犯罪類型屬性對治安結構之影響— 以危機感受及衝擊程度觀點

摘要 本研究意圖突破過去台灣犯罪學研究以本土經驗驗證國外理論的框架，擺脫

驗證西方理論的路徑，以實徵分析瞭解治安策略在實施上是否能確實與民意結

合，根據資料、證據、經驗、邏輯發展以符應文化特色，而不再只是單向、被動

地承受或因應，而能進行雙向地瞭解民眾及警察在危機感受及衝擊程度間的差

異。以往在犯罪防治等相關議題的實徵研究上，為了達到統計分析的可行性，經

常發現研究者忽略構念對應的分析層次的現象，對於縣市跨層級的問題，仍採取

單一分析層次的作法，因而理論思維與實徵策略的不一致，使得我們在犯罪防治

知識的累積受到層次謬誤的干擾。所以為避免這種層次上的錯誤及確實瞭解各縣

市的治安結構，以多層模型(multilevel models)從兩個階層分別為階層一之個體階層及階層二之縣市階層，以求能更精確地估計不同層級的研究變數和他們之間的

關係，並避免發生理論的誤用與推論的失焦，而對實務現象做出錯誤的結論。本

研究範圍係以台灣地區二十四縣市民眾及警察為對象，合計發放 3,500 份問卷，有效回收問卷為 2,922 份。研究發現，目前政府重大治安策略及警察各項勤務活動當中，仍是以剛性勤務偵破刑案降低犯罪率為主的傳統警察角色，但是民眾心

目中最深層的感受，不應該是犯罪數據的安撫；觀察危機感受的三維散佈圖發

現，犯罪預防認知在民眾及警察之間的觀點，大部分是契合的，但當反應在警政

治安策略時，卻未能獲至民眾的認同，表示治安策略的規劃執行與民眾的實際需

求是脫節的；在都市化的過程當中，犯罪案件所衍生的危機感受程度，會從財產

性犯罪演變為暴力性犯罪，再趨於一致。再從犯罪聚集的角度來看，不同的縣市

民眾對犯罪類型所造成的衝擊感受印象知覺，顯示出各縣市間的治安結構是截然

不同的。犯罪類型屬性與治安結構間，不因人口密度、土地面積及都市化程度而

有所差異，但每一縣市有屬於自己的犯罪類型屬性，在治安策略的擬訂上應以縣

市為單位。因此本文以多元尺度法定位出各縣市治安結構及犯罪類型之屬性，並

據以提出治安策略分析模型，希望有助於警政單位在治安策略擬訂時的參考。

關鍵詞：犯罪類型、治安結構、策略分析、多元尺度法、階層線性模式

壹、緒論 Garofalo(1981)指出，一般民眾犯罪被害恐懼感的程度遠高於實際犯罪的嚴

重程度，許多民眾雖未遭受犯罪被害，卻存在有犯罪被害恐懼感，代表著民眾對

1

自身及財產安全感到不安的情緒，及犯罪發生所造成的危機感受及衝擊程度，可

能較實際犯罪問題嚴重。本研究因考量與民眾日常生活，及警察勤業務切身關聯

發生的因素，故從犯罪統計資料及相關文獻內，將本研究擬討論之犯罪類型擇定

為殺人、擄人勒贖、強盜搶奪、恐嚇取財、性侵害案件、竊盜、詐騙（財）、毒

品、公共運輸設備遭毀損及竊盜、其他（已嚴重影響交通安全、犯罪手法殘酷、

情節離奇、深切影響社會治安、震撼社會人心案件）等十種。然而，無論犯罪的

原因為何，法律通常是以群體的方式來界定行為，並加以處理。而為便於研究，

犯罪學者也往往將行為或犯罪者加以分類。因此，本研究將此十種犯罪類型再予

以區分為暴力性犯罪、財產性犯罪、一般刑案等三類，擬藉由犯罪類型對危機感

受及衝擊程度之探討，比較民眾與警察在犯罪所造成的危機感受及衝擊程度之影

響認知上的差異，將有助於人們對於台灣社會治安的看法和爭議，此為本研究的

第一個動機。

犯罪學者長久以來，即認為社會失序、混亂、社區依附等因素，與犯罪相關

的恐懼之間有顯著的連結關係(Schafer et al., 2006)，甚而有部分研究指出民主亦會增加犯罪(Lin, 2007；Garoupa & Klerman, 2002；Eisner, 2001)。根據蔡德輝、楊士隆(2004)對台灣社會長期觀察發現，各類型犯罪之衍生與陸續發生，與下列各項因素有關，包括：屬鉅觀層面的都市化、經濟發展、貧富差距過大、社會解

組加劇、婦女勞動參與率提昇、離婚率增加等；介於鉅觀與微觀之間的有家庭、

學校、其他社會控制相關機制功能不彰等問題；屬於微觀的為個人生物（生理）

之缺陷與心理偏差因素等與環境產生互動。犯罪預防是國家對人民生命財產保護

的一種承諾，是阻卻與犯罪有關的因素，所以瞭解犯罪現象，判斷犯罪的成因素，

及健全犯罪人之社會能力，並進一步探討減少促進犯罪情況聚合之因素，則是本

研究的第二個動機。

一般的犯罪類型研究，大多以整個台灣地區的犯罪資料作為分析的樣本，或

是以單一縣市的範圍探討，除了針對個別犯罪理論進行驗證外，大都忽略了先行

分析理論的差異之處，均以理論而非針對整體治安環境提出治安策略建議。未重

視每個理論背後的差異之處，貿然整合的結果，反而變成了理論拼裝車(Einstadter & Henry, 1995)，只有理論上的空談，現象無從檢驗。另外，在犯罪防治等相關議題的實徵研究上，為了達到統計分析的可行性，也經常發現研究者忽略構念對

