Статистический анализ преступности региона
Введение
Преступность - это социальное явление, имеющее отрицательное
воздействие на социально-экономическое развитие общества и несущее негативные
последствия. Научное и прикладное значение понимания явления и многообразие
научных осмыслений термина «преступность» является достаточно актуальным
вопросом в Российской Федерации и ее регионах.
В настоящее время преступность - это одна из острых
социальных проблем во всем мире. Данная проблема актуальна практически для
любого типа экономической системы. Однако особую остроту она приобретает в
условиях переходной экономики, когда происходит обострение всех социальных
противоречий, что создает особо благоприятные условия для развития
преступности. Она в свою очередь является одной из внутренних угроз экономической
безопасности как страны в целом, так и отдельных ее регионов, следовательно,
данная проблема требует тщательного и всестороннего изучения.
Проблема изучения преступности в современной России является
достаточно актуальной. Преступность, как известно, социальное явление,
сопровождающее человечество не протяжении долгого времени.
За последние десять лет преступность возросла почти в два
раза и растет в несколько раз быстрее, чем все население страны. Это, в свою
очередь, серьезно тормозит реформирование общества, отрицательно влияет на
обеспечение прав и свобод граждан.
Целью данной работы является изучение уровня преступности в
Российской Федерации.
Объектом изучения и анализа данной работы являются уровень
преступности в Российской Федерации. Предметом изучения представленной работы
являются правонарушения, совершенные в Российской Федерации, в том числе по
отдельным видам наиболее опасных и распространенных преступлений.
Для достижения поставленных целей были решены следующие
задачи:
1) проведен анализ динамики числа зарегистрированных
преступлений и выявление тенденции развития явления;
2) осуществлен расчет и анализ структуры и структурных
сдвигов зарегистрированных преступлений;
3) проведен анализ преступлений по отдельным категориями
лиц, их совершивших;
4) осуществлен анализ состава осужденных по отдельным
видам преступлений;
) проведено выявление факторов, влияющих на уровень
преступности;
) осуществлен вариационный анализ преступлений по
субъектам Приволжского федерального округа и выявление положения Российской
Федерации среди них по характеру данного явления;
При написании работы были использованы следующие источники
данных: статистический ежегодник «Города и районы Российской Федерации», 2008
г.; «Социальная статистика» под редакцией И.И. Елисеевой, «Курс
социально-экономической статистики» под редакцией М.Г. Назарова, также статьи
из журнала «Вопросы статистики», материалы Управления внутренних дел Российской
Федерации, Управления Судебного департамента при Верховном Суде Российской
Федерации.
1. Социально-экономическая характеристика
Российской Федерации
экономический преступление прогнозирование
В начале ХХ в. преступность была одной из главных проблем
царской России. Тогда в год совершалось приблизительно 2,5 млн. преступлений -
число, вполне сопоставимое с аналогичным показателем последнего десятилетия ХХ
в. Октябрьская революция и последовавшая за ней гражданская война привели к
катастрофическому экономическому спаду и одновременно к многократному росту
преступности. В 1924 г. с началом сбора судебной статистики в СССР выяснилось,
что за реальные или «политические» преступления осуждено 2,9% населения -
высокая доля даже по современным российским меркам.
По мере укрепления Советской власти и установления режима
террора и жестоких репрессий политические и личные свободы граждан
ликвидировались. Низкий уровень преступности держался до начала 1960-хгг., хотя
отдельные всплески количества зарегистрированных преступлений наблюдались во
времена сталинских «больших чисток» (с 1937 г.) и в годы Великой Отечественной
войны. Однако остается спорным вопрос, в какой степени эти всплески отражали
рост числа реальных преступлений; есть основания полагать, что этот рост был в
большой части обусловлен «политическими» преступлениями.
После смерти Сталина преступность какое-то время продолжала
снижаться, но с 1960-хгг. эта тенденция сменилась на противоположную, и эта
тенденция соответствовала общемировой динамике преступности. Послесталинский
рост преступности в СССР частично объясним увеличением степени личной свободы
граждан, ростом экономики, а значит, потенциальных доходов от преступной
деятельности.
На первый взгляд казалось, что процесс либерализации 1990-х
гг. сопровождался валом преступлений. Однако организованная преступность
формировалась уже в советские времена, а новый значительный подъем преступности
был отмечен еще при М. Горбачеве. В начале эпохи гласности и перестройки
(1986-1987 гг.) криминальная активность заметно упала, что было связано и с
первоначальным успехом горбачевской антиалкогольной кампании. Между 1987 и 1991
гг. общее число зарегистрированных преступлений стремительно выросло на 90%, в
частности число убийств - на 76%, а число преступлений против собственности
утроилось.
Возможно, рост преступности отчасти и стал ценой, уплаченной
Россией за более открытое и демократическое общество, но главными факторами
подъема преступности в 1990-х гг. были падение уровня жизни и, частично,
растущая слабость и неэффективность правоохранительных органов и судебной
системы. Число судебных приговоров между 1985 и 1989 гг. сократилось
наполовину, хотя уровень преступности 1989 г. намного превысил уровень 1985 г.
Насильственные преступления продолжали доходить до суда и наказываться, но
несостоятельность законов применительно к новым типам преступлений (например, к
некоторым видам преступлений против собственности) позволяла все большему числу
преступников уходить от наказания. Такое положение с преступностью усугублялось
широко распространенным в народе недоверием к правоохранительной системе. Это
стало результатом долгого существования советского «полицейского государства»,
в котором милиция и армия использовались правящей Коммунистической партией,
прежде всего для контроля над гражданами, а защите закона и порядка отводилась
в их деятельности второстепенная роль.
По данным обследования Госкомстатом мнения населения о
правоохранительной деятельности в 1991 г., лишь 48% населения думали, что
милиция способна обеспечить общественный порядок и личную безопасность граждан,
а 59% высказывались за приобретения оружия для самозащиты. Однако даже после
ухудшения положения дел при Горбачеве уровень преступности в России и других
странах СНГ накануне перехода к рынку не слишком отличался от
западноевропейских стран и был гораздо ниже, чем, например, в США и многих латиноамериканских
странах.
2. Статистический анализ и прогнозирование уровня
преступности в Российской Федерации
.1 Анализ динамики зарегистрированных
преступлений в Российской Федерации
За последнее десятилетие резко изменилась криминогенная
ситуация в России, в том числе и Российской Федерации. В первую очередь это
связано с, так часто происходящими, политическими и экономическими
потрясениями. Анализ преступности в нашей стране следует проводить в тесной
взаимосвязи с историческими коллизиями.
Когда в начале 1992 г. российское правительство,
возглавляемое Е. Гайдаром, приступило к либерализации экономики, общий уровень
преступности уже на 80% превышал показатель 1988 г. и успел вырасти еще на 30%
до 1993 г., когда положение несколько стабилизировалось. Далее наблюдались
небольшие колебания относительно этого нового уровня, пока ситуация с
преступностью не улучшилась в 1997 г., когда на время показатели преступности
стали самыми низкими за десятилетие (благодаря некоторому улучшению
экономического положения населения), но потом они вновь стали ухудшаться из-за
экономического кризиса 1998 г. и нового снижения уровня жизни. В последние три
года 2007-2010 гг. число зарегистрированных преступлений остается почти на
неизменном уровне. Наблюдается лишь небольшое снижение - на 1,4 п.п.
В период с 1994-2010 гг. в Российской Федерации наблюдался
значительный рост преступности (рисунок 2.1).
В России за 2010 год зарегистрировано 49824 преступления, что
на 11,2 п.п. меньше, чем в 2009 году. В ближайшее время, по мнению
специалистов, роста преступности не ожидается. Количество зарегистрированных
преступлений останется на уровне прошлого года.
Рисунок 2.1 - Динамика числа зарегистрированных преступлений
в Российской Федерации
Для изучения динамики зарегистрированных преступлений в
Российской Федерации необходимо проанализировать абсолютные, относительные и
средние показатели динамики. Расчет абсолютного прироста, темпа роста и
прироста цепным и базисным способом, а также абсолютного значения 1% прироста
представлен в таблице 2.1.
