Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně. Populační vývoj mikroregionu Židlochovicko. Diplomová práce. Provozně ekonomická fakulta

Transkript

1 Mendelova zemědělská a lesnická univerzia v Brně Provozně ekonomická fakula Úsav saisiky a operačního výzkumu Populační vývoj mikroregionu Židlochovicko Diplomová práce Auor: Vedoucí diplomové práce: Bc. Marina Nováková prof. Ing. Milan Palá, CSc. Brno 2009

2 2

3 Prohlášení Prohlašuji, že jsem uo diplomovou práci na éma Populační vývoj mikroregionu Židlochovicko vypracovala samosaně pod vedením prof. Ing. Milana Paláa, CSc. a uvedla jsem v seznamu lieraury všechny použié lierární a odborné zdroje. V Brně dne 2. ledna 2009 Marina Nováková 3

4 Poděkování Chěla bych na omo mísě poděkova především prof. Ing. Milanu Paláovi, CSc. za cenné rady a připomínky, keré mi poskyl při psaní éo diplomové práce. Dále mé poděkování paří pracovníkům Českého saisického úřadu, zejména paní Vlasě Pospíšilové za odbornou pomoc při zjišťování saisických da. 4

5 Absrak Cílem éo práce je analýza populačního vývoje mikroregionu Židlochovicko v leech Zabývá se popisem vývoje demografických procesů prosřednicvím demografických ukazaelů (porodnos, plodnos, poraovos, úmrnos, sňaečnos, rozvodovos, migrace) a odhadováním budoucích hodno ěcho ukazaelů s využiím meody exrapolace rendu časových řad. V mikroregionu dochází k poklesu úmrnosi a prodlužování délky živoa. Zvyšují se porodnos a plodnos, keré během 90. le výrazně poklesly v důsledku změn demografického chování. Současně klesá sňaečnos, odkládá se vsup do manželsví a rose rozvodovos. Projevuje se sárnuí populace, což má dopad na ekonomické zaížení produkivních obyvael. Výsledky práce mohou slouži jako podklad při plánování rozvoje mikroregionu a formulaci populační, sociální i hospodářské poliiky. Klíčová slova: Populační vývoj, mikroregion Židlochovicko, sárnuí populace Absrac The aim of his graduaion heses is an analysis of demographic developmen in Židlochovicko mikro-region during he period. I deals wih descripion of demographic processes developmen hrough he demographic indicaors (such as naaliy, feriliy, aborion rae, moraliy, marriage rae and migraion) and wih heir fuure rae esimaion using he exrapolaion mehod (he exrapolaion of emporal series endency). In his micro-region he moraliy rae declines and he life-span becomes longer. The feriliy and naaliy raes markedly declined during 90 s because of demographic behaviour changes, bu in recen years hey began o rise again. A he same ime he marriage rae decreases, he conracing of marriage is delayed and he divorce rae increases. The aging of populaion makes iself fel and i impacs economical charge of producive inhabians. The resuls of his work could be insumenal as a basis for micro-region developmen planning and for populaion, social and economic policies saemen. Keywords: Demographic developmen, Židlochovicko micro-region, aging of populaion 5

6 Obsah 1 Úvod. 8 2 Cíl práce Lierární přehled Předmě demografie Základní členění demografie Způsoby zjišťování demografických jevů Sčíání lidu Evidence přirozeného pohybu Evidence sěhování Populační regisr Zvlášní šeření Charakerisika demografických jevů a ukazaelů Srukura obyvaelsva podle pohlaví Srukura obyvaelsva podle věku Úmrnos a nemocnos Sňaečnos Rozvodovos Porodnos a plodnos Poraovos Prosorový pohyb obyvaelsva Populační klima Časové řady Základní koncepce modelování časových řad Popis rendové složky Kriéria pro volbu modelu rendu Maeriál a meody Demografické ukazaele Technika populačních prognóz Konsrukce předpovědi časových řad Vyrovnávání časových řad Lineární rend

7 Parabolický rend Exponenciální rend 33 5 Výsledky práce Obecná charakerisika mikroregionu Židlochovicko Srukura obyvaelsva podle pohlaví a věku Charakerisiky ekonomického zaížení Úmrnos Porodnos a plodnos Poraovos Sňaečnos Rozvodovos Přírůsek obyvaelsva Diskuse Závěr 72 8 Seznam použiých zdrojů Seznam obrázků a grafů Seznam abulek

8 1 Úvod Velmi malé obce mohou při zajišťování někerých činnosí spolupracova a zejména po roce 1998 éo možnosi velmi inenzivně využívají a spolupracují v různých účelových sdruženích obcí. Vysoká vůle spolupracova se vyskyuje především u venkovských obcí. Důvodem spolupráce ve sdružení je zajišění někeré funkce nebo činnosi v území. Věšina svazků si formálně klade za cíl zajišťova komplexní rozvoj území. Tak je omu i v případě mikroregionu Židlochovicko, kerý byl vyvořen za účelem obecného regionálního rozvoje. Možnosi spolupráce venkovských obcí jsou určeny fakory jako je malá populační velikos obcí a velmi omezený objem prosředků, kerý mohou obce použí na vlasní rozvoj a dále pak neznalos právního prosředí a nemožnos spolupodíle se na širších rozvojových programech. Ukazuje se, že důležiým předpokladem rozvoje je koncenrace prosředků na rozvoj mikroregionálních cener na rozdíl od dosavadní plošné disribuce invesic v celém regionu. Zhodnocení dynamiky vývoje obyvaelsva a jeho prognóza je jedním ze základních podkladů pro pořizování a zpracování územně plánovací dokumenace. Analýza populačního vývoje a jeho predikce je aké výchozím údajem při formulaci sraegických plánů rozvoje. Sraegické plány rozvoje na úrovni mikroregionů charakerizují hlavní směry a prioriy dlouhodobého rozvoje území. Zároveň slouží jako maeriály pro přípravu projeků a žádosí o poskynuí finančních prosředků na jejich realizaci, zejména z fondů Evropské unie. Sraegické plány rozvoje se zaměřují na řešení klíčových problémů území a umožňují opimální využií lidských a finančních zdrojů. Rozvojové plány zahrnují různé oblasi veřejného živoa a posihují specifické pořeby mísních občanů, například v oblasi sociálních služeb, živoního prosředí, zdravonických programů, prevence kriminaliy ad. Rozvoj regionů však probíhá nerovnoměrně a je důležié, aby sociální, hospodářské a ekologické rozdíly nepřesáhly určiou mez. Sá se v rámci regionální poliiky snaží o zmírňování regionálních rozdílů prosřednicvím podpory z fondů EU. Kriériem vymezení problémových mikroregionů, opravňujícím k získání podpory, jsou demografické ukazaele a ukazaele ekonomické úrovně, přičemž srukura obyvael území velmi ovlivňuje jeho ekonomické výsledky. Vlivem změn demografického chování obyvaelsva parných od 90. le minulého soleí v celé České republice, dochází k rychlému sárnuí populace, 8

