CC BY
45УДК 339.138
ИССЛЕДОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ МЕТОДАМИ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА
В.Ю. Бажанов,
Управление Федеральной миграционной службы
по Ярославской области
E-mai: lBazanovVY@mail.ru
Ю.А. Кравченко,
канд. техн.наук,
Московский финансово-юридический университет МФЮА E-mai: KravchencoYA@mail.ru
Аннотация. В статье дается оценка хозяйственной деятельности тыловых подразделений в системе органов внутренних дел. Показано влияние статей финансирования на состояние преступности.
Ключевые слова: хозяйственная деятельность, органы внутренних дел, корреляционный анализ, уравнение регрессии, экстраполяция.
Abstract. An article gives the estimation of economic activities of rear divisions in the system of organs of internal affairs. Influence of articles of financing on a criminality condition is shown.
Key words: economic activities, organs of internal affairs, the correlation analysis, the regress equation, extrapolation.
Хозяйственная деятельность в системе органов внутренних дел (далее - ОВД) относится к сфере экономической деятельности и является одним из важнейших направлений тылового обеспечения. Изучение данной области экономических знаний, с одной стороны, достаточно традиционное, но в то же время новое для системы подготовки экономистов и управленцев в правоохранительной системе России. На протяжении последних двадцати лет развития системы МВД России менялись не только место и роль этой деятельности, но и требования к специалистам, которые занимались ею. В настоящее время в условиях рыночной экономики пришло осознание необходимости добиться соответствующих времени и обстоятельствам изменений в работе управленцев в сфере хозяйственной деятельности в системе органов внутренних дел.
Непосредственно все хозяйственные операции осуществляются сотрудниками тыловых подразделений органов внутренних дел в рамках выделенных бюджетных ассигнований по следующим кодам классификации операций сектора государственного управления бюджетной классификации Российской Федерации: 223 «Оплата коммунальных услуг», 225 «Услуги по содержанию имущества», 226 «Оплата прочих услуг», 310 «Приобретение и модернизация основных средств», 340 «Оплата расходных материалов и предметов снабжения, материалов, предметов для текущих хозяйственных целей». Эти показатели также назывались кодами экономической классификации (КЭК).
Такие факторы, связанные с хозяйственной деятельностью, как обеспеченность служебными помещениями, производство текущих и капитальных ремонтов зданий и сооружений, коммунально-эксплуатационное обеспечение, штатная численность и некомплект личного состава в целом оказывают влияние на оперативно-служебную деятельность органов внутренних дел по выявлению и раскрытию преступлений.
Однако в настоящее время уже недостаточно лишь констатировать наличие существующих связей, их нужно измерять. Количественное их измерение и получаемые на этой основе выводы во многом определяют выбор конкретных форм и методов деятельности в сфере борьбы с преступностью.
Возникает вопрос, насколько сильно влияют указанные статьи финансирования на выявление и регистрацию преступлений, в том числе экономических. Была поставлена задача: на примере финансирования ОВД по Ярославской области - оценить влияние указанных статей финансирования на состояние преступности. Конечно, это связь не функциональная. Такие зависимости называются корреляционными (стохастическими). Другими словами, на преступность влияет множество признаков, в том числе и признаков (показателей), характеризующих хозяйственную деятельность тыловых подразделений органов внутренних дел.
Сила или теснота корреляционной связи характеризуется различными коэффициентами, измеряющими эту связь. Так, для метрических шкал используется линейный коэффициент корреляции (Пирсона) - г. Это параметрический показатель, для вычисления которого сравнивают средние и стандартные отклонения результатов двух массивов признаков. Коэффициент корреляции - величина относительная, он выражается в долях единицы от -1 до +1. Обычно считается, что г < 0,3 указывает на слабую связь, при 0,3 < г < 0,5 связь признается умеренной,
при 0,5 < г < 0,7 корреляция является значительной, а при 0,7 < г < 0,9 -сильной и при г > 0,9 - очень сильной, близкой к функциональной связи.
