ANALYSIS OF STATISTICAL SIGNIFICANCE OF THE RELATIONSHIP BETWEEN THE NUMBER OF TERRORIST CRIMES AND OTHER CRIME INDICATORS IN THE SUBJECTS OF THE RUSSIAN FEDERATION

Abstract

Due to its social significance, the fight against terrorism has always received great attention, both from Federal law enforcement agencies and from the security services of facilities with mass stay of people and hazardous production facilities. Therefore, terrorist crimes are rare random events, each of which is formed under the influence of its own set of factors. This requires the development of approaches to assessing the likelihood of terrorism. Tasks related to the prediction of terrorist manifestations arise in assessing the risks of terrorist attacks and the effectiveness of security systems of potentially dangerous objects. In reporting documents of power structures of subjects of the Russian Federation it was repeatedly noted that crimes of the terrorist orientation have the base in the criminal environment. Therefore, on the basis of reporting data of heads of managements of the Ministry of internal Affairs on a number of subjects of the Russian Federation, the correlation analysis of existence of statistical communication of quantity of crimes of terrorist character with other indicators of crime is carried out. The analysis was conducted using standard procedures of tabular processor Microsoft Excel. The probabilistic and interval estimates of the linear correlation coefficient, confidential probability and the values of the standard error is obtained. The character of the statistical relationship has been determined using the Chaddock’s scale. As a result, the correlation between the number of crimes and the frequency of terrorist crimes has been statistically confirmed. The levels of statistical connection between the number of crimes of different types and the frequency of terrorist crimes in the territory of one subject of the Russian Federation in the appropriate time intervals were determined.

