Инклюзивдүү Экономикалык Өнүгүү Индекси (Inclusive Economic Development Index, IEDI) экономикалык өнүгүүнүн көлөмүн гана эмес, экономикалык прогрессти, кирешелердин теңдигин жана жакырчылыкты азайтууну, ошондой эле жеткиликтүүлүк менен мүмкүнчүлүктөрдүн кеңейишин бирге чагылдырууга аракет кылган, бул изилдөөдө 0–10 аралыгында колдонулган комплекстүү өнүгүү көрсөткүчү болуп саналат. Бул изилдөө Индонезиянын 34 облусунда 2018–2022-жылдарга таандык жалпы 170 облус-жыл байкоосун колдонуп, сегиз түрдүү кылмыш категориясынын IEDI менен байланышын панелдик маалымат регрессиясы аркылуу изилдейт. Chow жана Hausman тесттеринен кийин Fixed Effect Model тандалып, баалоолор EViews 9.0 аркылуу жүргүзүлгөн.

Булактын Fixed Effect Model жыйынтыктарына ылайык, үч кылмыш категориясы статистикалык маанилүүлүк көрсөтөт. Crimes Against Decency (DECENCY) коэффициенти −0.000370 жана p = 0.05705 болуп, %10 маанилүүлүк деңгээлинде терс. Crimes Against the Liberty of the Person (LIBERTY) коэффициенти −0.001155 жана p = 0.0435 болуп, %5 деңгээлде терс. Crimes Against Public Order (PUBLIC) коэффициенти болсо +0.000430 жана p = 0.0232 болуп, %5 деңгээлде маанилүү, бирок оң. PUBLIC жыйынтыгынын багыты изилдөөнүн баштапкы гипотезасына каршы келет, ошондуктан булак H8ди кабыл албайт.

Crimes Against Life (LIFE), Physical/Body Crimes (BODY), Crimes Against Property (PROPERTY), Drug-related Crimes (DRUG) жана Fraud, Embezzlement and Corruption тобун көрсөткөн CORRUPT өзгөрмөлөрү үчүн статистикалык жактан маанилүү байланыш билдирилген эмес. CORRUPT коэффициенти оң болсо да, p = 0.14475; ошондуктан бул изилдөөдөн “коррупция инклюзивдүү өнүгүүнү жогорулатат” деген жыйынтык чыгарууга болбойт.

Изилдөө байкоочу панелдик маалыматтарга негизделген. Fixed effects модели облус деңгээлинде убакыттын өтүшү менен өзгөрбөгөн гетерогендүүлүктүн бир бөлүгүн көзөмөлдөйт; бирок изилдөө рандомизацияланган эксперимент эмес жана убакыт менен өзгөргөн бардык аралаштыруучу факторлорду жок кылганын көрсөтпөйт. Ошондуктан коэффициенттер, булактын “effect/impact” терминологиясы сакталган менен, эксперименттик жана так себептик таасирлер катары чечмеленбеши керек.

Изилдөөнүн негизги көйгөйү эмнеде?

Инклюзивдүү экономикалык өнүгүү жалпы экономикалык өндүрүштүн өсүшүн гана эмес, өсүштүн коомдун ар түрдүү катмарларына кантип тараларын, мүмкүнчүлүктөргө жетүүнү, жакырчылыкты, теңсиздикти жана адамдын жыргалчылыгын да эске алат. Кылмыштуулук коопсуздукту бузушу, транзакциялык чыгымдарды көбөйтүшү, инвестицияны жана өндүрүмдүү экономикалык ишмердикти басаңдатышы, социалдык капиталды начарлатышы жана адамдардын билим алуу, иштөө же киреше табуу мүмкүнчүлүктөрүн азайтышы мүмкүн.

Булак Индонезиядагы мурдагы изилдөөлөрдүн көбү жалпы кылмыш деңгээлине же айрым гана кылмыш түрлөрүнө көңүл бурганын; ар кандай кылмыш категорияларынын облус деңгээлиндеги инклюзивдүү экономикалык өнүгүү менен байланышын бир эле панелдик моделде изилдеген заманбап иштер чектелүү экенин белгилейт.

