MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií DEMOGRAFICKÝ VÝVOJ VYBRANÝCH ZEMÍ JIŽNÍ EVROPY Bakalářská práce Autor: Zuzana Dundálková Vedoucí práce:prof. Ing. Milan Palát, CSc. Brno, 2013
ZADÁNÍ PRÁCE
Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma Demografický vývoj vybraných zemí jižní Evropy zpracovala samostatně s použitím odborné literatury a dalších zdrojů, které uvádím na konci práce v přehledu citované literatury. V Brně dne 19. 12. 2013 Podpis autorky.
Poděkování Ráda bych tímto poděkovala především panu prof. Ing. Milanu Palátovi, CSc. za vstřícnost a cenné rady při psaní předkládané bakalářské práce. Dále bych ráda poděkovala své rodině za podporu a v neposlední řadě svému drahému příteli Alexandru Papakostasi.
Abstrakt Dundálková, Zuzana: Demografický vývoj vybraných zemí jižní Evropy. Bakalářská práce, Brno 2013 Předkládaná bakalářská práce se zabývá demografickým vývojem vybraných zemí jižní Evropy (Itálie, Portugalsko, Řecko a Španělsko) za časové období 1995 2011. Teoretická část je věnována demografii obecně a vysvětlení a popisu jednotlivých demografických ukazatelů. V praktické části jsou tyto demografické jevy přímo prezentovány a vyhodnocovány na jednotlivých státech. Konkrétními ukazateli, kterým byla věnována pozornost, jsou: porodnost, plodnost, potratovost, úmrtnost, migrace, sňatečnost a rozvodovost. Klíčová slova Demografie, populační vývoj, jižní Evropa, porodnost, plodnost, potratovost, úmrtnost, migrace, sňatečnost a rozvodovost Abstract Dundálková, Zuzana: Demografic development of selected countries in Southern Europe. Brno 2013 The aim of this bachelor thesis is to show the demographic development of selected countries in Southern Europe (Italy, Portugal, Greece and Spain) in the period of 1995-2011. The thesis is composed from two parts: theoretical and practical part. The theoretical part, contains explanation and description of demographic indicators and also demography in its general use. The practical part, contains the demographic indicators after thorough examination, presented and evaluated for every subjected country. In detail, specific indicators were used such as: birth rate, fertility, abortion, mortality, migration, marriage and divorce rates. Key words Demography, population development, Southern Europe, birth rate, fertility, abortion rate, mortality, migration, marriage and divorce rates.
Obsah 1. Úvod... 8 1. Cíl práce... 8 2. Literární přehled... 9 3.1. Vymezení demografie a základní pojmy... 9 2.2. Stručná historie demografie... 9 2.3. Zjišťování demografických údajů... 10 2.3.1. Údaje o stavu... 10 2.3.2. Údaje o pohybu... 10 2.4. Demografické ukazatele... 10 2.5. Procesy demografické reprodukce... 11 2.5.1. Úmrtnost... 11 2.5.2. Porodnost... 12 2.5.3. Potratovost... 12 2.5.4. Sňatečnost a rozvodovost... 13 2.5.5. Migrace... 14 2.6. Demografická struktura... 15 2.6.1. Struktura obyvatelstva podle pohlaví... 15 2.6.2. Struktura obyvatelstva podle věku... 15 2.7. Ekonomická struktura obyvatelstva... 16 2.8. Struktura obyvatelstva dle typu domácnosti... 17 2.9. Struktura obyvatelstva dle rodinného stavu... 17 2.10. Struktura obyvatelstva podle náboženského vyznání... 17 3. Metodologie... 18 3.2. Časové řady... 18 3.2.1. Druhy časových řad... 18 3.2.2. Metody odhadu parametrů trendových funkcí... 18 3.3. Demografická data... 20 3.3.1. Ukazatele úmrtnosti... 20 3.3.2. Ukazatele porodnosti... 21 3.3.3. Ukazatele potratovosti... 21 6
3.3.4. Ukazatele sňatečnosti... 22 3.3.5. Ukazatele rozvodovosti... 22 3.3.6. Ukazatele migrace... 22 4. Výsledky a diskuze... 24 4.2. Střední stav... 24 4.3. Struktura populace dle pohlaví... 27 4.4. Struktura populace dle věku... 28 4.4.1. Podíl jednotlivých věkových skupin na celkovém počtu... 28 4.4.2. Index stáří... 30 4.5. Porodnost a plodnost... 31 4.5.1. Hrubá míra porodnosti... 31 4.5.2. Úhrnná plodnost... 33 4.5.3. Podíl narozených dětí mimo manželství... 35 4.6. Potratovost... 36 4.6.1. Index potratovosti... 36 4.6.2. Obecná míra potratovosti... 37 4.7. Úmrtnost... 38 4.7.1. Hrubá míra úmrtnosti... 38 4.7.2. Kojenecká úmrtnost... 40 4.7.3. Novorozenecká úmrtnost... 41 4.7.4. Naděje na dožití... 43 4.8. Sňatečnost... 45 4.9. Rozvodovost... 48 4.10. Migrace... 50 4.10.1. Migrační saldo... 50 4.10.2. Celkový přírůstek... 51 5. Závěr... 53 6. Citace... 55 7.1. Literární zdroje... 55 6.2. Ostatní zdroje... 55 7. Seznam obrázků... 56 8. Seznam tabulek... 57 9. Seznam použitých zkratek... 57 7
1. Úvod Itálie, Portugalsko, Řecko a Španělsko vybrané země jižní Evropy, daným státům bude věnována pozornost v předkládané bakalářské práci. Dané země sousedí se Středozemním mořem, výjimkou je Portugalsko, které sousedí s Atlantským oceánem, nachází se v subtropickém podnebném pásu, ale částečně zasahují do mírného. Tyto státy se vyznačují osobitou kulturou, bohatou historií a množstvím přírodních a kulturních památek, díky kterým jsou přitažlivé pro turisty z celého světa, turistický ruch je beze sporu důležitou ekonomickou složkou pro tyto země. Všechny čtyři státy jsou členy Evropské Unie a zároveň členy eurozóny, Itálie je dokonce jednou ze zakládajících zemí, bohužel v posledních letech se potýkají s dopady ekonomické krize více než ostatní země Evropy, potýkají se s velkou zadlužeností, deindustrializací, rostoucí nezaměstnaností a celkovým poklesem životní úrovně. Dopady ekonomické krize bude možné pozorovat také na demografických ukazatelích, které jsou vždy ovlivněny právě ekonomickou a politickou situací, tradicemi či náboženstvím a dalšími aspekty. 1. Cíl práce Cílem této práce je srovnání demografického vývoje vybraných zemí jižní Evropy Itálie, Portugalska, Řecka a Španělska. Porovnání bude provedeno za období 1995 až 2011, veškeré hodnoty, s kterými je pracováno v této bakalářské práci, jsou získány z EUROSTATu. Budou zde srovnány charakteristiky demografické statiky a dynamiky. Z demografické statiky se jedná především o následující ukazatele: střední stav obyvatelstva, struktura populace dle pohlaví a věku. Z demografické dynamiky budou zkoumány tyto ukazatele: porodnost, plodnost, potratovost, úmrtnost, sňatečnost, rozvodovost a migrace. Pro prezentaci vývoje ukazatelů budou použity statistické metody vyrovnání časových řad a budou vypočítány jednotlivé trendové přímky a výsledky poté ukázány v grafech či tabulkách. 8