Таблица 2.1 - Анализ динамики зарегистрированных преступлений
в Российской Федерации
Год
|
Число
зарегистрированных преступлений
|
Абсолютный
прирост
|
Темп роста, %
|
Темп прироста,
%
|
Абсолютное
значение 1% прироста
|
|
|
Цепной
|
Базисный
|
Цепной
|
Базисный
|
Цепной
|
Базисный
|
|
1994
|
23733
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
1995
|
28547
|
4814
|
4814
|
120,3
|
120,3
|
20,3
|
20,3
|
237,3
|
1996
|
29235
|
688
|
5502
|
102,4
|
123,2
|
2,4
|
23,2
|
285,5
|
1997
|
31407
|
2172
|
7674
|
107,4
|
132,3
|
7,4
|
32,3
|
292,4
|
1998
|
34137
|
2730
|
10404
|
108,7
|
143,8
|
8,7
|
43,8
|
314,1
|
1999
|
33334
|
-803
|
9601
|
97,6
|
140,5
|
-2,4
|
40,5
|
341,4
|
2000
|
30543
|
-2791
|
6810
|
91,6
|
128,7
|
-8,4
|
28,7
|
333,3
|
2001
|
33787
|
3244
|
10054
|
110,6
|
142,4
|
10,6
|
42,4
|
305,4
|
2002
|
46649
|
12862
|
22916
|
138,1
|
196,6
|
38,1
|
96,6
|
337,9
|
2003
|
41365
|
-5284
|
17632
|
88,7
|
174,3
|
-11,3
|
74,3
|
466,5
|
2004
|
44874
|
3509
|
21141
|
108,5
|
189,1
|
8,5
|
89,1
|
413,6
|
2005
|
36703
|
-8171
|
12970
|
81,8
|
154,6
|
-18,2
|
54,6
|
448,7
|
2006
|
37429
|
726
|
13696
|
102,0
|
157,7
|
2,0
|
57,7
|
367,0
|
2007
|
37356
|
-73
|
13623
|
99,8
|
157,4
|
-0,2
|
57,4
|
374,3
|
2008
|
51122
|
13766
|
27389
|
136,9
|
215,4
|
36,9
|
115,4
|
373,6
|
2009
|
56118
|
4996
|
32385
|
109,8
|
236,5
|
9,8
|
136,5
|
511,2
|
2010
|
49824
|
-6294
|
26091
|
88,8
|
209,9
|
-11,2
|
109,9
|
561,2
|
По данным таблицы 2.1 видно, что в целом идет увеличение
числа зарегистрированных преступлений, за исключением нескольких годов, когда
наблюдался спад преступности, особенно в 2005 г. по сравнению с 2004 г. и в
2004 г. по сравнению с 2003 г. на 8171 и 5284 преступлений, соответственно.
Наибольшие темпы прироста преступности зафиксированы в 2002 г. и 2008 г. Также
следует отметить, что наблюдается снижение числа зарегистрированных
преступлений в 2010 г. по сравнению с 2009 г. - на 6294 (или 11,2 п.п.)
При обобщении характеристик тенденции за длительный период,
при сравнении развития за неодинаковые по длительности отрезки времени, а также
при выборе аналитического выражения тренда необходимы средние показатели
динамики.
Для характеристики интенсивности числа зарегистрированных
преступлений в Российской Федерации за период 1994-2010 гг. рассчитываются
средние показатели динамики:
1. Средний уровень интервального ряда (
): ![](/wimg/17/873653.files/image003.gif)
=38009,6 преступлений
. Средний абсолютный прирост (убыль) (
):
= 1630,7 преступлений.
. Средний темп роста (убыли) (
):
=109,7%
. Средний темп прироста (
):
=9,7%
. Средняя величина абсолютного значения 1% прироста(
):
= 168,1 преступлений.
В среднем за год в период с 1994 по 2007 гг. в Российской
Федерации число зарегистрированных преступлений составило 38009,6 преступлений,
в среднем в анализируемом периоде число преступлений за 1994-2010 гг.
увеличивалось на 1630,7 преступлений (или 9,7%) со средним значением одного
процента прироста в 168, 1 преступлений.
Прежде чем переходить к определению тенденции и выделению
тренда необходимо выяснить существует ли тенденция вообще в величине числа
зарегистрированных преступлений в Российской Федерации. Для этого можно
воспользоваться наиболее часто используемым на практике методом проверки
наличия тренда - критерием серий.
Считаем медиану исходного ряда Ме=36703 преступлений,
Число серий определяется путем подсчета: u(17)=2.
Определяем протяженность самой длинной серии t max (17)=8.
Проверяем гипотезу о случайности исходного ряда (приложение
1). Проверка гипотезы основывается на проверке гипотезы о случайности ряда,
поэтому для того чтобы не была отвергнута гипотеза о случайности исходного ряда
должны выполнятся следующие неравенства:
Данные неравенства не выполняются, следовательно, гипотеза о
случайности исходного ряда отклоняется, значит, тенденция в уровне
заболеваемости населения в области имеется.
u(17)> 2,56 и t max (17)>3,21
Можно предположить, что наиболее адекватно описывать числа
зарегистрированных преступлений в Российской Федерации имеющихся данных может
модель прямой, полинома второго порядка или степенной функции приведем данные
тренды на рисунке 2.2.
Рисунок 2.2 - Динамика числа зарегистрированных преступлений
в Российской Федерации, тренды развития
Для расчета параметров уравнения регрессии воспользуемся
табличным редактором MS Excel XP, результаты расчетов представим в таблице 2.2.
Таблица 2.2 - Сравнительные характеристики трендов развития
числа зарегистрированных преступлений в Российской Федерации
Тренд
|
Уравнение
|
R2
|
Fфакт
|
Fтабл
|
Среднеквадратическая
ошибка
|
Прямая
1525,3t+24282
(0,0001)
(5,81)0,730533,773,94282,62
|
|
|
|
|
Парабола второго порядка
14,507t2+1264,1t+25109
(11,32) (6,16)
(7,98)0,731837,893,09269,61
|
|
|
|
|
Степенная функция
22507t2527
(12,23)
(0,67)0,705842,563,94236,88
|
|
|
|
|
Все полученные модели статистически значимы и пригодны для
принятия решений. Прямолинейный тренд значим по F-критерию Фишера, но
параметр уравнения а1 получен незначим, т.к. значение t-критерия Стьюдента
получено очень маленьким, поэтому данная модель может быть использована для
дальнейших расчетов, но не пригодна для прогнозирования, также и
экспоненциальный тренд имеет один не значимый параметр. Параболический тренд получен,
значим по F-критерию
Фишера, все параметры значимы по t-критерию Стьюдента, следовательно, в дальнейших
исследованиях будем использовать именно его. У степенной функции один из
параметров не значим.
Проверяем полученную модель развития на адекватность с
помощью критерия Дарбина-Уотсона. Для этого необходимо воспользоваться ППП Statistica 6.0.
Критерий Дарбина - Уотсона d=1,08. Определив по
специальным таблицам значения верхней и нижней доверительных границ критерия
Дарбина - Уотсона, можно принять решение об отсутствии или наличии
автокорреляции между соседними остаточными членами. d1=0,08 и d2=1,36.
Так как d>d1,
и d<d2 следовательно, нет достаточных оснований для
принятия решения.
Определяем среднюю относительную ошибку прогноза по модулю.
Получаем:
|d|<10% это говорит о высокой точности модели.
Для характеристики модели рассмотрим нормальный вероятностный
график. Так как на рисунке 2.3 не наблюдается выбросов, и значения практически
лежат на линии, то можно сказать о согласованности построенной модели с
имеющимися данными.
Рисунок 2.3 - Остатки на нормальной вероятностной бумаге
Рассмотренные критерии значимости доказывают статистическую
значимость полученной параболе и ее соответствие (адекватность) динамики числа
зарегистрированных преступлений Российской Федерации, поэтому данная модель
может быть использована для построения прогноза на период 2008-2010 гг.
2.2 Анализ динамики и структуры преступлений по категориям и
отдельным видам
Кроме анализа числа зарегистрированных преступлений важное
значение имеет анализ и таких показателей преступности, как число преступлений,
совершенных отдельными категориями лиц, состав осужденных и число осужденных в
возрасте до 30 лет по отдельным видам преступлений.
