Читать статью 'Социально-экономические детерминанты современной российской преступности' в журнале Финансы и управление на сайте nbpublish.com
Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 1695,   статей на доработке: 350 отклонено статей: 391 
Библиотека

Вернуться к содержанию

Финансы и управление
Правильная ссылка на статью:

Социально-экономические детерминанты современной российской преступности

Зубова Юлия Анатольевна

кандидат экономических наук

старший преподаватель, кафедра гуманитарных и социальных наук, Саратовский военный ордена Жукова Краснознаменный институт войск национальной гвардии Российской Федерации

410023, Россия, Саратовская область, г. Саратов, ул. Московская, 158

Zubova Yuliya Anatol'evna

PhD in Economics

Senior Educator, the department of Humanities and Social Sciences, Saratov Military Institute of the Zhukov Order of the Red Banner Institute of the National Guard Troops of the Russian Federation

410023, Russia, Saratovskaya oblast', g. Saratov, ul. Moskovskaya, 158

osier703@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.25136/2409-7802.2021.2.34458

Дата направления статьи в редакцию:

28-11-2020


Дата публикации:

06-07-2021


Аннотация: Предметом настоящего исследования является социально-экономическая детерминация современной российской преступности. Его цель состоит в том, чтобы выявить социально-экономические факторы, оказывающие статистически значимое влияние на уровень преступности в стране, определить степень и характер зависимости между этими факторами и уровнем преступности, ранжировать указанные факторы по уровню их значимости. В качестве методологической базы настоящего исследования послужил метод материалистической диалектики, являющийся всеобщим методом познания действительности, и вытекающие из него частнонаучные методы, а именно, методы корреляционно-регрессионного и факторного анализа, реализованные в пакете прикладных программ IBM SPSS Statistics.   В результате проведенного исследования было установлено, что наибольшее влияние на уровень преступности в стране оказывает такой социально-экономический фактор как ожидаемая продолжительность жизни при рождении. При этом взаимосвязь между этим фактором и уровнем преступности носит обратный характер: чем выше продолжительность жизни (а значит, ее качество, благополучие граждан), тем ниже преступность. Также на уровень преступности значимое влияние оказывают комплексы факторов, обуславливающие скученность населения, относительный уровень его доходов, уровень образования и культуры и те насущные проблемы, с которыми гражданам приходится сталкиваться в течение жизни – безработица, инфляция, бедность и т.п.


Ключевые слова: ожидаемая продолжительность жизни, уровень социально-экономического развития, уровень преступности, социально-экономические факторы преступности, детерминация преступности, преступность, уровень жизни, корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ

Abstract: The subject of this research is the socioeconomic determination of the current Russian crime rate. The goal consists in revealing the socioeconomic factors that have a statistically significant impact upon the crime rate in the country, discern the degree and nature of interdependence between these factors and the crime rate, as well as rank these factors by their importance. Methodological framework is comprised of the method of materialistic dialectics, which is a universal method of cognition of reality, and the arising from it private scientific methods, such as correlation-regression and factor analysis, implemented in the software package IBM SPSS Statistics. It is established that such socioeconomic factor as life expectancy at birth has most considerable impact upon the crime rate in the country. At the same time, interrelation between this factor and the crime rate is the other way around – the higher is life expectancy (its quality and population well-being), the lower is the crime rate. Crime rate is also substantially affected by the set of factors that determine density of the population, relative level of income, education, culture, and essential problems faced by the citizens throughout life – unemployment, inflation, poverty, etc.



Keywords:

standard of living, life expectancy at birth, level of socio-economic development, crime rate, socio-economic factors of crime, correlation analysis, causality of crime, crime, regression analysis, factor analysis

Преступность всегда была и остается сейчас одной из наиболее острых социальных проблем. Ее острота обусловлена тем огромным ущербом, который она наносит личности, обществу и государству, а также широтой охвата всех без исключения сфер их жизнедеятельности. Очевидно, что необходимым условием эффективного противодействия преступности является глубокое понимание обуславливающих ее факторов, ее детерминант. К сожалению, вопрос о том, что детерминирует современную российскую преступность, остается на сегодняшний день открытым, при этом слабее всего изучены социально-экономические детерминанты преступности. Слабая изученность данного вопроса и обуславливает актуальность темы настоящего исследования.

