Практическое становление правовой статистики в России и других странах

Практическое становление правовой статистики в России и других странах

 

Развитие общей и отраслевой теории статистики в мире и России предопределили становление практической статистики или статистического учета преступности, иных правонарушений, судимости, количества заключенных, деятельности правоохранительных органов, гражданско-правовых фактов и других явлений и процессов, характеризующих юридическую деятельность в самом широком понимании этого слова. В разных странах это происходило по-своему.

Исходя из имеющихся тенденций, возможностей и особенностей юридического учета и отчетности, мы главным образом остановимся на характеристике уголовно-правовой, судебной, пенитенциарной и криминологической статистик в некоторых странах.

Во Франции первые попытки становления криминальной судебной статистики относятся к концу XVII в. В начале XIX в. Наполеон I издал циркуляр о систематическом представлении судами статистических отчетов. В 1813 г. вышло первое издание статистического отчета о деятельности судов, а с 1827 г. (год обнародования первого статистического ежегодника, подготовленного А, Герри) их ежегодные публикации становятся систематическими. Доминирует статистика о преступности и правонарушениях (Crimes et delits constates en France), построенная на дефинициях Уголовного кодекса 1810 г., а с 1994 — на УК 1992 г., где исторически существует деление на преступления, проступки и нарушения.

В Германии сведения по судебной статистике впервые стали собираться в Баварии, где в 1803 г. были опубликованы «Данные об уголовных процессах в курфюрстских судах за 1802 г.». С 1830 г. начинается собирание сведений об осужденных, а в 1882 г. была введена централизованная общеимперская судебная статистика, которая затем стала публиковаться в сборниках криминальной статистики (Kriminalstatistik). С тех пор они издаются ежегодно, но их программа не была неизменной. В послевоенное время издаются ежегодные статистические сборники полицейской уголовной статистики (Polizeilische Kriminalstatistik). После объединения ФРГ и ГДР с 1991 г. издаются объединенные сборники криминальной статистики.

В Англии и Уэльсе (в Великобритании до сих пор нет единой статистики о преступности и судимости в Англии, Уэльсе, Шотландии и Ирландии) сбор судебно-статистических сведений начался с первых лет XIX в. В эти же годы стали составляться судебно-статистические отчеты в Ирландии и Шотландии. В настоящее время издается ряд статистических сборников, бюллетеней и дигестов («Notifiablie Offences Recorded by the Police in England and Wales», «Information on the Criminal Justice System in England and Wales» и др.), в которых подробно освещается деятельность системы уголовной юстиции.

В США сбор уголовно-статистических отчетов в отдельных штатах стал развиваться с начала текущего столетия. В 20-х гг., как говорится в Руководстве по составлению единой формы отчетности о преступности в США. Основной ежегодник — «Единый отчет преступности. Преступность в США» («Uniform Crime Reports. Crime in the United States»), в котором в федеральном масштабе и в разрезе штатов публикуются: 1) подробные данные о восьми видах индексных (серьезных) преступлений (убийство, изнасилование, грабеж, нападение, проникновение в помещение, кража-воровство, кража автомашины, поджог); 2) показатели о раскрытых преступлениях; 3) сведения об арестах по 21 виду преступного поведения, в том числе индексным преступлениям; 4) сведения о сотрудниках правоохранительных органов.

В России отчеты о деятельности судов составлялись с начала XIX в. Первый отчет был издан в 1806 г. В 1871 г., после судебной реформы 1864 г., были утверждены правила статистической отчетности судебных учреждений. Первый опубликованный том судебной статистики назывался «Свод статистических сведений по делам уголовным, возникшим в 1872 г.», В последующие годы эти своды меняют название, расширяются и уточняются. Вступительные очерки к ним были написаны известным статистиком Е.Н. Тарновским. Их издание прерывается в 1913г.

Единицами измерения преступности были уголовные дела, рассмотренные в судах, и осужденные. Это оказалось одним из оснований называть статистику «судебной». Параллельно с изданием сводов в 1885—1913 гг. публиковались также «Сборники статистических сведений Министерства юстиции», где имелись данные о личном составе судебных установлений и их деятельности.

Российская судебная статистика с самого начала отличалась детальностью и тщательностью разработки материалов. В них можно было найти сведения о подсудимых, об осужденных, о личном составе судов, о судебной деятельности.

После социалистической революции 1917 г. в некоторых городах (Москва, Петроград и др.) какое-то время сохранялась прежняя судебно-статистическая отчетность. Создание народных судов, революционных трибуналов, органов ВЧК предопределило введение отчетности внутриведомственного характера. С тех пор уголовная статистика практически перестала быть единой и сопоставимой. По линии НКВД ее осуществляли органы милиции, уголовного розыска и исправительных учреждений; по линии НКЮ — следственно-прокурорские и судебные органы.

