Анализ экономических детерминант преступности Российскими криминометриками

Анализ экономических детерминант преступности Российскими криминометриками.

 

В  России  знакомство  с economics of crime and punishment  началось  примерно 15 лет назад. Самостоятельные исследования по экономике преступной и правоохранительной деятельности начали появляться только в начале 2000-х гг.

Пионером криминометрических исследований, основанных на эмпирических базах данных, стал экономист Юрий Андриенко. Первая его экономико-криминологическая работа, основанная на макроданных по российским регионам,  выявила, что насильственная преступность (убийства) сокращается с ростом доходов на душу населения, но растет с неравенством в распределении доходов. В силу ряда объективных проблем, затрудняющих анализ российских данных, Ю.В. Андриенко стал затем работать с данными по зарубежным странам.

Методология  анализа. В своей работе «Преступность,  благосостояние  и  неравенство:  о  чем  свидетельствуют международные  виктимизационные  обследования» (Андриенко 2002) Ю.Андриенко использовал новый методологический подход к анализу детерминант преступности.

Как правило, зарубежные криминометрики работали с базами  данных  об  официально  зарегистрированных  преступлениях. Конечно,  они отдавали себе отчет в том, что по всем видам правонарушений регистрируются далеко не все преступления. Но иных баз данных в их распоряжении не было.

Новым путь поиска достоверной  информации о взаимосвязи между экономическими факторами и уровнем преступности стал возможен на основе использования так называемых микроданных, т.е. данных о криминальной виктимизации домохозяйств.

Речь идет о данных массовых опросов о том, как часто граждане становятся жертвами различных видов  преступлений.

Микроданные позволяют преодолевать проблему занижения, характерную для регистрируемой преступности, потому что жертва не имеет побуждений скрывать преступления (в отличие от тех, кто отвечает за их расследование).

Если данные официальной статистики часто приводят к выводу о криминогенности экономического развития (чем выше уровень развития, тем выше уровень преступности), то микроданные показывают, наоборот, что развитые страны вовсе не характеризуются более высоким уровнем обычной преступности, просто их там более тщательно регистрируют.

Основным источником данных для Ю.Андриенко стали международные виктимизационные  обследования (МВО — International Crime Victim Survey (ICVS)). Они  организованы Межрегиональным институтом исследования криминального правосудия при ООН (UNICRI),  чтобы  использовать  стандартизированный  подход  к  изучению домохозяйств, пострадавших от преступлений, и получить сопоставимые данные по большому числу стран мира.

На начало 2000-х гг. были проведены уже четыре раунда обследований (1989, 1992, 1996–1997 и 2000–2001 гг.), в которых  приняли участие 68 стран всех типов (развитые, развивающиеся и транзитивные).¹

Во  всех  раундах ICVS  представлены 11  видов  преступлений:  угон  автомобиля, кража из автомобиля, автомобильный вандализм, кража мотоцикла (мопеда, мотороллера), кража велосипеда, квартирная кража, попытка квартирной кражи, кража личного имущества, разбой, сексуальные инциденты, нападение и угрозы.

Большинство из них —  это преступления против  личной собственности или домохозяйства. Только сексуальные инциденты, нападение и угрозы являются преступлениями против личности.

Юрий Андриенко использовал информацию 4-го раунда по трем категориям преступлений:

1) преступления с автомобилями (угон, кража из автомобиля и  вандализм);

2) имущественные преступления (квартирная кража, кража личного  имущества и разбой);

3) насильственные преступления (сексуальные инциденты, нападение  и угрозы).

Чтобы  выявить  взаимосвязь  между  неравенством  и  преступностью,  показатели виктимизации из национальных обследований виктимности были сопоставлены с данными о материальном неравенстве, измеряемом индексом Джини.

Важной методологической проблемой, которую должен был решить Ю.Андриенко, являлась мера учета уровня благосостояния. Использовать для этих целей среднедушевой ВВП было не вполне корректно, поскольку ВВП — это средняя величина по всей  стране, она может неточно отражать доход  в конкретном  ее регионе. Поэтому российский криминометрик решил использовать показатель среднего числа автомобилей в регионе, который по базе ICVS можно было легко посчитать для каждого региона и который к тому же имел очень высокую корреляцию с ВВП на душу населения (0,77).

Результаты  анализа.  В  ходе  исследования,  как  и  следовало  ожидать,  между  неравенством  и  реальным  уровнем  преступности  обнаружилась  для  стран мира  в  целом  обратная  зависимость.  Наименьший  уровень  виктимизации  среди 20 стран был в Японии (21 на 100 человек), а наибольший — в Англии и Уэльсе (55 на 100 населения).

Россию напрямую сопоставлять с другими странами мира по базе данных ICVS было нельзя, поскольку наша страна представлена в виктимизационном обследовании только Москвой.

Согласно обследованиям, уровень виктимизации по 11 видам достигал 80 на 100 населения в 1994 г., сократившись до 52 в 1999 г. Этот показатель очень близок к уровню виктимизации в городах Европы; он много меньше, чем в столицах стран Латинской Америки (например, Аргентины или Бразилии), где уровень виктимизации превышает 100 на 100 населения.

