<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">rusjel</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Russian Journal of Economics and Law</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Russian Journal of Economics and Law</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2782-2923</issn><publisher><publisher-name>"TCE "Taglimat"" Ltd.</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">rusjel-1231</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>УГОЛОВНОЕ ПРАВО И КРИМИНОЛОГИЯ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>CRIMINAL LAW AND CRIMINOLOGY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>УСТАНОВЛЕНИЕ КРИМИНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ПРЕСТУПНОСТИ В УКРАИНЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>ESTABLISHING CRIMINOLOGICAL LAWS OF CRIMINALITY IN UKRAINE USING CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Олькова</surname><given-names>О. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Ol’Kova</surname><given-names>O. A.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">Helga713@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа – Югры</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Surgut state university of Khanty-Mansi Autonomous district of Yugra</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2013</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>30</day><month>06</month><year>2013</year></pub-date><volume>0</volume><issue>2</issue><fpage>265</fpage><lpage>271</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Олькова О.А., 2013</copyright-statement><copyright-year>2013</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Олькова О.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Ol’Kova O.A.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.rusjel.ru/jour/article/view/1231">https://www.rusjel.ru/jour/article/view/1231</self-uri><abstract><p>Цель: объяснение, прогнозирование и предупреждение убийств и взяточничества в России и Украине. Методы: анализ временных рядов криминологических данных, включая выявление тенденций и получение трендовых уравнений, вычисление мер центральной тенденции и разброса, вычисление и анализ коэффициентов взяточничества, вычисление и анализ коэффициентов вариации взяточничества, вычисление удельного веса взяточничества в структуре преступности, метод наименьших квадратов, парный регрессионный анализ, вычисление коэффициентов аппроксимации, построение графиков функций, наблюдение, сравнительно-правовой метод, формально-логические методы, исторический метод, использование вероятностных законов распределения. Результаты: 1) проведено сравнение уголовного законодательства России и Украины по соответствующим составам преступлений и определена их сопоставимость; 2) выявлены и интерпретированы тенденции взяточничества в России и Украине в советский и постсоветский период: а) в советский период взяточничество в РСФСР и УССР имело близкие показатели и сходную динамику развития; б) в постсоветский период отмечаются противоположные тенденции в динамике взяточничества в России и Украине; 3) показано, что распределение взяточничества по регионам Украины близко к нормальному (распределение Гаусса); 4) доказано, что как в России, так и в Украине взяточничество имеет низкий удельный вес в структуре преступности (в России не превышает 0,5%, а в Украине 1%). Научная новизна: заключается в получении трендовых уравнений взяточничества в России и Украине, сравнении тенденций взяточничества в России и Украине, выявлении формы распределения взяточничества по регионам Украины, исследовании вариации и центральной тенденции временных рядов коэффициентов взяточничества в сравниваемых странах, анализе коэффициентов взяточничества, вариации взяточничества и удельного веса взяточничества в России и Украине. Практическая значимость: Полученные научные результаты будут полезны в аналитико-штабной работе органов внутренних дел, правотворческой деятельности различных органов государства, нацеленной на противодействие коррупции.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Objective: To explain, predict and counteract bribery in Russia and Ukraine. Methods: Analysis of time series of criminological data, including revealing trends and obtaining trend equations, calculating the central tendency and dispersion measures, calculating and analyzing the coefficient of bribery variations, calculating the specific weight of bribery in the criminality structure, the least square method, the double regression analysis, calculating the approximation coefficients, building functions graphs, observation, comparative-legal method, formal-logical methods, historical method, using the probability laws of distribution. Results: 1) The criminal legislations of Russia and Ukraine are compared by the appropriate corpus