警察盘查时空模式对街面盗窃的因果效应——以ZG市CBD为例

警察盘查对犯罪时空分布有着重要的影响,但现有研究对警察盘查与犯罪之间的内生性问题讨论不足,亦未对大城市中央商务区警察盘查的时空模式及犯罪防控效益进行深入探讨。因此,论文以位于中国南方大城市ZG市HT区中央商务区派出所为例,利用精细化的警察盘查与街面盗窃时空大数据,对盘查与街面盗窃的时空模式特征进行分析,并运用份额移动法构建工具变量精确衡量警察盘查对街面盗窃的因果效应。研究发现:①中央商务区内警察盘查呈现出较为明显的热点集聚趋势,其时空模式主要表现为持续热点、连续增强热点、历史热点、新增热点与分散热点,不同热点类型中警察盘查与街面盗窃的时空互动关系存在差异;②内生性问题会影响警察盘查对犯罪的因果效应评估,考虑工具变量后,发现中央商务区警察盘查对街面盗窃的发生起到显著的威慑作用,上周的警察盘查量每增加一个标准单位,本周的街面盗窃案件量将下降约0.243起。论文聚焦警察日常活动与犯罪行为时空关系的定量研究,相关结论可为精细化规划警察盘查时间、提升盘查效率、合理配置警力资源提供科学依据。

基于可解释机器学习的警察盘查与街面犯罪空间分布关系研究

警察盘查作为主动性警务的重要策略,是各国警察为维护社会治安和预防犯罪而普遍行使的一种手段。但已有研究主要集中于西方国家,且仍未有研究探讨警察盘查与犯罪时空分布的非线性关系及其空间异质性。为此,本研究以中国某一大城市的中心区为例,使用XGBoost机器学习模型与SHAP加性解释器方法研究盘查与犯罪的关系,发现:①对本周犯罪的预测而言,最重要的预测指标为上一周盘查数量,其次为周遭人口和本地人口比例。②结合SHAP加性解释器对其进行解释,发现上一周盘查数量对本周犯罪整体呈负向影响,且两者间存在非线性关系,当上一周盘查数量为5.0个标准值/周时负向影响达到最大。③空间上,整体上来看,盘查起明显负向作用的网格多位于人流密集的商业中心。本研究还进一步探讨了犯罪热点与非热点区域的警务策略差异,在热点区域加大盘查力度能有效遏制犯罪,在非热点区域则不然。本研究结论可为优化警力空间部署提供决策依据,进一步丰富中国犯罪地理的研究体系。