Математические методы в криминологии

Утаров, Канат Алимтаевич

Математические методы в криминологиитекст автореферата и тема диссертации по праву и юриспруденции 12.00.08 ВАК РФ

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ
по праву и юриспруденции на тему «Математические методы в криминологии»

РОССИЙСКАЯ АКДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТА ГОСУДАРСТВА И ПРАВА

На правах рукописи

УТАРОВ КАНАТ АЛИМТАЕВИЧ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В КРИМИНОЛОГИИ

Специальность 12.00.08 - уголовное право и криминология; уголовно-исполнительное право

Автореферат на соискание ученой степени кандидата юридических наук

Москва -2004

Диссертация выполнена в секторе уголовного права и криминологии Института государства и права Российской Академии наук.

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Доктор юридических наук, профессор В.В. Лунеев

Доктор юридических наук, профессор СВ. Максимов

кандидат юридических наук, доцент А.А. Матвеева

кандидат физико-математических наук А.Ф Сильнов

Ведущая организация: Российская правовая академия Министерства юстиции Российской Федерации

Защита состоится » .2004 года в. час. на заседании

диссертационного совета Д.002.002.04 в Институте государства и права РАН по адресу: 119841, г. Москва, ул. Знаменка, 10.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Института государства и права РАН.

Автореферат разослан «_»_2004 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат юридических наук ^ ^ ^ СВ. Полубинская

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования

Познание закономерностей развития криминологических и социально-правовых явлений основывается на применении научных методов исследования. Лишь теория, вооруженная адекватными методами исследования, может выполнить стоящие перед ней задачи и функции. Расширение предметной области права, информационная насыщенность отраслей права, усложнение задач борьбы с преступностью и другие факторы определяют необходимость как критического осмысления существующих методов, так и определения пределов их применения и изыскания возможностей выхода за рамки устоявшихся методов постижения правовых явлений. Проблема применения математических методов в общественных науках не новая. В 50-х годах прошлого столетия выдающийся кибернетик Н.Винер писал: "Кибернетика - ничто, если математика не служит ей опорой"1. Он призывал к осторожности в применении математики в общественных науках. "И математическая социология, и математическая экономика, или эконометрика, страдают от неправильного понимания того, как следует применять математический аппарат в общественных науках и чего вообще можно ожидать от применения математических методов". Тем не менее, современный период общественного развития диктует необходимость поиска новых возможностей постижения криминологических и социально-правовых явлений на стыке естественных и общественных наук, а именно приложения математических закономерностей на изучаемые явления. Математика, будучи абстрактной наукой, обладает универсальным характером и потому ее достижения применимы ко многим отраслям знаний. Они применимы и к общественным наукам, в том числе и к юриспруденции, особенно в тех областях, где возможен процесс формализации знании.

» «"ОС национальная)

I БИБЛИОТЕКА I

1 Н.Винер. Человек управляющий. СПб, Питер, 2001. С.2Я7. С.Петербург а-й-л '

В концепции правовой политики Республики Казахстан, например, сказано:

"Приоритетными направлениями должны стать предупреждение и профилактика преступности, наступательно в борьбе с нею, совершенствование оперативно-розыскной деятельности, адекватное реагирование на реально складывающуюся оперативную обстановку, повышение уровня информационного обеспечения и аналитической работы, расширение международного сотрудничества"2.

Следует отметить, что существует объективная совокупность причин, вызывающих потребность использования, математических методов в юридических науках:

• Длительное время юридическая наука занималась изучением формально-юридических сторон правовых явлений. Однако познание лишь формально-логических связей правовых явлений уже не может удовлетворить в полной мере усложняющихся задач юриспруденции.

• Предметная область права, как и любая область знания, находится в постоянном движении и обогащении как и сам процесс познания. Ее движение зависит от таких факторов, как процесс самого научного знания, так и меняющих потребностей общества, и отсюда социального запроса.

• Информационная насыщенность права диктует необходимость применения новых технологий, в том числе юридических явлений, с целью охватить "математическим взором" массовые явления в области криминологии.

Устойчивая тенденция усложнения теоретических и практических задач криминологической деятельности тем более требует соответствующего методологического, научно-методологического и информационного обеспечения. При всей своей универсальности математические методы

, л ~ »

О концепции правовой политики Республики Казахстан. Собрание актов Президента РК и Правительства-РК. 31/2002. I

применяемые в криминологии имеют некоторые особенности по сравнению с другими правовыми науками.

• Криминология имеет дело не с единичными, а с массовыми явлениями, преступлениями, причинами, субъектами преступлений, мотивами, условиями, мерами и т.д., анализ которых невозможен без применения статистических и математических методов исследования.

• Взаимосвязи между преступностью и ее причинами, личностью преступника и условиями ее формирования, мерами предупреждения преступности и фактически результатами их действия носят не динамический, а статистический корреляционный характер и их установление невозможно без математического аппарата.

• Прогнозирование преступности, без которого невозможна заблаговременная подготовка к эффективной предупредительной работе и непосредственной борьбе с преступными проявлениями может осуществляться на основе статистического и математического изучения тенденций и закономерностей преступности.

Можно было бы привести и другие аргументы, подтверждающие необходимость применения математических методов в криминологии и их некоторые особенности их использования в криминологических исследовании. Таким образом, эффективность и качество криминологических исследований существенно зависит не только от уровня подготовки исполнителей, особенно руководителей, принимающих ответственные решения, но и от умелого использования математических методов в деятельности правоохранительных органов.

Интенсификация информационно-аналитической деятельности правоохранительных органов, обусловленная разработкой региональных программ борьбы с преступностью, также ставит задачу применения математических методов и средств в их деятельности.

Следует также подчеркнуть, что криминология всегда обращалась к статистическим и математическим методам исследования. Тем не менее, их

применение ещё недостаточно развито. Ограниченно используются методы математического моделирования. Не в полной мере применяются методы корреляционного, кластерного, структурного, факторного и причинного анализа и применения некоторых других математических методов с использованием электронно-вычислительных машин3.

Усиление взаимодействия естественных, технических, общественных, в том числе юридических, наук, развитие процессов интеграции научных теорий и методов познания, широкое внедрение в практику научных исследований комплексного и системного подходов породили проблему междисциплинарных исследований в криминологии.

В условиях неизбежного сопутствия преступности и ее влияния на развитие общества в Казахстане имеется потребность в более глубоком познании ее сущности, механизмов функционирования, питающих источников для разработки концепции стратегии борьбы с ней, для оценки возможных криминологически значимых последствий предпринимаемых решений по переустройству экономики и социальной жизни общества. Важно не только интенсифицировать криминологические исследования частно-прикладных вопросов, но и наращивать научный потенциал общих проблем криминологии, расширять методологический и методический арсеналы познания криминологических реальностей, повышать результативность внедрения полученных знаний в конкретную практику борьбы с преступностью.

3 Социальное отклонение. М., 1989.

Мировой криминологический, анализ" и "Юридическая статистика", написанные с использованием статистических и математических методов служат неким образцом для проведения криминологических исследований. Большой интерес для автора представляли труды многих российских ученых: Г.А. Аванесова, Ю.М. Антоняна, Р.А Базарова, Б.Т. Безлепкина, С.В.Бородина, О.А Гаврилова, Я.И. Гилинского, К.Ф. Гуценко, И.Ф. Демилова, А.Э. Жалинского, А.И. Долговой, И.И. Карпеца, С.Г. Келиной, М.И. Клеандрова, В.Н. Кудрявцева, Н.Ф. Кузнецовой, Э.Ф. Куцовой, А.В. Наумова, СВ. Максимова, Э.Б. Мельниковой, Г.М. Миньковского, В.А. Михайлова, И.Б. Михайловской, Т.Г. Моршаковской, Т.Н. Москальковой, В.А. Никонова, С.Г. Олькова, И.Л. Петрухина, С.В. Полубинской, Ю.Л. Шульженко, А.М. Яковлева и других.

Различные аспекты криминологических явлений в Казахстане исследовались и разрабатывались в работах отечественных ученых 3.0. Ашитова, К.Ж. Балтабаева, Е.Г. Джакишева, У.С Джекебаева, К.Ш. Курманова, Е. Каиржанова, М.С. Нарикбаева, Г.Ф. Полевого, И.И. Рогова.

Большой интерес для автора представляли труды математиков — статистиков: Айвазяна С.А., Бежаева З.И., Большева Л.П., Боровикова И.П., Гнеденко Б.В., Ивченко Г.И., Кейна Э., Кендалла М.Дж., Крамера Г., Лемана Э., Медведева Ю.И., Неймана Ю., Прохорова Ю.В., Розанова. Ю.А., Смирнова Н.В., Староверова О.В., Стьюарта А., Чистякова А.В., Ширяева А.В. и других.

изучение которой автор акцентирует исследовательское внимание ранее преступность не подвергалась полноценному криминологическому анализу. До сих пор не было, ни одной научной работы, посвященной изучению преступности в Южно-Казахстанской области. В представленной работе преступность в Южно-Казахстанской области частично исследуется за 12 лет (с 1990 по 2002годы).

Объект исследования. Объектом является применение математических методов в криминологическом исследовании преступности на основе статистических данных Российской Федерации, Республики Казахстан и Южно-Казахстанской области.

