Türkiye’de Gelir Eşitsizliği Suç İlişkisi Panel Veri Analizi Yaklaşımı

Abstract

Bu çalışmanın temel amacı; 2008-2018 yılları arasında Türkiye’nin 12 alt bölgesinde işlenen suçlar ve gelir eşit-sizliği arasında bir ilişki olup olmadığını test etmektir. Söz konusu ilişkiyi test ederken kesit ve zaman boyutunun bir arada bulunduğu seriler için uygun olan panel veri analizi yönteminden faydalanılmıştır. Çalışmada bağımlı değişken olarak suçu temsilen çeşitli suçlar sebebiyle cezaevine giren kişi sayısı kullanılmıştır. Bağımlı değişken üzerindeki etkisi incelenen temel bağımsız değişken, gelir eşitsizliğini temsilen Gini katsayısıdır. Kullanılan diğer kontrol değişkenler ise kişi başına düşen GSYİH, işsizlik oranı, üçüncül okullaşma oranı ve kentleşmedir. Elde edilen sonuçlar, gelir eşitsizliği ve suç arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir. Çalışmadan elde edilen diğer bulgular şu şekildedir: Kişi başına düşen gelir ve üçüncül okullaşma oranındaki artış ile işlenen suç sayısı arasında negatif, kentleşme oranı ve işsizlik oranındaki artış ile işlenen suç sayısı arasında pozitif bir ilişki saptanmıştır. Bu sonuçlar, ilgili literatürle karşılaştırıldığında uyumludur. Buna göre gelir dağılımı eşitsizliğini, işsizliği ve kentleşmeyi azaltıcı politikalar; yüksek eğitime katılımı ve kişi başına düşen geliri artırıcı politikalar suçla mücadelede önemlidir.

The main goal of this study is to determine whether there is a relation between crime and income inequality for Turkey’s 12 sub-regions during 2008-2018. For testing this relation, the panel data analysis was used which is the proper approach when a dataset has both cross-section and time dimensions together. The dependent variable of the study is the number of people who end up in prison which is used as the proxy of crime. Gini is selected as the main independent variable which is a proxy of income inequality. GDP per capita, unemployment rate, tertiary school enrollment rate and urbanization rate are the control variables of the model. The results reveal that there is a positive and significant relationship between income inequality and crime. Besides that, while GDP per capita and tertiary school enrollment effect the crime negatively, urbanization and unemployment effect positively. These results are compatible with the related literature. Accordingly these results, the policies which decrease the income inequality, unemployment and urbanization, and the policies which increase tertiary school enrollment and GDP per capita, are the deterrent factors of crime.