Статистическое исследование социально-демографической дифференциации судимости населения России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Маркелова, Анна Сергеевна |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2004 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.12 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование социально-демографической дифференциации судимости населения России"
На правах рукописи УДК 314 (043)
МАРКЕЛОВА Анна Сергеевна
СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ СУДИМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ
Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, Статистика
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва - 2004
Работа выпонена на кафедре Социальной и демографической статистики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
Научный руководитель: кандидат экономических наук, доцент
Кучмаева Оксана Викторовна
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Орехов Сергей Александрович
кандидат экономических наук Верив Вадим Валерьевич
Ведущая организация - Российский государственный социальный
университет
Защита диссертации состоится 17 июня в 1400 часов на заседании диссертационного совета К212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, Москва, Нежинская, 7.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан л/мая 2004 г.
Ученый секретарь /У
диссертационного совета,
кандидат экономических наук, доцент ламбаева Н.Я.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования определяется тем, что преступность остается одной из самых злободневных социальных проблем как в России, так и мировом сообществе в целом. Борьба с преступностью в Российской Федерации является государственным приоритетом, установленным на федеральном уровне. За последние несколько лет был принят ряд законодательных актов, направленных на улучшение ситуации в этой сфере, в том числе федеральные целевые программы по борьбе с преступностью.
Вследствие изменений в уголовном законодательстве Российской Федерации, а также социально-экономических и демографических характеристиках российского общества, являющихся как следствием коренной перестройки экономики страны, так и кумулятивным эффектом постепенных изменений, произошли заметные перемены в тенденциях преступности и судимости. Они касаются структуры совершаемых преступлений, характеристик выявленных лиц, их совершивших, и осужденных. Эти изменения обусловили необходимость проведения новых исследований в данной области.
Преступность - сложное и многогранное социальное явление. Ее уровень определяется развитием законодательной базы, политической: и экономической ситуацией, состоянием социальной сферы общества. Таким образом, интенсивность криминализации населения можно рассматривать в качестве одного из индикаторов уровня жизни.
Совершенствование методологии сбора и обработки статистики судимости, отражающей доказанные в судебном порядке факты совершения преступлений, обеспечение ее сопоставимости с показателями смежных отраслей социальной статистики, является актуальной задачей, так как до недавнего времени эти данные были засекречены и статистическая работа носила, в основном, ведомственный характер. Комплексный анализ статистических данных о преступности, судимости и показателей социальной сферы способствует получению наиболее поной и объективной картины уровня криминализации российского общества и выработке эффективных мер по борьбе с преступностью.
Целью исследования является выявление современных тенденций изменения уровня судимости и социально-демографической структуры осужденных в Российской Федерации в 1997-2003 гг.
Для достижения цели в ходе исследования были поставлены и решены следующие задачи:
-усовершенствована система статистических показателей судимости;
- исследованы современные тенденции преступности и судимости в России;
- выявлена специфика судимости различных социально-демографических групп населения по видам преступлений;
- предложена методика анализа уровня и структуры судимости;
- оценено влияние социальных, демографических и экономических факторов на уровень судимости;
- уточнена методика прогнозирования судимости в условиях изменения правовой базы.
Объектом исследования явилась совокупность осужденных в Российской Федерации, в отношении которых приговоры федеральных судов общей Юрисдикции (без учета данных военных судов) и мировых судей вступили в законную силу в 1997-2003 гг.
Предметом исследования послужили количественные и качественные показатели состояния и тенденций развития судимости в России.
Теоретико-методологической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых-статистиков, криминологов и социологов по теме исследования, методологические и инструктивные материалы Министерства юстиции и Судебного департамента при Верховном Суде Российской Федерации.
В качестве исследовательского инструментария использовались такие методы статистического анализа массовых социальных процессов, как корреляционный, регрессионный и кластерный анализ, методы анализа рядов, динамики и прогнозирования, табличные и графические методы представления результатов исследования.
Информационной базой явились данные текущего учета статистики судимости, а также сведения Министерства внутренних дел Российской Федерации, Федеральной службы государственной статистики. Обработка и анализ статистической информации проводились с использованием специализированного программного обеспечения, разработанного для ведения статистики в судах общей юрисдикции, Судебном департаменте и его территориальных органах (программные комплексы лSKART, лSFORM, Судебная статистика), а также ППП лStatistica, Олимп, Excel, Access.
Научная новизна. В результате проведенного исследования сформулированы и обоснованы следующие положения, обладающие элементами научной новизны:
-даны рекомендации по совершенствованию системы статистических показателей судимости;
-усовершенствована методика комплексного анализа судимости различных социально-демографических групп населения;
- предложена и апробирована методика многомерной классификации судимости за различные виды преступлений по социально-демографическим характеристикам осужденных;
- разработаны методические подходы к оценке влияния факторов на уровень судимости;
- построен краткосрочный прогноз интенсивности судимости в условиях нестабильности законодательной базы.
Практическая_значимость. Результаты исследования
использовались в аналитической работе Судебного департамента, в том числе при подготовке материалов для совместных статистических сборников Судебного департамента с Главным Информационным Центром Министерства внутренних дел Российской Федерации и Федеральной службой государственной статистики Российской Федерации, касающихся преступности и судимости. Материалы исследования учитывались при разработке инструктивных методических указаний по ведению судебной статистики в федеральных судах общей юрисдикции Российской Федерации и участках мировых судей, Судебном департаменте и его территориальных органах.
Осуществленные в рамках исследования подходы к анализу могут быть использованы криминологами и аналитиками социальной сферы для выработки рекомендаций о приоритетных задачах на данном направлении.
Положения теоретической и методологической частей диссертационной работы включены в учебно-методическое пособие по судебной статистике для студентов Российской академии правосудия при Верховном и Высшем арбитражном судах РФ, судей и работников судебной системы.
Апробация результатов. Основные результаты исследования доложены и получили одобрение на семинарах кафедры социальной и демографической статистики, научно-практических конференциях МЭСИ (июнь 2000 г. и апрель 2002 г.).
По теме диссертации опубликовано 7 работ общим объемом 1,3 п.л.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и приложений.
OCHOBНOE СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, определяются цель и задачи исследования, показана новизна и практическая значимость работы.
В первой главе Теоретические и методологические вопросы статистического исследования судимости рассмотрена специфика и роль статистики судимости в системе отраслей социальной статистики. Обосновывается положение о необходимости привлечения в качестве индикаторов уровня жизни не только данных об уровне преступности, но и судимости, так как последняя отражает доказанные в ходе судебного рассмотрения факты нарушения закона. Представлены результаты изучения влияния на статистику судимости проблемы латентности и процессов изменения правовой сферы. Значительное внимание уделено анализу существующей в России методологии сбора и обработки статистической информации о судимости и системе показателей данной отрасли статистики. Выявлены возможности совершенствования этой системы показателей.
Значение статистики судимости для характеристики социальной сферы общества определяется тем, что помимо юридических аспектов (структура преступлений, назначаемых мер наказания и т.д.), она изучает демографические, социальные и экономические характеристики осужденных. Существует связь статистики судимости со статистикой демографической (возрастно-половая структура населения, миграция), социальной (занятости и безработицы, доходов населения и т.п.) и экономической (поступление налогов, материальный ущерб от преступлений).
В условиях продожающейся криминализации российского общества характеристика уровня жизни населения будет более поной и соответствующей действительности, если при его оценке больше внимания уделять показателям криминальной сферы, в том числе судимости. Это позволит получить комплексное представление об уровне жизни населения и с большей эффективностью влиять на негативные явления общественной жизни.
Система показателей статистики судимости позволяет охарактеризовать это явление многосторонне, осветить различные его аспекты. Схематично ее можно представить следующим образом (рис. 1).
Рис.1. Схема системы показателей статистики судимости
Каждая отраслевая статистика основывается как на положениях соответствующей теоретической дисциплины, раскрывающей сущность объекта исследования, так и на положениях теории социально-экономической статистики Для статистики судимости такой основой являются уголовное право, уголовный процесс, криминология. Это определило специфику применяемых статистических методов, так как большинство показателей статистики судимости являются не количественными, а атрибутивными.
На статистические показатели судимости оказывают влияние изменение уголовного законодательства и латентность. При этом, если в случае законодательных изменений тенденции судимости остаются прозрачными, т.е. в большинстве случаев можно достаточно верно прогнозировать степень и направление их влияния на статистические данные, то проблема латентности не позволяет с достаточной степенью точности установить, насколько серьезно она искажает реально существующее положение в криминальной сфере - возможно лишь в некоторых случаях косвенно оценить ее влияние. Преимущество статистики судимости в том, что в ее первичном учете фиксируются все факты и результаты судебных разбирательств, тогда как статистика преступности искажается как вследствие объективно существующих причин невозможности учета преступлений (преступление не стало известно правоохранительным органам либо не было ими соответствующим образом квалифицировано), но и сознательных манипуляций путем их выборочного учета.
Документы первичного учета и формы ведомственного статистического наблюдения о судимости разрабатываются Судебным департаментом и вводятся в действие его приказом после прохождения процедуры согласования с Федеральной службой государственной статистики Российской Федерации.
