§ 3. Моделирование преступности на основе использования матричных моделей

Матричные модели уже применяются при анализе ряда социальных явлений и процессов, в частности, социальной структуры общества'145. Представляется весьма плодотворным использование их и для изучения преступности.

Более высокая показательность, информационная емкость характеристик преступности может быть достигнута, как уже отмечалось гутем их детализации, иначе говоря, дифференциации по отдельным признакам. Однако дифференциация показателей преступности в то же время ограничивает возможности достаточно полной характеристики преступности, а поэтому требует интеграции детализированных показателей в определенный комплекс, в систему параметров. Наиболее пригодной математической структурой такого комплекса являются так называемые матричные таблицы, или матрицы,

Матрицами в математике (в линейной алгебре) называют прямоугольные таблицы чисел alk (/= 1, 2, . . . , m; k= 1, 2, . . . , /г), состоящие из m строк и п столбцов, типа:

. . . + 0J „Хп 022*2 + . . . + «2 „•*„

ml •*•! ' am1 X'l ' • • • ~Ь amn Xn-

Элементы матриц могут быть рассмотрены как коэффициенты некоторого линейного преобразования:

У[ = ан*І + а]2х2 + . . . + ainxn

66.

' А' 3в°Рыкин Матем

атическая модель гоциалыюй структурі-' Я- ШР°блемы общей и социально"

yz = az\Xi + a22x2 + . . . f агпхп Уп = «mi xi + атгх2 + . . . + amt

Саму матрицу в этом случае называют матрицей преобразования.

Матричные таблицы обладают определенными свойствами и могут подвергаться различным преобразованиям кп. Основные свойства матрицы базируются на принципе взаимосвязанное'^ ее элементов,

Логической основой матричных моделей преступности является важнейшая ее особенность, состоящая во взаимосрязанностн ее характеристик. Специфика преступности как социально-правового явления состоит, в частности, в том, что она характеризуется двумя связанными между собой группами показателей, что п позволяет строить матричные модели преступности. Подобно тому, как в лю-Г'ом преступлении есть и объективные, и субъективные черты, преступность в целом можно характеризовать с объективной (виды, группы преступлений) и субъективной (характеристики контип-, с нта преступников) сторон.

В. И. Ленин справедливо указывал, чго о реальных помыстах и чувствах реальных личностей можно судить лишь m одному признаку -- их действиям -- и что «социолог-материалист, делающий предметом своего изучения определенные общественные отношения людей, тем самым уже изучает и реальных личности, из действий которых и слагаются эти отношения» 'л?. Таким образом, признаки личности и ее действия находятся в диалектической взаимосвязи, а изучение преступности в криминологическом аспекте заключается прежде всего в глубоком гсследовании личности в связи с совершенным ею преступным деянием 148 по схеме «деяние — деятель».

Сказанное является методологической основой криминологической классификации преступников, которая для разработки матричных моделей имеет принципиальное значение. Как и при определении детализированных уровней преступности, пля исследования преступности с помощью матричных моделей следует использовать данные не о преступлениях, а о лицах, их совершивших, поскольку в большом статистическом массиве эти данные практически совпадают (если, конечно, исключить нераскрытые преступления).

Поскольку изучаемая статистическая совокупность (масси кых о преступлениях) может быть распределена по двум принц ально важным группам признаков—в зависимости от соверше? деяния и от качеств личности,— постольку криминологически гировка данных о преступности (преступниках) должна именно в этих двух основных направлениях

146 О матрицах как математической структуре см. Н. В. Е фи м о в ,

зендорн. Линейная алгебра и многомерная геометрия М., 1

147 См. В. И. Л с н и и. Поли. собр. соч., т. 1, с.

І"8 См Криминология. М.. 1968, с. 140

5* 57

Проблемы группировки преступлений в целях построения моделей преступности уже рассматривались. Поэтому нужно подробнее проанализировать вопросы классификации лиц, совершивших преступления.

В криминологической литературе предлагаются различные пути классификации личности преступника, однако следует отметить, что при освещении вопросов о признаках личности преступника отмеченные выше аспекты, связанные с принципиальным разграничением" этих признаков, не всегда \чиіьівакп(.-я 149 и группы признаков иногда смешиваются.

Например, Ю. Д. Блувштейн разделяет признаки, характеризующие личность преступника, на две группы: неспедифические, то есть присущие всем лицам, и специфические. К первой группе он относит демографические признаки (пол, возраст, место жительства, семейное положение), ко второй — образовательный и культурный уровень, род занятий, отношение к труду и данные о противоправном поведении 15°. Смешение во второй гругпе различных по природе признаков, по нашему мнению, нельзя считать правильным.

Основополагающим принципом здесь должно быть деление на две главные группы: 1) признаки, характеризующие личность как социальное явление; 2) признаки, характеризующие лицо со стороны совершенного им общественно опасного деяния, то есть те, ко торые делают лицо объектом именно криминологического исследования.

Такое деление является методологически обоснованным. Количество и сущность признаков, характеризующих личность, при криминологическом исследовании определяются именно тем обстоятельством, что данное лицо совершило преступление. Факт совершения преступления является основанием для качественно новой социальной оценки личности как личности преступника |51. Следовательно, ряд признаков личности, имеющих значение в иных аспектах, здесь оказывается ненужным, а ряд признаков становится обязательным.

Объем признаков личности преступника должен ограничиваться криминогенно значимыми признаками. Поскольку преступление представляет собой социальное явление как с объективной стороны (действие, причиняющее вред охраняемым законом общественным отношениям), гак и с субъективной стороны (действие, осознаваемое как общественно опасное), такие признаки являются прежде всего признаками социально значимыми.

149 С ч A M Яковлев. Некоторые теоретические вопросы общей методик»

изучения личности преступника. «Проблемы искоренения преступности». M., Î965,

с 57—90, Н. С. Л ей кип а. Личность преступника и уголовная ответственность

Л., 1968, с. 3—21; А. Б. Сахаров. Учение о личности поеступника. «Советское

государство ІІ право», 1968, № 9, с. 64—69; его же. Об антисоциальных чертах

личности преступника. «Советское государство и лраво», 1970, № 10, с. ПО—115,

и др.

150 См. Ю. Д. Блувштейн. Теоретические вопросы статистического изуче

ния личности преступника Автореферат кандидатской диссертации. М., 1968,

с. 5—6.

Сч А. Б. С а х а р о в. Об антисоциальных чертах личности преступника 'етское государство и право», 1970, № 10, с. 113.

Под социально значимыми признаками, чертами личности человека понимаются «все те его свойства и качества, которые определяют его положение в той или иной социальной группе, влекут за собой возникновение и изменение общественных связей лица; определяют, наконец, характер, содержание отношений, существующих между данным лицом и окружающими его. связанными с ним лицами» 132. Первоосновой социально значимых признаков являются такие «естественные» характеристики индивида, как пол, возраст и т. д., от которых зависит определение социальных ролей человека, социально значимых черт личности 153.

Все социально значимые свойства личности могут быть разделены на три большие группы: 1) по индивидуализирующим признакам (пол, возраст, образование, профессия, место жительства и т. д.); 2) по социально-психологическим признакам (принадлежность к определенной социальной группе - - семье, рабочему коллективу, коллективу учащихся, спортивной организации и т. п.; характер и особенности отношений в этой группе; наличие и характер определенных форм социального контроля за личностью — влияние семьи, коллектива, установление шефства и т. п.; культурный уровень; характер занятий в свободное время и І. д.); 3) по социально-экономическим признакам (величина дохода, в том числе в форме зарплаты; обеспеченность жильем; обеспеченность предметами длительного пользования, род занятий, уровень квалификации и т. д.)154.

Следует иметь в виду, что индивидуализирующие признаки, например возраст, сами по себе не являются криминогенными либо антикриминогенными, однако последние в определенной степени определяются и индивидуализирующими признаками, а потому они являются криминогенно значимыми.

В целом нужно отметить, что рассматриваемый вопрос в криминологии еще не решен достаточно полно, однако это не должно препятствовать изучению лиц, совершивших преступления, по любому фиксируемому признаку, который может быть криминогенно значимым.

152 А. М. Я к о в л е в. Некоторые теоретические вопросы общей методики изу

чения личности преступника. «Проблемы искоренения преступности».

153 См. И. С. К о н Личность и ее социальные роли. «Социология и идеология».

М., 1969, с. 250.

