Bu rapor “Türkiye’de Lise Devam Oranının Artırılması için Şartlı Nakit Transferinin (Şartlı Eğitim Yardımı) Etkisinin Güçlendirilmesi (ŞNT II) Teknik Yardım Projesinin” Müdahale 3.2 bileşeni çerçevesinde Türkiye’de gelecekteki Sosyal Yardım/ŞNT talebini öngörmek amacıyla hazırlanmıştır.

Bu projede Türkiye’de yoksullukla mücadele amacıyla devlet tarafından sağlanan Şartlı Nakit Transferi (ŞNT) programının bir parçası olan Şartlı Eğitim Yardımı (ŞEY) talebi incelenmiştir. ŞEY programı, sosyal güvencesi olmayan ve ihtiyaç sahibi ailelere, çocuklarının eğitime devam etmeleri şartıyla yapılan yardımları içerir. ŞEY’in temel amaçları; okullaşma oranlarını arttırmak, böylece beşerî sermayeyi iyileştirerek kalkınmaya katkıda bulunmaktır.

ŞEY talebini belirleyen değişkenleri tespit etmek amacıyla nitel ve nicel yöntem olmak üzere karma desenli araştırma yöntemi kullanılmıştır. İlk aşamada ŞEY programının faydalanıcı sayısı yüksek olan ve bölgesel temsili sağlayan 12 şehir seçilmiştir. Her bir şehirde ŞEY uygulamasında görev alan veya uygulayıcı aktör olan katılımcıların görüşlerini paylaştığı çalıştaylar gerçekleştirilmiştir. Çalıştaylarda ilk olarak ŞEY programına olan mevcut talebi oluşturan faktörlere yönelik katılımcıların görüşleri öğrenilmiştir. Böylelikle güncel olarak ŞEY talebini belirleyen kavramlara dair bir tablo ortaya çıkmıştır. Sonrasında ise ŞEY’e talebi arttırabilecek veya azaltabilecek sosyal, ekonomik, demografik ve kültürel olgulara dair katılımcıların fikirleri sorulmuştur. Bu olguların kısa, orta ve uzun vadede oluşabilecek risklerle eşleştirilmesi istenmiştir. ŞEY’e yönelik talebin hem mevcut durumda hem de geleceğe dair değişkenleri belirlemeleri, katılımcıların deneyim ve gözlemlerine dayandırılmaktadır. Ayrıca her bir şehrin kendine özgü sosyoekonomik özellikleri de değerlendirmede dikkate alınmıştır.

Çalıştaylarda katılımcıların görüşlerine göre ŞEY talebini mevcut durumda belirleyen başlıca faktörler:

• Muhtaçlık
• İşsizlik
• Engellilik
• Hane kompozisyonu
• Eğitim düzeyi
• Faydalanılan sosyal yardım program sayısı

şeklindedir.

Gelecek dönemde ŞEY talebine yönelik değerlendirmelerde ise talebi arttıracak unsurların yanı sıra, talebi azaltacak unsurlar da vurgulanmıştır. Şehirlere göre talepte etkili olabileceği düşünülen sosyoekonomik değişkenler farklılık gösterdiği gibi 12 şehirde talebe yönelik ortak değişkenler ortaya çıkmıştır. Bu değişkenler;

• Madde kullanım oranı
• Suç oranı
• Boşanma oranı
• Tek ebeveynli hane oranı
• Göç oranı
• Yardım miktarı
• Yardım programlarının sayısı
• Eğitim düzeyi (Net okullaşma oranı, yükseköğretim mezun sayısı)
• Ekonomik büyüme
• Eğitim düzeyi
• İstihdam oranı
• İşsizlik oranı
• Çocuk işçiliği oranı
• Enflasyon
• Hane kompozisyonu

şeklinde belirtilmiştir. Nitel söz dizilimlerinden değişkenlere dönüştürülen oluşturulan bu göstergeler, ekonomi, aile yapısı (boşanmış, tek ebeveynli, büyükanne/büyükbaba yanında kalan çocuk sayısı) ve eğitim göstergeleriyle temsil edilebilir. Bu değişkeleri nicel analizde kullanılabilmesi için yoksulluk endeksi, insani gelişmişlik endeksi, işsizlik oranı ve nüfus kullanılmıştır.

Bu araştırmanın nicel araştırma yöntemi kullanılarak yürütülen kısmında ise Türkiye’de gelecekteki ŞEY talebini öngörmek için çeşitli istatistiksel modeller kullanılarak kapsamlı bir analiz yapılmıştır. Proje, ŞEY’e olan talebi 2025, 2030, 2035 ve 2040 yıllarında öngörmeyi amaçlamıştır. Analizlerde, zaman serisi verileri ve çeşitli tek ve çok değişkenli öngörü modelleri kullanılmıştır.

