江苏警官学院学报

第２５卷第２期

２０１０年３月

江苏警官学院学报

ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＪＩＡＮＧＳＵ Ｐ０ＬＩＣＥ ＯＦＦＩＣＥＲ ＣＯＬＬＥＧＥ

Ｖｏ１．２５ Ｎｏ．２

Ｍａｒ．２ＯｌＯ

・犯罪学研究・

生活方式暴露理论和日常行为理论

对自行车盗窃被害的应用研究

一一基于天津的调查数据

张乐宁等著，罗瑞芳编译

摘要：中国被形象地称为“自行车王国”。当前的研究大多揭示了自行车盗窃被害的社会和法

律方面因素。从生活方式暴露理论和日常活动理论视角来看，当前的研究从家庭层面及社区层面反映

了影响当代中国自行车盗窃被害风险的一系列重要变量，包括被害目标吸引力，被害人的防御力，暴

露于犯罪的风险。从天津搜集到的数据表明，住房类型、成年家庭成员数量、社区贫困程度以及社区

违法犯罪情况都与当代中国城市自行车被盗风险存在着显著的关系。

关键词：自行车盗窃被害 生活方式暴露理论 日常活动理论犯罪学

中图分类号：Ｄ９１７．３ 文献标志码：Ｂ 文章编号：１６７２—１０２０（２０１０）０２—０１０８—０６

一

、引言

生活方式暴露理论和日常活动理论是从被害原因切入研究犯罪发生的重要理论。因为犯罪与被害

的相互作用关系，被害人有时必须为自己的犯罪与被害的关系中承担一定的责任。生活方式暴露理论

提出，由于被害人个人的生活习性、家庭背景、文化差异等特征会影响到被害人的生活方式及其日常

活动，并进一步决定其会暴露于危险的时间、地点，进而影响到其成为犯罪被害人的可能性。生活方

式暴露理论通常用于解释犯罪被害的模式。①日常活动理论进一步强调，被害人行为模式的结构性变

收稿日期：２０１０．Ｏ１—０５

著者简介：张乐宁，男，美国圣弗朗西斯大学行为科学系教授，美国纽约州立大学奥尔巴尼分校社会学博士。

译者简介：罗瑞芳（１９８２．），女，内蒙古包头人，汉族，天津社会科学院法学所助理研究员，南开大学经济学专业博

士研究生，天津，３００１９１。

①Ｈｉｎｄｅｌａｎｇ，Ｍｉｃｈａｅｌ Ｓ．，Ｍｉｃｈａｅｌ Ｇｏｔｔｒｅｄｓｏｎ，ａｎｄ Ｊａｍｅｓ Ｇａｒｏｆａｌｏ．１９７８．Ｈｅｔｉｍｓ ｏｆＰｅｒｓｏｎａｌＣｒｉｍｅ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ。ＭＡ：

