Главная · Интернет магазин · Новости · Контакты · Поиск · Карта сайтаWednesday, August 23, 2017
Навигация
Главная
Интернет магазин
Видеонаблюдение
Спутниковое телевидение
Спутниковый интернет
Библиотека
Файловый архив
Часто задаваемые вопросы
Фотогалерея
Контакты
Поиск
Проверить свободный домен
Определить тИЦ и PageRank
§ 2. Прогнозирование преступности и его методы

Преступность в своем реальном выражении - явление стихийное и собирательное. Она складывается из отдельных и разных общественно опасных посягательств, совершаемых разными людьми, каждый из которых руководствуется своими собственными мотивами и целями.

Какие же закономерности в этом случае могут лежать в основаниях предвидения тенденций преступности? Ответ на этот вопрос может быть однозначным: статистические. Они формируются и проявляются в массе преступных деяний там, где действует закон больших чисел, который позволяет выявить определенные закономерности в динамике и структуре преступности, где на первый взгляд и на уровне единичных преступлений все кажется случайным. При массовом наблюдении случайные колебания взаимно погашаются и остаются следствия, обусловленные общими причинами. Это и дало основание в свое время К. Марксу утверждать, что "преступления, взятые в большом масштабе, обнаруживают по своему числу и по своей классификации, такую же закономерность, как и явления природы" (см.: Маркс К. Энгельс Ф. Соч. Т. 8. С. 532.)

Итак, в основе прогнозирования преступности лежат статистические закономерности развития преступности и связанных с ней явлений Прошлого, настоящего и в определенной мере будущего. Влияния будущего реализуются через субъективные цели и объективные возможности субъектов преступлений.

В документах первичного учета (статистических карточках на преступление, лицо, его совершившее, и уголовное дело) отражается и кодируется более 3 тыс. единиц уголовно-правовой, уголовно-процессуальной и криминологической информации, которая включается в региональные и федеральные базы данных, обрабатывается с помощью быстродействующих ЭВМ и выдается в виде ведомственной и государственной статистической отчетности. Один только Главный информационный центр МВД России (ГИЦ) обрабатывает более 60 форм отчетности. Взаимосвязи между различными единицами информации умножают информационную базу, которая может быть использована при прогнозировании преступности. Криминологически важные сведения содержит также отчетность прокуратур, налоговой полиции, таможенной службы, других правоохранительных органов и судов, которая также компьютеризирована и несет большую и важную прогностическую информацию.

Статистические закономерности свойственны не только преступности, но и ее причинной базе, т.е. всей совокупности криминогенных и антикриминогенных факторов, которые формируют преступность как таковую. При наличии статистического учета причин и условий преступности их вероятностное изменение в будущем также может быть представлено в количественном выражении. Такие возможности открывает система первичного учета преступлений, лиц и уголовных дел, в статистических карточках которого содержится значительная криминологическая информация о причинах и условиях совершения преступлений.

При этом надо иметь в виду, что непосредственные причины конкретных деяний, регистрируемые в документах первичного учета и обобщаемые в статистической отчетности разных форм, далеко не всегда отражают всю совокупность социальных, экономических, социально-психологических, организационных явлений, детерминирующих преступность. Общие причины лишь опосредованно регистрируются в количественном учете, что следует принимать во внимание при качественном и количественном анализе. Он может быть углублен за счет привлечения более широкой статистической базы. Социальные, экономические, демографические, социально-психологические, организационные и иные явления и процессы, которые могут быть как-то связанны с преступностью, имеют свой государственный и ведомственный учет.

Снижение уровня жизни, рост безработицы, интенсификация миграционных процессов, рост беспризорности и т.д. - факторы криминогенные. И, наоборот, улучшение жизни людей, совершенствование правового регулирования различных сторон человеческой деятельности, реализация социальных программ обучения и воспитания несовершеннолетних и другие аналогичные процессы способствуют снижению преступности в целом или ее отдельных видов. Используя статистические закономерности и тенденции рассматриваемых явлений, мы можем существенно дополнить эмпирическую базу прогноза преступности.

