Выпивать и наказывать: социально-экономические детерминанты насильственной преступности в регионах России

Введение

По данным Управления ООН по наркотикам и преступности (2021), Россия занимает первое место по количеству умышленных убийств на 100 тысяч населения среди стран Европы¹. Хотя с 2015 по 2021 год уровень таких преступлений стабильно снижался с 11,46 до 6,77 на 100 тысяч населения, этот показатель остается высоким в сравнении с другими странами. Близкие значения наблюдаются в США, Уганде и Парагвае. Такой высокий уровень насильственной преступности оказывает негативное влияние на качество жизни граждан (Miller et al. 1993), снижает восходящую экономическую мобильность (Sharkey, Tortas-Espinosa 2017) и приводит к серьезным последствиям для здоровья населения (Mayne et al. 2018; Rosen et al. 2019; Yunus et al. 2019). Например, большие опасения по поводу безопасности связаны со снижением физической активности, которое имеет негативные эффекты на ментальное здоровье и самооценку здоровья в целом (Meyer et al. 2014).

Несмотря на важность этой проблемы, в научной литературе все еще относительно мало исследований, которые комплексно, с применением современных эконометрических методов изучали бы факторы, связанные с насильственной преступностью в России. Многие работы концентрируются преимущественно на объяснении общего уровня преступности, не делая четкого разграничения между экономическими, наркотическими и насильственными преступлениями, а также между разными видами преступлений внутри каждой из категорий (Buonanno, Leonida 2009; Khan et al. 2015; Kizilgol, Selim 2017). Данное различение представляется методологически важным, поскольку социальные и экономические факторы, связанные с принятием решений о совершении того или иного типа преступления, могут значительно отличаться.

В настоящем исследовании ставится цель изучить взаимосвязи между социально-экономическими показателями и уровнем насильственной преступности по трем ключевым категориям насильственных преступлений — убийствам и покушениям на убийство, умышленному причинению тяжкого вреда здоровью, а также умышленному причинению тяжкого вреда здоровью, повлекшему по неосторожности смерть потерпевшего. Кроме того, мы постараемся продемонстрировать сдерживающую роль раскрываемости преступлений. Работа основывается на опыте теоретических и эмпирических исследований, в рамках которых неоднократно отмечалось, что факторы дохода и занятости, потребление алкоголя и качество работы правоохранительных органов могут играть особую роль для объяснения и для предотвращения насильственной преступности. Исследование опирается на статистические данные Генеральной прокуратуры РФ, охватывающие период 2011-2021 годов.

Теоретическая рамка и международный опыт

Анализ насильственных преступлений может происходить в рамках различных теорий, которые условно можно разделить на три группы: экономические подходы, делающие акцент на выгодах и издержках, социологические подходы, фокусирующиеся на социальных причинах преступности, а также различные узкоспециализированные концепции, акцентирующие внимание на отдельных факторах, например алкоголизме или миграции. Ниже мы коротко опишем каждое из этих направлений.

Ключевым исследованием, сформировавшим представление о преступлении как о результате рационального выбора, является работа Гэри Беккера «Преступление и наказание: экономический подход» (Becker 1968). В ней предложена модель, где индивид сравнивает ожидаемые выгоды от криминальной деятельности с рисками (штрафы, тюремное заключение). Если выгоды превышают издержки, то рациональный индивид совершает преступление. Исаак Эрлих дополнил модель, отметив, что ограниченные экономические возможности (например, отсутствие работы или низкий легальный доход) повышают вероятность вовлечения в преступную деятельность (Ehrlich 1973).

