Установление криминологических закономерностей преступности в Украине с использованием корреляционного и регрессионного анализа Текст научной статьи по специальности «Политологические науки»

УДК 343

О.А. ОЛЬКОВА,

аспирант, преподаватель

Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа-Югры,

г. Сургут, Россия

УСТАНОВЛЕНИЕ КРИМИНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ПРЕСТУПНОСТИ В УКРАИНЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

Цель: объяснение, прогнозирование и предупреждение убийств и взяточничества в России и Украине.

Методы: анализ временных рядов криминологических данных, включая выявление тенденций и получение трен-довых уравнений, вычисление мер центральной тенденции и разброса, вычисление и анализ коэффициентов взяточничества, вычисление и анализ коэффициентов вариации взяточничества, вычисление удельного веса взяточничества в структуре преступности, метод наименьших квадратов, парный регрессионный анализ, вычисление коэффициентов аппроксимации, построение графиков функций, наблюдение, сравнительно-правовой метод, формально-логические методы, исторический метод, использование вероятностных законов распределения.

Результаты: 1) Проведено сравнение уголовного законодательства России и Украины по соответствующим составам преступлений и определена их сопоставимость; 2) выявлены и интерпретированы тенденции взяточничества в России и Украине в советский и постсоветский период: а) в советский период взяточничество в РСФСР и УССР имело близкие показатели и сходную динамику развития; б) в постсоветский период отмечаются противоположные тенденции в динамике взяточничества в России и Украине; 3) показано, что распределение взяточничества по регионам Украины близко к нормальному (распределение Гаусса); 4) доказано, что как в России, так и в Украине взяточничество имеет низкий удельный вес в структуре преступности (в России не превышает 0,5%, а в Украине 1%).

Научная новизна: заключается в получении трендовых уравнений взяточничества в России и Украине, сравнении тенденций взяточничества в России и Украине, выявлении формы распределения взяточничества по регионам Украины, исследовании вариации и центральной тенденции временных рядов коэффициентов взяточничества в сравниваемых странах, анализе коэффициентов взяточничества, вариации взяточничества и удельного веса взяточничества в России и Украине.

Практическая значимость: Полученные научные результаты будут полезны в аналитико-штабной работе органов внутренних дел, правотворческой деятельности различных органов государства, нацеленной на противодействие коррупции.

Ключевые слова: криминология; преступность; закономерности преступности; умышленные убийства; взяточничество; квинтильный коэффициент дифференциации общих доходов населения; квинтильный коэффициент фондов; располагаемый доход в расчете на душу населения; корреляционный анализ; регрессионный анализ.

Введение и результаты исследования

Методы корреляционного и регрессионного анализа наряду с анализом функциональным составляют фундаментальную основу изучения «причинного» комплекса в любой научной сфере. Совершенно неслучайно в фундаментальном учебном курсе «Аналитическая юриспруденция (методология юриспруденции)» профессор С.Г. Ольков уделил описанию данных методов применительно к юридическим научным дисциплинам особое внимание [1].

Очевидно, недостаточно просто сказать, что какие-то явления, процессы окружающего нас

мира определенным образом связаны между собой. Необходимо провести соответствующие измерения и показать, существует ли реальная связь между исследуемыми переменными величинами. Необходимо установить не только направление, но и силу связи между переменными, дать интерпретацию этой связи, а также подобрать соответствующее регрессионное уравнение, с помощью которого можно было бы прогнозировать значения зависимой переменной по значениям переменной факторной.

Изучению различных факторов, формирующих преступность в Российской Федерации, с

помощью методов корреляционного и регрессионного анализа с начала ХХ1 столетия посвящено определенное количество научных работ [2-6]. В частности, исследовались зависимости между структурными составляющими преступности и различными факторами, например, потреблением алкоголя на душу населения, степенью неравенства в распределении доходов на душу населения, уровнем безработицы, инфляции, миграции и даже солнечной активности.

В научной литературе публикуемой украинскими авторами мы не нашли соответствующих разработок, что и послужило причиной проведения корреляционного и регрессионного анализа отдельных детерминант преступности применительно к Украине.

На официальном сайте Государственной службы статистики Украины содержится информация о дифференциации жизненного уровня населения [7] с 1999 по 2011 гг., а также мы располагаем сведениями о коэффициентах умышленных убийств, взяточничества, краж и других структурных составляющих преступности на данном временном отрезке, что создает благоприятные условия для проведения парного и множественного корреляционного и регрессионного анализа.

