Fahirisi ya Maendeleo Jumuishi ya Kiuchumi (Inclusive Economic Development Index, IEDI) ni kiashiria changamani cha maendeleo kinacholenga kuwakilisha si ukubwa wa maendeleo ya kiuchumi pekee, bali pia maendeleo ya kiuchumi, usawa wa mapato na kupunguza umaskini pamoja na kupanuka kwa ufikiaji na fursa; katika utafiti huu kinatumika katika kiwango cha 0–10. Utafiti huu unatumia jumla ya uchunguzi 170 wa jimbo-mwaka kutoka majimbo 34 ya Indonesia kwa kipindi cha 2018–2022 kuchunguza uhusiano kati ya makundi manane tofauti ya uhalifu na IEDI kwa kutumia regresha ya data za paneli. Baada ya majaribio ya Chow na Hausman, Fixed Effect Model ilichaguliwa, na makadirio yakafanywa kwa kutumia EViews 9.0.

Kulingana na matokeo ya Fixed Effect Model katika chanzo, makundi matatu ya uhalifu yana umuhimu wa kitakwimu. Mgawo wa Crimes Against Decency (DECENCY) ni −0.000370 na p = 0.05705, hivyo ni hasi katika kiwango cha umuhimu cha %10. Mgawo wa Crimes Against the Liberty of the Person (LIBERTY) ni −0.001155 na p = 0.0435, hivyo ni hasi katika kiwango cha %5. Mgawo wa Crimes Against Public Order (PUBLIC) ni +0.000430 na p = 0.0232, hivyo ni muhimu katika kiwango cha %5 lakini ni chanya. Mwelekeo wa matokeo ya PUBLIC ni kinyume na nadharia tete ya awali ya utafiti, na kwa sababu hiyo chanzo hakikubali H8.

Hakuna uhusiano wenye umuhimu wa kitakwimu ulioripotiwa kwa vigezo vya Crimes Against Life (LIFE), Physical/Body Crimes (BODY), Crimes Against Property (PROPERTY), Drug-related Crimes (DRUG), na CORRUPT inayowakilisha kundi la Fraud, Embezzlement and Corruption. Ingawa mgawo wa CORRUPT ni chanya, p = 0.14475; kwa hiyo haiwezekani kuhitimisha kutokana na utafiti huu kwamba “rushwa huongeza maendeleo jumuishi”.

Utafiti unatokana na data za paneli za uchunguzi. Modeli ya fixed effects inadhibiti sehemu ya utofauti wa majimbo ambao haubadiliki kadiri muda unavyopita; hata hivyo, utafiti si jaribio lililowekwa nasibu na hauonyeshi kwamba umeondoa vichanganyaji vyote vinavyobadilika kwa muda. Kwa hiyo, huku istilahi za “effect/impact” za chanzo zikihifadhiwa, migawo haipaswi kutafsiriwa kama athari za kimajaribio na za kisababishi zilizo thabiti.

Tatizo kuu la utafiti ni nini?

Maendeleo jumuishi ya kiuchumi hayazingatii ukuaji wa jumla wa uzalishaji wa kiuchumi pekee, bali pia jinsi ukuaji huo unavyosambazwa kwa makundi mbalimbali ya jamii, ufikiaji wa fursa, umaskini, ukosefu wa usawa na ustawi wa binadamu. Shughuli za uhalifu zinaweza kuvuruga usalama, kuongeza gharama za miamala, kukatisha uwekezaji na shughuli za kiuchumi zenye tija, kudhoofisha mtaji wa kijamii na kupunguza fursa za watu kupata elimu, kufanya kazi au kupata mapato.

Chanzo kinaeleza kwamba tafiti nyingi za awali nchini Indonesia zililenga kiwango cha jumla cha uhalifu au aina fulani tu za uhalifu; tafiti za kisasa zinazochunguza katika modeli moja ya paneli uhusiano kati ya makundi tofauti ya uhalifu na maendeleo jumuishi ya kiuchumi katika kiwango cha jimbo ni chache.

