Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ОГЛАВЛЕНИЕ
Аннотация 3
ПРЕДИСЛОВИЕ 4
РАЗДЕЛ ПЕРВЫЙ. ПРЕДМЕТ И ИСТОРИЯ ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ 7
Глава 1. ОБЩЕЕ ПОНЯТИЕ И ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ 7
§ 1. Общее понятие статистики и ее отраслей 7
§ 2. Исторический очерк становления статистики 10
§ 3. История развития юридической статистики как науки 12
§ 4. Практическое становление юридической статистики в России и других странах 16
§ 5.Общая характеристика и история мировой криминальной статистики 21
Глава 2. ПРЕДМЕТ И МЕТОДЫ ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ 25
§ 1. Предмет юридической статистики 25
§ 2. Понятие закона больших чисел как математической основы статистических закономерностей 29
§ 3. Отрасли юридической статистики 32
§ 4. Методы юридической статистики 35
§ 5. Значение юридической статистики для юридической науки и практики 38
РАЗДЕЛ ВТОРОЙ. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ 42
Глава 3. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ В ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ 42
§ 1. Понятие статистического наблюдения и организация его проведения 42
§ 2. Организационные формы статистического наблюдения 47
§ 3. Виды и способы статистического наблюдения 49
Глава 4. УЧЕТ И ОТЧЕТНОСТЬ ПРАВООХРАНИТЕЛЬНЫХ ОРГАНОВ, СУДОВ И ДРУГИХ ЮРИДИЧЕСКИХ УЧРЕЖДЕНИЙ 52
§ 1. Единый учет преступлений 52
§ 2. Официальная статистическая отчетность правоохранительных органов 57
§ 3. Учет административных правонарушений 61
§ 4. Учет и отчетность судов и органов юстиции 63
§ 6. Надежность статистических показателей юридической статистики 71
Глава 5. ВЫБОРОЧНЫЙ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ 74
§ 1. Теоретические основы выборочного наблюдения 75
§ 2. Определение ошибки выборки 82
§ 3. Расчет выборочной совокупности 87
§ 4. Виды отбора единиц выборочной совокупности 91
Глава 6. СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СБОРА ЮРИДИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 94
§ 1. Методы опроса и их использование в юридических обследованиях 94
§ 2. Социологическое наблюдение и социальный эксперимент в юриспруденции 99
РАЗДЕЛ ТРЕТИЙ. МЕТОДЫ СВОДКИ И ГРУППИРОВКИ 102
Глава 7. СВОДКА И ГРУППИРОВКА МАТЕРИАЛОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ 102
§ 1. Понятие статистической сводки и группировки 102
§ 2. Виды статистических группировок 107
§ 3. Табличный способ изложения статистических показателей 117
§ 4. Графический способ изложения статистических показателей 120
РАЗДЕЛ ЧЕТВЕРТЫЙ. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 128
Глава 8, АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ 128
§ 1. Понятие абсолютных и относительных величин 128
§ 2. Относительные величины распределения (структуры) 132
§ 3. Относительные величины интенсивности 135
§ 4. Относительные величины динамики 139
§ 5. Относительные величины, характеризующие выполнение плана 145
§ 6. Относительные величины степени и сравнения 146
§ 7. Индексы 150
§ 8. Понятие о рядах распределения абсолютных и относительных величин 154
Глава 9. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ 156
§ 1. Понятие средних величин 156
§ 2. Виды средних величин 159
§ 3. Средняя арифметическая 161
§ 4. Средняя геометрическая 165
§ 5. Мода и медиана 169
§ 6. Показатели вариации признака 174
§ 7. Анализ вариационных рядов 177
Глава 10. РЯДЫ ДИНАМИКИ 183
§ 1. Понятие о рядах динамики и их виды 183
§ 2. Показатели анализа динамики 187
§ 3. Выравнивание динамических рядов 189
§ 4. Способы расчета сезонной динамики 193
Глава 11. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ 199
§1. Понятие статистических взаимосвязей и причинности 199
§ 2. Измерение связей между качественными признаками 203
§ 3. Парная линейная корреляция 207
§ 4. Иные способы установления взаимосвязей 212
Глава 12. КОМПЛЕКСНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ 216
§ 1. Понятие статистического анализа 216
§ 2. Статистические возможности анализа преступности 219
§ 3. Статистические возможности анализа причин преступности, личности правонарушителей и мотивации преступного поведения 226
§ 4. Статистические возможности изучения деятельности правоохранительных органов 236
§ 5. Статистические возможности анализа судимости 245
§ 6. Статистические возможности анализа работы судов по уголовным и гражданским делам 250
ИНСТИТУТ ГОСУДАРСТВА И ПРАВА РАН
АКАДЕМИЧЕСКИЙ ПРАВОВОЙ УНИВЕРСИТЕТ
В.В. ЛУНЕЕВ
ЮРИДИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
Учебник
дар института "открытое общество"
(Фонд сороса ) • программа " право "
МОСКВА ЮРИСТЪ
1 999
УДК 311:34 (075.8)
ББК 67.5
Л84
Лунеев В.В.
Л84 Юридическая статистика: Учебник. — М.: Юристъ, 1999. -400с.
ISBN 5-7975-0156-2
Учебник подготовлен применительно к наиболее полным учебным про граммам по юридической (правовой) статистике для юридических вузов и факультетов, в которых отражены все основные темы, необходимые для профессионального статистического анализа социально-правовой и крими нологической действительности. Широко представлен методический ас пект, что дает возможность на высоком уровне организовать сбор, сводку, группировку и анализ статистических данных. Подробно описываются офи циальные учет и отчетность правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений; представлен материал о выборочном наблюдении и социологических методах сбора юридически значимой информации, о статистических возможностях комплексного анализа преступности, суди мости и других юридически значимых явлениях.
Для студентов и аспирантов юридических вузов и факультетов, а также для практических работников правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений.
УДК 311:34 (075.8) ББК 67.5
ISBN 5-7975-0156-2
©«Юристъ», 1999 ©В.В. Лунеев, 1999
Юридическая (правовая, судебная, уголовная) статистика тра диционно входит в набор обязательных учебных дисциплин при подготовке специалистов с высшим юридическим образова нием. Это обоснованно, поскольку для всех гуманитарных наук, включая и юридические, статистика — важнейший метод изуче ния социальных реалий. Юристы уголовно-правовой, гражданско-правовой, административно-правовой и иной специализации в своей практической деятельности имеют дело не только с конк ретными юридическими фактами, но с массовыми юридически значимыми явлениями и процессами, статистический анализ ко торых — необходимое условие их профессиональной деятельнос ти, особенно управленческой. Тем не менее юридическая статис тика в силу определенных объективных и субъективных причин пока не заняла своего места в юридической науке и практике.
На протяжении шести десятилетий в нашей стране статис тическая информация о нравственном, социально-правовом и криминологическом состоянии общества имела грифы «секрет но» и «совершенно секретно» и относилась к служебной и госу дарственной тайне. Ее разглашение преследовалось в уголовном порядке. Юридическая наука и практика были фактически отлу чены от объективного анализа правовой действительности. Он подменялся идеологическими установками, в подтверждение которых использовались лишь «выгодные властям» отрывочные статистические данные позитивного характера. Негативная со циально-правовая и криминологическая информация, домини рующая в юриспруденции, оказывалась ненужной, хотя ее сбор никогда не прекращался. Статистический анализ сводился к уп рощенному расчету некоторых относительных величин (процен тов). Статистические методы, обладающие огромными аналити ческими возможностями, оставались не востребованными.
В учебниках по судебной статистике (именно это не совсем корректное название использовалось в советское время) рас смотрение статистических методов производилось либо на ус ловных данных, либо на статистике капиталистических стран, которая обычно представлялась в виде статистических усредне ний, якобы прикрывающих классовые противоречия в обществе в целях обмана народных масс. В этих условиях многие поколения отечественных юристов, во-первых, объективно не могли пользоваться статистическими данными, во-вторых, не владели статистическими методами анализа должным образом, в-треть их, не видели в использовании статистики особой нужды, так как идеологизированная юридическая наука и практика «успеш но» развивались на основе логико-правовых методов анализа.
В настоящее время статистические сведения социально-пра вового и криминологического характера являются открытыми. В стране декларировано строительство правового демократичес кого государства и прагматического общества с рыночной эко номикой, которые не могут обходится без систематического профессионального анализа социально-правовых и криминоло гических реалий. Без надежной опоры на фактические (статис тические и социологические) данные юридические науки легко попадают в плен логико-догматических представлений, которые, имея важное значение во внутреннем правовом анализе, мало пригодны при изучении соотношений права с жизнью. Дело в том, юриспруденция, в отличие от других социальных наук, кроме фактической реальности имеет еще одну реальность -писаную (законы, другие нормативные акты, судебные реше ния, живущие своей относительно самостоятельной жизнью), которая далеко не всегда адекватно отражает фактическую ре альность, но способна в юридических изучениях подменить ее логико-правовыми умозаключениями.
Чисто логическое мышление не может принести знания эм пирического мира. Он познается в опыте на основе реальных фактов. Изучение фактической реальности, формируемой на основе действующих норм права или на основе его пробелов, требует овладения статистическими и социологическими мето дами. Только с их помощью можно изучать преступность, суди мость, административные правонарушения, гражданско-право вые споры и другие социально-правовые явления и процессы. Статистический анализ этих массовых явлений и процессов по зволяет выявить законы их распределения и динамики, полу чить другую важную информацию, необходимую для совершен ствования отношений рационального общества. До сих пор не перестали быть актуальными слова К. Маркса, сказанные им бо лее ста лет тому назад. «Как бы ни выглядели сухо эти выстроен ные тесными колонками в официально напечатанном документе, — писал он о данных криминальной статистики в работе "Население, преступность и пауперизм", — они в действительности дают больше ценного материала для истории ... нежели томы, полные риторической чепухи и политической болтовни».
Глубокому овладению статистическими методами сбора, свод ки, группировки и анализа фактических данных и служит насто ящий учебник.
Содержание учебника отражает обобщенную программу кур са правовой статистики, преподаваемого в различных юридичес ких вузах, и изменения в деятельности юридических учреждений и законодательстве, которые произошли в стране за последние годы. Принятие Гражданского (часть первая вступила в действие с 1 января 1995 г., часть вторая — с 1 марта 1996 г.) и Уголовного (вступившего в силу с 1 января 1997 г.) кодексов существенно изменило документы первичного учета и отчетности судов, про куратуры, милиции, других правоохранительных органов и иных юридических учреждений, занимающихся уголовно-правовой, гражданско-правовой и административно-правовой статистикой. С 1997 г. в правоохранительных органах и судах введены новые формы учета и отчетности. Соответствующие изменения в право вой статистике происходят также в связи с переходом на безбу мажную систему учета правозначимых явлений и процессов с широким использованием электронно-вычислительной техники. В Российской Федерации ныне действуют около двухсот госу дарственных, ведомственных (прокуратуры, МВД, ФСБ, МО, ФПС) и коммерческих высших юридических учебных заведе ний, в каждом из которых учебные планы и программы имеют те или иные особенности, отражающие специфику конкретной вузовской подготовки. Эти особенности имеются и в учебных программах по юридической (правовой, судебной) статистике. В одних вузах она преподается в относительно полном объеме, в других — в сокращенном. Предлагаемый учебник написан при менительно к наиболее полным учебным программам по юри дической статистике, в которых отражены все основные темы, необходимые для профессионального статистического анализа социально-правовой и криминологической действительности. В связи с этим учебник может быть использован в любом юриди ческом вузе в том объеме, в каком в нем предусмотрено препода вание юридической статистики.
В настоящем учебнике по сравнению с учебниками прошлых лет расширен методический аспект, дающий возможность на высоком уровне организовать сбор, сводку, группировку и ана лиз статистических данных. В нем дается подробное описание дей ствующего статистического учета и отчетности в правоохрани тельных органах, судах и других юридических учреждениях. По требность в дополнительных данных, которые отсутствует в офи циальной отчетности, может быть удовлетворена путем их полу чения в специально организованном обследовании. В этих целях в учебник введены главы о выборочном наблюдении и социологи ческих методах сбора юридически значимой информации. Значи тельно расширены главы об относительных, средних величинах, индексах, динамических, вариационных и параллельных рядах, о расчете различных коэффициентов взаимосвязи между статис тическими показателями. Учебник завершается главой о статис тических возможностях комплексного анализа преступности, при чин преступности, личности правонарушителей, мотивации пре ступного поведения, судимости, деятельности правоохранитель ных органов, гражданского судопроизводства и других юриди чески значимых массовых явлений.
Учитывая недостаточную математическую подготовку юрис тов (в ныне действующих учебных планах юридических вузов впер вые предусмотрены курсы математики и информатики), все воп росы в учебнике рассматриваются на доступных реальных приме рах уголовно-правовой, криминологической, гражданско-право вой, административно-правовой и иной социально-правовой ста тистики с полным и последовательным расчетом практически всех имеющихся статистических величин, индексов, коэффициентов и других показателей, что может оказать непосредственную по мощь студентам и другим специалистам в применении статисти ческих методов в своей работе.
Учебник представляет интерес не только для студентов, но и для аспирантов юридических учебных заведений, а также для практических работников правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений.
Появление слова «статистика» и современное понимание этого слова разделены историей почти на 100 лет. Статистические ме тоды анализа массовых явлений впервые применили в XVII в. английские «политические арифметики» Дж. Граунт (1620-1674) и У. Петти (1623-1687): первый — при изучении движения насе ления в Лондоне, а второй — при исчислении народного богат ства, дохода, численности и состава населения. Применяя стати стические методы, они не употребляли слова «статистика». В на учный оборот его ввел немецкий профессор Г. Ахенваль, кото рый в 1746 г., начиная читать в Мордургском университете но вую научную дисциплину, назвал ее «статистикой». Будучи осно вателем немецкой описательной школы, он полагал, что содер жание новой учебной дисциплины, которую он рассматривал как отрасль государствоведения, состоит в описании политического состояния государств. Для ее названия латинские и итальянские слова о государстве (status — состояние, положение; stato — госу дарство и statista — знаток государства) могли иметь определяю щее значение.
В конечном итоге словом «статистика» в середине XVIII в. ста ли называть фактические сведения о государствах. К таким сведе ниям относились данные о численности и движении населения государств, их экономике, территориальном делении и т. д. Со временем содержание этого термина усложнялось, расширялось и уточнялось. Кроме совокупности количественных данных, под статистикой стали понимать процесс ее ведения, науку о массо вых явлениях, предмет ее преподавания.
Современное понимание термина «статистика» (нем. Statistik, англ, statistics) носит в основе своей троякое значение.
Первое. Статистика как совокупность сведений о массовых явлениях в обществе и природе: статистика населения, статис тика разводов, статистика торговли, статистика жилищного стро ительства, статистика преступлений, статистика самоубийств, статистика успешности хирургических операций, статистика миграции птиц, статистика физических процессов (статистичес кая физика) и т. д. Эти конкретные количественные величины, абсолютные и относительные, раскрывают уровень, динамику или структуру того или иного массового явления.
Второе. Статистика как вид практической деятельности по сбору, обработке, анализу и обнародованию количественной ин формации. Это непосредственный учет экономических, демог рафических, социальных, юридических и других массовых яв лений, а также формируемая на его основе периодическая от четность о них на различных стадиях обобщения, в том числе и публичного. Возьмем, к примеру, процесс фиксации рождений и смертей в ЗАГСе, обобщение этих сведений за квартал или год и представление их в вышестоящие административно-тер риториальные образования вплоть до федерального центра, где Госкомстат РФ сводит их воедино и публикует в статистических сборниках.
Третье. Статистика как отрасль знаний, в которой излагаются теоретические вопросы сбора, сводки, группировки, измерения и анализа количественных сведений о массовых явлениях. Эта отрасль знаний представляет собой самостоятельную науку и со ответствующую ей учебную дисциплину. Рассматриваемая наука включает в себя общую теорию статистики и научные ос новы ее отдельных отраслей, — экономической, демографичес кой, социальной, юридической.
Между разными значениями термина «статистика», понимае мыми как совокупность сведений, вид практической деятельнос ти или научная дисциплина, существует неразрывная связь как между любой наукой, ее практическим применением и отдель ными научными фактами. Тем не менее надо иметь в виду, исто рически сложившееся троякое употребление термина «статисти ка», чтобы адекватно оценивать его значение в конкретном кон тексте.
Если, например, говорится о статистике женской преступно сти на основе доли женщин в структуре выявленных правонару шителей (12% — в 1960 г., 17% — в 1996 г.), то это не более как статистический факт об удельном весе данной преступности и его динамике за последние 30 лет. Если речь идет о карточках первичного учета преступлений, обобщении имеющихся в них данных в различных формах отчетности, то здесь мы имеем дело со статистикой как видом практической деятельности. Если об суждаются методы сбора, сводки и анализа количественных по казателей, то в данном случае слово «статистика» употребляется в значении науки или учебной дисциплины.
Последнее значение является обобщающим и оно, в конеч ном итоге, включает в себя и статистические факты, и практику учета и отчетности о деятельности тех или иных учреждений. В науке такие случаи нередки. Особо широко это распространено в психологической науке. Термин «психология» применим как к науке в целом, так и к ее отдельным отраслям, видам деятель ности и характеристике личности: медицинская психология, психология спорта, юридическая психология, психология пред варительного следствия, психология допроса, психология судьи, психология заключенного и т. д.
Статистика как теоретическая дисциплина представляет собой самостоятельную науку, которая изучает количественную сторону массовых явлений в целях раскрытия их качественного своеобразия и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени. Статистическая наука — один из самых могущественных методов социального познания. В силу этого ее, как правило, от носят к общественным наукам. Но статистические методы с теми или иными особенностями применимы не только к массовым общественным, но и к естественным явлениям и процессам. С помощью статистики можно изучать любые массовые совокупно сти, и поэтому ее, как и математику, следует отнести к наукам универсального характера. Не случайно есть такие подотрасли, как математическая статистика или статистическая физика. Ста тистические методы, применяемые в естественных науках (в фи зике, химии, биологии и других) имеют существенные особен ности, которые не всегда применимы в статистике общества. По этому можно говорить о статистке как науке в двух ее приложе ниях, как науке универсальной и общественной. В предлагаемом учебнике речь пойдет о статистике как общественной гуманитар ной науке.
Диапазон массовых общественных явлений, исследуемых ста тистическими методами, практически неограничен. Они могут использоваться при изучении самых разных сторон социальной жизни. Количественные показатели промышленности, сельского хозяйства, транспорта, торговли входят в экономическую отрасль статистики; данные о численности населения, рождаемости, смер тности, миграции — в демографическую; сведения о печати, на уке, культуре, искусстве -- в культурную; показатели уровня жизни, заработной платы, медицинского обслуживания, пенси онного обеспечения — в социальную и т. д. Они представляют отраслевые разделы статистической науки. Эти разделы соотно сятся между собой как перекрещивающиеся логические круги, у которых есть общие «поля».
Практическое значение статистики общественных явлений и процессов имеет государственное и международное значение. В настоящее время трудно себе представить жизнь и деятельность человеческого сообщества, отдельного государства и конкрет ного предприятия вне статистических обобщений и статисти ческой информации. Человеческое общество вступило в век ин форматики, без которой оно существовать уже не может. В связи с этим в России в 1996 г. была принята Федеральная целевая программа «Развитие статистики в 1997—2000 гг.». Она преследу ет цели формирования информационных ресурсов в соответствии с потребностями органов власти и других пользователей статис тических данных; разработки системы показателей и методов организации статистического наблюдения за юридическими ли цами; развития Единого государственного регистра предприя тий и организаций; обеспечения сопоставимости статистичес ких данных в межведомственном, межрегиональном и межгосу дарственном обмене и др.
Отрасль статистической науки, изучающая количественные показатели деятельности милиции, прокуратуры, судов, испра вительных заведений, арбитража, адвокатуры, нотариата и дру гих учреждений, где решаются юридические и юридически зна чимые вопросы, именуют правовой статистикой. Это название в СССР и России утвердилось в 80-е гг. До этого она, как прави ло, называлась судебной статистикой.
Судебная статистика была заменена на правовую в связи с тем, что первое название оказалось не совсем адекватным. Вна чале судебная статистика была фактически уголовно-правовой и отражала, как правило, только деятельность уголовного право судия, так как до 60-х гг. в нашей стране учитывалась не пре ступность, а судимость. Со временем под названием «судебная статистика» стали подразумеваться не только результаты дея тельности судов, как это вытекало их ее названия, но и работы других юридических органов. В целях преодоления возникшего противоречия предлагалось вместо единого понятия «судебная статистика» ввести два: «уголовно-правовая (моральная)» и «граж данско-правовая» статистика. Однако и это не решало вопроса по существу. Поэтому в последние годы условно обобщающее поня тие «судебная статистика» стало вытесняться более широким по нятием «правовая статистика».
Новый термин более точен, но и он ныне не отражает в пол ной мере статистику всей деятельности юридических учреждений. Термин «правовая статистика» в своем строгом понимании не охватывает таких аспектов юридической деятельности, как ста тистическое изучение элементов предмета криминологии (при чины преступности, личность преступника, меры предупрежде ния преступлений), элементов криминалистики (способы совер шения преступления и методы их раскрытия), элементов деликтологии (обстоятельства совершения правонарушений) и т.д., которые не входят ни в уголовно-правовую, ни в админстративно-правовую, ни в гражданско-правовую, ни в какую иную пра вовую статистику. Поэтому правильнее называть отрасль статис тической науки, имеющую дело с количественными показателями правовой и иной юридически значимой деятельности, юридической статистикой. Эта идея была впервые высказана С.С. Остроумо вым. Правда, его предложение было альтернативным: назвать рас сматриваемую нами отрасль статистики «правовой» или «юриди ческой». Судя по всему, он больше склонялся к термину «право вая статистика».
Понятие «юридический» (от лат. juridicus — судебный) в рус ском привычном словоупотреблении шире понятия «правовой». Юридическое образование, например, включает в себя необхо димую систему профессиональных знаний, выходящих за пределы сугубо правовых дисциплин: криминологию, криминалис тику, деликтологию, юридическую психологию и т. д. Было бы целесообразно именовать отрасль статистической науки, обслу живающую различные стороны юридической деятельности, не судебной, не правовой, а именно юридической статистикой.
Статистика как учет возникла из практических нужд людей. В такой форме она появилась еще в Древнем мире, когда для сбо ра налогов, несения военной службы и других целей надо было учитывать население и его движение. В Средние века возникает необходимость в учете имущества, земельных угодий, внутрихо зяйственных доходов и расходов. Все эти формы примитивного учета преследовали сугубо практическую цель, но именно они предопределили научное будущее статистики.
Экономическая статистика как наука, а именно она была прародительницей всей статистической науки, стала зарождать ся в процессе становления капиталистических рыночных отно шений, когда появилась реальная повседневная потребность в информации о состоянии производства товаров, источниках сырья, рынках труда и сбыта продукции. В связи с этим уже в XVI в. в Италии, Голландии и других государствах стали изда ваться статистические сборники о населении, промышленнос ти, сельском хозяйстве, торговле, путях сообщения тех или иных стран. Дальнейшее развитие капиталистических отношений по требовало знания статистики рождаемости и смертности насе ления, более глубокого освещения хозяйственной жизни стран, разработки методов сбора и обработки первичных статистичес ких материалов, выявления реальных статистических тенденций и закономерностей экономического и общественного развития. Все это составило фактические предпосылки для развития ста тистики как науки. Ею начинают заниматься математики, астро номы, «политические арифметики», из которых потом выросли первые статистики.
Англичанин Дж. Граунт, занимавшийся главным образом тор говым делом, проанализировал бюллетени смертности населе ния Лондона и в 1662 г. представил результаты своих исследова ний в научное Лондонское королевское общество. Он констатировал, что существует устойчивое соотношение между числом новорожденных мальчиков и девочек (14/13); ряд болезней и несчастных случаев имеет постоянную долю среди всех причин смерти; каждый год мужчин умирает больше, чем женщин и другие статистически устойчивые отношения. Полученные дан ные свидетельствовали о существовании демографических зако номерностей и определенных методов для их выявления. Замет ный вклад в развитие теории статистики внес последователь Граунта английский экономист У. Пегги (XVI в.), написавший трактаты о налогах и сборах, о политической арифметике и др.
Особая роль в развитии научной статистики (экономической, демографической и моральной) принадлежит бельгийскому ма тематику, астроному и социологу А. Кетле (1796-1874), который организовал Центральную бельгийскую статистическую комис сию и Первый международный статистический конгресс (Брюс сель, 1853 г.) и доказал, что некоторые массовые общественные явления (рождаемость, смертность, преступность и др.) подчи няются определенным статистическим закономерностям.
Среди российских статистиков, которые внесли серьезный вклад в развитие научной статистики, следует назвать Д.П. Журавского, Ю.Э. Янсона, А.А. Чупрова и многих других.
Д.П. Журавский (1810-1856) — автор ряда статистических ра бот, среди которых особое место занимают статистические опи сания Киевской губернии, Киевского учебного округа и другие работы. Он одним из первых оценил большое значение метода статистических группировок, рассматривал статистику как на уку «категорического вычисления», подчеркивал необходимость для всех отраслей знаний иметь «свою численную сторону, свой ственную существу каждой».
Ю.Э. Янсон (1835—1893) — русский статистик и экономист, член статистического совета МВД, член-корреспондент Россий ской академии наук (1892), член многих заграничных научных обществ. Он занимался разработкой теории и истории статистики, сравнительной статистикой России и западноевропейских государств, организовал первые выпуски статистического еже годника С.-Петербурга и руководил двумя переписями населе ния Петербурга (в 1881 и 1890 г.), которые явились образцом городских переписей.
Чупров АЛ. (1874-1926) — основоположник современной си стемы преподавания статистики, член-корреспондент Российс кой академии наук и член многих международных обществ. Он организовал семинар по статистике, который явился школой многих русских статистиков — «чупровцев». Особая заслуга при надлежит ему в разработке статистических теорий причиннос ти, вероятности, корреляции, закона большого числа и других.
История общей теории статистики далеко не исчерпывается сказанным. Ее развитие продолжается до настоящего времени. В мире существует масса статистических школ, отраслей и направ лений. Их анализ не входит в задачу данного учебника. Важно отметить другое: основы теории статистики как науки были раз работаны еще в XV1-XVH1 вв. и в этой работе заметное место принадлежит отечественным ученым.
Первые научные высказывания в области юридической (мо ральной, уголовной, судебной) статистики относятся к XVII— XVIII вв. Но лишь в первой половине XIX в. стала развиваться морально-статистическая теория. Ее родоначальники в России -А.Н. Радищев, во Франции — А. Герри, в Бельгии — А. Кетле.
Наибольшую известность в мире приобрели работы А.Кетле, которого обычно называют «отцом моральной статистики». Он действительно много сделал для развития не только общей тео рии статистики, но и статистики преступности. С его именем связаны философия позитивизма, теория факторов в кримино логии, которые вытекали из его статистических упражнений. Основные положения статистики преступности и других нега тивных явлений изложены в книге «Sur L/homme et le developpement de ses facultes, ou essai de physique sociale» («О человеке и развитии его способностей, или опыт социальной физики») в 1835 г. «Во всем, что касается преступлений, — писал он, — одни и те же числа воспроизводятся с поразительным и не подлежа щим сомнению постоянством... Это постоянство, с которым одни и те же преступления из года в год совершаются в том же самом порядке и влекут за собой в одинаковых размерах одни и те же наказания, есть один из излюбленнейших фактов, какие сообща ет нам статистика уголовных судов... Печальное положение чело веческого существования! Мы наперед можем вычислить, сколь ко индивидуумов обагрит свои руки в крови себе подобных, сколь ко будет подделывателей, сколько отравителей, почти так же, как можно вычислить количество рождений и смертей, которые должны иметь место». В более раннем труде «Расчет вероятных преступлений» (1829 г.) он, по свидетельству высоко чтившего его К. Маркса, с удивительной точностью предсказал не только число, но и различные роды преступлений, которые будут иметь место во Франции в 1830 г.
Отдавая дань уважения заслугам А. Кетле, нельзя забывать о приоритете наших отечественных ученых. Тридцатью годами рань ше Кетле в работе «О законоположении» (1802 г.) А.Н. Радищев пришел к исключительно важным выводам о роли уголовной статистики. Он не просто констатировал печальные тенденции преступности, а предложил основные направления использова ния статистических закономерностей в правотворческой работе. Радищев писал, что для разработки новых законов необходим полноценный статистический материал, правдиво освещающий преступность, ее причины, деятельность правосудия и другие правовые и экономические вопросы, что только на основании таких данных «можно почерпнуть мысли для будущего законо положения».
Решение этого вопроса он видел в необходимой организации статистического наблюдения (т. е. учета и отчетности) за право вым и экономическим положением России во всех губерниях и присутственных местах. Мыслитель полагал, что на основе «ведо мостей о преступлениях уголовных» можно будет изучать преступность, ее причины, для чего предложил перечень сведений, которые необходимо собирать и которые до сих пор не потеряли актуальности. «Сим ведомости должны заключать в себе: 1) про исшествие, как совершалось преступное дело; 2) какое было по буждение или какая причина к совершению деяния; 3) какие употреблены были средства к обнаружению истины; 4) какие были доказательства, что преступление было совершено; 5) ка ким законом руководствовались судьи в решении дела, т. е. то ли сие происшествие именно, которое в законе означено; 6) какое положено было преступнику наказание».
Ценность этих данных он видел в закономерностях их дина мики по годам и распределении по видам преступлений, а также другим важным признакам. Поэтому он предлагал собирать и изу чать уголовно-статистические данные за большой промежуток времени, так как «имея перед собой судопроисшествия разных годов и разных областей обширной России, ясно видно будет: какие побуждения к содеянному преступлению или начатой тяж бе... Видя источники тяжбы и преступления ... тому и другому найти иногда возможно будет преграду».
Приоритет идей А.Н. Радищева очевиден. Он первым затро нул сущность важнейших статистических методов: статистичес кого наблюдения, сводки и группировки данных о преступнос ти и их количественного и качественного анализов в целях зако нотворчества и организации борьбы с преступностью. Анализи руемая работа была представлена Радищевым в комиссию по выработке законов, куда его пригласил сам царь. Однако его идеи не были услышаны и реализованы. Их ценность неоспори ма. Но к великому сожалению, в полной мере они остаются не реализованными до настоящего времени. Достаточно сказать, что в основе разработки УК РФ 1996 г. не было никакого специаль ного статистического и криминологического анализов и про гнозов.
Следом за работой Радищева академик Российской академии наук К.Герман произвел первое статистическое исследование «Изыскание о числе самоубийств и убийств в России за 1819 и 1820 гг.», с изложением которого он выступил на заседании ака демии 17 декабря 1823 г., т. е. на семь—десять лет раньше выхода основных работ А. Кетле. Это исследование не только не было услышано, но было признано министром просвещения А.С. Шиш ковым вредным и недопустимым к опубликованию. Оно обнаро довано только в 1866 г. в Журнале министерства юстиции (т. XXX, ч. II). Так из-за российской бюрократии был утрачен приоритет отечественной науки. Но статистико-юрщщческие идеи тех лет не потеряли своей значимости до настоящего времени.
Так получилось, что юридическая статистика долгое время разрабатывалась под именем «моральная», в структуре которой основное место занимала уголовная статистика. Это связано не столько с особым интересом исследователей к делам крими нальным, сколько с тем, что практический учет преступлений, самоубийств, пьянства и других форм отклоняющего поведения был поставлен гораздо лучше, чем иных правовых и юридичес ких явлений.
Понятие моральной статистики впервые появилось в 1833 г. в работе французского статистика А. Герри «Исследования мораль ной статистики во Франции». Предполагалось, что моральная статистика включает в себя статистические сведения о преступ ности и иных явлениях, отражающих уровень морали в обще стве. Хотя сведения о преступности и судимости составляли ос новное ядро моральной статистики, она не была названа уго ловно-правовой, криминальной или судебной.
Уголовно-статистическими исследованиями занимались не специалисты уголовного права, а философы, моралисты, мате матики, астрономы и статистики, главным образом, позитивист ской школы, для которых законы развития преступности, кото рая учитывалась лучше всего, являлись серьезной иллюстраци ей в научных обобщениях. Криминалисты сторонились статиситики. Они руководствовались нормативизмом господствовавшей тогда «классической школы уголовного права», которая исклю чала эмпирику и изучение закономерностей развития преступ ности, а рассматривала преступление как продукт свободной воли человека. По сравнению со средневековой ответственнос тью за связь субъекта преступления с дьяволом, это было шагом вперед. Но в то же время теория свободной воли в своем перво начальном варианте исключала детерминацию человеческого по ведения, а следовательно, и не нуждалась в изучении социальных
закономерностей.
Определений моральной статистики было много. На Между народном статистическом конгрессе в Гааге в 1857 г. Кетле на считал 180 вариантов. Типичное определение тех лет: «Мораль ная статистика занимается статистическим исследованием мас совых явлений морального значения человеческой жизни». Од нако сам круг показателей морального значения каждый автор понимал по-своему. Далеко не полный перечень разделов статис тики, которые различные авторы относят к сфере «моральной», приводит А.А. Герцензон: преступления, наказания, браки, раз воды, рождаемость, в частности, внебрачная, аборты, подки дывание младенцев, венерические болезни, наркомания и ал коголизм, перемена религии, сектантство, религиозные обряды, распространение филантропических обществ, проституция, тор говля женщинами, продажа игральных карт, самоубийства, не уважение к частной собственности и т. д. Один лишь неполный перечень возможных разделов моральной статистики показыва ет, что абсолютное большинство их не имеет прямого отноше ния к уголовно-правовой статистике, многие --к моральной. Именно поэтому споры о моральной статистике были долгими и не всегда продуктивными.
М.Н. Гернет, посвятивший проблеме моральной статистики многие работы и впервые (в 1918 г.) в России организовавший отдел моральной статистики в ЦСУ, пишет: «Рассмотрение тру дов по моральной статистике показывает некоторое несоответ ствие этой дисциплины вкладываемому в нее содержанию. Но термин "моральная статистика" настолько укрепился, что от него не отказываются». В другой своей работе, после подробного ана лиза различных воззрений на моральную статистику, он заклю чает: «Нам кажется, что если порывать с названием "моральная статистика", то следует заменить его не одним каким-нибудь дру гим, а целым рядом названий, и говорить об "уголовной статис тике", о "статистике самоубийств", о "статистике потребления алкоголя" и пр. Только в этом случае мы избегаем в названии расплывчатости, неопределенности и излишней, не отвечающей действительному содержанию широты или узости термина».
История распорядилась по-другому. В 1930-1990 гг. сведения о преступности, судимости и деятельности правоохранительных органов, а также другие показатели моральной статистики в СССР были засекречены, хотя сама работа по сбору данных, особенно уголовно-правовой статистики, никогда не прекраща лась. Не прекращалось и преподавание судебной статистики (уго ловно-правовой и частично гражданско-правовой) в юридичес ких вузах. Юристы изучали статистику по учебникам А.А. Герцензона (издания 1935, 1937, 1939, 1948 гг.) и С.С. Остроумова (издания 1949, 1952, 1954, 1960, 1970, 1976 гг.). Все эти издания не были стереотипными. От издания к изданию они совершен ствовались, углублялись и приспосабливались к актуальным по требностям борьбы с преступностью. Военные юристы осваива ли статистику по учебнику А.А. Герцензона «Военно-судебная статистика» (1946), а с началом изучения военной криминоло гии военно-уголовная статистика стала преподаваться в виде самостоятельного раздела криминологии «Судебная статистика. Методика криминологических исследований».
В этот период, особенно с середины 60-х гг., когда была вос становлена в правах криминология, не прекращалась и ис следовательская работа по уголовной статистике, хотя она, как правило, была закрытой. В данной области трудились А.С. Шля почников, Н.Н. Кондрашков, М.М. Бабаев, Ю.Д. Блувштейн и другие авторы. Особо широко статистические методы использовались в криминологических исследованиях Г.А. Аванесовым, А.А. Герцензоном, А.И.Долговой, К.Е. Игошевым, И.И. Карпе-цом, Н.Ф. Кузнецовой, В.Н. Кудрявцевым, Г.М. Миньковским, А.Б. Сахаровым, Н.А. Стручковым, П.Г. Танасевичем и многими другими криминологами. В эти годы широко разрабатывались ста тистические методики анализа преступности.
В завершение краткого исторического обзора статистики, об служивающей многогранную юридическую науку и практику, приведем слова С.С. Остроумова. «В дальнейшем, — писал он в учеб нике последнего издания, — необходимо разработать новую дис циплину Правовую или Юридическую статистику, состоящую из четырех разделов: а) уголовно-правовая статистика, б) гражданс ко-правовая статистика, в) административно-правовая статисти ка и г) статистика прокурорского надзора. Впоследствии правовая статистика войдет в состав моральной статистики, которая, поми мо указанного, включит еще два раздела: статистику дисципли нарных правонарушений и аморальных поступков».
Выводы являются важными и с ними можно было бы полно стью согласиться, если назвать рассматриваемую научную и учеб ную дисциплину «юридическая статистика» и дополнительно включить в нее в виде раздела криминологическую статистику, поскольку статистическое отслеживание криминологических по казателей (преступности, ее причин, мер предупреждения) на чалось в нашей стране еще в середине 60-х гг., и она фактически стала одной из актуальных проблем рассматриваемой дисципли ны. Этому есть и теоретические обоснования.
Развитие общей и отраслевой теории статистики в мире и России предопределили становление практической статистики или статистического учета преступности, иных правонарушений, судимости, количества заключенных, деятельности правоохра нительных органов, гражданско-правовых фактов и других явле ний и процессов, характеризующих юридическую деятельность в самом широком понимании этого слова. В разных странах это про исходило по-своему. Но повсюду регистрируются две общие тенденции: 1) совершенствование, детализация, углубление и уточнение статистического учета юридически значимых фактов; 2) доминирование уголовно-правового учета и отчетности. Наи более детальные, хорошо разработанные и относительно сопо ставимые статистические показатели в отдельных странах и мире в целом имеются, как правило, о преступности, лицах, совер шивших преступления, судимости, осужденных, оправданных, освобожденных от уголовной ответственности, заключенных, мерах наказания, жертвах преступления, последствиях преступ лений, причиненном ущербе, причинах и условиях совершения преступлений, мотивах преступлений, способах совершения преступлений, административных правонарушениях, админи стративных наказаниях, административных правонарушителях, деятельности судов и правоохранительных органов. Меньшее статистическое отражение находит гражданско-правовая деятель ность, особенно в нашей стране. Практически она очень слабо освещается в официальной статистике.
Исходя из имеющихся тенденций, возможностей и особен ностей юридического учета и отчетности, мы главным образом остановимся на характеристике уголовно-правовой, судебной, пенитенциарной и криминологической статистик в некоторых странах.
Во Франции первые попытки становления криминальной су дебной статистики относятся к концу XVII в. Позднее неод нократно издавались королевские ордонансы и циркуляры о не обходимости представлять провинциальным судебным органам ежегодные доклады об уголовных делах. В начале XIX в. Наполе он I издал циркуляр о систематическом представлении судами статистических отчетов. В 1813 г. вышло первое издание статис тического отчета о деятельности судов, а с 1827 г. (год обнаро дования первого статистического ежегодника, подготовленного А, Герри) их ежегодные публикации становятся систематичес кими. В них отражались сведения о судах (присяжных, исправи тельных, полицейских, кассационных), статистика предвари тельного расследования и рецидива. В настоящее время собираются и публикуются самые разнообразные сведения юридичес кой статистики. Доминирует статистика о преступности и пра вонарушениях (Crimes et delits constates en France), построенная на дефинициях Уголовного кодекса 1810 г., а с 1994 — на УК 1992 г., где исторически существует деление на преступления, проступки и нарушения.
В Германии сведения по судебной статистике впервые стали собираться в Баварии, где в 1803 г. были опубликованы «Данные об уголовных процессах в курфюрстских судах за 1802 г.». Позднее аналогичные попытки были в Бадене, Пруссии и других землях. С 1830 г. начинается собирание сведений об осужденных, а в 1882 г. была введена централизованная общеимперская судебная статис тика, которая затем стала публиковаться в сборниках криминаль ной статистики (Kriminalstatistik). С тех пор они издаются ежегод но, но их программа не была неизменной. В послевоенное время издаются ежегодные статистические сборники полицейской уго ловной статистики (Polizeilische Kriminalstatistik). После объедине ния ФРГ и ГДР с 1991 г. издаются объединенные сборники кри минальной статистики. Их структура, так же как и во Франции, в основном базируется на классификации преступлений по УК 1871 г. в редакции 1987 г.
В Англии и Уэльсе (в Великобритании до сих пор нет единой статистики о преступности и судимости в Англии, Уэльсе, Шот ландии и Ирландии) сбор судебно-статистических сведений на чался с первых лет XIX в. В эти же годы стали составляться судебно-статистические отчеты в Ирландии и Шотландии. С 1808 г. сведения о деятельности судов присяжных и квартальных сес сий Англии и Уэльса публиковались, а с 1857 г. стали издаваться подробно разработанные статистические сборники. До второй мировой войны они именовались «Криминальная статистика. Англия и Уэльс». В настоящее время издается ряд статистических сборников, бюллетеней и дигестов («Notifiablie Offences Recorded by the Police in England and Wales», «Information on the Criminal Justice System in England and Wales» и др.), в которых подробно освещается деятельность системы уголовной юстиции.
В США сбор уголовно-статистических отчетов в отдельных штатах стал развиваться с начала текущего столетия. В 20-х гг., как говорится в Руководстве по составлению единой формы от четности о преступности в США, Международная ассоциация шерифов полиции высказала мнение о необходимости организовать сбор статистических данных о преступности в США. В 1930 г. была разработана и внедрена национальная добровольная про грамма сбора данных по единой форме отчетности о преступле ниях, а ФБР поручено выполнять функцию национального ста тистического управления в плане обработки этой статистичес кой информации. В июне 1966 г. Национальная ассоциация ше рифов организовала Комитет по составлению единых форм от четности о преступлениях. Отчеты представляются соответству ющими агентствами штатов в добровольном порядке. ФБР пуб ликует криминальную информацию в различном виде. Основ ной ежегодник — «Единый отчет преступности. Преступность в США» («Uniform Crime Reports. Crime in the United States»), в кото ром в федеральном масштабе и в разрезе штатов публикуются: 1) подробные данные о восьми видах индексных (серьезных) преступлений (убийство, изнасилование, грабеж, нападение, проникновение в помещение, кража-воровство, кража автома шины, поджог); 2) показатели о раскрытых преступлениях; 3) све дения об арестах по 21 виду преступного поведения, в том числе индексным преступлениям; 4) сведения о сотрудниках правоох ранительных органов.
США — страна с развитой, но далеко не полной статистикой преступности. Общее число индексных преступлений составляет примерно третью часть всей преступности, которой занимается полиция. Аресты также не отражают общего уровня преступнос ти, так как даже по серьезным преступлениям арестовывается в среднем один человек на четыре учтенных деяния. Вместе с тем администрация США не ограничивается сбором официальной статистики об индексной преступности. С 70-х гг. в стране систе матически проводится репрезентативный выборочный опрос жителей и семей о том, кто из них был жертвой преступления (в целях выявления латентной преступности). Полученные сведения Министерство юстиции публикует в общем справочном издании («Sourcebook of Criminal Justice Statistics») и в специальном сбор нике о криминальной виктимизации в стране.
В России отчеты о деятельности судов составлялись с начала XIX в. Первый отчет был издан в 1806 г. Он содержал сведения за 1804 г. Программа отчетов неоднократно менялась. В 1871 г., после судебной реформы 1864 г., были утверждены правила ста тистической отчетности судебных учреждений. Первый опубли кованный том судебной статистики назывался «Свод статистических сведений по делам уголовным, возникшим в 1872 г.», В последующие годы эти своды меняют название, расширяются и уточняются. Вступительные очерки к ним были написаны извес тным статистиком Е.Н. Тарновским. Их издание прерывается в 1913г.
Сведения о преступности за 1874-1894 гг. были опубликова ны также в сборнике «Итоги русской уголовной статистики», а за 1905—1915 гг. — в ежегодных сборниках статистических сведе ний Министерства юстиции. За 1915-1916 гг. данные судебной статистики частично обработаны при советской власти в 1922-1923 гг. Единицами измерения преступности были уголовные дела, рассмотренные в судах, и осужденные. Это оказалось од ним из оснований называть статистику «судебной». Параллельно с изданием сводов в 1885—1913 гг. публиковались также «Сбор ники статистических сведений Министерства юстиции», где име лись данные о личном составе судебных установлений и их дея тельности.
Российская судебная статистика с самого начала отличалась детальностью и тщательностью разработки материалов. В них можно было найти сведения о подсудимых, об осужденных, о личном составе судов, о судебной деятельности. В течение 1872— 1909 гг. в России действовала «купонная система». Она позволяла Министерству юстиции следить за движением уголовного дела на всех стадиях уголовного процесса. Купонная система заклю чалась в следующем: к возбужденному уголовному делу подши валась особая тетрадь («ведомость о производстве дела»), состо ящая из 12 «купонов», каждый из которых отражал соответству ющую стадию уголовного процесса, начиная с возбуждения уго ловного дела. Каждый «купон» заполнялся по окончании той или иной стадии и отсылался в Министерство юстиции. «Купоны» заполняли следователи, прокуроры и судьи, которые несли от ветственность за правильность указанных сведений и своевре менное их представление. Система была сложна, бюрократична, но обеспечивала единство и полноту учета по многим показате лям и сопоставимость получаемых сведений по стадиям уголов ного процесса. Кроме этого, заполнялись листки на подсудимых и множество таблиц, которые нередко дублировали «купонную систему».
После социалистической революции 1917 г. в некоторых горо дах (Москва, Петроград и др.) какое-то время сохранялась прежняя судебно-статистическая отчетность. Наряду с этим вводи лись новые формы оперативной отчетности. Создание народных судов, революционных трибуналов, органов ВЧК предопредели ло введение отчетности внутриведомственного характера. Она менялась в зависимости от запросов тех или иных начальников. С тех пор уголовная статистика практически перестала быть единой и сопоставимой. По линии НКВД ее осуществляли органы мили ции, уголовного розыска и исправительных учреждений; по ли нии НКЮ — следственно-прокурорские и судебные органы. Свои статистические отчеты были у верховных судов республик и Вер ховного суда СССР.
Декретом СНК «О государственной статистике» от 25 июля 1918 г. на ЦСУ возлагалось ведение моральной статистики. В свя зи с этим в 1922—1929 гг. в нем действовал отдел моральной статистики, переименованный затем в «секцию аномальных яв лений». В нем учитывались сведения о преступности, самоубий ствах, алкоголизме, проституции, нищенстве, беспризорности, абортах. Но в 1929-1930 гг. ЦСУ было ликвидировано, а его функ ции переданы Госплану и другим ведомствам.
В 20-е гг. уголовно-правовая статистика публиковалась в журна лах «Вестник статистики», «Бюллетень ЦСУ», «Статистическое обозрение». Кроме этого был издан ряд сборников: «Статистика осужденных в СССР за 1923 и 1924 гг.», «Статистика осужденных в СССР в 1925, 1926 и 1927 гг.», «Статистика осужденных в РСФСР за 1926 г.» и два сборника «Современная преступность» в 1927 и 1930 г. В 30-е гг. статистика судимости и преступности, как и вся иная статистика, становится сугубо ведомственной и засекречен ной. Ранее подготовленный сборник «Статистика осужденных в РСФСР 1922-1934 гг.» (М., 1935 г.) вышел уже с грифом «Сек ретно». Такое положение сохранялось на протяжении почти 60 лет. Сведения о преступности и судимости собирались, докладывались руководству страны и оставались в металлических сейфах правоох ранительных ведомств. Обнародование данных сведений считалось разглашением государственной тайны.
С началом перестройки в СССР в июне 1987 г. были сняты ограничения на публикацию статистических сведений по семи видам преступлений. В постановлении ЦК КПСС «О повышении роли марксистско-ленинской социологии в решении узловых социальных проблем советского общества» от 7 июня 1988 г. при знано необходимым наладить регулярное информирование широкой общественности по вопросам моральной статистики. В Гос комстате СССР был воссоздан отдел моральной статистики, в котором постепенно стала сосредоточиваться сводная информа ция о преступности, судимости, административных нарушениях и иных негативных явлениях.
К этому времени административной юрисдикцией были на делены более 30 органов: административные комиссии при ис полкомах местных советов, комиссии по делам несовершенно летних и борьбе с пьянством, народные суды, органы внутрен них дел, ГАИ, пожарный надзор, органы железнодорожного, морского, речного, воздушного, а также городского пассажир ского транспорта и т. д. Все они впервые стали отчитываться по единой форме отчета (1-АП) о выявленных административных правонарушениях, общие сведения о которых сосредоточива лись в Госкомстате. В 1990 г. в СССР в первый и последний раз были собраны более или менее полные сведения о них. Предпо лагалось, что статистические данные о моральной статистике будут иметь три блока: 1) сведения о преступности и борьбе с ней; 2) сведения об административных правонарушениях; 3) све дения о негативных явлениях, способствующих совершению пре ступлений и правонарушений (алкоголизм, наркомания, ток сикомания, безнадзорность и беспризорность детей и др.). Они начали периодически публиковаться. После распада СССР все издания о моральной статистике прекратили свое существова ние. В Госкомстате России отдела моральной статистики не ока залось. Некоторые сведения продолжали собирать подразделе ния социальной статистики, а с 1993 г. прекратился и этот сбор. Ныне сведения об административных правонарушениях в обоб щенном виде имеются только в МВД (милиция, ГАИ, пожар ный надзор) и в Минюсте в объеме админстративной юрисдик ции судов. Некоторые сведения в остальных органах админист ративной юрисдикции могут собираться их ведомствами. Таких органов на территории РФ стало больше, чем в СССР. Сведения о других негативных явлениях в объеме страны практически не отслеживаются.
Криминальная статистика была открыта полностью. В 1990— 1991 гг. вышли первые статистические сборники «Преступность и правонарушения в СССР» за 1989 и 1990 гг., в подготовке кото рых автор принимал непосредственное участие. В них были поме щены сведения обо всей учтенной преступности и отдельных наи более опасных видах преступлений, о личности выявленных субъектов преступлений, судимости и осужденных, мерах нака зания, дорожно-транспортных происшествиях и пожарах в объеме Союза и союзных республик. Ввиду того, что ранее криминаль ная статистика не публиковалась, большинство сведений было дано с 1961 г., т. е. с начала действия уголовного законодатель ства 60-х гг. и Инструкции о едином учете преступлений В61 г. До этого же фактически учитывалась не преступность, а суди мость.
В связи с распадом СССР в 1991 г. полных сведений по Со юзу собрать не удалось. Прибалтийские республики и Грузия их не прислали. Но Россия не приостановила издание ежегодных статистических сборников под названием «Преступность и пра вонарушения». В них отражаются данные о преступности в це лом, некоторых группах преступлений и более подробно — об отдельных видах опасных деяний (умышленных убийствах, умыш ленных тяжких телесных повреждениях, изнасилованиях, хули ганстве, разбоях, грабежах, кражах, присвоениях вверенного имущества, взяточничестве, преступлениях, связанных с нарко тиками), о лицах, совершивших преступления, судимости и осуж денных, аварийности на автотранспорте и состоянии пожарной безопасности. Эти сведения собираются на основе Инструкции о едином учете преступлений органами внутренних дел, проку ратуры, налоговой полиции и таможенного комитета, а также судами. Статистические данные в сборниках, как правило, пред ставлены за пять последних лет в объеме РФ и субъектов Феде рации. По договоренности со странами СНГ (через Межгосудар ственный статкомитет СНГ) в публикуемых сборниках даются некоторые сведения о преступности и ее видах в этих странах. В России ведомственными и закрытыми остались сведения, соби раемые Федеральной службой безопасности и Главной военной прокуратурой.
Учет и отчетность судов по рассмотрению гражданских дел и другие сведения гражданско-правовой статистики в СССР и РФ в том или ином виде собирались всегда. Но эти данные обычно не обнародовались. В конце 80-х гг. с открытием уголовной ста тистики в общих статистических ежегодниках Госкомстата СССР («Народное хозяйство СССР») появился раздел «Правовая ста тистика», в котором наряду со сведениями о преступности и су димости приводились данные гражданско-правовой статистики (число гражданских дел, рассмотренных судами; число нотари альных действий, совершенных нотариусами; объем юридичес кой помощи, оказанной адвокатами гражданам, и др.). С распа дом СССР Госкомстат России вместо вышеназванного сборника стал издавать «Российский статистический ежегодник», в кото ром под рубрикой «правонарушения» продолжают публиковаться и некоторые сведения о преступности и судимости, но где пока нет данных о гражданско-правовой деятельности.
С января 1997 г. вступил в силу УК РФ 1996 г., в Особенной части которого имеется около 70 статей, предусматривающих «новые» преступления. Многие «старые» преступления по УК РСФСР 1960 г. были декриминализированы. Массовая кримина лизация и декриминализация деяний существенно отразились на уровне и структуре преступности и судимости, а также на сопоставимости сведений до 1997 г. и после. В связи с этим вво дятся новые формы учета и отчетности для правоохранительных органов и судов.
В течение последнего столетия в мире неоднократно предпри нимались попытки сравнить данные уголовной статистики различ ных стран. В этих целях проводились многочисленные исследова ния, охватывающие, как правило, некоторые развитые страны по более или менее сопоставимым и выборочным формам преступ ного поведения. На этой основе вырабатывались некоторые обоб щающие определения, позволяющие хоть в какой-то мере сопос тавлять преступность разных стран с далеко несхожими уголовным и процессуальным законодательством, судебной практикой и дру гими статистически значимыми условиями.
В СССР сравнительные уголовно-статистические исследова ния практически не проводились. Все криминологические про блемы в стране в дореформенное время рассматривались как бы в самоизоляции от мировых тенденций. Для этого было много при чин — политических, идеологических, организационных и псев донаучных.
В открытом мире вопрос о сопоставимости уголовно-статис тических данных различных стран разрабатывался не только тео ретически. В практическом плане впервые этот вопрос был по ставлен А. Кетле на 1 Международном статистическом конгрессе в 1853 г. С тех пор данная проблема неоднократно обсуждалась на конгрессах по международной статистике и на сессиях Меж дународного статистического института. В 1901 г. было сделано первое сравнительное исследование преступности в Италии, Франции, Испании, Австрии, Германии, Англии, Шотландии, Ирландии, а в 1911 г. предложена единая система показателей для международных сравнительных исследований, которая со вершенствовалась в плане повышения сопоставимости данных, главным образом, путем выделения ограниченных, но предста вительных и сравнимых признаков.
На основе выработанных методик проведено несколько срав нительных анализов, накоплен опыт, налажено сотрудниче ство Международного статистического института с Междуна родной уголовно-правовой и пенитенциарной комиссией, ко торые в 30-е гг. создали «Смешанную комиссию для сравни тельного изучения уголовной статистики в различных странах». В 1937 г. эта комиссия от имени Международного статистичес кого института разослала правительствам различных стран ос нованную на германской схеме сравнительной уголовной ста тистики программу международных уголовно-статистических исследований.
Вторая мировая война прервала осуществление этой деятель ности. Но после окончания войны увеличивающаяся актуаль ность данной проблемы привлекла внимание только что создан ной ООН. В ее резолюции от 13 августа 1948 г. впервые упомина ется о необходимости сопоставительного анализа преступности в мире. В сборнике ООН «Статистический ежегодник» (1949 г.) были опубликованы по более чем двадцати странам некоторые статистические сведения о динамике преступности в предвоен ные и военные годы. Вместе с тем возобновились попытки разработать методические и организационные предпосылки для созда ния международной уголовной статистики.
В 1950 г. Генеральной Ассамблеей была принята резолюция о необходимости созыва каждые 5 лет международных конгрессов ООН по предупреждению преступности и обращению с право нарушителями. На Первом же конгрессе (1955 г., Женева) воп рос о сравнительном исследовании преступности в мире серь езно обсуждался, хотя по нему не было принято никаких резо люций.
Неблагоприятная ситуация борьбы с преступностью в мире вновь и вновь ставила этот вопрос на повестку дня. Во многих регионах преступность приобретала особо опасный характер, число преступлений росло, представляя собой угрозу экономи ческому, социальному и культурному развитию стран, нормаль ным условиям жизни людей.
Генеральная Ассамблея 18 декабря 1972 г. приняла резолюцию 3021 (XXVII), в которой государствам—членам ООН было пред ложено информировать Генерального секретаря ООН о существу ющем в их странах положении в области предупреждения пре ступности и борьбы с ней, о мерах, принимаемых в этом направ лении, с тем, чтобы на основании такой информации представ лять Генеральной Ассамблее соответствующий доклад.
Исполнение этой резолюции оказалось делом сложным. Письмо Генерального секретаря ООН от 10 июля 1974 г. с пред ложением странам представить необходимую информацию о преступности практически осталось невыполненным. 3 июня 1976 г. ООН повторила свою просьбу, направив государствам подробную анкету, в которой должны были найти отражение общее число официально зарегистрированных правонарушите лей за период 1970—1975 гг. и распределение их по полу и воз расту. Кроме этого, государства должны были сообщить общее число официально зарегистрированных преступлений и их рас пределение по десяти серьезным видам деяний (умышленное убийство, опасное посягательство на здоровье или достоин ство личности, половые преступления, похищение людей, гра беж, кража, мошенничество, незаконная торговля наркотика ми, злоупотребление наркотиками, злоупотребление спиртны ми напитками).
Ответы поступили от правительств 64 государств. Результаты анализа полученных ответов под названием Первого обзора преступности были изложены в докладе Генерального секретаря на тридцать второй сессии Генеральной Ассамблеи ООН.
Шестой конгресс ООН по предупреждению преступности и обращению с правонарушителями (1980, Каракас) в своей резо люции по вопросу развития статистики в области преступности и правосудия обратился с просьбой к Генеральному секретарю ак тивизировать координацию деятельности по сбору сопоставимой в международном масштабе статистической информации о пре ступности и правосудии в каждом государстве. Конгресс реко мендовал приложить необходимые усилия по совершенствова нию информации о тех преступлениях, которые вызывают наи меньшее число проблем в плане сопоставимости.
Во исполнение этих решений ООН были проведены большие подготовительные работы, направленные на получение более достоверной и надежной статистический информации ко Второ му обзору ООН о тенденциях преступности, функционировании систем уголовного правосудия и стратегии по ее предупрежде нию. Подготовленный в ходе этой работы вопросник включал три группы показателей: 1) статистические данные о зарегистриро ванной преступности; 2) статистические данные и качественная информация о функционировании систем правосудия; 3) сведе ния о стратегиях предупреждения преступности. Он был разослан в начале 1983 г. и предполагал получение необходимой информа ции за 1975—1980 гг. Ответы были получены из 70 стран. Результаты анализа изложены во Втором обзоре ООН о тенденциях преступ ности к Седьмому конгрессу (1985, Милан).
Проанализировав состояние преступности, Конгресс в сво ей резолюции № 9 «Развитие информационных и статистичес ких систем в области преступности и уголовного правосудия» рекомендует провести обстоятельное изучение результатов об зоров преступности и выявить проблемы, возникающие у госу дарств при представлении ответов на обзоры, предложить мето ды их решения.
Для подготовки следующего, Третьего обзора, согласно усо вершенствованной анкете, ответы поступили из 95 стран и терри торий. Впервые скудные данные получены от СССР, а также от Белорусской и Украинской республик, как членов ООН. Анализ охватывал период 1980-1986 гг. Его результаты изложены в пред варительном Третьем обзоре, в региональных исследованиях, осуществленных ассоциированным с ООН Хельсинкским (ныне Европейским) институтом по предупреждению преступности и борьбе с ней (HEUNI), Азиатским и Дальневосточным институ том ООН по предупреждению преступности и обращению с пра вонарушителями (UNAFEI) и др. Большинство публикаций было представлено Восьмому конгрессу ООН по предупреждению пре ступности и обращению с правонарушителями (1990, Гавана), который в своей резолюции № 10 «Развитие статистических об зоров ООН в области уголовного правосудия» отметил существен ный прогресс, достигнутый в области международных статисти ческих сопоставлений. Конгресс предложил активизировать раз работку и развитие будущих статистических обзоров и усовершен ствовать их методическую и техническую базу. ЭКОСОС (Эконо мический и социальный совет ООН) рекомендовал охватить Чет вертым обзором период 1986—1990 гг., а последующие обзоры готовить с интервалом в два года и в итоге — ежегодно.
В первой половине 1992 г. вопросник к Четвертому обзору был разослан во все страны с просьбой заполнить его необходи мыми данными за 1986—1990 гг. и выслать в статистическое уп равление ООН к 15 октября 1992 г. Вопросник состоял из четы рех разделов: полиция, прокуратура, суд и тюрьмы. Сведения касались зарегистрированной преступности, лиц, привлеченных к уголовной ответственности, осужденных, заключенных, чис ленности персонала органов системы уголовной юстиции и их бюджета. Преступность отслеживалась по умышленным и нео сторожным убийствам, нападениям, изнасилованиям, грабежам, кражам, незаконным проникновениям в жилище, мошенниче ству, взяточничеству и иным видам.
Ответы стран поступали с большим опозданием в течение 1993—1994 гг. С территории бывшего СССР ответили Армения,
Беларусь, Казахстан, Кыргызстан, Латвия, Литва, Молдова, Ук раина, Таджикистан, Эстония. Остальные страны просьбу ООН игнорировали. В России предпринимались попытки заполнить воп росник ООН, но он официально так и не был представлен. Буду чи членом группы экспертов по Четвертому обзору ООН в Хель синкском (ныне Европейском) институте, на который возложен анализ преступности в регионе государств Северной Америки и Европы со странами, образованными на территории бывшего СССР, автор был вынужден заполнять этот вопросник в част ном порядке на основе имеющихся неполных данных. Не было сведений о численности милиции и ее бюджете.
Результаты Четвертого обзора ООН основывались на ответах 100 стран. Обзор представлен Девятому конгрессу ООН (1995, Каир).
При всех имеющихся трудностях усилия мирового сообще ства не были напрасными. Растет число ответов, расширяется и совершенствуется эмпирическая база обзоров; глубже осознает ся необходимость этой статистической работы и мировым сооб ществом в целом, и отдельными государствами. Один из серьез ных недостатков собираемых данных — их пятилетнее отстава ние. Решение Восьмого конгресса о переходе на дву-, а затем и одногодичные обзоры остается невыполненным из-за недоста точного финансирования. Тем не менее в ООН создана относи тельно надежная база данных о мировой преступности, которой вправе бесплатно воспользоваться любые государства и частные исследователи. При использовании имеющихся сведений необ ходимо помнить, что некоторые страны игнорируют просьбы ООН о предоставлении данных, а также дают неполные или неточные сведения.
Причин для такого отношения много — политические, пра вовые, методические, технические. СССР и другие социалисти ческие страны не представляли требуемых данных в силу секретности. США представляют данные только о восьми видах серьез ных деяний, замалчивая обо всех остальных преступлениях. В не которых государствах нет должного учета преступлений. Право вые системы многих стран плохо стыкуются с вопросником ООН. Отдельные страны болезненно реагируют на международную циф ровую классификацию государств по уровню и другим показате лям преступности. Однако несмотря на определенную неполноту получаемых сведений, они достаточно репрезентативны не толь ко в количественном, но и качественном отношении. Междуна родная статистика органов системы уголовной юстиции включа ет в себя большую часть населения земли, охватывает все крими нологически значимые регионы, различные социально-экономи ческие и политические системы, разные уровни социально-эко номического и культурного развития государств.
Преодоление имеющихся трудностей взаимополезно и для ООН, и для ее членов. Транснационализация и интернациона лизация преступности заставляют универсализировать контроль над ней. Эти тенденции уже проявились и будут укрепляться. В противном случае преступники не перестанут делить мир на зоны по степени риска. Страны с неадекватным контролем превра щаются в их «отстойники» и «санатории». ООН имеет возмож ность отслеживать глобальные тенденции преступности в мире, его отдельных регионах и группах стран, прогнозировать пре ступность на ближайшее и отдаленное будущее, своевременно разрабатывать рекомендации по унификации уголовного зако нодательства, стратегию предупреждения преступности и борь бы с ней. Государства-члены получают базу для сопоставления своей преступности с преступностью других стран и мира в це лом, для стимулирования унификации системы уголовных дея ний, использования мирового опыта по контролю над преступ ностью. Единый фронт против преступности — неотложная за дача ближайшего будущего. Юридическая международная стати стика может дать необходимую информацию для ее решения.
Термин «статистика» употребляется по меньшей мере в трех взаимосвязанных значениях: статистика как конкретные коли чественные сведения, статистика как практическая деятельность по их сбору и обработке, статистика как наука и соответствую щая ей учебная дисциплина.
Все эти значения распространимы и на понятие «юридичес кая статистика». Юридическая статистика как наука и учебная дисциплина изучает количественную сторону массовых правовых и других юридически значимых явлений и процессов в целях рас крытия их качественного своеобразия, тенденций и закономерно стей их развития в конкретных условиях места и времени.
В этом определении заложено несколько взаимосвязанных признаков, характеризующих юридическую статистику как на уку о (^количественной стороне явлений, (2) явлениях массо вых, (3) явлениях правовых, (4) раскрывающих их качествен ное своеобразие, (5) тенденциях, (6) закономерностях их раз вития, (7) в конкретных условиях места и времени.
Перечисленные признаки неоднородны, но в свой сово купности определяют общее содержание предмета юридичес кой статистики. Сугубо специфический ее признак — лишь пра вовая и юридическая значимость изучаемых явлений и процес сов. Все другие признаки имеют общестатистический характер и в основе своей свойственны любой отрасли статистической науки. Но их конкретное содержание в юридической статисти ке своеобразно, поскольку определяется специфическим ха рактером изучаемых явлений и процессов. Например, 100 пре ступлений, 100 рождений, 100 пенсионных дел или 100 со шедших с конвейера автомашин отражают одно и то же число явлений, но в каждом конкретном случае это число характери зует количественную сторону качественно разных явлений, изучаемых в одном случае юридической, в другом — демогра фической, в третьем — социальной и в четвертом — экономи ческой статистикой.
Рассмотрим признаки предмета юридической статистики по порядку.
1. Количественная сторона юридически значимых явлений и процессов характеризует их величину, степень распространенно сти, соотношение отдельных составных частей, изменение во времени и пространстве. Она выражается в числах, уровнях, про порциях, темпах развития, которые существуют объективно, т. е. независимо от того, изучаем мы их или нет. В этом их основная научная ценность, отражающая конкретную меру конкретных реалий.
Приведем некоторые показатели. В 1995 г. в России было за регистрировано 2 755 669 преступлений, на 4,7% больше, чем в
1994 г. и на 96,5% больше, чем в 1985 г. В расчете на население в
1995 г. учтено 1,9 преступления на каждые 100 жителей страны. В числе зарегистрированной преступности умышленные убийства составили 2,2%, а кражи — 49,6%. Раскрыто 64,5% всех учтен ных преступлений. Доля женщин в числе выявленных правона рушителей составила 14,9%, несовершеннолетних — 13%. Мож но было бы привести количественные показатели об осужден ных, уголовных наказаниях, дорожно-транспортных происше ствиях, прокурорских проверках, рассмотренных гражданских исках и т. д.
Количественные показатели говорят о многом. Это один из главных признаков предмета статистики, но вне связи с други ми признаками его ценность может быть невелика.
2. Особое место в значимости количественных показателей изучаемых явлений и процессов принадлежит уровню их массо вости. Статистика не изучает единичные или исчисляемые не большим числом явления и процессы. Чем массовей совокуп ность изучаемых признаков и чем большее число их будет изуче но, тем объективнее могут быть получаемые показатели.
Можно, например, изучить 10 преступлений в целях уясне ния преступности в стране и получить такие количественные показатели: 6 краж, 3 умышленных убийства, 1 автопроисше ствие, которые были совершены шестью женщинами и четырь мя мужчинами. Полученные данные легко перевести в процен ты, приняв все изученные деяния за 100%. Но в любом своем выражении они отражают лишь характеристику изученных пре ступлений, а не характеристику преступности в целом. Для этого надо изучить все зарегистрированные деяния в стране или достаточно большую и представительную их часть. Только в этом случае можно выявить реальное распределение преступлений по видам посягательств и лиц, их совершивших, по полу и другим признакам. Расхождения будут существенными. При изучении 10 преступлений доля умышленных убийств составила 30, краж -60, автопроисшествий — 10 %. Названные преступления были совершены женщинами (60%) и мужчинами (40%).В структуре всей преступности в стране рассматриваемые показатели оказа лись, соответственно, таковыми: 1,2; 50; 0,7%, совершенные в 14,9% случаев женщинами и в 85,1% — мужчинами.
Статистику интересуют не просто массовые совокупности яв лений и процессов, а совокупности, имеющие какие-то одина ковые качественные признаки. В связи с этим большую совокуп ность преступлений можно объединить (разделить) по видам де яний, мотивам, возрасту виновных и т. д. Это объединение при дает совокупности определенную однородность, хотя по другим признакам изучаемые явления могут существенно расходиться. Допустим, объединив преступления по корыстному мотиву, мы получаем однородную совокупность по данному признаку, хотя по квалификации деяний они могут быть и умышленными убий ствами, и кражами, и взяточничеством, и государственной из меной и т. д. Они будут различаться и по сумме ущерба, и по субъектам преступлений, и по виду наказания, и по многим дру гим признакам.
Следует иметь в виду, что если единицы совокупности по ка ким-то признакам идентичны, то при всей их массовости они неинтересны для статистики. Естественно, нет необходимости ста тистически изучать нормально развитых людей по наличию у них пяти пальцев на руках. Для этого достаточно изучить одного человека и этот вывод распространить на всех нормально разви тых людей. Юристам известно также, что каждый законно осуж денный человек вменяем. Поэтому нет необходимости изучать статистически осужденных по этому признаку, хотя вменяемые осужденные исчисляются миллионами.
Ценность признаков, по которым статистически изучается массовая совокупность явлений, заключается в их вариативнос ти. Юридически значимые признаки, которые не варьируют в зависимости от социальных, организационных, правовых и иных условий, также неинтересны для юридической и иной статис тики. Вариации, или различия количественных значений тех или иных величин в совокупности, обусловленные более глубокими причинами, — обязательная черта массовых статистических про цессов. Количественные характеристики одинаковых элементов, характерных для всей совокупности или имеющих постоянное зна чение в изучаемой совокупности, не являются предметом стати стики.
3. Юридическая статистика изучает правовые и другие юриди чески значимые явления и процессы. Они многообразны и связа ны с различными аспектами человеческой деятельности, регу лируемой правом. В реальной жизни практически нет ни одной отрасли права, которая не имеет или не может иметь своей со циологии и статистики.
Наиболее развитой является уголовно-правовая, исполнитель но-правовая, административно-правовая и гражданско-правовая статистика. Важное значение имеют статистические показатели уголовного, гражданского, арбитражного и административного судопроизводства, избирательного, финансового, банковского, предпринимательского, семейного и других отраслей права. Во всех этих случаях статистически изучается не правовая «материя» как таковая, а фактическая реальность, формируемая на основе правовых норм. Например, для оценки качества и эффективности уголовного правосудия могут быть использованы статистические данные о рассмотрении уголовных дел судами первой, второй и надзорной инстанций, о числе обжалованных и опротестованных приговоров, о результатах рассмотрения кассационных жалоб и протестов, об измененных и отмененных приговорах и т. д.
Статистические методы получили особое распространение в криминологии, где все стороны ее предмета исследуются на уров не массовых явлений и процессов.
4. Количественные показатели массовых юридически значи мых явлений и процессов превратились бы в обычный иллюст ративный материал, если бы не исследовались в целях раскры тия их качественного своеобразия.
Соотношение количества и качества в статистике понимается диалектически. С одной стороны, все количественные показатели формируются на основе качественно-определенных группировочных признаков, с другой — количественные показатели углубля ют понимание качественных особенностей изучаемых явлений и процессов. Для того, например, чтобы выяснить структуру пре ступности 1996 г., необходимо, опираясь на качественные уголовно-правовые дефиниции конкретных деяний (бандитизм, гра беж, кража, хулиганство, поджог и т. д.), установить число каж дого деяния и рассчитать, сколько процентов в общей совокуп ности учтенной преступности оно составляет. Доля бандитизма оказалась равной 0,01, грабежей — 5, краж — 50, хулиганств -7, поджогов — 0,6%. По полученным величинам можно судить не только о распространенности того или иного вида преступлений, но и о их связях с реальной социально-экономической, органи зационной обстановкой, с эффективностью борьбы с этими пре ступлениями и другими качественными характеристиками, вы ходящими за пределы понятий преступлений, на основе которых начинался количественный анализ.
5. Получаемые количественные показатели могут характери зовать не только качественное своеобразие того или иного при знака, но и тенденции его изменений во времени.
В 1996 г. удельный вес краж составил 50, а хулиганства — 7%. В 1966 г. кражи составляли 30, а хулиганство 29% в структуре преступности. За 30 лет удельный вес краж увеличился в 2,3 раза, а хулиганства — сократился в 4,1 раза. Если посмотреть на ста тистический ряд удельного веса краж за все 30 лет, то его рост был последовательным и к 1992 г. достиг 59,8%, а затем снизил ся до 50. Динамика удельного веса хулиганства иная. Он после довательно снижался, достигнув в 1992 г. 4,4, а затем увеличил ся до 7%.
Приведенные данные реальны. Выводы напрашиваются са мые разные. Важно отметить одно: удельный вес краж и хули ганства, взятый за 30 лет, указывает на более или менее их ус тойчивые тенденции в структуре преступности. Эти тенденции в 1966-1992 гг. (советский период) были одни, а в 1992-1996 гг. (период проведения рыночных реформ) — другие. Подобное не может быть случайностью. За выявленными тенденциями стоят сложные процессы - - правовые, политические, экономичес кие, организационные и др. Они изучаются криминологией.
6. Количественные показатели, взятые за многие годы, могут указывать не только на статистические тенденции, но и выяв лять устойчивые статистические закономерности в различных стра нах и мире в целом. Закономерность, проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее еди ничным элементам случайности, называется статистической за кономерностью.
Условно разделяя понятие тенденций и закономерностей, мы под последними подразумеваем более устойчивые и посто янные статистические регулярности.
В XVII в. Дж. Граунт впервые установил, что мальчиков рож дается больше, чем девочек (14/13), что мужчины потом умира ют интенсивнее женщин, что в конце жизни женщин становится больше, чем мужчин. С тех пор прошло более трех столетий, че ловечество пользуется огромными достижениями цивилизации (в медицине, питании и т.д.), средняя продолжительность жиз ни в экономически развитых странах растет, а выявленные более 300 лет тому назад соотношения мужчин и женщин при рожде нии и в старости сохраняются. Это уже не просто временная или региональная тенденция. Это мировая демографическая законо мерность. Мы можем не знать ее глубинных причин, но мы мо жем, опираясь на имеющиеся регулярности и повторяемости, ее констатировать.
Аналогичные статистические закономерности наблюдаются и в криминологии. Более 100 лет тому назад К. Маркс на основе статистических данных Франции установил, что преступность ра стет интенсивнее населения. Данная закономерность сохраняется до сих пор. По данным Четвертого обзора ООН о тенденциях пре ступности число преступлений в мире в 1986—1990 гг. росло в сред нем на 5% в год, а численность населения — на 1—2%.
При существенно различающихся уровнях преступности в раз ных странах в ее структуре всюду доминируют кражи (от 50—60% и выше), а их ежегодный прирост, особенно в развитых странах, опережает прирост преступности в целом. Число умышленных убийств, наоборот, во времени изменяется медленно, а удель ный вес их в развитых странах, как правило, не достигает 1%. За этими статистическими закономерностями лежат глубинные при чины и количественные показатели позволяют обратить на них научное внимание.
7. Статистика вообще и юридическая статистика в частности — науки предметные. Они изучают количественную сторону массо вых явлений в конкретных условиях места и времени.
Учет преступности, административных правонарушений, гражданских исков, прокурорских проверок и т. д. не может су ществовать в каком-то абстрактном внепространственном и вне временном виде. Он отражает реальное состояние тех или иных дел в определенном административно-территориальном (город, район, область, республика) или государственном образова нии (Россия, США и др.) на определенное время (на 1 января или 31 декабря) или за определенный промежуток времени (месяц, квартал, год). Статистические данные, не привязанные к месту и времени, фактически утрачивают свою ценность.
Имея, например, сведения о том, что органы правоохраны зарегистрировали 1000 умышленных убийств без указания места и времени, мы фактически не располагаем никакой полезной информацией. Но достаточно обозначить место совершения пре ступлений (город, республика, страна) и время их совершения (месяц, квартал, год), как полученные данные могут послужить серьезным основанием для различных выводов. Если эти убий ства совершены в небольшом городе и в течение месяца, то полу ченные данные свидетельствуют о криминальной катастрофе, а если во многомиллионной стране и в течение одного года или пяти лет, то сообщенные сведения укажут на относительно благо получную криминологическую обстановку в той или иной стране.
При изучении причин преступности, отдельных преступле ний, административных правонарушений и других нарушений действующего законодательства очевидно, что они, как прави ло, обусловлены совокупностью взаимосвязанных явлений, и что связь между ними и изучаемыми нарушениями не однознач на, а многозначна, не фатальна, а вероятностна. Она улавлива ется лишь при изучении большого числа нарушений и отражает ся в форме статистических устойчивостей, тенденций или зако номерностей, которые формируются и обнаруживаются в мас совых явлениях и процессах, с чем имеет дело юридическая ста тистика.
Известно, например, что преступления совершают и мужчи ны, и женщины. Причем совершение преступления конкретным мужчиной или конкретной женщиной зависит от множества слу чайных явлений. Однако если взять всех выявленных правонару шителей в нашей стране, допустим, за 1965 г., то окажется, что преступность мужчин и женщин характеризовалась соотношени ем 7:1, и эти пропорции практически из года в год сохранялись. Правда, процесс феминизации преступности в последнее деся тилетие меняет это соотношение. В 1996 г. оно было 5,3:1. Измене ния заметны, но не таковы, чтобы можно было сказать о разру шении этой статистической закономерности. Происшедшие сдвиги социально объяснимы. Аналогичные устойчивые соотношения наблюдаются и в других странах. Они становятся статистической закономерностью, которая отражает социальную, демографичес кую и даже биологическую сущность рассматриваемых субъектов преступлений. В ряде стран, например мусульманских, где доля женщин в структуре правонарушителей традиционно выше, на аналогичное соотношение оказывают влияние религиозные и национальные традиции. Указанные устойчивости обнаружива ются лишь в большой массе преступлений.
В статистической массе преступлений взаимопогашаются вли яния отдельных криминогенных или антикриминогенных фак торов, которые делали случайным совершение преступлений конкретным мужчиной или женщиной. Остаются лишь сущност ные коренные влияния. Свойство статистических закономернос тей формироваться и отчетливо отражаться лишь в массовом про цессе и при достаточно большом числе единиц совокупности полу чило название закона больших чисел. Он имеет важное научно-практическое значение для статистических исследований в кри минологии, уголовном праве, уголовном процессе, админи стративном праве и других юридических науках, которые имеют дело с массовыми явлениями. Его применение позволяет выя вить закономерности там, где на первый взгляд все кажется слу чайным и не поддающимся изучению, ибо «где на поверхности происходит игра случая, там сама эта случайность всегда оказы вается подчиненной внутренним, скрытым законам».
Структура и динамика преступности, ее причины, мотивы преступного поведения, эффективность уголовно-правовых мер, результаты деятельности судов, прокуратуры, милиции и т. п. могут быть правильно установлены и поняты лишь на основе закона
больших чисел целого ряда показателей. Он позволяет перейти от случайного и единичного к устойчивому и массовому и вы ражает диалектическую связь между случайностью и необходи мостью. Совокупность случайных причин порождает следствие, почти не зависящее от случая, в чем и обнаруживается законо мерность, которая не может быть выявлена при малом числе наблюдений. На это обратил внимание еще К. Маркс. Он писал: «...внутренний закон, прокладывающий себе дорогу через эти случайности и регулирующий их, становится видимым лишь» тогда, когда они охватываются в больших массах».
Математической основой закона больших чисел служит те ория вероятностей. Она представляет собой раздел математики, изучающий закономерности, возникающие при взаимодействии большого числа случайных явлений. Теория вероятностей, рас сматривая закон больших чисел в чисто количественном аспек те, выражает его целой цепью математических теорем. Последние показывают, при каких условиях ив какой именно мере можно рассчитывать на отсутствие случайности в охватывающих массу характеристиках, как это связано с численностью входящих в них индивидуальных явлений и т. д. При изучении массовых явле ний статистика лишь опирается на разработанные математиками теоремы. Математика дает модель для описания случайных явле ний в объективной действительности. Эта модель может быть ис пользована не только в естественных, но и общественных на уках, в том числе в юридической статистике, поскольку после дняя также связана с реальными процессами, которые подвер жены многочисленным случайным воздействиям.
Упрощенное ознакомление с математической основой зако на больших чисел можно осуществить на конкретном примере. Общеизвестно, что состояние опьянения правонарушителей спо собствует совершению преступлений. На уровне единичного де яния подобное влияние, как правило, случайно. В массе преступ лений просматриваются устойчивости. В 1995 г., например, в Рос сии в общем числе выявленных преступников 39,0% совершили преступления в состоянии алкогольного опьянения. Этот показа тель за последние годы был практически неизменным. Колебания не превышали 1-3%. По отдельным видам преступлений данные иные, но их величины также из года в год практически повторяются. В состоянии опьянения в 1995 г. было совершено 73,5% умыш ленных убийств, 57% — грабежей, 37,7% — краж, 0% — взяточ ничества.
Причинная связь между состоянием субъекта и конкретным видом преступного поведения проявляется в их удельных весах или частости (частоте проявления). Исходя из этой частости, можно прогнозировать преступления. Например, годовые отче ты об автопроисшествиях в городе свидетельствуют о том, что 25—30% их совершается на перекрестках. Опираясь на многолет ние наблюдения, мы не можем сказать, будут ли совершены ав тотранспортные преступления на каком-то конкретном перекре стке или нет, но с достаточной долей точности можем предполо жить, что в текущем году на перекрестках будет совершено при мерно такое-то количество автопроисшествий.
В ряде случаев можно наблюдать множество массовых законо мерностей, которые увеличивают вероятность вывода. Это исполь зуется в теории доказательств. В статистической литературе был описан случай из американской судебной практики. На женщину напал мужчина и во время борьбы с ней оставил на полу следы крови. Жертва ясно не видела лицо нападавшего, но была совер шенно уверена в том, что это был белый с рыжими волосами мужчина более шести футов роста. Анализ крови показал, что это группа крови АВ, содержащая спирохеты. С этими характеристи ками был задержан один субъект, для которого была вычислена вероятность того, что именно он может быть преступником. По скольку группа крови АВ встречается у 3% населения, около 5% имеют рыжие волосы, не более 1% белого населения больны си филисом и около 10% взрослых мужчин ростом свыше шести футов, вероятность (В) того, что взятый наугад американец об ладает всеми указанными выше признаками, составляет: В = 0,03 • 0,01 • 0,05 • 0,10 = 0,00000150. Ничтожно малая веро ятность послужила в данном случае одной из серьезных улик для задержанного.
Вероятность (частость) может быть теоретической и эмпири ческой. Теоретическая, или математическая, вероятность пред ставляет собой отношение количества шансов, способствующих появлению изучаемого события, к количеству всех шансов, как благоприятствующих, так и не благоприятствующих его наступлению. Рассмотрим это на хрестоматийном примере с бросани ем монет. При десятикратном бросании монеты вероятность вы падения герба равна 10. Количество всех возможных шансов при выпадении герба или решки равно 20. Математическая вероят ность выпадения герба равна 10:20=1/2 или 0,5. В зависимости от соотношения благоприятных и неблагоприятных факторов ма тематическая вероятность будет колебаться от 0 до 1, т.е. она заключена между двумя пределами — невозможностью и досто верностью наступления изучаемого явления. Математическая вероятность — теоретическая величина. В ней заложена лишь мера объективной возможности, но последняя может по-разному реа лизоваться в действительности. Например, при фактическом де сятикратном бросании монеты герб и решка выпали не поров ну (5 и 5), как предвиделось по математической вероятности, а 3 раза выпал герб и 7 раз — решка.
Отношение числа фактически наступивших явлений к обще му числу возможных называется частостью или опытной (эмпи рической) вероятностью. В нашем примере эмпирическая веро ятность выпадения герба равна 3:10=0,3, выпадения решки — 7:10=0,7. В данном случае фактические результаты существенно расходятся с теоретическими, расчетными. Такое большое рас хождение обусловлено малым числом наблюдений, где действие постоянных причин, определяющих равную возможность выпа дения обеих сторон монеты (симметричность, расположение центра тяжести в середине и т. п.), нейтрализовано случайными причинами (порывами ветра, разной силой бросания и т. п.). Французский естествоиспытатель XVIII в. Бюффон подбрасывал монету 4040 раз. Герб выпал 2048 раз, решка — 1992 раза. В дан ном случае опытная вероятность (частость) выпадения герба была равна 0,5069 при математической вероятности 0,5000 (отклоне ния незначительны).
При малом числе наблюдений фактические результаты (опыт ная вероятность) могут существенно отклоняться от математи ческой (теоретической) вероятности, а при большом числе наблю дений они становятся близки к расчетным.
Из сказанного можно сделать вывод: чем больше преступле ний, дорожно-транспортных происшествий, гражданских исков или других случайных явлений подвергнется изучению в процессе решения социально-правовых, криминологических и других юридических задач, тем надежнее полученные данные, точнее выявленные закономерности. Данный вывод — краеугольный ка мень всех статистико-правовых и статистико-криминологических изучений. Практическое значение теории вероятностей и закона больших чисел для юридической статистики этим не исчерпыва ется. Они лежат, например, в основе выборочного метода, позво ляющего при неполном исследовании единиц совокупности и заведомо заданной ошибке представительности (репрезентатив ности) выявить и измерить основные тенденции и закономерно сти, свойственные всей генеральной совокупности. На теории ве роятностей базируются статистические методы анализа, крими нологического прогнозирования преступности и решения других задач.
Сферы человеческой деятельности, регулируемые правом, чрезвычайно многочисленны и разнообразны. В реальной жизни практически нет таких областей, которые бы не имели правово го обеспечения. Нередко они различаются по уровням регулиро вания. Для общих особо значимых процессов издаются федераль ные законы, для территориально значимых — региональные (законы субъектов Федерации) или нормативные акты местного самоуправления, для внутриведомственного регулирования -приказы и инструкции руководства ведомства, для завода -правила внутреннего распорядка и т. д. Нормативное регулирова ние человеческой деятельности постоянно расширяется, и это одна из важных тенденций развития правовых государств. Зако нодательно регулируются, как правило, те виды деятельности, которые носят массовый характер. Это значит, что они могут быть выражены количественно. Различные аспекты человеческой дея тельности, регулируемые правом и имеющие статистическое отра жение, как раз и являются предметом правовой или более широ кой юридической статистики.
Статистика различных отраслей права в этом случае оказы вается тесно связанной с социологией права этих отраслей. Со циология гражданского, предпринимательского, финансового, административного, уголовного, судебного, пенитенциарного и т. д. права в первую очередь опирается на официально соби раемые статистические данные, а там, где их недостаточно, добывает их путем опросов населения, социологических на блюдений, социально-правовых экспериментов и других со циологических методов.
Юридическую статистику интересуют далеко не все результа ты той или иной деятельности, регулируемой правом, а только те, которые свидетельствуют о соблюдении или нарушении дей ствующих правовых норм. Например, количественные результаты банковской деятельности в основе своей являются предметом бан ковской, финансовой и экономической статистики, а вот коли чественная сторона нарушений норм закона о банковской дея тельности, финансового, гражданского или уголовного законо дательства относится к юридической статистике. Причем соотно шение между данными различных отраслей юридической статис тики такое же, как между перекрещивающимися логическими кругами, имеющими общие «поля».