Таблица 2.3 - Число преступлений, совершенных отдельными
категориями лиц в Российской Федерации за период 1994-2010 гг.
Годы
|
Несовершеннолетними
или при их участии
|
Лицами, ранее
совершавшими преступления
|
В группе
|
В организов-
анной группе
|
В состоянии
алкогольного опьянения
|
1994
|
2753
|
5369
|
5246
|
261
|
9139
|
1995
|
2733
|
9796
|
8192
|
1470
|
7276
|
1996
|
2318
|
8610
|
6486
|
866
|
6192
|
1997
|
2377
|
9107
|
6402
|
695
|
6037
|
1998
|
1954
|
6025
|
4523
|
706
|
5222
|
1999
|
1740
|
5558
|
4028
|
773
|
4190
|
2000
|
1989
|
6578
|
5467
|
1111
|
5678
|
2001
|
2794
|
5832
|
5526
|
303
|
9051
|
2002
|
2413
|
7065
|
5272
|
258
|
7928
|
2003
|
2206
|
7841
|
5327
|
816
|
7190
|
2004
|
2733
|
9796
|
8192
|
1470
|
7276
|
2005
|
2318
|
8610
|
6486
|
866
|
6192
|
2006
|
2377
|
9107
|
6402
|
695
|
6037
|
2007
|
1954
|
6025
|
4523
|
706
|
5222
|
2008
|
1740
|
5558
|
4028
|
773
|
4190
|
2009
|
2026
|
6853
|
4558
|
801
|
3877
|
2010
|
9199
|
5425
|
819
|
4379
|
Для удобства анализа отразим данную цифровую информацию
графически.
Рисунок 2.4 - Динамика преступлений, совершенных отдельными
категориями лиц в Российской Федерации в 1994-2010 гг.
Прослеживается положительная тенденция снижения числа
преступлений, совершенных в состоянии алкогольного опьянения (в 2010 г. число
преступлений, совершенных данной категорией лиц, уменьшилось по сравнению с
2001 г. на 51,6%), а также числа преступлений, совершенных несовершеннолетними
или при их участии. В 2001 г. зарегистрирован самый высокий уровень
несовершеннолетней преступности, далее следует его снижение и в 2010 г. число
преступлений, совершенных несовершеннолетними лицами, уменьшилось по сравнению
с 2001 г. на 18,8%.
Негативная ситуация наблюдается в связи с большим ростом
числа преступлений, совершенных лицами, ранее уже совершавшими преступления - в
2010 г. их число выросло на 57,7% по сравнению с 2001 г. В 2004, 2006 и 2010
гг. число преступлений-рецидивов превышало 9100.
Про преступления, совершенные в группе, можно отметить, что
был скачок в 2003-2004 гг., а затем было снижение числа преступлений и к 2010
г. уровень преступности в группе был немного выше ее уровня в 2001-2003 гг. Но
необходимо обратить внимание при этом на рост числа преступлений в
организованных группах (в 1,7 раза по сравнению с 2001 г.).
Рассмотрим состав осужденных в динамике за 1994-2010 гг.
Таблица 2.4 - Состав осужденных по возрасту, %
Годы
|
14-17
|
18-24
|
25-29
|
30-49
|
50 и старше
|
1994
|
9,9
|
30,7
|
16,3
|
38,5
|
4,6
|
1995
|
9,6
|
31,5
|
16,1
|
38
|
4,8
|
1996
|
9,9
|
31,2
|
15,7
|
38,1
|
5,1
|
1997
|
10,2
|
31
|
16,1
|
37,8
|
4,9
|
1998
|
9,9
|
30,7
|
16,3
|
38,5
|
4,6
|
1999
|
10,6
|
22,1
|
16,4
|
44,9
|
6
|
2000
|
10,1
|
29,4
|
16,1
|
39,9
|
4,5
|
2001
|
9,9
|
30,7
|
16,3
|
38,5
|
4,6
|
2002
|
9,6
|
31,5
|
16,1
|
38
|
4,8
|
2003
|
9,9
|
31,2
|
15,7
|
38,1
|
5,1
|
2004
|
10,2
|
31
|
16,1
|
37,8
|
4,9
|
2005
|
9,9
|
30,7
|
16,3
|
38,5
|
4,6
|
2006
|
9,6
|
31,5
|
16,1
|
38
|
4,8
|
2007
|
9,9
|
31,2
|
15,7
|
38,1
|
5,1
|
2008
|
10,2
|
31
|
16,1
|
37,8
|
4,9
|
2009
|
9,4
|
30,1
|
16,5
|
38
|
6
|
2010
|
9,4
|
29
|
17,3
|
38,1
|
6,2
|
Из таблицы 2.4 следует, что среди осужденных преобладает
возрастная группа 30-49 лет. За ними следуют молодые люди в возрасте 18-24
года, люди, окончившие школу, учащиеся техникумов, колледжей и вузов, т.е. те,
кто должны в последствии составить группу экономически активного населения и
приступить в работе для функционирования и развития экономики страны.
Больше половины всех осужденных - лица до 30 лет. В связи с
этим рассмотрим число осужденных до 30 лет по отдельным видам преступлений.
Рисунок 2.5 - Число осужденных в возрасте до 30 лет по
отдельным видам преступлений, чел.
Данные рисунка 2.5 свидетельствуют о сокращении числа всех
осужденных в возрасте до 30 лет на 27,6% за последние 16 лет, однако резко
возросла доля осужденных за убийства и изнасилования. Позитивным моментом
является факт сокращения числа осужденных до 30 лет за незаконный оборот
наркотиков при общем сокращении числа преступлений, связанных с наркотиками.
В переходное десятилетие произошли изменения не только в
уровне преступности, но и в ее структуре. О структуре преступности судят
по соотношению удельного веса разных видов преступности.
Как отмечается в литературе, «структура преступности - это
удельный вес и соотношение различных видов преступлений в их общем числе за
определенный период времени на определенной территории» [2].
Рассмотрим динамику структуры зарегистрированных преступлений
по видам преступлений.
Таблица 2.5 - Динамика структуры зарегистрированных
преступлений по видам преступлений в Российской Федерации
Виды
преступлений
|
1994 г.
|
2010 г.
|
Изменения в
структуре, (+/-)
|
|
Число
преступлений
|
В% к итогу
|
Число
преступлений
|
В% к итогу
|
|
Зарегистрировано
преступлений всего, в т.ч. по видам:
|
20422
|
100
|
49824
|
100
|
х
|
Убийство и
покушение на убийство
|
214
|
1,59
|
413
|
1,38
|
-0,21
|
Умышленное
причинение тяжкого вреда здоровью
|
769
|
5,72
|
739
|
2,47
|
-3,25
|
Изнасилование и
покушение на изнасилование
|
250
|
1,86
|
117
|
0,39
|
-1,47
|
Грабеж
|
957
|
7,12
|
3445
|
11,51
|
+4,39
|
Разбой
|
217
|
1,61
|
413
|
1,38
|
-0,23
|
Кража
|
9636
|
71,69
|
21102
|
70,50
|
-1,19
|
Преступления,
связанные с незаконным оборотом наркотиков
|
106
|
0,79
|
3160
|
10,56
|
+9,77
|
Нарушения ПДД и
эксплуатации транспортных средств
|
1091
|
8,12
|
396
|
1,32
|
-6,79
|
Взяточничество
|
201
|
1,50
|
147
|
0,49
|
-1,00
|
В анализе структуры широко применяют графический метод,
который наглядно показывает соотношение различных видов преступлений в общем
объеме зарегистрированных преступлений.
Рисунок 2.6 - Структура зарегистрированных преступлений по
видам
По расчетным данным таблицы 2.5 видно, что изменения в
структуре произошли в пределе 3%. В 2010 г. по сравнению с 1994 г. в общей
структуре преступлений увеличилась доля грабежей, преступлений, связанных с
незаконным оборотом наркотиков, но уменьшилась доля преступлений, убийств,
умышленного причинения тяжкого телесного вреда здоровью, изнасилований,
разбоев, краж, нарушений ПДД и взяточничества.