Ubunifu wa utafiti huu ni kuhusisha katika modeli moja vigezo manane tofauti vya uhalifu vinavyotokana na uainishaji wa uhalifu wa BPS-Statistics Indonesia na IEDI kwa majimbo 34 ya Indonesia na kipindi cha 2018–2022.

Inclusive Economic Development Index (IEDI) ni nini?

IEDI ni kigezo tegemezi katika utafiti huu kinachowakilisha vipengele vya maendeleo jumuishi kama maendeleo ya kiuchumi, usawa wa mapato, kupunguza umaskini na ufikiaji wa fursa za kiuchumi kupitia thamani changamani katika kiwango cha 0–10; thamani ya juu inaonyesha kiwango cha juu zaidi cha maendeleo jumuishi ya kiuchumi.

Kwa nini IEDI si ukuaji wa GDP pekee?

Ukuaji wa kiuchumi unaweza kuonyesha upanuzi wa uzalishaji au mapato ya jumla, lakini hauwezi peke yake kueleza ikiwa ukuaji huo unawafikia watu katika sehemu zote za jamii. Lengo la IEDI ni kutathmini upanuzi wa kiuchumi pamoja na vipengele vya ukosefu wa usawa, umaskini, uwezo wa binadamu, ufikiaji na fursa.

Kwa hiyo, uhusiano kati ya aina ya uhalifu na IEDI hauhusu tu kiwango cha uzalishaji wa kampuni au nchi, bali kiashiria changamani cha hali pana zaidi za kijamii na kiuchumi.

Muktadha wa uhalifu katika kipindi cha 2018–2022

Katika sehemu ya utangulizi, chanzo kinaeleza kwamba idadi ya uhalifu ulioripotiwa kwa polisi nchini Indonesia ilifikia matukio 372.965 mwaka 2022 na ikaongezeka kwa %55,7 ikilinganishwa na mwaka uliotangulia.

Kiwango cha uhalifu kwa watu 100.000 kilikuwa 90 mwaka 2021 na kilipanda hadi 137 mwaka 2022; chanzo kimeripoti hili kama ongezeko la %52,22.

Muda wa wastani kati ya matukio ya uhalifu, unaoitwa crime clock, ulipungua kutoka sekunde 131 mwaka 2021 hadi sekunde 84 mwaka 2022. Crime clock fupi zaidi inaashiria kuwa uhalifu ulioripotiwa unatokea mara nyingi zaidi.

Kulingana na Kielelezo 2 cha chanzo, East Java Regional Police iko katika kundi la juu zaidi kwa jumla ya uhalifu ulioripotiwa mwaka 2022, ikifuatiwa na North Sumatra na Metro Jaya. North Maluku, North Kalimantan na West Sulawesi zinaonyesha jumla ndogo zaidi ya matukio ya uhalifu. Hata hivyo, jumla ya matukio na hatari ya uhalifu inayokokotolewa kulingana na idadi ya watu si kitu kimoja. Chanzo kinaonyesha North Sulawesi, West Papua na South Sulawesi miongoni mwa maeneo yenye wasifu wa juu wa crime-rate.

Makundi manane ya uhalifu

Kigezo cha PROPERTY kiliundwa katika chanzo kwa kuunganisha makundi mawili tofauti ya BPS, yaani uhalifu dhidi ya mali unaofanywa kwa vurugu na usio na vurugu, kuwa kigezo kimoja.

Nadharia tete ya utafiti

Kinadharia, chanzo kinaweka nadharia tete ya awali yenye mwelekeo sawa kwa makundi yote manane ya uhalifu:

Uhalifu zaidi → maendeleo jumuishi ya kiuchumi ya chini.

Kwa sababu hiyo, katika uandishi wa kinadharia wa mlinganyo maalum wa regresha, ishara hasi imewekwa mbele ya vigezo vyote vya uhalifu.

Fixed Effect Model (FEM) ni nini na kwa nini ilichaguliwa katika utafiti huu?