154 Подобную группировку социально значимых признаков личност

гает И. Т. Ведерников (Н. Т. В е д е р н и к о в. Изучение личности І

в процессе расследования. Томск, 1968. с. 24—36).

А. Б. С а х а р о в предлагает выделять в структуре личности прес

группы признаков - социально-демографические, ^^^^S^^t

циально-биологические,-относя к последним пол, вмрает ™ст ЛДИ4ОСТИ

особенности физической конституции и т. д. (А. Б. С

преступника и се структура. «Вопросы судебной ПС™ГИПИ»И ^огпи м 1971 и сообщений на Всесоюзной конференции по судеоно,

48 99) Однако первые два признака последней группы и

шемГ—о.относить к демографическим, индивидуализирующим признакам, а другие признаки этой группы не имеют криминогенной

Матричные таблицы дают возможность распределения данных об изучаемом явлении по двум рядам признаков, то есть как по данным о личности преступника, имеющим криминогенное значение, так и по данным о совершенном преступлении.

Если обозначить общее количество преступлений (в показателях лиц, их совершивших) — А; количество различных преступлений по видам (в показателях лиц, их совершивших) -- аа, аь, ас и т. д.; юличество совершивших преступления лиц относящихся к различным возрастным, социальным и иным группам (независимо от того, какие группы, виды преступлений ими совершены), - - аь а2, а3 и т. д.; общее количество населения (от 14 лет и старше) -- Р; количество населения, относящегося к аналогичным возрастным, социальным и иным группам, — рь р^ рз и т. д.; количество лиц, совершивших различные преступления и относящихся к различным возрастным, социальным и иным группам,— а\а, а!Ь, а2о, а2ь, а.Ла, аЗЙ и т. д., то абсолютные показатели преступности можно свести в следующую таблицу !55:

Матрица состояния преступности

«а

аь

ас

аг

«1«

«І6

«и-

а •

«2а

«26

«ее

•*

«за

«36

азс

Здесь а\ -і а2 + а3= А; аа - аь-\-ас = А, так как А — величина постоянная, разделенная на составные части по двум признакам -по видам совершенных преступлений и по социально-демографическим и иным признакам лиц, их совершивших. Точно так же ai = ала -л- alb + а.ц ; аа =. щ,, + а.,а + а3а и т. д.

Приведенная выше матрица представляет собой не что иное, как статистическую таблицу с данными о лицах, совершивших преступления. С точки зрения формы -- это матричная модель преступности. Однако познавательная ценность такой модели невели-

155 Такая таблица, предусматривающая совместное распределение единиц совокупности одновременно по двум рядам признаков, в статистике называется комбинационной таблицей с двумя входами; при этом левая часть таблицы в виде строк называется подлежащим, а правая в виде граф (колонок) — сказуемым ^ цы- Подлежащее таблицы включает данные о контингенте лиц. их совершив-^ их, а сказуемое — виды и группы преступлений.

ка, поскольку ее составляющие (элементы) представляют собой абсолютные показатели, значение которых для анализа незначительно. Абсолютные величины, даже сведенные в таблицу, не могут быть подвергнуты непосредственному анализу без преобразования; их изучение в этом случае не позволит выявить реально существующие закономерности изучаемого явления 156.

Наиболее перспективным направлением количественного анализа преступности представляется применение относительных количественных данных, сведенных в определенную систему (в данном случае — матрицу). В матричные таблицы могут быть сведены все относительные показатели преступности.

Матрица структуры преступности (по видам преступлений)

аа

а„

а(

«ia

а\ь

а„

аа

а„

ас

«2«

aïb

aïc

«а

аь

ас

«за

азь

а^с

аз

аа

а„

ас

аь

Здесь

- = 1 (А), то есть сумма долей пре-

A A A

ступлений отдельных видов (убийства -- 0,6, или 6%, кражи -0,20, или 20%, хулиганство -- 0,25, 25%, и т. д.) составит 1, или 100%;

«10

ага

а„

аь

и,,,

аь

и т. д.,

то есть сумма долей преступлений каждого отдельного вида, с шенных лицами различных возрастных, социальных и т. (среди хулиганов — 0,20, или 20% учащихся, 0,15, или 1 вершеннолетних и т. д.), также составит 1, или 100

В матрице структуры преступности по социально

ческим и иным признакам (см. стр. 72) -^- -g- A

= 1 (Л) то есть сумма долей преступлений, совершенных лицами, принадлежащими к различным возрастным сощ группам (несовершеннолетние - 0,10, или 1

160 См. Криминология. М.. 1968, с. 241

Матрица структуры преступности (по социально-демографическим и иным признакам)

, 4% и т. д.), составит 1, или 100%;

а„

ас

ala

аіь

ajc

«1

U2a

aib

Otç

а.

айа

a*b

ам

A 18—19 лет — 0,05,

или 5%, лица в

возрасте 20 — 21

«3

год — 0,04, или

то есть сумма долей различных преступлений, совершенных лицами отдельных возрастных, социальных и т. п групп (среди учащихся совершивших преступления, -- 0,3, или 30% хулиганов, 0,15, или 15% грабителей и т. д.), также составит 1, или 100%.

Если для разработки матричной модели использовать уровни преступное:!!, то элементами матрицы окажутся детализированные показатели уровня преступности 157.

Матрица преступности (по уровням)

Y —

е*

я,

y- p

3" Р

«І

v, ^1«

«їй

а Іс

/>1

РІ

V.lm ; a2''

Д2Й

аіс

»2

Рг

V І Зй

у,, «3*

Уз

Яз

Примечание. В этой таблице Y -- общий уровень преступности, пре І ставляющии состношенис численности всех прсстчп lennfi и всего населения (.имеется в виду население в возрасте уголовной этветствеиностч), >'<,, уц, ус -^ уровни.

'7 В приведенных ниже форыхлах для упрощения и большей наглядности

^пущено ЧИСЛО 104 ИЛИ 105. которое ДОЛЖНО ПОДСТаВЛЯТЬСЯ При ИСЧНСЛеНИИ VPOBII'1

пости соответственно на 10 или 100 тысяч населения.

детализированные по группам (видам) преступлений, то есть соотношения численности определенных групп или видов преступлений и всего населения: уь І/> ЦІ — уровни, детализированные по определенным группам населен )я. то есть соотношение численности всех преступлений, '•свершенных лицами определенных (возрастных, социальных и иных) гр}пп. и аналогичных групп "населения-У\а- У'2Ь- Узг — J ровни, детализированные как по гиуппам (видам") преступлений' так и по группам населения, то есть соотношение численности определенных групп І.ли видов преступлений, совершенных лицами опредетснннх (возрастных, социальных и иных) групп, и аналогичных гр^пп населения .

В приведенной матрице Y— уа -f уь-\ yf; у^ - yla + ylb + ylc;

У 2 = У2а + У2Ь + У2с> и т- Д-> ТО ЄСТЬ общИЙ урОВбНЬ ПрбСТуП-

ности (Y) представляет собой сумму уровней отдельных групп (видов) преступлений (уа.уь, уг), а уровни, детализированные по группам населения (у\, уі, уз, ) — суммы уровней, детализированных как по группам (видам) преступлений, так и по группам населения (у\а,

У2Ь,Учс И Т. Д.).

Понятно, что суммы уровней, детализированных по группам населения (УІ, у-2, уз.) и уровней, детализированных как по группам (видам) преступлений, так и по группам населения (УІа>У->Ь'У*е и т. д.), не имеют математического смысла, поскольку у них различные знаменатели. Иначе говоря, для приведенной матрицы возможно лишь сложение показателей по горизонтали, но не по вертикали. Показатели же, располженные по горизонтали, имеют один и тот же знаменатель и, естественно, при счожении дают результат левой колонки.

Использование разных приемов изучения преступности связано с применением различных, наиболее целесообразных дтя каждого конкретного случая показателей, параметров преступности. Если, например, для матричной модели преступности использовать детализированные показатели уровня преступности, то ;-то приведет к неоправданным сложностям при разработке и использовании модели. Дело в том, что элементы матрицы, особенно если модель будет большой по объему, сами по себе мало что говорят, и необходимо сопоставить их с другими данными. Так, уровни, детализированные по группам населения, нужно соотносить с общим уровнем преступности, а уровни, детализированные как по группам и видам преступлений, так и по группам населения, с уровнями, детализирован ными по группам и видам преступлений. Поэтому пределы исп зования детализированных уровней преступности практически нкчены, и с их помощью можно строить лишь простейшие мод преступности, содержащие небольшое число элементов. Кроме детализированные уровни преступности, как и все другие, расе ренные выше ее показатели, отражают лишь регистрируемую ступность, лскажаются за счет латентной преступности.

