Suça Neden Olan Etkenler Ve Hükümlü Profilinden Kanıtlar

Transkript

Paper presented at EconAnadolu 2011: Anadolu International Conference in Economics II
June 15-17, 2011, Eskişehir, Turkey.
Suça Neden Olan Etkenler Ve Hükümlü
Profilinden Kanıtlar
Sezer ALCAN1
Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara Üniversitesi
e-posta: [email protected]
Hasan ŞAHİN
Siyasal Bilgiler Fakültesi, Ankara Üniversitesi
Özet
Bu çalışmada, hırsızlık, gasp, dolandırıcılık, sahtecilik, ekonomik suçlar, çek ve senet suçları,
zimmete para geçirmek ve rüşvet suçlarını içeren malvarlığına karşı işlenen suçları etkileyen
nedenler araştırılmaktır. Ceza İnfaz Kurumlarında bulunan 1.525 hükümlü ile 2006 yılında
yapılan anketten oluşturulan veri seti kullanılarak probit yöntemi ile yapılan tahmin genel
olarak literatürde bulunanlara paralel sonuçlar vermektedir: Eğitim düzeyi ve gelir düzeyi
yükseldikçe mal varlığına karşı suç işleme düzeyinin azaldığı görülmektedir. Annenin okur
yazar olmamasının suç işleme olasılığını pozitif yönde etkilediği dikkati çekmektedir. Buna
karşın işsizlik suçluluğu açıklamaya yardımcı olmamaktadır. Tahmin sonuçlarında dikkati
çeken önemli başka bir husus da herhangi bır suçtan hüküm giymiş mahkumların mal
varlığına karşı suç işleme olasılıklarının daha yüksek olduğudur.
Anahtar Kelimeler: Suç Ekonomisi, Mal Varlığına Karşı işlenen Suçlar, Suç ve Gelir, Suç ve
işsizlik, Suç ve Eğitim
Jel Kodları: J00, C31, I29
1
Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Bölümü Doktora Öğrencisi. Adres: Hazine
Müsteşarlığı 7. Kat. İnönü Bulvarı No:36 Emek, Ankara Tel: (312) 204 6234 Fax: (312) 212 1247 –
212 0457
1
Factors Causing Crime and Evidence From Prison
Inmates
Abstract
In this study, factors causing property crimes consisted of burglary, fraud, smuggling,
economical crimes, misappropriation have been investigated. Probit estimation using the
data set constructed from the survey conducted in 2006 on 1.525 prison inmates gives
parallel results with the ones on the literature. As education and income level increases
property crimes tends to decrease. Mother’s illiteracy positively affect probability of
committing a property crime. On the other hand, unemployment does not help in explaining
the probabılıty of committing property crime. Another point that stands out in the estimation
results is that prison inmates that convicted of a crime previously tend to commit property
crimes again.
Keywords: Economics of crime, property crimes, crime and income, crime and
unemployment, crime and education
Jel Code: J00, C31, I29
2
Giriş:
Bu çalışmanın amacı malvarlığına karşı işlenen suçların nedenlerini saptamaktır. Mal
varlığına karşı işlenen suçlar eldeki veri seti çerçevesinde, hırsızlık, gasp, dolandırıcılık,
sahtecilik, ekonomik suçlar, çek ve senet suçları, zimmete para geçirmek ve rüşvet suçlarını
içermektedir.
Malvarlığına karşı işlenen suçların ekonomik olarak modellenmesinin daha kolay olması
nedeniyle, literatürde suç analizlerinde şiddet içeren suçlar ve mal varlığına işlenen suçlar
ayrımı yapıldığı gözlenmektedir.
Bir toplumun suç oranının o toplumun refah düzeyini etkileyen çok önemli bir etken olduğu
genel kabul gören bir görüştür. Suçu önlemek ve suçtan korunmak üzere yapılan kamu
harcamaları ve özel harcamalar ile suçların sebep olduğu zararlar dolayısıyla toplum önemli
miktarda maliyete katlanmaktadır.
Ekonomik ve demografik değişkenlerin toplumdaki suç oranı üzerindeki etkisi pek çok
araştırmaya konu olmaktadır. Kriminologlar, psikologlar, sosyologlar, ekonomistler ve daha
pek çok farklı alandan araştırmacılar suça yol açan nedenleri anlamaya çalışmaktadırlar. Suç
işlemeye neden olan etkenler saptandığında suçla mücadelede daha etkin politikalar üretmek
de kolaylaşır.
Suç ekonomisi alanındaki literatür oldukça zengin olmakla birlikte bu çalışma yapılırken
Türkiye ile ilgili çalışmalar oldukça kısıtlıdır. Ayrıca bu çalışmada kullanılan veri seti daha
önce başka hiç bir akademik çalışmada kullanılmamıştır.
Bu çalışmada ilk önce suç ekonomisi ile ilgili literatür taramasına yer verilmektedir. İkinci
bölümde analizde kullanılan veri seti ile ilgili bilgi verilerek tahmin sonuçları
gösterilmektedir. Sonuç bölümü ile çalışma sonlandırılmaktadır.
3
I. Literatür Taraması
Suç ekonomisi literatüründeki ilk ve daha sonraki çalışmaları büyük ölçüde yönlendiren
makaleler Fleisher (1963), Becker (1968) ve Ehrlich (1973) tarafından yazılmıştır. Suç
ekonomisi literatürünün belkemiğini oluşturmaları nedeniyle bu çalışmada belirtilen üç eser
de incelenerek, bunların suç ve caydırıcılık, suç ve eğitim, suç ve eşitsizlik, suç ve işsizlik
alanındaki yansımalarına bakılacaktır.
Becker (1968) bireylerin suçtan bekledikleri getiri ile yasal piyasa faaliyetlerinden elde
edecekleri getirinin karşılaştırmasını yaparak suç işleyip işlememeye karar verdikleri bir
model sunmaktadır. Bu modelde bir kişinin işlediği suç sayısı mahkum olma olasılığına,
mahkum olursa cezalandırılmasına, yasal ve yasa dışı faaliyetlerden elde edebileceği gelire
bağlıdır. Becker kişilerin yalnızca kendilerini suç işlemeye iten bir motivasyon nedeniyle
değil fayda ve maliyetlerinin de farklı olması nedeniyle “suçlu” haline geldiklerini
belirtmektedir. Bu yaklaşımla Becker (1967), bir bireyin işlediği suçların sayısı olan “suç
arz”ını (Oj), kişinin işlediği suç başına yakalanma (mahkum olma) olasılığının (pj), işlediği
suç başına cezalandırılmasının (fj) ve tüm diğer değişkenleri içeren etkilerin (uj) bir
fonksiyonu olarak tanımlamaktadır. Yani, O j = O j ( p j , f j , u j ) şeklinde ifade edilmektedir.
