Распределение числа обвиняемых по одному уголовному делу

Таблица 7

В первом ряду таблицы представлены варианты прерывного (дискретного) вариационного ряда, во втором — частоты вариационного ряда, а в третьем — частости. Ясно, что здесь не может быть 1,5 или 2,5 обви­няемого, приходящегося на одно уголовное дело.

Построение интервальных вариационных рядов целесообразно преж­де всего при непрерывной вариации признака, а также, если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т.е. число вариантов дискрет­ного ряда достаточно велико.

Так, для исследования непрерывного варьирования всегда устанав­ливаются интервалы (от - до). Интервал указывает определенные пределы значений варьирующего признака и обозначается нижней и верхней грани­цами интервала. Такие распределения наиболее распространены в практике правовой статистики. Например, в аналитической практике следственных аппаратов сроки расследования уголовных дел разбивают на интервалы до дней; от 10 до 30 дней; от 30 дней до двух месяцев включительно; свы­ше двух месяцев.

Предположим, имеется 100 карточек на осужденных к различным срокам лишения свободы. Чтобы получить представление об изменении (варьировании) этих сроков, а вместе с тем о практике наказаний судов, сгруппируем сроки лишения свободы по интервалам, установленным в статистической отчетности.

Распределение числа осужденных по срокам лишения свободы

Таблица 8

Такой ряд дает представление о составе осужденных по срокам ли­шения свободы, которые варьируют от шести месяцев до пожизненного лишения свободы. Такие интервалы распределяют преступления по кате­гориям, согласно ст. 14 УК РФ.

6. ВИДЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

В результате статистического наблюдения, сводки и группировки соб­ранного статистического материала мы можем получить разностороннюю информацию об изучаемых явлениях или процессах, которая требует своего обобщения на основе системы показателей.

Обобщающими называются показатели, отражающие итоговые дан­ные по изучаемой совокупности в целом, по ее отдельным группам и под­группам. Они могут быть:

· абсолютными;

· относительными;

· средними;

· показателями вариации.

Эти показатели, с одной стороны, неотъемлемы от методов сводки и группировки, с другой - их обобщающее значение является началом следую­щей группы методов статистического анализа, в котором абсолютные и отно­сительные величины играют изначальную определяющую роль.

Абсолютные величины

Общеизвестно, что первоначально обобщающая информация обычно выражена в абсолютных данных: 2 млн. преступлений, 1 000 уголовных дел, 15 тыс. осужденных, 10 тыс. гражданских исков и т. д.

Абсолютные показатели - суммарные величины, подсчитанные или взятые из сводных статистических отчетов без всяких преобразований. Они получаются в итоге сложения значений признаков различных юридически значимых явлений в результате их сводки и группировки.

Абсолютные показатели — это именованные числа. Они выражают размеры качественно определенных социально-правовых или криминологи­ческих явлений (гражданских исков, браков, разводов, преступлений, несо­вершеннолетних правонарушителей и т.д.) в присущих им единицах изме­рения. Эти единицы могут быть натуральными (численность обвиняе­мых, вес изъятых наркотиков) и денежными (ущерб или вред, рассчитан­ный в рублях или иной валюте).

Абсолютные величины имеют большое научное и практическое значение. По ним можно судить о размерах преступных проявлений, чис­ленности осужденных, количестве рассмотренных гражданских исков, воз­мещении причиненного ущерба, о неблагоприятных социально-правовых тенденциях. Некоторые показатели, выраженные в абсолютных величи­нах, достаточно убедительны.

К примеру, за период 2006 по 2009 год в Российской Федерации количество зарегистрированных преступлений уменьшилось с 3855,4 тыс. до 2994,8 тыс. Налицо благоприятная тенденция. В то же время, количество заявлений, сообщений и иной информации, рассмотренных ОВД за этот период, увеличилось с 19,3 млн. до 22,79 млн. Налицо достаточно сложная ситуация, которая требует своего объяснения или решения.

Абсолютные показатели являются базовыми. Любые статистические операции (расчет относительных и средних величин, индексов или коэф­фициентов, построение статистических рядов или установление корреля­ций) основываются на абсолютных величинах.

