2.3. Авторский подход

В основе концептуальной схемы построения нашего исследования лежит сочетание экономического и криминологического подходов. В связи с этим требуются некоторые терминологические уточнения. Для целей эмпирического исследования, с нашей точки зрения, целесообразно использовать родовое понятие детерминанты и системы детерминант применительно ко всем явлениям, которые тем или иным образом связаны с преступностью. Кроме того, понятие «фактор» в нашем исследовании выступает в роли полного синонима термина «детерминанта». Объяснение такой замены лежит в дальнейшем применении методов многомерного статистического анализа (включая факторный анализ) и общепринятой в статистических исследованиях терминологии. Причем все факторы разделены на криминогенные и антикриминогенные в зависимости от направленности их действия, т. е. если возрастание значения фактора увеличивает показатель уровня преступности, то он будет называться криминогенный и наоборот. Кроме того, исходя из экономического подхода о разделении причин на «поддерживающие» и «порождающие», целесообразно разделить детерминанты на краткосрочные и долгосрочные, а преступность оценивать, опираясь на идею о равновесном уровне преступности. Причем «равновесный» в данном контексте не означает уровень, к которому необходимо стремиться. Существует набор детерминант, взаимодействие которых определяет равновесный уровень преступности. Изменение этих детерминант изменит равновесный уровень преступности. Временные изменения одной из детерминант преступности приведут к краткосрочному отклонению от равновесного уровня, однако с течением времени система вернется в исходное состояние. Безусловно, что в одно и то же время могут изменяться различные детерминанты и к первоначальному равновесию можно вообще не вернуться. Выделение с помощью определенных эконометрических методов долгосрочных тенденций позволяет установить равновесный уровень преступности. Однако, данное равновесие неустойчиво. Оно может изменяться под воздействием изменений в социально-экономических детерминантах. Поэтому имеет смысл установить степень влияния изменения данных факторов на равновесный уровень преступности в краткосрочном периоде (с помощью расчета показателей эластичности).

В центре нашего исследования находится система социально-экономических детерминант преступности. Применительно к нашему объекту анализа можно выделить макросистему детерминант преступности и отдельных видов преступлений, субмакросистему социально-экономических детерминант преступности и микросистемы детерминант отдельных видов преступлений. Макросистема детерминант преступности и отдельных видов преступлений – это система всех криминогенных и антикриминогенных факторов, определяющих существование и развитие данного социального явления, среди которых: правовые, социально-психологические, социально-экономические, организационно-управленческие, идеологические и прочие детерминанты. В микросистемы детерминант, которые определяют совершение или несовершение конкретного преступления, социально-экономические элементы входят непропорционально и занимают разную долю в их общей детерминации.

Опираясь на системный подход, можно оценивать последствия, вызванные действием комплекса взаимозависимых факторов различного характера (социального, экономического и т. д.). Эти последствия всегда имеют определенную тенденцию сдерживать преступные проявления или способствовать им, т. е. влияют на будущую преступность. Системный подход в нашем исследовании реализуется через использование базового метода системного анализа – моделирования. В связи с тем, что преступность является системой статистического характера, нами применяются в основном методы статистического моделирования.

В качестве исходной теоретической модели выступает функция общего предложения преступности (1). Однако региональная направленность нашего исследования определяет ее некоторую модификацию. В связи с тем, что в центре нашего внимания система социально-экономических детерминант преступности в регионе общий вид данной функции представлен следующим образом:

O = O (R, U), (2)

где R – совокупность детерминант макросистемы, специфических для отдельных регионов (региональные эффекты) и на определенном временном интервале (временные эффекты); U – совокупность элементов субмакросистемы социально-экономических детерминант преступности.

Модификация модели и обобщение двух базовых составляющих модели Беккера – вероятности и жесткости наказания (P и F) – в комплекс детерминант макросистемы (R) также обусловлены следующими обстоятельствами:

1) затруднительностью подбора сопоставимых индикаторов за продолжительный временной период, характеризующих размер и жесткость наказания по отдельным видам преступлений в России, особенно в разрезе ее регионов, что вызвано частыми изменениями правового поля;

2) «регулируемостью» одного из базовых индикаторов вероятности наступления наказания – доли раскрытых преступлений – административными методами системы МВД России, что затрудняет его использование в качестве отдельной объясняющей переменной в модели;

3) глубокой изученностью системы внутренних детерминант преступности в рамках криминологических исследований;

4) элиминированием одного из недостатков юридического (криминологического) подхода, который заключается в том, что исследователи пытаются одновременно изучить фактически всю мыслимую совокупность детерминант преступности;

5) современными тенденциями развития экономической теории преступности, в которой выделяются отдельные направления исследования, изучающие те или иные элементы криминальной и социально-экономической систем и их взаимосвязи.

