Araştırma Makalesi

Gelir Eşitsizliği ve Yoksulluğun Suçluluk Oranına Etkisine Yönelik Bir Araştırma

 Erhan GÜLCAN1

ORCID: 0000-0002-0182-8163

Fatma YEŞİLKAYA2

ORCID: 0000-0002-1766-3535

 DOI: 10.54752/ct.1421769

 

Çalışma ve Toplum, 2024/1

Öz: Gelir eşitsizliği ve yoksulluk, ister gelişmiş isterse gelişmekte olsun her ülkenin içinde bulunduğu sosyo-ekonomik koşullardan etkilenen, aynı zamanda bu koşulları etkileyen önemli olgular olarak kabul edilmektedir. Ayrıca, gelir eşitsizliği ve yoksulluk ülkelere göre değişkenlik göstermekle birlikte, sosyo-ekonomik, kültürel, siyasal ve hukuksal yapılarla bağı olan suç ile de yakından ilişkilidir. Suç bireysel, toplumsal ve ekonomik pek çok istikrarsızlığa yol açabilecek önemli bir olgudur. Bu bağlamda suç olgusunun çeşitli sosyal ve ekonomik göstergelerle incelenmesi gerektiği düşünülmektedir. Bu doğrultuda çalışmanın amacı, düşük ve yüksek gelir eşitsizliğinin gerçekleştiği ülke grupları kapsamında, suçluluk oranı ile yoksulluk ve gelir eşitsizliği arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Çalışmada ülke grupları bazında iki model kurgulanmış ve panel veri analizi yöntemiyle suçluluk oranı ile yoksulluk ve gelir eşitsizliği ilişkisi araştırılmıştır. Çalışma kapsamında elde edilen bulgulara göre; gelir eşitsizliği için kullanılan Gini katsayısı yalnızca düşük eşitsizliğin gerçekleştiği ülkelerde anlamlı ve suç oranını azaltıcı yönde bir sonuç vermektedir. Yoksulluk oranı ise hem düşük hem de yüksek eşitsizliğin olduğu ülkelerde istatistiki olarak anlamlı katsayılar elde edilmesine imkan vermektedir. Ekonometrik modelde yoksulluk oranının suçluluk oranı ile anlamlı ve pozitif yönlü bir ilişkisi olduğu gözlenmektedir.

Anahtar Kelimeler: gelir eşitsizliği, yoksulluk, suç, panel veri analizi.

A Study on the Effect of Income Inequality and Poverty on Crime Rates

Abstract: Income inequality and poverty are accepted as important phenomena that are affected by the socio-economic conditions of every country, whether developed or developing, and also affect these conditions. In addition, although income inequality and poverty vary according to countries, they are closely related to factors such as crime, which are related to socio-economic, cultural, political and legal structures. Crime is seen as an important phenomenon that can lead to many individual, social and economic instabilities. In this context, it is thought that the phenomenon of crime should be examined with various social and economic indicators. In this respect, the aim of this study is to examine the relationship between poverty and income inequality, which is accepted by the literature that may affect the rate of criminality and crime rates, within the scope of country groups with low- and high-income inequality. In this study, two models are constructed based on country groups and the relationship between the crime rate and poverty and income inequality is investigated by panel data analysis. According to the findings of the study, the Gini coefficient is significant and negatively correlated with the crime rate only in countries with low inequality. The poverty rate, on the other hand, is significant and positively correlated with the crime rates, in other words, it increases the crime rate in countries with both low and high inequality.

Key Words: income inequality, poverty, crime, panel data analysis.

Giriş

Suç bir toplumun ekonomik, sosyal, siyasal, kültürel yapılarını etkilemektedir. Aynı zamanda suç bu yapılardan da etkilenen bir olgudur. Dolayısıyla suç ile ülkelerin sosyo-ekonomik yapısı arasında birbirini besleyen ve karşılıklı nedensellik yaratan bir ilişki söz konusudur. Çalışmamızda suç oranı ile gelir eşitsizliği ve yoksulluk arasında nasıl bir ilişki olduğu incelenmektedir. Çalışmada öncelikle teorik arka planda suça ilişkin bir değerlendirme yapılırken, suçluluk oranının ölçülmesine yönelik açıklamalar yer almaktadır. Çalışmanın bütününde açıklanmaya çalışan iki unsurdan biri olan gelir eşitsizliği ve suçluluk oranı arasında kurulan ilişkinin ortaya konulmasında teorik arka plan bölümünde önce kavramsal ilişki ortaya konmaya çalışılmaktadır. Çalışmanın bu bölümünde gelir eşitsizliğinin önemi, gelir eşitsizliğinin ölçülmesi ve bir sosyo-ekonomik gösterge olarak gelir eşitsizliğinin nasıl kullanıldığı açıklanmaya çalışılmaktadır. Yine çalışmanın aynı bölümünde gelir eşitsizliği ve suçluluk oranı ya da suç arasındaki ilişkinin neden önemli olduğu anlatılmaktadır. İkinci boyut olan yoksulluk ve suçluluk oranı arasındaki ilişki yine teorik arka plan bölümünde kuramsal olarak açıklanmaktadır. Yoksulluk olgusunun sosyo-ekonomik bir sorun olarak toplumları nasıl etkilediği, bir toplumda yoksulluğun ortaya konmasında hangi türünün önemli olduğu vurgulanmaktadır.

Yoksulluk ve gelir eşitsizliğinin yaratabileceği ve pekiştirebileceği suç olgusunun araştırılması gereken önemli konuların başında geldiği düşünülmektedir. Bu doğrultuda temelde gelir eşitsizliğinin farklılaştığı ülkelerde yoksulluk oranı ve Gini katsayısı ile ölçülebilen gelir eşitsizliğinin suçluluk oranına etkisinin incelenmesi çalışmada hedeflenmektedir. Bu hedef doğrultusunda düşük Gini katsayısına ve yüksek Gini katsayısına sahip diğer bir ifade ile gelir eşitsizliğinin düşük ve yüksek olduğu ülkelerde gelir eşitsizliği ile yoksulluk oranının suçluluk oranına etkisinin 2008-2019 yıllarına ilişkin verilerden hareketle incelendiği çalışmada panel veri analizi yöntemi kullanılmıştır. Panel veri analizi kapsamında gelir eşitsizliğinin farklılaştığı iki ülke grubu için iki ayrı model kurgulanmış ve modellere ilişkin tahmin sonuçları karşılaştırmalı bir değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Çalışmada yoksulluk göstergesi olarak maddi yoksunluk oranı, gelir eşitsizliği göstergesi olarak Gini katsayısı ve suçluluk oranı göstergesi olarak da hüküm giyilmiş suçlular üzerinden bir oran oluşturulmuş ve analizlere dahil edilmiştir.

Suç üzerine yapılan çalışmalar son yıllarda uluslararası alan yazınında sosyo-ekonomik göstergelerle ilişkisi bağlamında artan bir eğilime sahiptir. Ulusal yazında da suça ilişkin çalışmalar olmakla birlikte temelde işsizlik ve borçlanma üzerine odaklanıldığı görülmektedir. Bu bağlamda gelir eşitsizliği ve yoksulluk temelinden eşitsizliğin yüksek ve düşük olduğu ülkeler için karşılaştırmalı bir analiz sunması açısından çalışmanın alan yazınına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Teorik Arka Plan

Suç ve şiddet birbiriyle ilişkili olgulardır ve bu iki konunun tanımları birbiriyle örtüşmektedir. Ancak, tüm suçların şiddet içermediği gibi tüm şiddet biçimlerinin toplumlara göre değişme koşuluyla suç olmadığı da kabul edilmektedir (Kambon ve Henderson, 2008: 11).

Basit anlamda suç yasalara aykırı davranmak veya belirli bir yetki alanında belirli bir zamanda mutabakata varılan ceza hukukunun ihlalidir. Ancak bazı konularda ceza yasalarının oluşturulup suçun belirlendiği, bazı konularda ise yasaların oluşturulmaması tartışmalıdır. Öldürmeye ve şiddete ilişkin suçlar toplumun ahlaki temeline göre evrensel olarak kabul edilmiş olsa da diğer yasalar toplumda güçlü ve zengin olanların (elitlerin) çıkarlarına sistemleşebilmektedir (Webster ve Kingston, 2014: 4).

Suç, tek bir istatistiksel ölçümle tespit edilebilecek veya açıklanacak bir kavram değildir. Bu nedenle, suçun ölçülmesinde hırsızlık, tecavüz ya da gasp gibi kişiyi ilgilendiren suç olaylarına odaklanılmaktadır (UNODC, 2012: 10). Suç verileri genel olarak Polis, Adliye ve Cezaevi istatistiklerine dayanmaktadır (Polat, 2008: 3).

Suç istatistiklerinin kullanılmasına rağmen, suçun eksik bildirilmesi önemli bir sorundur. Diğer bir sorun ise; istatistik kurumlarının bir dönemden diğerine istatistik kaydetme yöntemlerindeki değişiklikler, boylamsal ve karşılaştırmalı çalışmaların zorluğunu artırmaktadır. Ayrıca, yetersiz kayıt tutma, ülkeler arasında ölçüm ve karşılaştırmayı daha da zorlaştırmaktadır (Kambon ve Henderson, 2008: 12).

Suç istatistiklerinin neyi ölçtüğü önemlidir. Bu nedenle suç istatistiklerinde veri toplama yasal suçluluk, görünen suçluluk ve gerçek suçluluk oranlarından sağlanmaktadır. Yasal suçluluk, Mahkemelerin kesinleşen kararları; görünen suçluluk ya da bilinen suçluluk, soruşturmaya yetkili Adli makamların ve kolluk kuvvetlerinin bildiği suç olayları; gerçek suçluluk ise, işlenen suçların tamamıdır. İstatistiklerde de genel olarak gerçek suç oranları yerine yasal ve görünen suç oranlarını ölçmektedir. Bu anlamda bilinen suçluluk oranı ile gerçek suçluluk arasındaki açıklık siyah sayılar olarak kriminologlarca tanımlanmaktadır. Bu nedenle gerçek suç oranları bilinmediğinden, bunu bulabilmek için mağdur anketleri, fail anketleri ve güvenlik algılama anketleri gibi resmi kayıtların dışında yöntemler kullanılmaktadır (Polat, 2008: 3).

Kasten öldürme, tecavüz, soygun ve saldırı kişilere karşı dört ana şiddet suçu türüdür. Şiddet içeren suçlarla ilgili artan kamuoyu endişesi, bu suçların yüksek ve artan oranlarının bir yansımasıdır. Bir taraftan suçların artışı bir taraftan da toplumda suç artışlarındaki endişe bir paradoks yaratmaktadır (Blau ve Blau, 1982: 144). Şiddet içeren suç, yaşam kalitesini düşürmekte, toplumsal istikrarsızlıkları ve güvensizliği artırmakta ve çalışma barışını bozarak ekonomik yaşamı zorlamaktadır. Şiddet suçları ayrıca, insanlar arasındaki güven ilişkisini yok ederek demokrasi ile ceza adaleti sistemine olan güveni baltalayarak bir ülkenin kalkınmayı destekleme yeteneğini zayıflatmaktadır. Yüksek suç oranı, toplumun yaşam kalitesi üzerinde önemli bir etki yaratan bunun yanında yatırımcıları bir ülkeyi ziyaret etmekten ve ülkeye yatırım yapmadan alıkoyan güvensiz bir topluluk anlamına gelmektedir (Goh, Kaliappan ve İshak, 2018: 480).