Fixed Effect Model ni modeli ya data za paneli inayojaribu kudhibiti sifa za majimbo zisizobadilika kwa muda lakini zisizoonekana kupitia vipengele maalum vya kudumu vya kila jimbo; katika utafiti huu, kwa kuwa majaribio ya Chow na Hausman yote yaliunga mkono muundo wa fixed effects, regresha kuu ilikadiriwa kwa FEM/LSDV.

Kwa nini data za paneli zinatumika?

Data za paneli huruhusu vitengo vilevile vya kijiografia kuchunguzwa kwa kurudia katika miaka kadhaa. Utafiti huu unafuatilia majimbo 34 katika miaka 2018, 2019, 2020, 2021 na 2022.

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

Muundo huu haujumuishi tofauti kati ya majimbo pekee, bali pia mabadiliko ya jimbo lilelile kadiri muda unavyopita.

Uhusiano kati ya LSDV na Fixed Effects

Least Squares Dummy Variable (LSDV) ni uwakilishi wa OLS wa modeli ya fixed effects unaokadiria tofauti za kudumu za vitengo vya sehemu kama jimbo kupitia vigezo dummy au vigezo sawa vya fixed effect.

Kila jimbo linaweza kuwa na athari yake ya kudumu. Hivyo, jaribio linafanywa kupunguza kuchanganyika kwa sifa za kijiografia, kitaasisi, kitamaduni au nyingine ambazo ni thabiti kwa kiasi kadiri muda unavyopita katika konstanti ya jumla ya regresha.

Athari hizi za kudumu si migawo ya uhalifu yenyewe. Kwa mfano, kuona individual effect hasi kwa Papua hakumaanishi kwamba “uhalifu katika Papua unapunguza IEDI kwa kiwango hiki”.

Mlinganyo wa jumla wa paneli wa chanzo

Chanzo kinachapisha Mlinganyo (2) kama ifuatavyo:

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

\(Y_{it}\) ni kigezo tegemezi cha jimbo \(i\) katika kipindi \(t\).

\(X_{nit}\) ni mojawapo ya vigezo vya ufafanuzi vilivyoingizwa katika modeli.

\(\alpha\) ni konstanti.

\(\beta_n\) ni mgawo wa kigezo husika cha ufafanuzi.

\(\epsilon_{it}\) ni sehemu ya hitilafu ambayo modeli haiwezi kueleza.

Chanzo hutumia ishara chanya kwa \(\beta_1X_1\) na ishara hasi kwa \(\beta_2X_2\) katika mlinganyo wa jumla. Katika uandishi wa kawaida wa regresha ya paneli, ishara zinaweza kuachwa kwa migawo iliyokadiriwa yenyewe; hata hivyo, Verianla haibadilishi kimya kimya mlinganyo wa chanzo.

Mlinganyo maalum wa kinadharia wa chanzo

Mlinganyo (3) unaakisi kwa njia ya kihisabati nadharia tete ya awali kwamba makundi yote ya uhalifu yatakuwa na uhusiano hasi na IEDI:

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

Ishara hasi hapa si matokeo; zinawakilisha mwelekeo wa nadharia tete uliowekwa mapema na watafiti. Katika makadirio halisi, ukweli kwamba migawo ya CORRUPT na PUBLIC ni chanya unaonyesha kwamba data hazikuunga mkono dhana ya awali ya mwelekeo hasi kwa vigezo hivi viwili.

Jaribio la Chow lilichagua nini?

Jaribio la Chow liliunga mkono Fixed Effect Model dhidi ya Common Effect Model. Kisha Jaribio la Hausman liliunga mkono Fixed Effect Model dhidi ya Random Effect Model. Kwa hiyo, chanzo kinasema haikuwa lazima kuendelea na jaribio la Lagrange Multiplier.

Ukaguzi wa dhana za kawaida

Chanzo kilitumia majaribio ya normality, heteroskedasticity na multicollinearity kwa FEM.

Takwimu za maelezo

Chanzo kinatafsiri mkengeuko wa kawaida unaozidi wastani kama “outlier inaweza kuwepo”, na usiozidi wastani kama “hakuna outlier”. Kwa msingi huo, kinataja uwezekano wa thamani zilizokithiri katika vigezo BODY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT na PUBLIC.

