Факторный анализ преступности на основе социально-экономических показателей | Статья в сборнике международной научной конференции

Автор:

Рубрика: 5. Общественно-экономическая структура

Опубликовано в

VI международная научная конференция «Проблемы современной экономики» (Казань, август 2017)

Дата публикации: 19.06.2017

Статья просмотрена: 139 раз

Библиографическое описание:

Шумейко А. А. Факторный анализ преступности на основе социально-экономических показателей [Текст] // Проблемы современной экономики: материалы VI Междунар. науч. конф. (г. Казань, август 2017 г.). — Казань: Молодой ученый, 2017. — С. 22-26. — URL https://moluch.ru/conf/econ/archive/261/12639/ (дата обращения: 19.06.2018).



В современном мире выявление факторов, влияющих на количество преступлений является немаловажной проблемой. Изучение выявленных факторов необходимо для квалифицированной диагностики природы преступлений, а также для принятия мер по предупреждению преступности. В статье были определены социально-значимые факторы, влияющие на число зарегистрированных преступлений, а также с помощью факторного анализа выявлены и исключены из построенных математических моделей некачественные и несущественные факторы. Результатом работы являются эконометрические модели, описывающие изменение уровня преступности в зависимости от выявленных качественных факторов, пригодные для дальнейшего исследования и прогнозирования преступности на основе социально-экономических показателей.

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

Одним из важных направлений социально-правовых исследований является исследование преступности с помощью 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 сравнительный анализ факторов, влияющих на преступность Российской Федерации.

Результативным показателем является число зарегистрированных преступлений в расчете на 1 жителя РФ (У), прифакторные признаки: Х1 — Индекс образования, характеризующий образовательный потенциал населения страны (ИРЧП); Х2 — Реальная среднемесячная начисленная 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 численность 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 причинение тяжкого вреда здоровью; изнасилование и покушение на изнасилование; грабеж; разбой; кража; террористический акт; преступления, связанные с незаконным оборотом наркотиков; нарушения правил дорожного движения и эксплуатации транспортных средств; взяточничество и др.

Рис. 1. Динамика зарегистрированных преступлений в РФ

По данным, представленным на рисунке 1, можно отметить, что пик преступности за анализируемый период приходится на 2006 г. 27 преступлений в расчете на 1 человека (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 2007г. данный показатель составил 25 преступлений в расчете на 1 жителя страны, что ниже показателя 2006г. на 7,41 %, с 2014г. число зарегистрированных преступлений увеличивается.

В 2015г. прирост показателя составил 8,58 % по сравнению с 2014г. Доля краж в 2015г. составила наибольший удельный вес 42,64 % из всего объема преступлений, 9,92 %, — доля преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков, далее грабежи, умышленное причинение тяжкого вреда здоровью и др.

Для определения зависимости между числом преступности и факторами, использовался эконометрический многофакторный регрессионный анализ. Были определены коэффициенты уравнения регрессии, коэффициенты множественной корреляции, детерминации, F-критерии Фишера, t-критерии Стьюдента и другие параметры, необходимые для исследования эконометрических моделей. Межфакторная сила влияния изучалась с помощью коэффициентов корреляции [2].

При исследовании статистических данных на основе матрицы парных коэффициентов корреляции и регрессионного анализа были исключены из регрессии коллинеарные и несущественные факторы. В первом столбце Таблицы 3 указаны факторы, у которых коэффициент корреляции 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 показатели 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 включенных 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 регрессии. 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 значимо, 83,83 % вариации числа зарегистрированных преступлений 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 ипоказатели 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 отметить, что F — критерий Фишера (фактический) = 10,64 больше F-критерия Фишера (табличного) = 5,19, следовательно, нулевая гипотеза отклоняется, уравнение является 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 исключением ИРЧП и реальной среднемесячной начисленной заработной 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 связано с последовательностью вводимых факторов (т. к. существует 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-критерий (X1) = 23,108, Fx1>5.19, следовательно, фактор х1 целесообразно включать в модель. Частный F-критерий (X2)=8,746 больше табличного, фактор х2 также целесообразно включать в модель.

Частные F-критерии меньше табличного F-критерия (5,19): Fx3 =4,282, Fx4 =5,04, Fx5 = -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 среднемесячная начисленная заработная плата работников и ИРЧП (по данным ООН Россия находится по этому показателю 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 «благоприятная 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 комфортных условий работы, создавать базы для получения специализации и стимулировать людей на повышение своих профессиональных качеств и приобретение новых.

Таким образом, с помощью факторного и корреляционного 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. — 590с.
  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. Юзбашев; 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.
Основные термины (генерируются автоматически): преступление, коэффициент корреляции, Россия, частный F-критерий, таблица, факторный анализ, парной коэффициент корреляции, РФ, модель, реальная среднемесячная начисленная заработная плата.

Ключевые слова

уровень безработицы, факторный анализ, социально-экономические факторы преступности, заработная плата работников

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle
Задать вопрос