中国拐卖儿童犯罪活动网络时空演变及形成机制

doi:10.3785/j.issn.1008-9497.2024.01.008

中国拐卖儿童犯罪活动网络时空演变及形成机制

基于寻亲成功案例的分析

王静^,^,¹^,², 李正^,^,³^,⁴, 王涛¹, 师岱¹, 余丽娇¹^,²

1.云南师范大学地理学部, 云南昆明 650500

2.云南师范大学孟加拉湾地区研究中心, 云南昆明 650500

3.云南师范大学缅甸研究中心, 云南昆明 650500

4.云南师范大学省部共建协同创新中心, 云南昆明 650500

Spatio-temporal evolution and formation mechanism of Chinas child abduction and trafficking network: Based on the analysis of success stories of family search

WANG Jing^,^,¹^,², LI Zheng^,^,³^,⁴, WANG Tao¹, SHI Dai¹, YU Lijiao¹^,²

1.Department of Geography，Yunnan Normal University，Kunming 650500，China

2.Bengal Bay Area Research Center，Yunnan Normal University，Kunming 650500，China

3.Myanmar Research Center，Yunnan Normal University，Kunming 650500，China

4.Collaborative Innovation Center Jointly Established by Yunnan Normal University，Kunming 650500，China

通讯作者: ORCID：https：//orcid.org/0009-0001-1307-2244，E-mail：584769759@qq.com.

收稿日期: 2022-08-02 修回日期: 2023-01-27 接受日期: 2023-02-06

基金资助:

国家自然科学基金资助项目. 42161031
云南省哲学社会科学规划重点项目. ZD202008

Received: 2022-08-02 Revised: 2023-01-27 Accepted: 2023-02-06

作者简介 About authors

王静（1997—），ORCID：https：//orcid.org/0009-0002-2521-4745，女，硕士研究生，主要从事区域经济开发与管理研究，E-mail：994304899@qq.com. , E-mail：994304899@qq.com

摘要

拐卖儿童犯罪活动屡禁不绝，给家庭和社会带来诸多负效应，打击拐卖儿童犯罪活动对人类社会可持续发展和国家权益保障意义重大。以“宝贝回家”公益平台数据资料为研究样本，借助GIS空间分析与社会网络分析方法，探讨中国拐卖儿童犯罪活动网络时空演变与形成机制。结果表明：（1）在时序演变上，1978—2020年中国拐卖儿童犯罪活动呈现“中段高发、两端低发”的倒V形态势，于1989年达到峰值后逐步回落。（2）在网络拓扑上，拐卖儿童犯罪活动网络总体规模先增后降，网络结构日趋疏松、联系强度与通达性降低，网络核心由豫、闽等中东部地区向川、黔等西南地区转移，买方、卖方市场分化显著。（3）在空间演化上，犯罪活动集中于胡焕庸线东南部，拐卖男童南方高于北方；犯罪活动空间分布格局重心转移显著，拐出高值区趋向于西南地区，拐入高值区多为中东部地区；贩运路径由“数地高发”转向“全国频发”后逐渐萎缩，跨省与省内贩运现象并存；犯罪网络形成了4个以滇-粤-桂-冀贩运社团为主导的犯罪社团，内部联系紧密，呈现地理邻近性与跳跃性并存的区位特征。（4）在形成机制上，网络节点、网络联系、网络社团3个层面对拐卖儿童犯罪活动的影响逐级递进，且受多因素影响，具有波动性、阶段性和地域性特征。

关键词： 拐卖儿童犯罪 ; 社会网络分析 ; 时空演变 ; 形成机制 ; 中国

Abstract

Criminal activities of abducting and trafficking children take place continuously despite that they are repeatedly prohibited, which bring many negative effects to families and society. No wonder and combating criminal activities of abduction and trafficking of children is of great significance to the sustainable development of human society and the protection of national rights and interests. Taking the data of the "baobeihuijia" public welfare platform as a research sample, and using GIS and social network analysis methods, the temporal and spatial evolution and formation mechanism of China's child abduction and trafficking criminal activities were explored. The results show that: (1) Timing characteristics, from 1978 to 2020, China's child trafficking criminal activities showed an inverted "V" pattern of "high incidence in the middle of the time period and low incidence at both ends", which reached a peak in 1989 and gradually declined. (2) Topological characteristics, the overall scale of the network of child abduction and trafficking activities first increased and then decreased, the network structure became increasingly loose, the intensity and accessibility of contacts decreased, and the core provinces of the network shifted from eastern provinces such as Henan and Fujian to southwestern regions such as Sichuan and Guizhou, and the market for buyers and sellers was significantly differentiated. (3) Spatial structure, criminal activities were concentrated in the southeast half of the Hu Huanyong Line, and trafficking of boys happened more ferequently prefer in the south than in the north; On the other hand, the spatial distribution pattern of criminal activities shifted significantly, with the abducted were mostly from the southwest region, and likely to be sold to the central and eastern regions. The trafficking route followed a trend from "high incidence in several places" to "frequent nationwide" then gradually shranked, the phenomenon of cross-provincial and intra-provincial trafficking coexisted; The criminal network has formed four major criminal associations, led by the Yunnan-Guangdong-Guizhou-Hebei trafficking community, and their internal ties are close, showing the regional characteristics of coexistence of geographical proximity and leapfrogging. (4) Formation mechanism, network nodes, network connections, and network communities were the three levels that affected the situation of child trafficking activities, and each level advanced sequentially, and the level is affected by multiple factors, making it fluctuating, phased, and regional.