Для наиболее эффективного использования имеющейся статистической информации в целях анализа преступности на основе моделирования целесообразнее применять не уровни преступности і хотя бы и детализированные), а иные Іоказатели обобщающего характера, которые позволили бы установить степень распростра-

ценности различных видов и групп чреступлений среди различных групп населения в сопоставимом виде.

В цечях отыскания соответствующего показателя для матричных моделей преступности следует обратиться к методу определения коэффициента, являющемуся одним из методов обобщающих показателей, применяемых для изучения массовых явлений |58. Такой показатель, характеризующий контингент преступников, может Сыть назван коэффициентом «пораженное™ преступностью» различных групп населения. Разумеется, этот термин, как и любой другой, является в определенной мере условным.

Коэффициент «пораженное™ преступностью» представляет собой отношение доли определенной группы (возрастной, социальной и т. д.) в составе контингента преступников и доли соответствующей группы в составе всею условно взрослого населения. Этот коэффициент показывает, насколько доля определенной группы среди лиц, совершивших преступления, больше или меньше ;юли такой же группы среди населения. При равенстве долей коэффициент будет равен единице.

Например, если среди лиц, совершивших преступления, доля возрастной группы 20—24 года составляет 0,20. а лоля этой же возрастной группы в составе населения — 0,16, то коэффициент «пора-женности преступностью» этой группы составит 1,25 (0,20:0,16 = = 1,25). Это наглядно показывает превышение доли указанной возрастной группы среди лиц, совершивших преступления, над долей такой же группы в составе населения и точно характеризует распространенность преступлений среди этой группы. При этом сразу фиксируется отклонение от «нормальной», «стандартной» (коэффициент равен 1) распространенности преступности среди определенной группы, и видна интенсивность этой распространенности,

Таким образом, используя коэффициент «пораженное™ преступностью», можно даже среди большого числа показателей быстро выявить отклонения в ту или иную сторону от «нормы» и величину этих отклонений. Если, например, взять возрастные группы по статистической отчетности о лицах, совершивших преступления, и вывести по ним уровень преступности и коэффициент «пораженности преступностью», то они будут выглядеть следующим образом (цифры условные):

158 См. П П. M ас л ов. Социология и статистика М., !967 с. 13; Р. Пресса. Народонаселение и его изучение (демографический анализ). М.,'1966, с. 36.

Следует отметить, что в криминологии укоренился невеоный по существу термин «коэффициент преступности», под которъ.м понимается число преступлений (или преступников) на 10 или 100 тысяч населения. В действительности такой показатель является не коэффициентом, под которым следует понимать относительную величину с базой сравнения, равной 1 (см., например, А. Я. Дольников, Л. Г. Озеран. Статистика. М., 1969, с .48—49), а относительной величиной ин-Ісивности — именованным числом, обозначающим результат сравнения разно-

нных абсолютных величин, то есть уровнем преступности. 74

14—15 лет

Ш— 17 лет

18—24 юда

25—29 ;ет

30—49 лет

Уровень пре-

ступности

Коэффициент

„поражсп-

ности престу-

пностью"

1.0

1,7

1.4

1,6

0,8

Рассмотрев полученную таблиц) и не прибегая ни к каким дру

гим данным, можно сразу сказать, что наиболее «пораженной пре

ступностью» является возрастная группа 16—17 лет, а наименее

пораженной группа 30—49 лет.

Сказанное ни в коей мере не означает, что в обществе существуют какие-то «преступные» группы, объединенное по таким формальным (в криминологическом аспекте) признакам, как социально-демографические. Подобно тому, как не существует преступной личности, не существует и преступных социальных, возрастных, отническнх и тому подобных групп. В то же время различия в криминологической характеристике названных групп являются хорошим «ключом» к исследованию преступности, в частности, к стыска-І.иіо глубоко лежащих криминогенных и антикриминогенных факторов, связанных с социально-демографическими признаками. Оперирование именно этими признаками в данном случае преследует цель - - обеспечить наглядность изложения. Группировка лиц, совершивших преступления, возможна, конечно, по любым другим фиксируемым признакам, предполагаемым как криминогенно зна-| чимые.

Используя имеющиеся в статистике данные и обозначив коэффициент «пораженности преступностью» различных групп населения -- k, можно получить матрицу следующего вида.

Матричная модель преступности,

построенная по коэффициентам «пораженности преступностью» различных групп населения

а„

а-ь

аг

ulp

h - а\а '

h — ^^

klc = аіс Р

A pi

Kla

0-а РІ

а/, РІ

ас Pl

агР

а2ар

агЬР

иге Р

«2 —

Арг

аа р.,

"'" а„ р.

ас Рг

а Р

а, Р

е,* Р

a ac P

Ь, —

k',/! = '

А Рз

о-и Рз

аь Рз

Примечание. В этой матрице: klt £2. ^з — коэффициенты *поражешюсті, преступностью» (всеми видами преступлений) различных возрастных, социальных и'иных групп населения; kla, kîa, k3a, k^b, klb, k;tb я т. д.— коэффициенты «пора -женности преступностью» (преступлениями определенных групп и видов) различных возрастных, социальных и иных групп населения. Коэффициенты «поражен ности преступностью» представляют соотношение доли определенной группы (ьозрастной, социальной и т. д.) в составе контингента преступников

и доли соответствующей грчппы f составе

аь РІ

Р-І,

-и т. д.

всего иасетения

, Верхняя строка таблицы содержит

у Р Р Р /

показатели структуры преступности (соотношение количества пресі у тений определенной группы, вида и всех преступлений), позволяющие фиксировать распро страненносгь отдельных групп (видов) преступлений.

Предлагаемые новые показатели преступности — коэффициенты «.пораженное™ преступностью» - - могут быть получены и другим путем

Выше отмечалось, что при анализе преступности одви детализп-пованные уровни должны сопоставляться с Іругими.

Если провести несложные операции на матрице детализированных уровней преступности (см. стр. 72), то есть преобразовать от-

_У\ь Уь

Уг Y

ношения ~~

У\с

-и т. д . а гакже

Уь

Ус

отношения

-у—• --у—'—у— (характеризующие структуру преступности), то будут получены все без исключения элементы матрицы коэффициентов «пораженное™ преступностью». Например,

УІ

rt,

«їй .

Уа

Р\

= k\a И Т. Д.

При сопоставлении уровней, детализированных по определенным группам и видам преступлений (уа> уь< ус и т. д.), с общим уров-ьом преступности будут получены показатели структуры преступности. Например:

Тот же результат будет получен при соотнесении уровней, детализированных как по группам и видам преступлений, так и по Іруппам населения (у\а, у2а, у\ь. у^ь и т- А.) с уровнем, детализированным только по группам населения (уь уъ yz и т. д.). Например:

«2

Интересно отметить, что в матричной модели, построенной по коэффициентам «пораженное™ преступностью», характеристики преступлений и контингента преступников не завчсит ог уровня'ла-ірнтной преступности, поскольку закономерность распределения признаков, характеризуемая указанными коэффициентами, не тре-о\ет полного учета изучаемой совокупности. Независимо от того, полностью или не полностью учтены преступления, доли различных групп в их массиве не изменятся, поскольку составляющие коэффициента не содержат в себе абсолютных веиичин. Иначе говоря, если среди лиц, совершивших насильственные преступления, рабочие в возрасте 18—19 лет (или любая др>гая группа лиц) составляют ОД, или 10%, то эта закономерность выявляется на фактически имеющемся статистическом материале, и следовательно, значение (•писанных коэффициентов и всей их совокупности в матрице не зависит от латентной преступности.

Таким образом, коэффициент «пораженное™ преступностью»— зю единственный показатель, не подверженный ваичнию латентной преступности, а построение матричных моделей преступности -наиболее приемлемый в настоящее время nvTb адекватной оценки преступности в целом.