9 způsobujícímu snížení poču ekonomicky akivních lidí, keří by měli podporova sarou nepracující populaci. Sárnuí populace je zapříčiněno zejména poklesem porodnosi současně s poklesem úmrnosi a prodlužováním věku dožií. Změny populačního klimau se projevují odkládáním sňaku a založení rodiny do vyššího věku, rosoucím počem nesezdaných soužií a vysokou rozvodovosí vlivem změny hodnoového žebříčku mladé generace a změn ekonomických a sociálních podmínek. Věková srukura obyvael má sociální a ekonomické dopady na společnos. Ovlivňuje množsví pracovní síly a působí nápor na oblas důchodového zabezpečení a zdravonicví, proo je řeba probíhající demografické změny zohledni při plánování alokace veřejných zdrojů, ak aby bylo sarším lidem umožněno udržení jejich sociálního sausu a důsojnosi a zvýšení kvaliy jejich živoa. 2 Cíl práce Cílem éo práce je provedení analýzy demografických da a popis populačního vývoje mikroregionu Židlochovicko v průběhu le pomocí časových řad ukazaelů demografické saiky a dynamiky. První čás práce je věnována obecné charakerisice území mikroregionu, kerá má vliv na srukuru jeho obyvaelsva. Následuje popis demografické srukury podle pohlaví a věku se zaměřením na vlivy věkové srukury v souvislosi s akuálním problémem sárnuí populace a ekonomickým zaížením produkivního obyvaelsva. Dále uvedu vývoj jednolivých ukazaelů demografické reprodukce a u všech zmiňovaných ukazaelů popíši rend jejich vývoje. Pro konsrukci prognóz vývoje demografických charakerisik a počeního savu obyvaelsva v následujících dvou leech využiji meody vyrovnávání časových řad maemaickou funkcí a exrapolace časových řad. V éo práci aké zhodnoím dopady současných rendů demografického chování na obyvaelsvo mikroregionu v sociální a ekonomické oblasi a pokusím se navrhnou možnosi jejich řešení prosřednicvím opaření, kerá ovlivňují populační klima. Cílem populační analýzy a prognózy je poskynou podklady pro rozhodování o populační a sociální poliice. 9

10 3 Lierární přehled 3.1 Předmě demografie Demografie je společenská věda, jejímž předměem jsou demografické jevy a procesy, resp. zákoniosi, jimiž se yo jevy a procesy řídí. Demografické jevy a procesy jsou akové, keré souvisí s reprodukcí obyvaelsva. Tu lze chápa jednak jako přirozenou obnovu prosřednicvím procesů porodnosi a úmrnosi a jednak jako celkovou obnovu zahrnující i procesy sěhování obyvaelsva, příp. procesy libovolných prosorových pohybů obyvaelsva. Obecně lze edy aké říci, že reprodukce obyvaelsva je obnova obyvaelsva určiého vymezeného území (nebo obyvaelsva vymezeného jinými než územními znaky), j. výměna obyvaelsva sřídáním generací zemřelých generacemi živě narozených novorozenců, v širším slova smyslu obnova geograficky omezené populace přirozenou reprodukcí včeně vlivu migrací obyvaelsva. (ROUBÍČEK, 1997) Je nuné aké rozliši ermíny obyvaelsvo (soubor lidí žijící na určiém území) a lidské populace jako soubory lidí, mezi nimiž dochází k demografické reprodukci (obyvaelsvo jednoho sáu se může skláda z několika relaivně izolovaných populací). Lidské populace jsou přesněji vymezeny jako demografické sysémy sesávající z lidí, jejich vlasnosí, keré podmiňují demografickou reprodukci a demografických vzahů mezi nimi. (VYSTOUPIL, TARABOVÁ, 2004) Úsředním problémem, kolem kerého se demografická problemaika srukuruje, je problém reprodukce obyvaelsva. Demografie se ovšem nemůže obejí bez sudia podmíněnosi demografické reprodukce. Proo se považují přímo za demografické i akové jevy, respekive událosi, jako sňaek, rozvod, ovdovění, nemoc, aj. Demografie na jedné sraně hledá obecné pravidelnosi a zákoniosi demografické reprodukce, na druhé sraně jejich specifické projevy u konkréních populací. (KALIBOVÁ, PAVLÍK, VODÁKOVÁ, 1998) Charakerisickým znakem pro demografii je demografická srukura obyvaelsva, j. srukura obyvaelsva podle věku a pohlaví. Určiá demografická srukura obyvaelsva je podmínkou i činielem rozsahu a srukury reprodukce obyvaelsva, ale zároveň i obrazem a důsledkem působení akové reprodukce. 10

11 Působení populačních zákonů a zákoniosí vyváří určié zvlášní populační ypy lišící se rozměrem a endencí reprodukce. Tyo populační zákony jsou ovlivňovány biologickou, sociální i ekonomickou sránkou populace. (ROUBÍČEK, 1996) 3.2 Základní členění demografie Základní výchozí informací o obyvaelsvu jsou pro demografii údaje, keré popisují sav pozorovaného obyvaelsva. Teno sav je daný údaji o jeho poču, srukuře a rozmísění. První širší problémový oddíl demografie, kerý se zabývá zkoumáním savu obyvaelsva, je demografická saika. Zkoumání demografické srukury populačních skupin vzniklých členěním obyvaelsva podle rodinného savu, národnosi, ekonomické akiviy, supně vzdělání ad. je užiečným způsobem demografického zkoumání, i když základní zkoumaný znak není v pravém smyslu znakem demografickým. Význam zkoumání věku a věkové srukury není jen v jeho čisě biodemografickém pojeí ale aké v pojeí sociodemografickém, kdy každý dosažený věk předsavuje ypickou živoní siuaci jednolivce i věkové skupiny, a o siuaci demografickou, sociální i ekonomickou. Sav obyvaelsva, daný jeho počem, srukurou a rozmísěním se neusále mění a yo změny se nazývají pohybem, měnou obyvaelsva. Druhým širším problémovým oddílem je demografická dynamika, kerá se zabývá zkoumáním pohybu obyvaelsva a o jak přirozeným (daným výměnou generací narozených a zemřelých), ak mechanickým (migrace) a sociálním (změna sociálních znaků). Demografie od počáku usilovala nejen o popis a hodnocení nasalého savu či dosavadního vývoje, ale vždy aké o pochopení vývojových endencí, kerým populační vývoj podléhá. Třeím oddílem demografie je demografická prognosika, kerá usiluje o odhad dalšího živoa žijící populace. (ROUBÍČEK, 1997) 3.3 Způsoby zjišťování demografických jevů Základní podmínkou sudia demografických jevů je získání demografických informací. Ty se zjišťují zejména saisickým popisem, přičemž už zde dochází ke značným zráám demografických informací. V podsaě lze vymezi pě ypů saisického popisu, keré jsou pramenem demografických a geodemografických da: 11

12 Sčíání lidu. Běžná evidence přirozené měny včeně někerých dalších jevů. Běžná evidence migrací. Populační regisr. Zvlášní šeření (např. populačního klimau). Demografie je empirickou vědou. Sleduje, zpracovává a zobecňuje konkréní demografické jevy. Tyo jevy zjišťuje individuálně, ale zpracovává v souborech, keré voří populace nebo jejich čási. Při vyváření ěcho souborů nejde jen o koncenraci da, ale je nezbyné brá v úvahu i velikos souboru a způsob jeho vymezení (věcné, časové a prosorové hledisko). Předpokladem pro zpracování a vyhodnocení demografických jevů a procesů je zajišění kvaliní daové základny. To si vyžaduje přesné definování jevu (např. živě narozené díě), regisraci v době nebo bezprosředně po sledované událosi (např. narození, úmrí) a zajišění úplnosi da o daném souboru (např. věk všech obyvael). Dříve uvedenými různými způsoby evidence obyvaelsva získáváme základní daa, j. různé uspořádané řady absoluních údajů. K hlubšímu poznání podsay demografických jevů však nelze dospě pouze na základě absoluních údajů, ale je řeba z nich vypočía analyická daa - základní demografické ukazaele. Ty se věšinou člení do ří kaegorií: Poměrná čísla exenziní - vznikají vydělením dvou sejnorodých údajů ve sejném časovém okamžiku a shodném územním vymezení (např. podíl mužů v populaci). Poměrná čísla inenzivní - vznikají vydělením různorodých údajů, když jednoky vyjádřené ve jmenovaeli jsou nosielem událosí nebo jevu vyjádřeného v čiaeli (např. poče zemřelých dělený počem obyvael). V rámci nich se někdy vyčleňují míry a kvocieny. Indexy - vznikají jako podíl dvou absoluních čísel vymezených různě časově nebo prosorově. Podle jiných hledisek lze rozlišova ukazaele: Celkové (obecné) nebo specifické (diferenční) podle oho, zda jsou vypočeny za celou populaci nebo jen její čás. 12

