Экономико-статистический анализ правонарушений в Ханты-Мансийском автономном округе

  • Вид работы:
    Курсовая работа (т)
  • Предмет:
    Эктеория
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    74,24 Кб
  • Опубликовано:
    2016-11-14
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Экономико-статистический анализ правонарушений в Ханты-Мансийском автономном округе

Содержание

Введение

1. Число зарегистрированных преступлений по видам в динамике

. Показатели анализа ряда динамики, график динамики

. Состав и структура лиц, совершивших преступления

. Распределение осужденных по возрасту в динамике и в процентах к итогу

. Динамика осужденных по основным мерам наказания, назначенным судами

. Статистика осужденных по приговорам судов, вступившим в силу по отдельным видам преступлений. Структура этих преступлений

. Корреляционный анализ между уровнем доходов и числом преступлений

Выводы и предложения

Библиографический список

Введение

Статистический анализ в социально-правовом исследовании представляет собой процесс изучения, сопоставления полученных цифровых данных, характеризующих различные составные части изучаемого правового явления, между собой и с данными других отраслей статистики, установления общих закономерностей развития явления, выявления взаимозависимостей между ним и другими социальными явлениями. Кроме того, статистический анализ включает в себя и формулирование научных и практических выводов и рекомендаций.

Главная цель статистического анализа правонарушений - оценка состояния преступности и иных правонарушений и выработка рекомендаций по совершенствованию государственных мер социального контроля над ними.

Основной задачей анализа данных правовой статистики является выявление конкретных недостатков деятельности правоохранительных органов и органов юстиции, причин обнаруженных недостатков и разработка мероприятий по их устранению или минимизации. Кроме этого, конкретный статистический анализ социально-правовых явлений может быть направлен на решение следующих частных задач:

· оценка состояния и количественно-качественных характеристик изучаемого явления (структуры, степени распространенности, динамики);

·              выявление характерных черт и особенностей изучаемого явления, его составных частей и их соотношения;

·              выявление реальных взаимосвязей и взаимозависимостей социально-правовых явлений, а также определяющих их факторов;

·              установление тенденций и закономерностей развития изучаемых явлений;

·              построение прогнозов развития правовых явлений и др.

Проведение комплексного статистического анализа массовых статистических явлений, имеющих юридическую значимость должно проходить по следующей схеме:

· постановка цели и задач анализа;

·              общая характеристика изучаемого явления, его территориальное и временное распределение;

·              подбор правового статистического материала и оценка достоверности, полноты, качества данных;

·              сравнительная оценка статистических данных и приведение их в сопоставимый вид;

·              сводка и группировка данных;

·              формирование и расчет обобщающих показателей;

·              выявление и обоснование характерных черт, качественных особенностей, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;

·              формулирование научных и практических выводов и предложений.

К основным направлениям анализа данных уголовно-правовой статистики относятся:

· определение количественно-качественных характеристик преступности;

·              выявление причин преступности и мотивации преступного поведения;

·              изучение лиц, совершивших преступления;

·              изучение деятельности правоохранительных органов и всей системы государственных мер социального контроля над преступностью.

Статистический анализ преступности является основой изучения ее причин, личности преступников, социальных и экономических последствий преступности, планирования борьбы с ней и оценки деятельности правоохранительных органов.

Статистическое изучение преступности начинается с количественной характеристики ее состояния, уровня, структуры, динамики. В региональном разрезе такое изучение предполагает:

· анализ распространенности преступности (ее уровень и интенсивность);

·              анализ структуры преступности по видам и категориям преступлений;

·              анализ преступлений и других правонарушений по месту, времени и способам их совершения;

·              анализ состояния преступности по социальным сферам и отдельным отраслям хозяйства;

·              анализ состояния преступности по административно-территориальному делению (различным населенным пунктам, районам и т.д.) и др.

Цель правовой статистики - учет всех нарушений законности, рассматриваемых соответствующими органами государства, и мероприятия по борьбе с этими нарушениями.

Цель работы - проведение статистического анализа правонарушений в Ханты-Мансийском автономном округе.

