Корреляционный анализ криминологических показателей преступности
Корреляционный анализ как один из приемов статистического исследования системных процессов в различных областях знаний. График распределения среднего значения коэффициента корреляции преступности в территориальных образованиях Российской Федерации.
| Рубрика | Государство и право |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 10.01.2022 |
| Размер файла | 152,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru
Размещено на http://www.allbest.ru
Корреляционный анализ криминологических показателей преступности
П.В. Тепляшин, В.В. Молоков
П.В. Тепляшин, доктор юрид. наук, доцент Сибирский юридический институт МВД России. В.В. Молоков, канд. техн. наук, доцент Сибирский юридический институт МВД России.
В статье исследуется взаимосвязь структурных показателей преступности и статистических результатов правоохранительной деятельности. На основе построения корреляционных матриц зависимостей показателей преступности в субъектах Российской Федерации и вычисления средних значений коэффициентов корреляции в матрицах проведено ранжирование территориальных образований по средней оценке связи. Установлено, что корреляция показателей эффективности функционирования правоохранительных органов находится в достаточно прочной взаимосвязи с градацией криминальной вредоносности посягательств, показывая приоритет правоохранительной деятельности на подавление тяжких и особо тяжких преступлений. Сделан вывод о целесообразности использования результатов исследования при установлении взаимосвязи структурных показателей преступности и степени криминальной пораженности населения социально-экономической ситуацией, эффективностью функционирования правоохранительных органов.
Ключевые слова: категория преступления, криминологический рейтинг, линейный коэффициент корреляции Пирсона, портал правовой статистики, раскрытие преступлений, регрессионная модель преступности, тренд преступных проявлений.
CORRELATION ANALYSIS OF CRIMINOLOGICAL INDICATORS OF CRIME. P.V. Teplyashin, Doctor of Juridical Sciences, assistant-professor Siberian Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia. V.V. Molokov, Candidate of Technical Sciences, assistant-professor Siberian Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia
The article examines the relationship between structural indicators of crime and statistical results of law enforcement activities. Based on the construction of the correlation matrices of dependencies crime rates in the Russian regions and calculate the average of the correlation coefficients in the matrices, the ranking of territorial units according to the median estimate of when. It is shown that the higher the average value of correlation estimates, the stronger the relationship between the observed crime rates. A number of regularities were found. In the regions of the Russian Federation with the lowest population density, there is usually the least connectivity of crime indicators. The level of socio-economic well-being and investment attractiveness is usually higher in the subjects with the least connected crime indicators.
The subjects with the least connected indicators are characterized, first, by a uniform mass and prevalence of crime, the absence of systemic and long-term criminogenic factors, and, second, by a significant rate ofdecline in the number ofregistered crimes, and the absence of obvious “spikes” or “collapses” in its dynamics. It is also found that the correlation of indicators of the effectiveness of law enforcement agencies is in a fairly strong relationship with the gradation of criminal harmfulness of attacks, showing the priority of law enforcement to suppress serious and especially serious crimes.
The conclusion is made about the feasibility of using the results of the study in establishing the relationship between structural indicators of crime and the degree of criminal involvement of the population, the socio-economic situation, and the effectiveness of law enforcement agencies.
Key words: crime category, criminological rating, Pearson linear correlation coefficient, legal statistics portal, crime detection, crime regression model, trend of criminal manifestations.
Корреляционный анализ является одним из классических приемов статистического исследования системных процессов в различных областях знаний. Конечный результат анализа позволяет оценить степень взаимосвязи изучаемых показателей, выделить факторные переменные, предоставить численные подтверждения ранее выдвинутым гипотезам. Не является исключением использование метода корреляционного анализа в криминологических исследованиях. Решаемые при этом задачи обширны и позволяют выявить факторные переменные, оказывающие влияние на критериальные показатели преступности, оценить силу обнаруженных связей и построить регрессионные модели преступности, установить характер зависимости исследуемых признаков и т.п.