Предмет исследования - выявление места и роли математических методов в криминологии, методов прогнозирования и моделирования, факторного анализа и возможного применения методов прикладной математики в криминологии. В работе применены информационно-статистические средства и методы познания криминогенных явлений, способствующие достижению оптимальных результатов криминологической деятельности. Математико-криминологический анализ обстановки в регионе предусматривает ее рассмотрение в контексте познания прошлого, настоящего и будущего состояния преступности, ее причин, развития индивидуального и преступного группового поведения, решения проблем предупреждения преступлений.

Цель настоящего исследования - обоснование целесообразности развития в криминологии вообще и особенно в отечественной (Казахской) криминологии - применение математических методов и определение сферы применения математических методов в обозначенной области.

Основные задачи исследования: • Целостное и динамическое исследование методов криминологии как общенаучных, так и специальных, с выявлением особенностей их применения в криминологии;

• Выявление методологических предпосылок применения математических методов в криминологических исследованиях;

• Обоснования целесообразности дальнейшего расширения сферы применения математических методов в исследовании криминологических явлений;

• Изучение влияния различных факторов на криминологические явления и, прежде всего на преступность, а также необходимость определения характера и силы их влияния с применением математических методов и выведения адекватных формул;

• Обоснование применения математического моделирования в криминологии в прогностических целях;

• Выявление на уровне математических расчетов влияния социокультурных факторов (безработицы, миграции, уровня заработной платы, объема реализации спиртных напитков и др.) на криминогенную ситуацию;

• Прогнозирование преступности математическими методами на основе анализа статистических данных 5-7 летнего периода.

Методология и методика исследования. Методологическую основу работы составляют труды Российских, отечественных и ученых других стран по криминологии, математике, социологии и д.р. В решении проблем применялись частнонаучные методы криминологии, статистики, прикладной математики и формирующегося информационного подхода.

В обработке эмпирического материала, в получении операционных показателей, отражающих свойства криминологической обстановки и динамику их изменений, использовались методы математической статистики, адаптированные к познанию криминологических явлений и процессов: корреляционный, дисперсионный, регрессионный анализ, выравнивание динамических рядов, вычленение показателей темпа изменений, экстраполяции и т.д.

В разработке поставленной проблемы преступности анализу подвергнут статистический материал, касающийся экономических показателей, народонаселения, социального развития.

Эмпирическая база исследования. Автором изучен значительный объем отечественной и зарубежной научной и учебной литературы по методологии и теме исследования; собран обширный статистический материал о преступности в Российской Федерации, Республике Казахстан и Южно-Казахстанской области за 12 лет с 1990 по 2002 годы; обобщены необходимые статистические данные, характеризующие- демографические изменения на территории области за период с 1990 по 2000 годы; собраны статистические данные, характеризующие динамику экономического развития России, Казахстана и Южно-Казахстанского региона; изучены важнейшие законы, подзаконные нормативно-правовые акты и политические решения, которые могли бы оказать заметное влияние на уровень, структуру и динамику преступности в Южно-Казахстанской области.

Научная новизна. Исследование опирается на передовые достижения мировой и российской криминологической мысли, разработки в области общественной патологии, определенный элемент новизны присутствует на уровне постановки проблемы - изучения преступности в ЮжноКазахстанской области на основе различных математических методов и их творческого использования применительно к криминологическим явлениям и процессам.

Новизна диссертации заключаются в следующих положениях:

• выявлены предпосылки применения математических методов в криминологических исследованиях;

• обоснованы применение математических методов в исследовании криминологических явлений, некоторые впервые в криминологической литературе;

•применительно к Казахстану изучены социально-экономические факторы, способствующие как увеличению, так и снижению криминогенности среди населения на основе математических расчетов;

• обоснованы и на конкретных примерах применены математические методы в осуществлении прогнозирования преступности.

криминологических лабораторий в предупреждении преступности. Использование математических методов линейного программирования в криминологической деятельности предъявляет к ее участникам ряд качественно новых требований, связанных прежде всего с усложнением процесса восприятия и анализа криминологической информации, обрабатываемой при помощи математических методов и электронно-вычислительной техники. Результат исследования могут быть применены в деятельности правоохранительных органов: прокуратуры, МВД и др. Практические работники должны руководствоваться в своей деятельности большим спектром - научных методов для обобщения и прогнозирования преступности. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы в процессе преподавания криминологии и социологии права в юридических учебных заведениях, а также при повышении аналитических и прогностических возможностей практических работников. ' Апробация результатов диссертационного исследования.

Основные положения исследования докладывались: "О применении математических методов в криминологии" на научно-теоретическом и учебно-методическом конференции профессорско-преподавательского состава Международного Казахского Турецкого университета. Шымкент, 2000г.; "Криминологическая информация о прогнозировании преступности" на международном научно-практическом конференции "10 лет

независимости Казахстана: итоги и перспективы", Алматы, 2001г.; "Разрешение конфликтной ситуации при помощи, теории игр" Международное научно-теоретическая конференция, посвященной 10 летаю независимости Республики Казахстан. 2001г.; "Казахстан. Преступления в сфере экономики", на научно студенческой конференции, Шымкентского отделения Международного Казахского Турецкого университета, 2001.; "Проблема уголовной статистики в свете применения математических методов" и "К вопросу о методике прогнозирования индивидуального преступного поведения" сборник докладов Республиканского научно-методического семинара "Теоретические, методические и технологические проблемы высшего юридического образования", Актюбинск, 2003. Расчеты статистических данных использовались в процессе преподавания предмета криминологии и правовой статистики в Шымкентском отделении Международного Казахского Турецкого университета им. Х.А. Ясави.

Основные положения выносимые на защиту:

1. Глубина теоретического осмысления криминологических реалий существенно зависит от методов их анализа. Математические методы, применяемые в криминологических исследованиях, являются наиболее универсальными и адекватными.

2. Использование математических методов в криминологии - новая ступень в углублении исследований преступности и ее отдельных видов их причин и условий, личности преступника, совершенствования' прогнозирования и путей предупреждения преступлений.

3. Применение математических методов (различных видов группировок; коэффициентов поражаемости преступностью; коэффициент интенсивности; индексы, отражающие степень общественной опасности разных преступлений, индексы тяжести преступлений, индексы судимости; тяжесть среднестатистического преступления; методы выборочного наблюдения и др.) при всей их универсальности имеет некоторые

особенности, связанные с их адаптации к специфическим объектам исследования.

4. Изучение взаимосвязей преступности взрослых с помощью математических методов показало сдвинутую по времени зависимость взрослой преступности от преступности несовершеннолетних.

5. Применение математических методов экстраполяции с помощью обратной логарифмической функции для прогнозирования разбойных нападений в Южно-Казахстанской области позволило установить относительную стабильность колебаний, повышающих надежность прогноза.

6. Факторный анализ населения, безработицы и средней зарплаты по Южно-Казахстанской области с помощью множественной корреляции показал относительно высокий коэффициент их взаимосвязи между собой и с преступностью.

7. Применение метода парной корреляции между численностью населения и уровнем преступности в Южно-Казахстанской области позволило установить, что при увеличении населения на тысячу человек преступность в среднем возрастает на 7,15 единиц деяний. Это показатель по отдельным районам колеблется от 4 до 10 и это было связано с различием криминогенных и анти криминогенных факторов (с благосостоянием населения, уровнем социально-правового контроля, социальным и профессиональными характеристиками населения и т.д.).

Использование для этих целей множественной корреляции позволило установить, что наиболее значимой коэффициент корреляции был установлен между наркоманией и преступностью (+0,4). Коэффициент корреляции других социальных явлений с преступностью был несколько ниже.

8. Результаты изучения распределения услуги полиции с уровнем преступности методом оптимального распределения в Южно-Казахстанской области (где уровень преступности по районам сильно различаются) свидетельствуют о недостаточно рациональном распределении различных услуг в правоохранительных органах.

Структура и объем работы

Обусловлена особенностями исследуемой проблемы и включает введение, две главы, заключении и списка литературы. Диссертация выполнена в объеме, соответствующим требованиям ВАК.

II. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении автор обосновывает выбор и актуальность темы, научную новизну проведенного диссертационного исследования, его теоретическую и практическую значимость. Раскрыты цели и задачи исследования, его объект и предмет, методология и методика, сформулированы основные положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации полученных в ходе исследования результатов.

Первая глава «Место и роль математических методов в системе научных методов криминологии» посвящена обоснованию применения математических методов в криминологических исследованиях.

В первом параграфе «Криминология и математика» автор выборочно перечисляет выполненные работы по исследованию преступности на основе применения математических методов.

Интересный методологический подход к моделированию преступного поведения намечен СЕ. Вициным. В частности, автор предлагает использовать матричные модели, в наглядной форме иллюстрирующие взаимосвязь криминологических и демографических данных. После получения объективных оценок общественной опасности различных видов преступлений обобщенный показатель может быть смоделирован на основе простого уравнения сумма произведений чисел, обозначающих количество преступлений различных видов, на коэффициент, обозначающий меру их общественной опасности4.

4 Вицин С.Е. Моделирование в криминологии. М.: Высшая школа МВД СССР, 1973, с.59.

Гавриловым О.А. совместно с Колемаевым В.А. были построены математические модели динамики преступности на статистических материалах Польши5.

В работе Ю.Н. Гаврильца предложена математическая модель преступного рецидивного поведения. Эта модель основана на применении довольно сложного математического аппарата - системы дифференциальных уравнений. В модели рецидивного преступного поведения Ю.Н. Гаврильца предложены методология и математический аппарат прогнозирования данного антиобщественного явления. Вместе с тем указаны и способы получения необходимых статистических данных, характеризующих основные параметры математической модели6.

