Исследование зависимости между умышленными убийствами, взяточничеством и степенью неравенства в распределении доходов народонаселения в современной Украине
Автор: Олькова О.А.
Журнал: Вестник Казанского юридического института МВД России @vestnik-kui-mvd
Рубрика: Международное сотрудничество и зарубежный опыт
Статья в выпуске: 2 (12), 2013 года.
Бесплатный доступ
В статье с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа по официальным статистическим данным, полученным за период с 1999 по 2011 годы, устанавливаются конкретные криминологические закономерности преступности в Украине: положительная связь между квинтильным коэффициентом дифференциации общих доходов населения и коэффициентом умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения, отрицательная связь между квинтильным коэффициентом дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентом взяточничества на 100 тысяч народонаселения и другие. Получены соответствующие регрессионные уравнения, описывающие криминологические зависимости.
Криминология, преступность, закономерности преступности, умышленные убийства, взяточничество, квинтильный коэффициент дифференциации общих доходов населения, квинтильный коэффициент фондов, располагаемый доход в расчете на душу населения, корреляционный анализ, регрессионный анализ
Короткий адрес: https://sciup.org/142197573
IDR: 142197573
Текст научной статьи Исследование зависимости между умышленными убийствами, взяточничеством и степенью неравенства в распределении доходов народонаселения в современной Украине
Методы корреляционного и регрессионного анализа наряду с анализом функциональным составляют фундаментальную основу изучения «причинного» комплекса в любой научной сфере. Совершенно неслучайно в фундаментальном учебном курсе «Аналитическая юриспруденция (методология юриспруденции)» профессор С.Г. Ольков уделил описанию данных методов применительно к юридическим научным дисциплинам особое внимание [1, с. 349-584].
Очевидно, недостаточно просто сказать, что какие-то явления, процессы окружающего нас мира определенным образом свя- заны между собой. Необходимо провести соответствующие измерения и показать, существует ли реальная связь между исследуемыми переменными величинами. Необходимо установить не только направление, но и силу связи между переменными, дать интерпретацию этой связи, а также подобрать соответствующее регрессионное уравнение, с помощью которого можно было бы прогнозировать значения зависимой переменной по значениям переменной факторной.
Изучению различных факторов, формирующих преступность в Российской Федерации, с помощью методов корреляцион- ного и регрессионного анализа с начала ХХI столетия посвящено вполне определенное количество научных работ [2, с.6164; 3, с.73-78; 4; 5; 6]. В частности, исследовались зависимости между структурными составляющими преступности и различными факторами, например, потреблением алкоголя на душу населения, степенью неравенства в распределении доходов на душу населения, уровнем безработицы, инфляции, миграции и даже солнечной активности. Например, И.С. Скифский в своей монографии «Насильственная преступность в современной России: объяснение и прогнозирование» ведет речь о таких детерминантах, как неравенство в распределении доходов народонаселения, численность народонаселения, международная миграция, вынужденные переселенцы и беженцы, уровень безработицы, численность осужденных, потребление алкоголя, объем продаж алкогольных напитков и пива, заболеваемость населения алкоголизмом и алкогольными психозами, заболеваемость населения наркоманией и токсикоманией [4].
В научной литературе, публикуемой украинскими авторами, мы не нашли соответствующих разработок, что и послужило причиной проведения корреляционного и регрессионного анализа отдельных детерминант преступности применительно к Украине.
На официальном сайте Государственной службы статистики Украины содержится информация о дифференциации жизненного уровня населения [7] с 1999 по 2011 годы, а также мы располагаем сведениями о коэффициентах умышленных убийств, взяточничества, краж и других структурных составляющих преступности на данном временном отрезке, что создает благоприятные условия для проведения парного и множественного корреляционного и регрессионного анализа.
Следует отметить, что дифференциация народонаселения Украины по уровню доходов Государственной службой статистики Украины производится по квинтильному [8] коэффициенту дифференциации общих доходов населения и квинтильному коэффициенту фондов (по общим доходам).
Ниже представлены рабочие таблицы, необходимые для проведения корреляционного и регрессионного анализа.
Таблица 1 .
