INFRACȚIONALITATEA ÎN ROMÂNIA

Georgiana Andreea Gînju, Maria Sorina Vîlcu

Management Economic, anul 3, grupa 152

Coordonator Științific: Lector univ.dr. Vasile Bogdan Ileanu

REZUMAT

Lucrarea de față analizează infracționalitatea în România. Este analizată influența ratei șomajului și a numărului de absolvenți din cele 42 de județe asupra fenomenului cercetat. Analiza este realizată la nivelul anului 2010 iar rezultatele obținute relevă faptul că asupra ratei infracționalității acționează nesemnificativ rata șomajului și numărul absolvenților de studii superioare la 1000 locuitori.

CUVINTE CHEIE

Rata infracționalității, rata șomajului, numărul de absolvenți, model econometric, influență

INTRODUCERE

Problema analizată în această lucrare este o problemă curentă la nivelul României cât si la nivelul Uniunii Europene, ce afectează populația și imaginea tării. Obiectul cercetării a fost reprezentat de găsirea unei posibile legături sau a unor factori ce determină infracționalitatea si metode de a diminua acest fenomen. Șomajul este un fenomen important, deoarce in prezența crizei economice multe persoane întâmpină dificultăți în găsirea unui loc de muncă. De asemenea rata absolvenților de studii superioare este un topic de analizat deoarece învățământul este într-o continuă schimbare. În final, infracționalitatea este un domeniu de studiat deoarece suspectăm că cele două fenomene enunțate mai sus o influențează, însă nu știm exact cum și în ce proporție. De aceea modelul regresiei multiple, folosind programul Eviews este folositor în cercetarea efectuată.

1.INFRACȚIONALITATEA ÎN ROMÂNIA

1.1. Noțiunea generală de infracțiune

Termenul de "infracționalitate" provine din latinescul "infractio" care înseamnă "spargere", "a trece dincolo" și reprezintă totalitatea încălcărilor penale comise într-o anumită perioadă și pe un anumit teritoriu.

Penalul, în totalitate, este structurat în jurul a trei instituții fundamentale: infracțiunea, răspunderea penală și pedeapsa.

Între cele trei instituții sus-menționate există o strânsă legătură și condiționare, în sensul că instituția infracțiunii determină existența și funcționarea celorlalte două. Fără infracțiune nu poate exista răspundere și fără răspundere penală nu se poate concepe aplicarea unei pedepse.

În viața socială se pot săvârși fapte (acțiuni sau infracțiuni) neconvenabile care pot vătăma sau pun în pericol interesele membrilor societății, fie ca aceste interese aparțîn tuturor, adică colectivității în ansamblu, fie că le aparțîn numai unora dintre ei. Toate aceste fapte, sunt antisociale, însa ele nu pot fi caracterizate ca infracțiuni decât în măsura în care sunt incriminate prîn legea penală și sancționate cu o pedeapsă.

Infracțiunea este în general privită, în teoria dreptului penal și în diferite legislații, din două puncte de vedere: fie ca un fenomen social, fie ca un fenomen juridic.

Considerată ca fenomen social, noțiunea de infracțiune evoluează ca și noțiunea de moralitate. Chestiunea de a sti dacă o anumită acțiune sau inacțiune neconvenabilă trebuie să fie considerată infracțiune, deci reprimată și în ce măsură, depinde în mod esențial de aprecierea pe care majoritatea membrilor societății o dă, în diverse perioade ale dezvoltării sociale, feluritelor fapte ce se produc în viața colectivităților, ori aceasta apreciere este variabilă.

Ca fenomen juridic, infracțiunea este o faptă - o acțiune sau o omisiune- imputabilă autorului sau, prevăzută de legea penală, și sancționată cu o pedeapsă. Ceea ce caracterizează infracțiunea ca fenomen juridic este, pe de o parte, incriminarea - adică proclamarea unei acțiuni sau inacțiuni socialmente neconvenabile ca infracțiune - și pe de altă parte, prevederea, în lege, a unei pedepse pentru săvârșirea ei.