Антонян Ю.М. и Блувштейн Ю.Д. применили методы теории распознавания образов для прогнозирования поведения преступников на основе данных о самом поведении. Применение методов распознавания дало значительную долю совпадения прогноза и фактического поведения7.

Блувштейн Ю.Д. применил метод распознавания образов для прогнозирования индивидуального противоправного поведения. Эмпирическим материалом послужили данные о выборочной совокупности правонарушителей, совершивших повторные нарушения. Прогнозируемым параметром явилось время, прошедшее от одного правонарушения до другого. Среднее расхождение выданных моделью прогнозов с фактическими значениями параметра составило ± 3 года8.

5 Гаврилов O.A., Колемаев В.А. Математические модели в криминологии. - В кн: Правовая кибернетика, с.85-104.

6 Гаврилец Ю.Н. Методы анализа систем в социально-экономических исследованиях: Автореф.дис. ...д-раэкон. наук. М., 1972, с.53

7 Антонян Ю.М., Блувштейн Ю.Д. Методы моделирования в изучении преступника и' преступного поведения. М.: Академия МВД СССР, 1974. ' '

8 Блувштейн Ю.Д. Методологические проблемы изучения преступности и личности ■ • преступника (логико-математический аспект): Автореф. дис.... д-ра юрид. наук. М.', 1975; с.26.

В работе Блувштейна Ю.Д. показаны применение метода экстраполяции9 и метода корреляции по прогнозированию преступности, математические методы в оценке эффективности деятельности органов внутренних дел по борьбе с преступностью, а так же оценки состояния латентной преступности10

Хан-Магомедов Д.О. применил факторный анализ при изучении причин правонарушений. В начале было использовано несколько десятков социально-демографических и экономических признаков (уровень городского населения, удельный. вес городов с различным населением, прирост населения в городах и селах, средний доход на душу населения в городах и селах и др.), получено четыре фактора11.

Аванесов Г.А., Рутгайзер В.М., Брушлинский Н.Н. изучили влияние некоторых факторов на преступность с применением методов математической статистики: влияние сроков отбытого наказания на рецидивную преступность, эффективность наказания в виде лишения свободы в отношении рецидивистов, эффективность отбытых сроков наказания в зависимости от состава преступления12.

Во втором параграфе «Роль статистических и математических методов в криминологии» рассматривается обоснованность применения абсолютных и относительных показателей в криминологических исследованиях.

Абсолютные показатели позволяют судить о размерах преступных проявлений, численности осужденных, количестве рассмотренных гражданских исков, возмещении причиненного ущерба и других событиях. Абсолютные показатели ограничены в аналитических возможностях. По

9 Аванесов Г.А. Криминология. Прогностика. Управление. Горьковская высшая школа МВД СССР. Горький, 1975, с.254-265.

10Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика. Юрид. лит., М., 1974, с.125-167.

11 Хан-Магомедов Д.О. Математические методы изучения преступности и практики применения наказания при разработке проблем уголовной политики. - В кн.: Основные направления борьбы с преступностью. М.: Юрид. лит., 1975, с.151-152.

12 Аванесов Г.А., Рутгайзер В.М., Брушлинский H.H. Количественный анализ в исследованиях по исправительно-трудовому праву. М.: Высшая школа МВД СССР, 1969, С43-76.

абсолютным показателям трудно судить об уровне преступности в разных городах или регионах и практически нельзя ответить на вопрос, где преступность выше, а где ниже, так как города или регионы могут существенно различаться по численности населения, территории и другим важным параметрам.

Относительные величины в статистике представляют собой важные обобщающие показатели, которые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин.

В криминологии широко применяются следующие относительные величины:

1. Отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения

2. Отношения части к целому, или отношения интенсивности

3. Отношения характеризующие динамику

4. Отношения, характеризующие выполнение плана

5. Отношения степени и сравнения

Рассматриваются применение общей степенной средней и взвешенной степенной средней показателей исследовании преступности

Общая формула взвешенной степенной средней имеет

где х - взвешенная средняя, взвешенная степенная средняя степени т; х - варианты (меняющиеся значения признака); п - число вариант (число

суммирования; / - вариант частоты.

15 Айвазян С.А. Прикладная статистика. М.: Финансы и статистика, 1985; Гатаулин A.M. Основы математической статики. М., 2001. "Там же.

Общий вид формулы степенной средней таков13:х ~

единиц в совокупности); т - показатель степени средней; У^

знак

Выбор обычной или взвешенной средней определяется статистическим материалом, а выбор вида степенной - целью исследования.

В криминологических исследованиях самое широкое применение находит средняя арифметическая. Она используется при оценке нагрузки оперативных работников, следователей, прокуроров, судей, адвокатов, других сотрудников юридических учреждений; расчета абсолютного прироста (снижения) преступности, уголовных и гражданских дел и других единиц измерения; обосновании выборочного наблюдения и т.д.

Средняя геометрическая величина используется при вычислении среднегодовых темпов прироста (снижения) юридически значимых

значении .

Использование абсолютных и относительных показателей позволяет осуществлять типологические, вариационные и аналитические группировки. В криминологических исследованиях преступности используются следующие коэффициенты связанные непосредственно с математическими расчетами: коэффициент поражаемости преступностью; коэффициентам интенсивности; темп прироста (снижения) преступности; темп роста преступности; относительные величины, характеризующие выполнение плана; относительные величины степени и сравнения; индекс: индексы, отражающие степень общественной опасности разных преступлений; индекс тяжести совокупности преступлений, индекс судимости; тяжесть среднестатистического преступления; ряды распределения; степенной средней; взвешенной степенной средней; размах вариации R; средне арифметическое (линейное) отклонение; дисперсия или средний квадрат отклонений; среднее квадратическое отклонение; коэффициент вариации; методика выборочного наблюдения.

15 Твердая И.Н. Курс лекций по правовой статистике. Владивосток: Издательство Дальневост. ун-та, 1997. с.120-125

В третьем параграфе «Информационный метод в криминологии» рассматриваются об использовании криминологической информации в прогнозировании преступности.

Анализ деятельности органов внутренних дел, начиная с 90-х годов, показал, что в профилактической работе слабо используется криминологическая информация по следующим направлениям:

- изучение широкого спектра данных, входящих в криминологическую информацию и своевременное выявление новых тенденций в состоянии и структуре преступности (рост организованной преступности, поставки и сбыта наркотических веществ, вымогательства; связь насильственной и корыстной преступности с применением огнестрельного оружия и др.);

- отражение в рамках криминологической информации специфических' признаков лиц, нуждающихся в профилактическом воздействии разной интенсивности (во многих случаях внимание уделялось правонарушителям, совершившим распространенные виды деяний, а опасные преступники оставались вне зоны внимания);

- оценка криминологической значимости и социальной опасности ряда фоновых явлений, прежде всего пьянства, алкоголизма, наркомании, проявлений вещизма и насилия среди молодежи;

- использование криминологической информации в целях повышения дисциплины и организованности в деятельности правоохранительных органов.

С целью изучения значимости криминологической информации в прогнозировании преступности нами произведен предварительный анализ развития и взаимосвязи некоторых видов преступлений на протяжении с 1990 по 1999 гг.

Анализируя статистические данные Центра Правовой Статистики и Информации Южно-Казахстанской области за эти годы, можно выявить некоторую закономерность. Так, анализ преступности среди несовершеннолетних показывает, что пик её приходится на 1991 год (692

преступления), а в 1998-1999 года происходит повышение количества взрослой преступности (например - кража, разбой, хулиганство). Условно увеличение числа взрослой преступности в 1998-1999 г. может быть объяснена влиянием такого фактора, как увеличение количества преступлений среди несовершеннолетних в 1991 г., которые через семь лет совершили эти преступления.

Другими словами можно предположить, что несовершеннолетние преступники в возрасте 15-18 лет в 1991г. через 5-8 лет становятся, соответственно, в возрасте 20-25 лет и совершают уже более серьезные виды преступления. Нам предстоит ещё выяснить причины резкого повышения и спада преступности в разные годы исследуемого периода и выявления всего многообразия факторов, как объективного, так и субъективного характера, влиявших на эти процессы.

Это небольшое исследование наводит на мысль, что государственные органы и, прежде всего, правоохранительные органы особо, не озабочены анализом статистических данных и тем более не обременены прогнозированием динамики преступности. Поскольку такая задача совершенно не ставится перед правоохранительными органами, следовательно, особой эффективности в профилактической деятельности этих органов ждать не приходится. Статистика существует для них как средство отчетности, анализ преступности ограничивается выявлением процентных показателей роста или его снижения.

По некоторым криминальным явлениям вообще не ведется статистика (преступления связанные с теневой экономикой), достоверность криминальной информации находится далеко не на должном уровне, поскольку официальная статистика, например, по умышленным убийствам явно занижена, (около 2.000 в 1998г по статистическому ежегоднику 1999 года).

Рассматривает прогнозирование индивидуального преступного поведения.

К индивидуальным методам прогнозирования относятся те же методы: экстраполяция, экспертные оценки и моделирования. Совпадая по названиям с методами прогнозирования преступности, они имеют иное конкретное содержание.

В четвертом параграфе «Метод факторного анализа в криминологии» рассматривается применение коэффициента корреляции и коэффициента эластичности в выявлении криминогенных и анти криминогенных факторов.

В качестве примера рассматривалось следующее:

Таблица 2.

