УГОЛОВНОЕ ПРАВО И ПРОЦЕСС, КРИМИНОЛОГИЯ


П. СЕРДЮК,

кандидат юридических наук, доцент

ИЗМЕРЕНИЕ ПРЕСТУПНОСТИ В ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ВЕЛИЧИНАХ
В статье рассматривается проблема адекватного измерения показателей преступности. Отмечается, что практика использования относительных величин при измерении показателей преступности основана на ошибке. Она выражается в том, что не учитывается влияние количества населения в густонаселенных и малонаселенных районах в производстве преступности и переносится на весь массив показателей сравниваемых объектов. Хотя именно на выравнивание этой диспропорции направлена система исчисления, которая использует относительные величины, но из-за того, что используется традиционная методика сравнения, из поля зрения пропадает то, что большое население, за редкими исключениями, производит большее количество преступлений.
Ключевые слова: дисперсия, измерение, количество населения, относительные величины, преступность.

P. SERDIUK,

PhD in Law, Associate Professor
THE MEASUREMENT OF CRIME IN RELATIVE QUANTITIES
There was research a problem of adequate measurement rates of crime in the article. It is noted that current practice of using the relative quantities in the measurement of crime rates is based on a mistake. It arises from the fact that it is not taken into account the influence of the number of people in highly and sparsely populated areas in the production of crime and transported to the whole array of rates on the objects to compare. Although it is to equalize this imbalance the system and aims of calculation, which uses relative quantities, but because the traditional method of comparison is used, disappears from sight of the fact that a large population with few exceptions produces more crime.
Key words: crime, dispersion, measurement, number of people, relative quantities.

Говорят, что Г. Галилею, которого без преувеличения можно назвать отцом современной науки, принадлежит выражение, в котором он подчеркивал необходимость исчислений в науке, а если ею что-либо пока неисчислимо, то нужно найти средство исчисления и исчислить. Сфера, касающаяся интересов криминологии, как никакая другая релевантная правоведению, подвергалась количественным исчислениям и, пожалуй, в той же степени была подвержена столь досадным противоречиям, положенным в основу современных догм в мировой криминологии. Одним из таких книжных догматов прошлого и современности является теория исчисления преступности в относительных величинах. Казалось бы, спасительный метод исчисления состояния преступности в демографическом океане, который подвержен количественным волнениям, из расчета на 1 000, 10 000, 100 000 населения должен был дать необходимую точку относительности для нашего релятивного мира. И он был бы таким, если бы не те противоречия, с которым он применяется в расчетах. Одна ошибка породила эффект снежного кома, который налетел на фигуры относительно точной картины состояния преступности, создав специальные теории, погребя одновременно важные истины природы и динамики преступности.