應的分析層次的現象，對於縣市跨層級的問題，仍採取單一分析層次的作法，而

將其他較高層次的資料打散分配給個人或是予以捨棄；再不然就是以較高層次的

單位作為分析單位（例如鄉鎮或是縣市），而將較低層次的資料加以合併或捨棄。

因而理論思維與實徵策略的不一致，使得我們在犯罪防治知識的累積受到層次謬

2

誤的干擾。基於上述理由，本研究藉由犯罪類型對衝擊程度的探討，以台灣地區

二十四縣市為研究對象，針對以往犯罪研究的疏漏提出探討，以了解縣市間治安

結構的差異，此為本研究的第三個動機。

本研究藉由問卷調查分別從民眾及警察的觀點，分析台灣地區二十四個縣市

受訪者，應用跨層次分析以求能更精確地估計個人及縣市不同層級的研究變數和

它們之間的關係，作為各個不同縣市治安結構的推論依據，並針對民眾及警察，

以危機感受及衝擊程度之觀點檢視犯罪類型對治安結構之影響，建立知覺圖以幫

助瞭解民眾及警察對各縣市的治安結構印象及犯罪類型屬性，提供警政工作者在

決策的評估面上，明瞭治安策略能否確實解決問題，是否符合民眾的要求。並據

以提出治安策略建言，以提供治安單位作為犯罪防治之參考，此為本研究的第四

個動機。並希望能達到目的如下：1.警察及民眾在犯罪類型對個人危機感受程度的影響；2.犯罪類型屬性對縣市治安結構的影響；3.警察及民眾在犯罪類型對個人衝擊程度之影響及其印象知覺；4.警察及民眾對危機感受及衝擊程度之相關性；5.瞭解台灣地區二十四個縣市於犯罪類型之危機感受及衝擊程度認知，進而提出對應之犯罪防治策略。

貳、文獻探討

一、犯罪類型的分類

犯罪學研究的主要目的在於衡量、瞭解與控制犯罪行為。其中最為基礎的衡

量犯罪行為部分，也就是在衡量犯罪發生數量、犯罪型態、發生地點以及瞭解相

關社會因素後，提供政府有關單位擬訂犯罪預防計畫及刑事司法機構資源的規

劃，並協助犯罪學家瞭解犯罪行為的性質及原因。據此，犯罪類型的探討，對犯

罪本質之瞭解，後續的研究以及預防對策的擬訂是相當重要的。因此，在進行犯

罪預防實務工作時，常常要藉助於犯罪類型的研究（蕭銘慶，2005），因考量與民眾日常生活，及警察勤業務切身關聯發生的因素，故從犯罪統計資料及相關文

獻內，將本研究擬討論之犯罪類型擇定為暴力性犯罪、財產性犯罪、一般刑案等

三類：1.暴力性犯罪：由於本研究所欲探討的主要焦點是因暴力而產生的身體傷害，因此選擇強盜搶奪、殺人、恐嚇取財、性侵害案等為暴力犯罪觀察的對象。

擄人勒贖有時雖無身體傷害的產生，但也有暴力或強制力量的使用，故亦歸類為

暴力犯罪；2.財產性犯罪：本研究選擇竊盜及詐騙（財）作為財產性犯罪所欲探討之範疇；3.一般刑案：在暴力性犯罪及財產性犯罪之外，本研究將毒品、公共運輸設備遭毀損及竊盜、其他（已嚴重影響交通安全、犯罪手法殘酷、情節離奇、

深切影響社會治安、震撼社會人心案件）等犯罪類型劃分為一般刑案。

3

二、傳統犯罪研究的疏漏

在社會科學研究的領域中，大多數的資料型態都有著內屬結構的階層特性，

且個體資料統計模型的建立與分析，是過去國內犯罪學研究的主要方式。然而，

當研究者在分析這些資料時，往往未能對這種階層性資料作妥適的處理，例如嘗

試以總體資料分析來對受訪者進行跨層次推論；另一方面，個體層次的民意調查

資料則是以民眾為母群體進行機率抽樣，透過統計分析的模型建構，探索民眾的

背後動機、來源與思考模式，進行理論驗證，以致作出錯誤的研究推論。相同的，

在犯罪防治等相關議題的實徵研究上，為了達到統計分析的可行性，也經常發現

研究者忽略構念對應的分析層次的現象，對於縣市跨層級的問題，仍採取單一分

析層次的作法，而將其他較高層次的資料打散分配給個人或是予以捨棄；再不然

就是以較高層次的單位作為分析單位（例如鄉鎮或是縣市），而將較低層次的資

料加以合併或捨棄。社會學家 Robinson(1950)更清楚地說明分析層次誤用的嚴重性，Robinson 指出高、低層次相關係數兩者在彙總程序中，研究者經常把有意義的低層次上的變異平準化(average out)後，使得高層次構念間的關係無法表示出真正的關係結構(Ostroff, 1993；Klein & Kozlowsk, 2000)。

雖然已經有犯罪學者注意到，個人的行為以及所屬的團體或環境，基本上仍

是糾結在一起的，但是早期對如何確認情境的效力，所知並不多（高新建、吳幼

吾，1997）。然而，研究者在做研究設計時，卻是已注意到「分析的策略應該根據實質上的問題作調適，而不是一般常見的修改實質上的問題以配合分析的方

法」(Burstein, 1980)。研究者的重要任務就是，找出一個能夠估計個人及組織等層次的隨機變異(random variation)的模式(Burstein, 1980；Rogosa, 1978)。換言之，當我們面對具有階層結構特性的多層次資料時，應當使用適當的線性模式來表述

此等階層特性的資料，研究者宜使用能夠考慮到資料之階層結構的線性模式來陳

述階層性的資料，以便能同時考慮個人及團體的特質(Arnold, 1980；Kreft & de Leeuwt, 1998)。

三、犯罪危機感受

治安危機對警政單位而言，更是一難題。針對治安危機管理，本研究重視兩

個面向：治安危機情境分析及危機回應策略。在危機策略擬定之前，最重要的因

素應是危機診斷，透過正確的情境分析與診斷，以擬訂出正確與可行的目標，其

後的策略才具有一定的功能。Coombs(1995)指出，危機情境決定危機傳播策略的選擇，另外，危機情境也決定決策者的思考架構(framework）。而危機的種類、階段、系統與利益關係人是危機管理的四個主要原因與變數，也是危機預防的主

4

要思考方向(Mitroff & Pearson, 1993)。

定義性特徵乃為描述概念時，會一直被重複提及的特質(Walker & Avant, 1995)。綜合上述文獻，本文將危機感受之定義性特徵歸納如下：因國內治安快速且急迫的產生變化，所引起對組織的架構、經營、延續，或對個人的生命，乃

至於對有形或無形的財產，權益的延續，產生立即並具嚴重性威脅的狀態或事

件，且必須予以優先處理。

四、犯罪衝擊程度及被害恐懼

衝擊(impact)是指某種活動或相關一連串事件對於不同的層面所引起的變化、效益，或產生新的狀況，而且都以一體兩面的方式存在；即有正面的利益衝

擊，也會帶來負面的衝擊（楊明賢，1999）。Garofalo(1979)曾指出，一般民眾犯罪被害恐懼感的程度遠高於實際犯罪的嚴重程度。Keane(1998)將被害恐懼感分為兩種向度來討論，第一種是概化想像，易受到傷害的感覺或是對於鄰里安全感