Итак, что же следует считать детерминантами преступного поведения?

В числе указанных детерминант еще в XVIII веке было принято выделять нравственность, социальные условия и законы (именно на эти факторы одним из первых указал бельгийский математик, статистик и социолог А. Кетле в своей работе «Социальная система и законы, ею управляющие» [6, с. 218]). Впоследствии список указанных детерминант был расширен, к ним стали также относить анатомические, физиологические, психологические, наследственные, семейные, демографические, этнические, расовые, климатические, географические, экономические, культурологические, педагогические, профессиональные и другие факторы.

При этом подразумевалось, что вышеперечисленные факторы существенно отличаются друг от друга по степени своего влияния на преступность, а также по степени своей значимости для ее понимания и исследования.

Так, представители классического направления криминологической науки (например, Ч. Беккариа, И. Бентам, В. Блэкстоун, С. Ромилли) наиболее значимыми считали правовые факторы. Для исследования указанных факторов они применяли юридический (дедуктивный) метод, который характеризовался «полным отвлечением от всех сторон жизни, кроме юридической: объектом изучения должно быть право и только право, взятое в его изолированности, вне его соприкосновения с экономическими, общественными и всякими другими отношениями живой действительности» [5].

Представители антропологической школы (например, Ч. Ломброзо, Дж. Причард, Р. Гарофало, Э. Кречмер) считали, что определяющее влияние на преступность имеют анатомические, физиологические, климатические факторы, расовая принадлежность.

И наконец, представители социологического направления (например, Г. Тард, Э. Дюркгейм, П. Сорокин) полагали, что решающее влияние на уровень преступности оказывают социально-экономические факторы.

К указанным факторам в настоящее время относят среднедушевые денежные доходы населения, уровень безработицы, степень имущественного расслоения общества, задолженность граждан по кредитам, миграцию, брачность, разводимость, уровень образования, потребление алкоголя, посещаемость театров и музеев и т.п.

Исторически сложилось так, что отечественная наука развивалась и продолжает развиваться в рамках социологического направления криминологии. Именно поэтому современные российские ученые главными детерминантами нынешней российской преступности считают социально-экономические факторы. При этом экономические детерминанты, по их мнению, имеют намного больший вес, чем социальные. Так, Р. В. Авдеев, перечисляя наиболее важные причины и условия современной преступности, отмечает, что «исходными среди них выступают экономические и тесно связанные с ними распределительные отношения» [1, с. 229].

При этом большинство российских ученых придерживается мнения о том, что зависимость между уровнем преступности и значениями социально-экономических детерминант носит обратный характер: чем лучше значения этих детерминант, тем ниже уровень преступности. И наоборот, показатели преступности тем выше, чем выше, например, степень дифференциации общества по уровню доходов: «имущественная поляризация населения в России в значительной мере усиливает негативное воздействие бедности, генерирует социальную дисгармонию, рождает протестные настроения, мотивирует значительное число нарушений закона» [7, с. 100].

Суждение о том, что уровень преступности находится в обратной зависимости от показателей социально-экономического развития, представляется, на первый взгляд, вполне обоснованным и логичным, тем более, что данное суждение находит подтверждение в трудах выдающихся мыслителей прошлого. Еще Аристотель отмечал, что «бедность – источник возмущений и преступлений» [3]. Ф. Энгельс указывал на то, что большинство преступлений составляют «преступления, обусловлен­ные в той или иной форме нуждой» [12, с. 362]. По мнению Г. Тарда, «многие из наших негодяев и мошенников никогда не убили бы и не украли, если бы они родились богатыми» [11, c. 11].

Между тем существует и альтернативная точка зрения на роль социально-экономических факторов в детерминации преступности. Сторонники этой точки зрения считают, что влияние указанных факторов на уровень преступности не так однозначно. Иначе в богатых обществах вообще бы не было преступности, либо ее уровень был бы минимальным. Однако это не так (табл. 1).

Таблица 1

ВВП на душу населения, индекс преступности и позиция в рейтинге по индексу безопасности некоторых стран мира в 2018 г.