В целом, сочетание экономического и юридического (криминологического) подходов позволяет реализовать следующие их преимущества:

1. возможность глубокого изучения взаимосвязей в рамках взаимодействия преступности и ее социально-экономических детерминант;

2. использование теоретического и эмпирического опыта, наработанного учеными разных областей знаний.

За рамками нашего исследования остается ряд факторов, тем или иным образом, влияющих на преступность. Однако следует отметить, что любое глубокое изучение одной из сторон явления, всегда обуславливает необходимость абстрагироваться от остальных его сторон.

2. Система социально-экономических детерминант преступности

в зарубежных эмпирических исследованиях

В рамках временного (в ряде исследований – пространственно-временного) анализа нами были выделены следующие основные блоки социально-экономических детерминант преступности: характеристики рынка труда, показатели уровня жизни, характеристики резидентов, которые сформированы в три блока - блок демографических характеристик человека, блок показателей человеческого капитала и блок характеристик взаимодействий человека в обществе (показатели социального капитала).

Исследование преступности и рынка труда являлось одним из приоритетных направлений исследований в США и Великобритании на заре развития экономики преступлений и наказаний. Практически все экономисты, занимающиеся анализом причин преступного поведения, особо выделяют показатель безработицы. П. Бейкон и М. О`Донохью (P.BaconиM.O`Donoghue), проведя исследование на базе данных по Ирландии, обнаружили, что безработица оказывает положительное влияние на насильственные преступления и отрицательное воздействие на ненасильственный преступления. Д. Ротман (D.Rottman) проанализировал влияние безработицы на 9 видов преступлений. На большинство преступлений против собственности безработица оказывала влияние в сторону увеличения, исключением явились нападения, для которых корреляция оказалась отрицательной. К. Маккуллах (C.McCullagh) исследовал взаимосвязь между заключением в тюрьму и безработицей на основе данных периода с 1951 г. по 1988 г. и выявил положительную корреляцию между ними, но лишь в последние годы указанного периода. Р. Винтер-Эбмер и С. Рафаэль (R.Winter-EbmerиS.Raphael) обнаружили положительную взаимосвязь между безработицей и преступностью, которая достаточно велика, но статистически не значима. Итог проведенным исследованиям подвели новозеландские экономисты К. Пэпс и Р. Винкельман (K.PappsиR.Winkelmann). Они привели доказательства того, что в половине исследований связки «преступность-безработица» обнаружено положительное влияние безработицы на преступность, в оставшейся половине работ такого влияния не обнаружено. Последние исследования К. Дэни, К. Хармона, Р. Лайдона и А. Уолкера (K.Denny,C.Harmon,R.LydonиI.Walker), проведенные для Ирландии по данным с 1952 г. по 1998 г., выявили отсутствие влияния показателей рынка труда, в том числе и безработицы, на уровень краж [13]. Таким образом, влияние безработицы на преступность неоднозначно. Оно неодинаково для разного вида преступлений, в различные периоды времени и в различных регионах. Кроме того, данное влияние может носить опосредованный характер: безработица связана с такими факторами как стабильность резидентов и образование, она может привести к росту эмиграции, что вызовет нестабильность резидентов [9, с. 4]. К последним работам в направлении исследования рынка труда и преступности относятся исследования К. Хейла и Р. Витта (С.HaleиR.Witt). Хейл проанализировал влияние вторичного рынка труда на преступность. В результате исследования была выявлена долгосрочная взаимосвязь между уровнем краж и структурой занятости. Витт обнаружил значительную взаимосвязь между высоким уровнем преступлений против собственности и увеличением безработицы среди мужского населения [14, с. 12]. Кроме того, ученые выделяют и обратную взаимосвязь: влияние преступности на рынок труда. Так, Д. Нейджин и Д. Уолдфогель (D.NaginиJ.Waldfogel) показали: осуждения за преступления (вынесение обвинительных приговоров) увеличивает нестабильность на рынке труда [23, с. 113]. Резкий рост преступности в перспективе приведет как минимум к тому, что более низкая производительность труда криминализованного населения отразится на экономической мощи страны в целом.