Задачи работы:

проанализировать динамику числа зарегистрированных преступлений в Ханты-Мансийском автономном округе;

провести анализ состава и структуры лиц, совершивших преступления;

провести анализ динамики и структуры числа осужденных.

В работе проведен статистический анализ правонарушений, проведен анализ динамики основных показателей, анализ влияния факторов осуществлен при помощи корреляционно-регрессионного метода.

В работе использована статистическая литература, статистические методы анализа и прогнозирования, графики, аналитические группировки.

1. Число зарегистрированных преступлений по видам в динамике

Важным показателем в статистическом анализе правонарушений является число зарегистрированных преступлений по видам в динамике. Данный показатель характеризует уровень преступности в динамике, в также характеризует структуру зарегистрированных преступлений.

Рассмотрим данные таблицы 1.

Таблица 1

Число зарегистрированных преступлений по видам, единиц


2011

2012

2013

2014

2015

Зарегистрировано преступлений

31152

27407

25223

24140

23785

из них:






- убийство и покушение на убийство

140

137

115

109

116

- умышленное причинение тяжкого вреда здоровью

526

452

485

421

356

- изнасилование и покушение на изнасилование

46

29

36

49

33

- грабеж

1166

682

553

405

316

- кража

12620

9987

9125

7591

7901

- преступления, связанные с наркотическими средствами, психотропными веществами и их аналогами, сильнодействующими веществами

3316

3384

3579

3812

3122

- хулиганство

208

150

122

88

50

-нарушение правил дорожного движения и эксплуатации транспортных средств

364

373

329

321

300

- из них повлекшие по неосторожности смерть человека, двух или более лиц

94

108

122

111

114

- взяточничество, человек

122

122

100

104

91

На 100000 населения

2011

1743

1579

1497

1468


Видим, что большинство зарегистрированных преступлений - кража, при этом число краж ежегодно снижается, как число зарегистрированных преступлений всего.

Подтвердим данный вывод с помощью расчетов. Произведем расчет среднегодовых темпов роста динамики числа зарегистрированных преступлений по каждому виду и всего


Результаты расчетов сведем в таблицу 2.

Таблица 2

Число зарегистрированных преступлений по видам, единиц и их динамика


2011

2012

2013

2014

2015

Среднегодовой темп роста, %

Зарегистрировано преступлений

31152

27407

25223

24140

23785

93,5

из них:







- убийство и покушение на убийство

140

137

115

109

116

95,4

- умышленное причинение тяжкого вреда здоровью

526

452

485

421

356

90,7

- изнасилование и покушение на изнасилование

46

29

36

49

33

92,0

- грабеж

1166

682

553

405

316

72,2

- кража

12620

9987

9125

7591

7901

89,0

- преступления, связанные с наркотическими средствами, психотропными веществами и их аналогами, сильнодействующими веществами

3316

3384

3579

3812

3122

98,5

- хулиганство

208

150

122

88

50

70,0

-нарушение правил дорожного движения и эксплуатации транспортных средств

364

373

329

321

300

95,3

- из них повлекшие по неосторожности смерть человека, двух или более лиц

94

108

122

111

114

104,9

- взяточничество, человек

122

122

100

104

91

92,9


Таким образом, видим, что число зарегистрированных преступлений всего снижалось в среднем за год в исследуемом периоде на 6,5%; единственным видом преступлений, который в исследуемом периоде увеличивался, является нарушения правил дорожного движения и эксплуатации транспортных средств повлекшие по неосторожности смерть человека, двух или более лиц, их число в среднем за год увеличивалось в исследуемом периоде на 4,9%. Быстрее всего снижалось в исследуемом периоде число грабежей, их число в среднем за год в исследуемом периоде снижалось на 27,8%.

2. Показатели анализа ряда динамики, график динамики

Для изучения динамики зарегистрированных преступлений в Ханты-Мансийском автономном округе необходимо проанализировать абсолютные и относительные показатели динамики.

По данным таблицы 1 по числу зарегистрированных преступлений всего вычислим показатели динамики.

Определим цепные и базисные показатели динамики.

Абсолютный прирост на цепной основе вычисляется по формуле

, .

Абсолютный прирост на базисной основе вычисляется по формуле

, .