Burada, (pj),
ya da (fj), 'de meydana gelen artışlar işlenen suçtan beknenen faydada
azalmalara yol açacağından işlenen suçların da sayısı daha az olacaktır. Suç işlemekten
beklenen fayda aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır:
EU j = p jU j (Y j − f j ) + (1 − p j )U j Y j
Bu ifadede Yj suçtan elde edilen geliri, Uj fayda fonksiyonunu ve fj cezanın parasal karşılığını
ifade etmektedir. Gelirin marjinal faydası pozitif olduğu sürece;
4
∂EU j
∂p j
= U j (Y j − f j ) − U j (Y j ) < 0
ve
∂EU j
∂f j
= − p jU ' p j (Y j − f j ) < 0
olacaktır. Yani, suç işleyince yakalanma olasılığının artması veya cezaların artması beklenen
faydayı azaltmaktadır.
Suçlunun
yakalanma
ve
mahkum
olma
olasılığını
gösteren
pj
veya
cezanın
şiddetini(uzunluğunu) gösteren f j ’nin suçu daha fazla önleyeceği konusunda Becker riske
karşı takınılan üç çeşit davranışa göre ayrım yapmıştır; risk düşkünü bireyler için p j ’deki bir
artış f j ’deki bir artıştan daha etkili olup riskten kaçınan kişiler için durumun tersi geçerli
olmaktadır. Riske karşı tarafsız bir tutum sergileyen kişiler içinse, p j ’deki veya f j ’deki bir
artış aynı etkiyi doğurmaktadır. Becker bu savını aşağıdaki şekilde göstermektedir (Becker,
1968: 178).
Eşitliğin sol tarafı, gelir ( Y j ) ile cezanın parasal karşılığı ( f j ) arasındaki faydada meydana
gelen ortalama değişikliği göstermektedir. Bu değişiklik, risk tercihli durumda sıfırdan büyük
(U " > 0) , riskten kaçınma durumunda sıfırdan küçük (U " < 0) , risk tarafsızlığı durumunda ise
sıfıra eşit olacaktır (U " = 0) .
Bu analizlerden sonra Becker, piyasa suç fonksiyonunu oluşturmaktadır (Becker, 1968: 178).
O = O ( p , f , u ) . Yani, piyasa suç fonksiyonu, bireylerın suç fonksıyonlarının ağırlıklı
ortalaması olarak ifade edilmektedir.
Suçtan kaynaklanan sosyal zarar fonksiyonu L = L ( D , C .bf , O ) olarak gösterilmektedir. Bu
ifadede D caydırıcılığı, C suçla mücadele etmenin maliyetini, bf sosyal maliyeti ve O yine,
suç arzını belirtmektedir. Sosyal zarar fonksiyonunun caydırıcılık, suçla mücadele etmenin
5
maliyeti ve sosyal maliyet ile arttığı varsayıldığından (
∂L
∂L
∂L
> 0 ) zarar
> 0,
> 0,
∂D
∂C
∂bf
fonksiyonunun L = D (O ) + C ( p , O ) + bpfO olduğu kabul edilmektedir (Becker, 1968: 181).
Bu tanımda politika değişkenleri p ve f olduğundan, bunların optimal değerleri de zarar
fonksiyonunun p ve f' ye göre minimize edilmesiyle bulunmaktadır.
Bu optimizasyon probleminin kişilerin riske yaklaşımlarına ilişkin oldukça önemli sonuçları
bulunmaktadır. Suçlular riski tercih eden bireyler ise ve suçluları cezalandırmak maliyetli ise,
yasal olmayan faaliyetlere girişmek, yasal olanlarla aynı ekonomik model tarafından
açıklanabilecektir. Bu durumda yasadışı faaliyetlerden elde edilen gelir, riskli faaliyetlerden
alde edilen gelirden daha az olabilir. Eğer suçluların cezalandırılmasının maliyeti aynı ise,
suçtan kaynaklanan zarar arttıkça hem suçlunun yakalanma hem de yakalandığı takdirde
cezalandırılması olasılığının yüksek olması gerekmektedir. (Becker, 1968: 207-208).
Becker (1968) modelinin suç ekonomisi literatüründe pek çok yansıması olmuştur. Bunlardan
biri de yakalanma olasılığı ile cezalandırılma olasılığı olarak tanımlanan caydırıcılığın suç
oranlarının azaltılmasına yol açan en önemli politika değişkenleri olarak tanımlanması
nedeniyle bu caydırıcılığın suç oranları üzerindeki etkisinin ampirik olarak test edilmesidir.
Sjoquist (1973) Becker modeline benzer bir model kurarak suçluların risk altında karar
vermek zorunda olan herhangi bir birey gibi davrandıklarını ve bu nedenle rasyonel kişiler
olarak değerlendirilebileceği varsayımından yola çıkarak 50 Amerika Birleşik Devletleri
(ABD) Doları üzerindeki soygun ve hırsızlık eylemlerini içeren suçları (mal varlığına karşı
işlenen suçlar) ekonomik teori çerçevesinde açıklamaya çalışmaktadır. Yazar, bir Von
Neumann-Morgenstern fayda fonksiyonu kullanarak bireyin beklenen faydasını azami
noktaya ulaştırabilmek için zamanını yasal ve yasadışı faaliyetler arasında nasıl
bölüştüreceğine karar verdiği bir model geliştirmiştir. ABD'de 1960 yılı verilerine göre
25.000 ve 200.000 arasında nüfusu olan 53 belediyeye ait kesitli veri setini kullanmakta ve
6
modeli test edebilmek amacıyla suç eyleminin yasal ve yasa dışı faaliyetlerden elde edilen
gelirin, yakalanma olasılığının, yasadışı faaliyetin maliyetinin ve kişinin tercihlerinin doğrusal
bir fonksiyonu olduğunu varsaymaktadır. Bu çalışmada Sjoquist suçun işleyen kişiye
maliyetini, kişinin yakalanması halinde hapiste kalacağı sürenin uzunluğu ile ölçmektedir.
Ekonometrik tahmin sonucunda, Becker (1968) tarafından caydırıcılık olarak tanımlanan,
suçlunun yakalanma olasılığındaki ve suçun maliyetindeki artışların malvarlığına karşı
işlenen suçları azalttığı sonucuna ulaşılmaktadır.
