Причины преступности. 
Криминология

Причинность в криминологии

В общенаучном представлении причинность — это генетическая связь между отдельными состояниями видов и форм материи в процессе ее движения и развития. Возникновение любых объектов и систем и изменение их свойств во времени имеют свои основания в предшествующих состояниях материи. Эти основания и называются причинами, а вызываемые ими изменения — следствиями. Сущность причинности — порождение причиной следствия. Следствие, определяемое причиной, может оказывать на причину обратное воздействие. Будучи разновидностью закономерной связи, причинность обладает кроме всеобщности необратимостью, пространственной и временно? й непрерывностью и генетической характерностью.

Криминология не создает собственного, особого понятия причинности. Она опирается на то, что выработано философией, социологией, экономикой, физикой, химией, биологией и другими науками, согласно которым причинность есть лишь малая частичка всемирной связи, но частичка не субъективной, а объективно реальной связи. Вот эта объективно необходимая связь, в которой одно или несколько взаимосвязанных явлений, именуемых причиной, порождают другое явление, именуемое следствием, и может быть названа причинностью.

Уголовно-правовой форме причинности, как правило, присущи динамические закономерности, а причинной связи между криминогенными факторами и преступным поведением — в основном статистические. Любая закономерность предполагает повторяемость, последовательность и порядок в явлениях, но проявляются разные закономерности по-разному: динамическая — в каждом единичном случае, а статистические — в массе явлений.

Причинная обусловленность преступления, и тем более преступности как относительно массового явления, связана с большой совокупностью взаимосвязанных и не взаимосвязанных причин. Поэтому связь между причиной (совокупностью причин) и следствием (преступлением или преступностью) является многозначной и носит вероятностный характер. Многозначность причинной зависимости заключается не только в том, что каждое преступление (преступность в целом) есть результат действия многих причин, но и в том, что каждая причина может порождать не одно, а несколько следствий. Вероятностная сторона многозначности причинной связи в криминологии «состоит в том, что при замене какого-либо условия, даже при одной и той же причине, получается иной результат»^[1]. Такая форма причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности, и называется статистической закономерностью. Она действует во всех неавтономных, зависящих от постоянно меняющихся внешних условий системах с большим количеством элементов. И если при причинной связи в форме динамической закономерности определенное явление «жестко» вызывает соответствующее следствие путем физического воздействия, то при статистической закономерности отдельно взятая причина не порождает с фатальной необходимостью преступное поведение, а ее криминогенное влияние осуществляется не физическим путем (путем передачи вещества или энергии), а путем передачи определенной информации субъектам преступления. Информационные процессы лишь в диалектическом единстве с психическим отражением формируют непосредственную субъективную причину преступления, каковой является мотивация.

Причины преступления «растворены» в общей массе позитивной (антикриминогенной) и негативной (криминогенной) информации, получаемой личностью в процессе жизни и деятельности, и «распределены» во времени и пространстве. Поэтому действие той или иной причины можно обнаружить лишь в большой массе случаев. Например, считается, что воспитание в отсутствие одного или обоих родителей является криминогенным фактором. Значит ли это, что каждый человек, воспитанный в таких условиях, совершит преступление? Никоим образом. Но при изучении большой репрезентативной массы людей, воспитанных с родителями и без них, с закономерностью устанавливается статистическое отклонение: лица, воспитанные без одного или обоих родителей, чаще совершают преступления, чем воспитанные в полной семье.

В криминологической литературе рассматриваются различные формы взаимосвязи явлений, которые не сводятся к причинности. Эту зависимость именуют функциональной (хотя такое название не совсем точно). Она имеет несколько форм^[2]. В ходе развития современной науки раскрывается все большее многообразие форм связи явлений, выражающихся в виде соотношений, не имеющих явного и непосредственного причинного характера. Действительно, причинность в криминологии никогда не реализуется в «чистом» виде, освобожденном от присутствия других форм связи, и только абстрактно может быть отделена от них. Однако такая абстракция может стать плодотворной и эффективной, так как помогает вскрыть причинность криминальных явлений. Но когда причинная связь раскрыта, мы должны вновь вернуться к целостной картине криминогенности, как бы вплести изученную причинность в сложную сеть многообразных взаимозависимостей. Все формы причинной и функциональной связи охватываются понятием детерминации. Детерминация (от лат. determine — определяю) — учение об объективной закономерной взаимосвязи и причинной обусловленности всех явлений. Она противостоит индетерминизму, отрицающему всеобщий характер причинности.

