CC BY
150
Прогнозирование уровня преступности несовершеннолетних
О.В. Кучмаева, канд. экон. наук, доцент, М.Н. Мясников, аспирант
Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
Проблема социального прогнозирования имеет комплексное значение, она предполагает подведение научной базы под все области общественной практики. Не может быть исключением и такая специфическая область деятельности людей, как борьба с преступностью несовершеннолетних. Для этого необходимо с возможно большей степенью точности предвидеть изменения в состоянии, а так же в динамике, структуре и других качественных и количественных характеристиках преступного поведения несовершеннолетних на более или меняя длинный период времени.
При осуществлении прогноза преступности несовершеннолетних, необходио соблюдение следующих исходных требований:
1) достаточность информационного обеспечения, состоящего из данных непосредственно уголовной статистики, статистики деятельности правоохранительных органов, демографической статистики, экономической статистики, социальной статистики;
2) вышвление и разграничение статистических данных и реальных изменений в преступности;
3) внимание к «переломам» в тенденциях за прошлый период;
4) учет достаточно высокой инерционности тенденций преступности несовершеннолетних;
5) своевременность выявления и оценки интенсивности развития и возможной распространенности новых тенденций преступности несовершеннолетних.
Для обоснованного научного предвидения необходимо иметь возможность получить достаточно полную информацию о состоянии, структуре и динамике изучаемыгх явлений за ряд лет.
Вполне понятно, что длительный комплексный прогноз не может быпъ очень точен, т.к. на изменение состояния и динамики нескольких явлений воздействует большое количество непрерывно изменяющихся социальныгх факторов, причем многие из них могут отсутствовать во время проведения прогноза. Необходимо наложить четкие ограничения на выделение совокупности факторов, возможно, даже несколько формальные.
В частности в книге «Методика и методология прогнозирования в сфере борьбы с преступностью» приводится весьма обширный перечень сведений, необхо-димыгх для составления прогноза. Он включает в себя демографические показатели (численность населения, половозрастной состав, коэффициенты брачности, разводимости, смертности, показатели миграции), экономические (структура занятости, уровень заработной платы), социальные (характеристика жилищных условий, показатели статистики образования, культуры, здравоохранения, торговли), информацию органов внутренних дел (уровень преступности по видам, характеристика лиц, совершивших преступления, данные об осужденных).
Первую попытку конкретизировать виды сроков криминологического прогнозирования предпринял еще в начале 70-х гг. Г.А. Аванесов. Он предлагал проводить долгосрочное прогнозирование на срок от 10 до 15 лет, на среднесрочное от 6 до 9 лет и краткосрочное от 1 до 5 лет. При нынешней социально-экономической ситуацией и существующих тенденциях развития преступности в современной России прогнозирование на сроки, превышающие 5 лет, скорее является научной догадкой, в то время как краткосрочные прогнозы (1—3 года) могут дать хорошие результаты.
Кратковременное прогнозирование должно лежать в основе практической работе органов юстиции. Оно основывается на изучении так называемых частных закономерностей в движении социальных явлений. К ним относится устойчивые связи между изменениями в составе народонаселения и преступностью: характером преступлений и применяемыми преступниками орудиями, а также местом и временем совершения преступления; возрастом правонарушителей и видами преступныгх действий и т.п.
Весьма показательны, например, данные о продолжительности времени пребывания преступников-рецидивистов на свободе после освобождения из мест заключении. Выборочные исследования, проведенные в различные годы, привели к установлению достаточно устойчивых математических зависимостей между
рецидивом и таким показателями, как образование и возраст виновного, вид преступления и назначенного за него наказания, вид освобождения из мест лишения свободы и др.
Наиболее простым методом прогнозирования является экстраполирование статистического ряда, полученного за несколько прошедших лет или месяцев, на последующие время. Однако действительность подтверждает это
предположение далеко не всегда. Для более надежного прогнозирования необходимо проанализировать тенденции, которые выражаются в статистических данных, выявить темпы роста или убывания и внести необходимые поправки на изменения численности населения на данной территории.