К юридической статистике относятся не только статисти ческие показатели правового характера, но и данные, имею щие то или иное юридическое значение. Способы совершения преступлений не регулируются правом и их использование не редко не является нарушением каких-то норм, но они могут иметь различное юридическое значение. В уголовном праве не которые способы совершения преступлений (применение ору жия, боеприпасов, физического или психического принужде ния и др.) представляют собой квалифицирующие признаки или обстоятельства, отягчающие наказание. На массовом уров не эти способы отражаются в уголовно-правовой статистике. На единичном и массовом уровнях различные способы совер шения преступлений (технические, химические, биологичес кие и иные) представляют большой интерес для криминалис тики в целях раскрытия преступлений и построения версий, а также для криминологии в целях профилактики возможных преступлений.
Из сферы сугубо «правовой» статистики выпадает множество других сведений, имеющих юридическое значение, например, данные о численности персонала органов уголовной юстиции, результативности их деятельности, причинах и обстоятельствах совершения преступлений и иных правонарушений, личности правонарушителей, путях и способах предупреждения преступлений и других правонарушений. Но они вполне укладываются в предмет юридической статистики.
Если дифференцировать юридическую статистику по отрас лям права и другим юридическим наукам, опирающимся на ее данные, то каждой юридической научной дисциплине соответ ствует своя отрасль или подотрасль юридической статистики. Есть достаточные основания говорить о статистике уголовно-право вой, уголовно-процессуальной, гражданско-правовой, граждан ско-процессуальной, административно-правовой, пенитенциарно-правовой, финансово-правовой, избирательно-правовой и т.д., а также о криминологической, криминалистической, судебно-медицинской, судебно-психиатрической. Есть и другой срез: ста тистика органов дознания, предварительного следствия, про курорского надзора, судов, адвокатуры, нотариата, органов ис полнения наказания, которая может интегрировать в себе раз личные отрасли юридической статистики применительно к дея тельности того или иного органа. Например, в отчетности феде ральных судов, арбитражных и общей юрисдикции, об уголов ном, административном и гражданском судопроизводстве может присутствовать весь спектр отраслей юридической статистики. То же, хотя и с определенными поправками, можно сказать об от четности прокуратуры и милиции, где отчетность не делится по отраслям права и юридическим дисциплинам.
Учитывая степень научной и практической разработки раз личных отраслей юридической статистики, мы ограничим их рассмотрение тремя комплексными отраслями: уголовно-право вой, административно-правовой и гражданско-правовой. Комп лексными в том смысле, что каждая из них, кроме собственно своей сферы, охватывает все иные смежные правоотношения.
1. Уголовно-правовая статистика имеет своим непосредствен ным объектом количественную сторону преступности, судимости и деятельности государственных органов по борьбе с преступнос тью, предупреждению преступных проявлений и исправлению правонарушителей. Она подразделяется на следующие разделы:
а) статистику предварительного расследования, учитывающую преступность и деятельность органов предварительного расследо вания (количество возбужденных уголовных дел, зарегистриро ванных преступлений, совершивших их лиц, задержанных, арес тованных, сроки расследования, раскрываемость, возвращенных на дополнительное расследование дел и другие показатели);
б) статистику уголовного судопроизводства, охватывающую учет судимости и деятельности судов (количество рассмотренных уголовных дел, осужденных, освобожденных от уголовной ответ ственности и наказания, оправданных, меры наказания, работу кассационной и надзорной инстанций, мировых судей и т. п.);
в) статистику исполнения приговоров, включающую учет деятельности прокуратуры по надзору за местами лишения сво боды и исправительными учреждениями, а также работу судов по условно-досрочному освобождению и замене наказания бо лее мягким (учет осужденных заключенных, подследственных заключенных, по срокам наказания, срокам содержания под стражей, видам преступлений и другим показателям).
В последние годы в виде самостоятельной отрасли или подо трасли выделяется криминологическая статистика, которая тесно связана с уголовно-правовой и рассматривается как часть крими нологии, изучающая количественные характеристики преступ ности, ее причин, личности преступника и профилактической деятельности. Указанные характеристики в большинстве своем лежат как в рамках, так и за рамками уголовно-правовой статис тики, особенно такие, как латентная преступность, причинная обусловленность преступности и отдельных преступлений, про цесс формирования личности преступника и мотивации преступ ного поведения, деятельность субъектов профилактики, которые не относятся к правоохранительным органам. Один из разделов криминологической статистики — виктимилогическая статисти ка, т. е. статистика о жертвах преступлений или потерпевших от преступлений и их роли в генезисе преступлений.
Особое место в криминологической статистике составляют также сведения о безнадзорности и беспризорности детей, нар комании, токсикомании, пьянстве и алкоголизме, проституции, венерических болезнях и других фоновых явлениях, детермини рующих преступность, которые традиционно относились к мо ральной статистике.
2. Административно-правовая статистика занимается учетом административных правонарушений по их видам, причиненно му ущербу, характеру административных взысканий, органам административной юрисдикции, административному судопро изводству.
В России общее число органов, обладающих административ ной юрисдикцией, велико, более тридцати пяти. К ним отно сятся органы внутренних дел, железнодорожного, воздушного, водного и городского транспорта; санитарного, технического, пожарного, охотничьего, экологического, пробирного, атом ного, ветеринарного надзора; водо- и рыбоохраны, таможен ного и пограничного контроля и т. д. Особое место в системе субъектов административной юрисдикции занимают суды, роль которых в последние годы интенсивно возрастает.
По своему характеру административно-правовая статистика может обслуживать, кроме административного, и другие отрасли права -- экологического, хозяйственного, торгового, транспор тного, воздушного, морского и т. д. В ней особо нуждается кри минология, поскольку совершение административных правона рушений, как правило, является одной из ступеней к преступ ному поведению, анализ которых помогает решать многие кри минологические задачи.
3.Гражданско-правовая статистика представляет собой учет главным образом гражданско-правовых споров, находящихся на разрешении общих и арбитражных судов, результатов деятель ности последних по стадиям гражданского судопроизводства, значение которого за последние годы постоянно возрастает.
Гражданско-правовая статистика включает в себя статистику:
а) судов общей юрисдикции, специализированных судов и мировых судей по рассмотрению гражданских дел, их число, характер, порядок и сроки прохождения, решения по делам первой, второй и надзорной инстанций, ошибки и нарушения законов при рассмотрении дел и другие показатели;
б) аналогичные сведения о деятельности арбитражных судов по решению экономических и иных споров по первой, апелля ционной, кассационной и надзорной инстанциями;
в) исполнения судебных решений;
г) о составе судов, присяжных, народных и арбитражных заседателей.
Особое место в гражданско-правовой статистике занимают сведения о нарушении прав человека, выявляемые в Конститу ционном Суде РФ, в федеральных судах общей юрисдикции, конституционных (уставных) судах субъектов Федерации и в Комиссии по правам человека при Президенте РФ, где все име ющиеся данные, как правило, обобщаются.
Юридическая статистика не исчерпывается тремя комплекс ными отраслями и тем кратким перечнем сведений, которые были приведены по каждой из них. Развитие юридической тео рии и практики всегда нуждается в адекватном отражении реа лий, которые формируются на основе права или имеют важное юридическое значение. Их статистическая характеристика посто янно совершенствуется, углубляется, дифференцируется или интегрируется, что можно выявить лишь при непосредственном ознакомлении с практическими формами учета и отчетности юридических учреждений.
Универсальное значение любого научного метода заключает ся в том, что он дает не указание на причины или другие резуль таты исследования, а ориентирует на пути поиска причин или других искомых данных. Опираясь на философские категории слу чайности и необходимости, количества и качества, взаимосвязи и развития явлений и др., а также на математическую теорию статистики, юридическая статистика разрабатывает свои специ фические методы, предназначенные для изучения количествен ной стороны преступности, правонарушаемости, гражданско-правовых деликтов и связанных с ними социальных явлений и процессов. На конкретное содержание этих методов существен ное влияние оказывает общая теория права и его различных от раслей, теория криминологии, судебной медицины и других не правовых наук. Теоретические положения упомянутых дисциплин определяют и специальные методики, основанные на статисти ческих методах.
К специфическим методам, с помощью которых юридичес кая статистика изучает свой предмет, относятся:
1) массовое статистическое наблюдение;
2) сводка и группировка данных, полученных при наблю дении, по качественно-определенным признакам;
3) статистический количественный анализ сведенных и раз группированных показателей;
4) всесторонний качественный анализ статистических мате риалов.
Перечисленные методы, образуя органически единый процесс статистического исследования, иногда именуются его стадиями или этапами, ибо каждый последующий метод, как правило, может быть применен с использованием показателей предыдущего. По этому любое статистико-правовое, статистико-деликтологическое или статистико-криминологическое обследование будет считаться полным и завершенным только тогда, когда оно слагается из на званных выше основных стадий (этапов, методов).
1. Метод массового статистического наблюдения применительно к юридической статистике означает, что только путем изучения большого количества преступлений, правонарушений, деликтов, субъектов этих действий и т. д. можно установить объективные закономерности в преступности, правонарушаемости, в их при чинности, в правоприменительной деятельности судов, проку ратуры, милиции и других правоохранительных органов. Изуче ние явлений единичных или в небольшом количестве в силу слу чайных отклонений не позволяет выявить действительные зако номерности. При массовом наблюдении случайные колебания вза имно погашаются и остаются следствия, обусловленные общими причинами.
Давно замечено, что преступления или другие юридически значимые явления, взятые в большом масштабе, обнаружива ют по своему числу и своей классификации такую же законо мерность, как явления природы. Поэтому для действительно научного фундамента статистических фактов необходимо брать не отдельные факты, пускай даже очень важные, а всю сово купность относящихся к рассматриваемому вопросу фактов, иначе может возникнуть подозрение об их тенденциозном под боре.
Для получения объективных результатов статистическое на блюдение должно охватывать либо всю (в статистике — гене ральную) совокупность изучаемых явлений, либо такую ее часть, которая была бы достаточно представительной (репрезентатив ной) и позволяла бы сказать, что результаты, выявленные на основе неполных данных, имеют такую-то ошибку. Научной опорой в этом случае служит закон больших чисел, который позволяет рассчитать возможную ошибку при неполном изу чении фактов.
2. Сводка и группировка данных наблюдения по качественно-определенным признакам — следующий специфический метод (этап) юридической статистики. Данные, полученные путем ста тистического наблюдения, общин. В целях проникновения в сущ ность наблюдаемых явлений они должны быть сведены и раз группированы по нужным нам признакам, чтобы каждая группа представляла собой определенную качественную однородность. Например, совокупность изученных преступлений группирует ся по объектам посягательства (против личности, экономики, государства и др.), по содержанию мотивации (корыстные, на сильственные и т. д.) или по субъектам преступлений (полу, воз расту, социальному положению, прежней судимости). Сводка и группировка данных позволяет увидеть структуру изучаемых яв лений, их сходства и различия. Данный метод позволяет увидеть единство количественного и качественного в той или иной сово купности.
3. Статистический количественный анализ позволяет углубить изучение, установить и измерить закономерности и взаимозави симости массовых правовых, криминологических и социологи ческих явлений. Результаты статистического исследования на этом этапе выражаются в процентах, коэффициентах, индексах и других обобщающих показателях, не включающих в себя част ные, индивидуальные или случайные отклонения. В них раскры ваются основные тенденции, типичные черты, корреляции, ха рактеристики.
Если число учтенных преступлений в разных странах в 1960 г. принять за 100% и соотнести с этими показателями данные 1990г., то обнаружится главная закономерность развития пре ступности: за тридцатилетие зарегистрированная преступность в США увеличилась в 7,2, в Англии и Уэльсе — в 6,1, во Фран ции — более чем в 5, в СССР — в 3,7, в ФРГ — в 2,8, а в Японии— 1,5 раза. В реальной жизни «кривая» динамики пре ступности не была строго линейной: преступность в разных стра нах в те или иные годы росла, сокращалась, оставалась на уровне предыдущего года, вновь росла и сокращалась. Но как бы она ни колебалась, основная тенденция — рост преступности, обгоняю щий рост народонаселения — четко пробивалась через массу случайностей.
Рассчитав другой обобщающий показатель — число преступ лений на 100 тыс. населения (коэффициент преступности) —мы обнаружим иную иерархию стран по уровню преступности: в Англии и Уэльсе в 1990 г. было совершено 8996 преступлений на 100 тыс. жителей, в ФРГ -- 7108, во Франции — 6206, в США (только 8 видов, отслеживаемых в федеральном масштабе) -5820, в Японии -- 1794, в СССР — 1115. Сопоставляя два ряда статистических величин и анализируя их в совокупности с со циально-экономическим, правовым и политическим развити ем, можно прийти к очень важным выводам, к которым невоз можно было бы даже приблизиться на основе абстрактных ло гических рассуждений.
Подобными возможностями характеризуются и другие при емы количественного статистического анализа.
4. Всесторонний качественный анализ правовых количествен ных явлений применяется на всех этапах статистического иссле дования: и при наблюдении, и при группировке, и при количе ственном анализе. Качественный анализ является основополага ющим. Отступление от него может привести исследователя в плен механистических представлений и схоластических расчетов. Об ратимся к примеру качественной оценки деятельности правоох ранительных органов за последние годы.
В трудные 1991—1992 гг. в России появился огромный «вал» преступности. В первые месяцы 1992 г. темпы прироста преступ ности составляли 45%. Это было беспрецедентно. Российские вла сти потребовали решительной борьбы с преступностью. Прирост преступности за 1992 г. снизился и составил 27,3%. В 1993 г. он уже был равен 1,6%. В 1994 г. преступность не только не увеличи лась, но и снизилась на 6%. После некоторого роста в 1995 г. преступность в 1996 г. вновь стала как по команде из месяца в месяц снижаться: в январе — на 0,8%, в феврале — на 1,8, в марте — на 3,1, затем — на 3,2; 4,1; 4,6; 4,8 и т.д. На основании количественного анализа можно было бы говорить о серьезных успехах правоохранительных органов.
Борьба с преступностью действительно оживилась, но чтобы в условиях углубляющегося социально-экономического кризиса, обнищания народа, роста безработицы, полугодовых задержках выплаты заработной платы, войны в Чечне, слабости правоохра нительных органов темпы прироста преступности сократились более чем в 50 раз, этого объективно не могло быть. Обращение к прак тике регистрации преступлений, фактической деятельности пра воохранительных органов, латентной (скрытой) преступности и
другим аспектам качественного анализа показало, что количествен ное сокращение учтенных преступлений носит в значительной мере «бумажный» характер. Правоохранительные органы, не имея возможности обуздать преступность, отреагировали на жесткие требования властей традиционно: существенно расширили «уп равляемую» регистрацию преступлений.
Научный подход к статистическим данным, умение анали зировать их на основе теории и сочетать с глубоким качествен ным анализом изучаемых фактов — это основополагающий ме тод, способный извлечь из количественных показателей объек тивный ответ на поставленные вопросы.
Применение всестороннего качественного анализа в конкрет ных статистико-правовых и статистико-криминологических ис следованиях предполагает глубокое уяснение сущности анализи руемых процессов, исходящих из теоретических положений граж данского и уголовного права, криминологии и т. д., и последую щее углубление теории этих наук или совершенствование юриди ческой практики на базе полученных результатов.
Основой всякого статистического изучения служит качествен ный анализ исследуемых явлений с целью установления тен денций и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.
При проведении конкретных статистико-правовых и иных юридических статистических исследований рассмотренные спе цифические методы органически включаются в методику тех наук и их социологических разделов, которые обслуживает юриди ческая статистика, модифицируясь с конкретными задачами каж дой юридической науки.
Любая наука изучает реальность, которая существует объек тивно вне сознания исследователя. Фактические данные об иссле дуемой реальности, по выражению академика И.П. Павлова, -это воздух ученого. На основании получаемых фактов и развивается наука, как фундаментальная, так и прикладная. Наука не просто использует имеющиеся «стихийные» сведения об изучае мой реальности, что само по себе очень важно, но и предприни мает самые разные меры (способы, опыты, эксперименты, мо дели, устройства и т.д.) для получения новых более адекватных и точных данных об объекте исследования. Опираясь на них, на ука продвигается в познании реальности, не прекращая искать все новые и новые индикаторы о ее внутренних и внешних свя зях и закономерностях.
Для юридических наук такой реальностью являются обще ственные отношения, регулируемые правом, а также обществен ные отношения, имеющие (или могущие иметь) то или иное юридическое значение. Только на этой основе глубокого изуче ния объективных общественных отношений могут развиваться различные юридические исследования, разрабатываться и уточ няться нормы права.
Статистика вообще, и юридическая статистика в частности, с одной стороны, -- фактическая база, а с другой — один из основных методов социально-правового познания. Этот вывод распространим на все отрасли юридической науки.
Правовая наука в целом и каждая ее отрасль имеют свой социологический аспект, свою социологию, раскрывающую со циальную обусловленность норм права, социальный механизм их действия и эффективность правового регулирования, о чем существует большая литература. Вне этих сведений право не мо жет плодотворно развиваться. Оно замкнется на догматике, логи ко-правовом анализе и сведется к умозрительным правовым ре шениям.
Очень часто с точки зрения формальной логики характер пра вового решения того или иного вопроса представляется очевид ным, а в реальной жизни оно не действует. Для выработки реали стичного и эффективного решения необходимо исследовать соци альные потребности возможного правового регулирования, его восприятие гражданами, объективные условия его выполнения, желательные и нежелательные последствия предлагаемого законо дательного акта и т.д., т.е. необходимо обратиться к социологии данной отрасли права. Социология права в целом и ее различные отрасли в первую очередь базируются на официальных статисти ческих данных, системно собираемых государственными учрежде ниями. Там же, где официальные данные отсутствуют или их недо статочно, социология права использует свои эмпирические мето ды получения необходимой информации. Но в том и другом слу чаях исследователь вынужден обращаться к статистике, как факти ческой базе, и к статистике, как научным методам социально-правового познания и обработки полученных данных.
Различные отрасли права, юридической науки и практики по-разному обслуживаются юридической статистикой. Это за висит от уровня развития количественного учета явлений в той или иной правовой сферах, объективных потребностей и сло жившейся практики.
Традиционно юридическая статистика широко используется в системе наук уголовно-правового цикла: криминологии, уго ловном и исполнительном праве, прокурорском надзоре, кри миналистике, судебной психиатрии и судебной медицине. Это му способствует относительно высокий уровень развития прак тического учета и отчетности в системе различных органов уго ловной юстиции (внутрених дел, прокуратуры, судах, исполни тельных и судебно-экспертных учреждениях). Несколько мень ше юридическая статистика используется науками гражданско-правового и административно-правового циклов. Отчетность по гражданскому и административному судопроизводству менее развита, чем по уголовному. Однако это не является серьезным основанием игнорировать статистические методы познания ре альности упомянутыми циклами юридических наук.
В отечественной истории юридических наук был долгий пе риод (1930-1990 гг.), когда собираемые различными ведомства ми сведения юридической статистики практически не использо вались ввиду их засекреченности. Особая закрытость наблюдалась в уголовно-правовой статистике. Но грифы «секретно» и «совер шенно секретно» присваивались не только сведениям о преступ ности, но и любым другим, если они бросали тень на социали стический образ жизни. Такие данные именовались «негативны ми» и могли использоваться только во властных структурах с соблюдением правил секретного производства. Их обнародование приравнивалось к разглашению государственной тайны. По этому в открытой и даже закрытой юридической литературе они не использовались.
Шестидесятилетняя практика идеологического отлучения юридической науки от фактических данных привела к нежела тельным последствиям. Научные исследования по различным отраслям права до настоящего времени редко выходят за преде лы логико-правового анализа, и этот недостаток в силу инер ции мышления еще до конца не преодолен, хотя никаких идео логических и организационных препятствий к статистическому изучению социально-правовых реалий в течение последнего де сятилетия практически нет. За прошлые годы в стране сформи ровалось несколько поколений ученых-правоведов, плохо знако мых с современными статистическими, социологическими и ма тематическими методами познания (поскольку, как об этом уже говорилось, в них не было нужды), привыкших опираться в сво их исследованиях не на фактическую, а на писаную (законы, другие нормативные акты, судебные решения, комментарии) ре альность, и которые в силу почтенного возраста и устоявшихся привычек не всегда могут перейти к широкому и глубокому со циологическому и статистическому освоению правовой действи тельности.
Показательной иллюстрацией к сказанному может служить разработка нового УК РФ. В основе его подготовки лежали уголов ное законодательство 60-х гг. с многочисленными последующими изменениями и дополнениями, судебная практика по уголовным делам, теоретические положения уголовно-правовой науки, уго ловное законодательство некоторых европейских стран с рыноч ной экономикой и научно-практический опыт разработчиков УК. Все эти факторы имели важное, но недостаточное значение. В ос нове разработки УК не было никакого статистико-социологического исследования фактической общественно опасной кримина лизированной и некриминализированной реальности, а также ее прогнозов на ближайшее и отдаленное будущее. Даже те обстоя тельства, которые сопутствовали разработке кодекса, не были системными, а учитывались в меру убедительности тех или иных рекомендаций, которые отстаивали различные члены рабочих и согласительной групп. Объективной базой для взвешенных комп ромиссных решений могла служить лишь фактическая реальность. А ее-то как раз и не было под руками разработчиков.
Поэтому в основе имеющихся недостатков и противоречий нового УК, которые стали обсуждаться учеными и практиками еще до вступления его в силу, лежит и традиционная недооцен ка возможностей юридической статистики, как фактической базы и методологии анализа общественно опасной реальности. Пред ложение А.Н. Радищева, высказанное им в трактате «О законо положении» в 1802 г., в котором он аргументированно доказал необходимость использовать системное статистическое изучение фактической криминальной реальности при законотворчестве и через 200 лет остается невостребованным.
Что может дать юридическая статистика юридической науке и практике? Ответ на этот вопрос лучше всего построить на примере наиболее разработанной уголовно-правовой и крими нологической статистики.
Уголовная и криминологическая статистика, отражая коли чественную сторону совершаемых преступлений и связанных с ними социальных явлений и процессов, обеспечивает науку и практику борьбы с преступностью необходимыми сведениями эмпирического характера, выполняя роль фактической основы, без опоры на которую невозможно проводить целеустремлен ную, научно обоснованную борьбу с преступностью в стране.
Уголовная и криминологическая статистика обеспечивает фак тическими данными все основные направления этой работы:
1) изучение криминологической характеристики преступно сти, а совместно с социологией — уголовного права — и изуче ние некриминализированной преступной деятельности;
2) изучение причин и условий преступлений;
3) изучение криминологической характеристики личности правонарушителей;
4) прогнозирование преступности и индивидуального пре ступного поведения;
5) планирование и организацию борьбы с уголовно-нака зуемыми деяниями;
6) проверку эффективности борьбы с преступными проявле ниями.
Криминологическая характеристика, включающая в себя со стояние, структуру и динамику зарегистрированных преступлений, их «географию» (распределение по территориям), а также латентную преступность и другие показатели, находит относи тельно полное отражение в статистической отчетности и анали тических статистических документах органов уголовной юсти ции о положении дел в стране, субъектах Федерации, городе, районе. Это позволяет обоснованно решать многие вопросы орга низации борьбы с преступностью.
Одна из сложных статистических проблем — изучение обще ственно опасной деятельности в целях ее возможной последую щей криминализации. Системного учета таких явлений не ведет ся и нет правовых оснований для его ведения. Разрозненные дан ные имеются в административной и других видах статистичес кой отчетности. Основные сведения по этой проблематике мож но получить лишь при специально организованном статистическо-социологическом обследовании.
Причины и условия преступлений, криминологическая ха рактеристика личности правонарушителей, хотя и в меньшей мере, но также находят отражение в статистическом учете, осо бенно в документах первичного учета на преступление и лицо, его совершившее. Изучение этих данных помогает разобраться в мотивации преступности, непосредственных причинах соверше ния преступлений, выявить специфические особенности лично сти преступников, связи преступлений с безработицей, пьян ством, условиями семейного воспитания и т. д. В тех случаях, ког да эти связи недостаточно обозначены, статистика может указать возможные пути их установления.
Для криминологического прогнозирования в первую очередь необходима надежная статистическая база, отражающая преступ ность, ее причины и социальные отклонения в личности право нарушителей. Опираясь на тенденции и закономерности измене ния преступности и связанных с ней криминогенных факторов, можно с определенной долей вероятности предвидеть, как будут развиваться преступные проявления в ближайшем будущем.
Уголовная и криминологическая статистика дает возмож ность наиболее оптимально спланировать распределение сил и средств борьбы с преступными проявлениями. Исходя из стати стических показателей об уровне преступности, возможностей оперативных и следственных работников и других данных, пла нируется штатная численность правоохранительных органов и их допустимая индивидуальная нагрузка.
Важнейшая деятельность по контролю над преступностью -ее предупреждение. Успешность последнего заключатся в том, насколько характер и система предпринимаемых мер соответ ствуют содержанию и совокупности статистически выявленных причин.
Большая криминологическая значимость статистики заклю чается также в том, что она представляет собой специфическую систему обратной связи. Всякий раз вновь получаемые статисти ческие материалы дают основания судить, насколько глубоко» были изучены преступные проявления и их причины, адекватно сделаны прогностические выводы, оптимально спланированы меры борьбы с преступностью и насколько эффективными ока зались эти меры. Статистические сведения в определенной мере позволяют судить об эффективности уголовного законодатель ства и деятельности системы уголовной юстиции.
Использование количественных статистических показателей в любом из указанных направлений требует глубокого качествен ного анализа. В противном случае сведения уголовной статисти ки могут ввести в заблуждение. Например, сокращение преступ ности в том или ином городе, отраженное в статистической от четности, может быть как результатом эффективной борьбы с преступностью, так и следствием сокрытия преступлений со стороны правоохранительных органов. И наоборот, рост пре ступности, отраженный в отчетности, способен говорить как об ослаблении борьбы с ней, так и о целенаправленной работе правоохранительных органов по выявлению ранее неучтенных уголовно наказуемых деяний. Чтобы объективно оценить статис тические показатели, необходимо дополнить их анализ изучени ем фактического положения дел на местах, что систематически делается руководящими органами МВД, Генеральной прокура туры и другими правоохранительными ведомствами. Результаты таких проверок находят то или иное статистическое отражение.
По всем направлениям, которые обслуживаются уголовной и криминологической статистикой, проводятся научные иссле дования. Она и здесь представляет собой один из важных источ ников информации, снабжающих юридическую науку факти ческими данными для последующего теоретического обобще ния. Чтобы научные исследования не носили чисто умозритель ного догматического характера, они всегда должны опираться на данные уголовной и криминологической статистики.
Выполняя роль фактической базы научной организации борь бы с преступностью, уголовная и криминологическая статис тика должна отвечать высоким требованиям современных сис тем информации. К великому сожалению, многолетняя идеоло гизация социальной жизни и статистических сведений о ней приводила к приукрашиванию действительности, и в этом от ношении статистика нередко выполняла неблаговидную роль. Статистика преступности в нашей стране до сих пор недоста точно надежна и объективна в связи с наличием огромной ла тентной преступности, формируемой, в том числе, и недобро совестной деятельностью правоохранительных органов. Объек тивизация учета преступности и судимости, полный его пере вод на безбумажную основу, применение при статистическом анализе современных быстродействующих электронно-вычис лительных машин и широкая публикация статистических пока зателей для общественной оценки могут существенно повысить роль уголовной и криминологической статистики в борьбе с преступностью и в развитии юридических наук криминального цикла.
Аналогичные возможности и проблемы скрыты в админист ративно-правовой и гражданско-правовой статистике. Несмотря на их заметное отставание от уголовной статистики, статисти ческая база гражданско-правовой и административно-правовой деятельности постоянно совершенствуется. С полным приняти ем гражданского, финансового, арбитражного, банковского, процессуального, административного и других отраслей зако нодательства учет и отчетность в этих сферах приобретут более значимый характер.
Статистическое наблюдение — это специфический метод и одновременно первая стадия (этап) любого конкретного юридическо-статистического изучения, представляющего собой на учно организованный по единой программе учет интересующих фактов о правовых и юридически значимых явлениях и процес сах и сбор полученных на основе этого учета массовых первич ных данных в какую-то совокупность.
Любое юридическо-статистическое исследование начинается, во-первых. с получения исходной социально-статистической ин формации, т. е. с учета преступлений, правонарушений, граждан ских споров, приговоров, судебных решений, видов наказания и других юридически значимых фактов. Во-вторых, с обобщения учтенных фактов в соответствующую сумму, массив, совокупность. На практике эти два аспекта статистического наблюдения состав ляют единый процесс учета и отчетности: вначале учитываются уголовные или гражданские дела, обвиняемые или ответчики по каким-то необходимым нам признакам, а затем полученные све дение представляются в различных формах отчетности.
Содержание учета и отчетности предопределяется целями и задачами наблюдения. Если, например, надо установить возраст ное распределение лиц, арестованных в порядке избрания мер пресечения и находившихся в следственных изоляторах, то в основе учета арестованных будет значиться их возраст. Если нужны обоб щенные сведения о «цене» дорожно-транспортных происшествий, то учету подлежит сумма ущерба по каждому ДТП. Если же изу чается влияние пьянства на семейные отношения, то за основу учета могут быть взяты разводы, обусловленные пьянством од ного из супругов, факты лишения родительских прав отца или матери в связи с их алкогольной деградацией, случаи отклоняю щегося поведения несовершеннолетних, воспитывающихся ро дителями-пьяницами, и другие показательные явления.
Во всех случаях статистическое наблюдение будет представ лять собой количественную регистрацию отдельных явлений, отбираемых по качественно-определенным признакам. При ста тистическом наблюдении в криминологическом исследовании регистрируются индивидуальные явления изучаемой совокупно сти (преступления, преступники, причины) или отдельные их признаки (юридическая квалификация преступления, социаль но-демографические данные преступников, виды и сроки нака зания и т. д.)
Как бы ни проводились учет фактов и их суммирование, этот двуединый процесс должен быть организован таким образом, чтобы опираясь на полученный первичный материал, можно было бы сделать более или менее объективные выводы об изучаемом явлении. Поэтому одним из главных требований, предъявляемых к статистическому наблюдению, — это достоверность и полнота собираемой исходной информации. Умышленное или неосторож ное нарушение этих требований может свести на нет результаты статистического наблюдения, нередко организованного на тер ритории всей страны. Лживые статистические сведения могут быть общественно опасными.
Неслучайно в УК РСФСР существовала уголовная ответствен ность за приписки в государственной отчетности и представле ние других умышленно искаженных отчетных данных (ст. 152-1). Она была введена в 1962 г. и просуществовала около 30 лет, т. е. в те самые годы, когда статистические показатели и фактические реалии строительства коммунизма стали существенно расходиться между собой и официальный обман становился очевидным. Ана логичная ситуация в настоящее время складывается с учетом преступности, когда фактическая преступность растет, а регис трируемая сокращается. К подобным случаям приемлем афоризм: есть ложь, есть большая ложь и есть статистика.
Статистическое наблюдение проводится не в праздных це лях. На основе его результатов принимаются важные практичес кие и нередко дорогостоящие решения. Если результаты наблю дения не отражают реалий, решения будут бесполезны, ошибочны и даже вредны. Предположим, что сведения об учтенной преступности в городе или области не отражают реалий. Право охранительные органы или отдельные должностные лица из ка рьеристских побуждений, желая показать свою способность кон тролировать преступность, ведут направленно-выборочный учет преступлений, о которых им стало известно: регистрируют мел кие, легко раскрываемые и «публичные» (ставшие общеизвест ными) деяния и укрывают преступления, которые трудно рас крыть. Согласно отчетности этих органов, преступность в горо де может сокращаться, а ее раскрываемость расти. На самом же деле преступность растет, а раскрываемость снижается. Прини маемые на основе официального учета и отчетности меры будут загонять криминальные проблемы города вглубь до тех пор, пока этот статистический обман не станет очевидным или выявлен ным, либо пока не наступит социальный взрыв на криминаль ной основе.
При всей противоправности и даже преступности поведе ния соответствующих должностных лиц при организации учета и отчетности в приведенном примере, подобные факты в оте чественной статистической действительности почти традиционны. Сейчас важно уяснить одно: статистическое наблюдение — начальный и исходный этап любого юридическо-статистичес-кого изучения и его конечные результаты зависят от его пра вильной научной организации.
Организация статистического наблюдения включает в себя:
— определение его целей и задач;
— выбор надлежащего объекта;
— установление единиц наблюдения, совокупности, изме рения;
— составление программы наблюдения.
1. Цели статистического наблюдения могут быть самыми раз ными. Они вытекают из реальных социально-правовых потреб ностей, из жизненно необходимых нужд, которыми обремене ны правоохранительные и другие юридические учреждения или государство в целом. Например, отслеживание уровня учтенной преступности, раскрываемости, судимости и общего числа зак люченных во всех странах мира становится нормой, показате лем цивилизованности, базовыми данными, на основе кото рых организуется борьба с преступностью и оценивается безо пасность общества. Другие, более детальные или частные сведения о преступности или судимости, собираются в связи с воз никающими потребностями.
До 60-х гг. в СССР почти не было учета предупредительной деятельности, проводимой правоохранительными органами и судами. Возобновление криминологичеких исследований в сере дине 60-х гг., внедрение профилактической направленности в уго ловную политику, введение в уголовно-процессуальное законо дательство положений, обязывающих следователя, прокурора и суд изучать причины и условия, способствующие совершению преступлений, и вносить соответствующие представления и час тные определения потребовали необходимого учета профилакти ческой деятельности и отчетности по ней.
Появление массовой организованной преступности в СССР и России во второй половине 80-х гг. потребовало ввести соответ ствующий ведомственный учет. Он был внедрен еще до принятия необходимых изменений и дополнений к УК РСФСР, опреде ливших понятие «совершение преступления организованной груп пой». Организация борьбы с мафиозной преступностью в после дующие годы требовала постоянного совершенствования и рас ширения этого учета. Он стал еще более углубленным в связи с принятием нового УК, в котором криминализирована деятель ность по организации преступных формирований и расширена уголовная ответственность за совершение преступлений преступ ным сообществом и организованной преступной группой.
Аналогичная ситуация сложилась в связи с распространением коррупции среди государственных служащих в России в 90-е гг. Правоохранительные ведомства были вынуждены ввести специ альный учет коррупционных преступлений, совершаемых госу дарственными служащими. Только при таком подходе можно как-то судить о реальной деятельности правоохранительных органов в борьбе с коррупцией и в меньшей мере (в связи с высокой латентностью этих деяний) — о распространенности коррупции и эффективности социально-правового контроля над ней.
Вступление в действие с января 1997 г. нового УК РФ, Осо бенная часть которого существенно отличается от прежнего уго ловного законодательства, потребовало кардинального пересмот ра всей системы уголовного учета и отчетности о преступности и борьбе с ней.
На уровне республик, краев, областей, городов и районов могут возникнуть свои специфические потребности в мониторинге тех или иных юридически значимых явлений и процессов. Они отслеживаются в интересах дела сверх общеобязательных и общегосударственных форм учета и отчетности. Однако и здесь должна соблюдаться соответствующая мера. Требование все но вых и новых сведений, в которых нет особой нужды, с нижесто ящих организаций может парализовать их реальную деятельность или исказить ее. Например, увлечение формальными показате лями по профилактике преступлений в 80-е гг. (попросту гово ря, приписками) привело к разрушению реальной профилакти ческой деятельности, а потом и всей системы профилактики в органах внутренних дел.
Характер статистического наблюдения определяется его це лями, которые в свою очередь должны формулироваться, исхо дя из реальных потребностей юридической деятельности и прак тических возможностей тех организаций, на которые возлагает ся статистическое наблюдение.
2. За выбором целей статистического наблюдения следует вы бор объекта наблюдения, включающий в себя совокупность соци ально-правовых отношений, которые следует изучить для дости жения поставленных целей. Если мы определили цель наблюде ния — выработку более эффективной борьбы с коррупцией сре ди государственных служащих, то объектом наблюдения может быть совокупность социально-правовых отношений в сфере госу дарственной службы: уровень совершаемых коррупционных дей ствий, фактическая доля их выявления правоохранительными органами, обстоятельства латентности коррупции, причины и условия, способствующие коррупции государственных служащих, удельный вес коррупционеров, которые несут реальную уголов ную ответственность за свои действия, уровень криминализа ции реальных коррупционных действий и т. д.
Всякий круг социально-правовых отношений, которые выс тупают объектом статистического наблюдения, может быть прак тически безграничен. Поэтому, определив содержание объекта, следует четко обозначить его пространственные, временные и количественные пределы: на какой территории (район, город, субъект Федерации), за какой период (квартал, год, несколько лет), в каком объеме (100, 1000 или более единиц наблюдения) предполагается изучить нужные явления, процессы, события, признаки, чтобы достичь поставленной цели. Без определения указанных пределов статистического наблюдения трудно организовать его проведение и еще труднее оценить представительность полученных данных.
3. Определив цель и объект статистического наблюдения, не обходимо решить вопрос о единицах наблюдения, единицах сово купности и единицах измерения.
Единицей наблюдения обычно именуется тот источник, отку да должна быть получена первичная статистическая информация. Применительно к уголовной статистике это могут быть отделе ния милиции, районная или городская прокуратуры, районные суды или мировые судьи, учреждения исполнения наказаний. Относительно сведений гражданско-правовой статистики таки ми единицами наблюдения выступают районные суды, мировые судьи, арбитражные суды, районные прокуратуры, нотариаль ные учреждения, различные отделы местных администраций. Еди ницами наблюдения административно-правовой статистики мо гут быть районные суды, мировые судьи, органы внутренних дел, ГАИ, пожарный надзор и десятки других контрольных и надзор ных учреждений, наделенных правом административной юрис дикции.
Единицей совокупности считается первичный составной неде лимый элемент изучаемой совокупности, признаки которого не обходимо зарегистрировать в процессе наблюдения. К таким эле ментам относятся преступление, преступник, потерпевший, ис тец, ответчик, причина, иск и т. д. Сумма данных явлений обра зует совокупность преступлений, преступников, причин, потер певших, исков.
Единица измерения показывает, в каких величинах учитыва ются изучаемые юридической статистикой социально-правовые явления. В статистической отчетности органов уголовной юсти ции в качестве единиц измерения преступности применяют три показателя: уголовное дело (следственное или судебное произ водство), преступление (по видам) и субъект преступления (по лицам) — подозреваемый, обвиняемый, подсудимый, осужден ный, заключенный.
Умение правильно провести границу между единицами из мерения имеет важное научно-практическое значение. Напри мер, нельзя сопоставлять преступность, измеренную в преступ лениях, уголовных делах и лицах, поскольку в конкретном уго ловном деле возможно несколько преступлений, одно преступ ление может быть совершено группой лиц или одно и то же лицо
может совершить ряд преступлений. Более того, в процессе след ственной и оперативной деятельности выявляется лишь часть лиц, совершивших зарегистрированные преступления. Субъекты пре ступлений на разных стадиях уголовного правосудия также несо поставимы: не всякий подозреваемый становится обвиняемым, не всякий обвиняемый может быть подсудимым, не всякий под судимый может быть осужден и не каждый осужденный отбывает наказание в местах лишения свободы. Сопоставимость единиц из мерения — важнейшее требование статистического наблюдения. Дан ное требование в определенной мере относится к единицам на блюдения и единицам совокупности.
4. Программа статистического наблюдения представляет собой перечень четко сформулированных вопросов, на которые долж ны быть получены достоверные ответы в процессе проведения наблюдения. А. Кетле в свое время сформулировал три правила составления программы статистического наблюдения. Он пола гал, что в нее: 1) желательно включать только те вопросы, на которые необходимо получить ответы для решения поставленной задачи; 2) не следует включать вопросы, на которые невозможно получить ответы удовлетворительного качества; 3) не должны включаться вопросы, которые могут вызвать недоверие обследуе мых субъектов относительно целей проводимого обследования. Эти правила не утратили своего значения.
Содержание программы определяется целями и спецификой объекта наблюдения. Правильно составленная программа наблю дения и обеспечение проверки данных -- важные условия ус пешной статистики. Программа статистического наблюдения со ставляется при организации каждого юридическо-статистического изучения. Своеобразными, относительно стабильными програм мами статистических наблюдений являются официальные фор мы учета и отчетности, государственные и ведомственные. Более углубленное изучение судебной практики по гражданским и уго ловным делам, преступности, ее территориальных различий, причин преступности и других проблем требует специальных про грамм.
Учет первичных сведений, как начальная составляющая про цесса статистического наблюдения, и обобщение их в отчетно сти или других итоговых документах, как его конечная состав ляющая, в обыденной жизни нередко обозначаются термином -сбор первичных данных об объекте наблюдения. И хотя специалис ты под термином «сбор» понимают далеко не одноплановый про цесс, осуществляемый с помощью различных форм, видов, ме тодов и способов получения необходимой информации, тем не менее этим условным обобщающим термином пользуются мно гие статистики.
Отвлекаясь от многочисленных методов такого сбора статис тической информации, остановимся лишь на его организацион ных формах. Их всего две:
1) официальные учет и отчетность, организуемые в юридичес ких учреждениях в качестве их функциональной деятельности;
2) специально организованные статистические обследования, проводимые в стране, регионе, ведомстве, в тех же юридичес ких учреждениях. Эта форма позволяет собрать сведения, кото рых нет в официальных учете и отчетности.
Это деление условно. В конкретных статистических наблюде ниях могут по-разному сочетаться обе эти формы, дополняя и уточняя фактические данные об объекте изучения, приближая нас к более объективному и полному пониманию наблюдаемых социально-правовых реалий.
Преступность в России и других странах, как правило, учи тывается и обобщается на уровне официальной государственной статистики. Но этого недостаточно. Зарегистрированная преступ ность в 2—4 раза ниже уровня реально совершаемой. Латентная или скрытая часть преступности состоит из незаявленных, невы явленных, неучтенных и неустановленных деяний. Для их учета существуют десятки способов, которые могут быть применимы лишь на уровне специально организованных форм статистичес кого наблюдения. Некоторые из методов базируются на государ ственной отчетности, в которой косвенно отражаются латентные деяния: сведения о незаконном отказе в возбуждении уголовных дел, незаконном прекращении возбужденных дел за отсутствием состава или события преступления, заявлениях и сообщениях граждан, на которые не отреагировали правоохранительные органы, и др. Но эти официальные данные не отражают всей латен тной преступности. В них нет «незаявленной», «неустановленной» и умышленно неучтенной преступности. Данную часть латентной преступности можно как-то установить методически выверен ным социологическим опросом граждан, должностных лиц, осуж денных, что возможно лишь в форме специально организован ного статистического наблюдения.
В США на федеральном уровне учитываются данные лишь о восьми видах серьезных (индексных) преступлений, сведения о которых ежегодно публикуются в единых отчетах о преступнос ти. Поскольку эти сведения неполны, два раза в год проводятся репрезентативные опросы граждан и семей на предмет их виктимизации (становления потерпевшими) от тех же восьми ви дов преступлений. Эти данные ежегодно публикуются в сборни ках о виктимизации в США. В 1992 г., например, официально было зарегистрировано 14 438 200 убийств, нападений, изнаси лований, грабежей, краж и других серьезных преступлений. В этом же году путем опроса населения было выявлено 33 649 340 подобных серьезных посягательств, или в 2,3 раза больше.
1. Официальный государственный учет и отчетность являются первой и основной формами статистического наблюдения. Вне официальной уголовно-правовой, криминологической, админи стративно-правовой и гражданско-правовой статистики прак тически немыслимо проведение ни одного более или менее глу бокого юридическо-статистического наблюдения. Официальный государственный учет и отчетность в всех сферах, в том числе и юридической, организуются Госкомстатом РФ. Все формы госу дарственной статистической отчетности обязательно утверждаются этим органом. Наряду с этим есть сугубо ведомственная отчет ность, утверждаемая руководством ведомств.
Централизованная система учета и отчетности в стране — один из важнейших рычагов государственного управления и руковод ства экономическим, политическим и правовым регулировани ем. Именно поэтому учет и отчетность организуются на основе общих принципов, по единой методологии, методике и органи зации. Пренебрежение этими вопросами может привести к несо поставимости показателей, к невозможности комплексных статистических (экономических, социальных, демографических, юридических) обследований, искажению количественных и ка чественных реалий.
Приведу элементарный пример несоответствия данных. По прежнему и действующему УК уголовной ответственности под лежат лица с 16 лет, а по некоторым видам распространенных среди подростков деяний, общественную опасность которых они в состоянии осознать, — с 14 лет. Для расчета коэффициента пре ступности (числа преступлений на 100 тыс. жителей) несовер шеннолетних 14, 15, 16 и 17 лет необходимо знать не только число совершенных ими преступлений, что отслеживается уго ловной статистикой, но и общее число подростков того же воз раста. В официально же публикуемой демографической статис тике СССР возраст населения отслеживался совокупно по пе риодам 10—14 лет и 15—19 лет. На основании этих демографичес ких сведений коэффициент преступности несовершеннолетних различного возраста можно рассчитать лишь приблизительно, поскольку уголовно-правовые и демографические показатели несопоставимы. Подробно учет и отчетность правоохранитель ных органов, судов и других юридических учреждений рассма тривается в главе 4 учебника.
2. Специально организованное статистическое обследование — вторая форма статистического наблюдения. К ней прибегают тог да, когда цели и задачи юридическо-статистического изучения требуют показателей, не охваченных официальной статисти ческой отчетностью. Например, при изучении преступности и ее причин в отдельном регионе, субъекте Федерации или горо де может возникнуть необходимость выяснить степень доверия и отношение населения к правоохранительным органам, с од ной стороны, и характер опоры самих органов на помощь насе ления, с другой. При изучении личности преступников может появиться нужда в более глубоком исследовании их правосоз нания, уровня конформности, характера потребностей, инте ресов и ценностных ориентации, психофизиологических осо бенностей и т. д. Эти сведения собираются при специальном изучении уголовных дел, ознакомлении с иными документа ми, анкетных опросах и интервьюировании граждан, сотруд ников правоохранительных органов, правонарушителей и с помощью других методов сбора информации, не отраженной в учете и отчетности. Методика сбора подобной информации раз нообразна. Она достаточно полно разработана социологией, психологией и другими науками и давно применяется в юридических исследованиях
В основу видового деления статистических наблюдений по ложены два критерия: 1) полнота охвата единиц совокупности и 2) непрерывность учета фактов во времени.
1. По непрерывности учета фактов во времени статистические наблюдения могут быть текущими, периодическими и едино временными. Указанные разновидности наблюдения не имеют большого практического значения в криминологических и со циально-правовых изучениях, ибо их проведение, как правило, требует текущего наблюдения преступности, административных правонарушений, гражданско-правовых судебных или арбитраж ных решений за длительный период времени с учетом измене ния динамики населения, изменений законодательства, судеб ной практики, форм учета и отчетности.
Преступность, например, нельзя изучить в процессе едино временного или периодического наблюдения, как это можно сделать при демографической переписи численности и структу ры населения или изучении личного состава правоохранитель ных органов. Глубокие криминологические или деликтологические исследования должны базироваться на официальной стати стической отчетности органов прокуратуры, внутренних дел, налоговой полиции и других правоохранительных ведомств, где учет строится по принципу непрерывной регистрации право нарушений и преступлений во времени. Хотя это вовсе не ис ключает и единовременных, а тем более периодических статис тических наблюдений, но они применяются редко. Например, на юридическом факультете МГУ было проведено сравнительное изучение преступности в Москве за 1969 г. в сопоставлении с аналогичным изучением преступности в столице в 1923 г
2. По полноте охвата единиц совокупности наблюдение может быть сплошным и несплошным.
Сплошное наблюдение в статистике — это полный учет еди ниц совокупности. Например, полный учет всех известных пре ступлений или административных правонарушений, совершен ных в городе, республике, Федерации; выявленных лиц, совер шивших преступления; иных социальных явлений и процессов, связанных с преступностью или правонарушаемостью. Полное наблюдение наиболее достоверно и надежно, но его можно осу ществить лишь по ограниченному числу признаков, что мы и видим в текущей отчетности органов уголовной или админи стративной юстиции.
Для организации борьбы с преступлениями и правонаруше ниями бывают в ограниченный срок необходимы такие сведе ния, каких нет в официальной отчетности, и получить их сплош ным способом дорого, долго, сложно или практически невоз можно. В этих случаях прибегают к несплошному наблюдению. Оно не ставит задачи исчерпывающего изучения необходимых сведе ний'по стране, региону, городу. Изучается какая-то часть, кото рая дает относительно надежные и достоверные данные. В про тивном случае собранные сведения могут привести к ошибоч ным и даже вредным решениям.
Несплошное наблюдение бывает: а) монографическим, б) об следованием основного массива, в) анкетным, или социологи ческим, г) выборочным. Каждое из них имеет положительные и отрицательные стороны?
Наиболее простая разновидность несплошного статистичес кого наблюдения — способ монографического описания. Он при меняется для глубокого изучения единичных, но типичных в кри минологическом или социально-правовом плане объектов. На пример, при изучении преступности в городе производится кри минологическое обследование предприятия, в котором наблю дается высокий уровень экономических преступлений и право нарушений или, наоборот, где установлен высокий уровень пра вопорядка. Монографическое описание применимо при изучении вопросов, которые не могут быть исследованы при массо вых наблюдениях и ограниченных силах и средствах. Оно мало представительно и допустимо лишь при типичности (атипичности) или характерности объектов изучения, исследовав ко торые, можно установить причины имеющихся особенностей.
Следующий способ несплошного наблюдения -- обследо вание основного массива, где для изучения исследователем со бираются наиболее крупные или комплексные единицы наблю дения. Например, при изучении криминологической обстанов ки в регионе для углубленного статистического наблюдения от бираются два-три города (района), которые по определенным показателям (численности населения, промышленному и куль турному развитию, уровню преступности и правонарушаемости, деятельности правоохранительных органов и судов) явля ются наиболее характерными и важными. На основе их изуче ния при экономии сил и средств можно сделать общие выводы по региону. Подобный подход может быть реализован в отдель ном городе, округе или районе для изучения реального поло жения дел на основе обследования отдельных предприятий, учреждений, территорий и т. д. Такая практика имеет широкое распространение в правоохранительных органах городов и рай онов, субъектов Федерации и особенно в Генеральной проку ратуре, МВД, ФСНП, которые проводят выборочные провер ки на местах. Она продуктивна и экономична особенно тогда, когда основной массив выбран правильно. Проводя подоб ные наблюдения, необходимо помнить, что для некоторых выводов представительность основного массива может быть недостаточной, чтобы судить о городе, субъекте Федерации или стране в целом.
Еще один способ несплошного наблюдения -- анкетный, или социологический. Он, как правило, проводится в форме спе циально организованных статистических обследований и имеет целью собрать сведения, не имеющиеся в соответствующих учреждениях и их официальных документах. Нельзя изучить уро вень правосознания, общественное мнение, интересы и ори ентации граждан и получить другие важные сведения, не при бегая к анкетам. С технической стороны социологический метод заключается в заполнении специально разработанных ан кет. Они могут заполняться как самим опрашиваемым, так и специальными лицами во время беседы с респондентом или на основании изучения необходимых документов (уголовных дел, материалов об административных правонарушениях, граж данских дел и т. д.).
Сплошной анкетный опрос граждан, правонарушителей, осужденных, заключенных, истцов, ответчиков, судей, следова телей и других лиц, как правило, провести трудно: одни респон денты могут отсутствовать во время анкетирования, другие не вернут анкету, третьи вообще откажутся отвечать. Тем не менее этот способ несплошного наблюдения при соблюдении соответ ствующих процедур может быть достаточно надежным и пред ставительным, при его проведении можно относительно точно рассчитать ту ошибку, которая образуется при несплошном оп росе в отличие от сплошного. Более подробно эти вопросы будут рассмотрены в главе 6.
Последний способ несплошного наблюдения — выборочный. Он позволяет с большей надежностью, чем другие способы не сплошного наблюдения, проводить изучение, рассчитывать не обходимые пределы точности и вводить соответствующие поправки в полученные результаты. Ввиду важности и широкого распрост ранения в криминологических и социально-правовых исследова ниях выборочное наблюдение подробно рассматривается в гла ве 5.
В конкретных социально-правовых и криминологических ис следованиях организационные формы (официальная отчетность и специально организованное обследование), виды (сплошное и несплошное) и способы (выборочное, изучение основного массива, анкетное, монографическое) статистического наблю дения, как правило, сочетаются, образуя комплексное статис тическое наблюдение.
Настоящая глава дает лишь общее представление о статисти ческом наблюдении, его формах и видах. Конкретное примене ние некоторых из них требует дополнительных знаний. В целях их восполнения описание официального учета и отчетности юри дических учреждений, социологические методы сбора юриди ческой информации и выборочный метод несплошного наблю дения рассматриваются в главах 4, 5, 6, которые по сути своей являются продолжением настоящей главы.
Структурная схема статистического наблюдения
Статистическое наблюдение
|
|
Формы |
|
|||||
|
|
|
||||||
|
Официальная статистическая |
Специально организованное статистическое обследование , * |
||||||
|
отчетность |
|
|
|
||||
|
|
|
||||||
|
Виды |
|||||||
|
|
|
||||||
|
По полноте охвата единиц |
По непрерывности учета фактов во времени |
||||||
|
совокупности |
|
|
|
||||
|
|
1 |
|
|
1 |
|||
|
1 |
|
1 |
|
||||
|
Сплошное |
Несплошное |
Текущее Периодическое |
Единовременное |
Уголовный учет со времени своего возникновения в нашей стра не (царская Россия, советская Россия, Российская Федерация) очень часто менялся по содержанию своей программы, единицам наблюдения и измерения. В дореволюционной России основными единицами измерения считались судопроисшествие, уголовное дело, рассмотренное в суде, осужденный. В начале советского пе риода такой подход к уголовному учету в основе своей сохранился. Наряду с ним возник учет в милиции, уголовном розыске, след ственно-прокурорских и других правоохранительных органах, ко торый в каждом из этих учреждений был специфичным, так как отражал собственную оперативную работу.
Среди различных статистических форм учет осужденных бли же всего стоял к учету преступлений. Первые справочные листки на осужденных начали вводиться в 1918 г. В последующие годы содержание этих листков непрерывно изменялось. Они заполня лись в низовых судах и направлялись непосредственно в ЦСУ. В НКЮ суды представляли только справки о судимости и ведомо сти о судебной политике. Учет осужденных был неполным. Лист ки на них не всегда заполнялись, они терялись при пересылке и не отражали не только фактически совершенных деяний, но и преступлений, рассмотренных в судах.
Наличие в статистическом учете разных интересов правоохра нительных ведомств, его неполнота и искаженность уже в 30-е гг. подвигали к организации единого учета преступлений. По указа нию НК РКИ СССР Центральное статистическое управление в начале 30-х гг. предприняло опытное проведение единого карточ ного учета преступлений в Москве, Ленинградской области и в Крыму. Его общие принципы были изложены в специальной инст рукции. Карточки заполнялись на оконченное расследованием уголовное дело и на уголовное дело, поступившее без предваритель ного расследования. Наряду с другими вопросами в них отража лось место, время, характер и другие признаки совершенного пре ступления. Однако распространить этот опыт на всю систему уго ловной юстиции не удалось, хотя для этого были и научно-прак тические, и организационные предпосылки.
В середине 50-х гг. появились первые более или менее систем ные попытки регистрации не только уголовных дел и осужден ных, но и преступлений. Их учет официально утвердился в 1961 г* после вступления в силу нового уголовного законодательства Союза ССР и союзных республик. В 1965 г. была принята первая инструкция о едином учете преступлений. После этого она мно гократно и нередко конъюнктурно дополнялась и изменялась. В 1985 г. Генеральным прокурором СССР было утверждено ее вто рое, а в 1994 г. -- третье издание, утвержденное Генеральным прокурором РФ. Принятие нового УК РФ и подготовка проекта нового УПК РФ требуют ее значительного изменения. И эта ра бота ведется. В 1998 г. будет принята новая инструкция. Однако основная суть единого учета преступлений, действующего более 35 лет, останется практически неизменной.
Единый учет преступлений заключается в первичном учете и регистрации выявленных преступлений, лиц, их совершивших, и уголовных дел. Система учета основывается на регистрации пре ступлений по моменту возбуждения уголовного дела и лиц, их совершивших, по моменту утверждения прокурором обвинитель ного заключения, а также на дальнейшей корректировке этих данных в зависимости от результатов расследования и судебного рассмотрения дела. Упомянутая корректировка допускается лишь в пределах года, являющегося законченным отчетным периодом. Изменения, которые появились после годового отчета, в первич ные документы учета преступлений и лиц не вносятся.
Правила единого учета распространяются на все правоохра нительные органы, имеющие право на возбуждение и расследо вание уголовных дел: органы прокуратуры, внутренних дел, на логовой полиции, таможенной службы и др. за некоторыми ис ключениями, связанными со специфической деятельностью. Это касается ФСБ, военной прокуратуры и суда.
Для преступлений, по которым следствие и дознание произ водятся органами безопасности и военной прокуратуры, первич ный учет и регистрация осуществляются на общих принципах единого учета преступлений, но только этими органами (т. е. све дения о преступности за их пределы не выходят). Преступления, дела о которых возбуждаются в порядке частного обвинения, учи тываются в судах. Таким образом, сведения о преступлениях про тив основ конституционного строя и безопасности государства (по УК РСФСР — особо опасные государственные преступле ния) учитываются только ФСБ; сведения о преступлениях, со вершенных военнослужащими (и приравненными к ним лица ми) в Вооруженных Силах и других войсках и воинских форми рованиях, учитываются только Главной военной прокуратурой; сведения о преступлениях по делам частного обвинения учитыва ются только судами и Министерством юстиции. Упомянутые све дения, не попадая в единый учет преступлений, делают его не полным. Предложения об объединения всего учета преступлений в стране вносились неоднократно, но пока не получили необхо димой поддержки.
Первичный учет преступлений осуществляется путем запол нения документов первичного учета (статистических карточек):
- на выявленное преступление (Ф.1);
- о результатах расследования преступления (Ф.1.1);
- на преступление, по которому лицо, его совершившее, ус тановлено (Ф.1.2);
- на лицо, совершившее преступление (Ф.2);
- о движении уголовного дела (Ф.З);
- о результатах возмещения материального ущерба и изъятия предметов преступной деятельности (Ф.4);
- о результатах рассмотрения дела в суде (Ф.6).
Перечень показателей этих карточек устанавливается Генераль ной прокуратурой и МВД РФ, а по карточке (Ф.6) совместно с Минюстом РФ. Показатели о деяниях, расследуемых налоговой полицией и таможенной службой, согласуются с Федеральной службой налоговой полиции и Государственным таможенным комитетом. В связи с введением нового УК РФ совместным указа нием Генерального прокурора и министра внутренних дел в но ябре 1996 г. были введены и новые документы первичного учета (статистические карточки), содержание которых обновлено и рас ширено.
Заполнение карточек (или внесение аналогичной информа ции на магнитные носители) осуществляется по месту возбужде ния уголовного дела, ведения следствия и дознания. Регистрация преступлений, лиц, их совершивших, и уголовных дел, а также ведение статистической отчетности по преступности в целом осу ществляют только органы внутренних дел — районные, городс кие, транспортные. Они в течение суток заносят данные карточек в журнал учета преступлений, уголовных дел и лиц, совершив ших преступления. После этого зарегистрированные документы первичного учета немедленно пересылаются в информационные центры МВД, ГУВД, УВД республик, краев, областей, городов, автономной области и округов, где ведутся контрольные журна лы (магнитные носители) учета преступлений, уголовных дел и лиц, совершивших преступления. На основе обработки карточек первичного учета в информационных центрах производится пер вичное формирование всех форм статистической отчетности о преступности.
Преступление, лицо, его совершившее, и уголовное дело счита ются учтенными, когда сведения о них внесены в карточки первич ного учета (либо на магнитные носители), зарегистрированы в жур нале учета преступлений и поставлены на централизованный учет в информационном центре.
1. Учет преступлений ведется путем заполнения прокурором, следователем или дознавателем карточки на выявленное преступ ление (Ф. I). Она заполняется немедленно после возбуждения уго ловного дела, направления в суд материалов с протоколом, сан кционированным прокурором, или вынесения постановления об освобождении лица от уголовной ответственности с применени ем к нему мер общественного воздействия, а также в случаях, когда необходимо зарегистрировать преступление, ранее не уч тенное. Например, при поступлении уголовного дела из органов безопасности или военной прокуратуры, освобождении лица, совершившего преступление, от уголовной ответственности по амнистии, выделении уголовного дела о преступлении из друго го уголовного дела и т. д.
Учет преступлений имеет много особенностей. Деяние учиты вается как одно преступление, если совершено несколькими ли цами в соучастии или организованной группой, если состоит из нескольких преступных действий, если состоит из одного действия, но вред причинен многим потерпевшим, если одним действием (идеальная совокупность) совершены два преступления, напри мер, изнасилование с заражением венерической болезнью. В этом случае учитывается наиболее тяжкое преступление. Эти и другие особенности отражаются на уровне учтенной преступности. При убийстве нескольких лиц одним действием (взрыв, поджог и т. д.) и по УК РФ, и по правилам учета деяние квалифицируется и ре гистрируется как одно умышленное убийство (ст. 105, п. «а» или «е»). Видимо, это не совсем правильно. В США, например, учет подобных деяний ведется не по действиям, а по жертвам. Если в результате умышленного поджога дома сгорело шесть человек, будут зарегистрированы один поджог и шесть умышленных убийств. При учете умышленных убийств по жертвам в нашей стране к числу учтенных умышленных убийств ежегодно следовало бы прибавлять до тысячи деяний, когда было убито два и более человека. К сожа лению, в российской уголовной статистике учет жертв преступле ний практически отсутствует.
Зарегистрированное преступление подлежит снятию с учета, если уголовное дело о нем прекращено по реабилитирующим ос нованиям либо по нему вынесен оправдательный приговор. Кор рекция сведений о выявленных преступлениях осуществляется по данным карточек о результатах расследования (Ф. 1.1), движения уголовного дела (Ф. 3) и рассмотрения дела в суде (Ф. 6).
Статистическая карточка на выявленное преступление (Ф. 1) и углубляющая ее карточка о результатах расследования преступ ления (Ф. 1.1) содержат более 300 социальных, криминологи ческих, уголовно-правовых, уголовно-процессуальных, крими налистических, организационных и иных юридически значимых признаков в текстуальном изложении, а также в кодах для воз можного использования на ЭВМ. Кроме этого, в карточках при меняются методы сжатия информации, позволяющие умножить число отражаемых признаков. Скажем, в п. 19 (он же код) фор мы 1 указывается один признак «место совершения преступле ния» с добавлением (по справочнику № 2). В этом справочнике приводятся 105 признаков, уточняющих место совершения пре ступления (акционерное общество, дача, касса, поезд и т. д.). При кодировании места совершения преступления, например, «об менного пункта валюты» в карточке кроме кода «19», указывает ся код «115».
В статистических карточках (Ф.1) и (Ф.1.1) используются де сять справочников из имеющихся тринадцати: (№ 1) — классифи катор отраслей хозяйства, имеющий 286 признаков; (№ 2) — ме сто совершения преступления — 105 признаков; (№ 3) — предмет преступного посягательства или преступного оборота — 103 при знака; (№ 4) — оружие, боеприпасы и взрывчатые материалы -60 признаков; (№ 5) — национальность — 130 признаков; (№ 6) -страны (государства) — 208 признаков; (№ 7) — валюта — 50 при знаков; (№ 8) — наркотические и сильнодействующие вещества -96 признаков; (№ 9) -- социальное положение --22 признака"; (№ 10) — должностное положение потерпевших и лиц, совершив ших преступления — 48 признаков; (№ 11) — организационно-правовая форма хозяйствующего субъекта — 54 признака; (№ 12) -способ совершения преступления — 29 признаков; (№ 13) — ис точник информации — 29 признаков.
Статистическая информация может быть расширена также пу тем наложения кодов. Например, в справочнике № 3 (предмет преступного посягательства) «товары продовольственные» име ют код 1000, товары «гуманитарного назначения» — 0300, «гру зы» — 0090. Если надо закодировать продовольственные товары гуманитарного назначения, транспортировавшиеся в виде гру зов, то кодом их будет цифра 1390. Подобные наложения кодов применимы по любому из справочников. Своеобразным справоч ником является УК РФ. В форме 1 в п. 13 (он же — код) отмечает ся квалификация преступления, которая кодируется по статьям Особенной части УК, а их 256 наименований. Аналогичный ме тод применен и в других статистических карточках.
Таким образом, общее число сведений о выявленном и рас крытом преступлении, которые отражаются в статистических кар точках форм 1 и 1.1, составляет около 1500 признаков, тексту альных и закодированных для работы как вручную, так и на элек тронно-вычислительных машинах. В этих карточках мы можем найти краткое описание преступления, его квалификацию и ка тегорию, место, способ, орудия и средства совершения деяния, объект (отрасль, сфера) и предмет посягательства, характерис тику лица (группы), совершившего деяние, мотивы преступле ния, материальный ущерб, кем выявлено и расследовано дея ние, движение дела и т. д. и т. п.
2. Учет лиц, совершивших преступления. Учету подлежат все лица, совершившие преступления, в отношении которых утверждено обвинительное заключение, либо санкционированы направ ление протокола с материалами в суд или передача материалов для применения мер общественного воздействия без возбужде ния уголовного дела. Учету подлежат также лица, уголовные дела по обвинению которых прекращены, либо в возбуждении уго ловного дела отказано в связи с истечением сроков давности, вследствие акта амнистии или помилования, в отношении умер шего обвиняемого, в связи с изменением обстановки и по дру гим нереабилитирующим основаниям.
Статистическая карточка на лицо, совершившее преступле ние (Ф. 2), заполняется следователем или дознавателем, произ водившим расследование (досудебную подготовку) при направ лении дела (материалов) прокурору или при прекращении дела, либо при санкционировании передачи материалов для примене ния мер общественного воздействия. Карточка передается в го родской, районный, транспортный или другой отдел внутренних дел для внесения сведений о лице в журнал учета и последующего направления в учетно-регистрационное подразделение органов внутренних дел.
Статистическая карточка на лицо, совершившее преступле ние (Ф. 2), и статистические карточки на преступление, по кото рому лицо, его совершившее, установлено (Ф. 1.2), отражают более 200 признаков личности, текстуальных и закодированных. А с учетом использования кодов справочников (сжатые сведения) и Особенной части УК -- около 1500: фамилия, имя, отчество, дата рождения, пол, образование, гражданство, страна прожи вания, цель приезда, социальное и должностное положение, ме сто работы (учебы), отрасль хозяйства, квалификация деяния, стадия совершения преступления, место совершения преступле ния, сумма ущерба, способ совершения преступления, мотивы и цели, состояние субъекта во время совершения преступления, соучастие, характеристика преступной (организованной) груп пы, судимость и другие сведения о лице.
3. Учет уголовных дел. Движение уголовных дел в процессе рас следования учитывается на основании карточек на выявленное преступление (Ф. 1) и движение уголовного дела (Ф. 3). После дняя заполняется прокурором, следователем или органом дозна ния немедленно после принятия по делу одного из следующих решений: возбуждения уголовного дела, соединения уголовных дел, утверждения обвинительного заключения, передачи по подследственности, прекращении дела, возобновления производством ранее прекращенного дела, возвращения дела на дополнитель ное расследование и других. Путь прохождения этой карточки та кой же, как и других статкарт. Объем признаков, отражаемых в карточке Ф. 3, составляет около 60.
4. К рассмотренным документам первичного учета близко при мыкает статистическая карточка о результатах возмещения мате риального ущерба и изъятии предметов преступной деятельности (Ф. 4), где учитываются сумма и характер ущерба, его погаше ние, изъятие имущества (денег, товаров, иностранной валюты, драгоценных металлов, камней и алмазов, оружия, боеприпа сов, взрывчатых веществ и т. д.). Информационный объем этой формы составляет около 600 единиц.
В итоге нашей правоохранительной системой собирается ог ромное количество первичных сведений о совершенном преступ лении, правонарушителе, движении уголовного дела и деятель ности правоохранительных органов по борьбе с преступностью. Общий объем информации составляет около 3500 единиц. Я не располагаю данными по другим странам, где бы собиралось та кое количество криминальной информации. В США более или менее полные сведения собираются только о восьми индексных преступлениях, отслеживаемых на федеральном уровне. Сведе ния о других деяниях, личности преступников, движении уго ловных дел и причиненном ущербе, судя по Руководству по со ставлению единой формы отчетности о преступлениях (Uniform Crime Reporting Handbook), являются крайне скудными. Более де тальная криминальная статистика в Германии, Японии и неко торых других странах.
Сведения, собираемые на основе первичных документов и дру гих материалов, обобщаются почти в 70 формах государственной и ведомственной статистической отчетности. Они имеют важное криминологическое, уголовно-правовое, уголовно-процессуаль ное, криминалистическое, пенитенциарное, организационно-управленческое значение. Эта фактическая база обеспечивает при нятие решений многих научно-практических задач. К великому сожалению, она чаще всего используется практическими органами уголовной юстиции неполно, выборочно и, главным обра зом, для доказательства вышестоящим властям своей «способно сти» контролировать преступность. Эта статистическая база в пол ной мере не используется и научными юридическими учрежде ниями. Из научных работников, занимающихся проблемами борь бы с преступностью, более активно статистические материалы используют криминологи, социологи и некоторые другие специ алисты. Представители уголовного права, уголовного процесса, криминалистики, прокурорского надзора и исполнительного права статистические данные используют крайне редко и несистемно. Дорогостоящая статистическая информация криминального ха рактера пока остается ограниченно востребованной, что в пер вую очередь связано с недостаточным владением научными ста тистическими методами.
Первичные документы учета (статистические карточки, жур налы учета и другие материалы) лежат в основе значительной части официальной отчетности (месячной, полугодовой, годо вой) органов внутренних дел, прокуратуры, налоговой полиции, таможенной службы, а также службы безопасности и военной прокуратуры.
Не имея возможности рассмотреть около сотни всех форм го сударственной и ведомственной отчетности, которые формиру ются в различных правоохранительных органах, сосредоточим ос новное внимание на государственной и наиболее важной ведом ственной статистической отчетности органов внутренних дел и прокуратуры.
1. В органах внутренних дел непосредственно учитывается, во-первых, более 80% зарегистрированных уголовных деяний; во-вторых, сведения о преступлениях, первоначально учтенных в органах прокуратуры, налоговой полиции и таможенной служ бы, формируются в официальную статистическую отчетность в информационных центрах МВД; в-третьих, именно органы внут ренних дел осуществляют счет и выдачу четырех форм государ ственной статистической отчетности, а также около 20 форм ве домственной отчетности, раскрывающих относительно полную картину как состояния учтенной преступности, так и результа тов деятельности различных служб органов внутренних дел по обеспечению правопорядка в стране, раскрытию преступлений, розыску преступников.
Помимо форм государственной и ведомственной отчетности, базирующихся на документах первичного учета криминальных явлений, в МВД РФ обрабатывается еще почти 50 форм, освеща ющих различные стороны оперативной и служебной деятельнос ти. Головная организация МВД РФ в вопросах разработкой со вершенствования ведомственной статистической отчетности — это Главный информационный центр (ГИЦ) МВД РФ. Порядок пре доставления статистической информации в органах внутренних дел определяется Единой инструкцией по подготовке статисти ческих отчетов для передачи в ГИЦ из органов, подразделений и учреждений внутренних дел.
На Генерального прокурора РФ согласно Закону о прокурату ре (1995 г.) возложена координация деятельности по борьбе с преступностью органов внутренних дел, службы безопасности, налоговой полиции, таможенной службы и других правоохрани тельных органов (ст. 8). Генеральная прокуратура РФ совместно с заинтересованными федеральными министерствами и ведомствами разрабатывают систему и методику единого учета и статистичес кой отчетности о состоянии преступности, раскрываемости пре ступлений, следственной работе и прокурорском надзоре, а так же устанавливает единый порядок представления отчетности в органах прокуратуры (ст. 51).
На принципах единого учета преступлений государственная статистическая отчетность разрабатывается МВД и другими пра воохранительными органами (в рамках своей компетенции), со гласовывается с Генеральной прокуратурой и утверждается по становлением Госкомстата РФ. Государственная статистическая отчетность базируется на учете криминальных явлений органами внутренних дел, прокуратуры, налоговой полиции и таможен ной службы, которые охватывают более 95% учтенных преступ лений, и обобщается в ГИЦ МВД РФ. По Положению о МВД, утвержденному указом Президента РФ в 1996 г., оно формирует, ведет и использует федеральные учеты, банки данных оператив но-справочной, розыскной, криминалистической, статистичес кой и иной информации, осуществляет справочно-информационное обслуживание органов внутренних дел и других государственных органов, организует государственную и ведомственную статистику (разд. 28, ст. 8).
Острую актуальность на современном этапе приобретает ин формация об экономической правонарушаемости. В связи с этим Указом Президента РФ от 3 марта 1998 г. «Об обеспечении взаи модействия государственных органов в борьбе с правонарушени ями в сфере экономики» перед Правительством РФ была постав лена задача «разработать единую систему учета выявленных пре ступлений и административных правонарушений в сфере эконо мики в целях отражения их в государственной статистической отчетности и принятия необходимых мер». И такая система уже разработана.
В обобщенную государственную статистическую отчетность не попадают сведения о преступлениях, регистрируемых органами безопасности и военной прокуратуры. В соответствии с Федераль ным законом о государственной тайне (1993 г.) и Перечнем све дений, ее составляющих, не подлежат засекречиванию сведения о преступности, фактах нарушения прав и свобод человека и граж данина, фактах нарушения законности органами государствен ной власти и должностными лицами. Исключение составляет опе ративная информация. Тем не менее, упомянутые сведения явля ются конфиденциальными и не включаются в общие сведения государственной статистической отчетности. Попытка Госкомстата РФ создать единую для всех правоохранительных органов госу дарственную отчетность о состоянии преступности остается не реализованной. Нет сомнения в том, что государственная статис тическая отчетность о состоянии преступности должна быть це лостной. Однако и в других странах сведения о некоторых видах преступности, особенно о преступности военнослужащих, как правило, закрыты и не включаются в официальную статистичес кую отчетность.
2. Государственная статистическая отчетность правоохранитель ных органов состоит из пяти форм.
1) Отчет о зарегистрированных, раскрытых и нераскрытых преступлениях (Ф. № 1, полугодовая, представляемая в МВД и Госкомстат РФ), в котором, кроме сведений о зарегистрирован ных, раскрытых и нераскрытых в отчетном периоде преступле ниях (по главам, наиболее распространенным статьям УК и кате гориям тяжести), приводятся данные о расследованных преступ лениях, совершенных отдельными категориями лиц, о нераскрытых преступлениях прошлых лет и др. (Здесь и далее полугодо вая форма отчета представляется за первое полугодие — за полго да, за второе — за год.)
2) Единый отчет о преступности (Ф. № 1-Г, годовая, пред ставляемая в МВД и Госкомстат РФ), в котором приводятся све дения по перечню всех видов преступлений, предусмотренных в Особенной части УК РФ (ст. 105-360) в соотношении с характе ристиками преступлений и выявленных лиц.
3) Отчет о лицах, совершивших преступления (Ф. № 2,лолу-годовая, представляемая в МВД и Госкомстат РФ), в котором эти лица распределяются по полу, возрасту, образованию, месту жительства, социальному и должностному положению, катего рии тяжести совершенного деяния, состоянию (алкогольное, наркотическое опьянение), характеристике групповых преступ лений (организованных групп) и другим уголовно-правовым, социально-демографическим признакам, соотнесенным с различ ными группами и видами преступлений.
4) Отчет о следственной работе (Ф. 1-Е, полугодовая, пред ставляемая в Генеральную прокуратуру и Госкомстат РФ), в котором отражаются общие сведения по оконченным делам и по наиболее опасным и распространенным видам преступле ний, по делам и протокольным производствам, оконченным следователями и органами дознания прокуратуры, внутренних дел, налоговой полиции, срокам расследования, по делам о преступлениях несовершеннолетних, дополнительным рассле дованиям, задержаниям подозреваемых, прекращенным делам, об обеспечении возмещения причиненного ущерба и другим признакам.
5) Отчет о работе прокурора (Ф. П, полугодовая, представ ляемая в Генеральную прокуратуру и Госкомстат РФ), содержа ние которого выходит за пределы сведений о состоянии пре ступности и борьбе с ней к более общим сведениям о правопо рядке в стране. В нем находят отражение результаты надзора за исполнением законов и за законностью правовых актов, изда ваемых на различных уровнях власти и в различных министер ствах (ведомствах), за законностью предварительного следствия и дознания, за исполнением законов в местах лишения свободы и предварительного заключения, а также сведения об участии прокурора в рассмотрении уголовных, гражданских и арбитраж ных дел и др.
3. В дополнение государственной статистической отчетности в органах внутренних дел имеются еще более 60 форм ведомствен ной статотчетности, в том числе более десяти форм о различных аспектах состояния преступности и борьбы с ней. Назовем лишь некоторые из них.
1) Отчет о состоянии преступности и результатах расследова ния преступлений (Ф. 1-А, ежемесячная, с нарастающим ито гом). В нем в разрезе всех 89 субъектов Федерации отражаются общие сведения о состоянии преступности, сведения о преступ лениях, предварительное следствие по которым обязательно (кри минальная милиция) и необязательно (милиция общественной безопасности), преступлениях экономической направленности, преступлениях, связанных с незаконным оборотом наркотиков, преступлениях, совершенных в общественных местах и на ули цах, преступлениях, по которым установлены лица, их совер шившие, об участии различных правоохранительных органов и служб в установлении виновных и раскрытии преступлений, пре ступлениях, совершенных отдельными категориями лиц, преступ лениях, совершенных иностранцами и в отношении иностран ных граждан, о лицах, совершивших преступления, и др. Это наи более полный отчет оперативного характера, на основе данных которого ежемесячно выдается экспресс-информация и другие оперативные материалы, в том числе и ежемесячно публикуе мые.
2) Отчет о рассмотрении заявлений и сообщений о преступ лениях (Ф. 2-Е, полугодовая). Отчет содержит показатели работы различных правоохранительных органов о рассмотрении заявле ний и сообщений о преступлениях, распределенных по видам деяний, а также о результатах и сроках рассмотрения сообщений и обоснованности принятых по ним решений.
3) Отчет о незаконном обороте, производстве и использова нии наркотиков (для Интерпола) (Ф. 1-НОН).
4) Отчет о результатах деятельности органов внутренних дел по борьбе с организованной преступностью (Ф. 1-ОП).
5) Отчет о преступлениях, совершенных с помощью оружия
(Ф. 1-ОР).
6) Отчет о состоянии преступности на транспорте (Ф. 1-ТР).
7) Отчет о результатах работы органов дознания (Ф. 3-Е).
8) Отчет о преступлениях, связанных с незаконным оборо том радиоактивных материалов (Ф. 235).
92
9) Отчет о преступлениях, связанных с незаконным оборо том стратегического сырья (Ф. 135).
10) Отчет о преступлениях, лица по которым установлены (Ф. 4-2).
11) Отчет о розыске лиц, скрывшихся от дознания, след ствия, суда, уклоняющихся от исполнения уголовного наказа ния, без вести пропавших, а также об установлении личности граждан и неопознанных трупов (Ф. 3)
12) Отчет о работе органов внутренних дел по раскрытию преступлений (Ф. 4-1) и многие другие.
В главе 12 учебника (§ 2, 3, 4) при рассмотрении статистичес ких возможностей анализа преступности, ее причин, личности правонарушителей и мотивации преступного поведения, а также статистических возможностей изучения различных видов деятель ности правоохранительных органов содержание их отчетности исследуется в более полном объеме.
1. История вопроса. В СССР, России и других постсоветских странах не было и нет единого учета всех видов административ ных правонарушений, хотя попытки выйти на всю сферу мо ральной статистики, включая административные правонаруше ния, предпринимались еще в 20-е гг. Однако эти попытки не имели успеха. Не было даже единого учета административных правонарушений. Он был закрытым и существовал лишь в ве домствах и на местах. Наиболее налаженная регистрация адми нистративных правонарушений имела место в милиции, ГАИ, пожарном надзоре. Общее число ведомств, которые реализовы вали административную ответственность, было более 35, хотя в Кодексе РСФСР об административных правонарушениях (1984г.), который действует до настоящего времени, их числи лось 25. Аналогичная ситуация наблюдалась и в других союзных республиках.
Во второй половине 80-х гг., когда осознали роль статистики и социологии в решении узловых социальных проблем, в Госкомстате СССР, как и в 20-е гг., был образован отдел моральной статистики и разработаны различные формы отчетности, в том числе — и форма единого отчета о количестве выявленных адми нистративных правонарушений и лиц, привлеченных к админис тративной ответственности (Ф.1-АП), сведения о которых раз личные ведомства должны были непосредственно представлять в
Госкомстат СССР.
В 1990 г. в СССР в первый и практически последний раз были собраны более или менее полные сведения об административных правонарушениях. Структура представленных сведений по ведом ствам была следующей: от органов внутренних дел (76% всех ад министративных правонарушений), пассажирского автоэлектрот ранспорта (10,9%), железнодорожного транспорта (4,2%), госсаннадзора (2,1%), пожарного надзора (1,8%), административ ных комиссий при исполкомах райгорсоветов (1,3%), рыбоохра ны (0,6%), госгортехнадзора, военкоматов, комиссий по делам несовершеннолетних, госсветнадзора, охраны водных ресурсов, лесного хозяйства, таможенного контроля, морского, воздушно го и речного транспорта, народных судов и других органов. Всего было учтено 45,4 млн административных правонарушений (в Рос сии -- 26,6, Украине— 7,3, Узбекистане -- 3,0, Казахстане -2,4, Белоруссии — 1,9 и т.д.)
Собранные данные были неполными. Они отражали не столько уровень административной правонарушаемости, сколь ко уровень активности органов, обладающих административной юрисдикцией. У каждого органа была своя сфера деятельности, своя административная практика, свои критерии оценок и по нимание правомочий. Какой-либо унификации административ ной практики в стране не было. Тем не менее полученные дан ные об административных правонарушениях, их видах, ведом ственном и территориальном распределении, лицах, их совер шивших, видах и мерах административных взысканий, красно речиво свидетельствовали о правовой и моральной обстановке в стране. Из полученных данных было видно, что каждый четвер тый гражданин СССР социально активного возраста (16—60 лет) совершил обнаруженный властями административный деликт. Вместе с учтенными преступлениями уровень правонарушаемо сти увеличивался. Если учесть латентность преступлений и пра вонарушений, то их общее число приближалось к численности населения страны. Соотношение зарегистрированных преступлений и административных правонарушений в СССР в 1990 г. составляло 1:16, а в России — 1:14.
В 1991 г. общие сведения об административных правонаруше ниях в союзном масштабе уже не собирались. В России же в этом году было учтено 28,2 млн административных правонарушений (на 6% больше, чем в 1990 г.), а их распределение по органам административной юрисдикции, объектам посягательства и ви дам правонарушений практически повторяло союзные законо мерности. В последующие годы и Россия отказалась от обобщен ного учета административных правонарушений. Он остался лишь в органах МВД (милиция, ГАИ, пожарный надзор) и в Минюс те, как результат административной юрисдикции судов, которая в последние годы существенно расширилась.
2. Современное состояние учета. Административные правонару шения, выявляемые милицией, учитываются на региональном и федеральном уровнях. Нарушения правил дорожного движения учитываются в ГАИ. Согласно правилам учета дорожно-транспор тных правонарушений 1995 г. в государственную отчетность вклю чаются лишь те, которые привели к гибели или ранению людей. Такие последствия могут быть результатом преступлений, адми нистративных правонарушений и невиновного причинения. Все они учитываются вместе. Аналогичная ситуация складывается и с показателями пожарной безопасности.
Суды учитывают не выявленные административные право нарушения, так как это не их функция, а лиц, привлеченных к административной ответственности. В 1994 г. суды в админист ративном порядке наказали 1,8 млн человек, из них за право нарушения, предусмотренные КоАП, — 96%; за правонаруше ния, предусмотренные тем же кодексом, но не подведомствен ные судам, хотя и рассмотренные ими, — 0,07; за правонару шения, предусмотренные Таможенным кодексом, — 0,001; за правонарушения, предусмотренные местными нормативными актами, — 3,9%.
Основная масса правонарушений, рассмотренных судами, пре дусмотрена в КоАП, в том числе: за мелкое хулиганство — 67,3%, за злостное неповиновение милиции — 11,5, за распитие спирт ных напитков и появление в нетрезвом виде в общественных ме стах — 9,4, за мелкое хищение — 3,5, за торговлю с рук в неуста новленных местах — 2,3, за нарушения правил торговли -- 1,1, за неуважение к суду — 1,0%. Удельный вес перечисленных правонарушений составил 98%. В настоящее время идет процесс мед ленного движения административной практики от должностных лиц с дискреционными полномочиями к административному су допроизводству: в 1991 г. суды рассмотрели правонарушений на 1,1 млн человек, а в 1996 г. — на 1,9. Эта тенденция продолжалась и в последующие годы.
Другие органы административной юрисдикции, число кото рых вместе с рассмотренными выше приближается к 40, не име ют надежного учета административных правонарушений. Он яв ляется ведомственным и неполным. Тем не менее в стране доста точно возможностей получить сведения об административной правонарушаемости в статистических материалах ведомств и в орга нах местного самоуправления для решения актуальных научно-практических проблем.
.
Суды осуществляют уголовно-правовой, административно-правовой и гражданско-правовой учет юридически значимых яв лений и процессов. Единицы измерения судебного учета — уго ловное дело, преступление, подсудимый, мера уголовного нака зания, административное дело, правонарушитель, мера админи стративного наказания, гражданское дело, стороны в гражданс ком процессе, результаты разрешения спора и др.
Первичный учет в судах всех уровней, как правило, строится на основе статистических карточек и соответствующих журналов учета. Правильная организация первичного учета — необходимое условие надежной статистики о работе судов, судимости, мерах наказания, административной юрисдикции, разрешении граж данских споров и т. д.
1. Статистические карточки в судах первой инстанции ведутся на уголовное дело, на подсудимого, на гражданское дело, на ис полнительное производство. Работа по делам кассационной и над зорной инстанций также отражается в соответствующих карточ ках. Кроме них в судах ведутся журналы регистрации уголовных, административных и гражданских дел, которые также являются первичными документами учета. Образцы учетно-регистрационных карточек и журналов утверждаются Минюстом РФ и воспро изводятся в инструкции по делопроизводству в судах.
Учетно-регистрационная карточка на уголовное дело содер жит сведения о его регистрации и движении. Основной документ первичного учета — статистическая карточка на каждого подсуди мого, в которой отражаются:
1) сведения о подсудимом (фамилия, имя, отчество, пол, возраст, гражданство, местожительство, образование, род заня тий, занимаемая должность, судимость и др.);
2) сведения о преступлении (характер, стадия совершения, рецидив, число соучастников, состав преступной группы, место совершения, отрасль хозяйства и форма собственности объекта посягательства и др.);
3) сведения о приговоре, определении, постановлении (ре зультат рассмотрения дела, основная и дополнительная квали фикация деяния, вид и мера основного и дополнительного нака зания и т. д.);
4) сведения о кассационном рассмотрении дела, где указыва ются решения кассационной инстанции.
Карточка на подсудимого заполняется судьями первой и вто рой инстанций. В общей сложности в ней содержится более 800 юридически значимых признаков, обозначенных текстуально и путем кодирования, что позволяет использовать их при машин ной обработке. Если учесть, что каждый из признаков может быть соотнесен с любым другим, то информацию о подсудимом воз можно расширить до полумиллиона единиц.
Учетно-статистическая карточка на гражданское дело заво дится в день поступления искового заявления, а затем в ней отражаются все процессуальные действия суда по делу: содер жание иска, сроки и результаты его рассмотрения, обжалова ние в вышестоящий суд, сведения об истце и ответчике, другие данные.
Учетно-статистическая карточка на исполнительное производ ство отражает работу судебного исполнителя по исполнению ре шения по гражданским делам и приговоров в части возмещения материального ущерба по уголовным делам, а также движение исполнительного документа, сроки и результаты исполнения су дебного решения.
Карточка по учету сумм ущерба отражает размер материаль ного ущерба, причиненный преступлениями экономической на правленности. Она заполняется на каждое аналогичное дело и в ней отражается динамика погашения ущерба во время предварительного следствия, а также до и после вступления приговора в законную силу.
На основе обработки статистических карточек, журналов регис трации и других материалов первичного учета формируется вся ста тистическая информация о динамике и структуре судимости, лич ности осужденных, мерах наказания, движении уголовных и граж данских дел, гражданском и уголовном судопроизводстве.
