Development of a Scale to Prevent Money Laundering in Businesses: A Reliability and Validity Study

Öz

Technological advancements present both opportunities and risks for money laundering, smuggling, and organized crime. While emerging technologies facilitate monitoring of criminal activities and tracking of financial transactions, criminal organizations can also exploit these technologies to develop new methods for concealing, transferring, and integrating illicit proceeds into the legitimate economy. Thus, technological developments not only provide important tools for combating financial and organized crime but also transform the methods through which such crimes are committed and create new areas of risk. This study aims to develop a valid and reliable money laundering prevention. A survey instrument was developed based on Law No. 5549 on the Prevention of Laundering Proceeds of Crime. In the first phase of the study, a pilot survey was conducted among businesses operating in the TRC3 Region of Türkiye (Mardin, Batman, Siirt, and Şırnak). To assess the suitability, validity, and reliability of the measurement instrument, the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) and Bartlett’s sphericity tests, Exploratory Factor Analysis (EFA), and Cronbach’s alpha reliability analysis were performed. The findings revealed a two-dimensional factor structure consisting of “preventive competence” and “preventive responsibility”. Based on the pilot study results, the questionnaire was revised accordingly. In the second phase, the revised questionnaire was administered to businesses operating in the logistics and transportation sectors in the TRC3 Region. Confirmatory Factor Analysis (CFA) was then conducted to test the validity of the identified factor structure. The results confirmed the suitability of the proposed measurement structure. Consequently, the study developed a valid and reliable two-dimensional measurement instrument for assessing businesses’ perceptions of money laundering prevention, which may contribute to future empirical research and practices aimed at strengthening businesses’ preventive roles and responsibilities in combating money laundering.

Anahtar Kelimeler

• Money
• Money Laundering
• Prevention of Money Laundering
• Scale Development.

Etik Beyan

"In the writing process of the study titled 'Scale Development for Preventing Money Laundering in Businesses: Reliability and Validity Study,' scientific, ethical, and citation rules were followed; no falsification was made to the collected data, and since the data for this study was obtained before 2020, it does not require Ethics Committee Approval. I hereby declare that the Editorial Board of the Journal of Contemporary Management Sciences bears no responsibility for any ethical violations that may be encountered, that all responsibility rests with the Corresponding Author, and that this study has not been submitted to any other academic publication medium for evaluation."

İşletmelerde Karapara Aklamayı Önleme Politikaları Ölçeği’ne (KAPÖ) Yönelik Güvenirlik ve Geçerlik Çalışması

Öz

Teknolojik gelişmeler, karapara aklama, kaçakçılık ve organize suçlar açısından hem önemli fırsatlar hem de çeşitli riskler ortaya çıkarmaktadır. Gelişen teknolojiler, suç faaliyetlerinin izlenmesini ve finansal hareketlerin takip edilmesini kolaylaştırırken, suç örgütleri de bu teknolojilerden yararlanarak yasa dışı faaliyetlerden elde edilen gelirlerin gizlenmesine, transfer edilmesine ve meşru ekonomik sisteme dahil edilmesine yönelik yeni yöntemler geliştirebilmektedir. Dolayısıyla teknolojik gelişmeler, bir yandan karapara aklama ve organize suçlarla mücadelede önemli araçlar sunarken, diğer yandan suçların işlenme biçimlerini dönüştürmekte ve yeni risk alanlarının ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu araştırmanın amacı, işletmelerin karapara aklamanın önlenmesine yönelik algılarını ölçmek üzere geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı geliştirmektir. Araştırma kapsamında, 5549 sayılı Suç Gelirlerinin Aklanmasının Önlenmesi Hakkında Kanun esas alınarak bir anket formu hazırlanmıştır. Araştırmanın ilk aşamasında, TRC3 Bölgesi'nde (Mardin, Batman, Siirt ve Şırnak) faaliyet gösteren işletmelere pilot uygulama gerçekleştirilmiştir. Ölçme aracının uygunluğunu, geçerliliğini ve güvenilirliğini değerlendirmek amacıyla Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve Bartlett küresellik testleri, Açıklayıcı Faktör Analizi (AFA) ve Cronbach Alfa güvenirlik analizi uygulanmıştır. Analiz sonuçlarında ölçeğin “önleyici yeterlilik” ve “önleyici sorumluluk” olmak üzere iki boyutlu bir yapı sergilediği belirlenmiştir. Pilot uygulama sonuçları doğrultusunda gerekli düzenlemeler yapılarak anket formu yeniden düzenlenmiştir. Araştırmanın ikinci aşamasında, revize edilen anket TRC3 Bölgesi'nde faaliyet gösteren lojistik ve nakliye sektörü işletmelerine uygulanmıştır. Elde edilen veriler üzerinde Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) gerçekleştirilerek belirlenen faktör yapısının geçerliliği test edilmiştir. Araştırma sonucunda, işletmelerin karapara aklamanın önlenmesine yönelik algılarını değerlendirmede kullanılabilecek geçerli ve güvenilir iki boyutlu bir ölçme aracı geliştirilmiştir. Geliştirilen bu ölçeğin, işletmelerin karapara aklamayla mücadeledeki önleyici yeterlilik ve sorumluluklarını belirlemelerine, farkındalıklarını artırmalarına ve kurumsal mücadele kapasitelerini güçlendirmelerine katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Karapara
• Karapara Aklama
• Karapara Aklamayı Önleme
• Ölçek Geliştirme