Этой ошибкой видится то, что при исчислении не учитывается количественный эффект населения в производстве делинквентных актов. Но это пренебрежение тем более противоречиво в том, что все количество выявленных преступлений аппроксимируется на относительную величину населения, т.е. величину, которая порождается абсолютным числом, переносится на относительное число, ни в какой мере не подвергаясь пропорциональному исчислению. Но об этом подробнее будет идти речь дальше. Сейчас же важно показать, сколь значителен учет количества населения во влиянии на состояние преступности. Если посмотреть на нижеуказанные графики и, особенно, на их выделенные области, то станет очевидно если не всегда зеркальное, то закономерное отображение похожести кривой количества населения в возрасте от 15 до 64 лет и уровня зарегистрированных преступлений в отдельно взятых регионах. Именно эти возрастные рамки указывают на ядерную уголовную делинквентность. Можно было бы задать другие возрастные рамки, например 13–15, 18–25 лет или иные. Почему нет? При этом в разных странах удельный вес возрастных групп может варьироваться. Например, в Иране возрастная группа от 0 до 15 лет занимает 25% населения, а в России – 15%; или можно препарировать данные о стариках. По данным О.В. Барсуковой, удельный вес старческой преступности в РФ составляет, самое большое, 1,36%¹. Это означает, что указанная возрастная группа не делает погоду в макропоказателях преступности. Посему разумно учесть возрастные рамки наибольшей криминальной активности. Но даже общая картина с учетом преступности малолетних и стариков, например, на Украине показывает на конгруэнтность картины для возрастной группы от 15 до 64 лет, поскольку малолетние и старики ничтожно влияют на эти макропоказатели. Важно здесь учесть наиболее полную картину криминальной активности населения, изъяв из ее массы наименее активную часть в силу закона или возрастной немощности, поскольку эта масса может, впрочем, не существенно исказить показатели. Хотя бы потому, что статистика делинквентной активности для возрастной группы 0–14 лет не ведется, а старики в большинстве государств занимают удельный вес от 13% (РФ) и выше. Для примера можно взять данные России, США и Украины (рис. 1–8). Как можно убедиться, кривая, которая показывает не общее количество населения, а подавляющую возрастную группу 15–64 лет, более точно отражает кривую зарегистрированных преступлений. Это не должно удивлять, ведь понятно, что эти возрастные рамки ближе действительной криминальной делинквентности. Но в то же время поражает то, как количество населения связано с кривой преступности. Не удивит аргумент, что точная демографическая картина вряд ли подлежит сравнению с кривой зарегистрированной преступности, поскольку последняя считается далекой от действительности. Однако совпадения кривых населения этой возрастной группы и зарегистрированных преступлений в разных странах столь очевидны, что погрешности в регистрации преступлений, во-первых, не слишком значительны, как принято считать, особенно в контексте виктимологических методов, а во-вторых, альтернативные методы учета преступности, о которых идет речь в мировой криминологической литературе, не выдерживают критики¹.

Данные в исследуемых государствах представлены за разные годы для того, чтобы продемонстрировать общую закономерность. Можно было бы взять данные и за 1960-е, 1990-е годы. Не важно, что на дворе 2012 г. Только очень несведущий человек мог бы прицепиться к этому, поскольку в поисках общей закономерности исчисления преступности в относительных показателях это значения не имеет. Графики, которые отображают данные по России, характеризуют фотографическое сходство между кривыми количества населения в возрасте от 15 до 64 лет в регионах и зарегистрированными преступлениями (рис. 1–3).

Рис. 1. Общее количество населения в регионах РФ по состоянию на 2009 г.

Указанные на рис. 7 области (a, b, c, d) демонстрируют совпадение кривой преступности с кривой количества населения в возрасте от 15 до 64 лет в регионах Украины, а это намного больше половины. То же можно наблюдать на примере США. Области a, b (рис. 8) указывают на существенное совпадение кривых.

Все это должно демонстрировать важную закономерность, которая раскрывается в том, что количество населения страны, или региона, или иного произвольного территориального масштаба (иная политико-географическая дифференциация населения мира, не только государственная, а, например, географическая, климатическая), влияют на долю преступности в них. Это означает, что соответствующая совокупность населения производит определенный продукт – преступность, который подлежит количественному измерению. Вместе с тем относительное измерение преступности основывается на методе, в соответствии с которым совокупность преступлений страны или региона переносится на относительный масштаб в 1 000, 10 000 или 100 000 населения. При этом происходит сравнение с другими регионами, которые отличаются количеством населения.

Рис. 2. Количество населения в возрасте от 15 до 64 лет в регионах РФ по состоянию на 2009 г.

Рис. 3. Количество зарегистрированных преступлений в регионах РФ по состоянию на 2009 г.

Рис. 4. Общее количество населения в регионах Украины по состоянию на 2010 г.

Таким образом, сравнению подлежат регионы, в которых большее число населения производит, как правило, большее количество преступлений, а последнее без какого-либо пропорционального учета сравнивается с регионами, где проживает меньшее количество населения, в результате чего оно производит меньше преступлений.

Рис. 5. Количество населения в возрасте от 15 до 64 лет в регионах Украины по состоянию на 2010 г.

Рис. 6. Количество зарегистрированных преступлений в регионах Украины по состоянию на 2010 г.