ŞEY’e olan talep şartlı eğitim yardımına başvuru sayısı ile ölçülmüştür. ŞEY talep verileri 2013 Temmuz – 2023 Ekim dönemi için aylık olarak T.C. Aile ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı’ndan temin edilmiştir. Modellemede ŞEY başvuru sayısı doğrudan kullanılmamış olup, 1 milyon nüfus başına ŞEY başvuru sayısı kullanılmıştır. 2014-2022 döneminde ŞEY başvuru sayısı belirgin bir eğilim içermemekte, zaman boyunca başvuru sayısı değer olarak nispeten zaman eksenine paralel bir davranış göstermektedir. Bu nedenle, başvuru sayısının doğrudan açıklanan değişken olarak modellenmesi, anlamlı açıklayıcı değişken olmamasına yol açabilecektir. Bu durum, özellikle bir zaman serisi regresyon modeli olarak kurulan ve bu çalışmada da üzerinde çalışılan ARDL ve benzeri modellerde bir sorun oluşturacaktır. Ancak başvuru sayısı göreceli olarak zaman boyunca nispeten statik kalmakla birlikte, nüfus başına başvuru sayısının bir dinamikliği söz konusudur. Bu nedenle, başvuru talebinin öngörü değerleri dolaylı olarak milyon nüfus başına başvuru sayısının açıklanan değişken olarak alınmasıyla elde edilmiştir.

Çalışmanın metodolojisinde, tek değişkenli ve çok değişkenli öngörü modelleri kullanılmıştır:

1. Tek değişkenli öngörü modelleri
2. Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama (ARIMA)
3. Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağı (MLP)
4. Çok değişkenli öngörü modelleri
5. Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif Model (ARDL)

Tek değişkenli modellere alternatif olarak öngörü başarısını iyileştirmesi beklenen iki hibrit model daha ele alınmıştır: CEEMDAN-ARIMA ve CEEMDAN-MLP. Tüm modellerin kestirim performansının değerlendirilmesinde RMSE, MAE ve MAPE kriterleri kullanılmıştır.

Tüm öngörü modellerinde nüfus başına ŞEY başvuru sayısı serisi 2013:07-2021:09 arası dönem eğitim verisi, geriye kalan 2021:10-2023:10 arası dönem test verisi olmak üzere 2 parçaya ayrıştırılmış ve test verisi kullanılarak öngörü modellerinin performansı karşılaştırılmıştır.

Çok değişkenli öngörü modeli ARDL’de Sen-Shorrocks-Thon (SST) yoksulluk endeksi, İnsani Gelişme Endeksi (İGE) ve işsizlik oranı açıklayıcı değişkenler olarak modele dahil edilmiştir. Üç açıklayıcı değişken için de hibrit CEEMDAN-ARIMA modeli ile 2040 yılına kadar projeksiyonlar gerçekleştirilmiştir.

Analiz sonuçlarına göre, tek değişkenli öngörü modellerinden hibrit CEEMDAN-MLP modeli RMSE, MAE ve MAPE kriterine göre en iyi öngörü performansına sahiptir (Tablo 7). MAPE değeri dikkate alındığında CEEMDAN-MLP modelinin MLP modeline göre öngörü başarısı %7.69 daha yüksektir. Bu sonuç hibrit modellerin öngörü performansını arttırdığı beklentisini doğrulamaktadır.

Diğer taraftan, çok değişkenli öngörü modellerinden ARDL modeli, yani SST, İGE ve işsizlik oranı değişkenlerin açıklayıcı değişken olarak yer aldığı model en iyi öngörü performansına sahip modeldir. MAPE kriterine dikkate alındığında işsizlik oranının yer almadığı ARDL-1 modeline göre ARDL-2 modelinin öngörü başarısı %11.86 oranında iyileşmektedir. Bu sonuç işsizlik oranının ŞNT talebi öngörüsünde başarılı bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir.

ŞEY başvuru talebi üç senaryo altında öngörülmüştür. Bu senaryolar normal, alt ve üst olarak adlandırılmıştır. Senaryolar için öngörüler en iyi performansa sahip CEEMDAN-MLP ile birlikte değişkenler arasındaki yapısal ilişkiye dayanan ve yine öngörü performansı oldukça tatmin edici olan ARDL için de verilmiştir. Her bir senaryo nüfus ve işsizlik oranı için ayrı ayrı oluşturulmuştur. Normal senaryoda ŞEY’e olan talep öngörüleri medyan nüfus ve işsizlik oranı için nokta tahmin değerleri kullanılarak yapılmıştır. Alt ve üst senaryolarda ise nüfusun ve işsizlik oranının kestirim aralıkları kullanılmıştır.

• Nüfus bazlı senaryolar sonucunda, 2040 yılında ŞEY başvuru sayısının alt senaryoda 420 bin kişiye, normal senaryoda 441 bin kişiye ve üst senaryoda ise 463 bin kişiye ulaşması beklenmektedir.
• İşsizlik oranı bazlı senaryolar sonucunda 2040 yılında ŞEY başvuru sayısının alt senaryoda 337 bin kişiye, normal senaryoda 479 bin kişiye ve üst senaryoda ise 680 bin kişiye ulaşması beklenmektedir.
• Hem nüfus hem de işsizlik oranının birlikte ele alındığı senaryolar için 2040 yılında ŞEY başvuru sayısının alt senaryoda 320 bin kişiye, normal senaryoda 478 bin kişiye ve üst senaryoda ise 713 bin kişiye çıkacağı öngörülmektedir.