Keywords： trafficking crime ; social network analysis ; spatiotemporal evolution ; formation mechanism ; China

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本文引用格式

王静, 李正, 王涛, 师岱, 余丽娇. 中国拐卖儿童犯罪活动网络时空演变及形成机制. 浙江大学学报(理学版)[J], 2024, 51(1): 64-75 doi:10.3785/j.issn.1008-9497.2024.01.008

WANG Jing, LI Zheng, WANG Tao, SHI Dai, YU Lijiao. Spatio-temporal evolution and formation mechanism of Chinas child abduction and trafficking network: Based on the analysis of success stories of family search. Journal of Zhejiang University(Science Edition)[J], 2024, 51(1): 64-75 doi:10.3785/j.issn.1008-9497.2024.01.008

0　引言

拐卖儿童犯罪是一种畸形的社会关系形态^［1］，因高利润、低风险的特点，已成为继贩卖毒品、走私军火后的第三大世界犯罪现象^［2-3］，给家庭和社会带来诸多负面效应^［4-6］。拐卖儿童犯罪是拐卖人口犯罪的一种，但在封建社会时期大众不认为其是一种犯罪行为^［7］。一直以来，拐卖以一种最原始、最野蛮的犯罪形式存在和蔓延^［8］。在我国，流动人口数不断增加，公众防范意识整体薄弱和匮乏，拐卖儿童犯罪活动猖獗^［9］；根据最高人民法院的统计数据，2015年拐卖妇女、儿童犯罪案件高达7 719件^［10］，其中“梅姨案”“陕西省富平县产科医生私卖婴儿案”“丰县生育8孩女子案”和“被拐儿童刘学洲自杀案”等严重的暴力拐卖事件，再次将拐卖妇女儿童犯罪的量刑、预防与治理等问题推向舆论高峰。

拐卖儿童犯罪久经打击而不绝，且随着时代变迁衍生出集团化、高科技网络化等特点^［11］。当前，拐卖儿童相关研究主要集中在法学、社会学和地理学等领域。在法学领域，国外学者普遍认为，极度贫困^［12-13］和高生育率^［14］是造成拐卖儿童的首要因素，加强国际合作和立法是有效抑制拐卖儿童犯罪的方法之一；国内学者主要从犯罪行为体的定罪量刑^［15-16］、立法^［17-18］和犯罪学^［19］等方面对拐卖儿童犯罪进行解读，通过个案分析进行犯罪特点^［20］、原因^［21］及对策^［22］研究；大多研究将拐卖儿童犯罪与拐卖妇女犯罪合并为拐卖人口犯罪，并加以讨论，不仅忽视了二者的本质差异，还忽略了受害者在被拐骗过程中的主体性。在社会学领域，国外学者主要通过对被拐儿童的身体、心理和健康等风险进行探讨^［23］，制定家庭、社会和医疗等方面的救助措施^［24］；国内学者以被拐儿童回归原生家庭后的身心状况、社会融入情况等为切入点^［25-26］，探讨社会支持系统对被拐儿童的保护作用和监护人的防拐意识^［27-28］；国外的研究主要集中在国际人口贩运方面，而国内在被拐儿童犯罪社会系统方面的研究仍存在短板。在地理学领域，国外学者多关注在社会环境下论证犯罪地理空间分布与影响因素^［29］，对拐卖儿童犯罪研究较少；国内学者基于我国最大寻亲平台“宝贝回家”网站结合裁判文书网中的数据，综合运用统计学和地理空间分析法，分别从全国宏观^［30-31］、省域中观^［32-33］和地区微观^［4］尺度揭示被拐儿童的社会学人口特征^［34］、时空演化特征^［35］及其影响因素^{［2，10，29，33］。}已有研究多从宏观尺度进行探索性分析，对于微观尺度尤其是特定地域下重点人群的研究较少。

鉴于此，本文借助GIS空间分析和社会网络分析等方法，聚焦全国宏观尺度，探析拐卖儿童犯罪活动网络时空演化特征、路径、犯罪社团与形成机制，力图为拐卖儿童犯罪防控策略的制定提供针对性和科学性参考。