(по данным Всемирного банка [14] и Numbeo [13])

ВВП на душу населения, тыс. долл. США

Индекс преступности

Позиция в рейтинге по индексу безопасности

Российская Федерация

11,3

45,20

66

Великобритания

42,9

41,20

54

США

62,8

49,58

81

Франция

41,5

45,29

67

Швеция

54,6

49,26

78

Япония

39,3

13,10

1

Как видим, первое место по уровню безопасности (показателю, обратному уровню преступности) заняла Япония – страна, чей ВВП на душу населения далеко не самый высокий в мире. Что касается США, то их ВВП на душу населения – самый высокий в группе из 6 стран, взятых для анализа, а позиция в рейтинге по индексу безопасности, наоборот, самая низкая. Примечательно, что Российская Федерация и Франция в рейтинге по индексу безопасности оказались на соседних позициях, несмотря на то, что ВВП на душу населения Франции почти в 4 раза превышает аналогичный российский показатель.

Также сторонники альтернативной точки зрения категорически не согласны с теми своими оппонентами, которые «в причинном комплексе преступности обычно к ключевым его элементам относят экономические» [10, с. 249]. Такой подход они называют «вульгарно-материалистическим» и считают, что он нуждается в критической переоценке.

По их мнению, существуют и другие детерминанты, оказывающее не меньшее, а, возможно, и большее влияние на уровень преступности, например, духовно-нравственные факторы. Подтверждением тому служит тот факт, что далеко не все люди, оказавшиеся в тяжелом и даже критическом материальном положении, встают на преступный путь.

Сторонники альтернативной точки зрения относительно роли социально-экономических факторов в детерминации преступности тоже находят подтверждение своих взглядов в трудах классиков. Например, они апеллируют к трудам Ч. Ломброзо, который по результатам проведенных им исследований пришел к выводу о том, что по мере падения уровня жизни преступность не только не растет, но даже снижается: «в Шотландии, Англии и Ирландии, где поденный заработок рабочего очень мал, наблюдается также очень мало убийств (0,51 – 0,56 – 1,05). Напротив, в Испании и Италии, где поденная плата достигает максимальных цифр, мы наблюдаем максимум убийств (8,25 – 9,53)» [8, с. 90]. Что касается краж, то между их числом и уровнем бедности Ч. Ломброзо не обнаружил никакой связи: «преступления эти колеблются в очень широких размерах в Испании, Бельгии, Франции и Италии совершенно независимо от заработка населения этих стран» [8, с. 90].

Отсутствие выраженной обратной зависимости между уровнем преступности и показателями социально-экономического развития страны заметили и наши современники.

Один из них, С. Ю. Бытко, проанализировав динамику российской преступности, вынужден был признать, что ее рекордный рост в 2006 г. (рис. 1) «экономическими причинами объяснить не удается. В этот период, по данным Федеральной службы государственной статистики отмечалось уменьшение числа малоимущих. Внутриполитическая ситуация в этот период была стабильной, власть в стране укреплялась, повышался уровень государственного авторитета, улучшалась управляемость во всех сферах деятельности государства. Таким образом, всплеск преступности, пик которого пришелся на 2006 г., является аномальным, необъяснимым с точки зрения общепринятых взглядов на причины преступности» [4, c. 60].

Рис. 1. Динамика преступности в Российской Федерации

Другой автор, Ю. В. Андриенко, анализировал данные о преступности не только в России, но и в ряде зарубежных стран. Причем для анализа он брал не официальные статистические данные о количестве зарегистрированных преступлений, которые по ряду причин являются обычно заниженными, а более объективные результаты виктимизационных обследований, проводимых под эгидой ООН. В итоге Ю. В. Андриенко установил следующее: «уровень виктимизации выявляет примерно одинаковый, если не более низкий уровень преступности в развитых странах по сравнению с остальным миром» [2]. То есть уровень преступности, по данным Ю. В. Андриенко, практически не зависит от степени социально-экономического развития государства.

Таким образом, вопросы о том, какие детерминанты преступности являются главенствующими, и каков характер влияния этих детерминант на уровень преступности, остаются открытыми. Чтобы внести некоторую ясность в эти вопросы, нами была предпринята попытка исследования зависимости этого уровня от некоторых показателей социально-экономического развития государства.

В качестве исходных данных для этого исследования были взяты данные МВД Российской Федерации о количестве зарегистрированных преступлений (всего и по видам), данные Росстата о социально-экономическом развитии (в целом по Российской Федерации и региональном разрезе).

