Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÖnceki çalışmalardan farklı olarak analiz kapsamında ele alınan ülkeler için özellikle işsizlik oranı ve Gini katsayısının incelenmesinin literatüre katkı sağlayacağı umulmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmanın amacı, beklenen yaşam süresini etkileyen faktörlerin farklı gelir grubu ülkeler arasında değişiklik gösterip göstermediğinin belirlenmesidir. Bu amaçla üç farklı gelir grubundan seçilen toplam 15 ülkenin 2000-2017 yılları arasındaki veriler panel eşbütünleşme ve nedensellik analizleri ile incelenmiştir. Çalışmada kamu harcamaları içerisinde kamu sağlık harcamalarının oranı, bebek ölüm oranı, işsizlik oranı, CO2 emisyonu ve Gini katsayısı değişkenlerinin beklenen yaşam süresine etkileri araştırılmıştır. Elde edilen toplu panel sonuçlarına göre bebek ölüm oranı ve Gini katsayısındaki %1’lik artış beklenen yaşam süresini sırasıyla %0.142 ve %0.034 azaltırken, işsizlik oranı ve kamu sağlık harcamalarındaki %1’lik artış ise beklenen yaşam süresini sırasıyla %0.016 ve %0.030 arttırmaktadır. Önceki çalışmalardan farklı olarak analiz kapsamında ele alınan ülkeler için özellikle işsizlik oranı ve Gini katsayısının incelenmesinin literatüre katkı sağlayacağı umulmaktadır.
Abstract
The aim of this study is to determine whether the factors affecting life expectancy vary between countries with different income groups. For this purpose, the data of a total of 15 countries selected from three different income groups between the years 2000-2017 were analyzed with the Ewievs 9 Program. In the study, the effects of the ratio of public health expenditures, infant mortality rate, unemployment rate, CO2 emission and Gini coefficient variables on life expectancy were investigated. According to the collected panel results, a 1% increase in infant mortality rate and Gini coefficient decreases life expectancy by 0.142% and 0.034%, respectively, while a 1% increase in unemployment rate and public health expenditures increases life expectancy by 0.016% and 0.030%, respectively. Unlike previous studies, it is hoped that examining the unemployment rate and Gini coefficient will contribute to the literature for the countries covered in the analysis.