Качественно-количественные предсказания возможных изменений, тенденций и закономерностей преступности в обозримом будущем могут быть получены многими методами. В науке прогностике их насчитывается свыше 150. Из огромного арсенала прогностических методик криминология заимствует лишь те, которые на современном этапе развития науки и практики применимы для предвидения тенденций преступности. К ним относится: 1) экстраполяция; 2) метод экспертных оценок; 3) моделирование. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Их комплексное использование повышает достоверность прогностических данных. Применение этих методов позволяет разрабатывать краткосрочные (до 1 года), среднесрочные (до 5-10 лет) и даже долгосрочные (до 15 и более лет) прогнозы.

Экстраполяция (от лат. extra - вне, сверх + polire - делать гладким) представляет собой распространение выводов, полученных при изучении прошлой и настоящей преступности, на ее будущие тенденции. А поскольку преступность и связанные с ней явления имеют динамические и структурные показатели, выраженные в абсолютных и относительных величинах, то и на будущее они могут предсказываться путем продолжения имеющихся тенденций в тех же количественных единицах. Прогностические выводы могут быть дифференцированы по видам, группам преступлений и их причинным обстоятельствам.

В целях выявления основных тенденций и закономерностей при экстраполяции уровня преступности и ее причинной базы пользуются статистическими методами сглаживания и выравнивания статистических рядов экстраполируемых явлений путем усреднения и укрупнения интервалов, выравнивания динамических рядов способом скользящей средней, выравнивания уровня ряда по прямой и другим функциям, которые изучались в юридической статистике (см.: Лунев В.В. Юридическая статистика. М., 1099. С. 287-301).

Методом экстраполяции можно получить вероятностные прогностические выводы не только о динамике, но и о структуре преступности т связанных с ней явлений. Причем эти выводы могут быть дифференцированы по группам деяний и их отдельным видам, а также по содержанию криминогенных или антнкриминогенных факторов. Прогнозирование возможных тенденций причин и условий преступности делают прогнозирование преступности более надежным. Они корректируют экстраполяционную линию преступности.

Экстраполяция уровня преступности и России за 1986-1996 гг. и 
  до 2000 г.

Рис. 1. Экстраполяция уровня преступности и России за 1986-1996 гг. и до 2000 г.


Точность прогноза преступности, рассчитанного методом экстраполяции динамических рядов преступных проявлений и их причин, относительна. При выработке экстраполяционного прогноза обычно исходят из того, что социальные, экономические, демографические, а также иные сугубо криминологические явления и процессы в основе своей сохранятся более или менее неизменными в прогнозируемом будущем. Частные отклонения могут не приниматься в расчет, так как они не изменяют общих глобальных тенденций. Но общество - система открытая и его будущее не только продолжение прошлого и настоящего. Социальные мутации могут быть почти неожиданными. Человечество, например, создало достаточно гарантий для предотвращения третьей мировой войны, но они не являются абсолютными. Случайности возможны. Они могут радикально изменить криминологическую обстановку в мире.

Войны, революции и другие социальные потрясения или умышленные искажения данных регистрируемой преступности могут сделать эти выводы совсем ненадежными. Приведем конкретный пример. Если статистический ряд преступности за 1965-1985 гг. (20 лет - очень серьезная временная база для прогноза) экстраполировать на ближайшие три года, то в 1988 г. уровень преступности мог бы достигнуть 2,5 млн. учтенных деяний. Фактически было зарегистрировано 1,9 млн.

Расхождения существенны, но объяснимы: начало горбачевской перестройки, появление у народа надежды на положительные изменения, абсурдная, но "результативная" борьба с пьянством и др. И хотя упомянутые события имели много сомнительного, уровень преступности "отреагировал" на них большим снижением. Правда, как только фикция этих событий стала очевидной, он "вернулся" на свои объективные позиции: в 1989 г. было зафиксировано 2,5 млн. преступлений, в 1990 - 2,8 млн., в 1991 - 3,2 млн. И если бы прогноз преступности рассчитывался не на три, а на пять лет, то он бы полностью оправдался.

Другой пример. В прогнозе преступности по России на 1993- 1994 гг. предполагался ее рост в 1993 г. на 17-22% (до 3,2-3,4 млн., в 1994 г. - на 16-20% (до 3,8-4,4 млн.). Это предположение исходило из реальных тенденций преступности предшествующего пятилетия и объективной оценки вероятного развития ее причинной базы. В нем не были учтены лишь возможности МВД по реальному и "бумажному" регулированию преступности, необходимость в котором возникла после жесткой критики властями деятельности органов внутренних дел в середине 1992 г.

