İnklüziv İqtisadi İnkişaf İndeksi (Inclusive Economic Development Index, IEDI), iqtisadi inkişafın yalnız miqyasını deyil; iqtisadi irəliləyiş, gəlir bərabərliyi və yoxsulluğun azaldılması ilə yanaşı çıxış və imkanların genişlənməsini birlikdə təmsil etməyə çalışan, bu tədqiqatda 0–10 aralığında istifadə olunan kompozit inkişaf göstəricisidir. Bu tədqiqat İndoneziyanın 34 əyalətində 2018–2022 dövrünə aid ümumilikdə 170 əyalət-il müşahidəsindən istifadə edərək səkkiz müxtəlif cinayət sinfinin IEDI ilə əlaqəsini panel məlumat reqressiyası ilə araşdırır. Chow və Hausman testlərindən sonra Fixed Effect Model seçilmiş, qiymətləndirmələr EViews 9.0 istifadə edilərək aparılmışdır.

Mənbənin Fixed Effect Model nəticələrinə görə üç cinayət kateqoriyası statistik əhəmiyyət göstərir. Crimes Against Decency (DECENCY) əmsalı −0.000370 və p = 0.05705 ilə %10 əhəmiyyətlilik səviyyəsində mənfidir. Crimes Against the Liberty of the Person (LIBERTY) əmsalı −0.001155 və p = 0.0435 ilə %5 səviyyəsində mənfidir. Crimes Against Public Order (PUBLIC) əmsalı isə +0.000430 və p = 0.0232 ilə %5 səviyyəsində əhəmiyyətli, lakin müsbətdir. PUBLIC nəticəsinin istiqaməti tədqiqatın başlanğıc hipotezinin əksidir və buna görə mənbə H8-i qəbul etmir.

Crimes Against Life (LIFE), Physical/Body Crimes (BODY), Crimes Against Property (PROPERTY), Drug-related Crimes (DRUG) və Fraud, Embezzlement and Corruption qrupunu təmsil edən CORRUPT dəyişənləri üçün statistik baxımdan əhəmiyyətli əlaqə bildirilməmişdir. CORRUPT əmsalı müsbət olsa da p = 0.14475-dir; buna görə tədqiqatdan “korrupsiya inklüziv inkişafı artırır” nəticəsi çıxarıla bilməz.

Tədqiqat müşahidə xarakterli panel məlumatlarına əsaslanır. Fixed effects modeli əyalət səviyyəsində zaman ərzində dəyişməyən heterogenliyin bir hissəsini nəzarətdə saxlayır; lakin tədqiqat randomizə edilmiş eksperiment deyil və zamanla dəyişən bütün qarışdırıcı amilləri aradan qaldırdığını göstərmir. Buna görə əmsallar, mənbənin “effect/impact” terminologiyası qorunmaqla yanaşı, eksperimental və qəti səbəb-nəticə təsirləri kimi şərh edilməməlidir.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

İnklüziv iqtisadi inkişaf yalnız ümumi iqtisadi istehsalın artımını deyil, artımın cəmiyyətin müxtəlif təbəqələrinə necə yayıldığını, imkanlara çıxışı, yoxsulluğu, bərabərsizliyi və insan rifahını da nəzərə alır. Cinayət fəaliyyəti təhlükəsizliyi poza, əməliyyat xərclərini artıra, investisiyanı və məhsuldar iqtisadi fəaliyyəti çəkindirə, sosial kapitalı aşındıra və insanların təhsil, əmək və ya gəlir əldə etmə imkanlarını azalda bilər.

Mənbə İndoneziyada əvvəlki tədqiqatların çoxunun ümumi cinayət səviyyəsinə və ya yalnız müəyyən cinayət növlərinə yönəldiyini; müxtəlif cinayət siniflərinin əyalət səviyyəsində inklüziv iqtisadi inkişafla əlaqəsini eyni panel modelində araşdıran müasir tədqiqatların məhdud olduğunu bildirir.

Tədqiqatın yeniliyi BPS-Statistics Indonesia-nın cinayət təsnifatına əsaslanan səkkiz müxtəlif cinayət dəyişənini İndoneziyanın 34 əyaləti və 2018–2022 dövrü üçün eyni modeldə IEDI ilə əlaqələndirməsidir.

