Město Šlapanice komplexní demografická charakteristika

Transkript

1 MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakula regionálního rozvoje a mezinárodních sudií Měso Šlapanice komplexní demografická charakerisika Diplomová práce Vypracoval: Michal Vysoudil Vedoucí práce: PhDr. Dana Hübelová Ph.D. Brno 2013

2

3 Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na éma Měso Šlapanice komplexní demografická charakerisika vypracoval samosaně a uvedl jsem v seznamu použié lieraury všechny použié zdroje. V Brně dne 24. kvěna Michal Vysoudil

4 Touo cesou bych rád poděkoval paní PhDr. Daně Hübelové Ph.D. za její ochou, čas a cenné rady, keré mi velmi pomohly při zpracování mé diplomové práce.

5 ABSTRAKT Předměem éo diplomové práce je komplexní demografická charakerisika měsa Šlapanice v leech 2001 až Demografická analýza Šlapanic byla rozdělena do čyř čásí posavení měsa Šlapanice v rámci správního obvodu obce s rozšířenou působnosí Šlapanice, analýza savu obyvael měsa a jejich pohybu, vliv fakorů ovlivňujících demografické ukazaele a predikce demografického vývoje, kerá byla provedena prosřednicvím exrapolace a kohorně komponenní meody. Hlavním zjišěním je skuečnos, že populace Šlapanic v daném období sárnula a oo sárnuí by mělo pokračova i v budoucnu. Teno negaivní proces spojený s věkovou srukurou obyvael byl zpomalován především sěhováním lidí ve věku 25 až 34 le do měsa Šlapanice. Klíčová slova: Šlapanice, věková srukura, migrace, rendová funkce, kohorně komponenní meoda ABSTRACT The subjec of his maser's hesis is a complex demographical characerisic of Šlapanice from 2001 o Demographical analysis of Šlapanice was divided ino four pars - he posiion of Šlapanice under he erms of adminisraive disric of he municipaliy wih exended compeence Šlapanice, analysis of populaion srucure and movemen, he impac of facors affecing demographical indicaors and predicion of demographical developmen, which was carried ou by exrapolaion and cohor componen mehod. The main deecion is fac ha populaion of Šlapanice was geing older in a given period and his aging should coninue in he fuure. This negaive process associaed wih he age srucure of he populaion was slowed mainly by migraion of people aged years o Šlapanice. Keywords: Šlapanice, age srucure, migraion, rendline, cohor componen mehod

6 OBSAH 1 ÚVOD A CÍL PRÁCE Úvod Cíl práce LITERÁRNÍ PŘEHLED Vymezení základních pojmů Zjišťování demografický údajů Sčíání lidu Běžná evidence přirozené měny Běžná evidence migrací Populační regisr Zvlášní šeření Sav a pohyb obyvaelsva Srukura obyvaelsva Demografické procesy Porodnos, plodnos a poraovos Úmrnos Sňaečnos a rozvodovos Migrace a osaní ypy mechanického pohybu Demografická prognosika Časové řady MATERIÁL A METODIKA Sav obyvaelsva Poče obyvael Věková srukura obyvaelsva Srukura obyvaelsva podle pohlaví Vzdělanosí srukura obyvaelsva Srukura obyvaelsva podle rodinné savu Rozmísění obyvaelsva Ukazaele pohybu obyvaelsva Saisické zpracování demografických ukazaelů Predikce demografického vývoje Exrapolace...27

7 Popis rendové složky Volba vhodného rendu Kohorně komponenní meoda Analýza prosorové rozmísění obyvael VÝSLEDKY PRÁCE Obecná charakerisika území Posavení měsa Šlapanice v rámci SO ORP Šlapanice Poče a srukura obyvaelsva Dynamika obyvaelsva Rozmísění obyvaelsva Demografická analýza měsa Šlapanice Poče obyvael Věková srukura obyvaelsva Srukura obyvaelsva podle pohlaví Vzdělanosní srukura obyvaelsva Srukura obyvaelsva podle rodinného savu Sňaečnos a rozvodovos Porodnos, plodnos a poraovos Úmrnos Migrace, vyjížďka do zaměsnání a škol Přirozený přírůsek Celkový přírůsek Ukazaele ovlivňující demografický vývoj ve měsě Šlapanice Poloha měsa Šlapanice Byová výsavba Nezaměsnanos Predikce demografického vývoje měsa Šlapanice Exrapolace Kohorně komponenní meoda Odhad vývoje jednolivých komponen v budoucnu Výsledky prognózy Srovnání jednolivých meod predikce demografického vývoje ZÁVĚR...86

8 6 SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY A ZDROJŮ DAT SEZNAM PŘÍLOH PŘÍLOHY...94

9 1 ÚVOD A CÍL PRÁCE 1.1 Úvod Diplomová práce se zabývá demografickou charakerisikou měsa Šlapanice a právě aková analýza je v současnosi důležiá pro rozvoj měsa. Hodnocení demografického vývoje obcí a měs je důležiým podkladem při rozhodování územních samospráv o rozvoji území. Demografická analýza poskyuje důležié informace, keré umožňují vedení územních celků efekivní rozdělení peněžních, lidských a dalších zdrojů, keré bývají hlavně u menších obcí poměrně omezené. Obecně plaí, že není možné vhodně rozhodnou o dalším vývoji obce bez znalosi o populaci, kerá v ní žije. Informace o obyvaelsvu se ak sávají součásí komplexních socioekonomických sudií, rozvojových plánů, ale i dalších dokumenů důležiých pro rozvoj obcí. Co možná nejpodrobnější znalos minulého a současného vývoje obce umožňuje parně jednu z nejdůležiějších čásí demografické analýzy, kerou je prognóza demografického vývoje. Pro plánování rozvoje obce je právě znalos o budoucím savu obyvaelsva velmi důležiá a neměla by chybě v žádné demografické sudii. Ačkoliv současné prognosické meody neumožňují zohlednění všech ekonomických, poliických a dalších fakorů ovlivňujících výsledek předpovědí a proo nemohou bý nikdy soprocenně přesné, ak i přeso mohou poskynou velmi uspokojivé výsledky. Na jejich základě je ak možné rozhodnou, zda bude vhodnější v obci v dalších leech posavi maeřskou školu a děská hřišě nebo naopak zařízení pro seniory. Bez znalosi obyvaelsva základního územního celku by ak mohlo bý posaveno v jeho kaasru několik zařízení pro děi, kerá by zela prázdnoou. Na úrovni České republiky vydává oficiální předpovědi budoucího vývoje Český saisický úřad a Kaedra demografie a geodemografie Přírodovědecké fakuly Karlovy Univerziy. Obcím velmi časo zpracovávají demografické sudie, jejichž součásí jsou i prognózy demografického vývoje, soukromé subjeky. A ačkoliv yo analýzy nebývají zadarmo, ak invesice do nich by se měly obcím v dlouhodobém horizonu vyplai. Demografie ovšem není důležiá nejen pro veřejný sekor, ale i pro sekor soukromý. Znalos rhu, edy poenciálních zákazníků, je důležiou součásí markeingu. Pro firmy je důležiá velikos populace, srukura obyvaelsva (věková, vzdělanosní ad.) a její další vývoj. 9

10 Demografické sudie jsou edy důležié jak pro veřejný, ak i soukromý sekor. V prvním případě slouží k efekivnímu rozhodování o využií prosředků obcí a měs a v om druhém umožňují firmám dosáhnou vyšších zisků. 1.2 Cíl práce Cílem éo diplomové práce je vyvoři co možná nejpodrobnější demografickou analýzu měsa Šlapanice za období 2001 až 2011, kerou by bylo možné využí jako součás socioekonomické analýzy Šlapanic. Pro naplnění ohoo cíle bude provedena analýza savu a dynamiky obyvaelsva, jejichž znalos umožní odhadnou budoucí demografický vývoj. 10

11 2 LITERÁRNÍ PŘEHLED 2.1 Vymezení základních pojmů Demografie je společenská věda, kerá se zabývá demografickými procesy a jevy, ale i zákoniosmi, jimiž se yo procesy a jevy řídí. Demografické jevy a procesy jsou spojeny s lidskou populací, přesněji řečeno s reprodukcí lidských populací. Reprodukce je chápána jako přirozená obnova savu obyvaelsva prosřednicvím úmrnosi a porodnosi, ale aké jako celková obnova zahrnující sěhování obyvael 1. Termín populace je využíván ve dvou významech. Tím prvním je obyvaelsvo určiého území (populace České republiky či svěa). Tím druhým je skupina lidí, u nichž dochází k reprodukci. Proože však podle druhé definice je vymezení populace velmi obížné a proože při vhodné volbě území je možné populaci vymezenou na základě první definice považova i za populaci é druhé, ak první pojeí významu ermínu populace je zcela běžné 2. Předměem demografie ovšem není pouze reprodukce obyvaelsva, akové vymezení je velmi úzké. Demografie se snaží zahrnou do svého výzkumu i další oblasi, keré s hlavním předměem demografie souvisí. K demografii se ak přiřazují i vzahy ovlivňující reprodukci (například rozvody a sňaky). Vzniká ak demografický sysém zahrnující populaci, její reprodukci a vzahy, keré ji ovlivňují. Pokud se k omuo sysému přidají i podmínky, za nichž k reprodukci dochází (sociální podmínky), je možné konsaova, že demografie se zabývá sudiem demo-sociálních sysémů. 2.2 Zjišťování demografický údajů Údaje, keré demografie pořebuje ke svému výzkumu, získává z demografické saisiky, což je součás saisiky sociální. Demografická saisika se obvykle rozděluje na demografickou saiku, kerá zkoumá poče, rozmísění a srukuru obyvaelsva a demografickou dynamiku, jež zkoumá pohyb obyvaelsva 3. Podle Klufové a Polákové 4 je možné vymezi pě základních saisických zdrojů demografických údajů: 1 ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, KOSCHIN Felix, Demografie poprvé, ROUBÍČEK Vladimír, Vybrané kapioly z demografie, KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy,

12 sčíání lidu, běžná evidence přirozené měny, běžná evidence migrací, populační regisr, zvlášní šeření Sčíání lidu Sčíání lidu je hisoricky nejsarším pramenem, jehož počáky spadají několik isíc le do hisorie lidsva 5. Jako první moderní sčíání lidu na českém území se označuje sčíání k Sčíání lidu je základním zdrojem informací o savu obyvaelsva 7. Jedná se o poměrně rozsáhlou akci, při keré se zjišťuje velké množsví osobních charakerisik. Sledují se informace o pobyu, osobní údaje (pohlaví, věk a rodinný sav), údaje o domácnosi a rodině, údaje ekonomického charakeru (ekonomická akivia, míso práce, ad.) a poslední skupinu voří údaje o občansví, národnosi, jazyku, vzdělání a nábožensví 8. Sčíání lidu bývá spojováno i s někerými dalšími soupisy, ke kerým se řadí například soupis domů. V České republice se sčíání lidu spojuje se soupisy domů a byů 9. Poslední sčíání lidu bylo Sčíání lidu, domů a byů v roce 2011, keré proběhlo na území České republiky v březnu Rozhodným okamžikem byla půlnoc z 25. na 26. března Přípravu, organizaci, samoné provedení, zpracování a zpřísupnění výsledků zajišťoval Český saisický úřad Běžná evidence přirozené měny Běžná evidence přirozeného pohybu obyvaelsva se zakládá na povinné evidenci všech narození, úmrí a sňaků na marikách obecních či měsských úřadů. Pořebné daa se zasílají Českému saisickému úřadu, kde jsou cenrálně zpracovány. 5 ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, SRB Vladimír, 1000 le českých zemí, ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, KOSCHIN Felix, Demografie poprvé, Taméž 10 Sčíání lidu, domů a byů 2011, ČSÚ,

13 Další údaje se získávají ze zdravonické a soudní saisiky. Jedné se o údaje o poraech a rozvodech Běžná evidence migrací Běžná evidence se zabývá počem sěhování v určiém roce, nikoliv počem migrujících osob, keré se v daném roce přesěhovaly. Důvodem je, že někeré osoby se mohou přesěhova několikrá během roku. Hlavním zdrojem informací o vniřní migraci jsou přihlášky k rvalému pobyu českých občanů Populační regisr Populační regisry spočívají v předběžné regisraci (formou regisračních lísků nebo prosřednicvím výpočení echniky) obyvael daného sáu. Každý jednolivec je přidán do regisru pod svým rodným číslem při narození a údaje o něm jsou akualizovány převodem vybraných záznamů z běžných evidencí přirozeného pohybu a sěhování 12. Podle Roubíčka 13 exisují dva základní ypy populačních regisrů: mísní jednolivé obce mají záznamy za každého obyvaele, úsřední celosání Zvlášní šeření Zvlášní šeření má zvlášní význam i informace o obyvaelsvu, jeho srukuře i reprodukci pro demografickou analýzu 14. Týkají se jen vybraného souboru obyvaelsva, kdy se věšinou jedná o jednorázové akce sloužící k akualizaci nebo doplnění údajů ze sčíání či evidence obyvaelsva 15. Příkladem mohou bý šeření o bydlení obyvaelsva, o sebevražednosi, o kriminaliě Sav a pohyb obyvaelsva Sav obyvaelsva, kerý je určen jeho počem, srukurou a rozmísěním, se neusále mění. Takové změny jsou způsobeny pohybem obyvaelsva, kerý se 11 ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, SRB Vladimír, 1000 le českých zemí, KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, SRB Vladimír, 1000 le českých zemí,

14 dle formy změn rozděluje na přirozený pohyb obyvaelsva, daný přirozenou obnovou obyvaelsva, mechanický pohyb, daný prosorovým přemísťováním obyvaelsva a sociální pohyb, daný změnami sociálních znaků Srukura obyvaelsva Sav populace je možné zkouma z mnoha úhlů pohledu, keré umožňují sudova rozličné srukury. V demografii paří mezi nejzajímavější, srukury podle pohlaví a věku, ale i srukury podle rodinného savu a ypu domácnosí, keré souvisí s reprodukcí. Z ekonomické hlediska je nejzajímavější řídění obyvael na ekonomicky akivní a neakivní. Pro geografy je důležiá geografická srukura neboli rozmísění obyvaelsva a nakonec pak sociology zajímají srukury podle vzdělání, národnosí, nábožensví a sociální srukury. Pořebné údaje, na jejichž základě lze uvedené srukury sudova, je možné získa ze sčíání lidu nebo příležiosně z různých jednorázových šeření Demografické procesy Demografický proces značí, že daný jedinec prožívá změnu savu (edy dochází k pohybu). Událos pro jedince znamená skuečný přechod z jednoho savu do druhého. Konkréně se dá edy například říci, že úmrnos je proces přechodu z jednoho savu do druhého a úmrí je událos, kerá je uskuečněním daného přechodu. Hlavními demografickými procesy jsou porodnos, úmrnos, poraovos, sňaečnos, rozvodovos a migrace Porodnos, plodnos a poraovos Termíny porodnos a plodnos jsou odvozeny od označení dvou různých ukazaelů, keré charakerizují procesy související s poziivní sránkou přirozené reprodukce. Porodnos označuje proces související s populačním růsem, zn. podílí se na celkově změně poču obyvael. Plodnos označuje proces, kerý úzce souvisí s reprodukcí poenciálních rodiček ROUBÍČEK Vladimír, Vybrané kapioly z demografie, KOSCHIN Felix, Demografie poprvé, Demografický informační porál, ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie,

