МЕТОДЫ ТИПОЛОГИЗАЦИИ ДАННЫХ В СТАТИСТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПНОСТИ

XVI Международная научно-практическая конференция УДК 311.14

Романов Сакен Родионович Romanov Saken Rodionovich

Аспирант Postgraduate student Оренбургский государственный университет Orenburg State University

МЕТОДЫ ТИПОЛОГИЗАЦИИ ДАННЫХ В СТАТИСТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПНОСТИ

METHODS OF DATA TYPOLOGIZATION IN THE STATISTICAL

STUDY OF CRIME

Аннотация. Преступность как объект исследования имеет сложную структуру и состав, формируется под влиянием множества разнообразных факторов и может претерпевать со временем значительные изменения своего масштаба и природы. Кроме того, территориально-географические особенности Российской Федерации обуславливают необходимость учитывать при изучении преступности территориальную дифференциацию, вызванную различием социально-экономических условий в регионах. Методы решения вопроса рассматриваются в статье. На примере актуальных данных 2020 г. о состоянии преступности в субъектах РФ проведена типологизация российских регионов соответственно заданным параметрам. При этом был использован как традиционный подход с применением кластерного анализа, так и элементы портфельного анализа, используемые для поддержки управленческих решений в области бизнеса.

Abstract. Crime as an object of research has a complex structure and composition, is formed under the influence of many different factors and can undergo significant changes in its scale and nature over time. In addition, the territorial and geographical features of the Russian Federation make it necessary to take into account the territorial differentiation caused by the difference in socioeconomic conditions in the regions when studying crime. The methods of solving the problem are considered in the article. Using the example of current data for 2020 on the state of crime in the subjects of the Russian Federation, the typologization of Russian regions is carried out according to the specified parameters. At the same time, both the traditional approach with the use of cluster analysis and the elements of portfolio analysis used to support management decisions in the field of business were used.

«Научные междисциплинарные исследования»

Ключевые слова, преступность, статистические методы, региональная типология, кластерный анализ, матрица BCG.

Key words: crime, statistical methods, regional typology, cluster analysis, BCG matrix.

Анализ региональной типологии и дифференциации является необходимым элементом исследования практически любого социально-экономического явления, изучаемого в масштабах Российской Федерации. Данному вопросу посвящено множество научных работ, исследующих различные направления и сферы. Особенную актуальность, остроту и научно -практическую значимость оценка региональной дифференциации и типологии принимает при изучении уровня жизни населения страны, финансовых возможностей региональных бюджетов, экономического роста, экологической ситуации, процессов цифровизации и информатизации общества [1 - 8].

На фоне разнообразия проблем региональных особенностей и неравенства вполне обоснованным, на наш взгляд, является изучение и оценка региональной дифференциации и типологии по параметрам состояния криминогенной ситуации, уровня преступности, а также параметров борьбы с данным негативным социальным явлением. Однако, в настоящее время данному вопросу в контексте региональной дифференциации и типологии не уделяется столько внимания, как вышеуказанным социально-экономическим аспектам. В этой связи развитие и совершенствование подходов и методов анализа регионального различия преступности имеет актуальную востребованность.

Рассмотрим результаты апробации методов типологизации данных для выделения характерных типов субъектов РФ соответственно характеристикам состояния преступности и результативности борьбы с ней.

Гипотезой проведенного исследования являлось предположение об устойчивости влияния социально-экономических факторов, присущих определенному типу региона, которые обуславливают характер и интенсивность распространения преступности на его территории. В то же время можно утверждать, что уполномоченные региональные органы исполнительной власти,

XVI Международная научно-практическая конференция добиваясь результативности и эффективности своей деятельности по борьбе с

преступностью, также находятся в неравном положении, что может

обуславливаться региональным различием. Факторами такого различия могут

являться: неравенство в финансировании деятельности, достаточность кадрового

состава и его квалификация, сложность и напряженность криминогенной

обстановки, сложившейся в конкретном регионе в силу причин постоянного

характера и т.д.

Для оценки состояния преступности и результативности борьбы с ней использовался метод интегрального оценивания, основанный на построении многомерной средней. На его основе были получены комплексные интегральные показатели, дающие сравнительную оценку по каждому из субъектов РФ:

- 1СП: интегральный индекс состояния преступности;

- 1РБП: интегральный индекс результативности борьбы с преступностью.

