Статистическое изучение уровня преступности в Российской Федерации | Статья в журнале «Молодой ученый»

Автор:

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №16 (150) апрель 2017 г.

Дата публикации: 18.04.2017

Статья просмотрена: 335 раз

Библиографическое описание:

Красикова Е. М. Статистическое изучение уровня преступности в Российской Федерации // Молодой ученый. — 2017. — №16. — С. 269-272. — URL https://moluch.ru/archive/150/42387/ (дата обращения: 21.09.2018).



Статья посвящена анализу одной из главных социально-экономических проблем России — проблеме преступности, характерной не только для российской действительности. В статье представлен корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на коэффициент преступности в РФ за 2000–2015 гг.

Ключевые слова: преступность, коэффициент преступности, преступление, корреляционно-регрессионный анализ

Преступность (crime) — явление отклоняющегося поведения, представляющее высокую опасность для окружающих нарушителя людей. В современном обществе преступлением признается сознательно совершенное общественно опасное деяние, запрещенное уголовным кодексом под угрозой наказания. Преступность считается самым опасным видом «социальной патологии» — отклоняющегося от общепринятой нормы, девиантного поведения [1].

Сегодня в российском обществе проблема преступности привлекает к себе большое внимание, как ученых, так и общество в целом, потому что в разных регионах нашей страны происходит огромное количество преступлений. Для более полного изучения на практике применяется такой показатель, как коэффициент преступности. Коэффициент преступности — это конкретный обобщающий показатель общего количества учтенных преступлений, соотнесенного с численностью населения. Он расшифровывается как число преступлений на 100 тыс., 10 тыс. или 1 тыс. населения и является объективным измерителем преступности, позволяющим сопоставлять ее уровни в разных регионах и в разные годы [2].

Естественно, что уровень преступности оказывает серьёзное влияние не только на общество, но и на развитие государства, его экономики, международный авторитет и т. п. Поэтому изучение факторов (причин), влияющих на данную проблему, в целях её дальнейшего устранения является весьма актуальным на сегодняшний день.

По данным рис. 1, можно сказать о нестабильных тенденциях изменения преступности. Так, наибольший уровень преступности был зафиксирован в 2006 году, наименьший — в 2014 году. В период с 2006 по 2014 год данный показатель имел тенденцию к снижению, но в 2015 году вновь наблюдается возрастание.

Рис.1. Динамика коэффициента преступности в РФ

Преступление — это такое общественно опасное и аморальное деяние, которое в своей основе может иметь множественное число разнообразных политических, экономических, социальных и культурных причин, поэтому достаточно сложно сказать, какой именно фактор в наибольшей степени оказывает влияние на коэффициент преступности.

Выявим влияние на изменение коэффициента преступности (Y) по территории РФ за 2000–2015 гг. следующих факторов: X1 реальные денежные доходы населения, темп роста %; X2 уровень безработицы, %; X3 среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, темп роста %; X4 высшее образование (число студентов, получивших высшее образование), темп роста %; X5 индексы потребительских цен на продовольственные товары, %; X6 задолженность по кредитам физических лиц, темп роста %; X7 — международная миграция (прибыло в РФ); X8 пособия и социальная помощь, темп роста %.

Для выявления наиболее значимых факторов построим корреляционную матрицу (табл. 1).

Таблица 1

Корреляционная матрица влияния факторов на уровень преступности

Y

X1

X2

X3

X4

X5

X6

Х7

Х8

Y

1

X1

0,736

1

X2

0,262

0,541

1

X3

0,424

0,748

0,704

1

X4

0,441

0,783

0,820

0,765

1

X5

0,149

0,208

0,243

0,532

0,283

1

X6

0,385

0,438

-0,067

0,198

0,325

-0,145

1

Х7

-0,5815

-0,239

-0,486

-0,320

-0,452

-0,422

0,228

1

Х8

0,595

0,210

0,007

0,118

0,096

-0,171

0,374

0,443

1

В результате пошагового регрессионного анализа отбираем факторы X1 и X8, они не сильно взаимосвязаны между собой, поэтому их можно включить в уравнение [3]. Для наиболее точной оценки влияния факторов, включенных в модель, проведем регрессионный анализ (табл. 2).

Таблица 2

Регрессионный анализ

Регрессионная статистика

Множественный R

0,757949621

R-квадрат

0,574487628

Нормированный R-квадрат

0,509024186

Стандартная ошибка

252,5593701

Наблюдения

16

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

2

1119538

559769

8,7757

0,003871946

Остаток

13

829221

63786,2

Итого

15

1948759

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

2522,831734

1362,222303

2,851997085

0,086865599

Переменная X 1

-33,59001197

12,9462526

-2,594574121

0,022233669

Переменная X 8

-8,301925342

3,108182696

-2,670990142

0,019228031

По результатам регрессионного анализа (табл. 2) получено следующее уравнение:

Данное уравнение показывает, что в среднем с повышением темпа роста реальных денежных доходов населения на 1 % будет наблюдаться снижение уровня преступности на 33,6 %, а с увеличением темпа роста пособия и социальной помощи — на 8,3 %.

Так же на основе регрессионного анализа можно сделать вывод о том, что связь между признаками сильная и прямая (т. к. множественный коэффициент корреляции равен 0,758), а на основе коэффициента детерминации приходим к выводу, что 57,4 % вариации коэффициента преступности зависит от темпов роста реальных денежных доходов и пособий социальной помощи. На остальные неучтенные в модели факторы приходится 42,6 %.

