CC BY
84
ISSN 2311-875X (Online) Угрозы и безопасность
ISSN 2073-2872 (Print)
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕЗАКОННОГО ОБОРОТА НАРКОТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ В ЦЕЛЯХ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЮ НАРКОМАНИИ В РЕГИОНАХ РФ*
Светлана Евгеньевна ШИПИЦЫНАЯ% Анна Александровна ПЕТРОВАь
а кандидат экономических наук, доцент кафедры предпринимательства и экономической безопасности, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Российская Федерация sv-in-sure@mail.ru
ь студентка магистратуры кафедры предпринимательства и экономической безопасности,
Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Российская Федерация
zollo@bk.ru
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 14.08.2015 Принята в доработанном виде 09.09.2015 Одобрена 14.09.2015
УДК 316.33; 330.45; 332.1 JEL: С32, С51, Е26, Е27, О17
Ключевые слова: социальные процессы, национальная безопасность, незаконный оборот наркотических средств, социально-экономическое развитие региона
Аннотация
Тема. Актуальность темы обусловлена тем, что в современном мире в последнее десятилетие масштабы наркоугрозы вышли на один уровень с такими проблемами, как международный терроризм и угроза локальных войн. В условиях нестабильных политических, социальных, экономических факторов незаконный оборот наркотиков превратился в серьезную угрозу, стал предметом озабоченности мирового сообщества.
Цели и задачи. Моделирование наркоситуации, прогнозирование ее развития и выработка предложений для борьбы с незаконным оборотом наркотических средств в регионах Российской Федерации. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи: определение состояния наркоситуации в Российской Федерации и на территории ее субъектов, масштабов незаконного распространения и потребления наркотиков; оценка эффективности проводимой в России антинаркотической политики; оценка индикаторов социально-экономического развития регионов; прогнозирование и моделирование основного показателя, связанного с незаконным оборотом наркотиков; формирование предложений по оптимизации борьбы с незаконным оборотом наркотиков.
Методология. Использовано эконометрическое моделирование с применением множественного линейного регрессионного анализа, выявлены регионы, находящиеся в стадии чрезвычайного наркокризиса, определены наиболее эффективные мероприятия, направленные на снижение доступности наркотиков в целях их незаконного потребления. Результаты. Прогноз развития наркоситуации свидетельствует об увеличении интенсивности незаконного оборота наркотиков, потребления «жестких» наркотических средств, распространения синтетических наркотиков. Возрастает количество больных наркоманией, нуждающихся в квалифицированной медицинской помощи, социальной поддержке и систематическом реабилитационно-воспитательном воздействии. Предложенный механизм мониторинга, моделирования и прогнозирования показателей позволит применять своевременно меры государственного регулирования.
Выводы. Сделан вывод о том, что основными направлениями в борьбе с незаконным оборотом наркотических средств являются профилактические меры, способствующие снижению уровня наркотизации общества.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
В современном обществе масштабы угроз от незаконного оборота наркотических средств1
* Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 13-06-00008а «Формирование и повышение качества жизни как приоритетное направление социально-экономического развития регионов России».
1 Наркотические средства - вещества синтетического или естественного происхождения, препараты, включенные в Перечень наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров, которые подлежат контролю в Российской Федерации, в соответствии с законодательством РФ, международными договорами РФ, в том числе Единой конвенцией о наркотических средствах 1961 г.; О наркотических средствах и психотропных веществах: Федеральный закон от 08.01.1998 № 3-ФЗ (ред. от 03.02.2015 №7-ФЗ); Единая конвенция о наркотических средствах 1961
176 Шр://Ап^аи
выходят на один уровень с такими глобальными проблемами человечества, как международный терроризм и угроза ядерной войны. В условиях усиливающейся нестабильной внешней политической ситуации проблемы незаконного оборота наркотиков в России становятся значительной угрозой обеспечению национальной безопасности. Для диагностики и принятия
года: заключена в Нью-Йорке 30.03.1961; Протокол о поправках к Единой конвенции о наркотических средствах 1961 года: подписан в Женеве 25.03.1972 (ратифицирован Федеральным законом от 23.11.1995. № 172-ФЗ); Конвенция Организации Объединенных Наций о борьбе против незаконного оборота наркотических средств и психотропных веществ: заключена в Вене 20.12.1988.