Социально-экономическая статистика Республики Казахстан с 1996 по 1999 гг.

год Всего зарегистрированы ых преступлений, тыс. Численност ь населения, тыс. Численность. безработных состоящих на учете в службах занятости Среднемеся чная заработная плата

1996 184 15480,6 282409 6840,9

1997 165,4 15188,8 257484 8541

1998 142,1 14957,8 251939 9683

1999 139,4 14896,1 251381 11256

За период с 1996 года по 1999 год изучается зависимость преступности Республики Казахстан от численности населения, безработицы и заработной платы. Определим, который из выше перечисленных факторов способствует повышению преступности, а также понижению преступности.

Значения линейных коэффициентов парной корреляции определяют тесноту попарно связанных переменных, использованных в данном уравнении множественной регрессии. Коэффициент корреляции колеблется от -1 до +1 и служит мерой тесноты зависимости между двумя переменными, в частности, для переменных для переменных рядов между зависимой переменной и независимой переменной .

Таблица 3.

Матрица коэффициентов парной корреляции

Всего зарегистрирова иных преступлений {у). Численность населения (x¡). Численность безработных состоящих на учете в службах занятости Ш Средне месячная заработная плата (х$)

Всего зарегистрированных преступлений (у). 1

Численность населения (хО. 0,99423 1

Численность безработных состоящих на учете в службах занятости (хг) 0,921518 0,952811 1

Средне месячная заработная плата (хз) -0,95472 -0,96549 -0,88419 1

Произведя математический расчет, мы можем сделать следующие

выводы: коэффициент корреляции очень высок - соответственно, выше перечисленные факторы очень сильно взаимосвязаны. Увеличение числа населения, а также пополнение числа безработных ведет к увеличению числа преступности.

Коэффициент корреляции между среднемесячной заработной платой и преступностью — отрицательный, но также очень высок. Увеличение средне месячной заработной платы сдерживает повышения количества преступлений, следовательно, увеличение среднемесячной заработной платы тормозит криминогенность или является анти криминогенным фактором.

В отличие от парной регрессии, частные уравнения регрессии характеризуют изолированное влияние фактора на результат, ибо другие факторы закреплены на неизменном уровне. Эффекты влияния других факторов присоединены в них к свободному члену уравнения множественной регрессии. Это позволяет на основе частных уравнений регрессии определять частные коэффициенты эластичности:

х1'х1 'х2 >•••• xl-1 >xítl.....х

где - коэффициенты регрессии для фактора в уравнении

множественной регрессии; частное уравнение

регрессии.

Частные коэффициенты эластичности для. региона несколько отличаются от аналогичных средних показателей по совокупности регионов. Они могут быть использованы при принятии решений относительно развития конкретных регионов. Могут быть использованы в прогнозировании криминогенности зная наперед состояние безработицы, миграцию, социальную напряженность населения и т.д.

Вторая глава «Применение методов прикладной математики в криминологии» посвящена изучению преступности методами парной и множественной корреляции, матричной и применение метода оптимального распределения.

В первом параграфе «Методы прогнозирования и моделирования в криминологии» рассматривает особенности применения математических методов в прогнозировании преступности.

Прогнозирование преступности и других криминологически значимых явлений, будучи частью социального предвидения, черпает свои методы из других наук и применяет их в соответствии со спецификой объекта своего исследования. Для прогнозирования преступности в зависимости от конкретных условий используются самые разнообразные методы, как общенаучные, так и частнонаучные. Наибольшее распространение получили такие методы, как метод экстраполяции, моделирования, экспертных оценок, дельфийский метод, сравнительные методы и методы социального экспериментирования.

В качестве примера рассматривает прогнозирование разбоя в ЮжноКазахстанской области методом экстраполяции. Прогноз осуществляется на основе статистических данных Центра Правовой Статистики и Информации за период с 1996 по 2000 гг.

Таблица 4.

Количество разбоя в Южно-Казахстанской области с 1996 по 2000 гг.

Вычисляется кривая (функция) так, чтобы разброс наблюдений по обе стороны от нее был бы наименьшим, после чего продолжим (экстраполируем) так, чтобы разброс наблюдений по обе стороны от нее был бы наименьшим.

В прогнозировании наилучшая кривая выбирается с учетом условия максимизации коэффициента детерминации. В нашем случае наилучшей кривой будет обратнологарифмическая кривая (табл. 5).

Таблица 5.

Согласно нашему расчету, преступность разбойного нападения в 2001 году будет колебаться в пределах от 305,75-0,001 преступлений до 305,75+0,001 преступлений, а 2002 году преступность разбойного нападения будет колебаться в пределах от 367,29-0,0013 преступлений до 367,29+0,0013 преступлений.

Во втором параграфе «Парная корреляция как метод криминологии» рассматривает применение парной корреляции в изучении преступности. В качестве примера рассматривает взаимосвязь между зарегистрированным

количество преступлений и количеством населения в Южно-Казахстанской области.

С увеличением числа населения на 1000 человек, число преступлений в Южно-Казахстанской области будет колебаться от 4 до 10 преступлений. Такой разрыв интервала связан с тем, что население области рассредоточено неравномерно.

Уравнение у = -0.45 +0.0076 -х показывает, что при увеличении населения на тысячу человек, число зарегистрированных преступлений выросло бы в среднем на 7.15 едениц преступлений. На практике полученные модели могут быть самыми разнообразными. В одних случаях они нужны для выявления зависимости числа зарегистрированных преступлений от численности населения.

Следовательно, влияние населения отнюдь не сводится к прямым зависимостям типа «больше населения - больше преступлений» или, наоборот, «меньше населения - меньше преступлений». Эти факторы входят в гораздо более сложные комплексы взаимодействия, усиливающие или ослабляющие (вплоть до полного подавления) элементарные прямые зависимости. Указанные комплексы включают в себя такие формы, как характер и уровень общей и правовой культуры (в том числе неформального социального контроля), благосостояние, здоровье населения и многие другие, интенсивно (напрямую или косвенно) влияющие на типичные ценностные ориентации и поведенческие стереотипы возрастных и социально-профессиональных групп населения, распределенных, в свою очередь, по определенным местам работы (учебы) и жительства.

Таким образом, выведенная зависимость методом парной корреляции может оказать криминологу - теоретику немаловажную практическую помощь. Взаимосвязь (линейная или криволинейная) может быть основанием для выявления многочисленных причин антиобщественных проявлений, если их рассматривать на основе большого ряда статистического материала. Можно сравнивать полученные материалы по районам, областям, странам.

Выявление зависимостей между факторами помогает в предвидении изменения преступности. Возможно даже стимулирование некоторых факторов, которые могут способствовать снижению преступлений некоторых видов.

В третьем параграфе «Множественная корреляция в криминологии» рассматривается.

Специалисты по прогнозированию преступности, используя множественную регрессию, могли бы определить факторы, которые наиболее сильно воздействуют на увеличение количества зарегистрированной преступности.

За период с 1992 года по 2000 год изучается зависимость преступности России от среднедушевых денежных доходов, безработицы, международной миграции, числа больных с диагнозом алкоголизм и алкогольный психоз, числа больных с диагнозом наркомания и токсикомания.

Сделав математический расчет, мы можем констатировать: коэффициент корреляции невысокий соответственно выше перечисленные факторы не очень сильно взаимосвязаны с преступностью.

Стоит обратить внимание на фактор - больных с диагнозом наркомания. По расчетам коэффициент корреляции равен 0,4 и по сравнению с остальными факторами он имеет наибольший коэффициент корреляции -это означает то, что между числом зарегистрированного преступления и больными с диагнозом наркомания существует взаимосвязь. Увеличение больных с диагнозом наркомания является одной из главных проблем в государстве и имея информацию такого характера следовало бы предпринять меры по данному факту. Но это еще не все. На фактор больных с диагнозом наркомания отрицательно воздействуют, следующие факторы

международная миграция и больные с диагнозом алкоголизм, т.е. коэффициент корреляции отрицателен.

Полученные результаты в данном случае не очень хороши. Причинная связь между выше перечисленными факторами и преступностью есть, и это

можно установить на основе социологического исследования. Применение математического метода показывает на примере, что она может переработать любую информацию, но мы должны удостоверится об' истинности обрабатываемой информации. Видимо информация о среднедушевые денежные доходы, безработица, уровень международной миграции, число больных с диагнозом алкоголизм и алкогольный психоз не отражают реальность.

По результатам вычислений уравнение множественной регрессии имеет следующий вид

у = 96059.83 +1.646342 • - 0.5237 • х2 + 0.001143 • х, - 36.6969 • - 46.463 • х.

Комплекс уравнений множественной регрессии, каждое из которых представляет математическую формулу определенной группы (вида) преступлений как ряда аргументов (фактов), является описанием преступности. При этом рассматриваемый вид модели будет давать научно обоснованное и достаточно адекватное описание исследуемого объекта, поскольку при установлении реально действующих на. преступность факторов и их правильной оценке исключается искажающее влияние латентной преступности.

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

В четвертом параграфе «Применение метода оптимального распределения силовых структур» рассматривается применение математического метода - оптимальное распределение, в экономике он называется "транспортной задачей".

Распределение ресурсов в борьбе с разными видами правонарушений является одной из проблем. Группа проблем связана с вопросами территориального распределения ресурсов полиции. Разные районы сильно

отличаются уровнем преступности. Концепция равного "распределения" услуг полиции предполагает одинаковое количество полицейских в каждом округе. Другой подход предполагает увеличение числа полицейских в районах с высокой преступностью и их сокращение в районах с низкой.

