Автор: Шумейко Анастасия Александровна

Рубрика: 5. Общественно-экономическая структура

Опубликовано в

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

Дата публикации: 19.06.2017

Статья просмотрена: 16 раз

Библиографическое описание:

Шумейко А. А. Факторный анализ преступности на основе социально-экономических показателей [Текст] // Проблемы современной экономики: материалы VI Междунар. науч. конф. (г. Самара, август 2017 г.). — Самара: ООО "Издательство АСГАРД", 2017. — С. 22-26.



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): коэффициент корреляции, заработная плата работников, коэффициентов корреляции, парных коэффициентов корреляции, несущественные факторы, факторного анализа, помощью факторного, умышленное причинение тяжкого, помощью факторного анализа, причинение тяжкого вреда, множественной корреляции, незаконным оборотом наркотиков, тяжкого вреда здоровью, основе социально-экономических показателей, социально-экономические факторы преступности, Издательский центр ОГАУ, помощью коэффициентов корреляции, Коэффициент множественной корреляции, коэффициенты множественной корреляции, коэффициентов корреляции t-фактическое.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle
Задать вопрос