Si matokeo ya utafiti, bali maelezo ya kimetodolojia: Mkengeuko wa kawaida kuwa mkubwa kuliko wastani unaweza kuonyesha usambazaji wenye utofauti mkubwa; hata hivyo, peke yake si jaribio rasmi la outlier. Ili kutambua kwa uhakika thamani zilizokithiri, usambazaji wa kiwango cha uchunguzi au mbinu maalum ya outlier inahitajika. Chanzo hakiripoti jaribio kama hilo la ziada.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Migawo yote ya FEM

Ulinganifu wa modeli: R² = 0.830472; Adjusted R² = 0.776170; F-statistic = 15.29357; Prob(F-statistic) = 0.000000.

Mlinganyo wa mwisho wa makadirio

Chanzo kinaripoti Mlinganyo (4) kama ifuatavyo:

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

Katika mlinganyo huu, migawo inaonyesha mwelekeo na ukubwa wa mabadiliko yanayokadiriwa katika IEDI yanayohusishwa na ongezeko la tukio moja katika kundi husika la uhalifu, huku vigezo vingine vya modeli vikiwa vimeshikiliwa thabiti. Hata hivyo, migawo yenye umuhimu wa kitakwimu pekee ndiyo inayopaswa kutathminiwa kama ushahidi wa kuaminika wa uhusiano huru.

Matokeo ya LIFE

Mgawo wa LIFE ni −0.003260. Ongezeko la tukio moja limehusishwa katika modeli na IEDI kuwa chini kwa pointi 0.003260; hata hivyo, kwa kuwa chanzo kinatoa p = 0.11495, uhusiano huu si muhimu katika kiwango cha %5 na H1 ilikataliwa.

Kwa hiyo, mgawo hasi pekee hautoshi kuhitimisha kwa uhakika kwamba “uhalifu dhidi ya maisha unapunguza IEDI”.

Matokeo ya BODY

Mgawo wa BODY ni −0.000140 na p-thamani ya chanzo ni 0.11745. Ishara inaendana na matarajio ya kinadharia lakini uhusiano si muhimu kitakwimu. H2 ilikataliwa.

Matokeo ya DECENCY

Mgawo wa DECENCY ni −0.000370 na chanzo kinaripoti p = 0.05705. Makala inatumia kizingiti cha umuhimu cha %10 na kukubali H3.

Chanzo kinajadili uhusiano huu kupitia uwezekano kwamba unyanyasaji wa kijinsia na udhalilishaji vinaweza kusababisha athari za kisaikolojia, kimwili, kielimu na kiuchumi kwa waathiriwa na kuathiri uwezo wa kufanya kazi, mapato, fursa za elimu na ubora wa maisha.

Mbinu hizi ni maelezo ya kinadharia katika mjadala wa chanzo. Utafiti haukupima upotevu wa mapato au elimu katika kiwango cha mwathiriwa kupitia modeli tofauti ya upatanishi.

Matokeo ya LIBERTY

Mgawo wa LIBERTY ni −0.001155 na p-thamani ya chanzo ni 0.0435. Chanzo kinatathmini hili kama uhusiano hasi katika kiwango cha umuhimu cha %5 na kukubali H4.

Kundi la LIBERTY katika chanzo linajumuisha hasa uhalifu dhidi ya uhuru wa mtu, kama ajira ya watoto na kidnapping. Chanzo kinajadili kwamba uhalifu huu unaweza kuathiri vibaya elimu, afya, kiwango cha maisha na fursa za kiuchumi za baadaye.

Matokeo ya PROPERTY

Mgawo wa PROPERTY ni −0.00000354, p = 0.46605. Kwa kuwa hakuna umuhimu wa kitakwimu uliopatikana, H5 ilikataliwa.

Chanzo kinajadili kwamba ingawa uhalifu dhidi ya mali unaweza kinadharia kuvuruga shughuli za kiuchumi, vipengele vya IEDI kama ajira ya muda mrefu, elimu na ufikiaji wa huduma za msingi huenda visitikie moja kwa moja mabadiliko ya muda mfupi katika uhalifu wa mali.