2. Literární přehled 3.1. Vymezení demografie a základní pojmy Samotný pojem demografie pochází z řečtiny, jedná se o složeninu dvou slov démos, což znamená lid a grafein, tedy psát. Název nám tedy napovídá, čím se demografie zabývá popisem lidu, což není zcela přesné, místo pojmu lid se používá pojem populace. Pojem populace označuje obyvatelstvo určitého území, ale také skupinu osob se stejnými biologickými, kulturními a sociálními znaky, v jejímž rámci dochází k reprodukci (Koschin, 2000). Objektem studia demografie jsou lidské populace, předmětem demografického studia je demografická reprodukce, chápána jako neustálá obnova lidských populací v důsledku procesu rození a vymírání, tato přirozená obnova populace se označuje jako přirozená měna nebo přirozený pohyb obyvatelstva (Kalibová, 2001). Dle Kalibové (2001) jsou s procesem demografické reprodukce spojeny demografické události (jevy), a to narození, úmrtí, potrat, ale také sňatek, rozvod, ovdovění nemoc a další, které jsou metodicky upraveny do procesů porodnosti, úmrtnosti, potratovosti, sňatečnosti, rozvodovosti či nemocnosti a poté jsou analyzovány s cílem najít pravidelnosti a dlouhodobé trendy. 2.2. Stručná historie demografie Dle Klufové (2008) lze zjišťování stavu a vývoje obyvatelstva doložit již ve starověku, kde se nejednalo o zájem vědecký ale o potřebu vládnoucích tříd, důvody branné a fiskální ovlivnily vznik prvních sčítacích akcí, které měly za cíl zjistit stav majetku apod.. Za zakladatele demografie je považován John Graunt (1620 1674), zabýval se především problémy úmrtnosti v okolí Londýna, jeho objevy byly publikovány v roce 1662, tento rok je považována za počátek demografie jako vědecké disciplíny. John Graunt na základě záznamů o úmrtí a o křtech založil systematické dedukce o vývoji úmrtnosti, objevil přitom důležité pravidelnosti a vztahy v populačním dění, odhalil správný poměr mezi počtem mužů a žen v populaci a určil také stabilní poměr mezi počtem narozených chlapců a děvčat. V 19. století zaznamenáváme snahy o zpřesnění zjišťování demografických údajů, v roce 1853 byl svolán Mezinárodní statistický kongres v Bruselu, jedním z jeho hlavních bodů byla metodika sčítání lidu, v roce 1885 byl Kongres nahrazen Mezinárodním statistickým institutem se sídlem v Haagu, který na svých zasedáních pravidelně řeší demografické problémy (Koschin, 2005). Ve 20. Století se demografie již vyvíjí i institucionálně jako samostatná věda, vznikají samostatné instituce, které se věnují výhradně demografickým 9
problémům, mezi nejvýznamnější patří: Evropské sdružení pro populační studia (založeno 1983 v Haagu), Národní ústav pro demografická studia (založen 1945 v Paříži), Nizozemský mezioborový demografický ústav (založen 1970 v Haagu) nebo Populační rada (založena 1952 v USA) (Koschin, 2005). 2.3. Zjišťování demografických údajů Dle Koschina (2005) demografické údaje jsou dvojího typu: jednak informují o stavu, jednak o pohybu. 2.3.1. Údaje o stavu Stavem dle Koschina (2005) rozumíme velikost populace a její strukturu podle pro demografii zajímavých znaků k určitému časovému okamžiku, údaje o stavu se zjišťují soupisem obyvatelstva nebo sčítáním lidu. Jedná se prakticky o totéž, tedy zjišťování kolik na daném území žije osob a některé jejich znaky, rozdíl je ovšem v kvalitě. Soupis obyvatelstva je o hodně jednodušší, zjišťuje se jen několik základních znaků jako věk, pohlaví a povolání. Zatímco sčítání lidu je podstatně složitější, zjišťuje se celá řada znaků, u nás je spojena se soupisy domů a bytů. Základní jsou informace o pobytu, zjišťuje se místo přítomnosti v rozhodný okamžik, kterým bývá obvykle půlnoc, kdy se poměrně málo lidí nachází na cestě z jednoho místa do druhého, dále místo obvyklého pobytu (bydliště), místo narození, délka pobytu v bydlišti, místo předchozího pobytu, dále také osobní údaje, jako jsou pohlaví, věk a rodinný stav. Další skupinu údajů jsou údaje o domácnosti a rodině, pořadí manželství a počet dětí, občanství, národnost, jazyk, vzdělání a náboženství. Poslední skupinou údajů jsou údaje ekonomického charakteru: ekonomická aktivita, místo práce, postavení v zaměstnání a odvětví (Koschin, 2000). 2.3.2. Údaje o pohybu Pohybem rozumíme události, které přímo souvisí s reprodukcí obyvatelstva, jsou to narození, úmrtí, sňatek, rozvod a přestěhování, pro pořizování a vedení záznamů o prvních čtyřech událostech se používá termín evidence přirozené měny, pro přestěhování pak termín evidence migrace (Koschin, 2000). 2.4. Demografické ukazatele Za základní demografické ukazatele jsou považovány všechna základní i analytická data, která se vztahují k procesům demografické reprodukce, získáme je z výsledků sčítání lidu, 10
evidence přirozené měny, evidence migrací či registrů obyvatelstva. Jsou to např. celkový počet obyvatel, počet zemřelých, narozených, sňatků apod., tyto údaje se dávají do vzájemných souvislostí a počítají se poměrná neboli relativní čísla (analytická data) (Kalibová, 2001). Vystoupil, Tarabová (2004) rozlišují analytická data na: - poměrná čísla extenzivní ukazatele vznikají vydělením dvou stejnorodých údajů ve stejném časovém okamžiku a shodném územním vymezení, obvykle bývá vyjádřeno v procentech, např. podíl mužů v populaci - poměrná čísla intenzivní míry, kvocienty vznikají vydělením různorodých údajů, když jednotky vyjádřené ve jmenovateli jsou nositelem událostí nebo jevu vyjádřeného v čitateli, např. počet zemřelých dělený počtem obyvatel - poměrná čísla srovnávací indexy vznikají jako podíl dvou absolutních čísel vymezených různě časově nebo prostorově, např. index vývoje počtu obyvatel v roce 1961 a 1991 2.5. Procesy demografické reprodukce Mezi vlastní demografické procesy patří narození, úmrtí a potrat, je nutné se však při studiu reprodukce věnovat i dalším událostem, které reprodukci ovlivňují, patří mezi ně sňatek, rozvod, ovdovění aj.. Demografické procesy jsou součástí demografické dynamiky vyjadřující pohyb a změnu obyvatelstva, jsou evidovány a studovány jako hromadné jevy, upravují se do procesů (úmrtnost, porodnost, potratovost, sňatečnost a rozvodovost) a poté se analyzují. Cílem této kapitoly tedy je, si dané demografické procesy vysvětlit a přiblížit. 2.5.1. Úmrtnost (Kalibová 2001. Str. 21) Úmrtnost (neboli mortalita) je vedle porodnosti jednu ze dvou základních složek demografické reprodukce. Demografie se zajímá o úmrtí jako o hromadný jev, tedy zkoumá ho jako proces vymírání určité populace. Úroveň a vývoj úmrtnosti jsou z části důsledkem vývoje nemocnosti a také kvality životních podmínek a životního prostředí. Dále dle Kalibové (2001) lze v rozvinutých zemích (v zemích s nízkou intenzitou úmrtnosti) pozorovat vyšší hodnoty u úmrtnosti můžu ve všech věkových skupinách, jev je označován jako mužská nad-úmrtnost, naopak v rozvojových zemích (země s vyšší intenzitou úmrtnosti) je možné pozorovat v určitých věkových skupinách nad-úmrtnost žen, a to 11