1　数据来源与方法

1.1　数据来源与处理

参照联合国《儿童权利公约》^［36］与《巴勒莫议定书》^［37］，将年龄界定为未满18周岁的孩童，以全国寻亲成功案例为基础数据，构建中国拐卖儿童犯罪网络时空信息数据库，具体思路如下：（1）数据提取。“宝贝回家”（https：//www.baobeihuijia.com）是我国最大的公益性寻人平台之一，自成立以来对全国失踪人口群体进行了登记与文本概述，数据量大且具有代表性，从中提取寻亲成功案例数据4 335条，时间跨度为1931—2020年，提取时间截至2022年3月23日。（2）拐卖儿童犯罪网络关系挖掘与构建。对每条寻亲成功案例中包含的拐卖犯罪拐出地、拐入地及被拐路径进行挖掘，对相同案例下地区间的网络关系进行两两关联，形成空间组对。（3）数据清洗核查。通过对重复和缺失数据逐条清洗，剔除被拐年龄不符及属于抱养、送养、失散、遗弃、解救、离家出走等其他类型的信息，其中17~18周岁被拐儿童信息有误，予以删除，所删除样本量较小，对测度结果影响较小。另外，考虑1931—1978年时间久远、样本量较少且存在文本杂糅现象，缺乏参考依据，为保证数据的完整性与连续性，构建1978年后的中国拐卖儿童犯罪网络时空信息数据库。

最终得到被拐儿童寻亲成功案例数据2 347条，包括被拐儿童的性别、被拐年龄、被拐时长、原籍和拐入地等。

1.2　研究方法

标准差椭圆（standard deviation ellipse，SDE）技术是分析空间点位数据分布格局及特征的重要方法，能够精准揭示地理要素的空间分布中心、离散和方向趋势^［38］，运用GIS空间计量分析对中国拐卖儿童犯罪活动的扩散方向和特征进行刻画，以展现中国拐卖儿童犯罪活动的空间转移过程及发展态势。另外，中国拐卖儿童犯罪活动涉及地区多、范围广，运用社会网络分析（social network analysis，SNA）方法与Ucinet、Gephi等分析软件对中国拐卖儿童犯罪网络各地区间的复杂关系进行梳理与量化，以省为节点，各省间被拐路径为网络弧，根据被拐儿童数量赋予权重，从而构建有向加权网络。

根据网络全局特征，引入网络密度、平均度、平均加权度、平均路径长度和平均聚类系数，考察拐卖儿童犯罪活动网络的联系强度、规模和通达性；根据网络局部特征，挖掘拐卖儿童犯罪活动网络社团，基于网络节点的关系模式与拓扑距离，将节点归组到不同的犯罪社团，更好地识别网络局部集聚特性，进一步揭示拐卖儿童犯罪的空间路径与网络结构，具体指标、计算公式及含义如表1所示。

表1 相关测度指标及含义说明

Table 1 Relevant measurement indicators and meanings

测度指标	公式	含义
网络密度	$D = l / [n (n - 1)]$	表征各节点间联系的疏密程度，数值越接近1，各节点间拐卖儿童犯罪活动网络联系越频繁；其中，l为边的总数，n为节点总数
平均路径长度	$L = \frac{\sum_{i \neq j} t_{i j}}{n (n - 1)}$	用于反映网络中各节点间的平均离散程度，数值越小，各节点间通达度越高；其中，t_ij 为节点i到节点j的距离
平均聚类系数	$C = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} \frac{e_{i}}{k_{i} (k_{i} - 1)}$	用以衡量网络结构中各节点间的集聚程度，数值越高，各节点间的连通性越强；其中，e_i 为节点i与其所有邻接点的实际边数，k_i 为与i的邻接点数，k_i （k_i-1）为最大可能边数
社团结构	$Q = \frac{1}{2 m} \sum_{i j} (w_{i j} - \frac{s_{i} s_{j}}{2 m}) δ (v_{i}, v_{j})$	Q为模块度，数值越大，社团划分结果准确度越高；其中，S_i，S_j 分别为节点 i 与 j 的被拐儿童数量总和，m 为网络中所有被拐儿童数量之和，若节点i，j属于同一社团，则δ（v_i，v_j ）=1，否则δ（v_i，v_j ）=0
节点度	$k_{i}^{t, o u t} = \sum_{i = 1}^{n} a_{i, j}^{t}$ ， $k_{i}^{t, i n} = \sum_{j = 1}^{n} a_{j, i}^{t}$	与某节点产生连接的边的总数，在有向网络中，分为节点出度（k_i^t，^out）和节点入度（k_i^t，ⁱⁿ），分别表示该节点对外辐射与集聚所涉及的节点数；其中，a^t_i，j 与a^t_j，i 为t时期网络矩阵数值
加权度	$s_{i}^{t, o u t} = \sum_{i = 1}^{n} w_{i, j}^{t}$ ， $s_{i}^{t, i n} = \sum_{j = 1}^{n} w_{j, i}^{t}$	与该节点连接边的平均权重，在有向网络中，分为加权出度（S_i^t，^out）和加权入度（S_i^t，ⁱⁿ），分别表征该节点辐射与集聚能力的强弱；其中，w^t_i，j，w^t_j，i 分别为t时期节点i到j与节点j到i的权重

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2　中国拐卖儿童犯罪活动网络时空演变分析

2.1　拐卖儿童犯罪活动时序分析

1978—2020年，中国拐卖儿童犯罪活动呈现“中段高发、两端低发”的倒V形极化态势，并在1989年达到峰值，以拐卖男童为主，其中被拐男童1 562人远多于女童785人，男女性别比差距日益缩小（图1）。不同时期的不同历史条件、打拐政策与执行力度，导致拐卖犯罪数存在较强的波动性，根据所涉及的被拐儿童数及发展趋势，大致可分为4个阶段。