的知覺，這種稱為無形的恐懼感(formless fear)，第二種是評估自己成為受害者的可能性或已經受害，也就是受害風險的知覺或受害者感覺，可用預期的受害指標

來形容，稱為有形的恐懼感(concrete fear)。Box(1988)等人則認為被害恐懼感並非具體發生的犯罪事件，而是一種知覺或認知情感的反應。Jackson(2004)做了一個較為周延的定義，他認為犯罪恐懼包含個人擔心犯罪事件、主觀風險知覺與評

估，以及對於形塑風險的社會意義以及可能性知覺的社會與心理環境之詮釋。

本文在衝擊程度方面分為有形與無形衝擊，有形衝擊即寓意犯罪對個人（含

親屬）生命、身體、財產衝擊受傷害程度，故犯罪恐懼一般模型理論讓我們知道

社經地位也可能引發犯罪資訊，進而影響犯罪印象而造成危險評估，最後產生犯

罪恐懼的結果。無形衝擊係指犯罪對個人心理、精神受傷害程度，此可由媒體傳

播犯罪訊息理論得知，媒體的渲染報導效應將對民眾心理、精神明顯地遞增其恐

懼程度，進而產生無形莫名之衝擊效應，容易間接造成民眾對現行治安產生恐懼

或不信任感，對犯罪產生衝擊影響。

參、研究方法

Crawford(1998)認為處理治安問題不能只重視犯罪率的變化，必須去觀察民眾對於犯罪恐懼感的反應。故本研究擬藉由管理學上有關策略規劃的理論知識，

提供警政工作者在決策的評估面上，明瞭治安策略作為能否確實解決問題，並提

出具體建議，供制定治安策略時之參考，研擬提出本研究架構如圖 1 所示。本研究分別由民眾及警察來探討犯罪類型在危機感受及衝擊程度之差異，並由研究架

構圖及研究目的，建立各項假設如下：

5

圖 1 本研究架構圖

(一) 犯罪類型對危機感受之影響：

目前政府重大治安策略及警察各項勤務活動當中，仍是以剛性勤務為主的傳

統警察角色，雖然有更積極主動走入社區以及尋求與社會相關團體的合作措施，

也大幅度的改變警察在社會結構中所扮演的角色，但是在犯罪預防策略的執行過

程上，仍然無法避免的與民意之間有很大的落差，因此，本研究建立假設一如下，

分析方法則使用多變量變異數分析(MANOVA)。

H1：縣市民眾及警察在犯罪類型對危機意識、構成威脅及處理優先順序上之交互作用具有顯著差異。

(二) 犯罪類型屬性對治安結構的影響：

心理學家 Allport(1924)指出，描述群體行為時，可把群體視為一個加總的整體，應該從組成元素去看，才能真正解釋群體行為產生的過程。因此，過去以一

致性的治安策略統一施行的方式，是無法在縣市間達到一致性的效果，因為每個

縣市的犯罪類型屬性不同，其對治安結構所造成的衝擊是必須予以分別論斷，所

以本研究採用階層線性模式(hierarchical linear model, HLM)做為組內相關係數分析工具，以求能更精確地估計不同層級的研究變數和它們之間的關係，據

Cohen(1988)對於組內相關係數 ρ 所建議的判斷準則，當 ρ ≧0.059 時，所代表的

意義就是造成依變項的組間變異是不可以忽略，亦即依變項在組間的分布是不太

一樣，所以必須將組間的效果考慮到階層線性模式裡，並建立假設二如下。

H2：犯罪類型對各縣市治安結構之影響有顯著差異。

(三) 犯罪類型對衝擊程度之影響：

台

灣

地

區

24縣

市

警察

民眾

衝擊程度 1. 有形衝擊 2. 無形衝擊

危機感受

1. 個人危機意識2. 所構成威脅性3. 優先處理順序

犯罪類型 1.竊盜 2.殺人 3.強盜搶奪 4.擄人勒贖 5.恐嚇取財 6.性侵害案 7.毒品 8.詐騙(財) 9.公共運輸設備毀損竊盜案10.其他

犯罪防治 策略矩陣

H2

H3

H4

H1

6

一般民眾犯罪被害恐懼感的程度遠高於實際犯罪的嚴重程度，Garofalo

(1979)更指出許多民眾雖未實際遭受犯罪被害，卻對自身及財物安全存有被害恐懼感，本研究將被害恐懼感分為有形衝擊和無形衝擊兩方面，來分別探討台灣地

區二十四縣市民眾與警察對犯罪類型在衝擊程度感受方面之差異，並以多元尺度

分析(multidimensional scaling, MDS) 瞭解民眾及警察在十種犯罪類型對治安結構的衝擊影響程度上的各評分項目的得分情形及設立假設三如下。

H3：縣市民眾及警察對犯罪類型所造成之衝擊程度印象知覺有差異性。

(四) 危機感受與衝擊程度：

研究指出有被害恐懼感的人比起沒有被害恐懼感的人在生活上多出許多困

擾(Ortega & Myles,1987)。所以被害恐懼感對人們生活造成重大的影響，個人的安全生活受到威脅時，產生害怕的反應，害怕的生理會影響情緒的反應，因此恐

懼的累積會形成一股壓力，為瞭解民眾危機感受與衝擊程度間之關係，本研究運

用皮爾森積差相關係數(pearson's product moment correlation )及典型相關分析(canonical correlation analysis)來檢視危機感受與衝擊程度間之相關係數，及驗證下列假設四。

H4：縣市民眾之犯罪類型危機感受與衝擊程度有顯著相關。

本研究在取樣部份，除以一般之人口數為依據外，同時亦考慮人口密度、都

會性、人口流動性為取樣考量，且以 HLM 分析涉及跨層級的數據之解釋力。Kreft

和 Leeuw(1998)指出，若要跨層級交互作用有檢定力，在第二層樣本數應 ≥20，第一層則應夠多。本調查在樣本配置方面採用分層隨機抽樣法，依據內政部戶政

司(2006)編製之各縣市土地面積民及人口密度概率抽樣，從而使每個單位均有按其規模大小成比例的被抽中概率，以減少抽樣誤差。根據學者 Sudman(1976)之建議，認為以「人」為研究對象的調查研究，若是全國性的研究，其平均樣本人