Следует отметить, что дифференциация народонаселения Украины по уровню доходов Государственной службой статистики Украины производится по квинтильному1 коэффициенту дифференциации общих доходов населения и квинтильному коэффициенту фондов (по общим доходам).

Ниже представлены рабочие таблицы необходимые для проведения корреляционного и регрессионного анализа (табл. 1 и 2).

Следует отметить, что квинтильный коэффициент дифференциации общих доходов населения и квинтильный коэффициент фондов (по общим доходам) используются наряду с другими традиционными показателями измерения степени неравенства народонаселения по уровню доходов и близки по своему смыслу широко используемому индексу Джинни.

1 По квинтильным группам - пять групп, в каждой группе по 20% населения.

Таблица 1 Первичные статистические данные о квинтильных коэффициентах дифференциации общих доходов населения (раз) (Х1) и коэффициентах умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения (Г) в Украине за период с 1999 по 2011 гг.

t, годы t, годы Х1 Y

1999 1 2,4 9,3

2000 2 2,3 9,8

2001 3 2,5 9,4

2002 4 2,4 8,8

2003 5 2,3 8,4

2004 6 2,4 8

2005 7 2,4 7,0

2006 8 2,4 6,9

2007 9 2 6,2

2008 10 2 5,9

2009 11 2 5,4

2010 12 1,9 5,1

2011 13 1,9 5,5

Таблица 2 Первичные статистические данные о квинтильных коэффициентах фондов (по общим доходам), (раз) (Х2) и коэффициентах умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения (Г) в Украине за период с 1999 по 2011 гг.

t, годы t, годы Х2 Y

1999 1 4,2 9,3

2000 2 4,4 9,8

2001 3 4,6 9,4

2002 4 4,5 8,8

2003 5 4,4 8,4

2004 6 4,6 8

2005 7 4,6 7,0

2006 8 4,7 6,9

2007 9 3,6 6,2

2008 10 3,7 5,9

2009 11 3,6 5,4

2010 12 3,5 5,1

2011 13 3,4 5,5

Первоначально проверим гипотезу о том, существует ли зависимость между квинтильны-ми коэффициентами дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентами умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения в

Украине за период с 1999 по 2011 гг. с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения, и проверим их статистическую надежность. Для этого используем ППП Excel, содержащий алгоритм корреляционного и регрессионного анализа.

Результаты парного корреляционного и регрессионного анализа показывают:

Линейный коэффициент корреляции Пирсона r = 0,83, что говорит о сильной положительной связи между исследуемыми переменными. То есть увеличение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения (раз) влечет увеличение коэффициентов умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг.

Коэффициент детерминации R2 = 0,69 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 69% вариации зависимой переменной.

Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: Y = - 6,4 + 6,2Х1, т.е. изменение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения влечет изменение уровня умышленных убийств в Украине в среднем на 6,2 единицы.

Р-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; i-статистика и Р-значение свидетельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.

Свободный член полученного регрессионного уравнения криминологического смысла в данном случае не имеет, поскольку является отрицательной величиной (- 6,4).

Таким образом, можно утверждать, что между исследуемыми переменными существует сильная корреляционная связь и имеет место вполне надежное уравнение, описывающее данную криминологическую закономерность. Если сделать прогноз уровня умышленных убийств в Украине на следующий 14 период при допущении, что Х1 = 2, то имеем по данному уравнению следующий результат: Y= - 6,4+6,2Х1 = - 6,4+6,2 х 2=5,9. По данному уравнению прогнозный уровень умышленных убийств, приведенный на 100 тыс. народонаселения, будет варьировать около значе-

ния 5,9 умышленных убийства, что соответствует реальности.

Таким образом, можно утверждать, что нами установлена с криминологическая закономерность - связь между квинтильными коэффициентами дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентами умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг. в виде уравнения: 7=- 6,4 + 6,2Х (г= 0,83).

Проверим гипотезу о том, существует ли связь между квинтильными коэффициентами фондов (по общим доходам), (раз) и коэффициентами умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг. с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения, и проверим их статистическую надежность.

Результаты парного корреляционного и регрессионного показывают:

Линейный коэффициент корреляции Пирсона г = 0,75, что говорит о сильной положительной связи между исследуемыми переменными, т. е. увеличение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) (раз) влечет увеличение коэффициента умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг.

Коэффициент детерминации Я2 = 0,56 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 56% вариации зависимой переменной.

Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: 7=-3,13 + 2,53Х2. То есть изменение квинтиль-ного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу измерения влечет изменение уровня умышленных убийств в Украине в среднем на 2,53 единицы.

Р-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; ¿-статистика и Р-значение свидетельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.

