Zgodnie z art. 62.1 Ustawy o Przeciwdziłaniu Narkomanii, „kto wbrew przepisom ustawy, posiada środki odurzające lub substancje psychotropowe, podlega karze pozbawienia wolności do lat 3”. Jest to przepis odbiegający od prawa panującego w innych krajach europejskich, które mimo zróżnicowania rzadko kiedy odwołują się do tak ostatecznej formy karania osób posiadających niewielkie ilości środków odurzających na własny użytek, czyli do kary więzienia. Odstępstwo od normy panującej w Europie skłoniło nas do podjęcia wyzwania oraz próby wyjaśnienia, jakie czynniki w znaczący sposób wpływają na liczbę osób skazanych przez sądy na karę pozbawienia wolności. Wszystkie zmienne oparte są na danych rocznych dla Polski z lat 2008-2014.
Dobór odpowiednich danych do modelu gospodarczego okazał się czasochłonnym i długotrwałym procesem, którego wynik długo nie spełniał podstawowego założenia – nie wyjaśniał w znaczący sposób zmiennej objaśnianej. Zanim przystąpiłyśmy do pracy w programie GRETL, który pozwolił nam zweryfikować trafność naszego modelu, zastanawiałyśmy się, co będzie miało większy wpływ na naszą zmienną objaśnianą: czy czynniki makroekonomiczne takie jak stopa bezrobocia, PKB, inflacja, czy może wskaźniki takie jak współczynnik wykrywalności przestępstw narkotykowych, wydatki na jednego więźnia, poziom zaludnienia zakładów karnych. Poniższa analiza stanowi efekt dotychczasowej pracy nad dopasowaniem odpowiednich danych jako zmiennych objaśniających. Badany model zawężony został do 7 obserwacji. Badanie modelu ma na celu weryfikację czy dane objaśniające w istotny sposób wpływają na daną objaśnianą.
Dane
Zmienna objaśniana (Y):
iosnkpwzpn – liczba osób skazanych na karę pozbawienia wolności za posiadanie narkotyków
Zmienne objaśniające (X):
imwzk – liczba miejsc w zakładach karnych
p_min – płaca minimalna [PLN]
pzwzk – poziom zaludnienia w zakładach karnych [%]
s_berob – stopa bezrobocia [%]
wooopnnwuwsdwsn – współczynnik osób oskarżonych o posiadanie narkotyków na własny użytek w stosunku do wszystkich spraw narkotykowych [%]
wwpn – współczynnik wykrywalności przestępstw narkotykowych [%]
Proces doboru danych do poniższego modelu gospodarczego trwał kilka tygodni. Wypróbowane zostało ponad 20 zmiennych objaśnianych przy wielokrotnych próbach zestawienia tych zmiennych w sposób, którego wynik byłby satysfakcjonujący. Ostatecznie, ilość zebranych danych z Polski z lat 2008-2014 ograniczona została do sześciu zmiennych objaśniających, których istotność oraz moc wpływu na zmienną objaśniana zbadany zostanie w poniższej pracy.
Jako zmienną objaśnianą przyjęta została liczba osób skazanych prawomocnym wyrokiem sądu na karę pozbawienia wolności za posiadanie narkotyków na własny użytek, czyli za złamanie art. 62.1 Ustawy o Przeciwdziałaniu Narkomanii. Szczegółowe dane na temat liczby osób skazanych za posiadanie narkotyków pozyskane zostały z Raportów o Stanie Bezpieczeństwa w Polsce, publikowanych każdego roku przez BIP na podstawie danych Ministerstwa Spraw Wewnętrznych i Administracji, dostępnych pod adresem https://bip.mswia.gov.pl/bip/raport-o-stanie-bezpie/18405,Raport-o-staniebezpieczenstwa.html.
Współczynnik wykrywalności przestępstw narkotykowych oznacza stosunek procentowy liczby przestępstw wykrytych do ogólnej liczby przestępstw stwierdzonych, czyli zabezpieczonych środków odurzających. W tym oznacza to skuteczność policji w wykrywaniu sprawców przestępstw narkotykowych. Dane zawierające współczynnik wykrywalności przestępstw narkotykowych podane zostały przez policję w ramach statystyk policyjnych dostępnych pod adresem http://www.statystyka.policja.pl/st/ogolne-statystyki/47682,Postepowania-wszczeteprzestepstwa-stwierdzone-i-wykrywalnosc-w-latach-1999-2015.html.
