Periodization of juvenile crime and study of its relation with social factors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article provides a periodization of juvenile delinquency in the period from 2008 to 2019 and shows a decrease in crime rates. Among the social factors influencing the change in the level of crime are the indicators of drug addicts among minors, alcoholics, the number of children left without parental care and data on nervous diseases among minors. Based on the correlation-regression analysis, a direct strong linear relationship between social factors was revealed, which indicates a direct dependence of children and adolescents on the social environment that surrounds them.

Full Text

Вопрос преступности среди подростков всегда являлся обсуждаемым. Несовершеннолетняя преступность является сложным социально-правовым явлением, на которое оказывают влияние различные факторы. На данный момент, молодое поколение подвержено рискам криминогенного характера, из-за чего проблема преступности среди подростков и детей является одной из актуальных для всего мира [1; 2].

Цель данного исследования рассмотреть динамический ряд данного показателя, провести его периодизацию с помощью многомерной средней и эвристических методов периодизации, а также изучить факторы, оказывающие прямое влияние на изучаемый показатель.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  1. Изучить данные измерителей малолетней преступности.
  2. Сформировать информационный массив.
  3. Охарактеризовать тип периода для каждого интервала однокачественного развития.
  4. Провести корреляционно-регрессионный анализ преступности среди несовершеннолетних.

Объект исследования: криминогенная ситуация среди несовершеннолетних в России с 2008 по 2019 гг. Предмет исследования: статистические показатели, характеризующие уровень несовершеннолетней преступности. Информационная база – информация с официального сайта Федеральной службы государственной статистики [7].

В качестве измерителей малолетней преступности были взяты семь показателей: число осужденных несовершеннолетних за убийство, умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, изнасилование, кражу, грабеж, вымогательство, преступления, связанные с наркотическими веществами. Значения показателей представлены в таблице 1.

 

Таблица 1

Показатели малолетней преступности по РФ за 2008-2019 гг., чел

 

 

 

Год

Число осужденных несовершеннолетних за:

 

 

Убийство

Умышленное причинение тяжкого вреда здоровью

 

 

Изнасилование

 

 

 

Кража

 

 

 

Грабеж

 

 

Вымогательство

 

Преступления, связанные с наркотическими веществами

2008

871

2 322

748

34 090

13 890

1 177

2 941

2009

679

1 973

565

24 965

10 845

1 048

2 535

2010

534

1 499

383

20 668

9 177

796

2 271

2011

398

1 188

310

17 419

6 952

602

1 826

2012

286

914

256

15 710

5 222

413

1 847

2013

266

809

243

14 378

4 020

317

2 140

2014

245

750

208

10 329

3 219

274

2 718

2015

229

726

194

10 243

2 760

253

2 837

2016

238

630

190

11 705

2 795

266

2 484

2017

166

539

149

10 199

2 612

277

1 943

2018

147

480

139

9 105

2 346

332

1 806

2019

131

526

100

8 392

2 035

270

1 413

 

Для проведения периодизации методом многомерной средней данные по различным показателям должны быть сопоставимы. В нашем случае сопоставимость данных обеспечивается нормировкой каждого показателя по максимуму. При расчёте многомерной средней необходимо учитывать направленность влияния факторов. В нашем случае все показатели оказывают однонаправленное влияние на показатель малолетней преступности.

По нормированным показателям определим многомерную среднюю. Многомерная средняя – это средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности [3]. Одна из важнейших особенностей средней – представление многообразия значений одним показателем. Многомерная средняя отличается от обычной более высоким уровнем агрегирования [4; 5]. Она рассчитывается как отношение суммы нормированных значений каждого признака, соответствующих отдельному моменту времени нашего хронологического ряда, к количеству этих признаков.

По данным, представленным таблицы 2 видно, что многомерная средняя временного ряда имеет тенденцию к равномерному уменьшению. Что говорит об уменьшении уровня преступности среди несовершеннолетних.

