CC BY
218
МЕТОДИКА ИНФОРМАЦИОННО-СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПРЕСТУПНОСТИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
БогдановаМ.В., ПаршинцеваЛ.С.*
Ключевые слова: методика, информационно-статистический анализ, уровень преступности, структура и динамика преступности, выявление взаимосвязей, региональный аспект.
Аннотация.
Цель работы: разработка научно-методической базы информационно-статистического анализа преступности в Российской Федерации.
Методы: анализ рядов динамики, расчет средних величин и показателей вариации, дисперсионный метод анализа, корреляционный и регрессионный методы анализа, графический и табличный методы анализа.
Результаты: разработана эффективная методика информационно-статистического анализа преступности, по которой выполнен анализ преступности в Российской Федерации за период 2000-2017 гг., включающий расчет структуры и динамики преступности, обоснование ее роста за отдельные временные периоды. Особое внимание уделяется динамике доли тяжких и особо тяжких преступлений: на основе сравнительного анализа изменений в УК РФ и УПК РФ и тенденций изучаемого показателя сделано предположение об их взаимосвязи. Анализ преступности в региональном разрезе позволил выявить «проблемные» регионы, оценить влияние регионального фактора на уровень преступности и на основе корреляционного и регрессионного анализов выявить социально-экономические факторы, влияющие на формирование преступности.
DOI: 10.21681/1994-1404-2018-3-47-59
В
| 3 ведение
Во всех странах мира, в том числе и в России, наиболее остро стоит проблема борьбы с угрозами национальной безопасности. Наряду с противодействием внешним угрозам большое значение имеет подавление внутренних угроз, к которым, в частности, относится преступность. Преступность подрывает легитимность власти, вносит хаос в общество, тормозит социальное развитие и открывает пути для реализации внешних угроз противниками государства [5].
Особое опасение вызывает значительный рост за последнее время преступлений экстремистской направленности, преступлений террористического характера и преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков, в России. Участились случаи киберпреступности. В результате международных сопоставлений было выявлено, что Россия занимает «лидирующую» позицию по количеству умышленных убийств на 100 тыс. чел. населения среди стран-членов Европейского союза. При этом доля тяжких и особо
тяжких преступлений хоть и сократилась значительно за последние 17 лет, но, тем не менее, остается на достаточно высоком уровне. Всё это обуславливает необходимость проведения оперативных мер по снижению преступности. Для выработки таких мер важно иметь соответствующую методику и своевременного проводить комплексный информационно-статистический анализ, включающий выявление основных закономерностей развития преступности, оценку ее масштабов, анализ структуры и динамики, выявление факторов, обусловливающих формирование преступности.
Среди работ российских ученых, посвященных изучению состава, структуры и динамики преступности в России, можно выделить труды Афанасьева О. Р., Богдановой М. В., Бражникова Д. А., Коваленко В. И., Ловцова Д. А., Маликова С. В. и др. [2, 6 - 8].
В международных исследованиях важное значение отводится изучению влияния отдельных факторов на уровень преступности. Проблема влияния безработицы и бедности на уровень преступности широко представлена в работах зарубежных исследователей [12, 13, 15 - 17].
При этом важно заметить, что для укрепления внутреннего правопорядка и устранения детерминант преступности, необходимы эффективные меры, выра-
* Богданова Марина Валерьевна, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры информационного права, информатики и математики Российского государственного университета правосудия, г. Москва, Россия. E-mail: [email protected]
Паршинцева Лидия Сергеевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики Государственного университета управления, г. Москва, Россия. E-mail: [email protected]
ботанные в результате непрерывного комплексного анализа основных аспектов преступности.
Цель работы состоит в описании разработанной эффективной методики и представлении результатов выполненного с её использованием комплексного информационно-статистического анализа преступности в Российской Федерации за 2000 - 2017 гг.
1. Описание и концептуально-логическая схема методики
Разработанная методика информационно-статистического анализа преступности в Российской Федерации включает два основных этапа (рис. 1).
Первый этап. Информационно-статистический анализ преступности в целом по Российской Федерации. Первый этап состоит из трех основных шагов.
Шаг 1. Математическая и визуальная оценка состояния и динамики числа зарегистрированных преступлений в целом по Российской Федерации с использованием статистических данных, представленных на официальном сайте Росстата (www.gks.ru) и МВД РФ (httpsy/мвд.рф). Необходимо сделать общие выводы по динамике изучаемого показателя и дать оценку взаимосвязи динамики числа зарегистрированных преступлений с динамикой социально-экономических явлений. На этом этапе оценку взаимосвязи предлагается выполнять посредством сравнительного метода анализа.
Для расчета показателей динамики наиболее удобно использовать программу MS Excel [8]. Для построения графического изображения числа зарегистрированных преступлений и его динамики рекомендовано использование таких пакетов, как SPSS, Statistica, MS Excel [8].
Шаг 2. Анализ состава, структуры и динамики числа зарегистрированных преступлений по видам и степени тяжести в целом по Российской Федерации, а также оценка взаимосвязи между числом зарегистрированных преступлений по видам с целью объяснения структуры преступлений.
Динамику структуры предлагается оценивать с помощью таких показателей, как темпы прироста, абсолютные приросты и индекс структурных сдвигов Ряб-цева, взаимосвязь между числом зарегистрированных преступлений по видам - с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции [6].
