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2024 1 - 15

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.20240074

Spatial Distribution, Crime Patterns, and Factors Influencing Criminal Looting of Cultural Relics in China

  • Li Lan , 1 ,
  • Gang Li , 1, 2 ,
  • Bingcheng Li 1 ,
  • Jia Li 1 ,
  • Xiaoting Wen 1 ,
  • Yatong Wang 1 ,
  • Yingying Wang 3 ,
  • Qiangle Yan 4
Expand
  • 1. College of Urban and Environmental Sciences, Northwest University, Xi'an 710127, China
  • 2. Shaanxi Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity, Xi'an 710127, China
  • 3. Collaborative Research Centre for Archaeology of the Silk Roads, Northwest University, Xi'an 710127, China
  • 4. Law School, Northwest University, Xi'an 710127, China

Received date: 2024-02-05

  Revised date: 2024-02-29

  Online published: 2024-09-29

Fold

Abstract

China has a long history and rich cultural heritage; however, the rampant criminal looting of ancient cultural sites and tombs (referred to as "cultural relics" in this study) poses a significant challenge to the construction of China's cultural confidence and security. Despite its importance, relatively little research has been conducted on this issue from the perspective of criminal geography. Therefore, this study focuses on China, utilizing such methods as text and spatial analyses and mathematical statistics based on relevant data from the "China Judgments Online" website to explore the spatial distribution and its evolution process, crime pattern characteristics, and the main influencing factors of the criminal looting of cultural relics. The research findings indicate that (1) the majority of looted cultural relics are ancient tombs from the Qin and Han dynasties or earlier periods. Crimes have been committed predominantly by middle-aged or older adult men with low levels of education who are typically engaged in farming or are unemployed. (2) Regarding spatial distribution, crime is mainly concentrated in the central and eastern regions, with three high-incidence provinces (Henan, Shanxi, and Shaanxi) and three sub-high-incidence provinces (Zhejiang, Shandong, and Anhui). The hotspots are mainly concentrated at the junction of Henan, Shanxi, and Shaanxi provinces, with seven hotspot cities, such as Luoyang and Yuncheng, and 16 sub-hotspot cities, such as Anyang, Hebi, and Xinxiang. Although slight changes and shifts have been observed over time in the high-incidence areas, their overall locations have remained relatively stable. At the micro level, these crimes frequently occur in farmlands, forests, and wastelands. Both criminal activities and protected heritage sites tend to cluster around the middle-lower reaches of the Yellow and Yangtze River regions; that is, regions with rich cultural relics are more susceptible to cultural relic theft. (3) The spatial mode of criminal travel is mainly "intra-city theft and excavation," and the destinations of "cross-city theft and excavation" are concentrated in the middle and lower reaches of the Yellow and the Yangtze Rivers, mainly in medium and short distances. Most crimes are committed by gangs of 4–9 people (accounting for 80.82% of cases). Crimes are divided into two categories: professional and occasional theft and excavation. The criminal process can be divided into four stages: teaming, planning, implementation, and escape. (4) The distribution of cultural relics and prevention policies are important factors that influence the criminal looting of cultural relics, and the interaction between them is obvious. This study explores the spatial distribution, crime patterns, and influencing factors of such crimes in China and expands the research field of criminal geography to a certain extent. It also provides a scientific reference for historic site protection policymakers.

Key words： criminal looting of cultural relics; spatial distribution; crime pattern; influencing factors; China

Cite this article

Li Lan , Gang Li , Bingcheng Li , Jia Li , Xiaoting Wen , Yatong Wang , Yingying Wang , Qiangle Yan . Spatial Distribution, Crime Patterns, and Factors Influencing Criminal Looting of Cultural Relics in China[J]. Tropical Geography, 2024 : 1 -15 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.20240074

