新冠疫情不同封控政策对ZG市盗窃犯罪时空模式的影响——基于贝叶斯结构时间序列的分析

已有研究表明，新冠疫情及其封控措施会对城市犯罪时空模式产生影响，而以严格的封锁期间更为尤甚。本文以ZG市为例，利用贝叶斯结构时间序列(BSTS)，对比分析新冠疫情两轮封控(第一轮-2020.1.20-2020.2.25;第二轮-2021.5.21-2021.6.24)对盗窃犯罪时空模式影响的变化程度;并融合日常活动和犯罪模式等理论，在控制建成环境的条件下，采用逻辑回归模型探究不同封控强度背景下的社区人口结构特征对盗窃犯罪显著下降的影响机制。研究发现:(1)ZG市两轮封控下的盗窃犯罪时空模式存在显著差异。相较于第二轮封控，第一轮封控期间的盗窃犯罪下降幅度更大且更为显著。特别是，第二轮封控期间盗窃犯罪受到病例点和精细化封控措施的影响，其集聚状况发生了明显变化。例如，处于疫情严格防控的区域的犯罪热点明显减弱(WL 区、XY 区)，但未受疫情直接影响的区域的犯罪热点反而加剧(YB区、DH区、YP区)。(2)社区人口结构特征对盗窃犯罪的影响在两轮封控期表现出明显的差异。例如，第一轮封控期外来人口比重较高的社区的盗窃犯罪下降的可能性更大，而低收入群体比重较高的社区的盗窃犯罪增加的可能性更高。然而，在第二轮封控期多数人口结构特征对盗窃犯罪的促进作用均有所减弱。