1.2.Tipuri de infracționalități

Infracțiunile pot fi definite astfel: împotriva persoanei (vătămare, omor, viol, lovituri), împotriva patrimoniului (furt, tâlhărie, delapidare, înșelăciune), contra avutului privat și public (furt, tâlhărie, delapidare, înșelăciune), infracțiuni silvice, infracțiuni de serviciu (dare de mită, luare de mită, trafic de influență, primire de foloase necuvenite), infracțiuni contra autorității (ultraj), infracțiuni economice (specula), infracțiuni care aduc atingere unor relații privind conviețuirea socială (ultraj contra bunelor moravuri), infracțiuni la regimul circulației pe drumurile publice. Acestea sunt toate tipurile de infracțiuni, dar în aceasta analiză am inclus doar numărul lor, nu și o diferențiere pe categorii.Încă un lucru: pentru a se stabili rata infracționalității se ia în calcul numărul infracțiunilor înregistrate și soluționate la 100.000 locuitori (se utilizează populația stabilă 1 iulie, în anul de referință). Astfel, nu va conta numărul locuitorilor dîn aceste județe.

Fig.1 Rata infracționalității in județele României

Fig.2 Numărul infracțiunilor la 100 000 locuitori

Conform datelor furnizate de Institutul Național de Statistică am ierarhizat toate județele în funcție de rata infracționalității înregistrată în anul 2010. Putem observa în Fig.2 faptul că rata infracționalității variază între un minim de 985 în Galati și un maxim de 2.384 în Hunedoara, 18 județe situandu-se peste medie, iar 23 fiind sub medie. Hunedoara ramane capul de afis al topului infractional, cu 2.384 de infractiuni la suta de mii de locuitori. Alba este pe locul doi, cu 2.094 infractiuni, iar Gorjul vine pe trei, cu 1.916 infractiuni. De altfel, aceste județe sunt invecinate. Aparent surprinzator, judetele dîn regiunea Moldovei sunt la coada clasamentului, cu cele mai scazute rate, deși exista o conceptie raspandita precum ca moldovenii ar fi lideri la infractiuni în comparatie cu celelalte regiuni ale Romaniei.

Partea buna (exista și asa ceva) este ca numărul infractiunilor a scazut în toate cele trei județe comparativ cu 2009 (vezi aici topul din 2009).

1.3. Cauze care pot determina apariția fenomenului infractional

Fenomenul infracționalității a fost constatat și reprimat în toate societățile (atât cele bazate pe cutumă, cât și cele bazate pe lege), urmărindu-se adoptarea unor metode de combatere a comportării delincvențiale. Pentru realizarea acestei activități trebuie studiate condițiile sociale care determină actul infracțional (cauzalitatea fenomenului, personalitatea infractorului, reacția socială la actul infracțional), urmând a se propune o noua regulă de

restrângere a fenomenului deviant (eradicarea infracționalității nu este posibilă deoarece nu poate exista societate fără infracțiune).

Cauzele care pot determina apariția fenomenului infractional sunt strâns legate de persoana infractorului și vârsta acestuia, de nivelul de instrucție și educație al acestuia, mediul familial, factorul economic și nu în ultimul rând consumul de alcool.

Cercetarile din lucrarea prezentă referitoare la factorii ce acționeză asupra fenomenului infracțional sunt nivelul educației și instruirii, în principal numărul absolvenților de studii superioare și rata șomajului din România. Învățământul poate avea o influență negativă asupra ratei infracționalității datorită faptului că indivizii sunt supuși unui proces de învățământ scăzut din punct de vedere calitativ (incompetența sau indiferența cadrelor didactice), nu își manifestă interesul pentru cunoaștere și formare sau nu au posibilitatea de a urma studii superioare. În Fig.3 este prezentată evoluția numărului de absolvenți din anul 2010 pe regiunile și județele din România.

Fig.3 Evoluția numărului de absolvenți pe județe

După cum se observă din graficul de mai sus, județul cu cel mai mare număr al absolvenților de studii superioare este județul Iași, la polul opus aflându-se județul Tulcea.

Rata șomajului are și ea o influență asupra infracționalității din România.

Șomajul reprezintă fenomenul economic cauzat de crizele sau recesiunile economice, care constă în aceea ca o parte dintre salariați rămân fără lucru, ca urmare a decalajului dintre cererea și oferta de forță de muncă; situația aceluia care nu se poate angaja din cauza imposibilității de a gasi un loc de muncă. (www.dexonline.ro)

Rata șomajului reprezintă procentajul forței de muncă neangajată ( număr de neangajati/forța de muncă*100).(Economie, Microeconomie și Macroeconomie, Conf. Univ. dr. Claudiu Doltu).