15 Porodnos je aké ovlivněna vnějšími nebiologickými fakory, ke kerým paří populační poliika sáu, byová siuace parnerů, uplanění na rhu práce, náboženské vyznání a další 21. Poraovos je demografický proces, kerý souvisí s porodnosí i úmrnosí a je ovlivněna následujícími fakory 22 : legislaivní usanovení, anikoncepce, společenské klima, individuální vlivy (vzdělání, ekonomické siuace ad.), reprodukční zdraví populace Úmrnos Úmrnos označuje proces přirozeného ubývání obyvaelsva úmrím jeho jednolivých příslušníků. Teno proces souvisí s populačním růsem a podílí se na celkové změně poču obyvael. A aké je značně závislý na věkové srukuře 23. Demografické informačního porál 24 vyčleňuje ři základní skupiny fakorů ovlivňující úmrnos: geneické fakory např. vyšší úmrnos mužů, ekologické klimaické změny, živoní prosředí, socioekonomické fakory: o individuální živoní úroveň, úroveň vzdělání, posoj ke zdraví, sravovací návyky a další, o vlivy prosředí úroveň zdravonicví, rozvoj medicíny, sysém sociálního zabezpečení Sňaečnos a rozvodovos Zkoumání reprodukce manželsví se zabývá především sudiem ěch jevů, keré souvisejí s uzavřením či ukončením manželsví jako zákonného svazku dvou osob 21 Demografický informační porál, Taméž. 23 ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, Demografický informační porál,

16 různého pohlaví 25. Sňaečnos je ak procesem, při kerém jsou manželsví uzavírána a rozvodovos procesem při kerém jsou ukončována 26. V České republice exisuje několik limiujících fakorů pro uzavření manželsví 27 : minimální věk v ČR je věkovou hranicí pro uzavření sňaku 18 le. Jen ve výjimečných případech (ěhoensví), může soud povoli uzavření manželsví nezleilému saršímu než 16 le. rodinný sav již ženaí/vdané nemohou znovu vsoupi do manželsví. určiý supeň pokrevnosi v přímé linii, o znamená rodiče s děmi nebo sourozenci navzájem. pohlaví manželů v ČR mohou uzavří sňaek pouze osoby odlišného pohlaví Migrace a osaní ypy mechanického pohybu Hlavní formou mechanického pohybu osob je sěhování obyvaelsva neboli migrace. Teno způsob prosorové mobiliy mezi dvěma územními celky znamená obvykle změnu rvalého bydlišě. Pouze aková změna je skuečnou migrací a je nuné ji odliši od osaních forem prosorového pohybu, u kerých nedochází ke změně rvalého bydlišě, ale jen dočasné. V akovém případě se jedná o dojížďku, vyjížďku a cesování 28. Migraci obyvaelsva je možné rozděli na 29 : vniřní migraci sěhování se uskuečňuje v rámci území jednoho sáu: o migrace v rámci jednoho okresu, o migrace mezi okresy, o horizonální sěhování z obce do obce, o verikální sěhování ve směru venkov měso. zahraniční migrace sěhování, při kerém jsou překročeny hranice sáu. Dojížďka a vyjížďka (zv.kyvadlová migrace) jsou dvě anonyma označující dvojí pohled na jeden pohyb. Jsou spádovou charakerisikou spádového obyvaelsva, resp. negaivního, či poziivního spádu obyvaelsva, kerý významným způsobem 25 ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, Demografický informační porál, ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy,

17 ovlivňuje změnu mezi denním a nočním obyvaelsvem určié oblasi nebo obce. Hlavní součásí ohoo pohybu je pracovní migrace jako pravidelně se opakující pohyb mezi rvalým bydlišěm a mísem zaměsnání. Podobným pohybem jako kyvadlová migrace je i migrace sezónní, kerá je ypická převážně pro oblas zemědělsví. Posledním ypem mechanického pohybu je cesování, o něm však demografické prameny neposkyují žádné informace. V praxi někdy bývá obížné rozliši zda se jedná o návšěvníka či migrana Demografická prognosika Populačními prognózami označujeme perspekivní odhady budoucího vývoje poču obyvael a jeho věkové, či pohlavní srukury. Případně exisují i prognózy zaměřené na různé ypy ekonomických a sociálních srukur odvozených z předchozího ypu prognóz 31. Údaje o pravděpodobném perspekivním vývoji obyvaelsva a domácnosí slouží cenrálním i regionální správním orgánům k úvahám o dalším rozvoji veřejných služeb (školsví, zdravonicví, sociální zabezpečení a další), ale i pro úvahy o perspekivním rozmísění obyvael daného regionu, finanční podpoře byové výsavby, rozvoji dopravy ad. Soukromému sekoru (věším výrobcům) mohou informace o pravděpodobném vývoji poču obyvael a jeho srukury slouži k sesavení plánů jejich výroby 32. Perspekivní odhady budoucího vývoje mají i čisě demografický význam, proože poukazují na důsledky současného populačního vývoje. V praxi se populační prognózy opírají meodicky o běžné maemaické projekce, což jsou exrapolační meody nebo o meody populačních projekcí, jakými jsou například přesuny věkové srukury 33. Podle Klufové a Polákové 34 je možné rozliši demografické prognózy do následujících kaegorií: podle supně regionální podrobnosi: o celosvěové, 30 ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, Taméž. 32 Taméž. 33 Taméž. 34 KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy,

18 o celosání, o regionální, o měsské. podle období, na keré jsou počíané: o krákodobé do 10 le, o sřednědobé od 10 do 25 le, o dlouhodobé 25 a více le. podle použié meody výpoču: o exrapolace celkového poču obyvaelsva, o komponenní meoda bez migrace, o komponenní meoda s migrací, o vícesavová meoda. 2.5 Časové řady Časová řada je posloupnos věcně a prosorově srovnaelných da, kerá jsou uspořádána z časového hlediska ve směru minulos příomnos. Analýzou časových řad se rozumí souboru meod, keré se využívají k popisu ěcho řad a případně k předvídání jejich budoucího chování 35. Základním kriériem klasifikace časových řad je podle Minaříka 36 jejich dělení na: inervalové časové řady zjišěné hodnoy se vzahují k určiému časovému období nenulové hodnoy. Pro eno yp časových řad je charakerisická sčiaelnos jeho hodno za dílčí úseky jednolivých inervalů. Aby bylo možné jednolivé hodnoy srovnáva, je nuné, aby délka časových inervalů byla konsanní. okamžikové časové řady u ěcho řad se hodnoa znaku vzahuje na určiý časový okamžik. Pro eno yp řad plaí, že jejich souče není možné smysluplně inerpreova. 35 HINDLS Richard, HRONOVÁ Sanislava, SEGER Jan, Saisika pro ekonomy, MINAŘÍK Bohumil, Popisná saisika,

19 3 MATERIÁL A METODIKA Základním zdrojem informací pro vyvoření éo diplomové práce byla veřejně dosupná daa z inerneové sránky Českého saisického úřadu (dále jen ČSÚ). Tao daa byla následně zpracována v programech Microsof Excel a ArcGIS a u vybraných ukazaelů došlo k jejich vyrovnání rendovou funkcí pro jednodušší popsání jejich vývoje. V čási práce zabývající se posavením Šlapanic v rámci správního obvodu obce s rozšířenou působnosí Šlapanice byla využia daa z Daabáze demografických údajů za obce ČR a z Veřejné daabáze ČSÚ. Doplňující informace o vývoji v České republice a Jihomoravském kraji, případně i o osaních ORP a okrese Brno-venkov pocházejí z demografických ročenek ěcho územních celků Demografická ročenka ČR 2011, Demografická ročenka krajů 2001 až 2010, Demografická ročenka krajů 2002 až 2011, Demografická ročenka okresů 2002 až 2011, Demografická ročenka správních obvodů s rozšířenou působnosí 2001 až 2010 a Demografická ročenka správních obvodů s rozšířenou působnosí 2002 až V následující čási zabývající se demografickou analýzou Šlapanic byla využia daa především z Demografické ročenky měs 2001 až 2010 a Demografické ročenky měs 2002 až Druhým zdrojem informací byly údaje ze sčíání lidu, přesněji ze Sčíání lidu, domu a byů 2001, Sčíání lidu, domu a byů 2011 a Hisorického lexikonu obcí 1869 až Doplňující informace pocházejí ze zdrojů uvedených v odsavci výše. Kromě veřejně dosupných informací byly přidány i daa poskynuá z inerní daabáze ČSÚ. Jednalo se o věkovou srukuru Šlapanic v leech 2000 až 2011 pro pěileé věkové skupiny a informace o migrujících podle deseileých věkových skupin v roce Další čás využívá kromě ČSÚ, kerý poskyl informace o byové výsavbě v publikacích Byová výsavba v obcích Jihomoravského kraje a Saisická ročenka Jihomoravského kraje v roce 2012 i inerneové sránky MPSV poskyující informace o nezaměsnanosi, zveřejněných na inegrovaném porále MPSV. Poslední čás práce vychází z da uvedených v podkapiole zabývající se analýzou měsa. Tao daa byla zpracována meodou exrapolační a kohorně komponenní meodou, kerá kromě výše uvedených da využila i daa z Úmrnosních abulek za okresy. 19

20 3.1 Sav obyvaelsva Poče obyvael Poče obyvael k určiému okamžiku je jednou z hlavních charakerisik savu obyvaelsva, kerá je sledována demografickou saisikou. Do poču obyvael jsou zahrnuy všechny osoby, keré mají rvalé bydlišě ve Šlapanicích a o bez ohledu na jejich sání občansví. Od roku 2001 údaje zahrnují i cizince, keří mají vízum nad 90 dnů a cizince s přiznaným azylem. Od roku 2004 se údaje vzahují na občany zemí EU s přechodným bydlišěm a občany řeích zemí s dlouhodobým pobyem 37. Z hlediska časového okamžiku, ke kerému je poče obyvael zjišěn, se rozlišuje 38 (popsány pouze y savy, keré byly v práci využiy): koncový sav poče obyvael ve vybraném území, kerým končí sanovené období. U kalendářního roku vyjadřuje eno sav poče obyvael o půlnoci sanoveného roku. Sřední sav poče obyvael ve vybraném území, kerý byl zvolen za sřed sledovaného období. Za sřední sav v kalendářním roce se počíá poče obyvael o půlnoci z na 1.7. sanoveného roku Věková srukura obyvaelsva Srukura podle věku vyjadřuje rozdělení obyvael do jednolivých věkových skupin. Základním grafickým vyjádřením srukury obyvaelsva je věková pyramidy, kerá kromě věku znázorňuje i obě pohlaví. Jedná se o dvojiý hisogram, kde na levé sraně osy x jsou znázorněné počy mužů a na sraně pravé počy žen. A na ose y se uvádějí věkové skupiny 39. Věkové skupiny zachyávají významné změny v živoě člověka. A.G. Sundbarg vyslovil zákoniosi na základě analýz rozdílných populací, že obyvaelsvo je možné podle věku rozděli do ří základních skupin 40 : 0 14 le děská složka, 15 až 49 le.reprodukční složka, 50 a více le...poreprodukční složka. 37 Meodika obyvaelsvo, ČSÚ, Taméž. 39 KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, Taméž. 20

21 Podle zasoupení děské a poreprodukční složky je možné urči ři základní populační ypy 41 : progresivní u ohoo ypu převažuje děská složka nad složkou poreprodukivní. Jedná se i populace s převahou mladých, kde rose poče narozených děí. sacionární eno yp populace se vyznačuje sabilním počem narozených a zemřelých. Podíl děské a poreprodukční složky je zde přibližně vyrovnán. regresivní u ohoo ypu převažuje poreprodukční složka nad složkou děskou. ukazaele: V případě akových populací umírá více lidí, než se jich narodí. Pro hodnocení věkové srukury byly v diplomové práci použiy následující Průměrný věk: ω 1 ( x+ 0,5) S x= 0 x =, ω 1 S x= 0 x kde x je věk ( x = 0, 1,., ω - 1), ve kerém už nikdo nežije 42. S x je poče osob ve věku x, ω je věk, Index sáří vyjadřuje, kolik osob ve věkové skupině 65 a více le připadá na 100 děí (0 až 14 le): S(65+ ) is = 100, S (0 14) kde S (65+) je populace ve věkové skupině 65 a více le a S (0 14) je populace ve věkové skupině 0 14 le 43. Výsledný ukazael se uvádí v procenech. Kromě ěcho ukazaelů byly použiy i podíly (v %) jednolivých věkových skupin (ekonomických generací) 0 14 le, le a 65 a více le na celkové populaci Srukura obyvaelsva podle pohlaví Předsavuje složení obyvaelsva z hlediska zasoupení jednolivými pohlavími. V éo práci jsou uvedeny podíly (v %) jednolivých pohlaví na celkové populaci a dále 41 KOSCHIN Felix, Demografie poprvé, KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, Taméž. 21

22 následují ukazaele, keré byly počíány jak pro celou populaci, ak i pro jednolivé věkové ekonomické generace. Index maskuliniy uvádí kolik mužů připadá na 100 žen: kde muži S ima = 100, ženy S S muži je sřední sav mužů v populaci a Index feminiy uvádí kolik žen připadá na 100 mužů: ženy S ife=. muži S ženy S je sřední sav žen v populaci Vzdělanosí srukura obyvaelsva Vzdělanosí obyvaelsva se rozumí nejvyšší dosažený supeň vzdělání 45. Tao diplomová práce porovnává podíly (v %) obyvael podle nejvyššího dosaženého vzdělaní na celkovém poču obyvael ve věku 15 a více le Srukura obyvaelsva podle rodinné savu Rodinný sav je, jednoduše řečeno, vzah jednolivce k insiuci manželsví, edy jesli v něm osoba ješě nežila (svobodný/á) nebo již žije (ženaý/vdaná), anebo manželsví skončilo fakicky (vdovec/vdova) a nebo právně (rozvedený/rozvedená) 46. Pro zhodnocení rodinné savu obyvael byly použiy podíly (v %) osob podle jejich rodinného savu na celkovém poču obyvael Rozmísění obyvaelsva Nejčasěji používaným ukazaelem prosorového rozmísění obyvaelsva je husoa zalidnění, kerá značí poče obyvael připadajících na jednoku plochy (km 2 ) 47 : S h=, P kde S značí poče obyvael a P plochu území. 44 KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, ROUBÍČEK Vladimír, Úvod do demografie, Taméž. 47 MARYÁŠ Jaroslav a VYSTOUPIL Jiří, Geografie obyvaelsva a geografie sídel. 22

23 3.2 Ukazaele pohybu obyvaelsva V éo diplomové práci byly použiy následující demografické ukazaele pohybu obyvaelsva, keré mají podle Klufové a Polákové následující var 48 : Hrubá míra sňaečnosi vyjadřuje poče sňaků (Sn) na 1000 obyvael sředního savu (v ): sn Sn = S Hrubá míra rozvodovosi vyjadřuje poče rozvodů (Ro) na 1000 obyvael sředního savu (v ): ro Ro = S Hrubá míra porodnosi vyjadřuje poče živě narozených (N) na 1000 obyvael sředního savu (v ): hmp = N S Obecná míra plodnosi vyjadřuje poče živě narozených (N) na 1000 žen sředního savu ve věku 15 až 49 le (v ): f = N F Specifická míra plodnosi vyjadřuje poče živě narozených (N) ženám v pěileých věkových skupinách na 1000 žen sředního savu ve sejných pěileých věkových skupinách (v ): N, x f, x = 1000, kde x = 15, 20,, 40. F 5, x Index poraovosi vyjadřuje poče poraů (Po) na 100 živě narozených (v %): ixpo = Po N 100. Hrubá míra úmrnosi vyjadřuje poče zemřelých (M) na 1000 obyvael sředního savu (v ): m = S M KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy,

