SavedAdd your journal

Journals / Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi / 2025 / Cilt: 28 Sayı: 4

DETERMINANTS OF CRUDE MORTALITY RATE IN TURKİYE: EVIDENCE FROM PANEL DATA

TÜRKİYE’DE KABA ÖLÜM HIZININ BELİRLEYİCİLERİ: PANEL VERİDEN KANITLAR

Seval Selvi Sarıgül(ERZİNCAN BİNALİ YILDIRIM ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8363-3097
Sinan Bulut(ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-5893-1762
Murat Konca(ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-6830-8090
Özlem Tunca(ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ)0009-0000-9472-017X
Pages
559–578
Publication Date
2025-12-24
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In the Central Anatolia, Aegean, and Marmara regions, the crude death rate was found to be statistically significantly higher compared to the Southeastern Anatolia Region (p<0.05).

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study examined various factors thought to have an impact on the crude death rate in Turkiye.
📊
Key Findings & Data:Data from 81 provinces in Turkiye were used.
💡
Conclusion & Impact:In the Central Anatolia, Aegean, and Marmara regions, the crude death rate was found to be statistically significantly higher compared to the Southeastern Anatolia Region (p<0.05).
🔬Design:Lab & Field Experiment
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Kaba Ölüm Hızı · Panel Veri · Havuzlanmış En Küçük Kareler

Abstract

This study examined various factors thought to have an impact on the crude death rate in Turkiye. Data from 81 provinces in Turkiye were used. The independent variables of the study were the categorical variables representing the novel coronavirus SARS-CoV-2 outbreak and the regions in which the provinces are located, as well as the number of physicians per 1,000 people, the number of hospital beds per 100,000 people, the crude birth rate, the per capita income, the literacy rate, the amount of municipal waste per capita, and the electricity consumption per capita in kilowatt-hours. Data were obtained from the Turkish Statistical Institute database and cover the years 2016, 2018, and 2020. Pooled least squares and robust regression analyses were used in the study. The analyses revealed that the number of physicians per 1,000 people, the crude birth rate, the per capita income, and the per capita electricity consumption had a significant negative effect on the crude death rate (p 0.05). In the Central Anatolia, Aegean, and Marmara regions, the crude death rate was found to be statistically significantly higher compared to the Southeastern Anatolia Region (p<0.05).

Özet

Bu çalışma, Türkiye’de kaba ölüm hızı üzerinde etkisi olduğu düşünülen çeşitli faktörleri incelemektedir. Bu kapsamda, Türkiye’de bulunan 81 ile ait veriler kullanılmıştır. Çalışmanın bağımsız değişkenleri, yeni nesil koronavirüs SARS-CoV-2 salgınını temsil eden kategorik değişken ve illerin yer aldığı bölgeleri temsil eden kategorik değişkenlerle birlikte illerde, 1.000 kişi başına düşen hekim sayısı, 100.000 kişi başına düşen hastane yatağı sayısı, kaba doğum hızı, kişi başına düşen gelir, okuryazar oranı, kişi başına düşen belediye atık miktarı ve kilovatsaat olarak kişi başına düşen elektrik tüketimidir. Veriler, Türkiye İstatistik Kurumu veri tabanından alınmış olup 2016, 2018 ve 2020 yıllarını kapsamaktadır. Çalışmada havuzlanmış en küçük kareler ve dayanıklı regresyon analizleri kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda 1.000 kişiye düşen hekim sayısı, kaba doğum hızı, kişi başına düşen gelir ve kişi başına düşen elektrik tüketiminin kaba ölüm hızını negatif yönde anlamlı bir şekilde etkilediği belirlenmiştir (p 0,05). İç Anadolu, Ege ve Marmara bölgelerinde Güneydoğu Anadolu Bölgesi’ne kıyasla kaba ölüm hızı istatistiksel olarak anlamlı şekilde daha yüksek bulunmuştur (p<0,05).