Inclusive Economic Development Index (IEDI) nədir?

IEDI bu tədqiqatda iqtisadi irəliləyiş, gəlir bərabərliyi, yoxsulluğun azaldılması və iqtisadi imkanlara çıxış kimi inklüziv inkişaf ölçülərini 0–10 aralığındakı kompozit dəyərlə təmsil edən asılı dəyişəndir; daha yüksək dəyər daha yüksək inklüziv iqtisadi inkişaf səviyyəsini ifadə edir.

IEDI niyə yalnız ÜDM artımı deyil?

İqtisadi artım ümumi istehsalın və ya gəlirin genişlənməsini göstərə bilər, lakin bu artımın cəmiyyətin bütün təbəqələrinə çatıb-çatmadığını təkbaşına izah etmir. IEDI-nin məqsədi iqtisadi genişlənməni bərabərsizlik, yoxsulluq, insan potensialı, çıxış və imkan ölçüləri ilə birlikdə qiymətləndirməkdir.

Buna görə bir cinayət növünün IEDI ilə əlaqəsi yalnız şirkətlərin və ya ölkənin istehsal həcmini deyil, daha geniş sosial-iqtisadi şəraitin kompozit göstəricisini əhatə edir.

2018–2022 dövründə cinayət konteksti

Mənbə giriş hissəsində İndoneziyada polisə bildirilən cinayətlərin sayının 2022-ci ildə 372.965 hadisəyə çatdığını və əvvəlki illə müqayisədə %55,7 artdığını bildirir.

100.000 nəfərə düşən cinayət səviyyəsi 2021-ci ildə 90 olduğu halda 2022-ci ildə 137-yə yüksəlmiş; mənbə bunu %52,22 artım kimi göstərmişdir.

Crime clock kimi ifadə olunan cinayətlər arasındakı orta vaxt intervalı isə 2021-ci ildə 131 saniyə olduğu halda 2022-ci ildə 84 saniyəyə enmişdir. Daha qısa crime clock, bildirilən cinayətlərin daha tez-tez baş verdiyini ifadə edir.

Mənbə Şəkil 2-yə görə 2022-ci ildə ümumi bildirilən cinayət sayı baxımından East Java Regional Police ən yüksək qrupda yer alır; onu North Sumatra və Metro Jaya izləyir. North Maluku, North Kalimantan və West Sulawesi daha aşağı ümumi cinayət sayları göstərir. Lakin ümumi hadisə sayı ilə əhaliyə görə hesablanan cinayət riski eyni şey deyil. Mənbə North Sulawesi, West Papua və South Sulawesi-ni yüksək crime-rate profilləri arasında göstərir.

Səkkiz cinayət kateqoriyası

PROPERTY dəyişəni mənbədə iki ayrı BPS sinfinin, yəni zorakılıqla və zorakılıqsız əmlaka qarşı törədilən cinayətlərin bir dəyişəndə birləşdirilməsi ilə yaradılmışdır.

Tədqiqatın hipotezi

Mənbə nəzəri olaraq səkkiz cinayət kateqoriyasının hamısı üçün eyni istiqamətli başlanğıc hipotezini qurur:

Daha çox cinayət → daha aşağı inklüziv iqtisadi inkişaf.

Buna görə xüsusi reqressiya tənliyinin nəzəri yazılışında bütün cinayət dəyişənlərinin qarşısına mənfi işarə qoyulmuşdur.

Fixed Effect Model (FEM) nədir və bu tədqiqatda niyə seçilib?

Fixed Effect Model əyalətlərin zaman ərzində dəyişməyən, lakin müşahidə olunmayan xüsusiyyətlərini əyalət səviyyəsində sabit terminlər vasitəsilə nəzarətdə saxlamağa çalışan panel məlumat modelidir; bu tədqiqatda həm Chow, həm də Hausman testləri sabit təsirlər strukturunu dəstəklədiyi üçün əsas reqressiya FEM/LSDV ilə qiymətləndirilmişdir.

Niyə panel məlumat istifadə olunur?

Panel məlumat eyni coğrafi vahidlərin bir neçə il ərzində təkrar müşahidə edilməsinə imkan verir. Bu tədqiqat 34 əyaləti 2018, 2019, 2020, 2021 və 2022-ci illərdə izləyir.

\[ 34\ \text{il} \times 5\ \text{yıl} = 170\ \text{gözlem} \]

Bu struktur yalnız əyalətlər arasındakı fərqləri deyil, eyni əyalətin zaman içindəki dəyişməsini də modelə daxil edir.