Изилдөөнүн жаңылыгы BPS-Statistics Indonesiaнын кылмыш классификациясына негизделген сегиз түрдүү кылмыш өзгөрмөсүн Индонезиянын 34 облусу жана 2018–2022-жылдар үчүн бир эле моделде IEDI менен байланыштырууда.

Inclusive Economic Development Index (IEDI) деген эмне?

IEDI бул изилдөөдө экономикалык прогресс, киреше теңдиги, жакырчылыкты азайтуу жана экономикалык мүмкүнчүлүктөргө жетүү сыяктуу инклюзивдүү өнүгүү өлчөмдөрүн 0–10 аралыгындагы комплекстүү маани менен көрсөткөн көз каранды өзгөрмө; жогорку маани инклюзивдүү экономикалык өнүгүүнүн жогорку деңгээлин билдирет.

IEDI эмне үчүн ИДП өсүшү гана эмес?

Экономикалык өсүш жалпы өндүрүштүн же кирешенин кеңейишин көрсөтүшү мүмкүн, бирок бул өсүш коомдун бардык катмарларына жеткен-жетпегенин жалгыз өзү түшүндүрбөйт. IEDIнин максаты экономикалык кеңейүүнү теңсиздик, жакырчылык, адамдык потенциал, жеткиликтүүлүк жана мүмкүнчүлүк өлчөмдөрү менен бирге баалоо болуп саналат.

Ошондуктан кайсы бир кылмыш түрүнүн IEDI менен байланышы компаниялардын же өлкөнүн өндүрүш көлөмүнө гана эмес, кеңири социалдык-экономикалык шарттардын комплекстүү көрсөткүчүнө тиешелүү.

2018–2022-жылдардагы кылмыш контексти

Булак кириш бөлүмүндө Индонезияда полицияга билдирилген кылмыштардын саны 2022-жылы 372.965 окуяга жеткенин жана мурунку жылга салыштырмалуу %55,7 көбөйгөнүн билдирет.

100.000 адамга карата кылмыш деңгээли 2021-жылы 90 болсо, 2022-жылы 137ге көтөрүлгөн; булак муну %52,22 өсүш катары көрсөткөн.

Crime clock деп аталган кылмыштардын ортосундагы орточо убакыт аралыгы 2021-жылы 131 секунд болсо, 2022-жылы 84 секундга кыскарган. Кыскараак crime clock билдирилген кылмыштардын тез-тез болуп жатканын көрсөтөт.

Булактын 2-сүрөтүнө ылайык, 2022-жылы жалпы билдирилген кылмыш саны боюнча East Java Regional Police эң жогорку топто, андан кийин North Sumatra жана Metro Jaya турат. North Maluku, North Kalimantan жана West Sulawesi жалпы кылмыш санынын төмөн деңгээлин көрсөтөт. Бирок жалпы окуя саны менен калкка карата эсептелген кылмыш тобокелдиги бир эле нерсе эмес. Булак North Sulawesi, West Papua жана South Sulawesiни жогорку crime-rate профилдеринин арасында көрсөтөт.

Сегиз кылмыш категориясы

PROPERTY өзгөрмөсү булакта BPSтин эки өзүнчө классификациясын, башкача айтканда зомбулук менен жана зомбулуксуз мүлккө каршы кылмыштарды бир өзгөрмөгө бириктирүү аркылуу түзүлгөн.

Изилдөөнүн гипотезасы

Булак теориялык жактан сегиз кылмыш категориясынын баары үчүн бир багыттагы баштапкы гипотезаны коёт:

Кылмыш көбүрөөк → инклюзивдүү экономикалык өнүгүү төмөнүрөөк.

Ошондуктан атайын регрессия теңдемесинин теориялык жазылышында бардык кылмыш өзгөрмөлөрүнүн алдына терс белги коюлган.

Fixed Effect Model (FEM) деген эмне жана бул изилдөөдө эмне үчүн тандалды?