Следует отметить, что коэффициент корреляции позволяет определить не только тесноту, но и направление связи ( на это указывают знаки "+" или "-"). Измерение корреляции позволяет узнать, насколько связаны между собой две переменные, с тем чтобы можно было предсказывать возможные значения одной из них, если мы знаем другую.
Корреляционный анализ не заканчивается только подсчетом г. Необходимо проверить значимость коэффициента корреляции при заданном уровне. Если г > гкр (критическое значение гкр. находят по специальным таблицам), то полученному результату можно доверять; если г < г , то рассчитанному коэффициенту корреляции доверять нельзя.
Подсчет коэффициентов корреляции вручную - довольно трудоемкая работа. Однако можно воспользоваться компьютерными методами, используя программный продукт Microsoft Office Excel.
Были обработаны по годам 2005-2008 гг. показатели по статьям финансирования: 223, 225, 226, 310, 340, общие расходы, некомплект личного состава, штатная численность сотрудников по областному и федеральному бюджетам, обеспеченность служебными помещениями по всем 23 РУ-ГО-РОВД по Ярославской области. Также в этих таблицах были представлены данные о преступности по этим органам внутренних дел Ярославской области: а именно, зарегистрированная преступность, количество оконченных дел и экономические преступления
Были подсчитаны коэффициенты корреляции для каждого показателя, определяющие корреляционную связь с преступностью c помощью стандартной функции КОРРЕЛ. Результаты расчетов коэффициентов корреляции сравнивались по 2005-2008 гг. Так, фрагмент расчетов коэффициентов корреляции за 2008 г. представлен в табл. 1.
Из имеющихся показателей были отобраны те показатели, которые в наибольшей степени влияют на преступность (коэффициенты корреляции, близкие к 1). К ним относятся: статья 223 оплата коммунальных услуг; статья 226 прочие услуги; общие расходы; общая штатная численность сотрудников; обеспеченность служебными помещениями.
Как видно из табл. 1, коэффициенты корреляции близки к 1, что свидетельствует о сильном влиянии указанных показателей на преступность. Связь эта положительна, т.е. с увеличением этих показателей растет в среднем регистрация преступлений, в том числе и выявление экономических преступлений, количество дел, направленных в суды. Анализ ко-
Влияние финансовых статей на преступность в 2008 г.
Таблица 1
Наименование подразделения Ст. 223 Оплата коммунальных услуг Ст. 225 Услуги по содержанию имущества Ст. 226 Прочие услуги Общие расходы Общая штатная численность сотрудников Обеспеченность служебными помещениями (кв. м)
Дзержинский РУВД 646,00 135,00 307,40 29427,03 30073,03 4403,4
Заволжский РОВД 303,00 220,00 225,00 20907,89 21210,89 1404,5
Кировский РОВД 402,00 160,69 412,10 30950,90 31352,9 2518,5
Красноперекоп-ский РОВД 236,00 262,92 158,80 17181,07 17417,07 1834,6
Ленинский РОВД 338,00 201,64 398,50 20766,27 21104,27 1515,3
Фрунзенский РОВД 284,60 154,00 378,40 19943,94 20228,54 2254,7
УВД г. Рыбинска и Рыбинского района 1445,00 262,00 2111,70 91571,88 93016,88 13690,5
Переславский ГОВД 430,00 17,70 258,50 25669,00 26099 3165,1
Ростовский ГОВД 71,70 282,80 638,20 39060,08 39131,78 5850,5
Тутаевский ГОВД 257,00 118,52 360,80 23563,52 23820,52 2941,4
Угличский ГОВД 638,00 132,53 426,20 18654,14 19292,14 2647,1
Болынесельский РОВД 175,00 211,50 184,20 9667,31 9842,31 595,2
Борисоглебский РОВД 60,00 150,30 386,80 9872,61 9932,61 982
Брейтовский РОВД 216,00 30,25 192,50 7700,95 7916,95 644,4
Гаврилов-Ямский РОВД 161,00 57,33 324,50 13059,10 13220,1 1168,4