Первое, на что было обращено внимание, – существенная дифференциация показателей преступности по регионам. Даже в пределах одного федерального округа количество зарегистрированных преступлений на тысячу жителей может различаться в 2 и более раз и либо превышать средний по России уровень, либо быть ниже его. Так, в 2018 году в среднем по России было зарегистрировано 13,6 преступлений на тысячу жителей, а в двух субъектах Центрального федерального округа – Белгородской и Калужской областях – 8,5 и 16,8 преступлений соответственно.

Чем же вызвана столь существенная разница в уровне преступности? Предположим, что данная разница обусловлена различиями в социально-экономическом развитии регионов. Проверим эту гипотезу, проанализируем указанные различия и их влияние на уровень преступности в регионе по таким параметрам как среднегодовая численность населения, коэффициент миграционного прироста (на 10 000 человек населения), коэффициент смертности, ожидаемая продолжительность жизни при рождении, общий коэффициент брачности, общий коэффициент разводимости, уровень безработицы, доля занятых, имеющих высшее образование, доля безработных, имеющих высшее образование, валовой региональный продукт на душу населения, индекс потребительских цен, индексы промышленного производства, среднедушевые денежные доходы (в месяц), среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, реальная среднемесячная начисленная заработная плата работников в процентах к предыдущему году, потребительские расходы в среднем на душу населения (в месяц), фактическое конечное потребление домашних хозяйств на душу населения, численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума и в процентах от общей численности населения, децильный коэффициент, задолженность по кредитам в рублях, предоставленным кредитными организациями физическим лицам на начало года, на душу населения, инвестиции в основной капитал на душу населения, показатель динамики инвестиций в основной капитал (в процентах к предыдущему году), основные фонды в экономике (по полной учетной стоимости на конец года) на душу населения, удельный вес полностью изношенных основных фондов на конец года, общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя (на конец года в м2), ввод общей в действие жилых домов, м2 площади жилых помещений на душу населения, средняя стоимость м2 модельного жилья на первичном рынке, тыс. руб., продажа алкогольной продукции населению, численность зрителей театров, человек (на 1000 человек населения), число посещений музеев, человек (на 1000 человек населения).

Нам неизвестно, от каких из перечисленных выше показателей зависит уровень преступности в регионе. Нам также не известен характер этой зависимости (в случае, если она имеется).

Чтобы выяснить и первое, и второе, было решено построить однофакторные модели, где в качестве зависимой переменной был взят уровень преступности, а в качестве независимой – каждый из перечисленных выше показателей. При этом для каждой пары «уровень преступности – показатель социально-экономического развития» было построено по восемь моделей – линейная, квадратичная, кубическая, степенная, логарифмическая, логистическая, экспоненциальная и s-кривая. Качество построенных моделей оценивалось по коэффициенту детерминации и F-критерию. Расчеты были произведены в пакете прикладных программ IBM SPSS Statistics 20.

Из всех построенных моделей только одна имела приемлемое качество – модель кубической зависимости уровня преступности от ожидаемой продолжительности жизни при рождении:

,

- где y – уровень преступности (количество зарегистрированных преступлений на 1000 чел);

- PG - ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет.

Смысловая интерпретация полученной модели состоит в следующем: между уровнем преступности в регионе и ожидаемой продолжительностью жизни при рождении в этом регионе существует обратная зависимость: чем выше ожидаемая продолжительность жизни при рождении, тем ниже преступность.

На первый взгляд не совсем понятно, как связано количество лет, которое, как ожидается, проживет родившейся в текущем году человек, и уровень преступности в стране. Но если вспомнить о том, что количество лет жизни человека во многом зависит от ее качества, а оно, в свою очередь, зависит от уровня его материальной обеспеченности и уровня социально-экономического развития государства и региона, природа выявленной взаимосвязи, ее суть становится предельно понятной.

Получается, что зависимость между уровнем благосостояния населения и уровнем преступности в современных российских условиях все же существует, и зависимость эта обратная: чем выше уровень благосостояния населения, тем выше продолжительность жизни в стране, тем ниже уровень преступности.

