2005广州刑事破案效率总体呈现下降趋势，而刑事立案数则呈现上升趋势。　　2．人财物流动状况与治安状况的关系分析　　在本模型中，人财物流动状况主要通过人均GDP和总人口数来体现。从表2可见，广州人均GDP、总人口数都与刑事立案数呈现正相关关系。两个回归方程分别为：Y=3.37+1141P2和Y=-53.68+0.09P3，自变量P2、P3的系数都是正的，说明变量Y随着变量P2、P3的增加而