Виды выборки

В правовых исследованиях применяются следующие виды выборки:*

простая вероятностная (или собственно случайная) выборка,

систематическая вероятностная,

типическая выборка,

многоступенчатая выборка,

квотная выборка.

* Различные авторы при классификации видов выборок применяют различ­ную терминологию, но суть этих классификаций остается одной и той же.

Простая вероятностная (собственно случайная) выбор­ка применяется в тех случаях, когда объем генеральной сово­купности относительно невелик и есть возможность доступа к каждому элементу. В этом случае каждый элемент генераль­ной совокупности имеет равные шансы попасть в выборочную совокупность.

Объектов, которые наиболее часто встречаются в гене­ральной совокупности, будет больше и в выборке, и наоборот.

Отбор элементов в выборочную совокупность чаще всего производится методом жеребьевки или по таблице случайных чисел.

При отборе с помощью жеребьевки следят за тем, чтобы количество жребиев соответствовало объему генеральной со­вокупности. Каждый из элементов жеребьевки (шары, карточ­ки, фишки) должен содержать информацию об отдельной еди­нице совокупности (номер, название или какой-либо другой отличительный признак).

Количество жребиев, установленное в соответствии с оп­ределенным процентом отбора, извлекается из общей их сово­купности в случайном порядке. При использовании для отбора таблиц случайных чисел каждая единица генеральной сово­купности должна иметь порядковый номер.*

* Таблицы случайных чисел представляют собой абсолютно произвольные столбцы цифр, полученные с помощью датчика случайных чисел на ЭВМ.

Систематическая вероятностная выборка используется в тех случаях, когда генеральная совокупность носит упорядо­ченный характер, например списки гражданских дел; число работников государственного органа; список депутатов зако­нодательного (представительного) органа; список мер наказа­ний, назначенных определенной группе осужденных; список хозяйствующих субъектов на территории района и др.

При организации систематической выборки устанавлива­ется пропорция отбора путем соотношения выборочной и гене­ральной совокупностей. В качестве примера возьмем генераль­ную совокупность в 10 тыс. уголовных дел осужденных за умыш­ленное убийство и 5% выборку. Пропорция отбора составит:

Отбор единиц осуществляется в соответствии с установ­ленной пропорцией через равные интервалы. В данном случае отбирается каждое 20-е уголовное дело.

Средняя ошибка систематической выборки рассчитывается по формуле для простой вероятностной выборки. Так, при изу­чении личности повторных правонарушителей в двух индустри­ально-аграрных районах РФ применялась простая вероятностная выборка. Из общего массива статистических карточек была получена выборочная совокупность объемом в 4 тыс. единиц.

Для обеспечения такого отбора была получена последова­тельность случайных чисел, т. е. чисел, в чередовании кото­рых нет никакой закономерности. Эта последовательность стро­илась с применением специальной программы на ЭВМ БЭСМ-ЗМ. Затем полученные числа были упорядочены по возраста­нию, т. е. ранжированы по величине. Для уточнения выборки были сформированы группы объемом соответственно 500, 1000, 1500, 2000, 3000 и 4000 карточек, образованные по принципу случайного отбора.

Воспользуемся данным примером и выполним некоторые расчеты. Вычислим максимальную ошибку выборки.*

* Максимальной ошибкой выборки называется величина наибольшего от­клонения генеральной средней от выборочной, которая может иметь ме­сто с заданной доверительной вероятностью.

С этой целью возьмем формулу предельной ошибки для простой вероятностной выборки:

Обычно коэффициенту доверия t придают значения 1, 2, 3. При t = 1 вероятность, P(t) отклонения выборочных характери­стик от генеральных средних на величину одного среднеквад­ратичного отклонения равна 0,683.

При вычислении объема выборки в нашем примере вос­пользуемся следующими значениями параметров, входящих в формулу объема выборки:

Подставим эти значения в нашу формулу и выполним вы­числения:

Мы видим, что необходимый объем выборки при задан­ных условиях является относительно небольшим.

В нашем примере объем выборки равен 4000 карточек — с учетом того, что достаточным должен быть объем и для таких показателей, которые имеют весьма небольшой удельный вес во всей генеральной совокупности.*

* В математической статистике разработана теория так называемых "ма­лых выборок" (В. Госсет, Р. Фишер, А, Колмогоров). Согласно этой тео­рии при выполнении определенных условий выборка может быть доста­точно представительной при объеме в 20 наблюдаемых единиц.

Таким образом, из этой формулы видно, что для увели­чения точности выборочной совокупности необходимо соблю­дение двух требований:

1) изучаемый признак в генеральной совокупности должен быть как можно более однородным;

2) объем выборочной совокупности должен быть как мож­но большим.

В правовых исследованиях простая вероятностная выбор­ка имеет ограниченное применение, что связано со сложной иерархической структурой изучаемых социальных объектов.

Это заставляет использовать комбинированные выборки, сочетающие элементы различных приемов.

Типическая выборка применяется в том случае, когда ге­неральная совокупность неоднородна с точки зрения социаль­но-демографических, экономических или иных признаков. При­чем все единицы генеральной совокупности можно разбить на несколько типических групп. Типический отбор предполагает выборку единиц из каждой группы с использованием простой или систематической вероятностной выборки.

Отбор единиц в такую выборку может производиться про­порционально либо объему типических групп, либо внутригрупповой дифференциации признака.

Например, при изучении личности преступника всю сово­купность осужденных обычно разбивают по возрастам, выде­лив такие группы, как несовершеннолетние, осужденные сред­него и старшего возраста. Образованные подобным образом группы неравны между собой. Поэтому отбор выполняется про­порционально объему групп.

При данном отборе в выборку попадают представители всех типических групп. Вследствие этого достигается большая точ­ность выборки.

Необходимость применения многоступенчатой выборки вызвана, как правило, отсутствием информации обо всех еди­ницах наблюдения генеральной совокупности.

Для организации первой ступени достаточно иметь инфор­мацию о распределении признака отбора. Для проведения от­бора во второй ступени используется информация об отобран­ных единицах первой ступени.

Таким образом, на каждой ступени меняется единица от­бора. На первой ступени обычно используется строго случай­ный, а на последующих (начиная со второй) — вероятностный пропорциональный отбор, т. е. учитывается размер единиц первой ступени, попавших в выборку.

Доли отбора на каждой ступени комбинируются таким об­разом, чтобы всем единицам генеральной совокупности были обеспечены равные шансы попасть в выборку.

В правовых исследованиях наиболее часто используется производственно-территориальная выборка: на первых ступе­нях отбора в качестве гнезд выступают регионы (области, го­рода, районы и т. д.), а на последних — производственные единицы (предприятия, заводы, цехи, бригады и т. д.).

