§ 3. Приемы исследования рядов динамики преступности

В теории статистики разработан обширный арсенал методов анализа динамики различных социальных явлений, инвариантных по возможностям их применения к показателям любого содержа­ния. Среди этих методов есть и относительно простые, и весьма сложные, требующие использования мощного математического ап­парата и ЭВМ.

Первое систематическое исследование движения преступнос­ти во времени осуществил в 30-х годах прошлого века А. Кетле. Он скрупулезно проанализировал многолетние статистические данные о преступлениях, преступникахи карательной практике во 468

Глава МП. Статистическое изучение динамики правовых явлений

Франции и пришел к выводу, что преступления, взятые в боль­шой массе, характеризуются значительной стабильностью своих основных параметров во времени. «Во всем, что касается преступ­лений, — констатировал А. Кетле, — числа повторяются с таким постоянством, что этого нельзя не заметить»¹.

Оценка оперативной обстановки на конкретной территории или в стране в целом в сравнительных понятиях «выше» и «ниже», «боль­ше» и «меньше» и на основе исследования динамических рядов поз­воляет констатировать, что преступность — это социальный про­цесс, обусловленный всей совокупностью общественных отноше­ний данного этапа развития общества. Реализация этого подхода требует адекватных этому явлению методов исследования. Одним из них является в данном случае анализ динамических рядов пре­ступности.

Ретроспективный взгляд на преступность на основе анализа ря­дов динамики в научно-практическом отношении ставит и реша­ет следующие задачи:

— дать представление об изменениях показателей за прошед­ший период;

— охарактеризовать интенсивность отдельных изменений в уровнях ряда от периода к периоду или от даты к дате;

— определить средние показатели временного ряда за тот или иной период;

— выявить основные тенденции и закономерности изменений преступности на отдельных этапах развития общества и в целом за рассматриваемый период;

— выявить факторы, обусловливающие изменение преступно­сти во времени;

— осуществить прогноз о возможном характере преступности в ближайшем и отдаленном будущем, что является необходимым условием криминологического планирования мероприятий по реализации государственных мер социального контроля над ней.

Отправным пунктом анализа динамического ряда преступно­сти является измерение колебаний числа преступлений или преступ­ников от одного отрезка (момента) времени к другому.

Колебания ряда динамики — это изменения его уровня, обус­ловленные внутренними или внешними, случайными или зако-

1 Кетле А. Человек, развитие его способностей, или Опыт социальной физи­ки. СПб., 1865. С. 5.

§ 3. Приемы исследования рядов динамики преступности

469

номерными- причинами, сезонными факторами и т.п. Если уро­вень ряда более или менее стабилен, то колебания ряда динами­ки могут быть рассчитаны по формуле ■

где у— уровень ряда динамики; у — средний уровень ряда дина­мики; и — число членов ряда.

При явно выраженном росте или падении уровня ряда коле­бания ряды динамики рассчитываются по формуле

где у; — сглаженные (выравненные) значения ряда динамики.

Очень часто результаты измерения колебаний числа преступ­лений или преступников целесообразно представить относитель­ными величинами. Напомним, что ранее (гл. X), мы уже касались некоторых аспектов исследования динамических рядов при рас­смотрении относительных величин, характеризующих динамику. Именно там нами были выяснены понятия абсолютного приро­ста и абсолютное значение одного процента прироста, темпа рос­та, темпа прироста и приемы сравнения на основе неподвижной базы (базисный способ) и подвижной базы (цепной способ).

Этими же величинами выражаются показатели, характеризу­ющие тенденцию развития ряда, которая назвается трендом.

Тренд — это долговременная компонента ряда динамики, выра­жающая длительную, «вековую», ведущую тенденцию развития яв­ления'. Применительно к статистике преступности, исходя из идеологических установок, в советское время считалось, что ее ве­дущей тенденцией является постепенное «отмирание», в истори­ческой перспективе полное исчезновение этого явления.

