Türkiye’de Otomatik Katılım Sistemi Kapsamındaki Çalışanların Sistemde Kalma Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Analizi

Year 2021, Volume: 3 Issue: 1, 82 - 99, 30.05.2021

Hasan Meral Yiğit Şener

Abstract

Bireysel emeklilik sistemine otomatik katılım, bireysel emeklilik kapsama oranlarını artırmak için son yıllarda birçok ülkede hayata geçirilmiş bir uygulamadır. Uygulama Türkiye’de de benzer bir amaçla 2017 yılında yürürlüğe konmuş ancak aradan geçen üç yılda katılımcıların cayma oranlarının çok yüksek olması nedeniyle potansiyelinin altında bir performans sergilemiştir.
Çalışmada, bireysel emeklilik sistemine otomatik olarak dahil edilen çalışanların sistemde kalma tercihlerini etkileyen faktörleri analiz etmek amacıyla anket yöntemi kullanılarak bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Otomatik katılım sistemine (OKS) en az bir kere dahil edilmiş 405 kişi ile internet üzerinden gerçekleştirilen ankette katılımcılara sosyo-demografik bilgilerinin yanında, OKS Güven, Finansal Yönetim Davranışı, Finansal Refah/Stres, Gelecek Zaman Algısı ölçeklerinden sorular yönetilmiştir. Elde edilen sonuçlar lojistik regresyon yöntemi ile analiz edilmiş ve katılımcıların otomatik katılım uygulamasında kalma tercihleri ile bağlantısı araştırılmıştır.
Model sonuçlarına göre OKS Güven değişkeni ile bağımlı değişken olan OKS Davam/Cayma değişkeni arasında pozitif yönlü ve anlamlı bir bağlantı olduğu tespit edilmiştir. Diğer yandan modelde yer alan diğer bağımsız değişkenler ile bağımlı değişken arasında anlamlı bir ilişki tespit edilememiştir. Sistemde kalma tercihi daha çok duygusal temelli bir gösterge olan OKS’ye güven duyma durumu tarafından şekillendirilmektedir.
Bu sonuçlar ışığında, Türkiye’deki otomatik katılım sisteminin kapsama oranını artırmak amacıyla geliştirilecek politikalarda, sistemin katılımcılara olan bireysel faydasının vurgulanması, sistemle ilgili toplumda var olan negatif algıların düzeltilmesi ve sistemin çalışma esaslarıyla ilgili bilgilendirmenin şeffaf bir şekilde yapılması öncelikli olarak gözetilmelidir.

Keywords

Bireysel Emeklilik, Bireysel Emeklilik Sistemi, Otomatik Katılım, Otomatik Katılım Cayma

Analysis of the Factors Affecting Opt-Out Preferences of Employees Automatically Enrolled in Private Pension System in Turkey

Abstract

Auto enrolment in the private pension system is a practice implemented in many countries in recent years to increase coverage rates. The application was put into effect in Turkey for a similar purpose in 2017, but in the last three years, it has performed below its potential due to the very high opt-out rates.
A survey was conducted with 405 employees who were included in the auto enrollment system (AES) at least once aims to analyze the factors affecting the opt-out preferences of employees who are automatically enrolled in the private pension system. The participants were asked questions about the AES Trust, Financial Management Behavior, Financial Wellness, Future Time Perspective as well as their socio-demographic information. The results obtained were analyzed by logistic regression method and their relationship with participant's opt-out preferences was investigated.
The model results showed that there is a positive and significant relationship between the AES Trust and AES Not Opt-out/Opt-out. No significant relationship was found between the other independent variables and the dependent variable. The opt-out preference in the system is mostly caused by the state of trust in AES, which is an emotional indicator.
The following should be the priority when new policies are developed to increase coverage rate of the auto enrollment system in Turkey: Individual benefits of the system should be emphasized to the participants. The negative perceptions of the society regarding the system should be corrected, and they should be informed about the fundamentals of the system in a transparent manner.

Keywords

Private pension, Private pension system, Auto enrollment, Auto enrollment opt-out