2. Государственная статистическая отчетность судов первой ин станции разрабатывается Минюстом РФ и утверждается поста новлением Госкомстата РФ. Она включает в себя:
1) Отчет о работе судов первой инстанции по рассмотрению уголовных дел (Ф. № 1, полугодовая);
2) Отчет о рассмотрении дел об административных правона рушениях (Ф. 1-АП, полугодовая);
3) Отчет о работе судов первой инстанции по рассмотрению гражданских дел (Ф. № 2, полугодовая);
4) Отчет о работе судов по исполнению приговоров и реше ний (Ф. № 4, полугодовая).
В этих отчетах отражаются количество и характер судебных дел, рассмотренных судом, сроки их рассмотрения, характер при говоров и решений, сумма материального ущерба, его возмеще ние и другие показатели судебной деятельности.
5) Отчет (Ф. № 10, полугодовая) распределяется на три час ти: о числе привлеченных к уголовной ответственности и мерах наказания (Ф. № 10.1), особенности применения уголовного на казания (Ф. № 10.2), меры наказания по наиболее тяжкому пре ступлению (Ф. № 10.3) ;
6) Отчет о составе осужденных, месте совершения преступ ления (Ф. № 11, полугодовая). Отчет о судимости по отдельным отраслям хозяйства (Ф. № 11а, полугодовая);
7) Отчет об осужденных, совершивших преступления в несо вершеннолетнем возрасте (Ф. № 12).
Отчеты форм 10, 11 и 12 имеют особое значение для анализа судимости и осужденных. Во-первых, они формируются на осно ве массива статистических карточек на осужденных лиц, элект ронные базы данных которых создаются в органах юстиции субъек тов Федерации, а сами отчеты представляются в Министерство юстиции РФ на безбумажной основе. Во-вторых, они содержат большое число статистических показателей, необходимых для ана лиза судимости и осужденных.
В строках отчетов (Ф. № 10) дается перечень групп преступ лений (по главам УК) и их основных видов (по статьям УК), а по графам указывается число лиц, дела в отношении которых были прекращены, невменяемых, оправданных, осужденных, осужденных по видам и мерам наказания, особенностям его при менения и т. д.
В строках отчетов (Ф. № 11) дается тот же перечень групп и видов преступлений, как и в отчетах Ф. № 10, а в графах подроб ная характеристика осужденных по месту жительства, возрасту, занятиям, судимости, трудовой занятости, совершению преступ ления в состоянии опьянения (алкогольного, наркотического), в группе, в том числе организованной, а также по отраслям хозяй ства, где совершено преступление, и т. д.
В отчете о рассмотрении судами дел об административных пра вонарушениях (Ф. № 1-АП) по строкам дается перечень админи стративных правонарушений, подведомственных суду и предусмот ренных КоАП, Таможенным кодексом, другими законодательны ми актами РФ и местными нормативными актами, а также право нарушений, предусмотренных КоАП, но не подведомственных суду. По графам отчета даются признаки характеристики личности пра вонарушителей, виды административных взысканий, суммы на ложенных и взысканных штрафов и другие сведения.
3. Отчетность о работе по рассмотрению уголовных кассацион ных и надзорных дел включает в себя:
1) Отчет о работе по рассмотрению уголовных дел в касссационном порядке (Ф. № 6);
2) Отчет о рассмотрении в кассационном и надзорном порядке дел с исключительной мерой наказания (смертной казнью) (Ф. № 6а);
3) Отчет о работе по рассмотрению гражданских дел в касса ционном порядке (Ф. № 7);
4) Отчет о работе по рассмотрению уголовных дел в порядке надзора (Ф. № 8);
5) Отчет о работе по рассмотрению гражданских дел в поряд ке надзора (Ф. № 9).
В главе 12 учебника (§ 5 и 6) при рассмотрении статистичес ких возможностей комплексного анализа судимости, осужден ных и работы судов по гражданским и уголовным делам содержа ние вышеперечисленной отчетности судов исследуется в более полном объеме.
4. Наряду с отчетностью судов Министерство юстиции РФ рас полагает отчетностью о работе нотариальных контор (заверение до говоров, доверенностей, завещаний, свидетельств верности ко пий документов, выдача документов на право наследования и т. д.); органов записи актов гражданского состояния (рождения, смерти, браки, разводы, усыновления, установления отцовства, перемена фамилий, имен и отчеств и т. д.); о работе коллегии адвокатов (ока зание юридической помощи, защита прав и законных интересов граждан, предприятий и учреждений); о работе судебно-эксперт ных учреждений системы юстиции (виды судебных экспертиз, сро ки их проведения и другие показатели)
§ 5. Автоматизированные системы обработки данных юридической статистики и их публикация
Эффективность любой деятельности существенно зависит от качественно-количественных показателей ее информационного обеспечения и быстроты их получения. Поэтому проблеме ин форматизации различных аспектов юридической деятельности ныне уделяется самое серьезное внимание. Средства быстродей ствующей вычислительной техники, связи и информатики ис пользуются в правотворческой, правоприменительной и право охранной деятельности. Особое внимание уделяется компьютери зации системы уголовной юстиции. Восьмой конгресс ООН о предупреждении преступности и обращению с правонарушите лями (Гавана, 1990 г.) принял специальную резолюцию «Ком пьютеризация уголовного правосудия», Девятый конгресс ООН (Каир, 1995 г.) организовал международный семинар-практикум по данной проблеме.
В компьютеризации юридической деятельности можно услов но выделить три группы систем:
1) автоматизированные информационные системы о норма тивных актах, включающие в себя банки законодательных, правительственных и ведомственных актов, решения Конституци онного Суда, постановления Пленума Верховного Суда, матери алы судебной и арбитражной практики;
2) автоматизированные информационные системы, обеспе чивающие оперативно-розыскную деятельность, расследование преступлений, охрану общественного порядка, где отражены бан ки данных криминального учета лиц — владельцев оружия и ав тотранспорта, лиц, разыскиваемых и без вести пропавших и еди ниц разыскиваемого оружия и т. д.;
3) автоматизированные информационные системы регистра ции и учета преступлений, лиц, их совершивших, осужденных, заключенных, иной статистической информации о деятельности правоохранительных органов, судов, других юридических учреж дений.
Все эти системы тесно связаны между собой. Они могут фор мировать единую информационно-вычислительную сеть органов внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы ^про куратуры и судов. Информация одной автоматизированной ин формационной системы может быть важной для другой и наобо рот. Поэтому стратегическая цель при информатизации деятель ности правоохранительных органов — это применение новейших информационных технологий на базе создания интегрированных банков данных справочного, статистического и аналитического характера, объединяя их в единое информационное простран ство, доступное с рабочих мест сотрудникам правоохранитель ных органов. В 1995 т. была принята Президентская программа «Правовая информатизация органов государственной власти РФ», в которой определены перспективы развития автоматизирован ных информационных систем в правовой сфере.
1. Исходя из содержания главы, мы остановимся лишь на крат кой характеристике автоматических информационных систем (АИС) статистического учета и отчетности правоохранительных органов. Работа по их созданию ведется с 70-х гг. В то время информацион ные центры оснащались громоздкими отечественными ЭВМ и использовались главным образом для обработки статистических данных о преступности, преступниках и результатах деятельности органов внутренних дел. Слабость технической базы и отсут ствие развитых программных средств не позволяли реализовать концепцию единой базы данных как на региональном, так и на федеральном уровнях.
В настоящее время в России идет интенсивное создание еди ной (от уровня горрайлинорганов, отделений милиции до феде ральных учетов ГИЦ) стройной системы информационного обес печения деятельности органов внутренних дел и правоохрани тельных органов в целом. В МВД внедрено около 300 локальных вычислительных сетей и 50 территориально распределенных ин формационных систем с доступом к банкам почти с 4000 автома тизированных рабочих мест. Всего в машинном контуре ежегодно обрабатывается свыше 150 млн документов.
Нормативной базой проведения крупномасштабных работ по компьютеризации органов внутренних дел является «Концепция развития системы информационного обеспечения органов внут ренних дел в борьбе с преступностью» (1993 г.), на основе кото рой разработаны основные принципы создания информацион но-вычислительных систем, разрабатываются комплекты приклад ных программных средств. В целом концепция и техническое за дание на создание информационно-вычислительных систем ори ентированы на несколько уровней сбора, обработки и накопле ния информации с использованием современных персональных компьютеров с большими объемами памяти и высокой скорос тью обработки данных.
Кроме информационных центров МВД, ГУВД, УВД, кото рые оснащаются ЭВМ большой мощности, для обработки стати стики и ведения централизованных учетов идет активное внедре ние вычислительной техники в городские, районные подразде ления органов внутренних дел. Многие регионы используют воз можности модемной связи по телефонным каналам для передачи в ГИЦ данных форм статистической отчетности и получения сбор ников, подготовленных в ГИЦ, а также для обмена между собой различной информацией. Использование такого канала связи по зволило уменьшить трудоемкость обработки статистических дан ных в ГИЦ и повысить его оперативность.
Компьютеризация органов внутренних дел внесла корректи вы и в обработку статистической информации. Нормативно это закреплено в Инструкции о едином учете преступлений. Вся тех нология заполнения, представления документов первичного учета проработана с учетом возможностей их дальнейшей автомати зированной обработки. Ныне по согласованию с прокурором рес публики, края, области учет преступлений и лиц, их совершив ших, может осуществляться в учетно-регистрационных подраз делениях с использованием средств вычислительной техники и связи. В этом случае показатели документов первичного учета пе реносятся на магнитные носители с последующей распечаткой введенных данных в форме соответствующих статистических кар точек. Документы первичного учета на магнитных носителях немедленно пересылаются для обработки и хранения в информаци онные центры МВД, ГУВД, УВД республик, краев, областей, округов и городов (субъектов Федерации).
По оценкам специалистов, на уровне городских и районных органов в дежурных частях, у оперативных работников, следовате лей, сотрудников других подразделений в статкарточках, учетных журналах и других первичных материалах накапливается основная масса всей статистической информации. Именно на работников городских, районных и линейных органов возлагается организа ция учетно-регистрационной и статистической работы.
Статистические карточки на выявленное преступление (Ф.1), о результатах расследования преступления (Ф.1.1), на преступле ние, по которому лицо, его совершившее, установлено (Ф. 1.2), на лицо, совершившее преступление (Ф.2), о движении уголов ного дела (Ф.З), о результатах возмещения материального ущер ба (Ф. 4) заполняются и представляются в учетно-регистрационное подразделение, где переводятся на магнитные носители и сводятся в соответствующие массивы. На их основе и формирует ся статистическая отчетность о преступлениях, лицах, их совер шивших, и других показателях.
Аналогичным образом строятся АИС учета и отчетности в на логовой полиции, таможенной службе и прокуратуре. Получаемые данные сопоставимы, так как базируются на принципах единого учета преступлений. Специальная отчетность этих органов, отра жающая их особые функции (например, учет и отчетность о про курорском надзоре), различается лишь по содержанию, а не по архитектурным и программно-техническим решениям.
2. Порядок сбора и обработки статистической информации в су дах также представляет собой многоуровневую систему, состоя щую из районного, областного (других субъектов Федерации) и федерального уровней. На каждом из них происходит укрупнение значений статистических показателей. Машинная обработка стати стической информации требует унификации как первичных доку ментов учета, так и форм статистической отчетности. Такая уни фикация внедрена в последние годы и в Минюсте, где статисти ческие отчеты о числе привлеченных к уголовной ответственности и мерах наказания (Ф. 10.1, 10.2, 10.3) и составе осужденных, ме сте совершения преступления (Ф. 11, Па, 12) формируются ма шинным способом на основе статистических карточек на осуж денных, где информация отражается текстуально и в кодирован ном виде. Аналогичным образом могут обрабатываться статисти ческие карточки на уголовное дело, гражданское дело, исполни тельное производство и др.
Для решения актуальных задач, стоящих перед Минюстом РФ, и проведения аналитической работы деятельности системы пра восудия, статистические данные накапливаются в банках данных, которые представляют собой совокупность отчетных данных за прошлые годы.
Основные этапы учета и отчетности в судах — заполнение ста тистических карточек судьями первой и кассационной инстанции, введение этих сведений в ЭВМ, проведение компьютерного свода отчетных данных и выдача статистических отчетов.
3. Публикации статистических данных. Сведения государственной и ведомственной статистической отчетности правоохранительных органов и судов с начала 30-х и до конца 80-х гг. были засекречен ными. В июне 1987 г. впервые были сняты ограничения на публика цию статистических сведений о количестве осужденных по семи видам опасных преступлений, а в 1989 г. принято решение о снятии ограничений с публикаций сводных данных о зарегистрированных преступлениях и общем числе осужденных. В 1990 и 1991 гг. при уча стии автора вышли первый и второй статистические сборники о преступности и правонарушениях в СССР за 1961-1990 гг. В после дующем в России они стали выходить ежегодно.
В ежегодных российских статистических сборниках « Преступ ность и правонарушения» представлено несколько разделов, в ко торых приводятся данные за последнее пятилетие. В разделе «Об щая характеристика преступности» отражаются сведения о заре гистрированных преступлениях, лицах, их совершивших, в абсо лютных показателях и в расчете на население. Они распределяют ся по субъектам Федерации, степени тяжести, по наиболее рас пространенным группам деяний, по признакам личности и дру гим критериям. В разделе «Отдельные виды преступлений» даетсястатистическая характеристика умышленных убийств, причине ния тяжкого вреда здоровью, изнасилований, хулиганств, разбо ев, грабежей, краж и других опасных деяний. В разделе «Общая характеристика судимости» представлены сведения о судимости, осужденных и мерах наказания как в целом, так и по отдельным опасным видам преступлений. В следующих разделах даются под робные сведения об аварийности на автотранспорте и состоянии пожарной безопасности. Статистические данные с 1997 г. публи куются по системе нового УК РФ. В различных разделах сборника приводятся краткие сведения о преступности и ее отдельных груп пах и видах по странам СНГ.
В последние годы появились аналитические работы, в кото рых состояние преступности в России исследуется за длительный период времени и в сопоставлении с данными о преступности в других странах и мире в целом.
ГИЦ МВД РФ представляет также ежемесячную, полугодо вую и годовую оперативную информацию. К 10 числу каждого месяца соответствующим пользователям этой информации пред ставляется отчет (15 сборников) «О состоянии преступности и результатах расследования» (Ф. № 1А), где в разрезе всех субъек тов Федерации и в целом по России дается большой объем сведе ний за предыдущие месяц или месяцы (по нарастающей) теку щего года. Эти же данные в обобщенном виде (без субъектов Фе дерации) даются в экспресс-информации. На основе того же от чета (Ф. № 1А) и других месячных отчетов ежемесячно выпуска ется сборник «Состояние преступности в России». Эти и другие ежемесячные издания относительно полно раскрывают в динамике криминологическую обстановку в стране и субъектах Феде рации по учтенным деяниям в текущем году.
Открытость статистических сведений о преступности и суди мости и их систематическая публикация позволяют широко ис пользовать методы юридической статистики для анализа актуаль ных криминологических, уголовно-правовых, уголовно-процес суальных, криминалистических, пенитенциарных, администра тивно-правовых и иных проблем борьбы с преступностью и правонарушаемостью.
1. Статистические отчеты, в которых раскрывается деятель ность правоохранительных органов, судов, других юридических учреждений (о следственной работе, прокурорском надзоре, су дебном рассмотрении дел, о судимости, осужденных, мерах на казания), как правило, относительно полно отражают факти ческие реалии, хотя нельзя исключить статистических элементов приукрашивания той или иной деятельности. Тем не менее, све дения этих отчетов более или менее надежны.
2. Надежность статистических показателей существенно сни жается при отражении действительного состояния преступности и реального контроля над ней со стороны правоохранительных орга нов. Дело в том, что в СССР, России и других постсоветских стра нах, к сожалению, не было надежных показателей о состоянии преступности и борьбе с ней: преступность осознанно статисти чески занижалась, а контроль над ней статистически завышался. Нынешнее положение дел в этой области стало еще более угро жающим.
За последние четыре-пять лет, несмотря на углубляющийся социально-экономический кризис, обнищание народа, невып лату заработной платы и пенсий, рост безработицы, при очевид ном беспределе во всех сферах деятельности, криминализации всех общественных, экономических и политических отношений, повсеместной коррупции, крупных организационных, кадровых, профессиональных, материально-технических недостатках в са мих правоохранительных органах, в России снижается уровень учтенной преступности и растет раскрываемость преступлений.
Темпы прироста преступности за 1992-1997 гг. сократились более чем в 50 раз (с плюс 45 до минус 9%). Наряду с этим увеличива лась раскрываемость преступлений с 46,9 до 73,2%.
Аналогичные тенденции не регистрируются даже в благопо лучных экономически развитых демократических странах с хоро шо обученной и обеспеченной полицией. По данным Четвертого обзора ООН о тенденциях преступности, ее средний уровень в мире растет на 5% в год. Подобные тенденции регистрируются в европейских странах. Раскрываемость преступлений в США за пос леднюю четверть века не превышала 21-22%, в Англии — 32-40, в Германии -- 45-46, в Японии — 60%. Таким образом, и по темпам снижения преступности, и по уровню раскрываемости преступлений кризисная Россия оказалась впереди этих развитых государств. Такого положения объективно быть не может. Это мо жет быть лишь результатом статистических манипуляций.
Руководство МВД и Генеральной прокуратуры РФ признает, что в России в последние годы совершается около 10—12 млн преступлений в год, тогда как регистрируется около 2,5 млн. Тем не менее и Президенту РФ, и народу докладывается о снижении уровня преступности и росте ее раскрываемости.
В России в 1997 г. общая раскрываемость преступлений соста вила 72,2%, в том числе по уголовным делам, по которым пред варительное следствие обязательно (криминальная милиция), — 64,6, а по уголовным делам, по которым предварительное след ствие необязательно (милиция общественной безопасности), — 93,9%. Таких показателей не было даже в советское время, когда приписки и искажения статистики являлись почти нормой. Есть достаточно доказательств, свидетельствующих о несоответствии статистических данных криминальным реалиям.
Проблема объективности этих показателей сложна не только для России, но и других стран мира. Всюду фактическая пре ступность многократно превышает преступность, которая реги стрируется, а учтенная преступность намного превышает ее рас крываемую часть. Раскрытые деяния превышают число преступ лений, за которые виновные привлекаются к уголовной ответ ственности. Еще меньше деяний становится предметом судебно го рассмотрения. И еще меньше деяний, за совершение которых суды выносят обвинительные приговоры с назначением реаль ного наказания. Говоря о России последних лет, можно сказать, что реальной мерой наказания (лишение свободы) виновных завершается лишь незначительная часть (4—5%) фактически со вершенных преступлений.
«Позитивные» статистические показатели о состоянии пре ступности и борьбе с ней прежде всего связаны с растущей латентизацией преступности, ее выборочным учетом, а в силу это го — и с серьезным завышением ее раскрываемости. Порочной практикой регистрации преступлений можно «замедлить» или «снизить» темпы прироста преступности. Если выборочным уче том преступлений еще и управлять (уходить от регистрации труд но раскрываемых дел и охотно регистрировать преступления, со вершенные в условиях очевидности), то можно добиться замет ного роста раскрываемости учтенных деяний. Такие манипуляции подрывают доверие населения к правоохранительным органам, а это снижает заявляемость («все равно ничего не будут делать») о преступлениях и приводит к еще большему «улучшению» показа телей результативности борьбы с преступностью.
3. Латентная (скрытая) преступность формируется из незаявлен ных преступлений, когда потерпевшие, свидетели, должностные лица и другие граждане, осведомленные о совершенном преступле нии, не сообщают этого в правоохранительные органы; из неучтен ных преступлений, когда правоохранительные органы, получившие сообщение о совершенном преступлении, не регистрируют и не расследуют его; из неустановленных преступлений, когда правоох ранительные органы зарегистрировали и расследовали преступле ние, но в силу недостаточного желания, слабой профессиональной подготовки или ошибочной уголовно-правовой квалификации не установили события или состава преступления.
Процесс латентизации преступности в последние годы усили вается. По экспертным оценкам автора, в 1993 г. в стране было со вершено более 8 млн преступлений, а зарегистрировано только 2,8 млн. В последующие годы уровень реальной преступности по эк спертным оценкам возрастал, а уровень учтенной преступности сни жался. Если принять оценку уровня реальной преступности в 10 млн преступлений, которую дал Генеральный прокурор РФ в феврале 1997 г., более или менее адекватной, то она превышает учтенную преступность практически в 4 раза. В этих условиях говорить о сни жении преступности и росте раскрываемости некорректно.
Считается, что чем серьезнее категория преступлений, тем ниже для нее коэффициент латентности. Подобная закономер ность существует, но она не является абсолютной. Примером мо гут служить самые тяжкие преступления — умышленные убий ства, сокрытые под несчастные случаи, естественную смерть, безвестные пропажи людей и другими способами. В 1996 г., напри мер, в России было зарегистрировано 29 406 умышленных убийств. В том же году устанавливалась личность по 49 173 неопознанным трупам (была установлена в 15 380 случаях) и разыскивалось 75 457 человек без вести пропавших (разыскан 49 401 человек). В этих цифрах скрывается большая доля умышленно убитых, число которых может превышать число зарегистрированных убийств, но оно не попало в статистику.
Для выявления уровня латентности преступности в США, например, с 1972 г. дважды в год выборочно опрашивают граж дан и семьи по вопросу их виктимизации (т. е. были ли они жер твами преступлений). Получаемые данные свидетельствуют о том, что фактическая преступность примерно вдвое выше зарегист рированной. Аналогичные опросы населения проводятся в Ав стралии, Канаде, Великобритании, Израиле, Нидерландах, Швеции и других странах. В России в 1993 г. проводился один ограниченный экспериментальный опрос под эгидой Межреги онального института ООН (UN1CRI) и других международных организаций. Системного выявления реальной преступности в стране нет.
Оценивая зарегистрированную преступность и официальные дан ные о раскрываемости преступлений, а также другие результаты борьбы с преступностью, необходимо сознавать степень их надеж ности. При наличии сомнений уточнение официальной статисти ческой отчетности можно осуществить с помощью выборочных изучений, в том числе и выборочного опроса граждан.
Из предыдущих глав известно, что основной формой сбора криминологической и социально-правовой информации являет ся статистическая отчетность правоохранительных и других юри дических учреждений. Но их отчеты, отражая важнейшие показа тели, ограничены по объему. Их нельзя беспредельно расширять, истребовать вне установленных сроков, изменять по содержанию и форме в силу текущих нужд. Юридическая наука и практика систематически нуждаются в такой информации, которая бы адек ватно отражала возникающие вопросы в меняющейся действи тельности. Поэтому по актуальным вопросам, которые не отра жены в официальной отчетности, следует проводить специально организованные изучения, применяя такое несплошное наблю дение, которое дает относительно надежные и достоверные дан ные. Это достигается при выборочном наблюдении. Оно позволя ет с большей надежностью, чем другие способы несплошного наблюдения, проводить изучение, задавать и рассчитывать необ ходимые пределы точности и вводить соответствующие поправки в полученные результаты.
Методика выборочного наблюдения досконально разработа на математической статистикой. Оно получило самое широкое при знание и распространение в различных отраслях науки и практи ки как метод, во многих случаях замещающий сплошное изуче ние тех или иных явлений и процессов. Выборочный метод отно сительно прост, экономичен, оперативен, надежен и имеет вполне определимую точность.
Средства массовой информации чуть ли не ежедневно сооб щают о рейтингах политиков, возможных результатах выборов, отношениях людей к тем или иным событиям и т. д. В основе этих сообщений обычно лежат выборочные опросы людей. Выбороч ными данными часто пользуются криминологи, юридические психологи и социологи права. Но выборочный метод до сих пор не находит необходимого применения в практической деятель ности юридических учреждений. Даже в некоторых научных ис следованиях термины «выборочное исследование», «выборочные данные» чаще всего означают не более как синонимы неполных и отрывочных показателей, ибо в тексте работ нередко отсутствует сколько-нибудь грамотное математическое обоснование представительности, надежности и достоверности полученных данных. Выборочные данные действительно получают при непол ном изучении, но они не являются отрывочными. Они достаточ но полно отражают особенности всей, или, как говорят статис тики, генеральной совокупности изучаемых явлений.
Овладение методом выборочного наблюдения требует некото рой математической и статистической подготовки, которая у сту дентов-юристов, а также и практических работников правоохрани тельных органов и других юридических учреждений нередко недо статочна. Основой такой подготовки главным образом является зна ние средних величин и показателей вариации. Поэтому выборочное наблюдение было бы целесообразно изучать после их прохождения (гл. 9). Но в этом случае стадия статистического наблюдения разры вается и утрачивает свою целостность. В статистике таких случаев немало. Многие темы взаимосвязаны между собой, поэтому не все гда удается выдержать логику строгой последовательности их рас крытия. Иногда приходится забегать вперед или апеллировать к прой денному. Вот и в данной главе, прежде чем перейти непосредствен но к выборочному методу, необходимо, забегая вперед, хотя бы в обобщенном виде рассмотреть его некоторые теоретические основы. В дополнение к этому само выборочное наблюдение излагается на конкретных сквозных примерах, которые позволяют в доступной форме ознакомиться с его различными возможностями. Последую щее изучение средних величин поможет еще более полному закреп лению выборочного наблюдения.
1. Теория выборочного наблюдения базируется на статисти ческих закономерностях, которые формируются и обнаружива ются в массовых явлениях и процессах. Это свойство закономер ностей получило название закона больших чисел. Математической основой закона больших чисел, да и статистической науки в це лом, служит теория вероятностей. Последняя представляет собой раздел математики, в котором изучаются случайные явления (собы тия), имеющие устойчивую частость, а следовательно, и вероят ность, что помогает выявлять закономерности при массовом повто рении явлений. О законе больших чисел, теоретической и опытной вероятности в первом приближении рассказывалось в главе 2 на статистических примерах, в том числе и на хрестоматийном примере с бросанием монет.
В целях дальнейшего углубления знаний о действии закона больших чисел и теории вероятностей приведем более сложный экспериментальный пример распределения случайных величин, заимствованный из статистической литературы и приближенный к нашим проблемам.
Были взяты 10 пачек по 10 карточек, пронумерованных от 1 до 10. Каждую пачку тщательно перемешали. После этого из каждой пачки по жребию было извлечено по одной карточке. Сумма номеров вынутых карточек составила 52. Карточки были возвращены в свои пачки, которые вновь перемешивались. При втором извлечении сумма номеров вынутых карточек составила 46. Подобные операции были проделаны 30 раз. Полученные дан ные: 52, 46, 72 и т. д. (табл. 1).
Таблица 1
Индивидуальные суммы при 30 извлечениях
|
52 |
46 |
72 |
53 |
36 |
55 |
42 |
56 |
61 |
53 |
|
56 |
65 |
48 |
54 |
62 |
65 |
48 |
65 |
61 |
60 |
|
58 |
42 |
58 |
46 |
63 |
61 |
68 |
53 |
54 |
43 |
На втором этапе эксперимент усложнялся: было сделано не по одному извлечению карточек из каждой пачки, а последова тельно по 10 извлечений 30 раз, или 30 выборок. Сделав 10 извле чений по одной карточке из каждой пачки (извлекалась одна карта, возвращалась в пачку, пачка перемешивалась, и т. д.), подсчитав общую сумму номеров вынутых карточек (526) и разделив на 10, получили среднюю сумму 52,6. Так повторили 30 раз (табл. 2).
Таблица 2
Средние суммы из 10 извлечений в 30 выборках
|
52 |
,6 |
58,4 |
54,6 |
52,6 |
48,6 |
54 |
,0 |
52,8 |
50,8 |
46.0 |
55,8 |
|
53 |
,4 |
59,4 |
55,0 |
56,2 |
61,6 |
53 |
,6 |
54,2 |
56,8 |
52,3 |
54,0 |
|
56 |
,7 |
55,2 |
56,3 |
52,3 |
53,8 |
57 |
.8 |
55,9 |
61,8 |
58,6 |
49,2 |
При проведении третьего этапа эксперимента в каждую из таких 30 случайных выборок входило уже по 40 извлечений. Сред нее число из первых 40 извлечений составило 54,6, из вторых -51,6 и т. д. (табл. 3).
Таблица 3
Средние суммы из 40 извлечений в 30 выборках
|
54, |
6 |
51,6 |
53,6 |
56,6 |
54,3 |
55,1 |
57.Л |
54,4 |
56,0 |
55, |
4 |
|
55, |
3 |
54,1 |
55,8 |
55,4 |
56,0 |
53,2 |
55,1 |
54,3 |
54,8 |
54, |
2 |
|
54, |
3 |
57,2 |
53,2 |
56,0 |
54,5 |
5U. |
53,7 |
56,0 |
54,8 |
53, |
4 |
Полученные эмпирические вероятности сравнивались с тео ретической вероятностью. Последняя в данном примере равна средней сумме номеров десяти карточек в пачке, которая пред ставляет собой как бы среднюю в исходной совокупности. Она равняется: 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55. По значению отклонений от этой средней можно судить, насколько эмпирическая вероят ность приближается к теоретической.
Размах колебаний индивидуальных сумм (указанных в табл. 1) был самым большим и равнялся 36. Это не что иное, как разность между максимальной и минимальной суммой (они в таблицах выделены и подчеркнуты). В табл. 1 максимальная сумма равня лась 72, минимальная 36 (72 - 36 = 36). Отклонение этих показате лей от средней (55) было наибольшим: 72-55 = +17 и 36-55 = -19.
При выборках, состоящих каждая из 10 извлечений (см. табл. 2), размах колебаний уменьшился более чем вдвое, до 15,8 (61,8 -
- 46,0 = 15,8), а максимальные отклонения от средней составили' 61,8 -55=+6,8 и 46,0-55=-9.
В выборках, состоящих каждая из 40 извлечений, размах ко лебаний по сравнению с результатами первой части эксперимен та уменьшился более чем в 6 раз, составив только 5,8 (57,3-
- 51,5=5,8), Максимальные отклонения от средней равнялись при этом: 57,3-55=+2,3 и 51,5-55=-3,5.
Распределение выборочных сумм отражено на графике рис.1, на оси абсцисс которого отложены суммы выборки с указанием средней (55) в исходной совокупности, а на оси ординат — эта пы эксперимента.
Результаты эксперимента показывают, что чем больше извле чений, тем их усредненные показатели плотнее группируются вок руг средней (теоретической вероятности) в исходной совокупно сти. То есть, чем больше явлений изучено, тем надежнее получен ные данные, тем точнее выявленные закономерности. Данный вы вод — краеугольный камень всех статистических выборочных ис следований.
2. Теоретические основы выборочного метода были бы не полными, если бы мы не коснулись законов распределения слу чайных величин, к которым подвел нас проведенный экспери мент.
Поскольку за внешними случайными явлениями стоят скры тые законы, то данные, характеризующие эти явления, должны распределяться определенным образом. Исходя из закона боль ших чисел, чем больше изученная совокупность случайных явле ний, тем должно быть более упорядоченным распределение по лученных данных. Обратимся к результатам различных этапов эк сперимента. Из табл. 1—3 и рис. 1 видно, что на первом этапе эксперимента при 30 индивидуальных извлечениях числовые зна чения вынутых карточек, имея большое рассеяние, все же груп пировались вокруг средней суммы, равной 55. На втором этапе при 30 выборках по 10 извлечений эта тенденция стала более явной, а на третьем этапе при 30 выборках по 40 извлечений -очевидной.
Представим данные табл. 3 в виде вариационного ряда, ран жировав их от меньшего к большему по значению извлеченных карточек (табл. 4). Данные для простоты исчисления округлены до целых чисел.
Таблица 4
|
Усредненные суммы значений карточек (х) |
Частоты извлечения карточек (/) |
Произведения W) |
|
51 |
1 |
51 |
|
52 |
2 |
104 |
|
53 |
3 |
159 |
|
54 |
8 |
432 |
|
55 |
8 |
440 |
|
56 |
5 |
280 |
|
57 |
3 |
171 |
Сумма S/ = 30
Сумма 1х/= 1637
Из табл. 4 видно, что с увеличением варьирующего признака (усредненной суммы значения карточек) частота извлечения этих сумм вначале увеличивается, а затем, после достижения макси мального значения (/=8), уменьшается. Налицо закономерность. Упорядоченность изменения частот в вариационных рядах име нуется закономерностью распределения. Данные табл. 4, изобра женные графически в виде столбиковой диаграммы, гистограм мы или полигона распределения, представлены на рис. 2.
Гистограмма, или полигон распределения, представляет со бой ломаную кривую, характеризующую фактическое распреде ление полученных данных. Она позволяет выявить лишь прибли женную картину распределения всей (генеральной) совокупнос ти. Чем больше выборочное изучение, тем в большей мере будут сглаживаться влияние случайных причин и явственнее будет про ступать действительная закономерность распределения. В этом слу чае кривая распределения фактических данных будет приближаться к теоретической кривой распределения.
В математической статистике теоретическую кривую распреде ления обычно называют кривой Лапласа-Гаусса, или нормаль ным распределением (рис.3).
Нормальное распределение в чистом виде при выборочных ис следованиях в юридических или других социальных науках встре чается нечасто. Тем не менее большинство распределений близки к нормальному. Факти ческое распределение выбороч ных показателей отличается от теоретического, главным обра зом, нарушением симметрии, т. е. если в нормальном распреде лении частоты анализируемого признака убывают по обе сторо ны от вершины кривой равномерно, то в фактическом распреде лении вершина кривой может быть смещена влево или вправо от теоретической средней, быть крутой с одной стороны и поло гой — с другой (см. рис. 2). Причина таких смещений — ошибки наблюдения и сбора данных.
Распределение показателей характеризуется размахом вариа ции и отклонением от средней.
Размах вариации (колебаний) — наиболее простой параметр измерения разброса значений варьирующего признака. Он исчис ляется по формуле R = Хтт — Хт.п. Вспомним результаты экспери мента. На его первом этапе размах вариации был наибольшим — 36, на втором — 15,8, на третьем — 5,8. В связи с этими данными, на первый взгляд, можно сказать, что чем меньше размах вариа ции, тем однороднее совокупность. В действительности этот па раметр свидетельствует лишь о значении амплитуды колебаний.
Но при одном и том же размахе вариации совокупности могут существенно различаться по структуре, т. е. быть более или менее однородными.
Наиболее полная характеристика распределения раскрывает ся через значение отклонения всех вариант от средней или значе ние отклонения эмпирических вариант от теоретических. Причем важно не столько отклонение каждой варианты от средней, сколь ко среднее отклонение всех вариант от средней, или дисперсия (колеблемость, пестрота) изучаемого признака. Упрощенно мы ее тоже рассчитывали. На первом этапе эксперимента значение отклонения от среднего находилось в диапазоне от + 17 до —19, на втором — от +6,8 до -9, на третьем — от +2,3 до -3,5.
Средние величины — наиболее распространенные показатели в статистике. Это объясняется тем, что только с помощью сред ней можно охарактеризовать совокупность по количественно ва рьирующему признаку. Приведем пример, характерный для сту денческой аудитории. Строгое сравнение по баллам успеваемости студентов двух или более учебных групп нельзя произвести по оценкам одного или нескольких студентов из каждой группы. Но, рассчитав средний балл по группам, можно точно сопоставить их по успеваемости.
Средняя величина может раскрыть лишь общую тенденцию изучаемого явления и только тогда, когда она выведена из боль шого числа фактов и при изучении однородной совокупности. При несоблюдении этих условий средние показатели лишь введут в заблуждение. Примером может служить средняя заработная шта та в нашей стране, когда в одну совокупность зачисляют и бога тых, и бедных, разрыв в уровне обеспечения которых в 1997 г. составил соответственно 24:1.
В статистике разработано множество средних величин: степен ные (средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и др.), мода и медиана. Каждая из средних вы полняет свои аналитические функции. Для расчета дисперсии и других показателей выборочного наблюдения нам необходима лишь средняя арифметическая.
Средний арифметический показатель — наиболее распростра ненный вид средних. Он используется в качестве центрального значения в рядах распределения и выполняет функцию теорети ческой вероятности. Все другие варианты расцениваются как слу чайные отклонения от него. Чем больше отклоняется какое-либо значение признака от среднего арифметического, тем более слу чайным оно является.
Средняя арифметическая простая, известная из школьных учебников по математике, рассчитывается по формуле
*i + х2 +х3 + ... + *„
где xl х2, х3,..., х„ — значения признака; п — число значений.
При изучении больших совокупностей некоторые варианты име ют большие частоты повторения. Из табл. 4, например, видно, что варианта 52 повторяется дважды, 53 — трижды, 54 — восемь раз и т. д. В этом случае целесообразнее вначале каждую варианту ум ножить на частоту ее встречаемости, как это показано в графе (xf) упомянутой таблицы. Такое умножение в статистике называют взве шиванием. Средняя арифметическая в данном случае именуется взвешенной и рассчитывается по формуле
_ Xl-fi+X2-f2+X3-f3+...+Xn-fa сред. азвеш.
II + 12 + /3+--+/Л
Подставляя значения из табл. 4 в эту формулу, определяем:
_ 51 • 1 + 52 • 2 + 53 • 3 + 54 • 8 + 55 • 8 + 56 • 5 + 57 • 3 _ 1637 _ 1+2 + 3 + 8 + 8 + 5 + 3 '~30~
Полученная фактическая средняя совпала с теоретической средней, которая выводилась при анализе результатов экспери мента (см. текст после табл. 3).
Средняя арифметическая лежит в основе расчета дисперсии (колеблемости), которая представляет собой не что иное, как значение отклонения всех вариант от средней. Значение дисперсии и предопределяет объем выборочной совокупности. Чем больше дисперсия, тем больше разброс показателей от средней, а следо вательно, нужен больший объем выборки, чтобы она была дос таточно репрезентативной. Репрезентативность (представитель ность) объема выборки практически не зависит от объема гене ральной совокупности. Последняя может быть даже не известна исследователю. Предположим, что мы изучаем пьянство (как фак тор преступности) в нашей стране. При выборочном изучении пьяниц мы не можем располагать их более или менее точным количеством в стране, республике и даже городе. Но это не будет служить большой помехой для расчета ошибки выборки или объема выборочной совокупности. При расчете этих показателей определяющей является значение дисперсии изучаемого признака, и ее надо уметь рассчитывать.
3. Расчет дисперсии качественных и количественных признаков неодинаков. Определение объема и представительности выбороч ной совокупности, а следовательно, и дисперсии производится применительно не к преступности, административной правонару-шаемости или другим социально-правовым явлениям вообще, а лишь к их конкретным показателям. Последние могут быть каче ственными, или арибутивными (вид преступления, содержание мотива, свойства личности и т. д.) и количественными (возраст правонарушителей, уровень образования, повторность соверше ния преступления, сроки рассмотрения гражданских дел и т. п.). Каждый признак имеет свою дисперсию, а следовательно, и необ ходимый объем выборки для надежного изучения. Это значит, что при выборочном изучении многих признаков, чтобы выявить со вокупные отклонения, дисперсию надо рассчитывать по каждому из них. Иногда эти признаки исчисляются десятками и даже сот нями. Чтобы избежать множества расчетов, можно ограничить их только в отношении тех признаков, на базе которых делаются ос новные выводы. Общая численность выборки или ее общая репре зентативность определяются по совокупной представительности всех параметров.
Дисперсия — это средний квадрат отклонения изучаемого при знака от теоретического (среднего) показателя. Она характеризу ет уровень однородности исследуемой совокупности и обознача ется символом «а» (сигма малая в квадрате). Расчет ее примени тельно к качественным признакам производится по одной фор муле, а применительно к количественным — по другой.
Колеблемость качественного признака двухвариантна: совершено преступление против собственности или иное, в состоянии опья нения правонарушителя или трезвым субъектом, по мотиву мес ти или иным побуждениям, лицом, воспитанным в неполной или полной семье, интровертом или экстравертом и т. д. Указан ная двухвариантность отражается в таких относительных показа телях, как удельный вес или доля признака в общей структуре изученных явлений, в данном случае преступлений, причин, лиц, мер. Например, в 1996 г. удельный вес хулиганства составлял 6% (или 0,06), а иных преступлений — 94 (или 0,94), преступлений, совершенных в состоянии опьянения, — 36 (или 0,36), а в трез вом состоянии 64% (или 0,64). Удельные веса многих качественных признаков могут быть взя ты из официальной статистической отчетности правоохранитель ных и других юридических органов, которая основывается на сплошном текущем учете, из предыдущих исследований, досто верность результатов которых не вызывает сомнений, или других источников. Они могут быть специально получены на основе пред варительного (пилотажного) изучения. Если удельный вес како го-то признака неизвестен и нет возможности получить его при предварительном изучении, то исследуемая совокупность по это му признаку условно принимается максимально неоднородной. В этом случае искомый удельный вес берется равным 50% (или 0,5). Ниже будет показано, почему удельный вес качественного при знака, равный 50%, отражает самую высокую неоднородность со вокупности.
При наличии удельного веса качественного признака его дис персия рассчитывается по следующей формуле: а = Р (1 — Р), где Р — доля качественного признака, а (1 — Р) — доля иных признаков или противоположного признака.
Предположим, что надо рассчитать дисперсию такого призна ка, как состояние опьянения при совершении каких-то преступ лений, удельный вес которого по предварительным данным со ставил 35% (или 0,35): о = Р({ - Р) = 0,35(1 - 0,35) - 0,23. Это и будет дисперсия изучаемого признака, пестрота или колеблемость его в изучаемой совокупности, которая в этом случае играет роль теоретической вероятности.
Дисперсия, равная 0,23, является высокой, ибо самое боль шое значение дисперсии качественного признака не может быть выше 0,25. Таковой она вычисляется при удельном весе изучае мого признака, равном 50%: о = 0,5(1 — 0,5) = 0,25. Все другие удельные веса, большие и меньшие 50%, дают меньшую диспер сию, так как совокупность в этих случаях становится более одно родной. При 60 и 40% дисперсия равна 0,24, при 70 и 30 — 0,21, при 80 и 20 — 0,16, при 90 и 10% — 0,09. Из этих расчетов видно, что самая неоднородная совокупность по качественному призна ку бывает тогда, когда его удельный вес равен 50% (или диспер сия равна 0,25).
Дисперсия количественного признака многовариантна. Она рас считывается с применением средней арифметической взвешанной (ее расчет приводился выше) по формуле
г -*}f •*я •*/ Jn
где о — дисперсия; I — знак суммы; хг хг х3, ..., хп — показатели варьирующего признака; х— среднее арифметическое значение признака; fv /j, fy ...fn — часто ты вариант варьирующего признака.
Используя эту формулу, рассчитываем дисперсию по данным табл. 4, средняя арифметическая (х) которых была равна 55:
а = [(51 - 55) • 1 + (52 - 55) • 2 + (53 - 55) - 3 + (54 - 55) • 8 + (55 - 58> • 8 +
+ (56 - 55) • 5 + (57 - 55) • з] : (1 + 2 + 3 + 8 + 8 + 5 + 3) = 16+18 + 12 + 8 + 0 + 5 + 12 71
1 +2 + 3 + 8 + 8 + 5 + 3
Возьмем другой пример расчета дисперсии количественного признака, близкого к уголовному праву и криминологии. Пред положим, что выборочным методом было изучено 100 осужден ных к лишению свободы. На срок 1 год (х,) было осуждено 15 че ловек (/!); 2 года (х2) — 50 человек (/J); 3 года (х3) — 20 человек (/3); 4 года (ха) — 10 человек (/,); 5 лет (х5) — 4 человека (/5); 6 лет (х6) — 1 человек (/6).
Средний арифметический показатель наказания:
1+2+3+4+5+6 21 х =------------------------= —- = 3,5 года.
О О
о = Г(1 - 3,5) • 15 + (2 - 3,5) • 50 + (3 - 3,5) • 20 + (4 - 3,5) • 10 + (5 - 3,5) • 4 +
+ (6 - 3,5) • ll : (15 + 50 + 20 + 10+4 + 1) = 93,75 + 112,5 + 5 + 2,5 + 9 + 6,25 _ 229
= 2,29.
Таким образом, средний квадрат отклонений (дисперсия) раз личных сроков наказания от среднего арифметического (х = 3,5 го да) равен в данном случае 2,29 года.
Второй общепринятой мерой вариации признака является сред нее квадратическое отклонение. Оно обозначается символом «о» (сигма малая без квадрата) и выводится как самостоятельно, так и на основе среднего квадрата отклонений, т. е. дисперсии, кото рая обозначается «о» (сигма малая в квадрате).
Извлекая корень квадратный из дисперсии, получаем среднее квадратическое отклонение:
о = V? = •//>(! - р) - для качественных признаков;
а = Vo =
у--:
- для количественных признаков.
По этим формулам среднее квадратическое отклонение в рас смотренных выше примерах будет равно: в первом случае ^/0,23 = = 0,48, во втором — ^/2,36 = 1,54, в третьем — ^/2,29 = 1,51.
Среднее квадратическое отклонение всегда выражается в тех именованных числах, в которых выражены варианта и средняя, т. е. в первом случае — в процентах, во втором — в номерах кар точек, в третьем — в годах.
Не вникая в математическую сторону вопроса, скажем, что очертания симметричной кривой нормального распределения пол ностью определяются двумя показателями — средней арифмети ческой (х) и средним квадратическим отклонением (а). В зависи мости от их значений она может иметь разный центр группиров ки показателей (рис. 4), быть более удлиненной, растянутой или сжатой, компактной (рис. 5).
На рис. 4 средняя арифметическая х2 больше средней арифме тической Хр поэтому распределение 11 сдвинуто по оси абсцисс вправо. Средние квадратические отклонения распределений I и II одинаковы (о, = о2), следовательно, одинаковы и кривые распределения. На рис. 5, наоборот, средние арифметические (х, = х2) одинаковы, поэтому центры группировки обоих распределе ний на оси абсцисс совпадают, а среднее квадратическое откло нение распределения II (с2) больше среднего квадратического отклонения (а,), поэтому кривая II нормального распределения оказалась более растянутой, а кривая I — компактной.
Следующее свойство сред него квадратического отклоне ния позволяет правильно оце нить надежность выборочных показателей. Если площадь, ог раниченную кривой нормаль ного распределения, принять за 1 или 100%, то площадь, заключенная в пределах 1о вправо и влево от средней арифметической (рис. 6), со ставит 0,683 всей площади. Это означает, что 68,3% всех изу ченных вариант отклоняется от средней арифметической не бо лее чем на 1а, т. е. находится в пределах (х ± о).
Площадь, заключенная в пределах 2а вправо и влево от сред ней арифметической, составляет 0,954 всей площади, т. е. 95,4% всех единиц совокупности находится в пределах (х ± 2с). Площадь, заключенная в пределах Зо влево и вправо от средней арифмети ческой, составляет 0,997 всей площади, или 99,7% всех единиц совокупности находится в пределах (х± Зо). Это и есть так назы ваемое правило трех сигм, характерное для нормального распре деления.
При проведении выборочных исследований параметры х и о, а также пределы единиц выборки (площадь выборки) всегда известны. Опираясь на них, можно с точностью ска зать, с каким доверием следует относиться к выборочным показателям. К правилу трех сигм мы вернемся, когда при расчете ошибки выборки будем вынуждены более конкретно раскрыть коэффициент доверия, или коэффициент кратнос ти ошибок.
При выборочном наблюдении регистрируется только часть еди ниц генеральной совокупности. Но эта часть по объему должна быть такова, чтобы получаемые сведения оказались репрезента тивными, т. е. достаточно верно отражали содержание и законо мерности изучаемого явления в целом. Под репрезентативностью понимается свойство выборочной совокупности воспроизводить ха рактеристики генеральной совокупности.
Разность между данными генеральной и выборочной совокуп ностей называют ошибкой репрезентативности, или ошибкой вы борки. Например, генеральная совокупность правонарушителей составляет 500 человек. Удельный вес лиц, воспитанных в непол ной семье, среди них равен 30%. При выборочном наблюдении было изучено 50 человек, среди которых удельный вес таких лиц оказался 25%. Ошибка выборки равна: 30% — 25% = 5% (0,5). Ана логичным образом выводится ошибка репрезентативности и для количественного признака. Предположим, что средняя арифмети ческая величина возраста преступников в генеральной совокупно сти была равна 28,3 года. В выборочной совокупности она состави ла 26,5 года. Ошибка равна: 28,3 — 26,5 = 1,8 года.
Ошибки бывают тенденциозными, или систематическими, и случайными. Первые — результат неправильного или преднаме ренного отбора исследователем тех или иных показателей, вто рые — результат случайностей неполного отбора.
Тенденциозные ошибки возникают тогда, когда исследователь неправильно сформировал выборку, не знал научных правил отбора единиц совокупности, сознательно отобрал наиболее по казательные единицы. Например, исследуя правосознание граж дан, анкетер в целях экономии времени воспользовался аудито рией студентов-юристов и опросил их. Полученные данные, ес тественно, отражали правовые взгляды лишь этих респондентов и не соответствовали взглядам всех граждан. Выводы, сделанные на основе тенденциозных выборок, будут ошибочными. Они мо гут причинить вред делу.
Истории известны многие курьезы, связанные с пренебреже нием правилами выборочного наблюдения. Один из них произо шел в США в 1936 г. при прогнозировании исхода президентских выборов. Журнал «Литерари Дайджест», используя телефонные книги, опросил свыше 2 млн человек. По итогам опроса президентом должен быть избран Ландон. Социологи Геллап и другие опросили только 4 тыс. жителей и пришли к однозначному выво ду: победит Рузвельт. Их прогноз оправдался. В чем причина таких расхождений? Первая выборка отражала мнение лишь состоятель ных консервативных слоев населения, которые имели телефоны, вторая — всех слоев населения. Она оказалась более представи тельной, хотя была в 500 раз меньше первой. Роковую роль сыг рали тенденциозные ошибки.
Научно-практическая задача выборочного наблюдения сводится не только к тому, чтобы при малых затратах сил и средств макси мально приблизить данные выборки к данным всей генеральной совокупности, но и к тому, чтобы точно измерить, в каких преде лах результаты выборки отличаются от данных генеральной сово купности. Здесь и встает вопрос о характере ошибок.
Тенденциозные (систематические) ошибки нельзя измерить. Они могут быть самыми разными по величине и содержанию. Тен денциозные ошибки тем меньше, чем выше квалификация ис следователя, чем лучше он знаком с объектом изучения и воз можными источниками систематических ошибок.
Измерить можно лишь случайные ошибки, т. е. ошибки, обус ловленные неполнотой изучения реально существующей сово купности. Случайные ошибки — непреднамеренные неточности статистического наблюдения, которые могут быть направлены как в сторону преувеличения показателей признака, так и в сто рону их преуменьшения. При относительно большом изучении случайные ошибки взаимопогашаются (вспомним третий этап эксперимента по извлечению пронумерованных карточек, ког да было сделано 30 выборок по 40 извлечений каждая), в ре зультате чего данные выборочной совокупности становятся близ кими к данным генеральной. Оставшиеся различия можно отно сительно точно измерить на основе теории вероятностей, зако на больших чисел и закономерностей распределения случайных величин.
Для того чтобы избежать тенденциозных ошибок, необходи мо строго соблюдать правила случайного отбора единиц выбо рочной совокупности. Случайные ошибки в выборочном наблю дении объективны. Их нельзя избежать, но можно уменьшить пу тем увеличения объема выборки и точно вычислить.
Необходимость в точном расчете ошибки выборки возникает тогда, когда произведенное выборочное наблюдение надо оценить с точки зрения его репрезентативности и достоверности. Фор мула для вычисления ошибки выборки в общем виде выглядит так:
где W — ошибка выборки; а — средний квадрат отклонения (дисперсия); о — среднее квадратическое отклонение; п — число единиц выборки.
Исходя из этой формулы, ошибка репрезентативности пря мо пропорциональна дисперсии или среднему квадратическо-му отклонению и обратно пропорциональна числу единиц вы борки. Ошибка выборки будет тем меньше, чем меньше дис персия (колеблемость признака) и чем больше численность выборки. Объем выборочной совокупности, как правило, все гда известен, если исследование уже произведено. Остается вычислить дисперсию, порядок расчета которой мы излагали в предыдущем параграфе. Подставляя значение дисперсии в фор мулу ошибки выборки для качественного и количественного признака получаем:
w =w =I/
Эти формулы позволяют рассчитывать ошибку выборки на ос нове исходных показателей. Рассчитаем ее по данным предыду щих примеров. Дисперсия качественного признака — состояния опьянения, удельный вес которого в структуре изучаемых пре ступлений составлял 35%, оказалась равной 0,23. Численность вы борки определим в 100 единиц (уголовных дел, статкарт, приго воров). В этом случае
W = ,/0,0023 = 0,048, или 4,8
Это означает, что при правильной случайной выборке в 100 единиц удельный вес лиц, совершивших преступления в состоя нии опьянения, будет колебаться относительно удельного веса данного признака в генеральной совокупности в пределах ± 4,8%, т. е. 35% ± 4,8% или от 30,2 до 39,8%. Если мы увеличим выборку вчетверо, т. е. до 400 единиц, то ошибка выборки уменьшится вдвое и будет составлять ± 2,4%. При максимальной дисперсии качественного признака (0,25) и 100 единицах выборки ошибка выборки будет равняться 0,05, или ± 5%, а при 400 единицах выборки — 0,025, или ± 2,5%.
Обратимся к примеру с количественными признаками --к 100 осужденным к разным срокам лишения свободы. Дисперсия количественного признака равнялась 2,29 года. Рассчитаем ошиб ку выборки:
w = V0.0229 = ± 0,048 года.
При увеличении выборки вчетверо, т. е. до 400 единиц, ошибка выборки уменьшится вдвое и составит ±0,075 года.
Приведенные примеры наглядно показывают, что при пра вильном отборе выборочной совокупности даже при небольшом объеме в 100 единиц ошибка репрезентативности может быть при знана вполне допустимой, а при выборке в 400 единиц -- тем более. При максимальной дисперсии качественного признака и выборке в 100 единиц ошибка выборки, например, не превыша ла ± 5%. Эти величины постоянные, что и используется в заранее рассчитанных таблицах.
Дисперсия и ошибка выборки количественных признаков вы ражаются не в относительных числах (процентах, долях), как у качественных показателей, а в именованных числах, т. е. в годах, рублях, классах, часах и т. д. Они могут иметь самые разные со держательные и численные значения. Их нельзя рассчитать зара нее безотносительно к конкретному признаку, и поэтому гото вых таблиц ошибок выборки для количественных признаков нет.
Все предшествующие формулы и расчеты ошибки репрезента тивности имеют значение для повторной выборки. При ней каждая отобранная из генеральной совокупности единица (например, статкарта на преступление) вновь возвращается в массив. Поэтому не исключена возможность ее повторного отбора. Наряду с таким от бором есть отбор бесповторный. При нем каждая отобранная еди ница исключается из числа единиц генеральной совокупности, а поэтому может попасть в выборку лишь один раз. В связи с этим ошибка выборки для качественных и количественных признаков вычисляется соответственно по разным формулам:
где и — число выборочной совокупности; N — число генеральной совокупности.
Проанализируем эти формулы на конкретном примере. Пред положим, что в одном из городов бесповторным способом был произведен опрос 300 граждан о знании ими УК РФ. Удельный вес лиц, которые не знали ничего о кодексе, составил 20%. Об щая численность взрослого населения города составила 15 тыс. человек. Необходимо установить репрезентативность произведен ного изучения. В данном случае W =0,2(1-0,2) 30015000J= Г'V 300(1 - 0,02) = ±0,022
Однократная ошибка выборки составила ± 0,022, или ± 2,2%, а двукратная -- ± 4,4%. Если опрос граждан производился при строгом соблюдении процедуры, то удельный вес тех из них, которые не знают ничего об УК, в структуре всех граждан может колебаться в пределах 20 ± 4,4% или от 15,6 до 24,4%. Возможные отклонения существенны, но для практических целей результаты могут быть признаны вполне удовлетворительными.
Анализ формул ошибки бесповторной выборки показывает, что дополнительный множитель (1— n/N) не может быть больше единицы, следовательно, он лишь уменьшает величину ошибки выборки. В данном случае этот множитель составил 0,98 и умень шил все подкоренное выражение на 0,00001, а ошибку выбор ки — на 0,1%. В других случаях это уменьшение может быть боль шим. Таким образом, наличие данного множителя позволяет бо лее точно вычислить ошибку бесповторной выборки, причем в сторону ее минимизации. Поэтому, если исследователю неизвес тна численность генеральной совокупности, а он произвел бесповторную выборку, то можно рассчитать ошибку репрезента тивности по формуле повторной выборки. Незначительной не точностью, связанной с завышением расчетной ошибки, можно пренебречь, поскольку социально-правовые исследования не тре буют особой точности.
При рассмотрении закономерностей нормального распреде ления (рис. 6) говорилось о правиле трех сигм. Вспомним, что если площадь выборки заключена в пределах Зс, то она составит 99,7% (0,997) всей площади, ограниченной кривой распределе ния, если в пределах 2о — 95,4% (0,954), если в пределах 1о -68,3% (0,683). Эта закономерность используется для расчета коэф фициента доверия (t).
Не вникая в математическую сторону этого вопроса, скажем, что вероятность отклонения изучаемого признака, как качествен ного, так и количественного, в пределах однократной ошибки репрезентативности, т. е. при /= 1, равна 0,683. Это означает, что из 1000 изучаемых единиц 683 будут находиться в пределах одно кратной ошибки выборки, а остальные 317 единиц — за ее пре делами. При коэффициенте доверия, равном 2 (/=2), вероятность отклонения изучаемого признака будет находиться в пределах двукратной ошибки репрезентативности и равняться 0,954, те. из 1000 изучаемых единиц 954 будут находиться в пределах дву кратной ошибки. При коэффициенте доверия, равном 3 (/=3), из 1000 изучаемых единиц 997 будут находиться в пределах трех кратной ошибки.
Символ t именуют коэффициентом кратности ошибки репре зентативности, или коэффициентом доверия. Его увеличение по вышает репрезентативность выборки, но не само по себе, а через увеличение выборочной совокупности. Если, например, при про ведении криминологического или социально-правового изучения есть необходимость в том, чтобы ошибка репрезентативности не превышала ± 4,8%, как было в нашем примере, а коэффициент доверия был равен не 1, а 3, т. е. t— 3, то численность выбороч ной совокупности придется увеличить в 6 раз, или до 600 единиц. При t=2 численность выборки должна быть увеличена в 4 раза, т. е. до 400 единиц.
Выше говорилось, что если уменьшить ошибку выборки в 2 раза, то выборочную совокупность следует увеличить в 4 раза. Поставим задачу по-иному. Если нас удовлетворяет величина ошибки выбор ки, но необходимо повысить коэффициент доверия до 1=2, чтобы в 954 случаях из 1000 величина единиц изучения не отклонялась от заданной ошибки, также надо увеличить объем выборочной сово купности в 4 раза. Ошибка сохраняется та же, а коэффициент дове рия повышается. При криминологических, социально-правовых ис следованиях и при изучении в практических оперативных целях может быть допустима точность с коэффициентом доверия /= 1. При ре шении важных научных или практических вопросов желательно, чтобы ошибка репрезентативности принималась с коэффициентом доверия t = 2. Изучение с коэффициентом доверия / = 3 в юридичес кой статистике практически нигде не требуется.
Предельная ошибка выборки обозначается греческой буквой А (дельта). Она равна произведению однократной ошибки выборки на соответствующий коэффициент доверия Д = W't. Заменив W соответствущими формулами для повторной выборки, полу чим:
Для бссповторной выборки эти формулы будут иметь следую щий вид:
Избежать сложных математических расчетов при определении пределов ошибки репрезентативности качественных характерис тик при заданном числе наблюдений помогают специальные таб лицы, рассчитанные математиками (табл. 5).
Таблица 5 Предел ошибки при заданном числе наблюдений и t = 2, %
|
Удельный вес наблюдений, % |
Число наблюдений |
|||||||||
|
100 |
200 |
300 |
400 |
500 |
600 |
700 |
800 |
900 |
1000 |
|
|
5 (95) 10 (90) 15 (85) 20 (80) 25 (75) 30 (70) 35 Г6М |
4,4 6,0 7,2 8,0 8,7 9,2 SU 9,9 10,0 10,0 |
3,1 4,3 5,1 5,7 6,2 6,5 6,8 7,0 7,1 7,1 |
2,8 3,5 4,1 4,6 5,0 5,3 5,5 5,6 5,7 5,8 |
2,5 3,0 3,6 4,0 4,3 4,6 4J& 4,9 5,0 5,0 |
1,9 2,7 3,2 3,6 3,9 4,1 4,3 4,4 4,5 4,5 |
1,8 2,5 2,9 3,3 3,5 3,7 3,9 4,0 4,1 4,1 |
1,6 2,3 2,7 3,0 3,3 3,5 3,6 3,7 3,8 3,8 |
1,5 2,1 2,5 2,8 3,1 3,2 3,4 3,5 3,5 3,5 |
1,4 2,0 2,4 2,7 2,9 3,1 3,2 3,3 3,3 3,3 |
1,4 1,9 2,3 2,5 2,7 2,9 3,0 3,1 3,1 3,2 |
|
40 (60) 45 (55) |
Используя эту далеко не полную таблицу, определим пре дельную ошибку репрезентативности по уже известным данным о лицах, совершивших преступления в состоянии опьянения. Вспомним эти данные: удельный вес указанных лиц составлял 35%, объем выборочной совокупности 100 и 400 единиц. Ошибка репрезентативности, рассчитанная по формулам, оказалась равной соответственно ± 4,8 и ± 2,4%. Если наши расчеты были вер ными, то они совпадут с данными табл. 5.
Находим в графе 1 таблицы значение показателя, равное 35% (оно подчеркнуто). На этой же строке в графе 2, соответствую щей 100 наблюдениям, находим ошибку репрезентативности ± 9,6%, а в графе 5, соответствующей 400 наблюдениям, — ошибку репрезентативности ± 4,8%. Сопоставим расчетные ошибки с таб личными. Последние оказались вдвое больше тех, которые были получены путем расчета. Однако никакой ошибки здесь нет. Пре делы ошибок, указанные в табл. 5, рассчитаны при коэффициен те доверия, равном 2 (/=2), а мы рассчитывали без учета коэф фициента доверия (т. е. при /= 1). Если использовать формулы рас чета предельных ошибок с /= 2, то получим те же самые данные, которые указаны в табл. 5.
д = tW = 2 • 4,8 = ±9,6%; Д = tW = 2 • 2,4 = ±4,8%.
Коэффициент доверия, равный 2, означающий, что в 954 слу чаях из 1000 единицы изучения не будут выходить за пределы заданной ошибки репрезентативности, практически надежен. По этому таблицы предельных ошибок рассчитаны применительно к нему.
Каждый исследователь, желающий получить достоверные дан ные о генеральной совокупности изучаемых явлений и процес сов, стоит перед проблемой определения объема выборочной совокупности (я). Он определяется исходя из заданных и налич ных показателей. Заданными показателями в этом случае будут предельная ошибка репрезентативности (W или А), коэффици ент доверия (0, а наличными — дисперсия (о) изучаемых при знаков и (в некоторых случаях) численность генеральной сово купности (W).
Формулы расчета выборочной совокупности выводятся из фор мул расчета ошибок репрезентативности.
\р(\ — р) Из формулы W = J-i-----'-, по которой рассчитывается ошибка
повторной выборки качественного признака при коэффициенте доверия /= 1, может быть легко вычислен объем выборки. Для
131
этого необходимо знать значение удельного веса признака и за дать предельную ошибку выборки. Обратимся к известному при меру. Доля лиц, совершивших преступления в состоянии опьяне ния (Р), составляла 35%, или 0,35. Предельную ошибку (W) за дадим равной ± 5%, или 0,05. В этом случае
^ Р(\ - Р) = 0,35(1 W
• 0,35)
0,0025
= 91 преступление (дело, статкарта, приговор).
Если задать ошибку, равной ± 4%, то следует изучить 143 еди ницы, ± 3% - 225, ±296- 575 и т.д.
Из формулы W = J— , по которой
I П
определяется однократная
ошибка повторной выборки количественного признака, объем выборочной совокупности можно рассчитать после нахождения дисперсии (о) и необходимой предельной ошибки выборки (W). Вновь обратимся к примеру о сроках лишения свободы. В нем а = = 2,29 года, W= ± 0,15 года. Найдем объем выборочной совокуп ности (/?):
2,29 0,0225
= 102 единицы.
Это означает, что если нас удовлетворяет ошибка выборки, равная ±0,15, то следует изучить 100 преступлений (дел, статкарт и т. д.), а если она допустима в пределах ± 0,3, то достаточ но 25 единиц изучения.
Выше говорилось, что коэффициент доверия, равный 1 (/=1), недостаточно надежен, так как только 683 единицы из 1000 могут быть в пределах заданной ошибки репрезентативно сти. Поэтому чаще всего при расчете объема выборочной сово купности вводится коэффициент доверия, равный 2 (/=2), ко торый означает, что в 954 случаях из 1000 число единиц выбо рочной совокупности будет находиться в пределах заданной ошибки репрезентативности. С этой целью в приведенные фор мулы, как и при расчете ошибки репрезентативности, вводит ся коэффициент /.
Из формул предельных ошибок повторной выборки для каче ственных и количественных признаков выведем формулы расчета объемов выборочной совокупности.
Из д
следует и =
(качественные признаки).
Из д = /J— следует п = -~- (количественные признаки).
V и А
Принимая / = 2 и используя данные предыдущих примеров, определяем объемы выборочных совокупностей для качествен ных и количественных признаков:
, ч 0,35(1-0,35) 4 "*"
п (кач.) =-----^ пппг, '— -- 364 преступления;
и (колич.) =
2,29 4
= 407 преступлений.
0,0225
Расчеты выборочных совокупностей показывают, что если по высить коэффициент доверия вдвое (/=2), то объем выборки не обходимо увеличить вчетверо, ^то означает, что в пределах тех же ошибок репрезентативности ± 5% и ± 0,15 года теперь будет на ходиться не 683, а 954 единицы из 1000. В этих случаях ошибка выборки именуется двукратной, поскольку распространяется на все единицы выборочной совокупности, расположенные в пре делах 28 нормального распределения.
Все предшествующие расчеты производились для повторной выборки. В реальной жизни криминологические и социально-пра вовые изучения проводятся, как правило, бесповторным спосо бом, т. е. уголовное дело, статкарта, гражданское дело и т. д. по какому-то признаку изучаются или респонденты (при анкетиро вании) опрашиваются единожды. В этом случае применяются формулы для бесповторной выборки.
Из д =
- — следует и =
NtP(\ - Р)
= —-------i-------'—-
+ tP(\ - Р)
Л/ЬЧ
2,2
> = ',—1--7Г следует л = —
/1 I, N ) £f,, т, и
Эти формулы расчета выборочных совокупностей для качествен ных и количественных признаков являются наиболее полными. В них учтены коэффициент доверия, кратность предельной ошибки и бесповторность выборки. Пользуясь этими формулами, рассчи таем выборочные совокупности для известных данных.
Итак, дано:
Р (удельный вес признака)
А (предельная ошибка выборки)
/ (коэффициент доверия)
N (генеральная совокупность)
= 35 %, или 0,35;
= 5 %, или 0,05;
= 2;
— 5000.
п =
п (выборочная совокупность)
5000 • 4 • 0,35 • (1 - 0,35) _ 4600 O.OD25 5000 + 4 0,35 (1-0,35) ~ 13,42
= 343 преступления.
Если уменьшить ошибку выборки до ±3%, то выборочная совокупность должна быть увеличена до 848 единиц, если до ± 2 % — объем выборки должен составить 1575 единиц.
Второй пример решим применительно к количественному при знаку.
Дано:
о (дисперсия) = 2,29 года;
Д (предельная ошибка выборки) = 0,15 года;
t (коэффициент доверия) = 2;
N (генеральная совокупность) = 3000.
(выборочная совокупность)
3000 4 2,29 27480
0,0225 3000 + 4 2,29 67,5 + 9,16
= 358 преступлений.
Увеличение генеральной совокупности вдвое, т. е. до 6000, увеличит выборку ненамного, лишь до 381 единицы. Это гово рит о том, что объем генеральной совокупности — относи тельно второстепенный параметр даже при расчете объема бес повторной выборки, хотя он и стоит в формуле расчета. При повторной выборке объем генеральной совокупности не имеет никакого значения, поэтому он отсутствует в формуле расчета как дисперсии, так и численности выборки. Следовательно, там, где численность генеральной совокупности по тем или иным причинам точно не известна, ею можно пренебречь и рассчи тывать выборочную совокупность по формулам повторной вы борки или использовать приблизительную численность гене ральной совокупности.
Для определения объема повторной выборки по качественно му признаку можно использовать табл. 6. Как и табл. 5 (о пределах ошибок), она рассчитана применительно к коэффициенту дове рия, равному 2 (/=2).
Таблица 6
Число наблюдений, необходимое для того, чтобы ошибка не превысила заданного предела (t=2)
|
Удельный вес |
Предел ошибки, % |
|||||
|
наблюдений, % |
|
|||||
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
10 |
|
10 (90) |
3600 |
900 |
400 |
230 |
150 |
37 |
|
15 (85) |
5100 |
1300 |
570 |
320 |
210 |
52 |
|
20 (80) |
6400 |
1600 |
710 |
400 |
260 |
65 |
|
25 (Z5i |
75ПП |
19ПП |
аза |
470 |
ям |
76 |
|
30 (70) |
8400 |
2100 |
930 |
530 |
340 |
85 |
|
35 (65) |
9100 |
2300 |
1010 |
570 |
370 |
92 |
|
40 (60) |
9600 |
2400 |
1070 |
600 |
390 |
97 |
|
45 (55) |
9900 |
2500 |
1100 |
620 |
400 |
100 |
|
50 (50) |
10 000 |
2500 |
1110 |
630 |
400 |
100 |
Примечание. Таблица приводится в сокращенном виде.
Предположим, что удельный вес изучаемого признака равен 25%. Находим этот показатель в первой графе табл. 6. Рассматри вая строку (она подчеркнута), на которой находится 25% (75%), слева направо, мы увидим, что при заданной ошибке ± 1% чис ленность выборки должна составить 7500 единиц, при ± 2% -1900, при ± 3% - 830, при ± 4% - 470, при + 5% - 300 единиц и т. д. Исходя из того, какая ошибка может быть признана допу стимой при том или ином изучении, и определяется объем выбо рочной совокупности.
В криминологических и других социально-правовых исследо ваниях чаще всего бывает достаточной выборка до 300—400 еди ниц. Даже при максимальной колеблемости качественного при знака 50% (дисперсия -- 0,25) предельная двукратная ошибка выборки составляет ±5%, при удельном весе признака 20% (80%) — ±4%, при удельном весе признака 10% (90%) — ± 3%.
Достоверность выборочных показателей существенно зависит от строгого соблюдения правил случайного (вероятностного) от бора единиц совокупности. Понятие «случайный отбор» нельзя понимать в обыденном значении слова: все, что случайно попадет в поле зрения исследователя, то и изучается. Нет. Случай ность — здесь не синоним бепорядочности. Ибо и при беспоря дочном отборе единиц совокупности может проявиться та или иная тенденциозность.
Интервьюеры, например, широко используют стихийные оп росы «первого встречного», которые на первый взгляд кажутся случайными. На самом деле интервьюер при выборе лиц для оп роса может осознанно или неосознанно руководствоваться чув ствами симпатии или антипатии к этим встречным, соображени ями удобства или неудобства и другими обстоятельствами. Все это может породить тенденциозность. Аналогичный пример мож но привести с отбором в лекционной аудитории студентов для анкетирования по вопросам успеваемости. Можно отобрать сидя щих впереди или лиц, сидящих на задних рядах. В одном случае в выборку могут попасть более прилежные студенты, в другом -недостаточно добросовестные. Такие случаи приводят к тем или иным смещениям в выборочных характеристиках. Мы уже не го ворим о сознательной подборке выборочной совокупности по нужным показателям. Подобные изучения недопустимы ни в на уке, ни на практике.
Случайный способ выборки предполагает строгую процедуру ее организации и проведения. Термин «случайный» здесь упо требляется как антоним тенденциозной выборки. Случайная вы борка порождает случайные ошибки, которые имеют закономер ности распределения. Они измеряются и вычисляются. В этих слу чаях исследователь точно может сказать, какова достоверность результатов проведенного изучения. Для обеспечения независи мости изучения от субъективных желаний исследователя, отбор единиц совокупности следует производить так, чтобы каждая еди ница исследуемой генеральной совокупности имела одинаковые шан сы попасть в выборку наравне со всеми другими единицами данной совокупности. Принцип равновозможности и случайности при отборе единиц в выборку осуществляется следующими способа ми: собственно случайным, механическим, типическим и райо нированным. Каждый из них может быть повторным и бесповтор ным.
Собственно случайный отбор дают обыкновенная лотерея, жеребьевка или использование таблиц случайных чисел. Напри мер, для проведения выборочного анкетного опроса граждан бе рется список избирателей или иной пронумерованный список граждан. Все номера списка записываются на листах бумаги и всле пую вынимается столько листков, сколько должна составлять вы борочная совокупность. Опрашиваются лишь те граждане, номе ра фамилий которых определены жребием. Собственно случай ный отбор может быть применен при выборке статкарт на выяв ленное преступление, на лицо, совершившее преступление, на осужденного и т.д., когда из генерального массива тщательно перемешанных перфокарт вслепую вынимается столько карт, сколько необходимо для выборочной совокупности. В приведен ных примерах собственно случайной выборки можно применить как бесповторный отбор, когда вынутая фишка или перфокарта не возвращаются в массив, так и повторный, когда вынутые еди ницы после изучения возвращаются обратно в массив. Такой уп рощенный метод в настоящее время возможен лишь в низовых учреждениях системы уголовной юстиции, где нет автоматизиро ванных баз данных.
Механический отбор — разновидность случайного. Он более практичен и рационален. При механическом отборе генеральная совокупность делится на столько равных частей, какова должна быть выборка, а потом из каждой части обследуется одна едини ца. Например, в генеральной совокупности насчитывается 5000 статкарт. Выборочная совокупность определяется равной 250 единицам, т. е. 5% от генеральной. В этом случае 5000 : 250 = 20. Из тщательно перемешанного массива статкарт отбирается каж дая двадцатая и обследуется. При 10%-ной выборке отбирается и обследуется каждая десятая карта, при 20%-ной — каждая пятая и т. д. Аналогичным образом можно отобрать архивные уголов ные дела по журналу регистрации преступлений или порядку их расположения на стеллажах, а также любые другие документы по их описи и другим перечням. Механическая выборка, как прави ло, бывает бесповторной.
Типический отбор обычно сочетается с собственно случай ной или механической выборкой. Он призван для того, чтобы при изучении совокупности отражалась вся ее сложная струк тура. Дело в том, что собственно случайный или механический отборы непосредственно применимы лишь при изучении од нородной совокупности по какому-то одному признаку. Юри дические изучения обычно проводятся по ряду признаков. В этом случае выборка, имеющая достаточный объем для одного при знака, может оказаться недостаточной для другого, пятого, десятого. А надо, чтобы выборка репрезентировала каждый из изучаемых признаков, а точнее — всю сложную структуру ге неральной совокупности. Это относится к любому элементу предмета изучения. Все они являются сложными по своей струк туре. Преступность, например, подразделяется по видам, мо тивации, тяжести и т. д. При изучении ее в выборку могут по пасть в большей мере признаки преступлений против личнос ти, в меньшей -- против собственности и совсем не попасть неосторожные деяния. А выборочная совокупность должна быть копией генеральной, ее уменьшенной моделью. Это достижи мо при типической выборке. При ее организации вся генераль ная совокупность предварительно подразделяется на качествен но однородные по существенному признаку группы, а затем из них производится случайный отбор. В нашем примере статкарты на преступления вначале распределяются по видам деяний, а затем из каждого подмассива отбирается необходимое коли чество статистических карт случайным или механическим спо собом. Типическую выборку иногда называют расслоенной, или стратифицированной.
Типический отбор может сочетаться с несколькими стадиями (ступенями) отбора. На первой стадии, например, отбираются статкарты по виду криминальной мотивации. Здесь единица от бора — это мотивация (корыстная, насильственная и т. д.). Затем внутри каждой мотивации отбираются по родовому объекту по сягательства. На третьей стадии внутри каждого родового объекта отбираются карты по видам деяний. Могут быть и последующие ступени. Такая выборка именуется многоступенчатой. Распреде ление объектов изучения по территориям может потребовать рай онированной многоступенчатой выборки. В конкретных изучени ях возможно комбинированное сочетание различных выборок между собой, а также иных видов несплошного и сплошного об следований.
Случайный отбор при правильной организации и проведении гарантирует от тенденциозных ошибок. Но он не гарантирует от неточностей, которые заложены в исходных юридических мате риалах. Если, например, мы изучаем мотивы преступлений, а последние неполно, поверхностно и искаженно отражены в уго ловных делах или статистических карточках на лиц, совершив ших преступления, или других материалах, то никакой отбор здесь не поможет. Очень важное значение имеет также методическая квалификация самих исследователей, наблюдателей, анкетеров и т.д. Все эти вопросы необходимо учитывать при оценке досто верности выборочных изучений.
Выборочное наблюдение получило самое широкое распрост ранение в мире. Освоение его методик лицами, занимающимися изучением и анализом криминологических, деликтологических, социально-правовых и других массовых общественных явлений и процессов, с чем связана любая юридическая деятельность, жиз ненно необходимо. Грамотное применение этих методик поморгает получить надежные данные, отсутствующие в официальной отчетности, за короткое время с использованием малых сил и средств.
В заключение приведем все формулы, которые могут потребо ваться для оценки ошибки выборки по проведенному изучению или расчета объема выборочной совокупности с заданными (до пустимыми) параметрами.
Расчетные формулы
Исчисляемые показатели
Расчетные формулы для признаков
качественных
количественных
.
В структуре различных способов несплошного статистическо го наблюдения значатся социологические методы, которые обыч но используются в специально организованных обследованиях и имеют целью собрать юридически значимую информацию, от сутствующую в официальной отчетности правоохранительных органов и других юридических учреждений.
Социологические методы, соединенные с выборочными изу чениями, широко применяются в изучении тенденций и законо мерностей общественной жизни. Развитие и накопление знаний в области социальных наук, в том числе и в сфере борьбы с пре ступностью, в последние годы в нашей стране в значительной мере было связано с широким распространением конкретно-со циологических методов исследования. К этим методам, применя емым в праве и криминологии, можно отнести: опрос в различ ных его формах, социологическое наблюдение, социальный экс перимент и другие.
Опрос — распространенный конкретно-социологический ме тод получения эмпирических данных. Он относительно широко применяется в криминологических и социально-правовых иссле дованиях в целях изучения различных аспектов общественного мнения граждан, избирателей, работников юридических учреж дений, правонарушителей, потерпевших, осужденных, заклю ченных и т. д. Он позволяет: 1) собрать сведения, которых нет в официальной отчетности и других материалах, 2) за короткий срок и при небольших затратах сил и средств опросить репрезен тативные (представительные) группы изучаемых лиц, 3) форма лизовать его проведение, чтобы облегчить обобщение и анализ получаемых сведений.
Посредством опроса выявляются: общественное мнение о при чинах преступлений и правонарушений, латентных преступлени ях, эффективности профилактических мероприятий и мер уголовного наказания; отношение опрашиваемых к нравственно-правовым ценностям, праву, установленному правопорядку, слу жебным обязанностям; настроения, правосознание, социальные ориентации и мотивация правонарушителей, истцов, ответчи ков, пострадавших и т. д. Опрашиваться могут любые лица, кото рые способны пролить какой-то свет на изучаемую проблему. Опросы имеют форму бесед, интервью и анкетирования. К мето дам опроса, по существу, можно отнести методы социометрии, позволяющие изучать систему связей и отношений в формальных и неформальных группах, методы тестовых испытаний и другие проективные методики.
1. Беседа с лицами, мнение которых изучается, проводится по хорошо продуманному плану в форме свободного общения. Она требует от исследователя предварительной подготовки и умения устанавливать с опрашиваемыми психологический контакт. Он может быть достигнут не сразу, поскольку исследователь соци ально-правовых и криминологических явлений часто вынужден вторгаться в такие сферы жизни, раскрытие которых не всегда желательно для опрашиваемых. В целях установления доверия оп рашиваемого, что гарантирует получение его действительного мнения, исследователь должен строго соблюдать правила психо логического такта. Поэтому не всегда рекомендуется записывать беседу с опрашиваемым. Это целесообразно сделать после, по памяти.
Преимущество данного метода — возможность уточнить и уг лубить изучаемые вопросы в процессе проведения беседы, его недостатки — трудоемкость и малая возможность формализации, что затрудняет дальнейшую обработку и обобщение полученных сведений. В практике правоохранительных органов, судов, адво катур и других юридических учреждений беседа как неформаль ный способ получить соответствующие сведения имеет широкое распространение. В данном случае речь идет о целенаправленной беседе с многими респондентами для изучения их мнения по интересующим нас вопросам.
2. Интервью — представляет собой ту же целенаправленную бе седу, ведущуюся по строго разработанным вопросам. Грань между интервью и беседой, как формами изучения общественного мне ния, условна. Интервью в отличие от беседы скоротечно, более жестко запрограммировано и содержит ограниченное число воп росов. Этот вид опроса позволяет в короткий срок охватить боль шие контингенты опрашиваемых и получить относительно сопос тавимые результаты для последующего обобщения и анализа. При проведении интервью меньше возможностей установить надежный психологический контакт, что может отразиться на качестве полу ченных данных. Интервью делят на несколько видов: а) свобод ное, б) стандартизированное, в) панельное и г) групповое.
Свободное интервью — упрощенный вариант направленной бе седы, где опрашиваемому предлагается круг вопросов, в плане которых он ведет свободный рассказ, уточняемый исследователем. Данный вид интервью чаще всего используется при углубленном изучении сложных вопросов, например при изучении личности правонарушителей, а также в целях уточнения формулировок воп росов для других, более формализованных видов опроса.
Стандартизированное (формальное) интервью предполагает строго сформулированные вопросы, задаваемые по возможности в одинаковой форме. Ответы на них должны быть четкими и точ ными, их желательно фиксировать в виде одного из преду смотренных вариантов: выразить словами «да», «нет», записать в балльной (1, 2, 3, и т.д.) или знаковой (+ —) системе. Такие ответы позволяют быстро записать их и получить хорошо сопо ставимые результаты для обобщения и анализа общественного мнения значительного количества лиц.
Панельное интервью представляет собой неоднократное об щение с одними и теми же лицами (или одним и тем же контин гентом лиц) через определенные промежутки времени в целях установления динамики их взглядов и мнений. Данный вид ин тервью может быть использован, например, при изучении пра восознания осужденных к лишению свободы и другим видам уго ловного наказания до отбытия наказания и после освобождения от него, или отношения к воинскому порядку призывников, во еннослужащих и уволенных в запас.
При групповом интервью исследователь получает мнение груп пы, которое не всегда выражает мнение большинства. Групповое мнение нередко формируется под влиянием внушений, подражания, конформизма и иных социально-психологических явле ний, где определяющую роль играют взгляды, оценки и ориента ции лидеров. Этот вид интервью может использоваться для кри минологического изучения мнений формальных и неформальных групп, но он мало пригоден для выявления индивидуальных взгля дов и ориентации.
3. Анкетирование — один из наиболее распространенных и эф фективных методов сбора первичной социологической и статис тической информации. Анкетирование по сравнению с беседой и интервьюированием представляет собой как бы следующую сту пень еще более жестко запрограммированного опроса. Примени тельно к изучению деятельности судов, милиции, прокуратуры, при изучении виктимизаиии (жертв преступлений) или причин преступлений анкета содержит в себе комплекс взаимосвязанных вопросов, имеющих юридическое значение, на которые нужно получить ответы опрашиваемых лиц.
В практике криминологических исследований широко исполь зуются анкетные бланки, куда в виде ответов на вопросы зано сятся результаты программируемого изучения уголовных дел и других документов. Данный метод, не являясь опросом в собствен ном смысле этого слова, также получил условное название ан кетного. Он был особо широко распространен в 60—70-е гг., ког да криминология накапливала эмпирический материал после сво его второго рождения для дальнейшего развития. В настоящее время ВНИИ МВД РФ при прогнозировании преступности наряду с разными прогностическими методиками использует экспертный опрос криминологов, социологов, психологов, экономистов и других специалистов о возможных тенденциях преступности, ко торый также осуществляется в виде анкетирования.
Анкета не имеет жесткой формы. Однако при ее разработке желательно соблюдать некоторые требования. Содержание вопро сов, их последовательность и количество зависят от целей иссле дования и применяемой процедуры при данном виде опроса. В структуре анкеты могут быть условно выделены вводная, статус ная, основная и заключительная части.
Во вводной части формулируется обращение к опрашиваемым, условия опроса и правила дачи ответов на поставленные вопросы. Статусная часть содержит вспомогательные вопросы о социаль но-демографическом положении опрашиваемого, данные о ко тором, по мнению исследователя, помогут более правильно оценить результаты опроса. Например, такое мнение доминирует среди студентов, такое — среди предпринимателей, такое — среди на емных рабочих и т. д. В основной части помещаются главные воп росы, имеющие непосредственное отношение к теме изучения. В заключительной части опрашиваемому может быть предоставлена возможность свободно высказаться по изучаемой проблеме. Та кие высказывания обычно служат хорошим материалом для фор мирования новых вопросов при последующих исследованиях.
Статусная и заключительные части не являются обязательны ми. Вопросы о социально-демографических данных, например, при анонимном опросе, могут насторожить респондента, и он не выскажет своего действительного мнения, а наличие свободных высказываний в заключительной части затрудняет обобщение. Поэтому, исходя из задач и целей исследования, эти части иног да опускаются. Вводная часть также может быть опущена, если исследователь имеет возможность устно разъяснить опрашивае мым порядок заполнения анкеты. При личном проведении опро сов в школах, институтах, учреждениях и т. д. такая возможность всегда имеется.
Вопросы основной части анкеты подразделяются на три вида: а) дихотомические, б) открытые и в) закрытые. Дихотомические вопросы требуют однозначных ответов «да», «нет». Например, «раскаиваетесь ли вы в совершении преступления (да, нет)?» В юридических анкетах такие вопросы применятся редко. В неко торых случаях они уточняются дополнительным вопросом: «Если да (нет), то объясните, почему?», на который опрашиваемый дает самостоятельный ответ. Открытые вопросы предполагают ответы в произвольной форме. Они обеспечивают полноту ин формации, но чрезвычайно затрудняют ее обработку и приме нение ЭВМ. Поэтому при массовом анкетировании граждан или осужденных количество открытых вопросов должно быть мини мальным. Закрытые вопросы ограничивают возможность опра шиваемого предлагаемой серией готовых ответов. Он выбирает из них тот, который соответствует его мнению. В зависимости от полноты ответов некоторые вопросы могут быть закрытыми пол ностью или частично. Например, вопрос: «Были ли у вас до совер шения преступления административные правонарушения, за которые вы наказывались, если да, то какие?» -- может быть полностью закрыт рядом ответов: 1) нет, 2) да, 3) за наруше ния правил дорожного движения, 4) за порубку деревьев, 5) за пьянство, 6) за иные правонарушения. Последний ответ может предусматривать получение дополнительной информации, если его сформулировать так: «За другие правонарушения (указать какие)». В связи с этим предлагаемый вопрос приобретает ха рактер частично закрытого.
В анкетных опросах, проводимых в правоохранительных орга нах и судах, встречаются закрытые вопросы с набором ответов, которые опрашиваемые должны занумеровать в порядке пред почтений. В частности, при изучении мнений молодых судей об их профессиональной деятельности стоял и такой вопрос: «Ка кие качества и свойства личности из числа перечисленных наи более противопоказаны судебным работникам?» Ниже столбцом в алфавитном порядке были указаны десять характерологических черт: бестактность, грубость, категоричность, нерешительность, неуравновешенность, предвзятость, самоуверенность и т. д. Про тив каждого из перечисленных качеств опрашиваемый ставил цифру от 1 до 10, ранжировав их в порядке своих антипатий от более отрицательного к более терпимому. Вопросы подобного рода задаются и правонарушителям при изучении их взглядов, ценно стных ориентации, предпочтений и ожиданий. Этот метод иногда именуется методом ранговых оценок.
