Dergiler / Sosyal Güvence / 2026 / Sayı: Özel Sayı Özel Sayı

Emeklilikte Yaş Şartının Sürdürülebilirliği: “Emeklilikte Yaşa Takılanlar” ve “Emeklilikte Adalet” Kavramlarının Belirginliği Üzerinden Bir Analiz

The Sustainability Of The Age Requirement For Retirement: An Analysis Of The Salience Of The Concepts Of “Getting Stuck To Age Condition At Retirement” And “Justice In Retirement”

Okan Güray Bülbül(ANKARA HACI BAYRAM VELİ ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ)0000-0002-1152-4841
Savaş Gayaker(ANKARA HACI BAYRAM VELİ ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ)0000-0002-7186-1532
Sayfa
94–130
Yayın Tarihi
2025-06-10
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ayrıca bu riskin ilk kez 30 Nisan 2008 ve sonrasında sigortalı olanlar için de süreç içerisinde ortaya çıkacağı düşünülmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sosyal güvenlik sistemlerinin mali ve aktüeryal dengesi açısından emeklilik için gerekli yaş şartı, çok önemli bir belirleyicidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Türkiye’de 2023 yılında hayata geçirilen 7438 sayılı Kanun ile ilk kez 9.9.1999 öncesinde sigortalı olanlar için emeklilikte yaş şartı kaldırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca bu riskin ilk kez 30 Nisan 2008 ve sonrasında sigortalı olanlar için de süreç içerisinde ortaya çıkacağı düşünülmektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2023 Verileri
⚙️Değişkenler:Emeklilikte Yaşa Takılanlar (EYT) · Emeklilikte Adalet · Google Trendler

Özet

Sosyal güvenlik sistemlerinin mali ve aktüeryal dengesi açısından emeklilik için gerekli yaş şartı, çok önemli bir belirleyicidir. Bu nedenle emeklilik için belirlenmiş yaş şartındaki değişiklikler sosyal güvenlik sistemlerinin en zorlu süreçlerini oluşturmaktadır. Türkiye’de 2023 yılında hayata geçirilen 7438 sayılı Kanun ile ilk kez 9.9.1999 öncesinde sigortalı olanlar için emeklilikte yaş şartı kaldırılmıştır. Kamuoyunda bilinen adıyla “Emeklilikte Yaşa Takılanlar”ın taleplerinin siyasi karar merkezleri tarafından karşılanması söz konusu olmuştur. Diğer yandan bu düzenlemenin hayata geçmesiyle birlikte, ilk kez 9.9.1999 ve sonrasında sigortalı olan erkek sigortalıların 60, kadın sigortalıların 58 yaşında yaşlılık aylığına erişebilmeleri yönündeki yasal düzenlemenin sürdürülebilirliği risk altına girmiştir. İlk kez 9.9.1999 ve sonrasında sigortalı olmuş kişiler, 8.9.1999 ve öncesinde ilk kez sigortalı olmuş kadınların 38, erkeklerin 43 yaşında yaşlılık aylığına erişebilmeleri ancak kendileri için 56 ve 58 yaş şartında herhangi bir değişiklik yapılmamasının adaletsizlik yarattığını ve yaş şartının kademelendirilmesi yönündeki beklentilerini kamuoyuyla paylaşmaya başlamışlardır. “Emeklilikte Adalet” sloganı üzerinden örgütlenmeye başlayan bu kesimin taleplerini “Emeklilikte Yaşa Takılanlar” ile benzer biçimlerde kamuoyuyla paylaştıkları görülmektedir. Bu çalışmada “Emeklilikte Yaşa Takılanlar” ve “Emeklilikte Adalet” kavramlarının belirginliği Google Trendler verileri üzerinden analiz edilmiş ve emeklilikte yaş şartının sürdürülememe riski değerlendirilmiştir. Bu çerçevede “Emeklilikte Yaşa Takılanlar” kavramının belirginliği ve değişim noktaları tespit edilerek, “Emeklilikte Yaşa Takılanlar” kavramının belirginliğinin ve değişim noktalarının bu yöndeki yasal düzenlemenin hayata geçmesindeki sürece etkisi, “Emeklilikte Adalet” kavramının belirginliğinin yaşlılık aylığına erişim için gerekli yaş şartının kaldırılmasına yönelik düzenleme sonrası gelişimi ve “Emeklilikte Adalet” kavramının belirginliğinin değişim noktaları üzerinden talep edilen yasal düzenlemenin hayata geçmesine yönelik etkisi olup olmayacağı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda, yaşlılık aylığına erişim için gerekli yaş şartının ilk kez 9.9.1999 ve sonrasında sigortalı olmuş kişiler için sürdürülebilirliğinin “Emeklilikte Adalet” sloganıyla ifade edilen talepleri ortaya koyan kitlenin baskısı ve seçim süreçlerin de bu beklentilere dair popülist kararların alınabilmesi nedeniyle risk altında olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca bu riskin ilk kez 30 Nisan 2008 ve sonrasında sigortalı olanlar için de süreç içerisinde ortaya çıkacağı düşünülmektedir.