中国悠久的历史和传统的厚葬习俗使得盗掘古文化遗址、古墓葬（属不可移动文物且可能包含可移动文物，下文简称“文物”）的现象自古有之且屡禁不止，尤其20世纪80—90年代，盗掘活动异常猖獗（张运通，1995），甚至形成探、掘、盗、运、销的“一条龙”地下文物犯罪网络（岳志勇，2022）。近几十年，虽然打击力度和手段都在不断加强，但仍有高达20余万座的古墓葬被盗掘（王丽 等，2021）。据《中华人民共和国刑法》第328条（全国人民代表大会，2020）规定，盗掘古文化遗址、古墓葬罪是指盗掘具有历史、艺术、科学价值的文物的行为。盗掘古文化遗址、古墓葬犯罪（下文简称“盗掘文物犯罪”）不仅会助长倒卖、走私文物犯罪之风，甚至可能引发抢劫、盗窃、绑架等关联犯罪活动（柴伟，2021），同时还严重危害中国被盗掘文物安全（靳平川，2009）；其不仅扰乱社会秩序，同时还影响中国历史文化传承、妨害中国文化安全和文化自信建设（张裕民，2015）。因此，打击和防范盗掘文物犯罪意义深远。
目前，该类犯罪相关研究主要集中在法理学和犯罪学领域。法理学领域集中在犯罪构成与司法认定2方面：犯罪构成主要围绕概念界定和构成要件展开，如古遗址、古墓葬的概念（许震宇，2017）、盗掘古文化遗址、古墓葬罪名的界定（李本 等，1994；郭玉军 等，2001；薛瑞麟，2003），犯罪人以非法占有古迹中文物为目的是否构成犯罪的成立条件（王源渊，1995；张惠芳，2009），侵犯的是单一客体还是国家对文物的管理秩序以及所有权等复杂客体（何秉松，1997），盗掘行为是单一的“掘”行为还是包含“掘”与“盗”的复合行为（郭立新 等，2000）；而司法认定则聚焦于既遂与未遂、一罪与数罪等方面（丰怡凯，2016；靳平川，2022），如是以实施了挖掘行为并取得其中文物为既遂，还是以行为人盗掘行为造成文物破坏为既遂，盗掘文物并出售、走私所盗文物当一罪重罚还是数罪并罚。犯罪学领域主要聚焦于侦查（徐雨萌，2019；王剑，2022a）和打防对策层面（夏立款，2017；马柯，2019）。如王剑（2022b）提出收集电磁、互联、物联类大数据证据信息，以构建盗掘文物犯罪数据库，并搭建大数据分析、研判平台；赵婷婷（2020）提出构建以情报为主导的协同防范打击模式；武甲（2021）基于情境犯罪预防理论，提出构建田野文物犯罪三角模型（监护者、保卫者、管理者）。综上，现有盗掘文物犯罪研究多为法学、犯罪学视角的定性研究，缺乏犯罪地理学视角下空间计量探究。
犯罪地理学是研究犯罪现象空间分布格局及其变化规律的学科。在国外萌芽于18世纪，最早以“制图学派”（Herbert, 1982）为代表，为犯罪学研究提供技术支撑，后受“芝加哥学派”影响，奠定了其空间分布特征及影响因素研究基调（Fox, 1985）。在国内兴起较晚，早期多为宏观理论探讨（祝晓光，1988，1989；孙峰华 等，2006）；后来，转向具体犯罪现象时空分布与影响因素实证研究（颜峻 等，2010；徐冲 等，2013；刘大千 等，2014；肖露子 等，2017）；近年来，研究主题扩展到诈骗犯罪（柳林 等，2017）、拐卖人口犯罪（李钢 等，2017）、毒品犯罪（张宁 等，2018）、警用视频监控下的犯罪（柳林 等，2019）、网约车乘客安全状态监测（钱振 等，2019）、非法采伐林木行为（刘卓 等，2022）、销售假药犯罪（龙冬平 等，2023）等领域；研究内容细化到不同犯罪类型受害者报警行为（柳林 等，2018）、基于潜在受害者动态时空分布的街面接触型犯罪（柳林 等，2020）等层面；研究技术与方法上新增了犯罪风险地形建模（陈鹏 等，2017）、犯罪影响因素地理探测（张延吉 等，2022）、时空行为分析框架（柳林 等，2022）等。
虽然国内犯罪地理学研究已涌现大量成果，但该视角下的盗掘文物犯罪研究较为缺乏，而揭示盗掘文物犯罪活动的空间分布及演化等特征，有助于盗掘文物犯罪的防控治理、文物的保护利用和国家文化自信建设。因此，本文基于“中国裁判文书网”相关文书，通过数据分析、挖掘，揭示中国盗掘文物犯罪的空间分布规律、作案模式特征及主要影响因素，以期为中国打击和预防盗掘文物犯罪工作提供参考依据。

1 数据来源与研究方法

1.1　数据来源

本研究犯罪数据来源于“中国裁判文书网” 1。运用网络爬虫、文本分析等方法，剔除其中相同案件、不同被告人的文书后，获取该网站公开发布的中国盗掘文物犯罪文书数据共2 525份（截至2023-04-30），以此构建中国盗掘文物犯罪数据库。文物数据和社会经济数据分别来源于中国政府网站 2第1~8批（1961—2022年）《全国重点文物保护单位名单》、中国经济社会大数据研究平台 3上的《中国统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》。

1.2　研究方法

首先，采用数理统计法对被盗掘文物和盗掘犯罪人的特征等进行分析；然后，通过热点分析、空间自相关、核密度估计等探究盗掘文物犯罪空间分布特征，通过文本分析法挖掘犯罪人作案过程等信息；最后，利用地理探测器探测盗掘文物犯罪主要影响因素及交互作用。

1.2.1　热点分析

热点分析（Getis-Ord G i *）是一种通过统计推断零假设检验思想识别具有统计显著性聚类区域的方法。 G i *统计量即Z得分，若Z>0并显著，表明该区域为热点区；若Z<0并显著，表明该区域为冷点区。Z得分绝对值越高，冷/热点区聚类越紧密。运用热点分析识别中国盗掘文物犯罪在市州尺度上的冷、热点地域，即低值、高值簇类，并按自然断点法将Z得分划为5类。其中，Z<0涉及2类，按绝对值大、小依次标注为冷点区、次冷点区；Z>0占3类，按绝对值大、小依次标注为热点区、次热点区、过渡区。