Gelir Eşitsizliği ve Suçluluk Oranı Arasındaki İlişki

1980'li yıllardan itibaren hem gelişmiş ülkelerde hem de gelişmekte olan ülkelerde gelir eşitsizlikleri artmaktadır. Bu eğilim, aynı dönemde küresel ekonomiyi etkileyen mali krizlerin artışıyla yakından ilişkilidir. Birçok gelişmekte olan ülkede mali politikaların ve uyum politikalarının benimsenmesi nedeniyle büyük ölçüde eşitsizliklerinin arttığı görülmektedir. Ayrıca, gelişmiş ekonomilerde de gelir eşitsizliğindeki artışın daha çok içsel mali krizlerle ilişkili olduğu görünmektedir. Diğer bir deyişle, gelir eşitsizliğinin artışı ile küreselleşme süreci içinde yer alan ister gelişmiş ekonomiler olsun isterse de gelişmekte olan ekonomiler olsun kapitalist sistemlerdeki mali kriz sıklığı arasında güçlü bir bağlantı olduğu görünmektedir (UNDP, 2011: 186).

Gelir eşitsizliği ve suç arasındaki ilişki suçla ilgili ekonomi literatürünün önemli bir konusu olmuştur. Diğer yandan gelir eşitsizliği ve suç arasındaki ilişki, suçla ilgili sosyolojik teorilerin de konusu olmuştur. Suçla ilgili önde gelen sosyolojik paradigmalardan biri olan göreli yoksulluk teorisi bağlamında eşitsizlik, toplumsal gerilimleri doğurmaktadır. Çünkü kişi kendini daha varlıklı insanlarla karşılaştırdığında mülksüz olarak görecektir. Dezavantaj ve adaletsizlik duygusu, yoksulları hem yoksullara hem de zenginlere karşı suç işlemek de dahil olmak üzere her türlü yolla tazminat ve tatmin arayışına sürüklemektedir (Fajnzylber, Lederman ve Loayza, 2002a: 1-2).

Gelir eşitsizliği ve suç arasındaki ilişki çeşitli disiplinlerden sosyal bilimcilerin ilgisini çekmektedir. Bu çalışmalar başlangıçta mikroekonomik verilere dayandırılarak ulusal boyutta incelenmiş, daha sonra ise ulusal gelir, üretim, gelir eşitsizliği ve suç oranları hakkında uluslararası karşılaştırılabilir veri setlerinin ortaya çıkması ile birlikte ülkeler arası çalışmalar da ortaya çıkmıştır. Bu karşılaştırmalardan biri de Gini katsayısı ile ölçülebilen gelir eşitsizliği3 durumu ile suç oranları arasındaki ilişkidir (Fajnzylber, Lederman ve Loayza, 2002a: 3-4). Gelir dağılımı ve suç arasındaki ilişkiyi ampirik olarak modellemek için, hemen hemen tüm araştırmalar gelir adaletinin vekili, göstergesi (proxy) olarak gelir eşitsizliği göstergelerini kullanmaktadır (Wang, Wan, Zhang, 2017: 2).

Bu gelir eşitsizliği araştırmalarında, 1980’li yıllardan itibaren küreselleşme ile birlikte makroekonomik politikalarda ve ekonomik modellerde dönüşüm gerçekleşen ülkelerde ya da diğer bir deyişle neo-liberal politikalara geçiş yapan ülkelerde gelir eşitsizliğinde artış görülmüştür Anılan politikaların hız kazandığı 1990’lı yıllardan itibaren de benzer artışlar görülmüştür (Harvey, 2001: 23, 28-29). Gelişmekte olan ülkelerin çoğunda gelir eşitsizliği keskin biçimde artmıştır. 1990'lı yılların ortasından 2000'li yılların ortalarına kadar 70 gelişmekte olan ülkeden oluşan bir örneklem için Gini katsayısındaki değişimin incelenmesi sonucunda, gelir eşitsizliğindeki eğilimlerin bu ülkelerde aynı olmamasına rağmen, ülkelerin çoğunda gelir eşitsizliğinin arttığı gözlenmiştir (70 ülkenin 38'i). Bu 38 ülke, örneklem tarafından kapsanan nüfusun yüzde 75'ini temsil ettiğinden, gelir eşitsizliğindeki artış, gelişmekte olan ülkelerde yaşayan hanelerin büyük çoğunluğunu etkilemiştir. Örneklemdeki bir ülke için, gelir eşitsizliğinde herhangi bir değişiklik olmadığı görülürken, on yıl boyunca 70 ülkenin 31'inde eşitsizlik azalmıştır. 2000’li yılların ortalarına gelindiğinde Latin Amerika ve Karayipler gelir eşitsizliğinin en yüksek olduğu alanlar olmuştur (UNDP, 2011: 192).

Ekonomik eşitsizlik uzun zamandır ekonomistler tarafından suçun önemli bir belirleyicisi olarak görülmektedir. Bu değerlendirmenin toplu verilere dayandırılan çalışmalar için geçerli olduğu vurgulanmakla birlikte; mahalle/bölgeler arasında yerel ekonomik eşitsizlikler söz konusu olduğunda dezavantajlı mahallelerde gelir eşitsizliği dışında bir mekanizma da suçu artırabilmektedir. Ayrıca, potansiyel suçlular daha yüksek suç kazancı elde etmek için daha zengin kurbanlara karşı suç işlediklerinde, karşılığında daha yüksek ceza ile karşılaşırlarsa, alternatif olarak yoksulları mağdur etme yoluna gideceklerdir (Kang, 2016).

Fajnzylber, Lederman ve Loayza (2002b) çalışmalarında yasal alandaki istihdam olanakları ve ücretler gibi ekonomik döngü ile ilgili ekonomik koşulların suçun vakaları üzerinde güçlü bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada eşitsizliğin soygun oranları üzerindeki etkisi de görülmektedir. Buna göre; Gini katsayısında %1’lik artışın soygun oranlarında kısa dönemde %2.6’lık bir artışla ilişkili olduğu görülmektedir. Gelir dağılımında eşitsizliğin kasten öldürme oranları üzerindeki etkisinin de benzer büyüklüğe sahip olduğu çalışmada belirtilmektedir. Gini katsayısı ve ekonomik büyüme oranları için tahmin edilen oranların istatistik olarak önemli olmasının yanı sıra sosyoekonomik olarak da önemlidir. Anılan çalışmada ekonomik büyüme değişkenine ilişkin tahminlerde; GSYİH’da %1’lik artışın kasten öldürmelerde kısa dönemde %2.4’lük bir düşüşle ilişkili olduğu öne sürülmektedir. Yine bu çalışmada gelir eşitsizliğine ilişkin durumda; Gini katsayısındaki %1’lik bir artışın, kısa vadede kasten öldürme oranındaki %1.5'lik bir artışla ilişkili olduğunu da belirtilmektedir. 

Yüksek eşitsizlik aynı zamanda istenmeyen siyasi ve sosyal sonuçlara da yol açabilir. Eşitsizlik devlet kurumlarının zayıf olduğu yerlerde, hesap verebilir bir hükümet yaratma ve sürdürme sorununu şiddetlendirir, büyümeyi engelleyen ekonomik ve sosyal politikaların olasılığını artırır ve yoksulluğun azaltılması ve sosyal kurumların kırılgan olduğu yerlerde, eşitsizlik, sağlıklı toplumların işleyişi için gerekli olan kolektif karar almanın temelini oluşturan sivil ve sosyal yaşamı daha da caydırır (Birdsall, 2005). Başka bir deyişle, yüksek eşitsizlik, daha yüksek suç oranları, daha düşük yaşam beklentisi ve çatışma ile ilişkilidir (UNDP, 2011: 186).

1990'lı yılların sonlarında batılı politika yapıcıların geneli, sosyal politikaların önemine işaret etmişlerdir. Ancak, sosyal bilimciler arasında yoksulluğu ve gelir eşitsizliğini azaltmak için uygulanacak sosyal politikalardaki en iyi stratejinin hangisinin olacağına ilişkin görüş birliği oluşmamıştır. Öte yandan, yoksulluk ve gelir eşitsizliği durumlarında evrensellik temelinde sosyal yardımların sağlanması birçok akademik çevrede kabul edilmiştir (Korpi ve Palme, 1998: 664).

Huang, Laing ve Wang çalışmalarında (2004: 910), işgücü piyasasındaki fırsatların suç davranışını etkilediğini, aynı zamanda suç oranının da işgücü piyasası fırsatlarını etkilediğini açıklamaktadır. Bu bağlamda elde ettikleri bulgulardan en net olanı, piyasadaki ücretler ile suç arasındaki ters ilişkidir. Çalışmalarında gençlerin ücretlerinde %20’lik bir düşüşün suç oranında %20’lik bir artışa yol açacağını ve tahmin ederken, ücretteki değişikliklerin şiddet içeren suçlar ve mala karşı suçlardaki eğilimin %50’sine kadarını açıklayabildiğini diğer çalışmalara yer vererek öne sürülmektedir. Ayrıca, işgücü piyasasından gelir elde etmenin olanaklı olmadığı işsizlik ile suç arasında ilişkinin güçlü olduğu da benzer olarak ileri sürülmektedir (Huang, Laing ve Wang, 2004: 910-911; UNODC, 2012: 8-9).

Son yıllarda artan suç ve şiddet içeren davranışların etkileri, dünya çapında büyük bir endişe kaynağı haline gelmiştir. Doğu Avrupa'dan Latin Amerika'nın gelişmekte olan ülkelerine kadar, şiddet ve suç toplumsal istikrarı tehdit etmekte ve kalkınmanın önündeki en büyük engeller haline gelmektedir. Fajnzylber, Lederman ve Loayza (2002b) çalışmalarında suç oranlarının sosyo-ekonomik nedenlerini açıklamaya çalışmaktadır. Bu çalışmada 1980'li yılların başı ile 1990'lı yılların ortaları arasında, kasten öldürme oranı Latin Amerika'da %50, Doğu Avrupa ve Orta Asya'da %100'den fazla arttığını göstermiştir. Suç oranlarında artışa paralel olarak ortaya çıkan kişisel ve mülkiyet güvenliği duygusuyla başa çıkması nedeniyle yaşanan kaygılar insanların yaşam kalitesi üzerinde zararlı etkiler oluşturmuştur

Yoksulluk ve Suçluluk Oranı Arasındaki İlişki

Yoksulluğun açıklanmasına ilişkin çalışmalarda mutlak yoksulluk ve göreli yoksulluk biçiminde yapılan ayrım genel geçer bir yaklaşımdır. Mutlak yoksulluk, bireyin kendisinin ve ailesinin yaşamını sürdürebilmesi ve kendini yeniden üretebilmesi için gereksinim duyduğu asgari tüketime erişememesi anlamına gelmektedir. Göreli yoksulluk da bireyin bulunduğu toplumdaki tüketim ve kültürel durumlara göre belirlenen, “kişinin kendisini toplumsal olarak yeniden üretebilmesi için gerekli tüketim ve yaşam düzeyinin saptanmasını içerir”. Mutlak yoksullukta bireyin biyolojik gereksinimlerine erişememe söz konusu iken, göreli yoksullukta bireyin bulunduğu toplumdaki ortalama refah düzeyinin altında kalma durumu söz konusudur (Temiz, 2008: 61).

Yoksulluk belirli bir miktarda mülkün veya bir zenginlik ölçüsünün varlığı veya yokluğu gibi nesnel bir ifadeden ziyade, diğerlerinin sahip olduklarına göre öznel bir durumdur. Benzer olarak, insanlar içinde bulundukları toplumda normal kabul edilen olanaklardan, refahtan ve özsaygıdan yoksun olduklarında yoksuldurlar. Sonuç olarak, suç eylemlerinde bölgesel farklılıkları açıklayabilmek için mutlak yoksulluk yerine göreli yoksulluğun kullanılması daha uygun olmaktadır. Bu anlamda suç eylemlerinin oranları servet ve gelir dağılımındaki eşitsizliğin derecesine göre değişmektedir (Patterson, 1991: 762).