🔖

Cite This Article

Sarıgül, S. S., Bulut, S., Konca, M., Tunca, Ö. (2025). DETERMINANTS OF CRUDE MORTALITY RATE IN TURKİYE: EVIDENCE FROM PANEL DATA. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, Cilt: 28 Sayı: 4, 559–578. https://doi.org/10.61859/hacettepesid.1561624

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (66)

  1. Agamy, M. A., & Khmar, E. H. (2023). Modern robust m-estimation of the gamma distribution with extreme observations. Scientific Journal for Financial and Commercial Studies and Research, 4(2), 621-641.‎
  2. Akbulut, Ö., & Çapık, C. (2022). Çok değişkenli istatistiksel analizler için örneklem büyüklüğü. Journal of Nursology, 25(2), 111-116.
  3. Ancona, C., Badaloni, C., Mataloni, F., Bolignano, A., Bucci, S., Cesaroni, G.,. & Forastiere, F. (2015). Mortality and morbidity in a population exposed to multiple sources of air pollution: A retrospective cohort study using air dispersion models. Environmental Research, 137, 467-474. Doi: 10.1016/j.envres.2014.10.036
  4. Asghar, N., Amjad, M. A., & Rehman, H. U. (2023). Analyzing the impact of access to electricity and biomass energy consumption on infant mortality rate: A global perspective. Environmental Science and Pollution Research, 30(11), 29550-29565. https://doi.org/10.1007/s11356-022-24144-9
  5. Atılgan, D., & İspir, T. (2022). Yapısal kırılmalar altında bebek ölüm oranını etkileyen faktörler: Afrika ülkelerinden kanıtlar. Business Economics and Management Research Journal, 5(3), 234-244.
  6. Bal, C. (2012). Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemler. Yılmaz, V. (Ed.). Tıbbi İstatistik içinde (Ünite 4). Anadolu Üniversitesi Yayınları. Eskişehir.
  7. Baltagi B. H. (2005). Econometric analysis of panel data. Third Edition Wiley & Sons.
  8. Barlas, E., Şantaş, F., & Kar, A. (2014). Türkiye’de bölgesel bebek ölüm hızlarının sağlık ekonomisi perspektifinden karşılaştırmalı analizi. Uluslararası Avrasya Ekonomileri Konferansı, 1-10.
  9. Bayati, M., Vahedi, S., Esmaeilzadeh, F., Kavosi, Z., Jamali, Z., Rajabi, A., & Alimohamadi, Y. (2016). Determinants of maternal mortality in Eastern Mediterranean region: A panel data analysis. Medical Journal of the Islamic Republic of Iran, 30, 360.
  10. Begashaw, G. B. & Yohannes, Y. B. (2020). Review of outlier detection and identifying using robust regression model. International Journal of Systems Science and Applied Mathematics, 5(1), 4-11.
  11. Bonanad, C., García-Blas, S., Tarazona-Santabalbina, F., Sanchis, J., Bertomeu-González, V., Fácila, L.,. & Cordero, A. (2020). The effect of age on mortality in patients with COVID-19: A meta-analysis with 611,583 subjects. Journal of the American Medical Directors Association, 21(7), 915-918. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2020.05.045
  12. Breusch, T. S. & Pagan, A. R. (1980). The Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.
  13. Çomak, N. & Özkul, O. (2020). Türkiye'nin corona virüs pandemisini önleme çalışmalarının karşılaştırmalı bir analizi. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (EK SAYI (2020)), 101-126.
  14. Demirtaş, Z. & Metintaş, S. (2017). Türk Cumhuriyetlerinde anne çocuk sağlığı göstergelerinin ekonomik ve doğurganlık özellikleri açısından değerlendirilmesi. ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisi, 2(1), 16-25.
  15. Evirgen, Ö. (2023). Türkiye’de cepten yapılan sağlık harcamaları ile kamu sağlık harcamalarının ölüm oranları üzerine etkileri: Bölgesel analiz. Başkent Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, 8(1), 73-87.