13 Definiivní nebo předběžné na základě neúplných nebo nedosaečně zkonrolovaných da. Hrubé (vypočené na základě jednoduchých meod) nebo srovnávací (při výpoču vyloučíme vliv někeré z podmínek, kerá s vlasním procesem přímo nesouvisí). Při sledování demografických jevů je nezbyné přesné časové určení každé demografické událosi. To ji umožňuje zařadi do souboru událosí se sejnou dobou vzniku a sanovi dobu, kerá uplynula mezi sledovanou událosí a událosí, kerá ji předcházela. Všechny výše uvedené prameny poskyují údaje umožňující hodnocení demografických procesů v souvislosi se změnami v sociální a ekonomické oblasi. (VYSTOUPIL, TARABOVÁ, 2004) Sčíání lidu Sčíání lidu je organizovaná saisická akce sběru, uspořádání, zhodnocení, analýzy a publikace demografických, ekonomických a sociálních údajů, ýkajících se v určené době všech osob v zemi. Sčíání lidu (cenzus) by mělo zahrnou v rozhodném okamžiku všechny osoby na daném území příomné, bydlící nebo oboje. Sčíání se obvykle provádí buď meodou doazovací prosřednicvím sčíacích komisařů, nebo sčíáním pomocí formuláře, kerý vyplní sčíané osoby. Zákonem je věšinou sanovena povinnos odpovědě na sanovené oázky. Mimo demografické znaky jsou při moderních sčíáních zjišťovány i údaje o vybavenosi domácnosí, byovém a domovním fondu. V současné době se na přípravách sčíání lidu podílí řada mezinárodních organizací. (KALIBOVÁ, PAVLÍK, VODÁKOVÁ, 1998) Evidence přirozeného pohybu Záznamy o přirozeném pohybu zahrnují jak evidenci narození a úmrí, ak i dalších demografických událosí významných pro demografickou reprodukci (rozvod, pora). Narození, úmrí a sňaky jsou v řadě zemí regisrovány v marikách, keré jsou zpravidla vedeny odděleně: kniha (marika) narození, úmrí, sňaků. 13

14 Saisická hlášení se přepisují na speciální formuláře (např. hlášení o úmrí). Regisraci narození, úmrí a sňaků provádějí mariční úřady, rozvodů příslušné soudy a poraů zdravonická zařízení. Tyo pověřené organizace zasílají vyplněná hlášení na sání saisický úřad, kde jsou cenrálně zpracovány a převedeny z mísa událosi na míso rvalého pobyu. V Československu byly povinné civilní mariky zavedeny od , do é doby plnily uo funkci mariky sáem uznávaných církví. Vzhledem k mezinárodním rozdílům na vymezení někerých jevů byly v roce 1953 přijay mezinárodně doporučené zásady pro evidenci přirozené měny. Podle ní by měla bý regisrace každé demografické událosi zákonně povinná pro veškeré obyvaelsvo Evidence sěhování Je vedena odděleně pro vnirosání a zahraniční migraci. Přímá evidence vnirosáního sěhování byla v Československu zavedena na základě povinného hlášení rvalého pobyu a je evidována od roku Základní údaje o sěhování se zpracovávají na základě Hlášení o sěhování a vyhodnocují se za základní územní jednoky (obec). Srovnaelnos da je proo výrazně ovlivněna adminisraivním vymezením obcí. Vzhledem k nejednoné meodice evidence migrací je mezinárodní srovnání velmi obížné Populační regisr Populační regisry spočívají v průběžné regisraci obyvael daného sáu formou regisračních lísků nebo pomocí výpočení echniky. Jsou nejmladším pramenem informací. Každý jednolivec je do regisru zařazen pod svým rodným číslem a jeho údaje jsou průběžně doplňovány převáděním vybraných záznamů z evidence přirozeného pohybu a z evidence sěhování. Údaje jsou zpravidla konrolovány a akualizovány při jednolivých sčíáních lidu. 14

15 3.3.5 Zvlášní šeření Zvlášní - výběrová šeření se ýkají jen vybraného souboru obyvael. Jde zpravidla o jednorázové akce sloužící k doplnění nebo akualizaci da ze sčíání lidu a evidenci obyvaelsva. Zaměřují se na informace, keré není účelné zjišťova u všech obyvael a umožňují nejen sběr konkréních da, ale i získání informací o posojích a názorech obyvaelsva na určené siuace. Z opakovaně prováděných výběrových šeření mají velký význam mikrocensy, keré slouží k akualizaci da ze sčíání lidu, zejména ve vzahu k živoní úrovni obyvaelsva. Nejčasěji jsou využívána výběrová šeření populačního klimau, j. posojů obyvaelsva k vlasní reprodukci (např. ideálnímu nebo chěnému poču děí v rodině). (VYSTOUPIL, TARABOVÁ 2004) 3.4 Charakerisika demografických jevů a ukazaelů Srukura obyvaelsva podle pohlaví Paří k základním demografickým srukurám obyvaelsva. Tuo charakerisiku analyzujeme věšinou společně s charakerisikou složení podle věku. Ale i samosané hodnocení skladby obyvaelsva má své oprávnění. Za ukazaele maskuliniy považujeme jednak podíl mužů v celé populaci, vyjadřovanou obvykle v %. Druhým ukazaelem je index maskuliniy, což je poměr mužů a žen v dané populaci, vyjádřený nejčasěji na 100 nebo na 1000 žen. Podobně lze konsruova ukazaele feminiy, a o proporci žen v celé populaci a index feminiy. Srukura podle pohlaví závisí na řech ypech rozdílných procesů. Prvním procesem je o, že se v populaci rodí více chlapců než dívek. Je o výraz biologické zákoniosi. Ukazael maskuliniy narozených (poměr narozených chlapců k narozeným děvčaům) označujeme zpravidla jako sekundární index maskuliniy. Druhým procesem je specifická úmrnos mužů a žen v průběhu celého jejich živoa. V demograficky vyspělých zemích je ve všech věkových skupinách věší inenzia úmrnosi mužů než žen. Třeím procesem ovlivňujícím proporci mužů v populaci je migrace, kerá je velmi proměnlivá co do poměru sěhujících se mužů a žen a významně závisí na jejich 15

16 věku. Důležiější význam má poměr poču mužů k poču žen pro menší území. (KOSCHIN, 2005) Srukura obyvaelsva podle věku Srukuru podle věku vyjadřujeme rozdělením absoluního poču mužů, resp. žen do jednoleých nebo víceleých skupin. Při grafické inerpreaci se používá ke znázornění věkové srukury dvojiého hisogramu, kde osa věku hisogramu pro muže je posavena proi ose věku hisogramu pro ženy. Takovému grafickému uspořádání věkové srukury říkáme věková pyramida. Použijeme-li míso hisogramu polygonu (spojnicového diagramu), dosaneme srom živoa. Věková srukura je výchozím uspořádáním demografických da pro jakoukoli demografickou analýzu. Můžeme na ní vidě důležié událosi, keré ovlivnily vývoj dané populace, je edy koncenrovaným záznamem demografické hisorie dané populace. Obyvaelsvo je možné podle věku rozděli do ří základních skupin: děská (obyvaelsvo 0-14 le), reprodukční (obyvaelsvo le), posreprodukční (obyvaelsvo 50 a více le). Podle zasoupené složky děské a posreprodukční je možné sanovi ři populační ypy (KOSCHIN, 2005): progresivní yp - s výraznou převahou děské složky, sacionární yp - děské a posreprodukční složky jsou éměř vyrovnány, regresivní - posreprodukční složka převažuje nad děskou Úmrnos a nemocnos Úmrí je první událosí, o kerou se demografie začala zajíma, jako o hromadný jev, jako o proces vymírání určié populace - o její úmrnos. Zájem demografie byl původně zcela omezen na soubory úmrí, kerá nasala u dané populace ve vymezeném časovém úseku. Sále více se však začíná zajíma o jednolivá úmrí. Sárnuí je přirozeným procesem všech živých organismů. Dosud nemůžeme říci, zda někdo umírá v důsledku sárnuí přirozenou smrí nebo je o vždy důsledek 16

