Вопросы прогнозирования преступности, осуществляемого органами внутренних дел

УДК 343.9

Вопросы прогнозирования преступности, осуществляемого

органами внутренних дел

Рублев Андрей Геннадьевич, старший преподаватель кафедры административного права и административной деятельности органов внутренних дел Уральского юридического института МВД России, кандидат юридических наук e-mail: andrewrublev@bk.ru

В статье анализируются вопросы классификации прогнозов и общая характеристика методов прогнозирования преступности, осуществляемого органами внутренних дел. В частности, рассматриваются методы статистического прогнозирования в практике управления органом внутренних дел. Для сотрудников территориальных органов внутренних дел автором предлагаются конкретные примеры разработки прогноза преступности.

Ключевые слова: прогнозирование; планирование; органы внутренних дел; коэффициент; методы прогнозирования; статистические данные.

Questions of forecasting of crime, carried out in the bodies of internal Affairs

Rublev Andrey Gennadievich, Senior lecturer of the Department of Аdministrative Law and Administrative Activity of the Low Enforcement Agencies of the Ural Law Institute of the Ministry of the Interior of the Russian Federation, Gandidate of Law

The article analyzes the classification predictions and General characteristics of methods of forecasting crime in the practice of management on internal Affairs. In particular, we consider methods of statistical forecasting in the practice of management on internal Affairs. For practical enforcement, the author proposes concrete examples of the development of the forecast crime.

Key words: forecasting; planning; the bodies of internal Affairs; coefficient; forecasting methods; statistical data.

К практике управления в органах внутренних дел на соотношение прогноза и планирования примени-тельна позиция, согласно которой прогнозирование является предплановой разработкой, т. е. процессом, предшествующим собственно планированию. При этом план рассматривается как управленческое решение, принятое на основе анализа различного рода информации об объекте и субъекте управления, а также факторов внешней среды, влияющих на функционирование системы органов внутренних дел. Такие сведения содержат, в свою очередь, как данные о динамике факторов внешней среды и системы, так и прогноз их развития в перспективе. Учитывается, что без упреждающей информации выработка эффктивногоо управленческого решения - плана - невозможна.

Таким образом, прогнозирование и планирование (а в более широком смысле - принятие любого управленческого решения) - разные, но взаимосвязанные этапы единого процесса выработки управленческого решения. Их отличие состоит в разнице во времени, а

также в отношении к сведениям о будущем1. Образно говоря, если прогноз - информация к размышлению, то план - руководство к действию.

На сегодняшний день существует значительное число видов прогнозов. Безусловно, при выборе того или иного метода разработчикам прогноза желательно определить эффективность каждого из них, с тем чтобы оценить их достоинства и недостатки.

Если учитывать определенный интервал упреждения (горизонта прогнозирования, периода прогноза), выделяют прогнозы: краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. Кроме того, возможна более детальная градация: оперативные (текущие), краткосрочные, среднесрочные, дальнесрочные (сверхдолгосрочные)2.

1 См.: Наука и практика. 2011. № 2 (47) [Электронный ресурс]. URL: http://urinst.orel.rU/nip_files/nip02_11.pdf#4.

2 См.: Информационные технологии управления в органах внутренних дел [Электронный ресурс]. URL: http://www.pravo. vuzllib.su/book_z1206_page_25.html.

В соответствии с известным методологическим принципом, касающимся установления времени предвидения, прогноз реален только в конкретных границах, с учетом действия определенных для исследуемого качества законов.

В периоды перехода социально-экономических систем из одного качественного состояния в другое прогнозирование значительно осложняется, учитывая осложнение большинства общественных отношений, что, в свою очередь, резко увеличивает неопределенность дальнейшего развития системы. В таких условиях система становится неустойчивой и любое даже слабое возмущение, воздействие случайного фактора может оказаться решающим для дальнейшего ее развития. При этом разработка достаточно надежных прогнозов даже на ближайшую перспективу в такие переходные периоды, как показал, в частности, опыт криминологического прогнозирования, оказывается чрезвычайно сложной.