Темп роста на цепной основе вычисляется по формуле

,

Темп роста на базисной основе вычисляется по формуле

, .

Темп прироста на цепной основе вычисляется по формуле

.

Темп прироста на базисной основе вычисляется по формуле

.

Абсолютное значение 1% прироста

, .

Вычисленные по данным формулам показатели сведены в таблицу 3.

Таблица 3

Показатели динамики числа зарегистрированных преступлений, единиц

Год

Число зарегистрированных преступлений, единиц

Абсолютные приросты, единиц

Темпы роста, %

Темпы прироста, %

А, единиц



Базисные

Цепные

Базисные

Цепные

Базисные

Цепные


2011

31152

-

-

100,0

-

-

-

-

2012

27407

-3745

-3745

88,0

88,0

-12,0

-12,0

311,52

2013

25223

-5929

-2184

81,0

92,0

-19,0

-8,0

274,07

2014

24140

-7012

-1083

77,5

95,7

-22,5

-4,3

252,23

2015

23785

-7367

-355

76,4

98,5

-23,6

-1,5

241,4


Таким образом, можем сделать вывод, что число зарегистрированных преступлений в ХМАО ежегодно снижается. Об этом свидетельствуют отрицательные значения абсолютных приростов и темпов прироста.

Выводы по результатам расчетов подтвердим с помощью графического метода (рисунок 1).

Рисунок 1. Динамика числа зарегистрированных преступлений

Графический метод подтвердил ежегодное снижение числа зарегистрированных преступлений в Ханты-Мансийском автономном округе.

3. Состав и структура лиц, совершивших преступления

Кроме анализа числа зарегистрированных преступлений важное значение имеет анализ и таких показателей преступности, как состав и структура лиц, совершивших преступления.

Проанализируем данные таблицы 4

Таблица 4

Состав лиц, совершивших преступления, человек


2011

2012

2013

2014

2015

Выявлено лиц, совершивших преступления, в том числе: по полу:

12530

11969

12309

11774

12393

- мужчины

10690

10074

10563

10025

10483

- женщины

1840

1895

1746

1749

1910

По возрасту во время совершения преступления, лет:






14-15

293

282

285

167

142

16-17

630

550

516

381

416

18-24

2805

2762

2422

2333

25-29

2662

2547

2670

2475

2459

30 и старше

6140

5805

6076

6329

5870

50 и старше

-

-

-

-

1173

По занятию на момент совершения преступления:






- рабочие

3491

3526

3897

3706

3779

- служащие

515

482

376

360

380

- работники сельского хозяйства

1

2

4

7

2

- учащиеся и студенты

959

888

910

552

608

-лица без постоянного источника дохода

7005

6522

6531

6556

6979

- из них безработные

104

148

149

171

115


По данным таблицы 4 рассчитаем показатели структуры.

ОВС = Часть совокупности ∙ 100% / Итог совокупности

Результаты расчетов сведем в таблицу 5.

Таблица 5

Структура лиц, совершивших преступления, %

20112012201320142015






Выявлено лиц, совершивших преступления: в том числе по полу

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

- мужчины

85,3

84,2

85,8

85,1

84,6

- женщины

14,7

15,8

14,2

14,9

15,4

По возрасту во время совершения преступления, лет:






14-15

2,3

2,4

2,3

1,4

1,1

16-17

5,0

4,6

4,2

3,2

3,4

18-24

22,4

23,3

22,4

20,6

18,8

25-29

21,2

21,3

21,7

21,0

19,8

30 и старше

49,0

48,5

49,4

53,8

47,4

50 и старше

-

-

-

-

9,5

По занятию на момент совершения преступления:






- рабочие

27,9

29,5

31,7

31,5

30,5

- служащие

4,1

4,0

3,1

3,1

3,1

- работники сельского хозяйства

0,0

0,0

0,0

0,1

0,0

- учащиеся и студенты

7,7

7,4

7,4

4,7

4,9

-лица без постоянного источника дохода

55,9

54,5

53,1

55,7

56,3

- из них безработные

0,8

1,2

1,2

1,5

0,9


Таким образом, в структуре выявленных лиц, совершивших преступления по полу преобладают мужчины; по возрасту - лица в возрасте 30 лет и старше; по занятию на момент совершения преступления - лица без постоянного источника дохода.