Oliver (2002), Becker (1968) modeli çerçevesinde caydırıcılığın suç işleme oranlarını nasıl
etkilediğini incelemekte ancak yazar, çalışmasında suç oranı değişkeninin mala ya da cana
karşı işlenen suç olarak ayırmamakta bileşik bir suç tanımı kullanmaktadır. Yazarın kullandığı
veriler Federal Araştırma Bürosu (FBI) Tekdüze Suç Raporları ve diğer kaynaklardan
alınmaktadır. İncelenen dönem 1960-1980 arası yıllarını içermektedir. Analiz için zaman
serisi analizi kullanılmaktadır. İncelenen ampirik modelde bağımlı değişken olarak yer alan
suç oranının, ulusal suç oranı olduğu belirtilmektedir. Çalışmada bağımsız değişkenler olarak,
caydırıcılık unsurları, ekonomik etkenler ve demogafik faktörler yer almaktadır. Caydırıcılık
unsurları arasında, kişi başına polis sayısı, hapse giren kişi sayısı ve bir yıl geriden geriden
gelen kişi başına işlenen suç işleme oranı, ekonomik etkenler olarak; reel gayri safi yurt içi
hasıla oranı (GSYH), işsizlik oranı, Gini indeksi, ortaokula kayıtlı kişi sayısının nüfusa oranı,
liseden mezun olan kişi sayısının nüfusa oranı, demografik değişkenler olarak da 25 yaşın
altındaki kişi sayısının nüfusa oranı kullanılmaktadır. Oliver (2002) çalışmasının ampirik
sonuçları Becker modelinin caydırıcılık unsurlarının suç işleme üzerindeki negatif etkisini
doğrulamaktadır.
Fleisher (1963) gelirin bireylerin suç işleme kararlarına etkisini inceleyen ilk ekonomisttir.
Yazar gençler tarafından işlenen ve kabahat olarak tanımlanan suçlar ile iş piyasası arasındaki
etkileşimi incelemekte ve ücretlerin çeşitli düzeylerdeki dağılımının bireylerin yasal ve
7
yasadışı faaliyetlere girme kararını önemli ölçüde etkileyebileceği noktasından hareket ederek
bir model geliştirmektedir. Fleisher'a göre düşük gelir grubundaki bireylerin suç işleme
oranlarının yüksekliği, bu bireylerin yasal faaliyetlerden elde edebilecekleri geliri kötümser
bir yaklaşımla düşük tahmin etmelerinden, bu nedenle de kabahat işlemenin fırsat maliyetinin
düşük olmasından kaynaklanmaktadır. Bunun yanında suç işleme eğilimi olan bir gencin
potansiyel kurbanının gelirinin yüksekliği de bireyin suça karar vermesine neden olabilen bir
etkendir. Başka bir deyişle gelirin kabahat suçları üzerinde zıt yönde hareket eden iki farklı
etkisi bulunmaktadır. Yazarın ekonometrik tahminde kullandığı bağımlı değişkenler kabahat
işlemiş gençlerin tutuklanma ve mahkemeye çıkma sayılarını, açıklayıcı değişkenler ise
rtalama aile geliri ile en yüksek kesitteki ailelerin geliri gibi çeşitli gelir tanımlarını, 14
yaşından büyük ve eşinden ayrı yaşayan ya da boşanmış kadınların oranını içeren aile yapısı
değişkenini ve göç gibi değişkenleri içermektedir. Analiz sonucunda Fleisher 101 Amerikan
şehrindeki yüksek gelir düzeyinde yer alan ailelere mensup erkek çocukların mahkemeye
çıkma oranları ile hırsızlık, soygun ve oto hırsızlığı gibi suçlarla tutuklanma oranlarının düşük
olduğunu göstermektedir. Bu çalışmanın bir diğer önemli sonucu da işsizliğin suç oranı
üzerinde, gelir düzeyi ve gelir dağılımına kıyasla daha az önemli bir unsur olduğunun
saptanmasıdır.
Ehrlich (1973) çalışması suç ekonomisi literatürünün başlangıcındaki bir diğer önemli
çalışmadır. Bu çalışmada yazar gelir düzeyinin ve gelir dağılımının suç işleme oranı
üzerindeki etkisini incelemektedir. Echrlich (1973) modeli, Becker (1968) modelinden farklı
olarak sadece suçu cezalandırmanın maliyeti yerine, yasal ve yasadışı faaliyetlerden elde
edilen hem getiri hem de zararı içermekte ve suç işleyen bireyin belirsizlik altında verdiği
yasadışı faaliyete girmekle yasal bir meslek edinme kararını birbirinden tamamen farklı
eylemler yerine birbiriyle rekabet eden eylemler olarak ele almaktadır. Ehrlich modelini,
kişinin yakalanma ve tutuklanma olasılığı, kişinin hapishanede geçirdiği süre, ailelerin
8
medyan geliri, medyan gelirin yarısının altındaki ailelerin toplam aile sayısına oranı, beyaz
olmayan nüfusun toplam nüfusa oranı, toplam erkek sayısının 14-24 yaş grubuna oranı, okula
devam edilen ortalama yıl sayısı, 14-24 ve 35-39 yaş gruplarındaki işsizlik oranı ve 14-24 yaş
grubundaki erkeklerin işgücüne katılım oranı gibi açıklayıcı değişkenlerin mal varlığına karşı
işlenen suçlar ve şiddet içeren suçlar üzerindeki etkisini ampirik olarak test etmektedir.
Kişinin yakalanma ve tutuklanma olasılığı ile kişinin hapishanede geçirdiği sürenin eş anlı bir
denklem hatasına yol açmış olabileceği düşüncesiyle modelini İki Aşamalı En Küçük Kareler
ve Görünürde İlişkisiz Regresyon metodlarını kullanarak sınamaktadır. Tahmin sonucunda,
medyan geliri yüksek ailelerin cinayet, tecavüz ve taciz gibi şiddet içeren suçlar ile hırsızlık
gibi mal varlığına karşı işlenen suçların daha çok kurbanı oldukları gözlenmektedir. Bu sonuç,
Fleisher (1963) çalışmasının sonucu ile çelişmektedir. Ehrlich'in bu saptamaya ilişkin
açıklaması suçtan elde edilen getirinin kurbanın gelirinin artması ile doğru orantılı olduğudur.
Buna ek olarak, medyan gelirin yarısının altındaki ailelerin toplam aile sayısına oranı ile
ölçülen gelir eşitsizliğinin suç oranı üzerinde güçlü bir etkisi bulunduğu da çalışma sonuçları
arasında göze çarpmaktadır. Fleisher (1963) çalışmasını sonucuna paralel olarak Ehrlich
(1973) çalışması da işsizliğin suç oranı üzerinde gelir düzeyi ve gelir dağılımına kıyasla daha
az önemli bir unsur olduğunu saptamaktadır.