Основными нормативными документами, регулирующими процесс сбора и обработки судебной статистики, являются Табель форм ведомственной статистической отчетности о деятельности судов общей юрисдикции и мировых судей и Инструкция по ведению судебной статистики. Порядок, периодичность и сроки представления, отчетные единицы и перечень составляемых статистических форм утверждаются Табелем форм. Для обеспечения поноты учета и повышения достоверности представляемых статистических данных разрабатывается и оперативно обновляется Инструкция по ведению судебной статистики.
В соответствии с организацией судебной системы Российской Федерации статистические сведения о судимости представляются отдельно по всем уровням этой системы, и включают в себя отчетность мировых судей, судов районного звена, судов уровня субъекта федерации (областного звена), Верховного Суда Российской Федерации. Сбор данных Судебный департамент осуществляет с помощью своих территориальных органов - управлений (отделов) Судебного департамента в субъектах федерации.
Статистическая отчетность о судимости формируется методом сплошного наблюдения на основании документов первичного статистического учета (статистические карточки на подсудимого).
Различные комбинации признаков, содержащихся в статистической карточке на подсудимого, могут дать более 30 тыс. единиц информации. В ней содержатся сведения о подсудимом, преступлении, в котором он обвиняется, результатах рассмотрения уголовного дела в суде (в первой инстанции, а также в апеляционной, кассационной и / или надзорной в случае направления уголовного дела на рассмотрение в эти инстанции), назначенных мерах уголовного воздействия. На основе этих данных формируются семь форм статистической отчетности о судимости. Число показателей, содержащихся в этих формах, в совокупности составляет около 28 тыс.
С 1996 года внедрена технология автоматизированного сбора статистической отчетности и ведения баз данных о судимости в России. Обработка статистических карточек на подсудимого и ведение по ним автоматизированной базы данных осуществляется непосредственно в судах и участках мировых судей. Статистические отчеты на бумажных носителях функционально используются только для контроля данных, поступающих в электронном виде. Бумажная технология частично сохранилась на стадии первичного учета - при запонении статистических карточек.
Существующая методология сбора и обработки информации о судимости в России позволяет охарактеризовать это явление поно и многосторонне. Система показателей этой отрасли статистики является одной из наиболее объемных и широко разрабатываемых в силу традиционно пристального внимания к изучаемой проблеме. Тем не менее, существуют возможности для совершенствования этой системы, и в первую очередь за счет широкого внедрения в практику методов статистического анализа, которое еще несколько лет назад было затруднено в силу засекреченности информации.
Вторая глава Статистический анализ динамики и структуры судимости в России в 1997-2002 гг. посвящена изучению основных тенденций судимости. Проведен анализ основных показателей криминальной ситуации, судимости за преступления с различным объектом посягательства и степенью тяжести. Основное внимание уделено статистическому исследованию социально-демографической структуры осужденных.
В работе показано, что для основных показателей преступности и судимости в 1997-2001 гг. характерна тенденция к росту, а в 2002 г. произошло значительное снижение их значений (табл.1). Наиболее заметные колебания числа выявленных лиц, совершивших преступления, и осужденных наблюдались на фоне изменения законодательства (1997 и 2002 гг.), а также применения судами постановления об амнистии (2000 г.).
Таблица 1
Динамика числа выявленных органами внутренних дел лиц, совершивших преступления, и осужденных, в России в 1997-2002 гг.
1997 1998 1999 2000 2001 2002
Выявлено лиц, совершивших преступления, тыс. чел. 1372,2 1481,5 1716,7 1741,4 1644,2 1257,7
темпы прироста (%): - к предыдущему году 8,0 15,9 1.4 -5,6 -23,5
-к 1997 г. - 8,0 25,1 26,9 19,8 -8,3
Осуждено, тыс чел. 1013,4 1071,1 1223,3 1183,6 1244,2 859,3
темпы прироста (%): - к предыдущему году 5,7 14,2 -3,2 5,1 -30,9
-к 1997 г. - 5,7 20,7 16,8 22,8 -15,2
При сравнении числа осужденных с числом выявленных лиц, совершивших преступления, оказалось, что более четверти выявленных лиц, совершивших преступления, не осуждалась (в среднем за шесть лет -28%). Причинами этого могут служить прекращение уголовного дела по различным основаниям, оправдание подсудимого, применение принудительных мер невменяемым. Этот показатель существенно отличается для разных категорий лиц: лосуждаемость женщин заметно ниже, чем мужчин (в среднем за шесть лет осуждалось соответственно 57% и 74% от числа выявленных лиц соответствующей группы), а лиц старшего возраста - чем молодежи 14-29 лет (65% и 77%).
Структура осужденных в зависимости от объекта преступного посягательства демонстрирует преобладание судимости за преступления против собственности (в среднем - около 60% осужденных), наиболее распространенным из которых является кража (44%).
По степени тяжести совершенных преступлений наибольший удельный вес имеют осужденные за преступления, относящиеся к категории тяжких (в 2002 г. - 46%). Их преобладание в структуре фактической судимости обусловлено не численным преимуществом в законодательстве, а реальными тенденциями криминализации общества. При рассмотрении судимости по тяжести совершенных преступлений в разрезе социально-демографических групп осужденных, выявлено, что совершение наиболее тяжких преступлений характерно для мужчин, несовершеннолетних, лиц с непоным средним и средним общим образованием, трудоспособных без определенных занятии и рабочих.
Интенсивность преступности и судимости в 1997-2001 гг. росли темпами, превышающими рост численности населения криминогенного возраста (14 лет и старше) - так, среднегодовой темп прироста населения указанной группы составлял 0,5%, преступности (на основании данных о выявленных преступниках) - 4,1%, судимости - 4,7% (табл.2). Учитывая, что существенное снижение показателей интенсивности преступности и судимости в 2002 г. обусловлено законодательными изменениями, эти данные позволяют сделать вывод о продожающейся криминализации российского общества.
Таблица 2
Динамика коэффициентов судимости, криминогенной пораженности -и численности населения криминогенного возраста в России в 1997-2002 гг.
1997 1998 1999 2000 2001 2002
Коэффициент судимости общий (на 100 тыс. чел. 14 лет и старше) 849 891 925 983 1021 703
гемпы прироста (%): - к предыдущему году 4,9 3,8 6,3 3,9 -31,1
-к 1997 г. 4,9 9,С 15,8 20,3 -17,2
Коэффициент судимости га особо тяжкие преступления (на 100 тыс. чел. 14 лет и старше) 42,0 52,3 59,0 66,6 78,0 67,4
гемпы прироста (%): - к предыдущему году 24,5 13,0 12,8 17,2 -13,7
-к 1997 г. 24,5 40,7 58,7 85,9 60,5
Коэффициент криминогенной пораженности (на 100 тыс. чел. 14 лет и старше) 1149 1232 1419 1435 1349 1029
гемпы прироста (%): - к предыдущему году 7,3 15,2 1,1 -6,0 -23,7
-к 1997 г. - 7,3 23,5 24,9 17,4 -10,4
Численность населения 14 лет и старше (тыс. чел.) 119423 120221 120942 121369 121865 122197
гемпы прироста (%): - к предыдущему году 0,7 0,6 0,4 0,4 0,3
-к 1997 г. - 0,7 1,3 1,6 2,0 2,3
Средний возраст осужденных по сравнению с 1997 г. в 2002 г. уменьшися на погода - с 30,7 до 30,2 года. Наиболее высокими темпами возрастало число осужденных в возрасте 18-29 лет, и в 2002 г. они составляли уже половину всех осужденных (48,4%). Характерной
особенностью женской судимости является преобладание среди них лиц старших возрастов, и средний возраст осужденных женщин составлял 33 года (мужчин - 30 лет). Однако в динамике выявлено постепенное сближение структуры женской судимости по возрасту с характеристиками аналогичного распределения для мужчин
Судимость мужчин и женщин в зависимости от объекта преступного посягательства заметно отличается. Наибольший разрыв наблюдается в судимости за преступления против собственности, в сфере экономической деятельности и против общественной безопасности (рис 2)
Рис 2. Доля осужденных мужчин н женщин за отдельные виды преступлений в России в 2002 г.
Наблюдается значительное отличие структуры судимости по объекту преступного посягательства между несовершеннолетними и лицами 18 лет и старше. Самый молодой средний возраст осужденных отмечен по преступлениям против половой свободы и половой неприкосновенности личности - 26 лет. Максимальный средний возраст (40 лет) зафиксирован у осужденных за преступления против интересов службы в коммерческих и иных организациях Наиболее криминогенным возрастом, когда интенсивность судимости достигает своего пика, является 18-29 лет, затем по мере увеличения возраста происходит снижение судимости.
Интенсивность судимости мужчин значительно превышает этот показатель, рассчитанный для женщин-осужденных (например, в 2002 г. - в 8 раз), при этом у мужчин она заметно выше в любом возрасте. Минимальное различие повозрастных коэффициентов судимости отмечается в возрасте 50 лет и старше, когда данный коэффициент для мужчин превышает аналогичный для женщин в 2,4 раза; максимальное -более чем в 13 раз - среди несовершеннолетних.
В структуре судимости по признаку гражданства, удельный вес россиян в рассматриваемый период составлял 97-98%, граждан других государств СНГ - 1,4-2,1%, иных государств - 0,3-0,5%, лиц без гражданства - 0,2%. Данное распределение очень близко к характеристикам всего наличного населения РФ, полученным по переписи 2002 г. Среди осужденных по месту жительства наибольший удельный вес имеют постоянные жители местности, в которой совершено преступление - в среднем за шесть лет 91%, беженцы и вынужденные переселенцы - 0,3%, другие жители иной местности - 6,3%, без определенного места жительства -2%.