Ｂａｌｌｉｎｇｅｒ．

．１０８．

化对被害的几率有着重要的影响。 这种影响源于在特定的时间和地点，契合了犯罪发生的三要素：

一是有预谋的犯罪分子，二是有合适的标的，三是缺乏有效的监控。日常活动理论由美国犯罪学家科

恩和菲尔逊于１９７９年提出。该理论认为，社会上总是存在着大量具有犯罪动机的潜在的犯罪人，他们

在寻找着犯罪的目标，而具体的犯罪等非法活动的实际发生，还需要在时空关系上与日常生活合法活

动相配合。正是被害人的日常活动方式契合到犯罪的时空中为犯罪发生提供了一定的机会。因此有学

者提出，即使将有犯罪倾向的人控制在一定的数量，但因社会环境的改变、人类活动方式发生变化，

促成犯罪机会的增加，犯罪率仍会上升。

西方学者已经在其本土做了大量的实证研究验证生活方式暴露理论和日常活动理论的有效性。 但

这些研究大多集中于对严重犯罪的被害风险因素研究，比如入室行窃和抢劫这些在发达国家普遍关注

的犯罪，还鲜见对自行车盗窃这样的轻微刑事犯罪的被害风险的研究。唯一的特例是Ｗｉｔｔｅｒｂｒｏｏｄ和

Ｎｉｅｕｗｂｅｅｒｔａ ２０００年的一项研究。＠他们使用了１９９６年从荷兰搜集的数据，评价了之前的被害经历以

及有犯罪被害风险的日常活动对成为被害人的影响。他们关注的重点仍然是比较严重的犯罪中的被害

风险，但其中也涉及到对自行车盗窃被害的风险的评论。他们发现被害的风险受到日常活动的影响更

为严重，而非之前的被害经历。他们的研究在一定程度上论证了生活方式暴露理论和日常活动理论对

于应用于研究一些相对轻微的犯罪中的受害风险也是有一定价值的。

中国素有自行车王国之称，而中国的自行车盗窃也是非常严重的，因此应用生活方式暴露理论和

日常活动理论来对中国自行车盗窃被害风险和保护因素进行分析具有重要的理论价值和实际意义。从

理论上讲，可以在中国这样的国情和背景下对于生活方式暴力理论和日常活动理论的适用性进行有效

的检验。从实际上讲，能够为我国有效预防自行车被盗提供一些启示。

二、研究假设、数据和方法

（一）研宄假设

在假设中，指定两个层次的变量一一家庭和社区环境，将变量对应于对盗窃被害的防御力、成为

盗窃目标的吸引力、暴露于潜在盗窃空间的可能性这几个要素中。

第一，指定四种家庭因素表征防御力。成年人数量，家里经常无人居住，家里人离开时由交托邻

居照看，房屋类型。 假设这四项家庭因素所表征的防御力会降低自行车在家被盗的风险。

第二，指定两项家庭因素来表征目标吸引力。家庭所有自行车数量、家庭收入。根据一般经验，

家庭所有自行车数量越多，其越有可能成为盗窃目标；家庭收入越高，其购买的自行车价值越高，也

越有可能成为盗窃的目标。根据生活方式暴露和日常活动方式理论的逻辑推理，假设家庭所有自行车

数量以及家庭收入所表征的目标吸引力增加了家庭自行车受害的风险。

第三，指定三项社区环境变量表征防御力。社区房屋结构、社区居民的贫困程度、社区凝聚力。

社区房屋结构指的是居住的房屋类型。假如居住社区是大片联排房屋的话，那么就对自行车有一个外

部环境的保护力，相比那些独立居住的公寓式住宅社区来说，就有可能降低自行车被盗的风险。假设

Ｃｏｈｅｎ，Ｌａｗｒｅｎｃｅ Ｅ．ａｎｄＭａｒｃｕｓ Ｆｅｌｓｏｎ．１９７９．ＳｏｃｉａｌＣｈａｎｇｅａｎｄＣｒｉｍｅＲａｔｅＴｒｅｎｄｓ．・ＡＲｏｕｔｉｎｅＡｃｔｉｖｉｔ）ｅＡｐｐｒｏａｃｈ．

Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｏｌｏｇｉｃａ１ Ｒｅｖｉｅｗ ４４：５８８．６０８．

②Ｅ．ｇ．，Ｍｉｅｔｈｅ，Ｔｅｒａｎｃｅ Ｄ．ａｎｄ Ｒｏｂｅｒｔ Ｆ．Ｍｅｉｅｒ．１９９４．ＣｒｉｍｅａｎｄＩｔｓＳｏｃｉａｌＣｏｎｔｅｘｔ．・Ｔｏｗａｒｄａｎｄｌｎｔｅ￣ｒａｔｅｄＴｈｅｏｒｙｏｆ

Ｏｆｆｅｎｄｅｒｓ，Ｖｉｃｔｉｍｓ，ａｎｄ Ｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ．Ａｌｂａｎｙ，ＮＹ：ＳＵＮＹ Ｐｒｅｓｓ；Ｍｉｅｔｈｅ，Ｔｅｒａｎｃｅ Ｄ．，Ｍａｒｋ Ｃ．Ｓｔａｆｆｏｒｄ，ａｎｄ Ｊ．Ｓｃｏｔｔ Ｌｏｎｇ．１ ９８７．

ＳｏｃｉａｌＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｉｎ ＣｒｉｍｉｎａｌＩｑｃｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．‘ ＴｅｓｔｏｆＲｏｕｔｉｎｅｅｔｃｔｉｖｉｔｉｅｓ／Ｚ￣￣ｓ（ｖｌｅＴｈｅｏｒｉｅｓ．Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｒｅｖｉｅｗ

５２：１８４．９４；Ｍｕｓｔａｉｎｅ．ＥｌｉｚａｂｅｔｈＥｈｒｈａｒｄｔ ａｎｄＲｉｃｈａｒｄＴｅｗｋｓｂｕｒｙ．１９９８．ＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇＲｉｓｌ￣ＯｆＬａｒｃｅｎｙＴｈｅｆｔｌ／ｉｃｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．・

ＲｏｕｔｉｎｅＡｃｔｉｖｉＯＪＡｎａｌｙｓｉｓ ＵｓｉｎｇＲｅｆｌｎｅｄＬｉｆｅｓＯＪ／ｅｋｌｅａｓｕｒｅｓ．Ｃｒｉｍｉｎｏｌｏｇｙ ３６：８２９．５７．

Ｗｉｔｔｅｒｂｒｏｏｄ．Ｋａｒｉｎ ａｎｄＮｌｅｕｗｂｅｅｒｔａＰａｕｌ，２０００．ＣｒｉｍｉｎａｌＩｑｃｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇＯｎｅ＇ｓ Ｌ 龟Ｃｏｕｒｓｅ．。 ｅＥｆｆｅｃｔｓＯｆＰｒｅｖｉｏｕｓ

１４ｃｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎｓｏｆＲｏｕｔｉｎｅＡｃｔ／ｖ／ｔｉｅｓ．Ｊｏｕｍａｌ ｏｆＲｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ Ｃｒｉｍｅ ａｎｄＤｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ ３７：９１．１１２．