При всей сложности причинности в криминологии она познаваема на основе многих имеющихся методов. В этих целях криминология и статистика конкретизируют понятие причинности применительно к отдельным явлениям и процессам криминологически значимого характера. Здесь криминология среди юридических дисциплин в изучении причинности продвинулась дальше всего.

В точных науках динамические функциональные связи обычно выражаются формулами. Например, в формуле площадь круга S (результативный признак) прямо пропорциональна квадрату его радиуса R (факторному признаку). Формула I = U / R расшифровывается сложнее: сила электрического тока (I) прямо пропорциональна напряжению (U) и обратно пропорциональна сопротивлению (R). В этом случае результативный признак определяется двумя факторными с противоположным действием. Сила тока будет тем больше, чем выше напряжение или меньше сопротивление. Функциональная динамическая связь хорошо рассчитывается, поэтому она является и полной, и точной.

Юридические науки имеют дело главным образом с социально-правовыми явлениями и процессами, где нет таких жестких, однозначно полных и точных связей. Причинная обусловленность преступления связана с огромной совокупностью взаимозависимых обстоятельств, при изменении действия хотя бы одного из которых может измениться характер всего взаимодействия в целом. Причинная зависимость между каждым признаком-фактором и признаком-следствием характеризуется неоднозначностью: тот или иной признак-следствие изменяется под воздействием комплекса признаков-факторов, а каждому значению признака-фактора соответствует (под влиянием других признаков-факторов) несколько значений признака-следствия. Именно поэтому связь между причиной (совокупностью причин) и следствием (преступлением или преступностью) многозначна и носит вероятностный характер, что предопределяет статистическую закономерность, которая является неполной и называется в статистике корреляционной связью. Она математически отражает статистическую закономерность, которая формируется очень большим количеством элементов (факторов).

Между криминогенными факторами и преступностью существует прямая корреляционная связь (обозначаемая знаком «+»). Например, чем выше уровень алкоголизации в обществе, тем выше преступность. Между антикриминогенными факторами и преступностью действует обратная корреляционная зависимость (обозначаемая знаком «-»). Например, чем выше социальный контроль в обществе, тем ниже преступность. И прямые, и обратные связи могут быть прямолинейными и криволинейными. С расширением социального контроля уровень противоправного поведения снижается, но дальнейшая тотализация контроля часто превращает его из антикриминогенного фактора в криминогенный. Поэтому «закручивание гаек» в обществе социально полезно лишь до определенного предела.

Парная корреляция давно нашла свое применение в юридической статистике, а множественная корреляция практически не используется, хотя в криминологии, деликтологии и социологии права многофакторные связи доминируют. Это обусловлено рядом трудностей: неналаженным учетом признаков-факторов, недостаточной математической, статистической и социологической подготовкой юристов и другими обстоятельствами объективного характера.

Обратимся к состоянию опьянения, которое во всех странах мира считается криминогенным фактором и в связи с этим отслеживается статистически. В России в 1996 г. было зафиксировано, что в состоянии опьянения правонарушителями совершено 39% всех учтенных преступлений, в том числе 77,6% изнасилований, 73,5% умышленных убийств, 69,8% хулиганских действий, 59,7% разбоев, 57,0% грабежей, 37,7% краж и 0% взяточничества. Приведенные проценты свидетельствуют о прямой корреляционной связи преступлений с пьянством (кроме взяточничества). Поскольку подобные цифры повторяются практически из года в год, они свидетельствуют не только о наличии данной связи, но в определенной мере и о степени влияния пьянства на различные виды деяний. Для более точного измерения связей статистика располагает большим набором различных методов.

Статистические методы различных обобщений, указывая на наличие прямой или обратной связи между признаком-фактором и признаком-следствием, не дают ответа на вопрос о мере связей, ее количественном выражении. Этот недостаток восполняется методами корреляционного анализа, которые позволяют вычленить из комплекса факторов влияние одного или многих обстоятельств, установить характер взаимосвязи и математически точно измерить ее. Все это имеет важное научное и практическое значение. Последовательное внедрение методов измерения в аналитическую практику правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений ставит ее на прочную научную основу.