Возможно, в практической деятельности проблематично реализовать изложенный общеметодологический принцип определения периода упреждения прогноза, поскольку бывает, что не при всех условиях реально вычислить время перехода системы в качественно новое состояние, тем более в общественной сфере. Так, для социально-экономических прогнозов в соответствии с характером и темпами развития прогнозируемых явлений принят следующий возможный временной период для сроков упреждения:

- краткосрочные прогнозы - до одного года;

- среднесрочные прогнозы - на несколько (обычно до пяти) лет;

- долгосрочные прогнозы - на период свыше пяти и примерно до пятнадцати лет.

Обратим внимание, что при подсчетах времени упреждения необходимо учитывать и другой вид деления прогнозов на качественные и количественные. Учитывая, что первые квалифицируются в целях разработки прогноза в виде качественных оценок развития объекта: указания перспектив и вероятного характера изменений, а в самом простом варианте - утверждения о возможности или невозможности наступления прогнозируемых явлений, связанных с ростом или снижением преступности.

Следует иметь в виду, что, например, количественные прогнозы являются числовыми значениями прогнозируемых показателей («число краж превысит 50 тысяч»).

В территориальных органах внутренних дел обычно осуществляют одновременно и качественные, и количественные характеристики объекта. Соотношение исследуемых сведений в прогнозе обладает зависимостью от характеристики объекта прогноза, поставленных задач прогнозирования, времени упреждения и иных факторов.

Например, с точки зрения последнего критерия достаточно распространенной является следующая структура прогнозной информации: краткосрочные прогнозы являются преимущественно количественными, среднесрочные - количественно-качественными, долгосрочные - в основном качественными. Кроме

того, поскольку в переходные периоды точность и достоверность прогнозов, прежде всего количественных, резко снижается, в такие периоды повышается роль качественных прогнозов.

Следует отметить, что методы прогнозирования базируются на теории экстраполяции, под которой в широком смысле обычно понимают приобретение сведений о будущем какого-либо объекта на основе информации, относящейся к его прошлому и настоящему1. В узком смысле экстраполяция рассматривается как распространение закономерностей, связей и отношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы. Как следует из вышеизложенного, сами методы прогнозирования отличаются лишь гипотезами об определенных видах связей, исходя из всей «палитры» отношений и закономерностей, содержащихся на ретроспективном участке и актуализируемых на перспективу.

В литературе по проблемам прогнозирования предложены различные подходы к классификации методов прогнозирования. Классификация методов производится по следующим критериям: степени формализации, общему принципу действия и способу получения прогнозной информации. По степени формализации все методы можно разделить на интуитивные и формализованные.

К интуитивным относятся экспертные методы, которые основаны на использовании опыта, интуиции специалистов в соответствующей области знаний (экспертов) для получения прогнозной информации. В свою очередь, экспертные методы по общему принципу действия разделяются на две группы: индивидуальные экспертные оценки и коллективные экспертные оценки.

Как правило, метод экспертных оценок применяется в следующих случаях:

- при отсутствии представительных и достоверных статистических данных о прогнозируемом объекте;

- в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта, влияния на его развитие факторов внешней среды;

- в условиях дефицита времени, требующегося для разработки прогноза, или в иных экстремальных ситуациях.

Наиболее многочисленную группу составляют формализованные методы прогнозирования. Особенность этих методов в том, что они базируются на использовании фактически имеющейся, чаще всего статистической, информации об объекте прогнозирования. Именно данное обстоятельство позволяет применять для получения прогноза известные математико-стати-стические методы обработки и анализа информации. Наиболее распространенными из этой группы являются различные статистические методы прогнозирования.

Принципиальная возможность статистического прогнозирования основывается на инерционности социальных процессов и их воздействии на преступ-

1 См.: Наука и практика. 2011. № 2 (47) [Электронный ресурс]. URL: http://urinst.orel.rU/nip_files/nip02_11.pdf#4.

ность. Инерционность воспринимается как недопустимость коренного изменения за малый отрезок времени сформированных ранее общественных отношений и форм незаконного поведения.