Вместе с тем, значительно менее исследовано влияние иных, кроме безработицы, характеристик рынка труда. Д. Гроггер, С. Левитт, И. Гулд, Б. Вейнберг и Д. Мастард (J.Grogger,S.Levitt,E.Gould,B.WeinbergиD.Mustard), С. Мэй (S.May) в своих исследованиях для США доказали, что уровень заработной платы (особенно для людей с низкими доходами) может явиться важной детерминантой преступности. С. Мейчин и К. Мехир (S.MachinиC.Meghir) в качестве показателя заработной платы берут реальную почасовую зарплату 25% самых низкооплачиваемых слоев населения. Именно этот слой населения, по их мнению, особенно реагирует на изменение заработной платы переключением с легальной на нелегальную деятельность. Их исследования для Великобритании и Уэльса в период 1970–1990 гг. показали, что уровень преступности выше там, где заработная плата наименее оплачиваемого слоя населения ниже [22,c. 28]. Причем введение этого показателя (особенно на региональном уровне) позволяет исключить из модели уровень безработицы, т. к. он оказывается незначимым.

Блок показателей уровня жизни достаточно широк и состав индикаторов значительно варьируется в зависимости от целей исследования. Из данной группы показателей наиболее упоминаемой в исследованиях детерминации преступности является неравенство в доходах. Начиная с первых работ в области экономики преступлений и наказаний, учёные особое внимание уделяют взаимосвязи между неравенством в доходах и преступностью. Согласно Г. Беккеру, уровень преступности зависит от риска и величины наказания, связанных с арестом, а также от разницы между потенциальными выгодами от преступления и связанными с ним издержками. Теоретически эти чистые выгоды представлены различиями в благосостоянии богатых и бедных или разницей в доходах между группами агентов. Аналогично в работах И. Эрлиха (I. Ehrlich) и М. Келли (M.Kelly) интерпретирована мера неравенства в доходах как индикатор разницы в выгодах от преступления и альтернативных издержках. Существует и социологическое объяснение данной детерминанты преступности. Одной из известных социологических парадигм преступности является теория «относительной депривации»: неравенство порождает социальную напряжённость. Чувство неудовлетворённости и несправедливости ведёт к тому, что бедные люди ищут компенсации удовлетворения любыми путями, в том числе совершая преступления как против бедных, так и богатых. В реальности можно наблюдать, что больше преступлений совершается бедными против бедных, но это не означает несостоятельности теории, так как преступность зависит не только от распределения богатства, но и от распределения сил по борьбе с ней. Фактически преступления могут преобладать в бедных районах. Это объясняется, во-первых, тем, что силы правоохранительных структур распределены в пользу богатых районов, во-вторых, бедные люди предъявляют меньший спрос на безопасность, так как это нормальное благо. Однако различное влияние неравенства на разные виды преступлений не говорит о несостоятельности теории. Например, неравенство доходов ведёт к более высокому уровню краж и ограблений, но не влияет на количество убийств (как обнаружил М. Кели (M.Kelly) для США) [16, с. 2]. В целом, выводы о влиянии данной детерминанты разнятся между собой. Проиллюстрируем данное утверждение рядом примеров. И. Эрлих (I.Ehrlich) выявил положительную связь между неравенством доходов и преступностью, особенно сильна эта связь для преступлений против собственности. Я. Занг (J.Zhang) обнаружил положительную взаимосвязь между неравенством доходов, измеренным индексом Джини, и преступностью в целом [12, с. 2]. Однако В. Марзур (V.K.Marthur) утверждает, что коэффициент Джини имеет как положительный знак взаимосвязи для убийств, так и отрицательный для разбоев и грабежей [3, с. 16]. В 1990-е гг. возрос интерес к межстрановому анализу. В одном из таких исследований П. Фэджузилхер, Д. Лидерман и Н. Лоайза (P.Fajuzylher,D. Lederman иN.Loayza) обнаружили, что неравенство в доходах, измеренное индексом Джинни, является важным фактором, влияющим на насильственные преступления во всех странах в разные периоды времени. Однако прямая взаимосвязь между неравенством в доходах и уровнем преступности ставится под сомнение рядом экономистов. Например, Ф. Боргуигнон (F.Bourguignon), высказывает следующее возражение: «Значимость неравенства как детерминанты преступности может быть объяснена ненаблюдаемыми факторами, влияющими одновременно и на неравенство и на преступность, а не причинно-следственной связью между ними». Кроме того, их критикуют за несопоставимость статистических данных по странам и за применённые методы оценок [16, с. 3]. Кроме индекса Джини в качестве показателя неравенства доходов используется соотношение количества низкодоходных семей к количеству высокодоходных семей. Причем, например, для Австралии рост данного показателя ведет к росту лишь насильственных преступлений и он незначим для преступлений против собственности [9, с. 3]. Р. Витт (R.Witt) выделяет значимую положительную взаимосвязь между высоким уровнем преступлений против собственности и высокой дифференциацией в заработной плате. М. Келли (M.Kelly) утверждает, что увеличение неравенства определяет более высокий уровень как насильственных преступлений, так и преступлений против собственности [13, с. 13].