своевременных превентивных мер в этой сфере важны полноценные количественные анализ и оценка наркоситуации как в целом в РФ, так и в ее регионах2.
В настоящее время в научной литературе существует не так много исследований экономического характера наркоситуации. Особого внимания заслуживают работы коллектива ученых Уральского отделения РАН А. Куклина, А. Калиной, Г. Быстрай, И. Гурбан, а также Р. Дубровского, А. Иванова, В. Теплицкого [1, 2]. Для оценки реальных масштабов распространения наркомании ими использовались методы экспертных и косвенных оценок, множительных коэффициентов, двойного охвата, экстраполяции местных оценок распространенности на общенациональный уровень и ряд других, предложен методический инструментарий диагностики наркоситуации в регионе, основанный на оценке ряда социально-экономических показателей3 [1-3].
По нашему мнению, в современных условиях, с учетом основных угроз национальной безопасности РФ в области повышения качества
4
жизни мониторинг и прогнозирование наркоситуации должны быть обязательной составной частью процесса диагностирования национальной безопасности государства и экономической безопасности российских регионов.
Данные процессы должны начинаться с выявления факторов и причин5 [4-9], которые либо способствуют развитию незаконного оборота наркотиков, либо подавляют его (табл. 1).
В силу многогранности процессов, связанных с незаконным оборотом наркотиков, для их изучения, анализа, моделирования,
прогнозирования необходим системный подход. Он позволяет ориентировать исследование на раскрытие единой целостности проблемы через
2 Нечевин Д.К. Причины и реалии противодействия незаконному обороту наркотиков // Публичное и частное право. 2013. № 1. С. 69-75.
3 Иванов А.И. Методы оценки наркоситуации: учеб. пособие для служащих государственного аппарата управления / под ред. Р.С. Минвалеева. Спб.: НПО им. Кузнецова, 2012.
4 О стратегии национальной безопасности РФ до 2020 г.: Указ Президента РФ от 12.05.2009 № 537 (ред. от 01.07.2014).
5 Амелина А.Н. Криминологическая характеристика преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков и психотропных веществ // Эксперт Северо-Запад. 2005. № 11;
Омигов В.И. Криминологическая характеристика незаконного оборота наркотиков // Вестник Нижегородской академии МВД России, 2012. № 19, с. 80-84.
выявление многообразных типов связей, политических, социально-экономических явлений и показателей. В данном случае акценты делаются на выявлении связей, имеющих место как «изнутри ситуации», так и в интеграции с внешним окружением, социально-экономической средой. На основе общего анализа наркоситуации, определения угроз и факторов распространения наркозависимости, а также последствий их действия нами сформирована совокупность исходных показателей для оценки наркоситуации. В систему исходных показателей вошли показатели экономической безопасности территорий, в то же время определяющие социально-экономический фон наркоситуации, в частности демографические показатели, а также показатели, характеризующие качество жизни.
Математические и статистические инструменты, в частности система PROGNOZ6, позволяют производить различные виды анализа данных. С помощью веб-инструментов Prognoz Platform и Prognoz Data Portal нами был смоделирован показатель «Число зарегистрированных преступлений, связанных с незаконым оборотом наркотических средств, в РФ за исследуемый период» В качестве объясняющих и вспомогательных переменных выбраны следующие показатели (табл. 2):
1) число умерших, поскольку смерть в результате употребления наркотиков входит в первую десятку причин смерти в РФ и имеет непосредственную зависимость от незаконного оборота наркотических средств;
2) денежные доходы населения, которые отражают потенциальные возможности для приобретения товаров и услуг и выражаются через товарный эквивалент среднемесячных денежных доходов;
3) обсепеченность населения жильем как один из критериев, отражающих уровень и качество жизни населения;
4) численность безработных как один из критериев девиантного поведения населения.
Для модели был построен граф связей, представленный на рис. 1. Тип модели определен как множественная линейная регрессия, отвечающая уравнению:
y = 2 825,1370 - 0,2119х1 + 0,0185х2 + 111,6595ж3.