Обычно исследователи применяют корреляционный анализ для установления взаимосвязи между показателями преступности и социально-экономического развития рассматриваемых территорий, объясняя причины и факторы их влияния на криминогенную ситуацию. В этой связи представляет интерес корреляционный подход к исследованию преступности, основанный на анализе взаимосвязи характеризующих её базовых структурных показателей. Использование корреляционного анализа в исследовании социальных процессов имело место и прежде, но носило фрагментарный характер. Например, С.Г Ольков использовал корреляционный анализ в изучении влияния фактора безработицы на преступность, затрагивая при этом процессы взаимосвязи самих структурных составляющих преступности [4]. В некоторых случаях устанавливается корреляционная зависимость между показателями социально значимого фактора и преступности [3, с. 32] либо между комплексом социально-экономических и иных факторов и преступностью [2].
В качестве априорных данных нашего исследования использована выборка наблюдений основных показателей преступности по всем территориальным образованиям Российской Федерации, фиксируемых в рамках дискретных интервалов времени по месяцам за период с 2009 по 2019 гг. включительно. Статистические данные получены с портала правовой статистики (http://crimestat.ru) и характеризуют преступность по её отдельным показателям и соответствующим результатам реагирования правоохранительных органов на криминальные проявления. Всего в выборке представлено 14 видов зарегистрированных преступлений и 12 показателей деятельности правоохранительных органов по их раскрытию и расследованию. Таким образом, объем выборки составил более 290 000 наблюдений.
Рабочая гипотеза исследования заключается в предположении, что взаимосвязь структурных показателей преступности отражает степень криминальной пораженности населения, социально-экономическую ситуацию, эффективность функционирования правоохранительных органов и факт существования системы «преступность - правоохранительная деятельность».
Для проверки гипотезы предлагается следующий алгоритм последовательных расчетов:
- построение корреляционных матриц зависимостей показателей преступности в субъектах Российской Федерации;
- вычисление средних значений коэффициентов корреляции в матрицах и статистических характеристик;
- ранжирование (построение рейтингов) территориальных образований по средней оценке связи и аргументация выводов.
В соответствии с алгоритмом были построены корреляционные матрицы взаимосвязи исследуемых показателей по Российской Федерации, округам и по отдельным субъектам Российской Федерации. Оценка парной связи признаков вычислялась с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона. Расчеты выполнены с использованием пакета статистического анализа данных SPSS Statistics.
Для удобства отображения полученных результатов использовались следующие сокращения в наименовании показателей зарегистрированной преступности (фактически видов зарегистрированных преступлений):
П1 - особо тяжкие преступления;
П2 - тяжкие преступления;
П3 - преступления средней тяжести;
П4 - преступления небольшой тяжести;
П5 - преступления экономической направленности;
П6 - преступления, связанные с незаконным оборотом наркотиков;
П7 - преступления, связанные с незаконным оборотом оружия;
П8 - убийства и покушения на убийство (ст. 105, 106, 107 УК РФ);
П9 - умышленное причинение тяжкого вреда здоровью (ч. 1-3 ст. 111 УК РФ);
П10 - умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, повлекшее по неосторожности смерть потерпевшего (ч. 4 ст. 111 УК РФ);
П11 - злоупотребление должностными полномочиями (ст. 285 УК РФ);
П12 - получение взятки (ст. 290 УК РФ);
П13 - преступления террористического характера;
П14 - преступления экстремистской направленности.
Корреляционная матрица данных по Российской Федерации в целом представлена в таблице 1. Матрица симметричная относительно главной диагонали, на пересечении соответствующей строки и столбца находятся числовые значения статистической связи пары признаков, чем они ближе к единице, тем связь сильнее и наоборот. Следует отметить, что полученные в расчетах коэффициенты корреляции значимы на уровне P<0,01.
