Эконометрический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в России

Общественная безопасность – одна из составляющих национальной безопасности, выраженная в уровне защищенности личности, общества и государства преимущественно от внутренних угроз. Одним из основных факторов, влияющих на безопасность общества, является преступность.

Преступность – явление отклоняющегося поведения, представляющее высокую опасность для окружающих нарушителя людей и потому преследуемое по закону [3]. В современном обществе преступлением признается сознательно совершенное общественно опасное деяние, запрещенное уголовным кодексом под угрозой наказания. При совершении каждого преступления вначале возникает мотивация, затем преступление планируется и исполняется

Причины преступности анализируются представителями многих наук – юристами, социологами, психологами, экономистами и даже биологами, но ни одна из существующих теорий не дает исчерпывающего объяснения всем видам преступлений (рис. 1).

Биологические теории

Психологические теории

Социологические теори

природно обусловленные причины склонности некоторых людей к преступлениям;

некоторые люди рождаются с преступными наклонностями;

связывают преступные наклонности с определенным типом личности;

неустоийчивость моральных качеств трвавмы детской личности;

рассматривается влияние социальных факторов, институтутов и культуры на возникновение и распространение преступности;

влияние социальных изменений и контроля со стороны общества в формировании преступности

Рис. 1 - Теории причин преступности

Динамика зарегистрированных преступлений в Российской Федерации за 2022 – 2010гг представлена на рисунке 2. За анализируемый период наблюдается тенденция снижения уровня преступлений. В 2022 году по сравнению с 2010 годом общее число ежегодно регистрируемых преступлений снизилось на 662 тыс. или на 25,2%, пик преступлений приходится на 2015 год в количестве 2388,48 тыс. преступлений.

Рис. 2 – Динамика зарегистрированных преступлений в Российской

Федерации за 2022 – 2010гг. [4]

В структуре преступлений за 2022 год наибольшую долю занимают кражи 41,4% и мошенничество 13,9% (рис.3).

Рис. 3 – Структура преступлений в Российской Федерации в 2022 году, %

По данным Министерства внутренних дел за последние 10 лет число преступлений с использованием информационных технологий выросло в 50 раз, достигнув 510 тыс. преступлений в 2022 году, при этом более 40% интернет-преступлений приходится на кибермошенничество.

При анализе ситуации с преступностью важно определить, какие именно факторы оказывают на нее влияние. С этой целью нами было выполнено исследование динамики зарегистрированных преступлений в РФ, а также корреляционно-регрессионный анализ этого показателя.

Для проведения многофакторного корреляционного анализа нами были отобраны следующие признаки:

Y – количество зарегистрированных преступлений (тыс.);

X 1 – среднедушевые денежные доходы (руб./месяц);

X 2 – коэффициент миграционного прироста на 10 000 человек населения;

X 3 – средний возраст населения (лет);

X 4 – численность лиц, страдающих алкоголизмом, психическими расстройствами и расстройствами поведения, состоящих на учете в лечебнопрофилактических организациях (чел.);

X 5 – численность лиц, страдающих наркозависимостью, состоящих на учете в лечебно-профилактических организациях (чел.).

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции (рис.4) показывает, что зависимая переменная Y , имеет тесную обратную связь с переменной Х 1 –

(г =0.70911

среднедушевые доходы населения            , тесную прямую связь с переменными Х4 – численность лиц, страдающих алкоголизмом, психическими

(^ =0.8606)

и Х 5 – численность

расстройствами и расстройствами поведения лиц, страдающих наркозависимостью, состоящих на учете в лечебно-

=0.8963)               Р         и лы   — профилактических организациях           , слабую связь с переменной Х3 –

=^2447

средний возраст населения и             , и практически не имеет связи с переменной Х2 – коэффициент миграционного прироста на 10 000 человек населения             .

	А	В	С	0	Е	F	G
1		У	Х1	Х2	хз	^4	5*5
2	¥	1
3	*1	-0,7091	1
4	Х2	0,0777	0,0218	1
5		0,2447	-0,2937	0,1501	1
6		0,8606	-0,6001	0,0456	0,1672	1
7	*5	0,8963	-0,6177	0,0882	0,1826	0,8826	1

Рис. 4 - Матрица коэффициентов парной корреляции

После проверки параметров уравнения на статистическую значимость исключаем факторы Х 2 и Х 3 и строим регрессию с оставшимися тремя факторами.

Уравнение множественной регрессии с тремя факторами имеет вид:

у =43294.5022 -0.9434.^ + 0.3 63 7х4 +3,6 62 8х,

Регрессионная статистика
Множественный R	0,9 25 600207
R-квадрат	0,856735743
Нормированный R-квадрат	0,851363334
Стандартная ошибка	8552,172617
Наблюдения	84
Дисперсионный анализ
	%	SS	MS	F        t
Регрессия	3	34990544266	11663548089	159,4695498
Остаток	80	5851172517	73139656,46
Итого	83	40841816783
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение i
Y-пересечение	43294,50223	9206,638933	4,702530701	1,0569Е-05
XI	-0,943380519	0,224682892	-4,198719859	6,91331Е-О5
Х4	0,3 63 73 2805	0,128469615	2,83127495 7	0,005861978
Х5	3,662779648	0,642818953	5,697995724	1,94621Е-07

Рис.5 - Протокол регрессионного анализа для построения модели со значимыми факторами

Находим табличное значение t-статистики Стьюдента при уровне значимости ϒ=0,05 и степенях свободы 84–3–1=80, используя статистическую функцию СТЬЮДРАСПОБР(0,05;80). Получаем          .

Сравниваем значения фактических t-статистик с табличным.

=4702 5 >19908         „ л                константа β0 значима л =4.1987 >1,9901 -I

коэффициент β 1 значим

г. =2,8313

Al

коэффициент β 4 значим

698 >19901

коэффициент β 5 значим.

В данном уравнении константа β 0 и все коэффициенты значимы. Поэтому признаем данную модель окончательной.

Проверим адекватность модели при заданном уровне значимости.

Значимость уравнения проверим с помощью критерия Фишера: ^яоол 1" 9.4 6 9 _

. Табличное значение при уровне значимости 5% и степенях свободы ^i 3 ';

E =84-3-1 = 80          =2.7188

-                равно:               .

Так как наблюдаемое значение критерия Фишера больше табличного, уравнение признается значимым.

Находим среднюю ошибку аппроксимации по формуле: j = LytM 100% =4489%

Значение средней ошибки аппроксимации говорит, что расчетные данные отклоняются от фактических на 44,89. Так как это значение больше 15%, то качество модели нельзя назвать хорошим.

Проведем экономическую интерпретацию параметров уравнения у = 43294.5022 - 0.9434.^ +0.3637% +3.6628% состоит в следующем:

• •    при увеличении среднедушевых доходов на 1 руб. без изменения количества людей с психическими проблемами и наркозависимостью число преступлений по РФ снизится на 943;

• •    при увеличении числа лиц с алкоголизмом и другими психическими отклонениями на 1 чел. без изменения среднедушевых доходов и числа наркозависимых число преступлений по субъектам РФ увеличится на 364;

• •    при увеличении количества наркозависимых на 1 чел. без изменения среднедушевых доходов и количества лиц с алкоголизмом и психическими отклонениями число преступлений по субъектам РФ увеличатся на 3663.

Полученная модель множественной регрессии не только демонстрирует наличие связи вышеперечисленных факторов и уровень преступлений, но и может выступать достаточно эффективным прогнозированием будущего значения уровня преступности.