CC BY
97
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ И ВЗАИМОСВЯЗИ В ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКЕ
Т.И. МУЗАЛЕВА,
Московский университет МВД России Научная специальность: 08.00.10 — финансы, денежное обращение и кредит
E-mail: t_muzaleva@yandex.ru
Аннотация. Рассматривается возможность применения регрессионного анализа как инструмента оценки динамики изменения количества преступлений, совершаемых в России в зависимости от ряда социальных явлений и процессов.
Ключевые слова: статистика, коэффициент преступности, индекс криминальной активности, количество безработных, среднедушевые денежные доходы населения, валовой внутренний продукт на душу населения, уравнение множественной линейной регрессии, метод наименьших квадратов.
USE OF METHODS OF THE ESTIMATION OF THE CONDITION AND INTERRELATION IN THE LEGAL STATISTICS
T.I. MYZALEVA,
Moscow, the Russian Federation, the Moscow university of the Ministry of Internal Affairs of Russia
Annotation. In given article application possibility regressive the analysis as tool of an estimation of dynamics of change of quantity of the crimes made in Russia depending on a number of the social phenomena and processes is considered.
Keywords: statistics, criminality factor, an index of criminal activity, quantity of the unemployed, middle monetary incomes of the population, a total internal product per capita, the equation of plural linear regress, a method of the least squares.
Статистика преступности свидетельствует о том, что на протяжении последних лет в России сохраняется сложная криминогенная обстановка, характеризующаяся интенсивной криминализацией общества, которая распространяется даже на те общественные и экономические институты, которые до недавнего времени считались надежно защищенными от нее (финансовая, правоохранительная, внешнеэкономическая деятельность и др.).
За сравнительно непродолжительный в историческом плане период рост преступности превратился в одну из наиболее острых государственных проблем, приобрел общенациональное значение. Мониторинговые опросы общественного мнения практически повсеместно подтверждают тот факт, что возрастающее беспокойство населения за свою личную безопасность, жизнь и здоровье близких,
сохранность имущества становится важнейшим фактором, провоцирующим состояние нестабильности в массовом сознании. И если иметь в виду не менее распространенные и опасные посягательства на другие ценности, блага, интересы, общественные отношения в области общественного порядка и общественной безопасности, окружающей среды, в сфере компьютерной информации, порядка управления и т.д., то можно убедиться, что этот процесс реально угрожает социально-экономическому развитию и внутренней безопасности страны.
Это обстоятельство обусловливает необходимость поиска и задействования всех резервов эффективного социального контроля над преступностью. Существенный потенциал в этом направлении содержит статистика, как аналитический инструментарий правовой статистики.
Основное назначение правовой статистики — информирование общества о состоянии дел в сфере контроля над преступностью, выявление связи и взаимозависимости правонарушений с политическим, социально-экономическим, нравственным положением в стране, уровнем ее развития.
Опираясь на статистическую отчетность (табл. 1), статистический количественный анализ позволяет оценить состояние, выявить закономерности и взаимозависимости массовых правовых, криминологических и социологических явлений.
Таблица 1
Динамики показателей статистической отчетности
ПОКАЗАТЕЛИ 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
Численность населения, тыс. чел. 148514,7 148561,7 148355,9 148459,9 148291,6 148028,6 147802,1 147539,4 146890,1
Численность населения старше 14 лет, тыс. чел. 109576,9 110030,4 110386,8 110916,6 111366,5 111877,8 112519,8 113230,9 113659,1
Численность населения в возрасте от 14 до 60 лет, тыс. чел. 85184,5 85266,5 85714,7 86411,0 86708,6 86850,4 86808,4 86863,4 86814,6
Количество безработных, на сто тыс. чел. 42 389 577 1103 1569 1693 1352 1307 860
Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб. (до 1998 г. — тыс. руб.) 0,5 4,0 45,3 206,6 515,9 769,5 940,6 1010,2 1658,9
Количество населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, на сто тыс. чел. 35 33 31 22 25 22 21 23 28