Согласно экономической теории сдерживания, любые меры, повышающие вероятность и тяжесть наказания, снижают привлекательность криминальной деятельности (Becker 1968). В эмпирических исследованиях для оценки сдерживающего эффекта используют показатели уровня раскрываемости преступлений (Saridakis, Spengler 2012), численность полицейских (Buonanno, Leonida 2009), а также количество полицейских автомобилей (Bhorat et al. 2017). При этом в краткосрочной перспективе раскрываемость часто эндогенна по отношению к преступности (Entorf, Spengler 2000). Высокий уровень преступности может перегружать систему правоохранительных органов, снижая эффективность работы полиции и раскрываемость, в то время как высокая раскрываемость может сдерживать правонарушения (McCandless et al. 2016). Таким образом, необходим аккуратный учет причинно-следственных связей. Модели с фиксированными (fixed effects) или случайными эффектами (random effects) в таком случае могут давать смещенные оценки, поэтому рекомендуется использовать динамические модели Ареллано и Бонда (Arellano, Bond 1991), Ареллано и Бовера (Arellano, Bover 1995), Бланделл и Бонда (Blundell, Bond 1998), позволяющие учесть проблему эндогенности в панельных данных.

Социологические теории преступности больше внимания уделяют различным социально-экономическим мотивам совершения преступлений, не привязывая их напрямую к рациональной калькуляции выгод и издержек. Коэн и Фелсон (Cohen, Felson 1979) представили популярную объяснительную модель, где для совершения преступления требуются три элемента: мотивированный преступник, подходящая цель и отсутствие защитника. Эта модель известна также как теория рутинной активности, поскольку она напрямую связывает уровень преступности с тем, как устроены повседневные практики граждан. Например, изменения повседневного образа жизни в виде роста занятости приводит к тому, что люди чаще бывают вне дома, что повышает риски столкновения с определенными видами преступности — краж со взломом (поскольку человек реже бывает дома) и насильственных преступлений (поскольку человек чаще контактирует с незнакомцами) (Engelen et al. 2016; Bhorat et al. 2017). Таким образом, в логике этой теории безработица может выступать как фактором роста криминальной активности, так и фактором дополнительного надзора.

Вторая влиятельная социологическая концепция — теория социальной дезорганизации. Шоу и Маккей (Shaw, McKay 1942) объясняли, как бедность, миграция и культурная неоднородность подрывают социальные связи, что повышает вероятность возникновения преступности. Впоследствии эту тему развили Бурсик (Bursik 1988), Корнхаузер (Kornhauser 1978), Чарис и Рональд (Charis, Ronald 2017), обращая внимание на то, что социальное разобщение приводит к снижению эффективности неформального контроля за отклоняющимся поведением. Эта теория также связывается с процессом урбанизации. Ранние исследования показали, что риски преступлений выше в городах, в том числе из-за преобладания домохозяйств, возглавляемых женщинами (Myers 1982; Glaeser, Sacerdote 1999). Это происходит из-за упрощения доступа к жертвам: в таких домохозяйствах меньше людей (проще оказаться в ситуации без свидетелей) и женщине-жертве может быть сложнее дать отпор автору насилия. Однако имеются и свидетельства того, что в небольших населенных пунктах проблемы с преступностью более значимы, чем в крупных городах (Ackerman, Murray 2004; Tarling, Dennis 2016; Engelen et al. 2016).

Другой известный социальный теоретик Роберт Мертон ввел понятие «напряжения» (strain) (Merton 1968). Он утверждал, что люди, не имеющие возможностей достигать социально одобряемых целей (например, финансового благополучия) через легитимные инструменты (например, образование, работа и пр.), могут охотнее прибегать к нелегальным средствам. Уровень неравенства доходов (Hsieh, Pugh 1993) и относительной депривации (Tarling, Dennis 2016; Rufrancos et al. 2013) могут рассматриваться как факторы, провоцирующие криминальную активность, в том числе насильственную. В работе Пратт и Каллен (Pratt, Cullen 2005) показана устойчивая связь между доходным неравенством и преступностью на макроуровне. Хан (Han 2010), Буткус (Butkus et al. 2019) и другие авторы находили аналогичную зависимость, хотя некоторые работы (например, Saridakis 2004) дают смешанные результаты, особенно для тяжких преступлений.

