Dergiler / Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi / 2022 / Cilt: 7 - Sayı: 3

Yüksek Hava Kirliliği Yaşanan Ülkelerde Doğumda Yaşam Beklentisi ve Çevresel Bozulma Bağlantısı

Life Expectancy at Birth and Environmental Degradation Link in Countries with High Air Pollution

Sayfa
758–783
Yayın Tarihi
2022-09-30
DOI
—
🏛️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)

Ardılı 10th-90th kantil aralığı için panel kantil regresyon analizi yapılmakta, bulgular heterojenlik varsayımının doğrulandığı durum için robust standart hatalarla tahmin edilerek yorumlanmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, Dünya Hava Kalitesi Raporu’nda (2021) tehlikeli, çok sağlıksız ve sağlıksız hava kirliliği yaşayan ülke kategorilerinde yer alan toplam 32 ülkenin 2000-2019 yılları arasındaki PM2.5 hava kirliliği, kamu sağlık harcamaları, doğurganlık ve ölüm oranlarının doğumda yaşam beklentisi üzerindeki etkilerinin panel kantil regresyon modeli ile incelenmesidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ardılı 10th-90th kantil aralığı için panel kantil regresyon analizi yapılmakta, bulgular heterojenlik varsayımının doğrulandığı durum için robust standart hatalarla tahmin edilerek yorumlanmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu bağlamda doğumda yaşam beklentisini en fazla etkileyen değişkenin doğurganlık oranı, en az etkileyen değişkenin ise PM2.5 hava kirliliği olduğu görülmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2021 Verileri
⚙️Değişkenler:Doğumda Yaşam Beklentisi · PM2.5 Hava Kirliliği · Panel Kantil Regresyon Modeli

Özet

Bu çalışmanın amacı, Dünya Hava Kalitesi Raporu’nda (2021) tehlikeli, çok sağlıksız ve sağlıksız hava kirliliği yaşayan ülke kategorilerinde yer alan toplam 32 ülkenin 2000-2019 yılları arasındaki PM2.5 hava kirliliği, kamu sağlık harcamaları, doğurganlık ve ölüm oranlarının doğumda yaşam beklentisi üzerindeki etkilerinin panel kantil regresyon modeli ile incelenmesidir. Amaç doğrultusunda öncelikle korelasyon analizi, çoklu doğrusal bağlantı, normallik sınamaları ve Hausman testi metodolojileri takip edilmektedir. Ardılı 10th-90th kantil aralığı için panel kantil regresyon analizi yapılmakta, bulgular heterojenlik varsayımının doğrulandığı durum için robust standart hatalarla tahmin edilerek yorumlanmaktadır. Robust standart hatalara sahip tahmin sonuçlarında, model içerisindeki tüm değişkenlerin %5 anlam seviyesinde istatistiksel olarak anlamlı olduğuna ulaşılmaktadır. Sonuçlara göre, PM2.5 hava kirliliğinde, doğurganlık ve ölüm oranlarında meydana gelen %1’lik bir artış doğumda yaşam beklentisini, sırasıyla, ~%0.02, ~%0.17 ve ~%0.09 oranlarında azaltmakta, sağlık harcamalarında meydana gelen %1’lik bir artış ise doğumda yaşam beklentisini ~%0.04 oranında artırmaktadır. Bu bağlamda doğumda yaşam beklentisini en fazla etkileyen değişkenin doğurganlık oranı, en az etkileyen değişkenin ise PM2.5 hava kirliliği olduğu görülmektedir.

Abstract

The aim of this study is to examine the effects of PM2.5 air pollution, public health expenditures, fertility and mortality rates on life expectancy at birth between 2000-2019 in a total of 32 countries, which are in the categories of countries with hazardous, very unhealthy and unhealthy air pollution in the World Air Quality Report (2021), using a panel quantile regression model. Correlation analysis, multicollinearity, normality tests and Hausman test methodologies are followed in line with the aim. Panel quantile regression analysis is performed for the consecutive 10th-90th quantile range, and the findings are interpreted by estimating with robust standard errors for the case where the heterogeneity assumption is confirmed. In the estimation results with robust standard errors, it is reached that all variables in the model are statistically significant at 1% significance level. According to the results, a 5% increase in PM2.5 air pollution, fertility and mortality rates decreases life expectancy at birth by ~0.02%, ~0.17% and ~0.09%, respectively, while a 1% increase in health expenditures increases life expectancy at birth by ~0.04%. In this context, it is seen that the variable that affects life expectancy at birth the most is the fertility rate, and the variable that affects the least is PM2.5 air pollution.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞAHİN, G. (2022). Yüksek Hava Kirliliği Yaşanan Ülkelerde Doğumda Yaşam Beklentisi ve Çevresel Bozulma Bağlantısı. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 3, 758–783. https://ajindex.com/articles/662548

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Acar, T. ve Topdağ, D. (2022). OECD ülkelerinde sefalet endeksi ve ekonomik kalkınma ekseninde sağlık harcamalarının belirleyicileri: Toplamsal olmayan sabit etkili panel kantil regresyon yaklaşımı. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, 82, 267-286. https://doi.org/10.26650/jspc.2022.82.946640
  2. Alharthi, M., Hanif, I. and Alamoudi, H. (2022). Impact of environmental pollution on human health and financial status of households in MENA countries: Future of using renewable energy to eliminate the environmental pollution. Renewable Energy, 190, 338-346. https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.03.118
  3. Bayar, Y., Gavriletea, M.D., Pintea, M.O. and Sechel, I.C. (2021). Impact of environment, life expectancy and real GDP per capita on health expenditures: Evidence from the EU member states. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18, 13176. https://doi.org/10.3390/ijerph182413176
  4. Bilgel, F. and Tran, K.C. (2011). The determinants of Canadian provincial health expenditures: Evidence from a dynamic panel. Applied Economics, 45, 201-212. doi:10.1080/00036846.2011.597726 Chen, F. and Chen, Z. (2021). Cost of economic growth: Air pollution and health expenditure. Science of the Total Environment, 755, 142543. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142543
  5. Cohen, A.J., Brauer, M., Burnett, R., Anderson, H.R., Frostad, J., Estep, K., … Forouzanfar, M.H. (2017). Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: An analysis of data from the global burden of diseases study 2015. Lancet, 389, 1907-1918. doi:10.1016/S0140-6736(17)30505-6
  6. Etchie, T.O., Etchie, A.T., Adewuyi, G.O., Pillarisetti, A., Sivanesan, S., Krishnamurthi, K. and Arora, N.K. (2018). The gains in life expectancy by ambient PM2.5 pollution reductions in localities in Nigeria. Environmental Pollution, 236, 146-157. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2018.01.034
  7. Galvao, A.F. (2011). Quantile regression for dynamic panel data with fixed effects. Journal of Econometrics, 164(1), 142-157. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2011.02.016
  8. Gedikli, A., Erdoğan, S., Kırca, M. and Demir, İ. (2019). An analysis of relationship between health expenditures and life expectancy: The case of Turkey and Turkic Republics. Bilig, 91, 27-52. https://doi.org/10.12995/bilig.9102
  9. Hadei, M., Shahsavani, A., Krzyzanowski, M., Querol, X., Stafoggia, M., Nazari, … Khosravi, A. (2020). Burden of mortality attributed to PM2.5 exposure in cities of Iran; Contribution o