Вопросы анкеты по своей форме и функциям бывают прямые и косвенные, личные и безличные, основные, контрольные и дополнительные. Все они требуют четкой формулировки, одно значности, простоты понимания. Несоблюдение данных требова ний может привести к ошибочным и неточным ответам, а в ко нечном итоге — к необъективным результатам изучения. В целях уточнения вопросов и проверки планируемой процедуры опроса анкету можно опробовать (произвести пилотаж анкеты) на ка ком-то количестве исследуемых.
Рассматриваемый вид опроса по процедуре проведения делит ся на очный и заочный, сплошной и выборочный, открытый и анонимный. Каждый из этих способов имеет свои преимущества и недостатки. Очный опрос, например, может быть более качествен ным, но требует больших затрат сил и средств. Разновидность оч ного опроса — опрос по телефону. В этом случае затраты снижают ся и повышается оперативность опроса. Неслучайно центры изуче ния общественного мнения широко используют именно эту раз новидность опроса. При заочном анкетировании, позволяющем охватить большие массы респондентов, живущих в разных местах, бывает небольшой процент возврата распространенных анкет. В ответах на них чаще встречаются ошибки и неточности.
В целях контроля результаты очного опроса важно соотнести с некоторыми объективными показателями, что является поло жительной стороной, но при таком интервьюировании не каж дый респондент способен прямо высказать свое действительное мнение. Анонимный опрос (опрашиваемый не ставит своей фа милии в анкете) позволяет выявить действительные мнения и взгляды анкетируемых. Выбор процедуры зависит от целей изуче ния и возможностей исследователей. Для изучения непосредствен ных причин преступлений, например, наиболее приемлемы оч ные и заочные выборочные анонимные анкетные опросы.
Выборочный опрос (анкетирование) — самый распространен ный. По сравнению со сплошным, экономя силы и средства ис следователей, он требует научного определения качественной и количественной выборок. Порядок определения объема выборки или репрезентативности выборочного анкетного опроса в основе своей такой же, как и при любом выборочном изучении. Он име ет лишь частные особенности, которые можно рассмотреть на конкретном примере.
Предположим, что поставлена задача изучить уровень право сознания несовершеннолетних в городе, численность (генераль ная совокупность — N) которых составляет 10 тыс. человек. Пред варительное изучение показало, что доля лиц (Р), которая пре небрегает нормами права, равна 10%, или 0,1. Определим объем бесповторной выборки при условии, что ошибка репрезентатив ности задана двукратной, /=2 (это соответствует вероятности 0,954), а запредельная ошибка репрезентативности (А) не долж на превышать + 3%, или ± 0,03. Исходя из приведенных данных, можно рассчитать необходимый объем выборки («):
1 - Р)
10000 2-0,1(1-0,1)
10000 4-0,09
+ tP(l -Р)~ О.ОЗ 10000 + 2 • 0,1(1 - 0,1) ~ 0,0009 • 10000 + 4 • 0,09
3600 9,36
= 385 человек, или около 4% от генеральной совокупности.
Выборочный опрос имеет самое широкое распространение при изучении латентной преступности и виктимизации населе ния. Опросы граждан о совершенных против них и их близких преступлениях, заявлении или незаявлении об этом в правоох ранительные органы, реагировании последних на сообщение (за явление) о преступлениях и г. д. используются во многих стра нах и являются систематическими. Они позволяют отслеживать не только регистрируемую, но и в определенной мере факти ческую преступность, которая обычно учитывается не более чем на 50%.
В США, например, с 1972 г. дважды в год выборочно опраши вают граждан и семьи по аналогичным вопросам. Результаты оп росов свидетельствуют о том, что фактическая преступность на 50-75% выше учтенной. Полученные данные ежегодно публику ются в статистических сборниках «Криминальная виктимизация в США». Подобные опросы проводятся в Австралии, Канаде, Великобритании, Ирландии, Израиле, Нидерландах, Швеции и других странах.
В России такие опросы на официальном федеральном или ре гиональном уровнях пока не проводятся. Однако жизнь потребует этого. Руководство страны и ее народ должны знать реальное по ложение дел в сфере борьбы с преступностью, которое не отра жается в официальной отчетности. Такие исследования ООН дваж ды проводились даже в международном масштабе. Один раз (в 1991—1992 гг.) в орбите такого изучения оказалась и Россия. Опрос граждан, специалистов, и осужденных в шести областях Европейской части России проводился при участии ВНИИ МВД РФ по отдельным видам преступлений. Он, в частности, показал, что пострадавшие от преступлений лица в 40% случаев в силу различных причин, в том числе и из-за недоверия к правоохра нительным органам, не заявляли об этом в милицию.
Социологическое изучение латентной преступности и виктимизации населения дает огромный статистический материал, по зволяющий на количественном уровне изучать криминологичес кие реалии, причины недоверия граждан к органам правоохраны и их низкий престиж в общественном мнении народа. Подобные изучения можно проводить на любом уровне — в стране, в субъекте Федерации, городе, районе, на предприятии. Опрос о скрываемой преступности может проводиться среди сотрудников мили ции, прокуратуры и других органов системы уголовной юсти ции, а также среди лиц, отбывающих уголовное наказание в ме стах лишения свободы.
Анкетный метод в криминологии и в праве по сравнению с другими формами опроса имеет ряд преимуществ. Он позволяет: 1) произвести обследования достаточно больших групп граждан, должностных лиц или правонарушителей в короткий срок и с наименьшей затратой сил и средств; 2) максимально формали зовать опрос, обеспечив достаточную сопоставимость данных, их статистическую обработку и анализ, в том числе и на ЭВМ; 3) со блюсти анонимность ответов, способствующих выявлению дей ствительного мнения респондентов. К недостаткам этого метода относятся: 1) жесткая определенность вопросов, не позволяю щих в конкретных случаях углубить опрос; 2) невозвращение оп рашиваемыми значительной части анкет и наличие в них ошибок и неточностей; 3) возможность взаимных влияний на мнение опрашиваемых при организованных опросах в учебных и трудо вых коллективах. Главный же недостаток анкетирования, как и иных форм опроса, — это субъективный характер получаемых све дений. Поэтому оценка их достоверности возможна лишь на ос нове критического подхода и сопоставления со статистическими и иными объективными показателями.
1. Социологическое наблюдение именуется таковым условно, для того чтобы отличить его от статистического наблюдения. В социологической литературе этот метод обычно называется на блюдением. Оно является одним из важных эмпирических мето дов социальных, социально-правовых и криминологических изу чений. Вот как образно описывает Ф. Энгельс исследование ус ловий жизни рабочих путем наблюдения: «Я достаточно долго жил среди вас, чтобы ознакомиться с вашим положением. Я ис следовал его с самым серьезным вниманием, изучил различные официальные и неофициальные документы... но все это меня не удовлетворило. Я искал большего, чем одно абстрактное знание предмета, я хотел видеть вас в ваших жилищах, наблюдать вашу повседневную жизнь, беседовать с вами о вашем положении и ваших нуждах...»'
Наблюдение в социологии права и криминологии отличается от общесоциального лишь по содержанию. Форма его проведения остается той же. Если в социологии под наблюдением понимается специально организованное, планомерное, целенаправленное восприятие социальной действительности в определенных конк ретно-исторических условиях, то наблюдение в юриспруденции отличается от него лишь целями и предметом изучения. Наблюде ние за непосредственным исполнением норм права, отношением населения к правоохранительным органам, суду, за отношением государственных юридических учреждений к гражданам; непос редственное изучение условий, в которых воспитывались конк ретные правонарушители, или условий их содержания в след ственных изоляторах и иных местах лишения свободы, существен но дополняют абстрактную статистическую картину конкретны ми сведениями об изучаемом явлении и используются при каче ственном анализе статистических данных.
Применение социологического наблюдения в органическом единстве с другими аналитическими методами помогает работ никам правоохранительных органов при изучении и предупреж дении преступлений, анализе результатов своей работы, при вы работке реальных стратегий борьбы с преступностью и т. д. Дан ные наблюдения отражают не столько факты сознания, как при опросе граждан, сколько объективную картину изучаемого явле ния. Она может быть искажена лишь в сознании самого исследо вателя под влиянием его ошибочных взглядов, предубеждений, оценок, интерпретаций. Правильный методологический подход, основанный на объективном понимании действительности, по могает минимизировать и этот недостаток.
Наблюдение бывает полным, включенным и наблюдением-участием. При полном наблюдении исследователь изучает соци ально-правовые и криминологические явления и процессы пас сивно, «со стороны». Например, исследователь наблюдает, как происходит прием заявлений граждан в милиции о совершенном преступлении или как происходит прием и рассмотрение иско вых заявлений в судах. Включенное наблюдение предполагает изу чение социально-правовых явлений «изнутри». Это возможно тогда, когда исследователь находится в той обстановке, которую изучает. Данным видом наблюдения часто пользуются журналис ты. При наблюдении-участии наблюдатель не только живет, но и активно участвует в изучаемых им процессах и явлениях. Напри мер, в очень многих диссертациях, которые защищаются практи ческими работниками юридических учреждений, наличествуют результаты наблюдения-участия. Данный вид наблюдения — наи более активная форма. Она дает глубинное понимание изучаемых явлений, которое нельзя получить при других формах наблюде ния.
Техника фиксации результатов наблюдения несложна. Они могут отражаться в специально разработанных карточках, днев нике наблюдения или с помощью технических средств: магнито фона, фото-, кино- или телекамеры. Наблюдение не требует спе циального математического аппарата. Оно обычно дополняет важ ными и конкретными сведениями результаты изучения, полу ченные с помощью количественных методов.
2. Социальный эксперимент качественно отличается от экспери мента в естественных науках. Его применение в праве и кримино логии строго ограничено. Эксперименты в праве, в законодатель стве возможны только на основе законодательного решения. Кри минологические эксперименты не требуют нормативного разре шения, но возможны лишь в позитивном плане (например, при разработке организационных мер предупреждения преступлений, совершенствовании форм и методов правового воспитания и т. д.), т. е. когда они, позволяя получить необходимую информацию, ко торую нельзя добыть другими способами, не создают эксперимен тальных криминогенных условий и ситуаций.
Социальный экперимент в правотворческой деятельности имеет очень важное значение. Он помогает выявить позитивные и негативные последствия той или иной новеллы, уточнить ее со держание, отработать механизм действия. Такие эксперименты воз можны при разработке гражданско-правовых и уголовно-право вых норм, новых видов уголовных и административных наказа ний, форм организационной деятельности. В настоящее время, например, в ряде регионов России проводится эксперимент вве дения суда присяжных, в экспериментальном порядке отрабаты ваются некоторые нормативные элементы налоговой системы и др. Аналогичные экперименты могут проводиться по решению законодательных собраний в субъектах Федерации.
В зарубежной литературе описаны случаи экспериментального совершения преступлений. Приведем один из них, описанный не мецким криминологом Г. Шнайдером. В отделе самообслуживания большого универсама во Фрайбурге одним из криминологов в це лях выяснения степени риска магазинных воров и латентности краж организовали серию экспериментальных «краж» с использовани ем двух «воров» и наблюдателей за ними. Руководство отдела было предупреждено об эксперименте и согласилось с его проведением. Обслуживаемый персонал отдела об этом не информировался. «Кра жи» совершались так неумело, как это можно было ожидать от неопытного вора. Действия «воров» и наблюдателей были четко стандартизированы. «Воры» имели точное предписание о том, ка кие товары следует покупать, а какие — «красть». У каждого «вора» был портфель и они были одеты обычным образом. После каждой экспериментальной кражи «вор» и наблюдатель (независимо друг от друга) составляли протоколы своих действий. Ни один из 40 случаев экпериментального воровства не был раскрыт. Полностью успешно закончилось 39 «краж». Во время одной «кражи» «вор», почувствовав наблюдение, отказался от своей задачи. Но и это по кушение на «кражу» осталось нераскрытым. Две «кражи» были за мечены другими покупателями, но они не сообщили об этом. По добные эксперименты возможны, но их проведение в условиях России обязательно должно быть согласовано с соответствующи ми властями и правоохранительными органами.
Проведение правового или криминологического эксперимен та всегда требует глубокого предварительного исследования изу чаемой проблемы, тщательной организационной подготовки, а в определенных случаях — и необходимой правовой регламента ции со стороны полномочных государственных органов.
В социологической и криминологической литературе иногда упот ребляется понятие квазиэксперимента. Он не организуется специ ально, а протекает стихийно в реальных жизненных условиях, в которых осуществляются интересующие юриста социальные воздей ствия и проявляются их правозначимые результаты. Однако смысл эксперимента сохраняется, если исследователю удается зафиксиро вать начальное и конечное состояние явления или процесса и точно выявить действие криминогенного или антикриминогенного фак тора. Такие эксперименты жизнь ставит постоянно, и они вполне могут быть использованы в изучении и предупреждении преступле ний или в решении иных социально-правовых проблем.
Например, в декабре 1988 г., т. е. сразу после Спитакского землетрясения, в Армении в районах стихийного бедствия пре ступность возросла в 1,4 раза, а в январе 1989 г. рост преступнос ти по сравнению с январем 1988 г. составил 3,6 раза. Наряду с увеличением преступности произошли существенные изменения в ее качественных характеристиках. Криминологическое изуче ние района до землетрясения и после него представляет собой не что иное, как квазиэксперимент.
Чтобы получить надежные социально-правовые и криминоло гические данные, социологические методы должны применяться комплексно и в сочетании со статистическими. В большинстве слу чаев указанная взаимосвязь является объективно необходимой. Если для сбора социально-правовых сведений, которых нет в докумен тах первичного учета и официальной отчетности, мы не можем обойтись без анкетирования или других конкретно-социологичес ких методик, то дальнейшее использование полученных данных невозможно вне статистических методов сводки, группировки и анализа. Более того, поскольку криминологические и социально-правовые данные, собранные с помощью социологических мето дов, в большинстве своем не отражают генеральную совокупность, то последние правомерно рассматриваются как разновидность вы борочных статистических наблюдений. Поэтому к ним применимы теоретические положения закона больших чисел, выборки и реп резентативности, глубоко разработанные статистической наукой.
Структурная схема социологических методов наблюдения
Социологические методы
Опрос
Наблюдение [| Эксперимент [
|
1 1 1 |
|
|
|
|
|
Интервью 1 Беседа [[Анкетирование! |
||||
|
1 1 |
||||
|
Свободное Стандартизирован ное Панельное |
|
Очное Заочное Анонимное Выборочное |
Полное Включенное Наблюдение-участие |
Реальный Квази |
|
|
Статистическое наблюдение, проведенное на основе офи циального учета или путем специально организованного изу чения, дает огромное количество сведений, отраженных в ста тистических карточках, журналах учета и других первичных до кументах или в анкетах опроса граждан, изучения уголовных, административных, гражданских дел и других материалах. По лучаемые сведения, как бы тщательно и научно обоснованно они ни собирались, представляют собой разрозненные «горы данных» о единицах изучаемой совокупности. Представим себе, что у нас в руках находится тысяча статистических карточек на лиц, совершивших преступления. В этих карточках могут содер жаться тысячи всевозможных сведений о правонарушителе и совершенном им преступлении. Перебирая их, мы можем ви деть среди этих лиц женщин и мужчин, взрослых и несовер шеннолетних, ранее судимых и впервые совершивших преступ ление, людей разных национальностей, образования, места работы и т.д., и т.п. Но этот перебор, каким бы тщательным он ни был, нам не скажет, каково общее число и доля правонару шителей мужчин, несовершеннолетних или судимых в струк туре изученных лиц.
Сведения о единицах изучаемой совокупности, собранные при статистическом наблюдении, представляют собой, как образно иногда говорят статистики, только кирпичи, из которых можно построить здание, если соответствующим образом их разложить. Разнообразные сведения о единичных преступлениях, уголовных делах, правонарушителях, гражданских исках и есть те «кирпи чи», из которых «строят» здание правовой или криминологической характеристики юридически значимых явлений и процессов, применив соответствующие методы.
Научная разработка и систематизация материалов статисти ческого наблюдения — следующий, второй этап статистического исследования, именуемый статистической сводкой. Он не менее важен, чем этап статистического наблюдения, ибо при непра вильной разработке материалов можно утратить истинный харак тер полученных сведений. Поэтому они должны быть обработаны так, чтобы получался ответ, точный, объективный, основанный учете массовых данных.
Статистическая сводка состоит в том, что первичные мате риалы, которые значатся в статистических карточках, журналах учета, анкетах и т.д., приводятся в определенный порядок, си стематизируются и сводятся вместе, образуя статистические со вокупности, которые уже характеризуются итоговыми обобща ющими показателями (абсолютными и относительными числа ми, процентами, коэффициентами, средними). На стадии свод ки многочисленные характеристики индивидуальных проявле ний отдельных варьирующих признаков конкретных преступле ний, административных правонарушений и гражданско-право вых деликтов перерастают в характеристику изучаемой совокуп ности в целом. Именно на данном этапе начинается «переход» от характеристик случайного и единичного к устойчивому и массово му, от отдельных преступлений, правонарушений и других единиц изучения ~ к преступности, правонарушаемости или целостному представлению о юридической деятельности как социальным явле ниям.
В результате сводки мы получаем большой фактический ма териал, всесторонне и системно характеризующий подытожен ную социально-правовую реальность. Для того чтобы это полу чилось, сводка должна проводиться по определенной програм ме. Последняя содержит необходимый перечень групп, на кото рые должна быть расчленена совокупность по отдельным при знакам, и перечень показателей, подсчитанных по каждой группе. Практически такая программа может иметь вид макетов свод ных статистических таблиц (например, форм статистической отчетности), заполняемых в процессе сведения статистических показателей. Естественно, содержание этой программы должно соответствовать задачам статистического исследования, формам и технике сводки.
Пример такого органичного согласования можно наблюдать между документами первичного учета (статистическими карточ ками) и содержанием различных форм государственной и ведом ственной статистической отчетности, между приспособленнос тью этих карточек для возможной ручной и машинной обработки и компьютерными программами, обслуживающими соответству ющие формы отчетности. Согласованность содержания статисти ческого наблюдения и статистической сводки — это координа ция учета и отчетности в единый процесс, упрощенно именуе мый иногда сбором данных.
При статистическом наблюдении, проводимом в форме офи циальной статистической отчетности, этот процесс, как прави ло, разделен между различными должностными лицами. Напри мер, учет признаков преступлений, лиц, их совершивших, уго ловных дел и других показателей уголовно-правовой статистики ведут дознаватели, следователи, прокуроры, а их обобщение -работники информационных служб и центров, где производится первичное, промежуточное и окончательное формирование ста тистической отчетности. При статистическом наблюдении, про водимом в форме специально организованного обследования, весь этот процесс может находиться в руках одних и тех же лиц. Одна ко в любом случае, прежде чем производить сводку статистичес ких данных, необходимо проверить обрабатываемый материал с точки зрения полноты охвата обследуемых единиц и качества полученных о них сведений.
По форме статистическая сводка может быть децентрализован ной, что бывает тогда, когда она в окончательном варианте сдела на на местах, например в низовых органах внутренних дел, проку ратуры, налоговой полиции или в суде; смешанной (сводка осуще ствляется в районе, городе, затем в субъекте Федерации, а потом в центре); централизованной (только в центре).
В правоохранительных органах и в суде преобладает смешан ная форма. Райгорлинорганы внутренних дел, прокуратура или суд на основании документов первичного учета составляют отче ты в подытоженном виде, в субъектах Федерации они обобщают ся в объеме республики, края, области или округа, а в Главном информационном центре МВД, Генеральной прокуратуре или Министерстве юстиции Российской Федерации ведомственная сводка данных завершается. Сведения, включенные в государствен ную отчетность, в окончательном виде обобщаются вместе с другими важнейшими показателями в Госкомстате РФ. К смешан ной форме статистической сводки в правоохранительных органах прибегают и при широких специально организованных статисти ческих изучениях разового характера. Она сочетает оперативность исследований с экономным использованием сил и средств в цен тре, обеспечивая искомой информацией не только центр, но и другие административно-территориальные единицы. Автоматизи рованные системы информации, которые практически сейчас внедрены во все правоохранительные органы и суды, позволяют оперативно собирать необходимые сведения и при смешанной, и при централизованной системах сводки.
Составными элементами сводки являются: а) разработка си стемы показателей, характеризующих преступность или другое социально-правовое явление в целом и ее отдельные группы, б) статистическая группировка полученных данных, в) подсчет групповых и общих итогов, г) оформление результатов в статис тических таблицах и графиках.
Разработка системы показателей, характеризующих то или иное явление, считается первым, а сама группировка данных — вторым элементом рассматриваемой стадии сводки группировки статис тических показателей. Эти элементы тесно связаны между собой, так как в основе любой сводки количественных материалов все гда лежит группировка показателей, собранных в процессе на блюдения. Группировка статистических данных, определяемая за дачами и целями исследования, предполагает расчленение пока зателей о преступлениях, административных правонарушениях, уголовном и гражданском судопроизводстве на качественно од нородные группы по существенным признакам. Правильный от бор таких признаков — наиболее важный момент, поскольку один и тот же материал может дать диаметрально противоположные выводы при различных приемах группировки. Поэтому выбор су щественных (группировочных) признаков требует всестороннего анализа полученных сведений на основе сущности изучаемых яв лений, теории криминологии, уголовного и гражданского пра ва, уголовного и гражданского процесса, административного права, криминалистики и других наук. Уголовное право, напри мер, задает группы и виды преступлений, категории их тяжести; теория криминологии — виды криминальных мотиваций, содер жание причин и условий; уголовный процесс — стадии уголов ного судопроизводства, процессуальные фигуры лиц, совершивших преступления (подозреваемый, обвиняемый, подсудимый, осужденный, оправданный); криминалистика — способы совер шения преступлений и т. д.
Группировочные признаки могут отражать качественную или количественную сторону изучаемого явления. При распределении данных по количественным признакам (возрасту правонарушите лей, числу лиц в организованной преступной группе, количеству судимостей, срокам лишения свободы и др.) необходимо выде лить общее количество групп и определить разницу между макси мальным и минимальным значениями признака (интервала) в каждой группе. Причем интервалы нельзя выбирать произвольно, исходя из внешних признаков, равенства и т. д. Они должны от ражать существенные стороны явлений и процессов, раскрывать переход количества в качество.
Например, при группировке правонарушителей по возрас ту, беря за основу определенные качественно-возрастные осо бенности, сочетаемые с уголовно-правовыми или уголовно-про цессуальными положениями, можно наметить несколько групп с разными интервалами: 1) от 14 до 16 лет (малолетняя). Лица этого возраста несут ограниченную уголовную ответственность по видам деяний и мерам наказания. Расследование дел в отно шении данных лиц имеет множество процессуальных особенно стей; 2) от 16 до 18 лет (несовершеннолетняя). Эти лица несут уголовную ответственность за любые уголовно-наказуемые дея ния, но для них есть ряд уголовно-правовых и уголовно-процес суальных особенностей; 3) от 18 до 25 лет (молодежная). При расследовании дел в отношении данных лиц нет никаких уго ловно-правовых и уголовно-процессуальных особенностей, но с криминологической точки зрения это наиболее активная в криминальном отношении возрастная группа. Она имеет самый высокий коэффициент поражаемости преступностью; 4) от 25 до 30 лет и т. д. Аналогичные обоснования необходимы при оп ределении интервалов и по другим количественным группировочным признакам.
Следует однако иметь в виду, что разные интервалы, помогая выявить одни качественно-количественные особенности, могут затушевывать другие. Так, нередко наряду с названными интер валами выделяется группа 30—49 лет, на которую падает наибо лее высокий удельный вес совершенных преступлений, хотя пре ступная активность после 30 лет (если рассматривать по отдельным годам) падает. В сопоставлении разных интервалов этого не видно, так как интервал 30-49 лет включает двадцать возрастных групп, 25-29 — пять, 19-24 — шесть, 16-18 — три, 14—15 — два. Поэтому в целях выявления долевого распределения правонару шителей по возрастным группам надо использовать равные ин тервалы, а еще лучше (если позволяют данные) разделить их стро го по годам: 14, 15, 16, 17, 18 лет и т.д.
Статистические группировки, отражающие качественные (ат рибутивные) признаки (степень общественной опасности и тя жести преступлений, вид деяний, содержание мотивации пре ступного поведения, социальное положение правонарушителей, условия нравственного формирования личности в семье, харак тер гражданского иска, вид гражданско-правового деликта и т. д.) широко распространены в социально-правовых изучениях. Выбор признаков для формирования статистических показателей требу ет еще более глубокого проникновения в содержание изучаемых явлений, чем при распределении по количественным признакам. Например, какое существенное качество признака необходимо положить в основу группировки условий нравственного форми рования личности правонарушителей: воспитание в неполной семье, в многодетной семье, в семье с антисоциальными тради циями, в тяжелых материальных условиях, в неблагоприятных жилищных условиях, в семье с низким уровнем культуры, в се мье с отягченной наследственностью и т. д.? Ответ требует глу бокого изучения сущности явления и задач исследования. Если цель исследования — изучение биологических детерминант, при знак будет один, экономических — другой, психологических -третий и т. д.
Официальные статистические данные правоохранительных ор ганов группируются по качественным и количественным призна кам уголовно-правового (по главам и статьям уголовного закона, формам вины, категориям тяжести деяния, видам и размерам уголовного наказания) и криминологического характера (сфе рам социальной жизни, причинам, мотивам, обстоятельствам совершения преступления, социально-демографическим призна кам правонарушителей и др.). В данном случае группировочные признаки заложены в соответствующих формах статистической отчетности органов внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, прокуратуры, суда. Упорядоченное распределе ние единиц совокупности по качественным или количественным признакам представляет собой соответственно атрибутивные или вариационные ряды распределения, которые и лежат в основе раз личных видов статистических группировок.
В криминологической литературе выделяются еще и качествен но-количественные или «полуколичественные» признаки, по которым обладающие ими объекты могут сравниваться в поняти ях «больше—меньше». «Полуколичественный» признак, например, является общественная опасность, отраженная в категориях пре ступлений (ст. 15 УК РФ). По этому признаку все преступления, исходя из их общественной опасности (качественный признак) и максимальных мер наказания в годах лишения свободы (количе ственный признак), делятся на деяния небольшой тяжести, за совершение которых максимальное наказание не превышает двух лет лишения свободы; преступления средней тяжести — 5 лет; тяжкие — 10 лет; особо тяжкие — свыше 10 лет и более строгое наказание.
В прежнем уголовном законодательстве общественная опас ность в годах лишения свободы не формализовывалась, но пре ступления различались по ее степени и характеру в понятиях «боль ше-меньше». Одни уголовно наказуемые деяния считались более опасными, чем другие. Так, разбой — менее опасное преступле ние, чем бандитизм и более опасное, чем грабеж. Этот факт ис толковывался в том смысле, что признак «общественная опас ность» наиболее сильно выражен у бандитизма, менее сильно — у разбоя и еще слабее — у грабежа.
При сравнении силы выраженности «полуколичественного» признака изучаемые объекты как бы выстраивались по порядку. Первым ставился объект, у которого признак выражен слабее, чем у всех остальных, вторым — объект, у которого признак вы ражен сильнее, чем у первого, но слабее, чем у последующих, и т. д. Каждому объекту присваивался порядковый номер (ранг). В силу этого объекты ранжировались от меньшего к большему или наоборот.
Такой прием группировки особо распространен при анкети ровании граждан, когда есть необходимость ранжировать их отве ты методом суммарных оценок (шкала Лайкерта) по пятибальной системе. В этих случаях при формулировании вопросов ан кеты одновременно дается веер закрытых ответов, из которых делает выбор анкетируемый: 1 — «полностью не согласен», 2 -«не согласен», 3 — «нейтрален», 4 — «согласен», 5 — «полностью согласен». Или, например, вопрос к осужденному: «Раскаивае тесь ли вы в совершении преступления?» — может сопровождать ся таким веером закрытых ответов: 1) раскаиваюсь полностью; 2) больше раскаиваюсь, чем не раскаиваюсь; 3) больше не рас каиваюсь, чем раскаиваюсь; 4) не раскаиваюсь совсем.
Сравнение объектов по «полуколичественному» признаку по зволяет зафиксировать лишь тот факт, что у одних из опрошен ных этот признак выражен сильнее, чем у других. Вопрос о том, насколько сильнее он выражен, остается при этом открытым. Тем не менее, такой способ группировки позволяет выявить некото рые качественно-количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений.
Содержание группировок имеет важное значение в социаль но-правовых и криминологических изучениях, так как они по зволяют: а) выявлять качественно однородные совокупности (типы); б) раскрывать структуру совокупностей; в) наблюдать структурные сдвиги в зависимости от варьирования показателей; г) исследовать взаимосвязи между юридически значимыми пока зателями, с одной стороны, и различными социальными явле ниями — с другой. В соответствии с этими задачами в юридичес кой статистике применяются три основных вида группировок: типологическая, структурная и аналитическая.
Под типологической группировкой понимают расчленение изу чаемой совокупности преступлений, преступников или других яв лений, имеющих юридическое значение, на отдельные качествен но однородные совокупности по важнейшим существенным каче ственным признакам. Наиболее распространенные типологические группировки в криминальной сфере — это деление преступлений по формам и видам вины (умышленные и неосторожные, которые в свою очередь делятся на преступления, совершенные с прямым или косвенным умыслом, по легкомыслию или небрежности), категориям тяжести (небольшой тяжести, средней тяжести, тяж кие и особо тяжкие), содержанию мотивации (насильственные, корыстные и др.), личности виновных (мужчины и женщины, взрослые и несовершеннолетние, ранее судимые и несудимые, осужденные и оправданные; подозреваемые, обвиняемые, подсу димые, осужденные, заключенные), сфере деятельности (эконо мическая, социальная, духовная) и т. д. Качественные признаки нередко переплетаются между собой, образуя сложную типологи ческую группировку деяний.
Обратимся к делению преступлений в официальной отчет ности правоохранительных органов на качественно однород ные уголовно-правовые типы. В Особенной части УК РФ име ется шесть разделов: 1) преступления против личности, 2) пре ступления в сфере экономики, 3) преступления против обще ственной безопасности и общественного порядка, 4) преступ ления против государственной власти, 5) преступления про тив военной службы, 6) преступления против мира и безопас ности человечества.
В большинстве разделов, за исключением последних двух (включающих в себя по одной одноименной главе), имеется по 3-5 глав. Всего же Особенная часть насчитывает 19 глав и 266 статей, каждые из которых предусматривают качественно особые группы и виды преступлений. Полная сложная структура уголов но-правовых типов, групп и видов преступлений воспроизводит ся лишь в отчетах МВД формы 1-Г и отчасти в отчетах Минюста форм 10 и 11. В остальных отчетах, а также официальных и опера тивных сборниках о преступности, она используется выборочно. Этот отбор строится на двух взаимосвязанных критериях: опас ности деяний и их распространенности. В него, как правило, не попадают опасные, но единичные преступления (например, тер роризм) или распространенные, но малозначительные деяния (скажем, побои). Они учитываются обычно в строке «иные пре ступления». Однако в любом случае типологическая группировка строится не по одному, а по двум-трем и более признакам, что делает ее сложной или комбинированной.
В основе типологического деления лежат существенные при знаки, отражающие качественно типические стороны тех или иных преступлений. Опираясь на существующие типологии, ГИЦ МВД РФ изменяет и дополняет их, исходя из криминологической обстановки, требований жизни и практики борьбы с преступнос тью, ее отдельными видами и группами. При этом следует иметь в виду, что статистика должна давать не произвольные столбцы цифр, а количественное освещение различных типов изучаемого явления, которые наметились или намечаются жизнью.
В качестве примера приведем комбинированную типологичес кую группировку в большинстве своем «новых» преступлений так называемой экономической направленности, зарегистрированных в первые месяцы действия УК 1996 г. Она является неполной, но в ней отражены наиболее актуальные разнопорядковые качествен ные признаки экономической преступности.
Таблица 1 Преступления экономической направленности (январь—май 1997 г.)
|
Виды преступлений |
Абсолютное число |
Доля, % |
Из них крупного размера |
|||||
|
Абсолютное число |
Доля, % |
|||||||
|
Всех видов |
98205 |
— |
15061 |
15,3 |
||||
|
В том числе: |
|
|
|
|
||||
|
предварительное следствие |
|
|
|
|
||||
|
по которым обязательно |
70753 |
100,0 |
13 121 |
18,5 |
||||
|
Из них: |
|
|
|
|
||||
|
тяжкие и особо тяжкие, |
45333 |
64,1 |
8624 |
19,0 |
||||
|
связанные с: |
|
|
|
|
||||
|
потребительским рынком |
7236 |
10,2 |
2048 |
28,3 |
||||
|
финансово-кредитной |
|
|
|
|
||||
|
системой |
10079 |
14,2 |
2853 |
28,3 |
||||
|
внешнеэкономической |
|
|
|
|
||||
|
деятельностью |
996 |
1,4 |
439 |
44,1 |
||||
|
приватизацией |
706 |
1,0 |
211 |
29,9 |
||||
|
Против собственности |
45053 |
63,7 |
9586 |
21,3 |
||||
|
В том числе: |
|
|
|
|
||||
|
присвоение, растрата |
17442 |
24,7 |
2720 |
15,6 |
||||
|
мошенничество |
18231 |
25,8 |
6001 |
32,9 |
||||
|
В сфере экономической |
|
|
|
|
||||
|
деятельности |
8100 |
П,4 |
2984 |
36,8 |
||||
|
В том числе: |
|
|
|
|
||||
|
лжепредпринимательство |
1253 |
1,8 |
844 |
67,4 |
||||
|
незаконное получение |
|
|
|
|
||||
|
кредита |
16 |
0,02 |
14 |
87,5 |
||||
|
подделка денег |
3228 |
4,6 |
72 |
2,2 |
||||
|
контрабанда |
1479 |
2,1 |
903 |
61,1 |
||||
|
Против интересов службы |
|
|
|
|
||||
|
в коммерческих и иных |
|
|
|
|
||||
|
организациях |
441 |
0,6 |
12 |
2,7 |
||||
|
Против государственной |
|
|
|
|
||||
|
власти, интересов госслужбы |
7688 |
10,9 |
192 |
2,5 |
||||
|
В том числе: |
|
|
|
|
||||
|
взяточничество |
3046 |
4,3 |
142 |
4,7 |
||||
Из приведенных примеров и табл. 1 видно, что некоторые типологические группировки переходят в классификации, имею щие устойчивый долговременный характер и фундаментальное не только статистическое, но и уголовно-правовое, криминоло гическое, криминалистическое, уголовно-процессуальное и пе нитенциарное значение. Аналогичные классификации заложены в 13 справочниках для кодированного заполнения документов первичного учета преступлений и лиц, их совершивших, в целях сжатия кодированной информации. Справочник № 1 — класси фикатор отраслей, справочник №2 -- место совершения пре ступления, справочник № 5 — национальности, справочник № 8 -наркотические средства, справочник № 9 — социальное положе ние и т. д.
Те же задачи решают типологические группировки в граж данско-правовой статистике. Анализ гражданских дел невозмо жен без изначальной типологической группировки их по катего риям или по отраслям права: трудовые, жилищные, семейные, имущественные, финансовые, о наследовании, авторском или изобретательском праве и др. Далее они классифицируются по категориям, видам истцов и ответчиков, характеру решений и санкций.
Трудовые дела чаще всего связаны с возмещением ущерба, причиненного гражданам при исполнении трудовых обязаннос тей, с восстановлением на работе неправомерно уволенных лиц, взысканием невыплаченной заработной платы и другими спора ми. Жилищные дела группируются по характеру спора (выселе ние, принудительный обмен, раздел жилого помещения), видам жилого фонда (приватизированное, неприватизированное, ведом ственное, отдельное, коммунальное жилье), санкциям (выселе ние без предоставления другого помещения, выселение с предо ставлением другого жилого помещения). Особое место занимают семейные дела о расторжении брака, классифицируемые по причинам распада семьи, усыновлении (удочерении) детей, при знании отцовства и др. Гражданские дела классифицируются по результатам рассмотрения (рассмотрено с вынесением решения, прекращено, оставлено без рассмотрения, передано в другие суды)
Структурная, или вариационная, группировка статистических данных может производиться, чтобы изучить изменение структу ры типически однородных групп преступлений, правонарушите лей, гражданских исков и других показателей. Для структурной груп пировки материала необходимо наличие однородных совокупнос тей, расчленяемых по величине изменяющегося (варьирующего) признака. Если в основе типологической группировки лежат каче ственные признаки, то в основу вариационной положены количе ственные (удельные веса преступлений, лиц, дел, возраст право нарушителей, сроки наказания, число судимостей, число окон ченных классов, суммы ущерба, суммы иска, сроки расследова ния и рассмотрения уголовных или гражданских дел и т. д.).
Количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений за не сколько лет свидетельствуют об изменении объективных тенден ций и закономерностей, следственной или судебной практики, о результативности деятельности правоохранительных или других юридических органов. Взяв, например, абсолютные и относитель ные показатели судимости за много лет, мы выявим тенденции в судебной практике и ее связь с реальной преступностью. Изучив динамику абсолютных чисел учтенных преступлений какого-то вида, динамику его удельного веса в структуре всей преступности, мы обнаружим тенденции развития этого деяния.
Для начала рассмотрим структурную группировку динамики оконченных и неоконченных (покушений) умышленных убийств за длительный период времени (по десятилетиям).
Таблица 2
Динамика умышленных убийств в СССР (1960-1990 гг.)
|
Год |
Число (доля, %) |
Доля убийств |
Доля |
|
|
умышленных убийств |
без покушений, |
покушений, |
|
|
с покушениями |
% |
% |
|
1960 |
14258 (100,0) |
55,7 |
44,3 |
|
1970 |
15 265 (100,0) |
69,2 |
30,8 |
|
1980 |
21 430 (100,0) |
79,9 |
20,1 |
|
1990 |
24875(100,0) |
87,8 |
12,2 |
В табл. 2 четко просматривается уменьшение доли покушений на умышленное убийство и адекватно этому — рост оконченных умышленных убийств. Показатели реальные. Их серьезные струк турные сдвиги свидетельствуют о росте агрессивности убийц, их стремлении доводить задуманное до конца. С этими выводами со гласуется и рост применения огнестрельного оружия для совер шения умышленных убийств. Если учесть, что за указанные 30 лет умышленные убийства увеличились на 75%, то данная структур ная группировка раскрывает вполне определенные тенденции и закономерности постепенного объективного роста умышленных убийств. Он более интенсивно продолжился после распада СССР. За последние 5 лет (к 1995 г.) умышленные убийства на террито рии бывшего СССР увеличились в 2 раза и их уровень прибли зился к 50 тыс. зарегистрированных деяний.
Структурные группировки могут быть построены на основе долевого распределения преступлений по сферам и объектам пре ступного посягательства, субъектам Федерации, регионам и тер риториям (табл. 3). Структурные различия в этом случае могут раскрывать особенности криминологической обстановки в том или ином регионе.
Таблица 3
Соотношение численности населения, числа правонарушений и преступлений в СССР по союзным республикам (ранжированы по доле населения, 1990 г.)
|
|
Доля, % |
Число правона- |
||
|
Республика |
|
рушителей на |
||
|
|
Население |
Административ- |
Преступления |
одно преступ- |
|
|
|
ные правонару- |
|
ление |
|
|
|
шения |
|
|
|
Эстония |
0,5 |
Нет данных |
0,9 |
Нет данных |
|
Латвия |
0,9 |
1,0 |
1,2 |
13,2 |
|
Армения |
1,2 |
0,3 |
0,4 |
13,3 |
|
Литва |
1,3 |
1,1 |
1,3 |
13,6 |
|
Туркменистан |
1,3 |
1,1 |
0,7 |
26,9 |
|
Киргизия |
1,5 |
1,1 |
1,1 |
16,1 |
|
Молдавия |
1,5 |
1,6 |
1,5 |
16,9 |
|
Таджикистан |
1,8 |
1,5 |
0,6 |
40,6 |
|
Грузия |
1,9 |
0,9 |
0,7 |
20,4 |
|
Азербайджан |
2,5 |
0,4 |
0,5 |
10,6 |
|
Белоруссия |
3,6 |
4,2 |
2,7 |
25,1 |
|
Казахстан |
5,8 |
5,4 |
5,3 |
16,5 |
|
Узбекистан |
7,0 |
6,7 |
3,2 |
34,3 |
|
Украина |
17,9 |
16,1 |
13,3 |
26,9 |
|
Россия |
51,3 |
58,5 |
66,0 |
14,5 |
Логично было бы предположить, что доли правонарушений и преступлений должны быть близки к доли населения в стране. В дей ствительности этого нет. В Азербайджане проживало 2,5% населения Союза, правонарушения там составили только 0,4%, а преступле ния — 0,5, т. е. в 5 раз ниже. В Эстонии проживало 0,5% населения, а было зарегистрировано 0,9% всех преступлений. В России проживало 51,3% населения, тогда как правонарушений было зарегистрировано 58,5%, а преступлений — 66,0. Еще более существенные структурные сдвиги наблюдались в том, сколько учтенных административных пра вонарушений приходилось на одно преступление. Различия достига ют четырехкратной величины. Всем этим структурным диспропорци ям есть объяснения. Мы не углубляемся в них. Наша задача показать, какие возможности открывают структурные группировки для анали за криминологических, уголовно-правовых, уголовно-процессуаль ных и административно-правовых реалий.
К структурным (вариационным) группировкам примыкают ряды распределения единиц совокупности по варьирующим при знакам. Примером такой группировки может служить табл. 4 об образовании правонарушителей, совершивших преступления про тив порядка прохождения военной службы в 70-е гг.
Таблица 4
Распределение доли преступлений по образовательному признаку, %
|
Виды преступлений |
Число оконченных классов |
Итого |
|||||||
|
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
||
|
Против порядка прохождения военной службы |
11,0 |
20,1 |
20,8 |
27,1 |
8,3 |
4,7 |
5,3 |
2,7 |
100,0 |
|
В том числе: Самовольная отлучка |
12,5 |
18,0 |
18,0 |
29,5 |
9,2 |
4,3 |
6,0 |
2,5 |
100,0 |
|
Самовольное оставление части |
10,2 |
25,0 |
19,3 |
23,8 |
6,8 |
5,6 |
5,4 |
3,9 |
100,0 |
|
Дезертирство |
0,0 |
20,1 |
50,2 |
19,9 |
9,8 |
0,0 |
0,0 |
0,0 |
100,0 |
|
Членовредительство |
6,2 |
17,6 |
41,1 |
23,9 |
5,8 |
5,4 |
0,0 |
0,0 |
100,0 |
Как видно из таблицы, 79% всех правонарушителей имели об разование в пределах четырех—семи классов, а среди дезертиров и членовредителей их насчитывалось соответственно 91,2 и 88,8% и не было ни одного с законченным средним образованием. Различия между структурными группировками и рядами распределения в на ших примерах заключаются в том, что первые вскрывают законо мерности изменения структуры во времени или пространстве, а вто рые — закономерности в характере распределения данных.
Аналитическая группировка юридически значимых показате лей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. В определенной мере эта задача решается и типологической, и структурной группировками. Но аналитичес кая группировка данных специально предназначена для решения этой задачи.
В статистике явления, влияющие на другие, называются факториальными, а те, которые изменяются под воздействием фак ториальных явлений или зависят от них — результативными. Если бы эти термины были приемлемы в социологии права или кри минологии, то показатели преступности следовало бы отнести к результативным явлениям, а ее причины и условия — к факториальным. Примером таких группировок могут служить многочис ленные данные, показывающие зависимость преступности от уров ня воспитания, наличия в семье обоих родителей, пьянства, без работицы и т. п. В качестве иллюстрации приведем табл. 5, раскры вающую зависимость преступлений от трудоустройства и состоя ния опьянения правонарушителей в России.
Таблица 5
Взаимосвязь некоторых криминогенных факторов и видов преступлений
в 1995 г., %
|
Факторы |
Умыш ленные убийст ва |
Изна сило вания |
Хули ганст во |
Раз бой |
Гра беж |
Кража |
Взяточ ничест во |
Все про чие |
|
Нет постоянного источника доходов |
54,3 |
46,4 |
40,7 |
63,4 |
54,1 |
50,5 |
11,4 |
47,2 |
|
Состояние |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
алкогольного |
73,5 |
77,6 |
69,8 |
59,7 |
57,0 |
37,7 |
0,0 |
39,0 |
|
опьянения |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Состояние |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
наркотического |
0,5 |
0,4 |
0,1 |
0,6 |
0,4 |
0,2 |
0,0 |
0,4 |
|
опьянения |
|
|
|
|
|
|
|
|
Взаимосвязь между перечисленными факторами и традици онными насильственными, насильственно-корыстными и коры стными деяниями очевидна. Но криминогенное влияние трех фак торов на различные виды преступлений далеко не одинаково. Например, отсутствие постоянного источника дохода регистри руется у 63,4% разбойников, но 46,4% насильников; состояние опьянения -- у 69,7% хулиганов, но совершенно отсутствует у взяточников.
Статистические взаимосвязи существуют не только между факториальными и результативными явлениями, но и внутри самих «результативных» явлений, например внутри различных показа телей преступности и судимости (табл. 6). Для этих целей можно посмотреть аналитическую группировку о динамике взаимосвя зей между преступностью и судимостью.
Таблица 6 Основные показатели преступности и судимости в России (1991-1996 гг.), %
|
Показатели |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
|
Рассмотрено заявлений о преступлениях |
100,0 |
121,5 |
123,2 |
114,0 |
125,2 |
117,0 |
|
Зарегистрировано преступлений |
100,0 |
127,3 |
129,1 |
121,4 |
127,1 |
121,1 |
|
Выявлено подозреваемых |
100,0 |
120,2 |
132,0 |
150,8 |
166,8 |
169,2 |
|
Привлечено к уголовной ответственности |
100,0 |
119,1 |
147,7 |
170,6 |
199,5 |
211,7 |
|
Осуждено |
100,0 |
111,7 |
133,4 |
155,7 |
174,4 |
187,3 |
В абсолютных показателях разница между числом рассмотрен ных заявлений о преступлении и количеством осужденных лиц является почти четырехкратной (даже в 1995 г. поступило 3,7 млн заявлений и сообщений о преступлениях, а осуждено было чуть более 1 млн человек, а в прежние годы это различие было боль шим), существенные расхождения имеются и между другими показателями, а их динамика различается менее рельефно. Она свидетельствует лишь об одном: с 1993 г. идет усиление репрес сий. Темпы роста числа лиц, выявленных, привлеченных к уго ловной ответственности и осужденных, существенно обгоняют темпы роста учтенной преступности. При углублении этих кон статации можно прийти к важным выводам.
Аналитические группировки имеют большое значение для всех отраслей юридической статистики. Они дают возможность выя вить многие скрытые зависимости и взаимосвязи, что имеет важ ное значение для принятия практических решений и развития юридической науки. Аналитический потенциал есть и у других видов группировок, а также иных статистических приемах, но собственно аналитическая группировка прямо преследует уста новление зависимостей между исследуемыми явлениями.
По характеру своих задач к аналитической группировке близ ко стоят группировки корреляционные, когда зависимость между исследуемыми явлениями или процессами может быть относи тельно точно измерена.
Все виды рассмотренных группировок при анализе социаль но-правовых, деликтологических и криминологических аспектов, как правило, применяются вместе. Например, для установления общественной опасности и тяжести совершаемых преступлений мы можем расчленить их совокупность по категориям деяний и формам вины (типологическая группировка). Для определения ре зультативности борьбы с преступностью различных правоохра нительных органов (внутренних дел, налоговой полиции, тамо женной службы, прокуратуры, службы безопасности) мы можем исследовать варьирование раскрываемости преступлений в упо мянутых ведомствах (вариационная группировка). Для того чтобы установить причины и условия роста или снижения преступнос ти в городе, регионе, стране, следует применить целый ряд ана литических группировок.
На основе рассмотренных базовых группировок могут форми роваться группировки сложные, комбинированные, многомер ные, вторичные и другие.
Сложные группировки обычно отражают разнородность изу чаемых явлений, когда последние имеют несколько противоре чивых тенденций динамики и распределения. Наиболее распрос траненный вид сложных группировок — комбинированные, кото рые формируются не по одному, а многим признакам, нередко иерархизированным между собой (см. табл. 3). Комбинированные группировки помогают решать многие задачи — и выделения ти пов, и выявления структурных сдвигов, и изучения взаимосвя зей.
Многомерные группировки формируются на основе одного из методов статистической теории распознавания образов — классмерного анализа (от англ, cluster — скопление, группа элементов, характеризуемые каким-то общим свойством). Кластерный ана лиз включает в себя большое количество вычислений и обяза тельно связан с использованием быстродействующих ЭВМ, что в настоящее время не является препятствием. Эти вычисления про изводятся не последовательно по отдельным признакам (как при комбинированной группировке), а одновременно по большому набору признаков. Этот набор образует так называемое «призна ковое пространство».
Каждому признаку придается смысл координаты. Если в на боре большое число (обозначим его символом «и») признаков, то каждый объект рассматривается как точка в n-мерном про странстве. Задача многомерной группировки сводится к выделе нию сгущений точек (группы объектов) в этом пространстве. Гео метрическая близость двух или нескольких точек (объектов) в этом пространстве означает как бы их количественную однород ность по описываемым признакам. Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии: коэффи циент корреляции, евклидово расстояние между объектами и др. Чем меньше это расстояние, тем больше сходства.
Задача многомерной группировки сводится к выделению сгу щений точек объектов в образуемом пространстве. Группы объек тов (кластеры), сформированные на основе «близости», описы вают объект одновременно по всему комплексу признаков. На ос новании многомерных группировок совокупность статистических признаков расчленяют на однородные группы таким образом, что различия между признаками, попавшими в одну группу, ока зываются менее значительными, чем между признаками, попав шими в разные группы. Освоение многомерных группировок юридическими статистиками на основе современных компьютер ных программ поможет решить многие сложные проблемы в кри минологии, деликтологии и социологии права в тех случаях, когда число различных факторов (объектов) исчисляется сотнями и даже тысячами, а их взаимосвязи при обычных статистических методах выявляются с трудом.
Вторичные группировки представляют собой образование но вых группировок на основе имеющихся. Это осуществляется путем изменения (укрупнения) интервалов в вариационных груп пировках или путем долевых перегруппировок имеющихся пока зателей в типологических и аналитических группировках. Такая необходимость возникает при преобразовании группировок, по строенных на основе количественных признаков, в качественные однородные группировки; при приведении двух и более группи ровок с различными интервалами к одной сопоставимой; при образовании более укрупненных групп, в которых яснее прояв ляются реальные тенденции.
Вторичные группировки могут решать и более сложные зада чи. Нидерландский криминолог Берг, не владея закрытой в 80-е гг. уголовной статистикой СССР, на основе огромного числа от крытых советских публикаций (отдельных сведений и таблиц), в которых приводились абсолютные и относительные (в процен тах) показатели об уровне, структуре и динамике преступности и судимости в СССР, рассчитал и построил единый статисти ческий ряд данных о судимости в СССР за 1920-1982 гг. Нельзя признать, что его вторичное обобщение было абсолютно точ ным, но полученные сведения близки к данным официальной статистики и относительно полно раскрывали уровень и тенден ции судимости в нашей стране, где они в эти годы имели гриф «Совершенно секретно».
Вторичные группировки осуществляются путем сглаживания, укрупнения и смыкания ряда дробных показателей.
Сглаживание рядов динамики различными методами предпо лагает, когда из данных первичной группировки вычисляются средние и иные показатели, в связи с чем ряд принимает плав ный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявле нию основных тенденций. Например, динамический ряд преступ ности по среднепятилетним арифметическим данным устраняет случайные колебания в отдельные годы и выявляет главную тен денцию сокращения или роста преступных проявлений в городе, регионе или стране.
Проиллюстрируем это на динамике преступности в России за последние 20 лет (табл. 7).
Таблица 7
Динамика преступности в России (1976-1995 гг.)
|
Год |
Зарегистрировано преступлений |
Прирост (снижение), % |
Средние данные по пятилетиям |
Прирост по пятилетиям, % |
|
1976 1977 1978 1979 1980 |
834 998 824 243 889 599 970 514 1028 284 |
-1,3 +7,9 +9,1 +6,0 |
909 526 |
|
|
1981 1982 1983 1984 1985 |
1087908 1128558 1398 239 1402 694 1418935 |
+5,8 +3,7 +23,9 +0,3 + 1,0 |
1286 867 |
+41,5 |
|
1986 1987 1988 1989 1990 |
1338424 1185914 1220 361 1619 181 1839451 |
-5,5 -11,4 +2,9 +32,7 + 13,6 |
1440 666 |
+ 12,0 |
|
1991 1992 1993 1994 1995 |
2167964 2760 652 2799 614 2632 708 2755 669 |
+17,9 +27,3 +1,4 -6,0 +4,7 |
2623321 |
+82,1 |
Ежегодный прирост (снижение) преступности был скачущим. По нему трудно судить о ее реальных тенденциях. Сглаженный ряд по пятилетиям свидетельствует только о росте преступности, темпы которого заметно увеличились в последние годы. Всего за 20 лет преступность увеличилась в 3,4 раза и ее среднегодовой прирост составил 6,95%. Это тоже усредненные показатели, сви детельствующие о неуклонном росте преступности, несмотря на существенные перепады ее уровня по годам.
Укрупнение ряда представляет собой суммирование данных за более продолжительные отрезки времени, что постоянно прак тикуется в правоохранительных и других юридических органах. Например, месячные юридически значимые сведения суммиру ются по кварталам и по годам без усреднения данных, как при сглаживании. Иногда такое укрупнение идет по нарастающей. Например, в 1996 г. в России в январе месяце учтенная преступ ность увеличилась по сравнению с аналогичным периодом пре дыдущего года на 6,9%. В январе—феврале прирост составил 3,2%.
Затем началось снижение преступности. В январе—марте этот по казатель составил —0,1; в январе—апреле - —0,8; в январе—мае --1,8 и далее: -3,1; -3,2; -4,1; -4,5; -4,4; -4,8; -4,7. Таким обра зом, за 1996 г. в целом преступность сократилась на 4,7%. После довательное укрупнение показателей на каждом этапе раскрыва ло реальный совокупный прирост за прошедшие месяцы года.
Смыкание рядов динамики применяется при наличии несопо ставимости анализируемых показателей. Например, в какие-то годы преступность учитывалась в уголовных делах или в осужден ных, а затем — в преступлениях. В подобных случаях берут год, за который могут быть получены данные в прежнем и измененном объемах. Каждый из объемов принимается за базу (100%), и от нее вперед и назад строится непрерывный (сомкнутый) динами ческий ряд. Предположим, что до 1990 г. преступность учитыва лась в осужденных и с этого же года стала учитываться в преступ лениях. В 1990 г. было осуждено 897 299 человек и зарегистрирова но 1 839 451 преступление. Число осужденных принимается за 100% и все предыдущие данные процентируются от этой базы. В 1989 г. оказалось 94,5%, в 1988 г. — 93,0% и т. д. Число учтенных преступлений в 1990 г. также принимается за 100% и все последу ющие данные рассчитываются в процентах, исходя из этой базы. В 1991 г. оказалось 117,9%, в 1992 г. — 150,1 и т. д. С непрерывным рядом показателей далее возможны любые операции. Получен ные данные будут не совсем точными, но они более или менее правильно отражают имеющиеся закономерности единого ряда статистических величин.
Статистика располагает и более сложными приемами преоб разования, такими как аналитическое выравнивание ряда дина мики по прямой и другими математическими методами, которые требуют специальной подготовки.
Подсчет данных статистического наблюдения и группировка по казателей — это третий элемент рассматриваемого метода. Раньше он, как правило, производился вручную, в 70-е гг. — на счетно-перфорационных машинах, а ныне идет интенсивный переход на ЭВМ с большой памятью и быстродействием. Однако ручная свод ка материала в социально-правовых и криминологических изуче ниях еше достаточно широко применятся в настоящее время.
Если статистическое наблюдение было ограничено официаль ной отчетностью, то сводка его упрощается, поскольку уже сами отчеты представляют собой сложную и разнообразную группировку показателей с подсчетом итогов. Сводка данных в этом слу чае ограничивается работой с месячными и квартальными (годо выми) отчетами, выбором из них необходимых данных и после дующих вторичных и комбинационных группировок, необходи мых для решения тех или иных задач.
В случаях, когда статистическое наблюдение проводилось в форме специально организованного обследования, то в итоге на блюдения изучающий получает огромную массу рабочих карто чек, анкет, записей, несущих в себе разнообразную информа цию. Сводка полученного материала, если он не переносится на перфокарты или магнитные носители, может производиться толь ко вручную путем разметки карточек и сортировки их каждый раз на отдельные группы для непосредственного подсчета пока зателей по каждой группе и совокупности в целом.
Применение перфокартных систем, которые ныне себя из живают, в недалеком прошлом позволяло относительно быстро находить информационные данные, несмотря на то, что карты в массиве расположены бессистемно, и это значительно облег чало сводку показателей. Перфокартная система была большим шагом вперед по сравнению с ручной обработкой данных. Для их подсчета существовали счетно-перфорационные машины, ма шины-табуляторы и нехитрые приспособления для ручной об работки. Это позволяло относительно легко работать с ними с помощью буквенных и числовых ключей и некоторых механи ческих приспособлений. Там, где не представляется возможным использовать ЭВМ, можно воспользоваться перфокартными си стемами.
Широкое внедрение ЭВМ и разнообразного программного обеспечения для решения практически любых статистических за дач серьезно облегчает сводку и обработку данных статистичес кого наблюдения, распечатку их в нужных таблицах и графиках, проведение сложной и объемной аналитической работы.
.
Результаты статистической сводки и группировки, как пра вило, помещаются в статистических таблицах и графиках, пред ставляющих собой рациональное, наглядное, компактное и систематизированное изложение статистических показателей. Это — четвертый элемент сводки и группировки.
С технической стороны статистическая таблица представляет собой ряд взаимно пересекающихся горизонтальных и вертикаль ных линий.
Заголовок таблицы (общее наименование)
|
^^^ Сказуемое Подлежащее ^^^^ |
Верхние заголовки |
||||||||
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 } Нумерация граф |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Боковые |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
заголовки |
3 |
|
К |
Л |
Е |
Т |
К |
И |
} Строки |
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
} Итоговая строка |
Нумерация строк Графы (столбцы, Итоговая графа колонки)
Горизонтальные линии таблицы именуются строками, а вер тикальные — графами (столбцами, колонками). Каждая строка и графа имеют свое наименование (заголовок), соответствующее содержание показателей, помещенных в таблице, а таблица в целом имеет общее наименование, определяющее ее содержа ние.
Любая правильно составленная статистическая таблица содер жит два основных элемента: подлежащее и сказуемое. Подлежа щее — это объект изучения или перечень единиц совокупности (их групп), которые характеризуются в таблице. Например, в табл. 1 и 4 данной главы подлежащими будут виды преступлений. Как правило, но не обязательно, подлежащее располагается в край ней левой графе на месте боковых заголовков. Сказуемое — это перечень показателей, которыми характеризуется подлежащее. В табл. 1 сказуемым будут абсолютные и относительные (процен ты) показатели различных групп преступлений, а в табл. 4 — доля правонарушителей против порядка прохождения военной служ бы, распределенных по уровню образования. Сказуемое обычно располагается в графах правее подлежащего, но это требование также не обязательное. Например, в табл. 2 и 7 подлежащее и сказуемое поменялись местами.
При разработке таблиц в процессе сводки и группировки ста тистических показателей следует иметь в виду, чтобы это не было простым собиранием данных, размешенных в произвольном по рядке. Каждая таблица должна заключать в себе аналитическое изложение результатов наблюдения, чтобы в последовательном ряду строк и граф развертывалась цифровая картина тех явле ний, которые подлежат изучению и анализу.
Таблицы бывают простые, групповые и комбинационные.
Простые таблицы — это перечневые, территориальные и хро нологические. Перечневые простые таблицы имеют в подлежа щем элементарный перечень однородных признаков, составля ющих единый объект изучения. Например, дается перечень сту пеней образования: начальное, среднее, высшее. В подлежащем простой территориальной таблицы приводятся территории рай онов, городов, областей, которые в последующих графах харак теризуются теми или иными количественными показателями, например, по уровню регистрации рождений, смертей, браков или разводов. Хронологическими простыми называются таблицы, в подлежащем которых даны периоды времени (годы, кварта лы, месяцы).
Деление простых таблиц на перечисленные виды очень услов но, поскольку эти виды могут сочетаться между собой по-разно му, образуя перечневую хронологическую таблицу или террито риальную хронологическую. Во всех простых таблицах сказуемое, как правило, одно.
В групповых таблицах подлежащее подразделяется на отдель ные группы по какому-то одному признаку. Например, граждан ские дела, рассмотренные судом, делятся на трудовые, жилищ ные, семейные, имущественные, финансовые, которые в свою очередь могут распределяться по результатам рассмотрения дел (иск удовлетворен, в иске отказано, иск оставлен без рассмотре ния) и т. д. Сказуемое групповых таблиц также может быть слож ным, отражающим различные стороны подлежащего.
Комбинационные таблицы характеризуют юридически значи мые явления через многие признаки и свойства, отраженные как в подлежащем, так и в сказуемом. Примером может служить таб лица 1, где преступления экономической направленности вначале расчленяются в подлежащем на важнейшие группы (по главам УК), а группы — на отдельные наиболее опасные и распростра ненные виды (по статьям УК). Кроме этого, в подлежащем этой таблицы выделяются преступления, по которым предваритель ное следствие обязательно, тяжкие и особо тяжкие; связанные с потребительским рынком, финансово-кредитной системой и дру гими важными формами экономической деятельности. Сказуе мое этой таблицы также многоплане во. Кроме общего числа вы явленных преступлений по каждой позиции боковых заголовков, там приводится их удельный вес в общем числе преступлений экономической направленности, выделяются преступления, со вершенные в крупных или особо крупных размерах, либо причи нившие крупный ущерб, и вновь выделяется их удельный вес.
При всей сложности качественно-количественных характери стик того или иного явления они, как правило, взаимосвязаны между собой, поскольку отражают одно и то же явление, только с разных сторон. Типичным примером комбинационных таблиц высокой сложности могут быть формы отчетов по государствен ной или ведомственной отчетности.
Для примера возьмем отчет формы 1-Е о следственной рабо те. Отчет имеет 10 разделов, каждый из которых помещен в осо бую комбинационную таблицу. В разд. 1 «Оконченные дела (без повторных) по видам преступлений» в подлежащем дан пере чень наиболее опасных и распространенных видов преступле ний (по УК), расследованных следователями. Сказуемое содер жит 10 признаков, в которых раздельно раскрываются различ ные аспекты деятельности следователей прокуратуры и МВД. В разд. 2 рассматриваются практически те же вопросы, но приме нительно к органам дознания. В последующих разделах раскры ваются сведения о работе следственного аппарата с повторны ми делами, сроках следствия, делах несовершеннолетних, до полнительных расследованиях, задержании подозреваемых, пре кращении уголовных дел, возмещении причиненного ущерба. Все разделы, будучи самостоятельными комбинационными табли цами, тесно связаны между собой едиными базовыми данны ми, что превращает отчет из десятка комбинационных таблиц в единую сложно-комбинационную.
Разработка таблицы начинается с создания макета, который формируется, исходя из наличного фактического материала, це левого назначения будущей таблицы и требований ее наглядности. Наряду с этим статистическая деятельность выработала ряд практически значимых правил, которые желательно соблюдать при разработке статистических таблиц.
Таблица должна быть оптимальной по своему размеру. С од ной стороны, содержать все необходимые показатели, с другой -не быть перегруженной избыточной статистической информаци ей. Если необходимой информации много, что делает ее сложной в понимании, то целесообразно разработать несколько взаимо связанных таблиц, снабдив их конкретными пояснениями. Отчет о следственной работе, приведенный в качестве примера, по своей структуре построен именно таким образом.
Каждая таблица должна иметь четкое общее название, а так же названия подлежащего и сказуемого, их групп и разделов. Таб лицы без названий понимаются с трудом. Кроме того, в них дол жны быть указаны единицы измерения, территория, период вре мени и другие необходимые сведения, привязывающие таблицу к конкретному содержанию, объему данных, времени и простран ству.
Строки подлежащего и графы сказуемого могут размещаться от частного к общему или наоборот. Итоговые показатели обычно помещаются на последней строке или графе. Однако исходя из задач, решаемых таблицей, итоговые показатели могут быть при ведены и в первой строке. Так сделано в табл. 1. Вначале приведе ны общие данные об всех преступлениях экономической направ ленности, а потом с пометой «в том числе» рассматриваются их отдельные виды.
Для удобства пользования (в том числе и для ссылок), осо бенно если таблица большая и располагается на нескольких лис тах, ее строки и графы могут нумероваться (обозначаться) по рядковыми числами или буквами по алфавиту.
Все приводимые статистические данные должны иметь оди наковую степень точности (целые числа, целые числа с десяты ми или сотыми показателями). Есть статистические сведения (на пример, среднегодовые темпы прироста (снижения) преступно сти, судимости или других явлений), которые традиционно да ются с точностью до сотых долей. Эти же требования должны выполняться при работе с именованными числами, исчисляемы ми в миллионах, тысячах, сотнях или единицах.
При отсутствии данных за какой-то год или по какому-то па раметру вместо соответствующих цифр обычно ставится многоточие или помета «нет данных». Если отсутствие каких-то данных является объективным фактом (например, при изложении сведе ний по отдельным видам преступлений, которых до принятия УК 1996 г. в уголовном законодательстве не было), то вместо со ответствующих данных ставится прочерк (тире).
Все сомнения, которые могут возникнуть при чтении табли цы, должны быть упреждены в примечаниях к ней. Например, приводятся общие данные о преступности в России, США и дру гих странах. В этом случае в примечании к таблице нельзя не объяс нить то, что в США в федеральном масштабе учитываются толь ко восемь видов преступлений, а в России — все, которые зна чатся в уголовном законодательстве. Если таких объяснений не будет, таблица может ввести читающего в заблуждение.
Статистические таблицы высокоинформативны и в опреде ленной мере наглядны. Но проникновение в их цифровое содер жание требует времени, вдумчивой работы с цифрами и серьез ного сравнительного анализа. Большей наглядностью обладают графики, составленные на основе табличных данных. Графичес кое изображение даже самых сложных статистических показате лей делает их не только наглядными, но доходчивыми и понят ными с первого взгляда. График позволяет быстро уловить важ нейшие тенденции и закономерности изучаемого явления.
Приведу давний пример гарнизонного масштаба. В воен ной прокуратуре Домбаровского гарнизона, которая в 70-е гг., когда в разгар «холодной войны» интенсивно решались воп росы «кто — кого» и «у кого больше ядерных ракет», обслу живала военно-строительные отряды, в авральном порядке строившие ракетные площадки стратегического назначения в восточной части Оренбургской области и Северного Казах стана. Преступность среди военных строителей была чрезвы чайно высокой. Условия жизни — тяжелые, круглый год жили в палатках и по полгода не мылись в бане. Обслуживаемая тер ритория огромная. Населенных пунктов почти не было, рас стояния между ними доходили до 200 км. Практически воен ная прокуратура к производству принимала дела выборочно —
лишь о наиболее опасных преступлениях. Все равно в произ водстве каждого военного следователя или помощника воен ного прокурора (автор был одним их них) одновременно на ходилось до 30 уголовных дел. Обращения к вышестоящему руководству об увеличении штатов в течение более трех лет были тщетными. Наконец, вместе с письменным обращением был подготовлен большой график о следственной нагрузке на одного оперативного работника. На оси ординат графика были перечислены их фамилии, а на оси абсцисс — годы и месяцы их работы. Каждое уголовное дело с даты возбуждения и до даты завершения отмечалось в виде жирной непрерывной ли нии. Было очевидно, что в любой временной отрезок на руках улиц, занимающихся следствием, имелось не менее 25—30дел. График убедил руководство Главной военной прокуратуры в чрезвычайной перегрузке следственного аппарата и штаты были увеличены. Однако с постепенным завершением строи тельства площадок число военных строителей резко сокраща лось, а огромная военная прокуратура, уже страдая от безде лья, находилась там еще около трех лет.
В недалеком прошлом построить самый простой график было очень сложно. Это была ручная, «штучная» работа, посильная только для профессионалов-графиков'. Ныне, в век ЭВМ, их вы сокого программного обеспечения и лазерных принтеров, позво ляющих быстро и качественно показать любые статистические данные в многомерном черно-белом и цветном изображении, гра фическое изложение количественных показателей — обычное и повседневное дело.
Графиком в статистике называют наглядное изображение ста тистических величин при помощи геометрических линий и фи гур (диаграмм) или географических картосхем (картограмм). Гра мотно подготовленный график доходчив, понятен и аналитичен. В отличие от лежащей в его основе таблицы, он дает предметную обобщающую картину состояния изучаемого явления, позволяет практически «с ходу» заметить его особенности, содержащиеся в многочисленных количественных показателях, увидеть тенденции и закономерности его изменения, выявить взаимосвязи с други ми явлениями и процессами и даже предполагать его возможное развитие в будущем.
Как и таблица, график имеет ряд признаков или элементов, знание которых позволяет грамотно построить его вручную или машинным способом.
Основа любого графика — его геометрические знаки (точки, линии, фигуры), с помощью которых изображаются статисти ческие величины. Графические компьютерные программы имеют большие наборы этих знаков (одинарных и двойных, сплошных и прерывистых линий различной толщины и цвета, иных обозна чений и символов), позволяющих изображать графические фигу ры так, чтобы они легко отличались одна от другой.
Следующие элементы графика — его пространственные ориен тиры, определяющие размещение геометрических знаков на гра фике. Пространственные ориентиры задаются в виде координат ных сеток. В статистических графиках обычно применяется систе ма прямоугольных координат в двумерном или трехмерном изоб ражении. В картограммах средствами пространственной ориента ции является либо географические ориентиры (контуры дорог, рек, морей, лесов, населенных пунктов), либо административные или государственные границы.
С пространственными ориентирами тесно связаны масштаб ные, которые дают графическим изображениям количественную определенность. Масштабные ориентиры определяются шкалами графика. В этом случае масштаб выполняет роль условной меры перевода количественных величин в графические. В статистичес ких графиках, как правило, применяются прямолинейные масш табные шкалы. В связи с этим на осях абсцисс и ординат в услов ных масштабах откладываются соответствующие единицы изме рения. В наших условиях это абсолютные или относительные (про центы, коэффициенты и др.) числа преступлений, правонару шителей, осужденных, заключенных, гражданских или уголов ных дел, истцов, ответчиков или лет, месяцев, административно-территориальных образований и т. д. В графиках, построенных по форме круговых и секторных диаграмм, применяются кривоугольные шкалы. И прямоугольные, и кривоугольные шкалы мо гут быть равномерными и неравномерными. В юридической ста тистике применяются равномерные шкалы, в которых отрезки пропорциональны числам.
Важный элемент графика — его поле, т. е. то место, где распо ложены геометрические знаки. В зависимости от целей и задач графика это поле может быть чистым или заштрихованным. Последний метод часто применятся при подготовке графиков с по мощью ЭВМ, что позволяет более рельефно выделить те или иные графические образы. Размер поля зависит от назначения графика. Его форма может быть в виде квадрата или прямоугольника. Чаще всего используется последний.
Как и таблица, график должен иметь заголовки и словесные пояснения. Название графика чаще всего соответствует названию таблицы, на основе которой он построен. Он обязательно должен содержать наименования масштабных шкал: название отложен ных на них единиц измерения (преступность в абсолютных и от носительных числах — в миллионах, тысячах, коэффициентах, процентах и т. д.) и другие необходимые пояснения.
В зависимости от целей графика, его количественной базы и применяемых геометрических знаков графики могут быть точеч ными (совокупность точек), линейными, столбиковыми, полосовы ми, квадратными, круговыми и т. д. Иногда в юридических графи ках используются рисунки отдельных предметов (пистолеты, ав томашины) или силуэтов (например, полицейских) для обозна чения соответствующей статистической картины. Такие графики называют фигурными.
Линейные графики имеют самое широкое распространение в уголовно-правовой и криминологической статистике для обозна чения динамики преступности, выявленных правонарушителей, осужденных, заключенных, оправданных и т. д.
Одно из преимуществ таких графиков — непрерывность изо бражения явления во времени (в динамике). Для построения этих графиков используется система прямоугольных координат. На оси абсцисс, как правило, откладываются годы, а на оси ординат -показатели уровня преступности или судимости. И на одной, и на другой оси соблюдается определенный масштаб. Его выбор имеет важное значение. Предположим, что масштаб на оси абс цисс (годы) будет сильно растянут, а масштаб на оси ординат -сжат. График может утратить показательность; колебания в дина мике преступлений — быть еле заметными. И наоборот, преуве личение масштаба на оси ординат и сжатие на оси абсцисс даст резкие колебания динамики преступности, которые могут быть неадекватны реалиям. Желательно, чтобы периоды времени про порционально сочетались с соответствующим числом деяний (на пример, год и тысяча).
Данный график не дает возможности увидеть годовые колеба ния преступности в каждой стране. Для иных целей эти данные могут быть важными. В данном случаи важны лишь общие законо мерности: преступность в США за эти годы увеличилась более чем в 7 раз, а в Японии — лишь на 50%, в ФРГ — в 2,5 раза и т. д. Но всюду преступность росла. Если бы нам необходимо было выявить реальный уровень преступности в этих странах в сопоставимых показателях, то можно было бы обратиться к столбиковым диаг раммам. Для этого есть основания. В 1990 г., например, в ФРГ учи тывалось 7108 преступлений на 100 тыс. населения, во Франции -6206, в Японии - 1794, а в СССР - 1115.
Линейный график, отражающий основные закономерности развития явления, может использоваться для его прогнозирования методом экстраполяции (условно: продолжения). На основе трех пятилетних обзоров преступности в мире (1970—1985 гг.) в ООН методом экстраполяции был подготовлен прогноз преступ ности до 2000 г. (рис. 4), который сбывается.
Используя возможности линейного графика и метода эстраполяции, попытаемся построить такой график применительно к данным преступности в России (рис. 5).
Столбиковые диаграммы — это наглядные графические изоб ражения для сравнения значений статистических показателей, ха рактеризующих разные объекты или одни и те же объекты в раз ные годы. Столбиковые диаграммы строятся в системе прямоуголь ных координат. Основания столбиков обычно берутся одинакового размера, размещенных на оси абсцисс, а высота столбика отража ет значение показателя. Каждый столбик посвящается одному по казателю, поэтому их столько, сколько показателей. Столбики могут располагаться между собой через какое-то равное расстояние или вплотную друг к другу. Кроме шкалы ординат, которая градуирует ся в соответствующем масштабе, значение показателя может от мечаться на самом столбике (рис. 6).
5 1000-
1950
1960
1970 Годы
1980
1990
Преступления военнослужащих
Преступления гражданских лиц
Рис. 6. Соотношение уровней преступности в расчете на 100 тыс. человек среди гражданских лиц и военнослужащих в СССР (1950—1990 гг.)
С одной стороны, диаграмма на рис. 6 показывает (через каж дые 10 лет) динамику уровня преступности среди гражданских лиц и военнослужащих, с другой — дает возможность соотнести в сопоставимых показателях уровень преступности среди граж данских лиц и военнослужащих. В 50-е гг. уровень преступности военнослужащих был более чем в два раза выше, чем уровень преступности гражданских лиц, а в 1990 г. положение диамет рально изменилось, хотя и не в той пропорции. Всему этому есть объяснение. С точки зрения статистики важно отметить аналити ческие возможности простых столбиковых диаграмм.
Столбиковые диаграммы могут иметь и более сложный вид (рис. 7).
Кражи
Грабеж и разбой ошенничество
Должностные
Взяточничество
1996
Рис. 7. Динамика корыстной преступности в СССР и России (1956-1996 гг.)
На рис. 7 столбиковая диаграмма отслеживает изменения чис ла краж, грабежей, разбоев, мошенничества, должностных зло употреблений и взяточничества. Наибольшие темпы прироста -у краж. Этот прирост на графике очень показателен. Но он оказал ся несоразмерным с приростом других корыстных преступлений, более «спокойная» динамика которых на фоне количественного можно правильно оценить и позитивные, и негативные особен ности отечественного правосудия.
Преступления Осужденные
10 11 12 13 14 15
1 — Россия
2 — Украина
3 — Казахстан
4 — Узбекистан
5 — Белоруссия
6 — Молдавия
7 — Литва
8 — Латвия
9 — Киргизия
10 — Эстония
11 — Грузия
12 — Туркменистан
13 — Таджикистан
14 — Азербайджан
15 — Армения
Рис. 10. Уровни преступности и судимости в СССР по республикам (1990 г.)
На рис. 10 изображены два ряда столбиков: преступления и осужденные в различных союзных республиках в расчете на 100 тыс. всего населения. Если учесть, что республики (столбики) на гра фике расположены по удельному весу преступлений в структуре союзной преступности от большего (Россия — 66%) до меньше го (Армения — 0,4%), то сопоставимый показатель (число пре ступлений или осужденных на 100 тыс. жителей) такого расклада не подтверждает. Более того, столбиковая диаграмма свидетель ствует не только о разном уровне преступности в расчете на насе ление в различных республиках, но и о разной репрессивности в них. Например, в Эстонии в 1990 г. зарегистрирован самый высокий уровень преступности, но по уровню судимости она занима ла лишь седьмое место. Россия по уровню преступности в расчете на население занимала третье место (после Эстонии и Латвии), а по уровню судимости — первое.
Эти аналитические возможности столбиковых диаграмм мо гут быть распространены на самые разные явления (рис. 11).
1989
1990
1991 1992 1993 Годы
Коррумпиро ванные группы Группы
1994
1995
Рис. 11. Коррумпированность организованных преступных групп в России
(1989-1996 гг.)
Диаграмма на рис. 11 наглядно показывает, как на фоне роста (в 17 раз) числа выявленных организованных преступных групп беспрецедентными темпами (в 172 раза) росла их коррумпиро ванность.
Полосовые диаграммы — те же столбиковые, только столбцы в них расположены не вертикально, а горизонтально. Поэтому их возможности практически те же, что и у столбиковых диаграмм, но они более наглядны при сопоставлении большого количества показателей (рис. 12).
Уровень мошенничества в расчете на 100 тыс. жителей той или иной страны — это сопоставимый показатель. В нем не учитыва ются различия уголовно-правового и организационно-учетного характера, а они существенны. Однако это проблемы не статис тические, а криминологические, сущностные. С точки зрения ста тистической наглядности график является информационно ем ким и показательным.
Полосовые диаграммы позволяют в одном масштабе изобра зить разные и смежные показатели (рис. 13). На оси ординат дан ного графика отложены (сверху вниз) сферы государственной службы: органы государственной власти (депутаты и иные долж ностные лица), правоохранительные органы (внутренних дел, прокуратуры, службы безопасности, иные), органы государствен ного управления (министерства и ведомства, кредитно-финансо вые учреждения, контрольные органы, таможенные органы, иные), судебные органы, а в самом низу дан их общий перечень. По оси абсцисс отложены проценты, указывающие на удельный вес коррупции в каждой сфере государственной службы и в их отдельных органах. График позволяет увидеть самые коррумпиро ванные сферы и их органы. Наиболее коррумпирована исполнительная власть (органы государственного управления), а внутри ее — министерства и ведомства. Среди правоохранительных орга нов наибольшей коррумпированностью отличаются органы внут ренних дел.
Полосовые диаграммы могут иметь не только многоуровне вый, но и сопоставительный характер (рис. 14).
Диаграмма на рис. 14 приводится как пример оригинальной конфигурации полосовой диаграммы и иллюстрация ее не со всем научно обоснованного построения. На диаграмме сопостав лены числа пострадавших (раненых и погибших) по возрастам. Она позволяет также увидеть уровень виктимизации в различных возрастных группах в целом. Недостатком диаграммы является то, что возрастные группы взяты с разными интервалами: 7, 4, 5, 10, 15 лет. Большие различия в интервалах не обусловлены ника кими объективными обстоятельствами. Субъективизм в опреде лении интервалов затушевывает реальную картину травматиза-ции различных возрастных групп.
Секторные диаграммы наглядно раскрывают структуру явле ния и структурные сдвиги в нем в зависимости от территории, времени и других обстоятельств. Данные диаграммы строятся в виде круга, разделенного на отдельные сектора, каждый из кото рых характеризует какую-то часть целого явления и занимает пло щадь круга пропорционально удельному весу этой части, которая принимается за 100% (рис. 15).
Структура какого-либо явления в круговых (секторных) ди аграммах может рассматриваться в динамике, когда данное явле ние берется за один, два или несколько лет (рис. 16).
Рис. 16. Структура преступности несовершеннолетних в России за 1991 и 1995 гг.
На графике мы видим не только структуру преступности не совершеннолетних, но и изменения в ней: умышленные убий ства увеличились с 0,3 до 0,6%, грабежи — с 6,8 до 8,3, разбои -1,3 до 2,4, кражи снизились с 64,6 до 61,4, и т. д. В действительно сти общее число краж не снизилось, а только уменьшилась их доля в структуре преступлений, совершенных несовершеннолет ними, так как прирост краж был ниже прироста насильственных преступлений.
Иногда в системе круговых (секторных) диаграмм показыва ются не только изменения структуры явления во времени, но и изменения объема самого явления (рис. 17).
В ряде случаев есть необходимость представить одну из частей секторной диаграммы в виде самостоятельной секторной диаг раммы с раскрытием ее собственной структуры. Например, мы изобразили структуру преступлений против личной собственнос ти граждан, где основную долю составляют кражи. Далее кражи выносятся в виде отдельной диаграммы, в которой они распре деляются по месту их совершения (рис. 18).
Рис. 18. Структура преступлений против личной собственности в России в 1992 г., %
Статистики Министерства юстиции США для характеристи ки частоты преступных проявлений во времени (Crime clock) про извели расчет времени на совершение одного (убийства, грабежа и т.д.) из индексных преступлений на каждые одну, две, три и т.д. секунды (минуты) (рис. 19).
One
CRIME INDEX OFFENSE
every 2 seconds
Одно индексное преступление
каждые 2 секунды
One
VIOLENT CRIME every 18 seconds
Одно насильственное преступление
каждые 18 секунд
One PROPERTY CRIME
every 3 seconds
Одно имущественное преступление
каждые 3 секунды
Рис. 19. Частота совершения преступлений во времени в США
One MURDER
every 24 minutes
Одно убийство
каждые 24 минуты
One FORCIBLE RAPE
every 5 minutes
Одно изнасилование
каждые 5 минут
One ROBBERY
every 54 seconds
Один грабеж каждые 54 секунды
One
AGGRAVATED AS SAULT every 29 seconds
Одно отягченное нападение
каждые 29 секунд
One BURGLARY
every 12 seconds
Одна кража со взломом
каждые 12 секунд
One LARCENY-THEFT
every 4 seconds
Одна кража-воровство
каждые 4 секунды
One
MOTOR VEHICLE THEFT
every 21 seconds
Одна кража автомашины
каждые 21 секунду
Картограммы — это средства наглядного изображения факти ческих данных, которыми характеризуются отдельные районы, города, области и субъекты Федерации. Это может быть картог рамма интенсивности преступности, где ее уровень в каждом ре гионе имеет свою окраску или штриховку. Первые картограммы преступности в СССР появились в 70-е гг. Они готовились вруч ную. Если плотность штриховки сочеталась с интенсивностью преступности (числом преступлений на 100 тыс. населения), то получалась следующая картина: западные регионы страны были относительно светлыми, а с продвижением на восток картограмма становилась все темнее и темнее. Аварийность на транспорте име ет иное распределение (рис. 20).
Рис. 20. География аварийности на автотранспорте в России за 1985-1995 гг.'
Для составления картограмм преступности, как, впрочем, и любой другой диаграммы с помощью компьютеров, необходимо соответствующее программное обеспечение, которое в настоя щее время имеется в достаточном количестве в нашей стране и постоянно совершенствуется.
Географические контуры нередко используются для характе ристики различных криминологических процессов не только в стране, но и в мире. Разрастание, например, транснациональной организованной преступности, стран и маршрутов ее деятельно сти имеют важное значение (рис. 21).
Картограммы нередко сочетаются с фигурными диаграмма ми, когда те или иные преступления на той или иной террито рии обозначаются фигурами: убийство из огнестрельного оружия (пистолет), угон автомашины (автомашина) и т. д. Такие диаг раммы именуются пиктограммами. Примером такой пиктограм мы может служить картограмма центра г. Москвы с указанием мест совершения преступлений с применением огнестрельного оружия, изображенного в виде пистолета (рис. 22).
Мы рассмотрели лишь некоторые наиболее распространен ные и простые графические изображения статистического мате риала. Компьютерная графика дает возможность строить более сложные и наглядные графики и диаграммы, позволяющие в мак симально сжатом виде понятно и доходчиво показать реальное положение дел, которое с трудом понимается при изучении таб лиц или отдельных статистических показателей. Сожаление вы зывает только то, что иллюстративный материал основан, как правило, исключительно на криминальной статистике. Это свя зано лишь с ее серьезной теоретической и практической разра боткой, наличием системной и открытой статистики о преступ ности, судимости и других криминологических показателях. Все графики, которые были показаны в данном параграфе, могут быть построены на статистическом материале и гражданско-правовой, и административно-правовой, и социально-правовой статистики любой юридической дисциплины.
Структурная схема сводки и группировки
Сводка и группировка
|
Сводка и разра ботка показателей |
- |
Группировка сведенных данных |
|
Подсчет итогов общих и групповых |
- |
Оформление таблиц и графиков |
|||||||
|
Качественные |
|
Типологическая |
|
Точечные |
|
Простые |
|
||||||
|
Количественные |
Структурная |
Линейные |
|
Групповые |
|
||||||||
|
Качественно-количественные |
Аналитическая |
Столбиковые |
|
Комбинирован ные |
|
||||||||
|
Корреляционная |
Полосовые |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|||||||||||
|
Первичная |
J 1 |
Круговые |
|
||||||||||
|
|
i |
|
|||||||||||
|
Простая |
|
||||||||||||
|
Вторичная |
Фигурные |
|
|||||||||||
|
Сложная |
|
||||||||||||
|
Картограммы |
|
||||||||||||
|
|
Комбинирован- |
|
|||||||||||
|
|
В результате статистического наблюдения, сводки и группи ровки собранного статистического материала мы можем полу чить разностороннюю информацию об изучаемых явлениях или процессах. Итоговые данные по изучаемой совокупности в це лом, по ее отдельным группам и подгруппам представляют со бой обобщающие показатели. Они могут быть абсолютными и от носительными. Эти показатели, с одной стороны, неотъемлемы от методов сводки и группировки, с другой — их обобщающее значение является началом следующей группы методов — стати стического анализа, в котором абсолютные и относительные ве личины играют изначальную определяющую роль. В последую щих главах методы статистического анализа будут усложняться за счет использования средних величин (гл. 9), рядов динамики (гл. 10), измерения взаимосвязей (гл. И) и комплексного анали тического подхода (гл. 12), но во всех этих аналитических спосо бах абсолютные и относительные величины имеют свое значи мое место.
Общеизвестно, что первоначально обобщающая информация обычно выражена в абсолютных данных: 2 млн преступлений, 1000 уголовных дел, 15 тыс. осужденных, 10 тыс. гражданских ис ков и т. д. Абсолютные показатели — величины суммарные, под считанные или взятые из сводных статистических отчетов без вся ких преобразований. Они получаются в итоге сложения значений признаков различных юридически значимых явлений в результа те их сводки и группировки. Абсолютные показатели — это име нованные числа. Они выражают размеры качественно определен ных социально-правовых или криминологических явлений (граж данских исков, браков, разводов, преступлений, заключенных, причин, несовершеннолетних правонарушителей и т. д.) в присущих им единицах измерения. Эти единицы могут быть нату ральными (численность обвиняемых, вес изъятых наркотиков) и денежными (ущерб или вред, рассчитанный в рублях или иной валюте).
Абсолютные величины имеют большое научное и практичес кое значение. По ним можно судить о размерах преступных прояв лений, численности осужденных, количестве рассмотренных граж данских исков, возмещении причиненного ущерба и других собы тиях. Некоторые показатели, выраженные в абсолютных величи нах, достаточно убедительны. К примеру, в 1960 г. в США было совершено 2 млн «серьезных» преступлений, а в 1990 г. — 14,5 млн. Приведенные данные красноречиво говорят как о высоком уров не преступности в США, так и о неблагоприятной тенденции ее роста за указанный тридцатилетний период.
