Demografie - Miras.cz · Web viewstřední stav obyvatelstva: hlavně při konstrukci hrubých měr...

www.MIRAS.czSeminárky, přednášky, bakalářky, testy, taháky - ekonomie, finance, účetnictví, finanční trhy, management, právo, historie...

Demografie

Obory1. empirické - hledají postupem zobecnění zákonitosti platné pro určitou oblast reality =>

systematizací vytvářejí teorie, které jsou vztaženy k předmětu poznání2. metodologické - používají metodu abstrakce

Postup zobecnění X metoda abstrakceDemografie:

- používá postup zobecnění, pomocí kterého hledají zákonitosti platné pro určitou oblast reality => empirický přístup (né metodologický)

- systematizací vytváří teorie

Objekt demografického studia- lidská populace (v demografii se používá pojem obyvatelstvo, lidé)

Předmět demografie- demografická (populační) reprodukce

populační reprodukce: obnova populací v důsledku probíhajícího procesu rození a umírání- přirozená reprodukce obyvatelstva

Populační vývoj vs. populační reprodukce

populační vývoj = demografický vývoj - zahrnuje jak přirozenou reprodukci obyvatelstva, tak mechanický pohyb

obyvatelstva- není totožný s populační reprodukcí

mechanický pohyb: - prostorový pohyb obyvatelstva (migrace)- není předmětem demografie- je předmětem geodemografie (geografie obyvatel)

populační reprodukce

- předmět demografie- demografie: přirozený pohyb obyvatelstva

John Graut (1620 – 1674)- Francouz- považován za zakladatele demografie- jako první se začal zabývat podrobněji úmrtností jako jednou ze složek

demografické reprodukce„Přirozená a politická pozorování založená na seznamech zemřelých“ (1662)

- shrnuty poznatky- přispěla ke vzniku politické aritmetiky (původní název pro demografii;

demos - vesnice, grafie - spis)- odhalil správný poměr v počtu mužů a žen v populaci

1

http://www.MIRAS.cz/


- určil stabilní poměr mezi počtem narozených chlapců a děvčat

Struktura současné demografie- máme několik oborů – vymezit hranice je obtížnéa) kvantitativní demografie - zahrnuje obory zabývající se kvantitativní stránkou populacíb) popisná demografie - zabývá se stavem a vývojem lidských populací ryze popisným způsobem- založená výhradně na empirických datech poskytovaných demografickými

statistikamidemografická statistika: není zvláštní obor demografie; pouze pomocná materiální a analytická disciplína pro demografii

c) teoretická demografie (čistá demografie) - chápe populaci z obecného (abstraktního) hlediska- obecné studium populačních problémů a hledání formálních vztahů mezi

těmito problémyd) analytická demografie - formou demografických studií rozebírá demografické jevy v konkrétních

populacíche) kvantitativní demografie - zabývá se rozložením kvalitativních znaků v populaci (např. vzdělání

obyvatelstva), znaků fyzických (výška, váha dítěte při narození), znaků sociálníchf) ekonomická demografie - zabývá se studiem vztahů mezi ekonomickými jevy a jevy demografickýmig) sociální demografie - zabývá se studiem vztahů mezi sociálními jevy a jevy demografickýmih) historická demografie - zabývá se historickým vývojem populací, zejména v období před sčítáním lidui) paleodemografie - zabývá se studiem pradávných populací- zaměřuje se zejména na reprodukci pradávných populací => usuzuje na

reprodukci z archeologických nálezůj) regionální demografie - zabývá se studiem populací v různě vymezených regionech

- blízko demografie má geodemografie (geografie obyvatelstva)demografie + geodemografie = populační vývoj

Demografické jevy- vázány na lidské jedince- vznikají při reprodukci jedinců

VYBRANÉ JEVY ZE ŽIVOTOPISU ŽENY AVztah patří převážně do systému:

demografického geodemografického ekonomického právníhonarození místo narození Ú. n. L. sekretářka narození legitimnípočátek rodivého období dojíždění do Prahy nezaměstnaná dosažení věku dospělostiporod živého syna přestěhování do Prahy ekonomka sňatek porod mrtvé dcery odchod do důchodu rozvod porod živé dcery druhý sňatekkonec rodivého období úmrtí

2



úmrtí

Pozn.: Sňatek a rozvod v právním systému zajímají i demografii

Prameny demografických a geodemografických data) hlavní pramen: sčítání lidu, domů a bytůb) běžná evidence přirozené měny- při porodu se vyplňuje hlášení => na český statistický úřad každoroční údaje o

pohybu obyvatelstva- střední stav obyvatelstva: hlavně při konstrukci hrubých měr (k 1. 6. nebo

průměr začátku a konce roku- počet sňatků, rozvodů, živě narození, úmrtí, potraty…- sňatky: 2,7 – hrubá míra je 2,7 promile (počet sňatků na 1000 obyvatel)c) různé tabulky, seznamyd) www.czso.cze) běžná evidence migrací- zdroj geodemografie- Český statistický úřad => podklad pro vyhotovování tabulekf) populační (zdravotnický) registrg) různá zvláštní šetření- většinou výběrová- např. šetření populačního klimatu, dotazníková šetření

Sčítání lidu1753: první sčítání lidu (na našem území, které zahrnovalo všechny obyvatele, bylo nařízeno reskriptem Marií Terezií1857: na základě císařského nařízení – první sčítání, které vyhovělo většině moderních požadavků1919: založen Státní úřad statistický – dnes Český statistický úřad1920: vyšel první zákon o sčítání u nás – nařízeno provést sčítání do jednoho roku na území celé republiky (sčítání provedeno v roce 1921)Další sčítání 1930, 1940 (nekonalo se, ale byly zahájeny přípravy), 1950, 1961, 1970, 1980, 1991, Sčítání 2001, rozhodný okamžik sčítání: půlnoc z 28. 2. na 1. 3. 200rozdány 3 sčítací listy: osoby, domovní, bytovýSčítací listy bylo možno získat v 10 jazykových mutací (angličtina, francouzština, němčina, ruština, ukrajinština, vietnamština, čínština, arabština, polština, romština)

V USA (sčítání lidu 2000) 5 jazykových mutací: španělština, čínština, korejština, vietnamština, tagalog (jazyk Filipínců)

Formy sčítání a odběru datPolsko, Slovensko, ČR

- sebesčítáníMaďarsko (1. 2. 2001)

- interview- poprvé rozhodnuto, že se nebude uvádět celé jméno sčítané osoby + byla zpět kolonka

náboženského vyznání

3



pozn.: u nás kolonka vyznání již od roku 1990 (1951 zrušena registrace náboženského vyznání)Francie (1999 – 30. sčítání)

- sebesčítání, 3 sčítací listy- podobné údaje jako u nás

USA (2000 – 22. sčítání)- sčítání vyžaduje Ústava USA a je vyžadováno každých 10 let- na základě tohoto sčítání jsou rozdělována křesla do kongresu- mají:

a) krátký sčítací list o dostává přibližně 83 % obyvatel (5 ze 6 domácností)o otázky na jméno, pohlaví, věk, příbuzenské vztahy, rasa, způsob bydlení,

hispánský původo 2000: byl použit nejkratší list na posledních 180 letb) dlouhý sčítací list o dostává asi 17 % obyvatelo obsahuje dalších 27 otázek se socioekonomickými prvky (vzdělání, možnost

parkování, zaměstnání, vybavení domu…)- snaha, aby se při minimálních nákladech udržela reprezentativnost vzorku

Demografická data a ukazatele1. Základní data2. Analytická data

ad 1.)- různě uspořádaná řada absolutních čísel- např. důležité: střední stav obyvatelstva (počet obyvatel buď k 1. 7. daného roku nebo

průměr počátku a konce roku)- v případě, že budeme mít ukazatele, kde jmenovatel je střední stav obyvatel (k 1. 7.

daného roku) => stejný způsob vypočítání pro porovnání rokůo počet živě narozenýcho počet potratůo počet zemřelýcho počet zemřelých do 28 dnío počet zemřelých do 1 rokuo geografie: počet přistěhovalých; odstěhovaných