1.2.2　空间自相关分析

空间自相关分析衡量的是某变量在空间上的相关性，常用空间自相关系数如Moran's I定量描述相关程度。选用全局Moran's I指数分析中国盗掘文物犯罪不同时间段的空间聚集程度，并通过局部Moran's I'指数探究其具体聚集位置和空间演化过程。Moran's I取值范围为-1~1：若Moran's I >0，在空间上具有显著的聚集态势；若Moran's I <0，在空间上呈离散分布；若Moran's I =0，呈随机分布。

1.2.3　地理探测器

地理探测器是一种探测某现象空间分异并揭示其背后驱动力的方法（王劲峰 等，2017）。该方法同时适用于数值型数据和定性数据，并且对变量无线性假设、对共线性免疫。其通过层内方差与层间方差的数量关系检验空间分异性程度，用q值度量自变量x与因变量y的空间分布一致性程度，从而揭示其关联强弱（王劲峰 等，2017；张延吉 等，2022）。q取值范围为0~1：值越大，x对y的解释力越强；反之越弱。q值表示x解释了100×q%的y。此外，地理探测器还可用于识别不同因子间的交互作用，即评估2个因子共同作用时是否会增加或减弱对因变量y的解释力，具体是通过分别计算、比较各单因子的q值以及2个因子叠加后（即2个因子图层相切形成的新多边形）的q值，判断交互作用是否存在以及作用强弱、方向、线性或非线性等，揭示2个因子对因变量y的影响是否独立。本文运用地理探测器识别中国盗掘文物犯罪的影响因子及其交互作用。

2 中国盗掘文物犯罪案件基本特征

2.1　被盗掘文物特征

图1显示，中国被盗掘文物以古墓葬为主（91.97%，图1-a），并且多为无人看管的在野文物（62.17%，图1-b），国、省、市/县级文保单位占比较低；从图1-c可知，被盗掘文物多处于秦汉及以前时期（61.50%），其中秦汉时期最多（32.02%），其次是夏商周（18.29%），民国最少（0.18%）。总体上，中国被盗掘文物以秦汉及以前时期在野古墓葬为特点，这与该类古墓葬距今年代久远、墓葬内文物价值高并且缺乏守护有关。
图1 被盗掘文物特征

Fig.1 Features of looted cultural relics

2.2　盗掘文物犯罪人特征

图2显示，中国盗掘文物犯罪人呈现以下特征：1）以男性为主，女性仅占0.46%；2）受教育程度低，初中及以下学历占比高达92.31%；3）中老年化特征鲜明，20世纪60—80年代出生者占比高达90.62%，其中以70年代为最；4）多为务农和无业者（85.43%），经济收入低且不稳定。总体上，中国盗掘文物犯罪人以低学历、低收入的男性中老年为特征，这与该类群体生活压力大、法律意识弱、易被金钱诱惑有关。
图2 盗掘文物犯罪人社会人口学特征

Fig.2 Sociodemographic characteristics of criminals involved in looting cultural relics

3 中国盗掘文物犯罪的空间分布特征

3.1　盗掘文物犯罪空间分布格局

将盗掘文物犯罪人的住址和作案地关联进行分类统计，发现盗掘文物犯罪人犯罪出行空间模式可分为“市内盗掘”和“跨市盗掘”，即就近犯罪和外出犯罪2种类型（龙冬平 等，2017）。进一步将中国盗掘文物犯罪和犯罪出行空间模式空间可视化（图3-a）发现，中国盗掘文物犯罪主要集中在中东部地区，存在3个高发省域——河南、山西和陕西，3个次高发省域——浙江、山东和安徽；高发和次高发省域的犯罪出行空间模式均以“市内盗掘”为主。
图3 盗掘文物犯罪、犯罪出行空间模式、国保单位的空间分布

注：基于国家基础地理信息中心天地图服务中心地图［审图号：GS（2024）0650号］绘制，底图边界无修改。下图同。

Fig.3 Spatial distribution of criminal looting of cultural relics, criminal travel pattern, and national cultural relics protection unit

对中国盗掘文物犯罪进行市域层面的冷热点分析和中国各省（自治区、直辖市）国保单位数量（图3-b）进行统计分析发现：中国盗掘文物犯罪热点区主要集中在豫、晋、陕3省交界地带，存在洛阳、运城、临汾、晋城、渭南、三门峡和济源7个热点市域和安阳、鹤壁、新乡、焦作、郑州、许昌、平顶山、南阳、西安、咸阳、宝鸡、延安、铜川、商洛、安康、长治16个次热点市域；冷点区主要分布于新疆、西藏、青海、云南、黑龙江等省市（州）地域；盗掘文物犯罪的热点省市域（豫、晋、陕）国保单位数最高，冷点省市（州）域国保单位数较低。
综上，中国盗掘文物犯罪地域特征明显：以地理条件优越的中原文化区为高发、热点区，以地理环境复杂的边疆地区为低发、冷点区；文物与盗掘文物犯罪二者的空间分布格局大体一致。这是由中国自然、历史、文化特征和犯罪人理性选择及犯罪出行空间模式等因素所致的。