především v mladším věku a v reprodukčním období. Nad-úmrtnost žen je spojena především s těhotenstvím, porodem a šestinedělím a nazývá se mateřská úmrtnost. (Vystoupil, Tarabová, 2004, str. 53) Důležitým ukazatelem pro porovnání celkové životní úrovně dané země je ukazatel kojenecké úmrtnosti, tedy počet zemřelých dětí ve stáří do jednoho roku na 1000 živě narozených téhož kalendářního roku. 2.5.2. Porodnost (Kalibová 2001, str. 27) Proces rození je vedle procesu úmrtnosti základní složkou demografické reprodukce. Úroveň porodnosti závisí především na plodivosti neboli fekunditě, což je schopnost muže a ženy rodit děti, její výsledný efekt je vyjádřený počtem narozených děti a označujeme ho jako plodnost neboli fertilita. Fyziologická neschopnost plození je označována jako sterilita. Plodivost ženy je spojena s reprodukčním obdobím, která je vymezeno obvykle věkovým rozpětím 15-49 let. Počet narozených dětí závisí také na reprodukčním (neboli demografickém) chování. Typem takového chování je např. plánované rodičovství, kdy pár reguluje počet dětí a intervaly mezi nimi antikoncepcí. (Vystoupil, Tarabová, 2004, str. 80) Podle rodinného stavu matky v době porodu se narozené děti rozlišují na manželské a nemanželské, nemanželské je takové dítě, jehož rodiče nebyli v době narození formálně manželé. Podle projevu, resp. neexistence známek života se dělí narozené děti na živě nebo mrtvě narozené. Může být sledováno také pořadí dítěte nebo pořadí těhotenství (prvorodičky, druhorodičky atd.). 2.5.3. Potratovost (Kalibová, 2001, str. 29) Potratovost je definována jako úmrtnost plodu, tj. ukončení těhotenství vynětím nebo vypuzením plodu v době od koncepce do takového vývojového stádia plodu, než je plod dle platných definic považován za dítě. Úroveň potratovosti je úzce spojena se způsoby omezování plodnosti, propagací antikoncepčních prostředků a s celkovým populačním klimatem v zemi. (Vystoupil, Tarabová, 2004, str. 85) Rozeznáváme 3 druhy potratů: - Potraty na žádost (interrupce umělá přerušení těhotenství) - Samovolné potraty 12
Ostatní potraty (bezprostředně ohrožující život ženy, není čas na žádost) 2.5.4. Sňatečnost a rozvodovost 2.5.4.1. Sňatečnost Sňatečností se rozumí proces formování, tj. uzavírání sňatků na základě zákonem daných podmínek, sňatkem dochází ke vzniku manželského páru (Kalibová, 2001, str. 30). Sňatek je demografická událost, která se ovšem nemusí uskutečnit u všech příslušníků dané populace, na rozdíl od narození a úmrtí, je to také událost opakovatelná u jedné osoby, pouze sňatek první je událostí neobnovitelnou. Limitující faktory pro uzavření sňatku (Vystoupil, Tarabová, 2004, str. 70): - Dosažení minimálního sňatkového věku (u nás 18 let, možné výjimky v případě těhotenství 16 let) - Určitý stupeň příbuzenských vztahů (u nás nemůže být uzavřen sňatek mezi předky a potomky a mezi sourozenci, platí i u příbuzenství na základě osvojení) - Rodinný stav (sňatek mohou uzavřít jen osoby svobodné, rozvedené nebo ovdovělé, neplatí v zemích polygamních společností) Osoby splňující výše vymezené faktory tvoří tzv. sňatku-schopné obyvatelstvo. Jestliže uzavření sňatku je možné pouze uvnitř jedné etnické, sociální nebo územně vymezené subpopulace, mluvíme o endogamii. Ta může vést až k vytvoření izolátu, se vznikem izolátu může dojít k negativním geneticky podmíněným jevům. Je-li druhý manžel vybírán mimo vlastní skupinu, jedná se o exogamii, tedy smíšené manželství (Vystoupil, Tarabová, 2004, str. 70) 13
2.5.4.2. Rozvodovost Rozvod představuje zákonný způsob zániku monogamního manželství. (Kalibová, 2001, str. 32) K rozpadu manželství může dojít buď rozvodem (právní zrušení manželství) nebo úmrtím jednoho či obou partnerů. Počet statisticky zjistitelných rozvedených manželství je vždy nižší než počet rozpadlých manželství, neboť nejsou podchycena manželství právně existující, ale pouze zaniklá. Mezinárodní srovnávání rozvodovosti je poměrně obtížné vzhledem k rozdílné legislativě, v některých zemích je rozvod velmi složitým procesem, v jiných poměrně snadný. (Vystoupil, 2005, str. 89) 2.5.5. Migrace Migrace (neboli stěhování či mechanický pohyb či mechanická měna obyvatelstva) je forma prostorové mobility mezi dvěma územními jednotkami, znamenající obvykle trvalou změnu pobytu, tj. změnu stálého bydliště. Podle směru migrace rozeznáváme vystěhování neboli emigraci a přistěhování neboli imigraci (Roubíček, 1997, str. 75). Dále dle Demografického informačního portálu rozeznáváme migraci vnitřní a mezinárodní. Vnitřní migrace je chápána jako změna trvalého pobytu za hranice určité administrativní jednotky, z hlediska statistiky je zaznamenávána v Hlášení o stěhování. Naproti tomu mezinárodní migrace je demografickým informačním portálem (online, 2013)definována jako změna obvyklého pobytu za hranice státu, OSN stanovuje limitní hranici pro pobyt za hranicemi jeden rok, její sledování je oproti migraci vnitřní značně problematické (Demografický informační portál, online, 2013). Dále je možné mezinárodní migraci dělit na politickou a ekonomickou, a to na základě vlivu specifických faktorů push a pull. Mezi push faktory řadíme ekonomickou nestabilitu, válečné či náboženské střety, zhoršení životního prostředí aj., naproti tomu pull faktory, jsou ty, kterými jsou migranti přitahováni obvykle do vyspělých zemí, tedy např. politická stabilita, svoboda, vysoký životní standard či možnost seberealizace aj.. 14
