2019年我国电信网络诈骗犯罪的典型空间模式

陈天麒

[内容摘要]电信网络诈骗是一种不依托于实在犯罪现场的新型诈骗行为，在互联网愈发普及的背景下，网络诈骗对于社会发展的恶劣影响尤为突出。本文从地理学的视角出发，收集了2019年网络公开的罪名认定为电信网络诈骗的判决文书数据，应用GIS技术对犯罪者所在地、受害者所在地以及二者的犯罪过程联系进行了可视化。结果发现：1）网络诈骗分子的主要特征为低学历、年龄在30岁以下居多;2）犯罪地域呈现南集中，北分散，受害地域以经济发达和人口众多的省区为高值区;3）我国电信诈骗犯罪呈现“三横三纵”的主要犯罪路径，整体的犯罪路径呈现西南指向东北的方向特征。

[关键词]电信网络诈骗;空间模式;犯罪路径

中图分类号：D924.35 文献标识码：A 文章编号=2095-4379-（2020）17-0007-06

作者简介：陈天麒（1999-），男，汉族，浙江仙居人，华中师范大学城市与环境科学学院，人文地理与城乡规划专业。

一、引言

伴随着互联网时代的到来，网络的普及在打破信息交互的时空壁垒的同时，也为犯罪分子开辟了一个全新的空间，网络技术的发展也为犯罪行为提供了新的技术与方法，成为了一种新型的犯罪工具（郭春涛，2011）。在这样的背景下，电信网络诈骗成为了一种全新的犯罪样态（赵明，2018）。当前，犯罪学界对于电信网络诈骗的界定有着较为一致的认知，电信网络诈骗是指以非法占有为目的，借助于电信技术或者互联网，采取虚构事实或者隐瞒真相的欺骗方法，以“人-机人”的方式向受害者骗取数额较大的公私财物的行为（郭春涛，2011;肖谢等，2015;李尧，2015），具有团伙性、技术性、目标不定性、手段多样性等一系列鲜明的特征（胡建跃等，2016）。近年来，我国的电信网络诈骗案件呈现高发态势，并以每年20%-30%的高速度快速增长，同时呈现犯罪对象精准化、犯罪地域化、欺骗性加强等新趋势，在给公民带来财产损失的同时也造成了恶劣的社会影响（陈晓娟，2017;赵炜佳，2018）。

不同于传统的犯罪方式，电信网络诈骗不依托于实在的犯罪现场和空间，而是通过虚拟的空间，跨越地域来实现犯罪者的犯罪目的，在客观上造成了犯罪的行为地和结果地的分离（郭春涛，2011）。网络化的犯罪空间冲破了现实空间的束缚，这意味着犯罪行为也可以突破地理的限制，犯罪分子在理论上可以利用电脑对世界上任何地方实施诈骗犯罪（徐金水，2011）。犯罪学学者普遍认为网络诈骗的犯罪分子是“广撒网式”地对不特定地区的受害者实施网络诈骗犯罪（黎宏，2017;陈纯柱等，2017）。但同时也有学者指出，在犯罪活动中有一部分犯罪者会更加集中地在某一固定小范围地区实施犯罪，这种空间集聚使该地区形成了犯罪地域（石思，2014），而從报案地来看，在过往的研究中的确也有个别地区呈现案件相对高发的特征（王松丽，2009）。那么，我们能否再此基础上，尝试进一步建立起犯罪地域与“受害地域”的空间联系，进而找出网络诈骗犯罪在我国发生的典型空间路径？这是一个值得探讨的问题。

在地理学的视角下，犯罪现象与空间有着密不可分的联系，祝晓光（祝晓光，1989）将犯罪地理学定义为“研究犯罪现象的空间发生、发展和分异规律以进行预防和控制犯罪的科学”，因此，研究犯罪的时空分布是犯罪地理学的核心内容之一（龙冬平等，2017），广州大学的柳林团队着眼于强调视角的综合性，注重理论、实证与模拟，从时空间格局的视角进行了关于诈骗犯罪（柳林等，2017）、地铁扒窃（肖露子等，2018）、入室盗窃（柳林等，2017）等诸多具有丰富的城市社会内涵的研究;在中观的城市尺度上，郑文升（郑文升等，2016）、曲比伟石（曲比伟石等，2019）、刘大干（刘大干等，2014）等学者也都在近几年对城市盗抢案件的空间格局和分布环境展开了实证研究以及成因的分析。然而，在宏观的尺度下，我国的犯罪地理研究相对偏少，并且相对聚焦在了我国跨省域的儿童拐卖犯罪的时空格局及犯罪路径这一特定话题（李钢等，2017;武丹等，2017;李钢等，2017;李钢等，2018;李钢等，2019;李光一等，2020），有待更多样的案例和更丰富的方法来充实这一领域的理论体系。

因此，基于当前网络诈骗现象频发的背景，针对犯罪地理研究对于盗抢案件的侧重以及宏观尺度研究的缺位等不足，本文将基于判决文书文本中关于电信网络诈骗案件的判决数据，结合GIS技术，综合展现我国电信网络诈骗的典型空间模式，以期基于我国国情的宏观尺度进行犯罪地理实证，在揭示网络诈骗行为的空间规律的同时，对补充我国犯罪地理学理论也有着积极意义（姜超等，2014）。

二、研究方法与数据来源

（一）数据来源

本文借助OpenLaw平台通过精准检索，将案由统一为“诈骗罪”，将检索关键词统一为“电信网络诈骗”，将文书类型统一为“判决书”，为防止同一案件不同审级裁判文书的重复计算，将审级统一为“一审”，通过逐份阅读的方式提取其中非团伙作案的犯罪信息，最终共获得313条网络诈骗数据。

（二）研究方法

1.密度分析

点密度分析工具用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。在研究犯罪密度中有着较为广泛的应用，通过点密度分析我们可以直观地观察到事件在一定的空间尺度下发生的密度，从而识别事件的集聚分布模式。

线密度分析工具则根据落入每个单元一定半径范围内的折线要素计算每单位面积的量级，用来研究线状要素的密集程度。本文试图通过线密度分析来窥探犯罪路径在方向上的规律性。

2.线性方向平均值

线性方向平均值工具可用于计算一组线的平均方向或平均方位，公式如下：

其中θi是始于单个源的一组折线（Polyline）要素的方向。

本文试图通过线性方向平均值的计算，得出所有电信网络诈骗行为平均的方向，用以总结电信网络诈骗的空间路径。