Однако их собственные аналитические возможности ограничены. По абсолютным сведениям, например, 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.

Одно дело — город со 100-тысячным населением, и другое - мега­полис с несколькими миллионами жителей. В последнем случае число преступлений будет многократно выше, но может быть совсем не на­столько, на сколько в нем больше жителей. Может случиться, что пре­ступность в малом городе в расчете на население окажется выше, чем в большом.

Точно так же по одним абсолютным данным учтенных и раскры­тых преступлений в различных правоохранительных органах (милиции, прокуратуре) трудно ответить на вопрос, в каком из этих органов раскры­ваемость преступлений выше.

Так, например, в 1995 г. в Татарстане было зарегистрировано 59417 деяний, а в Туве — 8377. Различия по безотносительным абсолютным по­казателям семикратные. Если же рассчитать число преступлений на одно и то же число населения, например, на 100 тыс. всех жителей, то в Татарстане этот показатель составит 1580,8, а в Туве — 2724,4, т. е. в 1,7 раза выше, чем в Татарстане.

Если рассчитать тот же показатель и на те же 100 тыс. жителей в возрасте уголовной ответственности, т. е. с 14 лет и старше, то в Туве (где рождаемость выше и доля несовершеннолетних больше) число преступ­лений на 100 тыс. жителей в возрасте уголовной ответственности соста­вит 3990,1, а в Татарстане — 2011,6. По этим показателям преступность в Туве выше, чем в Татарстане, практически в 2 раза.

Таким образом, соотношение показателей преступности с числен­ностью населения свидетельствует о существенной ограниченности ана­литических возможностей абсолютных величин. Поэтому, если опираться только на них, можно прийти к ошибочным выводам.

Относительные величины

Относительные величины в статистике представляют собой важные обобщающие показатели, которые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин. При исчислении относитель­ных величин наиболее часто сравнивают две абсолютные, но можно сопос­тавлять и средние, и относительные величины, получая новые относитель­ные показатели. Важно лишь, чтобы эти величины были сопоставимыми по взаимосвязям, единицам измерения, временному периоду, территории и другим параметрам.

Единицы измерения сравниваемых величин должны быть одними и теми же или вполне сопоставимыми. Например, нельзя объективно выявить изменения преступности путем сопоставления учетных данных 20-х и 90-х гг., так как в 20-е гг. преступность как таковая не регистрировалась, а учи­тывалось лишь количество рассмотренных уголовных дел и число осужденных по ним правонарушителей.

Сопоставляемые данные обязательно должны соответствовать друг другу по времени или территории их получения либо по тому и другому параметрам вместе.

Скажем, можно сравнивать преступность в Швеции и России, хотя эти страны несопоставимы по территориям и численности населения. Такое сравнение возможно за один и тот же период времени. Можно сравнивать преступность или судимость за разные годы, но на одной и той же территории и т. д.

В правовой статистике наиболее часто применяются следующие ви­ды относительных величин:

1. отношения части к целому, или отношения интенсивности;

2. отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения;

3. индексы.

Использование этих величин дает возможность лицу, изучающему юридически значимые явления и процессы, рассматривать их как в целом, так и по отдельным группам, во взаимосвязи и взаимозависимости путем сопоставления численности отдельных групп (видов) преступлений, дел, исков друг с другом, их общим итогом, с прошлыми периодами.

Для отражения отношения интенсивности в уголовно-правовой статистике наибольшее распространение получили коэффициент интенсивности преступности и коэффициент расследованных преступлений.

а) Коэффициент интенсивности преступности (иначе уровень преступности) отражает распространенность явления среди населения по территориям и объектам. Он представляют собой отношение числа преступлений, преступников к численности населения, обычно на 100 тыс. или 10 тыс. человек.

Коэффициент преступности (ее интенсивности) определяется сле­дующим образом:

П*Е

К =________ , где

Н

П - абсолютное число уголовных преступлений (преступников);

Е - единица населения (1000, 10 тыс., 100 тыс., 1000000);

Н - численность населения.