Формирование моделей преступности на основе описываемого метода, исходя из существующих форм статистической отчетности, может осуществляться следующим образом

Как известно, статистическая отчетность о лицах, совершивших преступления, предусматривает их определенную группировку. В отчетности даются вариационный возрастной ряд159, деление по полу, социальной принадлежности, партийности, месту работы, об-

І разовательному уровню и другим признакам. Это позволяет вычислять доли соответствующих групп среди всех лиц, совершивших

' преступления. Взяв условные цифры, предположим, что в области в определенном году среди граждан, совершивших преступления, было 0,54 лиц в возрасте 30—49 лет, 0,62 -- рабочих и т. д.

159 К недостаткам этой формы отчетности следует отнести не одинаковое зна-.ченис интервала вариационного возрастного ряда, который колеблется от 2 до 20 лет. В статистике рекомендуется использовать постоянное значение интервала. •Определение оптимальной величины интервала производится по эмпирической

•формуле / =

где / — оптимальная величина интервала;

-максимальное значение признака; xmin—минимальное значение признака ( Дж. Э. Юл і- М. Дж. Кендэл. Теория статистики. М, Госстатиздат, 1 . 104). Имея в виду, что уголовная ответственность наступает с 1 яя Продолжительность жизни в нашей стране составляет 70 лет, можно

т J_ —9 24 ^2 гола

птимальную величину интервала возрастного ряда: =J 95

В статистическом управлении республики, края, области могу быть получены данные об аналогичных группах в составе всего условно взрослого населения (от 14 лет и старше), проживающеі на исследуемой территории. Перепись населения, проведенная в І970 году, дает возможность пользоваться точными данными, характеризующими население. На основе этих сведений вычисляются доли соответствующих групп в составе всего населения.

Продолжая рассматривать приведенный пример, \кажем, чтч среди условно взрослого населения оказатось 0'32 лии в возрас1 ЬО—49 лет, 0,40 — рабочих и т. д.

Разделив долю выделенной по определенному признаку группы преступников среди лиц, совершивших преступления, на долю Тс ьой же группы в составе всего условно взрослого населения, полу "iiM коэффициент «пораженное™ преступностью». В приведение гримере он составляет: лица 30—49 лет — 0,54:0,62 = 0,87; рабі чиє — 0,62 : 0,40 = 1,54 и т. д.

Исчислять доли различных групп можно как по данным о лицах, совершивших преступления всех видов, так и по данным о лицах, совершивших преступления определенных видов и групп. При этом соотвегственно можно получить коэффициенты «пораженное™ преступностью» по группам или видам преступлений (преступления, регистрируемые по линии уголовного розыска, по линии БХСС, умышленные убийства и тяжкие телесные повреждения, хулиганство, спекуляция и т. д.), предусмотренных статистической отчетностью возрастных, социальных и иных групп населения

Разумеется, при исчислении доли различных возрастных, социальных и иных групп лиц, совершивших преступления определенных групп или видов, нужно брать количесгьо преступников, относящихся к возрастным и иным группам, совершивших преступления соответствующих групп или видов, и находить их делю среди всех преступников, совершивших преступления именно этих групп или видов. Так, если нужно найти долю лиц 20—21 годэ, совершивших насильственные преступления, то соотносится количество таких лиц и количество всех лиц, совершивших только насильственные преступления. Нарушение этого правила противоречило бы принципам группировки изучаемых объектов.

Таким образом можно получить точную криминологическую характеристику всех тех групп населения, которые учитываются в отчетности о лицах, совершивших преступления, а также по более дробной группировке — в соответствии с различными сочетаниями признаков, имеющихся в карточках на лиц, совершивших преступления.

В этих случаях при отыскании коэффициентов «пораженностй преступностью» целесообразно применять раздельную половозрастную группировку (отдельно мужчины и женщины в каждой воч-растной группе) в общем виде, внутри социальных групп (рабочие, служащие, учащиеся и т. д.), а также в различных сочетаниях (например, мужчины, рабочие-строители, со средним образованием,

возрасте 25—29 лет и т. д.). Следует также отметить, что при группировке лиц по возрастным группам целесообразно брать рассчитанный выше одинаковый интервал возрастною ряда (2 года), то есть 14—15, 16—17, 18—19, 20—21, 22—23, 24-25 лет и т. д.

Таким образом, коэффициенты «пораженное™ преступностью», сведенные в матричную модель, позволяют выяснить, кто совершает преступления и какие именно.

В матричной модели группы (виды) преступлений целесообразно располагать в порядке убывания показателей уровня или структуры преступности. Это сделает модель более стройной и позволит при равенстве коэффициентов легко найти более значимый.

Описательная функция модели. Матричная мотель преступности, точнее говоря, комплекс моделей, отличающихся по набору различных характеристик контингента лиц, совершивших преступления (по полу, возрасту, социальной принадлежности и т. д.), представляет собой достаточно верное и независимое от размеров латентной преступности отображение этого социального явления.

Только по данным отчета о лицах, совершивших преступления, как указывалось выше, можно получить несколько тысяч показателей. Используя данные, взятые непосредственно из карточек на лиц, совершивших преступления, можно многократно увеличить модель и получить более подробные сведения о лицах, совершивших преступления, по любому комплексу признаков.

Приводимая на стр. 80 схема матричной модели преступности (матрица заполнена условно) дает представление о том, как может Сыть описана преступность в стране или определенных ее регионах.

Данные о «пораженное™ преступностью» возрастных групп 14—15 и 16—17 лег должны рассчитываться с учетом того, что для лиц этих возрастных групп уголовная ответственность наступает не за все преступления.

Метод нахождения коэффициентов и сведения их в матрицу применим и для исследования вопроса о том, какие виды преступлений наиболее распространены в республике, крае, области и потому должны находиться в центре внимания органов государства, осуществляющих борьбу с преступностью, го есть фактически для изучения структуры преступности.

Данные о структуре наиболее целесообразно бр?.ть в показателях уровней преступности, детализированных по группам, видам лреступлений, которые не только отражают структуру преступности, но и учитывают показатель численности населения (правда, только в общем, недетализированном виде).

Вопрос об оптимальной группирові-е преступлений уже рассматривался в настоящей работе 16°. Это, конечно, не исключает возможности применения других группировок, в том числе и принятоі органах внутренних дел достаточно обоснованной в криминологи-'.еском отношении группировки по линиям уголовного розыска, БХС

1 См. стр. 45—49 настоящей работы.

Матричная модель преступности,

построенная по коэффициентам «пораженное™ преступностью» половозрастных, социальных и иных групп городского населения (упрощенная схема)

структура и

иоступиости

Стру

ктура контингента преступников

насильственные преступления (20%)

корып ные преступления (ЗОН)

преступления „смешанной" п.уппы (15%)

хулиганство (25%)

14—15 лет

0,5

0,8

0,9

16—17 лег

1,8

0,9

1,3

1,2

18—19 лет

1,5

1,4

1,3

1,8

:г

Рабочие

1,6

1,2

1,5

Служащие

0,9

0,5

0,6

Колхозники

1,2

0,9

1,0

Учащиеся

0,4

0,3

0,8

и других служб. Кроме того, исходя из сведений, содержащихся в принятой в настоящее время отчетности, можно использовать иные варианты группировок. Может быть выделена, например, группа преступлений, отнесенных по статистике к тяжким (бандитизм, умышленные убийства, умышленные тяжкие телесные повреждения, изнасилования, разбои, грабежи, кражи, мошенничество, поджоги) 161.

Обычным методом изучения структуры преступности, как уже отмечалось, является исчисление относительного показателя — доли преступлений определенной группы (вида) среди всех преступлений. Эти данные, особенно если взять их за ряд лет, позволяют получить ценные сведения, характеризующие тенденции возрастания или уменьшения доли тех или иных преступлений.

В то же время проводимый подобным образом анализ преступности ограничивается рамками определенной республики, края, области и че позволяет обнаружить наиболее важные изменения в

161 При этом, конечно, не исключается определение долей тяжких преступле ний (ст. 71 УК РСФСР), преступлений, не представляющих значительной общест венной опасности, и малозначительных преступлений (ст. 51 УК РСФСР), а также других преступлений, не входящих в перечисленные группы Но установленная в органах внутренних дел статистическая отчетность о зарегистрированных про стл'плениях не позволяет сгруппировать преступления в таких сочетаниях 80

ее структуре. Для их обнаружения нужна какая-то база сравнения. Такой базой, эталоном «нормального», «стандартного» распределения преступности по группам и видам могут служить данные о структуре преступности по стране в целом, по союзной республике, имеющей областное деление, или по иному региону.