24 Migrační saldo vyjadřuje rozdíl mezi počem přisěhovalých (I) a vysěhovalých (E): MS = I E. Hrubá míra migračního salda vyjadřuje migrační saldo na 1000 obyvael sředního savu (v ): mms = I E S Přirozený přírůsek vyjadřuje rozdíl mezi počem narozených (N) a počem zemřelých (M): PP = N M. Hrubá míra přirozené přírůsku vyjadřuje přirozený přírůsek na 1000 obyvael sředního savu (v ): hmpp = N M S Celkový přírůsek se skládá z přirozeného přírůsku a migračního salda: CP = N M + I E. Hrubá míra celkové přírůsku vyjadřuje celkový přírůsek na 1000 obyvael sředního savu (v ): hmcp = N M S + I E Ve všech vzorcích se vyskyuje spodní index, kerý značí sledované období, edy kalendářní rok. Pro všechny ukazaele vyjádřené v relaivních číslech (v nebo v %) byly počíány i průměrné hodnoy za víceleé období (2001 až 2011). Například pro výpoče hrubé míry úmrnosi za víceleé období je řeba průměrný roční poče zemřelých v omo období vyděli sředním savem obyvaelsva v omo období. Obdobně se posupuje i u osaních ukazaelů. Pro znázornění vzahu přirozených přírůsků a migračních sald ve zvoleném období je vhodným prosředkem Webbův diagram. Jde o bodový XY graf, ve kerém je na ose x vynesena hrubá míra přirozeného přírůsku a na ose y hrubá míra migračního salda. Graf se rozděluje prosřednicvím os kvadranů na osm sekorů (A až H). 24

25 Označení sekorů písmeny nebo čísly není srikně dáno, ao práce se drží následujícího modelu podle Touška, Kladiva a Janoy 49 : E D C B F G H A V sekorech A a B dominuje přirozený přírůsek: o A: PP > 0, MS < 0; PP > - MS, o B: PP > 0, MS > 0; PP > MS. V sekorech C a D dominuje migrační přírůsek: o C: PP > 0, MS > 0; PP < MS, o D: PP < 0, MS > 0; - PP < MS. V sekorech E a F dominuje přirozený úbyek: o E: PP < 0, MS > 0; - PP > MS, o F: PP < 0, MS < 0; - PP > - MS. V sekorech G a H dominuje migrační úbyek: o G: PP < 0, MS < 0; - PP < - MS, o H: PP > 0, MS < 0; PP < - MS. 3.3 Saisické zpracování demografických ukazaelů Základním meodou použiou pro analýzu časových bylo proložení hodno vybraných ukazaelů rendovou funkcí, kerá umožňuje popsa endenci vývoje ukazaele ve sledovaném období. Podrobněji bude ao meoda popsána v následující podkapiole Predikce demografického vývoje. Kromě oho byly použiy pro analýzu poču obyvael bazické a řeězové indexy, keré slouží k analýze časových řad, resp. k posouzení jejich vývoje. Meoda bazických indexů je založena na jednoduchém principu, kdy se změna sledovaného jevu vyjadřuje poměrem (nebo procenuálně) vzhledem k předem 49 TOUŠEK Václav, KLADIVO Per, JANOTA Michal, Aplikace v regionální a sociální geografii,

26 zvolenému pevnému základu (za něj se věšinou volí počáeční nebo koncová hodnoa) 50 : x i b i =, xz kde x i je i-á hodnoa znaku a x z je předem zvolený základ. Pro procenuální vyjádření bazického indexu je nuné výsledek vynásobi sem. Řeězový index neboli koeficien růsu je založen na podobném principu jako bazický index, pouze s ím rozdílem, že se vůči sobě porovnávají vždy po sobě následující hodnoy sledovaného jevu, nikoliv vzhledem k jedné hodnoě jako omu bylo u bazických indexů 51 : xi r i =, x i 1 kde x i je i-á hodnoa znaku a x i-1 je předem zvolený základ. Sejně jako u předchozího indexu je možné jej vyjádři v procenech. Pro posouzení vazby (závislosi) mezi demografickými ukazaeli a ěmi osaními (poče dokončených byů a míra regisrované nezaměsnanosi) byly zjišěny hodnoy korelačního koeficienu. Korelační koeficien je charakerisikou inenziy závislosi pro sdružené regresní přímky a pohybuje se v inervalu -1 až 1. Hodnoa -1 znamená pevnou negaivní závislos, hodnoa 0 znamená nezávislos a hodnoa 1 znamená silnou poziivní závislos 52 : r = sgn( b, b ) b b, xy yx yx xy kde sgn oznamuje, že r má sejné znaménko pro oba regresní koeficieny b xy a b yx, keré je možné spočía následujícím způsobem: b yx n i i= 1 = n ( x x)( y y) ( xi x) i= 1 i 2, 50 TOUŠEK Václav, KLADIVO Per, JANOTA Michal, Aplikace v regionální a sociální geografii, Taméž. 52 MINAŘÍK Bohumil, Popisná saisika,

27 b n i i= 1 xy = n ( x x)( y y) ( yi y) i= 1 kde x, y jsou jednolivé proměnné a i 2, x, y jsou jejich průměrné hodnoy. Při zjišťování korelace mezi jednolivými časovými řadami je ovšem nuné výpoče poněkud upravi. Při zkoumání časových řad se obvykle vychází z předpokladu, že je lze popsa určiým adiivním modelem, j. že každou časovou složku lze vyjádři jako souče pravidelné a nepravidelné složky. Pro nalezení vzahu mezi dvěma časovými řadami nesačí zkouma pouze celkovou vývojovou endenci nebo sezónní kolísání, ale i vzah mezi nepravidelnými složkami. Pokud exisuje závislos mezi ěmio složkami, lze předpokláda, že exisuje příčinná závislos mezi sledovanými řadami. Znamená o, že pro zkoumání vzahu mezi proměnnými lze použí meody měření závislosi řad náhodné složky. Při předpokladu, že jde o časové řady adiivního ypu, edy 53 : y = T + ε, = 1, 2,, n, kde pro dané značí y empirickou hodnou časové řady, T hodnou rendové složky a ε hodnou náhodné složky, se jedna časová řada označí symbolem x a druhá y pro = 1, 2,, n. Po odhadu průběhu rendu obou uvedených je možné získa posloupnos odhadů rendových hodno ) x ( o T a o) Ty (. Při hledání závislosi mezi oběma řadami dochází ke korelaci odhadů reziduálních hodno 54 : e x = x ( o) T, e x y = y ( o) T y, = 1, 2,, n. 3.4 Predikce demografického vývoje Exrapolace Mezi prognosickými meodami mají velký význam saisické prognosické meody, ke kerým se řadí i echniky exrapolace jednorozměrných a vícerozměrných časových řad. Podsaou exrapolace časových řad spočívá v om, že suduje hisorie prognózovaného objeku a zákoniosi jeho vývoje v minulosi a příomnosi se přenesou do budoucnosi. Meody založené na exrapolaci klasických modelů rendu 53 HINDLS Richard, HRONOVÁ Sanislava, SEGER Jan, Saisika pro ekonomy, Taméž. 27

28 vycházejí z deerminisického principu podle něhož budoucnos vyplývá z příomnosi Popis rendové složky Popis volby vhodného rendu analyzované časové řady je základním úkolem analýzy časových řad. Z velkého okruhu rendových funkcí budou popsány pouze dvě z nich. V případě Šlapanic oiž všechny rendové funkce vyšly jako parabolické, ale při rozhodování o volbě vhodného rendu přicházel časo do úvahy i lineární rend. Lineární rend bývá nejčasěji používaným ypem rendové funkce, jejíž význam spočívá jednak v om, že je možné jej použí k určení alespoň orienačního směru vývoje časové řady a jednak v om, že v určiém omezeném časovém inervalu může slouži jako vhodná aproximace jiných rendových funkcí. Lineární rend neboli rendovou přímku je možné vyjádři ve varu 56 : T = β + 1, 0 β kde β 0, β 1 jsou neznámé paramery a = 1, 2, 3,, n je časová proměnná. K odhadu paramerů β 0 a β 1 (označené symboly b 0 a b 1 ) se využívá meoda nejmenších čverců, kerá poskyuje nejlepší nevychýlené odhady. To znamená vyřešení dvou normálních rovnic 57 : y = nb + b 1 0, 2 y = b0 + b1, kde symbolem se vždy rozumí souče přes od 1 do n, j. n = 1. Je-li suma časových hodno (ransformovaná časová proměnná ) rovna nule, poom bude řešení éo sousavy zjednodušeno do podoby 58 : y b0 = = y, n b y 1 = HINDLS Richard, HRONOVÁ Sanislava, SEGER Jan, Saisika pro ekonomy, Taméž. 57 Taméž. 58 Taméž. 28

29 Parabolický rend má var 59 : T β1 β 2 = β +. Jde o poměrně časo používaný yp rendové funkce, proože i ao rendová funkce je lineární z hlediska paramerů. K odhadu paramerů se využívá meody nejmenších čverců, což znamená vyřešení ři normálních rovnic 60 : 2 y = nb0 + b1 + b2, 2 + b1 + b2 3 y = b, = b0 + b1 + 4 y b2. Za planosi podmínky = 0 vychází z druhé rovnice riviální odhad parameru β1 ve varu 61 : b y. 1 = 2 Zbývající paramery je možné získa vyřešením normálních rovnic: odkud: 4 y = nb0 + b2, 2 2 = b0 + b b 4 y b2, y ( ) = n 2 y y 4 2 n ( ) = Volba vhodného rendu n 2 y. 2, Při hledání vhodného ypu rendu je pravděpodobně nejspolehlivějším způsobem výběr na základě rozboru empirických údajů. Do éo skupiny meod se řadí například meody využívané v regresní analýze, kdy se volí nejvhodnější yp křivky na základě minimalizace hodno přijaého kriéria. Nejčasěji se za oo kriérium bere souče čverců odchylek empirických hodno od hodno vyrovnaných 62 : 59 HINDLS Richard, HRONOVÁ Sanislava, SEGER Jan, Saisika pro ekonomy, Taméž. 61 Taméž. 62 Taméž. 29

30 Q e = n = 1 ( y ( o) T ) 2, kde y jsou empirické hodnoy a ( vyrovnané hodnoy analyzované časové o) T řady. Z řady rendových funkcí se pak vybírá a, kerá dává nejmenší reziduální souče čverců. Dalším časo využívaným kriériem ohoo ypu je z korelační analýzy známý index korelace, kerý lze zapsa následovně 63 : ( ( o) Q y T ) e I = 1 = 1 2 Q ( y y) Za nejvhodnější rendovou funkci je pokládána a, kerá získá nejvěší hodnou indexu korelace Kohorně komponenní meoda Kohorně komponenní meoda je jednou z nejčasěji používaných meod populačních prognóz, keré se v současnosi využívají u nadnárodních, sáních, regionálních i lokálních prognóz. Její název je odvozen od rozdělení populace do kohor a modelování jednolivých komponen plodnos, úmrnos a migrace, keré kohory ovlivňují 64. Před začákem vyvoření prognózy je nuné sanovení prahu prognózy, horizonu prognózy a jednolivých kroků projekce. Prahem se rozumí okamžik od kerého bude prognóza konsruovaná. Horizonem se nazývá cílový bod prognózy, u kerého plaí, že čím je horizon více vzdálený od prahu, ím je věší pravděpodobnos nenaplnění předpovědi. Krok prognózy je závislý na srukuře obyvaelsva, kerá je k dispozici v okamžiku prahu prognózy. Například jsou-li známy pěileé věkové skupiny, pak není možné realizova jednoleé kroky, ale pouze pěileé (případně delší) 65. Konsrukci kohorně komponenní meody je možné rozděli do následujících kroků a provádí se zvlášť pro muže a zvlášť pro ženy: HINDLS Richard, HRONOVÁ Sanislava, SEGER Jan, Saisika pro ekonomy, WILSON Tom, A Review of Sub-Regional Populaion Projecion Mehods, ŠTĚDROŇ Bohumír, POTŮČEK Marin, KNÁPEK Jaroslav, MAZOUCH Per a kol., Prognosické meody a jejich aplikace,

31 Odhad žijících je pravděpodobnos, že osoba ve věku x v čase přežije do následujícího roku (x + 1, + 1) 66 : S = S P + 1, x+ 1, x, x, kde S je poče žijících, x je věk, je čas a P,x je projekční koeficien, kerý se zjišťuje z abulkových počů žijících: P L, x+ 1, x =. L, x Tao diplomová práce vychází z pěileých věkových skupin, proo následuje doplnění výše uvedených vzorců o jejich úpravu pro akové skupiny 67 : 5 S + 5, x+ 5= 5S, x 5 P, x, 5,5 P, x = 5 5 L, x+ 5 L, x. Pro věk 0 má projekční koeficien odlišný var 68 : P,0 5,5 P =,0 L =,0 L L,1 + L 5 L,0,1,5 + 4 L,,1. Odhad poču narozených a jejich přežívání, kerý se zjišťuje jako arimeický průměr živě narozených x-ročním ženám za všechny roky jejich reprodukčního období v čase a živě narozených x-ročním ženám za všechny roky jejich reprodukčního období v čase + 1 vynásobený specifickými měrami plodnosi f 69,x : N = 49 x= 15 S ž, x S 2 ž + 1, x f, x 49 ž ž 5 S, x+ 5S+ 5, x N = ,5 f, x x= 15,. Výslednou hodnou je nuné rozděli na kluky a holky, proože pro další prognózování je poče žen důležiý. Zjišěný poče narozených je ak nuné vynásobi 66 KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, Taméž. 68 Taméž. 69 Taméž. 31

32 koeficienem 0,485 pro zjišění poču holek a koeficienem 0,515 pro výsledný poče kluků 70. Poče 0 až 4 ročních na začáku roku + 5 se odhaduje pomocí vzorce 71 : S = N P, 5 + 5,0 5 5,5,* kde 5,5 P,* je projekční koeficien, pravděpodobnos, že se osoba narozená v leech až + 4 dožije začáku roku + 5. Odhad migračního salda se využívá u komponenní meody, kerá počíá s migrací. V opačném případě se jedná o komponenní meodu bez migrace. Vývoj Šlapanic počíá se zjednodušeným modelem migrace, zn. předpokládá pouze imigraci (I) na úrovni migračního salda (absoluní čísla). Odhad žijících je ak doplněn o migrační saldo 72 : 2 / 3 S S P + ( I P + I P 1/ 3 + 1, x+ 1 =, x, x, x, x, x+ 1, x ) / 2, 2 / 3 1/ 3 5 S + 5, x+ 5= 5S, x 5 P, x + ( 5I, x 5 P, x + 5I, x+ 5 5 P, x ) / 2. Poče 0 až 4 ročních na začáku roku + 5 se odhaduje pomocí vzorce 73 : S = N P + I P 1/ ,0 5 5,5,* 5, x,* / Analýza prosorové rozmísění obyvael Prosorové rozmísění obyvael je možné pozorova pouze v podkapiole Posavení měsa Šlapanice v rámci SO ORP Šlapanice, kde byla analýza provedena prosřednicvím dvou meod karogramu a karodiagramu. Meoda karogramu paří k nejpoužívanějším způsobům znázorňování kvaniy v geografii, demografii, ekonomii a dalších oborech. Slouží ke kvaniaivnímu srovnání jednolivých dílčích územních celků. Podsaou meody je znázornění jevu vyjádřeného relaivními hodnoami ak, aby byly jednolivé územní celky srovnaelné, edy kvaniaivní daa musí bý přepočena na jednoku plochy. Pokud relaivní daa nejsou přepočena na jednoku plochy jedná se o zv. pseudokarogram ŠTĚDROŇ Bohumír, POTŮČEK Marin, KNÁPEK Jaroslav, MAZOUCH Per a kol., Prognosické meody a jejich aplikace, KLUFOVÁ Renaa, POLÁKOVÁ Zuzana, Demografické meody a analýzy, FIALA Tomáš, Výpočy populačních projekcí na kaedře demografie Fakuly informaiky a saisiky VŠE. 73 Taméž 74 VOŽENÍLEK Ví, KAŇOK Jaromír, Meody émaické karografie,