Информационной базой исчисления индексов послужили данные

официальной статистики, формируемые Генеральной Прокуратурой Российской Федерации по форме статистической отчетности № 4-ЕГС «Сведения о состоянии преступности и результатах расследования преступлений» в разрезе субъектов РФ [8]. Для целей исследования использовались показатели отчетности за январь - декабрь 2020 г. [9]. Исходные данные, выраженные в разных единицах измерения и формах выражения, были предварительно стандартизированы для обеспечения сопоставимости методом относительных разностей (формула 1):

„ _ Xi ~ Хmin

Xn —

x — x

max min

где xn - стандартизированное значение признака, участвующего в интегрировании по отдельному субъекту РФ;

xi - исходное значение признака, участвующего в интегрировании по отдельному субъекту РФ;

«Научные междисциплинарные исследования»

хтах и хтт - максимальное и минимальное значения стандартизируемого признака по всей совокупности субъектов РФ.

При этом стоит отметить, что среди интегрируемых признаков, характеризующих состояние преступности и результативность борьбы с ней, имеют место как отражающие позитивные, так и негативные стороны рассматриваемых явлений. В случае признака с негативным содержанием стандартизация осуществлялась следующим способом по формуле 2: х — X

X = 1--1-тт_

X — x

max min

Таким образом, для целей интегрирования были преобразованы следующие признаки, представленные в таблицах 1 и 2.

Таблица 1. Состав признаков для интегрального индекса состояния преступности

№ Наименование признака Субиндекс промежуточной интеграции

X1 Количество преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде на 1000 чел. населения 1. Общая интенсивность и степень тяжести преступности

X2 Доля особо тяжких преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде,%

X3 Доля тяжких преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде,%

X4 Количество лиц, погибших от преступных посягательств, на 100 тыс. чел. населения 2. Урон вследствие преступности

X5 Количество лиц, которым в результате преступления причинен тяжкий вред здоровью, на 100 тыс. чел. населения

X6 Размер причиненного материального ущерба (из числа находившихся в производстве) о оконченным уголовным делам, руб. на душу населения

X7 Количество преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде, связанных с безвестным исчезновением граждан, на 100 тыс. человек населения

X8 Количество преступлений экономической направленности, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения 3. Преступность сферы экономических отношений

X9 Количество преступлений коррупционной направленности, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения

XVI Международная научно-практическая конференция

Продолжение таблицы 1

Х10 Количество преступлений, совершенных в сфере жилищно-коммунального хозяйства, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения

Х11 Количество экологических преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения 4. Преступность экологической сферы

Х12 Количество преступлений террористического характера, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения 5. Преступность сферы экстремизма

Х13 Количество преступлений экстремистской направленности, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения

Х14 Количество преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотических средств, психотропных веществ или их аналогов, сильнодействующих веществ, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения 6. Преступность сферы теневых рынков

Х15 Количество преступлений, связанных с незаконным оборотом оружия, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения

Х16 Количество преступлений совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий или в сфере компьютерной информации, зарегистрированных в отчетном периоде, на 100 тыс. человек населения 7. Информатизация преступности

Х17 Коэффициент криминогенной пораженности, чел. на 1000 чел. трудоспособного возраста 8. Криминогенная пораженность населения региона

Х18 Коэффициент криминогенной пораженности (алкогольное опьянение), чел. на 1000 чел. трудоспособного возраста

Х19 Коэффициент криминогенной пораженности (наркотическое опьянение), чел. на 1000 чел. трудоспособного возраста

Х20 Доля женщин среди выявленных лиц, совершивших преступления

Х21 Доля несовершеннолетних среди выявленных лиц, совершивших преступления

Аналогично, комплексный интегральный показатель результативности борьбы с преступностью включал промежуточное интегрирование, отражающее разные стороны оцениваемого процесса (таблица 2).

«Научные междисциплинарные исследования» Таблица 2. Состав признаков для интегрального индекса

результативности борьбы с преступностью

№ Наименование признака Субиндекс промежуточной интеграции

X! Доля преступлений в производстве, зарегистрированных с начала года 1. Степень проработанности зарегистрированных преступлений

X2 Доля предварительно расследованных преступлений в отчетном периоде

Х3 Доля предварительно расследованных преступлений ОВД из числа выявленных, % 2. Степень ведомственной вовлеченности

Х4 Доля предварительно расследованных преступлений ФСБ из числа выявленных, %

Х5 Доля преступлений, уголовные дела о которых направлены в суд с обвинительным заключением, обвинительным актом, обвинительным постановлением 3. Результат проработки зарегистрированных преступлений

Х6 Доля размера добровольно погашенного материального ущерба из размера ущерба по уголовным делам, находящимся в производстве, %

Х7 Доля преступлений, уголовные дела о которых прекращены, либо вынесено постановление об отказе в возбуждении уголовного дела по нереабилитирующим основаниям 4. Уровень потерь результативности

Х8 Количество преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде, укрытых субъектами регистрации, на 100 тыс. человек населения

Сформированный набор признаков и рассчитанные по нему комплексные интегральные показатели предоставляют следующие аналитические возможности:

1. Построение рейтингов в рамках межрегионального сравнения субъектов РФ по состоянию преступности и результативности борьбы с ней.