Таблица 1. Корреляционная матрица взаимосвязи показателей преступности в Российской Федерации
|
П1 |
П2 |
П3 |
П4 |
П5 |
П6 |
П7 |
П8 |
П9 |
П10 |
П11 |
П12 |
П13 |
П14 |
||
|
П1 |
1 |
0,95 |
0,94 |
0,98 |
0,85 |
0,99 |
0,84 |
0,93 |
0,91 |
0,91 |
0,72 |
0,88 |
0,15 |
0,87 |
|
|
П2 |
0,95 |
1 |
0,98 |
0,95 |
0,93 |
0,96 |
0,85 |
0,95 |
0,92 |
0,93 |
0,75 |
0,92 |
0,13 |
0,80 |
|
|
П3 |
0,94 |
0,98 |
1 |
0,97 |
0,89 |
0,96 |
0,89 |
0,97 |
0,96 |
0,96 |
0,74 |
0,91 |
0,13 |
0,81 |
|
|
П4 |
0,98 |
0,95 |
0,97 |
1 |
0,86 |
0,97 |
0,86 |
0,95 |
0,93 |
0,93 |
0,75 |
0,90 |
0,14 |
0,87 |
|
|
П5 |
0,85 |
0,93 |
0,89 |
0,86 |
1 |
0,85 |
0,80 |
0,87 |
0,83 |
0,86 |
0,82 |
0,92 |
0,16 |
0,70 |
|
|
П6 |
0,99 |
0,96 |
0,96 |
0,97 |
0,85 |
1 |
0,89 |
0,94 |
0,92 |
0,92 |
0,72 |
0,88 |
0,18 |
0,86 |
|
|
П7 |
0,84 |
0,85 |
0,89 |
0,86 |
0,80 |
0,89 |
1 |
0,88 |
0,84 |
0,83 |
0,68 |
0,81 |
0,47 |
0,82 |
|
|
П8 |
0,93 |
0,95 |
0,97 |
0,95 |
0,87 |
0,94 |
0,88 |
1 |
0,99 |
0,99 |
0,76 |
0,89 |
0,13 |
0,78 |
|
|
П9 |
0,91 |
0,92 |
0,96 |
0,93 |
0,83 |
0,92 |
0,84 |
0,99 |
1 |
0,99 |
0,74 |
0,87 |
0,08 |
0,74 |
|
|
П10 |
0,91 |
0,93 |
0,96 |
0,93 |
0,86 |
0,92 |
0,83 |
0,99 |
0,99 |
1 |
0,75 |
0,89 |
0,06 |
0,72 |
|
|
П11 |
0,72 |
0,75 |
0,74 |
0,75 |
0,82 |
0,72 |
0,68 |
0,76 |
0,74 |
0,75 |
1 |
0,82 |
0,18 |
0,60 |
|
|
П12 |
0,88 |
0,92 |
0,91 |
0,90 |
0,92 |
0,88 |
0,81 |
0,89 |
0,87 |
0,89 |
0,82 |
1 |
0,13 |
0,74 |
|
|
П13 |
0,15 |
0,13 |
0,13 |
0,14 |
0,16 |
0,18 |
0,47 |
0,13 |
0,08 |
0,06 |
0,18 |
0,13 |
1 |
0,37 |
|
|
П14 |
0,87 |
0,80 |
0,81 |
0,87 |
0,70 |
0,86 |
0,82 |
0,78 |
0,74 |
0,72 |
0,60 |
0,74 |
0,37 |
1 |
Оценка связи наблюдаемых признаков в основном высокая и положительная, что свидетельствует о наличии прямой зависимости отдельных видов преступлений. Наглядно это представлено на диаграмме поверхности (рис. 1). Среднее значение (простая средняя всех пар признаков в матрице) оценок корреляции и среднее квадратическое отклонение (показатель вариации) коэффициентов корреляции в Российской Федерации составили 0,77 и 0,26 соответственно. При этом необходимо отметить, что чем выше среднее значение оценок корреляции, тем сильнее взаимная связь между наблюдаемыми показателями.
Рисунок 1. Диаграмма поверхности корреляционной связи показателей преступности в субъектах Российской Федерации
Иными словами, чем ниже средняя оценка корреляции, тем выше вариация конкретного показателя и, соответственно, ниже системная связанность сопоставляемых видов преступлений. В свою очередь, более низкому среднему квадратическому отклонению коэффициентов корреляции корреспондирует и более низкий разброс парных показателей преступности - чем ниже значение, тем меньше вариация между максимальными и минимальными значениями показателей преступности.
Подобные рассуждения предполагают наличие закономерностей в процессах самовоспроизводства преступности, системности механизмов её противодействия и, как следствие, присущих особенностей для каждого территориального образования Российской Федерации.
Исследование диаграммы поверхности корреляционной связи криминологических показателей демонстрирует существование системных процессов в содержании такого социально-правового феномена, как преступность.