33 Karodiagram je mapové dílo pro znázornění kvaniy, především pro znázornění absoluních hodno jevu. Mají široké uplanění v široké škále oborů pracujících s prosorovými day, jako jsou demografie, geografie či další. Jsou vhodné pro srovnání konkréních hodno v dílčích územních jednokách na mapě. Tao meoda se používá pro znázornění absoluních hodno jevu ak, že se vypočená hodnoa diagramu umísí v mapě k bodu, linii nebo ploše. K omu se absoluní daa používají proporcionálně a gradované sesavené supnice diagramů VOŽENÍLEK Ví, KAŇOK Jaromír, Meody émaické karografie,

34 4 VÝSLEDKY PRÁCE Tao kapiola je sěžejní čásí celé práce, skládající se z pěi samosaných podkapiol. Ty se zabývají obecnou charakerisikou měsa Šlapanice, posavením Šlapanic v rámci obce s rozšířenou působnosí Šlapanice, demografickou analýzou měsa, fakory ovlivňujícími demografické ukazaele.a predikcí vybraných ukazaelů. 4.1 Obecná charakerisika území Měso Šlapanice rozkládající se na ploše 1465 ha 76 leží v Jihomoravském kraji ve východní čási okresu Brno-venkov a přímo sousedí s krajským měsem Brno. Měso se skládá ze dvou kaasrálních území Bedřichovice a Šlapanice u Brna. V roce 1999 se Šlapanice saly součásí mikroregionu Mohyla míru - Auserliz o.p.s. 77, a od roku 2003 jsou obcí s rozšířenou působnosí, v jehož správním obvodu se nachází 40 obcí. Obr. 1 Kaasrální území Šlapanic a jeho poloha v rámci České republiky (Zdroj: Mapový aplikační server Marushka; ArcČR 500). Šlapanice se nacházejí v nadmořské výšce 220 až 260 m n. m. a na jejich kaasrálním území se sřeávají dva geomorfologické celky Praecká a Drahanská 76 Regionální informační servis, Cenrum pro regionální rozvoj České republiky, Taméž. 34

35 vrchovina. Celkově se jedná o pahorkainu, kerá je pokrya bezlesou kulurní sepí. Sředem území proéká vodní ok Říčka 78. Z pohledu klimaických podmínek se jedná o eplou oblas s převažujícími severozápadními věry a společně s půdním subsráem, vořeným spraší, sprašovými hlínami a jíly je území vhodné pro zemědělsví 79. Věšina pozemků z celkové výměry je vořena ornou půdou (1042 ha) 80. Hlavními plodinami, zde pěsovanými, jsou pšenice a kukuřice. Na území Šlapanic exisovalo v roce 2011 celkem 1729 ekonomických subjeků, kdy pouze osm podniků mělo 50 a více zaměsnanců a z oho jen jeden spadal do kaegorie zaměsnanců 81. Tao firma se nachází na území Šlapanic i v současnosi, kdy podle regisru ekonomických subjeků planého k se jedná o firmu CCI Czech Republic s.r.o. podnikající v oblasi srojírensví 82. Přes kaasrální území Šlapanic prochází dálnice D1 a železniční rať č. 340 vedoucí mezi Brnem a Uherským Hradišěm. Spojení mezi Brnem a Šlapanicemi je zajišěno i měsskou hromadnou dopravou, konkréně prosřednicvím rolejbusových linek. Ve měsě se nacházejí dvě maeřské školy, jedna základní škola, jedna základní umělecká škola a jedno gymnázium. Z pohledu zdravonicví nabízejí Šlapanice poměrně širokou škálu služeb zahrnující celkově 26 subjeků. Jedná se převážně o ordinace prakických lékařů a samosané ambulance. V oblasi kulury nabízejí Šlapanice několik dobrovolných spolků různého zaměření (vlasivědné, aneční ad.) a jedno muzeum Posavení měsa Šlapanice v rámci SO ORP Šlapanice V éo podkapiole je porovnáváno měso Šlapanice s osaními obcemi správního obvodu obce s rozšířenou působnosí Šlapanice na základě vybraných ukazaelů srukury, dynamiky a rozmísění obyvaelsva. U první a řeí skupiny ukazaelů jsou použiy údaje za rok 2011 (výjimkou je bazický index poču obyvael, 78 Oficiální sránky měsa Šlapanice, Taméž. 80 Regionální informační servis, Cenrum pro regionální rozvoj České republiky, Taméž 82 Regisr ekonomických subjeků, ČSÚ, Oficiální sránky měsa Šlapanice,

36 kerý sleduje vývoj mezi ley 2001 a 2011). U ukazaelů dynamiky je počíáno s jejich hrubými měrami za období 2001 až Do srovnání jsou doplněny u jednolivých charakerisik i údaje za Jihomoravský kraj a Českou republiku jako celek Poče a srukura obyvaelsva Tab. 1 Sav obyvaelsva ORP Šlapanice v roce 2011 podle sředního savu obyvaelsva a jeho vývoje mezi roky 2001 a 2011 (%), indexu maskuliniy a indexu sáří (%) (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Název obce Poče obyvael Bazický index (%) Index maskuliniy Index sáří (%) Babice nad Sviavou ,0 97,7 91,1 Bílovice nad Sviavou ,0 102,5 60,9 Blažovice ,9 97,9 101,1 Březina ,3 98,0 95,9 Hajany ,9 103,9 121,7 Hosěnice ,4 109,9 73,6 Jiříkovice ,4 98,4 104,0 Kanice ,7 103,8 60,1 Kobylnice ,4 96,6 88,5 Kovalovice ,4 98,7 123,9 Modřice ,1 95,0 113,5 Mokrá-Horákov ,5 92,2 94,3 Moravany ,4 95,6 45,2 Nebovidy ,0 93,7 89,0 Ochoz u Brna ,9 102,8 115,7 Omice ,2 102,4 107,8 Ořechov ,9 98,5 120,9 Osopovice ,6 96,5 113,7 Podolí ,5 109,9 90,3 Poněovice ,1 98,5 77,0 Popůvky ,6 92,8 46,9 Pozořice ,7 97,7 93,7 Práce ,4 101,5 104,5 Pršice ,9 99,4 105,4 Radosice ,5 101,9 102,6 Rebešovice ,8 98,6 48,1 Řícmanice ,9 108,2 82,8 Slůvky ,5 104,3 132,4 Sivice ,2 95,0 100,0 Sokolnice ,2 95,6 93,0 Sřelice ,3 102,1 121,3 Šlapanice ,9 95,1 122,6 Telnice ,3 95,4 84,1 Troubelo ,3 94,6 79,9 Tvarožná ,1 97,3 112,8 84 Důvodem proč sejně jako u osaních ukazaelů není brán pouze rok 2001, je snaha o eliminování případných meziročních výkyvů při pohybu obyvaelsva v daném roce. U malých (počem obyvael) obcí yo výkyvy mohou výrazně ovlivni hodnoy pohybových ukazaelů a zkresli ak výsledky srovnání. 36

37 Újezd u Brna ,1 94,8 118,4 Velaice ,3 101,3 83,9 Viničné Šumice ,0 99,1 80,1 Vranov ,8 99,7 110,4 Želešice ,8 101,7 89,5 ORP Celkem ,0 97,9 95,3 Jihomoravský kraj ,6 95,8 116,1 ČR ,6 96,4 110,4 Pozn. bazický index (%) sřední sav obyv. v roce 2011/sřední sav obyv. v roce 2001*100, index maskuliniy počíáno ze sředních savů, index sáří (v %) k Obr. 2 Sřední sav obyvaelsva v ORP Šlapanice v roce 2011 a jeho vývoj mezi roky 2001 a 2011 (v %) (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). Ve správním obvodu s rozšířenou působnosí Šlapanice se nacházejí celkem ři měsa, kerými jsou Šlapanice, Modřice a Újezd u Brna. Z pohledu sředního savu obyvaelsva Šlapanice výrazně převyšují osaní obce. Druhou nejvěší obcí jsou Modřice, jejichž sřední sav obyvaelsva byl v roce 2011 éměř 5 isíc (4964), což bylo éměř o 2000 osob méně, než žilo v oméž roce ve Šlapanicích. Třeí nejvěší obcí byly Bílovice nad Sviavou (3560 obyvael). Oproi omu nejmenší obce ve zkoumaném správním obvodu byly Hajany a Poněovice, jejichž sřední sav obyvaelsva nedosáhl 37

38 ani hodnoy 400 obyvael. Všechny osaní obce měly v roce 2011 více než 500 obyvael a zároveň jejich poče nepřesáhl 3000 obyvael, kromě již výše uvedených měs a obce Bílovice nad Sviavou. Celkový poče obyvael ORP Šlapanice byl v roce Vývoj sředního savu obyvaelsva mezi ley 2001 a 2011 byl výrazně ovlivněn polohou správního obvodu obce s rozšířenou působnosí Šlapanice, ležícího v zázemí krajského měsa Brna. Pro velkou čás obcí je ak ypická inenzivní výsavba rodinných, případně byových domů. Během daného období, vzniklo na území ORP Šlapanice věší množsví saeliních měseček obklopujících Brno. Sřední sav obyvaelsva u všech obyvael správního obvodu ORP Šlapanice vzrosl (celkově se poče obyvael správního obvodu zvedl o 21 %), jedinou výjimkou byla obec Jiříkovice, u keré byl pokles osob o necelé ři procena. K nejvěším změnám došlo v obcích Kanice, Moravany, Popůvky a Rebešovice. V případě Popůvek se jednalo dokonce o více než 100 procenní nárůs poču obyvael. V porovnání s Jihomoravským krajem a Českou republikou byl u všech obcí ORP Šlapanice (vyjma Jiříkovic) zaznamenám věší procenuální nárůs sředního savu obyvaelsva. Obr. 3 Index maskuliniy v ORP Šlapanice v roce 2011 (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). 38

39 Index maskuliniy rozděloval v roce 2011 ORP Šlapanice na dvě čási. V é první leželo 26 obcí, ve kerých na 100 žen připadalo méně než 100 mužů a v é druhé, číající 14 obcí, na 100 žen připadalo více než 100 mužů. Měso Šlapanice spadalo do první skupiny. Ve věšině obcí se index maskuliniy pohyboval v rozmezí 95 až 105. Z výše uvedených skuečnosí vyplývá, že celkově v ORP převládal poče žen nad počem mužů, o sejné plailo i pro Jihomoravský kraj a Českou republiku 85. Nejvyšší hodnou indexu maskuliny měly obce Hosěnice a Podolí, v obou případech připadalo na 100 žen éměř 110 mužů, naopak nejnižší byly u obcí Mokrá-Horákov, kde na 100 žen připadalo necelých 93 mužů. Obr. 4 Index sáří (%) v ORP Šlapanice v roce (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). Rozpěí indexu sáří bylo v roce 2011 poměrně široké, jeho hodnoy se u jednolivých obcí ORP Šlapanice pohybovaly v 45,2 132,4 %. Nejnižší hodnoy se vyskyovaly u obcí Moravany (45,2 %), Popůvky (46,9 %) a Rebešovice (48,1 %). 85 V ČR se rodí více chlapců než dívek, následně pak rovnoměrná počení převaha mužů rvá do jejich cca 45 le, po omo věku převládá poče žen. Příčinou je nadúmrnos mužů u všech věkových skupin (Demografický informační porál, ). 39

40 Jedná se o obce, keré mezi roky 2001 a 2011 vykazovaly nejvýraznější změnu sředního savu obyvaelsva. Tyo obce leží v zázemí měsa Brna, ve kerých docházelo k inenzivní výsavbě rodinných domů, zv. saeliních měseček, do nichž se sěhují především mladé rodiny s děmi. Naopak obce, keré se od roku příliš počem obyvael nezměnily, měly vysokou hodnou indexu sáří. Výrazně nejhorší siuace byla v obci Silůvky, kde na 100 děí ve věku 0 14 připadalo 132,4 osob ve věku 65 a více le. V pořadí druhý nejhorší index sáří byl u měsa Šlapanice (122,6 %). Celkově v ORP Šlapanice na 100 děí připadalo 97,9 osob sarších 64 le, což bylo výrazně lepší, než siuace v Jihomoravském kraji (116,1 %) a České republice (110,4 %). Je o dáno právě polohou ORP Šlapanice a sěhováním mladých rodin do zázemí měsa Brna Dynamika obyvaelsva Tab. 2 Hrubé míry ukazaelů dynamiky obyvaelsva v ORP Šlapanice za období 2001 až 2011 hrubá míra přirozeného přírůsku ( ), hrubá míra migračního salda ( ) a hrubá míra celkové přírůsku ( ) (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Název obce PP ( ) MS ( ) CP ( ) Název obce PP ( ) MS ( ) CP ( ) Babice n/s -1,7 19,9 18,2 Popůvky 6,1 71,4 77,5 Bílovice n/s 9,7 26,6 36,4 Pozořice 1,4 7,8 9,2 Blažovice 3,6 2,0 5,6 Prace 2,3 5,3 7,6 Březina 2,7 27,0 29,7 Pršice -0,5 4,5 4,0 Hajany 2,1-4,2-2,1 Radosice -0,7 13,5 13,0 Hosěnice 3,0 27,7 30,7 Rebešovice 6,4 41,2 47,6 Jiříkovice 1,1 3,2 4,3 Řícmanice 3,0 21,7 24,7 Kanice 5,2 44,0 48,9 Silůvky -1,3 7,4 6,1 Kobylnice -0,1 20,3 20,2 Sivice 0,3 3,1 3,4 Kovalovice -0,6 4,8 4,2 Sokolnice -12,4 36,5 24,1 Modřice 2,0 22,9 24,9 Sřelice -0,6 8,7 8,1 Mokrá-Horákov 2,6 1,6 4,3 Šlapanice 1,5 10,0 11,6 Moravany 8,0 51,0 59,0 Telnice 2,6 12,1 14,6 Nebovidy 0,3 29,9 30,3 Troubsko 2,6 26,0 28,7 Ochoz u Brna -0,2 16,8 16,6 Tvarožná 0,5 4,4 3,7 Omice -1,0 12,3 11,4 Újezd u Brna 1,4 10,2 11,6 Ořechov 1,3 3,2 4,0 Velaice -0,5 9,0 8,5 Osopovice 2,0 16,5 18,5 Viničné Šumice 1,6 18,0 19,6 Podolí -0,1 23,3 23,2 Vranov 0,0 19,4 19,4 Poněovice 4,8 22,2 27,0 Želešice 2,5 24,6 27,1 ORP Celkem 1,6 16,8 18,4 Jihomoravský kraj -0,1 2,1 2,0 ČR -0,1 3,0 2,8 Pozn. PP = průměrná hrubá míra přirozeného přírůsku, MS = průměrná hrubá míra migračního salda, CP = hrubá míra celkového přírůsku. 40