Abstract

Retirement age is a very important determinant for the financial and actuarial balance of social security systems. Therefore, changes in retirement age constitute the most challenging processes of social security systems. With the Law No. 7438, which was implemented in Türkiye in 2023, the age requirement for retirement was abolished for those who were insured on or before 8.9.1999. Although the demands of those who are "who are getting stuck to age condition at retirement age", as it is known in the public opinion, have been met by the political decision-making centers, albeit not in all its dimensions. On the other hand, with the implementation of this regulation, the sustainability of the legal arrangement that allows male insured persons who were first insured on or after 9.9.1999 to retire at the age of 60 and female insured persons to retire at the age of 58 has come under risk. People who were insured for the first time on or after 9.9.1999 have begun to publicize their expectations that the fact that women who were insured for the first time on or before 8.9.1999 can retire at the age of 38 and men at the age of 43, but that there is no change in the age requirement of 56 and 58 for them, creates injustice and that the age requirement should be staggered. It is observed that this group, which started to organize around the concept of "Justice in Retirement", shared their demands with the public in a similar manner to those of those who are stuck in retirement age. In this study, the salience of the concepts of “who are getting stuck to age condition at retirement age” and "Justice in Retirement" were analyzed through Google Trends data, and the risk of not being able to maintain the retirement age requirement was evaluated. In this framework, the salience and change points of the concept of “who are getting stuck to age condition at retirement age” were determined and it was tried to predict whether there is a relationship between it and the salience of the concept of "Justice in Retirement", the effect of the change points of the salience of the concept of “who are getting stuck to age condition at retirement age-EYT” on the process of the realization of the legal regulation in this direction, the development of the salience of the concept of "Justice in Retirement" after the regulation to abolish the retirement age requirement, and whether the salience of the concept of "Justice in Retirement" will have an impact on the realization of the legal regulation demanded through the change points. As a result of the analysis, it is concluded that the sustainability of the retirement age requirement is at risk for those who were insured for the first time on or after 9.9.1999 in Türkiye.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Bülbül, O. G., Gayaker, S. (2025). Emeklilikte Yaş Şartının Sürdürülebilirliği: “Emeklilikte Yaşa Takılanlar” ve “Emeklilikte Adalet” Kavramlarının Belirginliği Üzerinden Bir Analiz. Sosyal Güvence, Sayı: Özel Sayı Özel Sayı, 94–130. https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.1691745

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (51)

