CC BY
110
невысокого уровня экономического развития отдельных регионов названной группы. По северным и восточным регионам РФ зависимость преступности от уровня жизни имеет более сложный, нелинейный характер: до определенного предела преступность здесь снижается с повышением уровня жизни, а затем ускоренно возрастает под влиянием наличия избыточного криминогенного потенциала.
Поступила в редакцию 02.02.05
A.A. Mukhin
Estimation of influence socio economic the factors on a crime rate
The factors of decrease(reduction) of factor of criminality for the Udmurt Republic. The basic categories контекстуальной of statistics. Рейтинговые of an estimation of their role during formation of regional factors of criminality.
Мухин Алексей Арьевич
Ижевский филиал Нижегородской академии МВД РФ 426021, Россия, г. Ижевск, пос. Машиностроителей, 1
При увеличении количества браков на 1 в расчете на 1000 человек коэффициент преступности в городской местности снижается на 36,9 в расчете на 10 тыс. человек; в сельской местности - на 9,5 в расчете на 10 тыс. человек (меньшее влияние почти в 4 раза!). Хотя явно прослеживается, что для сельского жителя значимость этого фактора гораздо ниже. При этом большую значимость по сравнению с городским населением приобретают обеспеченность жильем и вложение инвестиций в основной капитал.
При увеличении инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. в расчете на 1000 человек коэффициент преступности в городской местности снижается на 1,59 в расчете на 10 тыс. человек; в сельской местности - на 2,56 в расчете на 10 тыс. человек.
При увеличении обеспеченности жильем на 1 м2 в расчете на 1 жителя коэффициент преступности в городской местности снижается на 0,24 в расчете на 10 тыс. человек; в сельской местности - на 5,47 в расчете на 10 тыс. человек.
Можно сделать вывод, что для городского населения Удмуртской Республики особую значимость имеют факторы социального характера, тогда как для сельского населения важнее развитие экономической инфраструктуры.
Наши результаты вполне совпадают с мнением ряда авторов (Рябцев
B. М., Ведяхин В. М. Многофакторный регрессионный анализ причин территориальной дифференциации преступности // Гос-во и право. 2000. № 7.
C. 49-54), что сравнительный анализ детерминации территориальных различий преступности укрупненными факторами позволяет получить рейтинговые оценки их роли в процессе формирования региональных коэффициентов преступности. Наиболее весомую роль среди укрупненных факторов играют социально-экономические, под влиянием которых складываются 46,8% дисперсии общего коэффициента преступности, 33,8% коэффициента тяжких преступлений, 41,2% преступлений против собственности и т.д.
Анализ «географии» преступности и правонарушений имеет большое практическое значение для дифференцированной оценки результатов работы правоохранительных органов, их служб и подразделений, определения «горячих точек»: территорий, отраслей, предприятий и других объектов; маневрирования имеющимися силами и средствами, планирования и всего процесса управления борьбы с преступностью.
Наши выводы могут быть использованы для разработки и принятия мер по профилактике преступности в Удмуртской Республике.
По регионам европейской части РФ и Урала (без национальных республик) эта зависимость носит отчетливо выраженный обратный характер: с повышением уровня жизни общий коэффициент преступности приобретает тенденцию к снижению. В национальных республиках европейской части РФ рассматриваемая зависимость, напротив, состоит в повышении уровня преступности с ростом уровня жизни, что является результатом сравнительно
На основе данного уравнения можно сделать следующие выводы.
1. При увеличении количества браков на 1 в расчете на 1000 человек коэффициент преступности снижается на 10,187 в расчете на 10 тыс. человек.
2. При увеличении количества разводов на 1 в расчете на 1000 человек коэффициент преступности увеличивается на 9,896 в расчете на 10 тыс. человек.
3. При увеличении инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. в расчете на 1000 человек коэффициент преступности снижается на 2,089 в расчете на 10 тыс. человек.
4. При увеличении среднемесячной заработной платы на 1 рубль в расчете на 1 работника коэффициент преступности снижается на 0,001 в расчете на 10 тыс. человек.
5. При увеличении удельного веса убыточных предприятий на 1% в общем числе зарегистрированных предприятий коэффициент преступности увеличивается на 0,629 в расчете на 10 тыс. человек.
6. При увеличении числа больничных коек на 10 тыс. человек коэффициент преступности снижается на 0,756 в расчете на 10 тыс. человек.
7. При увеличении числа пенсионеров, состоящих на учете в органах социальной защиты населения, на 1 человека в расчете на 1000 человек населения коэффициент преступности увеличивается на 0,494 в расчете на 10 тыс. человек.