Среди осужденных преобладают лица с непоным средним и поным общим образованием - в среднем около 80%. Среднее специальное образование имели около 16% осужденных, высшее и неоконченное высшее - 4%. В зависимости от совершенных видов преступлений это соотношение несколько меняется: за преступления против государственной власти и интересов государственной службы большинство составляют лица с высшим образованием (42,7% в 2002 г.), как и за преступления против интересов службы в коммерческих и иных организациях (58,1%), что объясняется более высоким образовательным уровнем этой социальной группы.
Преобладающими группами в социальной структуре осужденных по роду деятельности являются трудоспособные без определенных занятий (около половины осужденных, в том числе безработные - почти 10% от их числа) и рабочие (26-30%). Большинство из них (например, в 2002 г. -54,4 и 45,1%) осуждены за преступления против собственности, и, в частности, кражу. Преступления против собственности также являлись причиной осуждения большинства лиц, относящихся к группам лучащихся и студентов, крестьян, лотбывающих лишение свободы, нетрудоспособных (не работающих).
Другая картина в силу определенной специфики занятий складывается для осужденных государственных служащих и служащих коммерческих и иных организаций, а также частных предпринимателей. Для последних двух категорий преобладающей является судимость за преступления в сфере экономической деятельности (в 2002 г. - 34,4 и
28,9%). Государственные служащие хотя и привлекались в 2002 г. в большинстве случаев за преступления против собственности (31,0%), но при этом каждый пятый (19,9%) - за преступления против государственной власти и интересов государственной службы.
Анализ взаимосвязи судимости различных социально-демографических групп осужденных проводися с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции. Выявлена значимая прямая зависимость между удельным весом в судимости лиц с высшим образованием и долей осужденных государственных и
коммерческих служащих (хд), а также частных предпринимателей (хю):
Полученные оценки свидетельствуют об их более высоком образовательном уровне по сравнению с другими группами осужденных: трудоспособных без определенных занятий, рабочих, крестьян.
Наличие средней по силе прямой связи между долей осужденных женщин и частных предпринимателей
свидетельствует об их схожести в структуре судимости - обе эти группы имеют максимальный удельный вес в судимости по преступлениям экономической направленности. На основании значений и направления связи рассчитанных парных коэффициентов корреляции можно сделать вывод о близости судимости по объекту преступного посягательства рабочих и крестьян, и, напротив, существенных различиях трудоспособных без определенных занятий и безработных со служащими и частными предпринимателями.
В третьей главе Статистическое моделирование и прогнозирование судимости для анализа этого явления применены методы корреляционно-регрессионного и кластерного анализа, а также осуществлен прогноз уровня судимости.
Применение методов многомерной классификации (кластерного анализа) позволило выявить специфику судимости за различные виды преступлений в зависимости от пола, возраста и рода занятий осужденных. Цель кластеризации состояла в определении исходного расслоения объектов (судимость за различные по объекту посягательства преступления) в зависимости от характеризующих их признаков (социально-демографическая структура осужденных) и последующем описании этих групп. Если исходные данные по указанным признакам четко не разграничены, результатом анализа стал бы вывод о несущественности различий социально-демографических характеристик осужденных за разные виды преступлений. Качество полученного разбиения признаков в данном случае не может оцениваться по формальному критерию (например,
минимуму или максимуму некоторого параметра), но его можно оценить исходя из возможности содержательной интерпретации найденных групп.
Кластерный анализ проводися по методу К-средних с использованием иерархических агломеративных кластер-процедур в ПО лStatistica. Кластеризация судимости за п=17 видов преступлений проводилась по к=9 показателям, характеризующим удельный вес в судимости следующих групп осужденных: 1) женщин, 2) молодежи 14-24 лет, 3) лиц с высшим и незаконченным высшим образованием, 4) граждан России, 5) рабочих и крестьян, 6) государственных и муниципальных служащих, 7) служащих коммерческих и иных (не государственных и не муниципальных) организаций, 8) частных предпринимателей, 9) трудоспособных без определенных занятий и нетрудоспособных.
Первоначально данные об исходном расслоении объектов получены путем визуального анализа дендрограмм. Объединение объектов проводилось методом дальнего соседа на основании Евклидова расстояния (рис.3) и расстояния Чебышева.
120 I---------------------------
01------------------
15 8 7 13 14 10 в 9 3 5 16 2 12 17 4 11 1
объекты
Рис.3. Дендрограмма судимости по видам преступлений (метод дальнего соседа на основе Евклидовой метрики расстоянии)
На рис. 3 в качестве объектов выступает судимость за преступления с разными объектами посягательства (по главам УК РФ): 1) преступления против жизни и здоровья; 2) преступления против свободы, чести и
достоинства личности; 3) преступления против половой свободы и половой неприкосновенности личности; 4) преступления против конституционных прав и свобод человека и гражданина; 5) преступления против семьи и несовершеннолетних; 6) преступления против собственности; 7) преступления в сфере экономической деятельности; 8) преступления против интересов службы в коммерческих и иных организациях; 9) преступления против общественной безопасности; 10) преступления против здоровья и общественной нравственности; 11) экологические преступления; 12) преступления против безопасности движения и эксплуатации транспорта; 13) преступления в сфере компьютерной информации; 14) преступления против конституционного строя и безопасности государства; 15) преступления против государственной власти, интересов государственной службы; 16) преступления против правосудия; 17) преступления против порядка управления.
Визуальный анализ дендрограмм показал, что в исследуемой совокупности можно выделить два кластера, в который вошли большинство объектов, а также несколько элементов, находящихся на значительном расстоянии от сформировавшихся кластеров и друг от друга.
Более точную типизацию позволил провести кластерный анализ на основе метода К-средних. На основании расчета р-вероятности ошибки при принятии гипотезы о неравенстве дисперсий между и внутри образованных кластеров, принят вариант разбиения совокупности объектов на пять кластеров. Вероятность ошибки при принятии гипотезы о неравенстве дисперсий, вычисленная по Б-критерию, крайне низка для всех признаков (менее 0,05), что свидетельствует о корректном формировании кластеров.
Из сформировавшихся кластеров два состоят из одного объекта, один - из 2 объектов, и оставшиеся два - по 5 и 8 объектов. Причиной отделения объектов в самостоятельные кластеры явились ланомально высокие значения отдельных признаков по сравнению со средними по всей совокупности осужденных: в кластере №1 (объект №8) - высокий удельный вес служащих коммерческих организаций (более чем в 17 раз превышающий средний показатель по судимости в целом) и лиц с высшим образованием (более чем в 12 раз), в кластере №2 (объект №7) -значительно превышающие средний уровень доля женщин (более чем в 5 раз), служащих коммерческих организаций (в 7 раз) и частных предпринимателей (в 6 раз).
Включение в один кластер №3 объектов №№ 3,6,9,10,14 говорит о близости характеристик осужденных за эти виды преступлений: незначительная доля женщин, служащих и частных предпринимателей, высокий удельный вес молодежи, а также нетрудоспособных и трудоспособных без определенных занятий. Он вобрал в себя в основном
наиболее массовые преступления, на основании чего можно предположить, что характеристики осужденных за них лиц являются наиболее криминогенными независимо от вида совершенного преступления. Характеристики осужденных за преступления, вошедшие в кластер №5 (объекты №№1,2,4,16,17) близки к аналогичным показателям для кластера №3, однако доля женщин почти в два раза выше, а удельный вес лиц молодого возраста (14-24 лет), напротив - почти в два раза ниже, чем в сравниваемом кластере.
Общим для образующих кластер №4 преступных деяний (объекты №№13,15) является высокая доля среди осужденных лиц с высшим образованием и относительно небольшой удельный вес лиц, преобладающих в общей структуре судимости по роду занятий - рабочих и крестьян, трудоспособных без определенных занятий и нетрудоспособных.
С целью изучения зависимости интенсивности судимости от социально-демографических характеристик и уровня жизни населения был проведен корреляционно-регрессионный анализ. Использовались статистические данные о работе судов общей юрисдикции, судимости и преступности в 2002 г. по субъектам Российской Федерации, а также некоторые социально-демографические показатели за 2001 и 2002 гг. В качестве результативных признаков использовались общий коэффициент судимости (У]) и коэффициент судимости за тяжкие и особо тяжкие преступления 0^) за 2002 г.
Обработка статистических данных проводилась в ПО лStatistica методом пошаговой регрессии (последовательное включение). В результате перебора нескольких моделей наилучшим признано следующее уравнение регрессии:
У1 = 1488,3 + 0,295Х2 + 0,3831л - 0,396х8 -13,279*17 + 0,199х24
Параметры полученного уравнения регрессии показывают, насколько в среднем изменится результативный признак при изменении соответствующего фактора на единицу собственного измерения. Таким образом, при увеличении коэффициента преступности лиц, имевших судимость на 1 чел. в расчете на 100 тыс. населения, коэффициент
судимости увеличится в среднем на 0,3; коэффициента интенсивности привлечения к уголовной ответственности на 1 уголовное дело в расчете на 100 тыс. чел. - на 0,4; числа больных наркоманией на 1 чел. в расчете на 100 тыс. чел. - на 0,2. При увеличении числа женщин в
населении региона- на. 1 женщину в расчете на 1 тыс. мужчин (х$), коэффициент, судимости снизится в среднем на 0,4; ожидаемой продожительности жизни мужчин при рождении (Хп) на 1 год - снизится в среднем на 13,3. Расчет нормированных оценок коэффициентов регрессии позволил провести сравнение влияния изменения каждого факторного признака на изменение результативного. Установлено, что из представленных факторов наибольшее влияние на вариацию результативного признака имеет Хб (Рб=0,503), затем г Хг (02=0,208) Х и; Хв (р8=0,203).