Расчет показателей динамики структуры удобно проводить посредством MS Excel. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции целесообразно выполнять в R, MS Excel, SPSS или Statistica. В отличие от программ MS Excel, SPSS и Statistica, где широко представлен графический интерфейс, работа с данными в R выполняется посредством интерфейса командной строки, что, с одной стороны, для опытного пользователя является преимуществом в экономии времени и простоте ввода необходимых команд, с другой стороны, для исследователя, не владеющего основами про-
граммирования, напротив является более трудозатрат-ным процессом по сравнению с другими статистическими пакетами [8].
Шаг 3. Оценка эффективности работы правоохранительных органов Российской Федерации на основе международных индексов («Индекс верховенства закона» и субиндекс «Порядок и безопасность») и общественного мнения россиян (с 2005 г. Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ) рассчитывает и публикует такие показатели, как уровень доверия населения к правоохранительным органам, уровень недоверия, индекс работы оценок полиции).
Информация для анализа эффективности работы правоохранительных органов представлена на официальных сайтах международной независимой некоммерческой организации The World Justice Project (WJP) и ВЦИОМ.
Второй этап. Информационно-статистический анализ преступности по регионам Российской Федерации, состоящий из четырех основных шагов.
Шаг 1. Анализ состояния и динамики числа зарегистрированных преступлений по федеральным округам с указанием субъектов, в которых за рассматриваемый период наблюдалось увеличение преступности.
Оперативные данные о числе зарегистрированных преступлений в региональном разрезе представлены на официальном сайте МВД РФ (https://мвд.рф).
Полученные результаты в целях наглядного представления предлагается оформить в виде групповой таблицы.
Расчет показателей динамики удобно проводить посредством MS Excel [8].
Шаг 2. В связи с неравномерностью регионального развития предлагается выполнить расчет и анализ основных характеристик и показателей динамики числа зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения (уровень преступности) по федеральным округам Российской Федерации, выявить влияние регионального фактора на уровень преступности.
Среди основных характеристик уровня преступности по федеральным округам следует рассчитать средние и медианные значения, размахи и коэффициенты вариации. Выводы о роли регионального фактора в формировании вариации уровня преступности сделать на основании значений рассчитанных коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.
Расчет предложенных характеристик и показателей динамики удобно проводить с помощью MS Excel [8].
Шаг 3. Изучить влияние отдельных факторов на формирование уровня преступности в регионах Российской Федерации. Особое внимание следует уделить таким факторам, как безработица и бедность.
Для оценки влияния отобранных факторов на изучаемый показатель следует построить матрицу парных
Территориальный охват
Показатели для анализа
Источники
Методы анализа
Программный комплекс
Российская Федерация в целом Субъекты Российской Федерации
1. Число зарегистрированных преступлений. 2. Индекс верховенства закона, субиндекс Правопорядок и безопасность. 3. Уровень доверия населения к правоохранительным органам. 4. Уровень недоверия населения к правоохранительным органам. 5. Индекс работы оценок полиции. 1. Число зарегистрированных преступлений. 2. Число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. чел. населения. 3. Оценка населением деятельности полиции.
1. Официальный сайт государственной статистики Росстата - www.gks.ru 2. Официальный сайт МВД РФ - Иирь://мвд.рф 3. Официальный сайт Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ) -https://wciom.ru/
1. Анализ временных рядов. 2. Метод относительных величин. 3. Сравнительный метод анализа. 4. Табличный метод анализа. 5. Графический метод анализа. 1. Анализ временных рядов. 2. Расчет обобщающих характеристик и показателей вариации. 3. Дисперсионный анализ. 4. Корреляционный метод анализа. 5. Регрессионный метод анализа. 6. Табличный метод анализа. 7. Графический метод анализа.
1. Язык программирования Я, МБ Ехсе!; Л'/'Л'Л'; Н!аИ^Иса.
Рис. 1. Схема методики информационно-статистического анализа преступности в России
§
о
сь.
с
я;
0 с
1
■е-§
о £ с
0
1 I
0
1
§
о с
о
с .с
о
«V»
о
0
1
§
с
(м
0
а
■с §
1 а:
о §
с
коэффициентов корреляции, предварительно из каждой совокупности факторов необходимо исключить резко выделяющиеся наблюдения по методу «трех сигм» [6].
Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции целесообразно выполнять в среде R, MS Excel, SPSS или Statistica [8].
Шаг 4. Расчет уравнения регрессии с использованием факторов, оказывающих весомое влияние на формирование уровня преступности в регионах Российской Федерации, предварительно требуется исключить мультиколлинеарность факторов.
Расчет уравнения регрессии удобно выполнять в R, MS Excel, SPSS или Statistica [8].
2. Результаты апробации методики в сфере анализа преступности
В РФ за 2017 г. число зарегистрированных преступлений составило 2,06 млн., что на 4,7% меньше, чем в 2016 г. Начиная с 2000 г., наибольший всплеск зарегистрированной преступности имел место в 2006 г. (3,86 млн. случаев), при этом с точки зрения логических взаимосвязей с социально-экономическими явлениями объяснения этому феномену нет. Так, например, по данным Росстата доля населения с доходами ниже прожиточного минимума за период с 2000 г. по 2006 г. снизилась с 29,0% до 15,2%. Уровень безработицы в 2006 г. также не был максимальным за рассматриваемый период: 7,1% в 2006 г. против 10,6% в 2000 г. [7].