References

• 6740 Sayılı Bireysel Emeklilik Tasarruf Ve Yatırım Sistemi Kanunu’nda Değişiklik Yapılmasına Dair Kanun. (Resmî Gazete. 25.08.2016 Tarihli 29812 Sayılı).
• Agnew, R., Utkus, S. P. & Young, J. (2007). Do Financial Literacy And Mistrust Affect 401(K) Participation?, Chestnut Hill, Mass.: Center for Retirement Research at Boston College, November, 7-17.
• Antolin, P., Payet, S. & Yermo, J. (2012). Coverage Of Private Pension Systems: Evidence And Policy Options. OECD Working Papers On Finance: Insurance And Private Pensions, No:20.
• Aydın, A. E. & Selçuk, E. A. (2017). Türkiye'de Bireysel Emeklilik Sistemine Katılım Kararını Etkileyen Faktörler, Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 54, 632, 27-38.
• Beland, D., & Gran B. (2008). Public and private social policy: Health and pension policies in a new era. New York:Palgrave Macmillan.
• Benartzi, S. & Thaler, R. H. (2002). How Much Is Investor Autonomy Worth?, Journal Of Finance, Vol. 57, No.4, 1593-1616. doi: 10.1111/1540-6261.00472
• Cangöz, İ. & Baş, H. (2020). Bireysel Emeklilik Sistemi’ne Giriş Kararlarını Belirleyen Etmenler: Devlet Ve Vakıf Üniversitelerinde Çalışan Akademisyenlerin Karşılaştırılması, Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, 78, 361-390. doi: 10.26650/jspc.2019.78.0040
• Cribb, J. & Emmerson, C. (2016). What Happens When Employers Are Obliged To Nudge? Automatic Enrolment And Pension Saving In The UK, Institue For Fiscal Studies Working Paper, W16/19, 4-6. doi: 10.1920/wp.ifs.2016.1619
• Çalışanların İşverenleri Aracılığıyla Otomatik Olarak Emeklilik Planına Dahil Edilmesine İlişkin Usul Ve Esaslar Hakkında Yönetmelik (Yayınlanan Resmî Gazete 29936), 2017 Madde 5 Ve 5018 Sayılı Kamu Malî Yönetimi Ve Kontrol Kanunu, 2003, Ek I, II, III, IV.
• Çamkaya, S., Oktay, E. & Aydın, S. (2019). Bireysel Emeklilik Sistemini Tercih Etmede Etkili Olan Faktörlerin Araştırılması: Erzurum İli Örneği, Siirt Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7, 17, 524-546.
• Dew, J. & Xiao, J. J. (2012). The Financial Management Behavior Scale: Development and Validation, Journal of Financial Counseling and Planning, 22, 1, 43-59.
• Drost, E. A. (2011). Validity and Reliability in Social Science Research, International Perspectives on Higher Education Research, 38, 1, 105-124.
• Emeklilik Gözetim Merkezi, Bireysel Emeklilik Sistemindeki Tarihsel Gelişmeler, https://www.egm.org.tr/bireysel-emeklilik/tarihce/, (Erişim Tarihi: 01.05.2021).
• Emeklilik Gözetim Merkezi, Bilgi Merkezi, https://www.egm.org.tr/bilgi-merkezi/istatistikler/bes-istatistikleri/bes-ozet-verileri/, (Erişim Tarihi: 01.05.2021).
• Huberman, G., Iyengar, S.S. & Jiang, W. (2007). Defined Contribution Pension Plans: Determinants Of Participation And Contributions Rates. Journal of Financial Services Research, 31, 1-32. doi: 10.2139/ssrn.421020
• Husman, J. & Shell, D. F. (2008). Beliefs and perceptions about the future: A measurement of future time perspective, Learning and Individual Differences, 8, 2, 166-175, doi: 10.1016/j.lindif.2007.08.001
• Kline, P. (2014). An easy guide to factor analysis. London:Routledge.
• Lewis-Beck, M., Bryman, A. E., & Liao, T. F. (2003). The Sage encyclopedia of social science research methods. New York:Sage Publications.
• Munnell, A.H., Sunden, A. & Taylor, C. (2001). What Determines 401(K) Participation And Contributions?, Social Security Bulletin, 64, 3, 64-75.
• New Zeland. (2016). Commission For Fınancial Capability, 2016 Review Of Retirement Income Policies.
• OECD. (2020). Pension Markets In Focus 2020, Paris.
• Paklina, N. (2014). Role Of Pension Supervisory Authorities In Automatic Enrolment, IOPS Working Papers On Effective Pensions Supervision, No.22, 7-11.
• Peksevim, S. & Akgiray, V. (2019). Reforming the Pension System in Turkey: Comparison of Mandatory and Auto-Enrolment Pension Systems in Selected OECD Countries, http://www.oecd.org/pensions/Reforming-the-Pension-System-in-Turkey-2019.pdf (Erişim Tarihi: 01.05.2021)
• Pensionseurope, Pension Funds Statistics And Trends 2018 https://www.pensionseurope.eu/statistics, (Erişim Tarihi: 01.05.2021).
• Prawitz, A.D. & ve ark. (2006). InCharge Financial Distress/Financial Well-Being Scale: Development, Administration, and Score Interpretation, Journal of Financial Counseling and Planning, 17, 1, 34-50. doi: 10.1037/t60365-000
• Şener, O. & Akın, F. (2015). Özel Emeklilik Fonları Ve Türkiye'de Bireylerin Bireysel Emeklilik Sistemine Giriş Kararlarını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 29, 2, 291-321.
• T.C. Hazine Müsteşarlığı, Bireysel Emeklilik Sistemi Hakkında Genelge (2016/39), 30.12.2016, Üçüncü Bölüm, Madde 1. Tunalı, D. (2016). Anadolu Üniversitesi Akademik Personelinin Bireysel Emeklilik Sistemine Bakışı. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 4, 3, 98-105.
• Türkiye Sigorta Birliği. (2017). Bireysel Emeklilikte Otomatik Katılım, Araştırma Raporu/Kalitatif ve Kantitatif Çalışma, https://tsb.org.tr/media/attachments/oks_araştırma_raporu.pdf, (Erişim Tarihi: 01.05.2021).
• World Bank. The World Bank Database. https://data.worldbank.org, (Erişim Tarihi: 01.05.2021).