Поэтому гораздо более эффективно в этом случае использование метода определения коэффициента распространенности преступлений. Такой коэффициент определяется путем соотнесения уровня или доли определенной группы, вида преступлений в структуре преступности республики, края, области и уровня или доли этой же группы или вида преступлений в структуре преступности по стране в целом, по союзной республике, имеющей областное деление, или по иному региону.

Коэффициент распространенности преступлений покажет, насколько уровень или доля отдельной группы, вида преступлений больше или меньше уровня или доли такой же группы или вида преступлений в стране (союзной республике с областным делением другом регионе). При равенстве соответствующих показателей коэффициент будет равен 1, что свидетельствует о «нормальной», то есть аналогичной повсеместной (по стране, союзной республике, иному региону), распространенности группы, вида преступлений.

Например, если доля краж в структуре преступности в области составляет 30%, а доля этого вида преступлений в стране -- 20% (цифры условные), то коэффициент распространенности краж в области составит 30 : 20 = 1,5.

Коэффициент распространенности преступлений позволяет объективно, наглядно и совершенно определенно установить, какие преступления наиболее распространены в области и потому должны привлечь особое внимание при организации борьбы с преступностью. Этот показатель, взятый за ряд лет, позволит достаточно точно установить тенденции структурных изменений групп и видов преступлений в республике, крае, области.

Сказанное может быть проиллюстрировано следующим образом. Допустим, что в области (цифры взяты условно) наблюдается снижение абсолютного количества грабежей' в 1969 году -- 150 грабе-;кей, в 1970— 144, в 1971 году — 136 грабежей. В то же время имело место снижение доли грабежей в структуре преступности: в 1969 году при общем количестве преступлений 1500 —• грабежи составили 10%, в 1970 году при общем количестве преступлений І600 -9%, в 1971 году при общем количестве преступлений 1700—8%. На первый взгляд, можно сделать вывод, что снижение абсолютного количества грабежей и их доли в структуре преступности следует расценивать как положительное явление. Однако более объективную оценку этим изменениям можно дать лишь при соотнесении приведенных данных с данными о структуре преступности и ее тенденциях по стране, или по союзной республике с областным делением или по иному региону. Допустил;, что в целом по стране доля грабежей в 1969 году составила 8%, в 1970 - 7%. а в J971 году -

6 Зак. 8І 81

5,3%. Следовательно, коэффициент распространенности грабежей в области равен: в 1969 году --10:8-12; в 1970 -- <-"> : 7^ 1,3; в 1971 году—8:5,3^1,5. Отсюда следует, что показатели, характеризующие грабежи, являются совершенно неудовлетворительными, поскольку коэффициент их распространенности в области растет, тенденции изменения этих преступлений имеют опасный характер и требуют незамедлительного принятия конкретных мер по усилению борьбы с грабежами.

В приведенном случае налицо явление, ко^да обусловленный какими-то факторами темп снижения количества определенных преступлений в стране опережает темп их снижения в области, крае, республике.

Возможна и противоположная ситуация, когда рост абсолютного количества определенных преступлений и рост их доли в структуре преступности сопровождается коэффициентом распространенности меньше 1 и последовательным снижением его значения.

Допустим, что в области (цифры условные) наблюдается рост умышленных тяжких телесных повреждений: в 1969 году - - 136, в Î970 — І44, в 1971 году -- 150 преступлений В то же время имело место и увеличение их доли в структуре преступности: в 1969 году при общем количестве преступлений 1700 -- тяжкие телесные повреждения составили 8%, в 1970 году при общем количестве преступлений 1600 — 9%, в 1971 году при общем количестве преступлений 1500 --- 10%. Предположим, что в целом по стране доля умышленных тяжких телесных повреждений в 1969 году составила 8,8%, в 1970 — 11,2%, а в 1971 году -- 14,3%. Следовательно, коэффициент распространенности этих преступлений в области равен1 в 1969 году -- 8 : 8,8 « 0,9; в 1970 — 9 :"l 1,2 ^ 0.8; в 1971 'оду -10: 14,3 я« 0,7.

В данном случае обусловливаемый какими-то факторами темп роста рассматриваемых преступлений по стране опережает темп т>оста их в области, и показатели, характеризующие эют вид преступлений, указывают лишь на кажущееся ухудшение положения.

Для более точной оценки распространенности различных групп ІІ видов преступлений названный коэффициент нужно вычислять путем соотнесения уровней, детализированных по группам и видам преступлений, в области, крае, республике и аналогичных уровней по стране или региону, в который они входя І. Ее пи, например, уро вень тяжких телесных повреждений в области составтяет 10, а в стране - - 3, то коэффициент их распространенности равен 1,25 (10:8) и т. д.

Метод определения коэффициента является методом обобщающих показателей, поэтому коэффициент распространенности преступлений может быть использован также для сравнения темпа роста или снижения определенных преступлений с соответствующими данными по стране, союзной республике с областным делением или по иному региону.

Обобщающие показатели в виде таких коэффициентов и являются наиболее приемлемыми для построения матричных моделей распространенности преступлений.

Матричная модель преступности, построенная по коэффициентам распространенности преступлений в Н-счой области в 1967—1971 годах (схема)

Год

Группы и виды преступлений

1967

1Q68

1969

1970

1971

Преступления, регистрируемые

по линии

1,0

0,9

уголовного розыска

Тяжкие преступления ш

1,0

1,1

1,2

Умышленные убийства

0,9

1,0

Умышленные тяжкие телесные повреждения

1,2

1,3

Изнасилования

1,1

1,0

0,9

Хищения государственного или об-

щественного имущества:

— путем кражи

1,0

1,1

1,2

1,3

— пуіем грабежа

1,0

0,9

— путем разбоя

1,0

0,9

0,8

— путем мошенничества

0,9

0,8

Мелкое хищение государственно-

го или общественного имуще-

ства

0,9

1,0

Кража личного имущества

1,1

1 2

1,3

Хулиганство

1,0

Иные преступления, регистрируе-

мые по линии уголовного ро-

зыска

^=г=^=;

162 Имеются в виду преступления, входящие в группу тяжких по статистике

органов внутренних дел (бандитизм, умышленные убийства, умышленные тяжкие

телесные повреждения, изнасилования, разбой, грабежи, кражи, мошенничество,

поджоги).

с* 83

Преступления, регистрируемые по линии БХСС

0,9

1,0

1,1

Нарушение правил о валютных операциях

1,1

1,0

1.0

и, 9

Иные преступления, регистрируе-

Преступления, регистрируемые по линии других служб

0,9

1,0

1,1

Нарушение паспортных правил Иные преступления, регистрируемые по линии других с^ужб

1,0

0,9

1,0

Выделенные элементы матриц — это зоны высокой «нора-ценности преступностью» и распространенности преступлений, показывающие, какие группы населения какими видами преступлений «поражены» и какие преступления наиболее распространены.

Построенные таким образом матричные молелн сразу позволяют видеть, что наиболее «пораженными преступностью» являются возрастные группы 16—17 и 18—19 лег, группы рабочих и т. д. Для того чтобы установить тенденции изменения указанных коэффициентов, их нужно взять за ряд лет. Наиболее распространенными в 1967 году были умышленные тяжкие телесные повреждения, изнасилования, кражи личного имущества В последующие годы наблюдаются тенденции роста распространеннзсти умышленных тяжких телесных повреждений, краж и тенденции снижения распространенности изнасилований, грабежей, разбоев и мошенничества.

Для того чтобы анализ преступности был более точншм, коэффициенты «пораженное™ преступностью» и распространенности преступлений в принципе следует находить отдельно по городам и сельской местности. При этом нужно отметить, что в настоящее время возможности анализа структуры преступности отдельно в городах, в том числе в республиканских, краевых и областных центрах, и в сельской местности практически не используются, хотя существующие формы статистической отчетности о зарегистрированных преступлениях позволяют такой анализ осуществлять.

Общеизвестно, что уровень преступности в городах выше, чем в сельской местности. Поэтому можно полагать, что есть существенные различия в контингентах лиц, совершающих преступления в городах и сельской местности. Изучить же эти данные в масштабах страны или крупной союзной республики очень сложно, так как статистическая отчетность о лицах, совершивших преступления, не включает в себя соответствующих данных. Решение этой сложной проблемы нужно искать, очевидно, на пути проведения выборочных обследований.

Значительно повышает эффективность использования матриц их совмещение. Это делается путем выделения верхней строки модели, построенной по коэффициентам «пораженное™ преступностью», в которую вносятся коэффициенты распространенности отдельных групп и видов преступлений за соответствующий год.