Etik Beyan

“İşletmelerde Karapara Aklamayı Önleme Politikaları Ölçeği’ne (KAPÖ) Yönelik Güvenirlik ve Geçerlik Çalışması” başlıklı çalışmanın yazım sürecinde bilimsel, etik ve alıntı kurallarına uyulmuş; toplanan veriler üzerinde herhangi bir tahrifat yapılmamıştır. Bu çalışmanın verileri 2020 yılından önce elde edilmiş olduğu için Etik Kurul İzin Belgesini gerektirmemektedir. Karşılaşılacak tüm etik ihlallerde Çağdaş Yönetim Bilimleri Dergisi Yayın Kurulu’nun hiçbir sorumluluğunun olmadığını, tüm sorumluluğun Sorumlu Yazara ait olduğunu ve bu çalışmanın herhangi başka bir akademik yayın ortamına değerlendirme için gönderilmemiş olduğunu taahhüt ederim.

Kaynakça

1. 1 sayılı Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi. (2018). Cumhurbaşkanlığı Teşkilatı Hakkında Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi, m. 231. T.C. Resmî Gazete, 30474.
2. 4208 sayılı Karaparanın Aklanmasının Önlenmesine Dair Kanun. (1996). T.C. Resmî Gazete, 22822. 4208 sayılı Kanun – MASAK
3. 5237 sayılı Türk Ceza Kanunu. (2004). T.C. Resmî Gazete, 25611.
4. 5549 sayılı Suç Gelirlerinin Aklanmasının Önlenmesi Hakkında Kanun. (2006). T.C. Resmî Gazete, 26323. Acar, N. V., & Öğretmen, T. (2007). Kendini belirleme (güvengenlik) ölçeği geliştirme çalışmaları. Türk Psikolojik Danışma ve Rehberlik Dergisi, 3(27), 67–78.
5. Aluko, A., & Bagheri, M. (2012). The impact of money laundering on economic and financial stability and on political development in developing countries: The case of Nigeria. Journal of Money Laundering Control, 15(4), 442–457. https://doi.org/10.1108/13685201211266024
6. Aydın, S., & Yılmazer, Y. (2007). Yolsuzluk ve mali suçlar. Adalet Yayınevi.
7. Bahrin, N. L., Yusuf, S. N. S., Muhammad, K., & Ghani, E. K. (2022). Determinants of anti-money laundering program effectiveness among banks. International Journal of Management and Sustainability, 11(1), 21–30. https://doi.org/10.18488/11.v11i1.2939.
8. Balcı, A. (2001). Sosyal bilimlerde araştırma: Yöntem, teknik ve ilkeler (3. basım). Pegem A Yayıncılık.

