POPULAČNÍ VÝVOJ MIKROREGIONU PORTA

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ FAKULTA REGIONÁLNÍHO ROZVOJE A MEZINÁRODNÍCH STUDIÍ

POPULAČNÍ VÝVOJ MIKROREGIONU PORTA Diplomová práce

Vedoucí práce:

Vypracovala:

prof. Ing. Milan Palát, CSc.

Bc. Lucie Sýsová

Brno 2013

PROHLÁŠENÍ Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma „Populační vývoj mikroregionu PORTA“ vypracovala samostatně pod odborným vedením prof. Ing. Milana Paláta, CSc. a použila pramenů, které jsou uvedeny v seznamu použité literatury. Souhlasím, aby moje diplomová práce byla zveřejněna v souladu s § 47b Zákona č. 111/1998 Sb., o vysokých školách, také uložena v knihovně Mendelovy univerzity v Brně a také zpřístupněna ke studijním účelům ve shodě s Vyhláškou rektora Mendelovy univerzity v Brně o archivaci elektronické podoby závěrečných prací. Autorka kvalifikační práce se dále zavazuje, že před sepsáním licenční smlouvy o využití autorských práv díla s jinou osobou (subjektem) si vyžádá písemné stanovisko Mendelovy univerzity v Brně o tom, že předmětná licenční smlouva není v rozporu s oprávněnými zájmy univerzity a zavazuje se uhradit případný příspěvek na úhradu nákladů spojených se vznikem díla dle řádné kalkulace.

V Brně dne 17. 5. 2013 ……………………………………

podpis

PODĚKOVÁNÍ Touto cestou bych ráda poděkovala panu prof. Ing. Milanu Palátovi, CSc. za odborné vedení, cenné rady a připomínky, které mi poskytl při zpracování této diplomové práce. Dále bych chtěla poděkovat mé rodině za podporu a také mým nejbližším kamarádům, jmenovitě především Petru Wechovi a Ing. Vladimíru Bučkovi.

ABSTRAKT Předmětem diplomové práce je problematika demografického vývoje v dobrovolném svazku obcí mikroregionu PORTA v letech 2000-2011. Vybrané demografické charakteristiky jsou zhodnoceny a je provedeno jejich srovnání s nadřazenými územními celky – okresem Brno-venkov a Jihomoravským krajem. Pomocí metody vyrovnání časových řad matematickou funkcí je predikován vývoj sledovaných ukazatelů do roku 2013. Jednotlivé obce jsou dále podrobeny komparaci pomocí metody kompozitních indikátorů k počátku a ke konci sledovaného období.

V této koncepci se diplomová práce zaměřuje především na ukazatele demografické statiky – struktura obyvatelstva - a demografické dynamiky - úmrtnost, porodnost, potratovost, sňatečnost, rozvodovost, přirozená reprodukce, migrace. Na základě zjištěných poznatků hodnotí úroveň mikroregionu PORTA z hlediska lidských zdrojů.

Klíčová slova: demografická statika, demografická dynamika, mikroregion PORTA

ABSTRACT The theme of this thesis is the demographic development in voluntary associations of microregion PORTA in the years 2000-2011 . Selected demographic characteristics are evaluated and their comparison is made with superior territorial units - District Brno - Country and the South Moravian Region. Using of the suitable method of equation of the time lines trend is predicted development of indicators by 2013. Individual municipalities are further subjected to a comparison with the method of composite indicators at the beginning and the end of the time series. This concept focuses on indicators of demographic statics - population structure and demographic dynamics - mortality, fertility, abortion rate, marriage rate, divorce rate, natural reproduction and migration. Based on the findings and assess the level of micro-region PORTA terms of human resources .

Key words: demographic statics, demographic dynamics, microregion PORTA

OBSAH 1

Úvod .......................................................................................................................................8

2

Cíl práce .................................................................................................................................9

3

Literární přehled ...................................................................................................................10 3.1

Vymezení demografie ................................................................................................. 10

3.2

Prameny demografických dat ...................................................................................... 11

3.2.1

Sčítání lidu .......................................................................................................... 11

3.2.2

Evidence přirozené měny .................................................................................... 12

3.2.3

Běžná evidence migrací ...................................................................................... 13

3.2.4

Populační registr.................................................................................................. 13

3.2.5

Zvláštní šetření (mikrocensy) .............................................................................. 13

3.3

Demografické ukazatele .............................................................................................. 14

3.3.1

Poměrná čísla extenzitní (ukazatele) ................................................................... 14

3.3.2

Poměrná čísla intenzitní (míry, kvocienty) ......................................................... 14

3.3.3

Poměrná čísla srovnávací (indexy) ..................................................................... 15

3.4

Analýza struktury obyvatelstva ................................................................................... 15

3.4.1

Struktura podle věku ........................................................................................... 15

3.4.2

Struktura podle pohlaví ....................................................................................... 16

3.5

Analýza demografické dynamiky ............................................................................... 17

3.5.1

Úmrtnost.............................................................................................................. 17

3.5.2

Plodnost ............................................................................................................... 18

3.5.3

Potratovost .......................................................................................................... 18

3.5.4

Sňatečnost ........................................................................................................... 19

3.5.5

Rozvodovost........................................................................................................ 20

3.5.6

Přirozená reprodukce .......................................................................................... 21

3.5.7

Migrace ............................................................................................................... 21

3.6

Analýza časových řad ................................................................................................. 22

3.6.1

Pojem a základní klasifikace ............................................................................... 22

3.6.2

Přístupy k modelování časových řad................................................................... 23

3.6.3

Analýza trendu časové řady ................................................................................ 25

3.6.4

Metody odhadu parametrů trendových funkcí .................................................... 25

3.6.5

Volba vhodného modelu trendu .......................................................................... 27

3.7

Metoda kompozitních indikátorů ................................................................................ 28

3.8

Mikroregion ................................................................................................................ 30

3.8.1

Vymezení pojmu mikroregion ............................................................................ 31

3.8.2

Právní možnosti vzájemné spolupráce obcí ........................................................ 32

4

Materiál a metodika..............................................................................................................33

5

Vlastní práce a diskuze.........................................................................................................35 5.1

Charakteristika mikroregionu PORTA........................................................................ 35

5.1.1

Všeobecné informace o vzniku mikroregionu PORTA ...................................... 35

5.1.2

Stručná charakteristika mikroregionu PORTA ................................................... 35

5.2

Demografická statika .................................................................................................. 38

5.2.1

Struktura dle pohlaví ........................................................................................... 38

5.2.2

Struktura dle věku ............................................................................................... 46

5.3

Demografická dynamika ............................................................................................. 57

5.3.1

Úmrtnost.............................................................................................................. 57

5.3.2

Plodnost ............................................................................................................... 60

5.3.3

Potratovost .......................................................................................................... 62

5.3.4

Sňatečnost ........................................................................................................... 65

5.3.5

Rozvodovost........................................................................................................ 67

5.3.6

Přirozená reprodukce .......................................................................................... 68

5.3.7

Migrace ............................................................................................................... 70

5.4

Hodnocení demografického vývoje obcí pomocí metody kompozitních indikátorů .. 75

6

Závěr ....................................................................................................................................79

7

Seznam použité literatury a zdrojů .......................................................................................82

8

Seznam tabulek ....................................................................................................................85

9

Seznam obrázků ...................................................................................................................86

10 Seznam příloh ......................................................................................................................88

1 ÚVOD Demografie, jako interdisciplinární věda, má široké uplatnění v různých oblastech a nelze popřít její vzrůstající význam v posledních letech. Lidské zdroje jsou především ve vyspělých zemích klíčovým faktorem určující úspěšný vývoj a růst regionů a demografická situace ovlivňuje elementární prvky fungování státu. ČR prochází od 90. let postupnými, avšak výraznými změnami, které jsou analogií vyspělých zemí Evropy a regiony musí čelit problémům, které tyto změny a jejich důsledky vyvolávají. Územní jednotky se neustále vyvíjí a mění a to na všech úrovních. Jednotlivé regiony mají své osobité a jedinečné prvky, jež je odlišují od ostatních jednotek a činí je tak originálními. Na tuto originalitu je však nutné adekvátně reagovat a to především z hlediska regionálního rozvoje a plánování. Základní trendy v oblasti populačního vývoje zhoršují možnosti a řešení pro zajištění kvalitních, kapacitně dostačujících a udržitelných veřejných služeb a mění tak primární požadavky regionů. Zde vyvstává otázka pro strategickou a řídící úroveň regionů, jak správně nastavit priority a cíle a přizpůsobit své plány tak, aby zohledňovaly neustálý vývoj populace. V regionální struktuře ČR zaujímají poměrně významné postavení místní správy sdružené do mikroregionů. Před vstupem do EU intenzita zakládání mikroregionů vzrostla jako reakce na možnosti získání finančních prostředků ze strukturálních fondů prostřednictvím spolupráce a projektů. V současnosti je do činnosti mikroregionů zapojeno cca 86 % obcí a pokrývají většinu území ČR. I přes tyto pozitivní snahy takto vzniklé spolupráce obcí zůstává otázkou, kolik z těchto svazků jsou aktivními, prosperujícími a do jaké míry se zainteresované obce snaží vyvolávat impulsy regionálního rozvoje. Pro koordinovanou činnost mikroregionů je třeba vycházet ze znalosti daného území a zhodnocení analytických dat, z nichž je třeba získat maximum informací. Právě zde své místo zaujímá také obyvatelstvo a demografické charakteristiky, které naznačují příležitosti/hrozby, slabé/silné stránky, problémové oblasti a z toho vyplývající směry intervencí. Datová základna slouží jako základní prvek pro předpoklad efektivního fungování mikroregionů, jimiž jsou vhodné strategie a plánovací nástroje. Strategické rozvojové dokumenty jsou pomyslným spojovacím článkem a současně i nástrojem pro komunikaci účastníků rozvoje na horizontální i vertikální úrovni. Absence strategického dokumentu lze označit za bariéru a překážku rozvoje území a tvorby jednotlivých projektů. 8

2 CÍL PRÁCE Hlavním cílem předkládané diplomové práce je demografická analýza a evaluace mikroregionu PORTA v letech 2000-2011. Elementárními prvky analýzy jsou demografická statika – počet obyvatel, struktura obyvatel dle pohlaví, struktura obyvatel dle věku – a demografická dynamika – úmrtnost, porodnost, potratovost, sňatečnost, rozvodovost, přirozená reprodukce, migrace. Mezi jednotlivé dílčí cíle diplomové práce patří: krátkodobá predikce vybraných demografických ukazatelů pro roky 2012 a 2013 pomocí vhodných regresních funkcí, provedení komparace mikroregionu PORTA s nadřazenými územními celky okresem Brno-venkov a Jihomoravským krajem, v jejichž správním obvodu se obce mikroregionu PORTA nacházejí, aplikace metody kompozitních indikátorů k počátku a konci sledované časové řady a vytvoření sestupného pořadí těchto obcí, vypracování stručného přehledného závěru na základě zjištěných poznatků. Diplomová práce přispívá k hlubšímu poznání populačního vývoje zkoumaného území a výsledky analýzy mohou sloužit pro strategickou úroveň plánování mikroregionu. Snaží se poukázat na silné a slabé stránky demografického vývoje a z nich vyplývající příležitosti a hrozby, na něž je třeba adekvátně reagovat.

9

3 LITERÁRNÍ PŘEHLED 3.1 Vymezení demografie Termín demografie se poprvé objevil až v druhé polovině 19. století. Obecně lze demografii definovat jako obor zabývající se popisem lidu, z čehož vychází i samotný název, jež pochází z řeckých slov démos (lid) a graféin (psát, popisovat). Za zakladatele je považován John Graunt (1620-1674), jehož práce se zabývala studiem úmrtnosti a indikovala důležité pravidelnosti platné pro celé soubory (Šotkovský, 1998; Kalibová, 2001). Objektem demografie jsou lidské populace a jejím předmětem jsou demografické procesy. Populaci, z latinského populus (lid), lze chápat ve dvou významech. Jednak obyvatelstvo konkrétního území a jednak jako skupinu osob, v jejímž rámci dochází k reprodukci. Druhé zmíněné vymezení pak lépe odpovídá studiu demografie. Do demografické sféry zájmu jsou zahrnovány i vztahy ovlivňující reprodukci a podmínky, za nichž k reprodukci dochází. Takové systémy pak nazýváme demosociálními systémy a takto vymezeným předmětem svého studia se stává demografie specifickým nezastupitelným oborem (Šotkovský, 1998; Koschin, 2005). Kalibová (Kalibová, 2001) uvádí, že demografii lze vymezit dvojím způsobem: o jako obor, poznávající zákonitosti a obecné pravidelnosti demografické reprodukce a jejich specifické projevy a podmíněnosti u konkrétních populací, kterými jsou: -

biologická podstata demografické reprodukce,

-

ekonomické, sociální a přírodně geografické prostředí,

o jako obor, který zahrnuje do předmětu svého studia nejen proces demografické reprodukce a jeho podmíněnosti, ale i jeho důsledky, které je možno najít v široké oblasti života lidí. Druhá interpretace demografie zdůrazňuje její provázanost s ostatními obory a na základě různých kritérií pak lze odlišit různé demografické subdisciplíny např. historickou demografii, regionální demografii aj. Od demografické reprodukce, resp. demografického vývoje je nutné odlišit populační vývoj. Populační vývoj má obsahově širší vymezení, neboť v sobě zahrnuje i prostorovou mobilitu obyvatelstva, nazývanou také mechanická měna či migrace. 10

3.2 Prameny demografických dat Mezi základní techniky statistických šetření je písemnou formou zpracovávané pozorování, dále rozhovor, výzkum prováděný dotazníkem a zpracovávaní literárních pramenů, dokumentace. V praxi se lze setkat nejčastěji s pěti typy statistického popisu, které následně slouží jako prameny demografických dat:

3.2.1

1)

sčítání lidu (populační census),

2)

běžná evidence přirozené měny včetně některých vybraných jevů,

3)

běžná evidence migrací,

4)

populační, popř. zdravotnický a pracovní registr,

5)

zvláštní šetření tzv. mikrocensy (Šotkovský, 1998).

Sčítání lidu

Patří k nejstarším a nejnáročnějším statistickým akcím. V průběhu vývoje docházelo k podstatným změnám cíle, účelu, rozsahu a metod sčítání lidu. Ve starověku probíhala první sčítání lidu s jasným záměrem k vojenským a daňovým účelům. Období raného a vrcholného středověku (9. - 15. století) nebylo příliš nakloněno soupisům obyvatelstva. Přesto vznikaly městské knihy, z nichž jsou demograficky cenné zejména berní knihy a berní rejstříky (Šotkovský, 1998). Ke zdokonalení soupisů obyvatelstva došlo v období pozdního středověku (16. - 17. století) a přispěl k tomu rozvoj správního aparátu a vymezování konkrétních správních částí. Důležitými prameny pozdního středověku na našem historickém území jsou berní rula (1653-1656), lánské rejstříky (1656-1658), karolínský katastr, tereziánský katastr a josefský katastr. Provedené soupisové akce, které mají alespoň částečně znaky úředního sčítání obyvatelstva, byly provedeny v roce 1702 a při rozsáhleji vedeném sčítání lidu v roce 1754 (Šotkovský, 1998). Od pol. 19. století začíná éra moderního sčítání, ke které významně přispěl belgický statistik A. L. Quetelet svými pokroky v metodice sčítání. Jednotlivé státy se snažily o centralizaci sčítacích akcí a mezinárodní srovnatelnost získaných dat. Dalším pokrokem v metodice bylo od konce 19. století do 2. světové války zavedení mechanického zpracování výsledků pomocí děrnoštítkových strojů. Po druhé světové válce byl rozšířen obsah sčítání, objevila se nová čtecí zařízení a začalo se využívat výpočetní techniky. Byl také založen Mezinárodní statistický úřad, 11

který vydává doporučení a koordinuje jednotnost metodiky provádění sčítání a mezinárodní srovnatelnost výsledků (Kalibová, 2001). Novodobý census je definován OSN jako úplný proces sběru, třídění, ověřování, analyzování a zveřejnění demografických, sociálních a ekonomických dat, zachycující v daném čase všechny osoby ve státě nebo přesně vymezené části státu. První moderní sčítání na celém našem území bylo provedeno v roce 1857, nicméně až po sčítání v roce 1869 byla zahájená cela řada pravidelných moderních sčítání (1880, 1890, 1900, 1910). V meziválečném období byla pod organizačním vedením A. Boháče provedena sčítání na území Československa a to v letech 1921 a 1930. Státní úřad statistiky a národní výbory zajišťovaly následující sčítání v letech 1950 a 1961. Pod odborným dohledem Federálního statistického úřadu v součinnosti s Českým statistickým úřadem a Slovenským statistickým úřadem bylo provedeno sčítání v letech 1970, 1980 a 1991 a údaje byly zpracovány dle tehdejšího platného územního a správního členění (Šotkovský, 1998). Poslední census proběhl v březnu roku 2011. Přípravu, organizaci, samotné provedení sčítání, zpracování a zpřístupnění jeho výsledků zajišťoval na základě Zákona č. 296/2009 Sb. o sčítání lidu, domů a bytů v roce 2011, Český statistický úřad. Toto sčítání přineslo celou řadu novinek, které souvisely nejen s rozvojem informačních technologií, ale také se zkušenostmi z předchozích sčítání.

3.2.2

Evidence přirozené měny

Termín přirozená měna souvisí s procesy rození a vymírání lidských populací, v širším pojetí zahrnují sňatečnost, rozvodovost, potratovost a nemocnost (Kalibová, 2001). Sběr dat zajišťuje síť matričních oddělení při městských či obecních úřadech, přičemž některá sídla matričního obvodu plní funkci pověřené obecního úřadu. Matriky (registrační knihy) slouží k provádění zápisů jednotlivých událostí v chronologickém pořadí za přesně definované územní jednotky. Vrchním kontrolním orgánem v této oblasti je Ministerstvo vnitra ČR a zákon ukládá každému občanovi našeho státu povinnost ohlásit sledované demografické události určeným úřadům. Tyto data jsou dále v pravidelných časových intervalech předávána ke zpracování Českému statistickému úřadu a poskytují informační databázi pramenným dílům České statistiky (Šotkovský, 1998).

12

3.2.3

Běžná evidence migrací

Migrace je mechanická měna definována jako změna trvalého pobytu za hranice určité administrativní jednotky, zpravidla obce (Kalibová, 2001). Je vedena na základě Hlášení o stěhování na území České republiky na místech: o ohlašoven pobytu pro případy stěhování občanů z obce do obce na území ČR nebo přistěhování občanů ČR z ciziny, o okresních orgánů cizinecké policie pro případy vnitřního i zahraničního stěhování cizinců a osob bez státního občanství, o orgánů správní služby policie pro případy vystěhování občanů ČR do ciziny (Šotkovský, 1998). Tyto zpravodajské jednotky dále zasílají shromážděná data městské či vyšší úrovni statistické správy a jsou publikovány spolu s daty o evidenci přirozené měny v Pohybech obyvatelstva.

3.2.4

Populační registr

Jeho podstatou je průběžné doplňování demografických informací. U každého narozeného občana je zaveden registrační lístek, do nějž jsou zachycovány další významné demografické jevy v jeho životě (Kalibová, 2001).

3.2.5

Zvláštní šetření (mikrocensy)

Zaměřují svou pozornost na účelově vybrané poznatky za dobrovolné účasti dotazovaných. Cílem je získat reprezentativní údaje zejména o osobách bytové domácnosti, údaje o příjmech domácností a další doplňkové informace z oblasti životní úrovně. Výběrová šetření jsou u statistických institucí rozvinutějších států běžná (Kalibová, 2001).

13

3.3 Demografické ukazatele Jedním z primárních kroků demografické analýzy je třeba získat základní data, jež jsou výsledkem statistických šetření. Takto zjištěné absolutní počty sledovaných jedinců a demografických událostí slouží jako výchozí údaje a je vhodné je dát do vzájemných souvislostí a převést na analytická data tzn. poměrná neboli relativní čísla (Siegel, Swanson, 2004). Dle způsobu výpočtu se analytická data většinou rozlišují na tři skupiny: 1) ukazatele - poměrná čísla extenzitní, 2) míry, kvocienty – poměrná čísla intenzitní, 3) indexy – poměrná čísla srovnávací (Klufová, Poláková, 2010). Vedle tohoto základního členění lze ukazatele rozlišovat i dle jiných hledisek např. zda se týkají celé populace (obecné) či jen její části (specifické), zda jsou vypočteny na základě úplných dat (definitivní) či nedostatečně zkontrolovaných dat (předběžné) apod. (Klufová, Poláková, 2004).

3.3.1

Poměrná čísla extenzitní (ukazatele)

Vyjadřují určitou proporci či podíl vyjádřený často procentem a určují tak strukturu daného celku. Charakteristické pro ukazatele jsou stejnorodé údaje, stejný časový okamžik a shodné prostorové vymezení (Šotkovský, 1998).

3.3.2

Poměrná čísla intenzitní (míry, kvocienty)

Pokud tento typ relativních čísel obsahuje ve jmenovateli nositele událostí či jevů, pak jsou označovány jako míry. Počet jednotek je zde udáván ke středu sledovaného intervalu či k průměru z počátečního a koncového stavu (tzv. střední stav obyvatel). Dále rozeznáváme tři druhy měr z hlediska typu nositelů událostí ve jmenovateli. U prvního druhu je nositelem ta část populace, u níž může k události dojit. Druhou a třetí kategorií jsou tzv. redukované míry a u populace uvedené ve jmenovateli může či nemusí ke sledované události dojít. Pak redukujeme vzhledem k rodinnému stavu či vzhledem k délce trvání (Kalibová, 2001).