Оптимальное распределение полиции в населенных пунктах так же является актуальной проблемой. Очевидно, в практической' деятельности важно не только правильно, с учётом статистических свойств преступности, подобрать численность группы быстрого реагирования, но и правильно распределить их на конкретные участки работы. Ниже мы на простейшем примере попытаемся показать, что и в решении этой задачи могут найти применение некоторые количественные методы, в частности, методы оптимального программирования.

Распределение может быть положен в основу долговременной кадровой политики. Если план составлен с учетом прогноза преступности по районам, то руководитель будет иметь возможность приближать реальное распределение сотрудников (следователей) к оптимальному. Кроме того, мы полагаем, что руководителю в любое время полезно знать, насколько реальное распределение отличается от оптимального.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. "О применении математических методов в криминологии" соавтор Сеитова Р.М, материалы конференции Международного Казахского Турецкого университета. Шымкент, 2000.0,1 п.л.;

2. "Криминологическая информация о прогнозировании преступности" материалы конференции "10 лет независимости Казахстана: итоги и перспективы", Алматы, 2001.0,1 п.л.;

3. 'Разрешение конфликтной ситуации при помощи теории игр" материалы конференция, посвященной 10-летию независимости Республики Казахстан. КазПОУ, Шымкент. 2001.0,2 п.л.;

4. "Казахстан. Преступления в сфере экономики", материалы конференции, Шымкентского отделения Международного Казахского Турецкого университета, 2001. 0,1 п.л.;

5. "Приложение математического моделирования в криминологии", Вестник Международного Казахского Турецкого университета, № 3, Туркестан, 2001.0,2 п.л.

6. "Транспортная задача в криминологии", Вестник Международного Казахского Турецкого университета, № 1, Туркестан, 2001. 0,3 п.л.

7. "Правовая статистика", соавтор Сапарбаев Б.К. / учебно-методическое пособие для заочного отделения. Шымкент, 2002.0,8 п.л.

8. "Оптимальное распределение ресурсов полиции", В сб. "Актуальные проблемы правовой политики Казахстана на современном этапе", Шымкент, 2003.0,3 п.л.

9. "Проблема уголовной статистики в свете применения математических методов" в сб. "Теоретические, методические и технологические проблемы высшего юридического образования", Актюбинск, 2003.0,2 п.л.;

10. "К вопросу о методике прогнозирования индивидуального преступного поведения" соавторы Бабасова Б.Т., Асанов Е.С. / в сб. "Теоретические, методические и технологические проблемы высшего юридического образования", Актюбинск, 2003.0,3 п.л.;

11. "Нужна ли смертная казнь государству Казахстан?" (на казахском языке) соавтор Бабасова Б.Т. / в сб. 'Теоретические, методические и технологические проблемы высшего юридического образования", Актюбинск, 2003.0,3 п.л.;

12. "Математические методы в криминологии (парная и множественная корреляция)" журнал "Соискатель", Москва, 2004.0,6 п.л.

Отпечатано в типографии "АРБАТ"

Адрес: г. Москва, ул. Поварская, д. 8/1, стр. 2

Подписано в печать 20.05.2004 г.

Тираж 100 экз. Заказ № 228

Тел.: 291-71-42/62

»13 957

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
по праву и юриспруденции, автор работы: Утаров, Канат Алимтаевич, кандидата юридических наук

ВВЕДЕНИЕ .стр.

Глава I. Место и роль математических методов в системе научных методов криминологии.стр.

§1.1 Криминология и математика.стр.

§1.2 Роль статистических и математических методов в криминологии.стр.

§1.3 Информационный метод в криминологии.стр.

§1.4 Метод факторного анализа в криминологии.стр.

Глава II. Применение методов прикладной математики в криминологии.стр.

§2.1 Методы прогнозирования и моделирования в криминологии.стр.

§2.2 Парная корреляция как метод криминологии.стр.

§2.3 Множественная корреляция в криминологии.стр.

§2.4 Применение метода оптимального распределения силовых структур при чрезвычайном происшествии.стр.

ВВЕДЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
по теме "Математические методы в криминологии"

Актуальность исследования. Познание закономерностей развития криминологических и социально-правовых явлений основывается на применении научных методов исследования. Лишь теория, вооруженная адекватными методами исследования, может выполнить стоящие перед ней задачи и функции. Расширение предметной области права, информационная насыщенность отраслей права, усложнение задач борьбы с преступностью и другие факторы определяют необходимость как критического осмысления существующих методов, так и определения пределов их применения и изыскания возможностей выхода за рамки устоявшихся методов постижения правовых явлений. Проблема применения математических методов в общественных науках не новая. В 50-х годах прошлого столетия выдающийся кибернетик Н.Винер писал: "Кибернетика - ничто, если математика не служит ей опорой"1. Он призывал к осторожности в применении математики в общественных науках. "И математическая социология, и математическая экономика, или эконометрика, страдают от неправильного понимания того, как следует применять математический аппарат в общественных науках и чего вообще можно ожидать от применения математических методов". Тем не менее, современный период общественного развития диктует необходимость поиска новых возможностей постижения криминологических и социально-правовых явлений на стыке естественных и общественных наук, а именно приложения математических закономерностей на изучаемые явления. Математика, будучи абстрактной наукой, обладает универсальным характером и потому ее достижения применимы ко многим отраслям знаний. Они применимы и к общественным наукам, в том числе и к юриспруденции, особенно в тех областях, где возможен процесс формализации знании.

В концепции правовой политики Республики Казахстан, например, сказано:

1 Н.Винер. Человек управляющий. СПб, Питер, 2001. с.257.

Приоритетными направлениями должны стать предупреждение и профилактика преступности, наступательно в борьбе с нею, совершенствование оперативно-розыскной деятельности, адекватное реагирование на реально складывающуюся оперативную обстановку, повышение уровня информационного обеспечения и аналитической работы, расширение У международного сотрудничества" .

Следует отметить, что существует объективная совокупность причин, вызывающих потребность использования математических методов в юридических науках:

Длительное время юридическая наука занималась изучением формально-юридических сторон правовых явлений. Однако познание лишь формальнологических связей правовых явлений уже не может удовлетворить в полной мере усложняющихся задач юриспруденции.

Предметная область права, как и любая область знания, находится в постоянном движении и обогащении как и сам процесс познания. Ее движение зависит от таких факторов, как процесс самого научного знания, так и меняющих потребностей общества, и отсюда социального запроса.

Информационная насыщенность права диктует необходимость применения новых технологий, в том числе юридических явлений, с целью охватить "математическим взором" массовые явления в области криминологии.

Криминология имеет дело не с единичными, а с массовыми явлениями, преступлениями, причинами, субъектами преступлений, мотивами,

2 О концепции правовой политики Республики Казахстан. Собрание актов Президента РК и Правительства РК. 31/2002. условиями, мерами и т.д., анализ которых невозможен без применения статистических и математических методов исследования.

Взаимосвязи между преступностью и ее причинами, личностью преступника и условиями ее формирования, мерами предупреждения преступности и фактически результатами их действия носят не динамический, а статистический корреляционный характер и их установление невозможно без математического аппарата.

Прогнозирование преступности, без которого невозможна заблаговременная подготовка к эффективной предупредительной работе и непосредственной борьбе с преступными проявлениями может осуществляться на основе • статистического и математического изучения тенденций и закономерностей преступности.

Следует также подчеркнуть, что криминология всегда обращалась к статистическим и математическим методам исследования. Тем не менее, их применение ещё недостаточно развито. Ограниченно используются методы математического моделирования. Не в полной мере применяются методы корреляционного, кластерного, структурного, факторного и причинного анализа и применения некоторых других математических методов с использованием электронно-вычислительных машин3.

Степень разработанности проблемы. Статистическим и математическим методам исследования в криминологии, криминологическому прогнозированию преступности в России на протяжении последних десятилетий уделялось серьезное внимание. Примером может служить анализ преступности, проведенный в конце XX столетия российским криминологом В. В. Лунеевым. Его книги "Преступность XX века. Мировые, региональные и российские тенденции. Мировой криминологический анализ" и "Юридическая статистика", написанные с использованием статистических и математических методов служат неким образцом для проведения криминологических исследований. Большой интерес для автора представляли труды многих российских ученых: Г.А. Аванесова, Ю.М. Антоняна, Р.А. Базарова, Б.Т. Безлепкина, С.В.Бородина,

3 Социальное отклонение. М., 1989.

О.А. Гаврилова, Я.И. Гилинского, К.Ф. Гуценко, И.Ф. Демилова, А.Э. Жалинского, А.И. Долговой, И.И. Карпеца, С.Г. Келиной, М.И. Клеандрова, В.Н. Кудрявцева, Н.Ф. Кузнецовой, Э.Ф. Куцовой, А.В. Наумова, С.В. Максимова, Э.Б. Мельниковой, Г.М. Миньковского, В.А. Михайлова, И.Б. Михайловской, Т.Г. Моршаковской, Т.Н. Москальковой, В.А. Никонова, С.Г. Олькова, И.Л. Петрухина, С.В. Полубинской, Ю.Л. Шульженко, A.M. Яковлева и других.

Различные аспекты криминологических явлений в Казахстане исследовались и разрабатывались в работах отечественных ученых З.О. Ашитова, К.Ж. Балтабаева, Е.Г. Джакишева, У.С Джекебаева, К.Ш. Курманова, Е. Каиржанова, М.С. Нарикбаева, Г.Ф. Полевого, И.И. Рогова.