④中国住房类型经历了由联排式的平房向公寓式的楼房转变的过程。住平房时，居住空间有限，自行车停在院子里，

比较容易看管。住楼房时，自行车只能停在楼外或走廊里，看管起来比较困难。这里主要指的是联排式平房。

１０９．

社区居民的贫困程度越高，自行车被盗的风险越高。西方研究显示贫困街区将更有可能遭受财产和暴

力犯罪， 而在中国这种情况也说得通。因为社区居民越贫困，其社区的公共供给就越有限，社区安

全就越没有保证。假设社区凝聚力越弱，自行车被盗的风险越高，因为邻里之间相互不熟悉就会漠视

其他家庭的情况，甚至社区中出现陌生人也无法有效辨别出来。

第四，指定居住区域存在违法犯罪活动情况作为衡量暴露于潜在盗窃空间的可能性的指标。因为

违法犯罪主体会选择在生活、工作或娱乐场所等地方实施犯罪。 此外，研究中还纳入了一个独特的

变量，即农民工聚居程度。这是在中国的特定背景下所提出的变量，农民工大量聚居会导致一系列城

市问题。 假设农民工聚居程度与自行车被盗风险正相关。

（二）数据调查与抽样

研究的数据来源于对天津市２００４年近２５００户家庭所进行的问卷调查。调查主要针对天津市内六

区，每个区选择两个街区，共１２个街区；对其中两个比较大的街区，每个街区任意选择５个社区，其

余十个街区，每个街区任选４个社区，总共选择了５０个社区。在５０个社区中，每个社区抽样选择５１

个家庭作为调查对象。在同一时间，将社区内选定的调查对象集中于社区内的指定区域，发放问卷，

由被调查者匿名自愿填写。最后有效回收问卷２４７４份，其中有两份问卷缺失了家庭因素的数据信息，

所以分析的样本数为２４７２份。

（三）方法 ．

研究分析的因变量是在过去五年内自行车被盗的受害情况，采用二元变量来表征：１表示“有”，

０表示“没有”。这项研究有１１个独立的变量，６个家庭层面的变量，５个社区层面的变量。六个家

庭层面的变量测量如下：房屋类型是一个虚拟变量，采用如下这样的调查形式测量：“请形容一下你家

的房屋类型”，１表示回答“连排房子”，０表示回答“公寓式住宅或其他”；家庭收入设计成一个

从１到６的序数变量，１表示月收入低于５００元，……，直到６表示月收入高于４０００元；家庭所有自

行车数量就直接依据被访者的回答数量；家庭中成年人数量为满１８岁或１８岁以上的家庭成员数量；

家里是否经常无人居住情况是通过这样的问题来询问的：“有多少时间家里没有人呢”，回答的程度

以李克特五点式量表加以衡量，从１表示“几乎从来没有”，到５表示“非常频繁”；请求邻居帮忙

照看家的情况通过问题“当家里人都不在的时候，你会经常请求邻居帮忙照看家么？”来调查，同样

以李克特五点式量表加以衡量，从１表示“从来都不会”，到５表示“经常会”。

五个社区环境变量是住房结构、贫困程度、社区凝聚力、违法罪犯情况、农民工聚居情况。问题

“请描述你的房屋的类型”的答案是用来核算连排房屋的比例，用来衡量社区住房结构。使用被访者

回答的月收入数据，构造了一个记为“１”的虚拟变量来表征人均月收入低于５００元的家庭，据此计算

社区平均的贫困程度。借鉴西方相关研究＠所采用的方法，利用以下三个问题来调查社区凝聚力：您

认为您的邻居和睦亲密吗？当您或您的家庭有一些重要的事情发生时，社区里会有人非常关注吗？社

区里的人相互信任吗？每一个问题都采取李克特式量表加以衡量：从１代表“当然不会”，直到４代

①Ｅ．ｇ．，Ｋｅｒｓｈａｗ，Ｃｈｒｉｓ，Ｔｍｃｅｙ Ｂｕｄｄ，Ｇｒａｈａｍ Ｋｉｎｓｈｏｔｔ，Ｊｏａｎｎａ Ｍａｔｔｉｎｓｏｎ，Ｐａｔ Ｍａｙｈｅｗ，ａｎｄ Ａｎｄｙ Ｍｙｈｉｌ１．２０００． ２０００

Ｂｒｉｔｉｓｈ ＣｒｉｍｅＳｕｒｖｅｙ．Ｈｏｍｅ Ｏｆｆｉｃｅ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ１ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ １８／００．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｈｏｍｅ Ｏｆｆｉｃｅ；Ｓｍｉｔｈ．Ｄｏｕｇｌａｓ ａｎｄ Ｇ．Ｒｏｇｅｒ Ｊａｒｊｏｕｒａ．

１９８９．ＨｏｕｓｅｈｏｌｄＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ＮｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄＣｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ａｎｄ１４ｃｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＲｉｓｋ．Ｓｏｃｉａｌ Ｆｏｒｃｅｓ ６８：６２１—４０．

②Ｅ．ｇ．，Ｂｅｎｎｅｔｔ，Ｔｒｅｖｏｒ ａｎｄ ＲｉｃｈａｒｄＷｎｇｈｔ．１９８４．ＢｕｒｇｌａｒｓｏｎＢｕｒｇｌａｒｙ．’Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｔｈｅ Ｏｆｆｅｎｄｅｒ．ＷｉＵｉｓｔｏｎ，ＶＴ：Ｇｏｗｅｒ；

Ｂｒｏｗｎ．Ｂａｒｂａｒａ Ｂ．ａｎｄＩｒｗｉｎＡｌｔｍａｎ．１９８１．乃 砌 ，ａｎｄＲｅｓｉｄｅｎｔｉａ／Ｃｒｉｍｅ． ＣｏｎｃｅｐｔｕａｌＦｒａｍｅｗｏｒｋ Ｐｐ．５５－７６ ｉｎ

ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｒｉｍｉｎ０｜ｏｅ ｅｄｉｔｅｄｂｙＰａｕｌＬ．ＢｒａｎｔｉｎｇｈａｍａｎｄＰａｔｒｉｃｉａ Ｊ Ｂｒａｎｔｉｎｇｈａｍ ＢｅｖｅｒｌｙＨｉｌｌｓ Ｃ Ｓａｇｅ．

③Ｅ．ｇ．，Ｂｒａｎｔｉｎｇｈａｍ，Ｐａｔｒｉｃｉａ Ｊ．ａｎｄ Ｐａｕｌ Ｌ．Ｂｒａｎｔｉｎｇｈａｍ．１９８１．Ｎｏｔｅｓｏｎｔｈｅ ＧｅｏｍｅｔｒｙｏｆＣｒｉｍｅ．Ｐｐ．２７—５４ ｉｎ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ

Ｃｒｉｍｉｎｏｌｏｇｙ，ｅｄｉｔｅｄ ｂｙ Ｐａｕｌ Ｌ．Ｂｒａｎｔｉｎｇｈａｍ ａｎｄ Ｐａｔｒｉｃｉａ Ｊ．Ｂｒａｎｔｉｎｇｈａｍ．Ｂｅｖｅｒｌｙ Ｈｉｌｌｓ，ＣＡ：Ｓａｇｅ；Ｂｕｃｋ，Ａｎｄｒｅｗ Ｊ．，Ｓｉｍｏｎ

Ｈａｋｉｍ．ａｎｄ Ｇｅｏｒｇｅ Ｆ．Ｒｅｎｇｅｒｔ．１９９３．ＢｕｒｇｌａｒＡｌａｒｍｓａｎｄｔｈｅ ＣｈｏｉｃｅＢｅｈａｖｉｏｒｏｆＢｕｒｇｌａｒｓ．‘ ＳｕｂｕｒｂａｎＰｈｅｎｏｍｅｎｏｎ．Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆＣｒｉｍｉｎａｌ Ｊｕｓｔｉｃｅ ２１：４９７－５０７．

（ Ｓｏｌｉｎｇｅｒ，Ｄｏｒｏｔｈｙ Ｊ．１９９９．ＤｅｍｏｌｉｓｈｉｎｇＰａｒｔｉｔｉｏｎｓ．’ＢａｃｋｔｏＢｅｇｉｎｎｉｎｇｓｉｎｔｈｅＣｉｔｉｅｓ．Ｃｈｉｎａ Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ １５９：６２９－３９，

⑥Ｓａｍｐｓｏｎ，Ｒｏｂｅｒｔ Ｊ．．ＳｔｅｐｈｅｎＷ．Ｒａｕｄｅｎｂｕｓｃｈ，ａｎｄＦｅｌｔｏｎＥａｒｌｓ．１９９７．ＮｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓａｎｄＩｑｏｌｅｎｔＣｒｉｍｅ．・ Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌ

ｓｔｕｄｙｏｆＣｏｌｌｅｃｔｉｖｅＥｆｆｉｃａｃｙ．Ｓｃｉｅｎｃｅ １５：９１８．２４．

．１】Ｏ．

表“当然会”。通过对这些回答进行汇总核算，构造了一个衡量社区凝聚力的指数，标准化的可置信

程度为０．８０。

按照先前西方研究的一般思路 ，采用三个项目来衡量社区违法犯罪情况。要求被调查者回答社

区内青年人发生械斗、盗窃或其他扰乱或威胁行为的频率。问题的答案从１表示“从来没有”，到４

表示“经常发生”，将这些结果加总得到一个表征社区违法犯罪情况的指数，标准化的可置信程度为

Ｏ．７４。农民工聚居程度是通过被访者“回答社区内居住临时农民工”的比例来衡量的。

三、分析策略与统计过程

分析按照建立多层次模型的常规过程展开。首先，估计一个只含截距项的模型，以确认自行车在

家被偷的比率是否随着社区情况而显著变化。接着，将反映家庭层面的变量引入模型中，以确认这些

变量是否以一种假设的方式影响自行车在家被偷的风险，并评估自行车偷窃在多大程度归因于家庭特

征。最后，将社区环境变量引入回归模型中，以确认这些环境变量是否按照理论预期影响自行车在家

被偷的可能性。这一系列的分析同样能让评估自行车偷窃在多大程度上能由社区环境因素所解释。

给定被解释变量的二元性质，按照如下过程在一个多层次框架内估计Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型。假设对