delicti, their comparability is determined; 2) bribery trends in Russia and Ukraine are revealed and interpreted in Soviet and post-Soviet periods: а) in the Soviet period bribery in RSFSR and UkrSSR had similar indicators and dynamics of development; б) in post-Soviet period opposite trends are marked in bribery dynamics in Russia and Ukraine; 3) it is shown that bribery distribution by the Ukraine regions is close to normal one (Gauss distribution); 4) it is proved that both in Russia and Ukraine bribery has low specific weight in the criminality structure (does not exceed 0.5 % in Russia and 1 % in Ukraine). Scientific novelty: Obtaining trend equations of bribery in Russia and Ukraine, comparing bribery trends in Ukraine regions, revealing the forms of bribery distributions in Ukraine regions, researching the variations and central trend of time series of bribery coefficients in the compared countries, analysis of bribery coefficients, bribery variations and specific weight of bribery in Russia and Ukraine. Practical value: The obtained scientific results would be useful in analytical-staff work of Interior bodies, law-making activity of various state bodies aimed at corruption counteraction.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>криминология</kwd><kwd>преступность</kwd><kwd>закономерности преступности</kwd><kwd>умышленные убийства</kwd><kwd>взяточничество</kwd><kwd>квинтильный коэффициент дифференциации общих доходов населения</kwd><kwd>квинтильный коэффициент фондов</kwd><kwd>располагаемый доход в расчете на душу населения</kwd><kwd>корреляционный анализ</kwd><kwd>регрессионный анализ</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>criminology</kwd><kwd>criminality</kwd><kwd>criminality laws</kwd><kwd>intended killing</kwd><kwd>bribery</kwd><kwd>quintile coefficient of differentiation of the total gain of the population</kwd><kwd>quintile coefficient of funds</kwd><kwd>personal disposable income per capita</kwd><kwd>correlation analysis</kwd><kwd>regression analysis</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ольков С.Г. Аналитическая юриспруденция (методология юриспруденции): учебник. Ч. I. – М.: Юрлитинформ, 2013. – С. 349–584.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ольков С.Г. Аналитическая юриспруденция (методология юриспруденции): учебник. Ч. I. – М.: Юрлитинформ, 2013. – С. 349–584.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ольков С.Г. Структурная модель преступности России девяностых годов ХХ столетия // Научный вестник Тюменского юридического института МВД России: сборник научных трудов. – Тюмень: ТЮИ МВД России, 2002. – С. 61–64.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ольков С.Г. Структурная модель преступности России девяностых годов ХХ столетия // Научный вестник Тюменского юридического института МВД России: сборник научных трудов. – Тюмень: ТЮИ МВД России, 2002. – С. 61–64.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ольков С.Г. О пользе и вреде неравенства (криминологическое исследование) // Государство и право. – 2004. – № 8. – С. 73–78.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ольков С.Г. О пользе и вреде неравенства (криминологическое исследование) // Государство и право. – 2004. – № 8. – С. 73–78.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Скифский И.С. Насильственная преступность в современной России: объяснение и прогнозирование. – Тюмень: Вектор Бук, 2007. – 276 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Скифский И.С. Насильственная преступность в современной России: объяснение и прогнозирование. – Тюмень: Вектор Бук, 2007. – 276 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Скифский И.С. Прогнозирование преступности: опыт статистического моделирования: учеб. пособие / под ред. д-ра юрид. наук, проф. В.В. Лунеева. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2009.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Скифский И.С. Прогнозирование преступности: опыт статистического моделирования: учеб. пособие / под ред. д-ра юрид. наук, проф. В.В. Лунеева. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2009.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Юзиханова Э.Г. Преступность, обусловленная политико-экономическими факторами (региональный криминологический анализ на примере Тюменской области): дис. … канд. юрид. наук. – Тюмень, 2002.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Юзиханова Э.Г. Преступность, обусловленная политико-экономическими факторами (региональный криминологический анализ на примере Тюменской области): дис. … канд. юрид. наук. – Тюмень, 2002.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">URL: http://www.ukrstat.gov.ua/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">URL: http://www.ukrstat.gov.ua/</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