Matokeo ya DRUG

Mgawo wa DRUG ni −0.0000116, p = 0.42845. H6 ilikataliwa.

Ingawa chanzo kinajadili kwamba uhalifu wa dawa za kulevya unaweza kuwa na madhara kwa afya na maisha ya kijamii, kinaripoti kwamba hakuna mgawo huru wenye umuhimu wa kitakwimu kwa IEDI uliopatikana katika seti hii ya data.

Matokeo ya CORRUPT

Mgawo wa CORRUPT ni +0.0000807, p = 0.14475. Ishara chanya si muhimu kitakwimu na H7 ilikataliwa.

Katika mjadala wa chanzo, inaelezwa kwamba baadhi ya tafiti za awali zimejadili utaratibu wa kinadharia unaoitwa “grease the wheels” katika mazingira yenye ubora mdogo wa taasisi. Hii haimaanishi kwamba utafiti huu umethibitisha kuwa rushwa ni nzuri kwa maendeleo ya kiuchumi.

Katika utafiti huu, mgawo wa CORRUPT si muhimu kitakwimu. Kwa hiyo, hakuna hitimisho la sera au la kisababishi linaloweza kutolewa kutokana na ishara chanya.

Kwa Nini Uhalifu Dhidi ya Utaratibu wa Umma Haukuunga Mkono Nadharia Tete Ingawa Ulikuwa Muhimu?

Kigezo cha PUBLIC kina umuhimu wa kitakwimu katika chanzo kwa p = 0.0232, lakini mgawo wake ni +0.000430; kwa kuwa nadharia tete H8 ya utafiti ilitarajia uhusiano hasi, umuhimu pekee haukuthibitisha nadharia tete, na H8 ilikataliwa kutokana na ishara ya kinyume.

Maana ya matokeo ya PUBLIC

Ongezeko la tukio moja katika kigezo cha PUBLIC limehusishwa katika modeli na IEDI kuwa juu kwa wastani wa pointi 0.000430; hata hivyo, matokeo haya hayapaswi kusomwa kisababishi kama “uhalifu dhidi ya utaratibu wa umma huongeza maendeleo ya kiuchumi”.

Chanzo kinajadili maelezo kadhaa yanayowezekana kuhusu ishara chanya. Mojawapo ni kwamba kundi la uhalifu dhidi ya utaratibu wa umma linaweza kujumuisha matukio tofauti sana kama uharibifu wa mali, maandamano na protesti za umma. Mjadala wa chanzo unaeleza kwamba baadhi ya maandamano ya umma yanaweza kuwa aina za ushiriki wa kidemokrasia ambapo wananchi huonyesha madai yao.

Utaratibu huu haukujaribiwa tofauti katika utafiti. Kwa kuwa hakuna migawo tofauti ya aina ndogo za uhalifu ndani ya kigezo cha PUBLIC, haiwezekani kubaini ni kundi gani dogo linalohusishwa na mgawo chanya.

Dokezo la kimetodolojia kuhusu p-thamani zilizochapishwa

Unapolinganisha t-takwimu katika Jedwali 4 na thamani za “Prob.”, thamani za uwezekano katika mistari mingi zinaonekana kuwa karibu nusu ya p-thamani ya kawaida ya pande mbili. Hali hii inaashiria kwamba huenda jaribio la nadharia tete lenye mwelekeo/upande mmoja lilitumika.

Hata hivyo, sehemu ya mbinu ya chanzo haitoi utaratibu wazi unaosema “jaribio la upande mmoja litatumika”. Kwa hiyo, Verianla huhifadhi p-thamani zilizochapishwa katika chanzo bila kuzibadilisha, lakini pia haifikirii kuwa ni p-thamani za kawaida za pande mbili.

R² na Adjusted R² zinapaswa kusomwaje?

Chanzo kinaripoti R² = 0.830472 na Adjusted R² = 0.776170.