Для оценки зависимости уровня судимости за тяжкие и особо тяжкие преступления от социально-демографических и Х экономических факторов, было построено следующее уравнение регрессии:
У 2 = 1418,2 + 0,078хз + 0,240х6 - 0,425х8 - 14,384х17
100 300 500 700 900
значения, полученные по модели регрессии
Рис. 4. График линейной зависимости подобранных по модели регрессии значении зависимой переменной (Уг) от фактических (наблюдаемых).
Исходя из полученных коэффициентов регрессии можно сказать, что при увеличении на единицу собственного измерения коэффициента преступности несовершеннолетних (Хз), коэффициент судимости за тяжкие и особо тяжкие преступления увеличится в среднем на 0,1; коэффициента интенсивности привлечения к уголовной ответственности (х<) --ил""0,2; показателя соотношения численности мужчин и женщин в населении (Хв) -снизится на 0,4; ожидаемой продожительности жизни мужчин при рождении (хп) - снизится в среднем на 14,4. На основании нормированных коэффициентов регрессии установлено, что из представленных факторов наибольшее влияние на вариацию результативного признака имеют (|Зб=0,405)ихз (Рз=0,302).
Трудности прогнозирования криминальной ситуации на данном этапе вызваны не только традиционными проблемами (латентности и отбора показателей), но и значительными законодательными изменениями, которые оказывают заметное влияние на уровень преступности и судимости. В этой ситуации представляется наиболее целесообразным проведение краткосрочных прогнозов криминальной ситуации, что позволит повысить точность прогноза в условиях интенсивно меняющегося законодательства. В данном случае последние изменения играют более значимую роль для прогнозирования, чем имевшаяся до этого основная тенденция его развития. Когда изучаемому явлению в течение сравнительно небольшого периода времени присущи значительные случайно обусловленные колебания, прогнозирование на основе экстраполяции тренда может не дать удовлетворительных результатов. Для прогнозирования социальных явлений, имеющих подобную динамику, предпочтительными являются адаптивные методы, позволяющие присваивать больший вес последним наблюдениям и учитывать, таким образом, в большей степени последние тенденции его развития.
Для прогнозирования уровня судимости были рассчитаны коэффициенты судимости (КС) в 1997-2003 гг. по полугодиям: общий КС, КС женщин, КС несовершеннолетних, КС лиц в возрасте 18-29 лет. Выбор этих частных коэффициентов судимости для прогнозирования обусловлен тем, что, исходя из результатов статистического анализа, именно эти группы населения во многом будут определять основные тенденции судимости в будущем.
Коэффициент судимости отражает число осужденных в расчете на 100 тыс. населения криминогенного возраста. Учитывая, что в численности населения Российской Федерации в 1997-2003 гг. существенных изменений, способных значимо повлиять на его значение, не происходило, динамика интенсивности судимости будет определяться главным образом колебаниями числа осужденных. Следовательно, снижение судимости в
2002 и 2003 гг., произошедшее во многом благодаря законодательным изменениям, может оказать существенное влияние на результаты прогноза.
Прогнозирование и предварительная обработка данных проводилась в ПО Олимп. Гипотеза об отсутствии тренда в динамике коэффициентов судимости по методу Фостера-Стюарта отвергалась с вероятностью 0,95 во всех случаях.
Применение методов экстраполяции тренда, исходя из значений коэффициента детерминации, относительной ошибки аппроксимации, а также логики изучаемого явления (невозможность отрицательных значений), удовлетворительных результатов не дало, т.к. все полученные значимые уравнения предполагали нереально быстрое снижение судимости в будущем и получение отрицательных значений коэффициентов.
Более вероятными представляются прогнозы, полученные при помощи адаптивных методов (Брауна, Хольта, Бокса-Дженкинса, Олимп). Гипотеза о значимости модели не отвергалась с вероятностью 0,95 во всех случаях. Из прогнозов, построенных на основе этих методов, оптимальным признан осуществленный методом Олимп - коэффициент детерминации равен 0,802, относительная ошибка аппроксимации - 0,78, критерий Дарбина-Уотсона -1,755 (рис.5).
Рис.5 Эмпирические и прогнозные значения общего коэффициента судимости (метод ОЛИМП)
Прогноз, построенный на основе метода Олимп, предполагает постепенное повышение интенсивности судимости в будущем, и достижение уровня 1997 года в 2005 году (табл.3).
Таблица 3.
Прогноз интенсивности судимости в России (коэффициент судимости в расчете на 100 тыс чел. соответствующей группы населения по полу и возрасту)
№ п/п Показатель Прогнозная модель Прогноз на 1 полугодие 2005 г.
1 Коэффициент судимости общий ОЛИМП 394
2 Коэффициент судимости женщин ОЛИМП 100
3 Коэффициент судимости несовершеннолетних ОЛИМП 555
4 Коэффициент судимости лиц в возрасте 18-29лет ОЛИМП 906
Согласно прогнозам, интенсивность судимости женщин и лиц в возрасте 14-17, а также 18-29 лет также в дальнейшем будет возрастать.
В заключении обобщены практические и научные результаты проведенного исследования.
По теме диссертации опубликованы следующие работы:
1. Судебная статистика. Преступность и судимость (современный анализ данных уголовной судебной статистики России 1923-1997 годов). -М., Российский юридический издательский дом, 1998,-2 п.л. (в соавт., авт. - 0,4 п.л.)
2. Андрюшечкина И.Н., Маркелова А.С. Преступления в сфере экономической деятельности. // Финансовый бизнес, - 2001 г., - №3, -0,5 п.л. (авт. - 0,3 п.л.)
3. Андрюшечкина И.Н., Маркелова А.С. Четвертое звено общей юрисдикции. Экономика и жизнь-Юрист, - 2001, - №40, - 0,4 п.л. (авт. -0,2 п.л.)
4. Маркелова А.С. Региональная дифференциация судимости (по результатам кластерного анализа). // Прикладные аспекты статистики и эконометрики. Тезисы докладов науч. конференций молодых ученых,
аспирантов и студентов Института статистики и эконометрики МЭСИ. - М.: МЭСИ, 2001.- 0,04 п.л.
5. Маркелова А.С. Возможности статистического анализа информации о судимости в Российской Федерации. // Статистическое исследование социально-демографической ситуации. Сб. науч. трудов. М.: Спутник+, 2001 г. - 0,2 п.л.
6. Маркелова А. С. Система показателей статистики судимости. // Прикладные аспекты статистики и эконометрики. Тезисы докладов международной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. - М.: МЭСИ, 2002. - 0,04 п.л.
7. Андрюшечкина И.Н., Маркелова А.С. Статистический анализ тенденций преступности в сфере экономической деятельности. // Финансовый бизнес, - 2002, - №6, - 0,2 п.л. (авт. - 0,1 п.л.)
8. Андрюшечкина И.Н., Маркелова А.С., Адамова Е.М. Судебная статистика. Учеб.-метод. пособ. для студ. юридического факультета и слушателей факультета повышения квалификации и переподготовки судей, работников аппаратов судов и кандидатов в судьи. - в печати. М.: Российская Академия правосудия при Верховном и Высшем арбитражном Судах РФ, - 5,5 п.л. (авт. - 2 п.л.).
Лицензия JIP № 020563 от07.07.97
Формат издания 60x84/16 Бум. офсет. № 1 Печать офсетная
Печ. л. 1,75 Уч.-изд. л. 1,6 Тираж 100 экз. Заказ №2073
Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7
Bf 12 5 1
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Маркелова, Анна Сергеевна
ВВЕДЕНИЕ.
Глава 1. Теоретические и методологические вопросы статистического изучения судимости.
з1.1. Роль статистики судимости в изучении массовых социальных процессов и явлений.
з 1.2. Влияние латентности и изменений уголовного законодательства на статистику судимости.
з 1.3. Организация сбора и обработки статистических данных о судимости в
Российской Федерации.
з 1.4. Основы статистической методологии исследования судимости.
Глава 2. Статистический анализ динамики и структуры судимости населения
России в 1997-2002 гг.
з 2.1. Статистический анализ криминальной ситуации.
з 2.2. Статистическая характеристика судимости по видам преступлений.
з 2.3 Статистическое исследование структуры осужденных по полу и возрасту.
з 2.4. Статистическое исследование социальной структуры осужденных.
Глава 3. Статистическое моделирование и прогнозирование судимости.
з3.1. Многомерная классификация судимости за различные виды преступлений.
з 3.2. Корреляционно-регрессионный анализ зависимости уровня судимости и социально-демографических характеристик населения.