Yoksulluk genel olarak yaşam için gerekli standartlara erişmede kaynakların yetersiz olması olarak tanımlanmaktadır. Yoksulluğun hem çok boyutlu ve buna bağlı olarak karmaşık olması, hem göreli olması, hem de öznel bir olgu olması gibi nedenlerle yoksulluğun tanımı ve ölçümü tartışmalı bir konudur. Bu özellikler yoksulluğun evrensel bir tanımının olmasını zorlaştırmakta ve değerlendiricinin sosyoekonomik ve ideolojik konumuna bağlı olarak açıklanmasına ve nitelendirilmesine neden olmaktadır. Yoksulluğu ölçmek için göreli yoksunluk, gelir düzeyi, temel gereksinimler ve tüketim kavramlarına dayalı olarak farklı yaklaşımlar kullanılmaktadır (Kambon ve Henderson, 2008: 13).

Ayrıca, birçok gelişmekte olan ekonomide gelir dağılımında eşitsizliğin yüksek seviyelerde devam etmesi, yoksulluğun azaltılmasını daha da zorlaştırmaktadır. Ayrıca, gelir eşitsizliğinin büyümenin kendisini engelleyebileceği konusunda artan bir fikir birliği vardır (UNDP, 2011: 186). Ayrıca eşitsizlik ve yoksulluk suçun temel belirleyicisi olabilmektedir. Varlıkların ve kaynakların eşit olmayan dağılımın suç üzerinde dolaylı etkileri bulunmaktadır (Kambon ve Henderson, 2008: 29).

Kişilere karşı işlenen suçların yanı sıra mülkiyet suçları da yoksullukla ilişkilendirilebilmektedir. Ancak çok zengin bir ülke olan Amerika Birleşik Devletleri (ABD), dünyadaki en yüksek suç oranlarından birine sahiptir. Kentleşme ve sanayileşme seviyeleri görece birbirine yakın olmasına rağmen, ABD’de ve Batı Avrupa’dan 10 kat daha fazla kasten öldürme bulunmaktadır (Blau ve Blau, 1982: 144).

Yoksulluk bir kişinin kaynaklarının (esas olarak maddi kaynaklarının) asgari ihtiyaçlarını (sosyal katılım dahil) karşılamaya yetmemesi olarak tanımlanabilir. Bu tanım, yoksulluk tanımını maddi koşullara ve asgari standartlara dayandırmaktadır. Yoksulluk temelde maddi kaynakların genel eksikliği olarak tanımlanabilmektedir. Bu nedenle de sosyal hareketlilik, refah veya eşitsizlik durumları yoksulluğun tanımını karşılamayabilmektedir. Bu anlamda, yoksulluk mutlak olmaktan ziyade göreli ve dinamiktir (Webster ve Kingston, 2014: 4).

Günümüzde yoksulluğun tanımları ve ölçümleri maddi olmayan yoksunluğu ve sosyal farklılaşmayı içerecek şekilde genişletilmektedir. Bu yaklaşımlar yoksulluğun topluluk düzeyinde değerlendirilmesini ve yerel düzeyde gereksinimlerin belirlenmesini gerektirmektedir (Kambon ve Henderson, 2008: 13).

Yoksulluk ve suç ile ilgili araştırmalar farklı tanımlamalar ve yoksulluk ölçüleri kullanmakta ve polis, mahkeme ve diğer kurumların ya da suçlular ve mağdurlar tarafından doğrudan bildirilip bildirilmeme durumuna bağlı olan sorunlu suç verilerini kullanmaktadır (Webster ve Kingston, 2014: 4).

Berk, Lenihan ve Ross (1980) çalışmalarında, bireysel ve toplu düzeydeki ilişkileri içeren çeşitli çalışmalarda yapılan genellemeler arasında en net olanının yoksulluk ile suç oranları arasındaki ilişki olduğunu belirtmektedir. Yapılan analiz yöntemleri farklı olsa da yoksullar arasında suç oranlarının görece daha yüksek olduğu öne sürülmektedir. Ancak yoksulluğu suç ile ilişkilendiren kesin mekanizmalar hâlâ belirsizliğini korumaktadır.

Yoksulluk ve suç oranları arasında kurulan ilişkinin belirsizliği kuşkusuz kavramsal belirsizliklerden kaynaklanmaktadır: Örneğin, ekonomik ihtiyaç bir bireyin bir niteliği olarak mı, yoksa bir sosyal varlığın bir niteliği olarak mı ele alınmalıdır? Sosyal bilimler disiplininin yoksulluk ve suç arasındaki ilişkiyi açıklamada mutlak bir sonucu ulaşması oldukça güçtür. Bu ilişkiyi açıklamada kullanılan modellemelerde teorik temeller kriminoloji, sosyoloji ve ekonomiye dayanmaktadır (Berk, Lenihan ve Rossi,1980: 766, 770).

Yoksulluk ve suç arasındaki ilişki bağlamında; yoksulluk ile kısa süreli, uzun süreli ve ani olarak yüzleşen insanların çoğu hiçbir zaman suç işlemez ve bu anlamda yoksulluğun doğrudan kendisinin değil, yoksulluğa bağlı olarak şiddetlenen aile baskısı, ailenin kesintiye uğraması, okul başarısızlığı, sürekli olarak okuldan kaçma ve sokağın daha çekici gelmesi gibi nedenlerle birleşerek yoksulluğun suça etkisinin önemli olduğu görülmektedir (Webster ve Kingston, 2014: 5).

Suç hanehalkı gelirini ve varlığını azaltarak daha yüksek yoksulluk düzeylerine neden olmaktadır. Ayrıca, toplumların eğitim, sosyal ve ekonomik dinamiklerini kısıtlayarak sosyal hareketlilik olanaklarını azaltma ve suç ortamları yaratma gibi önemli sorunlara yol açmaktadır. Suç ve yoksulluk arasındaki ilişki analizlerinde yoksulluğun suçu artırdığı; ancak bununla birlikte suçun da bir yerleşimi tehdit etmesi ve bu bağlamda yatırım olanaklarından yararlanılamaması sonucunda yerleşim için itici bir unsur olmasıyla, bu alanlara yerleşenlerin düşük gelirli hanelerden oluşmasının yoksulluğu artırdığı görülmektedir. Dolayısıyla yoksulluk ve suç arasında çift taraflı etkinin olduğu görülmektedir (UNODC, 2012: 9; Gaitán-Rossi ve Guadarrama, 2021: 3).

Nitel çalışmalar şiddetin insanların karar verme özgürlüklerinde ve çevresindeki kurumsal kaynakların etkin kullanımında bir azalmayı temsil etmesi nedeniyle yoksulluktan kurtulmayı zorlaştıran bir unsur olduğunu göstermektedir (Gaitán-Rossi ve Guadarrama, 2021: 3-4).

Yoksulluğun suç eylemlerini desteklediğine ilişkin genelleştirilen bir yargı ya da ilişkinin ileri sürülmesi zor olmakla birlikte, yoksulluk ve suç arasında ortak nedensellik bulunmaktadır. Bu nedenselliklerden en önemlilerinden birisi de herhangi bir bölgedeki suçun varlığı ekonomik faaliyetleri daraltarak yoksulluğu artırabilmektedir (Fafchamps ve Minten, 2006: 579).

Suç eylemi zamansal farklılıklara göre ve benzer ekonomik özelliklere sahip topluluklarda değişkenlikler göstermektedir. Düşük gelirli bölgeler suçtan kronik yoksulluk, düşük eğitime sahip işgücü ve istihdam olanaklarına sınırlı erişim gibi nedenlerle orantısız biçimde etkilenmektedirler (Huang, Laing ve Wang, 2004: 909). Bu anlamda yoksulluğun suça etkisi bireysel ve toplum düzeyinde değişkenler arasında karmaşık ve karşılıklı bir ilişki içermektedir. Yoksulluk ve suç arasındaki ilişkinin doğrudan mı, dolaylı mı yoksa gevşek bir ilişkiye mi dayalı olduğuna bakılmaksızın sosyo-ekonomik açıdan dezavantajlı ve yoksun bireylerin suça karışma durumları önemli olmaktadır. Yoksulluğun suç üzerindeki etkisi suça neden olan etmenlere aracılık eden bireysel ve topluluk düzeyindeki değişkenler arasında karmaşık bir karşılıklı ilişki içermektedir. Bu ilişkinin kesin kanıtlarını bulmak zordur. Bu durumun birkaç nedeni vardır, bunların hepsi yoksulluk ve suç arasındaki ortak nedensellikle ilgilidir (Webster ve Kingston, 2014: 8).

Yoksulluk suçun önemli nedenleri arasında görülmektedir. Yoksulluğun suçla ilişkilendirilmesinin nedenlerinden biri yoksulların başka türlü karşılayamayacakları malzemeleri edinmelerini sağlayan bir araç olarak görünmesidir. Yoksulluk şiddet içeren suçlara da yol açabilmektedir, çünkü güç bir varlık elde etme yolu olarak görülmekte ve hüküm giyme göze alınabilmektedir (Holzman-Escareno, 2012: 16).

Suça ilişkin yapılan disiplinler arası çalışmalarda en çok ilgilenilen konulardan birisi yoksulluk ve suç arasındaki ilişkidir. Araştırmalar genellikle, yoksulluğun ve buna bağlı dezavantajların suç oranları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermekte, ayrıca yoksulluğun sosyal gerilim ve sosyal karmaşa yarattığı ileri sürülmektedir. Sosyal gerilim bağlamında yoksulluk, piyasa temelli toplumlarda gelir eksikliği durumunda suç işleme olasılığını artırmakta ve suçlu için motive edici bir unsur olmaktadır. Toplumsal karmaşa bağlamında yoksulluk, toplumun bağlarını ve toplumsal denetimin kolektif mekanizmalarını zayıflatmakta ve böylece yüksek oranda engellenememiş suçlara neden olmaktadır (Hannon, 2002; 363-364).

Suça bağlı olarak ortaya çıkan yüksek düzeyde şiddet ve güvenlik sorunu ülkelerin gelişimini olumsuz etkileyerek ekonomik büyümeyi etkilemekte ve gelecek nesiller için uzun dönemli sorunlarla sonuçlanmaktadır. Bu anlamda artan suç oranlarını azaltmada ilk ve en öncelikli çözüm yoksulluğun her biçiminin ortadan kaldırılması olacaktır. Ancak, suç belirli ülkelerin aşırı yoksulluk çekmesi nedeniyle insanlığın yüzleştiği meydan okumalardan biri olarak kalmakta ve şiddeti daha da artmaktadır (Yaacoub, 2017: 631).

Yoksulluk ve suç arasındaki en çarpıcı ve tutarlı ilişki, gelir eşitsizliği, yoksulluk ve kasten öldürme arasında bulunan ilişkidir. Bu ilişki gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için farklı sonuçlar verebilmektedir. İlk olarak, gelir eşitsizliği ve şiddet arasındaki ilişkinin mikro ölçekte bakıldığında zayıf iken, makro ölçekte/bütün topluma bakıldığında güçlü olduğu görülmektedir. İkinci olarak, gelir eşitsizliğindeki küçük azalmaların kasten öldürme oranlarında büyük düşüşlere neden olduğu da görülmektedir. Üçüncüsü, bir toplumda gelir eşitsizliği ve ortalama gelir düzeyi kasten öldürmeyi etkilememektedir. Dördüncüsü, gelir eşitsizliği ve kasten öldürme arasındaki ilişkide, gelir eşitsizliğinin toplumsal dokuyu zayıflatan daha genel bir yıkıcı etkisi görünmektedir. Son olarak, yüksek kasten öldürme oranları, gelir dağılımındaki yüksek eşitsizlik düzeylerine eşlik etme eğilimindedir. Yoksulluk ve şiddet arasındaki ilişki, kasten öldürme, saldırı ve aile içi şiddet dahil olmak üzere farklı türde şiddet içeren suçlar için geçerlidir (Webster ve Kingston, 2014: 10).

