Geri Dön

The impact of sanctions and pre¬release policies on recidivism

Afların ve yaptırımların tekrar suç işleme oranları üzerine etkisi

PDF İndir

  1. Tez No: 758808
  2. Yazar: MEHMET BARAN DİŞPENÇE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLGE ÖZTÜRK GÖKTUNA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Romalı filozof Cicero'nun De Legibus (MÖ 106) adlı eserinde ilk kez dile getirdiği“Noxiae poena par esto”namı diğer“Cezanın suça uymasına izin ver”sözü, kısa sürede ceza hukukunun en önemli ilkelerinden biri haline geldi. Söz konusu ilke, hukuk ve ekonomi gibi çeşitli disiplinlerden ilgi görmektedir. Bu ilkeyi insan hatası nedeniyle her koşulda tutmak her zaman mümkün olmasa da, ceza hukukunda bu standarda yaklaşmak için kullanılan af ve şartlı tahliye gibi başka mekanizmalar da vardır. Fakat bu tür erken tahliye politikaları genel nüfusu nasıl etkiler? Suç davranışlarını değiştirir mi? Eğer öyleyse, hangi yönde bir değişim olur? Suçlu olmayan nüfüs da bu politikalardan etkileniyor mu? Yeniden suç işleme oranlarını değiştiyor mu? Suç iktisat teorisine dair erken çalışmalar bu ilke üzerine olmuştur. İlk çalışmalardan biri olarak kabul edilen Becker'in (1986) çalışması, bu ilkeyi ekonomik yönden sorgulamış ve hem suça hem de suçları önlemeye ve cezalandırmaya yönelik harcamalara optimal çözümler bulmaya çalışmıştır. Daha sonraki çalışmalar (Ehrlich 1973, Heineke ve Block 1975) çoğunlukla aynı statik soruna odaklanmıştır, Block ve Lind (1975), Schmidt ve Witte (1984) ve Witte (1980) cezanın suç üzerindeki caydırıcılığın etkisini anlamaya yönelirken, Levitt 1996 ve Drato et al. 2009 hapsedilme etkisini incelemiş ve literatüre dahil etmiştir. Sorunun dinamik tarafında Leung (1995) dinamik bir caydırıcılık modeli formülüze etmiştir, Daha sonra, Burdett et al. (2003), arama teorisini kullanarak dinamik bir model oluşturmuş ve Mocan et al. (2005), yasal ve cezai insan sermayesini ortaya atarak dinamik bir suç faaliyeti modeli önermiştir. Bu çalışma aynı soruna oyun teorisi, özellikle evrimsel oyun teorisi kullanılarak yaklaşılması, sadece suçu anlamak ve soruna optimal çözümler önermekle kalmayıp, bunun nüfus üzerindeki etkisini anlamak için erken tahliye politikalarını (af, af ve şartlı tahliye) kavramsallaştırmayı amaçlamaktadır. Leund'un (1995) çalışmasında olduğu gibi bu çalışma da suç tekrarı oranları üzerine eğilmiştir. Bunun sebebi bahsi geçen politikaların başarısının bu oranla ölçülebilmesidir. Çalışmanın ana aracının evrimsel oyun teorisi olması da yine bu sebepledir. Çünkü suç tekrarı oranlarının hesaplanabilmesi için bir periyottan fazla bir süreye ve popülasyonun stratejilerini değiştirebilecekleri bir çevreye ihtiyaçları vardır. Bu gereksinimlerin karşılanması için model, ilk olarak John Meynard-Smith ve George Price (1973) tarafından literatüre kazandırılan Hawk-Dove oyununu imitasyon mekanikleri (Weibull, 1995; Björnerstedt ve Weibull, 1996; Hofbauer ve Sigmund) ile birleştirmiştir. Model şahinler ve güvercinlerden oluşan bir toplum üzerine kurulmuştur. Modelde kooperasyon, şahinleri suçlu ilan ederek teşvik edilmektedir. Orjinal Hawk ve Dove oyununda olduğu gibi, Hawk ve Hawk karşılaşmalarında, iki oyuncu kaynağı (v) ortak şekilde paylaşır ve birbirlerini yaralar (c), bu durumda her iki oyuncu da (v/2)-c kadar kazanç sağlamış olur. Bir Hawk ve bir Dove'un karşılaşırsa, Hawk bütün kaynağı (v) alırken, Dove bir kazanç sağlamaz. Son senaryo olan Dove ve Dove karşılaşmasında ise iki oyuncu