14

Do poměrných čísel intenzitních se řadí i kvocienty, u kterých jsou jednotky ve jmenovateli vymezeny přímo jako exponovaný soubor, u kterého tyto jevy mohou nastat. Počet jednotek je udáván k počátku sledovaného období. Kvocienty svým charakterem

vyjadřují

pravděpodobnostní

souvislost

(Kalibová,

2001;

Šotkovský, 1998).

3.3.3

Poměrná čísla srovnávací (indexy)

Využití indexů spočítá v charakteristice různých vývojových trendů. Vznikají podílem dvou absolutních čísel stejnorodých či různorodých, které mají odlišné časové či prostorové charakteristiky (Kalibová, 2001).

3.4 Analýza struktury obyvatelstva Struktura populace se zaměřuje na okamžikový stav populace a je často také nazývána demografickou statikou. Stav populace lze zkoumat z různých hledisek, tato diplomová práce se bude věnovat demograficky nejzajímavějším strukturám dle pohlaví a věku a dále struktuře dle ekonomické produktivity. Nutno říci, že současná struktura populace významně ovlivňuje formování budoucích demografických procesů a je důležité výsledky zohlednit při populačním plánování a prognózách (Mládek, 1992).

3.4.1

Struktura podle věku

Populaci dle schopnosti reprodukce rozdělujeme do tří základních skupin, obvykle značených římskými číslicemi: o I. biologická generace (dětská) 0 – 14 let, o II. biologická generace (rodičovská) 15 – 49 let, o III. biologická generace (prarodičovská) 50 a více let. Švédský

demograf

Axel

Gustaf

Sundbarg

učinil

důležitý

poznatek,

že II. biologická generace tvoří v každé populaci zhruba 50 % a dle toho stanovil tři typy populací s rozdělením na progresivní, stacionární a regresivní. Progresivní typ je charakteristický převahou I. biologické generace nad III., počet narozených roste a je typický pro rozvojové země. Pokud je podíl I. a III. biologické generace přibližně stejný, hovoříme o stacionárním rozdělení populace, kde je stabilní počet narozených i zemřelých a jsou to populace stagnující. Většina evropských populací však patří 15

k regresivnímu typu, kde převažuje III. biologická generace nad I. biologickou generací. Umírá tedy více osob, než se narodí dětí a tyto populace jsou spojené s problematikou stárnutí obyvatel (Klufová, Poláková, 2010). Pro grafické vyjádření věkové struktury se používají dva základní způsoby – věková pyramida a strom života. Věková pyramida využívá dvojitý histogram, kde se na svislou osu vynáší věk a na vodorovnou osu zastoupení příslušné věkové skupiny v absolutních či relativních údajích. Strom života představuje obdobné uspořádání s využitím dvojitého polygonu (Koschin, 2005). Kalibová (Kalibová, 2001) dodává, že věkové struktury nejsou výsledkem pouze porodnosti a úmrtnosti, ale v současnosti stále větší význam mají procesy migrace, které ovlivňují zastoupení především reprodukční složky v populaci. Pokud reprodukční složka dosahuje vyššího zastoupení než 50 %, hovoříme o akcesivním typu populace, jež nacházíme u imigračních oblastí. Opakem je recesivní typ populace se zastoupením méně než 50 % reprodukční složky. U věkové struktury obyvatel určenou kritérii ekonomické aktivity, se obvykle lze setkat s následujícím dělením: o osoby v předproduktivním »» věku 0 – 14 dokončených let,

o osoby v produktivním věku »» 15 – 64 dokončených let, o osoby v poproduktivním věku »» 65 a více dokončených let (Šotkovský, 1998).

3.4.2

Struktura podle pohlaví

Zastoupení mužů a žen v populacích je v podstatě vyrovnané, nicméně poměr mužů a žen v populaci se s věkem mění. Rozdílné zastoupení mužů a žen dle Kalibové (Kalibová, 2001) závisí na třech typech procesů: o na biologické zákonitosti, jež odráží fakt, že se rodí více chlapců než děvčat, o na diferenční úmrtnosti mužů a žen, což znamená, že ženy se obvykle dožívají vyššího věku a poměr mužů a žen v populaci se tak s přibývajícím věkem mění ve prospěch žen, o na migraci (nejčastěji pracovní migraci), která je proměnlivá vzhledem k poměru stěhujících se mužů a žen a závisí na jejich věku.

16

Koschin (Koschin, 2005) dále uvádí, že okolo 45 let se počet mužů a žen na území našeho státu vyrovnává a nastává věk pohlavní rovnováhy. U zemí s nízkou úmrtností se pohlavní rovnováha pohybuje až okolo 55 let. Po dosažení této rovnováhy je typický rychlý pokles hodnot specifických indexů maskulinity.

3.5 Analýza demografické dynamiky Demografická dynamika zahrnuje velké množství procesů, které se na rozličných geografických úrovních projevují diferencovaně a s kterými souvisí i osobité problémy. Z hlediska forem je možné rozdělit demografickou dynamiku do tří kategorií pohybu: o přirozený pohyb obyvatel (přirozený přírůstek a úbytek obyvatelstva), o sociálně-ekonomický pohyb obyvatel jako přesun mezi jednotlivými sociálními skupinami vznikající na základě sociálně-právních změn dotýkajících se významných demografických charakteristik obyvatelstva, jejímž výsledkem jsou změny ve struktuře obyvatel dle ekonomických a kulturních znaků, o mechanický pohyb obyvatel (migrační přírůstek a migrační úbytek) bez ohledu na vzdálenost, délku trvání, účel pohybu, formu či další charakteristiky (Mládek, 1992).

3.5.1

Úmrtnost

Úmrtnost (mortalita) se řadí ke klíčovým demografickým procesům a spolu s nemocností je jedním z hlavních ukazatelů vypovídající o zdravotním stavu populace, neboť nemoci jsou nejčastější příčiny úmrtí. Úmrtnost významně ovlivňuje také kvalita životních podmínek, kvalita životního prostředí a způsob života. Relativně vysoká úroveň úmrtnosti je typická na počátku života (kojenecká úmrtnost) a dále u žen od věku 30 let a u mužů od věku 40 let. Naopak nejnižších hodnot nabývá těsně před pubertou. V grafickém vyjádření má křivka měr úmrtnosti dle věku tvar písmene U a je obdobná u všech populací ( Koschin, 2002). Dle příčin úmrtí rozlišujeme endogenní (např. vrozené vady) a exogenní příčiny (např. infekční či parazitární nemoci). Analýzu lze rozšířit na úmrtnost prenatální (nenarozených dětí) a úmrtnost perinatální časnou (prvních 7 dnů po porodu). 17

Nezbytnou složkou analýzy úmrtnosti je zastoupení jednotlivých příčin smrti v populaci. Pro tyto účely byla zavedena Mezinárodní klasifikace nemocí, úrazů a příčin smrti v populaci (Kalibová, 2001).

3.5.2

Plodnost

Narození je součástí minimálně jednoleté analýzy procesu porodnosti. Porodnost závisí zejména na plodivosti (fekunditě), tedy schopnosti muže a ženy rodit děti. Celý proces začíná početím a po období těhotenství končí porodem, přičemž tento hromadný jev dává vzniknout řádu rození. Celkový výsledný efekt tohoto řádu je označován jako plodnost (fertilita) a vyjadřuje počet všech narozených dětí (Šotkovský, 1998). Vývoj plodnosti ovlivňují technické, kulturní a strukturální změny. Mezi technické změny se řadí možnosti antikoncepce, potratů či metody asistované reprodukce. Kulturní změny souvisí se změnou postoje k manželství, kohabitaci, rozvodům a k hodnotě rodiny a dítěte. Strukturální změny pak odráží potřebu dalšího vzdělávání a tento faktor se dostává do rozporu s reprodukční úlohou jedince (Koschin, 1992; Kalibová, 2001). Narozené děti se rozlišují dle rodinného stavu matky v době porodu na děti manželské a nemanželské a dle známek života na živě a mrtvě narozené. Dále se sleduje u narozených dětí pořadí, jež je určeno dle počtu dětí narozených z nynějšího manželství či dle počtu všech dětí narozených matce a studuju se i doba mezi předchozím porodem a narozením dítěte určitého pořadí. Plodivost ženy se vztahuje k reprodukčnímu období, jež je statisticky dáno věkovou hranicí 15 – 49 let (Kalibová, 2001).

3.5.3

Potratovost

Potratovost úzce souvisí s oběma základními procesy lidské reprodukce, a to s porodností i s úmrtností. Zákon definuje potrat jako: o ukončení těhotenství ženy, při němž: -

plod neprojevuje ani jednu ze známek života a jeho porodní hmotnost je nižší než 1000 g a pokud ji nelze zjistit, jestliže je těhotenství kratší než 28 týdnů,

-

plod projevuje alespoň jednu ze známek života a má porodní hmotnost nižší než 500 g, ale nepřežije 24 hodin po porodu, 18

-

z dělohy ženy bylo vyňato plodové vejce bez plodu, anebo těhotenská sliznice,

o ukončení mimoděložního těhotenství anebo umělé přerušení těhotenství provedené podle zvláštních předpisů (Zákon č. 66/1988 Sb., o umělém přerušení těhotenství). Zdravotnická zařízení mají povinnost hlásit všechny potraty podle vyhlášky o povinném hlášení ukončení těhotenství, úmrtí dítěte a úmrtí matky. Evidence potratů vyplývá z hlášení na základě Žádosti o umělé přerušení těhotenství, hlášení potratu a mimoděložního těhotenství (Demografický informační portál). Na našem území se proces potratovosti začal sledovat až v padesátých letech. Množství potratů dosáhlo svého vrcholu v osmdesátých letech. Další vývoj se ubíral příznivěji a od tohoto období dochází k snižování počtu potratů, přičemž dominantní složkou jsou interrupce. Úroveň potratovosti je tedy do značné míry závislá i na existující legislativě. V České republice byl uveden do praxe potratový zákon v roce 1958. V mezinárodních srovnáních jsou za známku nižší kulturní úrovně země považovány nízké rozšíření antikoncepce a s tím související vysoký počet potratů (Šotkovský, 1998; Kalibová, 2001).

3.5.4

Sňatečnost

Sňatečnost studuje zakládání manželství na základě zákonem daných podmínek. Sňatek je demografická událost opakovatelného charakteru, která nemusí nastat u každého (na rozdíl od narození a úmrtí). Dle Zákona č. 94/1963 Sb., o rodině jsou limitujícími faktory uzavírání sňatků: o minimální sňatkový věk (v České republice 18 let); výjimečně může soud z důležitých důvodů povolit uzavření manželství nezletilému staršímu než 16 let, o rodinný stav - sezdaní již nemohou vstoupit do manželství - toto platí pouze v monogamních společnostech, o určitý stupeň pokrevnosti - v přímé linii, tj. rodiče s dětmi a sourozenci nemohou uzavřít sňatek; bratranec se sestřenicí se již vzít mohou,

19

o pohlaví novomanželů - v České republice mohou uzavřít sňatek pouze osoby odlišného pohlaví. Zákon č. 115/2006 Sb., o registrovaném partnerství byl v ČR přijat v roce 2006, ale registrované partnerství není rovnocenné s uzavřením manželství a není tedy ani centrálně statisticky evidováno. Sňatky jsou evidovány pomocí dokumentu Hlášení o uzavření manželství, které v České republice shromažďuje Český statistický úřad, který každoročně vydává publikaci Pohyb obyvatel, ve které je možné, mimo jiné, nalézt statistické informace o sňatcích (Demografický informační portál). V průběhu devadesátých let prochází populace České republiky podstatnými demografickými změnami. Klesá sňatečnost a mezi mladými lidmi začíná být značný podíl svobodných. Česká republika se tak rychle přibližuje zemím s vůbec nejnižšími hodnotami tohoto ukazatele. V roce 2003 bylo poprvé v České republice uzavřeno méně než 50 tisíc sňatků. Současným trendem jsou tzv. konsensuálními svazky (kohabitace), což

jsou

faktická

manželství

či

nesezdaná

soužití

druha

a

družky

(Burcin, Kučera, 2010; Šotkovský, 1998).

3.5.5

Rozvodovost

Rozvod je právním ukončením manželství, uskutečňuje se na základě žádosti a dojde k němu rozhodnutím soudu. Zánik manželského soužití může být dále také zapříčiněn úmrtím jednoho či obou partnerů. Rozvodovost se stává významným projevem chování obyvatelstva a patří již tradičně k negativním charakteristikám populace ČR. Je nutné poznamenat, že počet statisticky zjištěných rozpadlých manželství je podhodnocen a je nižší než počet rozpadlých manželství, která již de facto neexistují, ale ve statistice nejsou zaznamenána. Evidence rozvodů probíhá na základě Hlášení o rozvodu. Všechna hlášení pak zpracovává Český statistický úřad, který publikuje absolutní i relativní údaje o rozvodech. Česká statistika poskytuje údaje o délce trvání manželství, ale nepřihlíží přitom k roku uzavření manželství. Proto manželství rozvedená po několika letech mohou patřit ke dvěma sňatkovým ročníkům. Dále jsou poskytovány údaje o rozvodech dle počtu nezletilých dětí, o způsobu vyřízení podaných návrhů na rozvod a o příčinách rozvodovosti (Demografický informační portál; Kalibová, 2001).

20

3.5.6

Přirozená reprodukce

Pokud změny charakteru reprodukce populací probíhají s vyloučením imigrace a emigrace, pak takovou populaci nazýváme jako uzavřenou populaci a jde o přirozenou reprodukci. Bereme-li v úvahu také migraci, pak hovoříme o otevřené populaci a o populačním vývoji. Přirozený přírůstek tedy udává rozdíl mezi počtem živě narozených a počtem zemřelých ve sledované uzavřené populaci během určitého období. Jestliže v populaci převažují zemřelí, vychází hodnota přirozeného přírůstku záporně a označuje se jako přirozený úbytek. Přirozený přírůstek se nejčastěji udává v relativních

jednotkách

jako

hrubá

míra

přirozeného

přírůstku

(Kalibová, 2001; Mládek, 1992). Ve změnách početního stavu populace jsou značné regionální rozdíly, především při porovnání situace v rozvinutých zemích na straně jedné a ve většině zemí rozvojových na straně druhé. Zatímco v Evropě dochází k úbytku obyvatelstva, africké země dosahují v průměru téměř 2,1 procentního přírůstku. Důležitým demografickým zvratem na území České republiky byl rok 1994, kdy poprvé nastala situace záporného přirozeného přírůstku (Šotkovský, 1998; Burcin, Kučera, 2010). Burcin a Kučera (Brucin, Kučera, 2010) dále uvádějí, že snižování počtu obyvatel a stárnutí obyvatel se stane základním rysem budoucího populačního vývoje ČR.

3.5.7

Migrace

Migrace v poslední době nabývá na síle a vedle procesu přirozené reprodukce zaobírá významné místo, neboť většina evropských populací neubývá jen proto, že je v nich silná imigrace. Migrace je proces prostorového přemisťování osob spojený se změnou místa bydliště na dobu kratší či delší, případně natrvalo, se kterou souvisí vybudování života na jiném místě (tj. budování nových vztahů) a základními faktory ovlivňující migraci jsou věk, pohlaví a rodinný stav osob. Pro všechny ostatní formy prostorových pohybů obyvatelstva se používá souhrnný pojem mobilita (Roubíček, 1996). Podle směru se rozeznává emigrace (vystěhování) a imigrace (přistěhování). Dále je třeba rozlišit mezi migrací vnitřní (vnitrostátní) - pohyby uvnitř hranic vymezené oblasti – a migrací vnější (mezinárodní) - trvalý, dlouhodobý či krátkodobý proces přesunu jednotlivců či skupin lidí v prostoru přes hranice země. OSN stanovuje pro mezinárodní migraci limitní hranici jednoho roku pobytu za hranicemi daného státu. 21

Vnitřní migrace je v ČR statisticky podchycena v Hlášení o stěhování, jež je vázáno na přihlášení se k trvalému pobytu. Tento způsob evidence však neuvažuje o skupině dočasné a nelegální migrace. Česká statistika zjišťuje u občanů rovněž důvody přestěhování, které jsou nezbytné pro pochopení procesů migrace (Demografický informační portál). Obecně existují dva základní směry migračních pohybů: Jih-Sever a VýchodZápad. Trendy světové migrace jsou ovlivněna faktory, které migranty nutí opustit zemi původu - push faktory - a dále faktory, které je přitahují do nové země - pull faktory (Demografický informační portál). Rozbor vnitřní migrace je v našich migračních poměrech nezbytnou a často rozhodující součástí analýz vlivů migračního chování obyvatelstva na populační vývoj. Analýza mezi jednotlivými sídly může do značné míry objevit zákonitosti a podmíněnosti procesů urbanizace a koncentrace a zároveň lze posoudit velikost migračních proudů ve vztahu k velikostní struktuře obcí (Šotkovský, 1998).

3.6 Analýza časových řad 3.6.1

Pojem a základní klasifikace

Časová řada je určitá posloupnost srovnatelných dat, jež jsou jednoznačně chronologicky uspořádána ve směru od minulosti k přítomnosti. Podmínkou srovnatelnosti údajů je jejich shodné věcné a prostorové vymezení ve studovaném časovém úseku. Snaha porozumět minulosti a vyvodit z ní to, co nás čeká, vedla k rozvoji metod analýzy a prognózy časových řad. Klasické postupy byly postupně doplňovány revolučními metodami a s rozvojem výpočetní techniky spolu s dostupností statistického software byla překonána mnoha úskalí z hlediska rychlosti i přesnosti kvantifikace (Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2006). Primární klasifikací časových řad je jejich rozdělení na: o Časové řady úsekové (intervalové). Hodnoty se vztahují k určitému časovému úseku nenulové délky a charakteristická je sčitatelnost hodnot znaku. Srovnatelnost je zde podmíněna konstantní délkou časových intervalů. Pro tyto časové řady lze sestrojovat kromě řady běžných hodnot i řady odvozené. Intervalové ukazatele lze shrnovat pomocí součtu a průměrnou úroveň lze charakterizovat aritmetickým průměrem. 22

o Časové řady okamžikové. Hodnota znaku se vztahuje k určitému časovému okamžiku. Typická je nesčitatelnost hodnot znaku, neboť součet nelze smysluplně interpretovat. Existují řady s ekvidistantními (stejně vzdálenými) i různě vzdálenými okamžiky zjišťování s různou hustotou časových bodů. Z těchto časových řad nelze sestrojit odvozené řady. Průměrnou hodnotu sledovaného ukazatele lze charakterizovat chronologickým průměrem (Minařík, 2009). Nejrůznější typy ukazatelů a jejich vývoj se velmi pro lepší orientaci znázorňují graficky. Základním typem grafického znázornění vývoje jsou různé varianty spojnicového grafu, jež je vhodný pro okamžikové i úsekové časové řady. Dalšími používanými typy grafického znázornění jsou sloupkové či úsečkové (hůlkové) grafy, vhodné zejména pro úsekové časové řady (Hančlová, Tvrdý, 2003).

Přístupy k modelování časových řad

3.6.2

Pokud budeme vycházet z předpokladu, že jediným faktorem dynamiky ukazatele v časové řadě je čas a ostatní faktory, působící na hodnotu ukazatele, budeme většinou zanedbávat, pak model časové řady tohoto typu můžeme zapsat ve formě:

kde

,

,

je hodnota modelovaného ukazatele v čase ,

hodnoty

1, 2, . . . , n a

je časová proměnná, nabývající

je hodnota náhodné složky (poruchy) v čase t. Modely

časových řad založené na výše uvedeném principu se nazývají jednorozměrné modely. K takto definovanému modelu se v zásadě přistupuje trojím způsobem (Hančlová, Tvrdý, 2003).: 1) Pomocí klasického (formálního) modelu, kde jde o popis forem pohybu a nezaměřuje se na poznání věcných příčin dynamiky časové řady. Model vychází z dekompozice řady na čtyři složky časového pohybu, přičemž souběžná existence všech těchto složek není nutná a je podmíněna věcným charakterem zkoumaného ukazatele. Časovou řadu lze separovat na složku: -

trendovou ( ),

-

sezónní ( ),

-

cyklickou

-

náhodnou (

, ).

23

Vlastní tvar rozkladu může být dvojího typu: o aditivní,

,

se často označuje souhrnně jako teoretická (modelová, systematická,

kde

deterministická) složka

,

o multiplikativní, .

.

.

.

Trend je obecná dlouhodobá tendence vývoje hodnot analyzovaného ukazatele v čase. Trend může být rostoucí, klesající, konstantní a oscilující kolem dané úrovně. Trend lze většinou popsat matematickou funkcí v celé délce časové řady. Sezónní složka je pravidelně se opakující odchylka od trendové složky u časových řad údajů s periodicitou kratší než jeden rok. Příčiny sezónních kolísání mohou být různé. Cyklická složka popisuje dlouhodobé fluktuace kolem trendu. Zachycuje tedy dlouhodobou fázi poklesu či růstu, která je mnohem větší než jeden rok. U ekonomických řad je cyklická složka často spojována se střídáním hospodářských cyklů. Protože působí dlouhodobě, je velmi obtížné ji vysledovat a popsat. Perioda cyklické složky se může pohybovat v násobcích let a proto pokud máme krátkou časovou řadu, nemusí být cyklická složka vůbec rozeznatelná. Navíc se charakter této složky může v čase měnit. Náhodná složka nelze popsat žádnou funkcí času a určujeme ji metodou zbytku (rezidua). Zatímco první tři složky časové řady patří mezi systematické, náhodná složka je složka nesystematická a můžeme pod tuto složku zařadit všechny vlivy, které na časovou řadu působí a které nedokážeme systematicky podchytit a popsat. 2) Pomocí Boxovy-Jenkinsovy metody, která bere v úvahu při konstrukci modelu časové řady reziduální (náhodnou) složku, jež může být tvořena korelovanými (závislými) veličinami. Tato metodologie může tedy zpracovávat časové řady s navzájem závislými pozorováními, ale její postupy spočívají zejména ve vyšetřování těchto závislostí pomocí tzv. korelační analýzy. Požadavkem pro aplikace Boxovy-Jenkinsovy metody je delší časová řada, řádově alespoň 40-50 pozorování.