Yoksulluğun şiddet içeren suçlar, etkili olduğu mekanizmalar ve süreçler, yoksulluk içinde yaşayanların şiddet eylemlerine girişme sıklığında ve yoksulluğun kendiliğinden şiddetli öfke eylemlerini nasıl hızlandırabildiğinde görülebilmektedir (Webster ve Kingston, 2014: 8).

Patterson’un analizinde (1991: 766-767), suç oranları ve çevrede yaşayanların (mahal) ekonomik koşulları arasındaki ilişki araştırmıştır. Buna göre; hanelere yönelik hırsızlık/soygun suçu ve toplumun ekonomik durumu arasındaki ilişkide; yüksek hırsızlık oranları genç nüfusun fazla olması, tek ebeveynli aile sayısının fazla olması ve konut istikrarsızlığı ile büyük oranda ilişkili olduğu görülmüştür. Ayrıca, çalışmada çevrenin ekonomik durumu ile suç oranları arasındaki ilişkide; hırsızlık oranlarının daha yoksul mahallelerde ve gelir eşitsizliğinin daha yüksek olduğu bölgelerde daha yüksek olduğu belirtilmektedir. 

Ampirik Literatür Taraması

Literatür taraması kapsamında suç oranları ile gelir eşitsizliği ve yoksulluk oranı arasındaki ilişkinin ve bunun yanı sıra işsizlik, gelir düzeyi ve eğitim durumu gibi diğer göstergelerin de suç oranlarıyla ilişkisinin incelendiği ulusal ve uluslararası çalışmalar kronolojik sırayla bu başlık altında yer almaktadır.

Patterson (1991), Amerika’da 57 küçük yerleşim bölgesine ilişkin polise iletilen mahalle mağduriyet verilerinden hareketle yoksulluk oranları ile şiddet içeren suç ve hırsızlık oranları arasındaki ilişkiyi incelediği çalışmasında, suç türüne göre değişkenlik olmakla birlikte mutlak ve göreli yoksulluk oranı ile suç oranları arasında güçlü bir ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Tsushima (1996) Japonya’da yoksulluk, eşitsizlik ve işsizliğin suç oranları ile ilişkisini incelediği çalışmada suç oranları kasten öldürme, soygun ve hırsızlık şeklinde üç boyutta ele alınmaktadır. Gerçekleştirilen çoklu regresyon analizi ile işsizlik oranı ile kasten öldürme ve soygun arasında yüksek bir pozitif ilişki, ekonomik eşitsizlik derecesi ile hırsızlık arasında pozitif ilişki tespit edilmiştir. Mutlak yoksulluk düzeyinin ise sadece kasten öldürmeyle anlamlı bir ilişki içerisinde ve pozitif yönlü olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Kelly (2000) eşitsizlik ve suç arasındaki ilişkiyi eşitsizlik, yoksulluk ve polis harcamaları değişkenleri aracılığıyla incelediği çalışmasında suç değişkenini mülkiyet suçu ve şiddet içeren suçlar şeklinde iki kapsamda ele almıştır. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen analizlerde eşitsizlikle mülkiyet suçları arasında bir ilişki bulunamamışken şiddet içeren suçlarla eşitsizlik arasında güçlü bir ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Yoksulluk ve polis harcamalarının, mülkiyet suçları ile yüksek ilişkili fakat şiddet içerikli suçlarla çok az ilişkili olduğu çalışmayla ulaşılan sonuçlardan bir diğeridir.

Hojman (2002) Buenos Aires’te 1985-1997 verilerinden hareketle eşitsizlik, işsizlik ve yapısal değişimlerin suç oranlarıyla ilişkisinin incelendiği çalışmada yapılan analizler sonucunda eşitsizliğin suç oranlarını açıklayan bir özellik taşıdığı fakat işsizliğin suç oranlarıyla doğrudan ilişkilendirilemeyeceği tespit edilmiştir. Bunun yanı sıra işsizliğin de eşitsizliği açıklayamadığı ayrıca belirlenmiştir. Yapısal değişimlerle suç oranları arasındaki ilişki noktasında yönetilebilirlik sorunlarının suçlarla ilişkilendirilebileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Fajnzylber, Lederman ve Loayza (2002a) çeşitli ülkeler için eşitsizlik ve şiddet suçları arasındaki ilişkiyi inceledikleri çalışmalarında suç oranları ile eşitsizlik arasında pozitif yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Ülkeler arasında eşitsizlikten suç oranlarına doğru bir nedensellik ilişkisi çalışma kapsamında gerçekleştirilen panel veri analizi yöntemiyle belirlenmiştir.

Neumayer (2005) tarafından gerçekleştirilen çalışmada gelir eşitsizliği ile şiddet içeren mülkiyet suçları arasındaki ilişki incelenmektedir. Çalışma kapsamında elde edilen sonuç, ülkelerin sosyo-kültürel özelliklerinin kontrol edilmediği ya da araştırma kapsamının az sayıda ülke ile sınırlandırmadığı noktada gelir eşitsizliğinin şiddet içerikli suç oranları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi olmadığıdır.

Brush (2007), Amerika Birleşik Devletleri’nde yatay kesit ve zaman serisi analizleri kullanarak gelir eşitsizliğinin suç üzerindeki etkisini incelediği çalışmasında, kesit analizinde gelir eşitsizliği ile suç oranı arasında pozitif yönlü; zaman serisi analizinde gelir eşitsizliği ile suç oranlarının negatif ilişkili olduğu sonucuna ulaştığı görülmektedir.

Cömertler ve Kar (2007) Türkiye’de işsizlik, kişi başına gayri safi yurt içi hasıla, eğitim seviyesi, göç ve şehirleşme gibi değişkenlerin suç oranları üzerindeki etkisini inceledikleri çalışmalarında işsizlik oranı ile suç oranları arasında kurulan modellerin hemen hemen yarısında yüksek düzeyde bir ilişki olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Bunun yanı sıra çalışmamız kapsamında incelenebilecek olan kişi başına gayri safi yurt içi hasıla ile suç oranları arasında anlamlı ve pozitif yönlü bir ilişki bulunmuştur. Bu doğrultuda kişi başına gelirde yaşanan artışın suç oranlarını artırdığı çalışmada gerçekleştirilen analizlerle tespit edilmiştir.

Hooghe vd. (2011) tarafından gerçekleştirilen çalışmada Belçika’da çeşitli yoksunluk göstergelerinin suç oranları üzerindeki etkisi araştırılmaktadır. Araştırma sonuçlarından ilki işsizlik oranı ile suç oranı üzerinde güçlü bir anlamlı etkisi olması ve bu etkinin gelir düzeyleri etkisinden daha yüksek olmasıdır. Suç oranlarının mülkiyet suçları ve şiddet suçları kapsamında iki boyutta ele alındığı çalışmada, gelir eşitsizliğinin mülkiyet suçları üzerinde olumlu etkisi fakat şiddet suçları üzerinde olumsuz etkisi olduğu tespit edilen diğer sonuçlardan biridir. Son olarak demografik yapının şiddet suçları ile ilişkili olmadığı ancak mülkiyet suçları için bir yayılma etkisi oluşturduğu da çalışma kapsamında elde edilen bulgulardandır.

Calderón ve Valero Gil (2012) Meksika’da 2000 ve 2005 yıllarına ait verilerden hareketle eşitsizlik, yoksulluk ve suç arasındaki ilişkiyi inceledikleri çalışmalarında, suçluluk durumunun eşitsizlik ve yoksullukla pozitif ilişki içerisinde olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Araştırmada detaylara inildiğinde şiddet içerikli suçlarla yoksulluk arasındaki korelasyonun arttığı sonucuna ulaşılmaktadır. Bu durum yazarlar tarafından, suç oranlarının çok yüksek düzeyde şiddet içerdiği noktaya ulaşılması durumunda hükümetlerin suça itebilecek yoksulluk, eşitsizlik, göç gibi faktörleri değiştirerek ortaya çıkan sorunu azaltmak yoluna gidemeyebilecekleri düşüncesi ile açıklanmaktadır.

Pare ve Felson (2014)’ın gelir eşitsizliği, yoksulluk ve farklı suç türleri arasındaki ilişkiyi inceledikleri çalışmalarında kasten öldürme, saldırı, soygun ve hırsızlıkla ilişkili suçların yoksullukla ilişkili olduğu ve yoksulluğun kontrol edildiği durumda gelir eşitsizliğinin şiddet suçlarıyla ilişkisinin ortadan kalktığı sonucuna ulaşılmıştır. Bunun yanı sıra çalışmada, mevsimsel hareketlerin bölgede nüfusu değiştirmesi nedeniyle işlenen suç sayısının da değişmesine neden olduğu tespit edilmiştir.

Akdi, Karamanoğlu ve Şahin (2014) tarafından gerçekleştirilen eğitim düzeyine göre işsizlik oranları ile suç arasındaki ilişkinin Türkiye kapsamında incelendiği çalışmada, kırsal kesimde yer alan işsiz kesim içerisinde eğitim düzeyinde yaşanan artışın suç sayısını azalttığı tespit edilmiştir.

Kang (2016) tarafından gerçekleştirilen çalışmada Amerika’da ekonomik eşitsizlikle suç arasındaki ilişki bölge içi ve bölgeler arası perspektifte incelenmektedir. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen analizler sonucunda ekonomik eşitsizlik ile şiddet içeren suçlar arasındaki pozitif ilişkinin büyük ölçüde bölge içi yerine bölgeler arası ekonomik eşitsizliklerden kaynaklandığı tespit edilmiştir. Genel eşitsizlik oranları üzerinden suç oranları ile ilişkisinin tespitinde önemli düzeyde bir ampirik kanıt bulunamamıştır. Bunun yanı sora ekonomik eşitsizlikler içerisinde yer alan yoksulluğun bölge düzeyindeki suç oranlarının önemli düzeyde etkileyicisi olduğu sonucuna da ulaşılmaktadır.

Enamorado vd. (2016) tarafından Meksika’da gelir eşitsizliğinin uyuşturucu kaynaklı kasten öldürme suçu üzerindeki etkisinin incelendiği çalışmada, Gini katsayısında yaşanan bir birimlik artışın yani gelir eşitsizliğinde yaşanan artışın uyuşturucu kaynaklı kasten öldürme suçu sayısında 0.36 birimden fazla bir artışa yol açtığı sonucuna ulaşılmaktadır.

Metz ve Burdina (2016) Amerika Birleşik Devletleri’nde yoksul bloklarda gelir eşitsizliği ve mülkiyet suçları arasındaki ilişkiyi inceledikleri çalışmalarında blok içerisinde ve bloklar arasındaki gelir eşitsizliklerinin mülkiyet suçlarını artırıcı yönde etkide bulunduğu sonucuna ulaşmaktadırlar. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen analizlerle mülkiyet suçlarının en az olduğu grubun en yoksul blok olduğu bunun sebeplerinin ise hem yoksul gruplardan çalma güdüsünün düşük olması hem de en yoksul blokta gelir düzeylerinin benzer seviyede olması olarak öngörülmektedir. Daha yüksek ortalama gelirin söz konusu olduğu bloklarda gelir farklılığının dolayısıyla gelir eşitsizliğinin daha yüksek olması bu grup içerisinde mülkiyet suçunun daha yaygın olmasına neden olmaktadır.