  1. Alan, T. (2023). Türkiye ve Dünyada Sosyal Güvenlik Sistemlerinin Karşılaştırılması ve Sürdürülebilirlikleri, International Journal of Sustainability, 1 (1), 58–77.
  2. Alper, Y. ve Kılkış, İ. (2015). İş ve Sosyal Güvenlik Hukuku, Bursa: Dora Yayınları.
  3. Ankara Büyükşehir Belediyesi (2025, 29 Nisan). EYT’lilerin GSS Primi İçin Harekete Geçti, https://www.ankara.bel.tr/haberler/mansur-yavas-sozlerini-birer-birer-gerceklestiriyor-14178.
  4. Arıcı, K., (1999). Bataktan Gün Işığına Türk Sosyal Güvenlik Sistemi, Türk Metal Sendikası, Ankara: Türk-Ar.
  5. Arıcı, K., (2024). Emeklilikte Yaşa Takılanlar Meselesi, Legal İş Hukuku ve Sosyal Güvenlik Hukuku Dergisi, Ali Nazım Sözer’e Armağan Özel Sayı (21), 89-116. https://doi.org/10.69838/ISGHD.75495
  6. Aslan, H. (2024). Emeklilikte Yaşa Takılanlar Problemi: Kuşakiçi Dayanışma ve Çatışma Perspektifinden Bir İçerik Analizi. Çalışma ve Toplum, 3 (82), 1127-1165. https://doi.org/10.54752/ct.1517560
  7. Aslan, H. ve Karadeniz, O. (2023). Üniversite Mezunlarının EYT Yasasına
  8. Aydın Özüdoğru, B. (2023). 2023 Yılında Gerçekleşen Kahramanmaraş Merkezli Depremin Etkileri ve Politika Önerileri, TEPAV Politika Notu, No: N202306.
  9. BBC News Türkçe (2025, 4 Mayıs). EYT’de Herhangi Bir Yaş Sınırı Uygulanmayacak, https://www.bbc.com/turkce/live/haberler-turkiye-64106698.
  10. Bolton, R. J., & Hand, D. J. (2002). Statistical fraud detection: A review. Statistical Science, 17 (3), 235–255. https://doi.org/10.1214/SS/1042727940
  11. Bonoli, G. (2001). Political institutions, veto points, and the process of welfare state adaptation, P. Pierson (Ed.), The New Politics of the Welfare State içinde (ss. 238-264). Oxford: Oxford University Press. httpa://doi.org/10.1093/0198297564.003.0009
  12. Boulhol, H. ve Queisser, M. (2023). The 2023 France pension reform. Intereconomics, 58 (3), 130-131.
  13. Bromley‐Trujillo, R. ve Poe, J. (2018). The importance of salience: public opinion and state policy action on climate change, Journal of Public Policy, 40 (2), 280-304. https://doi.org/10.1017/s0143814x18000375
  14. Bulut, M. (2019). Emeklilikte Yaşa Takılma Sorununun Ekonomik Gerekçeler ve “Hak” Kavramı İle Ele Alınması ve Değerlendirilmesi. İş ve Hayat, 5(9), 162-169.
  15. Bülbül, O.G. (2023). Çözümün Getirdiği Yeni Sorun ve Riskler Bağlamında Emeklilikte Yaşa Takılma, Çimento İşveren Dergisi, 37 (3), 8-25.
  16. Ceyhun, E. (2020). 4447 sayılı Kanunun Yirminci Yılında Hizmet Akdine Tabi Sigortalılar Yönünden Yaşlılık Aylığına Hak Kazanma Koşulları ve “EYT”, Mali Çözüm Dergisi, 30 (159), 295-308.
  17. Cural, M. (2016). Türk Sosyal Güvenlik Sisteminin Mali Yapısı ve Sisteme Yapılan Bütçe Transferlerinin Ekonomik Yansımaları, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21 (2), 693-706.
  18. Emeklilikte Adalet Derneği. (2025, 29 Nisan). Hakkımızda, https://www.emadder.org.tr/sayfa-biz-kimiz--51.html.
  19. Emeklilikte Yaşa Takılanlar Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Derneği. (2025, 28 Nisan). Hakkımızda, https://www.eyt.org.tr/hakkimizda/.
  20. Erol, S. (2014). Yaşlılık Sigortası ve Emeklilik Yaşı Tartışması. Kilis 7 Aralık Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1), 40-65.
  21. Gelecek Partisi (2025, 29 Nisan). EYT Sorununun Çözümünde Gelecek Modeli, https://gelecekpartisi.org.tr/duyuru/eyt-sorununun-cozumunde-gelecek-modeli-1623660161
  22. Golenvaux, N., Álvarez, P., Kiossou, H., ve Schaus, P. (2020). An LSTM approach to forecast migration using google trends, KDD 2020 Conference Workshop. https://doi.org/10.1145/1122445.1122456
  23. Gülay, A. (2024). Sağlık ve Emeklilik Ödemelerinin Sosyal Güvenlik Kurumu’nun Finansal Sürdürülebilirliği Üzerindeki Etkisi, Reasürör, 231, 13-28.
  24. Güzel, A., Okur, A. R. ve Caniklioğlu, N. (2020). Sosyal Güvenlik Hukuku, İstanbul: Beta Yayınları.
  25. Jackson, B., Scargle, J. D., Barnes, D., et al. (2005). An algorithm for optimal partitioning of data on an interval, IEEE Signal Processing Letters, 12 (2), 105–108. https://doi.org/10.1109/LSP.2001.838216
  26. Ji, F. (2024). Time series prediction method for meteorological data based on the arima-lstm model. Academic Journal of Science and Technology, 13(1), 193-196. https://doi.org/10.54097/rx3d5d70
  27. Jiang X. (2023). A combined monthly precipitation prediction method based on CEEMD and improved LSTM. Plos One, 18 (7). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0288211