Абсолютные показатели являются базовыми. Любые статисти ческие операции (расчет относительных и средних величин, ин дексов или коэффициентов, построение статистических рядов или установление корреляций) основываются на абсолютных вели чинах. Однако их собственные аналитические возможности огра ничены. По абсолютным сведениям, например, трудно судить об уровне преступности в разных городах или регионах и практи чески нельзя ответить на вопрос, где преступность выше, а где ниже, так как города или регионы могут существенно различаться по численности населения, территории и другим важным пара метрам. Одно дело — город со 100-тысячным населением и дру гое — мегаполис с несколькими миллионами жителей. В после днем случае число преступлений будет многократно выше, но может быть совсем не настолько, на сколько в нем больше жите лей. Тогда преступность в малом городе в расчете на население окажется выше, чем в большом.
Точно также по одним абсолютным данным учтенных и рас крытых преступлений в различных правоохранительных органах (милиции, прокуратуре, налоговой полиции) трудно ответить на вопрос, в каком из этих органов раскрываемость преступлений выше. В 1995 г. в Татарстане было зарегистрировано 59 417 дея ний, а в Туве — 8377. Различия по безотносительным абсолют ным показателям семикратные. Если же рассчитать число пре ступлений на одно и то же число населения, например, на 100 тыс. всех жителей, то в Татарстане этот показатель составит 1580,8, а в Туве — 2724,4, т. е. в 1,7 раза выше, чем в Татарстане.
Если рассчитать тот же показатель и на те же 100 тыс. жителей в возрасте уголовной ответственности, т. е. с 14 лет и старше, то в Туве (где рождаемость выше и доля несовершеннолетних боль ше) число преступлений на 100 тыс. жителей в возрасте уголов ной ответственности составит 3990,1, а в Татарстане — 2011,6. По этим показателям преступность в Туве выше, чем в Татарста не, практически в 2 раза.
Таким образом, использование показателей преступности, соотнесенных с численностью населения, свидетельствует о су щественной ограниченности аналитических возможностей абсо лютных величин. Поэтому, если опираться только на них, мож но прийти к ошибочным выводам. Такие ошибки нередко «до пускаются» то ли из статистического невежества, то ли из поли тических спекуляций.
В Докладе о соблюдении прав человека в России, одобрен ном на заседании соответствующей комиссии при Президенте РФ 14 июля 1994 г., говорилось о недопустимо высокой смерт ности лиц, находящихся в местах лишения свободы (колониях). Это действительно серьезная проблема. Обратимся к данным. В 1990 г. в ИТК умер 3181 заключенный, что составляло 0,6% от общего числа лиц, отбывающих в них уголовное наказание. В пос ледующие годы увеличивалось число заключенных и росла их смертность как в абсолютных показателях, так и в процентах. В 1995 г. умерло 6 486 человек, или 0,95% от общего числа «тюрем ного» населения. Это достаточное основание для тревоги право защитников, ориентированных на защиту прав заключенных. Но если соотнести эти данные со смертностью в стране в целом, то выводы комиссии не совсем корректны, поскольку смертность заключенных была вдвое ниже, чем среди всех граждан в стране. Даже с учетом прибавления численности населения в России за счет рождения людей, а также за счет мигрантов и беженцев из стран ближнего и дальнего зарубежья, смертность в стране со ставила 1,8% от общей численности населения. Более детальное сопоставление одних и тех же возрастных групп в стране и местах лишения свободы подтверждает эти различия: безопасность лич ности в местах лишения свободы, как ни парадоксально это зву чит, была более чем в два раза выше, чем на свободе.
Данный вывод не означает, что допустимо пренебрегать вы сокой смертностью лиц, находящихся в местах лишения свобо ды, но вряд ли будет справедливым то, что правозащитники, используя однобокую статистику абсолютных величин, акценти руют свое внимание только на спасении жизней преступников, пренебрегая массовой гибелью правопослушных граждан.
Приведенные примеры свидетельствуют о том, что объек тивный статистический анализ нельзя осуществить, опираясь только на абсолютные именованные числа. Во взаимосвязан ном социальном мире социально-правовые и криминологичес кие абсолютные величины не существуют сами по себе. Они связаны с целым рядом других показателей. Поэтому обраще ние к абсолютным данным должно быть лишь первым шагом в обобщении социально-правовых или криминологических реа лий. Следующим шагом должен быть расчет многочисленных относительных обобщающих показателей, которые связывают абсолютные величины с другими данными и «объективизиру ют» их.
Относительные величины в статистике представляют собой важные обобщающие показатели, которые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин. При исчислении относительных величин наиболее часто сравни вают две абсолютные, но можно сопоставлять и средние, и от носительные величины, получая новые относительные показа тели. Важно лишь, чтобы эти величины были сопоставимыми по взаимосвязям, единицам измерения, временному периоду, тер ритории и другим параметрам.
Чисто технически можно сопоставить любые величины. Но такое сопоставление мало что дает, если эти величины не взаи мосвязаны. Что даст, например, сопоставление количества рас смотренных гражданских дел в судах с объемом выпуска телеви зоров, если даже какое-то количество исков было связано с те левизионной промышленностью и реализацией ее продукции? Ничего. Но сопоставление тех же гражданских дел с числом су дей, их рассмотревших, с численностью населения, характерис тикой истцов и ответчиков, со сроками рассмотрения дел и дру гими данными дает возможность получить важные обобщающие сведения о нагрузке гражданских судей, интенсивности обраще ния граждан в суды, распределении исков по группам истцов и ответчиков и т. д.
Единицы измерения сравниваемых величин должны быть од ними и теми же или вполне сопоставимыми. Например, нельзя объективно выявить изменения преступности в России путем сопо ставления учетных данных 20-х и 90-х гг., так как в 20-е гг. преступ ность как таковая не регистрировалась, а учитывалось лишь коли чество рассмотренных уголовных дел и число осужденных по ним правонарушителей. Числа преступлений, уголовных дел и осужден ных — показатели контролируемые, т. е. взаимосвязанные, но не со поставимые по единицам измерения. В одном уголовном деле мо жет быть рассмотрено несколько преступлений и осуждена группа лиц; несколько осужденных могут совершить одно преступление и, наоборот, один осужденный — множество деяний. Числа преступ лений, дел и осужденных сопоставимы с численностью населения, количеством персонала системы уголовной юстиции, уровнем жизни народа и другими данными одного и того же года. Более того, в течение одного года рассматриваемые показатели вполне сопоста вимы и между собой. Можно, например, рассчитать, сколько осуж денных или преступлений падает на одно дело, но нельзя, взяв за какой-то год число осужденных, сопоставить их с числом учтенных преступлений последующих лет.
Сопоставляемые данные обязательно должны соответствовать друг другу по времени или территории их получения либо по тому и другому параметрам вместе. Скажем, можно сравнивать преступность в Швеции и России, хотя эти страны несопостави мы по территориям и численности населения, но такое сравне ние возможно за одни и те же годы; можно сравнивать преступ ность или судимость за разные годы, но на одной и той же тер ритории, и т. д. Более детальные требования к сопоставимости показателей будут рассмотрены применительно к различным ви дам относительных величин.
Абсолютная величина, с которой сравниваются другие вели чины, называется основанием или базой сравнения, а сравнивае мый показатель — величиной сравнения. Например, при расчете отношения динамики преступности в России в 1990—1997 гг. дан ные 1990 г. будут базовыми. Они могут приниматься за единицу (тогда относительная величина будет выражена в форме коэф фициента), за 100 (в процентах), за 1000 (в промилле), за 10 000 (в продецимилле). В зависимости от размерности сравниваемых величин выбирают наиболее удобную, показательную и нагляд ную форму выражения относительной величины.
Если сравниваемая величина намного превосходит основание, то получаемое отношение лучше выразить в коэффициентах и разах. Например, преступность в СССР за 1956-1990 гг. увеличи лась в 5,6 раза. Выражение в разах в данном случае будет показа тельнее, чем в процентах. Хотя можно сказать, что преступность возросла до 556,7%. Здесь нельзя говорить, что она возросла на 556,7%, поскольку реальный рост — 456,7% (556,7 - - 100%, за которые были приняты базовые данные). В процентах относитель ные величины выражаются тогда, когда величина сравнения не очень сильно отличается от базы. При малых различиях можно использовать промилле или продецимилле. Последние две фор мы выражения относительных величин в юридической статисти ке практически не применяются, но используются в социальной и демографической статистике, к которым нередко обращаются юристы. Например, рождаемость и смертность в демографичес кой статистике исчисляются на 1000 душ населения, т. е. в про милле.
В юридической статистике применяются следующие виды от носительных величин:
1) отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения;
2) отношения части к целому, или отношения интенсивнос ти;
3) отношения, характеризующие динамику;
4) отношения, характеризующие выполнение плана;
5) отношения степени и сравнения.
К относительным величинам примыкают индексы. В обшей и экономической статистике они имеют свое особое самостоятель ное значение и поэтому в учебниках чаще всего излагаются в отдельной главе. В юридической статистике применение индек сов ограничено и мы их рассматриваем вместе с относительны ми величинами. По сути своей они таковыми и являются.
Использование этих величин дает возможность лицу, изуча ющему юридически значимые явления и процессы, рассматри вать их как в целом, так и по отдельным группам, во взаимосвя зи и взаимозависимости путем сопоставления численности от дельных групп (видов) преступлений, дел, исков друг с другом, с их общим итогом, с прошлыми периодами, с численностью населения и т. д.
Отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения, — это распространенная относитель ная величина, выражаемая в процентах отдельных частей сово купности изученных явлений (преступлений, преступников, граж данских дел, исков, причин, мер предупреждения и т. д.) к их общему итогу, принимаемому за 100%. Данные отношения при меняются в юридической статистике очень широко.
Примеры рассматриваемых относительных величин даны в табл.1
Таблица 1 Характеристика лиц, совершивших преступления в России в 1996 г.
|
Признаки лиц |
Абсолютные показатели |
Относительные показатели, % |
|
Выявлено лиц |
1 618 394 |
100,0 |
|
В том числе: |
|
|
|
Несовершеннолетние |
192 199 |
11,9 |
|
Женщины |
257 277 |
15,9 |
|
Учащиеся, студенты |
103611 |
6,4 |
|
Лица, не имеющие посто- |
|
|
|
янного источника дохода |
777 883 |
48,1 |
|
Из них: |
|
|
|
Безработных |
76278 |
4,7 |
|
Ранее судимых |
313713 |
19,4 |
|
Из них: |
|
|
|
Особо опасных реци- |
|
|
|
дивистов |
6082 |
0,4 |
Таблица 1 отличается сложностью. В ней отражены несколько структур, в которых один параметр указан, а другой подразуме вается, но их суммарное значение составляет 100%. Несовершен нолетние — 11,9% и подразумеваемые взрослые — 88,1%. То же можно сказать о женщинах и мужчинах; учащихся, студентах и не учащихся; лицах, не имеющих постоянного источника дохо да, и лицах, его имеющих; ранее судимых и несудимых. Кроме этого, в некоторых составных частях общей структуры допол нительно выделяются особо значимые признаки: в числе лиц, не имеющих постоянного источника дохода, выделяются безра ботные, а в числе лиц, ранее судимых, — особо опасные рецидивисты. Однако все показатели процентируются к общему чис лу выявленных лиц, хотя можно было бы, например, соотнести особо опасных рецидивистов с ранее судимыми, общее число (313 713) которых должно быть принято за 100% (тогда доля особо опасных рецидивистов составила бы не 0,4%, а 1,9%).
Характеристика структуры совокупности уголовных и граж данских дел составляет важную часть статистического анализа. Здесь можно выяснить, какие преступления, административные и гражданско-правовые нарушения преобладают в целом в стра не, субъекте Федерации, городе, районе; каково распределение граждан и юридических лиц в качестве истцов и ответчиков в гражданско-правовых спорах; как распределяются выявленные правонарушители или осужденные по полу, возрасту, семейно му положению, образованию, отраслям хозяйства и т. д., и т. п. В связи с тем, что в правоохранительных органах и судах относи тельно подробно дифференцирован учет преступлений, лиц их совершивших, осужденных и связанных с ними данных, в юри дической статистике получили широкое распространение струк турные показатели преступности и судимости.
Структура преступности (преступников) раскрывает соотно шение групп или видов преступлений в общей совокупности уч тенной преступности, либо соотношение различных категорий лиц, совершивших преступления, в общей структуре выявлен ных правонарушителей. Учтенная преступность или выявленные правонарушители берутся за определенный период времени (год, квартал, месяц) на определенной территории (страна, регион, город). Структура преступности измеряется в абсолютных (име нованных числах) и относительных (процентах, долях, коэффи циентах) показателях, которые характеризуют преступность не только с количественной, но и с качественной стороны.
Структура преступности может включать в себя: 1) удель ные веса различных видов (по статьям УК) и групп (по главам и разделам УК) преступлений; 2) соотношение преступлений по категориям (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжкие, особо тяжкие); 3) распределение преступлений по городам и селам, социальным сферам, экономическим районам, терри ториям (география преступности), месту совершения преступ лений (топография преступности), временам года; 4) соотно шение умышленных и неосторожных преступлений, преступ лений, совершенных с прямым и косвенным умыслом, по легкомыслию и небрежности; 5) удельные веса корыстных, на сильственных и других видов (по мотивации) преступлений; 6) доли ситуативной, рецидивной, профессиональной, груп повой, организованной преступности; 7) удельные веса рас крытых и нераскрытых преступлений; 8) доли мужчин, жен щин, несовершеннолетних, ранее судимых, безработных, лиц, совершивших преступления в состоянии алкогольного или нар котического опьянения, и других категорий граждан в струк туре выявленных правонарушителей; 9) удельные веса лиц, ос вобожденных от уголовной ответственности, осужденных к лишению свободы и другим видам наказания. Структура пре ступности и судимости может быть рассчитана по многим дру гим уголовно-правовым, криминологическим, процессуальным, социально-демографическим и иным признакам.
Абсолютное большинство структурных показателей имеют важное значение в анализе социально-правовой и криминологи ческой действительности. Следует иметь ввиду, что законы ста тистического распределения преступлений по отдельным видам и группам в общей структуре преступности в разных странах с несхожими уголовным и уголовно-процессуальным законодатель ством, учетом преступлений и следственно-судебной практикой, в основе своей (особенно по деяниям, повсеместно признан ным — убийства, кражи, изнасилования, грабежи и др.) доста точно близки.
Практически во всех странах или регионах одной страны в структуре учтенной и реальной преступности доминируют кра жи. Их удельный вес колеблется в пределах 50-80%. То же можно сказать и о некоторых насильственных деяниях. В криминологи чески разных условиях удельный вес их колеблется в пределах 8-10% (в том числе умышленных убийств— 1—3), хотя расхожде ния в уровне (в числе убийств на 100 тыс. населения) могут дос тигать 15-20-кратного размера.
Соответствующие структурные закономерности наблюдаются и при распределении преступности по некоторым признакам субъектов преступлений. Например, в разных странах доля женс кой преступности в мирное время не выходит за пределы 15— 20%. В подтверждение сказанного приведем табл. 2.
Таблица 2
Половой состав выявленных правонарушителей и осужденных (1912-1995 п-.), %
|
Год |
Мужчины |
Женщины |
Итого |
||
|
|
Выявлено |
Осуждено |
Выявлено |
Осуждено |
|
|
1912 |
— |
93,5 |
— |
6,5 |
100,0 |
|
1913 |
— |
93,8 |
— |
6,2 |
« |
|
1915 |
— |
89,6 |
— |
10,4 |
« |
|
1916 |
— |
84,6 |
— |
15,4 |
« |
|
1946 |
— |
68,0 |
— |
32,0 |
« |
|
1966 |
— |
87,8 |
— |
12,2 |
« |
|
1973 |
— |
89,0 |
— |
11,0 |
« |
|
1986 |
78,0 |
80,8 |
22,0 |
19,2 |
« |
|
1987 |
78,5 |
84,1 |
21,5 |
15,9 |
« |
|
1988 |
85,3 |
89,2 |
14,7 |
10,8 |
« |
|
1989 |
86,2 |
91,1 |
13,8 |
8,9 |
« |
|
1990 |
— |
91,2 |
— |
8,8 |
« |
|
1991 |
87,2 |
94,0 |
12,8 |
6,0 |
« |
|
1992 |
88,6 |
94,9 |
11,4 |
5,1 |
« |
|
1993 |
88,8 |
94,3 |
11,2 |
5,7 |
« |
|
1994 |
87,0 |
94,0 |
13,0 |
6,0 |
« |
|
1995 |
85,1 |
92,8 |
14,8 |
7,2 |
« |
|
1996 |
84,1 |
86,8 |
15,9 |
13,2 |
« |
Количественная информация табл. 2 невелика, но объясне ние приведенных данных приводит исследователя к пониманию глубинных процессов в обществе. Соотношение удельных весов женщин и мужчин в структуре выявленных правонарушителей и осужденных, как видно из таблицы, связано с ролью женщины в решении жизненных проблем, социальными катаклизмами (вой на, революция), уровнем реализации гуманистических тенден ций и т. д. Каждый структурный показатель несет в себе важную информацию. Его аналитические возможности увеличиваются, если он изменяется во времени и пространстве. В этом случае структурные показатели смыкаются с динамическими.
Для оценки некоторых структурных показателей кримино логи иногда используют вспомогательный коэффициент поражаемости преступностью различных групп и слоев населения. Дан ный показатель представляет собой отношение удельных весов преступников из определенной категории граждан ко всем граж данам данной категории в структуре населения. В 1996 г. в России женщины совершили 257 277 преступлений. В структуре выявлен ных правонарушителей они составили 15,9%. Удельный вес всех женщин в структуре населения был равен 53,0%.
Коэффициент поражаемое™ преступностью женщин равен
-=- = 0,3, а мужчин - - = 1,8, или в 6 раз выше.
Аналогичным образом можно рассчитать данный коэффици ент применительно к несовершеннолетним, безработным, ранее судимым, жителям городов, сел и т. д. В этом случае на основе обобщающих относительных величин, характеризующих струк туру совокупности правонарушителей и всех жителей, мы полу чаем новый относительный показатель с большими возможнос тями обобщения.
Структура преступности, административных правонарушений, гражданских дел, истцов, ответчиков, судебных решений и т. д. помогает решить многие аналитические вопросы в юридической науке и практике. Изучение структурных показателей во времени дает возможность выявить реальные тенденции составных частей юридически значимых явлений, опираясь на которые можно ре шать и прогностические проблемы.
Отношение части к целому, или отношение интенсивности,
представляет собой обобщающую относительную величину, ко торая позволяет выявить распространенность определенного при знака в наблюдаемой совокупности. Для того чтобы выявить, к примеру, распространенность гражданско-правовых споров в раз личных регионах страны, недостаточно назвать их общее коли чество, учтенное на той или иной территории, поскольку и тер ритории, и размещенное на них число жителей могут существен но различаться между собой. Но если вычислить число граждан ских исков (часть), приходившихся на 100 или 10 тыс. всего на селения (целое) в сравниваемых регионах или городах, то мож но точно ответить, где «исковая» интенсивность выше, а где ниже. Поскольку констатация «выше» или «ниже», как прави ло, не бывает случайной, то поиск объяснений выявленных раз личий приведет к тем или иным объективным причинам рас хождений.
Обратимся к статистическим показателям 60-летней давнос ти об исках по взысканию алиментов, которые были предъявле ны в некоторых краях и областях Российской Федерации (табл. 3).
Таблица 3
Показатели исков об алиментах'
|
Наименование территории |
Численность населения |
Число исков |
|
|
абсолютный показатель |
на 10 тыс. населения |
||
|
Алтайский край Архангельская обл. Волгоградская обл. Воронежская обл. |
2 745 040 962 084 1 792 965 3 846 551 |
3117 1642 2045 3779 |
11,3 17,0 ",4 9,8 |
На первый взгляд, в приведенной таблице нет никакой со гласованности. В Воронежской области, где больше всего предъяв лено исков (3779), оказалось самое малое число исков в расчете на 10 тыс. населения. И наоборот, в Архангельской области было зарегистрировано исков в 2,3 раза меньше (1642), чем в Воро нежской, но в расчете на 10 тыс. населения показатель оказался самый высокий (17,0). Внешние противоречия между абсолют ными и относительными величинами снимаются при непосред ственном обращении к численности населения сопоставляемых регионов, на основе которой рассчитывалось отношение интен сивности. Особо широкое распространение коэффициент интен сивности получил при анализе преступности в различных стра нах, регионах, городах и населенных пунктах.
Интенсивность (от лат. intensio — напряжение, усиление) пре ступности представляет собой сложный качественно-количествен ный параметр криминологической обстановки в стране, регио не, районе или населенном пункте, указывающий на уровень преступных проявлений, темпы их роста или степень обществен ной опасности (тяжести).
В криминологической литературе интенсивность преступнос ти обычно идентифицируется с широко распространенным от носительным статистическим показателем — коэффициентом пре ступности, т. е. числом преступлений на 100 или 10 тыс. жителей. В отличие от коэффициента выявленных правонарушителей, име нуемого иногда «коэффициентом лиц», коэффициент преступ ности цазывают «коэффициентом фактов». Коэффициент преступ ности, свидетельствующий о ее уровне в расчете на численность населения, действительно является одним из базовых показате лей статистико-криминологического анализа. Некоторые авторы даже именуют коэффициент преступности коэффициентом ин тенсивности преступности или относительной величиной интен сивности.
Сопоставляя коэффициенты преступности разных стран, ре гионов или населенных пунктов, есть достаточно объективные основания говорить о том, на какой территории интенсивность преступности выше или ниже. В 1991 г. в Швеции, Например, было учтено 1 045 306 преступлений, а в СССР — 3 223 147, т. е. в три раза больше. Но численность населения в Швеции в те годы была в 35 раз меньше, чем в СССР. Рассчитав коэффициент преступ ности, мы получим, что в Швеции он составляет 12 154 деяния на 100 тыс. населения, а в СССР — 1115, или в 11 раз меньше. Полученные данные не означают, что правопорядок в СССР был в тот тяжелый для страны год в 11 раз выше, чем в Швеции, в стране с сильной социальной политикой, где двести лет не было ни войн, ни революций, ни иных общенациональных потрясе ний.
Объективное сопоставление преступности в разных странах должно быть комплексным и многоплановым. Необходимы каче ственные сравнения уровня криминализации преступлений (в Швеции порог криминальности деяний по УК намного ниже, чем в СССР), полноты их регистрации, качества работы поли ции и т. д. В итоге мы можем прийти к иному мнению, но без объективных количественных сравнений, которые дает относи тельный показатель интенсивности, это сделать трудно. Коэффициент преступности и отдельных видов преступлений является в этом деле ключевым показателем.
Обратимся к данным по России. В Пермской области, напри мер, в 1995 г. было учтено 2655 преступлений на 100 тыс. жителей, а в Ульяновской — 1198. Следовательно, интенсивность преступ ности в первом регионе была в 2,2 раза выше, чем во втором. Од нако этим не следует ограничиваться. Общий коэффициент пре ступности — не единственная возможность установления ее ре альной интенсивности. В том же году в республиках Коми и Мор довии было учтено практически одинаковое число преступлений на 100 тыс. населения: 1796,9 и 1791,6, но по сути интенсивность преступности при обращении к другим относительным величи нам у них была далеко не одинаковой. В Коми число преступлений против личности в расчете на 100 тыс. населения составило 136,2, а в Мордовии 79,7, соответственно умышленных убийств — 32,1 и 18,7, тяжких телесных повреждений — 54,6 и 33,0, хулиганств -93,5 и 180,9, краж — 872,8 и 1 012,3 и т.д. Как видно, в Коми преобладали насильственные преступления против личности, а в Мордовии — хулиганство и кражи, которые, с одной стороны, являются менее опасными деяниями, с другой — легко регулиру ются при регистрации. Более детальное изучение учета преступно сти в Коми и Мордовии могло показать, что интенсивность в пер вом регионе была намного выше, чем во втором.
Обращение к коэффициентам интенсивности отдельных групп и видов преступлений может приблизить исследователей к уста новлению действительных причин преступности.
Коэффициент преступности (КП) рассчитывается по формуле:
где П — абсолютное число учтенных преступлений; Н — абсолютная числен ность всего населения.
Оба показателя берутся в одном и том же территориальном и временном объеме. Число преступлений обычно рассчитывается на 100 тыс. населения. Но при малых числах преступлений и на селения (в городе, районе, на предприятии) КП может рассчи тываться на 10 тыс. или на 1 тыс. жителей. Однако в любом случае эти числа означают размерность коэффициента.
В течение года может возникнуть необходимость расчета ко эффициента преступности за 1, 2, 3 и т. д. месяца. Если его рассчитать по вышеуказанной формуле за обозначенные периоды, то он будет в 12, 6, 4 и т. д. раза меньше действительного. К со жалению, даже в ГИЦ МВД РФ в ежемесячных оперативных ма териалах «Состояние преступности в России» за то или иное число месяцев данный коэффициент рассчитывается по общей форму ле. За январь—март, например, по этому расчету КП составил 625, за январь—апрель — 762,5 ... за январь — октябрь — 1364,3 и т. д. В действительности КП за эти периоды составлял соответ ственно 1601,6; 1616,3; 1637,2. Ошибка недопустима. Чтобы этого не случилось, он в подобных случаях рассчитывается по изме ненной формуле:
где Па — абсолютное число преступлений, зарегистрированных за п месяцев; 12 — постоянный коэффициент, равный 12 месяцам в году; 100 000 — размер ность коэффициента преступности; Н — абсолютная численность всего населе ния; л — число месяцев, за которые производится расчет коэффициента.
При расчете и оценке коэффициента преступности необхо димо знать некоторые особенности.
1) Преступления, выявленные правонарушители, осужден ные, число уголовных и гражданских дел, предъявленных исков и т.д., взятые за тот или иной год, представляют собой интер вальные ряды, характеризующие динамику деяний, которые сум мируются в течение всего года. Неточности в этом показателе могут быть связаны лишь с неполнотой и недобросовестностью регис трации деяний, лиц, дел.
2) Численность населения представляет собой моментный ряд, характеризующий его лишь на определенную дату (обычно нача ло или конец года). В начале года численность населения одна, в середине — другая, а в конце — третья. Коэффициент интенсив ности, рассчитанный на население по состоянию на начало года, как правило, завышен. Он будет более адекватным, если его рас считать на численность населения по состоянию на конец года или среднегодовую численность населения, которая берется в виде полусуммы численности населения в начале и конце года.
3) Демографы различают население постоянное и наличное. Это имеет особое значение для регионов с высоким уровнем вре менного населения. Постоянное население Москвы на начало 1996 г., например, составляло 8,6 млн человек, число «нелегалов» (лиц, живущих без прописки и регистрации) — около 1 млн и приезжих — до 1,5 млн. При расчете коэффициентов интенсив ности этого нельзя не учитывать, особенно в криминологии, так как от трети до половины преступлений в Москве совершают временные жители.
4) Уголовная ответственность в нашей стране наступает с 14 (по ограниченному кругу деяний) и с 16 лет — за все преступле ния. Удельный вес несовершеннолетних до 14 лет в среднем в мире составляет около 35% всего населения. В странах с высокой рождаемостью доля этих детей и подростков выше 40%, а с низ кой — около или меньше 20%. При сравнении разных по рожда емости регионов (стран) коэффициенты преступности и суди мости желательно рассчитывать на население в возрасте уголов ной ответственности, например, с 14 лет и старше. Данная реко мендация трудно выполнима при криминологическом сравнении стран, где уголовная ответственность наступает с разного возра ста (10, 12, 14, 16 лет). Поэтому при международных сравнениях коэффициент преступности и судимости, как правило, рассчи тывается на все население.
5) В криминологических изучениях вместо общего числа уч тенной преступности при расчете коэффициента может быть взято общее число раскрытых преступлений, выявленных правонару шителей, предварительно арестованных, всех осужденных, осуж денных к лишению свободы, заключенных, потерпевших и др. В этом случае мы будем иметь дело с числом раскрытых преступ лений на 100 тыс. жителей, с числом выявленных правонаруши телей, с числом потерпевших (коэффициент виктимизации) или с числом заключенных (коэффициент призонерсти — от англ. prison — заключенный) на ту же численность населения и т. д. При расчете коэффициента заключенных надо иметь ввиду, что их число в местах лишения свободы также представляет собой моментный ряд: в начале года оно может быть одним, в конце года — другим. При расчетах коэффициента обычно берется чис ло заключенных, находящихся в местах лишения свободы по со стоянию на 31 декабря анализируемого года или среднее ариф метическое данных на начало и конец года. Коэффициент заклю ченных может рассчитываться также на 100 тыс. зарегистриро ванных преступлений или выявленных правонарушителей. В этом случае он показывает интенсивность репрессивности судебной системы.
6) Коэффициент преступности может быть рассчитан в от ношении несовершеннолетних, женщин, мужчин, ранее суди мых, безработных, студентов, военнослужащих и других групп населения по той же формуле. Только в этом случае символ «П» будет означать число преступлений, совершенных изучаемой груп пой граждан, а символ «Н» — общее число граждан данной ка тегории в стране, регионе, городе.
7) Для объективной оценки уровня отдельных групп и видов преступлений рассчитывается коэффициент насильственных, ко рыстных, экономических деяний или умышленных убийств, из насилований, краж и т.д. Например, в 1994 г. число умышлен ных убийств в расчете на 100 тыс. всего населения в Эстонии было равно 24,0, России — 21,8, Литве -- 14,7, США — 9,0, Болга рии— 5,9, Австрии — 2,5, Японии — 1,0.
Совокупность различных коэффициентов помогает более объективно оценивать уровень преступности и ее видов и срав нивать их во времени (по годам) и в пространстве (по террито риям).
Отношения, характеризующие динамику, представляют собой обобщающие относительные величины, показывающие измене ние во времени тех или иных показателей юридической статисти ки: числа браков, разводов, предъявленных исков, рассмотрен ных гражданских дел, штатной численности судей, прокуроров, следователей, учтенных преступлений, выявленных правонаруши телей, осужденных и оправданных лиц, лиц, арестованных в по рядке избрания меры пресечения, заключенных и т. д.
За временной интервал обычно принимается год. Но измене ние преступности и других юридически значимых явлений может отслеживаться по пятилетиям, что сглаживает их динамику, по кварталам, месяцам и даже дням, что дает возможность выявить все имеющиеся колебания. Выбор интервала зависит от цели и ха рактера изучения юридически значимых явлений.
За основание (базу), равное 1, или 100%, принимаются све дения об изучаемом признаке определенного года, который был чем-то характерен для изучаемого явления. Например, при изу чении гражданско-правовых явлений таким базовым годом может быть год вступления в действие той или иной части нового Гражданского кодекса, при изучении уголовно-правовых яв лений — год вступления в действие Уголовного кодекса, кото рый впервые криминализировал значительное число новых со ставов. За базу может быть принят первый послевоенный год, год распада СССР и обретения Россией суверенитета, год пе рехода на рыночные отношения и т. д.
Определение базового года — дело ответственное. Его необос нованный выбор может исказить характер изменений наблюдае мого явления, на чем нередко строятся политические спекуляции. Избрав, например, 1983 г. базовым при анализе динамики пре ступности за последующее пятилетие, мы получим и абсолютные, и относительные данные о ее существенном снижении. Но хотя этот вывод построен на официальном учете преступлений, он яв ляется некорректным. В 1983 г. в связи с ужесточением требований к регистрации преступлений и правоохранительным органам во обще, преступность возросла на 21,7% («эффект Андропова»). В 1986—1987 гг. проводимая кампания борьбы с пьянством и алкого лизмом (в целом оказавшаяся неудачной) временно снизила «пья ную» преступность. Поэтому уровень всей преступности сократил ся соответственно на 4,7 и 9,5% («эффект Горбачева—Лигачева»). В целом преступность за 1983—1987 гг. сократилась на 10,8%, но это снижение было искусственным. Достаточно отойти на год-два впе ред и назад и взять преступность за 1982—1989 гг.; она окажется возросшей на 48,7%. Эти данные отражают реальные тенденции преступности в советские годы.
Данные базового года выполняют роль неподвижной базы, к которой процентируются показатели последующих лет. Задачи ста тистического анализа часто требуют ежегодных (или по иным пе риодам) сопоставлений, когда за базу принимаются данные каж дого предыдущего года (месяца или другого периода). Такие отно сительные показатели называются величинами, вычисляемыми цепным способом (данные каждого последующего года сопостав ляются с данными предыдущего и показатели динамики образуют как бы непрерывную цепь). Подобная база называется подвижной.
Отношение, характеризующее динамику преступности, -один из ее комплексных качественно-количественных показате лей. Оно отражает изменение во времени как состояния (уров ня) преступности (количественный показатель), так и ее струк туры (качественный показатель).
Динамика уровня преступности, выраженного в абсолютных именованных числах зарегистрированных преступлений, выяв ленных лиц, их совершивших, и т.д., чаше всего излагается в виде статистического временного ряда по годам или другим пе риодам. В 1991 г. (год образования суверенной России) в стране было учтено 2 167 964 преступления, в 1992 г. -- 2 760 652, в
1993 г. - 2 799 614, в 1994 г. - 2 632 708, в 1995 г. - 2 755 669 и в 1996 г. — 2625081 преступление. Сопоставление по годам этих абсолютных данных, взятых в сравнении с показателями пре дыдущего года, свидетельствует о том, что в 1992 г. преступность увеличилась на 592 688 преступлений, в 1993 г. -- на 38 962, в
1994 г. сократилась на 166 906, в 1995 г. — вновь увеличилась на 122 961, в 1996 г. — сократилась на 130 588 преступлений. В це лом же зарегистрированная преступность за 1991-1996 гг. воз росла на 457 117 деяний.
Сопоставление абсолютного прироста (снижения) учтенных преступлений показывает, что динамика учтенной преступности в России за эти годы хотя и противоречива, но ее главная тен денция — это рост. Приведенные данные могут быть отражены на графике, который более показателен, чем динамический ряд именованных чисел. Динамика преступности в абсолютном ис числении, однако, рассматривается редко: абсолютные показа тели громоздки, их сопоставление по годам требует соответству ющих вычислений, они минимально наглядны. Поэтому дина мика уровня преступности, как правило, выражается в относи тельных показателях, в процентах, рассчитанных либо к перво му, как его называют, базовому году (неподвижная база), либо к предыдущему (цепной способ, подвижная база), которые при нимаются за 100% (табл. 4).
Отношения, характеризующие динамику, перерастая в дина мические ряды, помогают установить важные изменения разви тия юридически значимого явления. В приведенной таблице ди намические ряды характеризуются:
уровнем ряда — абсолютными суммарными величинами (стро ка 1);
абсолютным приростом (снижением) — разностью между пос ледующими и предыдущими суммарными величинами (строка 2);
темпом роста -- процентным отношением уровня последу ющего периода к предыдущему — цепной способ (строка 3);
Таблица 4
Динамика преступности в России (1991-1996 гг.)
|
Характеристики |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
|
1. Абсолютное число |
|
|
|
|
|
|
|
преступлений (уровень ряда) |
2 167 964 |
2 760 652 |
2799614 |
2 632 708 |
2 755 669 |
2625081 |
|
2. Абсолютный при- |
|
|
|
|
|
|
|
рост по сравнению с предыдущим годом |
_ |
+592 688 |
+38 962 |
-166 906 |
+ 122961 |
-130 588 |
|
3. Темп роста (снижения) (под вижная база), % |
100,0 |
127,3 |
101,4 |
94,0 |
104,7 |
95,3 |
|
4. Темп прироста (снижения) (подвижная база), % |
|
+27,3 |
+ 1,4 |
-6,0 |
+4,7 |
-4,7 |
|
5. Темп роста (сни жения) к 1991 г. (не подвижная база), % |
100,0 |
127,3 |
129,1 |
121,4 |
127,1 |
121,1 |
темпом прироста -- процентным отношением абсолютного прироста (снижения) уровня последующего года к уровню пре дыдущего года (строка 4);
темпом роста — процентным отношением уровня каждого года к уровню базового (1991) года (неподвижная база) (строка 5).
Интегрированный относительный показатель роста или сни жения преступности — это среднегодовые темпы ее прироста (сни жения) за весь период наблюдения. В нашем примере — это за 5 лет, поскольку первый (1991) год взят за базу и его прирост по сравнению с предыдущим (1990) годом не исчислен.
Хотя обобщающие средние величины будут рассматривать ся в следующей главе, есть необходимость сейчас коротко рас крыть принцип использования темпов среднегодового прирос та (снижения), так как они имеют прямое и непосредственное отношение к рассматриваемому вопросу и часто исчисляется ошибочно. Они рассчитываются не путем средних арифмети ческих вычислений (деления общего прироста на количество лет, что нередко делается, причем неправильно), поскольку прирост каждого года рассчитывается от разной (подвижной) базы, а рассчитываются по формуле средней геометрической.
Рассмотрим это на нашем примере. Общий прирост преступ ности (см. строку 5) был равен 21,1%. Количество лет, за кото рые он образовался, равно пяти. При расчете среднегодовых тем пов прироста как средней арифметической величины они рав ны: 21,1%: 5 = 4,22%. Среднегодовые темпы прироста, к сожале нию, так рассчитываются даже в очень квалифицированных кри минологических научных коллективах. В одной из работ сотруд ники ВНИИ МВД РФ, например, пишут: «В течение последних 10 лет преступность несовершеннолетних росла весьма быстры ми темпами. Если в 1985 г. было зарегистрировано 119 285 уголов ных деяний, совершенных подростками или с их участием, то в 1995 г. это число увеличилось до 209 777, т. е. на 75%. Ежегодный прирост в среднем составил 7,5%»'. Аналогичная ошибка имеет ся и в методическом пособии Института Прокуратуры РФ. Та кие ошибки допускались и в других работах.
По формуле средней арифметической можно рассчитывать только среднегодовой абсолютный прирост (строки 1 и 2 табл. 4). Если в нашем примере из 2625 081 преступления (1996 г.) вы честь 2 167 964 преступления (1991 г.), то абсолютный прирост за 5 лет составит 457 117 деяний, а среднегодовой абсолютный прирост будет равен 91 423,4 деяния (457 117:5). В отличие от сред негодового абсолютного прироста преступности среднегодовые темпы прироста, выраженные в процентах, должны рассчиты ваться по формуле средней геометрической, так как базовые по казатели ежегодно изменяются (возрастают или снижаются). Сред няя геометрическая величина выражается корнем л-й степени из произведения п показателей:
По данным нашего примера среднегодовые темпы прироста преступности в России за 1991-1996 гг. были равны +3,9%. Рас считанный по правилам средней геометрической величины сред негодовой темп прироста намного меньше того, который исчис лялся по правилам средней арифметической (+4,22%). Если пре небречь имеющимися расхождениями, то можно впасть в серь7 езную ошибку. Расчет средней геометрической подробно раскры вается в следующей главе. Избежать сложных расчетов помогают специальные таблицы.
Перевод абсолютных показателей в относительные (в процен ты, коэффициенты, разы) дает возможность сопоставлять динами ку уровня преступности по разным, большим и малым, странам, регионам, административно-территориальным единицам. В абсолют ных показателях очень трудно сопоставить динамику преступности, которая в одной стране может исчисляться миллионами, а в дру гой — сотнями. Но если данные о преступности базового года в той и другой странах принять за 100%, то сопоставимость темпов роста и снижения преступности становится достаточной.
Более адекватно динамика преступности может быть отражена в изменениях коэффициента преступности (числа преступлений на 100 тыс. жителей). Дело в том, что рост или снижение преступности нередко прямо связаны с увеличением или уменьшением числен ности жителей за счет высокой рождаемости (смертности) или миг рации населения. Расчет динамики преступности с учетом демогра фических изменений численности населения помогает более объек тивно выявить картину ее действительного роста или снижения.
Коэффициент преступности также можно перевести в про центы и это дает возможность для сравнений динамики преступ ности в самых разных странах и регионах. Приняв, например, за 100% коэффициент преступности, зарегистрированный в 1960 г. в США, Англии и Уэльсе, Франции, ФРГ, СССР и Японии, мы, независимо от объема учета преступлений в каждой стране (в США учитывается 8 видов «серьезных» преступлений, в ФРГ -24 и без транспортных преступлений, в Англии и Уэльсе — лишь деяния, подлежащие регистрации, в СССР— все, которые зна чились в уголовных кодексах республик), можем выявить более или менее объективную и сопоставимую динамику преступности в этих странах за длительный период времени. К 1990 г. коэффи циент преступности в Англии и Уэльсе возрос до 560%, в США -до 518, во Франции — до 412, в СССР — до 363, в ФРГ -- до 248, в Японии — до 112. При таком большом приросте преступ ности его можно исчислять в разах (соответственно в 5,6; 5,2; 4,2; 3,6; 2,5; 1,1 раза).
Для криминологической характеристики преступности важ ное значение имеет динамика структуры преступности в целом, а также ее отдельных видов и групп. Структурные изменения преступности очень показательны. Например, на фоне общего высокого роста учтенной преступности в России некоторые ее виды увеличивались более, а другие — менее интенсивно, что привело к серьезным структурным сдвигам внутри самой пре ступности (см., например, рис. 8 на с. 188). Динамику структуры преступности можно проследить также по годам, как это было сделано с уровнем преступности. Мы покажем лишь крайние позиции последнего десятилетия. Удельный вес умышленных убийств в структуре учтенной преступности в России в 1986 г. составлял 0,8%, а в 1996 — 1,1; тяжких телесных повреждений соответственно 1,5 и 2,0; изнасилований — 0,9 и 0,5; грабежей и разбоев — 2,7 и 6,9; краж 27,9 и 46,0; мошенничества 1,4 и 2,8%. Тенденция очевидна: рост удельных весов наиболее опас ных преступлений.
Не менее важно проследить динамику удельного веса выяв ленных правонарушителей, правонарушителей женщин, несовер шеннолетних, ранее судимых, безработных, лиц, совершивших преступления в состоянии алкогольного или наркотического опьянения, групповой и организованной преступности, сельской и городской преступности, уличной преступности, преступнос ти, совершенной с применением огнестрельного оружия и взрыв чатых веществ и т. д. Доли многих из названных групп преступле ний в последние годы интенсивно возрастали, что свидетельству ет о серьезных негативных сдвигах в структуре регистрируемой оте чественной преступности. На формировании подобных сдвигов может сказаться рост латентности иных преступлений, в том чис ле средней и небольшой тяжести. В связи с этим общий рост пре ступности внешне способен не вызывать особой тревоги, тогда как внутренние сдвиги свидетельствуют о серьезном ухудшении криминологической обстановки.
К динамике преступности относятся территориальные изме нения преступных проявлений: в одних субъектах федерации пре ступность интенсивно растет, в других — сокращается, в треть их — имеется относительная стабильность, в четвертых регист рируется ее качественное изменение и т. д. Особое место в дина мике занимают изменения в уровне латентной преступности. Рост удельного веса латентной преступности (незаявленной, неучтен ной, неустановленной) — серьезный симптом ухудшения кри минологической обстановки в стране или регионе. Латентная пре ступность не имеет официального учета. Но социологические и статистические методы ее установления в количественных вели чинах дают возможность более или менее адекватно отслеживать ее в целом и по отдельным видам преступлений. Динамика уров ня и структуры преступности, имеющая относительно устойчи вый и продолжительный характер, свидетельствует не только о негативных или позитивных изменениях, но и о важных тенден циях и даже закономерностях изменения преступности, на осно ве которых можно прогнозировать ее развитие на ближайшее бу дущее.
Тенденции (от лат. tendentia — направленность) раскрывают основную направленность развития явления и его отдельных ви дов в прошлом, настоящем и как прогноз в возможном будущем. Тенденции преступности раскрываются на основе динамики уров ня преступности в целом, а также ее отдельных групп и видов, на основе динамики структурных сдвигов внутри самой преступ ности.
Глобальная тенденция развития преступности в мире, напри мер, — ее интенсивный рост. Он регистрировался по данным че тырех обзоров ООН о тенденциях преступности. По данным пос леднего обзора (1985—1990 гг.) преступность в мире прирастает на 5% в год, а численность населения — на 1%. Причем в разных странах регистрируются несхожие тенденции, но это можно рас сматривать как частность, имеющую значение только для этих стран.
Аналогичная динамика роста преступности регистрируется в нашей стране. За 1956—1991 гг. абсолютные показатели преступ ности в СССР увеличились в 5,6 раза. За это же время числен ность населения возросла в 1,5 раза. В связи с этим число преступлений в расчете на 100 тыс. населения увеличилось в 3,8 раза. Уровень преступности, таким образом, прирастал в 4 раза ин тенсивнее, чем численность населения. Эта тенденция была за мечена К.Марксом более ста лет тому назад. Он связывал ее с разложением капитализма, но она оказалась свойственна всем социальным формациям. Коэффициент преступности позволяет проследить ее в сопоставимом виде в последующие годы в Рос сии. Основная тенденция не изменилась — преступность росла. Увеличились лишь темпы ее прироста. Если в 1956 г. в СССР ре гистрировалось 292,6 преступления на 100 тыс. всего населения, то в 1996 г. в России (при огромной латентной преступности) -1862,7. Рост в 6,4 раза, а с учетом латентной преступности — в 20-25 раз.
При анализе кривой динамики преступности за эти 40 лет по годам мы увидим, что рост был не линейным, а «скачущим». Преступность в некоторые годы росла более интенсивно, а иног да и не менее интенсивно снижалась. Однако данные «перепа ды» не отражали генеральной направленности ее постепенного (хотя и противоречивого) роста. Временные колебания преступ ности — результат политических, экономических, социальных, демографических, правовых или регистрационных «аномалий», которые не отражали основной линии криминологических из менений.
Основная тенденция преступности всегда сопровождается теми или иными частными тенденциями. В 60—90 гг., например, про исходил интенсивный процесс «окорыствования» общественных отношений, что обусловило более быстрый рост корыстных пре ступлений. В 60-е гг. их удельный вес составлял 40—45%, в 90-е — более 80. В структуре рассматриваемых деяний еще быстрее росли кражи.
В эти же годы увеличивались насильственные деяния, хотя и несколько меньшими темпами, а внутри них — вооруженное на силие, терроризм, заказные убийства и др. В последнее десятиле тие особо разрослись организованная преступность, коррупция, открытая преступность политической и правящей элиты. Более высокими темпами росло число преступлений, совершенных жен щинами («феминизация» преступности), несовершеннолетними
(омоложение преступности), лицами, не имеющих постоянного заработка (люмпенизация преступности) и т.д.
Выявление общих и частных тенденций в уровне и структуре преступности имеет исключительное значение для реалистичной оценки ее состояния, прогноза на ближайшее и отдаленное бу дущее, разработки стратегии и тактики борьбы с преступнос тью, расчета сил и средств для обеспечения правоохранитель ной деятельности.
Демонстрация огромной значимости отношений динамики на примере уголовно-правовой и криминологической статистики обусловлена ее большей разработанностью по сравнению с дру гими отраслями юридической статистики. Но аналогичные воз можности открываются для мониторинга любых юридически зна чимых явлений и процессов, имеющих надежное статистическое отражение.
.
Отказ от плановой и переход на рыночную экономику в Рос сии существенно подорвали роль плановых заданий в хозяйствен ной деятельности, а следовательно, и значимость относительных величин, характеризующих выполнение плана. Однако без плано вой стратегии и планируемых мероприятий в различных сферах 1зни и деятельности ни одна страна не существует. Вопрос в том, что и как планировать.
Планы работы были и будут одним из важных аспектов упо рядоченной управленческой деятельности в органах прокурату ры, внутренних дел, налоговой полиции, в судах и других юри дических учреждениях. Планы составляются даже при расследо вании и рассмотрении уголовных и гражданских дел. Внеплано вая стихийная деятельность непроизводительна.
Планы строятся на прогнозах и предположениях. Они не яв ляются догмой в условиях меняющейся ситуации. Тем не менее, их выполнение требует постоянного анализа. В противном случае они утрачивают свою организующую функцию. Особое общего сударственное значение приобрел анализ выполнения плана в правоохранительной деятельности в последние годы, когда ее стратегия и даже тактика предопределяются федеральными про граммами борьбы с преступностью.
В конце 90-х гг. в СССР вплотную подошли к разработке кон кретных государственных программ борьбы с преступностью, модельное содержание которых было теоретически обосновано С.В.Бородиным. Первая Федеральная программа РФ по усиле нию борьбы с преступностью на 1994—1995 гг. была утверждена Указом Президента РФ 24 мая 1994 г. Очередная Федеральная целевая программа по усилению борьбы с преступностью на 1996-1997 гг. утверждена постановлением Правительства РФ 17 мая 1996 г. В 1997 г. была подготовлена следующая Федераль ная целевая программа по усилению борьбы с преступностью на 1998-2000 гг. В субъектах Федерации на основе федеральных программ разрабатываются аналогичные программы региональ ного масштаба, которые, в свою очередь, конкретизируются в программах и планах борьбы с преступностью в отдельных го родах и районах. Программы обширны. Во второй программе, например, было предусмотрено около 190 мероприятий. Анализ реализации плановых мероприятий, предусмотренных в тех или иных планах и программах не только по контролю над преступ ностью, но и во всех других сферах юридической деятельности, позволяет выявить степень и результативность выполнения кон кретных заданий.
Техника вычисления относительных величин выполнения планов проста — план принимается за базу (100%), а фактичес кое его выполнение процентируется к плану. Например, в пер вой программе по усилению борьбы с преступностью предус матривалось более ПО первоочередных и более 50 последующих мероприятий. Их выполнение рассчитано было на 2 года. В це лом выполнено примерно 48 мероприятий, что составило око ло 30% (48:160 • 100=30%). Выполнение второй программы было еще меньше.
Структура программы является сложной, она подразделена на множество разделов и подразделов, которые существенно раз личаются по своей значимости, объему работы, материальным затратам, финансовому обеспечению и срокам выполнения. Анализ реализации программы не сводится к констатации выпол нения общего числа ее пунктов. Только при соответствующей сводке и группировке выполненных и невыполненных мероп риятий, при подсчете групповых и общих итогов, можно го ворить о степени выполнения плана. Однако техника подсчета не только общих, но и групповых итогов остается единой. Ана логичным образом рассчитываются относительные величины, характеризующие выполнение плана по любым планам и про граммам федерального или местного значения.
.
Относительные величины степени и сравнения позволяют сопос тавлять различные показатели в целях выявления, какая величина и на сколько больше другой, в какой мере одно явление отличает ся от другого или схоже с ним, что имеется общего и отличитель ного в наблюдаемых статистических процессах и т. д. Сравнитель ный анализ количественных показателей — один из важных при емов в юридической практике статистических обобщений. Он со провождает все виды относительных и средних величин. В той или иной мере мы апеллировали к методам сравнения при рассмотре нии аналитических возможностей относительных величин распре деления, интенсивности, динамики. В этом параграфе мы познако мимся с величинами степени и сравнения детально.
1. Показатели распределения или структуры совокупности обыч но измеряются в процентах удельных весов и открывают боль шие возможности для сопоставлений. Например, удельные веса насильственных и корыстных преступлений традиционно и су щественно различаются между собой. Доля корыстных преступ лений в структуре учтенной преступности колеблется от 70 до 90%, а насильственных — от 5 до 10%. В связи с этим их можно соотнести как 1:7—1:9. Это означает, что на 7—9 корыстных дея ний приходится одно насильственное посягательство. Последняя количественная характеристика более выразительна, чем выше приведенные проценты. Такой тип относительных показателей сравнения называют показателями координации или соотноше нием отдельных частей.
Поскольку корыстные и насильственные преступления не все гда выделяются в учете преступности, подобные соотношения можно конкретизировать в соотношении убийств и краж, кото рые более или менее удовлетворительно регитрируются. Меру их соотношения можно выявить по годам, регионам, странам. В Рос сии в 1991 г. доля учтенных краж составляла 57,2%, а умышлен ных убийств — 0,7%, т. е. на одно убийство приходились 82 кра жи (57,2:0,7 = 81,7). В последующие годы удельный вес умыш ленных убийств рос, а краж — падал. В 1996 г. на одно убийство приходилось уже только 42 кражи, т. е. вдвое меньше. Анализ этих величин может привести к выявлению очень важных тенденций самой преступности, ее регистрации, к более объективной оценке деятельности милиции.
Подобный метод сравнения можно распространить на удель ные веса тех же умышленных убийств в разных странах, регионах и районах. В 1990 г. в Италии их доля равнялась 0,15%, в Испа нии — 0,09%, во Франции и Бельгии -- 0,07%, в Греции -0,06%, в ФРГ и Дании -- 0,05%, в Великобритании -- 0,04%, в России — 0,9%, или в 22,5 раза больше, чем в Великобрита нии, и в 6 раз чем в Италии.
Сравнивая удельные веса отдельных видов и групп преступ лений, очень важно учитывать различия в уголовном законода тельстве, следственно-судебной практике, учете преступлений. На пример, доля умышленных убийств в США в структуре «серьез ной» преступности (8 видов) в 1990 г. составляла 0,16%, тогда как их действительный удельный вес в структуре всей преступ ности, которая в федеральном масштабе не учитывается, а рас считывается, не превышал 0,05%. Поэтому при сравнении удель ного веса этого деяния с аналогичными показателями других стран необходимо либо рассчитать удельный вес убийств в структуре 8 видов тех же преступлений, либо в структуре всей преступнос ти. В противном случае сопоставляемые данные окажутся несопо ставимыми.
Более надежное сравнение данных разных стран возможно при схожем уголовном законодательстве. Такое положение, на пример, было в 1991—1992 гг. в странах, образованных на терри тории бывшего СССР. В последующие годы уголовное законода тельство этих стран стало существенно расходиться. В 1992 г. доля умышленных убийств в Грузии была в 7,8 раза выше, чем в Лат вии и в 4,9 раза выше, чем в России. Эти расхождения имели под собой реальные причины. Еще более надежными подобные сравнения могут быть при сопоставлении удельных весов деяний, совершенных в разных регионах (районах) одной и той же страны, где действует единое уголовное законодательство и единые принципы учета деяний. Если, к примеру, в 1996 г. в Ады гее было учтено 13,7% групповых преступлений, в Татарстане -10,4%, а в Санкт-Петербурге - - 7,5%, то изучение имеющихся расхождений поможет правильно оценить криминологическую обстановку в том или ином регионе.
2. Показатели отношения части к целому, или отношения ин тенсивности, чаще всего измеряются в коэффициентах (в числе преступлений, осужденных, дел, исков и т.д.) на 100 тыс. насе ления. Этот относительный показатель был разработан не только для более объективной оценки массовых явлений, но и для срав нения несопоставимых абсолютных величин. Несопоставимые све дения о деятельности юридических учреждений, гражданском и уголовном судопроизводстве, судимости, преступности, право-нарушаемости, зафиксированные в разных странах, регионах, районах и населенных пунктах, после пересчета на население ста новятся более или менее сопоставимыми и сравнимыми. Эти свой ства рассматриваемой относительной величины широко исполь зуются в мировой и отечественной юридической науке и прак тике.
Обратимся к статистическим данным разных стран, в каждой из которых в течение года регистрируется какое-то количество пре ступлений. На основе этих данных невозможно сказать, в какой из стран преступность выше или ниже. Но если мы рассчитаем число преступлений, приходящихся на 100 или на 10 тыс. населения, мы легко решим задачу сравнения. В 1994 г., например, в Дании было зарегистрировано 8 593 кражи на 100 тыс. населения, в Швеции -7350, в США — 4658, в Австрии — 2718, в Литве — 1119, в Рос сии — 888, в Казахстане — 456, в Азербайджане — 65.
Уровень краж в социально благополучной Дании оказался в 131 раз выше, чем в социально неблагополучном Азербайджане. Этот сравнительный показатель дает основание для выдвижения нескольких гипотез: 1) решение личных социальных проблем не имеет прямой связи с уровнем краж, 2) правоохранительная си стема Дании более объективно отражает криминальные реалии, чем в Азербайджане, 3) правовое разрешение краж в Азербайд жане находится в зачаточном состоянии и т. д.
Сравнительный анализ числа юридически значимых явлений, рассчитанных на число жителей, дает важную информацию для управленческих решений внутри той или иной страны. При об щероссийском коэффициенте преступности в 1995 г. — 1862,7, в Еврейской автономной области он равнялся 3290,5, а в Ингу шетии 405,2, или в 8,1 раза меньше. Аналогичные расхождения наблюдаются и в других странах. В том же 1995 г. в США в целом по стране было учтено 13,9 млн «серьезных» (8 видов) преступ лений или 5,8 тыс. деяний на 100 тыс. жителей, тогда как в шта тах Северная Дакота в расчете на население было зарегистриро вано 2,9 тыс., Аризона -- 8,2, а в Федеральном округе Колум бия — 12,2 тыс. деяний на 100 тыс. населения. Различия четырех кратные. Восьмикратные или четырехкратные различия являют ся серьезным основанием для научно-практического изучения положения дел на местах. Такие большие расхождения не могут быть случайными.
На сопоставлении коэффициентов преступности строится та кой важный раздел криминологии, как география преступности. Пространственно-временное распределение уголовно-наказуемых деяний (по уровню, структуре, динамике), связанное со специ фикой различных регионов мира, разных стран или админист ративно-территориальных единиц одной страны, с численнос тью, структурой и расселением населения на изучаемых терри ториях, со своеобразными формами организации жизни людей, условиями их труда, быта, отдыха, культуры, национальных традиций и иных особенностей, дает исключительные результа ты при изучении причин регистрируемых различий в целях вы работки оптимальных мер борьбы с преступностью.
Американский криминолог Ф. Адлер на основе данных Пер вого обзора ООН о тенденциях преступности (1970—1975 гг.) отобрала 10 стран, расположенных в различных регионах мира, но имеющих относительно низкую преступность: Швейцарию и Ирландию (Западная Европа), Болгарию и ГДР (социалисти ческие страны Восточной Европы), Коста-Рику и Перу (Латин ская Америка), Алжир и Саудовскую Аравию (Северная Афри ка), Японию и Непал (Азия). Выбранные страны существенно различались по абсолютному большинству криминологически важных, экономических, политических, социальных, религи озных и иных показателей, но имели одну общую характеристику: сильный социальный контроль, хотя и в разных и даже несхожих формах (государственный, партийный, религиозный, полицейский, производственный, общинный, семейный и т.д.), который и позволял удерживать преступность на относительно низком уровне. Ключом к установлению этого важного факта была сравнительная география преступности.
В целях сравнения могут использоваться стандартизирован ные коэффициенты преступности, рассчитанные применитель но к отдельным возрастным и другим демографическим и социальным группам, на основе которых проводятся более глу бокие сравнения в отдельных регионах или районах.
Показатели отношений, характеризующих динамику, измеря ются в процентах темпов роста или прироста изучаемых явлений во времени. Эти относительные величины вполне сопоставимы и могут использоваться для сравнительных анализов. Вспомним уже приводимый нами пример роста преступности в некоторых стра нах за 1960-1990 гг. За этот тридцатилетний период преступность в расчете на 100 тыс. населения увеличилась в Англии и Уэльсе в 5,6 раза, в США -- в 5,2, Франции -- в 4,2, СССР - в 3,6, - в 2,5, Японии — в 1,1 раза. Темпы роста преступности в Японии были в 5 раз ниже, чем в Англии и Уэльсе и в 3,3 раза ниже, чем в СССР. Аналогичным образом мы можем использо вать среднегодовые темпы прироста коэффициентов. В Англии и Уэльсе они составили 5,9%, США — 5,65%, Франции — 4,85%, ФРГ - 3,05%, СССР - 4,4%, Японии - 0,4%. Разница в средне годовых темпах прироста стала еще более показательной. Между Японией и Англией/Уэльсом она стала пятнадцатикратной, а между Японией и СССР — одиннадцатикратной.
При сравнении относительных величин динамики, особен но среднегодовых темпов прироста, необходимо обращать вни мание не только на процентные показатели, но и на величину абсолютного роста или прироста, так как один и тот же темп прироста может отражать разные абсолютные величины. В ФРГ среднегодовые темпы прироста коэффициента преступности по чти в 2 раза ниже, чем в Англии и Уэльсе. Но в этих странах были разными показатели базового 1960 г. В ФРГ в этот год было совер шено 2871 деяние на 100 тыс. населения (послевоенная разруха), а в Англии и Уэльсе -- только 1606. Абсолютный среднегодовой прирост в ФРГ был даже несколько выше (95 494 преступления), чем в Англии и Уэльсе (93 303), тогда как относительный сред негодовой прирост у них соответственно 3,05 и 5,9.
Пример показывает: относительные величины не должны срав ниваться в отрыве от абсолютных. Пренебрежение этим прави лом может повлечь серьезные аналитические ошибки. Предполо жим, что в городе N преступность увеличилась с 30 до 90 дея ний, т.е. на 60 преступлений, или на 200%, а в городе М — снизилась с 90 до 30 деяний, т. е. на те же 60 посягательств, или на 77,6%. Цена процента в этих случаях существенно расходится. В этих случаях можно рассчитывать абсолютную величину, пада ющую на 1% роста или снижения. В городе N эта цена равна 0,3 деяния, а в городе М — 0,8.
Опираясь на широкие возможности сравнения относительных величин динамики, можно обнаружить общие тенденции в очень разных странах или регионах (табл. 5).
Таблица 5 Динамика преступности в СССР и Швеции
|
Показатели |
СССР |
Швеция |
||
|
преступности |
1956 г. |
1991 г. |
1950 г. |
1991 г. |
|
Общее число учтенных деяний |
579 116 |
3 223 147 |
195 261 |
1 045 306 |
|
В процентах к базовому году |
100,0 |
556,6 |
100,0 |
535,3 |
|
В расчете на 100 тыс. населения |
293 |
1115 |
2771 |
12 154 |
Сравнивать абсолютные показатели преступности нет ника кого смысла, поскольку население Швеции примерно в 35 раз меньше, чем СССР. Коэффициенты преступности также суще ственно различались: преступность в Швеции в 50-е гг. была выше в 9,5 раз, а в 90-е -- в 10,9 раза, чем в СССР. Эти сравнения интенсивности показательны. Обращение к сравнениям темпов роста свидетельствует практически о единых тенденциях: и в Швеции, и в СССР за эти годы преступность увеличилась соот ветственно в 5,4 и в 5,6 раза. Если изобразить кривые динамики преступности графически, то можно обнаружить следующие раз личия: темпы прироста преступности в Швеции в 80-е гг. снижа лись, а в СССР — увеличивались.
Сравнение динамических рядов помогает выявить такие рас хождения в сопоставляемых статистических показателях, которые
трудно обнаружить на основе иных относительных величин. При расчете, например, отношения количества выявленных правона рушителей к числу зарегистрированных преступлений в СССР за 1956—1991 гг. выяснилась внешне парадоксальная картина (табл. 6).
Таблица 6
Динамика соотношения уровней учтенных преступлений и выявленных правонарушителей, %
|
|
1956 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 199J- |
|
Преступления |
100 100 100 100 100 100 100 100 100 |
|
Правонарушители |
128,9 121,2 109,7 102,7 99,9 86,9 82,9 49,6 46,1 |
В 1956 г., когда в стране тоталитарный режим сохранялся в своем практически первозданном виде, число выявленных пра вонарушителей на 29% превышало число зарегистрированных пре ступлений. Такое соотношение аномально. Оно возможно при аб солютной раскрываемости преступлений и беспрецедентной груп повой преступности либо при борьбе не с преступлениями, а с лицами, которые известны и отслежены. По мере некоторой ли берализации режима к 1975 г. уровни преступлений и выявлен ных правонарушителей сравнялись. При последующей неуправ ляемой демократизации общества и серьезном ослаблении роли государства число выявленных правонарушителей снизилось до 46% от числа зарегистрированных деяний. Это вторая крайность. Установить подобные важные тенденции можно только при «длинном» сравнении динамических рядов.
В широком понимании слово «индекс» (от лат. index — указа тель, список, реестр) означает любой обобщающий показатель, характеризующий изучаемое явление. В статистике, особенно эко номической, где индекс имеет самое широкое распространение, он чаще всего понимается как обобщающий показатель двух и более совокупностей, состоящих из элементов, которые не под даются суммированию. Например, нельзя суммировать тонны хлоп ка с тоннами железа, нефти, зерна, цены разных товаров и т. д., но есть большая необходимость в суммарной характеристике общего объема произведенной продукции или в сводной характе ристике динамики общего уровня цен при продаже разных то варов, акций, облигаций с разными ценами. Это необходимо как для оценки положения дел, так и для сравнительного изуче ния. В таких или аналогичных случаях рассчитываются специаль но разработанные показатели — индексы. В экономической ста тистике применяются индексы физического объема произведен ной продукции, курса акций ведущих компаний («Доу Джонс индекс»), цен, себестоимости товаров, производительности труда и др. Индексы делятся на индивидуальные, групповые, агрегат ные (совокупные) и исчисляются в долях, процентах, разах, коэффициентах.
В юридической статистике некоторые суммируемые таким образом показатели, например среднегодовые темпы прироста (снижения) преступности, выявленные правонарушители, рас крываемость и иные обобщающие показатели нередко относят к индексам. Но это очень условно.
Индивидуальным индексом при оценке преступности или ре зультативности деятельности какого-либо юридического учреж дения может быть отношение уровня наблюдаемого явления текущего периода (обозначим ЯТ) к уровню того же явления сравниваемого (базового) периода (ЯБ). Например, в 1996 г. в России было учтено 29 406 умышленных убийств (ЯТ), а в 1991г.- 16 122 (ЯБ). Отношение ЯТ:ЯБ = 29 406: 16 122=1,82, или 182%. Данный показатель — это отношение динамики, но на его основе могут быть образованы сложные, видовые или агрегатные индексы, позволяющие измерить, например, сред нюю динамику совокупности прямо не соизмеримых преступ лений.
Особый интерес для юристов уголовно-правовой специали зации представляют индексы, отражающие степень общественной опасности (тяжести) разных преступлений, совершаемых в разных регионах или в разные годы. Они рассчитываются на основе об щего числа учтенных деяний, санкций за их совершение и других признаков, влияющих на общественную опасность (тяжесть) пре ступлений. Для количественного измерения тяжести преступле ний по некой условной шкале предлагалось учитывать меру наказания, либо реально назначенную судом, либо указанную в сан кциях статей Особенной части УК.
Реально назначенная мера наказания более информативна. Она учитывает не только тяжесть преступления по закону (сан кцию), но и личность виновного, а также смягчающие и отяг чающие наказание обстоятельства. Однако квантификация (пе ревод качественных признаков в количественные величины) и измерение многочисленных и разнородных оценочных юриди ческих терминов чрезвычайно затруднены.
Количественное измерение тяжести преступлений только по мерам наказания, указанным в санкциях статей, упрощает квантификацию, но нивелирует многие обстоятельства, определяю щие фактическую тяжесть преступления. Сравнительные оценки тяжести различных видов наказания в годы действия УК РСФСР производились через условные измерители (баллы), путем при нятия за 1 балл одного года лишения свободы. Меры наказания, не связанного с лишением свободы, предлагалось пересчитывать по принципам зачета предварительного заключения (ст. 47 УК РСФСР) и иным правилам, по которым условное осуждение к лишению свободы с обязательным привлечением к труду было оценено в 2 раза мягче лишения свободы (коэффициент 0,5); ис правительным работам без лишения свободы присваивался ко эффициент 0,33; штрафу, лишению права занимать определен ные должности — 0,1'.
С введением в действие УК РФ 1996 г. измерение тяжести пре ступлений упрощается, так как в УК дана категоризация пре ступлений (ст. 15), где все деяния, предусмотренные УК, в зави симости от характера и степени общественной опасности разде лены на четыре категории самим законодателем: преступления небольшой тяжести, преступления средней тяжести, тяжкие пре ступления, особо тяжкие преступления. Их разграничение фор мализовано по максимальным мерам наказания, предусмотрен ным в УК. К первой категории относятся деяния, за совершение которых наказание не превышает 2 лет лишения свободы, ко второй — 5, к третьей — 10, к четвертой — свыше 10 лет лишения свободы. Если исходить из меры максимальных сроков, то для четвертой категории это будет 20 лет (максимальный срок лише ния свободы, предусмотренный ст. 56 УК). Переименовав годы в баллы, мы получим единый для всей страны (это самое важное условие сопоставимости) нормативный критерий оценки различ ных преступлений по их общественной опасности (тяжести). Это будет их индивидуальным индексом, на основе которого могут быть разработаны другие виды индексов.
Для расчета индекса тяжести совокупности преступлений при ведем упрощенный условный пример. Предположим, в городе N в 1995 г. было совершено 30 умышленных убийств (ч. 2 ст. 105), 15 изнасилований (ч. 2 ст. 131), 200 хулиганств (ч. 2 ст. 213), 40 раз боев (ч. 2 ст. 162) и 100 краж (ч. 2 ст. 158), а в 1996 г. были совер шены соответственно те же деяния, но в ином количестве: 25, 20, 250, 30 и 150. Произведение числа совершенных преступле ний по видам на их баллы (индивидуальный индекс) даст услов ное число преступлений, которое можно поименовать видовым индексом.
Используя формулу агрегатного индекса, применяемого в эко номике, для криминологических нужд можно записать ее следу ющим образом:
ИТП =
,ПТ Б,
где ИТП — индекс тяжести преступлений; £#т — сумма преступлений текуще го периода; £т — баллы тяжести преступлений (они должны быть одни и для текущего, и для базового периода); £Я6 — сумма преступлений базового пери ода.
Подставив в формулу наши условные данные, получим ис комый индекс:
итп =
30 20 +15 10 + 200 5 + 40 • 20 +100 • 10 = 3550 25 20 + 20 10 + 250 5 + 30-20 + 150 10 " 4050
= 0,88,или 88%.
Полученный агрегированный показатель означает, что в 1996 г. индекс тяжести преступлений понизился по сравнению с анало гичным показателем 1995 г. на 0,12 (или на 12 %), хотя число совершенных преступлений в 1996 г. увеличилось с 385 до 475, т. е. на 23,4%. Подобные сравнения можно сделать по данным одного года, но разных регионов. Полученный показатель может свидетельствовать не только о количестве, но и о качестве пра воохранительной деятельности. По агрегированным индексам, например, при равном числе учтенных преступлений можно су дить о том, за счет чего формируется в том или ином регионе регистрируемый уровень преступности. Если при равенстве уч тенных деяний в сопоставляемых субъектах Федерации в одном из них агрегированный индекс выше, чем в другом, т. е. доста точные основания полагать, что в первом регионе либо реальная преступность сдвинута к тяжким формам, либо учет ее направ лен лишь на тяжкие деяния.
Использование индекса тяжести преступлений для простран ственных и временных сравнений поможет более объективно оце нить реальную криминологическую обстановку в стране, регио не, городе или любом ином населенном пункте либо установить эффективность борьбы с ней со стороны правоохранительных ор ганов. Можно нередко наблюдать, когда правоохранительные орга ны «улучшают» борьбу с преступностью путем регистрации пре ступлений небольшой или средней тяжести, совершенных в усло виях очевидности, что дает возможность повысить общую раскры ваемость деяний. Индекс тяжести преступлений поможет выявить эти искусственные сдвиги. Широкому применению в аналитичес кой работе индекса тяжести преступлений может способствовать разработка специальных таблиц, упрощающих его расчет.
При расчете агрегированного индекса судимости берутся числа осужденных, в отношении которых обвинительные приговоры вступили в законную силу, но также — по составам преступле ний, им вменяемых.
Число учтенных преступлений и число осужденных — сово купности коррелируемые, но несопоставимые между собой как по качеству (преступления и осужденные — разные единицы из мерения), так и по количеству (число осужденных за счет нерас крытых преступлений, освобождения виновных от уголовной от ветственности по нереабилитирующим основаниям и оправда ния подсудимых — примерно вдвое меньше числа зарегистриро ванных деяний). В 1996 г. в России, например, было зарегистри ровано 2 625 081 преступление, а осуждено 1 111 097 человек, т. е. на 58 % меньше.
Между регистрацией преступлений и осуждением виновных имеются заметные временное сдвиги. Значительное число деяний, учтенных в одном текущем, рассматриваются судами в следующем. Переходные из года в год совокупности не всегда уравновешивают друг друга по качеству и количеству. Кроме того, совокупная тяжесть преступлений, за которые виновные осуждаются, намного выше совокупной тяжести всех учтенных деяний. Наличие существенных различий между индексами пре ступности и судимости открывает новые возможности для срав нительного анализа преступности и судимости, анализа уго ловной политики и судебной практики.
Количественное измерение тяжести преступлений, за совер шение которых виновные осуждены, может осуществляться дво яко: 1) по максимальным срокам лишения свободы, указанным в УК применительно к категориям преступлений (небольшой тя жести, средней тяжести, тяжких и особо тяжких), как это дела лось при расчете индекса преступности; 2) по реально назна ченным судом мерам наказания в сроках лишения свободы. Меры наказания, не связанные с лишением свободы, пересчитывают ся в годы лишения свободы в порядке определения сроков нака заний при их сложении (ст. 71 УК РФ). Согласно этой статье од ному дню лишения свободы соответствуют один день ареста или содержания в дисциплинарной воинской части, два дня ограни чения свободы, три дня исправительных работ или ограничения по военной службе, восемь часов обязательных работ. Штраф и другие меры наказания, не связанные с лишением свободы, пра вил пересчета которых УК не дает, могут быть условно прирав нены к какому-то небольшому сроку лишения свободы. Важно, чтобы он не изменялся при проведении сравнительного анализа и не нарушал сопоставимости показателей.
Расчет индекса судимости, как и расчет индекса тяжести пре ступности, производится по формуле агрегатного индекса, но с некоторым уточнением единиц измерения.
где ИС — индекс судимости; SOT — суммарное число осужденных в текущем периоде; Бг — баллы тяжести преступлений, выраженные в годах лишения свобо ды; 2 О6 — суммарное число осужденных базового периода, с которым производит ся сравнение.
Использование индекса судимости для пространственно-вре менных сравнений поможет более объективно оценить реальную картину преступлений, прошедших через суд и судебную прак тику борьбы с преступностью. Сопоставление индексов суди мости на основе мер наказания, установленных в УК, и реаль но назначенных судом, даст возможность оценить степень рас хождения уголовно-судебной практики и уголовной полити ки, отраженной в УК.
Под индексом преступности и судимости иногда подразуме вают коэффициент преступности (число преступлений на 100 тыс. жителей) или судимости (число осужденных на 100 тыс. жите лей). Данные показатели действительно близки к индексам по своему содержанию, так как позволяют сравнивать преступность и судимость различных стран и регионов, существенно различа ющихся по абсолютным показателям, которые при обычных со поставлениях не сравнимы, но это лишь условная близость.
В реальной практике оценки преступности и судимости ис пользуются и другие условные индексы. В США, например, ин дексом именуют восемь видов серьезных преступлений, которые, как сказано в Руководстве по составлению единой формы отчет ности о преступлениях, «служат показателями опыта оценки кри миногенной обстановки в стране». Термин «индекс» в данном случае употребляется в значении индикатора преступности, прямо и непосредственно затрагивающей интересы граждан.
Ряды распределения — это ряды абсолютных и относительных чисел, которые характеризуют распределение единиц совокупно сти по качественному (атрибутивному) или количественному при знаку. Примером распределения совокупности по качественному признаку может быть распределение сотрудников милиции (офи церов) по специальному званию: полковников — 1, подполков ников — 3, майоров — 8 ... всего — 50 человек. Эта же совокуп ность может быть распределена по количественному признаку, скажем, по возрасту: моложе 20лет — 2, 20—24 года— 18, 25— 29 лет — 10 и т. д. В обоих примерах ряды распределения выражены в абсолютных числах. Последние в подобных случаях называются частотами ряда распределения. Они указывают, насколько часто повторяется та или иная варианта (признак). Варианта «майор» имеет частоту 8, а варианта «20—24 года» — 18.
Если значения качественных или количественных признаков выражены в относительных числах (например, в процентах к об щему числу), то эти значения именуются частостями. В этом слу чае наши примеры выглядят так: полковников — 2%, подпол ковников — 6, майоров — 16... всего 100%; моложе 20 лет — 4%, 20-24 года — 18, 25-29 лет — 10... всего 100%.
Ряды распределения в таблицах, как правило, имеют и час тоты, и частости (табл. 7).
Таблица 7 Распределение сотрудников милиции по званию и возрасту
|
Звание |
Абсолютное число |
В % к итогу |
Возраст, лет |
Абсолютное число |
В % к итогу |
|
Полковник |
1 |
2 |
До 20 |
2 |
4 |
|
Подполковник |
3 |
6 |
20-24 |
18 |
36 |
|
Майор |
8 |
16 |
25-29 |
10 |
20 |
|
Капитан |
12 |
24 |
30-34 |
10 |
20 |
|
Ст. лейтенант |
15 |
30 |
35-39 |
5 |
10 |
|
Лейтенант |
10 |
20 |
40-49 |
3 |
6 |
|
Мл. лейтенант |
1 |
2 |
50 и |
2 |
4 |
|
|
|
|
старше |
|
|
|
Итого 50 |
100,0 |
Итого 50 |
100,0 |
Ряды распределения, построенные по количественному при знаку (возраст, стаж, меры наказания, сроки расследования или рассмотрения дел, число судимостей и т. д.), называются вариа ционными рядами. Различия единиц совокупности (до 20 лет, 20— 24 года, 25—29 лет и т. д.) количественного признака называется вариацией, а сам конкретный признак — вариантой.
Вариация признаков может быть дискретной, или прерыв ной (20, 21, 22, 23, 24, 25 лет и т.д.), либо непрерывной (до 20 лет, 20-25, 25-30 лет и т. д.). При дискретной вариации ве личина количественного признака (варианты) может принимать вполне определенные значения, отличающиеся в нашем при мере на 1 год (20, 21, 22 и т.д.). При непрерывной вариации величина количественного признака у единиц совокупности в определенном численном промежутке (интервале) может при нимать любые значения, хоть сколько-нибудь отличающиеся друг от друга. Например, в интервале 20—25 лет возраст конкретных сотрудников может быть 20 лет и 2 дня, 21 год и 10 месяцев и т. д.
Вариационные ряды, построенные по дискретно варьирую щим признакам, именуют дискретными вариационными рядами, а построенные по непрерывно варьирующим признакам (интерва лам) — интервальными вариационными рядами. Вариационный ряд всегда состоит из двух основных граф (колонок) цифр.
В первой колонке указываются значения количественного признака в порядке возрастания. В нашем примере интерваль ного вариационного ряда: до 20 лет, 20-24 года, 25-29 лет и т. д. При дискретной вариации 20, 21, 22, 23, 24, 25 лет. Эти значения количественного признака и называют вариантами. В статистической литературе этот термин иногда употребляется как существительное мужского рода (вариант, варианты), а иногда — как существительное женского рода (варианта, ва рианты).
Во второй колонке указываются числа единиц, которые свой ственны той или иной варианте. Их называют частотами, если они выражены в абсолютных числах, т. е. сколько раз в изучае мой совокупности встречается та или иная варианта, или часто стями, если они выражены в удельных весах или долях, т. е. в процентах или коэффициентах к итогу.
Интервальный вариационный ряд иногда строится с равны ми интервалами (20-24, 25-29 лет), а иногда с неравными (14-15, 16—18, 19—20, 21-25 лет) интервалами. В первом случае оба интервала равны 5 годам, а во втором случае — 2, 3, 5 годам. При построении интервального ряда с непрерывной вариацией верхняя граница каждого интервала обычно является нижней гра ницей последующего (20-25, 25-30, 30-35 и т. д.), а в построе нии интервального ряда по дискретному признаку границы смеж ных интервалов не повторяются (1—5 дней, 6—10 дней, 11—15 дней и т. д.)
Статистический анализ вариационных рядов требует не только наличия частот (частостей), но и накопленных частот (частостей). Накопленная частота для той или иной варианты представляет собой сумму частот всех предшествующих вариант (интервалов). В нашем примере (таблица 7) для интервала 20-24 года накопленная частота будет равна: 2 + 18 = 20 человек, а накопленная час тость 4 + 36 = 40%, а для интервала 25—29 лет соответственно: 2 + 18 + 10 = 30 человек, или 4 + 36 + 20 = 60%. Таким образом от варианты к варианте (от интервала к интервалу) идет накопление (кумуляция) частот и частостей.
Вариационные ряды легко изображаются графически в виде полигона или гистограммы. Графическое изображение накоплен ных частот (частостей) воспроизводится в системе прямоуголь ных координат в виде кумуляты, или кумулятивной кривой. По оси ординат откладывается величина накопленных частот, а по оси абсцисс — возрастающие значения количественного признака. Накопленные частоты и кумулята — это интегральные показате ли плотности распределения в вариационном ряду.
Структурная схема обобщающих величин
Обобщающие величины
Абсолютные
Относительные
Средние
Распределения
Интенсивности
Динамики
Выполнения плана
Степени и сравнения
Индексы
Следующие обобщающие показатели после абсолютных и от носительных данных — это средние величины и связанные с ними показатели вариации. Они имеют исключительное значение в эко номическом анализе и играют важную роль в юридической ста тистике. Только с помощью средних можно охарактеризовать со вокупности по количественному варьирующему признаку, по которому можно их сравнивать.
Предположим, нам необходимо сопоставить судебную практи ку назначения уголовных наказаний в двух районах, схожих по уров ню и структуре преступности. Эту задачу нельзя решить на основе сравнения мер наказаний, назначенным конкретным осужденным, хотя какие-то суждения и можно высказать, если за одинаковые по квалификации деяния были назначены существенно различающи еся меры наказания. Нельзя этого сделать и на основе сопоставле ния большого количества данных о назначенных наказаниях. Но если мы сложим все сроки наказания (варианты, обозначив их символа ми дср х2, х3 и т. д.) и разделим на общее число осужденных (п), то по полученным средним данным можно сказать, какая практика назначения наказания в том и другом суде и сравнить ее на основе средних показателей. При обобщении наказаний, не связанных с лишением свободы, могут быть применены порядок, используе мый при их сложении (ст. 71 УК РФ), и другие правила о которых говорилось при анализе индекса судимости.
В этом случае меры наказания, назначенные в том или ином суде, получают обобщенную характеристику в средних величи нах, которые являются результатом абстрагирования от имею щихся индивидуальных различий, но с сохранением их основ ных свойств, в которых индивидуальные отклонения взаимопо-гашаются.
Таким образом, с помощью средних величин можно сравни вать интересующие нас совокупности юридически значимых яв лений по тем или иным количественным признакам и делать из этих сравнений необходимые выводы не только о сроках наказания, но о возрасте правонарушителей (осужденных, заключен ных), сроках расследования и рассмотрения уголовных и граж данских дел, о цене исков и т. д.
Средняя величина в статистике представляет собой обобщен ную характеристику совокупности однородных явлений по како му-либо одному количественно варьирующему признаку. Она все гда обобщает количественную вариацию признака, к примеру, возраст правонарушителей от 14 до 60 лет, меры наказания от 1 месяца до 20 лет. Этот признак, хотя и в разной степени, но присущ всем единицам совокупности. Каждый правонарушитель имеет тот или иной возраст, а также каждый осужденный полу чил ту или иную меру наказания, измеряемого непосредственно в годах (баллах). Поэтому за всякой средней скрывается ряд рас пределения единиц совокупности по изучаемому признаку, т. е. вариационный ряд.
В связи с этим одно из важных условий расчета средних вели чин это качественная однородность единиц совокупности в отно шении осредняемого признака. Средние величины, исчисленные для явлений разного типа, представляют собой фикцию. Они мо гут затушевывать и искажать различия разнородных совокупнос тей. Классическая иллюстрация в этом отношении у статисти ков — вычисление среднего дохода для бедных и богатых, объе диняемых в одной совокупности — народ. Глеб Успенский в очерке «Четверть лошади» приводит множество примеров, когда сред ние величины, рассчитанные на качественно разнородных еди ницах совокупности, серьезно искажают действительность: «Это все равно, ежели бы я взял миллионщика Колотушкина, у кото рого в кармане миллион, присоединил к нему просвирню Ку кушкину, у которой грош, — так тогда в среднем выводе на каж дого вышло по полумиллиону».
В подобных случаях средние величины рассчитываются по ка чественно однородным группам. Применительно к нашему при меру: средний доход для бедных и средний доход для богатых. Группировки статистических показателей, опирающиеся на на учно обоснованные качественные группировочные признаки, иг рают в этом отношении незаменимую роль. Поэтому и практи чески, и теоретически в криминологии, социологии права и дру гих юридических дисциплинах допустимы, главным образом, групповые средние, т. е. средние, вычисленные на основе адекватных статистических группировок.
При работе со средними, как общими, так и групповыми, не следует пренебрегать индивидуальными величинами. Средние показатели, основываясь на массовом обобщении фактов, отра жают их типические уровни. Но за ними необходимо видеть кон кретные сведения об изучаемом явлении, конкретные показате ли работы и т. д. Не являясь типичными в количественном отно шении, они могут быть таковыми на качественном уровне ана лиза, например, остатками уходящего прошлого, или ростками возможных будущих изменений. Научное применение средних в статистике должно опираться на диалектическое соотношение об щего и индивидуального, массового и единичного.
Вернемся к нашему примеру среднего срока наказания, назна ченного осужденным в течение года в том или ином районном суде. В принципе (исходя из однородной совокупности) осреднение срока наказания возможно только в отношении лиц, которым назначено было однородное наказание, в данном случае — лишение свободы. Осужденные, которым было вынесено наказание, не связанное с лишением свободы (ограничение свободы, штраф, исправительные работы, обязательные работы и т. д.), образуют иные однородные совокупности. Но у нас есть законодательное правило определения сроков наказаний, не связанных с лишением свободы, при их сло жении (ст. 71 УК) и обоснованная практика расчета всех уголовных наказаний в баллах (годах лишения свободы). В этом случае расчет средних вполне допустим.
Обобщающие средние величины заметно отличаются от обоб щающих относительных величин. В относительных величинах со относимые совокупности не являются варьирующими признака ми по отношению друг к другу. Например, в коэффициенте чис ла фактов на 100 тыс. населения число фактов (правонарушений, исков и т.д.) не является варьирующим признаком населения, как, скажем, возраст к числу правонарушителей. В связи с этим показатель интенсивности (5 тыс. преступлений на 100 тыс. насе ления) не означает, что каждый житель — правонарушитель, тогда как в среднем (средний возраст правонарушителей) каж дый правонарушитель имеет тот или иной возраст.
Средние величины основываются на массовом обобщении фак тов. Только при этом условии они способны выявить те или иные тенденции, лежащие в основе наблюдаемого явления. Средние величины отражают самую общую тенденцию (закономерность), при сущую всей массе изучаемых явлений. Она проявляется в типичной количественной характеристике, т. е. в средней величине всех име ющихся (варьирующих) показателей. Вспомним размах колебаний (размах вариации) признака, величину отклонений всех вариант от средней и кривую нормального распределения (кривую Лапла са—Гаусса), которых мы касались для обоснования выборочного наблюдения на основе теории вероятно стей и закона больших чисел. Последний выражает классическое свойство статисти ческих закономерностей формироваться и отчетливо отражаться лишь в массовом процессе и при достаточно большом числе единиц совокупности.
Там мы установили, что средняя ве личина (f), от которой идет отсчет ве личины отклонений индивидуальных показателей в нормальном распределе нии по оси х, выполняет функцию те оретической вероятности (рис. 1).
В данном случае очевидно, что средняя в связи с взаимопо гашением в ней случайных индивидуальных различий единиц совокупности отражает общую и типическую характеристику всей совокупности.
Средние статистические величины имеют несколько видов, но все они относятся к классу степенных средних, т. е. средних, построенных из различных степеней вариантов: средняя арифме тическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, сред няя геометрическая и т. д.
Общий вид формулы степенной средней таков:
При расчете различных степенных средних все основные по казатели, на основе которых осуществляется этот расчет (х, я), остаются неизменными. Меняется только величина т и соответ ственно JC.
Если т = 2, то получается средняя квадратическая. Ее формула
Если т = 1, то получается средняя арифметическая. Ее формула
7 *арифм.
Если т = -1, то получается средняя гармоническая. Ее формула
*гармон.
Если т = О, то получается средняя геометрическая. Ее формула
,Х, Х2 • Х3: . .-Х„ .
Различные виды средних при одних и тех же исходных по казателях (значении вариант х и их числе л) имеют в связи с разными значениями степени далеко не одинаковые числен ные значения. Рассмотрим их на конкретных примерах.
Предположим, что в поселке N в 1995 г. было зарегистрирова но 3 автотранспортных преступления, а в 1996 г. — 6. В этом случае jc,=3, х2=6, a n (число вариант, лет) в обоих случаях равно 2.