Fixed Effect Model облустардын убакыт ичинде өзгөрбөгөн, бирок байкалбаган өзгөчөлүктөрүн облус деңгээлиндеги туруктуу мүчөлөр аркылуу көзөмөлдөөгө аракет кылган панелдик маалымат модели; бул изилдөөдө Chow жана Hausman тесттеринин экөө тең туруктуу таасирлер түзүмүн колдогондуктан негизги регрессия FEM/LSDV менен бааланган.

Эмне үчүн панелдик маалымат колдонулат?

Панелдик маалымат бир эле географиялык бирдиктерди бир нече жыл ичинде кайталап байкоого мүмкүндүк берет. Бул изилдөө 34 облусту 2018, 2019, 2020, 2021 жана 2022-жылдары көзөмөлдөйт.

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

Бул түзүм облустар арасындагы айырмачылыктарды гана эмес, ошол эле облустун убакыт ичиндеги өзгөрүшүн да моделге киргизет.

LSDV менен Fixed Effects ортосундагы байланыш

Least Squares Dummy Variable (LSDV) fixed effects моделинин облус сыяктуу кесилиш бирдиктерине тиешелүү туруктуу айырмачылыктарды dummy өзгөрмөлөр же эквиваленттүү туруктуу таасир параметрлери аркылуу баалаган OLS көрсөтүлүшү.

Ар бир облустун өзүнө тиешелүү туруктуу таасири болушу мүмкүн. Ошентип географиялык, институционалдык, маданий же убакыт ичинде салыштырмалуу туруктуу башка өзгөчөлүктөрдүн жалпы регрессия константасына аралашуусун азайтууга аракет кылынат.

Бул туруктуу таасирлер кылмыш коэффициенттеринин өзү эмес. Мисалы, Papua үчүн терс individual effect көрүнүшү “Papuaда кылмыш IEDIни ушунча төмөндөтөт” дегенди билдирбейт.

Булактын жалпы панелдик теңдемеси

Булак 2-теңдемени төмөнкүдөй берет:

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

\(Y_{it}\) — \(i\) облусунун \(t\) мезгилиндеги көз каранды өзгөрмө.

\(X_{nit}\) — моделге киргизилген түшүндүрүүчү өзгөрмөлөрдүн бири.

\(\alpha\) — туруктуу мүчө.

\(\beta_n\) — тиешелүү түшүндүрүүчү өзгөрмөнүн коэффициенти.

\(\epsilon_{it}\) — модель түшүндүрө албаган ката компоненти.

Булак жалпы теңдемеде \(\beta_1X_1\) үчүн плюс, \(\beta_2X_2\) үчүн минус белгисин колдонот. Стандарттуу жалпы панелдик регрессия жазылышында белгилер бааланган коэффициенттердин өзүнө калтырылышы мүмкүн; бирок Verianla булак теңдемесин үнсүз өзгөртпөйт.

Булактын теориялык атайын теңдемеси

3-теңдеме бардык кылмыш категориялары IEDI менен терс байланыш түзөт деген баштапкы гипотезаны математикалык түрдө чагылдырат:

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

Бул жердеги терс белгилер жыйынтык эмес; изилдөөчүлөрдүн алдын ала койгон гипотезасынын багытын көрсөтөт. Чыныгы баалоодо CORRUPT жана PUBLIC коэффициенттеринин оң чыгышы, маалымат бул эки өзгөрмө үчүн баштапкы терс багыттагы божомолду колдобогонун көрсөтөт.

Chow тести эмнени тандады?

Chow тести Fixed Effect Modelди Common Effect Modelге каршы колдогон. Андан кийин Hausman тести Fixed Effect Modelди Random Effect Modelге каршы колдогон. Ошондуктан булак Lagrange Multiplier тестине өтүүнүн зарылдыгы жок деп белгилейт.

Классикалык божомолдорду текшерүү

Булак FEM үчүн нормалдуулук, гетероскедастикалуулук жана multicollinearity тесттерин колдонгон.