17 předcházejícího onemocnění. Vymírání určié populace, v jisém smyslu je důsledkem vývoje nemocnosi ale mimoo aké důsledkem kvaliy živoních podmínek, živoního prosředí, způsobu živoa. S procesem individuálního sárnuí souvisí délka lidského živoa. Délka živoa souvisí s zv. živoními cykly. Z biologického hlediska dochází k určiému živonímu vrcholu okolo 30 le. Sudium živoního cyklu nevede ke sanovení přirozené délky živoa, exisuje jen určiý vzah mezi dosažením pohlavní dospělosi (14 le) nebo ukončením ělesného růsu (18-25 le) a délkou lidského živoa. Anropologové i demografové hovoří o přirozené délce živoa le. (VYSTOUPIL, TARABOVÁ, 2004) Ukazael hrubé míry úmrnosi je nejjednodušším ukazaelem úmrnosi. Je poměrem souču zemřelých z jednolivých generací ku sřednímu savu obyvael. Počy zemřelých z jednolivých generací v daném roce jsou velmi rozdílné, neboť inenzia úmrnosi v každém věku je jiná a poče vysavených riziku úmrí je v každém věku jiný. Nejnižší inenzia úmrnosi se nachází v období bezprosředně před puberou a dlouhodobě můžeme u nás sledova přesun ohoo mezníku sále do nižšího věku. Vyšší míra úmrnosi se vyskyuje u mužů než u žen, a o ve všech věkových skupinách. Tomuo jevu říkáme mužská nadúmrnos. Vyskyuje se výrazně ve všech zemích s nízkou inenziou úmrnosi. Pro celkovou úroveň populace je důležié, jaká je péče o děi v nejmladším věku. Pro charakerisiku inenziy úmrnosi v omo věku můžeme použí míru úmrnosi ve věku 0. (ROUBÍČEK, 1997; SIEGEL, 2002) Pro analýzu úmrnosi je důležié zná zasoupení jednolivých příčin úmrí v populaci. Klasifikace nemocí a příčin smri paří k nejvážnějším problémům eorie lékařské vědy. Za nemoc považujeme akovou poruchu zdraví nebo úraz, keré vyžadují léčení. Zdraví jako opak nemoci definujeme jako sav celkového ělesného, duševního a sociálního blaha. Nejjednodušším ukazaelem nemocnosi určié populace je poče onemocnění na určiou nemoc za sledované období. Každá nemoc končí buď uzdravením, nebo úmrím nemocné osoby. Vyjadřujeme ak míru uzdravení, nebo míru smrnosi neboli lealiy. (KALIBOVÁ, PAVLÍK, VODÁKOVÁ, 1998) 17

18 3.4.4 Sňaečnos Sňaek je jednorázový formální ak, kerým společnos dává souhlas se vznikem manželsví a jemu odpovídajícím reprodukčním chováním, resp. se založením rodiny. Sňaek mění rodinný sav zúčasněných a zasahuje i do srukury jejich původních rodin. Je důležiou demografickou událosí a jedním nejdůležiějších mezníků rodinného živoního cyklu. Při uzavírání je řeba dodržova mnoho pravidel uznávaných danou společnosí. Pravidlem univerzálně planým je zákaz incesu. Dnes je možno uzavří sňaek prakicky s kýmkoliv kromě nejbližších příbuzných. Vědomí, že sňaek neuvozuje rvalý sav, snižuje i jeho společenskou vážnos. Navíc k prakickému založení rodiny není již sňaek nezbyný, o čemž svědčí exisence nesezdaného soužií. Sňaečnos je zakládání manželsví na základě zákonem daných podmínek. Sňaek je chápán jako demografická událos opakovaelného charakeru, kerá nemusí nasa u všech příslušníků dané populace. Limiujícími fakory pro uzavírání sňaku je dosažení minimálního sňakového věku, rodinný sav, supeň pokrevnosi, pohlaví a svéprávnos snoubenců. Poče uzavíraných manželsví závisí na velikosi souboru sňaku schopného obyvaelsva a jeho rozdělení podle pohlaví a věku. Nejjednodušším ukazaelem inenziy sňaečnosi je hrubá míra sňaečnosi. Hodnoy hrubé míry sňaečnosi reagují na změny populačního klimau a jejich vývoj se odráží v následném vývoji porodnosi Rozvodovos Rozvod je chápán jako právní zrušení manželsví, jemuž předchází jeho reálný rozpad. Rozpad manželsví však nemusí bý spojen s právním akem. V řadě případů končí manželsví společnosí nekonrolovaelným a neevidovaným rozchodem parnerů. Rozvod lze chápa jako významnou událos v živoě lidí s řadou sociálních důsledků, mezi něž paří zejména narušení fungování rodiny a výchovy děí. Změna ekonomického a sociálního sausu, změna způsobu živoa, zaměsnání apod. Rozvod jako právní ak má v jednolivých společnosech různé podoby zahrnující různou míru společenské regulace, v závislosi na kulurním i hisorickém vývoji i na vývoji legislaivy. 18

19 Rozvodovos je demografický jev odvozený od rozvodu jako demografické událosi. Jeho sledování má význam při sudiu porodnosi. Rozvodovos je zejména sociálním jevem indikujícím především sabiliu rodiny. Sledování rozvodovosi vychází z evidence rozvodů, kerá ovšem vzhledem k variabiliě zákonů a vzhledem k omu, že se suma rozvodů zcela nekryje s počem rozvrácených, disfunkčních manželsví, není zcela přesná. Nejjednodušším ukazaelem je hrubá míra rozvodovosi Porodnos a plodnos Analýzu procesu porodnosi lze začí již počeím. Počeím začíná ěhoensví, keré končí jednočeným nebo vícečeným porodem. Porod je vyvrcholení procesu vzniku nového jedince. Jde o fyziologický proces v ěle maky, kerý má řadu rysů nemoci a je spojen i s rizikem úmrí. Porod je mezníkem živoního cyklu jedince i rodiny. Posoj společnosi k omuo jevu se odvíjí od hodnoy díěe. Podle délky ěhoensví rozlišujeme porod včasný a předčasný. Podle projevu známek živoa se dělí děi na živě a mrvě narozené. Vzhledem k rodinnému savu maky se narozené děi rozlišují na manželské a nemanželské. Schopnos muže a ženy rodi děi se nazývá plodivosí. Plodivos ženy se vzahuje k zv. reprodukčnímu období, keré se obvykle vymezuje rozpěím le. Fyziologická neschopnos plození se nazývá serilia. Feriliou neboli plodnosí se rozumí skuečný efek plodivosi, j. poče narozených děí. Svou roli zde hraje aké vliv rozšíření anikoncepčních přípravků a meod. Nejjednodušším ukazaelem porodnosi je hrubá míra celkové porodnosi. V praxi se především používá ukazael obecné míry plodnosi Poraovos Pora je ěhoensví ukončené vypuzením nebo vyněím plodu v době od počeí do okamžiku, kdy je plod minimální dobu schopen exisova mimo ělo maky. Saisika rozlišuje umělé přerušení ěhoensví, samovolné poray a osaní poray. Sleduje se výsky poraů k celé populaci, k ženám v reprodukčním věku nebo k živě narozeným děem. (KALIBOVÁ, PAVLÍK, VODÁKOVÁ, 1998). 19

