Использование интегральных показателей в исследовании социально-экономических факторов территориальной дифференциации уровня преступности: история и современные перспективы

УДК 343.97 ББК 67.513

Д.В. Бахарев,

кандидат юридических наук

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ИССЛЕДОВАНИИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ УРОВНЯ ПРЕСТУПНОСТИ: ИСТОРИЯ И СОВРЕМЕННЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ

Статья посвящена актуальной проблеме исследования причин территориальной дифференциации преступности. На основе изучения накопленного опыта мировой криминологической мысли, а также анализа некоторых современных подходов к исследованию данного феномена предлагается авторская концепция изучения социально-экономических факторов территориальной дифференциации уровня преступности в регионах Российской Федерации.

Ключевые слова: экономические факторы преступности; статистические данные; территориальная дифференциация уровня преступности; экономическое развитие регионов; индекс развития экономической инфраструктуры.

D.V. Bakharev, Ph.D. in Law

THE USE OF INTEGRAL INDEXES IN STUDYING SOCIAL AND

ECONOMIC FACTORS OF TERRITORIAL DIFFERENTIATION

OF THE CRIME LEVEL: HISTORY AND MODERN PROSPECTS

The paper is devoted to a topical issue of studying the causes of territorial differentiation of crime. Based on the study of international criminological experience and the analysis of some contemporary approaches to researching this phenomenon the author presents his own concept of studying social and economic factors of territorial differentiation of the crime level in the Russian Federation regions.

Key words: economic factors of crime; statistical data; territorial differentiation of the crime level; economic development of regions; index of economic infrastructure's development.

Изучение роли экономических факторов в генезисе преступности имеет давнюю традицию и достаточное разнообразие в мировой научной литературе. Однако первые возможности изучения феномена преступности с помощью статистических методов, а также исследования зависимости преступности от социально-экономического устройства отдельных государств появились лишь в конце 20-х гг. XIX столетия, когда на систематической основе стали формироваться массивы статистической информации о движении преступности в Бельгии и во Франции. Отцом-основателем статистического направления в изучении причин преступности принято считать французского ученого А. Кетле. Однако еще за несколько лет до выхода его выдающейся работы «Recherches sur le penchant au crime» (Брюссель, 1831 г.), соотечественник Кетле - Дюкпесьо* сделал пер-

* В работе «De la justice de prevoyance et particulièrement de l'influence de la misere et de l'aisauce, de l'ignorance et de l'instruction sur le nombre des crimes» (Брюссель, 1827).

вую попытку доказать с помощью числовых данных влияние на рост преступности бедности и «невежества», отметив параллельный рост преступности и бродяжничества в различных графствах Англии, а также сравнив годы неурожаев с повышением числа совершенных преступлений во Франции [1, с. 253].

До конца XIX в. практически в каждой европейской стране появились исследования подобного рода, в которых так или иначе иллюстрировалась взаимосвязь между динамикой числа преступлений и различными социально-экономическими показателями с целью доказательства влияния экономических факторов на преступность. Чаще всего в качестве таких обобщенных показателей уровня экономического развития как государств в целом, так и отдельных их территорий избирались: цены на хлеб, зерно и съестные припасы вообще; количество бедняков; величина налоговых поступлений и др. При этом постепенно ученые приходили к выводу о том, что ни один из этих показателей, в

© Бахарев Д.В., 2011 33

том числе самый распространенный - цена на хлеб, не может быть даже относительно точным выражением экономической жизни народа. Поэтому многие криминалисты стали искать более сложные, обобщенные критерии отражения уровня экономического развития.