Осуществление прогноза уровня преступности несовершеннолетних опиралось на прогноз численности и
Таблица 1
Прогноз численности мужского населения России в возрасте 14-17 лет на основе метода «передвижки возрастов», чел.
Возрастные группы, лет Численность населения в 2006 г., чел. Коэффициент дожития Численность населения в 2007 г., чел.
13 853741 0,99945
853271
14 939425 0,99931
938777
15 1058365 0,99906
1057370
16 1134816 0,99879
1133443
17 1220341 0,99843
Итого мужчин
в возрасте 3982861
14-17 лет, чел.
Таблица 2
Прогноз численности женского населения России в возрасте 14-17 лет на основе метода «передвижки возрастов», чел.
Возрастные группы, лет Численность населения в 2006 г., чел. Коэффициент дожития Численность населения в 2007 г., чел.
13 816767 0,99944
816318
14 897423 0,99942
886223
15 1014326 0,99918
1001667
16 1088615 0,99880
1075029
17 1178487 0,99838
Итого женщин
в возрасте 3779237
14-17 лет, чел.
Таблица 3
Прогноз численности несовершеннолетних в возрасте 14-17 лет
Возрастные группы, лет 2007 2008 2009
14 1 669 589 1 442 639 1 445 145
15 1 825 000 1 668 437 1 441 743
16 2 059 037 1 823 284 1 667 187
17 2 208 472 2 056 546 1 821 663
Итого 7 762 098 6 990 907 6 375 737
половозрастной структуры населения, так как непосредственный прогноз коэффициента преступности несовершеннолетних дал очень некорректные результаты. В связи с этим было произведено прогнозирование числа совершенных подростками преступлений, численности и доли этой возрастной группы населения. С учетом анализа осуществленных прогнозов был сделан расчет прогнозных значений коэффициента преступности несовершеннолетних.
Расчет численности несовершеннолетних производился методом передвижки возрастов отдельно для мужчин и женщин. Суть этого метода заключается в следующем: численность населения в каждом возрасте I на начало Рго года умножается на соответствующий коэффициент дожития. В результате умножения получается численность населения в возрасте 0 + 1) лет на начало (I + 1)-го года по всем возрастам, кроме численности детей в возрасте до 1 года. Расчет может быть представлен следующей формулой.
-.Б' ■ р1 = Б' ■
11 ' Ь ,
где Б*+1 — численность 1-й возрастной группы населения в момент времени + 1;
— численность 1-й возрастной группы населения в момент времени
р — коэффициент дожития для 1-й возрастной группы населения;
I. — численность живущих в с 1-й возрастной группе населения по данным таблиц дожития;
I. - численность живущих в (1+1)-й возрастной группе населения по данным таблиц дожития.
Метод передвижки возрастов долгое время был основным для перспективных расчетов населения. Он учитывает как изменение его половозрастной структуры, так и тенденции рождаемости и смертности. Данный метод предполагает сохранение в будущем существующего порядка вымирания населения и позволяет установить не только численность, но и состав общества будущего. Слабая сторона вероятностей передвижки возрастов заключается в необходимости дополнительного прогнозирования численности родивших-
Экономика, Статистика и Информатика 53 №3, 2008
ся (первая возрастная группа населения). А так как нам прежде всего важно узнать перспективную численность лиц в возрасте 14-17 лет, то этот недостаток не будет играть практически значимой роли. (см. табл. 1 и 2).
Проведя аналогичные расчеты по соответствующим исходным данным, были получены прогнозные численности мужчин и женщин в возрасте 14-17 лет в 2008 и 2009 гг. (табл. 3). Метод передвижки возрастов позволил установить, что если в ближайшие годы будет сохраняться существующий порядок вымирания россиян, то с учетом сложившейся половозрастной структуры населения численность несовершеннолетних в возрасте 14-17 лет начнет уменьшаться. Проведенным результатам соответствуют и простые логические выводы по данным о половозрастном составе населения.