При значении степени т = 2 получаем среднюю квадрати-ческую величину:
= ,/22j = 4,75.
1 получаем среднюю арифмети-
При значении степени т ческую величину:
•*арифм. ~~
При значении степени т = 0 получаем среднюю геометри ческую величину:
При значении степени т = - 1 получаем среднюю гармони ческую величину:
Произведенные расчеты показали, что разные средние обра зуют между собой следующую цепь неравенства:
Закономерность проста: чем меньше степень средней (2; 1; 0; - 1), тем меньше значение соответствующей средней. Таким об разом, каждая средняя приведенного ряда мажорантна (мажор от фр. majeur — больший) в отношении средних, стоящих спра ва от нее. И это называется правилом мажорантное™ средних.
В приведенных упрощенных примерах значения вариант (х) не повторялись: значение 3 встречалось один раз и значение 6 -тоже. Статистические реалии более сложны. Значения вариантов могут повторяться по нескольку раз. Вспомним обоснование вы борочного метода на основе экспериментального извлечения кар точек, пронумерованных от 1 до 10. Некоторые номера карточек извлекались по 2, 3, 5, 8 раз. При расчете среднего возраста осуж денных, среднего срока наказания, среднего срока расследова ния или рассмотрения уголовных дел одна и та же варианта (х), например возраст 20 лет или мера наказания 5 лет, может повто ряться десятки и даже сотни раз, т. е. с той или иной частотой (/). В этом случае в общую и специальные формулы расчета сред них вводится символ / — частота. Частоты при этом называют статистическими весами, или весами средней, а сама средняя называется взвешенной степенной средней. Это означает, что каж дая варианта (возраст 25 лет) как бы взвешивается по частоте (40 человек), т. е. умножается на нее.
Итак, общая формула взвешенной степенной средней име ет вид:
где х — взвешенная средняя степени т; х — варианты (меняющиеся значения признака); т — показатель степени средней; Z — знак суммирования (сигма боль шая);/— частоты вариант.
Выбор обычной средней или взвешенной определяется ста тистическим материалом, а выбор вида степенной (арифмети ческой, геометрической и т. д.) — целью исследования. Вспом ним, когда рассчитывался среднегодовой прирост абсолютных показателей мы прибегали к средней арифметической, а когда исчисляли среднегодовые темпы прироста (снижения), то вы нуждены были обращаться к средней геометрической, посколь ку средняя арифметическая эту задачу выполнить не могла, так как приводила к ошибочным выводам.
В юридической статистике самое широкое применение нахо дит средняя арифметическая. Она используется при оценке на грузки оперативных работников, следователей, прокуроров, су дей, адвокатов, других сотрудников юридических учреждений; расчете абсолютного прироста (снижения) преступности, уго ловных и гражданских дел и других единиц измерения; обо сновании выборочного наблюдения и т. д.
Средняя геометрическая величина используется при вычис лении среднегодовых темпов прироста (снижения) юридичес ки значимых явлений.
Средний квадратичный показатель (средний квадрат откло нения, средне квадратическое отклонение) играют важную роль при измерении связей между изучаемыми явлениями и их при чинами, при обосновании корреляционной зависимости.
Некоторые из этих средних, широко применяемых в юри дической статистике, а также мода и медиана будут более под робно рассмотрены в последующих параграфах. Средняя гармо ническая, средняя кубическая, средняя прогрессивная (изобре тение советского времени) в юридической статистике практически не применяются. Средняя гармоническая, например, которая в предыдущих учебниках по судебной статистике подробно из лагалась на абстрактных примерах, оспаривается видными эко номическими статистиками. Они считают среднюю гармоничес кую обратной величиной средней арифметической, и поэтому она, по их мнению, не имеет самостоятельного значения, хотя другие статистики видят в ней определенные преимущества . Не вникая в теоретические споры экономических статистиков, ска жем, что средняя гармоническая нами подробно не излагается ввиду неприменения в юридическом анализе.
Кроме обычных и взвешенных степенных средних для харак теристики среднего значения варианты в вариационном ряду мо гут быть взяты не расчетные, а описательные средние: мода (наи более часто встречающаяся варианта) и медиана (срединная ва рианта в вариационном ряду). Они широко применяются в юри дической статистике.
Средняя арифметическая — самый распространенный вид сред ней величины. Неслучайно, когда речь заходит о средней вели чине без указания ее вида, подразумевается именно средняя ариф метическая. Она применяется в тех случаях, когда объем варьи рующего признака для всей совокупности образуется как сумма значений признака у отдельных единиц совокупности. Ее расчет является наиболее простым: складывают величины всех вариан тов и делят эту сумму на общее число единиц вариантов.
Предположим, что годовая нагрузка 15 судей городского суда, специализирующихся на рассмотрении гражданских дел различ ной направленности, составила: 17, 42, 47, 47, 50, 50, 50, 63, 68, 68, 75, 78, 80, 80, 85. Необходимо исчислить среднюю годо вую нагрузку на одного судью (х - средняя арифметическая) в целях сравнения со средней общефедеральной и краевой (облас тной, республиканской). Для этого надо сложить значения всех индивидуальных нагрузок (которые обозначим: xv х2, хг ..., хп) и разделить на общее число судей («):
Хцрифн -
_ х1+х2+х3+...+х„
17 + 42 + 47+47
15
900 15
= 60.
Таким путем мы получили простую среднюю арифметичес кую величину. В рассматриваемом примере 15 вариант (15 инди видуальных нагрузок), но они имеют всего лишь 10 значений, так как у некоторых судей нагрузки были одинаковыми: 47 и 47; 50, 50 и 50; 68 и 68; 80 и 80. В этом случае исчислять сред нюю арифметическую можно проще: перед суммированием ва риант нужно умножить варианты (х,, хг х3, ...) на соответству ющее число частот (/J, fv fy ...), затем полученные произведе ния сложить (!х/) и разделить на общее число судей (If). На гляднее всего это можно сделать в таблице (табл. 1), в которой число судей распределяется по числу рассмотренных дел, что и представляет собой дискретный (от лат. discretus — прерывис тый) вариационный ряд.
Таблица 1 Вычисление средней нагрузки судей (по формуле средней арифметической)
|
Число дел (варианта х) |
Число судей (частота/) |
Произведение вариант на частоты (xf) |
|
17 |
1 |
17 • 1 = 17 |
|
42 |
1 |
42 • 1 = 42 |
|
47 |
2 |
47 • 2 = 94 |
|
50 |
3 |
50 • 3 = 150 |
|
63 |
1 |
63 • 1 = 63 |
|
68 |
2 |
68 • 2 = 136 |
|
75 |
1 |
75 • 1 = 75 |
|
78 |
1 |
78 • 1 = 78 |
|
80 |
2 |
80 • 2 = 160 |
|
85 |
1 |
85 • 1 = 85 |
|
£х= 605 |
£/= 15 |
Ух = 900 |
Средняя арифметическая для дискретного вариационного ряда исчисляется по формуле средней арифметической взвешенной. Для нашего примера
Средняя арифметическая взвешенная не имеет принципиаль ных отличий от простой средней арифметической. В ней сумми рование одного и того же значения заменено умножением этого значения на его частоту, т. е. в этом случае каждое значение (ва рианта) взвешивается по частоте встречаемости. Наш пример прост и технические выгоды от применения средней взвешен ной не так очевидны. Но когда частоты исчисляются сотнями или тысячами, то применение средней взвешенной намного уп рощает расчет.
При расчете простой средней арифметической часто вовсе не обязательно знать величину каждого индивидуального значения (варианты) или иметь в своем распоряжении построенный на основе этих вариант вариационный ряд. В официальной отчетно сти юридических учреждений, как правило, уже имеются мно гие суммарные величины. Это суммирование происходит после довательно в районах (городах), субъектах Федерации и в центре при сводке и группировке данных, полученных из документов первичного учета.
Открываем отчет о работе прокурора (Ф. П) за 1996 г. В разде ле 4 (участие прокурора в рассмотрении гражданских и арбитраж ных дел в судах) в таблице Б (иски (заявления) прокурора) ука зано, что в 1996 г. прокурорами было предъявлено 170 882 иска на сумму 1 553 749 млн рублей. На основе этих обобщенных данных мы можем сразу рассчитать среднюю арифметическую сумму, приходящуюся на один предъявленный иск (имуще ственного и неимущественного характера):
Используя другие обобщенные данные, можно рассчитать, что средняя сумма по искам различных видов была:
- 16 270 728 руб. (в имущественных интересах граждан);
- 10 741 826 руб. (в имущественных интересах государства);
- 5 718 097 руб. (связанных с хищениями);
- 4 678 344 руб. (связанных с производственным травма тизмом);
— 5 840 399 руб. (связанных с незаконными увольнениями); - 17 375 765 руб. (связанных с нарушениями законов об ох ране природы).
Расчет средней на основе обобщенных в отчетах данных воз можен и тогда, когда каждое отдельное значение варианты во обще не фиксируется. Например, средняя урожайность на гектар может быть подсчитана путем деления валового сбора зерна на посевную площадь, хотя никто не подсчитывает урожай на каж дом гектаре. Этим же способом можно подсчитать среднее число совершенных преступлений на 1 кв. километр или на 10 тыс., 100 тыс. жителей. Последний средний арифметический показатель смыкается с относительным показателем интенсивности преступ ности (коэффициентом преступности).
В связи с этим можно сказать, что между средними (особен но средней арифметической) и относительными величинами иногда не существует четких и однозначных границ. И те и дру гие являются обобщающими. Более того, любая средняя величи на — это своеобразное отношение двух абсолютных величин, т. е. она одновременно представляет собой и определенную относи тельную величину (в нашем последнем примере — отношение общей суммы исков к их числу). С другой стороны, любая отно сительная величина дает своеобразную усредненную характерис тику явления. Например, отношения динамики дают усреднен ную характеристику роста или снижения уровня изучаемого яв ления за анализируемые годы; отношения распределения — ус редненный удельный вес какого-то показателя в структуре всех показателей и т. д. Однако при этом нельзя не видеть их статис тически значимых различий, о которых говорилось в понятии о средних.
Некоторые особенности и трудности при расчете средней арифметической имеются для интервального ряда статистичес ких показателей, т.е., когда индивидуальные численные зна чения (варианты) сгруппированы в интервалы (от — до). В юри дической статистике интервальные ряды используются чаще, чем дискретные. Так учитываются сроки наказания, сроки след ствия, сроки рассмотрения уголовных и гражданских дел, воз раст правонарушителей и т. д.
В отчете Минюста РФ (Ф. 10) о числе привлеченных к уго ловной ответственности и мерах уголовного наказания за 1996 г. меры наказания зафиксированы в виде интервального ряда. Попытаемся рассчитать средний срок лишения свободы на одного осужденного за умышленное убийство при отягчающих обстоя тельствах (табл. 2).
Таблица 2 Вычисление срока наказания за умышленное убийство для интервального ряда
|
Сроки лишения свободы (х) |
Число осуж денных (/) |
Середина интер валов (/) |
Произведение сере дины интервалов и частоты {/?) |
|
До 1 года |
10 |
0,5 |
5 |
|
Свыше 1 года до 2 лет |
3 |
1,5 |
4,5 |
|
Свыше 2 до 3 лет |
16 |
2,5 |
40 |
|
Свыше 3 до 5 лет |
78 |
4 |
312 |
|
Свыше 5 до 8 лет |
516 |
6,5 |
3354 |
|
Свыше 8 до 10 лет |
1259 |
9 |
11 331 |
|
Свыше 10 до 15 лет |
2921 |
12,5 |
36 512,5 |
|
|
J/= 4803 |
|
Ifl= 51 559 |
Если бы ряд был дискретный, то расчет средней можно было бы произвести по формуле средней арифметической взвешенной. Но этого сделать нельзя, так как точные сроки наказания убийц неизвестны. Они обобщены в интервалах «от— до». Это можно сде лать при одном условии, если допустить, что внутри каждой груп пы «от— до» сроки лишения свободы распределены равномерно и середина интервала — это среднее значение для данной груп пы. Середина интервала рассчитывается по формуле средней ариф метической путем деления на 2 суммы двух границ интервала. К примеру:
8 лет + 10 лет 18 лет .
В действительности средняя арифметическая середины ин тервалов может и не отражать среднего значения сроков лише ния свободы в том или ином интервале. Но другого выхода нет, так как отсутствует учет индивидуальных сроков лишения сво боды в статистической отчетности судов. Поэтому условно при няв середину интервалов за среднее значение варианты каждой группы «от— до» (см. графу 3 табл. 2), мы можем рассчитать средний срок лишения свободы для убийц по формуле средней взве шенной:
При расчете средней арифметической для интервального ряда встречается и другая трудность, когда у первой группы может не быть нижней границы интервала (в нашем примере — до 1 года, а нижний предел не указан), у последней группы может, не быть верхней границы интервала (например, свыше 10 лет, а верхний предел также не указан). При таких неопределенных интервалах их границы либо устанавливают произвольно, либо определяют их на основе дополнительных изучений. В нашем примере можно обратиться к ст. 56 УК РФ, где установлен ми нимальный (шесть месяцев) и максимальный (20 лет) сроки лишения свободы.
Мы живем во время, когда компьютер становится неотъем лемым аппаратом любой аналитической деятельности. В этих ус ловиях исчисление любых средних величин упрощается путем ис пользования необходимых компьютерных программ. Тем не ме нее, мы подробно излагаем технику вычисления, полагая, что любой юрист (практик или ученый) должен понимать сущность производимых расчетов и уметь их произвести любым доступным способом. С целью упрощения таких расчетов можно использо вать некоторые свойства средней арифметической, которые мы приводим без доказательств.
1. Произведение средней на сумму частот всегда равно сумме произведений вариант на частоты, т. е. xLf= Ixf. В первом нашем примере: 60 дел • 15 судей = 900.
2. Если от каждой варианты отнять (или прибавить к ней) одно и то же число, то новая средняя уменьшится (или увели чится) на то же число. Это означает, что в целях упрощения рас четов можно уменьшить на произвольное число все варианты, рассчитать среднюю и, прибавив к ней то самое произвольное число, получить ее реальную величину.
3. Если каждую варианту разделить (или умножить) на какое-либо произвольное число, то средняя арифметическая уменьшится (или увеличится) во столько же раз. Это правило также можно использовать для облегчения расчетов средней арифметической.
259
4. Если все частоты (веса) разделить или умножить на какое-либо число, то средняя арифметическая от этого не изменится. Это обусловлено тем, что частоты при исчислении средней ариф метической имеют значение веса не как абсолютные данные, а как удельные веса вариант в вариационном ряду. Поэтому и при увеличении, и при уменьшении в одинаковой степени их доли в вариационном ряду не меняются.
5. Сумма отклонений вариант от средней арифметической все гда равна нулю. Иначе это свойство формулируется следующим образом: сумма положительных отклонений от средней равна сум ме отрицательных отклонений, т. е. в средней арифметической и положительные, и отрицательные отклонения от нее взаимопогашаются. Вспомним кривую Лапласа—Гаусса, кривую нормаль ного распределения данных около средней.
6. Общая средняя равна средней из частных средних, взве шенной по численности соответствующих частей совокупности. Если известно, что среднее число уголовных дел, приходящихся на одного следователя в год в одном субъекте Федерации, рав но 68, в другом — 72, в третьем — 74, причем в первом числится 180 следователей, во втором — 160, а в третьем — 150, то общую среднюю для региона можно подсчитать таким образом:
34860
_ 68-180 + 72-160 + 74 150 180 + 160 + 150
490
• = 71,1 дел.
При рассмотрении относительных величин динамики мы уже обращались к средней геометрической величине. В настоящем па раграфе дается ее системное понимание и исчисление на при мерах той же динамики, поскольку именно при анализе рядов динамики средняя геометрическая находит широкое примене ние в юридической статистике. Рассматриваемая величина ис пользуется для вычисления средних темпов роста и прироста (снижения) наблюдаемых явлений. Изучение этих параметров в динамике преступности, выявленных правонарушителей, рас крываемости, судимости, общего числа заключенных, оправ данных, освобожденных от уголовной ответственности, рассмот ренных гражданских дел, удовлетворенных и неудовлетворенных исков и других меняющихся во времени юридически зна чимых явлений и процессов имеет важное практическое и на учное значение.
Динамика юридически значимых явлений характеризуется многими показателями, в том числе и средними арифметичес кими и геометрическими. Средние арифметические показатели применяются для расчета среднегодового абсолютного прироста (снижения), выраженного в именованных числах. Они важны, но недостаточны, особенно в сравнительных целях, для дости жения которых большую помощь оказывают темпы роста, при роста и снижения, выраженные в процентах. Расчет этих пара метров производится по формуле средней геометрической, но на основе тех же абсолютных показателей. Обратимся к табл. 3, в которой приведены и абсолютные, и относительные величины динамики.
Сопоставление полученного усредненного показателя с ре альными годовыми абсолютными приростами (строка 2 табл. 3) показывает, что в течение пятилетия прирост был очень нерав номерным. В уголовной статистике редко встречаются тенденции, когда уровень преступности или ее отдельных видов изменяется по законам, близким к геометрической прогрессии, т. е. когда
Таблица 3
Динамика взяточничества в России (1991—1996 гг.)
|
Показатели |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
|
Абсолютные показатели (1) учтенных деяний |
2534 |
3331 |
4497 |
4889 |
4921 |
5453 |
|
Абсолютный годовой (2) прирост |
— |
+797 |
+ 1166 |
+392 |
+ 32 |
+532 |
|
Темпы роста к 1991 г.: (3) в процентах (4) в коэффициентах |
100,0 1,0 |
131,5 1,315 |
177,5 1,775 |
192,9 1,929 |
194,2 1,942 |
215,2 2,152 |
|
Темпы роста цепные: (5) в процентах (6) в коэффициентах |
100,0 1,0 |
131,5 1,315 |
135,0 1,350 |
108,7 1,087 |
100,7 1,007 |
110,8 1,108 |
|
Годовые темпы роста (7) в процентах |
— |
31,5 |
35,0 |
*,7 |
0,7 |
10,8 |
|
Абсолютное значение 1% |
|
|
|
|
|
|
|
прироста (8) в единицах |
|
25,3 |
33,3 |
45,1 |
45,7 |
49,3 |
каждый последующий уровень ряда примерно равен предыду щему, умноженному на некоторое постоянное число, называе мое в математике знаменателем прогрессии. Поэтому в чистом виде геометрическая прогрессия в динамике юридически значи мых явлений наблюдается крайне редко.
При всей неравномерности общий абсолютный прирост взяточ ничества за 5 лет (не считая базового 1991 г.) составил: 5453-2534= = 797 + 1166 + 392 + 32 + 532 = 2919 случаев учтенного взяточничества. Он представляет собой разность значений 1996 и 1991 г., или сумму ежегодных приростов зарегистрированных случаев взяточничества. Отсюда средний годовой абсолютный прирост определяется как сред няя арифметическая величина из суммы ежегодных приростов пу тем ее деления на число лет (без учета базового года):
*арифм —;— = 583,8 случаев взяточничества.
В табл. 3 (строка 7) приводятся погодовые темпы прироста учтенного взяточничества, выраженные в процентах: 31,5; 35,0; 8,7; 0,7; 10,8, которые соотносятся с абсолютными годовыми приростами. Но на их основе нельзя рассчитать среднегодовые темпы общего прироста (в %) по правилам средней арифмети ческой, т. е. путем деления их суммы (86,7%) на 5. Полученное среднее арифметическое частное (17,34%) неоправданно завы сит реальный среднегодовой прирост. Поэтому он рассчитыва ется по правилам средней геометрической на основе цепных темпов роста (строки 5 и 6 табл. 3), выраженных в процентах или коэффициентах:
где х.
геом - V -Ч 2 3 • •
средняя геометрическая; х., х., х,,
хп — годовые темпы роста;
п — число лет в периоде, за который исчисляется средняя геометрическая, не считая базового года.
Подставим данные из таблицы (строка 6) в указанную фор мулу расчета среднегодовых темпов прироста, выраженных в коэффициентах:
хгеом. = ^/1,315 1,350 1,087 1,007 1,108 = ^2,153 = 1,166 или 116,6%. Это и будет среднегодовой темп роста взяточничества. Отку да среднегодовой темп прироста этого деяния будет равен 16,6% (116,6 - 100,0). Полученный средний геометрический показа тель (16,6%) по правилам мажорантности средних заметно мень ше среднего арифметического (17,34%).
Использование произведения годовых темпов роста для рас чета среднегодовых темпов роста и прироста имеет серьезные недостатки. Данный прием пригоден для расчета названных по казателей только тогда, когда все годовые (цепные) темпы ро ста, если и не изменяются по возрастающей, но являются по ложительными числами. Достаточно хоть одного значения, рав ного нулю, как все произведение становится равным нулю. Се рьезные трудности появляются и тогда, когда годовые показа тели в какие-то годы не росли, а снижались, что встречается очень часто. В этом случае произведение годовых (цепных) тем пов роста не будет равно общему темпу роста. Поэтому, если позволяют исходные данные, лучше обращаться к иной фор муле расчета средней геометрической, которая строится на дан ных общего темпа роста за весь период наблюдения независи мо от годовых колебаний.
Темпы роста за весь период могут быть получены не только путем перемножения годовых темпов роста (в нашем примере за 5 лет, не считая данных 1991 г.), выраженных в коэффициен тах— 1,315-1,350-1,087-1,007-1,108 = 2,153, или процентах -215,3%, но и через известные отношения динамики. Получен ные значения по сути своей являются не чем иным, как темпом роста абсолютных показателей взяточничества за весь период к базовому 1991 г, (последняя графа строк 3 и 4 табл. 3). Если взять отношение абсолютных показателей взяточничества за 1996 г. (5453) к данным 1991 г. (2534) в процентах, то мы получим прак тически те же самые значения — 215,2%, или 2,152 (коэффици ент). Разница в 0,1%, или 0,001 коэффициента, между результа тами первого и второго исчислений общих темпов роста обус ловлена неизбежным округлением чисел при расчете годовых тем пов роста при их перемножении, тогда как при расчете отноше ния динамики абсолютных показателей последнего года к дан ным базисного года таких округлений нет.
С учетом сказанного, средний геометрический показатель в данном случае может быть получен на основе следующей фор мулы:
где УП — абсолютный уровень конечного (л-го) года; У6 — абсолютный уровень базового года; л — число лет (без учета базового года).
Подставляя в эту формулу числа из нашего примера, полу чаем искомый результат:
= 5.
= 3/2,152 = 1,166, или 116,6%.
Таким образом, и в этом случае среднегодовой темп прироста оказался равным 16,6%.
Извлечение корня более чем второй степени (а средние темпы роста и прироста юридически значимых показателей приходится рассчитывать за 50 и более лет) требует сложных вычислений, особенно тогда, когда эта процедура производится не на ЭВМ. В этом случае можно пользоваться свойствами логарифмов (lg):
Обозначения символов прежние.
Наконец, есть более простой вариант расчета средней геомет рической: использовать расчетные таблицы, подготовленные ста тистиками'. Таблицы, разработанные A.M. Айрапетовым, напри мер, позволяют получить показатели среднегодовых темпов роста за период от 2 до 55 лет и темпов снижения за период от 2 до 22 лет, если известны соответствующие исходные показатели.
Таблицы построены таким образом, что искомые средне годовые темпы роста, прироста или снижения находятся в край них левых колонках, а исходные показатели — справа (табл. 4).
Таблица 4
Таблица (фрагмент) среднегодовых темпов роста, прироста, %
|
Средний годовой темп |
Темпы роста |
||||
|
роста |
прироста |
за 2 года |
за 3 года |
за 4 года |
за 5 лет |
|
116,50 |
16,50 |
135,72 |
158,12 |
184,21 |
214,60 |
|
116,55 |
16,55 |
135,84 |
158,32 |
184,51 |
215,06 |
|
116,60 |
16,60 |
135,96 |
158,52 |
184,84 |
215,52 |
|
116,65 |
16,65 |
136,07 |
158,73 |
185,16 |
215,99 |
|
116,70 |
16,70 |
136,19 |
158,90 |
185,47 |
216,45 |
Обратимся к нашему примеру. За 1991-1996 гг. учтенное взя точничество увеличилось до 215,2% (графа последняя, строка 3 табл. 3). Этот рост произошел за 5 лет (так как 1991 г. взят за базу и его прирост в данных 1996 г. не представлен). В приведенном фрагменте табл. 4 в последней графе «за 5 лет» находим темп рос та, равный (или близкий по значению) нашему 215,2—215,3. Бли же всего к нашим данным стоит показатель 215,52. В первой гра фе на этой же строке указан средний годовой темп роста — 116,60%, а во второй графе этой же строки — среднегодовой темп прироста 16,60% (оба показателя набраны полужирным шриф том). Это и есть искомые результаты. Аналогичным образом нахо дятся и средние темпы снижения.
Таким образом, для того чтобы рассчитать среднегодовые тем пы роста и прироста, необходимы абсолютные показатели пер вого (базового) и последнего годов, на основе которых рассчи тывается относительная величина динамики в процентах, и ко личество лет (без учета базового года). В статистических сборни ках и официальной отчетности, как правило, уже имеются под считанные общие итоги и даже проценты роста или снижения наблюдаемого явления. На основе их и числа лет мы легко мо жем найти искомые среднегодовые темпы роста и прироста ин тересующих нас явлений.
Средняя арифметическая, средняя геометрическая и другие средние — это своеобразная статистическая абстракция, посколь ку они, отвлекаясь от истинных величин, отражают то общее, которое присуще всей совокупности изучаемых единиц в целом. Величина средних часто выражается дробными числами (22,6 пра вонарушителей, 105,8 исков и т. д.), которых в жизни не бывает. Наряду с абстрактными средними в статистике используются кон кретные средние, величины которых занимают в ранжирован ном вариационном ряду, построенном в порядке возрастания или убывания значений вариант, определенное среднее поло жение. К таким средним относятся мода и медиана. В одних и тех же совокупностях мода и медиана иногда совпадают между со бой по значению, но чаше не совпадают, хотя друг от друга отстоят, как правило, недалеко.
Таблица 5
Распределение уголовных дел по срокам рассмотрения
|
Сроки рассмотрения в судебном заседании, |
Число уголовных |
|
дни |
дел |
|
1 |
25 |
|
2 |
70 |
|
3 Мо |
85 |
|
4 Me |
80 |
|
5 |
60 |
|
6 |
40 |
|
7 |
40 |
|
Всего 400 |
Модой в статистике называется значение признака (варианта), которое чаше всего встречается в данной совокупности. Обозначим ее символом «Мо» и определим в вариационном ряду юридически значимых показателей (табл. 5).
Модой в данном примере бу дет варианта 3 дня, так как за этот срок было рассмотрено дел боль ше (85), чем за другие сроки.
В реальной жизни могут быть распределения, где все вариан ты встречаются примерно оди наково часто. В таких случаях мода не определяется, так как она практически отсутствует. В
других распределениях мода может быть не одна. Изменим наш пример. Предположим, что за 5 дней было рассмотрено столько же дел (85), как и за 3 дня. В этом случае две моды, а само распределение будет называться бимодальным. Оно, как правило, свидетельствует о качественной неоднородно сти совокупности по изучаемому признаку.
Мода применяется в тех изучениях, когда нужно охаракте ризовать наиболее часто встречающуюся величину признака.
Определение моды для интервального ряда несколько слож нее. Рассмотрим это на примере табл. 6.
Чтобы найти моду, надо определить модальный интервал дан ных рядов. Из таблицы видно, что наибольшая частота по числу раненых (23 917) соответствует интервалу от 21 до 25 лет, а по числу погибших (4112) -- интервалу от 31 до 35 лет (в этих обоих случаях мода набрана полужирным шрифтом). Назван ные интервалы и будут модальными.
Для расчета более точных значений модальных признаков, заключенных в этих интервалах, используют следующую фор мулу:
= ° '77-----7Y7J7-----М '
(/Mo-/l) + (/Mo-/2)
где Мо — мода; Х0 — минимальная граница модального интервала (в нашем приме ре это 21 — по раненым и 31 — по погибшим); /' — значение модального интервала
Таблица 6
Распределение числа пострадавших в ДТП по возрасту в 1995 г. (при разукрупнении некоторых интервалов данные рассчитывались)
|
Возраст жертв «от— до», лет |
Число раненых |
Кумулятивные частоты |
Число погибших |
Кумулятивные частоты |
|
1-5 |
4626 |
4626 |
520 |
520 |
|
6-10 |
9904 |
14530 |
980 |
1500 |
|
11-15 |
10 274 |
24 804 |
762 |
2262 Мг |
|
16-20 |
22 334 |
47 138 |
2686 |
4948 |
|
21-25 |
23917 |
71 055 |
3692 |
8640 |
|
26-30 |
18 899 |
89954 |
3675 |
13 157 |
|
31-35 |
19 187 |
109 141 |
4112 |
16427 |
|
36-40 |
19 186 |
128 327 |
4110 |
20 537 |
|
41-45 |
13 000 |
141 327 |
2500 |
23037 |
|
46-50 |
11 000 |
152 327 |
2300 |
25337 |
|
51-55 |
9000 |
161 327 |
2000 |
27 337 |
|
56-60 |
7000 |
168 327 |
1800 |
29 137 |
|
61-65 |
4994 |
173 321 |
1172 |
30309 |
|
Более 65 |
10605 |
183 926 |
2482 |
32791 |
|
|
£/= 183 926 |
|
£/= 32 791 |
|
(в нашем примере 5 лет); fMo — частота модального интервала (23 917 — по раненым и 4112 — по погибшим);/, — частота интервала, предшествующего модальному (в нашем примере 22 334 — по раненым и 3675 —- по погибшим);^ — частота интерва ла, следующего за модальным (18 899 — по раненым и 4110 — по погибшим).
Подставляя числовые значения, получаем:
23917-22 334
Мо (ран.) = 21+5
(23917-22 334)+ (23 917-18 899) = 21 + 5 • 0,24 = 21 +1,2 = 22,2 года.
= 21+5
1583 6601
Таким образом, мода для раненых равна 22 года и 2 месяца.
4112-3675 . 437
= 31+5- 0,995 = 31+ 4,97 = 35,97 года.
Мода для погибших оказалась равной 35 лет 11 месяцев. Ее значение расположено на крайней отметке максимальной гра ницы модального интервала. Это неслучайно. Следующий за мо дальным интервал (36—40 лет) имел варианту (4110), т.е. всего на 2 единицы меньше моды (4112).
Формула, используемая для нахождения модальной величи ны в модальном интервале, пригодна лишь для вариационных рядов с равными интервалами. В нашем примере мы путем неко торых среднеарифметических расчетов сделали их пятилетними. В реальной статистической отчетности ГАИ МВД РФ возрастные интервалы являются неравными. Для наглядности приведем фак тическую таблицу распределения числа жертв ДТП по возрасту за тот же 1995 г., которая опубликована в официальном сбор*-нике (табл. 7).
Таблица 7 Распределение числя пострадавших в ДТП по возрасту в 1995 г.
|
Возраст жертв «от— до», лет |
Число раненых |
Кумулятивные частоты |
Число погибших |
Кумулятивные частоты |
|
1-7 |
5398 |
5398 |
728 |
728 |
|
7-10 |
9132 |
14530 |
772 |
1500 |
|
11-15 |
10274 |
24804 |
762 |
2262 |
|
16-20 |
22334 |
47 138 |
2686 |
4948 |
|
21-25 |
23917 |
71 055 |
3692 |
8640 |
|
26-30 |
18 899 |
89954 |
3675 |
12315 |
|
31-40 |
38 373 |
128 327 |
8222 |
20537 |
|
41-65 |
44 994 |
173 321 |
9772 |
30309 |
|
Более 65 |
10605 |
183 926 |
2482 |
32791 |
|
|
2/=183926 |
|
5/=32 791 |
|
Вариационный ряд в данном случае является не только неравноинтервальным, но и статистически порочным, так как раз личия в интервалах так велики, что серьезно искажают реаль ную статистическую картину. От 11 до 30 лет интервал пятилет ний (11-15; 16-20; 21-25; 26-30), от 7 до 10 лет — четырехлет ний, от 1 до 7 — семилетний, от 31 до 40 лет — десятилетний и
от 41 до 65 лет — двадцатипятилетний. Согласно этой таблице (если пренебречь различием интервалов) модальным должен быть определен интервал от 41 до 65 лет, но он в 5 и более раз протя женнее остальных интервалов и его модальность — результат не профессионально разработанной статистической отчетности.
Медианой в статистике называется варианта, которая нахо дится в середине ранжированного ряда. Медиана делит упорядо ченный ряд пополам. По обе стороны от нее находится одина ковое число единиц совокупности. Медиана обычно обознача ется символом «Me». Упрощенным и условным примером на хождения медианы может служить вариационный ряд осужден ных по возрасту.
Таблица 8 Распределение осужденных по возрасту (14—26 лет)
|
Возраст |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 21 |
22 |
23 |
24 |
25 26 |
|
Число осуж денных |
10 |
25 |
40 |
60 |
80 |
102 |
150 160 Me |
175 Mo |
170 |
158 |
140 132 |
Медианой в этом дискретном ряду будет варианта «20 лет» с частотой 150 осужденных. По обе стороны от нее находится равное число единиц совокупности. Модой в этом ряду являет ся варианта «22 года» с наибольшей частотой -- 175 осужден ных. Если мы обратимся к таблице 5, то там медиана -- это срок рассмотрения дела в 4 дня с числом рассмотренных дел 80, а мода — срок в 3 дня и частотой 85 дел.
Если всем единицам любого ранжированного ряда придать порядковые номера, то номер медианы в ряду с нечетным чис-
п + 1 _
лом членов п определяется как -у-. В наших примерах: в первом
13 +1
случае (табл. 8), когда в ряду 13 членов, Me
• = 7, а во втором
7 + 1
случае (табл. 5) Me = —— = 4 . В последнем примере число членов в
ряду четное. Медианой будет средняя из двух центральных вари ант, порядковые номера которых я:2 и я:2 + 1. Например, если в ряду 20 единиц, то в центре стоят единицы с порядковым номе ром 10 и 11. Средняя из двух величин определяется по формуле средней арифметической. В подобных случаях в качестве медианы можно определить и одну варианту, если единиц в совокупности много и различия между ними незначительные.
В интервальном ранжированном ряду медиана, как и при на хождении моды, определяется вначале в виде медианного интерва ла, а затем в нем находится медиана по соответствующей формуле. Медианный интервал определяется по кумулятивным (накоплен ным) частотам, которые являются последовательной суммой пре дыдущих частот, начиная с интервала с меньшим значением при знака. Кумулятивная частота для раненых (табл. 6) складывалась та ким образом: для интервала от 1 до 5 лет она равна числу раненых этого возраста (4626), а для следующего интервала от 6 до 10 лет является суммой раненых (частот) в возрасте от 1 до 5 лет (4626) и от 6 до 10 лет (9904), т. е. 14 530. И так до конца ряда.
Общая сумма накопленных частот равна обшей сумме час тот, в нашем примере — общему числу раненых (183 926). Меди ана в таком ряду определяется путем деления общей суммы (всех накопленных) частот на 2. В нашем примере: 183 926: 2 = 91 963. Следовательно, медианным интервалом в анализируемом ряду раненых будет интервал от 31 до 35 лет, который включает в себя эту частоту. До этого интервала сумма накопленных частот составила 89 954. Чтобы получить конкретное значение медиа ны, надо к 89954 прибавить еще 2009 (91 963-89 954 = 2009).
При определении значения медианы предполагают, что зна чение признака в интервале распределяется равномерно, т. е. число раненых (19 187), находящихся в интервале от 31 до 35 лет, распределяется равномерно между этими пятью годами. Если это предположение верно, то разнице между накопленными частотами 91 963 и 89 954, равной 2009, будет соответствовать следующая возрастная величина:
5 лет 2009
19 187
• = 0,524 года.
Прибавив полученную величину к минимальной границе медианного интервала (от 31 до 35 лет), мы получим искомое значение медианы: 31 год+ 0,524 года = (округленно) 31,5 года или 31 год и 6 месяцев. Эти логические рассуждения укладыва ются в соответствующую формулу для расчета медианы в вари ационном интервальном ряду:
Me = Х„ +1
.1/: 2-
/Me
где Me — медиана (в нашем примере для ряда раненых); Х0 — минимальная граница медианного интервала (31 год); /' — значение медианного интервала
(5 лет); If— сумма частот ряда или численность ряда (183 926), отсюда If: 1 — номер медианы (183 926 : 2 = 91 963); SXa — сумма накопленных частот, предше ствующих медианному интервалу (89 954); /Ме — частота медианного интервала (19187).
Подставляя в эту формулу значения из нашего примера, по лучаем:
, 19 1 87
Итак, медиана для ряда раненых равна 31 году и 6 месяцам, т. е. тому же значению, которое мы получили перед рассмотре нием формулы на основе л огико- математических операций. Те перь по этой же формуле рассчитаем медиану для погибших от ДТП:
Ме = 31+5-' =34-5-0,8 = 35. 4112
Следовательно, медианный интервал для погибших от ДТП тот же самый, что и для раненых (от 31 до 35 лет), но значение медианы внутри интервала для раненых составило 31 год и 6 ме сяцев, а для погибших — 35 лет.
Рассмотренная формула расчета медианы (в отличие от фор мулы расчета моды) применима для любого интервального ряда, как с равными, так и с неравными интервалами. Проверим это на данных погибших от ДТП, приведенных в табл. 7, где значе ния интервалов различаются в 5 и более раз.
Me = 21 + 4
= 21 + 4 • 3,7 = 21 + 14,7 = 35,7 лет.
Медиана, рассчитанная для вариационного ряда с существен но различающими интервалами, несколько отличается от ме дианы, исчисленной для того же ряда, но с равными интерва лами (35,0 и 35,7), и это объяснимо.
В практике мода и медиана иногда используются вместо сред ней арифметической или вместе с ней. При использовании вме сте они дополняют друг друга, особенно когда в совокупности небольшое число единиц с очень большим или очень малым зна чениями исследуемого признака. В дополнение к средней ариф метической желательно также исчислять моду и особенно меди ану, которая в отличие от средней не зависит от крайних и ха рактерных для совокупности значений признака. Медиану можно использовать в качестве приближенной средней арифмети ческой тогда, когда совокупность ранжирована и упорядочена. В этом случае медиана определяется по срединному значению ва рианты. В связи с этим значения других вариант можно и не из мерять.
Кроме медианного деления вариационного ряда на две рав ные части, в статистике употребляются и более дробные деле ния: квартили, которые делят вариационный ряд по сумме час тот на 4 равные части, децили — на 10 равных частей и центили — на 100 равных частей. Они могут использоваться для более выразительных и компактных описаний исследуемого явления; в юридической статистике практически не применяются.
.
Средние величины раскрывают важную обобщающую харак теристику совокупности по варьирующему признаку. Рассчитав их, необходимо уяснить, насколько они показательны, типич ны или однородны. Одинаковые средние могут характеризовать совершенно разнородные совокупности. Покажем это на элемен тарном примере, который будем усложнять по мере расчета но вых показателей вариации.
Предположим, что в одном суде 10 осужденным были назна чены такие сроки лишения свободы: 1, 2, 3, 3, 4, 9, 10, 12, 13, 15 лет, а в другом также 10 осужденным было назначено: 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8 лет. Средняя арифметическая в обоих случаях будет одинаковой:
Зс, = £*: « = (1+2 + 3 + 3 + 4 + 9 + 10 + 12 + 13 + 15): 10 = 72 : 10 = 7,2 года; х2 = ^х: « = (6 + 6 + 7 + 7 + 7 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8): 10 = 72: 10 = 7,2 года.
Средние равны, а ряды существенно различаются между со бой: первый ряд менее однороден, чем второй, следовательно, и средняя первого ряда менее показательна и менее надежна, чем средняя второго.
Для того чтобы наши суждения о различиях подобных вари ационных рядов были статистически точными, можно прибег нуть к показателям отклонений различных вариант от средней. Возьмем пока крайние отклонение. В первом ряду отклонения первого члена (1) от средней (7,2) равно-6,2, отклонение десятого члена (15) от средней (7,2) равно+7,8. Во втором ряду аналогичные отклонения равны -1,2 и +0,8. Полученные резуль таты уже можно математически сопоставлять и измерять. Они подтверждают наши предварительные суждения. Теперь рассчи таем все отклонения значений признаков обоих вариационных рядов от средней арифметической и сведем эти расчеты в табл. 9.
Таблица 9
Расчет отклонений
|
№ п/п |
Первый суд |
Второй суд |
||||
|
Сроки лишения свободы м |
Отклоне ния от средней (х-х) |
Квадрат отклоне ний (*-*)' |
Сроки лишения свободы (X) |
Отклоне ния от средней (х-х) |
Квадрат отклоне ний (х-.х) |
|
|
1 |
1 |
-6,2 |
38,44 |
6 |
-1,2 |
1,44 |
|
2 |
2 |
-5,2 |
27,04 |
6 |
-1,2 |
1,44 |
|
3 |
3 |
-4,2 |
17,64 |
7 |
-0,2 |
0,04 |
|
4 |
3 |
-4,2 |
17,64 |
7 |
-0,2 |
0,04 |
|
5 |
4 |
-3,2 |
10,24 |
7 |
-0,2 |
0,04 |
|
6 |
9 |
+ 1,8 |
3,24 |
7 |
-0,2 |
0,04 |
|
7 |
10 |
+2,8 |
7,84 |
8 |
+0,8 |
0,64 |
|
8 |
12 |
+4,8 |
23,04 |
8 |
+0,8 |
0,64 |
|
9 |
13 |
+5,8 |
33,64 |
8 |
+0,8 |
0,64 |
|
10 |
15 |
+7,8 |
60,84 |
8 |
+0,8 |
0,64 |
|
Итого 72 |
0 |
239,60 |
72 |
0 |
5,6 |
Первый и наиболее простой показатель вариации — это раз мах вариации R. Он исчисляется в виде разности между наиболь шими и наименьшими значениями варьирующего признака:
В первом суде размах вариации наказания оказался равным Л, = 15 - 1 = 14, а во втором — Кг = 8 - 6 = 2. Различия существен ны: R} > R2 в 7 раз. Но может случиться так, что и размах вари ации будет одинаковым, равным. Например, /{, = 15-10 = 5; /?з = 8-3 = 5, хотя ряды существенно различаются между собой. Размах вариации улавливает только крайние отклонения, но не отражает отклонений от средней всех значений признака в вариационном ряду. Последнее можно получить, если рассчи тать отклонения всех вариант от средней (х, - ~х ) + (х2 - ~х) + и т. д. (графы 3 и 6 табл. 9) и исчислить среднюю арифметическую из всех отклонений.
При изложении средней арифметической величины мы уста новили, что сумма всех положительных (которые больше сред ней) и всех отрицательных (которые меньше средней) отклоне ний равна нулю, что мы и видим в итоге граф 3 и 6 табл. 9. По этому при расчете средней арифметической из отклонений не обходимо абстрагироваться от знаков «+» и «-». В этом случае сум ма отклонений £(х - х), разделенная на число отклонений п, а при наличии частот — на число /, и будет средним арифмети ческим отклонением. В связи с этим расчетная формула будет выглядеть так:
В результате мы получили среднее арифметическое (линейное) отклонение, которое обозначается символом d. Это вторая мера измерения вариации признака.
Среднее арифметическое (линейное) отклонение в статис тическом анализе применяется редко. Обычно используют тре тий показатель вариации — дисперсию, или средний квадрат от клонений. Она обозначается символом а (сигма малая в квадра те) и представляет собой то же среднее арифметическое откло нение (</), но только отклонения возведены в квадрат и из квад ратов отклонений исчисляют среднюю величину:
а = — — - , а при наличии частот а =
При расчете дисперсии не надо абстрагироваться от знаков (+ и -) отклонений, так как при возведении в квадрат все знаки отклонений становятся положительными.
Если извлечь корень квадратный из дисперсии, то мы полу чим следующий, четвертый, показатель вариации — среднее квадратическое отклонение, которое обозначается символом а (сигма малая):
Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются наи более распространенными и общепринятыми показателями вариа ции изучаемого признака.
В юридической статистике они используются при сравнитель ных статистических исследованиях, для обоснования ошибки реп резентативности (ошибки выборки) выборочного наблюдения, а также при изучении корреляционных и иных статистических связей между признаками фактора и признаками следствия, или между причиной и следствием.
Дисперсия и среднее квадратическое отклонение обладают рядом свойств, которые приводятся без доказательств:
1) дисперсия постоянной величины равна нулю;
2) дисперсия не меняется, если все варианты увеличить или уменьшить на какое-то постоянное число Л;
3) если все варианты умножить на какое-то постоянное чис ло А, то дисперсия увеличится в А раз, а среднее квадратичес кое отклонение — в А раз;
4) если все варианты разделить на какое-то постоянное А, то дисперсия уменьшится в А раз, а среднее квадратическое отклонение — в А раз.
Эти и другие свойства дисперсии могут быть использованы для упрощения и оптимизации техники расчетов.
В графах 4 и 7 табл. 9 мы находим квадрат отклонения каж дой варианты и их суммы. Использовав их, мы и рассчитаем дисперсию и среднее квадратическое отклонение для мер нака зания 1-го и 2-го судов.
Дисперсия о? = 23,96 для первого суда, а среднее квадратическое отклонение: о, = д/of = ,/23,96 = 4,9 года. ДисПерсия 02 =
= 0,56 для второго суда, а среднее квадратическое отклонение: о2 = v°2 = Д56 = 0,75.
Таким образом, меры наказаний, вынесенные первым су дом, отклоняются от среднего на 4,9 года, а вынесенные вто рым судом — на 0,75 года. Разница достигает 6,5 раза. Это существенно. Таким образом, средняя второго суда действительно более надежна, типична и показательна.
Пятый (по счету) показатель вариации -- это коэффици ент вариации. В отличие от размаха вариации, среднего линей ного, среднего квадратического отклонения и дисперсии, ко торые выражаются в абсолютных и именованных числах, ко эффициент вариации является показателем относительным. Он выражается в процентах, обозначается символом У и рассчи тывается по формуле:
где V — коэффициент вариации; о — среднее квадратическое отклонение; х средний арифметический показатель.
В наших примерах коэффициент вариации будет равен: 4,9-100%
= > Для первого суда;
0,75-100% 7,2
= 10,4% для второго суда.
Коэффициент вариации предоставляет большие возможности для сравнительных изучений, поскольку сравнивать, например, средние квадратические отклонения вариационных рядов с разны ми уровнями непосредственно нельзя. Коэффициент вариации в известной мере является критерием типичности средней. Если он относительно большой (например, выше 40%), то это значит, что типичность такой средней очень невысока. И наоборот, если его значение малое, то средняя является типической и надежной.
С вариационными рядами мы встречались при обосновании выборочного наблюдения, изучении структурных и вариацион ных группировок, относительных и средних величин. К ним мы вынуждены будем обращаться и в последующих темах. Из пре дыдущего мы знаем, что вариационный ряд представляет собой группировку по одному признаку и с единственным показате лем в сказуемом — меняющимся числом единиц совокупности, выраженных в абсолютных или относительных величинах.
Таблица 10 Распределение преступлений по возрасту субъектов
|
Возраст, лет |
До 15 |
16-20 |
21-25 |
26-30 |
31-35 |
36-40 |
41-45 |
46-50 |
51-60 |
|
Преступле ния, % |
3 |
11 |
22 |
26 |
19 |
10 |
5 |
3 |
1 |
Обратимся к общеизвестному вариационному ряду -- рас пределению преступлений по возрасту их субъектов. Примером может служить табл. 10 с усредненными показателями для мно гих стран.
Представленный в табл. 10 интервальный вариационный ряд отражает вполне определенную связь между варьирующим воз растом и изменением частот (процентами лиц, совершивших пре ступления). По данным мировой, российской и региональной статистики наблюдается практически одна и та же тенденция распределения правонарушителей по возрасту: с начала возра ста уголовной ответственности идет рост преступной активно сти, в 25—30 лет (с некоторыми колебаниями) ее уровень дос тигает апогея, а затем наступает постепенное снижение'. В этом проявляется определенная закономерность изменения частот в ва риационных рядах, называемая закономерностью распределе ния, которая выявляется в больших совокупностях, где слу чайные отклонения взаимоуничтожаются.
В выявлении реальных закономерностей распределения заклю чается основная суть анализа вариационных рядов. Все вариации, подчиняясь своей в основе указанной закономерности, имеют много типов особенностей (отклонений), каждая из которых свя зана с теми или иными причинами, установление которых иг рает важную роль в статистическом анализе.
Обстоятельства, определяющие тип закономерностей рас пределения, изучаются на основе качественного (криминоло гического, уголовно-правового, уголовно-процессуального, ад министративно-правового, гражданско-правового и т.д.) ана лиза сути того или иного явления, а именно — тех его свойств и условий, которые определяют изменчивость варьирующего признака. Но к такому изучению приводит лишь выявленный тип закономерностей рядов распределения.
Обратимся к данным табл. 10. Удельный вес преступников с увеличением их возраста растет (прямая зависимость), но, дос тигнув какого-то уровня, несмотря на продолжающееся увели чение возраста, снижается до минимума (обратная зависимость). Однако максимум удельного веса (мода) находится не посреди не ряда (интервал 31—35 лет), а сдвинут к более молодому воз расту (26—30 лет). Близко к моде располагается доля 21—25 лет и только потом идет 31—35 лет.
Такой сдвиг к молодому возрасту неслучаен. На качествен ном уровне криминологического анализа давно установлено, что лица молодежного возраста, не имея необходимого жизненного опыта и устойчивых позитивных ориентации, попав в сложные жизненные ситуации, вступают в конфликт с законом чаще, чем люди более зрелого возраста. Это связано, с одной стороны, с недостаточным уровнем их социальной зрелости, с другой -со сложностью возрастной ситуации (ослабление прежнего со циального контроля со стороны семьи, школы, старших; пере ход к самостоятельности; физическое достижение взрослости; рост материальных и физических потребностей; необходимость самообеспечения, определения в жизни и т. д.), к правильному решению которой они чаше всего не готовы. Следовательно, объяснение этого традиционного сдвига лежит не в физиологи ческих, а социальных особенностях возрастного характера.
Приведенные объяснения лежат за пределами юридической статистики, но к ним трудно прийти на основе только логичес ких умозаключений, даже в данном несложном вопросе. Для этого надо выявить особенности реального статистического распреде ления значений признака. Чтобы зафиксировать характер имею щихся отклонений, надо сопоставить реальное распределение с каким-то его эталоном. Такой эталон — теоретическая кривая рас пределения, которая выражает общую закономерность распреде ления, исключающего влияние случайных факторов. Эта кривая распределения называется кривой Лапласа—Гаусса, или нормаль ным распределением. В качестве эталона используются также рас пределение Пуассона и некоторые другие, но они практически не применяются юридической статистикой.
Учитывая, что общая характеристика нормального распре деления относительно полно рассматривалась в главе о выборочном наблюдении, в данном параграфе будут изложены лишь его особенности, необходимые для сравнительного анализа ва риационных рядов.
Нормальное распределение выражается сложной формулой
где Р — кривая нормального распределения; х — варианты; х — средняя арифмети ческая вариант; о — среднее квадратическое отклонение; е и л — математические постоянные: е = 2,7182 и к = 3,1415.
В конечном итоге кривая нормального распределения зави сит только от двух параметров: средней арифметической (х) и среднего квадратического распределения (о). От их значений за висит расположение центра распределения кривой на оси х и различия вариантов около этого центра (рис. 1 и 2), а также определенные асимметрии левой и правой ветвей относитель но центра (рис. 3 и 4).
Рис.2
х > Mo
х < Mo
В нормальном распределении левая и правая ветви кривой симметричны, а средняя арифметическая, мода и медиана рав ны. Однако при соблюдении этого равенства кривые могут суще ственно различаться между собой.
Если средняя арифметическая величина (х) небольшая, то кри вая располагается ближе к оси ординат (У), если — большая, то кривая сдвинута вправо от оси Рх (рис. 1, кривые 1 и 2).
Если среднее квадратическое отклонение (о) большое, то кривая распределения является высоковершинной (рис. 2, кри вая I), что свидетельствует о скоплении частот в середине, о типичности и надежности средней. Такое положение в статис тике называют положительным эксцессом.
Если среднее квадратическое отклонение небольшое, то кри вая распределения является низковершинной (рис. 2, кривая 2), что свидетельствует о значительной разбросанности частот ряда и недостаточной надежности средней. В статистике указанные осо бенности называют отрицательным эксцессом.
Нормальное распределение симметрично по отношению к средней арифметической величине (х). Однако симметричных реальных распределений намного меньше, чем асимметричных. В асимметричном распределении средняя арифметическая, мода и медиана не совпадают, и их отклонения друг от друга изме ряются с помощью коэффициента асимметрии (КА), который рассчитывается по следующей формуле:
где КА — коэффициент асимметрии; х — средняя арифметическая; Мо — мода; а — среднее квадратическое отклонение.
Суть перечисленных параметров нам известна. Из их соотно шения в формуле следует:
если средняя арифметическая больше моды (Г > Мо), то коэффициент асимметрии положительный, и это означает пра востороннюю асимметрию, т. е. правая часть кривой оказывается длиннее левой (рис. 3);
если средняя арифметическая меньше моды (Г < Мо), то ко эффициент асимметрии будет со знаком минус (отрицательный), что означает левостороннюю асимметрию, т. е. левая часть кри вой длиннее правой (рис. 4).
Вспомним наш пример (см. табл. 10), в котором наибольшая частота совершаемых преступлений падает на интервал 26—30 лет, а не на средний интервал (31-35 лет). Из этого можно предпо ложить, что мы имеем дело с отрицательным коэффициентом асимметрии.
Модальный интервал в примере равен 26-30 годам, которо му соответствует 26%-ная частота совершения преступлений. Модальная величина (Мо) в модальном интервале рассчитыва ется по известной нам формуле Мо =*,,+»-/Мо ~ /1
где Ха = 26 лет (минимальная граница модального интервала); i = 5 лет (величина модального интервала); /Мо = 26 (частота модального интервала);/, = 22 года (час тота интервала, предшествующая модальному);^ = 19 (частота интервала его сле дующего за модальным).
При приведенных данных имеем:
Величина *арифм = 28,97 года (порядок расчета средней ариф метической интервального ряда изложен в § 3 настоящей главы). Напомним лишь основные действия расчета: вначале определя ется середина каждого интервала путем сложения двух его гра ниц и деления полученной суммы на два (например, (26+30) : 2=28); затем середину каждого интервала умножаем на его частоту (28 • 26 преступлений = 728); после этого получен ные произведения складываем (общая сумма произведений се редины интервалов на частоту равна 2897); разделив эту сумму (2897) на общую сумму частот (100), мы получим среднюю арифметическую, равную 28,97 года.
Это означает, что средняя арифметическая больше моды С* > Мо или 28,97 > 27,5), т. е. мы имеем дело с правосторонней асимметрией и положительным коэффициентом асимметрии. Для расчета КА необходимо знать среднее квадратическое отклоне ние. Найдем его из табл. 11.
Таким образом,
Таблица 11
Расчет среднего арифметического отклонения
|
Возраст лиц (х), лет |
Доли пре ступлений (/) |
Середина интервала (*ср.) |
Произве дения (Л*р.) |
Отклоне ния (*ср.-*) |
Дисперсия (*ср. - *) |
|
до 15 16-20 21-25 26-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-60 |
3 11 22 26 19 10 5 3 1 |
14,5 18 23 28 33 38 43 48 55,5 |
43,5 198 506 728 627 380 215 144 55,5 |
-14,47 -10,97 -5,97 -0,97 +4,03 +9,03 + 14,03 +19,03 +26,53 |
209,4 120,3 35,6 0,9 16,2 81,5 196,8 362,1 703,8 |
|
|
1/ = юо |
|
I/V" 2897 |
1(хср.-х) = 1726,6 |
Если изобразить полученные результаты графически, то при имеющихся данных х = 28,97 и Мо = 27,5, откуда 1с > Mo, ах — — Мо = 1,47, мы получим график с правосторонней асимметрией и положительным коэффициентом КА = 0,1. Он будет близок к графику, изображенному на рис. 3.
Мы провели полный расчет коэффициента асимметрии с ее графическим изображением для иллюстрации аномальных воз можностей вариационных рядов, по многочисленным показате лям которых можно проводить углубленный статистический срав нительный анализ.
При моделировании рядов распределения в целях сравнения реального вариационного ряда с нормальным распределением можно проверить их соответствие на основе выравнивания фак тического распределения по кривой нормального распределения. Для этого частоты фактического распределения сравниваются с теоретическими частотами, которые вычисляются на основе име ющихся фактических данных, находят нормированные отклоне ния, а затем по их величине рассчитывают частоты теоретичес кого нормального отклонения.
Математической статистикой также разработано несколько показателей, по которым можно судить о том, как согласуется фактическое распределение. Эти показатели называются крите рием согласия. Их много. Наибольшее распространение имеет критерий согласия Пирсона (критерий % - хи-квадрат), который рассчитывается по формуле
Для оценки близости эмпирического распределения к теоре тическим определяют вероятность достижения хи-квадратом ве личины P(-i) при случайных колебаниях. Если вероятность выше"* 0,05, то отклонения фактических частот от теоретических можно считать случайными, а если меньше, то эмпирическое распреде ление является принципиально отличным от рассчитанного тео ретического. Для простоты расчетов статистиками разработаны спе циальные таблицы вероятностей Дх)> которые обычно приводятся в виде приложений к учебникам по общей теории статистики.
Следующий критерий согласия — критерий Колмогорова (кри терий лямбда), который обозначается символом А. (лямбда). Этот критерий используется при анализе близости фактического и те оретического распределений путем сравнения кумулятивных (на копительных, фактических и теоретических) частот в вариаци онном ряду. Он рассчитывается по формуле
где Р — разность между фактической и теоретической частотой; п — число наблюдений.
По полученным результатам также в специальной таблице можно найти искомую вероятность для критерия согласия лямбда.
Вышеизложенные вопросы выравнивания фактического рас пределения по кривой нормального распределения, а также кри терии согласия Пирсона и Колмогорова в силу недостаточной математической подготовки юристов практически не использу ются в юридической статистике. Исходя из реальных потребнос тей юридической науки и практики, небольшого объема курса юридической статистики, названные методы представлены в учеб нике в кратком изложения лишь для ознакомления будущих юри стов. Эти методы широко распространены среди экономистов, социологов и других специалистов, к результатам исследований которых нередко обращаются и юристы. Объем изложения упо мянутых методов в учебнике дает возможность более или менее адекватно оценить их при чтении специальной литературы, а по необходимости — и использовать в своей аналитической ра боте. При этом очень важно не скатиться к статистическому ме ханицизму, примеры которого до сих пор не изжиты. Обра тимся к одному из них.
Закономерности распределения в вариационном ряду косвенно используются в модульной теории социума. В ней социум иссле дуется в виде взаимосогласованной гармоничной системы, со стоящей из элементов и частей, между которыми существуют сла женные отношения, выражающиеся в устойчивых пропорциях (распределениях), которые могут измеряться в удельных весах или долях. В связи с этим было высказано предположение о наличии в социуме самых разных положительных и отрицательных девиа ций (текучесть кадров, неявка на работу, травматизм, гомосек суализм и лесбиянство, алкоголизм, уклонение от участия в вы борах, богачи, таланты, мигранты и т. д.), доля которых якобы не превышает 4-10%.
Закономерности распределения тех или иных явлений в об ществе действительно существуют, но их доли, хотя и в некото рых пределах, относительно подвижны и зависимы от складыва ющихся социальных условий. Вспомним, например, распределе ние женщин и мужчин в структуре выявленных преступников, в котором доля женщин всегда была меньше удельного веса муж чин и в зависимости от условий (экономическая стабильность, война, кризис и т.д.) составляла 12—20—30%. Можно было бы привести множество других более или менее устойчивых распре делений. Но никакой «константы необходимой дисгармонии в обществе» или криминальной сфере не наблюдалось. Тем не ме нее, одним из поклонников этой теории было выдвинуто ничем не аргументированное предположение о якобы устойчивом, по всеместном и необходимом удельном весе преступников в струк туре населения (независимо от исторических традиций, соци альных условий жизни, уровня криминализации общественно опасных действий в уголовном законодательстве и других обсто ятельств в той или иной стране), равном 5,6% от общей числен ности населения (в течение года).
Исходя из этих недостоверных выводов, автор, широко ис пользуя статистические и математические методы относительных и средних величин, «с легкостью» рассчитал латентную преступ ность по более чем 90 странам. Подход прост: на основе числен ности населения в той или иной стране он исчислял общее чис ло ежегодно наличествующих (5,6 %) преступников и путем вы читания из этого числа количества выявленных правонарушите лей получал латентную преступность. Обратимся к его непосред ственным расчетам. В 1985 г. в Швеции насчитывалось 8,35 млн человек населения, среди которых автор нашел 467 600 выявлен- ' ных и невыявленных преступников. Вычтя из этой суммы общее число установленных преступников, он получил 122 803 челове ка «незарегистрированных преступников» (термин автора этой теории).
В действительности в 1985 г. в Швеции было только зарегист рировано 1 018 349 преступлений, или 12 184 деяния на 100 тыс. населения, что составляет 12,2% его общей численности. Для их совершения 5,6% («необходимый» удельный вес преступников в обществе) правонарушителей должны были в течение года со вершить более чем по 2 зарегистрированных деяния каждый. Но кроме учтенной преступности, в Швеции существует латентная, уровень которой примерно соотносится с уровнем зарегистриро ванных деяний. Аналогичные данные можно получить по США (если учитывать всю преступность, а не только индексную), Ве ликобритании, Германии, Дании, Финляндии и другим стра нам, где число преступлений на 100 тыс. населения в последние годы превышает 8 тыс. (или 8%).
Я привожу этот беспрецедентный пример статистических уп ражнений с одной целью: статистика и математика и выявляемые с их помощью законы динамики и распределения применимы в социальных и юридических науках лишь тогда, когда они опира ются на адекватные базовые показатели. Если последние неверны, никакие статистические измерения и расчеты, какими бы точны ми они ни были, не приведут к объективным результатам. Немец кий математик К.Гаусс обоснованно предостерегал: математика -это мельница. Она перемелет все, что угодно, но получится ли мука, будет зависеть от того, что в нее было засыпано.
Закономерности статистических распределений вполне мо гут быть использованы в модульной теории социума, в том числе и для изучения распределения криминальных и иных противо правных отклонений, но эти закономерности должны отражать реалии, а не предположения.
Структурная схема средних величин
Средние величины
Степенные
Конкретные
|
Средняя арифметическая |
|
Мода |
|
Средняя геометрическая |
|
Медиана |
|
Средняя гармоническая |
|
|
|
Средняя квадратическая |
|
|
|
|
|
Размах вариации |
|
|
|
|
|
|
|
Среднее линейное отклонение |
|
|
|
|
|
|
|
Дисперсия |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициент вариации |
|
|
|
|
В судах, органах прокуратуры, внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, адвокатуре, нотариате и дру гих государственных и общественных юридических учреждениях ведется многолетний непрерывный государственный и ведом ственный учет преступности, судимости, административной правонарушаемости, гражданско-правовых споров, рождений, браков, смертей и других юридически значимых явлений. Это дает возможность по накопленным в течение десятков лет дан ным выявлять и отслеживать происходящие изменения во вре мени многих тысяч различных статистических показателей. Ежедневный, ежемесячный и ежегодный сбор огромного ста тистического материала был бы абсолютно неоправданным, если его всесторонне не анализировать по «вертикали» (струк тура, состояние, взаимосвязи) и по «горизонтали» (тенден ции, динамика, сезонность), «назад» (ретроспектива, интер поляция) и «вперед» (экстраполяция, прогноз). Анализ дина мики юридически значимых явлений за длительный период времени дает возможность понять их развитие в прошлом, на стоящем и возможном будущем, оценить эффективность дея тельности юридических учреждений и спланировать ее на пер спективу.
Основная тенденция в изменении явлений во времени в ста тистической литературе, особенно зарубежной, нередко имену ется трендом. Характер тренда изучаемого явления иногда очеви ден при первом ознакомлении с динамическими рядами абсо лютных показателей. Но чаще всего тенденции и закономерности развития явления проявляются в процессе различных преобразо ваний рядов динамики с использованием относительных и сред них величин.
Приведу пример. Анализируя динамику преступности в стра не за 1966—1995 гг., авторы учебника «Криминология» отмечают «четыре тенденции, соответствующие четырем разным истори ческим периодам» (1966-1985, 1986-1987, 1988-1990, 1991-1995 гг.), в течение которых уровень преступности вначале воз растал, потом снижался, затем снова возрастал с разными темпами прироста. На самом деле, если отвлечься от временных и случайных (для истории) колебаний, никаких четырех тенден ций не было.
В анализируемые годы доминировала одна-единственная тен денция -- тренд усиливающегося роста преступности, вначале медленного, а затем, по мере ослабления тотального контроля в СССР в 70—80-е гг. и в России в 90-е гг., более интенсивного. Это подтвердили и сами авторы, когда они несколькими стра ницами ниже построили динамический ряд коэффициентов пре ступности (КП) (в расчете на 100 тыс. населения) по пятилети ям в 1961-1995 гг. Мы воспроизводим этот ряд полностью.
|
Годы |
1961-1965 |
1966-1970 |
1971-1975 |
1976-1980 |
1981-1985 |
1986-1990 |
1991-1995 |
|
КП (средний) |
407 |
480 |
554 |
664 |
901 |
983 |
1770 |
|
Прирост к 1961-1965 гг., % |
— |
+ 18 |
+ 36 |
+63 |
+ 123 |
+ 142 |
в 4,4 раза |
Таким образом, достаточно было укрупнить интервалы дина мического ряда, как стало очевидно, что тенденция единая — уси ливающийся рост. Снижение преступности в 1986—1987 гг. — это не тенденция, а ее аномалия, обусловленная ожесточенной борь бой партии и государства с пьянством, которая через два года завершилась провалом. К слову сказать, этот тренд лишний раз подтверждает, что преступность не связана с «измами». Она стала интенсивно расти в самое спокойное социалистическое время, названное застоем.
Грамотный статистический анализ рядов динамики — залог объективных выводов об изучаемых статистических явлениях. Ряды динамики, или временные ряды, представляют собой ряды число вых значений конкретных статистических величин за какой-то оп ределенный отрезок времени (месяц, квартал, год, пятилетие и т. д.). В ряду динамики имеется два основных показателя: пока затель времени (шкала времени) и уровень ряда (шкала уровня ряда). Уровень ряда, обычно обозначаемый символом «у», изна чально выражен в абсолютных показателях, на основе которых в процессе аналитической работы рассчитывается множество про изводных обобщающих величин, относительных и средних.
Наглядно ряды динамики, как правило, излагаются в виде хронологических таблиц и графиков. В последних шкалы времени обычно располагаются на оси абсцисс, а шкалы уровня ряда -на оси ординат. В зависимости от вида приводимых в динамичес ких рядах обобщающих показателей их делят на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. По характеру от ражения реалий ряды динамики делятся на моментные и интер вальные, которые в свою очередь могут иметь множество разновидностей: ряды темпов роста, темпов прироста, коэффициен тов, индексов, средних квадратических отклонений, дисперсии и т. д. Многие из этих показателей в той или иной мере рассмат ривались нами в главах об абсолютных, относительных и сред них величинах. В данной главе, специально посвященной рядам динамики, предстоит изложить интегральные особенности ди намических рядов тех или иных величин.
Моментные ряды характеризуют уровни изменения юридичес ки значимых явлений на определенные моменты времени (дату учета), например, на начало месяца, квартала, года или по со стоянию на I января, 30 июня, 31 декабря и т. д. Типичные мо ментные ряды в юридической статистике — количество заклю ченных в колониях, тюрьмах, следственных изоляторах или чис ло судей, прокуроров, следователей, адвокатов, юрисконсуль тов в учреждениях, регионе, стране, взятые на какую-то дату за несколько лет. Период между датами в моментных рядах называ ется интервалом ряда. Он может быть годовым, квартальным, ме сячным. Особенностью моментного ряда является то, что его по казатели, раскрывая то или иное состояние, не могут суммиро ваться или укрупняться. Число судей, числящихся по состоянию на 1 января 1997 г., нельзя суммировать с числом судей, числя щихся на 1 июля, т. е. на начало второго полугодия данного года, или на 1 января 1998 г., поскольку это могут быть одни и те же штатные единицы, если даже общее число судей как-то измени лось (некоторые судьи уволились или перешли на другую рабо ту, а на их место или на вновь открывшиеся вакансии пришли новые).
Интервальные ряды характеризуют величину изучаемого пока зателя, полученного за какой-то период времени (интервал). В моментном ряду интервал — промежуток времени между датами учета сведений, а в интервальном ряду интервал — тот же промежуток времени, но за который обобщены приводимые сведения, когда они накапливались. Поэтому месячные данные можно суммиро вать по кварталам, квартальные — по годам, годовые — по пяти летиям и т. д. В моментном ряду величина уровня ряда не зависит от размера интервала. И на начало каждого месяца, и на начало каждого года общее число сотрудников прокуратуры в городе N может быть одним и тем же. В интервальном ряду величина уровня ряда существенно зависит от размера интервала. Число учтенных преступлений за год может быть (примерно) в 12 раз больше, чем за любой из его месяцев. Иногда говорят, что моментный ряд учи тывает состояние на какой-то момент, а интервальный ряд отра жает деятельность (совершение преступлений, борьба с преступ ностью, установление юридических фактов и т. д.), сведения о ко торой характеризуются накопительностью.
На основе рядов динамики абсолютных величин в момент-ном и интервальном рядах могут быть получены ряды динамики относительных и средних величин, что дает возможность много кратно увеличить аналитические возможности динамических ря дов. Ряды динамики, выраженные в относительных величинах (процентах, долях, коэффициентах, индексах) или в средних ве личинах (средней арифметической, средней геометрической, среднем квадратическом отклонении, дисперсии) иногда име нуются динамическими рядами обобщающих величин. Это не со всем точно, поскольку суммарные абсолютные показатели, на основе которых рассчитываются относительные и средние вели чины, тоже являются величинами обобщающими.
Основное требование, предъявляемое к анализируемым рядам динамики, — это сопоставимость их уровней по содержанию учи тываемых явлений, отрезку времени учета, территории, полноте охвата и другим параметрам. Причин несопоставимости много. Они учитываются в процессе конкретного анализа. Остановимся на основных.
1. Изменение содержания учитываемых явлений. Это прежде всего относится к изменениям понятия преступного, противоправного и других юридических дефиниций. В УК РСФСР за все время его действия было внесено более 700 изменений и дополнений. Осо бенная часть была дополнена 120 новыми статьями (со значка ми), криминализирующих действия, которые ранее не считались преступными или считались, но не в том объеме. Наряду с этим из нее было исключено около 40 статей, то есть декриминализировано около 40 деяний. УК РФ криминализировал около 70 но вых деяний и декриминализировал или как-то трансформировал 78 составов преступлений, которые значились в прежнем УК. Еще более изменчива правовая картина в административной юрисдик ции. Аналогичные изменения происходили в связи с принятием соответствующих частей ГК РФ, Семейного, Лесного и других кодексов и федеральных законов. Нормативные изменения такого плана оказывают существенное влияние на сопоставимость юри дически значимых показателей. Это необходимо учитывать при качественном и количественном анализах.
2. Изменение территории, к которой отнесены те или иные показатели. Административно-территориальные изменения не так часты, как изменения законодательства, но они имеются. Если посмотреть на этот процесс исторически, то можно отметить мно жество существенных изменений. Коренные изменения админи стративно-территориального деления в Российской Федерации и в СССР в целом имели место: после революции 1917 г.; после присоединения к СССР западных областей Украины, Белорус сии, Молдавии и прибалтийских республик в 30-40-е гг. с об щей численностью населения более 20 млн человек; при времен ной потере западных областей в период Великой Отечественной войны 1941-1945 гг.; при передаче Крымской области из РСФСР в Украинскую ССР в 50-е гг.; после упразднения администра тивно-территориальных образований при депортации немцев, кал мыков, чеченцев, ингушей и других народов в 40-е гг. и при вос создании большинства из этих образований после реабилитации депортированных народов; после распада СССР в 1991 г.; при образовании 89 субъектов Федерации на территории Российской Федерации в 90-е гг.; при выходе из информационного простран ства самопровозглашенной Чеченской республики в 90-е гг. и т. д. Многие территориальные изменения происходили внутри субъек тов Федерации. Всего этого нельзя не учитывать при анализе юри дически значимых явлений за длительные периоды времени.
3. Изменение учета преступлений, судимости, административ ных правонарушений, гражданско-правовых деликтов может ока зать существенное влияние на сопоставимость рядов динамики. Все показатели динамического ряда должны быть выражены в одинаковых единицах измерения и быть однотипными по мето дике вычисления. В жизни, однако, все сложнее. До 50—60-х гг. например, в СССР фактически учитывались осужденные и уго ловные дела, затем стали учитывать выявленные преступления. После принятия Правил единого учета преступлений в 1965 г. этот учет неоднократно изменялся и дополнялся. Трижды меня лась только общая редакция Инструкции учета (1985, 1994, 1997 г.). Расчет такого важного показателя, как раскрываемость преступ лений, претерпевал серьезные колебания. В разное время раскры ваемость преступлений рассчитывалась как отношение раскры тых деяний ко всем зарегистрированным; затем ко всем зарегис трированным, но совершенным в условиях неочевидности, т. е., когда при регистрации деяния лицо, его совершившее, не было известно; затем ко всем расследуемым, хотя зарегистрированы они могли быть и год, и два, и более лет тому назад. Серьезные изменения происходили в учете тяжких преступлений, посколь ку их перечень неоднократно существенно менялся. Большие из менения происходили в учете заключенных. То они учитывались по состоянию на сентябрь (1917-1921гг.), ноябрь (1922-1923 гг.), октябрь (1925-1926 гг.), июль (1926-1927 гг.), январь (1928-1935 гг.). Только потом учет стал производиться по состоянию на 31 декабря и 1 января.
4. Полнота учета юридически значимых явлений может быть разной. Сведения такого учета несопоставимы. До 1989 г., напри мер, административные правонарушения в объеме Союза учи тывались главным образом по МВД. В 1990 г. этот учет стал цент рализованным (в Госкомстате), куда представляли отчетность более 35 министерств и ведомств, которые обладали правом ад министративной юрисдикции. С 1992 г. в России в официальную отчетность попадают только правонарушения, учтенные органа ми внутренних дел (милицией, ГАИ, пожарным контролем), и судами в рамках административного судопроизводства. Админис тративная юрисдикция других ведомств централизованно не учи тывается. Такие несоответствия наблюдаются и в других странах. В США, например, учет преступлений в федеральном масштабе распространяется только на 8 индексных деяний. По 21 видам противоправного поведения учитываются только аресты. Более того, соответствующие агентства штатов представляют сведения в Министерство юстиции на добровольной основе. Поэтому чис ло агентств в разные годы в разных штатах и по разным деяниям могут заметно различаться. С 1978 г. поджог стал восьмым стан дартным преступлением, отслеживаемым в федеральном масштабе, но до сих пор он не отражается в полном объеме в единых отчетах о преступности.
При сравнительных международных или межгосударственных изучениях необходимо учитывать не только различия в учете, но и различия в нормативных системах и иные национальные осо бенности, без анализа которых сравнительное изучение может быть некорректным. Многие причины внутригосударственной или межгосударственной несопоставимости по сути своей неустрани мы. Их можно лишь статистически минимизировать или учесть на качественном уровне анализа.
Динамические ряды могут состоять из какого-то «п»-го числа варьирующих уровней, которые как всякая статистическая сово купность могут быть выражены в тех или иных показателях.
Наиболее распространенные показатели -- это абсолютный прирост или снижение (разность между последующими и преды дущими абсолютными суммарными величинами), темпы роста или снижения (изменения уровня ряда в процентах по сравне нию с постоянным базовым показателем или переменным пока зателем предыдущего уровня), среднегодовые темпы прироста или снижения (средняя геометрическая величина годовых темпов ро ста или снижения). Все эти показатели подробно рассматрива лись в относительных и в средних величинах. Поэтому остано вимся лишь на некоторых особенностях последнего показателя и на расчете ранее не рассматриваемых величин.
При исчислении среднегодовых темпов прироста (снижения), которые иногда называют средним коэффициентом роста (сниже ния), необходимо помнить об одной тонкости. Рассматриваемый по казатель может быть рассчитан по данным двух позиций: базовой и конечной. Обратимся к реальным сведениям о зарегистрированных преступлениях, совершенных на улицах, площадях, в парках и скве рах населенных пунктов страны за 1991—1996 гг. (табл. 1).
Для расчета среднегодовых темпов снижения рассматривае мых деяний нам достаточно данных за 1991 и 1996 г. Их отноше-
Таблица
Динамика уличных преступлений в России
|
Годы |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
|
Всего пре ступлений |
245 532 |
303 642 |
333 682 |
283 139 |
269510 |
219211 |
ние составляет 89,3%. Среднегодовой темп снижения равняется —2,25%. В действительности эти деяния по отношению к 1991 г. прирастали в 1992 г. на 23,7%, в 1993 — на 35,9%, в 1994 — на 15,3%, в 1995 — на 9,8% и только в 1996 сократились на 10,7%, которые и были приняты в расчет, хотя тенденция к снижению обозначилась с 1994 г. Прирост предыдущих лет проигнорирован. В подобных случаях математически точный расчет серьезно рас ходится с реальным положением дел. Поэтому прежде чем рас считывать среднегодовые темпы прироста (снижения), необхо димо тщательно проанализировать весь динамический ряд на пред мет усреднения темпов изменений. В случае необходимости боль шие периоды можно разложить на части, для которых расчет сред них будет иметь какой-то практический и научный смысл. В на шем примере желательно рассчитать за 1991—1993 гг. среднегодо вые темпы прироста, а за 1993—1996 — среднегодовые темпы сни жения. Первые равны +16,55%, а вторые - -18,95%. Сопоставим их с усредненным показателем —2,25%. Различия существенны. Для объективности можно рассчитать все эти показатели.
Наряду с указанными показателями в динамическом ряду мо жет быть рассчитан средний уровень ряда. Он применим для лю бого ряда динамики, интервального и моментного, абсолютных, относительных и средних величин.
Для любых интервальных рядов, для интервальных и момен тных рядов средних величин средний уровень ряда рассчитыва ется по правилам средней арифметической. Например, в Камчатской области было зарегистрировано разбоев: в 1991 г. — 48, 1992 - 64, 1993 - 100, 1994 —111, 1995 - 113. Если обозначить годовые уровни символом У,., то средний уровень ряда У может быть исчислен по формуле
у =
48 + 64 + 10 + 111 + 13
= 87,2 разбоя.
Средний уровень разбоев за 5 лет показателен лишь как не кий эталон, от которого колеблются реальные показатели. По нему видно, что начиная с 1993 г. годовой уровень разбоев был на много выше среднего. Однако такие расчеты по анализу преступ ности производятся редко. В практических целях часто важно знать средний уровень нагрузки конкретного следователя (судьи, про курора, адвоката) за год по месяцам или за несколько лет при сравнении с общей средней нагрузкой тех или иных работников в целом. В этом случае по предложенной выше формуле рассчи тывается средняя нагрузка, скажем, в месяц конкретного работ ника, а затем — средняя нагрузка на всех работников учрежде ния. Объективная оценка работы каждого имеет важное значение в управленческой деятельности.
По-иному рассчитывается средний уровень для моментных рядов. Вначале исчисляют средний уровень на начало и на конец периода (например, года), а затем среднюю арифметическую за несколько лет. Эта средняя известна в статистике как средняя хро нологическая для моментных рядов. Рассмотрим ее на конкрет ном примере при расчете среднего уровня арестованных, нахо дящихся в следственных изоляторах страны. Мы располагаем дан ными о числе арестованных по состоянию на 31 декабря каждого года (в табл. 2 обозначены символом «к» — конец). Эти же дан ные являются сведениями по состоянию на 1 января следующего года (в таблице обозначены символом «н» — начало).
Таблица 2
Расчет среднего уровня для моментных рядов (пример)
|
Годы |
1991 н/к |
1992 н/к |
1993 н/к |
1994 н/к |
1995 н/к |
1996 н/к |
|
Число аресто ванных |
145 700/ 158220 |
-/195 029 |
-/226 840 |
-/246 384 |
-/295 200 |
-/269 172 |
|
Средний уровень за год |
151 960 |
176 624,5 |
210949,5 |
236 627 |
270 792 |
282 186 |
Средняя арифметическая за 6 лет — 221 523 арестованных
Средний уровень за год и средняя за 6 лет рассчитывались по формуле средней арифметической. Эти же данные можно полу чить и при разовом расчете:
145700 + 158220 158220 + 195029 195029 + 226840
-...= 221 523.
Есть и другие способы расчета, на которых мы не останав ливаемся.
Наличие среднего уровня ряда динамики позволяет рассчи тывать среднее квадратическое отклонение отдельных уровней от общей средней (о), а также коэффициент вариации (V). Напом ним их формулы:
v =
Оперируя этими показателями, особенно в сравнительных исследованиях, можно найти отличительные характеристики, которые при обычных сравнениях сопоставляемых динамических рядов не так очевидны.
В юридической статистике не так часто можно встретиться с плавно меняющимися или неизменными уровнями рядов дина мики, особенно в наше сложное в правовом отношении время. Уровни динамики заметно колеблются, а то и «скачут». Эти рез кие колебания показателей динамики связаны с непоследователь ностью проведения правовой реформы, недостаточным право вым обеспечением процессов переходного периода, противоре чивостью действующего законодательства, формированием но вых юридических подходов, традиционным статистическим оч ковтирательством и многими другими причинами. Да и в целом социальная и социально-правовая статистика не отличаются осо бой стабильностью. Человеческие отношения подвижны, особенно в периоды политических и социально-экономических перемен.
В условиях большой колеблемости показателей динамических рядов очень важно выявить три компонента динамики: 1) ос новные тенденции, выражающие долговременные изменения; 2) систематические, но кратковременные изменения; 3) несис тематические случайные колебания, которые часто обусловлены субъективными и иными частными причинами.
Необходимость отделения наносного, случайного и времен ного от устойчивого и закономерного в уровнях динамических рядов диктуется потребностями изучения основных тенденций и закономерностей развития того или иного явления. С этой целью
уровни рядов динамики подвергают различным математичес ким преобразованиям, которые позволяют выявить главные из менения уровней ряда.
Простейшие способы преобразований статистических рядов при формировании вторичных группировок путем сглаживания, укрупнения и смыкания рядов представлены в главе 6 учебника (сводка и группировка). В настоящей главе есть необходимость расширить представления о названных преобразованиях и допол нить их новыми.
Вопрос о смыкании динамических рядов имеет особую акту альность в юридической статистике. Изменение законодательства, принципов и форм учета не позволяют дать единый динамичес кий ряд сопоставимых показателей. Например, некоторое время в УК РСФСР был один перечень тяжких преступлений, в 1994 г. его существенно расширили, а в 1997 г., после вступления в силу УК 1996 г., принципиально изменили. В этих условиях обычный ряд динамики тяжких преступлений за 1991-1997 гг. не может быть составлен, так как имеющиеся данные несопоставимы.
Аналогичные трудности возникают при изменении единиц учета, территории и при других основаниях несопоставимости. Чтобы выявить общую тенденцию изменения уровня тяжких пре ступлений, можно осуществить смыкание рядов динамики. По кажем это на конкретном примере.
Таблица 3
Динамика тяжких преступлений в городе N (1991—1996 гг.)
|
Показатели |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
|
Число тяжких пре- |
|
|
|
|
|
|
|
ступлений: |
|
|
|
|
|
|
|
старый перечень |
52 |
60 |
78 |
80 |
|
|
|
новый перечень |
|
|
|
150 |
155 |
167 |
|
Сомкнутый ряд, % |
65 |
75 |
97,5 |
100,0 |
103,3 |
111,3 |
|
В % к 1991 г. |
100,0 |
115,4 |
150,0 |
153,8 |
158,5 |
171,2 |
В табл. 3 мы имеем два фактических ряда: один (1991—1994 гг.) -по старому перечню тяжких преступлений, другой (1994— 1996 гг.) — по новому, расширенному. Для смыкания этих несо поставимых рядов мы принимаем уровень 1994 г. по старому и новому перечню за 100% (за базу), а затем процентируем к ней влево -- уровни преступлений по старому перечню и вправо уровни — преступлений по новому перечню (см. сомкнутый ряд). После этого мы можем принять относительный показатель 1991 г. за базу (за 100%) и рассчитать относительные числа к новой базе по всем годам. Таким образом мы получили сомкнутый ди намический ряд, который более или менее точно раскрывает ос новную тенденцию роста тяжких преступлений в целом.
Сглаживание рядов динамики предполагает приближение их к основной тенденции, к тренду, способами укрупнения интер валов, скользящей средней, выравниванием по прямой, вырав ниванием по показательной функции, по параболе, при помо щи ряда Фурье и другими методами.
Сглаживание рядов динамики путем укрупнения интервалов заключается в определении итоговых или средних показателей для укрупненных интервалов. Обратимся к табл. 4.
Таблица 4
Применение огнестрельного оружия сотрудниками органов внутренних дел для пресечения преступлений в 1996 г.
|
|
Абсолютные показатели |
Среднемесячные |
||
|
Месяц |
по нарастаю- |
по меся- |
по кварталам (относи- |
по кварталам |
|
|
щей |
цам |
тельно 1-го квартала, %) |
|
|
Январь |
73 |
73 |
|
|
|
Февраль |
154 |
81 |
|
|
|
Март |
237 |
83 |
237(100%) |
79 |
|
Апрель |
348 |
111 |
|
|
|
Май |
461 |
113 |
|
|
|
Июнь |
555 |
94 |
318(134,2%) |
106 |
|
Июль |
663 |
108 |
|
|
|
Август |
741 |
78 |
|
|
|
Сентябрь |
831 |
90 |
286 (120,7 %) |
92 |
|
Октябрь |
922 |
91 |
|
|
|
Ноябрь |
1002 |
80 |
|
|
|
Декабрь |
1069 |
67 |
238 (100,4 %) |
79 |
Среднемесячный показатель за год — 89
В месячных отчетах МВД РФ сведения приводятся по нарас тающей: за январь, январь—февраль, январь—март и т. д. Такие накопительные данные по применению огнестрельного оружия сотрудниками органов внутренних дел в целях пресечения пре ступлений приведены в графе 2 табл. 4. Они не раскрывают дина мику, они раскрывают кумуляту. Помесячные данные (графа 3) показывают то рост, то снижение случаев применения оружия: тенденция неопределенна. Укрупнив месячные данные по квар талам и рассчитав средние показатели за каждый квартал и год в целом, мы обнаруживаем вполне определенную сезонную тен денцию. В первом квартале число анализируемых случаев мини мально (100%), во втором -- их уровень достигает апогея (134,2%), в третьем — юс число снижается (120,7%), а в четвер том — достигает исходного уровня (100,4%). Обращение к сред ним величинам может углубить аналитические возможности ук рупнения данных. Такие укрупнения интервалов допустимы лишь в интервальных рядах.
В моментных рядах и рядах средних величин укрупнение ин тервалов осуществляется на основе расчета средних уровней по формуле средней арифметической, так как суммирование уров ней моментных рядов и рядов средних величин недопустимо. В табл. 4 (графа 5) приведены средние месячные показатели на блюдаемых случаев в каждом квартале, которые несут ту же ин формацию о динамике наблюдаемого явления, что и общие сум мы за каждый квартал (графа 4). При укрупнении средних месяч ных за каждый квартал по правилам средней арифметической мы можем найти среднемесячный показатель за год:
79 + 106 + 92 + 79
= 89.
Он равен среднемесячному показателю, полученному путем сложения месячных данных и деления полученной суммы на 12 месяцев (см. последнюю строку в таблице).
Следующий способ выявления тенденции развития рядов ди намики — их сглаживание способом скользящей средней. Для это го необходимо последовательно исчислять среднюю из двух, трех, четырех, пяти и больше уровней. Обратимся к динамике преступ ности в СССР за 1981-1990 гг., когда изменения преступности были «скачущими» (табл. 5).
Рассчитаем среднюю за первые три года, затем, начиная с 982 г., за последующие три года, потом, начиная с 1983 г., за следующие три года и т. д.
