«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Комплексный анализ российской преступности и судимости

Купить электронную версию статьи

Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
т. 15, вып. 2, февраль 2019

Получена: 10.10.2018

Получена в доработанном виде: 26.10.2018

Одобрена: 14.11.2018

Доступна онлайн: 15.02.2019

Рубрика: Угрозы и безопасность

Коды JEL: D63, K42

Страницы: 359–375

https://doi.org/10.24891/ni.15.2.359

Смирнов В.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
v2v3s4@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-6198-3157
SPIN-код: 3120-4077

Мулендеева А.В. старший преподаватель кафедры физической географии и геоморфологии, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация 
alena-mulendeeva@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-9852-9804
SPIN-код: 9404-7292

Предмет. Российская преступность и судимость.
Тема. Состояние преступности и судимости в Российской Федерации.
Цели. Выявление порядка агломерации и важности показателей состояния преступности и судимости в Российской Федерации.
Методология. Исследование основано на комплексном подходе с применением кластерного и нейросетевого анализа.
Результаты. С помощью кластерного и нейросетевого анализа выявлен порядок агломерации и важность показателей состояния преступности и судимости в Российской Федерации. Результаты исследования позволяют системно подойти к вопросу снижения правонарушений, используя синергетический эффект от взаимного влияния не только соответствующих преступлений, но и соизмеримого наказания. Комплексный подход к анализу весомости показателей состояния преступности и судимости в Российской Федерации расширяет практические знания не только о возможностях снижения правонарушений, но и повышения эффективности правоохранительной деятельности и обеспечения безопасности, в том числе за счет снижения доли расходов федерального бюджета.
Область применения. Результаты исследования целесообразно использовать государственными органами власти при разработке мероприятий для снижения правонарушений.
Выводы. Комплексный анализ преступности и судимости в Российской Федерации позволил выделить ключевые направления профилактики основных правонарушений по иерархии важности агломерации – кража, грабеж, разбой, изнасилование и умышленное причинение тяжкого вреда здоровью – среди учащихся и студентов, 30–49-летних мужчин и лиц без постоянного источника дохода (безработных) и основную меру наказания (штраф, исправительные работы, лишение свободы).

Ключевые слова: кластерный анализ, мера наказания, порядок агломерации, преступность

Список литературы:

  1. Gilinskiy Ya. Crime in Contemporary Russia. European Journal of Criminology, 2006, vol. 3, iss. 3, pp. 259–292. URL: Link
  2. Morris N.A., Slocum L.A. Estimating Country-Level Terrorism Trends Using Group-Based Trajectory Analyses: Latent Class Growth Analysis and General Mixture Modeling. Journal of Quantitative Criminology, 2012, vol. 28, iss. 1, pp. 103–139. Stable URL: Link
  3. Stamatel J.P. The Influence of Political and Economic Changes on Macro-Level Property Crime Variation: The case of post-Communist Central and Eastern Europe. Criminology & Criminal Justice, 2017, vol. 17, iss. 5, pp. 526–545. URL: Link
  4. Савюк Л.К. О международной классификации преступлений // Вестник НГУЭУ. 2015. № 4. С. 223–239.
  5. Ванчикова Е.Н., Макаров А.Н., Чумакова Л.П. Изучение пространственной дифференциации бюджетного обеспечения программных мероприятий по профилактике преступлений и иных правонарушений как методологическая основа механизма криминологического прогноза в РФ (региональный аспект) // Всероссийский криминологический журнал. 2016. Т. 10. № 2. С. 233–243. URL: Link.233–243
  6. Мошкин Н.И., Цыренов Д.Д., Боровских Р.Н. Методологические проблемы криминологического прогнозирования механизмов детерминации преступлений и иных правонарушений в контексте формирования объемов бюджетных ассигнований регионов на их профилактику // Всероссийский криминологический журнал. 2017. Т. 11. № 1. С. 52–60. URL: Link.52–60
  7. Дианов Д.В., Гайфулин Н.В. Применение статистических методов в экспертных исследованиях основного капитала региональной экономики // Вопросы региональной экономики. 2018. № 1. С. 151–160.
  8. Алиев У.А., Курицына Н.И. Проблематика в анализе экономической преступности в России // Вестник Национальной академии туризма. 2018. № 1. С. 81–83.
  9. Браилко Д.М. Статистическое изучение экономических преступлений // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2016. № 1. С. 56–62.
  10. Корнилов А.Р., Кутякин С.А. Современный экспертно-статистический анализ состояния противодействия преступности в сфере экономики и борьбы с коррупцией на территории Рязанской области // Юридическая наука. 2018. № 1. С. 93–100.
  11. Куракин А.В., Костенников М.В., Мышляев Н.П. Причины и условия совершения административных правонарушений (деликтов) // Административное и муниципальное право. 2015. № 7. С. 676–683. URL: Link
  12. Серикбаева С.С. К вопросу о совершенствовании статистического учета террористических и экстремистских уголовных правонарушений // Бюллетень науки и практики. 2016. № 5. С. 227–230.
  13. Кузьмина Н.В. Проблемные вопросы учета экстремистских и террористических проявлений в уголовно-правовой статистике // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. Философия. Социология. Право. 2016. Т. 36. № 10. С. 109–113. URL: Link
  14. Кайбичев И.А., Кайбичева Е.И. Индекс выявления лиц, совершивших тяжкие преступления в Российской Федерации // Научный вестник Омской академии МВД России. 2017. № 2. С. 11–15.
  15. Glaisher J.L. On the Solution of the Equations in the Method of Least Squares. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 1874, vol. 34, iss. 7, pp. 311–335. URL: Link
  16. Sheppard W.F. Fitting of Polynomial by Method of Least Squares (Solution in Terms of Differences or Sums). Proceedings of the London Mathematical Society, 1914, vol. S2-13, iss. 1, pp. 97–108. URL: Link
  17. Khabaza I.M. An Iterative Least-Square Method Suitable for Solving Large Sparse Matrices. The Computer Journal, 1963, vol. 6, iss. 2, pp. 202–206. URL: Link
  18. Bajo Ja., De Paz Ju.F., Rodríguez S., González A. A New Clustering Algorithm Applying a Hierarchical Method Neural Network. Logic Journal of the IGPL, 2011, vol. 19, iss. 2, pp. 304–314. URL: Link
  19. Fraley C., Raftery A.E. How Many Clusters? Which Clustering Method? Answers Via Model-Based Cluster Analysis. The Computer Journal, 1998, vol. 41, no. 8, pp. 578–588.
  20. Молоков В.В., Рудакова Е.Н. Исследование статистических взаимосвязей показателей преступности как фактора криминализации региона // Вестник Сибирского юридического института МВД России. 2018. № 1. С. 61–68.
  21. Козырев М.С., Масликов В.А. Применение корреляционного анализа при исследовании некоторых видов преступлений, совершаемых в Москве // Криминологический журнал Байкальского государственного университета экономики и права. 2016. Т. 10. № 1. С. 28–39. URL: Link.28-39
  22. Kim S.-W., Pridemore W.A. Social Change, Institutional Anomie and Serious Property Crime in Transitional Russia. The British Journal of Criminology, 2005, vol. 45, iss. 1, pp. 81–97. URL: Link
  23. Lysova A., Shchitov N. What Is Russia's Real Homicide Rate? Statistical Reconstruction and the "Decivilizing Process". Theoretical Criminology, 2015, vol. 19, iss. 2, pp. 257–277. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 15, вып. 5, май 2019

Другие номера журнала