Свободный член полученного регрессионного уравнения криминологического смысла в данном случае не имеет, поскольку является отрицательной величиной (- 3,13).

Таким образом, можно утверждать, что между квинтильными коэффициентами фондов (по общим доходам), (раз) и коэффициентами умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг. существует статистически значимая зависимость, установлена соответствующая криминологическая закономерность.

Для примера сделаем прогноз коэффициента умышленных убийств в Украине на 14-й период (2012 г.) при значении независимой переменной 3,5 :

7= - 3,13 + 2,53Х2=- 3,13 +2,53 ■ 3,5 = 5,7. То есть вероятный коэффициент умышленных убийств в Украине на 14 период будет колебаться около отметки 5,7, что вполне реалистично.

Проверим гипотезу о том, существует ли зависимость между квинтильными коэффициентами дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентами взяточничества на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг. с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения, и проверим их статистическую надежность (табл. 3).

Таблица 3 Первичные статистические данные о квинтильных коэффициентах дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентах взяточничества на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг.

t, годы t, годы Х1 КВ

1999 1 2,4 5,9

2000 2 2,3 6

2001 3 2,5 6,8

2002 4 2,4 6,2

2003 5 2,3 6,3

2004 6 2,4 7,5

2005 7 2,4 6,85

2006 8 2,4 7,75

2007 9 2 8,17

2008 10 2 8,81

2009 11 2 9,26

2010 12 1,9 8,46

2011 13 1,9 7,66

Результаты парного корреляционного и регрессионного показывают:

Линейный коэффициент корреляции Пирсона г = - 0,73, что говорит о сильной отрицательной

связи между исследуемыми переменными. То есть увеличение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения (раз) влечет снижение коэффициентов взяточничества на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг.

Коэффициент детерминации R2 = 0,53 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 53% вариации зависимой переменной.

Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: Y = 15,4 - 3,61ХГ То есть изменение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения влечет изменение относительного уровня взяточничества в Украине в среднем на 3,61 единицы.

F-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; i-статистика и Р-значение свидетельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.

Свободный член полученного регрессионного уравнения (15,4) показывает уровень взяточничества при нулевом значении независимой переменной.

Если сделать прогноз относительного уровня взяточничества в Украине на 14 период (следующий за последним - 2011 г.), положив значение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения равным двум, то имеем:

Y= 15,4 - 3,61Xj = 15,4 - 3,61 х 2 = 8,18.

Таким образом, находит подтверждение гипотеза о том, что существует отрицательная связь между квинтильным коэффициентом дифференциации общих доходов населения в Украине и относительным уровнем взяточничества в данной стране за период с 1999 по 2011 гг.

Проверим гипотезу о том, существует ли связь между квинтильными коэффициентами фондов (по общим доходам), (раз) и коэффициентами взяточничества на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг. с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения, и проверим их статистическую надежность. Для этого используем ППП Excel, содержащий алгоритм корреляционного и регрессионного анализа.

Результаты парного корреляционного и регрессионного показывают:

Линейный коэффициент корреляции Пирсона г=- 0,66, что говорит о умеренной отрицательной связи между исследуемыми переменными. То есть увеличение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) влечет снижение ко -эффициентов взяточничества на 100 тыс. народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 гг.

Коэффициент детерминации Я2 = 0,43 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 43% вариации зависимой переменной.

Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: У= 13,48 - 1,48Х2 То есть изменение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу измерения влечет изменение относительного уровня взяточничества в Украине в среднем на 1,48 единицы.

Б-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; ¿-статистика и Р-значение свидетельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.

Свободный член полученного регрессионного уравнения (13,49) показывает уровень взяточничества при нулевом значении независимой переменной.

Если сделать прогноз относительного уровня взяточничества в Украине на 14 период (следующий за последним - 2011 г), положив значение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) равным трем, то имеем:

У = 13,48 - 1,48Х2 = 13,49 - 1,49 х 3 = 9,04.

Очевидно, что более эффективным является первое уравнение полученное по переменной Х1 (квинтильный коэффициент дифференциации общих доходов населения).

Выводы

1) Установлена криминологическая закономерность - положительная связь между квинтиль-ным коэффициентом дифференциации общих доходов населения и коэффициентом умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения в Украине (г=0,83) по статистическим данным полученным за период с 1999 по 2011 гг. Закономерность описывается линейным уравнением: У = - 6,4 + 6,2Х1.

При изменении квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения (в 1 раз) коэффициент умышленных убийств в Украине изменяется в среднем на 6,2 единицы. В целом независимая переменная модели объясняет около 70% вариации результативного признака - коэффициента умышленных убийств.