Как видим, многоступенчатый отбор по своей природе является гнездовым. Под гнездом понимается тот промежуточ­ный объект исследования, который отбирается на каждой сту­пени для того, чтобы служить исходной совокупностью для последующего отбора.

При многоступенчатом отборе (начиная с двухступенча­той выборки) необходимо учитывать специфику расчета ошибки репрезентативности. Каждая ступень отбора вносит свои от­клонения в истинные параметры генеральной совокупности. Рас­чет ошибок многоступенчатой выборки связан с большими труд­ностями.

Для достаточно объемной выборки существуют упрощен­ные формулы расчета ошибки репрезентативности. Упроще­ние состоит в том, что в математической статистике принято производить расчеты внутригрупповых дисперсий первой сту­пени отбора после того, как из нее отобраны единицы второй ступени.

Ошибка двухступенчатой выборки исчисляется по фор­муле:

где V₁ — ошибка первой ступени, V₂ — ошибка второй ступени.

Двухступенчатый отбор был применен в ходе изучения уровня юридических знаний и источников правовой информа­ции населения Ленинграда.*

* Работа проводилась в Научно-исследовательском институте комплекс­ных социальных исследований в 80-х годах.

За основу выборочного исследования были приняты спис­ки жителей в домовых книгах.

Исследователи исходили из предположения, что населе­ние города распределяется по районам в относительно слу­чайном порядке. Домовые хозяйства города отбирались в со­ответствии с таблицами случайных чисел. Из полученных в результате списков отбирался каждый девятый человек. Ко­нечный объем выборки был определен в 3 тыс. человек с уче­том того, чтобы в ней были представлены различные группы лиц по социальному положению, полу, возрасту, образова­нию.

Многоступенчатый отбор использовался при изучении правосознания граждан.*

* В работе принимали участие сотрудники Института государства и пра­ва РАН совместно с ВНИИ советского законодательства.

Классические выборочные схемы сформировались под оп­ределяющим влиянием запросов экономической и технической практики. Специфика выборочного исследования правовых объек­тов отражена в этих методах в недостаточной мере. В условиях интенсивного развития социологических исследований возни­кает потребность в разработке новых приемов и новых матема­тических средств получения выборочных совокупностей.

Совокупность социально-экономических и демографичес­ких признаков, детерминирующих исследуемый правовой по­казатель, должна находиться в выборке в тех же соотношени­ях, в тех же пропорциях и связях, что ив генеральной сово­купности. Достичь такого формирования выборки можно раз­личными путями. При чисто случайном отборе пропорции детермирующих факторов осуществляются автоматически. Од­нако можно пойти другим путем и отбирать из состава гене­ральной совокупности такие единицы, которые обладают за­данными признаками, и затем из них формировать выбороч­ную совокупность. В этом случае речь идет о методе квот ("квотной выборке").

Для применения метода квот необходимо привлекать об­ширную статистическую информацию, характеризующую генеральную совокупность. При этом составляются так называе­мые расчетные таблицы населения по полу, возрасту, обра­зованию и другим признакам. Таблицы показывают, в какой именно пропорции должны быть отобраны единицы выбороч­ного наблюдения.

Метод квот не позволяет использовать аппарат матема­тической статистики, рассчитанный на случайный отбор. Вместе с тем в практике конкретных правовых исследований сформировалось положительное отношение к использованию этого метода как одного из способов отбора единиц наблю­дения.

Заключительным этапом выборочного наблюдения явля­ется распространение его результатов на генеральную сово­купность. При этом необходимо учитывать полноту выборки, т. е. наличие в ней всех типов или групп данной генеральной совокупности. Заметим, что неполнота выборки может приве­сти к нарушению репрезентативности, а стало быть, и к не­правильным выводам. В этих случаях прибегают к корректи­ровке выборки.

§ 3. Методы изучения взаимосвязей социально-правовых явлений

Известно, что в явлениях природы существует всеобщая связь. Такая связь наблюдается и в общественных явлениях, включая государство и право. Одна из важных задач правовых конкретно-социологических исследований состоит в изучении причинных и обусловливающих связей. Особая роль здесь при­надлежит многофакторному анализу — комплексному иссле­дованию воздействия различных экономических, политичес­ких, социальных и иных факторов на социальную обусловлен­ность правовых норм, действенность правовой пропаганды, правового воспитания и т. д.

Математика различает функциональные и статистические связи между величинами. Функциональными называют одно­значные связи между двумя и более величинами. В основе математического понятия функциональной связи лежит фун­даментальное понятие функции как однозначного соответствия между элементами различных множеств. Функциональные свя­зи более распространены в области естественных и техничес­ких наук и только отчасти — в общественных науках.

В отличие от функциональной статистическая связь меж­ду величинами представляет собой связь неоднозначную, ве­роятностную, "размытую" действием различных побочных для данного процесса факторов (так называемых случайных свя­зей). При статистической связи вполне определенному значе­нию одной переменной соответствует одновременно несколько значений другой переменной. Результативный признак реаги­рует на изменения факторного признака статистическим рас­пределением своих показателей. Эти связи более распростра­нены в общественных науках. Так, для взятого наугад индиви­да набор параметров, характеризующих его правовые ориен­тации, знание правовых норм и т. д., не будет однозначно определенным. Данный набор значительно варьирует в преде­лах группы индивидов с заранее взятыми социально-демогра­фическими характеристиками. Аналогичным образом можно констатировать статистическую связь между возрастом инди­видов и степенью приобщенности их к деятельности средств массовой информации и т. д.

Статистическая связь существует между тяжестью совер­шенного преступления и назначенным наказанием. Фактора­ми, которые делают подобного рода связь статистической, являются: личность осужденного, реальная тяжесть содеянно­го, условия вынесения приговора по данному делу, учет смяг­чающих и отягчающих обстоятельств и т. д.

При этом необходимо различать качественные и количе­ственные признаки.

Качественный признак характеризует наличие или отсут­ствие какого-либо свойства у единиц наблюдения. Например, качественными признаками являются пол, место жительства, семейное положение, социальный статус гражданина. К их чис­лу относится юридическая квалификация действий субъекта по какой-либо статье нормативного акта. В этих случаях нет возможности установить количественный характер исследуе­мых данных применительно к каждому изучаемому объекту. Он устанавливается только при обсчете единиц всей совокуп­ности.

Примерами количественных признаков могут служить: размер наказания в годах лишения свободы, численность ап­парата управления, численность населения, размер террито­рии.

Математические методы и ЭВМ нужны главным образом для того, чтобы изучать социальные явления во взаимосвязи.

Речь идет, например, о разработке таких алгоритмов и про­грамм, которые дали бы возможность изучать количественно меру влияния различных экономических, демографических и иных факторов на государственно-правовые явления. Следо­вательно, основная задача при разработке программы машин­ной обработки юридических данных — это автоматизация на­учного статистического анализа (синтеза) в области права.