Так, опять же бельгийский исследователь Г. Дени, отмечая громадное развитие индустрии и бурный рост внешней и внутренней торговли в Европе во второй половине XIX в., предложил в качестве такого показателя «les nombres indicateurs» (числовой показатель), выражающий общее колебание цен на 28 наиболее важных товаров. Сравнив изменение предложенного им индекса с динамикой преступности в Бельгии в период с 1850 по 1883 г., Дени пришел к выводу о том, что «существует, очевидно, тесная связь между преступностью и переменами экономического положения, выражающимися понижением цен» [1, с. 169-170]. Вместе с тем, отмечает Дени, период с 1874 г. сопровождается понижением цен на избранные автором товары и повышением преступности, из чего Дени делает вывод о том, что на изменение преступности оказывает главным образом влияние положение труда, спрос на него и уровень заработной платы [2]. К сожалению, никакого обобщенного показателя изменения данных значений Дени не предлагает.

Схожие выводы относительно влияния на преступность изменения общей экономической ситуации делают и французские исследователи интересующего нас вопроса: П. Лафарг на основе сравнения кривой преступности с количеством банкротств, в котором он видит более-менее точную меру для измерения степени развития торговли и промышленности страны в целом [1, с. 171-175], а М. Де Бэтс обосновывает возможность применения в исследовании данной проблемы принципиально нового интегрального показателя экономического положения - «меры довольства», вычисляемую как отношение заработной платы к «стоимости жизни» [1, с. 309]. Постепенно все больший круг европейских криминологов того времени (уже упоминавшиеся Дени, Лафарг, Де Бэтс, а также Форназари ди Верчи, Мейр и др.) склоняются к выводам, которые наиболее точно выразил их современник и коллега Г. Мюллер: «Более чем от чего либо, возрастание благосостояния и уменьшение преступности зависят от промышленного процветания... нужда и усиле-

ние преступности происходит от неустойчивости промышленности, от понижения ввоза и вывоза, от промышленных потерь и кризисов, от недостатка работы и ограничения производства, влекущих за собой понижение заработной платы и безработицу» [1, с. 309].

Что касается изучения преступности и ее причин в России в период зарождения и развития статистики как науки, то нельзя не акцентировать внимания на том факте, что еще в 1823 г., т. е. за несколько лет до выхода в свет работ Дюкпесьо и Кетле, академик К.Ф. Герман на заседании Академии наук сделал доклад на тему «Изыскание о числе смертоубийств и самоубийств в России в течение 1819 и 1920 гг.». В нем в том числе он приводит результаты изучения преступности по отдельным губерниям и стремится объяснить ее причины влиянием различных факторов - материального положения, пьянства и иных местных условий, например, наличием мелкого воровства, упирающегося, по его мнению, в «гнетущую бедность» и «тяжкие налоги». При этом К.Ф. Герман справедливо отмечает, «что имевшиеся у него данные далеко недостаточны для широких выводов, а зачаточное состояние статистики лишает его возможности сравнивать преступность России с другими странами» [5, с. 106-108].

В последующем, к концу 50-х гг. XIX в., ряд других отечественных криминалистов предпринимают попытки использования сначала зарубежных материалов, а позднее и данных русской уголовной статистики для получения выводов о причинах, от которых может зависеть уменьшение или увеличение количества преступных деяний*. Так, П. Ткачев в известной работе «Статистические этюды (опыт разработки русской уголовной статистики)», приводя соответствующие статистические показатели по отдельным губерниям, отмечал, что губернии с самым противоположным климатом дают сходное число преступлений. «Мы видели, - писал П. Ткачев, - что число и свойство преступлений зависит не столько от географических и климатических условий, сколько от

* См.: Хвостов А. Очерк уголовной статистики Англии и княжества Валлийского за 1858 г. // Журнал министерства юстиции. 1859. Т. 2. Кн. 6; Козлов Хр. Числовые данные для нравственной статистики народа: Записки имп. Казанск. экономического общества. 1859. № 2; Барановский С. Криминальная статистика Финляндии // Экономист. 1862. изд. И. Вернадским. Кн. 5 и 6. См. подробнее об этом работу Г.С. Фельдштейна [8].