20 3.4.8 Prosorový pohyb obyvaelsva Změny rozmísění obyvaelsva jsou vyvolány jednak reprodukcí, jednak jeho prosorovým pohybem. Podle směru migrace se rozeznává vysěhování (emigrace) a přisěhování (imigrace). Každý individuální pohyb nabývá ovšem obou ěcho forem pro oblas vysěhování je emigrací a pro oblas přisěhování je imigrací. Hlavní formou mechanického pohybu je sěhování obyvaelsva. Tao forma prosorové mobiliy mezi dvěma územními jednokami znamená obvykle rvalou změnu pobyu, j. změnu sálého bydlišě. Saisika migrace zrácí na přesnosi vymezením mísa rvalého pobyu, ale předpokládá se, že neohlášení změny mísa rvalého pobyu není masová záležios, proo saisiku z ohoo pohledu můžeme považova za spolehlivou. Jen aková změna je skuečnou migrací a je řeba ji proo odlišova od osaních forem prosorového pohybu, jež nevedou k rvalé změně bydlišě, ale jen k dočasné: dojížďka i vyjížďka a cesování. Regisrace sěhování je založena na regisraci přihlášek k rvalému pobyu v jednolivých obcích. Termín hrubá migrace se ýká celkového poču migranů, keří z dané oblasi nebo do dané oblasi přicházejí nebo odcházejí a jejich souče je považován za obra migrace oblasi. Rozdíl mezi celkovým počem přisěhovalých a vysěhovalých voří migrační saldo. Jesliže je migrační saldo kladné, jde o čisou migraci, je-li záporné, jde o čisou emigraci. Významným fakorem inenziy migrace je věk a pohlaví, velmi závažné je proo i působení migrace na složení obyvaelsva podle pohlaví a věku. Mezi emigrany převažují obvykle mladí muži, ím zrácí emigrační oblas nejprodukivnější složku obyvaelsva. Naopak imigrační oblas získává migrací osoby v nejprodukivnějším věku a časo v poču, kerý převyšuje přirozený přírůsek. Přiom na výchovu ěcho osob až do jejich produkivního věku nemusela imigrační oblas vynaloži žádné prosředky. (ROUBÍČEK, 1996) Populační klima Populační klima předsavuje společenskou amosféra vyvářející se kolem plánování, počeí, rození děí a v širším smyslu i hodnoy díěe v živoě rodiny a společnosi. Lze ho aké chápa jako obecné posoje k reprodukci, včeně posojů insiucí, zejména 20

21 sáních. Důležiým aspekem je zv. časování děí, vzahující se k inervalům mezi rozením jednolivých děí. Populační klima silně ovlivňují dlouhodobé endence vývoje procesu demografické reprodukce, dlouhodobé endence ekonomického a sociálního vývoje a sociální a poliické událosi. (KALIBOVÁ, PAVLÍK, VODÁKOVÁ, 1998) 3.5 Časové řady Časovou řadou se rozumí posloupnos věcně a prosorově srovnaelných pozorování, kerá jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času. Rozlišují se nejčasěji podle časového hlediska rozhodného pro zjišťování údajů na časové řady inervalové (časové řady inervalových ukazaelů) a na časové řady okamžikové (časové řady okamžikových, někdy éž savových ukazaelů), podle periodiciy sledování na časové řady roční (někdy éž dlouhodobé) a na časové řady krákodobé, kde jsou údaje zaznamenávány ve čvrleních, měsíčních, ýdenních aj. periodách, podle způsobu vyjádření ukazaelů na časové řady naurálních ukazaelů (hodnoy ukazaele jsou vyjadřovány v naurálních jednokách, časo jde řeba o ukazaele určié produkce) a na časové řady peněžních ukazaelů. Inervalovou časovou řadou se rozumí řada inervalového ukazaele, j. ukazaele, jehož velikos závisí na délce inervalu, za kerý je sledován (obra firmy za měsíc aj.). Pro ukazaele ohoo ypu je možné bez problémů voři součy. Z povahy inervalových ukazaelů vyplývá, že se mají vzahova ke sejně dlouhým inervalům, proože v opačném případě by šlo o srovnání zkreslené. Abychom zajisili srovnaelnos, přepočíáme všechna období na jednokový časový inerval. Tao operace se nazývá očišťování časových řad od důsledků kalendářních variací. Údaje očišěné o kalendářní dny dosaneme jako ( 0 ) y = y k k kde y je hodnoa očišťovaného ukazaele v příslušném dílčím období roku (měsíci, čvrleí apod.), = 1, 2,..., n, k je poče kalendářních dní v příslušném dílčím období roku, 21

22 k je průměrný poče kalendářních dní v dílčím období roku. Časové řady ukazaelů okamžikových jsou, jak bylo řečeno, sesavovány z ukazaelů, keré se vzahují vždy k určiému konkrénímu okamžiku. Proože souče pořízený z několika za sebou jdoucích hodno okamžikových ukazaelů nedává reálný smysl, průměrují se časové řady pomocí charakerisiky zvané chronologický průměr. Předpokládejme, že známe hodnoy okamžikových ukazaelů y 1, y 2,..., y n pro n časových okamžiků. Ty označíme 1, 2,..., n, kde 1 je první a n je poslední časový okamžik. Při výpoču chronologického průměru posupujeme ak, že nejprve vypočíáme arimeický průměr hodno okamžikových ukazaelů příslušejících časovým okamžikům 1 a 2 ad. až pro dvojici n - 1, n. Z ako získaných průměru poom sanovíme průměr za celou řadu. Je-li délka mezi jednolivými časovými okamžiky sejná, vzorec prosého chronologického průměru bude mí var y y1 + y2 y2 + y3 y n 1 + y n = n 1 Nebude li délka mezi jednolivými časovými okamžiky konsanní, je nuné jednolivé dílčí okamžiky váži délkami příslušných inervalů. Označíme-li jednolivé délky inervalů symbolem d i, poom vzorec váženého chronologického průměru bude mí var. y = y1 + y 2 2 d 1 + d y 2 + y d 2 d d yn 1 + y n 2 n 1 d n 1. Pokud jde o věcnou srovnaelnos, časo sejně nazývané ukazaele, vořící údaje časové řady, nemusí bý vždy sejně obsahově vymezené. Mění-li se během času obsahové vymezení ukazaele, jsou údaje časové řady nesrovnaelné a pro další úvahy prakicky bezcenné. Pod prosorovou srovnaelnosí chápeme nejčasěji možnos používa údaje v časových řadách vzahující se ke sejným geografickým územím, někdy se však nemusí jedna jen o čisě geografický prosor. Časová srovnaelnos údajů je problémem zejména u inervalových ukazaelů časových řad, j. u ukazaelů, jejichž velikos závisí na délce inervalu. K orienačnímu posouzení časových řad se obvykle snažíme získa i mnohé jiné elemenární informace. K omuo účelu používáme celou skupinu dalších charakerisik, jakými jsou diference různého řádu, empa a průměrná empa růsu aj. Tyo údaje spolu s velmi časo aplikovanou vizuální analýzou grafu sudovaného procesu umožňují 22

23 rychle získa dobrou výchozí předsavu o charakeru procesu, kerý časová řada reprezenuje. (HINDLS, HRONOVÁ, SEGER, 2003) Základní koncepce modelování časových řad Nejjednodušší koncepcí modelování časové řady reálných hodno y (a aké koncepcí nejužívanější) je model jednorozměrný ve varu někeré elemenární funkce času, kdy Y = f(), = 1, 2,..., n, kde Y je modelová (eoreická) hodnoa ukazaele v čase, a o aková, aby rozdíly y - Y, označované zpravidla ε a nazývané nepravidelnými (náhodnými) poruchami, byly v úhrnu co nejmenší a zahrnovaly aké působení osaních fakorů (vedle fakoru času) na vývoj sledovaného ukazaele. K modelu se přisupuje ěmio způsoby: pomocí klasického (formálního) modelu, kde jde pouze o popis forem pohybu (a nikoliv pouze o poznání věcných příčin dynamiky časové řady). Teno model vychází z dekompozice časové řady na čyři složky časového pohybu, a sice na složku rendovou T, sezónní S, cyklickou C a nepravidelnou ε, přičemž vlasní var rozkladu může bý dvojího ypu: adiivní, v němž y = T + S + C + ε = Y + ε, kde Y se označuje jako modelová složka rovná souhrnu složek T + S + C, muliplikaivní, v němž y = T S C ε. Souběžná exisence všech ěcho forem pohybu však není nezbyná a je podmíněna spíše věcným charakerem zkoumaného ukazaele. (HINDLS, HRONOVÁ, NOVÁK 2000) Trendem rozumíme dlouhodobou endenci ve vývoji hodno analyzovaného ukazaele. Trend může bý rosoucí, klesající nebo někdy mohou hodnoy ukazaele dané časové řady v průběhu sledovaného období kolísa kolem určié úrovně - poom se jedná o časovou řadu s konsanním rendem. Sezónní složka je pravidelně se opakující odchylka od rendové složky, přičemž ao odchylka se objevuje s periodiciou kraší než jeden rok nebo rovnou právě jednomu roku. Příčiny sezónního kolísání mohou bý různé. Dochází k němu buď v důsledku působení sluneční sousavy na Zemi během jednolivých ročních období, nebo éž vlivem různých společenských zvyklosí. 23