Произведем в таблице 2.6 все необходимые расчеты для
дальнейшего анализа структурных сдвигов преступности.
Таблица 2.6 - Расчетные данные для анализа структуры
зарегистрированных преступлений
Наименование
структурной группы
|
Доля, %
|
![](/wimg/17/873653.files/image019.gif) ![](/wimg/17/873653.files/image020.gif) ![](/wimg/17/873653.files/image021.gif) ![](/wimg/17/873653.files/image022.gif)
|
|
|
|
|
|
1994 г. 2010 г.
|
|
|
|
|
|
|
Убийство и
покушение на убийство
|
1,59
|
1,38
|
2,5281
|
1,9044
|
0,21
|
0,0441
|
8,8209
|
Умышленное
причинение тяжкого вреда здоровью
|
5,72
|
2,47
|
32,718
|
6,1009
|
3,25
|
10,5625
|
67,0761
|
Изнасилование и
покушение на изнасилование
|
1,86
|
0,39
|
3,4596
|
0,1521
|
1,47
|
2,1609
|
5,0625
|
Грабеж
|
7,12
|
11,51
|
50,694
|
132,48
|
4,39
|
19,2721
|
347,077
|
Разбой
|
1,61
|
1,38
|
2,5921
|
1,9044
|
0,23
|
0,0529
|
8,9401
|
Кража
|
71,69
|
70,50
|
5139,46
|
4970,25
|
1,19
|
1,4161
|
20218
|
Преступления,
связанные с незаконным оборотом наркотиков
|
0,79
|
10,56
|
0,6241
|
111,514
|
9,77
|
95,4529
|
128,823
|
Нарушения ПДД и
эксплуатации транспортных средств
|
8,12
|
1,32
|
65,934
|
1,7424
|
6,8
|
46,24
|
89,1136
|
Взяточничество
|
1,50
|
0,49
|
2,25
|
0,2401
|
1,01
|
1,0201
|
3,9601
|
Итого
|
100
|
100
|
5300,25
|
5226,2
|
28,32
|
176,22
|
20876,87
|
При сравнении двух периодов - 2010 г. и 1994 г.
обнаруживается структурная динамика зарегистрированных преступлений, которая
хорошо отражается коэффициентом структурных сдвигов.
По формуле
и данным таблицы 2.6 рассчитаем
коэффициент структурных сдвигов:
п.п. Изменение структуры зарегистрированных преступлений за
1994-2010 гг. на 3,14 процентных пункта очевидно, следует признать
значительным.
Коэффициент интенсивности структурных сдвигов
соответственно будет равен
или 28,3%. Этот показатель означает, что
при изменении структуры зарегистрированных преступлений по видам произошёл в
среднем 28,3%-ый сдвиг.
Интегральный коэффициент структурных сдвигов найдем по формуле
. Он будет равен
. Как показывает интегральный коэффициент
в 2010 г. по сравнению с 1994 г. уровень различий структуры значительный
(12,9%).
Рассчитаем показатель структурных сдвигов зарегистрированных
преступлений по видам К. Гатева
:
. Коэффициент структурных сдвигов К.
Гатева, также как и интегральный коэффициент структурных сдвигов, не очень мал,
что свидетельствует о значительном изменении структуры.
Обратимся к ранговым показателям измерения структуры преступлений:
Линейный коэффициент изменения рангов долей рассчитаем по
данным таблицы 2.7, где большей доле соответствует 1 ранг, а 9 - соответственно
меньшей доле.
Таблица 2.7 - Ранги долей структурных групп совершенных
преступлений
Наименование
структурной группы
|
Доля, %
|
Ранг
|
|
1994 г. 2010 г. 1994 г. 2010 г.
|
|
|
|
Убийство и
покушение на убийство
|
1,59
|
1,38
|
3
|
5
|
Умышленное
причинение тяжкого вреда здоровью
|
5,72
|
2,47
|
6
|
6
|
Изнасилование и
покушение на изнасилование
|
1,86
|
0,39
|
5
|
1
|
Грабеж
|
7,12
|
11,51
|
7
|
8
|
Разбой
|
1,61
|
1,38
|
4
|
4
|
Кража
|
71,69
|
70,50
|
9
|
9
|
Преступления,
связанные с незаконным оборотом наркотиков
|
0,79
|
10,56
|
1
|
7
|
Нарушения ПДД и
эксплуатации транспортных средств
|
8,12
|
1,32
|
8
|
3
|
Взяточничество
|
1,50
|
0,49
|
2
|
2
|
Итого
|
100
|
100
|
-
|
-
|
Согласно формуле
имеем:
,444. Это свидетельствует о значительных
преобразованиях структуры.
Таким образом, по всем рассчитанным показателям можно сделать
вывод, что структура зарегистрированных преступлений по видам в Российской
Федерации за 1994-2010 гг. изменилась значительно.
Значительно увеличилось число преступлений, совершенных
лицами без постоянного источника дохода - увеличение составило 24,8 п.п.;
сократилось число нарушений, совершенных рабочими (на 38,5 п.п.), учащимися (на
2,3 п.п.), число преступлений, совершенных служащим увеличилось на 1,6 п.п. и
сокращение числа зарегистрированных преступлений, совершенных работниками
сельского хозяйства составило 1,1 п.п.
Таблица 2.8 - Структура состав лиц, совершивших преступления
в Российской Федерации по возрасту на момент совершения
Показатели
|
1994 г.
|
2010 г.
|
Изменения в
структуре (+,-), %
|
|
Осужденных,
чел.
|
В%-ах к итогу
|
Осужденных,
чел.
|
В%-ах к итогу
|
|
Всего
|
22768
|
100
|
22091
|
100
|
х
|
в том числе:
|
|
|
|
|
|
14-17
|
2753
|
12,09
|
2269
|
10,27
|
-1,82
|
18-24
|
5369
|
23,58
|
9199
|
41,64
|
18,06
|
25-29
|
5246
|
23,04
|
5425
|
24,56
|
1,52
|
30-49
|
261
|
1,15
|
819
|
3,71
|
2,56
|
50 и старше
|
9139
|
40,14
|
4379
|
19,82
|
-20,32
|
Проанализируем распределение числа зарегистрированных
преступлений по Российской Федерации в зависимости от возраста на момент
совершения преступления (таблица 2.8).
Из таблицы 2.8 видно, что изменения в возрастной структуре
лиц, совершивших преступления на момент совершения в 2010 г. по сравнению с
1994 г. составили: для лиц в возрасте 14-17 лет сокращение на 1,82 п.п., для
лиц в возрасте 18-24 лет увеличение - на 18,06 п.п., для лиц в возрасте 25-29
лет наблюдалось увеличение на 1,52 п.п., на 2,56 п.п. увеличилось число преступлений,
совершенных людьми в возрасте 30-49 лет и, соответственно, на 20,32 п.п. -
уменьшилась доля лиц, совершивших преступления от 50 лет и старше.
Проанализируем структурные изменения, произошедшие в составе
лиц, совершивших преступления в Российской Федерации по возрасту на момент
совершения (по данным таблицы 2.8)
Для исследования и анализа сводных изменений во времени в
структуре числа осужденных лиц по приговорам судов, рассчитаем обобщающие
показатели структурных сдвигов.
Таблица 2.9 - Обобщающие показатели структурных сдвигов по
возрастным категориям лиц, совершивших преступления в Российской Федерации по
возрасту на момент совершения
Показатель
|
Формула расчета
|
Значение
|
Линейный
коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов
|
|
0,98
|
Квадратический коэффициент
«абсолютных» структурных сдвигов
|
|
1,9
|
Интегральный
коэффициент
|
|
0,345
|
Индекс Салаи
|
|
0,135
|
Линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов
представляет собой сумму приростов удельных весов, взятых без учета знака,
деленную на число структурных частей. Для наших данных d = 0, 98 п.п., это
значит, что удельный вес лиц по возрасту на момент совершения изменился в
среднем на 0,98 п.п.
Следующий расчетный показатель - это квадратический коэффициент
«абсолютных» структурных сдвигов, который резче реагирует на происходящие в
совокупности структурные изменения. Для нашего исследования
= 1,9 п.п., это свидетельствует о скорости
изменения удельных весов отдельных частей совокупности.