图1

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图1 1978—2020年中国拐卖儿童犯罪活动时序变化特征

Fig.1 Characteristics of the chronological changes in the crime of child abduction and trafficking in China from 1978 to 2020

第1阶段为波动上升期（1978—1984年），涉及被拐儿童157人，其中女童80人略高于男童77人。该时期为我国改革开放起步阶段，伴随着东部沿海地区经济走势的向好与人口的大规模迁移、流动，拐卖儿童犯罪现象较严重，经济发达地区生活水平富足，“买入”意愿增强，落后地区迫于生存压力急于“送出”，但基于买卖双方购买条件有限及严苛的户籍制度，尚未形成完整的拐卖儿童供需链，加之计划生育政策实施的滞后性，拐卖儿童犯罪活动处于波动上升阶段。

第2阶段为振荡变化期（1985—2001年），中国拐卖儿童犯罪活动猖獗，呈现急剧上升后波动下降的趋势，被拐儿童1 996人，占被拐儿童总数的83.77%，其中男童1 365人，女童601人，男女性别比差异显著。在严格执行计划生育政策及“养儿防老”的双重压力下，许多家庭面临生育选择空间狭小、生男愿望强烈的矛盾，加之定罪量刑力度低，致使拐卖儿童犯罪活动激增，且多以拐卖男童为主。1989年后，被拐儿童数整体有所回落，性别比差异缩小，可见《关于严惩拐卖、绑架妇女、儿童的犯罪分子的决定》及《刑法》等政策、法规的修订必要且有效。

第3阶段为平稳下降期（2002—2010年），拐卖儿童犯罪活动呈逐年下降趋势，合计被拐儿童203人，其中男童111人略高于女童92人。随着社会经济、文化水平的提高，人们的生育观念开始转变，这一时期被拐儿童性别差异缩小，特别是“全民反拐”时代的到来和打拐DNA数据库的建立，使得拐卖儿童犯罪活动显著减少。

第4阶段为极低消退期（2011—2020年），拐卖儿童犯罪活动近乎绝迹，被拐儿童共21人，其中男童10人，女童11人。伴随着“单独二孩”“全面二孩”生育政策的放开、社会安全保障制度和收养政策的完善，以及一系列打击拐卖妇女儿童犯罪法律法规的出台与惩处量刑力度的加大，拐卖犯罪活动蔓延之势得以遏制，进入极低消退期。

2.2　拐卖儿童犯罪活动网络拓扑特征

2.2.1　整体网络拓扑特征

利用Ucinet软件对整体网络属性进行测度，由表2可知，1978—2020年，中国拐卖儿童犯罪活动网络总体规模波动缩小，特别是自21世纪以来，中国拐卖儿童犯罪活动网络结构日趋疏松，联系强度和通达性总体降低，拐卖儿童犯罪现象逐渐淡化。

表2 1978—2020年中国拐卖儿童犯罪活动网络整体属性统计特征

Table 2 Statistical characteristics of the overall attributes of China's child trafficking crime network from 1978 to 2020

统计特征	测度指标	1978—1984年	1985—2001年	2002—2010年	2011—2020年
网络规模	节点	26	31	28	18
	路径	77	272	114	21
	网络密度	0.118	0.292	0.151	0.069
	网络互惠性	0.048	0.258	0.119	0
网络联系强度	网络平均度	2.962	8.774	4.071	1.167
网络联系强度	平均加权度	6.038	63.419	7.250	1.167
网络通达性	平均聚类系数	0.225	0.495	0.338	0.125
网络通达性	平均路径长度	2.368	1.970	2.694	1.731

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具体而言，中国拐卖儿童犯罪活动网络的规模、联系强度与通达性表现出先增后降的趋势。从犯罪活动网络规模看，节点数和路径分别由1978—1984年的26个和77条增至1985—2001年的31个和272条，说明参与拐卖儿童犯罪活动的地区数量与路径显著增加，网络复杂性集聚增强，网络密度与互惠性不高但始终保持增长态势；随后于2011—2020年降至18个和21条，反映随着犯罪活动网络规模的整体下降，涉及省份持续减少，犯罪合作关系的覆盖范围得以控制，儿童贩运路径简单化，网络密度和网络互惠性持续降低，双向对流趋势减弱，网络结构分散化突出。从网络联系强度看，网络平均度与平均加权度由1978—1984年的2.962和6.038持续增长，并在1985—2001年达到极值，分别为8.774和63.419，说明各省间不仅在联系数量上有所增加，在联系强度上也提升明显，提升了近10倍；2001年以后，网络联系强度呈断崖式下滑态势，从侧面反映了打拐行动效果显著，拐卖儿童犯罪活动日趋减少。从网络通达性看，平均聚类系数呈先升高后下降的趋势，说明网络节点经历了先集聚再分散的过程，平均路径长度呈波动变化，总体有扩大趋势，说明网络节点间的距离越来越远，网络通达性下降，各省间的联系难度加大，发生犯罪联系的可能性降低。