Коэффициент расследованных преступлений вычисляется по следующей формуле:

Р+О

К_р = ________________ * 100%, где

Р+О+Пр+П_2м

Р - абсолютное число раскрытых преступлений;

О - число «отказных» преступлений (не выявлено состава преступления);

Пр - число «приостановленных» преступлений (не расследованных в течение двух месяцев);

П_2м - число преступлений, расследуемых более двух месяцев.

Для отражения отношений, характеризующих структуру совокупности, наибольшее распространение в уголовно-правовой статистике нашли следующие показатели:

· удельный вес различных видов (по статьям УК) и групп (по главам и разделам УК) преступлений;

· соотношение преступлений по категориям (например, небольшой тяжести, средней тяжести, тяжкие, особо тяжкие);

· распределение преступлений по городам и селам, социальным сфе­рам, экономическим районам, территориям (география преступности);

· распределение преступлений по месту совершения (топография пре­ступности);

· распределение преступлений по временам года;

· соотношение умышленных и неосторожных преступлений, преступ­лений, совершенных с прямым и косвенным умыслом и т.д.

Например, структура преступности по видам преступлений вычисля­ется в процентах по формуле:

П

С = ________ * 100%, где

А

А - абсолютное число преступлений всех видов;

П - число преступлений определенного вида;

С - доля преступлений определенного вида, %.

Например, относительной величиной может быть доля экономи­ческих преступлений в суммарном количестве зарегистрированных преступлений за определенный промежуток времени.

В широком понимании слово «индекс» (от лат. index — указатель, список, реестр) означает любой обобщающий показатель, характеризующий изучаемое явление.

В статистике, особенно экономической, где индекс имеет самое ши­рокое распространение, он чаще всего понимается как обобщающий пока­затель двух и более совокупностей, состоящих из элементов, которые не поддаются суммированию.

Например, нельзя суммировать тонны хлопка с тоннами железа, неф­ти, зерна, цены разных товаров и т. д., но есть большая необходимость в суммарной характеристике общего объема произведенной продукции или в сводной характеристике динамики общего уровня цен при продаже разных товаров, акций, облигаций с разными ценами. Это необходимо как для оценки положения дел, так и для сравнительного изучения. В таких или аналогичных случаях рассчитываются специально разработанные показа­тели — индексы.

В экономической статистике применяются индексы физического объема произведенной продукции, курса акций ведущих компаний («Доу Джонс индекс»), цен, себестоимости товаров, производительности труда и др. Индексы делятся на индивидуальные, групповые, агрегатные (сово­купные) и исчисляются в долях, процентах, разах, коэффициентах.

В правовой статистике некоторые суммируемые таким образом пока­затели, например среднегодовые темпы прироста (снижения) преступно­сти, выявленные правонарушители, раскрываемость и др., нередко относят к индексам. Но это достаточно условно.

Индивидуальным индексом при оценке преступности или результа­тивности деятельности какого-либо ОВД может быть отношение уровня наблюдаемого явления текущего периода (обозначим ЯТ) к уровню того же явления сравниваемого (базового) периода (ЯБ). Например, в 2009 г. в России было учтено 8,7 тыс. преступлений, совершенных с применением оружия (ЯТ), а в 2006 г. - 18,73 (ЯБ). Отношение ЯТ: ЯБ = 8700:18730 =0,464 или 46,4%.

Данный показатель — это отношение динамики, но на его основе мо­гут быть образованы сложные, видовые или агрегатные индексы, позво­ляющие измерить, например, среднюю динамику совокупности прямо не­соизмеримых преступлений.

Особый интерес для юристов уголовно-правовой специализации представляют индексы, отражающие степень общественной опасности (тяжести) разных преступлений, совершаемых в разных регионах или в разные годы. Они рассчитываются на основе общего числа учтенных дея­ний, санкций за их совершение и других признаков, влияющих на общест­венную опасность (тяжесть) преступлений.

Измерение тяжести преступ­лений, в зависимости от характера и степе­ни общественной опасности разделены на четыре категории:

- преступления небольшой тяжести;

- преступления средней тяжести;

- тяжкие преступления;

- особо тяжкие преступления.

Их разграничение формализовано по максимальным мерам наказа­ния, предусмотренным в УК.