В основе многих правовых конкретно-социологических исследований лежит упорядочение исходных данных путем различных статистических группировок. Эти группировки раз­нообразны: простые, вторичные, аналитические, комбинаци­онные.

Для широкого практического применения в программу ЭВМ следует включить такой относительно простой метод об­работки информации и установления связи между параметра­ми, входящими в предмет исследования проблемы, как метод комбинационных статистических группировок. В этих груп­пировках единицы, образованные сначала по одному призна­ку, делятся затем на подгруппы по значениям другого при­знака, т. е. дается "разрез" признаков по различным комбина­циям.

В случае многозначности признака исследуемая совокуп­ность может быть разделена на n частей (A ₁, А ₂,... A_n по признаку А, и затем каждая из полученных групп делится по второму признаку В на т частей: B ₁, B ₂ ,..., В_m. Итого имеем пт заключающих численностей.

Примером комбинационной таблицы может служить кор­реляция между образованием и предпочтением источника мас­совой информации о праве (см. табл. 1).

Таблица 1. Образование и предпочтение источника массовой информации о праве*

* Сумма процентов на строке превышает 100, так как некоторые респон­денты называли одновременно несколько источников.

Метод комбинационных статистических таблиц в некото­рых случаях может содержать более полезную информацию, чем коэффициенты связи. При вычислении коэффициентов свя­зи происходит некоторая потеря информации. Так, в строках таблицы могут содержаться весьма характерные распределе­ния статистических показателей, которые нивелируются при исчислении коэффициентов связи.

Метод парных комбинационных группировок дает возмож­ность получить первоначальную информацию о взаимосвязи отдельных статистических показателей, проследить тенденцию изменения результативного признака в зависимости от фак­торного признака.

Использование количественного подхода и количествен­ных критериев в процессе социологического исследования про­блемы эффективности правовой нормы часто требует, получе­ния труднодоступной статистической информации. Надо дока­зать, что количественные изменения в объекте правового ре­гулирования произошли именно в результате действия этой правовой нормы, а не по каким-либо другим причинам. Со­бранные статистические данные целесообразно свести в сле­дующую таблицу (см. табл. 2).

Таблица 2. Таблица связи правовой нормы и регулируемых общественных отношении

Перед нами — известная схема математической статисти­ки. В математической статистике такие таблицы используют­ся для исследования взаимосвязи дихотомических признаков.*

* Латинская буква, взятая в скобки, означает число. Латинская буква, стоящая без скобок, означает наименование признака. Так, (А) — число, А — признак.

Первая строка таблицы (строка А) представляет случаи, когда действует новая правовая норма (новый вариант право­вой нормы).

Вторая строка таблицы (строка А) представляет случаи, когда новая правовая норма не действует, т. е. когда либо дей­ствовала старая правовая норма, либо данное общественное отношение вообще не было урегулировано правом.

Столбец В включает случаи, когда цель правового регу­лирования достигнута, а столбец — все остальные случаи.

Символы во внутренних клетках таблицы имеют значе­ния:

(АВ) — число наблюдаемых случаев достижения цели при условии действия новой нормы;

(А ) — число наблюдаемых случаев недостижения цели при условии действия новой нормы;

( В) — число наблюдаемых случаев достижения цели при условии действия старой нормы;

( ) — число наблюдаемых случаев недостижения цели при условии действия старой нормы.

При отсутствии зависимости между А и B распределение альтернатив В и в подмножествах (А) и () идентично, и наоборот, изменение распределений В в строках таблицы сви­детельствует о наличии зависимости между альтернативами А и В.

Количественным критерием позитивной связи между А и В является выполнение соотношений

Аналогично для случаев отрицательной связи

Таблица связи дихотомических признаков дает возмож­ность не только наглядно представить социологические дан­ные, но и сконструировать показатель эффективности — еди­нообразный метод сравнения эффективности одной и той же нормы в разных социальных условиях или же эффективности разных норм в одних и тех же условиях.

Наиболее приемлемым будет такой коэффициент, кото­рый равен 0, если новая норма не изменяет состояния регули­руемого объекта, и равен +1 при ее полной эффективности. Он будет иметь отрицательные значения, когда норма приво­дит к обратным по сравнению с намеченными результатам. Наконец, он. будет равен -1 в случаях, когда между действием нормы и состоянием регулируемого объекта имеется полная отрицательная связь.

Таким условием в наибольшей степени удовлетворяет ко­эффициент взаимосвязи дихотомических признаков, предло­женный известным английским статистиком Юлом:

Приведем условный пример расчета коэффициента Юла на практике. Пусть в нашу задачу входит измерение эффек­тивности применения к нарушителям дисциплины труда неко­торой санкции: например выговора. Индикатором достижения цели в данном случае может быть уровень повторных наруше­ний дисциплины труда, допущенных теми же лицами. В на­шем распоряжении имеются следующие данные (см. табл. 3).

Таблица 3. Эмпирические данные, характеризующие связь между действием санкции и совершением нового нарушения (пример)

Сначала проведем испытание наших данных на независи­мость. Критерием независимости двух признаков является вы­полнение соотношения

Испытание на независимость сводится к следующему. Сна­чала мы найдем величину (АВ)₀, затем (АВ). Если они не равны друг другу, то можно говорить о том, что исследуемые нами явления независимы. По данным таблицы 3 имеем:

Величина (АВ) ₀ показывает, по существу, какой должна быть численность лиц, повторно совершивших нарушения дис­циплины труда, если уровень рецидива не зависел бы от при­менения санкции.

В нашем примере величины (АВ) и (АВ) ₀ не равны.* Сле­довательно, гипотеза о независимости исследуемых призна­ков не подтверждается. Между действием санкции и вероят­ностью последующего правонарушения имеется статистичес­кая связь.

* Для подтверждения неслучайного характера, несовпадения (АВ) и (АВ)д следует прибегнуть к применению методов проверки статистических ги­потез.

Из соотношения

следует сделать вывод о том, что в данном случае связь меж­ду признаками А и В положительная.

Рассчитаем теперь точную меру эффективности данной санкции. Используем для этого формулу коэффициента Юла:

Мы видим, что положительная связь между действием санкции и числом повторных нарушений является довольно ощутимой.

Математическая статистика располагает обширным аппа­ратом измерения статистических связей. Так, в социально-пра­вовом исследовании довольно часто возникает задача измерения связей многозначных признаков, т. е. таких, каждый из которых имеет несколько значений (градаций). В математичес­кой статистике разработан комплекс методов измерения взаи­мосвязи многозначных признаков. Применяются следующие меры оценки взаимосвязи:

При составлении программного задания для ЭВМ некото­рые исследователи стремятся включить как можно большее число сопоставлений одних показателей с другими. К такой тенденции следует относиться с осторожностью.

