Алексей Кравцов - Дорожно-транспортная преступность. Закономерности, причины, социальный контроль Страница 15

Таблица 9. Распределение пиков уголовно-правовой аварийности по времени суток (концентрация) в г. Иркутске

К подобным выводами пришёл А. И. Коробеев, отмечая, что дорожно-транспортная преступность по времени тяготеет к тёмному времени суток: в течение суток максимум аварий, по его сведениям, происходят с 17 до 19 и с 22 до 24 часов, а наиболее безопасное время – с 04 до 05 часов утра[73].

Нельзя не отметить, что некоторыми исследователями были получены иные результаты. Например, Н. Ю. Жигалов, Г. М. Тамбовцева и А. И. Сирохин приводят следующие данные по Иркутской области: «…наибольшее количество автотранспортных преступлений на территории региона совершается в период с 12 ч. дня до 18 ч. вечера. В этот период времени происходит 34 % от общего числа автопреступлений. Далее следует временной промежуток с 18 ч. до 22 ч. – 30,8 % случаев соответственно. С 22 ч. до 06 ч. утра – 16,1 %, и с 06 ч. до 12 ч. дня – 19,1 % автотранспортных преступлений»[74].

В исследовании, размещённом на интернет-портале Statsoft.ru, пик аварийности приходится на период времени с 18 до 21 часа[75].

Мы, однако, убеждены, что эти расхождения не позволяют усомниться в результатах, полученных в настоящем исследовании, по двум основным причинам.

1. В первом исследовании выводы сделаны по результатам изучения уголовных дел, рассмотренных преимущественно судами г. Иркутска и отчасти соседних городов. Выборка дел производилась случайно и может иметь большую погрешность (искажать структуру генеральной совокупности). Репрезентативность полученного таким образом массива с позиции выявления закономерностей распределения ДТП по времени суток является невысокой. Соответственно, полученные результаты в этой части также обладают существенными погрешностями. Наши выводы основаны на статистическом измерении 100 % зарегистрированных фактов ДТП с признаками преступления, предусмотренного ст. 264 УК РФ, за продолжительный период времени (8 лет). Иными словами, с позиции признаков уголовно-правовой аварийности нами исследована генеральная совокупность.

2. В исследовании, размещённом на портале Statsoft.ru, приведены обобщённые сведения по России в целом, которые не учитывают региональной и местной специфики, на что мы уже обращали внимание. Кроме того, исследователи по существу изучали не уголовно-правовую, а дорожно-транспортную аварийность, объём которой гораздо шире и не может быть корректно соотнесён с дорожно-транспортной преступностью. Особенности распределения этого явления во времени и пространстве отличаются от уголовно-правовой аварийности. Этот вывод будет нами дополнительно аргументирован в ходе изложения других результатов исследования.

Исходя из выявленных цикличных колебаний уровня уголовно-правовой аварийности по дням недели и времени суток, можно было бы сделать вывод, что в любой день недели временные характеристики этого явления совпадают. Чтобы проверить или опровергнуть этот тезис, нами был проведён сопряжённый анализ уголовно-правовой аварийности по указанным параметрам.

В итоге обнаружены достаточно устойчивые, хотя и более сложные для обобщения закономерности. Результаты этого анализа содержатся в таблице 10.

Из приведённой таблицы следует, что в целом уголовно-правовая аварийность в г. Иркутске тяготеет к позднему вечеру (вторник, среда, четверг, пятница, суббота) и ночному времени (вторник и воскресенье). В понедельник дорожно-транспортные преступления распространены весь вечер с конца рабочего дня и до окончания суток, переходя отчасти на начало ночного времени вторника. Для субботы характерна аварийность ранним утром, в полдник и поздним вечером, а в воскресенье, кроме ночной аварийности (в ночь с субботы на воскресенье), ДТП с признаками преступления характерны для второй половины дня – с обеда до полдника, отчасти в районе 20 часов вечера.