9. Başak, R. (1998). 50 soruda kara para ve kara paranın aklanmasının önlenmesi (Yayın No. 206). Türkiye Bankalar Birliği.
10. Biswakarma, G., & Bhusal, P. (2023). Banks’ level factors affecting the effective implementation of anti-money laundering practices in Nepalese banks: An employee and customer perspectives. South Asian Journal of Finance, 3(1), 1–22. https://doi.org/10.4038/sajf.v3i1.53
11. Büyüköztürk, Ş. (2002). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi Yayıncılık.
12. Büyüköztürk, Ş. (2003). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi Yayıncılık.
13. Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi Yayıncılık.
14. Çelik, K., Koçağra, S. I., & Güler, K. (2000). Karapara aklama: Tanımı, aşamaları, yöntemleri ve ilgili uluslararası çalışmalar. Mali Suçları Araştırma Kurulu Başkanlığı, MASAK Yayın No. 1.
15. Demir, H. İ. (2007). Kayıt dışı ekonomi ve karapara ilişkisi [Yüksek lisans tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi].
16. DeVellis, R. (2003). Scale development: Theory and applications. SAGE Publications.
17. Field, A. (2000). Discovering statistics using SPSS for Windows: Advanced techniques for the beginner. SAGE Publications.
18. Financial Action Task Force. (2006). Trade based money laundering. FATF.
19. Financial Action Task Force. (2012). International standards on combating money laundering and the financing of terrorism & proliferation: The FATF recommendations. FATF.
20. Financial Action Task Force. (2020). Virtual assets: Red flag indicators of money laundering and terrorist financing. FATF.
21. Financial Action Task Force. (2021). Anti-money laundering and counter-terrorist financing measures: Mutual evaluation of Turkey. FATF. FATF – Turkey Mutual Evaluation
22. Financial Action Task Force. (2021). Digital transformation of AML/CFT. FATF.
23. Financial Action Task Force. (2021). Opportunities and challenges of new technologies for AML/CFT. FATF.
24. Financial Action Task Force. (2024). FATF glossary. FATF.
25. Financial Action Task Force. (2024). Outcomes FATF Plenary, 21–23 February 2024. FATF.
26. Financial Action Task Force. (2025). Global money laundering and terrorist financing threat assessment. FATF.
27. Gediz Oral, B., & Gökbunar, A. R. (2017). Karapara aklamanın (politik) araçları: Yolsuzluk, organize suç ve mücadelede mali önlemler. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 24(1), 89–114. https://doi.org/10.18657/yonveek.307504
28. Gediz Oral, B., & Yeşilkaya, Y. (2021). Kripto para ikilemi: Karapara aklama ve Bitcoin. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (39), 209–239.
29. Gill, M., & Taylor, G. (2004). Preventing money laundering or obstructing business? The British Journal of Criminology, 44(4), 582–594.
30. Güner, S. (2003). Organize suç örgütleri, kara para ve aklanması. Bilgi Yayınevi.
31. Hazine ve Maliye Bakanlığı, Mali Suçları Araştırma Kurulu Başkanlığı. (2026). Aklama suçu genel bilgi. MASAK. MASAK – Aklama Suçu Genel Bilgi
32. Hazine ve Maliye Bakanlığı. (2020). Aklama suçu genel bilgi. https://www.hmb.gov.tr/aklama-sucu-genel-bilgi
33. İlhan, M., & Çetin, B. (2014). LISREL ve AMOS programları kullanılarak gerçekleştirilen yapısal eşitlik modeli (YEM) analizlerine ilişkin sonuçların karşılaştırılması. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 5(2), 26–42.
34. Kalaycı, Ş. (2006). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Asil Yayın Dağıtım.
35. Karagöz, Y., & Kösterelioğlu, İ. (2008). İletişim becerileri değerlendirme ölçeğinin faktör analizi metodu ile geliştirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21, 81–98.
36. Karasar, N. (1995). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler. Nobel Akademi Yayıncılık.