  16. Fişek, N. (1982). Sağlık hizmetleri ve işçi sağlığı ailelerinin sağlık sorunları. Prof. Dr. Nusret Fişek’in Kitaplaşmamış Yazıları-I Sağlık Yönetimi. Türk İş Yayınları. Ankara.
  17. Fuchs, V. R. (1993). The future of health policy. Harvard University Press.
  18. Gohlke, J. M., Thomas, R., Woodward, A., Campbell-Lendrum, D., Prüss-Üstün, A., Hales, S., & Portier, C. J. (2011). Estimating the global public health implications of electricity and coal consumption. Environmental Health Perspectives, 119(6), 821-826.
  19. Gökhan, K. (2023). Mekânsal ekonometri analizi ile Türkiye’de bölgeler arası bebek ölüm oranı belirleyicileri üzerine bir inceleme. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, 38, 149-170.
  20. Güneri, Ö. İ., İncekırık, A., & Durmuş, B. (2021). Comparison of some robust regressıon methods in case of outlier. New Era Internatıonal Journal of Interdıscıplınary Socıal Researches, 6(11), 33-51.
  21. Hahn, R. A. (2021). What is a social determinant of health? Back to basics. Journal of Public Health Research, 10(4), jphr-2021.
  22. Hausman, J. A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1251-1271.
  23. He, M., Hao, X., Zhang, Y., & Meng, F. (2021). Forecasting stock return volatility using a robust regression model. Journal of Forecasting, 40(8), 1463-1478.
  24. Huber, P. J. (1973). Robust regression: Asymptotics, conjectures and Monte Carlo. Ann. Stat., 1, 799- 821.
  25. Huber, P. J. (1981). Robust statistics. John Wiley & Sons, New York.
  26. Khan, D. M., Yaqoob, A., Zubair, S., Khan, M. A., Ahmad, Z., & Alamri, O. A. (2021). Applications of robust regression techniques: An econometric approach. Mathematical Problems in Engineering, 1-9.
  27. Kıral, E. (2024). Türkiye’de bölgelere göre kaba ölüm oranı analizi-I. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 10(1), 65-80.
  28. Kıral, G. & Çelik, C. (2018). Panel veri analizi ve kümeleme yöntemi ile Türkiye’de konut talebinin incelenmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 32(4), 1009-1026.
  29. Konca, M. (2024). Sağlık yatırımları, sezaryen oranları ve bebek ölüm hızı ilişkisi: Bir Panel Veri Analizi Yaklaşımı. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(27), 223-238.
  30. Koncak, A. & Konat, G. (2023). Mekânsal ekonometri analizi ile Türkiye’de bölgeler arası bebek ölüm oranı belirleyicileri üzerine bir inceleme. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, 38, 149-170.
  31. Lüleci, D., Ada, D., & Kılıç, B. (2024). Türkiye'de sağlık hizmeti göstergeleri ve sosyoekonomik faktörlerin bebek ölüm hızına etkisi: İl düzeyinde ekolojik bir analiz. Halk Sağlığı Araştırma ve Uygulamaları Dergisi, 2(1), 44-50.
  32. Mataloni, F., Badaloni, C., Golini, M. N., Bolignano, A., Bucci, S., Sozzi, R.,. & Ancona, C. (2016). Morbidity and mortality of people who live close to municipal waste landfills: A multisite cohort study. International Journal of Epidemiology, 45(3), 806-815.
  33. Mehraeen, E., Karimi, A., Barzegary, A., Vahedi, F., Afsahi, A. M., Dadras, O.,. & Jahanfar, S. (2020). Predictors of mortality in patients with COVID-19–A systematic review. European Journal of Integrative Medicine, 40, 101226. https://doi.org/10.1016/j.eujim.2020.101226