Надо иметь в виду, что выявление типа тенденции ряда дина­мики социальных явлений, преступности в частности, — задача не чисто статистическая, а прежде всего качественного изучения ха­рактера ее развития, что обусловливается относительной самосто­ятельностью преступности как социального процесса. Качествен­ный анализ должен выявить достаточную однородность пресгупле-

1 Это выражение предложено английским ученым У.Д. Гукером, введшим в ста­тистику понятие об уравнении тренда (1902 г.).

470

Глава ЯП. Статистическое изучение динамики правовых явлений

ний в изучаемый период, действие основных факторов ее развития, существенные изменения общественных отношений, образно гово­ря, того «бульона», в котором она варится. Известно, что «чем круп­нее изучаемая система, чем больше факторов влияют на динами­ку изучаемого признака, тем реже возможны резкие, скачкообраз­ные изменения в ряду динамики (не колебании, а именно измене­ния в тенденции)»!. И если преступность рассматривать как слож­ное системное образование, на динамику которого влияет не одна сотня факторов — экономических, политических, социальных и т.д., то следует исходить из того, что столь коренное изменение в экономической, политической, социальной и другой ситуации, как переход от командно-административного планового хозяйства к рыночной экономике, в масштабе нашей страны неизбежно зай­мет достаточно большое время, в пределах которого динамика раз­вития преступности не сможет обнаружить устойчивых тенденций. Разнообразные по происхождению и величине отклонения от тренда можно свести к трем основным группам:

1) более или менее регулярные колебания относительно трен­да (например, существенное укрепление патрульно-постовой службы милиции на первых порах сопровождается ростом зареги­стрированной «уличной» преступности, а затем — заметное сни­жение и стабилизация этого числа);

2) сезонные колебания — внутри годичные повышения или по­нижения уровня того или иного показателя, повторяющиеся на протяжении ряда лет. Это периодически повторяющиеся в неко­торое определенное время каждого года, дни месяца или часы су­ток колебания (например, ДТП; в курортных регионах «летняя» преступность бывает в несколько раз выше преступности «мерт­вого сезона»; и т.д.). Для выявления и измерения интенсивности этих колебаний в статистике используют различные приемы, в ча­стности, рассчитываются индексы сезонности;

3) колебания — числа случайного происхождения, за которыми не стоят какие-либо особые причины.

Следующей компонентой ряда динамики является лаг или отставание одного явления от другого, связанного с ним.

Лаг — это смещение во времени изменений одних явлений по срав­нению с другими (например, время увеличения размеров железно-

i Обшая теория статистики: Учебник / Паи ред. чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой. С. 274.

5 3. Приемы исследования рядов динамики преступности

471

дорожных перевозок хлебныхгрузов несколько отстает от време­ни сбора урожая, время освоения новых месторождений полезных ископаемых — от инфраструктуры и всплеска преступности в этих регионах и т.д.). Учитывая возможность такого отставания, полез­но, например, перед анализом связи двух динамических рядов сдви­нуть один ряд относительно другого. Лаг и будет интервалом та­кого сдвига.

Самый простой способ выявления тенденции динамического ряда — визуальное изучение его графического изображения (см. гл. VI). Однако не всегда этот способ дает надежные результаты. Особенно это относится к динамическим рядам, имеющим зна­чительную колеблемость уровней. В последнем случае для выяв­ления скрытых закономерностей, обнаружения за колебаниями оп­ределенных тенденций, применяются более тонкие приемы обра­ботки (преобразования) динамических рядов. Выделяются эмпири­ческие и аналитические способы преобразования рядов динами-

Таблица 4

Преобразования уровня динамического ряда преступлений методами укрупнения интервалов

Год	Зарегистрированные преступления
	За год	За два последую­щих года	За три последую­щих года	Среднегодовой показатель за три последующих гола
1986	690
1987	570	1260
1988	660		1920	640
1989	750	1410
1990	720
1991	810	1530	.2280	760
1992	840
1993	720	1560
1994	780		2340	780
1995	832	1612
1996	910
1997	870	1780	2612	874

472