Потребление алкоголя в литературе рассматривается как один из значимых факторов преступлений против личности. Ряд исследований (Collins 1981; Seto 1995; Chalub, Telles 2006; Duarte, Cotrim 2000) показывает, что агрессивное поведение и нарушение когнитивного контроля под воздействием алкоголя повышают вероятность насилия. В Бразилии около половины убийств сопровождались состоянием алкогольного опьянения (Duarte, Cotrim, 2000). Saridakis (2004) и Butkus et al. (2019), анализируя расходы населения на алкоголь или уровень его потребления на душу населения, констатируют прямую зависимость между алкоголизацией общества и ростом тяжких преступлений. Ту же зависимость мы можем видеть и на российских данных. По данным судебного департамента при Верховном суде Российской Федерации, в состоянии алкогольного опьянения на момент совершения преступлений находилось 71% осужденных по ч. 1 ст. 105 УК РФ в 2023 году, 61% — по ч. 1 ст. 108 (убийство, совершенное при превышении пределов необходимой обороны), 68% — ч. 4 ст. 111 (умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, повлекшее по неосторожности смерть потерпевшего), 71% — ч. 1 ст. 117 (истязание)¹. Zhuchkova & Kazun (2023) также демонстрируют, что убийства в России часто происходят под воздействием алкоголя.

В СМИ насильственные преступления нередко связывают с миграцией и этнической гетерогенностью населения. Однако исследования в разных странах не дают однозначных выводов (Aoki, Todo 2009; Stowell 2007; Chalfin 2014). Приток иммигрантов иногда повышает преступность (Kleemans, Magruder 2018; Egger 2022), однако в ряде исследований не было выявлено значимого эффекта, порой же эффект миграции даже оказывался позитивным (Bell, Machin 2011; Bell et al. 2013; Reid et al. 2005). Исследователи подчеркивают, что ключевым фактором становится социальная интеграция новоприбывших, их уровень занятости и образования, что позволяет снизить риски роста преступности.

Методологические аспекты анализа преступности

Исследователи нередко объединяют все насильственные преступления в единый показатель (Tarling, Dennis 2016; Buonanno, Montolio 2008; Engelen et al. 2016). Это лучше, чем анализировать общий уровень преступности, но все же может приводить к существенным искажениям результатов. Например, Cherry & List (2002) и Andresen & Linning (2012) указывают на опасность подобной агрегации: убийства, причинение тяжкого вреда здоровью и изнасилования могут объясняться разными факторами. Аналогично Widner et al. (2011) и Saridakis (2004) показывают, что доход, образование или другие социально-экономические факторы оказывают разнонаправленное влияние на убийства и кражи.

В России данные о детализированных категориях преступлений, включая убийства и покушения на убийство (ст. 105, 30 УК РФ), умышленное причинение тяжкого вреда здоровью (ст. 111 УК РФ) и причинение смерти по неосторожности (ч. 4 ст. 111), доступны в официальной статистике Генпрокуратуры РФ — Портале правовой статистики. Эти данные тоже являются агрегированными, потому мы не видим ситуации на уровне отдельных кейсов. Кроме того, Андриенко (2003) справедливо отмечает, что учет зарегистрированных преступлений может быть неполным, что может приводить к искажениям. Allen (2007) и Hart & Rennison (2003) поднимают ту же проблему для стран Запада. Однако для тяжких насильственных преступлений (убийств) разрыв между фактическими и зарегистрированными случаями обычно минимален (убийство сложно не зарегистрировать), чего не скажешь про экономические или наркотические преступления.

