2019年涉欺诈案件地域分布研究结果

一、各地区涉欺诈案件发生数量、常住人口、GDP及三者排名

从图1可以看出，涉欺诈案件发生排名居于前几位的地区分别为北京、广东、四川、江苏和山东，而海南、宁夏、青海和西藏则居于后几位。仅从绝对数量可反映的情况来看，总体上东部经济发达、人口数量较多的地区涉欺诈案件发生数量相对较多，中西部经济欠发达地区、人口稀少的地区涉欺诈案件发生数量相对较少。其中北京、广东涉欺诈案件发生数量远远超过其他地区，特别是北京欺诈案件发生数量更是遥遥领先，也远远超过与之经济、发展状况相当的上海。

图1　2017年各地区涉欺诈案件发生数量

当然，仅从案件绝对数量我们并不能对此现象进行全面的分析，因此，我们将省级行政区常住人口排名、地区GDP排名、涉欺诈案件总数排名进行对比，以地区GDP作为涉欺诈案件发生的主导变量，同时辅以地区常住人口作为辅助变量，可以对各地区涉欺诈案件发生的相对水平做初步评估。如表1，从三项指数的位差来看，大部分省级行政区的三项数值排名水平比较相符，可以直观印证涉欺诈案件的发生与地区GDP、常住人口数量的密切联系，也就是说：经济越发达的地区，涉欺诈案件发生频率越高，常住人口越多的地区，涉欺诈案件也会随之增加。

表1　2017年各省级行政区涉欺诈案件总数排名、常住人口排名、GDP排名

除了受地区GDP和常住人口这两项主要变量的主导，也有个别地区的排名异常。我们以涉欺诈案件总数排名分别减去各地区GDP排名、常住人口数排名所得位差绝对值高于5的省级行政区作为异常值，筛选出有以下地区呈现位差负向异常：

北京：涉欺诈案件总数第1，地区GDP第12(-11)，常住人口排名第26(-25)；

辽宁：涉欺诈案件总数第7，地区GDP第14(-7)，常住人口排名第14(-7)；

新疆：涉欺诈案件总数第12，地区GDP第26(-14)，常住人口排名第24(-12)；

贵州：涉欺诈案件总数第14，地区GDP第25(-11)，常住人口排名第19(-5)。

也就是说，北京、辽宁、新疆、贵州等地的经济状况与人口水平本不应当导致如此多的涉欺诈案件，说明上述地区的涉欺诈案件发生频率偏高还有其他重要因素在发生作用，值得深入研究。

另一方面，位差正向异常的省级行政区有：

河北：涉欺诈案件总数第18，地区GDP第8(10)，常住人口排名第6(12)；

福建：涉欺诈案件总数第21，地区GDP第10(11)，常住人口排名第15(6)；

江西：涉欺诈案件总数第25，地区GDP第16(9)，常住人口排名第13(12)。

河北省地区GDP和常住人口数都位列全国前10，但是涉欺诈案件数仅位列第18，与地区GDP和常住人口排名并不相符，这在一定程度上可以说明该地社会诚信状况较好，这可能与经济发展水平相对较高有一定关系，当然最终结论还需要结合报告的其他指数来明确。

二、各地区每百万人口欺诈案件发生数及排名情况分析

为了更加准确地反映各地涉欺诈案件发生情况，我们结合2017年各地区常住人口数量，得出每百万人涉欺诈案件发生数量。由于各地地理位置和区域面积、经济发展水平等因素，人口密度也各有不同，相较于绝对数的排名，将人口纳入考量范围更为公平。

图2　2017年各地每百万人涉欺诈案件发生数

经过计算每百万人口涉欺诈案件数及排名如图2所示。我们可以看出，除了排名第一的北京市为66.61件，第二的为上海市15.30 件，第三的辽宁省为12.18件，第四的新疆维吾尔自治区为10.51件之外，全国各地区每百万人涉欺诈案件发生数量相对较为平稳，均在10件以下，这在一定程度上表明我国各地社会诚信状况总体上较好。