Интегральный коэффициент: в нашем случае он равен 0,345.
Индекс Салаи: J=0,135
Судя по интегральному коэффициенту и индексу Салаи можно сказать,
что за рассматриваемый период наблюдаются совсем незначительные изменения в
структуре. Т. к. их значения очень близки к нулю, то имеется почти полное
сходство структур.
Проанализируем структурные изменения, произошедшие в распределении
осужденных по основным мерам наказания, назначенным судом в Российской
Федерации, с помощью индекса Гатьева. Воспользуемся вспомогательной таблицей
2.10.
Таблица
2.10. - Расчетные показатели
Показатель
|
1994 г.
|
2003 г.
|
2010 г.
|
![](/wimg/17/873653.files/image042.gif)
|
|
|
![](/wimg/17/873653.files/image044.gif) ![](/wimg/17/873653.files/image045.gif)
|
|
|
|
|
лишение свободы
|
30,1
|
32,6
|
30,3
|
0,04
|
3648,16
|
исправительные
работы
|
6,3
|
7,6
|
8
|
2,89
|
204,49
|
условное
осуждение
|
47,8
|
48,9
|
57
|
84,86
|
10983,04
|
штраф
|
8,3
|
8,6
|
7,6
|
0,49
|
252,81
|
др. меры
|
7,5
|
2,3
|
2,1
|
29,16
|
92,16
|
ИТОГО
|
100
|
100
|
100
|
117,22
|
15180,66
|
На основе приведенных расчетов вычислим индекс Гатьева:
![](/wimg/17/873653.files/image046.gif)
Т.к. значение индекса мало, можно сделать вывод, что уровень
различий в структуре распределения осужденных по основным мерам наказания
весьма низок.
2.3 Выявление влияния социально-экономических
факторов на величину преступлений в Российской Федерации
Корреляционный анализ, разработанный К. Пирсоном и Дж. Юлом,
является одним из методов статистического анализа взаимозависимости нескольких
признаков. Основная задача корреляционного анализа состоит в оценке природы
взаимозависимости между наблюдаемыми переменными, дополнительная задача
(являющаяся основной в регрессионном анализе) состоит в оценке уравнений
регрессии, где в качестве результативного признака выступает признак, являющийся
следствием других признаков (факторов) - причин [2].
Для анализа влияния социально-экономических факторов на
величину преступлений на 10 тыс. человек постоянного населения Российской
Федерации было отобрано 8 факторов, представленных в динамике за 1994-2010 гг.
в таблице 2.11.
Таблица 2.11 - Данные для анализа влияния факторов на
величину преступности в Российской Федерации
Год
|
число
преступлений на 10 тыс. человек (y)
|
число
безработных, чел. (x1)
|
коэффициент
Джини (x2)
|
Валовой
региональный продукт на душу населения, тыс. руб. (x3)
|
обеспеченность
жильем на душу населения, м2/чел. (x4)
|
коэффициент
разводимости (x5)
|
коэффициент
урбанизации (x6)
|
число
прибывших, чел. (x7)
|
доля населения
с денежными доходами ниже величины прожиточного min, % (x8)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1994
|
33,91
|
319800
|
0,327
|
131,961
|
12,3
|
3,02
|
0,6432
|
63824
|
51,7
|
1995
|
53,91
|
321000
|
0,288
|
123,961
|
13,1
|
3,49
|
0,6732
|
62590
|
51,3
|
1996
|
73,91
|
322200
|
0,306
|
115,961
|
13,9
|
4,31
|
0,643
|
61356
|
50,9
|
1997
|
93,91
|
323400
|
0,313
|
107,961
|
14,7
|
6,31
|
0,5754
|
60122
|
50,5
|
1998
|
113,91
|
324600
|
0,326
|
99,961
|
15,5
|
7,16
|
0,5751
|
58888
|
50,1
|
1999
|
133,91
|
325800
|
0,345
|
91,961
|
16,3
|
5,97
|
0,6759
|
57654
|
49,7
|
2000
|
153,91
|
327000
|
0,287
|
83,961
|
17,1
|
4,06
|
0,6415
|
56420
|
49,3
|
2001
|
150,43
|
340500
|
0,328
|
11,654
|
17,2
|
3,43
|
0,6424
|
52050
|
27,2
|
2002
|
137,70
|
392100
|
0,38
|
13,463
|
17,4
|
3,66
|
0,6432
|
47150
|
22,9
|
2003
|
152,36
|
379000
|
0,327
|
13,054
|
17,70
|
3,02
|
0,643
|
44290
|
27,8
|
2004
|
210,97
|
364100
|
0,288
|
25,589
|
17,9
|
3,49
|
0,5754
|
43680
|
35,6
|
2005
|
187,71
|
127100
|
0,306
|
36,690
|
18,2
|
4,31
|
0,5751
|
43480
|
42,1
|
2006
|
204,92
|
86000
|
0,313
|
42,006
|
18,5
|
6,31
|
0,5778
|
32860
|
38,1
|
2007
|
168,67
|
105100
|
0,326
|
47,136
|
18,8
|
7,16
|
0,5781
|
29230
|
33,3
|
2008
|
173,08
|
118200
|
0,338
|
57,656
|
19,1
|
5,97
|
0,5773
|
29740
|
28,9
|
2009
|
173,72
|
115500
|
0,35
|
81,798
|
19,5
|
4,29
|
0,577
|
29700
|
24,4
|
2010
|
239,13
|
99000
|
0,357
|
92,450
|
19,8
|
4,34
|
0,5745
|
33320
|
22,2
|
Для установления тесноты связи между признаками рассчитаем с
помощью программы Microsoft Excel парные коэффициенты корреляции для данных
признаков и представим их в таблице 2.12.
Таблица 2.12 - Матрица парных коэффициентов корреляции
|
y
|
x1
|
x2
|
x3
|
x4
|
x5
|
x6
|
x7
|
x8
|
y
|
1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x1
|
-0,55462
|
1
|
|
|
|
|
|
|
|
x2
|
0,186965
|
-0,15882
|
1
|
|
|
|
|
|
|
x3
|
-0,62063
|
0,029677
|
-0,19309
|
1
|
|
|
|
|
|
x4
|
0,941661
|
-0,60988
|
0,358518
|
-0,64963
|
1
|
|
|
|
|
x5
|
0,142216
|
-0,42622
|
0,081813
|
0,14073
|
0,185542
|
1
|
|
|
|
x6
|
-0,58736
|
0,64674
|
-0,02921
|
0,170647
|
-0,55941
|
-0,49097
|
1
|
|
|
x7
|
-0,81047
|
0,775769
|
0,524689
|
-0,90505
|
-0,23299
|
0,631755
|
1
|
|
x8
|
-0,67351
|
0,337369
|
-0,61353
|
0,685433
|
-0,7898
|
0,187792
|
0,301373
|
0,774999
|
1
|
Таким образом, видно, что факторы x4, x7, x8 оказывают наибольшее
влияние на уровень преступности в Российской Федерации, следовательно, для
дальнейшего анализа будем использовать их.
Пересчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции.
|
Столбец 1
|
Столбец 2
|
Столбец 3
|
Столбец 4
|
У
|
1
|
|
|
|
Х4
|
-0,621
|
1
|
|
|
Х7
|
-0,810
|
0,324
|
1
|
|
Х8
|
-0,673
|
0,285
|
0,17
|
1
|
Таким образом, можно сделать ввод, что между факторами
отсутствует мультиколинеарность, факторы можно включить во множественную модель
регрессии.
Проведем регрессионный анализ (приложение 2). По результатам
регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:
Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том, что
уровень преступности в Российской Федерации при условии неизменной тенденции с
увеличением обеспеченности населения жильем на душу населения на один
квадратный метр на человека приведет с сокращению числа зарегистрированных
преступлений на 0,42, увеличение числа прибывших на одного человека - влечет
увеличение числа зарегистрированных преступлений на 0,032, а увеличение доли
населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума на 1%
приведет к росту преступности на 0,049 преступлений.