£riminology

Д.в. БАхАРЕв. Использование интегральных показателей в исследовании уровня преступности pourmiof

QNUEL

непорядка и неустройства в экономической и социальной жизни народа... Все многообразные общественные влияния, способствующие развитию в человеке наклонности к преступлению, сводятся главным образом к влиянию одной причины: отсутствию прочного материального обеспечения, нищете и бедности.» [4, с. 21]. При этом необходимо отметить, что выводы Ткачева основываются на одностороннем подходе к анализу причин преступности: в своем исследовании он использовал исключительно статистику преступлений по отдельным категориям и губерниям, оставив вне поля зрения точную числовую информацию о социально-экономическом положении этих губерний и России в целом (хотя и по объективным причинам - ввиду их скудности и явной недостаточности).

Наиболее значительной работой этого периода, задействовавшей обширный массив статистической информации, касающейся как движения преступности в России, так и материального положения населения, является работа Е.Н. Тарновского «Влияние хлебных цен и урожаев на движение преступлений против собственности в России». В ней впервые в отечественной статистике и юриспруденции на основе достоверных фактических данных показана зависимость динамики имущественных преступлений от колебаний хлебных цен и урожаев как в целом по стране, так и по отдельным губерниям [4, с. 254-259].

Вместе с тем, отмечая бесспорную значимость данного исследования, осуществленного исключительно на основе российской статистики, нельзя не сказать, что сама методика его проведения не отличается оригинальностью и, по сути, заимствована у зарубежных предшественников. Однако современники и коллеги Тарновского в области изучения причин преступности далеко не всегда считали использование в этих целях данных о величине урожаев и цен на хлеб методом устаревшим и малопригодным для практического применения. Так, наш выдающийся юрист-классик М.Н. Гернет, комментируя содержание и результаты вышеуказанной работы Е.Н. Тар-новского, целиком ее поддержал и, напротив, не согласился с приведенным выше мнением Дени по данному вопросу, хотя и не возражал против того факта, что показатели занятости, уровня заработной платы, количества забастовок и т. д. имеют «громадное значение для преступности» [2]. Очевидно, существовав-

ший в России в начале ХХ в. уровень развития производительных сил (подавляющая доля аграрного производства в экономике) сдерживал проявление негативных свойств индустриального типа хозяйствования (еще слабо развитого), что не могло не отразиться и на выводах ученых того периода.

Характеризуя общий вектор научного изучения на рубеже XIX и XX вв. роли различных социально-экономических факторов в генезисе преступности в целом и в ее территориальной дифференциации в частности, а также резюмируя и свои мысли по данному вопросу, голландец Ж. Ван-Кан в своем ставшем уже классическим труде «Экономические факторы преступности» справедливо отметил, что поскольку «показатель несостоятельности пригоден специально для торгового класса, положение промышленности - для промышленного, а урожай - для земледельческого.», то «при желании получить точные научные выводы надо учитывать все вышеуказанные элементы». «Не следует, - писал он, - замыкаться в односторонней формуле, а надо исследовать экономическую жизнь народа во всех ее различных проявлениях, правильно определить важность наблюдаемых явлений, дать каждому из них надлежащее место в целом и соединить полученные результаты в формуле, одновременно и простой и сложной» [1, с. 309]. Таким образом, более чем столетие назад нам было предложено достаточно определенное направление движения в исследовании влияния социально-экономических факторов на преступность и ее территориальную дифференциацию.

Памятуя о мысли Ван-Кана, мы попытались найти интегральный показатель, характеризующий в комплексе различные стороны социально-экономической жизни отдельных территорий, и сравнить его с уровнем и динамикой преступности в них.

Для нас очевидно, что общий уровень социально-экономического развития отдельного региона* напрямую зависит от уровня его экономической инфраструктуры, т. е. эффективности промышленного и сельскохозяйственного производства, количества экономически активного населения, развития сферы торговли, услуг и т. д. Иными сло-

* Под термином «регион» в настоящей работе понимается территория, границы которой определены действующим в стране административно-территориальным делением, т. е. субъект Российской Федерации.