Kolejną zmienną, która w naszej opinii wpływać może na liczbę osób skazanych za posiadanie środków odurzających jest współczynnik osób oskarżonych o posiadanie narkotyków na własny użytek do wszystkich spraw narkotykowych. czyli m.in. także osób oskarżonych o posiadanie znacznych ilości narkotyków, handel substancjami odurzającymi, przemyt lub uczestnictwo w zorganizowanych narkotykowych grupach przestępczych. Dane zawierające informacje na temat wysokości tego współczynnika w Polsce w latach 2008-2014 opublikowane zostały przez Ministerstwo Spraw Wewnętrznych i Cyfryzacji w ramach rocznego Raportu o Stanie Bezpieczeństwa dostępnego do pobrania pod adresem https://bip.mswia.gov.pl/bip/raport-o-stanie-bezpie/18405,Raport-o-staniebezpieczenstwa.html.
Poniższy model gospodarczy ma także na celu zbadanie, czy całkowita ilość miejsc w zakładach karnych w Polsce w latach 2008-2014 ma istotny wpływ liczbę osób skazanych za posiadanie substancji odurzających. Dane stanowiące o ilości miejsc w zakładach karnych opublikowane zostały w ramach statystyk Służby Więziennej pod adresem http://sw.gov.pl/pl/o-sluzbie-wieziennej/statystyka/statystyka-roczna. W tym samym raporcie opublikowane zostały dane umożliwiające przeprowadzenie wnioskowania z modelu gospodarczego kolejnej zmiennej – całkowitej liczby osób osadzonych każdego roku w zakładach karnych. Stosunek tych dwóch zmiennych w ujęciu procentowym demonstruje poziom zaludnienia w zakładach karnych. Poniższy model gospodarczy ma na celu zbadanie, czy poziom zaludnienia zakładów karnych ma wpływ na zmienną objaśnianą.
Gromadząc dane niezbędne do zbudowania prawidłowego modelu gospodarczego pod uwagę wziętych zostało kilkanaście wskaźników makroekonomicznych kraju. W wyniku analizy oraz odrzucania poszczególnych zmiennych, udało nam się odrzucić te, które nie miały znaczącego wpływu na Y, dzięki czemu ich liczba została ograniczona. Stopa bezrobocia odzwierciedlająca stan gospodarki kraju oraz wpływająca pośrednio na obecność szarej strefy oraz czarnego rynku opublikowana została jako element statystyk przygotowanych na zlecenie rządu pod adresem http://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/rynek-pracy/bezrobocierejestrowane/stopa-bezrobocia-w-latach-1990-2016,4,1.html. Wysokość płacy minimalnej przyczynia się bezpośrednio do poziomu zamożności społeczeństwa. Dane z przestrzeni lat 2008-2014 opublikowane zostały na stronie Zakładu Ubezbpieczeń Społecznych pod adresem http://www.zus.pl/default.asp?p=1&id=1019.
Poniżej przeprowadzona zostanie estymacja opisanych powyżej zmiennych oraz szczegółowa analiza ich wpływu na liczbę osób skazanych prawomocnym wyrokiem sądu za posiadanie substancji odurzających na własny użytek.
Estymacja modelu została wykonana za pomocą klasycznej metody najmniejszych kwadratów (KMNK), w programie GRETL.
Pierwsza wersja modelu mimo R^2 wynoszącego 0,99897, który oznacza wysoki poziom objaśniania zmian zmiennej zależnej – nie była wersją ostateczną. Zmienne objaśniające miały niski poziom istotności p, więc wyeliminowałyśmy z modelu zmienną o najgorszej wartości p = 0,7851. (biorąc pod uwagę przyjęty poziom istotności α = 0,05).
Postać modelu po estymacji:
Końcowa postać modelu przedstawia się następująco:
Po przeprowadzonej regresji współczynnik determinacji wyniósł 0,999942. Można więc stwierdzić, iż dane objaśniające (X) bardzo istotnie wpływają na zmienną Y. Wartość współczynnika świadczy o bardzo dobrym dopasowaniu modelu, na poziomie 99,99%. Tylko 0,01% stanowią wahania losowe.
Dodatkowo trzy pierwsze zmienne posiadają ***, a więc ich poziom istotności wynosi 1%. Ostatnia zmienna posiada poziom istotności 5%.
Pierwszą zmienną objaśniającą w naszym modelu jest współczynnik wykrywalności przestępstw narkotykowych. Według naszego modelu jeśli ten współczynnik rośnie o 1%, przy pozostałych czynnikach niezmienionych, nasza objaśniana rośnie o 993553 osób. Stała przy kolejnej zmiennej, tj. liczbie miejsc w zakładach karnych ma znak ujemny, to znaczy, że według naszego modelu wraz ze wzrostem liczby miejsc w więzieniach o 1, liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków spada o 12. Z kolei przy wzroście wynagrodzenia minimalnego o 1 zł, liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków rośnie o 107 osób. Kolejną zmienną, która wpływa na naszą objaśnianą jest stopa bezrobocia; mamy tu zależność ujemną, z której wynika, że wraz ze wzrostem stopy bezrobocia o 1%, nasza objaśniana spada o 316906 osób. Ostatnią zmienną, która wpływa w naszym modelu na Y jest poziom zaludnienia w zakładach karnych. Wraz ze wzrostem tego współczynnika o 1%, liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków spada o 18531 osób.