2.6. Demografická struktura Následující kapitola je zaměřena na demografickou statiku, tedy zkoumání okamžikového stavu. Bude zde popsána demografická struktura dle pohlaví a věku, ekonomické aktivity, rodinného stavu a náboženského vyznání. Všechny vyjmenované vlastnosti významně ovlivňují demografické chování obyvatel a je podle nich možno dále obyvatelstvo jako celek členit a strukturovat. 2.6.1. Struktura obyvatelstva podle pohlaví Pohlavní struktura obyvatelstva patří k základním demografickým strukturám, zkoumá složení podle dle pohlaví. Dle Vystoupila (2005, str. 46) závisí na třech typech rozdílných procesů: - chlapců se v populaci rodí více (což je projev biologické zákonitosti, obvykle se počet chlapců na 1000 děvčat pohybuje v rozmezí 1040 až 1070) - specifická úmrtnost mužů a žen(ve všech vyspělých zemích je větší intenzita úmrtnosti mužů než žen, a to ve všech věkových skupinách) - migrace Další události, které ovlivňující proporci mužů a žen, jsou například válečné konflikty nebo politická situace. 2.6.2. Struktura obyvatelstva podle věku Dle Kalibové (2001, str. 17) představuje věková struktura výchozí základ budoucího demografického vývoje. Struktura obyvatelstva podle věku je vyjádřena rozdělením obyvatel do věkových skupin, členění se vždy provádí pro ženy a muže odděleně. Vystoupil uvádí rozdělení do 3 základních skupin: - dětská (0-14 let) - reprodukční (15-49, zde se nachází vždy okolo 50% členů populace) - post-reprodukční (50 let a více) Pro grafickou interpretaci věkové struktury se používá dvojitý histogram, takové grafické znázornění se nazývá věková pyramida. Na její svislou osu vynášíme věk, na vodorovnou pak zastoupení příslušné věkové skupiny. Namísto dvojitého histogramu se může využít také dvojitý polygon, takové znázornění se pak nazývá strom života. 15
Základní typy věkových struktur (Kalibová, 2001) - progresivní typ: Obvyklý v rozvojových zemích, převaha dětské složky nad složkou post-reprodukční. Typický také vysokou úrovní plodnosti, která je však kompenzována také vysokou intenzitou úmrtnosti. - stacionární typ: Zde je dětská a post-reprodukční složka téměř v rovnováze, vytváří se při dlouhotrvajícím poklesu hladiny plodnosti, až jen nahrazuje obyvatelstvo v reprodukčním věku. Početní stav u tohoto typu věkové struktury zůstává v dlouhodobém pohledu konstantní. - regresivní typ: U tohoto typu dochází ke snižování početního stavu populace, protože dětská složka nedosahuje zastoupení složky post-reprodukční. Tento typ v současnosti nalezneme v zemích západní a severní Evropy, ale i v České republice. V rozvinutých zemích dochází k poklesu úrovně porodnosti a prodlužování naděje dožití, čímž dochází ke zvyšování podílu starých osob v populaci, tento jev se nazývá demografické stárnutí. Kalibová (2001, str. 19) rozlišuje dva typy demografického stárnutí, a to stárnutí ze spodu věkové pyramidy, tedy snižováním úrovně plodnosti a zpomalení růstu dětské složky v populaci. A druhým typem je stárnutí na vrcholu věkové pyramidy, tedy zlepšování úrovně úmrtnosti. Obvykle se však oba typy prolínají a probíhají současně. 2.7. Ekonomická struktura obyvatelstva Dle Vystoupila (2005) mezi nejdůležitější klasifikace obyvatelstva podle ekonomických znaků patří členění na základě ekonomické aktivity. Členíme tak obyvatelstvo na ekonomicky aktivní a neaktivní. Definice aktivního a neaktivního obyvatelstva se v jednotlivých zemích značně liší, u nás se za ekonomický aktivní považují všechny osoby zaměstnané nebo hospodářsky činné, ale také nezaměstnaní hledající práci, ženy na mateřské dovolené, pracující důchodci aj. Podíl ekonomicky aktivních z celkového počtu obyvatel nám udává úroveň ekonomické aktivity v dané zemi. Základní členění ekonomicky aktivních osob je na zaměstnané a nezaměstnané. Ekonomicky neaktivní osoby členíme na osoby nezávislé a závislé na živiteli. Typickým příkladem osoby ekonomicky neaktivní a nezávislé je důchodce pobírající důchod. Osobami závislými jsou pak ženy v domácnosti, studenti a děti do 15 let. 16
2.8. Struktura obyvatelstva dle typu domácnosti Podle Koschina (2005) neexistuje přesná definice pojmu domácnost, protože nejdříve musíme upřesnit, o jaký typ domácnosti se jedná, a poté se věnovat můžeme věnovat podrobnější charakteristice. V rámci české statistiky rozlišujeme: - bytové domácnosti - censové domácnosti: (domácnost rodinná-úplná, neúplná, vícečlenná domácnost, domácnost jednotlivce) Censová domácnost se liší od biologické rodiny přítomnosti nebo nepřítomnosti dětí (Vystoupil, 2004). Za děti jsou považovány ty, které v domácnosti bydlí a dosud nezaložily vlastní rodiny. - hospodařící domácnosti 2.9. Struktura obyvatelstva dle rodinného stavu Rodinný stav obyvatelstva je jednou ze základních demografických charakteristik, obvykle se provádí zvlášť pro ženy a muže. Dle demografické informačního portálu (Demografický informační portál, online, 2013) dělíme obyvatelstvo na svobodné, ženaté a vdané, rozvedené a ovdovělé. Tato struktura významně ovlivňuje další demografické jevy jako sňatečnost, rozvodovost a ve vyšším věku především úmrtnost. 2.10. Struktura obyvatelstva podle náboženského vyznání Informace o struktuře obyvatelstva podle náboženství většinou vyplývá z výsledků sčítání lidu. Náboženství je kulturní jev s dlouhou tradicí, má kulturní význam, různý územní rozsah a značně ovlivňuje smýšlení a morální zásady tamního obyvatelstva. Vystoupil (2004) vymezuje tři skupiny: - náboženství s univerzálním charakterem (především křesťanství, islám a buddhismus) - náboženství vázaná na etnickou příslušnost - frakční náboženství (extrémní sekty) Dle stejného autora je diferenciace podle náboženství obtížná z řady příčin: - není možné zjistit přesný počet vyznávajících - mezi osobami stejného náboženství existují rozdíly v stupni zapojení do náboženského života - problémy vymezit osoby bez vyznání 17
