§ 2.  Моделирование преступности на основе использования уравнений множественной регрессии

В ряде работ по вопросам моделирования преступности есть указания, что для ее исследования можно использовать путь построения сложных моделей в виде уравнений множественной ре-Ірессии137. При этом многофакторна л модель преступности описывается комплексом уравнений следующего вида:

У= 0\Х\  -)- и%Х2 "Т" 0-зХз ~\~    ...    "h U п Хп,

где у —число преступлений определенного вида (зависимая

переменная) ;

-і\, х2, . . ., х „ —факторы (независимые переменные); gi, а2,..., ап— постоянные коэффициенты.

Оценивая указанный путь моделирования преступности с точки зрения пригодности для этой цели избранного математического аппарата, обеспеченности определенной математической структурой, его (этот путь) можно признать вполне реальным.

Однако подыскание математического инструментария еще не решает проблему его немедленного практического применения для исследования преступности. Предварительно нужно отыскать все практически значимые факторы, влияющие на преступность, что является весьма сложной задачей. Решение ее затрудняется еще и

137 См   О   А   Гаврило в,    В. А   Ко л ем а ев.   Математические    модели в Криминологи!!'  «Правовая кибернетика». М„  1970, с. 85—105;  1    А. Аванесов, тгайзер.    Методы математической статистики

. М.  Рутгайзер. Исследованиях. «Советское государство и право», 1970, N

61

тем, что указанные факторы действуют не изолированно, а во взаимодействии, а поэтому необходимо учитывать действие не только каждого отдельного фактора, но и их сочетаний применительно к различным видам и группам преступлений. Действие каждого из факторов зависит от наличия и интенсивности других факторов как криминогенного, так и антикриминогенного характера 13S. Кроме того, определенная часть факторов влияет на преступность непосредственно, а действие других может бьпь опосредствованно.

Сущность проблемы использования многофакторных математических моделей преступности для ее анализа и состоит в отыскании и точном количественном измерении реально действующих на преступность криминогенных и антикриминогенных факторов. Сказанное сообразуется с трактовкой понятия преступности как сложного социального явления, обладающего относительной самостоятельностью и зависящего от целого ряда причин и условий, факторов криминогенного и антикриминогенного характера ;39. Действие этих факторов различно в пространстве и во ярсмеші, то есть в разных регионах и в разные периоды жизни общества, что и обусловливает разнообразие в структуре как преступности так и контингента преступников.

Следовательно, практическому воплощению идей использования уравнений множественной регрессии для моделирования пре ступности должна предшествовать большая подготовительная рабе та. Эта работа предполагает предварительное определение большого количества конкретных криминогенных и антикриминогенных факторов применительно к различным группам, видам преступлений и, что особенно сложно, их обоснованную группировку, формализацию и количественную оценку. Будучи явлениями социального характера, эти факторы с трудом поддаются количественному измерению или квантификации 14°.

Для определения степени криминогенное™ тех или иных факторов и ее количественной оценки может применяться широко используемый в математической статистике метод корреляционного знали за, сущность которого состоит в отыскании и измерении взаимосвя

138       На сложность    отыскания    положительных и отрицательных    факторов,

влияющих на преступность, и их количественной оценки указывали О. А. Гаврп

лов и В. А. Колемаев в статье «Математические   модели в   криминологии»  (сб

«Правовая кибернетика». М., 1970, с. 94). Однако нельзя согласиться с утвержде

нием этих авторов, что «достаточно выделить несколько основных, наиболее зна

чимых факторов». Утверждать это — значит    необоснованно   упрощать задачу

139       См., например, В. Н. Кудрявцев.   Причинность   в   криминологии. М,

1968, с. 70—78; И. И. Карпец. Проблема преступности. М., 1969, с. 28—49.

140       О проблемах и перспективах социологической квантификации (построении

количественных характеристик качественных признаков социальных явлений кал

^сходных переменных при использовании математических методов в социологии)

с м.    Ю.  Б.   Самсонов.   Некоторые проблемы    социологического  измерения

«Моделирование социальных процессов». М.,  1970, с. 64—73   Проблемы измере

ния и праве в наше время также привлекают внимание исследователей (см. А. Б

г е р о в, в. И. H и к и т и н с к и и, И. С. С а м о щ е н к э. Общая методика и,;-ши в праве. «Советское государство и право», 1970, „№° 6, с. 30—38)

62         ' '

:,и между признаками-факторами каких-либо явлений. В сфере изучения общественных явлений, где взаимосвязь между признаками обычно имеет корреляционный характер, применение этого метода может оказаться весьма плодотворным. Уравнения множественной регрессии, представляющие в комплексе математическую модель преступности, основаны именно на том, что имеется корреляционная зависимость между количеством преступлений определенного пида и влияющими на них факторами :41.