Что касается непосредственно показателей обеспеченности населения, таких как ВВП на душу населения, средний уровень доходов, количество автомобилей на душу населения и прочие, то их влияние зачастую статистически незначимо. В целом при анализе такого рода показателей необходимо учитывать два противоположных эффекта: с одной стороны, по мере улучшения экономической ситуации некоторые преступники могут заняться легальной деятельностью, т.к. альтернативные издержки участия в преступлениях становятся выше. С другой стороны, появляется больше богатства, того, что можно украсть, т. к. улучшаются условия жизни людей. В идеале необходимо изучать эти эффекты в отдельности, но возможно наблюдение и лишь чистого эффекта. Кроме того, по мере роста благосостояния население больше средств тратит на обеспечение собственной безопасности (установка новейших охранных сигнализаций и т. д.) [13, с. 34]. Наряду с этим рассматривается показатель реальных потребительских расходов на душу населения. К. Денни, К. Хармон, Р. Лайдон и А. Уолкер (K.Denny,C.Harmon,R.LydonиI.Walker) анализируя факторы, влияющие на уровень краж в Аргентине, получили следующий результат: уровень реальных потребительских расходов на душу населения оказывает незначительное влияние на уровень краж, в краткосрочном периоде рост потребительских расходов приводит к снижению количества преступлений. Однако потребление имеет значительный эффект на среднюю стоимость акта кражи, т. е. оно воздействует на характер преступности, но не на ее частоту в долгосрочном периоде [13, с. 48].

С. Филд (S.Field) выделяет взаимосвязь уровня краж в долгосрочном периоде с возможностями преступлений (opportunities), представленными запасом потребительских благ. Рост данного запаса на 1% увеличивает кражи на 2%. Он доказал, что существует положительная корреляция между ростом потребительских расходов и зарегистрированными преступлениями против собственности в долгосрочном периоде, но обратная взаимосвязь – в краткосрочном. Первое - он назвал эффектом роста возможностей (opportunityeffect) – наличие большого количества товара, которое можно украсть; второе – эффектом мотивации (motivationeffect): люди становятся богаче, о чем свидетельствует рост потребительских расходов. Поэтому они будут менее склонны к преступным методам получения благ [14, с. 4].

Преступность зависит и от характеристик непосредственно самого человека. О. Махони (O.Mahoney) выявил, что типичным преступником является молодой, малообразованный и экономически несостоятельный человек. Рассматривая некоторые демографические характеристики он доказал, что улучшение образования сокращает количество насильственных преступлений. Однако, Л. Локнер (L.Lochner) уточняет это утверждение: образование коррелирует с преступностью, которая требует меньших навыков, умений. Предложенная им модель позволяет предположить, что дотации на образование снизят преступность. Эмпирические данные подтверждают: государства с высоким уровнем высшего образования имеют наименьшие показатели преступности [14, с. 13]. Оценки Л. Локнера показали, что молодые люди из полных семей (присутствуют оба родителя у ребенка в возрасте до 14 лет) и с более образованными мамами совершают значительно меньше преступлений [21, с. 25]. Наличие высшего образования снижает все виды преступлений. Кроме того, Л. Локнер обнаружил, что индивиды, которым не удалось окончить вуз, вероятнее всего займутся преступной деятельностью в раннем возрасте. Однако по мере их взросления эта вероятность снижается. Индивиды, которые отчислены из вузов, с большей степенью вероятности будут арестованы в ближайшие 5 лет [21, с. 28]. Непосредственно этнические характеристики человека являются малозначимыми.