Рис. 2. Динамика числа зарегистрированных преступлений за период 2000 - 2017 гг. в России
После 2006 г. и вплоть до 2014 г. наблюдалось планомерное снижение числа зарегистрированных преступлений. А в 2015 г. этот показатель вырос на 11,7% и составил 2,39 млн. случаев. В данном случае для роста преступности существовали социально-экономические предпосылки: увеличилась доля населения с доходами ниже прожиточного минимума с 11,2% в 2014г. до 13,3% в 2015г., вырос уровень безработицы с 5,2% в 2014 г. до 5,6% в 2015 г., увеличилась численность международных мигрантов и всё это на фоне сокращения аппарата МВД [7].
Начиная с 2015 г., число зарегистрированных преступлений имеет тенденцию к снижению (см. рис. 21).
1 Составлено авторами по данным МВД РФ и Росстата (см. рис. 1).
В результате анализа структуры числа зарегистрированных преступлений по видам (см. табл. 12) было установлено, что наибольшую долю составляют хищения чужого имущества, совершенные путем кражи, мошенничества, грабежа, разбоя (в 2017г. - 52,3%, в январе-феврале 2018г. - 48,2%).
Также высока доля преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков (в 2017г. - 10,1%, в январе-феврале 2018г. - 10,9%). Доля преступлений, совершенных против личности, в 2017г. составила 1,8%, что на 1,7 п. меньше аналогичного показателя в 2003 г.
За период с 2003г. по 2017 г. структура показателя по видам преступлений относительно стабильна, о чем свидетельствует рассчитанный индекс структурных сдвигов Рябцева [6], равный 0,099.
2 Рассчитано авторами по данным МВД РФ и Росстата (см. рис. 1).
Таблица 1
Состав, структура и динамика числа зарегистрированных преступлений по видам в России
за 2000, 2003, 2006 и 2017 гг.
Виды преступлений Тысяч случаев Структура, % Темпы прироста показателя, %
2000 2003 2006 2017 2000 2003 2006 2017 2006г./2003г. 2017г./2003г. 2017г./2006г.
Зарегистрировано преступлений - всего 2952,4 2756,4 3855,4 2058,5 100,00 100,00 100,00 100,00 39,87 -25,32 -46,61
в том числе:
убийство и покушение на убийство 31,8 31,6 27,5 9,7 1,08 1,15 0,71 0,47 -12,97 -69,30 -64,73
умышленное причинение тяжкого вреда здоровью 49,8 57,1 51,4 24,6 1,69 2,07 1,33 1,20 -9,98 -56,92 -52,14
изнасилование и покушение на изнасилование 7,9 8Д В,9 3,5 0,27 0,29 0,23 0,17 9,88 -56,79 -60,67
грабеж 132,4 198 357,3 56,9 4,48 7,18 9,27 2,76 80,45 -71,26 -84,08
разбой 39,4 48,7 59,8 9Д 1,33 1,77 1,55 0,44 22,79 -81,31 -84,78
кража 1310,1 1150,8 1677,0 788,5 44,37 41,75 43,50 38,30 45,72 -31,48 -52,98
мошенничество - 87,5 225,3 222,8 - 3,17 5,84 10,82 157,49 154,63 -1Д1
террористического характера - В,7 1,8 1,9 - 0,32 0,05 0,09 -79,31 -78,16 5,56
экстремистской направленности - 0,2 о,з 1,5 - 0,01 0,01 0,07 50,00 650,00 400,00
экологические 14,8 26,1 41,9 24,4 0,50 0,95 1,09 1Д9 60,54 -6,51 -41,77
преступления, связанные с незаконным оборотом наркотиков 243,6 181,7 212 208,7 8,25 6,59 5,50 10,14 16,68 14,86 -1,56
преступления, связанные с незаконным оборотом оружия 71,6 54,2 30,1 28,9 2,43 1,97 0,78 1,40 -44,46 -46,68 -3,99
нарушения правил дорожного движения 52,7 53,6 26,3 21 1,78 1,94 0,68 1,02 -50,93 -60,82 -20,15
другие 998,3 850,1 1135,8 657,0 33,81 30,84 29,46 31,92 33,61 -22,71 -42,16
Примечание: Выбор 2006г. в качестве г. сравнения обусловлен наибольшим значением показателя «число зарегистрированных преступлений» в этом г. на протяжении рассматриваемого периода. Ввиду отсутствия данных о числе зарегистрированных преступлений за 2000 г. по следующим видам преступлений: мошенничество, преступления террористического характера и экстремистской направленности - базой при расчете темпов прироста был выбран 2003 г.
Увеличение числа зарегистрированных преступлений в 2017 г. по сравнению с 2003г. имело место по таким видам преступлений, как мошенничество (на 154,6%, что составляет 135,3 тыс. случаев), преступления экстремистской направленности (на 650,0% или на 1,3 тыс. случаев) и преступления, связанные с незаконным оборотом наркотиков (на 14,9% или на 27,0 тыс. случаев) [2].
Наибольшее снижение преступности за рассматриваемый период было по преступлениям против личности (на 61,0%, что составляет 59,0 тыс. случаев), по зарегистрированным разбоям (на 81,3% или 39,6 тыс. случаев), грабежам (71,3% или 141,1 тыс. случаев), преступлениям террористического характера (78,2% или 6,8 тыс. случаев) и нарушениям правил дорожного движения (на 60,8% или 32,6 тыс. случаев).