Перед осуществлением прогноза числа совершенных преступлений несовершеннолетними была осуществлена проверка динамического ряда на наличие тенденций с помощью гипотезы о равенстве средних. Теория об отсутствии тренда не подтвердилась.
В диссертации при помощи пакета прикладных программ «SPSS» на основе данных о числе преступлений совершенных несовершеннолетними в России за 1995—2006 гг. были рассчитаны кривые роста, после оценки основных параметров было выбрано следующие уравнение тренда:
y = 216 - 5,99 • x - 0,0022 • x2 Прогнозные значения числа преступлений представлена в табл. 4. На основе полученной кривой роста нами были получены характеристики оценки качества моделей. Проверка значимости показала, что нулевая гипотеза не отвергается с вероятностно 0,950. Относительная ошибка аппроксимации
0,010
Критерий Дарбина-Уотсона Коэффициент детерминации Критерий точности Критерий адекватности Критерий общий
Однако как уже отмечалось, прогноз числа преступлений помощью тренда не самый лучший способ статистического предвидения событий. Как видно
1,781 0,705 0,953 0,561 0,888
из приведенных данных, прогноз опирается на происходящее в последние годы снижение числа преступлений несовершеннолетних, причем к 2009 г. это снижение составляет 14,22% от 2006 г. Это не говоря о нижней границы прогноза, надо сказать, что вообще, границы прогноза по тренду представляются весьма широкими. При этом коэффициент детерминации для полученной модели равен 0,705, это означает, что 70,5% разброса значений числа преступлений объясняется данной моделью, что на наш взгляд весьма мало.
При обработке временных рядов, как правило, наиболее ценной является формация последнего периода, так как необходимо знать, как будет развиваться тенденция, существующая в данный момент, а не тенденция, сложившаяся в среднем на всем рассматриваемом периоде. Адаптивные методы позволяют учесть различную информационную ценность уровней временного ряда. В адаптивных методах ценность уровней в зависимости от их «возраста» можно учесть с помощью системы весов, придаваемых этим уровням.
Таблица 4
Прогноз числа преступлений, совершенных несовершеннолетним в возрасте 14—17 лет, на основе параболы 2-го порядка, тыс. единиц
Год Прогноз Нижняя граница Верхняя граница
2007 137,18 107,21 167,16
2008 131,06 90,57 171,55
2009 128,93 72,12 177,74
Таблица 5
Критерии качества адаптивных моделей прогноза для числа преступлений, совершенных несовершеннолетним в возрасте 14—17 лет
Характеристики Модель Бокса— Дженкинса Модель Хольта Модель Брауна
Относительная ошибка аппроксимации 0,009 0,024 0,013
Критерий Дарбина-Уотсона 1,899 1,754 1,563
Коэффициент детерминации 0,968 0,912 0,901
Критерий точности 0,968 0,948 0,942
Критерий адекватности 0,937 0,872 0,796
Критерий общий 0,958 0,882 0,867
Таблица 6
Прогноз числа преступлений, совершенных несовершеннолетним в возрасте 14—17 лет, на основе модели Бокса—Дженкинса, тыс. единиц
Год Прогноз Нижняя граница Верхняя граница
2007 144,86 112,97 176,75
2008 139,61 105,78 173,43
2009 134,38 100,42 168,34
Таблица 7 Прогноз числа преступлений на основе модели Бокса—Дженкинса, тыс. единиц
Год Прогноз Нижняя граница Верхняя граница
2007 3937,01 3413,10 4460,92
2008 4075,14 3550,20 4600,08
2009 4201,86 3676,85 4726,87
Таблица 8 Прогноз коэффициента преступности несовершеннолетних в возрасте 14—17 лет
Год Прогноз Нижняя граница Верхняя граница
2007 1866,25 1455,41 2277,09
2008 1997,02 1513,11 2480,79
2009 2107,68 1575,03 2640,32
Таблица 9 Прогноз коэффициента преступности
Год Прогноз Нижняя граница Верхняя граница
2007 2834,5 2415 3253,9
2008 2952,4 2531 3373,7
2009 3069,5 2648,1 3490,9
Рис. 1. Прогноз коэффициента преступности несовершеннолетних в возрасте 14—17 лет в России
При расчетах адаптивных моделей также использовалась пакет прикладных программ «SPSS». Нами было построено несколько адаптивных моделей, с помощью трех основных методов: Брауна, Хольта и Бокса-Дженкинса.