Проверка адекватности модели, построенной на основе уравнений
регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии.
Значимость коэффициента регрессии осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента:
Параметры уравнения все значимы, так как их расчетные значения
больше табличных (
, уровень значимости = 0,05,
).
Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета
F-критерия. Если Fp>Fт при a=0,05, то модель в целом адекватна
изучаемому явлению.
Следовательно, построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты
регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и
осуществления прогнозов.
На основании полученных данных рассчитаем
-коэффициенты и коэффициенты эластичности
по формулам
, где
- коэффициент в уравнении регрессии при факторе xj, в качестве
и
приняты их оценки sxj и sy, и
соответственно где
- коэффициент в уравнении регрессии при
факторе xj.
- среднее значение фактора xj
- среднее значение результативного показателя (число
зарегистрированных преступлений на 10 тыс. человек), полученные значения
коэффициентов представим в таблице 2.13.
Таблица 2.13 - Сравнительное влияние факторов на число
преступлений на 10 тыс. человек
Факторы ![](/wimg/17/873653.files/image060.gif) ![](/wimg/17/873653.files/image061.gif)
|
|
|
Х4
|
-0,0058
|
-0,0198
|
Х7
|
0,0356
|
0,0134
|
Х8
|
0,0819
|
0,0212
|
-коэффициент при факторе
определяет меру влияния его вариации на вариацию результативного
признака у при отвлечении от сопутствующей вариации других факторов, входящих в
уравнение, а коэффициент эластичности фактора
говорит о том, что при отклонении величины данного фактора от
средней величины на 1% и при отвлечении от сопутствующего отклонения других
факторов, входящих в уравнение, результативный признак отклонится от своего
значение на
процентов от
. Таким образом, как на вариацию числа
преступлений на 10 тыс. человек, так и на его возможное изменение в динамике
наибольшее воздействие оказывает фактор x8 - доля
населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума.
При выводе итогов в Microsoft Excel рассчитываются показатели дисперсионного
анализа.
Таблица 2.14 - Дисперсионный анализ множественной корреляции
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Регрессия
|
3
|
35916,85
|
11972,28
|
10,74314
|
Остаток
|
13
|
14487,35
|
1114,412
|
|
Итого
|
16
|
50404,2
|
|
|
Дисперсионный анализ системы связей предназначен для оценки
того, насколько надежно доказывают исходные данные наличие связи
результативного признака со всеми факторами, входящими в уравнение. Для этого
сравниваются объясненная (SS) и остаточная (MS) дисперсии. Отношение
дисперсии за счет факторов к остаточной дисперсии есть F-критерий Фишера. В нашем
случае он составляет 10,74. Табличное критическое значение для 6 и 10 степеней
свободы при вероятности нулевой гипотезы 0,05 равно 2,79. Следовательно,
вероятность нулевой гипотезы меньше 0,05, имеющаяся информация надежно
свидетельствует о наличии связи [3].
2.4 Вариационный анализ зарегистрированных
преступлений по регионам Приволжского федерального округа
Преступления и правонарушения происходят повсеместно и
регулярно. Государственный комитет статистики России ведет статистику числа
зарегистрированных и раскрытых преступлений по регионам и областям нашей огромной
страны. Более подробная информация по этой тематике содержится сборнике
«Преступность и правопорядок в России. Статистический аспект. 2008». На основе
представленных там данных исследуем вариацию числа зарегистрированных
преступлений на 100 тыс. человек в Приволжском федеральном округе.
Рассматривая зарегистрированные в процессе статистического
наблюдения правонарушения отдельных лиц, можно обнаружить между ними различия и
многообразие. Эти различия называются вариацией преступности. По степени
вариации можно судить о многих сторонах процесса развития изучаемого явления, в
частности об однородности исследуемой совокупности.
Имеются следующие данные (таблица 2.15)
Таблица 2.15 - Данные числа зарегистрированных правонарушений
по субъектам Приволжского Федерального округа в 2007 г.
Регион
|
Число
зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек, тыс.
|
Численность
населения, тыс. человек
|
Республика
Башкортостан
|
2199
|
1475
|
Республика
Марий Эл
|
3256
|
268
|
Республика
Мордовия
|
1682
|
357
|
Республика
Татарстан
|
2160
|
989
|
Удмуртская
Республика
|
3454
|
476
|
Чувашская
Республика
|
2156
|
517
|
Пензенская
область
|
2038
|
508
|
Пермский край
|
4265
|
700
|
Кировская
область
|
2060
|
425
|
Нижегородская
область
|
3145
|
769
|
Оренбургская
область
|
2348
|
918
|
Самарская
область
|
3074
|
628
|
Саратовская область
|
1897
|
704
|
Ульяновская
область
|
2105
|
371
|
ИТОГО:
|
35839
|
9205
|
На основе исходных данных построим вариационный ряд
распределения (рисунок 2.8)
Рисунок 2.8 - Распределения преступлений по областям
Приволжского федерального округа в 2010 г.
Из графика видно, что наибольшее число зарегистрированных
преступлений наблюдается в Пермской крае (4265 тыс.), а наименьшее число
правонарушений совершено в Республике Мордовия (1143 тыс.). Республики
Башкортостан, Марий Эл, Чувашская, Татарстан, Удмуртия находятся в середине
ряда распределения, что свидетельствует об их наибольшей близости к среднему
числу зарегистрированных преступлений по округу.
Определим показатели вариации, к которым относятся: размах
вариации (R) среднее линейное отклонение
(
), среднее квадратическое отклонение (s), коэффициент вариации (V). Для расчета показателей ряда распределения удобно
использовать вспомогательную таблицу 2.16.
Таблица 2.16 - Расчет показателей вариации
Регионы
|
Число
преступлений (x)
|
Численность
населения региона в% к численности населения округа (f)
|
xf
|
![](/wimg/17/873653.files/image066.gif) f 2 2f
|
|
|
|
Республика
Башкортостан
|
2199
|
16,2
|
23360,2
|
440,5
|
7136,1
|
194040,3
|
3143431
|
Республика
Марий Эл
|
3256
|
2,9
|
6831,7
|
438,5
|
1290,7
|
192282,3
|
565970,8
|
Республика
Мордовия
|
1682
|
3,9
|
6120,6
|
321,5
|
1260,6
|
103362,3
|
405275,4
|
Республика
Татарстан
|
2160
|
10,9
|
20518,6
|
6,5
|
70,6
|
42,25
|
458,9264
|
Удмуртская
Республика
|
3454
|
5,2
|
9802,3
|
7,5
|
39,2
|
56,25
|
294,0692
|
Чувашская
Республика
|
2156
|
5,7
|
9760,8
|
163,5
|
928,4
|
26732,25
|
151791
|
Пензенская
область
|
2038
|
4,7
|
9349,5
|
120,5
|
562,5
|
14520,25
|
67777,11
|
Пермский край
|
4265
|
8,4
|
17195,9
|
153,5
|
1296,4
|
23562,25
|
199004,6
|
Кировская
область
|
2060
|
10,1
|
20406,7
|
141,5
|
1426,7
|
20022,25
|
201871,8
|
Нижегородская
область
|
3145
|
5,6
|
6377,2
|
739,5
|
4125,9
|
546860,3
|
3051126
|
Оренбургская
область
|
2348
|
7,7
|
22918,2
|
1098,5
|
8445,4
|
1206702
|
9277228
|
Самарская
область
|
3074
|
6,9
|
13139,4
|
22,5
|
155,2
|
506,25
|
3491,763
|
Саратовская
область
|
1897
|
7,7
|
13013,0
|
191,5
|
1480,7
|
39800,25
|
307736,1
|
Ульяновская
область
|
2105
|
4,1
|
6609,1
|
260,5
|
1061,5
|
67860,25
|
276509,1
|
ИТОГО
|
26204
|
100
|
185403,2
|
4106
|
29279,9
|
2436349
|
17651966
|
По расчетам, приведенным в таблице 2.16 можно вычислить
показатели вариации.