о о т; о го о
е
I >
IE О О ГО
0
1
5
"О
13
-С m
О <
IE
ГО гп "О
О
Наименование подразделения Ст. 223 Оплата коммунальных услуг Ст. 225 Услуги по содержанию имущества Ст. 226 Прочие услуги Общие расходы Общая штатная численность сотрудников Обеспеченность служебными помещениями (кв. м)
Даниловский РОВД 129,50 122,08 184,90 13666,43 13795,93 1686,4
Любимский РОВД 91,00 2225,20 256,80 8706,71 8797,71 985,1
Мышкинский РОВД 351,97 104,00 162,7 9102,65 9454,32 989,8
Некоузский РОВД 174,00 4,70 312,8 11264,62 11438,62 1237,1
Некрасовский РОВД 174,00 56,13 232,90 11443,08 11617,08 873,2
Первомайский РОВД 63,00 59,82 144,80 7826,91 7889,91 788,8
Пошехонский РОВД 106,00 88,70 232,11 10494,09 10600,09 803,2
Ярославский РОВД 223,00 33,00 125,00 15450,16 15673,16 2011,6
Всего по РУ-ГО-РОВД 6975,47 5090,81 8415,61 465950,34 472925,81 54991
Коэффициент корреляции (зарег) 0,85 -0,08 0,76 0,90 0,90 0,86
Коэффициент корреляции (оконч) 0,88 -0,08 0,85 0,95 0,95 0,91
Коэффициент корреляции (эконом) 0,87 -0,06 0,80 0,89 0,89 0,84
©
о о т; о го о
е
IE >
IE О О ГО
0
1
5
"О
13
-С m
О <
IE
ГО m "О
О
эффициентов корреляции по годам показал, что они мало изменяются во времени. Что касается других статей финансирования, то ст. 225 -услуги по содержанию имущества, ст. 310 - увеличение стоимости основных средств не оказывают влияния на показатели преступности.
Подсчитанные коэффициенты корреляции статически значимы. Это подтверждается нахождением гкр по специальным таблицам. Для наших вычислений число степеней свободы равно V = п - 2, где п = 23 - число районов Ярославской области. При уровне значимости а = 0,05 (С вероятностью р = 0,95 можно доверять результату) и V = 21 гкр = 0,413. Расчетные коэффициенты в наших вычислениях, как правило, больше критического значения.
Также был проведен анализ, показывающий влияние бюджетного финансирования по соответствующим статьям на некомплект личного состава по годам. Наиболее сильное влияние установлено по статье финансирования 223.
Так, коэффициент корреляции меняется по годам следующим образом:
годы 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г.
г 0,74 0,74 0,84 0,90
Теснота связи с каждым годом увеличивается. Это означает, что, несмотря на рост оплаты коммунальных услуг, некомплект начальствующего состава продолжает по годам увеличиваться. Это вызвано, очевидно, неудовлетворенностью условиями работы, плохим качеством служебных помещений, в которых приходится работать, и др. Некомплект младшего начальствующего состава слабо связан со статьями финансирования и их рост по годам на него не отражается.
После определения наиболее существенных факторных признаков, влияющих на результативный признак, не менее важно установить их математическое описание (уравнение), дающее возможность численно оценивать результативный признак через факторные признаки. Как указывается в литературе, уравнение, выражающее изменение средней величины результативного признака в зависимости от значений факторных признаков, называется уравнением регрессии. Используя уравнение регрессии, можно прогнозировать поведение различных показателей, например, уровня преступности, если имеются статистические или прогнозные данные о факторных признаках, влияющих на него.
Используя корреляционный анализ, мы определили, что на преступность в наибольшей степени влияют показатели финансирования и
штатная численность сотрудников. Выберем из них три показателя с наибольшими коэффициентами корреляции. и определим уравнение множественной регрессии в виде У = a + b х Х1 +c х Х2 + d х Х3.