 

Таблица 2

Нормированные показатели малолетней преступности по России за 2008-2019 гг. 

 

 

 

Год

Число осужденных несовершеннолетних за:

 

 

 

Убийство

Умышленное причинение тяжкого вреда здоровью

 

 

Изнасилование

 

 

 

Кража

 

 

 

Грабеж

 

 

Вымогательство

 

Преступления, связанные с наркотическими веществами

 

Много мерная средняя

2008

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

1,000

2009

0,780

0,850

0,755

0,732

0,781

0,890

0,862

0,807

2010

0,613

0,646

0,512

0,606

0,661

0,676

0,772

0,641

2011

0,457

0,512

0,414

0,511

0,501

0,511

0,621

0,504

2012

0,328

0,394

0,342

0,461

0,376

0,351

0,628

0,411

2013

0,305

0,348

0,325

0,422

0,289

0,269

0,728

0,384

2014

0,281

0,323

0,278

0,303

0,232

0,233

0,924

0,368

2015

0,263

0,313

0,259

0,300

0,199

0,215

0,965

0,359

2016

0,273

0,271

0,254

0,343

0,201

0,226

0,845

0,345

2017

0,191

0,232

0,199

0,299

0,188

0,235

0,661

0,286

2018

0,169

0,207

0,186

0,267

0,169

0,282

0,614

0,270

2019

0,150

0,227

0,134

0,246

0,147

0,229

0,480

0,230

 

С целью определения периодов однокачественного развития, была рассчитана величина интервала, необходимого для проведения периодизации (0,192).

Результаты проведения периодизации с равными интервалами представлены в таблице 3. Как и было отмечено выше, уровень несовершеннолетней преступности постепенно снижается, таким образом, показатели выше среднего соответствуют лишь одному 2008 году, тогда как низкий уровень держится на протяжении 8 лет с 2012 по 2019 гг.

 

Таблица 3

Периодизация малолетней преступности в России за 2008-2019 гг. с помощью многомерной средней

Интервал

Годы

Тип периода

0,230-0,423

2012-2019

Низкий уровень малолетней преступности

0,423-0,615

2011

Уровень малолетней преступности ниже среднего

0,615-0,808

2009-2010

Средний уровень малолетней преступности

0,808-1,000

2008

Уровень малолетней преступности выше среднего

 

Для проведения более тщательного анализа осуществим периодизацию с использованием критерия Стьюдента. В соответствии с расчетами t-статистики Стьюдента делаем вывод, что tрасч в 2009, 2010, 2011 годов больше tтабл, то есть образуются четыре периода (таблица 4).

 

Таблица 4

Периодизация малолетней преступности в России за 2008-2019 гг. с помощью многомерной средней и критерия Стьюдента

Интервал

Годы

Тип периода

0,230-0,504

2011-2019

Низкий уровень малолетней преступности

0,504-0,641

2010

Уровень малолетней преступности ниже среднего

0,641-0,807

2009

Средний уровень малолетней преступности

0,807-1,000

2008

Уровень малолетней преступности выше среднего

 

t-статистика фиксирует наиболее явные изменения многомерной средней. По полученной периодизации видно, что низкий уровень малолетней преступности соответствует периоду в 9 лет с 2011 по 2019 гг.

Предположительно, снижение малолетней преступности происходило под влиянием факторов социальной среды. Для проверки этой гипотезы были взяты четыре фактора, а именно: показатели наркозависимых среди несовершеннолетнего возраста; численность несовершеннолетних с диагнозом алкоголизм; численность детей, оставшихся без попечения родителей и численность несовершеннолетних, имеющих нервные заболевания (таблица 5).

В результате проведения корреляционного анализа, выявлена слабая связь между уровнем преступности несовершеннолетних и численностью несовершеннолетних, имеющих нервные заболевания, в связи, с чем этот фактор исключается. После проведения проверки на мультиколлинеарность, была выявлена мультиколлинеарность между факторами «Численность несовершеннолетних с диагнозом алкоголизм, чел» и «Численность детей, оставшихся без попечения родителей, чел.». Исключаем показатель численности детей, оставшихся без попечения родителей, так как у него коэффициент корреляции с зависимой переменной меньше, чем у показателя численности несовершеннолетних с диагнозом алкоголизм.