Waandishi wanaeleza adjusted R² kama %77,61 na kuieleza kama kiwango ambacho aina nane za uhalifu zinaeleza tofauti za IEDI.

Si matokeo ya utafiti, bali maelezo ya kimetodolojia: Nguvu ya maelezo ya Fixed Effect Model haiathiriwi na migawo nane ya uhalifu pekee, bali pia na muundo wa fixed effects katika kiwango cha jimbo. Kwa hiyo, thamani ya %77,61 haipaswi kusomwa kama mchango wa sababu uliojitenga unaosema kwamba “vigezo vya uhalifu pekee vinaeleza hasa %77,61 ya IEDI”.

Individual effects katika kiwango cha jimbo

Kwa jumla, majimbo 18 yana individual effect hasi na majimbo 16 yana individual effect chanya. Chanzo kinatafsiri thamani hasi kama kiwango cha IEDI cha jimbo husika katika modeli kuwa chini ya wastani wa kitaifa, na thamani chanya kuwa juu yake.

Thamani hizi za fixed-effect si migawo ya uhalifu. Ni sehemu ya utofauti usiobadilika kwa muda katika kiwango cha jimbo na usioonyeshwa wazi katika vigezo vya regresha ambayo inaakisiwa katika konstanti ya modeli.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Kulingana na maamuzi ya umuhimu yaliyotumiwa na chanzo, DECENCY, LIBERTY na PUBLIC zina uhusiano wenye umuhimu wa kitakwimu na IEDI.
• Migawo ya DECENCY na LIBERTY ni hasi na inaendana na mwelekeo wa nadharia tete ya awali.
• Mgawo wa PUBLIC ni chanya na muhimu; mwelekeo wake ni kinyume na nadharia tete.
• Migawo ya LIFE, BODY, PROPERTY na DRUG ni hasi lakini si muhimu.
• Mgawo wa CORRUPT ni chanya lakini si muhimu.
• Majaribio ya Chow na Hausman yanaunga mkono uchaguzi wa FEM.
• Modeli kwa ujumla ina umuhimu wa kitakwimu katika F-test.
• Kuna individual fixed effects tofauti kwa majimbo 34.

Matokeo yasiyoungwa mkono na utafiti

• Haijaonyeshwa kwamba kila aina ya uhalifu ina athari hasi muhimu kwa IEDI.
• Mgawo chanya wa PUBLIC hauthibitishi kwamba uhalifu wa utaratibu wa umma huongeza maendeleo ya kiuchumi.
• Mgawo chanya wa CORRUPT hauthibitishi kwamba rushwa ni yenye manufaa; mgawo huo si muhimu.
• Uwepo wa migawo hasi kwa LIFE, BODY, PROPERTY na DRUG pekee si ushahidi wa kuaminika wa athari huru.
• Thamani yote ya Adjusted R² = 0.776170 si athari safi ya vigezo vya uhalifu pekee; modeli inajumuisha fixed effects.
• Matokeo hayawezi kujumlishwa moja kwa moja kwa nchi nje ya Indonesia.
• Utafiti haukujaribu kila utaratibu wa kisababishi kati ya uhalifu na maendeleo jumuishi kando.
• Cybercrime haipo katika modeli.
• Kuchelewa kwa muda kati ya kutokea kwa uhalifu na kuonekana kwa athari ya kiuchumi hakujakadiriwa kando katika modeli.

Vikwazo vya utafiti

Upeo wa uhalifu: Cybercrime haijajumuishwa. Chanzo kinasema tafiti zijazo zinaweza kutumia proxy zaidi za uhalifu.

Kipindi cha muda: Kipindi cha miaka mitano cha 2018–2022 ni kifupi kwa kiasi. Chanzo kinapendekeza kutumia upeo mrefu zaidi wa muda.

Kuchelewa kwa muda: Athari ya kiuchumi na kijamii ya tukio la uhalifu si lazima ionekane ndani ya mwaka huo huo. Chanzo kinakiri wazi kwamba utafiti wa sasa haujaonyesha athari hii ya time-gap.