Fig.4 Reliefează județele țării împreună cu rata șomajului aferentă.

Urmând aceeași analiză, tragem concluzia că județul Vaslui este județul cu cea mai mare rată a șomajului, în timp ce municipiul București și județul Ilfov oferă populației cele mai multe locuri de muncă.

Deoarece România este stat membru al Uniunii Europene, considerăm esențială o comparație la nivelul mediei țărilor componente. Astfel, din punct de vedere al ratei de absolvire a studiilor superioare, media UE în anul 2010 a fost de 33.5%. România nu s-a ridicat la nivelul standardului impus, atingând doar pragul de 18.1%, cea mai bună situare în clasament deținând-o Irlanda cu un procent de 49.4%, la polul opus fiind Slovenia, cu respectiv 4.2%, conform Eurostat, Ancheta asupra Forței de muncă, 2012.

Din punct de vedere al ratei șomajului, media UE în anul 2010 a fost de 9.6%. România a avut o rata a șomajului de 7.4%, cea mai bună situare în clasament din Europa fiind a Austriei cu 3,9% și a Olandei cu 4.4%, la polul opus fiind Spania și Letonia cu o rata de 20%, potrivit www.wall-street.ro.

Dupa rata infractionalității, în Europa țările cu cele mai puține infracționalități la 100000 de locuitori sunt Islanda, Luxemburg și Irlanda, la coada clasamentului fiind Turcia, Suedia, Letonia, Italia, Spania sau Marea Britanie.

Fig.5

Conform statisticilor Poliției Române și a datelor oferite de Eurostat, se observă faptul că din punct de vedere al numărului infracțiunilor raportat la numărul locuitorilor, România se află pe penultimul loc din UE.

2. ANALIZA ECONOMETRICĂ

2.1.Specificarea modelului

Modelul analizat scoate în evidență influența ratei șomajului și ponderea numărului de absolvenți în totalul populației asupra ratei infracționalității.

Modelul analizat este de forma: Rinfr=F(Rșomaj,Nr.abs/1000 loc)+ ε.

Forma Yi= β0 + β 1*X1 + β 2*X2+ε, unde:

Yi- rata infracționalității specifică fiecărui județ - variabilă dependentă

X1- Rata șomajului la nivelul fiecărui județ - variabilă independentă

X2- Numărul de absolvenți la 1000 de locuitori din fiecare județ - variabilă independentă

ε- Influența altor factori (variabilă reziduală).

β0- Intercepția, termen liber și constant

β1-Panta ce arată legatura condiționată între rata infracționalității și rata șomajului

β2-Panta arată legatura condiționată între rata infracționalității și numărul de absolvenți la 1000 de locuitori.

Tabel 1

JudețRata

infracționalitățiiRata

șomajului Nr.absolvenți/Pop.totală*1000Bihor 1290 5,9 33,19

Bistrita-Nasaud1352 6,4 25,61

Cluj 1699 4,9 37,93

Maramures1373 6 27,90

Satu Mare1467 6,1 25,93

Sălaj 1302 8,4 23,95Alba 2094 10 28,32

Brașov 1332 7,2 50,97Covasna 1151 10 23,47Harghita 1680 8,8 23,68Mureș 1713 8 26,53Sibiu 1362 5,8 35,72Bacău 1234 7,8 23,89

Botoșani 1093 6,4 23,61Iași 1088 7 37,56

Neamț 1123 7,7 23,05Suceava 1062 7,3 30,35

Vaslui 1282 11,8 24,44Braila 1236 8,7 21,79Buzau 1124 9,7 21,07

Constanța1209 5,8 37,39

Galați 985 10,4 29,73Tulcea 1638 8,1 20,19

Vrancea 1219 7,4 19,59Argeș 1255 7,6 32,10

Călărași 1702 8,8 21,02

Dâmbovița1402 8,5 25,13

Giurgiu 1772 8,4 18,95Ialomița 1419 9,9 22,40Prahova 1145 8,6 24,56

Teleorman1034 10,9 20,54

Ilfov 1307 2,7 18,10

Municipiul București

1307 2,3 54,82Dolj 1559 9,8 35,94Gorj 1916 10,1 35,71

Mehedinți1607 10,5 27,32

Olt 1542 8,2 24,68Vâlcea 1477 7,7 29,39Arad 1304 5,2 38,38

Caraș-Severin1550 9 25,91

Hunedoara2384 8,5 29,37

Timiș 1133 3,7 35,61

2.2. Estimarea parametrilor

β0:1086.723, β1:3.109982, β2:29.33020

Fig.6

Dupa cum se poate observa, am obținut aceleași valori pentru parametrii β0, β1, β2.