Yorulmaz ve Giray Yakut (2017)’un çalışmalarında Türkiye’de mülkiyet ve şiddet suçları ile sosyoekonomik faktörler olan işsizlik, gelir düzeyi ve göç oranı arasındaki ilişki incelenmiştir. Çalışmada gerçekleştirilen analizlerle şiddet suçlarında etkili olan faktörlerin işsizlik ve göç oranları olduğu; mülkiyet suçlarında ise klasik perspektifte göç oranının, dayanıklı yaklaşımda ise işsizlik oranı ve gelir düzeyinin etkili olduğu sonuçlarına ulaşılmıştır.

Kujala, Kallio ve Niemelä (2019) tarafından Avrupa ülkeleri kapsamında gerçekleştirilen çalışmada, gelir eşitsizliği ve yoksulluğun suç korkusuyla ilişkisi incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda Gini katsayısı, S80/S20 oranı ve maddi yoksunluk oranlarının suç korkusuyla anlamlı ve pozitif ilişkili olduğuna ulaşılmıştır. Eğitim ve gelirin sadece maddi yoksunluk ve suç korkusu ilişkisinde bir rolü olduğu da ulaşılan sonuçlardan biridir.

Tunca (2019) Türkiye’de suç ile eğitim, gelir düzeyi, işsizlik, hane halkı büyüklüğü ve göç arasındaki ilişkiyi panel veri analizi yöntemiyle incelediği çalışmada, suçu mali suçlar, hırsızlık ve şiddet içerikli suçlar olmak üzere üç kapsamda ele alıp modelleri bu açıdan kurgulamıştır. Çalışmada gerçekleştirilen analizlerle hane halkı büyüklüğü ile tüm suç türleri arasında anlamlı ve negatif ilişki tespit edilmişken, işsizlik ve göç değişkenlerinin yine tüm suç değişkenleri ile pozitif yönde ilişkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Gelir ile suç ilişkisi kapsamında analizler sonucunda yalnızca mali suçlarla anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir. Gelir düzeyinde yaşanan artış mali suçları artırırken gelir eşitsizliğinde yaşanan artışın mali suçları azaltırken hırsızlık suçlarını artırdığı da çalışma kapsamında elde edilen bir sonuçtur.

Anser vd. (2020) tarafından 16 ülkede yoksulluk, eşitsizlik, suç ve sosyal harcamalar arasındaki ilişkinin incelendiği çalışmada kullanılan dinamik panel veri analizi sonuçlarına göre kişi başına düşen gelir ile suç oranları arasında sabit bir ilişki olmadığı tespit edilmiştir. Ayrıca gelir eşitsizliği ve işsizliğin suç oranlarını artırdığı; suç oranlarının da gelir eşitsizliğini önemli ölçüde etkilediği çalışma kapsamında elde edilen bir diğer bulgudur.

Şentürk Ulucak ve Bilgili (2020)’nin Türkiye’yi de kapsayan 25 Avrupa ülkesi için suç ve çeşitli sosyo-ekonomik gösterge arasındaki ilişkiyi inceledikleri çalışmalarında gelir eşitsizliği ile suç oranı arasında anlamlı negatif yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Yani eşitsizlik arttıkça suçun azaldığı sonucuna ulaşılmıştır.

Yıldız (2020) tarafından gelir eşitsizliği ve suç arasındaki ilişkinin Türkiye kapsamında incelendiği çalışmada 2008-2018 yıllarına ilişkin verilerden faydalanılmıştır. Bölgesel verilerin panel veri analizi yöntemiyle araştırıldığı çalışmada, gelir eşitsizliğinin ve işsizlik oranının suç oranları ile pozitif bir ilişki içerisinde olduğu; kişi başına düşen gelirin ise suç oranları ile negatif ilişkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Smith vd. (2021) tarafından Amerika Birleşik Devletleri’nde silah sahipliği, gelir eşitsizliği, yoksulluk ve mental sağlığın suç ile ilişkisinin incelendiği çalışmada araştırma konumuzla ilişkili olan kapsamda gelir eşitsizliğinin hırsızlık vb. mülkiyet suçlarıyla ilişkili olmadığı fakat kasten öldürme gibi şiddet suçlarıyla yüksek düzeyde ilişkili olduğu sonucuna ulaşılmaktadır. Bunun yanı sıra farklı şehirlerde yoksulluğun kasten öldürmelerle yüksek düzeyde ilişkili olduğu dolayısıyla içerisinde bulunulan çevrenin şiddet içerikli suçlarda yadsınamaz bir etkisi olduğu da ulaşılan diğer bir sonuç olarak karşımıza çıkmaktadır.

Odabaşı (2022) tarafından Türkiye’de cinsiyetler dikkate alınarak, işsizlik oranı ve gelir düzeyi ile suç oranları arasındaki ilişkinin 2015-2019 verilerinden hareketle incelendiği çalışmada hem erkek hem de kadınlarda işsizlik oranının ve gelir düzeyinin suç oranları üzerinde anlamlı bir etkisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Kadınlarda işsizlik oranında yaşanan artış suç oranlarını artırmakla birlikte gelir düzeyinde yaşanan artışın suç oranlarını azalttığı; erkeklerde ise işsizlik oranında yaşanan artışın suç oranlarını kadınlarda olduğu gibi artırdığı fakat gelir düzeyinde yaşanan artışın da bu grupta kasten öldürme ve cinsel suçlar dışındaki suç oranlarını artırdığı tespit edilmiştir.

Metodoloji

Gelir eşitsizliği ve yoksulluk oranının suçluluk oranına etkisinin düşük Gini katsayısına ve yüksek Gini katsayısına sahip olan ülkeler için 2008-2019 yıllarına ilişkin verilerden hareketle incelendiği çalışmada panel veri analizi yöntemi kullanılmıştır. Çalışma kapsamında kullanılan değişkenlere ilişkin veriler Eurostat veri tabanı üzerinden elde edilmiştir. Araştırmada incelenen ülkeler Tablo 1’de gösterilmektedir.

Tablo 1: Araştırma Kapsamında Seçilen Ülkeler

Düşük Gini Katsayısı	Yüksek Gini Katsayısı
Finlandiya Norveç Slovenya Slovakya	İspanya Litvanya Romanya Türkiye

Çalışmada kullanılan bağımlı ve açıklayıcı değişkenlere ilişkin notasyon ve hesaplanış biçimleri Tablo 2’de görülmektedir.

 

Tablo 2: Değişkenler ve Hesaplama Şekilleri

Değişken	Notasyon	Hesaplama Biçimi
Suçluluk Oranı (Bağımlı Değişken)	SO	Hüküm Giymiş Kişi Sayısı / Toplam Nüfus
Gini Katsayısı	GINI	Eşdeğer harcanabilir gelir düzeyine göre nüfusun kümülatif payı / Eşdeğer toplam harcanabilir gelirin kümülatif payı (%)
Yoksulluk Oranı	YO	Eşdeğer harcanabilir gelirin %60’ı olarak belirlenen sınırın altında harcanabilir gelire sahip olan kişilerin payı (%)

 

Çalışmanın bağımlı değişkeni olan suçluluk oranı hesaplanırken hüküm giymiş kişi sayısının toplam nüfusa oranı kullanılmıştır. Toplam nüfusa oranlanmasının sebebi ise çalışma kapsamında yer alan ülkelerin büyüklüklerinin ve nüfuslarının birbirinden farklı olmasının ülkeleri karşılaştırma ya da değerlendirme noktasında spekülatif olabileceğinin düşünülmesidir. Dolayısıyla her ülkenin suçluluk oranı, ülkedeki suçlu nüfusun toplam nüfus içerisindeki payı olarak değerlendirilmiştir.

Çalışma kapsamında görece düşük adaletsizliğin (Gini katsayısı 0.25 ve 0.25’in altında olanlar) ve yüksek adaletsizliğin (Gini katsayısı 0.35 ve 0.35’in üzerinde olanlar) yaşandığı ülke grupları için iki farklı panel veri regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Panel veri regresyon analizi için kurgulanan model aşağıda yer almaktadır:

 

 

SOit = αit + β1it GINI1it + β2it YO2it + Ԑit   (1)

Denklemde gösterilen “i” ibaresi yatay kesiti, “t” ibaresi zaman boyutunu ve “Ԑ” hata terimini ifade etmektedir. Çalışmanın devamında düşük Gini katsayısına sahip olan ülkeler için yapılan analizler Model 1 başlığı altında; görece yüksek Gini katsayısı olan ülkeler için gerçekleştirilen analizler ise Model 2 başlığı altında yer almaktadır. Her iki model için ilk önce çoklu doğrusal bağlantı sorununun kontrolü için korelasyon analizi gerçekleştirilmiştir. Çoklu doğrusal bağlantı sonrasında makro panel analizleri kapsamında genellikle yatay kesit bağımlılığı ve durağanlık sınamaları yapılmakla birlikte mikro panellerde bu varsayımlar koşut olarak aranmamaktadır (Baltagi, 2013: 1). Çalışmanın yatay kesit ve zaman boyutu değerlendirildiğinde, çalışmanın mikro panel kapsamında yer alması sebebiyle yatay kesit bağımlılığı, homojenlik ve birim kök sınamaları yapılmaksızın doğrudan tahmin modeli belirleme analizi yapılmıştır. Tahmin modelinin belirlenmesinin ardından hata terimi varsayımları olan değişen varyans ve otokorelasyon sorunlarının varlığı tespit edilmiştir. Gerçekleştirilen ön testlerin ardından her iki modelde de son olarak model tahmin sonuçları incelenmiştir.

Model 1 için Gerçekleştirilen Analizler

Düşük adaletsizliğin yaşandığı ülkeler için kurgulanan Model 1 için kullanılan değişkenlere ilişkin tanımlayıcı istatistik sonuçları aşağıda yer alan Tablo 3’te gösterilmektedir.

 

Tablo 3: Tanımlayıcı İstatistikler

	SO	GINI	YO
Ortalama	1.315740	24.48333	12.42083
Medyan	0.849806	24.45000	12.35000
Maksimum	4.475139	26.30000	14.50000
Minimum	0.299562	20.90000	10.00000
Std. Sapma	1.175515	1.210299	1.050017
Çarpıklık	1.345330	-0.506588	0.006888
Basıklık	3.482771	2.880978	2.489393
Jarque-Bera	14.94544	2.081384	0.521819
Olasılık	0.000568	0.353210	0.770351
Gözlem	48	48	48

 

 

Tanımlayıcı istatistik sonuçlarının yer aldığı tablo incelendiğinde düşük adaletsizliğin bulunduğu ülkelerde suçluluk oranının ortalama 1.31 düzeyinde, maksimum 4.47 ve minimum 0.29 düzeyinde yer aldığı görülmektedir. Gini katsayısının ortalama değeri 24.48, maksimum değeri 26.3 ve minimum değeri 20.9; yoksulluk oranının ise ortalama 12.42, maksimum ve minimum değerleri ise sırasıyla 14.5 ve 10 düzeyindedir. Standart sapma değerleri incelendiğinde her üç değişkenin de yüksek düzeyde değişkenlik göstermediği söylenebilmektedir. Bunun yanı sıra normal dağılım göstergeleri olan basıklık, çarpıklık ve Jargue-Bera değerlerine göre SO değişkeninin normal dağılım göstermediği fakat GINI ve YO değişkenlerinin normal dağıldığı gözlenmektedir.

Açıklayıcı değişkenlerin yüksek düzeyde yakın ilişki içerisinde bulunması olarak ifade edilebilen çoklu doğrusal bağlantı sorununun tespiti için faydalanılan korelasyon test sonuçları Tablo 4’tedir.