LSDV ilə Fixed Effects arasındakı əlaqə

Least Squares Dummy Variable (LSDV), fixed effects modelinin əyalət kimi kəsiyə aid vahidlər arasındakı sabit fərqləri dummy dəyişənlər və ya ekvivalent sabit təsir parametrləri vasitəsilə qiymətləndirən OLS təqdimatıdır.

Hər əyalətin özünəməxsus sabit təsiri ola bilər. Beləliklə coğrafi, institusional, mədəni və ya başqa, zaman ərzində nisbətən sabit xüsusiyyətlərin ümumi reqressiya sabitinə qarışması azaldılmağa çalışılır.

Bu sabit təsirlər cinayət əmsallarının özü deyil. Məsələn, Papua üçün mənfi individual effect görülməsi “Papua-da cinayət IEDI-ni bu qədər azaldır” demək deyil.

Mənbənin ümumi panel tənliyi

Mənbə Tənlik (2)-ni belə verir:

\[ Y_{it} = \alpha + \beta_1X_{1it} - \beta_2X_{2it} + \cdots + \beta_nX_{nit} + \epsilon_{it} \]

\(Y_{it}\), \(i\) əyalətinin \(t\) dövründəki asılı dəyişəndir.

\(X_{nit}\), modelə daxil edilən izahedici dəyişənlərdən biridir.

\(\alpha\), sabit termindir.

\(\beta_n\), müvafiq izahedici dəyişənin əmsalıdır.

\(\epsilon_{it}\), modelin izah edə bilmədiyi xəta komponentidir.

Mənbə ümumi tənlikdə \(\beta_1X_1\) üçün müsbət, \(\beta_2X_2\) üçün mənfi işarədən istifadə edir. Standart ümumi panel reqressiya yazılışında işarələr qiymətləndirilmiş əmsalların özünə buraxıla bilər; lakin Verianla mənbə tənliyini səssizcə dəyişdirmir.

Mənbənin nəzəri xüsusi tənliyi

Tənlik (3) bütün cinayət kateqoriyalarının IEDI üzərində mənfi əlaqə yaradacağı başlanğıc hipotezini riyazi şəkildə əks etdirir:

\[ \begin{aligned} IEDI_{it}={}& \alpha -\beta_1LIFE_{it} -\beta_2BODY_{it} -\beta_3DECENCY_{it}\\ &-\beta_4LIBERTY_{it} -\beta_5PROPERTY_{it} -\beta_6DRUG_{it}\\ &-\beta_7CORRUPT_{it} -\beta_8PUBLIC_{it} +\epsilon_{it} \end{aligned} \]

Buradakı mənfi işarələr nəticə deyil; tədqiqatçıların əvvəlcədən qurduğu hipotezin istiqamətini təmsil edir. Faktiki qiymətləndirmədə CORRUPT və PUBLIC əmsallarının müsbət çıxması, məlumatın bu iki dəyişən üçün başlanğıcdakı mənfi istiqamət fərziyyəsini dəstəkləmədiyini göstərir.

Chow testi nəyi seçdi?

Chow testi Fixed Effect Model-i Common Effect Model-ə qarşı dəstəkləmişdir. Daha sonra Hausman testi Fixed Effect Model-i Random Effect Model-ə qarşı dəstəkləmişdir. Buna görə mənbə Lagrange Multiplier testinə keçməyə ehtiyac olmadığını bildirir.

Klassik fərziyyə yoxlamaları

Mənbə FEM üçün normallıq, heteroskedastiklik və multicollinearity testlərini tətbiq etmişdir.

Təsviri statistika

Mənbə standart sapmanın ortalamanı aşmasını “outlier ola bilər”, aşmamasını isə “outlier yoxdur” kimi şərh edir. Buna görə BODY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT və PUBLIC dəyişənlərində mümkün uç dəyərlərdən bəhs edilir.

