Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Факторный анализ преступности. Корреляционный и регрессионный методы. Монография
.pdf
охватываются регионы, ранее не знавшие такого преступления. Так,
если в 2009 г. в России было зарегистрировано 1386 преступлений,
предусмотренных ст. 207 УК РФ, то в 2010 г. — 7811. Решение проблем было получено следующим образом. В результате применения
методики, основу которой составили комплекс приемов статистического наблюдения, экспертная оценка материалов из прокуратур об
отказе в возбуждении уголовных дел, выборочный анкетный опрос
экспертов всех категорий, сотрудников правоохранительных органов (Генеральной прокуратуры РФ, МВД России, ФСБ России и
др.), установлено, что латентная преступность заведомо ложных сообщений об акте терроризма в 2010 г. составила 7426 преступлений
(зарегистрированная преступность — 7811 преступлений), т.е. фактическое количество преступлений достигает 15 237. Таким образом,
коэффициент латентности составил 1,95.
Сложнее дело обстояло с прогнозом преступлений этого состава. Главная задача исследования заключалась в установлении взаимозависимости заведомо ложных сообщений об акте терроризма
(ст. 207 УК РФ) и терроризма (ст. 205 УК РФ). Сложность решения
этой задачи обусловлена тем, что накопленный объем статистического наблюдения недостаточен для получения состоятельных статистических оценок, поскольку не выполняется закон больших чисел. Вместе с тем задача заключается в аналитическом описании
тенденции (тренда) роста заведомо ложных сообщений об акте терроризма в зависимости от террористических актов. Аналитическое
решение этой задачи выходит за рамки правового исследования,
однако представляет интерес в криминологическом плане. Отметим, что впервые в правовой науке применяемый метод заимствован из теоретической физики и экономики (так называемый «биржевой прогноз»). В этих областях также решаются задачи открытия
естественных законов на основе прогнозирования и ретроспекции.
Последняя особенно характерна для фондовых бирж, где результаты
прогнозов проверяются немедленно и неотвратимо, в силу чего методика работы с ними непрерывно совершенствуется.
Итак, рассмотрена следующая примерная криминологическая
задача. Статистические данные по ст. 205, 207 УК РФ за 2006—2010 г.
имеют следующий вид (табл. 4.1).
Необходимо найти количественные неслучайные характеристики
зависимости преступлений, предусмотренных по ст. 207 УК РФ, в
связи с преступлениями, предусмотренными по ст. 205 УК РФ.
Поскольку малый объем выборки (N = 5) ограничивает выбор
метода, будем искать зависимость в виде прямой линии y = b + ax
по методу наименьших квадратов (уравнение линейной регрессии).
91
Таблица 4.1
Ãîä cò. 205 ÓÊ ÐÔ xi cò. 207 ÓÊ ÐÔ yi
N 20 3462
N + 1 135 4035
N + 2 324 5323
N + 3 360 6762
N + 4 561 7811
Задача сводится к исследованию следующего функционала:
ni
>@
¦
1
i
ãäå a è b — искомые величины.
Необходимо в общем случае аналитически найти значения характеристик a è b такие, при которых функционал принимает минимальное (экстремальное) значение.
Взяв частные производные по a è b и приравняв их (частные
производные) нулю (необходимое условие экстремума функции) в
целях нахождения минимума, получим два уравнения с двумя искомыми неизвестными a è b:
nnn
°
°
2
axbx xy
¦¦¦
iiii
111
iii
®
°
axbn y
¦¦
°
¯
2
min)(
baxy ,
ii
0;
n
ii
i
1
0.
Решение этой системы в общем случае имеет вид
n
¦¦¦
111
i
a
n
¦¦
11
i
n
n
2
¦¦ ¦¦
11 11
i
b
i
n
¦¦
11
i
92
n
n
i
n
i
n
i
n
i
yxyxn
iii
i
;
22
xxn
)(
ii
n
yxxyx
iiiii
i
xxn
)(
ii
.
22
Таким образом, неслучайные параметры a è b прямой (тренда
преступности) вычисляются исключительно через статистические
данные.