Обобщающим понятием, включающим в себя как характеристику уровня образования, так и индивидуальных особенностей человека является понятие человеческого капитала. Показатель человеческого капитала является одной из детерминант преступности, оценка которой позволит сократить количество переменных в уравнении регрессии и облегчить процесс оценивания параметров. Инвестиции в человеческий капитал не влияют на текущую производительность труда. Однако повышают уровень квалификации и уровень зарплаты в будущем. Более высокая заработная плата увеличивает альтернативные издержки совершения преступления и снижает уровень преступности. Так как преступность является отрицательной экстерналией для общества, то выгоды для общества от повышения образования его граждан и дотаций к заработной плате превышают частные выгоды (рост заработной платы) на количество, равное чистым социальным издержкам по сдерживанию преступности. Дотации повышают благосостояние общества, т.к. при их отсутствии индивиды могут выбрать более низкий уровень занятости и более высокий уровень преступности, чем социально оптимальный. Идея о том, что образование повышает уровень квалификации и заработную плату, а потом понижательно влияет на преступность, не нова. И. Эрлих (I.Erlich) эмпирически проверил модель, которая связывает образование и преступность. Г. Таучен, Э. Витте и Г. Грисенджер (H.Tauchen,A.D.WitteиH.Griesenger) изучили взаимосвязь между образованием и преступностью для выборки молодых людей, родившихся в 1945 г. и проживающих в Филадельфии, в возрасте с 10 до 18 лет [24]. В своей работе Л. Локнер для объяснения преступности применяет концепцию человеческого капитала. Более старшие, более образованные и умные люди совершают меньше преступлений, т.к. имеют более высокий уровень квалификации. Разные типы преступлений имеют различную корреляцию с возрастом, уровнем интеллекта и образованием в зависимости от различных навыков, требуемых для осуществления криминальной деятельности. Обычно дотации на инвестиции в квалификацию снижают уровень преступности среди взрослых, но вероятнее всего имеют небольшое влияние на юношескую преступность. Модель показывает, как краткосрочные дотации на зарплату оказывают долгосрочное влияние на рост преступности среди наиболее склонных к ней. Сначала преступники реагируют на такую дотацию снижением криминальной деятельности, но одновременно они сокращают и свои инвестиции в квалификацию. Как только дотации перестают поступать, преступники обнаруживают, что их уровень квалификации ниже и в результате начинают совершать большее количество преступлений всю оставшуюся жизнь. Эта модель подчёркивает эндогенность взаимосвязи преступности, обучения и уровня зарплаты. Зарплата не экзогенна и не отражает реальные альтернативные издержки преступления. Наоборот, она зависит от выбора между работой и криминальной деятельностью через прошлые и настоящие инвестиции в квалификацию. Когда текущий уровень инвестиций высок, а зарплата низка, то индивид «платит» за обучение, соглашаясь на более низкий уровень оплаты труда [21, с. 2]. В целом модель Локнера говорит о том, что человеческий капитал имеет отрицательную корреляцию с уровнем участия преступной деятельности.

Последний блок социально-экономических детерминант преступности – показатели социального капитала – лишь недавно стал предметом экономического анализа. Большинство из работ по данной тематике носят теоретический характер (E.L.Glaesser,B.Sacerdote,J.A.Scheinkman). В работе Д. Лидермана, Н. Лоайзы, А. Мендеза (D.Lederman,N.Loayza,A.M.Menedez) эмпирически исследовано влияние различных показателей социального капитала, таких как распространение доверия среди членов сообщества и членства и/или участия в добровольных светских и религиозных организациях, на насильственные преступления в стране [20, с. 2]. Трактовка самого социального капитала неоднозначна. В настоящее время существует несколько подходов к его определению.

1. Д. Коллеман (J.Colleman) трактует социальный капитал как взаимосвязи между людьми, которые помогают им кооперироваться в преследовании общих целей.

2. Р. Патнэм (R.Putnam) интерпретирует его как: характеристики социальной организации, такие как доверие, нормы, взаимодействия, которые повышают эффективность общества, способствуя координации его действий [20, с. 7].

3. Д. Нараяна (D.Narayan) определяет социальный капитал как свод правил, норм, обязательств, взаимодействия и доверия в социальных отношениях, социальных структурах и социальные институты, которые позволяют членам сообщества совместно достигать индивидуальные и общественные цели [20, с. 2].

4. Другие исследователи позиционируют его среди других форм капитала. Так, Ф. Фукуяма (F.Fukuyama) определяет социальный капитал как часть человеческого капитала: ключевой элемент культурной характеристики – социальный капитал – это компонент человеческого капитала, который позволяет членам определённого общества доверять друг другу и кооперироваться, формируя новые группы и ассоциации. А П. Коллайер (P.Collier) выделяет три типа экстерналий, которые: а) увеличивают запас знаний; б) сужают рамки оппортунистического поведения индивида; в) разрешают проблему безбилетника при коллективном действии. В результате социальный капитал может приобрести форму физического капитала, (например, при сооружении школы общественной организацией); или быть включённым в человеческий капитал, (например, при наличии доверия между членами социальной группы) [20, с. 8].