Для изучения корреляционных связей разработаны различные методы, каждый из которых решает конкретные задачи. Одни коэффициенты связи пригодны для измерения взаимосвязей качественных признаков, другие — для качественных и количественных, третьи — для количественных. Абсолютное большинство их применимы в криминологических исследованиях, поэтому необходимо познакомиться с ними хотя бы в самом общем виде^[3].

Для измерения связи между качественными (атрибутивными) признаками в статистике широко используются коэффициент сопряженности А. А. Чупрова, коэффициент ассоциации К. Пирсона, а также коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла. Особая роль в выявлении связей не только между качественными, но и между количественными признаками принадлежит параллельным статистическим рядам. С одной стороны, они представляют собой относительно самостоятельный и важный метод выявления корреляционной зависимости, с другой — с их сопоставления начинается расчет однофакторных, многофакторных и иных корреляций.

Обратимся к известному примеру о связи пьянства с преступностью. Сопоставив за несколько лет два динамических ряда (число преступлений и количество потребления алкоголя в литрах на 100 тыс. населения), мы можем выявить наличие и характер связи между ними. Связь оказывается прямая и достаточно сильная, хотя и неодинаковая по силе и механизму действия при совершении различных видов преступлений. Корыстные преступления совершаются с целью добычи денег на приобретение спиртного; насильственные деяния — вследствие отсутствия нравственно-правовых тормозов у субъектов, находящихся в состоянии опьянения; совершению легкомысленных (неосторожных) деяний, например дорожно-транспортных, способствует ослабление реакции и другие воздействия алкогольного опьянения на психическое и физическое состояние субъектов преступления.

Случайность совпадений или ложные закономерности, как правило, выясняются на основе качественного анализа и теории той научной дисциплины, статистические данные которой анализируются.

Существующие взаимосвязи между пьянством и преступностью в нашей стране особо четко проявились в последние 15−20 лет, когда в середине 1980;х гг. пьянство интенсивно росло; в 1986—1987 гг. прошла кампания ожесточенной борьбы с пьянством и алкоголизмом, в процессе распада Союза и непродуманных реформ в России был снят государственный контроль за производством и оборотом алкогольных напитков. Все это заметно отразилось на динамике преступности в целом и ее отдельных групп и видов. В 1983—1985 гг. уровень преступности интенсивно рос, в 1986—1987 гг. — заметно снижался (борьба с пьянством), а в 1988—1990 гг. рост преступности был беспрецедентным. Таким образом, очевидно, что между потреблением алкогольных напитков и преступностью существует прямая сильная связь причинного характера.

Параллельные ряды в юридической статистике применимы также для сопоставления рядов динамики преступности и раскрываемости, преступности и выявленных правонарушителей, преступности и судимости, преступности, судимости и числа заключенных. Эти ряды могут свидетельствовать о результативности борьбы с преступностью, степени соответствия судебной практики криминогенным тенденциям, месте и роли лишения свободы в борьбе с преступностью и т. д.^[4]

Между уровнем преступности и выявленными правонарушителями существует связь состояний. И преступность, и выявленные правонарушители имеют одни и те же причины. Выявленные правонарушители по сути своей — раскрытая часть учтенной преступности. Но на динамику уровня выявленных правонарушителей влияют и другие факторы: уголовная политика, степень соблюдения презумпции невиновности, дееспособность правоохранительных органов и др.

В 1956 г. число выявленных правонарушителей было на 29% больше числа учтенных преступлений (это нонсенс, вполне объяснимый существовавшей тогда практикой группового привлечения к уголовной ответственности и другими обстоятельствами), в 1972 г. их уровни сравнялись, а в 1991 г. число учтенных преступлений на 54% превысило число выявленных правонарушителей.

Любые показатели юридически значимых явлений могут быть поставлены в параллельные статистические ряды распределения и динамики, если между ними существуют реальные причинные или иные связи. Однако обнаруженные совпадения могут быть случайными или ложными.

