Анализ и прогнозирование преступности в России как инструмент эффективного государственного управления в социальной сфере

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью исследования является выявление основных тенденций и закономерностей развития преступности в России для выработки эффективных мер государственного управления, направленных на улучшение криминогенной обстановки. Объект исследования - преступность в Российской Федерации по категориям преступлений. Предметом исследования являются статистические данные, характеризующие состояние и динамику преступности в России. Исследование проводилось с использованием таких статистических методов, как метод относительных величин, индексный метод анализа, методы анализа временных рядов и прогнозирования, в частности, адаптивные методы, корреляционный и дисперсионный методы анализа, а также методы визуального анализа данных.    В результате исследования дана оценка состояния, структуры и структурных сдвигов в распределении преступлений по категориям преступлений за последние 10 лет, выявлено влияние регионального фактора на вариацию уровня преступности, а также выполнена оценка корреляции между уровнями преступности по категориям преступлений и такими социально-экономическими факторами, как уровень безработицы, розничная продажа алкогольной продукции на душу населения, коэффициент миграционного прироста, коэффициент Джини, коэффициент дифференциации по доходам населения. На основе изучения поведения уровней временных рядов числа зарегистрированных преступлений по категориям преступности выполнено моделирование и прогнозирование показателей с использованием адаптивных методов до конца 2023 года.

Об авторах

Лидия Сергеевна Паршинцева

Государственный университет управления

Email: lsparshintseva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2256-7070
доцент; кафедра информационного права, информатики и математики;

Список литературы

  1. Федотов А.А. Социальное неравенство и уровень преступности: межрегиональный анализ // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 9. С. 208-211.
  2. Коимиди Г.Х., Чирков Д.К., Литвинов А.А. Территориальный анализ занятости в сельском хозяйстве и ее краткостный прогноз на 2022 г. // Российский экономический журнал и закон. 2022. Т. 16. № 3. С. 610-624.
  3. Чернышов В.В., Абовян Э.П. Факторный анализ экономической преступности в России // Евразийский юридический журнал. 2022. № 9 (172). С. 296-299.
  4. Трегуб И.В., Погосян Э.А. Эконометрический анализ факторов преступности среди несовершеннолетних в Российской Федерации // Инновационное развитие экономики. 2023. №1 (73). С. 156-162.
  5. Богданова М.В., Паршинцева Л.С., Богданова В.Г. Прогнозирование преступности в информационной сфере: методика и апробация // Правовая информатика. 2022. №2. С. 14-24.
  6. Глобальный спад в сфере верховенства права продолжается [Электронный ресурс] // Всемирный проект правосудия. URL: https://worldjusticeproject.org/rule-of-law-index / (дата обращения: 20.05.2023).
  7. Количество тяжких и особо тяжких преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде [Электронный ресурс] // ЕМИСС. 2023. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/36223 (дата обращения: 20.05.2023).
  8. Количество преступлений, зарегистрированных в отчетном периоде [Электронный ресурс] // ЕМИСС. 2023. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/36224 (дата обращения: 20.05.2023).
  9. Тепляшин П.В., Молоков В.В. Структура преступности в Российской Федерации: статистический анализ и криминологическая характеристика // Алтайский юридический вестник. 2023. № 1 (41). С. 89-97.
  10. Официальная статистика [Электронный ресурс] // Росстат. 2023. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/10705 (дата обращения: 20.05.2023).
  11. Stickl B. and Felson M. Crime rate in a pandemic: the largest criminological experiment in history // American Journal of Criminal Justice. 2020.45. pp. 525-536. 10.1007/s12103-020-09546-0.
  12. Rajneesh, H. Consequences of unemployment and its relation to crime // International Law Journal. 2018.Volume 4; Issue 2.
  13. Rufrancos H.G., Madeleine P., Pickett K.E. and Wilkinson R. Income inequality and crime: a review and explanation of time series data // Social Crimonol. 2013. 1: 103. doi: 10.4172/scoa.1000103.
  14. Salim, Y. Poverty, inequality and social causes of crime: a study between the United States and Europe // International Journal of Science and Research (IJSR) ISSN (online). 2015. 2319-7064.
  15. Sharkey P., Besbris M. and Friedson M. Poverty and crime. In the book by L. Burton and D. Brady (eds.). Oxford Handbook of Poverty and Society Oxford University Press, 2017. doi: 10.1093/oxfordhb/9780199914050.013.28.
  16. Dong Bi, Egger RN, Guo Yu. Is poverty the mother of crime? Data on the number of murders in China. PLoS ONE. 2017. 15(5):e0233034. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0233034.
  17. Приказчикова А.С., Приказчикова Г.С., Асланов Р.Э., Демченко С.А., Яримака С.К. Многомерный статистический анализ показателей преступности в субъектах Российской Федерации в задаче синтеза оценки уровня криминогенности // Всероссийский криминологический журнал. 2019. Т. 13. № 1. С. 18-29.
  18. Евсеев А.В., Гребнев Д.Ю. Криминологический анализ преступности в сфере миграции в условиях распространения новой короновирусной инфекции на территории Российской Федерации // Вестник Всероссийского института повышения квалификации сотрудников Министерства внутренних дел Российской Федерации. 2021. № 1 (57). С. 29-37.
  19. Редькина Е.А. Анализ состояния и динамики региональной преступности в разрезе федеральных округов // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022. № 5-3 (68). С. 186-189.
  20. Иванченко О.С., Иванченко Р.Б. Анализ основных показателей эффективности в России в 2014-2020 годах // Общественная безопасность, секретность и правопорядок в III тысячелетии. 2021. № 7-1. С. 31-38.
  21. Коимиди Г.Х., Чирков Д.К., Литвинов А.А. Территориальный анализ доступности в сельском хозяйстве и ее краткосрочныйпрогноз на 2022 г. // Российский научный журнал Экономика и право. 2022. Т. 16. № 3. С. 610-624

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).