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芝加哥凶杀案动态分析：ESDA和空间面板法

叶欣悦a，吴玲b

a：美国鲍林格林州立大学区域发展中心及地球、环境和社会学院

b：Sam Houston州立大学刑事司法学院，George J. Beto中心，Huntsville, TX 77341, United States Bowling Green State University, Bowling Green, OH 43403, United States

b Sam Houston州立大学刑事司法学院，George J. Beto中心，Huntsville, TX 77341，美国德克萨斯州Huntsville，美国。

简介

介绍

暴力死亡一直是西方社会和发展中国家的主要公共卫生和社会问题之一（Coleamp;Gramajo，2009）。凶杀研究涉及许多学科，如犯罪学/刑事司法、地理学、社会学和公共卫生等众多学科。例如，凶杀案研究工作组成立于1991年，目的是促进全球研究人员和政策制定者对该学科的跨学科和国际研究。近几十年来，多元统计技术在不同规模的杀人案件中的应用已成为定量犯罪学研究的一个重要领域（Foxamp;Swat，2009；Land，McCall，amp;Cohen，1990；Xie，2010）。特别是，社会混乱理论家利用不同的地域单位对各种结构指标对凶杀率的影像进行建模（Sampson，Morenoff，amp;Gannon Rowley，2002年；Wangamp;Arnold，2008年）。由于面板分析的优势，面板数据模型被广泛地应用于检验社会无序理论（Bursik，1986；Hipp，Tita，amp;Greenbaum，2009；Liskaamp;bellar，1995）。同时，将空间效应纳入到社会无序分析中被认为是一个必要而有前途的方向（Kubrinamp;Weiter，2003；Ceccatoamp;Oberwittler，2008）。然而，这两种方法在很大程度上是分开的，前者注重时间，后者强调空间。迄今为止，大多数用于实证凶杀研究的面板数据模型仍然忽略了空间相互作用效应。

空间分析在统计学上很重要，因为它可以提高推理的准确性，同时通过考虑空间的接近性和相关性减少估计偏差（Baller、Anselin、Messener、Deane和Hawkins，2001；Heraux，2007）。空间分析不仅在理论上和实质上对于发现不同地理区域预测效果的差异，而且对于发现犯罪暴力的扩散过程也很重要（Cohenamp;Tita，1999；Cork，1999；Holinger，Offer，amp;Ostrov，1987；Messner et al.，1999）。最近，整合空间模式和因果关系分析的凶杀案研究在实证性社会混乱研究中如雨后春笋般涌现（Baller et al，2001；Nielsen，Lee和Martinez，2005）。虽然空间分析可以产生深入的可视化以及复杂的空间模式总结，但它们在很大程度上忽略了时间效应。由于空间和时间数据集的可用性越来越高，犯罪学领域的研究人员和从业人员最近都非常关注空间模式随时间变化的时间动态。与空间数据的横截面设置相比，空间面板回归为研究人员提供了扩展的建模可能性（Elhorst，2003，2009）。

本文旨在从探索性和验证性两个角度研究芝加哥结构性协变量与凶杀率之间的时空关系。更具体地说，本研究首先解释了与结构指标、空间分析相关的重要概念和理论进展，以及将社区面积作为分析单元的重要性。其次，运用探索性空间数据分析（ESDA）方法，可视化空间格局，识别历年来凶杀率和结构指标的热点，从探索性的角度探索凶杀现象。第三，进行空间面板回归，并对结果进行报告和解释，从验证性的角度对凶杀现象进行检验。

文献综述

社会解体理论

社会无序是指社区无法实现其居民的共同价值，以维持有效的社会控制（Kornhauser，1978）。肖和麦凯（1942）遵循伯吉斯的城市理论，在研究芝加哥社区时发展了社会解体的观点。他们发现，犯罪率高的地区往往以贫困、人口异质性和人口流动率高为特征。他们认为，贫困阻碍了贫民窟居民的生存需求，居住流动阻碍了居民之间的熟悉度，异质性混淆了不同价值观的青少年。也就是说，这些结构性因素打破了社区内部的有机社会控制，导致了更高水平的犯罪。

当代社会混乱理论家不知何故将他们的注意力转向邻里非正式社会控制的机制或过程（Bursikamp;Grasmick，1993；Morenoff，Sampson，amp;Raudenbush，2001）。即使控制非正式的社会控制，邻里结构指标仍然显著决定邻里犯罪或受害程度（Burchfield，2009；Sampson，Raudenbush，amp;Earls，1997）。有三个因素被认为是犯罪的关键结构性决定因素：社会经济地位低、居民流动性和种族异质性（Kornhauser，1978；Sampson et al，1997；Schreck，McGloin和Kirk，2009）。

就社会经济地位低（SES）或弱势群体而言，社会经济困难阻碍了社会组织，因为社会经济地位低的社区组织基础较弱。这些社区缺乏确定和保护社区利益以及为青少年提供活动的财政和人力资本资源（Sampsonamp;Groves，1989；Veacute;lez，2009）。此外，低社会经济地位社区可能缺乏寻求额外邻里资源的能力，包括公共服务和控制（Bursikamp;Grasmick，1993）。居民的稳定促进了社会组织的发展，因为稳定对于社区成员之间正式和非正式社会网络的形成和维持至关重要。此外，居民的流动性削弱了社区成员之间的社会关系，并破坏了维持社区生活的能力。