В нашем случае получим параметры a è b по числовым данным
таблицы:
5
1, 4 1 0 ;
x
¦
i
1
i
5
25
x
¦
i
i
1
55
xy
¦¦
ii
ii
11
5
xy
¦
ii
i
1
5 91, 533 10 383,5 10 74,165 10
a
Итак, искомая зависимость (естественный локальный закон)
имеет вид
Это уравнение, как аналитическая запись локального естественного закона, позволяет как прогнозировать количество преступлений, предусмотренных ст. 207 УК РФ, в связи с количеством преступлений, предусмотренных ст. 205, так и проводить ретроспективный анализ. Так, согласно статистическим данным (см. таблицу)
в N-м году было зарегистрировано 20 террористических актов (õ).
Расчет с использованием указанной формулы показал, что количество заведомо ложных сообщений в данный период должно было
составлять 3286 преступлений. Погрешность при этом равна 5,0%.
В N + 1 году зарегистрировано 135 актов терроризма, соответственно аналогичный расчет показал, что количество рассматриваемых
преступлений должно было составлять 4255, погрешность равна
5,4% и т.д.
Общая картина расчетов представляется следующим образом:
(x = 20)oy = 3286 (+176) = 3462; 5, 0%
5 5,679 10 19,6 10 8,795 10
3
5,679 10 ;
383,5 10 ;
91, 533 10 ;
55 5
55 5
y = 3117 + 8,433x.
5
5
b = 3117.
§·
¨¸
©¹
¦
i
¦
i
2
5
x
¦
i
1
i
5
2,739 10 ;
y
i
1
5
xy
ii
1
1, 96 10 ;
91.
6
4
8,433;
(x = 135)oy = 4255 (–220) = 4035; 5, 4%
93
(x = 324)oy = 5849 (–526) = 5323; 9, 8%
(x = 360)oy = 6152 (+610) = 6762; 9, 0%
(x = 561)oy = 7848 (–037) = 7811; 0, 4%
(x = 700)oy = 9020; <10%
(x = 800)oy = 9863; <10%
(x = 0)oy = 3117
(x = –317)oy | 0 (уровень антитеррористических операций).
Учитывая рост террористических актов, можно определить, какое количество заведомо ложных сообщений об акте терроризма
можно ожидать. Так, например, если количество террористических
актов достигнет 700, то следует ожидать более 9020 заведомо ложных сообщений об акте терроризма. При дальнейшем росте — при
800 актах терроризма — количество рассматриваемых преступлений
может достигнуть 9863. Описываемый естественный локальный закон позволяет решать задачи интерполяции и экстраполяции и
сравнивать теоретически полученные результаты со статистическими данными о заведомо ложных сообщениях об акте терроризма.
Особый интерес представляет исследование области определения и
области допустимых значений естественного локального закона.
Под областью определения понимается временной период, в пределах которого этот закон с приемлемой для практики точностью позволяет установить зависимость заведомо ложных сообщений об акте терроризма от количества террористических актов. Применительно к периоду 2006—2010 гг. этот закон является линейным и
определяет линейную тенденцию (тренд) роста числа заведомо
ложных сообщений об акте терроризма. Однако неясно, будет ли
сохраняться линейность, например, до 2012 или 2020 гг., или статистические данные следует описывать с помощью нелинейных законов. Кроме того, дополнительного исследования требует определение области допустимых значений прогнозных и ретроспективных оценок, Заслуживает внимания оценка ожидаемого количества
заведомо ложных сообщений об акте терроризма при отсутствии
террористических актов (фоновый уровень заведомо ложных сообщений об акте терроризма). Практика показывает, что такие явления имеют место. В нашем случае этот фоновый уровень следует
из естественного локального закона взаимосвязи терроризма и заведомо ложных сообщений об акте терроризма. При õ = 0, ãäå õ —
количество террористических актов, он равен 3117 преступлениям,
предусмотренным ст. 207 УК РФ; подставляя данные в детерминанту õ, мы будем получать соответствующие изменения значений ó.
(фоновый уровень заведомо ложных сообщений);
94
Данный метод нелинейной регрессии можно использовать при
построении многофакторной модели криминологического прогноза
любого вида преступности.