2.2.2　个体网络拓扑特征

通过Ucinet软件对各省拐卖儿童犯罪活动网络节点度进行统计，出度代表该省拐出儿童去向，即辐射范围，入度为该省拐入儿童来源地的数量，即集聚功能（表3）。发现，拐卖儿童犯罪活动网络节点度高值区的核心由豫、闽等中东部地区向川、黔等西南地区转移，网络逐渐分化形成卖方和买方市场，犯罪区域特征显著，向卖方市场集中化、买方市场分散化趋势发展。

表3 1978-2020年中国拐卖儿童犯罪活动网络节点度排名前5的省

Table 3 Top 5 provinces in China for the degree of criminal activities of child trafficking from 1978 to 2020

排名	1978—1984年			1985—2001年			2002—2010年			2011—2020年
排名	省份	出度	入度	省份	出度	入度	省份	出度	入度	省份	出度	入度
1	河南	4	11	河南	13	23	四川	14	6	广东	3	2
2	四川	13	2	山东	8	25	贵州	15	4	广西	3	2
3	福建	1	11	福建	10	21	广东	8	9	贵州	3	2
4	山东	0	11	四川	18	13	河南	7	10	江苏	1	2
5	安徽	2	7	贵州	22	8	云南	14	2	山东	1	2

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4个阶段拐卖儿童犯罪节点度前5位的省分别占各网络节点度的40.26%，29.60%，39.04%，50.00%，呈先下降后升高的趋势，表明拐卖儿童犯罪活动网络集聚态势显著，更少的省份占据更大的拐卖市场，网络控制力度不断增强。1978—1984年，拐卖儿童犯罪活动网络处于较低等级，节点度整体不高，排名前5的有河南省、四川省、福建省、山东省、安徽省，主要集中在华北及中原地区，各省出入度相差悬殊，除四川省入度较低外，其余省均为入度高值区，山东为净拐入省，涉及省份高达11个，集聚功能强大。1985—2001年，参与拐卖儿童犯罪活动逐渐转向西南地区和福建省，各省出入度不平衡现象加剧。拐入集中度持续下降，表明犯罪扩散程度不断加强，其中贵州省、四川省沦为拐卖儿童犯罪活动的主要拐出地，辐射范围广；福建省、河南省和山东省仍为儿童拐入的主要买方市场，集聚功能进一步增强。2002—2010年，节点度排名前5的有四川省、贵州省、广东省、河南省、云南省，各省出入度差距有所缩小，河南省集聚能力有所下降，但仍为拐入儿童的高值区，四川、贵州、云南3省仍为主要拐出地。2011—2020年，节点度整体缩小并降至最低，出入度差距不大，各省辐射范围与集聚功能总体呈低迷状态，案发率不断降低。

2.3　拐卖儿童犯罪活动网络联系的空间演化

2.3.1　空间分布

将数据导入ArcGIS软件，以自然间断法为划分标准，得到1978—2020年拐卖儿童犯罪活动空间分布，如图2所示。可知，拐卖儿童犯罪活动主要集聚于胡焕庸线东南部，以男童为主，收养男童偏好南方高于北方。

图2

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图2 1978—2020年中国拐卖儿童犯罪活动空间分布

注　基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的标准地图（审图号为GS（2019）1825号）绘制，底图无修改。

Fig.2 Spatial distribution of child abduction and trafficking in China from 1978 to 2020

从拐卖儿童数量看，儿童拐入、拐出热点区地方异质性特征显著。拐出地呈以西南地区为中心，向四周蔓延的态势。因经济发展水平、地形环境和各省经济发展水平差异等造成流出推力，其中贵州和四川2省拐出儿童数最多，分别为538和401人；中东部地区处于拐出儿童中发区，除河南、湖北、湖南3省外，福建省也有多个儿童被拐；东北、西北地区地广人稀、交通不便，犯罪分子目标受限、作案成本高昂，该区域作案活力相对较低，成为拐出儿童低发区。拐入地呈现以福建省、河南省、广东省为主的自东南地区向西北地区递减的分布态势。因人口流动、交通便利以及受传统“多子多福”观念的影响形成流入拉力，其中福建省拐入儿童数高达643人次，非法拐入儿童现象最为严重；山东、江苏、安徽3省为拐入儿童中发区，其余省为低发区。

从被拐卖儿童的性别看，男童为主要拐卖对象，南方拐卖男童高于北方，南北差异显著。受“养儿防老”“传宗接代”等传统观念以及儿童收养和安置制度欠缺的影响，非法买卖男童的犯罪活动增多。从拐出地看，四川省、贵州省、重庆市及广东省的拐出男童数多于女童数，拐出男童占比71.85%，其他省拐出儿童性别差异不明显，仅有辽宁省、上海市等极少数省市拐出女童数略高于男童。从拐入地看，福建省和广东省更偏爱男童，其中福建省的拐入男童数占拐入儿童数的83.83%，买方市场巨大；相较于福建、广东2省，华北及淮河下游地区拐入儿童性别差异不大，江苏、安徽等省拐入女童数超过男童，尤其是拐骗大龄女童成婚最为严重。