da kazancın yarısını alır (v/2). Modelde suçlu olarak tanımladığımız, Hawk stratejisini güden oyuncular, belirli bir şans ile yakalanabilir ve ceza olarak hapse atabilirler. Hapis süresince gelecek oyunlara katılamazlar ve bir önceki turda aldıkları kazanç sıfırlanır. Bu süreç boyunca her tur sonunda sıfır puan almaya devam ederler. Hapis süresi, genel af ilan edilmediği sürece sınırsızdır. Hawk oynamayan, normları takip eden oyuncular ise kazançlarının bir kısmını, gelir vergisi gibi toplayarak bir havuz oluşturur. Yargı ve hapishane sisteminin devamlılığı bu havuzda toplanan bütçeye bağlıdır ve direct olarak yakalanma oranı üzerinde etkisi vardır. Modelde, ölçeğe göre azalan getiri kabulü dolayısı ile ortaya çıkan bu bütçenin karekökü, (ε) değişkeni ile çarpılarak tespit edilme ve yakalanma değişkeni bulunur. (ε) değişkeni modelde, bu sürecin verimliliğini temsil eder. Her raundun sonunda, hem serbest oyuncular hem de olmayan oyuncular stratejilerini diğer oyuncuları imite ederek değiştirebilirler. Bu değişim, geçtiğimiz turda aldıkları kazancın, popülasyondan rastgele seçilen başka bir oyuncunun kazancından ne kadar iyi olduğuna bağlıdır. Eğer kazançları, rastgele seçilen oyuncunun kazancından yüksekse ya da eşitse stratejilerini değiştirmezler, aksi durumda stratejilerini rastgele seçilen oyuncunun stratejisi ile aynı hale getirirler. Bu süreçte seçilen rastgele oyuncu hapishanedeki bir oyuncu olabilir. Çalışmada üç ayrı durum incelenmiş ve genel afların toplumdaki suç aktivitesi ve nihai popülasyon üzerindeki etkisi anlaşılmaya çalışılmıştır. İlk ekonomik modelde tekrar eden bir hawk ve dove oyunu, genel af olmadan fakat hapis mekanizması olan bir çerçevede incelenir. İkinci oyunda genel af mekanizması, belirli bir orana bağlı (α) olacak şekilde modele eklenir. Son aşamada ise bir simülasyon kullanılarak, popülasyonun strateji karması, popülasyonun yasal durumu karması (suçlu veya suçsuz), tespit edilme oranları ve tekrar suç işleme oranları görselleştirilir ve açıklanır. Son aşamaya ek olarak dışsal değişkenlerin farklı değerlerinin, içsel değişkenleri nasıl etkilediğine dair bir alt bölüm daha vardır. İlk ve ikinci bölümün amacı var olan stratejilerin durağan durumlarını, saf ya da karma strateji olması fark etmeksizin, bulmaktır. Bu durağan durumu, popülasyonun imitasyon yolu ile değişimi durduğu noktada ulaşılır. Her iki bölümde de, karma stratejileri bulmak için üç ayrı konfigürasyon kullanılmıştır. Bunların her birinde, alınan vergi (φ) 0.02 olarak belirlenmiş, v=c, v=2c ve v=3c olan durumlar incelenmiştir. İlk bölümde suçlu olma ya da toplumun normlarına karşı oynama, eğer kaynak bedelden yeteri kadar yüksekse (v>2c), saf durağan strateji olabilir. Ancak Hawk oynamak da, yeteri kadar yüksek ε, değerinde, ya da tespit edilme sürecinin efektif yeteri kadar efektif olduğu durumlarda, durağan bir strateji olabilir, başka herhangi bir durumda Hawk oynamak ya da toplumun normlarını takip etmek saf strateji olarak stabil olamaz. Buna karşın, bedelin kaynağı bastıramadığı durumlarda çeşilit karma stratejiler de mevcuttur, fakat bu durumların hepsi stabil değildir. Genel affın modele eklenmesi, en büyük etkiyi toplumun normlarına karşı oynayan Hawk oyuncularının beklenen kazançları üzerinde gösterir. Bu strateji, en güçlü saf strateji olmaya devam eder. Genel af oranın (α) sisteme eklenmesi ya da bu orandaki en ufak bir artış bile bu stratejinin karma stratejilerde payını artırır. Geçtiğimiz bölümde olduğu gibi v