- vypočítám analytická dataZa ukazatele v demografii považujeme základní i analytická data

Rozdělení ukazatelůAbsolutní číslaPoměrná čísla

extenzitnío vyjadřuje podíl nebo proporcio porovnáváme 2 stejnorodé údaje ve shodném časovém i územním vymezenío např. podíl mužů nebo žen v populaci; procento ekonomicky aktivních, podíl

žen v reprodukčním věku na celkový podíl ženintenzitní

4



o jednotky uvedené ve jmenovateli jsou nositeli událostí nebo jevů uvedených v čitateli

o půjde vždy o ukazatele různorodéo ukazatele velmi důležití v demografické analýzeo např. počet narozených na 1000 obyvatel středního stavu, počet zemřelých na

1000 obyvatel středního stavu, počet obyvatel na km2

míry počet živě narozených na 1000 obyvatel = hrubá míra porodnosti, hrubá

míra potratovosti, atd.kvocienty

události uvedené ve jmenovateli nejsou pouze nositeli jevů v čitateli => přímo exponovaný soubor jednotek

kvocient kojenecké úmrtnosti (počet zemřelých do 1 roku na 1000 narozených ) kvocient novorozenecké úmrtnosti (počet zemřelých do 28 dní na 1000 narozených)

srovnávací (indexy)o stejnorodá nebo nestejnorodá číslao vymezení různě prostorově nebo časověo index rozvodovosti (počet rozvodů na 100 sňatků v daném kalendářním roce);

pozn.: počet rozvodů nesouvisí s počtem sňatků v daném roce

Další dělení ukazatelů1. celkové ukazatele vypočtené za celou populaci2. specifické (diferenční) vypočítané za části populace

1. transversální ukazatele- týkají se zpravidla 1 roku, ale také kratšího nebo delšího úseku2. longitudinální ukazatele- týkají se několika přesně vymezených generací- reprezentují pohledy:

a) generační (longitudinální)b) okamžikové (transversální)

Z hlediska statistické připravenosti:1. definitivní- založeny na konečných číslech2. předběžné- neúplné údaje3. revidované- měníme zprvu uvedené údaje- dochází ke změně definitivních údajů

- setkáváme se s nimi při sčítání lidí

1. hrubé- vypočítáme podle nejjednodušších metod- jen hrubá představa o analýze jevu2. srovnávací- při výpočtu vyloučíme vliv některého z rušivých jevů (při použití hrubých ukazatelů

=> ovlivněny věkovou strukturou populace => odstraníme a vyloučíme rušivý vliv věkové struktury (metoda přímé a nepřímé standardizace))

5



Čas jako takový je v demografické analýze jednou z nejdůležitějších proměnných.O demografických událostech potřebujeme informace ze 2 časových hledisek:

a) kalendářní čas, kdy k události došlob) doba, která uplynula od události počáteční pro kterou sledovaná událost je

událostí následnou (např. doba mezi sňatkem a rozvodem)

Značení kvality demografických dat

I. Základní údaje (velké písmeno)A – kompletní sčítání liduB – výběrové śčítáníC – částečné sčítání lidu nebo registrace obyvatelstvaD – odhad... – základ údaje neurčen

II. Na druhém místě symbolu je uveden počet let, který uplynul od posledního odhaduIII. Metoda časové úpravy základního údaje (malé písmeno)a – upraveno na základě běžného populačního registrub – upraveno na základě bilance narození, úmrtí a migracec – upraveno na základě míry přírůstkud – neupraveno, základní údaj byl ponechán nezměněn alespoň po 2 rokyx – úprava odvozena z regionálních populačních odhadů... – metoda časové úpravy neurčena nebo odhad neproveden

IV.a Kvalita časové úpravy pro typ a nebo typ b1 – spolehlivé demografické bilance2 – kvalita demografické bilance neznámá, ale předpokládá se, že je spolehlivá3 – nespolehlivé demografické bilance

IV.b Kvalita časové úpravy pro typ c (a následující písmena)1 – 2 nebo více sčítání lidu v desetiletích nebo kratších intervalech2 – 2 nebo víc sčítání lidu, kde časový interval mezi nimi přesahuje 10 let3 – jedno nebo žádné sčítání lidu

Struktura obyvatel podle pohlaví a věku- společné jak pro demografii tak pro geografii- patří mezi základní demografické struktury1. struktura obyvatelstva podle pohlaví2. struktura obyvatelstva podle věku

Základní ukazatelé struktury obyvatel podle pohlaví:Ukazatelé maskulinity:- z nichž používaný ukazatel

1.

6

Pm: počet mužůP: celkový počet obyvatel: podíl mužů v celé populaci



2.

3. ukazatel maskulinity narozených: sima = poměr počtu chlapců a dívek při narození- sima = sekundární index maskulinity (ukazatel maskulinity narozených)- Graunt: určil sima na 1058 (na 1000 dívek se narodí 1058 chlapců)- území, kde je relativně správná (spolehlivá) registrace: sima = 1040 – 1050

Struktura obyvatel podle věkuStrukturu podle věku vyjadřujeme

- rozdělením absolutního počtu obyvatel do jednoletých nebo víceletých věkových skupin

- rozdělením absolutního počtu mužů, resp. žen do jednoletých nebo víceletých věkových skupin – ženy a muže uvádíme odděleně

- podíl obyvatel (mužů resp. žen) v daném věku v procentech- při grafické prezentaci používáme znázornění věkové struktury do dvojitého

histogramu – tzv. věková pyramida = strom života

Věková skupina 2001 19910 – 14 21 16,515 – 59 61,2 65,3

60+ 17,8 18,3

Švédský demograf A. G. Gundbärg roku 1900 rozdělil obyvatele podle věku na 3 základní skupiny:

- dětskou- reprodukční (15 – 49 let u žen)- postreprodukční

V reprodukční skupině, která je určena rodivým věkem žen, se nachází vždy okolo 50 % členů společnosti.

- muži a ženy uvádíme odděleně – např. počet žen ve věkové skupině 19 – 23- jednoleté i víceleté věkové skupiny – používají se jedno a pětileté údaje- podíl obyvatelstva – např. v této věkové skupině žije 21,6 % obyvatelstva

Schématické zobrazení 3 typů věkové struktury

7

Pm: poměr počtu mužů k počtu žen v populaciPž: nejčastěji na 100 nebo na 1000 ženima: index maskulinity

Věkx

50

15

progresivní stacionární regresivní


Miras Leblanc - www.MIRAS.czSeminárky, přednášky, bakalářky, testy, taháky - ekonomie, finance, účetnictví, finanční trhy, management, právo, historie...

Podle zastoupení složky dětské a postreprodukční je možno určit 3 populační typy1. progresivní- s výraznou převahou složky dětské2. stacionární- kde složka dětská a postreprodukční jsou téměř vyrovnány- intenzita porodnosti poklesne na takovou úroveň, že pouze nahrazuje obyvatelstvo

v reprodukčním věku (při dané úrovni intenzity úmrtnosti)=> obyvatelstvo početně neroste (rodící se obyvatelstvo nahrazuje umírající obyv.)3. regresivní- kde složka postreprodukční převažuje nad dětskou- vzhledem k dané intenzitě úmrtnosti dětská složka nenahrazuje úplně obyvatelstvo

v reprodukčním věku=> velikost populace se dlouhodobě snižuje

Je třeba si uvědomit, že věková struktura není výsledkem jen procesu rození a vymírání, ale též migrací, které ji mohou zejména za menší územní celky výrazně pozměnit (viz. např. po válce, která města v pohraničí + porodnost)

Albánie: progresivní (podobný typ má i národnost u nás: RómovéAndora: regresivníBelgie: regresivníČR: regresivníNěmecko: regresivníŠvýcarsko: regresivní (vyrovnanost věkové struktury)Rumunsko: regresivníIsland: skoro stacionárníRusko: regresivní

DEMOGRAFICKÁ SÍŤ – LEXISŮV DIAGRAM

z- průběh života jedince- v případě, že jde o událost narození => osa života- jiná událost, než průběh života (např. doba trvání sňatku) => osa trvání