24

3) Pomocí spektrální analýzy, kdy se časová řada považuje za směr sinusových a kosinusových křivek s různými amplitudami a frekvencemi. Aplikací speciálních statistických nástrojů se zjišťuje obraz o intenzitě zastoupení jednotlivých frekvencí v časové řadě tzv. spektrum řady. Stěžejním faktorem zde není časová proměnná, ale frekvenční faktor. Vedle výše uvedených jednorozměrných modelů existují i modely založené na předpokladu, že vývoj studovaného ukazatele není ovlivňován pouze časovým faktorem, ale i řadou jiných ukazatelů. Tyto ukazatele, pomocí nichž se snažíme vývoj analyzovaného ukazatele popsat a vysvětlit, jsou nazývány příčinné (Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2006).

3.6.3

Analýza trendu časové řady

Nejdůležitější komponentu časové řady představuje trendová složka, jež poskytuje rozhodující informaci pro prognózování hodnot časové řady do budoucna. K identifikaci trendové složky se používají dva obecné přístupy – analytický a syntetický (Ramík, 2007). Analytický přístup stanovení trendu vychází z předem známých typů trendových funkcí, kterých existuje celá řada. Výhodou je snadné použití pro účely prognózování, naopak nevýhodou je, že typ trendové funkce musíme stanovit předem na základě externích, často subjektivních předpokladů. Nejužívanější metodou odhadu neznámých parametrů trendové funkce je metoda nejmenších čtverců (Ramík, 2007). Syntetický přístup stanovení trendu spočívá ve vyrovnání odchylek daného ukazatele v časové řadě. Získané vyrovnané hodnoty pak vyjadřují trendový faktor obsažený pouze v časové řadě. Z existujících metod syntetického přístupu lze jmenovat metody klouzavého průměru a exponenciálního vyrovnání. Syntetický přístup má však obtížnější využití pro prognózování (Ramík, 2007).

3.6.4

Metody odhadu parametrů trendových funkcí

Další text bude věnován analytickému přístupu stanovení trendu, přičemž pozornost bude zaměřena na tři typy trendových funkcí, jež jsou využívány v této diplomové práci. Jedná se o lineární trend, parabolický trend a exponenciální trend.

25

Lineární trend Lineární trendová funkce je nejjednodušší z komplexu metod extrapolace a je vyjádřena jako: ,

kde

značí neznámé parametry a t = 1,2,...,n je časová proměnná. Odhady

,

neznámých parametrů (značíme

) získáme metodou nejmenších čtverců.

,

Je zapotřebí vyřešit soustavu normálních rovnic ( nahradíme t): ∑

∑ ,

=

∑

∑

=

∑

.

Řešením soustavy normálních rovnic jsou odhady parametrů: =

∑

,

∑

=∑

kde parametr

!

,

interpretujeme jako aritmeticky průměr hodnot časové řady, parametr

udává, jaký přírůstek hodnoty

odpovídá jednotkovému přírůstku proměnné t

(Siegel, Swanson, 2004; Ramík, 2007). Parabolický trend Parabolickou trendovou funkci získáme rozšířením lineárního trendu o kvadratický člen a zapíšeme ji jako (Ramík, 2007): =

kde

,

,

,

jsou neznámé parametry a t = 1,2,...,n je časová proměnná. Odhady

neznámých parametrů (značíme

,

) získáme metodou nejmenších čtverců

,

řešením soustavy 3 lineárních rovnic o 3 neznámých: ∑ ∑ ̀ ∑

Dále z podmínky ∑

∑ ̀ ∑

= ∑ ̀ ∑

= =

∑

, #

∑ #

∑

∑

, $

.

̀ = 0 dostaneme řešení pro neznámý parametr

%

∑

=∑

!

:

.

Dosazením do zbývajících dvou normálních rovnic obdržíme řešení pro zbývající neznámé parametry

a

: =

∑

=

' (∑

∑ ∑

' () ∑

∑

' ()∑

! (∑

∑

26

!∑

! ! *!

∑ ! *!

!

.

,

Exponenciální trend Exponenciální trendová funkce má tvar (Ramík, 2007): =

kde

,

,

jsou neznámé parametry a t = 1,2,...,n je časová proměnná. Pro tuto funkci

nelze přímo použít metodu nejmenších čtverců. K počátečnímu odhadu parametrů se používají různé metody, mezi často používanou se řadí metoda linearizující transformace. Při této metodě se provede logaritmická transformace funkce na tvar: log

= log .

∙ log . .

V této fázi již lze aplikovat metodu nejmenších čtverců: 1 log 2

0 = ∑ log

= min.

Dále sestavíme dvě normální rovnice: ∑ log

=

∑ log

log ∑

= log

log

∑ ,

log

∑

.

Řešením soustavy normálních rovnic získáme odhady parametrů

3.6.5

a

.

Volba vhodného modelu trendu

Při posouzení typu trendové funkce je primárním východiskem věcná analýzy zkoumaného jevu, při které lze obvykle posoudit, zda jde o funkci rostoucí či klesající, s trendem růstu nade všechny meze, či k určité konečné hodnotě (asymptotě). Další jednoduchou pomůckou je grafické znázornění časové řady, jež umožní v hrubých rysech odhalit základní tendence ve vývoji analyzovaného ukazatele. Při hledání vhodného typu trendové funkce je však lepší a spolehlivější vycházet z rozboru empirických údajů (Ramík, 2007). V případě lineární regrese lze vyjádřit přiléhavost dat k trendové křivce pomocí koeficientu determinace, který vyjadřuje poměr mezi variabilitou skutečnou a vypočítávanou: 6

5 = 1 1 67 , 8

kde 9

= ∑:%

:

1

:

,

= ∑:%

:

1;

.

27

Nejvhodnější model trendu dává nejvyšší hodnotu koeficientu determinace. Tato metoda upřednostňuje modely s větším počtem parametrů. V případě jiných než lineárních regresí či mnohonásobných regresí se používá index determinace (Ramík, 2007). Pokud se snažíme o nalezení jednoduchého tvaru trendu, jako je tomu např. u ekonomických časových řad, je lepší k hodnocení vhodnosti modelu použít reziduální rozptyl: 9

=

67 <(=

,

kde 9

= ∑:%

:

1

:

je reziduální součet čtverců, n je počet datových bodů a p je součet parametrů v modelu. Hodnota reziduálního rozptylu roste s rostoucím počtem parametrů. Vhodný model trendu bude tedy kompromisem mezi velikostmi hodnot 5 a p (Ramík, 2007).

3.7 Metoda kompozitních indikátorů Kompozitní indikátor je konstruován z několika dílčích indikátorů, jež jsou často uvedené v různých měrných jednotkách, mají různou úroveň a variabilitu a vykazují ve dvojicích různý stupeň vzájemné závislosti. Souhrnný indikátor umožňuje zahrnutí různorodých ukazatelů do jednoho souhrnného, pomocí něhož je možné sestavovat pořadí sledovaných jednotek, sledovat vývoj indikátoru v čase a hodnotit, zda se jeho hodnoty v daném srovnání přibližují či oddalují. Sestavení kompozitního indikátoru lze determinovat takto (Minařík, 2012): o selekce dílčích indikátorů (sub-indikátorů), o vyřešení problému eventuálních chybějících hodnot v datech, o stanovení vah dílčích indikátorů, pokud je nepovažujeme za stejně závažné, o normalizace a agregace dílčích indikátorů, o testování vlastností vytvořeného kompozitního indikátoru. Selekce sub-indikátorů Při samotném výběru sub-indikátorů je třeba rozlišit: -

indikátory typu max, u nichž je žádoucí dosažení co nejvyšší hodnoty,

-

indikátory typu min, u nichž je žádoucí dosažení co nejnižší hodnoty (Minařík, 2012). 28

Vedle těchto indikátorů lze ještě rozlišit indikátory typu opt, u nichž je žádoucí dosažení určité optimální hodnoty. Ty však netvoří samostatnou kategorii, neboť mohou být jednoduše převedeny na kritéria typu min. Jednotlivé sub-indikátory je vhodné posoudit i ze statistického hlediska a v případě nutnosti musí být provedena jejich logaritmická transformace, která symetrizuje rozdělení dat a přibližuje extrémní hodnoty zbytku dat (Minařík, 2012). Chybějící hodnoty Pokud se v souboru dostupných dat vyskytuje chybějící data, lze tento problém vyřešit v zásadě dvěma způsoby. Když za chybějícími daty stojí náhodná příčina, je možné ošetřit chybějící hodnoty (bez jejich doplnění) v rámci vhodně zvolené metody agregace. Dále je možné doplnit chybějící data pomocí algoritmu v rámci příslušného indikátoru (např. nahradit je nejčastěji se vyskytující hodnotou – modem) nebo pokusit se je dopočítat (např. na základě silné korelace daného indikátoru s nějakou další proměnnou). Obvykle je ale těžké najít řešení, pokud nelze chybějící hodnotu považovat za důsledek náhodné příčiny (Minařík, 2012). Stanovení vah indikátorů Souhrnný indikátor lze tvořit ve formě vážené nebo nevážené. Při vážené formě se každému ukazateli přidělí váhy dle důležitosti, která je výrazem subjektivního či objektivního hlediska a vyžaduje expertní přístup. Existuje několik metod konstrukce vah, z nichž jsou některé poměrně složité. Mezi jednoduché metody stanovení vah patří použití hodnotících škál či matice párových porovnání (Minařík, 2012). Při nevážené formě má každý ukazatel stejnou důležitost, tedy i váhu. V rámci této diplomové práce byla využita nevážená forma. Bylo tak učiněno z toho důvodu, že vážená forma vyžaduje zmíněný expertní přístup, který není autor této diplomové práce schopen pro nedostatek zkušeností a znalostí v dané oblasti subjektivně posoudit (Minařík, 2012). Standardizace Úkolem standardizace je převést hodnoty indikátorů do podoby bezrozměrných veličin, aby je bylo možno agregovat. Existují různé metody standardizace s různými vlastnostmi a použitá metoda ovlivňuje výslednou hodnotu kompozitního indikátoru. Mezi nejpoužívanější patří metoda pořadových čísel, metoda normované proměnné, metoda vzdálenosti od referenční jednotky či metoda min-max. 29

Pro účely této diplomové práce bude využita poslední zmiňovaná metoda, jejímž principem je transformace rozměrné veličiny na bezrozměrnou, která je normována na intervalu <0,100> (Minařík, 2012). Pro indikátor typu maximum vypočteme bezrozměrnou bodovou hodnotu jako: CD (E: FCDG * 100. FCDG

Bj = EHIFCDG(E:

Pro indikátor typu minimum vypočteme bezrozměrnou bodovou hodnotu jako: EHIFCDG(CD * 100. FCDG

Bj = EHIFCDG(E:

MinFXjG a maxFXjG reprezentují nejmenší a největší zjištěnou hodnotu j-tého

indikátoru v souboru jednotek. Takto vypočítané bezrozměrné hodnoty budou dále agregovány (Minařík, 2012). Agregace Agregaci do podoby kompozitního indikátoru lze provádět: -

metodou váženého či prostého součtu, pokud nejsou žádné hodnoty chybějící,

-

metodou váženého či prostého průměru, pokud se vyskytují chybějící hodnoty.

Výsledkem agregace je kompozitní indikátor, který se vztahuje k souboru hodnocených jednotek (Minařík, 2012).

3.8 Mikroregion V České republice existuje mnoho obcí sdružených do mikroregionů, avšak často je jejich přínos a angažovanost v dané problematice minimální. Intenzita zakládání mikroregionů vzrostla zejména se vstupem do Evropské unie a s možností čerpání finančních prostředků ze strukturálních fondů EU. Pojem mikroregion lze chápat a interpretovat z mnoha pohledů a jeho definice není zcela jednoznačná. Je tedy třeba si ujasnit terminologický systém a rozlišit mikroregion z teoretického a praktického hlediska.

30

3.8.1

Vymezení pojmu mikroregion

Teorie regionalistiky nabízí chápání mikroregionu jako celku relativně malého rozsahu s uzavřenými

základními

regionálními

procesy.

Na

území

České

republiky

rozeznáváme dvoustupňovou mikroregionální hierarchii. Mikroregiony prvního stupně jsou spádovými územími středisek osídlení obvodního významu. Pro mikroregiony druhého stupně je obvykle typické, že disponují se základní občanskou vybaveností, základní administrativou a to nejen v samostatné působnosti obcí, ale i nejnižší přenesené působnosti administrativy státní a na našem území odpovídají okresům. Pro mikroregiony platí, že prostorová organizace těchto vztahů má až na vzácné výjimky nodální formu, tedy vztahy typu středisko – zázemí (Blažek, Uhlíř, 2002). Z praktického hlediska je poměrně stručná a výstižná definice dle Zelenky a Páskové (Zelenka, Pásková, 2002), kteří mikroregion definují jako účelové sdružení obcí, v ČR často vytvářené za účelem získání společné podpory pro čerpání prostředků ze státních fondů a z fondů EU. Další definici nabízí Oberstain (Oberstain, 2001), který mikroregion definuje jako sdružení několika obcí, jež nese typický znak aktivního vzniku zdola, zpravidla za účelem dosažení určitého cíle. Právní rámec pro sdružování obcí do mikroregionů zavedl Zákon č. 128/2000 Sb., o obcích, který mimo jiné vymezil základní formy spolupráce obcí při výkonu samostatné působnosti. Před přijetím tohoto zákona se obce sdružovaly na základě občanského zákoníku a takto vzniklé obce se s přijetím zákona většinou transformovaly v dobrovolné svazky obcí. Další fungování a činnost mikroregionů jako zájmového sdružení právnických dle občanského zákoníku je možná pouze jako smluvní spojení s fyzickou či právnickou osobou. Toto sdružení však nemá způsobilost k právům a povinnostem. Zákon o obcích výslovně vylučuje spolupráci obcí ve formě zájmového sdružení právnických osob (v němž jsou sdruženy pouze obce) a smlouvy o sdružení bez právní subjektivity podle občanského zákoníku, což bylo dříve možné (Kolektiv, 2006).

31

3.8.2

Právní možnosti vzájemné spolupráce obcí

Podle Zákona č. 128/2000 Sb., o obcích existují tři právní možnosti vzájemné spolupráce obcí. Na základě smlouvy uzavřené ke splnění konkrétního úkolu. Smlouva se uzavírá na dobu určitou nebo neurčitou, cílem je většinou stavba veřejného zájmu a veškeré náležitosti a podmínky smlouvy upravuje zákon. Tyto svazky jsou poměrně nestabilní a po splnění úkolu, pro který byly zřízeny, se často rozpadají. Na základě smlouvy o vytvoření dobrovolného svazku obcí. Jedná se o vyšší formu spolupráce obcí, je založena na základě smlouvy o vytvoření dobrovolného svazku obcí za účelem ochrany a prosazování společných zájmů. Jednotlivé svazky obcí mohou plnit více činností najednou a od toho mohou být odvozeny svazky obcí jednoúčelové nebo víceúčelové. Tyto svazky jsou relativně stabilní a jsou optimální formou dlouhodobé a víceúčelové spolupráce mezi obcemi. Je také nejvýznamnější z hlediska hospodářského, sociálního a kulturního rozvoje mikroregionů. Zakládání právnických osob podle zvláštního zákona dvěma nebo více obcemi Jedná se o zakládání právnických osob podle zvláštního zákona, tj. zejména podle Obchodního zákoníku (akciové společnosti nebo společnosti s ručením omezeným), také však obecně prospěšné společnosti podle Zákona č. 248/1995 Sb., o obecně prospěšných společnostech.

32

4 MATERIÁL A METODIKA Metodika diplomové práce je rozvržena do několika fází a postup lze definovat takto: prvotní krok představoval nastudování a zpracování příslušné literatury k danému

tématu

související

především

s demografií,

statistikou

a aplikovanými metodami, v další fázi probíhalo shromáždění, selekce a zpracování demografických dat včetně výpočtů dílčích charakteristik populačního vývoje, ze zpracovaných dat bylo možné vytvořit tabulkové a grafické výstupy, při nichž byly využity programy Microsoft Excel 2010, Microsoft Word 2010, ArcGIS 10.1 a následně byly tyto výstupy verbálně popsány, na základě uvedené metodiky práce a provedených analýz byly získané poznatky komplexně vyhodnoceny a byl vypracován stručný a přehledný závěr, který má za úkol posoudit mikroregion PORTA a jeho vývoj z hlediska sledovaných ukazatelů, upozornit na pozitivní či negativní jevy populačního vývoje a učinit doporučení týkající se budoucích směrů rozvoje mikroregionu v oblasti lidských zdrojů. Základním datovým zdrojem pro předkládanou diplomovou práci byla evidence Českého statistického úřadu. Pro mikroregion PORTA byla využívána především veřejná databáze Českého statistického úřadu, jež je dostupná na internetových stránkách www.czso.cz. Pro jednotlivé obce mikroregionu však nebyly některé informace z veřejné databáze dostupné. Především data se středními stavy obyvatelstva za jednotlivé roky bylo nutné získat přímo na brněnské pobočce Českého statistického úřadu formou žádosti. Vzhledem k velikosti obcí se však s ohledem na ochranu jejich individuálních údajů nepodařilo všechna původně plánovaná data získat, neboť nebyla dostupná (např. kojenecká úmrtnost). Pro okres Brno-venkov byly využívány Demografické ročenky za příslušné roky dostupné z internetových stránek Českého statistického úřadu. Pro Jihomoravský kraj byla data čerpána především ze Statistických ročenek vydávaných v jednotlivých letech, konkrétně

v oddílu

Obyvatelstvo.

I tyto

statistické

ročenky

jsou

dostupné

na internetových stránkách krajské správy Českého statistického úřadu v Brně. Počátkem časové řady je stanoven rok 2000 a to z důvodu založení mikroregionu PORTA v tomto roce. Zvolená časová řada je analyzována pouze do roku 2011,

33

neboť v období, kdy byla tato diplomová práce zpracovávána, nebyla aktuálnější data k dispozici. Kompletní výčet jednotlivých charakteristik demografické statiky a dynamiky užívaných v diplomové práci je přehledně zpracován v Tab. 1 a seznam podkladů pro vypracování této diplomové práce je uveden v seznamu literatury. Tab. 1: Přehled použitých demografických ukazatelů Název ukazatel maskulinity

Zkratka uma

Vzorec E ; O ∗ 100 O; O; E ∗ 100 O; ž

Charakteristika podíl mužů na celé populaci v procentech

index maskulinity

ima

ukazatel feminity

ufe

O; ž ∗ 100 O; ž O; ∗ 100 O; E ORST ∗ 100 O( $

podíl žen na celé populaci v procentech

index feminity

ife

index stáří

is

počet osob starších 65 let na 100 osob ve věku 0-14 let

index závislosti mladých

izm

O( $ ∗ 100 O S(R$

počet osob ve věku0-14 let na 100 osob ve věku 15-64 let

index závislosti starých

izs

ORST ∗ 100 O S(R$

počet osob starších 65 let na 100 osob ve věku 15-64 let

index ekonomického zatížení

iez

hrubá míra úmrtnosti

hmú

D ∗ 1000 O;

hrubá míra porodnosti

hmp

obecná míra plodnosti

f

V ž:Wě ∗ 1000 O; V ž:Wě ∗ 1000 O žS($Y

hrubá míra potratovosti

hmpo

obecná míra potratovosti

ompo

index potratovosti

ipo

hrubá míra sňatečnosti

hms

hrubá míra rozvodovosti

hmro

absolutní přirozený přírůstek hrubá míra přirozeného přírůstku saldo migrace hrubá míra migrace

pp

hrubá míra celkového populačního přírůstku

hmpp ms mi cp

O

ORST ∗ 100 O S(R$

( $

Z ∗ 1000 O; Z ∗ 1000 ž

O S($Y Z ∗ 100 V

∗ 1000 O; 5 ∗ 1000 O; ž:Wě V 1[ OO ∗ 1000 O; \1] I1E O; pp ms ∗ 1000 O;

počet mužů připadajících na 100 žen

počet žen připadajících na 100 mužů

počet osob v ekonomicky neaktivním věku připadajících na 100 osob ve věku ekonomicky aktivním počet zemřelých osob na 1000 obyvatel středního stavu počet živě narozených dětí na 1000 obyvatel středního stavu počet živě narozených dětí na 1000 žen v reprodukčním věku počet potratů na 1000 obyvatel středního stavu počet potratů na 1000 žen v reprodukčním věku počet potratů připadajících na 100 živě narozených dětí počet sňatků na 1000 obyvatel středního stavu počet rozvodů na 1000 obyvatel středního stavu rozdíl mezi počtem narozených a zemřelých osob přirozený přírůstek/úbytek na 1000 obyvatel středního stavu rozdíl mezi počtem imigrantů a emigrantů saldo migrace na 1000 obyvatel středního stavu celkový populační přírůstek na 1000 obyvatel středního stavu

Zdroj: Vlastní zpracování dle použité literatury

34

5 VLASTNÍ PRÁCE A DISKUZE 5.1 Charakteristika mikroregionu PORTA 5.1.1

Všeobecné informace o vzniku mikroregionu PORTA

Mikroregion Porta byl založen počátkem roku 2000 a jeho myšlenka vzešla z iniciativ starostů sedmi obcí Borač, Dolní Loučky, Lomnička, Předklášteří, Šerkovice, Štěpánovice a Železné. V roce 2002 přistoupila do svazku mikroregionu obec Kaly. Svazek obcí je právnickou osobou a byl založen na dobu neurčitou. Sídlem svazku obcí byl ustanoven Obecní úřad Předklášteří. Účelem mikroregionu je regionální rozvoj obecně. Dle Integrované rozvojové strategie mikroregionu PORTA (2001) byly definovány zásadní společné problémy: o nedostatečné využití vysoké atraktivity území, o dlouholetý útlum oblasti jako okrajového území okresů Brno–venkov a Žďár nad Sázavou, útlum obcí jako součástí integrované obce Tišnov, o potřeba koordinace územních plánů navazujících obcí, o potřeba

koordinace

při

vytváření

pracovních

míst

a

snižování

nezaměstnanosti v mikroregionu, o potřeba koordinace rozvojových plánů v oblasti technické infrastruktury, občanské vybavenosti a zemědělských činností.