С января 1997 г. вступил в силу УК РФ 1996 г., в Особенной части которого имеется около 70 статей, предусматривающих «новые» преступления. Массовая криминализация и декриминализация деяний существенно отразились на уровне и структуре преступности и судимости, а также на сопоставимости сведений до 1997 г. и после. В связи с этим вводятся новые формы учета и отчетности для правоохранительных органов и судов.

Относительные величины динамики

 

Соотнесение абсолютных величин можно называть сутью относительных величин. Из сущности относительных величин вытекает метод их расчета: соотнесение сравниваемого показателя с другим показателем, принятым за основу, базу для сравнения. Показатель, с которым сравнивается изучаемый признак, так и называется – базисный.

Как правило, в относительных величинах измеряются те явления, которые в статистике выражаются через вторичные признаки. Таким образом, относительные величины также являются вторичными по отношению к абсолютным величинам, которые применяются при измерении первичных признаков. Более того, относительные величины вторичны сравнительно с абсолютными величинами и по методу расчета.

В результате расчета относительных величин получаются:

а) коэффициенты, отражающие число раз, в которое изменилось исследуемое явления;

б) проценты, которые соответствуют коэффициенту, умноженному на 100;

в) промилле, выражающие размер исследуемого явления на тысячу единиц совокупности, например, численность врачей-терапевтов на каждую тысячу населения. Применяется такая форма расчета ввиду слишком больших различий между сравниваемыми величинами.

При соотнесении между собой абсолютных величин, данных первичного наблюдения, получившиеся показатели называют относительные показатели первого порядка. Если же необходимо сравнить относительные величины, которые уже являются вторичными (расчетными) показателями, то такие показатели называют относительные показатели второго порядка [2].

Относительная величина динамики. Под динамикой в статистике понимается изменения явления во времени. Следовательно, данный вид относительных величин исследует изменения, происходящие в явлении с течением времени. То есть, относительная величина динамики будет представлять собой соотнесение одного и того же показателя по одному и тому же объекту, но в разные периоды времени.

Относительные величины динамики также называют «темпами роста», обозначающимися как «Тр» или индексами. Период, в котором явление принимается за основу для сравнения в статистике принято называть «базисным» и обозначать как «х0». Период, в котором происходит сравниваемое явление, называется «отчетным», «текущим» и обозначается как «х1».

Уровень сравниваемого явления может также называться «фактически уровнем», то есть уровнем, фактически достигнутым в отчетном периоде, он имеет обозначение «хф».

Тогда, относительная величина динамики примет следующий вид:

Относительная величина планового задания. В статистике значения признаков исследуемого явления, которые должны быть достигнуты в предстоящем периоде, называются планируемыми значениями.

В качестве базы сравнения принимается фактически достигнутая величина признака исследуемого явления в периоде, который предшествует планируемому, причем не обязательно непосредственное предшествование, за основу для сравнения может приниматься любой предыдущий период. Таким образом, относительная величина планового задания имеет форму:

То есть, данная относительная величина определяет, в процентном отношении, во сколько раз планируемый уровень явления отличается от уровня явления, достигнутого в предыдущем периоде.

Относительная величина выполнения плана. Понятие «выполнение плана» подразумевает сравнение планового задания и фактически полученного результата. Следовательно, относительная величина выполнения плана (ОВв.п.) представляет собой соотнесение фактически достигнутого уровня явления в исследуемом периоде (хф,х1) с планируемым уровнем этого явления (хпл): То есть, данная относительная величина показывает, во сколько раз фактический уровень исследуемого явления в отчетном периоде отличается от запланированного уровня явления на этот период.

Относительные показатели, характеризующие структуру объекта. Под структурой в статистике понимаются сведения о делении исследуемой совокупности на отдельные группы, о величине каждой из групп и об их значении для совокупности в целом. Поэтому относительная величина структуры (d) в статистике представляет собой соотнесение части явления (f) и явления в целом (суммы всех частей, f):

То есть относительная величина структуры показывает, какую долю (или сколько процентов) составляет часть совокупности в общем объеме совокупности. Синонимом понятия «относительная величина структуры» являются также понятия «удельный вес», «доля».