з 3.3. Прогнозирование интенсивности судимости населения России.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое исследование социально-демографической дифференциации судимости населения России"
Преступность является одной из самых злободневных социальных проблем не только в Российской Федерации, но и мировом сообществе в целом. Возросший уровень преступности в нашей стране требует проведения анализа причин этого явления, тенденций его дальнейшего развития с целью поиска мер, способных улучшить ситуацию в этой сфере. Борьба с преступностью в Российской Федерации является государственным приоритетом, установленным на федеральном уровне. За последние несколько лет был принят ряд законодательных актов, направленных на улучшение ситуации в этой сфере, в том числе федеральные целевые программы по борьбе с преступностью.
Будучи сложным и многогранным социальным явлением, зависящим от уровня жизни, развития законодательной базы, политической и экономической ситуации, преступность является проблемой, для решения которой требуется комплекс мер, направленных на изменение ситуации во многих сферах жизни общества. Уровень криминализации общества можно рассматривать наряду с другими показателями в качестве индикатора уровня жизни населения.
Информация о выявленных преступлениях содержится в статистике правоохранительных органов и данных судов о рассмотрении уголовных дел и судимости. С точки зрения характеристики криминальной ситуации специфика судебной статистики состоит в том, что она содержит доказанные в судебном порядке случаи нарушения закона. Эта отрасль статистики располагает обширной системой показателей о рассмотрении судами уголовных дел и дает богатый статистический материал для изучения проблемы преступности и оценки эффективности мер, направленных на борьбу с ней. Сопоставление статистических данных о преступности и судимости позволяет получить наиболее поную и объективную картину криминализации российского общества.
Помимо необходимости изучения криминальной ситуации в Российской Федерации, актуальность проведения исследования по данной теме обусловлена совершенствованием методологии сбора и обработки судебной статистики с целью обеспечения лучшей сопоставимости ее сведений с данными смежных отраслей статистики (преступности, занятости, безработицы, миграции, социальных перемещений и демографической статистикой).
Вследствие изменений в уголовном законодательстве Российской Федерации, а также социально-экономических и демографических характеристиках российского общества, являющихся как следствием коренной перестройки экономики страны, так и кумулятивным эффектом постепенных изменений, произошли заметные перемены в тенденциях преступности и судимости. Они касаются структуры совершаемых преступлений, характеристик выявленных лиц, их совершивших, и осужденных. Эти изменения обусловили необходимость проведения новых исследований в данной области.
Исследования криминализации российского общества базируются, в основном, на данных статистики преступности, то есть сведениях о числе зарегистрированных преступлений и выявленных лиц, их совершивших [21, 36, 51, 52, 53, 91]. Статистика судимости используется редко и, в основном, в качестве показателя, характеризующего работу правоохранительных органов (т.е. анализируется соотношение числа осужденных и общего числа выявленных лиц, совершивших преступления).
Анализ статистических показателей преступности и судимости в Российской Федерации продемонстрировал, что судимость наследует все основные характеристики преступности, так как является ее непосредственным следствием. На статистику преступности оказывает влияние такое явление, как латентность, т.е. наличие незарегистрированных (не выявленных) преступлений. В связи с этим целесообразно рассматривать существующую статистику преступности и судимости как некоторую выборку из реально совершаемых преступлений, в основе которой лежат данные о зарегистрированных преступлениях и выявленных лицах, их совершивших.
Как показали материалы исследования, в том числе изучение литературных источников по данной тематике, статистическому учету преступности присущ ряд недостатков, которые отсутствуют в статистике судимости. Статистика судимости достоверно и поно отражает тенденции криминализации общества с учетом специфики своего предмета. По мнению некоторых ученых [102, с.385], она более надежна и объективна, чем статистика преступности.
В современном информационном обществе возросли требования к актуальности информации, ее достоверности и поноте. Эффективность и своевременность решений, принятых на высшем государственном и региональном уровне, во многом зависит от качества и напоненности соответствующей информационной базы. Соблюдение принципов статистической науки при организации сбора и обработки информации о судимости сводит к минимуму вероятность получения необъективных данных об этом явлении.
Судебная статистика является методически проработанным разделом правовой статистики, как с точки зрения теоретической разработки статистических показателей, так и внедрения новых информационных технологий сбора и обработки статистических данных. Она во многих отношениях может служить моделью для совершенствования менее развитых отраслей правовой статистики, в частности, таких новых направлений в сфере юстиции, как регистрация прав на недвижимое имущество и сделок с ним.
Целью исследования является выявление современных тенденций изменения уровня судимости и социально-демографической структуры осужденных в Российской Федерации в 1997-2003 гг.
Для достижения цели в ходе исследования были поставлены и I решены следующие задачи:
- усовершенствована система статистических показателей судимости;
- исследованы современные тенденции преступности и судимости в России;
- выявлена специфика судимости различных социально-демографических групп населения по видам преступлений;
- предложена методика анализа уровня и структуры судимости;
- оценено влияние социальных, демографических и экономических факторов на уровень судимости;
- уточнена методика прогнозирования судимости в условиях * изменения правовой базы.
Объектом исследования явилась совокупность осужденных в Российской Федерации, в отношении которых приговоры федеральных судов общей юрисдикции (без учета данных военных судов) и мировых судей вступили в законную силу в 1997-2003 гг.
Предметом исследования послужили количественные и качественные показатели состояния и тенденций развития судимости в России.
Теоретико-методологической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых-статистиков, криминологов и щ социологов по теме исследования, методологические и инструктивные материалы Министерства юстиции и Судебного департамента при Верховном Суде Российской Федерации.
В качестве исследовательского инструментария использовались такие методы статистического анализа массовых социальных процессов, как корреляционный, регрессионный и кластерный анализ, методы анализа рядов динамики и прогнозирования, табличные и графические методы представления результатов исследования.
Информационной базой явились данные текущего учета статистики судимости, а также сведения Министерства внутренних дел Российской Федерации, Федеральной службы государственной статистики. Обработка и анализ статистической информации проводились с использованием специализированного программного обеспечения, разработанного для ведения статистики в судах общей юрисдикции, Судебном департаменте и его территориальных органах (программные комплексы лSKART, лSFORM, Судебная статистика), а также ШШ лStatistica, Олимп, Excel, Access.
Научная новизна. В результате проведенного исследования сформулированы и обоснованы следующие положения, обладающие элементами научной новизны:
- даны рекомендации по совершенствованию системы статистических показателей судимости;
- усовершенствована методика комплексного анализа судимости различных социально-демографических групп населения;
- предложена и апробирована методика многомерной классификации судимости за различные виды преступлений по социально-демографическим характеристикам осужденных;
- разработаны методические подходы к оценке влияния факторов на уровень судимости;
- построен краткосрочный прогноз интенсивности судимости в условиях нестабильности законодательной базы.
Практическая значимость. Результаты исследования использовались в аналитической работе Судебного департамента, в том числе при подготовке материалов для совместных статистических сборников Судебного департамента с Главным Информационным
Центром Министерства внутренних дел Российской Федерации и Федеральной службой государственной статистики Российской Федерации, касающихся преступности и судимости. Материалы исследования учитывались при разработке инструктивных методических указаний по ведению судебной статистики в федеральных судах общей юрисдикции Российской Федерации и участках мировых судей, Судебном департаменте и его территориальных органах.
Осуществленные в рамках исследования подходы к анализу могут быть использованы криминологами и аналитиками социальной сферы для выработки рекомендаций о приоритетных задачах на данном направлении.
Положения теоретической и методологической частей диссертационной работы включены в учебно-методическое пособие по судебной статистике для студентов Российской академии правосудия при Верховном и Высшем арбитражном судах РФ, судей и работников судебной системы.
Апробация результатов. Основные результаты исследования доложены и получили одобрение на семинарах кафедры социальной и демографической статистики, научно-практических конференциях МЭСИ (июнь 2000 г. и апрель 2002 г.).
По теме диссертации опубликовано 7 работ общим объемом
1,3 п.л.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и приложений.
Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Маркелова, Анна Сергеевна
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Современное состояние социальной сферы общества, и, в частности, продожающаяся его криминализация, определяет актуальность проблемы преступности в нашей стране. Несмотря на то, что в последние годы эта проблема уже не привлекает столь пристальное внимание общественности и средств массовой информации, как, например, в конце 90-х годов прошлого века, она по-прежнему остается весьма острой. Последние тенденции развития криминальной сферы российского общества, часть которых нашла отражение в данной работе в пределах ее тематики, свидетельствуют о необходимости поиска новых подходов к ее изучению и выработке более эффективных мер, направленных на борьбу с преступностью. Совершенствование методологии сбора и обработки информации и методики анализа данных позволит получить более объективное представление о подобных социальных процессах и повысить эффективность принимаемых решений.
Статистика судимости учитывает доказанные в суде факты нарушения закона, в этом состоит ее отличие от статистики преступности и обусловливает некоторую специфику в подходе к анализу данных. Во-первых, уровень судимости, ее структура по видам преступлений характеризуют криминальную сферу общества и в этом эта отрасль статистики имеет общий предмет изучения со статистикой преступности. Во-вторых, статистика результатов судебного рассмотрения уголовных дел (например, соотношение числа осужденных и оправданных, а также лиц, уголовные дела в отношении которых были прекращены по различным основаниям, в общем числе привлеченных к уголовной ответственности), результаты апеляционного, кассационного рассмотрения дел, назначение различных мер наказания, в том числе их дифференциация в зависимости от социально-демографических характеристик осужденных, наличия у них предыдущих судимостей и т.п. позволяют проанализировать различные аспекты правоприменительной деятельности. В-третьих, изучение человеческого фактора, а именно криминогенности различных слоев населения, путем сопоставления интенсивности их судимости, оценки взаимосвязи этого явления и других показателей социальной сферы, например, уровня жизни населения, составляет также важнейшую задачу криминологии и имеет точки соприкосновения с социологией.