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
35,0
30,0
25,1
23,4
23,0
25,0
24,3
23,8
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
23,4
22,3
2001 20 02 20 03 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
25,7
26,0
26,3
ɉɪɨɝɧɨɡ ɮɚɤɬɢɱɟɫɤɨɣ ɩɪɟɫɬɭɩɧɨɫɬɢ (ɜ ɦɥɧ) ɧɚ 2010 —
95
26,8
27,2
28,1
29,0
28,6
27,7
y = 0,4533x - 884,82
2
= 0,9687
R
2020 ɝɝ.
29,5
29,9
30,8
30,4
30,0
25,0
20,0
15,0
19,3
20,5
20,6
20,5
20,2
20,4
21,5
22,5
23,0
22,8
23,2
23,6
23,9
24,3
25,4
25,1
24,7
y = 0,375x - 730,93
2
= 0,8655
R
25,8
26,6
26,2
10,0
5,0
0,0
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20 20
ɉɪɨɝɧɨɡ ɥɚɬɟɧɬɧɨɣ ɩɪɟɫɬɭɩɧɨɫɬɢ (ɜ ɦɥɧ) ɧɚ ɩɟɪɢɨɞ 2010—- 2020 ɝɝ.
Конечно, в данной главе полностью осветить математические
методы криминологического прогнозирования невозможно, однако
фундаментальные методы, понятия и базовые положения в указанной главе приведены.
Таким образом, мы можем с уверенностью сказать, что в деятельности прокуратуры прогнозирование преступности приобретает
все большее практическое значение прежде всего для подготовки
информации о будущем состоянии преступности, которая используется в перспективном планировании, а также при разработке и
принятии управленческих решений в области противодействия любому криминальному феномену.
96
Ƚɥɚɜɚ 5
ɋɪɚɜɧɢɬɟɥɶɧɚɹ ɯɚɪɚɤɬɟɪɢɫɬɢɤɚ
ɡɚɪɟɝɢɫɬɪɢɪɨɜɚɧɧɵɯ
ɢ ɮɚɤɬɢɱɟɫɤɢɯ ɩɪɟɫɬɭɩɥɟɧɢɣ
Ежегодный мониторинг латентной преступности позволяет относительно объективно оценить уровень реальной преступности: он
более чем в 10 раз превышает уровень зарегистрированной составляющей. Исследования виктимизации населения нашей страны показали, что пострадавшими от преступлений в 2010 г. считают себя
порядка 15,5% опрошенных
была репрезентативная выборка, структурно соответствующая характеристикам населения (практически во всех регионах Российской Федерации было опрошено 7 тыс. представителей различных
социальных групп), эта цифра позволяет примерно оценить число
жертв преступлений в масштабах всей страны в абсолютных величинах — 22 млн (15,5% от 141,8 млн россиян). С учетом того, что
далеко не все преступления причиняют вред конкретной жертве, цифра реальной преступности будет больше как минимум на 15%. Эта
информация соответствует данным об уровне латентной преступности
1
. Учитывая, что объектом исследования
экспертных оценок (оценки проводились отдельно по каждой статье Особенной части УК РФ, всего в исследовании приняло участие
более 700 экспертов, главным образом из числа сотрудников криминальной милиции), в России в 2010 г. совершено порядка 23,8 млн
латентных преступлений. Расчеты по так называемой методике матричного моделирования на основе коэффициентов криминальной
активности различных социальных групп также дали аналогичные
показатели — 22±2,7 млн латентных преступлений.
Таким образом, по результатам изучения латентной преступности
количество незарегистрированных преступлений в России составляет
1
Аналогичные цифры получены при исследовании виктимизации независимыми исследовательскими центрами (Кондратюк Л.В., Овчинский В.С. Криминологическое измерение. М., 2008. С. 179). Интересно, что, по данным опроса Левада-Центра, 20% опрошенных отметили, что в их регионе функционируют банды,
подобные Кущевской.
97
не менее 23,8 млн. С учетом показателя зарегистрированной преступности фактически в 2010 г. в России совершено порядка 26,5 млн
преступных деяний. Сравнительный анализ динамики фактической
и зарегистрированной преступности за последние десять лет представлен на рис. 5.1.
Ʉɨɥɢɱɟɫɬɜɨ ɩɪɟɫɬɭɩɥɟɧɢɣ, ɦɥɧ
Ðèñ. 5.1. Динамика реальной и зарегистрированной преступности
çà 2001–2010 ãã.