 

Таблица 5

Показатели социальных факторов, оказывающих влияние на малолетнюю преступность в РФ за 2008-2019 гг.

 

 

Год

Численность несовершеннолетних, имеющих нервные заболевания, чел

Численность несовершеннолетних с диагнозом алкоголизм, чел

 

Численность детей, оставшихся без попечения родителей, чел

 

Наркозависимые несовершеннолетнего возраста, чел

2008

904300,0

1810

115600

1480

2009

914800,0

1619

106700

1151

2010

928500,0

1282

93800

752

2011

943900,0

1011

82200

617

2012

953000,0

826

74700

414

2013

966000,0

636

68800

433

2014

971700,0

463

61600

691

2015

927600,0

375

58200

916

2016

931200,0

323

59100

834

2017

907800,0

249

50200

694

2018

906900,0

180

47200

567

2019

887600,0

144

42100

511

 

Таким образом, было получено уравнение регрессии:

y=0,638+0,00032*x2+0,000219*x4

где у – интегральный показатель преступности несовершеннолетних;

x2 – численность несовершеннолетних с диагнозом алкоголизм, чел.; x4 – численность наркозависимых несовершеннолетнего возраста, чел.

Коэффициент детерминации составил 0,986, что подтверждает гипотезу о зависимости преступности несовершеннолетних и факторов социальной среды [6].

Таким образом, в исследовании была проведена периодизация малолетней преступности в период с 2008 по 2019 гг. Было выявлено снижение уровня преступности. Самые ярко выраженные изменения датировались 2008 годом. Всего за 12 лет уровень преступности среди молодого поколения стал низким, в то время как в начале изучаемого периода уровень был выше среднего. Также были рассмотрены социальные факторы, оказывающие влияние на изменение уровня преступности. А именно: показатели наркозависимых среди несовершеннолетнего возраста, алкоголиков, численность детей, оставшихся без попечения родителей и данные по нервным заболеваниям среди несовершеннолетних. После проведения корреляционно-регрессионного анализа была выявлена прямая сильная линейная связь между отдельно взятыми социальными факторами, что говорит о прямой зависимости детей и подростков от социальной среды, которая их окружает.

×

About the authors

S. E. Lisitsa

Author for correspondence.
Email: ogarevonline@yandex.ru
Russian Federation

References

  1. Баев В. В., Бигалиева Я. Г., Исаенко А. С., Плутенко Д. С. Преступность несовершеннолетних // Кронос. – 2021. – Т. 6. – № 1(51). – С. 86–91.
  2. Буренкова Е. О. Современное состояние и тенденции преступности несовершеннолетних в Российской Федерации // Вестник Пензенского государственного университета. – 2020. – № 1(29). – С. 30–35.
  3. Глинский В. В., Ионин В. Г. Статистический анализ: учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 238 c.
  4. Глинский В. В., Гусев Ю. В., Золотаренко С. Г., Серга Л. К. Портфельный анализ в типологии данных: методология и применения в поддержке управленческих решений // Статистика и экономическое измерение. – 2012. – № 1. – С. 25–53.
  5. Демидова-Петрова Е. В. Исследование преступности несовершеннолетних в истории Российской криминологической науки // Мониторинг правоприменения. – 2016. – № 1(18). – С. 31–34.
  6. Статистические методы поддержки управленческих решений / В. В. Глинский, Л. К. Серга, О. Ю. Рыжков [и др.]. – Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2021. – 446 c.
  7. Федеральная служба государственной статистики: [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 12.01.2022).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Мы используем файлы cookies, сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика для улучшения работы сайта и удобства его использования. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были об этом проинформированы и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».