Emekli ve Çalışanların Prim ve Vergi Algısına İlişkin Yapısal Eşitlik Modeli: İstanbul Örneği

Yıl 2020, , 99 - 119, 30.07.2020

Ufuk Gergerlioğlu , Deniz Aytaç , Mete Dibo

https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2020.03.07

Öz

Vergi algısı, bireylerin vergiye yönelik tutumlarını ve vergi bilincini etkileyen bir kavram olarak nitelendirilmektedir. Bu kapsamda, maliye literatüründe birçok çalışmanın mevcut olduğu görülmektedir. Öte yandan, vergilerle benzerlik göstermesi nedeniyle prim algısının vergi algısı ile nasıl bir ilişki ortaya koyabileceğine yönelik çalışmalar az sayıdadır. Bilhassa bu algıların emekliler ve çalışanlar açısından nasıl sonuç ortaya koyabileceği önem arz etmektedir. Söz konusu önem, bu çalışma için motivasyon oluşturmuştur. Bu bilgiler ışığında araştırma, 18-35 yaş aralığındaki genç çalışanlar ile emeklilerin prim ve vergi algılarındaki farklılıkları ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu farklılık ortaya konulurken yapısal eşitlik modellemesi kapsamındaki test sonuçlarından yararlanılmıştır. Parametrik veya parametrik olmayan testlere göre daha güçlü sonuçlar ortaya koyan yapısal eşitlik modeline yönelik testlerin bu araştırma verileri için kullanılması, kamu maliyesi literatürüne katkı sağlar niteliktedir. Bu araştırmanın sonuçları, çalışanların prim algılarının vergi algılarını etkileme düzeyinin emeklilere oranla daha fazla olabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapısal Eşitlik Modeli, Prim Algısı, Vergi Algısı, İstanbul, Emekli, Çalışan

Structural Equation Modelling for Premium and Tax Perception of Retired and Employees: Istanbul Example

Öz

Tax perception is defined as a concept that affects tax consciousness and the attitudes of the individuals regarding the tax. In this context, many studies are available in the public finance literature. On the other hand, due to the similarity with taxes, there are few studies on how the social security premium can reveal a relationship with the tax perception. It is essential how these perceptions can generate results in terms of retirees and employees. This situation constitutes the motivation for the study. The study aims to reveal the differences in the tax and premium perceptions regarding young employees in the age range of 18-35 and retirees. In order to determine this difference, test results within the scope of structural equation modeling were considered. The use of the tests regarding structural equation models that provide more reliable results than parametric or nonparametric tests contributes to the public finance literature. According to the results of this study, the effect level concerning employees’ perceptions of premiums on their tax perceptions may be higher than that of retirees.

Anahtar Kelimeler

Structural Equation Modelling, Premium Perception, Tax Perception, Istanbul, Retired, Employee