Анализ динамики фактической преступности за 10 лет позволяет
выдвинуть гипотезу о том, что скачкообразное изменение зарегистрированной преступности характеризует не реальные тенденции, а
является, скорее всего, отражением тех или иных интересов ведомства, ведущего ее учет. В пользу этой гипотезы свидетельствует сопоставление графика динамики фактической преступности и тренда
зарегистрированной части криминального феномена (рис. 5.2).
Под трендом имеется в виду тенденция преступности, которая
проявляет себя за значительный период, несмотря на то что за этот
период преступность могла и расти и снижаться. Тренд — это один
из параметров официальной статистики, рассчитываемый по специальным формулам, который практически не поддается фальсификации. На основе вычисления тренда невозможно рассчитать
цифры латентной преступности, однако он показывает тенденцию
реальной преступности. И если тренд, рассчитанный на основе
данных зарегистрированной преступности, совпадает с графиком
динамики реальной преступности, построенным на основе анализа криминальной латентности, то это является аргументом в пользу того, что данные о латентной преступности, полученные с помощью иных методов, относительно достоверны. Анализ данных
официальной статистики показывает: среднегодовой прирост
98
тренда зарегистрированной преступности за последние 10 лет составляет 1,8%, что практически соответствует цифрам прироста
реальной преступности. Это соответствие — весьма обнадеживающее свидетельство того, что полученные данные о латентной преступности не противоречат результатам статистического анализа
официальных данных.
ɋɪɟɞɧɢɣ ɝɨɞɨɜɨɣ ɩɪɢɪɨɫɬ ɬɪɟɧɞɚ ɡɚɪɟɝɢɫɬɪɢɪɨɜɚɧɧɨɣ
ɩɪɟɫɬɭɩɧɨɫɬɢ —1,8%
26,5
33
30
27
24
21
18
15
12
9
6
3
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
22,3
2968,255
2526,305
23,4
2893,81
23,8
3554,738
3855,373
3582,541
2994,820
23,4
23
2756,398
25,1 25,7
24,3
26,0
3209,862
2628,799
0
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Ɂɚɪɟɝɢɫɬɪɢɪɨɜɚɧɨ Ɋɟɚɥɶɧɚɹ ɩɪɟɫɬɭɩɧɨɫɬɶ
0
Ðèñ. 5.2. Трендовый анализ зарегистрированной преступности
â ÐÔ çà 2001—2010 ãã.
Сравнительный анализ данных о реальной преступности и сведений о зарегистрированных органами внутренних дел сообщений о
преступлениях выявляет ту же тенденцию (рис. 5.3). Нижняя часть
графика построена на основе данных официальной статистики
(отчет по форме 723 МВД РФ, строка «Рассмотрено сообщений о
преступлении»).
Сравнение данных зарегистрированной преступности и количества сообщений о преступлениях позволяет констатировать, что на
протяжении последних четырех лет в сфере регистрации преступлений наметились две взаимоисключающие тенденции. С одной стороны, фиксируется рост регистрации сообщений о преступлениях, с
другой — снижение зарегистрированной преступности. При этом
растущая динамика числа принятых решений об отказе в возбуждении уголовного дела в определенной мере показывает, какой выход
99
из создавшейся противоречивой ситуации находят сотрудники органов внутренних дел (рис. 5.4).
Ðèñ. 5.3. Динамика реальной преступности и сообщений граждан
о преступлениях за 2003—2010 гг.
Ðèñ. 5.4. Динамика зарегистрированной преступности,
числа рассмотренных сообщений о преступлении и количества
принятых решений об отказе в возбуждении уголовного дела
Статистические данные о результатах прокурорского надзора в
данной сфере являются аргументом в пользу того, что более полная
регистрация в органах внутренних дел сообщений о преступлениях
сопровождается ростом числа необоснованных решений об отказе в
возбуждении уголовного дела. Число отмененных прокурорами постановлений об отказе в возбуждении уголовного дела непрерывно
растет — с 2003 г. количество отмененных постановлений возросло
в 5 раз. В 2010 г. их число составило 2,1 млн (рис. 5.5).
100
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]