北京和上海每百万人口涉欺诈案件数为什么会排名如此靠前，这是否可断定北京上海的社会诚信程度较差，我们认为仅依据此不能得出该结论，因为该结果的呈现原因可能还有很多。比如，北京市和上海市作为经济社会发展程度较高的城市，社会整体的法治化程度也相应较高，生活在发达地区的人口文化知识水平普遍较高，法律意识较强，所以选择诉讼途径维权的意识普遍较强。这些都可能是导致北京市和上海市每百万人涉欺诈案件数相对较高的原因。对于北京每百万人口涉欺诈案件发生数为上海的4倍之多，并且远远超过其他地区，其中原因我们将在后文加以探究。

西藏、青海、宁夏这三个地区每百万人口涉欺诈案件排名靠后，也就是说这三个地区涉欺诈案件发生频率相对较低。归其缘由，我们认为这三个省份都位于地广人稀的西部地区，经济欠发达，产生矛盾纠纷的可能性较低，相应的社会诚信问题不是那么明显。

就前述已经获得的涉欺诈案件数量排名与每百万人口欺诈案件发生数排名，我们以前项数据(涉欺诈案件排名)减去后项数据(每百万人口欺诈案件数排名)，可以得出如表2所示的排名。当上述两个排名位差绝对值较小，则其排名较为有说服力，也说明其社会诚信状况在全国的总体排位无论从数量还是人均方面看，该地区呈现一种较为稳定的状态；但位差绝对值较大则表明人口因素对欺诈案件发生的影响越大。由表2可以看出：

表2　2017年涉欺诈案件数排名与每百万人口涉欺诈案件数排名位差

首先，位差绝对值小于5的地区有18个，其中我们可以看出与经济发展水平相近的上海相比，北京市无论在涉欺诈案件数量还是每百万人涉欺诈案件数量均居于首位，背后的原因值得我们深究。

其次，位差绝对值较大的地区为天津(16)，湖南(13)、安徽(12)、河北(11)，宁夏(11)、吉林(11)。其中位差为正的是天津、湖南、安徽、河北四个地区，天津作为四个直辖市之一，涉欺诈案件数量排名较为靠后，为22名，而每百万人口涉欺诈案件发生数却是第6名，这表明，人口对其涉欺诈案件发生数量影响较大，我们从《中国统计年鉴2018》各地2017年常住人口数据中获知，天津市2017年常住人口为四个直辖市里最少的，这在一定程度上也印证了我们上述结论。湖南、安徽和河北三个地区涉欺诈案件数量排名相对靠前、人口众多但每百万人口的案件发生率并不高，从而反映出这些地区案件数量排名靠前是因为人口基数庞大，并不能直接证明这些地区社会诚信状况较差。位差为负的地区为宁夏和吉林，这两个地区涉欺诈案件数量相对较少，但每百万人口涉欺诈案件发生数排名却较为靠前，这表明这些地区虽然案件总数排名不高，但是由于人口较少，平均到每百万人口的案件发生数较大。

最后，从表2中我们可以看出人口基数庞大的几个人口大省和地广人稀的几个边远地区省市排名的位差是较大的，这也直接地体现了人口因素对于社会诚信状况的评价有着非常重要的影响，将每百万人口涉欺诈案件发生数这一数据纳入诚信社会的评价体系中会使结果更具有参考价值。

三、涉欺诈案件发生情况的相关性分析

影响涉欺诈案件发生的原因不能简单归于某一因素，为此，我们综合了人口、经济、社会等因素进行全面考量，以期对涉欺诈案件发生的缘由进行更详细、全面、准确的说明。为了使数据更具说服力，我们以每百万人口涉欺诈案件发生数来衡量涉欺诈案件的发生，并分析以下六项因素与涉欺诈案件发生之间的相关性，即各地2017年生产总值(GDP)、各地人均GDP、各地区人均可支配收入、各地城镇化比例、各地区义务教育情况及各地区城镇失业率。

(一) 每百万人口涉欺诈案件发生数与GDP排名的关系

GDP是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家或地区经济状况的最佳指标。一个地区的GDP不但可反映该地区的经济实力，也一定程度上代表了一个地区的整体发达程度。为此，我们从《中国统计年鉴2018》数据库中提取了2017年各地区生产总值(GDP)。