24 Cyklickou složkou rozumíme kolísání okolo rendu v důsledku dlouhodobého vývoje s délkou vlny delší než jeden rok. V éo souvislosi se mluví např. o cyklech demografických apod. Někdy však nebývá cyklická složka považována za samosanou složku časové řady, nýbrž je zahrnována pod složku rendovou jako její čás (zv. sřednědobý rend, j. sřednědobá endence vývoje, kerá má časo oscilační charaker s neznámou, zpravidla proměnlivou periodou). Náhodná složka je a čás řady, kerá zbývá po eliminaci rendové, sezónní a cyklické složky. V ideálním případě lze počía s ím, že jejím zdrojem jsou drobné a v jednolivosech neposižielné příčiny. V akové siuaci je poom možné popsa chování náhodné složky pravděpodobnosně. (HINDLS, HRONOVÁ, SEGER, 2003) pomocí Boxovy-Jenkinsovy meodologie, kerá považuje za základní prvek konsrukce modelu časové řady náhodnou složku, jež může bý vořena korelovanými náhodnými veličinami. Těžišě posupu spočívá v korelační analýze více či méně závislých pozorování uspořádaných do varu časové řady. Předpokladem aplikace ohoo posupu je obvykle požadavek disponova delší časovou řadou, řádově alespoň o cca 40 pozorováních. Základními modelovými schémay jsou zv. auoregresní procesy (označované jako AR- procesy) a procesy klouzavých součů (MA-procesy), případně jejich kombinace. (HINDLS, HRONOVÁ, NOVÁK, 2000) Popis rendové složky Popis endence vývoje analyzované řady je jedním z nejdůležiějších úkolů analýzy časových řad. Z velkého okruhu rendových funkcí se s úspěchem používají v prakických aplikacích v oblasi analýzy a prognózy časových řad nejčasěji následující funkce. Jde o lineární rend, parabolický, exponenciální, modifikovaný exponenciální, logisický a Gomperzovu křivku. První ři uvedené rendové funkce paří z hlediska jejich průběhu a z hlediska odhadu paramerů mezi funkce jednoduché. Charakerisické pro yo funkce je, že zpravidla nemají asympou a jejich růs edy není omezen. Druhá rojice uvedených funkcí nemá ak jednoduchý průběh ani meody odhadu paramerů. V řadě případů však yo funkce lépe modelují realiu, zejména ekonomickou. Je pro ně charakerisické o, že asympou mají a jsou edy vhodné k modelování vývoje jevů, keré vycházejí 24

25 z omezených zdrojů a u nichž exisuje určiá mez nasycení, daná například zájmem nebo pořebou určiého výrobku Kriéria pro volbu modelu rendu Za prioriní by v prakických siuacích měla bý považována věcná hlediska, avšak věšinou je pořebné doplňova je ješě i kriérii saisickými. Analýza při použií věcně ekonomických kriérií věšinou umožní poodhali základní endence ve vývoji analyzovaného ukazaele jen v hrubých rysech. Druhou možnosí volby je vizuální analýza grafu zobrazené časové řady. Nebezpečí volby na základě vizuálního výběru spočívá však v jeho subjekiviě. Různí lidé mohou na základě grafického rozboru sejné analyzované řady dojí k různým závěrům o volbě ypu rendové křivky. A je u i nebezpečí vyplývající z oho, že var grafu je do značné míry závislý na volbě použiého měříka. Proo je řeba vnés do rozhodovacího procesu i kriéria saisická. Z hlediska účelu modelování časových řad bývají ao kriéria dělena na inerpolační a exrapolační. Je nuné přihlédnou k omu, zda je hlavním účelem modelování rendu pouze popis minulého vývoje ukazaele (inerpolace) či spíše zájem o konsrukci předpovědi dalšího vývoje (exrapolace). Při hledání vhodného ypu rendové funkce se opíráme především o rozbor empirických údajů. Do éo skupiny meod paří např. meody používané v regresní analýze, kdy volíme nejvhodnější yp křivky na základě minimalizace hodno přijaého kriéria. Nejčasěji se za oo kriérium bere souče čverců odchylek empirických hodno od vyrovnaných (reziduální souče čverců) Q e n 2 = = ( y T ), 1 v němž y jsou empirické hodnoy a T vyrovnané hodnoy (hodnoy odhadnuého rendu) analyzované časové řady. Z řady možných rendových funkcí se pak vybírá a, kerá dává nejmenší reziduální souče čverců. Někeré funkce, keré jsou formálně k popisu průběhu časové řady nejvhodnější, však nevysihují celkovou endenci vývoje časové řady a jsou nepoužielné ke konsrukci prognózy budoucího vývoje. Jiným časo používaným kriériem je index korelace, kerý lze ve výpočením varu zapsa jako 25

26 ( y T ) Qe I = 1 = 1. 2 Q ( y y) 2 Za nejvhodnější rendovou funkci je pak pokládána a, kerá vede k nejvěší hodnoě indexu korelace. Je důležié aké zohledni poče paramerů, vzhledem k omu, že s rosoucím počem paramerů rose i hodnoa indexu korelace. Proo by při volbě rendové funkce měla bý dávána přednos modelům jednodušším a dobře inerpreovaelným jak z hlediska celkového průběhu, ak z hlediska paramerů. V nabídce saisického sofwaru se lze obvykle seka především s ěmio mírami úspěšnosi zvolené rendové funkce: M. E. = Mean Error = sřední chyba odhadu, kde ( y ˆ T ). M. E. = n Tao míra je rovna nule (odchylky se kompenzují) vždy, když použijeme k odhadu paramerů meodu nejmenších čverců klasickým způsobem. Jakmile jde o úpravu posupu nebo použijeme jinou meodu, může bý M. E. nenulové. M. S. E. = Mean Squared Error = sřední čvercová chyba odhadu: 2 ( y ˆ T ). M. S. E. = n Too kriérium je prakicky nejpoužívanější. M. A. E. = Mean Absolue Error = sřední absoluní chyba odhadu: y ˆ T M. A. E. =. n K nalezení vhodného ypu rendové funkce slouží rovněž jednoduché pravidlo, používané zejména při rozhodování mezi polynomickým a exponenciálním rendem. Tímo pravidlem je analýza diferencí analyzované řady. Pro použií lineární rendové funkce je charakerisické, že první diference řady jsou rovny parameru a 1 a druhé absoluní diference jsou rovny nule. Pro parabolický rend je charakerisické, že první diference mají lineární rend, druhé jsou konsanní a řeí nulové. Teno posup je možné opakova i pro polynomy vyšších supňů. Pro polynom řeího supně bude plai, že řeí diference budou konsanní a čvré nulové. Diference napočíané z empirických hodno budou okolo příslušných charakerisik kolísa. V případě, že smyslem popisu rendu časové řady je konsrukce exrapolačních prognóz budoucího vývoje, jsou používána spíše kriéria exrapolační. Nejčasější způsob jejich použií 26