5.1.2

Stručná charakteristika mikroregionu PORTA

Mikroregion

PORTA

se

rozkládá

na

severozápadním

okraji

okresu

Brno-

venkov a na rozhraní Jihomoravského kraje a kraje Vysočina. Představuje sdružení 8 obcí, jejichž výčet je zobrazen v Tab. 2. Mikroregion Porta zaujímá plochu 4 418 ha s celkovým počtem 4 863 obyvatel. S průměrnou hustotou zalidnění 110,07 obyvatel na 1 km2 je mikroregion pod celostátním průměrem (133 obyvatel na 1 km2). Nejvyšší hustotu zalidnění mají obce Předklášteří (200,6 ob./ km2) a Železné (172,9 ob./ km2). Sídelní struktura mikroregionu je poměrně roztříštěná, heterogenní a obce jsou z hlediska katastrální výměry i počtu obyvatel nestejně velké.

35

Výraznějšími středisky mikroregionu jsou Předklášteří (1 456 obyvatel) a Dolní Loučky (1 216 obyvatel), ostatní obce mikroregionu mají méně než 500 obyvatel. Průměrná velikost obcí je 608 obyvatel. Tab. 2: Základní charakteristiky obcí sdružených v mikroregionu Porta za rok 2011 Název Obce

Počet obyvatel (k 1.7.)

Borač Dolní Loučky Kaly Lomnička Předklášteří Šerkovice Štěpánovice Železné Mikroregion

340 1216 251 493 1456 249 450 408 4863

Katastrální výměra 2 (km ) 5,92 8,13 4,30 6,33 7,26 4,86 5,02 2,36 44,18

Hustota zalidnění 2 (ob./ km ) 57,43 149,6 58,37 77,88 200,6 51,23 89,64 172,9 110,07

Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Mikroregion PORTA má výhodnou geografickou polohu, neboť leží jednak v okolí spádového centra regionu - obce s rozšířenou působnosti Tišnov (8 676 obyvatel k 1. 7. 2011) - a jednak je v poměrně malé dojezdové vzdálenosti (35 km) od centra Jihomoravského kraje – města Brna (Obr. 1), což jej činí atraktivním z hlediska bydlení. Bytový fond má ve všech obcích mikroregionu vysokou úroveň jak základní vybavenosti, tak zejména prostorového standardu (převažují tří a dvoupokojové byty), který je nesrovnatelně lepší než například ve městě Brně. V posledních letech se úroveň bydlení ve všech obcích ještě zvýšila (po plynofikaci, dokončení vodovodu atd.), a tím stoupla i pravděpodobnost imigrace.

Obr. 1: Poloha mikroregionu PORTA v Jihomoravském kraji Zdroj: Vlastní zpracování v programu ArcMap 10.1

36

Mikroregion má relativně slabou hospodářskou základnu a nedostatek pracovních příležitostí. Typická je každodenní dojížďka obyvatel za prací do spádových středisek. Vytváření nových pracovních příležitostí závisí na rozvoji podnikatelských aktivit v mikroregionu. Jednou z hlavních rozvojových příležitostí regionu je cestovní ruch. Na území mikroregionu se setkávají tři geomorfologické celky – Hornosvratecká vrchovina, Křižanovská vrchovina a Boskovická brázda. Celé území mikroregionu PORTA přísluší do povodí Svratky. Část katastrů obcí mikroregionu byla začleněna do přírodního parku Svratecká hornatina,

zřízeného

k ochraně

krajinného

rázu

se soustředěnými

významnými estetickými a přírodními hodnotami. Ráz mikroregionu PORTA je z ekonomického pohledu průmyslově-zemědělský. Z dopravního hlediska je relativně bezproblémové napojení na centrum Jihomoravského kraje a poskytuje tudíž dobré předpoklady pro další rozvoj regionu. Horší je dopravní napojení obcí náležejících do kraje Vysočina. Po levém břehu Svratky je vedena trasa tělesa regionální jednokolejné železniční tratě ČD Žďár nad SázavouTišnov, na které jsou zastávky obcí Borač a Štěpánovice. V Tišnově tato trať křižuje dvoukolejnou železniční trať Brno - Havlíčkův Brod, která je železniční trasou Brno Havlíčkův Brod - Praha a je vedena údolím řeky Loučky. Na této trati má železniční stanici obec Dolní Loučky.

37

5.2 Demografická statika 5.2.1

Struktura dle pohlaví

Vývoj počtu a struktury obyvatel je důležitým ukazatelem pro všechny územní jednotky. Obecně lze říci, že populační růst nás informuje o úspěšnosti či atraktivitě daného území. Počet obyvatel také hraje svou roli v přidělování peněžních prostředků ze státního rozpočtu do obecních rozpočtů. Rozsah populace byl charakterizován pomocí středního stavu obyvatel, čímž se rozumí počet osob daného území ke středu jednotlivých kalendářních roků. Střední stav je v této diplomové práci dále používán pro výpočet relativních ukazatelů. Tab. 3: Střední stavy obyvatel ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 Mikroregion PORTA - střední stav Celkem 4342 4272 Muži 2143 2099 Ženy 2199 2173 Okres Brno-venkov - střední stav Celkem 181729 182083 Muži 89149 89465 Ženy 92580 92618 Jihomoravský kraj - střední stav Celkem 1136689 1126962 Muži 550999 546419 Ženy 585690 580543

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011 2011/2000 (%)

4418 2148 2270

4436 2152 2284

4486 2177 2309

4503 2193 2310

4586 2247 2339

4616 2280 2336

4661 2314 2347

4782 2372 2410

4846 2409 2437

4863 2442 2421

112,00 113,95 110,10

184618 186882 188878 190080 193103 196800 199747 202078 205312 90699 91844 92928 93449 95080 96965 98501 99559 101469 93919 95038 95950 96631 98023 99835 101246 102519 103843

112,98 113,82 112,17

1122759 1121669 1129446 1130282 1130990 1135421 1143615 1150009 1152765 1164633 543985 543736 547649 548520 549213 552291 557158 561162 562441 569863 578774 577933 581797 581762 581777 583130 586457 588847 590324 594770

102,46 103,42 101,55

183258 90041 93217


Tab. 3 informuje o vývoji středního stavu sledovaných územních jednotek, přičemž v posledním sloupci je vypočten bazický index udávající celkovou procentní změnu od počátku sledovaného období. Ve všech sledovaných statistických jednotkách došlo v letech 2000-2011 k nárůstu počtu obyvatel. Přehlednější zpracování

2500

5000

2400

4800

2300

4600

2200

4400

2100

4200

2000

4000

1900

3800 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Muži

Ženy

Celkem

Obr. 2: Střední stavy obyvatel mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

38

Počet obyvatel celkem

Počet mužů / žen

je zachyceno v jednotlivých grafických výstupech.

Pro mikroregion je typický pozvolný růst počtu obyvatel ve všech sledovaných letech. Výjimkou byl pouze rok 2001, kdy došlo k úbytku 70 obyvatel. Celkově se počet obyvatel od roku 2000 zvýšil o 12 % a pro mikroregion to znamenalo celkový přírůstek 521 obyvatel, z čehož větší část tvořila mužská populace, jež se zvýšila o 13,9 %. Ženská populace vzrostla o 10,1 % a v roce 2011 poprvé tvoří menší část na celkovém počtu obyvatel než mužská populace. 5000

Počet obyvatel

4900 4800 4700 4600 4500 4400 4300 4200 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Vývoj středního stavu obyvatel mikroregionu

Obr. 3: Predikce vývoje středního stavu obyvatel v mikroregionu PORTA do roku 2013 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: lineární (rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

52,6

4225,7

0,96

Při zachování stávajícího trendu se počet obyvatel Mikroregionu PORTA do roku

105000

215000

100000

205000

95000

195000

90000

185000

85000

175000

80000



2013 navýší o 99 obyvatel a dosáhne tak hodnoty 4 962 obyvatel.

165000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Muži

Ženy

Celkem

Obr. 4: Střední stavy obyvatel okresu Brno-venkov v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Při porovnání mikroregionu PORTA s okresem Brno-venkov lze pozorovat shodný vývoj. V časovém období 2000-2011 docházelo každoročně k přírůstku obyvatel a tento dlouhodobý pozvolný nárůst znamenal navýšení počtu obyvatel o 23 583 obyvatel, tedy 39

téměř o 13 %. Dle pohlaví byl větší nárůst obyvatel zaznamenán u mužů (13,8 %) než u žen (12,2 %). Nicméně u okresu, na rozdíl od mikroregionu, poměrně výrazně převyšuje ženská část populace nad mužskou a jejich rozdíl činí 2 374 žen. 210000

Počet obyvatel

205000 200000 195000 190000 185000 180000 175000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Vývoj středního stavu obyvatel okresu Brno-venkov

Obr. 5: Predikce vývoje středního stavu obyvatel v okrese Brno-venkov do roku 2013 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro Brno-venkov: lineární (rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

2 222,26

176 769,32

0,97

Při zachování stávajícího trendu se počet obyvatel okresu Brno-venkov do roku 2013 navýší o 4 791 obyvatel a dosáhne tak hodnoty 207 881 obyvatel. Za dva

600000

1190000

585000

1175000

570000

1160000

555000

1145000

540000

1130000

525000

1115000

510000



predikované roky tak dojde k procentnímu navýšení o 1,25 %.

1100000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Muži

Ženy

Celkem

Obr. 6: Střední stavy obyvatel Jihomoravského kraje v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Průběh křivky vývoje počtu obyvatel v Jihomoravském kraji ve srovnání s mikroregionem a okresem je odlišný, neboť mezi roky 2000-2003 docházelo k snižování počtu obyvatel, celkem o 15 020 osob tj. 1,32 %. Od roku 2003 se počet obyvatel zvyšuje a v roce 2011 na území Jihomoravského kraje žilo 1 164 633 osob.

40

Dle bazického indexu došlo k přírůstku obyvatel od počátku období o 2,46 %, tj. o 27 944 osob. 1180000

Počet obyvatel

1170000 1160000 1150000 1140000 1130000 1120000 1110000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Vývoj středního stavu obyvatel JMK

Obr. 7: Predikce vývoje středního stavu obyvatel v Jihomoravském kraji do roku 2013 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro JMK: polynom 3. stupně Tvar regresní rovnice: Index determinace: \

151,11

#

1 621,73

1 10 516,27

1 143 526,15

0,97

Vyrovnání trendu časové řady pro JMK bylo provedeno pomocí polynomu 3. stupně, na základě něhož lze odhadnout, že hodnota počtu obyvatel vzroste v roce 2013 na 1 173 923 obyvatel, tj. o 0,8 %. Tab. 4: Vývoj ukazatele maskulinity a indexů maskulinity v Mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 Mikroregion PORTA - charakteristiky maskulinity uma 49,36 49,13 48,62 48,51 ima 97,45 96,59 94,63 94,22 ima 0-14 100,00 98,37 102,47 104,79 ima 15-64 104,21 103,00 103,03 102,12 ima 65+ 67,45 58,75 54,59 56,78

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

48,53 94,28 102,20 102,56 60,00

48,70 94,94 107,10 102,99 60,41

49,00 96,07 110,21 103,56 64,01

49,39 97,60 109,97 104,18 66,97

49,65 98,59 109,01 104,57 68,82

49,60 98,42 106,78 105,52 68,72

49,71 98,85 104,72 106,30 71,31

50,22 100,87 112,17 106,47 75,00

Zdroj: Vlastní výpočty dle dat ČSÚ

Pro analýzu zastoupení struktury obyvatelstva mikroregionu dle pohlaví byla sestavena Tab. 4, která informuje o zvýšení podílu mužů na celkové populaci o necelé 1 %. Ukazatel maskulinity (uma) tak dosahuje v roce 2011 hodnoty 50,22 %, což znamená, že mužská populace nepatrně převyšuje ženskou. Dle indexu maskulinity (ima) připadá na sto žen 101 mužů. Jako kladně lze hodnotit největší přírůstek mužů v předproduktivním věku (0 – 14 let). V této věkové kategorii tak připadá 112 osob mužského pohlaví na 100 osob ženského pohlaví. Podobně se však vyvíjelo zastoupení mužů i v poproduktivním věku (65+). Zde se počet mužů zvýšil téměř stejným dílem. Vzhledem k četnější úmrtnosti mužů ve vyšších věkových kategoriích vychází index maskulinity ve věku 65 a více let pouze 75 mužů na 100 žen v roce 2011. Zastoupení mužů v produktivním věku není až tak výrazné, na sto žen ve věku 15-64 let 41

připadá 107 mužů ve věku 15-64 let. Pro srovnání indexu maskulinity byly vytvořeny níže uvedené grafy s hodnotami pro mikroregion, okres a kraj.

Index maskulinity

102 100 98 96 94 92 2000

2001

2002

2003

Mikroregion - ima

2004

2005

2006

2007

Okres Brno-venkov - ima

2008

2009

2010

2011

JMK - ima

Obr. 8: Index maskulinity ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Okres Brno-venkov a Jihomoravský kraj vykazují poměrně stejný mírně rostoucí trend vývoje indexu maskulinity, přičemž u JMK se pohybuje v rozmezí 94-96 mužů na 100 žen. U okresu je tato hodnota větší a v roce 2011 připadlo na 100 žen 97 mužů. Mikroregion vykazuje v posledních pěti letech vzhledem ke srovnávaným územím vyšší zastoupení mužů. Hodnoty indexu maskulinity v mikroregionu se během let 2001-2011 měnily výrazněji a pokles do roku 2003 vystřídal růst počtu osob mužského pohlaví. Shodným znakem pro mikroregion, okres i kraj je převaha mužů mezi obyvateli v předproduktivním a produktivním věku a převaha žen je zaznamenána u nejstarší věkové skupiny 65 a více let. Tab. 5: Vývoj ukazatele maskulinity a indexů maskulinity v okr. Brno-venkov a JMK v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 2004 Okres Brno-venkov - charakteristiky maskulinity uma 49,06 49,13 49,13 49,13 49,15 ima 96,29 96,60 96,59 96,57 96,64 ima 0-14 105,05 104,96 105,47 105,89 105,95 ima 15-64 103,00 103,09 102,65 102,96 102,98 ima 65+ 63,36 63,83 64,24 64,55 64,72 Jihomoravský kraj - charakteristiky maskulinity uma 48,47 48,49 48,45 48,48 48,49 ima 94,08 94,12 93,99 94,08 94,13 ima 0-14 104,72 105,08 105,12 105,15 105,38 ima 15-64 100,20 100,07 99,95 100,23 100,28 ima 65+ 60,87 60,96 61,17 61,43 61,76

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

49,20 96,85 106,14 103,00 64,79

49,16 96,71 106,16 102,82 65,35

49,24 97,00 106,27 103,25 66,52

49,27 97,13 105,78 103,17 67,22

49,31 97,29 105,55 102,96 68,39

49,27 97,11 106,22 102,65 69,38

49,42 97,71 106,14 103,43 70,33

48,53 94,29 105,34 100,43 62,35

48,56 94,40 105,16 100,76 62,82

48,64 94,71 105,12 101,19 63,57

48,72 95,00 105,22 101,43 64,46

48,80 95,30 105,19 101,69 65,19

48,79 95,28 105,49 101,73 65,70

48,93 95,81 105,33 102,35 67,10


42

Index maskulinity

102 100 98 96 94 92 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj ima

Okres Brno-venkov - vývoj ima

JMK - vývoj ima

Obr. 9: Predikce vývoje indexu maskulinity ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: polynom 3. stupně Tvar regresní rovnice: Index determinace: \

10,02

#

0,504

1 3,187

100,41

0,94

Typ zvolené funkce pro okres Brno-venkov: lineární (mírně rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

0,1009

96,219

0,87

Typ zvolené funkce pro JMK: lineární (mírně rostoucí) Tvar regresní rovnice pro JMK: Koeficient determinace: e

0,1577x

93,574

0,87

Při zachování neměnného trendu by index maskulinity v mikroregionu PORTA poklesl na hodnotu 99,8 v roce 2013. V okresu a kraji by naopak došlo k mírnému navýšení podílu mužů v populaci, konkrétně hodnoty 97,6 pro okres a 95,8 pro kraj. Tab. 6: Vývoj ukazatele feminity a indexů feminity v Mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 Mikroregion PORTA - charakteristiky feminity ufe 50,64 50,87 51,38 ife 102,61 103,53 105,68 ife 0-14 100,00 101,66 97,59 ife 15-64 95,96 97,09 97,06 ife 65+ 148,25 170,20 183,19

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

51,49 106,13 95,43 97,92 176,11

51,47 106,06 97,85 97,50 166,67

51,30 105,34 93,37 97,09 165,54

51,00 104,09 90,74 96,56 156,23

50,61 102,46 90,93 95,99 149,32

50,35 101,43 91,74 95,63 145,31

50,40 101,60 93,65 94,76 145,51

50,29 101,16 95,49 94,07 140,23

49,78 99,14 89,15 93,93 133,33


Již na základě výše uvedených údajů o maskulinitě lze odvodit, že struktura obyvatel z pohledu zastoupení žen bude mít klesající charakter. V Tab. 6 jsou uvedena přesná data ukazatele feminity (ufe) a indexů feminity (ife) pro mikroregion. Lze konstatovat, že po celé sledované období bylo zastoupení mužů a žen v mikroregionu téměř v rovnováze. V roce 2011 připadalo v mikroregionu PORTA na 100 mužů 99 žen. Ve stejném roce podíl žen na celkové populaci poprvé klesl pod hranici 50 %. Nejčetnější zastoupení ženského pohlaví je ve věkové kategorii 43

65 a více let, zde připadá na sto mužů 133 žen. Naopak nejmenší zastoupení žen (89 žen na 100 mužů) a zároveň největší pokles zaznamenala předproduktivní věková skupina. 108

Index feminity

106 104 102 100 98 2000

2001

2002

2003

Mikroregion - ife

2004

2005

2006

2007

Okres Brno-venkov - ife

2008

2009

2010

2011

JMK - ife

Obr. 10: Index feminity ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Na Obr. 10 jsou znázorněny křivky pro index feminity za mikroregion a srovnávaná území. Index feminity u mikroregionu klesá v posledních sedmi letech rychlejším tempem než u okresu a kraje a v současnosti je pod jejich průměrem. Hodnoty pro okres a kraj nevykazují výraznější změny, zatímco na počátku období stagnovaly, v posledním šestiletém období velice mírně klesají. V JMK v roce 2011 připadlo na 100 mužů 104 žen, v okresu Brno-venkov to bylo 102 žen na 100 mužů. Z pohledu věkových kategorií je nejvyšší index feminity opět u poproduktivní složky obyvatel – kraj 149 žen na 100 mužů, okres 142 žen na 100 mužů. U zbylých dvou věkových kategorií jsou hodnoty indexu feminity pod hranicí sta, tedy stejně jako u mikroregionu zde muži početně převyšují ženy. Tab. 7: Vývoj ukazatele feminity a indexů feminity v okresu Brno-venkov a JMK v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 Okres Brno-venkov - charakteristiky feminity ufe 50,94 50,87 50,87 50,87 ife 103,85 103,52 103,53 103,55 ife 0-14 95,19 95,27 94,82 94,44 ife 15-64 97,09 97,00 97,42 97,12 ife 65+ 157,83 156,66 155,67 154,92 Jihomoravský kraj - charakteristiky feminity ufe 51,53 51,51 51,55 51,52 ife 106,30 106,25 106,40 106,29 ife 0-14 95,49 95,16 95,13 95,10 ife 15-64 99,80 99,93 100,05 99,77 ife 65+ 164,28 164,04 163,47 162,79

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

50,85 103,48 94,39 97,10 154,52

50,80 103,25 94,22 97,09 154,34

50,84 103,41 94,20 97,25 153,01

50,76 103,10 94,10 96,85 150,34

50,73 102,96 94,53 96,93 148,77

50,69 102,79 94,75 97,12 146,21

50,73 102,97 94,14 97,42 144,14

50,58 102,34 94,22 96,68 142,18

51,51 106,24 94,89 99,72 161,93

51,47 106,06 94,93 99,57 160,39

51,44 105,93 95,10 99,24 159,18

51,36 105,58 95,13 98,83 157,30

51,28 105,26 95,04 98,59 155,14

51,20 104,93 95,07 98,34 153,40

51,21 104,96 94,80 98,30 152,20

51,07 104,37 94,94 97,70 149,04


44

108

Index feminity

106 104 102 100 98 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj ife

Okres Brno-venkov - vývoj ife

JMK - vývoj ife

Obr. 11: Predikce vývoje indexu feminity ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ


0,0224

#

1 0,558

3,5054

99,348

0,94

Typ zvolené funkce pro okres Brno-venkov: lineární (mírně klesající) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

10,1073

103,93

0,87

Typ zvolené funkce pro JMK: lineární (mírně klesající) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

10,1757

106,85

0,87

Vyrovnání jednotlivých trendů časové řady bylo sestrojeno obdobně jako u indexu maskulinity. Lze předpokládat, že se hodnoty indexu feminity pro mikroregion do roku 2013 mírně navýší a to na 100,5 žen připadajících na 100 mužů a přiblíží se tak hodnotám za okres a kraj. K mírnému snížení indexu feminity by došlo u okresu (102,4 žen na 100 mužů) a stejně tak i u kraje (104,4 žen na 100 mužů). V souhrnu lze konstatovat, že analyzované jednotky patří z hlediska vývoje počtu obyvatel mezi rozvojová území a v základních obrysech se od sebe nijak významně neodlišují. Výraznější populační zisky jsou patrné u okresu a mikroregionu. U okresu Brno-venkov, který je vnímán jako suburbium města Brna, je patrný příliv počtu obyvatel odrážející rezidenční decentralizaci. I když se mikroregion PORTA nachází na hranicích Jihomoravského kraje i okresu Brno-venkov, i u této jednotky dochází každoročně k navyšování počtu obyvatel a nejsou zde patrné depopulační tendence. Negativním rysem však zůstává fakt, že regiony a jejich zvyšující se počet obyvatel je dán především migračními procesy a přirozená reprodukce obyvatel je nedostačující. Migrace bude dále analyzována jako samostatná kapitola 5.3.7. 45

Zvýšená intenzita migrace především u malých venkovských obcí s sebou může přinášet dopady ve vztahu ke změnám sociálního prostředí, kulturních tradic, sociální struktury a další. Na druhé straně však současné populační zisky obcí mikroregionu představují určité oživení regionu a svědčí o budoucím potenciálu.

