Ольков_С_Г_Аналитическая юриспруденция

порождать два вида негативных явлений: 1) протагонист (положительный) герой и другие потенциальные протагонисты будут снижать положительную активность; 2) если оценка положительного деяния была отрицательной, то есть оценка положительного деяния попала во вторую квадранту декартовой системы координат, то это ведет к разрушению основ правовой системы, её деградации и разрушению.

С другой стороны, если завышать положительную оценку протагонистов, то это также порождает негативные явления: 1) снижается активность протагонистов (снижаем планку); 2) порождаем иждивенчество и паразитизм, за малый труд люди начинают требовать большее вознаграждение.

Необъективное, несправедливое наказание, а тем более положительное поощрение правонарушителей ведут к серьезным болезням в обществе. Занижая наказание, общество развращает действующих и потенциальных правонарушителей, завышая его, ведет к отвращению индивида от общества, а поощряя правонарушителей и преступников, общество напрямую разрушает себя.

Таким образом, справедливым будет только то поощрение

или наказание, которое в полной мере соответствует совершенному деянию, например, координаты (5; 5), (-3; -3) и т.д. Следовательно, на плоскости юридической ответственности возможна единственная эталонная линия справедливости – это линия, проходящая через начало координат под углом 45градусов – линия биссектрисы. Это функция: у(х)=х, где х – деяние, у – оценка деяния в виде поощрения или наказания. Ни одна другая линейная и нелинейная функция не обеспечат пропорциональной оценки деяний субъектов правовых отношений на плоскости юридической ответственности. Эталонная линия справедливости теоретически позволяет абсолютно точно измерить величину несправедливости, как для частного случая, так и для любой совокупности случаев. Ниже представлена плоскость юридической ответственности с эталонной линией справедливости на ней.

173

Рис.1. Простейшее государственно-правовое оценочное пространство с введением функции справедливости

Соответственно, если некто совершил преступление, то его поступок попадает в виде точки в третью квадранту декартовой (прямоугольной) системы координат, связывается с конкретной уголовно-правовой санкцией, более или менее адекватной содеянному. Напротив, в случае положительного поведения субъекта правовых отношений его деяние расположено правее нуля, и должно найти более или менее адекватную положительную оценку в виде конкретного поощрения, которое соответствует деянию, совершенному деятелем из нашего примера. Очевидно, что не всякое деяние находит адекватную реакцию социума, оценки часто ложатся не на линию абсолютной справедливости, что свидетельствует о большей или меньшей величине ошибки. Более того, сама эталонная линия справедливости не может быть гарантией реальной справедливости, даже если точки оценок ложатся близко к этой линии и их разброс вокруг линии справедливости невелик, поскольку координатные оси могут быть неверно шкалированы.

174

Еще одним полезным инструментом, который дает математическая модель юридической ответственности, служит функция, названная мной функцией «выигрыша-проигрыша»15. Эта функция является обратной относительно эталонной функции справедливости: s(x)=-x, где x – деяния субъектов правовых отношений, а s – то, что субъект получает или может получить в результате своего деяния, это, скажем так, то на что был направлен его прямой или косвенный умысел, или к чему привела неосторожность в форме небрежности или самонадеянности, его благородные мотивы и т.п. О чем говорит эта функция? Например, человек получил за свой подвиг звезду Героя России, но посмертно. Или получил ту же звезду Героя России, оставшись в живых, хотя теоретически мог погибнуть. То есть звезда Героя России дается за высоко рисковое поведение, за высочайшую степень самоотдачи. Юрий Гагарин получил звезду Героя СССР за то, что первым полетел в космос, и, собственно говоря, как он, так и люди, его туда отправившие, отдавали себе отчет, что назад можно не вернуться. Уж слишком рисковое это предприятие, но, с другой стороны, оно весьма полезно для человечества, для государства и народа. Именно поэтому Юрий Гагарин и получил вполне заслуженно звезду Героя СССР. На плоскости юридической ответственности подвиг Ю.А.Гагарина был оценен по справедливости, ибо оценка легла на линию справедливости в точку с координатами (10; 10). В то же время на линии «выигрыша-проигрыша» подвиг Гагарина попадает в точку с координатами (10; -10), что указывает на высоко рисковый характер поведения, высокий риск возможной гибели героя. Другой пример из той же серии – человек добросовестно трудится многие годы в тяжелых условиях и получает за это досрочную и высокую пенсию, но при этом утрачивает здоровье, становится, допустим, инвалидом. То есть по правую сторону от нуля функция «выигрыша-проигрыша» показывает тот вред или риск, который может получить или получает протагонист.

По левую сторону от нуля функция «выигрыша-проигрыша» показывает ту выгоду, которую получает или может получить

15 Функция типа: «Тише едешь – дальше будешь».

175

антагонист во вред обществу. Так, вор, похитивший чужое имущество, извлекает прямую выгоду в виде похищенного имущества. Если он не будет пойман и наказан, то останется в выигрыше. Если же его изловят и накажут, то он понесет определенные издержки, которые по справедливости должны быть соразмерными тому вреду, который он причинил потерпевшему. При этом нам не важно, понес преступник (правонарушитель) наказание или нет. В любом случае он попал в точку на линии «выигрыша-проигрыша».

Решим типичные задачи с использованием математической модели юридической ответственности.

Задача №1.

Дано: проведен эксперимент с целью выяснения эффективности (справедливости) работы судей, и получена таблица первичных данных о приговорах, вынесенных шестью судьями, по семи конкретным делам. То есть каждый судья вынес приговор по каждому делу независимо от других судей. В верхней строке таблицы приведено реальное значение совершенного деяния, а по строкам ниже оценки, сделанные каждым судьей.

