中图分类号：K901 文献标识码：A 文章编号：1000-0690(2017)06-0885-10 《城市规划编制办法》规定“城市规划是政府调控城市空间资源、指导城乡发展与建设、维护社会公平、保障公共安全和公众利益的重要公共政策”。然而，当前通过城市规划预防甚至阻止犯罪活动的研究与实践在中国开展较少，也尚未形成针对预防犯罪的空间环境设计规范或导则。而日常行为理论表明空间是犯罪的条件，不同的空间会影响犯罪的动机、机会、控制，当出现“有动机、有目标、弱控制”的情况时，犯罪容易被诱发[1]。例如狭窄拥挤的空间使犯罪主体容易接近目标并实施犯罪[2]；明确的公共与私密空间层次可以强化使用者的所有权，有助于激发居民的领域性，增强对环境的控制力[3]；另外，茂密的灌木丛、弱光源等很容易成为犯罪主体的藏身之所[4-6]。土地是空间的载体，不同的土地利用性质具有不同的空间特征。所以从土地利用性质维度分析其与犯罪案件多寡的关系，并从空间特征层面剖析其对犯罪条件的影响机制，是空间与犯罪关系研究的进一步深化与总结，有助于制定预防犯罪的土地利用规划导则，有望成为城市社会治安防控体系规划编制的重要抓手。 在土地利用与犯罪关系研究方面，已有的研究通常选取居住、商业、交通等用地类型，及经济社会、人口等指标为自变量，通过全局模型探讨其与犯罪案件量的相关性[7]，普遍认为商业用地是最容易吸引犯罪的地方，高密度居住区具有较多的犯罪案件，少数认为工业用地也是犯罪高发地区[8-17]；城市交通枢纽以及通达性较高的道路集聚有较多的案件，交通设施用地的犯罪受到交通流线速度、路网密度、路口形态等的影响[18-20]；其余用地类型与犯罪案件无显著相关性[10]。但全局模型将地理空间视为均质体[15-17]，其结果并不能体现出各种用地类型与犯罪关系的空间差异性。而该空间差异规律正是制定精细的、有助于预防犯罪的土地利用规划的重要依据。 地理加权回归模型(GWR)是一种揭示影响因素空间异质性的建模技术，允许回归系数估计值随地理位置的变化而变化[21]，已被应用于揭示犯罪与建成环境和社会经济因素的关系中，但在土地利用性质对犯罪影响的空间差异研究中应用较少[22-26]。由于GWR一般要求因变量符合正态分布，当因变量是符合泊松分布的“犯罪点数量”的时候，地理加权泊松回归模型(GWPR)比一般地理加权回归模型的分析效果更好[27]，该模型在国外已经被应用到交通事故、疾病空间分布规律研究等领域[28]。 因此，本文将以城市土地利用性质为解释变量，犯罪案件数量为因变量，通过构建GWPR模型研究两者之间相关性的空间差异。结合到已有数据类型以及街头抢劫对社会影响的恶劣性，本文将以街头抢劫案件为研究对象。根据《雅典宪章》，城市的主要功能为“居住、工作、游憩、交通”，按照中国最新版本的《城市用地分类与规划建设用地标准》①对土地利用性质的提法，本文在“居住”功能方面选取居住用地；“工作”功能方面选取代表第二与第三产业的工业用地与商业服务业设施用地(下文简称商服用地)；“游憩”功能方面选取公园绿地；“交通”功能方面选取交通设施用地等作为解释变量。另外，作为对商服用地的补充，本文将商业设施点的个数也作为解释变量放进模型中进行研究。需要说明的是，考虑到以上土地利用性质之外的其他用地类型在城市中并非居民日常生活活动的主要场所，因此本文未选其作为自变量进入模型。 1 研究概况 1.1 研究区域 本文案例地为中国东南沿海某省的H市中心城区。近年来，外向型经济促使其发展水平稳步提高，同时也带来大量的外来务工人员和复杂的社会结构，一定程度上给当地治安管理带来了压力。2007年当地政府采取了规模空前的治安整治行动，但犯罪现象依然屡见不鲜，体现了单单依靠行政手段来应对城市犯罪的局限性。因此本文拟从地理学角度研究其犯罪与土地利用性质的关系，以期为犯罪预防提供新视角。H市中心城区包含了19个派出所辖区，其中，XJ、XH、QX、YTQ、QD、NT、XP、DH、DP、MD、HNA区域属于老城区；SX、JE、YS、GTA等为新城区；SK属于城市老住区，分布有部分批发市场；XJ、MD布局有城市对外交通站场(图1)。
图1 研究区H市中心城区 Fig.1 The study area:the urban area of H City 1.2 数据来源与处理 街头抢劫案件数据来源于H市公安局2009、2010年110接警数据，中心城区的案件总数为930起，由于本文主要研究城市建设用地与犯罪的关系，因此剔除掉分布在非建设用地上的案件点，共得到案件点数825个；土地利用数据来源于H市中心城区2010年土地利用现状图；商业设施点数据来源于“道道通”导航电子地图数据，共有设施点285个。