Инерционность процессов в сфере правопорядка может проявляться двояким образом. Во-первых, как инерционность взаимосвязей между основными факторами, определяющими механизм формирования противоправного поведения. Например, темпам роста безработицы соответствуют определенные темпы роста краж личного имущества - и соотношение между ними в последние годы постоянно; указанная закономерность позволяет прогнозировать данный вид преступлений исходя из прогноза безработицы. Во-вторых, она проявляется как инерционность самих криминологических процессов и выражается в сохранении общей тенденции и характера динамики (абсолютный прирост, темп роста и прироста) соответствующего статистического ряда на протяжении сравнительно длительных отрезков времени. Например, в течение последних пяти лет отмечается постоянный рост как всех преступлений в целом, так и большинства их видов - в данном случае инерционность процессов в сфере правонарушений привела к сохранению общей тенденции динамического ряда к росту.

С указанными видами закономерностей связаны два различных подхода к криминологическому прогнозированию. В первом случае для прогнозирования используются многофакторные статистические модели, во втором - прогнозирование осуществляется посредством статистической экстраполяции исходного динамического ряда.

Например, образцом многофакторной модели является уравнение множественной регрессии вида:

УМ = а1*Х1ф + а2*Х2№ + .... + ап*ХпМ,

где У(Ц - показатель, характеризующий состояние преступности в период времени

ХЦЦ - количественное значение 1-го фактора внешней среды в период времени

а1 - коэффициент, характеризующий степень влияния 1-го фактора на состояние преступности.

Прогнозирование на основе многофакторной модели в данном случае осуществляется с использованием различных статистических методов и включает следующие этапы:

1) Построение многофакторной модели:

а) отбор факторов внешней среды, оказывающих определенное влияние на данный вид преступления (для этой цели, как правило, используются методы экспертных оценок);

б) формирование количественных показателей, характеризующих интенсивность проявления соответствующих факторов внешней среды (по данным статистических отчетов или результатам социологических исследований);

в) отбор факторов внешней среды, оказывающих существенное влияние на данный вид преступления, то есть имеющих статистически значимый коэффициент корреляции с показателем преступности (корреляционный анализ);

г) построение многофакторной модели (1) методами регрессионного анализа.

2) Разработка криминологического прогноза:

а) прогнозирование показателей XI, характеризующих изменение факторов внешней среды в предстоящий период (либо одним из статистических методов, либо методом экспертной оценки);

б) расчет по формуле прогнозных значений преступности на тот же период, исходя из прогноза факторов внешней среды.

Многофакторное прогнозирование может осуществляться с использованием и более сложных математических моделей (например, системы дифференциальных уравнений), также описывающих влияние факторов внешней среды на преступность, но учитывающих более сложные зависимости между ними1. Однако разработка таких моделей под силу лишь специалистам, владеющим соответствующими математическими методами.

Другую группу методов составляют методы статистической экстраполяции динамических рядов. Суть статистической экстраполяции заключается в нахождении по известным значениям динамического ряда других значений, лежащих за его пределами. Хотя прогноз и разрабатывается на основе экстраполяции динамических рядов, для повышения его точности и обоснованности обязательно привлечение качественной информации, подтверждающей объективное существование основной тенденции и обоснованность переноса ее в будущее.

При разработке экстраполяционных прогнозов статистическими методами выделяются два этапа. Первый этап (индуктивный) состоит в обосновании основной тенденции развития явления во времени и выборе аналитической формы описания этой тенденции. Второй этап (дедуктивный) - анализ и обоснование возможности распространения основной тенденции и особенно формы, в которой она выражена, в будущее2.

Таким образом, при статистической экстраполяции криминологическое прогнозирование осуществляется лишь на основе анализа ретроспективного динамического ряда соответствующего вида преступления. Поскольку эти методы прогнозирования чаще других используются в аналитической практике органов внутренних дел, рассмотрим их более подробно.

Выше уже отмечалось, что в основе статистической экстраполяции лежит построение математической модели исходного (ретроспективного) динамического ряда, то есть выведение математической формулы, которая бы максимально точно описывала все характерные особенности этого ряда на ретроспективном временном интервале. Для этой цели используются

1 См.: Васильев Ф. П. , Горошко И. В. Информационные технологии управления в органах внутренних дел. Москва, 1997. С. 601.

2 Методы статистического анализа в задачах моделирования и прогнозирования социально-правовых процессов [Электронный ресурс]. URL: http://kursak.net/ metody-statisticheskogo-analiza-v-zadachax-modelirovaniya-i-prognozirovaniya-socialno-pravovyx-processov/.