Wpływ pierwszej zmiennej objaśniającej, tj. współczynnika wykrywalności przestępstw narkotykowych na nasz Y jest dość zaskakujący. Całkowita liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków w poszczególnych latach mieści się w przedziale od 11127 do 15165 osób, z kolei stała stojąca przy tej zmiennej to 993553. Warto przypomnieć w tym miejscu, o czym informuje nas współczynnik wykrywalności przestępstw narkotykowych. Przedstawia on procentowo stosunek osób zatrzymanych za przestępstwa narkotykowe do całkowitej ilości przestępstw wykrytych, czyli zabezpieczonych środków odurzających. Mówiąc inaczej, jest to miara skuteczności policji, czyli podsumowanie w przypadku ilu zabezpieczonych narkotyków policja znalazła ich właściciela. W badanych przez nas latach nie spada on poniżej poziomu 96%, maksymalną wartość osiąga w latach 2010 – 2012, wynosi 97,7%. Biorąc pod uwagę fakt, że częstokroć skazani to młode osoby, które posiadają przy sobie narkotyki, np. marihuanę, w momencie kontaktu z funkcjonariuszem policji, trudno się dziwić, że współczynnik jest tak wysoki. Wyjątkowo wysoka wykrywalność przestępstw narkotykowch i towarzysząca im łatwość w udowodnieniu winy osoby zatrzymanej sprawia, że policjanci znacznie chętniej zajmują się zatrzymaniem osób posiadających substancje odurzające na własny użytek w celu polepszenia statystyk oraz zwiększenia współczynnika całkowitej wykrywalności przestępstw w Polsce. Można by przypuszczać, że chęć poprawy statystyk policyjnych wpływająca na premie w policji w znaczącym stopniu wpływać będzie na liczbę osób zatrzymywanych, a później skazywanych za posiadanie narkotyków. Przy jego imponującej wysokości trudno się dziwić, że każda zmiana o 1% może stanowić ogromny wpływ na ostateczną liczbę osób skazanych za posiadanie narkotyków. Ostateczna analiza danych pokazuje, że wykrywalność przestępstw narkotykowych niewystarczająco wyjaśnia liczbę osób zatrzymanych za posiadanie substancji odurzających.
Wpływ kolejnej zmiennej wydaje się być kontrintuicyjny. Według naszego modelu wraz ze wzrostem liczby miejsc w więzieniach, liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków spada. Wydawać by się mogło, że powinno być wręcz przeciwnie; jeśli więzienia dysponują dodatkowymi miejscami, policja i sądy stają się bardziej aktywne, przez co liczba skazanych zaczyna rosnąć. Może się jednak okazać, że jeśli fundusze przekazywane są na więziennictwo, a na przykład policja jest zasilana z tej samej puli finansowej, wtedy pieniądze wydane na dodatkowe miejsca w więzieniach redukują środki na wynagrodzenia dla policji, przez co wypracowują mniej godzin, dostają mniejsze dodatki, stają się mniej efektywni w wykonywaniu swojej pracy.
Kolejna zmienna objaśniająca jest także źródłem ciekawych wniosków. Poziom przestępczości w kraju, a co za tym idzie ilość osób stających przed sądem za złamanie prawa jest ściśle uzależniony od sytuacji materialnej obywateli. Uznałyśmy, że wpływ na liczbę osób skazanych za posiadanie narkotyków uzależniony może być właśnie od wysokości płacy minimalnej. Przy wzroście płacy minimalnej o 1 zł, liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków rośnie o 107 osób. Z naszego modelu wynika, że podnoszenie wynagrodzenia w grupie osób o najniższych zarobkach przekłada się na zwiększenie w tej grupie konsumpcji narkotyków. Albo, jeśli wynagrodzenia minimalne rosną, globalnie mamy do czynienia ze wzrostem wynagrodzeń, a część dodatkowo zarobionych pieniędzy może być przeznaczana na zakup narkotyków, stąd więcej osób staje przed sądem. Albo, wzrost minimalnej płacy wpływa m.in. na wzrost wynagrodzeń funkcjonariuszy policji, stąd też przynajmniej przez jakiś czas stają się oni bardziej efektywni, także w zakresie wykrywania przestępstw narkotykowych. Okazuje się, że niskie zarobki zwiększają opłacalność funkcjonowania w szarej strefie oraz na czarnym rynku, na co decyduje się więcej osób, będących potencjalnym kandydatem do dołączenia do grupy osób skazanych za posiadanie substancji odurzających. Powody tego stanu rzeczy mogą być inne, ale wniosek jest taki, że według naszego modelu wzrost wynagrodzeń, czyli podnoszenie standardu życia społeczeństwa, przekłada się na wzrost liczby osób mających problemy z prawem w zakresie posiadania narkotyków.
