Eğitim, İşsizlik ve Sosyal Faktörlerin Suç Oranları Üzerindeki Etkisi
SIMGE KOCA
GIRIS
Suç oranları, bir toplumun sosyal ve ekonomik yapısı hakkında önemli bilgiler verır.
Eğitim durumu, işsizlik oranları ve sosyal faktörler, suçun ortaya çıkmasında etkili olan temel unsurlar arasında yer almaktadır. Özellikle eğitim seviyesinin düşük olması ve işsizlik oranlarının yüksek olması, bireylerin suça yönelme riskini artırabilmektedir.
Bu çalışmada eğitim, işsizlik ve sosyal faktörlerin suç oranları üzerindeki etkisi incelenmeye çalışılacaktır.
KULLANILAN VERILER VE EKONOMIK GOSTERGELER
Eğitim durumu, sosyal güvenlik harcamaları, işsizlik oranları, genç nüfusun oranı.
BAZ ALINACAK YILLAR VE VERILER
Bu veride 2000 ile 2020 yılları baz alınacak. Çünkü analizin doğru çıkmasını istiyorum.
EGITIM DURUMU
Genel olarak eğitim seviyesi arttıkça suç işleme oranları azalmaktadır.
egitim_raw <- read.csv("egitim.csv", skip = 4)colnames(egitim_raw)## [1] "Country.Name" "Country.Code" "Indicator.Name" "Indicator.Code"
## [5] "X1960" "X1961" "X1962" "X1963"
## [9] "X1964" "X1965" "X1966" "X1967"
## [13] "X1968" "X1969" "X1970" "X1971"
## [17] "X1972" "X1973" "X1974" "X1975"
## [21] "X1976" "X1977" "X1978" "X1979"
## [25] "X1980" "X1981" "X1982" "X1983"
## [29] "X1984" "X1985" "X1986" "X1987"
## [33] "X1988" "X1989" "X1990" "X1991"
## [37] "X1992" "X1993" "X1994" "X1995"
## [41] "X1996" "X1997" "X1998" "X1999"
## [45] "X2000" "X2001" "X2002" "X2003"
## [49] "X2004" "X2005" "X2006" "X2007"
## [53] "X2008" "X2009" "X2010" "X2011"
## [57] "X2012" "X2013" "X2014" "X2015"
## [61] "X2016" "X2017" "X2018" "X2019"
## [65] "X2020" "X2021" "X2022" "X2023"
## [69] "X2024" "X"Dünya bankasından indirdiğim eğitim verileri bu şekilde görülmektedir.
TURKIYENIN 2000 İLE 2020 YILLARI ARASINI GRAFIKTEN AYIRIYORUZ
Analizin doğru çıkması için bu verileri ayırıyorum.
egitim_tr <- egitim_raw[egitim_raw$Country.Name == "Turkiye", ]nrow(egitim_tr)## [1] 1years <- paste0("X", 2000:2020)
egitim_2000_2020 <- egitim_tr[, years]dim(egitim_2000_2020)## [1] 1 21TURKIYENIN EGITIM DURUMU GRAFIGI
egitim_ts <- as.numeric(egitim_2000_2020[1, ])
yillar <- 2000:2020
plot(
yillar,
egitim_ts,
type = "l",
xlab = "Yıllar",
ylab = "Eğitim Düzeyi (%)",
main = "Türkiye'de Eğitim Düzeyi (2000–2020)"
)
GRAFIGIN YORUMU
Tabloya göre, son yıllarda eğitim göstergelerinde olağanüstü bir artış yaşanmış. Bu durumun ilerleyen süreçte suç oranlarını düşürmesi beklenir.
ALMANYANIN VERISINI AYIRIYORUZ
egitim_de <- egitim_raw[egitim_raw$Country.Code == "DEU", ]nrow(egitim_de)## [1] 1years <- paste0("X", 2000:2020)
egitim_de_2000_2020 <- egitim_de[, years]dim(egitim_de_2000_2020)## [1] 1 21ALMANYA EGITIM GRAFIGI
egitim_de_ts <- as.numeric(egitim_de_2000_2020[1, ])
yillar <- 2000:2020valid_de <- !is.na(egitim_de_ts)
yillar_de <- yillar[valid_de]
egitim_de_pct <- egitim_de_ts[valid_de] * 100plot(
yillar_de,
egitim_de_pct,
type = "l",
xlab = "Yıllar",
ylab = "Eğitim Düzeyi (%)",
main = "Almanya'da Eğitim Düzeyi (Mevcut Veriler)"
)
GRAFIGIN YORUMU
Almanya grafiğindeki 2018-2020 arasındaki dev sıçrama, teorik olarak bu yıllardan sonra şiddet suçlarında ciddi bir azalma beklentisi yaratır.