6 Сайт систем PROGNOZ для моделирования и прогнозирования. URL: https://university.prognoz.ru
Значения переменных и соотвтетствующие им статистические характеристики модели приведены в табл. 3.
Проверка статистических гипотез о значимости коэффициентов множественной линейной регрессии осуществляется с помощью /-статистик, которые в условиях справедливости нулевой гипотезы имеют распределение Стьюдента7 [8, 9]. Расчетные значения ¿-статистики переменных превышают табличные по абсолютному значению, следовательно, на уровне значимости 0,05 можно принять гипотезу о значимости коэффициентов модели. По коэффициентам регрессии обычно невозможно определить, какой из факторов оказывает наибольшее влияние на зависимую переменную, поскольку коэффициенты регрессии между собой несопоставимы (они, как правило, имеют различную размерность). Однако можно сделать вывод о корректном, с точки зрения экономического смысла, характере влияния значений факторов на значение целевого показателя.
Перед построением модели исходный ряд был проверен на стационарность с помощью расширенного теста Дики-Фулера (Л^^-теста), результаты которого показали, что исходный ряд не стационарен, но дифференциированный ряд обладает свойством стационарности.
Далее необходимо оценить основные статистические характеристики8 модели, представленные в табл. 4. Для проверки качества уравнения применяется коэффициент детерминации. Так, полученные статистические характеристики подтверждают значимость модели. В частности, в данной модели коэффициент детерминации составляет 0,82, что говорит о достаточно хорошем ее качестве. Это значит, что изменение количества преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков на 82% описываются уравнением. Значение множественного коэффициента корреляции близко к 1, что говорит о том, что имеющиеся данные в
7 Бабешко О.Л. Основы эконометрического моделирования. М.: Комкнига, 2006. 432 с.; Доугерти К. Введение в эконометрику: учеб. пособие. М.: Изд-во МГУ, 1999.
8 Радионова М.В., Чичагов В.В. Руководство к решению задач по эконометрике: учеб. пособие. Пермь: ГУ ВШЭ, 2008; Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: учеб. пособие. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 205 с.; Дуброва Т.А., Бакуменко Л.П. Анализ временных рядов и прогнозирование в системе Statistica: учеб. пособие. М.: Изд-во МЭСИ, 2002; Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие.
М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с.; Мардас А.Н. Эконометрика: учеб. пособие. СПб: Питер, 2001. 144 с.
178 №р://йп-^й.г
большей степени связаны множественной регрессионной зависимостью. Высокое значение F-статистики и соответствующее ей низкое значение вероятности свидетельствуют о существовании линейной связи между макроэкономическими показателями. Тест Жака-Бера (тест на нормальность) показал, что распределение ошибок модели является нормальным (3,28 < 5,99). Среднее остатков принимает нулевое значение, следовательно, фактическое значение объясняемой переменной не отклоняется от смоделированного значения.
Из корреляционной матрицы следует, что факторы модели между собой не коррелируют, то есть мультиколлинеарность отсутствует. Также между факторами существует сильная взаимосвязь (табл. 5)
На трех построенных графиках все точки расположены вблизи прямой, что дает основание предположить линейный характер регрессионной зависимости между переменными (рис. 2-4). Кроме того, можно предположить наличие гомоскедастичности (однородности) в модели, поскольку при увеличении значений переменной х, разброс значений переменной у не увеличивается.
Основные диагностические тесты [10, 11]. Данные Rese/-теста Рамсея, представленные в табл. 6, являются результатом процедуры тестирования функциональной формы
(спецификации) модели. Если значение статистики больше критического, то нулевая гипотеза отвергается, и спецификация модели признается неверной. В противном случае функциональная форма модели является приемлемой. Для данной модели Reset-тест подтвердил правильный выбор линейной формы взаимосвязи между зависимой и объясняющими переменными9.
Тест Бреуша-Годфри проверяет автокорреляции произвольного порядка в случайных ошибках регрессионных моделей. Для данной модели значение статистики не превышает критическое значение, таким образом, автокорреляция признается не значимой (табл. 6).
Наиболее универсальным тестом на гетероскедастичность является тест Уайта, предназначенный для проверки остатков модели линейной регрессии на наличие гетероскедастичности. Основным его недостатком является то, что он не позволяет определить функциональную форму гетероскедастичности. В тесте проверяется нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности (то есть ошибки
9 Там же.