Full Text

Введение Вопросы оценки риска террористических угроз потенциально опасных объектов и объектов с массовым пребыванием людей постоянно должны находится в поле зрения хозяйствующих субъектов, контролирующих и исполнительных органов всех уровней власти РФ. Известно, что одной из составляющей оценки риска террористических угроз является вероятность реализации теракта на конкретном объекте [1]. Если допустить независимость событий проявления преступлений террористического характера относительно конкретного объекта от уровня антитеррористической защищённости этого объекта, то вероятность реализации теракта на этом объекте можно определить, как: (1) где - вероятность реализации теракта; - вероятность проявления преступлений террористического характера; - вероятность защиты объекта от террористических угроз. В отчетных материалах исполнительных органов власти [2] отмечается использование террористами криминальных элементов при подготовке и совершении терактов. Наличие статистической связи между различными видами преступлений отмечалась другими исследователями [3]. Поэтому результаты проведенных исследований статистической значимости связей количества преступлений террористического характера с другими показателями преступности в субъектах РФ, отраженные в материалах статьи являются актуальными для прогнозирования 4]. Цель работы: определить наличие и статистическую значимость связей количества преступлений террористического характера с другими показателями преступности на территории РФ. Исходные данные Для решения поставленной задачи использовались официальные данные из аналитических записок к отчетам руководителей управлений МВД по: Камчатскому краю, Сахалинской области, Красноярскому краю, Томской области, Пермскому краю, Пензенской области, Московской области, Тверской области, Санкт Петербургу и Ленинградской области, Карелии, Адыгее, Брянской области за 2013-2016 гг. [5-14]. Отчеты руководителей управлений МВД сформированы на основе единых требований к достоверности, полноте, точности, полезности, содержательности, оптимальности, сопоставимости, своевременности и оперативности данных [15], что позволяет проводить их совместную статистическую обработку. Решение задачи Для оценки влияния показателей преступности на количество преступлений террористического характера был проведен корреляционный анализ подготовленных массивов исходных данных. Их подготовка сводилась к формированию сводной таблицы, в строках которой располагались показатели преступности, а в столбцах субъекты РФ в соответствующем году. Первичная обработка заключалась в выделении тех столбцов сводной таблицы, в которых количество преступлений террористического характера отличалось от нуля, с последующим формированием из них совокупности пар массивов равной мощности по количеству преступлений террористического характера и одного из показателей преступности . Заключительный этап обработки выполнен с помощью стандартных процедур табличного процессора Microsoft Excel [16]. Алгоритм заключительного этапа обработки данных приведен на рисунке 1. Полученные результаты сведены в таблицу 1. Рисунок 1. Алгоритм заключительного этапа корреляционного анализа (начало) Анализ результатов На рисунке 2 с использованием шкалы Чеддока по данным таблицы 1 построена диаграмма качественной оценки статистической связи числа преступлений террористического характера от других показателей преступности. По оси абсцисс римскими цифрами указаны условные номера показателей преступности, принятые в таблице 1. Рисунок 1 (окончание) Заключение По результатам анализа статистических данных о преступности в тринадцати регионах РФ за 2013-2016 г. можно утверждать, что с доверительной вероятностью на уровне 0,8-0,9 число преступлений террористического характера имеют высокую статистическую связь: - с числом групп преступных, деятельность которых пресечена; - с преступлениями с применением оружия; - с незаконным оборотом наркотиков, психотропных и сильнодействующих веществ на улицах и общественных местах; - с общим числом участников пресеченных преступных групп; - с незаконным оборотом оружия; - с Internet экстремизмом. Выявлена их заметная статистическая связь: - с экономическими преступлениями; - с грабежами. С доверительной вероятностью на уровне 0,6-0,79 преступления террористического характера имеют высокую статистическую связь: - с преступностью на улицах и общественных местах; - с тяжкими и особо тяжкими преступлениями на улицах и общественных местах; - с количеством всех зарегистрированных уголовно наказуемых деяний; - с тяжкими и особо тяжкими экономическими преступлениями; - с незаконным оборотом наркотиков, психотропных и сильнодействующих веществ; - с преступлениями иностранных граждан (ИГ) и лиц без гражданства (ЛБГ); - с причинением тяжкого вреда здоровью. Таблица 1. Результаты корреляционного анализа частоты преступлений террористической направленности с другими показателями преступности в субъектах РФ за 2013-2016 гг. Результаты корреляционного анализа преступлений с другими показателями преступности Показатели преступности I. Зарегистрировано уголовно наказуемых деяний 0,805752 0,88 0,483199 0,935714 0,209393 II. Зарегистрировано тяжких и особо тяжких преступлений 0,681470 0,70 0,229317 0,891715 0,365923 III. Экстремизм 0,692597 0,72 0,296401 0,885415 0,272635 IV. Internet экстремизм 0,753850 0,65 0,310374 0,927845 0,379346 V. Преступления с применением оружия 0,939766 0,73 0,846235 0,977110 0,139547 VI. Незаконный оборот оружия 0,758198 0,67 0,465966 0,901284 0,291594 VII. Причинение тяжкого вреда здоровью 0,713739 0,83 0,322616 0,896670 0,264731 VIII. Убийства с покушениями на убийства 0,643226 0,62 0,141926 0,881938 0,442063 IX. Разбойные нападения 0,599705 0,78 0,189635 0,831635 0,302455 X. Грабежи 0,604192 0,80 0,212074 0,828741 0,281725 XI. Изнасилования 0,662399 0,78 0,243561 0,873010 0,305840 XII. Преступления лиц, ранее нарушавших закон 0,613745 0,72 0,172991 0,849698 0,353077 XIII. Групповые преступления, совершенные организованными группами или преступными сообществами 0,616698 0,61 0,323209 0,801964 0,321373 XIV. Число групп преступных, деятельность которых пресечена 0,972069 0,73 0,873716 0,994065 0,135501 XV. Общее количество участников пресеченных преступных групп 0,801726 0,68 0,380151 0,947487 0,345078 XVI. Незаконный оборот наркотиков , психотропных и сильнодействующих веществ 0,747685 0,84 0,374861 0,912339 0,250988 XVII. Тяжкие и особо тяжкие наркопреступления 0,681470 0,70 0,229317 0,891715 0,365923 XVIII. Экономические преступления 0,638280 0,80 0,227996 0,856073 0,290959 XIX. Тяжкие и особо тяжкие экономические преступления 0,797125 0,83 0,443844 0,935950 0,246506 XX. Преступления коррупционной направленности 0,171688 0,25 -0,010560 0,342897 0,492576 XXI. Коррупционные преступления против власти -0,642070 0,68 -0,870670 -0,185360 0,383324 XXII. Взяточничество 0,432304 0,67 0,064955 0,696467 0,340821 XXIII. Преступность на улицах и общественных местах 0,943409 0,90 0,816585 0,983344 0,117249 XXIV. Тяжкие и особотяжкие преступления на улицах и общественных местах 0,919854 0,83 0,717258 0,979053 0,175425 XXV. Умышленные убийства на улицах и общественных местах 0,438408 0,49 0,004389 0,733437 0,518909 XXVI. Умышленное причинение тяжкого вреда здоровью на улицах и в общественных местах 0,640289 0,65 0,215639 0,861272 0,384067 XXVII. Незаконный оборот наркотиков, психотропных и сильнодействующих веществ на улицах и общественных местах 0,929781 0,63 0,641253 0,987958 0,260295 XXVIII. Преступления ИГ и ЛБГ 0,718866 0,80 0,320466 0,901172 0,283793 Выявлена заметная статистическая связь: - с экстремизмом; - с тяжкими и особо тяжкими наркопреступлениями; - с общим числом всех зарегистрированных тяжких и особо тяжких преступлений; - с изнасилованиями; - с убийствами и покушениями на убийства; - с коррупционными преступлениями против власти; - с умышленным причинением тяжкого вреда здоровью на улицах и в общественных местах; - с групповыми преступлениями, совершенными организованными группами или преступными сообществами; - с преступлениями лиц, ранее нарушавших закон; - с разбойными нападениями; Имеет место умеренная статистическая связь со взяточничеством. Рисунок 2. Характер статистической связи числа преступлений террористического характера с другими показателями преступности С доверительной вероятностью менее 0,5 преступления террористического характера имеют умеренную статистическую связь с умышленными убийствами на улицах и общественных местах и слабую статистическую связь с преступлениями коррупционной направленности. Следует обратить внимание на наличие заметной обратной статистической связи с доверительной вероятностью 0,68 преступлений террористического характера и коррупционных преступлений против власти, что можно объяснить возможностью достижения целей террористов коррупционными методами. В целом выявленный характер статистических связей преступлений террористического характера с показателями различных видов преступности отражает направленность преступных деяний и подтверждает выводы о наличии такой зависимости [2].
×