В итоге, несмотря на очевидное ухудшение криминологической обстановки, в 1993 г. было зарегистрировано только 2,8 млн. преступлений, а в 1994 г. - 2,6 млн. Расхождения существенны. Объяснить их можно трояко: 1) прогноз глубоко ошибочен; 2) правоохранительные органы целенаправленно и реально "разрушили" прогноз эффективной работой; 3) правоохранительные органы, боясь ответственности за прогнозируемый рост преступности и не имея возможности сбить ее волну, разрушили прогностические выводы на бумаге. Доминировал последний вариант с вплетением некоторых элементов первых двух. Экстраполяция применима при кратковременных прогнозах. Чем меньше срок прогноза, тем может быть выше его точность, так как изменения в обществе при небольших сроках прогноза точнее просчитаются.

Метод экспертных оценок в криминологическом прогнозировании дополняет экстраполяцию. Он представляет собой специфическую форму опроса (анкетирования) высококвалифицированных и опытных специалистов (криминологов, социологов, экономистов, психологов и др.) для установления возможных тенденций преступности в прогнозируемый период. Этот метод пригоден для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования при отсутствии необходимой основы использования других, более точных, прогностических методик. Его недостатками является субъективный и неформализованный характер прогностических оценок.

Повысить их надежность и перевести в количественные показатели помогает ряд способов: а) правильный подбор экспертов; б) всесторонняя оценка их компетентности; в) продуманная и обоснованная методика опроса; г) применение статистико-математических приемов обобщений экспертных оценок; д) расчет степени согласованности (конкордации) мнений экспертов; е) сопоставление экспертных оценок с результатами объективных методов прогнозирования преступности и др.

Метод моделирования преступности в прогностических целях предполагает построение моделей преступности, анализ которых в различных обстоятельствах может заменить в известных пределах изучение будущей преступности. Под моделью в широком понимании подразумевается реальный или мысленный образ (изображение, описание, схема, чертеж, график и т.п.) или прообраз каких-либо объектов (явлений), используемый при определенных условиях в качестве их "заместителя". Создание удовлетворительной модели преступности в целях ее изучения и прогнозирования весьма перспективно. Ее функции могут выполнять лишь модели идеальные, построенные в виде схем, формул, матриц. В настоящее время выделяются два направления математического моделирования преступности: а) моделирование преступности в виде уравнения множественной регрессии, б) матричное моделирование преступности. На основе обширной статистической отчетности в России, охватывающей тысячи показателей, и широкого применения ЭВМ при их анализе, применение математического моделирования в целях прогнозирования преступности вполне реально.
Модели преступности в виде уравнений множественной регрессии представляют собой многофакторные образования, которые в качестве примера условно можно описать комплексом относительно простых уравнений:


где у - условное (прогнозируемое) число преступлений; а1, а2,а3 … аn - постоянные коэффициенты связи между криминогенными факторами и преступностью; х1, х2, х3 … хn - криминогенные факторы

Приведенное уравнение не более чем иллюстрация, ибо реальное использование метода моделирования преступности весьма сложно и его практическое осуществление требует серьезной математической подготовки, надежного эмпирического (статистического и социологического) материала и применения быстродействующих ЭВМ.
Попытки прогнозирования преступности в СССР и в России предпринимались с начала 70-х годов. Первый прогноз был составлен в 1970-1971 гг. в МВД СССР на 1971 - 1975 гг. на основе экспертного опроса 100 ученых и практиков (См.: Аванесов Г.А. Указ. соч. С. 24-25). Однако это важное начинание, продержавшееся несколько лет, не переросло в системное прогнозирование преступности. В конце 80-х годов в СССР, а затем в России МВД вернулось к этой проблематике и она развивается до настоящего времени. При всех недостатках ведомственного прогноза он выполняет определенную функцию в организации борьбы, с преступностью и в развитии методов прогнозирования (См.: Методология и методика прогнозирования в сфере борьбы с преступностью // Труды Академии МВД СССР. М., 1989. С. 144-167; Модель регионального криминологического и уголовно-правового прогноза. М., 1994).


Гость
Полезные ссылки:
Красивые заставки

Adriana Karembeu - Адриана Карембо - Adriana Sklenarikova - Адриана Скленарикова

Adriana Karembeu - Адриана Карембо - Adriana Sklenarikova - Адриана Скленарикова
Copyright X-COM Company © 2011

Rambler's Top100