Средняя за 1981-1983 гг. равна '609470 + 1655932 + 2016515
Таблица 5
Динамика преступности в СССР (1981-1990 гг.)
|
Год |
Зарегистрировано преступлений |
Сглаживание по трем годам |
|
1981 |
1 609 470 ] |
_ |
|
1982 |
1 655 932 [ 1 |
1 760 064 |
|
1983 |
2 016 514 М |
1 900 530 |
|
1984 |
2 029 144 \ I |
2 043 053 |
|
1985 |
2 083 501 [ ] |
2 033 313 |
|
1986 |
1 987 239 Ml |
1 956 448 |
|
1987 |
1 798 549 | } |
1 884 335 |
|
1988 |
1 867 223 1 |
2 042 488 |
|
1989 |
2 461 692 |
2 376 840 |
|
1990 |
2 786 605 |
- |
Аналогичным образом рассчитывались средние за последу ющие трехлетия (см. табл. 5, графу 3). Динамический ряд усред ненных данных получился более сглаженным, чем реальный, но укороченным на один уровень в начале и на один уровень в конце. Если бы мы усредняли по пятилетиям, то ряд укоротил ся бы на два уровня в начале и на два — в конце. Чем больше интервал усреднения, тем более сглаженным получается дина мический ряд и, наоборот, чем меньше интервал, тем ряд по лучается менее сглаженным.
Третьим видом сглаживания динамического ряда можно на звать выравнивание уровней ряда по прямой. Оно применяется тог да, когда абсолютные приросты более или менее постоянны, т. е., когда уровни ряда изменяются близко к линии арифметической прогрессии.
Уравнение прямой линии выражается формулой у = а + Ьх, где J — значения уровней выровненного ряда, которые необ ходимо вычислить; а и b — параметры прямой; х — показатели времени (дни, месяцы, годы).
Выравнивание уровней ряда по прямой заключается в замене фактических уровней ряда (у) на теоретические (у), которые вы числяются с помощью уравнения прямой линии. Неизвестные нам параметры а и b находятся способом наименьших квадратов, пред ставляющим собой систему двух нормальных уравнений (I — знак суммы; п — число уровней): 1) Zy = па + ЬЕх; 2) 2bcy = aLx + + tiLx. Из этих уравнений определяются а и Ь. Подробное решение этих уравнений на конкретном примере будет изложено в следую щей главе при расчете парного коэффициента корреляции.
300
Зная значения а и Ь, мы можем решить уравнение прямой линии у = а + Ьх для каждого года отдельно (у{, у2, J3 и т. д.). Получив теоретический ряд чисел, можно изобразить их графи чески рядом с кривой фактического ряда (см. рис. 5 в гл. 11).
Наряду с рассмотренными способами выравнивания уровней рядов динамики существуют и другие более сложные, требую щие соответствующей математической подготовки. К ним отно сятся:
а) выравнивание по показательной функции, которое полез но при изменении уровней ряда в геометрической прогрессии;
б) выравнивание по параболе;
в) выравнивание при помощи ряда Фурье.
Эти методы применяются тогда, когда фактические уровни ряда динамики имеют периодические изменения, например, се зонную волну, которую можно наблюдать в динамике преступ ности и других юридически значимых явлений.
Необходимость выравнивания рядов динамики в юридичес кой статистике требуется, главным образом, при прогнозирова нии методом экстраполяции (продолжения выявленного тренда на будущее) преступности и ее отдельных групп и видов, при составлении планов и программ борьбы с преступлениями и пра вонарушениями, при определении возможной нагрузки опера тивных работников и в других случаях. Выравнивание рядов мо жет также использоваться при нахождении недостающих данных методом интерполяции (продолжения выявленного тренда на про шлое).
Изучение сезонности в юридической науке и практике пока не находит должного отражения. Во всех прежних учебниках по юридической (судебной, правовой) статистике об этом не было даже упоминания. Лишь авторы практического пособия по кри минологии для прокурорских работников рекомендовали изуче ние сезонных колебаний преступности. Сезонные колебания свой ственны абсолютному большинству юридически значимых явлений. Некоторые сезонные волны имеют различные сдвиги по фазе и даже находятся между собой в противофазе. В автономных сис темах деятельности это не имеет особого значения, а в зависи мых системах различия в сезонных колебаниях могут иметь отри цательные последствия. Это замечание имеет прямое отношение к системе «преступность — борьба с преступностью».
Сезонные «пики» преступности в целом (некоторые виды де яний имеют свои «пики») чаще всего падают на весну и осень, а точнее, на март и октябрь, а «провалы» регистрируются зимой (декабрь—январь), т. е. в конце и в начале отчетного периода. В летние месяцы (июль) уровни преступности ниже, чем весной и осенью. Можно предположить, что уровень преступной деятель ности как-то коррелирует с активностью работы правоохрани тельной системы, на которую заметное влияние оказывает от пускной период. Неслучайно некоторые криминологи полагают, что учтенная преступность — это не столько ее реальный уро вень, сколько реальный уровень активности правоохранительных органов. Чем он выше, тем выше и уровень учтенных деяний. Во всяком случае этого нельзя исключать. На кривую сезонности пре ступности оказывает воздействие сезонная динамика других об стоятельств: криминальных мотиваций, работоспособности ми лиции, показ полугодовых и годовых (отчетные периоды) «успе хов» борьбы с преступностью, расслабленность правоохранитель ных органов в начале года и т. д.
Изучать сезонность юридически значимых явлений необхо димо в интересах адекватной организации управленческой дея тельности. Статистика выработала несколько способов определе ния сезонности. Наиболее простой метод выявления и измере ния сезонных колебаний — это расчет среднего уровня (средней арифметической) изучаемых явлений по месяцам за год и сопо ставление месячных данных со средним уровнем. Это отношение уровней, выраженное в процентах, именуется индексом сезонно сти. Он рассчитывается по формуле
где ИС — индекс сезонности; Ум — уровень по месяцам (реальный); У — сред ний уровень ряда за год.
1. Рассчитаем его на реальных данных помесячной динамики преступности в России и Краснодарском крае.
Таблица 6
Сведения о преступности в России и Краснодарском крае (1996 г.)
|
|
Россия |
Краснодарский край |
||
|
Месяц |
. Уровень пре- |
Индекс сезон- |
Уровень пре- |
Индекс сезон- |
|
|
ступности (У„) |
нбсти (И С) |
ступности (Ум) |
ности (ИС) |
|
Январь |
202 013 |
92,3 |
5486 |
82,5 |
|
Февраль |
231 917 |
106,0 |
7325 |
110,2 |
|
Март |
236 772 |
108,2 |
7501 |
112,8 |
|
Апрель |
217 325 |
99,3 |
6650 |
юо,о „ |
|
Май |
216 308 |
98,9 |
6384 |
96,0 |
|
Июнь |
224 342 |
102,6 |
6660 |
100,2 |
|
Июль |
210 395 |
96,2 |
6273 |
94,3 |
|
Август |
214 087 |
97,9 |
6604 |
99,3 |
|
Сентябрь |
227 999 |
104,2 |
6619 |
99,5 |
|
Октябрь |
232 266 |
106,2 |
6822 |
102,6 |
|
Ноябрь |
206 925 |
94,6 |
5929 |
89,2 |
|
Декабрь |
204 732 |
93,6 |
7546 |
113,5 |
|
|
У = 218 756,8 |
|
У - 6650 |
|
Средний месячный уровень ряда для России:
Для Краснодарского края: У = ——— = 6650 преступлений.
После этого вычислим индекс сезонности по месяцам в Рос сии и Краснодарском крае:
218 756,8 100% = 82,5% для января в Краснодарском крае.
Индексы сезонности для других месяцев рассчитываются ана логичным образом. Результаты расчета указаны в графах 3 и 5 табл. 6.
2. Месячные данные одного года в силу многих случайностей недостаточно надежны для выявления сезонных колебаний. По этому статистики пользуются месячными данными за несколько лет, в основном за 3 года. Расчет индекса сезонности производит ся по той же формуле, только месячные данные (Ум) берутся не за один год, а средние арифметические по конкретным месяцам за три года. Общий средний месячный уровень (У) рассчитывает ся на основе данных за все три года (36 месяцев). Расчетные дан ные представлены в табл. 7.
Таблица 7 Сведения о сезонности преступности в Краснодарском крае (1994-1996 гг.)
|
|
Учтенные преступления |
Средний уровень |
Индекс се- |
||
|
Месяц |
|
преступности |
зонности |
||
|
|
1994 |
1995 |
1996 |
за 3 года |
. (ИС), % |
|
Январь |
5449 |
5178 |
5486 |
5371 |
79,2 |
|
Февраль |
6948 |
7062 |
7325 |
7112 |
104,9 |
|
Март |
7608 |
7676 |
7501 |
7595 |
112,0 |
|
Апрель |
6808 |
6776 |
6650 |
6745 |
99,5 |
|
Май |
6689 |
6995 |
6384 |
6689 |
98,6 |
|
Июнь |
6742 |
6729 |
6660 |
6710 |
99,0 |
|
Июль |
6812 |
7114 |
6273 |
6733 |
99,3 |
|
Август |
7055 |
7155 |
6604 |
6938 |
102,3 |
|
Сентябрь |
6916 |
7263 |
6619 |
6933 |
102,2 |
|
Октябрь |
6564 |
7038 |
6822 |
6808 |
100,4 |
|
Ноябрь |
6293 |
6990 |
5929 |
6404 |
94,4 |
|
Декабрь* |
7243 |
7215 |
7546 |
7335 |
108,2 |
|
Средний уровень |
|
|
|
|
|
|
ряда (У) |
6760 |
6933 |
6650 |
6781 |
100,0 |
Вначале находим среднюю арифметическую по каждому месцу за три года-
Аналогичным образом находим среднюю арифметическую по всем другим месяцам (графа 5). После этого исчисляем средний уровень ряда (среднюю арифметическую месячную за каждый год) и среднюю арифметическую месячную за все три года (6781 -здесь и в таблице обозначена полужирным шрифтом). И если сред ний уровень ряда рассчитывается путем сложения месячных уров ней за каждый год и деления на 12, то средняя арифметическая месячная за все три года (назовем ее средняя месячная общая -Умо) может быть исчислена таким же путем на основе средних арифметических за три года по каждому месяцу (графа 5) или на основе средних уровней ряда за три года (последняя строка таб лицы).
Итак, за три года
6760 + 6933 + 6650
-(5371+7112 + 7595 + 6745 + 6689 + 6710 + 6733 + 6938 +
- 6933 + 6808 + 6404 + 7335) = 6781 преступление.
На основе полученных данных находим индекс сезонности для января:
Аналогичным путем вычисляем индекс сезонности за каж дый месяц (см. данные графы 6 табл. 7). Индексы сезонности пре ступности в Краснодарском крае, рассчитанные на основе дан ных трех лет, отличаются от индексов сезонности, рассчитанных на основе данных одного года. Средние трехгодичные показатели более надежны, чем одногодичные, поскольку в них взаимопо гашены случайности того или иного года. Хотя общие законо мерности динамики в определенной мере сохранились.
3. При расчете месячных индексов сезонности за несколько лет их можно исчислить вначале по каждому году, а затем из этих индексов сезонности найти среднюю арифметическую за 2-3 и более лет. Проиллюстрируем это на конкретном примере для января и февраля 1994-1996 гг.
1994 г.
1995 г.
1996 г.
ИС (январь) =
ИС (февраль) = ИС (январь) = ИС (февраль) = ИС (январь) =
6760 6948
6760 5178 6933 7062 6933
6650
ИС (февраль) =
7325 6650
= 80,6%, 100% = 102,8%. 00% = 74,7%, 100% = 101,9%. 00% = 82,5%, 100% = 110,2%.
Средний индекс сезонности за три года будет равен:
ИС (январь) =
80,6 + 74,7 + 82,5 237,8
ИС (февраль) .
'
= 79,2%,
= Ю4,9%.
Таким же путем могут быть рассчитаны индексы сезонности для остальных месяцев. Результаты данного расчета полностью совпадают с результатами предыдущего исчисления (см. данные за январь и февраль в графе 6 табл. 7).
4. Следующий способ расчета индекса сезонности осуществ ляется через абсолютные отклонения от среднего уровня, взято-
го за все месяцы всех лет (в нашем примере за 36 месяцев). Об ратимся к табл. 7. Если сложить месячные сведения о преступ ности, то их сумма в 1994 г. будет равна 81 127, в 1995г. -83 191, в 1996г. — 79799 преступлений.
г; 81127 + 83191 + 79799 244117
У =-------------—-------------= ——— = 6781 преступлении.
Мы получили то же среднее число, что значится в последней строке графы 5 табл. 7, но более простым способом. Используя его и показатели преступности по месяцам одного года (или сред ние показатели преступности по месяцам за три года, которые у нас уже рассчитаны, — графа 5 табл. 7), мы можем вычислить отклонения этих показателей от общего среднего — 6781. Данные вычислений сведены в табл. 8.
Таблица 8
Расчет отклонений
|
Месяц |
Средний уровень за 3 года (графа 5 табл.7) |
Общий средний уровень |
Абсолютное отклонение от среднего уровня ИС |
|
Январь |
5371 |
6781 |
-1410 |
|
Февраль |
7112 |
« |
+331 |
|
Март |
7595 |
« |
+814 |
|
Апрель |
6745 |
« |
-36 |
|
Май |
6689 |
« |
-92 |
|
Июнь |
6710 |
« |
-71 |
|
Июль |
6733 |
<с |
-48 |
|
Август |
6938 |
« |
+ 157 |
|
Сентябрь |
6933 |
« |
+ 152 |
|
Октябрь |
6808 |
« |
+27 |
|
Ноябрь |
6404 |
« |
-377 |
|
Декабрь |
7335 |
« |
+554 |
Абсолютные отклонения сами по себе несут важную инфор мацию о распределении преступлений в течение года по меся цам. Кроме того, на их основе можно рассчитать индекс сезон ности в процентах отклонений, что увеличит его показательность. Указанный индекс рассчитывается по формуле:
где Оа6 — абсолютное отклонение (графа 4 табл. 8); У — общий средний (в нашем примере 6781). Итак:
ИС (январь) = •
ИС (февраль) =
6781 +331 6781
= +4,9% и т. д.
Этот расчет привел нас к тем же результатам, что и преды дущие. Сопоставим. Мы знаем, что индекс сезонности января (ра нее рассчитанный) составлял 79,2%, а февраля -- 104,9%. Пос ледние данные составляют отклонения от средней в процентах, т. е. отклонения от 100%. Для января: 100 - 20,8 = 79,2%, для фев раля: 100 + 4,9= 104,9%.
По последнему расчету значение индекса сезонности, ука зывающего на значение отклонения (в процентах) и знак откло нения (+ -), является достаточно выразительным. Однако каж дый исследователь выбирает ту форму расчета индекса сезоннос ти, которая для него более приемлема и показательна. При необ ходимости их можно комбинировать.
Ознакомление с трудоемкими расчетами индекса сезонности может породить сомнение в его необходимости, поскольку и по ряду абсолютных показателей в отчетах видны «пики» и «прова лы» в те или иные месяцы. Это верно. Но абсолютные месячные сведения нельзя сравнивать с сезонными колебаниями смежных явлений и процессов, сезонными колебаниями прошлых лет и, наконец, нельзя измерять значения колебаний и имеющихся рас хождений. Как известно, все серьезные изучения начинаются с измерения. Задачи сравнения и измерения легко решаются с по мощью индексов сезонности.
Структурная схема рядов динамики
Ряды динамики
Интервальные
Моментные
|
Абсолютных величин |
|
( |
Угносительных величин |
|
|
Средних |
величин |
|||
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
Преобразование рядов |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|||||||
|
Выравнивание |
Смыкание |
Сглаживание |
||||||||
|
1 |
|
1 1 |
|
|
||||||
|
Скользящей средней |
Выравнивание по прямой |
Укрупнение другие способы интервалов |
||||||||
Общественные явления, в том числе и юридически значи мые, взаимосвязаны между собой, зависят друг от друга и обус ловливают друг друга. Имеющиеся взаимосвязи реализуются в форме причинности, функциональной связи, связи состояний и т. д. Особая роль во взаимосвязях общественных явлений при надлежит причинности, т. е. частице всемирной связи, но не субъективной, а объективно реальной. Эта объективно необхо димая связь, в которой одно или несколько взаимосвязанных явлений, именуемых причиной (фактором), порождают другое явление, именуемое следствием (результатом), и может быть на звана причинностью.
Юридические науки конкретизируют это понятие приме нительно к явлениям и процессам юридически значимого ха рактера. Среди юридических дисциплин в изучении причинно сти дальше всего продвинулись криминология — наука о пре ступности, ее причинах и предупреждении -- уголовное пра во, где установление причинной связи между действием и по следствием — необходимое условие наступления уголовной от ветственности. Но вопросы причинной связи важны и в адми нистративном, и в гражданском и других отраслях права.
Между причинностью в криминологии и в праве имеется не только общность, но и существенные различия. Причинная связь между криминогенными факторами и совершением преступле ния (причинами и преступностью) по времени предшествует при чинной связи между общественно опасным действием (бездей ствием) и преступными последствиями. Последней присущи глав ным образом динамические закономерности и функциональные связи, а между криминогенными факторами и преступным по ведением в основном действуют статистические закономерности и корреляционные связи.
Любая закономерная связь предполагает повторяемость, пос ледовательность и порядок в явлениях, но рассматриваемые свя зи проявляются по-разному: функциональные — в каждом еди ничном случае, а корреляционные — в большой массе явлений. Например, между ударом ножом и телесным повреждением су ществует прямая причинная функциональная связь (если, конеч но, повреждение не осложнено заражением раны, неквалифи цированной медицинской помощью и т. д.). Функциональная за висимость характеризуется тем, что изменение какого-либо од ного признака, являющегося функцией, сопряжено с изменением другого признака. Эта взаимосвязь одинаково проявляется у всех единиц любой совокупности.
Если упомянутый удар ножом вызывает ранение тела (мы аб страгируемся от вида ножа, силы удара, его места, характера раны и других конкретных обстоятельств), то кому бы этот удар ни был нанесен, зависимость между ним и раной будет проявляться повсюду. Установив ее единожды, мы пользуемся этой зависи мостью во всех аналогичных случаях. На знании данной зависи мости строятся медицинская и криминалистическая экспертизы. Отнесение зависимости между ударом ножом и ранением к фун кциональной связи достаточно условно. Подобная форма зависи мости не идентична функциональной связи в физике или мате матике.
В точных науках функциональные связи обычно выражаются формулами. Например, в формуле S = тс/? • - площадь круга S (результативный признак) прямо пропорциональна квадрату его
радиусу R (факторному признаку). Формула / = -^ -- расшифро вывается сложнее: сила электрического тока (/) прямо пропор циональна напряжению (U) и обратно пропорциональна сопро тивлению (/?). В этом случае результативный признак определя ется двумя факторными с противоположным действием. Сила тока будет тем больше, чем выше напряжение или меньше сопротив ление. Функциональная динамическая связь точно рассчитывает ся. Поэтому она является и полной, и точной. Она действует во всех автономных, мало зависящих от внешних воздействий сис темах с относительно небольшим числом элементов.
Юридические науки имеют дело, главным образом, с соци ально-правовыми явлениями и процессами, где нет таких жестоких однозначно полных и точных связей. Причинная обусловлен ность преступления, и тем более преступности, как массового социального явления, связана с огромной совокупностью взаи мозависимых обстоятельств, которые с изменением действия хотя бы одного из них могут изменить характер всего взаимодействия в целом. Число обстоятельств, которые влияют на совершение преступлений, достигает 450 и более.
Причинная зависимость между каждым признаком-фактором и признаком-следствием характеризуется неоднозначностью: тот или иной признак-следствие изменяется под воздействием ком плекса признаков-факторов, а каждому значению признака-фак тора соответствует (под влиянием других признаков-факторов) несколько значений признака-следствия. Поэтому связь между причиной (совокупностью причин) и следствием (преступлени ем или преступностью) многозначна и носит вероятностный ха рактер.
Многозначность заключается не только в том, что каждое пра вонарушение (и правонарушаемость в целом) есть результат дей ствия многих причин, но и в том, что каждая причина, взаимо действуя с тем или иным набором других причин, может порож дать не одно, а несколько следствий, в числе которых — различ ные виды противоправного и правомерного поведения.
Вероятностная сторона многозначности причинной связи в криминологии и социологии права «состоит в том, что при за мене какого-либо условия, даже при одной и той же причине, получается иной результат». Такая форма причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности, является неполной и называ ется корреляционной связью. Она отражает статистическую зако номерность и действует во всех неавтономных, зависящих от по стоянно меняющихся внешних условий системах с очень боль шим количеством элементов (факторов).
Причины преступления, например, «растворены» в общей массе позитивных воздействий, «распределены» в структуре де ятельности человека и «растянуты» в течение всей его жизни. Поэтому действие той или иной причины можно обнаружить лишь в очень большой массе случаев. Но даже и на массовом статистическом уровне, где влияние случайных факторов как-то нивелируется путем взаимоуничтожения, обнаруженные за висимости не могут быть полными и точными, т. е. функцио нальными. Действие неучтенных, неизвестных, а часто и извест ных, но трудно уловимых факторов, проявляется в том, что изу чаемые связи оказываются не только неполными, но и прибли зительными.
Обоснованно считается, что воспитание ребенка без одного или обоих родителей — это криминогенный фактор. Значит ли это, что каждый человек, воспитанный в таких условиях, совер шит в будущем преступление? Никоим образом. За обобщенным фактором — воспитание без родителей — может скрываться ог ромное число иных факторов, криминогенных и антикримино генных, которые бывают разными для каждого ребенка. Но при изучении большой массы людей, воспитанных родителями и без родителей, во всех странах мира с закономерностью устанавли вается статистическое отклонение: лица, воспитанные без одно го или обоих родителей, намного чаще совершают преступле ния, чем воспитанные в полной семье.
Между криминогенными факторами и преступностью суще ствует прямая корреляционная связь (со знаком «+»). Например, чем выше уровень алкоголизации в обществе, тем выше преступ ность, причем преступность специфичная («пьяная»). Между фак торами антикриминогенными и преступностью действует обрат ная корреляционная зависимость (со знаком «-»). Например, чем выше социальный контроль в обществе, тем ниже преступность. И прямые, и обратные связи могут быть прямолинейными и кри волинейными.
Прямолинейные (линейные) связи проявляются тогда, когда с увеличением значений признака-фактора происходит возрас тание (прямая) или уменьшение (обратная) величины призна ка-следствия. Математически такая связь выражается уравнением прямой (уравнением регрессии): у= а + Ьх, где у — признак-след ствие; а и b — соответствующие коэффициенты связи; х — при знак-фактор. Мы уже обращались к этой формуле при выравни вании динамического ряда по прямой.
Криволинейные связи носят иной характер. Возрастание ве личины факторного признака оказывает неравномерное влия ние на величину результирующего признака. Вначале эта связь может быть прямой, а затем — обратной. В юридической науке такие связи почти не изучались, а они наличествуют. Извест ный пример — связь преступлений с возрастом правонаруши телей. Вначале .криминальная активность лиц растет прямо про порционально увеличению возраста правонарушителей (при близительно до 30 лет), а затем с увеличением возраста пре ступная активность снижается. Причем вершина кривой распре деления правонарушителей по возрасту сдвинута от средней влево (к более молодому возрасту) и является асимметричной.
Более сложный пример: с расширением социального конт роля уровень противоправного поведения снижается, но даль нейшая тотализация контроля превращает его из антикримино генного фактора в криминогенный. Поэтому «закручивание гаек» в обществе социально полезно лишь до определенного предела. Такие связи статистически описываются уравнениями кривых линий (гиперболы, параболы и т. д.).
Корреляционные прямолинейные связи могут быть однофакторными, когда исследуется связь между одним признаком-фак тором и одним признаком-следствием (парная корреляция). Они могут быть многофакторными, когда исследуется влияние мно гих взаимодействующих между собой признаков-факторов на при знак-следствие (множественная корреляция).
Парная корреляция давно находит применение в юридичес кой статистике, а множественная корреляция практически не ис пользуется, хотя в криминологии, деликтологии и социологии права многофакторные связи, можно сказать, доминируют. Это обусловлено рядом трудностей: неналаженным учетом призна ков-факторов, недостаточной математической, статистической и социологической подготовкой юристов и другими обстоятельства ми объективного характера.
Корреляционные связи одних явлений с другими видны уже на первых стадиях статистической обработки данных. Сводка и группировка статистических показателей, исчисление относитель ных и средних величин, построение вариационных, динамичес ких, параллельных рядов позволяет установить наличие взаимо связи изучаемых явлений и даже ее характер (прямой и обрат ный). Если, построив вариационный ряд преступников по возрасту, мы обнаруживаем, что основные частоты группируются в интервале молодежного возраста, у нас есть достаточные осно вания полагать, что молодежный возраст — наиболее кримино генный. Хотя возраст (как мы установили в предыдущих главах) и выступает не в своем собственном значении, а лишь как ин тегрированный выразитель криминогенных условий, взаимодей ствующих с соответствующими возрастными изменениями чело века.
Обратимся к состоянию опьянения, которое во всех странах мира считается криминогенным фактором и в связи с этим ста тистически отслеживается. В России в 1996 г. было зафиксировано: в состоянии опьянения правонарушителей совершено 39% всех учтенных преступлений, в том числе 77,6% -- изнасилований, 73,5% — умышленных убийств, 69,8% -- хулиганских действий, 59,7% — разбоев, 57,0% — грабежей, 37,7% — краж и 0% — взя точничества. Приведенные проценты свидетельствуют о прямой корреляционной связи преступлений с пьянством (кроме взяточ ничества). Поскольку эти цифры повторяются практически из года в год, они свидетельствуют не только о наличии данной связи, но в определенной мере и о степени влияния пьянства на различ ные виды деяний. Для более точного измерения связей статистика располагает большим набором различных методов.
Статистические методы различных обобщений, указывая на наличие прямой или обратной связи между признаком-фактором и признаком-следствием, не дают ответа на вопрос о мере свя зей, ее количественном выражении. Этот недостаток восполняет ся методами корреляционного анализа, которые позволяют выч ленить из комплекса факторов влияние одного или многих обсто ятельств, установить характер взаимосвязи и математически точ но измерить ее. Все это имеет важное научное и практическое зна чение. Последовательное внедрение методов измерения в анали тическую практику правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений ставит ее на прочную научную основу.
Для изучения корреляционных связей статистиками разрабо таны разные методы, каждый из которых решает свои конкрет ные задачи. Одни коэффициенты связи пригодны для измерения взаимосвязей качественных признаков, другие — для качествен ных и количественных, третьи — для количественных. Абсолют ное большинство их применимо в социально-правовых и крими нологических изучениях, поэтому необходимо познакомиться с ними хотя бы в самом общем виде.
Для измерения связи между качественными (атрибутивными) признаками в статистике широко используются коэффициент со пряженности А.А.Чупрова, коэффициент ассоциации К.Пирсо на, а также коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла.
1. Коэффициент ассоциации К.Пирсона (КП) в плане исчис ления — относительно простой показатель сопряженности вели чин. Он применяется к вариации двух качественных признаков, распределенных по двум группам. Его расчет производится на основе табл. 1, именуемой таблицей четырех полей.
Таблица 1
Таблица расчета коэффициента ассоциации К.Пирсона
Табл и ца 2
|
~\^ГТризнаки Группы "~~ ~^^^ |
1 |
2 |
Сумма |
|
1 |
а |
Ъ |
а+Ь |
|
2 |
с |
d |
c+d |
|
Сумма |
а+с |
b+d |
- |
Этими полями являются клетки а, Ь, с, d. Расчет осуществляет ся на основе сопряжения по строкам а и Ь, с и d, а также по графам а к с, bud. Формула расчета:
~
Ассоциируемые показатели могут быть как абсолютными, так и относительными. Попробуем рассчитать КП между показателя ми раненых и погибших в дорожно-транспортных происшестви ях по вине водителей и пешеходов (табл. 2).
Ввиду того, что абсолютные показатели громоздки и расчет КП на их основе можно сделать будет только на компьютере, исчислим его на относительных показателях, на процентах:
кп
15,5 86,2-84,5 13,8
+170
+170
100-29,3 170,7 V50 015 100 7072
= +0,02.
Распределение погибших и раненых по вине водителей и пешеходов
|
Причина наезда |
Погибло |
Ранено |
Сумма |
|
Вина водителей |
(а) 26807 15,5 % |
(Ь) 146 685 84,5% |
173 492 100,0 % |
|
Вина пешеходов |
(с) 6451 13,8 % |
(d) 40293 86,2% |
46784 100,0 % |
|
Сумма |
33258 29,3% |
186978 170,7 % |
- |
Проверка расчета КП на абсолютных показателях дала прак тически те же результаты (0,0188). Расхождение расчетов на деся титысячные доли объясняется наличием округлений при расчете процентов.
Коэффициент ассоциации измеряется от —1 до +1 и интер претируется так: чем ближе коэффициент к 1, тем теснее связь, положительная или отрицательная. Исходя из этого связь между показателями раненых и погибших по вине водителей и пешехо дов прямая (+), но незначительная и случайная. Считается, что если КП достигает 0,3, то это свидетельствует о существенной связи между признаками.
2. Коэффициент взаимной сопряженности, разработанный оте чественным статистиком А.А.Чупровым (КЧ), в отличие от ко эффициента Пирсона применяется для измерения связи между соотношением двух атрибутивных признаков по трем и более груп пам. Он рассчитывается по формуле
кч =
где КЧ — коэффициент взаимной сопряженности А.А.Чупрова; <р — показа тель взаимного сопряжения (фи квадрат), от, и тг — число групп по каждому признаку; 1 — постоянный коэффициент
Поскольку число групп всегда известно, то для расчета КЧ необходимо найти ф (фи квадрат). Его расчет сложный. Он, как и коэффициент Пирсона, исчисляется путем нахождения раз личных соотношений, что легче всего сделать на конкретном примере. В качестве такового возьмем соотношение некоторых видов преступлений и их раскрываемости (табл 3). В нашем при мере /и, — число видов деяний, равное 4, и т2 — число групп по раскрываемости преступлений (раскрыты, нераскрыты), равное 2.
Таблица 3
Распределение некоторых преступлений в регионе по видам и их раскрываемости
|
Виды преступлений |
Раскрыты |
Не раскрыты |
Итого |
|
Разбой |
ПО (73,7 %) 12 100 34,5714 |
40 (26,3 %) 1600 10,6667 |
150 (100 %) 45,2381 0,3016 |
|
Мошенничество |
180 (73,5 %) 32 400 92,5714 |
65 (26,5 %) 4225 28,1667 |
245 (100 %) 120,7381 0,4928 |
|
Умышленное убийство |
50 (66,7 %) 2500 7,1429 |
25 (33,3 %) 625 4,1667 |
75 (100 %) 11,3096 0,1508 |
|
Поджог |
10 (33,3 %) 100 0,2857 |
20 (66,7 %) 400 2,6667 |
30 (100 %) 2,9524 0,0984 |
|
Итого |
350 |
150 |
500 1,0436 |
Для того чтобы разобраться в этой таблице, раскроем значе ние каждого показателя и способы его получения на примере разбоев.
В первой строке каждой клетки (кроме итоговой графы) ука заны абсолютные числа и удельные веса (в скобках) раскрытых и нераскрытых преступлений (разбой, мошенничество и т. д.). Применительно к разбоям: раскрыто НО деяний, или 73,7%, и не раскрыто 40, или 26,3%.
Во второй строке каждой клетки (кроме итоговой графы) ука заны квадраты частот преступлений. Применительно к разбоям: 110 раскрытых деяний в квадрате составляет 12 100, а 40 нераск рытых в квадрате составляет 1600.
В третьей строке каждой клетки (кроме итоговой графы) ука заны частные от деления квадратов частот на сумму частот по графам (эти суммы указаны в нижней строчке «Итого»). Применительно к раскрытым разбоям: 12 100:350=34,5714 и примени тельно к нераскрытым: 1600:150=10,6667.
Каждая клетка итоговой графы состоит из четырех строк:
- в первой строке даны суммы частот и частостей (НО рас крытых разбоев + 40 нераскрытых =150, или 100%);
- во второй строке -- прочерк, так как квадраты частот не суммируются;
- в третьей строке даны суммы частных от деления квадра тов частот на суммы частот раскрытых и нераскрытых деяний, применительно к разбою: 34,5714 (раскрытые)+10,6667 (нераск рытые) =45,2381;
- в четвертой строке дается отношение сумм частных (ука занных в предыдущей третьей строке) к общему числу частот (указанных в первых строках каждой клетки), применительно к разбою 45,2381:150 = 0,316.
В итоговой строке итоговой графы приводятся два числа: пер вое — общее число частот (500 преступлений) и второе — общая сумма отношений, указанных в четвертой строке предыдущих клеток итоговой графы (0,3016 + 0,4928 + 0,1508 + 0,984 = 1,0436).
Результирующее число 1,0436, вобравшее в себя все статисти чески значимые отношения, за вычетом единицы, т.е. 1,0436 - 1 = = 0,0436, является именно фи квадратом (ф), указывающим на взаимную сопряженность атрибутивных признаков нескольких групп. Имея его, мы легко рассчитаем КЧ по предложенной фор муле:
КЧ =
0,0436
Коэффициент А.А.Чупрова в отличие от коэффициента ассо циации варьирует от 0 до 1. Если исходить из формулы, то его значение не может быть отрицательным. Но суть интерпретации та же. Связь считается существенной при величине КЧ = 0,3. Чем ближе его значение к единице, тем сильнее связь. КЧ = 0,16 — свидетельство наличия относительно заметной связи между ви дами преступлений и их раскрываемостью.
3. Особая роль в выявлении связей не только между качествен ными, но и количественными признаками принадлежит парал лельным статистическим рядам. С одной стороны, они представленном явлении, и вижу, что, сколько бы и как бы подробно я ни наблюдал стрелку часов, клапан и колеса паровоза и почку дуба, я не узнаю причину Благовеста, движения паровоза и ве сеннего ветра. Для этого я должен изменить совершенно свою точку наблюдения и изучать законы движения пара, колокола и
ветра».
Параллельные ряды как метод выявления взаимосвязей пользуются давно. В работе «Население, преступность и паупе ризм» К.Маркс, сопоставляя в параллельных рядах численность населения, родившихся, умерших, осужденных и пауперов, ус тановил важную закономерность: преступность растет быстрее, чем численность населения. Со времени этого открытия прошло более ста лет, а выявленные закономерности действуют. По дан ным Четвертого обзора ООН о тенденциях преступности (1986-1990 гг.) преступность в мире прирастала на 5% год, а населе ние — около 1—1,5%.
Наличие параллельных рядов признака-фактора (х) и при знака-следствия (у) позволяет выявить и изобразить корреляционные зависимости графически в прямоугольной системе коор динат.
Если отложить значения х на оси абсцисс, а значение у — на оси ординат и нанести точки соотношений х и у, то мы получим корреляционное поле, где по расположению точек можно су дить о характере и степени связи (рис. 3).
Если точки беспорядочно разбросаны по всему полю (а), то какой-либо связи между признаками нет. Если они сосредоточе ны на оси, направленной снизу вверх и слева направо (б), то имеется прямая зависимость, а если точки распределены сверху вниз и слева направо (в), то зависимость будет обратной. Если точки при прямой или обратной зависимости не расплываются в облаке, а сосредоточены на одной линии (г), то в этом случае мы имеем сильную прямую или обратную связь.
Парная, или однофакторная, корреляция — это неполная пря мая или обратная связь между одним признаком-следствием и одним признаком-фактором. Она позволяет относительно аде кватно измерить выявленную связь, чего не дают другие методы статистического анализа. Ценность корреляционного анализа сле дует оценивать, исходя из известного постулата: наука начина ется с измерения.
ч Корреляционное измерение связи, как правило, производится после установления ее наличия и характера (прямая, обратная) в процессе других видов статистического анализа: сводки и груп пировки данных, расчета относительных и средних величин, со ставления вариационных, динамических и особенно параллель ных рядов.
Преступные деяния детерминированы большим комплексом причин и условий. Среди них определенное место занимает адми нистративная правонарушаемость. Она выступает в виде некоего репрезентативного предвестника преступности. С одной стороны, и преступность, и административная правонарушаемость обуслов лены одними и теми же основными причинами, с другой — ад министративные правонарушения являются своеобразным крими ногенным фактором. Эти взаимосвязи не ограничиваются причин ностью единичных преступлений конкретных субъектов, которые, совершив то или иное правонарушение, по принципу связи при ближают свое состояние к возможным более опасным нарушени ям закона. Рост правонарушаемости в обществе приводит к суще ственным негативным сдвигам в правосознании населения, «при учая» к отклоняющемуся поведению не только тех, кто уже пере ступил ту или иную норму закона, но и других людей, поскольку планка правового поведения в массовом осознании реалий сни жается для многих граждан.
Если ориентироваться на выявленные административные пра вонарушения в СССР в 1990 г. (в этот год впервые в истории страны были собраны обобщенные данные из более чем 35 ве домств, обладающих административной юрисдикцией), то их уро вень свидетельствовал о том, что ежегодно каждый четвертый гражданин социально активного возраста (статистически) совер шал обнаруженный властями административный деликт. Латентность административных правонарушений намного выше латентности преступлений. Она достигает 3/4 от реально совершенных нарушений. Административная правонарушаемость — это массо вая предпосылка к совершению преступлений.
Обратимся к бытовому примеру. Футбольными (хоккейными) болельщиками замечена такая среднестатистическая закономер ность: чем больше та или иная команда создает голевых момен тов, тем у нее выше шансы забить реальный гол. На основе массо вого учета того и другого можно, например, рассчитать, какое количество голевых моментов несет в себе среднестатистический гол. Аналогичный расчет возможен также и на основе соотноше ния административных правонарушений и преступлений.
В связи с отсутствием обобщенного учета административных правонарушений в СССР и России в динамике по годам (кроме 1990 и 1991 гг.), мы вынуждены обратиться к параллельному ряду правонарушений и преступлений за 1990 г. по 14 союзным рес публикам (Эстония данных об административных правонаруше ниях не представляла) и по этим показателям рассчитать коэф фициент парной корреляции (табл. 4).
Из таблицы видно, что самый низкий коэффициент админи стративной правонарушаемости в Азербайджане (2307), а самый высокий — в Белоруссии (18 630). В среднем по Союзу на одно преступление приходилось 16,3 правонарушения. Взяв параллель ные ряды коэффициентов административной правонарушаемости (х) и коэффициентов преступности (у) и отложив х по оси
Таблица 4
Соотношение правонарушений и преступлений в СССР по союзным республикам в 1990 г. (ранжированных по значению коэффициента правонарушаемости)
|
|
|
|
Число |
||
|
Республика |
Правонарушения |
Преступления |
правона рушений |
||
|
|
Абсолют- |
На 100 |
Абсолют- |
На 100 |
на одно |
|
|
ные показа- |
тыс. насе- |
ные пока- |
тыс. насе- |
престу- |
|
|
тели |
ления |
затели |
ления |
пление |
|
Азербайджан |
161 108 |
2307 |
15411 |
216,6 |
10,6 |
|
Армения |
161 223 |
4870 |
12 110 |
365,8 |
13,3 |
|
Грузия |
402 683 |
7438 |
19711 |
364,1 |
20,4 |
|
Киргизия |
438 738 |
11 045 |
29654 |
364,1 |
16,1 |
|
Таджикистан |
686 035 |
13 112 |
16887 |
322,8 |
40,6 |
|
Литва |
503 679 |
13582 |
37056 |
99,3 |
13,6 |
|
Туркменистан |
501 750 |
13895 |
18618 |
515,6 |
26,9 |
|
Украина |
7 309 204 |
14 170 |
369 809 |
716,9 |
19,8 |
|
Казахстан |
2 447 888 |
14730 |
148 053 |
890,9 |
16,5 |
|
Узбекистан |
3 024 148 |
14951 |
88 155 |
435,8 |
34,3 |
|
Молдавия |
726 607 |
16668 |
43017 |
986,8 |
16,9 |
|
Латвия |
459 294 |
17 179 |
34687 |
1297,4 |
13,2 |
|
Россия |
26559817 |
17987 |
1 839 451 |
1242,5 |
14,5 |
|
Белоруссия |
1 908 346 |
18630 |
75699 |
741,3 |
25,1 |
|
Эстония |
Данных нет |
23807 |
1511,1 |
|
|
|
СССР |
45 387 520 |
15779 |
2 786 605 |
968,8 |
16,3 |
абсцисс, а у — по оси ординат, мы получим график, представ ленный на рис. 4.
Несмотря на недостатки административной практики и учета правонарушений, параллельные ряды учтенных преступлений и правонарушений указывают на тесную связь прироста правонарушений с приростом преступлений, хотя далеко не все гда рост правонарушений связан с ростом преступлений. Но если исходить из теоретически выравненного ряда по прямой, то уве личение выявленных правонарушений на 1000 единиц статис тически влекло за собой 40-50 преступлений или 20—25 право нарушений на одно преступление. Все это свидетельствует о не полной прямой и значимой корреляционной связи, которая при ближается к +0,7.
Порядок поэтапного расчета парного коэффициента корре ляции мы покажем на более простом с точки зрения вычисле ний примере. Предположим, что мы имеем два статистических
Число правонарушений на 100 тыс. населения
Рис 4. Взаимосвязь преступлений и правонарушений в СССР (1990 г.)
Таблица 5 Числовые значения для расчета парного коэффициента корреляции (пример)
|
Годы |
1994 |
1993 |
1995 |
1997 |
1992 |
1991 |
1996 |
|
Число административ ных правонарушений (х) |
38 |
45 |
59 |
68 |
75 |
79 |
93 |
|
Число преступлений (у) |
6 |
5 |
4 |
8 |
7 |
10 |
12 |
ряда, характеризующих за 7 лет количество административных проступков (х) и преступлений (у), совершенных на каком-то крупном предприятии (табл. 5).
В данной таблице годы расположены не хронологически, а в порядке возрастания числа административных правонарушений. Сравнение показателей параллельного ряда свидетельствует о том, что с возрастанием количества правонарушений (х) на пред приятии росло и количество преступлений (у), хотя и не во всех случаях. В 1992, 1993, 1995 г. число правонарушений росло, а число преступлений сокращалось. Если между показателями х и у существует прямая корреляционная связь, то данные отклонений обусловлены влиянием других факторов, от которых необходи мо абстрагироваться. Произведем вычисление коэффициента корреляции по трем этапам.
1 этап. Чтобы устранить влияние других факторов и пока зать связь роста преступлений только с увеличением админист ративных правонарушений, необходимо обратиться к анали тическому выравниванию фактического ряда преступлений (у) по прямой, в результате которого мы получим теоретически сглаженный ряд преступлений (у) (см. рис. 4). Для получений теоретического ряда в данном случае может быть применен" известное прямолинейное корреляционное уравнение
У - а + Ьх,
гдеу — значение выровненного теоретического ряда признака следствия (преступ лений); х — реальное значение признака-фактора (правонарушений); а и 6 _ пара метры, которые вычисляются способом наименьших квадратов (о — значение У при х = 0; Ь — коэффициент пропорциональности, характеризующий изменение среднего значения у при изменении х на единицу измерения).
2 этап. Как видно из приведенного уравнения, в правой его части нам неизвестны параметры а и Ь. Они находятся спецспособом наименьших квадратов, представляющим собой систему двух нормальных уравнений, которые мы приводим без доказательств (I — знак суммы; п — число лет; остальные обозначения -- прежние):
После преобразований корреляционного уравнения и уравнений находим:
Для нашего примера указанные коэффициенты будут иметь следующие значения:
1х = 38+45+59+68+75+79+93 = 457 (сумма правонарушений); •Ly = 6+5+4+8+7+10+12 = 52 (сумма преступлений);
и = 7 (число лет);
Гх = 38 +45 +59 +68 +75 +79 +93 = 32089 (сумма квадратов правона рушений);
Ъу => б +5 +4 +8 +7 +10 +12 = 434 (сумма квадратов преступлений);
Ixy = 38 • 6+45 • 5+59 • 4+68 • 8+75 • 7+79 • 10+93 • 12 = 3664 (сумма произве дений преступлений и правонарушений);
(Zx) = (38+45+59+68+75+79+93) = 208 849 (квадрат суммы преступлений).
Подставляя полученные данные в вышеприведенные фор мулы, рассчитаем значения а и Ь:
32089-52-4573664 -5820
7-32089-208849 15774 7 3664-457 52 _ 1884 7-32 089-208849 ~ 15 774
= -0,3689 = -0,37; = +0,1194 = 0,12.
Итак, а = -0,37; b = +0,12. Имея значения а и Ь, мы можем решить прямолинейное корреляционное уравнение "у = а + foe для каждого значения л::
yxt = -0,37 + 0,12-38 = 4,19,
ух2 = -0,37 + 0,12 • 45 = 5,03,
ухъ = -0,37 + 0,12 -59 = 6,71,
Jx4 =-0,37+ 0,12-68 = 7,79,
ух5 = -0,37 + 0,12 -75 = 8,63,
ух6 = -0,37 + 0,12 -79 = 9,11,
рх7 =-0,37+ 0,12-93= 10,79.
Получился именно выровненный теоретический ряд преступле ний, согласованный с реальным рядом правонарушений (рис. 5).
Рис. 5. График фактического и теоретического рядов преступлений
3 этап. Получив выровненный теоретический ряд преступ лений (У), заменим им фактический ряд преступлений (у), со вершенных на предприятии, и продолжим расчет коэффици ента корреляции по следующей формуле:
где Я — коэффициент корреляции; dx — отклонение от средней признака-фактора (правонарушений); dy - отклонения от средней признака-следствия (преступлений).
Расчет остальных показателей демонстрируется в табл. 6. Перейдя от буквенных выражений к их числовым значениям, определяем коэффициент корреляции:
+ 270,67
________________ +270,67
,/2253,32 • 32,52 ~ 270,70
= +0,999.
Коэффициент корреляции между состоянием административ ной правонарушаемости и преступными деяниями на предпри ятии в нашем условном примере равен +0,999. Он свидетельству ет о наличии прямой связи между изучаемыми явлениями, и эта связь близка к функциональной. В реальных криминологических и социально-правовых условиях такой высокий коэффициент корреляции практически не встречается. Коэффициент парной корреляции между нарушениями общевойсковых уставов и пре ступлениями (связи между которыми действительно очень тес ны), рассчитанный автором в 70-е гг. по реальным данным 20 ок ругов (групп войск, флотов), составил +0,725*. Аналогичный показатель (+0,7) мы получили и при расчете искомого коэффи циента корреляции между административными правонарушени ями и преступлениями в СССР в 1990 г., базисные показатели которых приводились в начале параграфа.
Возможные значения степени тесноты корреляционной свя зи, измеряемой данными коэффициентами корреляции, лежат в пределах от —1 до +1. Коэффициенту, равному — 1, соответствует полная обратная связь, 0 — отсутствие всякой связи, +1 — пол ная прямая связь, а дробным значениям — определенная сте пень прямой или обратной связи.
В юридической науке была попытка разработать специальный коэффициент корреляции между показателями судимости и на казания, однако она не получила какого-либо распространения. Тем не менее, мы приводим эту формулу, чтобы усовершенство вать измерения между индексами судимости и наказания . В 70-е гг. было предложено рассчитывать коэффициент парной кор реляции между индексами судимости и наказания по следующей формуле (мы изменили наименование символов, приблизив их к названиям обозначаемых явлений):
где Д.„ — коэффициент корреляции между индексами судимости и наказания;
' Методологические и методические вопросы изучения и профилактики пре ступлений в крупных городах. М., 1979. С. 87-93.
330
331
С — индекс судимости; С — средний индекс судимости (средний арифметичес кий за изучаемые годы); Н — индекс наказания; Н — средний индекс наказа ния (средний арифметический за изучаемые годы); £ — знак суммы; л — число лет, за которые рассчитывается коэффициент корреляции.
Наряду с относительно точными и сложными корреляцион ными измерениями имеются и менее точные, но распространен ные в мировой и отечественной статистической и социологичес кой литературе методы установления взаимосвязей между изуча емыми статистическими рядами. К ним можно отнести коэффи циент Фехнера и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена, Кендалла и др. Коротко рассмотрим их.
1. Коэффициент Фехнера (КФ) рассчитывается на основе сравне ния параллельных рядов. С его помощью можно установить направ ление связи и ее тесноту. Вначале исчисляется средняя арифметичес кая ряда признака-фактора (х) и признака-следствия (у). Затем оп ределяются знаки отклонений от средних (см. графы 4 и 5 табл. 7). Если реальное значение больше средней, против него ставится знак (+), меньше — знак (-). Совпадение знаков по отдельным значениям ряда хну означает согласованную вариацию, несовпадение — нару шение согласованности. Расчет коэффициентов Фехнера и Спирмена произведем на тех же данных (административные правонаруше ния и преступления), на которых рассчитывался линейный коэффи циент корреляции, что даст возможность сравнить их значения.
Таблица 7
Расчет коэффициентов Фехнера и Спирмена
|
№ п/п |
Правона рушения М |
Преступ ления (У) |
По Фехнеру |
По Спирмену |
||||
|
Знаки отклоне ния от средней |
Ранги по признакам |
Разность рангов |
||||||
|
X |
У |
X |
У |
d |
(Р |
|||
|
1 2 3 4 5 6 7 |
38 45 59 68 75 79 93 |
6 5 4 8 7 10 12 |
+ + + + |
+ + + |
1 2 3 4 5 6 7 |
3 2 1 5 4 6 7 |
1 0 2 1 1 0 0 |
4 0 4 1 1 0 0 |
|
|
х = 65,3 |
У = 7,4 |
|
5Х = ю |
Подсчитаем совпадающие знаки отклонений. Их шесть (три минуса и три плюса). Несовпадающий знак отклонений один. Ко-эффицент Фехнера исчисляется по формуле:
КФ =
С-Н
с + н'
где КФ — коэффициент Фехнера; С — число совпадений знаков (в нашем при мере их 6); Н — число несовпадений знаков (в нашем примере 1). Таким обра зом,
КФ = |^1 = +0,714. 6 + 1
Коэффициент Фехнера изменяется от +1 до -1. При +1 име ется полная прямая согласованность, при 0 — изменчивость ни как не согласуется, при — 1 - - полная обратная несогласован ность. КФ = +0,714 свидетельствует о существенной прямой со гласованности.
2. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (р — гречес кое «ро» или rs). Рассмотрим его расчет на том же примере. Ряд х (правонарушения) проранжируем (определим ранги или номера мест) от 1 до 7. Поскольку значения х изначально расположены в порядке возрастания (от меньшего к большему), то значения рангов совпадают со значениями графы (№ п/п) номера по по рядку (табл. 7, графа 6). После этого проранжируем ряд у (пре ступления) от меньшего к большему. Ранг 1 присваивается мень шему значению ряда (4 преступления). Ранг 2 — значению 5 пре ступлений, ранг 3 — значению 6 преступлений, ранг 4 — значе нию 7 преступлений, ранг 5 — значению 8 преступлений, ранг 6 — значению 10 преступлений, ранг 7 — значению 12 преступлений (все они проставлены в графе 7 табл. 7). После этого рассчитыва ется разность рангов (d), а затем полученные числа возводятся в квадрат (d) и суммируются (Ld =10).
Коэффициент Спирмена рассчитывается на основе получен ных данных по следующей формуле:
6 ю
7(49 -1)
60 336
= 0,826,
где р — коэффициент Спирмена; I — знак суммы; d — квадрат разности ран гов (в нашем примере Ы = 10); п — число сопоставляемых пар рангов (в на шем примере 7); 1 и 6 — постоянные коэффициенты.
3. Аналогичным образом, только с иным расчетом суммы ран гов, вычисляется коэффициент ранговой корреляции Кендалла (т —греческое «тау»). Это прежде всего касается ряда у. Обратимся к табл. 7.
На первом месте ряда у (по Спирмену) стоит значение 3. Сопоставляя его со значениями рангов, расположенных ниже, мы увидим, что четыре значения (5, 4, 6, 7) превышают значе ние ранга 3, а два значения (2,1) — меньше ранга 3. Отметим это в табл. 8, поставив в первой графе первой строки (£,) 4, во второй (S2) — 2. Разность между ними будет равна 2.
На втором месте ряда у (по Спирмену) в табл. 7 стоит ранг 2. Четыре значения (5, 4, 6, 7) превышают его (т. е. ранг 2), а одно значение (1) — меньше его. Таким образом, во второй строке табл. 8 мы поставим числа 4 и 1. Разность между ними равна 3. Так последовательно проходим весь ряд у, на основании чего фор мируются данные табл. 8.
Табл и ц а 8
Расчет коэффициента Кендалла
|
Число значений больше сопоставляемого (5|) |
Число значений меньше сопоставляемого (S?) |
Разность S\— $2 |
|
4 |
2 |
2 |
|
4 |
1 |
3 |
|
4 |
0 |
4 |
|
2 |
1 |
1 |
|
2 |
0 |
2 |
|
1 |
0 |
1 |
|
0 |
0 |
0 |
Коэффициенты Кендалла и Спирмена изменяются от +1 до —1. Они используются как меры взаимозависимости между рядами ран гов, а не как меры связи между самими переменными. Коэффици енты Спирмена и Кендалла обладают примерно одинаковыми свой ствами, но при наличии многих рангов коэффициент Кендалла имеет некоторые вычислительные преимущества. Оба коэффици ента широко используются в статистике и социологии. Они могут быть полезны для социально-правовых и криминологических ис следований. Более подробно с ними можно познакомиться в ста тистической и социологической литературе.
На основе одних и тех же статистических рядов х и у мы рас считали несколько коэффициентов парной корреляции. Все расчеты свидетельствуют о наличии прямой и сильной связи между ад министративными правонарушениями и преступлениями. Коэф фициенты различаются лишь по значению:
- коэффициент парной линейной корреляции +0,999;
- коэффициент Фехнера +0,714;
- коэффициент Спирмена +0,821;
- коэффициент Кендалла +0,619.
Исследователь выбирает тот коэффициент корреляции, ко торый наиболее приемлем, адекватен и показателен для того или иного изучения взаимосвязей.
Наличие многих измерителей корреляционных связей (в учебнике излагаются лишь наиболее простые), значения кото рых при расчете на одних и тех же параллельных статистичес ких рядах существенно различаются, может породить сомне ния в их ценности. Возникает обоснованный вывод: значит, среди них нет ни одного действительно адекватного. С этим нельзя не согласиться. Но следует всегда иметь в виду, что даже самые точные измерители условны. То, что метр взят соответ ствующей длины, — это условность. История его создания была долгой. И только в 80-е гг. нашего века было уточнено, что метр равен длине пути, который проходит свет в вакууме за очень малую долю секунды. Он является основной единицей длины СИ (Международной системы единиц). Метр мог быть вдвое длиннее или короче, но в любом случае он должен быть раз-градуирован на более мелкие кратные единицы, сантиметры, миллиметры и т. д. и соотносим с другими единицами измере ния. Длина измеряется не только в метрах, но и в саженях (старая русская мера, равная трем аршинам — 2,13 м), в футах (английская и старая русская мера длины, равная 30,48 см), в ярдах (английская и американская мера длины, равная 91,44 см), и т. д. Аналогичные суждения можно высказать в от ношении абсолютного большинства физических и математи ческих величин. Неслучайно в физике и математике существуют международные системы единиц и таблицы перевода одних единиц измерения в другие.
При измерении любых явлений важно придерживаться одних и тех же или сопоставимых мер. Поэтому главным условием при менения различных коэффициентов корреляции должна быть со поставимость измерителей связи. Это не означает, что при анализе разных параллельных рядов нельзя использовать разные коэффи циенты, если они как-то сравниваются между собой. Можно ис пользовать несколько коэффициентов одновременно, но сравни вать между собой только одинаковые (сопоставимые) коэффици енты. Некоторые из рассмотренных измерителей связи, например коэффициенты Спирмена и Кендалла, близки друг к другу по форме расчетов. Их значения пересчитываются друг в друга, но коэффициент Кендалла дает более осторожную и, видимо, более объективную оценку степени связи двух признаков, чем коэффи циент Спирмена. К слову сказать, в нашем примере он был наи меньшим (+0,619) и, может быть, наиболее реальным.
4. Вместо парных коэффициентов корреляции, рассчитывае мых для многих признаков-факторов, может исчислятся множе ственный коэффициент корреляции. С помощью многофакторного корреляционного анализа измеряется степень тесноты связи меж ду признаком-следствием и рядом признаков-факторов одновре менно. В этом случае могут быть рассчитаны частные и множествен ные коэффициенты корреляции, множественный коэффициент детерминации, совокупные коэффициенты множественной кор реляции и множественной детерминации и другие показатели (ко эффициент эластичности, бета-коэффициент), помогающие уточ нить влияние различных факторов на те или иные результаты. Кор реляционный анализ также позволяет измерить зависимость од них юридически значимых явлений от других, взаимосвязь уров ней прошлых и настоящих лет одного и того же явления. После дний корреляционный анализ именуется авторегрессионным или автокорреляцией. Однако изучение этих относительно сложных и требующих достаточной математической подготовки величин вы ходит за рамки учебника юридической статистики. Но базовая ста тистическая подготовка юристов при необходимости позволяет освоить и эти методы установления корреляционной связи.
При статистическом анализе желательно использовать различ ные способы измерений. Здесь можно руководствоваться заветом Галилея: «Измеряй все доступное измерению и делай недоступ ное измерению доступным». Наука начинается с измерения.
Использование в современных социально-правовых и крими нологических исследованиях общедоступных методов статисти ческого анализа, овладение корреляционным, факторным, дис персионным, последовательным и причинным статистическим анализом может обеспечить юридическую науку и практику бо лее надежной и информативной фактической базой.
Структура методов измерения связи
Методы измерения связи
Качественных признаков
Коэффициент ассоциации Пирсона
Коэффициент сопряженности Чупрова
Параллельные статистические ряды
Графические методы
Количественных признаков
Парная корреляция
Коэффициент Фехнера
Коэффициент ранговой корре ляции Спирмена
Коэффициент ранговой корреляции Кендалла
Множественная корреляция
.
Анализ (от греч. analysis — разложение) в широком понима нии представляет собой научный метод мысленного или реаль ного разложения, расчленения предмета, явления, процесса на составные элементы, признаки, свойства, отношения, которые затем исследуются в отдельности и во взаимосвязи с расчленен ным целым в целях получения нового знания или систематиза ции уже имеющихся знаний.
В каждой науке анализ имеет свое специфическое и конкрет ное содержание (например, математический, логический, пра вовой анализ). Исходя из общенаучного определения, статисти ческий анализ рассматривается вообще и применительно к юри дическим дисциплинам в отдельности в более широком понима нии. При этом следует иметь в виду, что юридическая наука и практика неоднородны. Криминология изучает преступность и другие фактические отношения, с ней связанные, гражданское или уголовное право изучают правовые отношения, но на осно ве несхожих категорий, понятий, норм и фактической деятель ности. Все это отражается на характере статистического анализа.
Статистический анализ в социально-правовом исследовании включает в себя расчленение изучаемого явления (процесса) на составные части, определяемые той или иной отраслью права, количественное измерение этих составных частей, установление взаимосвязей между ними и другими социальными явлениями, выявление реальных закономерностей развития явления или про цесса. Статистический анализ в криминологическом исследовании предполагает расчленение преступности, ее причин, мер пре дупреждения и т. д. на составные элементы в целях установления и количественного измерения, взаимосвязей и закономерностей преступности и связанных с ней массовых социальных явлений и процессов.
При раскрытии понятия статистического анализа в юриди ческой науке и практике мы вынуждены будем выходить за пре делы устоявшегося общенаучного определения. Выявление взаимосвязей между составными частями изучаемого явления, меж ду ними и другими социальными процессами, установление об щих закономерностей развития, строго говоря, больше элемен ты синтеза (от греч. synthesis — соединение), чем собственно ана лиза. Именно синтез явления в его единстве и взаимной связи путем обобщения и сведения в единое целое статистических дан ных, добытых анализом, помогает решить многие задачи, кото рые традиционно относят к статистическому анализу.
Статистический анализ юридически значимых показателей помогает различным отраслям юридической науки не утратить связь с социальными реалиями при выполнении ею своих четы рех функций: описательной, объяснительной, прогностической и организационно-практической.
1. В описательной функции уголовного и гражданского права, криминологии и других юридических дисциплин статистический анализ играет основополагающую роль. Он позволяет получить качественно-количественную характеристику изучаемого явления, описать его составные части, установить их соотношение, выя вить различные особенности и характерные черты. Наиболее полно возможности статистического анализа используются при описа нии преступности, административной правонарушаемости, граж данско-правовой деликтности, а также результатов деятельности правоохранительных и других юридических органов, гражданс кого и уголовного судопроизводства, исполнения наказания.
В реализации этой функции юридической науки статистичес кий анализ применяется намного шире, чем при осуществлении иных ее назначений. Это можно рассматривать как недостаток. Качественная или количественная описательность — первая и наи более простая ступень анализа. Неполное использование статис тического анализа при реализации других функций науки чаще всего свидетельствует о слабом владении его методами. Да и само статистическое описание юридических явлений не всегда бывает системным и профессиональным.
2. Статистический анализ, применяемый для объяснительной функции юридической науки и практики, обладает огромным арсеналом средств, способов и методов, позволяющих проник нуть вглубь изучаемого явления, выявить его внутренние и внеш ние взаимосвязи, установить реальные тенденции и причинную базу происходящих изменений. Объективно объяснить, например, причины роста (снижения) преступности или отдельных ее видов, ее структурных сдвигов, недостаточную эффективность дея тельности уголовного и гражданского правосудия, снижение до верия населения к милиции и т. д. — проблема непростая и кро потливая. В реальной жизни и практике такие объяснения неред ко носят поверхностный и произвольный характер. Скажем, в основе снижения уровня учтенных преступлений может лежать множество самых разных причин: улучшение жизни в стране, со вершенствование контроля за противоправным поведением, не верие населения в уголовное правосудие, недобросовестный учет преступлений, изменение уголовного законодательства и т. д.
Для доказательства тех или иных связей требуется глубокий факторный, корреляционный и причинный статистический ана лизы. Только в этом случае сделанные выводы принесут реальную помощь при выработке практических или теоретических решений. Делается проще: предполагается, что снижение преступности -результат хорошей работы милиции. В подтверждение такого вы вода без изучения реальных связей приводятся «убедительные» дан ные об увеличении ее штатов, повышении заработной платы опе ративных работников, получении новой техники и т.д., которые якобы и дали положительные результаты. В действительности при чины имеющихся изменений могут быть совсем другие, но они не анализируются. От такого «предположительного» анализа нет ничего, кроме вреда. Но именно такие выводы нередко устраива ют власти. Профессиональный статистический анализ может по мочь освободиться от ущербных выводов и решений.
3. Статистический анализ осуществляется на данных прошло го и настоящего. Даже при самом правдивом описании и объяс нении его реальных особенностей следует всегда помнить, что социально-правовая, криминологическая, деликтологическая и иная юридическая реальность чрезвычайно изменчива и дина мична. Поэтому выводы, сделанные только на основе прошлого и настоящего, могут оказаться выводами «вчерашнего» дня. Из бежать ошибок в определенной мере может многовариантный, вероятностный, но относительно надежный прогноз возможно го развития изучаемого явления в обозримом будущем. Статисти ческий анализ дает достаточно оснований для осуществления про гностических функций той или иной отрасли науки и практичес кой деятельности.
Самый упрощенный метод осуществления прогноза на бли жайшее будущее — экстраполяция (о ней говорилось при рассмотрении графических методов и рядов динамики) статистических тенденций и закономерностей на предстоящие годы. Если эти тен денции и закономерности выявлены объективно, то они могут дать относительно надежную базу для возможных предположений. При чем необходимо экстраполировать не только тенденции самого изучаемого явления или процесса, но и других связанных с ним социальных явлений, которые его обусловливают. На основе ста тистического изучения аналогичных тенденций в криминологии прогнозируется, например, не только преступность и ее виды, но и поведение отдельных лиц (индивидуальное прогнозирование).
4. Описание, объяснение и прогноз развития изучаемых явле ний нужны не сами по себе, а для принятия адекватных реше ний при подготовке законодательных инициатив, оптимальной организации той или иной юридической деятельности, резуль тативности работы и т. д. Это означает, что описательная, объяс нительная и прогностическая функции юридической науки и практики должны иметь возможность влиять на законодательную, исполнительную, судебную власти в целях совершенствования ме ханизмов функционирования правового государства, т. е. для ре ализации организационно-практической функции юридических наук. При выработке практических мер могут быть использованы методы статистического моделирования, экспериментальных ре шений (в настоящее время, например, в нескольких субъектах Федерации проводится эксперимент с введением суда присяж ных) и другие приемы статистического анализа.
Завершая изложение параграфа, необходимо сказать, что в практической деятельности правоохранительных и других юри дических органов и даже в научных юридических исследованиях методы статистического анализа, к сожалению, используются не достаточно. Нередко он ограничивается составлением сравнитель ных таблиц для оперативных целей или иллюстраций, а до глу бокого анализа «не доходят руки» или не хватает необходимой статистической подготовки. Это обедняет анализ, и он не прино сит той пользы, которая потенциально в нем заложена.
Статистический анализ после статистического наблюдения, сводки и группировки полученных данных, называют третьим и, если не считать следующего за ним качественного анализа, за вершающим этапом количественного изучения. Последняя харак теристика имеет условный характер, ибо практически аналити ческая работа начинается при статистическом наблюдении, уг лубляется при статистической сводке и группировке, расчете обоб щающих величин и завершается комплексным применением раз личных методов собственно статистического анализа.
Статистический анализ в его широком понимании включает в себя следующие частные методы, многие из которых уже изла гались в предыдущих главах: 1) статистической сводки и груп пировки, 2) обобщающих величин (абсолютных, относительных, средних), 3) статистических рядов, 4) корреляции и других спо собов изучения взаимосвязей. Перечисленные методы позволяют решить большинство задач, которые обычно ставятся перед тра диционным статистическим анализом. Дальнейшее углубление количественного анализа возможно на основе многочисленных математических методов, применение которых требует серьезной профессиональной подготовки.
В последующих параграфах настоящей главы будут проиллюс трированы некоторые виды статистического анализа, которые доминируют в практике правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений. Следует иметь в виду, что ста тистический анализ преступности, судимости и других явлений пред ставляет собой содержание криминологии или социологических ас пектов уголовного права, уголовного процесса, гражданского, адми нистративного права и других юридических дисциплин. Главное вни мание в заключительных параграфах будет сосредоточено не на проблемах той или иной отрасли юридической науки и практики (это выходит за пределы статистики) и не на применении стати стических методов анализа при изучении конкретных проблем (это потребовало бы повторения значительной части учебника применительно к частным вопросам), а на статистических воз можностях их изучения, которые предоставляют действующие учет и отчетность, поскольку один из серьезных недостатков исполь зования статистики при решении научных и практических про блем — это слабое знание именно этих возможностей. Хотя, ко нечно, не так просто оторвать методы изучения от решения са мих проблем. Поэтому в ряде случаев эти возможности будут де монстрироваться в связи с решением конкретных аналитических задач.
Преступность — крайне негативное массовое закономерное и глубоко структурированное социальное явление, распределенное во времени и пространстве, свойственное всем ныне известным общественным системам и связанное с огромным количеством иных социальных явлений. В этом своем значении она представляет собой почти идеальный объект для статистического анализа.
С одной стороны, ее статистическая «привлекательность» по сравнению с другими массовыми явлениями связана с тем, что большинство дефиниций, признаков и характеристик имеет относительно надежную правовую основу, нормы которой peaли зуются публично профессиональными государственными органами в состязании с профессиональной защитой в законодательном определенном и документально оформляемом процессуальном порядке. Вся эта деятельность находит детальное отражение в дифференцированном государственном и ведомственном учете, )который существует сотни лет.
С другой стороны, сама преступность, как массовое социальное явление, может быть понята и осмыслена во всех своих явлениях не столько на качественном, сколько на количественном уровне анализа, т. е. статистически. Попытки рассматривать преступность вне совокупности конкретных преступных деяний превращают ее в некую абстракцию, которую нельзя «пощупать хотя она и проявляется во вполне осязаемых обществом преступных актах. Поэтому совсем не случайно то, что преступность объект количественного изучения с давних времен доминирует в юридической (моральной, судебной, правовой) статистике.
Юридическая статистика, будучи одним из основных качественных методов познания реальной преступности, не меняет криминологию, уголовное право и другие науки крими нального цикла, а лишь раскрывает возможности количественного анализа преступных проявлений. Эти возможности определяются наличием статистического учета преступности и сводимых данных о ней, существованием централизованной отчетности сразработкой огромного количества обобщающих структурных и динамических показателей, позволяющих анализировать (сравнивать) преступность по годам и территориям, изучать ее взаимосвязи с причинами и последствиями, прогнозировать их возможное развитие. В этом отношении объективное статис тическое изучение преступности является базой изучения ее при чин, личности правонарушителей, социальных и экономичес ких последствий, планирования борьбы с ней и оценки дея тельности правоохранительных органов.
Статистический анализ преступности заключается в установ лении ее реального состояния. Вопрос этот сложный, противоре чивый и неоднозначный. С одной стороны, есть хорошо разрабо танные учет и отчетность, с другой — ни в одной стране мира, и особенно в современной России, учтенная преступность не отра жает реальной криминологической обстановки. Уровень регистри руемой преступности в среднем колеблется в пределах от одной четверти до половины от фактически совершаемых преступлений. Отдельные группы и виды преступлений (экономических, должностных, коррупционных, экологических и др.) учитыва ются в десятых и даже сотых долях от фактических криминаль ных реалий. Это приводит к серьезным структурным перекосам учтенной преступности. Ее учтенная часть по своей моде оказы вается сдвинутой от «беловоротничковых» и глубоко законспи рированных деяний к открытым и дерзким, от интеллектуаль ных — к примитивным, от преступности власти и капитала — к преступности деградированных, слабо адаптированных слоев об щества. Если эти структурные сдвиги проследить по преступным последствиям (физическому, моральному и материальному вре ду), то они окажутся еще более выразительными. Обратимся к огромным физическим, моральным и материальным потерям граждан и общества в целом от насильственных методов полити ческой борьбы, злоупотреблений должностных лиц при про ведении скорой приватизации, использования бюджетных де нег для личного обогащения, мошенничества финансовых пи рамид, преступных методов «восстановления конституционного порядка в Чечне» и т.д., которые в силу определенных причин не попали в учет преступных последствий. Поэтому установле ние более или менее реального состояния преступности — главная и основополагающая задача статистического анализа на любом административно-территориальном уровне.
На первом этапе сбора данных о преступности используется основная форма статистического наблюдения — официальная статистическая отчетность правоохранительных органов. Доку менты первичного учета (статкарты Ф.1, Ф.1.1, Ф.1.2, Ф.2, Ф.З, Ф.4, Ф.6) содержат до 3500 единиц информации о различных аспектах преступности. Хотя все эти карточки систематически обобщаются в более чем 60 формах государственной и ведом ственной отчетности, далеко не все сочетания (а их более двух миллионов) кодированных признаков находят отражение в представляемых отчетах. Более половины собираемой инфор мации практически не используется или используется от слу чая к случаю. Исходя из задач изучения преступности могут по требоваться сведения, которые не отражены в отчетах, но име ются в документах первичного учета.
Получение этой «дремлющей» информации упрощается тем, что в абсолютном большинстве регионов собираемые дан ные в объеме первичных документов учета компьютеризиро ваны. В связи с этим можно получить любые соотношения от слеживаемых показателей, необходимых для изучения всей -корыстной, насильственной, должностной, молодежной, ав тотранспортной, «пьяной», «наркоманийной», «вооруженной» «уличной» и иной — преступности или ее отдельных видов -убийств, краж, разбоев, и т. д. При этом всегда надо иметь в виду, что сбор многочисленных сведений о преступности до рого обходится обществу. Не использовать имеющиеся возмож ности по постижению состояния регистрируемой преступно сти значит увеличивать ее цену.
Для изучения преступности следует использовать отчеты о зарегистрированных, раскрытых и нераскрытых преступлени ях (Ф.1), о состоянии преступности и результатах расследова ния преступлений (Ф.1-А), единый отчет преступности (Ф. 1-Г), отчет о рассмотрении заявлений и сообщений о преступлениях (Ф.2-Е) и многие другие.
На втором этапе сбора данных необходимо получить те све дения, которые в силу различных причин не нашли отражение в учете и отчетности. Осознание неполноты и искаженности уче та преступности — важное условие объективности изучения ее фактического состояния. Пренебрежение данным условием чре вато ошибочными, а часто и вредными выводами, не способ ствующими эффективной борьбе с преступностью. Неполнота и искаженность слишком велики, чтобы ими пренебрегать. Об ратимся к федеральному учету преступности. Многие ученые и практические работники высказывают обоснованные оценки того, что в России регистрируется около четверти реально совершаемых преступных деяний. С этим соглашается Генераль ный прокурор РФ, полагающий, что в 1996 г., например, в стране было совершено около 10 млн преступлений , а зареги стрировано лишь 2,6 млн.
Весь мир озабочен нашим системным кризисом, криминаль ностью наших общественных, экономических и политических отношений, беспомощностью правоохранительной системы, нич тожной раскрываемостью серьезных преступлений, но по офи циальным данным МВД РФ учтенная преступность в 1996 г. со кратилась на 4,7%, а раскрываемость возросла до 70,9%. За 1997 г. эти показатели стали еще более позитивными и составили: пре ступность сократилась на 8,7%, а раскрываемость ее повыси лась до 72,2%. Таких успехов не имеет ни одна из развитых стран мира с высоко профессиональной и эффективной полицией.
Если бы регистрация была не управляемой, то учтенная пре ступность (четверть от реальной) могла бы считаться исключи тельно репрезентативной выборкой, несущей в себе все особен ности генеральной совокупности преступлений. Но эта «выбор ка» не только неполно отражает реалии, но и искажает их, по скольку является сдвинутой к открытой, дерзкой и примитив ной части преступных деяний, совершаемых маргинальными слоями населения. В некоторых регионах страны рассматривае мая неполнота и искаженность еще более серьезны. В правоох ранительных органах субъектов Федерации, городов и райо нов положение с объективным отражением уровня преступно сти в официальной отчетности может осложняться за счет тра диционного негласного соревнования между территориальны ми органами внутренних дел в демонстрации своей способно сти по контролю над преступностью, а также за счет множе ства местных воздействий и давлений.
Неполный и искаженный анализ учтенной преступности в целях выработать эффективные меры борьбы с ней — дело мало перспективное. Только объективное статистическое и криминологическое изучение состояния преступности как в центре так и на местах, способно помочь в выработке адекватных мер по контролю над общественно опасным поведением. Не следует забывать, что выявить полную статистическую картину преступ ности при любых изучениях практически невозможно. Задача со стоит в приближении выводов об изучаемой преступности к ее фактическому состоянию, в корректировке уровня и структуры учтенной преступности соответственно имеющимся реалиям более или менее адекватном учете «темной» цифры преступнос ти при разработке мер борьбы с ней.
Особая роль в решении этой задачи принадлежит известным статистическим и социологическим методам:
- сравнительному статистическому анализу структурных со отношений внутри учтенной преступности;
- сопоставлению сведений о зарегистрированной преступ ности с другими статистическими показателями;
- непосредственному изучению заявлений, сообщений и жа лоб граждан о совершенных против них посягательствах и дей ствиях правоохранительных органов;
- специально организованным опросам граждан, сотрудников правоохранительных органов и осужденных о реальном уровне виктимизации населения.
1. Соотношение различных видов преступлений в структуре преступности имеет более или менее устойчивый характер. Напри мер, средняя доля умышленных убийств в нашей стране за пос ледние 40 лет составляла 1,4%, краж — 31,1% и т.д. Изменение удельных весов может служить одним из индикаторов роста или снижения латентности. Рост доли учтенных краж с 30,6 до 59,8% в конце 80-х и в начале 90-х гг., в период так называемой отпу щенной регистрации (т.е. когда вышестоящие власти не обра щали внимания на рост учтенной преступности) свидетельство вал не только о реальном росте краж в те годы, но и о более или менее полной регистрации тех, которые становились извес тными милиции. Снижение доли тех же краж в 1992-1997 гг с 59,8 до 46,0% — главным образом результат интенсивного р0ста их латентности за счет выборочного и направленного учета, по скольку реального сокращения этих деяний нет.
2. Сравнительный анализ взаимосвязанных показателей кри минальной статистики по категориям преступлений (неболь шой тяжести, средней тяжести, тяжких и особо тяжких) может дать более общие данные о латентной преступности. Стати стическая закономерность распределения этих групп деяний та кова: чем ниже доля особо тяжких и тяжких преступлений, а соответственно — выше доля преступлений небольшой и сред ней тяжести, тем ниже уровень латентной преступности. На оборот, малый удельный вес преступлений небольшой и сред ней тяжести и соответственно высокий удельный вес тяжких и особо тяжких деяний свидетельствуют о высоком уровне латентности. В качестве условного эталона «нормальных» удель ных весов можно использовать средние показатели за много лет по анализируемому городу или району либо средние пока затели по стране, региону, субъекту Федерации.
Объяснение связи между структурными сдвигами и уров нем латентности может быть таким: регулируемый учет в боль шей мере касается преступлений меньшей общественной опас ности. Это не означает, что противоправные манипуляции с учетом тяжких и особо тяжких деяний, особенно совершенных в условиях неочевидности (без заведомо известного подозрева емого) и трудно раскрываемых, не производится. Но по сред ним статистическим данным мода латентной преступности в значительной мере сдвинута к менее опасным деяниям. Во-пер вых, они менее обременительны для потерпевших и, во-вто рых, от них проще «отмахнуться» перегруженным и недоста точно активным органам правоохраны.
Показательным примером к сказанному может служить срав нительный анализ структуры преступности в Эстонии и Азер байджане в годы, когда в этих республиках были схожие полити ческие, социально-экономические, правовые и учетные условия. Но были и существенные различия, обусловленные разными ис торическими, национальными, религиозными традициями, вли яющие на отношение к праву и учету отступлений от него. В те годы число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. населе ния в Эстонии было в 6 раз выше, чем в Азербайджане, тогда как фактическая преступность могла быть примерно одинаковой.
Статистические аргументы такого вывода следующие: в Азер байджане удельный вес умышленных убийств был выше в 5,2 раза, тяжких телесных повреждений — в 4,4, а краж — в 2,1 раза ниже, чем в Эстонии. Соотношение долей краж и умышленных убийств в Азербайджане было 37,7: 3,1=12,2, а в Эстонии — 80,7:0,6=134,5. Разница более чем десятикратная. Если сопоставить удельные веса других тяжких и нетяжких преступлений, аналогичные различия останутся. Это свидетельствует о традиционно высоком уровне латентной преступности в Азербайджане, что подтверждается ис следованиями азербайджанских криминологов.
3. В криминологической статистике разработаны и более слож ные методики выявления латентной преступности через соотно шение уровней различных деяний в обшей структуре учтенной пре ступности. А.А. Конев, например, на восьми составах преступле ний предпринял попытку изучить латентность с помощью пред ложенного им индекса интенсивности общественной опасности деяния, который рассчитывал путем умножения абсолютного уров ня того или иного деяния на средний индекс наказуемости. Сред ний индекс наказуемости он выводил на основе высшего и низ шего пределов уголовно-правовых санкций, предусмотренных для того или иного деяния. Убийству, например, он присвоил ин декс наказуемости 11,2, изнасилованию — 8,7, разбою — 8,5, тяжкому телесному повреждению — 6,2 и т. д. Далее автор брал число учтенных деяний того или иного вида по районам Нижне го Новгорода и городу в целом и умножал на величину индекса наказуемости. В Автозаводском районе в 1980 г. было зарегистри ровано 8 убийств. Умножив это число на индекс наказуемости (11,2), он получил индекс интенсивности общественной опас ности, равный 201,6. Для Канавинского района данный показа тель составил 123,3, для Сормовского — 67,8, для города в це лом — 806,1 и т. д. Приняв показатель самого тяжкого преступле ния (убийства) за единицу, А.А. Конев соотнес с ним показате ли других деяний и на основе полученных данных сделал выводы об уровне их латентности. Общий подход таков: если индексы ин тенсивности общественной опасности для деяний были завышен ными по отношению к базовому показателю (индексу убийства), то это свидетельствовало об относительно низкой латентности, а заниженными — об относительно высокой. По полученным дан ным и измерялся уровень латентности. Предложенная методика громоздка (сам автор в специальном исследовании осилил 8 ви дов деяний по 8 районам города) и имеет ряд серьезных услов ностей. Тем не менее сравнительный анализ уровня преступных деяний, соединенный с их тяжестью и возможными замерами латентности, может углубить методику изучения латентных пре ступлений.
4. Определенную помощь в изучении скрытых преступлений может оказать сопоставление данных уголовного учета и статисти ки гражданско-правовых, административных и дисциплинарных пра вонарушений. Между разными видами противоправного поведе ния также существуют определенные статистические связи, на поминающие корреляции между тяжкой и менее тяжкой пре ступностью. Рост учтенных административных правонарушений, например, обычно свидетельствует о снижении уровня латент ных деяний. Наоборот, уменьшение уровня административной правонарушаемости -- один из признаков роста уголовно-пра вовой латентности. Это особенно показательно при сопоставле нии однородных (однообъектных) преступлений и правонару шений, посягающих на здоровье и права граждан, собственность, экологию, порядок дорожного движения, правила торговли и т. д. Обратимся к соотношениям учтенных однообъектных автотран спортных преступлений, дорожно-транспортных происшествий и нарушений правил дорожного движения в 70—80-е гг. Между динамикой нарушений правил дорожного движения, с одной стороны, и динамикой ДТП и транспортных преступлений, с другой, существует сильная обратная корреляция. В 70-е гг. с ро стом учтенных нарушений (ростом требовательности ГАИ) сни жался уровень ДТП и автотранспортных преступлений. Последу ющее ухудшение дорожного контроля, а следовательно, и умень шение учтенных нарушений правил дорожного движения во вто рой половине 80-х гг. коррелирует с интенсивным ростом ДТП и автотранспортных преступлений.
5. Следующее важное статистическое направление установле ния скрытых преступлений, которое широко применяется над зорными и контролирующими органами, -- это сопоставление учтенных преступлений с иными сведениями. Эти сведения нахо дятся в журналах регистрации заявлений и сообщений о пре ступлениях; сигналов срабатывания охранной сигнализации; учета подростков, доставленных в инспекцию по делам несовершен нолетних; сообщений о преступлениях, поступивших по теле фону; а также имеются в представлениях и постановлениях про куроров; постановлениях об отказе в возбужении уголовных дел; материалах по розыску без вести пропавших граждан и установлению личности неопознанных трупов; книгах регистрации фак тов обращения граждан в бюро судебных экспертиз для опреде ления тяжести телесных повреждений; документах о выплате стра ховых компенсаций; книгах учета лиц, обратившихся за меди цинской помощью по поводу телесных повреждений и отравлений; сообщениях средств массовой информации и др.
Проиллюстрируем целесообразность таких сопоставлений на некоторых примерах. В органах внутренних дел, кроме единого журнала учета преступлений, лиц, их совершивших, уголовный дел и материалов о преступлениях, и журнала учета материалов, по которым вынесены постановления об отказе в возбуждении уголовного дела, ведутся книга учета заявлений и сообщений о преступлениях и журнал учета иной информации. Сопоставле ние сведений по этим журналам может дать некоторые представ ления о скрытой преступности. В принципе сведения о преступ лениях, находящиеся в книге учета заявлений и сообщений, после возбуждения уголовного дела отражаются в едином журнале уче та преступлений, а при отказе в его возбуждении — в журнале учета материалов, по которым вынесены постановления об от казе в возбуждении уголовного дела. Сведения о совершении пре ступлений могут содержаться также в журнале учета иной ин формации.
Сопоставление конкретных данных, имеющихся в перечис ленных журналах и книгах, а также в статистических отчетах (Ф.2-Е) «О рассмотрении заявлений и сообщений о преступле ниях», (Ф.1) «О зарегистрированных, раскрытых и нераскрытых преступлениях», позволяет установить существенные расхождения. Непосредственное ознакомление с отказными материалами так же может дать важные свидетельства о скрываемой преступности. В 1995 г., например, органами правоохраны было рассмотрено 3 727 660 заявлений и сообщений о преступлениях, по которым было зарегистрировано 2 755 669 преступлений. Около миллиона (971 991) заявлений и сообщений о преступлениях (26,1%) не повлекло за собой возбуждения уголовного дела и регистрацию преступлений. В 1996 г. было уже 859 606 таких заявлений и сооб щений. Значительная часть отказов в возбуждении уголовного дела обоснованна. Но это не относится ко всем отказам. Более того, основная часть неучтенных преступлений вообще не попадает ни в какие журналы учета. Заявления и сообщения о них отсе иваются на стадии поступления в правоохранительные органы. О них можно узнать лишь по жалобам потерпевших в выше стоящие органы, зарегистрированным сигналам срабатывания охранной сигнализации, материалам судебно-медицинских уч реждений, страховых компаний, результатам розыска без вести пропавших, результатам установления личности неопознанных трупов и т. д.
Обратимся к пропавшим без вести и неопознанным трупам. В 1996 г. всего разыскивалось 75 457 человек, без вести пропав ших. Было установлено 49 401 лицо и не найдено 26 056 чело век. Одновременно устанавливалась личность 49 173 неопознан ных трупов. Личность установлена в отношении 15 380 трупов. 33 793 трупа опознаны не были. При этом было возбуждено толь ко 2401 уголовное дело по факту установления насильственных действий, повлекших смерть. Сколько лиц среди пропавших без вести и среди опознанных и неопознанных трупов были жерт вами преступлений, неизвестно. Но при оценке уровня убийств и разработке мер борьбы с ними нельзя игнорировать эти дан ные. В последние годы наряду с демонстративными заказными убийствами большое число насильственного лишения жизни маскируется под естественную смерть и безвестную пропажу. Этого нельзя не учитывать при анализе не только убийств, но и преступности в целом.
6. Особое место в установлении латентной преступности за нимает опрос граждан о противоправных действиях, жертвами которых оказались они сами или их родственники и знакомые; опрос сотрудников правоохранительных органов и специалис тов для экспертной оценки уровня латентности по незаявлен ным и незарегистрированным деяниям; опрос осужденных и зак люченных (особенно профессиональных воров) о безнаказан ных деяниях. Необходимо отметить, что результаты данных оп росов следует оценивать критически. Тем не менее во многих странах давно существуют соответствующие социологические и статистические службы, которые систематически (один или два раза в год) изучают уровень виктимизации населения по опро сам граждан и их семей. Приведу только один пример из прак тики министерства юстиции США. В 1992 г. в США было зареги стрировано 14438200 серьезных преступлений, а по данным изучения виктимизации населения их оказалось 33 649 340, или в 2,3 раза больше. Причем их структуры не были идентичными. Пренебрежение этими данными может привести к серьезным ошибкам.
В целом при изучении латентности необходимо сочетать раз личные методы в едином комплексе с тем, чтобы полученная информация могла перепроверяться и дополняться. Более деталь ные рекомендации при изучении преступности и ее латентной части можно почерпнуть в специальной статистической, социо логической и криминологической литературе.
Собрав относительно полную информацию об учтенной и латентной преступности, можно приступать к статистическому анализу ее реального состояния. А оно — понятие комплекс ное, собирательное, включающее в себя не только уровень ре ально совершенных преступлений (хотя это исходный показа тель), но и число раскрытых и нераскрытых деяний, число вы явленных правонарушителей, распределение преступлений по степени тяжести, формам и видам вины, группам и видам пре ступлений, содержанию мотивации, категориям субъектов пре ступлений, месту и способам их совершения, числу жертв, ха рактеру и размерам причиненного вреда, административно-тер риториальным образованиям, сферам социальной жизни, от раслям производства, формам собственности и многим другим признакам структурного характера. Для изучения реального и регистрируемого уровней преступности может рассчитываться коэффициент преступности на все население и на жителей воз раста уголовной ответственности, коэффициент поражаемости преступностью различных групп населения, сфер социальной жизни, экономической деятельности, отдельных территорий, предприятий и учреждений. Все перечисленные показатели нельзя объективно оценить вне реальной динамики преступно сти, темпов ее роста (снижения) в прошлом, настоящем и воз можном будущем.