2. Построение типологической группировки в контексте оценки ситуации «Лучшая - Средняя - Худшая» с выделением типов субъектов РФ как по параметру «Состояние преступности», так и по параметру «Результативность борьбы с преступностью» в отдельности.

3. Построение многомерной группировки, в которой одновременно учитываются параметры «Состояние преступности» и «Результативность борьбы с преступностью» со всеми своими промежуточными оценками, оцениваемыми с помощью субиндексов. Такая группировка позволяет выделить

XVI Международная научно-практическая конференция типы субъектов РФ, учитывая их особенности постоянного характера,

вызывающие региональную дифференциацию.

4. Группировка субъектов РФ в контексте соотношения «Состояние преступности - Результативность борьбы». Как говорилось выше, региональные органы власти, уполномоченные по борьбе с преступностью зачастую находятся в неравных условиях работы как в силу сложившейся в регионе интенсивности распространения и характера преступности, так и в силу ряда организационных и прочих факторов. Подобная двухмерная группировка позволит, например, выявить регионы, в которых, не смотря на достижение результативности работы уполномоченных органов в рамках имеющихся ресурсов ситуация с интенсивностью преступности остается напряженной в силу ее региональной интенсивности. Либо выявить регионы с обратной ситуацией, где при низкой результативности работы сохраняется, тем не менее, приемлемый уровень распространения преступности.

Рассмотрим результаты решения некоторых из представленных выше аналитических задач, полученные на основе характеристик состояния и результативности, а также расчетных значений комплексных интегральных оценок. При этом следует отметить, что при построении группировок были исключены из анализа данные по таким субъектам РФ как г. Москва, Московская область, г. Санкт-Петербург. Это обусловлено тем обстоятельством, что многие признаки, положенные в основу проводимых группировок и классификаций рассчитаны на основе отношения оцениваемых величин к численности постоянного населения. Учитывая значительную неучтенную при этом численность граждан, проживающих и ведущих деятельность в указанных регионах, можно утверждать, что используемые оценки по ним не отражают действительность и требуют специального подхода к корректировке.

На основе значений признаков, представленных в таблицах 1 и 2, нами была построена многомерная группировка субъектов РФ. Для этого применялся кластерный анализ с использованием Евклидова расстояния и метода Уорда в

«Научные междисциплинарные исследования» качестве мер расстояний. Результаты многомерной группировки субъектов РФ

представлены на рисунке 1.

Tree Diagram for 82 Cases Ward's method Euclidean distances

20000 ....................................................................................

15000

CD о с яз Тл

Q 10000 ф

а со

л:

5000

Составлено автором.

Рис. 1. Многомерная группировка субъектов РФ по характеристикам состояния преступности и результативности борьбы с ней в 2020 г.

По результатам группировки сформировалось пять обособленных кластеров. При этом можно заметить, что попавшие в один кластер субъекты РФ схожи по типу и своему географическому расположению. Это свидетельствует о наличии влияния устойчивых территориально-географических и социально -экономических факторов на состояние преступности в регионе и результативность борьбы с ней.

Далее рассмотрим результаты двухмерной группировки, полученной на основе матрицы портфельного анализа [2, с. 162].

XVI Международная научно-практическая конференция

0,950 =5 0,900

0,450

0,150 0,250 0,350 0,450 0,550 0,650 0,750 0,850 0,950

КОМПЛЕКСНЫЙ ИНТЕГРАЛЬНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ БОРЬБЫ С ПРЕСТУПНОСТЬЮ

Рис. 2. Группировка субъектов РФ в координатах «Состояние - Результативность», 2020 г.

Перпендикулярными линиями на графике обозначены средние уровни рассматриваемых интегральных показателей по совокупности регионов. Так, в левый нижний сектор попали субъекты РФ со значениями ниже среднего по уровню состояния преступности и результативности работы по борьбе с ней. Данную группу составляют такие регионы как Ростовская область, Республика Татарстан, Республика Башкортостан, Пермский край, Волгоградская область, Саратовская область, Удмуртская Республика, Челябинская область, Свердловская область, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Иркутская область, Красноярский край, Новосибирская область, Кемеровская область, Республика Бурятия, Алтайский край, Забайкальский край, Приморский край, Хабаровский край.

По составу регионов с самыми низкими комплексными оценками можно предположить два основных типа причин их отставания: одни субъекты РФ в данной группе относятся к крупным регионам с мегаполисами на своей

«Научные междисциплинарные исследования» территории, интенсивными потоками внутренней и внешней миграции,

активным развитием различных видов деятельности. Другие регионы можно,

скорее отнести к территориям со сложными экономическими условиями, что

обуславливает неудовлетворительное состояние ситуации с преступностью и

недостаток финансирования деятельности по борьбе с ней.