Ключевая методологическая проблема для анализа подобных данных — это эндогенность (ситуация, когда переменные влияют друг на друга в обе стороны) и автокорреляция (влияние прошлых значений переменной на ее же будущие значения) (Saridakis 2004; Entorf, Spengler 2000; Greenberg 2020). В подобных условиях исследователи применяют динамические панельные модели: difference GMM (generalized method of moments) (Arellano, Bond 1991) или system GMM (Arellano, Bover 1995; Blundell, Bond 1998), которые позволяют контролировать фиксированные эффекты региона и учитывать лаг зависимой переменной (Fajnzylber 2002, Saridakis, Spengler 2012). В частности, Buonanno & Montolio (2008) на данных Испании, Bhorat et al. (2017) для ЮАР, Butkus et al. (2019) для стран ЕС и Tarling & Dennis (2016) для Великобритании применяли панельные регрессионные методы (fixed/random effect) и динамические спецификации.

Гипотезы

Проведенный нами анализ литературы позволяет сформулировать несколько гипотез, а также составить набор контрольных переменных, которые требуется учитывать при анализе. Хотя практически для каждой из упомянутых выше переменных можно сформулировать гипотезу, в настоящем исследовании мы сфокусируемся на пяти ключевых вопросах.

Вслед за классическими исследованиями (Becker 1968; Ehrlich 1973) мы предполагаем, что более высокие доходы снижают мотивацию к преступлениям. Следует отметить, что этот эффект может быть менее выражен для насильственных преступлений, однако в данной работе мы не работаем с экономическими и наркотическими правонарушениями, оставляя их для дальнейших исследований. Мы ожидаем, что более высокий ВРП предполагает большее количество шансов для извлечения легального дохода и возможностей для трудоустройства, что отрицательно связано с насильственными преступлениями (Widner et al. 2011).

Гипотеза 1. При прочих равных, уровень насильственной преступности ниже в тех регионах, где выше уровень экономического развития, выраженный в ВРП на душу населения.

Аналогичным образом может работать занятость. Как показано в ряде работ, безработица повышает шансы вовлечения в криминальную активность (Buonanno, Montolio 2008; Butkus et al. 2019).

Гипотеза 2. При прочих равных, уровень насильственной преступности ниже в тех регионах, где ниже уровень безработицы.

Далее рассмотрим влияние одного из ключевых социальных факторов, связанных с насилием в России, — потребление алкоголя. Международные исследования однозначно демонстрируют, что рост потребления алкоголя ведет к увеличению насильственных преступлений (Collins 1981; Seto 1995; Chalub, Telles 2006).

Гипотеза 3. При прочих равных, уровень насильственной преступности выше в тех регионах, где выше доля людей, признанных в качестве страдающих от алкоголизма.

В данном исследовании мы опирались на официальные данные о людях, страдающих от алкоголизма, поскольку он представляется наиболее консервативной и сопоставимой для регионов оценкой, хотя фиксирует лишь официально выявленные случаи, а не все фактическое потребление. Следует отметить, что этот показатель имеет ограничения: в некоторых регионах обращение в медицинские учреждения с симптомами алкоголизма особенно стигматизировано, поэтому больные могут не обращаться за помощью или же быть зарегистрированы не по коду F10.2 по МКБ. Такие больные не попадут в статистику, а степень недорегистрации может достаточно сильно разниться между регионами. Лучшими показателями были бы розничные продажи алкогольной продукции на душу населения в литрах этанола или продажа алкогольных напитков в расчете на душу населения в натуральном выражении, предоставляемые Федеральной службой по контролю за алкогольным и табачным рынками. Однако на момент анализа данные по этому показателю за весь период не были доступны.

После проверки этих базовых взаимосвязей между уровнем экономического благополучия и насильственной преступностью мы сфокусируемся на вопросе о ключевой механике предотвращения преступлений — эффекте сдерживания. Как показано в работах (Entorf, Spengler 2000; Buonanno, Leonida 2009), рост раскрываемости и ужесточение наказаний должны уменьшать преступность, что в полной мере соответствует концепции Беккера.