Для того чтобы было легче «уловить» основные тенденции изменения коэффициентов «пораженное™ преступностью» и коэффициентов распространенности преступлений, для их наглядной фиксации можно использовать и такое средство, как построение графиков в виде линейных диаграмм 163.

Используя описанные выше коэффициенты «пораженное™ преступностью» и распространенности преступлений, на базе форм статистической отчетности о лицах, совершивших преступления, и о зарегистрированных и раскрытых преступлениях можно получить такие матричные модели преступности, которые наглядно, определенно и совершенно точно будут характеризовать, какие группы населения и насколько «поражены преступностью» (в том числе по '•руппам и видам преступлений) и какие преступления наиболее распространены в республике, крае, области Эти данные, взятые "Іг ряд лет, покажут реальные тенденции преступности в конкретном административном районе страны.

Матричные модели преступности (равно как и каждый их эле-хент) могут быть разработаны за ряд периодов (лет) и гравнивать-си во времени или же могут быть составлены на определенный момент и сравниваться между собой в пространстве (показатели по отдельным краям, областям, республикам, иным регионам, стране в целом). Наконец, они могут сравниваться как во времени, так и е пространстве (динамика моделей преступности в различных ре-пюнах). Таким образом может быть реализована критериальная функция маїричньїх моделей преступности.

Приведенный выше вариант формирования модели распространенности преступлений (см. стр. 83—84) представляет собой не что иное, как упрощенную, производимую лишь по одному показателю структуры преступности реализацию критериальной функции модели, оценку преступности в пространстве (сравнение данных по области и по стране) и во времени (сравнение за ряд лет).

Осуществление критериальной функции моделей зависит от сроков (длины динамического ряда), в течение которых сравниваются показатели преступности, и особенностей сравниваемых регионов. Так, в пределах кратких сроков матричная модель может быть упрощенной, ибо показатели, характеризующие «объективную базу» - - население,— практически не изменяются (исключение составляют регионы, характеризуемые интенсивной миграцией). Модель может быть упрощенной и для регионов, сходных по социально-экономическим характеристикам.

'"з О построении графиков на основе статистических материалов см. Я. П.

Герчук. Графические методы в статистике. М, 1968; ег 1 рафики в ма-

тематико-статистическом анализе. М., 1972.

Показатели коэффициентов «пораженное™ преступностью» могут характеризовать реальные, не искаженные латентной преступ-ьостью изменения преступности. В сравнении с годом, признанным базовым, они дадут картину подлинных тенденций преступности.

Особенно интересным и перспективным представляется сопоставление динамических рядов рассмотренных коэффициентов и аналогичных абсолютных показателей за ряд лет. Такое сопоставление позволит видеть, как реально влияет латентная преступность на ее статистику (по видам), найти те виды преступлений, изменения показателей которых идут параллельно статистике и являются своеобразными «индикаторами» для преступности и отдельных ее групп, оценить действительное искажающее воздействие латентной преступности на ее статистику.

В самом деле, если использовать два ряда показателей для каждого вида (группы) преступлений, один из которых свободен о г воздействия латентной преступности, изучение их даст исследователю ответ на многие вопросы, связанные с реальной оценкой латентной преступности. При этом открываются широкие возможности для применения графических методов и счетно-решающих устройств в целях отыскания закономерностей отражения преступности в данных статистики.

Разработка комплексных моделей преступности на основе со-^етания методов моделирования путем использования единого измерителя общественной опасности преступлений и построения матричных моделей в перспективе может дать возможность исчисления обобщенного показателя матрицы -- индекса преступности,— свободного от влияния латентной преступности. Однако этот вопрос требует дополнительного исследования.

Объяснительная функция модели. Наибольшее значение объяснительная функция матричной модели имеет при конкретном исследовании основного объекта криминологического изучения — системы «причины преступности - - преступность» 164. По нашему мнению, связующим звеном в этой системе являются факторы, влияю-шие на преступность (криминогенные и антикриминогенные). Именно через комплекс таких факторов проявляется действие причин преступности.

Как социальное явление, преступность изменяется под воздействием социальных факторов, которые могут иметь криминогенный или антикриминогенный характер либо быть нейтральными. В последнем случае они перестают быть факторами, влияющими на преступность в конкретных условиях места и времени, что, однако, не исключает возможности приобретения ими криминогенного либо антикриминогенного характера в иных условиях,

Общий подход к проблеме определения круга факторов, влияющих на преступность, должен основываться на известном выска'зы-

См. Л. А. Волошина. О системном подходе к изучению сущности пре-ности «Вопросы борьбы с преступностью», вып. 15. М., 1972, с. 23. 86

вший К- Маркса о том, что социалистическое общество во всех отношениях --экономическом, нравственном и умственном — сохраняет родимые пятна старого общества 16Г>. В программе КПСС проблема искоренения преступности связывается с аналогичным рядом факторов - - ростом материального благосостояния, культурного уровня и сознательности трудящихся.

Исходя из этого, можно сказать, что факторы, влияющие на преступность, подразделяются на факторы экономического, социально-гсихологического и психолого-педагогического порядка.

Наибольший интерес для криминолога, естественно, представляют конкретные факторы, непосредственно влияющие на преступность. Как уже отмечалось, в конечном тоге любые факторы оказывают свое влияние на личность, группы личностей, объединенные признаками, значимыми в криминогенном отношении, и поэтому можно связать криминогенные или антикриминогенные факторы с признаками, характеризующими контингент преступников. Это и позволяет поставить в повестку дня вопрос о проверке криминогенное™ конкретных факторов и отыскании степени их значимости.

Вообще говоря, есть несколько путей отыскания названных факторов. Наиболее простым и доступным является логический отбор их исследователем. Возможно применение в этих целях так называемой методики экспертных оценок (дельфийского метода)166. Однако проверку факторов, связанных с различными характеристиками личности, определение их криминогенного либо аіітикримино-генного характера и его количественное измерение можно осуществлять и другим путем, в частности, путем построения матричных моделей с использованием коэффициентов «пораженное™ преступностью».

Способ нахождения коэффициентов «пораженное™ преступностью» основан по существу на том, что совокупность социально значимых характеристик контингента преступников как некоторой части насечения, несмотря на кажущуюся парадоксальность этого утверждения, может быть рассмотрена в качестве своеобразной приблизительной модели совокупности характеристик населения республики, края, области 167, и эта модель, очевидно, должна отра-

165 См. К. Маркс, Ф. Энгельс. Избранные произведения, т. II. М., 1955,

с. 13.

166 О методе экспертных оценок см., например, Г. М. Д о б р о в. Типология

прогнозов и анализ метода Дельфи. «Анализ тенденций и прогнозирование науч

но-технического прогресса». Киев, 1967.

О практике использования этих методов для отыскания криминогенных и ангикриминогенных факторов см. Г. А. А в а н е с о в. Теория и методология криминологического прогнозирования. М., 1972, с. 201—214.

167 Г. М. Добров, отмечая недостаточную определенность понятия моделир<

вания справедливо указывает, что термином «модель» обозначается широкий

класс 'явлений (см. Г. М. Добров. Прогнозирование важнейших направлений

пачвития науки и техники. «Науковедение. Прогнозирование. Информатика». Киев,

1970 с 30—31- см также А. И. Уем о в. Логические основы меюда моделирова-

только

лого как модели этого целого.

г'м 1971 'с 11) Действительно, под моделированием следует понимать не лько специальное создание моделей, но также выбор и использование части це-

at ,

жать определенные характеристики прототипа (совокупности населения). Неадекватность некоторых частей этой модели прототипу и является следствием «дезорганизующего» действия криминогенных или антикриминогенных факторов (факторов-признаков).

Каждый из этих факторов-признаков может быть проверен на матричной модели на наличие криминогенного или антикриминогенного характера по отношению как к преступности в целом, так и к отдельным группам и видам преступлений.

Дело в том, что корреляционные зависимости могут устанавливаться не только аналитическим путем, то есть путем расчетов по формулам, имеющимся в арсенале математической статистики, но к гораздо более простым и доступным методом так называемой табличной корреляции. Зависимость одного признака от другого в системе корреляционных связей и изменение распределения признака могут быть определены, если в статистической таблице дать распределение частот одного признака по группам другого. При этом необходимо использовать средние или относительные показатели 168.