Напротив, состав правого верхнего сектора на графике рисунка 2 содержит субъекты РФ, где высокая результативность обеспечивает наименьшую интенсивность распространения преступности. В данный сектор входят: Тульская область, Белгородская область, Тамбовская область, Брянская область, Чеченская Республика, Республика Ингушетия, Карачаево-Черкесская Республика, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Северная Осетия -Алания, Республика Калмыкия, Республика Адыгея, Пензенская область, Чувашская Республика, Курская область, Курганская область, Республика Мордовия, Ульяновская область, Республика Алтай, Чукотский автономный округ, Еврейская автономная область, Магаданская область, Сахалинская область, Республика Крым. Очевидно, что достижение оптимального соотношения рассматриваемых параметров у данных регионов достигнуто в силу разных причин. В данной группе присутствуют субъекты РФ с крайне низкой плотностью населения (регионы Сибирского и Дальневосточного федеральных округов), по другим регионам можно предположить, что наилучшие показатели достигаются в результате действительно эффективного управления и продуманной стратегии региональных властей, либо путем искажения отчетности и необъективности формирования ее данных, что требует проведения дополнительных исследований.

Обобщая полученные результаты, можно констатировать, что применение методов интегральных оценок и типологизации данных однозначно расширяет информационно-аналитические возможности статистических исследований преступности в российских регионах. Это обуславливает целесообразность их дальнейшей разработки и адаптации в сфере правовой статистики и использования в практической деятельности органов региональной власти.

XVI Международная научно-практическая конференция Библиографический список:

1. Бериков В.Б., Белова Т.И., Лосева А.В. Анализ устойчивости типологии российских регионов по показателям возможностей достижения финансовой самостоятельности // Вопросы статистики. 2015. № 12. С. 9 - 2.

2. Глинский В. В. Серга Л. К. Хван М. С. Об оценке уровня экологической безопасности территорий // Статистика и математические методы в экономике. 2014. № 6. С. 159 - 165.

3. Лавровский Б.Л. Экономический рост и региональная асимметрия (эмпирический анализ). - Новосибирск: Сибирское Научное Издательство, 2005. 216 с.

4. Леонтьева Т.И, Чудилин Г.И., Парамонова Т.Е. Сравнительный анализ территориальной дифференциации и типология регионов по показателям заработной платы и затрат на рабочую силу // Вопросы статистики. 2004. № 8. С. 49 - 55.

5. Лосева А.В. Элементы налогового потенциала регионов: распределение, отдача, территориальные различия // Вестник Сибирского университета потребительской кооперации. 2014. -№ 2(9). С. 50 - 60.

6. Хохлова О.А. Статистический анализ пространственных различий в бюджетной сфере региона // Вопросы статистики. 2005. -№ 11. С. 19 - 28.

7. Чернова Т.В. Методология измерения и оценки межрегиональной дифференциации денежных доходов населения // Межрегиональные экономические сопоставления: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. - М.: Изд-во СОПС, 2003. С. 56 - 62.

8. Приказ Генпрокуратуры России от 17.01.2020 № 30 (ред. от 25.01.2021) «Об утверждении формы федерального статистического наблюдения № 4-ЕГС «Сведения о состоянии преступности и результатах расследования преступлений» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=EXP&n=613505#UÜPf MbSkhYgDGcaB 1 (дата обращения: 20.06.2020).

«Научные междисциплинарные исследования»

9. Портал правовой статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://crimestat.ru/offenses_map. (дата обращения: 20.06.2020.

УДК 331.108

Сабанова Мадина Миратовна Sabanova Madina Miratovna

Студент Student

Кабардино-Балкарский государственный университет им. Бербекова Kabardino-Balkar state University named after Berbekov

УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ КАК ВЕДУЩЕЕ НАПРАВЛЕНИЕ

РАЗВИТИЯ МЕНЕДЖМЕНТА

PERSONNEL MANAGEMENT AS A LEADING DIRECTION OF MANAGEMENT DEVELOPMENT

Аннотация, управление персоналом в организации имеет своей основной целью финансовое совершенствование предприятия с помощью увеличения продуктивности человеческих ресурсов. В данной статье рассмотрены концепции и методы управления трудовыми ресурсами. Сделан вывод, что для эффективного управления персоналом в организации необходимо использовать методы комплексно.

Abstract. Human resource management in an organization has as its main goal the financial improvement of the enterprise by increasing the productivity of human resources. This article discusses the concepts and methods of human resource management. It is concluded that for effective personnel management in an organization, it is necessary to use the methods in a comprehensive manner.

Ключевые слова, персонал, управление, концепции, метод, эффективность.

Key words, personnel, management, concepts, method, efficiency.