Tablo 4: Spearman Korelasyon Test Sonuçları

Korelasyon t-istatistik Olasılık	SO	GİNİ	YO
SO	1.000000 ----- -----
GİNİ	0.542205 4.376586 0.0001	1.000000 ----- -----
YO	-0.210249 -1.458581 0.1515	0.318155 2.276099 0.0275	1.000000 ----- -----

 

Çalışma kapsamında Model 1 için kullanılan korelasyon testi değişkenlerden en az birinin normal dağılıma uymadığı durumda kullanılan Spearman korelasyon testidir. Tabachnick ve Fidell (2001)’e göre korelasyon katsayısının 0.90 değerinin üzerinde bir değer alması değişkenler arasında yüksek düzeyde ilişki olduğunu göstermekte ve çoklu doğrusal bağlantı sorununa işaret etmektedir. Bu bağlamda Spearman korelasyon test sonuçları incelendiğinde; korelasyon katsayılarının kritik değerden (0.90) küçük olduğu ve dolayısıyla değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı sorunu bulunmadığı sonucuna ulaşılmaktadır. Modelin hata terimi ile açıklayıcı değişkenlerin yakın ilişki içerisinde olup olmadığının tespit edilmesi için gerçekleştirilen değişkenlere ilişkin içsellik test sonuçları Tablo 5’te yer almaktadır.

 

Tablo 5: İçsellik Test Sonuçları

Korelasyon t-istatistik Olasılık	HATA TERİMİ	GİNİ	YO
HATA TERİMİ	1.000000 ----- -----
GİNİ	-0.170285 -1.172044 0.2472	1.000000 ----- -----
YO	-0.086088 -0.586050 0.5607	0.318155 2.276099 0.0275	1.000000 ----- -----

 

İçsellik test sonuçlarına göre, hata terimi ile açıklayıcı değişkenlere ilişkin gerçekleştirilen korelasyon değerlerinin kritik değerin altında yer alması sebebiyle modelin hata terimi ile GİNİ ve YO değişkenleri arasında içsellik sorunu olmadığı tespit edilmiştir.

Düşük Gini katsayısına sahip, görece gelir dağılımında düşük adaletsizliğin söz konusu olduğu ülkelerde Gini katsayısı ve yoksulluk oranının suçluluk oranı ile ilişkisinin araştırıldığı çalışmada hangi modelin kullanılacağının tespiti için F testi ve Breusch-Pagan (1980) LM testi kullanılmıştır. Model tahmininin belirlenmesine ilişkin test sonuçları Tablo 6’da gösterilmektedir.

 

Tablo 6: F ve LM Testi Sonuçları

Test	İstatistik	Olasılık
F-grup_sabit	91.55238	0.000000
F-zaman_sabit	3.359225	0.003828
F-çift yönlü_sabit	21.85933	0.000000
LM-grup_rassal	49.24560	2.26E-12
LM-zaman_rassal	3.193704	0.073922
LM-çift yönlü_rassal	52.43930	4.10E-12

 

Yukarıdaki tabloda yer alan F ve LM testleri sonuçları değerlendirildiğinde Model 1 için çift yönlü sabit etkiler modelinin kullanılmasının daha etkin olacağı gözlenmektedir. Dolayısıyla hata terimlerine ilişkin varsayımlar olan değişen varyans ve otokorelasyon sorunlarına ilişkin testler çift yönlü sabit etkiler modeli çerçevesinde gerçekleştirilmiştir. Değişen varyans ve otokorelasyon test sonuçları Tablo 7’de yer almaktadır.

Tablo 7: Çift Yönlü Sabit Etkiler Modeli için

Değişen Varyans ve Otokorelasyon Test Sonuçları

Değişen Varyans
Test	İstatistik	Olasılık
LMh_sabit	13.90311	0.000192
H₀: Değişen varyans yoktur.
Otokorelasyon
Test	İstatistik	Olasılık
LMp-ista.	8.133452	0.004346
LMp*-ista.	12.22128	0.000472
H₀: Otokorelasyon yoktur.

 

Yukarıdaki tabloda yer alan çift yönlü sabit etkiler modeli için gerçekleştirilen değişen varyans ve otokorelasyon test sonuçlarına değerlendirildiğinde; Gini katsayısının düşük olduğu ülkeler için oluşturulan Model 1’de test olasılık değerlerinin kritik değerden küçük olduğu ve H₀ hipotezlerinin reddedildiği dolayısıyla modelde değişen varyans ve otokorelasyon sorunlarının bulunduğu tespit edilmektedir. Bu doğrultuda tahminleme aşamasında bu sorunları çözen bir tahmincinin tercih edilmesi gerekmektedir. Model 1 için gerçekleştirilen tahmin sonuçları Tablo 8’de gösterilmektedir.

 

Tablo 8: Model 1 için Tahmin Sonuçları

Bağımlı Değişken: SO Yöntem: En Küçük Kareler Yöntemi White Period Panel Standart Hatalar ve Kovaryans
Değişken	Etki	Std. Hata	t-istatistik	Olasılık
GİNİ	-0.216485	0.071305	-3.036031	0.0560
YO	0.397307	0.125557	3.164361	0.0507
C	1.681139	0.520244	3.231441	0.0482
Ağırlıklandırılmış İstatistikler
RMSE	0.299750	R-kare		0.933594
Ort. Bağ. var	1.315740	Düzeltilmiş R-kare		0.899320
AIC	1.136601	Resid kare		4.312816
SIC	1.799318	MLE		-10.27841
H-Q	1.387042	F-istatistik		27.23913
Durbin-Watson	0.910811	Olasılık(F-istatistik)		0.000000

Gini katsayısı ve yoksulluk oranının suçluluk oranına etkisinin incelendiği analiz sonuçları incelendiğinde; gelir dağılımı adaletsizliğinin görece düşük olduğu ülkeler için kurgulanan modelin anlamlı olduğu görülmektedir. Açıklayıcı değişkenlerin de istatistiksel olarak anlamlı olduğu Gini katsayısının suçluluk oranı üzerinde negatif, yoksulluk oranının suçluluk oranı üzerinde pozitif etkisi olduğu tespit edilmiştir. Gini katsayısındaki 1 birimlik artışın suçluluk oranını 0.21 birim azalttığı; yoksulluk oranında bir birimlik artışın suçluluk oranını 0.39 birim artırdığı söylenebilmektedir. Gini katsayındaki artış, gelir dağılımındaki adaletsizliğin arttığını gösterdiği için, düşük eşitsizliğin gerçekleştiği ülkelerde gelir dağılımı adaletsizliğinde yaşanan artışlara rağmen suçluluk oranının azalttığı görülmektedir. Dolayısıyla yoksulluk oranını artıracak düzeyde olmadığı sürece gelir eşitsizliğinin suçluluk oranını artırıcı yönde bir etkide bulunmadığı söylenebilmektedir.

Model 2 için Gerçekleştirilen Analizler

Yüksek adaletsizliğin görüldüğü ülkeler için kurgulanan Model 2 kapsamında kullanılan değişkenlere ilişkin tanımlayıcı istatistik sonuçları Tablo 9’da yer almaktadır.

 

Tablo 9: Tanımlayıcı İstatistikler

	SO	GINI	YO
Ortalama	0.598052	36.66667	22.18333
Medyan	0.548824	34.90000	22.20000
Maksimum	2.029208	44.20000	25.40000
Minimum	0.165369	32.00000	18.60000
Std. Sapma	0.420332	3.767404	1.679581
Çarpıklık	1.910178	0.829732	0.020601
Basıklık	6.603622	2.149785	2.468554
Jarque-Bera	55.16243	6.953375	0.568265
Olasılık	0.000000	0.030910	0.752667
Gözlem	48	48	48

 

Yüksek adaletsizliğin gözlendiği ülkelere ait değişkenlere ilişkin tanımlayıcı istatistik sonuçlarının yer aldığı tablo incelendiğinde, bu ülkelerde suçluluk oranının ortalama 0.59 düzeyinde, maksimum 2.02 ve minimum 0.16 düzeyinde yer aldığı tespit edilmiştir. Gini katsayısının ortalama değeri 36.66, maksimum değeri 44.2 ve minimum değeri 32.0; yoksulluk oranının ise ortalama 22.18, maksimum değerin 25.4 ve minimum değerin ise 16.6 düzeyinde olduğu görülmektedir. Standart sapma değerleri incelendiğinde ise her üç değişkenin de çok yüksek düzeyde değişkenlik göstermediği fakat Gini katsayında sapmaların diğer iki değişkene göre daha yüksek düzeyde gerçekleştiği söylenebilmektedir. Bunun yanı sıra normal dağılım göstergeleri olan basıklık, çarpıklık ve Jargue-Bera değerlerine göre SO ve GINI değişkenlerinin normal dağılım göstermediği fakat YO değişkeninin normal dağıldığı gözlenmektedir.

Açıklayıcı değişkenlerin yüksek düzeyde yakın ilişki içerisinde bulunması olarak ifade edilebilen çoklu doğrusal bağlantı sorununun tespiti için faydalanılan korelasyon test sonuçları Tablo 10’da yer almaktadır.

 

Tablo 10: Spearman Korelasyon Test Sonuçları

Korelasyon t-istatistik Olasılık	SO	GİNİ	YO
SO	1.000000 ----- -----
GİNİ	0.465921 3.571355 0.0008	1.000000 ----- -----
YO	-0.012384 -0.084000 0.9334	0.570559 4.711949 0.0000	1.000000 ----- -----

 

Model 2 için çalışma kapsamında kullanılan korelasyon testi değişkenlerden en az birinin normal dağılıma uymadığı durumda kullanılan Spearman korelasyon testidir. Spearman korelasyon test sonuçları incelendiğinde; korelasyon katsayılarının kritik değerden (0.90) küçük olduğu ve dolayısıyla değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı sorunu bulunmadığı sonucuna ulaşılmaktadır. Modelin hata terimi ile açıklayıcı değişkenlerin yakın ilişki içerisinde olup olmadığının tespitine yönelik gerçekleştirilen değişkenlere ilişkin içsellik test sonuçları ise Tablo 11’dedir.

 

 

 

 

 

Tablo 11: İçsellik Test Sonuçları

Korelasyon t-istatistik Olasılık	HATA TERİMİ	GİNİ	YO
HATA TERİMİ	1.000000 ----- -----
GİNİ	-0.308967 -2.203315 0.0326	1.000000 ----- -----
YO	-0.197713 -1.367961 0.1780	0.570559 4.711949 0.0000	1.000000 ----- -----

 

Tablo 11’de yer alan içsellik test sonuçlarına göre, hata terimi ile açıklayıcı değişkenlere ilişkin gerçekleştirilen korelasyon değerlerinin kritik değerin altında yer alması sebebiyle modelin hata terimi ile GİNİ ve YO değişkenleri arasında içsellik sorunu olmadığı görülmektedir.

Yüksek Gini katsayısına ve dolayısıyla görece daha yüksek adaletsiz gelir dağılımının görüldüğü ülkelerde Gini katsayısı ve yoksulluk oranının suçluluk oranı ile ilişkisinin araştırıldığı çalışmada hangi modelin kullanılacağının tespiti için F testi ve Breusch-Pagan (1980) LM testi kullanılmıştır. Model tahmininin belirlenmesine ilişkin test sonuçları Tablo 12’de görülmektedir.

 

Tablo 12: F ve LM Testi Sonuçları

Test	İstatistik	Olasılık
F-grup_sabit	10.95040	0.000046
F-zaman_sabit	2.311276	0.032911
F-çift yönlü_sabit	3.401762	0.002203
LM-grup_rassal	1.191635	0.275000
LM-zaman_rassal	0.730054	0.392866
LM-çift yönlü_rassal	1.921689	0.382570

 

Tabloda yer alan F ve LM testleri sonuçları değerlendirildiğinde Model 2 için kullanılabilecek en etkin modelin çift yönlü sabit etkiler modeli olacağı gözlenmektedir. Dolayısıyla hata terimlerine ilişkin varsayımlar olan değişen varyans ve otokorelasyon sorunlarının varlığına yönelik testler çift yönlü sabit etkiler modeli kapsamında gerçekleştirilmiştir. Değişen varyans ve otokorelasyon test sonuçları Tablo 13’te yer almaktadır.