5.2.2 Struktura dle věku Analýza kvality lidských zdrojů zkoumaných územních jednotek byla provedena pomocí struktury obyvatel dle věku. Populace byla rozdělena na tzv. ekonomické generace, kde se rozlišují generace předproduktivní, produktivní a poproduktivní. Pro potřeby

této

diplomové

práce

je

nejmladší

generace

vymezena

věky

0 až 14 dokončených let, produktivní generace věky 15 až 64 dokončených let a nejstarší věková skupina věky 65 a více let. Tab. 8 informuje o věkovém složení obyvatel mikroregionu. Tab. 8: Struktura obyvatel mikroregionu dle věku v letech 2000-2011 (k 31.12.) Roky 2000 2001 2002 2003 2004 Mikroregion PORTA - struktura obyvatel dle věku Celkem 0-14 682 728 739 727 736 15-64 3004 2982 3013 3046 3085 65+ 638 662 674 682 688 Muži 0 - 14 341 361 374 372 372 15 - 64 1533 1513 1529 1539 1562 65 + 257 245 238 247 258 Ženy 0 - 14 341 367 365 355 364 15 - 64 1471 1469 1484 1507 1523 65 + 381 417 436 435 430

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011 2011/2000 (%)

700 3118 709

700 3202 720

674 3224 733

673 3269 758

701 3311 793

694 3340 836

715 3289 875

104,84 109,49 137,15

362 1582 267

367 1629 281

353 1645 294

351 1671 309

362 1700 323

355 1721 348

378 1696 375

110,85 110,63 145,91

338 1536 442

333 1573 439

321 1579 439

322 1598 449

339 1611 470

339 1619 488

337 1593 500

98,83 108,29 131,23


Z pohledu hlavních věkových skupin má nejvyšší podíl na obyvatelstvu skupina osob ve věku 15-64 let (67,4%), přičemž za sledované období dosáhla celkově nárůstu 9,5 %. Druhou nejpočetnější skupinou byly osoby ve věku 65 a více let - 17,9 % a osoby ve věku 0-14 tvoří zbývajících 14,6 %. Zatímco podíl osob nejstarší věkové kategorie v posledních 11 letech postupně narůstal (celkově o 37,1 %), podíl dětské složky populace zaznamenal stagnující až mírně rostoucí trend. Nejvyšší přírůstek obyvatel byl zaznamenán u mužů ve věku 65 a více let (45,9 %). Naopak nejnižší přírůstek resp. úbytek byl u žen v předproduktivním věku (-1,2 %).

46

4000

Počet obyvatel

3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 2000

2001

2002

2003

Věková kategorie 0-14 let

2004

2005

2006

2007

Věková kategorie 15-64 let

2008

2009

2010

2011

Věková kategorie 65+

Obr. 12: Vývoj struktury obyvatel mikroregionu PORTA dle věku v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Na Obr. 12 je zobrazen vývoj počtu obyvatel dle věkových kategorií, kde je patrné postupné zvyšování nejstarší věkové kategorie a její převýšení nad předproduktivní věkovou kategorií. Tento vývoj složení obyvatel informuje o regresivním typu věkové

Věková struktura 0-14 let (%)

struktury. 17,00 16,00 15,00 14,00 13,00 2000 2001 2002 2003 2004 Mikroregion - věková kategorie 0-14

2005

2006 2007 2008 2009 2010 2011 Okres Brno-venkov - věková kategorie 0-14

JMK - věková kategorie 0-14

Obr. 13: Vývoj věkové kategorie 0-14 let ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Pro komparaci byly věkové kategorie mikroregionu procentuálně prezentovány v grafech společně s hodnotami za okres a kraj. Absolutní údaje o struktuře obyvatel dle věku pro okres a kraj jsou uvedeny v Příloze č. 1 a Příloze č. 2. Původní kladný nadprůměrný trend nejmladší věkové kategorie mikroregionu vystřídal její pokles a v současnosti s 14,6 % je na téměř stejné úrovni jako JMK (14,4 %). Okres Brnovenkov má podobný průběh jako křivka JMK a ze srovnávaných území má nejvyšší podíl 0-14-ti letých dosahující 15,8 %. Mikroregion vykazuje vůči okresu o 1,2 % nižší zastoupení nejmladší složky obyvatel.

47

Věková struktura 0-14 let (%)

17,00 16,00 15,00 14,00 13,00

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj věkové kategorie 0-14 let Okres Brno-venkov - vývoj věkové kategorie 0-14 let JMK - vývoj věkové kategorie 0-14 let

Obr. 14: Predikce vývoje věkové kategorie 0-14 let ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: lineární (klesající) Tvar regresní rovnice:

10,22

Koeficient determinace: e

16,86

0,75

Typ zvolené funkce pro okres Brno-venkov: polynom 2. stupně Tvar regresní rovnice: Index determinace: \

0,0331

1 0,5146

17,185

0,93


0,0308

1 0,5763

16,699

0,97

Za předpokladu neměnného vývoje trendu se podíl věkové kategorie 0-14 let zvýší u okresu (16,5 %) a kraje (14,7 %). Mikroregion dle lineární klesající funkce dosáhne

Věková kategorie 15-64 let (%)

v roce 2014 hodnoty 13,8 %. 72,00 71,00 70,00 69,00 68,00 67,00 2000 2001 2002 2003 2004 Mikroregion - věková kategorie 15-64 let JMK - věková kategore 15-64 let

2005

2006 2007 2008 2009 2010 2011 Okres Brno-venkov - věková kategorie 15-64 let

Obr. 15: Vývoj věkové kategorie 15-64 let ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

48

Nejvyšší podíl osob ve věku 15-64 let má Jihomoravský kraj, na konci sledovaného období tvořily tyto osoby 68,8 %. Okres disponuje menším podílem osob v produktivním věku, nicméně se velice blíží úrovni kraje. Mikroregion má nejmenší podíl produktivních osob než oba územní celky. Negativní vývoj je zaznamenán od roku 2007, kdy se podíl produktivní věkové skupiny postupně snižuje u mikroregionu i srovnávaných územních celků. Největší ztráty bylo dosaženo u mikroregionu, kde se podíl produktivní složky populace od počátku období snížil

Věková kategorie 15-64 let (%)

o 2,6 %. 72,00 71,00 70,00 69,00 68,00 67,00 66,00

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj věkové kategorie 15-64 let Okres Brno-venkov - vývoj věkové kategorie 15-64 let JMK - vývoj věkové kategorie 15-64 let

Obr. 16: Predikce vývoje věkové kategorie 15-64 let ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ


10,0244

0,3051

68,071

0,16


10,0586

0,7248

67,997

0,97

Typ zvolené funkce pro JMK: polynom 2. stupně Tvar regresní rovnice: Indext determinace: \

10,0523

0,6476

68,877

0,94

Současný negativní vývoj produktivní složky by se měl odrazit i v budoucích letech a při zachování stálého trendu dojde k dalšímu snižování této věkové kategorie. V roce 2013 poklesne podíl 15-64 letých u mikroregionu na 67,6 %, u okresu na 66,7 % a u kraje na 67,7 %.

49

Věková kategorie 65+ (%)

19,00 18,00 17,00 16,00 15,00 14,00 13,00 2000 2001 2002 2003 2004 Mikroregion - věková kategorie 65+

2005

2006 2007 2008 2009 2010 2011 Okres Brno-venkov - věková kategorie 65+

JMK - věková kategorie 65+

Obr. 17: Vývoj věkové kategorie 65 a více let ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Podíl seniorů v populaci roste a výjimkou není žádný z prezentovaných území. Jak je patrné z Obr. 17 původní poměrně stagnující období vystřídalo od roku 2004 období zvyšujícího se podílu poproduktivní složky obyvatel. Mikroregion se svými téměř 18 % převyšuje hodnoty okresu i kraje a zaznamenal největší tempo růstu seniorů. Tyto výsledky potvrzují anticipaci populačního stárnutí a nárůstu počtu seniorů. Vyšší zastoupení seniorů v mikroregionu je dané také faktem, že lidé v předdůchodovém a důchodovém věku vnímají venkov jako místo spokojeného dožití. Věková kategorie 65+ (%)

19,00 18,00 17,00 16,00 15,00 14,00 13,00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj věkové kategorie 65+ Okres Brno-venkov - vývoj věkové kategorie 65+ JMK - vývoj věkové kategorie 65+

Obr. 18: Predikce vývoje věkové kategorie 65 a více let ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ


0,027

1 0,1135

15,151

0,96


0,0255

1 0,2102

0,98

50

14,818


0,0215

1 0,0713

14,425

0,99

Při zachování stávajících trendů dojde ke zvýšení podílu starších osob. Pro mikroregion PORTA to bude znamenat navýšení na hodnotu 18,9 %. JMK se zvýší podíl seniorů v populaci na 17,6 % a obyvatelé okresu Brno-venkov budou tvořeni z 16,9 % osobami ve věku 65 a vice let. Hodnoty indexů determinace regresních funkcí odráží vysokou reálnost predikovaného vývoje. Tab. 9: Vývoj charakteristik dle struktury věku ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 Mikroregion PORTA is 93,55 izm 22,70 izs 21,24 iez 43,94 Okres Brno-venkov is 88,98 izm 23,93 izs 21,30 iez 45,23 Jihomoravský kraj is 89,66 izm 22,95 izs 20,58 iez 43,54

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

90,93 24,41 22,20 46,61

91,20 24,53 22,37 46,90

93,81 23,87 22,39 46,26

93,48 23,86 22,30 46,16

101,29 22,45 22,74 45,19

102,86 21,86 22,49 44,35

108,75 20,91 22,74 43,64

112,63 20,59 23,19 43,77

113,12 21,17 23,95 45,12

120,46 20,78 25,03 45,81

122,38 21,74 26,60 48,34

88,72 23,61 20,95 44,56

89,60 23,25 20,83 44,08

90,96 22,57 20,53 43,10

92,08 22,08 20,33 42,42

94,47 21,80 20,60 42,40

96,93 21,62 20,96 42,58

98,05 21,37 20,95 42,32

99,70 21,64 21,57 43,21

100,18 22,00 22,04 44,04

99,69 22,71 22,64 45,35

100,38 23,25 23,34 46,60

91,82 22,39 20,56 42,95

94,04 21,88 20,58 42,46

96,70 21,25 20,55 41,80

99,11 20,80 20,61 41,41

102,39 20,39 20,87 41,26

106,13 19,98 21,20 41,18

108,94 19,69 21,45 41,14

112,27 19,59 21,99 41,58

114,19 19,78 22,59 42,37

114,84 20,18 23,18 43,36

116,12 20,92 24,29 45,21


Na základě zastoupení tří základních věkových skupin obyvatel byly konstruovány indexy stáří (is), závislosti mladých (izm) a starých osob (izs) a index ekonomického zatížení (iez), jež jsou uvedeny v Tab. 9. Hodnota indexu stáří 122,4 za rok 2011 udává, že na 100 dětí připadlo 122,4 osob starších 65 let, přitom v roce 2000 připadlo na 100 dětí pouze 93,6 osob v poproduktivním věku.

51

180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 2000

2001

2002

2003

2004

2005 2006

Věková kategorie 0-14

2007

2008

2009

Věková kategorie 65+

2010

Index stáří

Počet obyvatel

900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 2011

is

Obr. 19: Vývoj předproduktivní a poproduktivní věkové kategorie a indexu stáří v mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Je tedy zaznamenáno podstatné zvýšení indexu stáří, jež je odrazem již zmíněného snižování podílu dětské složky na jedné straně a na straně druhé zvyšování podílu osob starších 65 let. Index závislosti mladých osob udává, že na 100 obyvatel ve věku 15-64 let („živitelé“) připadá 21,7 osob ve věku 0-14 let („závislí“). Index závislosti starých osob udává vyšší hodnotu a na 100 obyvatel ve věku 15-64 let připadá 26,6 osob starších 65 let. Dalším významným údajem je index ekonomického zatížení, který informuje o celkovém zatížení produktivní složky obyvatel. V roce 2011 tato hodnota činila 48,3, tedy na 100 obyvatel v ekonomicky aktivním věku připadlo 48,3 závislých osob. Za sledované období docházelo postupně k jeho navyšování a to zejména zásluhou zvyšování podílu seniorů v populaci. 130,00

Index stáří

120,00 110,00 100,00 90,00 80,00 2000

2001

2002

2003

Mikroregion - is

2004

2005

2006

2007

Okres Brno-venkov - is

2008

2009

2010

2011

JMK - is

Obr. 20: Vývoj indexu stáří ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Při vynesení indexu stáří do grafu lze pozorovat jeho vzestupnou tendenci, přičemž od roku 2004 nabývá na intenzitě a to především u JMK a mikroregionu PORTA. Okres si v posledních čtyřech letech drží hodnoty indexu stáří kolísající okolo sta a v rámci hodnocení tak vychází nejlépe. 52

Optimem indexu stáří je co nejnižší hodnota a vzhledem k jeho zvyšování u sledovaných území tak vykazuje negativní vývoj ovlivňující kvalitu struktury obyvatel. 130,00

Index stáří

120,00 110,00 100,00 90,00 80,00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj is

Okres Brno-venkov - vývoj is

JMK - vývoj is

Obr. 21: Predikce vývoje indexu stáří ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: exponenciální Tvar regresní rovnice: Index determinace: \

85,253

,

Y#I

0,93

Typ zvolené funkce pro okres Brno-venkov: lineární (rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

1,2668

86,743

0,94

Typ zvolené funkce pro JMK: lineární (rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

2,6235

86,798

0,98

Při současném tempu růstu dosáhne index stáří v roce 2013 u mikroregionu 128,5 osob starších 65 let na 100 dětí a výrazně tak převýší nad dětskou složkou obyvatelstva. Jihomoravský kraj bude na hodnotě 123,5 a okres na 104,5 osobách v poproduktivním věku na 100 dětí. Index stáří v nejbližších letech poroste, jeho hodnota má vykazovat především u JMK a mikroregionu PORTA dokonce progresivní růst.

53

Obr. 22: Kartodiagram indexů stáří a zastoupení věkových kategorií v obcích mikroregionu PORTA v roce 2011 Zdroj: Vlastní zpracování v programu ArcMap

Výrazně negativní hodnoty indexu stáří mají v roce 2011 obce Kaly a Předklášteří. Obec Kaly je druhou nejmenší obcí mikroregionu a od ostatních obcí se mimo jiné odlišuje poměrně vyšší nadmořskou výškou, která může mít určitý vliv z hlediska atraktivity či dostupnosti území pro potenciální zájemce o bydlení. Zároveň jako jediná od počátku sledovaného období zaznamenává depopulační tendence, které odráží snížení počtu obyvatel. U obce Předklášteří je třeba říci, že v jejím katastrálním území je umístěn domov pro důchodce, což výrazně ovlivňuje hodnotu indexu stáří a dochází tak k určitému zkreslení výsledků. V mikroregionu vychází index stáří nejlépe obcím Železné, Lomnička a Šerkovice a pohybuje se v rozmezí 80-90 seniorů na 100 dětí. 54

Index ekonomického zatížení

50 48 46 44 42 40 2000

2001

2002

2003

Mikroregion - iez

2004

2005

2006

2007

Okres Brno-venkov - iez

2008

2009

2010

2011

JMK - iez

Obr. 23: Vývoj indexu ekonomického zatížení ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Index ekonomického zatížení se také nevyvíjí kladně. Výrazný vzestup u mikroregionu na počátku období vystřídal pokles na původní hodnotu jako v roce 2000. V roce 2007 však dochází ke zlomu u všech analyzovaných územních celků a hodnoty se ubírají nepříznivým směrem. V okresu na 100 osob ve věku 15 – 64 let připadá 46,6 seniorů a dětí. JMK je na tom svými hodnotami nejlépe, na 100 osob ve věku 15 – 64 let připadá 45,2 seniorů a dětí. Na rostoucím indexu ekonomického zatížení opět hraje svou roli zvyšování podílu seniorů v populaci. Od roku 2007 se také velice mírně zvyšuje podíl předproduktivního obyvatelstva, což se opět odráží

Index ekonomického zatížení

v narůstajícím indexu ekonomického zatížení. 52 50 48 46 44 42 40 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj iez

Okres Brno-venkov - vývoj iez

JMK - vývoj iez

Obr. 24: Predikce vývoje indexu ekonomického zatížení ve sledovaných územních jednotkách Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ


0,05

1 0,65

46,92

0,17

55


0,1217

1 1,5047

47,012

0,97


0,1067

1 1,3189

45,148

0,94

V budoucnosti lze očekávat další zvýšení indexu ekonomického zatížení. Mikroregion v roce 2013 bude mít 48,1 seniorů a dětí připadajících na 100 osob produktivního věku, okres 49,8 osob a kraj 47,6. Provedená analýza struktury obyvatel dle věku informuje o změnách, ke kterým došlo v průběhu let 2000 až 2011. Především věková struktura a její vývoj se projevil jako nepříznivý ve všech sledovaných regionech. Kladným a společným znakem je vzrůstající počet obyvatel, nicméně kvalita struktury obyvatel, především poměr dětské a seniorské složky, má stále zhoršující se tendenci. Mikroregion vykazuje výraznější změny v některých sledovaných charakteristikách a vůči sledovaným územím lze hodnotit jako podprůměrný. Při hodnocení je však třeba brát ohled na velikostní složení obcí sdružených v tomto mikroregionu. Malé obce mají obvykle větší podíl seniorů, v čemž se odráží i výsledky ukazatelů, u kterých je optimem minimální hodnota. Na základě výše uvedených charakteristik plynou doporučení pro politická či strategická rozhodnutí v oblastech souvisejících s procesy demografického stárnutí a nárůstu podílu nejstarších osob v populaci. Podhodnocení vyplývajících potřeb by mohlo vést k problémům s kapacitou či kvalitou sociálních či zdravotnických zařízení a služeb v budoucnu.

56

5.3 Demografická dynamika V následující kapitole budou popsány základní charakteristiky a trendy demografické dynamiky. Pozornost bude zaměřena na úmrtnost, porodnost, potratovost, sňatečnost, rozvodovost a především na přirozenou reprodukci a mechanický pohyb obyvatel.

5.3.1

Úmrtnost Úmrtnost (mortalita) je důležitou demografickou charakteristikou zkoumaných

území. Mortalita byla analyzována na základě Tab. 10. Absolutní počty zemřelých za jednotlivé roky jsou doplněny hrubou mírou úmrtnosti (hmú), která lépe zhodnotí úroveň vůči srovnávaným územím. Pro chybějící údaje nejsou uvedeny hodnoty úmrtnosti dle pohlaví v roce 2011 pro mikroregion. S ohledem na ochranu individuálních údajů nejsou dostupná data o novorozenecké a kojenecké úmrtnosti. Tab. 10: Vývoj charakteristik úmrtnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 Mikroregion PORTA - charakteristiky úmrtnosti zemřelí celkem 50 51 65 67 hmú 11,52 11,94 14,71 15,10 zemřelí muži 29 27 31 26 zemřelé ženy 21 24 34 41 Okres Brno-venkov - charakteristiky úmrtnosti zemřelí celkem 2029 1864 1998 2065 hmú 11,16 10,24 10,90 11,19 zemřelí muži 1028 939 1002 1031 zemřelé ženy 1001 925 996 1034 Jihomoravský kraj - charakteristiky úmrtnosti zemřelí celkem 12070 11656 11937 12081 hmú 10,62 10,34 10,63 10,77 zemřelí muži 6077 5762 5986 5986 zemřelé ženy 5993 5894 5951 6095

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

61 13,60 24 37

50 11,10 23 27

51 11,12 16 35

57 12,35 29 28

53 11,37 23 30

50 10,46 21 29

45 9,29 15 . 30 .