Рис. 7. Количество населения в возрасте от 15 до 64 лет в регионах США по состоянию на 2000 г.

Рис. 8. Количество зарегистрированных преступлений в регионах США по состоянию на 2000 г.

Чем это чревато? Ответ очевиден. Тем, что не только методика такого подхода хромает, но и происходит уравниловка показателей, которые не могут уравниваться, поскольку на количественные показатели производства преступности влияет количество населения в возрасте от 15 до 64 лет, а они не совпадают. Например, чем больше в лесу живет зайцев, тем больше это влияет на популяцию хищников, а значит, растет количество съеденных зайцев. Вполне понятно, что, за немногими исключениями, количество населения в возрасте 15–64 лет влияет на количество совершенных преступлений. Но что происходит по традиционной методике? Количество преступлений, совершенных на территории с большим количеством указанного населения, индексируется на 100 000 населения этого региона. Затем происходит известная индексация применительно к территории с меньшим количеством населения. В результате получается, что малонаселенные регионы, как правило, будут иметь более низкий индекс преступлений по сравнению с густонаселенными и количественно превосходящими по населению регионами.

Действительно, большее население производит большее количество преступлений. Например, огромное население РФ производит, по статистике, 2 628 799 (2010 г.) преступлений в год, а население Эстонии (1 340 127человек) – 48 340 (2010 г.) преступлений в год. Если сравнивать по индексу интенсивности, то в Эстонии на 100 000 населения преступлений больше, чем в огромной России. Но, например, в Тверской области РФ сходное количество населения производит близкое к эстонскому показателю количество преступлений (33 888 преступлений). Переносить эти показатели на относительную величину не разумно.

Необходимость учета закономерностей макро- и мезоуровней делает невозможной попытку парировать доводы, указывая, например, на уровень убийств в разнонаселенных регионах. Индексы убийств отличаться могут весьма показательно, причем последние могут быть и большими в малонаселенных регионах по сравнению с многонаселенными регионах, но только в относительных величинах, исчисленных традиционным образом. В целом этот вид преступности остается малочисленным по сравнению с корыстными преступлениями. Поэтому для корректных расчетов нужно брать показатель либо всей ядерной преступности, либо преступности в общем (макроуровень), поскольку мезо- и микроуровни показывают состояние не всей системы, а лишь наших знаний о системе. Представим, абстрагируясь, что существует только один вид преступности – убийства. Странные для нас примеры, когда в огромном регионе относительный показатель убийств значительно уступает показателю в малонаселенном регионе. Например, по относительным показателям индекс убийств в северной канадской провинции Нунавут – 18,64 (2009 г.) с населением 31 127, а в канадской провинции Онтарио – 1,36 с населением 12 850 636; но все упрощается, если обратить внимание, что зарегистрированных убийств в Нунавуте было лишь два, а в Онтарио – 178. В обоих случаях – очень мало. Другие примеры свидетельствуют о том же. Это показывает, что чем меньше явление, тем оно более склонно к большим погрешностям. Все равно, как прогнозировать погоду: не в целом по стране или климатическом регионе, а в районе или квартале города. В то же время придавать особое значение роли урбанизации на макроуровне тоже ненадежно, поскольку, например, в Иране 68,4% городского населения, на Украине – 68,7%, но уровень, в частности, насильственных преступлений в Иране больше в 17 раз. Даже религиозно-общинный уклад жизни и жесткий социально-контрольный диктат не сказываются на уменьшении самых архаичных преступлений – убийств и других насильственных преступлений.

На рис. 9 видно, как из всей совокупности населения выделяется определенное количество преступлений и переводится в относительный показатель. Но затем происходит сравнение с регионом, который имеет меньше четверти населения от предыдущего. Индекс, который произошел от региона с большим населением, сравнивается, не уменьшаясь с регионом, который, как правило, не может произвести такое же количество преступлений.