Матричные модели преступности представляют собой не что иное, как корреляционные таблицы распределения одного признака -- групп и видов преступлений --- в зависимости от другого -характеристик контингента преступников.

Использование этих моделей, формирующихся на основе обобщающих показателей-коэффициентов, делает вполне реальным отыскание тех конкретных факторов, влияющих на преступность, которые относятся к личности преступника, то есть наиболее близко стоят к самому преступному деянию.

Основой, на которой должен базироваться отбор факторов для их проверки на матричной модели, являются основные социальные и демографические признаки личности (пол, возраст, образование, социальное положение, профессия, место жительства и т. д.), составляющие «фундамент» всех ее социально значимых черт. На этой основе определяются конкретные социально-психологические, социально-экономические и другие признаки 169. Совокупность этих признаков образует «мозаичную» картину преступности в виде ее модели-матрицы, которая позволяет увидеть конкретные криминогенные и антикриминогенные факторы, относящиеся к личности, а также степень (отклонения от 1) интенсивности действия каждого фактора по отношению как к преступности в целом, так и к конкретным группам и видам преступлений.

Показатели, необходимые для вычисления коэффициентов «по-раженности преступностью» (когда их нет в статистике), могут быть обнаружены путем проведения выборочных обследований, ме-

™ См. Статистика. М., 1969, с. 240—241. См. стр. 68—69 настоящей работы.

тодика которых описана в литературе по статистике170. Выборка производится по любым поддающимся фиксации признакам, которые предполагаются как криминогенно значимые.

В настоящее время есть широкие возможности разработки моделей преступности и отыскания на этой основе конкретных факторов, влияющих на нее, путем использования данных о преступности и населении, а также дополнительной информации о них, получаемой путем выборочных исследований. Вследствие того, что объем работы по проверке факторов-признаков на матричных моделях весьма велик, для выполнения ее необходимо применение вычислительной техники.

Прогностическая функция модели. Прогностическая функция моделирования в криминологии, по нашему мнению, наиболее эффективно в современных условиях может осуществляться на основе матричных моделей преступности.

Криминологии, как и любой другой науке, присуща предсказательная функция. В настоящее время проблемы криминологического прогнозирования получили серьезное развитие не только в теоретическом, но и в прикладном аспекте. Эти идеи из стадии полемического обсуждения переместились, пройдя ряд этапов, в стадию практического воплощения 17>, в том числе на основе моделирования преступности.

Прогноз так называемых квазнестественных процессов (к которым следует отнести и преступность), то есть социальных процессов, происходящих в определенном смысле стихийно, находящихся вне сферы прямого воздействия определенной управляющей системы, имеет задачу дать информацию о развитии этого гроцесса и необходимых способах деятельности определенной системы !Гі. Следовательно, криминологическое прогнозирование дает органам государства, осуществляющим борьбу с преступностью, информацию о вероятных вариантах изменений преступности и о наиболее целесообразных путях организации борьбы с нею.

В литературе по прогнозированию указывается, что при всем разнообразии методов прогнозирования все они могут быть сведены в три группы- методы экстраполяции, методы моделирования и методы экспертных оценок. При этом справедливо отмечается, что моделирование является наиболее точным и надежным инструментом прогнозирования.

В то же время следует отметить, чтэ конкретные приемы и методы прогнози-[ ования могут сочетать и обычно сочетают в себе ьлементы всех указанных выше групп методов, и лишь преобладание тех или иных признаков позволяет отнести конкретную методику к одной из этих групп. Так, экстраполяция непременно включает элементы моделирования, поскольку экстраполируемый показатель является моделью той части преступности (группы преступлений), которую он отражает; моделирование включает в себя элементы экстраполяции, поскольку параметры модели проецируются в будущее; результаты прогнозов, разработанных как посредством экстраполяции, так и посредством моделирования, опенш специалистами, и, следовательно, здесь присутствуют элементы метода экснерт-

"о См., например, И. Г. В е н е ц к и и, Г. С. К и л ь д и ш ев Основы теории вероятностей и математической статистики. М., 1968, с 142— нин. Выборочный метод и его применение в социально-экономичен

ваниях. М., 1970. РГПв Основы

171 О криминологическом прогнозировании см. Г. А. '

криминологического прогнозирования. М., 1970; его же. Теория и методология криминологического прогнозирования. М., 1972; Г. А. Аванесов, СЕ. В Плогнпчипование и организация борьбы с преступностью, лі, І. Пропюзированиеи р ^ . ^ ^ ^ ^ ^ Исторический материализм и общественный

прогноз «Вопросы философии», 1969, №9, с. 19—20.

ных оценок; наконец, экспертные оценки, полученные по заранее подготовленным матрицам, анкетам, опросным листам, в итоге должны дать модель преступности. Особенно близки методы экстраполяции и моделирования. Как отмечает А. Шапиро, между экстраполяцией как инструментом математичской статистики и математической моделью не существует непреодолимой стены; при протезировании оба эти метода, как правило, тесно связаны и взаимно переплетаются.ш. Это особенно отчетливо видно при использовании именно матричных моделей для разработки прогнозов.

Использование матричных моделей для разработки прогнозов преступности основано на принципе обращения каждого элемента матрицы (детализированного уровня преступности или коэффициента «пораженное™ преступностью») в будущее. При этом для каждого элемента матрицы необходимо иметь динамический ряд показателей, который продолжается в будущее путем выравнивания этого ряда, то есть экстраполяции гм.

Термин «экстраполяция» нельзя понимать в грубо упрощенном смысле; речь идет о научной экстраполяции, что отнюдь не означает механического перенесения условий анализируемого периода (прошлого и настоящего) на будущее. Научная экстраполяция предполагает глубокое изучение этих условий для выявления важнейших тенденций развития анализируемого явления 175.

В математической статистике термин «экстраполяция» обозначает нахождение

по динамическому ряду известных значений величины, выраженных в таблице или

на графике, других ее значений, находящихся за пределами динамического ряда

(динамический ряд в математической статистике -- последовательная цепь от

дельных показателей, характеризующих величину какого-либо явления в опреде

ленные периоды времени) |7Ь. '

Методы экстраполяции достаточно полно описываются в литературе по математической статистике. Вопросы обработки динамических рядов большой сложности не представляют и должны решаться в соответствии с известными положениями математической статистики 177.

Для характеристики преступности используются так называемые интервальные ряды динамики, представляющие собой ряды количественных показателей (в рассматриваемом случае — детализированных уровней преступности или коэффициентов «пораженное™ преступностью»), характеризующих величину какого-либо явления (преступности) в определенные интервалы времени (годы).

Существуют различные приемы обработки (преобразования) гядов динамики, имеющие целью за их колебаниями обнаружить

173 См. А. Шапиро. Моделирование и экстраполяция. «Мировая экономика

и международные отношения», 1969, № 3, с. 59.

174 Именно таким способом осуществляется прогнозирование социальной

структуры общества на основе ее математической (матричной) модели (см. А. А.

Зворыкин. Математическая модель социальной структуры советского обще

ства — основа прогнозирования. «Проблемы общей и социальной прогностики».

M., 1968, с. 125—141). :

175 См. 4. Д. Смирнов. Моделирование и прогнозирование социалистическо

го воспроизводства. М., 1970, с. 146—147.

176 См. И. Г. В е н е ц к и и, Г. С. К и л ь д и ш г в. Основы теории вероятностей

и математической статистики. М., 1968, с. 252; И. П С у с л о в. Общг.я геория .ста

тистики. М., 1970, с. 298.

177 См. И. Г. В е н е ц к и и, Г. С. К и л ь д и ш е в. Основы теории вероятностей

и. математической статистики. М., 1968, с. 252; И. П. Суслов. Общая теория

статистики. М. Д970, с. 298.

определенную тенденцию. Взяв ряды таких показателей и изучив характер их изменений, можно прийти к выводу о наиболее приемлемом варианте (с точки зрения математической статистики) обработки динамических рядов.

Сущность аналитического преобразования ряда динамики состоит в том, чтобы вычислить показатель изменения ряда, который совершенно точно, в количественном выражении с определенным знаком обозначает тенденцию изменения ряда, затем найти расчетные уровни ряда и, наконец, используя найденный показатель изменения ряда, рассчитать предполагаемое значение уровней 178 на предстоящие годы.

