Afrika Ülkelerinin Yaşam Beklentilerini Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Analiziyle Belirlenmesi

Abstract

Çalışmanın amacı, 2010-2017 arası sekiz yıl boyunca 32 Afrika Ülkesinin yaşam beklentisini etkileyen faktörleri belirlemektedir. Yaşam beklentisini etkileyen faktörlerin belirlenmesine ilişkin pek çok çalışma vardır, ancak bunlar düşük gelirli ülkelerden (özellikle Afrika Ülkeleri) ziyade gelişmiş ülkelere (yüksek gelirli ülkeler) ilişkin çalışmalardır. Gelişmiş ülkelere ilişkin yapılan çalışmalar, özellikle Afrika Ülkeleri için bu araştırmanın yapılmasında ilham ve motive kaynağıdır. Çalışma, veri analizi için hem Sabit hem de Rastgele etki modellerini incelemeyi ve en uygun model seçimini kapsamaktadır. Modele alınan tüm açıklayıcı değişkenlerin, yaşam beklentisini önemli ölçüde etkilediği ortaya konmuştur. Ölüm oranı, kentleşme (kentsel nüfus artışı) ve kişi başına gayri safi yurtiçi hasılanın yaşam beklentisi ile negatif anlamlı (ters bir ilişki) ilişkiye sahip olduğu gözlenirken, karbondioksit emisyonları ve nüfus artışı yaşam beklentisi ile pozitif anlamlı bir ilişkiye sahip olduğu ortaya konmuştur.

The study predominantly intended to determine factors affecting life expectancy of 32 African Countries for a period of eight consecutive years considering data spanning from 2010 to 2017. There is a plethora of related studies in regard to ascertain the determinants of life expectancy nonetheless these have been primarily carried out in developed countries. It is this existing myriad studies that inspired and motivated me to come up with this study specifically for African countries. The study embraced both Fixed and Random effects models for data analysis. To make culminations or select an appropriate model between these two models, a Hausman Specification test was factored in. The ramifications of the analysis revealed that all variables significantly influenced life expectancy. The mortality rate, urbanization proxied by urban population growth and gross domestic product per capita had a negative significant (an inverse relationship) with life expectancy. Whereas, carbondioxide emissions and population growth had a positive significant relationship with life expectancy.