Гипотеза 4. При прочих равных, уровень насильственной преступности ниже в тех регионах, где выше уровень раскрываемости таких преступлений в предыдущем периоде.

Как мы отмечали ранее, при поиске ответа на этот вопрос важно будет учесть проблему эндогенности и автокорреляции. Более того, нам важно показать, что механика влияния раскрываемости на преступность связана именно с рациональным выбором преступника. По этой причине мы ожидаем, что:

Гипотеза 5. При прочих равных, уровень раскрываемости должен иметь более выраженный сдерживающий эффект для умышленных насильственных преступлений, чем для непредумышленных.

Согласно теории сдерживания, можно ожидать, что преступник, имеющий умысел на совершение преступления, может остановиться, если считает, что шансы на его поимку высоки. Однако эта логика не должна работать для непредумышленных преступлений, которые совершаются под влиянием эмоций или случайного стечения обстоятельств, не предполагающих рационального расчета.

Хотя мы не формулируем отдельных гипотез относительно остальных социально-экономических факторов, все же мы также считаем важным контролировать уровень неравенства в регионе, влияние которого показывали Hsieh & Pugh (1993), Pratt & Cullen (2005), а также плотность населения (Glaeser, Sacerdote 1996; Entorf, Spengler 2000; Tarling, Dennis 2016) и внутреннюю миграцию (Aoki, Todo 2009; Egger 2022). Последний фактор, как показывают исследования, является сложным и требует учета не только количественных, но и качественных характеристик мигрантов (Bell, Machin 2011; Bell et al. 2013; Reid et al. 2005; Ozden et al. 2018). Учет качественных характеристик миграции — отдельная исследовательская задача. По этой причине в рамках данной работы фактор миграции контролируется, но не рассматривается как самостоятельный.

Данные и методология

Мы используем ежегодные региональные данные по 83 субъектам Российской Федерации за период с 2011 по 2021 год. Основными источниками послужили официальная статистика Генеральной прокуратуры РФ¹, включающая сведения о зарегистрированных преступлениях различных типов, данные Федеральной службы государственной статистики и информация Министерства здравоохранения, доступная через ЕМИСС.

В соответствии с целью анализа особый интерес представляют три индикатора насильственной преступности: убийство (убийства и покушения на убийство по ст. 30, 105-107 УК РФ), тяжкий вред здоровью (умышленное причинение тяжкого вреда здоровью по ст. 111 УК РФ) и убийство по неосторожности (умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, повлекшее смерть по неосторожности, ч. 4 ст. 111 УК РФ). Индикаторы нормированы на 10 тыс. жителей соответствующего региона.

Выбор этих конкретных видов преступлений объясняется их серьезностью и сравнительно большей полнотой регистрации в органах внутренних дел, что снижает риск существенных искажений статистики. Индикатор убийство по неосторожности важен для проверки гипотезы 5 о механике работы раскрываемости как сдерживающего фактора.

В качестве социально-экономических и демографических факторов были взяты ВРП на душу населения, уровень безработицы, коэффициент Джини, плотность населения, доля городского населения, миграционный прирост на 10 тысяч жителей, а также показатель числа впервые выявленных больных алкоголизмом и алкогольным психозом. Для оценки сдерживающих мер использовались коэффициенты раскрываемости преступлений по каждой рассматриваемой категории. При этом показатели были введены в модель с лагом, чтобы избежать непосредственной взаимозависимости с количеством зарегистрированных правонарушений в текущем периоде. Описательные характеристики переменных представлены в Приложении 1. В Приложении 2 приводится корреляционная матрица для используемых переменных.

Применяемая в работе эмпирическая модель строилась в формате динамической панельной регрессии, где для каждой из трех категорий насильственных преступлений задавалось уравнение с логарифмом текущего уровня преступности в левой части и включением лага зависимой переменной в правой части. Единицей анализа является регион-год. Такая спецификация учитывает высокую инерционность криминальных показателей, то есть предполагает, что повышенный уровень преступности в предыдущем периоде увеличивает его значение в текущем. Все социально-экономические переменные, кроме миграции и индикаторов раскрываемости, использовались в логарифмах.