Анализ корреляционной зависимости между числом зарегистрированных преступлений по видам на региональном уровне позволил выявить прямую тесную взаимосвязь [11]. Наибольший коэффициент корреляции за период с 2000 г. по 2016 г. наблюдается между числом грабежей и краж (в 2016 г. - 0,975), числом грабежей и разбоев (в 2016 г. - 0,973), числом разбоев и краж (в 2016г. - 0,967) и числом зарегистрированных убийств и покушений на убийство и числом зарегистрированных умышленных причинений тяжкого вреда здоровью (в 2016г. - 0,949). Матрица парных коэффи-
циентов корреляции между числом зарегистрированных преступлений по видам в России на региональном уровне в 2016 г. представлена в табл. 2.
Эта тенденция во многом может быть связана с изменениями в законодательстве. Так, после принятия новой редакции ст. 15 (от 14.03.2001 г.) УК РФ, а также нового УПК РФ от 18.12.2001 г. доля тяжких и особо тяжких преступлений в общем числе зарегистрированных преступлений резко снизилась. В предыдущей (от 01.01.1997 г.) редакции ст. 15 УК РФ, в которой впервые была закреплена классификация преступлений, к тяжким преступлениям относились не только умышленные, но и неосторожные деяния, за совершение которых максимальное наказание, предусмотренное настоящим Кодексом, не превышает десяти лет лишения свободы. В версии ст. 15 УК РФ от 14.03.2001 г. «неосторожные деяния» из п. 4 были исключены. В 2011 г. в ст. 15 УК РФ включен п. 6, который наделяет суд правом «при наличии смягчающих наказание обстоятельств и при отсутствии отягчающих наказание обстоятельств изменить категорию преступления на менее тяжкую». Для справки, за период с 2011 г. по 2017 г. доля тяжких и особо тяжких преступлений в общем числе зарегистрированных преступлений снизилась на 15,9%, что составляет 4,0 п.
Согласно анализу динамики структуры числа зарегистрированных преступлений по степени тяжести,
Вид преступления Убийство и покушение на убийство Умышленное причинение тяжкого вреда О ПА1ЛАПТ Изнасилование и покушение на изнасилование Грабеж Разбой Кража Преступления в сфере экономики Преступления, связанные с незаконным оборотом ГГ.ПЛГ,-, ч г гтг,-, ЧТ)
Убийство и покушение на убийство 1,000 0,949 0,715 0,756 0,733 0,783 0,654 0,754
Умышленное причинение тяжкого вреда здоровью 0,949 1,000 0,692 0,764 0,706 0,784 0,634 0,739
Изнасилование и покушение на изнасилование 0,715 0,692 1,000 0,592 0,574 0,631 0,535 0,573
Грабеж 0,756 0,764 0,592 1,000 0,973 0,975 0,910 0,886
Разбой 0,733 0,706 0,574 0,973 1,000 0,967 0,951 0,908
Кража 0,783 0,784 0,631 0,975 0,967 1,000 0,937 0,882
Преступления в сфере экономики 0,654 0,634 0,535 0,910 0,951 0,937 1,000 0,861
Преступления, связанные с незаконным оборотом наркотиков 0,754 0,739 0,573 0,886 0,908 0,882 0,861 1,000
Таблица2
Матрица парных коэффициентов корреляции между числом зарегистрированных преступлений по видам в России на региональном уровне в 2016 г.
Рис. 3. Число тяжких и особо тяжких преступлений и их доля в общем числе зарегистрированных преступлений за период 2000-2017гг.
очевидно снижение доли тяжких и особо тяжких преступлений в общем числе преступлений на 37,53 п. с 58,77% в 2000 г. до 21,24% в 2017 г. (см. рис. 33).
В результате изучения динамики доли тяжких и особо тяжких преступлений в общем числе зарегистрированных преступлений было выявлено, что наибольшее снижение показателя после 2004 г. имело место в 2015 г. При этом сравнительный анализ изменений редакции УК РФ от 25.11.2013 г. с изменениями последующих редакций УК РФ дал прямо противоположные результаты: по достаточно большому перечню статьей УК РФ нака-
зание ужесточилось и перешло из категории средней степени тяжести в категорию тяжких преступлений или статьи были добавлены впервые. Так, например, в УК РФ за рассмотренный период добавлены такие статьи как ст. 217.2., ст. 110.1, ст. 110.2, ст. 172.2, расширены ст. 63, 64 в части п. 3, ст. 111, ужесточилось наказание по ст. 110, 159.1, 159.2, 159.3, 159.5, 159.6. И это далеко не исчерпывающий перечень статьей, претерпевших изменения за последнее время. В связи с этим, логично предположить, что помимо изменений в законодательстве наблюдается и положительная динамика в укре-
Рис. 4. Доверие и оценки4 работы правоохранительных органов в России за период 2005 - 2017 гг., %
3 Составлено авторами по данным МВД РФ и Росстата (см. рис. 1).
4 Составлено авторами по данным сайта ВЦИОМ: Режим доступа: https://wciom.ru/index.php?id=23 6&1^=116513, дата обращения: 06.08.2018.