модели предполагаются гомоскедастичными - с постоянной дисперсией), и в таком случае вспомогательная регрессия должна быть незначимой. Для данной модели нулевая гипотеза принимается, что говорит об отсутствии гетероскедастичности остатков в модели (табл. 7).
Таким образом, на основе проведенного анализа в построенной модели:
- не наблюдается корреляция между факторами;
- в дифференцированных рядах отсутствует стационарность;
- не были найдены ошибки спецификаций;
- диагностические тесты отражают отсутствие гетероскедастичности и автокорреляции, что подтверждает правильность выбранной формы модели.
Отсюда можно сделать вывод, что объясняющие переменные л^
изменение объясняемой переменной.
Х2 и Х3 значимы и прямо влияют на
Распределение субъектов Российской Федерации с нормальной стадией и стадией кризиса по наркоситуации приведены на рис. 5 и табл. 8. Из представленных данных следует, что только 4 субъекта Федерации характеризуются ситуацией кризиса с пороговым значением 325 случаев на 100 тыс. чел. населения. На наш взгляд, это объясняется, главным образом, отдаленностью проблемных регионов от центра и недостаточным финансированием региональных программ по противодействию наркомании. Нормальной ситуацией характеризуются 11 субъектов, что для России можно считать достаточно благоприятной ситуацией, обусловленной эффективностью принимаемых мер по борьбе с незаконным оборотом наркотических средств, своевременным контролем и пресечением оборота наркотических средств, правильными пропогандистсткими мерами профилактики наркомании и т.д.
Далее, на основе статистических данных показателя «Число зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков» за период 2006-2014 гг., представленных, построим линейный тренд: у = 2,0167х + 218,53, позволяющий
спрогнозировать данный показатель до 2017 г. (табл. 9, рис. 6).
Прогноз развития наркоситуации свидетельствует о дальнейшем нарастании напряженности. За период с 2014 до начала 2018 г. будет наблюдаться тенденция к росту показателя, что, безусловно, не является положительным фактором. Предполагается, что с 2014 по 2015 г.
данный показатель будет иметь тенденцию к снижению почти на 7%, а с 2015 по конец 2017 г. рост анализируемого показателя продолжится.
Причиной этому является то, что незаконный оборот наркотиков превратились в серьезную угрозу, стал предметом озабоченности всего мирового сообщества. В условиях международной интеграции данная деятельность приобретает в настоящее время в России размеры массового негативного явления, представляющего реальную угрозу важным экономическим и национальным интересам безопасности государства, принимает все более организованные и массовые формы. Сложившаяся за весь анализируемый период наркоситуация будет оставаться крайне тяжелой, сложной и тревожной. Возрастет уровень профессионализма и организованности преступности наркодельцов, будут развиваться их международные и межрегиональные связи.
В качестве оценочного показателя может использоваться также коэффицент
наркопреступности (преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков) по РФ до начала 2018 г. Он оценивается как число зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков на территории РФ, отнесенное к численности населения нашей страны (с учетом поправочного коэффициента). Коэффициент наркопреступности является объективным показателем преступности, связанной с незаконным оборотом наркотических средств, позволяющим сравнивать ее уровни в разные периоды. Кроме того, образом коэффициент наркопреступности помогает более адекватно оценить и динамику уровня наркопреступности, рассчитанного на душу населения.
Из графика, приведенного на рис. 7 следует, что, согласно прогнозу, к началу 2018 г. в РФ будет совершаться 0,18 преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков на 100 тыс. чел. населения. Это также не является положительной тенденцией и говорит о том, что незаконный оборот наркотиков приобретет более массовый характер. Наличие черного рынка и повышенный спрос на наркотики позволяют представителям ОПГ, в том числе террористическим группировкам, монополизировать незаконный сбыт наркотических средств в стране, финансировать преступные операции, фактически ставя под угрозу здоровье нации.