Первичные статистические данные о квинтильных коэффициентах дифференциации общих доходов населения (раз) (Х1) и коэффициентах умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения (Y) в Украине за период с 1999 по 2011 годы
|
t, годы |
t, годы |
Х1 |
Y |
|
1999 |
1 |
2,4 |
9,3 |
|
2000 |
2 |
2,3 |
9,8 |
|
2001 |
3 |
2,5 |
9,4 |
|
2002 |
4 |
2,4 |
8,8 |
|
2003 |
5 |
2,3 |
8,4 |
|
2004 |
6 |
2,4 |
8 |
|
2005 |
7 |
2,4 |
7,0 |
|
2006 |
8 |
2,4 |
6,9 |
|
2007 |
9 |
2 |
6,2 |
|
2008 |
10 |
2 |
5,9 |
|
2009 |
11 |
2 |
5,4 |
|
2010 |
12 |
1,9 |
5,1 |
|
2011 |
13 |
1,9 |
5,5 |
Таблица 2 .
Первичные статистические данные о квинтильных коэффициентах фондов (по общим доходам) (раз) (Х2) и коэффициентах умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения (Y) в Украине за период с 1999 по 2011 годы
|
t, годы |
t, годы |
Х2 |
Y |
|
1999. |
1 |
4,2 |
9,3 |
|
2000 |
2 |
4,4 |
9,8 |
|
2001 |
3 |
4,6 |
9,4 |
|
2002 |
4 |
4,5 |
8,8 |
|
2003 |
5 |
4,4 |
8,4 |
|
2004 |
6 |
4,6 |
8 |
|
2005 |
7 |
4,6 |
7,0 |
|
2006 |
8 |
4,7 |
6,9 |
|
2007 |
9 |
3,6 |
6,2 |
|
2008 |
10 |
3,7 |
5,9 |
|
2009 |
11 |
3,6 |
5,4 |
|
2010 |
12 |
3,5 |
5,1 |
|
2011 |
13 |
3,4 |
5,5 |
Следует отметить, что квинтильный коэффициент дифференциации общих доходов населения и квинтильный коэффициент фондов (по общим доходам) используются наряду с другими традиционными показателями измерения степени неравенства народонаселения по уровню доходов и близки по своему смыслу широко используемому индексу Джинни.
Первоначально проверим гипотезу о том, существует ли зависимость между квинтильными коэффициентами дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентами умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы с помощью линейного коэффициента корреляции Таблица 4 .
Дисперсионный анализ
Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения и проверим их статистическую надежность. Для этого используем ППП Excel, содержащий алгоритм корреляционного и регрессионного анализа.
В итоге получаем нижеследующие таблицы.
Таблица 3.
|
Регрессионная статистика |
|
|
Регрессионная статистика |
|
|
Множественный R |
0,830141 |
|
R-квадрат |
0,689133 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,660873 |
|
Стандартная ошибка |
0,976565 |
|
Наблюдения |
13 |
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
|
Регрессия |
1 |
23,25543 |
23,25543 |
24,38496 |
0,000444 |
|
Остаток |
11 |
10,49047 |
0,953679 |
||
|
Итого |
12 |
33,7459 |
Таблица 5 .
Параметры уравнения и иные полезные статистические показатели
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статис тика |
P-значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
-6,44686 |
2,808653 |
-2,29536 |
0,042377 |
-12,6287 |
-0,26505 |
|
Переменная X 1 |
6,209774 |
1,25752 |
4,938113 |
0,000444 |
3,441992 |
8,977556 |
Результаты парного корреляционного и регрессионного анализа показывают:
-
1) Линейный коэффициент корреляции Пирсона r=0,83, что говорит о сильной положительной связи между исследуемыми переменными. То есть увеличение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения (раз) влечет увеличение коэффициентов умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы.
-
2) Коэффициент детерминации R2 =0,69 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 69% вариации зависимой переменной.
-
3) Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит сле-
- дующим образом: Y=-6,4+6,2Х1. То есть изменение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения влечет изменение уровня умышленных убийств в Украине в среднем на 6,2 единицы.
-
4) F-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; t-статистика и P-значение свидетельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.
-
5) Свободный член полученного регрессионного уравнения криминологического смысла в данном случае не имеет, по-
- скольку является отрицательной величиной (-6,4).