Большой интерес для автора представляли труды математиков — статистиков: Айвазяна С.А., Бежаева З.И., Болыиева Л.П., Боровикова И.П., Гнеденко Б.В., Ивченко Г.И., Кейна Э., Кендалла М.Дж., Крамера Г., Лемана Э., Медведева Ю.И., Неймана Ю., Прохорова Ю.В., Розанова Ю.А., Смирнова Н.В., Староверова О.В., Стьюарта А., Чистякова А.В., Ширяева А.В. и других.

Усиление взаимодействия естественных, технических, общественных, в том числе юридических наук, развитие процессов интеграции научных теорий и методов познания, широкое внедрение в практику научных исследований комплексного и системного подходов породили проблему междисциплинарных исследований в праве. При относительном развитии криминологических исследований с применением математических методов в Казахстане они еще не приобрели широкого научного и практического использования. Непосредственно в Южно-Казахстанской области, на изучение которой автор акцентирует исследовательское внимание ранее преступность не подвергалась полноценному криминологическому анализу. До сих пор не было ни одной научной работы, посвященной изучению преступности в Южно-Казахстанской области. В представленной работе преступность в Южно-Казахстанской области частично исследуется за 12 лет (с 1990 по 2002годы).

Предмет исследования — выявление места и роли математических методов в криминологии, методов прогнозирования и моделирования, факторного анализа и возможного применения методов прикладной математики в криминологии. В работе применены информационно-статистические средства и методы познания криминогенных явлений, способствующие достижению оптимальных результатов криминологической деятельности. Математико-криминологический анализ обстановки в регионе предусматривает ее рассмотрение в контексте познания прошлого, настоящего и будущего состояния преступности, ее причин, развития индивидуального и преступного группового поведения, решения проблем предупреждения преступлений.

Цель настоящего исследования — обоснование целесообразности развития в криминологии вообще и особенно в отечественной (Казахской) криминологии - применение математических методов и определение сферы применения математических методов в обозначенной области. Основные задачи исследования:

Целостное и динамическое исследование методов криминологии как общенаучных, так и специальных, с выявлением особенностей их применения в криминологии;

Выявление методологических предпосылок применения математических методов в криминологических исследованиях;

Обоснования целесообразности дальнейшего расширения сферы применения математических методов в исследовании криминологических явлений;

Изучение влияния различных факторов на криминологические явления'и, прежде всего на преступность, а также необходимость определения характера и силы их влияния с применением математических методов и выведения адекватных формул;

Обоснование применения математического моделирования в криминологии в прогностических целях;

Выявление на уровне математических расчетов влияния социокультурных факторов (безработицы, миграции, уровня заработной платы, объема реализации спиртных напитков и др.) на криминогенную ситуацию;

Прогнозирование преступности математическими методами на основе анализа статистических данных 5-7 летнего периода.

Эмпирическая база исследования. Автором изучен значительный объем отечественной и зарубежной научной и учебной литературы по методологии и теме исследования; собран обширный статистический материал о преступности в Российской Федерации, Республике Казахстан и ЮжноКазахстанской области за 12 лет с 1990 по 2002 годы; обобщены необходимые статистические данные, характеризующие демографические изменения на территории области за период с 1990 по 2000 годы; собраны статистические данные, характеризующие динамику экономического развития России, Казахстана и Южно-Казахстанского региона; изучены важнейшие законы, подзаконные нормативно-правовые акты и политические решения, которые могли бы оказать заметное влияние на уровень, структуру и динамику преступности в Южно-Казахстанской области.

Научная новизна. Исследование опирается на передовые достижения мировой и российской криминологической мысли, разработки в области общественной патологии, определенный элемент новизны присутствует на уровне постановки проблемы — изучения преступности в ЮжноКазахстанской области на основе различных математических методов и их творческого использования применительно к криминологическим явлениям и процессам.

Новизна диссертации заключаются в следующих положениях: выявлены предпосылки применения математических методов в криминологических исследованиях; обоснованы применение математических методов в исследовании криминологических явлений, некоторые впервые в криминологической литературе; применительно к Казахстану изучены социально-экономические факторы, способствующие как увеличению, так и снижению криминогенности среди населения на основе математических расчетов; обоснованы и на конкретных примерах применены математические методы в осуществлении прогнозирования преступности.

Практическая значимость исследования. Применение математических методов и ЭВМ при сборе и обработке криминологической информации значительно усиливает возможности сотрудников информационно-аналитических подразделений, проблемных криминологических лабораторий в предупреждении преступности. Использование математических методов линейного программирования в криминологической деятельности предъявляет к ее участникам ряд качественно новых требований, связанных прежде всего с усложнением процесса восприятия и анализа криминологической информации, обрабатываемой при помощи математических методов и электронно-вычислительной техники. Результат исследования могут быть применены в деятельности правоохранительных органов: прокуратуры, МВД и др. Практические работники должны руководствоваться в своей деятельности большим спектром научных методов для обобщения и прогнозирования преступности. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы в процессе преподавания криминологии и социологии права в юридических учебных заведениях, а также при повышении аналитических и прогностических возможностей практических работников.

Апробация результатов диссертационного исследования. Теоретические положения и выводы, содержащиеся в работе, нашли свое выражение в 12 научных статьях опубликованных в Казахстане и в России. Основные положения исследования докладывались: "О применении математических методов в криминологии" на научно-теоретическом и учебно-методическом конференции профессорско-преподавательского состава Международного Казахского Турецкого университета. Шымкент, 2000; "Криминологическая информация о прогнозировании преступности" на международном научно-практическом конференции "10 лет независимости Казахстана: итоги и перспективы", Алматы, 2001; "Разрешение конфликтной ситуации при помощи теории игр" Международное научно-теоретическая конференция, посвященной 10 летию независимости Республики Казахстан. 2001; "Казахстан. Преступления в сфере экономики", на научно студенческой конференции, Шымкентского отделения Международного Казахского Турецкого университета, 2001.; "Проблема уголовной статистики в свете применения математических методов" и "К вопросу о методике прогнозирования индивидуального преступного поведения" сборник докладов Республиканского научно-методического семинара "Теоретические, методические и технологические проблемы высшего юридического образования", Актюбинск, 2003. Расчеты статистических данных использовались в процессе преподавания предмета криминологии и правовой статистики в Шымкентском отделении Международного Казахского Турецкого университета им. Х.А. Ясави.

Основные положения выносимые на защиту:

2. Использование математических методов в криминологии — новая ступень в углублении исследований преступности и ее отдельных видов их причин и условий, личности преступника, совершенствования прогнозирования и путей предупреждения преступлений.

3. Применение математических ' методов (различных видов группировок; коэффициентов поражаемости преступностью; коэффициент интенсивности; индексы, отражающие степень общественной опасности разных преступлений, индексы тяжести преступлений, индексы судимости; тяжесть среднестатистического преступления; методы выборочного наблюдения и др.) при всей их универсальности имеет некоторые особенности, связанные с их адаптаций к специфическим объектам исследования.

Структура и объем работы

ВЫВОД ДИССЕРТАЦИИ
по специальности "Уголовное право и криминология; уголовно-исполнительное право", Утаров, Канат Алимтаевич, Москва

Заключение:

На современном этапе развития общества в целом возрастает прогностическая функция науки. Криминологии в русле этой тенденции должна быть ориентирована на решение многообразных задач прогнозирования преступности на ближайшее и отделенное будущее. А для этого криминологическая наука должна быть обогащена методологическим арсеналом изучения проблем преступности. Анализ применяемых методов в криминологии позволяет сделать обобщающий вывод о том, что эти методы постоянно обогащаются и развиваются. Применение, наряду с традиционными методами, математического обобщения позволяет выйти на новый уровень постижения криминологических явлений.

1. Вопрос о путях дальнейшего развития криминологии является одним из актуальных вопросов современности. Глубина теоретического осмысления правовых явлений в значительной степени зависит от методологической оснащенности исследования, овладения большим спектром методов изучения явлений окружающей действительности, поиска адекватных сущности явлений приемов и методов исследования. Представляется, что устоявшиеся методы и приемы криминологии сами по себе уже недостаточны для теоретического осмысления явлений современной правовой действительности. Они должны быть обогащены методами не только общественных наук, но и других естественно — научных знаний.

2. Научные методы, используемые до настоящего времени, можно условно назвать традиционными. Использование математических методов — есть новая ступень в познании криминологических явлений, поскольку их применение выявляет закономерности более глубокого порядка.

Использование абсолютных и относительных показателей позволяет осуществлять типологические, вариационные и аналитические группировки. В криминологических исследованиях преступности используются следующие коэффициенты, связанные непосредственно с математическими расчетами: коэффициент поражаемости преступностью; коэффициент интенсивности; темп прироста (снижения) преступности; темп роста преступности; относительные величины, характеризующие выполнение плана; относительные величины степени и сравнения; индексы, отражающие степень общественной опасности разных преступлений; индексы тяжести преступлений, индекс судимости; тяжесть среднестатистического преступления; ряды распределения; степенная средняя; взвешенная степенная средняя; размах вариации R; средне арифметическое (линейное) отклонение; дисперсия или средний квадрат отклонений; среднее квадратическое отклонение; коэффициент вариации; методика выборочного наблюдения.