Таблица 3
Динамика числа зарегистрированных преступлений
Число Наименование
зарегистрирован Изменение в 2017 субъектов с
ных г. по сравнению с приростом числа
Федеральные Число преступлении, 2000 г. зарегистрированн
субъек- тыс. случаев ых преступлении в
округа тов 2017 г. по
2000 г. 2017 г. % млн. случаев сравнению с 2000 г. (значение темпа прироста)
ЦФО 18 596,8 462,8 -22,45 -134,0 г. Москва (+27,93%)
Ненецкий
С-ЗФО автономный округ
11 324,5 188,9 -41,78 -135,6 (+4,58%)
С-КФО 7 91,5 69,8 -23,72 -21,7 -
ЮФО 6 252,0 187,1 -25,75 -64,9 -
Число Наименование
зарегистрирован Изменение в 2017 субъектов с
ных г. по сравнению с приростом числа
Федеральные Число преступлении, 2000 г. зарегистрированн
субъек- тыс. случаев ых преступлений в
округа тов 2017 г. по
2000 г. 2017 г. % млн. случаев сравнению с 2000 г. (значение темпа прироста)
Республика
ПФО Башкортостан
14 583,9 392,1 -32,85 -191,8 (+26,72%)
УФО 6 321,5 201,7 -37,26 -119,8 -
СФО Кемеровская область (+1,36%), Республика Тыва
12 494,3 364,3 -26,32 -130,1 (+47,32%)
ДФО 9 176,7 116,2 -34,21 -60,4 -
Примечание: Без учета Крымской Республики и г. Севастополь
плении и поддержании правопорядка в стране. Тем не менее, согласно рейтингу стран по индексу верховенства закона (The Rule of Law Index) [18], рассчитываемому международной независимой некоммерческой организацией WJP, отмечается достаточно «слабая» позиция России по сравнению с другими странами.
Следует заметить, что этот индекс рассчитывается на основе данных, полученных из опросов и экспертных источников, и включает восемь основных факторов: ограничение государственных полномочий, отсутствие коррупции, открытость правительства, основополагающие права, порядок и безопасность, регулятивное правоприменение, гражданское судопроизводство и уголовное правосудие [5, 9] Более подробно с методикой расчета индекса можно ознакомиться на официальном сайте организации WJP.
В 2015 г. Россия занимала 75 место в рейтинге стран по индексу верховенства закона, в 2016 г. Россия снизила свои позиции до 92 места, при этом ухудшение на 11 пунктов было связано с включением в исследование новых стран, в 2017 г. имело место незначительное улучшение позиции России до 89 места в рейтинге. Если рассмотреть отдельно динамику места России в рейтинге стран по такому фактору как, например, порядок и безопасность, то отмечается снижение позиции с 80 места в 2015 г. до 95 места в 2017 г.
Согласно российским исследованиям общественного мнения о работе полиции, проводимым ВЦИОМ с 2005 г., уровень доверия населения к правоохранительным органам вырос с 37% в 2005 г. до 67% в 2017 г. (см. рис. 4). Наибольший уровень доверия в 2017 г. был у сотрудников дежурной части (71%) и участковых ин-
спекторов (70%). При этом индекс оценок работы полиции увеличился с 2005 г. на 16 пунктов и составил в 2017 г. 58%.
По данным ФГКУ «ВНИИ МВД России» оценки населением деятельности полиции дифференцированы по регионам. Так, в 2017 г. «к наиболее «проблемным» регионам были отнесены Свердловская, Нижегородская, Кемеровская, Сахалинская области, Забайкальский и Приморские края, Республика Дагестан». Лучшие показатели деятельности полиции на основе общественного мнения наблюдались в Белгородской, Магаданской, Липецкой, Омской областях, Республике Хакасия, Ханты-Мансийском и Чукотском автономных округах.
В связи с существенной дифференциацией общественного мнения о деятельности полиции и неравномерностью регионального развития Российской Федерации по социально-экономическим показателям, целесообразно выполнить анализ преступности в региональном разрезе [1]. В табл. 35 представлена динамика числа зарегистрированных преступлений по федеральным округам РФ в 2017 г. по сравнению с 2000 г.
Как видно из табл. 35, динамика числа зарегистрированных преступлений за период с 2000 г. по 2017 г. разнонаправлена: по ряду субъектов РФ имеет место прирост рассматриваемого показателя. Так, например, наибольший прирост числа зарегистрированных преступлений наблюдался в Республике Тыва (+47,32%). Существенно увеличилось значение этого показателя в г. Москва (+27,93%) и Республике Башкортостан (+26,72%). Наименьший прирост был в Ненецком автономном округе (+4,58%) и в Кемеровской области (+1,36%). В целом по федеральным округам число зарегистрированных преступлений в 2017 г. по сравнению с 2000 г. снизилось.
В результате анализа динамики числа зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек постоянного населения [3] за рассматриваемый период, можно сделать вывод, что на общем фоне снижения преступности также выделяются такие регионы, как Республика Тыва (+46,31%), Республика Башкортостан (+28,36%), Кемеровская область (10,76%) и г. Москва (+3,10%), где имеет место прирост коэффициента преступности. Если рассматривать динамику этого показателя в целом по федеральным округам, то наилучшие результаты по снижению преступности были в Северо-Западном (-40,39%), Южном (-36,39%) и Уральском (36,54%) федеральных округах.
Охарактеризуем уровень преступности в регионах РФ в 2017 г. (см. табл. 46).
Самые высокие уровни преступности в 2017 г. наблюдались в Сибирском (Республика Тыва), Уральском (Курганская область) и Северо-Западном (Республика Коми) федеральных округах. При этом в половине регионов Сибирского федерального округа уровень преступности был выше 2012,4 случаев на 100 тыс. чел. населения. В этом федеральном округе сложилась наиболее худшая криминогенная обстановка. Самые низкие
5 Рассчитано авторами по данным МВД РФ и Росстата (см. рис. 1).
