OECD Ülkelerinde Sosyal Güvenlik Harcamaları ve İstihdam İlişkisi: Sosyal Güvenlik Sistemi Türlerine Dayalı Panel Veri Analizi

Öz

Ekonomik Kalkınma ve İş Birliği Örgütü (OECD) üye ülkelerinde sosyal güvenlik sisteminin finansmanı ülkeden ülkeye farklılıklar göstermekte ve bu farklılıklar ülkelerin sosyal güvenlik harcamalarına yön vermektedir. Sosyal güvenliğin finansmanında vergiye dayalı (Beveridge modeli), prime dayalı (Bismarck modeli) ve serbest piyasa sistemi olmak üzere üç farklı yapı ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada, söz konusu üç sisteme göre sınıflandırılan 38 OECD ülkesinde sosyal güvenlik harcamaları ile istihdam oranı arasındaki ilişki 2000-2022 dönemi için panel veri yöntemleriyle analiz edilmiştir. Kesit bağımlılığı ve eğim heterojenliği testlerinin ardından, serilerin karma bütünleşme yapısı (I(0) ve I(1) bir arada) dikkate alınarak Bismarck (N=20) ve Beveridge (N=14) panelleri için Chudik ve Pesaran (2015) tarafından geliştirilen CS-ARDL tahmincisi uygulanmıştır. N=4 gözlemden oluşan Serbest Pazar paneli için ise Zellner (1962)’in Görünürde İlişkisiz Regresyon (SUR) yöntemi tercih edilmiştir. Nedensellik ilişkileri, değişkenlerin bütünleşme derecelerine göre uyarlanan Dumitrescu–Hurlin (2012) panel nedensellik testiyle belirlenmiştir. CS-ARDL sonuçlarına göre Beveridge panelinde sosyal güvenlik harcamalarının (EXPS) istihdam üzerinde uzun dönemde pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi bulunmaktadır (beta=1.678, p=0.026). Bismarck panelinde ise bu etki istatistiksel açıdan anlamlı değildir (beta=3.001, p=0.163). SUR analizinde Serbest Pazar grubundaki dört ülkenin tamamında sosyal güvenlik harcama değişiminin istihdam değişimi üzerinde negatif ve anlamlı etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Bulgular, sosyal güvenlik harcamalarının istihdam etkisinin sistem türüne ve ülke grubuna göre belirgin biçimde farklılaştığını ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• İstihdam
• Sosyal Güvenlik Harcamaları
• Sosyal Güvenlik Sistemleri
• Panel Veri Analizi

The Relationship Between Social Security Expenditures and Employment in OECD Countries: Panel Data Analysis Based on Types of Social Security Systems

Öz

The financing of social security systems in OECD member countries varies considerably across countries, shaping differences in social security expenditures. Three main financing models stand out: tax-based (Beveridge model), contribution-based (Bismarck model), and the free market system. This study analyzes the relationship between social security expenditures and employment rates for 38 OECD countries classified by system type over the 2000–2022 period using panel data methods. Following cross-sectional dependence and slope homogeneity tests, the mixed integration structure of the series (I(0) and I(1) jointly present) was accounted for by applying the CS-ARDL estimator of Chudik and Pesaran (2015) for the Bismarck (N=20) and Beveridge (N=14) panels. For the Free Market panel (N=4), the Seemingly Unrelated Regression (SUR) method of Zellner (1962) was employed. Causality relationships were examined using the Dumitrescu-Hurlin (2012) panel causality test, adapted to the integration order of each variable. CS-ARDL results indicate that social security expenditures (EXPS) have a positive and statistically significant long-run effect on employment in the Beveridge panel (beta=1.678, p=0.026), while the effect is not statistically significant in the Bismarck panel (beta=3.001, p=0.163). SUR analysis reveals that changes in social security expenditures exert a negative and statistically significant short-run effect on employment changes across all four Free Market countries, a result consistent with the cost-channel mechanism prevailing under market-based financing. The findings suggest that the employment impact of social security expenditures differs markedly across system types and country groups.

