Статистический анализ уровня преступности в Оренбургской области

Общественная безопасность - вторая из составляющих национальной безопасности, выраженная в уровне защищенности личности, общества и государства преимущественно от внутренних угроз общественного характера. В свою очередь одним из основных факторов, влияющих на общественную безопасность, является преступность -индикатор социально-экономического благополучия населения.

Криминогенная обстановка была и остаётся актуальной проблемой как для России в целом, так и для Оренбургской области в частности. Данную проблему невозможно искоренить полностью в связи с ее сложностью, но возможно минимизировать.

По данным службы государственной статистики по Оренбургской области можно заметить спад количества зарегистрированных преступлений в 2018 году по сравнению с предыдущими годами (рисунок 1).

Количество зарегестрированых преступлений, чел.

2010       2011       2012       2013       2014       2015       2016       2017     Октябрь

■ Количество зарегестрированых преступлений, чел.

Рисунок 1 - Динамика преступности в Оренбургской области (количество преступлений)

Если обратиться к анализу статистических показателей преступности, проведенным Управлением правовой статистики прокуратуры Оренбургской области за 10 месяцев 2018 года, то полученные данные позволяют получить объективную информацию о криминогенной ситуации в регионе и выработать стратегические меры, направленные на пресечение и предупреждение различных преступных посягательств, а также на обеспечение правопорядка.

Согласно анализу Управления правовой статистики прокуратуры по Оренбургской области общее количество зарегистрированных на территории области за 10 месяцев 2018 года преступлений по сравнению с аналогичным периодом 2017 года уменьшилось на 3,3% или на 759 преступлений (в абсолютных цифрах с 23 352 до 22 593 преступлений). (Таблица 1)

Таблица 1 - Динамика зарегистрированной преступности в области в течение 10 месяцев 2018 года

Периоды 2018 года	Количество зарегистрированных преступлений	Соотношение с количеством преступлений за аналогичные периоды 2017 года
Январь 2018	2132	28
Февраль 2018	4212	245
Март 2018	6512	62
Апрель 2018	8645	-187
Май 2018	10972	-416
Июнь 2018	13301	-611
Июль 2018	15547	-670
Август 2018	17869	-694
Сентябрь 2018	20078	-856
Октябрь 2018	22593	-759

В 29 районах области количество зарегистрированных преступлений по сравнению с аналогичным периодом 2017 года уменьшилось. Наиболее значительное сокращение наблюдается в Октябрьском районе г. Орска (на 17,6%,), Домбаровском (на 20,3%), Абдулинском (на 20,3%), Первомайском (на 23,2%) и Акбулакском (на 27,9%) районах.

За январь-октябрь 2018 года зарегистрировано 10 578 преступлений против собственности, удельный вес которых в общем массиве зарегистрированных преступлений составил 46,8% (10 месяцев 2017 года – 11 464, удельный вес – 49,1%). В сравнении с аналогичным периодом 2017 года их количество уменьшилось на 886 преступлений (на 7,7%). В частности, уменьшилось число регистрируемых краж с 7 954 до 7 661(на

3,7%), мошенничеств с 2 146 до 1 773 (на 17,4%), грабежей с 592 до 481 (на

18,8%) и разбоев с 92 до 54 (на 41,3%).( Рисунок 2)

Мошенничество

Побои, причинение вреда здоровью

Грабеж, разбой

Убийство, умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, изнасилование

Незаконный оборот наркотическиз средств,психотр опных веществ

Рисунок 2 – Структура преступности в Оренбургской области за январь-октябрь 2018 года

Для того чтобы установить взаимосвязь уровня преступности в Оренбургской области с факторами, которые могут влиять на ее показатели, проведем многофакторный корреляционный анализ за 20102018 гг., используя следующие показатели:

Y – зарегистрировано преступлений в области, чел.;

Х 1 – численность населения, получивших среднее образование, тыс. чел.;

X 2 – уровень зарегистрированной безработицы, %;

Х3 – численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума ,%;

Х 4 – уровень миграции (число прибывших из зарубежных стран, чел.)

Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК).

С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (таблица 2). Корреляционная матрица получена с помощью табличного редактора Excel ХР в пакете анализа.

Таблица 2 – Корреляционная матрица влияния факторов на уровень преступности в Оренбургской области

	y          x1         x2         x3        x4
y x1 x2 x3 x4	1 -0,40706            1 0,825047     -0,66375           1 0,038893    0,822994    -0,23853           1 -0,48455    0,593402    -0,38382    0,259449        1

Из корреляционной матрицы видна достаточно сильная взаимосвязь между результативным (У) и факторным признаком (Х 2 ). Связь очень сильная. Проведем регрессионный анализ (рисунок 3).

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественны й R R-квадрат Нормированны й R-квадрат Стандартная ошибка Наблюдения

0,925047206 0,880702892 0,63508902 2002,577819 9

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F
Регрессия                      1     59846596,1     59846596,1  14,923155
Остаток                        7    28072225,45   4010317,922
Итого                          8    87918821,56
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	22382,56526	1722,627277	12,99327229	3,722E-06	26455,93149	18309,2	26455,93
Переменная X2	1360,958944	352,3016674	3,863049966	0,006187	2194,020011	527,898	2194,02

Рисунок 3 – Регрессионная статистика

По результатам регрессионного анализа (рисунок 3) получено следующее уравнение регрессии:

y= 22382,565 + 1360,959 ∙ X 2

Множественный коэффициент регрессии равен 0,925. Это свидетельствует о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации – равен 0,88 , следовательно, 88,0% вариации уровня преступности в    Оренбургской области обусловлено факторами, включенными в модель.

Анализ полученного уравнения позволяет сделать вывод о том, что с ростом безработицы на 1% количество преступлений увеличится на 1360,959 человек.

Проверка адекватности модели, построенной на основе уравнения регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии. Значимость коэффициента регрессии осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента.

Параметры уравнения все значимы, кроме параметра при факторе времени, так как их расчетные значения меньше табличных ( t табличное = 2,02, уровень значимости = 0,05 t_расч>t_табл)

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия. Если F_P acч >F_T a _б л , при а = 0,05, то модель в уелом адекватна изучаемому явлению.

F расч = 14,9 F табл = 4,74 уровень значимости = 0,05 F_расч>F_табл

Следовательно, построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

Делая вывод по проведенному исследованию, можно отметить, что преступность в Оренбургской области непосредственно зависит от занятости населения (как один из основных факторов), то есть при снижении уровня безработицы криминогенная обстановка региона будет улучшаться.

В целом о состоянии преступности на 2018 год следует отметить также достигнутые положительные тенденции в указанной сфере, которые стали результатом планомерной и настойчивой работы органов правопорядка, нацеленных на обеспечение законности в государстве и безопасности граждан.