27 je založen na simulaci. Ta spočívá v om, že z analyzované řady oddělíme čás pozorování a na vhodnos rendové funkce usuzujeme dle oho, jak dobře dokáže exrapolova ao pozorování. Jako míry prognosické kvaliy modelu se používají nejčasěji koeficieny nesouladu mezi simulovanou předpovědí a v é době již známou skuečnosí. Nejznámější je Theilův koeficien ve varu T D ( y Pˆ ) N + j j 2 j = 1 H = D 2 y N + j j = 1 kde N je délka časové řady použiá pro odhad modelu (po zkrácení), D je zkrácení časové řady, edy D = n - N, P jˆje exrapolace na j období dopředu, a o modelem odhadnuým na základě prvních N pozorování časové řady. Pro přímé použií se doporučuje veličina 2 T H = T H.100, kerou můžeme inerpreova jako relaivní chybu exrapolace, udáva ji v procenech a porovnáva různé modelové siuace. Pokud se koeficien pohybuje v rozmezí 3-5 %, je chyba předpovědi malá a posuzovaný model může bý dobrým násrojem pro vorbu předpovědí.(hindls, HRONOVÁ, SEGER, 2003) 2, 4. Maeriál a meody Saisická demografická daa, kerá jsem v éo práci použila pro výpoče demografických charakerisik, jsem čerpala z veřejné daabáze Českého saisického úřadu dosupné na inerneových sránkách Daa pro analýzu věkové srukury jsem získala ze saisických ročenek a dalších publikací Českého saisického úřadu pro jednolivé roky Tyo publikace mi byly k dispozici na krajské pobočce Českého saisického úřadu v Brně na ulici Jezuiská 2, konkréně v oddělení služeb veřejnosi. Zjišěná daa jsem dále zpracovala uvedenými saisickými meodami. 27

28 4.1 Demografické ukazaele Složení populace podle pohlaví vyjádříme pomocí ukazaelů proporce mužů a žen a pomocí indexu maskuliniy a indexu feminiy. Označíme-li proporci mužů σ (sigma) a index maskuliniy ima, poom: σ = P m /P, ima = P m /P z. 100 kde P je celkový poče obyvael v daném období a P m, P z poče mužů resp. žen v omo období. Proporci žen v celé populaci vyjádříme jako hodnou výrazu (1 - σ) a index feminiy jako: ife = P z /P m V souvislosi s věkovým složením populace sledujeme jeho vliv na ekonomické zaížení produkivní populace. Obyvaelsvo se přirozeným způsobem dělí na osoby produkující prosředky k živobyí a na osoby závislé na jejich produkci. V demografii se používá jen hrubý odhad poenciálních producenů jsou jimi všichni, keří nejsou ani příliš mladí, aby ješě nepracovali, ani příliš saří, aby už nepracovali. Z ohoo předpokladu ak vyplývá vymezení ří ekonomických generací: I. ekonomická generace předprodukivní 0-19leí II. ekonomická generace produkivní 20-64leí III. ekonomická generace poprodukivní 65leí a sarší. Při vymezení hranice věkových skupin se dále rozlišuje ekonomická hranice a biologická hranice. Z biologického hlediska se generace člení následujícím způsobem: I. generace předprodukivní 0-14leí II. generace produkivní 15-64leí III. generace poprodukivní 65leí a sarší. Na základě ohoo rozdělení obyvaelsva můžeme zkonsruova ukazaele ekonomického zaížení. Koeficien závislosi mladých vyjadřuje vzah zaížení produkivní populace populací předprodukivní: P(0 14) P(0 19) K z ml b =.100, K ml ek =. 100 P P ( ) Z ( ). (15 64) (20 64) 28

29 Koeficien závislosi sarých naopak vyjadřuje vzah zaížení produkivní populace populací poprodukivní: K (65+) Z ( s ) = P(15 64) Koeficien celkové závislosi popisuje vzah zaížení produkivní populace populací předprodukivní a poprodukivní: P(0 14) + P(65 + ) P(0 19) + P(65 + ) K Z ( celk b) =.100, K Z ( celk ek) =.100. P P (15 64) (20 64) Dynamiku změn zaížení produkivní populace ukazují koeficieny přílivu a odlivu: Hodnoa P vždy předsavuje poče obyvael dané věkové skupiny. Proces, kdy dochází v populaci k přechodu z progresivního ypu do ypů sacionárních a regresivních, označujeme jako demografické sárnuí. Měříme ho indexem sáří, kerý je určen poměrem posreprodukční a děské složky. P(65 + ) P(65 + ) IS b =, =. P P ( ) P 100. P(15 19) P(60 64) K př = 100, K od = 100. P P (20 64) IS ( ek ) (0 14) (0 19) (20 64) Hrubá míra úmrnosi hmú je ukazaelem úmrnosi populace a vyjadřuje se v přepoču na 1000 obyvael sředního savu a v ročním vymezení jako: hmú = D/P. 1000, kde D je poče zemřelých a P je sřední sav obyvael. V demografii se používá ermín sřední sav obyvaelsva, kerý předsavuje průměrnou velikos populace během sledovaného období. Sřední sav se vyjadřuje jako velikos populace uprosřed sledovaného inervalu, případně je možné hodnou sředního savu vypočía jako prosý průměr z počáečního (1. 1.) a koncového savu ( ). Ukazaelem sňaečnosi je hrubá míra sňaečnosi hms, vyjadřuje se v jako: hms = S/ P. 1000, kde S je poče sňaků v daném období a P je sřední sav obyvaelsva v omo období. Ukazaelem úrovně rozvodovosi je hrubá míra rozvodovosi hmro, definovaná jako podíl rozvodů na 1000 obyvael sředního savu za rok: hmro = R/P

30 Úroveň porodnosi sledujeme prosřednicvím ukazaele hrubá míra celkové porodnosi hmcp, vyjádřené jako poměr poču všech narozených N ku sřednímu savu obyvaelsva v daném období P: hmcp = N/P Hrubá míra porodnosi je však málo vhodným ukazaelem k hlubší analýze porodnosi. Její hodnoa je ovlivňována minulým vývojem úmrnosi, porodnosi, migrací. Je vzažena k celkovému poču obyvael, bez ohledu na o, jesli mohou mí děi. V praxi se především používá ukazael obecné míry plodnosi. Ukazael obecné míry plodnosi je definován jako poměr poču živě narozených na 1000 žen v reprodukčním věku (15-49 le): f = N/P Nejjednodušším ukazaelem úrovně poraovosi je hrubá míra poraovosi, definovaná jako poče všech poraů A na 1000 obyvel sředního savu: hmpo = A/P Poraovos lze sledova jako proces úmrnosi prosřednicvím indexu poraovosi: ipo = A/N, nebo jako proces porodnosi, kdy poray vzahujeme k populaci žen v reprodukčním věku a sledujeme obecnou míru poraovosi: po = A/ P z , edy poměr poraů a poču žen v reprodukčním věku. Základním ukazaelem přirozené reprodukce je absoluní přirozený přírůsek (úbyek), j. rozdíl mezi počem narozených a zemřelých za určié časové období. Dalším jednoduchým ukazaelem je hrubá míra přirozeného přírůsku: hmpp = PP/P, kde PP je absoluní přirozený přírůsek a P je sřední sav obyvaelsva. 4.2 Technika populačních prognóz Populační prognózy jsou určiým modelem, kerý ukazuje, jak by probíhal vývoj obyvaelsva za určiých předpokladů. Při vorbě projekcí se používají různé meody výpoču: exrapolace, komponenní meoda bez uvažování migrace a komponenní meoda s uvažováním migrace. Základem komponenní meody jsou separání odhady dílčích složek populačního přírůsku podle věkové srukury obyvaelsva. Je založena 30

