Journals / Fiscaoeconomia / 2023 / Cilt: 7 Sayı: Özel Sayı

The Dynamics and Determinants of Economic Crimes in Turkiye

Türkiye’de Ekonomik Suçların Dinamikleri ve Belirleyicileri

Pages
751–771
Publication Date
2023-10-29
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

We also tried to reveal the link between income, unemployment, and education level with property and fraud with dynamic panel methodology and revealed that variables have different effects on different economic crimes.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The economics of crime deals with two issues: (i) the economic cost of the crime, and (ii) the economic motivations behind the crime that is committed by individuals.
📊
Key Findings & Data:The economic crimes accounted for approximately 60 % of total crimes until 2012.
💡
Conclusion & Impact:We also tried to reveal the link between income, unemployment, and education level with property and fraud with dynamic panel methodology and revealed that variables have different effects on different economic crimes.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2012 Verileri
⚙️Variables:Ekonomik Suç · Gelir · İşsizlik

Abstract

The economics of crime deals with two issues: (i) the economic cost of the crime, and (ii) the economic motivations behind the crime that is committed by individuals. In this context, crime is distinguished by whether it has an economic characteristic or not. Economic crimes can be defined as non-violent crimes committed to gain profit, benefit, or social status. Understanding the dynamics of crime is crucial for policy-making to minimize the economic and social costs to society. In the last decade, the total amount of crime has been increasing continuously in Türkiye. The economic crimes accounted for approximately 60 % of total crimes until 2012. In the later years, the rate of other crimes (particularly, assault, threat, and traffic crimes) in total crimes have surpassed economic crimes, nonetheless, the number of economic crimes has also been increasing gradually and peaked in 2018. Moreover, economic crimes show regional differences in Türkiye, and revealing these disparities may provide useful insights to policymakers. Therefore, the examination of the dynamics of economic crimes at the regional level and its relationship with economic variables in Türkiye seems to be timely and important. We collect a broad economic crime data of 26 sub-regions for the 2006-2020 period. We first analyze the regional differences in property and fraud by utilizing the mapping method. We also tried to reveal the link between income, unemployment, and education level with property and fraud with dynamic panel methodology and revealed that variables have different effects on different economic crimes.

Özet

Suç ekonomisi iki konu ile ilgilenir: (i) suçun ekonomik maliyeti ve (ii) bireyler tarafından işlenen suçun arkasındaki iktisadi motivasyonlar. Bu bağlamda suç, ekonomik bir niteliğe sahip olup olmamasına göre ayrılmaktadır. Ekonomik suçlar kar, menfaat veya sosyal statü elde etmek amacıyla işlenen şiddet içermeyen suçlar olarak tanımlanabilir. Suç dinamiklerini anlamak, topluma olan ekonomik ve sosyal maliyetlerini en aza indirgemek için politika oluşturma açısından çok önemlidir. Son on yılda, Türkiye'de toplam suç miktarı sürekli olarak artmaktadır. 2012 yılına kadar toplam suçların yaklaşık %60'ını ekonomik suçlar oluşturuyordu. Daha sonraki yıllarda diğer suçların (özellikle yaralama, tehdit ve trafik suçları) toplam suçlar içindeki oranı ekonomik suçları geçmiş, bununla birlikte ekonomik suçların sayısı da giderek artarak 2018 yılında zirveye ulaşmıştır. Ayrıca, Türkiye'de ekonomik suçlar bölgesel farklılıklar göstermektedir ve bu farklılıkların ortaya konulması politika yapıcılara faydalı bilgiler sağlayabilmektedir. Bu nedenle Türkiye'de bölgesel düzeyde ekonomik suç dinamiklerinin ve ekonomik değişkenlerle ilişkisinin incelenmesinin yerinde ve önemli olduğu görülmektedir. 2006-2020 dönemi için 26 alt bölgeye ait ekonomik suç verileri geniş bir kapsamda toplanmıştır. İlk önce haritalama yöntemini kullanarak mülk ve dolandırıcılıktaki bölgesel farklılıkları analiz edilmiştir. Ayrıca dinamik panel metodolojisi ile gelir, işsizlik ve eğitim düzeyi ile mülk ve dolandırıcılık arasındaki bağlantıyı ortaya koymaya çalışılmış ve değişkenlerin farklı ekonomik suçlar üzerinde farklı etkileri olduğunu ortaya konmuştur.

🔖

Cite This Article

AKKOÇ, G. K., ÇİFTÇİ, D. D. (2023). The Dynamics and Determinants of Economic Crimes in Turkiye. Fiscaoeconomia, Cilt: 7 Sayı: Özel Sayı, 751–771. https://ajindex.com/articles/1015398

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Achim Monica, V. & Borlea Sorin, N. (2020). Economic and Political Determinants of Economic and Financial Crime. Economic and Financial Crime: Corruption, Shadow Economy, and Money Laundering (73-176).
  2. Achim Monica, V., Văidean Viorela, L., Borlea Sorin, N. & Decebal, R. F. (2021). The Impact of the Development of Society on Economic and Financial Crime: Case Study for European Union Member States. Risks, 9(5), 97. Akdeniz, S. & Öcal, F. M. (2011).
  3. Ekonomik Suçlar ve Kriz. İ. Şiriner, F. Morady, J. Mika, M. Aydın, Ş. A. Koç, H. Kapucu & E. Doğan (Ed.), Political Economy, Crisis and Development (Politik İktisat, Kriz ve Kalkınma) (135-152).
  4. Aksu, H. & Akkuş, Y. (2010). Türkiye'de Mala Karşı Suçların Sosyoekonomik Belirleyicileri Üzerine Bir Deneme: Sınır Testi Yaklaşımı (1970-2007). Sosyoekonomi, 11(11). Altindag, D. T. (2012). Crime and Unemployment: Evidence from Europe. International Review of Law and Economics, 32(1), 145-157.
  5. Amza, T. (2002).
  6. Criminologie, Tratat de Teorie şi Politica Criminologica (Criminology, Treatise on Criminological Theory and Policy). Bucharest: Lumina Lex Publishing House. Andresen, M. A. (2012). Unemployment and Crime: A Neighborhood Level Panel Data Approach. Social Science Research, 41(6), 1615-1628.
  7. Arellano, M. & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297.
  8. Arellano, M. & Bover, O. (1995). Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Components Models. Journal of Econometrics, 68(1), 29-51.
  9. Ayhan, F. & Bursa, N. (2019). Unemployment and Crime Nexus in European Union Countries: A Panel Data Analysis. Yönetim Bilimleri Dergisi, 17(34), 465-484.
  10. Baharom, A. H. & Habibullah, M. S. (2009). Crime and Income Inequality: The Case of Malaysia. Journal of Politics and Law., 2, 55. Baltagi, B. H. (2008). Forecasting with Panel Data. Journal of Forecasting, 27(2), 153-173.
  11. Becker, G. S. (1968). Crime and Punishment: An Economic Approach. Journal of Political Economy, 76(2), 169-217.
  12. Blundell, R. & Bond, S. (1998). Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics, 87(1), 115-143.
  13. Brosnan, S. (2018). The Socioeconomic Determinants of Crime in Ireland from 2003-2012. The Economic and Social Review, 49(2, Summer), 127-143.
  14. Buonanno, P. (2003). The Socioeconomic Determinants of Crime. A Review of the Literature. Working Paper Dipartimento Di Economi