Предложенный механизм мониторинга, моделирования и прогнозирования показателей может быть использован при выявлении и количественной оценке незаконного оборота наркотических средств и связанных с ним
преступлений, позволит своевременно применять меры государственного регулирования:
• профилактику, не связанную с применением уголовного наказания и иных мер уголовно-правового воздействия (приоритет мер общественного, административного и медицинского характера).
• государственную профилактику немедицинского потребления наркотиков, определяемую как совокупность мероприятий политического, экономического, правового, социального, медицинского, педагогического, культурного, физкультурно-спортивного и иного характера, направленных на предупреждение, возникновение и распространение немедицинского потребления наркотиков и наркомании.
• наркологическую медицинскую помощь, предполагающую своевременное выявление и лечение лиц, незаконно потребляющих наркотики, а также снижение уровня их смертности.
медико-социальную реабилитацию больных наркоманией, определяемую как совокупность мер, направленных на восстановление здоровья во всех его аспектах (физическом, психическом, духовном и социальном), способности функционирования в обществе без употребления наркотиков.
формирование условий для вовлечения населения в антинаркотическую деятельность, стимулирование развития волонтерского молодежного антинаркотического движения.
создание системы информирования граждан о спектре реабилитационных услуг, предоставляемых на государственном, региональном и местном уровнях.
улучшение финансового обеспечения деятельности специализированных государственных наркологических учреждений в субъектах РФ, наркологических подразделений лечебных учреждений муниципальных образований, в том числе за счет предоставления соответствующих субсидий из федерального бюджета.
Таблица 1
Классификация социально-экономических факторов, влияющих на динамику незаконного оборота наркотических средств
Сфера влияния на наркоситуацию на территории Факторы, влияющие на рост показателей наркоситуации Факторы, влияющие на спад показателей наркоситуации
Социальная сфера Ухудшение демографической ситуации. Негативное влияние СМИ (пропаганда и популяризация наркотиков). Фрагментарность профилактических мероприятий. Растущий интерес молодого поколения к «запретному». Увеличение количества социальных конфликтов. Снижение духовности и уровня культуры в обществе. Рост доступности и многообразия наркотических средств Эффективная работа органов социальной защиты населения. Наличие организаций по работе с семьями, попавшими в трудную жизненную ситуацию. Наличие специализированных медицинских учреждений (специалистов). Профилактика в учебных заведениях, в местах массового досуга молодежи. Социальная реклама
Экономическая сфера Увеличение доли теневого сектора экономики, теневая занятость. Снижение реальных доходов населения. Расслоение по доходам и социальным группам. Рост безработицы, особенно среди молодежи. Сверхдоходы операций по сбыту наркотиков. Рост коррупции. Наличие производства наркотиков Лицензирование участников для производства, ввоза, вывоза, переработки, оптовой и розничной торговли наркотическими средствами. Активная социальная, экономическая политика региона, направленная на борьбу с незаконным оборотом наркотиков. Целевое программное финансирование мероприятий по борьбе и профилактике незаконного оборота наркотиков
Политическая и правовая сферы Несовершенство законодательной базы. Близость государственной границы. Наличие локальных конфликтов. Нестабильность политического режима и антикриминальной политики. Хищение наркотиков из больниц, аптек и фармацевтических предприятий. Проведение мероприятий агентурного и оперативно-розыскного характера. Предупреждение и выявление контрабанды на стадиях планирования и непосредственного осуществления. Привлечение к решению проблем в сфере оборота наркотиков бизнес-сообщества,
Криминализация российского общества. общественные организации.
Профессионализация и консолидация Совершенствование и ужесточение
международной наркопреступности. законодательства
Рост миграционного притока из стран ближнего
зарубежья
Источники: Об утверждении стратегии государственной антинаркотической политики Российской Федерации до 2020 г.: Указ Президента РФ от 09.06.2010 № 690; О дополнительных мерах по противодействию незаконному обороту наркотических средств и психотропных веществ и их прекурсоров: Указ Президента РФ от 18.10.2007 № 1374
Таблица 2
Исходные данные для моделирования показателя «Число зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотических средств»
Год Зарегистрировано преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков, в РФ, за исследуемый период, тыс. ед. Число умерших в РФ за исследуемый период, тыс. чел. Денежные доходы населения (в среднем на душу населения) в РФ за исследуемый период, млн руб. Обеспеченность населения жильем в РФ за исследуемый период, м2 общей площади на 1 жителя Величина прожиточного минимума (в среднем на душу населения) в РФ за исследуемый период, руб. Общее число безработных в РФ за исследуемый период, млн чел.
