İtalya-CAPP_DYN - Kamu emeklilik sistemleri için uluslararası kuruluşlarca ve diğer

2. AKTÜERYAL DEĞERLEME, AKTÜERYAL MODEL VE KAMU

2.2. Kamu Emeklilik Sistemlerinin Aktüeryal Modellemesi

2.2.3. Kamu emeklilik sistemleri için uluslararası kuruluşlarca ve diğer

2.2.3.3. İtalya-CAPP_DYN

CAPP_DYN, İtalya’daki nüfusun seçilmiş bir örnekleminin uzun vadeli sosyo- demografik ve ekonomik gelişimini inceleyen bir mikrosimülasyon modelidir. Modelleme birimi bireyler olmakla birlikte, model hanehalkı yapısına ilişkin verileri de bünyesinde taşımaktadır. Deterministik olmayan CAPP_DYN modelinde, durumlar arası geçişlerin modellemesinde Monte Carlo süreçleri kullanılmaktadır. Yaşlanma süreçleri için dinamik yaklaşım kullanılmakta, böylece uzun vadeli

kullanılmak üzere tasarlandığından yeni bağlanan emekli aylıklarının son ücrete oranı ve yıl içinde bağlanan aylıklarda yaş ortalaması gibi sonuç göstergeleri için uzman görüşü niteliğinde varsayımlara ihtiyaç duymaktadır. Ancak, modelin kullanılacağı emeklilik sistemlerine ilişkin mevzuatın, kademeli geçiş süreçlerinin ve aylık hesaplamalarının karmaşık olduğu durumlarda bu göstergeleri varsayım olarak modele sağlamak zorlaşmaktadır. Ayrıca, ülkenin işgücü-istihdam yapısı ile emeklilik sistemi arasındaki etkileşim hususunda özellikle istihdamın alt grupları içinde sigortalı olma oranlarının gelişimi için daha detaylı incelemelere gerek duyulduğu durumlarda, model için genel kapsam artışı varsayımları yapılırken ilgili işgücü-istihdam eğilimlerinin sağlıklı bir şekilde kapsanması noktasında dikkatli olunması gerekmektedir.

2.2.3.2. ILO-PENS

Uluslararası Çalışma Örgütü’nün model ailesi (ILO-POP, ILO-LAB, ILO- ECO, ILO-SAL, ILO-DIST, ILO-SOCBUD, ILO-HEALTH, ILO-GOV, ILO-PENS) üyelerinden biri olan ILO-PENS, model ailesinin diğer üyeleriyle etkileşim halinde sonuç üretmektedir. Nüfus projeksiyonları için ILO-POP, işgücü-istihdam yapısı için ILO-LAB, makroekeonomik varsayımlar için ILO-ECO, kazanç düzeyleri için ILO- SAL modellerinden alınan çıktılar kullanılmakta ve emeklilik sistemine ilişkin hesaplamalar ILO-PENS içinde yapılmaktadır.22_{Modelleme işlemlerinin kullanıcı}

için saydam olması amacıyla modüler bir şekilde tasarlanmış olan ILO-PENS modeli23_{, MS Excel VBA tabanlı olarak oluşturulmuştur.}24

Bir standart kohort model örneği olan ILO-PENS, yaş ve cinsiyete göre nüfus, ölüm oranları, doğurganlık oranları, net dış göç oranları, aile istatistikleri gibi demografik verilere; işgücüne katılma oranları, işsizlik oranları, ortalama ücret ve asgari ücret gibi işgücü-istihdam yapısına ilişkin verilere; büyüme oranı, enflasyon oranı, reel faiz oranı, merkezi bütçeden sosyal sigorta sistemine yapılan bütçe

22_{ILO, 2002a:4}

23_{a.g.e 3}

24_{a.g.e 5}

transferleri gibi makroekonomik ve finansal verilere ihtiyaç duymaktadır. Bu veriler ve ilgili hesaplamalar ILO-PENS tarafından modelin veri aldığı diğer model ailesi üyelerinden temin edilmektedir. Prim oranları, aylığa hak kazanma koşulları, aylık hesaplama formülü, prime esas kazanç sınırları gibi mevzuat parametreleri ile aktif- pasif sigortalı sayısı, gelir-gider dengesi gibi hesaplamalar ILO-PENS’in içinde yer almaktadır.

Modelde aktif sigortalılardan pasif sigortalılara geçişte, stok veya kohort yaklaşımına göre hesaplama yapılması imkânı bulunmaktadır. Stok yaklaşımında, yaş ve cinsiyete göre aktif sigortalılar, istihdamın bir oranı olarak hesaplanırken, kohort yaklaşımında o yaşın aktif sigortalı sayısı bir önceki yıl ve yaştaki kişiler kullanılarak hesaplanmakta, yeni giren ve emekli olma veya diğer nedenlerle sistemden çıkan kişi sayıları kohort düzeyinde takip edilmektedir.