Özet (Çeviri)

The maxim first stated by roman philosopher Cicero on his work De Legibus (106 BC),“Noxiae poena par esto”a.k.a.“Let the punishment fit the crime”quickly became one of the most important principle of criminal law. Said principle attract attention from various disciplines such as laws and economics. Though it is not always possible to hold that principle for all circumstances due to human error, there are some other mechanisms in criminal law used to approximate this standard like pardons, amnesties and paroles. But how does granting such early releasing policies affects general population? Does it change criminal behavior? If so, to which direction? Does non-criminal population also influenced by it? Does it alter recidivism rates? Earliest studies on criminal economic theory revolved around this principle, Becker's (1968) study, considered as one of the first works, inquiried this principle from an economical side, and tried to find an optimal solutions to both crime and expenditures to prevent and punishing crimes. Later works (Ehrlich 1973, Heineke and Block 1975) mostly focused on same static problem, Block and Lind (1975), Schmidt and Witte (1984) and Witte (1980) leaned on understanding deterrence effect on crime, Levitt 1996 and Drato et al. 2009 analyzed and included incarceration effect to literature. On the dynamic side of the problem Leung (1995) formulated a dynamic deterrence model, Later on, Burdett et al. (2003) used search theory make a dynamic model and Mocan et al. (2005) proposes a dynamic model of criminal activity by introducing legal and criminal human capital. In this study it is aimed to approach the same problem using game theory, evolutionary game theory in particular to not only understanding crime and suggesting optimal solutions to the problem also conceptualizing early release policies (amnesties, pardons and paroles) to apprehend its effect on population. Like Leund (1995), this study interested in recidivism to measure success of these policies, the main reason this study uses evolutionary game theory as a tool is coincidal with this statement, to measure recidivism it's required both more than one period and population dynamics so that agents can change their strategies. To the requirements of having more than one period and population dynamics, the model is established on classic Hawk-Dove game, first introduced to literature by John Maynard-Smith and George Price (1973), merged with imitation dynamics (Weibull, 1995; Björnerstedt and Weibull, 1996; Hofbauer and Sigmund, 2003). Model considers a society of Hawks and Doves which encouraged being co-operative by declaring Hawks as criminals. Similar to original Hawk and Dove game; in a Hawk and Hawk encounter both agents share the resource (v), and wound each other (c), which makes the both agent's payoff (v/2)-c, if a Hawk and Dove encounters each other, Hawk gets all resource (v), while Dove gets 0 and in the last case where Dove meets Dove in an encounter Doves share the resource and since there is no aggression between them they both gain (v/2) as payoff. These criminals, agents whose strategy is hawk, can be caught with a probability of chance, and punished with imprisonment, which prevents the convicted agent from participating further games until the agent is released from conviction which also happens by chance. In addition, agents following the norms of the society must pay a fee from their payoffs like an income tax. Sum of these fees is used for keeping the juridical system and incarceration institutes alive, and directly affects conviction rates. We also assume there are decreasing returns to scale in the conviction process, therefore we will use the square of this sum multiplied by a variable (ε) to determine detection probability. When a Hawk player, criminal, detected and convicted the player is prevented from participating further games until it's release, for the period agent gets 0 as payoff. There is no pre-determined prison term, therefore a convicted agent must wait for a pardon or amnesty to be released into the conventional population again. After every round, both the non-convicted population and newly-released agents can change their strategy by imitating other agents. The change depends on how good they performed in the round compared to a random agent in the population, which consists of both non-convicted and convicted agents. If an agent's latest payoff is greater than or equal to the random agent it chooses, it doesn't change its strategy, on the contrary it matches its strategy to random agent's. In this study, three different cases are analyzed to understand the effect of amnesties on criminal activity over population. First case is an economical method, an iterated hawk and dove model, without an amnesty but with a conviction mechanism. Second case is where amnesty is introduced to model with a probability. And in the last case, a simulation is used to visualize and explain models results such as population's strategy mix, population's conviction status mix, probability of detection and recidivism rate. Follow up to the last case, there is a small subsection about interaction between specific variables. In the first case and second case aim is finding steady states of strategies, whether