3.2　盗掘文物犯罪时空演变特征

选取2001—2021年的盗掘文物犯罪活动，按年统计并据年际分布特征分为2001—2008（缓平期）、2009—2014（增长期）、2015—2021年（下降期）3个阶段，运用全局空间自相关分析方法分别计算市（州）尺度盗掘文物犯罪的全局Moran's I值，结果显示，各阶段Moran's I均为正并且检验结果显著（表1），表明中国盗掘文物犯罪在市（州）尺度上呈正相关聚类模式，即市（州）尺度的犯罪格局基本呈“高-高”“低-低”聚集特征，即各自及其周边市（州）都是犯罪高发/低发区。
表1 2001—2021年中国盗掘文物犯罪全局Moran's I统计量

Table 1 Global Moran's I statistics of criminal looting of cultural relics in China, 2001-2021

时段 Moran's I Z统计量 P值
2001—2008年 0.202 6.957*** 0.000
2009—2014年 0.290 10.375*** 0.000
2015—2021年 0.243 8.750*** 0.000

注： ***表示在0.001水平上显著。

进一步运用局部空间自相关分析方法，分别绘制空间集聚图（图4），结果发现：1）2001—2008年中国盗掘文物犯罪高发区集中于河南、山西和陕西省市域，包括洛阳、邯郸、郑州、安阳、新乡、平顶山、南阳、运城、临汾、长治、延安、渭南、西安、咸阳、宝鸡15个市域；存在1个“低-高”发区——三门峡市。2）2009—2014年高发区向东南蔓延，新增信阳、驻马店、许昌、开封、鹤壁等市域；“低-高”发区转移到晋城市域；新增1个“高-低”发区——重庆市。3）2015—2021年高发区向东跳跃转移至东南沿海的浙江省绍兴和宁波2市域，并在河南、山西发生转移和缩减：新增三门峡、焦作2市域，长治、驻马店、信阳变为不显著区；山东枣庄也变为不显著区。2001—2021年以来，随着中国经济飞速发展和社会精神文化需求增加，中国文物保护与利用政策逐渐增多，考古公园建设与遗址旅游日益兴起，但因大量征地、搬迁以及初期旅游效益不显著而导致部分地区文物保护利用与人民生活的矛盾被激化（安传艳 等，2021），出现去道德化、去制度化失范倾向，致使高发区有所增加。
图4 盗掘文物犯罪的时空演化

Fig.4 Spatiotemporal evolution of criminal looting of cultural relics

3.3　盗掘文物犯罪微观地点分布特征

对中国盗掘文物犯罪地微观环境进行统计分析发现（表2），中国盗掘文物犯罪主要发生在非文物保护区（63.91%），并且多位于乡村耕地、山野林地和荒地，这是因为非文物保护区监管薄弱、犯罪机会较多；其次为文物保护区（31.92%），涉及古墓葬、古佛塔等文物本体与保护区及建设控制地带2类，这可能是因为文物保护区文物本体所在位置明确，且蕴藏价值高，以及保护区及建设控制地带涉及范围广，同时还包含城市建筑用地和乡村农耕地，使得保护措施（如圈围、监控）受限。
表2 盗掘文物犯罪微观地点分布

Table 2 Micro-location distribution of criminal looting of cultural relics

分类 微观地点 比例/%

文物

保护区

 古遗址/墓葬本体所在地 墓冢、神道、岩洞、佛塔、佛像、古塔、石雕、碑刻、窑址、石窟等 11.18
保护区及建设控制地带 耕地（玉米地、麦地、核桃园、竹林、桃林、杏树林、樱桃园、苹果园、葡萄园、药材地、蔬菜大棚等） 9.28
民宅、商铺、公司（院内/外、卧室、厨房、客厅等处地基） 1.89
其他（林地、荒地、施工地、草原、考古现场、池塘、河滩、煤矿、水库附近等） 9.57

不可移动

文物点

 古遗址、古宅、古墓、寺庙、佛塔、古门楼、碑刻等暂未定级文物所在区域 4.17

非文物

保护区

 文物遗存可能性大的场所 墓地（家族祖坟、祠堂墓地、坟山、出露的古墓等） 8.32
文保单位/遗址/寺庙附近、景区内 1.84
涉及地层出露的场所 厂矿（采沙场/预制场/机械厂/煤矿/碎石场/砖厂/电厂等）、施工地（国道/地铁/公园/住宅/ 厂房/人工湖/苗圃/室内水公园/池塘/伐木场等工程地基） 2.54
沟壁/窑洞/河坝/水库/鱼塘/水塘/灌溉井附近 1.34
耕地（麦地、枣园、玉米地、苹果园等） 22.58
山野林地、荒地 24.02
其他 民宅、商铺、养殖场、草场、村停车场、学校院内等 3.27