Большинством экономистов в качестве базового используется первое из приведенных определений. Поскольку социальный капитал представляет собой неоднородное по своей сути понятие, то для его оценки необходимо применять совокупность показателей. В экономической литературе предлагаются следующие показатели социального капитала: уровень доверия в обществе, религиозность (важность религии в каждодневной жизни индивида), склонность к гражданской кооперации (внутренняя готовность людей присваивать выгоды, которые им не принадлежат: неоплата проезда в транспорте, уклонение от налогов, присвоение общественных средств, скрытие нанесения ущерба припаркованным автомобилям) [20, с. 9]. Обычно выделяют два базовых аргумента в пользу снижения преступности путем накопления социального капитала: 1) социальный капитал снижает издержки трансакций в обществе, что затем способствует мирному урегулированию конфликтов; 2) сообщества с более жесткими связями между их членами лучше всего пригодны для преодоления проблемы безбилетника при осуществлении коллективного действия. Однако в определенном контексте более сильные социальные связи позволяют индивидам, вовлеченным в криминальную деятельность, легче обмениваться информацией и ноу-хау, что снижает издержки совершения преступления. Более того, эти социальные взаимодействия могут способствовать усилению влияния преступников на членов сообщества, развивая у них склонность к преступности. Одним из способов согласования этих двух влияний социального капитала на преступность является рассмотрение социального капитала как потенциала для развития большего уровня преступности, когда он специфичен для определенной группы (такой как банда, этнический клан, близкие соседи и т. п.) в сравнении социальным капиталом общества в целом. Однако, взаимосвязь между социальным капиталом и преступностью усложнена тем, что причинно-следственная связь работает в двух направлениях. Совершение насильственных преступлений может снизить социальный капитал, уменьшая чувство доверия внутри сообщества, или может его увеличить через формирование общественных организаций по борьбе с преступностью. В работе Д. Лидермана, Н. Лоайзы, А. Мендеза (D.Lederman,N.Loayza,A.M.Menedez) предполагается, что социальный капитал выгоден и оказывает понижательное давление на преступность, когда взаимоотношения, формирующие социальный капитал, охватывают всех членов общества. В такой ситуации все общество ведет себя как одна группа, в которой социальные связи выше индивидуальных и коллективное действие способствует разрешению конфликтов и предотвращению хищнического поведения. И, наоборот, социальный капитал способствует росту преступности, когда он сконцентрирован в определенной группе, такой как банда, этнический клан и т.п., и не распространяется на остальное общество [20, с. 11].

При выявлении причин территориальной (пространственной) дифференциации преступности К. Каркач (С. Carcach) в своих региональных исследованиях, фактически, развивает концепцию социального капитала. Им проверяется и подтверждается гипотеза о том, что высокий уровень участия в региональных общественных организациях снижает уровень преступности (10% увеличение участия в общественных организациях снижает насильственные преступления на 1,9% и преступления против собственности на 0,5%) [11,c. 3]. По мере того, как общество успешно справляется с региональными проблемами, резиденты становятся более сплоченными и больше доверяют друг другу. Это увеличивает частоту и качество их социальных взаимодействий, что, в свою очередь, ведет к росту запаса социального капитала.

В рамках регионального анализа преступности, основываясь главным образом на работах австралийского криминолога К.Каркача, мы предлагаем следующие основные блоки социально-экономических детерминант преступности в пространстве: пространственные характеристики региона, демографические характеристики резидентов и социально-экономические характеристики региона.

Пространственные характеристики региона включают такие региональные показатели как урбанизация, плотность населения, близость к крупным (столичным) центрам страны, доступность транспортной инфраструктуры и прочие характеристики. Более густо заселенные районы характеризуются более высоким уровнем преступности. Чем ниже плотность населения, тем меньше количество потенциальных контактов между преступниками и их жертвами. Более того, на менее плотно заселенных территориях преступникам сложнее действовать анонимно, что, при прочих равных условиях, увеличивает вероятность быть пойманным [10, с. 3].

Демографические характеристики резидентов включают пол, возраст, расу, т. е. факторы, влияющие на преступность. Криминологические исследования показали, что регионы с высокой концентрацией молодых мужчин будут иметь более высокий уровень преступности в сравнении с регионами, где данный пласт в общем количестве населения небольшой. Кроме того, в этот же блок мы включили такую характеристику как мобильность резидентов. Мобильность резидентов предлагается оценивать К. Каркачем долей лиц, которые проживают по одному и тому же адресу в течении 5 лет. Сплоченность между резидентами регионов с высокой мобильностью ниже, чем регионов со стабильным населением. Ф. Фукуяма (F. Fukuyama) показывает, что стабильность населения в регионе способствует развитию доверия между соседями, что в свою очередь снижает трансакционные издержки и способствует формированию эффективных форм социальной организации. По Э. Глаесеру и Б. Сакердоту (E. GlaeserиB.Sacerdote) стабильность резидентов является одним из источников более сильных связей между членами сообщества, что снижает возможность оппортунистического поведения [18].