При обработке социологической анкеты с та признаками число коэффициентов связи, которые могут быть вычислены, равно:

где — число сочетаний из n элементов по 2. Так, n = 10, r = 45; n = 20, r = 190 и т. д.

Отсюда видно, какой огромный запас производной инфор­мации скрыт даже в небольшой социологической анкете.

В ряде случаев исходные эмпирические данные имеют количественный характер, который допускает непосредствен­ное измерение какого-либо свойства у каждого из наблюдае­мых индивидов или объектов (возраст, образование, душевой доход, число совершенных в определенной местности и за оп­ределенный период преступлений и т. д.).

Показателем связи количественных признаков является коэффициент корреляции. Он вычисляется по формуле:

В этой формуле приняты следующие обозначения:

r — коэффициент корреляции;

— значение первого признака;

— значение второго признака;

х — средняя величина из значений первого признака;

у — средняя величина из значений второго признака;

å — знак суммирования;

s _x — отклонение от средней величины первого признака;

s _y — отклонение от средней величины второго признака;

п — общее число наблюдений.

Корреляционный анализ дает ответ на вопрос, какова сте­пень тесноты связи. Используя коэффициент корреляции, мож­но определить роль каждого фактора в формировании резуль­тативного признака.

Вместе с тем, в процессе исследования взаимосвязей ко­личественных показателей можно поставить и другую задачу. Это задача определения формы связи двух переменных. Необ­ходимо решить вопрос: как, исходя из наблюдений над фак­торным признаком, определить соответствующее значение ре­зультативного признака? Это задача регрессионного анализа.

Уравнение регрессии устанавливает форму связи между факторным и результативным признаками. Эта связь может быть линейной или криволинейной. Если линия регрессии пря­мая, то говорят, что она линейна. Если линии регрессии име­ют ту или иную форму кривых линий, то говорят, что регрес­сия криволинейна.

Используя данную и подобные ей модели, можно дать, например, математическое описание взаимосвязи между рос­том численности населения определенного региона и динами­кой соответствующего числа преступных проявлений.

Для того чтобы составить уравнение регрессии, надо найти его коэффициенты. Для нахождения коэффициентов уравне­ния регрессии в математической статистике используется осо­бый метод, который называется методом наименьших квад­ратов. Он позволяет наилучшим образом подобрать к эмпири­ческим данным описывающую их линию (кривую, прямую).

Методы корреляционного анализа применялись для изу­чения связей между жесткостью судебной репрессии и состоя­нием судимости.* В целях количественного выражения жест­кости применялся особый коэффициент, который вычислялся по формуле

где k_i — коэффициент жесткости отдельных видов наказания; п_i — число осужденных к каждому виду наказания; N — об­щее число осужденных.

* Одной из ранних работ по применению корреляционного анализа в сфе­ре права было криминологическое исследование В. Н. Куфаева (1929 г.). На большом эмпирическом материале он вычислил коэффициенты кор­реляции между неурожаями и состоянием преступности в дореволюци­онной Самарской губернии. Эти коэффициенты оказались довольно вы­сокими.

В этом исследовании использовались статистические дан­ные четырех стран. СНГ за девять лет. Коэффициенты корре­ляции по каждой из взятых стран оказались следующими:

+0,07; -0,40; -0,63; -0,65.

Из приведенных данных вытекает; что в двух странах СНГ имеется четко выраженная обратная корреляционная связь между коэффициентами судимости и жесткостью судебной реп­рессии.

Методы корреляционного анализа использовались также для изучения статистической зависимости, которая существу­ет между сроком отбытого наказания и совершением нового преступления. В результате обработки эмпирических данных методами математической статистики было получено уравне­ние регрессии, характеризующее связь между числом лиц,. не совершивших нового преступления после отбытия наказа­ния, и сроком отбытого наказания. Это уравнение имеет сле­дующий вид:

у = 65,0 – 4,3 x,

где у — удельный вес лиц, не совершивших нового преступле­ния после отбытого наказания; х — срок отбытого наказания. В соответствии с данным уравнением увеличение срока отбытого наказания на один год приводит к повышению доли лиц, не совершивших нового преступления, на 4,3%. В целях измерения тесноты связи между указанными переменными было также рассчитано корреляционное отношение, которое в данном случае оказалось равным 0,9898. Другими словами, установлена такая связь, которая практически является фун­кциональной.

Сотрудники НИИ проблем укрепления законности и право­порядка Генеральной прокуратуры РФ В. И. Шинд и В. П. Рябцев выполнили большое статистическое исследование по определе­нию штатной численности прокурорских работников районного (городского) звена территориальных органов прокуратуры.

В результате расчетов на ЭВМ было получено уравнение регрессии.

Формула уравнения регрессии имеет следующий вид:

где Y — искомая штатная численность прокурорских работ­ников районного (городского) звена территориальных органов прокуратуры;

X ₁ — число зарегистрированных преступлений за год;

Х ₂ — численность населения (в тыс. чел.);

Х ₃ — число юридических лиц;

Х ₄ — размер территории (площадь в тыс. кв. км);

К ₀ — свободный член для расчета штатной численности прокурорских работников районного звена;

К ₁, К ₂, К ₃, К ₄ — коэффициенты при численном значении каждого фактора.

В результате применения ЭВМ были получены следую­щие коэффициенты уравнения регрессии:

К ₀ — 0,8 — величина' свободного члена;

К ₁ — 0,004710 — коэффициент при численном значении преступности;

К ₂ — 0,009550 — коэффициент при численном значении населения;

K ₃ — 0,00910 — коэффициент при численном значении юридических лиц;

К ₄ — 0,027120 — коэффициент при численном значении территории региона.

Зная официальные статистические данные (число райо­нов, преступность, численность населения, число юридичес­ких лиц — "поднадзорных объектов", площадь региона) и пе­ремножив эти факторы —аргументы на приведенные коэф­фициенты по указанной выше формуле, можно рассчитать потребную штатную численность прокуроров, их заместите­лей и помощников для любого региона Российской Федерации. Выполненная работа позволила сделать очень важные практи­ческие выводы.

§ 4. Создание и эксплуатация автоматизированных информационно-поисковых систем (АИПС) по статистике

Для эффективного использования данных правовой стати­стики в правотворческой деятельности принципиальное значе­ние имеет компьютеризация данной сферы. Федеральная целе­вая программа "Реформирование статистики в 1997—2000 гг." предусматривает в числе других мероприятий компьютериза­цию всех отраслей социальной статистики, включая правовую.*

* Утверждена постановлением Правительства РФ № 1410 от 23 ноября 1996 г. // СЗ РФ. 1996. № 50. Ст. 5657.