Сказанное подчеркивает, что для «применения математических методов в социологии (безусловно, это относится и к криминологии) имеются огромные возможности, и здесь не следует выдумывать каких-либо априорных границ»1. Очевидно, по мере того, как будет развиваться математический аппарат, будут в свою очередь совершенствоваться и качественные методы исследования, что позволит теории прогнозирования «найти общий язык» с точными науками.

3. По мере превращения современного общества в информационное и роста криминологической информации, применение математических и информационных методов становится нормой жизни.

Анализируя статистические данные Центра Правовой Статистики и Информации Южно-Казахстанской области за эти годы, можно выявить некоторую закономерность (см. табл. 1.4.1). Так, анализ преступности среди несовершеннолетних показывает, что пик её приходится на 1991 год (692 преступления), а в 1998-1999 года происходит повышение количества взрослой преступности. Условно увеличение числа взрослой преступности в1998-1999г. может быть объяснено влиянием такого фактора, как увеличение количества преступлений среди несовершеннолетних в1991г., которые через семь лет стали взрослыми и совершили эти преступления.

1 Константинов Ф., Келле В. Исторический материализм — марксистская социология. «Коммунист». 1965№1,с.22.

Можно предположить, что несовершеннолетние преступники в возрасте 15-18 лет в 1991г. через 5-8 лет в возрасте 20-25 лет совершают уже более серьезные виды преступления. Нам предстоит ещё выяснить причины резкого повышения и спада преступности в разные годы исследуемого периода и выявление всего многообразия факторов, как объективного, так и субъективного характера, влиявших на эти процессы.

Это небольшое исследование наводит на мысль, что государственные органы и, прежде всего, правоохранительные органы особо не озабочены анализом статистических данных и не обременены прогнозированием динамики преступности. Поскольку такая задача совершенно не ставится перед правоохранительными органами, следовательно, особой эффективности в профилактической деятельности этих органов ждать не приходится. Статистика существует для них как средство отчетности, анализ преступности ограничивается выявлением процентных показателей роста или его снижения. Ситуация осложняется тем, что отсутствует всесторонняя информация о преступности и преступниках- возрастной состав, раскрываемость, рецидивная преступность и т.д.

4. В факторном анализе в качестве инструмента можно использовать метод множественной корреляции. На пример, в качестве факторов были взяты население, безработица, средняя зарплата по Южно-Казахстанской области. Сделав математический расчет, мы получили следующие вводы: коэффициент корреляции очень высоки. Значит перечисленные факторы очень сильно взаимосвязаны. Увеличение числа населения, числа безработных ведет к увеличению числа преступности, а среднемесячная заработная плата является анти криминогенным фактором, который способствует уменьшению преступности.

Частные коэффициенты эластичности для региона могут быть использованы при принятии решений относительно развития конкретных регионов. Могут быть использованы в прогнозировании криминогенности, зная наперед состояние безработицы, миграцию, социальную напряженность населения и т.д.

5. Прогнозирование преступности и других криминологически значимых явлений, будучи частью социального предвидения, черпает свои методы из других наук и применяет их в соответствии со спецификой объекта своего исследования. Для прогнозирования преступности в зависимости от конкретных условий используются самые разнообразные методы, как общенаучные, так и частнонаучные. Наибольшее распространение получили такие методы, как метод экстраполяции, моделирования, экспертных оценок: дельфийский метод: сравнительные методы и методы социального экспериментирования.

Экстраполяция тенденций может давать достаточно точные результаты для хорошо исследованных областей и на сравнительно короткий период; для прогнозирования долгосрочных проектов, сложных явлений технические параметры и функциональные возможности метода недостаточны и применение его приводит к довольно большим отклонениям от реального хода развития. Это - метод поисковых исследований, степень точности которого уменьшается по мере дальнейших конкретных разработок.

Прогнозирование некоторых преступлений в Южно-Казахстанской области методом экстраполяции хорошо описывается обратной логарифмической функцией yt = 1/(0,0096—0,0036lnf). Согласно нашему расчету разбойное нападение в 2001 году, например будет колебаться в пределах от 305,75-0,001 преступлений до 305,75+0,001 преступлений, а 2002 году оно будет колебаться в пределах от 367,29-0,0013 преступлений до 367,29+0,0013 преступлений.

Можно также сравнить три показателя прогноза: сделанный сотрудниками правоохранительных органов, прогноз сделанный на основе математического расчета, и реальные зарегистрированные данные. На основе этих сравнений также можно сделать выводы надежности прогноза на основе того или иного метода.

6. Применение метода парной корреляции в криминологических исследованиях помогает выявить зависимость между факторами. Изучая зависимость преступности от населения Южно-Казахстанской области, мы получили следующее: с увеличением числа населения на 1000 человек, число преступлений в Южно-Казахстанской области колеблется от 6 до 9 преступлений. Такой разрыв интервала связан с тем, что население области рассредоточено неравномерно. Уравнение у = -0.43 + 0.0076 х показывает, что при увеличении населения на тысячу человек число зарегистрированных преступлений возрастает в среднем на 7.17 единиц преступлений. Влияние населения отнюдь не сводится к прямым зависимостям типа «больше населения - больше преступлений» или, наоборот, «меньше населения - меньше преступлений». Эти факторы входят в гораздо более сложные комплексы взаимодействия, усиливающие или ослабляющие (вплоть до полного подавления) элементарные прямые зависимости. Указанные комплексы включают в себя такие формы, как характер и уровень общей и правовой культуры (в том числе неформального социального контроля), благосостояние, здоровье населения и многие другие, интенсивно (напрямую или косвенно) влияющие на типичные ценностные ориентации и поведенческие стереотипы возрастных и социально-профессиональных групп населения, распределенные, в свою очередь, по определенным местам работы (учебы) и жительства.

7. За период с 1992 года по 2000 год изучена методом множественной корреляции зависимость преступности России от среднедушевых денежных доходов, безработицы, международной миграции, числа больных с диагнозом алкоголизм и алкогольный психоз, числа больных с диагнозом наркомания и токсикомания.

Стоит обратить внимание на фактор — больных с диагнозом наркомания. По нашим расчетам коэффициент корреляции равен +0,4 и по сравнению с остальными факторами она имеет наибольший коэффициент корреляции — это означает, что между числом зарегистрированных преступлений и больными с диагнозом наркомания существует взаимосвязь. Увеличение числа больных с диагнозом наркомания является одной из важных криминологических проблем и, имея информацию такого характера, следует предпринять меры по минимизации его криминогенное™.

Комплекс уравнений множественной регрессии, у = 96059.83 + 1.646342 • х, - 0.5237 - х2 + 0.001143 • - 36.6969 • je4 - 46.463 • х, каждое из которых представляет математическую формулу определенной группы (вида) преступлений как ряда аргументов (фактов), является описанием преступности. При этом рассматриваемый вид модели будет давать научно обоснованное и достаточно адекватное описание исследуемого объекта, поскольку при установлении реально действующих на преступность факторов и их правильной оценке исключается искажающее влияние латентной преступности.

Использование метода множественной корреляции в криминологических исследованиях дает количественную оценку тех или иных факторов социального явления. Уравнения множественной регрессии, представляющие в комплексе математическую модель преступности, основана на том, что имеется корреляционная зависимость между количеством преступлений определенного вида и влияющим на них факторами.

8. Южно-Казахстанская область сильно отличается по уровню преступности. Концепция равного "распределения" услуг полиции предполагает одинаковое количество полицейских в каждом округе. Другой подход предполагает увеличение числа полицейских в районах с высоким уровнем преступности и их сокращение в районах с низким уровнем преступности.

Выбор пропорции финансирования разных средств борьбы с преступностью является следующей из проблем. У руководителей полиции должна быть информация, например, о том, насколько снижается преступность при росте затрат на радиооборудование или технические лаборатории для полиции, а насколько - при увеличении оплаты труда самих полицейских.

Оптимальное распределение полиции в населенных пунктах так же являются актуальной проблемой. Очевидно, в практической деятельности важно не только правильно, с учётом статистических свойств преступности, подобрать численность группы быстрого реагирования, но и правильно распределить их на конкретные участки работы.

БИБЛИОГРАФИЯ ДИССЕРТАЦИИ
«Математические методы в криминологии»

1. Аванесов Г.А. Криминология. Прогностика. Управление. Горьковская высшая школа МВД СССР. Горький, 1975.

2. Аванесов Г.А. Теория и методология криминологического прогнозирования. М., «Юридическая литература», 1972.

3. Аванесов Г.А., Рутгайзер В.М., Брушлинский М.А. Количественный анализ в исследованиях по исправительно-трудовому праву. М., 1969.

4. Аванесов Г.А., Шалахин И.В. Теория и методология криминологического прогнозирования и планирования. Лекция №6. М., ВШ МВД СССР,1977.

5. Айвазян С.А. Прикладная статистика. М.: Финансы и статистика, 1985.

6. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы экономики: Учебник для вузов М.: ЮНИТИ, 1998.

7. Альтшуль Ю.В., Кондрашков Н.Н., Соколова Р.П. Основы статистики. М.: 1975. С.17.

8. Антонян Ю.М., Блувштейн Ю.Д. Методы моделирования в изучении преступника и преступного поведения. М.: Академия МВД СССР, 1974.

9. Архиреева И.Н., Бородюк В.П. Голяс Ю.Е., Киреева В.Г. Факторный анализ в задачах обработки экспериментальных данных. Изд-во МЭИ. М., 1994.

10. Бауэр А., Эйхгорн В., Кребер Г., Шульце Г., Сегет В., Вюстнек К. Философия и прогностика (перевод с немецкого). М., 1971.