Криминологический

лй"" ОБЩИЕ ПРОБЛЕМЫ БОРЬБЫ С ПРЕСТУПНОСТЬЮ

0ГУЭ/Т

вами, экономическая инфраструктура является тем базисом, фундаментом, на котором строится вся социально-экономическая сфера отдельной территории. Соответственно, в качестве гипотезы можно предположить существование некоторой зависимости между уровнем и динамикой преступности и уровнем развития экономической инфраструктуры региона.

Таким образом, можно провести исследование, цели которого будут заключаться: а) в определении уровня и динамики развития экономической инфраструктуры отдельных субъектов Российской Федерации, относительно схожих по своим экономическим, социальным и демографическим показателям, б) в выявлении возможного влияния указанных особенностей на дифференциацию уровня преступности в этих регионах.

Для достижения данных целей обратимся к анализу экономики аграрных регионов России, которые сравнительно схожи и по структуре производства, и по другим зависимым от структуры производства социально-экономическим показателям.

В теории региональной экономики выделение аграрных регионов проводится на основе высокой доли сельского хозяйства в валовом региональном продукте (ВРП). Так, к аграрным или индустриально-аграрным регионам (в зависимости от уровня развития промышленности) можно отнести те субъекты Федерации, в которых вклад сельского хозяйства в ВРП превышает среднероссийский уровень, например, в 2 или 3 раза.

На основании этого критерия можно выделить две группы регионов с повышенным значением сельского хозяйства в создании ВРП (табл. 1).

Необходимо отметить, что в современных работах ряда ученых по интересующей нас проблематике [7; 9] нередко допускается существенная методологическая ошибка, заключающаяся в том, что при выделении социально-экономических факторов, влияющих на территориальную дифференциацию преступности, происходит сравнение по заданным критериям заведомо несопоставимых регионов. Например, в рамках исследования различий в уровне преступности регионов Поволжья в один ряд ставятся республики (Мордовия, Марий Эл и др.) и регионы с доминирующей долей населения русской национальности (Самарская, Пензенская области и др.), регионы с подавляю-

Таблица 1

Регионы с максимальным и значительным вкладом сельского хозяйства в создание ВРП, %

Регионы Год

2005 2006 2007

Регионы России в среднем 5,2 4,6 4,9

Регионы с максимальным вкладом сельского хозяйства в создание ВРП

Усть-Ордынский Бурятский АО 56,8 56,4 52,1

Республика Калмыкия 26,4 28,0 30,6

Кабардино-Балкарская Республика 26,6 24,3 23,6

Карачаево-Черкесская Республика 23,9 23,3 23,3

Республика Алтай 21,3 20,8 20,3

Республика Дагестан 23,5 19,8 17,6

Республика Марий Эл 19,4 17,6 17,5

Республика Адыгея 15,8 15,3 17,0

Республика Мордовия 20,2 18,6 16,8

Тамбовская область 15,5 14,7 16,5

Алтайский край 16,8 16,4 16,1

Республика Северная Осетия - Алания 18,3 15,1 15,5

Агинский Бурятский АО 23,5 17,0 15,1

Регионы со значительным вкладом сельского хозяйства в создание ВРП

Ставропольский край 15,2 13,7 16,8

Курганская область 14,7 15,2 16,0

Саратовская область 15,0 13,6 15,8

Костромская область 16,9 16,2 14,5

Краснодарский край 15,7 14,1 14,3

Курская область 15,1 13,7 13,9

Еврейская автономная область 16,8 14,9 13,2

Воронежская область 10,4 10,6 13,1

Орловская область 14,4 11,7 12,9

Белгородская область 11,6 10,8 11,9

Брянская область 14,3 13,0 11,6

Рязанская область 16,0 11,7 11,2

Кировская область 16,4 13,8 11,1

Ростовская область 12,8 11,4 11,0

Республика Тыва 14,0 12,6 10,5

Пензенская область 13,3 12,4 10,4

Республика Ингушетия 22,6 19,2 10,3

Калужская область 11,3 10,6 10,2

Смоленская область 11,4 10,8 10,1

£г1'тто1оду

Д.в. БАхАРЕв. Использование интегральных показателей в исследовании уровня преступности 2ч"та1<*