41 Obr. 5 Hrubá míra přirozeného přírůsku ( ) v ORP Šlapanice za období (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). Celkově v ORP Šlapanice hrubá míra přirozeného přírůsku dosahovala mezi ley 2001 až 2011 hodnoy 1,6, čímž se lišila od hodno Jihomoravského kraje a České republiky, u nichž docházelo ke zráě obyvaelsva přirozenou měnou. V obou případech byl eno ukazael 0,1. Ve věšině obcí byla hrubá míra přirozeného přírůsku kladná, nejvyšší hodnoy byly u obce Bílovice nad Sviavou (9,7 ) a následně pak u obce Moravany (8,0 %). Naopak u celkem 13 obcí byl pozorovaný ukazael záporný, ovšem jeho hodnoy nebyly nijak výrazné a neklesly pod 2. Jedinou výjimkou byla obec Sokolnice, u keré činila zráa přirozenou měnou 12, Jedná se poměrně o exrémní hodnou z pohledu ORP Šlapanice, způsobenou převahou sarších ročníků ve věkové srukuře Sokolnic, nicméně v následujících leech by se siuace měla díky migraci zlepšova. V období 2001 až 2007 se poče narozených pohyboval mezi narozenými, zaímco v následujících leech se dosal až ke 30 narozeným a zároveň v leech klesal poče zemřelých z 54 na 32. Hrubá míra přirozeného přírůsku za roky 2008 až 2011 byla 5,1, což naznačuje zlepšující se siuaci v obci Sokolnice (Daabáze demografických údajů za obce ČR, ČSÚ, 2012). 41

42 Obr. 6 Hrubá míra migračního salda ( ) v ORP Šlapanice za období (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). Výsledné ukazaele hrubé míry migračního salda za roky 2001 až 2011 je možné hodnoi jako velmi poziivní, proože éměř u všech obcí byl ukazael kladný, pouze u obce Hajany bylo migrační saldo záporné ( 4,2 %) 87. Výrazně nejvyšší hodnoy ohoo ukazaele byly u obcí Popůvky (71,4 ) a Moravany (51,0 ). Celkově ORP Šlapanice s hodnoou 16,8 převyšuje hodnou 2,1 v Jihomoravském kraji a 3,0 v České republice. Výše ohoo ukazaele je závislá na poloze 88 pozorovaného správního obvodu obce s rozšířenou působnosi, kdy obce, u kerých bylo migrační saldo nejvyšší, leží při hranici s kaasrálním územím měsa Brna. Migrační saldo je i 87 Jedná se rozlohou (k ) o řeí nejmenší obec a počem obyvael o nejmenší obec (k ) v rámci ORP Šlapanice. 88 Význam polohy obcí s rozšířenou působnosí na migrační přírůsek dokládá i hodnoa ohoo ukazaele v leech 2001 až 2011 u ORP obklopujících hlavní měso Prahu a ORP Vimperk s ORP Jeseník neležících v zázemí žádného krajského měsa. Jejich hodnoy byly následující: Brandýs nad Labem 30,0, Černošice 34,8, Říčany 32,6, Vimperk 0,4, 2,7 (Demografická ročenka SO ORP , ČSÚ, 2011; Demografická ročenka SO ORP , ČSÚ, 2012 ). 42

43 významným ukazaelem poziivně ovlivňujícím přirozený přírůsek a věkové složení obyvaelsva v ORP Šlapanice 89. Obr. 7 Hrubá míra celkového přírůsku ( ) v ORP Šlapanice za období (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). Hrubá míra celkové přírůsku v leech 2001 až 2011 v ORP Šlapanice byla ovlivněna především jednou ze svých složek, migračním saldem. Proo při pohledu na Obr. 6 a Obr. 7 je zjevná jejich vzájemná podobnos. Nejvyšší hodnoy hrubé míry celkového přírůsku byly v obcích Popůvky (77,5 ) a Moravany (59 ), naopak 89 Již u předchozích ukazaelů bylo řečeno, že do obcí s rozšířenou působnosí se sěhují mladé rodiny (případně mladé páry chysající se na založení rodiny). Too vrzení je podloženo počem migrujících osob v jednolivých věkových skupinách v okrese Brno-venkov v roce Nejvěší objem sěhování byl u věkové skupiny 30 až 34 le (1240 osob) a podobně pak u skupiny 25 až 29 le (1189 osob), v následující věkové skupině 35 až 39 le byl eno poče již 795 osob a dále směrem k pokročilejšímu věku eno poče klesal. U věkové skupiny 20 až 24 le o bylo 565 osob. U nižších věkových skupin (z velké čási nezleilých osob) dochází ke sěhování v závislosi na sěhování rodičů či jiných rodinných zásupců (Demografická ročenka okresů 2002 až 2011, ČSÚ, 2012). 43

44 nejnižší hodnoa byla u obce Hajany ( 2,1 ). Sejně jako v případě hrubé míry migračního salda, o byla jediná záporná hodnoa mezi obcemi ORP Šlapanice. Celkově ORP Šlapanice dosáhlo hodnoy 18,4, v případě Jihomoravského kraje 2,0 a u České republiky 2, Rozmísění obyvaelsva Tab. 3 Husoa zalidnění (poče obyvael na km 2 ) v ORP Šlapanice k (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Název obce HZ (poče ob./km2) Název obce HZ (poče ob./km2) Babice nad Sviavou 58,8 Popůvky 170,9 Bílovice nad Sviavou 244,2 Pozořice 143,1 Blažovice 193,4 Prace 194,5 Březina 119,8 Pršice 118,8 Hajany 153,4 Radosice 168,1 Hosěnice 32,2 Rebešovice 204,6 Jiříkovice 187,9 Řícmanice 507,3 Kanice 99,9 Silůvky 135,3 Kobylnice 198,6 Sivice 140,8 Kovalovice 128,7 Sokolnice 195,6 Modřice 471,8 Sřelice 187,6 Mokrá-Horákov 222,6 Šlapanice 477,1 Moravany 343,8 Telnice 239,0 Nebovidy 136,4 Troubsko 360,4 Ochoz u Brna 88,7 Tvarožná 138,7 Omice 73,5 Újezd u Brna 245,3 Ořechov 125,2 Velaice 286,7 Osopovice 401,0 Viničné Šumice 264,2 Podolí 204,3 Vranov 57,2 Poněovice 162,2 Želešice 86,3 ORP Celkem 182,6 Jihomoravský kraj 162,1 ČR 133,2 44

45 Obr. 8 Husoa zalidnění (poče obyvael na km 2 ) v ORP Šlapanice k (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). Husoa zalidnění v ORP Šlapanice v obcích se pohybovala v roce 2011 v poměrně širokém inervalu 32,2 až 507,3 obyvael na km 2. Nejvyšší husoa zalidnění byla v obcích Řícmanice (507,3 ob/km 2 ) následovaná měsy Šlapanice (477,1 ob/km 2 ) a Modřice (471,8 ob/km 2 ). Tao sídla, ačkoliv měla vysokou husou zalidnění, ak plnila pouze rezidenční funkci. Nejnižší husoa zalidnění byla v obci Hosěnice, pouhých 32,2 ob/km 2. Celkově hodnoa ORP Šlapanice byla 182,6 ob/km 2, což bylo o přibližně 20 ob/km 2 více než měl v roce 2011 Jihomoravský kraj a cca o 50 ob/km 2 více než měla Česká republika. Pro velké množsví obcí s nízkou husoou zalidnění (v porovnání s osaní obcemi) byl společným znakem vysoký podíl zalesněných ploch z celkové plochy 90 jejich kaasrálních území. 90 Podíl lesních ploch na celkové ploše u vybraných obcí ORP Šlapanice k (pro obce s husou zalidnění méně než 100 ob./km 2 ): Babice nad Sviavou (83,1 %), Hosěnice (86,4 %), Kanice (83,8 %), Ochoz u Brna (72,8 %), Omice (53,3 %), Vranov (88,4 %), Želešice (18,1 %) (Měsská a obecní saisika, ČSÚ, 2012). 45

46 4.3 Demografická analýza měsa Šlapanice Následující podkapiola zahrnuje analýzu srukury obyvaelsva podle vybraných charakerisik v leech 2001 až 2011, doplněnou o počy obyvael v leech sčíání lidu od roku 1921 a analýzu pohybu obyvaelsva ve sejném časovém období Poče obyvael Tab. 4 Poče obyvael Šlapanic během sčíání lidu v leech 1921 až 2011 a jejich vývoj (%) mezi jednolivými ley sčíání lidu (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní) Poče obyvael Řeězový index (%) 100,0 113,8 106,4 106,1 100,4 126,5 90,2 100,7 114,4 Pozn. Řeězový index vyjadřuje procenuální změnu v poču obyvael v daném roce oproi roku předchozímu poče obyvael Obr. 9 Poče obyvael Šlapanic během sčíání lidu v leech 1921 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Na Obr. 9 je znázorněn vývoj poču obyvael 91 měsa Šlapanice 92 během jednolivých sčíání lidu od hisoricky prvního Československého cenzu v roce 1921 až po en poslední v roce V průběhu sledovaného období překročil procenuální nárůs poču obyvael mezi jednolivými ley 10 % pouze řikrá. Prvním případem bylo období mezi ley 1921 až 1930, kdy se poče obyvael zvýšil o 13,8 %. Teno vývoj je 91 Poče obyvael je brán k dau, kdy byla sčíání uskuečňována. 92 Součásí Šlapanic je mísní čás Bedřichovice, kerá byla až do roku 1976 samosanou obcí. Pro objekivní srovnání poču obyvael v jednolivých leech sčíání, jsou Bedřichovice započíány do poču obyvael Šlapanic i v leech, kdy nebyly součásí měsa. 46

47 možné odůvodni vývojem poču obyvael České republiky 93, kerý byl především v počáku ohoo období ovlivněn kompenzací přirozené reprodukce snížené 1. svěovou válkou. Ta se projevovala vyšší sňaečnosí a z ní vyplývající vyšší porodnosí, provázené pozvolně klesající úmrnosí 94. Druhým případem bylo období mezi ley 1970 až 1980, kdy nárůs poču obyvael činil dokonce 26,5 %. Teno nárůs povrzuje i výsavba sídlišť na území Šlapanic. Výsavba sarého sídlišě na Brněnské ulici probíhala ve řech eapách (roky 1962, 1969 a 1972) a výsavba nového sídlišě probíhala v leech 1975 až Společně s výsavbou panelových domů byl i poče živě narozených děí ve Šlapanicích velmi vysoký, což dokazuje i fak, že v jednolivých leech během období 1976 až 1979 překročil hodnou so narozených, k čemuž došlo od é doby pouze řikrá (roky 1986, 1988, 1989). Příčinou akového nárůsu je exrémně vysoký migrační přírůsek, způsobují přísun mladého obyvaelsva v roce 1976, kerý činil 327 osob 96 a pronaaliní opaření sáu. Posledním případem výrazného nárůsu poču obyvael bylo období mezi ley 2001 až 2011, kdy nárůs poču obyvael činil 14,4 %. Příčiny ohoo nárůsu budou řešeny v dalších čásech éo práce, keré se ímo obdobím budou zabýva podrobněji. Oproi výše zmíněným případům nárůsu poču obyvael exisuje i jedno období, kdy došlo k poklesu a o mezi ley 1980 až Teno pokles byl způsobem záporným migračním saldem v jednolivých leech během období 1981 až , o znamená, že měso pravidelně po dobu desei le zrácelo obyvaelsvo prosřednicvím migrace. Celkově se mezi ley 1921 až 2011 zvedl poče obyvael Šlapanic o Tab. 5 Sřední sav obyvaelsva Šlapanic v leech 2001 až 2011 a vývoj mezi jednolivými ley (%). (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Sřední sav Řeězový index (%) Rok Sřední sav Řeězový index (%) , , , , , , , , , , ,8 93 Bráno pro území dnešní České republiky (nikoliv celého Československa). 94 SRB Vladimír, 1000 le obyvaelsva českých zemí, Oficiální sránky měsa Šlapanice, Daabáze demografických údajů za obce ČR, ČSÚ, Taméž. 47

48 Poče obyvael Sřední sav obyvaelsva Parabolický rend Obr. 10 Sřední sav obyvaelsva Šlapanic v leech 2001 až 2011 doplněný o rendovou funkci (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Sřední sav obyvaelsva Šlapanic ve sledovaném období vzrosl o 741 osob. Mezi ley 2001 až 2006 byl každoroční nárůs 0,5 až 1 %, následně došlo k nárůsu poču obyvael mezi ley 2006 a 2007 éměř o 3 %. Tao hodnoa v následujících leech posupně klesala až k nulovému nárůsu v závěru pozorovaného období. Příčiny ohoo vývoje byly způsobeny vývojem přirozeného přírůsku, migračního salda a byové výsavby, keré budou rozebrány v následujících čásech éo práce Věková srukura obyvaelsva Tab. 6 Věkové složení obyvaelsva Šlapanic (k ) podle pěileých věkových skupin v leech 2001 a 2011 (Zdroj: inerní daabáze ČSÚ, zpracování vlasní). Věková skupina Poče osob v roce 2001 Poče osob v roce 2011 muži ženy Σ muži ženy Σ Věková skupina Poče osob v roce 2001 Poče osob v roce 2011 muži ženy Σ muži ženy Σ Celkem

49 věková skupina muži 2011 ženy poče obyvael Obr. 11 Věková pyramida Šlapanic (k ) pro roky 2001 a 2011 (Zdroj: inerní daabáze ČSÚ, zpracování vlasní). Při pohledu na věkovou pyramidu Šlapanic (Obr. 11) pro rok 2011 je parná výrazná převaha věkových skupin le a le. Jedná se o osoby narozené v 70. leech 20. soleí, edy v době, kdy ehdejší vláda zavedla řadu opaření na zvýšení porodnosi a plodnosi 98. Zároveň yo ročníky byly počeně silné, jednalo se oiž o poomky osob narozených během populačního boomu na konci 2. svěové války rvající do padesáých le (cca 1943 až ). Právě osoby ve věku le (edy osoby narozené ve 40. a 50. leech 20. sol.) vořily druhou nejpočenější skupinu ve věkové pyramidě v roce Třeí počeně významnou skupinou byly osoby ve věku 0 9 le. Při porovnání roku 2011 s rokem 2001 je parný vliv migrace na věkovou srukuru Šlapanic. Zaímco věkové skupiny (v roce 2001) le a le se přesunuly bez výraznější změny (poznamenány převážně úmrnosí) během desei le do věkových skupin le a le, ak věkové skupiny le a le při přesunu do skupin le a le významně počeně narosly. Teno nárůs je 98 Auorem vybraná opaření (exisovalo jich věší množsví): zákon č. 154/1969 zavedl maeřský příspěvek ve prospěch žen pečujících alespoň o dvě malé děi, a následně k dalšímu zvýhodnění ěcho žen došlo v roce Dále byly v roce 1971 schváleny zvýhodněné půjčky mladým manželům s výhodou splácení dluhu narozením díěe od roku 1973 (SRB Vladimír, 1000 le obyvaelsva českých zemí, 2004, s. 237). 99 DANĚK Per, TOUŠEK Václav a kol., Prognóza demografického vývoje měsa Kuřim,