Зависимость признаков в системе корреляционных связей заключается в изменении распределения одного признака при изменении значений другого.

Задачей корреляционного анализа является не только подтверждение или открытие факта наличия связей между различными явлениями, но и установление формы и тесноты (степени) связей, количественная оценка влияния факторного

признака на результат142.

Формы связи (прямые и обратные) характеризугот возрастание или ишжение величины результативного признака в зависимости от соответствующего изменения факторного признака и обозначаются знаками «Ч-» или «—».

Мерой тесноты связи является коэффициент корреляции, который тем больше, чем более «жесткой» является зависимость. При коэффициенте корреляции г = 0 свчзь отсутствует, при коэффициенте корреляции г — ± 1 связь является и? корреляционной, а функциональной, то есть изменению факторного признака со-оівеїствует строго определенное изменение результативного признака '43.

Имея в виду, что объем работы по проверке факторов путем корреляционного анализа весьма значителен, ибо связан с кодиче-с"венной оценкой целого ряда показателей но каждому из факторов и различным их сочетаниям, для проведения такого анализа необходимо применение счетно-решающих \стройств.

В настоящее время уже имеется известный опыт использования этого метода моделирования преступности.

Группа сотрудников МВД Таджикской ССР во главе с заместителем начальника штаба В. П. Коноваловым провела исследование с целью проверки кримино-генности нескольких факторов и отыскалия их значимости. Для исследования были взяты данные уголовной статистики по Таджикской ССР за 1969—1970 годы. В качестве результативного признака был взят уровень преступности (у) за \ казенные годы, а в качестве факторных признаков - количество лиц, ранее совершавших преступления (Х]), и количество лиц, ведущих паразитический образ жизни (хц). Показатели этих факторных признаков выражались в виде относительных величин (на 10 тысяч населения), то есть были приведены в сопоставимый с результативным признаком (уровнем преступности) вид.

Исследование показало, что в 1970 году коэффициент парной корреляции, то І,сіь показатель влияния на результативный г.ризнак как каждого исследуемого признака-фактора (х\ или х?), так и других, не включенных в расчет факторов, по первому факторному признаку (относительный показатель количества лиц, р нее совершавших преступления) оказался равным 0,92 (гу,

= 0,92), а по второ-

14'  В  математической статистике уравнения,  описывающие корреляционные

связи, и называют уравнениями регрессии или связи (€м. И. П.

теория статистики. М., 1970, с. 309).            „ _

І"2 См   И. П. Суслов. Общая теория статистики. М- 14А), с. л 143 См    И    П   Суслов.    Общая  теория    статистики   М.,  1

Здесь не рассматриваются подробно вопросы корреляционного анализа — парной, множественной корреляции и другие,- поскольку эти сведения можно почерпнуть С мто^^шойадтер«туре по статистике, в час.ности в цитируемых здесь ра-ботах.

63

му  (относительный показатель   количества лиц,   ведущих   паразитический образ жизни) — 0,82 (гух,= 0,82) .

Это значит, что влияние па уровень преступности первого фактора составило 0,92 (или 92%) от общего влияния всех факторов, а влияние второго — соответственно 0,82 (или 82%). Однако в зі их показа І елях не шчлепет о влияние но включенных ч расчет факторов. Поэтому точі о можно консіагироваїь лишь то ос'еюятель-тво, что из 100% влияния на преступность всех факторов 8% " 18% ні зависят соответственно от первого (х\) и вюрого to) факторов

Коэффициент частной корреляции (показатель влияния на результативный признак иссл.;д\смого признака-фактора при исключении влияния другого фактора) по первому факторному признаку (относительный показатель количеству лиц, ранее совершавших преступления) оказался равным 057 ('"у^ -х =0,57), а по второму факторному признаку (относительный показатель количества лиц, ведущих паразитический образ жизни) равен 0,49 (ovj'xl = 0,49).

Полученные результаты показывают, чт ) 35% из показателя влияния первого фактора (Гу tl = 0,92) обусловлены воздействием второго фактора, так как разность коэффициента парной и частной корреляции по первому признаку равна 0,35

Л г,, = r

yXl

= 092 - 057 = 0,35.

Соответственно 33%   из  показателя  влиянии  второго  фактора   (ryu= 0,82)   об\ словлено воздействием первого фактора:

= г     - r

= 0,82 - 0,49 = 0,33.

Коэффициент множественной корреляции (показатель влияния на релльта тивпый признак и первого и второго факторов) оказался равен 0,94 (ryrtx,).

