Сборника М. Н. Ахметова, Ю. В. Иванова, А. В. Каленский, В

• Название: Сборника М. Н. Ахметова, Ю. В. Иванова, А. В. Каленский, В
• Дата: 26.03.2023
• Размер: 2.95 Mb.
• Имя файла: econ_261_GbMhixv.docx
• Тип: Сборник; #1015541
• страница: 8 из 37

Факторный анализ преступности

на основе социально-экономических показателей

Шумейко Анастасия Александровна, студент

Оренбургский филиал Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова

Всовременноммиревыявлениефакторов,влияющихнаколичествопреступленийявляетсянемаловажнойпроблемой.Изучениевыявленныхфакторовнеобходимодляквалифицированнойдиагностикиприродыпре-ступлений,атакжедляпринятиямерпопредупреждениюпреступности.Встатьебылиопределенысо-циально-значимыефакторы,влияющиеначислозарегистрированныхпреступлений,атакжеспомощьюфакторногоанализавыявленыиисключеныизпостроенныхматематическихмоделейнекачественныеине-существенныефакторы.Результатомработыявляютсяэконометрическиемодели,описывающиеизменениеуровняпреступностивзависимостиотвыявленныхкачественныхфакторов,пригодныедлядальнейшегоисследованияипрогнозированияпреступностинаосновесоциально-экономическихпоказателей.

Ключевыеслова:факторныйанализ,социально-экономическиефакторыпреступности,уровеньбезрабо-тицы,заработная плата работников

О
дним из важных направлений социально-правовых ис- следований является исследование преступности с по- мощью факторного анализа. Методы эконометрического исследования позволяют научно обосновать стратегию и методику предупреждения социальной напряженности, а также прогнозировать уровень преступности и те явления,

которые ее порождают и обусловливают.

На основе факторного анализа был проведен срав- нительный анализ факторов, влияющих на преступность Российской Федерации.

Результативным показателем является число зареги- стрированных преступлений в расчете на 1 жителя РФ (У), прифакторные признаки: Х1 — Индекс образования, ха- рактеризующий образовательный потенциал населения страны (ИРЧП); Х2 — Реальная среднемесячная начис- ленная заработная плата работников, в % к предыдущему году; Х3 — Уровень безработицы, в среднем за год, %; Х4 — Количество чистого алкоголя в литрах на человека, возрастом выше 15 лет; Х5 — Количество разводов, тыс.

Зарегистрированное преступление — выявленное и официально взятое на учет общественно опасное деяние, предусмотренное уголовным законодательством. В чис- ленность осужденных входят лица, в отношении которых судами вынесены обвинительные приговоры, вступившие в законную силу [1].

К числу зарегистрированных преступлений относят: убийство и покушение на убийство; умышленное причи- нение тяжкого вреда здоровью; изнасилование и поку- шение на изнасилование; грабеж; разбой; кража; терро- ристический акт; преступления, связанные с незаконным

оборотом наркотиков; нарушения правил дорожного дви- жения и эксплуатации транспортных средств; взяточниче- ство и др.

По данным, представленным на рисунке 1, можно от- метить, что пик преступности за анализируемый период приходится на 2006 г. 27 преступлений в расчете на 1 че- ловека (или 3855,4 тыс. преступлений на 143,2 тыс. чел.). С 2006–2013 гг. число зарегистрированных преступлений в РФ имело тенденцию к снижению, так в 2007 г. данный показатель составил 25 преступлений в расчете на 1 жи- теля страны, что ниже показателя 2006 г. на 7,41%, с 2014 г. число зарегистрированных преступлений увеличивается. В 2015 г. прирост показателя составил 8,58% по срав- нению с 2014 г. Доля краж в 2015 г. составила наибольший удельный вес 42,64% из всего объема преступлений, 9,92%, — доля преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков, далее грабежи, умышленное при-

чинение тяжкого вреда здоровью и др.

Для определения зависимости между числом преступ- ности и факторами, использовался эконометрический многофакторный регрессионный анализ. Были опреде- лены коэффициенты уравнения регрессии, коэффициенты множественной корреляции, детерминации, F-критерии Фишера, t-критерии Стьюдента и другие параметры, не- обходимые для исследования эконометрических моделей. Межфакторная сила влияния изучалась с помощью коэф- фициентов корреляции [2].

При исследовании статистических данных на основе матрицы парных коэффициентов корреляции и регрес- сионного анализа были исключены из регрессии колли-

Рис. 1. Динамика зарегистрированных преступлений в РФ

неарные и несущественные факторы. В первом столбце Таблицы 3 указаны факторы, у которых коэффициент кор-

реляции с результативным признаком максимален, во втором — несущественные факторы (Табл. 1).

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляции

	Y	X1	X2	X3	X4	X5
Y	1
X1	–0,916	1
X2	0,682	–0,753	1
X3	0,532	–0,597	0,030	1
X4	0,355	–0,139	–0,079	0,016	1
X5	–0,041	0,074	0,057	–0,021	–0,372	1

В итоге были получены оценки всех эконометрических моделей с оставшимися факторами. Основные показа-

тели качества построенных моделей приведены в таблице (Табл. 2).