Lochner (1999) bireylerin zamanlarını çalışma, eğitim ve suç işlemek arasında paylaştırmaya
karar verdikleri iki periyodlu bir model geliştirmekte ve ABD Gençlik Dikey Ulusal Anketi
(ABD National Longitudinal Survey of Youth), Cari Nüfus Anketi (Current Population
Survey) ve Federal Araştırma Bürosu Tekdüze Suç Raporları’ndan (FBI Uniform Crime
Reports) alınan verileri kullanarak bu modeli test etmektedir. Teorik model, eğitime yapılan
yatırımların yetişkinlerin suç işleme oranını azalttığı, özellikle ilerleyen yaşlarda ücretler ve
suç işleme oranı arasında daha belirgin bir negatif korrelasyon bulunduğu, gençlerin suç
işleme oranındaki artışların nitelikli işgücünün ücretlerinin yükseldiği zamanlarda
9
gerçekleştiği, ancak yetişkinlerin suç işleme oranlarının nitelikli iseler ilerleyen yaşlarda daha
az, değil iseler daha çok olduğu sonuçlarını vermektedir. Teorik modelin tahminlerinin probit
modeli ile testi, lise mezunu olmanın bir gencin takip eden beş sene içerisinde hapse girme
olasılığını azalttığı ve lise mezunu oranı yüksek, ağır ceza politikaları uygulayan eyaletlerin
daha düşük suç endeksleri olduğu sonucunu vererek modeli doğrulamaktadır. Bu çalışmanın
önemli bir diğer sonucu ise 14-24 yaş arasındaki bireylerin suç işleme olasılıklarının daha
yüksek olduğu ve bu nedenle özellikle bu yaş grubundaki bireylerin suç işlemelerini
engelleyici politikaların uygulamasının önemli olduğudur.
Lochner ve Moretti (2001) Lochner (1999) çalışmasını aynı data setini kullanarak, sadece
eğitim için incelemekte ve lise mezuniyetinin suç işleme üzerindeki etkisini içsellik sorununu
dikkate alarak tahmin etmektedir. Eğitimin suç işleme üzerindeki etkisini doğru olarak
saptamak eğitime devam etme kararının bireyi suç işlemeye yönelten gözlenemeyen
etkenlerle ilişkili olması nedeniyle çok kolay değildir. Lochner ve Moretti (2001)'nin
açıkladığı gibi bireyin suç işlemekten elde ettiği getiri ya da suç işlemeye verdiği değer
yüksekse bu kişi yasadışı faaliyetlere daha çok vakit ayıracaktır. Eğitimden elde ettikleri
faydanın yasadışı faaliyetlerden elde ettikleri gelire olumlu bir katkısı olmadığı sürece bu
bireyler liseye devam etme gereği duymayacaklardır. Bu durumda da eğitim ve suç işleme
oranı arasında herhangi bir ilişki olmamasına rağmen korrelasyonları yanıltıcı bir şekilde
negatif görünebilir. Yazarlar içsellik sorununu eyaletlerin yıllar itibariyle okula devam
mecburiyeti politikalarındaki değişiklikleri, liseden atılma için araç değişken olarak
kullanarak çözmektedirler. Basit En Küçük Kareler ve Araç Değişken metodları kullanılarak
yapılan tahminler lise mezuniyetinin hapse girme olasılığını beyazlar için %0.76, siyahlar için
ise %3.4 oranında azalttığı sonucunu vermektedir.
Machin ve Meghir (2000) gelir dağılımının en altında yer alan bireylerin ücretlerinde
meydana gelen değişikliklerin suç oranları üzerindeki etkisini incelemektedir. Kullanılan suç
10
oranı verileri 1975 ve 1996 arasında İngiltere ve Galler polis gücü alanlarından ve ücret
verileri ise Yeni Kazanç Anketi’nden (New Earnings Survey) alınmaktadır. Yazarların
kullandıkları ekonomik model Ehrlich (1973) modelinin bir benzeridir. Ehrlich (1973)
modelinde bireyler suçtan elde ettikleri kazançtan yakalanmaları durumunda yoksun
olacakları geliri çıkararak hesapladıkları net gelire bakarak yasadışı faaliyetlere girip
girmemeye karar verirler. Machin ve Meghir (2000) çalışmasında ise bireyler yasal ve yasa
dışı faaliyetler arasında tercih yapabilecekleri gibi ikisini birleştirmeleri de mümkündür.
Bağımlı değişken olarak farklı suç tanımlarının kullanıldığı, istatistiki sıklık derecesine göre
sınıflandırılan ücret tanımlarının da bağımsız değişken olarak kullanıldığı panel data analizi
sonucunda ücretlerin suç işleme oranı üzerinde güçlü bir etkisi olduğu sonucuna
varılmaktadır. Çalışma sonucunda, ücretleri gelir dağılımının en altında olan bireylerin iş
piyasasındaki mevcut fırsatlarının ve yakalanma olasılıklarının daha az, ancak suçtan elde
edilen getirinin daha yüksek olması nedeniyle suç işleme olasılıklarının daha yüksek
olduğunu kanıtlamaktadır. Politika analizi yapıldığında, bireylerin iş piyasasındaki
verimliliklerini artırmalarını sağlayan eğitimin , caydırıcılık politikaları ile birleştiğinde suç
işleme oranlarını azaltıcı bir etkisi olduğunu söylemek mümkündür. Machın ve Meghir(2000)
çalışmasının bir diğer önemli sonucu ise, çevre etkisi (peer group - neigbourhood effects)
olarak yorumlanan bir nedenle suç vakaları yüksek olan bölgelerde suç işleme oranlarının
yüksek olmaya devam ettiğinin saptanmış olmasıdır.
Kelly (2000) FBI Tekdüze Suç Raporlarından alınan verileri, suç işleme oranı ile eşitsizlik
arasındaki ilişkiyi kentler için incelemek amacıyla kullanmaktadır. Bu çalışmada suç
değişkeni, şiddet içeren ve malvarlığına karşı işlenen suçlar olarak iki farklı grupta ele
alınmakta, eşitsizlik ise gelire dayalı bir Gini katsayısı ile 12 veya 16 yıldan daha az eğitim
alınıp alınmadığını ölçen eğitime dayalı bir Gini katsayısı ile ölçülmektedir. Yazar bu Gini
katsayıları haricinde, işsizlik, aile reisinin bekar bir anne olup olmadığı ile ölçülen istikrarlı
11
olmayan bir aile yapısı, polis harcamaları, göç ve ırk gibi diğer değişkenleri de bağımlı
değişken olarak kullanmaktadır. Poisson regresyon sonucunda eşitsizliğin mal varlığına karşı
işlenen suçlar üzerinde bir etkisi olmadığı ancak şiddet içeren suçlar üzerinde pozitif ve güçlü
bir ilişki bulunduğu saptanmaktadır. Buna karşılık polis gücündeki artışların ve yoksulluğun
azaltılmasının malvarlığına karşı işlenen suçları azalttığı ancak şiddet içeren suçlar üzerinde
bir etkisi bulunmadığı tespit edilmektedir. Bu çalışmanın suç ekonomisi literatürüne önemli
bir katkısı, mal varlığına karşı işlenen suçların ekonomik teori ile açıklanabildiğini buna
karşın şiddet içeren suçlar için bunun söz konusu olmadığını göstermesidir.