уровни преступности имели место в субъектах СевероКавказского федерального округа.
Все федеральные округа, за исключением СевероКавказского федерального округа, где коэффициент вариации достиг 46,6%, однородны по уровню преступности. Для определения роли регионального фактора в формировании вариации коэффициента преступности в РФ были рассчитаны значения коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения, значения которых в 2017 г. составили 93,1% и 0,965 соответственно. То есть на 93,1% вариация преступности обусловлена региональным фактором. На основе значения рассчитанного эмпирического корреляционного отношения, можно предполагать сильное влияние регионального фактора на уровень преступности.
Логично предположить, что среди социально-экономических факторов на формирование уровня преступности весомое влияние должны оказывать безработица [12, 13, 15, 17] и уровень бедности [13, 16]. Для проверки данного утверждения были рассчитаны парные коэффициенты корреляции [6] между уровнем преступности и такими факторами, как уровень безработицы, соотношение среднедушевых денежных доходов населения с величиной прожиточного минимума и численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, в процентах от общей численности населения, за период 2010 - 2017 гг. (см. табл. 5).
Как видно из табл. 5, взаимосвязь уровня преступности с уровнем безработицы, а также с численностью населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума прямая слабая на протяжении всего рассматриваемого периода, обратная взаимосвязь уровня преступности наблюдается с соотношением среднедушевых денежных доходов населения с величиной прожиточного минимума. Существенные значения линейных коэффициентов корреляции при уровне значимости а=0,05 по всем трем факторам отмечаются, начиная с 2014 г. Следует заметить, что между отобранными факторами наблюдается мультиколлинеарность [6].
С учетом того, что за рассматриваемый период наблюдалась мультиколлинеарность факторов, для построения уравнения регрессии использовались только первые два фактора: уровень безработицы [10] и доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума. Уравнение регрессии, рассчитанное по данным за 2017 г., можно представить в следующем виде:
Y = 91,384хХ1+59,076хХ2 ,
где: Y - уровень преступности; Х1 - уровень безработицы, %; Х2 - численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, в % от общей численности населения.
Множественный коэффициент рангов К [6] уравнения оказался равен 0,942, что подтверждает весомое влияние отобранных факторов на уровень преступности в регионах, при этом нормированный К2, равный
Таблица 4
Характеристика уровня преступности в гионах РФ в 2017 г.
Федеральн ые округа Число субъект ов Случаев Коэффицие нт вариации, %
Минималь ное значение Максималь ное значение Средне е значен ие Медианн ое значение
ЦФО 18 818,6 1736,8 1178,9 1182,2 16,5
С-ЗФО 11 979,9 2033,8 1356,7 1736,6 29,1
С-КФО 7 277,2 1132,0 712,3 777,8 46,6
ЮФО 8 885,4 1577,4 1300,3 1173,0 14,3
ПФО 14 882,8 1674,5 1325,2 1242,0 16,4
УФО 6 1347,3 2106,3 1633,5 1662,6 17,8
СФО 12 1449,4 3654,7 1886,7 2012,4 19,5
ДФО 9 842,5 1736,9 1882,5 1933,3 17,1
В целом по РФ 85 277,2 3654,7 1401,8 1544,8 9,9
0,873, означает, что на 87,3% вариация уровня преступности обусловлена совокупным влиянием безработицы и бедности в регионах.
Уравнение регрессии в целом и все его коэффициенты значимы при а=0,05:
F-критерий = 309,429 > F(0,05;2;79) = 3,112 - гипотеза Н0 отклоняется, уравнение статистически значимо;
1:1=3,021 > 1:(0,05;79) = 1,990 - коэффициент регрессии при факторе: уровень безработицы - статистически значим;
12=4,741 > 1:(0,05;79) = 1,990 - коэффициент регрессии при факторе: доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума - статистически значим.
Таким образом, можно сделать вывод, что уравнение регрессии с достаточной точностью описывает
Таблица 5
Изучение влияния отдельных факторов на формирование уровня преступности
в регионах РФ за 2010 - 2017гг.
Г. Значение линейного коэффициента корреляции по факторам Исключенные из анализа субъекты
Уровень безработ ицы, % Численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, в % от общей численности населения Соотношение среднедушевых денежных доходов населения с величиной прожиточного минимума, %
2010 0,270 0,125 0,004 Республика Тыва, Чеченская Республика, Республика Ингушетия
2011 0,201 0,209 -0,008 Чеченская Республика, Республика Ингушетия
2012 0,235 0,317 -0,133
2013 0,210 0,253 -0,123 Республика Тыва, Чеченская Республика, Республика Ингушетия
2014 0,248 0,241 -0,225 Республика Тыва, Чеченская Республика, Республика Ингушетия, Карачаево-Черкесская Республика
2015 0,303 0,232 -0,269
2016 0,328 0,256 -0,329
2017 0,246 0,235 -0,227
Примечание: курсивным полужирным шрифтом выделены существенные значения линейных коэффициентов корреляции при уровне значимости а=0,05.
модель взаимосвязи уровня преступности с безработицей и бедностью.
3. Основные выводы
В результате апробации предложенной методики информационно-статистического анализа преступности было выявлено, что по ряду показателей отсутствует оперативность в представлении статистических данных, что, безусловно, сказывается на объективности принимаемых управленческих решений, формируемых по результатам анализа.
