ПРИКЛАД АНАЛІЗУ ПАНЕЛЬНИХ ДАНИХ

Однією з найгостріших соціальних проблем в усьому світі є криміналізація суспільства в цілому і економіки зокрема. Дана проблема актуальна для економічних систем практично будь-якого типу. Дослідження взаємозв'язку соціально-економічної та кримінальної ситуації дозволяє виявити потенціал непрямих заходів щодо зниження рівня регіональної злочинності.

Розглянемо аналіз системи соціально-економічних детермінант злочинності в суб'єктах Сибірського федерального округу (СФО) на основі панельних даних [80]. Аналіз соціально-економічної детермінації було проведено для загального рівня злочинності та двох основних видів злочинів - проти особи (на прикладі вбивств і замахів на вбивство) і проти власності (на прикладі крадіжок чужого майна).

Доступні з офіційних джерел [52, 69, 72] дані відображають динаміку зміни відповідних показників для 12 суб'єктів СФО протягом шести років (1998-2003 рр.). Це дозволило розглядати проведене дослідження як панельне і застосувати відповідну техніку.

Як характеристик рівня злочинності в регіонах використовувалися індекси концентрації окремих видів злочинів, які визначаються наступним чином [87]:

де СС1 ас - індекс концентрації злочинів виду з в регіоні я; N - кількість злочинів виду с, зареєстрованих на території регіону а.

Для характеристики загального рівня злочинності та соціально-економічних показників використовується коефіцієнт такого вигляду:

де x it - значення показника по регіону i в період V, x t - середнє по СФО значення показника в період t.

Коефіцієнт (9.34) може бути інтерпретований як індекс концентрації відповідного показника по регіону i в період Г.

Для оцінювання впливу соціально-економічних детермінант на індекс концентрації злочинності була розглянута модель виду

де Y. - значення показника рівня злочинності в г-му регіоні в момент часу t (році Г); р - генеральна середнє; а ,. - регіональний ефект; y t - часовий ефект; X} t , ..., X " - значення пояснюють змінних X 1 , ..., X" в г-му регіоні в момент часу t; e j ( - випадкові помилки.

Невідомими параметрами є: генеральне середнє, регіональні і тимчасові ефекти, а також набір коефіцієнтів b v ..., b.

Присутність в моделі (9.35) двох якісних факторів (тимчасових і регіональних ефектів) призвело до необхідності введення ідентифікують обмежень [27, 47] виду

Ідентифікація моделі (9.35) проводилась методом найменших квадратів на основі узагальненого звернення [27, 47].

В якості залежної змінної Y в моделі (9.35) послідовно виступали: індекс концентрації вбивств і замахів на вбивство (К), крадіжок чужого майна ( Y.,) і загального рівня злочинності (У 3 ), тобто розглядалися три моделі. При цьому значення індексів для Y. і У 2 отримані за допомогою виразу (9.33), а для Y. x - за допомогою виразу (9.34). Як пояснюють змінних в усі моделі увійшли наступні регіональні показники: валовий регіональний продукт на душу населення (X 1 ); кількість автомобілів на душу населення (X 2 ); питома вага міського населення (X 3 ); коефіцієнт разводімо- сти (X 4 ); кількість студентів на 10 000 чоловік (X 5 ); реальні доходи на душу населення (X 6 ); рівень загального безробіття (X 7 ); частка населення з доходами нижче величини прожиткового мінімуму (X 8 ); частка прибулих від загального числа прибулих і вибулих у межах регіону (X 9 ); частка прибулих від загального числа прибулих і вибулих з інших регіонів (X 10 ); частка прибулих від загального числа прибулих і вибулих з-поза меж Росії (X й ); площа житла, яка припадає на одного жителя (X 12 ); число лікарняних ліжок на 10 000 населення (X 13 ); введення в дію житлових будинків (X 14 ); індекс промислового виробництва (X 15 ); оборот роздрібної торгівлі на душу населення (X 16 ). Значення пояснюють змінних X 1 , ..., X " були отримані відповідно до перетворенням (9.34).

За результатами проведеного аналізу всіх трьох моделей було виявлено, що фактор часу є статистично незначним, що свідчить про стабільність описуваного явища в часі, тобто про його стаціонарності.

Всі три моделі були ідентифіковані повторно після виключення незначущих тимчасових ефектів (оцінки параметрів представлені в табл. 9.3, 9.4).

Перейдемо до інтерпретації отриманих результатів. Для індексу концентрації вбивств і замахів на вбивство все специфічні для регіонів ефекти виявилися статистично значущими. Негативний знак оцінки параметрів в моделях інтерпретується як антікріміноген- ний (стримуючий концентрацію злочинності в регіоні) ефект відповідної детермінанти; позитивний - як криміногенний (сприяє концентрації злочинності в регіоні). Найбільші криміногенні регіональні ефекти були виявлені для Республік Алтай, Хакасія і Тива, найбільші антікріміногенние - для Новосибірської і Омської областей, Красноярського краю.

Таблиця 93

Детермінація злочинності соціально-економічними факторами в СФО

Змінні (індекси концентрації)

фактор

вбивства

O '.)

крадіжки

(Y 2 )

Загальний

рівень

'оу

ВРП на душу населення

X 1

0,1108

0,1341

-0,0173

Кількість автомобілів на душу населення

X 2

-0,6885

0,3827

0,0808

Питома вага міського населення

Х !