Функция распределения среднего значения корреляции представлена на рисунке 2, на котором средние оценки коэффициентов корреляции территориальных образований Российской Федерации ранжированы и сопоставлены с относительной частотой встречаемости в выборке. На данном графике демонстрируется вероятность степени связанности показателей преступности в Российской Федерации, поэтому отсутствовала необходимость указания наименований конкретных территориальных образований. На графике видно, что наибольшее число субъектов Российской Федерации имеет среднее значение связанности структурных показателей преступности на уровне 0,65.
Рисунок 2. График распределения среднего значения коэффициента корреляции в территориальных образованиях Российской Федерации
корреляционный преступность статистический
Относительно федеральных округов наибольшей связанностью показателей преступности характеризуются Северо-Кавказский (0,78), Южный и Крымский (по 0,76) федеральные округа, наименьшей - Приволжский (0,72) и Сибирский (0,71). По субъектам Российской Федерации максимальной сопряженностью показателей преступности обладают Краснодарский край (0,76), г. Москва (0,72), затем Республика Татарстан и Ростовская область (по 0,7). Наименьшая связанность показателей преступности выявлена в Магаданской области (0,49) и Ненецком автономном округе (0,46). В Алтайском и Красноярском краях рассматриваемые значения находятся на отметке 0,67 и 0,64 соответственно (между ними расположено 13 субъектов). При этом Алтайский край занимает ведущую позицию среди всех субъектов Сибирского федерального округа (наименьшую связанность показателей преступности показывает Республика Алтай - 0,55). Это, по сути, криминологический рейтинг федеральных округов и субъектов Российской Федерации, в которых шкалой выступает степень зависимости показателей преступности (далее - рейтинг связанности).
Соответственно, наибольшая вариация отклонений коэффициентов корреляции наблюдается в Сибирском (0,31) и Приволжском (0,30) федеральных округах, наименьшая - в Северо-Кавказском (0,19) и Крымском (0,17) федеральных округах. В субъектах Российской Федерации наибольшая вариация коэффициентов корреляции выявлена в Магаданской (0,43) и Самарской (0,41) областях, наименьшая - Краснодарском крае (0,23), Пензенской области, республиках Кабардино-Балкария и Ингушетия (по 0,24). Здесь следует отметить тот факт, что не всегда обнаруживается «зеркальное» соотношение между средней оценкой корреляции и среднеквадратическим отклонением - округ (субъект), занявший первое место в рейтинге корреляции, необязательно будет находиться на последнем месте в рейтинге среднеквадратического отклонения (и наоборот). Следовательно, отсутствует необходимая (полностью взаимозависимая) причинно-следственная связь между средним значением оценки корреляции и среднеквадратическим отклонением. Это, по сути, криминологический рейтинг федеральных округов и субъектов Российской Федерации, в которых шкалой выступает степень вариации отклонений коэффициентов корреляции (далее - рейтинг отклонений).
Приведенные результаты корреляционного анализа позволяют выявить ряд следующих закономерностей:
- в субъектах Российской Федерации с минимальной плотностью населения наблюдается, как правило, наименьшая связанность показателей преступности, что объясняется отсутствием единого для соответствующего региона тренда преступных проявлений (например, как для Забайкальского края и Иркутской области традиционно высокий удельный вес преступности несовершеннолетних) и его «размыванием» несвойственными для других субъектов видами преступлений (в частности, об этом свидетельствует криминологическая ситуация в Магаданской области (0,49) и Ненецком автономном округе (0,46)). В унисон отмеченной закономерности среди субъектов с наименьшей связанностью показателей преступности можно отметить и превышение естественного прироста населения над миграционными оттоками, что обнаруживается при изучении официального сайта Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru);
- уровень социально-экономического благополучия и инвестиционной привлекательности, как правило, выше в субъектах с наименьшей связанностью показателей преступности (например, Ямало-Ненецкий автономный округ находится на 7 месте по валовому региональному продукту и входит в девятку указанных субъектов), что свидетельствует об отсутствии в данных субъектах явно проявляющихся социальных групп с высокой степенью криминальной пораженности, как правило, общеуголовной направленности и незначительной распространенностью криминологически значимых фоновых явлений преступности (в частности, алкоголизма, наркомании). Ведь криминальная активность таких групп, а также действие указанных фоновых явлений фактически направляют «горлышко» преступности на характерную и относительно обособленную группу корыстно-насильственных общественно опасных деяний;
- среди субъектов с наименьшей связанностью показателей преступности более характерно проявляются такие её свойства, как равномерная массовость и распространенность, отсутствие системных и долговременных криминогенных факторов. Так, Э.Г Юзиханова отмечает, что применительно к Ямало-Ненецкому автономному округу «характерны такие свойства, как массовость, распространенность» [5, с. 69];
- для рассматриваемой группы субъектов характерен более значительный темп снижения числа зарегистрированных преступлений, отсутствие явных «всплесков» или «обвалов» в её динамике. Например, в Республике Алтай, которая входит в десятку субъектов с наименьшей связанностью показателей преступности начиная с 2015 г. и по 2019 г. включительно, наблюдается ежегодное стабильное снижение преступности (при этом в Российской Федерации в 2019 г. зафиксирован рост преступности на 1,6%).