Оценка данной системы уравнений проводилась методом GMM, рекомендованным в литературе для использования при возможной эндогенности объясняющих факторов. В частности, применен вариант system GMM, который, в отличие от difference GMM, более точно учитывает специфику панельных данных при относительно высоком показателе устойчивости зависимой переменной во времени. Выбранный нами метод использует прошлые значения переменных как инструменты, чтобы убрать смещения, связанные с инертностью показателей и обратной причинно-следственной связью. Дело в том, что количество преступлений в год как показатель в существенной степени зависит от уровня преступности в том же регионе в предыдущие годы, а потому интересующие нас показатели (раскрываемость, алкоголизм и пр.) могут как влиять на преступность, так и реагировать на нее. Метод GMM позволяет снизить такое смещение и сделать выводы более надежными.

Проверка валидности инструментов осуществлялась с помощью теста Хансена, а отсутствие автокорреляции второго порядка проверялось тестом Ареллано-Бонда. Все модели system GMM строились в двух спецификациях (one-step GMM и two-step GMM), в статье будут представлены только результаты two-step GMM, которая считается более предпочтительной в данной задаче, но результаты у обеих спецификаций получились аналогичными.

Результаты

Результаты анализа представлены в Таблице 1. Анализ показал, что регионы с более высоким уровнем ВРП на душу населения характеризуются более низким уровнем насильственных преступлений (Гипотеза 1 подтверждается). Однако уровень безработицы (Гипотеза 2) никак не связан с интересующими нас индикаторами. 
Доля населения, страдающего от алкогольной зависимости, как мы и прогнозировали, повышает уровень насильственных преступлений (Гипотеза 3), причем выше всего эффект для умышленного причинения тяжкого вреда здоровью, повлекшего по неосторожности смерть потерпевшего. 

Таблица 1. Результаты 2-step System GMM для объяснения уровня убийств, убийств по неосторожности, а также умышленного причинения тяжкого вреда здоровью
Table 1. Results of 2-step System GMM for explaining the rates of homicide, manslaughter, and intentional aggravated assault

Примечание: y (t-1) значение зависимой переменной в предыдущий период, контрольные переменные — коэффициент Джини, доля городского населения, плотность населения, миграция. Значение раскрываемости приведено для соответствующей зависимой переменной. Единица анализа: регион-год. Уровни значимости: *** — p < 0,001; ** — p < 0,01; * — p < 0,05.

Проведенный анализ также позволяет увидеть значимый эффект сдерживания (Гипотеза 4). Чем выше уровень раскрываемости соответствующего типа преступлений, тем меньшее число преступлений происходит в следующем году. Это показывает, что эффективная работа правоохранительных органов обладает сдерживающим эффектом. Также мы видим, что эффект сдерживания для переменной убийство по неосторожности, оставаясь значимым, имеет более низкий коэффициент, что мы предсказывали в Гипотезе 5. Это может объясняться тем обстоятельством, что наш индикатор — это непредумышленные убийства, совершенные тем не менее в результате умышленных действий по причинению вреда здоровью другому человеку. Таким образом, результаты не противоречат предложенному нами объяснительному механизму, но сам механизм нуждается в дополнительной проверке.
Результаты исследования показывают, что динамика насильственных преступлений в российских регионах обладает устойчивым характером и в значительной степени определяется ранее сформировавшимся уровнем преступности. Статистически зна
чимый и положительный коэффициент при лаге зависимой переменной y (t-1) показывает, что прошлый уровень преступности оказывает долгосрочное влияние на текущие показатели. Этот результат подкрепляет теоретические предпосылки динамических панельных моделей, где высокая устойчивость преступности рассматривается как базовое условие.