Таблица 10. Комплексный анализ концентрированного распределения (тяготения) уголовно-правовой аварийности в течение суток по дням недели[76]

Вследствие выборочности исследования, результаты которого представлены в таблице 6, оно обладает некоторыми погрешностями, которые, однако, не превышают 10 % и позволяют считать надёжность выводов приемлемой (обыкновенной)[77].

Сопряжённое исследование характера распределения ДТП с общественно опасными последствиями во времени по их количеству и видам позволило прийти к ещё нескольким важным выводам.

Во-первых, в 2008 году в г. Иркутске снижение количества ДТП с общественно опасными последствиями произошло преимущественно за счёт сокращения фактов наезда на пешеходов. Именно такие ДТП являлись наиболее характерными для г. Иркутска на протяжении исследуемого периода времени: их доля достигала 2/3 в структуре уголовно-правовой аварийности.

Во-вторых, распределение видов ДТП в течение суток также имеет вполне определённые закономерности. Результаты анализа за 2004–2008 годы по этому признаку выглядят следующим образом (см. таблицу 11).

Таблица 11. Распределение видов ДТП с общественно опасными последствиями во времени в течение суток[78]

Приведённые сведения убеждают, что в часы, когда в городе существенно возрастает активность пешеходов, до 70 % всех произошедших ДТП связаны с наездами на пеших участников дорожного движения. Когда же активность пешеходов не столь высока, аварийность по структуре становится более разнообразной, включая такие виды, как столкновение транспортных средств, их опрокидывание, наезды на препятствия (столбы, опоры, стоящие транспортные средства).

Это положение выглядит вполне очевидным. Вместе с тем в совокупности с выявленными особенностями распределения уголовно-правовой аварийности во времени оно позволяет говорить о наличии закономерностей, которые проявляются цикличными колебаниями (по месяцам, дням недели, а также по времени суток). Описанные тенденции устойчивы и воспроизводятся с незначительными вариациями на протяжении 2001–2008 годов.

Эти же результаты ставят под сомнение определяющее значение индивидуальной воли каждого участника дорожного движения: налицо признаки функционирования какой-то системы. Такой вывод даёт предпосылки для частичного смещения акцента исследований с личности водителя на уровень социальных общностей, куда водитель включён в качестве элемента, как и другие участники дорожного движения.

Иными словами, проведенный анализ позволяет выдвинуть рабочую гипотезу, что уровень аварийности зависит от особенностей поведения людей, взятых в массе, т. е. от особенностей социальной активности общества на определённой территории в определённое время. Параметры этой активности имеют достаточно устойчивую закономерность, которая проявляется циклично в течение года, недели и суток и может быть описана соответствующими колебаниями разной выраженности.

Устойчивость сезонных колебаний преступности была использована отечественными криминологами для моделирования в конце 1960-х годов: «Все началось с вопроса, который был задан ученым: почему в марте текущего года зарегистрировано больше преступлений, чем в феврале, а в апреле – меньше, чем в марте? Для ответа на этот вопрос были проанализированы все данные регистрации преступлений за последние пять лет по месяцам. Оказалось, что указанная картина наблюдалась ежегодно. Более того, соотношение – больше или меньше – относится не только к февралю, марту и апрелю, а ко всем месяцам года. Колебания числа регистрируемых преступлений по месяцам обнаружили удивительное постоянство как в отношении тенденции изменчивости, так и в количественном соотношении»[79].

Цикличность социальной активности людей – объективная реальность. Она тесно связана с категорией времени и характером организации общественного труда. Такие циклы построены как в течение суток (по часам), так и в пределах недели (рабочие и выходные дни), а также в рамках календарного года. Сама организация социального времени посредством календаря и часов с детства приучает людей к определённым закономерностям в их поведении.

В качестве примера приведём графики закачек программных продуктов с одного из Интернет-сайтов, достаточно наглядно отражающие упомянутую особенность в поведении людей (см. диаграммы 13 и 14).

Диаграмма 13. График скачивания информации за август2008 г.[80]

Диаграмма 14. График скачивания информации за сентябрь 2008 г.[81]