Построение однофакторных моделей и исследование влияния отдельных параметров социально-экономического развития на уровень преступности можно считать лишь предварительным, разведочным исследованием. Ведь детерминанты преступности есть не отдельные, изолированные социальные явления, а комплексы этих явлений. Именно их совместное действие и порождает преступность.

Чтобы в совокупности единичных параметров выделить группы явлений, образующих комплексы, был использован метод факторного анализа.

В качестве исходных данных для его осуществления были взяты 30 перечисленных выше показателей социально-экономического развития, всего 85 значений для каждого показателя (по числу регионов). Таким образом, в матрицу исходных данных (с учетом пропущенных значений) вошло чуть менее 2550 (30×85) элементов.

Далее была сформирована матрица парных корреляций, в ходе исследования которой были выявлены четыре показателя, которые не коррелируют ни с какими другими – индекс промышленного производства, реальная среднемесячная начисленная заработная плата работников в процентах к предыдущему году, инвестиции в основной капитал в сопоставимых ценах в процентах к предыдущему году, удельный вес полностью изношенных основных фондов. Отсутствие корреляции между этими и всеми остальными показателями дает основание предположить, что они не войдут ни в один из формируемых факторов. Поэтому эти показатели было решено исключить из факторного анализа. Таким образом, в массиве данных, предназначенных для факторного анализа, осталось 26 показателей.

На следующем этапе методом «каменистой осыпи» было определено оптимальное количество факторов, их оказалось пять. Таким образом, 26 исходных показателей можно свернуть в 5 факторных комплексов. При этом будет потеряно только 22,8% информации, которую содержали исходные показатели, поскольку кумулятивный процент объясненной дисперсии построенной факторной модели составит 77,2.

Для свертки исходных показателей в 5 укрупненных факторных комплексов был использован метод главных компонент. Для лучшей интерпретируемости извлеченных факторов было произведено вращение матрицы компонент, для этого был использован метод «варимакс» (табл. 2).

Таблица 2

Матрица повернутых компонент

Фактор

1

2

3

4

5

Инвестиции в основной капитал на душу населения

,924

Основные фонды в экономике на душу населения

,916

ВПР на душу населения

,905

Средняя стоимость м2 модельного жилья на первичном рынке

,825

Фактическое конечное потребление домашних хозяйств на душу населения

,820

Потребительские расходы в среднем на душу населения

,820

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата

,732

Коэффициент брачности

,701

Среднедушевые денежные доходы

,677

Задолженность по кредитам, предоставленным физическим лицам на душу населения

,636

Децильный коэффициент

,627

Коэффициент смертности

,876

Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя

,851

Уровень безработицы

-,740

Индекс потребительских цен

,667

Коэффициент разводимости

,657

Продажа алкогольной продукции населению

,600

Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума и в процентах от общей численности населения

-,533

Ввод жилых домов, м2 на душу населения

,800

Коэффициент миграционного прироста

,679

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении

,590

Среднегодовая численность населения

,570

Число посещений музеев

,765

Численность зрителей театров

,724

Доля безработных, имеющих высшее образование

,668

Доля занятых, имеющих высшее образование

,649

Элементами этой матрицы являются коэффициенты корреляции между исходными показателями и вновь сформированными факторами.

Как видим, первый из полученных факторов теснее всего коррелирует с такими показателями как инвестиции в основной капитал на душу населения, основные фонды в экономике на душу населения и т.д. (табл. 2). Данный фактор можно интерпретировать как «макроэкономическая ситуация в стране».

Второй фактор можно интерпретировать как «относительный уровень доходов». Слово «относительный» было включено в название данного фактора потому, что он характеризует не только абсолютную величину среднедушевого дохода граждан, напрямую зависящую от величины их заработной платы и других доходов, а также от величины их кредитных обязательств и семейного положения. Благодаря тому, что в состав этого фактора вошел децильный коэффициент, этот фактор показывает, насколько велики доходы той или иной категории граждан относительно доходов граждан остальных категорий. Также, благодаря тому, что в состав этого фактора вошли параметры потребления, этот фактор показывает, как соотносятся доходы граждан с их расходами.

Третий фактор мы назвали «жизненные проблемы». К ним относятся обстоятельства, обуславливающие смертность населения, а также безработица, инфляция, нищета, отсутствие жилья, алкоголизм, развод.