ILO-PENS, standart şablonlar sunmasının yanı sıra, özellikle aylığa hak kazanma koşulları ile aylık hesaplama formülü unsurları için kullanıcılara emeklilik sistemine özgü özelliklere göre ilgili modüler birimlerde düzenleme yapma imkânı sağlamaktadır. Model ailesi üyeleri arasındaki bağlantılara dikkat edilmesi koşuluyla, diğer model üyelerinde ilgili veriler için daha detaylı hesaplama yapma imkânı da bulunmaktadır. Bu durum modele büyük esneklik sağlamakla birlikte, parametreler arası ilişkilerin karmaşıklaştığı durumlarda modelin birçok kısmının kullanıcı tarafından yeniden düzenlenmesi gerekebilmektedir.

2.2.3.3. İtalya-CAPP_DYN

dağılımsal etkilere ve İtalya’daki sosyal güvenlik reformunun etkilerine modelde daha etkili bir şekilde yer verilebilmektedir.25

2.2.3.4. İtalya-RGS

RGS, temel veri kaynağı idari kayıtlar olan bir standart kohort modelidir. Modelde yaş, cinsiyet, kamu-özel ve farklı statüler ayrımında oluşturulmuş alt gruplar incelenmektedir. Prime esas kazançlarla emekli aylıkları arasındaki lineer olmayan ilişkiler için, modelde özel varyasyon katsayıları ve dağılım fonksiyonları kullanılmaktadır.26

2.2.3.5. Almanya-AVID

AVID, veri kaynağı olarak Alman hanehalklarından seçilmiş bireylerden oluşan örneklemler kullanılan bir dinamik mikrosimülasyon modelidir. Örneklemdeki kişilere, kamu emeklilik sistemi içindeki durumlarına ilişkin detaylı sorular da sorulmaktadır. Veri setinde ayrıca, örneklemdeki kişilerin geçmiş çalışma bilgilerine ve bulundukları hanelere ilişkin veriler de mevcuttur. Modelde, sistemin gelecek yıllardaki nakit hareketlerinin yanı sıra özellikle alt gelir grubundaki kişilerin olası reform senaryoları altında etkilenme düzeyleri de çıktı olarak üretilebilmektedir.27

2.2.3.6. İsveç-SESIM

Veri kaynağı olarak nüfusun yüzde 3’ünün, göçmenlerin yüzde 20’sinden fazlasının içerildiği bir örnekleme sahip LINDA isimli veri setini kullanan SESIM, bir dinamik mikrosimülasyon modelidir. Projeksiyon yılları boyunca her yıl, örneklemdeki kişilerin aile bilgileri de veri setine dâhil edilmektedir. Zengin bir veri

25_{Mazzaferro, 2008:5-6}

26_{Gal et al., s.44, (çevrimiçi), http://www.tdymm.eu/sites/default/files/PENMICRO.pdf}

dağılımsal etkilere ve İtalya’daki sosyal güvenlik reformunun etkilerine modelde daha etkili bir şekilde yer verilebilmektedir.25

2.2.3.4. İtalya-RGS

2.2.3.5. Almanya-AVID

2.2.3.6. İsveç-SESIM

25_{Mazzaferro, 2008:5-6}

26_{Gal et al., s.44, (çevrimiçi), http://www.tdymm.eu/sites/default/files/PENMICRO.pdf}

27_{a.g.e 37-38}

içeriğine sahip olan LINDA veri setinde, kişilerin gelirlerine ilişkin veriler 1968 yılına kadar geriye götürülebilmektedir.28

2.2.3.7. Belçika-MEP

Belçika’daki birinci sütun emeklilik sisteminin aktüeryal dengesinin incelenmesi amacıyla oluşturulmuş olan MEP modeli bir karakteristik temsilci modelidir. Modelde dört adet farazi çalışan için (erkek-kadın, beyaz yakalı-mavi yakalı) modelleme yapılmaktadır.29

2.2.3.8. Polonya-FUS07

FUS07, MS Excel VBA tabanlı deterministik hesaplamalar yapılan bir standart kohort modelidir. Malullük, yaşlılık, ölüm, hastalık ve iş kazası sigortalarının dâhil edildiği modelde, çiftçilerin emeklilik sistemine ilişkin projeksiyonlara yer verilmemektedir. Çiftçiler için Polmodel isimli başka bir model kullanılmaktadır.30

2.2.3.9. Portekiz-ModPensPor

Bir standart kohort modeli olan ModPensPor modelinde, hastalık, analık ve işsizlik sigortası da modele dâhil edilmiştir. Veri kaynağı olarak idari kayıtların kullanıldığı modelde, kohort içinde emekliliğe hak kazanma oranı baz yıl ve sonraki yıllarda sabit alınmaktadır.31

2.2.4. Dünya örneklerinin değerlendirilmesi ve Türkiye için kullanılabilirliği

Belgede Türkiye’de Kamu Emeklilik Sistemlerinin Aktüeryal Modellemesi (sayfa 61-64)