3. Metodologie 3.2. Časové řady Dle Minaříka (2009) časovou řadou nazýváme řadu pozorovaných hodnot statistického znaku, která bývá seřazena v přirozené souvislé časové posloupnosti ve směru od minulosti k přítomnosti. Nezbytnou podmínkou srovnatelnosti údajů je jejich shodné věcné a prostorové vymezení v celém předmětném časovém úseku. Zkoumaný znak v časové řadě označujeme zpravidla symbolem Y a jeho konkrétní hodnoty y 1,y 2,,y t,,y n, kde index t = 1,2,,n je index označující příslušný interval nebo okamžik zjišťování a n je délka časové řady. (Minařík, 2009) 3.2.1. Druhy časových řad Dle Hindlese, Hronové, Segera a Fischera (2007) dělíme řady na: - podle rozhodného časového hlediska na časové řady intervalové a okamžikové - podle periodicity, s jakou jsou údaje v řadách sledovány, na časové řady roční a krátkodobé - podle druhu sledovaných ukazatelů na časové řady primárních ukazatelů a sekundárních charakteristik - podle způsobu vyjádření údajů na časové řady naturálních ukazatelů a peněžních ukazatelů 3.2.2. Metody odhadu parametrů trendových funkcí Nejužívanější metodou odhadu parametrů trendových funkcí je metoda nejmenších čtverců, která je použitelná v případě, že zvolená trendová funkce je lineární v parametrech (Hindls, Hronová, Seger, Fischer). Touto metodou lze získat odhady parametrů lineární a parabolické trendové funkce. Index determinace Index determinace udává kvalitu regresního modelu, přesněji vyjádřeno udává, kolik procent rozptylu vysvětlované proměnné je vysvětleno modelem a kolik zůstalo nevysvětleno, nabývá hodnot od nuly do jedné (teoreticky i včetně těchto krajních mezí), přičemž čím více se blíží k hodnotě nula, tím považujeme danou závislost za slabší a daný model za méně výstižný, hodnoty blízké jedné značí dobro kvalitu regresního modelu (Budíková, Králová, Maroš, 2010) 18
Lineární trend Je nejčastěji používaným typem trendové funkce, vyjádříme ji ve tvaru: T t = β 0 + β 1 t Kde β 0 a β 1 jsou neznáme parametry a t = 1,2,,n je časová proměnná. K odhadu parametrů β 0 a β 1 (označíme je jako symboly b 0 a b 1 ) použijeme metodu nejmenších čtverců, znamená to vyřešit dvě normální rovnice y t = nb 0 + b 1 t ty 1 = b 0 t + b 1 t 2 Řešením soustavy normálních rovnic jsou odhady parametrů (Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2007) Parabolický trend Má podobu b 0 = b 1 b 1 = T t = β 0 + β 1 t + β 2 t 2 Kde β 0, β 1 a β 2 jsou neznámé parametry a t = 1,2,, n je časová proměnná. K odhadu parametrů opět použijeme metodu nejmenších čtverců. Znamená to řešit tři normální rovnice y t = nb 0 + b 1 t + b 2 t 2 y t t= b 0 t + b 1 t 2 + b 2 t 3 y t t 2 = b 0 t 2 + b 1 t 3 + b 2 t 4 Z druhé rovnice nalezneme odhad parametru β 1 ve tvaru 19
b 1 = yt t a poté zbývající parametry zjistíme vypočtením následujících normálních rovnic y t =nb 0 + b 2 t 2 y t t 2 = b 0 t 2 + b 2 t 4 (Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2007) b 0 = b 2 = 3.3. Demografická data Tato část kapitoly je věnována charakteristikám popsaným výše v textu. 3.3.1. Ukazatele úmrtnosti Nejjednodušším ukazatelem úmrtnosti je hrubá míra úmrtnosti (hmú), který představuje poměr počtu zemřelých ke střednímu stavu obyvatel ve sledovaném kalendářním roce. Hrubá míra úmrtnosti v minulosti byla často použitým a výstižným ukazatelem, v současnosti ovšem ztrácí svoji vypovídací hodnotu, a to z důvodu že je příliš ovlivněn věkovou strukturou obyvatel zkoumané populace. Uvádí se v promilích. hmú= ( t D / t P) x 1000 D t = poměr počtu zemřelých, P t = střední stav obyvatel Pro přesnější vyjádření je tak lepší použití míry úmrtnosti dle věku (ú x ), obvykle se vypočítává zvlášť pro muže a ženy vzhledem k odlišné intenzitě úmrtnosti. ú x = (D x / P x ) x 1000 věku x D x = počet zemřelých ve věku x, P x = počet žijících ve Dalším důležitým ukazatelem intenzity úmrtnosti je kvocient kojenecké úmrtnosti (kú), který nám udává počet zemřelých dětí do 1 roku života na 1000 živě narozených dětí v daném kalendářním roce. 20
kú = (D 0 / N v ) x 1000 živě narozených dětí D 0 = počet zemřelých v dokončeném věku 0, N v = počet 3.3.2. Ukazatele porodnosti Hrubá míra porodnosti (hmp) představuje nejjednodušší ukazatel této charakteristiky, jedná se o poměr počtu živě narozených a středního stavu obyvatelstva obvykle v jednom kalendářním roce, udává se v promilích. hmp = (N v / P) x 1000 N v = počet živě narozených děti, P = střední stav obyvatel Tento ukazatel se zpřesňuje tím, že živě narozené děti vztáhneme pouze k ženám v reprodukčním věku, čímž nám vyjde míra plodnosti. V praxi se používá zejména obecná míra plodnosti (f), tedy poměr počtu živě narozených dětí na 1000 žen v reprodukčním věku. f = (N v / P ž 15-49) x 1000 narozených dětí P ž 15-49 = počet žen v reprodukčním věku, N v = počet živě 3.3.3. Ukazatele potratovosti Nejjednodušším ale také nejméně přesným ukazatelem je hrubá míra potratovosti (hmpo), která je udána jako počet všech potratů na střední stav obyvatel. Tento ukazatel se porovnává s ukazatelem hrubé míry porodnosti a výsledkem bývá, že v době vyšší porodnosti klesá úroveň potratovosti a naopak. hmpo = (A / P) x 1000 A = počet potratů, P = střední stav obyvatel Pro přesnější vyjádření se vztahují potraty pouze k ženám v reprodukčním věku, tento ukazatel se nazývá obecná míra potratovosti (ompo), tedy počet potratů na 1000 žen v reprodukčním věku. ompo = (A / P ž 15-49) x 1000 věku A = počet potratů, P ž 15-49 = počet žen v reprodukčním Často se konstruuje také index potratovosti (ipo), kde se dává do poměru počet potratů a těhotných, v praxi nahrazeny počtem narozených dětí, obvykle se tento ukazatel sleduje za kalendářní rok. 21
ipo = (A / N) x 1000 A = počet potratů, N = počet narozených Výskyt potratů se liší dle věku žen, a tak můžeme počítat míru potratovosti dle věku (po x ) a index potratovosti dle věku (ipo x ). 3.3.4. Ukazatele sňatečnosti Nejjednodušším ukazatel intenzity sňatečnosti nám udává hrubá míra sňatečnosti (hms), tedy počet sňatků na střední stav obyvatel za daný kalendářní rok. hms = (S / P) x 1000 S = počet sňatků, P = střední stav obyvatel Pro hlubší analýzu se konstruuje ukazatel míra sňatečnosti svobodných (s s x), tento ukazatel se rozlišuje podle pohlaví a je v závislosti na věku. s s x = (S s x / P s x) x 1000 obyvatel svobodných osob ve věku x S s x = počet prvních sňatků ve věku x, P s x = střední stav 3.3.5. Ukazatele rozvodovosti Jedním z ukazatelů je hrubá míra rozvodovosti (hmro), udává se jako celkový počet rozvodů na 1000 obyvatel středního stavu. hmro = (R / P) x 1000 R = počet rozvodů, P = střední stav obvytel Počet rozvodů můžeme dát do poměru s počtem existujících manželství, v praxi je využíván počet vdaných žen, pak hovořím o míře rozvodovosti manželství (mrm). mrm = (R / P ž,vd ) x 1000 R = počet rozvodů, P ž,vd = počet vdaných žen Dále můžeme počítat tyto ukazatele také dle věku, tedy míra rozvodovosti podle věku (r x ) a míra rozvodovosti manželství orke věku (r m x). 3.3.6. Ukazatele migrace Hrubá míra imigrace I t = I t / S t I t = počet přistěhovalých, S t = střední stav obyvatelstva Hrubá míra emigrace e t = E t / S t E t = počet vystěhovalých, S t = střední stav obyvatelstva Hrubá míra migrace 22
mi t = I t E t / S t I t = počet přistěhovalých, E t = počet vystěhovalých, S t = střední stav obyvatelstva 23
4. Výsledky a diskuze 4.2. Střední stav Střední stav obyvatelstva - Itálie 61 500 000 61 000 000 60 500 000 60 000 000 59 500 000 59 000 000 58 500 000 58 000 000 57 500 000 57 000 000 56 500 000 56 000 000 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Itálie Trend Obrázek 1: Střední stav obyvatelstva Itálie (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Na výše zobrazeném grafu je možné vidět vývoj středního stavu obyvatel Itálie, v prvních sledovaných letech docházelo jen k mírnému nárůstu středního stavu, jak je patrné, od roku 2004 byl nárůst rapidnější. Hodnoty byly vyrovnány polynomem třetího stupně. Trendová křivka je vyjádřena jako: y = -1 701,96t 3 + 64 349,00t 2-399 587,85t + 57 385 035,09. Za předpokladu, že trend zůstane stejný, můžeme vypočítat předpověď pro příští roky, v roce 2012 by střední stav byl 61 115 681 obyvatel a v následujícím roce 61 349 090 obyvatel, předpokládá se tedy, že střední stav obyvatel bude dále růst. Index determinace je roven: I 2 = 0,991. 24
10 700 000 Střední stav obyvatelstva - Portugalsko 10 600 000 Obyvatelsvo 10 500 000 10 400 000 10 300 000 10 200 000 Portugalsko Trend 10 100 000 10 000 000 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Obrázek 2: Střední stav obyvatelsva Portugalsko (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Střední stav obyvatelstva v Portugalsku, za námi sledované období, téměř po celou dobu stoupal, v letech 1995 1999 byl nárůst mírnější, poté se zvětšoval až do roku 2011, kdy nastal pokles o 80 068 obyvatel. Opět došlo k vyrovnání polynomem třetího stupně a trendová přímka je vyjádřena jako: y = -455,57t 3 + 10 297,56t 2-12 285,57t + 10 039 150,16. Na základě této přímky je možné uvést předpověď pro příští roky, jak lze odvodit již z grafu je očekáván pokles, v roce 2012 je předpokládaný střední stav 10 497 535, v roce 2013 pak 10 398 389. Index determinace je roven: I 2 = 0,998 Střední stav obyvatelstva - Řecko 11 400 000 11 300 000 11 200 000 11 100 000 11 000 000 10 900 000 10 800 000 10 700 000 10 600 000 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Řecko Trend Obrázek 3: Střední stav obyvatelstva Řecko (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Z výše zobrazeného grafu je patrné, že střední stav obyvatelstva Řecka za celé zkoumané období (1995 2011) stoupal, mírný pokles byl zaznamenán pouze v posledním zkoumaném roce, tedy z roku 2010 na rok 2011, kdy populace Řecka poklesla o 7526 obyvatel. 25
V tomto případě došlo k vyrovnání polynomem druhého stupně, trendová křivka je ve tvaru: y = -747,3t 2 + 54 817t + 10 605 710,9. Pokud by tento trend zůstal neměnný, můžeme udělat předpověď středního stavu do dalších let. V roce 2012 by byl 11 350 324 a v roce 2013 pak 11 377 495. Index determinace je v tomto případě roven: I 2 = 0,994. Střední stav obyvatelstva - Španělsko 47 000 000 46 000 000 45 000 000 44 000 000 43 000 000 42 000 000 41 000 000 40 000 000 39 000 000 38 000 000 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Španělsko Trend Obrázek 4: Střední stav obyvatelstva Španělsko (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Střední stav další zkoumané země tedy Španělska je za celé sledované období rostoucí, v letech 2000 2008 je narůst rychlejší, od roku 2010 se zpomaluje, ale k poklesu za celé období nedochází. Došlo k vyrovnání polynomem třetího stupně a trendová přímka je vyjádřena jako: y = -4 072,37t 3 + 123 578,29t 2-555 583,43t + 40 055 265,63 Předpověď pro další roky předpokládá v roce 2012 střední stav obyvatel 46 344 043 a rok později 46 178 528 obyvatel, dle daného trendu střední stav Španělska bude růst. Index determinace je v tomto případě: I 2 = 0,997. 26
4.3. Struktura populace dle pohlaví Počet mužů na 1000 žen 990 980 970 960 950 940 930 920 910 Index maskulinity Řecko Španělsko Itálie Portugalsko Obrázek 5: Index maskulinity (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Na výše uvedeném grafu je zobrazen index maskulinity, tedy kolik mužů připadá na 1000 žen, za dané sledované období. Na první pohled se hodnoty v jednotlivých zemích poměrně liší, nejnižší index maskulinity s největším propadem vykazuje Portugalsko. Jeho hodnota v této zemi se v daném období pohybuje mezi 930 až 938, poté v roce 2011 následuje strmý propad na 916, kdy celkový počet mužů poklesl o 93 873, zatímco celkový počet žen stoupl o 28 317. Druhé nejnižší hodnoty indexu maskulinity vykazuje Itálie, za celé sledované období nejnižší byl v roce 2001 a to 938, poté opět mírně rostl, nejvyšší hodnoty dosáhl v roce 2007 a to 944. V případě Řecka je index maskulinity po celé sledované období velmi stabilní a ze sledovaných zemí zároveň nejvyšší, jeho hodnoty se pohybují okolo 980 mužů na 1000 žen. Ve Španělsku lze pozorovat v začátku sledovaného období jen nepatrný mírný nárůst, jeho hodnoty se pohybují okolo 959. V roce 2003 začíná index maskulinity výrazně stoupat a to na 964, nárůst pokračuje až do roku 2009, kdy vykazuje jeho maximální hodnotu 975,38, v roce 2010 se nepatrně zvýšil celkový počet mužů (+43 976) ale výrazně počet žen (+116 868), což vedlo k celkovému poklesu indexu maskulinity, stejně tak v roce 2011. 27
4.4. Struktura populace dle věku 4.4.1. Podíl jednotlivých věkových skupin na celkovém počtu 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Itálie podíl jednotlivých věkových skupin na celkovém počtu věk (0-14) věk (15-64) věk (65+) Obrázek 6: Struktura obyvatelstva dle věkových skupin Itálie (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Na daném grafu je uveden podíl jednotlivých věkových skupin na celkovém počtu obyvatel Itálie, je zde zobrazen mírný pokles dětské složky v daném období, v roce 1995 vykazovala 14,77 % z celkové populace, na konci sledovaného období v roce 2011 14,04 %, poklesla také reprodukční složka z původní hodnoty v roce 1995 68,75 % na hodnotu v roce 2011 65,67 %. Jedinou rostoucí složkou je post-reprodukční, která za celé období vzrostla o 3,81 procentního bodu na 20,29 %, což je zároveň ze všech čtyř sledovaných zemí nejvyšší hodnota postreprodukční složky, ale také jedna z nejvyšších z celé Evropy. 80,00% 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Portugalsko podíl jednotlivých věkových skupin na celkovém počtu věk (0-14) věk (15-64) věk (65+) Obrázek 7: Struktura obyvatelstva dle věkových skupin Portugalsko (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) V Portugalsku opět lze sledovat postupný úbytek dětské složky a nárůst složky postreprodukční. Dětská složka z původní hodnoty 17,93 % v roce 1995 klesla na konci 28
sledovaného období na 14,91 %, pokles je tedy výraznější než v předešlém případě Itálie. U reprodukční složky je zaznamenán také pokles, ale výrazně mírnější, v roce 1995 představovala reprodukční složka 67,35 %, zatímco v roce 2011 66,93 %. Opět jedinou rostoucí složkou je složka post-reprodukční, v roce 1995 její hodnota dosahovala 14,73 %, v roce 2011 vzrostla na 19,06 %. 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Řecko podíl jednotlivých věkových skupin na celkovém počtu věk (0-14) věk (15-64) věk (65+) Obrázek 8: Struktura obyvatelstva dle věkových skupin Řecko (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Zastoupení věkových skupin v Řecku se příliš neliší od předchozích dvou zemí. Lze zde pozorovat výraznější úbytek dětské složky než v ostatních případech, v roce 1995 dětská složka představovala 17,57 % z celkové populace, v roce 2011 poklesla na 14,39 %. Postreprodukční složka dosáhla v roce 2011 19,25 %, tedy nárůst o 4,27 procentního bodu od začátku sledovaného období. Reprodukční složka prošla nejmenšími změnami, v roce 2011 bylo v této složce 66,36 % z celkové populace. 29
70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Španělsko podíl jednotlivých věkových skupin na celkovém počtu věk (0-14) věk (15-64) věk (65+) Obrázek 9: Struktura obyvatelstva dle věkových skupin Španělsko (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Poslední sledovanou zemí je Španělsko, které nepřináší výrazné změny oproti ostatním sledovaným státům. Opět můžeme vidět pokles dětské složky v průběhu sledovaného období a nárůst složky post-reprodukční. Ačkoli post-reprodukční složka rostla, ze všech čtyř zemí nejpomaleji a dosahuje v roce 2011 nejnižší hodnoty, konkrétně 17,07 %. Poměr reprodukční složky je také nepatrný, v roce 1995 představovala 67,97 %, poté do roku 2010 nepatrně rostla a v roce 2011 opět poklesla na 67,84 %. Všechny čtyři zkoumané země vyznačují rysy regresivního typu věkové struktury, kde dětská složka nedosahuje zastoupení složky post-reprodukční. Tento typ je typicky pro země západní Evropy. 4.4.2. Index stáří Pro charakterizování populace dle věku bude uveden také index stáří, který nám udává počet obyvatel starší věkové skupiny (65+), který připadá na sto dětí (do 15 let). Pokud je výsledek indexu nižší než sto, je podíl dětské složky větší než podíl starších osob a naopak je-li nad sto, je podíl starších osob vyšší než dětí. Tabulka 1: Index stáří (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Itálie 111,6 115,5 118,7 121,5 124,1 126,6 129,5 131,4 133,8 135,9 137,8 139,9 141,7 142,8 143,4 144 144,5 Portugalsko 82,2 85,8 89,2 92,7 95,9 98,8 102,2 104,2 105,5 106,8 108,7 110,1 111,7 113,6 115,5 117,6 127,9 Řecko 85,3 88,8 92,8 97 101,3 106 111,2 116,1 119,8 123,2 125,6 129,3 129,9 130,6 130,3 131,9 133,8 Španělsko 89,3 94,5 99,5 104,3 108,7 112,4 115,1 116,6 116,5 116,1 115,8 115,3 114,7 113,6 112,8 112,7 113,1 Itálie v případě indexu stáří dosáhla nejhorších výsledků, již od prvního sledovaného roku (1995) byl podíl post-reprodukční složky vyšší než podíl složky dětské, index v dalších letech 30
nadále rostl, v roce 2011 pak ze všech zemí dosáhl nejvyšší hodnoty. U ostatních zemí alespoň z počátku převažovala dětská složka, v Portugalsku ke zlomu došlo v roce 2001, v Řecku v roce 1999 a ve Španělsku index stáří přesáhl 100 již v roce 1998. 4.5. Porodnost a plodnost 4.5.1. Hrubá míra porodnosti Prvním z ukazatelů porodnosti bude popsána hrubá míra porodnosti (dále hmp), tedy poměr počtu živě narozených a středního stavu obyvatelstva. Hrubá míra porodnosti ( ) 12,00 11,50 11,00 10,50 10,00 9,50 9,00 8,50 8,00 Řecko Španělsko Itálie Portugalsko Obrázek 10: Hrubá míra porodnosti (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Z grafu hrubé míry porodnosti na první pohled zaujmou Portugalsko a Španělsko. Portugalsko svými vysokými hodnotami na počátku sledovaného období a postupným klesáním, nejvyšší hodnoty hmp dosáhlo v roce 2000, kdy se narodilo 120 008 živých dětí a hmp byla rovna 11,74, poté již můžeme sledovat postupný úbytek, minima dosáhlo v posledním sledovaném roce, tedy 2011 a to 9,17 s 98 856 živě narozenými dětmi. U Španělska se zdá vývoj opačný, z počátku jsou hodnoty nízké, nejnižších hodnot dosáhlo v letech 1996 a 1998 a to 9,19, poté od roku 1999 se hmp postupně zvyšovala a maxima bylo dosaženo v roce 2008 11,38, od roku 2009 však opět sledujeme postupný pokles. Nejstabilnější hodnoty hmp má po celé sledované období Itálie, hodnoty ani v jednom roce nepřesáhnou 10, v roce 2011 je hodnota nejnižší a to pouze 9. Ze všech 4 zemí má Itálie nejnižší hrubou míru porodnosti. Poslední zkoumanou zemí je Řecko, z počátku dosahuje podobných hodnot jako Itálie, od roku 2006 můžeme pozorovat nárůst a nejvyšší hmp dosáhlo v roce 2008 a to hodnoty 31
10,53 se 118 302 živě narozenými, v dalších letech hodnota opět klesala až k poměrně značnému poklesu v roce 2011 na 9,42. Pokud by byly počítány rovnice trendových křivek pro tento ukazatel, vyšly by ve tvaru: - Itálie: y = -0,005t 2 + 0,094t + 9,112; I 2 = 0,544 - Portugalsko: y = -0,012t 2 + 0,096t + 10,95; I 2 = 0,874 - Řecko: y = 0,002t 2 + 0,017t + 9,309; I 2 = 0,460 - Španělsko: y = -0,011t 2 + 0,315t + 8,492; I 2 = 0,834 Trend hrubé míry porodnosti 12,00 11,50 11,00 10,50 10,00 9,50 9,00 8,50 8,00 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Řecko Španělsko Itálie Portugalsko Obrázek 11: Trend hrubé míry porodnosti (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Hodnoty byly vyrovnány polynomem druhého stupně, výsledné křivky lze vidět na obrázku výše. Křivka Řecka má stoupající charakter, je tedy očekáván růst hmp, v roce 2012 by mohla vzrůst na 10,26. U Španělska je v roce 2012 očekávána hodnota 10,59, pokud by se daný trend nezměnil. U Itálie můžeme pozorovat nejmenší výkyvy hodnot, v roce 2012 je předpokládaná hrubá míra porodnosti 9,18, tedy mírný nárůst. Portugalsko má nejvíce klesající trend a očekává nadále pokles na 8,79. 32
4.5.2. Úhrnná plodnost Dalším z popsaných ukazatelů bude úhrnná plodnost, která vyjadřuje průměrný počet dětí, které by se narodily jedné ženě v reprodukčním období (15-49 let) za neměnné plodnosti. počet dětí na 1 ženu 1,60 1,55 1,50 1,45 1,40 1,35 1,30 1,25 1,20 1,15 1,10 1,05 1,00 Úhrnná plodnost Řecko Španělsko Itálie Portugalsko Obrázek 12: Úhrnná plodnost (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Nejvyšších hodnot z daných zemí dosahují Portugalsko a Řecko, Portugalsko v začátku sledovaného období zcela převyšuje ostatní země, v roce 2000 dosahuje maxima v podobě 1,55 dítěte na jednu ženu, poté hodnoty klesají a v roce 2007 má Řecko vyšší hodnotu než Portugalsko a to 1,41 a zachovává si nejvyšší úhrnnou plodnost až do konce sledovaného období. Úhrnná plodnost Itálie a Španělska se pohybuje na podobně úrovni, z počátku nízké hodnoty, které pomalu rostou, nejvyšší jsou pozorovány v roce 2008m ve Španělsku 1,46 a v Itálii 1,42 dětí na jednu ženu. Hodnotou zajišťující udržení početního stavu populace je 2,1 dětí na jednu ženu, ani jedna ze zemí v celém období této hodnoty nedosáhla, můžeme tedy říct, že dochází ke stárnutí daných populací. Opět budou uvedeny rovnice trendových křivek, indexy determinace a předpověď vývoje úhrnné plodnosti při neměnném trendu. - Itálie: y = 0,0001t 2 + 0,014t + 1,165; I 2 = 0,961 - Portugalsko: y = -0,0009t 2 + 0,007t + 1,45; I 2 = 0,653 - Řecko: y = 0,001t 2 0,013t + 1,294; I 2 = 0,802 - Španělsko: y = -0,0005t 2 + 0,027t + 1,099; I 2 = 0,887 33
1,60 Trend úhrnné plodnosti počet dětí na 1 ženu 1,50 1,40 1,30 1,20 1,10 Řecko Španělsko Itálie Portugalsko 1,00 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Obrázek 13: Trend úhrnné plodnosti (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Jak již bylo zmíněno hodnotu zajišťující udržení početního stavu je 2,1 dítěte na 1 ženu. Pokud bychom chtěli zjistit, kdy dané země dosáhnou této hodnoty, bohužel dle daných trendů určitě ne v příštích 10 letech. V roce 2021 je očekávaná úhrnná plodnost: pro Řecko 1,67, pro Španělsko 1,46, pro Itálii 1,61 a pro Portugalsko 0,99. Tedy v Portugalsku je očekáván velký pokles úhrnné plodnosti, pokud nedojde ke změně daného trendu, zatímco v ostatních zemích mírný nárůst. 34
4.5.3. Podíl narozených dětí mimo manželství Dále bude popsán ukazatel podíl živě narozených dětí mimo manželství. (%) 45,0 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 Podíl narozených dětí mimo manželství Řecko Španělsko Itálie Portugalsko Obrázek 14: Podíl narozených dětí mimo manželství (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) Jako první zaujmou pozornost stabilně velmi nízké hodnoty Řecka, maxima bylo dosaženo v posledním sledovaném roce, tedy v roce 2011 a to 7,4 %, což je i tak velmi výrazně nízká hodnota oproti ostatním zemím. Takhle nízký podíl narozených dětí mimo manželství je zajisté způsoben především náboženským vyznáním a tradicemi. Druhou zemí s nejnižším podílem narozených dětí mimo manželství je po celé sledované období Itálie, minimum 7% bylo dosaženo v roce 1997, maximum 23,4 % v roce 2011, poměrně nízké hodnoty budou opět způsobeny velkým počtem nábožensky založené populace. Zbývající země Španělsko a Portugalsko dosahují oproti Řecku a Itálii vysokých hodnot, v Portugalsku v roce 2011 se narodilo 42,8 % dětí mimo manželství, což je skoro polovina všech živě narozených dětí, ve Španělsku ve stejném roce pak 37,4 %. Velký podíl na stále rostoucích hodnotách tohoto ukazatele má klesající sňatečnost, která bude popsána níže, ale také rostoucí nezávislost žen a klesající význam náboženství. 35
4.6. Potratovost 4.6.1. Index potratovosti Jako první bude uveden ukazatel index potratovosti, tedy poměr potu potratů a živě narozených dětí. Pro Portugalsko nebude následující ukazatel, ale ani další ukazatele týkající se potratovosti, počítán, jelikož umělé přerušení těhotenství bylo do roku 2010 v této zemi zakázáno a tak chybí údaje. Tabulka 2: Index potratovosti (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Itálie 13,33 12,45 12,6 11,73 11,75 17,45 21,73 15,62 15,11 x x x x x x Řecko 13,58 14,06 13,43 14,74 15,36 16,03 17,24 18,46 18,11 18,75 19,72 21,11 22,83 22,34 22,58 Španělsko 26,07 26,31 26,23 25,97 25,82 25,54 24,67 24,35 22,81 24,38 23,33 22,46 22,19 20,62 20,18 Z tabulky indexu potratovosti lze vyčíst, že Itálie má dlouhodobě nejvíce potratů, maxima bylo dosaženo v roce 1996 s hodnotou 26,31, tedy že na 100 narozených připadalo 26,31 potratů, potratovost má ovšem v této zemi klesající tendenci, v roce 2011 připadalo již 20,18 potratů na 100 narozených. Na druhém místě s nejvíce potraty je Španělsko, kde naopak můžeme sledovat stoupající tendenci, v roce 1995 byl index potratovosti 13,58 tedy nejnižší, v roce 2011 naopak nejvyšší a to 22,58. Řecko po celou dobu, po kterou byly dostupné údaje, vykazuje nejméně potratů z daných států. 36
4.6.2. Obecná míra potratovosti Dalším ukazatelem je obecná míra potratovosti, tedy počet potratů na 1000 žen v reprodukčním věku (15-49 let). Tento ukazatel můžeme vidět zobrazený na grafu níže. 12,00 Obecná míra potratovosti 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0,00 Řecko Španělsko Itálie Obrázek 15: Obecná míra potratovosti (Zdroj dat: Eurostat, vlastní zpracování) V případě Řecka bohužel od roku 2004 nejsou dostupné údaje o potratech, maxima bylo dosaženo v roce 2001 s 8,16. Ve Španělsku můžeme pozorovat rostoucí tendenci především od roku 2007, kdy se hodnoty pohybují okolo 10. Itálie celkově za dané období dosáhla nejhorších hodnot, z počátku má rozhodně nejvyšší míru potratovosti, a to hodnoty okolo 10, v posledních třech letech ji předběhlo Španělsko a hodnoty se tak o něco snížily (pod 9 ). Rovnice trendu obecné míry potratovosti a indexy determinace jsou následující: - Itálie: y = -0,015t 2 + 0,144t + 9,488; I 2 = 0,843 - Řecko: y = 0,004t 2 + 0,192t + 4,493; I 2 = 0,287 - Španělsko: y = 0,008t 2 + 0,281t + 4,241; I 2 = 0,972 37