Сүрөттөмө статистика

Булак стандарттык четтөөнүн орточодон жогору болушун “outlier болушу мүмкүн”, жогору болбошун болсо “outlier жок” деп чечмелейт. Ошого ылайык BODY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT жана PUBLIC өзгөрмөлөрүндө мүмкүн болгон четки маанилер айтылат.

Изилдөөнүн жыйынтыгы эмес, методологиялык түшүндүрмө: Стандарттык четтөөнүн орточодон чоң болушу бөлүштүрүүнүн жогорку өзгөрмөлүүлүгүн көрсөтүшү мүмкүн; бирок өз алдынча расмий outlier тести эмес. Четки маанилерди так аныктоо үчүн байкоо деңгээлиндеги бөлүштүрүү же өзүнчө outlier ыкмасы керек. Булак мындай кошумча тестти билдирбейт.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

FEM коэффициенттеринин толук тизмеси

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

Акыркы баалоо теңдемеси

Булак 4-теңдемени төмөнкүдөй берет:

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

Бул теңдемедеги коэффициенттер башка модель өзгөрмөлөрү туруктуу болгондо тиешелүү кылмыш категориясындагы бир окуялык өсүш менен IEDIдеги болжолдонгон өзгөрүүнүн багытын жана көлөмүн көрсөтөт. Бирок статистикалык жактан маанилүү болгон коэффициенттер гана ишенимдүү көз карандысыз байланыштын далили катары бааланууга тийиш.

LIFE жыйынтыгы

LIFE коэффициенти −0.003260. Бир окуялык өсүш моделде IEDIнин 0.003260 упайга төмөн болушу менен байланышкан; бирок булак p = 0.11495 бергендиктен бул байланыш %5 деңгээлде маанилүү эмес жана H1 четке кагылган.

Демек, терс коэффициент өз алдынча “өмүргө каршы кылмыштар IEDIни төмөндөтөт” деген так жыйынтыкка жетиштүү эмес.

BODY жыйынтыгы

BODY коэффициенти −0.000140 жана булактын p-мааниси 0.11745. Белги теориялык күтүүгө туура келет, бирок байланыш статистикалык жактан маанилүү эмес. H2 четке кагылган.

DECENCY жыйынтыгы

DECENCY коэффициенти −0.000370 жана булак p = 0.05705 деп билдирет. Макала %10 маанилүүлүк чегин колдонуп H3тү кабыл алат.

Булак бул байланышты жыныстык зомбулук жана куугунтуктоонун жабырлануучулар үчүн психологиялык, физикалык, билим берүү жана экономикалык кесепеттерге алып келиши; эмгекке жөндөмдүүлүккө, кирешеге, билим алуу мүмкүнчүлүгүнө жана жашоо сапатына таасир этиши аркылуу талкуулайт.

Бул механизмдер булак талкуусунун теориялык түшүндүрмөсү. Изилдөө жабырлануучу деңгээлиндеги киреше же билим жоготуусун өзүнчө медиатордук модель менен өлчөгөн эмес.

LIBERTY жыйынтыгы

LIBERTY коэффициенти −0.001155 жана булактын p-мааниси 0.0435. Булак муну %5 маанилүүлүк деңгээлинде терс байланыш деп баалап, H4тү кабыл алат.

LIBERTY категориясы булакта өзгөчө балдар эмгеги жана kidnapping сыяктуу адамдын эркиндигине каршы кылмыштарды камтыйт. Булак бул кылмыштар билимге, саламаттыкка, жашоо деңгээлине жана келечектеги экономикалык мүмкүнчүлүктөргө зыян келтириши мүмкүн экенин талкуулайт.

PROPERTY жыйынтыгы

PROPERTY коэффициенти −0.00000354, p = 0.46605. Статистикалык маанилүүлүк табылбагандыктан H5 четке кагылган.

Булак мүлккө каршы кылмыштар теориялык жактан экономикалык ишмердикти бузушу мүмкүн болсо да, IEDIнин узак мөөнөттүү жумуштуулук, билим берүү жана негизги кызматтарга жетүү сыяктуу компоненттери кыска мөөнөттүү мүлктүк кылмыш өзгөрүүлөрүнө түз жооп бербеши мүмкүн экенин талкуулайт.