N (okamžik narození)

31.3.1956

0

okamžik pozorování

49 let1 rok

3.11.9931.3.9931.3.1951

49 let 7 měsíců 3 dny

z – osa života (trvání) – pod úhlem 45°

x – osa věku

t – osa kalendářního času

8

http://www.miras.cz/



přesný X dokončený věkdokončený věk: např. 49 let (vždy celé roky)přesný věk: např. 49 let 7 měsíců 3 dny

Př.N datum narození 1.1.1990D datum úmrtí 1.10.1992

Př.S datum sňatku 1.10.1980R datum rozvodu 1.2.1982

generace (ročník): soubor jedinců se stejným rokem narozeníkohorta

- pro jiné události než je generace- např. kohorta sňatků uzavřených v roce 1980

x,

t, 1980 1981 1982 1983

3

2

1

0

3´

2´

1´

0´

x – dokončený věk - přesný časový okamžik - přesný věkt – časový interval; časový úsek1, 2, 3 – dokončený věk1´, 2´, 3´ - přesný věk - hledisko věku (na úsečce přesný věk)

- promítnuté hledisko kalendářního času

z

x,

t, 1990 1991 1992 1993 1.10.1992

3

2

1

0

3´

2´

1´

0´

z

dokončený věk: 2 rokypřesný věk: 2 roky 10 měsíců

x,

t, 1980 1981 1982 1983

3

2

1

0

3´

2´

1´

0´ 45°

z

dokončená doba: 1 rokpřesná doba: 1 rok 4 měsícekřivka z je posunutá do doby sňatku

9




V demografii zobrazujeme ne jen jednoho jedince, ale celou populaci => demografie si vytváří soubory:

1. průsečíkový a) I. hlavní soubor průsečíků

soubory jedinců, kteří se v průběhu 1 roku dožívají přesného věku b) II. hlavní soubor průsečíků

jedinci, kteří e v přesný časový okamžik dožívají dokončeného věku x let

2. událostí a) I. hlavní soubor událostí

vymezen: 2 kalendářními roky: t, t+1 1 rokem věku x 1 generací z

b) II. hlavní soubor událostí vymezen:

1 kalendářním rokem t 2 roky věku x, x+1 1 generací z

c) III. hlavní soubor událostí vymezen:

1 kalendářním rokem t 1 rokem věku x 2 generacemi z, z+1

Každý hlavní soubor událostí lze rozdělit na 2 elementární soubory:1. horní elementární soubor- nad čarou generací2. dolní elementární soubor- pod čarou generací

- vymezen: 1 t, 1 x, 1 z

Na principu demografické sítě založeny 2 pohledy demografie:

x,

t, 1980 1981 1982 1983

3

2

1

0

3´

2´

1´

0´

x,

t, 1980 1981 1982 1983

3

2

1

0

3´

2´

1´

0´

I.

II.

z

ad 1.)

a)b)

c)

ad 2.)

v grafu generace roku 1981

v grafu generace roku1979

v grafu generace let 1980 a 1981

x,

t, 1980 1981 1982

1

0

1´

0´

dolní

horní horní

dolní

horní

dolní

z zz

z

10




1. transverzální (okamžikový)- analytujeme všechny generace tak, jak procházejí daným rokem (okamžikem)

pozorování2. logitudinální (generační)- analyzujeme demografickou historii jedné generace (kohorty)

úhrnná plodnost: fiktivní soubor generacíkonečná plodnost: jedné generace žen

Symbolika v demografii- reálné události, skutečné počty: velká písmena- tabulkové soubory: malá písmena

elementární soubor:

I. hlavní soubor událostí II. hlavní soubor událostí III. hlavní soubor událostí

- zemřelí ve věku 20 let v roce 2000 z generace roku 1980

- všichni zemřelí v roce 2000

Do demografické sítě zakreslete soubor:- zemřelých do 1 roku v roce 2000- zemřelých do 28 dní v roce 2000- narození v roce 2000- narození v roce 2001 (sledujeme narozené v roce 2000)- potraty v roce 2000- rozvody v roce 2000

x,

t,

3

2

1

0

3´

2´

1´

0´

x,

t, 1980 1981 1982 1983

3

2

1

0

3´

2´

1´

0´

ad 1.) ad 2.)

D: počet zemřelých

11




Zemřelí do roku 2000 Zemřelí do 28 dnů - rok 2000

3´ 22´ 11´ 0

1999 2000 2001 2002

Narození v roce 2000 Narození v roce 2000 - sledováno v roce 2001

Potraty v roce 2000 Rozvody 2000 nejvyšší věk49 rozvedeného

člověka

15 18

1999 2000 2001 2002 1999 2000 2001 2002

ZASTOUPENÍ TŘÍ VĚKOVÝCH SKUPIN V JEDNOTLIVÝCH TYPECH POPULACÍ

Věková skupina Progresivní Stacionární RegresivníI 0 - 14 let 400 265 200II 15 - 49 let 500 505 500III 50 + 100 230 300Celkem 1 000

(100 ‰)1 000

(100 ‰)1 000

(100 ‰)

Populace ČR se řadí do regresivního typu, kam přišla v průběhu 60. let 20. století.

Datum 0 - 14 let 15 - 49 let 50+

31. 12. 1996 17,9 52,2 29,931. 12. 1999 16,6 51,5 31,9

x, 3´ 2 2´ 1 1´ 0

1999 2000 2001 2002 , t

x,

3´ 2 2´ 1 1´ 028 dní

1999 2000 2001 2002 t,

t, t,

x,

x, 3´ 2 2´ 1 1´ 0

1999 2000 2001 2002 t,

, t

12




Průměrný věk je dalším ukazatelem. -1

(x + 0,5) * Px x = 0 x = Px x=0

Průměrný věk v ČRk 31. 12. 1996 - 37,6 rokuk 1. 1. 2000 - 38,5 roku populace ČR stárne (nízká porodnost)

Průměrný věk za okresy severních ČechOkres 31. 12. 1996 1. 1. 2000Litoměřice 37,5 38,3 0,8Jablonec 37,5 38,3 0,8Liberec 37,4 38,3 0,9Teplice 37,2 37,9 0,7Louny 36,9 37,7 0,8Ústí n. Labem 36,7 37,6 0,9Děčín 36,6 37,5 0,9Most 36,3 37,2 0,9Chomutov 35,2 36,2 1,0Česká Lípa 34,3 35,9 1,0

Nejstarší obyvatelé: Litvínov, Česká LípaVšechny okresy mají průměrný věk pod úrovní ČR.

Průměrný věk ve 12 největších městech severních ČechMěsto 1. 7. 1996 1. 1. 2000Litvínov 37,9 38,3Teplice 37,7 38,8Liberec 37,7 38,6Děčín 37,2 38,2Jablonec 36,9 38,1Ústí n. Labem 36,5 37,6Chomutov 36,3 37,4Źatec 36,0 37,1Litoměřice 35,4 36,6Most 35,4 36,8Česká Lípa 32,4 34,2

- proces, ke kterému dochází v důsledku změn v charakteru populační reprodukce, a který sledujeme u přechodu od progresivního k regresivnímu typu věkové struktury, označujeme jako demografické stárnutí

- přechod od progresivního k degresivnímu typu věkové struktury- můžeme jej měřit např. indexem stáří - is, tento index bývá koncipován jako poměr

postreprodukční a dětské složky

x + 0,5 - proto, že se data věkové struktury jsou uvedena v dokončeném věku, přidáváme půl roku

x - věk - nejvyšší věk v populaci, kdy už nikdo nežije

13




is může mít různou podobu

isa - v ČR k 31. 12. 1996 byl 167,5- v Praze 225,8 (na 100 dětí připadalo 225,8 starších 50 let)- v severočeském kraji 150,8

ISA VE 12 NEJVĚTŠÍCH MĚSTECH SEVERNÍCH ČECH

Město isa

Litvínov 176,0Teplice 174,2Liberec 171,9Děčín 162,3Jablonec 153,9Ústí nad Labem 149,3Chomutov 147,6Žatec 128,8Most 128,5Litoměřice 128,5Louny 125,6Česká Lípa 85,2

Jediná Česká Lípa má převahu dětské složky.

