Регрессионное моделирование распределения преступлений против здоровья: анализ влияния частного обвинения
Аннотация
В статье исследуется влияние частного порядка уголовного преследования на статистику преступлений о причинении вреда здоровью. Регрессионный анализ выявил значительное снижение регистрации преступлений об умышленном причинении легкого вреда здоровью (ч. 1 ст. 115 УК РФ) из-за частного порядка уголовного преследования. Применяя кубическую и квадратичную аппроксимации, авторы оценили масштаб укрытых от учета преступлений и обосновали неэффективность института частного обвинения, предложив направления для реформы.
Ключевые слова
| Тип | Статья |
| Издание | Международное уголовное право и международная юстиция № 04/2025 |
| Страницы | 6-10 |
| DOI | 10.18572/2071-1190-2025-4-6-10 |
Уголовное преследование по делам о преступлениях против здоровья человека может осуществляться в публичном, частно-публичном и частном порядках, что делает эту категорию преступлений уникальной для сравнения результатов различных видов уголовного преследования (ст. 20 УПК РФ). Обязательность проведения судебно-медицинской экспертизы до возбуждения дела обеспечивает возможность проведения анализа всей совокупности установленных случаев причинения вреда здоровью и сопоставительного их сравнения с количественными показателями по возбужденным делам.
Установление формы статистической зависимости между количеством случаев причинения вреда здоровью различной степени тяжести и количеством возбужденных уголовных дел по соответствующим фактам может осуществляться с использованием различных статистических методов, а также моделей искусственного интеллекта, исследованию возможностей применения которых в криминологии посвящены работы таких ученых, как П.Н. Афонин, И.С. Ильин, С.В. Иванцов, Т.В. Молчанова, Б.А. Спасенников, А.П. Суходолов.
Получаемые модели позволяют осуществлять прогнозирование интересующих параметров с заданными уровнями допустимых вероятностей. При этом одним из наиболее доступных в практике методов является регрессионный анализ, позволяющий устанавливать связь между переменной y и значениями влияющих факторных (независимых) переменных — x1, x2, …, xn. Указанная связь может быть представлена в общем виде следующим образом:
ŷ = f(x₁, x₂, …, xₙ).
Поиск функции f, описывающей представленную зависимость, составляет одну из главных задач регрессионного анализа, при этом эмпирические значения yi представимы как yᵢ = ŷᵢ + εᵢ, где ŷᵢ — значение зависимой переменной, определяемое функцией регрессионной зависимости, а εᵢ — значение случайной величины (с нулевым средним значением), соответствующее i-му наблюдению. В настоящем исследовании с учетом имеющейся статистической доступности данных о случаях причинения вреда здоровью человека в России в период с 2015 по 2023 г. регрессионная модель приобретает характер парной, где в качестве единственной независимой переменной x достаточно рассматривать количество случаев причинения вреда здоровью потерпевших в зависимости от вида причиненного вреда. Приведенные в табл. 1 данные представляют собой сведения о проводившихся в указанный период (с 2015 по 2023 г.) соответствующих судебно-медицинских экспертизах, послуживших в том числе основанием для возбуждения уголовных дел в соответствии с Уголовным кодексом Российской Федерации (УК РФ) либо дел об административных правонарушениях в соответствии с кодексом Российской Федерации об административных правонарушениях (КоАП РФ). Так, деяния, сопровождающиеся умышленным причинением тяжкого вреда здоровью, подразумевают ответственность в соответствии с ч. 1–3 ст. 111 УК РФ; сопровождающиеся умышленным причинением средней тяжести вреда здоровью — в соответствии со ст. 112 УК РФ; сопровождающиеся умышленным причинением легкого вреда здоровью — в соответствии со ст. 115 УК РФ; умышленным нанесением побоев (повреждения, не причинившие вред здоровью человека) — в соответствии со ст. 116, 116.1 УК РФ либо ст. 6.1.1 КоАП РФ.