В рамках диссертационной работы осуществлен подход к анализу статистики судимости как одного из срезов криминализации российского общества в целом и отдельных его групп, характеризующего доказанные в суде факты нарушения закона. Подробно рассмотрена дифференциация судимости различных слоев населения, их обусловленность социальными факторами.
В ходе исследования обосновывается положение о том, что статистика судимости, с учетом присущей ей специфики данных, поно, достоверно и многосторонне отражает процессы криминализации общества. Основываясь на анализе литературных источников по проблеме латентности в учете преступности, автор видит преимущество статистики судимости в том, что она всегда отражает фактические результаты деятельности судов, тогда как статистика преступности содержит сведения только об официально зарегистрированных фактах нарушения закона. Помимо так называемой лестественной латентности, когда преступление является не зарегистрированным в силу того, что оно не стало известным правоохранительным органам, существует лискусственная латентность, создаваемая путем сознательного отказа в регистрации трудно раскрываемых преступлений. В статистическом учете судимости отсутствует этот т.н. субъективный фактор.
Существующая методология сбора и обработки информации о судимости в России позволяет охарактеризовать это явление поно и многосторонне. Система показателей этой отрасли статистики является одной из наиболее объемных и широко разрабатываемых в силу традиционно большого внимания к изучаемой проблеме. Тем не менее, существуют возможности для совершенствования как методики анализа статистических данных о судимости, так и системы показателей этой отрасли статистики. В первую очередь речь идет о более широком применении на практике методов статистического исследования массовых социальных процессов и явлений, которое еще несколько лет назад было затруднено в силу засекреченности информации.
Повышение информативности системы показателей судебной статистики возможно за счет доработки форм ведомственной статистической отчетности, тем более что первичный учет позволяет осуществить это без допонительных нововведений. В частности, с точки зрения анализа социально-демографической структуры осужденных представляет значительный интерес более подробное представление данных о прошлых судимостях вновь привлеченных к уголовной ответственности лиц, рецидивистов, а также некоторых данных об осужденных, совершивших преступления в группе. Как было показано в ходе исследования, лица, имеющие неснятые и непогашенные судимости, составляют около одной пятой части в общей структуре осужденных, но по отдельным группам осужденных их удельный вес значительно выше (например, среди лиц без определенного места жительства). При этом доля среди них лиц, совершивших наиболее общественно опасные деяния (преступления, относящиеся к категориям тяжких и особо тяжких) существенно превышает средние показатели. Более подробное изучение их состава позволит выявить и детально охарактеризовать их социальный статус, выработать эффективные подходы по снижению криминогенности данной группы лиц.
Эти статистические данные содержатся в специализированных базах данных в управлениях (отделах) Судебного департамента в субъектах федерации, однако на федеральном уровне они представлены в сводном виде в формате утвержденных форм статистической отчетности, и получение произвольных комбинаций признаков на этом уровне невозможно. Создание единой интегрированной базы данных о судимости на федеральном уровне позволило бы решить эту проблему, однако для этого необходимы соответствующие материально-технические и другие ресурсы.
Статистические сведения, собираемые в России о судимости, образуют систему статистических показателей, которая наглядно, адекватно и поно отражает явление судимости в нашей стране и его развитие. Основные подходы к анализу судимости следующие: исследование структуры судимости в разрезе характеристик преступлений, подсудимых лиц и назначаемых видов уголовного наказания; изучение тенденций развития этого явления во времени (динамика); выявление взаимосвязей различных структурных составляющих судимости с характеристиками социально-экономического и правового развития региона. Таким образом, система статистических показателей, характеризующих судимость в России, представляет собой комплекс взаимосвязанных и расположенных в логической последовательности показателей, всесторонне отражающих состояние и развитие изучаемого явления.
В результате обобщения методологии сбора и анализа статистических данных о судимости и разрабатываемых показателей, составлен многоуровневый вариант системы показателей этой отрасли статистики, отражающий как содержательное многообразие изучаемого явления, так и возможности применения статистических методов для его изучения.
Анализ данных о судимости проводися во взаимосвязи с последними законодательными изменениями, которые существенным образом отразились на показателях данной отрасли статистики.
Комплексный статистический анализ динамики и структуры судимости населения России в 1997-2002 гг. был предварен исследованием основных показателей криминальной ситуации с целью выявления степени близости тенденций преступности и судимости. На статистических данных продемонстрировано, что динамика преступности и судимости в целом совпадают, и структура судимости наследует все основные характеристики преступности. В частности, выявлено, что в связи с изменениями российского уголовного законодательства в тенденциях преступности и судимости произошли значительные изменения. Указанные законодательные изменения заметным образом повлияли на динамику подавляющего большинства статистических показателей преступности и судимости, для которых в целом в 19972001 гг. наблюдася рост значений, затем - заметное снижение. Наиболее значительные колебания общего уровня криминальной активности наблюдались на фоне изменения законодательства в 1997 и 2002 гг., а также объявления амнистии (2000 г.).
В 1997-2002 гг. показатель соотношения (доли) осужденных лиц от выявленных лиц, совершивших преступления, принимало значение от 68 до 75% (в среднем за шесть лет - 72%). При этом он заметно ниже у женщин, чем мужчин, и лиц старшего возраста - чем молодежи 14-29 лет. Причинами отличий являются разный удельный вес в структуре результатов судебного рассмотрения обвинительных приговоров, прекращения уголовных дел по различным основаниям, применения принудительных мер к невменяемым и оправдания подсудимых, что во многом определяется структурой совершенных преступлений. Это обусловило определенную специфику правоприменения по данному признаку в отношении различных групп населения.
Интенсивность преступности и судимости в рассматриваемый период росли темпами, заметно превышающими рост численности населения криминогенного возраста (14 лет и старше). Таким образом, в целом можно сделать вывод о продожающейся криминализации российского общества.
Статистический анализ структуры и динамики судимости по видам совершенных преступлений позволил выявить наиболее заметные изменения в судимости по этому признаку. Судимость рассматривалась как по степени тяжести совершенных преступлений, объекту преступного посягательства, так и в разрезе отдельных составов преступлений, так как большую часть осужденных (75-80%) составляют лица, привлеченные к уголовной ответственности за десять наиболее распространенных преступлений. Обзор основных тенденций судимости по видам преступлений выявил виды и составы преступлений, в наибольшей степени влияющих на общую картину судимости.
Структура осужденных по объекту преступного посягательства в 1997-2002 гг. демонстрирует сдвиг судимости в сторону экономических преступлений, в частности, преступлений против собственности, наиболее распространенным из которых является кража. В связи со значительной долей в общем объеме судимости, которую имеют осужденные лица за кражу, резкое снижение числа осужденных за это преступление в 2002 г. обусловило изменение соотношения других структурных элементов судимости в сторону увеличения их удельного веса, несмотря на то, что в подавляющем большинстве случаев абсолютные показатели судимости за них снизились. Тем не менее, вызывает озабоченность высокий уровень судимости за преступления, связанные с наркотиками, причинение тяжкого вреда здоровью, кражу, грабеж, разбой, хулиганство, незаконные действия с оружием.
В 1997-2002 гг. наибольший уровень судимости, как в абсолютном, так и в относительном выражении, был характерен для тяжких преступлений (около половины преступлений в структуре судимости). Проведенное исследование показало, что преобладание судимости за преступления, относящиеся к категории тяжких, обусловлено реальными тенденциями криминализации общества (наиболее высокой интенсивностью судимости). В результате исследования судимости за тяжкие и особо тяжкие преступления оценен вклад отдельных составов преступлений в изменение структуры судимости по данному признаку в динамике.
Исследование социально-демографической структуры осужденных выявило основные тенденции и специфику судимости различных групп населения.
При рассмотрении динамики отдельных возрастных групп в общей структуре судимости, показано, что наиболее высокими темпами в 1997-2001 гг. возрастало число осужденных 18-29 лет. Анализ статистических данных о возрастном составе осужденных в динамике показал, что средний возраст осужденных по сравнению с 1997 г. в 2002 г. уменьшися на погода - с 30,7 до 30,2 лет. При рассмотрении изменения удельного веса осужденных различного пола и возраста в судимости в динамике выявлена тенденция сближения структуры женской судимости по возрасту к характеристикам аналогичного распределения для мужчин, т.е. уменьшение удельного веса осужденных женщин в возрасте 30-49 лет, и увеличение - 18-29 лет. На статистических данных продемонстрировано, что средний возраст осужденных значительно варьируется по отдельным составам преступлений.
При рассмотрении судимости по видам преступлений в зависимости от объекта посягательства (по главам УК РФ) отдельно для мужчин и женщин, показано, что структура судимости по данному признаку заметно отличается для этих групп осужденных. Наибольший разрыв между ними наблюдается в судимости за преступления против собственности, в сфере экономической деятельности и против общественной безопасности.
В структуре осужденных различного возраста обращает на себя внимание существенное различие между преступностью несовершеннолетних и лиц 18 лет и старше по объекту преступного посягательства. Наибольшие отличия характерны для преступлений щ против собственности (среди осужденных-несовершеннолетних они являются значительно более частой причиной судимости), а также против жизни и здоровья, в сфере экономической деятельности, против семьи и несовершеннолетних (напротив, более характерно для осужденных старших возрастов).