На протяжении рассматриваемого периода увеличивается доля женщин в структуре лиц, совершивших преступления по полу.

Проанализируем ряд распределения лиц, совершивших преступления по возрасту 2015 году, вычислив среднее значение, структурные средние, показатели вариации.

Построим расчетную таблицу (таблица 6).

Таблица 6

Расчет показателей колеблемости распределения лиц, совершивших преступления по возрасту 2015 году

Распределение лиц, совершивших преступления по возрасту во время совершения преступления, лет

Частоты, Середины интервалов,





14-15

1,1

14,5

15,95

22,19195

447,7114953

16-17

3,4

16,5

56,1

61,7933

1123,062331

18-24

18,8

21

394,8

257,0806

3515,448665

25-29

19,8

27

534,6

151,9551

1166,179415

30 и старше

47,4

40

1896

252,4287

1344,309042

50 и старше

9,5

60

570

240,59225

6093,119027

Итого

100


3467,45

986,0419

13689,82998


Средний возраст лиц, совершивших преступления по возрасту во время совершения преступления определим по формуле средней арифметической взвешенной, в качестве вариант используя середины интервалов

 лет.

Найдем моду, для этого сначала найдем модальный интервал, т.е. интервал с наибольшей частотой. Чтобы найти конкретное значение моды, необходимо использовать формулу

где xМо - нижняя граница модального интервала; iМо - величина модального интервала; fМо - частота модального интервала; fМо-1 - частота интервала, предшествующего модальному; fМо+1 - частота интервала, следующего за модальным.

 лет.

Найдем медиану, для этого сначала найдем медианный интервал, т.е. первый интервал, где сумма накопленных частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений. Численное значение медианы обычно определяют по формуле


где:  - нижняя граница медианного интервала;

 - величина медианного интервала;

 - накопленная частота интервала, предшествующего медианному;

 - частота медианного интервала;

 лет.

Т.к. среднее значение меньше модального, то распределение имеет левостороннюю асимметрию.

Размах вариации

 лет.

Среднее линейное отклонение

 лет.

Найдем дисперсию

.

Найдем среднее квадратическое отклонение

 лет.

Найдем коэффициент осцилляции


Найдем линейный коэффициент вариации

.

Найдем коэффициент вариации

.

Т.к. коэффициент вариации больше 33,3%, то совокупность является неоднородной, а средняя нетипичной для исследуемой совокупности.

4. Распределение осужденных по возрасту в динамике и в процентах к итогу

Кроме проанализированных показателей числа зарегистрированных преступлений и состава и структуры лиц, совершивших преступления, важным в анализе преступности является показатель состава осужденных по полу. Рассмотрим данные таблицы 7.

Таблица 7

Состав осужденных, человек


2011

2012

2013

2014

2015

Осуждено всего:

7992

7619

7647

8346

8873

из них в возрасте, лет:






14-17

367

344

288

223

245

18-24

1904

1806

1884

1909

1932

25-29

1808

1739

1752

1827

1844

30-49

3555

3357

3330

3771

4226

50 и старше

358

373

393

616

626

По данным таблицы 7 рассчитаем показатели структуры.

ОВС = Часть совокупности ∙ 100% / Итог совокупности

Результаты расчетов сведем в таблицу 8.

Таблица 8

Структура осужденных, %


2011

2012

2013

2014

2015

Осуждено всего:

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

из них в возрасте, лет:






14-17

4,6

4,5

3,8

2,7

2,8

18-24

23,8

23,7

24,6

22,9

21,8

25-29

22,6

22,8

22,9

21,9

20,8

30-49

44,5

44,1

43,5

45,2

47,6

50 и старше

4,5

4,9

5,1

7,4

7,1


Таким образом, в структуре осужденных преобладают лица в возрасте 30-49 лет, при этом их доля в динамике увеличивается.

Структуру осужденных за каждый год изобразим графически (рисунки 2-6 соответственно).

