Kapsayıcı Ekonomik Kalkınma Endeksi (Inclusive Economic Development Index, IEDI), ekonomik gelişmenin yalnız büyüklüğünü değil; ekonomik ilerleme, gelir eşitliği ve yoksulluğun azaltılması ile erişim ve fırsatların genişlemesini birlikte temsil etmeye çalışan, bu çalışmada 0–10 aralığında kullanılan bileşik bir kalkınma göstergesidir. Bu araştırma, Endonezya'nın 34 ilinde 2018–2022 dönemine ait toplam 170 il-yıl gözlemini kullanarak sekiz farklı suç sınıfının IEDI ile ilişkisini panel veri regresyonuyla incelemektedir. Chow ve Hausman testlerinin ardından Fixed Effect Model seçilmiş, tahminler EViews 9.0 kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Kaynağın Fixed Effect Model sonuçlarına göre üç suç kategorisi istatistiksel anlamlılık göstermektedir. Crimes Against Decency (DECENCY) katsayısı −0.000370 ve p = 0.05705 ile %10 anlamlılık düzeyinde negatiftir. Crimes Against the Liberty of the Person (LIBERTY) katsayısı −0.001155 ve p = 0.0435 ile %5 düzeyinde negatiftir. Crimes Against Public Order (PUBLIC) katsayısı ise +0.000430 ve p = 0.0232 ile %5 düzeyinde anlamlı fakat pozitiftir. PUBLIC sonucunun yönü araştırmanın başlangıç hipotezinin tersidir ve bu nedenle kaynak H8'i kabul etmemektedir.

Crimes Against Life (LIFE), Physical/Body Crimes (BODY), Crimes Against Property (PROPERTY), Drug-related Crimes (DRUG) ve Fraud, Embezzlement and Corruption grubunu temsil eden CORRUPT değişkenleri için istatistiksel olarak anlamlı ilişki raporlanmamıştır. CORRUPT'un katsayısı pozitif olsa da p = 0.14475'tir; bu nedenle çalışmadan “yolsuzluk kapsayıcı kalkınmayı artırır” sonucu çıkarılamaz.

Çalışma gözlemsel panel veriye dayanmaktadır. Fixed effects modeli il düzeyindeki zaman içinde değişmeyen heterojenliğin bir bölümünü kontrol etmektedir; ancak araştırma randomize deney değildir ve bütün zamanla değişen karıştırıcı faktörleri ortadan kaldırdığını göstermez. Bu nedenle katsayılar, kaynağın “effect/impact” terminolojisi korunmakla birlikte, deneysel ve kesin nedensel etkiler olarak yorumlanmamalıdır.

Araştırmanın temel problemi nedir?

Kapsayıcı ekonomik kalkınma yalnız toplam ekonomik üretimin büyümesini değil, büyümenin toplumun farklı kesimlerine nasıl yayıldığını, fırsatlara erişimi, yoksulluğu, eşitsizliği ve insan refahını da dikkate alır. Suç faaliyetleri güvenliği bozabilir, işlem maliyetlerini artırabilir, yatırımı ve üretken ekonomik faaliyetleri caydırabilir, sosyal sermayeyi aşındırabilir ve bireylerin eğitim, çalışma veya gelir elde etme fırsatlarını azaltabilir.

Kaynak, Endonezya'daki önceki araştırmaların çoğunun toplam suç oranına veya yalnız belirli suç türlerine odaklandığını; farklı suç sınıflarının il düzeyindeki kapsayıcı ekonomik kalkınmayla ilişkisini aynı panel modelinde inceleyen güncel çalışmaların sınırlı olduğunu belirtmektedir.

Çalışmanın yeniliği, BPS-Statistics Indonesia'nın suç sınıflandırmasına dayanan sekiz farklı suç değişkenini Endonezya'nın 34 ili ve 2018–2022 dönemi için aynı modelde IEDI ile ilişkilendirmesidir.

Inclusive Economic Development Index (IEDI) Nedir?

IEDI, bu çalışmada ekonomik ilerleme, gelir eşitliği, yoksulluğun azaltılması ve ekonomik fırsatlara erişim gibi kapsayıcı kalkınma boyutlarını 0–10 aralığındaki bileşik bir değerle temsil eden bağımlı değişkendir; daha yüksek değer daha yüksek kapsayıcı ekonomik kalkınma düzeyini ifade eder.