Din rezultatele obținute, valoarea raportului de corelație este de 0.19 și valoarea raportului de determinare este de 0.036.

2.3. Testarea parametrilor

Testarea lui β0

Se ia în considerare un prag de semnificație α=5%

H0: β0=0

H1: β0≠0

Prob arata riscul de a comite o eroare de gradul 1, adică de a respinge ipoteza nulă deși este adevarată.

Prob β0=0.0015<5%(pragul de semnificație)=>se respinge ipoteza nulă.

Fig.7

În concluzie, parametrul β0 diferă semnificativ de 0, deci el definește o legatură între rata infracțiunii, rata șomajului și numărul de absolvenți.

Testarea lui β1

H0: β1=0

H1: β1≠0

Prob β0=0.6316>5%(pragul de semnificație)=>se accepta ipoteza nulă ( riscul de a respinge ipoteza H0 este prea mare=>parametrul nu diferă semnificativ de 0).

Fig.8

În concluzie, rata șomajului nu influențează semnificativ rata infracționalității.

Testarea lui β2

H0: β2=0

H1: β2≠0

Prob β2=0.2342>5%(pragul de semnificație)=>se accepta ipoteza nulă.

Fig. 9

În concluzie, numărul absolvenților nu influențează semnificativ rata infracționalității.

2.4. Testarea validității modelului de regresie

H0: modelul nu este valid

H1:modelul este valid

În urma calculelor din programul Eviews pentru testul F pentru validitatea modelului de regresie, s-a obținut valoarea lui F=0.7311, iar Prob(F-statistic) este 0.4878> decat 0.05, atunci modelul de regresie construit nu este valid, însă se continua testele urmatoare pentru a vedea unde este problema și pentru a se încerca o remediere a acesteia.

Fig.10

2.6.Verificarea ipotezelor statistice privind modelul de regresie

Procesul de luare a deciziilor presupune analiza, judecarea și interpretarea evidențelor oferite de datele pe care le avem la dispoziție.

Testarea ipotezelor statistice reprezintă, alături de estimația pe interval de încredere, o altă modalitate de a realiza inferența statistică. Scopul acestui tip de inferență statistică este să determinăm dacă există suficiente dovezi statistice care să ne permită să concluzionăm că o afirmație ( sau o ipoteză) despre un parametru este adevărată.

2.6.1 Normalitatea erorilor cu ajutorul testului Jarque-Bera

Fig.11

Output-ul prezintă histograma distribuţiei, media, mediana, valorile minime şi maxime, deviaţia standard, coeficientul de asimetrie şi testul Jarque-Bera.

Testarea normalității erorilor

H0: ε~N(0;σ² ε)-nu există anormalitate

H1: non H0- există anormalitate

Prob J-B=0.006<5%, rezultă că există anormalitate, ceea ce indică faptul că erorile nu sunt distribuite normal.

2.6.2 Ipoteza de heteroscedastitate

- Testul White

Ho: nu avem heteroscedastitate

H1: avem heteroscedastitate

Fig.12

Conform testului White, se observă că probabilitatea aferentă acestuia este de 0,628 , ceea ce indică faptul că se acceptă Ho concluzia fiind că nu există heteroscedastitate, astfel putem afirma cu o probabilitate de 95% că avem homoscedascticitate (σε constantă).

2.6.3 Ipoteza de autocorelare a erorilor

- Testul Breusch- Godfrey

H0: Nu există autocorelare

H1: Există autocorelare

Testul Breusch-Godfrey are ca ipotezã nulã lipsa autocorelãrii între termenii reziduali ai ecuaţiei de regresie. Având în vedere faptul că probabilitatea este mai mare decât pragul de semnificație de 0.05 (5%) atunci se acceptă ipoteza H1, respectiv avem autocorelare. Această concluzie poate fi susținută și urmărind probabilitățile coeficienților reziduurilor, în speță 0.07 pentru RESID(-1) , adică autocorelare de ordinul întai .