44 9,05

1847 9,88 957 890

1978 10,47 1040 938

1827 9,61 964 863

1870 9,68 942 928

1807 9,18 912 895

1908 9,55 934 974

1902 9,41 967 935

1874 9,13 952 922

11659 10,32 5859 5800

12059 10,67 6053 6006

11667 10,32 5880 5787

11774 10,37 5859 5915

11262 9,85 5677 5585

11581 10,07 5771 5810

11566 10,03 5774 5792

11466 9,85 5775 5691

Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ Poznámka: Data dle pohlaví z roku 2011 nebyla dostupná

Na území mikroregionu za sledované období zemřelo celkem 644 osob. Hrubá míra úmrtnosti na počátku období činila 11,52 zemřelých a na konci období 9,05 zemřelých na 1 000 obyvatel středního stavu. I přes počáteční zvyšování míry úmrtnosti se hodnoty od roku 2003 postupně snižují a udržení tohoto tempa poklesu úrovně úmrtnosti je odrazem demografických změn a zvyšující se naděje dožití. I přes neúplné informace lze také konstatovat, že nejčastější příčinou úmrtí na území mikroregionu byly na nemoci oběhové soustavy a druhou nejčastější příčinou byly novotvary (viz Příloha č. 3). Při srovnání úmrtnosti dle pohlaví mikroregion vykazuje vyšší úmrtnost žen, což je poměrně netypický jev. Zatímco mužů v letech 2000-2010 celkem zemřelo 264, počet 57

zemřelých žen činil 336 (o 72 osob více). Tento fakt může mít různé příčiny a pro hlubší analýzu by byly třeba informace o úmrtnosti dle věku apod. Z dostupných údajů lze říci, že vyšší úmrtnost žen je odrazem výrazně vyššího zastoupení žen vůči mužům

80

16

70

14

60

12

50

10

40

8

30

6

20

4

10

2

0

0 2000

2001

2002 2003 2004 2005 2006 zemřelí celkem zemřelí muži

2007

2008 2009 zemřelé ženy

Počet zemřelých na 1000 obyv.

Počet obyvatel

v poproduktivním věku (o 33 % více žen).

2010 2011 hmú

Obr. 25: Vývoj mortality v mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Na Obr. 25 je vidět, že nejvíce zemřelých je zaznamenáno v letech 2002-2004, kdy počet zemřelých přesáhl 60 osob. Tento grafický výstup také nabízí lepší představu o vyšší úmrtnosti žen než mužů. Kromě počátečních dvou let a roku 2007 vždy počet zemřelých žen převyšoval nad zemřelými muži. Typický větší úmrtnost mužů

Počet zemřelých na 1000 obyvatel

se tak v mikroregionu nepotvrzuje. 16 15 14 13 12 11 10 9 8 2000

2001

2002

2003

Mikroregion - hmú

2004

2005

2006

2007

Okres Brno-venkov - hmú

2008

2009

2010

2011

JMK - hmú

Obr. 26: Vývoj hrubé míry úmrtnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Při srovnání zaznamenává mikroregion PORTA výraznější odchylky (Obr. 26). Od roku 2005 se přibližuje hodnotám okresu a kraje, přičemž v posledních dvou letech je vývoj hrubé míry úmrtnosti shodný s okresem Brno-venkov.

Do vyšší míry

úmrtnosti mikroregionu se odráží vyšší podíl poproduktivní složky obyvatel. Okres a kraj mají opět podobný trend vývoje této míry bez žádných výkyvů a i zde dochází 58

k pozvolnému

snižování

mortality.

Výraznějšího

snížení

dosáhl

okres,

z 11,16 zemřelých osob v roce 2000 na 9,13 osob v roce 2011 na 1 000 obyvatel středního stavu. Z hlediska úmrtnosti dle pohlaví zaznamenává okres téměř ve všech sledovaných letech vyšší úmrtnost mužů, výjimkou jsou roky 2003 a 2009. Z celkového počtu 22 969 zemřelých osob činí 11 668 zemřelých mužů a 11 301 zemřelých žen. U JMK není převaha úmrtnosti v jednotlivých letech dle pohlaví až tak výrazná, nicméně stejně jako u okresu i zde celkově převyšuje úmrtnost mužů, konkrétní hodnoty

Počet zemřelých na 1000 obyvatel

činí 70 459 zemřelých mužů a 70 319 zemřelých žen. 16 15 14 13 12 11 10 9 8 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj hmú

Okres Brno-venkov - vývoj hmú

JMK - vývoj hmú

Obr. 27: Predikce vývoje hrubé míry úmrtnosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: lineární (klesající) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

13609

14,146

0,47

Typ zvolené funkce pro okres Brno-venkov: lineární (klesající) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

10,1775

11,188

0,74

Typ zvolené funkce pro JMK: lineární (klesající) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

10,0701

10,775

0,63

Při zachování stávajících trendů se hrubá míra úmrtnosti v roce 2013 u okresu sníží na hodnotu 8,7 zemřelých osob a u kraje na 9,8 zemřelých osob na 1 000 obyvatel. Časová řada mikroregionu byla taktéž vyrovnána lineární klesající funkcí a hrubá míry úmrtnosti se v roce 2013 sníží na 9,1 ‰.

59

5.3.2

Plodnost

Porodnost je jedním ze základních a především klíčových demografických procesů. Pro její zhodnocení byla vytvořena Tab. 11, v níž jsou uvedeny absolutní hodnoty a dále hrubé míry porodnosti, na základě kterých bude mikroregion srovnáván s okresem a krajem. U mikroregionu jsou dále uvedeny hodnoty obecné míry plodnosti, jež jsou zpřesněním hrubé míry porodnosti, neboť je počet živě narozených dětí vztažen k ženám v reprodukčním věku (15-49 let). Tab. 11: Vývoj charakteristik porodnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 Mikroregion PORTA -charakteristiky porodnosti živě narození 22 34 59 41 hmp 5,07 7,96 13,35 9,24 ženy 15-49 let 1066 1042 1050 1062 f 20,64 32,63 56,19 38,61 Okres Brno-venkov - charakteristiky porodnosti živě narození 1552 1622 1674 1688 hmp 8,54 8,91 9,13 9,14 Jihomoravský kraj - charakteristiky porodnosti živě narození 9567 9626 10067 10072 hmp 8,42 8,54 8,97 8,98

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

36 8,02 1078 33,40

27 6,00 1084 24,91

38 8,29 1101 34,51

29 6,28 1103 26,29

56 12,01 1124 49,82

50 10,46 1151 43,44

50 10,32 1164 42,96

47 9,66 1141 41,19

1851 9,90

1951 10,33

2079 10,94

2201 11,40

2470 12,55

2408 12,06

2444 12,09

2300 11,20

10720 9,49

11149 9,86

11512 10,18

12371 10,90

13196 11,54

13145 11,43

13040 11,31

12404 10,65


Na počátku sledovaného období byla hrubá míra porodnosti u mikroregionu silně podprůměrná a činila pouhých 5,07 narozených dětí na 1 000 obyvatel středního stavu. Typická je opět výraznější variabilita dat a až v posledních čtyřech letech se počet narozených dětí ustálil a pohybuje se okolo hodnoty 50 narozených dětí. Dle rodinného stavu matky se z celkového počtu 489 živě narozených dětí se 84 % dětí narodilo vdaným matkám, necelých 12 % narozených dětí matkám svobodným a zbývající 4 %

1200

120

1160

100

1120

80

1080

60

1040

40

1000

20

960

Obecná míra plodnosti

Počet žen

narozených dětí matkám rozvedeným (viz Příloha č. 4).

0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 ženy v reprodukčním věku 15-49

f

Obr. 28: Vývoj počtu žen v reprodukčním věku a obecné míry plodnosti v mikroregionu PORTA Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

60

Z Obr. 28 je patrné, že počet žen v reprodukčním věku na území mikroregionu má vzrůstající tendenci. Zatímco v roce 2000 bylo evidováno 1 066 žen ve věku 15-49 let, na konci období tato věková kategorie žen činila 1 141 osob (+7,04 %). Maximální hodnotu udává rok 2010, a to 1 161 žen v reprodukčním věku. Obecná míra plodnosti dosáhla svého minima v roce 2000 a činila pouhých 20,64. Poté následoval prudký vzrůst až na hodnotu 56,19 v roce 2002. Nicméně tato pozitivní tendence dlouho nevydržela a obecná míra plodnosti postupně klesala téměř na stejnou úroveň jako na počátku období. I přes výrazné výkyvy se zdá, že poslední čtyři roky se hodnota udržuje mezi 40 až 50 dětmi na 1 000 žen v reprodukčním věku. Počet živě narozených na 1000 ob.

16 14 12 10 8 6 4 2000

2001 2002 2003 Mikroregion - hmp

2004 2005 2006 2007 Okres Brno-venkov - hmp

2008

2009 2010 JMK - hmp

2011

Obr. 29: Vývoj hrubé míry porodnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Pro komparaci byla zvolena hrubá míra porodnosti, z které je patrné, že mikroregion má ve většině let podprůměrné hodnoty oproti kraji i okresu. Výjimku tvoří pouze rok 2002, který výrazně převýšil hodnoty kraje a okresu. Mikroregion se přiblížil k hodnotám nadřazených územních celků až v roce 2008, kdy dokonce převýšil hodnotu kraje. Od tohoto roku je patrný ustálený trend bez extrémních hodnot, avšak s klesající tendencí. Pozitivní vývoj počtu narozených dětí v okrese i kraji vystřídal od roku 2008 pozvolný pokles hrubé míry porodnosti. Rok 2008 udává maximální hodnoty pro okres 12,55 ‰ a pro kraj 11,54 ‰. Počet narozených dětí se od počátku období dle bazického indexu zvýšil u okresu o 48 % a u kraje o 29 %.

61

Počet živě narozených na 1000 ob.

14 12 10 8 6 4 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj hmp

Okres Brno-venkov - vývoj hmp

JMK - vývoj hmp

Obr. 30: Predikce vývoje hrubé míry porodnosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: lineární (rostoucí) Tvar regresní rovnice:

0,2183


7,4696

0,10


10,0131

#

0,23

1 0,7056

9,2659

0,97


10,0103

#

0,181

1 0,541

8,9347

0,98

Pokud se dosavadní trendy vývoje hrubé míry porodnosti nezmění, lze očekávat úbytek počtu narozených dětí u okresu a kraje a naopak mírný přírůstek u mikroregionu. Dosavadním

tempem

by

v okresu

Brno-venkov došlo

ke

snížení

na

8,6 a v Jihomoravském kraji na 8,7 živě narozených dětí na 1 000 obyvatel. U mikroregionu byla využita lineární funkce, jež predikuje hodnotu hrubé míry porodnosti v roce 2013 na 10,5 ‰, nicméně nízký koeficient determinace není příliš statisticky průkazný a vhodné vystižení trendové funkce mikroregionu je poměrně složité.

5.3.3

Potratovost

Potratovost je další charakteristikou, jež je statisticky evidována a váže se na oba základní procesy lidské reprodukce, porodnost i úmrtnost a je ovlivňována řadou různých faktorů. Na území České republiky dochází od roku 1990 k snižování potratovosti. Analýza úrovně potratovosti v mikroregionu byla provedena pomocí hrubé míry potratovosti (hmpo), obecné míry potratovosti (ompo) a indexu potratovosti (ipo). 62

Tab. 12: Vývoj charakteristik potratovosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 Mikroregion PORTA - charakteristiky potratovosti potraty celkem 15 13 7 12 hmpo 3,45 3,04 1,58 2,71 ompo 14,07 12,48 6,67 11,30 ipo 68,18 38,24 11,86 29,27 Okres Brno-venkov - charakteristiky potratovosti potraty celkem 596 598 574 574 hmpo 3,28 3,28 3,13 3,11 ipo 38,40 36,87 34,29 34,00 Jihomoravský kraj - charakteristiky potratovosti potraty celkem 4505 4297 4131 4153 hmpo 3,96 3,81 3,68 3,70 ipo 47,09 44,64 41,04 41,23

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

10 2,23 9,28 27,78

14 3,11 12,92 51,85

10 2,18 9,08 26,32

10 2,17 9,07 34,48

15 3,22 13,35 26,79

4 0,84 3,48 8,00

5 1,03 4,30 10,00

5 1,03 4,38 10,64

546 2,92 29,50

591 3,13 30,29

547 2,88 26,31

570 2,95 25,90

556 2,83 22,51

521 2,61 21,64

557 2,76 22,79

557 2,71 24,22

3956 3,50 36,90

3893 3,44 34,92

3923 3,47 34,08

4074 3,59 32,93

3796 3,32 28,77

3757 3,27 28,58

3730 3,24 28,60

3599 3,09 29,01


Za časovou řadu bylo v mikroregionu celkem statisticky zaznamenáno 120 potratů. Hrubá míra porodnosti se od počátku období snížila a v roce 2011 činila 1,03 ‰. Pro mikroregion je opět typická výraznější variabilita dat. Nejvýraznějším výkyvem je v časové řadě rok 2008, který dosáhl téměř stejné negativní hodnoty jako na počátku období. Obecná míra potratovosti dále nabízí přesnější pohled na vývoj potratovosti. V roce 2000 dosahovala 14,07 potratů na 1 000 žen v reprodukčním věku, zatímco v roce 2011 je zaznamenán výrazný pokles na hodnotu 4,38 potratů na 1 000 žen

70

70

60

60

50

50

40

40

30

30

20

20

10

10

0

Index potratovosti

Počet osob

v reprodukčním věku.

0 2000

2001

2002

2003

2004

potraty celkem

2005

2006

2007

2008

počet živě narozených

2009

2010

2011

ipo

Obr. 31: Vývoj potratů, počtu živě narozených a indexu potratovosti v mikroregionu PORTA Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Počet potratů vztažených k počtu živě narozených a z nich vypočítaný index potratovosti přehledně znázorňuje Obr. 31. Zde je vidět velice negativní vývoj v prvních dvou letech časové řady a dále pak v roce 2005. Na počátku období dosáhl index potratovosti až hodnoty 68, což znamená, že na 100 narozených dětí připadlo 68 potratů. Období velice nízké potratovosti počíná rokem 2009 a hodnoty se tak v posledních třech letech pohybují okolo 10 potratů na 100 narozených dětí. 63

Počet potratů na 1000 obyvatel

5 4 3 2 1 0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - hmpo

Okres Brno-venkov - hmpo

JMK - hmpo

Obr. 32: Vývoj a predikce hrubé míry potratovosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ


10,1699

3,3197

0,44


10,0568

3,3346

0,85


10,0676

3,9452

0,90

Komparace s okresem a krajem byla provedena pomocí hrubé míry potratovosti. Obr. 32 nabízí pohled na vývoj sledovaných územních celků a je patrné, že Jihomoravský kraj má vyšší míry potratovosti než ve všech sledovaných letech než okres i mikroregion. Mikroregion v tomto případě vychází s nejlepším hodnocením, neboť hodnoty si po většinu období udržoval pod hodnotami kraje i okresu. V letech 2009-11 se hrubá míra potratovosti u mikroregionu dokonce snížila až na hodnoty okolo 1 ‰. U okresu a kraje se hodnoty v roce 2011 pohybují okolo 3 ‰ a během sledovaného období je vidět mírný klesající trend, který lze označit za kladně se vyvíjející charakteristiku regionů. Bazický index udává snížení počtu potratů o 6,5 % u okresu a 20,1 % u kraje. Extrapolace u všech území byla provedena lineární klesající funkcí. Při stávajícím trendu tak hrubá míra potratovosti bude dále klesat a v roce 2013 dosáhne hodnoty 0,94 ‰ pro mikroregion, hodnoty 2,54 ‰ pro okres a 2,99 ‰ pro kraj.

64

5.3.4

Sňatečnost

Změny životních podmínek po roce 1989 přinesly vedle řady jiných důsledků i odlišné postoje k instituci manželství. Počet osob ochotných uzavřít sňatek ubývá a vzhledem k široké nabídce možností mladých lidí také dochází k vzestupu průměrného věku při prvním sňatku. Vstup do manželství ubývá na významu a odlišné preference mladé části populace se tak odráží v úrovni sňatečnosti. Analyzované jednotky byly zhodnoceny pomocí jednoduché hrubé míry sňatečnosti. Tab. 13: Vývoj sňatečnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 Mikroregion Porta - charakteristiky sňatečnosti sňatky celkem 19 18 18 hms 4,38 4,21 4,07 Okres Brno-venkov - charakteristiky sňatečnosti sňatky celkem 938 894 857 hms 5,16 4,91 4,68 Jihomoravský kraj - charakteristiky sňatečnosti sňatky celkem 6053 5602 5628 hms 5,33 4,97 5,01

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

24 5,41

20 4,46

14 3,11

19 4,14

18 3,90

19 4,08

17 3,55

18 3,71

14 2,88

856 4,64

903 4,83

890 4,71

958 5,04

1008 5,22

952 4,84

885 4,43

879 4,35

827 4,03

5441 4,85

5688 5,04

5693 5,04

5859 5,18

6287 5,54

5802 5,07

5252 4,57

5099 4,42

4894 4,20


Za sledované období bylo na území mikroregionu uzavřeno celkem 218 sňatků. Na počátku období bylo registrováno 4,38 sňatků na 1 000 obyvatel, na konci období je patrný pokles na 2,88 sňatků na 1 000 obyvatel středního stavu. Hrubá míra sňatečnosti za časovou řadu 2000-2011 naznačuje klesající trend a potvrzuje tak shodné demografické chování, které je typické pro rozvinuté evropské země. Komparace s okresem a krajem je vyobrazena na Obr. 33. I zde spojnicový graf potvrzuje klesající

Počet sňatků na 1000 obyvatel

průběh úrovně sňatečnosti. 6 5,5 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 2000

2001

2002

2003

Mikroregion - hms

2004

2005

2006

2007

Okres Brno-venkov - hms

2008

2009

2010

2011

JMK - hms

Obr. 33: Vývoj hrubé míry sňatkovosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Mikroregion zaznamenává výraznější výkyvy mezi roky 2003-2005, tehdy dosahuje svého maxima (5,41 ‰ v roce 2003) v dané časové řadě. Mimo tento výkyv má křivka pro mikroregion mírný klesající průběh. Ve vztahu ke kraji a okresu 65

má mikroregion podprůměrné hodnoty a počet uzavřených manželství na 1 000 obyvatel téměř ve všech letech nepřesáhl hodnotu 4,5 ‰. Míra sňatečnosti dosahuje nejvyšších hodnot u Jihomoravského kraje, přičemž okres kopíruje jeho trend a má jen nepatrně menší hodnoty. Zatímco na počátku období se míra sňatkovosti u okresu a kraje pohybovala mírně nad 5 ‰, na konci činí pouze 4,03 ‰ u okresu a 4,2 ‰ u kraje. Bazickým indexem lze tuto změnu úbytku celkového počtu sňatků vystihnout

Počet sňatků na 1000 obyvatel

poklesem u okresu Brno-venkov o 11,8 % a u Jihomoravského kraje o 19,1 %. 6 5,5 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj hms

Okres Brno-venkov - vývoj hms

JMK - vývoj hms

Obr. 34: Predikce vývoje hrubé míry sňatečnosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ


10,1116

4,7175

0,37


10,0585

5,1165

0,37


10,0617

5,3356

0,35

Vzhledem k dosavadnímu vývoji míry sňatečnosti byl použit pro všechny sledované regiony lineární klesající trend. Na základě toho lze předpokládat, že hrubá míra sňatečnosti dosáhne v roce 2013 u mikroregionu hodnoty 3,16 ‰, u okresu 4,3 ‰ a u kraje 4, 47 ‰. Vývoj sňatečnosti tak naznačuje měnící se postoje mladé generace na institut manželství a jeho tradiční chápání. Dokonce i venkovské obce mikroregionu, u nichž by se dala očekávat vyšší intenzita sňatků vzhledem k zvýšenému důrazu na význam rodiny, potvrzují tento trend.

66

5.3.5

Rozvodovost

Rozvodovost je dalším demografickým procesem a úzce souvisí se sňatečností. I zde působí celá řada faktorů ovlivňující rozvodovost, mimo jiné i legislativní změny. Na území našeho státu dochází dlouhodobě k zvyšování intenzity rozvodovosti a i do budoucnosti lze očekávat tento vývoj. Sledovaná území byla zhodnocena dle absolutních údajů a hrubé míry rozvodovosti (hmro). Detailnější statistická data o rozvodovosti nebyly pro mikroregion dostupné. Tab. 14: Vývoj rozvodovosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 Mikroregion PORTA - charakteristiky rozvodovosti rozvody 8 8 13 11 hmro 1,84 1,87 2,94 2,48 Okres Brno-venkov - charakteristiky rozvodovosti rozvody 451 435 444 452 hmro 2,48 2,39 2,42 2,45 Jihomoravský kraj - charakteristiky rozvodovosti rozvody 2915 3102 3110 3193 hmro 2,56 2,75 2,77 2,85

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

6 1,34

11 2,44

10 2,18

9 1,95

10 2,15

12 2,51

8 1,65

12 2,47

466 2,49

421 2,23

515 2,71

500 2,59

610 3,10

501 2,51

593 2,93

523 2,55

3304 2,93

3154 2,79

3096 2,74

3369 2,97

3334 2,92

3047 2,65

3548 3,08

2945 2,53


Mikroregion PORTA eviduje v letech 2000-2011 celkově 118 rozvodů. Pro komparaci je zajímavé porovnat absolutní data rozvodů a sňatků. Vzhledem k celkovému počtu 218 sňatků pak lze říci, že na 100 sňatků připadá 54 rozvodů. Hrubá míra rozvodovosti u mikroregionu má v jednotlivých letech četné výkyvy a v podstatě nelze říci, zda má klesající či rostoucí charakter. Svého maxima dosáhla v roce 2002

Počet rozvodů na 1000 obyvatel

(2,94 ‰) a minima v roce 2004 (1,34 ‰). 3,5 3 2,5 2 1,5 1 2000

2001

2002

2003

Mikroregion - hmro

2004

2005

2006

2007

2008

Okres Brno-venkov - hmro

2009

2010

2011

2012

Jihomoravský kraj - hmro

Obr. 35: Vývoj a predikce hrubé míry rozvodovosti ve sledovaných územních jednotkách Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: lineární (mírně rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

0,0061

2,112

0,01

67

2013

Typ zvolené funkce pro okres Brno-venkov: lineární (mírně rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

0,0358

2,338

0,29

Typ zvolené funkce pro JMK: lineární (mírně rostoucí) Tvar regresní rovnice: Koeficient determinace: e

0,0074

2,7459

0,03

Mikroregion má oproti nadřazeným územním celkům téměř ve všech letech nižší míru rozvodovosti, hodnoty okresu i kraje přesáhl pouze v roce 2002. Jihomoravský kraj si udržuje v časové řadě hodnoty mezi 2,5 - 3 ‰ a původní velice mírně zvyšující se trend (do roku 2007) vystřídalo období výraznějších změn. Na konci období byla hrubá míra rozvodovosti u kraje v podstatě shodná jako na počátku období. U okresu Brno-venkov je mírně zvyšující se trend zaznamenán pouze do roku 2004, poté začínají obdobně jako u kraje skokové změny snižování a zvyšování hodnot a i zde je počáteční a koncová hodnota časové řady shodná. Maximální hodnoty dosáhl okres v roce 2008 tj. 3,1 ‰. Celkově bylo u Jihomoravského kraje zaznamenáno 38 117 rozvodů a u okresu Brno-venkov 5 911 rozvodů. Bazický index vypočítaný jako poměr absolutních hodnot roků 2011 a 2000 udává nárůst počtu rozvodů o 15,9 % u okresu a 1,03 % u kraje.

5.3.6

Přirozená reprodukce

Přirozená reprodukce je odrazem dvou elementárních demografických procesů – porodnosti a úmrtnosti. Na jejich základě zjišťujeme, zda u vybraného regionu dochází k přirozenému přírůstku či naopak úbytku. Tab. 15 uvádí absolutní hodnoty přirozené reprodukce včetně jejich přepočtení na 1 000 obyvatel středního stavu. Tab. 15: Vývoj charakteristik přirozené reprodukce ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 2003 2004 Mikroregion PORTA - charakteristiky přirozeného přírůstku přirozený přírůstek -28 -17 -6 -26 -25 hmpp -6,45 -3,98 -1,36 -5,86 -5,57 Okres Brno-venkov - charakteristiky přirozeného přírůstku přirozený přírůstek -472 -239 -318 -373 8 hmpp -2,60 -1,31 -1,74 -2,02 0,04 Jihomoravský kraj - charakteristiky přirozeného přírůstku přirozený přírůstek -2503 -2030 -1870 -2009 -939 hmpp -2,20 -1,80 -1,67 -1,79 -0,83

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

-23 -5,11

-13 -2,83

-28 -6,07

3 0,64

0 0,00

5 1,03

3 0,62

-21 -0,11

262 1,38

337 1,75

664 3,37

503 2,52

549 2,72

431 2,10

-910 -0,81

-155 -0,14

597 0,53

1934 1,69

1564 1,36

1474 1,28

938 0,81


68

Záporné

hodnoty

značí,

že

v mikroregionu

docházelo

v období

2000-2007

k přirozenému úbytku obyvatelstva. Nízká porodnost se v tomto vývoji plně odráží a ani snižující se úmrtnost zdaleka nekompenzuje přirozenou reprodukci. Na počátku období dosahovala hrubá míra přirozeného přírůstku resp. úbytku 6,45 ‰. Zlomovým obdobím je rok 2008, kdy bylo poprvé ve sledovaném období dosaženo kladných hodnot a přirozená reprodukce se od tohoto roku drží velice mírně nad nulovou hodnotou. V tomto období se také mikroregion přiblížil vývoji kraje a okresu a v roce 2011 činila hrubá míra přirozeného přírůstku 0,62 ‰. Poslední čtyři roky se přirozená reprodukce stabilizovala a nedosáhla výrazných výkyvů, jako tomu bylo v předcházejícím období. Absolutní hodnoty udávají, že mikroregion za celé sledované období ztratil procesem přirozené reprodukce 155 obyvatel, což je vzhledem k velikosti obcí sdružených v mikroregionu poměrně

Hrubá míra přirozeného přírůstku

velké číslo. 4 2 0 -2 -4 -6 -8 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj hmpp Okres Brno-venkov - vývoj hmpp JMK - vývoj hmpp

Obr. 36: Vývoj a predikce hrubé míry přirozeného přírůstku ve sledovaných územních jednotkách Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: lineární (rostoucí) Tvar regresní rovnice:

0,5792 1 6,676


0,50


10,0277

0,8884 1 3,7685

0,87


10,0117

0,5155 1 3,0177

0,88

69

Pro komparaci byl sestrojen Obr. 36, z kterého je patrné, že se všechny územní celky postupně dostávaly ze záporných hodnot. Nejlépe je hodnocen okres Brno-venkov, který si drží po většinu období hodnoty nad průměrem mikroregionu a kraje. Poprvé dosáhl okres kladného přirozeného přírůstku již v roce 2004 s 0,04 ‰, výraznější byl pak rok 2006 s 1,38 ‰. Pozitivní vývoj přirozené reprodukce trval u okresu do roku 2008, zde dosáhl svého maxima 3,37 ‰, poté se trend ubral opačným směrem a v roce 2011 přirozený přírůstek poklesl na 2,10 ‰. Obdobně tomu bylo i u Jihomoravského kraje. Ze záporné hodnoty -2,20 ‰ v roce 2000 se postupně kraj dostal na hodnotu 1,69 ‰ v roce 2008, nicméně i zde po tomto roce dochází k poklesu a na konci období činí hrubá míra přirozené reprodukce 0,81 ‰. Absolutní hodnoty udávají, že okres za celé sledované období 2000-2011 získal procesem přirozené reprodukce 1 331 obyvatel a jako jediný nevykazuje v tomto absolutním součtu zápornou hodnotu. Jihomoravský kraj udává v absolutním součtu procesu přirozené reprodukce ztrátu 3 909 obyvatel. Extrapolace byla provedena u okresu a kraje pomocí polynomu 2. stupně. Při stávajícím trendu bude hrubá míra přirozeného přírůstku v roce 2013 činit 3,24 ‰ pro okres Brno-venkov a 1,91 ‰ pro Jihomoravský kraj a dojde tak k mírnému navýšení. Pro mikroregion PORTA byla použita lineární rostoucí funkce a na základě prodloužení tohoto trendu do budoucnosti je stanovena hodnota 1,43 ‰ v roce 2013.

5.3.7

Migrace

Proces migrace sehrává v současnosti zásadní úlohu a výrazně ovlivňuje strukturu obyvatel. Intenzita migrace je ovlivněna celou řadou faktorů např. geografická blízkost, hospodářská síla regionu. V posledních dvou dekádách je pro území České republiky typické rozšiřování měst do okolní krajiny, koncentrace obyvatel do okolního zázemí měst, rezidenční decentralizace, procesy suburbanizace a kontraurbanizace, jež se odráží do sociálních, kulturních a jiných vzorců chování. Sledování migračních pohybů se tedy stává velice podnětným a důležitým tématem územních celků. Tab. 16 uvádí absolutní počty imigrantů a emigrantů včetně jejich rozlišení dle pohlaví a dle věku ve sledovaném období. Na základě této tabulky si lze udělat alespoň základní představu o síle migrace v mikroregionu a zhodnotit tak sledované území z hlediska atraktivity či budoucího potenciálu.

70

Tab. 16: Vývoj absolutních hodnot migrace v Mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 Mikroregion PORTA - absolutní počty migrantů Imigranti přistěhovalí celkem 74 196 152 celkem muži 31 67 71 celkem ženy 43 129 81 0-14 roků 14 31 31 15-59 roků 57 95 88 60 a více roků 3 70 33 Emigranti vystěhovalí celkem 55 74 99 celkem muži 21 37 52 celkem ženy 34 37 47 0-14 roků 11 12 26 15-59 roků 41 57 64 60 a více roků 3 5 9

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011 Celkem

123 57 66 18 76 29

135 66 69 31 81 23

136 62 74 21 91 24

201 104 97 42 143 16

165 89 76 30 117 18

142 62 80 31 98 13

189 96 93 46 123 20

147 68 79 24 101 22

134 65 69 35 89 10

1794 838 956 354 1159 281

68 37 31 10 54 4

56 23 33 9 42 5

95 41 54 22 65 8

93 39 54 13 73 7

128 60 68 27 90 11

76 29 47 15 57 4

84 50 34 13 69 2

87 40 47 20 61 6

106 46 60 22 78 6

1021 475 546 200 751 70


Na

území

mikroregionu

se

v letech

2000-2011

celkem

přistěhovalo

1 794 imigrantů a tímto počtem tak převyšuje o 773 osob celkový počet vystěhovalých, emigrantů. Z hlediska struktury migrace v procesech stěhování dle pohlaví je zřejmé vyšší zastoupení žen. Počet přistěhovalých žen za celé sledované období činil celkově 956 žen tj. rozdíl 118 osob oproti mužům. Počet vystěhovalých žen činil celkově 546 žen tj. rozdíl 71 osob oproti mužům. Zajímavý pohled nabízí migrace dle věkových kategorií. Největší část imigrantů - 64,6 % tj. 1 159 osob - tvoří věková kategorie 15-59 let. Věková kategorie 0-14 let v počtu přistěhovalých tvoří 19,7 % a věková kategorie 60 a více let tvoří 15,7 %. Obdobné uspořádání je evidováno i u emigrantů. Největší počet vystěhovalých je zaznamenán u produktivní věkové kategorie 73,5 % tj. 751 osob, druhou skupinou tvořící 19,6 % je předproduktivní věková kategorie a věková kategorie s nejmenším emigračním

pohybem

je

skupina

seniorů.

Pozitivním

znakem

je

tedy

250

50

200

40

150

30

100

20

50

10

0

0 2000

2001 2002 2003 2004 2005 2006 Mikroregion - přistěhovalí celkem

2007 2008 2009 2010 2011 Mikroregion - vystěhovalí celkem

Migrační saldo na 1000 obyvatel

Počet osob

příliv produktivních osob a migrační saldo této věkové kategorie činí 408 osob.

Mikroregion - hmmi

Obr. 37: Vývoj absolutních počtů migrace a hrubé míry migračního salda v mikroregionu PORTA Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

71

Obr. 37 přehledně zobrazuje absolutní počty přistěhovalých a vystěhovalých v jednotlivých letech včetně hrubého migračního salda. Nejvýraznější hrubé migrační saldo je dosaženo v letech 2001 (28,56 ‰), 2006 (23,55 ‰) a 2009 (21,96 ‰). Počet imigrantů v jednotlivých letech časové řady vždy převyšuje počet emigrantů a mikroregion PORTA je tak permanentně migračně atraktivním územím. Tab. 17: Vývoj charakteristik migrace ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 Roky 2000 2001 2002 Mikroregion PORTA - charakteristiky migrace ms 19 122 53 hmmi 4,38 28,56 12,00 hmcp -2,07 24,58 10,64 Okres Brno-venkov - charakteristiky migrace ms 885 1455 1535 hmmi 4,87 7,99 8,38 hmcp 2,27 6,69 6,70 Jihomoravský kraj - charakteristiky migrace ms 800 -1464 -831 hmmi 0,70 -1,30 -0,74 hmcp -1,50 -3,07 -2,38

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

55 12,40 6,54

79 17,61 12,04

41 9,11 4,00

108 23,55 20,72

37 8,02 1,95

66 14,16 14,80

105 21,96 21,96

60 12,38 13,41

28 5,76 6,37

2440 13,22 11,37

2512 13,44 13,87

950 5,03 5,11

1359 7,15 8,92

4479 23,19 26,50

2072 10,53 15,06

2030 10,16 13,94

1765 8,73 12,73

2217 10,80 14,57

2852 2,54 0,74

1596 1,41 0,58

1028 0,91 0,10

2360 2,09 1,94

7374 6,49 7,01

4678 4,09 5,82

2998 2,61 4,01

1472 1,28 2,59

1748 1,50 2,36


I přes kladný migrační přírůstek mikroregionu na počátku období, byly hodnoty hrubé míry celkového populačního přírůstku (hmcp) resp. úbytku mírně záporné a činily -2,07 ‰. Tento úbytek byl však dosažen pouze v roce 2000, poté mikroregion PORTA drží své hodnoty celkového populačního přírůstku v kladných hodnotách. U okresu Brno-venkov vždy převažoval počet přistěhovalých nad počtem vystěhovalých a nejvýraznější hrubá míra migrace (hmmi) byla zaznamenána v roce 2007 (23,19 ‰). Vývoj absolutních hodnot migrace v okrese Brno-venkov zobrazuje Příloha č. 5. Vývoj hmcp pro okres vykázal v celé časové řadě kladné hodnoty a vzhledem k jeho geograficky výhodné poloze se stává vyhledávaným regionem migrantů. Stejně jako mikroregion i okres má výraznější výkyvy hodnot hrubých měr migrace (v rozmezí 4 – 23 ‰) v jednotlivých letech. Pro Jihomoravský kraj nejsou typické výraznější výkyvy v intenzitě mobility obyvatel. Vývoj absolutních hodnot migrace v JMK zobrazuje Příloha č. 6. Úbytek obyvatelstva stěhováním byl charakteristický pro roky 2001 a 2002 a promítá se i v úbytku celkového populačního přírůstku. Vzhledem k migračnímu přírůstku v roce 2003 se však pravděpodobně jednalo o drobnější oscilace migračního salda okolo nulových hodnot. Kromě zmíněných let byl u kraje zjištěn záporný relativní celkový populační přírůstek také v roce 2000 (-1,50 ‰). Svého maxima dosáhl kraj v roce 2007 s migračním obratem 7 374 osob tj. 6,49 ‰ a s celkovým populačním přírůstkem 7,01 osob na 1 000 obyvatel středního stavu. 72

Počet migrantů na 1000 obyvatel

30 25 20 15 10 5 0 -5 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mikroregion - vývoj hmmi Okres Brno-venkov - vývoj hmmi JMK - vývoj hmmi

Obr. 38: Vývoj a predikce hrubé míry migračního salda ve sledovaných územních jednotkách Zdroj: Vlastní výpočty a zpracování dle dat ČSÚ

Typ zvolené funkce pro mikroregion: lineární (klesající) Tvar regresní rovnice: Y

10,2314x

Koeficient determinace: r

15,66

0,01

Typ zvolené funkce pro okres Brno-venkov: lineární (rostoucí) Tvar regresní rovnice: Y

0,3579x


7,965

0,07


10,081

1,3313 1 2,4663

0,42

Pro srovnání vývoje mobility slouží Obr. 38, jež udává hrubou míru migrace ve sledovaných územních jednotkách. Je patrné, že počet migrantů připadajících na 1 000 obyvatel středního stavu je téměř ve všech letech nejvyšší u mikroregionu PORTA. Znamená to tedy, že obce mikroregionu představují velice atraktivní a vyhledávané území migrantů, což je dáno především jeho výhodnou geografickou polohou. Za mikroregion se se svými hodnotami řadí okres Brno-venkov, jež má výraznější výkyv během sledovaného období v roce 2007, kdy na 1 000 obyvatel středního stavu připadalo 23,19 migrantů. Jihomoravský kraj se řadí poměrně viditelným rozdílem za mikroregion a okres a v posledních čtyřech letech má klesající tendenci počtu migrantů připadajících na 1 000 obyvatel. Svého maxima dosáhl v roce 2007 (6,49 ‰) a po většinu roků časové řady se drží mírně v kladných hodnotách. Pro mikroregion PORTA byl zvolen mírně klesající lineární trend, který udává, že v roce 2013 se hodnoty hrubé míry migrace budou pohybovat okolo 12,42 ‰. Časová řada okresu Brno-venkov byla vyrovnána mírně rostoucí lineární funkcí, 73

jež udává hodnotu 12,99 v roce 2013. U Jihomoravského kraje byl použit polynom

Počet obyvatel

2. stupně a predikuje tak pokles hrubé míry migrace na 0,29 ‰ v roce 2013. 140 120 100 80 60 40 20 0 -20 -40 2000 2001 2002 2003 2004 Mikroregion - přirozený přírůstek Mikroregion - celkový přírůstek

2005

2006

2007 2008 2009 2010 2011 Mikroregion - migrační přírůstek

Obr. 39: Vývoj přirozeného, migračního a celkového přírůstku v mikroregionu PORTA Zdroj: Vlastní zpracování dle dat ČSÚ

Pro

srovnání

vývoje

přirozeného,

migračního

a

celkového

přírůstku

v mikroregionu slouží Obr. 39. Přírůstek počtu obyvatel je závislý především na imigračních procesech, které mají v mikroregionu primární úlohu. Zatímco přirozený přírůstek se až do roku 2007 nachází v záporných hodnotách, migrační přírůstek je po celé období výrazně kladný. V závislosti na struktuře obyvatel dle věku, která je regresivního typu, lze odvodit, že vyšší počet osob ve věku 65 a více odráží i vyšší úmrtnost a současná nízká míra porodnosti nedokáže tento proces nahradit či převýšit. Proto se přirozený přírůstek často nachází pod nulovou hranicí. Díky migračním procesům však mikroregion stále získává nové obyvatele, kteří rozšiřují základnu lidských zdrojů. Zde vyvstává otázka, zda dlouhodobější a intenzivní imigrační procesy mikroregionu výrazně neovlivní současnou sociální konstrukci venkova či proporcionalitu sídelního systému.

74

5.4 Hodnocení demografického vývoje obcí pomocí metody kompozitních indikátorů Cílem aplikace metody kompozitních indikátorů je provést srovnání obcí náležících do mikroregionu PORTA z hlediska demografického vývoje k počátku (rok 2000) a ke konci sledovaného období (rok 2011). Pomocí kompozitních indikátorů je sestaveno pořadí obcí a zjištěno jejich postavení ve zkoumaném území. Pro analýzu bylo vybráno a použito těchto sedm typů sub-indikátorů popisující demografický vývoj: index stáří (X1 min), index ekonomického zatížení (X2 min), hrubá míra porodnosti (X3 max), hrubá míra úmrtnosti (X4 min), hrubá míra potratovosti (X5 min), hrubá míra rozvodovosti (X6 min), hrubá míra přirozeného přírůstku (X7 max). Vzhledem k dosavadnímu vývoji (nízká porodnost, záporný až mírně kladný přirozený přírůstek) v mikroregionu PORTA byly ukazatele hrubé míry porodnosti a hrubé míry přirozeného přírůstku stanoveny jako sub-indikátory typu max. Ze stejné úvahy vychází i stanovení hrubé míry úmrtnosti jako sub-indikátoru typu min. Souhrnný indikátor byl vytvořen v nevážené formě. To znamená, že každý ukazatel, který je do souhrnného indikátoru započítáván, má stejnou váhu. Bylo tak učiněno z toho důvodu, že vážená forma vyžaduje expertní přístup, který nejsem schopna pro nedostatek zkušeností a znalostí v dané oblasti subjektivně posoudit. Dílčí indikátory tedy považuji za stejně závažné. Hodnoty vypočtených indikátorů ze základních dat ČSÚ byly převedeny pomocí metody min-max, jejímž principem je transformace rozměrné veličiny na bezrozměrnou, která je normována na intervalu <0,100>. Takto vypočítané bezrozměrné hodnoty byly dále agregovány pomocí metody prostého součtu a výsledkem byly hodnoty kompozitního indikátoru. Provedené výpočty zobrazuje Příloha č. 7.

75

Na základě hodnot indexů demografického vývoje pro jednotlivé obce bylo stanoveno sestupné pořadí obcí, tedy od nejlepší po nejhorší (Tab. 18). V případě, že index nabývá hodnoty 1, lze hodnotit stav obce jako průměrný. Vyšší hodnoty indexu než 1 vypovídají o nadprůměrném postavení obce, přičemž platí, že čím vyšší hodnota indexu, tím větší je úroveň obce. Tab. 18: Pořadí obcí dle metody kompozitních indikátorů k počátku a ke konci sledovaného období Pořadí obcí v roce 2000 Pořadí obcí v roce 2011 Pořadí Název obce Agregace Index Pořadí Název obce Agregace Index 1. Předklášteří 470,40 1,32 1. Železné 528,73 1,50 2. Lomnička 470,03 1,31 2. Štěpánovice 527,92 1,50 3. Dolní Loučky 448,62 1,25 3. Šerkovice 452,08 1,28 4. Borač 411,27 1,15 4. Borač 399,98 1,13 5. Železné 367,07 1,03 5. Lomnička 281,42 0,80 6. Štěpánovice 252,53 0,71 6. Dolní Loučky 280,98 0,80 7. Kaly 244,25 0,68 7. Předklášteří 178,38 0,51 8. Šerkovice 196,34 0,55 8. Kaly 170,86 0,48 Zdroj: Vlastní výpočty

Změny proběhly téměř u věch obcí. Zatímco na počátku období patřily mezi tři nejlépe ohodnocené obce Předklášteří, Lomnička a Dolní Loučky, na konci časové řady se tyto obce dostaly naopak do druhé poloviny tabulky a jejich vypočtený index udává podprůměrné hodnoty. Předklášteří a Dolní Loučky se v mikroregionu PORTA řadí k výraznějším střediskům s počtem obyvatel nad 1 000. Je tedy zajímavé sledovat, jak se změnila pozice těchto středisek mikroregionu a umístění obcí s počtem obyvatel pod 500 na prvních příčkách. Nejlepší postavení v roce 2011 tak mají obce Železné, Štěpánovice a Šerkovice. Obec Železné v posledních letech zažívala poměrně silnou výstavbu nových domů a tím i příliv obyvatel. Pro srovnání měla obce Železné v roce 200 pouhých 288 obyvatel, zatímco v roce 2011 to bylo již 408 osob, tedy nárůst o 42 %. Její výhodou je blízká těsnost k městu Tišnovu a tím i zvýšená atraktivita území. Velkým problémem a negativním jevem v dotčených obcích je stárnutí obyvatelstva. Průměr indexu stáří pro území mikroregionu je vysoký a u většiny obcí v roce 2011 výrazně přesáhl hodnotu 100 %, takže došlo ve věkové struktuře k převaze počtu kategorie starých vůči kategorii mladých, a to je nepříznivý jev. Aritmetický průměr indexu stáří je 119,86 % v roce 2011 a oproti roku 2000 vzrostl o 16,94 %. Minimum indexu stáří vykazuje v obou srovnávaných letech obec Lomnička a naopak maximum si drží obec Kaly.