Тем не менее, по итогам апробации методики были сделаны значимые выводы, которые могут быть использованы при разработке мер по снижению преступности. Например, выявлено весомое
влияние регионального фактора на уровень преступности, установлена прямая взаимосвязь уровня преступности с уровнем безработицы, а также с численностью населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума и обратная взаимосвязь уровня преступности с соотношением среднедушевых денежных доходов населения с величиной прожиточного минимума на протяжении всего рассматриваемого периода.
Из этого следует, что важной составляющей при выработке социально-политического курса в области обеспечения правопорядка в стране должен быть комплексный информационно-статистический анализ, направленный, в первую очередь, на выявление основных причин роста преступности и определения ее структуры.
Рецензент: Ловцов Дмитрий Анатольевич, доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации, заместитель по научной работе директора Института точной механики и вычислительной техники им. С. А. Лебедева Российской академии наук, заведующий кафедрой информационного права, информатики и математики Российского государственного университета правосудия, г. Москва, Россия. E-mail: [email protected]
Литература
1. Бокова Н. А. Статистический анализ преступности в регионах Российской Федерации // Труды VI Междунар. науч.-практ. Интернет-конф. «Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов». М., 2014. С. 23 - 27.
2. Бражников Д. А., Афанасьева О. Р., Коваленко В. И., Маликов С. В. Криминальная ситуация в Российской Федерации: состояние и тенденции // Юридическая наука и правоохранительная практика. - 2017. - № 3(41). - С. 67 - 78.
3. Давыдов А. Р., Механошина Н. В. Статистическое исследование уровня преступности в регионах Российской Федерации // Глобальный научный потенциал. - 2015. - № 8 (53). - С. 85 - 88.
4. Лойко Н. О., Свириденкова М. А. Использование анализа динамических рядов и трендового анализа в статистическом исследовании взаимосвязи уровня безработицы и уровня преступности в Российской Федерации // Труды XVI Откр. конкурса НИР студентов и молодых ученых в области экономики и управления «Стратегия и тактика управления предприятием в переходной экономике». - Волгоград, 2016. - С. 15 - 16.
5. Ловцов Д. А. Системология правового регулирования информационных отношений в инфосфере: Монография. - М.: РГУП, 2016. - 316 с.
6. Ловцов Д. А., Богданова М. В., Паршинцева Л. С. Основы статистики / Под ред. Д. А. Ловцова. - М.: РГУП, 2017.
- 160 с.
7. Ловцов Д. А., Богданова М. В., Паршинцева Л. С. Правовая статистика преступности в современных условиях // Правовая информатика. - 2017. - № 4. - С. 40 - 48.
8. Ловцов Д. А., Богданова М. В., Паршинцева Л. С. Пакеты прикладных программ для многоаспектного анализа судебной статистической информации // Правовая информатика. - 2017. - № 1. - С. 28 - 36.
9. Ловцов Д. А., Ниесов В. А. Формирование единого информационного пространства судебной системы России // Российское правосудие. - 2008. - № 11. - С. 78 - 88.
10. Марданов А. Б. Влияние некоторых макроэкономических показателей на преступления в сфере экономической деятельности (безработица, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата). Криминологическое исследование (по данным 2005 - 2013 гг.) // Вестник Сургутского государственного университета.
- 2017. - № 3 (17). - С. 58 - 63.
11. Ольков С. Г. Корреляционный анализ структуры преступности в ее объяснении и прогнозировании // Библиотека уголовного права и криминологии. - 2015. - № 3 (11). - С. 131 - 139.
12. Hale, C., Sabbagh, D. Testing The Relationship Between Unemployment And Crime - A Methodological Comment And Empirical-Analysis Using Time-Series Data From England And Wales. Journal of Research in Crime and Delinquency. 1991. Vol. 28(4). P. 400-417,
13. Huang, C. C., Laing, D., Wang, P. Crime and poverty: A search-theoretic approach. International Economic Review. 2004. Vol. 45(3). P. 909-938
14. Globalizing Social Rights: The International Labour Organization and Beyond. New York. 2013. 346 p.
15. Luiz G.A. Alves, Haroldo V. Ribeiro, Francisco A. Rodriguesa. Crime prediction through urban metrics and statistical learning. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 505(1). P. 435 - 443.
16. Patterson, E. B. Poverty, Income Inequality, And Community Crime Rates. Criminology. 2001. Vol. 29(4). P.755-776.
17. Raphael, S., Winter-Ebmer, R. Identifying the effect of unemployment on crime. Journal of Law & Economics. 2001. Vol. 44(1). P. 259-283.
18. Uruena, R. Indicators and the Law A Case Study of the Rule of Law Index In Quiet Power of Indicators: Measuring Governance, Corruption, and Rule of Law. Cambridge. Cambridge Univ. Press. 2015. P. 75-102.
METHODIC OF THE INFORMATION AND STATISTICAL ANALYSIS OF CRIME IN THE RUSSIAN FEDERATION
Marina Bogdanova, Doctor of Science in Economy, Professor of the Chair of Information Law, Informatics and Mathematics of the Russian State University of Justice, Russian Federation, Moscow
E-mail: [email protected]
Lidiya Parshintseva, PhD in economics, associate Professor of the Chair of Statistics State University of Management, Russian Federation, Moscow E-mail: [email protected]
Keywords: methodic, information-statistical analysis, crime rate, crime structure and dynamics, identify the relationships, regional aspect.