Валовой внутренний продукт на душу населения, (1992—1997 гг. — тыс. руб.), руб. 9,4 128,0 1155,0 4115,0 9628,0 13552,0 15837,0 17807,0 32763,0
Потребление алкоголя на душу населения, л. 5,28 5,01 5,93 6,76 9,43 7,27 7,63 7,57 7,84
Число зарегистрированных преступлений, тыс. 2168,0 2760,7 2799,6 2632,7 2755,7 2625,1 2397,3 2581,9 3001,7
Численность лиц, совершивших преступления, тыс. чел. 956,3 1149,0 1262,6 1441,6 1595,5 1618,4 1372,2 1481,5 1716,7
Таблица 1. Окончание
Динамики показателей статистической отчетности
ПОКАЗАТЕЛИ 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Численность населения, тыс. чел. 146303,6 145649,3 144963,6 144168,2 143474,2 142753,5 142221,0 142008,8 141904,0 141914,5
Численность населения старше 14 лет, тыс. чел. 114122,2 114509,6 114910,8 115169,0 115380,8 115491,3 115691,1 115980,5 116086,2 116177,9
Численность населения в возрасте от 14 до 60 лет, тыс. чел. 87054,5 87381,8 88327,8 89507,6 90512,6 91209,8 91398,5 91491,4 91412,8 90988,3
Количество безработных, на сто тыс. чел. 709 771 1035 1137 1338 1282 1225 10,94 1073 1513
Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб. (до 1998 г. — тыс. руб.) 2281,1 3062,0 3947,2 5170,4 6410,3 8111,9 10196,0 12602,7 14940,6 16856,9
Количество населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, на сто тыс. чел. 29 27 25 20 18 18 15 13 13 13
Валовой внутренний продукт на душу населения, (1992— 1997 гг. — тыс. руб.), руб. 49835,0 61267,0 74457,9 91364,8 118391,4 150997,0 188909,5 233948,1 291840,0 275532,8
Потребление алкоголя на душу населения, л. 8,03 8,26 8,64 9,09 9,21 9,33 9,49 9,77 9,68 9,13
Число зарегистрированных преступлений, тыс. 2952,4 2968,3 2526,3 2756,4 2893,8 3554,7 3855,4 3582,5 3209,9 2994,8
Численность лиц, совершивших преступления, тыс. чел. 1741,4 1644,2 1257,7 1236,7 1222,5 1297,1 1360,9 1317,6 1256,2
-^рг-
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
Для оценки состояния основных показателей в правовой статистике могут быть применены следующие относительные величины.
1. Темп роста преступности— относительный показатель динамики преступности, который рассчитывается по формуле:
100, (1)
где Yi — показатель объема преступности на конец исследуемого периода,
Yi-1 — показатель объема преступности на начало исследуемого периода.
2. Темп прироста (снижения) преступности— относительный показатель динамики преступности; рассчитывается по формуле:
Тпр = Тр-100 (2)
Тпр, в отличие от Тр, может выражаться как положительной, так и отрицательной величиной. В последнем случае темпа прироста представляет собой темп снижения преступности.
3. Коэффициент преступности— показатель интенсивности преступности, характеризующийся числом преступлений совершенных за определенный период и на определенной территории в расчете на 100 тыс. человек, достигших возраста наступления уголовной ответственности; устанавливается по формуле:
где N — численность населения, проживающего на исследуемой территории и достигшего минимального возраста наступления уголовной ответственности (14 лет по российскому уголовному законодательству (ст. 20 УК),
Рис. 1. Динамики темпов прироста исследуемых показателей
Таблица 2
Динамика основных показателей преступности
ПОКАЗАТЕЛИ / ГОДЫ 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
Темп роста преступности 100 127,34 101,41 94,04 104,67 95,26 91,32 107,70 116,26
Темп прироста преступности 0 27,34 1,41 -5,96 4,67 -4,74 -8,68 7,70 16,26
Коэффициент преступности 1459,79 1858,29 1887,08 1773,34 1858,30 1773,37 1621,97 1749,97 2043,50
Индекс криминальной активности 1122,62 1347,54 1473,03 1668,31 1840,07 1863,43 1580,72 1705,55 1977,43
Таблица 2. Окончание
Динамика основных показателей преступности
ПОКАЗАТЕЛИ / ГОДЫ 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Темп роста преступности 98,36 100,54 85,11 109,11 104,98 122,84 108,46 92,92 89,60 93,30
Темп прироста преступности -1,64 0,54 -14,89 9,11 4,98 22,84 8,46 -7,08 -10,40 -6,70
Коэффициент преступности 2018,00 2037,98 1742,71 1911,93 2016,95 2490,10 2710,85 2522,73 2262,02 2110,28
Индекс криминальной активности 2000,36 1881,63 1423,90 1381,67 1350,64 1422,11 1488,97 1440,14 1374,21 1340,61
т — количество совершенных на данной территории за исследуемый период преступлений,
105 — единая расчетная база, равная 100 тыс. человек.