Относительная величина сравнения. Относительная величина сравнения отражает соотнесение показателей, имеющих одинаковые содержание, единицы измерения, период или момент времени, но рассчитанные для разных объектов [3]. То есть данную относительную величину выделяют в отдельный вид, т.к. она позволяет сопоставлять различные объекты по изучаемым признакам. Форма относительной величины сравнения (ОВС) обусловлена ее содержанием: соотнесение определенной характеристики объекта А (ХА) с такой же характеристикой объекта В за тот же период (ХВ):

Относительная величина интенсивности. Под интенсивностью понимается частота появления явления. Относительные величины интенсивности (ОВИ) отражают степень распространенности явления:

 

 

Необходимо подчеркнуть, что относительные величины интенсивности всегда являются результатом соотношения показателей, различных по содержанию, единицам измерения, но одинаковым по временному периоду изучения. В этом и состоит их отличие от других относительных величин, например, относительных величин сравнения. Кроме того, относительные величины интенсивности всегда именованные, то есть выражаются не в процентах, или количестве раз изменения исследуемого явления, принадлежащего различным объектам, а в определенных величинах, зависящих от содержания показателя.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задача

Возраст Преступники, чел.

До 18                    20

От 18 до 25 лет     35

От 25 до 40 лет     45

От 40 до 50 лет     15

Свыше 50 лет       10

На основе этих данных:

1. Определить средний  возраст преступника

2. Моду и медиану

3. Коэффициент вариации

 

Решение

Таблица 1 

Возраст	Хi
		Кол-во,	Комулятивные частоты	Хi - Хср
До 18	17	20	20	-13,2
18-25	21,5	35	55	-8,7
25-40	32,5	45	100	2,3
40-50	45	15	115	14,8
Свыше 50	55	10	125	24,8
всего		125

 

Хср = = 17*20/125 + 21,5*35/125 + 32,5*45/125 + 45*15/125 + 55*10/125 = 30,2 года

 

Для расчета определенного значения модальной величины признака, заключенного в интервале, применяют формулу:

 

Мо = ХМо + iМо *(fМо – fМо-1)/((fМо – fМо-1) + (fМо – fМо+1)),

 

Где ХМо – минимальная граница модального интервала;

iМо – величина модального интервала;

fМо – частота модального интервала;

fМо-1 – частота интервала, предшествующего модальному;

fМо+1 – частота интервала, следующего за модальным.

Чтобы найти моду, первоначально определим модальный интервал данного ряда. Из примера видно, что наибольшая частота соответствует интервалу, где варианта лежит в пределах от 25 до 40. Это и есть модальный интервал. Величина модального интервала равна 15.

Подставляя числовые значения из таблицы 1. в указанную выше формулу, получим:

 

Мо = 25 + 15 * (45 -35)/((45 – 35) + (45 – 15)) = 28,75

 

Мода  = 28,75 года

Исчислим теперь медиану. Для нахождения медианы в интервальном вариационном ряду определяем сначала интервал, в котором она находится (медианный интервал). Таким интервалом будет такой, комулятивная частота которого равна или превышает половину суммы частот. Комулятивные частоты образуются путем постепенного суммирования частот, начиная от интервала с наименьшим значением признака. Половина суммы частот у нас равна 62,5 (125:2). Следовательно, согласно таблицы 1 медианным интервалом будет интервал со значением от 25 до 40.

До этого интервала сумма накопленных частот составила 55 Следовательно, чтобы получить значение медианы, необходимо прибавить еще 7,5 единиц (62,5 – 55).

При определении значения медианы предполагают, что значение единиц в границах интервала распределяется равномерно. Следовательно, если 45 единиц, находящихся в этом интервале, распределяются равномерно в интервале, равном 15, то 7,5 единицам будет соответствовать следующая его величина:

 

15 * 7,5/45 = 2,5

 

Прибавив полученную величину к минимальной границе медианного интервала, получим искомое значение медианы:

 

Ме = 25 +2,5 = 27,5 года.

 

Формула исчисления медианы для интервального вариационного ряда имеет следующий вид:

 

Ме = ХМе + iМе * (∑f/2 – SМе-1)/fМе,

 

Где ХМе – начальное значение медианного интервала;

iМе – величина медианного интервала;

∑f – сумма частот ряда (численность ряда);

SМе-1 – сумма накопленных частот в интервалах, предшествующих медианному;

fМе – частота медианного интервала.

Подставляя в эту формулу значения из примера, приведенного выше, получим значение медианы:

 

Ме = 25 + 15 * (125/2 – 55)/45 = 27,5 года.

 

Следовательно, в наших примерах мода равна 28,75 года, а медиана – 27,5 года.

 

Найдём далее среднеквадратичное отклонение. Для этого определим дисперсию.