2) Установлена криминологическая закономерность - положительная связь между квин-тильным коэффициентом фондов (по общим доходам) и коэффициентом умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения в Украине (г = 0,75) по статистическим данным полученным за период с 1999 по 2011 гг. Закономерность описывается линейным уравнением: У=- 3,13 + 2,53Х2.

При изменении квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу измерения (в 1 раз) коэффициент умышленных убийств в Украине изменяется в среднем на 2,53 единицы. В целом независимая переменная модели объясняет около 60% вариации результативного признака - коэффициента умышленных убийств.

3) Установлена криминологическая закономерность - отрицательная связь между квин-тильным коэффициентом дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентом взяточничества на 100 тыс. народонаселения в Украине (г = - 0,73) по статистическим данным полученным за период с 1999 по 2011 гг. Закономерность описывается линейным уравнением: У = 15,4 - 3,61Х1.

При изменении квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения (в 1 раз) коэффициент взяточничества в Украине изменяется в среднем на 3,61 единицу. В целом независимая переменная модели объясняет около 53% вариации результативного признака - коэффициента взяточничества.

4) Установлена криминологическая закономерность - отрицательная связь между квин-тильным коэффициентом фондов (по общим доходам) (раз) и коэффициентом взяточничества на 100 тыс. народонаселения в Украине (г=- 0,66) по статистическим данным полученным за период с 1999 по 2011 гг. Закономерность описывается линейным уравнением: У = 13,48 - 1,48Х2.

При изменении квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу изме-

рения (в 1 раз) коэффициент взяточничества в Украине изменяется в среднем на 1,48 единицы. В целом независимая переменная модели объясняет около 43% вариации результативного признака - коэффициента взяточничества.

Список литературы

1. Ольков С.Г. Аналитическая юриспруденция (методология юриспруденции): учебник. Ч. I. - М.: Юрлитинформ, 2013. - С. 349-584.

2. Ольков С.Г. Структурная модель преступности России девяностых годов ХХ столетия // Научный вестник Тюменского юридического института МВД России: сборник научных трудов. - Тюмень: ТЮИ МВД России, 2002. - С. 61-64.

3. Ольков С.Г. О пользе и вреде неравенства (криминологическое исследование) // Государство и право. - 2004. -№ 8. - С. 73-78.

4. Скифский И.С. Насильственная преступность в современной России: объяснение и прогнозирование. - Тюмень: Вектор Бук, 2007. - 276 с.

5. Скифский И.С. Прогнозирование преступности: опыт статистического моделирования: учеб. пособие / под ред. д-ра юрид. наук, проф. В.В. Лунеева. - Тюмень: ТюмГНГУ, 2009.

6. Юзиханова Э.Г. Преступность, обусловленная политико-экономическими факторами (региональный криминологический анализ на примере Тюменской области): дис. ... канд. юрид. наук. - Тюмень, 2002.

7. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/

В редакцию материал поступил 05.03.13 © Олькова О. А, 2013

Информация об авторе

Олькова Ольга Андреевна, аспирант, преподаватель кафедры уголовного права и процесса, Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры Адрес: 628415, г. Сургут, пр-т Ленина, 1, тел.: (346) 76-29-00 E-mail: Helga713@yandex.ru

г л

Как цитировать статью: Олькова О.А. Установление криминологических закономерностей преступности в Украине с использованием корреляционного и регрессионного анализа // Актуальные проблемы экономики и права. - 2013. - № 2(26). - С. 265-271.

V__>

OA. OL'KOVA,

post-graduate student, lecturer Surgut state university of Khanty-Mansi Autonomous district of Yugra, Surgut, Russia ESTABLISHING CRIMINOLOGICAL LAWS OF CRIMINALITY IN UKRAINE USING CORRELATION

AND REGRESSION ANALYSIS

Objective: to explain, predict and counteract bribery in Russia and Ukraine.

Methods: Analysis of time series of criminological data, including revealing trends and obtaining trend equations, calculating the central tendency and dispersion measures, calculating and analyzing the coefficient of bribery variations, calculating the specific weight of bribery in the criminality structure, the least square method, the double regression analysis, calculating the approximation coefficients, building functions graphs, observation, comparative-legal method, formal-logical methods, historical method, using the probability laws of distribution.