50 možné vysvěli právě migrací osob ve věku 20 až 34 le. S ímo nárůsem je spojeno i rozšíření spodních paer věkové pyramidy během 10-i le. Důvody jsou vyšší porodnos způsobená vlivem silných ročníků žen 70. le minulého soleí, zesílená přísunem imigranů do éo věkové skupiny. Výše uvedené skuečnosi plaí jak pro muže, ak pro ženy. Dle Obr. 11 a Tab. 6, do níž byly přidány i hodnoy za jednolivé biologické generace, je parné, že poreprodukční čás populace vysoce převyšuje čás předreprodukční a o v obou sledovaných rocích. Z ohoo pohledu se obyvaelsvo Šlapanic neliší od obyvaelsva České republiky, ani věšiny evropských sáů, kde všechny zmíněné populace sárnou. Tab. 7 Ukazaele věkové srukury obyvaelsva Šlapanic v leech 2001 až 2011 průměrný věk, index sáří (%) a podíl předprodukivní, produkivní a poprodukivní generace na celkové populaci (%) (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Průměrný věk Podíl osob ve věku 0 až 14 le (%) Podíl osob ve věku 15 až 64 le (%) Podíl osob ve věku 65+ (%) Index sáří (%) ,5 15,4 69,3 15,3 99, ,7 15,4 68,9 15,7 101, ,0 15,1 68,7 16,2 107, ,0 14,8 69,1 16,1 108, ,1 14,8 69,0 16,1 108, ,0 14,9 68,9 16,2 108, ,0 14,5 69,1 16,4 113, ,1 14,5 68,5 17,0 116, ,0 14,7 68,2 17,1 116, ,2 15,0 67,6 17,4 115, ,7 14,9 66,7 18,3 122,6 41,8 41,6 průměrný věk 41,4 41, ,8 40,6 40, Obr. 12 Průměrný věk obyvaelsva Šlapanic v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). 50

51 Vývoj průměrného věku obyvaelsva Šlapanic se během le 2001 až 2011, změnil jen velmi neparně, vzrosl o 1,2 roku. K nejvěším změnám došlo na počáku sledovaného období mezi ley 2001 a 2003, a o o půl roku a na konci sledovaného období mezi ley 2009 a 2011 o 0,7 roku. Věkové složení Šlapanic bylo ovlivněno z velké čási migrací kerá zajišťovala přísun věšího poču obyvael, jejichž věk ležel pod hodnoou průměrného věku. Teno fak odráží skuečnos, že v leech 2010 a 2011 bylo migrační saldo blízké nulové hodnoě a došlo k výraznějšímu růsu hodnoceného ukazaele oproi zbyku sledovaného období. Analýza ohoo ukazaele poukazuje na pozvolné sárnuí populace Šlapanic. Hodnoa ohoo ukazaele se liší podle pohlaví, průměrný věk u mužů byl v roce ,0 le a u žen 42,3 le 100. Teno rozdíl mezi pohlavími dokládají i údaje uvedené u věkové pyramidy Šlapanic pro rok 2011 (Tab. 6), keré ukazují, že ve sarších věkových skupinách (od 55 le výše) převažovaly v populaci ženy. Jejich převaha je způsobena nižší úmrnosí žen ve všech věkových skupinách. % le le 65+ le Obr. 13 Podíl vybraných věkových skupin (ekonomických generací) na celkové populaci Šlapanic v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Podíl jednolivých ekonomických generací na celkové populaci Šlapanic se ve sledovaném období příliš nezměnil. Podíl ve věku 0 až 14 le poklesl o 0,5 procenních bodů. K výraznější výměně došlo mezi produkivní a poprodukivní složkou, čímž se podíl obyvael ve věku 65 a více le zvedl o 3 procenní body. Too 100 Průměrný věk jednolivých pohlaví byl počíán auorem z pěileých věkových skupin uvedených v Tab

52 srovnání jednolivých věkových skupin poukazuje na skuečnos, že v daném období obyvaele Šlapanic v produkivním věku odcházeli do poprodukivního věku rychleji, než osoby ve věku 0 až 14 le do věku produkivního. Z oho vyplývá nejen pozvolné sárnuí populace, ale i úbyek ekonomicky akivního obyvaelsva. Tyo jevy jsou negaivní nejen z pohledu demografického, ale i ekonomického % Index sáří Parabolický rend Obr. 14 Index sáří (%) Šlapanic v leech 2001 až 2011 doplněný o rendovou funkci (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Index sáří ukazuje na negaivní vývoj obyvaelsva Šlapanic v leech 2001 až Od roku 2001, kdy hodnoa ohoo ukazaele ležela pod hranicí 100 %, index sáří rosl. Jedinou výjimkou byl rok 2010, kdy oproi předchozímu roku neparně poklesl. V následujícím roce byl zaznamenám nejvyšší nárůs za celé sledované období, a o o 6,9 procenních bodů. Jediným lumícím prvkem, kerý kladně ovlivňuje hodnou indexu sáří je migrace mladých rodin s děmi. V předchozím odsavci byl popsán vývoj jednolivých věkových skupin a právě pokles obyvael ve věku 0 až 14 le a nárůs obyvael ve věku 65 a více le způsobuje, že sále více osob poprodukivního věku připadá na 100 osob předprodukivního věku. Analýza věkové srukury měsa Šlapanice v leech 2001 až 2011 poukázala prosřednicvím vybraných ukazaelů na posupné sárnuí populace měsa, jehož rychlos závisí na velikosi migračního salda. Sárnuí obyvaelsva je problém nejenom 52

53 v případě Šlapanic, ale i České republiky jako celku a velkého množsví evropských zemí Srukura obyvaelsva podle pohlaví Tab. 8 Ukazaele srukury obyvaelsva podle pohlaví (k 1.7.) Šlapanic v leech 2001 až 2011 vyjádřené počem mužů a žen v absoluních i relaivních číslech, indexy maskuliniy a feminiy pro vybrané věkové skupiny (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Muži Ženy Index maskuliniy Index feminiy Muži Ženy (%) (%) Σ Σ le le le le le le ,6 51,4 111,6 95,1 73,2 94,5 89,6 105,1 136,6 105, ,2 51,8 105,6 96,1 71,7 92,9 94,7 104,0 139,5 107, ,0 52,0 101,1 95,8 70,7 92,1 98,9 104,4 141,4 108, ,0 52,0 98,5 96,3 72,3 92,4 101,5 103,8 138,4 108, ,3 51,7 98,4 97,4 72,6 93,3 101,6 102,7 137,8 107, ,3 51,7 100,0 97,8 72,3 93,4 100,0 102,3 138,3 107, ,4 51,6 100,9 98,2 73,0 93,9 99,1 101,9 137,0 106, ,7 51,3 100,9 99,1 73,4 94,8 99,1 100,9 136,2 105, ,8 51,2 100,1 100,1 74,0 95,5 99,9 99,9 135,1 104, ,7 51,3 100,5 100,7 74,3 95,1 99,5 99,3 134,7 105, ,8 51,2 100,0 100,5 75,9 95,1 100,0 99,5 131,8 105,1 poče obyvael Muži Ženy Obr. 15 Poče mužů a žen na celkové populaci Šlapanic (k 1.7.) v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). 101 O éo skuečnosi svědčí nejenom demografická daa a jejich prognózy, ale národní programy uskuečňované v ČR, jakými jsou Národní program přípravy na sárnuí na období le 2008 až 2012 nebo Národní akční plán podporující poziivní sárnuí pro období le 2013 až 2017 (Příprava na sárnuí, MPSV, 2008). 53

54 Poče obyvael se u obou pohlaví během sledovaného období ve Šlapanicích vyvíjel podobně, u mužů i žen rosl. Jedinou výjimkou byl u mužů rok 2002, kdy zde oproi předchozí roku poklesl poče mužů o osm. V případě žen, byl ouo výjimkou rok 2011, kdy oproi roku 2010 poklesl poče žen o jednu. V celém období 2001 až 2011 převyšoval poče žen poče mužů. Procenuální podíl mužů na celkové populaci se pohyboval v inervalu 48,0 až 48,8 % a podíl žen ležel v rozmezí 51,2 až 52,0 % Index maskuliniy Index feminiy Parabolický rend Parabolický rend Obr. 16 Indexy maskuliniy a feminiy (počíány ze sředních savů) Šlapanic v leech 2001 až 2011 doplněné o rendové funkce (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Při pohledu na Obr. 16 je parná zrcadlová podobnos obou ukazaelů vycházejících ze sejných da. Pro popsání vývoje srukury obyvaelsva Šlapanic podle pohlaví není nuné se zabýva oběma indexy, proo dále bude hodnocen pouze index maskuliniy. Svého minima dosáhl index maskuliniy v roce 2003, kdy na so žen připadalo 92,1 mužů. Od éo hodnoy rosl až ke svému maximu v roce 2009, kdy na 100 žen připadalo 95,5 muže. V následujících dvou leech dosahoval index maskuliniy hodnoy 95,1. Celkově ani v jednom roce nepřesáhl eno ukazael hodnou 100, což ukazuje na převahu žen v populaci Šlapanic. 54

55 le le 65 a více le Obr. 17 Index maskuliniy Šlapanic u vybraných věkových skupin v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní) le le 65 a více le Obr. 18 Index feminiy u vybraných věkových skupin v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Podíl mužů a žen v populaci Šlapanic u jednolivých ekonomických generací dosahoval ve sledovaném období odlišných hodno, což znázorňují indexy maskuliniy (Obr. 17) a feminiy (Obr. 18). Sejně jako v případě celé populace i zde pro popsání srukury obyvaelsva podle pohlaví posačí pouze index maskuliniy. Vývoj ohoo ukazaele pro věkovou skupinu 0 až 14 le byl oproi osaním věkovým skupinám poměrně nevyrovnaný. Na počáku analyzovaného období připadalo v rámci éo věkové skupiny na 100 žen 111,6 mužů. V následujících leech však podíl mužů klesal a v leech 2004 a 2005 dokonce připadalo na 100 žen méně než 100 mužů (98,5 a 98,4). 55

56 V roce 2006 pak došlo k vyrovnání podílu mužů a žen a eno poměrně vyrovnaný sav se držel až do roku V případně produkivního věku je možné mluvi o poměrně vyrovnaném vývoji indexu maskuliniy, kdy od roku 2001 (95,1) rosl až do roku 2010, jedinou výjimkou byl rok 2003 a na závěr období rok Během sledovaného období se index maskuliniy pohyboval v inervalu 95,1 až 100,7, přičemž hodnoa 100 byla překročena v roce U obyvaelsva ve věku 65 a více le byla počáeční hodnoa indexu maskuliniy 73,2 a během dvou le klesla na 70,7. V následujících leech index maskuliniy rosl až ke svému maximu v roce 2011, kdy na 100 žen připadalo 75,9 mužů. Jedinou výjimkou v omo růsu byl rok Právě index maskuliniy věkové skupiny 65 a více le se nejvíce odchyloval od hodno indexu maskuliniy celé populace a způsoboval, že ve Šlapanicích připadalo na 100 žen méně než 100 mužů. Podíl jednolivých pohlaví v poprudukivním věku je ovlivněn vyšší úmrnosí mužů než žen u éo věkové kaegorie. Naproi omu v předprodukivním věku, jak již bylo zmíněno v podkapiole 4.2.1, by měl poče mužů převyšova poče žen, což je způsobeno fakem, že v české populaci se rodí více chlapců než dívek. Tao skuečnos ovšem u populace Šlapanic během sledovaného období neplaila 102, což je vidě i na vývoji indexu maskuliniy u věkové skupiny 0 až 14 le, kerý poukazuje na poměrně vyrovnaný poče mužů a žen v éo věkové kaegorii (vyjma le 2001 a 2002) Vzdělanosní srukura obyvaelsva Tab. 9 Nejvyšší dokončené vzdělání obyvael Šlapanic ve věku 15 a více le podle výsledků sčíání lidu 2001 (k 1.3) a 2011 (k 26.3.) (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Supeň vzdělání Poče osob % Poče osob % bez vzdělání 4 0,1 15 0,2 základní včeně neukončeného , ,3 vyučení a sřední odborné bez mauriy , ,1 úplné sřední s mauriou , ,3 vyšší odborné a násavbové 181 3, ,2 Vysokoškolské , ,1 Nezjišěno 26 0, ,8 Celkem , ,0 102 Během le 2001 až 2011 se ve Šlapanicích narodilo 382 chlapců a 398 dívek (Demografická ročenka měs 2001 až 2010,ČSÚ,2011; Demografická ročenka měs 2002 až 2011,ČSÚ, 2012). 56

57 % BEZ ZŠ VYUČ M AT VOŠ VŠ X Obr. 19 Nejvyšší dokončené vzdělání obyvael Šlapanic ve věku 15 a více le (%) podle výsledků sčíání lidu 2001 (k 1.3) a 2011 (k 26.3.) (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Pozn. BEZ = bez vzdělání, ZŠ = základní vč. neukončeného, VYUČ = vyučení a sřední odborné bez mauriy, MAT = úplné sřední s mauriou, VŠ = vysokoškolské, X = nezjišěno. Vzdělanosí srukura byla hodnocena podle nejvyššího dosaženého supně vzdělaní v leech posledních dvou sčíání lidu. Jak je parné z Obr. 19, ak výrazně nejvěší podíl (38,4 %) na obyvaelsvu Šlapanic ve věku 15 le měly v roce 2001 osoby se sředním odborným vzděláním a vyučení, zaímco po desei leech byla nejpočenější kaegorií osoby s úplným sředním vzděláním s mauriou. Obyvaelé se sředním odborným vzděláním bez mauriy a vyučení ak prodělali během desei le poměrně výrazný propad, když se jejich podíl propadl na 29,4 %, ačkoliv sále vořily druhou nejpočenější skupinu. Teno vývoj poukazuje na rosoucí zájem mladisvích o obory ukončené mauriou na úkor učňovských oborů 103. Další výraznou změnu je možné pozorova u absolvenů vysokých škol, u nichž mezi ley 2001 a 2011 vzrosl jejich podíl o 6 procenních bodů (z 11,1 % na 17,1 %). Takový nárůs není nikerak překvapivý vzhledem k rosoucímu zájmu obyvael České republiky o vysokoškolské 103 Teno rend dokresluje i vývoj podílu žáků vsupujících do 1. ročníků sředního vzdělávání s mauriou na celkovém poču žáků vsupujících do 1. ročníků sředního vzdělávání v leech 2000 až 2010 v České republice. Zaímco v roce 2000 vořil eno podíl 58,7 %, ak v roce 2010 byl již 68,1 %. (VOJTĚCH Jiří, CHAMOUTOVÁ Daniela, Vývoj vzdělanosní a oborové srukury žáků a sudenů ve sředním a vyšším odborném vzdělávání v ČR a v krajích ČR a posavení mladých lidí na rhu práce ve srovnání se savem v Evropské unii, 2011). 57