为了更清晰、直观地看出涉欺诈案件发生率和地区生产总值(GDP)之间的关系，我们对两个数据按从大到小的顺序分别进行了排名，如表3所示，二者的位差为各地每百万人口涉欺诈案件发生数排名减去各地区生产总值(GDP)的排名，位差为正表示该地区每百万人口涉欺诈案数量排名靠后，但GDP排名却较为靠前；位差为负表明该地每百万人口涉欺诈案件数量排名较为靠前，而GDP排名却靠后；位差绝对值越接近0则表示地区生产总值与每百万人口涉欺诈案件发生数排名较为接近。

表3　2017年每百万人口涉欺诈案件发生数排名与各地GDP排名对比

由表3可以看出，有大部分地区的绝对值位差都在10左右，这说明这些地区的经济发展水平与该地涉欺诈案件发生频率的联系不是那么密切，可能受其他因素的影响更大些。其中新疆(22)位差绝对值更是远远超过10，这一定程度上表明GDP对新疆每百万人口涉欺诈案件的发生的影响可能并不是那么明显，也就是说新疆社会诚信状况较低的原因与其经济发展水平相关性较小。所以仅考察GDP一个因素对涉欺诈案件发生的影响并不全面，且每个地区涉欺诈案件的发生都有其特殊性，我们应该尽可能分析更多的自变量，从而更加准确地了解影响各地社会诚信状况的原因，从而对建设诚信社会作出具有针对性、准确性、时效性的应对措施。

(二) 每百万人口涉欺诈案件发生数与人均GDP排名的关系

图3　2017年地区人均GDP(元)

地区GDP是衡量经济发展水平的指标之一，可以衡量一个地区经济发展水平的总体情况，为了更加全面地分析经济发展水平对一个地区欺诈案件发生情况的影响，我们在GDP的基础上引入了人均国内生产总值也就是人均GDP的概念。人均国内生产总值是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具，即“人均GDP”，常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是最重要的宏观经济指标之一。相较于GDP，人均GDP可以更加客观地显示出一个地区的经济发展水平和人民生活水平。如图3可知，北京、上海、天津三个直辖市人均GDP居于前三名，而江浙两省紧随其后，相较于东部沿海地区而言，贵州、云南、甘肃等西部内陆地区人均GDP排名相对靠后，这在一定程度上表明我国区域之间的经济发展仍存在较大差异。

我们将各地每百万人口涉欺诈案件发生数和人均GDP按照从大到小的顺序进行了排名，如表4所示，两者的位差为各地每百万人口涉欺诈案件发生数排名减去各地人均GDP的排名，位差为正表示该地区每百万人口涉欺诈案件发生数排名靠后，但人均GDP排名却靠前；位差为负则表示每百万人口涉欺诈案件发生数排名虽靠前，但人均GDP排名却较为靠后。位差绝对值越接近0表示该地涉欺诈案件排名与人均GDP排名相差较小，位差绝对值越大则表示该地人均GDP与涉欺诈案件排名相差较大。

表4　2017年每百万人口涉欺诈案件发生数排名与各地人均GDP排名对比(www.xing528.com)

如表4，我们可以清楚地看出位差绝对值在10以下的地区超过20个，这说明涉欺诈案件的发生与人均GDP排名相对一致，也就是说全国大多数地区涉欺诈案件的发生与人均GDP有着密切的关系，这也充分验证了探究民事涉欺诈案件发生原因时，综合各个指标考察才更加科学。其中北京(0)、上海(0)、山西(0)这三个地区的位差均为0，表明二者状况不一致；而贵州(18)、陕西(18)、新疆(16)、福建(16)等这些地区位差绝对值都较大，这表明人均GDP与该地涉欺诈案件发生状况之间相差较大。

从区域来看，北京、上海等东部沿海发达城市人均GDP排名靠前，其涉欺诈案件发生频率也相对较高，而一些中西部人均GDP较低的经济欠发达地区涉欺诈案件发生的频率相对来说较低。我们认为主要有以下两方面的原因：第一，人均GDP是用一个地区的生产总值(GDP)除以该地区常住人口数，因此更加具象，也更能客观地反映其与该地每百万人口涉欺诈案件发生数之间的关系。第二，当一个地区人均GDP较高时，在一定程度上可以说明该地经济发展状况较好，一方面市场相对较为活跃，各个主体之间的联系相对密切，涉欺诈案件相对来说也较容易发生。