DRUG жыйынтыгы

DRUG коэффициенти −0.0000116, p = 0.42845. H6 четке кагылган.

Булак баңги зат кылмыштары саламаттыкка жана социалдык жашоого зыян келтириши мүмкүн экенин талкууласа да, бул маалымат топтомунда IEDIге статистикалык жактан маанилүү көз карандысыз коэффициент табылбаганын билдирет.

CORRUPT жыйынтыгы

CORRUPT коэффициенти +0.0000807, p = 0.14475. Оң белги статистикалык жактан маанилүү эмес жана H7 четке кагылган.

Булак талкуусунда айрым мурдагы изилдөөлөр төмөн институционалдык сапат шарттарында “grease the wheels” деп аталган теориялык механизмди талкуулаганы айтылат. Бул азыркы изилдөө коррупция экономикалык өнүгүүгө пайдалуу экенин далилдеди дегенди билдирбейт.

Бул изилдөөдө CORRUPT коэффициенти статистикалык жактан маанилүү эмес. Ошондуктан оң белгиден саясат же себептүүлүк боюнча жыйынтык чыгарууга болбойт.

Коомдук Тартипке Каршы Кылмыштар Эмне Үчүн Маанилүү Болсо да Гипотезаны Колдогон Жок?

PUBLIC өзгөрмөсү p = 0.0232 менен булакта статистикалык жактан маанилүү, бирок коэффициенти +0.000430; изилдөөнүн H8 гипотезасы терс байланыш күтүлгөндүктөн, маанилүүлүк өз алдынча гипотезаны ырастаган эмес жана тескери белги үчүн H8 четке кагылган.

PUBLIC жыйынтыгынын мааниси

PUBLIC өзгөрмөсүндөгү бир окуялык өсүш моделде IEDIнин орточо 0.000430 упайга жогору болушу менен байланышкан; бирок бул жыйынтык “коомдук тартипке каршы кылмыштар экономикалык өнүгүүнү жогорулатат” деп себептик мааниде окулбашы керек.

Булак оң белги үчүн бир нече мүмкүн болгон түшүндүрмөлөрдү талкуулайт. Коомдук тартипке каршы кылмыштар категориясы вандализм, демонстрация жана коомдук нааразылык сыяктуу бири-биринен айырмаланган окуяларды камтышы мүмкүн — бул алардын бири. Айрым коомдук демонстрациялар жарандардын талаптарын билдирген демократиялык катышуу формасы болушу мүмкүн экени булак талкуусунда айтылат.

Бул механизм изилдөөдө өзүнчө текшерилген эмес. PUBLIC өзгөрмөсүнүн ичиндеги кылмыштын төмөнкү түрлөрү үчүн өзүнчө коэффициенттер жок болгондуктан, кайсы подкатегория оң коэффициент менен байланыштуу экенин аныктоого болбойт.

Жарыяланган p-маанилер боюнча методологиялык эскертүү

4-таблицадагы t-статистикалар менен “Prob.” маанилери салыштырылганда көп саптардагы ыктымалдык мааниси стандарттуу эки тараптуу p-маанинин болжол менен жарымына окшойт. Бул багытталган/бир тараптуу гипотеза тести колдонулган болушу мүмкүн деген ой жаратат.

Бирок булактын метод бөлүмүндө “бир тараптуу тест колдонулат” деген ачык процедура көрсөтүлгөн эмес. Ошондуктан Verianla булакта жарыяланган p-маанилерди өзгөртпөй сактайт, бирок аларды стандарттуу эки тараптуу p-маанилер деп да болжобойт.

R² жана Adjusted R² кантип окулат?

Булак R² = 0.830472 жана Adjusted R² = 0.776170 деп билдирет.

Авторлор adjusted R² маанисин %77,61 деп көрсөтүп, аны сегиз кылмыш түрүнүн IEDI вариациясын түшүндүрүү үлүшү катары сүрөттөшөт.