К социально-экономическим характеристикам региона относятся: его отраслевая структура и экономические условия. Регионы с преобладанием отраслей, где занято большое количество неквалифицированных работников, более подвержены риску. Эти регионы привлекают рабочих с низким уровнем образования и меньшими альтернативными издержками. К. Каркач подчеркивает, что преобладание в регионе третичного сектора (таких отраслей как оптовая и розничная торговля, услуги, финансовый сектор, страхование и сектор недвижимости) может также характеризоваться более высоким уровнем преступности [9]. Экономические условия в регионе характеризуются доходами, которые можно получить в легальном секторе. Они измеряются такими показателями уровня жизни, как доход домашних хозяйств, среднедушевой доход, уровень безработицы, уровень бедности и неравенство в доходах. Более низкий уровень преступности не обязательно связан с лучшими экономическими условиями. Если расхождения в уровнях доходов внутри региона высоки, то повышение уровня благосостояния и доходов может способствовать совершению преступных действий менее привилегированных групп против более. Экономический рост будет способствовать снижению преступности, если он сокращает безработицу и социальное неравенство, а также увеличивает возможности для всех членов общества. Быстрый экономический рост может вывести регион из равновесия, если есть мало времени для адаптации к новым условиям. Он может вызвать массовую иммиграцию, увеличить количество временно проживающих в регионе, ослабить социальное взаимодействие и возможность обеспечения социального контроля. В целом, система оценки уровня жизни в регионе включает в себя достаточно обширный перечень индикаторов. Причем существует множество вариантов их систематизации.

3. Моделирование социально-экономической детерминации

преступности в пространстве

На основе теоретической концепции Г. Беккера, многочисленных эмпирических проверок его модели зарубежными учеными и рядом отечественных специалистов, а также анализе системы социально-экономических детерминант преступности в пространстве и времени, нами были сформулированы следующие гипотезы:

1. действие отдельных социально-экономических детерминант преступности разнонаправлено в видовом разрезе преступлений;

2. степень влияния и направление воздействия отдельных социально-экономических детерминант преступности неодинаково в территориальном и временном аспектах.

Пространственный анализ системы социально-экономических детерминант преступности позволяет выявить факторы, обуславливающие формирование «очагов» преступлений и структуры преступников по основным категориям лиц. Он может быть положен в основу разработки и решения вопросов финансирования различных социальных программ, включая непосредственно деятельность правоохранительных органов.

В соответствии с определенной нами системой социально-экономических детерминант преступности в пространстве в нее входят три основных блока: блок пространственных характеристик региона, блок демографических характеристик резидентов и блок социально-экономических характеристик региона. Руководствуясь принципом доступности информации и комплексности охвата при минимальном составе показателей, предлагаем следующий состав индикаторов по блокам.

Блок пространственных характеристик региона содержит:

1. плотность населения (отношение численности населения региона к его площади);

2. уровень урбанизации (доля городского населения в общей численности населения региона);

3. инфраструктурную освоенность региона (отношение густоты автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием к плотности населения).

Блок демографических характеристик резидентов включает:

1. долю женщин в общем количестве населения (либо соотношение мужчин и женщин);

2. долю лиц в возрасте от 15 до 24 лет в общем количестве населения (сложность получения данного показателя в региональном разрезе обусловила необходимость его замены на долю безработных в возрасте от 15 до 29 лет);

3. коэффициент разводимости (отношение числа зарегистрированных в течение календарного года разводов к среднегодовой численности населения).

Блок социально-экономических характеристик регионапредставляет наибольшую трудность в анализе, поскольку включает огромное количество показателей. В научной литературе представлен широкий спектр способов формирования системы показателей, характеризующей уровень развития региона и его стабильность. С нашей точки зрения, наиболее полно охарактеризовать этот блок можно через системы оценки социальной (в ряде исследований - социально-экономической) безопасности региона. Наиболее полно поставленным нами целям отвечает перечень показателей социальной безопасности, предложенный М.Ю. Карышевым [5]. Однако специфика задач нашего исследования обусловила ряд дополнений и изменений в предложенной системе показателей. В новой редакции она выглядит следующим образом.

1. Сфера экономико-производственного и инвестиционного развития.

   1. Объем валового регионального продукта (ВРП) на душу населения.

   2. Индекс объема промышленного производства, в %.

   3. Строительство жилых домов, кв. метров на 1000 человек.

   4. Инвестиции в основной капитал, тыс. руб./чел.

   5. Иностранные инвестиции, долл. США/чел.

2. Сфера напряженности на рынке труда.

   1. Общий уровень безработицы, в %.

   2. Число безработных лиц на одну заявленную вакансию, человек.

   3. Доля занятых в сельском хозяйстве, %.

3. Сфера уровня жизни.

   1. Коэффициент Джини.

   2. Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума(%).

   3. Потребительские расходы на душу населения, руб.

   4. Обеспеченность жильем, кв. м./чел.

   5. Обеспеченность легковыми автомобилями, ед. на 10000 чел.

   6. Обеспеченность больничными койками, ед. на 10000чел.

   7. Количество студентов на 10000 чел.

4. Демографическая сфера

   1. Уровень депопуляции населения, род./умер., случаев на 1000 чел.