Рисунок 2. Структура осужденных по возрасту в 2011 году, %

преступление осужденный возраст доход

Рисунок 3. Структура осужденных по возрасту в 2012 году, %

Рисунок 4. Структура осужденных по возрасту в 2013 году, %

Рисунок 5. Структура осужденных по возрасту в 2014 году, %

Рисунок 6. Структура осужденных по возрасту в 2015 году, %

Проанализируем структурные различия в составе осужденных в 2011 и 2015 гг. Для этого построим расчетную таблицу (таблица 9).

Таблица 9

Расчетная таблица

Группы осужденных по возрасту







14-17

4,6

2,8

1,8

3,24

7,84

54,76

18-24

23,8

21,8

2

4

566,44

475,24

2079,36

25-29

22,6

20,8

1,8

3,24

510,76

432,64

1883,56

30-49

44,5

47,6

3,1

9,61

1980,25

2265,76

8482,41

50 и старше

4,5

7,1

2,6

6,76

20,25

50,41

134,56

Итого

100

100,0

11,3

26,85

3098,86

3231,89

12634,65


Линейный коэффициент различий

 п.п.

Квадратический коэффициент δ w определяет насколько процентных пунктов в среднем отличается каждая структурная группа

 п.п.

Структура различна в среднем на 2,3 процентных пункта.

Для сравнительной оценки выявленных различий рассчитаем нормированные показатели в которых фактические различия сравниваются с нормой различий принятый за 100%.

Коэффициент Гатева

Коэффициент Рябцева

.

Рассматриваемые структуры имеют весьма низкий уровень различия.

Вычислим темпы прироста числа осужденных по возрастам.

Таблица 10

Состав осужденных и их динамика


2011

2012

2013

2014

2015

Темп прироста в 2015 по сравнению с 2011, %

Осуждено всего:

7992

7619

7647

8346

8873

11,0

из них в возрасте, лет:







14-17

367

344

288

223

245

-33,2

18-24

1904

1806

1884

1909

1932

1,5

25-29

1808

1739

1752

1827

1844

2,0

30-49

3555

3357

3330

3771

4226

18,9

50 и старше

358

373

393

616

626

74,9


Таким образом, число осужденных всего в 2015 году по сравнению с 2011 увеличилось на 11,0%; произошло снижение осужденных лиц в возрасте 14-17 лет на 33,2%; значительно увеличилось число осужденных лиц в возрасте 30-49 лет и 50 и старше лет, соответственно на 18,9% и на 74,9%.

5.      Динамика осужденных по основным мерам наказания, назначенным судами

Также при анализе преступности в регионе важным является проанализировать распределение осужденных по основным мерам наказания, назначенным судами.

Рассмотрим данные таблицы 11.

Таблица 11

Распределение осужденных по основным мерам наказания, назначенным судами, человек


2011

2012

2013

2014

2015

Осуждено всего:

7992

7619

7647

8346

8873

из них:






- лишение свободы

2113

1766

1483

1896

2161

- исправительные работы без лишения свободы

404

628

873

951

709

- условное осуждение к лишению свободы и к иным мерам

3750

3359

3130

2943

2356

- штраф

1273

1331

1526

1771

1414


Вычислим темп роста числа осужденных по основным мерам наказания, назначенным судами в 2015 году по сравнению с 2011 годом, а также среднегодовые темпы роста.

Результаты расчетов сведем в таблицу 12.

Таблица 12

Динамика осужденных


2011

2012

2013

2014

2015

Темп роста в 2015 году по сравнению с 2011 годом, %

Среднегодовой темп роста, %

Осуждено всего:

7992

7619

7647

8346

8873

111,0

102,6

из них:








- лишение свободы

2113

1766

1483

1896

2161

102,3

100,6

- исправительные работы без лишения свободы

404

628

873

951

709

175,5

115,1

- условное осуждение к лишению свободы и к иным мерам

3750

3359

3130

2943

2356

62,8

89,0

- штраф

1273

1331

1526

1771

1414

111,1

102,7

Таким образом, наблюдается снижение осужденных лиц, получивших условное осуждение к лишению свободы и к иным мерам, по остальным мерам наказания - произошел рост, самыми быстрыми темпами расчет число осужденных, получивших исправительные работы без лишения свободы.