2000 244,00 2 225,30 2 281,10 19,20 1 320,00 7,70
2001 242,00 2 254,90 3 062,00 19,50 1 629,00 6,40
2002 190,00 2 332,30 3 947,20 19,80 1 968,00 5,80
2003 182,00 2 365,80 5 167,40 20,10 2 304,00 5,90
2004 150,00 2 295,40 6 399,00 20,40 2 602,00 5,60
2005 175,00 2 303,90 8 088,30 20,80 3 255,00 5,30
2006 212,00 2 166,70 10 154,80 21,00 3 695,00 5,20
2007 231,00 2 080,40 12 540,20 21,40 4 159,00 4,50
2008 233,00 2 075,90 14 863,60 21,80 4 971,00 4,70
2009 238,50 2 010,50 16 895,00 22,20 5 572,00 6,20
2010 222,60 2 028,50 18 958,40 22,60 6 138,00 5,50
2011 215,20 1 925,70 20 780,00 23,00 6 878,00 4,90
2012 219,00 1 906,30 21 765,08 23,40 7 049,00 4,10
2013 231,50 1 910,60 25 646,60 23,40 7 871,00 4,10
2014 254,70 1 913,60 27 748,80 23,80 8 885,00 3,95
Источники: Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: http://gks.ru; Официальный сайт Федеральной службы Российской Федерации по контролю за оборотом наркотиков. URL: http://fskn.gov.ru; Официальный сайт Федеральной таможенной службы. URL: http://customs.ru
Таблица 3
Статистические характеристики модели
Член уравнения Значение Стандартная ошибка ¿-статистика Вероятность
Константа 2 825,1370 707,9488 3,9906 0,0032
Число умерших в РФ за исследуемый период, хх -0,2119 0,1037 -2,0442 0,0713
Денежные доходы населения (в среднем на душу населения) в РФ за исследуемый период, х2 0,0185 0,0106 1,7456 0,1148
Обеспеченность населения жильем в РФ за исследуемый период, х3 111,6595 45,6293 2,4471 0,0369
Таблица 4
Статистические характеристики модели
Показатель Название статистики Значение
Критерий качества Коэффициент детерминации R2 0,818685
Скорректированный коэффициент детерминации 0,758247
Множественный коэффициент корреляции 0,8942791
Статистика Фишера 13,545794
Вероятность статистики Фишера 0,001099
Логарифм функции правдоподобия -50,680182
Информационный критерий Акаике 8,412336
Информационный критерий Шварца 8,586166
Стандартная ошибка 14,344971
Диагностические критерии Статистика Дарбина-Уотсона 2,751029
Вероятность нижней границы 0,999036
Вероятность верхней границы 0,486323
Я^-критерий 8,376606
Анализ остатков Среднее остатков 0
Среднее абсолютных величин остатков 9,191798
Среднее квадратов остатков 142,461821
Корень из среднего квадратов остатков 11,935737
Дисперсия остатков 142,461821
Стандартное отклонение остатков 11,935737
Статистика Жака-Бэра 3,280686
Сумма квадратов остатков 1852,003667
Максимальная абсолютная ошибка 29,43178
Общие данные Число наблюдений 13
Среднее зависимой переменной 211,957885
Стандартное отклонение зависимой переменной 29,175175
Таблица 5
Матрица корреляционной зависимости между факторами регрессии
Переменная y *1 X2 x3
У 1,0000 -0,5495 0,2778 0,1981
x1 -0,5495 1,0000 -0,9291 -0,8988
Х2 0,2778 -0,9291 1,0000 0,9953
Х3 0,1981 -0,8988 0,9953 1,0000
Таблица 6 Reset-тест Рамсея
Показатель Значение Вероятность Гипотеза о приемлемости функциональной формы
Статистика Фишера 0,177589 0,684548 Принимается
%2-критерий 0,285425 0,593167 Принимается
Таблица 7 Тест Бреуша-Годфри (¿М-тест) для уровня значимости 0,05
Показатель Значение Вероятность Гипотеза о гомоскедастичности остатков
Статистика Фишера 0,726677 0,688530 Принимается
%2-критерий 8,911988 0,445438 Принимается
Таблица 8
Значения показателя «Число зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков» для 2014 г.