Изилдөөнүн жыйынтыгы эмес, методологиялык түшүндүрмө: Fixed Effect Modelдин түшүндүрүү күчүнө сегиз кылмыш коэффициенти гана эмес, облус деңгээлиндеги fixed effects түзүмү да таасир берет. Ошондуктан %77,61 маанисин “кылмыш өзгөрмөлөрү жалгыз өзү IEDIнин так %77,61 бөлүгүн түшүндүрөт” деген обочолонгон себептик салым катары окууга болбойт.

Облус деңгээлиндеги individual effects

Жалпы 18 облус терс, 16 облус оң individual effect көрсөтөт. Булак терс маанилерди тиешелүү облустун моделдеги IEDI деңгээли улуттук орточо деңгээлден төмөн, оң маанилерди болсо жогору деп чечмелейт.

Бул fixed-effect маанилери кылмыш коэффициенттери эмес. Алар облус деңгээлинде убакыт ичинде туруктуу калган жана регрессия өзгөрмөлөрүндө ачык көрсөтүлбөгөн гетерогендүүлүктүн модель константасында чагылдырылган бөлүгү.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Булак колдонгон маанилүүлүк чечимдерине ылайык DECENCY, LIBERTY жана PUBLIC IEDI менен статистикалык жактан маанилүү байланыш көрсөтөт.
• DECENCY жана LIBERTY коэффициенттери терс жана баштапкы гипотезанын багытына туура келет.
• PUBLIC коэффициенти оң жана маанилүү; багыты гипотезага каршы.
• LIFE, BODY, PROPERTY жана DRUG коэффициенттери терс, бирок маанилүү эмес.
• CORRUPT коэффициенти оң, бирок маанилүү эмес.
• Chow жана Hausman тесттери FEM тандоосун колдойт.
• Модель бүтүндөй F-тестте статистикалык жактан маанилүү.
• 34 облус үчүн ар кандай individual fixed effects бар.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• Ар бир кылмыш түрү IEDIге маанилүү терс таасир тийгизери көрсөтүлгөн эмес.
• PUBLIC өзгөрмөсүнүн оң коэффициенти коомдук тартип кылмыштары экономикалык өнүгүүнү жогорулатат деп далилдебейт.
• CORRUPT өзгөрмөсүнүн оң коэффициенти коррупция пайдалуу экенин далилдебейт; коэффициент маанилүү эмес.
• LIFE, BODY, PROPERTY жана DRUG үчүн терс коэффициенттердин болушу өз алдынча ишенимдүү көз карандысыз таасирдин далили эмес.
• Adjusted R² = 0.776170 маанисинин баары кылмыш өзгөрмөлөрүнүн таза таасири эмес; модель fixed effects камтыйт.
• Жыйынтыктарды Индонезиядан тышкаркы өлкөлөргө түз жалпылоого болбойт.
• Изилдөө кылмыш менен инклюзивдүү өнүгүүнүн ортосундагы бардык себептик механизмдерди өз-өзүнчө текшерген эмес.
• Cybercrime моделде жок.
• Кылмыштын болушу менен экономикалык таасирдин пайда болушунун ортосундагы убакыт кечигүүсү моделде өзүнчө бааланган эмес.

Изилдөөнүн чектөөлөрү

Кылмыш камтуусу: Cybercrime кирбейт. Булак келечектеги изилдөөлөрдө көбүрөөк кылмыш proxy колдонууга болорун белгилейт.

Убакыт аралыгы: 2018–2022 беш жылдык мезгил салыштырмалуу кыска. Булак узагыраак убакыт горизонтун колдонууну сунуштайт.

Убакыт кечигүүсү: Кылмыш окуясынын экономикалык жана социалдык таасири ошол эле жылдын ичинде пайда болушу шарт эмес. Булак бул time-gap таасирин азыркы изилдөө көрсөтпөгөнүн ачык мойнуна алат.

Модель түзүмү: Изилдөө сызыктуу Fixed Effect Model колдонот. Булак келечекте альтернативдүү моделдер менен кыска жана узак мөөнөттүү таасирлерди өзүнчө изилдөөнү сунуштайт.