Большинство из названных показателей может быть существен но расширено за счет конкретных признаков. Например, только в рамках карточек первичного учета некоторые показатели имеют десятки и даже сотни конкретных признаков (группы и виды преступлений, сферы социальной жизни, отрасли производства, ме сто и способы совершения преступлений и др.)- В зависимости от целей и задач исследования выбирается оптимально необходимое число статистически анализируемых признаков. Это в ряде случа ев не зависит от уровня проводимого изучения, районного, обла стного, краевого, республиканского или федерального. Произво димый анализ может включать в себя расчет самых разных обоб щающих показателей — абсолютных, относительных и средних, построение рядов распределения и динамики, выявление корре ляционных связей, т. е. практически весь арсенал статистических методов. Только на этой основе можно изучать причины преступ ности, личность правонарушителей и разрабатывать адекватные меры по борьбе с преступностью.
В теории криминологии причины преступности, конкретных преступлений и личность преступника обычно рассматриваются как относительно самостоятельные, хотя и взаимосвязанные про блемы. Мотивация преступного поведения чаще всего тяготеет к проблеме личности, но нередко рассматривается в структуре ком плекса объективных и субъективных причин. В реальной жизни и практике правоохранительных органов четко развести причины преступности, конкретных преступлений, личность преступни ков и мотивацию преступного поведения непросто.
Объективные причины преступности реализуются в конкрет ных противоправных актах через личность субъекта и его мотива цию. Причинами преступного поведения выступает вся совокуп ность социальных воздействий прошлого, настоящего и возмож ного будущего во взаимодействии с личностью правонарушите лей. В момент совершения преступления многие причины давно перестали объективно существовать, но оставили свои «следы» в личности виновного, «спрессованные» в его взглядах, привыч ках, побуждениях. Поэтому причины и условия, действующие в момент совершения преступления, осознанно или неосознанно, но избирательно отбираются субъектом в качестве личностно зна чимой информации, которая преломляется через его мотивационную сферу, сформированную предшествующими воздействи ями, и реализуются через конкретные мотивы, цели, желания.
В момент следственного или судебного разбирательства мно гие причины преступлений, особенно прошлые, отдаленные и косвенные, далеко не всегда могут быть выявлены и поняты сле дователем или судом. В снятом виде они наличествуют в более или менее устанавливаемой характеристике личности виновного. В силу этого в уголовном деле и документах первичного учета отражается лишь то, что установлено.
Задача статистического анализа причин преступности, лич ности преступника и мотивации преступного поведения — выя вить и измерить имеющуюся связь между теми признаками, ко торые отражены в криминальном учете, и признаками соци альных, экономических и других явлений, которые сопровожда ли жизнь и деятельность правонарушителя.
Объединение анализа возможностей статистического изуче ния причин преступности, личности преступников и мотивации преступного поведения в одном параграфе определяется их объек тивной взаимосвязанностью и неразрывностью отражения в до кументах первичного учета и отчетности. Раздельный анализ ста тистических возможностей изучения данных явлений вполне осу ществим и необходим, но в учебнике это привело бы к много численным повторам. Сказанное, однако, не может служить ме тодическим препятствием для обособленного статистического ана лиза причин преступности, конкретных преступлений, личнос ти преступников и мотивации преступного поведения в научных или практических целях. Хотя и в этом случае не следует забы вать о реально существующих взаимосвязях между данными объек тами изучения.
Преступность детерминируется огромным количеством соци альных, экономических, демографических, организационных, идеологических и иных причин и условий, «растянутых» во вре мени и пространстве. Система детерминирующих обстоятельств глубоко разработана в фундаментальных криминологических ис следованиях, и она вполне применима в эмпирических изуче ниях.
1. Статистические возможности анализа причин преступнос ти иные, чем при количественном изучении самих уголовно-на казуемых деяний. С одной стороны (в рамках юридической стати стики), эти возможности намного уже, с другой (в рамках дру гих отраслей статистики) — заметно шире. Собственно юриди ческая (уголовная) статистика отслеживает причины преступно сти не прямо, а лишь косвенно и в ограниченном, можно ска зать, условном виде. Но статистическое изучение причинности не замыкается на криминальном учете и отчетности. Во взаимо связи с ними может использоваться экономическая, социальная, демографическая, культурная, медицинская, моральная и иные виды статистики. Что касается использования в этих сопоставле ниях собственных методов статистического анализа (сводки и группировки, относительных и средних величин, корреляции и др.), то универсальность применения для любых количествен ных явлений позволяет использовать их и при изучении причин без каких-либо ограничений.
Предварительное статистическое выявление причин преступ ности начинается с количественной характеристики ее состояния, уровня, структуры, динамики. Особенно важны структурные по казатели различных обстоятельств совершения преступлений и удельные веса распределения преступных проявлений по объек тивным признакам, таким как:
- места и способы совершения преступлений,
— объекты и предметы посягательства (незаконного оборота),
- способы и орудия совершения преступлений,
— квалификация и категоризация преступлений,
- административно-территориальное деление,
- социальные сферы,
- отрасли хозяйства,
— формы собственности,
— организационно-правовые формы хозяйствующих субъектов,
— применение оружия, взрывчатых веществ и боеприпасов.
Эти знания помогают относительно точно сориентироваться в наи более криминогенных зонах, территориях, сферах, отраслях и т. д.
Объем показателей по многим из названных признаков дос таточно большой: по способам совершения преступлений -29 признаков, организационным формам хозяйствующих субъек тов при посягательствах экономической направленности — 54, предметам посягательства — 103, месту совершения преступления — 105, отраслям хозяйства — 286, составам деяний — более 500 и т. д.
Определение направленности изучения может быть плановым или случайным. Например, регистрация высокого удельного веса преступности в каком-то регионе, городе, районе по сравнению со средними данными по стране или субъекту Федерации, либо по сравнению с данными предыдущих лет может привлечь вни мание изучающего к более глубокому осмыслению положения дел на данной территории. Может случиться так, что высокий удельный вес обусловлен наличием миграционного прироста на селения. Дополнительный расчет коэффициента преступности на 100 тыс. или 10 тыс. всего населения и населения в возрасте уго ловной ответственности способствует более точному раскрытию состояния преступности в данном районе. Если оно и по коэф фициенту преступности выделяется в худшую сторону, то это мо жет служить достаточным основанием к более глубокому крими нологическому изучению.
Анализ преступности по ее другим объективным показателям, месту и способу совершения преступлений, объектам и предме там преступного посягательства, квалификации и категориям де яний, отраслям хозяйства и т. п. помогает уточнить особо крими ногенные обстоятельства. К примеру, если преступность распрос транена на улицах и в общественных местах, круг причин может быть один, на предприятиях — другой, в квартирах — третий. Если объект посягательства — коммерческая деятельность, то в сово купность причин будут входить одни обстоятельства; порядок при ватизации — другие; половая неприкосновенность женщин — тре тьи; порядок государственного управления — четвертые. И так по каждому объективному показателю.
В первичных документах учета преступности регистрируется дополнительная характеристика преступлений. Там отражается: сколько преступлений связано с приватизацией, земельными от ношениями, внешнеэкономической или финансовой деятельно стью, операциями с недвижимостью, незаконным оборотом ва лютных ценностей, потребительским рынком, стратегическими материалами; сколько преступлений совершено в сфере пасса жирских или грузовых перевозок и связано с хищениями грузов на разных стадиях их доставки; сколько преступлений сопряже но с разбоем, вымогательством, бандитизмом, захватом залож ников и другими «попутными» преступлениями; сколько преступлений совершено в отношении лиц, находящихся в беспо мощном состоянии, при исполнении служебной деятельности или выполнении общественного долга; сколько преступлений повлекло причинение тяжкого вреда здоровью или смерть потерпевших и другие общественно-опасных последствия; сколько преступлений связано с различными нарушениями правил предпринимательс кой или банковской деятельности и т. д., и т. п.
Многие из перечисленных показателей могут быть установ лены почти по всем учтенным преступлениям, независимо от того, раскрыты они или нет, а остальные — только по раскры тым деяниям и при выявлении виновных лиц. Раскрытие пре ступлений и установление лиц, их совершивших, дает возмож ность уточнить предварительные выводы о некоторых объек тивных обстоятельствах совершения преступлений, а также по знакомиться с обобщенной характеристикой выявленных пра вонарушителей и мотивацией их преступного поведения.
2. В статистических карточках на лицо, совершившее преступ ление, отражается более 200 обобщенных признаков личности, текстуальных и закодированных. С учетом использования кодов справочников и Особенной части УК РФ — около 1500: фами лия, имя, отчество, дата рождения, пол, образование, граждан ство, страна и место проживания, цель приезда, социальное по ложение, материальное обеспечение, семейное положение, на циональная принадлежность, психическое состояние во время совершения преступления (алкогольное, наркотическое, токси ческое опьянение), отношение к группам хронических алкого ликов, наркоманов, токсикоманов, отношение к другим мар гинальным слоям населения, распределение по видам соучаст ников и формам соучастия, по повторности, прежней судимо сти, общему и специальному рецидиву и т. д.
Многие причины могут быть раскрыты только через те или иные сведения о лицах, подозреваемых и обвиняемых в совер шении преступлений. В 1996 г., например, в структуре установ ленных правонарушителей было выявлено 11,9% несовершен нолетних, 15,9% — женщин, 48,1% — лиц, не имеющих по стоянного источника дохода, 22,1% — ранее совершавших пре ступления, 28,0% — совершивших преступление в группе и 36,4% -- находились во время совершения преступления в со стоянии алкогольного опьянения. Одни только эти данные ори ентируют изучающего на недостатки воспитания подростков в семье и школе, исключительную криминогенность лица без по стоянного источника дохода, серьезные пробелы ресоциализации лиц, ранее совершавших преступления, криминогенную роль групповой психологии и пьянства. В 1997 г. рассматривае мые показатели соответственно составили: 11,8; 13,6; 52,4; 25,9; 32,6; 33,8%. Заметный рост в течение года удельного веса лиц, не имеющих постоянного дохода, ранее судимых и совершив ших преступление в группе указывает на определенные тенден ции и причины преступных проявлений.
Из этих же данных видно, что характеристика выявленных правонарушителей существенно сдвигается к маргинальным груп пам населения, тогда как реально преступления совершают субъекты из самых разных социальных слоев, не исключая поли тической и правящей элиты, но они с трудом выявляются, ре гистрируются, расследуются и т. д. Характеристика лиц, совер шивших нераскрытые и латентные деяния, могла бы заметно по влиять на удельные веса названных признаков, но этих данных в официальной статистике нет. Их можно получить лишь при спе циально организованном статистическом наблюдении.
При статистическом изучении таких сложных систем как лич ность человека следует проявлять максимум критичности к полу чаемым показателям и принимать меры для проверки их надеж ности путем привлечения иной информации. Всем известно, что состояние опьянения субъекта — серьезный криминогенный фак тор. Удельный вес названного обстоятельства в структуре выяв ленных правонарушителей или учтенных преступлений колеблет ся в пределах 30—35%. Он особенно высок при совершении хули ганских действий. В 60-е гг., когда хулиганство составляло около трети всей учтенной преступности, состояние опьянения нали чествовало в 6-9 случаях из 10. Этот фактор признавался самым главным. Но посмотрим на этот фактор с другой стороны.
Возьмем за базу, т. е. за 100%, не число лиц, совершивших хулиганство, а общее количество граждан, которые употребля ют спиртные напитки, и вычислим среди них долю хулиганов. На 1000 пьющих мужчин в начале 80-х гг. хулиганские действия совершали 2-4 человека в год. Если соотнести случаи хулиган ства с количеством выпивок, поскольку криминогенным фак тором признается состояние опьянения во время совершения преступления, то доля его среди пьющих окажется мизерной. При этом была принята минимальная частота употребления ал коголя пьющими: 1—2 раза в месяц или 12—24 раза в год.
Состояние опьянения при таком подходе в абсолютном боль шинстве случаев напрямую не приводит к совершению хулиган ских действий или иных «пьяных» преступлений. Все оказывает ся намного сложнее и без обращения к биологическим и психо логическим особенностям личности, которые взаимодействуют с состоянием опьянения, трудно понять криминогенное влия ние последнего. Тем не менее этот фактор криминологически ва жен, но его нельзя рассматривать в отрыве от других обстоятельств как самодостаточный, хотя его доля в структуре правонарушите лей существенна, но она традиционно является разной для раз личных регионов страны и различных народов.
По данным 1996 г. в России было зарегистрировано 34,6% преступлений, совершенных субъектами в состоянии опьянения. Разрыв по субъектам Федерации достигает 6-кратного размера и определенным образом связан с общим уровнем преступности. В Республике Тува в состоянии опьянения было совершено 50,6% преступлений, в Волгоградской области — 52,5%, в Республи ке Коми — 53,6%, в Ингушской Республике — только 8,8%, в Республике Адыгея -- 13,2%, в Республике Северная Осетия -Алания (которая заполонила страну некачественной и фальси фицированной водкой) -- 14,0%. Имеющиеся различия неслу чайны. Они требуют более широкого и глубокого статистичес кого и теоретического анализа.
Удельные веса показателей личности правонарушителей це лесообразно сопоставлять с удельными весами тех же признаков среди правопослушных граждан. Когда мы регистрируем долю мужчин среди преступников в пределах 84—87%, то есть все ос нования утверждать об особой криминогенности этого пола. Но если мы рассчитаем коэффициенты преступности полов на 100 тыс. мужчин и женщин, то криминогенность мужчин еще более увеличится, так как их доля в структуре населения меньше 50%. Эти соотношения устойчивы. В большинстве стран мира пре ступная активность мужчин в 6—7—8 раз выше, чем женщин.
То же можно сказать о криминогенности лиц, не имеющих постоянного источника дохода. Их в структуре российских пре ступников 1997 г.— 52,4%. Это очень много. Мы не имеем точ ных данных о доли данной категории граждан в структуре всего населения. Но по некоторым приблизительным оценкам она составляет около 15—20%. Если это так, то криминогенность анализируемого фактора еще более очевидна.
Сопоставительный статистический анализ тех или иных дан ных о личности правонарушителей выводит исследователя на очень серьезные криминологические проблемы. В конце 80-х гг. при анализе преступности несовершеннолетних автор нашел сле дующие данные: среди школьников 1988 г. было совершено 1 пре ступление на 278 учащихся общеобразовательных школ, среди учащихся ПТУ — 1 преступление на 77 учащихся, среди работа ющих подростков — 1 преступление на 24—26 человек, а среди не работающих и не учащихся подростков — 1 преступление на 5—6 таких лиц. Получалось, что преступная активность несовер шеннолетних, «выпавших» из школьной и трудовой жизни, была в 4—6 раз выше, чем работающих подростков, в 10—15 раз выше, чем учащихся ПТУ и в 40—45 раз выше, чем школьников.
Иерархия криминогенности различных категорий несовер шеннолетних в этом случае закономерно переходила на иерар хию криминогенности школ, ПТУ, заводов, улицы. В 90-е гг. все это только усугубилось. Но сейчас об этом можно только гадать, поскольку системного и полного учета нет не только в отноше нии детей, которые нигде не учатся и не работают, но и в отно шении всех категорий учащихся. Подобные сведения можно по лучить лишь при выборочном специально организованном об следовании. На основе приведенных данных можно делать и еще более общие выводы: рост правонарушаемости подростков — се рьезная база для будущей взрослой преступности.
3. Особо ценные сведения о возможных причинах и условиях совершения преступлений наличествуют в мотивах преступного поведения. Первичные учетные документы отслеживают преступ ления, совершенные по корыстным побуждениям; по мотивам приобретения (получения) наркотических средств, психотроп ных, сильнодействующих веществ, прекурсоров, спиртных на питков, денежных средств, кредита; совершение преступлений с целью завладения транспортным средством, грузом, оружием, взрывными устройствами, взрывчатыми веществами, боеприпа сами; с целью сбыта или промысла; из хулиганских, сексуальных, бытовых (ссора, ревность, иные бытовые мотивы) побуж дений; по мотивам вражды, ненависти, мести (расовой, нацио нальной, религиозной), иной личной заинтересованности; в це лях раздела сфер влияния, облегчения совершения или сокрытия других преступлений, сокрытия прибыли от налогообложения, в целях трансплантации человеческих органов и многие другие.
Перечень мотивов далек от совершенства. Это связано в пер вую очередь с тем, что содержание мотивов, их иерархия и систе ма недостаточно разработаны в науке и судебной практике. Выше приведенный перечень списан нами почти дословно со статисти ческих карточек о результатах расследования преступления (Ф. № 1.1, п. 26) и на лицо, совершившее преступление (Ф. № 2, п. 35). В них говорится о корыстных побуждениях (код 01), мотивах приобретения (получения) наркотических средств (код 02), спир тных напитков (код 04), денежных средств (код 05), хищении гру зов на разных стадиях перевозки {коды 19, 20, 21), о мотивах сопряженности преступления с разбоем (код 30), вымогатель ством (код 31), бандитизмом (код 32), мотивах сбыта (код 10), промысла (код 11), раздела сфер влияния (код 20), сокрытия доходов (код 22) и т. д. Все перечисленные мотивы носят исход ный корыстный характер. Если бы в статистических карточках было указано, что «корыстные побуждения» — родовое понятие по отношению к конкретным формам реализации корысти, то это было бы более или менее правильно. Но этого, к сожале нию, нет. Поэтому при работе с базами данных по мотивам пре ступного поведения необходимо проявлять высокую критичность.
Тем не менее практическое изучение криминальной мотива ции помогает глубже разобраться в субъективных и объектив ных причинах преступности, правильно понять и оценить лич ность виновных в генезисе преступления, грамотно квалифици ровать содеянное по субъективной стороне преступления, ин дивидуализировать наказание и оптимизировать ресоциализацию преступников. Мотивационные характеристики преступности в сочетании с признаками личности и объективными характерис тиками преступления существенно приближают исследователей к искомым причинам и условиям, способствующим соверше нию преступлений. На основании этих данных мы узнаем, ка кие преступления совершаются, где, кем, как и ради чего.
Отсутствие аналогичных сведений по латентным преступле ниям и недостаток этих данных по учтенным, но нераскрытым преступлениям, не дает возможности изучить подобные обсто ятельства в полном объеме реально совершаемой преступности. Но наличие информации по учтенным и раскрытым деяниям позволяет более или менее адекватно оценить возможный на бор причин и условий преступности и их иерархию.
Отслеживание доминирующих криминальных мотивов за дли тельный период времени свидетельствует о криминологически значимых сдвигах в преступности, ее причинах и об обществе в целом. Обратимся к динамике мотивов умышленных убийств. В 1956 г. 87,5% этих деяний совершалось по следующим мотивам (мотивационным обстоятельствам): на почве ревности, ссоры и других бытовых причин (52,8%), из хулиганских побуждений (19,5%), при убийстве матерью новорожденного (7,5%), разбой ном нападении (6,3%), изнасиловании (1,4%). В 1966 г. эти пока затели соответственно составили: 58,5+26,7+3,7+1,8+1,2 = 91,9%. К 1991 г. их криминологическая значимость ослабла (с 91,9 до 35,7%) в 2,6 раза, в том числе мотивация ревности и другие бытовые побуждения — почти в 2 раза, хулиганские побуждения — в 10, детоубийство — в 9, корыстная мотивация при разбоях в 9, сек суальная мотивация при изнасиловании — в 5. В результате насту пивших изменений 2 убийства из 3 стали мотивироваться «ото двинутой» корыстью, желаниями к переделу сфер влияния и уст ранению конкурентов, местью, национальной и политической нетерпимостью и т. д. Мотивы последних лет раскрывают совсем другие причины, чем мотивы 60-х гг. Это объяснимо происходя щими в стране серьезными изменениями.
4. Статистическое изучение соответствующих показателей в ди намике имеет исключительную аналитическую значимость. Об ратимся к некоторым частным показателям. В 1995 г. были выяв лены 8222 организованные группы. 1641 группа насчитывали от 4 до 10 человек, 151 — свыше 10 человек; 1628 групп существо вали от 1 до 5 лет, а 11 — свыше 5 лет; 363 группы имели между народные связи, 1065 -- межрегиональные, 857 -- коррумпиро ванные. Организованные группы (выявленные) совершили 26 433 тягчайших преступления. Один перечень названных пока зателей раскрывает важные криминогенные обстоятельства.
Выявление более 8 тыс. организованных групп в течение од ного года свидетельствует о широкой распространенности орга низованной преступности в стране. Однако реальное число этих групп в 2—4 раза выше. Около 17% групп имели международные и межрегиональные связи, каждая десятая была связана с кор румпированными чиновниками, более 20% действовали от 1 до 5 лет и дольше, но своевременно не были установлены органами правоохраны. Если мы посмотрим на организованную преступ ность в динамике, то установим важные тенденции: за 6 лет (1989— 1995 гг.) число выявленных преступных групп увеличилось в 17 раз, их число с количественным составом от 4 до 10 человек и более — в 10, с длительностью существования от 1 до 5 лет — в 20, с межрегиональными связями — в 27, с коррумпированны ми — в 142—172 раза. За эти же годы число выявленных преступ лений, совершенных установленными организованными группа ми, увеличилось только в 9 раз. Научились «прятать концы в воду». Сопоставление приведенных данных дает более точные «адреса» причинности организованной преступности и эффективности си стемы правоохранительных органов.
Обращение к динамике анализируемых показателей в целях вы явления обстоятельств, способствующих совершению преступлений, имеет важное значение. Именно динамика их, положительно или отрицательно коррелируемая с динамикой самой преступности, позволяет зачислить те или иные обстоятельства в систему крими ногенных или антикриминогенных факторов, среди которых могут быть и преступления одного вида по отношению к другому.
Между зарегистрированным уровнем хищений огнестрельно го оружия и учтенными преступлениями, совершенными с при менением огнестрельного оружия, существует прямая корреля ционная зависимость (табл. 1).
Таблица I
Соотношение преступлений хищения оружия и его применения
|
Виды преступлений |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
Всего |
|
Хищения: |
|
|
|
|
|
|
|
|
абсолютные пока- |
|
|
|
|
|
|
|
|
затели |
773 |
1138 |
1396 |
1352 |
1336 |
ИЗО |
7125 |
|
проценты |
100,0 |
147,2 |
180,6 |
174,9 |
172,8 |
146,2 |
— |
|
Вооруженные престу- |
|
|
|
|
|
|
|
|
пления: |
|
|
|
|
|
|
|
|
абсолютные пока- |
|
|
|
|
|
|
|
|
затели |
4481 |
8873 |
19 154 |
18059 |
12 160 |
9549 |
72276 |
|
проценты |
100,1 |
198,0 |
427,4 |
403,0 |
271,4 |
213,1 |
— |
|
Число вооруженных |
|
|
|
|
|
|
|
|
преступлений на одно |
|
|
|
|
|
|
|
|
хищение оружия |
5,8 |
7,8 |
13,7 |
13,4 |
9,1 |
8,5 |
10 |
Сопоставляя числа хищений оружия и преступлений, со вершенных с применением оружия, следует сознавать, что эти деяния коррелируют между собой главным образом потому, что у них практически одни и те же причины. Но хищение ору жия чаще всего -- лишь стадия приготовления более дерзких преступлений с применением оружия. Это, однако, не означа ет, что совершение тяжких вооруженных преступлений в том или ином году осуществляется с оружием, похищенным в том же году. На руках населения оружия много.
В 70-е гг. в розыске находились десятки похищенных стволов, в 80-е гг. — сотни, в 90-е гг. — тысячи. В 1996 г. разыскивался 32 121 ствол. Это в 210 раз больше, чем в 1988 г. По неполным данным МВД РФ в нелегальном обороте в 1995 г. находилось не менее 150 тыс. единиц огнестрельного оружия. Кроме того, 3,2 млн огнестрельного оружия (главным образом, охотничьего) в том же году находилось в правомерном владении граждан. Любая еди ница оружия из этой массы могла быть применена при соверше нии преступления. Тем не менее между хищениями оружия и при менением его при совершении других преступлений существует сильная прямая корреляция.
Судя по данным таблицы, в 1992—1993 гг. росло число хище ний и применений оружия, а в последующие годы снижалось число и хищений, и применения оружия, хотя темпы прироста (снижения) в сопоставляемых видах деяний существенно разли чались. В среднем на одно хищение приходилось 10 вооруженных деяний. Максимум (13,7 и 13,4) падает на 1993—1994 гг. Пере фразируя известное выражение (если в первом акте пьесы на стене висит ружье, то в последнем акте оно выстрелит) можно ска зать, если совершено хищение оружия, то оно с большой долей вероятности может вскоре выстрелить.
Осознание опасностей от вооруженных преступлений в 1992— 1995 гг. и принятие некоторых предупредительных мер по конт ролю над оружием снизило число учтенного вооруженного на силия в стране. Аналогичная картина наблюдалась в США в 80-90-е гг. Удельный вес умышленных убийств с применением ог нестрельного оружия с 1985 по 1994 г. в американском обществе вырос с 54 до 60%. В США оружие свободно продается и покупа ется. Только по учету там насчитывается примерно один ствол на каждого жителя (от младенцев до стариков). Население страны давно научилось более или менее осторожно пользоваться им. Но интенсивный рост умышленных убийств из огнестрельного ору жия напугал американское общество, что послужило основани ем для принятия жесткого законодательства 1994 г., по которому запрещались продажа и хранение 19 видов автоматического ору жия, расширение применения смертной казни по 50 составам деяний и многие другие репрессивные меры. Они способствова ли снижению уровня умышленных убийств вообще и совершен ных с применением огнестрельного оружия, в частности.
Проблема распространения огнестрельного оружия на земле волнует международное сообщество. На Девятом конгрессе ООН о предупреждении преступности и обращении с правонарушителя ми (Каир, 1995 г.) обсуждался специальный проект резолюции о контроле над оружием. Как мы видим, изучение соотношений толь ко двух взаимосвязанных деяний, одно из которых условно можно рассматривать как фактор, а другое как следствие, помогает вый ти на очень важные национальные и транснациональные крими нологические проблемы. Результаты статистического анализа па раллельных рядов этих двух деяний — серьезный аргумент против введения в России свободной продажи огнестрельного оружия, которая давно предлагается некоторыми политиками.
5. Следующий шаг в статистическом выявлении причин и ус ловий, способствующих совершению преступлений, — это сопо ставление данных криминальной статистики с данными статисти ки социальной, экономической, демографической, культурной, гео графической, медицинской, моральной и т. д.
Элементарным примером может служить обращение к коэф фициенту преступности, который строится на соотношении аб солютного числа преступлений (юридическая статистика) на 100 тыс. или 10 тыс. жителей (демографическая статистика). Это соотношение помогает решать очень многие проблемы объектив ной оценки преступности, сравнительного анализа по террито риям и годам, в том числе и в плане определения криминоген ное™ той или иной группы населения. Аналогичные сопоставле ния можно произвести между данными о преступлениях и пло щадью территории, на которой они совершены, путем исчисле ния числа преступлений на 1 кв. километр территории.
Более ценные данные для изучения причин преступности за ключаются в соотношениях уголовной статистики с сущностны ми статистическими характеристиками общества и государства -политическими, экономическими, социальными, культурными, духовными и т. д. Эти сведения систематически собираются и обнародуются в статистических сборниках Госкомстата РФ. В дан ном случае статистический анализ является междисциплинарным и базируется на статистическом учете и отчетности по всем от раслям и сферам жизни и деятельности. Обращение к статистике данных отраслей требует от исследователя достаточного знаком ства с интересующими его учетом и отчетностью.
Демографическая статистика дает возможность соотнести пре ступность, распределенную во времени и пространстве, с ана логичным распределениям численности всего населения, муж чин и женщин, лиц различного возраста, городских и сельских жителей, с общими и частными показателями воспроизводства населения, браками и разводами, рождаемостью и смертностью, естественным и миграционным приростом и т. д. Все это имеет прямое отношение к изучению причинности преступности или ее особенностей.
Особую роль в этих изучениях играет анализ взаимосвязей уровня преступности с основными общеэкономическими показа телями, развитием материального производства и различных форм хозяйства страны (субъекта Федерации, города, района), со струк турой и уровнем валового национального продукта в целом и по отраслям производства, национальным доходом, производитель ностью труда, потреблением и накоплением, распределением населения по отраслям производства и обслуживания, природ ными ресурсами и охраной окружающей среды, с научно-техни ческим прогрессом, производством и оборотом алкогольных на питков и т. д. Статистика и криминология имеют в проведении подобного анализа богатый опыт.
Любопытные сведения, например, приводятся в Четвертом обзоре ООН о тенденциях преступности по данным 1990 г. на основе изучения взаимосвязей убийств с агрегированными по казателями развития людских ресурсов. Эти агрегированные по казатели представляли собой уровень национального дохода, про должительность жизни и уровень образования (табл. 2).
Приведенные данные международной статистики подтвер ждают давно установленную ООН тенденцию: уровень убийств и насилия значительно выше в бедных и развивающихся странах, чем в более обеспеченных и развитых, поскольку борьба за су ществование и выживание снижает ценность человеческой жиз ни. В развитых странах с достаточной социальной защитой чрезвычайно высок уровень корыстных деяний, главным образом, краж. Приведенная таблица раскрывает причинные связи убийств с низким уровнем развития людских ресурсов, низким и сред ним уровнем доходов населения, с недостаточным развитием страны в целом. Коэффициент убийств в странах с низким уров нем развития людских ресурсов в 4,5 раза выше, чем в странах с высоким уровнем их развития.
Таблица 2
Взаимосвязь убийств с некоторыми агрегированными показателями'
Агрегированные показатели
Развитие людских ресурсов:
низкий уровень
средний уровень
высокий уровень Доходы:
низкий уровень
средний уровень
высокий уровень
Развитие стран: развивающиеся развитые
Уровень убийств на 100 тыс. населения
Система показателей социальной статистики в ее широком по нимании включает в себя огромное число показателей, выявле ние взаимосвязей преступных проявлений с которыми помогает адекватно определить всю совокупность криминогенных факторов социального значения. Систему показателей социальной статисти ки условно можно разбить на четыре большие группы.
1) Статистика общественного и государственного устройства: экономической системы страны, политической системы страны, социальной структуры общества, расслоения общества, обще ственного мнения и другие параметры.
2) Статистика личности, семьи, коллектива: личности и се мьи, трудового коллектива, моральных устоев, свободного вре мени, досуга и другие показатели.
3) Статистика уровня жизни населения: доходов и расходов, социальных условий труда, социального обеспечения, потребле ния материальных благ и услуг и т. д.
4) Статистика сферы обслуживания населения: торгового и бытового обслуживания, жилищных условий и коммунального обслуживания, транспортного обслуживания и услуг связи, здра воохранения и физической культуры, продолжительности жиз ни, образования, культуры, массовой информации и многих дру гих аспектов обслуживания.
В порядке иллюстрации мы обратимся лишь к одной взаимо связи, может быть, самой главной, -- взаимосвязи уровня ко рыстной преступности с величиной социально-экономического расслоения (неравенства) населения, в котором заложена суть социальной справедливости общества.
В 60-е гг. доля корыстных преступлений в структуре всей учтен ной преступности составляла около 40—45%, в конце 80-х гг. — в пределах 75, в настоящее время — более 80%. С учетом латентной корыстной преступности эта доля будет еще больше, ибо уровень латентности корыстных экономических и должностных преступле ний чрезвычайно велик. В российских условиях неправового накоп ления первичного капитала это в первую очередь свидетельствует о криминальном «окорыствовании» всех общественных отношений -экономических, социальных, политических. Значительное число людей в переходное правовое безвременье имеет мотивацию стать собственником, урвать свое или чужое, создать или войти в доход ную коммерческую структуру, обворовывающую государство, об щество, а то и непосредственно население.
Именно в эти годы интенсивно увеличивался разрыв в дохо дах населения (децильный коэффициент, раскрывающий соот ношение 10% самых бедных и 10% самых богатых). В 1991 г. он составлял 1:4,5, в 1992 - 1:8, в 1993 - 1:10, в 1994 -1:15. По данным Программы социальных реформ в РФ на период 1996-2000 гг., утвержденной постановлением Правительства РФ 26 фев раля 1997 г., этот разрыв был уже 1:24'. Скрытый разрыв намно го больше. Данный социально-экономический фактор является особо криминогенным. Это было доказано многочисленными ис следованиями XVI1I-XX вв. Платон в целях предупреждения пре ступлений прямо предлагал установить разрыв между бедностью и богатством в пределах 1:4. Эти предложения реализуются во многих цивилизованных странах. В демократических европейс ких государствах он близок к пятикратному. Социально опас ным и наиболее криминогенным считается соотношение 1:10. Этот вывод с давних времен базируется на соотношении уго ловной, моральной и социально-экономической статистики.
Подобные сопоставления многих сведений о преступности могут быть произведены с самыми разными показателями со циально-экономического развития. В статистической и крими нологической литературе на сопоставлении уголовной и соци ально-экономической статистики давно и небезуспешно реша ются многие проблемы изучения причинности преступных про явлений.
.
К правоохранительным органам относятся органы прокура туры, внутренних дел, безопасности, налоговой полиции, та моженного комитета, военной прокуратуры и др. Им свойствен ны общие задачи по обеспечению правопорядка в стране и свои собственные направления работы и формы деятельности. В свя зи с этим изучение деятельности правоохранительных органов представляет собой сложную и многоаспектную систему. Рас смотрим статистическое обеспечение лишь некоторых направ лений работы.
1. Согласно Закону о милиции ее задачами являются: обеспе чение личной безопасности граждан; предупреждение и пресе чение преступлений и административных правонарушений; ох рана общественного порядка и обеспечение общественной безо пасности; оказание помощи гражданам, должностным лицам, предприятиям и учреждениям в осуществлении их законных прав и интересов.
Эти задачи детализируются в обязанностях и правах милиции. Она обязана:
- предотвращать и пресекать преступления и административ ные правонарушения; выявлять обстоятельства, способствующие их совершению, и в пределах своих прав принимать меры к уст ранению данных обстоятельств;
— оказывать помощь гражданам, пострадавшим от преступ лений, административных правонарушений и несчастных случа ев, а также находящимся в беспомощном либо ином состоянии, опасном для жизни и здоровья;
- принимать и регистрировать заявления, сообщения и иную поступающую информацию о преступлениях, административных правонарушениях и событиях, угрожающих личной или обще ственной безопасности, своевременно принимать меры, предус мотренные законодательством;
- выявлять и раскрывать преступления;
— возбуждать уголовные дела, производить дознание и осу ществлять неотложные следственные действия;
— разыскивать лиц, совершивших преступления, скрываю щихся от органов дознания, следствия и суда, уклоняющихся от исполнения уголовного наказания, без вести пропавших и иных в случаях, предусмотренных законодательством, разыскивать по хищенное имущество и др.
Всего в ст. 10 упомянутого Закона перечислено 24 группы обя занностей. Для выполнения их милиции предоставляются соот ветствующие права. В ст. 11 Закона их перечень занимает 32 пунк та, например:
— составлять протоколы об административных правонаруше ниях, осуществлять административное задержание и принимать другие меры;
- производить в предусмотренных законом случаях и поряд ке уголовно-процессуальные действия;
— задерживать и содержать под стражей в соответствии с за коном лиц, подозреваемых в совершении преступлений, а также лиц, в отношении которых мерой пресечения избрано заключе ние под стражу;
- задерживать и содержать в милиции на основаниях и в по рядке, предусмотренных законодательством, лиц, уклоняющих ся от исполнения уголовного наказания и административного аре ста, для последующей передачи их соответствующим органам и учреждениям; и т. д.
В абсолютном большинстве случаев исполнение обязаннос тей и реализация прав милицией — это юридически значимый акт, который находит то или иное отражение в документах пер вичного учета и соответствующих формах отчетности.
Назовем лишь некоторые отчеты:
1) О результатах деятельности органов внутренних дел по борьбе с организованной преступностью (Ф. 1-ОП);
2) О работе органов внутренних дел по расследованию пре ступлений (Ф. 4-1);
3) Об использовании сил и средств в раскрытии преступле ний (Ф. 4);
4) О результатах работы органов внутренних дел по выявлению и раскрытию корыстно-насильственных преступлений (Ф. 4-3);
5) О работе по выявлению и раскрытию преступлений эко номической направленности (Ф. 5-К);
6) О работе подразделений криминальной милиции по вы явлению и раскрытию преступлений экономической направлен ности (Ф. 5);
7) Об участии сотрудников ГАИ в выявлении и раскрытии преступлений (Ф. ГАИ-П);
8) О результатах работы органов дознания (Ф. 3-Е);
9) О розыске лиц, скрывшихся от дознания, следствия, суда, уклоняющихся от исполнения уголовного наказания, без вести пропавших, а также об установлении личности граждан и нео познанных трупов (Ф. 3);
10) О результатах работы службы досмотра органов внутрен них дел на воздушном транспорте по обеспечению авиационной безопасности (Ф. 2-ГУВДТ);
11) О результатах работы отрядов милиции особого назначе ния (Ф. 19);
12) О профилактической работе органов внутренних дел (Ф. «Профилактика»);
13) О результатах работы органов внутренних дел по преду преждению преступлений несовершеннолетних правонарушите лей (Ф. 18);
14) О результатах работы центров временной изоляции для несовершеннолетних правонарушителей (Ф. 539);
15) О работе органов внутренних дел с лицами, осужденны ми к наказаниям, не связанным с изоляцией от общества и иным мерам реализации уголовной ответственности (Ф. 10-ИУ);
372
16) О работе экспертно-криминалистических подразделе ний (Ф. 1-НТП);
17) О лицензионно-разрешительной работе (Ф. 1-РС);
18) О работе информационных подразделений (Ф. 1-ИЦ). Данный перечень можно было бы продолжить. Однако и так
очевидно, что в органах внутренних дел собирается огромная и, может быть, даже избыточная статистическая информация о ра боте различных подразделений, анализ которой не представляет особой трудности, поскольку практически не выходит за преде лы имеющегося отчета.
В отчете о результатах работы отрядов милиции особого на значения (Ф. 19), например, указывается: число проведенных мероприятий самостоятельно ОМОНом и совместно с крими нальной милицией, налоговой полицией, таможенными органа ми; число задействованного личного состава; число задержанных преступников, их правонарушения, изъятие у них оружия, нар котиков и т. д. Этот небольшой отчет, с одной стороны, может быть дополнен сведениями из других отчетов, с другой, — ис пользован при изучении состояния общественного порядка, раз личных видов нарушений или преступлений.
Отчеты (Ф. 18) о результатах работы органов внутренних дел по предупреждению правонарушений несовершеннолетних и (Ф. 539) о результатах работы центров временной изоляции для несовершеннолетних правонарушителей в совокупности с отче тами (Ф. «Профилактика») о профилактической работе органов внутренних дел и (Ф. 2) о лицах, совершивших преступления, где субъекты преступлений, в том числе и несовершеннолетние, распределены по полу, возрасту, видам преступлений и другим признакам, могут дать относительно полную характеристику не совершеннолетних правонарушителей, их предпреступном и пре ступном поведении и о работе органов внутренних дел по про филактике противоправного поведения.
В сведениях о лицах, состоящих на учете в подразделениях по предупреждению правонарушений несовершеннолетних, раскры вается около 60 признаков: общее число лиц, состоящих на уче те, их движение в течение года, снятие с учета в связи с исправ лением, осуждением, направлением в спецучилище и т.д.; ха рактеристики по возрасту, образованию, занятиям, наличию ро дителей (опекунов); отдельно раскрываются сведения о несовер шеннолетних, доставленных в органы внутренних дел за совершение правонарушений. В сведениях о результатах работы по предупреждению правонарушений несовершеннолетних в бо лее чем 40 признаках отражаются принимаемые меры к несо вершеннолетним, главным образом, «репрессивного» характе ра. Говорится о направлении представлений о несовершенно летних, помещении их в различные учреждения, составлении протоколов, направлении материалов в суд, комиссию по де лам несовершеннолетних и т. п. Особо учитывается работа, про водимая с несовершеннолетними, входящими в состав преступ ных группировок. О собственно профилактических мероприя тиях в отчете ничего не говорится. В отчете (Ф. 539) примерно в таком же объеме рассматриваются результаты работы центров временной изоляции несовершеннолетних правонарушителей.
Анализ работы милиции с несовершеннолетними правонару шителями в динамике, в соотношении их с численностью и рас пределением на анализируемой территории всех подростков в це лом, наличием и поведением их родителей (опекунов), воспита тельной работой общеобразовательных и специальных школ, дет домов, интернатов, учреждений специального обслуживания, ор ганов опеки и попечительства, органов и учреждений образова ния и другие данные могут раскрыть многие недостатки работы с несовершеннолетними правонарушителями и выявить имеющие ся возможности по их исправлению. Приведенные примеры рас крывают статистические условия анализа различных форм деятель ности милиции и органов внутренних дел в целом.
2. В структуре задач, выполняемых органами внутренних дел, есть такие, по результатам выполнения которых судят о дея тельности милиции в целом. Это уровень соответствия регист рируемой преступности на обслуживаемой территории действи тельному положению дел и уровень раскрываемости преступ лений.
Уровень соответствия регистрируемой преступности криминаль ным реалиям — комплексный показатель. Он включает в себя ис полнение таких важных милицейских обязанностей, как: а) при нимать и регистрировать заявления, сообщения и иную информа цию о преступлениях; б) выявлять преступления, особенно те их виды, которые совершаются без видимых жертв; в) возбуждать уголовные дела, проводить дознание и предварительное следствие.
Борьба с преступностью или контроль над ней начинается с регистрации заявлений, сообщений или иной информации о преступлениях, на основе которых возбуждается уголовное дело или проводится предварительная проверка, по результатам кото рой в свою очередь возбуждается уголовное дело либо выно сится постановление об отказе в его возбуждении. Добросовес тная регистрация первичной информации о преступлениях и регистрация самих преступлений -- акт не формальный, а сущ ностный. Объективность деятельности милиции и других пра воохранительных органов по учету заявлений и сообщений о преступности и самих преступлений -- одна из главных про блем. Она затрагивает интересы народа, национальной безопас ности, государства и интересы правоохранительных органов.
Первые три группы интересов во многом совпадают. Интере сы милиции и других правоохранительных органов, которые ре гистрируют заявления и сообщения о преступлениях, учитывают преступность, расследуют уголовные дела и одновременно несут ответственность за рост преступности, постоянно находятся в со стоянии конфликта интересов ведомства и государства, ведомства и народа. Традиционно побеждают корпоративные интересы: стремление любыми путями показать, что правоохранительные органы не даром «едят хлеб налогоплательщиков». Подобный по каз можно делать разными способами: либо объективно удержи вать преступность на социально терпимом уровне, а может быть, и снижать его, либо регистрационно «добиваться тех же целей».
Поскольку удерживать объективно растущую преступность на каком-то более или менее терпимом уровне и тем более снижать его в современной России нет необходимых возможностей, то традиционно учет заявлений о преступлениях и учет самой пре ступности становятся заложниками корпоративных интересов. Статистические манипуляции «помогают» решать самые важные вопросы: регулировать нагрузки правоохранительной системы на уровне ее средней пропускной способности и демонстрировать свои возможности «успешной» борьбы с преступностью.
В стране, где повсеместной криминализацией общественных, экономических и политических отношений озабочены другие стра ны и мировое сообщество в целом, где криминал на каждом шагу, высокие должностные лица не стесняются говорить о сокраще нии преступности и росте ее раскрываемости.
Статистические возможности объективизации этих показате лей были рассмотрены при статистическом обосновании латент ной преступности. Статистические методы ее выявления представляют собой одновременно и методы изучения деятельности милиции и других правоохранительных органов по учету, а зна чит, и по расследованию преступлений, изобличению винов ных и их наказанию с одним лишь уточнением.
Значительную долю в структуре латентной преступности за нимает «незаявленная» преступность. Ее уровень прямо и непос редственно мало зависит от деятельности милиции. Сообщать или не сообщать о преступлении — право пострадавшего или иного гражданина. Уголовной ответственности за недонесение о преступ лении в действующем законодательстве нет. Хотя незаявление о преступлении в значительной мере обусловлено недоверием к ми лиции и неверием в ее возможности, при изучении деятельности конкретных правоохранительных органов акцент должен ставить ся на степень выполнения ими своих обязанностей по регистра ции заявлений о преступлении и самих преступлений.
3. У милиции есть и другая обязанность — выявление преступ лений. Она имеет особое значение при преследовании преступле ний против государства, государственной собственности, эконо мических, экологических, коррупционных и иных деяний. Вы полнение этой обязанности отслеживается в документах первич ного учета и в ряде отчетов непосредственно (Ф.5; Ф.5-К; Ф.4-3; Ф.ГАИ-П) и опосредованно (Ф.1-ОП; 2-ГУВДТ; Ф.З; Ф.1-НТП; Ф.19 и др.).
В отчете о работе подразделений криминальной милиции (Ф.З) 18 разделов, в которых раскрываются сведения: о выявленных преступлениях; об изъятии имущества, денег, ценностей; о рас пределении этих деяний по отраслям народного хозяйства; об участии различных служб и органов в выявлении указанных дея ний; о выявленных правонарушителях; о должностных лицах, со вершивших преступления с использованием должностного по ложения; о потерпевших (юридических и физических лицах); о преступлениях в кредитно-финансовой сфере, на потреби тельском рынке, во внешнеэкономической деятельности, с ва лютными ценностями, приватизацией, изготовлением и сбы том поддельных денег и ценных бумаг и др. Отчет содержит около 4200 признаков.
В сочетании с другими отчетами объем информации доходит до 10 тыс. Однако такое подробное статистическое описание от ражает работу лишь по выявленным преступлениям, удельный вес которых в структуре реальной экономической преступности не превышает 4-5%. Это обусловлено объективными и субъектив ными возможностями подразделений милиции по борьбе с эко номическими преступлениями. Они выявляются, главным обра зом, на основе поступающих сигналов от граждан, должностных лиц, других служб правоохранительных органов, средств массо вой информации и иных источников, а не путем каких-либо то тальных проверок. Не случайно Правительство РФ по поручению Президента РФ (Указ от 3 марта 1998 г.) разрабатывает единую систему учета выявленных преступлений и административных пра вонарушений в сфере экономики в целях отразить их в государ ственной статистической отчетности и принять необходимые меры. В статистической карточке на выявленное преступление учитываются те, кто выявил преступление: следователь проку ратуры, органов внутренних дел; сотрудники криминальной ми лиции (подразделения по борьбе с незаконным оборотом нар котиков, организованной и экономической преступностью, с преступными посягательствами на грузы; уголовный розыск, оперативно-розыскных подразделений); сотрудниками милиции общественной безопасности (ГАИ, участковые инспекторы, орга ны дознания, патрульно-постовая служба, ОМОН, подразделе ния предупреждения преступлений несовершеннолетних, вне ведомственная охрана, дежурные части); исправительными уч реждениями и следственными изоляторами; пожарной службой; паспортно-визовой службой; национальным бюро Интерпола; другими службами внутренних дел; налоговой полицией и на логовой инспекцией; таможенными органами; федеральной служ бой безопасности; подразделениями собственной безопасности; частными детективами или охранными службами и другими ли цами. Поэтому при статистическом анализе деятельности соот ветствующих подразделений криминальной милиции есть необ ходимость соотнести данные отчетов Ф.5, Ф.5-К и сведения других отчетов.
4. Следующий важный показатель работы правоохранитель ных органов — раскрываемость преступлений. По действующему учету и отчетности она представляет собой отношение числа рас крытых деяний к числу расследуемых, выраженное в процентах:
Сведения о раскрытии преступлений формируются на ос нове статистической карточки Ф.1.1 о результатах расследования преступлений. В соответствии с Инструкцией о едином учете преступлений деяние может быть учтено как раскрытое только в случаях, когда:
- уголовное дело по обвинению лица, совершившего пре ступление, закончено производством и обвинительное заключе ние утверждено прокурором с направлением дела в суд;
- лицо, совершившее преступление, установлено, но с со гласия прокурора уголовное дело прекращено по нереабилити рующим основаниям с освобождением лица от уголовной ответ ственности;
- лицо, совершившее преступление, не представляющее боль шой общественной опасности, но с согласия прокурора без воз буждения уголовного дела освобождено от уголовной ответствен ности;
- лицо, совершившее преступление, установлено в про цессе протокольной формы досудебной подготовки материа лов, и они с санкции прокурора направлены в суд;
- уголовное дело прекращено в связи с изменением обста новки, истечением срока давности, актом амнистии, а также в отношении умершего лица.
Нераскрытым считается такое преступление, уголовное дело по которому приостановлено в связи с тем, что обвиняемый скрылся от следствия или суда или когда по иным причинам не установлено его местопребывание, а также в случае неустанов ления лица, подлежащего привлечению в качестве обвиняемого. В число нераскрытых преступлений включаются все преступле ния, дела о которых впервые приостановлены в данном отчет ном периоде, независимо от времени возбуждения уголовного дела и времени регистрации данного преступления.
К расследованным преступлениям в данном случае относятся преступления, уголовные дела (материалы) по которым направ лены в суд, прекращены производством, а также по материалам о которых, с согласия прокурора, отказано в возбуждении уго ловного дела (за исключением случаев прекращения уголовных дел или отказа в возбуждении уголовных дел по реабилитирую щим основаниям и основаниям, исключающим уголовную от ветственность).
В некоторых странах раскрываемость определяется как отно шение раскрытых преступлений из числа зарегистрированных в отчетном периоде к общему числу всех зарегистрированных в том же отчетном периоде. Подобный расчет не включает в себя преступления и раскрытые деяния, которые были учтены в про шлые годы (они учитываются отдельно). Такой подход более объективен в связи с соблюдением принципа построения учета в строгих рамках отчетного периода. Различия между показателя ми, рассчитываемыми разными методами, могут быть не так ве лики, поскольку с прибавлением раскрытых дел за счет про шлых лет увеличивается и число расследуемых дел за счет тех же прошлых лет. При анализе раскрываемости, особенно при сопо ставлении сведений по другим странам, следует помнить об этом. Раскрываемость преступлений отражается в отчетах Ф.4, Ф.4-1, Ф.4-3, Ф.5 и др. В 1996 г. было раскрыто 70,9%, а в 1997 г. -72,2% преступлений, в том числе тяжких и особо тяжких — 60,7%, совершенных в особо крупных размерах — 88,2%, пре ступлений экономической направленности — 91,3%, связан ных с незаконным оборотом наркотиков 96,9%, связанных с незаконным оборотом оружия -- 98,0%. Самый низкий про цент раскрываемости был по кражам из квартир (53,8%). Рас крываемость по линии милиции общественной безопасности (по делам, когда предварительное следствие необязательно) со ставляет 93,9% и по линии криминальной милиции (предва рительное следствие обязательно) — 64,6%.
Реальная раскрываемость преступлений, представляющая со бой отношение раскрытых деяний к фактически совершенным (т. е., к зарегистрированным и латентным), в 4—5 раз ниже фор мальной. По некоторым видам деяний эта разница достигает двух и более порядков. Таким образом, приближение формаль ных показателей раскрываемости преступлений к реальным тес но связано с уровнем латентной преступности.
Показатели уровня преступности и ее раскрываемости явля ются главными при оценке деятельности правоохранительных ор ганов. Это накладывает на них отпечаток «борьбы за показатели». Поскольку между уровнем учтенной преступности и раскрывае мостью преступлений существует сильная обратная корреляци онная зависимость, то неполнота и необъективность одних дан ных существенно влияет на другие. В связи с этим порочной прак тикой регистрации преступлений можно «замедлить» или «сни зить» не только темпы прироста преступности, но и, если вы борочным учетом еще и управлять (скажем, «уходить» от регис трации заведомо нераскрываемых или трудно раскрываемых деяний и активно регистрировать незначительные и очевидные пре ступления, по которым не требуется обязательного проведения предварительного следствия), то можно добиться заметного ро ста раскрываемости учтенных деяний и т. д.
Подобное «управление» не требует директив. Во всех при казах и указаниях предъявляются жесткие требования к объек тивности учета преступности и борьбы с ней. Вместе с этим системно отслеживается криминологическая ситуация в регио нах и в ежемесячно публикуемых оперативных материалах ука зываются «передовики» и «отстающие» по наиболее важным показателям. Обратимся к рядовому и часто встречающемуся примеру. В Волгоградской области в 1996 г. раскрываемость пре ступлений равнялась 73,3%. В январе 1997 г. в силу каких-то при чин (расслабление, манипуляции с учетом в конце и начале года, вступление в силу нового УК и др.), раскрываемость сни зилась до 68,6, а в феврале — до 57,9% (по европейским мер кам, где средняя раскрываемость не превышает 45%, — это вы сочайшее достижение). По нашей традиции область с января месяца была зачислена в число регионов «с низкой раскрывае мостью преступлений». В марте ГУВД области повысило рас крываемость до 61,8, в апреле -- до 63,0, в мае -- до 64,2, в июне до 69,0%. После этого она была вычеркнута из числа ре гионов с низкой раскрываемостью. В августе ее показатели дос тигли 69,5%, в сентябре— 71,6, в октябре— 72,9%, но в «пе редовики» она не попала, так как в списке в октябре месяце значились регионы с раскрываемостью от 82,6 до 89,2%.
Такие манипуляции в уголовной статистике еще больше по дорвут доверие населения к правоохранительным органам, что в свою очередь снизит заявляемость о преступлениях, а после днее, по законам обратной связи, приведет к «улучшению» по казателей результативности борьбы с преступностью.
Оригинальное объяснение применительно к Германии, где учет преступности, может быть, один из лучших, но где есть и аналогичные недостатки, дает немецкий криминолог Ганс Шнай дер. «Официальная уголовная статистика, -- пишет он, — есть модель, которая служит инстанциям формального социального контроля в качестве средства самооправдания перед обществен ностью и влияния на нее. Так, например, с одной стороны, по лиция хочет доказать, насколько хороша проделанная работа ... и это ее полное право; с другой -- она должна еще и убедить общественность, что она (работа. -- Авт.) остается достаточно острой и что преступность угрожает обществу. Ведь иначе (поли ции. — Авт.) начнут сокращать штаты сотрудников и урезать средства». К этим словам следует добавить, что преступность в Германии и объективно, и регистрационно высока. В 1995 г. там при численности населения 81 538 603 чел. зарегистрировано 6668 717 преступлений (без автотранспортных), что на 2% боль ше, чем в 1994г. Коэффициент преступности составил 8176,6 де яний на 100 тыс. населения. Раскрываемость преступлений при отлично работающей полиции колеблется в пределах 45-50%.
В России в условиях криминализации всех общественных от ношений и крупных организационных, кадровых, профессио нальных, материально-технических, финансовых и морально-правовых недостатках в самих правоохранительных ораганах пре ступность с 1992 г. (год «отпущенной» регистрации) интенсивно сокращается. В 1996 г. она снизилась на 4,7%. В 1996 г. при числен ности населения 147 609 143 чел. у нас было зарегистрировано 2625081 деяние, или 1778,4 преступления на 100 тыс. населе ния, т. е. в 4,6 раза ниже, чем в Германии.
В силу указанных обстоятельств изучение деятельности пра воохранительных органов по регистрации заявлений и сообщений о преступлениях, по выявлению преступлений, регистрации преступлений и их раскрываемости должно быть особенно полным, взаимосвязанным и критичным. Вернемся к примеру Волгоградской области. Если проследить рост раскрываемости преступлений в ней в соотношении с уровнем регистрируемой преступности всей, более опасной (по линии криминальной милиции) и малозначительной (по линии милиции общественной I безопасности), то видно, что общий уровень преступности в ' январе 1997 г. снизился на 18,3% (данные приводятся в сравнении с аналогичными показателями предыдущего года), более опасной — на 22,5, малозначительной — на 7,7; в феврале -соответственно на 11,9, 13,8 и 6,9%. Эти данные означают, что в структуре преступности, при ее общем снижении, росла доля малозначительных деяний, совершенных в условиях очевиднос ти, регистрируемых милицией общественной безопасности, по которым проведение предварительного следствия необязательно. При изучении структурных относительных показателей мы говорили, что распределение различных видов преступлений в структуре всей преступности имеет некоторую устойчивость. Относительный рост очевидных преступлений небольшой тя жести и снижение тяжких и особо тяжких преступлений в со здавшихся условиях вряд ли может быть стихийным, и это не могло не сказаться на уровне раскрываемости.
При расширении статистических сопоставлений раскрыва емости с уровнями отдельных видов преступлений, характери стикой правонарушителей, преступностью в отдельных райо нах, городах и населенных пунктах области, качеством регист рации заявлений и сообщений о преступлениях и самих пре ступлений, отказными материалами, жалобами пострадавших и т. д. можно получить более полную картину о реальной и фор мальной раскрываемости преступлений.
5. При изучении деятельности правоохранительных органов зна чимое место занимает анализ следственной работы. Он касается след ственных подразделений органов внутренних дел (около 90%), про куратур, федеральной службы безопасности, налоговой полиции, таможенных органов и органов военных прокуратур.
Подобный анализ базируется на информации, получаемой из статистических карточек о результатах расследования преступле ния (Ф. 1.1) и отчете о следственной работе (Ф. 1-Е). Последний входит в ведомственную государственную отчетность и является информационно емким. Он включает в себя 12 разделов с более чем 1200 единицами информации: об окончании следователями дел (без повторных) по видам преступлений; окончании дел доз навателями и завершении протокольных производств (без повтор ных) по видам преступлений; о работе следственного аппарата и органов дознания (с повторными делами и протокольными фор мами); сроках расследования уголовных дел; расследовании пре ступлений, совершенных несовершеннолетними; дополнительных расследованиях; задержании подозреваемых в совершении пре ступлений; об основаниях прекращения уголовных дел в процес се следствия и дознания; об окончании дел следователями нало говой полиции; о работе следственного аппарата и органов доз нания налоговой полиции и т. п.
Имеющаяся информация в документах первичного учета и в самой отчетности по этому вопросу позволяет получить более или менее достоверные данные о реально проделанной следствен ной работе в стране, регионе, городе, районе. Следственная и дознавательская работа ведутся по официально возбужденным делам и в строго процессуальной форме, в связи с чем манипу ляции со статистикой в этом случае менее возможны. Получае мые сведения вполне сопоставимы со статистическими данными о преступлениях, лицах, их совершивших, со статистикой осуж денных и т. д. Сопоставительный анализ сведений о следствен ной работе с другими показателями уголовной статистики по зволяет получить достаточно полную картину о деятельности сле дователей и дознавателей.
6. Не меньшее значение в практической юридической статис тике имеет количественный анализ работы прокурора. Он базиру ется, главным образом, на данных отчета о работе прокурора (Ф.П), который также входит в ведомственную государственную статистическую отчетность. В отчете отражены все функции дея тельности прокурора, предписанные законом о прокуратуре.
Отчет состоит из 8 разделов и содержит около 1800 призна ков, характеризующих прокурорский надзор за исполнением за конов; соблюдением прав и свобод человека и гражданина; за ис полнением законов органами, осуществляющими дознание и пред варительное следствие (надзор за законностью возбуждения и пре кращения дел, приостановления следствия и дознания, за соблю дением законности в стадии ведения следствия и дознания, за конностью арестов и задержаний, а также об участии прокурора в судебном рассмотрении жалоб на содержание под стражей); за исполнением законов в местах предварительного заключения, при исполнении наказания и иных мер принудительного характера; | данные об участии прокурора в арбитражном судопроизводстве (иски, заявления, жалобы, представления и протесты прокуро ра); сведения об участии прокурора в гражданском судопроизвод стве (участие прокурора в рассмотрении гражданских дел в судах, г его иски и заявления в порядке гражданского и уголовного судо производства, протесты прокурора); данные об участии прокуро ра в уголовном судопроизводстве (участие прокурора в рассмотре нии дел судом, протесты прокурора, результаты опротестования судебных постановлений); информация о работе прокуратуры по рассмотрению и разрешению жалоб, о гласности деятельности прокуратуры, о выступлениях прокурорских работников в сред ствах массовой информации.
Объем сведений, которые имеются в рассматриваемом отче те, дает возможность объективно оценить деятельность прокурора в различных формах его работы. Однако если анализируе мые данные не сопоставлять с реальной криминологической и правовой обстановкой, со статистическими показателями, ко торые ее характеризуют, с качеством работы по соблюдению дей ствующего законодательства во всех поднадзорных прокурору уч реждениях, то можно прийти к ошибочным выводам.
7. Интегрирующим направлением изучения работы правоохра нительных органов может быть анализ эффективности деятельнос ти правоохранительной системы в целом и ее отдельных составных частей или видов деятельности: оперативной работы, предвари тельного следствия и дознания, борьбы с преступностью и т. д.
Если под эффективностью работы понимать отношение фак тически достигнутого общественно-полезного результата к той цели, которая была определена законом, указом Президента РФ, решением координационного совещания правоохранительных ор ганов при Генеральном прокуроре РФ, решением соответствую щих властей в центре и на местах в целом или в каком-то конк ретном направлении деятельности (снизить брак в работе след ственных подразделений, уменьшить уровень латентности, сокра тить сроки расследования уголовных дел и т. д.), то в этом слу чае очень важно статистически соотнести фактические и плани руемые результаты. Система учета и отчетности правоохранитель ных органов более или менее удовлетворительно позволяет ре шать и эти обобщенные задачи.
.
Анализ судимости обычно включает в себя изучение состоя ния, структуры и динамики преступности («прошедшей» через суд), осужденных, мер наказания и других аспектов, связанных с судимостью. Статистическая обеспеченность таких изучений достаточно высока. Они могут опираться на обобщенные данные, которые находят отражение в статистической карточке на подсу димого, в отчетах о числе привлеченных к уголовной ответствен ности и мерах уголовного наказания (Ф. № 10.1), в отчетах об особенности применения реальных мер наказания (Ф. № 10.2), в отчетах о мерах наказания по наиболее тяжким преступлени ям (без учета сложения) (Ф. № 10.3), о составе осужденных и месте совершения преступлений (Ф. № 11), об осужденных по отраслям хозяйства (Ф. № Па), об осужденных, совершивших преступления в несовершеннолетнем возрасте (Ф. 12).
Информационный объем названных статистических докумен тов превышает 10 тыс. признаков (соотношений). Они дают воз можность детально анализировать судимость в стране, регионе, городе, районе по самым разным параметрам. Необходимо отме тить и следующее. Статистика судимости в отличие от статистики учтенной преступности более надежна и объективна. Хотя в насто ящее время есть немало оснований говорить о недостатках отече ственного правосудия, на статистические данные о судимости они влияют лишь в той мере, в какой среди осужденных могут ока заться невиновные лица, а среди оправданных — фактические преступники, или когда некоторые осужденные несут неоправ данно строгие, либо неоправданно мягкие меры наказания. Такие случаи не единичны и снижают надежность показателей. Но и в этом случае статистика судимости отражает фактические поста новления судов в отношении тех или иных лиц.
1. Судимость как преступность, «прошедшая» через суд, и меры уголовного наказания, освобождение от наказания и оправдание невиновных можно изучать по отчетам формы 10.
Отчет о числе привлеченных к уголовной ответственности и мерах уголовного наказания (Ф. №10.1) несет в себе около 330 юридически значимых признаков. Как и учет преступности (Ф. 1-Г), он отражает судимость по группам (главам УК) и ви дам (по статьям и частям УК) преступлений. Преступность в пол ном объеме отражается по статьям и их частям. Судимость в пол ном объеме отражается лишь по главам УК, а по статьям и час тям статей — лишь наиболее распространенные составы. Напри мер, убийство отражено в двух строках: в одной — простое убий стве (ст. 105 ч.1), в другой — убийство при отягчающих обстоя тельствах (ст. 105 ч. 2). А вот убийство матерью новорожденного ребенка (ст. 106), убийство, совершенное в состоянии аффекта (ст. 107), совершенное при превышении необходимой обороны либо при превышении мер, необходимых для задержания лица, совершившего преступление (ст. 108), причинение смерти по нео сторожности (ст. 109) и доведение до самоубийства (ст. 110) -идут одной строкой в отчете.
Последнее сочетание, объединившее в себе очень несхожие умышленные и неосторожные деяния, существенно обедняет от четность. Это результат государственной установки о сокращении отчетности. Но восполнение необходимых сведений возмож но, если обратиться к базам данных статистических карточек на подсудимого, которые находятся в субъектах Федерации.
Тем не менее анализируемый отчет в боковых заголовках (по строкам) содержит около 100 признаков, отражающих су димость по разным видам преступного поведения, его тяжес ти, видам вины, полу подсудимых, которые сочетаются по гра фам, озаглавленным по видам и мерам уголовного наказания и освобождения от него (смертная казнь, пожизненное заключе ние, лишение свободы — по годам — исправительные работы, лишение права занимать определенные должности или зани маться определенной деятельностью, штраф, условное осужде ние, освобождение от наказания по амнистии и другим осно ваниям, конфискация имущества, принудительные работы, оп равдание, прекращение дела по реабилитирующим и иным ос нованиям, дополнительные наказания и др.)
Отчет по форме № 10.2 (особенности применения реальных мер наказания) — продолжение предыдущего отчета, его вторая таблица. Он представляет распределение тех же видов преступно го поведения, о которых говорилось в отчете Ф. № 10.1, по 30 при знакам (графам) применения уголовного наказания: примене ние более мягкого наказания, назначение наказания ниже низ шего или выше высшего предела, определение вида исправитель ных учреждений (воспитательная колония общего или усилен ного режима, колония-поселение, колония общего, строгого, особого режима, тюрьма), назначение наказания по совокупно сти преступлений, виды принудительного лечения, реабилита ция, основания прекращения дела и т. д.
Отчет по форме 10.3 (меры наказания по наиболее тяжкому преступлению без учета сложения), где в несколько усеченном виде излагаются те же признаки, что и в первых двух отчетах, только применительно к наиболее тяжким преступлениям.
В общей совокупности отчеты 10.1, 10.2, 10.3 — это единый отчет (до 1997 г. он именовался отчетом Ф. № 10) о судимости, разнесенный, исходя из возможностей машинной обработки данных, на три таблицы (отчета).
2. Изучение осужденных может быть построено на основе от четов форм 11,12,13. Отчет о составе осужденных и месте совер шения преступления (Ф. № 11) самый объемный. В двух его таб лицах отслеживаются более 4300 признаков (соотношений). Он построен по типу отчета формы 10. В таблице 1 (демографичес кие признаки) группы, виды и составы преступлений, обо значенные в боковом заголовке, сочетаются с различными при знаками (графами), характеризующими личность осужденных по полу, возрасту, гражданству, месту проживания, статусу (бе женцы, вынужденные переселенцы, бомжи), образованию, роду занятий, трудоспособности (в том числе трудоспособные без определенных занятий), пенсионеры и т. д.
В таблице 2 (характеристика преступления, его рецидива и повторности) те же группы, виды и составы деяний соотносятся с их характеристикой по месту и стадиям совершения, характеру организованности при совершении преступления в группе, ал когольному или наркотическому опьянению субъекта, числу су димостей у него, характеру преступлений по прежним судимос тям, порядку отбывания наказания по прежним судимостям и освобождения от него и т. д.
Продолжение характеристики осужденных и совершенных ими деяний находится в отчете о судимости по отдельным отраслям хозяйства (Ф. № 11а), в котором отдельные виды преступлений (хищения, взяточничество, вымогательство, уклонение от упла ты налогов, коммерческий подкуп, нарушения правил охраны труда, безопасности движения и эксплуатации транспорта и др.) и некоторые виды субъектов (руководители, должностные лица и т.д.) соотнесены с различными отраслями хозяйства (28 при знаков). Перечень отраслей хозяйства включает в себя практичес ки все реально существующие виды промышленности, сельско го хозяйства, транспорта, связи, строительства, водного и лес ного хозяйства, финансово-кредитных учреждений, жилищно-коммунального хозяйства, здравоохранения, культуры, образо вания, спорта и физкультуры, правоохранительных органов, су дов и др.
Отчет об осужденных, совершивших преступления в несовер шеннолетнем возрасте (Ф. № 12), дополняет многие вышеназван ные показатели применительно к несовершеннолетним осуж денным.
Статистические сведения к отчетам форм 10, 11, 12 с 1997 г. собираются с применением электронно-вычислительной техни ки на безбумажной основе. Переход на машинный режим сбора данных о судимости, осужденных, мерах наказания в центре и на местах существенно повышает оперативность получения и анализа обобщенных сведений. Если в прошлые годы сведения о преступности Главный информационный центр МВД РФ в фе деральном объеме получал в течение 7-10 дней после конца от четного периода, то Министерство юстиции РФ получало дан ные о судимости в течение 4—5 и более месяцев после конца отчетного периода. В настоящее время положение дел со сбором данных в объеме рассмотренных отчетов будет приближаться к сбору данных о преступности. Это даст возможность оперативно использовать их в аналитической работе в целях совершенство вания управления обществом и системой уголовной юстиции в обусловленных законом пределах.
Министерство юстиции РФ по электронной связи получает уже сформированные отчеты, где показатели граф и строк жестко свя заны. Из отчетов (Ф.10.1 и Ф.10.2) мы можем узнать (в обоих от четах — строка 99), каково общее число лиц, осужденных за нео сторожные преступления, и как оно распределяется по видам на казания и их применения. Но в этих отчетах мы не найдем данных о распределении неосторожных правонарушителей по видам пре ступлений, хотя они и представлены там, но в тех же строках, а признаки строк между собой не соотносятся.
В базах данных судов и органов юстиции субъектов Федерации можно получить любые сочетания любых признаков, содержащихся в статистической карточке на осужденного, так как эти базы формируются на основе статистических карточек на осужденных, а не жестко запрограммированных отчетов. Объем информации в карточке — около 600 признаков, соотношение которых между собой может дать более 30 тыс. единиц информации.
Количество и качество статистических показателей о судимос ти, осужденных и мерах наказания открывают большие возмож ности для практического и научного изучения многих проблем судимости, понимаемой в широком плане. Эти возможности мо гут быть расширены за счет сопоставления имеющихся данных с данными других отчетов судов, прокуратур, органов внутренних дел, налоговой полиции, а также с данными демографической, социальной, экономической и другой статистики.
3. Особое практическое и научное значение имеет соотноше ние данных о судимости (преступности, «прошедшей» через суд) с данными об учтенной преступности и сведений об осужденных со сведениями о выявленных лицах, совершивших преступление. Для примера соотнесем некоторые показатели о личности осужденных с аналогичными показателями личности выявленных пра вонарушителей по данным 1996 г.
Таблица 3
Соотношение признаков, характеризующих правонарушителей и осужденных
в 1996 г.
|
|
Доля в |
Доля в |
Разность между |
|
Признаки |
структуре |
структуре |
осужденными |
|
личности |
правонару- |
осужденных, |
и правонару- |
|
|
шителей, % |
% |
шителями, % |
|
Всего лиц |
1 361 117 |
1 1 1 1 097 |
-250 020, |
|
(абсолютный показатель) |
|
|
или -18,4% |
|
Из них: |
|
|
|
|
Мужчины |
84,1 |
86,8 |
+2,7 |
|
Женщины |
15,9 |
13,2 |
-2,7 |
|
14-29 лет |
49,7 |
50,5 |
+0,8 |
|
30 лет и старше |
50,3 |
49,5 |
-0,8 |
|
В группе |
28,0 |
38,2 |
+ 10,2 |
|
В состоянии алкогольного опь- |
|
|
|
|
янения |
36,4 |
47,0 |
+ 10,6 |
|
В состоянии наркотического |
|
|
|
|
опьянения |
0,4 |
0,4 |
0,0 |
Сопоставление лишь некоторых признаков, характеризующих личность выявленных правонарушителей и осужденных, показы вает, что осужденные в структуре всех выявленных правонаруши телей составляют 81,6%, что мужчины подвергаются осуждению (от числа выявленных правонарушителей) больше, чем женщины; что лица в возрасте 14—30 лет доминируют в структуре осужден ных и подвергаются осуждению (от числа выявленных правонару шителей) чаще, чем лица старшего возраста; что лиц, совершив ших преступление в группе и в состоянии опьянения, на 10% больше среди осужденных, чем среди выявленных правонарушителей.
Большее освобождение от уголовной ответственности до суда женщин и лиц старшего возраста может быть оценено как пози тивная тенденция, а существенное превышение групповых и «пья ных» деяний в структуре осужденных, чем в структуре выявлен ных правонарушителей, может иметь неоднозначную оценку. Это может быть связано либо с большей репрессивностью системы уго ловной юстиции к «пьяным» и групповым деяниям, либо с более легким доказыванием этих деяний на предварительном следствии и суде. Уточнение данных предположений требует более глубокого изучения проблемы и для этого есть статистические возможности. Некоторые ответы можно получить при сопоставлении характери стик личности осужденных и выявленных правонарушителей с ха рактеристикой подследственных из статистической карточки (Ф.1.1) о результатах расследования преступления и из отчета (Ф. 1-Е) о следственной работе.
«Длинные» сопоставления судимости и преступности, осуж денных и выявленных правонарушителей могут привести к бо лее серьезным выводам. При этом не следует забывать, что на званные совокупности условно сопоставимы. Еще раз обратимся к динамике уровней преступности, выявленных правонаруши телей и осужденных в СССР за 1961—1991 гг. Динамика данных явлений в основе своей положительно и сильно коррелировала. Вместе с тем, в ней были юридически значимые особенности. В 1961 г. уровень выявленных правонарушителей превышал уро вень учтенных преступлений на 11,1%. Данный парадокс про должался до 1970 г., когда их уровни сравнялись, а затем снова разошлись, но уже с другими знаками. В 1991 г. уровень выяв ленных правонарушителей был меньше уровня учтенной пре ступности на 53,9%. Уровень судимости все эти годы — ниже уровня преступности и выявленных правонарушителей. Но если в 1961 г. число осужденных было меньше числа учтенных дея ний на 8,9%, то в 1991 г. число осужденных было ниже на 71,5%.
Все это свидетельствовало о глубоких политических, юридичес ких и криминологических изменениях, позитивных и негативных процессах, происходящих в обществе. Коротко это можно выразить так: с одной стороны происходила демократизация общества, с дру гой — снижение социального контроля над преступностью.
Таблица 4
Соотношение уровней преступности, выявленных правонарушителей и осужденных в России (1987-1996 гг.)
|
Преступления и лица |
1987 |
1988 |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
|
Преступность: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
база, % |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
|
к 1987 г., % |
100 |
103 |
137 |
155 |
183 |
233 |
236 |
222 |
232 |
221 |
|
Выявленные право- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
нарушители: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
к базе, % |
82 |
68 |
52 |
49 |
44 |
42 |
45 |
55 |
58 |
69 |
|
к 1987 г., % |
100 |
86 |
87 |
93 |
99 |
119 |
130 |
149 |
165 |
188 |
|
Осужденные: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
к базе, % |
49 |
35 |
27 |
29 |
27 |
24 |
28 |
35 |
38 |
42 |
|
к 1987 г., % |
100 |
74 |
75 |
93 |
102 |
114 |
137 |
159 |
179 |
192 |
В последнее десятилетие эти тенденции приобрели несколь ко иной, но тоже знаковый характер (табл. 4).
За эти годы интенсивно росло число выявленных правона рушителей и еще интенсивнее — число осужденных лиц. Уро вень преступности возрастал лишь в 1987-1993 гг., а затем не устойчиво снижался. Это привело к заметным структурным сдви гам. «Удельный вес» выявленных правонарушителей колебался в «структуре» преступности от 82,0% до 42,0% (1992 г.) и 69,0% (1996г.), а судимость — от 49,0% до 24,0% (1992 г.) и 42,0% (1996г.). Именно в эти годы проходил комплекс позитивных и негативных процессов: разрушение прежнего социального кон троля, ослабление правоохранительных органов, демократиза ция уголовного судопроизводства (к чему не были готовы орга ны внутренних дел и прокуратуры), становление новых форм социального контроля и повышение репрессивности судов.
Анализ судимости по всем ее статистическим ипостасям в соот ношении с иными данными правоохранительных органов, а так же с данными демографической, социальной и экономической ста тистики при квалифицированном использовании методов юриди ческой статистики может способствовать выявлению многих важ ных фактов, тенденций и закономерностей, знание которых в уп равлении обществом и государством имеет важное значение.
Работа судов складывается из рассмотрения уголовных, граж данских, административных дел, аналитической работы и дру гих форм деятельности.
1. Работа судов по рассмотрению уголовных дел — важная со ставляющая судебной деятельности. Хотя формирование рыноч ной экономики, увеличение гражданско-правовой деятельнос ти и повышения роли судов в регулировании общественных отношений существенно расширили сферу гражданско-право вого и административного судопроизводства, уголовно-право вой аспект в работе судов остается одним из главных.
В перестроечное время и годы реформ суды вполне обосно ванно были выведены из обобщенного понятия «правоохрани тельные органы». Вместе с тем их пытались вывести и из сферы борьбы с преступностью. Суды, несомненно, не могут входить в систему правоохранительных органов, как это было в советское время, они не могут нести ответственность за рост преступнос ти, но уголовные суды — один из главных элементов в системе уголовной юстиции, а вынесение ими обвинительных пригово ров и назначение уголовного наказания преступникам (как, впро чем, и вынесение оправдательных приговоров в отношении не виновных лиц) представляет собой заключительную, самую ре шающую и определяющую стадию в правовой борьбе с преступ ностью. Вне обвинительного приговора суда и уголовного нака зания, им назначаемого, ни о какой борьбе с преступностью не может быть и речи. Поэтому изучение работы судов по рассмот рению уголовных дел на основе собираемых статистических по казателей остается одной из актуальных задач.
Эта работа отражается в отчетах о работе судов первой ин станции по рассмотрению уголовных дел (Ф. № 1), о работе су дов по исполнению решений и приговоров (Ф. № 4), работе су дов по рассмотрению уголовных дел в кассационном порядке (Ф. № 6), рассмотрении в кассационном и надзорном порядке дел с исключительной мерой наказания (Ф. № 6а), работе по рас смотрению уголовных дел в порядке надзора (Ф. № 8).
Отчет о работе судов первой инстанции по рассмотрению уго ловных дел (Ф. № 1) в боковых заголовках по строкам отражает наи менование уголовных дел различных категорий (по группам, неко торым видам и отдельным составам преступлений), а также пре ступлений несовершеннолетних, дел, поступивших в протокольной форме, дел, рассмотренных единолично судьей, коллегией профес сиональных судей и судом присяжных (там, где он есть в порядке эксперимента). По графам показывается движение или последова тельное разрешение в течение отчетного периода (года) уголовных дел, оставшихся неоконченными на начало отчетного года и посту пивших вновь в течение отчетного периода, за минусом неокончен ных дел, остающихся на следующий отчетный период (год).
Разрешение дел характеризуется рассмотрением их по суще ству (с вынесением обвинительного приговора, прекращением дела, применением принудительных мер к невменяемым), пе редачей дела на дополнительное расследование или по подсуд ности. Далее говорится о нарушении сроков рассмотрения дел, о числе лиц, осужденных, оправданных, лиц, дела на которых пре кращены по реабилитирующим или иным основаниям, лиц, в отношении которых применены принудительные меры, а также о вынесенных частных определениях и постановлениях.
В справке к этому разделу отчета указывается число дел, рас смотренных в сроки свыше 1,5 месяцев, 3 и 6 месяцев; дела, по которым изменена уголовно-правовая квалификация действий; чис ло лиц, взятых судом под стражу или освобожденных судом из-под стражи; расшифровка оснований разрешения дела по суще ству, а также оснований вынесения частных определений, меры, которые были по ним приняты, и другие важные сведения.
В последующих разделах отчета излагаются сведения о мерах наказания и составе осужденных, применении смертной казни, рассмотрении представлений, ходатайств и жалоб, в том числе жалоб на арест, продление срока содержания под стражей и пред ставлений о продлении срока содержания под стражей. Отчет со держит также сведения об аналитической работе судов по уго ловным делам, проведении обобщений судебной практики и вы несении представлений по результатам проведенного анализа. Общий информационный объем отчета составляет более 600 при знаков.
Статистические возможности изучения работы судов могут быть расширены за счет отчетов других форм. В отчете о работе судов по исполнению решений и приговоров (Ф. №4) можно почерпнуть данные о движении исполнительных листов, их рас пределения по видам исполнения, суммах материального ущер ба, причиненного различным видам собственности (государствен ной, муниципальной, общественной, частной, личной), обес печенность взыскания и его исполнение.
Обращение к отчетам о работе по рассмотрению дел в касса ционном (Ф. № 6) и надзорном (Ф. № 8) порядке, включая дела с исключительной мерой наказания (Ф. № 6а) дает возможность оценить не только количественную сторону деятельности уго ловных судов, но и качество судебного разбирательства. Особое место в оценке работы судов занимает вынесение законных и обоснованных приговоров, или вынесение незаконных и нео боснованных приговоров, соотношение качественно (некаче ственно) рассмотренных дел с нагрузкой судей, их квалифи кацией, профессиональной подготовкой и т. д.
Отчет кассационной инстанции (Ф. № 6) в своей основной таблице соотносит некоторые группы и виды преступлений с результатами рассмотрения дел в кассационном порядке по удовлетворенным жалобам и протестам (по числу лиц). Эти резуль таты — серьезные ошибки судов первой инстанции. В отчете указаны принятые решения:
1) по отмененным обвинительным приговорам:
- о направлении дел на дополнительное расследование или на новое судебное рассмотрение ввиду мягкости наказания или по другим основаниям;
- о прекращении дел по реабилитирующим и другим осно ваниям;
— о частичной отмене обвинительного приговора или пре кращении дела с оставлением в силе другого, менее тяжкого об винения;
2) по измененным обвинительным приговорам:
— с изменением квалификации деяний без снижения или со снижением меры наказания;
— с иными изменениями при оставлении прежней квалифи кации деяния;
3) по отмененным оправдательным приговорам, а также по отмененным определениям и постановлениям судов первой ин станции:
— о прекращении (отказе в возбуждении) дел по реабилити рующим основаниям;
- о прекращении (отказе в возбуждении) дел по другим ос нованиям;
- о применении принудительных мер к невменяемым;
- о направлении дел для дополнительного расследования. Аналогичные позиции раскрываются в отчете о работе судов
по рассмотрению уголовных дел в порядке надзора (Ф. № 8). Толь ко эти ошибки касаются: 1) приговоров, определений и поста новлений судов первой инстанции; 2) кассационных определе ний; 3) надзорных постановлений верховных, областных и рав ных им судов; 4) надзорных постановлений судебных коллегий Верховного Суда РФ.
При рассмотрении статистических возможностей судимости мы подчеркивали, что статистика осужденных более надежна, чем статистика учтенной преступности и выявленных правонаруши телей, поскольку попытки правоохранительных органов выгля деть более дееспособными толкают их к манипуляциям в учете. В судах также существует борьба за более высокие показатели. По скольку основным браком в работе судов считается отмена или изменение приговоров и других судебных решений, то именно эти показатели довлеют над некоторыми судьями первой и касса ционной инстанций и толкают их на неправомерные ухищрения.
На основе имеющихся статистических данных можно про следить качество судебного разбирательства по уголовным де лам всей судебной системы. В соотношении с показателями уго ловной, криминологической, демографической, социальной, экономической статистики могут быть выявлены более глубо кие причины недостатков судебной деятельности.
Комплекс общеориентирующих показателей, начиная с ко торых, как рекомендуют специалисты уголовного процесса, необходимо строить систему статистических оценок качества рас смотрения и разрешения уголовных дел, должен включать:
— сведения об общем количестве нарушений, выявленных всеми вышестоящими судами и повлекших отмену и изменение приговоров;
- соотношение указанных данных с числом рассмотренных;
— долю отмененных и измененных приговоров от всех выне сенных по отдельным категориям дел;
— соотношение числа отмененных и измененных приговоров с числом обжалованных и опротестованных в кассационном и надзорном порядке;
— относительное число судей, не имевших отмены и измене ния приговоров, в структуре уголовных судей;
— относительное число судей, имевших отмену и изменение по одному, двум, трем и более делам.
Более глубокое изучение работы судов возможно на основе уголовного и уголовно-процессуального законодательства, те ории уголовного права и уголовного судопроизводства, что вы ходит за рамки юридической статистики. Методики такого ана лиза излагаются в специальной литературе.
2. Статистическое изучение работы судов по рассмотрению гражданских дел основывается главным образом на данных отче тов о работе судов первой инстанции по рассмотрению граждан ских дел (Ф.№ 2) и о работе судов по исполнению решений и приговоров (Ф. № 4).
Отчет о работе судов по рассмотрению гражданских дел скру пулезно отражает все категории гражданских дел и их движе ние в судах. Основную массу дел представляют собой дела иско вого производства. Вот их перечень по отчету:
1) брачно-семейные дела: о расторжении брака супругов, име ющих несовершеннолетних детей, бездетных и имеющих взрос лых детей; взыскании алиментов на содержание детей; об уста новлении отцовства; о лишении родительских прав; другие дела по брачно-семейным отношениям;
2) трудовые споры (независимо от форм собственности работо дателя): о восстановлении на работе; об оплате труда; о признании забастовок незаконными и возмещении причиненного ими ущерба; возмещении ущерба, причиненного при исполнении трудовых обя занностей; другие дела, возникающие из трудовых правоотношений;
3) иски о возмещении вреда за увечье и смерть кормильца: в связи с исполнением трудовых обязанностей; нарушением правил движения и авариями на транспорте; по другим основаниям;
4) иски о выселении: из служебных жилых помещений; иные иски о выселении с предоставлением и без предоставления дру гого жилого помещения; иски, связанные с приватизацией жи лья; другие жилищные споры;
5) иски о возмещении ущерба за нарушение природоохран ного законодательства; споры о праве собственности на землю; другие споры, связанные с землепользованием;
6) иные виды исков, связанные с приватизацией предприя тий; договором аренды; о защите интеллектуальной собственнос ти; защите прав потребителей; наследовании имущества и т. д.
7) споры, вытекающие из собственности государственной, муниципальной, общественных организаций; совместных пред приятий, иностранного гражданина, государства; споры учас тников хозяйств, товариществ, обществ;
8) иски акционеров, вкладчиков: об освобождении имуще ства от ареста; о возмещении ущерба от незаконных действий пра воохранительных органов и суда; защите чести и достоинства; ре абилитации жертв политических репрессий; прочие исковые дела.
Дела, возникающие из административно-правовых отношений: споры о признании правовых актов незаконными; споры между местными органами самоуправления; жалобы на неправомерные действия должностных лиц; на нарушения налогового законода тельства, неправомерное наложение административного взыскания; нарушения избирательного законодательства; прочие иски, вытекающие из административно-правовых отношений.
Дела особого производства: о признании факта отцовства; об ус тановлении фактов, имеющих юридическое значение; о признании гражданина ограниченно дееспособным; жалобы на нотариальные действия и отказ в их совершении; об исправлении записей в книге актов гражданского состояния; прочие дела особого производства.
Отслеживание движения гражданских дел разных категорий, как и уголовных, начинается с констатации числа неоконченных дел, оставшихся от прошлых лет, числа дел, поступивших в отчетном периоде, и кончается остатком неоконченных дел на конец отчет ного периода. В числе оконченных дел в течение отчетного периода отмечается число рассмотренных дел с вынесением решения удов летворить иск или отказать в иске; число прекращенных дел; дел с исками, оставленными без рассмотрения; дел, переданных в другие суды. В отчете фиксируются также сроки рассмотрения дел, суммы, присужденные к взысканию, и суммы госпошлины, уплаченные в доход государства. Завершается отчет показом проведенной аналити ческой работы по гражданским делам, числа проведенных обобще ний судебной практики и внесенных представлений.
Нетрудно заметить, что объем статистических сведений по рас смотрению гражданских дел намного меньше, чем уголовных. С од ной стороны, это связано с недостаточно развитой гражданско-правовой статистикой, с другой — с объективно меньшим числом показателей, необходимых для отслеживания данной работы судов. Дальнейшее развитие гражданского общества и социально-эконо мической активности населения существенно расширят гражданс ко-правовую сферу судебной деятельности, что может привести к увеличению и уточнению статистических показателей.
Но и на основе ныне действующей статистики можно ус пешно изучать брачно-семейные, трудовые, жилищные и мно гие другие отношения. Анализ различных показателей граждан ско-правовых споров в динамике и по территориям показыва ет позитивные или негативные тенденции в той или иной сфе ре гражданско-правовых отношений. Углубленное изучение этих отношений требует обращения к гражданскому, гражданско-процессуальному, конституционному, семейному, финансово му, банковскому, трудовому, жилищному, земельному, наслед ственному, предпринимательскому, административному, уго ловному, уголовно-процессуальному и другим отраслям права.