Fleisher (1963) ve Ehrlich (1973) çalışmalarının işsizliğin suç oranı üzerinde, gelirin etkisine
kıyasla daha az önemli bir unsur olduğunu gösterdiğinden söz edilmişti. Freeman işsizliğin
suç işleme oranı üzerindeki etkisine ilişkin çalışmaları inceleyerek şu tespitleri yapmaktadır:
“i) işsizliğin arttığı dönemlerde suç işleme oranı da artmaktadır. ii) suç işlemiş bireylerin iş
sicilleri suç işlememiş bireylere kıyasla daha kötüdür ancak bir kişi yasa dışı faaliyetlerde
bulunmaya başladıktan sonra iş piyasasında meydana gelen olumlu değişmelerin bu kişilerin
suç işlemekten vazgeçeceklerini gösteren kanıt sayısı oldukça azdır. iii) şehirler ve eyaletlerin
suç oranları büyük ölçüde farklılık göstermektedir ve suç oranı ile iş piyasası arasında
oldukça zayıf bir ilişki mevcuttur. iv) hem caydırıcılığı hem de iş piyasasını açıklayıcı
değişken olarak inceleyen çalışmalarda dikkati çeken en önemli özellik caydırıcılık
unsurlarının suç oranı üzerindeki etkisinin iş piyasasındaki faktörlerden daha etkili
olduğudur.” (Freeman, 1982: 24-25) Dolayısıyla Freeman, o zamana kadar şuç ve işsizlik
arasındaki ilişkiyi inceleyen eserlerin kesin bir sonucu olmadığını belirtmektedir.
Edmark (2005) işsizlik oranı ile suç işleme orasındaki ilişkiyi 1988-1999 yıllarını içeren İsveç
panel veri setini kullanarak incelemektedir. Söz konusu dönemin İsveç iş piyasasının diğer
dönemlere kıyasla daha dalgalı olması ve işsizliğin daha yüksek olduğu bir dönem olması
nedeniyle kullanılan veri seti suç işleme oranı ile işsizlik oranı arasındaki bir nedensellik
12
ilişkisinin incelenmesi açısından oldukça önemlidir. Zamana ve ilçeye özgü etkilerin dikkate
alındığı bazı ekonomik, sosyal ve demografik değişkenlerin de kullanıldığı panel data analizi
sonucunda işsizlik ile hırsızlık, motorlu taşıt ve bisiklet hırsızlığı olarak tanımlanan mal
varlığına karşı işlenen suçlar arasında pozitif ve güçlü bir ilişki olduğu ancak bu ilişkinin
cinayet, taciz ve tecavüz gibi şiddet içeren suçları için söz konusu olmadığı sonucuna
varılmaktadır.
Freeman (1991) 80'li yıllarda 16-34 yaş ve üstü arasındaki siyah erkeklerin beşte birinin ve
25-34 yaşları arasında liseden terk olanların dörtte üçünün 1980'li yıllarda bir suç kaydının
bulunduğu, göz altına alınma ve hapse girmenin iş bulmayı negatif olarak etkileyen uzun
dönemli bir yan etkisinin bulunduğu ve bu nedenle de 1980'li yıllarda suç işlemiş erkeklerin
sonraki on yıl içerisinde iş bulma olasılıklarını oldukça düşük olduğu tespitinden yola çıkarak
ABD 1979 Gençlik Ulusal Dikey Anketi, 1989 Boston Ulusal Ekonomık Araitırmalar Bürosu
(NBER) Anketı, 1979-80 NBER Boston, Chicago, Philedelphia şehir merkezleri gençlik
anketlerini basit en küçük kareler ve araç değişken tekniği ile analiz etmektedir. Analiz
sonuçlarına göre reel gelirde meydana gelen düşme suç işlemenin alternatif maliyetini
azaltmakta ve bu etken uzun dönemde iş olanaklarında gerçekleşen düşme ile birleşince
eğitim seviyesi düşük 1980'li dönem gençliğini suça iten unsurlar olarak göze çarpmaktadır.
Bunun yanında, yüksek gelir grubundaki bireylerin ücretlerinde meydana gelen artışın da suç
oranını arttıran bir etken olması oldukça kuvvetli bir olasılıktır. Çünkü, varlıklı bireylerin
elinde daha çok para olması bir yandan haneye tecavüz ve hırsızlık eylemlerini daha karlı hale
getirmekte diğer yandan bu bireylerin yasa dışı uyuşturucu maddelere olan taleplerini
arttırmaktadır. Ayrıca uyuşturucu piyasasının gelişmesi, yeni uyuşturucu ürünlerinin piyasaya
sürülmesi suçtan elde edilebilecek gelir olanaklarında da dışsal bir büyümeye neden
olmaktadır. Bu tespite dayanarak Freeman (1991) yoksullukla mücadele edebilmek için
13
suçluların rehabilitasyonu ve suçluların yakalanması ve cezalandırılması politikalarına ağırlık
verilmesi gerektiği sonucuna ulaşmaktadır.
Becker (1968) çalışmasının ortaya koyduğu gibi suç işleme kararı rasyonel bireylerin
tercihlerinin bir sonucudur. Literatürdeki çalışmaların incelenmesinden, suç ile caydırıcılık ve
suç ile eğitim arasında negatif, suç ile eşitsizlik arasında pozitif yönde bir ilişki olduğu ancak
suç ile işsizlik arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmaların farklı sonuçlara ulaştığı
görülmektedir.
2. Veri Seti
2006 yılında İsrafı Önleme Vakfı tarafından mahkumlar ve hane halkı üzerinde suç ve
suçluğa ilişkin bir anket yapılmıştır. Anket kapsamında Ceza İnfaz Kurumlarında bulunan
1.525 hükümlü ile altı farklı ilde yaşayan 1.250 kişi ile görüşülmüştür. Daha sonra anket
verilerinin incelendiği Suç ve Suçluluk Araştırması konulu bir rapor hazırlanmıştır. Suç ve
Suçluluk Araştırması raporu sadece mahkumların profilini ve halkın suça ilişkin gözlem ve
inanışlarını ortaya koymaktadır. Halka uygulanan anket suça ilişkin inanışları konusunda
sorular içerdiğinden çalışmada sadece hükümlülere uygulanan anketten faydalanılmıştır.
Hükümlülerin profiline bakıldığında araştırmaya katılan hükümlülerin % 25’nin adam
öldürme suçundan dolayı cezaevinde oldukları görülmektedir. Bunu % 20.9 ile hırsızlık veya
gasp suçları izlemektedir. Hakaret suçunun genel toplam içindeki oranı % 15.9 iken,
uyuşturucu madde kullanma veya satma suçunun genel toplam içindeki oranı % 12’dir.