Это значит, что совместное влияние на уровень преступности первого и второго факторов составило 0,94 (или 94%) от общего влияния всех факторов Однако в этом показателе количественно не учге.іьі результаты воздействия на уровень преступности не включенных в расчет факторов. Иначе говоря, получен ный результат показываем что из 100% влияния на преступность всех возможных факторов 6% не зависят от таких факторов, как количество рецидивистов и лип, ведущих паразитический образ жизни.

В рассмотренном случае исследование облегчалось тем, что взятые для изучения факторные признаки (количество лиц, ранее совершавших преступления, и количество лиц, ведущих паразитический обра і жизни) имею І ычпое количеп , венное выражение 144.

Исследование других факторов связано с решением очень сложной проблемы их квантификации, то есть количественной оценки. Однако сложности отыскания и оценки конкретных криминогенно значимых факторов не могут и не должны расцениваться как непреодолимое препятствие. Всегда можно найти достаточно рациональные варианты подхода к любой, сколь угодно сложной проблеме.

Наибольший интерес для исследователя представляют конкретные факторы, наиболее близко стоящие к явлениям, на которые они оказывают воздействие, то есть непосредственно влияющие на преступность. В этой связи следует отметить, что в конечном итоге лю-

144 Предпринятое в МВД Таджикской ССР исследование в качестве основной цели имело не установление и количественную   оценку   факторов, влияющих на преступность,  а  определение  реальной  эффективности  профилактических  мер  в отношении >казанных здесь лиц. Это было сделано на основе изучения изменений коэффициентов корреляции между уровнем    преступности  и указанными  выше признаками-факторами в 1969 и 1970 годах. Уменьшение значений коэффициентов І оррелящш свидетельствует о том, что меры, предпринимаемые в отношении ре идивистов и лиц, ведущих паразитический образ жизни, дают свои результаты, торые также могут в этом случае получать количественную оценку. 64

f-ые факторы, и особенно те, которые наиболее близко стоят к преступности, оказывают свое влияние на личность и группы личностей, объединенные признаками, значимыми в криминогенном отношении, а поэтому всегда есть возможность связать криминогенные или антикриминогенные факторы с признаками, характеризующими контингент преступников. Такой п\ть отыскания конкретных факторов, влияющих на преступность, представляется наиболее перспективным.

С помощью методов корреляционного анализа как раз и могут быть найдены точные зависимости между двумя рядами показателей -- характеристиками совокупности преступлений и характеристиками контингента преступников, сгруппированного по признакам, которые предполагаются как криминогенно значимые.

В качестве факторного признака (независимой переменной) сле-Іует брать показатели, характеризующие контингент преступников по определенному фиксируемому признаку, в качестве же результативного признака (зависимой переменной) -- показатели, характеризующие совокупность преступлений (в целом, по группам и видам преступлений).

Путем корреляционного анализа каждый из сЬакгоров-призна-І.ОВ, которые, как предполагается, имеют криминогенный характер, может быть проверен по отношению как к преступности в целом, так и к отдельным группам и видам преступлений

Описательная функция модели. Комплекс уравнений множественной регрессии, каждое из которых представляет математическую .форму определенной группы (вида) преступлений как функции ряда аргументов (факторов), является описанием преступности. При -ІТОМ рассматриваемый вид модели будет давать научно обоснованное и достаточно адекватное описание исслед\емого обьекта, поскольку при установлении реально действующих на преступность факторов и их правильной оценке исключается искажающее влияние латентной преступности.

Критериальная функция этого вида модели также может быть осуществлена весьма эффективно. Основой сравнения показателей преступности в различных регионах или в одном (нескольких) регионе во времени будет сопоставление прежде всего самих факторов (xi, х-2, . . . , хп), а также их коэффициентов (а\, az, . , а „) в пространстве и во времени. Такое сопоставление позволяет конкретно представить механизм влияния этил фачторов на преступ-

IJOCTb

Объяснительная функция модели.     Рассматриваемая    модель, гредставляя теоретический уровень исследования, позволит пр путь в сущность главного объекта криминологического изучі преступности и ее   причин.  В системе «причины    престуї преступность» связующим звеном являются факторы, венно влияющие на преступность, а следовательно, поз зволит объяснить сам механизм образования и г циального явления.

5  Зак.   84

Прогностическая функция модели. Реализация прогностической функции рассматриваемой модели очень сложна, поскольку в этом случае необходимо спрогнозировать не только развитие всех установленных факторов ( а также появление новых и исчезновение отдельных действующих факторов), но и изменение их количественных оценок. Сложность этих задач не требует объяснения.

Таким образом, моделирование преступности на основе использования уравнений множественной регрессии в перспективе может обеспечить как описательную, так и объяснительную, и предсказательную функции научного исследования. Однако в настоящее время этот вид моделировния преступности ич-за недостаточной разработанности теории и методик еще очень редко применяется на практике.