3.4　中国文物与盗掘文物犯罪地的空间集聚特征

前文分析发现文物与盗掘文物犯罪二者的空间分布大体一致，因此仍以最具代表性的国保单位作为文物空间分布指标，运用标准差椭圆与核密度分析法，探究二者的空间集聚特征（图5），结果显示：国保单位集聚于黄河中下游和长江下游地域，尤以晋东南盆地和太行山南麓山前岗地及河谷地带最为集中，即山西晋城、长治与河南郑州、焦作等市域；盗掘文物犯罪集聚于黄河、长江中下游地区，尤以黄土高原南界的汾河、渭河谷地最为集中，即山西运城、临汾等市域。国保单位和盗掘文物犯罪空间分布主要集聚地域的差异，是由国保单位的文化属性空间分布特征和盗掘文物犯罪的对象特征所致。具体地，晋东南盆地的国保单位以地面古建筑为主，汾渭谷地的国保单位以地下古墓葬为主，而盗掘文物犯罪的对象主要为地下古墓葬，因此盗掘文物犯罪主要集聚在汾渭谷地，与国保单位的主要集聚地相异。总体上，国保单位与盗掘文物犯罪地的集聚区都在黄河中下游和长江下游地区，空间分布方向一致。
图5 国保单位（a）与盗掘文物犯罪（b）的空间集聚格局

Fig.5 Spatial agglomeration patterns of national cultural relics protection units(a) and criminal looting of cultural relics(b)

4 中国盗掘文物犯罪的作案模式特征

4.1　犯罪出行的空间模式特征

中国盗掘文物犯罪人的犯罪出行空间模式可分为“市内盗掘”和“跨市盗掘”2类，以“市内盗掘”为主（67.85%），这与空间视角的省（自治区、直辖市）尺度的分析结果一致。进一步绘制中国盗掘文物犯罪及其3个高发省的“跨市盗掘”作案空间路径（图6），发现中国盗掘文物犯罪人跨市作案目的地总体上集中于黄河、长江中下游地区，以中、短距离为主。河南省盗掘文物犯罪人跨市作案地以本省为主、向四周辐射并呈距离衰减特征；山西省盗掘文物犯罪人跨市作案地多为本省，其次为东邻的河北省；陕西省盗掘文物犯罪人跨市作案地也以本省居多，跨省作案地数量较河南少、距离较山西长。总体上，中国3个盗掘文物犯罪高发省的犯罪人跨市作案目的地都呈现以本省为主的特征，并且其省外作案目的地多为高发3省之外的省域，这可能是由各地盗掘文物犯罪人的比例及盗掘技术差异所致。豫、晋、陕等文物集聚省区历史悠久，盗掘文物犯罪现象也自古不绝（据“洛阳铲”之由来可知一二），而盗掘文物犯罪人多呈市内、省内盗掘特征，故文物集聚省区的盗掘文物犯罪人比例相较其他省区高且技艺娴熟，因此常被邀约至其他省区做技术指导。
图6 盗掘文物犯罪人跨市作案空间路径

Fig.6 Spatial path of cross-city crime of criminals who loot cultural relics

4.2　作案活动特征

通过人工阅读文书数据归纳中国盗掘文物犯罪的作案活动过程（图7），结果发现：1）4~9人的团伙作案较多（80.82%），与该类犯罪具有一定技术难度并且需多人协助完成有关。2）包括专业盗掘和偶然盗掘2类团伙作案模式，二者作案目标均涉及文保单位（含建设控制地带）和在野文物。但文保单位内的作案过程较复杂、掩盖性强并且作案时间长，如在古塔附近租商铺白天营商、夜晚挖地洞盗掘地宫文物，在建设控制地带探测踩点、建新房或者租民宅/马厂遮掩盗掘活动。而在野文物类案件作案过程相对简单、时间较短，这与文物的区位、保护力度、监管措施等因素有关。3）作案过程可划分为组队、谋划、实施、逃逸4个阶段，专业盗掘团伙作案组织严密、过程精细，涉及环节多、时间跨度长、活动范围广，而偶然盗掘团伙作案组织松散、过程简单，涉及环节少、时间短，活动范围小，诱发作案的情境多为其日常生活/工作状态（田间活动/挖掘机作业）。
图7 盗掘文物犯罪的作案活动特征