Devlete karşı işlenen suçlar % 5.8 oranındadır. Bunları sırasıyla % 4.5 ile ekonomik suçlar, %
4.2 ile dolandırıcılık ve sahtecilik, % 3.5 ile cinsel suçlar ile saldırı veya tehdit suçları
izlemektedir. Kaçakçılık suçunun oranı % 2, hakaret % 1.6, zimmete para geçirmek veya
rüşvet gibi suçların yüzdesi ise % 1.1’dir. Bu listede yer almayan diğer suçların ağırlığı ise %
15.9’dur.
14
Bu veriler ışığında hırsızlık ve gasp, dolandırıcılık ve sahtecilik, ekonomik suçlar, çek ve
senet suçları , zimmete para geçirmek ve rüşvet suçlarını içeren mal varlığına karşı işlenen
suçlar değişkeni oluşturulmaktadır. Mal varlığına karşı işlenen suçlar tanımı dışında
kalan
suçlar ise şiddet içeren suçlar olmaları ve şiddet içeren suçların ekonomik olarak
açıklanmasının
zor
alması
nedeniyle
çalışma
dışında
bırakılmıştır.
15
Tablo 1: Değişkenler ve Tanımları
Değişken
MalVarlığıSuçları
Cinayet
Hırsızlık
CinselSuçlar
Uyuşturucu
Dolandırıcılık
Kaçakçılık
Devlete Karşı Suç
Saldırı
Ekonomik Suçlar
Zimmet suçları
Hakaret
DiğerSuçlar
Erkek
Yaş
OkmaYazmaBilmiyor
OkurYazar
İlkokulMezunu
LiseMezunu
UniversiteMezunu
TekÇocuk
2veya3kardeşli
4+kardeşli
Bekar
İşsiz
memur
işçi
serbestmeslek
Tanımı
Mal Varlığına Karşı Suçlar (hırsızlık, gasp, dolandırıcılık,
sahtecilik, ekonomik suçlar, çekve senet suçları, zimmete para
geçirmek ve rüşvet)
Adam Öldürme Suçu
Hırsızlık ve Gasp
Cinsel suçlar
Uyuşturucu madde kullanmak ve satmak
Dolandırıcılık, sahtecilik
Kaçakçılık
Devlete Karşı İşlenen Suçlar
Saldırı ve Tehdit
Ekonomik Suçlar (Çek, Senet)
Zimmete Para Geçirmek, rüşvet
Hakaret
Diğer Suçlar
Hukümlünün cinsiyeti
Hükümlünün Yaşı
Hükümlünün Okuma Yazma Bilmiyor
Hükümlü Oku Yazar
Hükümlü İlkokul Mezunu
Hükümlü Lise Mezunu
Hükümlü Üniversite Mezunu
Hükümlü Tek Çocuk
Hükümlünün 2 yada 3 kardeşi var
Hükümlünün 4 veya daha fazla kardeşi var
Hükümlü Bekar
Hükümlü İşsiz
Hükümlü cezaevine girmeden önce memur olarak çalışıyor
Hükümlü cezaevine girmeden önce işçi olarak çalışıyor
Hükümlü cezaevine girmeden önce serbest çalışıyor
Gözlem Sayısı
Ortalama
Standart Hata
868
0,3249
0,4686
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
0,2327
0,2396
0,0346
0,1279
0,0346
0,0173
0,0541
0,0334
0,0369
0,0138
0,0115
0,1636
0,9263
29,8675
0,0518
0,0922
0,4965
0,2788
0,0806
0,0415
0,2431
0,7154
0,4954
0,1198
0,0369
0,2385
0,3445
0,4228
0,4271
0,1828
0,3341
0,1828
0,1304
0,2264
0,1798
0,1885
0,1168
0,1068
0,3701
0,2615
10,5767
0,2218
0,2894
0,5003
0,4487
0,2724
0,1995
0,4292
0,4515
0,5003
0,3249
0,1885
0,4264
0,4755
16
çiftçi
GeliriYok
Gelir1
Gelir2
Gelir3
Gelir4
evsiz
GöçEtmemiş
Hükümlü cezaevine girmeden önce çiftçi olarak çalışıyor
Hükümlünün Hiç Geliri Yok
Hükümlünün Geliri 0-500 YTL arasında
Hükümlünün Geliri 501 YTL -1000 YTL arasında
Hükümlünün Geliri 1001 YTL-2500 YTL arasında
Hükümlünün Geliri 2500 YTL'den daha yüksek
Hükümlü evsiz
Hükümlü doğduğundan beri aynı yerde yaşıyor
Hükümlü cezaevine girmeden önce ikamet ettiği yere 1 sene
GöçEtmiş
önce ya da 1-5 sene önce göç etmiş
Hükümlü cezaevine girmeden önce ikamet ettiği yere 5 veya
GöçEtmiş5YılÖnce
daha fazla sene önce göç etmiş
DahaÖnceMahkumOlmamış
Hükümlü ilk defa cezaevine girmiş
Eski Mahkum
Hükümlü daha önce bir kez cezaevine girmiş
BirdenFazlaKezMahkumOlmuş Hükümlü daha önce birden çok kez cezaevine girmiş
Bağımlı
Hükümlü alkol, uyuşturucu ya da iki maddeye birden bağımlı
Çekirdek Aile
Hükümlü çekirdek aileye sahip (anne, baba ve çocuklar)
Boşanmış Ebeveyn
Hükümlünün anne babası boşanmış
ÖlmüşEbeveyn
Hükümlünün anne ya da babası ölmüş
AilesiYok
Hükümlünün ailesi yok
Anne OkumaYazmaBilmiyor
Hükümlünün annesi okuma yazma bilmiyor
AnneOkurYazar
Hükümlünün annesi okuma yazma biliyor
AnneİlkokulMezunu
Hükümlünün annesi ilkokul mezunu
AnneLiseMezunu
Hükümlünün annesi lise mezunu
AnneÜniversiteMezunu
Hükümlünün annesi üniversite mezunu
BabaOkumaYazmaBilmiyor
Hükümlünün babası okuma yazma bilmiyor
BabaOkurYazar
Hükümlünün babası okuma yazma biliyor
BabaİlkokulMezunu
Hükümlünün babası ilkokul mezunu
BabaLiseMezunu
Hükümlünün babası lise mezunu
BabaÜniversiteMezunu
Hükümlünün babası üniversite mezunu
Hükümlü bir güçlükle karşılaştığında yakın akrabaları yardım
YakınAkrabaYardımı
ediyor
Hükümlü bir güçlükle karşılaştığında uzak akrabaları yardım
UzakAkrabaYardımı
ediyor
KomşuYardımı
Hükümlü bir güçlükle karşılaştığında komşuları yardım ediyor
868
868
868
868
868
868
868
868
0,0334
0,1820
0,4217
0,2569
0,0945
0,0449
0,0599
0,5035
0,1798
0,3861
0,4941
0,4372
0,2927
0,2073
0,2375
0,5003
868
0,1244
0,3303
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
868
0,3721
0,6175
0,2143
0,1682
0,4021
0,0945
0,1060
0,0242
0,1647
0,6118
0,1394
0,0634
0,1452
0,0403
0,4459
0,1498
0,3111
0,0726
0,0207
0,4836
0,4863
0,4106
0,3743
0,4906
0,2927
0,3080
0,1537
0,3712
0,4876
0,3466
0,2438
0,3525
0,1968
0,4973
0,3571
0,4632
0,2596
0,1426
868
0,0945
0,2927
868
868
0,7212
0,1486
