Определение степени влияния показателя коррупции в государственных органах по противодействию незаконному обороту наркотиков на уровень экономической безопасности региона

Сафонова Т.А.1
1 Академия управления Министерства внутренних дел Российской Федерации

Статья в журнале

Экономическая безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 6, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2023)

Цитировать:
Сафонова Т.А. Определение степени влияния показателя коррупции в государственных органах по противодействию незаконному обороту наркотиков на уровень экономической безопасности региона // Экономическая безопасность. – 2023. – Том 6. – № 4. – С. 1493-1514. – doi: 10.18334/ecsec.6.4.118948.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=55929844

Аннотация:
В статье затрагивается растущая угроза деструктивного влияния на уровень экономической безопасности со стороны самостоятельной ее угрозы, выраженной в форме увеличения доли теневого сектора экономики за счет ее основного криминального структурного элемента – наркобизнеса.Обращено внимание, что при указанных обстоятельствах отмечен рост преступлений коррупционной направленности в сфере незаконного оборота наркотиков, вызывающий дискредитацию всей деятельности органов государства, осуществляющих противодействие наркобизнесу и потреблению наркотиков не в медицинских целях, поощряя тем самым развитие негативного фактора наркокоррупции.Автором акцентируется внимание на необходимость определения влияния показателя коррупции в государственных органах по противодействию незаконному обороту наркотиков на уровень экономической безопасности региона. В работе отмечено, что характер дестабилизирующего воздействия коррупции в сфере незаконного оборота наркотиков имеет смысл рассматривать в сочетании с отдельными показателями экономического развития страны. При этом следует исходить из допущения, что наличие обобщенных статистических данных не способно отразить точного описания зависимостей, поскольку данные имеют ограничение несколькими годами и подверженывлияниюбольшогочислаэкономическихфакторов.Показана взаимосвязь расчетных значенийпоказателей, оказывающих влияние на распространение незаконного оборота наркотиков и показатель коррумпированности в регионе, с использованием методов регрессионного, дисперсионного и кластерного анализа, дана оценка влияния на уровень экономической безопасности, что подчеркивает актуальность проводимого исследования для целей выработки и принятия решений в области антинаркотической и коррупционной безопасности

Ключевые слова: экономическая безопасность,наркобизнес, антинаркотический рейтинг регионов, регрессионный анализ, кластерный анализ

JEL-классификация: F52, H56, H12

В издательстве открыта вакансия ответственного редактора научного журнала с возможностью удаленной работы
Подробнее...



Введение. Каждый регион страны имеет свои особенности как в части противодействия незаконному обороту наркотиков, борьбы с коррупцией, распространения наркомании и наркоторговли, так и показателей экономического роста, обуславливающих экономическую безопасность регионах [8]. В связи с этим одной из задач, поставленных на разрешение в указанной работе, является выделение показателей, оказывающих влияние на экономическую безопасность региона в части противодействия незаконному обороту наркотиков.

Следующей очевидной задачей проводимого исследования становится анализ взаимосвязи между показателями, оказывающими влияние на уровень экономической безопасности региона. Анализ показателей регионов позволит описать отдельные взаимосвязи между перечисленными показателями и указать их влияние на уровень экономической безопасности и ее объектов. Очевидно, что среди официальных статистических показателей таковыми могут стать число преступлений в сфере незаконного оборота наркотиков, а также число преступлений коррупционной направленности. В данном случае следует принять во внимание тот факт, что общий уровень коррупции способен характеризовать и уровень коррупции в сфере незаконного оборота наркотических средств и противодействия такому явлению. Для обоснования возможности применения такого допущения приведем следующие аргументы:

- во-первых, равенство системы органов противодействия коррупции с системой органов, уполномоченных противодействовать незаконному обороту наркотических средств;

- во-вторых, совпадение субъектов коррупционной деятельности с субъектами, вовлеченными в незаконный оборот наркотических средств.

Стоит отметить, что наличие взаимосвязи между исследуемыми показателями необходимо проводить, используя определенный набор методик. Результаты способны указать искомую величину. Выбор и обоснование применения той или иной методики является следующей приоритетной задачей проводимого исследования.

Завершающим этапом исследования (задачей) является определение увязывающего результативного показателя, который должен стать объединяющим одновременно и уровень развития наркоторговли, и уровень коррупции в данной сфере.

Наличие выше обозначенного обстоятельства позволяет сформировать постулат о том, что уровень коррупции в сфере незаконного оборота наркотиков будет разниться в каждом отдельном регионе. Но в рамках одного региона уровень коррупции вероятнее всего будет примерно совпадать с частным его показателем – уровнем коррупции в сфере незаконного оборота наркотических средств.

Таким образом, можно выдвинуть утверждение о том, что общий уровень коррумпированности государственных органов в регионе можно принять за уровень коррумпированности отдельных подразделений государственных органов. Работа автора посвящена цели анализа дестабилизирующего воздействия явления коррупции в деятельности государственных органов, занимающихся контролем оборота наркотиков на уровень обеспечения экономической безопасности с учетом факторов, характеризующих реальный объем незаконного рынка наркотических средств.

Объектом исследования является система обеспечения экономической безопасности государства по противодействию коррупции в государственных органах, осуществляющих противоборство с незаконным оборотом наркотиков.

Предмет исследования составляют: теоретический и экономический анализ показателей деятельности правоохранительных органов по нейтрализации коррупции в субъектах, осуществляющих противодействие незаконному обороту наркотиков в целях повышения экономической безопасности.

Исследования в данной области являются актуальными, поскольку эффективное функционирование системы контроля незаконного оборота наркотических и психотропных средств является одной из содержательных функций правоохранительной деятельности в Российской Федерации. Преодоление возможных коррупционных явлений при осуществлении этой функции служит, безусловно, реализации задач экономической безопасности и, можно сказать, национальной безопасности в целом.

Научная новизна работы заключается в теоретическом обосновании и практическом применении статистических и экономических методов для определения степени влияния показателя коррупции в государственных органах в сфере противодействия незаконному обороту наркотиков на уровень экономической безопасности региона, а также выработке практических рекомендаций по использованию экономического и статистического инструментария по расчету показателя коррупции в сфере незаконного оборота наркотиков, обеспечивающего адекватность изменений в политике экономической безопасности региона.

Методологическая основа исследования включает приемы и методы экономической статистики, статистического анализа данных, общенаучные и частно-научные методы познания социально-правовых и экономических явлений, получения новых знаний: диалектический, системно-структурный и логико-теоретический, табличные и графические методы группировки и обработки данных, а также классификация, экономический анализ, системный анализ, метод изучение документов.

Информационную базу исследования составляют: данные федеральной службы государственной статистики, информационно-аналитические и иные материалы о преступлениях коррупционной направленности, связанные с незаконным оборотом наркотиков, анализ данных интернет-ресурсов по вопросам наркобизнеса, геополитической и экономической ситуаций в сфере экономической безопасности, периодические издания, затрагивающие тематику экономической безопасности, противодействия коррупции в сфере незаконного оборота наркотиков.

Практическая значимость работы. Результаты исследования могут быть использованы для расчета степени влияния показателя коррупции в государственных органах по противодействию незаконному обороту наркотиков на уровень экономической безопасности региона, при использовании алгоритмов экономического и статистического инструментария, с целью совершенствования антикоррупционной деятельности правоохранительных структур в решении теоретических и практических задач в сфере обеспечения экономической безопасности государства.

Основная часть. Относительно показателей преступности как в области оборота наркотиков, так и коррупции официальная статистика числа зарегистрированных преступлений не всегда является показательной и отражает реальный уровень распространения данных негативных явлений. В подтверждение данного положения следует указать ряд причин:

1) данные преступления обладают высокой степенью латентности. Так, в некоторых областях выявляется лишь 0,08% от всех коррупционных преступлений [4], а в сфере незаконного оборота наркотиков не более 3% [22; 19];

2) сам уровень коррумпированности системы существенно искажает данные.

Гринько С.Д. отмечает, что низкая эффективность борьбы с коррупцией, в том числе рост ее скрытности поощряет развитие иной организованной преступности, рост ее теневой части [5; 13], к которой относится, как правило, и незаконный оборот наркотических средств. Поэтому автор предлагает дополнить показатели официальной статистики иным, более объективным показателем, который пусть и не в прямой зависимости, но более объективно покажет реальный объем незаконного рынка наркотических средств.

В качестве такого показателя можно взять «Антинаркотический рейтинг регионов». Указанный показатель является интегральным и рассчитывается на основе одновременно используемых данных об умерших по основным классам и отдельным причинам смерти, численности больных, состоящих на учете в лечебно-профилактических учреждениях (контингенты пациентов с наркоманией) и иных показателях, характеризующих распространение наркомании в регионе [2; 7]. Использование указанного критерия, как и подобных показателей, позволит более объективно отразить уровень преступности в регионе.

В конечном итоге мы получим три показателя, оказывающих прямое и косвенное влияние на распространение незаконного оборота наркотиков, и показатель коррумпированности в регионе. Суммарное значение указанных показателей способно оказать влияние на объем коррупционных преступлений в сфере незаконного оборота наркотиков в регионе.

Следующим этапом после определения объясняющих показателей (факторов), влияние которых будем оценивать, необходимо определиться и с показателем, характеризующим уровень экономической безопасности в регионе [21]. При наличии зависимости между этими группами будет подтверждено и деструктивное влияние рассматриваемых явлений на экономическую безопасность, что послужит основой для отнесения их к угрозам экономической безопасности [12; 16].

Конечно, следует отметить наличие значительного количества методик, служащих для определения оценки уровня экономической безопасности регионов [3; 18]. Однако в большинстве подобных исследований показана только методика без применения конкретного расчёта самого показателя или группы показателей, по которым можно было бы оценить и ранжировать регионы по уровню экономической безопасности. Лишь редкие исследования содержат конкретную оценку всех регионов России. Среди них стоит отметить работу Яшиной Н.И., Яшина С.Н. и Вилейшиковой А.А. [23; 24], которые на основе 58 показателей ранжировали все регионы России по трем уровням экономической безопасности.

Сведения об уровне преступности собраны на основе информации с портала правовой статистики, как по уровню развития незаконной наркоторговли, так и по уровню коррупции [11; 15].

Для характеристики уровня развития незаконного оборота наркотиков взят показатель: «зарегистрировано преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков». Хотя при развитии настоящей методики могут применяться и иные, такие как «выявлено лиц, совершивших преступления, связанных с незаконным оборотом наркотиков», «предварительно расследовано особо тяжких преступлений, совершенных в состоянии наркотического опьянения», «предварительно расследовано преступлений, совершенных в состоянии наркотического опьянения».

Для характеристики уровня коррупции упор сделан на показатель «зарегистрировано преступлений по ст. 290 УК РФ (получение взятки)» [6]. На портале имеются и иные показатели, например, «зарегистрировано преступлений по ст. 291 УК РФ (дача взятки)» [6]. Очевидно, что такие данные будут иметь тесную зависимость. Проведенный корреляционный анализ доказывает это – коэффициент корреляции равен 0,995. Таким образом, для характеристики уровня коррупции следует взять один из них, и он будет достаточно точно отражать общую ситуацию. Показатель антинаркотического рейтинга представлен в двух видах, на основе которых расставлены места в рейтинге: ранговом, отражающим место региона в рейтинге и балльном. Понятно, что с точки зрения детальной дифференциации регионов необходимо использовать баллы, поэтому для целей настоящего анализа применены именно они. При этом регион с большим количеством баллов обладает более низким уровнем противодействия незаконному обороту наркотиков.

Аналогичная ситуация и с уровнем экономической безопасности. Хотя конечным результатом исследования является распределение регионов по трем уровням экономической безопасности, для целей анализа взят не сам уровень, а количество баллов, на основе которых этот уровень вычислен. При этом, чем большее число баллов получил регион, тем более низкий уровень экономической безопасности наблюдается в регионе и более низкое место в рейтинге он занимает.

Стоит указать, что наличие абсолютного числа преступлений по коррупционным статьям уголовного кодекса, равно как и число преступлений в сфере незаконного оборота наркотиков, неспособно характеризовать уровень коррупции и наркомании в регионе. Очевидно, что чем больше регион, тем большее число преступлений в нем может совершаться, в связи с чем, для более четкого понимания, целесообразно произвести расчет числа зарегистрированных преступлений на 1000 человек населения. В таком случае подобные показатели уже способны характеризовать именно уровень соответствующей преступности, а не просто абсолютное число преступлений. Для экономического обоснования расчета вышеуказанных показателей возможно применение регрессионного и кластерного анализа, при этом важно учесть фактор сопоставимости данных. Для целей уменьшения разрядности данных следует произвести их нормирование на примере трех исследуемых показателей по различным регионам Российской Федерации, результаты необходимо представить в таблице по группам показателей.

Таблица 1. Нормированные статистические данные для проведения

регрессионного и кластерного анализа

Регионы
Преступлений в сфере незаконного оборота наркотиков, тыс.
Преступлений по ст. 290 УК РФ, тыс.
Антинарк. рейтинг (баллы)
Уровень ЭБ (баллы)
Алтайский край
0,7123905
0,4972153
0,859132
0,0580913
Амурская область
0,124612
0,0067601
0,2781193
0,6970954
Архангельская область
0,5467341
0,5723923
0,682821
0,5518672
Астраханская область
0,4079436
0,3223006
0,3830018
0,2697095
Белгородская область
0,0646992
0,0138796
0,122604
0,4937759
Брянская область
0,2662417
0,0979377
0,8882459
0,1742739
Владимирская область
0,1405492
0,0598718
0,5383363
0,1825726
Волгоградская область
0,1975439
0,1203582
0,1963834
0,2614108
Вологодская область
0,2034766
0,0355921
0,4614828
0,5103734
Воронежская область
0,3020962
0,0754676
0,4253165
0,2614108
Еврейская автономная
0,2584373
0,283323
0,7341772
0,9502075
Забайкальский край
0,4418112
0,2670956
0,9081374
0,8298755
Ивановская область
0,3340887
0,0250181
0,7388788
0,2655602
Иркутская область
1
0,023712
0,4960217
0,5643154
Кабардино-Балкарская
0,7833218
0,2374555
0,6014467
0,219917
Калининградская область
0,8342885
0,5114403
0,8471971
0,0456432
Калужская область
0,3943084
0,3203214
0,5132007
0,3526971
Камчатский край
0,1254984
0,0485523
0,5479204
0,0829876
Карачаево-Черкесская
0,2122686
0,1107582
0,3059675
0,1908714
Кемеровская область
0,2192204
0,0902854
0,5672694
0,1286307
Кировская область
0,4765932
0,0230255
0,5298373
0,6099585
Костромская область
0,4622132
0,3304314
0,5750452
0,1742739
Краснодарский край
0,4365674
0,3412797
0,5461121
0,4190871
Красноярский край
0,2691491
0,0655056
0,6562387
0,2821577
Курганская область
0,1778446
0,0441893
0,3056058
0,6680498
Курская область
0,4467205
0,3034192
0,3819168
0,2489627
Ленинградская область
0,5385284
0,2486488
0,4864376
0,2987552
Липецкая область
0,1519747
0,0383446
0,6867993
0,0373444
Магаданская область
0,4453539
0,4578669
0,3276673
0,3526971
Московская область
0,5704523
0,3222587
0,674141
0,7427386
Мурманская область
0,3812047
0,2571881
0,4415913
0,3817427
Ненецкий автономный
0,7206776
0,2869956
0,6998192
0,7593361
Нижегородская область
0,5112175
0,6599507
0,9197107
0,6431535
Новгородская область
0,3674014
0,0128938
0,4611212
0,6431535
Новосибирская область
0,0523887
1
0,0296564
0,9004149
Омская область
0,2366925
0,0825108
0,1065099
0,5767635
Оренбургская область
0,4633707
0,3749215
0,484991
0,3858921
Орловская область
0,3708027
0,0538027
0,5059675
0,2282158
Пензенская область
0,8171059
0,3866766
0,8517179
0,1037344
Пермский край
0,3129192
0,2120397
0,2965642
0,2282158
Приморский край
0,2062851
0,0904098
0,5142857
0,253112
Псковская область
0,374592
0,250215
0,2726944
0,1825726
Республика Адыгея
0,2721832
0,004407
0,7037975
0,340249
Республика Алтай
0,8146326
0,3449452
0,8314647
0,06639
Республика Башкортостан
0,3882872
0,3396764
0,3638336
0,1618257
Республика Бурятия
0,1371985
0,2096734
0,3537071
0,5435685
Республика Дагестан
0,5755102
0,5007293
0,4685353
0,5518672
Республика Ингушетия
0,3406104
0,328034
0,3435805
0,2780083
Республика Калмыкия
0,813396
0,2002139
0,5276673
0,1452282
Республика Карелия
0,2078589
0,0616761
0,7417722
0,1369295
Республика Коми
0,2266999
0,2186762
0,3701627
0,7759336
Республика Крым
0,2668776
0,3442396
0,2470163
0,1161826
Республика Марий Эл
0,3733063
0,3460256
0,3206148
0,3858921
Республика Мордовия
0,2905727
0,0420478
0,1009042
0,6016598
Республика Саха (Якутия)
0,9480499
0,4686712
0,9269439
0,0082988
Республика Северная Осетия
0,0656829
0,0009006
0,4600362
0,0290456
Республика Татарстан
0,1769554
0,0572198
0,5135624
0,219917
Республика Тыва
0,5136494
0,08929
0,662387
0,3609959
Республика Хакасия
0,4154587
0,1650844
0,2931284
0,5228216
Ростовская область
0,2248416
0,1481992
0,3175407
0,7385892
Рязанская область
0,7624573
0,3497453
0,7716094
0,1825726
Самарская область
0,8246993
0
1
0,3858921
Саратовская область
0,8194355
0,2439628
0,6981917
0,1659751
Сахалинская область
0,3481489
0,0830356
0,6050633
0,2323651
Свердловская область
0,5439898
0,2777454
0,3692586
0,2904564
Смоленская область
0,2001664
0,0803325
0,4716094
0
Ставропольский край
0,323174
0,0353792
0,2688969
0,560166
Тамбовская область
0,435749
0,0185504
0,435443
0,4439834
Тверская область
0,6987243
0,238167
0,5643761
0,0995851
Томская область
0,430261
0,5786462
0,7692586
0,6348548
Тульская область
0,4160342
0,0410129
0,377396
0,4315353
Тюменская область
0,1956986
0,0526687
0,6012658
0,0622407
Удмуртская Республика
0,4149511
0,3543395
0,4332731
0,2655602
Ульяновская область
0,1208334
0,012671
0,5799277
0,219917
Хабаровский край
0,5929406
0,2630505
0,3200723
0,3817427
Ханты-Мансийский
0,4651592
0,3342556
0,4499096
0,1701245
Челябинская область
0,3222783
0,059586
0,4086799
0,2489627
Чеченская Республика
0,4547208
0,0464082
0,5052441
0,439834
Чувашская Республика
0,1659209
0,0843078
0,1833635
0,7427386
Чукотский автономный
0,4526147
0,4255439
0,6529837
0,4315353
Ямало-Ненецкий
0
0,0050997
0,0437613
0,0580913
Ярославская область
0,2716526
0,2437437
0,2350814
0,120332
г. Москва
0,0687294
0,0463584
0
0,9253112
г. Санкт-Петербург
0,2721229
0,0285229
0,1124774
0,6016598
г. Севастополь
0,4185773
0,2343683
0,4124774
0,4273859
Источник: составлено автором на основе данных системы ЕМИСС, сайта государственной статистики за период: 2022 год [6].

В настоящем анализе данные нормированы с применением метода минимакса, а диапазон выбран от 0 до 1. При этом регион, имеющий минимальное значение, получает оценку 0, а регион с максимальным значением показателя – оценку 1.

Следующим очевидным шагом являет попытка проследить взаимосвязь между показателями наркомании и коррупции с уровнем экономической безопасности. Для этого средствами программы Excel проведен регрессионный анализ, результаты которого представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Результаты регрессионного анализа

Примечание. Представленный расчетный массив относится ко всем вышеуказанным регионам.

Источник: составлено автором с использованием данных программного продукта Excel, на основе ранее представленного массива данных из системы ЕМИСС [6].

В используемом программном продукте значения столбцов следующие:

- столбец df - число степеней свободы;

- столбец SS – сумма квадратов отклонений;

- столбец MS дисперсии, определяемые по формуле MS = SS / df;

- столбец F –расчетное значение F -критерия, вычисляемое по формуле: F = MS (регрессия)/ MS (остаток);

- столбец Значимость F –значение уровня значимости, соответствующее вычисленной F -статистике.

Значимость F= FРАСП(F- статистика, df (регрессия), df (остаток)).

Если значимость F<стандартного уровня значимости, то R 2 статистически значим.

При этом зависимым показателем является уровень экономической безопасности, а объясняющими – уровни коррупции, распространения незаконного оборота наркотиков и антинаркотический рейтинг региона.

Результатом применения указанного метода является построение уравнения регрессии:

где х1 – уровень распространения незаконного оборота наркотиков;

х2 – уровень коррупции;

х3 – антинаркотический рейтинг.

Анализ построенной модели позволяет сделать вывод об отсутствии здравой логики в построенной модели, поскольку имеет место прямая зависимость между уровнем распространения коррупции в регионе и уровнем экономической безопасности: экономически более развитые регионы, как правило, привлекают различного рода преступников, в том числе совершающих преступления коррупционной направленности.

Кроме того, отдельные элементы рассчитанного уравнения регрессии не прошли проверку значимости, а значит ориентироваться на него в полной мере не следует, необходим иной, более детальный подход к анализу собранных данных. Очевидно, что все регионы страны имеют свои особенности, а соответственно, исходя из этого, будет зависеть и характер связи между показателями. В соответствии с указанными особенностями целесообразным является разделение регионов на отдельные группы, общие по своему характеру, а поиск взаимосвязей следует проводить не во всей совокупности регионов, а в разрезе отдельных обобщенных групп регионов.

Для решения такой задачи целесообразно применение кластерного анализа [10] с применением К-средних, уже заранее приняв за основу конкретное число кластеров равное 5. Использование вкладки дисперсионного анализа позволяет иметь понятие относительно достоверности проводимого кластерного анализа. В частности, степень значимости по всем четырем показателям меньше 0,05, а значит, результаты такого анализа можно считать достоверными (рис. 2).

Рисунок 2. Проверка достоверности кластерного анализа на основе оценки

значимости по отдельным показателям

Примечание. Представленный расчетный массив относится ко всем вышеуказанным регионам.

Источник: составлено автором с использованием программного продукта Excel.

В используемом программном продукте значения столбцов следующие:

- столбец SS – сумма квадратов;

- столбец F– F-статистика Фишера (фактическое значение);

- столбец Р – значение– значимость критерия Фишера (критерий является значимым, если величина данного параметра менее 0,05).

Результаты самого анализа имеют представление в различном виде и различным способом. Для характеристики каждого кластера можно визуализировать средние значения каждой группы (рис. 3). Видно, что все пять кластеров существенно отличаются.

Рисунок 3. График средних значений показателей пяти кластеров

Источник: составлено автором.

Для описания каждого кластера составим таблицу 2.

Таблица 2. Средние значения показателей в кластерах

Кластер
Уровень развития наркоторговли
Уровень коррупции
Антинарк. рейтинг
Уровень ЭБ
1
0,2360024
0,07481878
0,2665913
0,6382262
2
0,8190418
0,2918504
0,7479807
0,1704703
3
0,2146658
0,05588337
0,5478429
0,1730883
4
0,413760
0,261528
0,399277
0,301149
5
0,456010
0,489694
0,653924
0,699585
Источник: составлено автором, данные рассчитаны с использованием программного продукта Excel, на основе ранее представленного массива данных из системы ЕМИСС, сайта государственной статистики за период: 2022 год [6].

Анализируя представленные данные, следует указать, что описанию подлежат полученные средние значения, при этом для их характеристики необходимо обращать внимание на положение среднего значения кластера относительно средних значений иных кластеров, а не относительно 0 и 1. Так, например, уровень коррумпированности у пятого кластера при среднем значении 0,489 будет являться высоким, поскольку у остальных кластеров значения меньше. Обобщим такую характеристику в таблице 3.

Таблица 3. Характеристика средних значений показателей в кластерах

Кластер
Уровень развития наркоторговли
Уровень коррупции
Антинарк. рейтинг
Уровень ЭБ
1
низкий
низкий
хороший
высокий
2
высокий
выше среднего
плохой
низкий
3
низкий
низкий
плохой
низкий
4
средний
средний
средний
средний
5
высокий
высокий
плохой
высокий
Источник: составлено автором.

Исходя из полученных данных, видно, что три кластера имеют логичные значения средних показателей.

