Suçun sosyo-ekonomik ve demografik belirleyicileri: Panel veri analizi

Abstract

Suç, her dönemde ve mekanda geçerliliğini koruyan bir olgudur. Suç olgusu ekonomik, sosyal ve demografik kapsamı olan bir kavramdır. Birçok suç türü vardır ve bu çalışmada işlenme oranı en fazla olan, hırsızlık suçu kullanılmıştır. Çalışmada önce teorik olarak açıklanan suç olgusu daha sonra ampirik olarak analiz edilmiştir. Hem yatay kesit hem de zaman boyutunun birlikte kullanıldığı panel veri analizinde, 8'i gelişmekte olan 22'si de gelişmiş olan 30 ülke için 2000-2011 dönemi verileri kullanılmıştır. Çalışmanın amacı ise hırsızlık suçu ile seçilmiş bazı sosyo-ekonomik ve demografik faktörler arasında çok değişkenli regresyonu analiz etmektir. Analizde bağımlı değişken kişi başına düşen hırsızlık sayısı iken bağımsız değişkenler; kişi başına düşen polis sayısı, eğitim harcamalarının gelire oranı, nüfus yoğunluğu, kişi başına düşen gelir ve işsizlik oranıdır. Öncelikle durağanlıkları test edilen değişkenlerin daha sonra tanımlayıcı istatistikleri ve grafikleri oluşturulmuştur. Çalışmada Olabilirlik Oranı Testi, Hausman Testi, Pesaran Testi, Wald Testi, Baltagi-Wu LBI Testi ve Driscoll-Kraay Standart Hatalar Modeli sırasıyla uygulanmıştır. Yapılan regresyon analizi sonucunda kişi başına düşen hırsızlık sayısı ile kişi başına düşen gelir, eğitim harcamalarının oranı ve nüfus yoğunluğu arasında beklenildiği gibi negatif yönlü regresyon bulunmuştur. Kişi başına düşen hırsızlık sayısı ile işsizlik oranı ve kişi başına düşen polis sayısı arasında ise anlamlı olmayan bir regresyon bulunmuştur.

Crime is a case that is valid in every time and place. The crime case is a concept which has social, economic and demographic scopes. There are many crime types and in this study, theft cases which have been conducted most have been investigated. The crime case which was firstly acknowledged was then analyzed emprically. In panel data analysis with which both time dimension and horizontal section were used, 2000-2011 data were utilized for 30 countries which have developed and 22 countries which have been developing. The purpose of the study is to analyze multivariate regression between demographic and socio-economic factors which were chosen according to the theft crime. In analysis, while dependent variable is the number of policemen per capita, income ratio in comparison with education expenditure, density of population, income per capita and the rate of unemployment. The variables whose stability was firstly tested were then shown in a graphic. Likelihood RatioTest Study, Hausman Test, Pesaran Test, Wald Test, Baltagi-Wu LBI Test and Driscoll-Kraay Standard Errors Model were applied respectively. As a result of regression analysis, a negative result wasn't detected between the ratio of education expenditure and destiny of population and between the number of per capita and the unemployment and the number of policemen per capita.