0,4487
0,3559
17
ArkadaşYardımı
DiğerYardım
YardımAlmıyor
AiledeHükümlü
AiledeHükümlü1+
Ailede Hukumlu yok
Hükümlü bir güçlükle karşılaştığında arkadaşları yardım ediyor
Hükümlü bir güçlükle karşılaştığında hayır dernekleri ve
vakıfları, devket kurumları ya da hemşehilerinden yardım alıyor
Hükümlü bir güçlükle karşılaştığında hiç bir yerden yardım
alıyor
Hükümlünün ailesinde herhangi bir suçtan hüküm giymiş
kendisinden başka birisi var
kendisinden başka birden çok kişi var
kendisinden başka hiç kimse yok
868
0,0069
0,0829
868
0,0288
0,1673
868
0,0000
0,0000
868
0,7028
0,4573
868
0,0472
0,2123
868
0,0484
0,2147
18
3. Yöntem ve Tahmin
Tahminde kullanılan veri seti İsrafı Önleme Vakfı’nın 2006 yılında yaptığı anketten
oluşturulmaktadır. Anket sonucunda oluşturulan bağımlı ve bağımsız değişkenler ikili
değerler almaktadır. Yani bağımlı değişken,
şeklinde ifade edilmektedir. Bu nedenle tahminde Probit yöntemi kullanılması uygun bir
seçenektir. Tahmin edilen model aşağıda belirtildiği gibidir (Cameron/Trivedi, 2005: 470)
Burada
standart normal kümülatif dağılım fonksiyonudur. Standart normal sıklık
fonksiyonu ise,
olarak ifade edilmektedir..
Bu ifadede y mal varlığına karşı işlenen suçlar (hırsızlık ve gasp, dolandırıcılık-sahtecilik,
ekonomik suçlar-çek-senet, zimmete para geçirmek-rüşvet), x ise yas, eğitim, gelir, eski
hükümlü olup olmadığı, işsiz olup olmadığı, mesleği, anne ve babanın eğitim düzeyi, aile
yapısı, kardeş sayısı, madde bağımlılığı, zor durumda yardım alıp almadığı, aile ve yakın
çevresinde eski hükümlü bulunup bulunmadığı , göç edip etmediği gibi toplam 41 açıklayıcı
değişkeni içermektedir.
Gelir değişkeni olarak 4 farklı gelir düzeyi ele alınmıştır: Geliri olmayanlar, Gelir 1 grubu
(250 TL ve altı + 251 -500 TL arası geliri olanlar), Gelir 2 grubu (501 – 1.000 TL arası geliri
olanlar), Gelir 3 grubu ( 1.000 – 2.500 TL arası geliri olanlar) ve Gelir 4 grubu ( 2.500 TL ve
üstü geliri olanlar).
19
Eğitim değişkeni olarak, okur yazarlık, ilkokul mezunu, lise mezunu ayrı ayrı, üniversite ve
yüksek lisans mezunu olmak aynı seviyede değerlendirilerek eğitim durumunun mal varlığına
karşı işlenen suçlar üzerindeki etkisi incelenmiştir.
Tahmin sonucunda eğitim düzeyi, gelir düzeyi, anne ve babanın eğitim düzeyi arttıkça mal
varlığına karşı suç işleme olasılığının azalması beklenmektedir. Kişinin daha önce bir veya
birden fazla hükümlü olmasının, madde bağımlılığının, göç etmiş olmanın mal varlığına karşı
suç işleme olasılığını arttırması beklenmektedir.
Tahmin sonuçları Tablo 2’de marjınal etkiler ise Tablo 3’de verilmektedir.
Tablo 2: Probit Tahmin Sonucu
Değişken
Erkek
Yaş
YaşKare
OkmaYazmaBilmyr
İlkokulMezunu
LiseMezunu
UniversiteMezunu
TekÇocuk
2veya3kardeşli
Bekar
İşsiz
GeliriYok
Gelir1
Gelir2
Gelir3
MalVarlığıSuçları
-0.123
(0.1880)
-0.131***
(0.0248)
0.00141***
(0.0003)
0.0438
(0.2500)
-0.278
(0.1690)
-0.285
(0.1840)
-0.0349
(0.2460)
-0.0227
(0.2410)
0.320***
(0.1140)
0.0757
(0.1300)
0.0977
(0.1470)
0.0448
(0.2590)
-0.105
(0.2400)
-0.122
(0.2450)
-0.198
(0.2730)
20
GöçEtmiş
GöçEtmiş5+YılÖnce
Eski Mahkum
BirdenFazlaKezMahkumOlmuş
Bağımlı
Çekirdek Aile
Boşanmış Ebeveyn
AilesiYok
Anneİlkokul Mezunu
AnneLise Mezunu
Babaİlkokul Mezunu
BabaLiseMezunu
BabaÜniversite Mezunu
AiledeHükümlü
AiledeHükümlü1+
Sabit
-0.0504
(0.1500)
0.223**
(0.1040)
0.397***
(0.1230)
0.319**
(0.1390)
0.13
(0.0975)
0.00536
(0.1720)
0.0372
(0.1560)
0.362***
(0.1290)
0.0105
(0.1430)
-0.433*
(0.2350)
-0.0914
(0.1840)
-0.00699
(0.2920)
-0.0804
(0.1430)
0.168
(0.1490)
0.0161
(0.2150)
-0.0461
(0.3540)
-0.172
(0.1160)
-0.201
(0.2400)
2.099***
(0.5840)
868
GözlemSayısı
Standart hatalar parantez içindedir
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Tablo 3: Marjinal Etkiler
Değişken
dy/dx
Erkek
Yaş
YaşKare
OkmaYazmaBilmyr
İlkokulMezunu
LiseMezunu
-0.0443275
-0.0459116
0.0004937
0.0155095
-0.0970261
-0.0964446
p değeri
0.520135
0.000000
0.000014
0.862035
0.098880
0.106341
21
UniversiteMezunu
-0.012134
0.886341
TekÇocuk
-0.0079252
0.924356
2veya3kardeşli
0.1159771
0.006539
Bekar
0.0265417
0.560344
İşsiz
0.0348814
0.512779
GeliriYok
0.0158279
0.863478
Gelir1
-0.0366484
0.660203
Gelir2
-0.0422481
0.610731
Gelir3
-0.0664639
0.445339
GöçEtmiş
-0.0174796
0.734971
GöçEtmiş5+YılÖnce
0.0792372
0.032690
Eski Mahkum
0.1456359
0.001734
BirdenFazlaKezMahkumOlmuş
0.1168721
0.025985
Bağımlı
0.0457375
0.185728
Çekirdek Aile
0.0018799
0.975162
Boşanmış Ebeveyn
0.0131309
0.812330
AilesiYok
0.1332563
0.006790
0.0036748
0.941393
Anneİlkokul Mezunu
-0.1348112
0.032772
AnneLise Mezunu
-0.0314826
0.613568
-0.0024455
0.980854
-0.0281144
0.572210
Babaİlkokul Mezunu
0.0596447
0.266746
BabaLiseMezunu
0.0056672
0.940341
BabaÜniversiteMezunu
-0.0159593
0.895335
AiledeHükümlü
-0.0614483
0.143823
AiledeHükümlü1+
-0.0668113
0.376305
(*) dy/dx kukla değişkenin 0’dan 1’e kesikli değişikliğini göstermektedir.