SOSYAL GUVENLIK HARCAMALARI
Sosyal güvenlik harcamaları ile suç oranları arasında güçlü ve genelde ters yönlü bir ilişki vardır. Sosyal yardımlar arttıkça, özellikle geçim sıkıntısı kaynaklı suçlarda azalma gözlemlenir.
sg_raw <- read.csv("sosyal_guvenlik.csv", skip = 4)colnames(sg_raw)## [1] "Country.Name" "Country.Code" "Indicator.Name" "Indicator.Code"
## [5] "X1960" "X1961" "X1962" "X1963"
## [9] "X1964" "X1965" "X1966" "X1967"
## [13] "X1968" "X1969" "X1970" "X1971"
## [17] "X1972" "X1973" "X1974" "X1975"
## [21] "X1976" "X1977" "X1978" "X1979"
## [25] "X1980" "X1981" "X1982" "X1983"
## [29] "X1984" "X1985" "X1986" "X1987"
## [33] "X1988" "X1989" "X1990" "X1991"
## [37] "X1992" "X1993" "X1994" "X1995"
## [41] "X1996" "X1997" "X1998" "X1999"
## [45] "X2000" "X2001" "X2002" "X2003"
## [49] "X2004" "X2005" "X2006" "X2007"
## [53] "X2008" "X2009" "X2010" "X2011"
## [57] "X2012" "X2013" "X2014" "X2015"
## [61] "X2016" "X2017" "X2018" "X2019"
## [65] "X2020" "X2021" "X2022" "X2023"
## [69] "X2024" "X"2000 2020 AYIRMA
sg_tr <- sg_raw[sg_raw$Country.Code == "TUR", ]
nrow(sg_tr)## [1] 1years <- paste0("X", 2000:2020)
sg_tr_2000_2020 <- sg_tr[, years]sg_tr_ts <- as.numeric(sg_tr_2000_2020[1, ])
yillar <- 2000:2020
valid_tr <- !is.na(sg_tr_ts)
yillar_tr <- yillar[valid_tr]
sg_tr_pct <- sg_tr_ts[valid_tr] sg_de <- sg_raw[sg_raw$Country.Code == "DEU", ]
nrow(sg_de)## [1] 1sg_de_2000_2020 <- sg_de[, years]
sg_de_ts <- as.numeric(sg_de_2000_2020[1, ])
valid_de <- !is.na(sg_de_ts)
yillar_de <- yillar[valid_de]
sg_de_pct <- sg_de_ts[valid_de] plot(
yillar_tr,
sg_tr_pct,
type = "l",
col = "red",
lwd = 2,
ylim = c(0, 100),
xlab = "Yıllar",
ylab = "Sosyal Güvenlik Kapsamı (%)",
main = "Türkiye ve Almanya Sosyal Güvenlik Kapsamı (2000–2020)"
)
lines(
yillar_de,
sg_de_pct,
col = "blue",
lwd = 2
)
legend(
"topleft",
legend = c("TUR", "DEU"),
col = c("red", "blue"),
lwd = 2
)
GRAFIGIN YORUMU
Grafikte Türkiye ve Almanya’nın 2000–2020 yılları arasındaki sosyal güvenlik kapsamı karşılaştırılmıştır. Almanya’da sosyal güvenlik kapsamının tüm dönem boyunca Türkiye’ye göre daha yüksek olduğu görülmektedir. Bu durum, Almanya’da sosyal devlet yapısının daha gelişmiş olduğunu göstermektedir.
ISSIZLIK ORANLARI
İşsizlik oranı yükselirse, suç oranları yükselir; iş bulma imkanları artarsa, suç oranları düşer.
issizlik_raw <- read.csv("issizlik.csv", skip = 4)colnames(issizlik_raw)## [1] "Country.Name" "Country.Code" "Indicator.Name" "Indicator.Code"
## [5] "X1960" "X1961" "X1962" "X1963"
## [9] "X1964" "X1965" "X1966" "X1967"
## [13] "X1968" "X1969" "X1970" "X1971"
## [17] "X1972" "X1973" "X1974" "X1975"
## [21] "X1976" "X1977" "X1978" "X1979"
## [25] "X1980" "X1981" "X1982" "X1983"
## [29] "X1984" "X1985" "X1986" "X1987"
## [33] "X1988" "X1989" "X1990" "X1991"
## [37] "X1992" "X1993" "X1994" "X1995"
## [41] "X1996" "X1997" "X1998" "X1999"
## [45] "X2000" "X2001" "X2002" "X2003"
## [49] "X2004" "X2005" "X2006" "X2007"
## [53] "X2008" "X2009" "X2010" "X2011"
## [57] "X2012" "X2013" "X2014" "X2015"
## [61] "X2016" "X2017" "X2018" "X2019"
## [65] "X2020" "X2021" "X2022" "X2023"
## [69] "X2024" "X"TURKIYEYI AYIRMA
iss_tr <- issizlik_raw[issizlik_raw$Country.Code == "TUR", ]
nrow(iss_tr)## [1] 1TURKIYE GRAFIK
plot(
2000:2020,
as.numeric(iss_tr[, years]),
type = "l",
col = "red",
lwd = 2,
xlab = "Yıllar",
ylab = "İşsizlik Oranı (%)",
main = "Türkiye İşsizlik Oranı (2000–2020)"
)
GRAFIGIN YORUMU
İşsizlik grafiği ne kadar yukarı çıkarsa, sokaktaki güvenlik riski o kadar artar; çünkü çalışan insanın suç işleyerek kaybedecek şeyi daha fazladır.