Это похоже на сравнение спортивных показателей у спортсменов разных весовых категорий, обладающих разными потенциалами. У малонаселенных объектов индекс преступности в большинстве случаев должен быть ниже, чем у многонаселенных объектов, хотя и те и другие используют относительную величину измерения. Но когда происходит сравнение между объектами, то сравниваются индексы, которые заранее несопоставимы, как возможности спортсменов разных весовых категорий, что особенно проявляется, если эти категории не близкие. Следовательно, правильной представляется модель, обозначенная буквой b (рис. 9).

Рис. 9. Схема аппроксимации абсолютных показателей преступности к относительным показателям

Например, возьмем коэффициенты интенсивности преступности Житомирской (787) и Одесской (1 030) областей, причем исчисление производится относительно возрастной группы населения от 15 до 64 лет. Очевидно, что одесский показатель выше, но и количество населения этой возрастной группы соответственно составляет 869 100 и 1 685 100 человек. Конечно, показатель Одесской области будет выше из-за количества населения, а идея относительного измерения состояла именно в том, чтобы эту разницу сократить или нивелировать. Но это безуспешно.

Если учесть разницу в количестве населения в возрасте от 15 до 64 лет в регионах, то погрешности в зарегистрированных преступлениях будут вполне приемлемы и, более того, это еще раз продемонстрирует важность учета количества населения этих возрастных рамок. На таблицах 1–6 можно увидеть долю погрешностей, которые проявляются в традиционном непропорциональном учете и ранее не применявшемся пропорциональном учете. Пропорциональный учет основывался на непроизвольной выборке регионов для сравнения, например, по алфавиту или по мере появления их в статистических сводках. В этом случае они сочетаются как разные по количественному показателю населения. Иной раз эта разница весьма ощутима.

Для исследования использовалась следующая методика. Например, берем для сравнения Винницкую и Волынскую области Украины. Известно, что количество населения в возрасте от 15 до 64 лет в Винницкой области больше, чем в Волынской. Поэтому на долю разницы в этом населении уменьшается, а в редких случаях увеличивается показатель зарегистрированной преступности в Винницкой области за 2010 г. В этом случае разница в показателях преступности в указанных областях сокращается лишь до 2%, или на 168,2 преступлений. Такой же подход используется и в других областях на примерах Украины, РФ и США. Очевидно, что доминанта невысоких показателей погрешности при пропорциональном подходе подчеркивает разумность его использования. В то же время это демонстрирует и сомнительность пользы от использования относительного измерения преступности, поскольку количество населения является важным макрокриминологическим фактором. Действительно, динамика зарегистрированной преступности за долгий период наблюдений может показать примеры значительного колебания без существенных изменений количества населения. Однако все же это происходит в пределах дисперсии математически ожидаемого показателя преступности.

№	Регионы сравнения	Абсолютный показатель погрешности	Относительный показатель погрешности
1.	Винницкая / Волынская	4484	35,1%
2.	Днепропетровская / Донецкая	12924	20,8%
3.	Житомирская / Закарпатская	3350	33,2%
4.	Запорожская / Ивано-Франковская	21932	79,3%
5.	Киевская / Кировоградская	4568	27,8%
6.	Луганская / Львовская	14539	45,9%
7.	Николаевская / Одесская	12059	48,9%
8.	Полтавская / Ровенская	8853	54,5%
9.	Сумская / Тернопольская	5288	49,9%
10.	Харьковская / Херсонская	15886	56,4%
11.	Хмельницкая / Черкасская	1184	11%
12.	Черновицкая / Черниговская	2904	30,5%

Таблица 1. Показатель погрешности при диспропорциональном подходе (Украина, 2010 г.)