Kaynakça

• Akkara, Ö. & Gencel, U. (2016), “Yüksek Öğretim Öğrencilerinin Vergiye Yönelik Algılarının Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Örneği”, Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 8(1), 28-48.
• Akıncı, A. & Oğuz B. (2015), “Vergi Algısı Üzerine Bir Alan Araştırması: Kırklareli İlinde Yaşayan İnsanların Vergi Algısı’’, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı: 43, 170-179.
• Aksu, G. Eser, M. T. & Güzeller, C.O. (2017), Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi ile Yapısal Eşitlik Modeli Uygulaması, Ankara: Detay Yayıncılık
• Altuğ, F. Çak, M., Şeker, M. Bingöl Ö. (2010), Türkiye’de Vergi Bilinci: İstanbul Araştıması, İstanbul: İSMMMO Yayın No: 134.
• Argan, M. & Devos, K. (2017), “Factors that Influence Tax Evasion in Australia and Turkey: A Structural Equation Model Study”, ATTA Conference Papers, UNSW Business School.
• Asante B.O. (2016), “Perception and Willingness to Participate in Social Security Insurance by The Informal Sector: A Case Study of Commercial Drivers in The Kumasi Metropolis”, Kwame Nkrumah University Of Science And Technology, A Dissertation Regarding Master Degree.
• Bayram, N. (2016), Yapısal Eşitlik Modellemesine Giriş, Bursa: Ezgi Kitabevi.
• Byrne, B. M. (2010), Structural Equation Modeling with AMOS. Structural Equation Modeling, 2nd Edition, Vol. 22, New York: Routledge.
• Burman, L. E. Coe, N.B. Pierce, & K., Tian L. (2014), “The Effects of The Taxation of Social Security Benefits on Older Workers’ Income and Claiming Decisions”, National Tax Journal, 67(2), 459-486.
• Can, E. & Duran İ. (2015), “Demografik Faktörlerin Vergi Ahlakı Üzerindeki Etkisi: İstanbul İli Örneği”, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 52(606), 55-71.
• Child, D. (2006), The Essentials of Factor Analysis, 3. Edition, USA: Continuum.
• Civelek, M.E. (2018), Yapısal Eşitlik Modellemesinin Metodolojisi,İstanbul:Beta.
• Cural M. Pekkaya, M. & Dibek E. (2016), “Sağlık Hizmetlerinden Memnuniyet ile Vergi Tutum ve Davranışları Arasındaki İlişki”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(27), 83-104.
• Çelik, K. & Eroğlu, O. (2014), İlköğretim Çağında Vergi Algısının İncelenmesi: Zonguldak İli Örneği, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4 (2), 301-326.
• Demir, İ. C. & Kaya, P. B. (2017), “Çiftçilerin Vergi Algısı ve Vergi Uyumu: Ampirik Bir Çalışma”, AKÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 127-141.
• Gergerlioğlu, U. (2014), Davranışları Etkilemeye Yönelik Özel Tüketim Vergilerinin Tutum ve Davranışlar Üzerindeki Etkilerinin Ampirik Analizi (İstanbul İli Örneği), Yayınlanmamış Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Giuriato, L. (2009), Searching for Fairness in Taxation: Lessons From The Italian School of Public Finance, 161-187. The Economics of Ethics and The Ethics of Economics. Editors: Geoffrey Brennan, Giuseppe Eusepi, UK: Edward Elgar.
• Gümüş, S. (2011), “Sosyal Parafiskal Yük Açısından Avrupa Birliği ve Türkiye Karşılaştırması”, International Conference on Eurasian Economies 2011, 311-318.
• Gür, E. & Yıldız, İ. (2017), “Vergi Algısı ve Bilinci Üzerine Bir Araştırma: Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinde Vergi Bilinci”, Route Educational and Social Science Journal, 4(5), 81-97.
• Gürsakal, N. (2015), Betimsel İstatistik, 8. Baskı, Bursa: Dora.
• İnceoğlu, M. (2010), Tutum Algı İletişim, 5.Baskı, İstanbul: Beykent Üniversitesi Yayınları.
• İslamoğlu, A. H. & Alnıaçık Ü. (2014), Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri, 4. Baskı, İstanbul: Beta.
• Jöreskog, K. & Sörbom, D. (1993), Lisrel 8, USA: SSI.
• Kline, R. B. (2016), Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 4. Edition, USA: The Guilford Press.