一个／社区的 样本个体自行车盗窃的受害经历而言，观察到如下一个二元反馈：

１，当样本个体回答“是”时；

ＹＴＯ，当样本个体回答“否”时；

假定 的反馈是独立同分布的，类似一个伯努利随机变量，用 来表示 个体观察对象回答“是”

的概率。然后定义社区／中的个体 受害的对数模型为ｌｏｇｉｔ（ ）＝ｔｏｇ［Ｐ／（卜 ）］。因此对于居住

在社区／中的个体，而言，模型Ｉ为：／ｏｇｉ／（ ）＝ 矿 …

这 （／ｒ＝ｏ，１，…， ）是相关系数； 社区／中个体，的第 个家庭层面变量。对社区变量

而言， 作为解释变量： ’

６ ＝ｙｏｏ＂］－ｙＯ１￣／ｊ＋ 口２ ＋… ＋ｙａｓａ眠哳＋ 国

… ７ｏｏ七２一 ｑ ｓ挣 ＋ＭＯｊ

Ｊ＝１

这 （ Ｏ，１，…，Ｓｏ）是社区层面变量的相关系数， 是一个社区层面的解释性变量；ｚ 是社

区层面的一个随机效应。

四、分析结果

描述性分析显示６７．２％的受访者报告在过去五年内遭遇过自行车被盗。这个数据是关于北京过去

十年的国际犯罪违法调查结果（３０％）的两倍。虽然在这类调查在不同的城市被采用，但是这种明显

的增长可能显示自行车盗窃这种问题已经变得越来越严重。在所有项目中，所得到的数据都揭示了在

现代中国城市自行车盗窃确实相当普遍。数据同样显示自行车在家被盗是这种违法行为最普遍的方式。

具体而言，对于那些经历一次自行车被盗的人来说，６４．３％的人报告自行车在家中被盗，因此所有受

访者中有４３％报告自行车在家被盗（见表１）。

表２报告了自行车在家被盗的违法行为的风险和保护因素的多层次分析结果。第一个模型是一个

只含截距项的模型。结果显示过去五年内自行车在家被盗随着社区情况而显著变化。

第二个模型包含了家庭层面变量。结果显示，房屋类型对于自行车在家被盗的风险具有一个显著的负

效应（Ｂ一０．６７），意味着相对于居住在公寓中的居民而言，居住在连排房子中的居民经历自行车被盗

①Ｍｉｅｔｈｅ，Ｔｅｒａｎｃｅ Ｄ．ａｎｄ ＲｏｂｅｒｔＦ．Ｍｅｉｅｒ．１９９４．ＣｒｉｍｅａｎｄｌｔｓＳｏｃｉａｌＣｏｎｔｅｘｔ．‘ＴｏｗａｒｄａｎｄＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＴｈｅｏｒｙｏｆＯｆｆｅｎｄｅｒｓ，