IEDI neden yalnız GSYH büyümesi değildir?

Ekonomik büyüme toplam üretim veya gelirin genişlemesini gösterebilir fakat bu büyümenin bütün toplum kesimlerine ulaşıp ulaşmadığını tek başına açıklamaz. IEDI'nin amacı ekonomik genişlemeyi eşitsizlik, yoksulluk, insan kapasitesi, erişim ve fırsat boyutlarıyla birlikte değerlendirmektir.

Bu nedenle bir suç türünün IEDI ile ilişkisi yalnız şirketlerin veya ülkenin üretim miktarını değil, daha geniş sosyoekonomik koşulların bileşik göstergesini ilgilendirmektedir.

2018–2022 döneminde suç bağlamı

Kaynak giriş bölümünde Endonezya'da polise bildirilen suç sayısının 2022'de 372.965 olaya ulaştığını ve önceki yıla göre %55,7 arttığını belirtmektedir.

100.000 kişi başına suç oranı 2021'de 90 iken 2022'de 137'ye çıkmış; kaynak bunu %52,22 artış olarak vermiştir.

Crime clock olarak ifade edilen suçlar arasındaki ortalama zaman aralığı ise 2021'de 131 saniye iken 2022'de 84 saniyeye düşmüştür. Daha kısa crime clock, raporlanan suçların daha sık gerçekleştiğini ifade etmektedir.

Kaynak Şekil 2'ye göre 2022'de toplam bildirilen suç sayısı bakımından East Java Regional Police en yüksek grupta yer almakta; onu North Sumatra ve Metro Jaya izlemektedir. North Maluku, North Kalimantan ve West Sulawesi daha düşük toplam suç sayıları göstermektedir. Ancak toplam vaka sayısı ile nüfusa göre hesaplanan suç riski aynı şey değildir. Kaynak North Sulawesi, West Papua ve South Sulawesi'yi yüksek crime-rate profilleri arasında göstermektedir.

Sekiz suç kategorisi

PROPERTY değişkeni kaynakta iki ayrı BPS sınıfının, yani şiddet kullanılarak ve şiddet kullanılmadan mala karşı işlenen suçların tek değişkende birleştirilmesiyle oluşturulmuştur.

Araştırmanın hipotezi

Kaynak teorik olarak sekiz suç kategorisinin tamamı için aynı yönlü başlangıç hipotezini kurmaktadır:

Daha fazla suç → daha düşük kapsayıcı ekonomik kalkınma.

Bu nedenle özel regresyon denkleminin teorik yazımında bütün suç değişkenlerinin önüne negatif işaret yerleştirilmiştir.

Fixed Effect Model (FEM) Nedir ve Bu Çalışmada Neden Seçildi?

Fixed Effect Model, illerin zaman içinde değişmeyen fakat gözlenemeyen özelliklerini il düzeyindeki sabit terimler üzerinden kontrol etmeye çalışan panel veri modelidir; bu çalışmada Chow ve Hausman testlerinin ikisi de sabit etkiler yapısını desteklediği için ana regresyon FEM/LSDV ile tahmin edilmiştir.

Panel veri neden kullanılıyor?

Panel veri aynı coğrafi birimlerin birden fazla yılda tekrar gözlenmesini sağlar. Bu çalışma 34 ili 2018, 2019, 2020, 2021 ve 2022 yıllarında izlemektedir.

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

Bu yapı yalnız iller arasındaki farklılıkları değil, aynı ilin zaman içindeki değişimini de modele dahil etmektedir.

LSDV ile Fixed Effects arasındaki ilişki

Least Squares Dummy Variable (LSDV), fixed effects modelinin il gibi kesitsel birimlere ait sabit farklılıkları kukla değişkenler veya eşdeğer sabit etki parametreleri üzerinden tahmin eden OLS gösterimidir.

Her ilin kendine özgü sabit etkisi bulunabilir. Böylece coğrafi, kurumsal, kültürel veya başka zaman içinde görece sabit özelliklerin ortak regresyon sabitine karışması azaltılmaya çalışılır.

