İstanbul’da kayıt dışı istihdamın sosyo-demografik belirleyicileri

Abstract

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.

Informal employment, defined as not reporting or underreporting of employees to the social security institution, harms individuals by time, economy, regulation and social protection. In this context, the present study aims to define the socio-demographic determinants of informal employment in Istanbul. In the research, the TurkStat Household Labor Force 2017 Survey micro data set was used. The sample consists of 13930 employees who are between 15-64 years old and active in the private sector in Istanbul (NUTS Level 2, TR10). In the study, two models were estimated to define the socio-demographic determinants of informal employment. The first model included the variables of gender, age, education level, marital status, and size of the company. The second model consisted of work type in addition to the variables of the first model. The results of the first model showed that the employees who are women, young, low educated, married, widowed/divorced, and working in small enterprises are more likely to be unregistered. The results of the second model showed that the ones who are young, low educated, widowed/divorced, working in small enterprises, and as part-timers are more likely to be unregistered.