Отмеченные закономерности в основном обратно пропорциональны для субъектов с наибольшей связанностью показателей преступности.
Корреляционный анализ можно применить и для исследования взаимосвязи иной совокупности показателей преступности. Так, вызывает исследовательский интерес анализ показателей преступности, отражающих совокупность зарегистрированных преступлений различной категории (далее - категориальные показатели преступности), т.е. таких видов, как особо тяжкие преступления (П1), тяжкие преступления (П2), преступления средней тяжести (П3) и преступления небольшой тяжести (П4). Здесь средняя оценка коэффициента корреляции по данным показателям в Российской Федерации составила 0,98 (столь высокое значение объясняется анализом меньшего количества признаков попарно сравниваемых показателей преступности). В группу округов с наиболее высоким средним значением корреляции попали Южный (0,97), Центральный (0,96) и Сибирский (0,95) федеральные округа, с наименьшим - Крымский федеральный округ (0,81). Затем усредненное место в рейтинге занимают Уральский (0,9) и Приволжский (0,92) федеральные округа. По субъектам Российской Федерации максимальной средней оценкой корреляции обладают Красноярский край и Ульяновская область (по 0,96), Краснодарский край (0,95) и Московская область (0,94), наименьшей - г. Севастополь (0,72), Чеченская Республика (0,74), Республика Ингушетия (0,75).
Соответственно, наибольшая вариация отклонений коэффициентов корреляции категориальных показателей преступности выявлена в Крымском (0,1), затем в Уральском (0,07) и Приволжском (0,5) федеральных округах, наименьшая - в Южном (0,01), Центральном (0,02) и Сибирском (0,03) федеральных округах. В субъектах Российской Федерации наибольшая вариация коэффициентов корреляции обнаружилась в Чувашской Республике (0,18) и Псковской области (0,17), г. Севастополе (0,16) и Республике Ингушетия (0,15), в Оренбургской области и Республике Тыва (по 0,14).
Анализируя полученные корреляционные данные категориальных показателей преступности, можно прийти к выводу о некоторой пертурбации федеральных округов (например, Сибирский федеральный округ находился на дне рейтинга связанности, но занял третье место среди округов с наиболее высоким средним значением корреляции категориальных показателей преступности) и частичном перемещении субъектов Российской Федерации как в рамках указанного рейтинга, так и в рейтинге отклонений (в частности, Республика Татарстан занимала третье место в рейтинге связанности, но переместилась на девятое место среди субъектов с наиболее высоким средним значением корреляции категориальных показателей преступности, в свою очередь, Ненецкий автономный округ находился на дне рейтинга связанности, но переместился на восьмое место среди субъектов с наиболее низким средним значением корреляции категориальных показателей преступности). Это свидетельствует о трех основных наблюдениях:
- корреляция категориальных показателей преступности принципиально не меняет расположение округов и субъектов как в рейтинге связанности, так и в рейтинге отклонений, т.е. не меняет местами крайние округа и субъекты в этих рейтингах, что свидетельствует о достаточно высокой репрезентативности сведений о корреляционной сопряженности показателей преступности по 14 видам зарегистрированных преступлений;
- корреляционный анализ категориальных показателей преступности позволяет продемонстрировать не только степень связанности криминальной направленности посягательств, но и показать степень связанности уровней их общественной опасности, тем самым, доводя до логического завершения «горизонтально-вертикальную» картину системных криминальных процессов в обществе;
- такой анализ выступает дополнительным инструментом для полноценной криминологической характеристики отдельных категорий преступлений, которая, по справедливому мнению И.Э. Звечаров- ского и А.Л. Иванова, в отечественной криминологии до сих пор не получила должного освещения [1, с. 16].