В Приложении 3 мы приводим результаты анализа с использованием более стандартного подхода — регрессии с детерминированным индивидуальным эффектом, который демонстрирует устойчивость найденных закономерностей в части ВРП на душу населения и раскрываемости, при этом переменная о влиянии уровня алкоголизма в этой спецификации незначима. Однако, как уже отмечалось выше, данный тип модели не является оптимальным для проведения анализа в связи с тем, что лагированные переменные будут коррелировать со случайным членом, потому основные выводы мы делаем на результатах GMM.

Обсуждение результатов

Среди социально-экономических факторов наиболее существенным детерминантом выступает ВРП на душу населения. Устойчиво отрицательный знак коэффициента (-0,108 для убийств и -0,050 для тяжкого вреда здоровью) при данном показателе подтверждает гипотезу о том, что рост экономических возможностей и благосостояния населения снижает стимулы к тяжким формам насилия. Причем эффект негативной эластичности оказался более выраженным (коэффициент -0,225) для убийств по неосторожности, что указывает на то, что в экономически более развитых регионах реже возникают условия, при которых межличностные конфликты перерастают в непреднамеренную гибель потерпевшего. Этот вывод соотносится с теми теоретическими представлениями, согласно которым наличие альтернативной занятости и высокая стоимость рабочего времени уменьшают предрасположенность к агрессивному поведению.

Уровень безработицы в итоговых спецификациях оказался статистически незначимым (коэффициенты близки к нулю: 0,049 для убийств; 0,007 для остальных составов), что не подтверждает гипотезу, часто встречающуюся в литературе, о детерминантах преступлений против личности. Это может быть связано с особенностями показателя безработицы¹ в РФ, структурой российской экономики в анализируемый период или с тем, что тяжкие формы насилия, такие как убийства, обусловлены скорее личными конфликтами, злоупотреблением алкоголем и другими нематериальными факторами, чем отсутствием доступа к легитимным способам заработка. Коэффициент Джини, который использовался как контрольная переменная, также был незначимым. Однако эти факторы следует проверить применительно к объяснению экономической преступности.

Важным результатом работы является подтверждение гипотезы о существенной роли алкоголя. Во всех моделях переменная, отражающая число впервые выявленных больных алкоголизмом, положительно и статистически значимо влияет на все три категории насильственных преступлений. Наибольший эффект вновь наблюдается для убийств по неосторожности, что вполне логично: состояние опьянения делает поведение менее предсказуемым и может провоцировать убийства, при том что прямой умысел отсутствует. Сравнивая силу факторов, можно отметить, что вклад алкоголизма (0,102 для убийств) по абсолютной величине сопоставим с влиянием экономического благосостояния (–0,108), а в случае с убийствами по неосторожности алкогольный фактор (0,267) даже немного превосходит экономический (–0,225). Установление данной закономерности позволяет сформулировать рекомендации для социальной политики: меры по сокращению злоупотребления спиртным способны снизить число тяжких конфликтов, возникающих на бытовой почве, особенно конфликтов, в результате которых кто-то умирает.

Наконец, результаты тестирования теории сдерживания подтверждают предпосылки экономического подхода к преступности, где серьезность и неотвратимость наказания играют сдерживающую роль. В данной работе не рассматривается серьезность наказания, однако из научной литературы в целом следует, что именно неотвратимость является ключевым инструментом сдерживания. Выявленное отрицательное и значимое влияние на убийства (коэффициент –0,658) и причинение тяжкого вреда здоровью (коэффициент –0,588) указывает на то, что индивиды, осознавая высокий риск разоблачения, более склонны воздерживаться от умышленных агрессивных действий. При этом для убийств по неосторожности этот эффект выражен слабее (–0,488), что служит дополнительным подтверждением гипотезы о меньшей «рациональности» неосторожных преступлений, когда субъект не планирует исхода с летальным результатом и, следовательно, не оценивает потенциальные издержки столь тщательно.