Расчеты проводились с использованием табличного процессора Microsoft Office Excel 2010. В результате вычислений в подпрограмме «Пакет анализа» на отдельном листе табличного процессора появляются таблицы с результатами расчетов уравнения регрессии и статистические оценочные данные (табл. 2). Подставляя значения указанных показателей, мы будем получать количество зарегистрированных преступлений. Помимо этого, Excel строит гистограмму с расчетными (предсказанными) значениями преступности. Однако стандартные ошибки коэффициентов должны быть меньше самих коэффициентов. Отметим, чем меньше Р-значение, тем сильнее влияние показателя на прогноз.
Таблица2
Результаты вычислений уравнения множественной регрессии
по трем показателям
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика Р-значение
Y-пересечение -288,3079217 152,960789 -1,884848553 0,07484039
КЭК 223 Оплата коммунальных услуг 1,742513237 -0,62712821 2,778559804 0,01196931
КЭК 226 Прочие услуги -2,543295735 0,700733906 -3,629474344 0,001784626
Общие расходы 0,097380803 0,017192712 5,664074475 0,000018
Исходя из табл. 2, получаем уравнение регрессии в следующем виде: У = - 288,3 + 1,74 х Х1 - 2,54 X Х2 + 0,1 X Х3
Как видно из представленной табл. 2, значения стандартных ошибок меньше значений коэффициентов уравнения регрессии, Р-значение находится в пределах 0,05 и полученным результатам можно доверять.
Социально-экономические явления, в частности, преступность и другие правонарушения, бюджетное финансирование на хозяйственную деятельность, изучаемые статистикой, находятся в постоянном развитии и изменении. При изучении данных процессов в развитии применяют ряды динамики. У нас имеются статистические данные указанных в табл. 1 показателей за пять лет: 2004-2008 гг.
Наша задача - составить прогноз поведения этих показателей на три года вперед, используя метод экстраполяции. Метод экстраполяции - это нахождение по известным значениям динамического ряда других значений, лежащих за его пределами.
MS Excel предлагает в качестве линии тренда множество теоретических кривых. Мы должны оценить, какая из них лучше описывает экспериментальную кривую. Таким оценочным показателем является критерий R-квадрат (показатель, говорящий о точности прогноза, меняющийся в пределах 0 < R2 < 1). Кривая, обладающая наиболее высоким R-квадратом, лучше описывает явление.
В качестве прогнозной кривой следует взять прямую линию, у нее R-квадрат близок к 1. Уравнение прямой линии для показателя КЭК 223 подсчитан Excel: У = 2556 X Х + 6450, где У - оплата коммунальных услуг, а Х - годы. Вычислим прогнозные данные для остальных статей финансирования, представленных в табл. 1. Результаты приведены в тыс. руб. в табл. 3.
Сравним прогнозные значения за 2011 г. с запланированными на этот год (табл. 3). Они составляют соответственно по статьям финансирования в тыс. руб. 23650,0 38220,0 20905,8 3150,0 3496,5 89422,3 - плановые отчисления за 2011 г.
Таблица 3
Прогнозные данные статей финансирования УВД по Ярославской области
Год КЭК 223 Оплата коммунальных услуг КЭК 225 Услуги по содержанию имущества КЭК 226 Прочие услуги КЭК 310 Увеличение стоимости основных средств КЭК 340 Увеличение стоимости материальных запасов Итого расходы на одержание помещений и приобретение мат.-тех. средств
2009 24346,67 34903,40 33326,08 5644,57 7281,70 105502,41
2010 26903,32 40525,43 38043,22 6368,10 8202,77 120042,84
2011 29459,98 46147,46 42760,35 7091,62 9123,84 134583,26
Из табл. 3 видно, что прогнозные значения выше запланированных. Как показывают прогнозные данные по общим расходам, не хватает для нормального функционирования ОВД бюджетного финансирования в размере 134583,26 - 89422,3 = 45160,96 тыс. руб. Итак, по основным статьям - недофинансирование.
Подводя итог нашему исследованию, можно констатировать, что применение математических методов с расчетами в табличном процессоре Microsoft Office Excel дает возможность получить дополнительные результаты, которые никогда до этого не использовались в хозяйственной деятельности тыловых органов внутренних дел МВД России.