Для мужчин более характерна судимость за преступления, относящиеся к тяжким, чем для женщин, причем для последних была характерна тенденция к снижению этого показателя. Общим для этих групп осужденных в динамике судимости по преступлениям различной степени тяжести является увеличение удельного веса судимости за особо тяжкие преступления. <# Интенсивность судимости женщин значительно отличается от таковой мужчин. Например, в 2002 г. коэффициент судимости мужчин почти в 8 раз превосходил аналогичный показатель женской судимости. При этом интенсивность судимости мужчин заметно выше в любом возрасте. Наиболее криминогенным возрастом, когда интенсивность судимости достигает своего пика, является 18-29 лет, по мере же увеличения возраста происходит и снижение судимости.
При рассмотрении структуры осужденных по признаку гражданства выявлено, что она совпадает с распределением наличного населения, полученного по данным переписи населения 2002 г. Структура же осужденных по образованию смещена в сторону лиц с непоным средним и поным общим образованием - таких в 19972002 гг. в среднем было около 80% (в населении в целом - 40%). Наблюдаются заметные различия структуры осужденных по этому признаку в зависимости от совершенных видов преступлений.
Преобладающей группой в социальной структуре осужденных по роду занятий являются трудоспособные без определенных занятий (в том числе безработные) и рабочие.
Анализ судимости по степени тяжести совершенных ф преступлений и объекту преступного посягательства выявил существенные различия отдельных социальных групп осужденных. В частности, судимость за наиболее тяжкие преступления чаще отмечается среди привлеченных к уголовной ответственности граждан России, чем граждан иностранных государств или лиц без гражданства; среди лиц без определенного места жительства; лиц, отбывающих лишение свободы, учащихся и студентов, трудоспособных без определенных занятий.
Полученные выводы о структурных различиях судимости мужчин, женщин, лиц разного возраста, уровня образования и рода занятий стали предпосыками для применения многомерных статистических методов. Кластерный анализ судимости за различные щ виды преступлений по основным социально-демографическим признакам осужденных показал, что в совокупности осужденных за разные виды преступлений в распределении их по полу, возрасту и роду занятий существует некоторое скопление из большинства корыстно-насильственных преступлений, среди которых в свою очередь можно выделить в целом более общественно опасные и относительно них менее опасные. Кроме того, отдельные виды преступлений существенно отличаются от этой главной совокупности, чем обусловлено их выделение в самостоятельные кластеры. В результате проведенной многомерной классификации были выявлены пять различных по этим признакам групп преступлений, и по каждой такой группе был получен типичный портрет осужденного. Статистические показатели качества полученного разбиения объектов позволяют говорить о корректности формирования кластеров.
С целью изучения зависимости судимости от социально-демографических показателей структуры населения и уровня жизни был проведен корреляционно-регрессионный анализ указанных данных по субъектам Российской Федерации. Статистические показатели оценки качества полученных уравнений свидетельствуют о том, что 79% и 84% вариации результативных признаков (общего коэффициента судимости и коэффициента судимости за тяжкие и особо тяжкие преступления) обусловлены вариацией отобранных факторов. Наибольшая по силе взаимосвязь интенсивности судимости в обоих случаях прослеживается с интенсивностью привлечения к уголовной ответственности, соотношением мужчин и женщин в населении региона, средней ожидаемой продожительностью жизни мужчин.
Трудности прогнозирования криминальной ситуации на данном этапе вызваны не только традиционными проблемами латентности и отбора показателей для его осуществления, но и значительными законодательными изменениями. Прогнозируемыми показателями являлись общий и частные коэффициенты судимости (женщин, несовершеннолетних, молодежи 18-29 лет), выбор которых обусловлен тем, что они отражают динамику изменения уровня судимости, учитывая при этом изменения численности населения криминогенного возраста.
В сложившейся ситуации представляется наиболее эффективным проведение краткосрочных прогнозов состояния криминальной сферы, что позволит повысить точность прогноза в условиях меняющегося законодательства. В ситуации, когда последние изменения играют более значимую роль для прогнозирования явления, чем имевшаяся до этого основная тенденция его динамики, наилучший результат получен при прогнозировании адаптивными методами, позволяющими присваивать больший вес именно последним наблюдениям и учитывать, таким образом, в большей степени последние тенденции его развития. Преимущество этих методов также состоит в том, что при добавлении новой свежей информации (получении последних данных о динамике явления), эти данные будут использованы в существующей модели, и ее изменения не повлечет, как, например, может произойти в случае прогнозирования на основе кривых роста.
На основании физической сущности явления (невозможности отрицательных значений коэффициентов судимости) и статистических показателей качества моделей, оптимальным был признан прогноз, построенный методом Олимп. Предполагается, что в будущем будет происходить постепенное повышение интенсивности судимости, и при условиях, сложившихся на конец 2003 г. (последний наблюдаемый уровень прогнозируемого ряда динамики относится ко второму полугодию 2003 г.), уровень судимости 1997 года может быть достигнут в 2005 году. Исходя из данной предпосыки, а также статистических характеристик прогнозных моделей, также наиболее вероятным представляется в дальнейшем постепенный рост, после небольшого периода стабилизации, интенсивности судимости женщин, несовершеннолетних и лиц 18-29 лет.
Проведенное исследование позволило осветить основные тенденции изменения уровня и структуры судимости в России в условиях применения нового уголовного и уголовно-процессуального законодательства. Применение методов общей теории и математической статистики в анализе данных о судимости продемонстрировало обширные возможности исследования данных этой отрасли статистики, и позволило осветить различные аспекты этого явления. Полученные выводы относительно вклада разных групп населения в общую картину судимости, специфики их судимости за отдельные виды преступлений по объекту посягательства, степени тяжести совершенного преступления, влияния на уровень судимости социально-демографической и экономической ситуации в регионе, могут быть использованы при выработке современных программ по борьбе с преступностью; рекомендации по повышению информативности системы показателей статистики судимости - при совершенствовании методологии сбора и обработки данных этой отрасли статистики. Методика исследования в целом или частично может быть использована в анализе других ф направлений правоприменительной деятельности судов и преступности, например, при рассмотрении вопросов об интенсивности преступности различных групп населения, эффективности назначения различных мер уголовного наказания.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Маркелова, Анна Сергеевна, Москва
1. Аванесов Г.А. Криминология. Прогностика. Управление. Горький, 1975.щ 2. Аванесов Г.А. Теория и методология криминологическогопрогнозирования. М., 1972
2. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. -М.: Статистика, 1974.
3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. -М.: Юнити, 1998.
4. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Статистика, 1980.
5. Бабаев М.М. Демографические процессы и территориальные различия преступности. В сб. Вопросы борьбы с преступностью. Вып.21, М.,1974
6. Баталина Т. С. Некоторые методологические вопросы судебной статистики, Издательство Ленинградского университета, Ленинград,1975
7. Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика. М., 1974.
8. Богомолова Т.Ю. Тапилина В.С, Экономическая стратификация населения в России в 90-е годы. Социологические исследования.2001. №1.
9. Ю.Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. -М.: Финансы и статистика, 1999.
10. И.Боровиков Г. И. Statistica. Анализ данных в среде Windows. М.: Финансы и статистика, 1998.
11. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001.
12. В.С. Мхитарян, Т.А. Дуброва, О.В. Ткачев. Кластерный анализ в системе Statistica: Метод, указания / МЭСИ. М.:, 2002.
13. Верин В.В. Статистическое исследование преступности несовершеннолетних. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М., 1999
14. Вицин С.Е. Математическая обработка рядов динамики, характеризующих социальные явления. -М., 1974.
15. Вицин С.Е. Моделирование в криминологии., М., 1973.
16. Вицин С.Е. Системный подход и преступность. М., 1980.
17. Гакин А. А. Тенденции изменения социальной структуры. Социологические исследования. 1998. №10.
18. Гилинский Я.И. Социальная патология и социальная статистика // В кн.: Система показателей социальной статистики: концепция, методология, практика. -М.: ИСПНРАН, 1991.
19. Гилинский Я.И. Социальная патология и социальная статистика. В кн. Система показателей социальной статистики: концепция, методология, практика. - М.: ИСЭПН АН СССР, 1991
20. Гилинский Я.И. Социальная ситуация в России и девиантное поведение. // Актуальные проблемы девиантного поведения. Ежегодник. М., 1995
21. Голенкова 3., Игитханян Е. Социально-стратификационные процессы в российском обществе. Вестник Московского Университета. Социология и политология. 1995, №4.
22. Голенкова З.Т. Динамика социо-структурной трансформации в России. Социологические исследования. 1998. №10.
23. Голенкова З.Т., Игитханян Е.Д. Процессы интеграции и дезинтеграции в социальной структуре российского общества; СОЦИС №9, 1999 г.
24. Гордон JI.A., Клопов Э.В. Социальные эффекты и структура безработицы в России. Социологические исследования. 2000. №1.
25. Горяинов К.К. Криминологическая обстановка (методологические аспекты). М.: 1991 г.
26. Догова А. И. Методика изучения территориальных различий преступности и их причин. М. 1989.
27. Дубров А.М., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник М.: Финансы и статистика, 2000.
28. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике: Учеб. пособ. /МЭСИ. -М.:, 2002.
29. Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей. Л., 1982.
30. Елисеева И.И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982.
31. Женщины и мужчины России: Краткий статистический сборник / Госкомстат России М., 1998.
32. Зб.Забрянский Г.И. Социальная действительность и преступность. // Актуальные проблемы девиантного поведения. Ежегодник. М., 1995
33. Заславская Т. Социальная неравновесность переходного общества. Общественные науки и современность, 1996, №4.
34. И.Б. Михайловская, Е.Ф. Кузьминский, Ю.Н. Мазаев. Права человека и социально-политические процессы в посткоммунистической России. М.: 1997.
35. Иванова В.М., Калинина В.Н. и др. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1981.
36. Информатика в статистике: словарь-справочник. М.: Финансы и статистика, 1994.
37. Карханова Г.М. Условия жизни и реальное поведение людей. М., Институт социологии РАН, 1995.
38. Кендал М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М.: Наука, 1976.
39. Кендал М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.
40. Кондрашков Н.Н. Природа и характер статистических закономерностей, изучаемых в криминологии // Сов. Государство и право. 1966, -№11.
41. Коновалова Е.А. Криминологическая информация о нераскрытых преступлениях и ее использование органами внутренних дел. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата юридических наук. М.: 1998.
42. Криминология / Серия Учебники, учебные пособия / Под общ. Ред. Ю.Ф. Кваши. Ростов-на-Дону: Феникс, 2002.
43. Криминология. Учебное пособие. Под ред. Профессора Н.М. Кузнецовой. -М.: Зерцало. 1998
44. Кудрявцев В.Н. Современные проблемы борьбы с преступностью в России. Вестник Российской академии наук, том 69, №9. М., 1999.
45. Курс социально-экономической статистики. Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000.
46. Кэндел М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
47. Лунеев В.В. Криминологическая обстановка в России и формирование новой политической элиты. Социологические исследования, 1994, №8-9.
48. Лунеев В.В. Преступность в 21 веке (методология прогноза). //Сициологические исследования, 1996, №7.
49. Лунеев В.В. Тенденции преступности: мировые, региональные, российские. Государство и право, 1993. №5.
50. Математическая обработка и оформление результатов эксперимента: / Деденко Л.Г., Керженцев В.В. М.: Издательство Московского Университета, 1977.
51. Методологические положения по статистике. Вып. I. М.: Госкомстат России, 1996.
52. Москвичев Л.Н. Диссертация как научная квалификационная работа. -Социологические исследования. 2001, №3.
53. Н.В. Макаров, В.Я. Трофимец. Статистика в Excel: Учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 2003.
54. Население России за 100 лет (1897-1997): Статистический сборник / Госкомстат России. -М., 1998.
55. Новиков А.М. Как работать над диссертацией. -М.: Издательство ИПК иПРНОМО, 1996.
56. Павловский Б.А. Корреляционный анализ причин правонарушений. // Советское государство и право. 1987 №2.
57. Петрова JI.E. Социальное самочувствие молодежи. Социологические исследования. 2000. №12.
58. Правовая статистика: Учебник / Под ред. З.Г. Яковлевой. М., 1986.
59. Правовая статистика: Учебник / Под ред. Н.А. Осетрова. М., 1980.
60. Преступность и правонарушения (1994-1998): Статистический сборник / Министерство внутренних дел Российской Федерации, Министерство юстиции Российской Федерации, Межгосударственный Комитет Содружества Независимых Государств М., 1999.
61. Преступность и правонарушения (1998-2002). Статистический сборник. М., 2003.
62. Преступность и правонарушения 2001. Статистический сборник. М., 2002.
63. Российский статистический ежегодник. 2002. Стат. сб. - М.: Госкомстат России, 2002.
64. Российский статистический ежегодник. 2003. Стат. сб. - М.: Госкомстат России, 2003.
65. Ростов К.Т. Методология регионального анализа преступности в России. Диссертация на соискание ученой степени доктора юридических наук. С.-Пб., 1998.
66. Руткевич М.Н. Процессы социальной деградации в российском обществе. Социологические исследования. 1998. №6.
67. Рывкина Р.В. Социальные корни криминализации российского общества. Социологические исследования. 1997. №4.
68. Рывкина Р.В. Теневизация российского общества: причины и последствия. Социологические исследования. 2000. №12.
69. Савюк JI.K. Основы теории и методологии правовой статистики. Автореферат на соискание ученой степени доктора юридических наук. -М., 1999.
70. Савюк JI.K. Правовая статистика: Учебник. М., Юристъ, 2001.
71. Симагин Ю.А. Соотношение городского и сельского населения в России (1991-1997). Социологические исследования. -2000. №1.
72. Советская судебная статистика: Учебник / С.С. Остроумов М.: Издательство Московского Университета, 1976.
73. Социальная статистика: Учебник / Под ред. Чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1997.
74. Социальное положение и уровень жизни населения России. 2002. -Стат. сб. М.: Госкомстат России, 2002.
75. Социальное положение и уровень жизни населения России. 2003. -Стат. сб. М.: Госкомстат России, 2003.
76. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). Г. Корн, Т. Корн. -М.: Наука, 1978.
77. Статистика населения с основами демографии: Учебник / Г.С. Кильдишев, Л.Л. Козлова, С.П. Ананьева и др. М.: Финансы и статистика, 1990.
78. Статистика: Курс лекций /Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. Новосибирск: НГАЭиУ, М.: ИНФРА-М, 2002.
79. Статистический словарь. -М., 1989 г.
80. Статистический словарь: / Под ред. Ю.А. Юркова М.: Финстатинформ, 1996.
81. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учеб. пособие / Г.М. Гамбаров, Н.М. Журавель, Ю.Г. Королев и др.; Под ред. А.Г. Гранберга. -М.: Финансы и статистика, 1990.
82. Судебная статистика: Преступность и судимость (современный анализ данных уголовной статистики России 1923-1997 годов) / Под ред. И.Н. Андрюшечкиной. М.: Российский Юридический издательский Дом, 1998.
83. Т.А. Дуброва, Д.Э. Павлов, О.В. Ткачев. Регрессионный анализ в системе Statistica: Учеб. пособ. / МЭСИ. М.:, 2002.
84. Тайбаков А. А. Преступная субъкультура. Социологические исследования. 2000. №3.
85. Татидинова Т.Г. Организованная преступность и молодежь. Социологические исследования. 2000. №1.
86. Теоретические вопросы статистического учета преступлений: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата юридических наук / Г.И. Забрянский, М.: 1971.
87. Теория статистики: Учебник/Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2001.
88. Токарев Ю.А. Методология статистического исследования территориальной дифференциации преступности в Российской Федерации и ее факторов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Самара, 1999.
89. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации (Правовая БД Консультант+).
90. Уголовный кодекс Российской Федерации (Правовая БД Консультант-ь).
91. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989.
92. Федулов С.П. Социальная инфраструктура современного российского города. Социологические исследования. 2000. №4.
93. Э.А. Капитонов. Социология XX века. История и технология. Ростов-на-Дону: Феникс, 1996.
94. Ю.М. Коршунов. Математические основы кибернетики: Учебное пособие для втузов. -М.: Энергия, 1972.
95. Ю.Н. Тюрин. Непараметрические методы статистики. М.: Знание, 1978.
96. Юридическая статистика: Учебник / В.В. Лунеев . М.: Юристъ, .2000.
97. Схема представления статистической отчетности о судимости
98. Базы данных или статкарточки на подсудимого
99. Судебный департамент при ВС РФ Отдел судебной статистикиЩ
100. ШВаза данных форм статотчетнопи1.ЩШ <М1ш1. Верховный1. Суд Российской Федерации
101. Статотчетпостъ по ф. 10-12в электронном видепо итогам полугодия / года)- по судам уровня субъекта РФ- по районным судам;- по мировым судьям Статотчеты на бумажных носителях в целом по субъекту РФ
102. Базы данных или статкарточки на подсудимого
103. Управление Судебного департамента в субъекте РФ
104. Базы данных или статкарточкина подсудимого
105. База данных статкарточек на подсудимого
106. Базы данных или статкарточки на подсудимогосуды уровня субъектафедерации (верховные, краевые, областные и равным им суды)районные судымировые судьи
107. Утеержден^р икаэом Судебного департамента от 23.05.2003 №46
108. СТАТИСТИЧЕСКАЯ КАРТОЧКА НА ПОДСУДИМОГО1. CXXinZD фамилия Имя1. ДЕЛО №QHQX)1. Отчество
109. Число привлеченных по делу Q^Q Суд .1. СВЕДЕНИЯ О ПОДСУДИМОМна момент совершения преступления, при совокупности по более тяжкому).1Лол1 мужской 2 - женский 2.Возуаст:
110. Ш 14-99 по числу испонившихся лет Дата рождения1. Дата преступления1. З.Гуажданстео1 Российская Федерация
Похожие диссертации
- Некоторые вопросы развития аграрных отношений в дореформенной Сванетии
- Разработка методов планирования затрат на содержание автомобильных дорог с учетом региональных особенностей
- Развитие электронной коммерции в России
- Методология статистического исследования территориальной дифференциации преступности в Российской Федерации и ее факторов
- Основные экономико-статистические индикаторы социального развития региона: вопросы теории и практики