Значительную научно-практическую ценность представляет корреляционный анализ показателей эффективности деятельности правоохранительных органов (далее - показатели эффективности). В целях удобства фиксации полученных результатов использовались следующие сокращения в наименовании показателей эффективности:
Р1 - предварительно расследовано особо тяжких преступлений;
Р2 - предварительно расследовано тяжких преступлений;
Р3 - предварительно расследовано преступлений средней тяжести;
Р4 - предварительно расследовано преступлений небольшой тяжести;
Р5 - количество особо тяжких преступлений, уголовные дела о которых направлены в суд;
Р6 - количество тяжких преступлений, уголовные дела о которых направлены в суд;
Р7 - количество преступлений средней тяжести, уголовные дела о которых направлены в суд;
Р8 - количество преступлений небольшой тяжести, уголовные дела о которых направлены в суд;
Р9 - не раскрыто особо тяжких преступлений;
Р10 - не раскрыто тяжких преступлений;
Р11 - не раскрыто преступлений средней тяжести;
Р12 - не раскрыто преступлений небольшой тяжести.
Корреляционная матрица обозначенных показателей представлена в таблице 2.
Таблица 2. Корреляционная матрица взаимосвязи показателей эффективности деятельности правоохранительных органов в Российской Федерации
|
П1 |
П2 |
П3 |
П4 |
Р1 |
Р2 |
Р3 |
Р4 |
Р5 |
Р6 |
Р7 |
Р8 |
Р9 |
Р10 |
Р11 |
Р12 |
||
|
П1 |
1 |
0,98 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,97 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,96 |
0,99 |
0,99 |
0,96 |
0,98 |
0,99 |
|
|
П2 |
0,98 |
1 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,97 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,95 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
|
|
П3 |
0,98 |
0,99 |
1 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,96 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
|
|
П4 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
1 |
0,99 |
0,98 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,96 |
0,99 |
0,98 |
0,96 |
0,98 |
0,99 |
|
|
Р1 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
1 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,96 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
|
|
Р2 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
1 |
0,99 |
0,97 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,94 |
0,98 |
0,99 |
0,98 |
|
|
Р3 |
0,97 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
1 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,94 |
0,98 |
0,99 |
0,97 |
|
|
Р4 |
0,99 |
0,97 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,97 |
0,98 |
1 |
0,99 |
0,97 |
0,96 |
0,99 |
0,98 |
0,96 |
0,98 |
0,99 |
|
|
Р5 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
1 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,96 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
|
|
Р6 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,97 |
0,99 |
1 |
0,99 |
0,98 |
0,94 |
0,98 |
0,99 |
0,98 |
|
|
Р7 |
0,96 |
0,99 |
0,99 |
0,96 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,96 |
0,99 |
0,99 |
1 |
0,97 |
0,92 |
0,98 |
0,98 |
0,96 |
|
|
Р8 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,97 |
1 |
0,97 |
0,96 |
0,98 |
0,99 |
|
|
Р9 |
0,99 |
0,95 |
0,96 |
0,98 |
0,96 |
0,94 |
0,94 |
0,98 |
0,96 |
0,94 |
0,92 |
0,97 |
1 |
0,93 |
0,96 |
0,98 |
|
|
Р10 |
0,96 |
0,99 |
0,98 |
0,96 |
0,98 |
0,98 |
0,98 |
0,96 |
0,98 |
0,98 |
0,98 |
0,96 |
0,93 |
1 |
0,99 |
0,97 |
|
|
Р11 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,98 |
0,96 |
0,99 |
1 |
0,99 |
|
|
Р12 |
0,99 |
0,98 |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,97 |
0,99 |
0,99 |
0,98 |
0,96 |
0,99 |
0,98 |
0,97 |
0,99 |
1 |
Среднее значение корреляции в Российской Федерации составило 0,98, что свидетельствует о достаточно высокой степени связанности показателей эффективности и их реакции на изменения числа зарегистрированных преступлений. Резонно предположить, что чем выше среднестатистическая оценка связи, тем более результативно и системно осуществляется противодействие преступности. Аналогичные корреляционные матрицы построены по субъектам Российской Федерации. В группу округов с наиболее высоким средним значением корреляции попали Центральный и Сибирский (по 0,95), Южный (0,94) федеральные округа, затем Северо-Западный, Северо-Кавказский, Дальневосточный и Приволжский (по 0,93), Уральский федеральный округ (0,92), с наименьшим - Крымский федеральный округ (0,72). По субъектам Российской Федерации максимальной средней оценкой корреляции обладают Красноярский край и Московская область (по 0,95), Ульяновская область (0,94), Вологодская, Иркутская и Владимирская области, Хабаровский и Забайкальский края (по 0,93), наименьшей - г. Севастополь и Республика Ингушетия (по 0,71), республики Крым и Тыва (по 0,72).