К первой категории относятся деяния, за совершение которых на­казание не превышает 2 лет лишения свободы, ко второй - 5, к третьей - к четвертой - свыше 10 лет лишения свободы.

Если исходить из меры максимальных сроков, то для четвертой категории это будет двадцать лет. Переименовав годы в балы, получим единый для всей страны нормативный критерий оценки различных преступлений по их общественной опасности (тяжести). Это будет их индивидуальным индексом, на основе которого могут быть разработаны другие виды индексов.

Средние величины

Средняя величина в статистике представляет собой обобщенную ха­рактеристику совокупности однородных явлений по какому-либо одному количественно варьирующему признаку.

Она всегда обобщает количественную вариацию признака, к приме­ру, возраст правонарушителей от 14 до 60 лет, меры наказания от 1 месяца до 20 лет. Этот признак, хотя и в разной степени, но присущ всем едини­цам совокупности. Каждый правонарушитель имеет тот или иной возраст, а также каждый осужденный получил ту или иную меру наказания, изме­ряемого непосредственно в годах (баллах). Поэтому за всякой средней скрывается ряд распределения единиц совокупности по изучаемому при­знаку, т. е. вариационный ряд.

В связи с этим одно из важных условий расчета средних величин - это качественная однородность единиц совокупности в отношении усред­няемого признака. Средние величины, рассчитанные для явлений разного типа (разнородных), представляют собой фикцию. Они могут затушевы­вать и искажать различия разнородных совокупностей. Классическая ил­люстрация в этом отношении у статистиков - вычисление среднего дохода для бедных и богатых, объединяемых в одной совокупности - народ.

В подобных случаях средние величины рассчитываются по качест­венно однородным группам. Критерием однородности в данном случае для социальных групп является единство интересов. В приведенном примере совокупность «народ» надо разбить как минимум на две достаточно одно­родные группы - бедных и богатых и соответственно рассчитать средний доход для бедных и средний доход для богатых.

Группировки статистических показателей, опирающиеся на научно обоснованные качественные группировочные признаки, играют в этом от­ношении незаменимую роль. Поэтому и практически, и теоретически в криминологии, социологии права и других юридических дисциплинах до­пустимы, главным образом, групповые средние - т.е. средние, вычислен­ные на основе адекватных статистических группировок.

В правой статистике применяются различные средние величины:

· средняя арифметическая;

· средняя геометрическая;

· мода;

· медиана.

Средняя арифметическая. Она применяется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности образуется как сумма значений признака у отдельных единиц совокупности.

Ее расчет является наиболее простым: складывают величины всех вариантов и делят эту сумму на общее число единиц вариантов.

Аср = (А1 + А2 +...+ Ап) /П,

где П - количество выделенных единиц, обладающих общим признаком.

Предположим, что годовая нагрузка 15 судей городского суда, специализирующихся на рассмотрении гражданских дел различной направленности, составила: 17, 42, 47, 47, 50, 50, 50, 63, 68, 68, 75, 78, 80, 80, 85. Необходимо исчислить среднюю годовую нагрузку на одного судью в целях сравнения со средней общефедеральной и краевой (областной, республиканской) нагрузкой. Для этого надо сложить значения всех индивидуальных нагрузок и разделить на количество судей:

17+42+47+47 + 50 + 50 + 50 + 63 + 68 + 68 + 75 + 78 + 80 + 80 + 85

_____________________________________________________________ = 60

Таким путем мы получили среднюю арифметическую величину.

Средняя арифметическая величина может быть использована для оценки нагрузки оперативных работников, следователей, прокуроров, других сотрудников правоохранительных органов; при расчете абсолютного прироста (снижения) преступности, уголовных и гражданских дел и других единиц измерения.

Средняя геометрическая величина используется при вычислении среднегодовых темпов прироста юридически значимых явлений.

Мода. В ряде случаев можно определить среднюю величину без производства вычислений. Для этого в качестве средней берется наиболее часто встречающаяся величина, называемая модой. Например, 100 уголовных дел по определенному виду преступлений распределились за год по срокам рассмотрения в суде таким образом: