Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Национальная безопасность / nota bene
Правильная ссылка на статью:

Криминологическое прогнозирование коррупции: проблемы и перспективы

Кокунова Светлана Дмитриевна

ведущий научный сотрудник, Центр исследования проблем безопасности, Российская академия наук

117335, Россия, г. Москва, ул. Гарибальди, 21Б

Kokunova Svetlana Dmitrievna

Leading Scientific Associate, Center for Study Security Issues of the Russian Academy of Sciences

117335, Russia, Moscow, Garibaldi Street 21B

svetlana.nukok@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Кокунов Алексей Игоревич

ассистент, кафедра уголовного права, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

603950, Россия, Нижегородская область, г. Нижний Новгород, ул. Проспект Гагарина, 23

Kokunov Aleksei Igorevich

Assistant, the department of Criminal Law, N. I. Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod - National Research University

603950, Russia, Nizhegorodskaya oblast', g. Nizhnii Novgorod, ul. Prospekt Gagarina, 23

kokunoval@yandex.ru

DOI:

10.7256/2454-0668.2018.5.27708

Дата направления статьи в редакцию:

17-10-2018


Дата публикации:

13-11-2018


Аннотация: В статье исследуется вопрос о возможностях использования методов криминологического прогнозирования в организации деятельности по противодействию коррупции и обеспечению национальной безопасности. Рассмотрены существующие методы криминологического прогнозирования: экстраполяция, моделирование и метод экспертных оценок. Выявлены недостатки указанных методов, заключающиеся в невозможности учета фактора латентности в уголовной статистике, низкой степени достоверности исходных статистических данных, низкой степени определенности результатов, а так же в субъективности прогнозов. Сделаны выводы о необходимости использования данных мониторинга коррупции в криминологическом прогнозировании и комплексном применении указанных методов. При изучении вопроса использованы общенаучные методы криминологического исследования, такие как системный анализ, системный подход, гипотеза, обобщение, формализация, аналогия, исторический подход, моделирование, частично математические методы. Научная новизна работы состоит в том, что в ней выявлены достоинства и недостатки различных методов криминологического прогнозирования преступности, дана оценка возможности применения в российской криминологии нейронной сети для моделирования и прогнозирования коррупции на основе экономических и политических факторов и предложена система использования данных мониторинга для разработки наиболее достоверных прогнозов коррупционной преступности.


Ключевые слова:

национальная безопасность, коррупция, методы кримнологического пргнозирования, экстраполяция, моделирование, метод экспертных оценок, уголовная статистика, комплексное применение, нейронная модель, мониторинг коррупции

Abstract: This article examines the question on possibilities of application of the methods of criminological forecasting with regards to organization of anti-corruption measures and ensuring national security. The author describes the existing methods of criminological forecasting – extrapolation, modelling, and expert evaluation; determines their flaws consisting in the impossibility of calculating the factor of latency in criminal statistics, low level of validity of the initial statistical data, low degree of certainty of the results, as well as subjectivity of forecasting. The conclusion is made on the need for implementing the data of monitoring corruption in criminological forecasting and comprehensive application of the indicated methods. The scientific novelty lies in identification of the merits and demerits of the various methods of criminological forecasting; assessment of potential implementation in the Russian criminology of the neural network for modelling and forecasting corruption, based on the economic and political factors; proposal of the data monitoring system for development of the most accurate forecasting of corruption crime.  


Keywords:

national security, corruption, methods of criminological prediction, extrapolation, modeling, a method of expert estimations, criminal statistics, complex application, neural model, monitoring corruption

В современной России проблема коррупции занимает особое место. В соответствии с п. 43 Стратегии национальной безопасности Российской Федерации [10] коррупция является одной из основных угроз государственной и общественной безопасности. «Коррупция представляет собой один из серьезнейших вызовов человеческому развитию, угрозу суверенитету и безопасности государства, устоям человеческой цивилизации» [9, с. 5]. Обоснованность подобной оценки не вызывает сомнений.

Коррупция постоянно эволюционирует вместе с совершенствованием государственного аппарата, экономики, бизнеса, компьютерными и информационными технологиями и иными достижениями современности. К сожалению, приходится признать, что сегодня коррупция стала системной и структурированной – ее развитие достигло стадии создания обширных и устойчивых интегрированных структур с сетевой формой организации. Это «преступные сообщества, созданные для совместного извлечения дохода из коррупционной деятельности, участники которых объединяются не только для извлечения прибыли из такой деятельности, но и в целях эффективного осуществления инвестиций в расширение коррупции как особого рынка криминально-коррупционных услуг» [3, с. 24 – 29]. В преступные сообщества высшего эшелона входят группы высокопоставленных чиновников и представители бизнеса. Нередко в качестве легальных лоббистов в таких группах выступают члены парламента, работающие в сфере отраслевых интересов. Аналогичная схема применяется на уровне органов власти субъектов РФ и в органах местного самоуправления. Коррупционные правонарушения приобрели большие масштабы в государственных корпорациях и бизнес-структурах, чего не наблюдалось еще 10-летие назад. Ущерб от их совершения в последние годы оценивается сотнями миллиардов рублей [14].

Последствия коррупционных преступлений не исчерпываются нарушением функционирования государственной власти в любой ее ветви. Коррупционные проявления подрывают доверие общества к представителям государственной власти, снижают мотивацию к соблюдению установленного правопорядка и стремление к сохранению и преумножению ценностей правового государства.

Проведенное Центром исследования проблем безопасности РАН в 2016 году исследование показало, что современная коррупция представляет собой множество разветвленных структурных образований. Используя различные коррупционные технологии (коммуникативные и некоммуникативные, внешние и внутренние, экономические и политические и т.д.), они встраиваются в международные механизмы теневой экономики и превращаются в крупные сетевые структуры, способные не только полностью профинансировать свою деятельность, но и накапливать финансовые ресурсы для ее дальнейшего развития, финансирования научных исследований, направленных на разработку схем преступной деятельности в коррупционных целях [7].

Исследования вопроса о современном состоянии коррупции и модернизации механизмов защиты национальной безопасности обращены к методологическим основам противодействия коррупции, которые представляют собой научно-обоснованную систему способов организации этой деятельности. Большинство авторов при этом склоняются к тому, что исследованием явления коррупции занимаются в основном представители правовых наук, в силу чего и методический аппарат по противодействию коррупционным проявлениям традиционно помещают только в правовую плоскость [17], часто оставляя за рамками существующих методик возможности иных исследовательских подходов.

Основными традиционными методами противодействия коррупционной преступности являются оперативно-розыскная деятельность по выявлению и пресечению коррупционных преступлений, уголовное преследование лиц, вовлеченных в противоправную деятельность и административная ответственность за коррупционные проявления. Широкое распространение получила антикоррупционная экспертиза правовых актов, а также механизмы урегулирования или предотвращения конфликта интересов на государственной гражданской службе.

Однако, как показывает практика, не смотря на широкий спектр принимаемых мер и используемых методов, темпы роста коррупционной преступности, к сожалению, не снижаются.

Так, согласно статистическим данным Генеральной прокуратуры Российской Федерации «Сведения о зарегистрированных преступлениях по отдельным видам» за 2017 год динамика роста по коррупционным преступлениям в России составила: мошенничество – 6,6 % по сравнению с аналогичным показателем прошлого периода (2016 года), вымогательство – 13,1%, взяточничество – 12,6%. Количество зарегистрированных преступлений по ст. 285 УК РФ (злоупотребление должностными полномочиями) снизилось на 4,9 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года [15], что, вероятно, объясняется большим (вышедшим за рамки обычных статистических данных) количеством коррупционных скандалов и арестов высокопоставленных должностных лиц в прошлом отчетно-статистическом периоде.

В открытых источниках ведомств, ответственных за сбор и публикацию статистических данных, не приводится достоверных сведений о количестве совершаемых административных правонарушений коррупционного характера, но учитывая их содержание (ответственность за коррупционные правонарушения в сфере избирательного права, в сфере защиты конкуренции, рынка ценных бумаг и за мелкое хищение в случае совершения соответствующего действия путем присвоения или растраты), можно предположить даже некоторое снижение показателей в силу усиления мероприятий контроля в этих сферах регулирования.

Исследование причин подобной аберрации привело авторов к предположению о недостаточности использования возможностей криминологического прогнозирования при разработке методов противодействия коррупции. Коррупционная преступность, равно как и любая другая, выступая социальным явлением, подвержена определенным закономерностям, а, следовательно, может быть выражена математической прогностической моделью.

Попытки прогнозирования преступности были предприняты еще в СССР в начале 70-ых годов. В 1970-1971 гг. Министерством внутренних дел СССР был составлен первый прогноз преступности на 1971-1975 гг. путем экспертного опроса 150 ученых и практиков [6, с. 93]. К сожалению, эта практика не стала системной, а использовалась, в основном, научными центрами МВД и прокуратуры при разработке методов предупреждения общеуголовной преступности на основании данных статистического учета. В эти годы наибольший интерес проявлялся к теории криминологического индивидуального прогнозирования преступного поведения личности. Так, например, в отечественной криминологии А.П. Иващенко была разработана прогностическая модель, выраженная математической формулой, в которой были отражены признаки-индикаторы, относящиеся к социально-демографическим характеристикам личности, преступному поведению, процессу перевоспитания и исправления, нравственно-психологической и психической оценке личности, процессу ее социальной реадаптации. Количественная оценка признаков-индикаторов, обработанная соответствующей компьютерной программой, предполагала вычисление итоговых прогнозных характеристик, в зависимости от которых выстраивалась система профилактики преступности [5, с. 50]. Другой подход к проблеме индивидуального криминологического прогнозирования был предложен В.А. Минаевым в отношении рецидивного поведения с помощью метода экстремальной группировки параметров. Имелись и иные попытки разработать методики прогнозирования преступного поведения, но практически все предлагаемые модели сводились к изучению социально-демографических и нравственно-психологических показателей исследуемых лиц без учета воздействия внешних условий макро- и микросреды [5, с. 35–39]. Недостаток этих методик, по мнению криминологов, заключался прежде всего в том, что субъектами изучения потенциального криминального поведения выступали, как правило, только осужденные. Выводы подобных исследований полагались не отвечающими признакам репрезентативности.

Криминологическое прогнозирование в настоящее время занимает вполне определенное место в системе криминологического знания. При этом вопрос о методах криминологического прогнозирования остается открытым. С одной стороны, криминологическое прогнозирование обладает значительной методологической базой, которая включает в себя всеобщий диалектический метод научного познания, многочисленные общенаучные и частнонаучные методы познания (кибернетический, психологический, социологический, гелиобиологический, синергетический и социо-генетический). С другой стороны, большинство из них весьма ограничены в использовании ввиду отсутствия четких алгоритмов их применения и низкой степени определенности получаемых результатов. Как правило, они не имеют самостоятельного значения. Поэтому принято считать, что криминологическое прогнозирование фактически осуществляется с помощью трех методов: экстраполяции, моделирования и экспертного метода [1, с. 97-100].

Под экстраполяцией понимается предположение о сохранении в будущем тенденции, выявленной на основе анализа статистических показателей за прошлые периоды. По сути, экстраполяция сводится к выравниванию математического ряда выбранных показателей [8, с. 100].

К преимуществам данного метода можно отнести возможность оперировать множеством параметров, в том числе с градацией по территории, объекту преступления и другим критериям, что позволяет сформировать полный и всесторонний прогноз, формальную определенность и объективность, достигаемую благодаря использованию цифровых показателей. К недостаткам – невозможность учета фактора латентности в уголовной статистике и низкую степень достоверности исходных статистических данных. Кроме того, следует иметь ввиду, что уголовная статистика сама по себе не позволяет выявить социальные причины наблюдаемых тенденций, что снижает пригодность экстраполяции для нормативного криминологического прогнозирования [16, с. 125].

Наибольшая точность экстраполяции достигается при краткосрочных прогнозах.

Экспертный метод предполагает составление криминологического прогноза на основе анализа процессов, прямо или косвенно влияющих на преступность, при этом выборка факторов и степень их значимости определяется на основе профессионального усмотрения специалиста. «По существу, экспертные оценки являются неформальными прогнозами, но, как показывает практика, имеют достаточно высокую ценность, которая заключается в том, что высококвалифицированный эксперт, оценивая явление, использует свою интуицию, анализирует официальную информацию, апробированную им на его собственном опыте.»[2, с. 79].

Преимущества экспертного метода заключаются в исследовательской мобильности, которая обусловлена отсутствием строгой зависимости от имеющихся статистических показателей, что позволяет учитывать любые факторы, в том числе, латентность. Экспертный метод криминологического прогнозирования позволяет анализировать социальные причины предполагаемых изменений преступности, что в полной мере отвечает задачам нормативного криминологического прогнозирования. Недостатки экспертного метода выражаются в низкой степени определенности результатов, которые, как правило, представляют собой лишь векторные прогнозы развития преступности, а так же в субъективности прогнозов, что всегда предопределяет вопрос о доверии к исследователю (группе исследователей) [16, с. 126].

Моделирование – это создание упрощенного образа явления для его изучения, а также отработки определенных навыков решения конкретных задач [2, с. 82]. Криминологическое прогнозирование предполагает создание математической модели (формула, изображение, схема, график и т. п.) с последующей возможной экспертной оценкой полученных результатов, что вызывает сомнение в необходимости выделения моделирования в самостоятельный метод криминологического прогнозирования.

Определить преимущество какого-либо из указанных методов в криминологическом прогнозировании достаточно сложно. Множественность объективных критериев оценки, применяемая в экстраполяции, и множественность факторов влияния, учитываемых при экспертной оценке, с очевидностью указывают на необходимость их комплексного и сбалансированного применения.

В настоящее время наблюдается дисбаланс криминологического прогнозирования в пользу метода экстраполяции [16, с. 127]. В частности, это проявляется в том, что статистические показатели не получают адекватной критической оценки в ходе нормативного криминологического прогнозирования. Например, увеличение количества регистрируемых преступлений определенного вида безусловным образом связывается с неэффективностью уголовно-правовой санкции [12], в то время как вариативность причин повышения подобного статистического показателя достаточно велика.

При очевидной пользе криминологического прогнозирования и наличии определенных методик приходится все же констатировать недостаточность применения его результатов в управленческой и законодательной практике, в принятии превентивных мер не только правового, но и организационного характера. Как правило, правовые и управленческие решения принимаются уже в целях корректировки сложившейся ситуации. Возможно, одной из причин подобной «неповоротливости» государственно-правового аппарата является отсутствие актуальной, постоянно действующей системы мониторинга криминальной ситуации в различных сферах преступной деятельности, как это происходит, например, в сфере незаконного оборота наркотических средств и психотропных веществ.

Коррупция, как социально-экономическое явление общества, в отличие от многих иных видов противоправной деятельности, оставляет свои «следы» на многих ступенях бюрократического аппарата. Данные систем финансового, налогового, банковского мониторинга, мониторинга собственности, государственной службы и трудовых отношений в бюджетных учреждениях и государственных корпорациях, а так же статистические данные по уголовным делам коррупционной направленности, результаты анализа экономической ситуации и прогнозов долгосрочного экономического развития страны, данные, получаемые в результате реализации Программы международного научного мониторинга коррупции (МОНКОР) [13], исследования институтов гражданского общества и др. способны стать хорошей информационной платформой для криминологического прогнозирования коррупции.

В последнее время исследования коррупции становятся все более дифференцированными, выходят за рамки изучения результатов мониторинга законодательства и государственной службы, ученые различных стран все больше обращаются к методам научного прогнозирования коррупции.

Так, Университетом Вальядолида (Universidad de Valladolid, España) совместно с Высшей школой экономики (Национальный исследовательский университет, Москва) разработана нейронная сеть для моделирования и прогнозирования коррупции на основе экономических и политических факторов. Ученые использовали так называемые самоорганизующиеся карты на основе нейронных сетей для прогнозирования случаев коррупции. Самоорганизующиеся карты — это вид искусственных нейронных сетей, которые имитируют функции мозга. Такие карты могут выделять повторяющиеся шаблоны из больших объемов информации без четко выраженного понимания стоящих за ними связей. Они преобразуют нелинейные отношения среди многомерных данных в простые геометрические и являются удобным инструментом для выявления шаблонов и получения графического представления больших объемов данных [18].

Исследования проведены на основании большого массива реальных коррупционных проявлений, но пока не нашли практического применения.

В целях разработки современной методики криминологического прогнозирования коррупции необходимо применение целого комплекса фундаментальных и прикладных научных исследований при сбалансированном применении существующих традиционных методов криминологического прогнозирования. Однако в России официальное изучение состояния коррупции пока не выходит за рамки мониторирования проявлений коррупции и анализа законодательства в сфере противодействия коррупции и предотвращения конфликта интересов. Как правило, такой мониторинг ограничивается формальной стороной вопроса и не учитывает факторы, влияющие на реальную картину коррупционных проявлений. При этом функции мониторинга коррупции рассредоточены по различным ведомствам с несопоставимым уровнем и содержанием аналитической деятельности. Статистические данные по уголовным делам коррупционной направленности используются лишь в аналитической деятельности правоохранительных структур, их информационно-аналитических центров и исследовательских учреждений. Прогнозы дальнейшего политического и социально-экономического развития общества вообще остаются в стороне от исследований криминальной обстановки в сфере обеспечения антикоррупционных интересов государства и общества. Подобная нескоординированность исследований вызывает сомнение в достоверности сделанных впоследствии комплексных криминологических прогнозов и научной обоснованности предлагаемых решений. Немаловажно и то, что бюджетное финансирование многочисленных подразделений в органах государственной власти и местного самоуправления, в государственных корпорациях и учреждениях, расходы организаций на осуществление комплаенс-контроля не приносят ожидаемого результата и становятся неэффективными.

Представляется, что криминологический прогноз коррупции должен стать важным элементом профилактики коррупционных преступлений и коррупционных проявлений, позволяющим сформулировать базовые и мобильные модели борьбы с коррупцией. Возможно, создание единого федерального исследовательского центра по мониторингу, прогнозированию и подготовке стратегических решений позволило бы актуализировать криминологическое прогнозирование и создать современный, научно обоснованный аппарат противодействия коррупции.

Библиография.

1. Булдыгина О.С. Особенности криминологического прогнозирования // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2009. № 2. С. 97-100.

2. Готчина Л.В. О принципах и методах криминологического прогнозирования // Вестник Волгоградской академии МВД России. 2015. № 1. С. 82.

3. Гриб В.Г., Адамян Р.Э. Факторы, влияющие на борьбу с хищениями и коррупцией, и меры по их устранению // Российский следователь. 2015. № 13. С. 24-29.

4. Иванцов С.В. криминологическое прогнозирование в планировании предупреждения преступности // Общество и право. 2015. № 3. С. 122-127

5. Иващенко А.П. Некоторые вопросы теории индивидуального криминологического прогнозирования // Проблемы профилактики правонарушений в развитом социалистическом обществе. М. 1982. С. 50, 35-39.

6. Лунеев В.В. Преступность в XXI веке (методология прогноза). М., 1999. С. 93.

7. Международное сотрудничество в борьбе с коррупцией с позиции обеспечения внутренних интересов Российской Федерации. Сборник научных статей / под редакцией чл.-кор. РАН В.Л.Шульца. Москва: ЦИПБ РАН; РУДН. 2016. - 204 с.

8. Моськин А.М. Методы криминологического прогнозирования преступности // Вестник экономической безопасности. 2009. № 3. С. 100.

9. Нарышкин С.Е. Международное сообщество в борьбе с коррупцией // Журнал российского права. 2012. № 7. С.5.

10. О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации: указ Президента РФ от 31.12.2015 № 683 // Собрание законодательства Российской Федерации. 2016. № 1 (часть II). Ст. 212.

11. Петровский А.В. Криминологическое прогнозирование преступного поведения молодежи// Изд-во Р. Асланова Юридический центр Пресс. СПб. 2005. С.35, 35-39

12. Пояснительная записка к проекту федерального закона «О внесении изменений в статью 207 Уголовного кодекса Российской Федерации и статью 151 Уголовно-процессуального кодекса Российской Федерации» № 942472-6 // Доступ из СПС «КонсультантПлюс».

13. Программа международного научного мониторинга коррупции (МОНКОР). Институт законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве РФ. 2015. URL: http://www.izak.ru/img_content/pdf/prezentaciya-monkor_09_12_2014_52882d15fd2dc5e429c0886d2834e6fa.pdf / (дата обращения: 27.09.2018)

14. Свыше 148 миллиардов: генпрокурор оценил ущерб от коррупции в России. Интервью с генеральным прокурором России Юрием Чайкой. URL: http://www.mk.ru/social/2017/12/08/svyshe-148-milliardov-ge nprokuror-ocenil-ushherb-ot-korrupcii-v-rossii.html / (дата обращения: 06.10.2018).

15. Состояние преступности в России за январь – декабрь 2017 г. Статистический сборник. Генеральная прокуратура РФ. URL: https://genproc.gov.ru/upload/iblock/aab/Ежемесячный%20сборник%20декабрь%202017.pdf /(дата обращения: 06.10.2018)

16. Титушкина Е.Ю., Тихонова С.С., Кокунов А.И. Криминологическое прогнозирование // Преступность, уголовная политика, закон. Материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2016. С. 126, 127.

17. Участие институтов гражданского общества в борьбе с коррупцией: научно-практическое пособие / отв. ред. Ю.А. Тихомиров. М.: Институт законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве РФ. ПОЛИГРАФ-ПЛЮС. 2013. – 160 с.

18. Ученые научились прогнозировать коррупцию с помощью нейронных сетей. Популярная механика. URL: https://www.popmech.ru/technologies/news-402742-uchenye-nauchilis-prognozirovat-korrupciyu-s-pomoshchyu-neyronnyh-setey/#part0 / (дата обращения: 01.10.2018).

Bibliografiya.

1. Buldygina O.S. Osobennosti kriminologicheskogo prognozirovaniya // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta MVD Rossii. 2009. № 2. S. 97-100.

2. Gotchina L.V. O principah i metodah kriminologicheskogo prognozirovaniya // Vestnik Volgogradskoj akademii MVD Rossii. 2015. № 1. S. 82.

3. Grib V.G., Adamyan R.EH. Faktory, vliyayushchie na bor'bu s hishcheniyami i korrupciej, i mery po ih ustraneniyu // Rossijskij sledovatel'. 2015. № 13. S. 24-29.

4. Ivancov S.V. kriminologicheskoe prognozirovanie v planirovanii preduprezhdeniya prestupnosti // Obshchestvo i pravo. 2015. № 3. S. 122-127

5. Ivashchenko A.P. Nekotorye voprosy teorii individual'nogo kriminologicheskogo prognozirovaniya // Problemy profilaktiki pravonarushenij v razvitom socialisticheskom obshchestve. M. 1982. S. 50, 35-39.

6. Luneev V.V. Prestupnost' v XXI veke (metodologiya prognoza). M., 1999. S. 93.

7. Mezhdunarodnoe sotrudnichestvo v bor'be s korrupciej s pozicii obespecheniya vnutrennih interesov Rossijskoj Federacii. Sbornik nauchnyh statej / pod redakciej chl.-kor. RAN V.L.SHul'ca. Moskva: CIPB RAN; RUDN. 2016. - 204 s.

8. Mos'kin A.M. Metody kriminologicheskogo prognozirovaniya prestupnosti // Vestnik ehkonomicheskoj bezopasnosti. 2009. № 3. S. 100.

9. Naryshkin S.E. Mezhdunarodnoe soobshchestvo v bor'be s korrupciej // ZHurnal rossijskogo prava. 2012. № 7. S.5.

10. O Strategii nacional'noj bezopasnosti Rossijskoj Federacii: ukaz Prezidenta RF ot 31.12.2015 № 683 // Sobranie zakonodatel'stva Rossijskoj Federacii. 2016. № 1 (chast' II). St. 212.

11. Petrovskij A.V. Kriminologicheskoe prognozirovanie prestupnogo povedeniya molodezhi// Izd-vo R. Aslanova YUridicheskij centr Press. SPb. 2005. S.35, 35-39

12. Poyasnitel'naya zapiska k proektu federal'nogo zakona «O vnesenii izmenenij v stat'yu 207 Ugolovnogo kodeksa Rossijskoj Federacii i stat'yu 151 Ugolovno-processual'nogo kodeksa Rossijskoj Federacii» № 942472-6 // Dostup iz SPS «Konsul'tantPlyus».

13. Programma mezhdunarodnogo nauchnogo monitoringa korrupcii (MONKOR). Institut zakonodatel'stva i sravnitel'nogo pravovedeniya pri Pravitel'stve RF. 2015. URL: http://www.izak.ru/img_content/pdf/prezentaciya-monkor_09_12_2014_52882d15fd2dc5e429c0886d2834e6fa.pdf / (data obrashcheniya: 27.09.2018)

14. Svyshe 148 milliardov: genprokuror ocenil ushcherb ot korrupcii v Rossii. Interv'yu s general'nym prokurorom Rossii YUriem CHajkoj. URL: http://www.mk.ru/social/2017/12/08/svyshe-148-milliardov-ge nprokuror-ocenil-ushherb-ot-korrupcii-v-rossii.html / (data obrashcheniya: 06.10.2018).

15. Sostoyanie prestupnosti v Rossii za yanvar' – dekabr' 2017 g. Statisticheskij sbornik. General'naya prokuratura RF. URL: https://genproc.gov.ru/upload/iblock/aab/Ezhemesyachnyj%20sbornik%20dekabr'%202017.pdf /(data obrashcheniya: 06.10.2018)

16. Titushkina E.YU., Tihonova S.S., Kokunov A.I. Kriminologicheskoe prognozirovanie // Prestupnost', ugolovnaya politika, zakon. Materialy Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. 2016. S. 126, 127.

17. Uchastie institutov grazhdanskogo obshchestva v bor'be s korrupciej: nauchno-prakticheskoe posobie / otv. red. YU.A. Tihomirov. M.: Institut zakonodatel'stva i sravnitel'nogo pravovedeniya pri Pravitel'stve RF. POLIGRAF-PLYUS. 2013. – 160 s.

18. Uchenye nauchilis' prognozirovat' korrupciyu s pomoshch'yu nejronnyh setej. Populyarnaya mekhanika. URL: https://www.popmech.ru/technologies/news-402742-uchenye-nauchilis-prognozirovat-korrupciyu-s-pomoshchyu-neyronnyh-setey/#part0 / (data obrashcheniya: 01.10.2018).

Библиография
1. Булдыгина О.С. Особенности криминологического прогнозирования // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2009. №
2. С. 97-100. 2.Готчина Л.В. О принципах и методах криминологического прогнозирования // Вестник Волгоградской академии МВД России. 2015. № 1. С. 82.
3. Гриб В.Г., Адамян Р.Э. Факторы, влияющие на борьбу с хищениями и коррупцией, и меры по их устранению // Российский следователь. 2015. № 13. С. 24-29.
4. Иванцов С.В. криминологическое прогнозирование в планировании предупреждения преступности // Общество и право. 2015. № 3. С. 122-127
5. Иващенко А.П. Некоторые вопросы теории индивидуального криминологического прогнозирования // Проблемы профилактики правонарушений в развитом социалистическом обществе. М. 1982. С. 50, 35-39.
6. Лунеев В.В. Преступность в XXI веке (методология прогноза). М., 1999. С. 93.
7. Международное сотрудничество в борьбе с коррупцией с позиции обеспечения внутренних интересов Российской Федерации. Сборник научных статей / под редакцией чл.-кор. РАН В.Л.Шульца. Москва: ЦИПБ РАН; РУДН. 2016.-204 с.
8. Моськин А.М. Методы криминологического прогнозирования преступности // Вестник экономической безопасности. 2009. № 3. С. 100.
9. Нарышкин С.Е. Международное сообщество в борьбе с коррупцией // Журнал российского права. 2012. № 7. С.5.
10. О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации: указ Президента РФ от 31.12.2015 № 683 // Собрание законодательства Российской Федерации. 2016. № 1 (часть II). Ст. 212.
11. Петровский А.В. Криминологическое прогнозирование преступного поведения молодежи// Изд-во Р. Асланова Юридический центр Пресс. СПб. 2005. С.35, 35-39
12. Пояснительная записка к проекту федерального закона «О внесении изменений в статью 207 Уголовного кодекса Российской Федерации и статью 151 Уголовно-процессуального кодекса Российской Федерации» № 942472-6 // Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
13. Программа международного научного мониторинга коррупции (МОНКОР). Институт законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве РФ. 2015. URL: http://www.izak.ru/img_content/pdf/prezentaciya-monkor_09_12_2014_52882d15fd2dc5e429c0886d2834e6fa.pdf / (дата обращения: 27.09.2018)
14. Свыше 148 миллиардов: генпрокурор оценил ущерб от коррупции в России. Интервью с генеральным прокурором России Юрием Чайкой. URL: http://www.mk.ru/social/2017/12/08/svyshe-148-milliardov-ge nprokuror-ocenil-ushherb-ot-korrupcii-v-rossii.html / (дата обращения: 06.10.2018).
15. Состояние преступности в России за январь – декабрь 2017 г. Статистический сборник. Генеральная прокуратура РФ. URL: https://genproc.gov.ru/upload/iblock/aab/Ежемесячный%20сборник%20декабрь%202017.pdf /(дата обращения: 06.10.2018)
16. Титушкина Е.Ю., Тихонова С.С., Кокунов А.И. Криминологическое прогнозирование // Преступность, уголовная политика, закон. Материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2016. С. 126, 127.
17. Участие институтов гражданского общества в борьбе с коррупцией: научно-практическое пособие / отв. ред. Ю.А. Тихомиров. М.: Институт законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве РФ. ПОЛИГРАФ-ПЛЮС. 2013. – 160 с.
18. Ученые научились прогнозировать коррупцию с помощью нейронных сетей. Популярная механика. URL: https://www.popmech.ru/technologies/news-402742-uchenye-nauchilis-prognozirovat-korrupciyu-s-pomoshchyu-neyronnyh-setey/#part0 / (дата обращения: 01.10.2018).
