KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2018 / Cilt: 6 - Sayı: 6

Cinsiyet Gelir Farkı’nın Cinsiyet Suç Oranı Üzerine Etkisi Üzerine Ekonometrik Bir İnceleme: Arkansas Eyaleti Örneği

An Econometric Investigation of the Impact of Gender Income Gap on the Gender Gap in Crime: The Case of Arkansas State

Deniz GÜVERCİN
Sayfa
1001–1010
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar literatürden farklı olarak, tutuklanma olasılığının belirli bir eşik değerinden sonra, suç oranlarını arttırdığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, cinsiyet hususunu dikkate alarak suçun belirleyicilerini açıklamayı hedeflemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Arkansas eyaleti ve bu eyalet içerisinden 4 şehir rassal olarak seçilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar literatürden farklı olarak, tutuklanma olasılığının belirli bir eşik değerinden sonra, suç oranlarını arttırdığını göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışma, cinsiyet hususunu dikkate alarak suçun belirleyicilerini açıklamayı hedeflemektedir. Arkansas eyaleti ve bu eyalet içerisinden 4 şehir rassal olarak seçilmiştir. Standart en küçük kareler ekonometrik tahmin sisteminin küme dirençli standart hatalar yöntemiyle kullanılmasıyla elde edilen tahmin sonuçları, gelir düzeyinin negatif ve tutuklanma olasılığının suç piyasasına katılımı pozitif ve istatistiki olarak anlamlı olarak etkilediğini göstermiştir. Bu çalışmanın en önemli bulgusu erkek ve kadınlar arasında gelir farkının artmasının erkeklerin, kadınlara göre, suç işleme oranını arttırdığını göstermesidir. Sonuçlar literatürden farklı olarak, tutuklanma olasılığının belirli bir eşik değerinden sonra, suç oranlarını arttırdığını göstermektedir.

Abstract

The paper examines the determinants of crime byfocusing on gender issue. We randomly select the state of Arkansas and fourcounties in Arkansas. We estimate econometric models to examine thedeterminants of crime market participation. Estimations based on ordinal leastsquares using clustered robust standard errors imply that probability of arrestaffects the crime market participation. One of the significant contribution ofthe paper is that, according to the estimation results crime gap increases asgender income gap increases explaining the decline in the gender wage gap andgender gap in crime in the last decades. Furthermore the results contrary toliterature, imply that there is threshold level after which increase inprobability of arrest leads to the crime market participation.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GÜVERCİN, D. (2022). Cinsiyet Gelir Farkı’nın Cinsiyet Suç Oranı Üzerine Etkisi Üzerine Ekonometrik Bir İnceleme: Arkansas Eyaleti Örneği. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 6, 1001–1010. https://ajindex.com/articles/440151

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Adler, F. (1975). Sisters in crime: The rise of the new female criminal. McGraw-Hill. Akerlof, G. A., & Kranton, R. E. (2000). Economics and identity. The Quarterly Journal of Economics, 115(3), 715-753.
  2. Altonji, J. G., & Blank, R. M. (1999). Race and gender in the labor market. Handbook of labor economics, 3, 3143- 3259. Arellano, M. (1987). Computing Robust Standard Errors for Within-Group Estimators. Oxford Bulletin of Economics and Statistic, 49(4), 431-434.
  3. Arvanites, T. M., & Defina, R. H. (2006). Business cycles and Street crime. Criminology, 44(1), 139-164
  4. Becker, G. (1968). Crime and Punishment: An Economic Approach. Journal of Political Economy, 2, 169-217.
  5. Benson, M. L. (2001).Crime and the Life Course: An Introduction. Los Angeles: Roxbury. Blau, F. D., Kahn, L. M., Liu, A. Y. H., & Papps, K. L. (2013). The transmission of women’s fertility, human capital, and work orientation across immigrant generations. Journal of Population Economics, 26(2), 405-435.
  6. Buonanno, P., & Montolio, D. (2008). Identifying the socioeconomic and demographic determinants of crime across Spanish provinces. InternationalReview of law and Economics, 28(2), 89-97.
  7. Cameron, A. C., & Miller, D. L. (2010). Robust inference with clustered data (No.10, 7). Working Papers, University of California, Department of Economics. Cameron, A. C., & Miller, D. L. (2015). A practitioner’s guide to cluster-robust inference. Journal of Human Resources, 50(2), 317-372.
  8. Campaniello, N. (2014). Women in crime. IZA World of Labor, (105). Campaniello, N., & Gavrilova, E. (2018). Uncovering the gender participation gap in crime. European Economic Review, (In Press). https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2018.03.014
  9. Cook, P. J., & Zarkin, G. A. (1985). Crime and the business cycle. The Journal of Legal Studies, 14(1), 115-128.
  10. Edmark, K. (2005). Unemployment and crime: Is there a connection?. The Scandinavian journal of economics, 107(2), 353-373.
  11. Ehrlich, I. (1973). Participation in illegitimate activities: A theoretical and empirical investigation. Journal of political Economy, 81(3), 521-565.
  12. Fajnzylber, P., Lederman, D., & Loayza, N. (2002). Inequality and violent crime. The Journal of Law and Economics, 45(1), 1-39.
  13. Gavrilova, E., & Campaniello, N. (2013). Gender in the Crime Market: Arrest and Wage Gaps. http://conference.iza.org/conference_files/riskonomics2 014/campaniello_n9943.pdf Gilligan, C. (1982). In a different voice. Harvard: Harvard University Press.
  14. Goldin, C. (2006). The quiet