Применение в сфере правовой статистики средств вычис­лительной техники позволяет:

1. Устранить противоречие между огромным количеством "сырых" статистических материалов, которые могут быть ис­пользованы в правотворческом процессе, и реальным объемом информации, привлекаемой в данную сферу для повышения эффективности правотворческих решений.

2. Существенно расширить применение для обработки ста­тистических данных современных математических методов. Алгоритм обработки статистической информации включает:

упорядочение (ранжирование) статистических данных по какому-либо показателю;

построение рядов распределений;

вычисление средних величин и мер, характеризующих отклонение от средней (дисперсий и средних квадратических отклонений);

применение методов факторного анализа или распознава­ния образов.

3. Выполнить в кратчайшие сроки громоздкие подсчеты, касающиеся отдельных статистических показателей (например, подсчет числа отдельных видов преступлений — краж, убийств и т. д.).

4. Эффективно использовать метод моделирования, осно­ванный на действии в статистических совокупностях закона больших чисел.

5. Проверять на большом статистическом материале неко­торые параметры законопроекта (вновь вводимых понятий) в целях уточнения их количественных характеристик (например, понятий "тяжкое преступление", "рецидивист", число пенси­онеров определенной категории).

6. Делать выборку из больших массивов статистической информации.

7. Накапливать статистическую информацию за многие годы и выдавать ее для использования в деятельности законода­тельных органов.

Математические средства и ЭВМ применяются для обра­ботки массовой криминологической информации, получения сводных данных о состоянии преступности, личности преступ­ника, причинах преступлений, эффективности мер уголовно­го наказания и др.

В правоохранительных органах все методы обработки ста­тистических данных основаны на использовании автоматизи­рованных информационных систем.

Процесс обработки статистической информации представ­ляется в виде технологического цикла, включающего следую­щие этапы:

сбор, регистрация исходящих данных и передача их для обработки;

подготовка машинных носителей информации и их конт­роль;

обработка данных на ЭВМ;

представление результатов обработки информации на раз­личных носителях.

Информационную основу системы составляют статистичес­кие учетные карточки, в которых фиксируются первичные данные о преступлениях, лицах, их совершивших, ходе рас­следования уголовных дел. Инструкция о едином учете пре­ступлений, утвержденная Генеральным прокурором РФ и Министром внутренних дел РФ, предусматривает ведение: "Статистической карточки на выявленное преступление", "Ста­тистической карточки о результатах расследования преступ­ления", "Статистической карточки об установлении лица, со­вершившего преступление", "Статистического талона о при­нятом решении по уголовному делу".

В ходе статистического изучения преступности с приме­нением ЭВМ можно выделить следующие объекты: 1) общее состояние и динамика преступности по отдельным городам, областям, республикам и т. п. за определенный период време­ни; 2) состояние и динамика преступности по группам одно­родных деяний (хищения государственного и общественного имущества, преступления против личности, против личной соб­ственности и др.); 3) состояние и динамика преступности по отдельным видам деяний (хулиганство, убийство и др.).

На базе информационного центра прокуратуры ведется обработка и статистический анализ жалоб, поступающих в Генеральную прокуратуру Российской Федерации.

Для информационного обеспечения Генерального проку­рора РФ, его заместителей, помощников, советников и дея­тельности секретариата создана локальная вычислительная сеть, соединенная с ЛВС правового управления Генеральной прокуратуры.

В Генеральной прокуратуре создана автоматизированная информационная система "Жалоба".

Входная информация — это сведения, вносимые в бланк "Статистическая карточка на жалобу". В их числе:

номер карточки, номер наблюдательного производства, индекс отдела, индекс прокурора;

даты поступления в прокуратуру;

вид жалобы (первичная, повторная и др.);

результат разрешения жалобы (удовлетворена, отклонена);

нарушения сроков разрешения или направления жалобы;

место обжалуемого действия: указывается индекс региона;

характер жалобы;

характер дела — хищение, взяточничество, убийство и т. д. (перечислены основные виды преступлений).

На выходе система выдает "Общие данные о рассмотрен­ных и разрешенных жалобах за..." (указывается месяц или по­лугодие, год). Эти "Общие данные" есть не что иное, как свод­ная статистическая таблица в форме машинной распечатки.

В структуре Главного информационного центра МВД РФ создан Центр статистической информации (ЦСИ) — самостоя­тельное подразделение ГИЦ. В системе органов внутренних дел ГИЦ является головным в области обеспечения уголовной, оперативно-розыскной и административной статистической информацией и совершенствования системы статистического учета и отчетности.

ЦСИ обеспечивает:

представление регламентных и, по запросам служб цент­рального аппарата, — статистических сведений на традици­онных носителях;

оперативный анализ статистических данных, подготовку и выпуск: ежегодного статистического сборника "Преступность и правонарушения", ежеквартального сборника "Статистичес­кие данные о состоянии правопорядка в России";

выполнение работ по совершенствованию системы статис­тического учета и отчетности о преступлениях, лицах, их со­вершивших, результатах оперативно-розыскной, администра­тивной, профилактической деятельности органов внутренних дел;

разработку (совместно с заинтересованными службами), со­гласование с Генеральной прокуратурой и Госкомстатом РФ, а также внедрение ведомственной статистической отчетности;

адаптацию и внедрение типовых программных средств формирования основных статистических отчетов МВД.

Новым направлением являются автоматизированные рабо­чие места статистика (АРМ статистика). Их техническая база — персональные ЭВМ с комплексом программ по обработке дан­ных форм статистической отчетности и программ, реализую­щих наиболее широко применяемые математические методы. АРМ статистика используется для заполнения форм, объеди­няющих данные по району, городу, области и краю на основе информации находящихся на этой территории учреждений, организаций и предприятий, для решения задач регрессион­ного и корреляционного анализов, анализа рядов динамики, прогнозирования и др. Так, в Академии управления МВД со­здано автоматизированное рабочее место инспектора отдела статистики, которое представляет собой комплекс программ, обеспечивающих оперативный доступ к статистической инфор­мации в диалоговом режиме, ее графическую интерпретацию. АРМ состоит из:

программы формирования статистических таблиц;

программы перекодировки текстовой информации;

программы графической интерпретации статистических данных;

программы обслуживания баз данных.

Программы предназначены для работы на IBM — совмес­тимых персональных ЭВМ.

Программа формирования таблиц позволяет быстро наби­рать шапки статистических таблиц.

Программа перекодировки текстовой информации являет­ся универсальной, так как позволяет перекодировать тексты при любом сочетании исходной и результирующей таблиц ко­дирования.

Программа графической интерпретации статистических данных выводит сведения, хранящиеся в таблице, в виде гис­тограмм (как горизонтальных, так и вертикальных), круговых диаграмм или линейных графиков.

Программа обслуживания позволяет дополнять базы данных "Описание статистических показателей", "Формы статистики", "Информационные массивы" новой информацией, корректиро­вать ее и получать разнообразную справочную информацию.

Пакет прикладных программ "Статистика" предназначен для логического контроля и обобщения поступающих отчетов, формирующих сводную статистическую государственной от­четности по региону, и проведения информационного анализа поступающих отчетов.

Литература

Аванесов Г. А., Рутгайзер В. М., Брушлинский Н. Н. Коли­чественные методы в исследованиях по исправительно-трудовому праву. М., 1969.

Андреев Б. В. Правовая информатика. М., 1998.

Гаврилов О. А. Математические методы и модели в соци­ально-правовом исследовании. М., 1980.

Гаврилов О. А., Колемаев В. А. Математические модели в криминологии // Правовая кибернетика. М., 1970.

Гаврилов О. А., Хан-Магомедов Д. О; Васильев Л. Ф. При­менение вычислительной техники при исследовании рециди­вистов // Сов. государство и право. 1969. № 3.

Йейтс Ф. Выборочный метод в переписях и обследовани­ях. М., 1974.

Лунеев В. В. Юридическая статистика. М., 1998.

Статистические методы в криминологии и криминалисти­ке. Материалы симпозиума. М., 1966.

Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Статистический анализ дан­ных на компьютере. М., 1998.

Шинд В. И., Рябцев В. П. Определение штатной численно­сти прокурорских работников районного (городского) звена территориальных органов прокуратуры. М., 1997.

Юл. Дж. Эдин, Кендэл М. Дж. Теория статистики. М., 1960.

Глава 12. Проблемы федерального информационного права

§ 1. Конституционные и международно-правовые основы федерального информационного права

Конституция Российской Федерации подняла уровень пра­вового регулирования информационных отношений. В ней впер­вые применены термин "информация" и производные от него понятия (право на информацию, тайна информации, распрос­транение информации и др.). Нормы о праве на информацию приведены в соответствии с принципами и нормами междуна­родного права. Впервые в Конституцию РФ включено положе­ние, объявляющее принципы и нормы международного права и международные договоры Российской Федерации составной частью ее правовой системы.

Подчеркивая фундаментальный характер права на инфор­мацию, Конституция РФ включила его в число основных прав и свобод человека и гражданина. В соответствии со ст. 2 право на информацию входит в категорию "высшие ценности", ибо его режим подчиняется всему конституционному механизму, установленному в гл. 1, 2 Конституции РФ.*

* Право человека на информацию входит в правовой статус личности. Вместе с другими правами оно может быть изменено только в порядке, установленном Конституцией РФ.

Право на информацию относится к категории личных, т. е. таких прав и свобод, которые обеспечивают автономию лично­сти, приоритет индивидуальных, внутренних ориентиров ее развития, принципы самоопределения.* Это право является естественным и прирожденным.

* Контент-анализ текста Конституции РФ показывает, что данный тер­мин в различных эквивалентах применен 14 раз.

Анализ конституционных норм позволяет говорить о глав­ном принципе информационных отношений — свободе инфор­мации. Принцип свободы в более широком контексте является центральным принципом всего конституционного регулирова­ния.

Из принципа свободы информации непосредственно выте­кают два следствия:

1) открытость и доступность основной массы информации;

2) презумпция доступности информации, в соответствии с которой доказывание ее особого режима (закрытости, кон­фиденциальности) лежит на владельце ("держателе") инфор­мации.

Принцип свободы информации связан с конституционным принципом гласности. Наряду с социальным и экономическим равенством следует стремиться к равенству информационно­му, под которым понимается равенство граждан по отноше­нию к различным информационным системам.

Все этапы информационного цикла должны протекать сво­бодно. Однако этот принцип ограничивается при конкуренции и коллизии его с ценностями более высокого порядка. Право на информацию может быть ограничено федеральным законом только в той мере, в какой это необходимо в целях защиты основ конституционного строя, нравственности, здоровья, прав и законных интересов других лиц, обеспечения обороны стра­ны и безопасности государства.*

* Главные случаи ограничения свободы информации установлены в Кон­ституции (государственная тайна, тайна частной жизни).

Центральное место в Конституции РФ занимает само пра­во на информацию. В соответствии с ч. 4 ст. 29 Конституции "каждый имеет право искать, получать, производить и рас­пространять информацию любым законным способом".

Данная норма представляется базовой, т. е. основополага­ющей для других норм. Это главная информационная норма конституционного уровня. Термин "каждый" (субъект консти­туционной нормы) включает не только граждан, но и других субъектов.

Объективная сторона данной нормы состоит в перечисле­нии ряда действий, из которых состоит право на информацию (набор этих действий приближен к п. 4 ст. 19 Всеобщей декла­рации прав человека, содержащей норму, о праве на инфор­мацию). В этой норме термин "информация" охватывает все предметные области правового регулирования и все виды ин­формации.

Статья 24 Конституции РФ вводит понятие информации о частной жизни. Установлены конституционные гарантии для этого вида информации. В соответствии с ч. 2 ст. 24 органы государственной власти и органы местного самоуправления, их должностные лица обязаны обеспечить каждому возмож­ность ознакомления с документами и материалами, непосред­ственно затрагивающими его права и свободы, если иное не предусмотрено законом. Из содержания данной нормы (обя­занности) следует право каждого человека (гражданина) на ознакомление с указанной информацией.

В ст. 42 содержится конституционная норма, в соответ­ствии с которой каждый имеет право на достоверную инфор­мацию о состоянии окружающей среды.

Статья 41 Конституции РФ устанавливает ответственность должностных лиц за сокрытие фактов и обстоятельств, созда­ющих угрозу для жизни и здоровья людей. Конституция РФ содержит некоторые ограничения прав и свобод с указанием пределов и сроков их действия. Однако ряд прав ни при каких обстоятельствах не может быть ограничен. Эти права перечис­лены в ч. 3 ст. 56 Конституции. Среди них названа и информа­ция о частной жизни (ст. 23, ч. 1 ст. 24). Другими словами, даже в условиях чрезвычайного режима сохраняется тайна личной и семейной жизни, переписки, телефонных перегово­ров, почтовых, телеграфных и иных сообщений.

В конституциях некоторых республик в составе РФ дают­ся иные по сравнению с ч. 4 ст. 29 Конституции РФ формули­ровки. Например, в конституциях республик Татарстан, Тыва, Коми, Бурятия базовые конституционные нормы о праве на информацию представлены в обособленных статьях. Такой под­ход вполне оправдан: норма об информации не тонет среди других правоположений, а выступает как самостоятельное правовое требование.*

* В соответствии со ст. 34 Конституции Республики Беларусь ее гражда­нам гарантируется право на получение, хранение и распространение полной, достоверной и своевременной информации.