Четвертый фактор был интерпретирован как «скученность населения», которая, безусловно, зависит от его численности, притока мигрантов, продолжительности жизни, темпов строительства жилья.

И наконец, пятый фактор можно интерпретировать как «уровень образования и культуры».

Итак, мы выделили 5 однородных комплексов социальных явлений, которые потенциально могут оказывать влияние на уровень преступности в стране. Кроме того, на уровень преступности могут влиять еще четыре социально-экономических параметра, которые мы не стали включать в факторный анализ. Итого девять параметров. Чтобы понять, какие из них действительно влияют на преступность, была построена многофакторная регрессионная модель, в которой зависимой переменной стал уровень преступности, а независимыми – 9 вышеупомянутых параметров.

Полученная регрессионная зависимость имела следующий вид:

,

- где y – уровень преступности (количество зарегистрированных преступлений на 1000 чел);

- F2 – второй фактор «относительный уровень доходов»;

- F3 – третий фактор «жизненные проблемы»;

- F4 – четвертый фактор «скученность населения»;

- F5 – пятый фактор «уровень образования и культуры».

Как видим, значимое влияние на уровень преступности (y ) оказывают только четыре параметра – четыре из 5 выделенных нами факторов. Остальные параметры не прошли проверку на значимость по t-критерию.

Полученная модель имеет достаточно хорошее качество, о чем свидетельствуют удовлетворительные значения таких критериев как коэффициент корреляции, критерий Фишера, t-критерий, критерий Дарбина-Уотсона. Единственный показатель качества полученной модели, значения которого оказались не высокими – коэффициент детерминации. Его величина составила всего 0,552, что означает, что полученная регрессионная модель описывает только 55,2% случаев. Такое положение вещей объясняется, на наш взгляд, следующим образом: построенная модель хорошо описывает влияние социально-экономических факторов на уровень преступности, но помимо указанных факторов на преступность значимо влияют и другие факторы (правовые и духовно-нравственные), которые при построении указанной модели не учитывались. Эти факторы требуют дополнительного исследования, что выходит за рамки настоящей работы.

Что касается социально-экономических факторов, то построенная модель позволяет не только выявить те из них, что влияют на уровень преступности, но и ранжировать эти факторы по степени оказываемого ими влияния. Чтобы выполнить такое ранжирование, необходимо проанализировать стандартизированные коэффициенты при переменных в регрессионном уравнении (табл. 3).

Таблица 3

Стандартизированные коэффициенты регрессионной модели

Переменные в уравнении регрессии

Стандартизированные коэффициенты

F 2 – «относительный уровень доходов»

0,349

F 3 – «жизненные проблемы»

0,155

F 4 – «скученность населения»

-0,583

F 5 – «уровень образования и культуры»

-0,256

Чем больше по модулю значение стандартизированного коэффициента, тем больше влияет соответствующая ему переменная на уровень преступности. Как видим, перечень социально-экономических факторов, ранжированных в порядке убывания своего влияния на уровень преступности, выглядит следующим образом:

- «скученность населения»;

- «относительный уровень доходов»;

- «уровень образования и культуры»;

- «жизненные проблемы».

То есть, наибольшее влияние на уровень преступности в стране оказывает плотность населения, наименьшее – проблемы, с которыми приходится сталкиваться гражданам в течение жизни – безработица, инфляция, бедность и т.п.

Итак, по результатам проведенного исследования можно сделать следующие выводы.

К настоящему моменту ученые-криминологи не пришли к единому мнению о том, какие факторы оказывают значимое влияние на уровень преступности.

Так, некоторые ученые считают, что главенствующую роль в детерминации преступности играют правовые факторы; другие ученые придерживаются мнения о том, что преступность в первую очередь зависит от анатомических, физиологических, климатических, этнических факторов; третьи ученые полагают, что решающе влияние на преступность оказывают социально-экономические факторы.

Но даже те ученые, которые придерживаются сходных взглядов на природу детерминант преступности, часто расходятся во мнении о том, каков характер влияния этих детерминант. Так, одни исследователи убедительно доказывают, что преступность растет по мере падения уровня жизни населения; другие же находят не менее убедительные аргументы в защиту противоположной точки зрения.

Проведенный в настоящей работе анализ статистических данных о количестве зарегистрированных преступлений и социально-экономическом развитии в российских регионах позволяет сделать вывод о том, что приблизительно 50% процентов вариации уровня преступности объясняется социально-экономическими факторами.

Наиболее значимым из них является продолжительность жизни. При этом взаимосвязь между уровнем преступности и продолжительностью жизни носит обратный характер: чем выше продолжительность жизни (а значит, ее качество, благополучие граждан), тем ниже преступность.

Также на уровень преступности значимое влияние оказывают комплексы факторов, обуславливающие скученность населения, относительный уровень его доходов, уровень образования и культуры и те насущные проблемы, с которыми гражданам приходится сталкиваться в течение жизни – безработица, инфляция, бедность и т.п.

Библиография
1.
Авдеев Р. В. Причины преступности в России // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2014. № 11 (139). С. 229-234.
2.
Андриенко Ю. В. Преступность, благосостояние и неравенство: о чем свидетельствуют международные виктимизационные обследования. Финальный отчет / Консорциум экономических исследований и образования – Россия и СНГ. URL: http://www.eerc.ru/details/download.aspx?fi le_id=3862 (дата обращения 10.09.2020).
3.
Аристотель Политика / Электронная библиотека RoyalLib.com. URL: https://royallib.com/book/aristotel/politika.html (дата обращения 18.09.2020).
4.
Бытко С. Ю. Причины колебаний преступности в России // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2015. № 4 (42). С. 60-64.
5.
Гернет М. Н. Социальные факторы преступности / Библиотека Гумер. URL: https://www.gumer.info/bibliotek_Buks/Sociolog/Gern/index.php (дата обращения 14.10.2020).
6.
Кетле А. Социальная система и законы, ею управляющие: пер. с фр. Изд. 2-е. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. 314 с.
7.
Корсантия А. А., Максименко И. В. Основные причины детерминации преступности в Российской Федерации // Право и безопасность. 2009. № 2 (31). С. 100-105.
8.
Ломброзо Ч. Преступный человек: пер. с ит. М.: Эксмо: МИДГАРД, 2005. 876 с.
9.
Новая философская энциклопедия : в 4 т. / Институт философии РАН, Национальный общественно-научный фонд; Научно-ред. совет: предс. В. С. Степин. М.: Мысль, 2010. Т. III. 692 c.
10.
Номоконов В. А. Причины преступности в современной России: проблема обостряется // Всероссийский криминологический журнал. 2017. № 2. C. 247–257.
11.
Тард Г. Преступник и толпа (сборник). – М.: Алгоритм, 2016. 430 с.
12.
Энгельс Ф. Положение рабочего класса в Англии / Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. 2-е изд. М.: Государственное издательство политической литературы, 1955. Т. 2. 652 с.
13.
Crime Index by Country 2020 / Numbeo. URL: https://www.numbeo.com/crime/rankings_by_country.jsp (дата обращения 17.09.2020).
14.
GDP per capita (current US$) / The World Bank. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD (дата обращения 17.09.2020).
References (transliterated)
1.
Avdeev R. V. Prichiny prestupnosti v Rossii // Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki. 2014. № 11 (139). S. 229-234.
2.
Andrienko Yu. V. Prestupnost', blagosostoyanie i neravenstvo: o chem svidetel'stvuyut mezhdunarodnye viktimizatsionnye obsledovaniya. Final'nyi otchet / Konsortsium ekonomicheskikh issledovanii i obrazovaniya – Rossiya i SNG. URL: http://www.eerc.ru/details/download.aspx?fi le_id=3862 (data obrashcheniya 10.09.2020).
3.
Aristotel' Politika / Elektronnaya biblioteka RoyalLib.com. URL: https://royallib.com/book/aristotel/politika.html (data obrashcheniya 18.09.2020).
4.
Bytko S. Yu. Prichiny kolebanii prestupnosti v Rossii // Vestnik Altaiskoi akademii ekonomiki i prava. 2015. № 4 (42). S. 60-64.
5.
Gernet M. N. Sotsial'nye faktory prestupnosti / Biblioteka Gumer. URL: https://www.gumer.info/bibliotek_Buks/Sociolog/Gern/index.php (data obrashcheniya 14.10.2020).
6.
Ketle A. Sotsial'naya sistema i zakony, eyu upravlyayushchie: per. s fr. Izd. 2-e. M.: Knizhnyi dom «LIBROKOM», 2012. 314 s.
7.
Korsantiya A. A., Maksimenko I. V. Osnovnye prichiny determinatsii prestupnosti v Rossiiskoi Federatsii // Pravo i bezopasnost'. 2009. № 2 (31). S. 100-105.
8.
Lombrozo Ch. Prestupnyi chelovek: per. s it. M.: Eksmo: MIDGARD, 2005. 876 s.
9.
Novaya filosofskaya entsiklopediya : v 4 t. / Institut filosofii RAN, Natsional'nyi obshchestvenno-nauchnyi fond; Nauchno-red. sovet: preds. V. S. Stepin. M.: Mysl', 2010. T. III. 692 c.
10.
Nomokonov V. A. Prichiny prestupnosti v sovremennoi Rossii: problema obostryaetsya // Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal. 2017. № 2. C. 247–257.
11.
Tard G. Prestupnik i tolpa (sbornik). – M.: Algoritm, 2016. 430 s.
12.
Engel's F. Polozhenie rabochego klassa v Anglii / Marks K., Engel's F. Sochineniya. 2-e izd. M.: Gosudarstvennoe izdatel'stvo politicheskoi literatury, 1955. T. 2. 652 s.
13.
Crime Index by Country 2020 / Numbeo. URL: https://www.numbeo.com/crime/rankings_by_country.jsp (data obrashcheniya 17.09.2020).
14.
GDP per capita (current US$) / The World Bank. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD (data obrashcheniya 17.09.2020).