(三) 每百万人口涉欺诈案件发生数与人均可支配收入的关系

居民可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素，因而常被用来衡量一个国家生活水平的变化情况。那么一个地区生活水平的高低是否会对该地区涉欺诈案件有一定影响呢？为此，我们从《中国统计年鉴2018》数据库中提取了全国不同地区人均可支配收入，如图4，我们可以看出，上海市、北京市、浙江省、天津市人均可支配收入处于前几名，特别是上海和北京人均可支配收入遥遥领先，而云南省、贵州省、甘肃省和西藏自治区则居于后几位。从地域分布来看，东部沿海城市由于经济发达，人民生活水平也相对较高，而西南、西北地区由于自然条件的限制，人口稀少，经济欠发达，从而导致人民生活水平相对较低。

图4　2017年各地人均可支配收入(元)

为了更加直观、清楚地看出各地每百万人口涉欺诈案件发生数和人均可支配收入之间的变化，我们按照从大到小的顺序对两个数据进行了排名，如表5所示，两者的位差为各地每百万人口涉欺诈案件发生数排名减去各地人均可支配收入的排名，位差为正表示该地区每百万人口涉欺诈案件发生数排名靠后，但人均可支配收入排名却较为靠前；位差为负则表示每百万人口涉欺诈案件发生数排名虽靠前，但人均可支配收入排名却较为靠后。位差绝对值越接近0则表示该地人民生活水平与欺诈案件发生频率相差较小，位差绝对值越大则表示该地人民生活水平与欺诈案件发生频率之间差距较大。

表5　2017年每百万人口涉欺诈案件发生数排名与各地人均可支配收入排名对比

如表5，我们可以观察到，位差绝对值较小的地区为北京市(1)、上海市(1)、广东省(1)、云南省(1)，也就是说这些地区涉欺诈案件排名与人均可支配收入排名之间差距较小，绝对值较大的地区有新疆维吾尔自治区(21)、贵州省(18)、江西省(16)、福建省(15)，特别是新疆欺诈案件每百万人口发生数排在第4名，但人均可支配收入却排在25名，相差很大。

总的来看，位差绝对值小于5的地区达到了13个，由此我们可以大致得出这样的结论，全国大部分地区人均可支配收入高低即人民生活状况好坏与该地区涉欺诈案件发生的频率趋于一致，也就是说，当一个地区人均可支配收入越高，该地每百万人口涉欺诈案件发生数也就越多，反之亦然。对于此种现象，我们认为，首先，在欺诈案件中犯罪分子本身就会选择相对富裕地区进行欺诈；其次，欺诈案件多数为合同欺诈、劳动纠纷欺诈、商事欺诈，对于这些案由，贫困地区发生的概率相对较小；再次，居民人均可支配收入多，对于财物的分配途径也增多，譬如进行投资、理财，在交易过程中也给了犯罪分子可乘之机。

(四) 每百万人口涉欺诈案件发生数与城镇人口比例排名的关系

城镇化是经济发展的必然产物，是社会现代化的重要内容和标志，城镇化的发展使人们的生活方式出现重大变化，原有社会结构瓦解，城市生活对现代人有着十分巨大的吸引力。^[2]城镇化是人类社会现代化的必然趋势，但是城镇化进程中产生的各种城市问题，却对城市的生存与发展造成了诸多困扰，为了弄清城镇化与每百万人口涉欺诈案件发生数的关系，我们从《中国统计年鉴2018》数据库中提取了2017年各地区城镇化比例，如图5可知，东部沿海发达地区城镇人口比例处于较为领先的地位，如上海、北京、天津、广东等地区，而中西部地区如云南、甘肃、西藏等城镇人口比例则较低，这种现象与各地人均GDP和人均可支配收入所呈现的趋势较为一致。

图5　2017年各地区城镇人口比例(百分比)