Tablo 13: Çift Yönlü Sabit Etkiler Modeli için

Değişen Varyans ve Otokorelasyon Test Sonuçları

Değişen Varyans
Test	İstatistik	Olasılık
LMh_sabit	7.705213	0.005506
H₀: Değişen varyans yoktur.
Otokorelasyon
Test	İstatistik	Olasılık
LMp-ista.	4.694089	0.030267
LMp*-ista.	7.853642	0.005072
H₀: Otokorelasyon yoktur.

 

Yukarıda yer alan Tablo 13’te yer alan çift yönlü sabit etkiler modeli için gerçekleştirilen değişen varyans ve otokorelasyon test sonuçlarına değerlendirildiğinde; yüksek Gini katsayısına sahip ülkeler için oluşturulan Model 2’de test olasılık değerlerinin kritik değerden küçük olduğu ve H₀ hipotezlerinin reddedildiği dolayısıyla modelde değişen varyans ve otokorelasyon sorunlarının bulunduğu tespit edilmektedir. Bu doğrultuda tahminleme aşamasında bu sorunları çözen bir tahminci tercih edilmiştir. Model 2 için gerçekleştirilen tahmin sonuçları Tablo 14’te gösterilmektedir.

 

Tablo 14: Model 2 için Tahmin Sonuçları

 

Bağımlı Değişken: SO Yöntem: En Küçük Kareler Yöntemi White Period Panel Standart Hatalar ve Kovaryans
Değişken	Etki	Std. Hata	t-istatistik	Olasılık
GİNİ	-0.001797	0.029864	-0.060180	0.9558
YO	0.168597	0.059827	2.818081	0.0668
C	-3.076099	1.649203	-1.865203	0.1590
Ağırlıklandırılmış İstatistikler
RMSE	0.191769	R-kare		0.787422
Ort. Bağ. var	0.598052	Düzeltilmiş R-kare		0.677705
AIC	0.243287	Resid kare		1.765224
SIC	0.906004	MLE		11.16111
H-Q	0.493729	F-istatistik		7.176815
Durbin-Watson	1.401504	Olasılık(F-istatistik)		0.000002

Gini katsayısı ve yoksulluk oranının suçluluk oranına etkisinin, yüksek Gini katsayısına sahip ülkeler için incelendiği analiz sonuçlarına göre; kurgulanan model istatistiki olarak anlamlıdır. Açıklayıcı değişkenlerden de yoksulluk oranının istatistiksel olarak anlamlı olduğu Gini katsayısı ile suçluluk oranı ilişkisinde istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç bulunmadığı görülmektedir. Modelin katsayılarından yoksulluk oranının suçluluk oranı üzerinde pozitif etkisi olduğu ve yoksulluk oranında yaşanan 1 birimlik artışın suçluluk oranını 0.16 birim artırdığı görülmektedir.

Sonuç ve Değerlendirme

Suçluluk oranı ile gelir eşitsizliği ve yoksulluk arasındaki ilişkinin düşük ve yüksek Gini katsayısına sahip ülkeler grubu için oluşturulan iki modelde panel veri analizi ile incelendiği çalışmada, yoksulluk oranının her iki ülke grubunda suçluluk oranıyla ilişkili olduğu Gini katsayısının ise yalnızca düşük gelir eşitsizliğinin olduğu ülkelerde anlamlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Bulgular detaylı bir şekilde değerlendirildiğinde, düşük eşitsizliğin olduğu ülkelerde Gini katsayısında yaşanan artışın yani gelir eşitsizliği artışının beklenenin aksine suç oranlarında 0.21 birimlik bir düşüşe neden olduğu gözlenmektedir. Bu bulgu Brush (2007) ve Şentürk-Ulucak ve Bilgili (2020)’nin çalışmalarıyla uyumludur. Ayrıca, Metz ve Burdina (2016)’nın çalışmalarında da gelir eşitsizliğinden ziyade gelir uçurumunun suçla bağlantılı olduğu ifade edilmektedir. Gini aracılığı ile ölçülen gelir eşitsizliği artışı, gelir uçurumu yani kişiler ve haneler arasında aşırı yüksek gelir farklılıkları oluşmadığı sürece suçluluk oranını artırmayabilecektir.

Ancak incelenen diğer literatür bu bulgunun aksine sonuçlar içermektedir. Ayrıca gelir dağılımının görece yüksek olduğu ülkelerde Gini katsayısındaki artış ile suçluluk oranı arasında anlamlı bir ilişkinin olmadığı görülmektedir. 

Gelir eşitsizliğinin düşük olduğu ülkelerde yoksulluk oranında yaşanan 1 birimlik artış suçluluk oranını 0.39 birim artırmaktadır. Gelir eşitsizliğinin yüksek olduğu ülkelerde ise çalışma kapsamında belirlenen dönemde yoksulluk oranlarında yaşanan artışın suçluluk oranını 0.16 birim artırdığı sonucuna ulaşılmaktadır. Bu durumda gelir eşitsizliğinin düşük olduğu ülkelerin yoksulluğa yüksek eşitsizliğin olduğu ülkelere nazaran daha duyarlı olduğu söylenebilmektedir.

Yoksulluk bulguları genel olarak değerlendirildiğinde, daha yüksek gelir eşitsizliğinin gerçekleştiği ülkelerde yoksulluk oranında yaşanan artışın suçluluk oranını artırıcı etkisinin düşük gelir adaletsizliği yaşanan ülkelere göre daha düşük düzeyde gerçekleştiği görülmektedir. Bu noktada suçluluk oranının hesaplanma biçimi de önemli bir yer tutmaktadır. Hüküm giymiş kişilerden hareketle hesaplanan suçluluk oranı kapsamında analizler gerçekleştirilmesiyle beraber düşük ve yüksek Gini katsayısına sahip ülkelerin sosyo-kültürel ve demokratik anlamda farklı özellikler taşıması da bu sonucu etkileyebilmektedir.

Suçluluk oranlarına ilişkin istatistiklerde gerçek suçluluk oranlarını tespit etmek oldukça güç olmaktadır. Gerçekleşen suçlarla bilinen suçlar arasında açıklıklar bulunmaktadır. Bu nedenlerle suç oranlarında dikkate alınacak veriler hüküm giymiş kişilerden hareket edilmektedir. Bu suç oranlarında verilerin doğruluğu ülkelerin adalet sistemlerine ve ihbar oranlarına bağlı olmaktadır. Bunun yanında gelir eşitsizliği ve yoksulluk düzeyleri üzerinden yapılan değerlendirmeler düşünüldüğünde, bu risklere maruz kalan bireylerin savunma hizmetlerinden yeterli düzeyde faydalanamamış olma ihtimalleri de sonuçları etkilemiş olabilir. Diğer bir ifade ile suçluluk oranının nihai karar aşaması olarak da kabul edilebilecek hüküm giyme aşamasından ziyade bildirilmiş suçlar üzerinde hesaplandığı noktada sonuçlar daha farklı çıkabilecektir. Ekonomik anlamda değerlendirildiğinde ise adaletsizliğin yüksek olduğu ülkelerde yoksulluk oranlarının da genel olarak yüksek seyretmesi bu ülkelerde insanların yoksulluğa duyarlılığının daha düşük düzeyde seyretmesine ve dolayısıyla suçluluk oranına doğrudan etkisinin de düşük Gini katsayısına sahip ülkelere nazaran daha düşük olmasına sebep olabileceği söylenebilmektedir.

Bulgular genel kapsamda değerlendirildiğinde, gelir eşitsizliğinde yaşanan artışın yoksulluk oranını önemli düzeyde artırmadığı noktada suçluluk oranında bir artışa neden olmayabileceği düşünülmektedir. Yoksulluğun bir toplumda bireyleri suça yönelten bir etken olduğu çalışmada öne sürülürken, kesin bir yargıya varmanın hem suçun hem de yoksulluğun kavramsal belirsizlikleri nedeniyle zor olduğuna dikkat çekilmektedir. Bu bağlamda ilerleyen çalışmalarda farklı sosyo-ekonomik göstergeler ve suç türleri kapsamında konunun tartışılmasının literatüre ayrıca katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Extended Summary

Since the 1980s, income inequalities have been increasing in both developed and developing countries. This trend is closely related to the increase in financial crises that affected the global economy in the same period. In many developing countries, the adoption of fiscal and adjustment policies led to a substantial increase in inequality. Moreover, the increase in income inequality in advanced economies also seems to be more related to endogenous financial crises. In other words, there seems to be a strong link between the increase in income inequality and the frequency of financial crises in capitalist systems, whether in advanced economies or developing economies involved in the globalization process.

High income inequality can have unintended political and social consequences. Where state institutions are weak, inequality exacerbates the problem of creating and maintaining an accountable government. It increases the likelihood of economic and social policies that impede growth, and where poverty reduction and social institutions are fragile, inequality further discourages the civic and social life that underpins the collective decision-making necessary for healthy societies to function. In other words, high inequality is associated with higher crime rates, lower life expectancy and high conflict.

In the late 1990s Western policy makers are renewing the old emphasis on targeting social policies and social scientists cannot agree on the best strategy to reduce poverty and inequality. While universalism is gradually being accepted in many academic circles outside economics, the earnings relevance of social insurance benefits is still strongly questioned. In European Union countries, this questioning has been reinforced by increasing pressure to reduce budget deficits and downsize the public sector. Comparative analyses involving countries with different types of welfare state institutions can help us understand the consequences of different strategies to reduce poverty and inequality.

Many studies show that access to opportunities in the labor market, especially access to income-related opportunities, not only affects criminal behavior, but also crime rates are affected by opportunities in the labor market. In particular, it is observed that there is an inverse relationship such as an increase in crime rates when wage incomes are reduced. Similarly, it is also argued that there is a strong relationship between unemployment, where it is not possible to earn income from the labor market, and crime.

Poverty is a subjective state relative to what others have, rather than an objective expression such as the presence or absence of a certain amount of property or a measure of wealth. Similarly, people are poor when they lack the opportunities, well-being and self-esteem that are considered normal in their society. Consequently, relative poverty, rather than absolute poverty, is more appropriate to explain regional differences in criminal behavior. In this sense, the rates of criminal acts vary according to the degree of inequality in wealth and income distribution.

In the light of this information, the panel data analysis method was used in this study, which examines the effect of income inequality and poverty rate on crime rate for countries with low and high Gini coefficients based on data for the years 2008-2019. When the analyses conducted in the study are evaluated in general, it is seen that the increasing effect of the increase in the poverty rate on the crime rate in countries with higher income inequality is realized at a lower level compared to countries with low income inequality. In addition, while the increase in the Gini coefficient increases the crime rate in countries with relatively low income inequality, there is no significant relationship between the increase in the Gini coefficient and the crime rate in countries with relatively high income inequality.

 

Countries with low income inequality are more sensitive to poverty than countries with high inequality. Considering that the crime rate is based on convicted persons, it is thought that the justice systems and reporting rates of countries also have an impact on the results. In other words, when the crime rate is calculated based on reported crimes rather than convictions, which can also be considered as the final decision stage, the results may be different. When evaluated in economic terms, it can be said that the fact that poverty rates are generally high in countries with high income inequality may cause people's sensitivity to poverty to be lower in these countries and thus the direct effect on the crime rate may be lower than in countries with low Gini coefficients.

In addition, it is thought that an increase in income inequality may not lead to an increase in the crime rate if it does not significantly increase the poverty rate. While the study argues that poverty is a factor that leads individuals to crime in a society, it is pointed out that it is difficult to make a definitive judgment due to the conceptual ambiguities of both crime and poverty.