Таблица к задаче.

176

Среднее средних:Y =−4,476 .

Требуется: 1) представить график, на который нанести: а) линию справедливости; б) случайные функции справедливости каждого судьи; в) среднюю функцию справедливости для всех судей; 2) измерить уровень несправедливости для каждого судьи и ранжировать судей по степени их справедливости; 3) измерить совокупный уровень несправедливости для всех судей; 4) измерить величину оправдательного уклона; 5) измерить величину обвинительного уклона; 6) измерить совокупную величину обвинительного уклона; 7) измерить совокупную величину оправдательного уклона; 8) оценить, какой уклон преобладает в системе судей; 9) рассчитать характеристики случайной функции справедливости судей: М[Y(X)], D[Y(X)], σ[Y(X)], Км(х, y) и rм(х, y), то есть найти: математическое ожидание, дисперсию, стандартное отклонение случайной функции системы судей, ковариационную и корреляционную матрицы случайной функции Y(Х); 10) измерить степень согласованности решений судей; 11) измерить среднюю степень согласованности решений судей; 12) измерить степень несогласованности решений судей в процентах; 13) найти нормированную корреляционную функцию системы судей, и интерпретировать полученные результаты; 14) полагая распределение оценок деяний нормальным, построить Гауссову кривую, приняв в качестве математического ожидания и стандартного отклонения эти величины, полученные в системе судей.

РЕШЕНИЕ:

1)Построим график в ППП Excel: для этого на рабочий лист введем данные из таблицы.

2)Найдем среднее значение по каждому столбцу, исключив, естественно, данные первой строки (см. последнюю строку таблицы).

177

3) Подготовим графики. Делаем их следующим образом: 1) составляем таблицу исходных данных; 2) в командной строке выбираем «Вставка»; 3 во «Вставке» выбираем «точечная», и в «точечной» любой удобный вид графического представления данных. Здесь же можно найти соответствующие уравнения. Для этого достаточно встать на соответствующую линию или точку, щелкнуть ПКМ, выбрать «линия тренда», далее выбирается «линейная» или иная необходимая функция и ставится отметка «показывать уравнение».

Можно было все функции представить на одном графике, но они бы сливались, осложняя восприятие.

Рис. Случайные функции оценок в системе судей: Иванов, Петров, Сидоров и средняя функция оценок этих трех судей.

Таблица к графику.

178

Рис. Случайные функции оценок в системе судей: Иванов, Петров, Сидоров и средняя функция оценок этих трех судей.

Таблица ко второму графику.

Из графиков мы наглядно видим меру несправедливости, которую допускают конкретные судьи и среднюю несправедливость, допущенную судьями.

Линия справедливости представлена на первом графике. В данном случае она соответствует оценкам судьи Петрова, который точно оценил все деяния.

4) измерим уровень несправедливости, допущенный каждым судьей. Величина несправедливости соответствует модулю отклонения оценок данных судьей от линии справедливости.

Матрица ошибок:

Сидоро Иванов Петров в Николаев Васильев Онищенко

179

Ранжирование судей по степени их справедливости:

Совокупная несправедливость, допущенная судьями – сумма по последней (нижней) строке матрицы ошибок. В данном случае совокупная (суммарная) несправедливость составила 54 балла.

Очевидно, что суммарная величина несправедливости ничего не говорит об оправдательном и обвинительном уклоне при вынесении судьями приговоров, поскольку здесь берется модуль отклонения от линии справедливости.

Найдем величину обвинительного и оправдательного уклона, допущенную судьями, учитывая знаки отклонений от линии справедливости. Например, судья Онищенко деяние -1 оценил как -4, то есть превысил отрицательную оценку на 3 балла. Судья Иванов деяние со значением -3 оценил на -2, то есть на 1 балл занизил оценку, совершенного преступления. Отсюда видно, что Онищенко допустил обвинительный уклон по оцениваемому

180

деянию равный 3 баллам, а Иванов оправдательный уклон равный 1 баллу.

Для того, чтобы получить значения обвинительного и

оправдательного уклона для каждой оценки, сделанной каждым судьей нужно из его оценок вычесть значение функции справедливости.

Таблица для изучения величины обвинительного уклона в системе судей.

Ранжируем судей с обвинительным уклоном:

Таблица: Ранжирование по степени справедливости судей, страдающих обвинительным уклоном

Видно, что самым несправедливым судьей, решения которого страдают обвинительным уклоном, является судья Онищенко (-17 баллов), получивший третий ранг.

Ранжируем судей с оправдательным уклоном:

181

Таблица: Ранжирование по степени справедливости судей, страдающих оправдательным уклоном:

Видно, что оправдательным уклоном страдают решения судей Николаева и Иванова. При этом решения Иванова более справедливы, чем решения Николаева.

Суммарная величина обвинительного уклона в системе судей составляет: -27.

Суммарная величина оправдательного уклона в системе судей составляет: 19.

В целом система судей страдает обвинительным уклоном, поскольку суммарная величина обвинительного уклона выше, суммарной величины оправдательного уклона на 8 единиц.

Математическое ожидание оценки системы судей М[Y(X)] уместно рассматривать как среднее средних Y =−4,476 .

Ковариационная матрица, содержащая коэффициенты ковариации, отражает связь между столбцами исходной таблицы в ненормированном виде, и нужна как промежуточное звено для расчета коэффициентов корреляции. В принципе, её вычисления не нужны, если мы в компьютерной программе можем найти корреляционную матрицу, показывающую силу связи между столбцами оценок. Однако в демонстрационных целях мы

182