Размах вариации (R) для имеющейся совокупности будет следующим:
R = 4265-1683 =2583 преступлений
Средняя величина (
) по исходным данным
определяется по формуле средней арифметической взвешенной:
Таким образом, в среднем по Приволжскому федеральному округу в
2007 г. было зарегистрировано 1854, 5 преступлений. Что, безусловно, достаточно
много.
Среднее линейное отклонение (
) дает обобщенную характеристику степени колеблемости признака в
совокупности. Для наших данных оно вычисляется следующим образом:
Таково в среднем отклонение числа зарегистрированных преступлений
от их средней величины.
Для расчета среднего квадратического
отклонения воспользуемся формулой:
Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика
размеров вариации признака в совокупности. В среднем по Приволжскому
федеральному округу число зарегистрированных преступлений по регионам
отклоняется от средней величины на 420, 14 преступлений.
Наиболее часто в практических расчетах применяется показатель
относительной вариации - коэффициент вариации. Рассчитав его, получим следующие
данные:
Следовательно, индивидуальные значения отличаются в среднем от
средней арифметической на 420, 14 тыс. преступлений, или на 21,9%.
Среднее квадратическое отклонение превышает среднее линейное
отклонение в соответствии со свойствами мажорантности средних.
Значение коэффициента вариации (21,9%) свидетельствует о том, что
совокупность достаточно однородна.
При изучении вариации применяются также и такие характеристики
вариационного ряда, которые описывают его структуру и строение. Такими
характеристиками являются мода - Мо (наиболее часто встречающееся значение
признака) и медиана - Ме (вариант середины ранжированного ряда).
Центральным в совокупности является республика Татарстан.
Следовательно, медиана (Ме) равна 2160 преступлений. Мода (Мо) равна 4265
преступлений, т.к. это самая высокая преступность по Приволжскому федеральному
округу.
Как видно из рисунка 2.8 распределение числа зарегистрированных
преступлений по Приволжскому федеральному округу несимметрично, поэтому
определим показатель асимметрии:
Т.е. перед полученным числом стоит знак «-», следовательно,
асимметрия левосторонняя, значительная.
При левосторонней асимметрии соотношение между показателями центра
распределения будет иметь вид: Мо>Ме>
, т.е. 4265> 2160> 1845,5.
Чтобы оценить степень существенности асимметрии в нашем
исследовании вариации числа зарегистрированных преступлений по Приволжскому
федеральному округу, определим среднюю квадратическую ошибку по формуле:
> 3, значит,
асимметрия существенна и распределение числа зарегистрированных преступлений в
Приволжском федеральном округе не является симметричным.
Следует заметить, что по уровню криминогенности Приволжский
федеральный округ при сравнении с другими российскими регионами при расчете
коэффициента криминогенной пораженности территории (865,7-966,5) находится ниже
среднего уровня, т.е. на данный момент ситуация наблюдается достаточно
позитивная.
Заключение
Результаты проведенного статистического исследования
преступности в Российской Федерации позволяют сделать следующие выводы.
В России за 2010 год зарегистрировано 49824 преступления, что
на 11,2 п.п. меньше, чем в 2009 году. В ближайшее время, по мнению
специалистов, роста преступности не ожидается. Количество зарегистрированных
преступлений останется на уровне прошлого года.
В Российской Федерации в целом идет увеличение числа
зарегистрированных преступлений, за исключением нескольких годов, когда
наблюдался спад преступности, особенно в 2005 г. по сравнению с 2004 г. и в
2003 г. по сравнению с 2002 г. на 8171 и 5284 преступлений, соответственно.
Наибольшие темпы прироста преступности зафиксированы в 2002 г. и 2008 г. Также
следует отметить, что наблюдается снижение числа зарегистрированных
преступлений в 2010 г. по сравнению с 2009 г. - на 6294 (или 11,2 п.п.)
Прослеживается положительная тенденция снижения числа
преступлений, совершенных в состоянии алкогольного опьянения (в 2010 г. число
преступлений, совершенных данной категорией лиц, уменьшилось по сравнению с
2001 г. на 51,6%), а также числа преступлений, совершенных несовершеннолетними
или при их участии. В 2001 г. зарегистрирован самый высокий уровень
несовершеннолетней преступности, далее следует его снижение и в 2010 г. число
преступлений, совершенных несовершеннолетними лицами, уменьшилось по сравнению
с 2001 г. на 18,8%.
Негативная ситуация наблюдается в связи с большим ростом
числа преступлений, совершенных лицами, ранее уже совершавшими преступления - в
2010 г. их число выросло на 57,7% по сравнению с 2001 г. В 2004, 2006 и 2010
гг. число преступлений-рецидивов превышало 9100.
Про преступления, совершенные в группе, можно отметить, что
был скачок в 2003-2004 гг., а затем было снижение числа преступлений и к 2010
г. уровень преступности в группе был немного выше ее уровня в 2001-2003 гг. Но
необходимо обратить внимание при этом на рост числа преступлений в
организованных группах (в 1,7 раза по сравнению с 2001 г.).
Среди осужденных преобладают люди в возрасте 30-49 лет. За
ними следуют молодые люди в возрасте 18-24 года, люди, окончившие школу,
учащиеся техникумов, колледжей и вузов, т.е. те, кто должны в последствии
составить группу экономически активного населения и приступить в работе для
функционирования и развития экономики страны.
Проведенные расчеты свидетельствуют о сокращении числа всех
осужденных в возрасте до 30 лет на 27,6% за последние 6 лет, однако резко
возросла доля осужденных за убийства и изнасилования. Позитивным моментом
является факт сокращения числа осужденных до 30 лет за незаконный оборот
наркотиков при общем сокращении числа преступлений, связанных с наркотиками.
При сравнении двух периодов - 2010 г. и 1994 г.
обнаруживается структурная динамика зарегистрированных преступлений по видам
совершенных правонарушений, которая хорошо отражается коэффициентом структурных
сдвигов.
Следует отметить, что значительно увеличилось число
преступлений, совершенных лицами без постоянного источника дохода - увеличение
составило 24,8 п.п.; сократилось число нарушений, совершенных рабочими (на 38,5
п.п.), учащимися (на 2,3 п.п.), число преступлений, совершенных служащим
увеличилось на 1,6 п.п. и сокращение числа зарегистрированных преступлений,
совершенных работниками сельского хозяйства составило 1,1 п.п.
В возрастной структуре структурные изменения в 2010 г. по
сравнению с 1994 г. составили: для лиц в возрасте 14-17 лет сокращение на 1,82
п.п., для лиц в возрасте 18-24 лет увеличение - на 18,06 п.п., для лиц в
возрасте 25-29 лет наблюдалось увеличение на 1,52 п.п., на 2,56 п.п.
увеличилось число преступлений, совершенных людьми в возрасте 30-49 лет и,
соответственно, на 20,32 п.п. - уменьшилась доля лиц, совершивших преступления
от 50 лет и старше.
Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том,
что уровень преступности в Российской Федерации при условии неизменной
тенденции с увеличением обеспеченности населения жильем на душу населения на
один квадратный метр на человека приведет с сокращению числа зарегистрированных
преступлений на 0,42, увеличение числа прибывших на одного человека - влечет
увеличение числа зарегистрированных преступлений на 0,032, а увеличение доли
населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума на 1%
приведет к росту преступности на 0,049 преступлений.
Анализ вариации числа зарегистрированных преступлений по
регионам ПФО показывает, что наибольшее число зарегистрированных преступлений
наблюдается в Пермской крае (4265 тыс.), а наименьшее число правонарушений
совершено в Республике Мордовия (1143 тыс.). Республики Башкортостан, Марий Эл,
Чувашская, Татарстан, Удмуртия находятся в середине ряда распределения, что
свидетельствует об их наибольшей близости к среднему числу зарегистрированных
преступлений по округу.
Таким образом, в среднем по Приволжскому федеральному округу
в 2010 г. было зарегистрировано 1854,5 преступлений. Что, безусловно,
достаточно много. Следовательно, индивидуальные значения отличаются в среднем
от средней арифметической на 420,14 тыс. преступлений, или на 21,9%.
Центральным в совокупности является республика Татарстан.
Следовательно, медиана (Ме) равна 2160 преступлений. Мода (Мо) равна 4265
преступлений, т.к. это самая высокая преступность по Приволжскому федеральному
округу.