Динамику числа осужденных изобразим графически (рисунок 7).

Рисунок 7. Динамика числа осужденных по основным мерам наказания, назначенным судами

6. Статистика осужденных по приговорам судов, вступившим в силу по отдельным видам преступлений. Структура этих преступлений

Проанализировав распределение осужденных по основным мерам наказания, назначенным судами, нельзя упустить из виду распределение осужденных по приговорам судов, вступившим в законную силу, по отдельным видам преступлений.

Проведем данный анализ по данным таблицы 12.

Таблица 12

Распределение осужденных по приговорам судов, вступившим в законную силу, по отдельным видам преступлений, человек


2011

2012

2013

2014

2015

Осуждено всего:

7992

7619

7647

8346

8873

из них за:






- убийство

84

88

84

90

98

- умышленное причинение тяжкого вреда здоровью:

394

362

388

347

382

- изнасилование

78

54

53

16

19

- разбой

132

111

100

97

98

- грабеж

500

382

247

267

220

- кража

2187

2197

2027

2417

2772

- незаконные действия и нарушения правил обращения с наркотическими и психотропными средствами

1661

1637

1635

1429

1388

- хулиганство

30

30

20

19

17

- нарушение правил дорожного движения и эксплуатации транспортных средств, повлекших по неосторожности смерть человека, двух и более лиц

155

160

158

78

50


По данным таблицы 12 рассчитаем показатели структуры.

ОВС = Часть совокупности ∙ 100% / Итог совокупности

Результаты расчетов сведем в таблицу 13.

Таблица 13

Распределение осужденных по приговорам судов, вступившим в законную силу, по отдельным видам преступлений, человек

20112012201320142015






Осуждено всего:

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

из них за:






- убийство

1,1

1,2

1,1

1,1

1,1

- умышленное причинение тяжкого вреда здоровью:

4,9

4,8

5,1

4,2

4,3

- изнасилование

1,0

0,7

0,7

0,2

0,2

- разбой

1,7

1,5

1,3

1,2

1,1

- грабеж

6,3

5,0

3,2

3,2

2,5

- кража

27,4

28,8

26,5

29,0

31,2

- незаконные действия и нарушения правил обращения с наркотическими и психотропными средствами

20,8

21,5

21,4

17,1

15,6

- хулиганство

0,4

0,4

0,3

0,2

0,2

- нарушение правил дорожного движения и эксплуатации транспортных средств, повлекших по неосторожности смерть человека, двух и более лиц

1,9

2,1

2,1

0,9

0,6


Таким образом, в структуре осужденных по приговорам судов, вступившим в законную силу, преобладают кражи, их доля на протяжении рассматриваемого периода увеличивается.

7.  Корреляционный анализ между уровнем доходов и числом преступлений

На уровень преступности, в частности на число совершаемых преступлений влияет множество факторов, одним из которых является уровень доходов населения. В предположении, чем выше уровень доходов населения, тем выше уровень жизни населения и, следовательно, меньше число совершенных преступлений. Проведем корреляционно-регрессионный анализ между уровнем доходов и числом преступлений.

Таблица 14

Данные для корреляционно-регрессионного анализа


2011

2012

2013

2014

Среднедушевые денежные доходы населения в месяц, рублей

33926,0

36345,4

39360,5

41502,8

43581,2

Число зарегистрированных преступлений, единиц

31152

27407

25223

24140

23785

Изобразим данные таблицы 14 графически (рисунок 8).

Рисунок 8. Зависимость числа преступлений от среднедушевых доходов населения

По графику видно, что между рассматриваемыми признаками существует линейная зависимость.

Линейное уравнение регрессии имеет вид , где

 - наблюдаемое значение ошибок

 - оценки параметров регрессионной модели, которые следует найти.

Для оценки параметров  используем метод наименьших квадратов (МНК). МНК дает наилучшие оценки параметров уравнения регрессии. Для этого составим систему нормальных уравнений

.