Результаты корреляционного анализа показателей эффективности наиболее информативно отражают во многом аналогичные результаты корреляционного анализа категориальных показателей преступности. Это объясняется тем обстоятельством, что корреляция показателей эффективности находится в достаточно прочной взаимосвязи с градацией криминальной вредоносности посягательств, тем самым демонстрируя ориентацию правоохранительной деятельности на энергичность противодействия криминальным деяниям в зависимости не от их направленности на соответствующую сферу общественных отношений, а в зависимости от степени общественной опасности данных деяний.
Таким образом, проведенное исследование показало, что взаимосвязь структурных показателей преступности отражает степень криминальной пораженности населения, социально-экономическую ситуацию, эффективность функционирования правоохранительных органов и факт существования системы «преступность - правоохранительная деятельность». Результаты корреляционного анализа и выявленные наблюдения обеспечивают обогащение криминологической науки новыми знаниями и позволяют их использовать при проведении последующих аналитических исследований преступности.
Литература
корреляционный преступность статистический
1. Звечаровский И.Э., Иванов А.Л. Криминологическая характеристика преступлений небольшой тяжести // Криминологический журнал Байкальского государственного университета экономики и права. 2014. № 4. С. 14-21.
2. Иншаков С.М. Факторный анализ преступности. Корреляционный и регрессионный методы: монография. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 127 с.
3. Комплексный анализ криминальной ситуации в регионе: теория, методология, практика: монография / под общ. ред. Р.М. Абызова. Барнаул: БЮИ МВД России, 2018. 299 с.
4. Ольков С.Г Корреляционный анализ структуры преступности в её объяснении и прогнозировании, изучение влияния безработицы на различные структурные составляющие преступности в России // Известия высших учебных заведений. Уральский регион. 2015. № 2. С. 4-27.
5. Юзиханова Э.Г. Тенденции преступности в Ямало-Ненецком автономном округе // Юридическая наука и правоохранительная практика. 2019. № 2 (48). С. 68-84.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Изучение основ корыстной преступности: понятие, элементы, объекты и субъективные стороны. Описание социального и специально-криминологического предупреждения преступности из корыстных побуждений. Разработка комплекса мер по предупреждению преступлений.
дипломная работа [77,1 K], добавлен 09.11.2012Характеристика уровней криминологической профилактики: общий, групповой, индивидуальный. Анализ количественных показателей преступности (объем, уровень и динамика). Рекомендации по преодолению негативных тенденций роста молодёжной преступности.
контрольная работа [28,8 K], добавлен 13.07.2014Анализ современного состояния рецидивной и профессиональной преступности, ее причины и условия. Понятие, особенности, основные признаки и характеристики явления. Разработка криминологических и уголовно-правовых мер борьбы и профилактики преступности.
курсовая работа [44,7 K], добавлен 29.05.2015Основные понятия и задачи правовой статистики. Относительные, абсолютные и средние величины в изучении преступности населения. Статистический анализ взаимосвязи среднедушевого дохода населения и уровня преступности по регионам Российской Федерации.
дипломная работа [299,0 K], добавлен 08.04.2013Понятие, виды, значения, детерминанты латентной преступности, причины ее возникновения, предупреждение и способы сокращения. Определение уровня и анализ структуры преступности. Системный подход в изучении латентной преступности как социального явления.