Results: 1) The criminal legislations of Russia and Ukraine are compared by the appropriate corpus delicti, their comparability is determined; 2) bribery trends in Russia and Ukraine are revealed and interpreted in Soviet and post-Soviet periods: а) in the Soviet period bribery in RSFSR and UkrSSR had similar indicators and dynamics of development; 6) in post-Soviet period opposite trends are marked in bribery dynamics in Russia and Ukraine; 3) it is shown that bribery distribution by the Ukraine regions is close to normal one (Gauss distribution); 4) it is proved that both in Russia and Ukraine bribery has low specific weight in the criminality structure (does not exceed 0.5 % in Russia and 1 % in Ukraine).

Scientific novelty: obtaining trend equations of bribery in Russia and Ukraine, comparing bribery trends in Ukraine regions, revealing the forms of bribery distributions in Ukraine regions, researching the variations and central trend of time series of bribery coefficients in the compared countries, analysis of bribery coefficients, bribery variations and specific weight of bribery in Russia and Ukraine.

Practical value: the obtained scientific results would be useful in analytical-staff work of Interior bodies, law-making activity of various state bodies aimed at corruption counteraction.

Key words: criminology; criminality; criminality laws; intended killing; bribery; quintile coefficient of differentiation of the total gain of the population; quintile coefficient of funds; personal disposable income per capita; correlation analysis; regression analysis.

References

1. Ol'kov S.G. Analiticheskayayurisprudentsiya (metodologiyayurisprudentsii) (Analytical jurisprudence (methodology of jurisprudence)),

1. Moscow: Yurlitinform, 2013, pp. 349-584.

2. Ol'kov S.G. Strukturnaya model' prestupnosti Rossii devyanostykh godov XX stoletiya (Structural model of criminality in Russia of the 90-s of the 20th c), Nauchnyi vestnik Tyumenskogo yuridicheskogo institutaMVD Rossii: sbornik nauchnykh trudov, Tyumen: TYul MVD Rossii, 2002, pp. 61-64.

3. Ol'kov S.G. O pol'ze i vrede neravenstva (kriminologicheskoe issledovanie) (On the benefits and harms of inequality (criminological research)), Gosudarstvo ipravo, 2004, No. 8, pp. 73-78.

4. Skifskii I.S. Nasil'stvennayaprestupnost'vsovremennoiRossii: ob"yasnenie iprognozirovanie (Violent crimes in modern Russia: explaining and predicting), Tyumen: Vektor Buk, 2007, 276 p.

5. Skifskii I.S. Prognozirovanie prestupnosti: opyt statisti-cheskogo modelirovaniya (Predicting criminality: experience of statistical modeling), Tyumen: TyumGNGU, 2009.

6. Yuzikhanova E.G. Prestupnost', obuslovlennaya politiko-ekonomicheskimi faktorami (regional'nyi kriminologicheskii analiz na primere Tyumenskoi oblasti) (Criminality conditioned by political-economic factors (regional criminological analysis on the example of Tyumen region)), Tyumen, 2002.

7. http://www.ukrstat.gov.ua/

Information about the author

Ol'kova Olga Andreyevna, post-graduate student, lecturer of the chair of criminal law and procedure, Surgut state university of Khanty-Mansi Autonomous district of Yugra

Address: 1 Lenin Avenue, 628415, Surgut, tel.: (346) 76-29-00 E-mail: Helga713@yandex.ru

How to cite the article: Ol'kova O.A. Establishing criminological laws of criminality in Ukraine using correlation and regression analysis, Aktual'nyeproblemy ekonomiki iprava, 2013, No. 2(26), рp. 265-271.

© Ol'kova O.A., 2013

Антикоррупционный менеджмент: инновационные антикоррупционные образовательные программы: сборник программ / под общ. ред. И.И. Бикеева и П.А. Кабанова: в 3 т. Т. 1. - Казань: Изд-во «Познание» Института экономики, управления и права, 2013. - 236 с. (Серия: Противодействие коррупции).

Первый том серии «Противодействие коррупции» подготовлен специалистами НИИ противодействия коррупции Института экономики, управления и права (г. Казань) при участии сотрудников Управления Президента Республики Татарстан по вопросам антикоррупционной политики. Он включает 8 образовательных программ, предназначенных для лиц, профессионально или на общественных началах занимающихся различными видами антикоррупционной деятельности: экспертизой, пропагандой, образованием, планированием и программированием, мониторингом, участием в работе специализированных совещательных антикоррупционных органов или в комиссиях по соблюдению требований к служебному поведению государственных (муниципальных) служащих и урегулированию конфликта интересов и др.

Издание будет полезным для широкого круга субъектов антикоррупционной деятельности, образовательных учреждений и всех других, желающих пополнить свои знания в указанной сфере.

Л

J