37. Kelloway, E. K. (1998). Using LISREL for structural equation modeling. SAGE Publications.
38. Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford Press.
39. Koker, L. D. (2002). Money laundering in South Africa. Centre for the Study of Economic Crime, RAU University.
40. Kuban, O. (2001). Karapara aklama suçu. Adalet Dergisi, 4(7), 89–122.
41. Melnik, S. V. (2003). Accountant's anti-money-laundering responsibilities. The CPA Journal, 73(12).
42. Meydan, C. H., & Şeşen, H. (2011). Yapısal eşitlik modellemesi AMOS uygulamaları. Detay yayıncılık.
43. Miynat, M., & Duramaz, S. (2013). Karapara aklama aracı olarak yeni bir mali suç: Siber-aklama. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 20(1), 315–325.
44. Mpuchane, T., & Gande, T. (2023). Development financial institution (DFI) employees’ awareness and perceptions of anti-money laundering (AML) practices and cybersecurity techniques. European Scientific Journal, 19(10), 1. https://doi.org/10.19044/esj.2023.v19n10p1
45. Murphy, S. D. (2000). Multilateral listing of states as money-laundering havens. The American Journal of International Law, 94(4), 695–696.
46. Nazzari, M. (2023). From payday to payoff: Exploring the money laundering strategies of cybercriminals. Trends in Organized Crime, 26, 261–284. https://doi.org/10.1007/s12117-023-09505-1
47. Özdamar, K. (1999). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. Kaan Kitabevi.
48. Özer, G., & Akça, Y. (2007). Yenilikçi özelliklerin, kurumsal kaynak planlaması uygulama başarısına ve algılanan organizasyonel performans üzerine etkisi. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Dergisi.
49. Roks, R. A., & van der Schoot, C. R. (2019). Money talks: Money laundering choices of organized crime offenders in a digital age. Journal of Crime and Justice, 42(5), 569–581. https://doi.org/10.1080/0735648X.2019.1692420.
50. Schlenther, B. (2013). The taxing business of money laundering: South Africa. Journal of Money Laundering Control, 16(2), 126–141.
51. Sipahi, B., Yurtkoru, E. S., & Çinko, M. (2008). Sosyal bilimlerde SPSS’le veri analizi. Beta Yayınları. Sümbüloğlu, K., & Akdağ, B. (2009). İleri biyoistatistiksel yöntemler. Hatipoğlu.
52. Şentürk, Ş. S. (2009). Sigortacılıkta kara para ile mücadele [Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi]. Marmara Üniversitesi Açık Erişim. https://hdl.handle.net/11424/192680
53. Şimşek, Ö. F. (2007). Yapısal eşitlik modellemesine giriş: Temel ilkeler ve LISREL uygulamaları. Ekinoks Yayınları. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Allyn & Bacon.
54. Uğurlu, F. (2018). Kurumsal yönetim ilkelerinin ve etik ilkelerin karapara aklamayı önleme politikalarına etkisi: TRC3 bölgesi lojistik sektöründe bir araştırma [Doktora tezi, Selçuk Üniversitesi].
55. United Nations Office on Drugs and Crime. (2004). United Nations Convention against Transnational Organized Crime and the protocols thereto. United Nations.
56. United Nations Office on Drugs and Crime. (2009). Model provisions on money laundering, terrorist financing, preventive measures and proceeds of crime. United Nations.
57. United Nations. (2000). United Nations Convention against Transnational Organized Crime. United Nations.
58. Viritha, B., & Mariappan, V. (2017). Anti-money laundering regulation in India: Awareness and views of bank employees. International Journal of Management, Business, and Finance, 6(1), 48–58.
59. Zakaria, N. B., Mohamed, N., & Marzukai, N. (2022). Determinant of compliance perceptions among bank officers towards anti-money laundering. Universal Journal of Accounting and Finance, 10(2), 457–464. https://doi.org/10.13189/ujaf.2022.100210.