Bu sabit etkiler suç katsayılarının kendisi değildir. Örneğin Papua için negatif individual effect görülmesi “Papua'da suç IEDI'yi şu kadar düşürüyor” anlamına gelmez.

Kaynağın genel panel denklemi

Kaynak Denklem (2)'yi şu biçimde basmaktadır:

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

\(Y_{it}\), \(i\) ilinin \(t\) dönemindeki bağımlı değişkenidir.

\(X_{nit}\), modele giren açıklayıcı değişkenlerden biridir.

\(\alpha\), sabit terimdir.

\(\beta_n\), ilgili açıklayıcı değişkenin katsayısıdır.

\(\epsilon_{it}\), modelin açıklayamadığı hata bileşenidir.

Kaynak genel denklemde \(\beta_1X_1\) için artı, \(\beta_2X_2\) için eksi işareti kullanmaktadır. Standart genel panel regresyon gösteriminde işaretler tahmin edilen katsayıların kendisine bırakılabilir; ancak Verianla kaynak denklemini sessizce değiştirmemektedir.

Kaynağın teorik özel denklemi

Denklem (3) bütün suç kategorilerinin IEDI üzerinde negatif ilişki oluşturacağı başlangıç hipotezini matematiksel olarak yansıtmaktadır:

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

Buradaki negatif işaretler sonuç değildir; araştırmacıların önceden kurduğu hipotezin yönünü temsil etmektedir. Gerçek tahmin yapıldığında CORRUPT ve PUBLIC katsayılarının pozitif çıkması, verinin bu iki değişken için başlangıçtaki negatif yön varsayımını desteklemediğini göstermektedir.

Chow testi neyi seçti?

Chow testi Fixed Effect Model'i Common Effect Model'e karşı desteklemiştir. Ardından Hausman testi Fixed Effect Model'i Random Effect Model'e karşı desteklemiştir. Kaynak bu nedenle Lagrange Multiplier testine geçmeye gerek olmadığını belirtmektedir.

Klasik varsayım kontrolleri

Kaynak FEM için normalite, heteroskedastisite ve multicollinearity testlerini uygulamıştır.

Betimsel istatistikler

Kaynak, standart sapmanın ortalamayı aşmasını “outlier bulunabilir”, aşmamasını ise “outlier yok” şeklinde yorumlamaktadır. Buna göre BODY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT ve PUBLIC değişkenlerinde olası uç değerlerden söz edilmektedir.

Çalışmanın bulgusu değil, yöntemsel açıklama: Standart sapmanın ortalamadan büyük olması dağılımın yüksek değişkenliğe sahip olduğunu gösterebilir; ancak tek başına resmî bir outlier testi değildir. Uç değerleri kesin tanımlamak için gözlem düzeyindeki dağılım veya ayrıca bir outlier yöntemi gerekir. Kaynak böyle ek bir test raporlamamaktadır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

FEM katsayılarının tamamı

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

Nihai tahmin denklemi

Kaynak Denklem (4)'ü şu biçimde raporlamaktadır:

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

Bu denklemde katsayılar diğer model değişkenleri sabitken, ilgili suç kategorisindeki bir vakalık artışla IEDI'deki tahmini değişimin yönünü ve büyüklüğünü göstermektedir. Ancak yalnız istatistiksel olarak anlamlı katsayılar güvenilir bağımsız ilişki kanıtı olarak değerlendirilmelidir.

LIFE sonucu

LIFE katsayısı −0.003260'dır. Bir vakalık artış modelde IEDI'nin 0.003260 puan daha düşük olmasıyla ilişkilendirilmiştir; fakat kaynak p = 0.11495 verdiği için bu ilişki %5 düzeyinde anlamlı değildir ve H1 reddedilmiştir.

Dolayısıyla negatif katsayı tek başına “yaşama karşı suçlar IEDI'yi düşürüyor” şeklinde kesin sonuç vermek için yeterli değildir.

BODY sonucu

BODY katsayısı −0.000140 ve kaynak p-değeri 0.11745'tir. İşaret teorik beklentiyle uyumludur fakat ilişki istatistiksel olarak anlamlı değildir. H2 reddedilmiştir.