11. Берг А.И. Кибернетика и общественные науки. «Строительство коммунизма и общественные науки», АН СССР, 1962,.

12. Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика. М., Юрид. лит., 1974.

13. Блувштейн Ю.Д. Методологические проблемы изучения преступности и личности преступника (логико-математический аспект) / Автореферат на соискание ученой степени доктора юридических наук, М., 1975.

14. Большая советская энциклопедия. М.: Сов. энциклопедия, 1977. Т. 15.

15. Бородин С.В. Борьба с преступностью: теоретическая модель комплексной программы. М.: Наука, 1990.

16. Вицин С.Е. Математическая обработка рядов динамики, характеризующих социальные явления. Лекция. М., 1976, с. 14.

17. Вицин С.Е. Моделирование в криминологии. М.: Высшая школа МВД СССР, 1973.

18. Вицин С.Е. Определение и обоснование целей в социальном управлении. Лекция. Академия МВД СССР. М., 1977.

19. Вицин С.Е., Москвин А.И. Методологические основы прогнозирования в управленческой деятельности органов внутренних дел. Лекция. М., Академия МВД СССР, 1977.

20. Вольф В.Г. Статистическая обработка опытных данных. М., 1966.

21. Гаврилец Ю.Н. Методы анализа систем в социально-экономических исследованиях: Автореф. дис. .д-ра экон. наук. М., 1972.

22. Гаврилец Ю.Н. Проблемы математического моделирования социальных процессов, «Социология и идеология». Наука, 1969.

23. Гаврилов О.А. Математические методы и модели в социально-правовом исследовании. М.: Наука, 1980. С. 10.

24. Гаврилов О.А. Стратегия правотворчества и социальное прогнозирование. М. 1993.

25. Гаврилов О.А., Колемаев В.А. Математические модели в криминологии. — В кн: Правовая кибернетика.

26. Гатаулин A.M. Основы математической статики. М., 2001.

27. Гегель. Энциклопедия философских наук. Наука логики. Соч. Т. 1. М.,; Л., 1929.

28. Герцензон А.А. Основные положения и задачи советской науки уголовной статистики. В кн.: Проблемы искоренения преступности. М., 1965.

29. Глушков В.М. О прогнозировании на основе экспертных оценок. «Науковедение. Прогнозирование. Информатика», 1970.

30. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 1998.

31. Готт B.C., Урсул А.Д. Общенаучные понятия и их роль в познании. М.: Знание, сер. Фил., 1975.

32. Детская энциклопедия, М.: Педагогика, 1972, Т.2.

33. Долголаптев В.Г. Работа в Excel 7.0 для Windows 95 на примерах. М.: Бином, 1995;

34. Дружинин Н.К. Основные математико-статистические методы в экономических исследованиях. М., 1968.

35. Елисеев А.П. Правовая статистика: Учебное пособие — Уфа: Издательство БЭК, 1997. с.83

36. Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник.: Финансы и статистика, 2001.

37. Закалюк А.П. Прогнозирование и предупреждение индивидуального преступного поведения. М., 1986.

38. Зотов А.Ф. Философское наследие В.И. Ленина и проблема объективного содержания научных законов. «Вопросы Философии». №2,1970.

39. Иберла К. Факторный анализ. Мм Статистика, 1980.

40. Иншаков С.М. Зарубежная криминология. М. 1997.

41. Карнал Р. Филосовские основания физики. — М., 1971.

42. Козлов А.Ю., Шишов В.Ф. Пакет анализа MS Excel в экономико-статистических расчетах: Учебное пособие для вузов / Под ред. проф. В.С.Мхитаряна. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

43. Константинов Ф., Келле В. Исторический материализм марксистская социология. «Коммунист». №1, 1965.

44. Кочерин А.Н. Моделирование мышления. Политиздат, 1969.

45. Криминология, авт. Кудрявцев В.Н., Эминов В.Е. -М., Юрист, 2002.

46. Криминология: Учебник для юридических вузов. / Под ред. А.И. Долговой. М., 1997.

47. Криминология: Учебник. /Под ред. Кузнецовой Н.Ф., Миньковского Г.М. М.: Изд-во БЕК, 1998.

48. Кудрявцев В.Н. Генезис преступления. Опыт криминологического моделирования. М., 1998.

49. Кудрявцев В.Н. Причинность в криминологииЛОрид. лит, 1968.

50. Купцов В.И. Детерминизм и вероятность. М.: Полит, лит., 1976.

51. Лунеев В.В. Мотивация преступного поведения. — М: Наука, 1991.

52. Лунеев В.В. Преступность XX века. М., 1997, стр. 13.

53. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник М: Юристь, 1999.

54. Математические методы в социальных науках / Пер. с англ. М., 1973.

55. Методы криминологического изучения личности несовершеннолетнего преступника / Под ред. А.И. Долговой и др. М., 1977.

56. Минин А.Я. Информатизация криминологических исследований. Екатеринбург. 1992.

57. Модель регионального криминологического и уголовно-правового прогноза. М., 1994.

58. Морозов К.Е. Математическое моделирование в научном познании. «Мысль», 1969.

59. Н.Винер. Человек управляющий. СПб, Питер, 2001.

60. О концепции правовой политики Республики Казахстан. Собрание актов Президента РК и Правительства РК. 31/2002.

61. Овчинский С.С. Оперативно-розыскная информация. М., ИНФРА-М, 2000.

62. Основы противодействия коррупции. Под ред. Максимова С.В. и др. М., 2000.

63. Панкратов В.В. Вопросы прогнозирования преступности несовершеннолетних. Сб. научных трудов "Методика оценки состояния и прогнозирования преступности", М., 1996.

64. Пашков А.С., Явич J1.C. Эффективность действий правовой нормы, «Советское государство и право», №3,1970.

65. Поль Лафарг. Воспоминания о Марксе. Госполитиздат, 1958.

66. Решение с помощью ППП Excel. Практикум по эконометрике. М., "Финансы и статистика", 2001.

67. Самощенко И.С., Никитинский В.И. Венгеров А.Б. К методике изучения эффективности правовых норм. -"Советское государство и право", №9,1971.

68. Славков С. Понятие «математическая структура» и его значение. «Вопросы Философии». №2,1970.

69. Смирнов О.В. Правовой эксперт и социалистическая организация труда. «Правоведение», №1,1971.

70. Солопанов Ю.В. Проблемы прогнозирования индивидуального преступного поведения. //Вопросы советской криминологии: (Материалы научной конференции). М., ч.1,1976.

71. Социальное отклонение. М., 1989.

72. Статистические методы прогнозирования на основе временных рядов: Учеб. пособ / Ю.В.Сажин, А.В. Катынь, В.А. Басова, Ю.В. Сарайкин. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2000.

73. Статистика: Учеб. пособ / Под ред. проф. М.Р. Ефимовой. М.: ИНФРА - М, 2000.

74. Статистический ежегодник. ЮК областное управление статистики. Шымкент. 2003г.

75. Суслов И.П. Общая теория статистики. М., 1970.

76. Вицин С.Е. Системный подход и преступность. М., 1980.

77. Твердая И.Н. Курс лекций по правовой статистике. Владивосток, 1997.

78. Хан-Магомедов Д.О. Математические методы изучения преступности и практики применения наказания при разработке проблем уголовной политики. В кн.: Основные направления борьбы с преступностью. М.: Юрид. лит., 1975.

79. Харман Г. Современный факторный анализ. М., Статистика, 1972.

80. Церетели Т.В. Причинная связь в уголовном праве. М., 1963.

81. Cattell R.B. and Dickman К. A dynamic model of physical influences demonstrating the necessity of oblique simple structure. Psychos. Bull. 59,389-400 (1962).

82. Cattell R.B. The scree test the number of factors. Multivar. Behav. Res. 1,245-276 (1966).83. http://www.saslib.ru/ref/urid/arc3/08-0256.txt

83. Kaiser H.F. and Dickman K. Analytic determination of common factors. Amer. Psychol. 14,425 (1959)

Автор: Утаров, Канат Алимтаевич
Город: Москва
Год: 2004
Звание: кандидата юридических наук
КОД ВАК: 12.00.08

Диссертация

Математические методы в криминологии тема диссертации по юриспруденции

Автореферат

ПОХОЖИЕ РАБОТЫ

Математические методы в криминологиитекст автореферата и тема диссертации по праву и юриспруденции 12.00.08 ВАК РФ

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ по праву и юриспруденции на тему «Математические методы в криминологии»

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ по праву и юриспруденции, автор работы: Утаров, Канат Алимтаевич, кандидата юридических наук

ВВЕДЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ по теме "Математические методы в криминологии"

ВЫВОД ДИССЕРТАЦИИ по специальности "Уголовное право и криминология; уголовно-исполнительное право", Утаров, Канат Алимтаевич, Москва

БИБЛИОГРАФИЯ ДИССЕРТАЦИИ «Математические методы в криминологии»

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ
по праву и юриспруденции на тему «Математические методы в криминологии»

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
по праву и юриспруденции, автор работы: Утаров, Канат Алимтаевич, кандидата юридических наук

ВВЕДЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
по теме "Математические методы в криминологии"

ВЫВОД ДИССЕРТАЦИИ
по специальности "Уголовное право и криминология; уголовно-исполнительное право", Утаров, Канат Алимтаевич, Москва

БИБЛИОГРАФИЯ ДИССЕРТАЦИИ
«Математические методы в криминологии»