Muundo wa modeli: Utafiti unatumia Fixed Effect Model ya mstari. Chanzo kinapendekeza kwamba athari za muda mfupi na muda mrefu zichunguzwe kando kwa kutumia modeli mbadala katika tafiti zijazo.

Data za uchunguzi: Utafiti unatumia data za sekondari katika kiwango cha jimbo. Kwa kuwa hakuna randomization au muundo wa natural experiment, lugha ya sababu inapaswa kutumiwa kwa tahadhari.

Kupima uhalifu kwa idadi ya matukio: Vigezo vya uhalifu vinategemea idadi ya matukio yaliyoripotiwa/yaliyoingia katika takwimu. Uhalifu usioripotiwa au tofauti kati ya majimbo katika ubora wa usajili hazijawekwa katika modeli kando.

Kuripoti p-thamani: t-takwimu na thamani za Prob. zinaweza kuashiria matumizi ya jaribio la upande mmoja; hata hivyo, mwelekeo wa jaribio haujaelezwa wazi katika sehemu ya mbinu.

Tafsiri ya individual effect: Chanzo kinatafsiri athari za kudumu za majimbo kulingana na wastani wa kitaifa; athari hizi si migawo ya moja kwa moja ya vigezo vya uhalifu.

Mapendekezo ya sera ya chanzo

Chanzo kinatetea mbinu ya wadau wengi na ya kina ya kuzuia uhalifu badala ya sera finyu inayolenga aina moja tu ya uhalifu.

Hasa kuhusu watoto na unyanyasaji wa kijinsia, inapendekezwa elimu ya mapema, mwitikio wa haraka na thabiti wa maafisa wa utekelezaji wa sheria kwa matukio, mafunzo endelevu ya usimamizi wa kesi, ulinzi mkubwa zaidi kwa waathiriwa na mashahidi, na sera zinazoboresha ubora wa maisha ya jamii.

Katika muktadha wa utaratibu wa umma, waandishi pia wanajadili kuundwa kwa majukwaa ambako wananchi wanaweza kueleza madai na ubunifu wao kwa njia ya amani.

Haya si afua za sera zilizojaribiwa moja moja katika regresha; ni mapendekezo ya sera yaliyotengenezwa na waandishi wa makala kutokana na matokeo ya kimajaribio na fasihi ya awali.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Utafiti asilia: Crime Traps in Inclusive Economic Development.

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

Mpangilio wa waandishi: Mpangilio katika PDF ya chanzo na rekodi ya bibliografia umehifadhiwa.

Mchango sawa: PDF ya chanzo haina taarifa ya uandishi wa kwanza wa pamoja au mchango sawa.

Mwandishi wa mawasiliano: Gabriella Natalie Krista Anindita.

Taasisi: Meita Indah Fadilla, Gabriella Natalie Krista Anindita na 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.

Jarida: Economics Development Analysis Journal.

Mchapishaji: Universitas Negeri Semarang; ukurasa rasmi wa sasa wa jarida unaonyesha muundo wa uchapishaji wa Department of Economic Development, Faculty of Economics, Universitas Negeri Semarang pamoja na Asosiasi Pendidikan Ekonomi LPTK.

Juzuu / namba: Volume 14, Number 4.

Mwaka wa namba: 2025.

Kurasa: 491–506.

DOI: 10.15294/edaj.v14i4.30098.

Historia ya makala: Received October 2025; Accepted January 2026; Published February 2026.

Aina ya chanzo: Makala ya utafiti wa paneli wa kiasi inayotegemea data za sekondari.

Mapitio ya kitaalamu: Ukurasa rasmi wa sera ya jarida unaeleza mchakato wa double-blind peer review.

Hali ya preprint: PDF ya chanzo haijaonyesha toleo tofauti la preprint.

Leseni: PDF ya makala haina mstari wazi wa leseni mahsusi ya makala. Sera rasmi ya zamani ya copyright ya jarida inaonyesha leseni ya Creative Commons Attribution 3.0; kwa hiyo taarifa ya leseni haipaswi kuwasilishwa kana kwamba imethibitishwa kutoka katika maandishi ya PDF ya makala yenyewe.