NADĚJE DOŽITÍ PŘI NAROZENÍ

Pohlaví 1999 1990Muži 71,4 67,5 (+3,9)Ženy 78,2 76,2 (+2,2)

Slovenskomuži 68,95 ženy 77,03

ANALÝZA PROCESU DEMOGRAFICKÉ REPRODUKCE

ANALÝZA PORODNOSTI- základní ukazatel měřící míru porodnosti je hrubá míra celkové porodnosti

60+: na 100 dětí připadá 60 starších 50 let

ise: např. hodnota 120 (na 100 obyvatel ve věku 0 – 19 připadá 120 obyvatel 65+

14




1000P

Nhmcp

- nejčastější ukazatel za 1 rok (např. hmcp bylo 9 ‰ => v populaci se za rok narodilo 9 dětí na 1000 obyvatel středního stavu)

- používá se méně

- častěji se používá: hrubá míra porodnosti

1000P

Nhmpv

hrubá míra mrtvolnosti

1000P

Nhmmd

N = Nv + Nd

Nedostatek hrubých měr- jsou zkresleny hodnoty věkovou strukturou obyvatelstva- např. 2 populace:1. hmp: 8 ‰ => populace zde může mít vyšší věkovou strukturu (je zde málo žen

v reprodukčním věku)2. hmp: 10 ‰ => zdá se, že je zde vyšší porodnost

Při interpretaci hodnot hm je třeba si uvědomit, že jsou více odrazem aktuální věkové struktury, resp. různých přijatých opatření (např. zákonné úpravy, politiky), než skutečné úrovně plodnosti studovaných populací.

Hmp a počet živě narozených v ČR v letech 1985 – 2002 (1. čtvrtletí)

Rok hmp Počet živě narozených1985 13,1 135.8811986 12,9 133.3561987 12,7 130.9211988 12,8 132.6671989 12,4 128.3561990 12,6 130.5641991 12,5 129.3541992 11,8 121.7051993 11,7 121.025Rok hmp Počet živě narozených1994 10,3 106.579

N: počet všech narozenýchP: střední stav obyvatelstva (počet obyvatel k 1. 7. daného roku; průměr počtu obyvatel na počátku a konci roku)- výsledek je v ‰

Nv: počet živě narozenýchP: střední stav obyvatelstva

Nd: počet mrtvě narozenýchP: střední stav obyvatelstva

=> pokračování tabulky

15




1995 9,3 96.0971996 8,8 90.4461997 8,8 90.6571998 8,8 90.5351999 8,7 89.4712000 8,8 90.9102001 8,82002 9,1

Míry plodnostiNedostatkem hrubých měr je, že počty událostí jsou vztaženy k celému obyvatelstvu bez ohledu na to, zde všichni jeho příslušníci mohou mít děti.Jisté zpřesnění představují míry plodnosti.Obecně jsou konstruovány tak, že počet živě narozených vztahujeme k ženám v reprodukčním věku (15 – 49 let).

- nejpoužívanější z nich je obecná míra plodnosti

1000PNf ž

4915

v

U oblasti s nespolehlivou evidencí narozených používáme index plodnosti

1000

PP

ip4918;44154915

40

I obecná míra plodnosti má svá omezení neboť jednotlivé populace se mohou lišit koncentrací své plodnosti do rozdílových věkových úseků, což obecná míra plodnosti neposkytuje.Z tohoto důvodu používáme podrobnější ukazatele – míry plodnosti podle věku

1000PN

f žx

vx

x

Dále používáme míry manželské plodnosti podle věku

1000PN

f v,žx

mxm

x

Součet fx vyjadřuje průměrný počet živě narozených připadajících na 1 ženu.Rozlišujeme generační míry plodnosti podle věku míry vztažené k danému období – výsek života generací (longitudinální X transverzální pohled).Longitudinální pohled:

- konečná plodnost- za generaci žen (ukončenou)

Nv: počet živě narozených: počet žen v reprodukčním věku (obvykle 15-49 let,

možno však použít i jinak vymezený věk žen, např. 15-44; 18-49)

P0-4: počet dětí ve věku 0-4 rokyP15-49…: počet žen v reprodukčním věku

: počet živě narozených ženám ve věku x let(nejsou-li

data o počtech živě narozených, je možno použít počet

všech narozených ve věku x let)

: počet manželsky narozených vdaným ženám ve věku

x let (všichni narození nebo živě narození)

: střední stav vdaných žen ve věku x let

16




Transverzální pohled:- úhrnná plodnost- čistě k danému roku

- hrubá míra reprodukce

49

15xxf485,0hmr

- počítáme-li ji transverzálně => výsledné číslo jen orientačnío => jak by se populace reprodukovala při zachování řádu rození daného roku

- počítáme-li ji longitudinálně (generačně) => z údaje, zade se daná generace reprodukovala či nikoliv

o hmr > 1 => generace zajistila svou reprodukcio hmr ≤ 1 => generace nezajistila svou reprodukci

Konečná plodnost- kp- součet generačních měr- v případě, že generace je pod horní hranicí reprodukčního období – neukončená

plodnost

Úhrnná plodnost- úp- součet měr plodnosti podle věku v daném období- představuje počet dětí, které by se narodily ženám během celého reprodukčního věku,

kdyby se hodnoty fx (měr plodnosti podle věku = specifické fertility) neměnily zhruba 35 let – neboť se jedná o fiktivní generaci složenou v daném časovém okamžiku ze zhruba 35 reálných generací

Evropské země diferencuje průměrný věk ženy při prvním porodu, už ne tak úroveň úhrnné porodnosti.V 90. letech:- východní Evropa - klesla úhrnná plodnost a průměrný věk ženy při prvním porodu se

zvýšil- západní Evropa - vysoký věk ženy při prvním porodu

ANALÝZA POTRATOVOSTI

Nejjednodušším ukazatelem úrovně potratovosti je hrubá míra potratovosti - hmpo

hmpo = A/P * 1000 vyjde v promileA - počet všech potratůP - střední stav obyvatelstvaHrubá míra potratovosti a počet potratů v ČR v období 1985 - 2002 (1. čtvrtletí)

Rok hmpo Počet potratů

0,485: odpovídá podílu chlapců a děvčat při narození (na 100 děvčat se narodí 116 chlapců)

17




1985 9,6 99 3571986 9,6 99 4521987 12,2 126 6901988 12,5 129 3491989 12,2 126 5071990 12,2 126 0551991 11,6 120 0501992 10,6 109 2811993 8,3 85 4451994 6,5 67 4341995 6,0 61 5901996 5,8 59 9621997 5,5 56 9731998 5,4 55 6541999 5,1 52 1032000 4,7 47 3702001 4,4 45 0572002 4,6 11 562

Česká statistika rozeznává 3 druhy potratů:- samovolné potraty- interrupce (UPT)- ostatní potraty

Vydělujeme-li samovolné potraty a interrupce, pak počítáme:hrubou míru spontánní potratovosti - hmpos

hmpos = As/P * 1000As - počet samovolných potratu

hrubou míru indukované potratovosti - hmpou

hmpou = Au/P * 1000Au - počet interrupcí

Dalším z používaných ukazatelů při analýze potratovosti je index potratovosti - ipo, který je poměrem počtu potratů a narozených v daném období (vyjadřujeme jej v %)ipo = A/N * 100V čitateli mohou být všechny potraty, samovolné potraty nebo interrupce, ve jmenovateli narození celkem nebo živě narozených, např.všechny potraty na narozené celkem ipoc = A/N * 100interrupce na narozené celkem ipou,c = Au/N * 100interrupce na živě narozené ipou,v = Au/N * 100

To, jaký index zvolíme, záleží na tom, zda se zabýváme potratovostí jako přirozeným biologickým úmrtnostním procesem (samovolné potraty), či nás zajímá umělá potratovost (UPT), nebo hodnotíme potraty jako reprodukční ztráty dané populace (všechny potraty)Vztah mezi změnami počtu UPT a živě narozených:Do 90. let měl v ČR tento vztah inverzní charakter, klesal-li počet UPT, rostl počet živě narozených.