DECENCY sonucu

DECENCY katsayısı −0.000370'dır ve kaynak p = 0.05705 raporlamaktadır. Makale %10 anlamlılık eşiği kullanarak H3'ü kabul etmektedir.

Kaynak bu ilişkiyi cinsel şiddet ve tacizin mağdurlar üzerinde psikolojik, fiziksel, eğitimsel ve ekonomik sonuçlar yaratabilmesi; çalışma kapasitesi, gelir, eğitim fırsatı ve yaşam kalitesini etkileyebilmesi üzerinden tartışmaktadır.

Bu mekanizmalar kaynak tartışmasının teorik açıklamasıdır. Çalışma mağdur düzeyinde gelir veya eğitim kaybını ayrı bir aracılık modeliyle ölçmemiştir.

LIBERTY sonucu

LIBERTY katsayısı −0.001155 ve kaynak p-değeri 0.0435'tir. Kaynak bunu %5 anlamlılık düzeyinde negatif ilişki olarak değerlendirmekte ve H4'ü kabul etmektedir.

LIBERTY kategorisi kaynakta özellikle çocuk işçiliği ve kidnapping gibi kişi özgürlüğüne yönelik suçları içermektedir. Kaynak bu suçların eğitim, sağlık, yaşam standardı ve gelecekteki ekonomik fırsatları bozabileceğini tartışmaktadır.

PROPERTY sonucu

PROPERTY katsayısı −0.00000354, p = 0.46605'tir. İstatistiksel anlamlılık bulunmadığından H5 reddedilmiştir.

Kaynak, mala karşı suçların teorik olarak ekonomik faaliyeti bozabilecek olmasına rağmen IEDI'nin uzun dönemli istihdam, eğitim ve temel hizmetlere erişim gibi bileşenlerinin kısa dönem mülkiyet suçu dalgalanmalarına doğrudan tepki vermeyebileceğini tartışmaktadır.

DRUG sonucu

DRUG katsayısı −0.0000116, p = 0.42845'tir. H6 reddedilmiştir.

Kaynak uyuşturucu suçlarının sağlık ve sosyal yaşam açısından zarar verici olabileceğini tartışmakla birlikte, bu veri setinde IEDI üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bağımsız katsayı bulunmadığını bildirmektedir.

CORRUPT sonucu

CORRUPT katsayısı +0.0000807, p = 0.14475'tir. Pozitif işaret istatistiksel olarak anlamlı değildir ve H7 reddedilmiştir.

Kaynak tartışmasında bazı önceki çalışmaların düşük kurumsal kalite ortamlarında “grease the wheels” adı verilen teorik mekanizmayı tartıştığını aktarmaktadır. Bu, mevcut çalışmanın yolsuzluğun ekonomik kalkınmaya faydalı olduğunu kanıtladığı anlamına gelmez.

Bu araştırmada CORRUPT katsayısı istatistiksel olarak anlamlı değildir. Dolayısıyla pozitif işaretten politika veya nedensellik sonucu çıkarılamaz.

Kamu Düzenine Karşı Suçlar Neden Anlamlı Olduğu Halde Hipotezi Desteklemedi?

PUBLIC değişkeni p = 0.0232 ile kaynakta istatistiksel olarak anlamlıdır ancak katsayısı +0.000430'dur; araştırmanın H8 hipotezi negatif ilişki öngördüğü için anlamlılık tek başına hipotezi doğrulamamış, ters işaret nedeniyle H8 reddedilmiştir.

PUBLIC sonucunun anlamı

PUBLIC değişkenindeki bir vakalık artış modelde IEDI'nin ortalama 0.000430 puan daha yüksek olmasıyla ilişkilendirilmiştir; ancak bu sonuç “kamu düzenine karşı suçlar ekonomik kalkınmayı artırır” biçiminde nedensel olarak okunmamalıdır.

Kaynak pozitif işaret için birkaç olası açıklamayı tartışmaktadır. Kamu düzenine karşı suç kategorisinin vandalizm, gösteri ve kamusal protesto gibi birbirinden farklı olayları kapsayabilmesi bunlardan biridir. Bazı kamusal gösterilerin vatandaşların taleplerini ifade ettiği demokratik katılım biçimleri olabileceği kaynak tartışmasında belirtilmektedir.