стандартные пакеты прикладных программ, предназначенных для обработки и анализа статистических данных и реализованных на персональных компьютерах. Вместе с тем кроме чисто формальных, математических аспектов проблемы построения такой модели (их решение, повторимся, может быть полностью произведено на компьютере) важное значение имеет и содержательный анализ динамического ряда.

При статистическом прогнозировании динамических рядов, в отличие от многофакторного прогнозирования, динамический ряд анализируется не с точки зрения того, какие факторы и в какой степени определяли характер динамики, а с позиций выявления особенностей самого ряда (общая тенденция и характер динамики). В дальнейшем результаты такого анализа используются для выбора математической модели, описывающей данный динамический ряд.

В общем случае динамические ряды могут быть представлены как суперпозиция (сумма) нескольких компонент: долговременные тенденции развития (тренды), циклические составляющие с неизвестными периодами цикла, сезонные колебания, имеющие регулярный характер, и случайные компоненты. Устойчивая долговременная тенденция описывается чаще всего гладкими непериодическими функциями типа линейной, квадратичной и некоторыми другими. Циклическая долговременная тенденция связана с периодическими качественными изменениями процессов и описывается колебательными функциями (типа sin или cos) с периодом меньшим, чем время действия долговременной тенденции, но большим, чем у различных сезонных колебаний1. И, наконец, периодические колебания уровней динамического ряда, обусловленные сезонными факторами и меняющиеся в течении дней недели, месяцев, времен года, описываются теми же колебательными функциями, но с меньшим периодом колебаний.

Специфика социальных процессов (в том числе и в сфере правоохраны) такова, что все указанные составляющие одновременно могут быть выявлены лишь на достаточно продолжительном отрезке времени (несколько десятков лет). Исследование криминальных процессов для такой глубокой ретроспективы затруднено, прежде всего, из-за невозможности обеспечить сопоставимость статических данных, используемых для прогнозирования. Кроме того, это имеет смысл лишь при разработке долгосрочных прогнозов. Подобные прогнозы разрабатываются крайне редко, а в сфере деятельности органов внутренних дел опыт такого прогнозирования практически отсутствует.

Наиболее актуальными для органов внутренних дел являются среднесрочные и особенно краткосрочные прогнозы. Для таких прогнозов период упреждения не превышает пяти лет, следовательно, ретроспективный динамический ряд анализируется, как правило, не более чем за десятилетний период. На таком отрезке времени можно выявить лишь общую тенденцию динами-

1 Принципы построения математических моделей [Электронный ресурс]. URL: http://studopedia.ru/14_132776_printsipi-postroeniya-matematicheskih-modeley.html.

ческого ряда и его колебания, связанные с сезонным влиянием факторов внешней среды.

Библиографический список

1. Бондарь К. М. Конспект по теме информационные технологии в юридической деятельности / К. М. Бондарь. - ГОУ ВПО «ХГАЭП», 2C13. - 1S8 с.

2. Васильев Ф. П. Информационные технологии управления в органах внутренних дел / Ф. П. Васильев, И. В. Горошко. - Москва: Академия управления МВД России, 1997. - 683 с.

3. Наука и практика. - 2C11. - № 2 (47) [Электронный ресурс]. - URL: http://urinst.orel.ru/nip_files/nipC2_11. pdf#4.

4. Информационные технологии управления в органах внутренних дел [Электронный ресурс]. - URL: http://www.pravo.vuzllib.su/book_z12C6_page_2S.html.

Bibliograficheskij spisok

1. Bondar' K. M. Konspekt po teme informacionnye tekhnologii v yuridicheskoj deyatel'nosti / K. M. Bondar'. -GOU VPO «HGAEHP», 2C13. - 1S8 s.

2. Vasil'ev F. P. Informacionnye tekhnologii upravleniya v organah vnutrennih del / F. P. Vasil'ev, I. V. Goroshko. -Moskva: Akademiya upravleniya MVD Rossii, 1997. - 683 s.

3. Nauka i praktika. - 2C11. - № 2 (47) [EHlektronnyj resurs]. - URL: http://urinst.orel.ru/nip_files/nipC2_11. pdf#4.

4. Informacionnye tekhnologii upravleniya v organah vnutrennih del [EHlektronnyj resurs]. - URL: http://www. pravo.vuzllib.su/book_z12C6_page_2S.html.