Следует заметить, что по уровню криминогенности Приволжский
федеральный округ при сравнении с другими российскими регионами при расчете
коэффициента криминогенной пораженности территории (865,7-966,5) находится ниже
среднего уровня, т.е. на данный момент ситуация наблюдается достаточно
позитивная.
Прогнозирование числа зарегистрированных преступлений в
Российской Федерации с использованием модели авторегрессии -
проинтегрированного скользящего среднего показало, что если тенденция не
изменится, значение числа зарегистрированных преступлений в Российской
Федерации с надежностью 95% в 2011 г. может составить приблизительно 51737,4
преступлений и может находится в интервале (50503,4; 52971,4) преступлений, в
2012 г. - 53262,7 преступлений и может находится в интервале (52028,7; 54496,7)
преступлений, 2013 г. -54788 преступлений находится в интервале (53554; 560022)
преступлений.
При этом следует отметить, что официально в 2008 г. было
зарегистрировано 42695 преступлений, что на 7129 преступлений меньше уровня
2007 г., и на 9042,4 преступлений меньше прогнозного значения, полученного по
уравнению тренда.
К сожалению, подтверждается идея ряда международных
юридических симпозиумов о том, что «в любой посткоммунистической стране на
период перехода к рыночным отношениям можно прогнозировать резкий рост
преступности («криминальный бум») и органически связанной с ним виктимизации
населения от преступных проявлений» [3].
Представляется, что в целях активизации противодействия
преступности необходим комплекс мер. Вот некоторые из них:
разработка и принятие не поспешно созданного, а действенного
федерального закона о борьбе с преступностью;
совершенствование норм российского права в соответствии с
международными конвенциями и другими нормативными правовыми актами, в т. ч.
европейской конвенцией «О борьбе с преступностью»;
в т. ч. корректировка уголовного законодательства;
формирование механизмов реализации законодательства, т.к.
любые, даже позитивные изменения в области законодательного регулирования не
будет эффективными и жизнеспособными без разработки соответствующей им системы
инструментов и институтов;
выделение в самостоятельную независимую от оперативных служб
и прокуратуры структуру органов предварительного следствия;
·
повышение
уровня содержания чиновников, а также и другие необходимые мероприятия;
·
совершенствование
норм по борьбе с коррупцией в рядах милиции и других органах, занимающихся
ликвидацией преступности;
·
профилактические
меры по предотвращению совершения правонарушений разными социальными группами и
др.
Несмотря на то, что правотворческий подход к выводам и результатам
статистических исследований в российском законодательстве несколько отличаются
от международных необходимо отметить, что для более плодотворной борьбы с
преступностью в нашем регионе необходимо, в первую очередь, совершенствовать
нормативно-правовую базу Российской Федерации, вести политику борьбы с
коррупцией и профилактические мероприятия среди подростков и ранее судимых лиц.
Преступность - сложное явление, слабо поддающееся
регулированию, потому как нельзя наверняка определить все факторы, которые оказывают
влияние на величину совершаемых преступлений. Казалось бы достаточно улучшить
экономику региона или страны - снизить уровень безработицы за счет новых
рабочих мест, повысить заработную плату, уменьшить дифференциальное расслоение
общества и т.п., тем самым сократив число преступлений, совершаемых по чисто
материальным мотивам, но ведь в странах с развитой экономикой тоже существует
проблема преступности. Но, очевидно, человек так устроен: когда есть
высокооплачиваемая (но и требующая большой ответственности и отдачи) работа,
бешеный темп жизни, возникают различные психоэмоциональные напряжения и
расстройства, материальные мотивы преступлений сменяются психологическими, а
преступления против собственности соответственно преступлениями против личности
(самоубийства, насилия и т.п.). Кроме того, чем более развита экономика, тем
больше возможностей для различного рода экономических преступлений. Искоренить
преступления в таком обществе, пожалуй, невозможно.
Список использованных источников
1. http:// www.gks.ru.
2. Андриенко
Ю.В., Аренд Р. Преступность - проклятие свободы? // Экономическая теория
преступления и наказания. - 2010. - №4. - 23 с.
3. Афанасьев
В.Н, Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник - М.:
Финансы и статистика, 2001. - 233 с.
4. Афанасьев
В.Н. Курс лекций по истории статистики: учебное пособие/ В.Н. Афанасьев А.И.
Маркова - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2003.-234 с.
5. Богаткова
Л.В., Продайкова Е.В. Математические методы исследования экономического развития
регионов Приволжского федерального округа // Вопросы статистики. - 2009. - №8.
- С. 45-52.
6. Города
и районы Российской Федерации 2010: Стат.сборник - М, 2011. - 705 с.
. Дмитриев
Е., Винокуров И., Шабанова И., Галкин Б. Преступление и указание // Адрес в
ИНТЕРНЕТЕ: http://www.bdo.ru/ru/press/market/279/
. Долгова.А.И.
Криминология. Учебник для вузов. - М.: НОРМА, 2010. - 135 с.
. Дубров,
А.М. Многомерные статистические методы / А.М. Дубров, В.С. Мхиторян, Л.И.
Трошин. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 352c.
. Ефимова
М.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика. - М.: Финансы и статистика, 2003. -
560 с.
. Жандаров,
А.М. Анализ взаимосвязей показателей преступности в регионах России // Вопросы
статистики. - 2010. - №8.
. Кильдишев,
Г.С. Анализ временных рядов и прогнозирование / Г.С. Кильдишев, А.А. Френкель.
- М.: Статистика, 1975. - 104c.
. Корсантия
А.А. Профилактика преступлений несовершеннолетних // Адрес в ИНТЕРНЕТЕ: http://www.yurclub.ru
. Кремлев
Н.Г. Народосбережение как основа стратегии региона // Вопросы статистики. -
2009. - №6. - 25 с.
. Курс
социально-экономической статистики: Учебник для ВУЗов / Под ред. проф. М.Г.
Назарова. - М.: Финстатинформ, 2008. - 654 с.
16. Ли.
Д. Криминология: статистический подход и системный метод // Уголовное право. -
2010. - №1. - 13 с.
17. Мухаев
И.П. Предмет и система общей части криминологии. - Хабаровск: ХГУ, 2010. - 280
с.
18. Общая
теория статистики: Учебник / Т.В. Рябушкин, М.Р. Ефимова, И.М. Ипатова, Н.И.
Яковлева. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 279 с.
19. Попов
А.Д. Экономически активное население России: 1991-2007 // Вопросы статистики
-2009. - №9. - С. 56-63.
20. Попов
Р., Сусаров А. Социальная напряженность и социальное неблагополучие //
Регионы России в 2008 г.: Ежегодное приложение к «Политическому альманаху
России» / Под ред. Н. Петрова; Московский Центр Карнеги. - М.: Гендальф, 2009.
- С. 155.
. Практикум
по теории статистики /Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика,
2003. - 416 с.
. Российский
статистический ежегодник 2007: Стат. Сб. / Госкомстат России. - М: 2008. - 705
с.
. Социальная
статистика: Учебн. Пособие / Под ред. Ефимова М.Г: - М.: Финансы и статистика,
2003.-500 с.
24. Социальная
статистика: Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. - М.: Финансы и статистика, 2003.
- 454 с.
. Социально-экономическая
статистика: Практикум: Учеб. Пособие / Под ред. Салина В.Н, Шпаковской Е.П. -
М.: Финансы и статистика, 2005. - 192 с.
. Статистическое
моделирование и прогнозирование / Под ред. Грандберга А.Г. - М.: Финансы и
статистика, 1990 - 382 с.
. Тимофеев,
В.С. Исследование социально-экономической детерминации преступности в
региональном разрезе / В.С. Тимофеев, О.Т. Шипкова // Вопросы статистики. -
2009. - №3.
. Тимофеева
Т.В., Снатенков А.А. Практикум по социальной статистике. - М: Финансы и
статистика, 2007.-104 с.
30. Уголовное
право Российской Федерации. Общая часть: Учебник / под ред. проф. Б.В.
Здравомыслова. - М.: Юристъ, 2010. - 480 с.
31. Уголовный
кодекс Российской Федерации.