Таким образом, можно утверждать, что между исследуемыми переменными существует сильная корреляционная связь и имеет место вполне надежное уравнение, описывающее данную криминологическую закономерность.
Если сделать прогноз уровня умышленных убийств в Украине на следующий 14 год (2012 год по таблице) при допущении, что X1=2, то имеем по данному уравнению следующий результат: Y=-6,4+6,2Х1=-6,4+6,2∙2=5,9.
По данному уравнению прогнозный уровень умышленных убийств, приведенный на 100 тысяч народонаселения, будет варьировать около значения 5,9 умышленных убийства, что соответствует реальности.
Таким образом, можно утверждать, что нами установлена криминологическая закономерность – связь между квинтильными коэффициентами дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентами умышленных убийств на
100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы в виде уравнения: Y=-6,4+6,2Х (r=0,83).
Проверим гипотезу о том, существует ли связь между квинтильными коэффициентами фондов (по общим доходам) (раз) и коэффициентами умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения и проверим их статистическую надежность. Для этого используем ППП Excel, содержащий алгоритм корреляционного и регрессионного анализа.
Таблица 6.
Регрессионная статистика
|
Регрессионная статистика |
|
|
Множественный R |
0,749329 |
|
R-квадрат |
0,561495 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,52163 |
|
Стандартная ошибка |
1,15985 |
|
Наблюдения |
13 |
Таблица 7 .
Дисперсионный анализ
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
|
Регрессия |
1 |
18,94814 |
18,94814 |
14,0852 |
0,003193 |
|
Остаток |
11 |
14,79776 |
1,345251 |
||
|
Итого |
12 |
33,7459 |
Таблица 8 .
Параметры уравнения и иные полезные статистические показатели
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статис тика |
P-значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
-3,12913 |
2,812755 |
-1,11248 |
0,289654 |
-9,31996 |
3,061701 |
|
Переменная X 1 |
2,534053 |
0,675203 |
3,753026 |
0,003193 |
1,047942 |
4,020163 |
Результаты парного корреляционного и регрессионного анализа показывают:
-
1) Линейный коэффициент корреляции Пирсона r=0,75, что говорит о сильной положительной связи между исследуемыми переменными. То есть увеличение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) (раз) влечет увеличение коэффи-
циента умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы.
-
2) Коэффициент детерминации R2 =0,56 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 56% вариации зависимой переменной.
-
3) Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: Y=-3,13+2,53Х 2 . То есть изменение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу измерения влечет изменение уровня умышленных убийств в Украине в среднем на 2,53 единицы.
-
4) F-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; t-статистика и P-значение свидетельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.
-
5) Свободный член полученного регрессионного уравнения криминологического смысла в данном случае не имеет, поскольку является отрицательной величиной (-3,13).
Таким образом, можно было бы утверждать, что между квинтильными коэффициентами фондов (по общим доходам) (раз) и коэффициентами умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы существует статистически значимая зависимость, установлена соответствующая криминологическая закономерность.
Для примера сделаем прогноз коэффициента умышленных убийств в Украине на 14-й период (2012 год) при значении независимой переменной 3,5:
Y=-3,13+2,53Х 2 =-3,13+2,53∙3,5=5,7.
То есть вероятный коэффициент умышленных убийств в Украине на 14 период будет колебаться около отметки 5,7, что вполне реалистично.
Проверим гипотезу о том, существует ли зависимость между квинтильными коэффициентами дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентами взяточничества на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по
2011 годы с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения и проверим их статистическую надежность.
Таблица 9 .
Первичные статистические данные о квинтильных коэффициентах дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентах взяточничества на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы
|
t, годы |
t, годы |
х1 |
КВ |
|
1999 |
1 |
2,4 |
5,9 |
|
2000 |
2 |
2,3 |
6 |
|
2001 |
3 |
2,5 |
6,8 |
|
2002 |
4 |
2,4 |
6,2 |
|
2003 |
5 |
2,3 |
6,3 |
|
2004 |
6 |
2,4 |
7,5 |
|
2005 |
7 |
2,4 |
6,85 |
|
2006 |
8 |
2,4 |
7,75 |
|
2007 |
9 |
2 |
8,17 |
|
2008 |
10 |
2 |
8,81 |
|
2009 |
11 |
2 |
9,26 |
|
2010 |
12 |
1,9 |
8,46 |
|
2011 |
13 |
1,9 |
7,66 |
Для этого используем ППП Excel, содержащий алгоритм корреляционного и регрессионного анализа.