數大約在 1,500 人至 2,500 人之間，若是地區性研究，樣本人數大約在 500 人至1,000 人之間。本研究為全國性的研究，依 Sudman 之建議與成本及若干原因限制下，本研究預計抽取 1,600 份樣本。整體抽樣程序之樣本配置與抽樣誤差如公式所示：

nNN

n ii ×= (1) 變數說明： N：總母體數, Ni：某縣市母體數

ni：某縣市應抽之樣本數, n：總樣本數, i：表縣市別

在抽樣誤差方面，無限母體計算之公式如下：（信心水準 1-α＝0.95）

7

nZd 41

2

×=α

(2) 由於各縣市均為有限母體，在抽樣誤差方面，需加上一有限母體修正項，其計算

之公式如下：（信心水準 1-α＝0.95）

⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

−−=

2

Z × 141

NnN

nd α (3)

本研究於問卷初稿完成，即於 95 年 10 月 2 日至 10 月 25 日間，由研究者將問卷送請警界專家 6 人、民意代表 2 人及具統計專長者 1 人，共計 9 位實務界資深專家進行審查。同時分別對高雄縣、屏東縣及高雄市等地區民眾及警察各 20名實施預試。問卷調查時間為民國 95 年 11 月至 96 年 2 月，總母體數為二十四縣市 95 年期中人口數 2286.7 萬人（戶役政為民服務資料庫），調查方式為人工分發紙本問卷。合計發放 3,500 份問卷，回收 3,134 份問卷，各縣市之樣本數配

置均達 60 份(≥20)，符合第二層樣本數之需求，其中部份縣市在人口密度、都會性、人口流動率之考量下，再予以膨脹數量。因此在 95％信心水準下，實際配置後之有效總樣本數為 2,922 份，有效回收率為 84%，總抽樣誤差為正負 2.3%，如表 1。本問卷經由統計軟體執行信度分析後，在危機感受的危機意識之Cronbach’s α 為 0.921，構成威脅之 Cronbach’s α 為 0.941，處理優先順序之Cronbach’s α 為 0.897，整體信度為 0.958；衝擊程度的有形衝擊之 Cronbach’s α為 0.941，無形衝擊之 Cronbach’s α 為 0.932，整體信度則為 0.955，至於在整體總信度為 0.971。研究樣本背景屬性民眾以男性居多佔 52.14%，女性為 47.81%；年齡以 31~40 歲為主，佔全體 40.78%，21~30 歲次之，佔全體 24.50%；教育程

表 1 本研究施測問卷發放及回收統計表 身分 民眾 身分 警察

縣市 發出 回收 有效 無效 縣市 發出 回收 有效 無效 縣市 發出 回收 有效 無效 縣市 發出 回收 有效 無效

台北市 300 255 201 54 南投縣 60 55 54 1 台北市 150 109 101 8 南投縣 40 37 28 9

台北縣 100 78 73 5 嘉義縣 60 52 52 0 台北縣 50 50 39 11 嘉義縣 40 40 39 1

桃園縣 60 58 56 2 嘉義市 60 44 37 7 桃園縣 40 40 39 1 嘉義市 40 38 38 0

新竹市 60 50 49 1 台南縣 100 85 83 2 新竹市 40 38 34 4 台南縣 50 46 44 2

新竹縣 60 60 60 0 台南市 100 97 95 2 新竹縣 40 40 40 0 台南市 50 47 44 3

苗栗縣 60 60 60 0 高雄市 300 267 253 14 苗栗縣 40 39 37 2 高雄市 150 150 142 8

基隆市 60 56 54 2 高雄縣 60 52 48 4 基隆市 40 40 36 4 高雄縣 40 40 35 5

宜蘭縣 60 42 42 0 屏東縣 60 55 55 0 宜蘭縣 40 32 30 2 屏東縣 40 35 34 1

台中縣 100 67 67 0 台東縣 60 58 56 2 台中縣 50 50 50 0 台東縣 40 34 31 3

台中市 200 168 168 0 花蓮縣 60 56 55 1 台中市 100 85 67 18 花蓮縣 40 36 27 9

彰化縣 60 60 59 1 金門縣 60 60 60 0 彰化縣 40 38 26 12 金門縣 40 40 39 1

雲林縣 60 58 55 3 澎湖縣 60 60 57 3 雲林縣 40 37 33 4 澎湖縣 40 40 40 0

小計 1180 1012 944 68 小計 1040 941 905 36 小計 670 598 532 66 小計 610 583 541 42

合計 發出 2220 回收 1953 合計 發出 1280 回收 1181

8

度大多為專科、大學，佔全體 48.67%，高中（職）次之，佔全體 39.64%；職業為軍公教之公職人員居多，佔全體 30.39%，服務業次之，佔全體 19.20%。在警察部分可以發現約有九成以上為男性，女性僅為 7.77%；年齡則以 31~40 歲為主，其次則為 41~50 歲佔 31.81%，21~30 歲及 51 歲以上則分別為 6.97%及 4.38%；在階級方面以基層佐警的 61.04%佔大多數，其次為基層主管 20.91%，內勤人員15.73%，中高階主管分別為 1.88%及 0.45%。

肆、資料分析與討論

一、縣市對危機意識、構成威脅及處理優先順序差異性分析

本研究探討民眾及警察在不同縣市於十種犯罪類型對危機意識、構成威脅及

處理優先順序差異之影響的二因子多變量變異數分析，其交互作用項的 Wilk’s Λ=0.541(p

表 2 身分、縣市在三個依變項事後比較分析摘要表 縣市（B 因子）

依變項

B 因子 A 因子

直轄市

(b1) 甲種縣市

(b2) 乙種縣市

(b3) 邊緣

平均數

民眾(a1) 3.943 4.016 4.051 4.003 危機意識 身分 （A 因子） 警察(b2) 3.826 3.528 3.889 3.748

民眾(a2) 3.826 3.824 3.938 3.863 構成威脅 身分 （A 因子） 警察(b3) 4.061 3.594 4.152 3.936

民眾(a3) 4.023 4.052 4.084 4.053 處理優先順序 身分 （A 因子） 警察(b4) 4.119 3.673 4.029 3.940

(一)縣市民眾在危機意識、構成威脅及處理優先順序之單純主要效果考驗

乙種縣市於十種犯罪類型在此三項依變項上，相對於其他縣市有著較高的顯

表 1 著性，本研究推論因為乙種縣市大都屬農業縣市民風純樸，且犯罪率低，但容易直接或間接的受近期內重大治安事件的發生或經由媒體大肆報導（例如 95年 3 月 17 日枋寮鄉境內發生之南迴搞軌案）影響，故當犯罪案件發生時，對一般民眾將造成強大震撼，所以在危機意識、構成威脅及處理優先順序上，相較於