Ｉ４ｃｔｉｍｓ，ａｎｄＳｉｔｕａｔｉｏｎｓ．Ａｌｂａｎｙ，ＮＹ：ＳＵＮＹＰｒｅｓｓ．

．１１１．

的可能性较小。这个发现支持了前面的假说。成年家庭成员的数量对于过去五年内自行车在家被盗的

风险具有显著的负效应（Ｂ一０．１１）。这个系数显示，家庭中的成年成员越多，自行车被盗的风险越低。

这与生活方式暴露理论和日常活动理论视角下的家庭保护者的角色一致。家庭收入同样具有一个显著

的负效应（Ｂ一０．１４）。这与预期不一致，设想家庭收入会是一个目标吸引力的替代变量，因为更加富

裕的家庭会拥有价值更高的自行车，自然也会处在一个更高的被盗风险中。与理论预期相反，具有更

高收入的家庭面临着一个更低的受害风险。其他家庭层面变量并没有得到显著的相关系数。总之，家

庭层面变量解释大约２０％的自行车被盗随着社区情况变化的原因。

表１分析中变量的描述性统计

变量 均值 标准差 最小值 最大值

在家自行车被盗率 ０．４３ ．５０ ．００ １．００

家庭层面变量

房屋类型 ０．０９ ．２８ ．００ １．０Ｏ

家庭收入 １．９１ ．９１ １．０Ｏ ６．Ｏ０

家庭拥有自行车的数量 ２．０Ｏ １．００ ．００ ６．００

１８周岁以上家庭成员的数量 １．９０ ．９７ ．００ ７．Ｏ０

经常没人在家 ３．２６ １．２９ １．Ｏ０ ５．０Ｏ

詹亳鼋 １．７７ １．Ｏ９ １．００ ５．００

社区层面变量

住房结构 ８．７６ ２．６３ ．００ ９５．６５

贫困水平 Ｏ．３８ ．１３ ．０６ ‘ ０．７０

社区凝聚力 ９．８７ ‘３８ ８．７６ １０．５ｌ

违法犯罪情况 ９．５９ ．５２ ８－３５ ｌ０．６Ｏ

农民工聚居程度 ０．０８ ．０７ ．００ ０－３３

注：自变量和家庭层面变量的统计量基于２４７２位受访者，社区层面变量基于Ｎ＝５０

表２ 自行车在家被盗的分层Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归结果

变量 模型

ｌ ２ ３

固定效应

截距项 一０．２７ ＣＯ．０６） ０．２８ ｒ０．１５） 一０２６ ｒ１．７０）

家庭层面变量

房屋类型 －．６７料（．２２） 一．７２ （．３９）

家庭收入 －．１４ （．０５） 一．１１ （．０５）

家庭拥有自行车的数量 ．０６（．０５） ．０７ （．０５）

ｌ８周岁以上家庭成员的数量 一．１１ （．０５） －．１１ （．０５）

经常没人在家 ．０３ （．０３） ．０３ （．０３）

邻居看管 一．０４（．Ｏ４） 一．０４ （．０４）

社区层面变量

住房结构 一．００ （．Ｏｏ）

贫困水平 １．０２ （．４３）

社区凝聚力 ．２７（．１６）

违法犯罪情况 ．２６ ｆ．１２）

农民工聚居程度 一．２０（．９３）

随机效应

截距项，ｙｏｏｏ－ ０．０９６ ０．０７３ ０．０５４

Ｘ １ ０５．０３９＊＊ ９０．４８８＊＊ ７１．８４７＊＊

注：括号中是标准差。＊１９＜．０５； ｐ（．Ｏ１； ｐ＜０．５（截尾检验）

表２中的模型３同时包括了家庭层面变量和社区层面变量。当社区层面变量加入模型中是，家庭

层面变量的效应实质上是没有改变的。房屋类型、家庭收入以及成年家庭成员的数量保持了显著性，

．１ｌ２

但是家庭收入的效应下降最明显，然而房屋类型的效应变得更加显著了。两个社区环境变量表现为显

著因素。与假设一致，社区贫困层面对于过去五年内自行车在家被盗的风险具有显著的正效应

（１３＝１．０２）。因为贫困社区的环境特征让防御变得不那么容易，生活在其中的居民面临着更高的自行

车被盗风险。社区违法犯罪水平同样具有显著的正效应（Ｂ＝０．２６）。这个发现支持了如下假设：与潜

在犯罪者的接近程度与自行车被盗风险相关。其他三个社区环境变量一一住房结构、社区凝聚力程度

以及农民工聚居程度并不具有显著效应。然而，两个显著的环境变量组合起来解释大约２０％的自行车

被盗随着社区情况变化的原因。

五、结论和进一步思考