18




V 90. letech však dochází k tomu, že klesá počet UPT i živě narozených.

ANALÝZA ÚMRTNOSTI

hrubá míra úmrtnosti - hmú, počet zemřelých celkem na 1 000 obyvatel středního stavuhmú = D/P * 1 000

hmú a počet zemřelých v ČR 1985 - 2002 (1. čtvrtletí)Rok hmú Počet zemřelých1985 12,7 131 6411986 12,8 132 5851987 12,3 127 2441988 12,1 125 6941989 12,3 127 7471990 12,5 129 1661991 12,1 124 2901992 11,7 120 3371993 11,4 118 1851994 11,4 117 3731995 11,4 117 9131996 10,9 112 7821997 10,9 112 7441998 10,6 109 5271999 10,7 109 7682000 10,6 109 0012001 10,5 107 7532002 10,6 26 557

V roce 1806 byla hmú u pětimilionové populace českých zemí 57,8 promile, v roce 1866 u populace sedm a půl milionové populace 45,1 promile.

Úmrtnost je do jisté úrovně ovlivňována věkovou strukturou. V ČR během budoucích 30 - 45 let hmú vzroste, protože se dostanou silné ročníky 70. let do důchodového věku.

V Ústeckém kraji je problém s intenzitou úmrtnosti, má jednu z nejnižších věkových struktur, přesto hmú patří k druhé nejvyšší, zatímco Praha má nejstarší věkovou strukturu, ale hmú nemá nejvyšší.

Dnešní nízké hodnoty hmú ztrácejí svou charakterizační schopnost, neboť jsou významně ovlivněny věkovou strukturou. Hmú je poměrem součtu zemřelých z jednotlivých generací ke střednímu stavu obyvatelstva.

Počty zemřelých z jednotlivých generací v daném roce jsou velmi rozdílné proto, že:- intenzita úmrtnosti v každém věku je jiná- počet vystavených riziku úmrtí je v každému věku jinýDalším jevem je rozdíl v intenzitě mužské a ženské úmrtnosti.

19




Obecně mají ženy nižší intenzitu úmrtnosti než muži a v průměru se tedy dožívají vyššího věku - mužská nadúmrtnost. Ve vysokém věku pak počet žen převažuje natolik, že i přes nižší intenzitu úmrtnosti umírá absolutně více žen.Existují samozřejmě výjimky. Je možné nalézt populace, zejména s vyšší úrovní úmrtnosti, kde se v některých věkových skupinách vyskytuje nadúmrtnost žen.

Vzhledem k výše uvedeným rozdílům sledujeme při použití jemnějších ukazatelů intenzitu úmrtnosti obou pohlaví vždy odděleně.

Obecná míra živorodosti = obecná míra porodnostiObecná míra úmrtnosti = hrubá míra úmrtnosti

Jisté zjemnění při analýze úmrtnosti představuje výpočet měr úmrtnosti podle věku nebo také specifických měr úmrtnosti.

Míra úmrtnosti podle věku pro mužet ú m

x = tD m x * 1000 t Pm

x

a platí vztah: tDm

x + tDžx * 1000

t hmú = x=0 x=0____ tPm

x + tPžx

Míra úmrtnosti je na začátku vysoká, poté rychle klesá (2 - 20 let) a poté zase stoupá.

Úmrtnost dětí v prvním roce životaNejčastěji používaným ukazatelem pro vystižení úmrtnosti v tomto věku je kvocient kojenecké úmrtnost - kú, definovaný jako počet zemřelých do jednoho roku na 1 000 živě narozených.kú = D0/Nv * 1 000

Čím je úroveň nižší, tím větší podíl zemřelých kojenců připadá na časné období života. Provedeme tedy rozklad kú a vytvoříme další ukazatele. Tito ukazatelé mají podobně jako kú charakter kvocientů a jsou vztaženi k počtu živě narozených.

Kvocient úmrtnosti prvního dne - kú0 (charakterizuje intenzitu úmrtnosti prvního dne)Kvocient poporodní úmrtnosti - kú0-2 (charakterizuje intenzitu úmrtnosti prvních 3 dnů)Kvocient časné úmrtnosti - kú0-6 (charakterizuje intenzitu úmrtnosti prvního týdne)Kvocient novorozenecké úmrtnosti - kú0-27 (charakterizuje intenzitu úmrtnosti prvních 4 týdnů)Kvocient ponovorozenecké úmrtnosti - kú28-364 (charakterizuje intenzitu úmrtnosti zbývající části prvního roku života)

Došlo k významné změně v 90. letech - snížila se kojenecká úmrtnost, dnes 4 promile.1900 - 1910 250 promile

- v čitateli koeficientu úmrtnosti je počet živě narozených

20




Úmrtnost nenarozených

Srovnávací ukazatele úmrtnostiMetoda přímé a nepřímé standardizace

Přímá standardizace- eliminuje vliv věkové struktury při srovnávání intenzity úmrtnosti; různých populací- určitou věkovou strukturu zvolíme za standard, kterým vážíme míry úmrtnosti podle

věku srovnávaných populací

Za standard je možno zvolit např.1. věkovou strukturu kterékoli ze srovnávacích populací

2. populaci jinou, která má neporušenou věkovou strukturu (často se používá věková struktura Švédska, OSN, Rada Evropy)

3. věkovou strukturu řádově vyšší populace- máme brát v úvahu, že máme k dispozici data za vymezené populace, dle kritéria (v

jaké správné jednotce se populace nachází => srovnat intenzitu úmrtnosti v rámci 5 měst v rámci 1 struktury => věková struktura celého kraje)

- i v populaci kraje, ČRintenzita úmrtnosti u krajů – Ústecký a Liberecký => věková struktura řádově vyšší populace je např. populace ČR, Evropy

4. nevážený průměr věkových struktur srovnávacích populací

ž,STxt

m,STxt

ž,STxt

žxt

m,STxt

mxt

STt

STxt

xtPST

t

PPPúPú

PP

úhmú

- zvlášť pro muže i ženy – VŽDY (kvůli mužské nadúmrtnosti)- míra úmrtnosti dle věku (podíl věku / celé populace)

Postup:

oplodnění vajíčka 90 dnů 179 dnů

(28 týden)263 269

časná úmrtnost

embryonální úmrtnost

fetální úmrtnost

perinetální úmrtnost

prenatální úmrtnost

- celé populace (PST = přímá standardizovaná)úx: míra úmrtnosti podle věku

- podle mužů a žen

21




- máme k dispozici míry úmrtnosti dle věku za všechny populace => použijeme přímo standardizovanou hrubou míru úmrtnosti => průměr z 5 měst => průměrná věková struktura pro každý věk => např. pro věk 0:

věkudleúmrtnostimírapopulacivobyvatelpočetcelkový

0věkuveobyvatelpočet

- => děláme pro každý věk (věkovou skupinu) = vše sečteme => získáme hodnotu pro každé město => výsledkem je pro každé město číslo pro muže i pro ženy

Nepřímá standardizace- tuto srovnávací metodu použijeme, nemáme-li za některé populace k dispozici míry

úmrtnosti podle věku (mají nespolehlivou evidenci)

Za standard volíme:- míry úmrtnosti podle věku některé z pozorovaných populací (v případě 2 populací:

budeme znát míru úmrtnosti a věkovou strukturu v jedné populaci a věkovou strukturu v populaci druhé => dostaneme standardní míru úmrtnosti dle věku a vážíme ji věkovou strukturou)

- neodstraní rozdíly ve věkové struktuře, ale přímo z nich vycházíCelkové míry, vypočtené podle nepřímé standardizace, jsou však závislé na věkové struktuře té které populace a jsou proto vzájemně přísně vzato nesrovnatelné co do vystižení intenzity zkoumaného procesu.