58 sudium a sejně jako zájem, rose i poče absolvenů vysokých škol 104. Poslední počeně významnou skupinou jsou osoby se základním vzděláním, vč. neukončeného, jejichž podíl mezi jednolivými sčíáními lidu klesl z 18,8 % na 15,3 %. U osaních skupin obyvaelsva nedosáhly jejich podíly ani v jednom roce hodnoy 5 %. Jedná se o osoby s dokončeným násavbových či vyšším odborným vzděláním, lidi bez vzdělání 105 a osoby u nichž nebylo dosažené vzdělání zjišěno Srukura obyvaelsva podle rodinného savu Tab. 10 Srukura obyvaelsva Šlapanic podle rodinného savu podle výsledků sčíání lidu 2001 (k 1.3) a 2011 (k 26.3.) (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rodinný sav Poče osob % Poče osob % svobodní, svobodné , ,6 ženaí, vdané , ,9 rozvedení, rozvedené 408 6, ,0 vdovci, vdovy 429 6, ,3 nezjišěno 18 0,3 8 0,1 Celkem , , % svobodní, svobodné ženaí, vdané rozvedení, rozvedené vdovci, vdovy Obr. 20 Srukura obyvaelsva Šlapanic podle rodinného savu (%) podle výsledků sčíání lidu 2001 (k 1.3) a 2011 (k 26.3.) (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Pozn. V grafu byla vynechána kaegorie nezjišěno, z důvodu minimálního podílu na celkové srukuře (ani ne 0,5 %). Počeně nejvýznamnější skupinou obyvael Šlapanic byli ženaí muži a vdané ženy, jejichž celkový podíl na srukuře obyvaelsva činil 51,9 % v roce 2001 a 46,9 % 104 V roce 2001 absolvovalo vysoké školy v ČR více jak 30 is. sudenů, v roce 2011 šlo již éměř o 90 is. absolvenů (Sudeni a absolveni vysokých škol v roce 2010, ČSÚ, 2012). 105 Osoby bez dokončeného prvního supně základní školy. 58

59 v roce Výše ohoo podílu v jednolivých leech poukazuje na celorepublikový rend snižujícího se poču uzavíraných manželsví 106. Druhou nejpočenější kaegorií byli svobodní a svobodné, u nichž byl na rozdíl od ženaých a vdaných zaznamenám nárůs o 3,3 procenních bodů. U osaních dvou skupin nedosahoval jejich podíl ani v jednom roce 10 %. V případě rozvedených osob došlo k nárůsu mezi ley 2001 a 2011 o 2,4 procenních bodů na 9,0 % a u vdov a vdovců došlo jen k neparnému poklesu o 0,3 procenních bodů Sňaečnos a rozvodovos Tab. 11 Počy sňaků a rozvodů a jejich hrubé míry ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Poče sňaků Hrubá míra sňaečnosi ( ) Poče rozvodů Hrubá míra rozvodovosi ( ) ,3 23 3, ,1 16 2, ,7 14 2, ,9 20 3, ,9 19 3, ,5 20 3, ,6 19 2, ,9 25 3, ,6 14 2, ,3 27 3, ,9 23 3,3 Celkem Průměr 32 4,9 20 3,0 106 Poče uzavřených sňaků v ČR v roce 1971 byl 91864, v roce 1981 byl 77453, v roce 1991 byl 71973, v roce 2001 byl a v roce 2011 byl (Demografická ročenka ČR 2011, ČSÚ, 2012). Pro zajímavos v roce 2011 bylo na území ČR uzavřeno nejméně sňaků od roku 1918 (Zdravonická ročenka České republiky 2011, ÚZIS ČR, 2012). 59

60 6,5 6,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2, Hrubá míra sňaečnosi Hrubá míra rozvodovosi Parabolický rend Parabolický rend Obr. 21 Hrubé míry sňaečnosi a rozvodovosi ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 doplněné o rendové funkce (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Vývoj hrubé míry sňaečnosi i rozvodovosi ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 byl poměrně nevyrovnaný. Průměrná hodnoa hrubé míry sňaečnosi ve sledovaném období byla 4,9 a celkový poče uzavřených sňaků 352. Maximum hrubé míry sňaečnosi bylo zaznamenáno již v roce 2001 a následně eno ukazael sřídavě klesal a rosl. Svého minima dosáhl v roce 2010 s hodnoou 3,3. Tendenci vývoje hrubé míry sňaečnosi je nejlépe možné popsa pomocí parabolické rendové funkce, kerá poukazuje na klesající endenci od roku 2001 až po rok 2008 a následný neparný nárůs do roku Teno vývoj odpovídá skuečnosi uvedené v předchozí podkapiole (4.3.5), že poče uzavíraných manželsví mezi ley 2001 a 2011 se snížil, což odpovídá i celorepublikovému rendu. Teno pokles poukazuje na menší zájem obyvaelsva o manželsví. V případě hrubé míry rozvodovosi byla průměrná hodnoa za analyzované období 3,0 a celkový poče rozvodů 220. Sejně jako u sňaečnosi i eno ukazael sřídavě klesal a rosl. Maximální hodnoy (3,9 ) dosáhl v roce 2010 a minimální (2,0 ) o rok dříve. Na rozdíl od převážně klesající endence sňaečnosi, ak hrubá míra rozvodovosi kolísala kolem svého průměru s výraznějším nárůsem na konci sledovaného období. Z porovnání obou hrubých měr vyplývá, že ve všech leech poče sňaků převyšoval poče rozvodů, jedinou výjimkou byl rok Obě křivky zkoumaných 60

61 ukazaelů se vyvíjely odlišným způsobem na sobě zcela nezávisle 107, ale zároveň je možné pozorova, že se v průběhu času obě křivky přibližovaly Porodnos, plodnos a poraovos Tab. 12 Poče živě narozených, hrubá míra porodnosi ( ), obecná míra plodnosi ( ), poče poraů a hrubá míra poraovosi (%) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, inerní daabáze ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Poče živě Hrubá míra Obecná míra narozených porodnosi ( ) plodnosi ( ) Poče poraů Index poraovosi (%) ,5 38, , ,8 37, , ,9 37, , ,8 46, , ,6 41, , ,2 51, , ,4 47,9 9 11, ,4 51, , ,4 52,1 8 9, ,8 49, , ,3 43, ,2 Celkem Průměr 70,9 10,8 45,4 18,2 25,6 13,0 12,5 12,0 11,5 11,0 10,5 10,0 9,5 9,0 8,5 8, Hrubá míra porodnosi Parabolický rend Obr. 22 Hrubá míra porodnosi ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 doplněná o rendovou funkci (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Hrubá míra porodnosi ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 dosahovala průměrné hodnoy 10,8 a celkově se v omo období narodilo 780 děí. Výrazně vyšší hodnoy byly zjišěny v leech 2006 až 2010, kdy hodnoa pozorovaného ukazaele 107 Ačkoliv rozvod nemůže bý uskuečněn bez předchozího uzavření manželsví, ak o, jakým způsobem se bude rozvodovos vyvíje, není sňaečnosí ovlivněno. 61

62 přesahovala 11. Vývoj hrubé míry porodnosi nejlépe vysihuje parabolická rendová funkce, kerá rosla do roku 2008 a v následujícím období mírně klesala. Takový vývoj v porodnosi je způsoben převážně změnou ve věkové srukuře obyvaelsva, kerá se během sledovaného období změnila (Obr. 11), především prosřednicvím migrace. Právě přísun osob ve věku 25 až 39 le má poziivní vliv na porodnos obyvaelsva. Tomu odpovídá i pokles na konci sledovaného období, kdy migrační saldo bylo éměř nulové (v roce 2011 dokonce záporné) a skupiny obyvaelsva imigrujících do Šlapanic v předchozích leech se přesouvaly do sarších věkových skupin, a ím klesala i hodnoa hrubé míry porodnosi Obecná míra plodnosi Parabolický rend Obr. 23 Obecná míra plodnosi ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 doplněná o rendovou funkci (Zdroj: ČSÚ, inerní daabáze ČSÚ, zpracování vlasní). Obecná míra plodnosi měla velmi podobný vývoj jako hrubá míra porodnosi ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011, na rozdíl od porodnosi se však počíá pouze pro ženy ve věku 15 až 49 le 108. Průměr obecné míry plodnosi ve sledovaném období byl 45,4. Podrobněji plodnos charakerizující specifické míry plodnosi podle pěileých věkových skupin uvedených v následující abulce (Tab. 13). 108 Tzv. rodivý koningen (KOSCHIN Felix, Demografie poprvé, 2005). 62

63 Tab. 13 Specifické míry plodnosi podle věku ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, inerní daabáze ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Specifická plodnos podle věku ( ) 15 19le le le le le 40+ le ,9 53,7 98,8 62,5 5,1 2, ,7 51,3 59,9 86,6 14,8 2, ,6 20,1 100,0 52,3 14,6 5, ,0 53,2 129,8 51,9 23,5 2, ,0 59,3 89,0 74,3 17,8 2, ,5 43,2 121,2 88,7 42,3 0, ,6 39,3 70,6 112,6 28,8 12, ,1 58,7 85,9 114,0 42,5 0, ,9 17,5 108,3 111,6 56,8 2, ,4 23,4 119,6 94,8 49,8 2, ,0 29,7 99,1 113,3 27,8 0,0 Průměr 7,9 41,5 98,2 90,2 31,3 3,0 Specifické míry plodnosi rozdělují rodivý koningen Šlapanic do pěileých věkových skupin, edy až na věkovou skupinu 40 až 49 le. Prvním důvodem. proč nebyla aké rozdělena na dvě pěileé skupiny, je dosupnos údajů, kdy ČSÚ daa za yo dvě skupiny uvádí dohromady a zadruhé velmi nízký poče živě narozených děí ženám ve věku 40 až 49 le. O om svědčí i specifické míry plodnosi v éo věkové skupině, keré jsou oproi osaním skupinám výrazně nejnižší, ačkoliv specifická plodnos žen ve věku 15 až 19 le byla ve všech sledovaných leech aké velmi nízká. To vyplývá z faku, že věšina z ěcho žen v éo věkové skupině ješě nebyla plnoleá. Nejvyšší průměrná míra specifické plodnosi byla zjišěna u žen ve věku 25 až 29 le s hodnoou 98,2. U éo věkové skupiny se pohybovaly hodnoy analyzovaného ukazaele kolem průměru, výjimkou byly roky 2002 (59,9 ) a 2007 (70,6 ). Zaímco v éo věkové kaegorii nebyl v průběhu znaelný nějaký výrazně klesající či rosoucí rend, ak u věkové skupiny následující, edy 30 až 34 le, došlo k výraznější změně. Zaímco mezi ley 2001 až 2006 nepřekročila specifická plodnos hodnou 90, ak v leech následujících pod uo hodnou neklesla, přičemž vyjma roku 2010 připadalo na isíc žen ve věku 30 až 34 le více než so děí. K podobnému nárůsu, i když hodnoami výrazně nižšímu, došlo u žen ve věku 35 až 39 le. K opačnému vývoji došlo u specifické plodnosi žen ve věku 20 až 24 le, kde specifické míra plodnosi nepřesáhla v leech 2009 až 2011 hodnou 30, což se ve zbyku sledovaného období salo pouze v roce Vývoj v jednolivých skupinách poukazuje na skuečnos, že věk, ve kerém si ženy pořizovaly děi, rosl. 63

64 % Index poraovosi Parabolický rend Obr. 24 Index poraovosi (%) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 doplněná o rendovou funkci (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Index poraovosi ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 dosahoval průměrné hodnoy 25,6 % a celkový poče poraů byl 200. Rozpěí indexu poraovosi bylo poměrně široké od 9,3 (rok 2002) do 50,9 % (rok 2009). Vývoj indexu poraovosi měl ve sledovaném období klesající endenci, zn., že na 100 živě narozených připadalo sále méně poraů. Od ohoo rendu se skuečný vývoj příliš neodchyloval, především mezi ley 2002 až 2007 docházelo k nepřeržiému poklesu indexu poraovosi Úmrnos Tab. 14 Poče zemřelých celkem i podle příčin úmrí, hrubá míra úmrnosi ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Poče zemřelých Hrubá míra Poče zemřelých podle příčiny úmrí úmrnosi ( ) Novovary Nemoci OS Nemoci DS Nemoci TS VP , , , , , , , , , , , Celkem Průměr 60,8 9,2 16,8 31,2 3,4 3,0 2,9 Pozn. OS = oběhové sousavy, DS = dýchací sousavy, TS = rávící sousavy, VP = vnější příčiny. 64

65 Hrubá míra úmrnosi Parabolický rend Obr. 25 Hrubá míra úmrnosi ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 doplněná o rendovou funkci (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Průměrná hodnoa hrubé míry úmrnosi byla ve Šlapanicích ve sledovaném období 9,3 a celkově zemřelo 669 osob. Pouze dvakrá (roky 2002 a 2004) za sledované období překročila hrubá míra úmrnosi hodnou 10 a pouze jednou (rok 2009) klesla pod 8. Vývojovou endenci vysihuje klesající parabolická funkce. Teno pokles odpovídá i zjišěným hodnoám v jednolivých leech, kdy hodnoy v leech 2001 až 2006 přesahovaly hodnou 9 a hodnoy v leech 2007 až 2011 uo hranici nepřekročily. Celkovou výjimkou od ohoo rozložení je rok 2001 s hodnoou 8,8. Na poměrně nízkých hodnoách úmrnosi 109 má mimo jiné 110 i zásluhu dobrá dosupnos lékařské péče ve Šlapanicích, za kerou vděčí své poloze v zázemí měsa Brna. 109 Celorepubliková hodnoa míry úmrnosi v roce 2011 byla 10,2 % (Demografická ročenka ČR 2011, ČSÚ, 2012). 110 Například zdravější živoospráva či pokroky v medicíně nejsou záležiosí čisě Šlapanic, ale věšiny vyspělých zemí. 65

66 Poče osob Novovary Nemoci oběhové sousavy Nemoci dýchací sousavy Nemoci rávící sousavy Vnější příčiny Obr. 26 Poče zemřelých podle příčin smri ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Nejčasější příčinou úmrí u obyvael Šlapanic v leech 2001 až 2011 byly nemoci oběhové sousavy s celkovým počem úmrí 343, následované novovary s počem úmrí 185. Osaní příčiny úmrí nepřekročily v jednolivých leech sledovaného období hodnou 10 úmrí za rok. Celkově na nemoci dýchací sousavy zemřelo 37 osob, na nemoci rávící sousavy 33 osob a vnější příčiny úmrí 32 osob Migrace, vyjížďka do zaměsnání a škol Jak ukázaly předchozí výsledky práce, migrace byla velmi podsaným jevem ovlivňujícím vývoj populace Šlapanic ve sledovaném období. Nejlépe je vliv migrace vidě na věkové pyramidě (Obr. 11), jejíž srukura byla právě sěhováním obyvaelsva výrazněji změněna. 111 Dalším důležiým ukazaelem úmrnosi je naděje na dožií neboli sřední délka živoa. Pro obce ovšem není možné eno ukazael dohleda ani dopočía, proo jsou zde přidány hodnoy alespoň pro obec s rozšířenou působnosí Šlapanice. Pro ženy ve věku 0 le byla naděje na dožií 81,4 le v období 2007 až 2011 a pro muže 76,1 le (Úmrnosní abulky, ČSÚ, 2012). 66

67 Tab. 15 Poče přisěhovalých a vysěhovalých, migrační saldo a jeho hrubá míra ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 a 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Poče přisěhovalých Poče vysěhovalých Migrační saldo Hrubá míra migračního salda ( ) , , , , , , , , , , ,9 Celkem Průměr 251,0 184,8 66,2 10, Obr. 27 Hrubá míra migrační salda ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Vývoj hrubé míry migračního salda byl velmi nepravidelný a na rozdíl od osaních ukazaelů nejméně předvídaelný, proože je ovlivněn širokou škálou dalších fakorů. Z ohoo důvodů nebyla hrubá míra migračního salda doplněna o rendovou funkci, neměla by oiž žádnou vypovídající hodnou. Celkově přibylo migrací za roky 2001 až 2011 ve Šlapanicích 728 obyvael a průměrná hodnoa za oo období byla 10,0. Kromě roku 2011 přesahoval poče přisěhovalých poče vysěhovalých, zn. hrubá míra migračního salda dosahovala kladných hodno. Maximum ohoo ukazaele mechanického pohybu bylo dosaženo v roce 2006 (24,7 ). 67