  34. Niu, S., Jia, Y., Wang, W., He, R., Hu, L., & Liu, Y. (2013). Electricity consumption and human development level: A comparative analysis based on panel data for 50 countries. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 53, 338-347.
  35. Novignon, J., Olakojo, S. A., & Nonvignon, J. (2012). The effects of public and private health care expenditure on health status in sub-Saharan Africa: New evidence from panel data analysis. Health Economics Review, 2, 1-8.
  36. Osmanoğlu, A., & Aydın, A. F. (2022). Türkiye’de Bölgeler Arası Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Farklarının Azaltılmasına Yönelik Politikalar: Güneydoğu Anadolu Projesi’nin (GAP) İncelenmesi. Aurum Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 161-182.
  37. Pedace, R. (2016). https://www.dummies.com/article/business-careersmoney/business/economics/econometrics-and-the-log-log-model-156386/. Erişim Tarihi: 16.09.2024.
  38. Robinson, J. J., & Wharrad, H. (2001). The relationship between attendance at birth and maternal mortality rates: an exploration of United Nations' data sets including the ratios of physicians and nurses to population, GNP per capita and female literacy. Journal of Advanced Nursing, 34(4), 445-455. https://doi.org/10.1046/j.1365-2648.2001.01773.x
  39. Romanelli, A. M., Bianchi, F., Curzio, O., & Minichilli, F. (2019). Mortality and morbidity in a population exposed to emission from a municipal waste incinerator: A retrospective cohort study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(16), 2863. https://doi.org/10.3390/ijerph16162863
  40. Russo, L. X., Scott, A., Sivey, P., & Dias, J. (2019). Primary care physicians and infant mortality: Evidence from Brazil. PLoS One, 14(5), e0217614.
  41. Sahu, D., Nair, S., Singh, L., Gulati, B. K., & Pandey, A. (2015). Levels, trends & predictors of infant & child mortality among Scheduled Tribes in rural India. The Indian Journal of Medical Research, 141(5), 709-719.
  42. Saurabh, S., Sarkar, S., & Pandey, D. K. (2013). Female literacy rate is a better predictor of birth rate and infant mortality rate in India. Journal of Family Medicine and Primary Care, 2(4), 349- 353.
  43. Sayilgan, G. & Süslü, C. (2011). Makroekonomik faktörlerin hisse senedi getirilerine etkisi: Türkiye ve gelişmekte olan piyasalar üzerine bir inceleme. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 5(1), 73-96.
  44. Shobande, O. A. (2020). The effects of energy use on infant mortality rates in Africa. Enviromental Sustain Indicators 5,100015. https://doi.org/10.1016/j.indic.2019.100015
  45. Şahbaz, H. (2023). Coğrafi bir bakış açısıyla 2009-2019 döneminde Türkiye’deki ölümler. Doğu Coğrafya Dergisi, 28(49), 63-73. https://doi.org/10.5152/EGJ.2023.22014
  46. Şantaş, F., Şantaş, G., & Demirgil, B. (2021). Kamu sağlık harcamasının üç temel sağlık göstergesine etkisi: OECD ülkeleri üzerine bir panel regresyon analizi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(21), 73-84.
  47. Tabar, Ç. & Karaş, G. (2021). Vergilerin demokrasi üzerindeki etkisi: OECD ülkeleri örneği. International Journal of Social Inquiry, 14(1), 255-275.
  48. Taylor, M. (2022). https://www.vexpower.com/brief/log-logmodel#:~:text=A%20log%2Dlog%20model%20is,otherwise%20difficult%20to%20measure%20accurately. Erişim Tarihi: 17.09.2024.
  49. Tekkeli, A. B., Üge, M. A., & Arslan, M. S. (2022). Aykırı değerler içeren VLF verilerinin süzgeçlenmesinde budanmış ortalama, Empirik Mod Ayrışımı ve dayanıklı regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 24(70), 7-18.