8. При увеличении обеспеченности жильем на 1 м2 в расчете на 1 жителя коэффициент преступности снижается на 9,091 в расчете на 10 тыс. человек.
9. При увеличении ввода в действие жилых домов на 1 м2 в расчете на 1000 человек коэффициент преступности увеличивается на 0,076 в расчете на 10 тыс. человек.
Таким образом, основными факторами снижения коэффициента преступности для Удмуртской Республики из рассмотренных выше являются увеличение коэффициента браков; снижение коэффициента разводов; увеличение обеспеченности жильем; увеличение инвестиций в основной капитал.
В сельской местности проявляются отличительные признаки, влияющие на коэффициент преступности путем обратной зависимости. Так, если для городской местности характерны такие факторы, снижающие коэффициент преступности (в порядке убывания значимости), как количество браков на 1000 человек; инвестиции в основной капитал; удельный вес убыточных предприятий; число больничных коек в расчете на 1 человека; численность пенсионеров, состоящих на учете в органах социальной защиты, в расчете на 100 чел. населения; обеспеченность жильем; ввод в действие жилых домов, то для сельской местности из вышеперечисленных факторов становится причиной увеличения коэффициента преступности рост числа пенсионеров, состоящих на учете в органах социальной защиты. И в том, и в другом случае социальный признак - количество браков на 1000 чел. населения занимает главенствующую роль.
Таблица
Существенность связи социально-экономических факторов и коэффициента преступности (город, село)
Параметр Фактор Коэффициент регрессии (значимость)
город село по республике
А0 б39,83 8б,25 30,625
Аі Количество браков на 1000 чел. -3б,90 -9,50 -10,187
А2 Количество разводов на 1000 чел. 48,б9 8,8б 9,896
А3 Инвестиции в основной капитал, млн. руб. в расчете на 1000 чел. -і,59 -2,5б -2,089
А4 Среднемесячная заработная плата, руб. на 1 работающего -0,08 0,00 -0,001
А5 Удельный вес убыточных предприятий, % -0,8б -0,4б 0,629
Аб Число больничных коек на 10000 чел. -0,бі -0,8І -0,756
А7 Численность пенсионеров, состоящих на учете в органах социальной защиты населения, в расчете на 1000 чел. -0,57 0,4б 0,494
А8 Обеспеченность жильем (м2 общей площади на 1 жителя) -0,24 -5,47 -9,091
А9 Ввод в действие жилых домов (м2 жилой площади в расчете на 1 чел.) -0, І2 -0,04 -0,076
R Множественный коэффициент корреляции 0,85 0,45 0,77
R2 Коэффициент множественной детерминации 0,73 0,20 0,59
Соблюдение данных требований позволяет исследователю построить статистическую модель связи, наилучшим образом аппроксимирующую моделируемые социально значимые явления и процессы:
у = а0 + а:Х1 + а2Х2 + а3Х3 + ... + ЯпХп, (1)
где а0 - свободный параметр;
аь а2 ... ап - параметры уравнения (коэффициенты регрессии), отражающие существенность влиянии соответствующего фактора.
Для оценки влияния социально-экономических факторов на коэффициент преступности (количество преступлений в расчете на 10 тыс. чел.) в Удмуртской Республике нами проведен многомерный корреляционнорегрессионный анализ, при котором были выделены группы факторов:
а) социальные - количество браков на 1000 чел.; количество разводов на 1000 чел.; обеспеченность жильем (м2 общей площади на 1 чел.); число больничных коек 10 тыс. чел.; численность пенсионеров, состоящих на учете в органах социальной защиты населения, в расчете на 1000 чел. населения;
б) экономические - инвестиции в основной капитал, млн. руб. в расчете на 1000 чел.; среднемесячная заработная плата, руб. на 1 работающего; удельный вес убыточных предприятий, %; ввод в действие жилых домов (м2 жилой площади на 1 чел.).
Несмотря на многообразие социально-экономических факторов выбор предлагаемых показателей ограничен возможностями местных органов статистики. Для учета особенностей динамики коэффициента преступности (количества преступлений в расчете на 10 000 чел.) в городской и сельской местности Удмуртской Республики проведено исследование по городам и районам республики за период с 1999 по 2003 г. В исследуемую совокупность, таким образом, попало 150 единиц, что свидетельствует о широте эмпирической базы и достоверности результатов, представленных в таблице.
Полученным данным можно доверять, так как множественный коэффициент корреляции равен 0,77, а множественный коэффициент детерминации составляет 0,59, или 59%. Это подчеркивает существенность связи и означает, что коэффициент преступности на 59% зависит от влияния рассмотренных факторов, остальные 49% относятся к другим факторам. Корреляционная зависимость не может быть равна 100%.