№ на карте* Субъект РФ Значение показателя
1 Магаданская область 387
2 Приморский край 414
3 Еврейская автономная область 327
4 Республика Тыва 351
5 Архангельская область 92
6 Тверская область 97
7 Псковская область 96
8 Республика Дагестан 97
9 Чеченская Республика 55
10 Республика Ингушетия 94
11 Республика Адыгея 64
12 Белгородская область 80
13 Тульская область 96
14 Республика Мордовия 79
15 Чувашская Республика 77
* См. рис. 5.
Таблица 9
Фактические и прогнозные значения показателя «Число зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков»
Значение показателя 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Фактическое 212 231 233 238,5 222,6 215,2 219,0 231,5 254,7
Прогнозное 212 231 233 239 223 215 219 232 255 239 241 243
Рисунок 1
Граф эконометрической модели
Рисунок 2
Поле корреляции для фактора «Число умерших»
Рисунок 3
Поле корреляции для фактора «Денежные доходы населения»
Рисунок 4
Поле корреляции для фактора «Обеспеченность населения жильем»
Рисунок 5
Распределение субъектов РФ по числу зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков, в 2014 г.
Примечание. Наименование субъектов Федерации (1-15) указано в табл. 9. Рисунок 6
График прогноза по показателю «Число зарегистрированных преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков» до 2017 г., тыс. случаев на 100 тыс. чел. населения
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Рисунок 7
Динамика коэффициента наркопреступности в РФ с 2006 по 2017 г. (фактические значения и прогноз)
ОД 9 и
0,18 0Д8
ОД 8 -
0Д7
0Д7
ОД 7 -
0Д7
ОД 6
ОД Б -
0,15 0Д5
0Д4
ОДЗ -I-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Список литературы
1. Куклин A.A., Калина A.B., Быстрай Г.П., Гурбан ИЛ. Социально-экономические последствия распространения наркомании в регионе. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2007. 176 с.
2. Дубровский Р.Г., Теплицкий В.Г. Организация мониторинга наркоситуации // Наркология. 2009. № 10.
3. Наркоиммунитет региона: социально-экономический и медико-биологический аспекты / под ред. В.И. Стародубова, А.И. Татаркина. М.: Экономика, 2004. 324 с.
4. Шеслер A.B., Жалыбин В.В. Криминологическая характеристика и профилактика преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотических средств. Тюмень: Проспект, 2006. С. 99-106.
5. Чирков C.B. Понятие и виды объектов преступлений, совершаемых в сфере незаконного оборота наркотиков // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2014. № 1. С. 183-186.
6. Шалагин A.E. Зарубежное законодательство в сфере противодействия незаконному обороту наркотиков // Актуальные проблемы экономики и права. 2011. № 4. С. 291-295.
7. Михайлова Ю.B.., Aбрамов AM. Основные тенденции и причины распространения наркомании в Российской Федерации // Кубанский научный медицинский вестник. 2013. № 5. С. 10-13.
8. Ломоноских A.H. Вопросы международной борьбы с контрабандой. М.: Смартр, 2004.
9. Тедеев A.H. Наркотизация России. М. : Изд-во СПб ГУ МВД, 2005.
10. Greene W.H. Econometric Analysis. New York: Prentice Hall, 1999.
11. PindyckR.S., RubinfeldD.L. Econometric models and Economic forecasts. New York: McGraw-Hill, 1998.
ISSN 2311-875X (Online) ISSN 2073-2872 (Print)
Threats and Security
ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF ILLEGAL DRUG TRAFFICKING FOR COUNTERING DRUG PROLIFERATION IN THE REGIONS OF THE RUSSIAN FEDERATION
Svetlana E. SHIPITSYNAa% Anna A. PETROVAb
a Perm State University, Perm, Russian Federation sv-in-sure@mail.ru
b Perm State University, Perm, Russian Federation zollo@bk.ru
• Corresponding author
Article history:
Received 14 August 2015 Received in revised form 9 September 2015 Accepted 14 September 2015
JEL classification: C32, C51, E26, E27, 017
Keywords: social processes, national security, illegal drug trafficking, socio-economic development, region
Abstract
Importance The article focuses on this vital issue since drug threats have reached the scale of international terrorism and local wars for the recent decade.