  50. Tian, F. & Pan, J. (2021). Hospital bed supply and inequality as determinants of maternal mortality in China between 2004 and 2016. International Journal for Equity in Health, 20, 1-15.
  51. Türkiye İstatistik Kurumu (2024). https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=149&locale=tr. Erişim Tarihi: 10.09.2024.
  52. Türkiye İstatistik Kurumu (2024). https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Istatistiklerle-Yaslilar-2024-54079. Erişim Tarihi: 13.07.2025
  53. Tüzün, H. (2021). Türkiye'de bebek ölüm oranı ve beş yaş altı ölüm oranıyla ilgili faktörler: İl verileriyle ekolojik bir çalışma. Çocuk Dergisi, 21(3), 221-230. https://doi.org/10.26650/jchild.2021.993630
  54. Wang, L. (2003). Determinants of child mortality in LDCs: Empirical findings from demographic and health surveys. Health Policy, 65(3), 277-299. https://doi.org/10.1016/S0168-8510(03)00039-3
  55. Wilkinson, R. G. & Marmot, M. (Eds.). (2003). Social determinants of health: the solid facts. World Health Organization.
  56. Wooldridge J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. Second Edition MIT Press.
  57. World Bank Group, (2022). Death rate, crude. https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.CDRT.IN?end=2022&start=1960
  58. World Health Organization (2020). Life expectancy and Healthy life expectancy Data by country https://apps.who.int/gho/data/view.main.SDG2016LEXv?lang=en
  59. Xiao, F., Mei, L., & Jiang, Q. (2022). Urban-rural differences in China’s crude death rate changes. BMC Public Health, 22(1), 399.
  60. Yağış, O., & Kılıç, C. (2023). Terörizmin doğrudan ve dolaylı (portföy) yabancı sermaye yatırımları üzerindeki etkisi: Seçilmiş gelişmekte olan ve gelişmiş ülkeler için panel veri analizi. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 18(2), 65-82.
  61. Yetim, B., Demirci, Ş., Konca, M., İlgün, G., & Çilhoroz, Y. (2021). Türkiye’de bebek ölüm hızının sosyoekonomik belirleyicileri. Sosyoekonomi, 29(47), 367-381.
  62. Zhao, P., Han, X., You, L., Zhao, Y., Yang, L., & Liu, Y. (2020). Maternal health services utilization and maternal mortality in China: A longitudinal study from 2009 to 2016. BMC Pregnancy and Childbirth, 20, 1-10.
  63. Ancona, C., Badaloni, C., Mataloni, F., Bolignano, A., Bucci, S., Cesaroni, G.,. & Forastiere, F. (2015). Mortality and morbidity in a population exposed to multiple sources of air pollution: A retrospective cohort study using air dispersion models. Environmental Research, 137, 467-474. Doi: 10.1016/j.envres.2014.10.036
  64. Bonanad, C., García-Blas, S., Tarazona-Santabalbina, F., Sanchis, J., Bertomeu-González, V., Fácila, L.,. & Cordero, A. (2020). The effect of age on mortality in patients with COVID-19: A meta-analysis with 611,583 subjects. Journal of the American Medical Directors Association, 21(7), 915-918. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2020.05.045
  65. Mataloni, F., Badaloni, C., Golini, M. N., Bolignano, A., Bucci, S., Sozzi, R.,. & Ancona, C. (2016). Morbidity and mortality of people who live close to municipal waste landfills: A multisite cohort study. International Journal of Epidemiology, 45(3), 806-815.
  66. Mehraeen, E., Karimi, A., Barzegary, A., Vahedi, F., Afsahi, A. M., Dadras, O.,. & Jahanfar, S. (2020). Predictors of mortality in patients with COVID-19–A systematic review. European Journal of Integrative Medicine, 40, 101226. https://doi.org/10.1016/j.eujim.2020.101226