Tədqiqatın nəticəsi deyil, metodoloji izah: Standart sapmanın ortalamadan böyük olması paylanmanın yüksək dəyişkənliyə malik olduğunu göstərə bilər; lakin təkbaşına formal outlier testi deyil. Uç dəyərləri qəti müəyyənləşdirmək üçün müşahidə səviyyəsində paylanma və ya ayrıca outlier metodu tələb olunur. Mənbə belə əlavə test bildirmir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

FEM əmsallarının hamısı

Model uyğunluğu: R² = 0.830472; Adjusted R² = 0.776170; F-statistic = 15.29357; Prob(F-statistic) = 0.000000.

Yekun qiymətləndirmə tənliyi

Mənbə Tənlik (4)-ü belə bildirir:

\[ \begin{aligned} IEDI_{it}={}& 6.140872 -0.003260LIFE_{it} -0.000140BODY_{it}\\ &-0.000370DECENCY_{it} -0.001155LIBERTY_{it}\\ &-0.00000354PROPERTY_{it} -0.0000116DRUG_{it}\\ &+0.0000807CORRUPT_{it} +0.000430PUBLIC_{it} +\epsilon_{it} \end{aligned} \]

Bu tənlikdə əmsallar digər model dəyişənləri sabit olduqda müvafiq cinayət kateqoriyasında bir hadisəlik artımla IEDI-də qiymətləndirilən dəyişikliyin istiqamətini və böyüklüyünü göstərir. Lakin yalnız statistik baxımdan əhəmiyyətli əmsallar etibarlı müstəqil əlaqə dəlili kimi qiymətləndirilməlidir.

LIFE nəticəsi

LIFE əmsalı −0.003260-dır. Bir hadisəlik artım modeldə IEDI-nin 0.003260 bal daha aşağı olması ilə əlaqələndirilib; lakin mənbə p = 0.11495 verdiyinə görə bu əlaqə %5 səviyyəsində əhəmiyyətli deyil və H1 rədd edilib.

Beləliklə mənfi əmsal təkbaşına “həyata qarşı cinayətlər IEDI-ni azaldır” kimi qəti nəticə çıxarmaq üçün kifayət deyil.

BODY nəticəsi

BODY əmsalı −0.000140 və mənbənin p-dəyəri 0.11745-dir. İşarə nəzəri gözlənti ilə uyğundur, lakin əlaqə statistik baxımdan əhəmiyyətli deyil. H2 rədd edilib.

DECENCY nəticəsi

DECENCY əmsalı −0.000370-dır və mənbə p = 0.05705 bildirir. Məqalə %10 əhəmiyyətlilik həddindən istifadə edərək H3-ü qəbul edir.

Mənbə bu əlaqəni cinsi zorakılıq və təqibin zərərçəkənlərdə psixoloji, fiziki, təhsil və iqtisadi nəticələr yarada bilməsi; əmək qabiliyyəti, gəlir, təhsil imkanı və həyat keyfiyyətinə təsir edə bilməsi ilə izah edir.

Bu mexanizmlər mənbə müzakirəsinin nəzəri izahıdır. Tədqiqat zərərçəkən səviyyəsində gəlir və ya təhsil itkisini ayrıca vasitəçilik modeli ilə ölçməyib.

LIBERTY nəticəsi

LIBERTY əmsalı −0.001155 və mənbənin p-dəyəri 0.0435-dir. Mənbə bunu %5 əhəmiyyətlilik səviyyəsində mənfi əlaqə kimi qiymətləndirir və H4-ü qəbul edir.

LIBERTY kateqoriyası mənbədə xüsusilə uşaq əməyindən istifadə və kidnapping kimi şəxsin azadlığına yönələn cinayətləri əhatə edir. Mənbə bu cinayətlərin təhsil, sağlamlıq, həyat səviyyəsi və gələcək iqtisadi imkanlara zərər verə biləcəyini müzakirə edir.

PROPERTY nəticəsi

PROPERTY əmsalı −0.00000354, p = 0.46605-dir. Statistik əhəmiyyət tapılmadığı üçün H5 rədd edilib.

Mənbə əmlaka qarşı cinayətlərin nəzəri olaraq iqtisadi fəaliyyəti poza biləcəyinə baxmayaraq, IEDI-nin uzunmüddətli məşğulluq, təhsil və əsas xidmətlərə çıxış kimi komponentlərinin qısamüddətli əmlak cinayəti dalğalanmalarına birbaşa reaksiya verməyə biləcəyini müzakirə edir.

