Bebek ölüm oranlarının sosyoekonomik belirleyicileri

Abstract

Bu çalışmada bebek ölümlerini etkileyen sosyal ve ekonomik faktörler çeşitli düzeylerde incelenmiştir. İlk olarak, en çok olabilirlik tahmini küçük örneklem ve nadir görülen olaylarda sapmalı sonuçlar verebileceği için cezalandırılmış olabilirlikle tahmin yapan Firth’ün (1993) lojistik regresyon metodu ile 2013 Türkiye Sağlık ve Nüfus Araştırması mikro verileriyle bir analiz yapılmıştır. Bu analizin sonuçlarına göre refah düzeyinin ve doğumlar arası sürenin artması bebeklerin ölüm riskini azaltmaktadır. Diğer yandan akraba evlilikleri ve çoklu doğumlar ise bebeklerin ölme olasılığını arttıran faktörlerdir. Makro verilerle devam edilen analizlerde, ilk olarak iller düzeyindeki bebek ölümleri 2009-2018 yıllarını kapsayan bir panel veri seti incelenmiştir. Buradan elde edilen bulgulara göre, okuma yazma bilmeyen kadın nüfusu ve öngörülenin tersine kişi başı gelir arttıkça bebek ölümleri artmaktadır. İller düzeyinde verisi bulunmayan faktörler ise 2014-2018 dönemi için Düzey – 2 bölgeleri düzeyinde test edilmiştir. Buna göre gelir adaletsizlikleri (Gini katsayısı) arttıkça bebek ölümleri artmakta, üniversite mezunu kadın oranı ve yine beklentiyle zıt bir şekilde işsizlik oranı arttıkça bebek ölümleri azalmaktadır. Son olarak bebek ölümlerindeki ülkeler arası farkların nedenleri 2011-2017 dönemi ve 56 gelişmiş ve gelişmekte olan ülke için araştırılmış ve kişi başı milli gelir, ez az ilkokul mezunu kadın nüfusu ve elektriğe erişimi olan nüfus oranı arttıkça bebek ölümlerinin azaldığı görülmüştür.

In this study, social and economic factors affecting infant mortality were examined at various levels. First, since maximum likelihood estimation might create bias with small samples and rare events, the micro data of 2013 Turkey Demographic and Health Survey was analysied with Firth's (1993) logistic regression method which uses penalized likelihood. According to the results of this analysis, the increase in the level of wealth and the interval between births reduces the risk of infant deaths. On the other hand, consanguineous marriages and multiple births are the factors that increase the probability of infant deaths. In the analyzes continued with macro data, firstly, a panel data set covering infant deaths of Turkey's provinces between 2009-2018 was examined. According to the findings obtained here, infant mortality rates increase as the illiterate female population and (contrary to the expectation) per capita income increase. Since some data were not available at provincial level, some factors were tested for NUTS 2 regions of Turkey and the period of 2014-2018. This analysis showed that as the income inequality (Gini coefficient) increases, infant mortality rate increases, and infant mortality rates decrease as the rate of university graduate females and (contrary to the expectation) unemployment rates increase. Finally, the reasons for the differences in infant mortality rates between countries for the period of 2011-2017 and 56 developed and developing countries were investigated, and it was observed that infant mortality rates decrease as the national income per capita, the population of women with at least primary school education and the population with access to electricity increase.