Fig.7 Activity characteristics of criminal looting of cultural relics

就专业盗掘团伙作案过程而言，获得盗掘目标的组织者首先通过网络、通讯和线下（如约饭喝酒）等交流方式寻找资金提供者和技术娴熟者，同时诱骗农民工加入做苦力（王剑，2022b），组建临时团伙。该团伙多为外地人和当地人勾结，以实现资源、信息互补；团伙成员关系多为“生熟”组合模式，团伙内不用真名，盗掘结束立即解伙、断联。随后，组织者根据目标特征和成员特点制定盗掘方案、配置专业工具、规划交通食宿、安排分工任务。其中，盗掘方案包括长距离盗洞和地面直挖；盗掘工具涉及金属探测器、夜视仪、压缩氧气瓶、小型无人机等现代设备（张振华 等，2018）；交通食宿根据盗掘方案、经费、成员住址等情况规划，涉及公共交通/自驾/租车出行、借宿农民家/短租民宅/住旅店等方式；组织/出资者多幕后参与，技术娴熟者负责探测踩点、现场指挥和掘取，农民工从事引路、挖洞、运土等体力活，闲散人员负责驾车、放哨等杂活。其计划实施结果包括4种情况：计划失败——被当地群众/工作人员/巡逻民警发现、成员意外身亡（墓洞坍塌/缺氧窒息）、逃逸被抓（车辆被盘查）、赃物被查获；计划暂时中止——工具欠佳（炸药无法引爆/撬不开墓室门）、环境不利（渗水/下雨）、意外受伤等；计划成功但没文物——已被他人盗取或随葬品残缺/不值钱；计划成功并盗得文物——据文物数量及现场情况立即/逃逸途中/落脚处/倒卖后分赃。

5 中国盗掘文物犯罪的影响因素

5.1　指标选取

盗掘文物犯罪是受经济、社会、历史、制度等多种因素综合影响的结果。其中，经济是根本原因，因为贫穷容易导致犯罪（胡联合 等，2005），居民收入与犯罪发生密不可分（陈屹立，2007）；社会因素是重要原因，已有研究表明城镇失业率与犯罪率呈正相关（周路，2004），低收入、低教育水平社区的犯罪率较高（Liu et al., 2016），犯罪者较少在离家远的地方犯罪（Van Koppen and Jansen, 1998），因此居民失业率、受教育情况、人口密度和文物分布或与盗掘文物犯罪存在关联；制度是控制因素，可在一定程度上抑制犯罪的发生与恶化。因此，综合相关文献和数据可获取性，分别从经济、社会、历史、制度等维度选取6个潜在因子（表3），以各省（自治区、直辖市）盗掘文物犯罪盗掘频次为因变量，运用地理探测器探测2010—2019年盗掘文物犯罪影响因子及交互作用，各因子均采用自然断点法分为5级。
表3 盗掘文物犯罪空间分异的潜在影响因素

Table 3 Potential influencing factors of spatial differentiation of criminal looting of cultural relics

潜在因子（自变量） 处理手段
农村居民收入/元（X 1） 以行政区内农村居民人均可支配收入衡量
城镇居民失业率/%（X 2） 以行政区内城镇登记失业率衡量
居民受教育情况/%（X 3） 以行政区内初中及以下受教育人数占比衡量
人口密度/（人·km-2）（X 4） 以行政区内人口数与区域总面积比值衡量
文物分布/处（X 5） 以行政区内全国重点文物保护单位数量衡量
打防政策/条（X 6） 以行政区人民政府及文化和旅游厅网站公布的文物犯罪、文物安全、文物保护类规章制度、工作部署等内容的通知数量衡量

5.2　影响因子探测

2010—2019年，文物分布和打防政策通过不同水平显著性检验，且解释力度平均值都超过0.5（表4），是盗掘文物犯罪的重要影响因素。其中，文物分布解释力度最高达0.875，平均值0.780，表明文物分布在绝大程度上控制盗掘文物犯罪空间分异，是决定性因素，与前文结果一致；打防政策解释力度平均值为0.536，其在2014年升至最高后下降并维持平稳，与中国盗掘文物犯罪案件生效判决数量分布特征（马柯，2019）相似，表明打防政策与盗掘文物犯罪可能存在同步性，是盗掘文物犯罪的控制因素。其他4个因子：农村居民纯收入、城镇居民失业率、受教育情况、人口密度的解释力度平均值均较低，或与因子省域差异、文物空间分异等因素有关。不同省域的经济发展水平、城乡居民收入、人口密度、居民受教育程度等均不同，东部沿海通常高于中西部内陆地区，这与文物的空间集聚特征相异，故全国尺度下其对盗掘文物犯罪的影响不显著。而城镇失业率影响不显著，或与文物多位于村野、城镇居民接触机会少有关，这一定程度上印证了前文结果：盗掘文物犯罪多发于乡野山林且犯罪人多为农民。
表4 盗掘文物犯罪影响因子探测结果