DRUG nəticəsi

DRUG əmsalı −0.0000116, p = 0.42845-dir. H6 rədd edilib.

Mənbə narkotik cinayətlərinin sağlamlıq və sosial həyat baxımından zərərli ola biləcəyini müzakirə etsə də, bu məlumat dəstində IEDI üzərində statistik baxımdan əhəmiyyətli müstəqil əmsal tapılmadığını bildirir.

CORRUPT nəticəsi

CORRUPT əmsalı +0.0000807, p = 0.14475-dir. Müsbət işarə statistik baxımdan əhəmiyyətli deyil və H7 rədd edilib.

Mənbə müzakirəsində bəzi əvvəlki tədqiqatların aşağı institusional keyfiyyət şəraitində “grease the wheels” adlandırılan nəzəri mexanizmi müzakirə etdiyini qeyd edir. Bu, hazırkı tədqiqatın korrupsiyanın iqtisadi inkişafa faydalı olduğunu sübut etdiyi demək deyil.

Bu tədqiqatda CORRUPT əmsalı statistik baxımdan əhəmiyyətli deyil. Buna görə müsbət işarədən siyasət və ya səbəbiyyət nəticəsi çıxarıla bilməz.

İctimai Asayişə Qarşı Cinayətlər Niyə Əhəmiyyətli Olduğu Halda Hipotezi Dəstəkləmədi?

PUBLIC dəyişəni p = 0.0232 ilə mənbədə statistik baxımdan əhəmiyyətlidir, lakin əmsalı +0.000430-dur; tədqiqatın H8 hipotezi mənfi əlaqə nəzərdə tutduğu üçün əhəmiyyətlilik təkbaşına hipotezi təsdiqləməmiş, əks işarəyə görə H8 rədd edilmişdir.

PUBLIC nəticəsinin mənası

PUBLIC dəyişənində bir hadisəlik artım modeldə IEDI-nin orta hesabla 0.000430 bal daha yüksək olması ilə əlaqələndirilmişdir; lakin bu nəticə “ictimai asayişə qarşı cinayətlər iqtisadi inkişafı artırır” kimi səbəb-nəticə formasında oxunmamalıdır.

Mənbə müsbət işarə üçün bir neçə mümkün izahı müzakirə edir. İctimai asayişə qarşı cinayət kateqoriyasının vandalizm, nümayiş və ictimai etiraz kimi bir-birindən fərqli hadisələri əhatə edə bilməsi bunlardan biridir. Bəzi ictimai nümayişlərin vətəndaşların tələblərini ifadə etdiyi demokratik iştirak formaları ola biləcəyi mənbə müzakirəsində qeyd olunur.

Bu mexanizm tədqiqatda ayrıca sınaqdan keçirilməyib. PUBLIC dəyişəninin daxilindəki alt cinayət növlərinin ayrıca əmsalları olmadığından hansı alt kateqoriyanın müsbət əmsalla əlaqəli olduğu müəyyən edilə bilməz.

Dərc olunan p-dəyərləri haqqında metodoloji qeyd

Cədvəl 4-dəki t-statistikaları ilə “Prob.” dəyərləri müqayisə edildikdə bir çox sətirdəki ehtimal dəyəri standart iki tərəfli p-dəyərinin təxminən yarısı görünür. Bu vəziyyət istiqamətli/bir tərəfli hipotez testindən istifadə edilmiş ola biləcəyini düşündürür.

Lakin mənbənin metod bölməsində “bir tərəfli test istifadə olunacaq” kimi açıq prosedur müəyyən edilmir. Buna görə Verianla mənbədə dərc olunan p-dəyərlərini olduğu kimi qoruyur, lakin onların standart iki tərəfli p-dəyərlər olduğunu da fərz etmir.

R² və Adjusted R² necə oxunmalıdır?

Mənbə R² = 0.830472 və Adjusted R² = 0.776170 bildirir.

Müəlliflər adjusted R² dəyərini %77,61 kimi ifadə edərək səkkiz cinayət növünün IEDI variasiyasını izah etmə nisbəti kimi təsvir edirlər.