Ufadhili: PDF ya chanzo haina taarifa tofauti ya ufadhili.

Mgongano wa maslahi: PDF ya chanzo haina taarifa tofauti ya mgongano wa maslahi.

Upatikanaji wa data: PDF ya chanzo haina sehemu tofauti ya Data Availability.

CRediT / michango ya waandishi: PDF ya chanzo haina sehemu tofauti ya CRediT au michango ya kina ya waandishi.

Kamati ya maadili: Hakuna taarifa tofauti ya kamati ya maadili inayoonekana katika PDF ya chanzo. Utafiti si jaribio/hojaji ya moja kwa moja kwa washiriki; unatumia data za sekondari za kiwango cha jimbo kutoka BPS na Bappenas.

Upeo wa kijiografia: Majimbo 34 ya Indonesia.

Kipindi: 2018–2022.

Idadi ya uchunguzi: 170.

Vyanzo vya data: Badan Pusat Statistik/BPS na Bappenas.

Programu: EViews 9.0.

Kigezo tegemezi: Inclusive Economic Development Index (IEDI), 0–10.

Vigezo huru: LIFE, BODY, DECENCY, LIBERTY, PROPERTY, DRUG, CORRUPT, PUBLIC.

Dokezo la uundaji wa PROPERTY: Makundi ya BPS ya uhalifu dhidi ya mali wenye vurugu na usio na vurugu yameunganishwa kuwa kigezo kimoja cha PROPERTY.

Chaguo za modeli ya paneli: Common Effect Model, Fixed Effect Model na Random Effect Model.

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

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

Jaribio la LM: Halikuonekana kuwa la lazima baada ya matokeo ya Hausman.

Mbinu kuu ya makadirio: Fixed Effect Model / Least Squares Dummy Variable, OLS.

Matokeo makuu: DECENCY = −0.000370, p = 0.05705; LIBERTY = −0.001155, p = 0.0435; PUBLIC = +0.000430, p = 0.0232. Chanzo kinakubali vigezo hivi vitatu kuwa muhimu.

Matokeo yasiyo muhimu: 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.

Ulinganifu wa modeli: R² = 0.830472; Adjusted R² = 0.776170; F = 15.29357; Prob(F) = 0.000000.

Normality: Chanzo kinaripoti thamani 0.344956 katika Jedwali 4; haijawekwa wazi ikiwa thamani hiyo ni takwimu ya jaribio au p-thamani.

Heteroskedasticity: Chanzo kinaripoti kutokuwepo kwa ushahidi wa heteroskedasticity kwa sababu p > 0.05; jina kamili la jaribio na p-thamani hazijaripotiwa.

Multicollinearity: Chanzo kinaeleza kuwa migawo ya korelesheni kati ya vigezo huru iko chini ya 0.8.

Autocorrelation: Chanzo hakikutumia; katika maelezo yake ya mbinu kinasema hakikuona kuwa la lazima katika modeli ya paneli/sehemu.

Kikomo cha kuripoti p-thamani: Thamani za Prob. katika Jedwali 4, zikichunguzwa pamoja na t-takwimu zilizochapishwa, zinaonekana kuendana na kuripoti jaribio la upande mmoja; hata hivyo, chanzo hakifafanui wazi utaratibu wa jaribio la upande mmoja. p-thamani za chanzo zimehifadhiwa bila kubadilishwa.

Individual effects: Majimbo 18 yana fixed-effect hasi na majimbo 16 yana fixed-effect chanya. Hizi si migawo ya uhalifu.

Kikomo kikuu cha tafsiri: Regresha ya paneli ni ya uchunguzi. Migawo haipaswi kuwasilishwa kama sababu ya kimajaribio au dhamana ya sera.

Uhalifu ulio nje ya upeo: Cybercrime haikujumuishwa katika utafiti.

Kuchelewa kwa muda: Kuchelewa kati ya kutokea kwa uhalifu na kuonekana kwa athari ya kiuchumi hakujawakilishwa kando katika modeli ya sasa.