Таблица 10.
Регрессионная статистика
|
Регрессионная статистика |
|
|
Множественный R |
0,728624 |
|
R-квадрат |
0,530892 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,488246 |
|
Стандартная ошибка |
0,796183 |
|
Наблюдения |
13 |
Таблица 11 .
анализ
|
Дисперсионный анализ |
|||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
|
Регрессия |
1 |
7,891381 |
7,891381 |
12,44878 |
0,004729 |
|
Остаток |
11 |
6,972988 |
0,633908 |
||
|
Итого |
12 |
14,86437 |
|||
Таблица 12 .
Параметры уравнения и иные полезные статистические показатели
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
15,4001 |
2,289866 |
6,72532 |
3,26E-05 |
10,360 |
20,44 |
|
Переменная X 1 |
-3,61735 |
1,025243 |
-3,5282 |
0,004729 |
-5,873 |
-1,36 |
Результаты парного корреляционного и регрессионного анализа показывают:
-
1) Линейный коэффициент корреляции Пирсона r=-0,73, что говорит о сильной отрицательной связи между исследуемыми переменными. То есть увеличение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения (раз) влечет снижение коэффициентов взяточничества на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы.
-
2) Коэффициент детерминации R2 =0,53 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 53% вариации зависимой переменной.
-
3) Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: Y=15,4-3,61Х 1 . То есть изменение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения влечет изменение относительного уровня взяточничества в Украине в среднем на 3,61 единицы.
-
4) F-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; t-статистика и P-значение свидетельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.
-
5) Свободный член полученного регрессионного уравнения (15,4) показывает уровень взяточничества при нулевом значении независимой переменной.
Если сделать прогноз относительного уровня взяточничества в Украине на 14
период (следующий за последним – 2011 годом), положив значение квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения равным двум, то имеем: Y=15,4-3,61Х 1 =15,4-3,61∙2=8,18.
Таким образом, находит подтверждение гипотеза о том, что существует отрицательная связь между квинтильным коэффициентом дифференциации общих доходов населения в Украине и относительным уровнем взяточничества в данной стране за период с 1999 по 2011 годы.
Проверим гипотезу о том, существует ли связь между квинтильными коэффициентами фондов (по общим доходам) (раз) и коэффициентами взяточничества на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона, а также получим параметры соответствующего регрессионного уравнения и проверим их статистическую надежность. Для этого используем ППП Excel, содержащий алгоритм корреляционного и регрессионного анализа.
Таблица 13.
Регрессионная статистика
|
Регрессионная статистика |
|
|
Множественный R |
0,660029 |
|
R-квадрат |
0,435638 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,384332 |
|
Стандартная ошибка |
0,873285 |
|
Наблюдения |
13 |
Таблица 14 .
Дисперсионный анализ
|
Дисперсионный анализ |
|||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
|
Регрессия |
1 |
6,475484 |
6,475484 |
8,491035 |
0,014089 |
|
Остаток |
11 |
8,388885 |
0,762626 |
||
|
Итого |
12 |
14,86437 |
|||
Таблица 15 .
Параметры уравнения и иные полезные статистические показатели
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
13,48912 |
2,117805 |
6,369388 |
5,3E-05 |
8,827 |
18,15 |
|
Переменная X 1 |
-1,48139 |
0,50838 |
-2,91394 |
0,014089 |
-2,600 |
-0,36 |
Результаты парного корреляционного и регрессионного анализа показывают:
-
1) Линейный коэффициент корреляции Пирсона r=-0,66, что говорит о умеренной отрицательной связи между исследуемыми переменными. То есть увеличение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) влечет снижение коэффициентов взяточничества на 100 тысяч народонаселения в Украине за период с 1999 по 2011 годы.
-
2) Коэффициент детерминации R2 =0,43 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет 43% вариации зависимой переменной.
-
3) Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: Y=13,48-1,48Х 2 То есть изменение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу измерения влечет изменение относительного уровня взяточничества в Украине в среднем на 1,48 единицы.