Первый кластер представлен данными регионов, где низкие показатели преступности и хороший антинаркотический рейтинг приводят к высокому уровню экономической безопасности. В противоречие ему имеется второй кластер, где наоборот, негативные явления в сфере незаконного оборота наркотиков и коррупция привели к низкому уровню экономической безопасности региона. Четвертый кластер имеет средние значения как объясняющих, так и результирующего показателя, что тоже является логичным следствием. Однако имеются два кластера, внутри которых наблюдаются противоречия, требующие разъяснения. Третий кластер имеет низкие показатели официальной преступности, но плохой антинаркотический рейтинг. Вероятно, в данном случае высокий уровень коррупции послужил, в том числе, причиной для искажения официальной статистики [14; 20]. При этом антинаркотический рейтинг как косвенный, но более объективный показатель стал причиной также низкого уровня экономической безопасности. Пятый кластер также содержит противоречия в показателях. В данном случае отрицательные значения официальной статистики, подтвержденные плохим антинаркотическим рейтингом, не привели к снижению уровня экономической безопасности. К подобному выводу привели следующие рассуждения:

- достаточный уровень развития региона притягивает правонарушителей в рассматриваемых сферах;

- высокий уровень коррупции в сфере незаконного оборота наркотиков имеет отложенный эффект;

- наличие иных факторов, способствующих поднятию уровня экономической безопасности, сглаживающих негативное влияние рассматриваемого явления.

Очевидно, что огромное число факторов способно оказать большое влияние на уровень экономической безопасности, а потому ожидать того, что коррупция в сфере государственных органов по противодействию незаконному обороту наркотиков определяла бы 30-40% от общего уровня экономической безопасности региона было бы достаточно смелым предположением. В то же время практически во всех кластерах прослеживается хотя и слабая, но достаточно явная зависимость.

Заключение

Таким образом, на основе определения и анализа показателей, которые характеризуют уровень распространения коррупции в государственных органах, противодействующих незаконному обороту наркотиков, выведена оценка влияния рассматриваемого явления на уровень экономической безопасности, раскрывающая негативный характер такого влияния. Именно этот факт служит аргументом для обоснованного отнесения коррупции в государственных органах, противодействующих незаконному обороту наркотиков, к числу основных угроз экономической безопасности, оговоренных в «Стратегии экономической безопасности Россий­ской Федерации на период до 2030 года», утвержденной Указом Президента РФ № 208 [1; 9; 17]. Необходимость разработки инструментария определения уровня экономической безопасности при организации работы по минимизации и пресечению коррупции в государственных органах не вызывает сомнений, как и потребность в разработке методических рекомендаций, способных существенно снизить коррупционные риски при организации правоохранительной деятельности в сфере контроля за оборотом наркотиков, чем повысить уровень обеспечения экономической безопасности.

Определенные в работе задачи по выделению показателей, оказывающих влияние на экономическую безопасность региона в части противодействия незаконному обороту наркотиков, анализу их взаимосвязи, выбору и обоснованию применения различных методик исследования, позволили обеспечить достижение поставленной цели работы.

Проведенное исследование показало, что в основе противодействия любым деструктивным явлениям должен лежать анализ угроз безопасности самого этого явления и определение факторов их возникновения. Анализ угроз безопасности наркобизнеса является неотъемлемой частью разработки эффективной стратегии противодействия этому деструктивному явлению.

Понимание, выявление и анализ основных угроз, связанных с наркобизнесом, позволит государственным органам и правоохранительным органам разработать соответствующие политики, законы и меры контроля для предотвращения и ослабления его воздействия на экономическую безопасность и благополучие наций, а также предотвращения дестабилизирующего воздействия явления коррупции в деятельности государственных органов, занимающихся контролем оборота наркотиков.

Достоверность полученных результатов достигнута следующими методами и приемами:

- сбором данных, как официальной статистики, так и иных рейтинговых оценок, косвенно характеризующих уровень коррупции в государственных органах, противодействующих незаконному обороту наркотиков;

- двухэтапным проведением кластерного анализа, позволившим более точно определить необходимое число кластеров;

- проверкой значимости результатов кластерного анализа.