0ШЕI

щей долей городского населения, с развитой сетью городских агломераций (Нижегородская область, Республика Татарстан и др.), и территории с традиционно высокой долей сельского населения (Оренбургская область, Республика Мордовия, Республика Башкортостан). Очевидно, что в данном случае исследование причинного комплекса преступности в этих регионах никак не может быть ограничено исключительно лишь социально-экономическими детерминантами. Он (комплекс), во-первых, существенно расширяется за счет влияния национально-культурного уклада и, во-вторых, значительно дифференцируется за счет коренного различия в социально-экономических условиях жизнедеятельности городских и сельских жителей. В целях минимизации значения данных факторов в генезисе преступности необходимо из приведенного выше перечня регионов со значительной долей сельского хозяйства в ВРП выделить группу предельно схожих по своим экономическим, социально-демографическим, национальным и территориально-климатическим условиям хозяйствования. С этой целью нами был разработан ряд критериев, в число которых вошли:

а) уровень урбанизированности региона - не более 2 городов с численностью населения свыше 200 тыс. человек на регион и отсутствие городов с числом жителей свыше 1 млн человек;

б) соотношение городского и сельского

населения - более 30 % населения проживает в сельской местности;

в) национальная структура населения -не менее 90 % населения в регионе русской национальности;

г) территориально-климатические условия - климат умеренного пояса.

Исходя из этих требований, из числа вышеуказанных субъектов Федерации выделена группа регионов, в число которых вошли: Белгородская, Брянская, Воронежская, Костромская, Курганская, Курская, Орловская и Тамбовская области. Соответственно, значение перечисленных показателей в этих областях следующее (табл. 2).

При помощи методики многомерного сравнительного анализа с целью определения уровня развития экономической инфраструктуры была проведена комплексная оценка результатов хозяйствования в этих регионах. Преимущества использования данной методики заключаются в том, что она: а) базируется на многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как производственно-финансовая деятельность региона; б) учитывает реальные достижения всех ре-гионов-«конкурентов» и степень их близости к показателям региона-«эталона». Таким образом, данный подход, в отличие от других алгоритмов (основанных на методах «суммы мест», арифметической средней и др.) учитывает весомость определенных показателей и степень различий в их уровне.

Таблица 2

Регионы с наиболее однородными условиями хозяйствования

Регион Уровень урбанизированности региона (ед.) Доля сельского населения, %* Национальная структура населения -доля населения русской национальности, %** Территориально-климатические условия

Белгородская область 2 города с насел. более 200 тыс. чел. 33,6 92,9 климат умеренного пояса

Брянская область 1 город с насел. свыше 200 тыс. чел. 31,4 96,3 —44—

Воронежская область —44— 36,7 94,1 —44—

Костромская область —44— 31,5 95,6 —44—

Курганская область —44— 43,2 91,5 —44—

Курская область —44— 35,8 95,9 —44—

Орловская область —44— 35,6 95,3 —44—

Тамбовская область —44— 42,0 96,5 —44—

* Данные по состоянию на 2008 г. ** Данные по состоянию на 9 октября 2002 г.

Для начала была выделена совокупность показателей, которые определяют содержание экономических процессов и содержат обобщающие данные о результатах хозяйственной деятельности отдельного региона страны. К числу таких показателей принято относить: общее число предприятий и организаций (тыс. ед.), налоговые доходы субъектов Федерации (млн руб.), инвестиции в основной капитал (млн руб.), число занятых в экономике (тыс. чел.), уровень безработицы (%), выпуск продукции промышленности (млн руб.), выпуск продукции сельского хозяйства (млн руб.), объем торговли (млн руб.) [3, с. 86].

Для каждого из приведенных выше показателей экспертным путем был установлен весовой коэффициент (от 1 до 2), отражающий значимость каждого показателя в определении итогового результата хозяйственной деятельности региона за отдельный период. Предлагаемые нами значения весовых коэффициентов для вышеприведенных показателей следующие: общее число предприятий и организаций - 1,5; налоговые доходы субъектов Федерации - 1,8; инвестиции в основной капитал - 1,4; число занятых в экономике - 1,7; число безработных - 1,6; выпуск продукции промышленности - 2; выпуск продукции сельского хозяйства - 1,9; объем торговли - 1,2.

Следующим этапом является построение матрицы стандартизованных коэффициентов для каждого из показателей хозяйственной деятельности [6]. Данные коэффициенты вычисляются по формуле:

X. =

ч

max . a

где a - величина показателя, max a.. - максимальная величина данного показателя,

x.. - величина стандартизованного коэффициента.

Итоговые коэффициенты отдельных показателей вычисляются по формуле:

R. = K1x21. + K,x2,. + ... + Kx2. ,

i 1 1] 2 2] n nj ' x '

где K - соответствующий весовой коэффициент,

x2n. - квадрат стандартизованного коэффициента,

R. - индекс развития экономической инфраструктуры региона.

Полученные в результате данные об изменении индекса развития экономической инфраструктуры (ИРЭИ) в восьми областях в период с 1996 по 2008 г. представлены в табл. 3. Кроме того, здесь же, в числителе, представлены значения уровня преступности за указанный период.

Таблица 3

Индексы развития экономической инфраструктуры и динамика уровня преступности

в аграрных регионах в 1996-2008 гг.

a

Регион Год

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Белгородская область 1138 1044 1152 1393 1323 1350 1198 1264 1280 1670 1594 1397 1257

7,307 6,292 6,450 6,487 7,600 7,235 5,630 5,627 7,798 8,065 8,421 8,510 8,649

Брянская область 2031 1677 2045 2229 2107 1981 1510 1808 1854 2316 2184 2140 2041

2,606 1,477 1,233 0,979 1,154 1,391 1,588 1,621 1,458 1,329 1,511 1,062 0,998

Воронежская область 1317 1362 1505 1611 1606 1701 1433 1631 1608 1886 1777 1763 1526

10,704 10,283 9,715 9,545 9,752 9,528 10,226 9,939 9,157 8,102 8,366 8,113 8,104

Костромская область 1579 1505 1847 2423 2446 2744 1969 2193 2202 2440 2309 1969 1606

1,946 0,975 0,927 0,747 0,821 0,954 0,883 0,492 1,077 1,036 0,631 0,853 0,293

Курганская область 2729 2449 3056 3987 4015 3316 2526 2871 3119 3877 3805 3505 2955

1,899 1,131 0,927 0,828 0,387 0,242 0,108 0,085 -0,015 -0,022 -0,065 -0,094 -0,138

Курская область 1904 1487 1589 1725 1962 1858 1580 1658 1804 2199 2662 2453 1955

3,836 4,059 3,810 3,547 3,282 3,003 3,103 2,535 3,691 2,904 2,815 2,434 2,051

Орловская область 1301 1221 1388 1692 1756 1615 1920 1897 1929 2256 2471 2430 2061

1,184 1,003 0,726 1,607 2,137 1,869 1,900 0,857 1,430 1,245 0,904 0,565 0,437

Тамбовская область 1478 1356 1443 1626 1634 1646 1333 1328 1400 2014 2063 1828 1600

1,641 1,165 1,406 1,201 1,606 0,976 0,992 0,973 1,379 1,109 1,273 0,497 0,417

£г1'тто1оду

Д.в. БАхАРЕв. Использование интегральных показателей в исследовании уровня преступности 2ч"та1<*

0ШЕI

Более наглядно динамика вышеуказанных показателей представлена на рис. 1 и 2.

Проанализировав полученные данные, можно сделать ряд выводов. Во-первых, сопоставление динамики индекса развития экономической инфраструктуры (ИРЭИ) и динамики уровня преступности в исследуемых регионах показало (см. табл. 4), что регионы, имеющие наибольшие средние показатели ИРЭИ за указанный период времени, отличаются наименьшим средним значением уровня преступности (Белгородская и Воронежская области) и, наоборот, регионы, отличающиеся наименьшими средними показателями ИРЭИ либо стабильно отрицательной динамикой данного показателя,

12 000 п-

характеризуются наибольшим средним значением уровня преступности (Костромская и Курганская области). Белгородская область, находившаяся в период с 1996 по 2005 г. лишь на втором месте по показателю ИРЭИ (уступая Воронежской области), вместе с тем стабильно обладала наименьшим уровнем преступности. Этот факт, возможно, объясняется намного лучшей динамикой (опять же по сравнению с Воронежской областью) ИРЭИ Белгородской области: спад его значений наблюдался там лишь в период с 2001 по 2003 г.

Если говорить о противоположном примере (в части уровня развития экономической инфраструктуры) - Курганской области, то данный регион стал своеобразным «рекорд-

(О О) о> со О) О) о> о о то II СМ О со о о 1П о (О о 1-о 00 О

В) о> С1 0> о см в см О С\| в см в ем б ем в см 5 N о ем

Белгородская

я Брянская

—А— Воронежская

—X— Костромская

—Ж— Курская

—•— Орловская

—1— Тамбовская

Курганская

Рис. 1. Динамика индекса развития экономической инфраструктуры аграрных регионов в 1996-2008 гг.

и! и! и! и! II

СО Ь- 00 о> о

О) в> О) О) о

О) О) О) О) о

ем

и! и! и! и: и! и! и! и!

т- СМ СО 1Л (О N 00

О О о о о О О О

О о о о о о О о

еч еч ем см ем еч СМ ем

Белгородская

Брянская

Воронежская

Костромская

-*- Курская

-•- Орловская

Тамбовская

--- Курганская

Рис. 2. Динамика уровня преступности в аграрных регионах в 1996-2008 гг.

Таблица 4

Средние значения показателей уровня преступности и ИРЭИ аграрных регионов

за период 1996-2008 гг.

Регион Среднее арифметическое значение показателя уровня преступности Среднее арифметическое значение показателя ИРЭИ

Белгородская область 1312,3 7,236

Брянская область 1994,1 1,415

Воронежская область 1594,3 9,348

Костромская область 2094,8 0,895

Курганская область 3246,9 0,406

Курская область 1910 3,159

Орловская область 1841,3 1,220

Тамбовская область 1596,1 1,126

Коэффициент парной линейной корреляции -0,404

сменом» и в течение двух лет (1999-2000 гг.) занимал первое место по уровню преступности в стране. Экономика этой области, единственная их всех рассматриваемых, за весь исследуемый период (!) демонстрировала ежегодное замедление темпов своего развития, что в конечном итоге привело к более чем десятикратному (!) снижению показателя ИРЭИ в 2008 г. по сравнению с 1996 г. В последние годы Курганская область стабильно входит в пятерку регионов России, демонстрирующих наиболее высокий уровень преступности, являясь при этом единственным аграрным регионом среди «конкурирующих» с ним индустриально развитых и урбанизированных территорий. Скорее всего, не последнюю роль в этом сыграла постепенная деградация экономики Курганской области, что отрицательно сказалось на общей социально-экономической ситуации в этом регионе.

Что касается оставшейся группы регионов, то хотя здесь картина и не столь очевидна, но, на наш взгляд, она позволяет говорить об имеющейся взаимосвязи между ИРЭИ и уровнем преступности в регионе. Так, в целях дальнейшего подтверждения этой гипотезы,

автор, используя метод парной линейной корреляции, вычислил коэффициент корреляции между средним арифметическим значением показателя уровня преступности и средним арифметическим значением показателя ИРЭИ. Он составляет -0,404 и свидетельствует о наличии значительной степени обратной связи между ними, т. е. с увеличением показателя ИРЭИ наблюдается уменьшение уровня преступности и наоборот.

На основании изложенного можно сделать вывод о возможности и целесообразности использования при дальнейшем исследовании проблем территориальной дифференциации преступности в России различных интегральных показателей социально-экономического развития регионов, в том числе и индекса развития экономической инфраструктуры. Современный объем, а также достоверность и информативность представляемых статистикой данных дают колоссальные возможности их использования в научной деятельности, в том числе и в криминологических исследованиях, о чем наши предшественники, к сожалению, могли только мечтать.

Criminology

Д.в. БАхАРЕв. Использование интегральных показателей в исследовании уровня преступности pourmtof

QNUEL

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ван-Кан. Экономические факторы преступности. — М. : Издание Г.А. Лемана, 1915.

2. Гернет М.Н. Социальные факторы преступности. — М.: Унив. тип., 1905. URL: http://www.allpravo.ru/ library/doc101p/instrum3470/

3. Николаева М.Г., Мордовченков Н.В. Влияние экономической инфраструктуры на качество жизни населения // Регионология. — 2007. — № 1.

4. Остроумов С.С. Преступность и ее причины в дореволюционной России. — М. : Изд-во МГУ, 1960.

5. Остроумов С.С. Преступность и ее причины в дореволюционной России. — М. : Изд-во МГУ, 1980.

6. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009 : стат. сб. / Росстат. — М., 2009.

7. Токарев Ю.А. Методология статистического исследования территориальной дифференциации преступности в Российской Федерации и ее факторов : дис. ... канд. экон. наук. — Самара, 1999.

8. Фельдштейн Г.С. Главные течения в истории науки уголовного права в России. — Ярославль, 1909. URL: http://pravoznavec.com.Ua/books/28#mayak

9. Швецов А.В. Статистический анализ влияния социально-экономических факторов на уровень преступности в регионе : дис. ... канд. экон. наук. — М., 2006.

BIBLIOGRAPHY

1. Van-Kan. Ekonomicheskie faktory prestupnosti. — M. : Izdanie G.A. Lemana, 1915.

2. Gernet M.N. Sotsial'nye faktory prestupnosti. — M.: Univ. tip., 1905. URL: http://www.allpravo.ru/library/ doc101p/instrum3470/

3. Nikolaeva M.G., Mordovchenkov N.V. Vliyanie ekonomicheskoy infrastruktury na kachestvo zhizni naseleniya // Regionologiya. - 2007. - № 1.

4. Ostroumov S.S. Prestupnost' i ee prichiny v dorevolyutsionnoy Rossii. — M. : Izd-vo MGU, 1960.

5. Ostroumov S.S. Prestupnost' i ee prichiny v dorevolyutsionnoy Rossii. — M. : Izd-vo MGU, 1980.

6. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. 2009 : stat. sb. / Rosstat. — M., 2009.

7. Tokarev Yu.A. Metodologiya statisticheskogo issledovaniya territorial'noy differentsiatsii prestupnosti v Rossi-yskoy Federatsii i ee faktorov : dis. ...kand. ekon. nauk. — Samara, 1999.

8. Fel'dshteyn G.S. Glavnye techeniya v istorii nauki ugolovnogo prava v Rossii. — Yaroslavl', 1909. URL: http:// pravoznavec.com.ua/books/28#mayak

9. Shvetsov A.V. Statisticheskiy analiz vliyaniya sotsial'no-ekonomicheskikh faktorov na uroven' prestupnosti v regione : dis. ... kand. ekon. nauk. — M., 2006.

Информация об авторе

Бахарев Дмитрий Вадимович

Information about the author

Bakharev, Dmitriy Vadimovich