Objectives The research pursues modeling a drug abuse situation, forecasting how it may progress, and outlines proposals on how to counter illegal drug trafficking in Russian regions. Methods The research relies upon econometric modeling and multivariate linear regression analysis, identifies regions which are dramatically affected with drug addiction, and determines the most effective activities for combating drug addiction.
Results As the drug addiction forecast shows, illegal drug trafficking will intensify, with the use of heavy and synthetic drugs increasing. There are more drug addicts who needs professional medical aid, social assistance and consistent rehabilitation, psychological and pedagogical treatment. The proposed monitoring, modeling and forecasting mechanism will enable timely State regulation. Conclusions and Relevance Countering illegal drug trafficking should draw upon preventive measures that help decrease the level of drug addiction in the society.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
Acknowledgments
The research was supported by the Russian Foundation for Basic Research, project No. 13-06-00008a Ensuring
and Increasing the Standard of Living as a Priority Area of Socio-economic Development of Russian Regions.
References
1. Kuklin A.A., Kalina A.V., Bystrai G.P., Gurban I.A. Sotsial'no-ekonomicheskie posledstviya rasprostraneniya narkomanii v regione [Socio-economic consequences of spreading drug addiction in the region]. Yekaterinburg, Institute of Economics of Ural Branch of RAS Publ., 2007, 176 p.
2. Dubrovskii R.G., Teplitskii V.G. Organizatsiya monitoringa narkosituatsii [Arrangements for monitoring the drug addiction situation]. Narkologiya = Addiction Medicine, 2009, no. 10.
3. Narkoimmunitet regiona: sotsial'no-ekonomicheskii i mediko-biologicheskii aspekty [Drug abuse resistance of the region: socio-economic, medical and biological aspects]. Moscow, Ekonomika Publ., 2004, 324 p.
4. Shesler A.V., Zhalybin V.V. Kriminologicheskaya kharakteristika i profilaktika prestuplenii, svyazannykh s nezakonnym oborotom narkoticheskikh sredstv [Criminological description and prevention of crimes related with illegal drug trafficking]. Tyumen, Prospekt Publ., 2006, pp. 99-106.
5. Chirkov S.V. Ponyatie i vidy ob"ektov prestuplenii, sovershaemykh v sfere nezakonnogo oborota narkotikov [The concept and types of targets of crimes committed in the sphere of illegal drug trafficking].
Vektor nauki Tol'yattinskogo gosudarstvennogo universiteta = Vector of Science of Togliatti State University, 2014, no. 1, pp. 183-186.
6. Shalagin A.E. Zarubezhnoe zakonodatel'stvo v sfere protivodeistviya nezakonnomu oborotu narkotikov [Foreign law in combating illicit drugs]. Aktual'nye problemy ekonomiki i prava = Actual Problems of Economics and Law, 2011, no. 4, pp. 291-295.
7. Mikhailova Yu.V., Abramov A.Yu. Osnovnye tendentsii i prichiny rasprostraneniya narkomanii v Rossiiskoi Federatsii [Basic tendencies in, and causes of drug abuse spreading in the Russian Federation]. Kubanskii nauchnyi meditsinskii vestnik, 2013, no. 5, pp. 10-13.
8. Lomonoskikh A.N. Voprosy mezhdunarodnoi bor'by s kontrabandoi [International issues of anti-smuggling]. Moscow, Smartr Publ., 2004.
9. Tedeev A.N. Narkotizatsiya Rossii [Proliferation of drugs in Russia]. Moscow, St. Petersburg's Main Office of Ministry of Internal Affairs Publ., 2005.
10. Greene W.H. Econometric Analysis. New York, Prentice Hall, 1999.
11. Pindyck R.S., Rubinfeld D.L. Econometric Models and Economic Forecasts. New York, McGraw-Hill,
1998.