References
1. Buldygina O.S. Osobennosti kriminologicheskogo prognozirovaniya // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta MVD Rossii. 2009. №
2. S. 97-100. 2.Gotchina L.V. O printsipakh i metodakh kriminologicheskogo prognozirovaniya // Vestnik Volgogradskoi akademii MVD Rossii. 2015. № 1. S. 82.
3. Grib V.G., Adamyan R.E. Faktory, vliyayushchie na bor'bu s khishcheniyami i korruptsiei, i mery po ikh ustraneniyu // Rossiiskii sledovatel'. 2015. № 13. S. 24-29.
4. Ivantsov S.V. kriminologicheskoe prognozirovanie v planirovanii preduprezhdeniya prestupnosti // Obshchestvo i pravo. 2015. № 3. S. 122-127
5. Ivashchenko A.P. Nekotorye voprosy teorii individual'nogo kriminologicheskogo prognozirovaniya // Problemy profilaktiki pravonarushenii v razvitom sotsialisticheskom obshchestve. M. 1982. S. 50, 35-39.
6. Luneev V.V. Prestupnost' v XXI veke (metodologiya prognoza). M., 1999. S. 93.
7. Mezhdunarodnoe sotrudnichestvo v bor'be s korruptsiei s pozitsii obespecheniya vnutrennikh interesov Rossiiskoi Federatsii. Sbornik nauchnykh statei / pod redaktsiei chl.-kor. RAN V.L.Shul'tsa. Moskva: TsIPB RAN; RUDN. 2016.-204 s.
8. Mos'kin A.M. Metody kriminologicheskogo prognozirovaniya prestupnosti // Vestnik ekonomicheskoi bezopasnosti. 2009. № 3. S. 100.
9. Naryshkin S.E. Mezhdunarodnoe soobshchestvo v bor'be s korruptsiei // Zhurnal rossiiskogo prava. 2012. № 7. S.5.
10. O Strategii natsional'noi bezopasnosti Rossiiskoi Federatsii: ukaz Prezidenta RF ot 31.12.2015 № 683 // Sobranie zakonodatel'stva Rossiiskoi Federatsii. 2016. № 1 (chast' II). St. 212.
11. Petrovskii A.V. Kriminologicheskoe prognozirovanie prestupnogo povedeniya molodezhi// Izd-vo R. Aslanova Yuridicheskii tsentr Press. SPb. 2005. S.35, 35-39
12. Poyasnitel'naya zapiska k proektu federal'nogo zakona «O vnesenii izmenenii v stat'yu 207 Ugolovnogo kodeksa Rossiiskoi Federatsii i stat'yu 151 Ugolovno-protsessual'nogo kodeksa Rossiiskoi Federatsii» № 942472-6 // Dostup iz SPS «Konsul'tantPlyus».
13. Programma mezhdunarodnogo nauchnogo monitoringa korruptsii (MONKOR). Institut zakonodatel'stva i sravnitel'nogo pravovedeniya pri Pravitel'stve RF. 2015. URL: http://www.izak.ru/img_content/pdf/prezentaciya-monkor_09_12_2014_52882d15fd2dc5e429c0886d2834e6fa.pdf / (data obrashcheniya: 27.09.2018)
14. Svyshe 148 milliardov: genprokuror otsenil ushcherb ot korruptsii v Rossii. Interv'yu s general'nym prokurorom Rossii Yuriem Chaikoi. URL: http://www.mk.ru/social/2017/12/08/svyshe-148-milliardov-ge nprokuror-ocenil-ushherb-ot-korrupcii-v-rossii.html / (data obrashcheniya: 06.10.2018).
15. Sostoyanie prestupnosti v Rossii za yanvar' – dekabr' 2017 g. Statisticheskii sbornik. General'naya prokuratura RF. URL: https://genproc.gov.ru/upload/iblock/aab/Ezhemesyachnyi%20sbornik%20dekabr'%202017.pdf /(data obrashcheniya: 06.10.2018)
16. Titushkina E.Yu., Tikhonova S.S., Kokunov A.I. Kriminologicheskoe prognozirovanie // Prestupnost', ugolovnaya politika, zakon. Materialy Vserossiiskoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. 2016. S. 126, 127.
17. Uchastie institutov grazhdanskogo obshchestva v bor'be s korruptsiei: nauchno-prakticheskoe posobie / otv. red. Yu.A. Tikhomirov. M.: Institut zakonodatel'stva i sravnitel'nogo pravovedeniya pri Pravitel'stve RF. POLIGRAF-PLYuS. 2013. – 160 s.
18. Uchenye nauchilis' prognozirovat' korruptsiyu s pomoshch'yu neironnykh setei. Populyarnaya mekhanika. URL: https://www.popmech.ru/technologies/news-402742-uchenye-nauchilis-prognozirovat-korrupciyu-s-pomoshchyu-neyronnyh-setey/#part0 / (data obrashcheniya: 01.10.2018).