Байкоочу маалымат: Изилдөө экинчи булактагы облус деңгээлиндеги маалымат. Рандомизация же табигый эксперимент дизайны жок болгондуктан себептүүлүк тили этият колдонулушу керек.

Кылмыштарды окуя саны менен өлчөө: Кылмыш өзгөрмөлөрү билдирилген/статистикага кирген окуялардын санына негизделет. Билдирилбеген кылмыштар же каттоо сапаты боюнча облустар арасындагы айырмачылыктар өзүнчө моделденген эмес.

P-маани боюнча отчет: t-статистикалар жана Prob. маанилери бир тараптуу тест колдонулган болушу мүмкүн экенин көрсөтөт; бирок тесттин багыты метод бөлүмүндө ачык документтелген эмес.

Individual effect чечмелөөсү: Булак облус туруктуу таасирлерин улуттук орточого салыштырып чечмелейт; бул таасирлер кылмыш өзгөрмөлөрүнүн түз коэффициенттери эмес.

Булактын саясаттык сунуштары

Булак бир гана кылмыш түрүнө багытталган тар саясаттын ордуна көп тараптуу жана комплекстүү кылмышты алдын алуу мамилесин жактайт.

Өзгөчө балдар жана жыныстык зордук-зомбулук боюнча эрте жаштагы билим берүү, укук коргоо органдарынын окуяларга тез жана чечкиндүү реакциясы, иштерди башкаруу үчүн үзгүлтүксүз окутуу, жабырлануучулар менен күбөлөрдү күчтүүрөөк коргоо жана коомдун жашоо сапатын жогорулаткан саясаттар сунушталат.

Коомдук тартип контекстинде авторлор жарандар талаптарын жана чыгармачылыгын тынч жол менен билдире ала турган платформаларды түзүүнү да талкуулашат.

Бул регрессияда өз-өзүнчө текшерилген саясаттык кийлигишүүлөр эмес; макаланын авторлору эмпирикалык жыйынтыктар жана мурдагы адабияттарга таянып иштеп чыккан саясаттык сунуштар.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска изилдөө: Crime Traps in Inclusive Economic Development.

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

Авторлордун тартиби: Булак PDF жана библиографиялык жазуудагы тартип сакталган.

Тең салым: Булак PDFде тең биринчи авторлук же тең салым билдирүүсү жок.

Байланыш автору: Gabriella Natalie Krista Anindita.

Мекемелер: Meita Indah Fadilla, Gabriella Natalie Krista Anindita жана Dini Hariyanti — Department of Economic Development, Faculty of Economic and Business, Universitas Trisakti. Nauviero Farizi Syarif — The Bartlett School of Planning, The Bartlett Faculty of the Built Environment, University College London.

Журнал: Economics Development Analysis Journal.

Басып чыгаруучу: Universitas Negeri Semarang; журналдын учурдагы расмий барагы Department of Economic Development, Faculty of Economics, Universitas Negeri Semarang жана Asosiasi Pendidikan Ekonomi LPTK басып чыгаруу түзүмүн көрсөтөт.

Том / сан: Volume 14, Number 4.

Сандын жылы: 2025.

Беттер: 491–506.

DOI: 10.15294/edaj.v14i4.30098.

Макаланын тарыхы: Received October 2025; Accepted January 2026; Published February 2026.

Булак түрү: Сандык, экинчи маалыматка негизделген панелдик маалымат изилдөө макаласы.

Рецензиялоо: Журналдын расмий саясат барагы double-blind peer review процессин көрсөтөт.

Preprint абалы: Булак PDFде өзүнчө preprint версиясы көрсөтүлгөн эмес.

Лицензия: Макаланын PDFинде ачык макала-лицензия сабы жок. Журналдын мурдагы расмий copyright саясаты Creative Commons Attribution 3.0 лицензиясын көрсөтөт; ошондуктан лицензия макалага тиешелүү PDF текстинен ырасталгандай берилбеши керек.

Каржылоо: Булак PDFде өзүнчө каржылоо билдирүүсү жок.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Булак PDFде өзүнчө кызыкчылыктардын кагылышы билдирүүсү жок.