Çıkar Çatışması Beyanı

“Gelir Eşitsizliği ve Yoksulluğun Suçluluk Oranına Etkisine Yönelik Bir Araştırma” isimli çalışmamızda herhangi bir kişi ya da kurumla çıkar çatışması olmadığını beyan ederiz.

Katkı Oranı Beyanı

Çalışmaya yazarlar eşit oranda katkı sağlamışlardır.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

KAYNAKÇA

Akdi, Y., Karamanoğlu, Y. E., Şahin, A. (2014). Eğitim düzeyine göre işsizlik, fiyatlar ve suç ilişkisi: Türkiye üzerine bir uygulama. Güvenlik Bilimleri Dergisi, 3(2), 119-143.

Anser, M. K., Yousaf, Z., Nassani, A. A., Alotaibi, S. M., Kabbani, A., Zaman, K. (2020). Dynamic linkages between poverty, inequality, crime, and social expenditures in a panel of 16 countries: Two-step GMM estimates. Journal of Economic Structures, 9(1), 1-25.

Baltagi, B. H. (2013). Econometric analysis of panel data. John Wiley & Sons.

Baltagi, B., Li, Q. (1991). A joint test for serial correlation and random individual effects. Statistics and Probability Letters, 11, 277-280.

Berk, R. A., Lenihan, K. J., Rossi, P. H. (1980). Crime and poverty: Some experimental evidence from ex-offenders. American Sociological Review , 45(5), 766-786.

Blau, J. R., Blau, P. M. (1982). The cost of inequality: Metropolitan structure and violent crime. American Sociological Review , 47(1), 114-129.

Born, B., Breitung, J. (2016). Testing for serial correlation in fixed-effects panel data models. Econometric Reviews, 35(7), 1290-1316.

Breusch, T., Pagan, A. (1979). A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47, 1287-1294.

Breusch, T., Pagan, A. (1980). The Lagrange Multiplier test and its applications to model specification in econometrics. Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.

Brush, J. (2007). Does income inequality lead to more crime? A comparison of cross-sectional and time-series analyses of United States Counties. Economics Letters, 96(2), 264-268.

Calderón, S., Valero Gil, J. N. (2012). About the relation of inequality and poverty with crime in Mexico. Journal of International Business and Economics, 12(1), 72-77.

Cömertler, N., Kar, M. (2007). Türkiye’de suç oranının sosyo-ekonomik belirleyicileri: Yatay kesit analizi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 62(2), 37-57.

Çalışkan, Ş (2010). Türkiye’de gelir eşitsizliği ve yoksulluk. Sosyal Siyaset Konferansları, 59, 89-132.

Enamorado, T., López-Calva, L. F., Rodríguez-Castelán, C., Winkler, H. (2016). Income inequality and violent crime: Evidence from Mexico’s drug war. Journal of Development Economics, 120, 128-143.

Fafchamps, M., Minten, B. (2006). Crime, transitory poverty, and isolation: Evidence from Madagascar. Economic Development and Cultural Change, 54(3), 579-603.

Fajnzylber, P., Lederman, D., Loayza, N. (2002a). Inequality And violent crime. Journal of Law and Economics, 45(1), 1-40.

Fajnzylber, P, Lederman, D., Loayza, N. (2002b), What causes violent crime?. European Economic Review, 46, 1323-1357. 

Gaitán-Rossi, P., Guadarrama, C. V.(2021). A systematic literature review of the mechanisms linking crime and poverty. Convergencia Revista de Ciencias Sociales, 28, 1-25.

Godfrey, L. (1978). Testing for multiplicative heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 8, 227–236.

Goh, L. T., Kaliappan, S. R., İshak, S. (2018). Income inequality and crime: Evidence from a dynamic panel data approach. International Journal of Economics and Management, 12(2), 479-490.

Hannon, L. (2002). Criminal opportunity theory and the relationship between poverty and property crime. Sociological Spectrum, 22, 363–381.

Harvey, D. (2001). Globalization and the “spatial fix”. Geographische Revue, 2, 23-30.

Hojman, D. E. (2002). Explaining crime in Buenos Aires: The roles of inequality, unemployment, and structural change. Bulletin of Latin American Research, 21(1), 121-128.

Holzman-Escareno, A. (2012). The cause of crime. English 215 final project, 15-22. https://hilo.hawaii.edu/campuscenter/hohonu/volumes/documents/Vol07x03TheCauseofCrime.pdf, (Erişim tarihi: 03.06.2022).

Hooghe, M., Vanhoutte, B., Hardyns, W., Bircan, T. (2011). Unemployment, inequality, poverty and crime: Spatial distribution patterns of criminal acts in Belgium, 2001–06. The British Journal of Criminology, 51(1), 1-20.

Huang, C.C, Laing, D., Wang, P. (2004). Crime and poverty: A search-theoretic approach. International Economic Review, 45(3), 909- 938.

Kambon, A., Henderson, G. (2008). Exploring policy linkages between poverty, crime and violence: A look at three Caribbean States. United Nations Publications, Spain.

Kang, S. (2016). Inequality and crime revisited: Effects of local inequality and economic segregation on crime. Journal of Population Economics, 29(2), 593-626.

Kelly, M. (2000). Inequality and crime. The Review of Economics and Statistics, 82(4), 530-539.

Korpi, W., Palme, J. (1998). The paradox of redistribution and strategies of equality: Welfare state institutions, inequality, and poverty in the Western Countries. American Sociological Review, 63(5), 661-687.

Kujala, P., Kallio, J., Niemelä, M. (2019). Income inequality, poverty, and fear of crime in Europe. Cross-Cultural Research, 53(2), 163-185.

Metz, N., Burdina, M. (2016). How neighborhood inequality leads to higher crime rates. USApp–American Politics and Policy Blog.

Neumayer, E. (2005). Inequality and violent crime: Evidence from data on robbery and violent theft. Journal of Peace Research, 42(1), 101-112.

Odabaşı, S. (2022). Türkiye’de suç ve iktisadi belirleyicileri: Panel veri analizi. İzmir İktisat Dergisi, 37(3), 586-606.

OECD. (17.07.2023). Income inequality. https://data.oecd.org/inequality/income-inequality.htm.

Pare, P. P., Felson, R. (2014). Income inequality, poverty and crime across nations. The British Journal of Sociology, 65(3), 434-458.

Patterson, E. B. (1991). Poverty, income inequality, and community crime rates. Criminology, 29(4), 755-776.

Pinto, P. R. (2013). Why inequalities matter. Reducing inequalities: A Sustainable development challenge içinde (ss. 17-35) (Eds. R. Genev, R. K. Pachauri ve L. Tubiana), Delhi: The Energy and Resources Institute (TERI).

Polat, A. (2008). Suç istatistiklerine ilişkin sorunlar ve öneriler. Polis Bilimleri Dergisi. 10 (1), https://www.acarindex.com/pdfs/346474

Sitthiyot, T., Holasut, K. (2020). A simple method for measuring inequality. Palgrave Communication, 6, 112. https://doi.org/10.1057/s41599-020-0484-6

Smith, S., Ferguson, C. J., Askew, R., Pitts, J., Hinderleider, A. (2021). Gun ownership, poverty, and mental health associations with crime: A cross-state comparison. Criminology & Criminal Justice. https://doi.org/10.1177/17488958211060473

Şentürk-Ulucak, Z., Bilgili, F. (2020). Suçun iktisadi analizi: Türkiye ve Avrupa ülkeleri üzerine bir uygulama. Sosyoekonomi, 28(46), 349-370.

Tabachnick, B. G., Fidell, L. S. (2001). Principal components and factor analysis. Using multivariate statistics içinde (ss. 582-652) (Ed. B. G. Tabachnick ve L. S. Fidell), Allyn & Bacon.

Temiz, H. E. (2008). Dünyada Kronik Yoksulluk ve Önleme Stratejileri. Çalışma ve Toplum, 2008/2, 61-100.

Tsushima, M. (1996). Economic structure and crime: The case of Japan. The Journal of Socio-Economics, 25(4), 497-515.

Tunca, H. (2019). Suçun sosyo-ekonomik belirleyicileri: panel veri analizi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(4), 2767-2784.

UNDP. (2011). Income inequality and the condition of chronic poverty. Towards human resilience: Sustaining MDG progress in an age of economic uncertainty içinde (ss. 184-222), United Nations Development Programme (UNDP), Bureau for Development Policy, New York.

UNODC. (2012). Monitoring the impact of economic crisis on crime. United Nations Office On Drugs and Crime (UNODC), https://www.unodc.org/documents/data-and-analysis/statistics/crime/GIVAS_Final_Report.pdf, (Erişim tarihi: 20.02.2023).

Wang, C., Wan, G., Zhang, X. (2017). Which dimensıion of income distribution drives crime? Evidence from the people’s Republic of China. Asian Development Bank Institute Working Paper Series, No. 704, Tokyo.

Webster, C., Kingston, S. (2014). Anti-poverty strategies for the UK: Poverty and crime review. Project Report. Joseph Rowntree Foundation. Centre for Applied Social Research (CeASR) Leeds Metropolitan University.

Yaacoub, S. (2017). Poverty, inequality and the social causes of crime: A study between United States and Europe. International Journal of Science and Research (IJSR), 6(10), 629-634.

Yıldız, F. (2020). Türkiye’de gelir eşitsizliği suç ilişkisi panel veri analizi yaklaşımı. İnsan & Toplum, 111-143.

Yorulmaz, Ö., Giray Yakut, S. (2017). Türkiye’de suç oranını etkileyen sosyoekonomik faktörlerin incelenmesi: Path analizine dayanıklı yaklaşım. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 39(1), 307-322.

 

158

 

 

 

---

[1]  Dr. Öğr. Üyesi, Mersin Üniversitesi, İ.İ.B.F., Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Bölümü-erhangulcan@mersin.edu.tr 

[2]  Arş. Gör. Dr., Mersin Üniversitesi, İ.İ.B.F., Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Bölümü - fatmayesilkaya@mersin.edu.tr 

Gülcan, E. YEŞİLKAYA. F., (2024) “Gelir Eşitsizliği ve Yoksulluğun Suçluluk Oranına Etkisine Yönelik Bir Araştırma”, Çalışma ve Toplum, C.1, S.80. s. 127-158

Makale Geliş Tarihi: 14.08.2023- Makale Kabul Tarihi: 27.12.2023

[3]  Gelir eşitsizliği göstergelerinden biri olan Gini katsayısı bireyler arasındaki gelir eşitsizliği karşılaştırmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Gini katsayısı nüfusun kümülatif oranlarının gelirden aldıkları oranların karşılaştırılmasına dayanmaktadır. Gini katsayısı mutlak eşitlik durumu olan 0 ile mutlak eşitsizlik durumu olan 1 arasında değişmektedir. Gini katsayısı, Lorenz eğrisinden hesaplanmaktadır. Gini katsayısı, Lorenz eğrisinde 45 derecelik mutlak eşitlik doğrusu ile Lorenz eğrisi arasında kalan alanın, mutlak eşitlik doğrusunun altında kalan üçgenin alanına oranıdır. Lorenz eğrisinden elde edilen Gini katsayısı gelir eşitsizliği ortalamasını vermektedir (Çalışkan, 2010: 97, 99; OECD, 2023). Bazı çalışmalarda Gini katsayısının gelir eşitsizliğinin göstermesinde kesinlik olmadığı ileri sürülse de genel olarak Gini katsayısı gelir eşitsizliğini göstermede yaygın olarak kullanılmakta ve bu nedenle çalışmamızda da gelir eşitsizliği göstergesi olarak tercih edilmektedir (Sitthiyot ve Holasut, 2020: 2).