Основные критерии качества для рассчитанных прогнозных моделей тремя различными методами представлены в табл. 5, они свидетельствуют о достаточно высокой степени соответствия построенных адаптивных моделей исходному динамическому ряду. Однако сопоставление характеристик двух моделей говорит о том, что версия Бокса-Дженкинса фактически по всем показателям незначительно, но превосходит вариант Хольта и Брауна, а при прогнозировании весьма сложного явления, каким является преступность несовершеннолетних, даже незначительные расхождения могут отразиться на качестве результата.
Следовательно, выбор модели прогноза числа преступлений, совершенных несовершеннолетним в возрасте 14—17 лет, полученной при помощи
метода Бокса-Дженкинса в качестве первостепенной, представляется весьма убедительным и вполне аргументированным (табл. 6).
Из табл. 6 видно, что в ближайшие три года число преступлений совершенных несовершеннолетними в возрасте 14—17 лет будет постепенно сокращаться и к 2009 г. составит 89% от числа преступлений в 2006 г. Для сравнения с тенденциями подростковой преступности был осуществлен прогноз общего числа преступлений помощью адаптивных моделей. Наилучшие результаты были получены с помощью модели Бок-са-Дженкинса (табл. 7).
Согласно полученным значениям общее число преступлений в ближайшие годы будет возрастать. За три года число преступлений возрастет на 8% и составит 4201,86 тыс. случаев. Рассчитанные прогнозные значения дают нам возможность оценить изменения доли преступлений совершенных несовершеннолетними в общем числе преступлений. В связи с тем, что на фоне роста общего числа преступлений, происхо-
дит снижений числа преступлений совершенных несовершеннолетними в возрасте 14—17 лет, их доля будет сокращаться. Если в 2006 г. доля числа преступлений совершенных несовершеннолетними в возрасте 14—17 лет составляла практически 4% от общего числа преступлений, то к 2009 г. она сократится до 3%.
Прогноз числа преступлений, осуществленный методом Бокса-Дженкин-са и половозрастной структуры населения в возрасте 14—17 лет, позволил нам рассчитать прогнозные значений коэффициента преступности несовершеннолетних (табл. 8).
Для сравнения изменения коэффициента преступности несовершеннолетних с общим уровнем преступности, в диссертации был рассчитан прогноз коэффициента преступности, результаты прогнозирования представлены в табл. 9.
Прогнозные значения позволяют сделать вывод о том, что в ближайшее время уровень коэффициент преступности несовершеннолетних и общего коэффициента преступности будет увеличиваться, на 19,6% и 13,4% соответственно (рис. 1).
Проведенным результатам соответствуют и простые логические выводы по данным о половозрастном составе населения. Если в случае общего коэффициента преступности большую роль в его формировании будет играть увеличение числа преступлений, то формирование коэффициента преступности несовершеннолетних будет определяться трансформацией возрастной структуры населения. Увеличение коэффициента преступности несовершеннолетних будет происходить из-за сокращения числа лиц в возрасте 14—17 лет, что связано с резким падением рождаемости в 90-е гг. прошлого века.
Экономика, Статистика и Информатика
55
№3, 2008