№	Регионы сравнения	Абсолютный показатель погрешности	Относительный показатель погрешности
1.	Винницкая / Волынская	168,2	2%
2.	Днепропетровская / Донецкая	2593,2	5,2%
3.	Житомирская / Закарпатская	20,15	0,2%
4.	Запорожская / Ивано-Франковская	7182,5	26%
5.	Киевская / Кировоградская	6901,4	42%
6.	Луганская / Львовская	13373,6	42,2%
7.	Николаевская / Одесская	252,5	2%
8.	Полтавская / Ровенская	24,5	0,15%
9.	Сумская / Тернопольская	4143,3	39,8%
10.	Харьковская / Херсонская	5057,5	29,3%
11.	Хмельницкая / Черкасская	946,6	8,9%
12.	Черновицкая / Черниговская	1383,5	17,3%

Таблица 2. Показатель погрешности при пропорциональном подходе (Украина, 2010 г.)

№	Регионы сравнения	Абсолютный показатель погрешности	Относительный показатель погрешности
1.	Белгородская / Брянская	5581	21,80%
2.	Владимирская / Воронежская	3638	11,60%
3.	Ивановская / Калужская	106	0,50%
4.	Костромская / Курская	9766	48%
5.	Липецкая / Московская	103128	85,20%
6.	Орловская / Рязанская	4021	26,30%
7.	Смоленская / Тамбовская	6809	30%
8.	Тверская / Тульская	15905	47%
9.	Ярославская / Республика Алтай	20589	77,20%
10.	Республика Бурятия / Республика Тыва	24212	80%
11.	Республика Хакасия / Алтайский край	39674	73,20%
12.	Забайкальский край / Красноярский край	48538	61,40%

Таблица 3. Показатель погрешности при диспропорциональном подходе (РФ, 2009 г.)

№	Регионы сравнения	Абсолютный показатель погрешности	Относительный показатель погрешности
1.	Белгородская / Брянская	1571,3	7,3%
2.	Владимирская / Воронежская	7575,1	27,4%
3.	Ивановская / Калужская	1338,7	6,8%
4.	Костромская / Курская	1695	13,6%
5.	Липецкая / Московская	2514,1	12,3%
6.	Орловская / Рязанская	4302,6	22,1%
7.	Смоленская / Тамбовская	5414,3	23,7%
8.	Тверская / Тульская	14412,4	42,5%
9.	Ярославская / Республика Алтай	1903,6	31,4%
10.	Республика Бурятия / Республика Тыва	2813,9	46,4%
11.	Республика Хакасия / Алтайский край	2797,6	19,3%
12.	Забайкальский край / Красноярский край	4587,3	15%

Таблица 4. Показатель погрешности при пропорциональном подходе (РФ, 2009 г.)

№	Регионы сравнения	Абсолютный показатель погрешности	Относительный показатель погрешности
1.	Алабама / Аляска	175518	86,8%
2.	Аризона / Калифорния	967622	76,3%
3.	Колорадо / Флорида	738850	81,1%
4.	Иллинойс / Канзас	413788	77,7%
5.	Луизиана / Массачусетс	40884	16,9%
6.	Небраска / Нью-Джерси	195850	73,6%
7.	Нью-Йорк / Огайо	129315	27%
8.	Оклахома / Пенсильвания	210556	57,2%
9.	Теннесси / Техас	755093	73%
10.	Юта / Вирджиния	114390	53,3%
11.	Вашингтон / Орегон	135152	44,9%
12.	Висконсин / Вайоминг	155839	90,5%

Таблица 5. Показатель погрешности при диспропорциональном подходе (США, 2000 г.)

№	Регионы сравнения	Абсолютный показатель погрешности	Относительный показатель погрешности
1.	Алабама / Аляска	3076,3	10,3%
2.	Аризона / Калифорния	112885	37,7%
3.	Колорадо / Флорида	69886,8	40,7%
4.	Иллинойс / Канзас	5676,2	4,7%
5.	Луизиана / Массачусетс	40884	16,9%
6.	Небраска / Нью-Джерси	16898	24,1%
7.	Нью-Йорк / Огайо	205866	35%
8.	Оклахома / Пенсильвания	52830,3	33,5%
9.	Теннесси / Техас	5942,5	2%
10.	Юта / Вирджиния	35868	35,8%
11.	Вашингтон / Орегон	6954,9	4%
12.	Висконсин / Вайоминг	105,3	0,6%