Все эмпирические результаты, полученные в проекте ICVS, основаны на реальной, а не на официально  зарегистрированной преступности. В результате использования  этой базы данных можно опровергнуть мнение, основанное на данных официальной  статистики, будто преступность растет по мере повышения дохода на душу населения.

На самом деле риск стать  жертвой преступления оказывается  примерно одинаковым, независимо  от  среднедушевого дохода. Однако  если исключить из  выборки  страны с  высоким  доходом,  то преступность  все-таки  оказывается  растущей по мере  роста среднедушевого дохода — результат, согласующийся с  гипотезой о криминогенности экономического развития.

 

Экономические факторы, детерминирующие риск стать жертвой

преступления (по расчетам Ю.В. Андриенко)

 

Звездочками обозначена статистическая значимость коэффициента:

* — значимый на уровне 10%;

** — значимый на 5%;

*** — значимый на 1%.

В  таблице  показаны  рассчитанные Ю.Андриенко  коэффициенты  корреляции между микроданными  об  уровне  преступности  и характеристиками  лиц,  ставших жертвами преступности, а также той общественной среды, в которой эти люди живут.

Прокомментируем их.

Криминометрический анализ выявляет значимое влияние благосостояния домохозяйства на вероятность стать жертвой преступлений против собственности (в первой строке таблицы все коэффициенты больше 1).

Однако выясняется, что  владение автомобилем сокращает риск виктимизации (поскольку во второй строке коэффициенты ниже 1). В итоге получается, что нет статистической разницы между виктимизацией человека (от имущественных и насильственных преступлений) из домохозяйства, не владеющего автомобилем, и виктимизацией человека из домохозяйства с одним автомобилем. Домохозяйство с одним автомобилем в среднем богаче, чем то, у которого его нет, но этот автомобиль «защищает» против преступлений. Однако каждый дополнительный автомобиль приводит к росту виктимизации: на 12% — от насильственных преступлений, на 14% — от имущественных и на 31% — от преступлений, связанных с автомобилями (третья строка таблицы).

Неравенство играет вполне ожидаемую роль, усиливая виктимизацию. Рост индекса Джини на единицу (по шкале от 0 до 100) приводит к увеличению на 1% риска виктимизации от автопреступлений и на 2% процента преступлений против имущества и личности (четвертая строка).

Средний доход в регионе (который считается пропорциональным среднему числу автомобилей в этом регионе) играет, согласно работе Ю.Андриенко, позитивную роль в сокращении преступлений против собственности, но ведет к сильному росту насильственной преступности. При увеличении среднего числа автомобилей в каждом домохозяйстве на единицу число преступлений против автомобилей и имущества сокращаются на 26% и 22%,  соответственно. Однако при  этом число насильственных преступлений растет на 57% (пятая строка таблицы).

Последняя  строка  таблицы  говорит  о  том,  что  виктимизация  выше  в крупных городах,  особенно  в мегаполисах.  В частности,  человек,  проживающий  в  городе  с 6-миллионным населением в 2 раза чаще становится жертвой любых преступлений по сравнению с человеком из маленького городка с 5 тыс. жителей.

Таким образом, полученные Ю.Андриенко результаты оказались в принципе согласующимися с результатами предыдущих исследований, основанных на теоретической модели Г. Беккера:

• неравенство усиливает уровень преступности,
• уровень дохода обратно коррелируется с преступлениями против собственности, но прямо — с преступлениями против личности.

Следует обратить особое внимание на то, что уровень дохода оказывает неоднозначное влияние. Риск стать жертвой имущественного преступления падает со средним доходом, но виктимизация от преступления против личности, наоборот, растет по мере роста среднего дохода.

Этому парадоксу Ю. Андриенко предлагает два объяснения. С одной стороны, это можно объяснить тем, что в более богатом обществе собственность лучше защищена, чем сам человек. С другой стороны, есть альтернативное правдоподобное объяснение этого феномена — отсутствием ощущаемого наказания за насилие против личности.

Эта гипотеза подтверждается данными МВО из четвертого раунда, показывающими, что  в  европейских  странах  только 7% жертв  сексуальных  инцидентов и 37% жертв нападений  и угроз сообщали об этом в полицию. Это — наименее часто сообщаемые виды  преступлений  из  всех  исследуемых.  Следовательно,  издержки  наказания  для преступника, совершающего насилие в отношении личности, почти исчезают, и потенциальный правонарушитель может почти безнаказанно унижать своих сограждан, опасаясь в то же время покушаться на их имущество.

Таким  образом,  российские  криминометрики  уже начали  вносить свой  вклад в анализ общих закономерностей экономической детерминации преступности.

¹ Позже прошел пятый раунд (2004–2005 гг.), готовится шестой. База данных находится в свободном доступе на сайте (http://rechten.uvt.nl/icvs/).