Tahmin sonuçları genel olarak beklenen sonuçları vermektedir. Okur yazar olmama mal
varlığına karşı suç işleme oranını arttırmakta, eğitim düzeyi yükseldikçe suç işleme düzeyi
azalmaktadır. Gelir düzeyi istatistikî olarak anlamlı olmamakla birlikte beklenen işaretleri
vermektedir. Gelirin bildirildiği durumlarda suçluluğu azaltmaktadır. Yaş arttıkça mal
varlığına karşı suç işleme olasılığı azalmaktadır. Annenin okur yazar olmaması suç işleme
olasılığını pozitif yönde etkilemekle birlikte babanın eğitim düzeyi, anlamlı sonuçlar
vermemektedir.
Eski hükümlü olmak suçluluğu arttırmaktadır. Ailesiz olmak suçluluğu arttırmaktadır, ancak
aile yapısı ile ilgili diğer değişkenler anlamlı sonuçlar vermemektedir. Yaşadığı yere 5 yıldan
önce göç etmiş olmak istatistiki olarak anlamlı olmamakla birlikte suçluluğu azaltırken göç
22
üzerinden 5 yıldan fazla zaman geçmiş olması suçluluğu arttırmaktadır. Madde bağımlılığı
suçu pozitif yönde etkilemekle birlikte istatistiki olarak anlamlı değildir.
Buna karşın işsizlik, ailede hükümlü olup olmaması, zor durumda yardım eden olup olmaması
suçluluğu açıklamaya yardımcı olmamaktadır.
Sonuç:
Bir toplumun suç oranının o toplumun refah düzeyini etkileyen çok önemli bir etken olması
ve suçu önlemek ve suçtan korunmak üzere yapılan kamu harcamaları ve özel harcamalar ile
suçların sebep olduğu zararlar dolayısıyla toplum önemli miktarda maliyete katlanması
nedeniyle suç işlemeye neden olan etkenler saptandığında suçla mücadelede daha etkin
politikalar üretmek de kolaylaşacaktır.
Literatürdeki çalışmalara bakıldığında, suç ile caydırıcılık ve suç ile eğitim arasında negatif,
suç ile eşitsizlik arasında pozitif yönde bir ilişki olduğu ancak suç ile işsizlik arasındaki
ilişkiyi inceleyen çalışmaların farklı sonuçlara ulaştığı görülmektedir.
Bu çalışmada malvarlığına karşı işlenen suçları etkileyen nedenleri saptanmaya çalışılmıştır.
Mal varlığına karşı işlenen suçlar eldeki, veri seti çerçevesinde, hırsızlık ve gasp,
dolandırıcılık ve sahtecilik, ekonomik suçlar, çek ve senet suçları , zimmete para geçirmek
ve rüşvet suçlar olarak tanımlanmıştır.
Ceza İnfaz Kurumlarında bulunan 1.525 hükümlü ile 2006 yılında yapılan anketten
oluşturulan veri seti kullanılarak probit yöntemi ile yapılan tahmin genel olarak literatürde
bulunanlara paralel sonuçlar vermektedir. Eğitim düzeyi yükseldikçe mal varlığına karşı suç
işleme düzeyinin azaldığı gözlenmekte, annenin okur yazar olmamasının
suç işleme
23
olasılığını pozitif yönde etkilediği ancak babanın eğitim düzeyinin , anlamlı sonuçlar
vermediği görülmektedir.
Gelir düzeyi istatistiki olarak anlamlı olmamakla birlikte beklenen işaretleri vermekte ve
kişinin gelirin bildirdiği durumlarda suçluluğu azaltmaktadır. Buna karşın işsizlik suçluluğu
açıklamaya yardımcı olmamaktadır.
Kaynakça
BECKER, Gary S., (1968). “Crime and Punishment: An Economic Approach” Journal of
Political Economy, 76/2: 169-217.
CAMERON, Colin A./ TRIVEDI Pravin K. (2005) Microeconometrics (New York:
Cambridge University Press).
EDMARK, Karin, (2005). “Unemployment and Crime: Is there a Connection?” Scandinavian
Journal of Economics, 107/2: 353-373
EHRLICH, Isaac, (1973). “Participation in İllegitimate Activities: A Theoretical and
Empirical Investigation”, Journal of Political Economy, 81 (3): 521-565.
FLEİSHER, Belton M., (1966). “The Effects of Income on Delinquency”, American
Economic Review, 56 (1/2): 118-137
FREEMAN, Richard B., (1982). “Crime and the Labor Market” , NBER Working Paper no.
1031.
FREEMAN, Richard B., (1991). “Crime and the Employment of Disadvantaged Youth”,
NBER Working Paper no. 3875.
KELLY, Morgan, (2000). “Inequality and Crime”, The Review of Economics and Statistics,
82/4: 530-539
LOCHNER, Lance, (1999). “Education, Work and Crime: Theory and Evidence”, Working
Number No. 465, Center for Economic Research (RCER) - University of
Rocherster.
LOCHNER, Lance/MORETTİ, Enrico (2001) “The Effect of Education on Crime: Evidence
from Prison Inmates, Arrests and Self Reports”, NBER Working Paper no. 8605.
MACHIN, Stephen/MEGHİR, Costas (2000). “Crime and Economic Incentives”, IFS
Working Paper WP 00/17, The Institute for Fiscal Studies.
OLIVER, Alison, (2002). “ The Economics of Crime: An Analysis of Crime Rates in
America”, The Park Place Economist, 10: 30-35
SJOQUIST, David L., (1973). “Property Crime and Economic Behaviour: Some Empirical
Results”, American Economic Review, 53: 1271-1295
24

Suça Neden Olan Etkenler Ve Hükümlü Profilinden Kanıtlar

Transkript

Benzer belgeler

Loop ve Selin Damar_basın