其他縣市有較高的認知。

(二)縣市警察在危機意識、構成威脅及處理優先順序之單純主要效果考驗

直轄市及乙種縣市警察於十種犯罪類型在此三項依變項之表現，均顯著高於

甲種縣市警察，表示直轄市及乙種縣市警察對於犯罪案件發生時，較之其他縣市

有更高的危機感受認知。

(三)民眾及警察在各縣市之單純主要效果考驗

1. 本研究推論直轄市警察對於犯罪類型的處理順序是以基於治安的考量，及現有警力及資源的掌握，對於犯罪案件的偵辦仍是以構成威脅為考量，民眾則

是以案件發生時所引起的危機識來考量，較不考量案件的威脅性。

2. 考驗結果顯示，甲種縣市民眾對於犯罪類型在三個依變項的認知，是高於警察的。顯見甲種縣市警察單位對於治安政策犯罪預防之擬訂，及現階段勤務

執行仍未符合民眾期待，有加強改善之空間。

3. 乙種縣市警察對於犯罪類型的處理優先順序，並不受民眾的危機意識及構成威脅認知而有所改變。

整體觀察，發現縣市在犯罪類型對於危機意識、構成威脅及處理優先順序三

個依變項上，並未依附於都市化程度的高低變化，而是每一個縣市有自己的犯罪

特性及危機感受程度，在民眾及警察二群體上，亦見此一現象，也驗證本研究之

假設一成立。也顯示每個縣市有屬於自己的犯罪預防模式，縣市間之差異，並無

法用統一規劃的專案勤務來執行，必須是經過比較分析，方能研擬出一套符合當

地民眾感受，及針對特定犯罪類型執行暨有效預防之策略方針。

10

二、犯罪防治矩陣之應用

本研究採用 Pearson 積差相關等統計方法，來檢驗民眾及警察因犯罪類型所引發之危機意識、構成威脅及處理優先順序認知等三變項間之相關性。根據分析

結果所得之三變數間相關係數，無論民眾或警察均顯示有高度顯著的正相關；表

示以民眾觀點來看，犯罪類型發生所引發的危機意識、構成的威脅性及處理優先

順序之認知，雖無因果關係，卻會因犯罪案件的影響而同樣的提高對這三變項的

感受與認知，此代表針對民眾認為應優先處理的犯罪類型來降低犯罪威脅性，是

改善民眾危機意識及觀感的首要項目之一；而以警察觀點來看，犯罪類型發生所

引發的危機意識、威脅性及處理優先順序之間，具有一定的相關性，如何針對應

優先處理的犯罪類型，是警方需要重視思考的重要策略。由以上分析所得，民眾

與警察在危機意識、構成威脅及處理優先順序這三變項間均存在著顯著正相關，

因此本研究為探討危機意識、構成威脅及處理優先順序認知等相關變數之間的因

果關係，採用複迴歸分析方式(multiple regression analysis)之「逐步迴歸法」(stepwise)，以危機意識、構成威脅為自變數，處理優先順序為依變數，進行複迴

歸模式分析；在確定迴歸模式後，即進行模式之驗證工作，以判定係數( 2R )與迴歸係數( β )值觀察自變項對處理優先順序的預測效果。本研究建立之迴歸方程式

如下：

處理優先順序(Y) 10 ββ += （危機意識） 2β+ （構成威脅） (4)

在民眾解釋力方面，以處理優先順序為依變項，危機意識、構成威脅兩個變

數為自變項，這兩個變項與依變項的相關均達 0.001 的非常顯著水準，並且彼此

之間沒有線性重合的問題。此模型的判定係數( 2R )為 0.824，表示這兩個變數共可解釋依變項總變異量的 82.4%(F=63.194，p=0.001)非常顯著水準。在警察解釋力方面，兩個自變項與依變項的相關均達 0.001 的非常顯著水準，且兩個變項之

間沒有線性重合的問題。此模型的判定係數值( 2R )為 0.753，表示這兩個變數共可解釋依變項總變異量的 75.3%(F=41.120，p=0.001)非常顯著水準。從以上民眾及警察的分析結果表示，自變項與依變項間有非常顯著的相關存在，亦具有統計

上的意義及相當足夠的解釋力。藉此分析，本研究參考 Rockoff(1985)等人所提出的策略動力理論，及 Mcfarlan 和 Mckenny(1983)提出的策略格道模式(strategic grid)，將問卷中民眾及警察對犯罪類型所引生之危機意識、構成威脅及處理優先順序問項得點，予以標準化後求其算數平均數值，透過基本敘述統計之三維散佈

圖，以危機意識、構成威脅及處理優先順序為軸向，將樣本分布於此一座標系統

上，即分別可得民眾及警察的犯罪防治立體矩陣圖 2、3。

11

觀察民眾及警察的犯罪防治立體矩陣圖，可知民眾及警察各有其所認知的犯

罪類型，加以比較對照發現，犯罪預防認知在各縣市民眾及警察之間的觀點，大

部分是契合的，但當反應在警政治安策略時，卻未能獲至民眾的認同，表示治安

策略的規劃執行與民眾的實際需求是脫節的，這可由各類的滿意度調查得知。

3

102

46

5

9

1

8

7

1.竊盜 2 殺人

3.強盜搶奪

4.擄人勒贖

5.恐嚇取財

6.性侵害案

7.毒品

處理優先順序

8.詐騙(財)

9.公共運輸設

備毀損竊盜案

10.其他

構成威脅危機意識

圖 2 民眾之危機意識、構成威脅及處理優先順序三維散佈圖

4

10

3

2

6

5

9

1

78

1.竊盜

2 殺人

3.強盜搶奪

4.擄人勒贖 5.恐嚇取財

6.性侵害案

7.毒品

8.詐騙(財)

9.公共運輸

設備毀損

竊盜案

10.其他

處理優先順序

構成威脅 危機意識

圖 3 警察之危機意識、構成威脅及處理優先順序三維散佈圖

12

三、縣市治安結構之層次觀察

本研究之主要樣本母體為全台灣地區，並以二十四縣市為變項進行分析，為

驗證此種跨層級數據之代表性，因此本研究僅採 HLM 分析方法中的零模型進行探討，本模式主要在考驗各組之間是否有差異，估計總變異量中有多少變異是由

組間的變異所造成。在 HLM 應用中，最多的是二階層，因此將資料結構分為二階層：第一階層為民眾階層，第二階層是縣市階層。在第一階層中以 X 來預測 Y，意即以民眾對犯罪案件所感受的有形衝擊與無形衝擊之平均數為變項，來預測犯罪案件對個人衝擊影響程度。其整體模式表示如下：

階層一： ( ) njNeeXY ijijijjjij ....3,2,1,0~, 210 =++= σββ (5) 階層二： jjj W 001000 μγγβ ++= , jjj W 111101 μγγβ ++=