В настоящем исследовании комплексно оценены факторы насильственной преступности, что имеет как методологическую, так и практическую значимость. Во-первых, мы применили эконометрический подход для анализа трех конкретных категорий насильственных преступлений в российском региональном разрезе, что позволило учесть возможную эндогенность, автокорреляцию и проблему агрегирования данных. Во-вторых, получены содержательные результаты, которые позволяют сделать выводы, важные для социальной политики. Грамотная политика, связанная со снижением уровня алкоголизма в обществе, может привести к сокращению количества насильственных преступлений. Кроме того, качественная работа СК РФ, полиции и иных правоохранительных ведомств по раскрытию и профилактике преступлений имеет существенное значение для сдерживания будущих преступлений.

Важно указать на то, что данное исследование несвободно от некоторых ограничений. Во-первых, мы работаем с официальной статистикой, которая отражает только уровень официально зарегистрированных преступлений. Хотя в случае с убийствами и случаями причинения тяжкого вреда здоровью статистике вполне можно доверять, часть латентных преступлений может оставаться скрытой от глаз исследователей (например, пропавшие без вести, незарегистрированные кейсы). Во-вторых, в силу естественных ограничений доступных данных мы работали с данными на уровне регионов, а не на уровне муниципалитетов или отдельных кейсов. Некоторые эффекты могут сглаживаться и не наблюдаться на региональном уровне. Решением проблемы может быть проведение подобного анализа на данных о судебных решениях, позволяющих анализировать ситуации на уровне кейса. В-третьих, в модель включены не все переменные, которые потенциально могут иметь значение, такие как особенности культурных норм в регионе, а также информация о фактической строгости наказания за соответствующие преступления, являющаяся вторым важным элементом сдерживания. Другим значимым фактором, который требуется учесть в будущих исследованиях, является динамика миграции, как внутренней, так и международной¹. В-четвертых, несмотря на корректный подбор моделей для работы с панельными данными, проблема эндогенности наших ключевых переменных все равно не решена в полной мере. В дальнейшем можно усилить анализ добавлением инструментальных переменных или же анализом ситуаций, выступающих в качестве естественного эксперимента. Наконец, наш анализ ограничен периодом с 2011 по 2021 год и не учитывает шоков 2022 года, а также не в полной мере учитывает долгосрочные последствия шоков пандемии COVID-19. Оценка влияния шоков требует специального исследования.

Заключение

Настоящее исследование позволяет сделать довольно простой вывод — уровень насилия в обществе связан с социально-экономическими факторами, которые предсказуемы (как с точки зрения теории, так и на основе эмпирики), а также в целом управляемы. Благополучие имеет значение. Мы показали, что чем богаче регион, тем меньше в нем убийств и случаев причинения тяжкого вреда здоровью. Конечно, повышение уровня жизни — не самый простой способ борьбы с преступностью, но сама по себе взаимосвязь важна для понимания последствий тех или иных экономических явлений.

Также мы показали, что чем серьезнее проблемы населения с алкоголем, тем выше уровень насилия. Хотя этот индикатор позволяет сделать вполне понятные выводы, безусловно, сама антиалкогольная политика должна быть продуманной и умеренной, поскольку у нас пока нет экспериментальных подтверждений того, что цены на алкогольную продукцию или условия ее распространения прямо влияют на насильственные преступления.

Наконец, мы продемонстрировали, что качество правоприменения имеет значение — чем лучше расследуются преступления, тем меньше их совершают. Причинно-следственную связь в данном случае также еще требуется дополнительно проверить. Однако сама по себе взаимосвязь уже указывает на то, что работа правоохранителей важна для сдерживания будущих преступлений. Таким образом, результаты нашего исследования могут служить в качестве инструмента коррекции как социальной политики, так и политики в сфере правоприменения.