Источники:

1. Указ Президента Российской Федерации от 13.05.2017 г. № 208 «Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года». [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/47046 (дата обращения: 21.05.2023).
2. Антинаркотический рейтинг эффективности субъектов России. Трезвая Россия. [Электронный ресурс]. URL: http://www.trezvros.ru/calendar/929 (дата обращения: 25.05.2023).
3. Волков Н.А. Анализ подходов к определению уровня экономической безопасности региона // Вестник науки. – 2021. – № 9 (42). – c. 37-42.
4. Грачев А.В., Сикорская Л.В. Латентность как фактор коррупции в системе государственных закупок // Вестник Московского университета МВД России. – 2022. – № 5. – c. 327.
5. Гринько С.Д. Взаимосвязь коррупции и организованной преступности // Право и государство: теория и практика. – 2019. – № 6. – c. 95.
6. Данные системы ЕМИСС сайт государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: www.fedstat.ru (дата обращения: 21.05.2023).
7. Исаков А.С. Система показателей оценки уровня экономической безопасности // Региональная и отраслевая экономика. – 2023. – № 1. – c. 159-164.
8. Караваева И.В., Лев М.Ю. Государственное управления в сфере национальной безопасности: актуальные проблемы экономической безопасности современной России (по итогам проведения Международной научно-практической конференции // Экономическая безопасность. – 2022. – № 3. – c. 1109-1143.
9. Караваева И. В., Лев М.Ю. Результирующие проблемы экономической безопасности современной России (по итогам проведения Международной научно-практической конференции // Экономическая безопасность. – 2022. – № 2. – c. 711-736.
10. Лещенко Ю. Г. Кластеризация экономики как фактор региональной экономической безопасности // Микроэкономика. – 2017. – № 4. – c. 29-40.
11. Наумов Ю. Г. Коррупция как угроза международной экономической безопасности // Актуальные проблемы экономики и права. – 2009. – № 4. – c. 80-89.
12. Наумов Ю.Г., Белкин Ю.В. Организационно-экономические аспекты противодействия коррупции и «теневой» экономике на потребительском рынке // Труды Академии управления МВД России. – 2010. – № 1(13). – c. 52-57.
13. Наумов Ю. Г., Сафонова Т.А. Коррупция в сфере наркобизнеса // Проблемные вопросы экономической безопасности России: Москва, 28 января 2020 года. – Москва: ИП Черняева Ю.И. Москва, 2020. – c. 109-113.
14. Няргинен В.А., Кушнаренко И.А. Коммерческие банки и теневая экономика: операции ввода теневых денежных средств // Вектор экономики. – 2020. – № 5(47). – c. 68.
15. Преступность в регионах. Портал правовой статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://crimestat.ru/regions_chart_total (дата обращения: 21.05.2023).
16. Сафонова Т.А. Наркобизнес в системе теневой экономики – глобальная угроза экономической безопасности // Проблемные вопросы экономической безопасности России. Москва, 2020. – c. 152-160.
17. Сафонова Т.А. Понятие и содержание категории экономическая безопасность // Актуальные проблемы экономической науки и практики: материалы VIII международной научно – практической конференции, Тула, 01 октября 2020 года. – Тула: Тульский государственный университет. Тула, 2020. – c. 23-25.
18. Сафонова Т.А. Методология исследования экономической безопасности в условиях современной науки // Академическая мысль. – 2021. – № 1(14). – c. 105-109.
19. Сафонова Т.А. Наркобизнес - сегмент теневой экономики: взаиморасчеты за наркотики на платформе черного рынка даркнета // Академическая мысль. – 2022. – № 2 (19). – c. 130-135.
20. Сафонова Т.А. Коррупция в государственных органах, осуществляющих противодействие незаконному обороту наркотиков – угроза экономической безопасности России // Актуальные проблемы экономической науки и практики: сборник материалов конференции: материалы X международной научно – практической конференции, Тула, 21 апреля 2022 года / Под редакцией А.Л. Сабининой, С.Н. Смирновой, Р.Ю. Болдыревой. – Тула: ТГУ. Тула, 2022. – c. 120-160.
21. Табачников Р.А. Исследование методических подходов к оценке экономической безопасности региона // Вестник РУК. – 2023. – № 1. – c. 65-69.
22. Турутина Е.Э. Проблемы выявления латентной преступности, связанной с незаконным оборотом наркотиков // Вестник РУК. – 2022. – № 3. – c. 141.
23. Черемисина Н. В. Методы статистической оценки теневой экономики // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2006. – № 3-2(43). – c. 96.
24. Яшина Н.И., Яшин С.Н., Вилейшикова А.А. Методический инструментарий оценки социально-экономической безопасности регионов на основе формирования системы целевых показателей производственной и непроизводственной сфер развития регионов // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. – 2021. – № 2. – c. 45-54.

Страница обновлена: 24.03.2024 в 18:44:19