About the authors

Viacheslav Сonctantinovich Mordashkin

Research and Design Institute of Radio-electronic Technology - branch of the joint-stock company of the Federal Research and Production Center «Production Association «Start» named after M.V. Protsenko»

Email: adrom@yandex.ru

Dmitriy Vadimovich Pervyninskih

Research and Design Institute of Radio-electronic Technology - branch of the joint-stock company of the Federal Research and Production Center «Production Association «Start» named after M.V. Protsenko»

Email: office@nikiret.ru

References

  1. Ezell B., Bennett S., Winterfeldt D. е.а. Probabilistic Risk Analysis and Terrorism Risk // Risk Analysis. - 2010. - Vol. 30. - No. 4. - P. 575-589.
  2. Совместное заседание оперативного штаба в Камчатском крае и Антитеррористической комиссии Камчатского края. Протокол от 16.11.2015 г. № 74/6 // URL: http://www. kamgov.ru/minsp/collegial-body view ?id=628 &page=1&per-page=15 (д.o. 27.04.2017).
  3. Криминальная карта России // URL: http://www.rosprovosudie.com/research/crim_map.html#9 (д.о. 02.06.2017).
  4. Мордашкин В.К. Обоснование характера угроз и состава антитеррористических мероприятий при подготовке проектной документации по объекту строительства // Инфокоммуникационные технологии. - 2016. - Т. 14. - №2. - С.192-199. doi: 10.18469/ikt.2016.14.2.14.
  5. Преступность (данные МВД за 2013-2016 гг.) // URL: http://cbsd.gks.ru (д.о. 05.06.2017).
  6. Отчеты должностных лиц территориальных органов МВД России Камчатского края за 2013-2016 гг. // URL: https://41.мвд.рф /Dejatelnost/Otcheti (д.о. 25.05.2017).
  7. Отчеты начальника УМВД России по Сахалинской области за 2013-2016 гг. // URL: https://65.мвд.рф/duty/Otcheti/Otchet_nachalnika_UMVD_Rossii_po_Sahalin (д.о. 25.05.2017).
  8. Отчеты начальника ГУ МВД России по Красноярскому краю за 2013-2016 гг. // URL: https://24.мвд.рф/slujba/Otcheti_pered_naseleniem/Otcheti_nachalnika_GU_MVD_Rossii_po_Kras (д.о. 29.05.2017).
  9. Отчеты руководителей ГУ МВД России по Пермскому краю за 2013-2016 гг. // URL: https://59.мвд.рф/slujba/Otchet_lic/Otcheti_rukovoditelej_GU (д.о. 24.05.2017).
  10. Отчеты начальника УМВД России по Пензенской области за 2013-2016 гг. // URL: https://58.мвд.рф/Dejatelnost/Otcheti/othetnah (д.о. 24.05.2017).
  11. Отчеты начальника ГУ МВД России по Московской области за 2013-2016 гг. // URL: https://50.мвд.рф/DEJATELNOST/Otcheti_dolzhnostnih_lic/GU_MVD_Rossii_po_Moskovskoj_oblasti (д.о. 24.05.2017).
  12. Отчеты руководителей подразделений ГУ МВД России по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области за 2013-2016 гг. // URL: https://78.мвд.рф/slujba/otch/Otcheti_rukovodstva (д.о. 24.05.2017).
  13. Отчеты Министра внутренних дел по Республике Адыгея за 2013-2016 гг. // URL: https://01.мвд.рф/document/9573743 (д.о. 26.05.2017).
  14. Отчеты начальника УМВД России по Брянской области за 2013-2016 гг. // URL: https://32.мвд.рф/Dejatelnost/deyatelnost/umvd (д.о. 26.05.2017).
  15. Савюк Л.К. Правовая статистика. М.: Юристъ, 2004. - 588 с.
  16. Горелова Г.В., Кацко И.А. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением Excel. Ростов на Дону: Феникс, 2005. - 480 с.

Statistics

Views

Abstract: 99

PDF (Russian): 15

Dimensions

Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX


Copyright (c) 2018 Mordashkin V.С., Pervyninskih D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies