analýza regionálních rozdílů a jejich vývoje v čase Tomáš Kostelecký, Jana Vobecká tomas.kostelecky@soc.cas.cz jana.vobecka@soc.cas.cz Oddělení lokální a regionální studia, tým socioekonomie bydlení
Struktura prezentace Souvisí bydlení a demografické chování? Vybrané rysy demografického chování a indikátory k jejich měření Souvislosti mezi vývojem ukazatelů dostupnosti bydlení, makroekonomických indikátorů a ukazatelů porodnosti na úrovni celé České republiky Regionální rozdíly ukazatelů porodnosti a jejich vývoj v čase Souvisí regionální rozdíly v porodnosti s regionálními rozdíly v dostupností bydlení? 2
Souvisí bydlení a demografické chování? Čtyři teoreticky možné odpovědi: Bydlení Demografické chování Bydlení Demografické chování Bydlení Demografické chování Bydlení Demografické chování 3
Jaké aspekty demografického chování souvisí s bydlením? Sňatečnost Porodnost Rozvodovost Bydlení Potratovost Úmrtnost Nemocnost 4
Ovlivňuje dostupnost bydlení porodnost? Sňatečnost Dostupnost bydlení Porodnost 5
Jaké faktory ovlivňují porodnost? Ekonomická situace Náboženské vyznání Míra urbanizace Dostupnost bydlení Porodnost Vzdělání žen Formy partnerského soužit ití Věková struktura žen 6
Definice ukazatelů porodnosti Hrubá míra porodnosti (hmp) -počet živě narozených dětí na 1000 obyvatel k 1.7. v daném roce (tzv. střední stav) Míra plodnosti dle věku (fx) -poměr počtu živě narozených dětí ženám ve věku x (resp. v dané pěti či desetileté věkové skupině) ke střednímu stavu žen ve věku x (věkové skupině). Úhrnná plodnost (úp) -součet měr plodnosti podle věku vyjadřující intenzitu plodnosti dané populace v daném časovém období (obvykle kalendářní rok). Udává počet dětí, které by se narodily jedné ženě během reprodukčního období, kdyby se hodnoty míry plodnosti dle věku neměnily zhruba 35 let. 7
Definice ukazatelů porodnosti Konečná plodnost -součet měr plodnosti podle věku (fx) jedné generace (např. plodnost žen narozených v roce 1938) Specifická plodnost plodnost specifické skupiny žen (např. plodnost vysokoškolsky vzdělaných žen) Průměrný věk matky při porodu Průměrný věk matky při prvním porodu 8
Vývoj úhrnné plodnosti a vybraných makro ukazatelů 3,00 2,00 1,00 0,00-1,00 Úhrnná plodnost -2,00 Míra nezam. Růst HDP -3,00 Dokončené byty Price-to-income -4,00 Procento bonitních 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 9
Vývoj míry plodnosti dle věku, 1998-2007 2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 0,800 0,600 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 0,400 0,200 0,000 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 10
Souvislost úhrnné plodnosti a makroekonomické situace 0,50 A 2007 0,00 TFR A 2006 A 2005-0,50 A 2004 2002 A A 2003-1,00 2001 2000 AA 0,00000 1,00000 2,00000 REGR factor score 1 for analysis 1 11
Úhrnná plodnost, kraje, 1998-2007 1,6 % 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 PH STC JC PLZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 12
Věk při narození 1. dítěte, kraje 1998-2007 30 let 29 28 27 26 25 24 23 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 PH STC JC PLZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 13
Míry plodnosti dle věku, vybrané kraje, 1998-2007 Ústecký kraj 2,000 Praha 2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 0,800 0,600 0,400 0,200 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 0,800 0,600 0,400 0,200 0,000 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 0,000 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 14
Míra nezaměstnanosti, kraje, 1998-2007 16 % 14 12 10 8 6 4 2 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 PH STC JC PLZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 15
Průměrná mzda zaměstnanců, kraje, 2000-2007 35000 Kč 30000 25000 20000 15000 10000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 PH STC JC PLZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 16
Podíl věřících žen podle věku a krajů, 2001 90 % 80 70 60 50 40 30 20 10 0-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-49 50-59 60-69 70-79 80+ PH STC JC PLZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 17
Finanční dostupnost vlastnického bydlení (2000 2006) Price to income index (vážený průměr ukazatele - 60 typů zkoumaných domácností) 9,00 8,91 8,76 8,37 8,00 8,00 7,00 6,65 6,63 7,23 Souhrnný index P/I 6,00 5,00 4,00 4,51 5,32 4,77 3,98 3,61 3,58 3,00 2,97 2,60 2,00 1,00 2,08 1,90 1,99 2,00 1,57 1,65 1,37 1,34 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 PRA ST C JC PZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 18
Podíl dospělých žen s maturitou, kraje, 2001 2006 70 % 65 60 55 50 45 40 35 30 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 PH STC JC PLZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 19
Podíl nemanželských dětí, kraje 1998-2007 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 % 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 PH STC JC PLZ KV UL LI HK PA VYS JM OL ZL MS 20
Regionální rozdíly plodnosti a dostupnost bydlení Metodika analýzy: regresní analýza (backward regression) Vysvětlované (závisle) proměnné» úhrnná plodnost» věk při narození 1. dítěte» míry plodnosti ve věku 20-24, 25-29 a 30-34 let Nezávisle proměnné» míra zatížení náklady na bydlení (v tržním nájemním sektoru)» podíl bonitních domácností (pro hypotéku na pořízení bytu) Kontrolní proměnné» ekonomická situace (nezaměstnanost, mzdy)» religiozita (podíl věřících)» míra urbanizace (podíl městského obyvatelstva)» vzdělání žen (podíl středoškolaček, vysokoškolaček, doba studia) 21
Vysvětlení mezikrajských rozdílů v úhrnné plodnosti Model 1 5 (Constant) NEZAM MZ BON MZDPRU IVZD25_29Z TOWNCITYR RELIG25_29Z (Constant) IVZD25_29Z TOWNCITYR RELIG25_29Z a. Dependent Variable: TFR Adjusted R Square = 0,865 Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 2,207,392 5,632,001 -,001,003 -,093 -,392,709,276 3,618 -,001,005 -,105 -,131,900,024 40,948,000,002,077,161,877,069 14,502-2,1E-006,000 -,109 -,245,814,080 12,473 -,086,040 -,741-2,155,075,133 7,519,001,001,420 1,545,173,213 4,704 -,001,001 -,266-1,165,288,302 3,312 2,373,166 14,323,000 Collinearity Statistics -,103,014 -,885-7,087,000,665 1,504,001,000,371 3,003,013,679 1,473 -,001,000 -,257-2,184,054,750 1,334 22
Vysvětlení rozdílů ve věku matky u 1. dítěte Model 1 5 (Constant) NEZAM MZ BON MZDPRU IVZD25_29Z TOWNCITYR RELIG25_29Z (Constant) MZ MZDPRU IVZD25_29Z a. Dependent Variable: agemoth1 Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 12,543 3,062 4,096,006 -,024,024 -,099-1,001,355,276 3,618,034,037,309,928,389,024 40,948,004,013,059,299,775,069 14,502,000,000,435 2,366,056,080 12,473,760,311,349 2,440,050,133 7,519 -,003,006 -,055 -,489,642,213 4,704,004,006,072,764,474,302 3,312 11,694 2,241 5,217,000 Collinearity Statistics,037,010,342 3,572,005,254 3,941,000,000,348 4,950,001,471 2,124,854,205,392 4,172,002,264 3,783 Adjusted R Square = 0,970 23
Vysvětlení rozdílů v plodnosti ve věku 20-24 let Model 1 5 (Constant) NEZAM MZ BON MZDPRU IVZD25_29Z TOWNCITYR RELIG25_29Z (Constant) MZ MZDPRU IVZD25_29Z a. Dependent Variable: FR20_24 Adjusted R Square = 0,959 Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1,224,260 4,712,003,001,002,048,367,726,276 3,618 -,004,003 -,518-1,187,280,024 40,948,000,001 -,069 -,266,799,069 14,502-1,6E-006,000 -,068 -,284,786,080 12,473 -,063,026 -,445-2,378,055,133 7,519,000,000 -,053 -,355,735,213 4,704,000,000,044,357,733,302 3,312 1,158,169 6,851,000 Collinearity Statistics -,003,001 -,462-4,135,002,254 3,941-5,0E-006,000 -,212-2,585,027,471 2,124 -,055,015 -,390-3,565,005,264 3,783 24
Vysvětlení rozdílů v plodnosti ve věku 25-29 let Model 1 7 (Constant) NEZAM MZ BON MZDPRU IVZD25_29Z TOWNCITYR RELIG25_29Z (Constant) TOWNCITYR a. Dependent Variable: FR25_29 Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF,114,258,443,674 -,003,002 -,483-1,397,212,276 3,618 -,004,003-1,404-1,207,273,024 40,948 -,001,001 -,548 -,791,459,069 14,502 7,13E-009,000,001,001,999,080 12,473,044,026,832 1,669,146,133 7,519 -,001,000 -,436-1,105,311,213 4,704,000,000 -,078 -,234,822,302 3,312,519,013 40,576,000 Collinearity Statistics -,001,000 -,796-4,563,001 1,000 1,000 Adjusted R Square = 0,604 25
Vysvětlení rozdílů v plodnosti ve věku 30-34 let Model 1 5 (Constant) NEZAM MZ BON MZDPRU IVZD25_29Z TOWNCITYR RELIG25_29Z (Constant) MZ BON IVZD25_29Z a. Dependent Variable: FR30_34 Adjusted R Square = 0,948 Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF,296,144 2,059,085 -,002,001 -,190-1,703,139,276 3,618,005,002 1,131 3,016,024,024 40,948,001,001,515 2,310,060,069 14,502 1,71E-006,000,113,545,605,080 12,473 -,023,015 -,255-1,588,163,133 7,519,000,000,162 1,278,248,213 4,704,000,000 -,064 -,596,573,302 3,312,423,124 3,406,007 Collinearity Statistics,008,001 1,758 11,196,000,162 6,156,002,000,817 8,663,000,451 2,219 -,040,012 -,441-3,484,006,250 4,003 26
Vysvětlení rozdílů v úhrnné plodnosti 2001-2007 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Podíl bonitních + ++ + + + ++ Míra zatížení Vzdělání Nezaměstnanost Adj. R Square 0,401 0,497 0,491 0,295 0,197 0,267 0,518 27
Vysvětlení rozdílů ve věku matky (1. dítě), 2001-2007 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Podíl bonitních + Míra zatížení ++ + Vzdělání + ++ ++ ++ ++ ++ Nezaměstnanost Adj. R Square 0,917 0,928 0,881 0,912 0,920 0,926 0,866 28
Závěry Dostupnost bydlení a porodnost spolu na regionální úrovni souvisejí Dostupnost bydlení není jediným faktorem ovlivňujícím porodnost v regionech, ale je faktorem nezanedbatelným (nejdůležitějším faktorem vůbec je zřejmě vzdělání žen) Dostupnost bydlení neovlivňuje tolik celkový počet dětí (úhrnnou plodnost), ale podstatně ovlivňuje časování porodů (věk matky při narození 1. dítěte, plodnost ve věkové skupině 20-24 let ). Špatná finanční dostupnost bydlení zřejmě přispívá k odkládání narození dětí do vyššího věku, a tím v některých případech i ke snížení celkového počtu dětí v rodině. Logika vztahů mezi dostupností bydlení a porodností se v čase příliš nemění. 29
Děkujeme za pozornost. Oddělení lokální a regionální studia, tým socioekonomie bydlení