表1全球杀人率和三个结构指标的Moran指数（显著水平：*lt;0.05，**lt;0.01）。

通过非正式的社会控制建立有组织的社区。居住稳定性高的社区往往在社区成员之间具有更高水平的相互联系，而人口流动可能使社区中的人际关系难以建立（Crutchfield，Geerken，amp;Gove等人，1982；Irwin，Tolbert，amp;Lyson，1999；Xieamp;Mcdowall，2008）。实证研究表明，社区人口的稳定性与犯罪呈负相关（Ackerman，1998；Harries，1974；Parenteamp;Mahoney，2009）。种族异质性被预测会阻止人们达成共识（Sampsonamp;Groves，1989）。高水平的种族异质性（缺乏民族居住集中度）倾向于拖累当地青年的控制，因为居民可能缺乏沟通和互动（Sun，Triplett，amp;Gainey，2004）。由于社区组织的破坏性，以种族异质性为特征的社区通常是犯罪的（Herzog，2009）。

近年来，随着人们越来越认识到空间对许多社会经济过程的重要性（Goodchild、Anselin、Appelbaum和Harthorn，2000），空间犯罪分析正逐渐回到犯罪学研究的前沿。作为一种以空间为基础的犯罪理论，社会瓦解理论为这一转变提供了实质性的动力。此外，更先进的分析工具将空间放在犯罪分析的中心位置（Grubesicamp;Mack，2008；Messner等人，1999；Roncekamp;Maier，1991）。空间犯罪分析已呈现出空间可视化与空间数据分析技术相结合的趋势，并有大量的实证研究。在探索性数据分析（EDA）框架下（Tukey，1977），探索性空间数据分析（ESDA）是一套旨在描述和可视化地理分布、检测非典型位置或空间异常点、识别空间关联模式的方法，指出空间异质性的表现形式（Grubesicamp;Mack，2008；海宁，1990）。这些方法提供了全局和局部空间自相关的度量，这些度量显示了一组数字以图形方式表示时的分布情况。在使用不同聚合单位的社会解体理论的实证分析中，空间自相关在回归中被估计（Barnettamp;Mencken，2002；Lee，Maume，amp;Ousey，2003；McCallamp;Nieuwbeerta，2007），特别是更精细的汇总单位，如人口普查区域（Anderson，2006；Morenoffamp;Sampson，1997；Sun et al，2004）。

图1。1965年凶杀率表（一个社区的凶杀率是通过将凶杀数除以该社区的人口然后乘以100000）。

图2。1970年凶杀率上升。

以芝加哥社区区域作为分析单元

根据2000年的人口普查，芝加哥是美国第三大城市，拥有近300万人口（戴尔、惠特曼、沙阿、席尔瓦和安塞尔，2005年）。20世纪20年代，芝加哥大学社会科学研究委员会将芝加哥正式划分为77个社区，这些设计社区区域的社会学家试图创建社会同质区域或类似社区的区域。这些社区的边界是围绕现有的社区和地标，如河流和铁路。芝加哥社区地区的命名被认为是非常持久的。

自1943年以来，芝加哥社区地区一直由社会学、地理学、刑事司法和城市规划领域的研究人员、负责分配资金和服务的城市管理人员以及有兴趣迁移到某一特定地区或在该地区创业的公民进行研究（Bremner等人，1996年）。特别是在卫生和流行病学研究中，芝加哥社区地区经常成为收集和分析卫生数据、提供卫生服务和实施社区干预的场所。Reinhard，Paul和McArley（1997）研究了芝加哥77个社区地区的儿童结核病问题。将病例率与社会经济和健康指标进行比较，结果显示，在有多个贫穷指标的社区中，病例率最高，这些贫困指标包括住房拥挤、中等收入低和婴儿死亡率高。根据他们的调查结果，他们敦促向发病率最高的社区地区提供更多的资源。Shaw、Whitman和Silva（2006）注意到，被评估的社区区域是同质的，为评估种族和族裔健康差异提供了宝贵的信息。此外，以社区为基础的有效措施旨在改善居民的健康状况。类似地，一些研究调查了社区吸烟行为的区域水平变化（Dell等人，2005年）。Youm、Mackesy Amiti、Williams和Ouellet（2009）将性网络联系的分析从个人和风险群体层面扩展到芝加哥的社区层面。

数据

本研究使用两个数据集：社会人口数据集和凶杀数数据集。年度凶杀案统计数据取自芝加哥警察局1965年至1995年的凶杀案分析文件（Block，Blockamp;the Illinois Criminal Justice Information Authority，1998）。相应的四波社区区域级社会人口数据来自社区区域事实书。

以社区面积为分析单位，选取芝加哥市75个社区面积作为研究对象。作为历史上形成的地区，社区地区自成立以来一直保持不变，除了奥黑尔的加入和边缘水从住宅区的分裂。因此，我们在分析中只使用了75个不变的社区区域，排除了上述两个区域。排除机场区奥黑尔的另一个原因是土地使用功能和缺乏地理连续性。汇编的数据集包括这75个社区地区四个十年和31年的杀人数据的一些社区地区一级的结构指标。

图3。1980年凶杀率上升。

图4。1990年凶杀率上升。

自变量是三个按比例缩放的社会人口统计学变量，包括贫困线以下人口百分比（穷人），与5年前住在同一所房子里的人口百分比（dif

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