Abstract.
Purpose of the article: development of science and methodic base of the information and statistical analysis of crime in the Russian Federation
Method used: series of dynamics, calculation of average values and indices of variation, dispersion analysis method, correlation and regression analysis methods, graphical and tabular methods of analysis.
Results: the article presents the effective methodic of the information-statistical analysis of crime and on the proposed methodic of the analysis of crime in the Russian Federation for the period from 2000 to 2017, including calculation of the structure and dynamics of crime, the rationale of growth for individual time periods. Particular attention is paid to the dynamics of the proportion of serious and particularly serious crimes: based on a comparative analysis of changes in the Criminal Code and the Code of Criminal Procedure and the trends of the studied indicator, an assumption is made about their relationship. The analysis of the criminality in the regions, allowed to identify "problematic" regions, and to assess the influence of the regional factor on the level of criminality, and to identify socio-economic factors that influence the development of criminality on the basis of the correlation and regression analyzes.
References
1. Bokova N. A. Statisticheskii analiz prestupnosti v regionakh Rossiiskoi Federatsii // Trudy VI Mezhdunar. nauch.-prakt. Internet-konf. "Analiz, modelirovanie i prognozirovanie ekonomicheskikh protsessov". M., 2014. S. 23-27.
2. Brazhnikov D. A., Afanas'eva O. R., Kovalenko V. I., Malikov S. V. Kriminal'naia situatsiia v Rossiiskoi Federatsii: sostoianie i tendentsii // Iuridicheskaia nauka i pravookhranitel'naia praktika. 2017. No. 3(41). S. 67-78.
3. Davydov A. R., Mekhanoshina N. V. Statisticheskoe issledovanie urovnia prestupnosti v regionakh Rossiiskoi Federatsii // Global'nyi nauchnyi potentsial. 2015. No. 8 (53). S. 85-88.
4. Loiko N. O., Sviridenkova M. A. Ispol'zovanie analiza dinamicheskikh riadov i trendovogo analiza v statisticheskom issledovanii vzaimosviazi urovnia bezrabotitsy i urovnia prestupnosti v Rossiiskoi Federatsii // Trudy XVI Otkr. konkursa NIR studentov i molodykh uchenykh v oblasti ekonomiki i upravleniia "Strategiia i taktika upravleniia predpriiatiem v perekhodnoi ekonomike". Volgograd, 2016. S. 15-16.
5. Lovtsov D. A. Sistemologiia pravovogo regulirovaniia informatsionnykh otnoshenii v infosfere: Monografiia. M.: RGUP, 2016. 316 s.
6. Lovtsov D. A., Bogdanova M. V., Parshintseva L. S. Osnovy statistiki / Pod red. D. A. Lovtsova. M.: RGUP, 2017. 160 s.
7. Lovtsov D. A., Bogdanova M. V., Parshintseva L. S. Pravovaia statistika prestupnosti v sovremennykh usloviiakh // Pravovaia informatika. 2017. No. 4. S. 40-48.
8. Lovtsov D. A., Bogdanova M. V., Parshintseva L. S. Pakety prikladnykh programm dlia mnogoaspektnogo analiza sudebnoi statisticheskoi informatsii // Pravovaia informatika. 2017. No. 1. S. 28-36.
9. Lovtsov D. A., Niesov V. A. Formirovanie edinogo informatsionnogo prostranstva sudebnoi sistemy Rossii // Rossiiskoe pravosudie. 2008. No. 11. S. 78-88.
10. Mardanov A. B. Vliianie nekotorykh makroekonomicheskikh pokazatelei na prestupleniia v sfere ekonomicheskoi deiatel'nosti (bezrabotitsa, srednemesiachnaia nominal'naia nachislennaia zarabotnaia plata). Kriminologicheskoe issledovanie (po dannym 2005-2013 gg.) // Vestnik Surgutskogo gosudarstvennogo universiteta. 2017. No. 3 (17). S. 58-63.
11. Ol'kov S. G. Korreliatsionnyi analiz struktury prestupnosti v ee ob"iasnenii i prognozirovanii // Biblioteka ugolovnogo prava i kriminologii. 2015. No. 3 (11). S. 131-139.
12. Hale, C., Sabbagh, D. Testing The Relationship Between Unemployment And Crime -- A Methodological Comment And Empirical-Analysis Using Time-Series Data From England And Wales. Journal of Research in Crime and Delinquency. 1991. Vol. 28(4). P. 400-417,
13. Huang, C. C., Laing, D., Wang, P. Crime and poverty: A search-theoretic approach. International Economic Review. 2004. Vol. 45(3). P. 909-938
14. Globalizing Social Rights: The International Labour Organization and Beyond. New York. 2013. 346 p.
15. Luiz G.A. Alves, Haroldo V. Ribeiro, Francisco A. Rodriguesa. Crime prediction through urban metrics and statistical learning. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 505(1). P. 435-443.
16. Patterson, E. B. Poverty, Income Inequality, And Community Crime Rates. Criminology. 2001. Vol. 29(4). P.755-776.
17. Raphael, S., Winter-Ebmer, R. Identifying the effect of unemployment on crime. Journal of Law & Economics. 2001. Vol. 44(1). P. 259-283.
18. Uruena, R. Indicators and the Law A Case Study of the Rule of Law Index In Quiet Power of Indicators: Measuring Governance, Corruption, and Rule of Law. Cambridge. Cambridge Univ. Press. 2015. P. 75-102.