Table 4 Impact factor detection results of criminal looting of cultural relics

年份 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6
2010 0.132 0.182 0.070 0.164 0.864*** 0.569***
2011 0.167 0.150 0.128 0.232 0.853*** 0.570**
2012 0.230 0.203 0.172 0.277 0.859*** 0.557**
2013 0.071 0.324 0.112 0.293 0.759*** 0.475**
2014 0.067 0.186 0.111 0.244 0.733*** 0.734***
2015 0.069 0.099 0.157 0.231 0.875*** 0.613***
2016 0.042 0.238 0.088 0.262 0.806*** 0.488***
2017 0.057 0.179 0.153 0.292 0.803*** 0.429***
2018 0.073 0.212 0.186 0.293 0.710*** 0.456***
2019 0.086 0.143 0.159 0.193 0.628*** 0.470***
平均q值 0.096 0.183 0.132 0.248 0.780 0.536

注： **、***分别为P<0.05、P<0.01。

文物分布解释力度随时间推移微降后回升、然后又下降，可能与打防政策有关。打防政策解释力度在2014年达到最高0.734，而文物分布解释力度却首次降至最低（0.733），表明2014年盗掘文物犯罪受打防政策影响略大，受文物分布的影响减弱，二者可能存在交互作用。

5.3　交互作用探测

进一步探究6个因子在2014年的交互作用（表5）发现，产生的21对因子交互后对盗掘文物犯罪的解释力度都有一定程度的提升，并且有13对在0.619以上，说明盗掘文物犯罪空间分异是多因子共同作用的结果。人口密度、文物分布、打防政策对其他因子都产生较明显的“加持”作用，在一定程度上体现它们作为盗掘文物犯罪空间分异的本质因子；其中，文物分布和打防政策作用最明显。就打防政策而言，在其他因子共同作用下其影响力度提升至0.772以上，并且与文物分布交互值最高（0.948），说明打防政策与文物分布对盗掘文物犯罪的影响交互作用明显；打防政策与城镇居民失业率交互值最低（0.772），可能与盗掘文物犯罪人以农民为主体的特征有关。
表5 盗掘文物犯罪影响因子交互探测结果

Table 5 Interactive detection results of the influence factors of criminal looting of cultural relics

探测因子 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6
X 1 0.067
X 2 0.298 0.186
X 3 0.435 0.249 0.111
X 4 0.667 0.399 0.619 0.244
X 5 0.965 0.791 0.814 0.781 0.733
X 6 0.939 0.772 0.811 0.846 0.948 0.734

6 结论、讨论与展望

6.1　结论

本文综合运用数理统计、空间分析、文本分析等方法，探讨了中国盗掘文物犯罪的空间格局、作案模式特征和主要影响因素，得出如下结论：
1）中国被盗掘文物以秦汉及以前时期、缺乏守护的在野古墓葬为主；盗掘文物犯罪人多为低学历、务农或无业的男性中老年。
2）空间分布上，主要集中在中东部地区，存在3个高发省域——河南、山西和陕西，3个次高发省域——浙江、山东和安徽；热点区主要集中在豫、晋、陕3省交界地带，存在洛阳、运城等7个热点市域和安阳、鹤壁、新乡等16个次热点市域；随着时间变化，高发市域略有增减和转移，但整体区域范围相对稳定；微观地点上，高发于乡村耕地和山野林、荒地；国保单位与盗掘文物犯罪地都集聚在黄河中下游和长江下游地区，表明文物资源丰富的地区更容易发生盗掘文物犯罪。
3）中国盗掘文物犯罪出行空间模式可分为“市内盗掘”和“跨市盗掘”2类，以“市内盗掘”为主（67.85%），“跨市盗掘”目的地集中于黄河、长江中下游地区并且以中、短距离为主；作案活动多为4~9人团伙作案（80.82%），包括专业和偶然2类盗掘团伙，作案过程可划为组队、谋划、实施、逃逸4个阶段。
4）文物分布和打防政策是盗掘文物犯罪的重要影响因素。其中，文物分布是决定性因素，打防政策是控制性因素，二者存在明显交互作用。