-
4) F-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом является значимым; t-статистика и P-значение свиде-
- тельствуют о статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.
-
5) Свободный член полученного регрессионного уравнения (13,49) показывает уровень взяточничества при нулевом значении независимой переменной.
Если сделать прогноз относительного уровня взяточничества в Украине на 14 период (следующий за последним – 2011 годом), положив значение квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) равным трем, то имеем: Y=13,48-1,48Х 2 =13,49-1,49∙3=9,04.
Очевидно, что более эффективным является первое уравнение полученное по переменной Х 1 (квинтильный коэффициент дифференциации общих доходов населения).
Проверим гипотезы о том, влияет ли располагаемый доход в расчете на душу населения (гривен) по всем регионам Украины за период с 2005 по 2012 годы на какие-либо структурные составляющие преступности в Украине.
Таблица 16 .
Располагаемый доход в расчете на душу населения, гривен [9]
|
Располагаемый доход в расчете на душу населения, грн. |
|||||||
|
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
|
|
Украина |
6332,1 |
7771 |
10126 |
13716,3 |
14372,8 |
18485,6 |
21637,9 |
|
Автономная Республика Крым |
5432,9 |
6567 |
8589,7 |
11515,8 |
12036,3 |
15480 |
18231 |
|
области |
|||||||
|
Винницкая |
5791,1 |
6980,5 |
8963,3 |
11676,4 |
12191,7 |
16018 |
19090,8 |
|
Волынская |
5254,2 |
6387,6 |
8022,6 |
10597,3 |
10966,8 |
14311,9 |
16657,7 |
|
Днепропетровская |
7015,9 |
8632,3 |
11439 |
15459,9 |
16386,5 |
20739,4 |
24302,4 |
|
Донецкая |
7088,9 |
8855,9 |
11625,7 |
16220,1 |
17014 |
21317,3 |
24890,3 |
|
Житомирская |
5568,5 |
6754,3 |
8864,5 |
12022,6 |
12179,8 |
15775,9 |
18716,4 |
|
Закарпатская |
4821,2 |
5757,7 |
7323,8 |
9664,5 |
9764,5 |
12699,6 |
15002,4 |
|
Запорожская |
7074,5 |
8693,6 |
11276,2 |
15265,2 |
15652,6 |
20221,4 |
23684,9 |
|
Ивано-Франковская |
5321,6 |
6463,4 |
8336 |
11262,8 |
11692,4 |
15009,4 |
17732,6 |
|
Киевская |
6305 |
7953,8 |
10248,8 |
14292,4 |
15024,9 |
19513,9 |
22520,1 |
|
Кировоградская |
5568,6 |
6672 |
8564,6 |
11489,3 |
11727,3 |
15417,7 |
18039,2 |
|
Луганская |
5900,9 |
7343,4 |
9620 |
13411 |
14071,6 |
17850 |
20879,9 |
|
Львовская |
6203,1 |
7394,7 |
9523,8 |
12718,3 |
13211,3 |
16513,8 |
19204,4 |
|
Николаевская |
6137,5 |
7318,4 |
9376,5 |
12626,5 |
13154,2 |
16993,4 |
20040,7 |
|
Одесская |
5883,4 |
7006,1 |
8780,8 |
11754,4 |
12404,2 |
16275,2 |
19135 |
|
Полтавская |
6653,5 |
8064,2 |
10382,3 |
13922 |
14742,6 |
17990,9 |
20917,4 |
|
Ровненская |
5344,4 |
6540,6 |
8285,6 |
11124,6 |
11316,8 |
14629,8 |
17326,2 |
|
Сумская |
5972 |
7459,2 |
9876,3 |
13187,2 |
13426,4 |
16875,5 |
19592,9 |
|
Тернопольская |
5032,7 |
6283,4 |
8063,5 |
10583 |
10634,2 |
13824,2 |
16351,3 |
|
Харьковская |
6355,7 |
7819,6 |
10328,5 |
14065,7 |
14633,1 |
18450,5 |
21787,8 |
|
Херсонская |
5400,5 |
6492,2 |
8374,5 |
11248,1 |
11440,3 |
14881,7 |
17654,3 |
|
Хмельницкая |
5733,3 |
6943,1 |
8965,3 |
11938,6 |
12238,2 |
15781 |
18738,2 |
|
Черкасская |
5534 |
6795,5 |
8782,7 |
11987,2 |
12517,5 |
15769,2 |
18246,3 |
|
Черновицкая |
5078 |
6078 |
7738 |
9793,2 |
10013,3 |
13503,3 |
15992,5 |
|
Черниговская |
5979,1 |
7201,3 |
9337,4 |
12353,4 |
13155,5 |
16625 |
19465 |
|
г.Киев |
10683,3 |
13566,9 |
18233,2 |
24960,2 |
27474,5 |
37012,7 |
42576,7 |
|
г.Севастополь |
5723,3 |
6790,6 |
9093,1 |
12111,6 |
12566,4 |
17078,3 |
19918,6 |
Таблица 17 .