Zmiana stopy bezrobocia w istotny sposób wpływa na naszą zmienną objaśnianą. Wraz ze wzrostem stopy bezrobocia, liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków spada. Może być to powiązane z wpływem poprzedniej zmiennej na nasz Y, tym razem jednak relacja jest ujemna. Można by było przypuszczać, że wzrost bezrobocia zmniejsza zdolności nabywcze społeczeństwa, stąd też mają oni mniej środków na zakup narkotyków, przez co liczba osób skazanych za posiadanie narkotyków spada. Inne przypuszczenie jest takie, że przy wzroście bezrobocia liczba osób migrujących zarobkowo rośnie, stąd też liczba osób, które potencjalnie mogą mieć problemy z tytułu posiadania narkotyków na terenie Polski spada.
Wpływ ostatniej zmiennej, tj. poziomu zaludnienia w zakładach karnych na nasz Y, wydaje się dość przewidywalny: wzrost zaludnienia wpływa na spadek liczby osób skazanych za posiadanie. Ta zależność wydaje się być logiczna; im bardziej więzienia są przepełnione, tym sądy mniej chętnie skazują na karę pozbawienia wolności, o ile nie mają ku temu wystarczających powodów i przesłanek. Policja, która zapewne jest świadoma tego, co dzieje się w zakładach karnych, być może wykazuje się także mniejszą aktywnością, stąd mniej osób trafia przed sądy.
Zarówno zmienne ekonomiczne, jak i nieekonomiczne mają wpływ na zmienną objaśnianą naszego modelu ekonometrycznego. Część wygenerowanych wyników okazała się zaskakująca, czasem kontrintuicyjna, ale ostatecznie udało się nam dojść do wniosków, które pozwoliły wyjaśnić w zadowalającym stopniu powstałe w wyniku modelu zależności.
Zmienna objaśniana złożona z danych ukazujących wysoką liczbę osób, które czasem zaledwie w wyniku posiadania substancji odurzających na własny użytek spotkały się z zatrzymaniem przez policję oraz procesem sądowym zakończonym wyrokiem skazującym. Powyższy model oraz analiza zmiennych wpływających na liczbę osób skazanych za posiadanie substancji odurzających w Polsce wykorzystany zostanie przez osoby działające na rzecz redukcji szkód spowodowanych represjami karnymi związanymi z przestępstwami narkotykowymi o wyjątkowo niskiej szkodliwości społecznej.
Ustawa o Przeciwdziałaniu Narkomanii z dn. 29 lipca 2005 r., http://www.infor.pl/akt-prawny/DZU.2005.179.0001485,ustawa-oprzeciwdzialaniu-narkomanii.html [Data dostępu: 8.02.]
Komenda Wojewódzka Policji w Katowicach, http://bip.katowice.kwp.policja.gov.pl/KWK/stan-bezpieczenstwa/294,Stanbezpieczenstwa.html [Data dostępu: 8.02.] • Raport o Stanie Bezpieczeństwa, lata 2008-2014, https://bip.mswia.gov.pl/bip/raport-o-stanie-bezpie/18405,Raport-o-staniebezpieczenstwa.html [Data dostępu: 30.01.2017]
Ogólne Statystyki Policji, Postępowania Wszczęte, Postępowania Wtwierdzone i Wykrywalność w latach 1999-2015 http://www.statystyka.policja.pl/st/ogolne-statystyki/47682,Postepowaniawszczete-przestepstwa-stwierdzone-i-wykrywalnosc-w-latach-1999-2015.html [Data dostępu: 30.01.2017]
Statystyka roczna, http://www.sw.gov.pl/strona/statystyka-roczna [Data dostępu: 08.02.2017]
Stopa bezrobocia w latach 1999-2016, http://stat.gov.pl/obszarytematyczne/rynek-pracy/bezrobocie-rejestrowane/stopa-bezrobocia-w-latach1990-2016,4,1.html [Data dostępu: 30.01.2017]
Minimalne wynagrodzenie za pracę od 2003 r., http://www.zus.pl/default.asp?p=1&id=1019 [Data dostępu: 30.01.2017]