  28. Killick, R., Fearnhead, P., ve Eckley, I. A. (2012). Optimal Detection of Changepoints With a Linear Computational Cost. Journal of the American Statistical Association, 107 (500), 1590–1598. https://doi.org/10.1080/01621459.2012.737745
  29. Kim, H., Kao, C. M., et al. (2009). A Multi-Threshold Sampling Method for TOF PET Signal Processing. Nuclear Instruments & Methods in Physics Research A, 602 (2), 618–621. https://doi.org/10.1016/j.nima.2009.01.100
  30. Kitao, S. (2014). Sustainable social security: Four options. Review of Economic Dynamics, 17 (4), 756-779. https://doi.org/10.1016/j.red.2013.11.004
  31. Li, G. ve Yang, N. (2022). A hybrid sarima‐lstm model for air temperature forecasting. Advanced Theory and Simulations, 6 (2). https://doi.org/10.1002/adts.202200502
  32. Mampaey, M., Tatti, N. ve Vreeken, J. (2011). Tell me what I need to know: Succinctly summarizing data with itemsets. ACM SIGKDD Conference, 573–581. https://doi.org/10.1145/2020408.2020499
  33. Muggeo, V. M. R., & Adelfio, G. (2011). Efficient change point detection for genomic sequences of continuous measurements. Bioinformatics, 27 (2), 161–166. https://doi.org/10.1093/BIOINFORMATICS/BTQ647
  34. Nurdogan, A. K., ve Uluğ, M. (2023). Türkiye’de Sosyal Güvenlik Politikalarının Siyaset Kurumu Tarafından Kullanılmasının Tarihsel Eleştirisi. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, (6) (CEEİK 2023 Özel Sayısı), 79-92. https://doi.org/10.38120/banusad.1381416.
  35. Oğlakçı, B. (2021). Sosyal Medya Madenciliği İle Seçim Coğrafyası: 31 Mart 2019 Yerel Seçimi Örneğinde Ankara, (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  36. Pierson, P. (2000). Increasing returns, path dependence, and the study of politics. American Political Science Review, 94(2), 251–67.
  37. Plecka, D. ve Rutkowska, P. (2016). Social Security as an Instrument for Creating Populist Attitudes, Political Preferences, (13), 115-123. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.4284650
  38. Schwarz, A. (2003). Old age security and social pensions. World Bank: Human Development (Social Protection) Hub.
  39. Scott, A. J., & Knott, M. (1974). A cluster analysis method for grouping means in the analysis of variance. Biometrics, 30 (3), 507. https://doi.org/10.2307/2529204
  40. Sosyal Güvenlik Kurumu (2025, 2 Mayıs). İstatistik Veri Uygulaması, https://veri.sgk.gov.tr/
  41. Staj ve Çıraklık Sigortası Mağdurları Derneği (2025, 30 Nisan). Hakkımızda, https://stajcirak.com/hakkimizda/
  42. Şirin, İ. ve Janssen, F. (2013). İdeal Emeklilik Yaşının Belirlenmesi ve Yaşlanmadaki Gelişmeler: Türkiye Üzerine Bir İnceleme. Sosyal Güvenlik Dergisi, 3 (1), 79-100.
  43. Talih, M., & Hengartner, N. (2005). Structural learning with time-varying components: tracking the cross-section of financial time series. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 67 (3), 321–341. https://doi.org/10.1111/J.1467-9868.2005.00504.X
  44. Tepkileri: Ekşi Sözlük Örneği, Palaz, S. (Ed.), 22. Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Kongresi Özet Bildiri Kitabı içinde, Balıkesir, 77-90.
  45. Tian, N. ve Hu, B. (2024). Ex-warehouse prediction of power materials based on lstm and exponential smoothing, V. Mezhuyev vd. (Ed), Intelligent Transportation and Smart Cities içinde (ss. 289-297). https://doi.org/10.3233/atde240398
  46. Truong, C., Oudre, L. ve Vayatis, N. (2020). Selective review of offline change point detection methods. Signal Processing, 167, 107299. https://doi.org/10.1016/J.SIGPRO.2019.107299
  47. Tuncay, A.C. ve Ekmekçi, Ö. (2019). Sosyal Güvenlik Hukuku Dersleri, İstanbul: Beta Yayınları.
  48. Vineis, P. ve Kriebel, D. (2006). Causal models in epidemiology: past inheritance and genetic future. Environmental Health, 5 (21). https://doi.org/10.1186/1476-069X-5-21
  49. Xu, D., Zhang, Q., Ding, Y., ve Zhang, D. (2021). Application of a hybrid arima-lstm model based on the spei for drought forecasting. Environmental Science and Pollution Research, 29(3), 4128-4144. https://doi.org/10.1007/s11356-021-15325-z
  50. Yao, Y.-C. (1984). Estimation of a noisy discrete-time step function: Bayes and empirical Bayes approaches. The Annals of Statistics, 12 (4), 1434–1447. https://www.jstor.org/stable/2241012
  51. Zeng, Y., Chen, J., Jin, N., Jin, X., ve Du, Y. (2022). Air quality forecasting with hybrid lstm and extended stationary wavelet transform. Building and Environment, 213. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.108822