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

В качестве предмета рассмотрения в данной статье выступают теоретические и методологические аспекты изучения подходов к исследованию социально-экономических детерминантов преступности.
В условиях глобализации, воспроизводства социальных рисков, кризисных явлений и детерминирующего влияния экономических процессов во всех сферах жизнедеятельности общества и индивидов исследуются проблемы, связанные с состоянием преступности. Современная преступность детерминирована негативными явлениями и процессами политической, экономической, социальной, правовой, духовно-нравственной сфер жизни, находящимися, к тому же, в непрерывных диалектически взаимосвязанных причинных связях друг с другом. При этом определить конкретную, математически точную значимость воздействия каждого из факторов или их совокупности в целом на состояние и динамику преступности достаточно сложно. Актуальность темы статьи во многом определена тем, что вопрос социально-экономических детерминантов преступности еще мало изучен.
Методологическую основу исследования составляют следующие методы научного познания: сравнительный анализ, метод аналогий и гипотетико-дедуктивный метод, а также корреляционно-регрессионный анализ влияния уровня преступности в регионе на ожидаемую продолжительность жизни при рождении в этом субъекте. В статье опять же был проведен литературный обзор и изучены различные точки зрения известных ученых по поводу представлений о детерминантах преступности. В работе используется метод анализа статистических данных, включающих различные социально-экономические, демографические и другие показатели.
Научная новизна статьи состоит, в первую очередь, в выдвижении и доказательстве авторской гипотезы о том, что приблизительно 50% вариации уровня преступности объясняется социально-экономическими факторами.
В статье прослеживается тщательная работа и основательный подход к каждому аспекту рассматриваемой темы, материал выстроен с соблюдением внутренней логики. Апелляция к оппонентам представлена, автором проводится критический анализ мнений различных ученых по проблематике исследования, что позволяет судить о высокой степени проработанности проблемы и личном вкладе автора в приращение научного знания. В статье автор ответственно подошел к выбору научной литературы, список использованной литературы содержит четырнадцать источников, в основном использованы источники хорошего качества. В конце статьи представлены краткие выводы и итоги проведенного исследования. Также из положительных моментов публикации можем отметить наличие наглядных материалов (таблиц и рисунков), которые позволяют читателям легче воспринимать информацию. Однако в качестве рекомендации можно посоветовать автору доработать визуализацию данных таблицы 2.
Работа в полной мере соответствует требованиям, предъявляемым к научным исследованиям, написана на актуальную тему, которая получит отклик среди читательской аудитории, и может быть рекомендована к публикации в научном журнале «Финансы и управление» после незначительной доработки.