Bu mekanizma çalışmada ayrıca test edilmemiştir. PUBLIC değişkeninin kendi içindeki alt suç türlerinin ayrı katsayıları bulunmadığından hangi alt kategorinin pozitif katsayıyla ilişkili olduğu belirlenemez.

Yayımlanan p-değerleri hakkında yöntemsel not

Tablo 4'teki t-istatistikleri ile “Prob.” değerleri karşılaştırıldığında birçok satırdaki olasılık değeri standart iki taraflı p-değerinin yaklaşık yarısı görünümündedir. Bu durum yönlü/tek taraflı hipotez testi kullanılmış olabileceğini düşündürmektedir.

Ancak kaynak yöntem bölümünde “tek taraflı test kullanılacaktır” şeklinde açık bir prosedür tanımlamamaktadır. Bu nedenle Verianla, kaynakta yayımlanan p-değerlerini aynen korumakta fakat bunların iki taraflı standart p-değerler olduğu varsayımını da yapmamaktadır.

R² ve Adjusted R² nasıl okunmalı?

Kaynak R² = 0.830472 ve Adjusted R² = 0.776170 raporlamaktadır.

Yazarlar adjusted R² değerini %77,61 olarak ifade ederek sekiz suç türünün IEDI varyasyonunu açıklama oranı şeklinde anlatmaktadır.

Çalışmanın bulgusu değil, yöntemsel açıklama: Fixed Effect Model'in açıklama gücü yalnız sekiz suç katsayısından değil, il düzeyindeki fixed effects yapısından da etkilenmektedir. Bu nedenle %77,61 değeri “suç değişkenleri tek başına IEDI'nin tam %77,61'ini açıklıyor” şeklinde izole bir nedensel katkı olarak okunmamalıdır.

İl düzeyindeki individual effects

Toplam 18 il negatif, 16 il pozitif individual effect göstermektedir. Kaynak negatif değerleri ilgili ilin modeldeki IEDI seviyesinin ortalama ulusal düzeyin altında, pozitif değerleri ise üzerinde olması şeklinde yorumlamaktadır.

Bu fixed-effect değerleri suç katsayıları değildir. İl düzeyindeki zaman içinde sabit kalan ve regresyon değişkenlerinde açıkça yer almayan heterojenliğin model sabitine yansıyan bölümüdür.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Kaynağın kullandığı anlamlılık kararlarına göre DECENCY, LIBERTY ve PUBLIC IEDI ile istatistiksel olarak anlamlı ilişki göstermektedir.
• DECENCY ve LIBERTY katsayıları negatiftir ve başlangıç hipotezinin yönüyle uyumludur.
• PUBLIC katsayısı pozitiftir ve anlamlıdır; yön hipotezin tersidir.
• LIFE, BODY, PROPERTY ve DRUG katsayıları negatiftir fakat anlamlı değildir.
• CORRUPT katsayısı pozitiftir fakat anlamlı değildir.
• Chow ve Hausman testleri FEM seçimini desteklemektedir.
• Model bir bütün olarak F-testinde istatistiksel olarak anlamlıdır.
• 34 il için farklı individual fixed effects bulunmaktadır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Her suç türünün IEDI üzerinde anlamlı negatif etkisi olduğu gösterilmemiştir.
• PUBLIC değişkeninin pozitif katsayısı kamu düzeni suçlarının ekonomik kalkınmayı artırdığını kanıtlamaz.
• CORRUPT değişkeninin pozitif katsayısı yolsuzluğun faydalı olduğunu kanıtlamaz; katsayı anlamlı değildir.
• LIFE, BODY, PROPERTY ve DRUG için negatif katsayıların varlığı tek başına güvenilir bağımsız etki kanıtı değildir.
• Adjusted R² = 0.776170 değerinin tamamı yalnız suç değişkenlerinin saf etkisi değildir; model fixed effects içerir.
• Sonuçlar Endonezya dışındaki ülkelere doğrudan genellenemez.
• Çalışma suç ile kapsayıcı kalkınma arasındaki bütün nedensel mekanizmaları ayrı ayrı test etmemiştir.
• Cybercrime modelde bulunmamaktadır.
• Suçun gerçekleşmesi ile ekonomik etkisinin ortaya çıkması arasındaki zaman gecikmesi modelde ayrıca tahmin edilmemiştir.