it's a pure or mixed one. The steady state is achieved when the population stops changing. In both cases, to find mixed steady states, three different configurations are used. While all configurations have 0.02 fee rate (φ), and analyzed the points where v=c, v=2c, and v=3c. In this case criminality or playing against the norms of the population can be stable if the value of the resource is high enough (v>2c). But there is a chance for Hawk players to be stable too, if the value of ε is sufficiently high, or the detection process is efficient enough. But otherwise, playing Hawk or compliance to the norms never gets to be stable as a pure strategy. Although, there are some stable mixed strategies in the case where resource does not cover the cost of confrontation. With the introduction of amnesties to the model, expected utility of criminal agents changes the most. The strongest pure stability, playing Hawk or against norm of the society, stays the same. Any increase in the probability of an amnesty (α), also increases Hawks in the mixed states. Like previous cases, any scenario where v 2c). Mais il y a une chance pour que les Colombes envahissent la population, si la valeur de ϵ est suffisamment élevée, ou si le processus de détection est suffisamment efficace. Cependant, il existe des stratégies mixtes stables dans le cas où les ressources ne couvrent pas le coût de la confrontation. Avec l'introduction des amnisties dans le modèle, l'utilité espérée des agents criminels change le plus. La stabilité pure est plus forte, dans le cas de l'état pure avec toute la population jouant contre la norme de la société. Toute augmentation de la probabilité d'une amnistie α, augmente également la part des Faucons dans les états mixtes. Comme les cas précédents, tout scénario où v < 2c réduit également la proportion de criminels dans un état mixte. Dans la dernière section, une simulation est utilisée pour visualiser tous ces cas ci­dessus. Ce qui prouve et renforce encore plus les propositions. La simulation utilisée dans cette section est constituée de phases qui représentent les mécanismes introduits dans le modèle. La simulation itère sur certaines phases spécifiques pour imiter des périodes de temps. Dans la première partie, la simulation retrace les étapes des cas précédents et calcule les taux de récidive respectifs. Par conséquent, il est possible de détecter l'incidence de tout changement de variable sur les taux de récidive. L'appariement par paires des agents dans les événements de jeu est randomisé. Cela garantit que tous les jeux de la même période sont uniques et que tous les agents gagnent seulement un gain à la fin du tour. Dans le cas d'une population impaire de non­condamnés, puisque les agents condamnés ne peuvent pas participer aux jeux, le dernier agent obtient toujours le résultat Colombe vs Colombe, qui est v 2 . Dans toutes les simulations, l'état initial des variables est le même, sauf la dernière sous­section où l'effet des différentes valeurs des variables exogènes sur le taux de récidive et la distribution de la population finale est analysé en changeant ces valeurs. Ces états initiaux comprennent; 100 agents dans la population totale, 20% taux de faucon dans la population initiale, 100 périodes, v = 10, ϕ = 0.02, taux d'amnistie α = 0.01 et et efficacité du processus de détection ϵ = 0.01. Dans la section de simulation, les résultats sont cohérents avec nos sections précédentes. Ici, on peut en déduire, que même une moindre chance d'amnistie, augmente à la fois l'activité criminelle et le taux de récidive dans la population, mais les deux peuvent être stabilisés ou réduits par une politique de détection efficace. Il est également à noter que des taux d'amnistie supérieurs à 10% avec une probabilité de condamnation donnée n'augmentent pas directement les taux de criminalité, mais propagent plutôt la criminalité dans la population où chaque agent devient un criminel à un certain moment et est condamné. Les meilleurs résultats pourraient être obtenus en ajoutant des mécanismes de segmentation ou de réseau au modèle. Deux résultats principaux peuvent être obtenus avec cette étude. Le premier est que tout type d'effet de dissuasion créé par les politiques d'incarcération protège la population conforme aux normes, encore plus, avec des politiques de détection et de condamnation efficaces, il fait que le respect de la norme prospère sur la criminalité. Le deuxième est que la moindre occurrence d'amnistie peut perturber et inverser l'effet dissuasif créé par les politiques d'incarcération. Dans l'histoire récente de la Turquie, plus de 60 grâces, dont 9 peuvent être qualifiées d'amnisties ont été délivrées par l'Assemblé Nationale de République Turque. Toutes émises pour des raisons politiques, ces lois de pré­libération ont peut­être corrigé certaines condamnations injustifiées, mais leur coût pour les populations est plus élevé qu'il n'y paraît. Si l'objectif est de corriger les erreurs des lois antérieures, une amnistie ou une grâce pourrait ne pas être la bonne politique. Des politiques de détection et de condamnation efficaces et améliorées empêcheraient de telles condamnations injustifiées et protégeraient la population innocente.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    684776