Таблица 15

Расчетная таблица








1

33926

31152

1150973476

1056862752

970447104

29938,5

0,039

2

36345,4

27407

1320988101

996118377,8

751143649

28123,95

0,026

3

39360,5

25223

1549248960

992789891,5

636199729

25862,625

0,025

4

41502,8

24140

1722482408

1001877592

582739600

24255,9

0,005

5

43581,2

23785

1899320993

1036578842

565726225

22697,1

0,046

Сумма

194715,9

131707

7643013939

5084227455

3506256307


0,141

Среднее

38943,18

26341,4

1528602788

1016845491

701251261,4


0,028



Модель, характеризующая данные, будет выглядеть так: .

Т.е. в среднем при увеличении среднедушевых доходов на 1 рубль число преступлений сокращается в среднем на 0,75 единиц.

Для того, чтобы определить тесноту корреляционной зависимости Y и Х найдем коэффициент корреляции


Связь между факторным и результативным факторов обратная, очень тесная. Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации.

,

т.е. в 90,6% случаев изменения Х приводят к изменению Y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - высокая. Остальные 9,4% изменения Y объясняются факторами, неучтенными в модели.

Вычисляем ошибку аппроксимации . Ошибка аппроксимации меньше 12% свидетельствует о хорошем подборе уравнения регрессии к исходным данным.

Рисунок 9. Зависимость числа преступлений от среднедушевых доходов населения

О точности подбора свидетельствует и построенный график (рисунок 9).

Выводы и предложения

Статистический анализ преступности заключается в установлении ее реального состояния. Вопрос этот сложный, противоречивый и неоднозначный. С одной стороны, есть хорошо разработанные учет и отчетность, с другой - ни в одной стране мира, и особенно в современной России, учтенная преступность не отражает реальной криминологической обстановки. Уровень регистрируемой преступности в среднем колеблется в пределах от одной четверти до половины от фактически совершаемых преступлений.

Поэтому установление более или менее реального состояния преступности - главная и основополагающая задача статистического анализа на любом административно-территориальном уровне.

Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что число правонарушений в Ханты-Мансийском автономном округе ежегодно снижается, что является положительным моментом в уровне жизни населения.

Между уровнем среднедушевых доходов и число преступлений существует обратная зависимость, в среднем при увеличении среднедушевых доходов на 1 рубль число преступлений сокращается в среднем на 0,75 единиц.

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.

Библиографический список

1. Андриенко Ю.В., Аренд Р. Преступность - проклятие свободы? // Экономическая теория преступления и наказания. - 2010. - №4. - 23 с.

2.       Жандаров, А.М. Анализ взаимосвязей показателей преступности в регионах России // Вопросы статистики. - 2010. - №8.

.        Ли. Д. Криминология: статистический подход и системный метод // Уголовное право. - 2013. - №1. - 13 с.

.        Лунев В.В. Юридическая статистика (Текст): учебник. - 2-е изд., перераб. И доп., с изм. - Москва: Юрист, 2014. - 394 с.

.        Мухаев И.П. Предмет и система общей части криминологии. - Хабаровск: ХГУ, 2012. - 280 с.

.        Казанцева С.Я., Лебедева С.Я. Правовая статистика (Текст): учебник для вузов. - Москва: Юнити-Дана: Закон и порядок, 2013. - 255 с.

.        Правовая статистика (Текст): учебник 2-е издание / под. ред. С.В. Казанцева. - М., 2014. - 271 с.

8. Правовая статистика: учеб.-метод. комплекс [Электронный ресурс] / З.Г. Надараиа; Краснояр. гос. аграр. ун-т. - Красноярск, 2015. - 104 с.

9.       Тимофеев, В.С. Исследование социально-экономической детерминации преступности в региональном разрезе / В.С. Тимофеев, О.Т. Шипкова // Вопросы статистики. - 2009. - №3.

.        Ханты-Мансийский автономный округ - Югра в цифрах, 2015 год: Краткий статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Ханты-Мансийскому автономному округу - Югре, 2016 - 207 с.

Похожие работы на - Экономико-статистический анализ правонарушений в Ханты-Мансийском автономном округе

 

Не нашли материал для своей работы?
Поможем написать уникальную работу
Без плагиата!