Çalışmanın sınırlılıkları

Suç kapsamı: Cybercrime dahil değildir. Kaynak gelecek araştırmalarda daha fazla suç proxy'si kullanılabileceğini belirtmektedir.

Zaman aralığı: 2018–2022 beş yıllık dönem görece kısadır. Kaynak daha uzun zaman ufkunun kullanılmasını önermektedir.

Zaman gecikmesi: Bir suç olayının ekonomik ve sosyal etkisi aynı yıl içinde ortaya çıkmak zorunda değildir. Kaynak bu time-gap etkisini mevcut çalışmanın göstermediğini açıkça kabul etmektedir.

Model yapısı: Çalışma doğrusal Fixed Effect Model kullanmaktadır. Kaynak gelecekte alternatif modellerle kısa ve uzun dönem etkilerin ayrıca incelenebileceğini önermektedir.

Gözlemsel veri: Çalışma ikincil il düzeyi veridir. Randomizasyon veya doğal deney tasarımı bulunmadığından nedensellik dili dikkatli kullanılmalıdır.

Suçların vaka sayısıyla ölçülmesi: Suç değişkenleri bildirilen/istatistiklere giren olay sayılarına dayanmaktadır. Raporlanmamış suçlar veya kayıt kalitesindeki il farklılıkları ayrıca modellenmemektedir.

P-değeri raporlaması: t-istatistikleri ve Prob. değerleri tek taraflı test kullanımına işaret ediyor olabilir; ancak test yönü yöntem bölümünde açıkça belgelenmemektedir.

Individual effect yorumu: Kaynak il sabit etkilerini ulusal ortalamaya göre yorumlamaktadır; bu etkiler doğrudan suç değişkenlerinin katsayısı değildir.

Kaynağın politika önerileri

Kaynak tek bir suç türüne odaklanan dar politika yerine çok paydaşlı ve bütüncül suç önleme yaklaşımını savunmaktadır.

Özellikle çocuklar ve cinsel istismar açısından erken yaşta eğitim, kolluk görevlilerinin olaylara hızlı ve kararlı müdahalesi, vaka yönetimi için sürekli eğitim, mağdur ve tanıkların daha güçlü korunması ve toplumun yaşam kalitesini yükselten politikalar önerilmektedir.

Kamu düzeni bağlamında yazarlar vatandaşların talep ve yaratıcılıklarını barışçıl biçimde ifade edebilecekleri platformların oluşturulmasını da tartışmaktadır.

Bunlar regresyonda ayrı ayrı test edilmiş politika müdahaleleri değildir; makale yazarlarının ampirik sonuçlardan ve önceki literatürden hareketle geliştirdiği politika önerileridir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: Crime Traps in Inclusive Economic Development.

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

Yazar sırası: Kaynak PDF ve bibliyografik kayıttaki sıra korunmuştur.

Eş katkı: Kaynak PDF'de eş birinci yazarlık veya eş katkı beyanı bulunmamaktadır.

Sorumlu yazar: Gabriella Natalie Krista Anindita.

Kurumlar: Meita Indah Fadilla, Gabriella Natalie Krista Anindita ve 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.

Dergi: Economics Development Analysis Journal.

Yayımlayıcı: Universitas Negeri Semarang; derginin güncel resmî sayfası Department of Economic Development, Faculty of Economics, Universitas Negeri Semarang ile Asosiasi Pendidikan Ekonomi LPTK yayımlayıcı yapısını belirtmektedir.

Cilt / sayı: Volume 14, Number 4.

Sayı yılı: 2025.

Sayfalar: 491–506.

DOI: 10.15294/edaj.v14i4.30098.

Makale geçmişi: Received October 2025; Accepted January 2026; Published February 2026.

Kaynak türü: Nicel, ikincil veriye dayalı panel veri araştırma makalesi.

Hakemlik: Derginin resmî politika sayfası double-blind peer review sürecini belirtmektedir.