2.3.2　重心转移路径

依托ArcGIS平台，运用标准差椭圆技术，对1978—2020年拐卖儿童犯罪活动空间演化趋势进行动态可视化描述（图3），得到标准差椭圆的长短轴之比，分析其重心转移路径、方向。

图3

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图3 1978—2020年中国拐卖儿童犯罪活动重心转移路径

注　基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的标准地图（审图号为GS（2019）1825号）绘制，底图无修改。

Fig.3 Map of the shift of the focus of China's criminal activities of child abduction and trafficking from 1978 to 2020

从标准差椭圆重心看，拐出儿童犯罪活动空间分布格局重心转移路径为西南地区—东南地区—东部地区，呈现由东部地区向西南地区逆时针方向移动的趋势，且加速向西南地区转移；拐入儿童犯罪活动重心大多居于中东部地区，以东南向西南顺时针方向移动为主。总体上，两类犯罪活动空间分布格局不均衡，重心移动明显，拐出儿童比拐入儿童更加显著，波动幅度更大，拐出儿童犯罪活动趋向于我国西南地区，而拐入高值区多位于我国中东部地区。从标准差椭圆的面积看，拐出儿童椭圆面积先缩小后增大，拐入地的椭圆面积持续缩小，拐出地的椭圆长轴持续增长且长短轴比有所下降，表明拐出儿童犯罪活动空间分布集聚性和方向性增强，标准差椭圆向西南方向突出。从方位角看，拐出犯罪活动的空间分布偏移较大，而拐入偏移较小，说明拐出儿童犯罪活动空间分布格局的偏移程度比拐入明显。从椭圆的旋转角看，拐出儿童犯罪活动旋转角为32.75°~43.68°，整体呈上升趋势，旋转角第2阶段最大，第4阶段最小；拐入儿童犯罪活动旋转角为31.34°~36.47°，旋转幅度较小，总体表现为南北走向，空间布局相对稳定。

2.3.3　贩运路径

通过对拐卖儿童犯罪活动拐出地与拐入地的空间组对，构建1978—2020年中国拐卖儿童贩运路径，如图4所示。可知，贩运路径空间集聚性显著，重点路径起源于西南欠发达地区，进而流入东部沿海一带，由“数地高发”转向“全国频发”后大幅度缩减，跨省与省内贩运现象并存，拐入—拐出双向对流趋势显著。

图4

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图4 1978—2020年中国拐卖儿童犯罪活动网络路径

Fig.4 The network path of child trafficking in China from 1978 to 2020

1978—1984年，贩运路径以西南—华南、西南—华北长距离跨省贩运为主，共78条路径，涉及被拐儿童157人。常走贩运路线为四川—山东、四川—河南、四川—安徽、四川—福建、陕西—河南。四川省、陕西省、重庆市为儿童拐出高发地，其中四川省被拐出儿童57人，因四川省东部地区经济较发达、交通条件便利和人员流动频繁。河南省、福建省、山东省为儿童拐入高发地，其中河南省以背靠华北、侧临西北的独特地理位置，跃升为拐入儿童第一大省，合计拐入40人，不仅有来自重庆、四川等西南地区的儿童，还有来自西北和东北地区的儿童。

1985—2001年，拐卖儿童犯罪活动由数地高发转向全国频发，跨省贩运与省内贩运并存，且跨省路径激增，共272条，涉及被拐儿童1 966人。常走贩运路线为贵州—福建、四川—河北、四川—福建、贵州—河南、云南—福建等，其中贵州—福建这一路径最为严重，涉及被拐儿童高达243人。儿童拐出自四川省蔓延至贵州、云南2省，被拐儿童占全国被拐儿童总数的50.46%，其中贵州为儿童拐出第一大省，拐出儿童494人；拐入地多聚焦于福建省、河南省、河北省，儿童拐入第一大省转为福建省，拐入儿童占总拐入数的29.6%。此外，广东、福建、河南3省的省内贩运人数也较高。

2002—2010年，中国拐卖儿童现象逐渐回落，网络规模缩减，典型拐出—拐入高发地呈现双向对流现象，常走贩运路线明显减少，共114条，涉及被拐儿童203人。贩运路径为广东—广东、贵州—福建、湖南—广东、云南—福建、四川—福建等。云南省、贵州省和四川省为主要拐出地，在大量儿童被拐出的同时，出现少量拐入路径，其中，四川省拐入源为河南省、安徽省，贵州省拐入源为福建、江苏2省，云南省拐入源为与其毗邻的贵州省。广东、福建、河南3省为主要拐入地，广东作为拐入儿童第一大省，也向广西、山东和福建等省输出被拐儿童。