76

Upozornění také směřuje k indexu ekonomického zatížení, který byl také součástí konstrukce kompozitního indikátoru. Jeho vývoj naznačuje zvyšující se tendenci a to je, vzhledem k jeho definování jako ukazatele minimum, nežádoucí. Jeho aritmetický průměr za obce v roce 2011 činil 47,85 % a to je ve srovnání s okresem i krajem podprůměrná hodnota. Vývoj zkoumaných venkovských obcí mikroregionu PORTA je odrazem dynamického prostředí, v němž probíhají četné změny, které neustále mění pozice obcí z demografického hlediska. Mapové zpracování výstupů regionální analýzy bylo provedeno metodou přirozených zlomů v prostředí softwaru ArcGis firmy ESRI a výsledky jsou zobrazeny na Obr. 40 a Obr. 41. Obce jsou na základě bodového ohodnocení rozděleny do čtyř skupin, přičemž platí, čím výraznější barevné vyobrazení, tím lepší demografická situace v obci. Demograficky slabé obce jsou tedy znázorněny světlými odstíny.

77

Obr. 40: Kartogram typologie obcí mikroregionu PORTA v roce 2000 Zdroj: Vlastní zpracování v programu ArcMap 10.1

Obr. 41: Kartogram typologie obcí mikroregionu PORTA v roce 2011 Zdroj: Vlastní zpracování v programu ArcMap 10.1

78

6 ZÁVĚR Mikroregion PORTA vykazuje ve všech analyzovaných letech rostoucí počet obyvatel a netrpí tak depopulačními procesy. Na základě bazického indexu (112 %) má obdobný růst jako okres Brno-venkov (112,98 %). Oproti Jihomoravskému kraji má mikroregion i okres nadprůměrné hodnoty přírůstku počtu obyvatel od počátku časové řady. Shodně u všech jednotek dominuje přírůstek mužské části populace, přičemž u mikroregionu je poprvé v roce 2011 velice mírná převaha mužů (50,22 %) nad ženami a tímto se tak odlišuje od okresu a kraje, u kterých je podíl žen vůči mužům zřetelně vyšší. Mikroregion a jeho indexy maskulinity dle věku informují o převaze mužů ve věkové kategorii 0-14 let (112 mužů na 100 žen) a věkové kategorii 15-64 let (106 mužů na 100 žen). Tyto hodnoty jsou zároveň nad průměrem okresu i kraje. Typicky nejnižší zastoupení mužů eviduje věková kategorie 65 a více let, což odráží nadúmrtnost mužů danou biologickými faktory. Zastoupení žen je tedy nejčetnější u věkové kategorie 65 a více let (133 žen na 100 mužů) a naopak nejméně žen připadajících na 100 mužů je ve věkové kategorii 0-14 let (89 žen na 100 mužů). Ve všech věkových kategoriích dochází k snižování indexu feminity a to u všech sledovaných územních jednotek, nejvýrazněji u mikroregionu PORTA. Z hlediska struktury dle věku výrazně narůstá poproduktivní část populace, u mikroregionu až o 37,1 %. Dětská složka zaznamenává stagnaci až mírně rostoucí trend. Negativním jevem je snížení ženské složky populace ve věku 0-14 let o 1,2 % od počátku období. Shodným znakem mikroregionu a kraje je regresivní typ věkové struktury, tedy poproduktivní složka populace převažuje nad předproduktivní. U okresu tento proces probíhá mírnějším tempem a dětská a seniorská věková kategorie je téměř v rovnováze. Nejvýraznější podíl seniorské složky má mikroregion a činí 17,9 % v roce 2011. Zmíněný proces stárnutí obyvatelstva dokazují charakteristiky konstruované na základě struktury dle věku a poukazují tak na zřetelně zhoršující se situaci. Ze sledovaných jednotek zaznamenává mikroregion PORTA nejvyšší tempo růstu především indexu stáří a indexu ekonomického zatížení. Venkovské obce mikroregionu výrazněji trpí stárnutím populace a index stáří za posledních 12 let narostl až na hodnotu 122,38. Zatímco index závislosti mladých osob má střídavě období mírného růstu a poklesu, pro index závisloti starých osob je typický lineární rostoucí trend. Hrubá míra úmrtnosti vykazuje klesající trend odrážející zvyšující se naději dožití a další změny. Netypickým jevem je vyšší mortalita žen oproti mužům u mikroregionu. 79

Příčina může být vysvětlena výrazně vyšším zastoupením žen ve věkové kategorii 65 a více let a to až o 33 %, nicméně pro hlubší analýzu by bylo třeba podrobnějších dat. Přes výraznější odchylky se v posledních letech mikroregion přiblížil hodnotám okresu a kraje pohybující se okolo 9 ‰. Mezi dvě nejvýznamnější příčiny smrti patří shodně oběhové nemoci a zhoubné novotvary. U ukazatele hrubé míry porodnosti se lze setkat s vysokou variabilitou hodnot za mikroregion, ve většině let se jedná o hodnoty podprůměrné oproti okresu a kraji. Od roku 2008 se vývoj mikroregionu ustálil a identicky dochází u všech sledovaných jednotek k mírně klesajícímu trendu. V roce 2011 činila hrubá míra porodnosti v mikroregionu 9,7 ‰, což odpovídá obecné míře plodnosti 41,2 dětí na 1 000 žen v reprodukčním věku. Kladným rysem mikroregionu je rostoucí počet žen v reprodukčním věku, od počátku období o 7,04 %. Dalším z příznivých trendů reprodukce obyvatelstva je postupné snižování potratovosti, přičemž ukazatel hrubé míry potratovosti je nejnižší u mikroregionu a činí v roce 2011 pouhé 1 ‰, zatímco hodnoty u okresu a kraje se pohybují okolo 3 ‰. Mikroregion PORTA dosahuje nižších hodnot míry sňatečnosti a v roce 2011 činila pouhých 2,88 sňatků na 1 000 obyvatel. U okresu i kraje se pohybuje okolo 4 ‰. Hodnoty hrubé míry rozvodovosti jsou ve většině let nejnižší u mikroregionu. V roce 2011 dosáhly hodnoty hrubé míry rozvodovosti u analyzovaných jednotek shodně 2,5 ‰. Zatímco hrubá míry sňatečnosti zaznamenává mírně klesající trend, hrubá míra rozvodovosti má naopak velice mírně rostoucí trend. Proces přirozené reprodukce dokazuje, že je to především migrace, která hraje hlavní roli v přírůstku počtu obyvatel územních celků. Od počátku období se mikroregion, okres i kraj dostávají ze záporných hodnot přirozené reprodukce a v současnosti jsou mírně nad hranicí nuly. Mikroregion ztratil za sledované období procesem přirozené reprodukce 155 obyvatel, což je vzhledem k velikosti obcí mikroregionu poměrně významné číslo. Nejlépe je hodnocen okres s hodnotou hrubé míry přirozeného přírůstku 2,88 ‰, avšak ani toto číslo není dostačující. Mikroregion PORTA je permanentně migračně atraktivním územím, stejně tak i okres Brno-venkov, což je dáno především jejich výhodnou geografickou polohou a v procesech migrace je zřejmá vyšší účast žen. Jihomoravský kraj byl z počátku období migračně ztrátovým a má naopak vyšší zastoupení mužů v procesech migrace. Největší část imigrantů u mikroregionu je ve věkové kategorii 15-59 let (64,6 %), 80

dále v dětské věkové kategorii (19,7 %) a senioři tvořící 15,7 %. Obdobně je tomu i u emigrantů. Dle počtu migrantů připadajících na 1 000 obyvatel středního stavu zaujímá první místo mikroregion, naopak Jihomoravský kraj se řadí poměrně viditelným rozdílem za mikroregion i okres. Souhrnně lze říci, že změny v reprodukci obyvatelstva jsou zaznamenány u všech analyzovaných jednotek a odráží typické trendy, jimiž jsou nositeli vyspělé západoevropské země. Mikroregion indikuje více shodných rysů s okresem Brnovenkov a mezi pozitivní změny patří zejména snižování mortality a snižování potratovosti. Na druhé straně však trpí nízkou mírou porodnosti, což se odráží do záporných až velice mírně kladných hodnot přirozené reprodukce. Dalším negativním jevem a slabou stránkou je především zhoršující se skladba obyvatel dle věku, intenzivní proces stárnutí obyvatel, což dokazují vysoké míry indexu stáří a indexu ekonomického zatížení. Hrozbou pro mikroregion je klesající trend počtu obyvatel v produktivním věku v posledních pěti letech, který se z dlouhodobého hlediska může stát živnou půdou pro recesi mikroregionu. Silnou stránkou mikroregionu lze označit atraktivnost území pro migranty, především pro osoby ekonomicky aktivní (15-64 let). Migrační zisky mikroregionu do určité míry souvisí s postupnou difúzí suburbanizačního procesu a měnícím se významem geograficky výhodných venkovských obcí v systému osídlení.

81

7 SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY A ZDROJŮ ARC ČR 500. Digitální vektorová geografická databáze České republiky, ArcČR® 500. ARCDATA Praha. Tyto datové vrstvy byly poskytnuty v rámci běžné výuky. BLAŽEK, J., UHLÍŘ, D.: Teorie regionálního rozvoje. Praha: Karolinum 2002. 211 s. ISBN 80-246-0384-5. BURCIN, B., KUČERA, T.: Prognóza populačního vývoje České republiky na období 2008-2070. [online]. Praha, 2010. 30 s. [cit. 2013-17-03]. Dostupné z www: . ČESKÁ NÁRODNÍ RADA: Zákon č. 66/1988 Sb., o umělém přerušení těhotenství. [online]. Sbírka zákonů, 2013. Aktualizováno 27. 2. 2013. [cit. 2013-1-8]. Dostupné z www: . ČESKÁ NÁRODNÍ RADA: Zákon č. 94/1963 Sb., o rodině. [online]. Aktualizováno 27. 2. 2013. [cit. 2013-3-15]. Dostupné z www: . ČESKÁ REPUBLIKA: Zákon č. 128/2000 Sb., o obcích, ve znění pozdějších předpisů. [online]. Sbírka zákonů, 2013. Aktualizováno 10. 1. 2013, [cit. 2013-2-10]. Dostupné z www: . ČESKÁ REPUBLIKA: Zákon č. 115/2006 Sb., o registrovaném partnerství a o změně některých souvisejících zákonů. [online]. Aktualizováno 7. 3. 2013. [cit. 2013-3-15]. Dostupné z www: . ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD.: Databáze demografických údajů za obce ČR. [online].

2013

[cit.

2013-01-15]

Dostupné

z

www:

. ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD.: Ročenky. [online]. 2013 [cit. 2013-01-15] Dostupné z www: . DEMOGRAFICKÝ INFORMAČNÍ PORTÁL.: Demografické procesy. [online]. Demografické informační centrum. [cit. 2013-01-06]. ISSN 1801-2914. Dostupné z www: . FIŠEROVÁ, L.: Integrovaná rozvojová strategie venkovského mikroregionu PORTA. [online].

Mikroregion

PORTA,

listopad

.

82

2002.

Dostupné

z

www:

HANČLOVÁ, J., TVRDÝ, L.: Úvod do analýzy časových řad. [online]. Ostrava, 2003. 34 s. VŠB-TU Ostrava. Ekonomická fakulta. [cit. 2013-17-03]. Dostupné z www: . HRONOVÁ, S., HINDLS, R., SEGER, J.: Statistika pro ekonomy. 8.vyd. Praha: Professional Publishing, 2006. 415 s. ISBN 80-86946-16-9. KALIBOVÁ, K.: Úvod do demografie. 2. vyd. Praha: Karolinum, 2001, 52 s. ISBN 80246-0222-9. KLUFOVÁ, R., POLÁKOVÁ, Z.: Demografické metody a analýzy: demografie české a slovenské populace. 1. vyd. Praha: Wolters Kluwer Česká republika, 2010. 306 s. ISBN 978-80-7357-546-5. KOSCHIN, F.: Aktuárská demografie. 1. vyd. Praha: Oeconomica, 2002. 99 s. ISBN 80-245-0403-0. KOSCHIN, F.: Demografie poprvé. 2. vyd. Praha: Oeconomica, 2005. 122 s. ISBN 80245-0859-1. KOSCHIN, F.: Kapitoly z ekonomické demografie. 1. vyd. Praha: Oeconomica, 2005. 52 s. ISBN 80-245-0959-8. KOLEKTIV.: Problémy mikroregionů při tvorbě společných projektů. [online]. 1. vyd. Hradec Králové: Civitas per Populi, 2006. 90 s. ISBN 80-903813-1-6. [cit. 2013-17-03]. Dostupné z www: . MINAŘÍK, B.: Statistika I. Popisná statistika. Brno: MZLU v Brně, 2009. 226 s. ISBN 978-80-7375-152-4. MINAŘÍK, B.: Studijní materiály k předmětu Analýzy v regionálním rozvoji: VII – Kompozitní indikátory (teoretická část). Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2012. MLÁDEK, J.: Základy geografie obyvateľstva. 1. vyd. Bratislava: Slovenské pedagogické nakladateľstvo, 1992. 230 s. ISBN 80-08-00768-0. OBERSTEIN, I., CACH, J.: Názvosloví urbanismu a územního plánování. Praha: FA ČVUT, 2001. Materiál z výzkumného úkolu MSM 210000026 „Proměny urbanismu“. PÁSKOVÁ, M., ZELENKA, J.: Výkladový slovník cestovního ruchu. 1. vyd. Praha: Ministerstvo pro místní rozvoj ČR, 2002. 448 s.

83

RAMÍK, J.: Statistika (pro navazující magisterské studium). [online]. Karviná, 2007. 175 s. Slezská univerzita v Opavě. Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné. [cit. 2013-01-23]. Dostupné z www: . ROUBÍČEK, V.: Základní problémy obecné a sociální demografie. Vysoká škola ekonomická, 1996. 271 s. ISBN 80-7079-188-8. SIEGEL, J. S., SWANSON, D. A.: The methods and materials of demography. 2. vyd. Amsterdam: Elsevier, 2004. 819 s. ISBN 0-12-641955-8. ŠOTKOVSKÝ, I.: Úvod do studia demografie. VŠB-Technická univerzita Ostrava, 1998. 159 s. ISBN 80-7078-327-3 VEŘEJNÁ DATABÁZE ČSÚ. Demografické údaje ve vybraném území [online]. Český statistický

úřad,

2013.

[cit.

2013-01-15].

.

84

Dostupné

z

www:

8 SEZNAM TABULEK Tab. 1: Přehled použitých demografických ukazatelů.................................................................34 Tab. 2: Základní charakteristiky obcí sdružených v mikroregionu Porta za rok 2011 ................36 Tab. 3: Střední stavy obyvatel ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ........38 Tab. 4: Vývoj ukazatele maskulinity a indexů maskulinity v mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 ...............................................................................................................41 Tab. 5: Vývoj ukazatele maskulinity a indexů maskulinity v okr. Brno-venkov a JMK v letech 2000-2011 ...............................................................................................................42 Tab. 6: Vývoj ukazatele feminity a indexů feminity v Mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 ...............................................................................................................43 Tab. 7: Vývoj ukazatele feminity a indexů feminity v okresu Brno-venkov a JMK v letech 2000-2011 .....................................................................................................44 Tab. 8: Struktura obyvatel mikroregionu dle věku v letech 2000-2011 (k 31.12.) .....................46 Tab. 9: Vývoj charakteristik dle struktury věku ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................51 Tab. 10: Vývoj charakteristik úmrtnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................57 Tab. 11: Vývoj charakteristik porodnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................60 Tab. 12: Vývoj charakteristik potratovosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................63 Tab. 13: Vývoj sňatečnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011.............65 Tab. 14: Vývoj rozvodovosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ..........67 Tab. 15: Vývoj charakteristik přirozené reprodukce ve sledovaných územních jednotkách ......68 Tab. 16: Vývoj absolutních hodnot migrace v Mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 .......71 Tab. 17: Vývoj charakteristik migrace ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................72 Tab. 18: Pořadí obcí dle metody kompozitních indikátorů k počátku a ke konci sledovaného období..............................................................................................................76

85

9 SEZNAM OBRÁZKŮ Obr. 1: Poloha mikroregionu PORTA v Jihomoravském kraji ...................................................36 Obr. 2: Střední stavy obyvatel mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 ................................38 Obr. 3: Predikce vývoje středního stavu obyvatel v mikroregionu PORTA do roku 2013.........39 Obr. 4: Střední stavy obyvatel okresu Brno-venkov v letech 2000-2011 ...................................39 Obr. 5: Predikce vývoje středního stavu obyvatel v okrese Brno-venkov do roku 2013 ............40 Obr. 6: Střední stavy obyvatel Jihomoravského kraje v letech 2000-2011 .................................40 Obr. 7: Predikce vývoje středního stavu obyvatel v Jihomoravském kraji do roku 2013 ...........41 Obr. 8: Index maskulinity ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............42 Obr. 9: Predikce vývoje indexu maskulinity ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ........................................................................................................................43 Obr. 10: Index feminity ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ..................44 Obr. 11: Predikce vývoje indexu feminity ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ........................................................................................................................45 Obr. 12: Vývoj struktury obyvatel mikroregionu PORTA dle věku v letech 2000-2011 ...........47 Obr. 13: Vývoj věkové kategorie 0-14 let ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................47 Obr. 14: Predikce vývoje věkové kategorie 0-14 let ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ...........................................................................................48 Obr. 15: Vývoj věkové kategorie 15-64 let ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ..............................................................................................................48 Obr. 16: Predikce vývoje věkové kategorie 15-64 let ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ..................................................................................................49 Obr. 17: Vývoj věkové kategorie 65 a více let ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................50 Obr. 18: Predikce vývoje věkové kategorie 65 a více let ve sledovaných územních jednotkách ............................................................................................................................50 Obr. 19: Vývoj předproduktivní a poproduktivní věkové kategorie a indexu stáří v mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 .......................................................................52 Obr. 20: Vývoj indexu stáří ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ............52 Obr. 21: Predikce vývoje indexu stáří ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ......53 Obr. 22: Kartodiagram indexů stáří a zastoupení věkových kategorií v obcích mikroregionu PORTA ..........................................................................................................54 Obr. 23: Vývoj indexu ekonomického zatížení ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................55 Obr. 24: Predikce vývoje indexu ekonomického zatížení ve sledovaných územních jednotkách ............................................................................................................................55 Obr. 25: Vývoj mortality v Mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 .....................................58 Obr. 26: Vývoj hrubé míry úmrtnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................58 Obr. 27: Predikce vývoje hrubé míry úmrtnosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ........................................................................................................................59 Obr. 28: Vývoj počtu žen v reprodukčním věku a obecné míry plodnosti v mikroregionu PORTA .......................................................................................................60 Obr. 29: Vývoj hrubé míry porodnosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................61 86

Obr. 30: Predikce vývoje hrubé míry porodnosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ........................................................................................................................62 Obr. 31: Vývoj potratů, počtu živě narozených a indexu potratovosti v mikroregionu PORTA .......................................................................................................63 Obr. 32: Vývoj a predikce hrubé míry potratovosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ........................................................................................................................64 Obr. 33: Vývoj hrubé míry sňatkovosti ve sledovaných územních jednotkách v letech 2000-2011 ...............................................................................................................65 Obr. 34: Predikce vývoje hrubé míry sňatečnosti ve sledovaných územních jednotkách do roku 2013 ........................................................................................................................66 Obr. 35: Vývoj a predikce hrubé míry rozvodovosti ve sledovaných územních jednotkách ......67 Obr. 36: Vývoj a predikce hrubé míry přirozeného přírůstku ve sledovaných územních jednotkách............................................................................................................69 Obr. 37: Vývoj absolutních počtů migrace a hrubé míry migračního salda v mikroregionu PORTA .......................................................................................................71 Obr. 38: Vývoj a predikce hrubé míry migračního salda ve sledovaných územních jednotkách............................................................................................................73 Obr. 39: Vývoj přirozeného, migračního a celkového přírůstku v mikroregionu PORTA .........74 Obr. 40: Kartogram typologie obcí mikroregionu PORTA v roce 2000.....................................78 Obr. 41: Kartogram typologie obcí mikroregionu PORTA v roce 2011.....................................78

87

10 SEZNAM PŘÍLOH Příloha č. 1: Struktura obyvatel dle věku v okrese Brno-venkov v letech 2000-2011 (k 31.12.) Příloha č. 2: Struktura obyvatel dle věku v Jihomoravském kraji v letech 2000-2011 (k 31.12.) Příloha č. 3: Úmrtnost dle příčin smrti v mikroregion PORTA v letech 2000-2011 Příloha č. 4: Živě narozené děti dle rodinného stavu matku v mikroregionu PORTA v letech 2000-2011 Příloha č. 5: Vývoj absolutních hodnot migrace v okrese Brno-venkov v letech 2000-2011 Příloha č. 6: Vývoj absolutních hodnot migrace v Jihomoravském kraji v letech 2000-2011 Příloha č. 7: Výpočty kompozitních indikátorů demografického vývoje k počátku a ke konci sledované časové řady

88

POPULAČNÍ VÝVOJ MIKROREGIONU PORTA

Recommend Documents