CC BY
0
УДК 330.
Манцевич И.В. к.э.н.
доцент
кафедра Экономики и управления в АПК Калининградский филиал ФГБОУВО
СПбГАУ г. Полесск Кирпа О. И. студентка 5-го курса экономический факультет
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ ПРЕСТУПНОСТИ В
РОССИИ
Аннотация: в статье представлено современное состояние преступности в Российской Федерации, динамика и структура преступлений, выявлена взаимосвязь между преступностью и другими показателями, построена регрессионная модель, проведен эконометрический анализ.
Ключевые слова: преступность, теории причин преступности, динамика преступлений, взаимосвязь, корреляционно-регрессионный анализ.
I. V. Mantsevich, Candidate of Economics
Kaliningrad branch of FGBOU VO SPbGAU Polessk Kirpa O. I.
4th year student Faculty of Economics
ECONOMETRIC ANALYSIS OF THE IMPACT OF SOCIOECONOMIC FACTORS ON THE CRIME RATE IN RUSSIA
Annotation: the article presents the current state of crime in the Russian Federation, the dynamics and structure of crimes, the relationship between crime and other indicators is revealed, a regression model is constructed, an econometric analysis is carried out.
Keywords: crime, theories of the causes of crime, crime dynamics, interrelation, correlation and regression analysis.
Общественная безопасность - одна из составляющих национальной безопасности, выраженная в уровне защищенности личности, общества и
государства преимущественно от внутренних угроз. Одним из основных факторов, влияющих на безопасность общества, является преступность.
Преступность - явление отклоняющегося поведения, представляющее высокую опасность для окружающих нарушителя людей и потому преследуемое по закону [3]. В современном обществе преступлением признается сознательно совершенное общественно опасное деяние, запрещенное уголовным кодексом под угрозой наказания. При совершении каждого преступления вначале возникает мотивация, затем преступление планируется и исполняется.
Причины преступности анализируются представителями многих наук -юристами, социологами, психологами, экономистами и даже биологами, но ни одна из существующих теорий не дает исчерпывающего объяснения всем видам преступлений (рис. 1).
Биологиче ские теории
• природно обусловленные причины склонности некоторых людей к преступлениям;
• некоторые люди рождаются с преступными наклонностями;
Психологические теории
Социологические теори
связывают преступные наклонности с определенным типом личности; неустоийчивость моральных качеств трвавмы детской личности;
рассматривается влияние социальных факторов, институтутов и культуры на возникновение и распространение преступности; влияние социальных изменений и контроля со стороны общества в формировании преступности
Рис. 1 - Теории причин преступности Динамика зарегистрированных преступлений в Российской Федерации за 2022 - 2010гг представлена на рисунке 2. За анализируемый период наблюдается тенденция снижения уровня преступлений. В 2022 году по сравнению с 2010 годом общее число ежегодно регистрируемых преступлений снизилось на 662 тыс. или на 25,2%, пик преступлений приходится на 2015 год в количестве 2388,48 тыс. преступлений.
Рис. 2 - Динамика зарегистрированных преступлений в Российской Федерации за 2022 - 2010гг. [4]
В структуре преступлений за 2022 год наибольшую долю занимают кражи 41,4% и мошенничество 13,9% (рис.3).
Рис. 3 - Структура преступлений в Российской Федерации в 2022 году, %
По данным Министерства внутренних дел за последние 10 лет число
преступлений с использованием информационных технологий выросло в 50 раз, достигнув 510 тыс. преступлений в 2022 году, при этом более 40% интернет-преступлений приходится на кибермошенничество.
При анализе ситуации с преступностью важно определить, какие именно факторы оказывают на нее влияние. С этой целью нами было выполнено исследование динамики зарегистрированных преступлений в РФ, а также корреляционно-регрессионный анализ этого показателя.
Для проведения многофакторного корреляционного анализа нами были отобраны следующие признаки:
Y - количество зарегистрированных преступлений (тыс.);
XI - среднедушевые денежные доходы (руб./месяц);
X! - коэффициент миграционного прироста на 10 000 человек населения;
Xз - средний возраст населения (лет);
X4 - численность лиц, страдающих алкоголизмом, психическими
расстройствами и расстройствами поведения, состоящих на учете в лечебно-
профилактических организациях (чел.);
X5 - численность лиц, страдающих наркозависимостью, состоящих на
учете в лечебно-профилактических организациях (чел.).
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции (рис.4) показывает, что зависимая переменная 7, имеет тесную обратную связь с переменной Х\ - среднедушевые доходы населения (г - 0,7091), тесную
V у ,Х1 /
прямую связь с переменными Х4 - численность лиц, страдающих алкоголизмом, психическими расстройствами и расстройствами поведения (г - 0,8606)и Х5 - численность лиц, страдающих наркозависимостью,
\ у ,х4 /
состоящих на учете в лечебно-профилактических организациях^гуХ5 - 0,8963), слабую связь с переменной Хз - средний возраст населения и (г - 0,2447), и
\ у,х3 /
практически не имеет связи с переменной Х2 - коэффициент миграционного
прироста на 10 000 человек населения (г - 0,0777).