    The impact of sanctions on the authoritarian regimes' behavior: The case of Syria

    Yaptırımların, otoriter rejimlerin davranışı üzerindeki etkisi: Suriye örneği

    BADER MUSTAFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Siyasal Bilimlerİstanbul Aydın Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZAR VURAL JANE

  2. Tez No

    866357

    Rusya'ya uygulanan küresel ekonomik yaptırımların Türkiye ekonomisine etkisi

    The impact of global economic sanctions on Russia on the Turkish economy

    YUSUF ASIM PAKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Kültür Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA ÖZIŞIK

  3. Tez No

    832774

    Ukraine war and the US hegemony: A neo-Gramscian analysis of economic sanctions

    Ukrayna savaşı ve ABD hegemonyası: Ekonomik yaptırımların neo-Gramscıan analizi

    İREM İPEK YİLMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Uluslararası İlişkilerOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BEDİRHANOĞLU TOKER

  4. Tez No

    903293

    Uluslararası ekonomik yaptırımların Suriye rejiminin davranışları üzerindeki etkisi: 2011-2021 dönemindeki Abd ekonomik yaptırımları örneği

    The impact of international economic sanctions on the behavior of The Syrian regime: The Example of us economic sanctions in the period 2011-2021

    AHMED ABO ALNOUR ABDULKADİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Uluslararası İlişkilerKarabük Üniversitesi

    Uluslararası Ekonomi Politikası Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMAT MAHAMAT OUMAR

  5. Tez No

    606093

    Rusya Federasyonu – Avrupa Birliği ilişkilerinde karşılıklı yaptırımların Rusya federasyonu ekonomisine olan yansımaları

    The impact of mutual sanctions on The Russsian economy in relations between the russian federation and European Union

    AİTAKİN RZAEVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonomiAkdeniz Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZTÜRK

Geri Dön