SPATIAL STATISTICAL ANALYSIS OF PARTICIPANTS IN THE INDIVIDUAL PENSION SYSTEM OF TURKEY

Vural YILDIRIM; Yeliz MERT KANTAR

doi:https://doi.org/10.20290/estubtdb.518706

Makale detayları

SPATIAL STATISTICAL ANALYSIS OF PARTICIPANTS IN THE INDIVIDUAL PENSION SYSTEM OF TURKEY

Yazarlar:

Vural YILDIRIM | Yeliz MERT KANTAR

Yayıncı:

Eskisehir Technical University

Dergi:

Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi B - Teorik Bilimler 2019 Vol.7 Issue 2, pp.184-194

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2019

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000417614

pISSN:

2667-419X

DOI:

https://doi.org/10.20290/estubtdb.518706

Özet:

 


The individual pension system is known as the personal future investment system that allows participants to regularly save for their retirements. Thus, the role of this system among incomes in retirement has significantly grown in the last decade in Turkey as in other countries. In Turkey, the participation in the individual pension system has been voluntary since the beginning of this system. Thus, it is important to study the factors affecting the participants of the individual pension system and also the distribution of the participants in Turkey. In this study, participants’ data in the individual pension system of Turkey (2013), provided by the Pension Monitoring Center, is examined at provincial level by means of GIS and spatial statistics tools. Firstly, spatial distribution, spatial local and global clustering for the participation rate have been researched. Also, the participant rate in Turkey with the effects of variables measured at provincial level (the labor rate, unemployment rate, sex ratio, urbanization rate, deposit rate, illiteracy rate and human development index) is studied by using the spatial econometrics models. The result shows that there are global and local spatial autocorrelations between the participation rates in Turkey and also the spatial lag model provides better results than the classical regression model and some other spatial models in terms of all criteria.

.

 


Bireysel emeklilik sistemi katılımcılara emeklilikleri için
düzenli tasarruf imkânı tanıyan bir kişisel gelecek yatırım sistemi olarak
bilinir. Böylece bu sistemin emeklilik gelirlerindeki rolü Türkiye’de de diğer
ülkelerde olduğu gibi önemli şekilde büyümüştür. Türkiye’de sistem başladığından
beri katılım gönüllülük esasına dayalıdır. Böylece Türkiye’de katılımcıların bu
sisteme katılmasındaki faktörlerin etkisinin ve katılımcıların dağılımının
araştırılması önem arz etmektedir. Bu çalışmada katılımcılara ait veriler Emeklilik
Gözetim Merkezi’nden sağlanmış ve il bazında GIS ve mekansal istatistiksel
araçlar yardımıyla incelenmiştir. İlk olarak, katılımcıların mekansal dağılımı,
mekansal global ve lokal kümelenmeleri araştırılmıştır. Ayrıca Türkiye’de
katılımcı oranları, il bazında değişkenlerin (işgücü oranı, işsizlik oranı,
cinsiyet oranı, şehirlilik oranı, mevduat oranı, insani gelişmişlik endeksi) etkisi
bakımından mekansal ekonometrik modeller kullanılarak araştırılmıştır. Sonuç
göstermiştir ki, Türkiye’deki katılımcı oranları arasında global ve lokal otokorelasyon
vardır ve mekansal ardışık bağımlı model klasik regresyon modeline ve bazı
diğer mekansal ekonometrik modellere göre tüm kriterler baz alındığında daha
iyi sonuç vermiştir.


.

Makale detayları

SPATIAL STATISTICAL ANALYSIS OF PARTICIPANTS IN THE INDIVIDUAL PENSION SYSTEM OF TURKEY

Yazarlar: Vural YILDIRIM | Yeliz MERT KANTAR

Yayıncı: Eskisehir Technical University

Dergi: Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi B - Teorik Bilimler 2019 Vol.7 Issue 2, pp.184-194

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 8/2019

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000417614

pISSN: 2667-419X

DOI: https://doi.org/10.20290/estubtdb.518706

Sayı

Yazarlar:

Vural YILDIRIM | Yeliz MERT KANTAR

Yayıncı:

Eskisehir Technical University

Dergi:

Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi B - Teorik Bilimler 2019 Vol.7 Issue 2, pp.184-194

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2019

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000417614

pISSN:

2667-419X

DOI:

https://doi.org/10.20290/estubtdb.518706