Сведения об общей преступности и умышленных убийствах в Украине в 2011 году
|
Регион |
ЗП, шт. |
ЧН, чел. |
КП |
ЗУУ, шт. |
КУУ |
|
АР Крим |
37427 |
1962719 |
1906,9 |
144 |
7,3 |
|
Вінницька |
12661 |
1635999 |
773,9 |
49 |
3,0 |
|
Волинська |
8439 |
1038508 |
812,6 |
42 |
4,0 |
|
Дніпропетровська |
46877 |
3322608 |
1410,8 |
183 |
5,5 |
|
Донецька |
60563 |
4408035 |
1373,9 |
374 |
8,5 |
|
Житомирська |
10553 |
1274525 |
828,0 |
74 |
5,8 |
|
Закарпатська |
7194 |
1250132 |
575,5 |
30 |
2,4 |
|
Запорізька |
27543 |
1793337 |
1535,9 |
126 |
7,0 |
|
Івано-Франківська |
5825 |
1380082 |
422,1 |
22 |
1,6 |
|
Київська |
17376 |
1718868 |
1010,9 |
131 |
7,6 |
|
місто Київ |
37302 |
2807679 |
1328,6 |
120 |
4,3 |
|
Кіровоградська |
12349 |
1003990 |
1230,0 |
70 |
7,0 |
|
Луганська |
31442 |
2275850 |
1381,5 |
197 |
8,7 |
|
Львівська |
16293 |
2542201 |
640,9 |
76 |
3,0 |
|
Миколаївська |
13559 |
1179280 |
1149,8 |
58 |
4,9 |
|
Одеська |
25323 |
2387585 |
1060,6 |
117 |
4,9 |
|
Полтавська |
15153 |
1478934 |
1024,6 |
59 |
4,0 |
|
Рівненська |
7389 |
1154009 |
640,3 |
19 |
1,6 |
|
місто Севастополь |
7055 |
381076 |
1851,3 |
30 |
7,9 |
|
Сумська |
10501 |
1153920 |
910,0 |
49 |
4,2 |
|
Тернопільська |
5287 |
1081306 |
488,9 |
21 |
1,9 |
|
Харківська |
35550 |
2743868 |
1295,6 |
267 |
9,7 |
|
Херсонська |
13463 |
1084282 |
1241,7 |
78 |
7,2 |
|
Хмельницька |
11413 |
1321673 |
863,5 |
50 |
3,8 |
|
Черкаська |
11182 |
1279198 |
874,1 |
45 |
3,5 |
|
Чернігівська |
9330 |
1090381 |
855,7 |
51 |
4,7 |
|
Чернівецька |
6010 |
905118 |
664,0 |
19 |
2,1 |
Примечание к таблице 17
ЗП – зарегистрировано преступлений, шт.
ЧН – численность народонаселения, чел.
КП – коэффициент преступности на 100 тыс. народонаселения.
ЗУУ – зарегистрировано умышленных убийств с покушениями, шт.
КУУ – коэффициент умышленных убийств на 100 тыс. народонаселения.
Получены результаты парного корреляционного и регрессионного анализа, проведенного в целях выявления, влияет ли располагаемый доход в расчете на душу населения (гривен) по всем регионам Украины в 2011 году на общую преступность по всем регионам Украины.