研究应用生活方式暴露理论和日常行为理论对当代中国自行车盗窃受害的风险和防御性因素进行

分析。分析集中于对家庭以及社区层面对目标吸引力、防御力，以及暴露于潜在盗窃空间的可能性几

方面情况的评估。总体来说，实证检验的结果与理论假定是一致的。住房类型、成年家庭成员数量、

社区贫困程度以及社区违法犯罪情况都与当代中国城市自行车被盗风险存在着显著的关系。

实证检验也出现了一个与理论假定不一致的情况，即家庭收入与自行车被盗呈负相关关系。对于

这个问题从逻辑上可以给出的解释是，收入高的家庭可选择的保护自行车的方式也更多一些。可以选

择的保护方式更多，增强了其防御力。此时，收入既对防御力有一个正向作用，又对目标吸引力正向

作用，当其对防御力的正向作用超过对目标吸引力的正向作用时，就出现了实证检验出现的情况。

实证检验的另一个与假设不一致的结论是社区凝聚力对自行车被盗风险没有影响。长期以来比较

盛行的观点是社区凝聚力通常被视为一个社会组织强大的表现，是可以有效阻止犯罪的。然而实证检

验的结果不一致，可以从以下方面作出解释。一方面，对社区凝聚力的作用开始从多方面进行认识。

近期美国一些研究已经开始关注一些与犯罪相关的社会组织程序 ，研究表明，虽然社会网络和社区

凝聚力可以提高社会的控制力，但同时也有可能导致犯罪更容易发生。另一方面，具体到中国，社区

凝聚力对于防御自行车盗窃的无效性，或许与自行车盗窃在中国的特殊性有关。因为之前对天津入室

盗窃犯罪的被害风险进行研究时，显示的结论是社区凝聚力与有效抵御被害风险有着正相关关系，集

体预防措施对于降低入室盗窃犯罪被害风险非常有效。自行车盗窃相对入室盗窃来说，属于相对比较

轻微，但却非常普遍的犯罪。对于这种在中国特有的犯罪类型，需要更深入的理论，挖掘更深入的因

素来对表现出来的不同情况作出解释。

当然，研究分析还存在许多不足之处，比如数据的采集针对的只是天津市这个代表城市，样本规

模比较有限，并且数据获取也会受到抽样误差的影响。但是实证研究的结果说明，生活方式暴露理论

和日常行为理论对于解释当代中国这种比较轻微却也比较普遍的自行车盗窃活动也具有普适性。当然，

实证结果也还有个别与假设不相一致的地方，这需要在具体的社会背景下，挖掘新的变量，构建新的

理论假设，推动犯罪学研究的更进一步发展。

［本文原题为Ｂｉｃｙｃｌｅ－Ｔｈｅ￣ｋ］ｃｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙ Ｕｒｂａｎ Ｃｈｉｎａ： ＭｕｌｔｉｌｅｖｅｌＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ

ＲｉｓｋａｎｄＰｒｏｔｅｃｔｉｖｅＦａｃｔｏｒｓ，发表于ＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ Ｃｒｉｍｅ ａｎｄＤｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙＶｏｌｕｍｅ ４４ Ｎｕｍｂｅｒ ４，

Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２００７ ４０６—４２６。本文是对原文的编译。］

［责任编辑：尹瑾］

①Ｂｒｏｗｎｉｎｇ，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ，Ｓｅｔｈ Ｌ．Ｆｅｉｎｂｅｒｇ，ａｎｄ Ｒｏｂｅｒｔ Ｄ．Ｄｉｅｔｚ．２００４．ＴｈｅＰａｒａｄｏｘｏｆＳｏｃｉａｌＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ．‘ＪＶｅｔｗｏｒ／ａ￣，

ＣｏｌｌｅｃｔｉｖｅＥｆｆｉｃａｃｙ，ａｎｄＩＹｏｌｅｎｔＣｒｉｍｅｉｎ ＵｒｂａｎＮｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓ．Ｓｏｃｉａｌ Ｆｏｒｃｅｓ ８３：５０３—５３４．