Представляет также интерес глава 20 Конституции Рес­публики Крым, специально посвященная средствам массовой информации (3 статьи). Статья 99 устанавливает гарантии сво­боды деятельности СМИ. Статья 100 рассматривает юридичес­кий порядок учреждения СМИ и круг субъектов (физических и юридических лиц), которые могут учреждать СМИ. Запре­щается их монополизация. В ст. 101 содержится запрет исполь­зования СМИ для проведения антигосударственной деятель­ности (например, призывы к войне, жестокости, насилию).

Многие проблемы информационного права рассматрива­ются на международном уровне. Международное право — са­мостоятельная система. Это право — соглашение, ибо оно формируется и развивается международными договорами и соглашениями на основе общедемократических принципов и норм.

Доля информационных норм. в общем массиве междуна­родно-правовых норм постоянно возрастает. Только за после­дние три года было заключено 18 международных договоров, затрагивающих проблему обмена информационными ресурса­ми. Специалисты в области международного информационного обмена и коммуникаций выдвигают идею международного ин­формационного права. Отношение к данной концепции должно быть положительным. Однако в настоящее время говорить о международном информационном праве как сложившейся отрасли преждевременно. Информационное право должно рас­сматриваться как подотрасль такой отрасли международного права, как "права человека".

Международное информационное право имеет свой объект регулирования. Это международные информационные отно­шения. Они возникают в ходе: трансграничной деятельности СМИ различных государств; реализации права государств и народов на информацию; международного обмена научной, на­учно-технической, экономической и иными видами специализированной информации; определения правового статуса меж­дународных баз и банков данных, компьютерных систем воен­ного и космического характера; международно-правового ре­гулирования статуса журналистов; определения правового ста­туса информации как международного ресурса и общего дос­тояния человечества.

Перед международным информационным правом стоят такие задачи, как определение понятия международной ин­формации, ее классификация. Виды международно-правовой информации должны быть классифицированы по отраслям международного права. Так, есть основания говорить об ин­формации в сфере права окружающей среды, космического, воздушного, морского, экономического, уголовного права и др. Необходима выработка документа, охватывающего все основ­ные проблемы международного информационного права.

Субъектом международных информационных отношений является государство. Некоторые юристы считают таким субъектом и отдельные нации и народы.

Источником права на информацию является весь спектр международно-правовых документов. Это нормативные доку­менты ООН (декларации, резолюции), международные дого­воры, региональные конвенции и соглашения. Международ­ное информационное право зародилось по существу еще в довоенные годы.*

* "Стартом" международного информационного права следует считать Международную конвенцию об использовании радиовещания в мирных целях (1936 г.), запретившую передачи, подстрекающие к действиям, несовместимым с внутренним порядком, безопасностью других государств (ст. 1). Запрещалась пропаганда войны (ст. 2).

Большое число документов по информационным правам человека принято по линии ЮНЕСКО. Пункт 1 Устава ЮНЕСКО устанавливает обязательство этой организации "сохранять, увеличивать и распространять знание благодаря поддержанию сотрудничества между народами во всех областях интеллек­туальной деятельности, обмену публикациями и другими информационными материалами и введению методов междуна­родного сотрудничества с целью предоставления народам всех стран доступа к печатным и опубликованным материалам лю­бой страны".

В последующие годы право на информацию включается в многочисленные декларации и конвенции. Прежде всего это Всеобщая декларация прав человека (1948 г.), впервые зак­репившая максимально полный перечень прав и свобод чело­века (гражданских, политических, экономических, соци­альных).

В соответствии со ст. 19 Декларации "каждый человек имеет право на свободу убеждений и на свободное выражение их; это право включает свободу беспрепятственно придерживаться своих убеждений, искать, получать и распространять инфор­мацию и идеи любыми средствами и независимо от государ­ственных границ". Из этого следует, что право на информа­цию рассматривается как часть другого, более широкого по­нятия — права на свободу убеждений и их свободное выраже­ние.

Как известно, Декларация сама по себе не содержит для подписавших ее государств обязательных международно-пра­вовых норм. Она имеет рекомендательный характер. Но на ее основе разрабатываются и заключаются международные до­говоры (приняты два пакта о правах человека). Дальнейшее развитие принцип свободы информации получил в Пакте о политических, и экономических правил (1966 г.), который уточ­нил положения Всеобщей декларации прав человека. Нормы, относящиеся к праву человека на информацию, включены в ст. 19 указанного Пакта:

"1. Каждый человек имеет право беспрепятственно при­держиваться своих мнений.

2. Каждый человек имеет права на свободное выражение своего мнения. Это право включает свободу искать, получать и распространять всякого рода информацию и идеи".

В последние десятилетия стали стремительно создавать­ся международные системы, включающие базы и банки пер­сональной информации. Например, это объединение инфор­мационных центров и систем органов полиции разных стран в целях оперативной пересылки криминальной информации.

В этой связи был подготовлен и принят ряд документов в области международного информационного права:

Резолюция Европейского парламента от 8 мая 1979 г. "О защите прав личности в связи с прогрессом в области инфор­матики".

Рекомендации Организации по сотрудничеству и эконо­мическому развитию от 23 сентября 1980 г. "О руководящих направлениях по защите частной жизни и межгосударствен­ном обмене данными персонального характера".

Европейская конвенция "Об автоматизированной обработ­ке данных персонального характера" от 28 января 1981 г.

Конвенция Совета Европы № 108 "О защите личности при автоматизированной обработке персональных данных" (1981 г.).

Рекомендации Совета Европы о персональных данных, используемых в целях обеспечения социальной защиты от 23 ян­варя 1986 г.

Директива Совета Европейского сообщества от 14 мая 1991 г. о юридической защите компьютерных программ.

Федеральное информационное право не достигло необ­ходимой целостности. Не решена такая проблема, как постро­ение рациональной системы данной отрасли. Необходима раз­работка адекватных методов правового регулирования. Следу­ет подготовить и принять федеральные законы: Об информа­ционном обеспечении экономического развития и предприни­мательской деятельности; О правовой информации; О персо­нальных данных; О праве на информацию; Об информатиза­ции регионального развития; О служебной тайне.

§ 2. Юридическая природа федерального информационного права

Федеральное информационное право — это совокупность норм и институтов, регулирующих информационные отноше­ния, т. е. общественные отношения, возникающие в процессе производства и потребления информации.

Принято значительное число федеральных законов, ука­зов Президента Российской Федерации и постановлений Пра­вительства РФ по вопросам информационного права. Юриди­ческие нормы, касающиеся информации, содержатся и в иных, "тематических" законах — актах, посвященных конкретной проблематике, — регулированию экономики, политических от­ношений, экологии, научно-технического прогресса и т. д.