68 Tab. 16 Poče přisěhovalých a vysěhovalých podle deseileých věkových 112 skupin ve Šlapanicích k (Zdroj: inerní daabáze ČSÚ, zpracování vlasní). Věková skupina Celkem Přisěhovalí Vysěhovalí poče osob Přisěhovalí Vysěhovalí Obr. 28 Porovnání poču přisěhovalých a vysěhovalých podle deseileých věkových skupin ve Šlapanicích k (Zdroj: inerní daabáze ČSÚ, zpracování vlasní). Rozdělení migrujících podle věkových skupin je důležié pro vysvělení dopadu migrace na porodnos a plodnos obyvaelsva, zároveň aké poukazuje na fak, že sěhování bylo jevem, kerý poziivně ovlivňoval věkovou srukuru populace, proože zpomaluje sárnuí obyvaelsva, přísunem mladších ročníků. Jak je z Obr. 28 parné nejvíce docházelo ke sěhování u osob ve věku 30 až 39 le a následně pak ve věku 20 až 29 le. Proože kraší věkové inervaly nejsou dosupné, je možné dle hodno migračního objemu pro Brno-venkov (podkapiola 4.2.2) usuzova, že podobné dělení plailo i v případě Šlapanic a nejvíce migrovaly osoby ve věkových skupinách 25 až 29 le a 30 až 34 le. Další významnou skupinou jsou děi ve věku 0 až 4 roky, zároveň u éo a následující věkové skupiny poče vysěhovalých převyšoval poče přisěhovalých, k čemuž pak došlo pouze u věkové skupiny 70 a více le. 112 Vhodnější by bylo použií pěileých věkových inervalů, ale yo deseileé byly jediné, keré auorovi ČSÚ poskyl. 68

69 Tab. 17 Vyjížďka do zaměsnání v leech sčíání lidu 2001 a 2011 ve Šlapanicích podle mísa vyjížďky a podílu vyjíždějících na celkovém poču zaměsnaných (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Míso vyjížďky Poče vyjíždějících do zaměsnání Podíl vyjíždějících na zaměsnaných osobách celkem (%) V rámci obce ,9 6,4 V rámci okresu ,4 3,5 V rámci kraje ,9 42,0 Do jiného kraje ,6 1,6 Do zahraničí ,5 0,5 Celkem ,4 54,0 % V rámci obce V rámci okresu V rámci kraje Do jiného kraje Do zahraničí Míso vyjížďky Obr. 29 Podíl vyjíždějících na celkovém poču zaměsnaných ve Šlapanicích v leech 2001 a 2011 podle mísa vyjížďky (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Z Obr. 29 je parný rozdíl mezi vyjížďkou do zaměsnání mezi roky sčíání lidu 2001 a 2011 ve Šlapanicích. Celkový podíl vyjíždějících na celkovém poču zaměsnaných osob 113 byl 88,4 % v roce 2001 a 54,0 % v roce Teno pokles je možné vysvěli rosoucí počem ekonomických subjeků na území měsa 114 a je možné jej pozorova u všech skupin vyjíždějících podle mísa vyjížďky s výjimkou vyjížďky do jiného kraje. Tao odchylka je však v rámci celkové poču vyjíždějících naproso minimální. Nejvýraznější skupinou byla vyjížďka v rámci kraje, zn. do jiného okresu 113 Celkový poče zaměsnaných v roce 2001 byl 2942 a v roce 2011 byl 3286 (Sčíání lidu, domů a byů 2001, 2003, Sčíání lidu, domů a byů 2011, 2013). 114 Zaímco v roce 2011 (k 31.12) byl poče ekonomických subjeků na území Šlapanic 1729, ak v roce 2006 (k 31.12) o bylo 1523 (Poče ekonomických subjeků v obcích Jihomoravského kraje, ČSÚ, 2013). Rok 2006 je prvním, za kerý jsou uvedeny počy ekonomických subjeků za obce na sránkách ČSÚ. 69

70 než Brno-venkov, kdy podíl vyjíždějících v éo kaegorii na celkovém poču pracujících osob byl 64,9 % v roce 2001 a 42,0 % o dese le později. Mísem zájmu ěcho osob bylo měso Brno, alespoň v roce 2001, kdy poče osob vyjíždějících do Brna byl Další skupiny nepřesáhly ani v jednom sledovaném roce 15 %, kdy druhou kaegorií v pořadí podle podílu vyjíždějících bylo vyjíždění v rámci obce a řeí v rámci okresu 116. Kromě vyjížďky do zaměsnání probíhala v leech 2001 a 2011 ve Šlapanicích i vyjížďka do škol. V roce 2001 vyjíždělo do škol 979 žáků, učňů a sudenů a z oho 411 mimo měso. V roce 2011 o bylo 580 žáků, učňů a sudenů, kdy mimo měso vyjíždělo o 379 osob Přirozený přírůsek Tab. 18 Přirozený přírůsek a hrubá míra přirozeného přírůsku ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Přirozený přírůsek Hrubá míra Hrubá míra Rok Přirozený přírůsek přir. přírůsku ( ) přir. přírůsku ( ) , , , , , , , , ,6 Celkem ,1 Průměr 18,5 1, ,3 115 Sčíání lidu, domů a byů 2001, V rámci éo skupiny v roce 2001 vyjíždělo 21 obyvael do Blažovic i Modřic a 34 do Šěpánovic (Sčíání lidu, domů a byů 2001, ČSÚ, 2003). 70

71 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0-1,0-2,0-3,0-4, Hrubá míra přirozeného přírůsku Parabolický rend Obr. 30 Hrubá míra přirozeného přírůsku ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Celkově přibylo prosřednicvím přirozeného přírůsku ve Šlapanicích 111 obyvael v leech 2001 až 2011 a průměrná hrubá míra za oho období byla 1,5. Vývojovou endenci nejlépe znázorňuje parabolická funkce, poukazující na rosoucí hrubou míru přirozeného přírůsku. Pokud porovnáme skuečné hodnoy, ak k růsu došlo mezi ley 2002 až 2009, kromě velmi výrazné výjimky v roce 2005, kdy poče zemřelých převyšoval poče narozených. Po roce 2009 došlo k poklesu, což povrzují i hrubá míra porodnosi a plodnosi u kerých byl zaznamenán pokles ve sejných leech. Celkově byl zaznamenám úbyek obyvaelsva přirozenou měnou pouze ve řech případech a o v leech 2002, 2003 a Celkový přírůsek Tab. 19 Celkový přírůsek a hrubá míra celkového přírůsku ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Celkový přírůsek Hrubá míra Hrubá míra Rok Celkový přírůsek celk. přírůsku ( ) celk. přírůsku ( ) , , , , , , , , ,5 Celkem ,8 Průměr 76,3 11, ,0 71

72 Obr. 31 Hrubá míra celkového přírůsku obyvaelsva ( ) ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Vývoj hrubé míry celkového poču obyvael se velmi podobá vývoji hrubé míry migračního salda (Obr. 27), kerá je jednou z jeho složek a právě z ohoo důvodu nebyla do grafu přidána rendová funkce. Celkově přibylo ve Šlapanicích ve sledovaném období 839 osob (z oho pouze 111 přirozeným přírůsek) a průměrná hrubá míra celkového přírůsku byla 11,6. Na obrázku (Obr. 31) je možné pozorova jeden velmi poziivní jev, a o, že populace Šlapanic sále rose a nezrácí obyvaelsvo. Pro podrobnější porovnávání obou složek celkového přírůsku následuje Webbův diagram, kerý slouží právě k analýze ohoo ukazaele. Hrubá míra migarčního salda ( ) D 24 C E B F G H A -8 Hrubá míra přirozeného přírůsku ( ) Obr. 32 Webbův diagram pro Šlapanice v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). 72

73 Podle Webbova diagramu (Obr. 32) je parné, že během sledovaného období převažoval ve Šlapanicích éměř ve všech leech migrační přírůsek nad přirozeným přírůskem (sekory C a D), přičemž v leech 2002, 2003 a 2005 byly hodnoy hrubé míry přirozeného přírůsku záporné, zaímco hodnoy hrubé míra migračního byly kladné (sekor D). Pouze roky 2010 a 2011 se řadily do sekorů s převažujícím přirozeným přírůskem (A a B), kdy v roce 2011 byla hrubá míra migračního salda dokonce záporná, poprvé za období 2001 až Ukazaele ovlivňující demografický vývoj ve měsě Šlapanice Vývoj demografických ukazaelů v čase je ovlivňován velkým množsvím ekonomických, sociologických a dalších fakorů, keré v někerých případech mají vliv nejen na demografické ukazaele, ale zároveň jsou jimi samy ovlivněny. V následující podkapiole jsou popsány ři ukazaele, keré souvisely s populačním vývojem Šlapanic v leech 2001 až Poloha měsa Šlapanice Poloha měsa je jedním z fakorů, u kerého plaí pouze jednosranný vliv, a o působení polohy na demografickou ukazaele. Pro Šlapanice je velmi důležiá poloha v zázemí měsa Brna neboli v brněnské aglomeraci 117, pro kerou je ypická suburbanizace, zn. sěhování obyvael Brna do jeho okolí. Důvodem akového sěhování v suburbánní zóně Brna je zlepšení podmínek prosředí ve kerém lidé žijí, popávka po bydlení v osobním vlasnicví, jehož realizace je snazší vně Brna a další 118. Poloha měsa ak prvoně ovlivňuje migraci a prosřednicvím ní širokou škálu dalších demografických ukazaelů. Vhodnou polohu Šlapanic dokládá i dobrá dopravní dosupnos Brna pro jeho obyvaele. Hromadná doprava je uskuečňována rolejbusy, keré jsou provozovány 117 Je brána jako území obcí, keré bez ohledu na jejich kaasrální hranice voří s krajským měsem Brnem jeden celek. V éo oblasi převládají inenzivní vzahy mezi Brnem a sídly v jeho okolí. Jde o vazby vzájemné pořebnosi z pohledu sídelní dělby práce, kdy hlavní roli voří dosředné vazby k Brnu nad vazbami odsředivými k osaním obcím v okolí. Vymezení aglomerace Brna se vyyčuje na základě denní pracovní dojížďky do Brna a časová dosupnos Brna z obcí v jeho okolí prosřednicvím hromadné a individuální dopravy (FIXEL Jiří a kolekiv, Územní sudie aglomeračních vazeb měsa Brna a jeho okolí, 2010). 118 HOSKOVCOVÁ Markéa, Rozvoj bydlení v příměsských oblasech měsa Brna, Problemaika suburbanizace, 2007). 73

74 Dopravním podnikem měsa Brna a.s. a cesa 119 do cenra Brna podle jízdního řádu planého od rvá 24 minu 120. Dalším způsobem veřejné dopravy je vlakové spojení rvající 17 minu Byová výsavba Byová výsavba je s demografií úzce propojena, edy především s migrací, kerá následně ovlivňuje i další demografické ukazaele. Mezi byovou výsavbou a sěhováním lidí exisuje obousměrná vazba, zn. že oblasi se zvyšujícím se počem obyvael vede i k rosoucí byové výsavbě, zaímco výsavba v arakivním prosředí (převážně kolem velkých měs) může vés k migraci lidí do akového území. Tab. 20 Poče dokončených byů ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Rok Poče dokončených byů Rok Poče dokončených byů Celkem Průměr 41, Poče dokončených byů Obr. 33 Poče dokončených byů ve Šlapanicích v leech 2001 až 2011 (Zdroj: ČSÚ, zpracování vlasní). Při pohledu Obr. 33 je možné pozorova vývoj byové výsavby ve Šlapanicích mezi ley 2001 a 2011, přičemž celkově přibylo 458 byů. Vývoj je možné popsa 119 Jako cenrum měsa Brna je brána zasávka Hlavní nádraží a jako výchozí bod ve Šlapanicích je brána zasávka Šlapanice, Kalvodova. 120 Dopravní podnik měsa Brna a.s., České dráhy,

75 růsem od počáku sledovaného období až ke svému maximu v roce 2007 (95 byů) a následný pokles do roku Výjimkou od ohoo rendu byly roky 2004, 2006 a 2008, kdy převážně v leech 2004 a 2008 byl poče dokončených byů výrazně nižší oproi předcházejícímu roku. Vazbu mezi byovou výsavbou a migrací je možné komenova i pomocí korelačního koeficienu, kerý konkréně hodnoí lineární závislos mezi počem přisěhovalých osob a počem dokončených byů ve Šlapanicích v leech 2001 až Hodnoa korelačního koeficienu byla 0,09, ale proože dosavění byů nemusí vés k okamžiému nasěhování v daném roce, je vhodné doplni i korelační koeficien mezi počem dokončených byů v leech 2001 až 2010 a počem přisěhovalých v období 2002 až 2011, kdy hodnoa zjišťovaného ukazaele byla 0,13. Významnější závislos byla zjišěna u druhého korelačního koeficienu, nicméně v obou případech se jedná o velmi nevýraznou závislos. Ačkoliv ani v jednom případě nebyla zjišěna vysoká lineární závislos, dle názoru auora byla byová výsavba ve Šlapanicích s migrací spojena. Migraci ovšem ovlivňuje široká škála nejrůznějších fakorů a ak je nepravděpodobné, že pouze někerý z nich by dosahoval vysokých hodno korelačního koeficienu. K jednomu z nejvýznamnějších (počem dokončených byů) projeků byové výsavby paří obyný soubor byových domů Brněnské pole siuovaného na severozápadním okraji měsa. První obyné jednoky byly dokončeny v roce 2009, o odpovídá výraznému nárůsu poču dokončených byů oproi roku

76 Obr. 34 Orienační hodnoa byových saveb (mil. Kč), na něž byla vydána savební povolení nebo ohlášení v okresech Jihomoravského kraje v roce 2011 (Zdroj: ČSÚ, ArcČR 500, zpracování vlasní). Nejvyšší orienační cena 122 byových saveb, na něž byla vydána savební povolení nebo ohlášení v okresech v Jihomoravském kraji v roce 2011 byla nejvyšší v okrese Brno-měso a s rosoucí vzdálenosí a zhoršující se dopravní vzdálenosí cena klesala. Okres Brno-venkov ve kerém se Šlapanice 123 nacházejí byla průměrná cena byových saveb 3088 mil. Kč, zn. cca o půl milionu levnější než v Brně-měsě. Tao siuace poukazuje na výhodné byové podmínky z pohledu ceny pro okres Brno-venkov v zázemí krajského měsa, nabízející nejvyšší množsví pracovních příležiosí v kraji Nezaměsnanos Nezaměsnanos, přesněji regisrovaná míra nezaměsnanosi je ukazaelem, u kerého sejně jako v případě byové výsavby plaí vzájemná provázanos s migrací. Oblasí s nízkou nezaměsnanosí přiahují nové obyvaele (např. Brno, Praha), zaímco z oblasí s dlouhodobě vysokou nezaměsnanosí (Osravsko, Karlovarský kraj) se obyvaelé vysěhovávají. Tímo způsobem ovlivňuje nezaměsnanos demografický vývoj někerých oblasí, v opačném případě může bý nezaměsnanos ovlivněna 122 Orienační cena saveb zahrnuje celkové náklady na přípravu, realizaci a uvedení savbu do provozu (Saisická ročenka Jihomoravského kraje v roce 2012, ČSÚ, 2012). 123 Pro Šlapanice nejsou daa veřejně dosupná, proo jsou použiy okresní hodnoy. 76