Можно наблюдать, что по годам имеется устойчивая зависимость между уровнем преступности и коэффициентами браков и разводов, числом больничных коек на 1000 человек, количеством пенсионеров, состоящих на учете в органах соцзащиты, по остальным показателям имеются различные колебания. В целях повышения достоверности информации мы объединили исходные данные за пять лет так, что в исследуемую совокупность попало 155 единиц наблюдения. Получена модель прямой зависимости, которую можно выразить уравнением:
У = 30,625 - 10Д87Х! + 9,896Х2 - 2,089Х3 - 0,001Х4 + 0,629Х5 - 0,756Х6 + +0,494Х7 - 9,091Х8 - 0,076Х9. (2)
3) по образованию и социальному обеспечению (уровень грамотности, состав рабочей силы по уровню образования; количество семей с одним родителем, число лиц, пользующихся системой социального обеспечения);
4) по здравоохранению (например, случаи смерти в результате самоубийства, болезни, несчастного случая, насилия и т.п.).
Большая работа по разработке концепций, категорий и классификаций, а также правил регистрации и кодирования контекстуальных статистических данных осуществляется различными учреждениями, включая национальные статистические службы, несущие ответственность за сбор подобного рода данных. Специалисты-практики и аналитики в области уголовного правосудия могут с пользой применить результаты этой работы.
В статистике показатели, характеризующие социальные и экономические явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми. Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков (хь х2, ..., хп) влечет за собой изменение среднего значения результативного признака.
Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (х1, х2, ., хп).
Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (У) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки х1, х2, ., хп могут иметь произвольный закон распределения. В регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативными (У) и факторными х1, х2, ., хп признаками.
Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социальноэкономических явлений, выражаемая функцией У = f (хь х2, ..., хп), является достаточно адекватным реальному моделируемому явлению или процессу в случае соблюдения следующих требований их построения.
1. Совокупность исследуемых исходных данных должна быть однородной и математически описываться непрерывными функциями.
2. Описание моделируемого явления возможно одним или несколькими уравнениями причинно-следственных связей.
3. Все факторные признаки должны иметь количественное (цифровое) выражение.
4. Исследуемая выборочная совокупность должна иметь достаточно большой объем.
5. Причинно-следственные связи между явлениями и процессами следует описывать линейной или приводимой к линейной формой зависимости.
6. Количественные ограничения на параметры модели связи отсутствуют.
7. Территориальная и временная структуры изучаемой совокупности должны быть постоянными.
ВЕСТНИК УДМУРТСКОГО УНИВЕРСИТЕТА_____________
ПРАВОВЕДЕНИЕ
УДК 67.99 А.А. Мухин
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ ПРЕСТУПНОСТИ
Рассматриваются факторы снижения коэффициента преступности для Удмуртской Республики, основные категории контекстуальной статистики, рейтинговые оценки их роли в процессе формирования региональных коэффициентов преступности.
Ключевые слова: регрессионный анализ, статистическая модель связи социальноэкономических явлений, коэффициент преступности.
Не подлежит сомнению, что оценку состояния преступности необходимо проводить на основе оценки социально-экономического развития территории.
Современные юристы считают, что перечень статистических данных о социальном и экономическом контексте весьма обширен, но доступ к таким данным необходим для разработки показателей преступности, позволяющих понять данные о преступности, для планирования и администрации уголовного правосудия, а также для анализа политики и исследований в этой области. Такие данные могут помочь администратору уголовного правосудия в принятии текущих решений. Например, тюремный администратор, желающий подготовить заключенных к вступлению в жизнь общества, может с пользой применить статистические данные, касающиеся образования, экономики, занятости, для разработки соответствующих программ и при принятии решений в конкретных условиях. Возможно, еще более важно то, что любая попытка причинно-следственного анализа, изучения взаимосвязи между преступностью и развитием или же разработки и оценки новаторских стратегий, направленных на предупреждение преступности, нуждается в контекстуальных данных, характеризующих изменяющуюся социально-экономическую среду, в которой существует преступность и принимаются меры по ее предупреждению.
К основным категориям контекстуальной статистики относятся следующие данные:
1) демографические (численность населения, возрастной состав, соотношение мужчин и женщин, этнический состав, численность рабочих-мигрантов и страны их происхождения, число нелегально проживающих иностранцев и страны их происхождения);
2) экономические (особенно данные о структуре возможностей, например занятость и ее распределение; распределение реального дохода и структура потребления различных товаров и услуг как показателей качества жизни);