Aceasta are efecte negative asupra rezultatelor testelor statistice și ne poate duce la tragerea unor concluzii eronate, acceptând ipoteze greșite. Autocorelarea poate apărea ca urmare a specificării greșite a modelului (alegerea unui model liniar atunci când nu este cazul) sau ca urmare a lipsei unei variabile importante din model.

Fig.13

-Testul Durbin –Watson

Fig.14

Pentru a folosi acest test vom căuta pe site-ul Stanford.edu valorile critice DW. Se alege un prag de semnificație de 5%, și valoare T (număr observații – numărul anilor pe care i-am folosit) =1 . Se citesc valorile dL și dl corespunzătoare unui K=3 de unde va rezulta: dl = 1,407 și dL =1,606. Pentru a putea neglija autocorelarea, trebuie ca valoarea calculată la modelul analizat să se încadreze în intervalul dL și 4-dL, adică în intervalul 1,606 - 2.394. Ținând cont că DW este cuprins în intervalul [dL, 4-dL] , acest lucru evidențiază faptul că nu există autocorelare.

3.CONCLUZII

Ținând cont de faptul că modelul estimat folosind Eviews nu este valid, se poate încerca o corectare a acestuia, eliminând cât mai mulți factori ce conduc la nevalidarea modelului. Cu toate acestea, prin realizarea acestui proiect am constat relațiile ce există în practică și în teorie dintre variabilele luate în calcul. Ar trebui ca ponderea absolvenților de facultate în populația totală și rata șomajului să aibă o influență asupra ratei infracționalității, însă aceasta nu este atât de mare.

Deoarece valoarea raportului de determinare R2 =0,036 acest lucru indică faptul că rata șomajului și numărul absolvenților la 1000 locuitori din populația totală explică doar 3,6 % din variația ratei infracționalității. În susținerea nevalidității modelului prin testarea ipotezelor și valoarea lui R2 putem afirma faptul că variabila rata infracționalității nu este influențată de șomaj, numărul absolvenților ( variabile măsurabile) ci este influențată intr-o măsură mai mare de variabile nemăsurabile cum ar fi: analfabetismul, condiția socială, lipsa unei legături permanente între familie si școală, apariţia pe piaţă a unor produse, bunuri şi obiecte de valoare şi tentaţia unor persoane de a intra în posesia lor, influenţa mediului social şi proceselor psihice la nivelul conştiinţei individului

Ținând cont de lucrările din literatura de specialitate, putem afirma faptul că rata șomajului are influența cea mai mare asupra creșterii ratei infracționalității. În cazul ponderii populației absolvente de studii superioare în populația totală, aceasta influențează într-o proporție mai mică rata infracționalității.

Deoarece modelul cercetat nu a fost valid, pe viitor vom încerca o analiză de tip panel precum și găsirea altor factori măsurabili cu influență semnificativă asupra fenomenului analizat în prezenta lucrare.

Alte studii realizate care au avut aceleași rezultate au fost:

The Effect of Divorce and Unemployment on Crime în the 25 Most Populated US State Emily Ahearn, CBA, Fordham University, Bronx, NY 10458.

International Review of Law and Economics , Volume 20, Issue 1, March 2000, Pages 75–106, Socioeconomic and demographic factors of crime în Germany: Evidence from panel data of the German states.

BIBLIOGRAFIE

1) Stelian Stancu, Econometrie : teorie și aplicații utilizând Eviews, Editura Ase, 20082) Vergil Voineagu, Emilia Țițan, Radu Șerban Teorie si practică econometrică, Editura

Meteor Press, 20073) Anuarul Statistic al României4) ”Critical values for the Durbin – Watson Test” , disponibil on-line la

http://www.stanford.edu/~clint/bench/dwcrit.htm5) „Rata infracționalității pe macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe”,

„Rata ;omajului pe sexe, macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe” ; “Absolvenți pe niveluri de educație, sexe, macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe” disponibile on-line la www.insse.ro

6) “Topul județelor după rata infracțiunilor. Unde este cel mai periculos de trăit in România, disponibil on-line la www.econtext.ro

7) www.ec.europa.eu/eurostat 8) www.businessday.ro