31 na principu časového posouvání jednoleých nebo pěileých věkových skupin, j. jejich redukováním o počy zemřelých podle sanovených měr úmrnosi podle věku a doplňováním o počy narozených podle předpokládaných inenzi plodnosi. (SIEGEL, SWANSON, 2004) Exrapolace vývoje určiého jevu je vždy založena na určiých výchozích údajích o zkoumaném jevu, daných dosavadním savem či vývojem, a na předpokladech o charakeru a rychlosi očekávaných změn. Charakeru očekávaného vývoje musí odpovída volená exrapolační analyická funkce. 4.3 Konsrukce předpovědi časových řad Mezi prognosickými meodami hrají významnou roli saisické meody, hlavně echniky exrapolace jednorozměrných a vícerozměrných časových řad, keré jsou nejvíce používány v praxi. Podsaa klasických exrapolačních meod spočívá ve sudiu hisorie prognózovaného objeku a přenosu zákoniosí jeho vývoje v minulosi do budoucnosi. Meody založené na exrapolaci klasických modelů rendu jsou konsruovány na základě předpokladu o neměnnosi nebo alespoň relaivní sabiliy exisujících endencí vývoje zkoumaného jevu. V klasických modelech vývojových endencí je prognózovaná veličina závisle proměnnou a za nezávisle proměnnou se přejímá čas Vyrovnávání časových řad Tradičním způsobem popisu rendu časové řady je její vyrovnání (vyhlazení) maemaickou funkcí. Získáme ak souhrnnou informaci o charakeru hlavní endence vývoje analyzovaného ukazaele v čase a navíc lze modelova i další vývoj rendu v budoucnu, ovšem za předpokladu, že se jeho charaker nezmění. Nejběžnějším násrojem je meoda nejmenších čverců, kerá je použielná v případě, že zvolená rendová funkce je lineární v paramerech. Tao meoda má řadu výhod, minimalizuje rozpyl reziduální složky, je poměrně jednoduchá a navazuje na někerá kriéria výběru vhodného modelu rendu, kerá jsou založena na souču čverců reziduí. Touo meodou lze přímo získa odhady paramerů lineární a kvadraické rendové funkce. V případě jednoduché exponenciální rendové funkce lze 31

32 použí meodu nejmenších čverců až po provedení linearizující ransformace. Pokud jde o modifikovaný exponenciální rend, logisický rend a Gomperzovu křivku, jde o modely, keré jsou nelineární z hlediska paramerů a nelze je ani žádnou vhodnou linearizující ransformací na pořebný var převés Lineární rend Vyjádříme ho ve varu T = a 0 + a 1, kde a 0, a 1 jsou neznámé paramery a = 1, 2,..., n je časová proměnná. K odhadu paramerů a 0 a a 1 použijeme meodu nejmenších čverců, kerá dává nejlepší nevychýlené odhady. V souladu s echnikami přímkové regrese dospíváme ke dvěma normálním rovnicím y = ˆ + ˆ, na0 a1 y a + = 2 ˆ aˆ. 0 1 Jejich řešením docházíme k odhadům paramerů a 0 a a 1 ve varu aˆ 1 = aˆ ˆ 0 = y a1.. y 2. n. kde se symbolem rozumí vždy souče přes od 1 do n. 2, y, Parabolický rend Parabolický rend má var T = a 0 + a 1 + a 2 2, kde a 0, a 1, a 2 jsou neznámé paramery a = 1, 2,..., n je časová proměnná. Proože ao rendová funkce je rovněž lineární z hlediska paramerů, použijeme k odhadu paramerů meodu nejmenších čverců. Zavedeme proměnnou splňující podmínku ( )k = 0, k = 1, 3, Výsledkem použií meody nejmenších čverců je úloha řeši sousavu ří normálních rovnic ve varu y 2 = naˆ ˆ ˆ 0 + a1 + a2, 32

33 33, ˆ ˆ ˆ = a a a y, ˆ ˆ ˆ = a a a y kde symbolem se rozumí vždy souče přes proměnnou. Proože ( )k = 0, přičemž k = 1, resp. 3, nalezneme z druhé rovnice ihned odhad parameru a 1 jako. ˆ 2 1 = y a Osaní paramery získáme řešením dvou zbývajících normálních rovnic, ˆ ˆ = a na y, ˆ ˆ = a a y odkud ( ), ˆ = n y y a ( ). ˆ = n y y n a Exponenciální rend Exponenciální funkce má obecně var T = a 0 a 1, kde a 1 > 0, = 1, 2,..., n. Je možný zápis ve varu, 1 0 b b T e + = kde , b b e a e a = =. Jelikož ale funkce není z hlediska paramerů lineární, nelze k odhadu použí meodu nejmenších čverců přímo, nýbrž až po provedení linearizující ransformace původní rendové exponenciály. Logarimováním funkce dosaneme log T = loga 0 +. loga 1 a poom již můžeme použí meodu nejmenších čverců. Dosaneme sousavu dvou normálních rovnic

34 log y log y = n.log aˆ = log aˆ log aˆ. 1, 1 + log aˆ. Jejich řešením získáme odhady paramerických funkcí logâ 0, resp. log â 1. Posup lze zjednoduši, zvolíme-li proměnnou splňující podmínku ( )k = 0, k = 1, 3, Tak získáme řešení log aˆ 0 = log y n log ( ) y log aˆ 1 =. 2, 2. 5 Výsledky práce 5.1 Obecná charakerisika mikroregionu Židlochovicko Židlochovický mikroregion paří mezi významné oblasi Jihomoravského kraje. Je o urisicky přiažlivá a prosperující oblas s kulurní a hisorickou radicí. Mikroregion leží ve sřední čási Jihomoravského kraje, jižně od Brna a je součásí správního obvodu Židlochovice. Svojí rozlohou i husoou obyvael se řadí mezi nejvěší mikroregiony kraje. Jeho území je vymezeno na základě sociálně geografického hlediska. Tao regionalizace území České republiky je výsledkem odborné činnosi geografických pracovišť. Sociálně geografické regiony jsou určeny podle míry inenziy a prosorového uzavření regionálních procesů ze zázemí do cener (dojížďka za prací, migrace, ad.). Židlochovicko je rozlehlý mikroregion a zejména v blízkosi Brna je inegrace na nízké úrovni a omezuje se hlavně v oblasi služeb na vniřní čás mikroregionu. Obr. 1 zobrazuje územní vymezení mikroregionu (žluá čás) v rámci správního obvodu Židlochovicko. Modrá čára ohraničuje subregion, ve kerém dochází k nejvěší inegraci a kde měso Židlochovice předsavuje pro osaní obce cenrum s významem měsských služeb nad úrovní venkova. 34

35 Obrázek 1: Mapa mikroregionu Židlochovicko Vzhledem k své poloze má vynikající předpoklady pro rozvoj urismu a cesovního ruchu. Území proínají důležié dopravní cesy - dálnice a železniční raě z Brna na Olomouc, Braislavu a Vídeň. Řada invesic regionu směřuje právě na rozvoj urisické infrasrukury, speciálně na budování cyklisických sezek. Dalším významným fakorem je výsky řady hisoricky a urisicky arakivních mís, udržování národopisných radic a rozvinué vinařsví. Zemědělská činnos hraje v mikroregionu důležiou roli, zejména pěsování vinné révy. Židlochovice a jejich okolí jsou významnou vinařskou lokaliou s dlouholeou radicí, sahající až k samoným počákům vinařsví. Poloha mikroregionu na severním okraji zv. naddunajských vinohradnických oblasí umožňuje renabilní pěsování kvaliní vinné révy a produkci jakosních vín. Zemědělsví na území Židlochovicka je inenzivní a lze ho označi za příměsský yp zemědělsví, je důležiým zdrojem pěsování zeleniny v Jihomoravském kraji ale v současné době se zaměřuje spíše na rozvoj zemědělských akivi pro jiné než poravinové účely. Židlochovicko paří mezi ekonomicky silné mikroregiony Jihomoravského kraje s vysokou mírou podnikaelské akiviy, posuzovanou prosřednicvím poču podniků 35