Известный отечественный криминолог и статистик М. Н. Гернет, например, построил параллельные ряды осужденных в Калужской губернии за кражи (в расчете на 10 тыс. населения) и цен на хлеб (в копейках за пуд), чем, как он писал, доказал «полную зависимость между ценами на хлеб и числом осужденных окружным судом за кражи»^[5]. Статистические совпадения указанных рядов объяснимы. Рост цен на хлеб может отражать ухудшение экономической и криминогенной ситуации. Но выявленные корреляции характеризуют, скорее всего, не связь между кражами и ценами на хлеб, а связь между кражами и экономической ситуацией в целом. Цена на хлеб в отдельно взятой губернии — лишь косвенный индикатор экономической ситуации. Подобные корреляции могут затушевать или исказить реальность. Случайность совпадений или ложные закономерности, как правило, выясняются на основе качественного анализа и теории той научной дисциплины, статистические данные которой анализируются.

Парная, или однофакторная, корреляция — это неполная прямая или обратная связь между одним признаком-следствием и одним признаком-фактором. Она позволяет относительно адекватно измерить выявленную связь, чего не дают другие методы статистического анализа. Ценность корреляционного анализа следует оценивать исходя из известного постулата: наука начинается с измерения. Корреляционное измерение связи, как правило, проводится после установления ее наличия и характера (прямая, обратная) в процессе других видов статистического анализа: сводки и группировки данных, расчета относительных и средних величин, составления вариационных, динамических и параллельных рядов.

Возможные значения степени тесноты корреляционной связи, измеряемой данными коэффициентами корреляции, лежат в пределах от -1 до +1. Коэффициенту, равному -1, соответствует полная обратная связь, 0 — отсутствие всякой связи, +1 — полная прямая связь, а дробным значениям — определенная степень прямой или обратной связи.

Наряду с относительно точными и сложными корреляционными измерениями существуют и менее точные, но распространенные в мировой и отечественной статистической и социологической литературе методы установления взаимосвязей между изучаемыми статистическими рядами. К ним можно отнести коэффициент Фехнера и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена, Кендалла и др.

Вместо парных коэффициентов корреляции, рассчитываемых для многих признаков-факторов, может вычисляться множественный коэффициент корреляции. С помощью многофакторного корреляционного анализа измеряется степень тесноты связи между признаком-следствием и рядом признаков-факторов одновременно. В этом случае могут быть рассчитаны частные и множественные коэффициенты корреляции, множественный коэффициент детерминации, совокупные коэффициенты множественной корреляции и множественной детерминации и другие показатели (коэффициент эластичности, бета-коэффициент), помогающие уточнить влияние различных факторов на те или иные результаты.

При статистическом анализе желательно использовать различные способы измерений. Здесь можно руководствоваться наставлением Галилея: «Измеряй все доступное измерению и делай недоступное измерению доступным». Использование в современных криминологических исследованиях общедоступных методов статистического анализа, овладение корреляционным, факторным, дисперсионным, последовательным и причинным статистическим анализом может обеспечить криминологическую науку и практику борьбы с преступностью более надежной и информативной фактической базой.

• [1] Кудрявцев В. Н. Причинность в криминологии (о структуре индивидуального преступного поведения). М., 1968. С. 9.
• [2] Кудрявцев В. Эминов В. Е. Причины преступности в России. Криминологический анализ. М., 2005. С. 9.
• [3] Подробное изучение предлагаемых методов возможно при обращении к упомянутому выше учебнику: Лунеев В. В. Юридическая статистика. 2-е изд., перераб, и доп., с изм. М., 2010. С. 293−320.
• [4] Лунеев В. В. Преступность XX века. Мировые, региональные и российские тенденции. 2-е изд. М., 2005. С. 785, 787, 792, 798, 801, 806, 818−819 и др. Есть и более системные работы, см., например: Юзиханова Э. Г. Моделирование криминогенных процессов в субъектах Российской Федерации. Тюмень, 2005; Ее же. Техника криминологического исследования. Тюмень, 2005; Олъков С. Г. Математическое моделирование в юриспруденции, этике и девиантологии. Тюмень, 2006.
• [5] Гернет М. Н. Избранные произведения. М., 1974. С. 273.