完整模式(full model)：

( ) ( ) ( ) ijjijjjjijjjijjij eXXXXWXXWY +−++−+−++= .10.11.100100 μμγγγγ (6) 然而在實際估計時，研究者常會依估計的目的而將完整模式中的某些參數限

制為 0，此時就會形成許多不同的次模式(submodels)。本研究以「具有隨機效果

的單因子變異數分析模式」進行估計分析，假設公式(5)的 j1β = 0，其模式之表

示為：

階層一： ( ) njNeeY ijijjij ....3,2,1,0~, 20 =+= σβ (7) 階層二： jj 0000 μγβ +=

分析模式為： ijjij eY ++= 000 μγ (8)

相關變數： ( ) 2σ=ijeVar , ( ) 000 τβ =jVar 變數說明：

i ：表組內第 個數 ,i j ：表第 j 組 , ：表第ijYj 組內第 i 個預測項

ije ：階層一的隨機誤差，表階層一的隨機效果

：階層一的變異數（組內變異） 2σ

j0μ ：階層二方程式中的隨機效果(random effect)

00γ ：階層二方程式的係數，表全體總平均，亦稱為固定效果(fixed effect)

00τ ：階層二的的變異數（組間變異）

從表 3 可看出縣市間之變異 00τ 達 0.01 顯著水準，代表各個縣市民眾在治安

13

衝擊感受上有顯著的變異。藉由縣市間變異( 00τ ) 及縣市內變異 ( ) 可算出組

間係數

2σ

Iρ ，代表治安衝擊的總變異量中有 11.2%是由縣市所造成的：

112.0341.0043.0

043.0ˆˆ

ˆˆ2

00

00 =+

=+τ

ρ I = στ

另外，各個縣市之樣本平均數之信度的計算公式為：

[ ])ˆ(ˆ/ˆ)ˆ(ˆ 20000jYyreliabilit σττλ += / jnj =

∑=

= 21.295

整體信度指標，為各個縣市樣本平均數之信度估計值的平均數：

Jj /ˆˆ λλ = 21.295 / 24 = 0.887

變數說明： j ：表第 j 組 , ：表某一組內總數量，在此表第jn j 縣市的問卷數

J ：總組數，在此表共 個縣市 J

表示以各個縣市的樣本平均數估計值做為真實縣市平均數的指標時，可信度

非常的高。

綜上可知，以縣市分組之跨層級數據具有足夠的代表性及解釋力。心理學家

Allport(1924)指出，描述群體行為時，可把群體視為一個加總的整體，應該從組成元素去看，才能真正解釋群體行為產生的過程。因此，本研究推論，過去以一

致性的治安策略統施行的方式，是無法在縣市間達到一致性的效果，因為每個縣

市的犯罪類型屬性不同，其對治安結構所造成的衝擊是必須予以分別論斷，本研

究之假設二成立。

表 3 隨機效果單因子變異數分析模式的結果摘要表 零模型 固定效果 治安衝擊得分 0β

截距項 00γ 4.123** (0.045) 變異數成份 第二層縣市間 縣市平均 00τ 0.043**

第一層縣市內 2σ 0.341 *: p

數為 0.06604、0.10541，根據 Kruskal(1964)的解釋，此壓力係數的解釋性與配合性在可接受範圍内。多元尺度法所得出的複迴歸判定係數(RSQ)則為 0.99088、0.96730，在衡量準則 0.60 或以上就被認為可以接受的情況下，表示其配合性良好（吳萬益、林清河，2002）。同樣地，再利用多元尺度法就台灣地區二十四縣市民眾及警察心目中的犯罪類型屬性計算，亦可得到民眾及警察在犯罪類型整體

知覺圖座標，其壓力係數為 0.15959、0.15959。根據 Kruskal 的解釋，此壓力係

2.00000.0000-2.0000-4.0000

1.5000

1.0000

0.5000

0.0000

-0.5000

-1.0000

-1.5000

33

24

23

22

21

20

19

18

17

16

15

14

13

12

11

10

9

7 6

5

4

3

2 1

34

8

32

3130

2928

27

26

25竊盜

殺人

強盜搶奪

擄人勒贖

恐嚇取財

性侵害案

詐騙(財)

毒品

公共運輸設備毀竊盜案

其他

維度一 迫害性

維度二 重大性

一般性

威脅性

一般威脅型 重大威脅型

重大衝突型 一般迫害型

3.00002.00001.00000.0000-1.0000-2.0000-3.0000

1.5000

1.0000

0.5000

0.0000

-0.5000

-1.0000

-1.5000

24

23

22

21

2019

18

17

16

15

14

13

1211

10

9

8

7

65

4

3

2

1

34

26

27

28

30

29

33

25

32

31

竊盜

殺人

強盜搶奪

擄人勒贖

恐嚇取財

性侵害案

毒品

財產破壞型暴力破壞型

詐騙(財)

公共運輸設備毀損竊盜案

其他

暴力侵略型

財產侵略型

圖 4 縣市民眾對犯罪類型之衝擊感受印象整體知覺圖

圖 5 縣市警察對犯罪類型之衝擊感受印象整體知覺圖

維度二暴力性

財

破壞性

維度一 侵略性

產性

15

數的解釋性與配合性在可接受範圍内。多元尺度法所得出的複迴歸判定係數

(RSQ)則為 0.95057、0.95057，在衡量準則 0.60 或以上就被認為可以接受的情況

下，表示其配合性良好。再將治安結構及犯罪類型知覺圖座標放入知覺圖中，則

二十四縣市民眾及警察心目中的治安結構屬性知覺空間圖即可完整地呈現於圖

4、5。本研究並將圖 4 維度二之左右兩軸分別命名為暴力性及財產性；維度一上下兩軸分別命名為破壞性及侵略性，並依各犯罪類型所在象限特性給予命名，也

藉此觀察出二十四縣市民眾對犯罪類型發生在心目中所造成的衝擊感受；本研究

亦將讀 5 維度二之左右兩軸就警政單位針對犯罪類型列管情形予以分別命名為重大性及一般性；將維度一上下兩軸分別命名為威脅性及迫害性，並依各犯罪類

型所在象限特性給予命名，也藉此觀察出二十四縣市警察對犯罪類型發生在心目

中所造成的衝擊感受。

整體觀察，民眾及警察所認知的危機感印象知覺是有差異性的，本研究之假

設三成立，顯示目前警察所認知的治安結構是與民意脫節的；再從犯罪聚集的角

度來看，不同的縣市警察對犯罪類型所有的治安衝擊印象，顯示出各縣市間的治

安結構是截然不同的，造成治安政策的危機。故以往針對整體治安環境所提出的

各項治安策略是有待商榷的，因為似乎忽略了地區特性及民眾心目中最深層的感

受。

五、犯罪防治策略矩陣之應用

經由皮爾森相關係數分析顯示，民眾的犯罪類型之危機意識，對構成威脅之

間的相關係數為 0.893；犯罪類型之危機意識對有形衝擊程度影響之間的相關係數為 0.933；犯罪類型之危機意識對無形衝擊程度影響之間的相關係數為 0.862；觀察發現，均大於 0.6 顯示有高度顯著的正相關；另由犯罪類型所構成威脅與犯罪類型對有形衝擊程度影響之間的相關係數為 0.824；犯罪類型所構成威脅與犯罪類型對無形衝擊程度影響之間的相關係數為 0.841。本研究進一步針對危機感受和衝擊程度兩個構面進行典型相關分析，目的在探討其相互影響關係，即進行