Проверка адекватности модели осуществляется с помощью расчета F-критерия Фишера: Fтабл=2,7, Fфакт=8,77. Так как, Fфакт>Fтабл, то нулевая гипотеза отклоняется и уравнение статистически значимо.

Для того, чтобы определить значимость параметров уравнения, используется t-критерий Стьюдента, так, tу=2,85, tх1=2,59, tх8=2,67, tтабл=2,14. Все параметры больше табличного значения, следовательно, все они являются статистически значимыми.

Таким образом, с помощью многофакторного корреляционно-регрессионного анализа можно установить зависимость между факторами и степень их влияния на изучаемый объект. В данном исследовании получили, что значительную роль на коэффициент преступности в РФ за 2000–2015 годы сыграли такие факторы, как реальные денежные доходы населения и пособия социальной помощи, т. е. низкий уровень жизни населения вынуждает людей идти на преступления, и решить этот вопрос по силе только государству.

Литература:

  1. Алиев Р. Х. Общая характеристика преступности // Общество: политика, экономика, право. — 2009. — № 2. — С. 5–14.
  2. Волконская Е. К. Современные тенденции преступности // Вестник Воронежского института МВД России. — 2014. — № 14. — С. 63–68.
  3. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2007.
Основные термины (генерируются автоматически): коэффициент преступности, регрессионный анализ, социальная помощь, РФ, уровень преступности, проблема преступности, преступление, корреляционно-регрессионный анализ, стандартная ошибка, денежный доход населения.


Ключевые слова

преступность, корреляционно-регрессионный анализ, преступление, коэффициент преступности

Похожие статьи

Факторный анализ преступности на основе...

Ключевые слова: факторный анализ, социально-экономические факторы преступности, уровень безработицы

Для определения зависимости между числом преступности и факторами, использовался эконометрический многофакторный регрессионный анализ.

Статистический анализ уровня жизни населения России

Ключевые слова: уровень жизни, доходы, динамика, статистический анализ, корреляционно-регрессионный анализ, факторы, взаимосвязь, коэффициенты. Качество жизни является наиболее важной социальной категорией...

Построение эконометрической модели для прогнозирования...

Это значит, что проблема экономической преступности в действительности весьма сильно давит на наше

Тем не менее уровень экономической преступности в России остается выше, чем

Как можно заметить из анализа вышеприведенного рисунка, количество экономический...

Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией...

Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.

X2- коэффициент преступности на 1 тыс. человек населения

Статистическое изучение уровня занятости населения РФ

Для этого в статье был проведен корреляционно-регрессионный анализ уровня занятости населения России. Ключевые слова: занятое население, уровень занятости, корреляционно-регрессионный анализ. Занятое население — это лица...

Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ

Ключевые слова: страхование, численность населения, корреляционный анализ, регрессионный анализ, уравнение регрессии.

X2 — Уровень зарегистрированных преступлений, на одного чел.

Эконометрическое моделирование влияния уровня безработицы...

Ключевые слова: безработица, преступность, криминогенность, взаимосвязь, корреляция, регрессия, кластерный анализ

и (коэффициент корреляции равен 0,75), соответственно оценим парное регрессионное уравнение между этими показателями (таблица 2).

Статистическое изучение денежных расходов населения

Для этого в статье был проведен корреляционно-регрессионный анализ денежных расходов населения России.

Ключевые слова: денежные расходы, заработная плата, корреляционно-регрессионный анализ.

Применение корреляционно-регрессионного метода в оценке...

Целью данного исследования является анализ факторов, влияющих на уровень заболеваемости населения Курской области и изучение зависимости уровня заболеваемости от различных групп факторов с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle

Похожие статьи

Факторный анализ преступности на основе...

Ключевые слова: факторный анализ, социально-экономические факторы преступности, уровень безработицы

Для определения зависимости между числом преступности и факторами, использовался эконометрический многофакторный регрессионный анализ.

Статистический анализ уровня жизни населения России

Ключевые слова: уровень жизни, доходы, динамика, статистический анализ, корреляционно-регрессионный анализ, факторы, взаимосвязь, коэффициенты. Качество жизни является наиболее важной социальной категорией...

Построение эконометрической модели для прогнозирования...

Это значит, что проблема экономической преступности в действительности весьма сильно давит на наше

Тем не менее уровень экономической преступности в России остается выше, чем

Как можно заметить из анализа вышеприведенного рисунка, количество экономический...

Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией...

Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.

X2- коэффициент преступности на 1 тыс. человек населения

Статистическое изучение уровня занятости населения РФ

Для этого в статье был проведен корреляционно-регрессионный анализ уровня занятости населения России. Ключевые слова: занятое население, уровень занятости, корреляционно-регрессионный анализ. Занятое население — это лица...

Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ

Ключевые слова: страхование, численность населения, корреляционный анализ, регрессионный анализ, уравнение регрессии.

X2 — Уровень зарегистрированных преступлений, на одного чел.

Эконометрическое моделирование влияния уровня безработицы...

Ключевые слова: безработица, преступность, криминогенность, взаимосвязь, корреляция, регрессия, кластерный анализ

и (коэффициент корреляции равен 0,75), соответственно оценим парное регрессионное уравнение между этими показателями (таблица 2).

Статистическое изучение денежных расходов населения

Для этого в статье был проведен корреляционно-регрессионный анализ денежных расходов населения России.

Ключевые слова: денежные расходы, заработная плата, корреляционно-регрессионный анализ.

Применение корреляционно-регрессионного метода в оценке...

Целью данного исследования является анализ факторов, влияющих на уровень заболеваемости населения Курской области и изучение зависимости уровня заболеваемости от различных групп факторов с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

Задать вопрос