Таблица 6. Показатель погрешности при пропорциональном подходе (США, 2000 г.)
Показатель погрешности при пропорциональном подходе демонстрирует сомнительную полезность нынешних относительных измерений состояния преступности в сравнении с другими регионами в пределах одной страны или между странами в целом. Сам факт необходимости пропорционального снижения количества населения, который рассчитывается на 100 000 населения, и одновременное использование контрольного показателя, выражающегося в общем произведенном продукте – преступности всего населения региона, делает из указанной системы печально известную профанацию. Вероятно, стоит заняться разработкой альтернативной методики измерения, которая, однако, изменит и весь облик нынешней системы исчисления. Речь идет об измерении преступности посредством категории математически ожидаемого количества преступлений и его дисперсии. В последней системе измерения адекватно учитывается количество населения исследуемого объекта, а это, как было показано выше, немаловажный фактор. Очевидно, что указанной методике следовало бы посвятить отдельную работу, хотя она использовалась автором во время исследования проблемы измерения уровня виктимизации.

Но что же практически дают эти разрушительные для традиции выводы? Во-первых, правильная оценка факторов, влияющих на количественные показатели преступности, освобождает от многих иллюзий, касающихся этой сферы познания. Во-вторых, криминологическая мысль освободится от сомнительных теорий, например, об абсолютном и относительном росте преступности в мире¹. По поводу теории абсолютного роста преступности критики в литературе, насколько мы можем об этом знать, не прозвучало, поскольку считается, что он связан с ростом населения в мире. Однако все же критика теории относительного роста преступности прозвучала. В частности, Д.А. Ли отмечает, что подобный вывод основывался на несовершенстве репрезентативности данных и противоречии законам равновесия и устойчивости социальной структуры общества². Что касается последних законов, автор, очевидно, прав и для конструктивной критики указанной теории этого было достаточно. Тем не менее, если бы не та ошибка в измерении преступности в относительных величинах, о которой мы говорили выше, не было бы и теории относительного роста преступности в мире. Население планеты увеличивается, и прогнозы на будущее по этому поводу не утешительны. На кону устойчивость развития человечества и возможности планеты выдержать такую человеческую популяцию. Но в криминологическом смысле увеличение населения говорит о том, что набор цифр в статистических отчетах о преступности тоже будет увеличиваться. Поскольку популяция растет, растет и коэффициент на 100 000 населения, поскольку совокупность преступлений, произведенная выросшим населением, будет в формуле, следовательно, должен поползти вверх и коэффициент. Но означает ли это, что действительно происходит большая криминализация общества? Если в процентном соотношении к населению доля преступности не увеличивается, например, с 2,1% до 4,3%, то не следует говорить, что подобный рост имеет значение в криминологическом смысле. Увеличение же населения во влиянии на относительное измерение преступности, которое происходит сегодня, будет влиять на относительный рост преступности только в значении того, что в основе указанного исчисления заложена ошибка. Она проявляется в ненадлежащем учете роли количества населения во влиянии на преступность. Это характерно и для абсолютного, и для относительного значений. Следовательно, аппроксимация абсолютной величины преступлений, производимых растущим населением планеты, на относительную величину коэффициента интенсивности преступности – это просто-напросто числовые хитросплетения.

Библиографический список:

1. 
   Барсукова О.В. Старческая преступность и преступления против лиц пожилого возраста (Криминологические и уголовно-правовые проблемы): Дисс. … канд. юрид. наук. Владивосток: Дальневосточный государственный университет, 2003. С. 22, 23.
   
2. 
   Ли Д.А. Преступность в структуре общества: Монография. М.: Русский мир, 2000.
   С. 124–128.
   
3. 
   Лунеев В.В. Преступность XX века. Мировые, региональные и российские тенденции: Монография / Предисл. акад. РАН В.Н. Кудрявцева. М.: НОРМА, 1999. С. 455–462.
   
4. 
   Сердюк П.П. Де шукати реальні цифри кримінальної віктимізації? // Право та державне управління. 2011. № 1. С. 90–99.