Таблица 2

Регрессионная статистика

Показатели	Значения
Множественный R	0,956
R — квадрат	0,914
Нормированный R — квадрат	0,828
Стандартная ошибка	1,814
Наблюдения	11

Коэффициент множественной корреляции R= 0,956, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении [3].

Коэффициент детерминации (R-квадрат) = 0,914, он показывает, что 91,41% вариации зарегистрированных преступлений в стране обусловлено вариацией вклю- ченных в модель факторов [4].

По таблице Стьюдента t-критерий = 2,262, при уровне значимости 0,05. Для парных коэффициентов корреляции t-фактическое:

1) ,
^{где — количество факторов в уравнении ре-} грессии. Поскольку , то 0-я гипотеза отклоняется, коэффициент корреляции статистически значим.

2) ,

данный коэффициент корреляции также статистически значим, 0-я гипотеза отклоняется. т. к. _..

Остальные коэффициент корреляции статистически — не значимы, потому что

Таблица 3

Фактические значения t-критерия Стьюдента

	t-критерий Стьюдента
Y X1	6,83
Y X2	2,8
Y X3	1,89
Y X4	1,14
Y X5	0,12

По F и t критериям уравнение — статистически зна- чимо, 83,83% вариации числа зарегистрированных пре- ступлений зависит от индекса образования, на остальные неучтенные факторы приходится 16,17%.

Уравнение зависимости количества преступлений в России выглядит следующим образом:

Y = 18,48–66,51X₁ + 0,16X₂ + 0,90X₃ + 1,64X₄ + 0,01X₅

Таблица 4

Параметры уравнения связи и показатели их зависимости

	Коэффициенты	Стандартная ошибка
У-пересечение	18,48	84,13
X1	–66,51	63,22
X2	0,16	0,23
X3	0,90	1,45
X4	1,64	0,80
X5	0,01	0,02

По данным представленным в таблице 3 и 5, можно от- метить, что F — критерий Фишера (фактический) = 10,64 больше F-критерия Фишера (табличного) = 5,19, следо-

вательно, нулевая гипотеза отклоняется, уравнение явля- ется статистически значимо.
Таблица 5

Регрессионная статистика

Показатели	df	SS	MS	F	Significance F
Регрессия	5	175,11	35,02	10,64	0,01
Остаток	5	16,45	3,29
Итого	10	191,56

Все параметры по t-критерию Стьюдента, за исключе- нием ИРЧП и реальной среднемесячной начисленной за- работной платы работников, в % к предыдущему году — статистически незначимы. Также необходима оценка значимости дополнительного включения фактора (частный F-критерий), ввиду того, что не каждый фактор, вошедший в модель, может существенно увеличить долю объясненной вариации результативного признака. Это может быть свя- зано с последовательностью вводимых факторов (т. к. су- ществует корреляция между самими факторами). Мерой оценки значимости улучшения качества модели, после включения в нее фактора Xi, служит частный F-критерий.

Табличный F-критерий Фишера = 5,19. Частный F-кри- терий (X1) = 23,108, F_x1>5.19, следовательно, фактор х₁ целесообразно включать в модель. Частный F-критерий

(X2) =8,746 больше табличного, фактор х₂ также целесо- образно включать в модель.

Частные F-критерии меньше табличного F-критерия (5,19): F_x3 =4,282, F_x4 =5,04, F_x5 = –1,065, следовательно, данные факторы нецелесообразно включать в модель.

Уравнение зависимости количества преступлений в РФ:

Y = 18,48–66,51X₁

Данное эконометрическое исследование показывает, что на рост преступности в России влияет реальная сред- немесячная начисленная заработная плата работников и ИРЧП (по данным ООН Россия находится по этому пока- зателю на 71 месте в мире),

По полученной модели можно увидеть, что чем ниже уровень образованности, тем выше преступность. Это

может быть связано с «демографической ямой», причиной которой является сокращение рождаемости в 1990-е годы, с коррупцией в системе образования, противоречивыми оценками ЕГЭ, а также с отсутствием международного признания российских стандартов среднего образования.

Все эти проблемы приводят к тому, что создается «бла- гоприятная почва» для роста преступности. Также для того чтобы снизить преступность в России, следует направить усилия на социальную политику в области трудоустройства

населения, предоставления более качественных и ком- фортных условий работы, создавать базы для получения специализации и стимулировать людей на повышение своих профессиональных качеств и приобретение новых.

Таким образом, с помощью факторного и корреля- ционного анализа из всей совокупности факторов были выделены существенные факторы, которые достаточно точно характеризуют криминогенную обстановку в нашей стране.

Литература:

1. 
   Социально-экономическая статистика: учебник / под ред. М. Р. Ефимовой. — М.: Высшее образование, Юрайт- Издат, 2009. — 590 с.
   
2. 
   Тимофеева, Т. В., Снатенков А. А. Практикум по социальной статистике. Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2007.
   
3. 
   Елисеева, И. И. Практикум по общей теории статистики: учеб. пособие / И. И. Елисеевой, Н. А. Флуд, М. М. Юз- башев; под редакцией И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 512 с.
   
4. 
   Снатенков, А. А. Сбережения населения и их место в финансово-экономической системе РФ: монография / А. А. Снатенков, Н. С. Приор. — Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2014.
   

ОР Г АНИЗАЦИЯ И УП Р АВЛЕНИЕ Х ОЗЯЙС ТВОМ С Т Р АНЫ