Tədqiqatın nəticəsi deyil, metodoloji izah: Fixed Effect Model-in izah gücü yalnız səkkiz cinayət əmsalından deyil, əyalət səviyyəsində fixed effects strukturundan da təsirlənir. Buna görə %77,61 dəyəri “cinayət dəyişənləri təkbaşına IEDI-nin düz %77,61-ni izah edir” kimi izolyasiya olunmuş səbəbiyyət töhfəsi kimi oxunmamalıdır.

Əyalət səviyyəsində individual effects

Ümumilikdə 18 əyalət mənfi, 16 əyalət müsbət individual effect göstərir. Mənbə mənfi dəyərləri müvafiq əyalətin modeldəki IEDI səviyyəsinin orta milli səviyyədən aşağı, müsbət dəyərləri isə yuxarı olması kimi şərh edir.

Bu fixed-effect dəyərləri cinayət əmsalları deyil. Onlar əyalət səviyyəsində zaman ərzində sabit qalan və reqressiya dəyişənlərində açıq şəkildə yer almayan heterogenliyin model sabitində əks olunan hissəsidir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Mənbənin istifadə etdiyi əhəmiyyətlilik qərarlarına görə DECENCY, LIBERTY və PUBLIC IEDI ilə statistik baxımdan əhəmiyyətli əlaqə göstərir.
• DECENCY və LIBERTY əmsalları mənfidir və başlanğıc hipotezinin istiqaməti ilə uyğundur.
• PUBLIC əmsalı müsbət və əhəmiyyətlidir; istiqamət hipotezin əksidir.
• LIFE, BODY, PROPERTY və DRUG əmsalları mənfidir, lakin əhəmiyyətli deyil.
• CORRUPT əmsalı müsbətdir, lakin əhəmiyyətli deyil.
• Chow və Hausman testləri FEM seçimini dəstəkləyir.
• Model bütövlükdə F-testində statistik baxımdan əhəmiyyətlidir.
• 34 əyalət üçün fərqli individual fixed effects mövcuddur.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Hər bir cinayət növünün IEDI üzərində əhəmiyyətli mənfi təsiri olduğu göstərilməyib.
• PUBLIC dəyişəninin müsbət əmsalı ictimai asayiş cinayətlərinin iqtisadi inkişafı artırdığını sübut etmir.
• CORRUPT dəyişəninin müsbət əmsalı korrupsiyanın faydalı olduğunu sübut etmir; əmsal əhəmiyyətli deyil.
• LIFE, BODY, PROPERTY və DRUG üçün mənfi əmsalların olması təkbaşına etibarlı müstəqil təsir dəlili deyil.
• Adjusted R² = 0.776170 dəyərinin hamısı yalnız cinayət dəyişənlərinin xalis təsiri deyil; model fixed effects ehtiva edir.
• Nəticələr İndoneziyadan kənar ölkələrə birbaşa ümumiləşdirilə bilməz.
• Tədqiqat cinayət ilə inklüziv inkişaf arasındakı bütün səbəb mexanizmlərini ayrı-ayrılıqda sınaqdan keçirməyib.
• Cybercrime modeldə yoxdur.
• Cinayətin baş verməsi ilə iqtisadi təsirin ortaya çıxması arasındakı vaxt gecikməsi modeldə ayrıca qiymətləndirilməyib.

Tədqiqatın məhdudiyyətləri

Cinayət əhatəsi: Cybercrime daxil deyil. Mənbə gələcək tədqiqatlarda daha çox cinayət proxy-si istifadə oluna biləcəyini bildirir.

Zaman intervalı: 2018–2022 beşillik dövr nisbətən qısadır. Mənbə daha uzun zaman üfüqünün istifadə olunmasını tövsiyə edir.

Vaxt gecikməsi: Cinayət hadisəsinin iqtisadi və sosial təsiri eyni il ərzində ortaya çıxmaq məcburiyyətində deyil. Mənbə bu time-gap təsirini hazırkı tədqiqatın göstərmədiyini açıq şəkildə qəbul edir.

Model strukturu: Tədqiqat xətti Fixed Effect Model istifadə edir. Mənbə gələcəkdə alternativ modellərlə qısa və uzunmüddətli təsirlərin ayrıca araşdırıla biləcəyini tövsiyə edir.

Müşahidə məlumatı: Tədqiqat ikincil əyalət səviyyəli məlumatdır. Randomizasiya və ya təbii eksperiment dizaynı olmadığı üçün səbəbiyyət dili ehtiyatla istifadə edilməlidir.