Таблица 18.
|
Регрессионная статистика |
||
|
Регрессионная статистика |
||
|
Множественный R |
0,396458 |
|
|
R-квадрат |
0,157179 |
|
|
Нормированный R-квадрат |
0,123466 |
|
|
Стандартная ошибка |
362,5421 |
|
|
Наблюдения |
27 |
|
|
Таблица19 . |
||
Дисперсионный анализ
|
Дисперсионный анализ |
|||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
|
Регрессия |
1 |
612797,7 |
612797,7 |
4,6623 |
0,040624 |
|
Остаток |
25 |
3285919 |
131436,8 |
||
|
Итого |
26 |
3898717 |
|||
Таблица 20 .
Параметры уравнения и иные полезные статистические показатели
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статис тика |
P-значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
432,337 |
291,1371 |
1,48499 |
0,15004 |
-167,27 |
1031,94 |
|
Переменная X 1 |
0,030142 |
0,01396 |
2,15923 |
0,04062 |
0,00139 |
0,05889 |
Таблица 22 .
Дисперсионный анализ
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
||
|
Регрессия |
1 |
8,935252 |
8,935252 |
1,641665 |
0,211855 |
|
|
Остаток |
25 |
136,0699 |
5,442797 |
|||
|
Итого |
26 |
145,0052 |
Таблица 23 .
Параметры уравнения и иные полезные статистические показатели
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статис тика |
P-значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
2,710243 |
1,873485 |
1,446632 |
0,160423 |
-1,148 |
6,5687 |
|
Переменная X 1 |
0,000115 |
8,98E-05 |
1,281275 |
0,211855 |
-7E-05 |
0,0003 |
Результаты парного корреляционного и регрессионного анализа показывают:
-
1) Линейный коэффициент корреляции Пирсона r=0,39, что говорит о слабой положительной связи между исследуемыми переменными.
-
2) Коэффициент детерминации R2 =0,15 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет не более 15% вариации зависимой переменной.
-
3) Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: Y=432+0,03Х. То есть изменение располагаемого дохода в расчете на душу населения (гривен) на единицу измерения влечет изменение относительного уровня преступности в Украине в среднем на 0,03 единицы.
-
4) F-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом не является значимым; t-статистика и P-значение свидетельствуют о низкой статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.
-
5) Свободный член полученного регрессионного уравнения (432) показывает относительный уровень преступности в Украине при нулевом значении независимой переменной.
Получены результаты парного корреляционного и регрессионного анализа, проведенного в целях выявления, влияет ли располагаемый доход в расчете на душу населения (гривен) по всем регионам Украины в 2011 году на умышленные убийства по регионам Украины.
Таблица 21.
Регрессионная статистика
|
Регрессионная статистика |
|
|
Множественный R |
0,248234 |
|
R-квадрат |
0,06162 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,024085 |
|
Стандартная ошибка |
2,33298 |
|
Наблюдения |
27 |
Результаты парного корреляционного и регрессионного анализа показывают:
-
1) Линейный коэффициент корреляции Пирсона r=0,24, что говорит о практическом отсутствии связи между исследуемыми переменными.
-
2) Коэффициент детерминации R2 =0,06 свидетельствует о том, что независимая переменная модели объясняет не более 6% вариации зависимой переменной.
-
3) Регрессионное уравнение для данного временного интервала выглядит следующим образом: Y=2,7+0,000115Х. То есть изменение располагаемого дохода в расчете на душу населения (гривен) на единицу измерения влечет изменение относительного уровня умышленных убийств в Украине в среднем на 0,000115 единицы.
-
4) F-статистика Фишера показывает, что уравнение регрессии в целом не является значимым; t-статистика и P-значение свидетельствуют о низкой статистической значимости параметров полученного линейного уравнения.
-
5) Свободный член полученного регрессионного уравнения (2,7) показывает относительный уровень умышленных убийств в Украине при нулевом значении независимой переменной.
Результаты парного регрессионного и корреляционного анализа показывают, что величина располагаемого дохода в расчете на душу населения (гривен) не оказывает статистически значимого влияния на уровень общей преступности и уровень умышленных убийств в Украине.