本研究假設四之驗證。檢定結果可知有一組典型變量達顯著水準(p=0.001)，特徵值亦均大於 0.1。故本研究採用一組典型變量來解釋危機感受和衝擊程度之相關性。在整體相關性上，第一典型變量的相關係數為 0.962，危機感受對衝擊程度自我解釋能力為 90.16%，衝擊程度對危機感受自我解釋能力為 94.12%，代表危機感受和衝擊程度間確有顯著的正相關，本研究假設四成立。

藉由以上的分析，本研究參考 Galbraith 和 Schendel (1983)所提出之策略模型分析，試以危機感受及衝擊程度高低所座落在犯罪防治矩陣的象限予以命名，

16

危機感受低 危機感受高

危機感受低 危機感受高

Ⅱ.危害區

17

(改變策略) (改善策略)

Ⅰ.壓制區

Ⅲ.穩定區

(訴求策略)Ⅳ.清潔區

(預防策略)

衝擊程度高

衝擊程度低

衝擊程度高

衝擊程度低

圖 6 犯罪防治策略矩陣

並針對警政單位在進行選擇治安策略時，分別提出改善、改變、訴求、預防等四

種策略要點，建構犯罪防治策略矩陣如圖 6，分別討論如下：

Ⅰ.壓制區 / 改善策略

在此區之犯罪類型，其犯罪防治策略應將民眾需求、整體犯罪環境及其變

化、警察的競爭定位，以一種較有系統，常設的方法對犯罪資料及環境加以分析

管理、設計或操作，擬出以增加犯罪者犯罪之困難與風險，減少犯罪者利益的獲

得，降低犯罪機會的預防措施專案計畫，強調報案立即反應與機動打擊犯罪功

能，各警察單位應建立各該轄區的犯罪分析資料，針對經常發生之犯罪熱點(hot

spots of crime)進行埋伏、盤查與查對車號的工作，通過集中警力，增加街道見警率，既爲守法民眾提供了保護，也向那些從事強盜搶奪犯罪的人傳遞了他們的行

爲將不再被容忍的資訊（謝文彥，2006）。

Ⅱ.危害區 / 改變策略

在此區之犯罪案件，警察機關應加強在市街商店等公共場所之巡邏，及提高

見警率等強化目標物的勤務作為，或是以徒步巡邏方式降低民眾於夜間走在鄰里

的不安全感(Bennett, 1991) 。並與教育單位及商店人員密切聯繫，主動關心瞭解社會治安現況，並嚴密監督當地不良幫派組合及其成員活動狀況，建立治安資料

庫，防杜不法份子或不法組織之犯罪活動，同時，維持高破案率，以提昇民眾報

案率及遏阻犯罪之發生。

Ⅲ.穩定區 / 訴求策略

由於犯罪具有不可消滅特性，故應將此危機感受及衝擊程度均低之區的犯罪

類型維持在現行狀況，以免往其餘象限發展。訴求策略是來自於組織內部，屬於

技術性的例行決策，這類決策不是從未來性或策略性的角度思考問題。所以在面

對此區犯罪類型時，訴求策略可能隨之形成；當訴求策略產生一定的功效後，就

可以將這套策略轉化為慣例，加以改進利用將訴求策略轉變為改善策略。當警察

組織無法預知未來的犯罪趨勢時，應該讓訴求型流程主導犯罪預防政策，或是當

犯罪環境出現變動，過去的成功策略不再能適用時，組織就非常需要訴求型策

略。反之，當成功模式已經非常明確，執行力成為成敗關鍵時，改善策略就該主

導組織流程。

Ⅳ.清潔區 / 預防策略

在此象限中，為危機感受高但衝擊程度較低的情況，表示在此區之犯罪類型

民眾重視的是危機感受，但在犯罪被害方面較無重大影響，對警察機關而言，在

此區破案所獲取效益不高；自然而然，民眾與警察均會把在此區發生之犯罪類型

忽略，Lloyd 等人(1994)研究發現，無論是個人或商家，一旦被害，再一次被害的風險增加。前一次被害是未來被害的重要的預測指標，曾有被害經驗的人，較

諸無被害經驗者，其被害風險較高，例如家宅竊盜(Lauritsen & Quinet, 1995)。因此，警察機關應針對此區集中資源與注意力來預防再次被害，加強犯罪預防宣導

及為民服務工作，以有效抑制暴力犯罪之發生。

伍、結論與建議

本研究針對十種犯罪類型對民眾、警察之危機感受及衝擊程度等兩面向，經

實證分析所得之結果，原假設均得到理論的印證。發現縣市在犯罪類型對於危機

意識、構成威脅及處理優先順序三個依變項上，並未依附於都市化程度的高低變

化，而是每一個縣市有自己的犯罪特性及危機感受程度，也顯示每個縣市有屬於

自己的犯罪預防模式，縣市間之差異，並無法用統一規劃的專案勤務來執行，必

須是經過比較分析，方能研擬出一套符合當地民眾感受，及針對特定犯罪類型執

行暨有效預防之策略方針；在都市化的過程當中，犯罪案件所衍生的危機感受程

度，會從財產性犯罪演變為暴力性犯罪，再趨於一致；本研究所使用的跨層次分

析的概念，可以避免犯罪防治研究議題上有關縣市跨層級的問題，犯罪防治知識

的累積不會受到層次謬誤的干擾，確保理論思維與實徵策略的一致。並以多元尺

度法定位出各縣市治安結構及犯罪類型的屬性，有助於警政單位在治安策略擬訂

時的參考；研究結果顯示，從犯罪聚集的角度來看，不同的縣市民眾對犯罪類型

所造成的衝擊感受印象知覺，顯示出各縣市間的治安結構是截然不同的。犯罪類

18

型屬性與治安結構間，不因人口密度、土地面積及都市化程度而有所差異，每一

縣市有屬於自己的犯罪類型屬性，且犯罪類型屬性對治安結構所造成的衝擊，應

以縣市為單位分別探討及擬訂治安策略。

本研究在研究過程中，不論在研究設計與資料分析，皆以客觀、公正、謹慎

處理為原則，但未就各犯罪類型在人口統計變項方面深入分析以瞭解其間之差異

(Sampson & Laub, 1994)，因此其研究結果在解釋上應更加謹慎。所以本研究未來

的發展方向，希望加入人口特性因素後，來探討各犯罪類型在不同人口特性上所

應擬定之犯罪預防策略。

參考文獻

Allport, F. H.(1924). “The Group Fallacy in Relation to Social Science”, Journal of Abnormal and Social Psychology, 19, pp. 60-73.