Cinayətlərin hadisə sayı ilə ölçülməsi: Cinayət dəyişənləri bildirilən/statistikaya daxil olan hadisə saylarına əsaslanır. Bildirilməyən cinayətlər və ya qeyd keyfiyyətində əyalətlərarası fərqlər ayrıca modelləşdirilmir.

P-dəyərinin bildirilməsi: t-statistikaları və Prob. dəyərləri bir tərəfli test istifadəsinə işarə edə bilər; lakin testin istiqaməti metod bölməsində açıq şəkildə sənədləşdirilmir.

Individual effect şərhi: Mənbə əyalət sabit təsirlərini milli ortalamaya görə şərh edir; bu təsirlər birbaşa cinayət dəyişənlərinin əmsalları deyil.

Mənbənin siyasət tövsiyələri

Mənbə bir cinayət növünə fokuslanan dar siyasət əvəzinə çox-tərəfli və bütöv cinayət qarşısının alınması yanaşmasını müdafiə edir.

Xüsusilə uşaqlar və cinsi istismar baxımından erkən yaşda təhsil, hüquq-mühafizə orqanlarının hadisələrə sürətli və qəti müdaxiləsi, hadisə idarəetməsi üçün davamlı təlim, zərərçəkən və şahidlərin daha güclü qorunması və cəmiyyətin həyat keyfiyyətini yüksəldən siyasətlər tövsiyə olunur.

İctimai asayiş kontekstində müəlliflər vətəndaşların tələb və yaradıcılıqlarını dinc şəkildə ifadə edə biləcəyi platformaların yaradılmasını da müzakirə edir.

Bunlar reqressiyada ayrı-ayrılıqda sınaqdan keçirilmiş siyasət müdaxilələri deyil; məqalə müəlliflərinin empirik nəticələrdən və əvvəlki ədəbiyyatdan çıxış edərək hazırladığı siyasət tövsiyələridir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Crime Traps in Inclusive Economic Development.

Müəlliflər: Meita Indah Fadilla, Gabriella Natalie Krista Anindita, Dini Hariyanti, Nauviero Farizi Syarif.

Müəllif sırası: Mənbə PDF və biblioqrafik qeyddəki sıra qorunub.

Bərabər töhfə: Mənbə PDF-də bərabər birinci müəlliflik və ya bərabər töhfə bəyanı yoxdur.

Məsul müəllif: Gabriella Natalie Krista Anindita.

Qurumlar: Meita Indah Fadilla, Gabriella Natalie Krista Anindita və Dini Hariyanti — Department of Economic Development, Faculty of Economic and Business, Universitas Trisakti. Nauviero Farizi Syarif — The Bartlett School of Planning, The Bartlett Faculty of the Built Environment, University College London.

Jurnal: Economics Development Analysis Journal.

Nəşriyyatçı: Universitas Negeri Semarang; jurnalın cari rəsmi səhifəsi Department of Economic Development, Faculty of Economics, Universitas Negeri Semarang və Asosiasi Pendidikan Ekonomi LPTK nəşriyyat strukturunu göstərir.

Cild / nömrə: Volume 14, Number 4.

Nömrə ili: 2025.

Səhifələr: 491–506.

DOI: 10.15294/edaj.v14i4.30098.

Məqalə tarixçəsi: Received October 2025; Accepted January 2026; Published February 2026.

Mənbə növü: Kəmiyyət, ikincil məlumatlara əsaslanan panel məlumat tədqiqat məqaləsi.

Rəy prosesi: Jurnalın rəsmi siyasət səhifəsi double-blind peer review prosesini göstərir.

Preprint vəziyyəti: Mənbə PDF-də ayrıca preprint versiyası göstərilmir.

Lisenziya: Məqalənin PDF-ində açıq məqalə-lisenziya sətri yoxdur. Jurnalın əvvəlki rəsmi copyright siyasəti Creative Commons Attribution 3.0 lisenziyasını göstərir; buna görə lisenziya məqaləyə xas PDF mətnindən təsdiqlənmiş kimi təqdim edilməməlidir.

Maliyyələşdirmə: Mənbə PDF-də ayrıca maliyyələşdirmə bəyanı yoxdur.

