Çalışanların sosyal güvenlik kurumuna hiç bildirilmemesi ya da eksik bildirilmesi olarak tanımlanan kayıt dışı istihdam zaman, ekonomi, düzenleme ve sosyal koruma boyutlarıyla bireylere zarar vermektedir. Bu bağlamda mevcut araştırma, İstanbul’da kayıt dışı istihdamı etkileyen sosyo-demografik özellikleri tespit etmeyi amaçlamaktadır. Araştırmada 2017 yılı TÜİK Hanehalkı İşgücü Anketi mikro veri seti kullanılmıştır. Örneklem olarak İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflamasında (İBBS 2. düzey) TR10 İstanbul bölgesi, 15-64 yaş arası ve özel sektörde aktif çalışanlar seçilmiştir. Örneklem hacmi bu kısıtlar altında 13930 çalışandan oluşmaktadır. Araştırmada kayıt dışı çalışmayı etkileyen sosyo-demografik değişkenleri belirlemek amacıyla iki model tahmin edilmiştir. İlk modelde cinsiyet, yaş grubu, eğitim durumu, medeni durum ve işyerinde çalışan sayısı ikinci modelde ek olarak çalışma şekli bulunmaktadır. İlk model sonuçlarında, kadınların, gençlerin, düşük eğitim düzeyine sahip olanların, evli, dul/boşanmışların ve küçük işletmelerde çalışanların kayıt dışı istihdam edilme olasılıklarının daha yüksek olduğu görülmüştür. İkinci modelde ise, gençlerin, düşük eğitim düzeyine sahip olanların, dul/boşanmışların, küçük işletmelerde çalışanların ve yarı zamanlı olanların kayıt dışı istihdam edilme olasılıklarının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir.
Unregistered employment, which is defined as the lack of or no notification of employees to the social security institution, damages individuals with the extent of time, economy, regulation and social protection. In this context, the current research aims to identify the socio-demographic characteristics that affect unregistered employment in Istanbul. In the 2017 study, a micro-data set was used for the TIK households Annual Labour Force Survey. As an example, in the Statistical Regional Units Classification (IBBS Level 2) TR10 Istanbul Region, 15-64 years old and active employees in the private sector were selected. The sample volume consists of 13930 employees under these limits. In the study, two models were predicted in order to identify socio-demographic variables affecting unregistered work. The first model includes gender, age group, educational status, civil status and the number of employees in the workplace; the second model also includes the way of working. The first model results showed that women, young people, low-educated, married, wedded/divorced and small-sized enterprises workers are more likely to be unregistered. The second model found that young people, those with a low level of education, wives/divorced, small business workers and part-time workers are more likely to be unregistered.
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|