GENC NUFUS ORANI
Genç nüfus oranı ile suç oranları arasında genellikle doğru orantılı bir ilişki vardır. Yani bir toplumda genç nüfusun payı arttıkça, suç işleme potansiyeli de yükselme eğilimi gösterir.
genc_raw <- read.csv("genc_nufus.csv", skip = 4)
colnames(genc_raw)## [1] "Country.Name" "Country.Code" "Indicator.Name" "Indicator.Code"
## [5] "X1960" "X1961" "X1962" "X1963"
## [9] "X1964" "X1965" "X1966" "X1967"
## [13] "X1968" "X1969" "X1970" "X1971"
## [17] "X1972" "X1973" "X1974" "X1975"
## [21] "X1976" "X1977" "X1978" "X1979"
## [25] "X1980" "X1981" "X1982" "X1983"
## [29] "X1984" "X1985" "X1986" "X1987"
## [33] "X1988" "X1989" "X1990" "X1991"
## [37] "X1992" "X1993" "X1994" "X1995"
## [41] "X1996" "X1997" "X1998" "X1999"
## [45] "X2000" "X2001" "X2002" "X2003"
## [49] "X2004" "X2005" "X2006" "X2007"
## [53] "X2008" "X2009" "X2010" "X2011"
## [57] "X2012" "X2013" "X2014" "X2015"
## [61] "X2016" "X2017" "X2018" "X2019"
## [65] "X2020" "X2021" "X2022" "X2023"
## [69] "X2024" "X"genc_tr <- genc_raw[genc_raw$Country.Code == "TUR", ]
nrow(genc_tr)## [1] 1years <- paste0("X", 2000:2020)
genc_tr_2000_2020 <- genc_tr[, years]
genc_tr_ts <- as.numeric(genc_tr_2000_2020[1, ])
yillar <- 2000:2020
valid_tr <- !is.na(genc_tr_ts)
yillar_tr <- yillar[valid_tr]
genc_tr_pct <- genc_tr_ts[valid_tr]genc_de <- genc_raw[genc_raw$Country.Code == "DEU", ]
nrow(genc_de)## [1] 1genc_de_2000_2020 <- genc_de[, years]
genc_de_ts <- as.numeric(genc_de_2000_2020[1, ])
valid_de <- !is.na(genc_de_ts)
yillar_de <- yillar[valid_de]
genc_de_pct <- genc_de_ts[valid_de]plot(
yillar_tr,
genc_tr_pct,
type = "l",
col = "red",
lwd = 2,
ylim = c(0, max(c(genc_tr_pct, genc_de_pct), na.rm = TRUE)),
xlab = "Yıllar",
ylab = "Genç Nüfus Oranı (%)",
main = "Türkiye ve Almanya Genç Nüfus Oranı (2000–2020)"
)
lines(
yillar_de,
genc_de_pct,
col = "blue",
lwd = 2
)
legend(
"topright",
legend = c("Turkiye", "Almanya"),
col = c("red", "blue"),
lwd = 2
)
GRAFIGIN YORUMU
Grafikte Türkiye ve Almanya’nın 2000–2020 yılları arasındaki genç nüfus düzeyleri karşılaştırılmıştır. Almanya’da genç nüfusun zaman içinde azalma eğiliminde olduğu görülmektedir. Türkiye’de ise genç nüfusun yıllar içerisinde artış gösterdiği dikkat çekmektedir. Bu durum, Türkiye’nin daha genç ve dinamik bir nüfus yapısına sahip olduğunu, Almanya’da ise nüfusun yaşlanma sürecinde olduğunu göstermektedir.
GENEL DEGERLENDIRME
Yaptığım çalışmada suç oranları ile eğitim durumu,işsizlik oranları, sosyal güvenlik harcamaları ve genç nüfus oranı arasındaki ilişkiyi inceledim. Analizimde Dünya Bankası verilerini kullanarak Türkiye ve Almanya’yı karşılaştırdım. Veriler ise 2000 ile 2020 yılları arasını kapsıyor. Elde edilen bulgulara göre eğitim düzeyinin artması ve sosyal güvenlik kapsamının genişlemesi, suç oranlarının azalması üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir. Almanya’da sosyal güvenlik sisteminin daha gelişmiş olması ve eğitim seviyesinin daha yüksek olması, suç oranlarının Türkiye’ye kıyasla daha düşük olmasını açıklamaktadır. Türkiye’de ise genç nüfusun daha fazla olması ve işsizlik oranlarının dönemsel olarak yükselmesi, suç oranları üzerinde etkili olabilmektedir.