контрольная работа [19,2 K], добавлен 17.02.2010Исследование преступности несовершеннолетних с позиций объекта криминологического исследования. Взаимосвязь подросткового алкоголизма, токсикомании, наркомании и преступности. Причины и условия и пути профилактики преступности несовершеннолетних.
курсовая работа [34,7 K], добавлен 08.04.2011Понятие преступности, сущность и особенности, история изучения. Анализ закономерностей преступности, источники информации и значение в раскрытии преступлений. Познание и оценка в изучении преступности. Анализ и статистика последствий преступных деяний.
контрольная работа [24,3 K], добавлен 13.02.2009Формула расчета коэффициента преступности. Расчет среднегодовой нагрузки на одного судью, среднего срока расследования уголовных дел, среднегодовых темпов роста преступности. Расчет показателей моды, медианы, вариации и среднеквадратического отклонения.
контрольная работа [47,6 K], добавлен 20.04.2011Статистические исследования преступности и его значение для криминологии. Источники информации о преступности. Статистические группировки, характеризующие личностные и поведенческие особенности преступника. Ключевые компоненты преступного поведения.
реферат [29,6 K], добавлен 28.12.2016Теоретический анализ сущности, основных признаков, количественных и качественных показателей преступности - целостной совокупности (системы) преступлений, совершенных в стране за тот или иной период времени. Особенности латентной (скрытой) преступности.
контрольная работа [27,2 K], добавлен 23.12.2010Динамика преступности в РФ и за рубежом. Социальное и биологическое в личности преступника. Сравнительный анализ зарубежной преступности. Понятие организованной и профессиональной преступности, характерные черты за рубежом. Перечень преступных сфер.
контрольная работа [23,0 K], добавлен 10.02.2009Криминальные действия несовершеннолетних в России. Характеристика преступности как типа отклоняющегося поведения (девиации), связанного с серьезными нарушениями социальных норм. Предупреждение преступности органами внутренних дел и социальными службами.
курсовая работа [28,9 K], добавлен 10.04.2011Общественная опасность и тенденции развития профессиональной преступности. Стратегия борьбы с "теневой" экономикой. Влияние субъективных факторов для становление профессионального преступника. Поощрение общественно полезных форм экономического поведения.
курсовая работа [67,3 K], добавлен 17.12.2013Понятие женской преступности, ее криминологическая характеристика. Тенденции современной женской преступности в Российской Федерации и Мурманской области. Особенности личности женщины-преступницы. Основные направления предупреждения женской преступности.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 25.01.2016Понятие организованной преступности в современной криминологической науке в Российской Федерации. Определение перспектив взаимодействия и координации деятельности специальных субъектов предупреждения организованной преступности органами внутренних дел.
курсовая работа [38,1 K], добавлен 28.09.2015Понятие, сущность опроса и его формы. Взаимосвязь преступности и ее "фоновых" явлений. Формулирование гипотез, возможных при разработке программы статистического исследования по изучению корыстной, насильственной, профессиональной преступности в городе.
контрольная работа [35,1 K], добавлен 08.04.2015Определение латентной преступности. Актуальность и значение ее изучения, классификация латентной преступности по механизму образования, способы борьбы с ней. Методы исследования скрытой преступности, критерии их подбора в зависимости от вида преступности.
доклад [20,9 K], добавлен 07.04.2010Совокупность приемов, способов, средств сбора, обработки и анализа информации о преступности, ее причинах и условиях, личности преступника, мерах борьбы с ней. Социологические методы исследования. Психологические методы изучения личностных характеристик.
презентация [5,7 M], добавлен 26.11.2016Понятие, цели, задачи предупреждения преступности. Виды, направления предупреждения преступности. Меры предупреждения преступности, классификация. Субъекты и объекты профилактической деятельности. Роль органов внутренних дел в предупреждении преступности.
контрольная работа [39,3 K], добавлен 13.01.2009Понятие преступности как социально-правового явления. Социально-демографическая характеристика и особенности предупреждения преступности в Москве сотрудниками органов внутренних дел. Улучшение криминогенной обстановки в столице Российской Федерации.
курсовая работа [83,4 K], добавлен 29.08.2014