Маалыматтын жеткиликтүүлүгү: Булак PDFде өзүнчө Data Availability бөлүмү жок.

CRediT / автордук салымдар: Булак PDFде өзүнчө CRediT же деталдуу автордук салымдар бөлүмү жок.

Этика комитети: Булак PDFде өзүнчө этика комитети тууралуу билдирүү көрүнбөйт. Изилдөө түз катышуучу эксперименти/сурамжылоосу эмес, BPS жана Bappenasтын экинчи облус деңгээлиндеги маалыматтарын колдонот.

Географиялык камтуу: Индонезиянын 34 облусу.

Мезгил: 2018–2022.

Байкоолордун саны: 170.

Маалымат булактары: Badan Pusat Statistik/BPS жана Bappenas.

Программалык камсыздоо: EViews 9.0.

Көз каранды өзгөрмө: Inclusive Economic Development Index (IEDI), 0–10.

Көз карандысыз өзгөрмөлөр: LIFE, BODY, DECENCY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT, PUBLIC.

PROPERTY түзүү эскертүүсү: BPSтеги зомбулук менен жана зомбулуксуз мүлккө каршы кылмыш категориялары бир PROPERTY өзгөрмөсүнө бириктирилген.

Панелдик модель варианттары: Common Effect Model, Fixed Effect Model жана Random Effect Model.

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

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

LM тести: Hausman жыйынтыгынан кийин зарыл деп эсептелген эмес.

Негизги баалоо ыкмасы: Fixed Effect Model / Least Squares Dummy Variable мамилеси, OLS.

Негизги жыйынтыктар: DECENCY = −0.000370, p = 0.05705; LIBERTY = −0.001155, p = 0.0435; PUBLIC = +0.000430, p = 0.0232. Булак бул үч өзгөрмөнү маанилүү деп кабыл алат.

Маанилүү эмес жыйынтыктар: LIFE = −0.003260, p = 0.11495; BODY = −0.000140, p = 0.11745; PROPERTY = −0.00000354, p = 0.46605; DRUG = −0.0000116, p = 0.42845; CORRUPT = +0.0000807, p = 0.14475.

Моделдин шайкештиги: R² = 0.830472; Adjusted R² = 0.776170; F = 15.29357; Prob(F) = 0.000000.

Нормалдуулук: Булак 4-таблицада 0.344956 маанисин берет; маанинин тест статистикасыбы же p-мааниби экени өзүнчө белгиленген эмес.

Гетероскедастикалуулук: Булак p > 0.05 болгондуктан гетероскедастикалуулук далили табылган жок деп билдирет; так тесттин аталышы жана p-маани берилген эмес.

Multicollinearity: Булак көз карандысыз өзгөрмөлөр ортосундагы корреляция коэффициенттери 0.8ден төмөн экенин билдирет.

Автокорреляция: Булак колдонгон эмес; өзүнүн метод түшүндүрмөсүндө панелдик/кесилиш моделде зарыл деп эсептебегенин билдирет.

P-маани боюнча отчет чеги: 4-таблицадагы Prob. маанилери жарыяланган t-статистикалар менен бирге бааланганда бир тараптуу тест отчетуна шайкеш көрүнөт; бирок булак бир тараптуу тест процедурасын ачык аныктаган эмес. Булак p-маанилери өзгөртүлбөстөн сакталган.

Individual effects: 18 облус терс, 16 облус оң fixed-effect константасын көрсөтөт. Булар кылмыш коэффициенттери эмес.

Негизги чечмелөө чеги: Панелдик регрессия байкоочу мүнөздө. Коэффициенттер эксперименттик себептүүлүк же саясаттык кепилдик катары берилбеши керек.

Камтууга кирбеген кылмыш: Cybercrime изилдөөгө киргизилген эмес.

Убакыт кечигүүсү: Кылмыштын болушу менен экономикалык таасирдин пайда болушунун ортосундагы кечигүү учурдагы моделде өзүнчө көрсөтүлгөн эмес.