   2. Число прибывших в пределах региона, из других регионов и из-за границы в процентах от общего числа прибывших и выбывших.

Первый блок индикаторов, предлагаемых М.Ю. Карышевым, был дополнен нами показателем объема ВРП на душу населения, отражающего общий уровень развития региона. Его введение обусловлено региональной направленностью нашего исследования. Индекс объема промышленного производства является индикатором экономического роста, особенно в регионах, где промышленность является определяющей для развития остальных отраслей народного хозяйства. Общую ситуацию в сфере жилищного строительства позволяет выявить показатель строительства жилых домов, который является индикатором социально-экономического благополучия региона, т.к. именно строительство может выступать в роли локомотива развития смежных с ним отраслей. Инвестиции в основной капитал характеризуют потенциал развития экономики региона, иностранные инвестиции - инвестиционную привлекательность региона как следствие социально-экономической стабильности.

Второй блок показателей дополнен долей занятых в сельском хозяйстве, которая отражает уровень развития региона на пути индустриализации. Кроме того, из перечня М.Ю. Карышева исключен специфический показатель индекса диспропорции фактической и официальной безработицы, расчет которого затруднителен в разрезе изучаемых регионов. Он был заменен показателем общего уровня безработицы.

Из третьего блока были исключены такие стоимостные показатели, как стоимость фиксированного набора товаров и услуг и минимального набора продуктов питания. Индикаторы потребительских расходов на душу населения, обеспеченности жильем и легковыми автомобилями позволяют косвенно охарактеризовать общий уровень доходов населения, восполнить недостатки статистики денежных доходов населения, избежать ценового влияния и необходимости корректировки на уровень цен. Введение в оцениваемый перечень коэффициента Джини позволило охарактеризовать степень дифференциации доходов населения в регионах. Уровень бедности представлен нами через долю населения с доходами ниже прожиточного минимума. Косвенное отражение развития социальной сферы и наиболее важной ее составляющей – здравоохранения – осуществлено через показатель обеспеченности больничными койками. Учет индикатора количества студентов позволяет выявить «занятость» молодежи, а также уровень образования в регионах.

Показатели демографической сферы близки к демографическим характеристикам резидентов, однако отражают степень благополучия региона. Этот блок дополнен характеристиками миграционных процессов, что обусловлено предметом нашего исследования.

Из перечня показателей, предложенного М.Ю. Карышевым, полностью был исключен блок индикаторов, характеризующий сферу топливно-энергетического комплекса, т.к. его характеристика не входит в задачи нашего исследования.

После осуществления корреляционного анализа нами был использован регрессионный анализ для получения коэффициентов эластичности отдельных видов преступлений по социально-экономических переменным. Исходная оцениваемая модель имеет следующий вид:

Y=XВ+e,(3)

где Y– матрица коэффициентов концентрации определенного вида преступления;B– матрица оцениваемых коэффициентов регрессии;X– матрица объясняющих переменных (индексы концентрации соответствующих социально-экономических показателей);e– матрица случайных ошибок.

Все переменные включены в модель в виде натуральных логарифмов. Региональная неоднородность собранных статистических показателей не позволила корректно сопоставить их абсолютные значения. Так, например, территории с небольшим количеством населения зачастую характеризуются высоким уровнем преступности. Тогда как регионы с большим количеством проживающих и относительно значительным числом преступлений, как правило, обладают низким показателем уровня преступности. Для решения указанной проблемы вместо абсолютных значений показателей использовались их индексы концентрации. Данный индикатор был заимствован из региональной экономики, где он называется коэффициентом локализации и используется для характеристики роли отраслей региона в национальной экономике. Он позволяет избежать проблемы высокого влияния на уровень преступности общего количества населения. Индекс концентрации отдельных видов преступлений определяется следующим образом:

, (4)

где – индекс концентрации преступлений видасв регионеа;– количество преступлений видас, зарегистрированных на территории регионаа;– общее количество преступлений, зарегистрированных на территории регионаа;– общее количество преступлений типас, зарегистрированных в целом по группе регионов;– общее количество преступлений всех типов, зарегистрированных в целом по группе регионов.

Для общего уровня преступности и социально-экономических показателей используется коэффициент следующего вида:

, (5)

гдеx_it –значение показателя по регионуiв периодt;x(SFO_t)– среднее по СФО значение показателя в периодt.Этот коэффициент также может быть интерпретирован как индекс концентрации соответствующего показателя по регионуiв периодt.

В связи с ограниченностью количества наблюдений применяем метод пошаговой регрессии, что позволяет минимизировать количество независимых переменных и решить проблему мультиколлинеарности. Результаты оценки коэффициентов регрессии представлены в табл. 1.

Таблица 1