2,3260

0,1174

2,2951

Коефіцієнт разво- димости

X 4

-0,0684

0,1809

0,2458

Кількість студентів на 10 000 чоловік

X 5

-0,4171

-0,0801

0,1979

Реальні доходи на душу населення

X 6

-0,9589

0,1955

-0,2627

Рівень загального безробіття

X 7

0,0939

0,1020

0,1671

Закінчення табл. 93

Змінні (індекси концентрації)

фактор

вбивства

крадіжки

( У 2 )

Загальний

рівень

' е )

Частка населення з доходами нижче величини прожиткового мінімуму

X 8

0,7207

-0,1610

0,3211

Частка прибули від загального числа прибулих і вибулих у межах регіону

X 9

-0,7149

-0,3589

0,2125

Частка прибули від загального числа прибулих і вибулих з інших регіонів

X 10

-0,0371

-0,0892

0,1311

Частка прибули від загального числа прибулих і вибулих з-поза меж Росії

X "

-0,3011

0,1937

0,0792

Площа житла, яка припадає на одного жителя

X 12

1,8116

0,1389

0,0181

Кількість лікарняних ліжок на 10 000 населення

X 13

0,9990

0,1831

0,1789

Введення в дію житлових будинків

X 14

-0,0414

0,0549

-0,0131

Індекс промислового виробництва

X 15

0,0929

-0,0140

-0,0097

Оборот роздрібної торгівлі на душу населення

Х16

0,4955

-0,1252

0,0036

Таблиця 9.4

Регіональна специфіка детермінації злочинності соціально-економічними факторами в СФО

змінні

(індекси

концентрації)

вбивства

(У,)

крадіжки

(Y 2 )

Загальний рівень

(Уз)

Республіка Алтай

1,4217

0,1980

1,2130

Республіка Бурятія

-0,0965

0,1750

0,5011

Республіка Тива

0,8265

-0,2511

0,6766

Республіка Хакасія

0,5393

0,1437

-0,2203

Алтайський край

-0,1832

-0,0012

0,2617

Красноярський край

-0,5268

-0,1652

-0,1604

Іркутська область

-0,3352

0,0695

-0,7307

Кемеровська

область

-0,2132

-0,1095

-0,4667

Новосибірська

область

-0,7427

0,05789

-0,3207

Омська область

-0,7505

0,0558

-0,3741

Томська область

0,1605

0,0141

-0,5202

Читинська область

-0,0999

-0,0481

0,1407

коефіцієнт

детермінації

0,92

0,76

0,87

Серед соціально-економічних детермінант, що стримують, на концентрацію вбивств в регіоні, були виявлені наступні:

  • • загальне соціально-економічне благополуччя і рівень забезпеченості громадян;
  • • накопичення людського капіталу (концентрація студентів в регіоні);
  • • сприятливі міграційні процеси.

Серед криміногенних детермінант найбільший вплив на концентрацію вбивств надає значна частка міського населення на території. Це може бути пояснено зниженням соціальної взаємодії і контролю в більш урбанізованих регіонах.

Для моделі, в якій в якості залежної змінної виступав індекс концентрації крадіжок чужого майна, все індивідуальні регіональні ефекти також виявилися статистично значущими. Значні регіональні ефекти криміногенного характеру були виявлені для Республік Алтай, Бурятія і Хакасія; антікріміно- генного - для Республіки Тива, Красноярського краю і Кемеровської області. Слід зауважити, що значення оцінок специфічних регіональних ефектів для даного виду злочинів виявилися нижчими, ніж для рівня концентрації вбивств. Це пояснюється тим, що крадіжки є найбільш численною групою злочинів проти власності та в більшій мірі мотивовані і обумовлені соціально-економічними детермінантами, в тій чи іншій мірі врахованими в даний моделі.

У моделі, де в якості залежної змінної виступав індекс концентрації загального рівня злочинності, найбільші криміногенні специфічні регіональні ефекти були виявлені для Республік Алтай, Бурятія і Тува. Серед регіонів з найбільш значними анти- криміногенними ефектами - Іркутська, Кемеровська, Новосибірська, Омська і Томська області.

Як очевидно з розглянутого прикладу, не дивлячись на складність моделі дисперсійного аналізу, одержувані на її основі результати мають зручну якісну інтерпретацію в термінах розв'язуваної задачі.

КОНТРОЛЬНІ ПИТАННЯ І ЗАВДАННЯ

  • 1. Які основні труднощі, що виникають при використанні якісних факторів в регресійному аналізі?
  • 2. Яким чином визначаються фіктивні змінні?
  • 3. Як виглядає модель дисперсійного аналізу?
  • 4. В яких випадках використовуються ефекти взаємодії?
  • 5. В чому різниця між випадковими і фіксованими ефектами якісних чинників?
  • 6. Які особливості ідентифікації моделей з якісними факторами?
  • 7. Як проводиться редукція моделі?
  • 8. Що таке функції, що допускають оцінку?
  • 9. У чому полягає 5-метод множинних порівнянь?
  • 10. Як проводиться перевірка значущості якісного фактора?
  • 11. Що називають панельними даними?
  • 12. Які методи оцінювання компонент дисперсії ви знаєте?
 
Переглянути оригінал
< Попер   ЗМІСТ   ОРИГІНАЛ   Наст >