6.2　讨论

中国盗掘文物犯罪多发于豫、晋、陕、浙、皖等黄河、长江中下游省域，地域特征明显。不同地域自然、历史、社会环境要素差异，致使生活其中的个体在生理、心理、社会、文化等方面呈现不同地域特征，从而造成犯罪类型、数量和特征的地域分异（Lombroso，1968）。中国自然地理环境特征决定历史、文化空间的分布特征，进而决定盗掘文物犯罪空间分布格局。黄河、长江中下游地区自古以来地势平坦、水系发达、土壤肥沃、气候适宜，物产丰富，孕育了璀璨的黄河与长江文明。其中，黄河文明核心位于大中原河洛文化区（河南、山西和陕西），该区是中国建都朝代最多、建都历史最长的地区，曾是夏、商、周、汉、魏、晋、唐、宋等20多个朝代数百位帝王的都城；长江文明的主体包括巴蜀文化区、楚文化区、吴越文化区，即川、皖、浙等省域，遗存了新石器时代的月亮湾——三星堆遗址、屈家岭遗址、河姆渡遗址、良渚遗址等重要古迹；这些地域都蕴藏着丰富、宝贵的历史文化遗产，故而成为盗掘文物犯罪的高发、热点区。因此，犯罪防控应根据不同的地域、文化、社会等特征因地制宜地开展，对不同犯罪类型空间分布特征、差异等进行国家尺度的探讨，以助力于各类犯罪的重点防控。
此外，上述高发、热点区的盗掘犯罪多由低学历、务农的男性中老年所为，其犯罪出行模式多为“市内盗掘”，这是因为犯罪活动最可能发生在犯罪人和潜在犯罪目标在空间上重合的区域（Brantingham P L and Brantingham P J, 1990），犯罪人对潜在目标的搜寻多存在于其日常活动范围内（Bernasco et al., 2013; 2017）。盗掘文物犯罪是以物为对象且多为有组织、计划的团伙作案，故该类案件犯罪人多是会计较得失、权衡利弊的“理性”人，其通过综合考虑作案风险、成本、收益后作出犯罪抉择，该抉择同时受自身因素和外在环境影响（李希慧 等，2004）。犯罪人的需求、性别、年龄、受教育程度、职业等，在很大程度上决定其作案动机和犯罪抉择，犯罪人所处环境中能满足其需求的目标物的特征、分布及可接近性等也影响其犯罪抉择和作案模式。文物集聚区通常受限于保护政策，经济发展缓慢，区内中老年农民的收入通常较低、生活负担较重，而区内文物又常见于其日常生活、劳作的村野、农地，因此在自身经济需求和外在古迹文物不菲价值双重因素驱动下，产生盗掘文物犯罪动机。由于到距离较远、陌生的地方作案会增加犯罪成本和暴露风险（Van Daele and Beken, 2011），而其更为熟知附近的文物及监管情况，通过（有限）理性选择后决定就近实施盗掘行为，即呈现“市内盗掘”的犯罪出行空间模式特征。因此，应在盗掘文物犯罪高发区，针对潜在犯罪群体和潜在犯罪目标重点开展防控工作。

6.3　展望

综上，提出如下防控建议，期望对打击预防盗掘文物犯罪有所助益：1）被盗掘文物多位于乡村耕地，监管措施较为缺乏，综合财力、物力考虑，宜壮大文保志愿者队伍、普及业余文保员制度（包明军，2010）、继续推行举报奖励等政策，以构筑群众防线、增强监管。2）盗掘文物犯罪人多为文物区内低学历中老年农民群体，其经济收入低且不稳定，宜通过持续推进乡村振兴战略，以人才引进、乡村试点、文旅融合等方式引导、带领区内农民通过创新、创业发家致富。同时，提升区内大中小学教育质量，加强学生综合素养，防止新一代犯罪人的生成。3）豫、晋、陕是盗掘文物犯罪高发区，宜针对性加强其打击、防范能力。可利用物联网、大数据、区块链等技术构建潜在犯罪人（犯罪前科/社会关系网络/收入来源/日常轨迹等）、文物区（区位/交通/历史/文化/环境等）、情报（网购工具/汽车租赁/旅店入住/盗掘等）、文物（交易平台/售卖场所/被盗文物等）等数据库，搭建打防智能分析平台，以跟踪/模拟犯罪人活动、预测其时空轨迹、辅助制定打击/预防方案（王剑，2022b）。4）专业盗掘团伙作案过程复杂、涉及时空范围广，宜联合高发区内物流、网络通讯、餐饮等部门，加强盗掘活动各环节监管、及时阻断犯罪活动。偶然盗掘团伙作案过程简单、多被偶然发现的文物诱惑而产生作案动机，宜在高发区内加强法律宣传、提高群众法律认知，同时积极组建各类文保协会开展宣传活动，如制作短视频、增加《十二生肖》等影视作品的拍摄推广，以提高群众文保意识，降低该类案件发生几率。5）文物分布和打防政策对盗掘文物犯罪影响较大且交互作用明显，文物不菲价值诱惑致使盗掘文物犯罪自古不绝、屡禁不止，宜常态化监管高发区、持续开展打防行动。
因犯罪数据难获取，本文数据来源于“中国裁判文书网”，在犯罪地理学研究成果基础上，综合运用空间分析、文本分析等方法，围绕中国盗掘文物犯罪空间格局和作案模式展开研究，所得结论相较早前法学、犯罪学领域研究法学更为精细丰富，在一定程度弥补了单一学科视角的研究局限。未来将针对盗掘文物犯罪高发区进行精细尺度探讨，开展省市尺度下时空分异、影响因素及形成机制研究。此外，未来还将运用案例分析、质性访谈、时间地理学等方法深入高发区，解析盗掘文物犯罪人作案动机、犯罪抉择和精细的时空行为特征。

1 https://wenshu.court.gov.cn/website/wenshu/181029CR4M5A62CH/index.html

2 https://www.gov.cn/

3 https://data.cnki.net/

兰 利：数据准备与处理，插图制作，论文撰写、修改及完善；

李 钢：论文总体设计与指导；

李秉承、温小婷、王亚彤、闫强乐：数据准备与处理；

李佳、王莺莺：文章修改及完善。

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