Arnold, C. L.(1980). “Multivariate Procedures in the Scaling and Analysis of NAEP Data: Using Hierarchical Linear Models on NAEP Data”, Paper Presented at AERA 1993 Annual Meeting, Atlanta, Georgia.

Bennett, Trevor.(1991). “The Effectiveness of A Police-Initiated Fear-Reducing Strategy”, The British Journal of Criminology, 31, pp. 179-194.

Box, Steven, Chris Hale. & Glen Andrews.(1988). “Explaining Fear of Crime”, Brith Journal of Criminology, 28, pp. 340-356.

Burstein, L.(1980). “The Analysis of Multilevel Data in Educational Research and Evaluation”, Review of Research in Education, 8, pp. 158-233.

Coombs, W. T. (1995). “Choosing the Right Words: The Development of Guidelines for the Selection of the "Appropriate" Crisis Response Strategies”, Management Communication Quarterly, 8, pp. 447-476.

Crawford, A.(1998). “Crime Prevention and Community Safety: Politics”, Policies and Practices. NY: Longman.

Einstadter, W. & Henry, S.(1995). “Criminological Theory: An Empirical Test of Self-Control Theory”, Journal of Crime and Justice, 21, pp. 89-103.

Eisner, Manuel.(2001). “Modernization, Self-Control and Lethal Violence”, British Journal of Criminology, 41, pp. 618-638.

Galbraith, C. & Schedel, D. (1983). “An Empirical Analysis of Strategy Types”, Strategic Management Journal, 4, pp. 153-173.

Garofalo, J.(1979). “Victimization and the Fear of Crime”, Journal of Research in

19

Criminal and Delinquency, 16, pp. 80-97.

Garofalo, J.(1981). “The Fear of Crime: Cause and Consequences”. The Journal of Criminal Law and Criminology, 72 (2). pp. 839-859.

Garoupa, Nuno. & Klerman, Daniel.(2002). “Optimal Law Enforcement with a Rent-Seeking Government”, American Law and Economics Review, 4(1), pp. 116-140.

Jackson, Jonathan.(2004). “Experience and Expression: Social and Cultural Signification in the Fear of Crime”, British Journal of Criminology, 44, pp. 946-966.

Keane, C. (1998).“Evaluating the Influence of Fear of Crime as an Environmental Mobility Restrictor on Women’s Routine Activity”, Environment and Behavior, 30(1), pp. 60-74.

Klein, K. J., & Kozlowski, S. W. J. (Eds.). (2000). “Multilevel Theory, Research, and

Methods in Organizations: Foundations, Extensions, and New Directions”, SanFranciso: Jossey Bass.

Kreft, Ita & Jan de Leeuw (1998). “Introducing Multilevel Modeling”, Sage Publication.

Kruskal, J. B.(1964). “Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of Fit to a Non Metric Hypothesis”, Psychometrika, 29, pp. 1-27.

Lauritsen, J. L. & K. F. Davis Quinet.(1995). “Repeat Victimization Among Adolescents and Young Adults”, Journal of Quantitative Criminology, 11, pp.143-166.

McFarlan, F. W. & McKenny, J. L.(1983). “Corporate Information Systems Management: The Issues Facing Senior Executives”, Homewood, IL: Richard D. Irwin.

Ming-Jen Lin.(2007). ”Does Democracy Increase Crime? The Evidence from International Data”, Journal of Comparative Economics, 35(3), pp. 467-483.

Mitroff, I. I. & Pearson, C. M.(1993). “From Crisis Prone to Crisis Prepared: A Framework for Crisis Management”, Academy of Management Executives, 7(1), pp. 48-59.

Ortega, T, S. & Myles, L, J.(1987). “Race and Gender Effects on Fear of Crime: An Interactive Model with Age”, Criminology, 25(1), pp. 133-152.

Ostroff, C.(1993). “Comparing Correlations based on Individual-Level and

20

21

Aggregation Data”, Journal of Applied Psychology, 78, pp. 569-582.

Robinson, W. S.(1950). “Ecological Correlations and The Behavior of Individuals”, American Sociological Review, 15, pp. 351-357.

Rockoff, N., C. Wiseman. & W. A. Ullrich.(1985). “Information Systems For Competitive Advantage: Implementation of a Planning Process”, MIS Quarterly, 9(4), pp. 285-294.

Rogosa, D.(1978). “Politics, Process, and Pyramids”, Journal of Educational Statistics, 3(1), pp. 79-86.

Sampson, R. J. & Laub, J. H. (1994) Crime in the making：Pathways and Turning Points Through Life. MA: Harvarde University Press

Seymour, Sudman.(1976). “Applied Sampling”, New York: Academic press.

Schafer Joseph A., Beth M. Huebner, & Timothy S. Bynum.(2006). “Fear of Crime and Criminal Victimization: Gender-Based Contrasts”. Journal of Criminal Justice, 34, pp.285-301.

Walker, L. O. & Avant, K. C.(1995).” Strategies for Theory Construction in Using(3rd ed.)”. Norwalk, CT: Appleton &Lange.

吳萬益、林清河(2002)，行銷研究，台北：華泰文化事業股份有限公司。

高新建、吳幼吾(1997)，階層線性模式在內屬結構教育資料上的應用，教育研究資訊，第 5 卷第 2 期，頁 31-50。

楊明賢(1999)，觀光學概論，台北：揚智，頁 175。

蔡德輝、楊士隆(2004)，犯罪學，台北：五南書局。

蕭銘慶(2005)，環境犯罪類型之探討，警學叢刊，第 36 卷，第 3 期，頁 83-108。

謝文彥(2006)，街頭搶奪犯罪動機與決意歷程之研究，警學叢刊，第 36 卷，第 5 期，頁 93-122。