2011—2020年，贩运路径大幅度缩减且更加清晰，多以长距离跨省贩运为主，省内自流现象减少，共产生21条路径，涉及被拐儿童21人。常走贩运路线有云南—山西、贵州—江苏、江西—湖南、河南—福建。贵州、云南、广东、广西等省还存在少量拐出儿童现象，湖南省、福建省、安徽省和陕西省成为儿童净拐入地。这一阶段地区经济发展差异不再是影响拐卖儿童犯罪活动的主导因素，多数发达地区也同时存在儿童拐入、拐出现象。

2.4　贩运社团与区域效应

基于Louvain社区发现法，提取1978—2020年拐卖儿童犯罪活动社团结构（图5），共发现4个以滇-粤-桂-冀贩运社团为主导的犯罪社团，其模块度Q为0.326，社团划分较为明显，且各社团呈现较明显的地理相近性与跳跃性，具有地理邻近性的省间儿童贩运活动占主流，具体如下：

图5

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图5 1978—2020年中国拐卖儿童犯罪活动网络社团结构

注　基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的标准地图（审图号为GS（2019）1825号）绘制，底图无修改。

Fig.5 Structure of online associations for child trafficking in China from 1978 to 2020

社团1呈团块状分布，是整个网络中贩运规模最大，蔓延范围最广的主导性社团，其成员有云南、广东、广西、河北、江苏等13省，社团内部贩运儿童498人，网络密度达0.519，网络互惠性为0.236，表明各成员之间往来频繁且双向联系紧密，整体凝聚性较强。广东省、云南省、广西壮族自治区、湖南省为拐出儿童高发地，占比为65.06%，广东省、河北省、江苏省、安徽省为拐入儿童高发地，占比为75.10%；另外，该社团与其他社团间的联系较弱，多以拐出为主，目的地集中于福建省、河南省、山东省，占比高达82.28%。

社团2由河南、陕西、甘肃、天津等8省组成，在空间上呈连片条状分布，社团内部贩运儿童174人，网络密度为0.411，网络互惠性为0.231，网络联系强度较社团1薄弱。陕西、河南2省为主要拐入地，其中河南省拐入儿童数占社团内部拐入儿童总数的79.31%，来源地除了与其地理相邻近的陕西省外，还存在较强的省内贩运现象，占比为48.55%。另外，该社团外部联系主要以拐入为主，涉及范围广，多源于贵州、云南、四川、河北等省。

社团3由四川、山东、黑龙江、内蒙古、辽宁、吉林和西藏7省组成，空间分布零散且跳跃性强，社团内部贩运儿童94人，网络密度为0.429，网络互惠性为0.20，网络内部双向联系较稀疏，内部贩运多集中于四川、山东2省，其中四川省拐出儿童数占该社团内部拐出儿童总数的61.70%；与外部联系以儿童拐出为主，贩运至社团外的儿童高达359人，为典型的拐出社团，并呈以四川省为核心的“一源多发”态势。

社团4以贵州省、福建省为核心，还包括邻省江西。该社团内部联系紧密，网络密度和网络互惠性较高，社团内贩卖儿童373人，其中贵州、福建2省间贩卖比例高达89.81%，在与外部联系方面，福建省加权度最大，集聚能力较强，来源省主要有四川省、云南省、重庆市；贵州省辐射范围广阔，目的地省主要有河南省、广东省、河北省、山东省。

3　中国拐卖儿童犯罪活动的形成机制

从时空复杂性看，中国拐卖儿童犯罪活动关系的外在表现是区域的演化与互动，体现了多层次、多维度的集合关系，结合寻亲成功案例实证的文本梳理，从网络节点、网络联系与网络社团3个层面，探讨中国拐卖儿童犯罪活动的形成机制（图6）。

图6

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图6 中国拐卖儿童犯罪活动形成机制

Fig.6 Formation mechanism of China's criminal activities of child abduction and trafficking

在网络节点层面，拐卖儿童犯罪活动具有显著的地方性特征。部分地方为儿童拐出“重灾区”，部分地方为儿童拐入“高值区”，部分地方则二者兼得。经济发展落后、地理环境较差造成的儿童流出推力、传统观念与利益需求促成的儿童流入引力、社会结构和经济差异对拐卖儿童行为产生的助力或阻力，以及法律政策力量对拐卖儿童犯罪行为的打击、预防等因素，综合影响中国拐卖儿童犯罪网络的“此消彼长”态势。当时限制生育政策的严苛实施、对拐卖儿童犯罪的定罪量刑宽松，以及混乱的环境秩序和扭曲的价值观，为拐卖儿童犯罪营造了“温床”，其中地区经济发展水平不均衡是拐卖儿童犯罪活动萌生的根源。