Эти нормы должны соответствовать основным принципам законодательства в сфере информации и информатизации, всем его требованиям.

В состав информационного права входят следующие воп­росы (объект регулирования):

права граждан и других субъектов права на информацию;

правовой режим информации и информационных ресурсов;

государственная политика и управление в сфере инфор­мации и информатизации;

правовое положение информационных центров и автома­тизированных систем;

вопросы собственности, владения и распоряжения;

правовые вопросы, возникающие при оказания информа­ционных услуг;

информация в условиях рынка и развития предпринима­тельства;

индустрия информатизации, информационные ресурсы;

международно-правовое сотрудничество в сфере инфор­мации и информатизации.

Особенная часть данного законодательства регулирует ин­формационные отношения, которые складываются в различ­ных сферах и направлениях общественного развития. Каждое направление представлено одним или несколькими законами и другими нормативными правовыми актами (например, зако­нодательство о средствах массовой информации).

В настоящее время интенсивно формируются первичные институты информационного права. К их числу относятся: право на информацию, институт персональных данных, информационной безопасности, правовой режим, информационных ресур­сов.

В рамках законодательства об информации и информати­зации уже формируются важные принципы. Основные из них сформулированы в принятом Межпарламентской Ассамблеей СНГ Рекомендательном законодательном акте "О принципах правового регулирования информационных отношений в госу­дарствах — участниках Межпарламентской Ассамблеи" от 23 мая 1993 г.

Вместе с темформируются две презумпции:

1) презумпция открытости информации: информация счи­тается по режиму доступа открытой до тех пор, пока ее вла­делец не докажет необходимости ее закрытия на законных основаниях;

2) презумпция истинности компьютерной информации: информация, представленная в электронной форме, считает­ся истинной до тех пор, пока не будут установлены факты, говорящие об обратном.

Некоторые специалисты по информационному, праву выд­вигают идею "компьютерного права". Эта идея вызывает серь­езные возражения.

Прежде всего обращает на себя внимание то обстоятель­ство, что объекты "компьютерного права" не образуют цело­стного единства, фрагментарно касаясь самых различных об­щественных отношений. Поскольку применение компьютеров проникает во все сферы общества, возникает задача правово­го оформления этих процессов, что достигается путем диф­фузии различных норм, так или иначе связанных с компьюте­ризацией, в большинство отраслей права и законодательства.

Концепция компьютерного права не находит поддержки у законодателя. Об этом свидетельствует, например, Закон РФ "О правовой охране программ для ЭВМ и баз данных"* — типичный "компьютерный" закон. Однако он относит вопросы охраны программ и баз данных не к компьютерному праву, а к авторскому. Программам для ЭВМ предоставляется правовая охрана как произведениям, литературы, а базам данных, как сборникам. Аналогичная позиция, отражена и в другом "компь­ютерном" законе — "О правовой, охране, топологий интеграль­ных микросхем" от 23 сентября 1992 г.**

* Российская газета. 1992. 20 окт.

** Ведомости Съезда народных депутатов РФ и Верховного Совета РФ. 1992. №42. Ст. 2328.

При определении статуса "компьютерного права" следует принять во внимание юридический принцип экономии право­вых средств. Количество отраслей права и отраслей законода­тельства не должно увеличиваться без особой необходимости. Компьютеризация — одно из средств решения задачи инфор­матизации, и поэтому нормы "компьютерного права" должны рассматриваться как часть законодательства в сфере инфор­мации и информатизации.

Информационные отношения, связанные с производством и использованием компьютеров, должны регулироваться нор­мами и принципами уже сложившихся норм права. Так, обя­зательственные отношения (гражданско-правовые договоры, обязательства из причинения вреда), возникающие в сфере применения компьютеров, охватываются нормами Граждан­ского кодекса РФ, трудовые отношения — нормами трудово­го права. Конечно, в этих случаях необходимо издание неко­торых дополнительных нормативных актов.

Законодательство об информации и информатизации при­звано в качестве одной из своих задач создать условия для вклю­чения информации и информационных ресурсов в экономичес­кий оборот. Определенную роль в решении этой проблемы дол­жны играть нормы обязательственного права (раздел III Граж­данского кодекса РФ), нормы об оперативном управлении (ст. 296) и хозяйственном ведении (ст. 295) и некоторые иные.

ГК РФ конкретизирует некоторые гражданско-правовые нормы применительно к информационным связям субъектов. Так, в соответствии с ч. 2 ст. 139 ГК РФ лица, незаконными методами получившие информацию, которая составляет слу­жебную или коммерческую тайну, обязаны возместить причи­ненные убытки. Такая же обязанность возлагается на работ­ников, разгласивших служебную или коммерческую тайну воп­реки трудовому договору (контракту), и на контрагентов, сде­лавших это вопреки гражданскому договору.

ГК РФ впервые в истории российского права ввел поня­тие информации в состав понятий гражданского права:

В соответствии со ст. 128 (виды объектов гражданских прав) наряду с вещами, ценными бумагами, имуществом, имуще­ственными правами, результатами интеллектуальной деятель­ности, нематериальными благами в число объектов данной сферы включена и информация.

Важной проблемой является применение в сфере информационных отношений права собственности. В некоторых нор­мативных актах понятие права собственности распространя­ется и на информацию. Такие законодательные решения, бу­дучи не обоснованными ни теоретически, ни практически, порождают множество проблем.

Гражданский кодекс РФ относит институт права собствен­ности исключительно к институтам вещного права (Раздел II — Право собственности и другие вещные права).

Выражение "право собственности на информацию" юри­дически некорректно. Информация обладает уникальными свой­ствами. Так, ее можно передать одновременно очень большо­му числу субъектов. Информация неистребима. Если владелец информации продал ее другому субъекту, то он не лишился этой информации. Своеобразно и понимание терминов "хище­ние информации", "присвоение информации".

Правильный подход к данной проблеме намечен в Феде­ральном законе "Об информации, информатизации и защите информации": право собственности относится не к информа­ции, а к ее материальным носителям — информационным ре­сурсам, документам. Информационные ресурсы есть элемент состава имущества соответствующего субъекта (ст. 6).

Правильная позиция отражена и в ряде иных актов. Так, Основы законодательства об архивном фонде РФ и архивах от 7 июля 1993 г. устанавливают право собственности на архив­ные фонды и документы.*

* Ведомости Съезда народных депутатов РФ и Верховного Совета РФ. 1993. № 39. Ст. 619.

В соответствии с Федеральным законом "Об участии в международном информационном обмене" собственник доку­ментированной информации, информационных ресурсов, ин­формационных продуктов и/или средств международного ин­форм