V у ,Х1 у
А В с С Е Р с
1 У X! х, Хд х5
2 У 1
3 Ха -0Г7091 1
4 0Г0777 0Р0218 1
5 0Д447 -0Д937 0Г1501 1
6 Хд 0габ0б -0Г6001 0Г0456 0Д672 1
7 ХЕ. огаэбз -0Г6177 огоааг 0ДВ26 огаагб 1
Рис. 4 - Матрица коэффициентов парной корреляции
После проверки параметров уравнения на статистическую значимость исключаем факторы Х2 и Х3 и строим регрессию с оставшимися тремя факторами.
Уравнение множественной регрессии с тремя факторами имеет вид: у = 43294,5022 - 0,9434^ + 0,3637х4 + 3,6628х5
Регрессионная статистика
Множественный (Ч 0325600207
Р-квадрат 0Р 856735743
Нормированный (Ч-квадрат 0,851363334
Стандартная ошибка 8552,172617
Наблюдения 84
Дисперсионный анализ
V 55 Г [
Регрессия 3 34990644266 11663548089 159,4695498
Остаток 80 5851172517 73139656,46
Итого 83 40841316783
Коэффициенты Стандартная ошибка (-статистика Р-Значение (
У-пере сечение 432Э4Р50223 9206,638933 4,702530701 1,0569Е-05
XI -0,943380519 0,224682892 -4,198719859 6,913 31Е-05
Х4 0,363732805 0,128469615 2,831274957 0,005861978
Х5 3,662779648 0,642818953 5,697995724 1,94621Е-07
Рис.5 - Протокол регрессионного анализа для построения модели
со значимыми факторами Находим табличное значение ^статистики Стьюдента при уровне значимости Т=0,05 и степенях свободы 84-3-1=80, используя статистическую функцию СТЬЮДРАСПОБР(0,05;80). Получаем гтабл = 1,9901
Сравниваем значения фактических ^статистик с табличным. Д = 4,7025 > 1,9908 константа Д значима;
г^ - 4,1987 > 1,9901 коэффициент Д значим; г^ - 2,8313 > 1,9901 коэффициент Д значим; гд - 5,698 > 1,9901 коэффициент Д значим.
В данном уравнении константа Д и все коэффициенты значимы. Поэтому признаем данную модель окончательной.
Проверим адекватность модели при заданном уровне значимости. Значимость уравнения проверим с помощью критерия Фишера: ¥набл -159,4695 . Табличное значение при уровне значимости 5% и степенях свободы ^ - 3; £2 - 84 -3-1 - 80равно: ¥табл - 2,7188.
Так как наблюдаемое значение критерия Фишера больше табличного, уравнение признается значимым.
Находим среднюю ошибку аппроксимации по формуле:
А -1У \-У—У х 100% - 44,89%
п у
Значение средней ошибки аппроксимации говорит, что расчетные данные отклоняются от фактических на 44,89. Так как это значение больше 15%, то качество модели нельзя назвать хорошим.
Проведем экономическую интерпретацию параметров уравнения у - 43294,5022 - 0,9434^ + 0,3637+ 3,6628л5
состоит в следующем:
• при увеличении среднедушевых доходов на 1 руб. без изменения количества людей с психическими проблемами и наркозависимостью число преступлений по РФ снизится на 943;
• при увеличении числа лиц с алкоголизмом и другими психическими отклонениями на 1 чел. без изменения среднедушевых доходов и числа наркозависимых число преступлений по субъектам РФ увеличится на 364;
• при увеличении количества наркозависимых на 1 чел. без изменения среднедушевых доходов и количества лиц с алкоголизмом и психическими отклонениями число преступлений по субъектам РФ увеличатся на 3663.
Полученная модель множественной регрессии не только демонстрирует наличие связи вышеперечисленных факторов и уровень преступлений, но и может выступать достаточно эффективным прогнозированием будущего значения уровня преступности.
Использованные источники:
1. Уголовный кодекс РФ от 13 июня 1996 г. № 63-ФЗ. Раздел VIII. Преступления в сфере экономики (ст. 158-204.2).
2. Кудрявцев В.Н. Генезис преступления. Опыт криминологического моделирования. М., Форум, 1998.
3. Дмитриев О.В. Понятие экономической преступности в современной криминологии [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.lawmix.ru/comm/497
4. Генеральная прокуратура РФ. Портал правовой статистики. Режим доступа: http://crimestat.ru/analytics
5. Портал правовой статистики. Ежемесячный сборник о состоянии преступности в России. Режим доступа: http ://crimestat.ru/ analytics