Наиболее приемлемым для аналитической обработки рядов динамики показателей преступности является упрощенный способ выравнивания по прямой линии методом наименьших квадратов. Сущность этого метода заключается в том, что расчетные уровни лежат на линии, которая возможно ближе подходит к линии фактических уровней и потому наиболее точно отражает тенденцию изменения ряда. При этом сумма квадратов отклонений расчетных уровней от соответствующих фактических уровней должна быть наименьшей 179 ,то есть

Е (У — VtY-^min.

Дело в том, что члены ряда (детализированные показатели преступности) стабильны и изменяются постепенно. В условиях действия одних и тех же правовых норм, а также нормального развития общества, не связанного с действием каких-либо исключительных «возмущающих» факторов, они не могут резко меняться от года к году180, а изменяются тем более плавно, чем больше детализированы.

Поэтому обработка динамических рядов таких показателей преступности может производиться по формуле прямой линии, которая ьыглядит следующим образом 181:

yt = a0 + a\t,

Іде yt—преобразованный (выравненный) уровень ряда динамики (расчетный показатель преступности за определенный год); а0 — средний уровень ряда динамики, представляющий сумму

фактических уровней, деленную на их количество;

g! — параметр изменений ряда (расчетный показатель тенден

ции изменения ряда) ;

f время (порядковый номер принятой в динамическом ряду

"8 В данном случае термин «уровень» обозначает показатель динамического ряда а не одну из характеристик преступности.

•я» См., например, Статистика. М., 1969. с. 180-205. 'в» См M И Ковалев. Основы криминологии. М., 1. '8І См' Статистика. М., 1969, с. 196-198

единицы времени, порядковый номер интервала, в рассматриваемом случае — года).

Таким образом, уровень ряда (yt) выражается в виде функции (••г времени (г).

Соответствующие расчеты целесообразно практически осущест-слять с помощью таблицы (при необходимости можно построить график). Обработка динамических рядов показателей преступности позволяет за их колебаниями обнаружить определенные тенденции ^количественным выражением тенденции будет значение а\) и экстраполировать динамический ряд в будущее. При этом следует обязательно соблюдать правило, состоящее в том, что «шаг» в будущее должен быть гораздо короче периода, на котором выявлена тенденция прогнозируемого процесса. Практически допустимой является разработка по этой методике прогнозов преступности на пятилетний срок. По получении новых данных за год ряды динамики могут быть скорректированы, а экстраполированные показатели на последующие годы — уточнены.

Обнаружение тенденций динамических рялов показателей преступности, если они (показатели) последовательно изменяются в одну сторону (увеличиваются или уменьшаются), возможно другим, более простым путем. Для этого достаточно определить коэффициент роста по формуле средней геометрической темпов роста 182, представляющей характеристику среднего темпа роста ряда динамики.

Средняя геометрическая может быть вычислена по формуле:

Л" =

где х — средний темп (коэффициент) роста;

х,, х2, ...,хп—отдельные темпы роста, то есть соотношение каждого последующего и предыдущего уровня

ряда: х\ =

У о

Средняя геометрическая может быть вычислена и другим способом. Если в приведенную формулу подставить значения х\, к^, х3 и т. д., то она примет вид:

п—1

х —

У2

УІ

Уп

Уп-1

Уп-1 Уп-1

182 Термины «коэффициент роста», «средняя геометрическая темпов роста» не означают, что исследуемые показатели увеличиваются; если коэффициент роста (средняя геометрическая темпов роста) меньше 1, то он хчрактеризуег снижение показателей. 92

(показатель корня уменьшается на единицу, так как число отдельных темпов роста всегда на единицу меньше членов ряда). Упростив выражение, получим:

X = 1 / Уп Уо

Іде х — средний темп (коэффициент) роста;

уп— конечный уровень ряда;

Уо — начальный уровень ряда;

п — число членов ряда 183.

В практике прогнозирования преступности коэффициент роста может использоваться для уточнения на ближайший прогнозируемый год данных прогноза, рассчитанных по формуле прямой линии. При этом расчетный показатель на ближайший год определяется путем умножения фактического показателя за последний год на коэффициент роста. Таким образом, на ближайший прогнозируемый год получается два расчетных показателя. Значение этих показателей заключается в следующем. Если в ближайший прогнозируемый год будет преимущественно действовать тенденция, сложившаяся за весь анализируемый период (он может составлять около ІО лет, а в течение этого периода показатели обычно меняются в разные стороны), то показатели преступности на ближайший год оудут соответствовать расчетным данным, полученным методом наименьших квадратов по формуле прямой линии yt--ao + nit. [.ели же в этот год будет действовато тенденция, сложившаяся за последние годы последовательного изменения показателей в ту или иную сторону (этот период обычно составляет 3—5 лет), то показатели преступности на ближайший год будут соответствовать расчетным данным, полученным по формуле средней геометрической тем-

п — 1

~\/

сов роста: х=~\/ Уп • Наиболее вероятный показатель на бли-

жайший прогнозируемый год будет находиться в пределах между двумя этими величинами.

При разработке прогнозов и отыскании тенденции изменения преступное ги могут применяться также метол ы эмпирического выравнивания динамических рядов по способу скользящей средней, заключающемуся в том, что последовательно находятся средние значения нескольких уровней ряда и таким образом происходит сглаживание ряда динамики 184. В этом случае последующие (экстраполируемые) значения динамического ряда находятся по среднему абсолютному приросту, то есть разности двух соседних

183 См. Статистика. М„ 1969, с. 189—190 >зо См Статистика. М., 1969, с. 193—196.

уровней ряда, которая прибавляется к последнему фактическому уровню ряда.

Необходимо отметить, что конкретные способы обработки статн-гтических данных при прогнозировании преступности (естественно, при условия соответствия рекомендуемы к математической статистикой формул характеру изменений показателей преступности) не имеют решающего значения. Проблема состоит не столько в подыскании математического аппарата, сколько в разработке методик совершенных с точки зрения криминологии.

В литературе нередко можно встретить оценку экстраполяции как формального метода, использовать который при прогнозировании нужно весьма осторожно. С этим утверждением в его общем и категорическом виде вряд ли можно согласиться. Результативность и Надежность того или иного метода прогнозирования в решающей степени, очевидно, зависит от конкретного содержания его информационной «•начинки». Достаточно привести такой пример. Возрастная структура населения, как известно, неравномерна, доля отдельных возрастных групп (взятых в равных возрастных интервалах) далеко не одинакова в силу различных причин (изменения уровня рождаемости в различные периоды, увеличение продолжительности жизни и т. д.). Вследствие этого количество и доля населения юношеского возраста, молодежи, наиболее социально-активноїх возрастных групп, трудоспособного возраста, свыше трудоспособного возраста и г. д., постоянно изменяются. Это не может не отражаться ё показателях преступности и отдельных ее групп. Поэтому если экстраполячий подвергать общие показатели преступности, то вероятность ошибки очень велика. Если же экстраполировать показатели преступности, детализированные по возрастным группам, то изменения Із возрастной структуре станут не помехой, а. наоборот, фактором, повышающим надежность прогноза

Описанная методика представляет собой достаточно простой и в то же время научно обоснованный путь прогнозирования преступности в пределах до 5 лет включительно. Важным достоинством этой методики является то, что она фактически учитывает комплексное действие всех объективных, реально влияющих на преступность криминогенных и антикриминогенных Факторов.

Здесь уместно провести аналогию с известным в 'кибернетике принципом «черного ящика», состоящим в том, что, не зная конкретного механизма действия какой-то системы, можно, изменяя параметры на входе, получать определенные, заранее известные изменения параметров на выходе системы.

Безусловно, что целый ряд ситуаций, содержащих в себе проблематику «черного ящика», проблематику сложной системы, поддается точному математическому выражению лишь частично. Этот недостаток можно устранить именно благодаря моделированию определенных процессов с применением электронно-вычислительной техники. При этом варианты экспериментально «проигрываются» по моделям, что и приносит результаты, достаточные для практического овладения конкретной ситуацией 18э.

' См. Г. Клаус. Кибернетика и общество. М., 1967, с. 127.

Исключительная сложность такой социальной системы, какой является преступность, очевидно, вполне оправдывает подобный подход при ее исследовании, подход, позволяющий учитывать «интегрированные» в используемых для матрицы показателях причины преступности, все фактически действующие на нее фактопы.

«все книги «к разделу «содержание Глав: 13 Главы: < 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.

5rik.ru

Материалы для учебы и работы

§ 3. Моделирование преступности на основе использования матричных моделей