Úmrtnostní tabulky- výzkum úmrtnosti je spojen se jménem Grant (první se zabýval úmrtností)- úmrtnost nezávisí jen na věku

smrtnost = úmrtnost podle příčin úmrtí

Řád vymírání = úmrtnostní tabulky- součástí tabulek života- jednovýchodné

Počítání:a) transverzálně (údaje např. za 1 rok o všech zemřelých)b) longitudinálně (údaje za 1 generaci)- tabulky sňatkovosti – osoba může vypadnout sňatkem i úmrtím- problém migrace (projevuje se i u úmrtnosti => vůbec migraci neuvažujeme)

Generace žen 1875 – evidence narozených- úmrtnost odhadována interpelací z dat o sčítání

X Pt xz D : počet dožívající se přesného věku => první hlavní

soubor průsečíků

: počet zemřelých z generace z v dokončeném věku xposlední sloupec: počet dožívajících se přesného věku (ξ+1; ξ+2;…Ω+1)Ω-1: věk, kdy zemře poslední žena z generaceČísla longitudinální analýzy

22




0 150.724 35.726x

zt1t DPP

1 114.998 7.7051x

z1t2t DPP

2 107.293 3.9592x

zt3t D2PP

3 103.334 2.594

4 100.740 1.8395 98.901 1.320V demografické síti

a) longitudinálně

b) transverzálně- 3. hlavní soubor zemřelých- 150.724 zůstává vstupní údaj pro rok 1875- údaje o počtu zemřelých žen jsou jiné (nabalují se jiné generace)

Vliv na počítání hodnoty, která spojuje populaci reálnou a tabulkovou => pravděpodobnost úmrtí gξ

o říká, jakou pravděpodobnost má osoba ξ-letá umřít před dosažením věku ξ+1

xz1t,t D

: 1. hlavní soubor zemřelých

t t+1 t+2 t+3

ξ+4x+3ξ+3x+2ξ+2x+1ξ+1

xξ 150.724

114.998

107.293

103.334

35.726

7.705

3.959

t t+1 t+2 t+3

ξ+4x+3ξ+3x+2ξ+2x+1ξ+1

xξ 150.724

124.222

130.293

127.245

zemřelí z předchozí generace

zemřelí 1874

zemřelí 1873

Vystižen řád umírání daného roku nikoliv dané generace (zemřelí z různé generace žen)

23




P

Dg

t

xz

- longitudinální přístup- přímá metoda výpočtu

Na VŠE se používá značení gx

xx

x

2mq =

2 + m- počítáno transverzálně (z 3. hlavního souboru událostí)- nepřímá metoda výpočtu

xξ

x

2úq =

2 + ú

- počítáno longitudinálně; nepřímou metodou by data neodpovídala => 1. hlavní soubor událostí

- transverzálně (nepřímá metoda) => mohu použít, protože data jsou získána ze 3. hlavního souboru událostí

Pravděpodobnost úmrtí mezi věky qξ a qξ+1 => hodnota, která splňuje reálnou hodnotu s pravděpodobností úmrtí => dávají řád vymírání v ČR v roce 2001

- pravděpodobnost, že osoba ve věku ξ se dožije věku ξ+1

Reálné údaje značíme: velkými písmenyTabulkové údaje: malými písmeny

Lx = lx

- tabulkový počet žijících (pomáhá k výpočtu Tx)

mx = úx

dx: tabulkový počet zemřelých (v dokončeném věku)lξ: začátek 100.000 => kořen tabulky => tabulkový počet narozených

- nejčastěji 100.000- postupně vypadává podle řádu vymírání – získáno z reálné

populace (narozených 100 tis. vymírá podle úmrtnostních poměrů v roce 2001)

lξ = l0´ = lx

24




- neplatí pro věk 0 => důvod: úmrtnostní poměry v raném věku jsou odlišné => úmrtnost velmi vysoká

úmrtnost podle věku

=> největší počet zemřelých v době těsně po porodu

počet žijících ve věku 0

Zjištění α, který byl použit v tabulce:L0 (l0) = 99.692 – 100.000 * α * 335α = 0,919

α u populací, kde je kojenecká úmrtnost vyšší než 100 ‰ do 0,66nižší hodnoty => α blízko 1

Úroveň kojenecké úmrtnosti v ČR v rámci Evropy => patříme k těm lepšímV Africe hodnota kojenecké úmrtnosti vyšší

Tx = tx pomocný ukazatel

ex

lξ: počet dožívajícíchdx: počet zemřelých

α: korekční koeficient- hodnota získaná na základě empirických šetření,

odhadů…- v ČR dnes 0,92

α0,92

0,66

úroveň kojenecké úmrtnosti

100‰

lx: počet žijících- v případě, že chceme získat další hodnotu, sečteme všechny řádky lx pod touto hodnotou včetně tohoto řádkut0: počet prožitých let celou tabulkovou populacít51: kolik let prožije tabulková populace od věku 51 do doby, kdy tabulková populace zemře

v případě 1. hodnoty => naděje na dožití při narození (střední délka života při narození)

25




naděje dožití při narození:

V ČR (rok 2001):muži: 72,14 / ženy: 78,45Naděje na dožití při narození v ČR v roce 2000:muži: 71,65 / ženy: 78,35Ústecký kraj (v roce 2000):muži: 69,83 / ženy 76,59=> proč je v Ústeckém kraji naděje na dožití menší?

- životní prostředí- horší vzdělanostní struktura- vysoká nezaměstnanost- životní styl- národnostní struktura

Naděje na dožití v Evropě a v ČR:- ČR a Slovinsko => naděje na dožití při narození nejvyšší z postkomunistických zemí- ČR v rámci Západní Evropy: zaostáváme- celkově jsme ve středu

Naděje na dožití při narození – vybrané státy (1999)

muži ženyBelgie 74,8 81,8Bulharsko 68,3 75,1Dánsko 74,2 79,0

Estonsko 65,5 76,3Francie 74,9 82,4Maďarsko 66,4 75,2Nizozemí 75,3 80,5Polsko 68,2 77,2Rusko 59,9 71,4Španělsko 75,0 82,0UK 75,0 79,8

Úmrtnostní tabulky konstruované transverzálně => vcházejí do nich generace s různými charakteristikami.

t0: počet let, které prožije celá tabulková populacel0´: kořen tabulky (tabulkový počet dožívajících)- počet let života, který v průměru připadá na 1 narozeného- nejvíce používané

- pro jistý věk (ne pro věk 0)

=> nejvyšší naděje dožití v ZE => potom střední Evropa => nakonec východní Evropa(při řazení se kouknout v jaké části Evropy se země nalézají) => může být otázka v testu

26




Longitudinálně: - musíme mít charakteristiky za celou generaci (až generace zemře)- možno konstruovat na základě odhadů => transverzální tabulky mají svůj význam

Předpoklady konstrukce úmrtnostních tabulek1. úroveň a struktura je v čase konstantní (specifické úmrtnosti jsou pouze funkcí věku,

nikoliv času)2. roční počet narozených se nemění a odpovídá počtu zemřelých – celkový počet

obyvatel se nemění3. populace je uzavřená – nepředpokládáme migraci

Populace úmrtnostních tabulek – populace stacionárníStacionární populace má stálou početní velikost danou stálým počtem narozených a konstantním řádem vymírání charakterizovaným nadějí dožití.

hmpSTAC – hmúSTAC = hmppSTAC = 0

PŘÍČINY ÚMRTÍ A NEMOCNOST- platí: o každém porodu se vedou velmi podrobné záznamy => platí to i o úmrtí (i

záznam o příčině úmrtí- vývoj ve sledování příčiny úmrtí: srovnáváme-li údaje v delším časovém kontextu =>

problém: dříve jiná definice příčin úmrtí než dnes => existence klasifikace => údaje mohou být srovnány

Grant- zakladatel demografie- zaměřil se i na zkoumání příčin úmrtí => první klasifikace příčin úmrtí u dětí (v

polovině 17. stol.)1. moučnivka 2. křeče3. křivice4. zuby5. červy6. nedonošenost7. zvětšení jater8. pravé a plané neštovice9. spalničky10. červy bez křečí