Anahtar Kelimeler

• Employment
• Social Security Expenditures
• Social Security Systems
• Panel Data Analysis

Kaynakça

1. Atabey, E. S., (2020). Sağlık sistemleri ve sağlık politikası. Gazi Kitabevi, Ankara.
2. Baltagi B. H. (2005). Econometric analysis of panel data, Third Edition. John Wiley & Sons Ltd, p.1.
3. Chudik, A., & Pesaran, M. H. (2015). Common correlated effects estimation of heterogeneous dynamic panel data models with weakly exogenous regressors. Journal of Econometrics, 188(2), 393–420. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2015.03.007
4. Baylan, M. (2015). Sosyal güvenlik harcamalarının makroekonomik etkileri: bir literatür taraması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 29-52. https://izlik.org/JA86TC83LC
5. Cameron A. C., & Trivedi P. K., (2005). Micro econometrics methods and applications, New York: Cambridge University Press, s. 698.
6. Conde-Ruiz, J. I., & Profeta, P. (2003). What Social Security: Beveridgean or Bismarckian? FEDEA Working Paper, No. 2003–16.
7. Conde-Ruiz J. I. & González C. I. (2014). From Bismarck to Beveridge: The Other Pension Reform in Spain. Çalışma Kâğıtları, 1417, Banco de España.
8. Çelikay, F. (2023). Sosyal harcamalar ve kronik işsizlik: OECD ülkelerinin sonuçları. Ekonomi ve Siyaset Bilimi İncelemesi, Cilt 8, Sayı 2, s. 86–107, doi: https://doi.org/10.1108/REPS-02-2022-0020

9. Feldstein, M. (1974). Social security, induced retirement, and aggregate capital accumulation. Journal of Political Economy, 82(5), 905–926.
10. Gökbayrak, Ş. (2017). Değişen refah devletleri ve sosyal yardımlar. Sosyal Güvenlik Dergisi, 7(1), 71-90. https://izlik.org/JA24KF76PP
11. Gümüş, E. (2010). Türkiye’de sosyal güvenlik sistemi: Mevcut durum, sorunlar ve öneriler. SETA Analiz, (24), 1–22. https://ssrn.com/abstract=1950582
12. Güzel, L., A., Okur, A. & Canioğlu, N. (2014). Sosyal güvenlik hukuku. İstanbul: Beta 19.
13. International Labour Organization. (2022). World employment and social outlook: Trends. Geneva, International Labour Office.
14. Karagöz E. (2025). 21. Yüzyılda sosyal güvenliğin melezleşmesi: Türkiye örneğinde Bismarck ve Beveridge modelleri ile toplumsal algı ilişkisi. Sosyal Güvence Dergisi, 2025 (Özel Sayı), s. 239-260. doi: 10.21441/sosyalguvence.1689056
15. Kulesher, R. R., & E., Forrestal, E. (2014). International models of health systems financing. Journal of Hospital Administration, 3(4), 127-139, https://doi.org/10.5430/jha.v3n4p127.
16. Krueger, A. B., & Pischke J. S. (1992). The effect of social security on labour supply: a cohort analysis of the notch generation, Journal of Labour Economics, 10(4), ss.412-137.
17. Kugler, A., & Kugler, M. (2003). The labor market effects of payroll taxes in a middle-income country: evidence from Colombia. IZA Discussion Paper, No 852.
18. Magnussen, K. A. (1994). Old-age pensions, retirement behaviour and personal saving, a discussion of the literature. Social and Economic Studies, (87), Statistics Norway.
19. Mesa-Lago, C. (2008). History of social security in Latin America. Fundación MAPFRE, International Meeting on the History of Insurance Companies in the World, Madrid.
20. Murrja, A. S., & Kola, B. (2015). The security of health care in Albania as a combination of “Bismark” model and “Beveridge” model. European Scientific Journal, 11(10), 68–79.
21. Mitchell, O. S., & Fields, G. S. (1983). The Economics of Retirement Behavior. NBER Çalışma Belgesi 1128 (1983), https://doi.org/10.3386/w1128.
22. OECD (2023). Covid-19 pandemisiyle birlikte kamu sosyal harcamalarının yükselişi ve düşüşü. No. 2023/01, OECD Yayınları, Paris, https://doi.org/10.1787/12563432-en .
23. Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. CESifo Working Paper, No. 1229.
24. Pesaran, M. H. (2006). Estimation and inference in large heterogeneous panels with a multifactor error structure. Econometrica, 74(4), 967–1012.
25. Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross‐section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2), 265–312.
26. Pesaran, M. H., and Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142(1), 50–93.
27. Tatoğlu F. Y. (2016). Panel veri ekonometrisi. 3. b, İstanbul: Beta Yayın, s. 1-2.
28. Uğurluoğlu, E., & Özgen,H., (2008). Sağlık hizmetleri finansmanı ve hakkaniyet. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 11(2), s. 133-158.
29. Westerlund, J. (2008). Panel cointegration tests of the Fisher effect. Journal of Applied Econometrics, 23(2), 193–233.
30. Zellner, A. (1962). An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggregation bias. Journal of the American Statistical Association, 57(298), 348–368.
31. Wooldridge J. M. (2013). Introductory econometrics a modern approach. Fifth Edition, South Western Cengage Learning, s. 448.