Sonuç olarak, bu projenin bulguları, Türkiye’deki ŞEY programının etkinliğini artırmak ve gelecekteki talep artışlarına veya azalışlarına hazırlıklı olmak için önemli bilgiler sağlamaktadır. Hükümet ve ilgili kurumlar, bu analizleri kullanarak sosyal yardım politikalarını ve kaynak dağılımını daha etkin bir şekilde planlayabilir ve uygulayabilirler. Nitel araştırma sonucunda elde edilen bulgularda da ekonomik ve sosyal göstergeler açısından işsizlik, istihdam ve nüfus yapısı kavramlarının ŞEY talebinde belirleyici olduğu görülmüştür. Bu bağlamda,

• Sosyal yardım faydalanıcılarının ŞEY talebine yönelik ilgisinde işsizlik ve istihdam özellikleri belirleyici olduğu için hane üyelerinin iş ve meslek profilleri oluşturulmalıdır.
• Mevcut durumda İŞKUR ile yürütülen sosyal yardım faydalanıcılarının istihdama yönlendirilmesi süreci, hanenin yardıma muhtaç duymayacak şekilde güçlendirilerek yürütülmelidir.
• ŞEY faydalanıcısı olabilmek için hanede sosyal güvence bulunmaması şartı, yardım ve istihdam arasındaki bağlantıda sorun oluşturmaktadır. Gelecek dönemde yararlanma kriterlerinin aynı kalması durumunda yardım talebini belirleyecek olan değişkenlerden birisinin kayıt dışı istihdam oranı olması beklendiği için istihdam ve ŞEY arasındaki bağ güçlendirilmelidir.
• İşsizlik oranındaki artışın ŞEY talebini de arttıracağı beklentisi, ŞEY dâhil olmak üzere sosyal yardım programlarından faydalanıcı hanelerde çalışabilecek durumda olan hane üyelerinin işe yönlendirmelerinin yanı sıra istihdam süreci uzun dönemli izlenmelidir.
• Nüfus yapısı kapsamında hanelerin kompozisyonu, suç oranı, madde bağımlılık oranı, yardım alma alışkanlığı, sağlık göstergeleri ve eğitim düzeyi gibi farklı ve çeşitli göstergelerin ŞEY talebini etkilemesi öngörülmektedir. Bu nedenle, özellikle çocukların özne olduğu ŞEY gibi sosyal yardım programlarında hane bütüncül olarak ve sosyal hizmetler aracılığıyla izlenmeli ve desteklenmelidir.
• Tek ebeveynli hane sayısının artışı ve boşanma oranı, orta ve uzun vadede ŞEY talebine yansıması beklendiğinden yardımdan faydalanan hanelerdeki ebeveynler için aile eğitimleri önerilmektedir.
• ŞEY faydalanıcısı olan ve birçok sosyal yardım programından uzun süreli faydalanan hanelere özel sosyoekonomik özelliklerin güçlendirecek uygulamalara ihtiyaç bulunmaktadır. ŞEY talebini arttıran ve arttırması beklenen unsur olarak ifade edilen sosyal yardımlardan faydalanma alışkanlığı, yoksulluğu bir aile için uzun süreli kalıcı bir özellik haline getirmektedir.
• ŞEY miktarının arttırılmasının bu yardım programına olan talebi de yükselteceğine dair bir ortak bir görüş bulunmaktadır. Bu yardım miktarının arttırılmasından ziyade çocukların okullaşmasını kolaylaştıracak eşik değerin bulunmasına dair çalışmalar yapılmalıdır.
• Mevcut durumda ŞEY faydalanıcısı olan hanelerde ebeveynlerin eğitim düzeyi düşüktür. Ailelerin eğitime dair farkındalıklarının geliştirilmesinin uzun vadede ŞEY talebini azaltacağı öngörülmektedir. Bunun için ŞEY kriterlerine ailelere belirli aralıklarla yardımın içeriği ve önemiyle ilgili bilgilendirme yapılmalıdır.
• ŞEY talebini azaltması beklenen unsur olarak ifade edilen şehirlerde sanayi ve turizm sektörlerindeki gelişme çocuk işçiliği sorununu da beraberinde getirmektedir. Alt gelirli veya akademik eğitim yerine mesleki eğitimi tercih eden ailelerin çocukları MESEM’lere yönlendirilmelidir.
• Hane üyelerinin sağlık göstergeleri, hane gelirini ve refah düzeyini etkilediği için dolaylı olarak bu durum ŞEY talebine yansımaktadır. Kronik hastalığı olan, bakıma muhtaç, yaşlı ve/veya engelli bireyin olduğu hanelerin mevcut durumda ŞEY’e yönelik ilgisi yüksektir. Gelecek dönemde de sağlık göstergeleri açısından kırılganlık düzeyi yüksek olan hanelerin ŞEY talebini arttıracağı öngörüsüne dayanarak bu hanelerdeki kırılgan özellikteki bireylerin sağlıkla ilgili tüm süreçleri izlenmelidir.