27




Přehled vzorců

Současná klasifikace vychází z Bertilovovy klasifikace (1893)o je různě upraveno měla 14 skupin (značeny římskými číslicemi => zachovalo se dodnes)o skupiny příčin smrti:

I. celkové nemociII. nemoci ústrojí nervového a čidelIII. nemoci ústrojí krevníhoIV. nemoci ústrojí dýchacíhoV. nemoci ústrojí trávicíhoVI. nemoci ústrojí močového a přívěskůVII. nemoci ústrojí spojeného s těhotenstvímVIII. nemoci kůže a přívěskůIX. nemoci ústrojí pohybovéhoX. vrozené vady vývojovéXI. nemoci dětského věkuXII. nemoci stáříXIII. zevní příčiny (hlavně úrazy)XIV. nedostatečně definované příčiny

Dnešní klasifikace vychází z této klasifikace- Bertilovova postupně zaváděna

o v roce 1900 provedena první revizeo 2. revize: 1909o 3. revize: 1920o 4. revize: 1929o 5. revize 1938o nejznámější 6. revize v roce 1948

28




výsledkem byla tzv. mezinárodní klasifikace nemocí úrazů a příčin smrti

podařilo se zde poprvé překonat dosavadní protikladný výklad nemocí a příčin smrti

od této revize se příčinou smrti nechápe bezprostřední příčina smrti, ale chorobné stavy, které úmrtí předcházely a eventuálně vedly ke smrti

zde definována základní (prvotní) příčina smrti

Základní příčina smrti- nemoc či úraz jím byl započat řetěz chorobných vztahů vedoucích ke smrti (ne

bezprostřední příčina smrti)- aby bylo možno statisticky zpracovat případy => zavedena kolonka sdružených příčin

smrti- i mezinárodní sjednocení příčiny smrti- teprve tato revize (6. revize) definici sjednotila do té doby jsou definice rozdílné

Sňatečnost a rozvodovostHrubá míra sňatečnosti, hmro, ir v ČR 1985 – 2002 (1. polovina)

rok hms hmro ir1985 7,8 2,9 37,81986 7,9 2,9 36,21987 8,1 3,0 37,01988 7,9 3,0 37,61989 7,8 3,0 38,61990 8,8 3,1 35,21991 7,0 2,8 40,81992 7,2 2,8 38,61993 6,4 2,9 45,81994 5,7 30, 52,91995 5,3 30, 26,71996 5,2 3,2 61,41997 5,6 3,2 56,21998 5,3 3,1 58,81999 5,2 2,3 44,22000 5,4 2,9 53,72001 5,1 3,1 60,32002 4,7 3,2 67,0

Právní úprava vzniku a zániku manželství v ČR:Zákon č. 94/1963 Sb. o rodině, ve znění pozdějších předpisů.V roce 2001 bylo uzavřeno 53.374 sňatků – nejnižší počet sňatků byl evidován v roce 1916 – 34.485

V současné době je v platnosti klasifikace příčin smrti po 10. revizi => dnes: mezinárodní statistika klasifikace nemocí a přidružených zdravotních problémů ve znění 10. decinální revize.

Dělení světovou zdravotnickou organizací:

29




- klasifikace v anglické verzi má 1.000 stran- v české verzi 779 stran

Metodické vysvětlivky, co znamenají římské číslice => lze vydedukovat nejčastější příčiny smrti:

I. některé infekční a parazitivní nemociII. novotvaryIII. nemoci krve, krvetvorných orgánůIV. nemoci endokrinní, výživy a přeměny látekV. nemoci duševní a poruchy chováníVI. nemoci nervové soustavyVII. nemoci oka a očních adnexVIII. nemoci ucha a bradavkového výběžkuIX. nemoci oběhové soustavyX. nemoci dýchací soustavyXI. nemoci trávicí soustavyXII.XIII.XIV. nemoci močové a pohlavní soustavyXV.XVI.XVII.XVIII.XIX.XX. vnější příčiny nemocnosti a úmrtnosti

Údaje za 1. polovinu 20021. nejvýznamnější IX- cévní nemoci- 5.016 – infarkt myokardu- (20, 54, 25: ostatní formy srdeční)- (60 – 69: cévní nemoci mozku)2. nejvýznamnější II- novotvary- C00 – 97: zhoubné novotvary (rakovina)3. nejvýznamnější vnější příčiny

Klasifikace Bertillova X současná porovnánípřed rokem 1948:

- nebyla sjednocena klasifikace příčin smrti- v roce 1921

o 1. místo: nemoci stářío 2. místo: nemoci infekční včetně TBCo novotvary až 9. místoo cévní nemoci: 7. místo

1937:- 1. místo: nemoci srdce a cév- 2. místo: nemoci infekční včetně TBC

od 1967:

30




- po sjednocení klasifikace příčin smrti- 1. místo: cévní nemoci- 2. místo: novotvary

SŇATEČNOST A ROZVODOVOST

Základní ukazatelé pro analýzuHrubé míry

- v základní tabulcea) sňatečnostio počet sňatků na 1000 obyvatel středního stavu

1000PShms

b) rozvodovosti

1000PRhmro

o počet rozvodů na 1000 obyvatel středního stavuo (hmr = hrubá míra reprodukce)

Index rozvodovosti Ir- ukazatel, který vyjadřuje počet rozvodů na 100 sňatků

Ir = 100SR

- počet sňatků v 90. letech u nás klesalo sňatečnost byla za totality i uměle držena na vysoké hodnotě (možnost

získávání bytu a manželských půjček => dnes to neplatí)o 1990: 8,8 ‰ – došlo ke zvýšení sňatečnosti => v tom roce končili

novomanželské půjčky => lze ji tento rok ještě získat- v roce 2002 bylo uzavřeno 52.734 sňatků

o nejnižší počet sňatků od let 1915 – 1917o nejvyšší počet 1916 – 34.485

- polovina roku 2002: hodnota je ještě nižší o předpoklad: hodnota bude nižší

ROZVODOVOST- u nás přibližně 3 ‰- nedošlo k dramatickým změnám- Ir (index rozvodovosti): pokles sňatků při stabilní míře rozvodovosti znamená zvýšení

Ir- při poklesu počtu sňatků můžeme pozorovat pozitivní vývoj ve struktuře sňatečnosti

=> dochází k rozložení tabulkových sňatků na muže a ženy- 1989: nejvyšší – maximum v roce 1921- 1995: mezi- 2000: nejnižší – maximum v věku 25 – 26 let

31




vývoj od roku 1981 – 2000- horní kvartál – zvyšuje se- dolní kvartál: zvyšuje se- medián: zvyšuje se

Došlo k tomu, že e výrazně zvýšila hodnota mezikvartálové odchylky => zvyšuje se věk i variabilita.

- odečíst horní kvartil mínus medián => průměr => vyjádří to variabilitu- pozitivní => souvisí to se záležitostí porodnosti (vyšší věk partnerek) => přibližujeme

se k demografickému chování západoevropských zemí

U Ústí nad Labem mžeme pozorovat podobný vývoj jako u celorepublikového => rozdíly zvyšování variability

- nebylo zaznamenánoPrávní úprava

- legislativně dáno zákonem o rodině- hlavně u rozvodovosti mají změny v legislativě významný vliv na hodnoty- zákon č. 94/1963 Sb. – možno uzavírat dvojí sňatek (občanský a církevní)- kde uzavře občanský sňatek => smí opakovat v kostele, ale nemá to právní účinky- církevní => nelze uzavřít občanský sňatek- hodnoty:

o hrubá míra sňatečnosti v roce 1990 sňatečnost vzrostla => nižší počet sňatků v následujícím

roceo rozvodovost

narození v roce 1999 – 2,3 ‰ => snížení počtu rozvodů souvisí s novelou zákona o rodině úprava šla v 2 směrech:

zjednodušení rozvodu, pokud se manželé dohodli na majetku stížení rozvodu, pokud nejsou upraveny záležitosti s upravením

vztahu k nezletilému dítětiPříčiny rozvratu manželství

- je zde záležitost i víry (muže nebo ženy)- v roce 2000

o u mužů i u žen => rozdílnost povah – přibližně 50 %o nevěra (více na straně muže než ženy) – přibližně 10 %o u mužů více % zastoupen alkoholismus – přibližně 10 % (ženy 1 %)o nezájem o rodinuo neuvážený sňateko zlé nakládání, trestný čin (více muži)o sexuální neshody

Index rozvodovosti:- máme řadu hodnot Ir

o 1. rok: 45,8o 2. rok: 52,9o 3. rok: 56,7o 4. rok: 61,4

- co nám to může říci o rozvodovosti?