如表6所示，我们对每百万人口涉欺诈案件发生数与城镇人口比例分别按照从大到小的顺序进行了排名，二者的位差为各地每百万人口涉欺诈案件发生数排名减去各地城镇化人口比例的排名。位差为正表示每百万人口涉欺诈案件发生数排名靠后，但城镇人口比例排名靠前，即在城镇化程度较高的地区欺诈案件发生的频率就越低；位差为负则表示每百万人口涉欺诈案件排名靠前，但城镇人口比例排名则靠后，在城镇化程度较低的地区欺诈案件发生频率就越高。位差绝对值越接近0表示城镇化程度与欺诈案件发生情况相差较小，位差绝对值越大则表示城镇化程度与欺诈案件发生情况相差较大。

表6　2017年每百万人口涉欺诈案件发生数排名与各地城镇人口比例排名及其位差

从表6可以看出，位差绝对值较小的地区(小于5)达到了14个，其中北京(1)、上海(1)、广东(1)、河北(1)、云南(1)、江苏(2)、青海(2)等这几个地区更加接近0，也就是说大部分地区每百万人口涉欺诈案件发生数和城镇人口比例排名较为接近，也即城镇人口比例较多的地区每百万人口涉欺诈案件发生数量也较多，城镇比例较小的地区欺诈案件发生频率也较低；而位差绝对值较大的地区为新疆(22)、贵州(19)、四川(16)、福建(14)、内蒙古(14)，其中前三个地区位差绝对值较大且为负，这表明这些地区涉欺诈案件发生频率高但城镇化人口比例较低。而福建、内蒙古两地区城镇化人口比例相对欺诈案件来说排名较为靠前，两地区涉欺诈案件发生数都不高，社会诚信状况相对较好，这在一定程度上可能是因为政府在城镇化进程中监管措施得当，从而减少了社会问题的发生。

(五) 每百万人口涉欺诈案件发生数与城镇失业率排名的关系

失业率是指一定时期满足全部就业条件的就业人口中仍未有工作的劳动力数字，旨在衡量闲置中的劳动产能，是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。失业会产生诸多影响，一般可以将其分成两种：社会影响和经济影响。失业率过高，不仅对失业者的经济带来很大的负担，而且从心理上会增加失业者本身的不安全感，有些失业者在心理素质较差的情况下，甚至会产生一系列过激行为。这种不安全感扩散效应会同时增加在业劳动者的不安全感，进而增加社会整体的不安全感，从而影响社会整体稳定。

那么城镇失业率与社会诚信度之间有没有关系呢？当一个地区失业率较高时，是不是该地欺诈案件就高发呢？为此，我们从《中国统计年鉴2018》数据库中提取了各地区2017年城镇失业率，如图6可知，我国各地区2017年城镇失业率都在5%以下。

图6　2017年各地城镇失业率(百分比)

为了更加直观、清楚地看出各地区城镇失业率和各地区涉欺诈案件发生率之间的关系，我们将这两组数据按照从大到小的顺序进行了排名，如表7所示，两者的位差是各地每百万人口涉欺诈案件发生数排名减去各地城镇失业率的排名，位差为正表示该地每百万人口涉欺诈案件发生数排名靠后而城镇失业率排名却靠前，位差为负则表示该地城镇失业率排名靠后但每百万人口涉欺诈案件发生排名靠前。位差绝对值整体越接近0则表示城镇失业率与每百万人口涉欺诈案件发生数之间差距较小，位差绝对值整体越大则表示城镇失业率与每百万人口涉欺诈案件发生数之间差距较大。

表7　2017年每百万人口涉欺诈案件发生数排名与各地城镇人口比例排名及其位差

从表7我们可以看出，总体上位差绝对值大于10的地区达到了17个，超过全国一半地区，其中北京(30)、新疆(23)、广东(23)、湖南(23)位差绝对值更是远远超过了10，仅从表7我们可以得出城镇失业率与涉欺诈案件发生率之间情况差距较大，也就是说在城镇失业率较高的地区涉欺诈案件却不是高发地带，即城镇失业率并不是导致欺诈案件发生的主要原因。我们认为造成此种现象的主要原因是当前我国十分重视失业这个社会问题，针对此问题采取一系列措施，如失业再就业补贴、提高失业保险数额、实行失业登记常住地服务等^[3]，在一定程度上积极引导失业人群朝着健康、稳定的方向发展，故因失业产生的一系列问题也在逐步减少，所以涉欺诈案件发生频率与城镇失业率之间的相关性也就不那么明显了。