Maraqların toqquşması: Mənbə PDF-də ayrıca maraqların toqquşması bəyanı yoxdur.

Məlumatların əlçatanlığı: Mənbə PDF-də ayrıca Data Availability bölməsi yoxdur.

CRediT / müəllif töhfələri: Mənbə PDF-də ayrıca CRediT və ya ətraflı müəllif töhfələri bölməsi yoxdur.

Etika komitəsi: Mənbə PDF-də ayrıca etika komitəsi bəyanı görünmür. Tədqiqat birbaşa iştirakçı eksperimenti/sorğusu deyil, BPS və Bappenas-ın ikincil əyalət səviyyəli məlumatlarından istifadə edir.

Coğrafi əhatə: İndoneziyanın 34 əyaləti.

Dövr: 2018–2022.

Müşahidə sayı: 170.

Məlumat mənbələri: Badan Pusat Statistik/BPS və Bappenas.

Proqram təminatı: EViews 9.0.

Asılı dəyişən: Inclusive Economic Development Index (IEDI), 0–10.

Müstəqil dəyişənlər: LIFE, BODY, DECENCY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT, PUBLIC.

PROPERTY yaradılma qeydi: BPS-də zorakı və qeyri-zorakı əmlaka qarşı cinayət kateqoriyaları bir PROPERTY dəyişənində birləşdirilib.

Panel model seçimləri: Common Effect Model, Fixed Effect Model və Random Effect Model.

Chow Test: Cross-section χ² = 206.067151; p = 0.0000; FEM seçilib.

Hausman Test: Cross-section random = 22.754566; p = 0.0037; FEM seçilib.

LM testi: Hausman nəticəsindən sonra zəruri hesab edilməyib.

Əsas qiymətləndirmə üsulu: Fixed Effect Model / Least Squares Dummy Variable yanaşması, OLS.

Əsas nəticələr: DECENCY = −0.000370, p = 0.05705; LIBERTY = −0.001155, p = 0.0435; PUBLIC = +0.000430, p = 0.0232. Mənbə bu üç dəyişəni əhəmiyyətli qəbul edir.

Əhəmiyyətli olmayan nəticələr: LIFE = −0.003260, p = 0.11495; BODY = −0.000140, p = 0.11745; PROPERTY = −0.00000354, p = 0.46605; DRUG = −0.0000116, p = 0.42845; CORRUPT = +0.0000807, p = 0.14475.

Model uyğunluğu: R² = 0.830472; Adjusted R² = 0.776170; F = 15.29357; Prob(F) = 0.000000.

Normallıq: Mənbə Cədvəl 4-də 0.344956 dəyərini bildirir; dəyərin test statistikası, yoxsa p-dəyəri olduğu ayrıca etiketlənməyib.

Heteroskedastiklik: Mənbə p > 0.05 olduğuna görə heteroskedastiklik dəlili tapılmadığını bildirir; dəqiq test adı və p-dəyəri bildirilməyib.

Multicollinearity: Mənbə müstəqil dəyişənlər arasındakı korrelyasiya əmsallarının 0.8-dən aşağı olduğunu bildirir.

Avtokorrelyasiya: Mənbə tətbiq etməyib; öz metod izahında panel/kəsiyə aid modeldə zəruri hesab etmədiyini bildirir.

P-dəyəri hesabat sərhədi: Cədvəl 4-dəki Prob. dəyərləri dərc olunan t-statistikaları ilə birlikdə qiymətləndirildikdə bir tərəfli test hesabatına uyğun görünür; lakin mənbə bir tərəfli test prosedurunu açıq şəkildə müəyyən etmir. Mənbə p-dəyərləri dəyişdirilmədən qorunub.

Individual effects: 18 əyalət mənfi, 16 əyalət müsbət fixed-effect sabiti göstərir. Bunlar cinayət əmsalları deyil.

Əsas şərh sərhədi: Panel reqressiyası müşahidə xarakterlidir. Əmsallar eksperimental səbəbiyyət və ya siyasət zəmanəti kimi təqdim edilməməlidir.

Əhatə xaricindəki cinayət: Cybercrime tədqiqata daxil edilməyib.

Vaxt gecikməsi: Cinayətin baş verməsi ilə iqtisadi təsirin ortaya çıxması arasındakı gecikmə mövcud modeldə ayrıca göstərilməyib.