32




o více rozvodů nebo méně sňatků (R/S)o index rozvodovosti může růst i při poklesu rozvodovosti => rychleji klesá

počet sňatků než rozvodůo zvlášť analyzovat sňatečnost a rozvodovosto automaticky neznamená, že roste rozvodovost => nutno si uvědomit konstrukci

indexu

Nedostatek indexu rozvodovosti- jsou to rozvody uskutečněné v 1. roce, ale i v 1. roku sňatky- rozvody se převážně netýkají sňatků uzavřených ve stejném roce jako sňatek- je potřeba se podívat, jak je rozvod definován- starší materiály:

o rozvod od stolu a ložeo rozluka (rozvod v dnešním slova smyslu)

- císařský patent z roku 1918 (ve znění roku 1928):o definice: § 93: byla zde rozluka a rozvod od stolu a lože

- rozluka je duševní rozvod- chci-li dělat výzkum musím si dát pozor, jaká právní úprava platila v době, ze které

výzkum provádím- automatizovaný systém právních událostí => dřívější zákony- § 103 dočasný rozvod – rozluka od stolu a lože- potřeba se i podívat na segment obyvatelstva

dnes:- zákon o rodině legislativně upravuje rozvod- kdybychom chtěli zkoumat úpravu legislativní na pokles rozvodů => třeba se podívat

na počet žádostí o rozvod => může souviset, že nová úprava zpomalila rychlost trendu- novela zákona o rodině nabyla účinnosti 1. srpna 1988 – nebyla nějak zvlášť účinná od

předchozích

Jaký byl vývoj sňatečnosti v ČR v 90. letech?- na jaké úrovni sňatečnosti je

o sňatečnosto rozvodovost

- odpověď: sňatečnost nerostla ani neklesala => je konstantní- (absolutní hodnoty v roce 1990 – 90.000 sňatků u nás)- rozvody: absolutní vyjádření u nás ročně zhruba 30.000 rozvodů (v roce 1995 24.000)- sňatky: přibližně 50.000- rozvody: přibližně 90.000

Vývoj v ČR v 90. letech- u porodnosti: na úrovni 9 ‰ => 90. – 95.000 nových- u úmrtnosti: 10,5 – 11 ‰ => 110.000 zemřelých

o úbytek přirozenou měrou je přibližně 20.000- počet narozených: 90.000- počet obyvatel: 10 mil

lze odvodit počet narozených na 1000 obyvatel

33




JEDNODUCHÉ CHARAKTERISTIKY POPULAČNÍHO VÝVOJE

Rozlišujeme přirozený a mechanický pohyb obyvatelstva.Nejjednodušším ukazatelem přirozeného pohybu nebo přirozené reprodukce obyvatelstva je absolutní přirozený přírůstek, který je rozdílem mezi počtem živě narozených a zemřelých. Je-li záporný, hovoříme o přirozeném úbytku n. úbytku přirozenou měnou. Základní relativní charakteristikou je pak hrubá míra přirozeného přírůstku – hmpp, což je poměr přirozeného přírůstku (PP) a středního stavu obyvatelstva.

hmpp = PP/P x 1000 a samozřejmě platí, že hmpp = hmp – hmú

U mechanického n. migračního pohybu obyvatelstva rozlišujeme:Hrubou migraci n. objem migrace – úhrn přistěhování a vystěhování z určité územní jednotky. Dělí se na hrubou emigraci a hrubou imigraci. Počet přistěhování a vystěhování obecně není totožný s počtem migrantů.Čistou migraci – rozdíl mezi počtem přistěhovalých a vystěhovalých. Čistá migrace je označována jako migrační přírůstek n. migrační saldo. Je-li kladná, jedná se o čistou imigraci, je-li záporná, hovoříme o čisté emigraci.Jako synonyma k čisté imigraci a čisté emigraci se používají např.:migrační přírůstek x migrační úbytekkladný migrační přírůstek x záporný migrační přírůstekkladné migrační saldo x záporné migrační saldo.

Migrace v rámci vymezené územní jednotky se označují jako vnitřní migrace, mimo hranice vymezené oblasti jako vnější migrace (zahraniční migrace).

K vystižení intenzity celkového efektu migrace používáme hrubou míru migračního salda – hmms = MS/P x 1000.Celkový populační přírůstek (úbytek) je pak výsledkem přirozeného a mechanického pohybu obyvatelstva. Vztáhneme-li jej na 1000 obyv. středního stavu, získáme hrubou míru celkového populačního přírůstku – hmcpp.

Přirozený, migrační a celkový přírůstek v ČR v letech 1985-2000 (na 1000 obyv. stř. stavu)Rok hmpp hmms hmcpp1985 0,4 0,2 0,61986 0,1 0,3 0,41987 0,4 0,3 0,61988 0,7 0,2 0,91989 0,1 0,1 0,21990 0,1 0,1 0,21991 0,5 0,3 0,81992 0,1 1,1 1,31993 0,3 0,5 0,81994 -1,0 1,0 -0,11995 -2,1 1,0 -1,11996 -2,2 1,0 -1,21997 -2,1 1,2 -1,01998 -1,8 0,9 -0,91999 -2,0 0,9 -1,1

34




2000 -1,8 0,6 -1,1

Mezinárodní migrace ČR (pozn. změna trvalého bydliště, registrované stěhování)

rok migrační saldo objem migrace

1990 624 24,1981991 2,876 25,3162000 6,539 9,0652001 -8551 34,384

DEMOGRAFICKÁ REVOLUCE = DEMOGRAFICKÝ PŘECHOD

přeměna charakteru demografické reprodukce- souvislost také s hospodářskou revolucí- v průběhu demografického přechodu klesá hmp ze 45-50‰ na méně než 20‰, hmú (hrubá míra úmrtnosti) z 25-30‰ na méně než 15‰- snižuje s dramaticky úroveň KÚ- prodlužuje se naděje dožití z 25-30 let na úroveň okolo 70 let

- důsledkem je proces demografického stárnutí- index stáří roste z 25 ne hodnoty výrazně přes 100- čím později demografická revoluce nastane, tím je v té zemi rychlejší průběh- časový průběh závisí i na velikosti populace a struktuře obyvatel (homogenita)

- počátek demografické revoluce v 18. stol.- v ČR trvala 100 let 1830 – 1930 (zhruba)

2násobný početní růst obyv. (přirozená reprodukce)- nelze zaměňovat demografickou revoluci ( přeměna charakteru) a populační explozi ( nevědecký, novinářský termín)rozlišujeme tři typy demografické revoluce:1) francouzský typ- téměř současný pokles hmú a hmp- 1,8násobný růst obyvatelstva – nedochází k výraznému početnímu růstu

hmp a hmúhmp

hmú t

ČR – 1. fáze – 1830 – 1870 (konec průmyslové revoluce), úmrtnost stále vysoká2. fáze – 1870 – 1930 – zlepšují se úmrtnostní poměry, pokles úmrtnosti, porodnosti 2násobný růst obyv., ČR stojí mezi 2 typy (spíše blíže k francouzskému)

2) anglický typ- 5násobný početní růst- hmp se v prvním období nesnižuje, ve 2. období však klesá

35




hmp a hmúhmp

hmú t

3) japonsko-mexický typ- přibližně 8násobný růst obyv., růst v 1. období, dochází zde k největšímu růstu obyvatel

hmp a hmúhmp

hmú t

36



Demografie - Miras.cz · Web viewstřední stav obyvatelstva: hlavně při konstrukci hrubých měr...

Documents

Transcript of Demografie - Miras.cz · Web viewstřední stav obyvatelstva: hlavně při konstrukci hrubých měr...