Выводы:
-
1) Установлена криминологическая закономерность – положительная связь между квинтильным коэффициентом дифференциации общих доходов населения и коэффициентом умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине (r=0,83) по статистическим данным, полученным за период с 1999 по 2011 годы. Закономерность описывается линейным уравнением: Y=-6,4+6,2Х 1 . При изменении квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения
(в 1 раз) коэффициент умышленных убийств в Украине изменяется в среднем на 6,2 единицы. В целом независимая переменная модели объясняет около 70% вариации результативного признака – коэффициента умышленных убийств.
-
2) Установлена криминологическая закономерность – положительная связь между квинтильным коэффициентом фондов (по общим доходам) и коэффициентом умышленных убийств на 100 тысяч народонаселения в Украине (r=0,75) по статистическим данным, полученным за период с 1999 по 2011 годы. Закономерность описывается линейным уравнением: Y=-3,13+2,53Х 2 . При изменении квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу измерения (в 1 раз) коэффициент умышленных убийств в Украине изменяется в среднем на 2,53 единицы. В целом независимая переменная модели объясняет около 60% вариации результативного признака – коэффициента умышленных убийств.
-
3) Установлена криминологическая закономерность – отрицательная связь между квинтильным коэффициентом дифференциации общих доходов населения (раз) и коэффициентом взяточничества на 100 тысяч народонаселения в Украине (r=-0,73) по статистическим данным, полученным за период с 1999 по 2011 годы. Закономерность описывается линейным уравнением: Y=15,4-3,61Х 1 . При изменении квинтильного коэффициента дифференциации общих доходов населения на единицу измерения (в 1 раз) коэффициент взяточничества в Украине изменяется в среднем на 3,61 единицу. В целом независимая переменная модели объясняет около 53% вариации результативного признака – коэффициента взяточничества.
-
4) Установлена криминологическая закономерность – отрицательная связь между квинтильным коэффициентом фондов (по общим доходам) (раз) и коэффициентом взяточничества на 100 тысяч народонаселения в Украине (r=-0,66) по статистическим данным, полученным за период с 1999 по 2011 годы. Закономерность описывается линейным уравнением: Y=13,48-
- 1,48Х2. При изменении квинтильного коэффициента фондов (по общим доходам) на единицу измерения (в 1 раз) коэффициент взяточничества в Украине изменяется в среднем на 1,48 единицы. В целом независимая переменная модели объясняет около 43% вариации результативного признака – коэффициента взяточничества.
-
5) Гипотеза о наличии связи между располагаемым доходом в расчете на душу населения (гривен) и относительным уровнем общей преступности не нашла под-
- тверждения - коэффициент корреляции Пирсона r=0,39 говорит о наличии слабой положительной связи между переменными.
-
6) Гипотеза о наличии связи между располагаемым доходом в расчете на душу населения (гривен) и умышленными убийствами не нашла подтверждения - коэффициент корреляции Пирсона r=0,24 говорит о практическом отсутствии связи между переменными.
Список литературы Исследование зависимости между умышленными убийствами, взяточничеством и степенью неравенства в распределении доходов народонаселения в современной Украине
- Ольков С.Г. Аналитическая юриспруденция (методология юриспруденции): учебник. Ч. I. М.: Юрлитинформ, 2013. С. 349-584.
- Ольков С.Г. Структурная модель преступности России девяностых годов ХХ столетия//Научный вестник Тюменского юридического института МВД России: сборник научных трудов. Тюмень: ТЮИ МВД России, 2002. С. 61-64.
- Ольков С.Г. О пользе и вреде неравенства (криминологическое исследование)//Государство и право. 2004. №8. С. 73-78.
- Скифский И.С. Насильственная преступность в современной России: объяснение и прогнозирование: монография. Тюмень: «Вектор Бук», 2007.
- Скифский И.С. Прогнозирование преступности: опыт статистического моделирования: учебное пособие/под ред. д.ю.н., проф. В.В. Лунеева. Тюмень: ТюмГНГУ, 2009.
- Юзиханова Э.Г. Преступность, обусловленная политико-экономическими факторами (региональный криминологический анализ на примере Тюменской области): дис.… к.ю.н. 12.00.08/РАН, Сибирское отделение, Тюменский научный центр. Тюмень, 2002.
- http://www.ukrstat.gov.ua/
- По квинтильным группам -пять групп, в каждой группе по 20% населения.
- http://www.ukrstat.gov.ua/