4. Индекс криминальной активности — показатель уровня преступности, характеризующийся числом лиц совершивших преступления за определенный период на данной территории в расчете на 100 тыс. человек криминально активного на-
селения в возрасте от 14 до 60 лет. Данный показатель находится по формуле:
где N3 — численность криминально активного населения, проживающего на данной территории, п — число лиц совершивших преступления за определенный период на данной территории.
Рис. 2. Темпы прироста преступности № 6 / 2011 -Вестник Московского университета МВД России - 53
НЙЬ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ HÜh
2800,00
2600,00
2400,00
2200,00
с; ф т
л ь
о
0
гН
го
1
1200,00
1000,00
-Коэффициент преступности
= Индекс криминальной активности
HMtO'iifliihWO) очслслспслшослсл спслсг^спспс^спспсп
Ot—lr\jro^LnOr^COCT)
оооооооооо оооооооооо
IMNNNrMINNNNIS
Рис. 3. Показатели преступности за 1991—2009 гг.
Результаты анализа основных показателей преступности представлены в табл. 2 и на рис. 2, 3.
Рассмотрев абсолютные и относительные показатели, применяемые в уголовной статистике, можно сказать, что данное направление статистических исследований отражает количественную сторону совершаемых преступлений, обеспечивает науку и практику борьбы с преступностью конкретными данными, без которых невозможно проводить эффективную борьбу с преступностью в стране. Однако, данный анализ не представляет и не оценивает связи динамики показателей преступности с социальными явлениями и процессами. Для этих целей правовая статистика предлагает использовать корреляционно-регрессионное моделирование. Так, с помощью этого метода может быть решена такая аналитическая задача, как оценка силы влияния ряда социально-экономических показателей на вариацию количества совершаемых преступлений.
В качестве факторов оказывающих то или иное влияние на количество совершаемых преступлений в стране примем следующие:
♦ количество безработных, на тыс. чел. (Xi);
♦ среднедушевые денежные доходы населения (X);
♦ количество населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, на тыс. чел. (Хз);
♦ валовой внутренний продукт на душу населения (Х4);
♦ потребление алкоголя на душу населения (Xs).
Если результативный признак реагирует на
изменения факторов, то связь между величинами можно представить математической функцией или уравнением регрессии. Для анализа используем уравнение множественной линейной регрессии, параметры которого определим методом наименьших квадратов, используя специализированные программы на базе Microsoft Excel (рис. 4).
^¡¡^ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ ^¡¡^
Как видно из рис. 4, уравнение регрессии имеет вид:
у = 2445,957-0,1б5х,-0,14х2-9,719х2+0,009х4+84,90вх5
Множественный коэффициент корреляции равный 0,75 свидетельствует о том, что связь между результативным показателем и факторами достаточно тесная, т.е. с высокой степенью вероятности можно утверждать, что факторы, заложенные в модель изменения количества совершаемых преступлений, оказывают на нее существенное влияние. Коэффициент детерминации свидетельствует о том, что изменение количества преступлений в стране на 56,2% находятся над влиянием изменения факторов, включенных в модель. Это позволяет с вероятностью 0,97% использовать полученное уравнение регрессии для прогнозирования количества преступлений, совершаемых на территории России.
Таким образом, корреляционно-регрессионное моделирование как метод правовой статистики служит важным инструментом статистического познания массовых юридических яв-
лений, изучая которые, мы можем прогнозировать их рост и закономерности развития в будущем, что повышает роль профилактических мероприятий в предупреждении различного рода преступлений.
Усиление роли уголовной статистики в борьбе с правонарушениями может обеспечить повышение объективности и полноты представления статистических данных, обеспечить широкое внедрение компьютерных технологий в практику сбора и обработки информации, систематизации и анализа статистических данных, а так же освещение статистических показателей в средствах массовой информации.
Литература
1. Агапова Т.Н. Методы статистического изучения структуры сложных систем и ее измерения. М., 1996.
2. Правовая статистика: учебник // под ред. С.Я. Казанцева, С.Я. Лебедева. М: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.
3. Статистика: учебник для вузов // под ред. И.И. Елисеевой. СПб., 2010.
Рис. 4. Регрессионный анализ, вышолненный для пятифакторной модели