在网络联系层面，从“行为者”立场出发，将拐卖儿童犯罪活动角色划分为受害者、犯罪者和收买者3类。对于受害者，年龄、性别的脆弱性使其成为被拐焦点，相较于经济发达地区，西部地区儿童多处于家庭经济状况差、家庭结构不完整、兄弟姊妹多、受教育水平低等困境，除强制性流出外，还存在因对现有生活的无奈而选择逃离的非强制性流出现象。对于犯罪者，牟利是最为直接的目的，该犯罪活动成本低、获利高，当购入需求增加时，拐卖儿童犯罪活动应运而生。另外，由于法律知识缺乏、家庭责任感淡薄、性别歧视严重，部分亲生父母将孩子送出，以缓解家庭困境，间接导致孩子被辗转贩卖，在一定程度上成为犯罪者的“同谋”。对于收买者，非法购入满足了包括无法生育与失独家庭在内的人群对孩子的需求，解决了大龄男性“娶妻难”的窘境，催生了拐卖儿童的非法行为。拐卖儿童的需求与间接牟利行为交织蔓延，在空间上呈现出西南地区集中拐出，华北、华南地区分散拐入的特征。在拐出侧，西南地区自然地理环境复杂、交通闭塞，经济发展水平低下，拐骗、盗窃儿童，亲生亲卖与团体作案频发；在拐入侧，拐入地经济状况不同，其归宿也有所不同，福建省、河南省为拐入高发地，其经济较发达，生活水平富足，除非法收养外，被拐儿童还面临遭遇色情交易、乞讨卖艺、高强度苦力劳动等“灰色”轨迹的可能。

在网络社团层面，被拐儿童贩运活动主要发生在地理邻近省份间，各子社团内部贩运联系活跃，而社团外部成员间的互动频次与范围相对局限，呈地理邻近性与空间跳跃性并存的局面。

4　结论与讨论

4.1　结论

以寻亲成功案例为基础数据，对拐卖儿童贩运事件和网络的时空复杂性进行了多维度探讨，从社会网络视角出发对拐卖儿童犯罪的贩卖路径、犯罪社团及形成机制进行了梳理，得到以下结论：

（1）在时序演变方面，1978—2020年，中国拐卖儿童犯罪活动倒V形态势显著，在1989年达到峰值后逐步消退；被拐男童远多于女童，随着时间的推移，被拐儿童性别差异逐渐缩小；根据阶段性特征，大致分为波动上升期、振荡变化期、平稳下降期和极低消退期4个阶段。

（2）在网络拓扑方面，中国拐卖儿童犯罪活动网络规模经历了从扩大到日渐缩小的过程，网络密度日益降低，网络结构分散化更加突出，各省间发生犯罪联系的难度增加；拐卖儿童犯罪网络中的高值节点度核心由中东部地区向西南地区转移，向卖方市场集中化、买方市场分散化发展。

（3）在空间演化方面，拐卖儿童犯罪活动主要集聚于胡焕庸线东南部，收养男童偏好南方高于北方；犯罪活动空间分布格局重心移动明显，拐出趋向于我国西南地区，而拐入高值区多位于中东部地区；贩运路径空间集聚性显著，重点贩运路径常起源于西南欠发达地区，流入东部沿海一带，由“数地高发”转向“全国频发”后大幅度缩减；社团划分显著，形成4个以滇-粤-桂-冀贩运社团为主导的犯罪社团，其内部联系紧密，被拐儿童贩运活动主要发生在邻近省份间，呈现地理邻近性与跳跃性并存的区位特征。

（4）在形成机制方面，网络节点、网络联系、网络社团3个层面对拐卖儿童犯罪活动的影响逐级递进，且受多因素影响，存在波动性、阶段性和地域性特征。

4.2　讨论

拐卖儿童这种极为恶劣的犯罪活动，其涉及省份与贩运路径空间演变差异明显。基于犯罪数量的空间分析，对有效防控犯罪微乎其微，保障未成年人生命安全与建设平安和谐社会，在有效降低犯罪数量的同时，需要重视犯罪区域性差异的防控和治理。首先，要针对犯罪活动集聚态势、主要贩运路径、区域合作型犯罪社团，及时调整警力部署，提高动态环境下主动防控的积极性，重点加强监管与排查力度，建立健全跨边界的合作与治理机制；其次，性别歧视是拐卖儿童犯罪活动的催化剂，要加强普法宣传力度，树立男女平等的价值观，培养儿童防骗意识，发动全民参与反拐打拐行动；最后，要大力扶持欠发达地区经济发展，缩小贫富差距，完善社会保障体系和收养政策，降低犯罪的发生。

基于1978—2020年拐卖儿童犯罪活动数据，结合GIS空间分析方法与Gephi可视化描述，明确各阶段犯罪高发地与犯罪路径两者间存在的联系，试图揭示重点防范路径与区域性犯罪活动的形成机制；但由于资料的缺乏，并未进一步对其他犯罪案件类型、犯罪危害程度及影响因素进行探讨。将来应对案例数据进行收集和筛选，力求深入了解被拐儿童在被拐前的基本情况、在被拐时的流动意愿、拐入地的社区条件和家庭态度、在拐入地的生存与发展状况以及拐卖犯罪对被拐儿童的生命轨迹影响等，多角度探析被拐儿童活动状况，把握被拐儿童犯罪形成规律，服务于国家反拐打拐决策，进而有效减少拐卖儿童犯罪活动的发生，改善被拐儿童的生存与发展条件。

http://dx.doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2024.01.001

参考文献

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被引期刊影响因子

[7]

杨晓存

关于打击拐卖儿童犯罪问题的研究

［D］. 乌鲁木齐：新疆大学， 2013.