• Köktaş, A. M. & Gölçek, A. G. (2016), “Geçmişten Günümüze Türkiye’de Vergi Algısı”, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, CİEP Özel Sayı, 386-395.
• Lei, M. & Lomax, R. G. (2005), “The Effect of Varying Degrees of Nonnormality in Structural Equation Modeling”, Structural Equation Modeling, 12(1), 1–27.
• Lesnoy, S.D. & Leimer D.R. (1985), “Social Security and Pravite Saving: Theory and Historical Evidence”, Social Security Buletin, 48(1). 14-30.
• Liebman, J. B. & Luttmer, E.F.P. (2009), “The Perception Of Social Security Incentives For Labor Supply And Retirement: The Median Voter Knows More Than You’d Think”, https://users.nber.org/~luttmer/ssperceptions.pdf, Erişim: 03.03.2019.
• MacLean, S. & Gray, K. (1998), Structural Equation Modelling in Market Research. Journal of the Australian Market Research Society, 6(1), 27–47.
• Meydan, C.H. & Şeşen, H. (2015), Yapısal Eşitlik Modellemesi Amos Uygulamaları, Ankara: Detay Yayıncılık.
• Mowen, J.C. (2000), The 3M Model of Motivation and Personality, USA: Kluwer Academic Publishers.
• Munro, B.H. (2005), Statistical Methods for Health Care Research, 5. Edition, USA: Lippincott Williams & Wilkins.
• Rutherford, D. (2013), Routledge Dictionary of Economics, 3. Edition, USA and Canada: Routledge.
• Ormaetxe, I.I. (2014), “Salience of Social Security Contributions and Employment”, https://core.ac.uk/download/pdf/32322042.pdf
• Özdamar, K. (2017), Eğitim, Sağlık ve Davranış Bilimlerinde Ölçek ve Test Geliştirme Yapısal Eşitlik Modellemesi, Eskişehir: Nisan Kitabevi.
• Özgün, Z. & Yüksel C. (2018), “Mersin’deki Vergi Mükelleflerinin Vergi Algısı, Vergi Bilinci ve Vergi Ahlakı Düzeyinin Ölçülmesi”, Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1 (2), 33-48.
• Sağlam, M. (2013), “Vergi Algısı ve Vergi Bilinci Üzerine Bir Araştırma: İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Öğrencilerinde Vergi Algısı ve Vergi Bilinci”. Sosyoekonomi, 19 (19), 316-334.
• Schermelleh-Engel, K. Moosbrugger, H. & Müller, H. (2003), “Evaluating the Fit of Structural Equation Models: Tests of Significance and Descriptive Goodness-of-Fit Measures”, Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23–74.
• Schumacker, R. E. & Lomax, R. G. (2004), A Beginner’s Guide to Structural Equation Modeling (2nd ed.). London: Lawrence Erlbaum Associates, Publilishers.
• Schutt, R. (2006), Investigating the Social World, USA: Sage Publications.
• Sherman, S.R. (1989), “Public Attitudes Towards Social Security”, Social Security Bulletin, 52(12). 1-16.
• Siverekli, E. & Ertuğrul, H.C. (2016), “Misafirlikten Diasporaya Doğru: Suriyeli Sığınmacıların Vergi Algısı Üzerindeki Etkisine Yönelik Bir İnceleme”, Yönetim Bilimleri Dergisi, 14 (27), 491-518.
• Şahbaz, K. Akgül, Ö. & Yardımcıoğlu F. (2014), Fırıncı Esnafının Vergi Bilinci ve Vergi Algısı: Sakarya İli Örneği, Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2(3), 59-81.
• Şen, H. & Sağbaş, İ. (2015), Vergi Teorisi ve Politikası, Ankara: Kalkan Offset.
• Taytak, M. (2016), Vergi Kültürünü Belirleyen Faktörler ve Mükelleflerin Demografik Özelliklerinin Vergi Kültürü Üzerindeki Etkisi, İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1933-1957.
• TDK (2019) http://www.tdk.gov.tr/index.php?option=com_gts&arama=gts&guid=TDK.GTS.5c593de35b10f2.53196116
• Yıldırım, Z. Tansöker, R.L. Bayram, N. & Aydemir, M. (2016),“A Structural Equation Modeling the Role of Social Norms in Tax Compliance: A Study from Turkey”, International Journal of Humanities and Social Science Invention, 5 (12), 81-89.
• Yücedoğru, R. & Sarisoy İ. (2018), “Is Tax Amnesties Good for Us All? Understanding Influence of Tax Amnesties on Between Benefiters and Non-Benefiters”, Cesifo, Economic Studies Conference, Munich, 2-3 November 2018.