Preprint durumu: Kaynak PDF'de ayrı bir preprint sürümü belirtilmemektedir.

Lisans: Makalenin PDF'sinde açık makale-lisans satırı bulunmamaktadır. Derginin eski resmî copyright politikası Creative Commons Attribution 3.0 lisansını belirtmektedir; bu nedenle lisans makaleye özgü PDF metninden doğrulanmış gibi sunulmamalıdır.

Finansman: Kaynak PDF'de ayrı finansman beyanı bulunmamaktadır.

Çıkar çatışması: Kaynak PDF'de ayrı çıkar çatışması beyanı bulunmamaktadır.

Veri erişilebilirliği: Kaynak PDF'de ayrı Data Availability bölümü bulunmamaktadır.

CRediT / yazar katkıları: Kaynak PDF'de ayrı CRediT veya ayrıntılı yazar katkıları bölümü bulunmamaktadır.

Etik kurul: Kaynak PDF'de ayrı etik kurul beyanı görünmemektedir. Araştırma doğrudan katılımcı deneyi/anketi değil, BPS ve Bappenas ikincil il düzeyi verilerini kullanmaktadır.

Coğrafi kapsam: Endonezya'nın 34 ili.

Dönem: 2018–2022.

Gözlem sayısı: 170.

Veri kaynakları: Badan Pusat Statistik/BPS ve Bappenas.

Yazılım: EViews 9.0.

Bağımlı değişken: Inclusive Economic Development Index (IEDI), 0–10.

Bağımsız değişkenler: LIFE, BODY, DECENCY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT, PUBLIC.

PROPERTY oluşturma notu: BPS'deki şiddet içeren ve içermeyen mala karşı suç kategorileri tek PROPERTY değişkeninde birleştirilmiştir.

Panel model seçenekleri: Common Effect Model, Fixed Effect Model ve Random Effect Model.

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

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

LM testi: Hausman sonucundan sonra gerekli görülmemiştir.

Ana tahmin yöntemi: Fixed Effect Model / Least Squares Dummy Variable yaklaşımı, OLS.

Ana sonuçlar: DECENCY = −0.000370, p = 0.05705; LIBERTY = −0.001155, p = 0.0435; PUBLIC = +0.000430, p = 0.0232. Kaynak bu üç değişkeni anlamlı kabul etmektedir.

Anlamlı olmayan sonuçlar: 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 uyumu: R² = 0.830472; Adjusted R² = 0.776170; F = 15.29357; Prob(F) = 0.000000.

Normalite: Kaynak Tablo 4'te 0.344956 değeri raporlanmaktadır; değerin test istatistiği veya p-değeri olduğu ayrıca etiketlenmemiştir.

Heteroskedastisite: Kaynak p > 0.05 nedeniyle heteroskedastisite kanıtı bulunmadığını bildirmektedir; exact test adı ve p-değeri raporlanmamıştır.

Multicollinearity: Kaynak bağımsız değişkenler arası korelasyon katsayılarının 0.8'in altında olduğunu belirtmektedir.

Otokorelasyon: Kaynak uygulamamıştır; kendi yöntem açıklamasında panel/kesit modelinde gerekli görmediğini belirtmektedir.

P-değeri raporlama sınırı: Tablo 4'teki Prob. değerleri, yayımlanan t-istatistikleriyle birlikte değerlendirildiğinde tek taraflı test raporlamasıyla uyumlu görünmektedir; ancak kaynak tek taraflı test prosedürünü açıkça tanımlamamaktadır. Kaynak p-değerleri değiştirilmeden korunmuştur.

Individual effects: 18 il negatif, 16 il pozitif fixed-effect sabiti göstermektedir. Bunlar suç katsayısı değildir.

Ana yorum sınırı: Panel regresyon gözlemseldir. Katsayılar deneysel nedensellik veya politika garantisi olarak sunulmamalıdır.

Kapsam dışı suç: Cybercrime araştırmaya dahil edilmemiştir.

Zaman gecikmesi: Suçun gerçekleşmesi ile ekonomik etkisinin ortaya çıkması arasındaki gecikme mevcut modelde ayrıca gösterilmemiştir.